shortcut_layer resize for random=1

AlexeyAB

2018-03-15 371f21171a2606b4ad5f60651ed6f63cb8d08d99

shortcut_layer resize for random=1

 src/data.c

@@ -269,7 +269,7 @@
        h =  boxes[i].h;
        id = boxes[i].id;

        if (w < .01 || h < .01) continue;
        if (w < .001 || h < .001) continue;

        int col = (int)(x*num_boxes);
        int row = (int)(y*num_boxes);
@@ -326,7 +326,7 @@
        id = boxes[i].id;

        // not detect small objects
        if ((w < 0.001 || h < 0.001)) { printf("small w = %f, h = %f \n", w, h); continue; }
        if ((w < 0.001 || h < 0.001)) continue;

        truth[i*5+0] = x;
        truth[i*5+1] = y;

 src/detector.c

@@ -43,6 +43,9 @@
    float avg_loss = -1;
    network *nets = calloc(ngpus, sizeof(network));

    int iter_save;
    iter_save = 100;

    srand(time(0));
    int seed = rand();
    int i;
@@ -89,7 +92,7 @@
    args.small_object = l.small_object;
    args.d = &buffer;
    args.type = DETECTION_DATA;
    args.threads = 4;// 8;
    args.threads = 8;   // 64

    args.angle = net.angle;
    args.exposure = net.exposure;
@@ -113,7 +116,6 @@
        if(l.random && count++%10 == 0){
            printf("Resizing\n");
            int dim = (rand() % 12 + (init_w/32 - 5)) * 32; // +-160
            //int dim = (rand() % 10 + 10) * 32;
            //if (get_current_batch(net)+100 > net.max_batches) dim = 544;
            //int dim = (rand() % 4 + 16) * 32;
            printf("%d\n", dim);
@@ -177,7 +179,9 @@
#endif  // OPENCV

        //if (i % 1000 == 0 || (i < 1000 && i % 100 == 0)) {
        if (i % 100 == 0) {
        //if (i % 100 == 0) {
        if(i >= iter_save) {
            iter_save += 100;
#ifdef GPU
            if (ngpus != 1) sync_nets(nets, ngpus, 0);
#endif

 src/network.c

@@ -375,6 +375,8 @@
            resize_region_layer(&l, w, h);
        }else if(l.type == ROUTE){
            resize_route_layer(&l, net);
        }else if (l.type == SHORTCUT) {
            resize_shortcut_layer(&l, w, h);
        }else if(l.type == REORG){
            resize_reorg_layer(&l, w, h);
        }else if(l.type == AVGPOOL){

 src/shortcut_layer.c

@@ -36,6 +36,26 @@
    return l;
}

void resize_shortcut_layer(layer *l, int w, int h)
{
    assert(l->w == l->out_w);
    assert(l->h == l->out_h);
    l->w = l->out_w = w;
    l->h = l->out_h = h;
    l->outputs = w*h*l->out_c;
    l->inputs = l->outputs;
    l->delta = realloc(l->delta, l->outputs*l->batch * sizeof(float));
    l->output = realloc(l->output, l->outputs*l->batch * sizeof(float));

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

}

void forward_shortcut_layer(const layer l, network_state state)
{
    copy_cpu(l.outputs*l.batch, state.input, 1, l.output, 1);

 src/shortcut_layer.h

@@ -7,6 +7,7 @@
layer make_shortcut_layer(int batch, int index, int w, int h, int c, int w2, int h2, int c2);
void forward_shortcut_layer(const layer l, network_state state);
void backward_shortcut_layer(const layer l, network_state state);
void resize_shortcut_layer(layer *l, int w, int h);

#ifdef GPU
void forward_shortcut_layer_gpu(const layer l, network_state state);