{"id":308236,"date":"2020-08-10T09:00:48","date_gmt":"2020-08-10T09:00:48","guid":{"rendered":"http:\/\/savepearlharbor.com\/?p=308236"},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"2020-08-10T09:00:48","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=308236","title":{"rendered":"Multi-Target \u0432 Albumentations"},"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\/514316\/\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/it\/1b\/xq\/it1bxqn8wvfjlyv4_pgdhard7pw.jpeg\"><\/p>\n<p>  \u042d\u0442\u043e\u0442 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442 \u2014 \u044d\u0442\u043e \u043f\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e\u0434 \u0431\u043b\u043e\u0433 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0430 <a href=\"https:\/\/towardsdatascience.com\/multi-target-in-albumentations-16a777e9006e\" rel=\"nofollow\">Multi-Target in Albumentations<\/a> \u043e\u0442 27 \u0438\u044e\u043b\u044f 2020. <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/users\/ternaus\/\">\u0410\u0432\u0442\u043e\u0440 \u0435\u0441\u0442\u044c \u043d\u0430 \u0425\u0430\u0431\u0440\u0435<\/a>, \u043d\u043e \u043f\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u044c \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442 \u043d\u0430 \u0440\u0443\u0441\u0441\u043a\u0438\u0439 \u043f\u043e\u043b\u0435\u043d\u0438\u043b\u0441\u044f. \u0418 \u044d\u0442\u043e\u0442 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e\u0434 \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u043d \u043f\u043e \u0435\u0433\u043e \u043f\u0440\u043e\u0441\u044c\u0431\u0435.<\/p>\n<p>  \u042f \u043f\u0435\u0440\u0435\u0432\u0435\u043b\u0430 \u043d\u0430 \u0440\u0443\u0441\u0441\u043a\u0438\u0439 \u0432\u0441\u0435, \u0447\u0442\u043e \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e, \u043d\u043e \u043a\u0430\u043a\u0438\u0435-\u0442\u043e \u0442\u0435\u0445\u043d\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u0442\u0435\u0440\u043c\u0438\u043d\u044b \u043d\u0430 \u0430\u043d\u0433\u043b\u0438\u0439\u0441\u043a\u043e\u043c \u0437\u0432\u0443\u0447\u0430\u0442 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0435\u0441\u0442\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e. \u0412 \u0442\u0430\u043a\u043e\u043c \u0432\u0438\u0434\u0435 \u043e\u043d\u0438 \u0438 \u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u044b. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432\u0430\u043c \u0432 \u0433\u043e\u043b\u043e\u0432\u0443 \u043f\u0440\u0438\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u0430\u0434\u0435\u043a\u0432\u0430\u0442\u043d\u044b\u0439 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e\u0434 \u2014 \u043a\u043e\u043c\u043c\u0435\u043d\u0442\u0438\u0440\u0443\u0439\u0442\u0435 \u2014 \u043f\u043e\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u044e.<br \/>  <a name=\"habracut\"><\/a><br \/>  \u0410\u0443\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u2014 \u044d\u0442\u043e \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u043f\u0440\u0435\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c\u044b\u0439 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u0440\u0435\u0433\u0443\u043b\u044f\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438. \u0412\u044b \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0443\u0435\u0442\u0435 \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0432 \u043d\u043e\u0432\u044b\u0435, \u0442\u0435\u043c \u0441\u0430\u043c\u044b\u043c \u0443\u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0438\u0432\u0430\u044f \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0430.<\/p>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/sv\/tc\/ox\/svtcoxugojjpqqakbqlnhwaj3ga.jpeg\"><\/p>\n<p>  \u0412\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c Albumentations \u0432 <a href=\"https:\/\/www.kaggle.com\/tarunpaparaju\/alaska2-steganalysis-efficientnet-b3-pytorch\" rel=\"nofollow\">PyTorch<\/a>,\u00a0<a href=\"https:\/\/github.com\/qubvel\/segmentation_models\/blob\/master\/examples\/multiclass%20segmentation%20(camvid).ipynb\" rel=\"nofollow\">Keras<\/a>,\u00a0<a href=\"https:\/\/colab.research.google.com\/github\/albumentations-team\/albumentations_examples\/blob\/colab\/tensorflow-example.ipynb\" rel=\"nofollow\">Tensorflow<\/a> \u0438\u043b\u0438 \u043b\u044e\u0431\u043e\u043c \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u043c \u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u0432\u043e\u0440\u043a\u0435, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u0430\u0442\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043a\u0430\u043a numpy array.