Added tiny yolo model

Joseph Redmon

2015-11-09 eaf033c0570308dfcd381ed61d274c7f5add7cfc

 src/network_kernels.cu

@@ -1,6 +1,7 @@
extern "C" {
#include <stdio.h>
#include <time.h>
#include <assert.h>

#include "network.h"
#include "image.h"
@@ -21,6 +22,7 @@
#include "softmax_layer.h"
#include "dropout_layer.h"
#include "route_layer.h"
#include "blas.h"
}

float * get_network_output_gpu_layer(network net, int i);
@@ -32,6 +34,9 @@
    int i;
    for(i = 0; i < net.n; ++i){
        layer l = net.layers[i];
        if(l.delta_gpu){
            fill_ongpu(l.outputs * l.batch, 0, l.delta_gpu, 1);
        }
        if(l.type == CONVOLUTIONAL){
            forward_convolutional_layer_gpu(l, state);
        } else if(l.type == DECONVOLUTIONAL){
@@ -106,14 +111,15 @@
{
    int i;
    int update_batch = net.batch*net.subdivisions;
    float rate = get_current_rate(net);
    for(i = 0; i < net.n; ++i){
        layer l = net.layers[i];
        if(l.type == CONVOLUTIONAL){
            update_convolutional_layer_gpu(l, update_batch, net.learning_rate, net.momentum, net.decay);
            update_convolutional_layer_gpu(l, update_batch, rate, net.momentum, net.decay);
        } else if(l.type == DECONVOLUTIONAL){
            update_deconvolutional_layer_gpu(l, net.learning_rate, net.momentum, net.decay);
            update_deconvolutional_layer_gpu(l, rate, net.momentum, net.decay);
        } else if(l.type == CONNECTED){
            update_connected_layer_gpu(l, update_batch, net.learning_rate, net.momentum, net.decay);
            update_connected_layer_gpu(l, update_batch, rate, net.momentum, net.decay);
        }
    }
}
@@ -123,6 +129,7 @@
    network_state state;
    int x_size = get_network_input_size(net)*net.batch;
    int y_size = get_network_output_size(net)*net.batch;
    if(net.layers[net.n-1].type == DETECTION) y_size = net.layers[net.n-1].truths*net.batch;
    if(!*net.input_gpu){
        *net.input_gpu = cuda_make_array(x, x_size);
        *net.truth_gpu = cuda_make_array(y, y_size);
@@ -137,7 +144,7 @@
    forward_network_gpu(net, state);
    backward_network_gpu(net, state);
    float error = get_network_cost(net);
    if ((net.seen / net.batch) % net.subdivisions == 0) update_network_gpu(net);
    if (((*net.seen) / net.batch) % net.subdivisions == 0) update_network_gpu(net);

    return error;
}