Update Readme.md

Alexey

2018-03-28 d28f7e6681ffe02a151b9dc89098d7fcef50b214

 src/yolo_v2_class.cpp

@@ -22,7 +22,16 @@

#define FRAMES 3

struct detector_gpu_t{
#ifdef GPU
void check_cuda(cudaError_t status) {
   if (status != cudaSuccess) {
      const char *s = cudaGetErrorString(status);
      printf("CUDA Error Prev: %s\n", s);
   }
}
#endif

struct detector_gpu_t {
   float **probs;
   box *boxes;
   network net;
@@ -33,22 +42,24 @@
   unsigned int *track_id;
};


YOLODLL_API Detector::Detector(std::string cfg_filename, std::string weight_filename, int gpu_id)
YOLODLL_API Detector::Detector(std::string cfg_filename, std::string weight_filename, int gpu_id) : cur_gpu_id(gpu_id)
{
   wait_stream = 0;
   int old_gpu_index;
#ifdef GPU
   cudaGetDevice(&old_gpu_index);
   check_cuda( cudaGetDevice(&old_gpu_index) );
#endif

   detector_gpu_ptr = std::make_shared<detector_gpu_t>();
   detector_gpu_t &detector_gpu = *reinterpret_cast<detector_gpu_t *>(detector_gpu_ptr.get());
   detector_gpu_t &detector_gpu = *static_cast<detector_gpu_t *>(detector_gpu_ptr.get());

#ifdef GPU
   cudaSetDevice(gpu_id);
   //check_cuda( cudaSetDevice(cur_gpu_id) );
   cuda_set_device(cur_gpu_id);
   printf(" Used GPU %d \n", cur_gpu_id);
#endif
   network &net = detector_gpu.net;
   net.gpu_index = gpu_id;
   net.gpu_index = cur_gpu_id;
   //gpu_index = i;
   
   char *cfgfile = const_cast<char *>(cfg_filename.data());
@@ -59,7 +70,7 @@
      load_weights(&net, weightfile);
   }
   set_batch_network(&net, 1);
   net.gpu_index = gpu_id;
   net.gpu_index = cur_gpu_id;

   layer l = net.layers[net.n - 1];
   int j;
@@ -76,14 +87,14 @@
   for (j = 0; j < l.classes; ++j) detector_gpu.track_id[j] = 1;

#ifdef GPU
   cudaSetDevice(old_gpu_index);
   check_cuda( cudaSetDevice(old_gpu_index) );
#endif
}


YOLODLL_API Detector::~Detector() 
{
   detector_gpu_t &detector_gpu = *reinterpret_cast<detector_gpu_t *>(detector_gpu_ptr.get());
   detector_gpu_t &detector_gpu = *static_cast<detector_gpu_t *>(detector_gpu_ptr.get());
   layer l = detector_gpu.net.layers[detector_gpu.net.n - 1];

   free(detector_gpu.track_id);
@@ -99,7 +110,8 @@
   int old_gpu_index;
#ifdef GPU
   cudaGetDevice(&old_gpu_index);
   cudaSetDevice(detector_gpu.net.gpu_index);
   //cudaSetDevice(detector_gpu.net.gpu_index);
   cuda_set_device(detector_gpu.net.gpu_index);
#endif

   free_network(detector_gpu.net);
@@ -110,11 +122,11 @@
}

YOLODLL_API int Detector::get_net_width() const {
   detector_gpu_t &detector_gpu = *reinterpret_cast<detector_gpu_t *>(detector_gpu_ptr.get());
   detector_gpu_t &detector_gpu = *static_cast<detector_gpu_t *>(detector_gpu_ptr.get());
   return detector_gpu.net.w;
}
YOLODLL_API int Detector::get_net_height() const {
   detector_gpu_t &detector_gpu = *reinterpret_cast<detector_gpu_t *>(detector_gpu_ptr.get());
   detector_gpu_t &detector_gpu = *static_cast<detector_gpu_t *>(detector_gpu_ptr.get());
   return detector_gpu.net.h;
}

@@ -172,13 +184,15 @@

YOLODLL_API std::vector<bbox_t> Detector::detect(image_t img, float thresh, bool use_mean)
{

   detector_gpu_t &detector_gpu = *reinterpret_cast<detector_gpu_t *>(detector_gpu_ptr.get());
   detector_gpu_t &detector_gpu = *static_cast<detector_gpu_t *>(detector_gpu_ptr.get());
   network &net = detector_gpu.net;
   int old_gpu_index;
#ifdef GPU
   cudaGetDevice(&old_gpu_index);
   cudaSetDevice(net.gpu_index);
   if(cur_gpu_id != old_gpu_index)
      cudaSetDevice(net.gpu_index);

   net.wait_stream = wait_stream;   // 1 - wait CUDA-stream, 0 - not to wait
#endif
   //std::cout << "net.gpu_index = " << net.gpu_index << std::endl;

@@ -242,15 +256,17 @@
      free(sized.data);

#ifdef GPU
   cudaSetDevice(old_gpu_index);
   if (cur_gpu_id != old_gpu_index)
      cudaSetDevice(old_gpu_index);
#endif

   return bbox_vec;
}

YOLODLL_API std::vector<bbox_t> Detector::tracking(std::vector<bbox_t> cur_bbox_vec, int const frames_story)
YOLODLL_API std::vector<bbox_t> Detector::tracking_id(std::vector<bbox_t> cur_bbox_vec, bool const change_history, 
   int const frames_story, int const max_dist)
{
   detector_gpu_t &det_gpu = *reinterpret_cast<detector_gpu_t *>(detector_gpu_ptr.get());
   detector_gpu_t &det_gpu = *static_cast<detector_gpu_t *>(detector_gpu_ptr.get());

   bool prev_track_id_present = false;
   for (auto &i : prev_bbox_vec_deque)
@@ -275,7 +291,7 @@
               float center_x_diff = (float)(i.x + i.w/2) - (float)(k.x + k.w/2);
               float center_y_diff = (float)(i.y + i.h/2) - (float)(k.y + k.h/2);
               unsigned int cur_dist = sqrt(center_x_diff*center_x_diff + center_y_diff*center_y_diff);
               if (cur_dist < 100 && (k.track_id == 0 || dist_vec[m] > cur_dist)) {
               if (cur_dist < max_dist && (k.track_id == 0 || dist_vec[m] > cur_dist)) {
                  dist_vec[m] = cur_dist;
                  cur_index = m;
               }
@@ -297,8 +313,10 @@
      if (cur_bbox_vec[i].track_id == 0)
         cur_bbox_vec[i].track_id = det_gpu.track_id[cur_bbox_vec[i].obj_id]++;

   prev_bbox_vec_deque.push_front(cur_bbox_vec);
   if (prev_bbox_vec_deque.size() > frames_story) prev_bbox_vec_deque.pop_back();
   if (change_history) {
      prev_bbox_vec_deque.push_front(cur_bbox_vec);
      if (prev_bbox_vec_deque.size() > frames_story) prev_bbox_vec_deque.pop_back();
   }

   return cur_bbox_vec;
}