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parent
9a4b19c415
commit
f86901f617
8
Makefile
8
Makefile
@ -1,7 +1,7 @@
|
||||
GPU=0
|
||||
CUDNN=0
|
||||
OPENCV=0
|
||||
OPENMP=0
|
||||
GPU=1
|
||||
CUDNN=1
|
||||
OPENCV=1
|
||||
OPENMP=1
|
||||
DEBUG=0
|
||||
|
||||
ARCH= -gencode arch=compute_30,code=sm_30 \
|
||||
|
@ -1,5 +1,9 @@
|
||||
[net]
|
||||
batch=128
|
||||
# Training
|
||||
# batch=128
|
||||
# subdivisions=1
|
||||
# Testing
|
||||
batch=1
|
||||
subdivisions=1
|
||||
height=227
|
||||
width=227
|
||||
|
@ -1,7 +1,7 @@
|
||||
classes= 80
|
||||
train = /home/pjreddie/data/coco/trainvalno5k.txt
|
||||
#valid = coco_testdev
|
||||
valid = data/coco_val_5k.list
|
||||
valid = coco_testdev
|
||||
#valid = data/coco_val_5k.list
|
||||
names = data/coco.names
|
||||
backup = /home/pjreddie/backup/
|
||||
eval=coco
|
||||
|
@ -1,21 +1,30 @@
|
||||
[net]
|
||||
# Train
|
||||
batch=128
|
||||
subdivisions=1
|
||||
# Test
|
||||
#batch=1
|
||||
#subdivisions=1
|
||||
# Training
|
||||
# batch=128
|
||||
# subdivisions=1
|
||||
# Testing
|
||||
batch=1
|
||||
subdivisions=1
|
||||
height=256
|
||||
width=256
|
||||
min_crop=128
|
||||
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|
||||
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|
||||
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|
||||
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|
||||
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|
||||
|
||||
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|
||||
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|
||||
policy=poly
|
||||
power=4
|
||||
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|
||||
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|
||||
|
||||
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|
||||
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|
||||
saturation=.75
|
||||
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|
||||
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|
||||
|
||||
|
||||
[convolutional]
|
||||
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|
||||
@ -97,14 +106,14 @@ stride=1
|
||||
pad=1
|
||||
activation=leaky
|
||||
|
||||
[avgpool]
|
||||
|
||||
[convolutional]
|
||||
filters=1000
|
||||
size=1
|
||||
stride=1
|
||||
pad=1
|
||||
activation=leaky
|
||||
|
||||
[avgpool]
|
||||
activation=linear
|
||||
|
||||
[softmax]
|
||||
groups=1
|
||||
|
13
cfg/gru.cfg
13
cfg/gru.cfg
@ -1,10 +1,10 @@
|
||||
[net]
|
||||
subdivisions=1
|
||||
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|
||||
inputs=256
|
||||
momentum=0.9
|
||||
decay=0.0
|
||||
time_steps=128
|
||||
subdivisions=1
|
||||
batch = 1
|
||||
time_steps=1
|
||||
learning_rate=.002
|
||||
adam=1
|
||||
|
||||
@ -13,13 +13,13 @@ power=4
|
||||
max_batches=1000000
|
||||
|
||||
[gru]
|
||||
output = 1024
|
||||
output = 256
|
||||
|
||||
[gru]
|
||||
output = 1024
|
||||
output = 256
|
||||
|
||||
[gru]
|
||||
output = 1024
|
||||
output = 256
|
||||
|
||||
[connected]
|
||||
output=256
|
||||
@ -27,4 +27,3 @@ activation=linear
|
||||
|
||||
[softmax]
|
||||
|
||||
|
||||
|
990
cfg/resnet101.cfg
Normal file
990
cfg/resnet101.cfg
Normal file
@ -0,0 +1,990 @@
|
||||
[net]
|
||||
# Training
|
||||
# batch=128
|
||||
# subdivisions=2
|
||||
|
||||
# Testing
|
||||
batch=1
|
||||
subdivisions=1
|
||||
|
||||
height=256
|
||||
width=256
|
||||
channels=3
|
||||
min_crop=128
|
||||
max_crop=448
|
||||
|
||||
burn_in=1000
|
||||
learning_rate=0.1
|
||||
policy=poly
|
||||
power=4
|
||||
max_batches=800000
|
||||
momentum=0.9
|
||||
decay=0.0005
|
||||
|
||||
angle=7
|
||||
hue=.1
|
||||
saturation=.75
|
||||
exposure=.75
|
||||
aspect=.75
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
[convolutional]
|
||||
batch_normalize=1
|
||||
filters=64
|
||||
size=7
|
||||
stride=2
|
||||
pad=1
|
||||
activation=leaky
|
||||
|
||||
[maxpool]
|
||||
size=2
|
||||
stride=2
|
||||
|
||||
[convolutional]
|
||||
batch_normalize=1
|
||||
filters=64
|
||||
size=1
|
||||
stride=1
|
||||
pad=1
|
||||
activation=leaky
|
||||
|
||||
[convolutional]
|
||||
batch_normalize=1
|
||||
filters=64
|
||||
size=3
|
||||
stride=1
|
||||
pad=1
|
||||
activation=leaky
|
||||
|
||||
[convolutional]
|
||||
batch_normalize=1
|
||||
filters=256
|
||||
size=1
|
||||
stride=1
|
||||
pad=1
|
||||
activation=linear
|
||||
|
||||
[shortcut]
|
||||
from=-4
|
||||
activation=leaky
|
||||
|
||||
[convolutional]
|
||||
batch_normalize=1
|
||||
filters=64
|
||||
size=1
|
||||
stride=1
|
||||
pad=1
|
||||
activation=leaky
|
||||
|
||||
[convolutional]
|
||||
batch_normalize=1
|
||||
filters=64
|
||||
size=3
|
||||
stride=1
|
||||
pad=1
|
||||
activation=leaky
|
||||
|
||||
[convolutional]
|
||||
batch_normalize=1
|
||||
filters=256
|
||||
size=1
|
||||
stride=1
|
||||
pad=1
|
||||
activation=linear
|
||||
|
||||
[shortcut]
|
||||
from=-4
|
||||
activation=leaky
|
||||
|
||||
[convolutional]
|
||||
batch_normalize=1
|
||||
filters=64
|
||||
size=1
|
||||
stride=1
|
||||
pad=1
|
||||
activation=leaky
|
||||
|
||||
[convolutional]
|
||||
batch_normalize=1
|
||||
filters=64
|
||||
size=3
|
||||
stride=1
|
||||
pad=1
|
||||
activation=leaky
|
||||
|
||||
[convolutional]
|
||||
batch_normalize=1
|
||||
filters=256
|
||||
size=1
|
||||
stride=1
|
||||
pad=1
|
||||
activation=linear
|
||||
|
||||
[shortcut]
|
||||
from=-4
|
||||
activation=leaky
|
||||
|
||||
[convolutional]
|
||||
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|
||||
