{"id":302178,"date":"2020-04-20T15:00:12","date_gmt":"2020-04-20T15:00:12","guid":{"rendered":"http:\/\/savepearlharbor.com\/?p=302178"},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"-0001-11-29T21:00:00","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=302178","title":{"rendered":"\u041d\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u044b \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0435\u0439"},"content":{"rendered":"\n<div class=\"post__text post__text-html post__text_v1\" id=\"post-content-body\" data-io-article-url=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/498168\/\">\n<h1 id=\"novye-arhitektury-neyrosetey\">\u041d\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u044b \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0435\u0439<\/h1>\n<p>  <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/dn\/iq\/zn\/dniqznbdtqf4dnmhqyuaa19rhrm.jpeg\" alt=\"Network\"><\/p>\n<p>  <\/p>\n<p>\u041f\u0440\u0435\u0434\u044b\u0434\u0443\u0449\u0430\u044f \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f \u00ab<a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/482794\/\">\u041d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0438. \u041a\u0443\u0434\u0430 \u044d\u0442\u043e \u0432\u0441\u0435 \u0434\u0432\u0438\u0436\u0435\u0442\u0441\u044f<\/a>\u00bb<\/p>\n<p>  <\/p>\n<p>\u0412 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u043a\u0440\u0430\u0442\u043a\u043e \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0432\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u044b \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0435\u0439, \u0432 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u043e\u043c \u043f\u043e \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0435 <em>\u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432<\/em>, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 (\u0438\u043b\u0438 \u0445\u043e\u0442\u044f \u0431\u044b \u043f\u043e\u043f\u044b\u0442\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438) \u0431\u0443\u0434\u0443\u0449\u0438\u0435 \u043d\u0430\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e \u0440\u0430\u0437\u0432\u0438\u0432\u0430\u044e\u0449\u0435\u0439\u0441\u044f \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u0438.<\/p>\n<p>  <\/p>\n<p>\u0421\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f \u043d\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0442\u0435\u043d\u0434\u0443\u0435\u0442 \u043d\u0430 \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0442\u0443 \u043e\u0445\u0432\u0430\u0442\u0430 \u0438 \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u0435\u0435 \u043f\u043e\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0447\u0438\u0442\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u00ab\u043f\u043e \u0434\u0438\u0430\u0433\u043e\u043d\u0430\u043b\u0438\u00bb \u0441\u0442\u0430\u0442\u0435\u0439. \u0410\u0432\u0442\u043e\u0440 \u0443\u0432\u0435\u0440\u0435\u043d, \u0447\u0442\u043e \u043f\u043e\u043a\u0430 \u043f\u0438\u0441\u0430\u043b \u044d\u0442\u0443 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044e, \u043f\u043e\u044f\u0432\u0438\u043b\u043e\u0441\u044c \u0435\u0449\u0435 \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043d\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440. \u041d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u0442\u0435 \u0437\u0434\u0435\u0441\u044c: <a href=\"https:\/\/paperswithcode.com\/area\/computer-vision\" rel=\"nofollow\">https:\/\/paperswithcode.com\/area\/computer-vision<\/a>.<\/p>\n<p><a name=\"habracut\"><\/a>  <\/p>\n<ul>\n<li><a href=\"#EfficientNet\">EfficientNet<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#EfficientDet\">EfficientDet<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#SpineNet\">SpineNet<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#CenterNet\">CenterNet<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#ThunderNet\">ThunderNet<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#CSPNet\">CSPNet<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#DenseNet\">DenseNet<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#SAUNet\">SAUNet<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#DetNASNet\">DetNASNet<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#SM-NAS\">SM-NAS<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#AmoebaNet\">AmoebaNet<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#GNN\">Graph Neural Network<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#cellular_automata\">Growing Neural Cellular Automata<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#spiking-nn\">\u0418\u043c\u043f\u0443\u043b\u044c\u0441\u043d\u0430\u044f \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u0430\u044f \u0441\u0435\u0442\u044c<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#DPM\">DPM<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#conclusions\">\u0412\u044b\u0432\u043e\u0434\u044b<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<p>  <\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/arxiv.org\/pdf\/1905.05055v2.pdf\" rel=\"nofollow\">Object Detection in 20 Years<\/a> \u2014 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0439 \u043e\u0431\u0437\u043e\u0440 \u043d\u0430 400+ \u0441\u0442\u0430\u0442\u0435\u0439 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432 \u0437\u0430 20 \u043b\u0435\u0442.<\/p>\n<p>  <\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/www.asimovinstitute.org\/neural-network-zoo\/\" rel=\"nofollow\">The Neural Network Zoo<\/a> \u2014 \u0437\u043e\u043e\u043f\u0430\u0440\u043a \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0435\u0439, \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u043c\u043e\u0435 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u043d\u043e \u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f.<\/p>\n<p>  <\/p>\n<p>\u0418\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u043e\u0435 \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e \u0441 \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0446\u0438\u044f\u043c\u0438, \u043a\u0430\u043a \u0441\u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u0443\u044e \u0441\u0435\u0442\u044c: \u00ab<a href=\"https:\/\/youtu.be\/g2vlqhefADk\" rel=\"nofollow\">How to Design a Neural Network<\/a>\u00bb.<\/p>\n<p>  <\/p>\n<hr>\n<p>  <\/p>\n<h2 id=\"a-nameefficientnetefficientneta\">EfficientNet<\/h2>\n<p>  <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/k_\/al\/kx\/k_alkxw1ztkaiv3ll6w26n2dwno.png\" alt=\"EfficientNet\"><\/p>\n<p>  <\/p>\n<p><strong>EfficientNet<\/strong> \u2014 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441 \u043d\u043e\u0432\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043b\u0441\u044f \u0438\u0437 \u0438\u0437\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u0430\u0441\u0448\u0442\u0430\u0431\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f (\u0441\u043a\u0435\u0439\u043b\u0438\u043d\u0433, scaling) \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0438 \u0431\u0430\u043b\u0430\u043d\u0441\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0441\u043e\u0431\u043e\u0439 \u0433\u043b\u0443\u0431\u0438\u043d\u044b \u0438 \u0448\u0438\u0440\u0438\u043d\u044b (\u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u043a\u0430\u043d\u0430\u043b\u043e\u0432) \u0441\u0435\u0442\u0438, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0432 \u0441\u0435\u0442\u0438. \u0410\u0432\u0442\u043e\u0440\u044b <a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/1905.11946\" rel=\"nofollow\">\u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438<\/a> \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u0430\u0433\u0430\u044e\u0442 \u043d\u043e\u0432\u044b\u0439 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u0441\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043d\u043e\u0433\u043e \u043c\u0430\u0441\u0448\u0442\u0430\u0431\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f (compound scaling method), \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0440\u0430\u0432\u043d\u043e\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e \u043c\u0430\u0441\u0448\u0442\u0430\u0431\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u0433\u043b\u0443\u0431\u0438\u043d\u0443\/\u0448\u0438\u0440\u0438\u043d\u0443\/\u0440\u0430\u0437\u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441 \u0444\u0438\u043a\u0441\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043f\u0440\u043e\u043f\u043e\u0440\u0446\u0438\u044f\u043c\u0438 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u043d\u0438\u043c\u0438. \u0418\u0437 \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0435\u0433\u043e \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0430 \u043f\u043e\u0434 \u043d\u0430\u0437\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u00abNeural Architecture Search\u00bb (<a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Neural_architecture_search\" rel=\"nofollow\">NAS<\/a>, <a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/1611.01578\" rel=\"nofollow\">\u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f1<\/a>, <a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/1807.11626\" rel=\"nofollow\">\u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f2<\/a>, <a href=\"https:\/\/youtu.be\/gZZKjiAKc5s\" rel=\"nofollow\">\u0432\u0438\u0434\u0435\u043e<\/a>) \u0434\u043b\u044f \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u043d\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439 \u0438 \u0441\u0432\u043e\u0435\u0433\u043e \u0441\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0430 \u043c\u0430\u0441\u0448\u0442\u0430\u0431\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0430\u0432\u0442\u043e\u0440\u044b \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u044e\u0442 \u043d\u043e\u0432\u044b\u0439 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u043f\u043e\u0434 \u043d\u0430\u0437\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c EfficientNets.