<\/p>\n<p>  \u041b\u0443\u0447\u0448\u0435 \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442 \u0441\u043e \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430\u043c\u0438 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438, \u0441\u0435\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438, \u0434\u0435\u0442\u0435\u043a\u0446\u0438\u0438 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432 \u0438 \u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u0432\u044b\u0445 \u0442\u043e\u0447e\u043a. \u0427\u0443\u0442\u044c \u0440\u0435\u0436\u0435 \u0432\u0441\u0442\u0440\u0435\u0447\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438, \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0432 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u043c \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u0435 \u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043e\u0447\u043d\u043e\u0439 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0438 \u043d\u0435 \u043e\u0434\u0438\u043d, \u0430 \u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432.<\/p>\n<p>  \u0414\u043b\u044f \u0442\u0430\u043a\u043e\u0433\u043e \u0440\u043e\u0434\u0430 \u0441\u0438\u0442\u0443\u0430\u0446\u0438\u0439 \u0431\u044b\u043b\u0430 \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0430 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u043e\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c multi-target.<br \/>  \u0421\u0438\u0442\u0443\u0430\u0446\u0438\u0438, \u0433\u0434\u0435 \u044d\u0442\u043e \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043f\u0440\u0438\u0433\u043e\u0434\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f:<\/p>\n<ul>\n<li>\u0421\u0438\u0430\u043c\u0441\u043a\u0438\u0435 \u0441\u0435\u0442\u0438<\/li>\n<li>\u041e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0430 \u043a\u0430\u0434\u0440\u043e\u0432 \u0432 \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e <\/li>\n<li>\u0417\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438 Image2image <\/li>\n<li>Multilabel semantic segmentation <\/li>\n<li>Instance segmentation <\/li>\n<li>Panoptic segmentation <\/li>\n<\/ul>\n<p>  <\/p>\n<h2>\u041d\u0435\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0432\u044b\u043f\u0435\u043d\u0434\u0440\u0435\u0436\u0430 \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u0438\u0432\u043b\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u044f<\/h2>\n<p>  <\/p>\n<ul>\n<li>\u0411\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 \u0440\u043e\u0434\u0438\u043b\u0430\u0441\u044c \u0438\u0437 \u0442\u043e\u043f\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0441 Kaggle \u0438 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0445 \u043f\u043b\u043e\u0449\u0430\u0434\u043e\u043a \u0441\u043e\u0440\u0435\u0432\u043d\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f. \u0412 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u043e\u0439 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u0435 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u043e\u0432 \u043e\u0434\u0438\u043d \u00a0<a href=\"https:\/\/www.kaggle.com\/progression#grandmaster\" rel=\"nofollow\">Kaggle Grandmaster<\/a>, \u0442\u0440\u0438\u00a0<a href=\"https:\/\/www.kaggle.com\/progression#master\" rel=\"nofollow\">Kaggle Masters<\/a>, \u043e\u0434\u0438\u043d\u00a0<a href=\"https:\/\/www.kaggle.com\/progression#expert\" rel=\"nofollow\">Kaggle Expert<\/a>.\u00a0<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.kaggle.com\/selimsef\" rel=\"nofollow\"><b>\u0421\u0435\u043b\u0438\u043c \u0421\u0435\u0444\u0435\u0440\u0431\u0435\u043a\u043e\u0432<\/b><\/a>, \u043f\u043e\u0431\u0435\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c \u043a\u043e\u043d\u043a\u0443\u0440\u0441\u0430 <a href=\"https:\/\/www.kaggle.com\/c\/deepfake-detection-challenge\" rel=\"nofollow\">Deepfake Challenge<\/a> \u0441 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043e\u0432\u044b\u043c\u0438 \u0432 \u043c\u0438\u043b\u043b\u0438\u043e\u043d \u0434\u043e\u043b\u043b\u0430\u0440\u043e\u0432, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b Albumentations \u0432 \u0441\u0432\u043e\u0435\u043c \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0438.