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基于pytorch的SRNet模型，在单任务训练中可多个数据集循环训练并可以生成训练过程中的T-sne图 多任务训练中，引入滤波任务作为辅助任务集帮助学习 多任务多尺度训练中，引入多任务框架和计算机视觉领域的MMAL框架帮助定位到隐写信号关键区域
Fine grained recognition of cats and dogs, used to identify different breeds of cats and dogs
该项目分为三个独立的功能：安全性待评估的鉴伪模型（CSCLUST）；模型安全性检测算法（stFA和EFA）；模型质量评估工具；
处理图像的python工具
