[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.