<\/p>\n<p>  <\/p>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/1905.11946\" rel=\"nofollow\">\u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f<\/a> \u00abEfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks\u00bb<\/li>\n<li>\u043e\u0431\u0437\u043e\u0440 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/ods\/blog\/472672\/#4-efficientnet-rethinking-model-scaling-for-convolutional-neural-networks\">\u043d\u0430 \u0440\u0443\u0441\u0441\u043a\u043e\u043c<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/github.com\/tensorflow\/tpu\/tree\/master\/models\/official\/efficientnet\" rel=\"nofollow\">\u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0439 \u043a\u043e\u0434<\/a> \u0434\u043b\u044f TensorFlow<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/youtu.be\/3svIm5UC94I\" rel=\"nofollow\">\u0432\u0438\u0434\u0435\u043e1<\/a>, <a href=\"https:\/\/youtu.be\/4U2WO8ObGGU\" rel=\"nofollow\">\u0432\u0438\u0434\u0435\u043e2.1<\/a>, <a href=\"https:\/\/youtu.be\/LRpzb17B1BM\" rel=\"nofollow\">\u0432\u0438\u0434\u0435\u043e2.2<\/a>, <a href=\"https:\/\/youtu.be\/K4XXS4Tn1Ow\" rel=\"nofollow\">\u0432\u0438\u0434\u0435\u043e3<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<p>  <\/p>\n<hr>\n<p>  <\/p>\n<h2 id=\"a-nameefficientdetefficientdeta\">EfficientDet<\/h2>\n<p>  <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/g3\/i-\/-t\/g3i--thpw8hnbazkvc0z77qsv4w.png\" alt=\"EfficientDet\"><\/p>\n<p>  <\/p>\n<p><strong>EfficientDet<\/strong> \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432. \u0410\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u0430 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0430 \u043d\u0430 \u0440\u0438\u0441\u0443\u043d\u043a\u0435 \u043d\u0438\u0436\u0435. \u0421\u043e\u0441\u0442\u043e\u0438\u0442 \u0438\u0437 <a href=\"#EfficientNet\">EfficientNet<\/a> \u0432 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u044b, \u043a \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0439 \u043f\u0440\u0438\u0434\u0435\u043b\u0430\u043d \u0441\u043b\u043e\u0439 \u043f\u043e \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0435 \u0441 \u043f\u0438\u0440\u0430\u043c\u0438\u0434\u043e\u0439 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432 \u043f\u043e\u0434 \u043d\u0430\u0437\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c BiFPN, \u0437\u0430 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u043c \u0438\u0434\u0435\u0442 \u00ab\u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u0430\u044f\u00bb \u0441\u0435\u0442\u044c \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\/\u0440\u0430\u043c\u043a\u0430 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u0430.<\/p>\n<p>  <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/mu\/ze\/io\/muzeio405gjtptbivi8y43hxz1w.png\" alt=\"EfficientDet architecture\"><\/p>\n<p>  <\/p>\n<p>\u0420\u0438\u0441\u0443\u043d\u043e\u043a \u2014 \u0410\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u0430 EfficientDet == EfficientNet + BiFPN + \u0441\u0435\u0442\u044c \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\/\u0440\u0430\u043c\u043a\u0430<\/p>\n<p>  <\/p>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/1911.09070\" rel=\"nofollow\">\u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f<\/a> \u00abEfficientDet: Scalable and Efficient Object Detection\u00bb<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/github.com\/xuannianz\/EfficientDet\" rel=\"nofollow\">\u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0439 \u043a\u043e\u0434<\/a> \u0434\u043b\u044f TensorFlow<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/github.com\/toandaominh1997\/EfficientDet.Pytorch\" rel=\"nofollow\">\u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0439 \u043a\u043e\u0434<\/a> \u0434\u043b\u044f PyTorch<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/youtu.be\/UCPxzFPdAf8\" rel=\"nofollow\">\u0432\u0438\u0434\u0435\u043e1<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<p>  <\/p>\n<hr>\n<p>  <\/p>\n<h2 id=\"a-namespinenetspineneta\">SpineNet<\/h2>\n<p>  <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/gg\/ms\/q-\/ggmsq-np6bieh3ffqllqd3lwpd0.png\" alt=\"SpineNet\"><\/p>\n<p>  <\/p>\n<p><strong>SpineNet<\/strong> \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432 \u043d\u0430 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0438. \u0418\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u0438 \u0438\u0437 Google Research \u0434\u043e\u0441\u0442\u0438\u0433\u043b\u0438 \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u0438\u0445 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u043e\u0432, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0432\u044b\u0448\u0430\u044e\u0442 \u0438\u043c\u0435\u044e\u0449\u0438\u0435\u0441\u044f state-of-the-art (SOTA) \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u044b. <\/p>\n<p>  <\/p>\n<p>\u0421\u0432\u0435\u0440\u0442\u043e\u0447\u043d\u044b\u0435 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0438 \u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u043e \u043a\u043e\u0434\u0438\u0440\u0443\u044e\u0442 \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0435 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u043c\u0435\u0436\u0443\u0442\u043e\u0447\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432 \u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435\u0439 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438. \u0422\u0430\u043a\u043e\u0439 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434 \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u043e \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442 \u0434\u043b\u044f \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439, \u043d\u043e \u043f\u043b\u043e\u0445\u043e \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442 \u0434\u043b\u044f \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438 \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432 (\u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u043b\u043e\u043a\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f). \u0414\u043b\u044f \u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0430 \u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u0432\u0435\u0440\u0442\u043e\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439 \u043f\u043e \u043b\u043e\u043a\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 (\u0441\u0435\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438) \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u0441\u0432\u0435\u0440\u0442\u043e\u0447\u043d\u044b\u0435 \u043a\u043e\u0434\u0438\u0440\u043e\u0432\u0449\u0438\u043a-\u0434\u0435\u043a\u043e\u0434\u0438\u0440\u043e\u0432\u0449\u0438\u043a \u0441 \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u043e\u0439 \u0442\u0438\u043f\u0430 \u00ab<a href=\"https:\/\/medium.com\/@sunnerli\/simple-introduction-about-hourglass-like-model-11ee7c30138\" rel=\"nofollow\">\u043f\u0435\u0441\u043e\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0447\u0430\u0441\u044b<\/a>\u00bb (Convolutional Encoder-Decoder Neural Network). \u0412 \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u0430\u0445 \u0442\u0438\u043f\u0430 \u00ab\u043f\u0435\u0441\u043e\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0447\u0430\u0441\u044b\u00bb \u0434\u0435\u043a\u043e\u0434\u0438\u0440\u043e\u0432\u0449\u0438\u043a \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u043b\u0430\u0433\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u043e\u0432\u0435\u0440\u0445 \u043a\u043e\u0434\u0438\u0440\u043e\u0432\u0449\u0438\u043a\u0430. \u0422\u0430\u043a\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c \u043a\u043e\u0434\u0438\u0440\u043e\u0432\u0449\u0438\u043a \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438, \u0430 \u0434\u0435\u043a\u043e\u0434\u0438\u0440\u043e\u0432\u0449\u0438\u043a \u2013 \u0434\u043b\u044f \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447 \u043b\u043e\u043a\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 (\u0441\u0435\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438). \u041f\u0440\u0438 \u044d\u0442\u043e\u043c \u043a\u043e\u0434\u0438\u0440\u043e\u0432\u0449\u0438\u043a \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c\u044e (backbone model), \u043a\u0430\u043a \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u043e, \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u0438 \u043f\u043e\u0442\u0440\u0435\u0431\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0449\u043d\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439, \u0447\u0435\u043c \u0434\u0435\u043a\u043e\u0434\u0438\u0440\u043e\u0432\u0449\u0438\u043a. \u0418\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u0438 \u0437\u0430\u044f\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442, \u0447\u0442\u043e \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u0430 \u0442\u0438\u043f\u0430 \u00ab\u043f\u0435\u0441\u043e\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0447\u0430\u0441\u044b\u00bb \u043d\u0435\u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432 <em>\u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0445 \u043c\u0430\u0441\u0448\u0442\u0430\u0431\u043e\u0432<\/em>, \u043f\u043e\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0447\u0442\u043e \u0432 \u0442\u0430\u043a\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043c\u0430\u0441\u0448\u0442\u0430\u0431 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u043d\u043e \u0443\u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u0440\u0438 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u0438 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 (\u043a\u043e\u0434\u0438\u0440\u043e\u0432\u0449\u0438\u043a\u0430).<\/p>\n<p>  <\/p>\n<p>\u041f\u0440\u0435\u0434\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c SpineNet \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0432\u044b\u0443\u0447\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u0440\u0430\u0437\u043d\u043e\u043c\u0430\u0441\u0448\u0442\u0430\u0431\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u0438 \u0438\u0437-\u0437\u0430 \u0441\u0432\u0435\u0440\u0442\u043e\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0441\u043b\u043e\u0435\u0432 \u0441\u043c\u0435\u0448\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043e\u0432 (\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u0442\u0435 \u0440\u0438\u0441\u0443\u043d\u043e\u043a \u043d\u0438\u0436\u0435). \u0420\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u044b \u0441\u043b\u043e\u0435\u0432 \u043f\u043e\u0434\u0431\u0438\u0440\u0430\u043b\u0438\u0441\u044c \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430 \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440 (Neural Architecture Search, NAS). \u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 SpineNet \u0432 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0434\u0430\u0435\u0442 \u043f\u0440\u0438\u0440\u043e\u0441\u0442 \u0432 \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 (Average Precision, AP). \u041f\u0440\u0438 \u044d\u0442\u043e\u043c \u043d\u0430 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0440\u0435\u0441\u0443\u0440\u0441\u043e\u0432.