该Writeup涉及Facebook旗下VR穿戴公司Oculus论坛forums.oculusvr.com,攻击者利用其存在的XSS漏洞可以窃取受害者登录Oculus官网时的访问令牌(Access Token),以此实现对Facebook和关联Oculus用户的账户劫持。漏洞最终被Facebook给予了高达$30000的奖励。我们一起来看看作者的发现过程和思路。
Lite-embed 的灵感来源于 paulirish 大神的 lite-youtube-embed 项目:
---- 新智元报道 编辑:LRS 【新智元导读】传统的帧插值通常都是在两张极其相似之间生成图像。最近Google提出的FLIM模型能够对动作变化幅度较大的两张照片进行帧插值来生成视频:首次引入Gram损失,不仅锐度提升,细节也拉满! 帧插值(Frame Interpolation)是计算机视觉领域的一项关键任务,模型需要根据给定的两个帧,来预测、合成平滑的中间图像,在现实世界中也有极大的应用价值。 常见的帧插值应用场景就是对提升一些帧率不够的视频,一些设备都配有专门的硬件对输入视频的帧率进行
驯服混乱并改变您的内容。 如果您想展示您的内容(帖子,图像,视频,音频文件以及您能想到的任何其他内容),从而为网站访问者带来引人入胜的体验,那么本文将帮助您做到这一点。
Plyr是一个简单,轻量级,可访问和可定制的 HTML5,YT 和 Vimeo 媒体播放器,支持现代浏览器。
视频帧插值(VFI)是当前视频处理中的一种常见方法,广泛用于提高帧速率和增强视觉质量,它支持各种应用,例如慢动作合成、视频压缩和用于动态视频去模糊的训练数据生成。此外,在实时速度下,高分辨率视频(如 720p、1080p)上,视频帧插值算法还有许多潜在的应用。
如果您不熟悉Web开发,请查看本文,了解如何利用Bootstrap在您的网页上创建自适应视频。
有没有想过,只需要在日志中输入一个视频网站或者图片分享的 URL,这个 URL 里面含有的视频或者图片就自动显示出来?这样是不是很 Cool,这个就是 WordPress 的 Easy Embeds 的功能,让你直接发布一个 URL(需要单独一行,纯文本,不带链接才行),就能把这个 URL 中的视频显示到博客上,并且会根据博客的布局调整视频的大小。
MMEditing 是面向底层视觉任务的工具包,属于 OpenMMLab 开源算法体系。近期,我们在 MMEditing 中拓展了一个新的方向:视频插帧。本文将简要介绍视频插帧的技术原理,并带大家使用 MMEditing 实现一个视频插帧的 Demo。
在CVPR 2019 Workshop NTIRE 2019 视频恢复比赛中,来自商汤科技、港中文、南洋理工、深圳先进技术研究院的联合研究团队获得了全部四个赛道的所有冠军!
图像/视频超分领域近期并无突破性的方法出现,故近期计划将图像/视频超分相关方法进行一次综述性汇总。计划从不同点出发对图像/视频超分进行一次“反思”之旅。本文是该旅程的第一站:图像降质过程。
这是「进击的Coder」的第 571 篇技术分享作者:崔庆才 最近在开发一个前端项目,用到播放视频的功能,所以就查了下有什么前端的视频播放器库可以使用,今天来分享一下给大家。 这个库的名字叫做 Plyr,顾名思义其实就是 Player 的缩写,整体的预览效果如下: 官方网站:https://plyr.io/ GitHub 地址是:https://github.com/sampotts/plyr 看来一圈,发现这个库不仅美观优雅,而且功能十分丰富。 下面我们来介绍下它的一些内置功能。 总体概览 首先我们来
大多视频超分方案采用时序近邻帧辅助参考帧进行超分,这种方式会导致算法过于耗时,在处理效率方面不如递归方案。该文提出一种新颖的递归视频超分方案,它可以高效率且有效的利用前一帧信息对参考帧进行超分。它将输入划分为结构与纹理成分送入到递归单元(它由多个双流结构-纹理模块构成),此外隐状态自适应模块使得当前帧可以从隐状态中选择有用信息辅助超分,提升对于场景切换和误差累计的鲁棒性。作者通过充分实验验证了所提方案的有效性,在多个公开基准数据集均取得了SOTA性能。
多媒体和嵌入内容 HTML5中的音频和视频标签的使用 嵌入内容的应用,如地图、嵌入网页等
解析器是在文本中查找子字符串的应用程序。在解析消息时,他们可以找到一个子字符串并将其转换为正确的 HTML 代码。
在视觉文化时代,如果您的网站包含图片,则它会获得更多的观看次数。 研究表明,如果带有照片或视频,您的内容将获得更好的好评。
作为一个以内容为中心的网站,在文章结尾增加社会化分享按钮是一种标配,使用Octopress也不例外,本博客选用了加网的社会化分享按钮。开始的时候一切顺利,但是后来出现了一点小瑕疵,具体的情况如下图
最近,Transformer在CV领域搅翻了天,在各个CV领域打出了半片天。比如,Detection、Segmentation、Classification等等均出现了Transformer这个“搅局者”;甚至Low-level领域也被Transformer占领多个高峰,比如超分、降噪、去雨等等。一直以为视频超分可能还会再等一段时间,哪成想,视频超分领域也成了Transformer的附属地。
