Darknet(本家)をLog収集可能にしてみた（プログラム改造）

　Darknetは偉大です。速いし、性能いいし、すぐ試せる。欠点を挙げるなら学習にちょっとクセがあるくらいです。使用方法は単純なのにディープなニューラルネットワークを構成するYOLO v3はコンピュータビジョン関連の研究をする大学生で知らない人はいない(?)くらい有名なアルゴリズムです。ROSにも組み込まれていて簡単に使えるからびっくり。

　しかし、研究で使うときに少し不都合があります。それは、ログの取り方が分からないことです。機械学習・深層学習の学習は基本は損失などのデータを貼り付けて学習回数の根拠とすることが多い気がしますが、Darknet(本家)ではデフォルトで実装されていません。（論文をあまり読んでいない上に、読んでいるプログラムも一部なので、もしかしたらほかに方法があるかもしれませんが…）

　学習進捗をweightsの結果以外で知りたい！と思ったので、darknet.cに追記する形で実装しました。

実装

　収集対象は学習コマンドを打ち込んだターミナルに出力される文字列（選択して白くなっている部分）です。

f:id:Ray_ar:20201209121133p:plain — 収集対象のログ

　書き換えるプログラムはdarknet/examples/detector.cの130行目付近です。アルゴリズムは、ログが出力される→csvを新規作成or開く→同じ文字列でcsvに書き込む→ファイルを閉じる　で、これを学習回数分だけ繰り返します。保存場所はbackupで指定したフォルダと同じ場所です。追記するソースコードを示します。

//直前の行：printf("%ld: %f, %f avg, %f rate, %lf seconds, %d images\n", get_current_batch(net), loss, avg_loss, get_current_rate(net), what_time_is_it_now()-time, i*imgs);
        
//Write log -------------------------------------------------
FILE *fp;
char log_name[100] = {};
sprintf(log_name, "%s/%s", backup_directory, "train_log.csv");
if(i == 1)
    fp=fopen(log_name, "w");
else
    fp=fopen(log_name, "a+b");
 
fprintf(fp,"%ld,%f,%f,%f,%lf,%d\n",get_current_batch(net), loss, avg_loss, get_current_rate(net), what_time_is_it_now()-time, i*imgs);
fclose(fp);


//直後の行：if(i%100==0){