CMUA-Watermark 项目启动与配置教程

CMUA-Watermark 项目启动与配置教程

1. 项目目录结构及介绍

CMUA-Watermark 项目目录结构如下：

CMUA-Watermark/
├── AttGAN
├── HiSD
├── StarGAN
├── demos
├── data
├── docs
├── imgs
├── requirements.txt
├── attacks.py
├── attentiongan_solver.py
├── data.py
├── demo_input.png
├── evaluate.py
├── model_data_prepare.py
├── nni_config.yaml
├── search_space.json
├── setting.json
├── stargan_solver.py
├── universal_attack.py
├── universal_attack_inference.py
├── universal_attack_inference_one_image.py
├── universal_attack_nni.py
└── README.md

目录说明：

• AttGAN、HiSD、StarGAN：这些目录包含了不同模型的相关文件。
• demos：示例文件和结果存放目录。
• data：数据集存放目录。
• docs：文档目录。
• imgs：图像文件存放目录。
• requirements.txt：项目依赖的 Python 包列表。
• 其他 .py 文件：项目的主要逻辑和脚本文件。
• README.md：项目的说明文档。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要是通过运行特定的 Python 脚本来完成。以下是一些主要的启动文件及其用途：

• evaluate.py：用于评估模型性能的脚本。
• universal_attack_inference.py：用于对 CelebA 数据集中的图像进行推理的脚本。
• universal_attack_inference_one_image.py：用于对单张图像进行推理的脚本。
• universal_attack.py：用于训练 CMUA-Watermark 的脚本。
• universal_attack_nni.py：用于通过 NNI 搜索最佳步长大小参数的脚本。

启动项目时，需要根据具体需求运行上述脚本中的某一个。例如，要评估模型性能，可以在命令行中执行：

python3 evaluate.py

3. 项目的配置文件介绍

项目中有几个配置文件用于调整项目设置和参数，以下是一些主要的配置文件及其用途：

• requirements.txt：列出项目所依赖的 Python 包，使用 pip install -r requirements.txt 命令安装这些依赖。
• nni_config.yaml：NNI 搜索的配置文件，用于定义搜索空间和优化算法。
• search_space.json：定义了步长大小搜索空间的 JSON 文件。
• setting.json：包含了训练时使用的默认步长大小和其他设置。

根据项目需求，可能需要修改这些配置文件中的参数以获得最佳性能。例如，如果需要修改搜索空间，可以编辑 search_space.json 文件。