\u00a0<\/li>\n<li>\u0411\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0447\u0430\u0441\u0442\u044c\u044e \u00a0<a href=\"https:\/\/pytorch.org\/ecosystem\/\" rel=\"nofollow\"><b>PyTorch ecosystem<\/b>\u00a0<\/a> <\/li>\n<li><b>5700<\/b> \u0437\u0432\u0435\u0437\u0434 \u043d\u0430\u00a0<u><a href=\"https:\/\/github.com\/albumentations-team\/albumentations\" rel=\"nofollow\">GitHub<\/a><\/u>. <\/li>\n<li>\u0411\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0443 \u0446\u0438\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043b\u0438 \u0432 \u043d\u0430\u0443\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f\u0445 <a href=\"https:\/\/scholar.google.com\/scholar?oi=bibs&amp;hl=en&amp;cites=13927538846757401282\" rel=\"nofollow\"><b>\u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 80 \u0440\u0430\u0437 <\/b>. <\/a>\u00a0\u0423\u043f\u043e\u043c\u0438\u043d\u0430\u043b\u0438 \u0432 \u0442\u0440\u0435\u0445 \u043a\u043d\u0438\u0433\u0430\u0445. <\/li>\n<\/ul>\n<p>  \u0412 \u0442\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0438\u0445 \u0442\u0440\u0435\u0445 \u043b\u0435\u0442 \u043c\u044b \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u043b\u0438 \u043d\u0430\u0434 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u043e\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e \u0438 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043b\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c.<\/p>\n<p>  \u0421\u0435\u0439\u0447\u0430\u0441 \u0436\u0435 \u043c\u044b \u0441\u043e\u0441\u0440\u0435\u0434\u043e\u0442\u043e\u0447\u0438\u043b\u0438\u0441\u044c \u043d\u0430 \u00a0<a href=\"https:\/\/albumentations.ai\/docs\/\" rel=\"nofollow\">\u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438<\/a>\u00a0\u0438\u00a0<a href=\"https:\/\/albumentations.ai\/docs\/examples\/\" rel=\"nofollow\">\u0442\u0443\u0442\u043e\u0440\u0438\u0430\u043b\u0430\u0445.<\/a> <\/p>\n<p>  \u041a\u0430\u043a \u043c\u0438\u043d\u0438\u043c\u0443\u043c \u0440\u0430\u0437 \u0432 \u043d\u0435\u0434\u0435\u043b\u044e \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0441\u044f\u0442 \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u043a\u0443 \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0434\u043b\u044f \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0438\u0445 \u0441\u0435\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043c\u0430\u0441\u043e\u043a.<\/p>\n<div class=\"oembed\">\n<div class=\"reddit-embed\" data-embed-media=\"www.redditmedia.com\" data-embed-parent=\"false\" data-embed-live=\"false\" data-embed-uuid=\"4d7445aa-dae6-11ea-ac17-0e27552fa8d9\" data-embed-created=\"2020-08-10T08:48:46.501694+00:00\"><a href=\"https:\/\/www.reddit.com\/r\/MachineLearning\/comments\/hu3i0z\/d_we_need_your_questions_about_albumentations_the\/fynf8ko\/\">Comment<\/a> from discussion <a href=\"https:\/\/www.reddit.com\/r\/MachineLearning\/comments\/hu3i0z\/d_we_need_your_questions_about_albumentations_the\/\">Geeks_sid&#8217;s comment from discussion &quot;[D] We need your questions about Albumentations: the best image augmentations Library :)&quot;<\/a>.<\/div>\n<p><script async src=\"https:\/\/www.redditstatic.com\/comment-embed.js\"><\/script><\/div>\n<p>  \u041e\u043d\u0430 \u0443 \u043d\u0430\u0441 \u0443\u0436\u0435 \u0434\u0430\u0432\u043d\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c.<\/p>\n<p>  \u0412 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u043c\u044b \u043f\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438\u043c\u0441\u044f \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0430\u043c\u0438 \u0442\u043e\u0433\u043e, \u043a\u0430\u043a \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c \u0441 multiple targets \u0432 albumentations.