filters=128
|
||||
size=1
|
||||
stride=1
|
||||
pad=1
|
||||
activation=leaky
|
||||
|
||||
[convolutional]
|
||||
batch_normalize=1
|
||||
filters=128
|
||||
size=3
|
||||
stride=2
|
||||
pad=1
|
||||
activation=leaky
|
||||
|
||||
[convolutional]
|
||||
batch_normalize=1
|
||||
filters=512
|
||||
size=1
|
||||
stride=1
|
||||
pad=1
|
||||
activation=linear
|
||||
|
||||
[shortcut]
|
||||
from=-4
|
||||
activation=leaky
|
||||
|
||||
[convolutional]
|
||||
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|
||||
filters=128
|
||||
size=1
|
||||
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|
||||
pad=1
|
||||
activation=leaky
|
||||
|
||||
[convolutional]
|
||||
batch_normalize=1
|
||||
filters=128
|
||||
size=3
|
||||
stride=1
|
||||
pad=1
|
||||
activation=leaky
|
||||
|
||||
[convolutional]
|
||||
batch_normalize=1
|
||||
filters=512
|
||||
size=1
|
||||
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|
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pad=1
|
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activation=linear
|
||||
|
||||
[shortcut]
|
||||
from=-4
|
||||
activation=leaky
|
||||
|
||||
[convolutional]
|
||||
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|
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|
||||
size=1
|
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|
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pad=1
|
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|
||||
|
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[convolutional]
|
||||
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|
||||
filters=128
|
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|
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|
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pad=1
|
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activation=leaky
|
||||
|
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[convolutional]
|
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|
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filters=512
|
||||
size=1
|
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|
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|
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|
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|
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[shortcut]
|
||||
from=-4
|
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activation=leaky
|
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|
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[convolutional]
|
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|
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filters=128
|
||||
size=1
|
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|
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|
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|
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|
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[convolutional]
|
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|
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filters=128
|
||||
size=3
|
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|
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|
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|
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|
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[convolutional]
|
||||
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|
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filters=512
|
||||
size=1
|
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stride=1
|
||||
pad=1
|
||||
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|
||||
|
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[shortcut]
|
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from=-4
|
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|
||||
|
||||
|
||||
# Conv 4
|
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[convolutional]
|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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[convolutional]
|
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|
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filters=256
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|
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|
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|
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|
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[convolutional]
|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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[convolutional]
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[convolutional]
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|
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|
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|
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|
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|
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[convolutional]
|
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|
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|
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|
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[convolutional]
|
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filters=256
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|
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|
