Testing regression loss

natanielruiz

2017-09-11 898871a1ca98e6253d7aaaa7a47fac4bfd8f6833

 code/utils.py

@@ -7,6 +7,40 @@
import math
from math import cos, sin

def softmax_temperature(tensor, temperature):
    result = torch.exp(tensor / temperature)
    result = torch.div(result, torch.sum(result, 1).unsqueeze(1).expand_as(result))
    return result

def get_pose_params_from_mat(mat_path):
    # This functions gets the pose parameters from the .mat
    # Annotations that come with the Pose_300W_LP dataset.
    mat = sio.loadmat(mat_path)
    # [pitch yaw roll tdx tdy tdz scale_factor]
    pre_pose_params = mat['Pose_Para'][0]
    # Get [pitch, yaw, roll, tdx, tdy]
    pose_params = pre_pose_params[:5]
    return pose_params

def get_ypr_from_mat(mat_path):
    # Get yaw, pitch, roll from .mat annotation.
    # They are in radians
    mat = sio.loadmat(mat_path)
    # [pitch yaw roll tdx tdy tdz scale_factor]
    pre_pose_params = mat['Pose_Para'][0]
    # Get [pitch, yaw, roll]
    pose_params = pre_pose_params[:3]
    return pose_params

def get_pt2d_from_mat(mat_path):
    # Get 2D landmarks
    mat = sio.loadmat(mat_path)
    pt2d = mat['pt2d']
    return pt2d

def mse_loss(input, target):
    return torch.sum(torch.abs(input.data - target.data) ** 2)

def plot_pose_cube(img, yaw, pitch, roll, tdx=None, tdy=None, size=150.):
    # Input is a cv2 image
    # pose_params: (pitch, yaw, roll, tdx, tdy)
@@ -49,32 +83,3 @@
    cv2.line(img, (int(x3), int(y3)), (int(x3+x2-face_x),int(y3+y2-face_y)),(0,255,0),2)

    return img

def get_pose_params_from_mat(mat_path):
    # This functions gets the pose parameters from the .mat
    # Annotations that come with the 300W_LP dataset.
    mat = sio.loadmat(mat_path)
    # [pitch yaw roll tdx tdy tdz scale_factor]
    pre_pose_params = mat['Pose_Para'][0]
    # Get [pitch, yaw, roll, tdx, tdy]
    pose_params = pre_pose_params[:5]
    return pose_params

def get_ypr_from_mat(mat_path):
    # Get yaw, pitch, roll from .mat annotation.
    # They are in radians
    mat = sio.loadmat(mat_path)
    # [pitch yaw roll tdx tdy tdz scale_factor]
    pre_pose_params = mat['Pose_Para'][0]
    # Get [pitch, yaw, roll]
    pose_params = pre_pose_params[:3]
    return pose_params

def get_pt2d_from_mat(mat_path):
    # Get 2D landmarks
    mat = sio.loadmat(mat_path)
    pt2d = mat['pt2d']
    return pt2d

def mse_loss(input, target):
    return torch.sum(torch.abs(input.data - target.data) ** 2)