<\/p>\n<h2>\u0421\u0446\u0435\u043d\u0430\u0440\u0438\u0439 1: \u041e\u0434\u043d\u043e \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435, \u043e\u0434\u043d\u0430 \u043c\u0430\u0441\u043a\u0430<\/h2>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/it\/1b\/xq\/it1bxqn8wvfjlyv4_pgdhard7pw.jpeg\"><\/p>\n<p>  \u041d\u0430\u0438\u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442\u043e\u043c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441\u0435\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u044f \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439. \u0423 \u0432\u0430\u0441 \u0435\u0441\u0442\u044c \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u043c\u0430\u0441\u043a\u0430. \u0412\u044b \u0445\u043e\u0442\u0438\u0442\u0435 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0438\u0442\u044c \u043a \u043d\u0438\u043c \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0439, \u0438 \u044d\u0442\u043e \u0434\u043e\u043b\u0436\u0435\u043d \u0431\u044b\u0442\u044c \u043e\u0434\u0438\u043d \u0438 \u0442\u043e\u0442 \u0436\u0435 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440. <\/p>\n<p>  \u0412 \u044d\u0442\u043e\u043c \u043a\u043e\u0434\u0435 \u043c\u044b \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u043c \u00a0<a href=\"https:\/\/albumentations.ai\/docs\/api_reference\/augmentations\/transforms\/#albumentations.augmentations.transforms.HorizontalFlip\" rel=\"nofollow\">HorizontalFlip<\/a>\u00a0\u0438\u00a0<a href=\"https:\/\/albumentations.ai\/docs\/api_reference\/augmentations\/transforms\/#albumentations.augmentations.transforms.HorizontalFlip\" rel=\"nofollow\">ShiftScaleRotate<\/a>.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">import albumentations as A  transform = A.Compose([     A.HorizontalFlip(p=0.5),     A.ShiftScaleRotate(border_mode=cv2.BORDER_CONSTANT,                            scale_limit=0.3,                           rotate_limit=(10, 30),                           p=0.5) ], p=1)  transformed = transform(image=image, mask=mask)  image_transformed = transformed['image'] mask_transformed = transformed['mask']<\/code><\/pre>\n<p>  \u2192 <a href=\"https:\/\/gist.github.com\/ternaus\/a6a11847e3a1b0da41fc84de85476ef5#file-gistfile1-py\" rel=\"nofollow\">\u0421\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 gistfile1.py<\/a><\/p>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/t_\/wt\/wk\/t_wtwkwq0ohtsq3lhakw8cyjfwg.jpeg\"><\/p>\n<h2>\u0421\u0446\u0435\u043d\u0430\u0440\u0438\u0439 2: \u041e\u0434\u043d\u043e \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043c\u0430\u0441\u043e\u043a<\/h2>\n<p>   <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/3c\/z7\/2j\/3cz72jvu9b1bqcvyyb7x-s1nptk.jpeg\"><\/p>\n<p>  \u0414\u043b\u044f \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447 \u0443 \u0432\u0430\u0441 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043c\u0435\u0442\u043e\u043a, \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0438\u0445 \u043e\u0434\u043d\u043e\u043c\u0443 \u0438 \u0442\u043e\u043c\u0443 \u0436\u0435 \u043f\u0438\u043a\u0441\u0435\u043b\u044e.<\/p>\n<p>  \u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0438\u043c \u00a0<a href=\"https:\/\/albumentations.ai\/docs\/api_reference\/augmentations\/transforms\/#albumentations.augmentations.transforms.HorizontalFlip\" rel=\"nofollow\">HorizontalFlip<\/a>,\u00a0<a href=\"https:\/\/albumentations.ai\/docs\/api_reference\/augmentations\/transforms\/#albumentations.augmentations.transforms.GridDistortion\" rel=\"nofollow\">GridDistortion<\/a>,\u00a0<a href=\"https:\/\/albumentations.ai\/docs\/api_reference\/augmentations\/transforms\/#albumentations.augmentations.transforms.RandomCrop\" rel=\"nofollow\">RandomCrop<\/a>.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">import albumentations as A  transform = A.Compose([     A.HorizontalFlip(p=0.5),     A.GridDistortion(p=0.5),         A.RandomCrop(height=1024, width=1024, p=0.5),     ], p=1)  transformed = transform(image=image, masks=[mask, mask2])  image_transformed = transformed['image'] mask_transformed = transformed['masks'][0] mask2_transformed = transformed['masks'][1]<\/code><\/pre>\n<p>  \u2192 <a href=\"https:\/\/gist.github.com\/ternaus\/02f581143a9ebe4a89c1c690ab6736f9#file-gistfile1-py\" rel=\"nofollow\"> \u0421\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 gistfile1.py<\/a><\/p>\n<h2>\u0421\u0446\u0435\u043d\u0430\u0440\u0438\u0439 3: \u041d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439, \u043c\u0430\u0441\u043e\u043a, \u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u0432\u044b\u0445 \u0442\u043e\u0447\u0435\u043a \u0438 \u0431\u043e\u043a\u0441\u043e\u0432<\/h2>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/7i\/zn\/bp\/7iznbpa9kokd8brxngsw5ytahte.jpeg\"><\/p>\n<p>  \u0412\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0438\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043a \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0438\u043c \u0446\u0435\u043b\u044f\u043c.