Maxpool fixes

AlexeyAB

2018-08-07 e6c97a53a7b5ac4014d30d236ea2bf5adb4bb521

 src/network.c

@@ -1,201 +1,245 @@
#include <stdio.h>
#include <time.h>
#include <assert.h>
#include "network.h"
#include "image.h"
#include "data.h"
#include "utils.h"
#include "blas.h"

#include "crop_layer.h"
#include "connected_layer.h"
#include "gru_layer.h"
#include "rnn_layer.h"
#include "crnn_layer.h"
#include "local_layer.h"
#include "convolutional_layer.h"
#include "maxpool_layer.h"
#include "cost_layer.h"
#include "activation_layer.h"
#include "detection_layer.h"
#include "region_layer.h"
#include "normalization_layer.h"
#include "freeweight_layer.h"
#include "batchnorm_layer.h"
#include "maxpool_layer.h"
#include "reorg_layer.h"
#include "avgpool_layer.h"
#include "cost_layer.h"
#include "softmax_layer.h"
#include "dropout_layer.h"
#include "route_layer.h"
#include "shortcut_layer.h"
#include "yolo_layer.h"
#include "upsample_layer.h"
#include "parser.h"

network make_network(int n, int batch)
network *load_network_custom(char *cfg, char *weights, int clear, int batch)
{
    network net;
    net.n = n;
    net.batch = batch;
    net.layers = calloc(net.n, sizeof(void *));
    net.types = calloc(net.n, sizeof(LAYER_TYPE));
    net.outputs = 0;
    net.output = 0;
    #ifdef GPU
    net.input_cl = calloc(1, sizeof(cl_mem));
    net.truth_cl = calloc(1, sizeof(cl_mem));
    #endif
    printf(" Try to load cfg: %s, weights: %s, clear = %d \n", cfg, weights, clear);
    network *net = calloc(1, sizeof(network));
    *net = parse_network_cfg_custom(cfg, batch);
    if (weights && weights[0] != 0) {
        load_weights(net, weights);
    }
    if (clear) (*net->seen) = 0;
    return net;
}

network *load_network(char *cfg, char *weights, int clear)
{
    return load_network_custom(cfg, weights, clear, 0);
}

void forward_network(network net, float *input, float *truth, int train)
int get_current_batch(network net)
{
    int batch_num = (*net.seen)/(net.batch*net.subdivisions);
    return batch_num;
}

void reset_momentum(network net)
{
    if (net.momentum == 0) return;
    net.learning_rate = 0;
    net.momentum = 0;
    net.decay = 0;
    #ifdef GPU
        //if(net.gpu_index >= 0) update_network_gpu(net);
    #endif
}

void reset_network_state(network *net, int b)
{
    int i;
    for (i = 0; i < net->n; ++i) {
#ifdef GPU
        layer l = net->layers[i];
        if (l.state_gpu) {
            fill_ongpu(l.outputs, 0, l.state_gpu + l.outputs*b, 1);
        }
        if (l.h_gpu) {
            fill_ongpu(l.outputs, 0, l.h_gpu + l.outputs*b, 1);
        }
#endif
    }
}

void reset_rnn(network *net)
{
    reset_network_state(net, 0);
}

float get_current_rate(network net)
{
    int batch_num = get_current_batch(net);
    int i;
    float rate;
    if (batch_num < net.burn_in) return net.learning_rate * pow((float)batch_num / net.burn_in, net.power);
    switch (net.policy) {
        case CONSTANT:
            return net.learning_rate;
        case STEP:
            return net.learning_rate * pow(net.scale, batch_num/net.step);
        case STEPS:
            rate = net.learning_rate;
            for(i = 0; i < net.num_steps; ++i){
                if(net.steps[i] > batch_num) return rate;
                rate *= net.scales[i];
                //if(net.steps[i] > batch_num - 1 && net.scales[i] > 1) reset_momentum(net);
            }
            return rate;
        case EXP:
            return net.learning_rate * pow(net.gamma, batch_num);
        case POLY:
            return net.learning_rate * pow(1 - (float)batch_num / net.max_batches, net.power);
            //if (batch_num < net.burn_in) return net.learning_rate * pow((float)batch_num / net.burn_in, net.power);
            //return net.learning_rate * pow(1 - (float)batch_num / net.max_batches, net.power);
        case RANDOM:
            return net.learning_rate * pow(rand_uniform(0,1), net.power);
        case SIG:
            return net.learning_rate * (1./(1.+exp(net.gamma*(batch_num - net.step))));
        default:
            fprintf(stderr, "Policy is weird!\n");
            return net.learning_rate;
    }
}

