{"id":348299,"date":"2023-06-02T15:00:16","date_gmt":"2023-06-02T15:00:16","guid":{"rendered":"http:\/\/savepearlharbor.com\/?p=348299"},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"-0001-11-29T21:00:00","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=348299","title":{"rendered":"<span>\u0410\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439 \u043c\u0430\u0439\u043d\u0438\u043d\u0433 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439<\/span>"},"content":{"rendered":"<div><\/div>\n<div id=\"post-content-body\">\n<div>\n<div class=\"article-formatted-body article-formatted-body article-formatted-body_version-2\">\n<p>\u0412 \u043f\u0440\u0435\u0434\u044b\u0434\u0443\u0449\u0438\u0445 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f\u0445 \u043c\u044b \u0440\u0430\u0441\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b\u0438, \u043a\u0430\u043a \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0442\u044c \u0444\u043e\u0442\u043e\u0433\u0430\u043b\u0435\u0440\u0435\u044e \u0441 \u0441\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u043e\u0432\u043e\u0439 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u043e\u0439 [<a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/articles\/550528\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">1<\/a>,<a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/articles\/578254\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">2<\/a>]<sup>1<\/sup>. \u041d\u043e \u0433\u0434\u0435 \u043d\u0430\u043c \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u043b\u044f \u043d\u0430\u0448\u0435\u0439 \u0433\u0430\u043b\u0435\u0440\u0435\u0438? \u041d\u0430\u043c \u043f\u0440\u0438\u0434\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432\u0440\u0443\u0447\u043d\u0443\u044e \u0438\u0441\u043a\u0430\u0442\u044c \u0438\u0441\u0442\u043e\u0447\u043d\u0438\u043a\u0438 &#171;\u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u0438\u0445&#187; \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439, \u0430 \u0437\u0430\u0442\u0435\u043c \u0432\u0440\u0443\u0447\u043d\u0443\u044e \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u044f\u0442\u044c, \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043b\u0438 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0435 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 &#171;\u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u0438\u043c&#187;. \u041c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043b\u0438 \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043e\u0431\u0435 \u044d\u0442\u0438 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438? \u041e\u0442\u0432\u0435\u0442 &#8212; \u0434\u0430.<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/7b3\/f99\/4f9\/7b3f994f952313bb4c477350f12f34ca.png\" width=\"1920\" height=\"941\"><\/figure>\n<h2>\u0418\u0441\u0442\u043e\u0447\u043d\u0438\u043a \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445<\/h2>\n<p>Reddit &#8212; \u044d\u0442\u043e \u0441\u043e\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u0441\u0435\u0442\u044c \u0441 \u0447\u0435\u0440\u0442\u0430\u043c\u0438 \u0444\u043e\u0440\u0443\u043c\u0430 \u0438 \u0430\u0433\u0440\u0435\u0433\u0430\u0442\u043e\u0440\u0430 \u0441\u0441\u044b\u043b\u043e\u043a. \u0412\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u0432 \u0442\u043e\u043f 20 \u0441\u0430\u043c\u044b\u0445 \u043f\u043e\u0441\u0435\u0449\u0430\u0435\u043c\u044b\u0445 \u0441\u0430\u0439\u0442\u043e\u0432 \u0432 \u043c\u0438\u0440\u0435 \u043f\u043e \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0438 SimilarWeb. \u0421\u0430\u043c\u044b\u0435 \u0432\u0430\u0436\u043d\u044b\u0435 \u0435\u0433\u043e \u043e\u0441\u043e\u0431\u0435\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438: \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u043d\u0442\u0430, \u0435\u0433\u043e \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u0443\u044e\u0442 \u0438 \u043a\u0443\u0440\u0438\u0440\u0443\u044e\u0442 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u0438, \u0430 \u0441\u0430\u043c\u043e\u0435 \u0433\u043b\u0430\u0432\u043d\u043e\u0435, \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u043d\u0442 \u043b\u0435\u0433\u043a\u043e \u043f\u0430\u0440\u0441\u0438\u0442\u044c, \u0434\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c API \u0438 \u0441\u0430\u0439\u0442 \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u043e\u0432\u0438\u043a\u0430\u043c\u0438. <\/p>\n<p>\u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0430\u0439\u0442\u0430 \u0443\u0436\u0435 \u0434\u0430\u0432\u043d\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f. <a href=\"https:\/\/www.engadget.com\/reddit-will-charge-companies-for-api-access-citing-ai-training-concerns-184935783.html\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u041b\u0430\u0432\u043e\u0447\u043a\u0443 \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e \u0437\u0430\u043a\u0440\u043e\u044e\u0442<\/a>, \u043d\u043e \u043f\u043e\u043a\u0430 \u0435\u0449\u0435 \u0435\u0441\u0442\u044c \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0431\u0435\u0441\u043f\u043b\u0430\u0442\u043d\u043e \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0442\u044c \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f \u043a \u043e\u0433\u0440\u043e\u043c\u043d\u043e\u043c\u0443 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u0438, \u0445\u043e\u0442\u044c \u044d\u0442\u043e \u0438 \u0441\u0442\u0430\u043b\u043e \u0433\u043e\u0440\u0430\u0437\u0434\u043e \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u0435\u0435.  \u0420\u0430\u043d\u044c\u0448\u0435, \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0430 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u043b\u0438\u043c\u0438\u0442\u043e\u0432 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b\u0441\u044f Pushshift. Pushshift \u044d\u0442\u043e \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442 \u043f\u043e \u043f\u0430\u0440\u0441\u0438\u043d\u0433\u0443 Reddit, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u043b API \u0438 \u0440\u0430\u0441\u0448\u0438\u0440\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a (\u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e Elastic Search) \u0431\u0435\u0441\u043f\u043b\u0430\u0442\u043d\u043e \u0438 \u0431\u0435\u0437 \u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439. \u041a \u0441\u043e\u0436\u0430\u043b\u0435\u043d\u0438\u044e Reddit <a href=\"https:\/\/www.reddit.com\/r\/modnews\/comments\/134tjpe\/reddit_data_api_update_changes_to_pushshift_access\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0437\u0430\u0431\u0430\u043d\u0438\u043b<\/a> \u0435\u0433\u043e \u0437\u0430 \u043d\u0430\u0440\u0443\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0441\u0435\u0440\u0432\u0438\u0441\u043e\u043c. <\/p>\n<p>\u041f\u0440\u0438\u0434\u0435\u0442\u0441\u044f \u0438\u0441\u043a\u0430\u0442\u044c \u043a\u0430\u043a\u0438\u0435-\u0442\u043e \u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0443\u0442\u0438.  \u0412 Reddit API \u0435\u0441\u0442\u044c \u0432\u043e\u0442 \u0442\u0430\u043a\u043e\u0439 \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441:<\/p>\n<pre><code>https:\/\/www.reddit.com\/r\/{subreddit_name}\/new.json?sort=new&amp;limit=100<\/code><\/pre>\n<p>\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u0434\u043e 100 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0438\u0445 \u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0441 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0441\u0430\u0431\u0440\u0435\u0434\u0434\u0438\u0442\u0430. \u041f\u043e \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u043c \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0430\u043c \u043d\u0430 Reddit \u043e\u0442 130\u043a \u0434\u043e 3\u043c\u043b\u043d \u0441\u0430\u0431\u0440\u0435\u0434\u0434\u0438\u0442\u043e\u0432. \u0421\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0441\u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u043e\u0432 \u043d\u0430\u043c \u043d\u0438\u043a\u0442\u043e \u043d\u0435 \u0434\u0430\u0441\u0442, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0438\u0441\u043a\u0430\u0442\u044c \u0434\u0430\u043b\u044c\u0448\u0435. \u0421\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439 \u0441\u0430\u0431\u0440\u0435\u0434\u0434\u0438\u0442 &#8212; \/r\/all, \u0432 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u043f\u043e\u0441\u0442\u044b \u0441\u043e \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e Reddit, \u0432\u043e\u0442 \u043e\u0442\u0442\u0443\u0434\u0430 \u043c\u044b \u0438 \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0432\u044b\u043a\u0430\u0447\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0438.<\/p>\n<h2>Outlier detection<\/h2>\n<p>\u0414\u0430\u043b\u044c\u0448\u0435 \u043d\u0430\u043c \u043d\u0430\u0434\u043e \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u044c, \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043b\u0438 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u044f\u0449\u0438\u043c. \u0423 \u043c\u0435\u043d\u044f \u0431\u044b\u043b\u043e 10\u043a \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043b\u0435\u0436\u0430\u043b\u0438 \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0448\u043b\u043e\u0439 \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0438 \u0444\u043e\u0442\u043e\u0433\u0430\u043b\u0435\u0440\u0435\u0438, \u0438\u0445 \u0432\u0441\u0435\u0445 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u044c \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u0438\u043c\u0438. \u0412 \u044d\u0442\u043e\u043c \u043d\u0430\u043c \u043f\u043e\u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u044b \u0434\u043b\u044f \u0434\u0435\u0442\u0435\u043a\u0446\u0438\u0438 \u0430\u043d\u043e\u043c\u0430\u043b\u0438\u0439. \u042d\u0442\u0438 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u044b \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u044e\u0442 \u0441 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u0430\u043c\u0438 &#8212; \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u0430\u043c\u0438 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0438\u0437 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0438\u0437\u0432\u043b\u0435\u0447\u044c \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u0438. \u0414\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e \u043c\u044b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c <a href=\"https:\/\/github.com\/openai\/CLIP\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">CLIP<\/a> ViT B\/16, \u0442.