<\/p>\n<p>  <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/q0\/8v\/tt\/q08vttva1cwtuhxkh_zyfkfbyfc.jpeg\" alt=\"Building scale-permuted network by permuting ResNet\"><\/p>\n<p>  <\/p>\n<p>\u0420\u0438\u0441\u0443\u043d\u043e\u043a \u2013 \u041f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0441\u043e \u0441\u043c\u0435\u0448\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c \u043c\u0430\u0441\u0448\u0442\u0430\u0431\u043e\u043c \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u043f\u0435\u0440\u0435\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043e\u043a \u0441\u043b\u043e\u0435\u0432 \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u044b ResNet (ResNet-50-FPN \u043a\u0440\u0430\u0439\u043d\u044f\u044f \u0441\u043b\u0435\u0432\u0430)<\/p>\n<p>  <\/p>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/1912.05027\" rel=\"nofollow\">\u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f<\/a> \u00abSpineNet: Learning Scale-Permuted Backbone for Recognition and Localization\u00bb<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/neurohive.io\/ru\/papers\/spinenet-arhitektura-dlya-raspoznavaniya-i-lokalizacii-obekta-na-izobrazhenii\/\" rel=\"nofollow\">\u043e\u0431\u0437\u043e\u0440 \u043d\u0430 \u0440\u0443\u0441\u0441\u043a\u043e\u043c<\/a> \u00abSpineNet: \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0438 \u043b\u043e\u043a\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u0430 \u043d\u0430 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0438\u00bb<\/li>\n<li><a href=\"http:\/\/zeus.robots.ox.ac.uk\/spinenet\/demo.html\" rel=\"nofollow\">SpineNet online demo<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<p>  <\/p>\n<hr>\n<p>  <\/p>\n<h2 id=\"a-namecenternetcenterneta\">CenterNet<\/h2>\n<p>  <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/rx\/qq\/x5\/rxqqx5qi7xk9tvvd6xp93jdg67o.png\" alt=\"CenterNet\"><\/p>\n<p>  <\/p>\n<p><strong>CenterNet<\/strong> \u0438 <strong>CornerNet-Lite<\/strong> \u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u043b\u0438\u0441\u044c \u043d\u0430 2019 \u0433\u043e\u0434 \u043c\u0435\u0439\u043d\u0441\u0442\u0440\u0438\u043c\u043e\u0432\u044b\u043c\u0438 <em>\u043b\u0435\u0433\u043a\u043e\u0432\u0435\u0441\u043d\u044b\u043c\u0438<\/em> \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0430\u043c\u0438 \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432 \u0432 \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u043c \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438 (c\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f \u00ab<a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/1904.07850\" rel=\"nofollow\">\u041e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u044b \u043a\u0430\u043a \u0442\u043e\u0447\u043a\u0438<\/a>\u00bb).<\/p>\n<p>  <\/p>\n<p>CenterNet \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442, \u043a\u0430\u043a \u043e\u0434\u043d\u0443 \u0442\u043e\u0447\u043a\u0443, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u043d\u0430\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0446\u0435\u043d\u0442\u0440\u0435 \u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0440\u0430\u043c\u043a\u0438. \u0420\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u0430, \u0435\u0433\u043e \u043e\u0440\u0438\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u044f, 3D-\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430, \u043d\u0430\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435, \u043f\u043e\u0437\u0430 \u0438 \u0442.\u0434. \u0438\u0437\u0432\u043b\u0435\u043a\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u0432 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u0441\u0442\u0432\u0438\u0438 \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 \u0445\u0430\u0440\u0430\u043a\u0442\u0435\u0440\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0438 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f (image features) \u043e\u043a\u043e\u043b\u043e \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0442\u043e\u0447\u043a\u0438. \u0410\u0432\u0442\u043e\u0440\u044b \u043f\u043e\u0434\u0430\u044e\u0442 \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0435 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432 \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0441\u0432\u044f\u0437\u043d\u0443\u044e \u0441\u0432\u0435\u0440\u0442\u043e\u0447\u043d\u0443\u044e \u0441\u0435\u0442\u044c, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u0442\u0435\u043f\u043b\u043e\u0432\u0443\u044e \u043a\u0430\u0440\u0442\u0443 (heatmap). \u041f\u0438\u043a\u0438 \u043d\u0430 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0442\u0435\u043f\u043b\u043e\u0432\u043e\u0439 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0435 \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0442 \u0446\u0435\u043d\u0442\u0440\u0430\u043c \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432. \u0425\u0430\u0440\u0430\u043a\u0442\u0435\u0440\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0438 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u043c \u043f\u0438\u043a\u0435 \u0442\u0435\u043f\u043b\u043e\u0432\u043e\u0439 \u043a\u0430\u0440\u0442\u044b \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u044e\u0442 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u044b \u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0440\u0430\u043c\u043a\u0438 \u0432\u043e\u043a\u0440\u0443\u0433 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u0430. \u0421 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e CenterNet \u0430\u0432\u0442\u043e\u0440\u044b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u0438\u0440\u0443\u044e\u0442 \u0441 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c 3D \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043e\u0432 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432 \u0438 \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u043e\u0439 \u043f\u043e\u0437\u044b \u0447\u0435\u043b\u043e\u0432\u0435\u043a\u0430 \u043f\u043e \u0434\u0432\u0443\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u043c\u0443 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044e.<\/p>\n<p>  <\/p>\n<p>\u0412 \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u0439 <a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/1904.08189v3\" rel=\"nofollow\">\u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435<\/a> \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442 3 \u0442\u043e\u0447\u043a\u0438: \u043b\u0435\u0432\u044b\u0439 \u0432\u0435\u0440\u0445\u043d\u0438\u0439 \u0443\u0433\u043e\u043b, \u043f\u0440\u0430\u0432\u044b\u0439 \u043d\u0438\u0436\u043d\u0438\u0439 \u0443\u0433\u043e\u043b \u0438 \u0446\u0435\u043d\u0442\u0440 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u0430.<\/p>\n<p>  <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/iu\/1q\/zc\/iu1qzceryzraxuyf7juz2nhhs78.png\" alt=\"CenterNet diagram\"><\/p>\n<p>  <\/p>\n<p>\u0420\u0438\u0441\u0443\u043d\u043e\u043a \u2013 \u0414\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0430 CenterNet<\/p>\n<p>  <\/p>\n<p>CornerNet \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u0440\u0435\u0434\u0448\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u0438\u043a\u043e\u043c CenterNet. CornerNet \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442, \u043a\u0430\u043a \u043f\u0430\u0440\u0443 \u0442\u043e\u0447\u0435\u043a: \u0432\u0435\u0440\u0445\u043d\u0438\u0439 \u043b\u0435\u0432\u044b\u0439 \u0438 \u043f\u0440\u0430\u0432\u044b\u0439 \u043d\u0438\u0436\u043d\u0438\u0439 \u0443\u0433\u043b\u044b \u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0440\u0430\u043c\u043a\u0438 (bounding box). \u0422\u0430\u043a\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043f\u043e \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0443 \u0444\u0438\u043a\u0441\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0440\u0430\u043c\u043a\u043e\u043a (anchor box), \u043a\u0430\u043a \u0443 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0435\u0439 SSD \u0438 YOLO, \u0437\u0430\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0430\u0440\u044b \u0442\u043e\u0447\u0435\u043a \u0432\u0435\u0440\u0445\u043d\u0435\u0433\u043e \u043b\u0435\u0432\u043e\u0433\u043e \u0438 \u043f\u0440\u0430\u0432\u043e\u0433\u043e \u043d\u0438\u0436\u043d\u0435\u0433\u043e \u0443\u0433\u043b\u043e\u0432 \u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0440\u0430\u043c\u043a\u0438 \u0432\u043e\u043a\u0440\u0443\u0433 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u0430. \u0422\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0430\u0432\u0442\u043e\u0440\u044b \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u0430\u0433\u0430\u044e\u0442 \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u0443 \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0438\u0445 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0435\u0439 \u0442\u0438\u043f\u0430 \u00ab\u043f\u0435\u0441\u043e\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0447\u0430\u0441\u044b\u00bb, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0434\u043e \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u043d\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b\u0438\u0441\u044c \u0434\u043b\u044f \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432.<\/p>\n<p>  <\/p>\n<p>\u0412 CornerNet \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043c\u0435\u0445\u0430\u043d\u0438\u0437\u043c \u00abcorner pooling\u00bb \u0434\u043b\u044f \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0443\u0433\u043b\u043e\u0432 \u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0440\u0430\u043c\u043a\u0438 \u0432\u043e\u043a\u0440\u0443\u0433 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432. \u0412 CenterNet \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043c\u0435\u0445\u0430\u043d\u0438\u0437\u043c \u00abcenter pooling\u00bb \u0434\u043b\u044f \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0446\u0435\u043d\u0442\u0440\u0430 \u0440\u0430\u043c\u043a\u0438.<\/p>\n<p>  <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/0q\/hx\/ri\/0qhxrirsmkplh3zgpf6ccywbphy.jpeg\" alt=\"CornerNet top-left corner pooling layer\"><\/p>\n<p>  <\/p>\n<p>\u0420\u0438\u0441\u0443\u043d\u043e\u043a \u2013 \u041c\u0435\u0445\u0430\u043d\u0438\u0437\u043c \u00abcorner pooling\u00bb \u0434\u043b\u044f \u0432\u0435\u0440\u0445\u043d\u0435\u0433\u043e \u043b\u0435\u0432\u043e\u0433\u043e \u0443\u0433\u043b\u0430. \u0421\u043a\u0430\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u0441\u043f\u0440\u0430\u0432\u0430 \u043d\u0430\u043b\u0435\u0432\u043e \u0434\u043b\u044f \u0433\u043e\u0440\u0438\u0437\u043e\u043d\u0442\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u00abmax-pooling\u00bb \u0438 \u0441\u043d\u0438\u0437\u0443 \u0432\u0432\u0435\u0440\u0445 \u0434\u043b\u044f \u0432\u0435\u0440\u0442\u0438\u043a\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u00abmax-pooling\u00bb. \u0417\u0430\u0442\u0435\u043c \u0434\u0432\u0435 \u043a\u0430\u0440\u0442\u044b \u0445\u0430\u0440\u0430\u043a\u0442\u0435\u0440\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a (feature maps) \u0441\u043b\u0430\u0436\u0438\u0432\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f.