damnit alex

Joseph Redmon

2016-06-06 d790f21c9a56cc2eadb4f3ee5d3aed7f7b677178

 src/classifier.c

@@ -38,7 +38,7 @@
    return options;
}

void train_classifier(char *datacfg, char *cfgfile, char *weightfile)
void train_classifier(char *datacfg, char *cfgfile, char *weightfile, int clear)
{
    data_seed = time(0);
    srand(time(0));
@@ -49,6 +49,7 @@
    if(weightfile){
        load_weights(&net, weightfile);
    }
    if(clear) *net.seen = 0;
    printf("Learning Rate: %g, Momentum: %g, Decay: %g\n", net.learning_rate, net.momentum, net.decay);
    int imgs = net.batch;

@@ -96,14 +97,14 @@
        printf("Loaded: %lf seconds\n", sec(clock()-time));
        time=clock();

/*
        int u;
        for(u = 0; u < net.batch; ++u){
            image im = float_to_image(net.w, net.h, 3, train.X.vals[u]);
            show_image(im, "loaded");
            cvWaitKey(0);
        }
        */
        /*
           int u;
           for(u = 0; u < net.batch; ++u){
           image im = float_to_image(net.w, net.h, 3, train.X.vals[u]);
           show_image(im, "loaded");
           cvWaitKey(0);
           }
         */

        float loss = train_network(net, train);
        if(avg_loss == -1) avg_loss = loss;
@@ -116,7 +117,7 @@
            sprintf(buff, "%s/%s_%d.weights",backup_directory,base, epoch);
            save_weights(net, buff);
        }
        if(*net.seen%100 == 0){
        if(get_current_batch(net)%100 == 0){
            char buff[256];
            sprintf(buff, "%s/%s.backup",backup_directory,base);
            save_weights(net, buff);
@@ -378,8 +379,8 @@
        //cvWaitKey(0);
        float *pred = network_predict(net, crop.data);

        if(resized.data != im.data) free_image(resized);
        free_image(im);
        free_image(resized);
        free_image(crop);
        top_k(pred, classes, topk, indexes);

@@ -441,7 +442,7 @@
            flip_image(r);
            p = network_predict(net, r.data);
            axpy_cpu(classes, 1, p, 1, pred, 1);
            free_image(r);
            if(r.data != im.data) free_image(r);
        }
        free_image(im);
        top_k(pred, classes, topk, indexes);
@@ -501,6 +502,46 @@
    }
}


void label_classifier(char *datacfg, char *filename, char *weightfile)
{
    int i;
    network net = parse_network_cfg(filename);
    set_batch_network(&net, 1);
    if(weightfile){
        load_weights(&net, weightfile);
    }
    srand(time(0));

    list *options = read_data_cfg(datacfg);

    char *label_list = option_find_str(options, "names", "data/labels.list");
    char *test_list = option_find_str(options, "test", "data/train.list");
    int classes = option_find_int(options, "classes", 2);

    char **labels = get_labels(label_list);
    list *plist = get_paths(test_list);

    char **paths = (char **)list_to_array(plist);
    int m = plist->size;
    free_list(plist);

    for(i = 0; i < m; ++i){
        image im = load_image_color(paths[i], 0, 0);
        image resized = resize_min(im, net.w);
        image crop = crop_image(resized, (resized.w - net.w)/2, (resized.h - net.h)/2, net.w, net.h);
        float *pred = network_predict(net, crop.data);

        if(resized.data != im.data) free_image(resized);
        free_image(im);
        free_image(crop);
        int ind = max_index(pred, classes);

        printf("%s\n", labels[ind]);
    }
}


void test_classifier(char *datacfg, char *cfgfile, char *weightfile, int target_layer)
{
    int curr = 0;
@@ -649,6 +690,7 @@
    }

    int cam_index = find_int_arg(argc, argv, "-c", 0);
    int clear = find_arg(argc, argv, "-clear");
    char *data = argv[3];
    char *cfg = argv[4];
    char *weights = (argc > 5) ? argv[5] : 0;
@@ -656,9 +698,10 @@
    char *layer_s = (argc > 7) ? argv[7]: 0;
    int layer = layer_s ? atoi(layer_s) : -1;
    if(0==strcmp(argv[2], "predict")) predict_classifier(data, cfg, weights, filename);
    else if(0==strcmp(argv[2], "train")) train_classifier(data, cfg, weights);
    else if(0==strcmp(argv[2], "train")) train_classifier(data, cfg, weights, clear);
    else if(0==strcmp(argv[2], "demo")) demo_classifier(data, cfg, weights, cam_index, filename);
    else if(0==strcmp(argv[2], "test")) test_classifier(data, cfg, weights, layer);
    else if(0==strcmp(argv[2], "label")) label_classifier(data, cfg, weights);
    else if(0==strcmp(argv[2], "valid")) validate_classifier(data, cfg, weights);
    else if(0==strcmp(argv[2], "valid10")) validate_classifier_10(data, cfg, weights);
    else if(0==strcmp(argv[2], "validmulti")) validate_classifier_multi(data, cfg, weights);