Fixed uses of WebCam for OpenCV 3.x

AlexeyAB

2018-03-20 fe4f01b1d8cce9762e47aaf42b6e17a3427a144b

 src/region_layer.c

@@ -9,7 +9,9 @@
#include <string.h>
#include <stdlib.h>

region_layer make_region_layer(int batch, int w, int h, int n, int classes, int coords)
#define DOABS 1

region_layer make_region_layer(int batch, int w, int h, int n, int classes, int coords, int max_boxes)
{
    region_layer l = {0};
    l.type = REGION;
@@ -25,7 +27,8 @@
    l.bias_updates = calloc(n*2, sizeof(float));
    l.outputs = h*w*n*(classes + coords + 1);
    l.inputs = l.outputs;
    l.truths = 30*(5);
   l.max_boxes = max_boxes;
    l.truths = max_boxes*(5);
    l.delta = calloc(batch*l.outputs, sizeof(float));
    l.output = calloc(batch*l.outputs, sizeof(float));
    int i;
@@ -42,13 +45,36 @@
    l.delta_gpu = cuda_make_array(l.delta, batch*l.outputs);
#endif

    fprintf(stderr, "Region Layer\n");
    fprintf(stderr, "detection\n");
    srand(0);

    return l;
}

#define DOABS 1
void resize_region_layer(layer *l, int w, int h)
{
   int old_w = l->w;
   int old_h = l->h;
    l->w = w;
    l->h = h;

    l->outputs = h*w*l->n*(l->classes + l->coords + 1);
    l->inputs = l->outputs;

    l->output = realloc(l->output, l->batch*l->outputs*sizeof(float));
    l->delta = realloc(l->delta, l->batch*l->outputs*sizeof(float));

#ifdef GPU
   if (old_w < w || old_h < h) {
      cuda_free(l->delta_gpu);
      cuda_free(l->output_gpu);

      l->delta_gpu = cuda_make_array(l->delta, l->batch*l->outputs);
      l->output_gpu = cuda_make_array(l->output, l->batch*l->outputs);
   }
#endif
}

box get_region_box(float *x, float *biases, int n, int index, int i, int j, int w, int h)
{
    box b;
@@ -84,28 +110,48 @@
    return iou;
}

void delta_region_class(float *output, float *delta, int index, int class, int classes, tree *hier, float scale, float *avg_cat)
void delta_region_class(float *output, float *delta, int index, int class_id, int classes, tree *hier, float scale, float *avg_cat, int focal_loss)
{
    int i, n;
    if(hier){
        float pred = 1;
        while(class >= 0){
            pred *= output[index + class];
            int g = hier->group[class];
        while(class_id >= 0){
            pred *= output[index + class_id];
            int g = hier->group[class_id];
            int offset = hier->group_offset[g];
            for(i = 0; i < hier->group_size[g]; ++i){
                delta[index + offset + i] = scale * (0 - output[index + offset + i]);
            }
            delta[index + class] = scale * (1 - output[index + class]);
            delta[index + class_id] = scale * (1 - output[index + class_id]);

            class = hier->parent[class];
            class_id = hier->parent[class_id];
        }
        *avg_cat += pred;
    } else {
        for(n = 0; n < classes; ++n){
            delta[index + n] = scale * (((n == class)?1 : 0) - output[index + n]);
            if(n == class) *avg_cat += output[index + n];
        }
    } else {		
      // Focal loss
      if (focal_loss) {
         // Focal Loss for Dense Object Detection: http://blog.csdn.net/linmingan/article/details/77885832
         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 = -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]);

            delta[index + n] *= alpha*grad;

            if (n == class_id) *avg_cat += output[index + n];
         }
      }
      else {
         // default
         for (n = 0; n < classes; ++n) {
            delta[index + n] = scale * (((n == class_id) ? 1 : 0) - output[index + n]);
            if (n == class_id) *avg_cat += output[index + n];
         }
      }
    }
}

@@ -125,7 +171,9 @@
    int i,j,b,t,n;
    int size = l.coords + l.classes + 1;
    memcpy(l.output, state.input, l.outputs*l.batch*sizeof(float));
    reorg(l.output, l.w*l.h, size*l.n, l.batch, 1);
    #ifndef GPU
    flatten(l.output, l.w*l.h, size*l.n, l.batch, 1);
    #endif
    for (b = 0; b < l.batch; ++b){
        for(i = 0; i < l.h*l.w*l.n; ++i){
            int index = size*i + b*l.outputs;
@@ -134,33 +182,23 @@
    }