<\/p>\n<p>  <\/p>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/1904.08189v3\" rel=\"nofollow\">\u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f<\/a> \u043f\u043e CenterNet \u00abCenterNet: Keypoint Triplets for Object Detection\u00bb + <a href=\"https:\/\/github.com\/xingyizhou\/CenterNet\" rel=\"nofollow\">\u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0439 \u043a\u043e\u0434 1<\/a> + <a href=\"https:\/\/paperswithcode.com\/paper\/centernet-object-detection-with-keypoint\" rel=\"nofollow\">\u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0439 \u043a\u043e\u0434 2<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/1904.08900\" rel=\"nofollow\">\u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f<\/a> \u043f\u043e CornerNet-Lite \u00abCornerNet-Lite: Efficient Keypoint Based Object Detection\u00bb + <a href=\"https:\/\/paperswithcode.com\/paper\/190408900\" rel=\"nofollow\">\u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0439 \u043a\u043e\u0434<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/1808.01244\" rel=\"nofollow\">\u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f<\/a> \u043f\u043e CornerNet: \u00abCornerNet: Detecting Objects as Paired Keypoints\u00bb + <a href=\"https:\/\/paperswithcode.com\/paper\/cornernet-detecting-objects-as-paired\" rel=\"nofollow\">\u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0439 \u043a\u043e\u0434<\/a> + <a href=\"https:\/\/youtu.be\/aJnvTT1-spc\" rel=\"nofollow\">\u0432\u0438\u0434\u0435\u043e \u043f\u0440\u0435\u0437\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u044f<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<p>  <\/p>\n<hr>\n<p>  <\/p>\n<h2 id=\"a-namethundernetthunderneta\">ThunderNet<\/h2>\n<p>  <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/j9\/-e\/ii\/j9-eiiuavs9tnkzjr5neoq46zbk.png\" alt=\"ThunderNet\"><\/p>\n<p>  <\/p>\n<p><strong>ThunderNet<\/strong> \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432 \u043d\u0430 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0438. \u042f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043b\u0435\u0433\u043a\u043e\u0432\u0435\u0441\u043d\u044b\u043c \u0434\u0432\u0443\u0441\u0442\u0443\u043f\u0435\u043d\u0447\u0430\u0442\u044b\u043c \u0434\u0435\u0442\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c. \u041a\u0430\u043a \u0443\u0442\u0432\u0435\u0440\u0436\u0434\u0430\u044e\u0442 \u0430\u0432\u0442\u043e\u0440\u044b, \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u043c \u0434\u0435\u0442\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432 \u0432 \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u043c \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0431\u044b\u043b \u0437\u0430\u043f\u0443\u0449\u0435\u043d \u043d\u0430 \u043f\u043b\u0430\u0442\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0445 <a href=\"https:\/\/ru.wikipedia.org\/wiki\/ARM_(%D0%B0%D1%80%D1%85%D0%B8%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%82%D1%83%D1%80%D0%B0)\" rel=\"nofollow\">ARM<\/a> (\u043c\u043e\u0431\u0438\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0442\u0435\u043b\u0435\u0444\u043e\u043d\u044b \u0438 \u043e\u0434\u043d\u043e\u043f\u043b\u0430\u0442\u043d\u044b\u0435 \u043a\u043e\u043c\u043f\u044c\u044e\u0442\u0435\u0440\u044b) \u0441\u043e \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e 24.1 fps (frames per second, \u043a\u0430\u0434\u0440\u043e\u0432 \u0432 \u0441\u0435\u043a\u0443\u043d\u0434\u0443) \u0438 \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0438\u043c\u043e\u0439 \u0441 MobileNet-SSD.<\/p>\n<p>  <\/p>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/1903.11752\" rel=\"nofollow\">\u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f<\/a> \u00abThunderNet: Towards Real-time Generic Object Detection\u00bb<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/github.com\/search?q=ThunderNet\" rel=\"nofollow\">\u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b<\/a> \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043e\u0432 \u0432 GitHub<\/li>\n<\/ul>\n<p>  <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/zn\/jk\/fs\/znjkfsb-mf6kqkds7l-fu-mtyio.png\" alt=\"ThunderNet architecture\"><\/p>\n<p>  <\/p>\n<p>\u0420\u0438\u0441\u0443\u043d\u043e\u043a \u2014 \u0410\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u0430 ThunderNet<\/p>\n<p>  <\/p>\n<hr>\n<p>  <\/p>\n<h2 id=\"a-namecspnetcspneta\">CSPNet<\/h2>\n<p>  <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/hm\/-s\/ds\/hm-sdsxwhdphwotnjv_zlaarocs.png\" alt=\"CSPNet\"><\/p>\n<p>  <\/p>\n<p><strong>CSPNet<\/strong> (<strong>C<\/strong>ross <strong>S<\/strong>tage <strong>P<\/strong>artial <strong>Net<\/strong>work) \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0430 \u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u0432\u043e\u0440\u043a\u0435 <a href=\"https:\/\/github.com\/AlexeyAB\/darknet\" rel=\"nofollow\">Darknet<\/a>, <a href=\"https:\/\/pjreddie.com\/darknet\/\" rel=\"nofollow\">\u0441\u0430\u0439\u0442<\/a>. \u041c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u0435 \u0441\u0430\u043c \u043f\u043e \u0441\u0435\u0431\u0435, \u0430 \u043a\u0430\u043a <em>\u0443\u043b\u0443\u0447\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435<\/em> \u0443\u0436\u0435 \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0438\u0445 \u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u044b\u0445 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0435\u0439 (residual neural networks, ResNet). \u041e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u0430\u044f \u043a\u043e\u043d\u0446\u0435\u043f\u0446\u0438\u044f \u0432 \u0442\u043e\u043c, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u043e\u0442\u043e\u043a \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u0430 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u044f\u043b\u0441\u044f \u043f\u043e \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u043c \u0441\u0435\u0442\u0435\u0432\u044b\u043c \u043f\u0443\u0442\u044f\u043c \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e\u0442\u043e\u043a\u0430 \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u0430. \u0422\u0430\u043a\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u044f\u0435\u043c\u0430\u044f \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044f \u043e \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u0435 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0438\u043c\u0435\u0442\u044c \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0443\u044e \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u044e, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0442\u044c \u044d\u0442\u0430\u043f\u044b \u043a\u043e\u043d\u043a\u0430\u0442\u0435\u043d\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0445\u043e\u0434\u0430. CSPNet \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0441\u043e\u043a\u0440\u0430\u0442\u0438\u0442\u044c \u043e\u0431\u044a\u0435\u043c \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u0439, \u043f\u043e\u0432\u044b\u0441\u0438\u0442\u044c \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u044c \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434\u0430 \u0438 \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c. \u041a\u0430\u043a \u0432\u0438\u0434\u043d\u043e \u0438\u0437 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0438 \u0432\u044b\u0448\u0435, \u0441\u0443\u0442\u044c CSPNet \u0437\u0430\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u043e\u0439 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0435 <a href=\"https:\/\/youtu.be\/4SxOkIN0CmA?t=495\" rel=\"nofollow\">\u043f\u0438\u0440\u0430\u043c\u0438\u0434 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432<\/a> (feature pyramid network, <a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/1612.03144\" rel=\"nofollow\">FPN<\/a>).<\/p>\n<p>  <\/p>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/1911.11929v1\" rel=\"nofollow\">\u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f<\/a> \u00abCSPNet: A New Backbone that can Enhance Learning Capability of CNN\u00bb<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/github.com\/WongKinYiu\/CrossStagePartialNetworks\" rel=\"nofollow\">\u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0439 \u043a\u043e\u0434 1<\/a>, <a href=\"https:\/\/paperswithcode.com\/paper\/cspnet-a-new-backbone-that-can-enhance\" rel=\"nofollow\">\u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0439 \u043a\u043e\u0434 2<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<p>  <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/xn\/qh\/z2\/xnqhz26rbgvoqqihj44bixu7ar0.png\" alt=\"Feature pyramid network, FPN\"><\/p>\n<p>  <\/p>\n<p>\u0420\u0438\u0441\u0443\u043d\u043e\u043a \u2014 \u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u043f\u0438\u0440\u0430\u043c\u0438\u0434\u044b \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432<\/p>\n<p>  <\/p>\n<hr>\n<p>  <\/p>\n<h2 id=\"a-namedensenetdenseneta\">DenseNet<\/h2>\n<p>  <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/ye\/ac\/ml\/yeacmll5jztgjy8h1nkfhrdoupy.jpeg\" alt=\"A dense block with 5 layers and growth rate 4\"><\/p>\n<p>  <\/p>\n<p>\u0420\u0438\u0441\u0443\u043d\u043e\u043a \u2014 \u041e\u0434\u0438\u043d \u043f\u043b\u043e\u0442\u043d\u044b\u0439 \u0431\u043b\u043e\u043a DenseNet c 5 \u0441\u043b\u043e\u044f\u043c\u0438 \u0438 \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e \u0440\u043e\u0441\u0442\u0430 k = 4. \u041a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u0441\u043b\u043e\u0439 \u043f\u0440\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u0435\u0442 \u0432\u0441\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u044b\u0434\u0443\u0449\u0438\u0435 \u043a\u0430\u0440\u0442\u044b \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432 \u0432 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445.<\/p>\n<p>  <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/fu\/gq\/fz\/fugqfz_56gkeyzco8alf6qxc1tu.jpeg\" alt=\"DenseNet with three dense blocks\"><\/p>\n<p>  <\/p>\n<p>\u0420\u0438\u0441\u0443\u043d\u043e\u043a \u2014 DenseNet \u0441 \u0442\u0440\u0435\u043c\u044f \u043f\u043b\u043e\u0442\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0431\u043b\u043e\u043a\u0430\u043c\u0438<\/p>\n<p>  <\/p>\n<p>DenseNet (Densely Connected Convolutional Network) \u0431\u044b\u043b\u0430 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0430 \u0432 2017 \u0433\u043e\u0434\u0443. \u0423\u0441\u043f\u0435\u0445 ResNet (Deep Residual Network) \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u0438\u043b \u043f\u0440\u0435\u0434\u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0438\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e \u0443\u043a\u043e\u0440\u043e\u0447\u0435\u043d\u043d\u043e\u0435 \u0441\u043e\u0435\u0434\u0438\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432 CNN \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u0442\u044c \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u0438\u0435 \u0438 \u0442\u043e\u0447\u043d\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438. \u0410\u0432\u0442\u043e\u0440\u044b \u043f\u0440\u043e\u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043b\u0438 \u044d\u0442\u043e \u043d\u0430\u0431\u043b\u044e\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u043b\u0438 \u043a\u043e\u043c\u043f\u0430\u043a\u0442\u043d\u043e \u0441\u043e\u0435\u0434\u0438\u043d\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 (dense) \u0431\u043b\u043e\u043a, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0441\u043e\u0435\u0434\u0438\u043d\u044f\u0435\u0442 \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u0441\u043b\u043e\u0439 \u0441 \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u043c \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u043c \u0441\u043b\u043e\u0435\u043c. \u0412\u0430\u0436\u043d\u043e \u043e\u0442\u043c\u0435\u0442\u0438\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e, \u0432 \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u0438\u0435 \u043e\u0442 ResNet, \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u0438 (\u00ab\u0444\u0438\u0447\u0438\u00bb) \u043f\u0440\u0435\u0436\u0434\u0435 \u0447\u0435\u043c \u043e\u043d\u0438 \u0431\u0443\u0434\u0443\u0442 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0430\u043d\u044b \u0432 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0439 \u0441\u043b\u043e\u0439 \u043d\u0435 \u0441\u0443\u043c\u043c\u0438\u0440\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f, \u0430 \u043a\u043e\u043d\u043a\u0430\u0442\u0435\u043d\u0438\u0440\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f (\u043e\u0431\u044a\u0435\u0434\u0438\u043d\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f, channel-wise concatenation) \u0432 \u0435\u0434\u0438\u043d\u044b\u0439 \u0442\u0435\u043d\u0437\u043e\u0440. \u041f\u0440\u0438 \u044d\u0442\u043e\u043c \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u0441\u0435\u0442\u0438 DenseNet \u043d\u0430\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435, \u0447\u0435\u043c \u0443 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439 \u0441 \u0442\u0430\u043a\u043e\u0439 \u0436\u0435 \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b. \u0410\u0432\u0442\u043e\u0440\u044b <a href=\"https:\/\/youtu.be\/-W6y8xnd--U?t=366\" rel=\"nofollow\">\u0443\u0442\u0432\u0435\u0440\u0436\u0434\u0430\u044e\u0442<\/a>, \u0447\u0442\u043e DenseNet \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442 \u043e\u0441\u043e\u0431\u0435\u043d\u043d\u043e \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u043e \u043d\u0430 \u043c\u0430\u043b\u044b\u0445 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0430\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445.