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[convolutional]
|
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[convolutional]
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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[convolutional]
|
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[convolutional]
|
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[convolutional]
|
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[convolutional]
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[convolutional]
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[convolutional]
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[convolutional]
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[convolutional]
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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[convolutional]
|
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|
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|
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[convolutional]
|
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|
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|
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|
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|
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[convolutional]
|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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[convolutional]
|
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|
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filters=256
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228
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Normal file
228
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|
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# Residual Block
|
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|
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|
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|
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# Residual Block
|
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[convolutional]
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|
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|
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[convolutional]
|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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[convolutional]
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[convolutional]
|
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|
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|
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|
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[shortcut]
|
||||
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|
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|
||||
|
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# Residual Block
|
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[convolutional]
|
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|
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[convolutional]
|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
||||
|
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# Strided Residual Block
|
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[convolutional]
|
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|
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|
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[convolutional]
|
||||
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|
||||
filters=256
|
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|
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|
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|
||||
activation=linear
|
||||
|
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[shortcut]
|
||||
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|
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|
||||
|
||||
# Residual Block
|
||||
[convolutional]
|
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|
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filters=256
|
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size=3
|
||||
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|
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pad=1
|
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activation=leaky
|
||||
|
||||
[convolutional]
|
||||
batch_normalize=1
|
||||
filters=256
|
||||
size=3
|
||||
stride=1
|
||||
pad=1
|
||||
activation=linear
|
||||
|
||||
[shortcut]
|
||||
activation=leaky
|
||||
from=-3
|
||||
|
||||
|
||||
# Strided Residual Block
|
||||
[convolutional]
|
||||
batch_normalize=1
|
||||
filters=512
|
||||
size=3
|
||||
stride=2
|
||||
pad=1
|
||||
activation=leaky
|
||||
|
||||
[convolutional]
|
||||
batch_normalize=1
|
||||
filters=512
|
||||
size=3
|
||||
stride=1
|
||||
pad=1
|
||||
activation=linear
|
||||
|
||||
[shortcut]
|
||||
activation=leaky
|
||||
from=-3
|
||||
|
||||
# Residual Block
|
||||
[convolutional]
|
||||
batch_normalize=1
|
||||
filters=512
|
||||
size=3
|
||||
stride=1
|
||||
pad=1
|
||||
activation=leaky
|
||||
|
||||
[convolutional]
|
||||
batch_normalize=1
|
||||
filters=512
|
||||
size=3
|
||||
stride=1
|
||||
pad=1
|
||||
activation=linear
|
||||
|
||||
[shortcut]
|
||||
activation=leaky
|
||||
from=-3
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
[avgpool]
|
||||
|
||||
[convolutional]
|
