Fixed uses of WebCam for OpenCV 3.x

AlexeyAB

2018-03-20 fe4f01b1d8cce9762e47aaf42b6e17a3427a144b

 src/region_layer.c

@@ -131,11 +131,11 @@
      // Focal loss
      if (focal_loss) {
         // Focal Loss for Dense Object Detection: http://blog.csdn.net/linmingan/article/details/77885832
         //printf("Used Focal-loss \n");
         float alpha = 0.5;   // 0.25
         float gamma = 2.0;
         float alpha = 0.5;   // 0.25 or 0.5
         //float gamma = 2;   // hardcoded in many places of the grad-formula	

         int ti = index + class_id;
         float grad = -gamma * (1 - output[ti])*logf(fmaxf(output[ti], 0.0000001))*output[ti] + (1 - output[ti])*(1 - output[ti]);
         float grad = -2 * (1 - output[ti])*logf(fmaxf(output[ti], 0.0000001))*output[ti] + (1 - output[ti])*(1 - output[ti]);

         for (n = 0; n < classes; ++n) {
            delta[index + n] = scale * (((n == class_id) ? 1 : 0) - output[index + n]);
@@ -434,7 +434,7 @@
        cuda_pull_array(state.truth, truth_cpu, num_truth);
    }
    cuda_pull_array(l.output_gpu, in_cpu, l.batch*l.inputs);
   cudaStreamSynchronize(get_cuda_stream());
   //cudaStreamSynchronize(get_cuda_stream());
    network_state cpu_state = state;
    cpu_state.train = state.train;
    cpu_state.truth = truth_cpu;
@@ -444,7 +444,7 @@
    free(cpu_state.input);
    if(!state.train) return;
    cuda_push_array(l.delta_gpu, l.delta, l.batch*l.outputs);
   cudaStreamSynchronize(get_cuda_stream());
   //cudaStreamSynchronize(get_cuda_stream());
    if(cpu_state.truth) free(cpu_state.truth);
}