damnit alex

Joseph Redmon

2016-06-06 d790f21c9a56cc2eadb4f3ee5d3aed7f7b677178

 src/darknet.c

@@ -6,6 +6,7 @@
#include "utils.h"
#include "cuda.h"
#include "blas.h"
#include "connected_layer.h"

#ifdef OPENCV
#include "opencv2/highgui/highgui_c.h"
@@ -13,7 +14,6 @@

extern void run_imagenet(int argc, char **argv);
extern void run_yolo(int argc, char **argv);
extern void run_swag(int argc, char **argv);
extern void run_coco(int argc, char **argv);
extern void run_writing(int argc, char **argv);
extern void run_captcha(int argc, char **argv);
@@ -21,6 +21,12 @@
extern void run_dice(int argc, char **argv);
extern void run_compare(int argc, char **argv);
extern void run_classifier(int argc, char **argv);
extern void run_char_rnn(int argc, char **argv);
extern void run_vid_rnn(int argc, char **argv);
extern void run_tag(int argc, char **argv);
extern void run_cifar(int argc, char **argv);
extern void run_go(int argc, char **argv);
extern void run_art(int argc, char **argv);

void change_rate(char *filename, float scale, float add)
{
@@ -168,16 +174,35 @@
{
    gpu_index = -1;
    network net = parse_network_cfg(cfgfile);
    if(weightfile){
    if (weightfile) {
        load_weights(&net, weightfile);
    }
    int i;
    for(i = 0; i < net.n; ++i){
    for (i = 0; i < net.n; ++i) {
        layer l = net.layers[i];
        if(l.type == CONVOLUTIONAL){
        if (l.type == CONVOLUTIONAL && l.batch_normalize) {
            denormalize_convolutional_layer(l);
            net.layers[i].batch_normalize=0;
        }
        if (l.type == CONNECTED && l.batch_normalize) {
            denormalize_connected_layer(l);
            net.layers[i].batch_normalize=0;
        }
        if (l.type == GRU && l.batch_normalize) {
            denormalize_connected_layer(*l.input_z_layer);
            denormalize_connected_layer(*l.input_r_layer);
            denormalize_connected_layer(*l.input_h_layer);
            denormalize_connected_layer(*l.state_z_layer);
            denormalize_connected_layer(*l.state_r_layer);
            denormalize_connected_layer(*l.state_h_layer);
            l.input_z_layer->batch_normalize = 0;
            l.input_r_layer->batch_normalize = 0;
            l.input_h_layer->batch_normalize = 0;
            l.state_z_layer->batch_normalize = 0;
            l.state_r_layer->batch_normalize = 0;
            l.state_h_layer->batch_normalize = 0;
            net.layers[i].batch_normalize=0;
        }
    }
    save_weights(net, outfile);
}
@@ -204,7 +229,9 @@
        return 0;
    }
    gpu_index = find_int_arg(argc, argv, "-i", 0);
    if(find_arg(argc, argv, "-nogpu")) gpu_index = -1;
    if(find_arg(argc, argv, "-nogpu")) {
        gpu_index = -1;
    }

#ifndef GPU
    gpu_index = -1;
@@ -221,18 +248,30 @@
        average(argc, argv);
    } else if (0 == strcmp(argv[1], "yolo")){
        run_yolo(argc, argv);
    } else if (0 == strcmp(argv[1], "swag")){
        run_swag(argc, argv);
    } else if (0 == strcmp(argv[1], "cifar")){
        run_cifar(argc, argv);
    } else if (0 == strcmp(argv[1], "go")){
        run_go(argc, argv);
    } else if (0 == strcmp(argv[1], "rnn")){
        run_char_rnn(argc, argv);
    } else if (0 == strcmp(argv[1], "vid")){
        run_vid_rnn(argc, argv);
    } else if (0 == strcmp(argv[1], "coco")){
        run_coco(argc, argv);
    } else if (0 == strcmp(argv[1], "classifier")){
        run_classifier(argc, argv);
    } else if (0 == strcmp(argv[1], "art")){
        run_art(argc, argv);
    } else if (0 == strcmp(argv[1], "tag")){
        run_tag(argc, argv);
    } else if (0 == strcmp(argv[1], "compare")){
        run_compare(argc, argv);
    } else if (0 == strcmp(argv[1], "dice")){
        run_dice(argc, argv);
    } else if (0 == strcmp(argv[1], "writing")){
        run_writing(argc, argv);
    } else if (0 == strcmp(argv[1], "3d")){
        composite_3d(argv[2], argv[3], argv[4]);
    } else if (0 == strcmp(argv[1], "test")){
        test_resize(argv[2]);
    } else if (0 == strcmp(argv[1], "captcha")){