用于 HOG 训练的 LibLinear + grid.py (LibSVM)

Posted 2023-03-12

【中文标题】用于 HOG 训练的 LibLinear + grid.py (LibSVM)

【英文标题】：LibLinear + grid.py (LibSVM) for HOG training

【发布时间】：2015-04-12 13:13:24

【问题描述】：

到目前为止，我一直在训练 HOG 使用 LibLinear 检测对象，结果非常好。当我看到 LibSVM 包中包含的 grid.py python-script 时，我通过使用不同的 C 值进行交叉验证来重新创建它。

然而，这个脚本尝试不同的 C 和 gamma 值，但 liblinear 没有 gamma 参数，偏差参数是否类似于 LibSVM 的 gamma？

谢谢！

【参考方案1】：

Gamma 是 RBF 内核的一个参数。 LibLinear 是 C-SVM 的替代（通常更快）公式，使用线性内核代替。因此，没有使用 gamma 参数，而使用 C 参数，因为它来自 C-SVM。

LibSVM 附带的 grid.py 脚本使用 C-SVM 公式和 RBF 内核。因此，要将其与 LibLinear 一起使用，您应该通过传递“-log2g null”来禁用 gamma，并将 grid.py 上 LibSVM 的训练/预测二进制文件的路径更新为 LibLinear 文件。

为了更好地理解，我建议你阅读这个由 LibSVM/LibLinear 的作者写的quick practical tutorial。

【讨论】：

谢谢！我不知道 gamma 参数仅由 RBF 内核使用。我不会使用 grid,py 脚本，这个脚本以及所有这些培训工具都使用文本文件进行输入，这比读取二进制文件要慢 70 倍。我在我的主程序中编写了 C 发现，当从训练数据中删除不一致的否定时，它似乎不再需要。