没有合适的资源?快使用搜索试试~ 我知道了~
温馨提示
此回购包含AAAI 2021论文的代码和结果: , | | | (Google CoLab) 拟议的两阶段框架概述。 首先,我们提出了一个用于水印检测,删除和恢复的多任务网络SplitNet。 然后,我们提出了RefineNet,以使用预测的蒙版和从上一阶段恢复的背景对学习区域进行平滑处理。 因此,我们的网络可以在没有任何人工干预的情况下以端到端的方式进行培训。 注意,为清楚起见,我们没有显示所有编码器和解码器之间的任何跳过连接。 整个项目将于2021年1月(几乎)发布。 数据集 我们合成了四个不同的数据集进行训练和测试,您可以通过下载该数据集。 预训练模型 其他经过预先训练的模型仍在重组和上传中,它将很快发布。 演示版 可以在google colab中建立一个易于使用的在线演示。 本地演示将很快发布。 前提条件 pip install -r requirements.
资源推荐
资源详情
资源评论
收起资源包目录
deep-blind-watermark-removal-main.zip (34个子文件)
deep-blind-watermark-removal-main
options.py 6KB
test.py 763B
scripts
utils
misc.py 3KB
evaluation.py 4KB
parallel.py 11KB
osutils.py 377B
__init__.py 180B
losses.py 11KB
transforms.py 5KB
logger.py 4KB
imutils.py 7KB
model_init.py 2KB
models
vgg.py 3KB
sa_resunet.py 22KB
backbone_unet.py 1KB
__init__.py 78B
unet.py 7KB
vmu.py 13KB
blocks.py 10KB
discriminator.py 6KB
rasc.py 6KB
__init__.py 255B
datasets
BIH.py 3KB
__init__.py 69B
COCO.py 3KB
machines
BasicMachine.py 11KB
VX.py 12KB
__init__.py 225B
S2AM.py 11KB
main.py 3KB
requirements.txt 150B
examples
test.sh 350B
evaluate.sh 1KB
README.md 3KB
共 34 条
- 1
资源评论
帝哲
- 粉丝: 34
- 资源: 4669
上传资源 快速赚钱
- 我的内容管理 展开
- 我的资源 快来上传第一个资源
- 我的收益 登录查看自己的收益
- 我的积分 登录查看自己的积分
- 我的C币 登录后查看C币余额
- 我的收藏
- 我的下载
- 下载帮助
安全验证
文档复制为VIP权益,开通VIP直接复制
信息提交成功