视频恢复(如视频超分辨率)旨在从低质量帧恢复高质量帧。与单个图像恢复不同,视频恢复通常需要利用多个相邻但通常不对齐的视频帧的时间信息。现有的视频恢复方法主要分为两大类:基于滑动窗口的方法和循环方法。如图 1(a) 所示,基于滑动窗口的方法通常输入多个帧来生成单个 HQ 帧,并以滑动窗口的方式处理长视频序列。在推理中,每个输入帧都要进行多次处理,导致特征利用效率低下,计算成本增加。其他一些方法是基于循环架构的。如图 1(b) 所示,循环模型主要使用之前重构的 HQ 帧进行后续的帧重构。由于循环的性质,它们有三个缺点。首先,循环方法在并行化方面受到限制,无法实现高效的分布式训练和推理。其次,虽然信息是逐帧积累的,但循环模型并不擅长长期的时间依赖性建模。一帧可能会强烈影响相邻的下一帧,但其影响会在几个时间步长后迅速消失。第三,它们在少帧视频上的性能明显下降。
前6个小玩意,正好对应Flash CS滤镜面板的几个效果,使用比较简单,详细可以参考这个: http://blog.sina.com.cn/s/blog_3fbce8b10100o8oz.html 。
来源链接:https://www.brokenbrowser.com/loading-insecure-content-in-secure-pages/ 原作者:MagicMac 译:Holic (知道创宇404安全实验室) 毋庸置疑,当今网络正在向 HTTPS(安全)内容发展。至关重要的域名现在已经将他们的证书准备好了,他们的站点应该是有效且安全的。但是你是不是很好奇:到底能安全到何种程度?显然,通过 HTTPS 提供的内容是可以抵御中间人工具(MITM),网络嗅探/篡改等方面的攻击的。但是你有没有想过,
原文链接 / https://medium.com/vimeo-engineering-blog/supporting-a-35-year-old-video-format-4cb9a62eae9
非常好加载,基本上pytorch和torchvision版本不太落后就可以加载。里面的model_type需要和模型参数对应上,"vit_h"或者"vit_l"或者"vit_b",即便加载最大的2.4G的vit_h模型,也只需要占用8G的显卡。算是非常小的模型了。这里SAM测试的效果,很多情况下效果并不太好,是一个foundation model,我觉得主要原因是模型参数比较少。导致他不能很好的解决所有的问题。正确用法是对小领域最微调。
在图像分类任务中,主干网络是视觉神经网络中进行图像特征提取的主体,常见的算法包括我们耳熟能详的 ResNet、Vision Transformer 等。
在web开发当中我们经常需要进行需要在线浏览PDf内容,在线嵌入动态pdf,传统的解决方法安装客户端PDF阅读器,如果是在谷歌是可以在线浏览的,因为他自身就带了一些插件,以前遇到这样的问题往往是费时又费力,很不好解决,
对着代码凭空想象,多少让人有点头皮微凉。于是,有人干脆用Unity给它完整3D可视化了出来。
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源:公众号 量子位 授权 如何让模糊的老片变高清? AI的答案是超分辨率算法: 现在,在视频超分领域,有一个强大的算法拿下了超分比赛NTIRE 2021三冠一亚的优异成绩,登上了CVPR 2022。 它的名字叫做BasicVSR++,是对视频超分SOTA模型BasicVSR的进一步改进。 BasicVSR也曾拿下NTIRE冠军,入选CVPR 2021。 现在,这个BasicVSR+++在基本相同的参数量下,不仅性能大幅超过前辈,PSNR(峰值信噪比,图像质量评估指
本文采用意译,可能会与原文的表达有所不同,如果想看原文,请点击这里,或者复制链接 https://css-tricks.com/simulating-mouse-movement/ 自行前往。
Motion 5 for mac是运行在苹果上的一款视频效果编辑软件,专为视频编辑人员而设它能让您自定 Final Cut Pro 字幕、转场和效果。Motion 5 for Mac可以在 2D 或 3D 空间中创建您自己的精美炫目的动画,同时还能在您工作时提供实时反馈。
当目标点开美图(恶意LNK快捷方式文件:confidential.jpg.lnk),使目标认为他正在打开图像(confidential.jpg),HTA dropper 隐藏在快捷方式文件中。LNK将执行HTA,HTA将依次执行并删除的DLL payload,并且用诱饵图片替换快捷方式(confidential.jpg)。过程如下:
我不知道我是怎么认识Broot的,但它很实用。当你打开一个小目录,并想要查看land的位置,那么tree功能可以优秀地完成这点。
img元素允许我们在HTML文档里嵌入图像。图像在HTML标记处理完毕后才加载!!
