История изменений

Исправление Obezyan, вчера 01:45 (текущая версия) :

Я бы попробовал 2 варианта и выбрал более подходящий по результату экспериментов:

Определяем элементы на эмблеме через YOLO/PRN. Создаём для каждой найденной части эмбеддинги с помощью CLIP/Dyno. Храним их в векторной базе Qdrant/Milvus. Потом ищем с помощью ANN. Это подход 2025 года.
Создаем эмбеддинги с помощью Qwen 3 VL embeddings. Сохраняем их также в векторной бд или FAISS. Для поиска используем Qwen 3 VL Reranking. Это подход 2026 года.

Помните, что это все в общих чертах и на разных этапах могут понадобится различные предобработки или файнтюнинг моделей.

Исходная версия Obezyan, вчера 01:34:

Я бы попробовал 2 варианта и выбрал более подходящий по результату экспериментов:

Определить элементы на эмблеме через YOLO/PRN. Создаём для каждой найденный части эмбеддинги с помощью CLIP/Dyno. Храним их в векторной базе Qdrant/Milvus. Потом ищем с помощью ANN. Это подход 2025 года.
Создать эмбеддинги с помощью Qwen 3 VL embeddings. Сохранить их также в векторной бд или FAISS. Для поиска использовать Qwen 3 VL Reranking. Это подход 2026 года.