#ifndef GPU
    if (l.softmax_tree){
#ifdef GPU
        cuda_push_array(l.output_gpu, l.output, l.batch*l.outputs);
        int i;
        int count = 5;
        for (i = 0; i < l.softmax_tree->groups; ++i) {
            int group_size = l.softmax_tree->group_size[i];
            softmax_gpu(l.output_gpu+count, group_size, l.classes + 5, l.w*l.h*l.n*l.batch, 1, l.output_gpu + count);
            count += group_size;
        }
        cuda_pull_array(l.output_gpu, l.output, l.batch*l.outputs);
#else
        for (b = 0; b < l.batch; ++b){
            for(i = 0; i < l.h*l.w*l.n; ++i){
                int index = size*i + b*l.outputs;
                softmax_tree(l.output + index + 5, 1, 0, 1, l.softmax_tree, l.output + index + 5);
            }
        }
#endif
    } else if (l.softmax){
        for (b = 0; b < l.batch; ++b){
            for(i = 0; i < l.h*l.w*l.n; ++i){
                int index = size*i + b*l.outputs;
                softmax(l.output + index + 5, l.classes, 1, l.output + index + 5);
                softmax(l.output + index + 5, l.classes, 1, l.output + index + 5, 1);
            }
        }
    }
#endif
    if(!state.train) return;
    memset(l.delta, 0, l.outputs * l.batch * sizeof(float));
    float avg_iou = 0;
@@ -172,19 +210,46 @@
    int class_count = 0;
    *(l.cost) = 0;
    for (b = 0; b < l.batch; ++b) {
        if(l.softmax_tree){
            int onlyclass_id = 0;
            for(t = 0; t < l.max_boxes; ++t){
                box truth = float_to_box(state.truth + t*5 + b*l.truths);
                if(!truth.x) break;
                int class_id = state.truth[t*5 + b*l.truths + 4];
                float maxp = 0;
                int maxi = 0;
                if(truth.x > 100000 && truth.y > 100000){
                    for(n = 0; n < l.n*l.w*l.h; ++n){
                        int index = size*n + b*l.outputs + 5;
                        float scale =  l.output[index-1];
                        float p = scale*get_hierarchy_probability(l.output + index, l.softmax_tree, class_id);
                        if(p > maxp){
                            maxp = p;
                            maxi = n;
                        }
                    }
                    int index = size*maxi + b*l.outputs + 5;
                    delta_region_class(l.output, l.delta, index, class_id, l.classes, l.softmax_tree, l.class_scale, &avg_cat, l.focal_loss);
                    ++class_count;
                    onlyclass_id = 1;
                    break;
                }
            }
            if(onlyclass_id) continue;
        }
        for (j = 0; j < l.h; ++j) {
            for (i = 0; i < l.w; ++i) {
                for (n = 0; n < l.n; ++n) {
                    int index = size*(j*l.w*l.n + i*l.n + n) + b*l.outputs;
                    box pred = get_region_box(l.output, l.biases, n, index, i, j, l.w, l.h);
                    float best_iou = 0;
                    int best_class = -1;
                    for(t = 0; t < 30; ++t){
                    int best_class_id = -1;
                    for(t = 0; t < l.max_boxes; ++t){
                        box truth = float_to_box(state.truth + t*5 + b*l.truths);
                        if(!truth.x) break;
                        float iou = box_iou(pred, truth);
                        if (iou > best_iou) {
                            best_class = state.truth[t*5 + b*l.truths + 4];
                            best_class_id = state.truth[t*5 + b*l.truths + 4];
                            best_iou = iou;
                        }
                    }
@@ -195,7 +260,7 @@
                        if (best_iou > l.thresh) {
                            l.delta[index + 4] = 0;
                            if(l.classfix > 0){
                                delta_region_class(l.output, l.delta, index + 5, best_class, l.classes, l.softmax_tree, l.class_scale*(l.classfix == 2 ? l.output[index + 4] : 1), &avg_cat);
                                delta_region_class(l.output, l.delta, index + 5, best_class_id, l.classes, l.softmax_tree, l.class_scale*(l.classfix == 2 ? l.output[index + 4] : 1), &avg_cat, l.focal_loss);
                                ++class_count;
                            }
                        }
@@ -216,7 +281,7 @@
                }
            }
        }
        for(t = 0; t < 30; ++t){
        for(t = 0; t < l.max_boxes; ++t){
            box truth = float_to_box(state.truth + t*5 + b*l.truths);

