global.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 version 3 as
  13  *  published by the Free Software Foundation.
  14  *
  15  *  folded-ctf is distributed in the hope that it will be useful, but
  16  *  WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
  17  *  MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.  See the GNU
  18  *  General Public License for more details.
  19  *
  20  *  You should have received a copy of the GNU General Public License
  21  *  along with folded-ctf.  If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>.
  22  *
  23  */
  24
  25 #include <string.h>
  26
  27 #include "global.h"
  28
  29 Global global;
  30
  31 Global::Global() {
  32   log_stream = 0;
  33 }
  34
  35 Global::~Global() {
  36   delete log_stream;
  37 }
  38
  39 void Global::init_parser(ParamParser *parser) {
  40   // The nice level of the process
  41   parser->add_association("niceness", "15", false);
  42
  43   // Seed to initialize the random generator
  44   parser->add_association("random-seed", "0", false);
  45
  46   // Should the pictures be b&w
  47   parser->add_association("pictures-for-article", "no", false);
  48
  49   // The name of the image pool to use
  50   parser->add_association("pool-name", "", false);
  51   // The name of the test image pool to use
  52   parser->add_association("test-pool-name", "", false);
  53   // From where to load or where to save the detector
  54   parser->add_association("detector-name", "default.det", false);
  55   // Where to put the generated files
  56   parser->add_association("result-path", "/tmp/", false);
  57
  58   // What kind of loss for the boosting
  59   parser->add_association("loss-type", "exponential", false);
  60
  61   // How many images to produce/process
  62   parser->add_association("nb-images", "-1", false);
  63   // What is the number of the feature to show in the images
  64   parser->add_association("material-feature-nb", "-1", false);
  65
  66   // What is the maximum tree depth
  67   parser->add_association("tree-depth-max", "1", false);
  68   // What is the proportion of negative cells we actually use during training
  69   parser->add_association("proportion-negative-cells-for-training", "0.025", false);
  70   // How many negative samples to sub-sample for boosting every classifier
  71   parser->add_association("nb-negative-samples-per-positive", "10", false);
  72   // How many features we will look at for boosting optimization
  73   parser->add_association("nb-features-for-boosting-optimization", "10000", false);
  74   // Do we allow head-belly registration
  75   parser->add_association("force-head-belly-independence", "no", false);
  76   // How many weak-learners in every classifier
  77   parser->add_association("nb-weak-learners-per-classifier", "100", false);
  78   // How many classifiers per level
  79   parser->add_association("nb-classifiers-per-level", "25", false);
  80   // How many levels
  81   parser->add_association("nb-levels", "2", false);
  82
  83   // Proportion of images from the pool to use for training
  84   parser->add_association("proportion-for-train", "0.5", false);
  85   // Proportion of images from the pool to use for validation
  86   parser->add_association("proportion-for-validation", "0.25", false);
  87   // Proportion of images from the pool to use for test (negative
  88   // means everything else)
  89   parser->add_association("proportion-for-test", "0.25", false);
  90   // During training, should we write the ROC curve estimated on the
  91   // validation set (which cost a bit of computation)
  92   parser->add_association("write-validation-rocs", "no", false);
  93
  94   // Should we write down the PNGs for the results of the parsing
  95   parser->add_association("write-parse-images", "no", false);
  96
  97   // Should we write down the PNGs for the tags
  98   parser->add_association("write-tag-images", "no", false);
  99
 100   // What is the wanted true overall positive rate
 101   parser->add_association("wanted-true-positive-rate", "0.75", false);
 102   // How many rates to try for the sequence of tests
 103   parser->add_association("nb-wanted-true-positive-rates", "10", false);
 104
 105   // What is the minimum radius of the heads to detect. This is used
 106   // as the reference size.
 107   parser->add_association("min-head-radius", "25", false);
 108   // What is the maximum size of the heads to detect.
 109   parser->add_association("max-head-radius", "200", false);
 110   // How many translation cell per radius when generating the "top
 111   // level" cells for an image.