在图像超分辨率、图像去噪、压缩等图像修复(Image restoration)任务中,卷积神经网络目前仍然是主流。但是卷积神经网络有以下两个缺点:
CleanWhite is a clean, elegant, but fully functional blog theme for Hugo. Here is a live demo site using this theme.
Facebook 发布Facebook 360应用,支持Gear VR 日前,Facebook正式宣布推出360度全景视频业务。针对智能手机用户,Facebook新推出了一款名为Facebook 3
这个想法在我脑海中不停地闪现,始终没有遇到特别合适的契机进行实践。直到最近,我遇到了一个名为 Fashion AI 的项目,它主要利用微调模型对服装图片进行分割(segmentation),然后裁剪出图像中标注(label)的时尚单品,并将所有图片调整为相同的大小,最后将这些图像转化为 embedding 向量存储在开源向量数据库 Milvus 中。通过这个项目可以在 Milvus 数据库中查询并获得 3 个最相似的向量结果。随后,就可以通过上传一张自己穿着打扮的照片,最终确定与我们时尚风格最为相似的明星。
来自国内社区 NameFactory ,他在用Rust实现一门动态语言,并且在知乎里记录了他的心路历程。大家可以关注一下,支持一下。
Config命名格式: {model}_{backbone}_[misc]_[gpu x batch_per_gpu]_{resolution}_{schedule}_{dataset} 以下为每一项的具体解释: {xxx}是必填字段,[yyy]是可选字段。 {model}:型号类型等psp,deeplabv3等。 {backbone}:骨干类型,例如r50(ResNet-50),x101(ResNeXt-101)。 [misc]:杂项设置/模型的插件,例如dconv,gcb,attention,mstra
【导读】我们知道,深度学习几乎已经应用在每一个领域,但如果我们能够构建一个基于深度学习的模型,让它能够给老照片着色,重现我们童年的旧回忆,这该多么令人激动啊!那么我们要怎么做呢?本文的作者将为大家介绍一个教程,通过深度学习方法为黑白老照片自动上色,带我们重新忆起那段老时光!
懒加载图片是加快网站加载速度最简单的方法之一,因为最基本的懒加载只需要一行代码。然而,你还可以使用一些高级技巧,使你的懒加载效果看起来像上面的图片一样,具有模糊的占位符和从占位符到完整图片的平滑过渡效果。在本文中,我将介绍关于懒加载的一切知识,以及如何创建这种高级懒加载效果。
首先,将图片传送到CNN中,使用预先训练的网络VGG-16或者ResNet。在这个网络的末尾是一个输出类别得分的softmax分类器。但我们不是要分类图像,我们需要表示该图像空间信息的一组特征。为了获取这组特征,删除图像分类的全连接层,并查看更早的层级从图像中提取空间信息。
监督学习是训练机器学习模型的传统方法,它在训练时每一个观察到的数据都需要有标注好的标签。如果我们有一种训练机器学习模型的方法不需要收集标签,会怎么样?如果我们从收集的相同数据中提取标签呢?这种类型的学
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使用的时候,通过background-position调整显示的位置,如下图所示:
最近在梳理文本分类的各个神经网络算法,特地一个来总结下。接下来将要一个文章一个文章的讲解各个算法的理论与实践。目录暂定为:
《火车进站》是人类历史上的第一部电影,由路易·卢米埃和奥古斯特·卢米埃于 1895 年拍摄于法国一沿海城市,整部电影只有45秒。
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