<\/p>\n<p>  \u0412 \u044d\u0442\u043e\u043c \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0435 \u043c\u044b \u0438\u043c\u0435\u0435\u043c \u0434\u0432\u0430 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0434\u0432\u0435 \u043c\u0430\u0441\u043a\u0438, \u0434\u0432\u0430 \u0431\u043e\u043a\u0441\u0430 \u0438 \u0434\u0432\u0430 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0430 \u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u0432\u044b\u0445 \u0442\u043e\u0447\u0435\u043a.<\/p>\n<p>  \u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0438\u043c \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0438\u0437\u00a0<a href=\"https:\/\/albumentations.ai\/docs\/api_reference\/augmentations\/transforms\/#albumentations.augmentations.transforms.HorizontalFlip\" rel=\"nofollow\">HorizontalFlip<\/a>\u00a0\u0438\u00a0<a href=\"https:\/\/albumentations.ai\/docs\/api_reference\/augmentations\/transforms\/#albumentations.augmentations.transforms.HorizontalFlip\" rel=\"nofollow\">ShiftScaleRotate<\/a>.<\/p>\n<pre><code class=\"python\"> import albumentations as A  transform = A.Compose([A.HorizontalFlip(p=0.5),                        A.ShiftScaleRotate(border_mode=cv2.BORDER_CONSTANT, scale_limit=0.3, p=0.5)],                          bbox_params=albu.BboxParams(format='pascal_voc', label_fields=['category_ids']),                          keypoint_params=albu.KeypointParams(format='xy'),                          additional_targets={                              &quot;image1&quot;: &quot;image&quot;,                              &quot;bboxes1&quot;: &quot;bboxes&quot;,                              &quot;mask1&quot;: &quot;mask&quot;,                              'keypoints1': &quot;keypoints&quot;},                          p=1)  transformed = transform(image=image,                         image1=image1,                         mask=mask,                         mask1=mask1,                         bboxes=bboxes,                         bboxes1=bboxes1,                         keypoints=keypoints,                         keypoints1=keypoints1,                         category_ids=[&quot;face&quot;]                         )  image_transformed = transformed['image'] image1_transformed = transformed['image1']  mask_transformed = transformed['mask'] mask1_transformed = transformed['mask1']  bboxes_transformed = transformed['bboxes'] bboxes1_transformed = transformed['bboxes1']  keypoints_transformed = transformed['keypoints'] keypoints1_transformed = transformed['keypoints1'] <\/code><\/pre>\n<p>  \u2192 <a href=\"https:\/\/gist.github.com\/ternaus\/5a4e47d640f0731850297ba84e4e351e#file-gistfile1-py\" rel=\"nofollow\">\u0421\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 gistfile1.py<\/a><\/p>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/ns\/er\/cf\/nsercffoxisbbuoitcnxtopxajq.jpeg\"><\/p>\n<p>  <b>Q:<\/b> \u041c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043b\u0438 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0447\u0435\u043c \u0441 \u0434\u0432\u0443\u043c\u044f \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438?<br \/>  <b>\u0410:<\/b> \u0412\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u0431\u0440\u0430\u0442\u044c \u0441\u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439, \u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0437\u0430\u0445\u043e\u0442\u0438\u0442\u0435.<\/p>\n<p>  <b>Q:<\/b> \u0414\u043e\u043b\u0436\u043d\u043e \u043b\u0438 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439, \u043c\u0430\u0441\u043e\u043a, \u0431\u043e\u043a\u0441\u043e\u0432 \u0438 \u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u0432\u044b\u0445 \u0442\u043e\u0447\u0435\u043a \u0431\u044b\u0442\u044c \u043e\u0434\u0438\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432\u044b\u043c?<br \/>  <b>A:<\/b> \u0423 \u0432\u0430\u0441 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c N \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439, M \u043c\u0430\u0441\u043e\u043a, K \u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u0432\u044b\u0445 \u0442\u043e\u0447\u0435\u043a \u0438 B \u0431\u043e\u043a\u0441\u043e\u0432. N, M, K \u0438 B \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u043c\u0438.