parsing_pool.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   A ParsingPool is a family of Parsings associated to all the images
  29   of a LabelledImagePool.
  30
  31 */
  32
  33 #ifndef PARSING_POOL_H
  34 #define PARSING_POOL_H
  35
  36 #include "parsing.h"
  37 #include "pi_feature_family.h"
  38 #include "classifier.h"
  39 #include "labelled_image_pool.h"
  40 #include "pose_cell_hierarchy.h"
  41
  42 class ParsingPool {
  43   int _nb_images;
  44   long int _nb_cells, _nb_positive_cells, _nb_negative_cells;
  45   Parsing **_parsings;
  46
  47 public:
  48
  49   inline int nb_cells() {
  50     return _nb_cells;
  51   }
  52
  53   inline int nb_positive_cells() {
  54     return _nb_positive_cells;
  55   }
  56
  57   inline int nb_negative_cells() {
  58     return _nb_negative_cells;
  59   }
  60
  61   ParsingPool(LabelledImagePool *image_pool, PoseCellHierarchy *hierarchy, scalar_t proportion_negative_cells);
  62
  63   ~ParsingPool();
  64
  65   // The parameter level is the resulting level, not the starting one,
  66   // hence should always be strictly positive
  67   void down_one_level(LossMachine *loss_machine, PoseCellHierarchy *hierarchy, int level);
  68
  69   void update_cell_responses(PiFeatureFamily *pi_feature_family,
  70                              Classifier *classifier);
  71
  72   // Collect all positive and sample negative examples
  73   void weighted_sampling(LossMachine *loss_machine,
  74                          PiFeatureFamily *pi_feature_family,
  75                          SampleSet *sample_set,
  76                          scalar_t *responses);
  77
  78   void write_roc(ofstream *out);
  79 };
  80
  81 #endif