\u043a \u043c\u044b \u0443\u0436\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b\u0438 \u044d\u0442\u0443 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430 \u043f\u043e\u0445\u043e\u0436\u0438\u0445 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439.<\/p>\n<p>\u0423 \u043d\u0430\u0441 \u043d\u0435\u0442 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043e\u0432 &#171;\u043f\u043b\u043e\u0445\u0438\u0445&#187; \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u044b, \u0433\u0434\u0435 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0442\u043a\u0430 \u043d\u0435 \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f &#8212; Unsupervised Anomaly Detection.<\/p>\n<p>\u0421\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u043d\u0430\u044f \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 \u0432 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0439 \u0438\u043c\u043f\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043e \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0441\u043e\u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f \u0434\u0435\u0442\u0435\u043a\u0446\u0438\u0438 \u0430\u043d\u043e\u043c\u0430\u043b\u0438\u0439 &#8212; <a href=\"https:\/\/pyod.readthedocs.io\/en\/latest\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">PyOD<\/a>. \u0420\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u0438 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 \u043d\u0435\u0434\u0430\u0432\u043d\u043e \u0432\u044b\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u043b\u0438 <a href=\"https:\/\/www.andrew.cmu.edu\/user\/yuezhao2\/papers\/22-neurips-adbench.pdf\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044e<\/a>, \u0433\u0434\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0442\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043b\u0438 30 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u043e\u0432 \u043d\u0430 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0430\u0445. <\/p>\n<p>\u0420\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442:<\/p>\n<blockquote>\n<p>None of the unsupervised methods is statistically better than the others<\/p>\n<\/blockquote>\n<p>\u0422\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a Unsupervised \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u044b +- \u0440\u0430\u0432\u043d\u044b, \u044f \u0440\u0435\u0448\u0438\u043b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043d\u0430\u0438\u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u044b\u0439 \u0438 \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439. \u0412\u044b\u0431\u043e\u0440 \u043f\u0430\u043b \u043d\u0430 Gaussian Mixture Models.<\/p>\n<h2>Gaussian Mixture Models<\/h2>\n<p>\u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c \u0438\u043c\u043f\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u044e \u0438\u0437 scikit-learn. \u0414\u043b\u044f \u0442\u043e\u0433\u043e \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0432\u044b\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c n_components, \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0432\u043e\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043b\u0438\u0431\u043e \u043a\u0430\u043a\u0438\u043c \u0442\u043e \u0430\u043f\u0440\u0438\u043e\u0440\u043d\u044b\u043c \u0437\u043d\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u043e \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0438 (\u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0432\u044b \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u0437\u043d\u0430\u0435\u0442\u0435, \u0447\u0442\u043e \u0442\u0430\u043c 3 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0430, \u0442\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0435 n_components=3), \u043b\u0438\u0431\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u0438, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043a\u0430\u043a <a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Akaike_information_criterion\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">AIC <\/a>\u0438 <a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Bayesian_information_criterion\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">BIC<\/a>. \u0412\u044b\u0431\u0438\u0440\u0430\u0435\u043c \u0442\u0430\u043a\u043e\u0435 n_components, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0435 \u043c\u0438\u043d\u0438\u043c\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 AIC \u0438\u043b\u0438 BIC. <\/p>\n<figure class=\"\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/c13\/d0f\/2fe\/c13d0f2fe5dd25191d6cd6ee13df202a.png\" alt=\"https:\/\/sites.northwestern.edu\/msia\/2016\/12\/08\/k-means-shouldnt-be-our-only-choice\/\" title=\"https:\/\/sites.northwestern.edu\/msia\/2016\/12\/08\/k-means-shouldnt-be-our-only-choice\/\" width=\"493\" height=\"395\"><\/p>\n<div><figcaption><a href=\"https:\/\/sites.northwestern.edu\/msia\/2016\/12\/08\/k-means-shouldnt-be-our-only-choice\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/sites.northwestern.edu\/msia\/2016\/12\/08\/k-means-shouldnt-be-our-only-choice\/<\/a><\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n<p>\u0422\u0435\u0441\u0442 \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0432\u044b\u0448\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u043e\u0436\u0438\u043b \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043a\u043e\u043c\u043f\u043e\u043d\u0435\u043d\u0442 \u0440\u0430\u0432\u043d\u043e\u0435 24, \u043d\u043e \u043f\u0443\u0442\u0435\u043c \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432 \u044f \u043e\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u043b\u0441\u044f \u043d\u0430 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0438 16. <\/p>\n<pre><code class=\"python\">from sklearn.mixture import GaussianMixture gmm = GaussianMixture(n_components = 16, covariance_type = 'full') gmm.fit(features)<\/code><\/pre>\n<p>\u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e, \u043c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u043e\u0446\u0435\u043d\u0438\u0442\u044c log-likelihood \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f<\/p>\n<pre><code>gmm.score_samples(features)<\/code><\/pre>\n<p>\u0413\u0438\u0441\u0442\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0430 \u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0447\u043d\u043e\u0433\u043e \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0430, \u043e\u0441\u044c x &#8212; gmm score. <\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/c89\/65a\/306\/c8965a306c970101a215fcd7e8475b90.png\" width=\"571\" height=\"413\"><\/figure>\n<p>\u0410 \u0432\u043e\u0442 \u0433\u0438\u0441\u0442\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0430 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0430, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u044f \u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440\u043e\u0432\u0430\u043b (<a href=\"https:\/\/www.reddit.com\/r\/EarthPorn\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\/r\/EarthPorn<\/a>). \u041e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438 \u043e\u0431\u0440\u0435\u0437\u0430\u043d\u044b \u043d\u0430 0 \u0438 -3000 \u0434\u043b\u044f \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435\u0439 \u043d\u0430\u0433\u043b\u044f\u0434\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438.<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/f11\/69b\/d39\/f1169bd396ae9ad642407e079d98e55e.png\" width=\"1234\" height=\"423\"><\/figure>\n<p>\u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0432\u044b\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c threshold, \u043f\u043e \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043c\u0443 \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u044c, \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u043d\u0430\u043c \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438\u043b\u0438 \u043d\u0435\u0442. \u041f\u0443\u0442\u0435\u043c \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432 \u044f \u0432\u044b\u044f\u0441\u043d\u0438\u043b, \u0447\u0442\u043e score&gt;500 \u044d\u0442\u043e \u0443\u0436\u0435 \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u0435\u0435 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435. <\/p>\n<h2>Watermark detection<\/h2>\n<p>\u041a \u0441\u043e\u0436\u0430\u043b\u0435\u043d\u0438\u044e, \u043f\u0440\u0438\u0441\u0443\u0442\u0441\u0442\u0432\u0438\u0435 \u0432\u043e\u0442\u0435\u0440\u043c\u0430\u0440\u043e\u043a \u043d\u0435 \u0441\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e \u0432\u043b\u0438\u044f\u0435\u0442 \u043d\u0430 gmm score. \u041f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u044f \u043d\u0430\u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043b \u0431\u0438\u043d\u0430\u0440\u043d\u044b\u0439 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0442\u043e\u0440 (\u043d\u0435\u0442 \u0432\u043e\u0442\u0435\u0440\u043c\u0430\u0440\u043a\u0438\/\u0435\u0441\u0442\u044c \u0432\u043e\u0442\u0435\u0440\u043c\u0430\u0440\u043a\u0430) \u0438 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0442\u0438\u043b \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442 \u043d\u0430 22\u043a \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439. \u0414\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438<a href=\"https:\/\/www.kaggle.com\/datasets\/qwertyforce\/scenery-watermarks\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\"> \u0437\u0434\u0435\u0441\u044c <\/a>\u0438 <a href=\"https:\/\/huggingface.co\/datasets\/qwertyforce\/scenery_watermarks\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0437\u0434\u0435\u0441\u044c<\/a>. \u0418\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u044b\u0439 \u0444\u0430\u043a\u0442, \u043d\u0435\u0434\u0430\u0432\u043d\u043e \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0438\u043b \u0447\u0442\u043e 3-5 \u0438\u043d\u0434\u0443\u0441\u043e\u0432 \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e \u0441\u043a\u043e\u043f\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043b\u0438 \u043c\u043e\u0439 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442 \u0438 \u0432\u044b\u043b\u043e\u0436\u0438\u043b\u0438 \u043d\u0430 Kaggle, \u043a\u0430\u043a \u0441\u0432\u043e\u0439, \u043d\u0435 \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u0432 \u0433\u0434\u0435 \u043e\u043d\u0438 \u0435\u0433\u043e \u0432\u0437\u044f\u043b\u0438. \u041e\u0434\u0438\u043d \u0434\u0430\u0436\u0435 \u0431\u044b\u043b \u0432 \u0442\u043e\u043f 18 \u043f\u043e \u043c\u0438\u0440\u0443 \u0432 \u043b\u0438\u0434\u0435\u0440\u0431\u043e\u0440\u0434\u0430\u0445 \u043f\u043e \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0430\u043c. \u041d\u0430 \u0443\u0434\u0438\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043a\u043d\u043e\u043f\u043a\u0430 report \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442 \u0438 \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 \u043f\u0430\u0440\u0443 \u0434\u043d\u0435\u0439 \u0441\u043a\u043e\u043f\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u044b \u0431\u044b\u043b\u0438 \u0441\u043d\u0435\u0441\u0435\u043d\u044b. <\/p>\n<h4>CLIP<\/h4>\n<p>\u041f\u0435\u0440\u0432\u043e\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e, \u044f \u043f\u043e\u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u043b \u043d\u0435\u043f\u043b\u043e\u0445\u043e\u0439 \u0438\u0434\u0435\u0435\u0439 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0442\u0435 \u0436\u0435 \u0444\u0438\u0447\u0438, \u0447\u0442\u043e \u043c\u044b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0430\u043d\u043e\u043c\u0430\u043b\u0438\u0439. \u042d\u0442\u0438 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u0438 \u043c\u044b \u043f\u043e\u0434\u0430\u0435\u043c \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0443\u044e 3 \u0441\u043b\u043e\u0439\u043d\u0443\u044e \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0441\u0432\u044f\u0437\u043d\u0443\u044e \u0441\u0435\u0442\u044c, accuracy \u0441\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u043b 93-95 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u0438 \u043d\u0430\u0432\u0435\u0440\u043d\u043e\u0435 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0431\u044b\u043b\u043e \u0431\u044b \u043d\u0430 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0438 \u0437\u0430\u043a\u043e\u043d\u0447\u0438\u0442\u044c. \u041d\u043e \u044f \u0445\u043e\u0442\u0435\u043b \u0434\u043e\u0431\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u043a\u0430\u043a \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435\u0433\u043e \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f \u043b\u043e\u0436\u043d\u043e\u043e\u0442\u0440\u0438\u0446\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0440\u0430\u0431\u0430\u0442\u044b\u0432\u0430\u043d\u0438\u0439. \u042f \u0437\u0430\u043c\u0435\u0442\u0438\u043b, \u0447\u0442\u043e \u043f\u0440\u0438 \u0441\u0436\u0430\u0442\u0438\u0438 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u043e 224&#215;224 \u0447\u0430\u0441\u0442\u044c \u0432\u043e\u0442\u0435\u0440\u043c\u0430\u0440\u043e\u043a \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e \u0438\u0441\u0447\u0435\u0437\u0430\u0435\u0442, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u044f \u0440\u0435\u0448\u0438\u043b \u043f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0432\u043e\u0442 \u0442\u0430\u043a: <\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u0421\u0436\u0430\u0442\u044c \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0434\u043e 448&#215;448<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u0438 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u0438\u0437 \u043a\u0432\u0430\u0434\u0440\u0430\u043d\u0442\u043e\u0432(224&#215;224) \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0421\u043a\u043e\u043d\u043a\u0430\u0442\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438\u0445<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041f\u043e\u0434\u0430\u0442\u044c \u043d\u043e\u0432\u044b\u0439 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440 \u0432 \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0441\u0432\u044f\u0437\u043d\u0443\u044e \u0441\u0435\u0442\u044c<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u041d\u043e\u0432\u0430\u044f \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0441\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u043b\u0430 97-98% \u0438 \u043b\u043e\u0436\u043d\u043e\u043e\u0442\u0440\u0438\u0446\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0440\u0430\u0431\u0430\u0442\u044b\u0432\u0430\u043d\u0438\u0439 \u0441\u0442\u0430\u043b\u043e \u0433\u043e\u0440\u0430\u0437\u0434\u043e \u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435, \u0443\u0441\u043f\u0435\u0445!<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/d76\/7dc\/cbe\/d767dccbe419bfc0d2388252076b66f3.png\" alt=\"\u041e\u0440\u0430\u043d\u0436\u0435\u0432\u043d\u044b\u0439 - test loss, \u0441\u0438\u043d\u0438\u0439 - train loss\" title=\"\u041e\u0440\u0430\u043d\u0436\u0435\u0432\u043d\u044b\u0439 - test loss, \u0441\u0438\u043d\u0438\u0439 - train loss\" width=\"563\" height=\"413\"><\/p>\n<div><figcaption>\u041e\u0440\u0430\u043d\u0436\u0435\u0432\u043d\u044b\u0439 &#8212; test loss, \u0441\u0438\u043d\u0438\u0439 &#8212; train loss<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n<p>\u0422\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043f\u0440\u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0431\u044b\u043b\u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u044b \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0430\u0443\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043a\u0430\u043a \u043f\u043e\u0432\u043e\u0440\u043e\u0442\u044b, \u0431\u043b\u044e\u0440\u044b, \u0430\u0440\u0442\u0435\u0444\u0430\u043a\u0442\u044b JPEG \u043a\u043e\u043c\u043f\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438. \u041a\u0440\u043e\u043f\u044b \u043d\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b\u0438\u0441\u044c, \u0442.\u043a \u043c\u044b \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u043d\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0435\u043c \u0432 \u043a\u0430\u043a\u043e\u0439 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0438 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u0432\u043e\u0442\u0435\u0440\u043c\u0430\u0440\u043a\u0430. <\/p>\n<h4>EfficientNetV2 \u0438 onnx<\/h4>\n<p>\u0422\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a CLIP \u043d\u0430 GPU \u0437\u0430\u043d\u0438\u043c\u0430\u0435\u0442 \u043e\u043a\u043e\u043b\u043e 2\u0433\u0431 VRAM, \u0430 \u043c\u043e\u0439 \u0441\u0435\u0440\u0432\u0435\u0440 (headless \u043a\u043e\u043c\u043f, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0441\u0442\u043e\u0438\u0442 \u043d\u0430 \u0448\u043a\u0430\u0444\u0443) \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u0435 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0434\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430, \u043f\u043e\u044f\u0432\u0438\u043b\u043e\u0441\u044c \u0436\u0435\u043b\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u044f\u0442\u044c \u0432\u0441\u0435 \u043d\u0430 CPU, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044f \u043f\u043e\u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435 RAM.<\/p>\n<p>\u0421 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e torch.onnx \u044f \u0441\u043a\u043e\u043d\u0432\u0435\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043b visual \u0447\u0430\u0441\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 (\u0432 CLIP \u0435\u0441\u0442\u044c \u0434\u0432\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0441\u0435\u0442\u0438, \u043e\u0434\u043d\u0430 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u0430\u0442\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442, \u0430 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0430\u044f \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f) \u0432 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442 onnx, \u0430 \u0437\u0430\u0442\u0435\u043c, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e \u0438\u0437\u0431\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u043e\u0442 torch, \u043f\u0435\u0440\u0435\u043f\u0438\u0441\u0430\u043b \u043d\u0430 numpy \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438, \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0437\u0430 \u043d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044e \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439.