Parameter (max) in the cfg-file has an effect on the Yolo-training

AlexeyAB

2018-02-09 a2071e158509cc0120a039638e33af86858eefe5

Parameter (max) in the cfg-file has an effect on the Yolo-training

 src/parser.c

@@ -238,16 +238,17 @@
    int coords = option_find_int(options, "coords", 4);
    int classes = option_find_int(options, "classes", 20);
    int num = option_find_int(options, "num", 1);
    int max_boxes = option_find_int_quiet(options, "max", 30);

    layer l = make_region_layer(params.batch, params.w, params.h, num, classes, coords);
    layer l = make_region_layer(params.batch, params.w, params.h, num, classes, coords, max_boxes);
    assert(l.outputs == params.inputs);

    l.log = option_find_int_quiet(options, "log", 0);
    l.sqrt = option_find_int_quiet(options, "sqrt", 0);

    l.small_object = option_find_int(options, "small_object", 0);
    l.small_object = option_find_int_quiet(options, "small_object", 0);
    l.softmax = option_find_int(options, "softmax", 0);
    l.max_boxes = option_find_int_quiet(options, "max",30);
    //l.max_boxes = option_find_int_quiet(options, "max",30);
    l.jitter = option_find_float(options, "jitter", .2);
    l.rescore = option_find_int_quiet(options, "rescore",0);


 src/region_layer.c

@@ -11,7 +11,7 @@

#define DOABS 1

region_layer make_region_layer(int batch, int w, int h, int n, int classes, int coords)
region_layer make_region_layer(int batch, int w, int h, int n, int classes, int coords, int max_boxes)
{
    region_layer l = {0};
    l.type = REGION;
@@ -27,7 +27,8 @@
    l.bias_updates = calloc(n*2, sizeof(float));
    l.outputs = h*w*n*(classes + coords + 1);
    l.inputs = l.outputs;
    l.truths = 30*(5);
    l.max_boxes = max_boxes;
    l.truths = max_boxes*(5);
    l.delta = calloc(batch*l.outputs, sizeof(float));
    l.output = calloc(batch*l.outputs, sizeof(float));
    int i;
@@ -187,7 +188,7 @@
    for (b = 0; b < l.batch; ++b) {
        if(l.softmax_tree){
            int onlyclass = 0;
            for(t = 0; t < 30; ++t){
            for(t = 0; t < l.max_boxes; ++t){
                box truth = float_to_box(state.truth + t*5 + b*l.truths);
                if(!truth.x) break;
                int class = state.truth[t*5 + b*l.truths + 4];
@@ -219,7 +220,7 @@
                    box pred = get_region_box(l.output, l.biases, n, index, i, j, l.w, l.h);
                    float best_iou = 0;
                    int best_class = -1;
                    for(t = 0; t < 30; ++t){
                    for(t = 0; t < l.max_boxes; ++t){
                        box truth = float_to_box(state.truth + t*5 + b*l.truths);
                        if(!truth.x) break;
                        float iou = box_iou(pred, truth);
@@ -256,7 +257,7 @@
                }
            }
        }
        for(t = 0; t < 30; ++t){
        for(t = 0; t < l.max_boxes; ++t){
            box truth = float_to_box(state.truth + t*5 + b*l.truths);

            if(!truth.x) break;

 src/region_layer.h

@@ -6,7 +6,7 @@

typedef layer region_layer;

region_layer make_region_layer(int batch, int h, int w, int n, int classes, int coords);
region_layer make_region_layer(int batch, int h, int w, int n, int classes, int coords, int max_boxes);
void forward_region_layer(const region_layer l, network_state state);
void backward_region_layer(const region_layer l, network_state state);
void get_region_boxes(layer l, int w, int h, float thresh, float **probs, box *boxes, int only_objectness, int *map);