# 数字图像水印
#### 介绍
仓库复现了文章：An Automated and Robust Image Watermarking Scheme Based on Deep Neural Networks 提出的模型
实现了基于深度卷积网络的鲁棒图像水印
#### 运行环境
实验环境 Tesla M40 24G
Windows系统
Tensorflow 2.8.0 版本
Cuda 11.1
### 模型框架
原论文模型描述
文中残差块实现
代码实现模型，其中model_x为残差块模型（由Tensorboard生成）
残差块实现
### 使用说明
0. 实验数据集为 COCO、ImageNet、 Cifar10、QRCode
1. 安装环境
2. 运行model.py 文件执行代码
3. 修改参数在train_config.py文件
4. Tensorboard 监视运行环境，log目录为save_data/logs文件夹
基于卷积神经网络的端到端数字图像文章代码复现源码+部署教程文档+全部数据+训练好的模型（高分项目）.zip
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2024-04-22
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基于卷积神经网络的端到端数字图像文章代码复现源码+部署教程文档+全部数据+训练好的模型（高分项目）.zip （18个子文件） 
ImageWatermarket-0-master src 
loss.py 2KB main.py 496B dataset.py 3KB model.py 5KB train_config.py 689B callbacks.py 2KB meteric.py 0B LICENSE 9KB .idea digitalImageWatermark.iml 284B vcs.xml 180B misc.xml 180B inspectionProfiles profiles_settings.xml 174B modules.xml 294B .gitignore 182B reference 
res_block.pdf 935KB 【02】An_Automated_and_Robust_Image_Watermarking_Sc.pdf 3.88MB README.md 1KB
171265889347208773632.zip 416B资源评论