<\/p>\n<p>  <b>Q:<\/b> \u0421\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0442 \u043b\u0438 \u0441\u0438\u0442\u0443\u0430\u0446\u0438\u0438, \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u043e\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c multi target \u043d\u0435 \u0441\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442 \u0438\u043b\u0438 \u0441\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0435 \u0442\u0430\u043a, \u043a\u0430\u043a \u043e\u0436\u0438\u0434\u0430\u043b\u043e\u0441\u044c?<br \/>  <b>A:<\/b> \u0412 \u0446\u0435\u043b\u043e\u043c, \u0432\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c multi-target \u0434\u043b\u044f \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0430 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439, \u0438\u043c\u0435\u044e\u0449\u0438\u0445 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0435 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u044b. \u041d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u044f\u0442 \u043e\u0442 \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u041d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0432\u044b \u043d\u0435 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c crop, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u0441\u0430\u043c\u043e\u0433\u043e \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f. \u0414\u0440\u0443\u0433\u043e\u0439 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440: <u> <a href=\"http:\/\/maskdropout\/\" rel=\"nofollow\">MaskDropout<\/a><\/u>, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0435\u0442\u044c \u043e\u0442 \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u043c\u0430\u0441\u043a\u0438. \u041a\u0430\u043a \u043e\u043d \u043f\u043e\u0432\u0435\u0434\u0435\u0442 \u0441\u0435\u0431\u044f, \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0443 \u043d\u0430\u0441 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u043c\u0430\u0441\u043e\u043a, \u043d\u0435\u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u043d\u043e. \u041d\u0430 \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u043a\u0435 \u043e\u043d\u0438 \u0432\u0441\u0442\u0440\u0435\u0447\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u043a\u0440\u0430\u0439\u043d\u0435 \u0440\u0435\u0434\u043a\u043e.<\/p>\n<p>  <b>Q:<\/b> \u0421\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0439 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441\u043e\u0447\u0435\u0442\u0430\u0442\u044c \u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u0435?<br \/>  <b>A<\/b>: \u0412\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u0441\u043e\u0447\u0435\u0442\u0430\u0442\u044c \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0432 \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u044b\u0439 \u043f\u0430\u0439\u043f\u043b\u0430\u0439\u043d \u043a\u0443\u0447\u0435\u0439 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0445 \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u043e\u0432.<\/p>\n<p>  \u0412 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0435 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 <u><a href=\"https:\/\/albumentations.ai\/docs\/getting_started\/transforms_and_targets\/#spatial-level-transforms\" rel=\"nofollow\">30 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0439<\/a><\/u>. \u0412\u0441\u0435 \u043e\u043d\u0438 \u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0432\u0430\u044e\u0442 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u043c\u0430\u0441\u043a\u0438, \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u043e \u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0432\u0430\u044e\u0442 \u0431\u043e\u043a\u0441\u044b \u0438 \u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u0432\u044b\u0435 \u0442\u043e\u0447\u043a\u0438. <\/p>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/eq\/jz\/xu\/eqjzxunubfg8hzxswqhadps6ddk.png\"><br \/>  \u2192 <a href=\"https:\/\/albumentations.ai\/docs\/getting_started\/transforms_and_targets\/#spatial-level-transforms\" rel=\"nofollow\">\u0421\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u0438\u0441\u0442\u043e\u0447\u043d\u0438\u043a<\/a><\/p>\n<p>  \u0418\u0445 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441\u043e\u0447\u0435\u0442\u0430\u0442\u044c \u0441 \u00a0<a href=\"https:\/\/albumentations.ai\/docs\/getting_started\/transforms_and_targets\/#pixel-level-transforms\" rel=\"nofollow\"> \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0447\u0435\u043c 