About to do something stupid...

Joseph Redmon

2014-01-28 b2b7137b6f185ce2f01664d782a09b08d50d5a07

 src/convolutional_layer.c

@@ -1,17 +1,13 @@
#include "convolutional_layer.h"
#include "utils.h"
#include "mini_blas.h"
#include <stdio.h>

image get_convolutional_image(convolutional_layer layer)
{
    int h,w,c;
    if(layer.edge){
        h = (layer.h-1)/layer.stride + 1;
        w = (layer.w-1)/layer.stride + 1;
    }else{
        h = (layer.h - layer.size)/layer.stride+1;
        w = (layer.h - layer.size)/layer.stride+1;
    }
    h = layer.out_h;
    w = layer.out_w;
    c = layer.n;
    return double_to_image(h,w,c,layer.output);
}
@@ -19,13 +15,8 @@
image get_convolutional_delta(convolutional_layer layer)
{
    int h,w,c;
    if(layer.edge){
        h = (layer.h-1)/layer.stride + 1;
        w = (layer.w-1)/layer.stride + 1;
    }else{
        h = (layer.h - layer.size)/layer.stride+1;
        w = (layer.h - layer.size)/layer.stride+1;
    }
    h = layer.out_h;
    w = layer.out_w;
    c = layer.n;
    return double_to_image(h,w,c,layer.delta);
}
@@ -34,74 +25,114 @@
{
    int i;
    int out_h,out_w;
    size = 2*(size/2)+1; //HA! And you thought you'd use an even sized filter...
    convolutional_layer *layer = calloc(1, sizeof(convolutional_layer));
    layer->h = h;
    layer->w = w;
    layer->c = c;
    layer->n = n;
    layer->edge = 1;
    layer->stride = stride;
    layer->kernels = calloc(n, sizeof(image));
    layer->kernel_updates = calloc(n, sizeof(image));
    layer->kernel_momentum = calloc(n, sizeof(image));
    layer->size = size;

    layer->filters = calloc(c*n*size*size, sizeof(double));
    layer->filter_updates = calloc(c*n*size*size, sizeof(double));
    layer->filter_momentum = calloc(c*n*size*size, sizeof(double));

    layer->biases = calloc(n, sizeof(double));
    layer->bias_updates = calloc(n, sizeof(double));
    layer->bias_momentum = calloc(n, sizeof(double));
    double scale = 2./(size*size);
    for(i = 0; i < c*n*size*size; ++i) layer->filters[i] = rand_normal()*scale;
    for(i = 0; i < n; ++i){
        //layer->biases[i] = rand_normal()*scale + scale;
        layer->biases[i] = 0;
        layer->kernels[i] = make_random_kernel(size, c, scale);
        layer->kernel_updates[i] = make_random_kernel(size, c, 0);
        layer->kernel_momentum[i] = make_random_kernel(size, c, 0);
    }
    layer->size = 2*(size/2)+1;
    if(layer->edge){
        out_h = (layer->h-1)/layer->stride + 1;
        out_w = (layer->w-1)/layer->stride + 1;
    }else{
        out_h = (layer->h - layer->size)/layer->stride+1;
        out_w = (layer->h - layer->size)/layer->stride+1;
    }
    fprintf(stderr, "Convolutional Layer: %d x %d x %d image, %d filters -> %d x %d x %d image\n", h,w,c,n, out_h, out_w, n);
    out_h = (h-size)/stride + 1;
    out_w = (w-size)/stride + 1;

    layer->col_image = calloc(out_h*out_w*size*size*c, sizeof(double));
    layer->output = calloc(out_h * out_w * n, sizeof(double));
    layer->delta  = calloc(out_h * out_w * n, sizeof(double));
    layer->upsampled = make_image(h,w,n);
    layer->activation = activation;
    layer->out_h = out_h;
    layer->out_w = out_w;

    fprintf(stderr, "Convolutional Layer: %d x %d x %d image, %d filters -> %d x %d x %d image\n", h,w,c,n, out_h, out_w, n);
    srand(0);

