blame | history | patch | commit | commitdiff | ignore whitespace
Edmond Yoo
2018-10-13 c59db54775606349f6ba5c6cab7fcb34498bb31d 
 src/classifier.c


@@ -23,6 +23,10 @@


image get_image_from_stream(CvCapture *cap);


image get_image_from_stream_cpp(CvCapture *cap);


#include "http_stream.h"




IplImage* draw_train_chart(float max_img_loss, int max_batches, int number_of_lines, int img_size);


void draw_train_loss(IplImage* img, int img_size, float avg_loss, float max_img_loss, int current_batch, int max_batches);




#endif




float *get_regression_values(char **labels, int n)


@@ -37,7 +41,7 @@


    return v;


}




void train_classifier(char *datacfg, char *cfgfile, char *weightfile, int *gpus, int ngpus, int clear)


void train_classifier(char *datacfg, char *cfgfile, char *weightfile, int *gpus, int ngpus, int clear, int dont_show)


{


    int i;




@@ -104,13 +108,23 @@


    args.labels = labels;


    args.type = CLASSIFICATION_DATA;




#ifdef OPENCV


    args.threads = 3;


    IplImage* img = NULL;


    float max_img_loss = 5;


    int number_of_lines = 100;


    int img_size = 1000;


    if (!dont_show)


        img = draw_train_chart(max_img_loss, net.max_batches, number_of_lines, img_size);


#endif  //OPENCV




    data train;


    data buffer;


    pthread_t load_thread;


    args.d = &buffer;


    load_thread = load_data(args);




    int epoch = (*net.seen)/N;


    int iter_save = get_current_batch(net);


    while(get_current_batch(net) < net.max_batches || net.max_batches == 0){


        time=clock();




@@ -133,24 +147,38 @@


#endif


        if(avg_loss == -1) avg_loss = loss;


        avg_loss = avg_loss*.9 + loss*.1;




        i = get_current_batch(net);




        printf("%d, %.3f: %f, %f avg, %f rate, %lf seconds, %d images\n", get_current_batch(net), (float)(*net.seen)/N, loss, avg_loss, get_current_rate(net), sec(clock()-time), *net.seen);


#ifdef OPENCV


        if(!dont_show)


            draw_train_loss(img, img_size, avg_loss, max_img_loss, i, net.max_batches);


#endif  // OPENCV




        if (i >= (iter_save + 100)) {


            iter_save = i;


#ifdef GPU


            if (ngpus != 1) sync_nets(nets, ngpus, 0);


#endif            


            char buff[256];


            sprintf(buff, "%s/%s_%d.weights",backup_directory,base, i);


            save_weights(net, buff);


        }


        free_data(train);


        if(*net.seen/N > epoch){


            epoch = *net.seen/N;


            char buff[256];


            sprintf(buff, "%s/%s_%d.weights",backup_directory,base, epoch);


            save_weights(net, buff);


        }


        if(get_current_batch(net)%100 == 0){


            char buff[256];


            sprintf(buff, "%s/%s.backup",backup_directory,base);


            save_weights(net, buff);


        }


    }


#ifdef GPU


    if (ngpus != 1) sync_nets(nets, ngpus, 0);


#endif    


    char buff[256];


    sprintf(buff, "%s/%s.weights", backup_directory, base);


    sprintf(buff, "%s/%s_final.weights", backup_directory, base);


    save_weights(net, buff);




#ifdef OPENCV


    cvReleaseImage(&img);


    cvDestroyAllWindows();


#endif




    free_network(net);


    free_ptrs((void**)labels, classes);


    free_ptrs((void**)paths, plist->size);


@@ -285,6 +313,7 @@


    char *valid_list = option_find_str(options, "valid", "data/train.list");


    int classes = option_find_int(options, "classes", 2);


    int topk = option_find_int(options, "top", 1);


    if (topk > classes) topk = classes;




    char **labels = get_labels(label_list);


    list *plist = get_paths(valid_list);