char *get_layer_string(LAYER_TYPE a)
{
    switch(a){
        case CONVOLUTIONAL:
            return "convolutional";
        case ACTIVE:
            return "activation";
        case LOCAL:
            return "local";
        case DECONVOLUTIONAL:
            return "deconvolutional";
        case CONNECTED:
            return "connected";
        case RNN:
            return "rnn";
        case GRU:
            return "gru";
        case CRNN:
            return "crnn";
        case MAXPOOL:
            return "maxpool";
        case REORG:
            return "reorg";
        case AVGPOOL:
            return "avgpool";
        case SOFTMAX:
            return "softmax";
        case DETECTION:
            return "detection";
        case REGION:
            return "region";
        case DROPOUT:
            return "dropout";
        case CROP:
            return "crop";
        case COST:
            return "cost";
        case ROUTE:
            return "route";
        case SHORTCUT:
            return "shortcut";
        case NORMALIZATION:
            return "normalization";
        case BATCHNORM:
            return "batchnorm";
        default:
            break;
    }
    return "none";
}

network make_network(int n)
{
    network net = {0};
    net.n = n;
    net.layers = calloc(net.n, sizeof(layer));
    net.seen = calloc(1, sizeof(int));
#ifdef GPU
    net.input_gpu = calloc(1, sizeof(float *));
    net.truth_gpu = calloc(1, sizeof(float *));

    net.input16_gpu = calloc(1, sizeof(float *));
    net.output16_gpu = calloc(1, sizeof(float *));
    net.max_input16_size = calloc(1, sizeof(size_t));
    net.max_output16_size = calloc(1, sizeof(size_t));
#endif
    return net;
}

void forward_network(network net, network_state state)
{
    state.workspace = net.workspace;
    int i;
    for(i = 0; i < net.n; ++i){
        if(net.types[i] == CONVOLUTIONAL){
            convolutional_layer layer = *(convolutional_layer *)net.layers[i];
            forward_convolutional_layer(layer, input);
            input = layer.output;
        state.index = i;
        layer l = net.layers[i];
        if(l.delta){
            scal_cpu(l.outputs * l.batch, 0, l.delta, 1);
        }
        else if(net.types[i] == CONNECTED){
            connected_layer layer = *(connected_layer *)net.layers[i];
            forward_connected_layer(layer, input);
            input = layer.output;
        }
        else if(net.types[i] == CROP){
            crop_layer layer = *(crop_layer *)net.layers[i];
            forward_crop_layer(layer, input);
            input = layer.output;
        }
        else if(net.types[i] == COST){
            cost_layer layer = *(cost_layer *)net.layers[i];
            forward_cost_layer(layer, input, truth);
        }
        else if(net.types[i] == SOFTMAX){
            softmax_layer layer = *(softmax_layer *)net.layers[i];
            forward_softmax_layer(layer, input);
            input = layer.output;
        }
        else if(net.types[i] == MAXPOOL){
            maxpool_layer layer = *(maxpool_layer *)net.layers[i];
            forward_maxpool_layer(layer, input);
            input = layer.output;
        }
        else if(net.types[i] == NORMALIZATION){
            normalization_layer layer = *(normalization_layer *)net.layers[i];
            forward_normalization_layer(layer, input);
            input = layer.output;
        }
        else if(net.types[i] == DROPOUT){
            if(!train) continue;
            dropout_layer layer = *(dropout_layer *)net.layers[i];
            forward_dropout_layer(layer, input);
            input = layer.output;
        }
        else if(net.types[i] == FREEWEIGHT){
            if(!train) continue;
            freeweight_layer layer = *(freeweight_layer *)net.layers[i];
            forward_freeweight_layer(layer, input);
        }
        l.forward(l, state);
        state.input = l.output;
    }
}

void update_network(network net)
{
    int i;
    int update_batch = net.batch*net.subdivisions;
    float rate = get_current_rate(net);
    for(i = 0; i < net.n; ++i){
        if(net.types[i] == CONVOLUTIONAL){
            convolutional_layer layer = *(convolutional_layer *)net.layers[i];
            update_convolutional_layer(layer);
        }
        else if(net.types[i] == MAXPOOL){
            //maxpool_layer layer = *(maxpool_layer *)net.layers[i];
        }
        else if(net.types[i] == SOFTMAX){
            //maxpool_layer layer = *(maxpool_layer *)net.layers[i];
        }
        else if(net.types[i] == NORMALIZATION){
            //maxpool_layer layer = *(maxpool_layer *)net.layers[i];
        }
        else if(net.types[i] == CONNECTED){
            connected_layer layer = *(connected_layer *)net.layers[i];
            //secret_update_connected_layer((connected_layer *)net.layers[i]);
            update_connected_layer(layer);
        layer l = net.layers[i];
        if(l.update){
            l.update(l, update_batch, rate, net.momentum, net.decay);
        }
    }
}

