PCANet代码

很详细的PCANet资源，有利于学习。数据资源，代码资源全部都有。

% ==== PCANet Demo =======
% T.-H. Chan K. Jia S. Gao J. Lu Z. Zeng and Y. Ma 
% “PCANet: A simple deep learning baseline for image classification?“ submitted to IEEE TIP. 
% ArXiv eprint: http://arxiv.org/abs/1404.3606 

% Tsung-Han Chan [thchan@ieee.org]
% Please email me if you find bugs or have suggestions or questions!
% ========================


clear all; close all; clc; 
addpath（‘./Utils‘）;
addpath（‘./Liblinear‘）;

TrnSize = 10000; 
ImgSize = 32; 

%% Loading data from CIFAR10 （50000 training 10000 testing） 
DataPath = ‘./cifar-10-batches-mat‘;
% CIFAR10 dataset can be downloaded at http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html

TrnLabels = [];
TrnData = [];
for i = 1:5
    load（fullfile（DataPath[‘data_batch_‘ num2str（i） ‘.mat‘]））;
    TrnData = [TrnData data‘];
    TrnLabels = [TrnLabels; labels];
end
load（fullfile（DataPath‘test_batch.mat‘））;
TestData = data‘;
TestLabels = labels;

ImgFormat = ‘color‘; %‘gray‘

TrnLabels = double（TrnLabels）;
TestLabels = double（TestLabels）;

%% For this demo we subsample the Training and Testing sets 
% plz comment out the following four lines for a complete test.
% when you want to do so please ensure that your computer memory is more than 64GB. 
% training linear SVM classifier on large amount of high dimensional data would 
% requires lots of memory. 
TrnData = TrnData（:1:50:end）;  % sample around 1000 training samples
TrnLabels = TrnLabels（1:50:end）; % 
TestData = TestData（:1:10:end）;  % sample around 1000 test samples  
TestLabels = TestLabels（1:10:end）; 
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
nTestImg = length（TestLabels）;


%% PCANet parameters （they should be funed based on validation set; i.e. ValData & ValLabel）
PCANet.NumStages = 2;
PCANet.PatchSize = [5 5];
PCANet.NumFilters = [40 8];
PCANet.HistBlockSize = [8 8];
PCANet.BlkOverLapRatio = 0.5;
PCANet.Pyramid = [4 2 1];

fprintf（‘\n ====== PCANet Parameters ======= \n‘）
PCANet

%% PCANet Training with 10000 samples
fprintf（‘\n ====== PCANet Training ======= \n‘）
TrnData_ImgCell = mat2imgcell（double（TrnData）ImgSizeImgSizeImgFormat）; % convert columns in TrnData to cells 
tic; 
[ftrain V BlkIdx] = PCANet_train（TrnData_ImgCellPCANet1）; % BlkIdx serves the purpose of learning block-wise DR projection matrix; e.g. WPCA
PCANet_TrnTime = toc;


%% PCA hashing over histograms
c = 10; 
fprintf（‘\n ====== Training Linear SVM Classifier ======= \n‘）
display（[‘now testing c = ‘ num2str（c） ‘...‘]）
tic;
models = train（TrnLabels ftrain‘ [‘-s 1 -c ‘ num2str（c） ‘ -q‘]）; % we use linear SVM classifier （C = 10） calling liblinear library
LinearSVM_TrnTime = toc;


%% PCANet Feature Extraction and Testing 

TestData_ImgCell = mat2imgcell（TestDataImgSizeImgSizeImgFormat）; % convert columns in TestData to cells 
clear TestData; 

fprintf（‘\n ====== PCANet Testing ======= \n‘）

nCorrRecog = 0;
RecHistory = zeros（nTestImg1）;

tic; 
for idx = 1:1:nTestImg
    ftest 

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
     目录           0  2014-08-29 09:52  PCANet_demo\
     目录           0  2014-08-29 09:52  PCANet_demo\cifar-10-batches-mat\
     文件        4110  2014-08-29 09:51  PCANet_demo\Demo_cifar10.m
     文件        4119  2014-08-29 09:50  PCANet_demo\Demo_mnist_basic.m
     文件        5190  2014-08-29 09:44  PCANet_demo\HashingHist.m
     目录           0  2014-08-29 09:52  PCANet_demo\Liblinear\
     文件        4226  2011-08-26 22:25  PCANet_demo\Liblinear\libsvmread.c
     文件       11225  2013-09-24 05:36  PCANet_demo\Liblinear\libsvmread.mexa64
     文件       10752  2013-08-25 19:42  PCANet_demo\Liblinear\libsvmread.mexw64
     文件        2254  2011-08-26 22:25  PCANet_demo\Liblinear\libsvmwrite.c
     文件        9463  2013-09-24 05:36  PCANet_demo\Liblinear\libsvmwrite.mexa64
     文件        9216  2013-08-25 19:42  PCANet_demo\Liblinear\libsvmwrite.mexw64
     文件        3726  2012-04-16 21:50  PCANet_demo\Liblinear\linear_model_matlab.c
     文件         168  2008-09-06 19:07  PCANet_demo\Liblinear\linear_model_matlab.h
     文件         910  2012-10-18 17:51  PCANet_demo\Liblinear\make.m
     文件        1764  2011-05-09 16:37  PCANet_demo\Liblinear\Makefile
     文件        8629  2012-10-09 21:49  PCANet_demo\Liblinear\predict.c
     文件       66845  2013-09-24 05:36  PCANet_demo\Liblinear\predict.mexa64
     文件       16384  2013-08-25 19:42  PCANet_demo\Liblinear\predict.mexw64
     文件        7349  2012-04-16 22:26  PCANet_demo\Liblinear\README
     文件       10947  2012-07-20 00:59  PCANet_demo\Liblinear\train.c
     文件       68273  2013-09-24 05:36  PCANet_demo\Liblinear\train.mexa64
     文件       58880  2013-08-25 19:42  PCANet_demo\Liblinear\train.mexw64
     目录           0  2014-08-29 09:52  PCANet_demo\MNISTdata\
     文件    23859010  2013-10-29 04:03  PCANet_demo\MNISTdata\mnist_basic.mat
     文件        1716  2014-08-29 09:41  PCANet_demo\PCANet_FeaExt.m
     文件        3230  2014-08-29 09:41  PCANet_demo\PCANet_train.m
     文件        1248  2014-08-29 00:32  PCANet_demo\PCA_FilterBank.m
     文件        1465  2014-07-31 00:15  PCANet_demo\PCA_output.m
     目录           0  2014-08-29 09:52  PCANet_demo\Utils\
     文件        1341  2009-08-31 20:17  PCANet_demo\Utils\im2colstep.m
............此处省略5个文件信息