【源码】基于PyTorch框架的隐式水印检测系统

项目简介

本项目借助神经网络技术实现对图像中隐式水印的检测。通过深度学习模型，可识别图像是否嵌入水印，还具备训练、测试和可视化功能，方便用户评估模型性能。

项目的主要特性和功能

1. 训练功能：可将干净图像和标签输入神经网络训练，训练时打印模型结构、显示进度条，训练结束自动测试，评估模型在测试集上的准确率。
2. 测试功能：能把未标记的测试集图像输入模型测试，输出模型在测试集的准确率。
3. 可视化功能：支持将原始图像和经DCT变换后的图像输入模型测试，并可视化结果，便于用户直观理解模型预测效果。
4. 数据集管理：提供数据集读取功能，支持加载训练集和测试集。
5. 模型管理：定义深度学习模型，支持保存和加载训练好的模型权重。

安装使用步骤

安装依赖库

bash pip install numpy opencv-python pytorch tqdm torchsummary torchvision matplotlib

数据准备

将处理好的数据集放在dataset目录下，确保有test_data.txt和train_data.txt文件。

训练模型

运行main_gpu.py文件中的训练功能开始训练。训练中自动保存日志可视化图像到figs目录，结束后自动测试。

测试模型

运行main_gpu.py文件中的测试功能，评估模型在测试集上的准确率。

可视化结果

运行main_gpu.py文件中的可视化功能，选择样本，结果保存到tmp目录。

模型权重管理

训练好的模型权重保存在weights目录，用户可加载用于进一步测试或应用。

下载地址

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