||||
filters=1000
|
||||
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392
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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# Residual Block
|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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[convolutional]
|
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1048
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Normal file
1048
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Normal file
File diff suppressed because it is too large
Load Diff
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cfg/resnext152-32x4d.cfg
Normal file
1558
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Normal file
File diff suppressed because it is too large
Load Diff
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Normal file
523
cfg/resnext50.cfg
Normal file
@ -0,0 +1,523 @@
|
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[net]
|
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|
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|
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[convolutional]
|
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|
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|
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[convolutional]
|
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|
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|
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|
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[convolutional]
|
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|
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|
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|
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|
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[convolutional]
|
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|
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|
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[convolutional]
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|
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|
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|
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[convolutional]
|
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|
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|
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[convolutional]
|
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|
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|
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|
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[convolutional]
|
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|
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|
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|
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|
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[convolutional]
|
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|
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|
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[convolutional]
|
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|
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filters=512
|
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|
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|
||||
|
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[shortcut]
|
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|
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|
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|
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[convolutional]
|
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|
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|
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|
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[convolutional]
|
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batch_normalize=1
|
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|
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|
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|
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[convolutional]
|
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|
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|
||||
|
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|
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|
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|
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|
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[convolutional]
|
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|
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|
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|
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|
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|
||||
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|
||||
|
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[convolutional]
|
||||
batch_normalize=1
|
||||
filters=256
|
||||
size=3
|
||||
groups=32
|
||||
stride=1
|
||||
pad=1
|
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activation=leaky
|
||||
|
||||
[convolutional]
|
||||
batch_normalize=1
|
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filters=512
|
||||
size=1
|
||||
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|
||||
pad=1
|
||||
activation=linear
|
