Site Loader

Содержание

подробное описание создания, схемы и чертежи + (фото инструкция)

На сегодняшний период времени увеличивающие или уменьшающие трансформаторы применяются для изменения напряжения. Данное устройство является машиной с высоким уровнем КПД и используется в большинстве сферах техники. Нередко людей интересует, как создать каркас и другие части трансформатора собственноручно.

Чтобы выполнить подобную задачу не обойтись без специальных умений. Помимо этого важно быть в курсе всего технологического процесса.

Краткое содержимое статьи:

Создаём трансформатор

При необходимости сделать данный прибор, важно ответить на ряд вопросов, в том числе:

  • Какое непосредственно напряжение должен он пропускать?
  • На какой именно частоте планируется запустить в работу устройство?
  • Для каких целей требуется аппарат: для снижения или увеличения тока?

Какую мощь будет иметь?

Как только вы сможете ответить на каждый из перечисленных вопросов, приобретайте требуемые материалы.

Необходимые материалы вы можете без сложностей купить в специализированных магазинах. Вам потребуются провода, изоляция ленточного типа высшего качества, сердечник.


Трансформатор собственноручно требует намотку. В этих целях  следует создать станок, изготовление которого осуществляется из доски длиною сорок сантиметров и шириною десять сантиметров. На доску необходимо прикрепить несколько брусков, посредством шурупов.

Расстояние, имеющееся между брусками не должно быть менее чем тридцать сантиметров. Затем следует просверлить отверстия восемь миллиметров диаметром. В созданные отверстия нужно вставить специальные пруты для катушки аппарата.

С одной из сторон следует создать резьбу. Закрутив обустроенную шайбу, вы получите его ручку. Габариты станка для намотки можно выбрать на собственное усмотрение. Прежде всего, правильный выбор напрямую зависит от габарита сердечника. При кольцевидной его форме намотка создаётся вручную.

Согласно схеме трансформаторного устройства, аппарат может быть оснащён разнообразным числом витков. Требуемое их количество рассчитывается, ориентируясь на мощность. К примеру, при необходимости создания прибора до 220 вольт, мощность должна достигать не менее 150 ватт.

Форма магнитного провода должна быть о-образной. Можно обустроить его из бу телевизора. При этом сечение определяется посредством определённой формулы.

Обустройство катушечного корпуса

Корпус делают из качественной картонной бумаги. Внутренняя его сторона слега больше в сравнении со стержневой частью сердечника. При применении о-образного сердечника потребуется несколько катушек. При сердечнике ш-образном достаточно использовать всего одну катушку.

Применяя сердечник круглой формы, его следует обмотать, применяя изоляцию. Затем можно осуществлять проводную намотку. Как только вы завершите с обмоткой первичной, её следует закрыть несколькими изоляционными слоями. После этого нужно накрутить очередной слой. Концы имеющихся обмоток выводятся на наружную сторону.


При применении магнитного провода корпус трансформатора собирается пошагово:

  • Осуществляется выкраивание определённого размера гильзы с требуемыми отворотами.
  • Создаются картонные щёчки.
  • Основная часть катушки сворачивается в специальную коробочку.
  • На гильзы надеваются щёчки.

Создание обмоток для увеличивающего трансформатора

Следует надеть катушку на брусок из натурального массива. В нём необходимо просверлить специальное отверстие для прутка намоточного.

К одному из серьёзных этапов относится подключение тока. Деталь вставляется внутрь станка и можно производить обмотку:

  • Сверху катушки наматывается лакоткань в несколько слоёв.
  • Конец имеющегося провода закрепляется на обустроенной щёчке, после чего можно приступать к вращению ручку.
  • Витки укладываются максимально плотно.
  • После обмотки следует обрезать провод для последующего закрепления сверху щёчки возле первого.
  • На имеющиеся выводы необходимо закрепить трубку изоляционную.

Сборка трансформатора увеличивающего

При необходимости узнать, как создать собственноручно трансформатор, воспользуйтесь инструкцией. Для сборки повышающего устройства важно разобрать полностью сердечник. При применении отдельно размещённых пластин, важно определиться с пакетной толщиной, рассчитать листы.


В случае если в процессе включения аппарата будет издаваться шум, то необходимо закрепить имеющийся крепёж максимально плотно. Затем следует проверить прибор на работоспособность. В этих целях он подключается к сети, после чего должно высветиться напряжение, составляющее 12В.

Немаловажно знать, что в процессе включения аппарата, важно оставить его в работающем состоянии на пару часов. При этом трансформатор должен не перегреваться.

Инструменты

Чтобы изготовить трансформатор собственноручно, следует взять инструменты, а также определённые материалы:

  • Лакоткань.
  • Сердечник, для которого вполне подходит телевизор бывший в использовании.
  • Плотная картонная бумага.
  • Доски, а также бруски из природной древесины.
  • Прут из стали.
  • Пила, специальный клей.

Сделать собственными руками трансформатор, как на фото, совершенно не проблематично. Если требуется изготовление трансформатора, предназначенного для лампочек галогенных, то вполне можно использовать тоже перечисленные выше инструменты.

Не забывайте, что очень важно придерживаться технологического процесса намотки. При точном соблюдении важных правил, аппарат прослужит вам ни одно десятилетие. Данных материалов, а также инструментов вам будет вполне достаточно для собственноручного создания качественного и практичного в применении трансформатора.

На основе подобной самоделки можно сформировать трансформатор для подзарядки машинного аккумулятора, либо создать повышающий прибор для источника питания лабораторного, выжигатель по древесине, либо другое устройство, которое удовлетворит нужды мастера по дому.

Фото трансформаторов своими руками

Электрощит Самара

Выбор региона

Азербайджан

Армения

Белоруссия

Грузия

Дальнее зарубежье

Казахстан

Киргизия

Молдова

Монголия

Прибалтика

Таджикистан

Туркменистан

Узбекистан

Украина

Москва

Санкт-Петербург

Алтайский край

Амурская область

Архангельская область

Астраханская область

Белгородская область

Брянская область

Владимирская область

Волгоградская область

Вологодская область

Воронежская область

Еврейская автономная область

Забайкальский край

Ивановская область

Иркутская область

Кабардино-Балкарская Республика

Калининградская область

Калужская область

Камчатский край

Карачаево-Черкесская республика

Кемеровская область

Кировская область

Костромская область

Краснодарский край

Красноярский край

Курганская область

Курская область

Ленинградская область

Липецкая область

Магаданская область

Московская область

Мурманская область

Ненецкий автономный округ

Нижегородская область

Новгородская область

Новосибирская область

Омская область

Оренбургская область

Орловская область

Пензенская область

Пермский край

Приморский край

Псковская область

Республика Адыгея

Республика Алтай

Республика Башкортостан

Республика Бурятия

Республика Дагестан

Республика Ингушетия

Республика Калмыкия

Республика Карелия

Республика Коми

Республика Марий Эл

Республика Мордовия

Республика Саха (Якутия)

Республика Северная Осетия-Алания

Республика Татарстан (Татарстан)

Республика Тыва

Республика Хакасия

Ростовская область

Рязанская область

Самарская область

Саратовская область

Сахалинская область

Свердловская область

Смоленская область

Ставропольский край

Тамбовская область

Тверская область

Томская область

Тульская область

Тюменская область

Удмуртская республика

Хабаровский край

Ханты-Мансийский автономный округ

Челябинская область

Чеченская республика

Чувашская республика (Чувашия)

Чукотский автономный округ

Ямало-ненецкий автономный округ

Ярославская область

6 типов трансформаторов, которые можно увидеть в коммерческих зданиях

Типы трансформаторов и их характеристики

Трансформаторы в коммерческих применениях обычно используются для изменения уровня напряжения с того, который подается в сети распределения, до напряжения, требуемого внутри здания, а также для снижения распределяемого внутри здания напряжения до уровня, который может быть использован конкретным оборудованием.
Обычно, в коммерческих строениях используются следующие шесть типов трансформаторов:
1. Трансформаторы подстанций
2. Трансформаторы первичных подстанций
3. Трансформаторы вторичных подстанций (силовых центров)
4. Трансформаторы для сетей
5. Трансформаторы, устанавливаемые на основании (КТП)
6. Распределительные трансформаторы в помещениях

Для специальных применений выпускается множество других типов трансформаторов, таких как сварочные, источники постоянного напряжения, и трансформаторы, удовлетворяющие требованиям высокого импеданса. Обсуждение этих специальных трансформаторов и их применения выходит за пределы данного материала.

1. Трансформаторы подстанций

Эти трансформаторы используются в находящихся на улице подстанциях.  Они  имеют мощность в 750-5000 кВА для однофазного устройства или 750-25 000 кВА для трехфазных устройств.

Высоковольтный трансформатор 40 МВА

Основной диапазон напряжений для таких трансформаторов, начинается с 3000 В, и выше. Выводы трансформаторы обычно переключаются вручную, при отключенном напряжении. Однако могут быть установлены средства автоматического переключения выводов. Напряжение на вторичной обмотке находится в диапазоне от 380 до 10000 вольт. Первичная обмотка обычно подключается треугольником, вторичная обмотка, как правило, подключается звездочкой, для облегчения заземления вторичной нейтрали.
В качестве изолирующей и охлаждающей среды трансформатора обычно используется жидкость. Высоковольтные подключения осуществляются посредством вводов, устанавливаемых на корпусе. Низковольтные подключения могут быть выполнены при помощи вводов, устанавливаемых на корпусе или при помощи воздушной камеры выводов.

2. Трансформаторы первичных подстанций

Вторичные обмотки этих трансформаторов подключаются к коммутационному оборудованию среднего напряжения. Это трехфазные устройства с мощностью в 1000 -10 000 кВА. Первичное напряжение находится в диапазоне от 6000 до 150 000 вольт. Напряжение на вторичных обмотках находится в диапазоне от 3000 до 30 000 вольт.

Трансформатор первичной подстанции

Переключение выводов, как правило, выполняется вручную, когда напряжение на трансформатор не подается (ПБВ). Однако могут быть установлены средства автоматического переключения выводов. Первичная обмотка обычно подключается треугольником. Трансформатор может быть масляным, использовать менее воспламеняющуюся жидкость, он может быть воздушным, сухим, залитым смолой под давлением, или заполненным газом. Высоковольтное подключение выполняется через вводы на корпусе, через воздушную камеру, или через горловину. Низковольтное соединение выполняется через горловину.

3. Трансформаторы вторичных подстанций

Вторичные обмотки этих трансформаторов подключаются к низковольтному коммутационному оборудованию или к распределительным щитам. Это трехфазные устройства мощностью 112.5-2500 кВА. Напряжение на первичной обмотке находится в диапазоне от 3000 до 35000 вольт. Выводы переключаются вручную при отключенном напряжении.  Напряжение на вторичной обмотке составляет 120-380 В.

Trihal – трансформатор сухого типа, 1600 кВА, 10/0.4 кВ

Первичная обмотка, как правило, подключается треугольником, а вторичная обычно подключается звездочкой. Тип трансформатора может быть масляный, или с менее воспламеняющейся жидкостью, воздушный, сухой, залитый смолой под давлением или заполненный газом. Высоковольтные соединения осуществляются через вводы на корпусе, воздушную камеру, или через горловину. Низковольтное соединение осуществляется через горловину, но может быть использована и магистральная шина.

4. Трансформаторы для сетей

Такие трансформаторы используются в системах вторичных сетей, и имеют мощность 300-2500 кВА. Напряжение на первичной обмотке составляет 4160 – 34 500 В. Выводы переключаются вручную при отсутствии напряжения. Напряжение на вторичной обмотке составляет 208Y /120 В, и 480Y /277 В.

Сетевой трансформатор —  погружаемого типа

Трансформатор может быть масляным, либо залитым менее воспламеняющейся жидкостью. Он может быть воздушным, сухого типа, заполненным смолой под давлением, или газом. Первичная обмотка подключается треугольником, вторичная – звездочкой. Высоковольтное соединение обычно снабжается сетевым выключателем (включен-выключен-заземление), или прерывающим выключателем, как имеющим положение заземления, так и не имеющим его. Вторичная обмотка обычно снабжается подходящей сетевой защитой, или низковольтным воздушным выключателем, спроектированным в качестве функционального эквивалента сетевой защиты.
Трансформатор погружаемого типа пригоден для частой или непрерывной работы, будучи погруженным в воду. Устройства сейфового типа пригодны для эпизодических операций в погруженном под воду состоянии.

5. Трансформаторы, устанавливаемые на основании

Эти трансформаторы устанавливаются снаружи зданий там, где не подходит применение обычных подстанций. Это либо однофазовые, либо трехфазовые устройства. Так как они имеют особо прочную защищенную конструкцию, то для них не требуется установки ограды,

Наружный трансформатор, установленный на основании

Соединения с первичными и вторичными обмотками выполняются в секциях, расположенных рядом друг с другом, но отделенными барьером от трансформатора и друг от друга. Доступ к подключениям выполняется через дверь на петлях, запираемую на висячий замок. Эти двери сконструированы таким образом, чтобы затруднить доступ в каждый отсек для посторонних лиц.
Когда устанавливаются вентиляционные отверстия, применяются решетки, устойчивые к взлому. Измерители, и аксессуары располагаются в отсеке низкого напряжения.
– Эти устройства имеют мощность 75-2500 кВА
– Напряжение на первичной обмотке равно 3000 – 35000 В
– Выводы переключаются вручную при отсутствии напряжения
– Напряжение на вторичной обмотке находится в диапазоне 120-380 В.
Первичная обмотка почти всегда подключается треугольником, или специальной конструкцией соединения звездочкой. Вторичная обмотка обычно подключается звездочкой.  Тройное соединение треугольником не приемлемо в случае магнитопровода с тремя ветвями, если только устройство, находящее в цепи до трансформатора, не размыкает все три фазы в случае отказа в одной фазе.
Трансформатор может быть масляным, либо залитым менее воспламеняющейся жидкостью. Он может быть воздушным, сухого типа, заполненным смолой под давлением, или газом. Высоковольтное подключение осуществляется через воздушную камеру, которая может иметь зажимные контакты, или снабжена устройством отключения, либо плавкими предохранителями. Соединение может быть либо одинарным, либо осуществляться по кольцевой схеме. Низковольтное соединение обычно осуществляется посредством кабеля внизу трансформатора. Но также может использоваться и магистральная шина.
Устанавливаемый на основание трансформатор сухого типа не несет опасности, присущей масляным трансформаторам, устанавливаемым на основании. Такие трансформаторы устанавливаются на крыше зданий, чтобы находиться как можно ближе к месту нагрузки.

6. Распределительные трансформаторы в помещениях     

Используемые вместе с распределительными щитами, и устанавливаемые отдельно, такие трансформаторы имеют мощность 1-333 кВА в случае однофазного устройства, или 2-500 кВА для трехфазного устройства.

