先上效果图1.安装npminstallvideo.js2.在需要用到的页面引入importVideofrom"video.js";import"video.js/dist/video-js.css";3.具体页面使用假设传给子组件的数组结构template>divclass="tabPicture">van-swipestyle="height:490px;">van-swipe-itemv-for="(item,index)inrenderSwiper":key="index">videov-if="item.type=='mp4'":poster="item.posterImg"id="m
FoldingNet[1]提出了一种点云自编码器结构，属于自监督学习的范畴，可以将输入点云投影（即特征降维）至具有丰富语义信息的高维空间中，形成高维特征向量（文中用“codeword”指代），即编码过程。接着通过解码网络将高维特征向量恢复得到高维度的输入点云。如下图所示，对于input输入点云，首先经过特征编码形成codeword（不是图中的2Dgrid），接着进行两次folding操作，恢复得到与输入点云相似的输出点云：WhatisFoldingOperation？作者在文中指出，从直觉上来说，任何三维空间表面结构都可以通过“裁剪”，“挤压”，“屈伸”等操作转换成二维平面表示，因此以上操作的
FoldingNet[1]提出了一种点云自编码器结构，属于自监督学习的范畴，可以将输入点云投影（即特征降维）至具有丰富语义信息的高维空间中，形成高维特征向量（文中用“codeword”指代），即编码过程。接着通过解码网络将高维特征向量恢复得到高维度的输入点云。如下图所示，对于input输入点云，首先经过特征编码形成codeword（不是图中的2Dgrid），接着进行两次folding操作，恢复得到与输入点云相似的输出点云：WhatisFoldingOperation？作者在文中指出，从直觉上来说，任何三维空间表面结构都可以通过“裁剪”，“挤压”，“屈伸”等操作转换成二维平面表示，因此以上操作的
AI已经能让“一句话”诞生出巨大的生产力了。#文本-图像、文本-3D模型、文本-视频......MetaAI发布了文本生成视频模型Make-A-Video#未来的编剧就是导演？真的看到任何人都能落地自己想象力的时代来临了小杜Make-A-Video可以让我们仅用几句话或几行文本生成异想天开、独一无二的视频。促进想象力变为现实的AI工具包发展得越来越多样了～Make-A-VideoMetaAI提出的Make-A-Video是一种将文本到图像(T2I)生成方面取得的巨大进展直接转化为文本到视频(T2V)的方法。Make-A-Video具有三个优点：1. 它加速了T2V模型的训练（它不需要从头开始学
AI已经能让“一句话”诞生出巨大的生产力了。#文本-图像、文本-3D模型、文本-视频......MetaAI发布了文本生成视频模型Make-A-Video#未来的编剧就是导演？真的看到任何人都能落地自己想象力的时代来临了小杜Make-A-Video可以让我们仅用几句话或几行文本生成异想天开、独一无二的视频。促进想象力变为现实的AI工具包发展得越来越多样了～Make-A-VideoMetaAI提出的Make-A-Video是一种将文本到图像(T2I)生成方面取得的巨大进展直接转化为文本到视频(T2V)的方法。Make-A-Video具有三个优点：1. 它加速了T2V模型的训练（它不需要从头开始学
React学习笔记（番外一）——video.js视频播放组件的入门及排坑经历前言video.js的支持的视频格式及编码方式支持的扩展名（格式）支持的视频编码video.js的安装将video.js引入React自定义播放器控件引用自定义视频播放器控件排坑记录报错`VIDEOJSERROR(CODE4MEDIA_ERR_SRC_NOT_SUPPORTED)Nocompatiblesourcewasfoundforthismedia`重复初始化报错React底层代码报错：要删除的标签video不存在后记前言很久没有静下心写博客了。近段时间接到一个任务，前端页面要加上视频播放功能。实现加排坑前后花了
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本文主要讲解Transformer中的positionencoding，在当今CV的目标检测最前沿，都离不开positionencoding，在DETR，VIT，MAE框架中应用广泛，下面谈谈我的理解。一般positionencoding分为正余弦编码和可学习编码。正余弦编码 以下为DETR中的positionencoding过程，本文将以简单的数据帮助大家理解。以下过程是按照DETR走的，为了更好理解，对数据进行简化，针对不同的图像，产生不同的数据大小。1.创建mask 假设mask为4×4大小，输入图像大小为3×3。下图为mask生成的4*4维度的矩阵，根据对应与输入图像大小3*3生成以下
本文主要讲解Transformer中的positionencoding，在当今CV的目标检测最前沿，都离不开positionencoding，在DETR，VIT，MAE框架中应用广泛，下面谈谈我的理解。一般positionencoding分为正余弦编码和可学习编码。正余弦编码 以下为DETR中的positionencoding过程，本文将以简单的数据帮助大家理解。以下过程是按照DETR走的，为了更好理解，对数据进行简化，针对不同的图像，产生不同的数据大小。1.创建mask 假设mask为4×4大小，输入图像大小为3×3。下图为mask生成的4*4维度的矩阵，根据对应与输入图像大小3*3生成以下
论文：BeyondNaturalMotion:ExploringDiscontinuityforVideoFrameInterpolation会议：2022CVPRFebruary摘要视频插值是在给定两个连续的帧时，合成中间帧的任务。以往的研究大多集中在适当的帧翘曲操作和对翘曲帧的改进模块上。这些研究都是对只有连续运动的自然视频进行的。然而，许多实用的视频包含了许多不连续的动作，如聊天窗口、水印、GUI元素或字幕。我们提出了三种技术来扩展两个连续帧之间的转换的概念来解决这些问题。首先是一种新的架构，它可以分离连续和不连续的运动区域。我们还提出了一种新的数据增强策略，称为图-文本混合(FTM)，
