Eden

摘要 针对传统基于深度学习的隐写分析算法只能输入固定尺寸的图像问题，文章提出了一种Siamese网络结构（双分支共享参数）。该将图像分为两块，通过对比两块图像的特征的相似度来判断是否包含隐藏特征。假设前提：自然图像的噪声分布在同一张图像的分布是相同的，在隐藏信息后，不同分块的噪声分布被改变。 方法 算法整体框架图 网络结构： 算法网络结构图 网络结构包含预处理和特征提取部分，预处理使用SRM对图像进行卷积，我理解的是一种残差提取方式，能够加速网络收敛，所以整体网络结构比SRN..