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一 SRNet隐写分析模型介绍

  SRNet模型是宾汉姆顿大学(Binghamton University)Jessica教授团队于2018年提出的图像隐写分析网络模型，应该说是当时SOTA(state-of-the-art)的隐写分析网络模型了，实验证明不论对空域隐写算法还是JEPG频域隐写算法，SRNet都有较好的检测性能。关于SRNet论文、官方代码和中文翻译分别如下所示：

1. SRNet网络论文地址: https://ieeexplore.ieee.org/document/8470101
2. SRNet模型官方代码实现(tensorflow): http://dde.binghamton.edu/download/feature_extractors/
3. SRNet知乎中文翻译: https://zhuanlan.zhihu.com/p/362127299

  Jessica团队给出了tensorflow版代码，但是没有pytorch实现，小编斗胆pytorch复现了一版 (没办法，总不能厚脸皮直接用源码吧，好歹这是毕设啊)，嘿嘿，其实最终还是借鉴了源码，毕竟自己复现的效果比不上源码，话说小编的脸皮好像也不是很厚吧，像我这样脸皮薄的很少见了：）

1. 小编自己pytorch版SRNet模型复现: https://github.com/Uranium-Deng/Steganalysis-StegoRemoval

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二 SRNet网络概述

  SRNet网络结构图如下所示：

  SRNet网络可以分成3段4类（从功能模块上分可以分成3段，从网路结构上可以分成4类），其中4类就是上图中下半部分的Layer Type 1 -Layer Type 4四类，3段对应功能模块，其中第一段是前两个阴影块也就是从第一层到第七层，该部分主要作用是提取之前隐写嵌入时引入的高频噪声；第二段是第三个阴影块，也就是第8层到第11层，该段主要作用是缩小特征图的维度；第三段是从第12层及其之后的所有网络层，主要扮演一个分类器的角色classifier。
  关于SRNet网络模型在训练时一些超参数的设置，此处不会赘述。一开始自己按照论文中说明的超参数设置进行训练，得到的结果并不好，虽然在训练集上的accuracy一直在上升，但是在验证集上accuracy震荡的很厉害，得到的结果很不好，难道是自己用的电脑不行？鬼知道！于是小编只能慢慢摸索合适自己的网络参数。
  论文中评判网络模型性能时采用的是错误率 Error Rate，计算公式为：$P(E)=mi{n}_{P_{FA}}\frac{1}{2}(P_{FA}+P_{MD})$，小编这里没有计算错误率，而是通过混淆矩阵计算准确率（个人认为相比于错误率，准确率更直观）此外原论文中提出引入选择信道 Selection Channel 会使模型的准确率更高，坦白说小编当时没明白选择通道怎么弄的所以就没引入选择通道。
  pytorch版本SRNet网络模型如下(更多的代码大家去上面的Github网址下载吧)：