40 \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438<\/a>,\u00a0\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u044f\u044e\u0442 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0438\u043a\u0441\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f. \u041d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440:\u00a0<a href=\"https:\/\/albumentations.ai\/docs\/api_reference\/augmentations\/transforms\/#albumentations.augmentations.transforms.RandomBrightnessContrast\" rel=\"nofollow\">RandomBrightnessContrast<\/a>,\u00a0<a href=\"https:\/\/albumentations.ai\/docs\/api_reference\/augmentations\/transforms\/#albumentations.augmentations.transforms.Blur\" rel=\"nofollow\">Blur<\/a>, \u0438\u043b\u0438 \u0447\u0442\u043e-\u0442\u043e \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u044d\u043a\u0437\u043e\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0435, \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u00a0<a href=\"https:\/\/albumentations.ai\/docs\/api_reference\/augmentations\/transforms\/#albumentations.augmentations.transforms.RandomRain\" rel=\"nofollow\">RandomRain<\/a>.<\/p>\n<h1>\u0414\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u044f<\/h1>\n<p>  <\/p>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/albumentations.ai\/docs\/api_reference\/augmentations\/transforms\/\" rel=\"nofollow\">\u041f\u043e\u043b\u043d\u044b\u0439 \u043b\u0438\u0441\u0442 \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0439<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/albumentations.ai\/docs\/getting_started\/mask_augmentation\/\" rel=\"nofollow\">\u041f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043c\u0430\u0441\u043e\u043a \u0434\u043b\u044f \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447 c\u0435\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/albumentations.ai\/docs\/getting_started\/bounding_boxes_augmentation\/#bounding-boxes-augmentation-for-object-detection\" rel=\"nofollow\">Bounding boxes \u0430\u0443\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u044f \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432 <\/a><\/li>\n<li><a href=\"http:\/\/Keypoints%20augmentation\" rel=\"nofollow\">\u041f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u0432\u044b\u0445 \u0442\u043e\u0447\u0435\u043a<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/albumentations.ai\/docs\/getting_started\/simultaneous_augmentation\/#simultaneous-augmentation-of-multiple-targets-masks-bounding-boxes-keypoints\" rel=\"nofollow\">\u0421\u0438\u043d\u0445\u0440\u043e\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043c\u0430\u0441\u043e\u043a, \u0431\u043e\u043a\u0441\u043e\u0432 \u0438 \u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u0432\u044b\u0445 \u0442\u043e\u0447\u0435\u043a<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/albumentations.ai\/docs\/getting_started\/setting_probabilities\/#setting-probabilities-for-transforms-in-an-augmentation-pipeline\" rel=\"nofollow\">\u0421 \u043a\u0430\u043a\u043e\u0439 \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0432 \u043f\u0430\u0439\u043f\u043b\u0430\u0439\u043d\u0435<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<p>   <\/p>\n<h1>\u0417\u0430\u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435<\/h1>\n<p>  \u0420\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430 \u043d\u0430\u0434 open-source \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u043e\u043c \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u0430\u044f, \u043d\u043e \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u0443\u0432\u043b\u0435\u043a\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f. \u042f \u0445\u043e\u0442\u0435\u043b \u0431\u044b \u043f\u043e\u0431\u043b\u0430\u0433\u043e\u0434\u0430\u0440\u0438\u0442\u044c \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u0443 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u043e\u0432:<\/p>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/www.linkedin.com\/in\/al-buslaev\/\" rel=\"nofollow\">\u0410\u043b\u0435\u043a\u0441\u0430\u043d\u0434\u0440 \u0411\u0443\u0441\u043b\u0430\u0435\u0432<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.linkedin.com\/in\/iglovikov\/\" rel=\"nofollow\">\u0412\u043b\u0430\u0434\u0438\u043c\u0438\u0440 \u0414\u0440\u0443\u0436\u0438\u043d\u0438\u043d<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.linkedin.com\/in\/alex-parinov\/\" rel=\"nofollow\">\u0410\u043b\u0435\u043a\u0441\u0435\u0439 \u041f\u0430\u0440\u043d\u043e\u0432<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.linkedin.com\/in\/cvtalks\/\" rel=\"nofollow\">\u0415\u0432\u0433\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0425\u0432\u0435\u0434\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.linkedin.com\/in\/mikhail-druzhinin-548229100\/\" rel=\"nofollow\">\u041c\u0438\u0445\u0430\u0438\u043b \u0414\u0440\u0443\u0436\u0438\u043d\u0438\u043d<\/a>\u00a0<\/li>\n<\/ul>\n<p>  \u0438 \u0432\u0441\u0435\u0445 <a href=\"https:\/\/github.com\/albumentations-team\/albumentations\/graphs\/contributors\" rel=\"nofollow\">\u043a\u043e\u043d\u0442\u0440\u0438\u0431\u044c\u044e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0432<\/a>,\u00a0\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0433\u043b\u0438 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0442\u044c \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0443 \u00a0\u0438 \u0434\u043e\u0432\u0435\u0441\u0442\u0438 \u0435\u0435 \u0434\u043e \u0442\u0435\u043a\u0443\u0449\u0435\u0433\u043e \u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u044f.<\/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\/514316\/\"> https:\/\/habr.com\/ru\/post\/514316\/<\/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\/514316\/\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/it\/1b\/xq\/it1bxqn8wvfjlyv4_pgdhard7pw.jpeg\"><\/p>\n<p>  \u042d\u0442\u043e\u0442 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442 \u2014 \u044d\u0442\u043e \u043f\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e\u0434 \u0431\u043b\u043e\u0433 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0430 <a href=\"https:\/\/towardsdatascience.com\/multi-target-in-albumentations-16a777e9006e\" rel=\"nofollow\">Multi-Target in Albumentations<\/a> \u043e\u0442 27 \u0438\u044e\u043b\u044f 2020. <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/users\/ternaus\/\">\u0410\u0432\u0442\u043e\u0440 \u0435\u0441\u0442\u044c \u043d\u0430 \u0425\u0430\u0431\u0440\u0435<\/a>, \u043d\u043e \u043f\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u044c \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442 \u043d\u0430 \u0440\u0443\u0441\u0441\u043a\u0438\u0439 \u043f\u043e\u043b\u0435\u043d\u0438\u043b\u0441\u044f. \u0418 \u044d\u0442\u043e\u0442 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e\u0434 \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u043d \u043f\u043e \u0435\u0433\u043e \u043f\u0440\u043e\u0441\u044c\u0431\u0435.<\/p>\n<p>  \u042f \u043f\u0435\u0440\u0435\u0432\u0435\u043b\u0430 \u043d\u0430 \u0440\u0443\u0441\u0441\u043a\u0438\u0439 \u0432\u0441\u0435, \u0447\u0442\u043e \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e, \u043d\u043e \u043a\u0430\u043a\u0438\u0435-\u0442\u043e \u0442\u0435\u0445\u043d\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u0442\u0435\u0440\u043c\u0438\u043d\u044b \u043d\u0430 \u0430\u043d\u0433\u043b\u0438\u0439\u0441\u043a\u043e\u043c \u0437\u0432\u0443\u0447\u0430\u0442 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0435\u0441\u0442\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e. \u0412 \u0442\u0430\u043a\u043e\u043c \u0432\u0438\u0434\u0435 \u043e\u043d\u0438 \u0438 \u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u044b. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432\u0430\u043c \u0432 \u0433\u043e\u043b\u043e\u0432\u0443 \u043f\u0440\u0438\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u0430\u0434\u0435\u043a\u0432\u0430\u0442\u043d\u044b\u0439 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e\u0434 \u2014 \u043a\u043e\u043c\u043c\u0435\u043d\u0442\u0438\u0440\u0443\u0439\u0442\u0435 \u2014 \u043f\u043e\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u044e.  <\/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-308236","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/308236","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=308236"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/308236\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=308236"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=308236"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=308236"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}