@@ -353,6 +382,7 @@


    char *valid_list = option_find_str(options, "valid", "data/train.list");


    int classes = option_find_int(options, "classes", 2);


    int topk = option_find_int(options, "top", 1);


    if (topk > classes) topk = classes;




    char **labels = get_labels(label_list);


    list *plist = get_paths(valid_list);


@@ -425,6 +455,7 @@


    char *valid_list = option_find_str(options, "valid", "data/train.list");


    int classes = option_find_int(options, "classes", 2);


    int topk = option_find_int(options, "top", 1);


    if (topk > classes) topk = classes;




    char **labels = get_labels(label_list);


    list *plist = get_paths(valid_list);


@@ -488,6 +519,7 @@


    char *valid_list = option_find_str(options, "valid", "data/train.list");


    int classes = option_find_int(options, "classes", 2);


    int topk = option_find_int(options, "top", 1);


    if (topk > classes) topk = classes;




    char **labels = get_labels(label_list);


    list *plist = get_paths(valid_list);


@@ -548,6 +580,7 @@


    char *valid_list = option_find_str(options, "valid", "data/train.list");


    int classes = option_find_int(options, "classes", 2);


    int topk = option_find_int(options, "top", 1);


    if (topk > classes) topk = classes;




    char **labels = get_labels(label_list);


    list *plist = get_paths(valid_list);


@@ -598,7 +631,7 @@




void try_classifier(char *datacfg, char *cfgfile, char *weightfile, char *filename, int layer_num)


{


    network net = parse_network_cfg(cfgfile);


    network net = parse_network_cfg_custom(cfgfile, 1);


    if(weightfile){


        load_weights(&net, weightfile);


    }


@@ -609,7 +642,9 @@




    char *name_list = option_find_str(options, "names", 0);


    if(!name_list) name_list = option_find_str(options, "labels", "data/labels.list");


    int classes = option_find_int(options, "classes", 2);


    int top = option_find_int(options, "top", 1);


    if (top > classes) top = classes;




    int i = 0;


    char **names = get_labels(name_list);


@@ -679,7 +714,7 @@




void predict_classifier(char *datacfg, char *cfgfile, char *weightfile, char *filename, int top)


{


    network net = parse_network_cfg(cfgfile);


    network net = parse_network_cfg_custom(cfgfile, 1);


    if(weightfile){


        load_weights(&net, weightfile);


    }


@@ -690,7 +725,9 @@




    char *name_list = option_find_str(options, "names", 0);


    if(!name_list) name_list = option_find_str(options, "labels", "data/labels.list");


    if(top == 0) top = option_find_int(options, "top", 1);


    int classes = option_find_int(options, "classes", 2);


    if (top == 0) top = option_find_int(options, "top", 1);


    if (top > classes) top = classes;




    int i = 0;


    char **names = get_labels(name_list);


@@ -710,7 +747,7 @@


            strtok(input, "\n");


        }


        image im = load_image_color(input, 0, 0);


      image r = letterbox_image(im, net.w, net.h);


        image r = letterbox_image(im, net.w, net.h);


        //image r = resize_min(im, size);


        //resize_network(&net, r.w, r.h);


        printf("%d %d\n", r.w, r.h);


@@ -862,16 +899,18 @@


    srand(2222222);


    CvCapture * cap;




   if (filename) {


      //cap = cvCaptureFromFile(filename);


      cap = get_capture_video_stream(filename);


   }


   else {


      //cap = cvCaptureFromCAM(cam_index);


      cap = get_capture_webcam(filename);


   }


    if (filename) {


        //cap = cvCaptureFromFile(filename);


        cap = get_capture_video_stream(filename);


    }


    else {


        //cap = cvCaptureFromCAM(cam_index);


        cap = get_capture_webcam(cam_index);


    }




    int classes = option_find_int(options, "classes", 2);


    int top = option_find_int(options, "top", 1);


    if (top > classes) top = classes;




    char *name_list = option_find_str(options, "names", 0);


    char **names = get_labels(name_list);


@@ -891,7 +930,7 @@


        struct timeval tval_before, tval_after, tval_result;


        gettimeofday(&tval_before, NULL);




