..... and back to coords

Joseph Redmon

2015-03-30 81751b47dd5d2e63f571f048bdd0a6a2a45617b0

..... and back to coords

 src/data.c

@@ -114,7 +114,7 @@
    int count = 0;
    box *boxes = read_boxes(labelpath, &count);
    randomize_boxes(boxes, count);
    float l,r,t,b;
    float x,y,w,h;
    int id;
    int i;
    if(background){
@@ -123,46 +123,41 @@
        }
    }
    for(i = 0; i < count; ++i){
        l = boxes[i].left;
        r = boxes[i].right;
        t = boxes[i].top;
        b = boxes[i].bottom;
        x = boxes[i].x;
        y = boxes[i].y;
        w = boxes[i].w;
        h = boxes[i].h;
        id = boxes[i].id;

        if(flip){
            float left = l;
            float right = r;
            r = 1-left;
            l = 1-right;
            x = 1-x;
        }

        l = l*sx-dx;
        r = r*sx-dx;
        t = t*sy-dy;
        b = b*sy-dy;
        
        float x = (l+r)/2.;
        float y = (t+b)/2.;
        x = x*sx-dx;
        y = y*sy-dy;
        w = w*sx;
        h = h*sy;

        if (x < 0 || x >= 1 || y < 0 || y >= 1) continue;

        int i = (int)(x*num_boxes);
        int j = (int)(y*num_boxes);

        l = constrain(0, 1, l);
        r = constrain(0, 1, r);
        t = constrain(0, 1, t);
        b = constrain(0, 1, b);
        x = x*num_boxes - i;
        y = y*num_boxes - j;

        w = constrain(0, 1, w);
        h = constrain(0, 1, h);

        int index = (i+j*num_boxes)*(4+classes+background);
        if(truth[index+classes+background+2]) continue;
        if(background) truth[index++] = 0;
        truth[index+id] = 1;
        index += classes;
        truth[index++] = l;
        truth[index++] = r;
        truth[index++] = t;
        truth[index++] = b;
        truth[index++] = y;
        truth[index++] = x;
        truth[index++] = w;
        truth[index++] = h;
    }
    free(boxes);
}

 src/detection.c

@@ -111,7 +111,9 @@
    int classes = 20;
    int background = 0;
    int nuisance = 1;
    int num_output = 7*7*(4+classes+background+nuisance);
    int num_boxes = 7;
    int per_box = 4+classes+background+nuisance;
    int num_output = num_boxes*num_boxes*per_box;

    int m = plist->size;
    int i = 0;
@@ -135,16 +137,19 @@
        matrix pred = network_predict_data(net, val);
        int j, k, class;
        for(j = 0; j < pred.rows; ++j){
            for(k = 0; k < pred.cols; k += classes+4+background+nuisance){
            for(k = 0; k < pred.cols; k += per_box){
                float scale = 1.;
                int index = k/per_box;
                int row = index / num_boxes;
                int col = index % num_boxes;
                if (nuisance) scale = 1.-pred.vals[j][k];
                for (class = 0; class < classes; ++class){
                    int ci = k+classes+background+nuisance;
                    float left  = pred.vals[j][ci + 0];
                    float right = pred.vals[j][ci + 1];
                    float top   = pred.vals[j][ci + 2];
                    float bot   = pred.vals[j][ci + 3];
                    printf("%d %d %f %f %f %f %f\n", (i-1)*m/splits + j, class, scale*pred.vals[j][k+class+background+nuisance], left, right, top, bot);
                    float y = (pred.vals[j][ci + 0] + row)/num_boxes;
                    float x = (pred.vals[j][ci + 1] + col)/num_boxes;
                    float h = pred.vals[j][ci + 2];
                    float w = pred.vals[j][ci + 3];
                    printf("%d %d %f %f %f %f %f\n", (i-1)*m/splits + j, class, scale*pred.vals[j][k+class+background+nuisance], y, x, h, w);
                }
            }
        }