Трансформатор, установленный в помещении

 Охлаждающей средой здесь является воздух (вентилируемый или невентилируемый). Меньшие по размеру устройства помещаются в непроницаемые кожухи. Высоковольтные и низковольтные соединения относятся к зажимным соединениям кабелей. Импеданс распределительных трансформаторов обычно ниже импеданса трансформаторов для подстанций или вторичных подстанций.
Как устанавливаемые в помещении, так и наружные распределительные трансформаторы применяются для напряжения первичной обмотки до 35000 В, и имеют базовый импульсный уровень изоляции (BIL), равный 150 кВ.
Большинство трансформаторов для распределения электроэнергии при напряжении в 380 В, размещаемые в коммерческих зданиях, обычно называются «трансформаторами общего назначения». Напряжение вторичной обмотки у них обычно равно 208Y/120 В. Эти трансформаторы, в основном, сухого типа, и некоторые из них, имеющие небольшие размеры, также заключены в непроницаемые кожухи. Трансформаторы общего назначения используются для обслуживания освещения, бытовых приборов и штепсельных розеток, с напряжением 120 В.

Другая типизация трансформаторов

Фактически, все силовые трансформаторы, применяемые в коммерческих зданиях, представляют собой трансформаторы с двумя обмотками. Их называют изолированными трансформаторами, в противоположность трансформаторами с одной обмоткой, называемым автотрансформаторами. Трансформатор с двумя обмотками обеспечивает положительную изоляцию между первичной и вторичной цепью. Это желательно с точки зрения безопасности, изоляции электрических цепей, снижения уровней отказа, координации и уменьшения электрических помех.
Существует также ряд «специальных трансформаторов», используемых в таких приложениях, как рентгеновские аппараты, лабораторная техника, электронное оборудование, и специальная техника.
Специальные трансформаторы применяют там, где минимальная величина тока утечки может вызвать дугу, и воспламенение атмосферы (например, в насыщенной кислородом  атмосфере), или привести к персональным травмам (например, при открытых операциях на сердце). В этом случае вторичная обмотка не должна быть заземлена.

Рисунок 2 – Трансформатор электродуговой печи постоянного тока (DC EAF)

В большинстве чувствительных приложений, ток утечки может отслеживаться и контролироваться.  Для этого между первичной и вторичной обмотками помещается заземленный экран. Такой экран также снижает электромагнитные помехи, возникающие в первичной обмотке.

Ещё по теме:

Фото Трансформатор Тесла в сборе с качером Бровина

Качер Бровина –полупроводниковый автогенератор 100 кгц для раскачки и возбуждения трансформатора Тесла

Блок высокого напряжения для раскачки трансфоматора Тесла на стандартном электрооборудовании системы зажигания карбюраторного автомобиля

  • Коммутатор (к.1) — Катушка (к. «К»)

  • Коммутатор (к.2) — На «массу» (под один из болтов, крепящих коммутатор)

  • Коммутатор (к.3) — Датчик Холла (к. «-«, бело-черный)

  • Коммутатор (к.4) — Катушка (к. «Б») — там уже висит «+» от замка зажигания

  • Коммутатор (к.5) — Датчик Холла (к. «+», красный)

  • Коммутатор (к.6) — Датчик Холла (к. «сигнал», зеленый)

Приложение 3

Схемотехника к разработке опытного образца АИЭ на мощность 25 квт

Блок -схема устройства АИЭ

  1. низковольтный маломощный источник напряжения – например, автомобильная аккумуляторная батарея =12 вольт

  2. электронный маломощный автогенераторный преобразователь напряжения например блокинг генератор или качер Бровина – в качестве задающего автогенератора –маломощная электроника

  3. трансформатор Тесла – блок повышающий выходное напряжение до 100 -200 кв

  4. блок стандартных радиоламп типа ламповых триодов 6НП 9С -источник лавины электронов

  5. сферический накопитель электронов или высоковольтный конденсатор

  6. индукционный преобразователь напряжения

  7. электрическая нагрузка

 

Блоки 2-3 показаны ниже – как принципиальные схемы так и готовый блок

Фото Трансформатор Тесла в сборе с качером Бровина

Вакуумные электронные лампы

Фото вакуумной электронной лампы разных типов

Фото вакуумной электронной лампы разных типов

http://dmi2130.livejournal.com/91510.html

Существую вакуумные усилительные радиолампы и высоких мощностей.

Они применяются до сих пор в мощных радиопередатчиках на радиостанциях

http://schools.keldysh.ru/sch544/MUSEUM/1_17_4_1.htm

http://www.audiomania.ru/shop/cat-999782.html

Фото Вакуумные радио лампы

Накопители электрического заряда –на высоком напряжении -металлические сферы

Видео

http://video.yandex.ru/search.xml?text=%D1%8D%D0%BB%D0%B5%D0%BA%D1%82%D1%80%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B0%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%B8%D0%B5%20%D0%B3%D0%B5%D0%BD%D0%B5%D1%80%D0%B0%D1%82%D0%BE%D1%80%D1%8B%20&where=all

видео

http://video.yandex.ru/search.xml?text=%D1%8D%D0%BB%D0%B5%D0%BA%D1%82%D1%80%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B0%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%B8%D0%B5%20%D0%B3%D0%B5%D0%BD%D0%B5%D1%80%D0%B0%D1%82%D0%BE%D1%80%D1%8B%20&where=all

Ламповый вариант трансформатора Тесла с первичным усилителем автогенератором ниже

Второй вариант аиэ мощностью 25 квт

Возможно, я ошибаюсь, но на подобное предложение меня подтолкнул тот рисунок, который разместил noi, где речь идет о динамичной сверхпроводимости КОРТЕЖ.

КОРТЭЖ-короткозамкнутый тороидальный электронный жгут (вихрь). Для его наличия нужно обеспечить минимум два условия: 1.Условие перераспределения, от центра к периферии электронной плотности, данного носителя(центрифуга) — пример обгащение урана. 2.Условий появления невредоносного СКИН-слоя над поверхностью носителя, чтобы он тупо не сгорел при выполнении 1-го условия. Как её сделать: КАТУШКА РЕЗОНАТОР ВНИМАНИЕ: в этом документе описан возможный метод изменения пространственно-временного континуума. Я не беру на себя никакой ответственности за правильное или неправильное использование этой информации и за последствия. Лекгомысленное использование этого прибора может быть ЧРЕЗВЫЧАЙНО ОПАСНЫМ. Суть в следующем: если электричество может передаваться через эфир посредством электрических скалярных и векторных волн, и магнитная энергия также может передаваться через магнитные векторные и скалярные волны, так почему бы не гравитационные волны, коль скоро они существуют? (принцип дополнений) Гравитационная волна — это временная форма электрического и магнитного векторов (надеюсь, это хорошее определение), и, изменяя эту форму, можно воздействовать на молекулярную структуру материи (или ее отсутствие), переносящей волну. Что вы с ней будете делать — ваше дело. МАТЕРИАЛЫ Перечислено в порядке доступности. Блок питания 50 вольт, 10 ампер, изоляция 50 кВ. (лучше, конечно, от постоянного тока до 10 МГц, но…) 2 шт. Для них: Понижающий трансформатор 110 вольт — 48 вольт, 500 Вт 2 шт. 100-вольтовые выпрямительные мосты 2 шт. Радиаторы (необязательно). ЛАТР 2 шт. Конденсаторы оксидные 1000 мкф 100 В 2 шт. Корпус. Блок питания 25-100 кВ, 100-400 мка, изоляция 50 кВ. (необязательно регулируемый, и опять же, лучше до 10 МГц…) Для него: Трансформатор на 10-12 кВ, 20-30 ма для неоновых трубок — 1 шт. Телевизионные диоды на 12-14 кВ — 4 шт. Конденсаторы 500-1000 пф, 10 кВ — 4 шт. ЛАТР — 1 шт. Около 2500 метров термостойкого провода сечением = 1.2мм. Примерно 1000-1500 метров провода сечением = 0.6 — 0.8мм. Стеклоткань. Изолента. Дугогасящая смазка. Самое трудное: пустой пластиковый бублик, внешний диаметр 750-800 мм, внутренний 600-700 мм, толщиной 100-150мм. Он должен быть пустой внутри, сделан из огнеупорной пластмассы, с держателями внутренней катушки и отверстиями для проводов, разнесенными на некоторое расстояние для предотвращения разрядов. Он должен выдерживать кипящий воск, желательно с прокладками. Он должен быть разборный, по крайней мере на 4 части, с отверстиями под винты и соответственно с прокладками. Воск или парафина для заполнения. ИЗГОТОВЛЕНИЕ

1. Намотайте катушку из провода сечением 1,2мм диаметром около 700мм. Она должна помещаться в середине пластикового бублика. 2. Обмотайте ее стеклотканью и изолентой, заполните дугогасящей замазкой. Высушите. 3. Закрепите катушку внутри бублика. 4. Заделайте отверстия в корпусе, оставив отверстие для заливки воском. 5. Залейте корпус воском, стараясь, чтобы осталось как можно меньше воздуха. 6. Заделайте отверстия. 7. Намотайте один слой провода сечением 0,6-0,8мм, вокруг корпуса. 8. Покройте высоковольтной изолирующей замазкой. 9. Катушка готова. Блоки питания. Источник на 100 кВ.

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ. Подключите провода от внутренней катушки к источнику 48 вольт. Полярность неважна. Внешнюю катушку подключите к другому блоку 48 вольт. Пока не включайте питание! Теперь подключите источник высокого напряжения 25-100 кВ МЕЖДУ внутренней и внешней катушками. Теперь нужен модулятор магнитных полей. Можно приспособить для этого моторчик, двигающий регулятор ЛАТРа, или поместив дополнительную катушку (возможно, несколько сотен витков провода на ферритовом сердечнике) в центре бублика. На нее можно подать любое переменное напряжение, которое вы хотите «впечатать» в поле. Экспериментируя, вы сможете наблюдать некоторые интересные явления, такие, как сильная гравитация, сгибание металлов в поле, материализация вещества,и другие. Воск служит охлаждающим изолятором, может закипеть, отвод тепла ваша забота. Вот почему корпус бублика должен быть сделан из термостойкой пластмассы, выдерживающей температуру кипящего воска. Забавляйтесь…. ДОПОЛНЕНИЕ от Джозефа Джона Мисиолека. Два усовершенствования, позволяющие повысить эффективность прибора и увеличить безопасность оператора для проведения исследований. 1. Вместо воска лучше использовать глицерин. «Крученое поле», создаваемое между катушками, можно увеличить примерно в 25 раз, так как диэлектрическая проницаемость глицерина около 56, а воска — всего 2,2. К тому же глицерин может служить более эффективной охлаждающей жидкостью. Глицерин — смягчающее средство и продается в аптеке. 2. Катушку модулятора лучше намотать поверх внешней катушки. Это позволит добиться более устойчивой конфигурации полей, в то же время сосредоточив гравитационный эффект в центре бублика. ПРЕДУПРЕЖДЕНИЕ. Два слова о безопасности. Во время работы устройства нужно обеспечить непрерывное питание. В момент максимального тока напряжение пропадает, то в области искаженного пространства возникнет очень серьезное состояние, так назваемая Эфирная яма — аналог противоЭДС, но на порядок «агресивнее. В этих условиях импульс искажения может «выстрелить» катушкой в любую сторону и причинить большие разрушения, включая и оператора. Более точно описано в патенте Н.Теслы Радиантный дроссель. Предупреждён, значит вооружён! См.здесь: http://ntpo.com/techno/techno2_1/14.shtml 

с чего начинал Д.Серл — улёт полный. На снимке внизу импульсная катушка Теслы, обеспечивающпя условие

Опыты с электрофорной машиной в режиме генератора

Фото высоковольтной электрической дуги

ПРИЛОЖЕНИЕ 2

 

К поисковой НИОКР по теме альтернативная электроэнергетика

Трансформатор. Виды трансформаторов.

Назначение трансформатора и его виды. Обозначение на схеме

Трансформатор – один из самых распространённых электротехнических устройств, как в бытовой технике, так и в силовой электронике.

Назначение трансформатора заключается в преобразовании электрического тока одной величины в другую, большую, или меньшую.

В отношении трансформаторов стоит помнить одно простое правило: постоянный ток они не преобразуют! Основное их назначение — это преобразование переменного, импульсного и пульсирующего тока. Если подвести к трансформатору постоянный ток, то получится лишь раскалённый кусок провода…

На принципиальных схемах трансформатор изображают в виде двух или более катушек, между которыми проводят линию. Вот так.

Катушка под номером символизирует первичную обмотку. К ней подводится напряжение, которое необходимо преобразовать: понизить или повысить — смотря что требуется. Со вторичных обмоток ( и ) уже снимается пониженное или повышенное напряжение. Как видите, вторичных обмоток может быть несколько.

Вертикальная линия между первичной и вторичной обмоткой символизирует магнитный сердечник или по-другому, магнитопровод.

Максимальный коэффициент полезного действия (КПД) трансформатора чрезвычайно высок и в некоторых случаях может быть более 90%. Благодаря малым потерям при преобразовании энергии трансформатор и получил такое широкое применение в электронике.

Основные функции трансформатора, которые более востребованы в бытовой электронике две, это:

  • Понижение переменного напряжения электрической сети 110/127/220В до уровня в несколько десятков или единиц вольт (5 – 48 и более вольт). Связано это с тем, что большинство электронных приборов состоит из полупроводниковых компонентов – транзисторов, микросхем, процессоров, которые прекрасно работают при достаточно низком напряжении питания. Поэтому необходимо понижать напряжение до низких значений. Диапазон напряжения питания такой электроники как магнитолы, музыкальные центры, DVD – плееры, как правило, лежит в пределах 5 – 30 вольт. По этой причине понижающие трансформаторы заняли достойное место в бытовой электронике.

  • Гальваническая развязка электрической сети 220В от питающих цепей электроприборов. Понизить напряжение во многих случаях можно и без использования трансформаторов. Но к этому прибегают достаточно редко. Что самое главное при пользовании электроприбором? Конечно, безопасность!

    Гальваническая развязка от электросети снижает риск поражения электрическим током за счёт того, что первичная и вторичная обмотки изолированы друг от друга. При электрическом пробое фазовое напряжение сети не попадёт на вторичную обмотку, а, следовательно, и на весь электроприбор.

    Стоит отметить, что, например, автотрансформатор гальванически связан с сетью, так как его первичная и вторичная обмотки соединены между собой конструктивно. Этот момент необходимо учитывать при настройке, отладке и ремонте электронного оборудования, дабы обезопасить себя от поражения электрическим током.

Конструктивно трансформатор состоит из двух и более обмоток – первичной, та, что подключается к сети, и вторичной, которая подключается к нагрузке (электроприбору). Обмотки представляют собой катушки медного или алюминиевого провода в лаковой изоляции. Обе катушки плотно наматываются на изоляционный каркас, который закрепляют на магнитопровод – сердечник. Магнитопровод изготавливают из магнитного материала. Для низкочастотных трансформаторов материалом магнитопровода служит пермаллой, трансформаторная сталь. Для более высокочастотных – феррит.