      //image in = get_image_from_stream(cap);


        //image in = get_image_from_stream(cap);


        image in = get_image_from_stream_cpp(cap);


        if(!in.data) break;


        image in_s = resize_image(in, net.w, net.h);


@@ -998,16 +1037,18 @@


    srand(2222222);


    CvCapture * cap;




   if (filename) {


      //cap = cvCaptureFromFile(filename);


      cap = get_capture_video_stream(filename);


   }


   else {


      //cap = cvCaptureFromCAM(cam_index);


      cap = get_capture_webcam(filename);


   }


    if (filename) {


        //cap = cvCaptureFromFile(filename);


        cap = get_capture_video_stream(filename);


    }


    else {


        //cap = cvCaptureFromCAM(cam_index);


        cap = get_capture_webcam(cam_index);


    }




    int classes = option_find_int(options, "classes", 2);


    int top = option_find_int(options, "top", 1);


    if (top > classes) top = classes;




    char *name_list = option_find_str(options, "names", 0);


    char **names = get_labels(name_list);


@@ -1024,7 +1065,7 @@


        struct timeval tval_before, tval_after, tval_result;


        gettimeofday(&tval_before, NULL);




      //image in = get_image_from_stream(cap);


        //image in = get_image_from_stream(cap);


        image in = get_image_from_stream_cpp(cap);


        image in_s = resize_image(in, net.w, net.h);


        show_image(in, "Threat Detection");


@@ -1069,7 +1110,7 @@


{


#ifdef OPENCV


    printf("Classifier Demo\n");


    network net = parse_network_cfg(cfgfile);


    network net = parse_network_cfg_custom(cfgfile, 1);


    if(weightfile){


        load_weights(&net, weightfile);


    }


@@ -1081,13 +1122,15 @@




    if(filename){


        //cap = cvCaptureFromFile(filename);


      cap = get_capture_video_stream(filename);


        cap = get_capture_video_stream(filename);


    }else{


        //cap = cvCaptureFromCAM(cam_index);


      cap = get_capture_webcam(filename);


        cap = get_capture_webcam(cam_index);


    }




    int classes = option_find_int(options, "classes", 2);


    int top = option_find_int(options, "top", 1);


    if (top > classes) top = classes;




    char *name_list = option_find_str(options, "names", 0);


    char **names = get_labels(name_list);


@@ -1104,7 +1147,7 @@


        struct timeval tval_before, tval_after, tval_result;


        gettimeofday(&tval_before, NULL);




      //image in = get_image_from_stream(cap);


        //image in = get_image_from_stream(cap);


        image in = get_image_from_stream_cpp(cap);


        image in_s = resize_image(in, net.w, net.h);


        show_image(in, "Classifier");


@@ -1166,6 +1209,7 @@


        ngpus = 1;


    }




    int dont_show = find_arg(argc, argv, "-dont_show");


    int cam_index = find_int_arg(argc, argv, "-c", 0);


    int top = find_int_arg(argc, argv, "-t", 0);


    int clear = find_arg(argc, argv, "-clear");


@@ -1177,7 +1221,7 @@


    int layer = layer_s ? atoi(layer_s) : -1;


    if(0==strcmp(argv[2], "predict")) predict_classifier(data, cfg, weights, filename, top);


    else if(0==strcmp(argv[2], "try")) try_classifier(data, cfg, weights, filename, atoi(layer_s));


    else if(0==strcmp(argv[2], "train")) train_classifier(data, cfg, weights, gpus, ngpus, clear);


    else if(0==strcmp(argv[2], "train")) train_classifier(data, cfg, weights, gpus, ngpus, clear, dont_show);


    else if(0==strcmp(argv[2], "demo")) demo_classifier(data, cfg, weights, cam_index, filename);


    else if(0==strcmp(argv[2], "gun")) gun_classifier(data, cfg, weights, cam_index, filename);


    else if(0==strcmp(argv[2], "threat")) threat_classifier(data, cfg, weights, cam_index, filename);