lots of comparator stuff

Joseph Redmon

2015-10-09 c40cdeb4021fc1a638969563972f13c9f5e90d74

 src/swag.c

@@ -73,6 +73,7 @@

    int side = l.side;
    int classes = l.classes;
    float jitter = l.jitter;

    list *plist = get_paths(train_images);
    //int N = plist->size;
@@ -85,6 +86,7 @@
    args.n = imgs;
    args.m = plist->size;
    args.classes = classes;
    args.jitter = jitter;
    args.num_boxes = side;
    args.d = &buffer;
    args.type = REGION_DATA;
@@ -127,7 +129,7 @@
    save_weights(net, buff);
}

void convert_swag_detections(float *predictions, int classes, int num, int square, int side, int w, int h, float thresh, float **probs, box *boxes)
void convert_swag_detections(float *predictions, int classes, int num, int square, int side, int w, int h, float thresh, float **probs, box *boxes, int only_objectness)
{
    int i,j,n;
    //int per_cell = 5*num+classes;
@@ -148,6 +150,9 @@
                float prob = scale*predictions[class_index+j];
                probs[index][j] = (prob > thresh) ? prob : 0;
            }
            if(only_objectness){
                probs[index][0] = scale;
            }
        }
    }
}
@@ -250,7 +255,7 @@
            float *predictions = network_predict(net, X);
            int w = val[t].w;
            int h = val[t].h;
            convert_swag_detections(predictions, classes, l.n, square, side, w, h, thresh, probs, boxes);
            convert_swag_detections(predictions, classes, l.n, square, side, w, h, thresh, probs, boxes, 0);
            if (nms) do_nms(boxes, probs, side*side*l.n, classes, iou_thresh);
            print_swag_detections(fps, id, boxes, probs, side*side*l.n, classes, w, h);
            free(id);
@@ -261,6 +266,95 @@
    fprintf(stderr, "Total Detection Time: %f Seconds\n", (double)(time(0) - start));
}

void validate_swag_recall(char *cfgfile, char *weightfile)
{
    network net = parse_network_cfg(cfgfile);
    if(weightfile){
        load_weights(&net, weightfile);
    }
    set_batch_network(&net, 1);
    fprintf(stderr, "Learning Rate: %g, Momentum: %g, Decay: %g\n", net.learning_rate, net.momentum, net.decay);
    srand(time(0));

    char *base = "results/comp4_det_test_";
    list *plist = get_paths("/home/pjreddie/data/voc/test/2007_test.txt");
    char **paths = (char **)list_to_array(plist);

    layer l = net.layers[net.n-1];
    int classes = l.classes;
    int square = l.sqrt;
    int side = l.side;

    int j, k;
    FILE **fps = calloc(classes, sizeof(FILE *));
    for(j = 0; j < classes; ++j){
        char buff[1024];
        snprintf(buff, 1024, "%s%s.txt", base, voc_names[j]);
        fps[j] = fopen(buff, "w");
    }
    box *boxes = calloc(side*side*l.n, sizeof(box));
    float **probs = calloc(side*side*l.n, sizeof(float *));
    for(j = 0; j < side*side*l.n; ++j) probs[j] = calloc(classes, sizeof(float *));

    int m = plist->size;
    int i=0;

    float thresh = .001;
    int nms = 0;
    float iou_thresh = .5;
    float nms_thresh = .5;

    int total = 0;
    int correct = 0;
    int proposals = 0;
    float avg_iou = 0;

    for(i = 0; i < m; ++i){
        char *path = paths[i];
        image orig = load_image_color(path, 0, 0);
        image sized = resize_image(orig, net.w, net.h);
        char *id = basecfg(path);
        float *predictions = network_predict(net, sized.data);
        int w = orig.w;
        int h = orig.h;
        convert_swag_detections(predictions, classes, l.n, square, side, 1, 1, thresh, probs, boxes, 1);
        if (nms) do_nms(boxes, probs, side*side*l.n, 1, nms_thresh);

        char *labelpath = find_replace(path, "images", "labels");
        labelpath = find_replace(labelpath, "JPEGImages", "labels");
        labelpath = find_replace(labelpath, ".jpg", ".txt");
        labelpath = find_replace(labelpath, ".JPEG", ".txt");

        int num_labels = 0;
        box_label *truth = read_boxes(labelpath, &num_labels);
        for(k = 0; k < side*side*l.n; ++k){
            if(probs[k][0] > thresh){
                ++proposals;
            }
        }
        for (j = 0; j < num_labels; ++j) {
            ++total;
            box t = {truth[j].x, truth[j].y, truth[j].w, truth[j].h};
            float best_iou = 0;
            for(k = 0; k < side*side*l.n; ++k){
                float iou = box_iou(boxes[k], t);
                if(probs[k][0] > thresh && iou > best_iou){
                    best_iou = iou;
                }
            }
            avg_iou += best_iou;
            if(best_iou > iou_thresh){
                ++correct;
            }
        }

        fprintf(stderr, "%5d %5d %5d\tRPs/Img: %.2f\tIOU: %.2f%%\tRecall:%.2f%%\n", i, correct, total, (float)proposals/(i+1), avg_iou*100/total, 100.*correct/total);
        free(id);
        free_image(orig);
        free_image(sized);
    }
}

void test_swag(char *cfgfile, char *weightfile, char *filename, float thresh)
{

@@ -316,4 +410,5 @@
    if(0==strcmp(argv[2], "test")) test_swag(cfg, weights, filename, thresh);
    else if(0==strcmp(argv[2], "train")) train_swag(cfg, weights);
    else if(0==strcmp(argv[2], "valid")) validate_swag(cfg, weights);
    else if(0==strcmp(argv[2], "recall")) validate_swag_recall(cfg, weights);
}