Update Readme.md

Alexey

2018-06-04 c8ad33ceba05cbb60c5197e4db4d3bdef28edd6d

 src/parser.c

@@ -24,11 +24,14 @@
#include "parser.h"
#include "region_layer.h"
#include "reorg_layer.h"
#include "reorg_old_layer.h"
#include "rnn_layer.h"
#include "route_layer.h"
#include "shortcut_layer.h"
#include "softmax_layer.h"
#include "utils.h"
#include "upsample_layer.h"
#include "yolo_layer.h"
#include <stdint.h>

typedef struct{
@@ -46,6 +49,7 @@
    if (strcmp(type, "[cost]")==0) return COST;
    if (strcmp(type, "[detection]")==0) return DETECTION;
    if (strcmp(type, "[region]")==0) return REGION;
   if (strcmp(type, "[yolo]") == 0) return YOLO;
    if (strcmp(type, "[local]")==0) return LOCAL;
    if (strcmp(type, "[conv]")==0
            || strcmp(type, "[convolutional]")==0) return CONVOLUTIONAL;
@@ -60,6 +64,7 @@
    if (strcmp(type, "[max]")==0
            || strcmp(type, "[maxpool]")==0) return MAXPOOL;
    if (strcmp(type, "[reorg]")==0) return REORG;
   if (strcmp(type, "[reorg_old]") == 0) return REORG_OLD;
    if (strcmp(type, "[avg]")==0
            || strcmp(type, "[avgpool]")==0) return AVGPOOL;
    if (strcmp(type, "[dropout]")==0) return DROPOUT;
@@ -69,6 +74,7 @@
    if (strcmp(type, "[soft]")==0
            || strcmp(type, "[softmax]")==0) return SOFTMAX;
    if (strcmp(type, "[route]")==0) return ROUTE;
   if (strcmp(type, "[upsample]") == 0) return UPSAMPLE;
    return BLANK;
}

@@ -233,21 +239,93 @@
    return layer;
}

int *parse_yolo_mask(char *a, int *num)
{
   int *mask = 0;
   if (a) {
      int len = strlen(a);
      int n = 1;
      int i;
      for (i = 0; i < len; ++i) {
         if (a[i] == ',') ++n;
      }
      mask = calloc(n, sizeof(int));
      for (i = 0; i < n; ++i) {
         int val = atoi(a);
         mask[i] = val;
         a = strchr(a, ',') + 1;
      }
      *num = n;
   }
   return mask;
}

layer parse_yolo(list *options, size_params params)
{
   int classes = option_find_int(options, "classes", 20);
   int total = option_find_int(options, "num", 1);
   int num = total;

   char *a = option_find_str(options, "mask", 0);
   int *mask = parse_yolo_mask(a, &num);
   int max_boxes = option_find_int_quiet(options, "max", 90);
   layer l = make_yolo_layer(params.batch, params.w, params.h, num, total, mask, classes, max_boxes);
   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);
   l.focal_loss = option_find_int_quiet(options, "focal_loss", 0);

   l.ignore_thresh = option_find_float(options, "ignore_thresh", .5);
   l.truth_thresh = option_find_float(options, "truth_thresh", 1);
   l.random = option_find_int_quiet(options, "random", 0);

   char *map_file = option_find_str(options, "map", 0);
   if (map_file) l.map = read_map(map_file);

   a = option_find_str(options, "anchors", 0);
   if (a) {
      int len = strlen(a);
      int n = 1;
      int i;
      for (i = 0; i < len; ++i) {
         if (a[i] == ',') ++n;
      }
      for (i = 0; i < n && i < total*2; ++i) {
         float bias = atof(a);
         l.biases[i] = bias;
         a = strchr(a, ',') + 1;
      }
   }
   return l;
}

layer parse_region(list *options, size_params params)
{
    int coords = option_find_int(options, "coords", 4);
    int classes = option_find_int(options, "classes", 20);
    int num = option_find_int(options, "num", 1);
   int max_boxes = option_find_int_quiet(options, "max", 90);

    layer l = make_region_layer(params.batch, params.w, params.h, num, classes, coords);
    assert(l.outputs == params.inputs);
    layer l = make_region_layer(params.batch, params.w, params.h, num, classes, coords, max_boxes);
   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);

   l.small_object = option_find_int(options, "small_object", 0);
    l.softmax = option_find_int(options, "softmax", 0);
    l.max_boxes = option_find_int_quiet(options, "max",30);
   l.focal_loss = option_find_int_quiet(options, "focal_loss", 0);
    //l.max_boxes = option_find_int_quiet(options, "max",30);
    l.jitter = option_find_float(options, "jitter", .2);
    l.rescore = option_find_int_quiet(options, "rescore",0);