float *get_network_output_layer(network net, int i)
{
    if(net.types[i] == CONVOLUTIONAL){
        convolutional_layer layer = *(convolutional_layer *)net.layers[i];
        return layer.output;
    } else if(net.types[i] == MAXPOOL){
        maxpool_layer layer = *(maxpool_layer *)net.layers[i];
        return layer.output;
    } else if(net.types[i] == SOFTMAX){
        softmax_layer layer = *(softmax_layer *)net.layers[i];
        return layer.output;
    } else if(net.types[i] == DROPOUT){
        dropout_layer layer = *(dropout_layer *)net.layers[i];
        return layer.output;
    } else if(net.types[i] == FREEWEIGHT){
        return get_network_output_layer(net, i-1);
    } else if(net.types[i] == CONNECTED){
        connected_layer layer = *(connected_layer *)net.layers[i];
        return layer.output;
    } else if(net.types[i] == CROP){
        crop_layer layer = *(crop_layer *)net.layers[i];
        return layer.output;
    } else if(net.types[i] == NORMALIZATION){
        normalization_layer layer = *(normalization_layer *)net.layers[i];
        return layer.output;
    }
    return 0;
}
float *get_network_output(network net)
{
#ifdef GPU
    if (gpu_index >= 0) return get_network_output_gpu(net);
#endif 
    int i;
    for(i = net.n-1; i > 0; --i) if(net.types[i] != COST) break;
    return get_network_output_layer(net, i);
}

float *get_network_delta_layer(network net, int i)
{
    if(net.types[i] == CONVOLUTIONAL){
        convolutional_layer layer = *(convolutional_layer *)net.layers[i];
        return layer.delta;
    } else if(net.types[i] == MAXPOOL){
        maxpool_layer layer = *(maxpool_layer *)net.layers[i];
        return layer.delta;
    } else if(net.types[i] == SOFTMAX){
        softmax_layer layer = *(softmax_layer *)net.layers[i];
        return layer.delta;
    } else if(net.types[i] == DROPOUT){
        if(i == 0) return 0;
        return get_network_delta_layer(net, i-1);
    } else if(net.types[i] == FREEWEIGHT){
        return get_network_delta_layer(net, i-1);
    } else if(net.types[i] == CONNECTED){
        connected_layer layer = *(connected_layer *)net.layers[i];
        return layer.delta;
    }
    return 0;
    for(i = net.n-1; i > 0; --i) if(net.layers[i].type != COST) break;
    return net.layers[i].output;
}

float get_network_cost(network net)
{
    if(net.types[net.n-1] == COST){
        return ((cost_layer *)net.layers[net.n-1])->output[0];
    }
    return 0;
}

float *get_network_delta(network net)
{
    return get_network_delta_layer(net, net.n-1);
}

float calculate_error_network(network net, float *truth)
{
    float sum = 0;
    float *delta = get_network_delta(net);
    float *out = get_network_output(net);
    int i;
    for(i = 0; i < get_network_output_size(net)*net.batch; ++i){
        //if(i %get_network_output_size(net) == 0) printf("\n");
        //printf("%5.2f %5.2f, ", out[i], truth[i]);
        //if(i == get_network_output_size(net)) printf("\n");
        delta[i] = truth[i] - out[i];
        //printf("%.10f, ", out[i]);
        sum += delta[i]*delta[i];
    float sum = 0;
    int count = 0;
    for(i = 0; i < net.n; ++i){
        if(net.layers[i].cost){
            sum += net.layers[i].cost[0];
            ++count;
        }
    }
    //printf("\n");
    return sum;
    return sum/count;
}

int get_predicted_class_network(network net)
@@ -205,59 +249,45 @@
    return max_index(out, k);
}

void backward_network(network net, float *input)
void backward_network(network net, network_state state)
{
    int i;
    float *prev_input;
    float *prev_delta;
    float *original_input = state.input;
    float *original_delta = state.delta;
    state.workspace = net.workspace;
    for(i = net.n-1; i >= 0; --i){
        state.index = i;
        if(i == 0){
            prev_input = input;
            prev_delta = 0;
            state.input = original_input;
            state.delta = original_delta;
        }else{
            prev_input = get_network_output_layer(net, i-1);
            prev_delta = get_network_delta_layer(net, i-1);
            layer prev = net.layers[i-1];
            state.input = prev.output;
            state.delta = prev.delta;
        }
        if(net.types[i] == CONVOLUTIONAL){
            convolutional_layer layer = *(convolutional_layer *)net.layers[i];
            backward_convolutional_layer(layer, prev_input, prev_delta);
        }
        else if(net.types[i] == MAXPOOL){
            maxpool_layer layer = *(maxpool_layer *)net.layers[i];
            if(i != 0) backward_maxpool_layer(layer, prev_delta);
        }
        else if(net.types[i] == DROPOUT){
            dropout_layer layer = *(dropout_layer *)net.layers[i];
            backward_dropout_layer(layer, prev_delta);
        }
        else if(net.types[i] == NORMALIZATION){
            normalization_layer layer = *(normalization_layer *)net.layers[i];
            if(i != 0) backward_normalization_layer(layer, prev_input, prev_delta);
        }
        else if(net.types[i] == SOFTMAX){
            softmax_layer layer = *(softmax_layer *)net.layers[i];
            if(i != 0) backward_softmax_layer(layer, prev_delta);
        }
        else if(net.types[i] == CONNECTED){
            connected_layer layer = *(connected_layer *)net.layers[i];
            backward_connected_layer(layer, prev_input, prev_delta);
        }
        else if(net.types[i] == COST){
            cost_layer layer = *(cost_layer *)net.layers[i];
            backward_cost_layer(layer, prev_input, prev_delta);
        }
        layer l = net.layers[i];
        if (l.stopbackward) break;
        l.backward(l, state);
    }
}

