classifier.c - add the awesome training chart and make sure "top" is not bi...

vinjn

2018-05-26 b36512ea2e7e6d2ec36a3241c1bf751e4e074fe1

 src/parser.c

@@ -270,7 +270,12 @@
   int *mask = parse_yolo_mask(a, &num);
   int max_boxes = option_find_int_quiet(options, "max", 30);
   layer l = make_yolo_layer(params.batch, params.w, params.h, num, total, mask, classes, max_boxes);
   assert(l.outputs == params.inputs);
   if (l.outputs != params.inputs) {
      printf("Error: l.outputs == params.inputs \n");
      printf("filters= in the [convolutional]-layer doesn't correspond to classes= or mask= in [yolo]-layer \n");
      exit(EXIT_FAILURE);
   }
   //assert(l.outputs == params.inputs);

   //l.max_boxes = option_find_int_quiet(options, "max", 90);
   l.jitter = option_find_float(options, "jitter", .2);
@@ -308,7 +313,12 @@
   int max_boxes = option_find_int_quiet(options, "max", 30);

    layer l = make_region_layer(params.batch, params.w, params.h, num, classes, coords, max_boxes);
    assert(l.outputs == params.inputs);
   if (l.outputs != params.inputs) {
      printf("Error: l.outputs == params.inputs \n");
      printf("filters= in the [convolutional]-layer doesn't correspond to classes= or num= in [region]-layer \n");
      exit(EXIT_FAILURE);
   }
    //assert(l.outputs == params.inputs);

    l.log = option_find_int_quiet(options, "log", 0);
    l.sqrt = option_find_int_quiet(options, "sqrt", 0);