<\/p>\n<p>  <\/p>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/1608.06993\" rel=\"nofollow\">\u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f<\/a> \u00abDensely Connected Convolutional Networks\u00bb<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/youtu.be\/-W6y8xnd--U\" rel=\"nofollow\">\u0432\u0438\u0434\u0435\u043e \u043f\u0440\u0435\u0437\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u044f<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/youtu.be\/QKtoh9FJIWQ\" rel=\"nofollow\">\u0432\u0438\u0434\u0435\u043e \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f<\/a> \u043d\u0430 Keras + <a href=\"https:\/\/github.com\/Machine-Learning-Tokyo\/DL-workshop-series\/blob\/master\/Part%20I%20-%20Convolution%20Operations\/ConvNets.ipynb\" rel=\"nofollow\">\u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0439 \u043a\u043e\u0434<\/a> \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0438 <em><strong>\u043c\u043d\u043e\u0433\u0438\u0445 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439<\/strong><\/em> \u0432 CoLab<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/github.com\/liuzhuang13\/DenseNet\" rel=\"nofollow\">\u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f<\/a> \u043d\u0430 Torch \u043e\u0442 \u0430\u0432\u0442\u043e\u0440\u0430, \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0438 <a href=\"https:\/\/github.com\/liuzhuang13\/DenseNet#other-implementations\" rel=\"nofollow\">\u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438<\/a> \u043d\u0430 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0445 \u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u0432\u043e\u0440\u043a\u0430\u0445<\/li>\n<\/ul>\n<p>  <\/p>\n<hr>\n<p>  <\/p>\n<h2 id=\"a-namesaunetsauneta\">SAUNet<\/h2>\n<p>  <\/p>\n<p><strong>SAUNet<\/strong> (<strong>S<\/strong>hape <strong>A<\/strong>ttentive <strong>U-Net<\/strong>) \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0430\u0438\u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u0435 \u043d\u0430 \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u043e 2020 \u0433\u043e\u0434\u0430 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u043f\u043e \u0441\u0435\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u041c\u0420\u0422 \u0441\u0435\u0440\u0434\u0446\u0430 \u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u0430\u0433\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0430\u0432\u0442\u043e\u0440\u0430\u043c\u0438, \u043a\u0430\u043a \u0441\u0435\u0442\u044c \u043f\u043e \u0441\u0435\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043c\u0435\u0434\u0438\u0446\u0438\u043d\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439.<\/p>\n<p>  <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/ae\/rt\/e6\/aerte6nxnj0qhkjhtfu7pujjf8q.jpeg\" alt=\"SAUNet architecture\"><\/p>\n<p>  <\/p>\n<p>\u0420\u0438\u0441\u0443\u043d\u043e\u043a \u2014 SAUNet \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u0438\u0442 \u0438\u0437 \u0434\u0432\u0443\u0445 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0435\u0439: \u043e\u0434\u043d\u0430 \u0447\u0430\u0441\u0442\u044c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u0430\u0442\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0443\u0440\u044b (texture stream); \u0432\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u0447\u0430\u0441\u0442\u044c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u0430\u0442\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0444\u043e\u0440\u043c\u044b (gated shape stream). \u0412 \u043a\u043e\u0434\u0438\u0440\u043e\u0432\u0449\u0438\u043a\u0435 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0443\u0440 \u0441\u0435\u0442\u0438 U-Net \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u0431\u043b\u043e\u043a\u0438 DenseNet-121 (\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u0442\u0435 \u0432\u044b\u0448\u0435 <a href=\"#DenseNet\">DenseNet<\/a>), \u0430 \u0432 \u0434\u0435\u043a\u043e\u0434\u0435\u0440\u0435 \u0432 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0435\u0432 \u0441\u0435\u0442\u0438 U-Net \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u00ab\u0431\u043b\u043e\u043a\u0438 \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u044f\u00bb (dual attention decoder block).<\/p>\n<p>  <\/p>\n<p>\u0410\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u0430 SAUNet \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f <em>\u043c\u043e\u0434\u0443\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439<\/em> \u0438 \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u0438\u0442 \u0438\u0437 \u043c\u043d\u043e\u0433\u0438\u0445 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0431\u043b\u043e\u043a\u043e\u0432: <a href=\"https:\/\/colab.research.google.com\/drive\/1oGDqlVuBFqzcYu12_L53bjkutBkz9_ne\" rel=\"nofollow\">U-Net<\/a>, <a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/1608.06993\" rel=\"nofollow\">DenseNet<\/a>, <a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/1907.05740\" rel=\"nofollow\">Gated-SCNN<\/a> \u0438 \u043c\u0435\u0445\u0430\u043d\u0438\u0437\u043c\u0430 \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 <a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/1709.01507\" rel=\"nofollow\">Squeeze-and-Excitation Networks<\/a>.<\/p>\n<p>  <\/p>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/2001.07645v3\" rel=\"nofollow\">\u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f<\/a> \u00abSAUNet: Shape Attentive U-Net for Interpretable Medical Image Segmentation\u00bb<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/github.com\/sunjesse\/shape-attentive-unet\" rel=\"nofollow\">\u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0439 \u043a\u043e\u0434<\/a> \u043d\u0430 PyTorch<\/li>\n<\/ul>\n<p>  <\/p>\n<hr>\n<p>  <\/p>\n<h2 id=\"a-namedetnasnetdetnasneta\">DetNASNet<\/h2>\n<p>  <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/bv\/8g\/oc\/bv8gocnmykfvolrhqze5uzqgkmy.jpeg\" alt=\"DetNASNet architecture\"><\/p>\n<p>  <\/p>\n<p>\u0420\u0438\u0441\u0443\u043d\u043e\u043a \u2014 \u0410\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u0430 DetNASNet<\/p>\n<p>  <\/p>\n<p>\u041c\u043d\u043e\u0433\u0438\u0435 \u0434\u0435\u0442\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u044b \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u044e\u0442 \u043d\u0430 \u0441\u0435\u0442\u044f\u0445, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0441\u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u044b \u0434\u043b\u044f \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439, \u0447\u0442\u043e \u043d\u0435 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e, \u043f\u043e\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0447\u0442\u043e \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432 (object detection) \u0438 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u044f \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 (image classification) \u044f\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430\u043c\u0438. <strong>DetNASNet<\/strong> \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434 \u043f\u043e\u0434 \u043d\u0430\u0437\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c Neural Architecture Search (<a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Neural_architecture_search\" rel=\"nofollow\">NAS<\/a>) \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u044f\u044e\u0442 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u044b. \u0410\u0432\u0442\u043e\u0440\u044b \u0443\u0442\u0432\u0435\u0440\u0436\u0434\u0430\u044e\u0442, \u0447\u0442\u043e \u043e\u043d\u0438 \u0432\u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0435 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0438\u043b\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441 NAS, \u0442.\u0435. \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0438, \u0434\u043b\u044f \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432. \u041a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u043e \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0441\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u043b\u043e 44 GPU-\u0434\u043d\u044f \u043d\u0430 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 COCO. \u0414\u043e\u0441\u0442\u0438\u0433\u043d\u0443\u0442\u0430\u044f \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435, \u0447\u0435\u043c \u0443 ResNet-101, \u0441 \u0433\u043e\u0440\u0430\u0437\u0434\u043e \u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0438\u043c \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e\u043c FLOP-\u043f\u043e\u0432.<\/p>\n<p>  <\/p>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/1903.10979\" rel=\"nofollow\">\u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f<\/a> \u00abDetNAS: Backbone Search for Object Detection\u00bb<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/github.com\/megvii-model\/DetNAS\" rel=\"nofollow\">\u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0439 \u043a\u043e\u0434<\/a> \u043d\u0430 PyTorch<\/li>\n<\/ul>\n<p>  <\/p>\n<hr>\n<p>  <\/p>\n<h2 id=\"a-namesm-nassm-nasa\">SM-NAS<\/h2>\n<p>  <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/qh\/qc\/5y\/qhqc5ysdwrao9icbxg3pur7pcfu.jpeg\" alt=\"SM-NAS AP\"><\/p>\n<p>  <\/p>\n<p>\u0420\u0438\u0441\u0443\u043d\u043e\u043a \u2014 \u0421\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438 \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434\u0430 (\u043c\u0441) \u0438 \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f (mAP) \u043d\u0430 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 COCO.