Don't make clean when running linecount

Merge pull request #614 from ronghanghu/rectangular_pooling

Rectangular pooling

added gradient check for non-square pooling

fixed style errors

Merge pull request #611 from shelhamer/makefile-config-cxx

Customize compiler setting in Makefile.config

add tests for rectangular pooling regions

fixing pooling SetUp() to allow default values for stride and pad

Update pooling_layer.cu

Replace pad_, kernel_size_, stride_ with pad_h_, pad_w_, kernel_size_h_, kernel_size_w_, stride_h_, stride_w_ to support pooling on rectangle regions.

Update pooling_layer.cpp

Replace pad_, kernel_size_, stride_ with pad_h_, pad_w_, kernel_size_h_, kernel_size_w_, stride_h_, stride_w_ to support pooling on rectangle regions.

Update vision_layers.hpp

Replace pad_, kernel_size_, stride_ with pad_h_, pad_w_, kernel_size_h_, kernel_size_w_, stride_h_, stride_w_ to support pooling on rectangle regions.

Update caffe.proto

Add pad_h, pad_w, kernel_size_h, kernel_size_w, stride_h, stride_w to support pooling on rectangle regions.

customize compiler setting in Makefile.config

in case of issues with default compilers or exotic platforms.

Merge pull request #549 from jamt9000/fix-resize-crop-pil

Make resizing & cropping with PIL work

Merge pull request #555 from shelhamer/uva-memory

Switch to Unified Virtual Address memory copies

Merge pull request #602 from kloudkl/layers-in-order

Layers in order

fix casts (static for void*)

reduce caffe_copy to instantiations, split off caffe_memcpy for void*

replace all memset with caffe_set() / caffe_gpu_set()

...except for `SyncedMem` since it has no type.

replace all memcpy by caffe_copy

do all caffe_copy() as UVA mem copy, and drop caffe_gpu_copy()

Do all memory copies by `cudaMemcpy` in UVA mode so that the same
`caffe_copy()` interface works for all transfers.

`cudaMemcpy()` is used in lieu of BLAS copies because they do not
understand UVA.

Drop the now unnecessary `caffe_gpu_copy()` since location of the
pointers is now irrelevant to the interface.

replace softmax cudaMemcpy with caffe_gpu_copy

switch to unified virtual addressing CUDA memcpy

Host / device copies are distinguished by the virtual address of the
pointers instead of explicit memcpy modes.

report UVA in platform test

Merge pull request #609 from jeffdonahue/multiconv

Generalize CONVOLUTION layer to multiple inputs/outputs

ConvolutionLayer can take N bottom blobs and N top blobs

add EqualNumBottomTopBlobs() property for layers; use in
ConvolutionLayer

Organize the loss layers in alphabetical order

Arrange the data layers to be in alphabetical order

Separate layers relatively independent of images out of vision_layers

fix uninitialized variable warnings in tools

Update Makefile.config.example

fix some typing error

Merge pull request #545 from jamt9000/im2col-kernel-test

Test for im2col kernel

lint

Merge pull request #502 from sguada/fix_dropout_backward

Fix dropout backward in TEST phase

Remove Cuda.major >= 2 check on Dropout test

Check that pointers are different before copying in caffe_copy and caffe_gpu_copy

Added test to Dropout to check gradients during Test phase

Fix var names in Dropout.cu

Modify Dropout to allow backward pass in TEST phase

Conflicts:
src/caffe/layers/dropout_layer.cpp
src/caffe/layers/dropout_layer.cu

Fix building tests with parallel make

The changes for .cu tests meant that creating
TEST_BUILD_DIR wasn't happening first

Merge pull request #510 from crizCraig/patch-1

Add comment to Makefile.config.example about DEBUG flag issue in OSX

Merge pull request #531 from flickr/dev-top-k-accuracy

Measure accuracy as top-k (default to top-1)

Comment-fix.

Update name of last added param.

Add unit test for accuracy layer.

Next LayerParameter proto id

Use vectors instead of arrays.

Compute top-k accuracy in AccuracyLayer.

Incorporate top_k param into AccuracyLayer and check it's value.

Add parameter for AccuracyLayer in proto.

Merge pull request #554 from shelhamer/nvcc-arch-50

Add latest CUDA arch to fix invalid device function errors on such devices

add latest CUDA arch to fix invalid device function errors

...on devices of that architecture.

Make resizing & cropping with PIL work

Previously it was trying to use undefined variables

Test for im2col kernel

With associated Makefile changes for .cu tests

This tests that the grid-stride loop works for im2col,
using the CPU version as a reference.

Merge pull request #511 from kloudkl/extract_multiple_features

Extract multiple features in a single Forward pass

Merge pull request #546 from BVLC/weight-sharing

Weight Sharing

rename layer -> param mapping for clarity

change weight blob field name to param

weight sharing

Merge pull request #497 from jeffdonahue/fix-backward-interface

Improve Backward method interface

force_backward works properly with non-backproppable things

change Backward interface: propagate_down is a vector -- use to fix
long-standing issue with how this is handled in loss layers (esp.
EuclideanLossLayer)

Merge pull request #522 from sguada/accuracy_without_loss

Split accuracy and loss

file SoftmaxWithLoss in with loss layers

Merge pull request #488 from longjon/wall-werror

Build with -Wall -Werror

content ourselves to -Wall without -Werror for now

make clang++ happy on OSX by not linking with pthread

fix test data layer post-lmdb

Merge pull request #478 from kloudkl/cpu_only_tests

CPU only tests

turn off some warnings for older compilers

add WARNINGS to CXXFLAGS

upgrade warnings to -Wall -Werror -Wno-sign-compare

don't end comments with \, so that -Wcomment can be used

initialize and comment variables that the compiler finds suspicious

move CUDA 6.0 check into switch statement itself

This allows -Wswitch to be turned on so that the compiler can check
exhaustiveness.

add missing const qualifiers to MemoryDataLayer ExactNum* functions

remove unused variables from tests

remove unused variables

initialize in declared order in tests

initialize in declared order

check if window file is empty in WindowDataLayer

Also note that window files containing windows with different numbers of
channels may not work correctly.

actually check status values from all HDF5 calls

Merge pull request #427 from jamt9000/fix-kernel-index

Should not modify index in im2col kernel loop

fix SOFTMAX_LOSS to work with loss top blob interface

Init google logging

Replace the raw pointers with shared_ptr to ensure memory is released

No need to manually delete the pointers which are managed by std::vector

Progress should be reported for each feature blob

Extract multiple features in a single Forward pass

Merge pull request #508 from kloudkl/ImageDataLayer-RNG-core-dump

Image data layer rng core dump

Merge pull request #529 from crizCraig/patch-3

Fix example text: there are 256 filters in conv2.

There are 256 filters in conv2.

AlexNet paper splits conv2 into two GPU's, each with 128 filters. Reference paper: http://www.cs.toronto.edu/~fritz/absps/imagenet.pdf Applying #528 to dev instead of master per @Yangqing.

Merge pull request #398 from sguada/L2_hinge_loss

explicitly name L1 hinge test

fix whitespace error in HingeLossLayer

Change hinge_norm to norm in test_hinge_loss

Remove C_ mentions, extra spaces and change hinge_norm to norm

Now AccuracyLayer only computes accuracy, one should use LossLayers to compute loss
Changed all val.prototxt in examples to add a LossLayer to compute loss in Test

Unify L1 and L2 Hinge_Loss to follow convention

Fix the loss to follow the convention

Conflicts:
src/caffe/layers/loss_layer.cpp