float train_network_datum(network net, float *x, float *y)
{
    #ifdef GPU
#ifdef GPU
    if(gpu_index >= 0) return train_network_datum_gpu(net, x, y);
    #endif
    forward_network(net, x, y, 1);
    backward_network(net, x);
#endif
    network_state state;
    *net.seen += net.batch;
    state.index = 0;
    state.net = net;
    state.input = x;
    state.delta = 0;
    state.truth = y;
    state.train = 1;
    forward_network(net, state);
    backward_network(net, state);
    float error = get_network_cost(net);
    update_network(net);
    if(((*net.seen)/net.batch)%net.subdivisions == 0) update_network(net);
    return error;
}

@@ -281,6 +311,7 @@

float train_network(network net, data d)
{
    assert(d.X.rows % net.batch == 0);
    int batch = net.batch;
    int n = d.X.rows / batch;
    float *X = calloc(batch*d.X.cols, sizeof(float));
@@ -298,18 +329,24 @@
    return (float)sum/(n*batch);
}


float train_network_batch(network net, data d, int n)
{
    int i,j;
    network_state state;
    state.index = 0;
    state.net = net;
    state.train = 1;
    state.delta = 0;
    float sum = 0;
    int batch = 2;
    for(i = 0; i < n; ++i){
        for(j = 0; j < batch; ++j){
            int index = rand()%d.X.rows;
            float *x = d.X.vals[index];
            float *y = d.y.vals[index];
            forward_network(net, x, y, 1);
            backward_network(net, x);
            state.input = d.X.vals[index];
            state.truth = d.y.vals[index];
            forward_network(net, state);
            backward_network(net, state);
            sum += get_network_cost(net);
        }
        update_network(net);
@@ -317,200 +354,148 @@
    return (float)sum/(n*batch);
}

void set_learning_network(network *net, float rate, float momentum, float decay)
{
    int i;
    net->learning_rate=rate;
    net->momentum = momentum;
    net->decay = decay;
    for(i = 0; i < net->n; ++i){
        if(net->types[i] == CONVOLUTIONAL){
            convolutional_layer *layer = (convolutional_layer *)net->layers[i];
            layer->learning_rate=rate;
            layer->momentum = momentum;
            layer->decay = decay;
        }
        else if(net->types[i] == CONNECTED){
            connected_layer *layer = (connected_layer *)net->layers[i];
            layer->learning_rate=rate;
            layer->momentum = momentum;
            layer->decay = decay;
        }
    }
}


void set_batch_network(network *net, int b)
{
    net->batch = b;
    int i;
    for(i = 0; i < net->n; ++i){
        if(net->types[i] == CONVOLUTIONAL){
            convolutional_layer *layer = (convolutional_layer *)net->layers[i];
            layer->batch = b;
        net->layers[i].batch = b;
#ifdef CUDNN
        if(net->layers[i].type == CONVOLUTIONAL){
            cudnn_convolutional_setup(net->layers + i, cudnn_fastest);
            /*
            layer *l = net->layers + i;
            cudnn_convolutional_setup(l, cudnn_fastest);
            // check for excessive memory consumption 
            size_t free_byte;
            size_t total_byte;
            check_error(cudaMemGetInfo(&free_byte, &total_byte));
            if (l->workspace_size > free_byte || l->workspace_size >= total_byte / 2) {
                printf(" used slow CUDNN algo without Workspace! \n");
                cudnn_convolutional_setup(l, cudnn_smallest);
                l->workspace_size = get_workspace_size(*l);
            }
            */
        }
        else if(net->types[i] == MAXPOOL){
            maxpool_layer *layer = (maxpool_layer *)net->layers[i];
            layer->batch = b;
        }
        else if(net->types[i] == CONNECTED){
            connected_layer *layer = (connected_layer *)net->layers[i];
            layer->batch = b;
        } else if(net->types[i] == DROPOUT){
            dropout_layer *layer = (dropout_layer *) net->layers[i];
            layer->batch = b;
        }
        else if(net->types[i] == FREEWEIGHT){
            freeweight_layer *layer = (freeweight_layer *) net->layers[i];
            layer->batch = b;
        }
        else if(net->types[i] == SOFTMAX){
            softmax_layer *layer = (softmax_layer *)net->layers[i];
            layer->batch = b;
        }
        else if(net->types[i] == COST){
            cost_layer *layer = (cost_layer *)net->layers[i];
            layer->batch = b;
        }
        else if(net->types[i] == CROP){
            crop_layer *layer = (crop_layer *)net->layers[i];
            layer->batch = b;
        }
#endif
    }
}