Магнитопровод низкочастотных трансформаторов состоит из набора Ш, П или Г-образных пластин. Наверняка вы уже видели такие у пунктов приёма цветного металлолома . Магнитопровод из феррита, как правило, цельнотелый, монолитный. Вот так выглядит ферритовый магнитопровод от трансформатора гальванической развязки (ТГР) сварочного инвертора.

У высокочастотных маломощных трансформаторов роль сердечника может выполнять воздушная среда. Дело в том, что с ростом частоты преобразования габариты магнитопровода резко уменьшаются.

Если сравнить трансформатор лампового телевизора с тем, который установлен в современном полупроводниковом, то разница будет ощутима. Трансформатор лампового телевизора весит пару – тройку килограммов, в то время как высокочастотный трансформатор современного телевизора несколько десятков, либо сотен граммов. Выигрыш в габаритах и весе очевиден.

Уменьшение веса и габаритов трансформаторов достигается за счёт применения высокочастотных импульсных преобразователей, где трансформатор работает на частоте в 20 – 40 кГц, а не 50-60 герц, как в случае с обычным низкочастотным трансформатором. Увеличение рабочей частоты позволяет уменьшить размеры магнитопровода (сердечника), а также существенно снизить затраты на обмоточный провод, так как количество витков в обмотках высокочастотных трансформаторов невелико.

По конструктивному исполнению трансформаторы делят на несколько видов: стержневые, броневые и тороидальные (они же кольцевые). Стержневой вариант выглядит вот так.

Броневой же имеет боковые стержни без обмоток. Такая конструкция защищает от повреждений медные обмотки, но и затрудняет их охлаждение в процессе работы. Броневые трансформаторы наиболее распространены в электронике.

Наилучшими параметрами обладают тороидальные, или по-другому, кольцевые трансформаторы.

Их конструкция способствует хорошему охлаждению, а магнитный поток наиболее эффективно распределён вокруг обмоток, что уменьшает магнитный поток рассеяния и увеличивает КПД. Из-за магнитного потока рассеяния возникают потери, что снижает эффективность трансформатора. Наибольший поток рассеяния у броневых трансформаторов.

Мощность трансформатора зависит от размеров сердечника и рабочей частоты преобразования. Во многих случаях мощность низкочастотного трансформатора (работающего на частоте 50-60 Гц) можно определить не прибегая к сложным расчётам. Об этом я уже рассказывал.

Иногда на практике требуется определить выводы первичной и вторичной обмоток. Вот несколько советов, которые помогут разобраться, как это сделать.

Первичная обмотка понижающего трансформатора всегда будет намотана более тонким проводом, чем вторичная. Связано это с тем, что при понижении напряжения возможно увеличение тока во вторичной обмотке, следовательно, нужен провод большего сечения.

В случае повышающего трансформатора вторичная обмотка наматывается более тонким проводом, чем первичная, так как максимальный ток вторичной обмотки будет меньше тока первичной.

В этой взаимосвязи и заключается преобразование: увеличиваем напряжение – уменьшается ток, уменьшаем напряжение – увеличивается ток.

Развитие силовой электроники привело к появлению, так называемых, электронных трансформаторов. Сам по себе электронный трансформатор не является электротехнической деталью — это законченное электронное устройство, которое выполняет функцию преобразования переменного напряжения.

Главная &raquo Радиоэлектроника для начинающих &raquo Текущая страница

Также Вам будет интересно узнать:

 

Трансформатор ТМГ, характеристики, цена, фото

Распределительный трансформатор ТМГ (трансформатор герметичный без расширителя)  относится к серии понижающих трансформаторов, мощность которого может достигать 2500 кВА. ТМГ применяется на высшем напряжении 15-35 кВ. Низшая обмотка рассчитана на напряжение до 1 кВ.

Как и любой трансформатор ТМГ может использоваться и для повышения напряжения. Первичной может считаться любая обмотка.

Последней серией распределительного трансформатора является серия 11, в которой были внедрены все современные конструкторские разработки.

Характеристики трансформатора

Основные характеристики ТМГ

Обозначение Мощость, ВА Потери ХХ Потери К.З. Напряжение к.з. ток ХХ
ТМГ-100/35(20)-11 100 580 2000 7.2 6
ТМГ-160/35(20)-11 160 450 3400 6.5 6
ТМГ-250/35(20)-11 250 650 3700 6.5 1.9
ТМГ-400/35(20)-11 400 900 6400 6 1.8
ТМГ-630/35(20)-11 630 11500 8500 7.2 1.6
ТМГ-1000/35(20)-11 1000 1700 12000 6.5 1.2

Фазные сопротивления  обмоток трансформатора

Обозначение Фазные сопротивления короткого замыкания, мОМ    
Полное Zk Индуктивное Xk Активное Rk
ТМГ-100/35(20)-11 104 98.96 32
ТМГ-160/35(20)-11 65 61.43 21.25
ТМГ-250/35(20)-11 41.6 40.51 9.472
ТМГ-400/35(20)-11 24 23.13 6.4
ТМГ-630/35(20)-11 16.51 16.19 3.225
ТМГ-1000/35(20)-11 10.4 10.22 1.92
ТМГ-1600/35(20)-11 6.5 6.418 1.032
ТМГ-2500/35(20)-11 4.16 4.116 0.602

Климатическое исполнение

Трансформаторы ТГМ предназначены для внутренней эксплуатации и для внешней в районах с тропическим, умеренно-холодным и умеренным климатом. С температурой от -60 до +50 градусов по Цельсию.

Высота установки над уровнем моря – до 1000 м.

Предназначен для длительного режима работы

Условное обозначение трансформатора

Рассмотрим пример  обозначения на марке ТМГ – СЭЩ-630/35-11У1;35/0.4;Y/Yн0

Трансформатор масляный герметичный без расширителя завода производителя Самарский электрощит номинальной мощностью 630 кВА на высшее напряжение 35 кВ. Номер серии – 11, по климатическим условиям соответствует умеренному климату. Напряжение обмотки ВН 35 кВ, напряжение обмотки НН 0б4 кВ, группа соединений   Y/Yн0

Устройство трансформатора

Трансформатор ТМГ состоит из следующих составных частей:

1)    Магнитопровод, отводы, вводы, изоляция, которые вместе составляют активную часть

2)    Контрольные и измерительные приборы

3)    Сигнальные и защитные устройства

4)    Бак трансформатора

Активная часть – это непосредственно те части трансформатора, которые участвуют в преобразовании передаваемой энергии с одного напряжения в другое.

Именно магнитопровод образует замкнутую магнитную цепь, которая и участвует в преобразовании напряжения. Магнитопровод состоит из вертикальных стержней, перекрытых снизу  сверху вертикальными ярмами.

Обмотки низшего напряжения выполняются из алюминиевой ленты и бумажной изоляции, в то время как обмотки высшего напряжения из алюминиевого провода круглого сечения.

Отводы служат в качестве промежуточных элементов между обмотками и вводами с переключающим устройством.

Переключающее устройство служит для изменения коэффициента трансформации трансформатора в нерабочем состоянии (ПБВ). Крепится на крышке бака и содиняется с обмотками ВН.

Материал для скачивания

Трансформаторы ТМГ12

АБС Электро – Силовые трансформаторы

Общие сведения о трансформаторах ТМ

Вводы НН для трансформаторов разных серий без контактных зажимов

устройство и принцип работы, назначение, схемы, фото и видео-инструкция как сделать и подключить трансформатор своими руками

Автор Aluarius На чтение 7 мин. Просмотров 1.6k. Опубликовано

Вопрос, что такое трансформатор, для опытных и даже начинающих электриков совершенно простой. Но обычные обыватели, которые с электрикой не дружат, даже и не представляют, как выглядит трансформатор, для чего он необходим, а тем более, не осведомлены о его конструкции и принципе работы. Поэтому в этой статье будем разбираться с этим прибором, рассмотрим вопрос, а можно ли сделать трансформатор своими руками, и так далее. Итак, трансформатор – это электромагнитное устройство, которое  может изменять напряжение переменного тока (увеличивать или уменьшать).

Трансформаторы тока

Устройство и принцип работы

Итак, конструкция трансформатора достаточно проста и состоит из сердечника и двух катушек из медной проволоки. В основе принципа работы лежит электромагнитная индукция. Чтобы вы поняли, как работает этот прибор, рассмотрим, как магнитное поле, образуемое в катушках (обмотках) устройства, изменяет показатель напряжения.

Подаваемый на первую обмотку электрический ток (он переменный, поэтому изменяется по направлению и величине) образует в катушке магнитное поле (оно также переменное). В свою очередь магнитное поле образует во второй катушке электрический ток. Такой своеобразный обмен параметрами. Но просто так изменение напряжения не произойдет, оно зависит от того, сколько витков медной проволоки в каждой обмотке. Конечно, величина изменения магнитного поля (скорость) также влияет на величину напряжения.

Что касается количества витков, то получается так:

  • если число витков в первичной катушке больше, чем во вторичной, то это понижающий трансформатор;
  • и, наоборот, если количество витков во вторичной обмотке больше, чем в первичной, то это повышающий трансформаторный прибор.

Поэтому существует формула, которая определяет так называемый коэффициент трансформации. Вот она:

k=w1/w2, где w – это число витков в катушке с соответствующим номером.

Внимание! Любой трансформатор может быть и понижающим, и повышающим, все зависит от того, к какой обмотке (катушке) подсоединяется питающий кабель сети переменного тока.

И еще один момент, касающийся устройства. Это сердечник трансформатора. Все дело в том, что существуют разные виды этого устройства, в которых сердечник присутствует или отсутствует.

  • Так вот, в тех видах, где сердечник трансформатора отсутствует или изготовлен из феррита или альсифера называются высокочастотными (выше 100 кГц).
  • Приборы с сердечником из стали, феррита или пермаллои – низкочастотные (ниже 100 кГц).

Первые используются в радио- и электросвязи. Вторые в для усиления звуковых частот, к примеру, в телефонии. Со стальным сердечником используется в электротехнике (в бытовых приборах в том числе).

Условные обозначения и параметры

Приобретая трансформатор, необходимо понимать, что написано на его корпусе или в сопроводительных документах. Ведь существует определенная маркировка трансформаторов, которые определяют его назначение. Основное, на что необходимо обратить внимание, до какого показателя этот прибор может снизить напряжение. К примеру, 220/24 говорит о том, что на выходе получится ток напряжением 24 вольта.

А вот буквенные обозначения чаще всего говорят о типе устройства. Кстати, имеется в виду буквы, стоящие после цифр. К примеру, О или Т – одно- или трехфазный соответственно. То же самое можно сказать о количестве обмоток, о типе охлаждения, о способе и месте установки (внутренние, наружные и прочее).

Расшифровка маркировки трансформатора

Что касается параметров трансформатора, то существует определенный стандартный ряд, который и определяет характеристики прибора. Их несколько:

  • Напряжение в первичной катушке.
  • Напряжение во вторичной катушке.
  • Первичная сила тока.
  • Вторичная сила тока.
  • Общая мощность аппарата.
  • Коэффициент трансформации.
  • КПД.
  • Коэффициент мощности и нагрузки.

Есть так называемая внешняя характеристика трансформатора. Это зависимость вторичного напряжения от вторичной силы тока, при условии, что сила тока первичной обмотки будет номинальной, а cos φ= const. По-простому – чем выше сила тока, тем ниже напряжение. Правда, второй параметр изменяется всего лишь на несколько процентов. При этом внешняя характеристика трансформатора определяется относительными характеристиками, а именно коэффициентом загрузки, который определяется по формуле:

Обозначение на схемах

K=I2/I2н, где второй показатель силы – это сила тока при номинальном напряжении.

Конечно, характеристики трансформатора – это достаточно большой ряд всевозможных показателей, от которых зависит сама работа прибора. Здесь и мощность потерь, и внутреннее сопротивление в обмотке.

Как сделать самостоятельно

Итак, как сделать трансформатор самому? Зная, принцип работы установки и его конструктивные особенности, можно собрать своими руками простейший аппарат. Для этого вам понадобится любое металлическое кольцо, на котором надо накрутить два участка обмотки. Самое важно – обмотки не должны касаться друг друга, а место их намотки не зависит конкретно от их расположения. То есть, они могут быть размещена напротив друг друга или рядом. Важно – даже небольшое расстояние между ними.

Внимание! Трансформатор работает только от сети переменного тока. Так что не стоит подключать к вашему устройству батарейку или аккумулятор, где присутствует ток постоянный. Работать от этих источников электроэнергии он не будет.

Как уже было сказано выше, количество витков в обмотках определяет, какой прибор вы собираете – понижающий или повышающий. К примеру, если вы на первичной обмотке соберете 1200 витков, а на вторичной всего лишь 10, то на выходе вы получите напряжение 2 вольта. Конечно, при подключении первичной катушки к напряжению 220-240 вольт. Если фазировка трансформатора будет заменена, то есть, провести подсоединение 220 вольт к вторичной обмотке, то на выходе первичной получится ток напряжением 2000 вольт. То есть, к назначению трансформатора надо подходить осторожно, учитывая тот самый коэффициент трансформации.

Как правильно подключить

Что касается монтажа трансформатора, особенно его понижающего типа в быту дома, то необходимо знать некоторые нюансы проводимого процесса.

  • Во-первых, это касается самого устройства. При монтаже трансформатора иногда появляется необходимость подключения не одного потребителя, а сразу нескольких. Поэтому обращайте внимание на количество выходных клемм. Конечно, необходимо знать, что суммарная потребляемая мощность потребителей не должна быть больше мощности самого трансформаторного устройства. Во всяком случае, специалисты рекомендуют, чтобы второй показатель был всегда больше первого на 15-20%.
  • Во-вторых, подключение трансформатора производится электрической проводкой. Так вот ее длина и до прибора, и после не должна быть очень большой. К примеру, понижающий аппарат для светодиодного освещения предполагает наличие проводки от него до светильников не больше двух метров. Это позволит избежать больших потерь мощности.
Схема подключения понижающего трансформатора

Внимание! Нельзя процесс монтажа трансформатора проводить и в том случае, если потребляемая мощность потребителей будет меньше мощности самого агрегата.

  • В-третьих, место установки электрического понижающего прибора должно быть выбрано правильно. Самое важное, чтобы до него всегда можно было бы добраться просто, особенно когда есть необходимость провести демонтаж со следующей заменой и монтажом трансформатора. Поэтому перед тем как подключить трансформатор, необходимо определиться с его местом установки.

Схема замещения

Буквально несколько слов о том, что такое схема замещения трансформатора. Начнем с того, что две катушки соединены между собой магнитным полем, поэтому проанализировать работы трансформатора, а тем более его характеристики, очень сложно. Поэтому для этих целей сам прибор заменяют моделью, которая и называется схема замещения трансформатора.

