Added: calc_anchors

AlexeyAB

2018-03-04 f39160f6e8f4465e9325e235e18f0d9413d1f672

 src/detector.c

@@ -10,7 +10,9 @@
#ifdef OPENCV
#include "opencv2/highgui/highgui_c.h"
#include "opencv2/core/core_c.h"
//#include "opencv2/core/core.hpp"
#include "opencv2/core/version.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc_c.h"

#ifndef CV_VERSION_EPOCH
#include "opencv2/videoio/videoio_c.h"
@@ -245,8 +247,8 @@
        if (ymax > h) ymax = h;

        for(j = 0; j < classes; ++j){
            int class = j;
            if (probs[i][class]) fprintf(fp, "%d %d %f %f %f %f %f\n", id, j+1, probs[i][class],
            int class_id = j;
            if (probs[i][class_id]) fprintf(fp, "%d %d %f %f %f %f %f\n", id, j+1, probs[i][class_id],
                    xmin, ymin, xmax, ymax);
        }
    }
@@ -495,7 +497,7 @@
   return 0;
}

void validate_detector_map(char *datacfg, char *cfgfile, char *weightfile)
void validate_detector_map(char *datacfg, char *cfgfile, char *weightfile, float thresh_calc_avg_iou)
{
   int j;
   list *options = read_data_cfg(datacfg);
@@ -552,7 +554,7 @@
   args.h = net.h;
   args.type = IMAGE_DATA;

   const float thresh_calc_avg_iou = 0.24;
   //const float thresh_calc_avg_iou = 0.24;
   float avg_iou = 0;
   int tp_for_thresh = 0;
   int fp_for_thresh = 0;
@@ -772,15 +774,21 @@
               }
            }
         }
         //printf("point = %d, cur_recall = %.4f, cur_precision = %.4f \n", point, cur_recall, cur_precision);
         //printf("class_id = %d, point = %d, cur_recall = %.4f, cur_precision = %.4f \n", i, point, cur_recall, cur_precision);

         avg_precision += cur_precision;
      }
      avg_precision = avg_precision / 11;
      printf("class = %d, name = %s, \t ap = %2.2f %% \n", i, names[i], avg_precision*100);
      printf("class_id = %d, name = %s, \t ap = %2.2f %% \n", i, names[i], avg_precision*100);
      mean_average_precision += avg_precision;
   }
   
   const float cur_precision = (float)tp_for_thresh / ((float)tp_for_thresh + (float)fp_for_thresh);
   const float cur_recall = (float)tp_for_thresh / ((float)tp_for_thresh + (float)(unique_truth_count - tp_for_thresh));
   const float f1_score = 2.F * cur_precision * cur_recall / (cur_precision + cur_recall);
   printf(" for thresh = %1.2f, precision = %1.2f, recall = %1.2f, F1-score = %1.2f \n",
      thresh_calc_avg_iou, cur_precision, cur_recall, f1_score);

   printf(" for thresh = %0.2f, TP = %d, FP = %d, FN = %d, average IoU = %2.2f %% \n", 
      thresh_calc_avg_iou, tp_for_thresh, fp_for_thresh, unique_truth_count - tp_for_thresh, avg_iou * 100);

@@ -798,7 +806,96 @@
   fprintf(stderr, "Total Detection Time: %f Seconds\n", (double)(time(0) - start));
}

void test_detector(char *datacfg, char *cfgfile, char *weightfile, char *filename, float thresh)
#ifdef OPENCV
void calc_anchors(char *datacfg, int num_of_clusters, int final_width, int final_height)
{
   printf("\n num_of_clusters = %d, final_width = %d, final_height = %d \n", num_of_clusters, final_width, final_height);

   //float pointsdata[] = { 1,1, 2,2, 6,6, 5,5, 10,10 };
   float *rel_width_height_array = calloc(1000, sizeof(float));

   list *options = read_data_cfg(datacfg);
   char *train_images = option_find_str(options, "train", "data/train.list");
   list *plist = get_paths(train_images);
   int number_of_images = plist->size;
   char **paths = (char **)list_to_array(plist);

   int number_of_boxes = 0;
   printf(" read labels from %d images \n", number_of_images);

   int i, j;
   for (i = 0; i < number_of_images; ++i) {
      char *path = paths[i];
      char labelpath[4096];
      find_replace(path, "images", "labels", labelpath);
      find_replace(labelpath, "JPEGImages", "labels", labelpath);
      find_replace(labelpath, ".jpg", ".txt", labelpath);
      find_replace(labelpath, ".JPEG", ".txt", labelpath);
      find_replace(labelpath, ".png", ".txt", labelpath);
      int num_labels = 0;
      box_label *truth = read_boxes(labelpath, &num_labels);
      //printf(" new path: %s \n", labelpath);
      for (j = 0; j < num_labels; ++j)
      {
         number_of_boxes++;
         rel_width_height_array = realloc(rel_width_height_array, 2 * number_of_boxes * sizeof(float));
         rel_width_height_array[number_of_boxes * 2 - 2] = truth[j].w * final_width;
         rel_width_height_array[number_of_boxes * 2 - 1] = truth[j].h * final_height;
         printf("\r loaded \t image: %d \t box: %d", i+1, number_of_boxes);
      }
   }
   printf("\n all loaded. \n");

