Added dice code

Joseph Redmon

2015-08-13 5635523326b68a9cf604f980b3d75923d4c1f284

Added dice code

 Makefile

@@ -1,5 +1,5 @@
GPU=0
OPENCV=0
GPU=1
OPENCV=1
DEBUG=0

ARCH= --gpu-architecture=compute_20 --gpu-code=compute_20
@@ -34,7 +34,7 @@
LDFLAGS+= -L/usr/local/cuda/lib64 -lcuda -lcudart -lcublas -lcurand
endif

OBJ=gemm.o utils.o cuda.o deconvolutional_layer.o convolutional_layer.o list.o image.o activations.o im2col.o col2im.o blas.o crop_layer.o dropout_layer.o maxpool_layer.o softmax_layer.o data.o matrix.o network.o connected_layer.o cost_layer.o parser.o option_list.o darknet.o detection_layer.o imagenet.o captcha.o detection.o route_layer.o writing.o box.o nightmare.o normalization_layer.o avgpool_layer.o coco.o
OBJ=gemm.o utils.o cuda.o deconvolutional_layer.o convolutional_layer.o list.o image.o activations.o im2col.o col2im.o blas.o crop_layer.o dropout_layer.o maxpool_layer.o softmax_layer.o data.o matrix.o network.o connected_layer.o cost_layer.o parser.o option_list.o darknet.o detection_layer.o imagenet.o captcha.o detection.o route_layer.o writing.o box.o nightmare.o normalization_layer.o avgpool_layer.o coco.o dice.o
ifeq ($(GPU), 1) 
OBJ+=convolutional_kernels.o deconvolutional_kernels.o activation_kernels.o im2col_kernels.o col2im_kernels.o blas_kernels.o crop_layer_kernels.o dropout_layer_kernels.o maxpool_layer_kernels.o softmax_layer_kernels.o network_kernels.o avgpool_layer_kernels.o
endif

 scripts/dice_label.sh

New file
@@ -0,0 +1,20 @@
mkdir -p images
mkdir -p images/orig
mkdir -p images/train
mkdir -p images/val

ffmpeg -i Face1.mp4 images/orig/face1_%6d.jpg
ffmpeg -i Face2.mp4 images/orig/face2_%6d.jpg
ffmpeg -i Face3.mp4 images/orig/face3_%6d.jpg
ffmpeg -i Face4.mp4 images/orig/face4_%6d.jpg
ffmpeg -i Face5.mp4 images/orig/face5_%6d.jpg
ffmpeg -i Face6.mp4 images/orig/face6_%6d.jpg

mogrify -resize 100x100^ -gravity center -crop 100x100+0+0 +repage images/orig/*

ls images/orig/* | shuf | head -n 1000 | xargs mv -t images/val
mv images/orig/* images/train

find `pwd`/images/train > dice.train.list -name \*.jpg
find `pwd`/images/val > dice.val.list -name \*.jpg


 src/darknet.c

@@ -15,6 +15,7 @@
extern void run_writing(int argc, char **argv);
extern void run_captcha(int argc, char **argv);
extern void run_nightmare(int argc, char **argv);
extern void run_dice(int argc, char **argv);

void change_rate(char *filename, float scale, float add)
{
@@ -115,6 +116,8 @@
        run_detection(argc, argv);
    } else if (0 == strcmp(argv[1], "coco")){
        run_coco(argc, argv);
    } else if (0 == strcmp(argv[1], "dice")){
        run_dice(argc, argv);
    } else if (0 == strcmp(argv[1], "writing")){
        run_writing(argc, argv);
    } else if (0 == strcmp(argv[1], "test")){

 src/dice.c

New file
@@ -0,0 +1,118 @@
#include "network.h"
#include "utils.h"
#include "parser.h"

char *dice_labels[] = {"face1","face2","face3","face4","face5","face6"};