По сути, все переводится на математический уровень, а точнее, в уравнения (токов и электрического состояния). Здесь важно, чтобы все уравнения, касающиеся прибора и его модели, совпадали. Кстати, для многих схема замещения трансформатора достаточно сложна, поэтому существует упрощенный вариант, в котором нет тока холостого хода, ведь на него приходится незначительная часть.

Фазировка

Фазировка трансформатора – это испытание его выходов, когда в одну цепь подключены несколько приборов параллельно. Ведь обязательное условие эффективной работы цепи с отсутствием больших потерь мощности – это правильное соединение фаз между собой, чтобы образовался замкнутый контур.

Если фазы не совпадут, то падает мощности и растет нагрузка. Если не совпадает чередование фаз, то произойдет короткое замыкание.

Заключение по теме

Итак, был сделан небольшой обзор всего, что касается трансформаторных установок, поэтому будем считать, что вопрос, зачем нужны трансформаторы, исчерпан, хотя и не полностью. Об этом приборе можно говорить долго. К примеру, самые простые варианты: как разобрать трансформатор, как прозвонить его, как подключить или демонтировать самому дома.

Бесплатный редактор фотографий онлайн, графический дизайн: Pixlr

Бесплатный редактор фотографий онлайн, графический дизайн: Pixlr Зарегистрироваться Попробуйте Премиум

{«common-email»: «Электронная почта», «common-login»: «Логин», «common-password»: «Пароль», «common-RememberMe»: «Запомнить меня», «common-ForgotPass»: » Забыли пароль? »,« Common-notMember »:« Не участник? »,« Common-signUpNow »:« Зарегистрируйтесь сейчас! »,« Common-signUp »:« Зарегистрироваться »,« common-country »:« Страна «,» common-back «:» Назад «,» common-alreadyMember «:» Уже участник? «,» common-loginHere «:» Войти здесь! «,» common-code «:» Код «,» common -verifyAcc «:» Подтвердите свою учетную запись «,» common-verify «:» Verify «,» common-Resend «:» Отправить еще раз? «,» common-didNotReceiveCode «:» Я не получил код! » , «common-backReg»: «Вернуться к регистрации», «common-ForgottenPass»: «Забыли пароль?», «common-resetPassDesc»: «Пожалуйста, введите свой адрес электронной почты, чтобы сбросить пароль.»,» common-reqCode «:» Код запроса «,» common-resetPass «:» Сброс пароля «,» common-newPass «:» Новый пароль «,» common-oldPass «:» Старый пароль «,» common-updatePass » «:» Обновить пароль «,» common-terms «:» Условия использования и уведомление о конфиденциальности «,» common-regNewsletter «:» Я хочу получать обновления, бесплатные, рекламные и другие маркетинговые сообщения от Pixlr. «,» Common -regRecommendations »:« Мне интересно получать предложения и рекомендации, связанные с моим интересом к Pixlr. »,« common-accept »:« Согласен »,« common-sentCodeDesc »:« Мы отправили электронное письмо на [EMAIL] с подтверждением код.Введите код ниже. «,» Common-newEmail «:» New Email «,» common-above16 «:» Мне не менее 16 лет. «,» Common-readAgreements «:» Я прочитал и согласен с Условия использования и уведомление о конфиденциальности. «,» Common-enterValidEmail «:» Пожалуйста, введите действительный формат электронной почты. «,» Common-enterValidCode «:» Пожалуйста, введите действительный код. «,» Common-identify «:» Отказаться «, «common-changeEmail»: «Изменить адрес электронной почты», «common-changePassword»: «Изменить пароль», «common-EnterValidEmail»: «Введите допустимый формат электронной почты.», «common-EnterValidCountry»: «Выберите действительный страна.»,» common-EnterValidNewsletter «:» Выберите действующий информационный бюллетень. «,» common-MinPassword «:» Минимальная длина 8 символов. «,» common-InvalidPassword «:» Неверный пароль. Повторите попытку. «,» Common-EmailNotExists «:» Этот адрес электронной почты не существует. «,» Common-EmailAlreadyExists «:» Этот адрес электронной почты уже существует. «,» Common-SuccessReSendCodeToEmail «:» Код подтверждения повторно отправлен на { электронное письмо}! Пожалуйста, проверьте свою электронную почту. «,» Common-SuccessSendCodeEmail «:» Проверочный код отправлен на {email}! Пожалуйста, проверьте свою электронную почту. «,» Common-EnterValidCode «:» Пожалуйста, введите действительный код.»,» common-WrongCode «:» Ой, неправильный код. Повторите попытку. «,» Common-SuccessUpdatePassword «:» Ваш пароль успешно обновлен. Пожалуйста, войдите снова. «,» Common-EmailAlreadyExistVerify «:» Электронный адрес уже существует. Подтвердите свой адрес электронной почты. «,» Common-EmailSuccessVerified «:» Ваша учетная запись успешно подтверждена! «,» Common-EmailUpdated «:» Электронная почта успешно обновлена ​​»,» common-CodeExpired «:» Срок действия кода истек. «,» Common -FailedResendCode «:» Не удалось повторно отправить код. «,» Common-ServerError «:» Ошибка сервера. Пожалуйста, повторите попытку позже.»,» common-ResetPasswordRequired «:» Требуется сброс пароля. Мы отправили электронное письмо на адрес {email} с кодом подтверждения. «,» Common-EnterValidPassword «:» Должен содержать как минимум 1 нижний регистр, 1 верхний регистр, 1 цифру и 1 символ. «,» Common-MaxPassword «:» Максимальная длина 50 символов. «,» Common-RequestCodeTooFrequent «:» Слишком много запросов. Повторите попытку через 30 секунд. «,» Common-3TimesFailedAttempts «:» Слишком много неудачных попыток. Повторите попытку через {minuteRemaining} минут. «,» Common-TryAgainUsingWebBrowser «:» Пожалуйста, войдите в систему через веб-браузер и попробуйте еще раз «,» common-PleaseCompleteCaptcha «:» Пожалуйста, заполните CAPTCHA! «,» Common-CannotUseSamePassword » : «Не удалось обновить пароль.Невозможно использовать тот же пароль! »,« Common-CannotLeaveEmpty »:« Нельзя оставить поле пустым »,« common-InvalidEmailOrPassword »:« Неверный адрес электронной почты или пароль. Повторите попытку. «,» Common-verifyCodeReceived «:» Вы получите код подтверждения, если {адрес электронной почты} зарегистрирован у нас. «,» Common-UserNotExists «:» Пользователь не существует! «,» Common-CaptchaValidationFailed «:» Не удалось проверить вашу CAPTCHA! «,» Common-PleaseUseSocialOrForgetPassword «:» Этот аккаунт зарегистрирован через {social}. Войдите в систему через {social} или нажмите «забыть пароль», «common-SendResetCode»: «Отправить код сброса пароля», «common-setPassword»: «Установить пароль», «common-deleteMyAccount»: «Удалить мою учетную запись», «common -sadToSeeYouGoWhyLeaving «:» Грустно видеть, как вы уходите.Мы понимаем, что жизнь бывает. Но не могли бы вы рассказать нам, почему вы покидаете Pixlr? «,» Common-leaveBecause «:» Я покидаю Pixlr, потому что: «,» common-leaveReasonDefault «:» Выберите причину «,» common-leaveReasons1 «: «У меня дублирующаяся учетная запись», «common-leaveReasons2»: «Я использую другой сайт», «common-leaveReasons3»: «У меня есть проблема с конфиденциальностью», «common-leaveReasons4»: «Я получаю слишком много писем. «,» common-leaveReasons5 «:» Я не могу найти нужную функцию «}

Добро пожаловать в Pixlr, лучший инструмент для редактирования и дизайна фотографий.Редактируйте фотографии и создавайте потрясающие дизайны прямо в браузере, на телефоне или компьютере бесплатно. Начните с пустого холста, фотографии, видео или выберите один из наших профессионально созданных шаблонов.

Фоторедактор и редактирование, подробнее ..

Шаблоны дизайна

Начните проектировать с профессионально созданных шаблонов! Создайте баннер YouTube, историю в Instagram, резюме, брошюру, визитную карточку, презентацию или идеальное коммерческое предложение с помощью растущей библиотеки из тысяч потрясающих и бесплатных шаблонов.

Изучите шаблоны

Анимации

Анимируйте любой дизайн всего за несколько кликов с Pixlr. Используйте профессионально выглядящие предустановки анимации или погрузитесь в подробности временной шкалы и захватите свою аудиторию так, как это просто невозможно с простыми изображениями.

Удалить фон

Стирайте фон на ваших фотографиях с легкостью! Мгновенное удаление фона с помощью ИИ в один клик! Так быстро, слишком просто.Теперь вы можете удалять фон с портретов, селфи, фотографий профиля и многого другого за считанные секунды.

Удалить BG

Устройство для создания коллажей

Нужно собрать фото на лету? Создавайте фотоколлажи бесплатно онлайн с помощью наших встроенных готовых шаблонов коллажей. Просто выберите макет, загрузите изображения и приступайте к редактированию.

Откройте для себя шаблоны коллажей

Фильтры и эффекты

Превратите свои фотографии в художественные визуальные эффекты с помощью множества творческих фотофильтров.Достигайте желаемых фотоэффектов без особых усилий в несколько кликов!

Попробовать Премиум БЕСПЛАТНО

Создавайте уникальные шедевры с Премиум-доступом! Расширьте границы своего творчества и изучите простые в использовании инструменты, шаблоны, элементы и шрифты Pixlr уже сегодня.

Начать бесплатную пробную версию

Image

Parcel имеет встроенную поддержку изменения размера, преобразования и оптимизации изображений.На изображения можно ссылаться из файлов HTML, CSS, JavaScript или любого другого типа.

Изменение размера и преобразование изображений

Parcel включает в себя преобразователь изображений из коробки, который позволяет изменять размер изображений, преобразовывать их в другой формат или настраивать качество для уменьшения размера файла. Это можно сделать с помощью параметров запроса при обращении к изображению или с помощью файла конфигурации.

Преобразователь изображений использует библиотеку преобразования изображений Sharp, которая при необходимости будет автоматически установлена ​​в качестве зависимости разработчика в ваш проект.

Параметры запроса, которые вы можете использовать:

  • ширина — ширина для изменения размера изображения до
  • высота — высота для изменения размера изображения до
  • качество — желаемый процент качества изображения, например ? quality = 75
  • as — Формат файла для преобразования изображения, например: ? as = webp

Форматы изображений

Поддерживаются следующие форматы изображений, как входные, так и как вывод через как параметр запроса :

  • jpeg / jpg — JPEG является очень широко поддерживаемым форматом изображений с потерями.Он часто используется для фотографий и предлагает достаточно хорошее сжатие, но не поддерживает прозрачность или сжатие без потерь.
  • png — Portable Network Graphics (PNG) — это формат изображений без потерь. PNG обычно намного больше, чем JPEG или другие форматы изображений с потерями, но поддерживают прозрачность и предлагают гораздо более высокое качество для мелких деталей.
  • webp — WebP поддерживает сжатие с потерями и без потерь, а также анимацию и прозрачность. Он поддерживается во всех современных браузерах и предлагает лучшее сжатие с таким же качеством, как JPEG и PNG.
  • avif — AVIF — это новый формат изображений с потерями, основанный на видеокодеке AV1, который предлагает значительные улучшения сжатия и качества по сравнению с JPEG и WebP. В настоящее время он поддерживается в последних версиях Chrome и Firefox.

Следующие форматы также поддерживаются в качестве входных данных, но обычно не поддерживаются браузерами: tiff , heic / heif и raw .

GIF также поддерживаются, если вы настраиваете собственную сборку libvips, однако использование GIF не рекомендуется из-за их большого размера.Вместо этого используйте видеоформат.

Дополнительные инструкции по выбору правильных форматов изображений см. В руководстве на web.dev.

JavaScript

Чтобы ссылаться на изображение из JavaScript, используйте конструктор URL . Дополнительные сведения см. В разделе «Зависимости URL-адресов» в документации по JavaScript.

main.js:
  const imageUrl = новый URL (
'image.jpeg? As = webp & width = 250',
import.meta.url
);

HTML

Чтобы ссылаться на изображение из HTML, используйте элемент или .На одно и то же изображение можно ссылаться несколько раз с разными параметрами запроса для создания нескольких версий в разных форматах и ​​размерах. См. Документацию HTML для получения более подробной информации.

index.html:
   



Пример HTML






 test image


Конфигурация

Помимо параметров запроса, Parcel также поддерживает использование файла конфигурации для определения параметров, которые применить ко всем изображениям в вашем проекте.Например, вы можете перекодировать все изображения с определенными настройками качества, чтобы уменьшить размер файла, или определить более сложные параметры для каждого выходного формата.

Чтобы установить качество для всех изображений в проекте, создайте в проекте файл sharp.config.json и определите поле quality . Это перекодирует все изображения, а не только те, на которые ссылаются параметры запроса.

sharp.config.json:
  {
"качество": 80
}

Вы также можете определить дополнительные параметры для каждого формата. Все изображения в форматах с параметрами, определенными в sharp.config.json , будут перекодированы.См. Полный список поддерживаемых опций здесь.

sharp.config.json:
  {
"jpeg": {
"quality": 75,
"chromaSubsampling": "4: 4: 4"
},
"webp": {
"nearLossless" : true
},
"png": {
"palette": true
}
}

Оптимизация изображения

Parcel также включает оптимизацию изображений без потерь для JPEG и PNG по умолчанию в рабочем режиме, что уменьшает размер изображений без ущерба для их качества.Для этого не требуются какие-либо параметры запроса или конфигурация. Однако, поскольку оптимизация осуществляется без потерь, возможное уменьшение размера может быть меньше, чем при использовании параметра запроса качества или использования современного формата, такого как WebP или AVIF.

Отключение оптимизации изображения

Чтобы отключить оптимизацию изображений по умолчанию для JPEG и PNG в производственном режиме, добавьте в файл конфигурации .parcelrc следующую строку:

.parcelrc:
  {
"extends": "@ parcel / config -default ",
" оптимизаторы ": {
" *.{jpg, jpeg, png} ": []
}
}
Отредактируйте эту страницу на GitHub

как преобразовать фотографию в pdf на iphone

Вы задаетесь вопросом, возможно ли преобразование на фото en PDF на устройстве iPhone ? Ответ неудивителен: да! Вполне возможно преобразовать и D ‘ записать файлов на вашем iPhone в PDF Format , используя адаптированное программное обеспечение . Большая часть раз, создать PDF-файл полностью бесплатно .Итак, в этой статье вы найдете различные приложения, которые позволят вам бесплатно преобразовывать ваши фотографии или другие файлы в формат PDF с вашего iPhone. Вы также найдете список из сайтов онлайн-конверсии, наиболее эффективных. Сайты онлайн-конверсии имеют то преимущество, что вам не нужно загружать или устанавливать какие-либо сторонние приложения на свой iPhone. Вам просто нужно выбрать наиболее удобный для вас способ. Хорошее чтение!

