Big changes to detection

Joseph Redmon

2015-03-04 fb9e0fe33681280112e4e33939c5844dba994dca

 src/darknet.c

@@ -36,42 +36,30 @@
void draw_detection(image im, float *box, int side)
{
    int classes = 20;
    int elems = 4+classes+1;
    int elems = 4+classes;
    int j;
    int r, c;
    float amount[AMNT] = {0};
    for(r = 0; r < side*side; ++r){
        float val = box[r*elems];
        for(j = 0; j < AMNT; ++j){
            if(val > amount[j]) {
                float swap = val;
                val = amount[j];
                amount[j] = swap;
            }
        }
    }
    float smallest = amount[AMNT-1];

    for(r = 0; r < side; ++r){
        for(c = 0; c < side; ++c){
            j = (r*side + c) * elems;
            //printf("%d\n", j);
            //printf("Prob: %f\n", box[j]);
            if(box[j] >= smallest){
                int class = max_index(box+j+1, classes);
                int z;
                for(z = 0; z < classes; ++z) printf("%f %s\n", box[j+1+z], class_names[z]);
                printf("%f %s\n", box[j+1+class], class_names[class]);
            int class = max_index(box+j, classes);
            if(box[j+class] > .02 || 1){
                //int z;
                //for(z = 0; z < classes; ++z) printf("%f %s\n", box[j+z], class_names[z]);
                printf("%f %s\n", box[j+class], class_names[class]);
                float red = get_color(0,class,classes);
                float green = get_color(1,class,classes);
                float blue = get_color(2,class,classes);

                j += classes;
                int d = im.w/side;
                int y = r*d+box[j+1]*d;
                int x = c*d+box[j+2]*d;
                int h = box[j+3]*im.h;
                int w = box[j+4]*im.w;
                int y = r*d+box[j]*d;
                int x = c*d+box[j+1]*d;
                int h = box[j+2]*im.h;
                int w = box[j+3]*im.w;
                draw_box(im, x-w/2, y-h/2, x+w/2, y+h/2,red,green,blue);
            }
        }
@@ -117,14 +105,15 @@
    data train, buffer;
    int im_dim = 512;
    int jitter = 64;
    pthread_t load_thread = load_data_detection_thread(imgs, paths, plist->size, 20, im_dim, im_dim, 7, 7, jitter, &buffer);
    int classes = 21;
    pthread_t load_thread = load_data_detection_thread(imgs, paths, plist->size, classes, im_dim, im_dim, 7, 7, jitter, &buffer);
    clock_t time;
    while(1){
        i += 1;
        time=clock();
        pthread_join(load_thread, 0);
        train = buffer;
        load_thread = load_data_detection_thread(imgs, paths, plist->size, 20, im_dim, im_dim, 7, 7, jitter, &buffer);
        load_thread = load_data_detection_thread(imgs, paths, plist->size, classes, im_dim, im_dim, 7, 7, jitter, &buffer);

/*
        image im = float_to_image(im_dim - jitter, im_dim-jitter, 3, train.X.vals[0]);
@@ -139,7 +128,7 @@
        net.seen += imgs;
        avg_loss = avg_loss*.9 + loss*.1;
        printf("%d: %f, %f avg, %lf seconds, %d images\n", i, loss, avg_loss, sec(clock()-time), i*imgs);
        if(i%800==0){
        if(i%100==0){
            char buff[256];
            sprintf(buff, "/home/pjreddie/imagenet_backup/%s_%d.weights",base, i);
            save_weights(net, buff);
@@ -161,7 +150,7 @@
    char **paths = (char **)list_to_array(plist);
    int num_output = 1225;
    int im_size = 448;
    int classes = 20;
    int classes = 21;

    int m = plist->size;
    int i = 0;
@@ -185,7 +174,7 @@
        matrix pred = network_predict_data(net, val);
        int j, k, class;
        for(j = 0; j < pred.rows; ++j){
            for(k = 0; k < pred.cols; k += classes+4+1){
            for(k = 0; k < pred.cols; k += classes+4){

                /*
                int z;
@@ -193,17 +182,16 @@
                printf("\n");
                */

                float p = pred.vals[j][k];
                //if (pred.vals[j][k] > .001){
                for(class = 0; class < classes; ++class){
                    int index = (k)/(classes+4+1); 
                for(class = 0; class < classes-1; ++class){
                    int index = (k)/(classes+4); 
                    int r = index/7;
                    int c = index%7;
                    float y = (r + pred.vals[j][k+1+classes])/7.;
                    float x = (c + pred.vals[j][k+2+classes])/7.;
                    float h = pred.vals[j][k+3+classes];
                    float w = pred.vals[j][k+4+classes];
                    printf("%d %d %f %f %f %f %f\n", (i-1)*m/splits + j, class, p*pred.vals[j][k+class+1], y, x, h, w);
                    float y = (r + pred.vals[j][k+0+classes])/7.;
                    float x = (c + pred.vals[j][k+1+classes])/7.;
                    float h = pred.vals[j][k+2+classes];
                    float w = pred.vals[j][k+3+classes];
                    printf("%d %d %f %f %f %f %f\n", (i-1)*m/splits + j, class, pred.vals[j][k+class], y, x, h, w);
                }
                //}
            }
@@ -462,7 +450,7 @@
    if(weightfile){
        load_weights(&net, weightfile);
    }
    int im_size = 224;
    int im_size = 448;
    set_batch_network(&net, 1);
    srand(2222222);
    clock_t time;