Fixed network resizing (random=1) for non-square networks

AlexeyAB

2018-05-14 3ebcc647b651a4a3c717eff2a3087127e5707e0c

Fixed network resizing (random=1) for non-square networks

 src/cuda.c

@@ -67,7 +67,16 @@
cudaStream_t get_cuda_stream() {
    int i = cuda_get_device();
    if (!streamInit[i]) {
        cudaStreamCreate(&streamsArray[i]);
        cudaError_t status = cudaStreamCreate(&streamsArray[i]);
        //cudaError_t status = cudaStreamCreateWithFlags(&streamsArray[i], cudaStreamNonBlocking);
        if (status != cudaSuccess) {
            printf(" cudaStreamCreate error: %d \n", status);
            const char *s = cudaGetErrorString(status);
            char buffer[256];
            printf("CUDA Error: %s\n", s);
            status = cudaStreamCreateWithFlags(&streamsArray[i], cudaStreamDefault);
            check_error(status);
        }
        streamInit[i] = 1;
    }
    return streamsArray[i];

 src/detector.c

@@ -66,6 +66,11 @@
    srand(time(0));
    network net = nets[0];

    if ((net.batch * net.subdivisions) == 1) {
        printf("\n Error: You set incorrect value batch=1 for Training! You should set batch=64 subdivision=64 \n");
        getchar();
    }

    int imgs = net.batch * net.subdivisions * ngpus;
    printf("Learning Rate: %g, Momentum: %g, Decay: %g\n", net.learning_rate, net.momentum, net.decay);
    data train, buffer;
@@ -121,12 +126,16 @@
    while(get_current_batch(net) < net.max_batches){
        if(l.random && count++%10 == 0){
            printf("Resizing\n");
            int dim = (rand() % 12 + (init_w/32 - 5)) * 32; // +-160
            //if (get_current_batch(net)+100 > net.max_batches) dim = 544;
            //int dim = (rand() % 12 + (init_w/32 - 5)) * 32;   // +-160
            //int dim = (rand() % 4 + 16) * 32;
            printf("%d\n", dim);
            args.w = dim;
            args.h = dim;
            //if (get_current_batch(net)+100 > net.max_batches) dim = 544;
            int random_val = rand() % 12;
            int dim_w = (random_val + (init_w / 32 - 5)) * 32;  // +-160
            int dim_h = (random_val + (init_h / 32 - 5)) * 32;  // +-160

            printf("%d x %d \n", dim_w, dim_h);
            args.w = dim_w;
            args.h = dim_h;

            pthread_join(load_thread, 0);
            train = buffer;
@@ -134,7 +143,7 @@
            load_thread = load_data(args);

            for(i = 0; i < ngpus; ++i){
                resize_network(nets + i, dim, dim);
                resize_network(nets + i, dim_w, dim_h);
            }
            net = nets[0];
        }

 src/image.c

@@ -950,7 +950,7 @@
        sprintf(buff, "echo %s >> bad.list", filename);
        system(buff);
        return make_image(10,10,3);
        //exit(0);
        //exit(EXIT_FAILURE);
    }
    image out = ipl_to_image(src);
    cvReleaseImage(&src);
@@ -1691,7 +1691,11 @@
    unsigned char *data = stbi_load(filename, &w, &h, &c, channels);
    if (!data) {
        fprintf(stderr, "Cannot load image \"%s\"\nSTB Reason: %s\n", filename, stbi_failure_reason());
        exit(1);
        char buff[256];
        sprintf(buff, "echo %s >> bad.list", filename);
        system(buff);
        return make_image(10, 10, 3);
        //exit(EXIT_FAILURE);
    }
    if(channels) c = channels;
    int i,j,k;

 src/utils.c

@@ -208,19 +208,19 @@
{
    perror(s);
    assert(0);
    exit(1);
    exit(EXIT_FAILURE);
}

void malloc_error()
{
    fprintf(stderr, "Malloc error\n");
    exit(1);
    exit(EXIT_FAILURE);
}

void file_error(char *s)
{
    fprintf(stderr, "Couldn't open file: %s\n", s);
    exit(1);
    exit(EXIT_FAILURE);
}

list *split_str(char *s, char delim)