||||
|
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[shortcut]
|
||||
from=-4
|
||||
activation=leaky
|
||||
|
||||
[convolutional]
|
||||
batch_normalize=1
|
||||
filters=256
|
||||
size=1
|
||||
stride=1
|
||||
pad=1
|
||||
activation=leaky
|
||||
|
||||
[convolutional]
|
||||
batch_normalize=1
|
||||
filters=256
|
||||
size=3
|
||||
groups=32
|
||||
stride=1
|
||||
pad=1
|
||||
activation=leaky
|
||||
|
||||
[convolutional]
|
||||
batch_normalize=1
|
||||
filters=512
|
||||
size=1
|
||||
stride=1
|
||||
pad=1
|
||||
activation=linear
|
||||
|
||||
[shortcut]
|
||||
from=-4
|
||||
activation=leaky
|
||||
|
||||
|
||||
# Conv 4
|
||||
[convolutional]
|
||||
batch_normalize=1
|
||||
filters=512
|
||||
size=1
|
||||
stride=1
|
||||
pad=1
|
||||
activation=leaky
|
||||
|
||||
[convolutional]
|
||||
batch_normalize=1
|
||||
filters=512
|
||||
size=3
|
||||
groups=32
|
||||
stride=2
|
||||
pad=1
|
||||
activation=leaky
|
||||
|
||||
[convolutional]
|
||||
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|
||||
filters=1024
|
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size=1
|
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stride=1
|
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pad=1
|
||||
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|
||||
|
||||
[shortcut]
|
||||
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|
||||
activation=leaky
|
||||
|
||||
[convolutional]
|
||||
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|
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|
||||
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|
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|
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|
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|
||||
|
||||
[convolutional]
|
||||
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|
||||
filters=512
|
||||
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|
||||
groups=32
|
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|
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|
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|
||||
|
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[convolutional]
|
||||
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|
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|
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|
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|
||||
pad=1
|
||||
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|
||||
|
||||
[shortcut]
|
||||
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|
||||
activation=leaky
|
||||
|
||||
[convolutional]
|
||||
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|
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|
||||
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|
||||
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|
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pad=1
|
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|
||||
|
||||
[convolutional]
|
||||
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|
||||
filters=512
|
||||
size=3
|
||||
groups=32
|
||||
stride=1
|
||||
pad=1
|
||||
activation=leaky
|
||||
|
||||
[convolutional]
|
||||
batch_normalize=1
|
||||
filters=1024
|
||||
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|
||||
stride=1
|
||||
pad=1
|
||||
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|
||||
|
||||
[shortcut]
|
||||
from=-4
|
||||
activation=leaky
|
||||
|
||||
[convolutional]
|
||||
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|
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|
||||
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|
||||
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|
||||
pad=1
|
||||
activation=leaky
|
||||
|
||||
[convolutional]
|
||||
batch_normalize=1
|
||||
filters=512
|
||||
size=3
|
||||
groups=32
|
||||
stride=1
|
||||
pad=1
|
||||
activation=leaky
|
||||
|
||||
[convolutional]
|
||||
batch_normalize=1
|
||||
filters=1024
|
||||
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|
||||
stride=1
|
||||
pad=1
|
||||
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|
||||
|
||||
[shortcut]
|
||||
from=-4
|
||||
activation=leaky
|
||||
|
||||
[convolutional]
|
||||
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|
||||
filters=512
|
||||
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|
||||
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|
||||
pad=1
|
||||
activation=leaky
|
||||
|
||||
[convolutional]
|
||||
batch_normalize=1
|
||||
filters=512
|
||||
size=3
|
||||
groups=32
|
||||
stride=1
|
||||
pad=1
|
||||
activation=leaky
|
||||
|
||||
[convolutional]
|
||||
batch_normalize=1
|
||||
filters=1024
|
||||
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|
||||
stride=1
|
||||
pad=1
|
||||
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|
||||
|
||||
[shortcut]
|
||||
from=-4
|
||||
activation=leaky
|
||||
|
||||
[convolutional]
|
||||
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|
||||
filters=512
|
||||
size=1
|
||||
stride=1
|
||||
pad=1
|
||||
activation=leaky
|
||||
|
||||
[convolutional]
|
||||
batch_normalize=1
|
||||
filters=512
|
||||
size=3
|
||||
groups=32
|
||||
stride=1
|
||||
pad=1
|
||||
activation=leaky
|
||||
|
||||
[convolutional]
|
||||
batch_normalize=1
|
||||
filters=1024
|
||||
size=1
|
||||
stride=1
|
||||
pad=1
|
||||
activation=linear
|
||||
|
||||
[shortcut]
|
||||
from=-4
|
||||
activation=leaky
|
||||
|