<\/p>\n<p>\u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 RAM \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0435\u0432\u0430 (visual+textual CLIP):<\/p>\n<div>\n<div class=\"table\">\n<table>\n<tbody>\n<tr>\n<td data-colwidth=\"405\" width=\"405\">\n<p align=\"left\">\u0424\u0440\u0435\u0439\u043c\u0432\u043e\u0440\u043a<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">RAM (MB)<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td data-colwidth=\"405\" width=\"405\">\n<p align=\"left\">cpu pytorch<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">1194<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td data-colwidth=\"405\" width=\"405\">\n<p align=\"left\">cpu onnxruntime<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">748<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/div>\n<\/div>\n<p>\u041e\u043a\u0435\u0439, \u043f\u0430\u043c\u044f\u0442\u0438 \u0442\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435, \u043d\u043e \u0447\u0442\u043e \u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0441 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e? \u0412\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u044f\u0442\u044c \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u0438 4 \u0440\u0430\u0437\u0430 \u0434\u043b\u044f 1 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u044d\u0442\u043e \u043a\u0430\u043a-\u0442\u043e \u0440\u0430\u0441\u0442\u043e\u0447\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e, \u043d\u0443\u0436\u043d\u0430 \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c. <br \/>\u041e\u0434\u043d\u0438 \u0438\u0437 \u0441\u0430\u043c\u044b\u0445 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0445 \u043f\u043e Parameters\/FLOPs \u044d\u0442\u043e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0441\u0435\u043c\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0430 <a href=\"https:\/\/arxiv.org\/pdf\/1905.11946.pdf\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">EfficientNet<\/a>.<\/p>\n<p>\u0412 2021 \u0432\u044b\u0448\u0435\u043b \u0441\u0438\u043a\u0432\u0435\u043b &#8212; <a href=\"https:\/\/arxiv.org\/pdf\/2104.00298.pdf\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">EfficientNetV2<\/a>, \u043f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u0443\u0435\u043c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u0430\u043c\u0443\u044e \u043c\u0430\u043b\u0435\u043d\u044c\u043a\u0443\u044e &#8212; EfficientNetV2-B0. \u0418\u043c\u043f\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u044e \u0438 \u0432\u0435\u0441\u0430 \u0432\u043e\u0437\u044c\u043c\u0435\u043c \u0438\u0437 <a href=\"https:\/\/github.com\/huggingface\/pytorch-image-models\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">timm<\/a>.<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/277\/2ea\/44e\/2772ea44e5f3a71233e860f4e9dbb8d8.png\" alt=\"Gotta go fast\" title=\"Gotta go fast\" width=\"780\" height=\"410\"><\/p>\n<div><figcaption>Gotta go fast<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n<p>\u0422\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0432\u0441\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0438, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043e\u043c 512&#215;512. \u0422\u0430\u043a \u0441\u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u0443\u0432\u0438\u0434\u0435\u0442\u044c \u0435\u0449\u0435 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u043c\u0430\u043b\u0435\u043d\u044c\u043a\u0438\u0445 \u0432\u043e\u0442\u0435\u0440\u043c\u0430\u0440\u043e\u043a. \u0420\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u043d\u0435\u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435, \u0447\u0435\u043c \u0441 CLIP.<\/p>\n<p>EfficientNetV2-B0 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 \u0432 \u0433\u0438\u0442\u0445\u0430\u0431 \u0440\u0435\u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u0438 \u0438 \u043d\u0430&nbsp;<a href=\"https:\/\/huggingface.co\/qwertyforce\/watermark_detection\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">hugging face<\/a>.<\/p>\n<h2>anti_sus<\/h2>\n<p><a href=\"https:\/\/github.com\/qwertyforce\/anti_sus\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">[Github]<\/a>  <\/p>\n<p>anti_sus \u044d\u0442\u043e zeromq \u0441\u0435\u0440\u0432\u0435\u0440 \u0434\u043b\u044f \u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439. \u041d\u0430 \u0432\u0445\u043e\u0434 \u043f\u0440\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u0435\u0442 batch rgb \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 (numpy \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432) \u0438 \u0432\u043e\u0432\u0437\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442 \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441\u044b \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u0438\u0445 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439. \u041e\u043d \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442 2-\u0441\u0442\u0443\u043f\u0435\u043d\u0447\u0430\u0442\u0443\u044e \u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440\u0430\u0446\u0438\u044e:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>outlier detection \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e GMM score<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0434\u0435\u0442\u0435\u043a\u0446\u0438\u044f \u0432\u043e\u0442\u0435\u0440\u043c\u0430\u0440\u043e\u043a \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e EfficientNetV2-B0<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u0412 \u0431\u0443\u0434\u0443\u0449\u0435\u043c \u044f \u0445\u043e\u0442\u0435\u043b \u0431\u044b \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u043e\u0446\u0435\u043d\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f (Image Quality Assessment, IQA) \u0438 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u044f\u0442\u044c, \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043b\u0438 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0438\u043d\u0442\u0435\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u043c, \u0442\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c \u0441\u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e GAN \u0438\u043b\u0438 \u0434\u0438\u0444\u0444\u0443\u0437\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439.<\/p>\n<h2>nomad<\/h2>\n<p><a href=\"https:\/\/github.com\/qwertyforce\/nomad\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">[Github]<\/a>  <\/p>\n<p>nomad \u044d\u0442\u043e \u043f\u0430\u0440\u0441\u0435\u0440 reddit, \u0432 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c \u043f\u0440\u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u044b \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u0430, \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043d\u0430\u0438\u043b\u0443\u0447\u0448\u0435\u0433\u043e \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0441 reddit, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0438\u0437 \u0441\u0441\u044b\u043b\u043e\u043a \u043d\u0430 imgur \u0438 flickr. \u041f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0432\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0443 \u0441 anti_sus \u0438 <a href=\"https:\/\/github.com\/qwertyforce\/scenery\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">scenery <\/a>(\u0444\u043e\u0442\u043e\u0433\u0430\u043b\u0435\u0440\u0435\u044f).<\/p>\n<h2>\u0420\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b<\/h2>\n<p>\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e 154 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0437\u0430 ~14 \u0447\u0430\u0441\u043e\u0432, threshold == 700 (\u0441 \u0443\u0447\u0435\u0442\u043e\u043c \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 sleep() \u0434\u043b\u044f \u0443\u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0431\u0430\u043d\u0430 ip)<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/d25\/280\/594\/d25280594ac3070d9f86ded2838219e8.PNG\" width=\"1699\" height=\"732\"><\/figure>\n<h2>\u0418\u043d\u0442\u0435\u0433\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f \u0441 \u0444\u043e\u0442\u043e\u0433\u0430\u043b\u0435\u0440\u0435\u0435\u0439 (scenery)<\/h2>\n<p>\u041a\u043e\u043c\u0431\u0438\u043d\u0430\u0446\u0438\u044e nomad+anti_sus \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0434\u0432\u0443\u043c\u044f \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u0430\u043c\u0438: \u043c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0435\u0435 \u043a\u0430\u043a \u0430\u0432\u0442\u043e\u043d\u043e\u043c\u043d\u044b\u0439 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442 \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u044f\u0442\u044c \u043d\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432 \u0444\u0430\u0439\u043b\u043e\u0432\u043e\u0439 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0435, \u0438\u043b\u0438 \u043c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u0438\u043d\u0442\u0435\u0433\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0435\u0435 \u0441 <a href=\"https:\/\/github.com\/qwertyforce\/scenery\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">scenery<\/a>. \u0422\u0430\u043a\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c, \u043d\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0431\u0443\u0434\u0443\u0442 \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u0442\u044c\u0441\u044f \u0432 \u043d\u0430\u0448\u0443 \u0444\u043e\u0442\u043e\u0433\u0430\u043b\u0435\u0440\u0435\u044e, \u0438 \u043c\u044b \u0441\u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c <a href=\"https:\/\/github.com\/qwertyforce\/ambience\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">ambience<\/a>, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u0442\u044c, \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043b\u0438 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0434\u0443\u0431\u043b\u0438\u043a\u0430\u0442\u043e\u043c.<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/d5e\/132\/24b\/d5e13224bcf95b5ed0d80ccce77a0fbf.png\" width=\"1641\" height=\"813\"><\/figure>\n<p>\u0421\u0435\u0439\u0447\u0430\u0441 <a href=\"https:\/\/scenery.cx\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/scenery.cx\/<\/a> \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442 160\u043a \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043e\u043a, \u0438\u0437 \u043d\u0438\u0445 ~158\u043a \u044d\u0442\u043e \u043e\u0442\u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \/r\/EarthPorn. <br \/>nomad+anti_sus  \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u044e\u0442 \u0438 \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442 \u043d\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<p><sup>1 <\/sup>\u0411\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043d\u043e\u0432\u0443\u044e \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u044e \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 \u043f\u0440\u043e \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438<a href=\"https:\/\/blog.qwertyforce.dev\/posts\/similar_image_search\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\"> \u0442\u0443\u0442<\/a> (eng.)