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论文信息 标题：PSCC-Net: Progressive Spatio-Channel Correlation Network for Image Manipulation Detection and Localization 作者：Xiaohong Liu, Yaojie Liu, Jun Chen, Xiaoming Liu 出处：IEEE TCSVT, vol. 32, no. 11, pp. 7505–7517, 2022 DOI：10.1109/TCSVT.2022.3189545 代码：https://github.com/proteus1991/PSCC-Net（MIT 协议，权重内置于仓库） 一句话 用「HRNet 多尺度骨干 + 由粗到细渐进式 mask + 空间/通道相关性模块(SCCM) + 独立分类头」，同时做图像篡改检测（真/假二分类）与定位（篡改区域 mask）。 运行环境（本机，无 GPU） Python 3.11（uv 管理）+ torch 2.5.1+cpu + numpy / yacs / imageio / pillow 代码目录：C:\Users\123\Desktop\Papers\PSCC-Net\ 虚拟环境：C:\Users\123\Desktop\Papers\.venv\ 跑通步骤 下载代码 + 3 个权重（checkpoint/{HRNet,NLCDetection,DetectionHead}_checkpoint/*.pth）+ 12 张 sample/ 样例图。 装依赖（torch 用阿里云镜像，快）： uv pip install --python .venv\Scripts\python.exe --index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple "torch==2.5.1" 打了 4 个兼容性补丁（原代码只支持 Linux + CUDA + 旧 numpy）： test.py：CUDA→CPU、去掉 3 处 nn.DataParallel、num_workers=0、map_location='cpu'； utils/utils.py：save_image 用 numpy+imageio 替代 torchvision，并用 os.path.basename 修 Windows 反斜杠路径； models/seg_hrnet.py:303：np.int → int（numpy 2.x 已删除该别名）。 运行：cd PSCC-Net → ..\.venv\Scripts\python.exe test.py 结果（12 张样例图，全部判定正确） 类型 数量 判定 结果 authentic（真实） 6 authentic ✅ 6/6 copymove（复制移动） 2 forged ✅ 2/2 removal（内容移除） 2 forged ✅ 2/2 splice（拼接） 2 forged ✅ 2/2 输出：PSCC-Net\mask_results\ 下 12 张定位热力图（真实图接近全黑，伪造图有定位内容）。 ...

0. 一句话 PSCC-Net 做两件事：① 检测——判断一张图是不是被 P 过（真假二分类）；② 定位——把被 P 的区域一个像素一个像素地圈出来（输出一张黑白 mask）。它的核心创新是「由粗到细渐进式生成 mask」+「空间 + 通道双重相关性注意力模块 SCCM」。 1. 背景：这是什么任务（IMDL） IMDL = Image Manipulation Detection and Localization（图像篡改检测与定位）。 篡改分两大类： 类别 说明 例子 内容相关（content-dependent） 动了图像内容，制造假信息 splicing 拼接（从别的图搬一块贴过来）、copy-move 复制移动（同图内复制一块）、removal 移除（抠掉物体再用修复算法填上） 内容无关（content-independent） 全局后处理，不制造假信息但会掩盖痕迹 亮度/对比度、模糊、加噪、JPEG 压缩 关键难点：内容相关的篡改会"顺着语义"来（把车贴在马路上、把脸换掉），肉眼几乎看不出破绽。但它会在"图像指纹"层面留下不一致——比如拼接进来的区域，其相机噪声、JPEG 压缩痕迹和原图其他区域对不上。 检测（这张图假不假）和定位（哪里假）是两个层次：检测给机器/系统用，定位给人看。 2. 论文要解决的三个难题（读论文时抓住这三点） 作者说之前的方法有 3 个没解决好的问题： A. 尺度变化（Scale Variation）：被 P 的区域有大有小。传统的 encoder-decoder 和 no-pooling 结构都是"串行"提取特征，没法同时用好局部细节和全局上下文，只能应付有限的尺度。 B. 图像相关性（Image Correlation）：判断一块区域是不是篡改，最好的办法是把它和正常区域对比。但以前的方法大多直接学"图 → mask"的映射，容易过拟合到某一种攻击类型；忽略了空间相关性，泛化差。 C. 检测（Detection）：检测和定位本来是相关的（有区域响应高 = 假，全低 = 真），但以前的方法默认所有输入都是篡改图，导致对干净图大量误报。 → PSCC-Net 就是针对这三个问题设计的。 3. 网络结构：两条路径（图 2 是灵魂，务必看懂） 3.1 Top-Down Path（自上而下，提取特征）——骨干 HRNetV2p-W18 用 HRNet（论文里的 [27]，High-Resolution Net） 当骨干。特点： ...

HTML 1.什么是HTML？ HTML是HypeText Mark-up Language的简称，即超文本标记语言，是一种用于创建网页的标准标记语言。可以使用 HTML 来建立自己的网页，HTML 运行在浏览器上，由浏览器来解析。它不是一种编程语言（如java、C语言等），标记：就是标签。<标签名称></标签名称>。 白话：用来写网页的一门语言，有很多标签组成 所谓的超文本： 1、因为网页可以放图片、视频、音频等内容（超越文本限制） 2、还可以在网页中跳转到另一个网页中（超链接文本） 2.HTML的作用 用来开发网页 许多网络攻击（如 XSS（跨站脚本）、SQL 注入、CSRF（跨站请求伪造））都针对 HTML 和 Web 技术。 攻击者利用 HTML 结构注入恶意代码 HTML 是 Web 安全的底层基础，学习它不仅能帮助理解攻击手法，还能提升防御能力。无论是漏洞挖掘、渗透测试还是安全开发，HTML 知识都是必备技能。 3.网页的组成部分 HTML：负责网页的架构；(骨架) CSS：负责网页的样式，美化；（衣服） JavaScript（JS）：负责网页的行为；（动作） 4.工具介绍 这里我们使用工具，phpstorm HTML文件的命名 HTML文件的文件后缀名为.html 文件名中不要包含特殊符号，如空格、$等。 5.结构介绍 这个尖括号 就叫标签 生成结构 phpstorm会自动帮我们生成html结构 <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>Title</title> </head> <body> </body> </html> 什么叫标签 结构详情介绍 html由标签和属性构成。 标签：长在尖角号后面的第一个单词就是标签 属性：长在标签后面的并且用空格隔开的，称作 属性 结构标签介绍 <!-- 声明文档类型为 HTML5，告诉浏览器按标准 HTML 解析 --> <!DOCTYPE html> <!-- 根标签，整个网页所有内容都要写在里面 --> <!-- lang="en" 表示网页语言为英文 --> <html lang="en"> <!-- 头部标签，存放网页配置信息，不在页面上显示 --> <head> <!-- 设置网页字符编码为 UTF-8，防止中文乱码 --> <meta charset="UTF-8"> <!-- 网页标题，显示在浏览器标签栏上 --> <title>Title</title> </head> <!-- 身体标签，网页所有可见内容（文字、图片、按钮等）都写在这里 --> <body> </body> </html> 6.网页中常见的标签 标题标签 h1标签 h2标签 h3标签 h4标签 h5标签 h6标签 <body> <h1>hello word</h1> <h2>hello word</h2> <h3>hello word</h3> <h4>hello word</h4> <h5>hello word</h5> <h6>hello word</h6> </body> 2.段落标签 ...

这是我的第一篇 Hugo 博客文章。 我是ZZC。 本界面由Hugo(在本地把md 文档变成完整的网页文件)和cloudflare(提供免费域名，把 Hugo 生成的结果发布到公网)支持，谢谢两位嘉宾！