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Joseph Redmon

2016-02-05 baec87e7ac924ba5c4d8489fa3163d84dbadfe75

 src/convolutional_layer.c

@@ -41,7 +41,65 @@
    return float_to_image(w,h,c,l.delta);
}

convolutional_layer make_convolutional_layer(int batch, int h, int w, int c, int n, int size, int stride, int pad, ACTIVATION activation)
void backward_scale_cpu(float *x_norm, float *delta, int batch, int n, int size, float *scale_updates)
{
    int i,b,f;
    for(f = 0; f < n; ++f){
        float sum = 0;
        for(b = 0; b < batch; ++b){
            for(i = 0; i < size; ++i){
                int index = i + size*(f + n*b);
                sum += delta[index] * x_norm[index];
            }
        }
        scale_updates[f] += sum;
    }
}

void mean_delta_cpu(float *delta, float *variance, int batch, int filters, int spatial, float *mean_delta)
{

    int i,j,k;
    for(i = 0; i < filters; ++i){
        mean_delta[i] = 0;
        for (j = 0; j < batch; ++j) {
            for (k = 0; k < spatial; ++k) {
                int index = j*filters*spatial + i*spatial + k;
                mean_delta[i] += delta[index];
            }
        }
        mean_delta[i] *= (-1./sqrt(variance[i] + .00001f));
    }
}
void  variance_delta_cpu(float *x, float *delta, float *mean, float *variance, int batch, int filters, int spatial, float *variance_delta)
{

    int i,j,k;
    for(i = 0; i < filters; ++i){
        variance_delta[i] = 0;
        for(j = 0; j < batch; ++j){
            for(k = 0; k < spatial; ++k){
                int index = j*filters*spatial + i*spatial + k;
                variance_delta[i] += delta[index]*(x[index] - mean[i]);
            }
        }
        variance_delta[i] *= -.5 * pow(variance[i] + .00001f, (float)(-3./2.));
    }
}
void normalize_delta_cpu(float *x, float *mean, float *variance, float *mean_delta, float *variance_delta, int batch, int filters, int spatial, float *delta)
{
    int f, j, k;
    for(j = 0; j < batch; ++j){
        for(f = 0; f < filters; ++f){
            for(k = 0; k < spatial; ++k){
                int index = j*filters*spatial + f*spatial + k;
                delta[index] = delta[index] * 1./(sqrt(variance[f]) + .00001f) + variance_delta[f] * 2. * (x[index] - mean[f]) / (spatial * batch) + mean_delta[f]/(spatial*batch);
            }
        }
    }
}

convolutional_layer make_convolutional_layer(int batch, int h, int w, int c, int n, int size, int stride, int pad, ACTIVATION activation, int batch_normalize, int binary)
{
    int i;
    convolutional_layer l = {0};
@@ -51,22 +109,22 @@
    l.w = w;
    l.c = c;
    l.n = n;
    l.binary = binary;
    l.batch = batch;
    l.stride = stride;
    l.size = size;
    l.pad = pad;
    l.batch_normalize = batch_normalize;

    l.filters = calloc(c*n*size*size, sizeof(float));
    l.filter_updates = calloc(c*n*size*size, sizeof(float));

    l.biases = calloc(n, sizeof(float));
    l.bias_updates = calloc(n, sizeof(float));

    // float scale = 1./sqrt(size*size*c);
    float scale = sqrt(2./(size*size*c));
    for(i = 0; i < c*n*size*size; ++i) l.filters[i] = 2*scale*rand_uniform() - scale;
    for(i = 0; i < n; ++i){
        l.biases[i] = scale;
    }
    for(i = 0; i < c*n*size*size; ++i) l.filters[i] = scale*rand_uniform(-1, 1);
    int out_h = convolutional_out_height(l);
    int out_w = convolutional_out_width(l);
    l.out_h = out_h;
@@ -79,17 +137,56 @@
    l.output = calloc(l.batch*out_h * out_w * n, sizeof(float));
    l.delta  = calloc(l.batch*out_h * out_w * n, sizeof(float));

    #ifdef GPU
    if(binary){
        l.binary_filters = calloc(c*n*size*size, sizeof(float));
    }

    if(batch_normalize){
        l.scales = calloc(n, sizeof(float));
        l.scale_updates = calloc(n, sizeof(float));
        for(i = 0; i < n; ++i){
            l.scales[i] = 1;
        }

        l.mean = calloc(n, sizeof(float));
        l.variance = calloc(n, sizeof(float));

        l.rolling_mean = calloc(n, sizeof(float));
        l.rolling_variance = calloc(n, sizeof(float));
    }

#ifdef GPU
    l.filters_gpu = cuda_make_array(l.filters, c*n*size*size);
    l.filter_updates_gpu = cuda_make_array(l.filter_updates, c*n*size*size);

    l.biases_gpu = cuda_make_array(l.biases, n);
    l.bias_updates_gpu = cuda_make_array(l.bias_updates, n);

    l.scales_gpu = cuda_make_array(l.scales, n);
    l.scale_updates_gpu = cuda_make_array(l.scale_updates, n);

    l.col_image_gpu = cuda_make_array(l.col_image, out_h*out_w*size*size*c);
    l.delta_gpu = cuda_make_array(l.delta, l.batch*out_h*out_w*n);
    l.output_gpu = cuda_make_array(l.output, l.batch*out_h*out_w*n);
    #endif

    if(binary){
        l.binary_filters_gpu = cuda_make_array(l.filters, c*n*size*size);
    }

