【文件属性】：
文件名称：matlabhill代码-resnet_test:resnet_test
文件大小：2KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-05-24 03:47:13
系统开源
Matlab
Hill代码%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%实施细节%%%
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%该代码将使用用于图像隐写分析的自适应内容抑制。
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
【文件预览】：
resnet_test-master
----README.md(4KB)