 112   parser->add_association("root-cell-nb-xy-per-radius", "5", false);
 113
 114   // What is the minimum size of the windows
 115   parser->add_association("pi-feature-window-min-size", "0.1", false);
 116
 117   // How many scales between two powers of two for the multi-scale
 118   // images
 119   parser->add_association("nb-scales-per-power-of-two", "5", false);
 120
 121   // Should we display a progress bar for lengthy operations
 122   parser->add_association("progress-bar", "yes", false);
 123 }
 124
 125 void Global::read_parser(ParamParser *parser) {
 126   niceness = parser->get_association_int("niceness");
 127   random_seed = parser->get_association_int("random-seed");
 128   pictures_for_article = parser->get_association_bool("pictures-for-article");
 129
 130   strncpy(pool_name, parser->get_association("pool-name"), buffer_size);
 131   strncpy(test_pool_name, parser->get_association("test-pool-name"), buffer_size);
 132   strncpy(detector_name, parser->get_association("detector-name"), buffer_size);
 133   strncpy(result_path, parser->get_association("result-path"), buffer_size);
 134
 135   char buffer[buffer_size];
 136   sprintf(buffer, "%s/log", result_path);
 137   log_stream = new ofstream(buffer);
 138
 139   char *l = parser->get_association("loss-type");
 140   if(strcmp(l, "exponential") == 0)
 141     loss_type = LOSS_EXPONENTIAL;
 142   else if(strcmp(l, "hinge") == 0)
 143     loss_type = LOSS_HINGE;
 144   else if(strcmp(l, "logistic") == 0)
 145     loss_type = LOSS_LOGISTIC;
 146   else {
 147     cerr << "Unknown loss type." << endl;
 148     exit(1);
 149   }
 150
 151   nb_images = parser->get_association_int("nb-images");
 152   material_feature_nb = parser->get_association_int("material-feature-nb");
 153   tree_depth_max = parser->get_association_int("tree-depth-max");
 154   nb_weak_learners_per_classifier = parser->get_association_int("nb-weak-learners-per-classifier");
 155   nb_classifiers_per_level = parser->get_association_int("nb-classifiers-per-level");
 156   nb_levels = parser->get_association_int("nb-levels");
 157   proportion_negative_cells_for_training = parser->get_association_scalar("proportion-negative-cells-for-training");
 158   nb_negative_samples_per_positive = parser->get_association_int("nb-negative-samples-per-positive");
 159   nb_features_for_boosting_optimization = parser->get_association_int("nb-features-for-boosting-optimization");
 160   force_head_belly_independence = parser->get_association_bool("force-head-belly-independence");
 161   proportion_for_train = parser->get_association_scalar("proportion-for-train");
 162   proportion_for_validation = parser->get_association_scalar("proportion-for-validation");
 163   proportion_for_test = parser->get_association_scalar("proportion-for-test");
 164   write_validation_rocs = parser->get_association_bool("write-validation-rocs");
 165   write_parse_images = parser->get_association_bool("write-parse-images");
 166   write_tag_images = parser->get_association_bool("write-tag-images");
 167   wanted_true_positive_rate = parser->get_association_scalar("wanted-true-positive-rate");
 168   nb_wanted_true_positive_rates = parser->get_association_int("nb-wanted-true-positive-rates");
 169
 170   min_head_radius = parser->get_association_scalar("min-head-radius");
 171   max_head_radius = parser->get_association_scalar("max-head-radius");
 172   root_cell_nb_xy_per_radius = parser->get_association_int("root-cell-nb-xy-per-radius");
 173
 174   pi_feature_window_min_size = parser->get_association_scalar("pi-feature-window-min-size");
 175
 176   nb_scales_per_power_of_two = parser->get_association_int("nb-scales-per-power-of-two");
 177
 178   bar.set_visible(parser->get_association_bool("progress-bar"));
 179 }