<\/p>\n<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<p> <!----> <!----><\/div>\n<p> <!----> <!----><br \/> \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\/articles\/739550\/\"> https:\/\/habr.com\/ru\/articles\/739550\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<div><\/div>\n<div id=\"post-content-body\">\n<div>\n<div class=\"article-formatted-body article-formatted-body article-formatted-body_version-2\">\n<p>\u0412 \u043f\u0440\u0435\u0434\u044b\u0434\u0443\u0449\u0438\u0445 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f\u0445 \u043c\u044b \u0440\u0430\u0441\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b\u0438, \u043a\u0430\u043a \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0442\u044c \u0444\u043e\u0442\u043e\u0433\u0430\u043b\u0435\u0440\u0435\u044e \u0441 \u0441\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u043e\u0432\u043e\u0439 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u043e\u0439 [<a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/articles\/550528\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">1<\/a>,<a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/articles\/578254\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">2<\/a>]<sup>1<\/sup>. \u041d\u043e \u0433\u0434\u0435 \u043d\u0430\u043c \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u043b\u044f \u043d\u0430\u0448\u0435\u0439 \u0433\u0430\u043b\u0435\u0440\u0435\u0438? \u041d\u0430\u043c \u043f\u0440\u0438\u0434\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432\u0440\u0443\u0447\u043d\u0443\u044e \u0438\u0441\u043a\u0430\u0442\u044c \u0438\u0441\u0442\u043e\u0447\u043d\u0438\u043a\u0438 &#171;\u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u0438\u0445&#187; \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439, \u0430 \u0437\u0430\u0442\u0435\u043c \u0432\u0440\u0443\u0447\u043d\u0443\u044e \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u044f\u0442\u044c, \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043b\u0438 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0435 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 &#171;\u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u0438\u043c&#187;. \u041c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043b\u0438 \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043e\u0431\u0435 \u044d\u0442\u0438 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438? \u041e\u0442\u0432\u0435\u0442 &#8212; \u0434\u0430.<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><\/figure>\n<h2>\u0418\u0441\u0442\u043e\u0447\u043d\u0438\u043a \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445<\/h2>\n<p>Reddit &#8212; \u044d\u0442\u043e \u0441\u043e\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u0441\u0435\u0442\u044c \u0441 \u0447\u0435\u0440\u0442\u0430\u043c\u0438 \u0444\u043e\u0440\u0443\u043c\u0430 \u0438 \u0430\u0433\u0440\u0435\u0433\u0430\u0442\u043e\u0440\u0430 \u0441\u0441\u044b\u043b\u043e\u043a. \u0412\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u0432 \u0442\u043e\u043f 20 \u0441\u0430\u043c\u044b\u0445 \u043f\u043e\u0441\u0435\u0449\u0430\u0435\u043c\u044b\u0445 \u0441\u0430\u0439\u0442\u043e\u0432 \u0432 \u043c\u0438\u0440\u0435 \u043f\u043e \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0438 SimilarWeb. \u0421\u0430\u043c\u044b\u0435 \u0432\u0430\u0436\u043d\u044b\u0435 \u0435\u0433\u043e \u043e\u0441\u043e\u0431\u0435\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438: \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u043d\u0442\u0430, \u0435\u0433\u043e \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u0443\u044e\u0442 \u0438 \u043a\u0443\u0440\u0438\u0440\u0443\u044e\u0442 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u0438, \u0430 \u0441\u0430\u043c\u043e\u0435 \u0433\u043b\u0430\u0432\u043d\u043e\u0435, \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u043d\u0442 \u043b\u0435\u0433\u043a\u043e \u043f\u0430\u0440\u0441\u0438\u0442\u044c, \u0434\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c API \u0438 \u0441\u0430\u0439\u0442 \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u043e\u0432\u0438\u043a\u0430\u043c\u0438. <\/p>\n<p>\u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0430\u0439\u0442\u0430 \u0443\u0436\u0435 \u0434\u0430\u0432\u043d\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f. <a href=\"https:\/\/www.engadget.com\/reddit-will-charge-companies-for-api-access-citing-ai-training-concerns-184935783.html\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u041b\u0430\u0432\u043e\u0447\u043a\u0443 \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e \u0437\u0430\u043a\u0440\u043e\u044e\u0442<\/a>, \u043d\u043e \u043f\u043e\u043a\u0430 \u0435\u0449\u0435 \u0435\u0441\u0442\u044c \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0431\u0435\u0441\u043f\u043b\u0430\u0442\u043d\u043e \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0442\u044c \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f \u043a \u043e\u0433\u0440\u043e\u043c\u043d\u043e\u043c\u0443 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u0438, \u0445\u043e\u0442\u044c \u044d\u0442\u043e \u0438 \u0441\u0442\u0430\u043b\u043e \u0433\u043e\u0440\u0430\u0437\u0434\u043e \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u0435\u0435.  \u0420\u0430\u043d\u044c\u0448\u0435, \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0430 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u043b\u0438\u043c\u0438\u0442\u043e\u0432 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b\u0441\u044f Pushshift. Pushshift \u044d\u0442\u043e \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442 \u043f\u043e \u043f\u0430\u0440\u0441\u0438\u043d\u0433\u0443 Reddit, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u043b API \u0438 \u0440\u0430\u0441\u0448\u0438\u0440\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a (\u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e Elastic Search) \u0431\u0435\u0441\u043f\u043b\u0430\u0442\u043d\u043e \u0438 \u0431\u0435\u0437 \u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439. \u041a \u0441\u043e\u0436\u0430\u043b\u0435\u043d\u0438\u044e Reddit <a href=\"https:\/\/www.reddit.com\/r\/modnews\/comments\/134tjpe\/reddit_data_api_update_changes_to_pushshift_access\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0437\u0430\u0431\u0430\u043d\u0438\u043b<\/a> \u0435\u0433\u043e \u0437\u0430 \u043d\u0430\u0440\u0443\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0441\u0435\u0440\u0432\u0438\u0441\u043e\u043c. <\/p>\n<p>\u041f\u0440\u0438\u0434\u0435\u0442\u0441\u044f \u0438\u0441\u043a\u0430\u0442\u044c \u043a\u0430\u043a\u0438\u0435-\u0442\u043e \u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0443\u0442\u0438.  \u0412 Reddit API \u0435\u0441\u0442\u044c \u0432\u043e\u0442 \u0442\u0430\u043a\u043e\u0439 \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441:<\/p>\n<pre><code>https:\/\/www.reddit.com\/r\/{subreddit_name}\/new.json?sort=new&amp;limit=100<\/code><\/pre>\n<p>\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u0434\u043e 100 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0438\u0445 \u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0441 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0441\u0430\u0431\u0440\u0435\u0434\u0434\u0438\u0442\u0430. \u041f\u043e \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u043c \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0430\u043c \u043d\u0430 Reddit \u043e\u0442 130\u043a \u0434\u043e 3\u043c\u043b\u043d \u0441\u0430\u0431\u0440\u0435\u0434\u0434\u0438\u0442\u043e\u0432. \u0421\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0441\u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u043e\u0432 \u043d\u0430\u043c \u043d\u0438\u043a\u0442\u043e \u043d\u0435 \u0434\u0430\u0441\u0442, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0438\u0441\u043a\u0430\u0442\u044c \u0434\u0430\u043b\u044c\u0448\u0435. \u0421\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439 \u0441\u0430\u0431\u0440\u0435\u0434\u0434\u0438\u0442 &#8212; \/r\/all, \u0432 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u043f\u043e\u0441\u0442\u044b \u0441\u043e \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e Reddit, \u0432\u043e\u0442 \u043e\u0442\u0442\u0443\u0434\u0430 \u043c\u044b \u0438 \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0432\u044b\u043a\u0430\u0447\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0438.<\/p>\n<h2>Outlier detection<\/h2>\n<p>\u0414\u0430\u043b\u044c\u0448\u0435 \u043d\u0430\u043c \u043d\u0430\u0434\u043e \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u044c, \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043b\u0438 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u044f\u0449\u0438\u043c. \u0423 \u043c\u0435\u043d\u044f \u0431\u044b\u043b\u043e 10\u043a \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043b\u0435\u0436\u0430\u043b\u0438 \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0448\u043b\u043e\u0439 \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0438 \u0444\u043e\u0442\u043e\u0433\u0430\u043b\u0435\u0440\u0435\u0438, \u0438\u0445 \u0432\u0441\u0435\u0445 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u044c \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u0438\u043c\u0438. \u0412 \u044d\u0442\u043e\u043c \u043d\u0430\u043c \u043f\u043e\u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u044b \u0434\u043b\u044f \u0434\u0435\u0442\u0435\u043a\u0446\u0438\u0438 \u0430\u043d\u043e\u043c\u0430\u043b\u0438\u0439. \u042d\u0442\u0438 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u044b \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u044e\u0442 \u0441 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u0430\u043c\u0438 &#8212; \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u0430\u043c\u0438 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0438\u0437 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0438\u0437\u0432\u043b\u0435\u0447\u044c \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u0438. \u0414\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e \u043c\u044b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c <a href=\"https:\/\/github.com\/openai\/CLIP\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">CLIP<\/a> ViT B\/16, \u0442.