||||
#Conv 5
|
||||
[convolutional]
|
||||
batch_normalize=1
|
||||
filters=1024
|
||||
size=1
|
||||
stride=1
|
||||
pad=1
|
||||
activation=leaky
|
||||
|
||||
[convolutional]
|
||||
batch_normalize=1
|
||||
filters=1024
|
||||
size=3
|
||||
groups=32
|
||||
stride=2
|
||||
pad=1
|
||||
activation=leaky
|
||||
|
||||
[convolutional]
|
||||
batch_normalize=1
|
||||
filters=2048
|
||||
size=1
|
||||
stride=1
|
||||
pad=1
|
||||
activation=linear
|
||||
|
||||
[shortcut]
|
||||
from=-4
|
||||
activation=leaky
|
||||
|
||||
[convolutional]
|
||||
batch_normalize=1
|
||||
filters=1024
|
||||
size=1
|
||||
stride=1
|
||||
pad=1
|
||||
activation=leaky
|
||||
|
||||
[convolutional]
|
||||
batch_normalize=1
|
||||
filters=1024
|
||||
size=3
|
||||
groups=32
|
||||
stride=1
|
||||
pad=1
|
||||
activation=leaky
|
||||
|
||||
[convolutional]
|
||||
batch_normalize=1
|
||||
filters=2048
|
||||
size=1
|
||||
stride=1
|
||||
pad=1
|
||||
activation=linear
|
||||
|
||||
[shortcut]
|
||||
from=-4
|
||||
activation=leaky
|
||||
|
||||
[convolutional]
|
||||
batch_normalize=1
|
||||
filters=1024
|
||||
size=1
|
||||
stride=1
|
||||
pad=1
|
||||
activation=leaky
|
||||
|
||||
[convolutional]
|
||||
batch_normalize=1
|
||||
filters=1024
|
||||
size=3
|
||||
groups=32
|
||||
stride=1
|
||||
pad=1
|
||||
activation=leaky
|
||||
|
||||
[convolutional]
|
||||
batch_normalize=1
|
||||
filters=2048
|
||||
size=1
|
||||
stride=1
|
||||
pad=1
|
||||
activation=linear
|
||||
|
||||
[shortcut]
|
||||
from=-4
|
||||
activation=leaky
|
||||
|
||||
[avgpool]
|
||||
|
||||
[convolutional]
|
||||
filters=1000
|
||||
size=1
|
||||
stride=1
|
||||
pad=1
|
||||
activation=linear
|
||||
|
||||
[softmax]
|
||||
groups=1
|
||||
|
||||
|
@ -5,8 +5,8 @@ subdivisions=1
|
||||
# Training
|
||||
# batch=64
|
||||
# subdivisions=8
|
||||
width=416
|
||||
height=416
|
||||
width=608
|
||||
height=608
|
||||
channels=3
|
||||
momentum=0.9
|
||||
decay=0.0005
|
||||
|
@ -172,7 +172,7 @@ filters=255
|
||||
activation=linear
|
||||
|
||||
[yolo]
|
||||
mask = 1,2,3
|
||||
mask = 0,1,2
|
||||
anchors = 10,14, 23,27, 37,58, 81,82, 135,169, 344,319
|
||||
classes=80
|
||||
num=6
|
||||
|
@ -1,12 +1,12 @@
|
||||
[net]
|
||||
# Testing
|
||||
batch=1
|
||||
subdivisions=1
|
||||
# batch=1
|
||||
# subdivisions=1
|
||||
# Training
|
||||
# batch=64
|
||||
# subdivisions=16
|
||||
width=416
|
||||
height=416
|
||||
batch=64
|
||||
subdivisions=16
|
||||
width=608
|
||||
height=608
|
||||
channels=3
|
||||
momentum=0.9
|
||||
decay=0.0005
|
||||
|
@ -396,6 +396,7 @@ void validate_classifier_single(char *datacfg, char *filename, char *weightfile)
|
||||
}
|
||||
image im = load_image_color(paths[i], 0, 0);
|
||||
image crop = center_crop_image(im, net->w, net->h);
|
||||
//grayscale_image_3c(crop);
|
||||
//show_image(im, "orig");
|
||||
//show_image(crop, "cropped");
|
||||
//cvWaitKey(0);
|
||||
|
@ -2,6 +2,7 @@
|
||||
#include <sys/time.h>
|
||||
#include <assert.h>
|
||||
|
||||
void normalize_image2(image p);
|
||||
void train_isegmenter(char *datacfg, char *cfgfile, char *weightfile, int *gpus, int ngpus, int clear, int display)
|
||||
{
|
||||
int i;
|
||||
@ -26,6 +27,10 @@ void train_isegmenter(char *datacfg, char *cfgfile, char *weightfile, int *gpus,
|
||||
network *net = nets[0];
|
||||
image pred = get_network_image(net);
|
||||
|
||||
image embed = pred;
|
||||
embed.c = 3;
|
||||
embed.data += embed.w*embed.h*80;
|
||||
|
||||
int div = net->w/pred.w;
|
||||
assert(pred.w * div == net->w);
|
||||
assert(pred.h * div == net->h);
|
||||
@ -98,6 +103,11 @@ void train_isegmenter(char *datacfg, char *cfgfile, char *weightfile, int *gpus,
|
||||
pred.c = 80;
|
||||
image mask = mask_to_rgb(tr);
|
||||
image prmask = mask_to_rgb(pred);
|
||||
image ecopy = copy_image(embed);
|
||||
normalize_image2(ecopy);
|
||||
show_image(ecopy, "embed", 1);
|
||||
free_image(ecopy);
|
||||
|
||||
show_image(im, "input", 1);
|
||||
show_image(prmask, "pred", 1);
|
||||
show_image(mask, "truth", 100);
|
||||
|
@ -127,6 +127,7 @@ matrix load_image_augment_paths(char **paths, int n, int min, int max, int size,
|
||||
show_image(crop, "crop");
|
||||
cvWaitKey(0);
|
||||
*/
|
||||
//grayscale_image_3c(crop);
|
||||
free_image(im);
|
||||
X.vals[i] = crop.data;
|
||||
X.cols = crop.h*crop.w*crop.c;
|
||||
|
@ -109,9 +109,8 @@ void forward_iseg_layer(const layer l, network net)
|
||||
}
|
||||
|
||||
|
||||
memset(l.counts, 0, 90*sizeof(float));
|
||||
memset(l.counts, 0, 90*sizeof(int));
|
||||
for(i = 0; i < 90; ++i){
|
||||
l.counts[i] = 0;
|
||||
fill_cpu(ids, 0, l.sums[i], 1);
|
||||
|
||||
int c = net.truth[b*l.truths + i*(l.w*l.h+1)];
|
||||
@ -153,7 +152,7 @@ void forward_iseg_layer(const layer l, network net)
|
||||
scal_cpu(ids, 1.f/l.counts[i], l.sums[i], 1);
|
||||
if(b == 0 && net.gpu_index == 0){
|
||||
printf("%4d, %6.3f, ", l.counts[i], mse[i]);
|
||||
for(j = 0; j < ids/4; ++j){
|
||||
for(j = 0; j < ids; ++j){
|
||||
printf("%6.3f,", l.sums[i][j]);
|
||||
}
|
||||
printf("\n");
|
||||
@ -180,6 +179,13 @@ void forward_iseg_layer(const layer l, network net)
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
for(i = 0; i < ids; ++i){
|
||||
for(k = 0; k < l.w*l.h; ++k){
|
||||
int index = b*l.outputs + (i+l.classes)*l.w*l.h + k;
|
||||
l.delta[index] *= .01;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
*(l.cost) = pow(mag_array(l.delta, l.outputs * l.batch), 2);
|
||||
|
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