    return layer;
}

void forward_convolutional_layer(const convolutional_layer layer, double *in)
{
    image input = double_to_image(layer.h, layer.w, layer.c, in);
    image output = get_convolutional_image(layer);
    int i,j;
    for(i = 0; i < layer.n; ++i){
        convolve(input, layer.kernels[i], layer.stride, i, output, layer.edge);
    }
    for(i = 0; i < output.c; ++i){
        for(j = 0; j < output.h*output.w; ++j){
            int index = i*output.h*output.w + j;
            output.data[index] += layer.biases[i];
            output.data[index] = activate(output.data[index], layer.activation);
        }
    }
    int m = layer.n;
    int k = layer.size*layer.size*layer.c;
    int n = ((layer.h-layer.size)/layer.stride + 1)*
            ((layer.w-layer.size)/layer.stride + 1);

    memset(layer.output, 0, m*n*sizeof(double));

    double *a = layer.filters;
    double *b = layer.col_image;
    double *c = layer.output;

    im2col_cpu(in,  layer.c,  layer.h,  layer.w,  layer.size,  layer.stride, b);
    gemm(0,0,m,n,k,1,a,k,b,n,1,c,n);

}

void backward_convolutional_layer(convolutional_layer layer, double *input, double *delta)
void gradient_delta_convolutional_layer(convolutional_layer layer)
{
    int i;

    image in_delta = double_to_image(layer.h, layer.w, layer.c, delta);
    image out_delta = get_convolutional_delta(layer);
    zero_image(in_delta);

    for(i = 0; i < layer.n; ++i){
        back_convolve(in_delta, layer.kernels[i], layer.stride, i, out_delta, layer.edge);
    for(i = 0; i < layer.out_h*layer.out_w*layer.n; ++i){
        layer.delta[i] *= gradient(layer.output[i], layer.activation);
    }
}

void learn_bias_convolutional_layer(convolutional_layer layer)
{
    int i,j;
    int size = layer.out_h*layer.out_w;
    for(i = 0; i < layer.n; ++i){
        double sum = 0;
        for(j = 0; j < size; ++j){
            sum += layer.delta[j+i*size];
        }
        layer.bias_updates[i] += sum/size;
    }
}

void learn_convolutional_layer(convolutional_layer layer)
{
    gradient_delta_convolutional_layer(layer);
    learn_bias_convolutional_layer(layer);
    int m = layer.n;
    int n = layer.size*layer.size*layer.c;
    int k = ((layer.h-layer.size)/layer.stride + 1)*
            ((layer.w-layer.size)/layer.stride + 1);

    double *a = layer.delta;
    double *b = layer.col_image;
    double *c = layer.filter_updates;

    gemm(0,1,m,n,k,1,a,k,b,k,1,c,n);
}

void update_convolutional_layer(convolutional_layer layer, double step, double momentum, double decay)
{
    int i;
    int size = layer.size*layer.size*layer.c*layer.n;
    for(i = 0; i < layer.n; ++i){
        layer.biases[i] += step*layer.bias_updates[i];
        layer.bias_updates[i] *= momentum;
    }
    for(i = 0; i < size; ++i){
        layer.filters[i] += step*(layer.filter_updates[i] - decay*layer.filters[i]);
        layer.filter_updates[i] *= momentum;
    }
}
/*

void backward_convolutional_layer2(convolutional_layer layer, double *input, double *delta)
{
    image in_delta = double_to_image(layer.h, layer.w, layer.c, delta);
@@ -124,15 +155,6 @@
    }
}

void gradient_delta_convolutional_layer(convolutional_layer layer)
{
    int i;
    image out_delta = get_convolutional_delta(layer);
    image out_image = get_convolutional_image(layer);
    for(i = 0; i < out_image.h*out_image.w*out_image.c; ++i){
        out_delta.data[i] *= gradient(out_image.data[i], layer.activation);
    }
}

