darknet源码学习

标签：box   eth   nes   方式   依赖   误差   entry   cal   open   

darknet是一个较为轻型的完全基于C与CUDA的开源深度学习框架，其主要特点就是容易安装，没有任何依赖项（OpenCV都可以不用），移植性非常好，支持CPU与GPU两种计算方式。
1、test源码(泛化过程)
   (1)test image
   a(预测):load_network（network.c） ---> network_predict（network.c） ---> forward_network（network.c） ---> forward_yolo_layer(yolo_layer.c) ----> calc_network_cost（network.c）
   b(后处理):get_network_boxes（network.c） ---> make_network_boxes（network.c） ---> fill_network_boxes（network.c）---> get_yolo_detections（yolo_layer.c)
            do_nms_sort(box.c) ---> draw_detections(image.c) ---> save_image(image.c)
   (2)test 过程中thresh作用
    a:get_yolo_detections接口中：

    for(n = 0; n < l.n; ++n){
            int obj_index  = entry_index(l, 0, n*l.w*l.h + i, 4);
            float objectness = predictions[obj_index];
            if(objectness <= thresh) continue;
            int box_index  = entry_index(l, 0, n*l.w*l.h + i, 0);
            dets[count].bbox = get_yolo_box(predictions, l.biases, l.mask[n], box_index, col, row, l.w, l.h, netw, neth, l.w*l.h);
            dets[count].objectness = objectness;
            dets[count].classes = l.classes;
            for(j = 0; j < l.classes; ++j){
                int class_index = entry_index(l, 0, n*l.w*l.h + i, 4 + 1 + j);
                float prob = objectness*predictions[class_index];
                dets[count].prob[j] = (prob > thresh) ? prob : 0;
            }
            ++count;
        }
    }

    b:draw_detections接口中：
      int left = (b.x - b.w / 2.) * im.w;
      int right = (b.x + b.w / 2.) * im.w;
      int top = (b.y - b.h / 2.) * im.h;
      int bot = (b.y + b.h / 2.) * im.h;

2、train源码(训练过程)
   (1)根据配置文件解析、创建、配置net的各个层(以卷积层为例),同时配置net的其他参数
   load_network（network.c） ---> parse_network_cfg(parser.c）--->parse_convolutional(parser.c) --->make_convolutional_layer(convolutional_layer.c);
   注意：make_convolutional_layer过程中特别需要注意以下几个函数指针的配置，分别用来确定前向求损失函数，反向求误差函数，update函数（用来更新参数）
   void (*forward)   (struct layer, struct network); ---> l.forward = forward_convolutional_layer;
   void (*backward)  (struct layer, struct network); ---> l.backward = backward_convolutional_layer;
   void (*update)    (struct layer, update_args); ---> l.update = update_convolutional_layer;

   parse_network_cfg(section list node的概念处理配置文件)
   总结：该过程最后得到的就是一个根据配置文件创建好的一个net框架， 只差灌入数据

   (2)加载数据
   load_thread(data.c)--->load_data_detection(data.c)--->fill_truth_detection(data.c 读取图像的标签数据 其他数据集也可以在这里作修改 然后更改路径)

   (3)开始训练
   train_network(network.c) ---> train_network_datum(network.c 网络训练\前向求损失\反向求误差\最后更新网络参数) --->forward_network (network.c) ---> backward_network (network.c) ---> update_network(network.c) (forward backward update分别使用对应层的函数进行处理)

   
  

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原文地址：https://www.cnblogs.com/llfctt/p/9037672.html