\u043a \u043c\u044b \u0443\u0436\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b\u0438 \u044d\u0442\u0443 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430 \u043f\u043e\u0445\u043e\u0436\u0438\u0445 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439.<\/p>\n<p>\u0423 \u043d\u0430\u0441 \u043d\u0435\u0442 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043e\u0432 &#171;\u043f\u043b\u043e\u0445\u0438\u0445&#187; \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u044b, \u0433\u0434\u0435 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0442\u043a\u0430 \u043d\u0435 \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f &#8212; Unsupervised Anomaly Detection.<\/p>\n<p>\u0421\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u043d\u0430\u044f \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 \u0432 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0439 \u0438\u043c\u043f\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043e \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0441\u043e\u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f \u0434\u0435\u0442\u0435\u043a\u0446\u0438\u0438 \u0430\u043d\u043e\u043c\u0430\u043b\u0438\u0439 &#8212; <a href=\"https:\/\/pyod.readthedocs.io\/en\/latest\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">PyOD<\/a>. \u0420\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u0438 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 \u043d\u0435\u0434\u0430\u0432\u043d\u043e \u0432\u044b\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u043b\u0438 <a href=\"https:\/\/www.andrew.cmu.edu\/user\/yuezhao2\/papers\/22-neurips-adbench.pdf\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044e<\/a>, \u0433\u0434\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0442\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043b\u0438 30 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u043e\u0432 \u043d\u0430 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0430\u0445. <\/p>\n<p>\u0420\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442:<\/p>\n<blockquote>\n<p>None of the unsupervised methods is statistically better than the others<\/p>\n<\/blockquote>\n<p>\u0422\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a Unsupervised \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u044b +- \u0440\u0430\u0432\u043d\u044b, \u044f \u0440\u0435\u0448\u0438\u043b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043d\u0430\u0438\u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u044b\u0439 \u0438 \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439. \u0412\u044b\u0431\u043e\u0440 \u043f\u0430\u043b \u043d\u0430 Gaussian Mixture Models.<\/p>\n<h2>Gaussian Mixture Models<\/h2>\n<p>\u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c \u0438\u043c\u043f\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u044e \u0438\u0437 scikit-learn. \u0414\u043b\u044f \u0442\u043e\u0433\u043e \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0432\u044b\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c n_components, \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0432\u043e\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043b\u0438\u0431\u043e \u043a\u0430\u043a\u0438\u043c \u0442\u043e \u0430\u043f\u0440\u0438\u043e\u0440\u043d\u044b\u043c \u0437\u043d\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u043e \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0438 (\u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0432\u044b \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u0437\u043d\u0430\u0435\u0442\u0435, \u0447\u0442\u043e \u0442\u0430\u043c 3 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0430, \u0442\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0435 n_components=3), \u043b\u0438\u0431\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u0438, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043a\u0430\u043a <a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Akaike_information_criterion\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">AIC <\/a>\u0438 <a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Bayesian_information_criterion\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">BIC<\/a>. \u0412\u044b\u0431\u0438\u0440\u0430\u0435\u043c \u0442\u0430\u043a\u043e\u0435 n_components, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0435 \u043c\u0438\u043d\u0438\u043c\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 AIC \u0438\u043b\u0438 BIC. <\/p>\n<figure class=\"\">\n<div><figcaption><a href=\"https:\/\/sites.northwestern.edu\/msia\/2016\/12\/08\/k-means-shouldnt-be-our-only-choice\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/sites.northwestern.edu\/msia\/2016\/12\/08\/k-means-shouldnt-be-our-only-choice\/<\/a><\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n<p>\u0422\u0435\u0441\u0442 \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0432\u044b\u0448\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u043e\u0436\u0438\u043b \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043a\u043e\u043c\u043f\u043e\u043d\u0435\u043d\u0442 \u0440\u0430\u0432\u043d\u043e\u0435 24, \u043d\u043e \u043f\u0443\u0442\u0435\u043c \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432 \u044f \u043e\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u043b\u0441\u044f \u043d\u0430 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0438 16. <\/p>\n<pre><code class=\"python\">from sklearn.mixture import GaussianMixture gmm = GaussianMixture(n_components = 16, covariance_type = 'full') gmm.fit(features)<\/code><\/pre>\n<p>\u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e, \u043c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u043e\u0446\u0435\u043d\u0438\u0442\u044c log-likelihood \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f<\/p>\n<pre><code>gmm.score_samples(features)<\/code><\/pre>\n<p>\u0413\u0438\u0441\u0442\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0430 \u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0447\u043d\u043e\u0433\u043e \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0430, \u043e\u0441\u044c x &#8212; gmm score. <\/p>\n<figure class=\"full-width\"><\/figure>\n<p>\u0410 \u0432\u043e\u0442 \u0433\u0438\u0441\u0442\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0430 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0430, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u044f \u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440\u043e\u0432\u0430\u043b (<a href=\"https:\/\/www.reddit.com\/r\/EarthPorn\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\/r\/EarthPorn<\/a>). \u041e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438 \u043e\u0431\u0440\u0435\u0437\u0430\u043d\u044b \u043d\u0430 0 \u0438 -3000 \u0434\u043b\u044f \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435\u0439 \u043d\u0430\u0433\u043b\u044f\u0434\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438.<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><\/figure>\n<p>\u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0432\u044b\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c threshold, \u043f\u043e \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043c\u0443 \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u044c, \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u043d\u0430\u043c \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438\u043b\u0438 \u043d\u0435\u0442. \u041f\u0443\u0442\u0435\u043c \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432 \u044f \u0432\u044b\u044f\u0441\u043d\u0438\u043b, \u0447\u0442\u043e score&gt;500 \u044d\u0442\u043e \u0443\u0436\u0435 \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u0435\u0435 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435. <\/p>\n<h2>Watermark detection<\/h2>\n<p>\u041a \u0441\u043e\u0436\u0430\u043b\u0435\u043d\u0438\u044e, \u043f\u0440\u0438\u0441\u0443\u0442\u0441\u0442\u0432\u0438\u0435 \u0432\u043e\u0442\u0435\u0440\u043c\u0430\u0440\u043e\u043a \u043d\u0435 \u0441\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e \u0432\u043b\u0438\u044f\u0435\u0442 \u043d\u0430 gmm score. \u041f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u044f \u043d\u0430\u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043b \u0431\u0438\u043d\u0430\u0440\u043d\u044b\u0439 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0442\u043e\u0440 (\u043d\u0435\u0442 \u0432\u043e\u0442\u0435\u0440\u043c\u0430\u0440\u043a\u0438\/\u0435\u0441\u0442\u044c \u0432\u043e\u0442\u0435\u0440\u043c\u0430\u0440\u043a\u0430) \u0438 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0442\u0438\u043b \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442 \u043d\u0430 22\u043a \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439. \u0414\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438<a href=\"https:\/\/www.kaggle.com\/datasets\/qwertyforce\/scenery-watermarks\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\"> \u0437\u0434\u0435\u0441\u044c <\/a>\u0438 <a href=\"https:\/\/huggingface.co\/datasets\/qwertyforce\/scenery_watermarks\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0437\u0434\u0435\u0441\u044c<\/a>. \u0418\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u044b\u0439 \u0444\u0430\u043a\u0442, \u043d\u0435\u0434\u0430\u0432\u043d\u043e \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0438\u043b \u0447\u0442\u043e 3-5 \u0438\u043d\u0434\u0443\u0441\u043e\u0432 \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e \u0441\u043a\u043e\u043f\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043b\u0438 \u043c\u043e\u0439 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442 \u0438 \u0432\u044b\u043b\u043e\u0436\u0438\u043b\u0438 \u043d\u0430 Kaggle, \u043a\u0430\u043a \u0441\u0432\u043e\u0439, \u043d\u0435 \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u0432 \u0433\u0434\u0435 \u043e\u043d\u0438 \u0435\u0433\u043e \u0432\u0437\u044f\u043b\u0438. \u041e\u0434\u0438\u043d \u0434\u0430\u0436\u0435 \u0431\u044b\u043b \u0432 \u0442\u043e\u043f 18 \u043f\u043e \u043c\u0438\u0440\u0443 \u0432 \u043b\u0438\u0434\u0435\u0440\u0431\u043e\u0440\u0434\u0430\u0445 \u043f\u043e \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0430\u043c. \u041d\u0430 \u0443\u0434\u0438\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043a\u043d\u043e\u043f\u043a\u0430 report \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442 \u0438 \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 \u043f\u0430\u0440\u0443 \u0434\u043d\u0435\u0439 \u0441\u043a\u043e\u043f\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u044b \u0431\u044b\u043b\u0438 \u0441\u043d\u0435\u0441\u0435\u043d\u044b. <\/p>\n<h4>CLIP<\/h4>\n<p>\u041f\u0435\u0440\u0432\u043e\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e, \u044f \u043f\u043e\u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u043b \u043d\u0435\u043f\u043b\u043e\u0445\u043e\u0439 \u0438\u0434\u0435\u0435\u0439 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0442\u0435 \u0436\u0435 \u0444\u0438\u0447\u0438, \u0447\u0442\u043e \u043c\u044b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0430\u043d\u043e\u043c\u0430\u043b\u0438\u0439. \u042d\u0442\u0438 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u0438 \u043c\u044b \u043f\u043e\u0434\u0430\u0435\u043c \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0443\u044e 3 \u0441\u043b\u043e\u0439\u043d\u0443\u044e \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0441\u0432\u044f\u0437\u043d\u0443\u044e \u0441\u0435\u0442\u044c, accuracy \u0441\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u043b 93-95 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u0438 \u043d\u0430\u0432\u0435\u0440\u043d\u043e\u0435 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0431\u044b\u043b\u043e \u0431\u044b \u043d\u0430 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0438 \u0437\u0430\u043a\u043e\u043d\u0447\u0438\u0442\u044c. \u041d\u043e \u044f \u0445\u043e\u0442\u0435\u043b \u0434\u043e\u0431\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u043a\u0430\u043a \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435\u0433\u043e \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f \u043b\u043e\u0436\u043d\u043e\u043e\u0442\u0440\u0438\u0446\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0440\u0430\u0431\u0430\u0442\u044b\u0432\u0430\u043d\u0438\u0439. \u042f \u0437\u0430\u043c\u0435\u0442\u0438\u043b, \u0447\u0442\u043e \u043f\u0440\u0438 \u0441\u0436\u0430\u0442\u0438\u0438 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u043e 224&#215;224 \u0447\u0430\u0441\u0442\u044c \u0432\u043e\u0442\u0435\u0440\u043c\u0430\u0440\u043e\u043a \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e \u0438\u0441\u0447\u0435\u0437\u0430\u0435\u0442, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u044f \u0440\u0435\u0448\u0438\u043b \u043f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0432\u043e\u0442 \u0442\u0430\u043a: <\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u0421\u0436\u0430\u0442\u044c \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0434\u043e 448&#215;448<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u0438 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u0438\u0437 \u043a\u0432\u0430\u0434\u0440\u0430\u043d\u0442\u043e\u0432(224&#215;224) \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0421\u043a\u043e\u043d\u043a\u0430\u0442\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438\u0445<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041f\u043e\u0434\u0430\u0442\u044c \u043d\u043e\u0432\u044b\u0439 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440 \u0432 \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0441\u0432\u044f\u0437\u043d\u0443\u044e \u0441\u0435\u0442\u044c<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u041d\u043e\u0432\u0430\u044f \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0441\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u043b\u0430 97-98% \u0438 \u043b\u043e\u0436\u043d\u043e\u043e\u0442\u0440\u0438\u0446\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0440\u0430\u0431\u0430\u0442\u044b\u0432\u0430\u043d\u0438\u0439 \u0441\u0442\u0430\u043b\u043e \u0433\u043e\u0440\u0430\u0437\u0434\u043e \u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435, \u0443\u0441\u043f\u0435\u0445!<\/p>\n<figure class=\"full-width\">\n<div><figcaption>\u041e\u0440\u0430\u043d\u0436\u0435\u0432\u043d\u044b\u0439 &#8212; test loss, \u0441\u0438\u043d\u0438\u0439 &#8212; train loss<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n<p>\u0422\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043f\u0440\u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0431\u044b\u043b\u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u044b \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0430\u0443\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043a\u0430\u043a \u043f\u043e\u0432\u043e\u0440\u043e\u0442\u044b, \u0431\u043b\u044e\u0440\u044b, \u0430\u0440\u0442\u0435\u0444\u0430\u043a\u0442\u044b JPEG \u043a\u043e\u043c\u043f\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438. \u041a\u0440\u043e\u043f\u044b \u043d\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b\u0438\u0441\u044c, \u0442.\u043a \u043c\u044b \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u043d\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0435\u043c \u0432 \u043a\u0430\u043a\u043e\u0439 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0438 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u0432\u043e\u0442\u0435\u0440\u043c\u0430\u0440\u043a\u0430. <\/p>\n<h4>EfficientNetV2 \u0438 onnx<\/h4>\n<p>\u0422\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a CLIP \u043d\u0430 GPU \u0437\u0430\u043d\u0438\u043c\u0430\u0435\u0442 \u043e\u043a\u043e\u043b\u043e 2\u0433\u0431 VRAM, \u0430 \u043c\u043e\u0439 \u0441\u0435\u0440\u0432\u0435\u0440 (headless \u043a\u043e\u043c\u043f, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0441\u0442\u043e\u0438\u0442 \u043d\u0430 \u0448\u043a\u0430\u0444\u0443) \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u0435 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0434\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430, \u043f\u043e\u044f\u0432\u0438\u043b\u043e\u0441\u044c \u0436\u0435\u043b\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u044f\u0442\u044c \u0432\u0441\u0435 \u043d\u0430 CPU, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044f \u043f\u043e\u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435 RAM.<\/p>\n<p>\u0421 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e torch.onnx \u044f \u0441\u043a\u043e\u043d\u0432\u0435\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043b visual \u0447\u0430\u0441\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 (\u0432 CLIP \u0435\u0441\u0442\u044c \u0434\u0432\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0441\u0435\u0442\u0438, \u043e\u0434\u043d\u0430 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u0430\u0442\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442, \u0430 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0430\u044f \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f) \u0432 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442 onnx, \u0430 \u0437\u0430\u0442\u0435\u043c, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e \u0438\u0437\u0431\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u043e\u0442 torch, \u043f\u0435\u0440\u0435\u043f\u0438\u0441\u0430\u043b \u043d\u0430 numpy \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438, \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0437\u0430 \u043d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044e \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439.<\/p>\n<p>\u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 RAM \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0435\u0432\u0430 (visual+textual CLIP):<\/p>\n<div>\n<div class=\"table\">\n<table>\n<tbody>\n<tr>\n<td data-colwidth=\"405\" width=\"405\">\n<p align=\"left\">\u0424\u0440\u0435\u0439\u043c\u0432\u043e\u0440\u043a<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">RAM (MB)<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td data-colwidth=\"405\" width=\"405\">\n<p align=\"left\">cpu pytorch<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">1194<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td data-colwidth=\"405\" width=\"405\">\n<p align=\"left\">cpu onnxruntime<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">748<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/div>\n<\/div>\n<p>\u041e\u043a\u0435\u0439, \u043f\u0430\u043c\u044f\u0442\u0438 \u0442\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435, \u043d\u043e \u0447\u0442\u043e \u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0441 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e? \u0412\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u044f\u0442\u044c \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u0438 4 \u0440\u0430\u0437\u0430 \u0434\u043b\u044f 1 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u044d\u0442\u043e \u043a\u0430\u043a-\u0442\u043e \u0440\u0430\u0441\u0442\u043e\u0447\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e, \u043d\u0443\u0436\u043d\u0430 \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c. <br \/>\u041e\u0434\u043d\u0438 \u0438\u0437 \u0441\u0430\u043c\u044b\u0445 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0445 \u043f\u043e Parameters\/FLOPs \u044d\u0442\u043e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0441\u0435\u043c\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0430 <a href=\"https:\/\/arxiv.org\/pdf\/1905.11946.pdf\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">EfficientNet<\/a>.