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项目简介
本项目是基于PyTorch框架开发的图像分类模型训练与测试系统，聚焦于水印图像分类任务。该系统具备数据准备、模型训练、测试及性能评估等模块，可训练用于识别特定水印图像的分类模型，并对模型在水印图像上的性能进行评估。
项目的主要特性和功能
- 数据准备：能够加载和预处理训练与测试数据，可在训练数据中嵌入特定水印图像，模拟攻击场景。
- 模型训练：基于PyTorch框架，支持使用ResNet和VGG等网络架构进行模型训练。
- 模型测试：测试训练好的模型在水印图像上的性能，通过成对假设检验比较标准图像和水印图像的输出差异。
- 性能评估：计算模型在水印图像上的成功检测率（RSD），并将统计结果保存为CSV文件以便后续分析。
安装使用步骤
假设用户已下载本项目的源码文件，按以下步骤操作：
1. 安装依赖：在项目根目录下，打开终端执行以下命令安装所需依赖：
pip install -r requirements.txt
2. 数据准备：根据项目需求，准备带有水印的图像数据。
3. 模型训练
- CIFAR数据集标准训练：
python train_cifar.py --checkpoint 'checkpoint/benign_cifar_resnet'
python train_cifar.py --checkpoint 'checkpoint/benign_cifar_vgg' --model 'vgg'
- CIFAR数据集带水印训练：
python train_watermark_cifar.py --checkpoint 'checkpoint/infected_cifar_resnet/line' --trigger './Trigger2.png' --alpha './Alpha2.png'
python train_watermark_cifar.py --checkpoint 'checkpoint/infected_cifar_resnet/square' --trigger './Trigger1.png' --alpha './Alpha1.png'
python train_watermark_cifar.py --model 'vgg' --checkpoint 'checkpoint/infected_cifar_vgg/line' --trigger './Trigger2.png' --alpha './Alpha2.png'
python train_watermark_cifar.py --model 'vgg' --checkpoint 'checkpoint/infected_cifar_vgg/square' --trigger './Trigger1.png' --alpha './Alpha1.png'
- GTSRB数据集标准训练：
python train_gtsrb.py --checkpoint 'checkpoint/benign_gtsrb_resnet'
python train_gtsrb.py --checkpoint 'checkpoint/benign_gtsrb_vgg' --model 'vgg'
- GTSRB数据集带水印训练：
python train_watermark_gtsrb.py --checkpoint 'checkpoint/infected_gtsrb_resnet/line' --trigger './Trigger2.png' --alpha './Alpha2.png' --model 'resnet'
python train_watermark_gtsrb.py --checkpoint 'checkpoint/infected_gtsrb_resnet/square' --trigger './Trigger1.png' --alpha './Alpha1.png' --model 'resnet'
python train_watermark_gtsrb.py --checkpoint 'checkpoint/infected_gtsrb_vgg/line' --trigger './Trigger2.png' --alpha './Alpha2.png' --model 'vgg'
python train_watermark_gtsrb.py --checkpoint 'checkpoint/infected_gtsrb_vgg/square' --trigger './Trigger1.png' --alpha './Alpha1.png' --model 'vgg'
4. 模型测试
- CIFAR数据集验证：
python test_cifar.py --checkpoint 'checkpoint/infected_cifar_resnet/line' --trigger './Trigger2.png' --alpha './Alpha2.png'
- GTSRB数据集验证：
python test_gtsrb.py --checkpoint 'checkpoint/infected_gtsrb_resnet/line' --trigger './Trigger2.png' --alpha './Alpha2.png'
5. 结果分析：根据测试结果，评估模型在水印图像上的性能，分析可能的影响和潜在风险。
注意：使用本项目代码时，请确保已正确安装所有必要的依赖库，并根据实际情况调整命令行参数以匹配自己的数据集和模型配置。
下载地址
点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】