            if(!truth.x) break;
@@ -265,15 +330,17 @@
            }


            int class = state.truth[t*5 + b*l.truths + 4];
            if (l.map) class = l.map[class];
            delta_region_class(l.output, l.delta, best_index + 5, class, l.classes, l.softmax_tree, l.class_scale, &avg_cat);
            int class_id = state.truth[t*5 + b*l.truths + 4];
            if (l.map) class_id = l.map[class_id];
            delta_region_class(l.output, l.delta, best_index + 5, class_id, l.classes, l.softmax_tree, l.class_scale, &avg_cat, l.focal_loss);
            ++count;
            ++class_count;
        }
    }
    //printf("\n");
    reorg(l.delta, l.w*l.h, size*l.n, l.batch, 0);
    #ifndef GPU
    flatten(l.delta, l.w*l.h, size*l.n, l.batch, 0);
    #endif
    *(l.cost) = pow(mag_array(l.delta, l.outputs * l.batch), 2);
    printf("Region Avg IOU: %f, Class: %f, Obj: %f, No Obj: %f, Avg Recall: %f,  count: %d\n", avg_iou/count, avg_cat/class_count, avg_obj/count, avg_anyobj/(l.w*l.h*l.n*l.batch), recall/count, count);
}
@@ -283,7 +350,7 @@
    axpy_cpu(l.batch*l.inputs, 1, l.delta, 1, state.delta, 1);
}

void get_region_boxes(layer l, int w, int h, float thresh, float **probs, box *boxes, int only_objectness)
void get_region_boxes(layer l, int w, int h, float thresh, float **probs, box *boxes, int only_objectness, int *map)
{
    int i,j,n;
    float *predictions = l.output;
@@ -307,16 +374,23 @@

                hierarchy_predictions(predictions + class_index, l.classes, l.softmax_tree, 0);
                int found = 0;
                for(j = l.classes - 1; j >= 0; --j){
                    if(!found && predictions[class_index + j] > .5){
                        found = 1;
                    } else {
                        predictions[class_index + j] = 0;
                if(map){
                    for(j = 0; j < 200; ++j){
                        float prob = scale*predictions[class_index+map[j]];
                        probs[index][j] = (prob > thresh) ? prob : 0;
                    }
                    float prob = predictions[class_index+j];
                    probs[index][j] = (scale > thresh) ? prob : 0;
                } else {
                    for(j = l.classes - 1; j >= 0; --j){
                        if(!found && predictions[class_index + j] > .5){
                            found = 1;
                        } else {
                            predictions[class_index + j] = 0;
                        }
                        float prob = predictions[class_index+j];
                        probs[index][j] = (scale > thresh) ? prob : 0;
                    }
                }
            }else{
            } else {
                for(j = 0; j < l.classes; ++j){
                    float prob = scale*predictions[class_index+j];
                    probs[index][j] = (prob > thresh) ? prob : 0;
@@ -339,6 +413,18 @@
       return;
       }
     */
    flatten_ongpu(state.input, l.h*l.w, l.n*(l.coords + l.classes + 1), l.batch, 1, l.output_gpu);
    if(l.softmax_tree){
        int i;
        int count = 5;
        for (i = 0; i < l.softmax_tree->groups; ++i) {
            int group_size = l.softmax_tree->group_size[i];
            softmax_gpu(l.output_gpu+count, group_size, l.classes + 5, l.w*l.h*l.n*l.batch, 1, l.output_gpu + count);
            count += group_size;
        }
    }else if (l.softmax){
        softmax_gpu(l.output_gpu+5, l.classes, l.classes + 5, l.w*l.h*l.n*l.batch, 1, l.output_gpu + 5);
    }

    float *in_cpu = calloc(l.batch*l.inputs, sizeof(float));
    float *truth_cpu = 0;
@@ -347,22 +433,24 @@
        truth_cpu = calloc(num_truth, sizeof(float));
        cuda_pull_array(state.truth, truth_cpu, num_truth);
    }
    cuda_pull_array(state.input, in_cpu, l.batch*l.inputs);
    cuda_pull_array(l.output_gpu, in_cpu, l.batch*l.inputs);
   //cudaStreamSynchronize(get_cuda_stream());
    network_state cpu_state = state;
    cpu_state.train = state.train;
    cpu_state.truth = truth_cpu;
    cpu_state.input = in_cpu;
    forward_region_layer(l, cpu_state);
    cuda_push_array(l.output_gpu, l.output, l.batch*l.outputs);
    cuda_push_array(l.delta_gpu, l.delta, l.batch*l.outputs);
    //cuda_push_array(l.output_gpu, l.output, l.batch*l.outputs);
    free(cpu_state.input);
    if(!state.train) return;
    cuda_push_array(l.delta_gpu, l.delta, l.batch*l.outputs);
   //cudaStreamSynchronize(get_cuda_stream());
    if(cpu_state.truth) free(cpu_state.truth);
}

void backward_region_layer_gpu(region_layer l, network_state state)
{
    axpy_ongpu(l.batch*l.outputs, 1, l.delta_gpu, 1, state.delta, 1);
    //copy_ongpu(l.batch*l.inputs, l.delta_gpu, 1, state.delta, 1);
    flatten_ongpu(l.delta_gpu, l.h*l.w, l.n*(l.coords + l.classes + 1), l.batch, 0, state.delta);
}
#endif