Сохранение фотографии в формате PDF на iPhone с помощью приложения iBooks

Приложение iBooks для iOS — это Whatsapp бесплатно , которое позволит вам преобразовать фотографию в формат PDF на iPhone устройство.Вот шаги, которые необходимо выполнить:

  • Загрузите приложение iBooks для iOS на свой iPhone
  • Установите приложение на свой iPhone
  • Откройте приложение Фото в iOS
  • Выберите фотографию, которую хотите преобразовать в формат PDF

Таким образом, ваше изображение будет сохранено в вашей галерее в формате PDF Format , и вы можете отправить его по электронной почте, будучи уверенным, что получатель сможет открыть ваш файл .

Преобразование фотографий в PDF на iPhone с помощью приложения «Конвертер фотографий в PDF»

Приложение «Преобразование фотографий в PDF» можно загрузить прямо из магазина приложений . Это приложение бесплатно . Это приложение позволит вам конвертировать ваши фотографии в формат PDF в кратчайшие сроки. Приложение «Фото в PDF-конвертер» представляет собой приложение для Apply и с эффективным . Вот шаги, чтобы преобразовать изображение на вашем iPhone в формат PDF благодаря приложению Конвертер фотографий в PDF:

  • Выберите фотографии, которые вы хотите преобразовать в формат PDF

Нет ничего проще: ваш файлы фотографий теперь сохраняются в формате PDF на вашем устройстве iPhone.

Преобразование фотографий в формат Adobe PDF на iPhone с помощью приложения Photo PDF Converter

Приложение Photos PDF Converter предлагает вам возможность преобразовать ваших фотографий в PDF , чтобы вы могли легко поделиться своими файлами со своими близкими. Вот шаги, которые необходимо выполнить, чтобы преобразовать изображение в PDF благодаря приложению Photos PDF Converter :

  • Загрузите приложение Photos PDF Converter прямо из магазина приложений
  • Установите приложение Photos PDF Converter на вашем устройстве iPhone
  • Откройте приложение Photos PDF Converter
  • Выберите фотографии, которые вы хотите преобразовать в PDF
  • Теперь сохраните изображение в PDF

Приложение Photos PDF Converter также позволяет создавать коллажи для сохранения непосредственно в формате Adobe pdf .Благодаря этому полному приложению вы можете изменять размер изображений, уменьшать размер файла или даже добавлять текст и эффекты.

Конвертировать JPEG в PDF, сайт онлайн-конвертации

Конвертировать JPEG в PDF — это сайт, который позволяет конвертировать файлов фотографий на вашем iPhone в формат PDF . Обработка файлов онлайн полностью защищен , что гарантирует вашу безопасность. Как только ваши фотографии будут преобразованы, они будут безвозвратно удалены с серверов в течение часа.Вот шаги, которые необходимо выполнить, чтобы преобразовать изображение в PDF благодаря сайту онлайн-конвертации Конвертировать JPEG в PDF:

  • Загрузите свои фотографии JPG , нажав Выберите файлы

Вам просто нужно скачать и сохраните файлы PDF на своем iPhone.

Конвертируйте изображения в PDF с помощью сайта онлайн-конвертера PDFCandy

Нет ничего проще для преобразования ваших изображений в формат PDF . Вам останется только перетащить фотографии в формате JPG (или вы можете нажать кнопку Добавить файл (ы) ).Затем нажмите Конвертировать файл (ы) . Все, что вам нужно сделать, это сохранить ваши новые файлы PDF на вашем iphone, нажав кнопку Загрузите загруженный PDF .

Благодаря сайтам онлайн-конвертации вам не нужно загружать или устанавливать какое-либо приложение, что экономит много времени и места на диске. Вам просто нужно иметь хорошее интернет-соединение.

Укрощающие трансформаторы для синтеза изображений высокого разрешения

Укрощающие трансформаторы для синтеза изображений с высоким разрешением

Укрощающие преобразователи для синтеза изображений с высоким разрешением (a.k.a #VQGAN)

Патрик Эссер & ast ;, Робин Ромбах & ast ;, Бьорн Оммер
IWR, Гейдельбергский университет
CVPR 2021 (УСТНЫЙ)

TL; DR: Мы представляем сверточный VQGAN , чтобы объединить эффективность обоих сверточных подходов. с выразительной силой трансформеров, и сочетать состязательность с тренировкой вероятности осмысленно осмысленно.VQGAN изучает кодовую книгу контекстно-зависимых визуальных частей, состав которой затем моделируется с помощью авторегрессионного трансформатора.

Предназначен для изучения дальнодействующих взаимодействий с последовательными данными, преобразователями продолжают демонстрировать самые современные результаты по широкому кругу задач. В в отличие от CNN, они не содержат индуктивного смещения, которое отдает предпочтение локальным взаимодействия.Это делает их выразительными, но в то же время невыполнимыми с точки зрения вычислений. для длинных последовательностей, например изображений с высоким разрешением. Мы демонстрируем, как сочетая эффективность индуктивного смещения CNN с выразительность трансформаторов позволяет их моделировать и тем самым синтезировать изображения с высоким разрешением. Мы покажем, как (i) использовать CNN для изучения контекстного словаря составляющие изображения, и, в свою очередь, (ii) использовать трансформаторы для эффективного моделируйте их состав в изображениях с высоким разрешением.Наш подход легко применим к задачам условного синтеза, где оба непространственная информация, такая как классы объектов и пространственная информация, например, сегментация, может контролировать сгенерированное изображение. В частности, мы представляем первые результаты по семантически управляемому синтезу. мегапиксельных изображений с трансформаторами.

Ваш браузер не поддерживает видео тег.

Наш устный доклад CVPR2021

Результаты

и приложения нашей модели.

Ваш браузер не поддерживает видео тег.

Выборка ландшафтов на основе семантических схем.

Ваш браузер не поддерживает видео тег.

Визуализация выборки глубины изображения в 3D.Рисунок 2. Наш подход использует сверточный VQGAN для изучения кодовой книги контекстно-насыщенных визуальных частей, состав которых впоследствии моделируется с помощью архитектуры авторегрессионного преобразователя. Дискретная кодовая книга обеспечивает интерфейс между этими архитектурами, а дискриминатор на основе патчей обеспечивает сильное сжатие при сохранении высокого качества восприятия. Этот метод демонстрирует эффективность сверточных подходов к преобразованию синтеза изображений с высоким разрешением. Таблица 1.Сравнение архитектур Transformer и PixelSNAIL для разных наборов данных и размеров моделей. По всем параметрам трансформаторы превосходят современную модель из семейства PixelCNN, PixelSNAIL, с точки зрения NLL. Это справедливо как при сравнении NLL в фиксированное время (PixelSNAIL тренируется примерно в 2 раза быстрее), так и при обучении фиксированному количеству шагов. См. Разд. 4.1 для сокращений. Рисунок 5. Образцы, созданные из семантических макетов в S-FLCKR. Размеры сверху вниз: 1280 × 832, 1024 × 416 и 1280 × 240 пикселей.Наилучший просмотр с увеличением. Изображение большего размера можно найти в приложении, см. Рис. 13. Рис. 6. Применение подхода скользящего окна внимания (рис. 3) к различным задачам условного синтеза изображений. Вверху: Глубина изображения на RIN, 2-я строка: Стохастическое сверхразрешение на IN, 3-я и 4-я строка: Семантический синтез на S-FLCKR, внизу: Синтез с контролем фронта на IN. В результате получаются изображения от 368 × 496 до 1024 × 576, поэтому их лучше всего просматривать с увеличением. Рисунок 11. Сравнение нашего подхода с подходом на основе пикселей из [7].Здесь мы используем нашу модель S-FLCKR с f = 16, чтобы получить завершение изображения с высокой точностью для входных данных, изображенных слева (половинные завершения). Для каждого кондиционирования мы показываем три наших образца (вверху) и три из [7] (внизу). Рисунок 12. Сравнение нашего подхода с подходом на основе пикселей из [7]. Здесь мы используем нашу модель S-FLCKR с f = 16, чтобы получить завершение изображения с высокой точностью для входных данных, изображенных слева (половинные завершения). Для каждого кондиционирования мы показываем три наших образца (вверху) и три из [7] (внизу).Рис. 4. Трансформаторы в нашем сеттинге объединяют широкий спектр задач по синтезу изображений. Мы демонстрируем результаты синтеза 256 × 256 для различных входных сигналов и наборов данных, все полученные с помощью одного и того же подхода для использования индуктивных смещений эффективных архитектур VQGAN на основе CNN в сочетании с выразительностью архитектур трансформаторов. Верхний ряд: Результаты безусловного обучения в ImageNet. 2-й ряд: Depth-to-Image по RIN. 3-й ряд: Семантически управляемый синтез на COCO-Stuff (слева) и ADE20K (справа).4-й ряд: Генерация людей с позой на DeepFashion. Нижний ряд: образцы условных классов по RIN. Рис. 23. Безусловные образцы из модели, обученной на LSUN Church & Towers, с использованием скользящего окна внимания. Рисунок 13. Образцы, созданные из семантических макетов в S-FLCKR. Размеры сверху вниз: 1280 × 832, 1024 × 416 и 1280 × 240 пикселей. Рисунок 14. Образцы, созданные из семантических макетов в S-FLCKR. Размеры сверху вниз: 1536 × 512, 1840 × 1024 и 1536 × 620 пикселей.Рисунок 15. Образцы, сгенерированные из семантических макетов в S-FLCKR. Размеры сверху вниз: 2048 × 512, 1460 × 440, 2032 × 448 и 2016 × 672 пикселей. Рисунок 16. Образцы, созданные из семантических макетов в S-FLCKR. Размеры сверху вниз: 1280 × 832, 1024 × 416 и 1280 × 240 пикселей. Рис. 17. Нейронный рендеринг с управлением по глубине на RIN с f = 16 с использованием скользящего окна внимания. Рис. 18. Нейронный рендеринг с управлением по глубине на RIN с f = 16 с использованием скользящего окна внимания.Рис. 19. Преднамеренное ограничение рецептивного поля может привести к интересным творческим приложениям, подобным этому: синтез Edge-to-Image на IN с f = 8 с использованием скользящего окна внимания. Рисунок 20. Дополнительные результаты для стохастического сверхразрешения с моделью f = 16 на IN с использованием скользящего окна внимания. Рисунок 21. Образцы, созданные из семантических макетов на S-FLCKR с f = 16, с использованием скользящего окна внимания. Рисунок 22. Образцы, созданные из семантических макетов на S-FLCKR с f = 32, с использованием скользящего окна внимания.Рисунок 7. Оценка важности эффективной кодовой книги для HQ-Faces (CelebA-HQ и FFHQ) для фиксированной длины последовательности | s | = 16 · 16 = 256. Глобально согласованные структуры можно смоделировать только с помощью контекстно-насыщенного словаря (справа ). Все сэмплы генерируются с температурой t = 1.0 и сэмплами top-k с k = 100. Последняя строка сообщает об ускорении по сравнению с базовой линией f1, которая работает непосредственно с пикселями и занимает 7258 секунд для создания сэмпла на NVIDIA GeForce GTX Titan X. Рис. 8. Компромисс между отрицательной логарифмической вероятностью (nll) и ошибкой реконструкции.В то время как контекстно-насыщенные кодировки, полученные с большими коэффициентами f, позволяют преобразователю эффективно моделировать дальнодействующие взаимодействия, возможности реконструкции и, следовательно, качество выборок страдают после критического значения (здесь f = 16). Подробнее см. Разд. Б. Рисунок 9. Мы сравниваем способность VQVAE и VQGAN изучать кодировки, богатые на восприятие, которые позволяют проводить реконструкции с высокой точностью с большими коэффициентами f. Здесь, используя ту же архитектуру и f = 16, реконструкции VQVAE размыты и содержат мало информации об изображении, тогда как VQGAN точно восстанавливает изображения.См. Также разд. Б. Рис. 10. Образцы набора данных ландшафта (слева), полученные с различными коэффициентами f, аналогично рис. 7. В отличие от лиц коэффициент f = 32 все же позволяет проводить точные реконструкции (справа). См. Также разд. Б. Рисунок 24. Дополнительные результаты 256 × 256 в наборе данных ADE20K. Рисунок 25. Дополнительные результаты 256 × 256 в наборе данных COCO-Stuff. Рисунок 26. Условные образцы для модели глубины изображения на IN. Рис. 27. Условные образцы для модели синтеза, управляемой позой, с помощью ключевых точек на DeepFashion.Рисунок 28. Образцы, полученные с помощью модели условного класса, обученной на RIN. Рисунок 29. Образцы, синтезированные с помощью классово-условной модели IN. Рис. 30. Вверху: все исследуемые нами перестановки последовательностей, проиллюстрированные на сетке 4 × 4. Внизу: архитектура преобразователя инвариантна к перестановкам, но прогнозирование следующего токена не является: средние потери при проверке разделения ImageNet, соответствующие отрицательной логарифмической вероятности, значительно различаются между разными порядками прогнозирования.Среди наших вариантов лучше всего работает обычно используемый порядок строк. Рисунок 31. Случайные выборки из моделей трансформаторов, обученных с различным порядком для авторегрессионного прогнозирования, как описано в разд. 4.4.

Связанные работы по модульным композициям моделей глубокого обучения

Учитывая постоянно растущие вычислительные затраты современных моделей машинного обучения, нам необходимо найти новые способы повторного использования таких экспертных моделей и, таким образом, задействовать ресурсы, которые были вложены в их создание.Недавние исследования показывают, что сила этих массивных моделей заключена в репрезентациях, которые они усваивают. Поэтому мы ищем модель, которая может соотноситься между различными существующими представлениями, и предлагаем решить эту задачу с помощью условно обратимой сети. Эта сеть демонстрирует свои возможности посредством (i) обеспечения общей передачи между различными доменами, (ii) включения контролируемого синтеза контента, позволяя модификации в других доменах, и (iii) облегчения диагностики существующих представлений путем их перевода в интерпретируемые домены, такие как изображения.Наша сеть передачи доменов может переводить между фиксированными представлениями без необходимости их изучения или тонкой настройки. Это позволяет пользователям использовать различные существующие экспертные модели для конкретной предметной области из литературы, обученной с использованием обширных вычислительных ресурсов. Эксперименты по различным задачам условного синтеза изображений, результаты конкурентной модификации изображений и эксперименты по преобразованию изображения в изображение и текст в изображение демонстрируют универсальную применимость нашего подхода. Например, мы переводим между BERT и BigGAN, современные модели текста и изображений, чтобы обеспечить генерацию текста в изображение, которую ни один из обоих экспертов не может выполнить самостоятельно.