int get_network_input_size_layer(network net, int i)
int resize_network(network *net, int w, int h)
{
    if(net.types[i] == CONVOLUTIONAL){
        convolutional_layer layer = *(convolutional_layer *)net.layers[i];
        return layer.h*layer.w*layer.c;
#ifdef GPU
    cuda_set_device(net->gpu_index);
    if(gpu_index >= 0){
        cuda_free(net->workspace);
        if (net->input_gpu) {
            cuda_free(*net->input_gpu);
            *net->input_gpu = 0;
            cuda_free(*net->truth_gpu);
            *net->truth_gpu = 0;
        }
    }
    else if(net.types[i] == MAXPOOL){
        maxpool_layer layer = *(maxpool_layer *)net.layers[i];
        return layer.h*layer.w*layer.c;
    }
    else if(net.types[i] == CONNECTED){
        connected_layer layer = *(connected_layer *)net.layers[i];
        return layer.inputs;
    } else if(net.types[i] == DROPOUT){
        dropout_layer layer = *(dropout_layer *) net.layers[i];
        return layer.inputs;
    } else if(net.types[i] == CROP){
        crop_layer layer = *(crop_layer *) net.layers[i];
        return layer.c*layer.h*layer.w;
    }
    else if(net.types[i] == FREEWEIGHT){
        freeweight_layer layer = *(freeweight_layer *) net.layers[i];
        return layer.inputs;
    }
    else if(net.types[i] == SOFTMAX){
        softmax_layer layer = *(softmax_layer *)net.layers[i];
        return layer.inputs;
    }
    printf("Can't find input size\n");
    return 0;
}

int get_network_output_size_layer(network net, int i)
{
    if(net.types[i] == CONVOLUTIONAL){
        convolutional_layer layer = *(convolutional_layer *)net.layers[i];
        image output = get_convolutional_image(layer);
        return output.h*output.w*output.c;
    }
    else if(net.types[i] == MAXPOOL){
        maxpool_layer layer = *(maxpool_layer *)net.layers[i];
        image output = get_maxpool_image(layer);
        return output.h*output.w*output.c;
    }
     else if(net.types[i] == CROP){
        crop_layer layer = *(crop_layer *) net.layers[i];
        return layer.c*layer.crop_height*layer.crop_width;
    }
    else if(net.types[i] == CONNECTED){
        connected_layer layer = *(connected_layer *)net.layers[i];
        return layer.outputs;
    }
    else if(net.types[i] == DROPOUT){
        dropout_layer layer = *(dropout_layer *) net.layers[i];
        return layer.inputs;
    }
    else if(net.types[i] == FREEWEIGHT){
        freeweight_layer layer = *(freeweight_layer *) net.layers[i];
        return layer.inputs;
    }
    else if(net.types[i] == SOFTMAX){
        softmax_layer layer = *(softmax_layer *)net.layers[i];
        return layer.inputs;
    }
    printf("Can't find output size\n");
    return 0;
}

