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yolo implementation in cpp

오늘의 기능 구현

오늘은 다음의 기능들을 구현했습니다.

  • normalize: 각 채널별로 normalize

    1. 각 채널별로 최소값, 최댓값을 찾기

    2. 예외 처리: 만약 채널 i 에 대한 val값이 0에 매우 근접한 값이라면, max_i, min_i는 각각 1, 0 으로 둬서 발산에 대한 예외 처리를 함

    $$ val_i = max_i - min_i $$

    1. 각 pixel 값들에 대해서 normalize(a: 각 픽셀의 index를 의미. a는 한장의 사진에서 모든 점들을 순회 후 다음 channel로 움직입니다. j는 채널) $$ data_a = \frac{(data_a - min_j)}{(max_j-min_j)} $$

  • 이미지 복사

  • 이미지 메모리 할당
  • 이미지 0으로 초기화
  • 이미지 보여주기
  • 하나의 픽셀 가져오기

image-20210323031144668

원본 멍뭉이들

image-20210323031009935

normalize한 멍뭉이들

image-20210323024405024

normalize하지 않은 멍뭉이들(흑화했따..)

위의 보라색이 지배적인 이미지는 저장하는 data type이 double 형이고 각 채널의 픽셀 값이 0~1까지만 표현할 수 있음에도 불구하고,

255까지의 값을 가짐으로써 잘못된 값 표현이 된 것입니다.

궁금한 점

  • integer overflow 가능성..?

image-20210323031502756

위와 같이 image에서 계산을 할 때, _h, _w, _c는 모두 integer type이라고 하면 계산 도중에 integer overflow가 일어나고 new operator에 음수가 들어갈 수 있습니다. 이 것을 효과적으로 처리하는 방법은 무엇일까요...?

=> 그냥 넘지 않도록 if문 몇 개 추가...?

  • array vs container

두 가지 방법 중에서 array가 물론 속도가 더 빠르겠지만, 어떤 방법이 더 유연하게 코드 구조를 설계할 수 있는 걸까요...?

또한, modern C++방법에서는 auto 키워드를 적절하게 사용하는 것이 미덕일까요..?

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void Image::normalize()
{
    double* min = new double[_c];
    double* max = new double[_c];
    int i, j;
    for (i = 0; i < _c; ++i) min[i] = max[i] = _data[i * _h * _w];

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void Image::normalize()
{
    vector<double> min(_c);
    vector<double> max(_c);
    int i, j;
    for (i = 0; i < _c; ++i) min[i] = max[i] = _data[i * _h * _w];

코드 history

github 링크