Joseph Redmon
2015-06-09 e63b3a6f912cc2b1f6f00f2a9d342624a06dc3a4
src/imagenet.c
@@ -4,8 +4,9 @@
void train_imagenet(char *cfgfile, char *weightfile)
{
    float avg_loss = -1;
    data_seed = time(0);
    srand(time(0));
    float avg_loss = -1;
    char *base = basecfg(cfgfile);
    printf("%s\n", base);
    network net = parse_network_cfg(cfgfile);
@@ -13,6 +14,7 @@
        load_weights(&net, weightfile);
    }
    printf("Learning Rate: %g, Momentum: %g, Decay: %g\n", net.learning_rate, net.momentum, net.decay);
    //net.seen=0;
    int imgs = 1024;
    int i = net.seen/imgs;
    char **labels = get_labels("/home/pjreddie/data/imagenet/cls.labels.list");
@@ -30,7 +32,7 @@
        pthread_join(load_thread, 0);
        train = buffer;
/*
        /*
        image im = float_to_image(256, 256, 3, train.X.vals[114]);
        show_image(im, "training");
        cvWaitKey(0);
@@ -45,8 +47,9 @@
        avg_loss = avg_loss*.9 + loss*.1;
        printf("%d: %f, %f avg, %lf seconds, %d images\n", i, loss, avg_loss, sec(clock()-time), net.seen);
        free_data(train);
        if((i % 15000) == 0) net.learning_rate *= .1;
        //if(i%100 == 0 && net.learning_rate > .00001) net.learning_rate *= .97;
        if(i%100==0){
        if(i%1000==0){
            char buff[256];
            sprintf(buff, "/home/pjreddie/imagenet_backup/%s_%d.weights",base, i);
            save_weights(net, buff);
@@ -116,8 +119,8 @@
        fgets(filename, 256, stdin);
        strtok(filename, "\n");
        image im = load_image_color(filename, 256, 256);
        translate_image(im, -128);
        scale_image(im, 1/128.);
        scale_image(im, 2.);
        translate_image(im, -1.);
        printf("%d %d %d\n", im.h, im.w, im.c);
        float *X = im.data;
        time=clock();