int resize_network(network net, int h, int w, int c)
{
#endif
    int i;
    for (i = 0; i < net.n; ++i){
        if(net.types[i] == CONVOLUTIONAL){
            convolutional_layer *layer = (convolutional_layer *)net.layers[i];
            resize_convolutional_layer(layer, h, w, c);
            image output = get_convolutional_image(*layer);
            h = output.h;
            w = output.w;
            c = output.c;
        }else if(net.types[i] == MAXPOOL){
            maxpool_layer *layer = (maxpool_layer *)net.layers[i];
            resize_maxpool_layer(layer, h, w, c);
            image output = get_maxpool_image(*layer);
            h = output.h;
            w = output.w;
            c = output.c;
        }else if(net.types[i] == NORMALIZATION){
            normalization_layer *layer = (normalization_layer *)net.layers[i];
            resize_normalization_layer(layer, h, w, c);
            image output = get_normalization_image(*layer);
            h = output.h;
            w = output.w;
            c = output.c;
    //if(w == net->w && h == net->h) return 0;
    net->w = w;
    net->h = h;
    int inputs = 0;
    size_t workspace_size = 0;
    //fprintf(stderr, "Resizing to %d x %d...\n", w, h);
    //fflush(stderr);
    for (i = 0; i < net->n; ++i){
        layer l = net->layers[i];
        //printf(" %d: layer = %d,", i, l.type);
        if(l.type == CONVOLUTIONAL){
            resize_convolutional_layer(&l, w, h);
        }else if(l.type == CROP){
            resize_crop_layer(&l, w, h);
        }else if(l.type == MAXPOOL){
            resize_maxpool_layer(&l, w, h);
        }else if(l.type == REGION){
            resize_region_layer(&l, w, h);
        }else if (l.type == YOLO) {
            resize_yolo_layer(&l, w, h);
        }else if(l.type == ROUTE){
            resize_route_layer(&l, net);
        }else if (l.type == SHORTCUT) {
            resize_shortcut_layer(&l, w, h);
        }else if (l.type == UPSAMPLE) {
            resize_upsample_layer(&l, w, h);
        }else if(l.type == REORG){
            resize_reorg_layer(&l, w, h);
        }else if(l.type == AVGPOOL){
            resize_avgpool_layer(&l, w, h);
        }else if(l.type == NORMALIZATION){
            resize_normalization_layer(&l, w, h);
        }else if(l.type == COST){
            resize_cost_layer(&l, inputs);
        }else{
            fprintf(stderr, "Resizing type %d \n", (int)l.type);
            error("Cannot resize this type of layer");
        }
        if(l.workspace_size > workspace_size) workspace_size = l.workspace_size;
        inputs = l.outputs;
        net->layers[i] = l;
        w = l.out_w;
        h = l.out_h;
        if(l.type == AVGPOOL) break;
    }
#ifdef GPU
    if(gpu_index >= 0){
        printf(" try to allocate workspace = %zu * sizeof(float), ", workspace_size / sizeof(float) + 1);
        net->workspace = cuda_make_array(0, workspace_size/sizeof(float) + 1);
        printf(" CUDA allocate done! \n");
    }else {
        free(net->workspace);
        net->workspace = calloc(1, workspace_size);
    }
#else
    free(net->workspace);
    net->workspace = calloc(1, workspace_size);
#endif
    //fprintf(stderr, " Done!\n");
    return 0;
}

int get_network_output_size(network net)
{
    int i;
    for(i = net.n-1; i > 0; --i) if(net.types[i] != COST) break;
    return get_network_output_size_layer(net, i);
    for(i = net.n-1; i > 0; --i) if(net.layers[i].type != COST) break;
    return net.layers[i].outputs;
}

int get_network_input_size(network net)
{
    return get_network_input_size_layer(net, 0);
    return net.layers[0].inputs;
}

detection_layer get_network_detection_layer(network net)
{
    int i;
    for(i = 0; i < net.n; ++i){
        if(net.layers[i].type == DETECTION){
            return net.layers[i];
        }
    }
    fprintf(stderr, "Detection layer not found!!\n");
    detection_layer l = {0};
    return l;
}

image get_network_image_layer(network net, int i)
{
    if(net.types[i] == CONVOLUTIONAL){
        convolutional_layer layer = *(convolutional_layer *)net.layers[i];
        return get_convolutional_image(layer);
    layer l = net.layers[i];
    if (l.out_w && l.out_h && l.out_c){
        return float_to_image(l.out_w, l.out_h, l.out_c, l.output);
    }
    else if(net.types[i] == MAXPOOL){
        maxpool_layer layer = *(maxpool_layer *)net.layers[i];
        return get_maxpool_image(layer);
    }
    else if(net.types[i] == NORMALIZATION){
        normalization_layer layer = *(normalization_layer *)net.layers[i];
        return get_normalization_image(layer);
    }
    else if(net.types[i] == CROP){
        crop_layer layer = *(crop_layer *)net.layers[i];
        return get_crop_image(layer);
    }
    return make_empty_image(0,0,0);
    image def = {0};
    return def;
}

layer* get_network_layer(network* net, int i)
{
    return net->layers + i;
}

image get_network_image(network net)
@@ -520,7 +505,8 @@
        image m = get_network_image_layer(net, i);
        if(m.h != 0) return m;
    }
    return make_empty_image(0,0,0);
    image def = {0};
    return def;
}

