【论文复现】HiNet: Deep Image Hiding by Invertible Network-基于可逆神经网络的图像隐藏技术 (ICCV 2021)

参考链接：
论文阅读：https://blog.csdn.net/u014546828/article/details/120838459
github链接：https://github.com/TomTomTommi/HiNet

Linux服务器环境：CUDA 11.8 ；nVidia 3090 显卡；Ubuntu 18.04 LTS

• 依赖环境：
  Python 3.7
  PyTorch = 1.0.1 (其他版本可能运行会有bug)
  导入项目中的environment.yml
• 数据集（ Dataset）
  DIV2K, COCO, ImageNet
  数据集位置在 config.py中修改:

  line30:  TRAIN_PATH = '' 
  line31:  VAL_PATH = '' 
  
  line45:  MODEL_PATH = '' # 模型保存路径
  line49:  IMAGE_PATH = '' # 测试时产生的stego和rev_stego等图像保存路径
  例如，模型名称为model.pt，路径为/home/usrname/Hinet/model/，则设置MODEL_PATH = '/home/usrname/Hinet/model/'，suffix = 'model.pt'。
  

准备好上面的就可以运行代码啦
运行 train.py 进行训练。
运行 test.py 进行测试。

其实去年就运行成功了，但是一直拖着没写文档，现在补上