Чтобы решать все более сложные задачи, нейронные сети стали важной способностью изучать абстрактные представления. Эти представления для конкретных задач и, в частности, фиксируемые инварианты превращают нейронные сети в модели черного ящика, которым не хватает интерпретируемости. Следовательно, чтобы открыть такой черный ящик, крайне важно раскрыть различные семантические концепции, которые модель усвоила, а также те, к которым она научилась быть инвариантной. Мы представляем подход, основанный на INN, который (i) восстанавливает зависящие от задачи, изученные инварианты путем разделения оставшегося фактора вариации в данных и который (ii) обратимо преобразует эти восстановленные инварианты в сочетании с представлением модели в столь же выразительную с доступные семантические понятия.Как следствие, представления нейронной сети становятся понятными, предоставляя средства для (i) раскрытия их семантического значения, (ii) семантического изменения представления и (iii) визуализации отдельных изученных семантических концепций и инвариантов. Наш обратимый подход значительно расширяет возможности понимания моделей черного ящика, позволяя интерпретировать современные сети без ущерба для их производительности.

Благодарность

Эта страница основана на дизайне TEMPLATED.

gatsby-image | Gatsby

⚠️ Этот пакет устарел

Пакет gatsby-image объявлен устаревшим. Новый плагин изображений Gatsby имеет лучшую производительность, новые интересные функции и более простой API. См. Руководство по миграции, чтобы узнать, как выполнить обновление.

Быстрые, оптимизированные изображения без работы.

gatsby-image — это компонент React, специально разработанный для бесперебойной работы с Запросы Gatsby’s GraphQL.Он сочетает в себе Собственная обработка изображений Гэтсби возможности с расширенными методами загрузки изображений, чтобы легко и полностью оптимизировать загрузку изображений для ваших сайтов. gatsby-image использует Гэтсби-плагин-острый чтобы преобразовать его образ.

Примечание. Gatsby-image — это , а не , заменяющий . Его оптимизирован для изображений с фиксированной шириной / высотой и изображений, которые растягиваются на всю ширину контейнера. Некоторые способы использования не работают с gatsby-image.

Демо

Содержание

Проблема

Большие неоптимизированные изображения значительно замедляют работу вашего сайта.

Но создание оптимизированных изображений для веб-сайтов долгое время было сложной проблемой. В идеале вы бы:

  • Измените размер больших изображений до размера, необходимого для вашего дизайна.
  • Создавайте несколько изображений меньшего размера, чтобы не загружать смартфоны и планшеты. изображения размером с рабочий стол.
  • Удалите все ненужные метаданные и оптимизируйте сжатие JPEG и PNG.
  • Эффективная отложенная загрузка изображений для ускорения начальной загрузки страницы и экономии полосы пропускания.
  • Используйте технику «размытия» или «Отслеживаемый заполнитель» SVG в показать предварительный просмотр изображения, пока оно загружается.
  • Удерживайте изображение таким образом, чтобы ваша страница не прыгала во время загрузки изображения.

Делать это последовательно на сайте кажется задачей, которая никогда не может быть завершена. Вы вручную оптимизируйте свои изображения, а затем … несколько изображений меняются местами в последнюю минуту или изменение дизайна уменьшает ширину ваших изображений на 100 пикселей.

Большинство решений требуют большого количества ручного труда и бухгалтерского учета, чтобы гарантировать, что каждый изображение оптимизировано.

Это не идеально. Оптимизированные изображения должны быть простыми и использоваться по умолчанию.

Решение

С помощью Gatsby мы можем улучшить изображения на на .

gatsby-image разработан для безупречной работы с собственным образом Gatsby. возможности обработки на базе GraphQL и Sharp. Чтобы создавать идеальные изображения, вам нужно всего:

  1. Импортируйте gatsby-image и используйте его вместо встроенного img .
  2. Напишите запрос GraphQL, используя один из включенных «фрагментов» GraphQL. которые определяют поля, необходимые для gatsby-image .

Запрос GraphQL создает несколько эскизов с оптимизированными форматами JPEG и PNG сжатие. Компонент gatsby-image автоматически устанавливает «размытие» эффект, а также отложенная загрузка изображений дальше по экрану.

Установить

npm установить gatsby-image

В зависимости от используемого вами стартера gatsby, вам может потребоваться включить gatsby-transformer-sharp и gatsby-plugin-sharp, а также убедиться, что они установлены и включены в вашу конфигурацию gatsby-config.

  npm установить gatsby-transformer-sharp gatsby-plugin-sharp  

Затем в вашем gatsby-config.js :

  плагины: [`gatsby-transformer-sharp`,` gatsby-plugin-sharp`]  

Также убедитесь, что вы установили плагин исходного кода, чтобы ваши изображения были доступны в запросах graphql . Например, если ваши изображения находятся в папке проекта в локальной файловой системе, вы должны настроить gatsby-source-filesystem в gatsby-config.js вот так:

  const path = require (`путь`)

module.exports = {
  плагины: [
    {
      разрешить: `gatsby-source-filesystem`,
      опции: {
        имя: `images`,
        путь: path.join (__ dirname, `src`,` images`),
      },
    },
    `gatsby-plugin-sharp`,
    `гэтсби-трансформер-острый`,
  ],
}  

Как использовать

Вот как выглядит компонент, использующий gatsby-image :

  импортировать React из "React"
импортировать {graphql} из "gatsby"
импортировать Img из "gatsby-image"

экспорт по умолчанию ({data}) => (
  

Привет, изображение Гэтсби

) экспорт const query = graphql` запрос { file (relativePath: {eq: "blog / avatars / kyle-mathews.jpeg"}) { childImageSharp { # Укажите параметры обработки изображения прямо в запросе. # Делает тривиальным обновление по мере изменения дизайна вашей страницы. fixed (ширина: 125, высота: 125) { ... GatsbyImageSharpFixed } } } } `

Другие объяснения того, как начать работу с gatsby-image, см. В этом сообщении в блоге члена сообщества Кайла Гилла. Оптимизация изображений стала проще с Gatsby.js, этот пост Хантера Чанга (который также включает некоторые подробности об изменениях в gatsby-image для Gatsby v2): An Intro To Gatsby Image V2 или этот бесплатный плейлист на egghead.io с примерами использования gatsby-image .

Полифиллинг объект-подгонка / объект-позиция для IE

Если вы хотите включить полифилл для object-fit / object-position CSS-свойств (которые по умолчанию не поддерживаются в Internet Explorer), вместо этого импортируйте из gatsby-image / withIEPolyfill :

 
импортировать Img из "gatsby-image / withIEPolyfill"

экспорт по умолчанию ({data}) => (
  

Привет, изображение Гэтсби

)

Импорт из gatsby-image / withIEPolyfill сообщает Gatsby автоматически применять полифилл object-fit-images к вашему изображению. Чтобы ваши объектно-подходящие значения / object-position работали в IE, обязательно используйте свойства objectFit и objectPosition (а не опору imgStyle или решение CSS или CSS-in-JS. ), чтобы полифилл их распознал.

Два типа адаптивных изображений

Gatsby-image поддерживает два типа адаптивных изображений.

  1. Изображения с фиксированной шириной и высотой
  2. Изображения, которые растягиваются на контейнере с жидкостью

В первом сценарии вы хотите изменить размер изображения для разных экранов. разрешения — другими словами, создавать изображения сетчатки глаза.

Для второго сценария вы хотите создать миниатюры нескольких размеров для устройства шириной от смартфона до широких настольных мониторов.

Чтобы выбрать одно из двух, спросите себя: «Знаю ли я точный размер этого изображения? будет?» Если да, то это первый тип. Если нет и его ширину и / или высоту необходимо варьируются в зависимости от размера экрана, тогда это второй тип.

В реализации GraphQL Гэтсби вы запрашиваете первый тип, запрашивая дочерний объект изображения с именем fixed — который вы можете видеть в примере компонент выше. Для второго типа вы делаете аналогичный запрос, но для ребенка объект называется жидкость .

Фрагменты

GraphQL включает понятие «фрагменты запроса». Который, как имя предлагает, являются частью запроса, который может использоваться в нескольких запросах. Облегчать здание с gatsby-image , плагины обработки изображений Gatsby, которые поддерживают gatsby-image поставляется с фрагментами, которые вы можете легко включить в свои запросы.

Примечание, из-за ограничений GraphiQL, в настоящее время вы не можете использовать эти фрагменты в среде GraphiQL IDE.

Плагины, поддерживающие gatsby-image , в настоящее время включают Гэтсби-трансформер-острый, gatsby-source-contentful, gatsby-source-datocms и gatsby-source-sanity.

Их фрагменты:

гэтсби-трансформер-острый

  • GatsbyImageSharpFixed
  • GatsbyImageSharpFixed_noBase64
  • GatsbyImageSharpFixed_tracedSVG
  • GatsbyImageSharpFixed_withWebp
  • GatsbyImageSharpFixed_withWebp_noBase64
  • GatsbyImageSharpFixed_withWebp_tracedSVG
  • Номер
  • GatsbyImageSharpFluid
  • GatsbyImageSharpFluid_noBase64
  • GatsbyImageSharpFluid_tracedSVG
  • GatsbyImageSharpFluid_withWebp
  • GatsbyImageSharpFluid_withWebp_noBase64
  • GatsbyImageSharpFluid_withWebp_tracedSVG
  • GatsbyImageSharpFluidLimitPresentationSize

gatsby-источник-контент

  • GatsbyContentful Исправлено
  • GatsbyContentfulFixed_noBase64
  • GatsbyContentfulFixed_tracedSVG
  • GatsbyContentfulFixed_withWebp
  • GatsbyContentfulFixed_withWebp_noBase64
  • Номер
  • GatsbyContentfulFluid
  • GatsbyContentfulFluid_noBase64
  • GatsbyContentfulFluid_tracedSVG
  • GatsbyContentfulFluid_withWebp
  • GatsbyContentfulFluid_withWebp_noBase64

gatsby-источник-данные

  • GatsbyDatoCms Исправлено
  • GatsbyDatoCmsFixed_noBase64
  • GatsbyDatoCmsFixed_tracedSVG
  • GatsbyDatoCmsFluid
  • GatsbyDatoCmsFluid_noBase64
  • GatsbyDatoCmsFluid_tracedSVG

Гэтсби-источник-здравомыслие

  • GatsbySanityImage Исправлено
  • GatsbySanityImageFixed_noBase64
  • Номер
  • GatsbySanityImageFluid
  • GatsbySanityImageFluid_noBase64

Если вы не хотите использовать эффект размытия, выберите фрагмент с noBase64 в конце.Если вы хотите использовать отслеженные SVG-заполнители, выберите фрагмент с прослеживается SVG в конце.

Если вы хотите автоматически использовать изображения WebP, когда браузер поддерживает файл формат, используйте с фрагментами Webp . Если браузер не поддерживает WebP, gatsby-image вернется к формату изображения по умолчанию.

Для получения дополнительных сведений об этих параметрах см. Gatsby Image API.

См. Гэтсби-плагин-острый документация для получения дополнительной информации о tracedSVG и его конфигурации опции.

«Фиксированные» запросы

Компонент

Передайте данные, возвращенные фиксированным объектом в запросе через фиксированная опора. например

Запрос

  {
  imageSharp {
    
    
    fixed (width: 400) {
      
      ... GatsbyImageSharpFixed
    }
  }
}  

«Жидкие» запросы

Компонент

Передача данных, возвращаемых объектом fluid в запросе через fluid опоранапример

Запрос

  {
  imageSharp {
    
    
    
    
    жидкость (maxWidth: 700) {
      
      ... GatsbyImageSharpFluid_noBase64
    }
  }
}  

Избегание растянутых изображений с помощью типа жидкости

Как упоминалось ранее, изображения, использующие тип fluid , растягиваются до соответствовать ширине и высоте контейнера. В случае, если ширина или высота изображения меньше доступного окна просмотра, изображение будет растягиваться, чтобы соответствовать контейнеру, что может привести к нежелательным проблемам и ухудшению качества изображения.

Чтобы противостоять этому пограничному случаю, можно использовать фрагмент GatsbyImageSharpFluidLimitPresentationSize , чтобы запросить дополнительные свойства размера представления.

  {
  childImageSharp {
    жидкость (maxWidth: 500, качество: 100) {
      ... GatsbyImageSharpFluid
      ... GatsbyImageSharpFluidLimitPresentationSize
    }
  }
}  

Художественная постановка нескольких изображений

gatsby-image поддерживает отображение разных изображений в разных точках останова, что известно как художественное направление.Для этого вы можете определить свой собственный массив из фиксированных изображений или Fluid вместе с ключом media для каждого изображения и передать его в gatsby-image ’s fixed или fluid props. Ключ media , установленный для изображения, может быть любым допустимым медиа-запросом CSS.

  импортировать React из "React"
импортировать {graphql} из "gatsby"
импортировать Img из "gatsby-image"

экспорт по умолчанию ({data}) => {
  
  
  const sources = [
    данные.mobileImage.childImageSharp.fluid,
    {
      ... data.desktopImage.childImageSharp.fluid,
      media: `(min-width: 768px)`,
    },
  ]

  возвращение (
    

Привет, изображение Гэтсби, созданное искусством

) } экспорт const query = graphql` запрос { mobileImage: file (relativePath: {eq: "blog / avatars / kyle-mathews.jpeg"}) { childImageSharp { жидкость (maxWidth: 1000, качество: 100) { ... GatsbyImageSharpFluid } } } desktopImage: файл ( relativePath: {eq: "блог / аватары / kyle-mathews-desktop.jpeg "} ) { childImageSharp { жидкость (maxWidth: 2000, качество: 100) { ... GatsbyImageSharpFluid } } } } `

Хотя вы можете добиться аналогичного эффекта с помощью простых медиа-запросов CSS, gatsby-image выполняет это с помощью тега , который гарантирует, что браузеры загружают только изображение, необходимое для данной точки останова.

gatsby-image реквизит
Имя Тип Описание
фиксированный объект / массив Данные, полученные из фиксированного запроса .Когда prop является массивом, он должен быть объединен с media keys, что позволяет арт-направлять фиксированных изображений.
жидкость объект / массив Данные, полученные из запроса Fluid . Когда опора является массивом, она должна быть объединена с клавишами media , что позволяет визуально направлять изображения Fluid .
затухание булев По умолчанию изображение исчезает при загрузке
продолжительность FadeIn номер Длительность замирания установлена ​​до 500 мс по умолчанию
титул строка Передано в элемент img
альтернативный строка Передано в элемент img .По умолчанию используется пустая строка. alt = ""
crossOrigin строка Передано в элемент img
имя класса строка / объект Передано в элемент оболочки. Объект необходим для поддержки CSS-опоры Glamour
стиль объект Распространение на стили по умолчанию элемента оболочки
imgStyle объект Распространение на стили по умолчанию для фактического элемента img
заполнитель Стиль объект Распространение на стили по умолчанию для заполнителя img элемент
placeholderClassName строка Класс, который передается заполнителю img элемент
фон Цвет строка / болт Установите заполнитель цветного фона.Если это правда, для цвета используется «светло-серый». Вы также можете передать любую допустимую цветовую строку.
под нагрузкой функция Обратный вызов, который вызывается при загрузке полноразмерного изображения.
onStartLoad функция Обратный вызов, который вызывается, когда начинается загрузка полноразмерного изображения, он получает предоставленный параметр {wasCached: boolean}.
on Ошибка функция Обратный вызов, который вызывается, когда изображение не загружается.
Тег строка Какой HTML-тег использовать для упаковки элементов. По умолчанию дел .
objectFit строка Передано в полифилл object-fit-images при импорте из gatsby-image / withIEPolyfill . По умолчанию охватывает .
Позиция объекта строка Передано в полифилл object-fit-images при импорте из gatsby-image / withIEPolyfill .По умолчанию 50% 50% .
загрузка строка Установите собственный атрибут отложенной загрузки браузера. Один из lazy , eager или auto . По умолчанию ленивый .
критическое булев Отказ от отложенной загрузки. По умолчанию false . Устарело, используйте вместо этого , загружая .
перетаскиваемый булев Установить перетаскиваемый тег img на false , true
ТоварПроп строка Добавьте схему itemprop .Атрибут структурированных данных org на изображении.

