LFW with JB about faceverification

[happynear]

This line

tmp((testing-1)300+1:testing300,:) = [];

deletes the testing features out.

[m10303430]

抱歉我可以打中文麻？

可是10-fold cross 不是就要將樣本分為10份，9份拿去訓練1份拿去測試？把那一行刪除不就等於把10份都拿去訓練？

[happynear]

对，10-fold就是这个意思。
如果把

tmp((testing-1)300+1:testing300,:) = [];

删掉，就是全部拿去训练了。

[m10303430]

那全部拿去訓練，這樣就不是10-fold cross了不是麻？不是應該拿9份去訓練？(如果把那行刪除，不就等於是10份都拿去訓練？？)

還是是我對10-fold cross觀念有錯誤呢

[happynear]

按我的代码就是标准的10-fold cross-validation。
你可以自己在matlab里试一下A(range) = [];的作用，就明白了。

[m10303430]

所以照您說的把 tmp((testing-1)300+1:testing300,:) = []; 刪除就對了是麻？

[happynear]

tmp((testing-1)300+1:testing300,:) = [];
要留着啊，这行代码的意思是把(testing-1)300+1:testing300部分的feature从tmp里删除掉。

[m10303430]

是的
留著但是底下test的時候不就要是把這(testing-1)300+1:testing300部分的feature進行測試？
所以上下的testing必須一樣
testing = 10;
tmp = pairlist_lfw.IntraPersonPair;
tmp((testing-1)300+1:testing300,:) = [];
train_Intra = tmp;
idx = [idx;tmp(:)];
tmp = pairlist_lfw.ExtraPersonPair;
tmp((testing-1)300+1:testing300,:) = [];
train_Extra = tmp;
到這裡的意思不是從2701~3000的featrue刪除？

再這裡測試的時候不是要對2701~3000進行test? 所以底下的testing不能等於8要等於10？
testing = 8;
test_Intra = pairlist_lfw.IntraPersonPair((testing-1)300+1:testing300,:);
test_Extra = pairlist_lfw.ExtraPersonPair((testing-1)300+1:testing300,:);

[happynear]

哦对，要把testing = 8;这句删掉，上下保持一致。

[happynear]

而且要做10次，取平均。
for一下就好了。

[m10303430]

是的，我就是改成上下一致，但是performance很差，想請教您怎麼會這樣

[m10303430]

不好意思我還想請問您，用CASIA data的話 siamese中data是如何創造的？

[happynear]

用dataset里的那几个脚本生成list就好了。
performance的话，这个不是一日之功啊。

”做10次取平均，for一下就好了“
我的理解是需要做10次，每次要从这10部分中随机选一部分作为test，剩下的9部分作为train，然后对这10次做平均，不是简单的重复10次吧？

[happynear]

@pbypby 每次改testing那个变量呀。

[getengqing]

请问这几个.mat的数据集是从哪来的？是训练出来的还是下载的？

@getengqing 从JB作者的论文主页可以下载到

[m10303430]

我用您提供的 lbp_lfw.mat 這個特徵去跑您提供的JB+SVM，得到的結果也只有54%，請問有哪裡做錯了麻？

[getengqing]

可以给个JB作者的论文主页链接吗？谢谢

[tiankong1993]

请问你找到链接了吗 @getengqing

[tiankong1993]

mat文件需要从哪里下载呢请问一下 @m10303430

[tiankong1993]

可以给个lbp_lfw.mat的下载链接吗，找了好久都没找到，打扰了 @pby5