[Object Detection / YOLO DARKNET] object detection code review :: read_data_cfg -[1]
[Object Detection / YOLO DARKNET] object detection code review :: read_data_cfg -[2]
[Object Detection / YOLO DARKNET] object detection code review :: option_find_str -[3]
저번 포스팅에서는 char *name_list = option_find_str(options, "names", "data/names.list") 에 대해서 코드 리뷰를 진행하였습니다.
이번 포스팅은 저번 포스팅으로 가져온 name_list를 인자로 쓰는 char **names = get_labels(name_list) 에 대한 코드 리뷰를 진행하도록 하겠습니다.
1. Concept Overview
get_labels는 아래 그림과 같이 *.names의 파일 확장자 가진 label 리스트를 읽어서 이를 lists 구조체로 만들고, 다시 array형태로 빼는 함수입니다.
2. test_detector :: examples/detector.c
현재 리뷰하고 있는 위치는 test_detector 함수에서 3번째 라인입니다.
포스팅할 때, 이번 포스팅에서는 우리가 분석하는 전체 그림 중에 어디쯤 와있다는 것을 다시 한번 확인하기 위해서
test_detector함수를 먼저 보고 들어가겠습니다.
void test_detector(char *datacfg, char *cfgfile, char *weightfile, char *filename, float thresh, float hier_thresh, char *outfile, int fullscreen)
{
list *options = read_data_cfg(datacfg);
char *name_list = option_find_str(options, "names", "data/names.list");
char **names = get_labels(name_list);
image **alphabet = load_alphabet();
network *net = load_network(cfgfile, weightfile, 0);
set_batch_network(net, 1);
srand(2222222);
double time;
char buff[256];
char *input = buff;
int j;
float nms=.3;
while(1){
if(filename){
strncpy(input, filename, 256);
} else {
printf("Enter Image Path: ");
fflush(stdout);
input = fgets(input, 256, stdin);
if(!input) return;
strtok(input, "\n");
}
image im = load_image_color(input,0,0);
image sized = letterbox_image(im, net->w, net->h);
//image sized = resize_image(im, net->w, net->h);
//image sized2 = resize_max(im, net->w);
//image sized = crop_image(sized2, -((net->w - sized2.w)/2), -((net->h - sized2.h)/2), net->w, net->h);
//resize_network(net, sized.w, sized.h);
layer l = net->layers[net->n-1];
box *boxes = calloc(l.w*l.h*l.n, sizeof(box));
float **probs = calloc(l.w*l.h*l.n, sizeof(float *));
for(j = 0; j < l.w*l.h*l.n; ++j) probs[j] = calloc(l.classes + 1, sizeof(float *));
float **masks = 0;
if (l.coords > 4){
masks = calloc(l.w*l.h*l.n, sizeof(float*));
for(j = 0; j < l.w*l.h*l.n; ++j) masks[j] = calloc(l.coords-4, sizeof(float *));
}
float *X = sized.data;
time=what_time_is_it_now();
network_predict(net, X);
printf("%s: Predicted in %f seconds.\n", input, what_time_is_it_now()-time);
get_region_boxes(l, im.w, im.h, net->w, net->h, thresh, probs, boxes, masks, 0, 0, hier_thresh, 1);
//if (nms) do_nms_obj(boxes, probs, l.w*l.h*l.n, l.classes, nms);
if (nms) do_nms_sort(boxes, probs, l.w*l.h*l.n, l.classes, nms);
draw_detections(im, l.w*l.h*l.n, thresh, boxes, probs, masks, names, alphabet, l.classes);
if(outfile){
save_image(im, outfile);
}
else{
save_image(im, "predictions");
#ifdef OPENCV
cvNamedWindow("predictions", CV_WINDOW_NORMAL);
if(fullscreen){
cvSetWindowProperty("predictions", CV_WND_PROP_FULLSCREEN, CV_WINDOW_FULLSCREEN);
}
show_image(im, "predictions");
cvWaitKey(0);
cvDestroyAllWindows();
#endif
}
free_image(im);
free_image(sized);
free(boxes);
free_ptrs((void **)probs, l.w*l.h*l.n);
if (filename) break;
}
}
3. get_labels :: src/data.c
get_labels의 구성은 아래와 같습니다.
char **get_labels(char *filename)
{
list *plist = get_paths(filename);
char **labels = (char **)list_to_array(plist);
free_list(plist);
return labels;
}
1. list 구조체 포인터인 plist에 filename(즉, 이전 포스트에서 얻었언 names확장자 파일의 경로인 name_list입니다.)를 인자로하는 get_paths의 반환값을 대입합니다.
2. list 구조체를 array로 변환하여 char 이중 포인터 labels에 넣습니다.
3. plist를 동적 해제합니다.
4. labels를 반환하고 함수를 종료합니다.
4. get_paths :: src/data.c
list *get_paths(char *filename)
{
char *path;
FILE *file = fopen(filename, "r");
if(!file) file_error(filename);
list *lines = make_list();
while((path=fgetl(file))){
list_insert(lines, path);
}
fclose(file);
return lines;
}
1. char 포인터인 path를 선언합니다.
2. 인자로 받은 filename을 읽기모드로 읽습니다.
3. file error를 검사합니다.
4. list구조체 포인터 lines를 만들고, list구조체를 만듭니다.
5. 순회를 돌면서 file을 읽어들입니다.
5-1. 읽은 라인을 list에 넣습니다.
6. file을 닫습니다.
7. list 구조체 lines을 반환하고 함수를 종료합니다.