void visualize_network(network net)
@@ -528,16 +514,11 @@
    image *prev = 0;
    int i;
    char buff[256];
    //show_image(get_network_image_layer(net, 0), "Crop");
    for(i = 0; i < net.n; ++i){
        sprintf(buff, "Layer %d", i);
        if(net.types[i] == CONVOLUTIONAL){
            convolutional_layer layer = *(convolutional_layer *)net.layers[i];
            prev = visualize_convolutional_layer(layer, buff, prev);
        }
        if(net.types[i] == NORMALIZATION){
            normalization_layer layer = *(normalization_layer *)net.layers[i];
            visualize_normalization_layer(layer, buff);
        layer l = net.layers[i];
        if(l.type == CONVOLUTIONAL){
            prev = visualize_convolutional_layer(l, buff, prev);
        }
    } 
}
@@ -552,15 +533,135 @@

float *network_predict(network net, float *input)
{
    #ifdef GPU
        if(gpu_index >= 0) return network_predict_gpu(net, input);
    #endif
#ifdef GPU
    if(gpu_index >= 0)  return network_predict_gpu(net, input);
#endif

    forward_network(net, input, 0, 0);
    network_state state;
    state.net = net;
    state.index = 0;
    state.input = input;
    state.truth = 0;
    state.train = 0;
    state.delta = 0;
    forward_network(net, state);
    float *out = get_network_output(net);
    return out;
}

int num_detections(network *net, float thresh)
{
    int i;
    int s = 0;
    for (i = 0; i < net->n; ++i) {
        layer l = net->layers[i];
        if (l.type == YOLO) {
            s += yolo_num_detections(l, thresh);
        }
        if (l.type == DETECTION || l.type == REGION) {
            s += l.w*l.h*l.n;
        }
    }
    return s;
}

detection *make_network_boxes(network *net, float thresh, int *num)
{
    layer l = net->layers[net->n - 1];
    int i;
    int nboxes = num_detections(net, thresh);
    if (num) *num = nboxes;
    detection *dets = calloc(nboxes, sizeof(detection));
    for (i = 0; i < nboxes; ++i) {
        dets[i].prob = calloc(l.classes, sizeof(float));
        if (l.coords > 4) {
            dets[i].mask = calloc(l.coords - 4, sizeof(float));
        }
    }
    return dets;
}


void custom_get_region_detections(layer l, int w, int h, int net_w, int net_h, float thresh, int *map, float hier, int relative, detection *dets, int letter)
{
    box *boxes = calloc(l.w*l.h*l.n, sizeof(box));
    float **probs = calloc(l.w*l.h*l.n, sizeof(float *));
    int i, j;
    for (j = 0; j < l.w*l.h*l.n; ++j) probs[j] = calloc(l.classes, sizeof(float));
    get_region_boxes(l, 1, 1, thresh, probs, boxes, 0, map);
    for (j = 0; j < l.w*l.h*l.n; ++j) {
        dets[j].classes = l.classes;
        dets[j].bbox = boxes[j];
        dets[j].objectness = 1;
        for (i = 0; i < l.classes; ++i) {
            dets[j].prob[i] = probs[j][i];
        }
    }

    free(boxes);
    free_ptrs((void **)probs, l.w*l.h*l.n);

    //correct_region_boxes(dets, l.w*l.h*l.n, w, h, net_w, net_h, relative);
    correct_yolo_boxes(dets, l.w*l.h*l.n, w, h, net_w, net_h, relative, letter);
}

void fill_network_boxes(network *net, int w, int h, float thresh, float hier, int *map, int relative, detection *dets, int letter)
{
    int prev_classes = -1;
    int j;
    for (j = 0; j < net->n; ++j) {
        layer l = net->layers[j];
        if (l.type == YOLO) {
            int count = get_yolo_detections(l, w, h, net->w, net->h, thresh, map, relative, dets, letter);
            dets += count;
            if (prev_classes < 0) prev_classes = l.classes;
            else if (prev_classes != l.classes) {
                printf(" Error: Different [yolo] layers have different number of classes = %d and %d - check your cfg-file! \n",
                    prev_classes, l.classes);
            }
        }
        if (l.type == REGION) {
            custom_get_region_detections(l, w, h, net->w, net->h, thresh, map, hier, relative, dets, letter);
            //get_region_detections(l, w, h, net->w, net->h, thresh, map, hier, relative, dets);
            dets += l.w*l.h*l.n;
        }
        if (l.type == DETECTION) {
            get_detection_detections(l, w, h, thresh, dets);
            dets += l.w*l.h*l.n;
        }
    }
}

detection *get_network_boxes(network *net, int w, int h, float thresh, float hier, int *map, int relative, int *num, int letter)
{
    detection *dets = make_network_boxes(net, thresh, num);
    fill_network_boxes(net, w, h, thresh, hier, map, relative, dets, letter);
    return dets;
}

void free_detections(detection *dets, int n)
{
    int i;
    for (i = 0; i < n; ++i) {
        free(dets[i].prob);
        if (dets[i].mask) free(dets[i].mask);
    }
    free(dets);
}

