rolling avg demo

Joseph Redmon

2015-11-30 e7d43fd65ddc476469ee8d24140835c1e0159fa6

rolling avg demo

 cfg/darknet.cfg

@@ -7,11 +7,10 @@
momentum=0.9
decay=0.0005

learning_rate=0.01
policy=sigmoid
gamma=.00002
step=400000
max_batches=800000
learning_rate=0.1
policy=poly
power=4
max_batches=500000

[crop]
crop_height=224
@@ -22,6 +21,7 @@
exposure=1

[convolutional]
batch_normalize=1
filters=16
size=3
stride=1
@@ -33,6 +33,7 @@
stride=2

[convolutional]
batch_normalize=1
filters=32
size=3
stride=1
@@ -44,6 +45,7 @@
stride=2

[convolutional]
batch_normalize=1
filters=64
size=3
stride=1
@@ -55,6 +57,7 @@
stride=2

[convolutional]
batch_normalize=1
filters=128
size=3
stride=1
@@ -66,6 +69,7 @@
stride=2

[convolutional]
batch_normalize=1
filters=256
size=3
stride=1
@@ -77,6 +81,7 @@
stride=2

[convolutional]
batch_normalize=1
filters=512
size=3
stride=1
@@ -88,6 +93,7 @@
stride=2

[convolutional]
batch_normalize=1
filters=1024
size=3
stride=1

 data/labels/.make_labels.py.swp

Binary files differ

 src/coco.c

@@ -385,11 +385,15 @@
    }
}

#ifdef OPENCV
#ifdef GPU
void demo_coco(char *cfgfile, char *weightfile, float thresh, int cam_index);
#endif
#endif
void demo_coco(char *cfgfile, char *weightfile, float thresh, int cam_index, char *filename);
static void demo(char *cfgfile, char *weightfile, float thresh, int cam_index, char* filename)
{
    #if defined(OPENCV) && defined(GPU)
        demo_coco(cfgfile, weightfile, thresh, cam_index, filename);
    #else
        fprintf(stderr, "Need to compile with GPU and OpenCV for demo.\n");
    #endif
}

void run_coco(int argc, char **argv)
{
@@ -401,6 +405,7 @@
    }
    float thresh = find_float_arg(argc, argv, "-thresh", .2);
    int cam_index = find_int_arg(argc, argv, "-c", 0);
    char *file = find_char_arg(argc, argv, "-file", 0);

    if(argc < 4){
        fprintf(stderr, "usage: %s %s [train/test/valid] [cfg] [weights (optional)]\n", argv[0], argv[1]);
@@ -414,9 +419,5 @@
    else if(0==strcmp(argv[2], "train")) train_coco(cfg, weights);
    else if(0==strcmp(argv[2], "valid")) validate_coco(cfg, weights);
    else if(0==strcmp(argv[2], "recall")) validate_coco_recall(cfg, weights);
#ifdef OPENCV
#ifdef GPU
    else if(0==strcmp(argv[2], "demo")) demo_coco(cfg, weights, thresh, cam_index);
#endif
#endif
    else if(0==strcmp(argv[2], "demo")) demo(cfg, weights, thresh, cam_index, file);
}

 src/coco_kernels.cu

@@ -34,6 +34,12 @@
static float fps = 0;
static float demo_thresh = 0;

static const int frames = 3;
static float *predictions[frames];
static int demo_index = 0;
static image images[frames];
static float *avg;

void *fetch_in_thread_coco(void *ptr)
{
    cv::Mat frame_m;
@@ -51,19 +57,28 @@

    detection_layer l = net.layers[net.n-1];
    float *X = det_s.data;
    float *predictions = network_predict(net, X);
    float *prediction = network_predict(net, X);

    memcpy(predictions[demo_index], prediction, l.outputs*sizeof(float));
    mean_arrays(predictions, frames, l.outputs, avg);

    free_image(det_s);
    convert_coco_detections(predictions, l.classes, l.n, l.sqrt, l.side, 1, 1, demo_thresh, probs, boxes, 0);
    convert_coco_detections(avg, l.classes, l.n, l.sqrt, l.side, 1, 1, demo_thresh, probs, boxes, 0);
    if (nms > 0) do_nms(boxes, probs, l.side*l.side*l.n, l.classes, nms);
    printf("\033[2J");
    printf("\033[1;1H");
    printf("\nFPS:%.0f\n",fps);
    printf("Objects:\n\n");

    images[demo_index] = det;
    det = images[(demo_index + frames/2 + 1)%frames];
    demo_index = (demo_index + 1)%frames;

    draw_detections(det, l.side*l.side*l.n, demo_thresh, boxes, probs, coco_classes, coco_labels, 80);
    return 0;
}

extern "C" void demo_coco(char *cfgfile, char *weightfile, float thresh, int cam_index)
extern "C" void demo_coco(char *cfgfile, char *weightfile, float thresh, int cam_index, const char *filename)
{
    demo_thresh = thresh;
    printf("YOLO demo\n");
@@ -75,13 +90,21 @@

    srand(2222222);

    cv::VideoCapture cam(cam_index);
    cap = cam;
    if(filename){
        cap.open(filename);
    }else{
        cap.open(cam_index);
    }

    if(!cap.isOpened()) error("Couldn't connect to webcam.\n");

    detection_layer l = net.layers[net.n-1];
    int j;

    avg = (float *) calloc(l.outputs, sizeof(float));
    for(j = 0; j < frames; ++j) predictions[j] = (float *) calloc(l.outputs, sizeof(float));
    for(j = 0; j < frames; ++j) images[j] = make_image(1,1,3);

    boxes = (box *)calloc(l.side*l.side*l.n, sizeof(box));
    probs = (float **)calloc(l.side*l.side*l.n, sizeof(float *));
    for(j = 0; j < l.side*l.side*l.n; ++j) probs[j] = (float *)calloc(l.classes, sizeof(float *));

 src/local_kernels.cu

File was deleted

 src/utils.c

@@ -359,6 +359,21 @@
    return sum_array(a,n)/n;
}

void mean_arrays(float **a, int n, int els, float *avg)
{
    int i;
    int j;
    memset(avg, 0, els*sizeof(float));
    for(j = 0; j < n; ++j){
        for(i = 0; i < els; ++i){
            avg[i] += a[j][i];
        }
    }
    for(i = 0; i < els; ++i){
        avg[i] /= n;
    }
}

float variance_array(float *a, int n)
{
    int i;

 src/utils.h

@@ -37,6 +37,7 @@
float rand_uniform();
float sum_array(float *a, int n);
float mean_array(float *a, int n);
void mean_arrays(float **a, int n, int els, float *avg);
float variance_array(float *a, int n);
float mag_array(float *a, int n);
float **one_hot_encode(float *a, int n, int k);