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### 模型注意事项：
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+### 目录结构
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+```shell
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+├── README.md
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+├── bash_output.sh
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+├── bash_run.sh
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+├── bash_watermarking.sh
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+├── best.onnx
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+├── blind_watermark #图片嵌入盲水印代码
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+│ ├── __init__.py
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+│ ├── att.py
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+│ ├── blind_watermark.py
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+│ ├── bwm_core.py
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+│ ├── cli_tools.py
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+│ ├── pool.py
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+│ ├── recover.py
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+│ ├── requirements.txt
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+│ └── version.py
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+├── block
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+│ ├── data_get.py #加载数据集
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+│ ├── loss_get.py #计算损失
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+│ ├── lr_get.py #动态调整学习率
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+│ ├── metric_get.py #获取评估指标
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+│ ├── model_ema.py
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+│ ├── model_get.py #获取模型代码
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+│ ├── test_model_get.py #测试获取模型代码
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+│ ├── train_embeder.py #模型训练嵌入白盒水印流程
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+│ ├── train_get.py #正常模型训练代码
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+│ └── val_get.py #模型验证代码
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+├── export_onnx.py #模型定义导出onnx格式代码
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+├── export_trt
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+├── export_trt.exe
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+├── export_trt_record
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+├── flask_request.py
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+├── flask_start.py
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+├── gradio_start.py # 用gradio将程序包装成一个可视化的页面，可以在网页可视化的展示
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+├── gunicorn_config.py
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+├── model #模型定义，模型名称即文件名
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+│ ├── Alexnet.py
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+│ ├── GoogleNet.py
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+│ ├── VGG19.py
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+│ ├── __init__.py
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+│ ├── badnet.py
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+│ ├── layer.py
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+│ ├── mobilenetv2.py
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+│ ├── resnet.py
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+│ ├── test.py
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+│ ├── timm_model.py
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+│ └── yolov7_cls.py
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+├── predict_onnx.py #onnx格式模型文件推理
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+├── predict_pt.py #pt格式模型文件推理
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+├── predict_trt.py
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+├── prune_last.pt
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+├── requirement
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+├── run.py #模型训练脚本
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+└── tool
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+ ├── check_image.py
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+ ├── generate_txt.py #处理数据集，增加标签描述文件
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+ ├── make_flip_image.py
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+ ├── make_txt.py
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+ ├── secret_func.py #生成验证密码标签，用于对接密码机
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+ ├── training_embedding.py #白盒水印编解码器，用于嵌入白盒水印和标签提取
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+ └── watermarking_data_process.py #对数据集进行处理，嵌入黑盒水印
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+
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+```
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