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Multimedia Information Processing\u2013 PCM 2017。Springer International Publishing,Cham,pp 534\u2013544“,“DOI”:“10.1007\/978-3-319-77380-3_51”},{“key”:“1033_CR20”,“首页”:“1”,“卷”:“pp”,“作者”:“W Tang”,“年份”:“2017”,“非结构化”:“Tang W,Tan S,Li B,Huang J(2017)使用生成对抗网络的自动隐写失真学习。IEEE Signal Process Lett PP:1\u20131”,“journal-title”:“IEEE信号处理Lett”},{“key”:“1033_CR21”,“unstructured”:“Yang J,Liu K,Kang X,Wong EK,Shi Y(2018)《基于生成性对抗网络的空间图像隐写术》。arXiv:1804.07939”}、{“密钥”:“10.33_CR22”,“非结构化”:“Hayes J,Danezis G(2017)通过对抗训练生成隐写图像。arXiv:1703.00371“},{“key”:“1033_CR23”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Zhu J,Kaplan R,Johnson J,Fei-Fei L(2018)Hidden:Hidden:Hidding data with deep networks.arXiv:1807.09937”,“doi”:“10.1007\/978-3030-01267-0_40明目张胆地隐藏图像:深层隐秘术。发表于:Guyon I、Luxburg UV、Bengio S、Wallach H、Fergus R、Vishwanathan S、Garnett R(eds)《神经信息处理系统进展》30。Curran Associates,Inc.,pp 2069\u20132079“},{“key”:“1033_CR25”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Wu P,Yang Y,Xiaoqiang L(2018)Stegnet:Mega image 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