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 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 /*
  26
  27   We stuff all the global values in there.
  28
  29  */
  30
  31 #ifndef GLOBAL_H
  32 #define GLOBAL_H
  33
  34 #include <iostream>
  35
  36 using namespace std;
  37
  38 #include "misc.h"
  39 #include "param_parser.h"
  40 #include "progress_bar.h"
  41
  42 enum { LOSS_EXPONENTIAL,
  43        LOSS_HINGE,
  44        LOSS_LOGISTIC };
  45
  46 class Global {
  47 public:
  48   int niceness;
  49   int random_seed;
  50   int pictures_for_article;
  51
  52   char pool_name[buffer_size];
  53   char test_pool_name[buffer_size];
  54   char detector_name[buffer_size];
  55   char result_path[buffer_size];
  56
  57   int loss_type;
  58
  59   int nb_images;
  60   int material_feature_nb;
  61
  62   int tree_depth_max;
  63
  64   int nb_weak_learners_per_classifier;
  65   int nb_classifiers_per_level;
  66   int nb_levels;
  67
  68   scalar_t proportion_negative_cells_for_training;
  69   int nb_negative_samples_per_positive;
  70   int nb_features_for_boosting_optimization;
  71   int force_head_belly_independence;
  72
  73   scalar_t proportion_for_train;
  74   scalar_t proportion_for_validation;
  75   scalar_t proportion_for_test;
  76   bool write_validation_rocs;
  77   bool write_parse_images;
  78   bool write_tag_images;
  79   scalar_t wanted_true_positive_rate;
  80   int nb_wanted_true_positive_rates;
  81
  82   int nb_scales_per_power_of_two;
  83   scalar_t min_head_radius;
  84   scalar_t max_head_radius;
  85   int root_cell_nb_xy_per_radius;
  86
  87   scalar_t pi_feature_window_min_size;
  88
  89   ProgressBar bar;
  90
  91   Global();
  92   ~Global();
  93
  94   void init_parser(ParamParser *parser);
  95   void read_parser(ParamParser *parser);
  96
  97   ostream *log_stream;
  98
  99   inline int scale_to_discrete_log_scale(scalar_t scale_ratio) {
 100     return int(floor(log(scale_ratio) / log(2.0) * nb_scales_per_power_of_two));
 101   }
 102
 103   inline scalar_t discrete_log_scale_to_scale(int discrete_scale) {
 104     return exp( - scalar_t(discrete_scale) * log(2.0) / scalar_t(nb_scales_per_power_of_two));
 105   }
 106 };
 107
 108 extern Global global;
 109
 110 #endif