<\/p>\n<p>\u0412 2021 \u0432\u044b\u0448\u0435\u043b \u0441\u0438\u043a\u0432\u0435\u043b &#8212; <a href=\"https:\/\/arxiv.org\/pdf\/2104.00298.pdf\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">EfficientNetV2<\/a>, \u043f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u0443\u0435\u043c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u0430\u043c\u0443\u044e \u043c\u0430\u043b\u0435\u043d\u044c\u043a\u0443\u044e &#8212; EfficientNetV2-B0. \u0418\u043c\u043f\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u044e \u0438 \u0432\u0435\u0441\u0430 \u0432\u043e\u0437\u044c\u043c\u0435\u043c \u0438\u0437 <a href=\"https:\/\/github.com\/huggingface\/pytorch-image-models\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">timm<\/a>.<\/p>\n<figure class=\"full-width\">\n<div><figcaption>Gotta go fast<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n<p>\u0422\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0432\u0441\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0438, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043e\u043c 512&#215;512. \u0422\u0430\u043a \u0441\u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u0443\u0432\u0438\u0434\u0435\u0442\u044c \u0435\u0449\u0435 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u043c\u0430\u043b\u0435\u043d\u044c\u043a\u0438\u0445 \u0432\u043e\u0442\u0435\u0440\u043c\u0430\u0440\u043e\u043a. \u0420\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u043d\u0435\u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435, \u0447\u0435\u043c \u0441 CLIP.<\/p>\n<p>EfficientNetV2-B0 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 \u0432 \u0433\u0438\u0442\u0445\u0430\u0431 \u0440\u0435\u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u0438 \u0438 \u043d\u0430&nbsp;<a href=\"https:\/\/huggingface.co\/qwertyforce\/watermark_detection\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">hugging face<\/a>.<\/p>\n<h2>anti_sus<\/h2>\n<p><a href=\"https:\/\/github.com\/qwertyforce\/anti_sus\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">[Github]<\/a>  <\/p>\n<p>anti_sus \u044d\u0442\u043e zeromq \u0441\u0435\u0440\u0432\u0435\u0440 \u0434\u043b\u044f \u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439. \u041d\u0430 \u0432\u0445\u043e\u0434 \u043f\u0440\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u0435\u0442 batch rgb \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 (numpy \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432) \u0438 \u0432\u043e\u0432\u0437\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442 \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441\u044b \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u0438\u0445 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439. \u041e\u043d \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442 2-\u0441\u0442\u0443\u043f\u0435\u043d\u0447\u0430\u0442\u0443\u044e \u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440\u0430\u0446\u0438\u044e:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>outlier detection \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e GMM score<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0434\u0435\u0442\u0435\u043a\u0446\u0438\u044f \u0432\u043e\u0442\u0435\u0440\u043c\u0430\u0440\u043e\u043a \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e EfficientNetV2-B0<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u0412 \u0431\u0443\u0434\u0443\u0449\u0435\u043c \u044f \u0445\u043e\u0442\u0435\u043b \u0431\u044b \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u043e\u0446\u0435\u043d\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f (Image Quality Assessment, IQA) \u0438 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u044f\u0442\u044c, \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043b\u0438 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0438\u043d\u0442\u0435\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u043c, \u0442\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c \u0441\u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e GAN \u0438\u043b\u0438 \u0434\u0438\u0444\u0444\u0443\u0437\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439.<\/p>\n<h2>nomad<\/h2>\n<p><a href=\"https:\/\/github.com\/qwertyforce\/nomad\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">[Github]<\/a>  <\/p>\n<p>nomad \u044d\u0442\u043e \u043f\u0430\u0440\u0441\u0435\u0440 reddit, \u0432 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c \u043f\u0440\u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u044b \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u0430, \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043d\u0430\u0438\u043b\u0443\u0447\u0448\u0435\u0433\u043e \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0441 reddit, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0438\u0437 \u0441\u0441\u044b\u043b\u043e\u043a \u043d\u0430 imgur \u0438 flickr. \u041f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0432\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0443 \u0441 anti_sus \u0438 <a href=\"https:\/\/github.com\/qwertyforce\/scenery\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">scenery <\/a>(\u0444\u043e\u0442\u043e\u0433\u0430\u043b\u0435\u0440\u0435\u044f).<\/p>\n<h2>\u0420\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b<\/h2>\n<p>\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e 154 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0437\u0430 ~14 \u0447\u0430\u0441\u043e\u0432, threshold == 700 (\u0441 \u0443\u0447\u0435\u0442\u043e\u043c \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 sleep() \u0434\u043b\u044f \u0443\u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0431\u0430\u043d\u0430 ip)<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><\/figure>\n<h2>\u0418\u043d\u0442\u0435\u0433\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f \u0441 \u0444\u043e\u0442\u043e\u0433\u0430\u043b\u0435\u0440\u0435\u0435\u0439 (scenery)<\/h2>\n<p>\u041a\u043e\u043c\u0431\u0438\u043d\u0430\u0446\u0438\u044e nomad+anti_sus \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0434\u0432\u0443\u043c\u044f \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u0430\u043c\u0438: \u043c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0435\u0435 \u043a\u0430\u043a \u0430\u0432\u0442\u043e\u043d\u043e\u043c\u043d\u044b\u0439 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442 \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u044f\u0442\u044c \u043d\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432 \u0444\u0430\u0439\u043b\u043e\u0432\u043e\u0439 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0435, \u0438\u043b\u0438 \u043c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u0438\u043d\u0442\u0435\u0433\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0435\u0435 \u0441 <a href=\"https:\/\/github.com\/qwertyforce\/scenery\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">scenery<\/a>. \u0422\u0430\u043a\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c, \u043d\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0431\u0443\u0434\u0443\u0442 \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u0442\u044c\u0441\u044f \u0432 \u043d\u0430\u0448\u0443 \u0444\u043e\u0442\u043e\u0433\u0430\u043b\u0435\u0440\u0435\u044e, \u0438 \u043c\u044b \u0441\u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c <a href=\"https:\/\/github.com\/qwertyforce\/ambience\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">ambience<\/a>, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u0442\u044c, \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043b\u0438 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0434\u0443\u0431\u043b\u0438\u043a\u0430\u0442\u043e\u043c.<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><\/figure>\n<p>\u0421\u0435\u0439\u0447\u0430\u0441 <a href=\"https:\/\/scenery.cx\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/scenery.cx\/<\/a> \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442 160\u043a \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043e\u043a, \u0438\u0437 \u043d\u0438\u0445 ~158\u043a \u044d\u0442\u043e \u043e\u0442\u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \/r\/EarthPorn. <br \/>nomad+anti_sus  \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u044e\u0442 \u0438 \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442 \u043d\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<p><sup>1 <\/sup>\u0411\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043d\u043e\u0432\u0443\u044e \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u044e \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 \u043f\u0440\u043e \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438<a href=\"https:\/\/blog.qwertyforce.dev\/posts\/similar_image_search\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\"> \u0442\u0443\u0442<\/a> (eng.)<\/p>\n<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<p> <!----> <!----><\/div>\n<p> <!----> <!----><br \/> \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\/articles\/739550\/\"> https:\/\/habr.com\/ru\/articles\/739550\/<\/a><br \/><\/br><\/br><\/div>\n<\/div>\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-348299","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/348299","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=348299"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/348299\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=348299"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=348299"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=348299"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}