void train_dice(char *cfgfile, char *weightfile)
{
    data_seed = time(0);
    srand(time(0));
    float avg_loss = -1;
    char *base = basecfg(cfgfile);
    char *backup_directory = "/home/pjreddie/backup/";
    printf("%s\n", base);
    network net = parse_network_cfg(cfgfile);
    if(weightfile){
        load_weights(&net, weightfile);
    }
    printf("Learning Rate: %g, Momentum: %g, Decay: %g\n", net.learning_rate, net.momentum, net.decay);
    int imgs = 1024;
    int i = net.seen/imgs;
    char **labels = dice_labels;
    list *plist = get_paths("data/dice/dice.train.list");
    char **paths = (char **)list_to_array(plist);
    printf("%d\n", plist->size);
    clock_t time;
    while(1){
        ++i;
        time=clock();
        data train = load_data(paths, imgs, plist->size, labels, 6, net.w, net.h);
        printf("Loaded: %lf seconds\n", sec(clock()-time));

        time=clock();
        float loss = train_network(net, train);
        net.seen += imgs;
        if(avg_loss == -1) avg_loss = loss;
        avg_loss = avg_loss*.9 + loss*.1;
        printf("%d: %f, %f avg, %lf seconds, %d images\n", i, loss, avg_loss, sec(clock()-time), net.seen);
        free_data(train);
        if((i % 100) == 0) net.learning_rate *= .1;
        if(i%100==0){
            char buff[256];
            sprintf(buff, "%s/%s_%d.weights",backup_directory,base, i);
            save_weights(net, buff);
        }
    }
}

void validate_dice(char *filename, char *weightfile)
{
    network net = parse_network_cfg(filename);
    if(weightfile){
        load_weights(&net, weightfile);
    }
    srand(time(0));

    char **labels = dice_labels;
    list *plist = get_paths("data/dice/dice.val.list");

    char **paths = (char **)list_to_array(plist);
    int m = plist->size;
    free_list(plist);

    data val = load_data(paths, m, 0, labels, 6, net.w, net.h);
    float *acc = network_accuracies(net, val);
    printf("Validation Accuracy: %f, %d images\n", acc[0], m);
    free_data(val);
}

void test_dice(char *cfgfile, char *weightfile, char *filename)
{
    network net = parse_network_cfg(cfgfile);
    if(weightfile){
        load_weights(&net, weightfile);
    }
    set_batch_network(&net, 1);
    srand(2222222);
    int i = 0;
    char **names = dice_labels;
    char input[256];
    int indexes[6];
    while(1){
        if(filename){
            strncpy(input, filename, 256);
        }else{
            printf("Enter Image Path: ");
            fflush(stdout);
            fgets(input, 256, stdin);
            strtok(input, "\n");
        }
        image im = load_image_color(input, net.w, net.h);
        float *X = im.data;
        float *predictions = network_predict(net, X);
        top_predictions(net, 6, indexes);
        for(i = 0; i < 6; ++i){
            int index = indexes[i];
            printf("%s: %f\n", names[index], predictions[index]);
        }
        free_image(im);
        if (filename) break;
    }
}

void run_dice(int argc, char **argv)
{
    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 *filename = (argc > 5) ? argv[5]: 0;
    if(0==strcmp(argv[2], "test")) test_dice(cfg, weights, filename);
    else if(0==strcmp(argv[2], "train")) train_dice(cfg, weights);
    else if(0==strcmp(argv[2], "valid")) validate_dice(cfg, weights);
}


 src/imagenet.c

@@ -8,6 +8,7 @@
    srand(time(0));
    float avg_loss = -1;
    char *base = basecfg(cfgfile);
    char *backup_directory = "/home/pjreddie/backup/";
    printf("%s\n", base);
    network net = parse_network_cfg(cfgfile);
    if(weightfile){
@@ -50,7 +51,7 @@
        if((i % 30000) == 0) net.learning_rate *= .1;
        if(i%1000==0){
            char buff[256];
            sprintf(buff, "/home/pjreddie/imagenet_backup/%s_%d.weights",base, i);
            sprintf(buff, "%s/%s_%d.weights",backup_directory,base, i);
            save_weights(net, buff);
        }
    }