Аргументы обработки изображения

gatsby-plugin-sharp поддерживает множество дополнительных аргументов для преобразования ваших изображений, например Качество , , размер , плотность пикселей , pngCompressionLevel , кадрирование , фокус , оттенки серого , и многие другие. См. Его документацию для получения дополнительной информации.

Некоторые другие вещи, о которых следует знать

  • Если вы хотите установить display: none; на компоненте с использованием фиксированной стойки , вам также необходимо передать свойство стиля {display: 'inherit'} .
  • Имейте в виду, что с точки зрения SEO не рекомендуется легко изменять параметры изображения после публикации веб-сайта. Каждый раз, когда вы меняете свойства в пределах fluid или fixed (например, quality или maxWidth ), абсолютный путь изображения изменяется. Эти свойства генерируют хэш, который мы используем в нашем абсолютном пути. Это происходит, даже если изображение не меняло своего названия. В результате изображение могло появиться в поисковой выдаче изображений как «новое».(подробнее по этому вопросу)
  • По умолчанию изображения не загружаются, пока не будет загружен JavaScript. Автоматический код Гэтсби разделение обычно делает это нормально, но если изображения кажутся медленными, страницу, проверьте, сколько там загружается JavaScript.
  • Образы, помеченные как критические , начнут загружаться немедленно, так как DOM проанализирован, но если для fadeIn установлено значение false , переход от заполнителя в окончательный образ не произойдет до тех пор, пока компонент не будет смонтирован.
  • gatsby-image теперь поддерживается более новым тегом . Этот новый стандарт позволяет Типы мультимедиа выбираются браузером без использования JavaScript. Это также обратная совместимость со старыми браузерами (IE 11 и т. д.).
  • Gif-файлы нельзя изменить так же, как PNG и JPEG, к сожалению, если вы попробуете использовать гифку с gatsby-image , это не сработает. На данный момент лучший обходной путь — чтобы напрямую импортировать гифку.
  • Ленивая загрузка зависит от IntersectionObserver , который недоступен в IE.Рекомендуется полифилл.

Трансформеры лучше, чем CNN в распознавании изображений? | Арджун Саркар

Понимание преобразователей зрения: преобразователи для распознавания изображений

Ссылка на документ — https://arxiv.org/pdf/2010.11929.pdf

В настоящее время в задачах обработки естественного языка (НЛП) преобразователи стали архитектурой goto (например, BERT, GPT-3 и т. д.). С другой стороны, использование трансформаторов в задачах компьютерного зрения все еще очень ограничено.Большинство исследователей напрямую используют сверточные слои или добавляют определенные блоки внимания вместе со сверточными блоками для приложений компьютерного зрения (таких как Xception, ResNet, EfficientNet, DenseNet, Inception и т. Д.). В статье о Vision Transformer (ViT) реализована чистая модель преобразователя, без необходимости использования сверточных блоков, для последовательностей изображений для классификации изображений. В документе показано, как ViT может достичь лучших результатов, чем большинство современных сетей CNN, на различных наборах данных распознавания изображений при использовании значительно меньших вычислительных ресурсов.

Vision Transformer (ViT)

Трансформаторы — это сети, которые работают с последовательностями данных, например набором слов. Эти наборы слов сначала токенизируются, а затем передаются в трансформаторы. Трансформаторы добавляют внимание (квадратичная операция — вычисляет попарное внутреннее произведение между каждой парой токенизированных слов. По мере увеличения количества слов увеличивается и количество операций).

Следовательно, тренировать изображения на трансформаторах труднее. Изображение состоит из пикселей, и каждое изображение может содержать от тысяч до миллионов пикселей.2 операции. Это непростая задача даже с несколькими графическими процессорами. Следовательно, для изображений исследователи в основном используют некоторую форму локального внимания (кластер пикселей), а не глобальное внимание.

Авторы ViT решают эту проблему, используя глобальное внимание, но не все изображение целиком, а несколько фрагментов изображения. Итак, сначала большое изображение разделяется на несколько небольших участков (например, 16 * 16 пикселей). Это показано на рисунке 1.

Рисунок 1. Изображение, разделенное на несколько фрагментов (Источник: изображение из исходного документа)

Затем эти фрагменты изображения разворачиваются в последовательность изображений, как показано на рисунке 2.Эти последовательности изображений имеют позиционные вложения.

Рис. 2. Патчи изображения, развернутые в последовательность изображений (Источник: Изображение из оригинальной статьи)

Первоначально трансформеры не имели ни малейшего представления о том, какой патч и куда должен быть помещен. Следовательно, позиционные вложения помогают преобразователю понять, где должен поместиться каждый патч. В статье авторы использовали простую нумерацию 1,2,3… n, чтобы указать положение пятен, как показано на рисунке 3. Это не просто числа, но и обучаемые векторы.То есть число 1 не используется напрямую, но вместо этого присутствует таблица поиска, которая содержит векторы для каждого числа, представляющего позицию патча. Итак, для первого патча первый вектор из таблицы берется и помещается вместе с патчем в преобразователь. Точно так же для второго патча второй вектор из таблицы берется и помещается вместе со вторым патчем в преобразователь и так далее. Это показано на рисунке 4.

Рисунок 3. Патчи с позиционным внедрением (Источник: изображение из оригинальной статьи) Рисунок 4.Позиционные вложения как векторные изображения (Источник: Изображение создано автором)

Патч изображения представляет собой небольшое изображение (16 * 16 пикселей). Это как-то нужно подавать таким образом, чтобы трансформатор это понимал. Один из способов сделать это — развернуть изображение в вектор размерности 16 * 16 = 256. Однако авторы статьи использовали линейную проекцию. Это означает, что существует одна единственная матрица, представленная как «E» (вложение). Берется один патч и сначала разворачивается в линейный вектор. Затем этот вектор умножается на матрицу вложения E.Окончательный результат затем передается в трансформатор вместе с позиционным встраиванием.

Все патчи (линейно проецируемые) вместе с их индивидуальными позиционными вложениями затем подаются в энкодер трансформатора. Этот трансформатор представляет собой трансформатор стандартной архитектуры (Внимание, все, что вам нужно — бумага).

Существует дополнительное обучаемое вложение, помеченное как нулевое положение, как показано на рисунке 5. Выходные данные этого вложения используются для окончательной классификации всего изображения.

Рисунок 5.Вся архитектура ViT с дополнительным обучаемым встраиванием, отмеченным красным, крайнее левое вложение (Источник: Изображение из оригинальной статьи)

Результаты

В таблице 1 показано сравнение результатов ViT и современной CNN архитектуры на различных наборах данных. ViT был предварительно обучен на наборе данных JFT-300. Приведенные ниже результаты показывают, что ViT работает лучше, чем архитектура на основе ResNet и архитектура EfficentNet-L2 (предварительно обученная на зашумленных весах учащихся) на всех наборах данных.Обе эти модели представляют собой современные архитектуры CNN. В таблице 1 ViT-H относится к ViT-Huge (32 уровня), а ViT-L относится к ViT-Large (24 уровня). Цифры 14 и 16 после ViT-H / L представляют размер фрагмента (14 * 14 или 16 * 16), созданного из каждого изображения.

Таблица также показывает, что ViT требует гораздо меньше вычислительных ресурсов, чем две другие модели CNN.

Таблица 1. Сравнение результатов ViT с другими архитектурами CNN для различных наборов данных изображений (Источник: таблица из исходной статьи)

На рисунке 6 показано внимание, уделяемое преобразователем при классификации различных изображений.

Рисунок 6: Механизм внимания от выходных токенов к входному пространству (Источник: изображение из оригинальной статьи)

Заключение

Собираются ли преобразователи зрения заменить CNN в задачах компьютерного зрения?

CNN до сих пор руководили задачами компьютерного зрения. Изображение основано на идее, что один пиксель зависит от своих соседних пикселей, а следующий пиксель зависит от своих ближайших соседних пикселей (будь то цвет, яркость, контраст и т. Д.).CNN работает над этой идеей и использует фильтры на участке изображения для выделения важных деталей и краев. Это помогает модели узнавать только необходимые важные особенности изображения, а не детали каждого пикселя изображения.

Однако, если в модель загружаются данные всего изображения, а не только те части, которые фильтры могут извлечь (или они сочтут важными), шансы на то, что модель будет работать лучше, выше. Именно это и происходит внутри Visual Transformer. Это может быть одной из причин, почему в данном случае Vision Transformers работают лучше, чем большинство моделей CNN.

Но означает ли это, что в будущем преобразователи заменят CNN в задачах компьютерного зрения?

Что ж, ответ — не так скоро. Всего несколько дней назад была выпущена модель EfficientNet V2, которая работает даже лучше, чем Vision Transformers. Это просто означает, что теперь мы можем ожидать, что новые архитектуры обоих жанров (CNN и Transformers) будут бороться с этим, поскольку в ближайшем будущем будут появляться новые, лучшие и более эффективные модели.

Классификация изображений с помощью Vision Transformer

Автор: Халид Салама
Дата создания: 2021.01.18
Последнее изменение: 2021.01.18
Описание: Реализация модели Vision Transformer (ViT) для классификации изображений.

Просмотр в Colab Исходный код GitHub


Введение

В этом примере реализуется Vision Transformer (ViT) модель Алексея Досовицкого с соавт. для классификации изображений, и демонстрирует это на наборе данных CIFAR-100. Модель ViT применяет архитектуру трансформатора, уделяя особое внимание последовательностям патчи изображения, без использования сверточных слоев.

Для этого примера требуется TensorFlow 2.4 или выше, а также Дополнения TensorFlow, который можно установить с помощью следующей команды:

  pip install -U tensorflow-addons
  

Настройка

  импортировать numpy как np
импортировать тензорный поток как tf
из tenorflow import keras
из тензорного потока.слои импорта keras
импортировать tensorflow_addons как tfa
  

Подготовить данные

  число_классов = 100
input_shape = (32, 32, 3)

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.cifar100.load_data ()

print (f "форма x_train: {x_train.shape} - форма y_train: {y_train.shape}")
print (f "форма x_test: {x_test.shape} - форма y_test: {y_test.shape}")
  
  Форма x_train: (50000, 32, 32, 3) - форма y_train: (50000, 1)
Форма x_test: (10000, 32, 32, 3) - Форма y_test: (10000, 1)
  

Настроить гиперпараметры

  скорость обучения = 0.001
weight_decay = 0,0001
batch_size = 256
num_epochs = 100
image_size = 72 # Мы изменим размер входных изображений до этого размера
patch_size = 6 # Размер патчей, извлекаемых из входных изображений
num_patches = (image_size // patch_size) ** 2
projection_dim = 64
num_heads = 4
transformer_units = [
    projection_dim * 2,
    projection_dim,
] # Размер слоев трансформатора
transformer_layers = 8
mlp_head_units = [2048, 1024] # Размер плотных слоев финального классификатора
  

Использовать увеличение данных

  data_augmentation = keras.Последовательный (
    [
        Layers.Normalization (),
        Layers.Resizing (image_size, image_size),
        Layers.RandomFlip ("горизонтальный"),
        слои.RandomRotation (коэффициент = 0,02),
        Layers.RandomZoom (
            фактор_высоты = 0,2, коэффициент_ширины = 0,2
        ),
    ],
    name = "data_augmentation",
)
# Вычислить среднее значение и дисперсию обучающих данных для нормализации.
data_augmentation.layers [0] .adapt (x_train)
  

Реализация многослойного персептрона (MLP)

  def mlp (x, hidden_units, dropout_rate):
    для единиц в hidden_units:
        x = слои.Плотный (единицы, активация = tf.nn.gelu) (x)
        x = слои. Dropout (dropout_rate) (x)
    вернуть х
  

Реализовать создание исправлений как слой

  Класс Патчи (слои.Слой):
    def __init __ (self, patch_size):
        super (Патчи, сам) .__ init __ ()
        self.patch_size = patch_size

    вызов def (self, images):
        batch_size = tf.shape (изображения) [0]
        patches = tf.image.extract_patches (
            images = изображения,
            sizes = [1, self.patch_size, self.patch_size, 1],
            strides = [1, self.patch_size, self.patch_size, 1],
            ставки = [1, 1, 1, 1],
            padding = "ДЕЙСТВИТЕЛЬНО",
        )
        patch_dims = patches.shape [-1]
        patches = tf.reshape (патчи, [размер_пакета, -1, размер_пакета])
        вернуть патчи
  

Отобразим патчи для образца изображения

  import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure (figsize = (4, 4))
image = x_train [np.random.choice (диапазон (x_train.shape [0]))]
plt.imshow (изображение.astype ("uint8"))
plt.axis ("выключено")

resized_image = tf.image.resize (
    tf.convert_to_tensor ([изображение]), size = (image_size, image_size)
)
patches = Патчи (patch_size) (resized_image)
print (f "Размер изображения: {image_size} X {image_size}")
print (f "Размер пятна: {patch_size} X {patch_size}")
print (f "Количество фрагментов на изображении: {patches.shape [1]}")
print (f "Элементов в патче: {patches.shape [-1]}")

n = int (np.sqrt (patches.shape [1]))
plt.figure (figsize = (4, 4))
для i, патч в перечислении (патчи [0]):
    ax = plt.subplot (n, n, i + 1)
    patch_img = tf.reshape (patch, (patch_size, patch_size, 3))
    plt.imshow (patch_img.numpy (). astype ("uint8"))
    plt.axis ("выключено")
  
  Размер изображения: 72 X 72
Размер патча: 6 х 6
Патчей на изображение: 144
Элементов в патче: 108
  


Реализовать уровень кодирования патчей

Слой PatchEncoder линейно преобразует патч, проецируя его в вектор размером projection_dim . Кроме того, он добавляет обучаемую позицию встраивание в проектируемый вектор.

