fixes to image

Joseph Redmon

2015-09-23 55fbdd1007488b2e98dbe4b07cc798954b5e165f

fixes to image

 cfg/writing.cfg

@@ -4,7 +4,7 @@
height=256
width=256
channels=3
learning_rate=0.0000001
learning_rate=0.000001
momentum=0.9
decay=0.0005
seen=0

 src/image.c

@@ -499,7 +499,7 @@
    int i;
    image t = make_image(im.w, im.h, im.c);
    for(i = 0; i < im.w*im.h*im.c; ++i){
        t.data[i] = im.data[i]>0 ? 1 : 0;
        t.data[i] = im.data[i]>thresh ? 1 : 0;
    }
    return t;
}
@@ -622,7 +622,7 @@
                float val = (1-dy) * get_pixel(part, c, iy, k);
                set_pixel(resized, c, r, k, val);
            }
            if(r == h-1) continue;
            if(r == h-1 || im.h == 1) continue;
            for(c = 0; c < w; ++c){
                float val = dy * get_pixel(part, c, iy+1, k);
                add_pixel(resized, c, r, k, val);

 src/writing.c

@@ -69,13 +69,18 @@
        if(avg_loss == -1) avg_loss = loss;
        avg_loss = avg_loss*.9 + loss*.1;
        printf("%d, %.3f: %f, %f avg, %f rate, %lf seconds, %d images\n", get_current_batch(net), (float)(*net.seen)/N, loss, avg_loss, get_current_rate(net), sec(clock()-time), *net.seen);
        free_data(train);
        if(*net.seen/N > epoch){
            epoch = *net.seen/N;
            char buff[256];
            sprintf(buff, "%s/%s_%d.weights",backup_directory,base, epoch);
            save_weights(net, buff);
        }
    free_data(train);
    if(get_current_batch(net)%100 == 0){
        char buff[256];
        sprintf(buff, "%s/%s_batch_%d.weights", backup_directory, base, get_current_batch(net));
        save_weights(net, buff);
    }
    if(*net.seen/N > epoch){
        epoch = *net.seen/N;
        char buff[256];
        sprintf(buff, "%s/%s_%d.weights",backup_directory,base, epoch);
        save_weights(net, buff);
    }
    }
}

@@ -102,7 +107,7 @@
    printf("%s: Predicted in %f seconds.\n", filename, sec(clock()-time));
    image pred = get_network_image(net);

    image t = threshold_image(pred, .2);
    image t = threshold_image(pred, .5);
    free_image(pred);
    pred = t;

@@ -110,28 +115,29 @@
        printf("Save image as %s.png (shape: %d %d)\n", outfile, pred.w, pred.h);
        save_image(pred, outfile);
    } else {
        show_image(sized, "orig");
        show_image(pred, "prediction");
#ifdef OPENCV
        cvWaitKey(0);
        cvDestroyAllWindows();
        cvWaitKey(0);
        cvDestroyAllWindows();
#endif
    }   
    }   

    free_image(im);
    free_image(sized);
    free_image(im);
    free_image(sized);
}

void run_writing(int argc, char **argv)
{
    if(argc < 4){
        fprintf(stderr, "usage: %s %s [train/test/valid] [cfg] [weights (optional)]\n", argv[0], argv[1]);
        return;
    }
    if(argc < 4){
        fprintf(stderr, "usage: %s %s [train/test/valid] [cfg] [weights (optional)]\n", argv[0], argv[1]);
        return;
    }

    char *cfg = argv[3];
    char *weights = (argc > 4) ? argv[4] : 0;
    char *outfile = (argc > 5) ? argv[5] : 0;
    if(0==strcmp(argv[2], "train")) train_writing(cfg, weights);
    else if(0==strcmp(argv[2], "test")) test_writing(cfg, weights, outfile);
    char *cfg = argv[3];
    char *weights = (argc > 4) ? argv[4] : 0;
    char *outfile = (argc > 5) ? argv[5] : 0;
    if(0==strcmp(argv[2], "train")) train_writing(cfg, weights);
    else if(0==strcmp(argv[2], "test")) test_writing(cfg, weights, outfile);
}