   //int number_of_boxes = 10;
   CvMat* points = cvCreateMat(number_of_boxes, 2, CV_32FC1);
   CvMat* centers = cvCreateMat(num_of_clusters, 2, CV_32FC1);
   CvMat* labels = cvCreateMat(number_of_boxes, 1, CV_32SC1);

   for (i = 0; i < number_of_boxes; ++i) {
      points->data.fl[i * 2] = rel_width_height_array[i * 2];
      points->data.fl[i * 2 + 1] = rel_width_height_array[i * 2 + 1];
      //cvSet1D(points, i * 2, cvScalar(rel_width_height_array[i * 2], 0, 0, 0));
      //cvSet1D(points, i * 2 + 1, cvScalar(rel_width_height_array[i * 2 + 1], 0, 0, 0));
   }


   const int attemps = 1000;
   double compactness;

   enum {
      KMEANS_RANDOM_CENTERS = 0,
      KMEANS_USE_INITIAL_LABELS = 1,
      KMEANS_PP_CENTERS = 2
   };
	
   printf("\n calculating k-means++ ...");
   // Should be used: distance(box, centroid) = 1 - IoU(box, centroid)
   cvKMeans2(points, num_of_clusters, labels, 
      cvTermCriteria(CV_TERMCRIT_EPS+CV_TERMCRIT_ITER, 1000, 0), attemps, 
      0, KMEANS_RANDOM_CENTERS, 
      centers, &compactness);

   printf("\n");
   printf("anchors = ");
   for (i = 0; i < num_of_clusters; ++i) {
      printf("%2.2f,%2.2f, ", centers->data.fl[i * 2], centers->data.fl[i * 2 + 1]);
   }

   //for (i = 0; i < number_of_boxes; ++i)
   // printf("%2.2f,%2.2f, ", points->data.fl[i * 2], points->data.fl[i * 2 + 1]);

   free(rel_width_height_array);
   cvReleaseMat(&points);
   cvReleaseMat(&centers);
   cvReleaseMat(&labels);
}
#else
void calc_anchors(char *datacfg, int num_of_clusters, int final_width, int final_height) {
   printf(" k-means++ can't be used without OpenCV, because there is used cvKMeans2 implementation \n");
}
#endif // OPENCV

void test_detector(char *datacfg, char *cfgfile, char *weightfile, char *filename, float thresh, int dont_show)
{
    list *options = read_data_cfg(datacfg);
    char *name_list = option_find_str(options, "names", "data/names.list");
@@ -843,15 +940,19 @@
        if (nms) do_nms_sort(boxes, probs, l.w*l.h*l.n, l.classes, nms);
        draw_detections(im, l.w*l.h*l.n, thresh, boxes, probs, names, alphabet, l.classes);
        save_image(im, "predictions");
        show_image(im, "predictions");
      if (!dont_show) {
         show_image(im, "predictions");
      }

        free_image(im);
        free_image(sized);
        free(boxes);
        free_ptrs((void **)probs, l.w*l.h*l.n);
#ifdef OPENCV
        cvWaitKey(0);
        cvDestroyAllWindows();
      if (!dont_show) {
         cvWaitKey(0);
         cvDestroyAllWindows();
      }
#endif
        if (filename) break;
    }
@@ -859,11 +960,16 @@

void run_detector(int argc, char **argv)
{
   int dont_show = find_arg(argc, argv, "-dont_show");
   int http_stream_port = find_int_arg(argc, argv, "-http_port", -1);
   char *out_filename = find_char_arg(argc, argv, "-out_filename", 0);
    char *prefix = find_char_arg(argc, argv, "-prefix", 0);
    float thresh = find_float_arg(argc, argv, "-thresh", .24);
    int cam_index = find_int_arg(argc, argv, "-c", 0);
    int frame_skip = find_int_arg(argc, argv, "-s", 0);
   int num_of_clusters = find_int_arg(argc, argv, "-num_of_clusters", 5);
   int final_width = find_int_arg(argc, argv, "-final_width", 13);
   int final_heigh = find_int_arg(argc, argv, "-final_heigh", 13);
    if(argc < 4){
        fprintf(stderr, "usage: %s %s [train/test/valid] [cfg] [weights (optional)]\n", argv[0], argv[1]);
        return;
@@ -899,11 +1005,12 @@
   if(weights)
      if (weights[strlen(weights) - 1] == 0x0d) weights[strlen(weights) - 1] = 0;
    char *filename = (argc > 6) ? argv[6]: 0;
    if(0==strcmp(argv[2], "test")) test_detector(datacfg, cfg, weights, filename, thresh);
    if(0==strcmp(argv[2], "test")) test_detector(datacfg, cfg, weights, filename, thresh, dont_show);
    else if(0==strcmp(argv[2], "train")) train_detector(datacfg, cfg, weights, gpus, ngpus, clear);
    else if(0==strcmp(argv[2], "valid")) validate_detector(datacfg, cfg, weights);
    else if(0==strcmp(argv[2], "recall")) validate_detector_recall(datacfg, cfg, weights);
   else if(0==strcmp(argv[2], "map")) validate_detector_map(datacfg, cfg, weights);
   else if(0==strcmp(argv[2], "map")) validate_detector_map(datacfg, cfg, weights, thresh);
   else if(0==strcmp(argv[2], "calc_anchors"))  calc_anchors(datacfg, num_of_clusters, final_width, final_heigh);
    else if(0==strcmp(argv[2], "demo")) {
        list *options = read_data_cfg(datacfg);
        int classes = option_find_int(options, "classes", 20);
@@ -911,6 +1018,7 @@
        char **names = get_labels(name_list);
      if(filename)
         if (filename[strlen(filename) - 1] == 0x0d) filename[strlen(filename) - 1] = 0;
        demo(cfg, weights, thresh, cam_index, filename, names, classes, frame_skip, prefix, out_filename);
        demo(cfg, weights, thresh, cam_index, filename, names, classes, frame_skip, prefix, out_filename, 
         http_stream_port, dont_show);
    }
}