Разработка системы семантического поиска изображений

Цель проекта

Создание интеллектуальной системы, которая на основе текстового запроса пользователя (например, "красная машина у озера") сможет находить и ранжировать наиболее релевантные изображения из базы данных.

Основные задачи

  • Проанализировать и подготовить предоставленный датасет изображений с текстовыми описаниями.
  • Обучить модель глубокого обучения для совместного embedding-представления текста и изображений в едином векторном пространстве.
  • Реализовать механизм семантического поиска и ранжирования результатов по косинусной близости векторов.
  • Разработать базовый интерфейс или API для тестирования работы системы.

Технические требования

  • Использование современных архитектур нейронных сетей (например, CLIP, VSE++ или аналоги).
  • Обеспечение высокой точности и релевантности поиска.
  • Документирование кода и предоставление отчета о метриках качества модели.

Ожидаемый результат

Готовая к использованию модель и прототип системы, способной понимать смысл текстового запроса и находить визуально соответствующие ему изображения.

Восстановление связи писем с задачами в Битрикс24 после миграции почты

Требуется восстановить прикрепленные исходные письма в задачах Битрикс24 (коробочная версия), которые стали недоступны после перехода с облачной почты на собственные серверы. В дальнейшем планируется автоматизация рабочих процессов.

Разработка системы автоматического создания 2D чертежей из 3D моделей

Требуется создать программную платформу для конвертации 3D моделей деталей в профессиональные 2D чертежи в формате PDF. Система должна автоматически расставлять размеры и генерировать необходимые проекции.