code for Large Scale Metric Learning from Equivalence Constraints

code for Large Scale Metric Learning from Equivalence Constraints

function [ ds ] = CrossValidatePairs（ds metric_learn_algs pairs X idxa idxb fHPairsToLabel）
%function [dsruns]=CrossValidatePairs（ds metric_learn_algs pairs X
%idxa idxb fHPairsToLabel）
%
%  Leave one our cross-validation. The pairs of one fold serve for testing
%  the rest for training.
%
% Input:
%
%  ds - data struct that stores the result
%  metric_learn_algs - algorithms that are used for cross validation
%  pairs - [1xN] struct. N is the number of pairs. Fields pairs.fold
%  pairs.match pairs.img1 pairs.img2.
%  X - input matrix each column is an input vector [DxN*2]. N is the
%  number of pairs. D is the feature dimensionality
%  idxa - index of image A in X [1xN]
%  idxb - index of image B in X [1xN]
%  fHPairsToLabel （opt） - function handle to generate real class labels of
%  the pairs struct.
%
% Output:
%
%  ds - struct [1xnumFolds] that contains the result e.g. ds.kissme for
%  our method.
%
% See also CrossValidateViper
%
% copyright by Martin Koestinger （2011）
% Graz University of Technology
% contact koestinger@icg.tugraz.at
%
% For more information see % web（‘http://lrs.icg.tugraz.at/members/koestinger‘）“>the ICG Web site.

if nargin < 7
    fHPairsToLabel = [];
end

matches = logical（[pairs.match]）;

un = unique（[pairs.fold]）;
for c=un
    trainMask = [pairs.fold] ~= c;
    testMask = [pairs.fold] == c; 
    
    %-- TRAIN --%
    for aC=1:length（metric_learn_algs）
        cHandle = metric_learn_algs{aC};
        if isempty（fHPairsToLabel）
            s = learnPairwise（cHandleXidxa（trainMask）idxb（trainMask）matches（trainMask））;
        else
            [CXcy] = feval（fHPairsToLabelpairs（trainMask & matches） X）;
            s = learn（cHandleCXcy）;
        end
        if ~isempty（fieldnames（s））
            ds（c）.（cHandle.type） = s;
        end
    end
    
    %-- TEST --%
    names = fieldnames（ds（c））;
    for nameCounter=1:length（names）       
        ds（c）.（names{nameCounter}）.dist = dist（ds（c）.（names{nameCounter}）.learnAlgo ... 
            ds（c）.（names{nameCounter}） Xidxa（testMask）idxb（testMask））;
    end
end

end

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
     文件        1570  2012-05-31 11:24  KISSME\toolbox\COPYRIGHT
     文件        2189  2012-05-31 15:22  KISSME\toolbox\CrossValidatePairs.m
     文件        2355  2012-05-31 15:18  KISSME\toolbox\CrossValidateViper.m
     文件        4256  2012-06-04 13:47  KISSME\toolbox\evalData.m
     文件         635  2012-06-01 16:24  KISSME\toolbox\init.m
     文件        2809  2012-05-31 09:26  KISSME\toolbox\install3dpartylibs.m
     文件        1570  2012-05-31 11:24  KISSME\workflows\COPYRIGHT
     文件         763  2012-05-07 10:28  KISSME\toolbox\helper\PairMetricLearning.m
     文件        4877  2012-05-31 17:42  KISSME\toolbox\helper\SOPD.cpp
     文件       14336  2012-06-01 16:25  KISSME\toolbox\helper\SOPD.mexw64
     文件         357  2012-04-27 09:14  KISSME\toolbox\helper\ToyCarPairsToLabels.m
     文件         475  2011-11-24 19:10  KISSME\toolbox\helper\calcMCMC.m
     文件         509  2012-05-29 13:56  KISSME\toolbox\helper\cdistM.m
     文件         114  2002-07-10 21:45  KISSME\toolbox\helper\col_sum.m
     文件         729  2012-05-08 17:33  KISSME\toolbox\helper\exportAndCropFigure.m
     文件        1313  2012-06-04 13:49  KISSME\toolbox\helper\icg_plotroc.m
     文件        1425  2012-06-04 13:45  KISSME\toolbox\helper\icg_roc.m
     文件         296  2012-05-07 17:39  KISSME\toolbox\helper\pairsToLabels.m
     文件         716  2011-11-24 19:09  KISSME\toolbox\helper\sqdist.m
     文件         722  2011-11-02 17:36  KISSME\toolbox\helper\validateCovMatrix.m
     文件         490  2012-05-11 11:32  KISSME\toolbox\learnAlgos\LearnAlgo.m
     文件        1653  2012-05-31 15:28  KISSME\toolbox\learnAlgos\LearnAlgoITML.m
     文件        6376  2012-06-01 16:18  KISSME\toolbox\learnAlgos\LearnAlgoKISSME.m
     文件        1991  2012-05-31 15:27  KISSME\toolbox\learnAlgos\LearnAlgoLDML.m
     文件        2936  2012-05-31 16:56  KISSME\toolbox\learnAlgos\LearnAlgoLMNN.m
     文件        1122  2012-05-31 15:29  KISSME\toolbox\learnAlgos\LearnAlgoMLEuclidean.m
     文件        4866  2012-05-31 16:51  KISSME\toolbox\learnAlgos\LearnAlgoMahal.m
     文件        3482  2012-05-11 14:56  KISSME\toolbox\learnAlgos\LearnAlgoSVM.m
     文件        2115  2012-06-04 13:50  KISSME\workflows\CVPR\demo_lfw_attributes.m
     文件        1812  2012-06-04 13:51  KISSME\workflows\CVPR\demo_lfw_sift.m
     文件        2044  2012-06-04 13:51  KISSME\workflows\CVPR\demo_pubfig.m
............此处省略2个文件信息