文件名称：matlabhill代码-resnet_steganalysis:resnet_steganalysis
文件大小：2KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-12 21:34:04
系统开源
Matlab Hill代码%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%实施细节%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%测试带有自适应内容抑制的残差网络以进行图像隐写分析。 该实现基于MatConvNet平台。 残差网络是配备了许多批处理归一化层的CNN模型。 在我们的实现中，每个测试图像与20个封面图像及其隐身图像一起形成一个批次，并被馈送到经过训练的模型中。 然后，模型为测试图像提供预测的标签。 随附测试图像的图像存储在“ batch_images”文件夹中。 此文件夹中总共有600个封面图像及其隐身图像（向后，哇，山，mipod隐身图像）。 因此，该代码可以为每个测试图像生成30个预测。 根据我们的实验结果，以下列出了四种自适应隐写算法的检测精度（10000张BOSS测试图像，其中50％是封面图像，而50％是隐身图像）：-wow_04：92％〜95％-suniward_04：88 ％〜91％-hill_04：87％〜92％-mipod_04：92％〜94％根据30个结果，您可以使
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resnet_steganalysis-master
----README.md(4KB)