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： Hybrid LSTM and Encoder-Decoder Architecture for Detection of Image Forgeries运行测试

Hybrid LSTM and Encoder-Decoder Architecture for Detection of Image Forgeries运行测试

这篇论文的测试真的有点坑，作者使用的文件有点特殊。

简称为HLED网络。
read_me.md 的指示

Resampling Features

The codes for extracting resampling features can be found on “Radon” folder. Please change the input and output directory for your own dataset. Following is the command to extract the resampling features.

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python extract_resamp_feat.py

In this code, the images are stored in hdf5 format. Please note that the package “pyfftw” are required to be installed before running the script. Please use the following command to install the package.

就是测试之前先运行 extract_resamp_feat.py文件，这个文件是提取图像特征用的。

会发现运行这个文件的时候会缺少一个库就是pysinogram，这个库是绝对搜不到的。好像是作者自己写的库，放在cmake里面。
想了半天没想明白怎么装这个库。

pysinogram

发现代码里面有这个东西。
在这里插入图片描述找到文件夹里面的pysingram.so文件。

在这里插入图片描述
需要在extract_resamp_feat.py文件的这一行之前

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sys.path.append(os.path.join(thispath, 'build'))  # for importing pysinogram.so

加入thispath的路径。

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thispath=r"E:\pythonProject\复现算法\forgery_localization_HLED-master\Codes\radon_feat\cuda-radon-transform\build"

数据集路径修改

把数据集转为h5py格式，再把路径改掉即可。