Yolo v3 using SO/DLL library

AlexeyAB

2018-03-29 0039fd26786ab5f71d5af725fc18b3f521e7acfd

Yolo v3 using SO/DLL library

 src/network.h

@@ -133,6 +133,7 @@
int get_network_input_size(network net);
float get_network_cost(network net);
detection *get_network_boxes(network *net, int w, int h, float thresh, float hier, int *map, int relative, int *num, int letter);
void free_detections(detection *dets, int n);

int get_network_nuisance(network net);
int get_network_background(network net);

 src/yolo_v2_class.cpp

@@ -32,8 +32,6 @@
#endif

struct detector_gpu_t {
    float **probs;
    box *boxes;
    network net;
    image images[FRAMES];
    float *avg;
@@ -79,10 +77,6 @@
    for (j = 0; j < FRAMES; ++j) detector_gpu.predictions[j] = (float *)calloc(l.outputs, sizeof(float));
    for (j = 0; j < FRAMES; ++j) detector_gpu.images[j] = make_image(1, 1, 3);

    detector_gpu.boxes = (box *)calloc(l.w*l.h*l.n, sizeof(box));
    detector_gpu.probs = (float **)calloc(l.w*l.h*l.n, sizeof(float *));
    for (j = 0; j < l.w*l.h*l.n; ++j) detector_gpu.probs[j] = (float *)calloc(l.classes, sizeof(float));

    detector_gpu.track_id = (unsigned int *)calloc(l.classes, sizeof(unsigned int));
    for (j = 0; j < l.classes; ++j) detector_gpu.track_id[j] = 1;

@@ -103,14 +97,9 @@
    for (int j = 0; j < FRAMES; ++j) free(detector_gpu.predictions[j]);
    for (int j = 0; j < FRAMES; ++j) if(detector_gpu.images[j].data) free(detector_gpu.images[j].data);

    for (int j = 0; j < l.w*l.h*l.n; ++j) free(detector_gpu.probs[j]);
    free(detector_gpu.boxes);
    free(detector_gpu.probs);

    int old_gpu_index;
#ifdef GPU
    cudaGetDevice(&old_gpu_index);
    //cudaSetDevice(detector_gpu.net.gpu_index);
    cuda_set_device(detector_gpu.net.gpu_index);
#endif

@@ -225,17 +214,21 @@
        l.output = detector_gpu.avg;
        detector_gpu.demo_index = (detector_gpu.demo_index + 1) % FRAMES;
    }
    //get_region_boxes(l, 1, 1, thresh, detector_gpu.probs, detector_gpu.boxes, 0, 0);
    //if (nms) do_nms_sort(detector_gpu.boxes, detector_gpu.probs, l.w*l.h*l.n, l.classes, nms);

    get_region_boxes(l, 1, 1, thresh, detector_gpu.probs, detector_gpu.boxes, 0, 0);
    if (nms) do_nms_sort(detector_gpu.boxes, detector_gpu.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);
    int nboxes = 0;
    int letterbox = 0;
    float hier_thresh = 0.5;
    detection *dets = get_network_boxes(&net, im.w, im.h, thresh, hier_thresh, 0, 1, &nboxes, letterbox);
    if (nms) do_nms_sort_v3(dets, nboxes, l.classes, nms);

    std::vector<bbox_t> bbox_vec;

    for (size_t i = 0; i < (l.w*l.h*l.n); ++i) {
        box b = detector_gpu.boxes[i];
        int const obj_id = max_index(detector_gpu.probs[i], l.classes);
        float const prob = detector_gpu.probs[i][obj_id];
    for (size_t i = 0; i < nboxes; ++i) {
        box b = dets[i].bbox;
        int const obj_id = max_index(dets[i].prob, l.classes);
        float const prob = dets[i].prob[obj_id];
        
        if (prob > thresh) 
        {
@@ -252,6 +245,7 @@
        }
    }

    free_detections(dets, nboxes);
    if(sized.data)
        free(sized.data);