yolo working w/ regions

Joseph Redmon

2015-09-16 c53e03348c65462bcba33f6352087dd6b9268e8f

 src/parser.c

@@ -169,7 +169,7 @@
    int rescore = option_find_int(options, "rescore", 0);
    int joint = option_find_int(options, "joint", 0);
    int objectness = option_find_int(options, "objectness", 0);
    int background = 0;
    int background = option_find_int(options, "background", 0);
    detection_layer layer = make_detection_layer(params.batch, params.inputs, classes, coords, joint, rescore, background, objectness);
    return layer;
}
@@ -180,7 +180,12 @@
    int classes = option_find_int(options, "classes", 1);
    int rescore = option_find_int(options, "rescore", 0);
    int num = option_find_int(options, "num", 1);
    region_layer layer = make_region_layer(params.batch, params.inputs, num, classes, coords, rescore);
    int side = option_find_int(options, "side", 7);
    region_layer layer = make_region_layer(params.batch, params.inputs, num, side, classes, coords, rescore);
    int softmax = option_find_int(options, "softmax", 0);
    int sqrt = option_find_int(options, "sqrt", 0);
    layer.softmax = softmax;
    layer.sqrt = sqrt;
    return layer;
}

@@ -188,7 +193,8 @@
{
    char *type_s = option_find_str(options, "type", "sse");
    COST_TYPE type = get_cost_type(type_s);
    cost_layer layer = make_cost_layer(params.batch, params.inputs, type);
    float scale = option_find_float_quiet(options, "scale",1);
    cost_layer layer = make_cost_layer(params.batch, params.inputs, type, scale);
    return layer;
}

@@ -304,6 +310,18 @@
    return layer;
}

learning_rate_policy get_policy(char *s)
{
    if (strcmp(s, "poly")==0) return POLY;
    if (strcmp(s, "constant")==0) return CONSTANT;
    if (strcmp(s, "step")==0) return STEP;
    if (strcmp(s, "exp")==0) return EXP;
    if (strcmp(s, "sigmoid")==0) return SIG;
    if (strcmp(s, "steps")==0) return STEPS;
    fprintf(stderr, "Couldn't find policy %s, going with constant\n", s);
    return CONSTANT;
}

void parse_net_options(list *options, network *net)
{
    net->batch = option_find_int(options, "batch",1);
@@ -318,7 +336,47 @@
    net->w = option_find_int_quiet(options, "width",0);
    net->c = option_find_int_quiet(options, "channels",0);
    net->inputs = option_find_int_quiet(options, "inputs", net->h * net->w * net->c);

    if(!net->inputs && !(net->h && net->w && net->c)) error("No input parameters supplied");

    char *policy_s = option_find_str(options, "policy", "constant");
    net->policy = get_policy(policy_s);
    if(net->policy == STEP){
        net->step = option_find_int(options, "step", 1);
        net->scale = option_find_float(options, "scale", 1);
    } else if (net->policy == STEPS){
        char *l = option_find(options, "steps");   
        char *p = option_find(options, "scales");   
        if(!l || !p) error("STEPS policy must have steps and scales in cfg file");

        int len = strlen(l);
        int n = 1;
        int i;
        for(i = 0; i < len; ++i){
            if (l[i] == ',') ++n;
        }
        int *steps = calloc(n, sizeof(int));
        float *scales = calloc(n, sizeof(float));
        for(i = 0; i < n; ++i){
            int step    = atoi(l);
            float scale = atof(p);
            l = strchr(l, ',')+1;
            p = strchr(p, ',')+1;
            steps[i] = step;
            scales[i] = scale;
        }
        net->scales = scales;
        net->steps = steps;
        net->num_steps = n;
    } else if (net->policy == EXP){
        net->gamma = option_find_float(options, "gamma", 1);
    } else if (net->policy == SIG){
        net->gamma = option_find_float(options, "gamma", 1);
        net->step = option_find_int(options, "step", 1);
    } else if (net->policy == POLY){
        net->power = option_find_float(options, "power", 1);
    }
    net->max_batches = option_find_int(options, "max_batches", 0);
}

network parse_network_cfg(char *filename)
@@ -342,6 +400,7 @@

    n = n->next;
    int count = 0;
    free_section(s);
    while(n){
        fprintf(stderr, "%d: ", count);
        s = (section *)n->val;
@@ -375,10 +434,10 @@
            l = parse_dropout(options, params);
            l.output = net.layers[count-1].output;
            l.delta = net.layers[count-1].delta;
            #ifdef GPU
#ifdef GPU
            l.output_gpu = net.layers[count-1].output_gpu;
            l.delta_gpu = net.layers[count-1].delta_gpu;
            #endif
#endif
        }else{
            fprintf(stderr, "Type not recognized: %s\n", s->type);
        }
@@ -521,6 +580,45 @@
    return sections;
}

void save_weights_double(network net, char *filename)
{
    fprintf(stderr, "Saving doubled weights to %s\n", filename);
    FILE *fp = fopen(filename, "w");
    if(!fp) file_error(filename);

    fwrite(&net.learning_rate, sizeof(float), 1, fp);
    fwrite(&net.momentum, sizeof(float), 1, fp);
    fwrite(&net.decay, sizeof(float), 1, fp);
    fwrite(net.seen, sizeof(int), 1, fp);

    int i,j,k;
    for(i = 0; i < net.n; ++i){
        layer l = net.layers[i];
        if(l.type == CONVOLUTIONAL){
#ifdef GPU
            if(gpu_index >= 0){
                pull_convolutional_layer(l);
            }
#endif
            float zero = 0;
            fwrite(l.biases, sizeof(float), l.n, fp);
            fwrite(l.biases, sizeof(float), l.n, fp);

            for (j = 0; j < l.n; ++j){
                int index = j*l.c*l.size*l.size;
                fwrite(l.filters+index, sizeof(float), l.c*l.size*l.size, fp);
                for (k = 0; k < l.c*l.size*l.size; ++k) fwrite(&zero, sizeof(float), 1, fp);
            }
            for (j = 0; j < l.n; ++j){
                int index = j*l.c*l.size*l.size;
                for (k = 0; k < l.c*l.size*l.size; ++k) fwrite(&zero, sizeof(float), 1, fp);
                fwrite(l.filters+index, sizeof(float), l.c*l.size*l.size, fp);
            }
        }
    }
    fclose(fp);
}

void save_weights_upto(network net, char *filename, int cutoff)
{
    fprintf(stderr, "Saving weights to %s\n", filename);
@@ -530,7 +628,7 @@
    fwrite(&net.learning_rate, sizeof(float), 1, fp);
    fwrite(&net.momentum, sizeof(float), 1, fp);
    fwrite(&net.decay, sizeof(float), 1, fp);
    fwrite(&net.seen, sizeof(int), 1, fp);
    fwrite(net.seen, sizeof(int), 1, fp);

    int i;
    for(i = 0; i < net.n && i < cutoff; ++i){
@@ -579,10 +677,11 @@
    FILE *fp = fopen(filename, "r");
    if(!fp) file_error(filename);

    fread(&net->learning_rate, sizeof(float), 1, fp);
    fread(&net->momentum, sizeof(float), 1, fp);
    fread(&net->decay, sizeof(float), 1, fp);
    fread(&net->seen, sizeof(int), 1, fp);
    float garbage;
    fread(&garbage, sizeof(float), 1, fp);
    fread(&garbage, sizeof(float), 1, fp);
    fread(&garbage, sizeof(float), 1, fp);
    fread(net->seen, sizeof(int), 1, fp);

    int i;
    for(i = 0; i < net->n && i < cutoff; ++i){