@@ -259,6 +337,7 @@
    l.coord_scale = option_find_float(options, "coord_scale", 1);
    l.object_scale = option_find_float(options, "object_scale", 1);
    l.noobject_scale = option_find_float(options, "noobject_scale", 1);
   l.mask_scale = option_find_float(options, "mask_scale", 1);
    l.class_scale = option_find_float(options, "class_scale", 1);
    l.bias_match = option_find_int_quiet(options, "bias_match",0);

@@ -275,7 +354,7 @@
        for(i = 0; i < len; ++i){
            if (a[i] == ',') ++n;
        }
        for(i = 0; i < n; ++i){
        for(i = 0; i < n && i < num*2; ++i){
            float bias = atof(a);
            l.biases[i] = bias;
            a = strchr(a, ',')+1;
@@ -357,6 +436,23 @@
    return layer;
}

layer parse_reorg_old(list *options, size_params params)
{
   printf("\n reorg_old \n");
   int stride = option_find_int(options, "stride", 1);
   int reverse = option_find_int_quiet(options, "reverse", 0);

   int batch, h, w, c;
   h = params.h;
   w = params.w;
   c = params.c;
   batch = params.batch;
   if (!(h && w && c)) error("Layer before reorg layer must output image.");

   layer layer = make_reorg_old_layer(batch, w, h, c, stride, reverse);
   return layer;
}

maxpool_layer parse_maxpool(list *options, size_params params)
{
    int stride = option_find_int(options, "stride",1);
@@ -448,6 +544,15 @@
    return l;
}

layer parse_upsample(list *options, size_params params, network net)
{

   int stride = option_find_int(options, "stride", 2);
   layer l = make_upsample_layer(params.batch, params.w, params.h, params.c, stride);
   l.scale = option_find_float_quiet(options, "scale", 1);
   return l;
}

route_layer parse_route(list *options, size_params params, network net)
{
    char *l = option_find(options, "layers");   
@@ -527,7 +632,9 @@
    net->inputs = option_find_int_quiet(options, "inputs", net->h * net->w * net->c);
    net->max_crop = option_find_int_quiet(options, "max_crop",net->w*2);
    net->min_crop = option_find_int_quiet(options, "min_crop",net->w);
   net->flip = option_find_int_quiet(options, "flip", 1);

   net->small_object = option_find_int_quiet(options, "small_object", 0);
    net->angle = option_find_float_quiet(options, "angle", 0);
    net->aspect = option_find_float_quiet(options, "aspect", 1);
    net->saturation = option_find_float_quiet(options, "saturation", 1);
@@ -540,6 +647,9 @@
    char *policy_s = option_find_str(options, "policy", "constant");
    net->policy = get_policy(policy_s);
    net->burn_in = option_find_int_quiet(options, "burn_in", 0);
#ifdef CUDNN_HALF
   net->burn_in = 0;
#endif
    if(net->policy == STEP){
        net->step = option_find_int(options, "step", 1);
        net->scale = option_find_float(options, "scale", 1);
@@ -612,6 +722,7 @@
    params.time_steps = net.time_steps;
    params.net = net;

   float bflops = 0;
    size_t workspace_size = 0;
    n = n->next;
    int count = 0;
@@ -619,7 +730,7 @@
    fprintf(stderr, "layer     filters    size              input                output\n");
    while(n){
        params.index = count;
        fprintf(stderr, "%5d ", count);
        fprintf(stderr, "%4d ", count);
        s = (section *)n->val;
        options = s->options;
        layer l = {0};
@@ -644,6 +755,8 @@
            l = parse_cost(options, params);
        }else if(lt == REGION){
            l = parse_region(options, params);
      }else if (lt == YOLO) {
         l = parse_yolo(options, params);
        }else if(lt == DETECTION){
            l = parse_detection(options, params);
        }else if(lt == SOFTMAX){
@@ -656,11 +769,15 @@
        }else if(lt == MAXPOOL){
            l = parse_maxpool(options, params);
        }else if(lt == REORG){
            l = parse_reorg(options, params);
            l = parse_reorg(options, params);      }
      else if (lt == REORG_OLD) {
         l = parse_reorg_old(options, params);
        }else if(lt == AVGPOOL){
            l = parse_avgpool(options, params);
        }else if(lt == ROUTE){
            l = parse_route(options, params, net);
      }else if (lt == UPSAMPLE) {
         l = parse_upsample(options, params, net);
        }else if(lt == SHORTCUT){
            l = parse_shortcut(options, params, net);
        }else if(lt == DROPOUT){
@@ -690,10 +807,12 @@
            params.c = l.out_c;
            params.inputs = l.outputs;
        }
      if (l.bflops > 0) bflops += l.bflops;
    }   
    free_list(sections);
    net.outputs = get_network_output_size(net);
    net.output = get_network_output(net);
   printf("Total BFLOPS %5.3f \n", bflops);
    if(workspace_size){
        //printf("%ld\n", workspace_size);
#ifdef GPU