up new v4

Scheaven

2021-06-03 168af40fe9a3cc81c6ee16b3e81f154780c36bdb

 lib/detecter_tools/darknet/darknet.h

@@ -104,7 +104,7 @@


// activations.h

typedef enum {

    LOGISTIC, RELU, RELU6, RELIE, LINEAR, RAMP, TANH, PLSE, LEAKY, ELU, LOGGY, STAIR, HARDTAN, LHTAN, SELU, GELU, SWISH, MISH, NORM_CHAN, NORM_CHAN_SOFTMAX, NORM_CHAN_SOFTMAX_MAXVAL

    LOGISTIC, RELU, RELU6, RELIE, LINEAR, RAMP, TANH, PLSE, REVLEAKY, LEAKY, ELU, LOGGY, STAIR, HARDTAN, LHTAN, SELU, GELU, SWISH, MISH, HARD_MISH, NORM_CHAN, NORM_CHAN_SOFTMAX, NORM_CHAN_SOFTMAX_MAXVAL
}ACTIVATION;



// parser.h

@@ -142,6 +142,16 @@
    MULT, ADD, SUB, DIV

} BINARY_ACTIVATION;



// blas.h
typedef struct contrastive_params {
    float sim;
    float exp_sim;
    float P;
    int i, j;
    int time_step_i, time_step_j;
} contrastive_params;


// layer.h

typedef enum {

    CONVOLUTIONAL,

@@ -166,6 +176,7 @@
    GRU,

    LSTM,

    CONV_LSTM,

    HISTORY,
    CRNN,

    BATCHNORM,

    NETWORK,

@@ -180,7 +191,9 @@
    LOGXENT,

    L2NORM,

    EMPTY,

    BLANK

    BLANK,
    CONTRASTIVE,
    IMPLICIT
} LAYER_TYPE;



// layer.h

@@ -205,6 +218,7 @@
struct layer {

    LAYER_TYPE type;

    ACTIVATION activation;

    ACTIVATION lstm_activation;
    COST_TYPE cost_type;

    void(*forward)   (struct layer, struct network_state);

    void(*backward)  (struct layer, struct network_state);

@@ -232,6 +246,7 @@
    int out_h, out_w, out_c;

    int n;

    int max_boxes;

    int truth_size;
    int groups;

    int group_id;

    int size;

@@ -242,8 +257,10 @@
    int dilation;

    int antialiasing;

    int maxpool_depth;

    int maxpool_zero_nonmax;
    int out_channels;

    int reverse;

    float reverse;
    int coordconv;
    int flatten;

    int spatial;

    int pad;

@@ -258,6 +275,9 @@
    int keep_delta_gpu;

    int optimized_memory;

    int steps;

    int history_size;
    int bottleneck;
    float time_normalizer;
    int state_constrain;

    int hidden;

    int truth;

@@ -284,6 +304,15 @@
    int noloss;

    int softmax;

    int classes;

    int detection;
    int embedding_layer_id;
    float *embedding_output;
    int embedding_size;
    float sim_thresh;
    int track_history_size;
    int dets_for_track;
    int dets_for_show;
    float track_ciou_norm;
    int coords;

    int background;

    int rescore;

@@ -360,6 +389,13 @@
    float ** sums;

    float * rand;

    float * cost;

    int *labels;
    int *class_ids;
    int contrastive_neg_max;
    float *cos_sim;
    float *exp_cos_sim;
    float *p_constrastive;
    contrastive_params *contrast_p_gpu;
    float * state;

    float * prev_state;

    float * forgot_state;

@@ -379,15 +415,23 @@
    float *scales;

    float *scale_updates;



    float *weights_ema;
    float *biases_ema;
    float *scales_ema;

    float *weights;

    float *weight_updates;



    float scale_x_y;

    int objectness_smooth;

    int new_coords;
    int show_details;
    float max_delta;

    float uc_normalizer;

    float iou_normalizer;

    float obj_normalizer;
    float cls_normalizer;

    float delta_normalizer;
    IOU_LOSS iou_loss;

