global.h

   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 /*
  27
  28   We stuff all the global values in there.
  29
  30  */
  31
  32 #ifndef GLOBAL_H
  33 #define GLOBAL_H
  34
  35 #include <iostream>
  36
  37 using namespace std;
  38
  39 #include "misc.h"
  40 #include "param_parser.h"
  41 #include "progress_bar.h"
  42
  43 enum { LOSS_EXPONENTIAL,
  44        LOSS_HINGE,
  45        LOSS_LOGISTIC };
  46
  47 class Global {
  48 public:
  49   int niceness;
  50   int random_seed;
  51   int pictures_for_article;
  52
  53   char pool_name[buffer_size];
  54   char test_pool_name[buffer_size];
  55   char detector_name[buffer_size];
  56   char result_path[buffer_size];
  57
  58   int loss_type;
  59
  60   int nb_images;
  61   int material_feature_nb;
  62
  63   int tree_depth_max;
  64
  65   int nb_weak_learners_per_classifier;
  66   int nb_classifiers_per_level;
  67   int nb_levels;
  68
  69   scalar_t proportion_negative_cells_for_training;
  70   int nb_negative_samples_per_positive;
  71   int nb_features_for_boosting_optimization;
  72   int force_head_belly_independence;
  73
  74   scalar_t proportion_for_train;
  75   scalar_t proportion_for_validation;
  76   scalar_t proportion_for_test;
  77   bool write_validation_rocs;
  78   bool write_parse_images;
  79   bool write_tag_images;
  80   scalar_t wanted_true_positive_rate;
  81   int nb_wanted_true_positive_rates;
  82
  83   int nb_scales_per_power_of_two;
  84   scalar_t min_head_radius;
  85   scalar_t max_head_radius;
  86   int root_cell_nb_xy_per_radius;
  87
  88   scalar_t pi_feature_window_min_size;
  89
  90   ProgressBar bar;
  91
  92   Global();
  93   ~Global();
  94
  95   void init_parser(ParamParser *parser);
  96   void read_parser(ParamParser *parser);
  97
  98   ostream *log_stream;
  99
 100   inline int scale_to_discrete_log_scale(scalar_t scale_ratio) {
 101     return int(floor(log(scale_ratio) / log(2.0) * nb_scales_per_power_of_two));
 102   }
 103
 104   inline scalar_t discrete_log_scale_to_scale(int discrete_scale) {
 105     return exp( - scalar_t(discrete_scale) * log(2.0) / scalar_t(nb_scales_per_power_of_two));
 106   }
 107 };
 108
 109 extern Global global;
 110
 111 #endif