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Object detection – , , .

retinanet, , . CVAT ( pycon’19) . , mAP ~ 0.97.

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Autoencoder

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(latent space).
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Trading Card Game , , Magic the Gathering, . , : , . .

Semantic Embeddings

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$G = (V, E)$ $V$ $E⊆V×V$ , . , $(u,v)∈E$ $v$ $u$ . $C={c_{1},...,c_{n}}⊆V$ . :

$d_{G}:C×C →R$ , $d_{G}(u,v) =\frac{height(lcs(u,v))}{max_{w∈V}height(w)}$ , . $lcs$ – . $d_{G}$ 0 1, $s_{G}(u,v) = 1 − d_{G}(u,v)$ .

, 3, $lcs("dog","cat")="mammal"$ , $lcs("dog","trout")="animal"$ , $s_{G}("dog","cat") = 1 − d_{G}("dog","cat")=1-1/3=2/3$ , $s_{G}("dog","trout")=1-2/3=1/3$ . , , .

– $φ(c_{i})∈Ｒ^n$ $c_{i}, i=1,...,n$ , , :

\forall_{1 \leq i, j \leq n} : φ (c_{i})^{T} φ (c_{j}) = s_{G} (c_{i}, c_{j})

$∀_{1 ≤ i,j ≤ n}:φ(c_{i})^Tφ(c_{j}) =s_{G}(c_{i},c_{j})$

\forall_{1 \leq i \leq n} : φ (c_{i}) = 1

$∀_{1 ≤ i ≤ n}:φ(c_{i})= 1$

, . , Stanford Cars, 196 80 ( , , ?). stanford cars , , . . , – , - – , , .

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Siamese Networks

9 . , . , , , . metric learning , , c triplet loss.

kaggle, , : , . . .

, , , kaggle. , : 3 RGB . 5122564.

mAP = 0.89. . «» .

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. detectron. , COCO, . , . facebookresearch.

, mAP ~ 0.81. , .

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BMW :

BMW M5. .

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BMW 3 . .

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BMW , ? , .

, , , , . Audi:

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, Audi . 57% ? brand analytics, 25:75. , Audi. .

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Mixup . , . . , . albumentation . .

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