<\/p>\n<p>  <\/p>\n<p>\u0412 <strong>SM-NAS<\/strong> \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u0430\u0433\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0434\u0432\u0443\u0445\u044d\u0442\u0430\u043f\u043d\u0430\u044f \u0441\u0442\u0440\u0430\u0442\u0435\u0433\u0438\u044f \u0433\u0440\u0443\u0431\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430 \u043f\u043e\u0434 \u043d\u0430\u0437\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c Structural-to-Modular NAS (SM-NAS): \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0439 \u044d\u0442\u0430\u043f \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u043d\u043e\u043c \u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u0435 \u043d\u0430\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d \u043d\u0430 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0439 \u043a\u043e\u043c\u0431\u0438\u043d\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0443\u043b\u0435\u0439; \u0432\u0442\u043e\u0440\u043e\u0439 \u044d\u0442\u0430\u043f \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0443\u043b\u044c\u043d\u043e\u043c \u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u0435 \u0440\u0430\u0437\u0432\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u043a\u043e\u043d\u043a\u0440\u0435\u0442\u043d\u044b\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0443\u043b\u044c \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0432\u0438\u0433\u0430\u0435\u0442 <a href=\"https:\/\/ru.wikipedia.org\/wiki\/%D0%AD%D1%84%D1%84%D0%B5%D0%BA%D1%82%D0%B8%D0%B2%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D1%8C_%D0%BF%D0%BE_%D0%9F%D0%B0%D1%80%D0%B5%D1%82%D0%BE\" rel=\"nofollow\">\u0444\u0440\u043e\u043d\u0442 \u041f\u0430\u0440\u0435\u0442\u043e<\/a> \u0432\u043f\u0435\u0440\u0435\u0434 \u043a \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439 \u0441\u0435\u0442\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043a\u043e\u043d\u043a\u0440\u0435\u0442\u043d\u044b\u0445 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447.<\/p>\n<p>  <\/p>\n<ul>\n<li>\u0418\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0439 \u043a\u043e\u0434 <em>\u043d\u0435 \u043d\u0430\u0439\u0434\u0435\u043d<\/em>.<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/1911.09929\" rel=\"nofollow\">\u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f<\/a> \u00abSM-NAS: Structural-to-Modular Neural Architecture Search for Object Detection\u00bb<\/li>\n<\/ul>\n<p>  <\/p>\n<hr>\n<p>  <\/p>\n<h2 id=\"a-nameamoebanetamoebaneta\">AmoebaNet<\/h2>\n<p>  <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/b6\/bw\/fy\/b6bwfygmsvhs_bzqldakql0p8em.jpeg\" alt=\"AmoebaNet-A architecture\"><\/p>\n<p>  <\/p>\n<p>\u0420\u0438\u0441\u0443\u043d\u043e\u043a \u2014 \u0410\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u0430 \u0441\u0435\u0442\u0438 AmoebaNet-A. \u0421\u043b\u0435\u0432\u0430 \u043e\u0431\u0449\u0430\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c. \u0412 \u0446\u0435\u043d\u0442\u0440\u0435 \u0431\u043b\u043e\u043a \u00abNormal Cell\u00bb. \u0421\u043f\u0440\u0430\u0432\u0430 \u0431\u043b\u043e\u043a \u00abReduction Cell\u00bb.<\/p>\n<p>  <\/p>\n<p><strong>AmoebaNet<\/strong> \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043e\u0442\u043d\u043e\u0441\u0438\u0442\u0441\u044f \u043a \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0430\u043c \u043f\u043e \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u043c\u0443 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044e \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0435\u0439. AmoebaNet \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442 <a href=\"https:\/\/ru.wikipedia.org\/wiki\/%D0%AD%D0%B2%D0%BE%D0%BB%D1%8E%D1%86%D0%B8%D0%BE%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%B0%D0%BB%D0%B3%D0%BE%D1%80%D0%B8%D1%82%D0%BC%D1%8B\" rel=\"nofollow\">\u044d\u0432\u043e\u043b\u044e\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u044b<\/a> \u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u043e \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u043e\u0432 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441 \u043f\u043e\u0434\u043a\u0440\u0435\u043f\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u0434\u043b\u044f \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0435\u0439. AmoebaNet \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442 \u0442\u043e \u0436\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0430\u0440\u0441\u0442\u0432\u043e \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430 (search space), \u0447\u0442\u043e \u0438 <a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/1707.07012\" rel=\"nofollow\">NASNet<\/a>. \u042f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u0437\u0430\u0442\u0440\u0430\u0442\u043d\u043e\u0439 \u043f\u043e \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c \u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442 <em>\u0441\u043e\u0442\u043d\u0438<\/em> TPU (Tensor Processing Units) \u0434\u043b\u044f \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u0439.<\/p>\n<p>  <\/p>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/1802.01548\" rel=\"nofollow\">\u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f<\/a> \u00abRegularized Evolution for Image Classifier Architecture Search\u00bb<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/github.com\/tensorflow\/tpu\/tree\/master\/models\/official\/amoeba_net\" rel=\"nofollow\">\u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0439 \u043a\u043e\u0434<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<p>  <\/p>\n<hr>\n<p>  <\/p>\n<h2 id=\"a-namegnngraph-neural-networka\">Graph Neural Network<\/h2>\n<p>  <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/ag\/2j\/dx\/ag2jdxr0s9sh4vcarxiyooyhaze.png\" alt=\"Graph Neural Network\"><\/p>\n<p>  <\/p>\n<p><strong>Graph Neural Network<\/strong> \u0438\u043b\u0438 <strong>\u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u0430\u044f \u0441\u0435\u0442\u044c \u043d\u0430 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0435<\/strong>, \u0433\u0434\u0435 \u0438\u0441\u043a\u0443\u0441\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u044b \u2014 \u044d\u0442\u043e \u0443\u0437\u043b\u044b \u0433\u0440\u0430\u0444\u0430, \u0430 \u0441\u043e\u0435\u0434\u0438\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u0430\u043c\u0438 \u2014 \u044d\u0442\u043e \u0440\u0435\u0431\u0440\u0430 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0430. \u041f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u044b \u0434\u043b\u044f \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0430\u0445, \u0442.\u0435. \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0443 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u0432 \u0432\u0438\u0434\u0435 \u043a\u0430\u043a\u043e\u0433\u043e-\u043d\u0438\u0431\u0443\u0434\u044c \u0433\u0440\u0430\u0444\u0430. \u0410 \u043d\u0430 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0430\u0445 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e\u0435 \u0438 \u0434\u0430\u0436\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0432\u043e\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u044c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0443 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439. \u041d\u0430\u0438\u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043f\u043e\u043f\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u044b\u0435 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0430\u0445: <a href=\"https:\/\/github.com\/rusty1s\/pytorch_geometric\" rel=\"nofollow\">PyTorch Geometric<\/a> \u0434\u043b\u044f PyTorch, <a href=\"https:\/\/github.com\/deepmind\/graph_nets\" rel=\"nofollow\">Graph Nets<\/a> \u0434\u043b\u044f TensorFlow, <a href=\"https:\/\/www.dgl.ai\" rel=\"nofollow\">Deep Graph<\/a> \u0441\u0430\u043c\u0430\u044f \u0443\u0434\u043e\u0431\u043d\u0430\u044f \u0434\u043b\u044f \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430 \u043e\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u043c\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<p>  <\/p>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/colab.research.google.com\/drive\/1-lGZyrCaNwq1ub8qdH4_g19erjFz3tU-\" rel=\"nofollow\">\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0439 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440<\/a> \u0432 CoLab<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/youtu.be\/bA261BF0bdk\" rel=\"nofollow\">\u0432\u0438\u0434\u0435\u043e<\/a> by Siraj Raval<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/docs.dgl.ai\/tutorials\/basics\/1_first.html\" rel=\"nofollow\">\u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u044f<\/a> \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 DGL (<strong>D<\/strong>eep <strong>G<\/strong>raph <strong>L<\/strong>ibrary)<\/li>\n<\/ul>\n<p>  <\/p>\n<hr>\n<p>  <\/p>\n<h2 id=\"a-namecellular_automatagrowing-neural-cellular-automataa\">Growing Neural Cellular Automata<\/h2>\n<p>  <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/fc\/97\/6x\/fc976xo9zngc8rm6as3-fstc5b4.jpeg\" alt=\"Growing Neural Cellular Automata\"><\/p>\n<p>  <\/p>\n<p>\u0420\u0438\u0441\u0443\u043d\u043e\u043a \u2014 \u041e\u0434\u0438\u043d \u0448\u0430\u0433 \u043e\u0431\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438<\/p>\n<p>  <\/p>\n<p><strong>Growing Neural Cellular Automata<\/strong> \u044f\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u0441\u043a\u0440\u0435\u0449\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u0438\u0434\u0435\u0439 \u043a\u043b\u0435\u0442\u043e\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u043e\u0432 \u0438 \u0438\u0441\u043a\u0443\u0441\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439, \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u043e\u043c \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0433\u043e \u044f\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u00ab\u0436\u0438\u0432\u044b\u0435\u00bb \u0441\u0430\u043c\u043e\u0432\u043e\u0441\u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u044f\u0449\u0438\u0435\u0441\u044f \u0438 \u0432\u0437\u0430\u0438\u043c\u043e\u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0434\u0440\u0443\u0433 \u0441 \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u043c \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f. \u041d\u0438\u0447\u0442\u043e \u043d\u0435 \u043c\u0435\u0448\u0430\u0435\u0442 \u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u043e \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0432\u0437\u044f\u0442\u044c \u043b\u044e\u0431\u044b\u0435 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0435 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u044b (\u0442\u0435\u043a\u0441\u0442, \u043c\u0443\u0437\u044b\u043a\u0443 \u0438 \u0442.