void learn_convolutional_layer(convolutional_layer layer, double *input)
{
@@ -143,32 +165,57 @@
    for(i = 0; i < layer.n; ++i){
        kernel_update(in_image, layer.kernel_updates[i], layer.stride, i, out_delta, layer.edge);
        layer.bias_updates[i] += avg_image_layer(out_delta, i);
        //printf("%30.20lf\n", layer.bias_updates[i]);
    }
}

void update_convolutional_layer(convolutional_layer layer, double step, double momentum, double decay)
{
    //step = .01;
    int i,j;
    for(i = 0; i < layer.n; ++i){
        layer.bias_momentum[i] = step*(layer.bias_updates[i]) 
                                + momentum*layer.bias_momentum[i];
        layer.biases[i] += layer.bias_momentum[i];
        //layer.biases[i] = constrain(layer.biases[i],1.);
        layer.bias_updates[i] = 0;
        int pixels = layer.kernels[i].h*layer.kernels[i].w*layer.kernels[i].c;
        for(j = 0; j < pixels; ++j){
            layer.kernel_momentum[i].data[j] = step*(layer.kernel_updates[i].data[j] - decay*layer.kernels[i].data[j]) 
                                                + momentum*layer.kernel_momentum[i].data[j];
            layer.kernels[i].data[j] += layer.kernel_momentum[i].data[j];
            //layer.kernels[i].data[j] = constrain(layer.kernels[i].data[j], 1.);
        }
        zero_image(layer.kernel_updates[i]);
    }
}
*/

void visualize_convolutional_filters(convolutional_layer layer, char *window)
void test_convolutional_layer()
{
    convolutional_layer l = *make_convolutional_layer(4,4,1,1,3,1,LINEAR);
    double input[] =    {1,2,3,4,
                        5,6,7,8,
                        9,10,11,12,
                        13,14,15,16};
    double filter[] =   {.5, 0, .3,
                        0  , 1,  0,
                        .2 , 0,  1};
    double delta[] =    {1, 2,
                        3,  4};
    l.filters = filter;
    forward_convolutional_layer(l, input);
    l.delta = delta;
    learn_convolutional_layer(l);
    image filter_updates = double_to_image(3,3,1,l.filter_updates);
    print_image(filter_updates);
}

image get_convolutional_filter(convolutional_layer layer, int i)
{
    int h = layer.size;
    int w = layer.size;
    int c = layer.c;
    return double_to_image(h,w,c,layer.filters+i*h*w*c);
}

void visualize_convolutional_layer(convolutional_layer layer, char *window)
{
    int color = 1;
    int border = 1;
@@ -176,7 +223,7 @@
    int size = layer.size;
    h = size;
    w = (size + border) * layer.n - border;
    c = layer.kernels[0].c;
    c = layer.c;
    if(c != 3 || !color){
        h = (h+border)*c - border;
        c = 1;
@@ -186,19 +233,13 @@
    int i,j;
    for(i = 0; i < layer.n; ++i){
        int w_offset = i*(size+border);
        image k = layer.kernels[i];
        image k = get_convolutional_filter(layer, i);
        //printf("%f ** ", layer.biases[i]);
        //print_image(k);
        image copy = copy_image(k);
        /*
        printf("Kernel %d - Bias: %f, Channels:",i,layer.biases[i]);
        for(j = 0; j < k.c; ++j){
            double a = avg_image_layer(k, j);
            printf("%f, ", a);
        }
        printf("\n");
        */
        normalize_image(copy);
        for(j = 0; j < k.c; ++j){
            set_pixel(copy,0,0,j,layer.biases[i]);
            //set_pixel(copy,0,0,j,layer.biases[i]);
        }
        if(c == 3 && color){
            embed_image(copy, filters, 0, w_offset);
@@ -223,16 +264,3 @@
    free_image(filters);
}

void visualize_convolutional_layer(convolutional_layer layer)
{
    int i;
    char buff[256];
    //image vis = make_image(layer.n*layer.size, layer.size*layer.kernels[0].c, 3);
    for(i = 0; i < layer.n; ++i){
        image k = layer.kernels[i];
        sprintf(buff, "Kernel %d", i);
        if(k.c <= 3) show_image(k, buff);
        else show_image_layers(k, buff);
    }
}