float *network_predict_image(network *net, image im)
{
    //image imr = letterbox_image(im, net->w, net->h);
    image imr = resize_image(im, net->w, net->h);
    set_batch_network(net, 1);
    float *p = network_predict(*net, imr.data);
    free_image(imr);
    return p;
}

int network_width(network *net) { return net->w; }
int network_height(network *net) { return net->h; }

matrix network_predict_data_multi(network net, data test, int n)
{
    int i,j,b,m;
@@ -613,36 +714,9 @@
{
    int i,j;
    for(i = 0; i < net.n; ++i){
        float *output = 0;
        int n = 0;
        if(net.types[i] == CONVOLUTIONAL){
            convolutional_layer layer = *(convolutional_layer *)net.layers[i];
            output = layer.output;
            image m = get_convolutional_image(layer);
            n = m.h*m.w*m.c;
        }
        else if(net.types[i] == MAXPOOL){
            maxpool_layer layer = *(maxpool_layer *)net.layers[i];
            output = layer.output;
            image m = get_maxpool_image(layer);
            n = m.h*m.w*m.c;
        }
        else if(net.types[i] == CROP){
            crop_layer layer = *(crop_layer *)net.layers[i];
            output = layer.output;
            image m = get_crop_image(layer);
            n = m.h*m.w*m.c;
        }
        else if(net.types[i] == CONNECTED){
            connected_layer layer = *(connected_layer *)net.layers[i];
            output = layer.output;
            n = layer.outputs;
        }
        else if(net.types[i] == SOFTMAX){
            softmax_layer layer = *(softmax_layer *)net.layers[i];
            output = layer.output;
            n = layer.inputs;
        }
        layer l = net.layers[i];
        float *output = l.output;
        int n = l.outputs;
        float mean = mean_array(output, n);
        float vari = variance_array(output, n);
        fprintf(stderr, "Layer %d - Mean: %f, Variance: %f\n",i,mean, vari);
@@ -686,17 +760,16 @@
    return acc;
}

float *network_accuracies(network net, data d)
float *network_accuracies(network net, data d, int n)
{
    static float acc[2];
    matrix guess = network_predict_data(net, d);
    acc[0] = matrix_topk_accuracy(d.y, guess,1);
    acc[1] = matrix_topk_accuracy(d.y, guess,5);
    acc[0] = matrix_topk_accuracy(d.y, guess, 1);
    acc[1] = matrix_topk_accuracy(d.y, guess, n);
    free_matrix(guess);
    return acc;
}


float network_accuracy_multi(network net, data d, int n)
{
    matrix guess = network_predict_data_multi(net, d, n);
@@ -705,4 +778,72 @@
    return acc;
}

void free_network(network net)
{
    int i;
    for (i = 0; i < net.n; ++i) {
        free_layer(net.layers[i]);
    }
    free(net.layers);

    free(net.scales);
    free(net.steps);
    free(net.seen);

#ifdef GPU
    if (gpu_index >= 0) cuda_free(net.workspace);
    else free(net.workspace);
    if (*net.input_gpu) cuda_free(*net.input_gpu);
    if (*net.truth_gpu) cuda_free(*net.truth_gpu);
    if (net.input_gpu) free(net.input_gpu);
    if (net.truth_gpu) free(net.truth_gpu);

    if (*net.input16_gpu) cuda_free(*net.input16_gpu);
    if (*net.output16_gpu) cuda_free(*net.output16_gpu);
    if (net.input16_gpu) free(net.input16_gpu);
    if (net.output16_gpu) free(net.output16_gpu);
    if (net.max_input16_size) free(net.max_input16_size);
    if (net.max_output16_size) free(net.max_output16_size);
#else
    free(net.workspace);
#endif
}


void fuse_conv_batchnorm(network net)
{
    int j;
    for (j = 0; j < net.n; ++j) {
        layer *l = &net.layers[j];

        if (l->type == CONVOLUTIONAL) {
            //printf(" Merges Convolutional-%d and batch_norm \n", j);

            if (l->batch_normalize) {
                int f;
                for (f = 0; f < l->n; ++f)
                {
                    l->biases[f] = l->biases[f] - (double)l->scales[f] * l->rolling_mean[f] / (sqrt((double)l->rolling_variance[f]) + .000001f);

                    const size_t filter_size = l->size*l->size*l->c;
                    int i;
                    for (i = 0; i < filter_size; ++i) {
                        int w_index = f*filter_size + i;

                        l->weights[w_index] = (double)l->weights[w_index] * l->scales[f] / (sqrt((double)l->rolling_variance[f]) + .000001f);
                    }
                }

                l->batch_normalize = 0;
#ifdef GPU
                if (gpu_index >= 0) {
                    push_convolutional_layer(*l);
                }
#endif
            }
        }
        else {
            //printf(" Fusion skip layer type: %d \n", l->type);
        }
    }
}