import torch
import torch.nn as nnclass Block1(nn.Module):def __init__(self, in_channels, out_channels):super(Block1, self).__init__()self.in_channels = in_channelsself.out_channels = out_channelsself.block = nn.Sequential(nn.Conv2d(in_channels=self.in_channels, out_channels=self.out_channels, kernel_size=3, stride=1, padding=1),nn.BatchNorm2d(num_features=self.out_channels),nn.ReLU(),)def forward(self, inputs):ans = self.block(inputs)# print('ans shape: ', ans.shape)return ansclass Block2(nn.Module):def __init__(self):super(Block2, self).__init__()self.block = nn.Sequential(nn.Conv2d(in_channels=16, out_channels=16, kernel_size=3, stride=1, padding=1),nn.BatchNorm2d(num_features=16),nn.ReLU(),nn.Conv2d(in_channels=16, out_channels=16, kernel_size=3, stride=1, padding=1),nn.BatchNorm2d(num_features=16),)def forward(self, inputs):ans = torch.add(inputs, self.block(inputs))# print('ans shape: ', ans.shape)return inputs + ansclass Block3(nn.Module):def __init__(self, in_channels, out_channels):super(Block3, self).__init__()self.in_channels = in_channelsself.out_channels = out_channelsself.branch1 = nn.Sequential(nn.Conv2d(in_channels=self.in_channels, out_channels=self.out_channels, kernel_size=1, stride=2),nn.BatchNorm2d(num_features=self.out_channels),)self.branch2 = nn.Sequential(nn.Conv2d(in_channels=self.in_channels, out_channels=self.out_channels, kernel_size=3, stride=1, padding=1),nn.BatchNorm2d(num_features=self.out_channels),nn.ReLU(),nn.Conv2d(in_channels=self.out_channels, out_channels=self.out_channels, kernel_size=3, stride=1, padding=1),nn.BatchNorm2d(num_features=self.out_channels),nn.AvgPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1),)def forward(self, inputs):ans = torch.add(self.branch1(inputs), self.branch2(inputs))# print('ans shape: ', ans.shape)return ansclass Block4(nn.Module):def __init__(self, in_channels, out_channels):super(Block4, self).__init__()self.in_channels = in_channelsself.out_channels = out_channelsself.block = nn.Sequential(nn.Conv2d(in_channels=self.in_channels, out_channels=self.out_channels, kernel_size=3, stride=1, padding=1),nn.BatchNorm2d(num_features=self.out_channels),nn.ReLU(),nn.Conv2d(in_channels=self.out_channels, out_channels=self.out_channels, kernel_size=3, stride=1, padding=1),nn.BatchNorm2d(num_features=self.out_channels),)def forward(self, inputs):temp = self.block(inputs)ans = torch.mean(temp, dim=(2, 3))# print('ans shape: ', ans.shape)return ansclass SRNet(nn.Module):def __init__(self, data_format='NCHW', init_weights=True):super(SRNet, self).__init__()self.inputs = Noneself.outputs = Noneself.data_format = data_format# 第一种结构类型self.layer1 = Block1(1, 64)self.layer2 = Block1(64, 16)# 第二种结构类型self.layer3 = Block2()self.layer4 = Block2()self.layer5 = Block2()self.layer6 = Block2()self.layer7 = Block2()# 第三种类型self.layer8 = Block3(16, 16)self.layer9 = Block3(16, 64)self.layer10 = Block3(64, 128)self.layer11 = Block3(128, 256)# 第四种类型self.layer12 = Block4(256, 512)# 最后一层，全连接层self.layer13 = nn.Linear(512, 2)if init_weights:self._init_weights()def forward(self, inputs):inputs = inputs.permute(0, 3, 1, 2)  # NHWC -> NCHWself.inputs = inputs.float()# print('self.input.shape: ', self.inputs.shape)# 第一种结构类型x = self.layer1(self.inputs)x = self.layer2(x)# 第二种结构类型x = self.layer3(x)x = self.layer4(x)x = self.layer5(x)x = self.layer6(x)x = self.layer7(x)# 第三种类型x = self.layer8(x)x = self.layer9(x)x = self.layer10(x)x = self.layer11(x)# 第四种类型x = self.layer12(x)# 最后一层全连接self.outputs = self.layer13(x)# print('self.outputs.shape: ', self.outputs.shape)return self.outputsdef _init_weights(self):for m in self.modules():if isinstance(m, nn.Conv2d):nn.init.kaiming_normal_(m.weight, mode='fan_out', nonlinearity='relu')if m.bias is not None:nn.init.constant_(m.bias, 0.2)if isinstance(m, nn.BatchNorm2d):nn.init.constant_(m.weight, 1)nn.init.constant_(m.bias, 0)if isinstance(m, nn.Linear):nn.init.normal_(m.weight, 0, 0.01)nn.init.constant_(m.bias, 0.001)# 测试网络结构是否正确
x = torch.rand(size=(3, 256, 256, 1))
print(x.shape)net = SRNet(data_format='NCHW', init_weights=True)
print(net)output_Y = net(x)
print('output shape: ', output_Y.shape)
print('output: ', output_Y)

  torch复现的版本中没有采用L2正则，所以这可能是效果不好的原因之一吧。

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三 训练结果展示

  原论文中使用了很多隐写术，其中空域和频域的隐写算法都有，在嵌入率方面选用的是0.1bpp、0.2bpp、至0.5bpp共5种不同的嵌入率。本文仅使用了S-UINWARD、WOW、HUGO三种空域隐写术和0.4bpp、0.7bpp、1.0bpp三种嵌入率（嵌入率太低，隐写分析难度较大，模型训练得到的结果太不好了，面子上很不好看，所以就适当的提高了嵌入率：）部分训练的结果如下图所示：

  3个隐写术3个嵌入率，共9种，每一个都需要单独训练（直接训练嵌入率最小的模型，得到的结果很烂，只能先1.0bpp再0.7bpp最后0.4bpp这样逐渐递进）
  为了提升SRNet网络隐写分析的性能，小编尝试在原始SRNet网络的基础上添加CBAM注意力机制，让模型更好的进行特征提取。关于CBAM注意力机制的介绍以及如何将CBAM注意力模块添加到原始SRNet网络中，小编将在下一篇中进行介绍。
 
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