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Joseph Redmon

2014-07-17 b32a287e38f4c6a41828f18b4669dec9f3af4943

 src/convolutional_layer.c

@@ -5,12 +5,18 @@

int convolutional_out_height(convolutional_layer layer)
{
    return (layer.h-layer.size)/layer.stride + 1;
    int h = layer.h;
    if (!layer.pad) h -= layer.size;
    else h -= 1;
    return h/layer.stride + 1;
}

int convolutional_out_width(convolutional_layer layer)
{
    return (layer.w-layer.size)/layer.stride + 1;
    int w = layer.w;
    if (!layer.pad) w -= layer.size;
    else w -= 1;
    return w/layer.stride + 1;
}

image get_convolutional_image(convolutional_layer layer)
@@ -31,7 +37,7 @@
    return float_to_image(h,w,c,layer.delta);
}

convolutional_layer *make_convolutional_layer(int batch, int h, int w, int c, int n, int size, int stride, ACTIVATION activation)
convolutional_layer *make_convolutional_layer(int batch, int h, int w, int c, int n, int size, int stride, int pad, ACTIVATION activation)
{
    int i;
    size = 2*(size/2)+1; //HA! And you thought you'd use an even sized filter...
@@ -43,6 +49,7 @@
    layer->batch = batch;
    layer->stride = stride;
    layer->size = size;
    layer->pad = pad;

    layer->filters = calloc(c*n*size*size, sizeof(float));
    layer->filter_updates = calloc(c*n*size*size, sizeof(float));
@@ -64,11 +71,21 @@
    layer->output = calloc(layer->batch*out_h * out_w * n, sizeof(float));
    layer->delta  = calloc(layer->batch*out_h * out_w * n, sizeof(float));
    #ifdef GPU
    layer->filters_cl = cl_make_array(layer->filters, c*n*size*size);
    layer->filter_updates_cl = cl_make_array(layer->filter_updates, c*n*size*size);
    layer->filter_momentum_cl = cl_make_array(layer->filter_momentum, c*n*size*size);

    layer->biases_cl = cl_make_array(layer->biases, n);
    layer->bias_updates_cl = cl_make_array(layer->bias_updates, n);
    layer->bias_momentum_cl = cl_make_array(layer->bias_momentum, n);

    layer->col_image_cl = cl_make_array(layer->col_image, layer.batch*out_h*out_w*size*size*c);
    layer->delta_cl = cl_make_array(layer->delta, layer->batch*out_h*out_w*n);
    layer->output_cl = cl_make_array(layer->output, layer->batch*out_h*out_w*n);
    #endif
    layer->activation = activation;

    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;
}
@@ -91,12 +108,14 @@

void bias_output(const convolutional_layer layer)
{
    int i,j;
    int i,j,b;
    int out_h = convolutional_out_height(layer);
    int out_w = convolutional_out_width(layer);
    for(i = 0; i < layer.n; ++i){
        for(j = 0; j < out_h*out_w; ++j){
            layer.output[i*out_h*out_w + j] = layer.biases[i];
    for(b = 0; b < layer.batch; ++b){
        for(i = 0; i < layer.n; ++i){
            for(j = 0; j < out_h*out_w; ++j){
                layer.output[(b*layer.n + i)*out_h*out_w + j] = layer.biases[i];
            }
        }
    }
}
@@ -105,19 +124,32 @@
{
    int out_h = convolutional_out_height(layer);
    int out_w = convolutional_out_width(layer);
    int i;

    bias_output(layer);

    int m = layer.n;
    int k = layer.size*layer.size*layer.c;
    int n = out_h*out_w*layer.batch;
    int n = out_h*out_w;

    float *a = layer.filters;
    float *b = layer.col_image;
    float *c = layer.output;
    im2col_cpu(in,layer.batch, layer.c, layer.h, layer.w, 
        layer.size, layer.stride, b);
    bias_output(layer);
    gemm(0,0,m,n,k,1,a,k,b,n,1,c,n);
    activate_array(layer.output, m*n, layer.activation, 0.);

    for(i = 0; i < layer.batch; ++i){
        im2col_cpu(in, layer.c, layer.h, layer.w, 
            layer.size, layer.stride, layer.pad, b);
        gemm(0,0,m,n,k,1,a,k,b,n,1,c,n);
        c += n*m;
        in += layer.h*layer.w*layer.c;
        b += k*n;
    }
    /*
    int i;
    for(i = 0; i < m*n; ++i) printf("%f, ", layer.output[i]);
    printf("\n");
    */
    activate_array(layer.output, m*n*layer.batch, layer.activation, 0.);
}

#ifdef GPU
@@ -154,37 +186,41 @@

void backward_convolutional_layer(convolutional_layer layer, float *delta)
{
    int i;
    int m = layer.n;
    int n = layer.size*layer.size*layer.c;
    int k = convolutional_out_height(layer)*
        convolutional_out_width(layer)*
        layer.batch;
    gradient_array(layer.output, m*k, layer.activation, layer.delta);
        convolutional_out_width(layer);
    gradient_array(layer.output, m*k*layer.batch, layer.activation, layer.delta);
    learn_bias_convolutional_layer(layer);

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

    gemm(0,1,m,n,k,1,a,k,b,k,1,c,n);
    for(i = 0; i < layer.batch; ++i){
        gemm(0,1,m,n,k,1,a,k,b,k,1,c,n);
        a += m*k;
        b += k*n;
    }

    if(delta){
        int i;
        m = layer.size*layer.size*layer.c;
        k = layer.n;
        n = convolutional_out_height(layer)*
            convolutional_out_width(layer)*
            layer.batch;
            convolutional_out_width(layer);

        a = layer.filters;
        b = layer.delta;
        c = layer.col_image;

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

        memset(delta, 0, layer.batch*layer.h*layer.w*layer.c*sizeof(float));

        for(i = 0; i < layer.batch; ++i){
            col2im_cpu(c+i*n/layer.batch,  layer.c,  layer.h,  layer.w,  layer.size,  layer.stride, delta+i*n/layer.batch);
            gemm(1,0,m,n,k,1,a,m,b,n,0,c,n);
            col2im_cpu(c, layer.c,  layer.h,  layer.w,  layer.size,  layer.stride, layer.pad, delta);
            c += k*n;
            delta += layer.h*layer.w*layer.c;
        }
    }
}