error_rates.cc

   1 /*
   2  *  folded-ctf is an implementation of the folded hierarchy of
   3  *  classifiers for object detection, developed by Francois Fleuret
   4  *  and Donald Geman.
   5  *
   6  *  Copyright (c) 2008 Idiap Research Institute, http://www.idiap.ch/
   7  *  Written by Francois Fleuret <francois.fleuret@idiap.ch>
   8  *
   9  *  This file is part of folded-ctf.
  10  *
  11  *  folded-ctf is free software: you can redistribute it and/or modify
  12  *  it under the terms of the GNU General Public License as published
  13  *  by the Free Software Foundation, either version 3 of the License,
  14  *  or (at your option) any later version.
  15  *
  16  *  folded-ctf is distributed in the hope that it will be useful, but
  17  *  WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
  18  *  MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.  See the GNU
  19  *  General Public License for more details.
  20  *
  21  *  You should have received a copy of the GNU General Public License
  22  *  along with folded-ctf.  If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>.
  23  *
  24  */
  25
  26 #include "error_rates.h"
  27 #include "fusion_sort.h"
  28 #include "pose_cell_hierarchy.h"
  29 #include "boosted_classifier.h"
  30 #include "parsing_pool.h"
  31 #include "materials.h"
  32
  33 void compute_errors_on_one_image(int level,
  34                                  LabelledImage *image,
  35                                  PoseCellSet *cell_set,
  36                                  int *nb_fns, int *nb_fas) {
  37
  38   int hit[image->nb_targets()];
  39
  40   for(int t = 0; t < image->nb_targets(); t++) {
  41     hit[t] = 0;
  42   }
  43
  44   Pose pose;
  45
  46   for(int c = 0; c < cell_set->nb_cells(); c++) {
  47     cell_set->get_cell(c)->get_centroid(&pose);
  48
  49     int false_positive = 1;
  50
  51     for(int t = 0; t < image->nb_targets(); t++) {
  52       if(pose.hit(level, image->get_target_pose(t))) {
  53         hit[t] = 1;
  54         false_positive = 0;
  55       }
  56     }
  57
  58     if(false_positive) (*nb_fas)++;
  59   }
  60
  61   for(int t = 0; t < image->nb_targets(); t++) {
  62     if(!hit[t]) (*nb_fns)++;
  63   }
  64 }
  65
  66 void print_decimated_error_rate(int level, LabelledImagePool *pool, Detector *detector) {
  67   LabelledImage *image;
  68   PoseCellScoredSet result_cell_set;
  69
  70   int nb_fns = 0, nb_fas = 0, nb_targets = 0;
  71   long int total_surface = 0;
  72
  73   cout << "Testing the detector." << endl;
  74
  75   global.bar.init(&cout, pool->nb_images());
  76   for(int i = 0; i < pool->nb_images(); i++) {
  77     image = pool->grab_image(i);
  78     total_surface += image->width() * image->height();
  79     image->compute_rich_structure();
  80
  81     detector->parse(image, &result_cell_set);
  82     result_cell_set.decimate_collide(level);
  83     result_cell_set.decimate_hit(level);
  84
  85     compute_errors_on_one_image(level, image, &result_cell_set, &nb_fns, &nb_fas);
  86
  87     if(global.write_parse_images) {
  88       char buffer[buffer_size];
  89       sprintf(buffer, "%s/parse-%04d.png", global.result_path, i);
  90       write_image_with_detections(buffer,
  91                                   image,
  92                                   &result_cell_set, level);
  93     }
  94
  95     nb_targets += image->nb_targets();
  96     pool->release_image(i);
  97     global.bar.refresh(&cout, i);
  98   }
  99   global.bar.finish(&cout);
 100
 101   scalar_t fn_rate = scalar_t(nb_fns)/scalar_t(nb_targets);
 102   scalar_t nb_fas_per_vga = (scalar_t(nb_fas) / scalar_t(total_surface)) * scalar_t(640 * 480);
 103
 104   (*global.log_stream)
 105     << "INFO DECIMATED_NB_FALSE_NEGATIVES " << nb_fns << endl
 106     << "INFO DECIMATED_NB_TARGETS " << nb_targets << endl
 107     << "INFO DECIMATED_FALSE_NEGATIVE_RATE " << fn_rate << endl
 108     << "INFO DECIMATED_NB_FALSE_POSITIVES " << nb_fas << endl
 109     << "INFO DECIMATED_NB_FALSE_POSITIVES_PER_VGA " << nb_fas_per_vga << endl
 110     << "INFO NB_SCENES " << pool->nb_images() << endl
 111     << "INFO TOTAL_SURFACE " << total_surface << endl;
 112   ;
 113 }