\u0434.). \u0420\u0430\u0441\u0442\u0443\u0449\u0438\u0435 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043a\u043b\u0435\u0442\u043e\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u044b \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u044f\u0442 \u043f\u0440\u0438\u0432\u043b\u0435\u043a\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0438 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u043d\u043e. \u0418\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u00ab\u0432\u044b\u0440\u0430\u0449\u0438\u0432\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f\u00bb \u0438\u0437 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u0430 \u0432 16 \u0447\u0438\u0441\u0435\u043b \u0441 \u043f\u043b\u0430\u0432\u0430\u044e\u0449\u0435\u0439 \u0437\u0430\u043f\u044f\u0442\u043e\u0439. \u0422\u0430\u043a\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u00ab\u0443\u043f\u0430\u043a\u043e\u0432\u044b\u0432\u0430\u043d\u044b\u00bb \u0432 \u043a\u043e\u043c\u043f\u0430\u043a\u0442\u043d\u0443\u044e \u0446\u0435\u043f\u043e\u0447\u043a\u0443 \u0447\u0438\u0441\u0435\u043b, \u043a\u0430\u043a \u043a\u043e\u0434 \u0414\u041d\u041a, \u0447\u0442\u043e \u0432 \u0431\u0443\u0434\u0443\u0449\u0435\u043c \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0441\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u043a\u043e\u043d\u043a\u0443\u0440\u0435\u043d\u0446\u0438\u044e \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u0430\u043c \u0441\u0436\u0430\u0442\u0438\u044f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0442\u0438\u043f\u0430 JPEG (\u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f), MP3 (\u0437\u0432\u0443\u043a), MPEG (\u0432\u0438\u0434\u0435\u043e) \u0438 ZIP (\u0442\u0435\u043a\u0441\u0442).<\/p>\n<p>  <\/p>\n<p>\u0412 <a href=\"https:\/\/distill.pub\/2020\/growing-ca\/\" rel=\"nofollow\">\u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435<\/a> \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u0438 \u043e\u0431\u044a\u044f\u0441\u043d\u044f\u044e\u0442 \u043f\u0440\u0438\u043d\u0446\u0438\u043f \u0443\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0440\u0430\u0441\u0442\u0443\u0449\u0438\u0445 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043a\u043b\u0435\u0442\u043e\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u043e\u0432, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043f\u0443\u0442\u0438 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0438\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0443\u0441\u0442\u043e\u0439\u0447\u0438\u0432\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0438 \u0441 \u0442\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438, \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0432\u043e\u0441\u0441\u0442\u0430\u043d\u0430\u0432\u043b\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f (\u0440\u0435\u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c) \u043f\u0440\u0438 \u043f\u043e\u0432\u0440\u0435\u0436\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f\u0445 \u0438 \u0443\u0441\u0442\u043e\u0439\u0447\u0438\u0432\u043e\u0441\u0442\u044c \u043a \u0432\u0440\u0430\u0449\u0435\u043d\u0438\u044e. <\/p>\n<p>  <\/p>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/distill.pub\/2020\/growing-ca\/\" rel=\"nofollow\">\u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u0430\u044f \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f<\/a> \u043d\u0430 \u0441\u0430\u0439\u0442\u0435 Distill<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/colab.research.google.com\/github\/google-research\/self-organising-systems\/blob\/master\/notebooks\/growing_ca.ipynb\" rel=\"nofollow\">\u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0439 \u043a\u043e\u0434<\/a> \u0432 Colab notebook<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/youtu.be\/9Kec_7WFyp0\" rel=\"nofollow\">\u0432\u0438\u0434\u0435\u043e \u043f\u0440\u0435\u0437\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u044f<\/a> by Yannic Kilcher<\/li>\n<li>\u0438\u0433\u0440\u0430 <a href=\"https:\/\/ru.wikipedia.org\/wiki\/%D0%98%D0%B3%D1%80%D0%B0_%C2%AB%D0%96%D0%B8%D0%B7%D0%BD%D1%8C%C2%BB\" rel=\"nofollow\">\u00ab\u0416\u0438\u0437\u043d\u044c\u00bb<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<p>  <\/p>\n<hr>\n<p>  <\/p>\n<h2 id=\"a-namespiking-nnimpulsnaya-neyronnaya-seta\">\u0418\u043c\u043f\u0443\u043b\u044c\u0441\u043d\u0430\u044f \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u0430\u044f \u0441\u0435\u0442\u044c<\/h2>\n<p>  <\/p>\n<p><strong>\u0418\u043c\u043f\u0443\u043b\u044c\u0441\u043d\u0430\u044f \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u0430\u044f \u0441\u0435\u0442\u044c<\/strong> \u0438\u043b\u0438 <strong>Spiking neural network<\/strong> \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441\u0430\u043c\u043e\u0439 \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u043d\u043e\u0439 \u0441 \u0442\u043e\u0447\u043a\u0438 \u0437\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f \u0444\u0438\u0437\u0438\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u0438. \u0412 \u043d\u0435\u0439 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u044b \u043e\u0431\u043c\u0435\u043d\u0438\u0432\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u043a\u043e\u0440\u043e\u0442\u043a\u0438\u043c\u0438 \u0438\u043c\u043f\u0443\u043b\u044c\u0441\u0430\u043c\u0438 \u043e\u0434\u0438\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432\u043e\u0439 \u0430\u043c\u043f\u043b\u0438\u0442\u0443\u0434\u044b. \u041f\u0435\u0440\u0432\u0430\u044f \u043d\u0430\u0443\u0447\u043d\u0430\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0438\u043c\u043f\u0443\u043b\u044c\u0441\u043d\u043e\u0439 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0438 \u0431\u044b\u043b\u0430 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0430 \u0435\u0449\u0435 \u0432 1952 \u0433\u043e\u0434\u0443 \u0410\u043b\u0430\u043d\u043e\u043c \u0425\u043e\u0434\u0436\u043a\u0438\u043d\u043e\u043c \u0438 \u042d\u043d\u0434\u0440\u044e \u0425\u0430\u043a\u0441\u043b\u0438, \u043e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0432\u0438\u0434 \u0438\u0441\u043a\u0443\u0441\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439 \u0438\u0437\u0432\u0435\u0441\u0442\u0435\u043d \u043d\u0435\u043c\u043d\u043e\u0433\u0438\u043c \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0441\u0442\u0430\u043c \u0432 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u0438. \u041e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u0430\u044f \u0438\u0434\u0435\u044f \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u0438\u0442 \u0432 \u0442\u043e\u043c, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0441\u043a\u043e\u043f\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043f\u043e\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0431\u0438\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043a\u043e\u0433\u043e \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u0430. \u0422\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u044b \u043f\u0440\u0438 \u0438\u0437\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0439 \u043c\u043e\u0437\u0433\u0430. \u0414\u043b\u044f \u0442\u043e\u0433\u043e, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e \u043b\u0435\u0442\u0430\u0442\u044c, \u043d\u0435\u043e\u0431\u044f\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043c\u0430\u0445\u0430\u0442\u044c \u043a\u0440\u044b\u043b\u044c\u044f\u043c\u0438, \u043e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e \u043f\u0440\u0438 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0438 \u043f\u0440\u0438\u043a\u043b\u0430\u0434\u043d\u044b\u0445 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447 \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0441\u0432\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u0430 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u0437\u0430\u0438\u043c\u0441\u0442\u0432\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0443 \u0431\u0438\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u043e\u0440\u0433\u0430\u043d\u0438\u0437\u043c\u043e\u0432.<\/p>\n<p>  <\/p>\n<ul>\n<li>\u0412\u0438\u043a\u0438\u043f\u0435\u0434\u0438\u044f (<a href=\"https:\/\/ru.wikipedia.org\/wiki\/%D0%98%D0%BC%D0%BF%D1%83%D0%BB%D1%8C%D1%81%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D0%BD%D0%B5%D0%B9%D1%80%D0%BE%D0%BD%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D1%81%D0%B5%D1%82%D1%8C\" rel=\"nofollow\">ru<\/a>, <a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Spiking_neural_network\" rel=\"nofollow\">en<\/a>)<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/paperswithcode.com\/search?q_meta=&amp;q=Spiking+Neural+Network\" rel=\"nofollow\">\u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430<\/a> \u043d\u0430 \u0441\u0430\u0439\u0442\u0435 PapersWithCode.com<\/li>\n<\/ul>\n<p>  <\/p>\n<hr>\n<p>  <\/p>\n<h2 id=\"a-namedpmdpma\">DPM<\/h2>\n<p>  <\/p>\n<p><strong>DPM<\/strong>, <strong>D<\/strong>eformable <strong>P<\/strong>art <strong>M<\/strong>odel detector, <strong>\u043d\u0435<\/strong> \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u044c. \u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442 <a href=\"https:\/\/ru.wikipedia.org\/wiki\/%D0%9C%D0%B0%D1%80%D0%BA%D0%BE%D0%B2%D1%81%D0%BA%D0%B0%D1%8F_%D1%81%D0%B5%D1%82%D1%8C\" rel=\"nofollow\">\u043c\u0430\u0440\u043a\u043e\u0432\u0441\u043a\u043e\u0435 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u043e\u0435 \u043f\u043e\u043b\u0435<\/a> (\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u0442\u0435 <a href=\"https:\/\/colab.research.google.com\/drive\/1mCBaNHKniYmtx0AxFpZfc_HmOm7wbfDg\" rel=\"nofollow\">\u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044e \u0432 CoLab<\/a>) \u0438 \u0433\u0438\u0441\u0442\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u044b \u043d\u0430\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 (<a href=\"https:\/\/ru.wikipedia.org\/wiki\/%D0%93%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B0_%D0%BD%D0%B0%D0%BF%D1%80%D0%B0%D0%B2%D0%BB%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85_%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%B4%D0%B8%D0%B5%D0%BD%D1%82%D0%BE%D0%B2\" rel=\"nofollow\">HOG<\/a>). \u0411\u044b\u043b\u0430 \u043f\u043e\u043f\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u0430 \u043f\u0440\u0438 <em>\u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u0438 \u043f\u0435\u0448\u0435\u0445\u043e\u0434\u043e\u0432<\/em> \u0433\u0434\u0435-\u0442\u043e \u0432 2009 \u0433\u043e\u0434\u0443, \u0430 \u0437\u0430\u0442\u0435\u043c, \u043a\u0430\u043a \u043f\u0438\u0448\u0443\u0442 \u0432 <a href=\"https:\/\/arxiv.org\/pdf\/1905.05055v2.pdf\" rel=\"nofollow\">\u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435<\/a> \u00abObject Detection in 20 Years: A Survey\u00bb, \u0443\u0441\u0442\u0443\u043f\u0438\u043b\u0430 \u043f\u0435\u0440\u0432\u0435\u043d\u0441\u0442\u0432\u043e \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0443 Integral Channel Features (<a href=\"https:\/\/pages.ucsd.edu\/~ztu\/publication\/dollarBMVC09ChnFtrs_0.pdf\" rel=\"nofollow\">ICF<\/a>), \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0437\u0430\u0442\u0435\u043c \u0443\u0441\u0442\u0443\u043f\u0438\u043b \u043f\u0435\u0440\u0432\u0435\u043d\u0441\u0442\u0432\u043e \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u044f\u043c.