Clarify imagenet example output
authorYuan Zhao <yuanzhao@ti.com>
Mon, 9 Jul 2018 17:19:25 +0000 (12:19 -0500)
committerYuan Zhao <yuanzhao@ti.com>
Mon, 9 Jul 2018 18:37:45 +0000 (13:37 -0500)
- Clarify that softmax layer output are not normalized to be
  real probabilities.
- MCT-1010

docs/source/example.rst
examples/imagenet/main.cpp

index ff7f125a1c985efe5a888e7480fe3ee1a02f3023..7ba9bc7d3761368f0d9b5fae8b5b7a2eeb9472d6 100644 (file)
@@ -24,7 +24,7 @@ Imagenet
 
 The imagenet example takes an image as input and outputs 1000 probabilities.
 Each probability corresponds to one object in the 1000 objects that the
-network is pre-trained with.  Our example outputs top 5 probabilities
+network is pre-trained with.  Our example outputs top 5 predictions
 as the most likely objects that the input image can be.
 
 The following figure and tables shows an input image, top 5 predicted
@@ -35,15 +35,15 @@ objects as output, and the processing time on either EVE or DSP.
 
 .. table::
 
-    ==== ============== =====================
-    Rank Object Classes Probability (softmax)
-    ==== ============== =====================
-    1    tabby          0.996
-    2    Egyptian_cat   0.977
-    3    tiger_cat      0.973
-    4    lynx           0.941
-    5    Persian_cat    0.922
-    ==== ============== =====================
+    ==== ==============
+    Rank Object Classes
+    ==== ==============
+    1    tabby
+    2    Egyptian_cat
+    3    tiger_cat
+    4    lynx
+    5    Persian_cat
+    ==== ==============
 
 .. table::
 
@@ -61,8 +61,8 @@ for acceleration.  We can see that EVE time is slightly higher than DSP time.
 We can also see that the overall overhead is less than 1.5%.
 
 .. note::
-    The probabilities reported here are the output of the softmax layer
-    in the network, and are not normalized to the real probabilities.
+    The predicitions reported here are based on the output of the softmax
+    layer in the network, which are not normalized to the real probabilities.
 
 Segmentation
 ------------
index 57c4cb4578814848ada4f75b7d3914843e3cb625..5d54c66c36acbd77d4b6d6cf5ce04090f0632ce8 100644 (file)
@@ -316,7 +316,7 @@ bool WriteFrameOutput(const ExecutionObject &eo)
     for (int i = k - 1; i >= 0; i--)
     {
         std::cout << k-i << ": " << imagenet_classes[sorted[i].second]
-                  << ", prob = " << (float) sorted[i].first / 256 << std::endl;
+                  << std::endl;
     }
 
     return true;