    if(batch_normalize){
        l.mean_gpu = cuda_make_array(l.mean, n);
        l.variance_gpu = cuda_make_array(l.variance, n);

        l.rolling_mean_gpu = cuda_make_array(l.mean, n);
        l.rolling_variance_gpu = cuda_make_array(l.variance, n);

        l.mean_delta_gpu = cuda_make_array(l.mean, n);
        l.variance_delta_gpu = cuda_make_array(l.variance, n);

        l.x_gpu = cuda_make_array(l.output, l.batch*out_h*out_w*n);
        l.x_norm_gpu = cuda_make_array(l.output, l.batch*out_h*out_w*n);
    }
#endif
    l.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);
@@ -97,6 +194,42 @@
    return l;
}

void denormalize_convolutional_layer(convolutional_layer l)
{
    int i, j;
    for(i = 0; i < l.n; ++i){
        float scale = l.scales[i]/sqrt(l.rolling_variance[i] + .00001);
        for(j = 0; j < l.c*l.size*l.size; ++j){
            l.filters[i*l.c*l.size*l.size + j] *= scale;
        }
        l.biases[i] -= l.rolling_mean[i] * scale;
    }
}

void test_convolutional_layer()
{
    convolutional_layer l = make_convolutional_layer(1, 5, 5, 3, 2, 5, 2, 1, LEAKY, 1, 0);
    l.batch_normalize = 1;
    float data[] = {1,1,1,1,1,
        1,1,1,1,1,
        1,1,1,1,1,
        1,1,1,1,1,
        1,1,1,1,1,
        2,2,2,2,2,
        2,2,2,2,2,
        2,2,2,2,2,
        2,2,2,2,2,
        2,2,2,2,2,
        3,3,3,3,3,
        3,3,3,3,3,
        3,3,3,3,3,
        3,3,3,3,3,
        3,3,3,3,3};
    network_state state = {0};
    state.input = data;
    forward_convolutional_layer(l, state);
}

void resize_convolutional_layer(convolutional_layer *l, int w, int h)
{
    l->w = w;
@@ -111,13 +244,13 @@
    l->inputs = l->w * l->h * l->c;

    l->col_image = realloc(l->col_image,
                                out_h*out_w*l->size*l->size*l->c*sizeof(float));
            out_h*out_w*l->size*l->size*l->c*sizeof(float));
    l->output = realloc(l->output,
                                l->batch*out_h * out_w * l->n*sizeof(float));
            l->batch*out_h * out_w * l->n*sizeof(float));
    l->delta  = realloc(l->delta,
                                l->batch*out_h * out_w * l->n*sizeof(float));
            l->batch*out_h * out_w * l->n*sizeof(float));

    #ifdef GPU
#ifdef GPU
    cuda_free(l->col_image_gpu);
    cuda_free(l->delta_gpu);
    cuda_free(l->output_gpu);
@@ -125,16 +258,28 @@
    l->col_image_gpu = cuda_make_array(l->col_image, out_h*out_w*l->size*l->size*l->c);
    l->delta_gpu =     cuda_make_array(l->delta, l->batch*out_h*out_w*l->n);
    l->output_gpu =    cuda_make_array(l->output, l->batch*out_h*out_w*l->n);
    #endif
#endif
}

void bias_output(float *output, float *biases, int batch, int n, int size)
void add_bias(float *output, float *biases, int batch, int n, int size)
{
    int i,j,b;
    for(b = 0; b < batch; ++b){
        for(i = 0; i < n; ++i){
            for(j = 0; j < size; ++j){
                output[(b*n + i)*size + j] = biases[i];
                output[(b*n + i)*size + j] += biases[i];
            }
        }
    }
}

void scale_bias(float *output, float *scales, int batch, int n, int size)
{
    int i,j,b;
    for(b = 0; b < batch; ++b){
        for(i = 0; i < n; ++i){
            for(j = 0; j < size; ++j){
                output[(b*n + i)*size + j] *= scales[i];
            }
        }
    }
@@ -150,14 +295,13 @@
    }
}


void forward_convolutional_layer(const convolutional_layer l, network_state state)
{
    int out_h = convolutional_out_height(l);
    int out_w = convolutional_out_width(l);
    int i;

    bias_output(l.output, l.biases, l.batch, l.n, out_h*out_w);
    fill_cpu(l.outputs*l.batch, 0, l.output, 1);

    int m = l.n;
    int k = l.size*l.size*l.c;
@@ -169,11 +313,24 @@

    for(i = 0; i < l.batch; ++i){
        im2col_cpu(state.input, l.c, l.h, l.w, 
            l.size, l.stride, l.pad, b);
                l.size, l.stride, l.pad, b);
        gemm(0,0,m,n,k,1,a,k,b,n,1,c,n);
        c += n*m;
        state.input += l.c*l.h*l.w;
    }

    if(l.batch_normalize){
        if(state.train){
            mean_cpu(l.output, l.batch, l.n, l.out_h*l.out_w, l.mean);   
            variance_cpu(l.output, l.mean, l.batch, l.n, l.out_h*l.out_w, l.variance);   
            normalize_cpu(l.output, l.mean, l.variance, l.batch, l.n, l.out_h*l.out_w);   
        } else {
            normalize_cpu(l.output, l.rolling_mean, l.rolling_variance, l.batch, l.n, l.out_h*l.out_w);
        }
        scale_bias(l.output, l.scales, l.batch, l.n, out_h*out_w);
    }
    add_bias(l.output, l.biases, l.batch, l.n, out_h*out_w);

    activate_array(l.output, m*n*l.batch, l.activation);
}