<\/p>\n<p>  <\/p>\n<p>\u0421\u043e\u0442\u043d\u0438 \u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u044b\u0445 \u00ab\u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445\u00bb \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u043e\u0432 \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u0435\u0434\u0432\u0430\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0438 \u043f\u043e\u0441\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u043a\u0430\u043a \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043a \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u044f\u043c, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0435\u0441\u043f\u0435\u0447\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u043d\u043e\u0432\u044b\u0439 \u0441\u0438\u043d\u0442\u0435\u0437 \u0438\u0434\u0435\u0439, \u0438 \u0434\u0430\u0436\u0435 \u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u043e \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0435\u0439. \u041d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0432 <a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/1409.5403v2\" rel=\"nofollow\">\u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435<\/a> \u00abDeformable Part Models are Convolutional Neural Networks\u00bb \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c DPM \u0437\u0430\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430 \u044d\u043a\u0432\u0438\u0432\u0430\u043b\u0435\u043d\u0442\u043d\u0443\u044e \u0435\u043c\u0443 \u0441\u0432\u0435\u0440\u0442\u043e\u0447\u043d\u0443\u044e \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u0443\u044e \u0441\u0435\u0442\u044c.<\/p>\n<p>  <\/p>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/1409.5403v2\" rel=\"nofollow\">\u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f<\/a> \u00abDeformable Part Models are Convolutional Neural Networks\u00bb + \u0434\u043e\u0432\u043e\u043b\u044c\u043d\u043e \u0443\u0441\u0442\u0430\u0440\u0435\u0432\u0448\u0430\u044f <a href=\"https:\/\/github.com\/rbgirshick\/DeepPyramid\" rel=\"nofollow\">\u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f<\/a> \u043d\u0430 MatLab \u0438 Caffe<\/li>\n<\/ul>\n<p>  <\/p>\n<hr>\n<p>  <\/p>\n<h2 id=\"a-nameconclusionsvyvodya\">\u0412\u044b\u0432\u043e\u0434\u044b<\/h2>\n<p>  <\/p>\n<ol>\n<li>\n<p>\u0423\u0441\u0438\u043b\u0438\u044f \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u0435\u0439 \u043d\u0430\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u044b \u043d\u0430:<\/p>\n<p>  <\/p>\n<ul>\n<li>\u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0438, \u0440\u0430\u0437\u0432\u0438\u0442\u0438\u0435 \u0438\u0434\u0435\u0439 AutoML, \u00ab\u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u044c \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u044c\u00bb, Neural Architecture Search (<a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/1611.01578\" rel=\"nofollow\">NAS<\/a> \u0438 <a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/1707.07012\" rel=\"nofollow\">NASNet<\/a>);<\/li>\n<li>\u043c\u0435\u0445\u0430\u043d\u0438\u0437\u043c \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u044f (attention mechanism), \u043a\u0430\u0440\u0442\u044b \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u044f;<\/li>\n<li>\u0440\u0430\u0437\u0432\u0438\u0442\u0438\u0435 \u0441\u0432\u0435\u0440\u0442\u043e\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439 \u0442\u0438\u043f\u0430 \u00ab\u043f\u0435\u0441\u043e\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0447\u0430\u0441\u044b\u00bb \u0434\u043b\u044f \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447 \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u043a\u0430\u043a \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u0435 (backbone) \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0432 \u043c\u043e\u0434\u0443\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u0430\u0445;<\/li>\n<li>\u043c\u043e\u0434\u0443\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c, \u043c\u043d\u043e\u0433\u0438\u0435 \u0441\u043e\u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 state-of-the-art (SOTA) \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u044b \u0441\u043e\u0442\u043e\u044f\u0442 \u0438\u0437 \u043c\u043d\u043e\u0433\u0438\u0445 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0435\u0439.<\/li>\n<\/ul>\n<p>  <\/li>\n<li>\n<p>\u0427\u0442\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0435\u0439 \u0431\u0435\u0437 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0435\u0439 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u043c \u043a\u043e\u0434\u043e\u043c \u0434\u0430\u0435\u0442 <em>\u043c\u0430\u043b\u043e \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u044b<\/em>. \u0414\u0430\u0436\u0435 \u0435\u0441\u043b\u0438 \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u043d\u0430 \u0437\u0430\u0434\u0443\u043c\u043a\u0430 \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u0435\u0439, \u043d\u043e \u0431\u0435\u0437 \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u043a\u043e\u0434\u0430 \u0438 <strong>\u0443\u043c\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0439 \u043a\u043e\u0434 \u043d\u0430 \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u043a\u0435<\/strong> \u0442\u0430\u043a\u043e\u0435 \u0437\u043d\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0435 \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442 \u0441\u043c\u044b\u0441\u043b\u0430. \u041a\u0440\u043e\u043c\u0435 \u043e\u0441\u0432\u0435\u0434\u043e\u043c\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438, \u0447\u0442\u043e \u0442\u0430\u043a\u043e\u0439 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u0443\u0436\u0435 \u0435\u0441\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043d\u0435 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0435\u0442\u0430\u0442\u044c \u0432\u0435\u043b\u043e\u0441\u0438\u043f\u0435\u0434 \u0437\u0430\u043d\u043e\u0432\u043e. \u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0447\u0442\u0435\u043d\u0438\u044f \u00ab\u043f\u043e \u0434\u0438\u0430\u0433\u043e\u043d\u0430\u043b\u0438\u00bb \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0438\u0445 \u0434\u0435\u0441\u044f\u0442\u043a\u043e\u0432 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0435\u0439 \u0432 \u043e\u0447\u0435\u0440\u0435\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0440\u0430\u0437 \u0443\u0431\u0435\u0434\u0438\u043b\u0441\u044f, \u0447\u0442\u043e \u0418\u0422 \u2014 \u044d\u0442\u043e \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0430\u044f \u0434\u0438\u0441\u0446\u0438\u043f\u043b\u0438\u043d\u0430, \u043d\u0430\u0446\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f \u043d\u0430 <strong>\u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442<\/strong>.<\/p>\n<p>  <\/li>\n<\/ol>\n<p>  <\/p>\n<p>P.S. \u0420\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0443\u044e \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e \u0431\u043b\u043e\u0433 <a href=\"https:\/\/www.youtube.com\/playlist?list=PLaPdEEY26UXywkvfCy0tmRoQorSSTfYq3\" rel=\"nofollow\">ML Tokyo<\/a>, \u0432 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c \u0430\u0432\u0442\u043e\u0440 \u043e\u0431\u044a\u044f\u0441\u043d\u044f\u0435\u0442 \u0438 <em><strong>\u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u0442<\/strong><\/em> \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0438 \u043d\u0430 Keras. \u0415\u0433\u043e <a href=\"https:\/\/www.youtube.com\/playlist?list=PLaPdEEY26UXywkvfCy0tmRoQorSSTfYq3\" rel=\"nofollow\">CNN \u0441\u0435\u043c\u0438\u043d\u0430\u0440<\/a> \u2014 \u044d\u0442\u043e \u043a\u0430\u043a \u0440\u0430\u0437 \u0442\u043e, \u0447\u0442\u043e \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u043d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u044e\u0449\u0435\u043c\u0443 \u00ab\u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043a\u043e\u0434\u0435\u0440\u0443\u00bb \u0432\u0440\u043e\u0434\u0435 \u043c\u0435\u043d\u044f.<\/p>\n<p>  <\/p>\n<p>\u0421\u043f\u0430\u0441\u0438\u0431\u043e \u0437\u0430 \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u0435!<\/p>\n<\/div>\n<p> \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/498168\/\"> https:\/\/habr.com\/ru\/post\/498168\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"\n<div class=\"post__text post__text-html post__text_v1\" id=\"post-content-body\" data-io-article-url=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/498168\/\">\n<h1 id=\"novye-arhitektury-neyrosetey\">\u041d\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u044b \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0435\u0439<\/h1>\n<p>  <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/dn\/iq\/zn\/dniqznbdtqf4dnmhqyuaa19rhrm.jpeg\" alt=\"Network\"><\/p>\n<p>  <\/p>\n<p>\u041f\u0440\u0435\u0434\u044b\u0434\u0443\u0449\u0430\u044f \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f \u00ab<a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/482794\/\">\u041d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0438. \u041a\u0443\u0434\u0430 \u044d\u0442\u043e \u0432\u0441\u0435 \u0434\u0432\u0438\u0436\u0435\u0442\u0441\u044f<\/a>\u00bb<\/p>\n<p>  <\/p>\n<p>\u0412 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u043a\u0440\u0430\u0442\u043a\u043e \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0432\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u044b \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0435\u0439, \u0432 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u043e\u043c \u043f\u043e \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0435 <em>\u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432<\/em>, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 (\u0438\u043b\u0438 \u0445\u043e\u0442\u044f \u0431\u044b \u043f\u043e\u043f\u044b\u0442\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438) \u0431\u0443\u0434\u0443\u0449\u0438\u0435 \u043d\u0430\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e \u0440\u0430\u0437\u0432\u0438\u0432\u0430\u044e\u0449\u0435\u0439\u0441\u044f \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u0438.<\/p>\n<p>  <\/p>\n<p>\u0421\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f \u043d\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0442\u0435\u043d\u0434\u0443\u0435\u0442 \u043d\u0430 \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0442\u0443 \u043e\u0445\u0432\u0430\u0442\u0430 \u0438 \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u0435\u0435 \u043f\u043e\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0447\u0438\u0442\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u00ab\u043f\u043e \u0434\u0438\u0430\u0433\u043e\u043d\u0430\u043b\u0438\u00bb \u0441\u0442\u0430\u0442\u0435\u0439. \u0410\u0432\u0442\u043e\u0440 \u0443\u0432\u0435\u0440\u0435\u043d, \u0447\u0442\u043e \u043f\u043e\u043a\u0430 \u043f\u0438\u0441\u0430\u043b \u044d\u0442\u0443 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044e, \u043f\u043e\u044f\u0432\u0438\u043b\u043e\u0441\u044c \u0435\u0449\u0435 \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043d\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440. \u041d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u0442\u0435 \u0437\u0434\u0435\u0441\u044c: <a href=\"https:\/\/paperswithcode.com\/area\/computer-vision\" rel=\"nofollow\">https:\/\/paperswithcode.com\/area\/computer-vision<\/a>.<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[],"tags":[],"class_list":["post-302178","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/302178","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=302178"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/302178\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=302178"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=302178"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=302178"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}