darknet源码剖析（二）数据加载

在上一篇文章中，我们分析了darknet的网络结构与初始化过程，在源码中是load_network函数。接下来继续分析数据加载过程。数据加载过程中涉及的函数有load_data、load_threads、load_data_in_thread、load_thread。

数据加载过程如下图所示。

（1）load_data中首先启动一个线程调用load_threads，load_threads是实际加载数据的线程，再load_threads加载完成前，主线程会等待。

（2）在load_threads通过循环方式，共调用load_data_in_thread函数64次。数据加载过程在load_data_in_thread函数中完成。

以下几行代码需要注意：

    data *buffers = calloc(args.threads, sizeof(data));
    pthread_t *threads = calloc(args.threads, sizeof(pthread_t));
    for(i = 0; i < args.threads; ++i){
        args.d = buffers + i;
        args.n = (i+1) * total/args.threads - i * total/args.threads;
        threads[i] = load_data_in_thread(args);
    }

共申请了64个data类型空间与64个pthread_t类型空间，在循环中分别调用load_data_in_thread，每次args.d的地址向后移动一个data类型空间，args.n的值一直为1。

（3）load_data_in_thread函数中启动线程，并调用load_thread函数，主线程返回load_threads中等待。

（4）load_thread函数调用load_data_detection函数加载数据。

下面对load_data_detection进行详细分析。load_data_detection函数每次仅加载一张图片，因此一个batch共加载64张图片。其中有3个函数需要重点关注。

    place_image(orig, nw, nh, dx, dy, sized);
    random_distort_image(sized, hue, saturation, exposure);
    fill_truth_detection(random_paths[i], boxes, d.y.vals[i], classes, flip, -dx/w, -dy/h, nw/w, nh/h);

以上三个函数的功能是来自于我的推测，还没有详细验证，place_image的功能是将原图（orig）的一部分放入输入图片中，random_distort_image是随机扭曲图片，fill_truth_detection的功能是填充bounding_box，但具体如何变换还没有搞清楚。

至此darknet的数据加载流程就已经搞清楚了，还有另一条线需要明确一下那就是数据是如何返回的。

1）首先是在detector.c中的train_detector函数中有以下几行代码：

    data train, buffer;
    args.d = &buffer;

通过以上两行代码可以知道，现在args.d指向buffer的地址。

2）进入load_data函数（data.c）:

    struct load_args *ptr = calloc(1, sizeof(struct load_args));
    *ptr = args;

现在ptr是args的拷贝，二者使用不同的内存空间，但由于ptr是args的拷贝，因此ptr.d同样也指向buffer。

3）进入load_threads函数（data.c）:

    load_args args = *(load_args *)ptr;
    data *out = args.d;
    free(ptr);
    data *buffers = calloc(args.threads, sizeof(data));

相同的套路在此处又出现了一次，此时args是ptr的拷贝，args.d同样指向buffer。然后令out同样指向buffer。接下来free ptr，也即在load_data中申请的内存在load_threads中释放。此处申请的buffers是用来实际存放训练数据的。

    args.d = buffers + i;

此处实际上是args的复用。由于args不是指针，是变量，因此分配有内存空间。

4）进入load_data_in_thread函数（data.c）：

    struct load_args *ptr = calloc(1, sizeof(struct load_args));
    *ptr = args;

又是相同的套路，ptr复制args的数据，此时ptr.d指向的是buffers对应的内存地址，注意此处是buffers，不是buffer。

5）进入load_thread函数（data.c）:

    load_args a = *(struct load_args*)ptr;
    *a.d = load_data_detection(a.n, a.paths, a.m, a.w, a.h, a.num_boxes, a.classes, a.jitter, a.hue, a.saturation, a.exposure);
    free(ptr);

此处a是ptr的拷贝，a.d指向的是buffers的地址空间，所以不需要再额外调用calloc函数，就可以直接使用*a.d。free ptr后，在load_data_in_thread中申请的内存空间也就被释放了。同时load_thread函数返回后，a变量占用的栈空间也会被释放。

6）数据回传

通过对函数的返回过程进行分析，同时分析数据的回传过程。

（1）在load_thread函数中训练数据已经被存储到buffers指向的内存空间中。同时在load_data_in_thread中申请的空间也被释放了，不存在内存泄漏的问题。

（2）回到load_threads函数中。

    *out = concat_datas(buffers, args.threads);

buffers中的数据都被concat在一起，同时复制到out执行的内存空间，而out指向的内存空间恰好是buffer的内存空间，由于已经申请过内存空间了，因此也不需要再calloc了。

    for(i = 0; i < args.threads; ++i){
        buffers[i].shallow = 1;
        free_data(buffers[i]);
    }
    free(buffers);
    free(threads);

通过上述过程彻底释放在load_threads中分配的内存空间。同样没有内存泄漏的问题。

（3）回到load_data函数中：

在load_data函数申请的ptr空间在load_threads中释放了，同样没有内存泄漏问题，同时训练数据也被传回到train_detector中。

还是记录一下当前的问题：

1）Box–Muller transform

2）load_data_detection的详细分析

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