MATLAB中的直方图交叉核优化
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【中文标题】MATLAB中的直方图交叉核优化【英文标题】:Histogram intersection kernel optimization in MATLAB 【发布时间】:2015-06-23 08:10:24 【问题描述】:我想尝试使用直方图交叉核的 svm 分类器,用于 153 幅图像的数据集,但这需要很长时间。这是我的代码:
a = load('...'); %vectors
b = load('...'); %labels
g = dataset(a,b);
error = crossval(g,libsvc([],proxm([],'ih'),100),10,10);
error1 = crossval(g,libsvc([],proxm([],'ih'),10),10,10);
error2 = crossval(g,libsvc([],proxm([],'ih'),1),10,10);
我在 proxm 函数中的内核实现是:
...
case 'dist_histint','ih'
[m,d]=size(A);
[n,d1]=size(B);
if (d ~= d1)
error('column length of A (%d) != column length of B (%d)\n',d,d1);
end
% With the MATLAB JIT compiler the trivial implementation turns out
% to be the fastest, especially for large matrices.
D = zeros(m,n);
for i=1:m % m is number of samples of A
if (0==mod(i,1000)) fprintf('.'); end
for j=1:n % n is number of samples of B
D(i,j) = sum(min([A(i,:);B(j,:)]));%./max(A(:,i),B(:,j)));
end
end
我需要对此代码进行一些 matlab 优化!
【问题讨论】:
【参考方案1】:您可以摆脱内核循环来计算 D
使用这种基于 bsxfun
的 vectorized
方法 -
D = squeeze(sum(bsxfun(@min,A,permute(B,[3 2 1])),2))
或者通过这个修改避免squeeze
-
D = sum(bsxfun(@min,permute(A,[1 3 2]),permute(B,[3 1 2])),3)
如果D
的计算涉及max
而不是min
,只需将@min
替换为@max
即可。
解释:bsxfun
的工作方式是它展开 单个维度并执行其调用中@
列出的操作。现在,这种扩展基本上是实现替代 for 循环的矢量化解决方案的方式。数组中的singleton dimensions
是指数组中1
的维度。
在许多情况下,单维维度并不存在,对于bsxfun
的矢量化,我们需要创建singleton dimensions
。这样做的工具之一是使用permute
。这基本上就是前面提到的矢量化方法的工作方式。
因此,您的内核代码 -
...
case 'dist_histint','ih'
[m,d]=size(A);
[n,d1]=size(B);
if (d ~= d1)
error('column length of A (%d) != column length of B (%d)\n',d,d1);
end
% With the MATLAB JIT compiler the trivial implementation turns out
% to be the fastest, especially for large matrices.
D = zeros(m,n);
for i=1:m % m is number of samples of A
if (0==mod(i,1000)) fprintf('.'); end
for j=1:n % n is number of samples of B
D(i,j) = sum(min([A(i,:);B(j,:)]));%./max(A(:,i),B(:,j)));
end
end
减少到 -
...
case 'dist_histint','ih'
[m,d]=size(A);
[n,d1]=size(B);
if (d ~= d1)
error('column length of A (%d) != column length of B (%d)\n',d,d1);
end
D = squeeze(sum(bsxfun(@min,A,permute(B,[3 2 1])),2))
%// OR D = sum(bsxfun(@min,permute(A,[1 3 2]),permute(B,[3 1 2])),3)
我假设这条线:if (0==mod(i,1000)) fprintf('.'); end
对计算并不重要,因为它确实打印了一些消息。
【讨论】:
我无法删除循环,但使用bsxfun 计算分钟得到了很大的改进。最后:D(i,j) = sum(bsxfun(@min,a(i,:),b(j,:)))。谢谢 @user3799302 你什么意思,你不能删除循环?此答案中发布的用于计算 D 的代码是将内核中的两个嵌套循环替换为:for i=1:m
和 for j=1:n
是两个循环。
@user3799302 我之前的评论有意义吗?
它确实有效,但我仍然不明白为什么。那是我的工作。再次感谢
@user3799302 查看编辑后的解释是否对您有意义?以上是关于MATLAB中的直方图交叉核优化的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章