    IOU_LOSS iou_thresh_kind;

    NMS_KIND nms_kind;

@@ -514,10 +558,15 @@
//#ifdef GPU

    int *indexes_gpu;



    int stream;
    int wait_stream_id;

    float *z_gpu;

    float *r_gpu;

    float *h_gpu;

    float *stored_h_gpu;

    float *bottelneck_hi_gpu;
    float *bottelneck_delta_gpu;


    float *temp_gpu;

    float *temp2_gpu;

@@ -602,6 +651,7 @@
    float * activation_input_gpu;

    float * loss_gpu;

    float * delta_gpu;

    float * cos_sim_gpu;
    float * rand_gpu;

    float * drop_blocks_scale;

    float * drop_blocks_scale_gpu;

@@ -655,6 +705,15 @@
    int n;

    int batch;

    uint64_t *seen;

    float *badlabels_reject_threshold;
    float *delta_rolling_max;
    float *delta_rolling_avg;
    float *delta_rolling_std;
    int weights_reject_freq;
    int equidistant_point;
    float badlabels_rejection_percentage;
    float num_sigmas_reject_badlabels;
    float ema_alpha;
    int *cur_iteration;

    float loss_scale;

    int *t;

@@ -664,6 +723,8 @@
    float *output;

    learning_rate_policy policy;

    int benchmark_layers;

    int *total_bbox;
    int *rewritten_bbox;


    float learning_rate;

    float learning_rate_min;

@@ -711,7 +772,13 @@
    int attention;

    int adversarial;    

    float adversarial_lr;

    float max_chart_loss;
    int letter_box;

    int mosaic_bound;
    int contrastive;
    int contrastive_jit_flip;
    int contrastive_color;
    int unsupervised;
    float angle;

    float aspect;

    float exposure;

@@ -754,6 +821,11 @@
    size_t *max_input16_size;

    size_t *max_output16_size;

    int wait_stream;

    
    void *cuda_graph;
    void *cuda_graph_exec;
    int use_cuda_graph;
    int *cuda_graph_ready;


    float *global_delta_gpu;

    float *state_delta_gpu;

@@ -833,6 +905,10 @@
    int sort_class;

    float *uc; // Gaussian_YOLOv3 - tx,ty,tw,th uncertainty

    int points; // bit-0 - center, bit-1 - top-left-corner, bit-2 - bottom-right-corner

    float *embeddings;  // embeddings for tracking
    int embedding_size;
    float sim;
    int track_id;    
} detection;



// network.c -batch inference

@@ -878,6 +954,7 @@
    int nh;

    int nw;

    int num_boxes;

    int truth_size;
    int min, max, size;

    int classes;

    int background;

@@ -888,8 +965,12 @@
    int track;

    int augment_speed;

    int letter_box;

    int mosaic_bound;
    int show_imgs;

    int dontuse_opencv;

    int contrastive;
    int contrastive_jit_flip;
    int contrastive_color;
    float jitter;

    float resize;

    int flip;

@@ -912,6 +993,7 @@
// data.h

typedef struct box_label {

    int id;

    int track_id;
    float x, y, w, h;

    float left, right, top, bottom;

} box_label;

@@ -929,7 +1011,6 @@
//    node *front;

//    node *back;

//} list;



// -----------------------------------------------------





@@ -938,6 +1019,7 @@
LIB_API network *load_network_custom(char *cfg, char *weights, int clear, int batch);

LIB_API network *load_network(char *cfg, char *weights, int clear);

LIB_API void free_network(network net);

LIB_API void free_network_ptr(network* net);


// network.c

LIB_API load_args get_base_args(network *net);

@@ -1025,6 +1107,10 @@
void stop_timer_and_show_name(char *name);

void show_total_time();



LIB_API void set_track_id(detection *new_dets, int new_dets_num, float thresh, float sim_thresh, float track_ciou_norm, int deque_size, int dets_for_track, int dets_for_show);
LIB_API int fill_remaining_id(detection *new_dets, int new_dets_num, int new_track_id, float thresh);


// gemm.h

LIB_API void init_cpu();