  класс PatchEncoder (Layers.Layer):
    def __init __ (self, num_patches, projection_dim):
        super (PatchEncoder, сам) .__ init __ ()
        self.num_patches = количество_патчей
        self.projection = sizes.Dense (units = projection_dim)
        self.position_embedding = sizes.Embedding (
            input_dim = количество_патчей, output_dim = projection_dim
        )

    вызов def (self, patch):
        Positions = tf.range (start = 0, limit = self.num_patches, delta = 1)
        закодировано = self.projection (patch) + self.position_embedding (позиции)
        закодированный возврат
  

Построить модель ViT

Модель ViT состоит из нескольких блоков трансформатора, которые используют слои . Слой MultiHeadAttention как механизм самовнимания применяется к последовательности патчей. Блоки трансформатора производят [batch_size, num_patches, projection_dim] тензор, который обрабатывается с помощью голова классификатора с softmax для получения окончательного вывода вероятностей класса.

В отличие от техники, описанной в статье, который предшествует обучаемому встраиванию в последовательность закодированных патчей для обслуживания как представление изображения, все выходы последнего блока Transformer переформатирован с слоями.Flatten () и используется как изображение ввод представления в заголовок классификатора. Обратите внимание, что слой . также может использоваться вместо этого для агрегирования выходов блока трансформатора, особенно при большом количестве пятен и размерах проекции.

  def create_vit_classifier ():
    входы = слои.Input (shape = input_shape)
    # Дополнить данные.
    augmented = data_augmentation (входные данные)
    # Создавать патчи.
    patches = Патчи (patch_size) (дополнено)
    # Кодировать патчи.encoded_patches = PatchEncoder (num_patches, projection_dim) (патчи)

    # Создайте несколько слоев блока Transformer.
    для _ в диапазоне (transformer_layers):
        # Нормализация слоя 1.
        x1 = слои.LayerNormalization (epsilon = 1e-6) (encoded_patches)
        # Создайте слой внимания с несколькими головами.
        внимание_output = слои.MultiHeadAttention (
            num_heads = num_heads, key_dim = projection_dim, dropout = 0,1
        ) (х1, х1)
        # Пропустить соединение 1.
        x2 = слои.Add () ([внимание_вывод, кодированные_патчи])
        # Нормализация слоя 2.
        x3 = слои.LayerNormalization (epsilon = 1e-6) (x2)
        # MLP.
        x3 = mlp (x3, hidden_units = transformer_units, dropout_rate = 0,1)
        # Пропустить соединение 2.
        encoded_patches = Layers.Add () ([x3, x2])

    # Создать тензор [batch_size, projection_dim].
    представление = слои.LayerNormalization (epsilon = 1e-6) (encoded_patches)
    представление = Layers.Flatten () (представление)
    представление = слои.Отсев (0,5) (представление)
    # Добавить MLP.
    features = mlp (представление, hidden_units = mlp_head_units, dropout_rate = 0,5)
    # Классифицируйте выходы.
    logits = Layers.Dense (num_classes) (функции)
    # Создайте модель Keras.
    model = keras.Model (входы = входы, выходы = логиты)
    модель возврата
  

Скомпилировать, обучить и оценить режим

  def run_experiment (модель):
    optimizer = tfa.optimizers.AdamW (
        learning_rate = скорость_ обучения, weight_decay = weight_decay
    )

    модель.компилировать (
        optimizer = оптимизатор,
        loss = keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy (from_logits = True),
        метрики = [
            keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy (name = "precision"),
            keras.metrics.SparseTopKCategoricalAccuracy (5, name = "топ-5-точность"),
        ],
    )

    checkpoint_filepath = "/ tmp / checkpoint"
    checkpoint_callback = keras.callbacks.ModelCheckpoint (
        checkpoint_filepath,
        monitor = "val_accuracy",
        save_best_only = Верно,
        save_weights_only = Верно,
    )

    история = модель.соответствовать(
        x = x_train,
        y = y_train,
        batch_size = размер_пакета,
        эпохи = количество_эпох,
        validation_split = 0,1,
        callbacks = [checkpoint_callback],
    )

    model.load_weights (путь к файлу контрольной точки)
    _, точность, top_5_accuracy = model.evaluate (x_test, y_test)
    print (f "Точность теста: {round (точность * 100, 2)}%")
    print (f "Проверить пятерку лучших: {round (top_5_accuracy * 100, 2)}%")

    вернуть историю


vit_classifier = create_vit_classifier ()
history = run_experiment (vit_classifier)
  
  Эпоха 1/100
176/176 [==============================] - 33 с 136 мс / шаг - потеря: 4.8863 - точность: 0,0294 - топ-5-точность: 0,1117 - val_loss: 3.9661 - val_accuracy: 0,0992 - val_top-5-precision: 0,3056
Эпоха 2/100
176/176 [==============================] - 22 с 127 мс / шаг - потеря: 4,0162 - точность: 0,0865 - максимум -5-точность: 0,2683 - val_loss: 3,5691 - val_accuracy: 0,1630 - val_top-5-precision: 0,4226
Эпоха 3/100
176/176 [==============================] - 22 с 127 мс / шаг - потеря: 3,7313 - точность: 0,1254 - максимум -5-точность: 0,3535 - val_loss: 3,3455 - val_accuracy: 0,1976 - val_top-5-precision: 0.4756
Эпоха 4/100
176/176 [==============================] - 23 с 128 мс / шаг - потеря: 3,5411 - точность: 0,1541 - максимум -5-точность: 0,4121 - val_loss: 3,1925 - val_accuracy: 0,2274 - val_top-5-precision: 0,5126
Эпоха 5/100
176/176 [==============================] - 22 с 127 мс / шаг - потеря: 3,3749 - точность: 0,1847 - максимум -5-точность: 0,4572 - val_loss: 3,1043 - val_accuracy: 0,2388 - val_top-5-precision: 0,5320
Эпоха 6/100
176/176 [==============================] - 22 с 127 мс / шаг - потеря: 3,2589 - точность: 0.2057 - топ-5-точность: 0,4906 - val_loss: 2,9319 - val_accuracy: 0,2782 - val_top-5-precision: 0,5756
Эпоха 7/100
176/176 [==============================] - 22 с 127 мс / шаг - потеря: 3,1165 - точность: 0,2331 - максимум -5-точность: 0,5273 - val_loss: 2,8072 - val_accuracy: 0,2972 - val_top-5-precision: 0,5946
Эпоха 8/100
176/176 [==============================] - 22 с 127 мс / шаг - потеря: 2,9902 - точность: 0,2563 - максимум -5-точность: 0,5556 - val_loss: 2,7207 - val_accuracy: 0,3188 - val_top-5-precision: 0,6258
Эпоха 9/100
176/176 [==============================] - 22 с 127 мс / шаг - потеря: 2.8828 - точность: 0,2800 - топ-5-точность: 0,5827 - val_loss: 2,6396 - val_accuracy: 0,3244 - val_top-5-precision: 0,6402
Эпоха 10/100
176/176 [==============================] - 23 с 128 мс / шаг - потеря: 2,7824 - точность: 0,2997 - максимум -5-точность: 0,6110 - val_loss: 2,5580 - val_accuracy: 0,3494 - val_top-5-precision: 0,6568
Эпоха 11/100
176/176 [==============================] - 23 с 130 мс / шаг - потеря: 2,6743 - точность: 0,3209 - верх -5-точность: 0,6333 - val_loss: 2,5000 - val_accuracy: 0,3594 - val_top-5-precision: 0.6726
Эпоха 12/100
176/176 [==============================] - 23 с 130 мс / шаг - потеря: 2,5800 - точность: 0,3431 - максимум -5-точность: 0,6522 - val_loss: 2.3900 - val_accuracy: 0,3798 - val_top-5-precision: 0,6878
Эпоха 13/100
176/176 [==============================] - 23 с 128 мс / шаг - потеря: 2,5019 - точность: 0,3559 - верх -5-точность: 0,6671 - val_loss: 2.3464 - val_accuracy: 0,3960 - val_top-5-precision: 0,7002
Эпоха 14/100
176/176 [==============================] - 22 с 128 мс / шаг - потеря: 2,4207 - точность: 0.3728 - топ-5-точность: 0,6905 - val_loss: 2,3130 - val_accuracy: 0,4032 - val_top-5-precision: 0,7040
Эпоха 15/100
176/176 [==============================] - 23 с 128 мс / шаг - потеря: 2,3371 - точность: 0,3932 - верх -5-точность: 0,7093 - val_loss: 2.2447 - val_accuracy: 0,4136 - val_top-5-precision: 0,7202
Эпоха 16/100
176/176 [==============================] - 23 с 128 мс / шаг - потеря: 2,2650 - точность: 0,4077 - верх -5-точность: 0,7201 - val_loss: 2,2101 - val_accuracy: 0,4222 - val_top-5-precision: 0,7246
Эпоха 17/100
176/176 [==============================] - 22 с 127 мс / шаг - потеря: 2.1822 - точность: 0,4204 - топ-5-точность: 0,7376 - val_loss: 2,1446 - val_accuracy: 0,4344 - val_top-5-precision: 0,7416
Эпоха 18/100
176/176 [==============================] - 22 с 128 мс / шаг - потеря: 2,1485 - точность: 0,4284 - верх -5-точность: 0,7476 - val_loss: 2,1094 - val_accuracy: 0,4432 - val_top-5-precision: 0,7454
Эпоха 19/100
176/176 [==============================] - 22 с 128 мс / шаг - потеря: 2,0717 - точность: 0,4464 - верх -5-точность: 0,7618 - val_loss: 2,0718 - val_accuracy: 0,4584 - val_top-5-precision: 0.7570
Эпоха 20/100
176/176 [==============================] - 22 с 127 мс / шаг - потеря: 2,0031 - точность: 0,4605 - верх -5-точность: 0,7731 - val_loss: 2,0286 - val_accuracy: 0,4610 - val_top-5-precision: 0,7654
Эпоха 21/100
176/176 [==============================] - 22 с 127 мс / шаг - потеря: 1,9650 - точность: 0,4700 - максимум -5-точность: 0,7820 - val_loss: 2,0225 - val_accuracy: 0,4642 - val_top-5-precision: 0,7628
Эпоха 22/100
176/176 [==============================] - 22 с 127 мс / шаг - потеря: 1,9066 - точность: 0.4839 - топ-5-точность: 0,7904 - val_loss: 1.9961 - val_accuracy: 0,4746 - val_top-5-precision: 0,7656
Эпоха 23/100
176/176 [==============================] - 22 с 127 мс / шаг - потеря: 1,8564 - точность: 0,4952 - верх -5-точность: 0.8030 - val_loss: 1.9769 - val_accuracy: 0,4828 - val_top-5-precision: 0,7742
Эпоха 24/100
176/176 [==============================] - 22 с 128 мс / шаг - потеря: 1,8167 - точность: 0,5034 - верх -5-точность: 0.8099 - val_loss: 1.9730 - val_accuracy: 0,4766 - val_top-5-precision: 0,7728
Эпоха 25/100
176/176 [==============================] - 22 с 128 мс / шаг - потеря: 1.7788 - точность: 0,5124 - топ-5-точность: 0,8174 - val_loss: 1,9187 - val_accuracy: 0,4926 - val_top-5-precision: 0,7854
Эпоха 26/100
176/176 [==============================] - 23 с 128 мс / шаг - потеря: 1,7437 - точность: 0,5187 - максимум -5-точность: 0.8206 - val_loss: 1.9732 - val_accuracy: 0,4792 - val_top-5-precision: 0,7772
Эпоха 27/100
176/176 [==============================] - 23 с 128 мс / шаг - потеря: 1,6929 - точность: 0,5300 - максимум -5-точность: 0,8287 - val_loss: 1,9109 - val_accuracy: 0,4928 - val_top-5-precision: 0.7912
Эпоха 28/100
176/176 [==============================] - 23 с 129 мс / шаг - потеря: 1,6647 - точность: 0,5400 - максимум -5-точность: 0,8362 - val_loss: 1.9031 - val_accuracy: 0,4984 - val_top-5-precision: 0,7824
Эпоха 29/100
176/176 [==============================] - 23 с 129 мс / шаг - потеря: 1,6295 - точность: 0,5488 - максимум -5-точность: 0,8402 - val_loss: 1.8744 - val_accuracy: 0,4982 - val_top-5-precision: 0,7910
Эпоха 30/100
176/176 [==============================] - 22 с 128 мс / шаг - потеря: 1,5860 - точность: 0.5548 - топ-5-точность: 0,8504 - val_loss: 1,8551 - val_accuracy: 0,5108 - val_top-5-precision: 0,7946
Эпоха 31/100
176/176 [==============================] - 22 с 127 мс / шаг - потеря: 1,5666 - точность: 0,5614 - максимум -5-точность: 0,8548 - val_loss: 1,8720 - val_accuracy: 0,5076 - val_top-5-precision: 0,7960
Эпоха 32/100
176/176 [==============================] - 22 с 127 мс / шаг - потеря: 1,5272 - точность: 0,5712 - максимум -5-точность: 0,8596 - val_loss: 1.8840 - val_accuracy: 0,5106 - val_top-5-precision: 0,7966
Эпоха 33/100
176/176 [==============================] - 22 с 128 мс / шаг - потеря: 1.4995 - точность: 0,5779 - топ-5-точность: 0,8651 - val_loss: 1,8660 - val_accuracy: 0,5116 - val_top-5-precision: 0,7904
Эпоха 34/100
176/176 [==============================] - 22 с 128 мс / шаг - потеря: 1,4686 - точность: 0,5849 - верх -5-точность: 0,8685 - val_loss: 1.8544 - val_accuracy: 0,5126 - val_top-5-precision: 0,7954
Эпоха 35/100
176/176 [==============================] - 22 с 127 мс / шаг - потеря: 1,4276 - точность: 0,5992 - максимум -5-точность: 0,8743 - val_loss: 1,8497 - val_accuracy: 0,5164 - val_top-5-precision: 0.7990
Эпоха 36/100
176/176 [==============================] - 22 с 127 мс / шаг - потеря: 1,4102 - точность: 0,5970 - максимум -5-точность: 0,8768 - val_loss: 1,8496 - val_accuracy: 0,5198 - val_top-5-precision: 0,7948
Эпоха 37/100
176/176 [==============================] - 22 с 126 мс / шаг - потеря: 1,3800 - точность: 0,6112 - максимум -5-точность: 0.8814 - val_loss: 1.8033 - val_accuracy: 0.5284 - val_top-5-precision: 0.8068
Эпоха 38/100
176/176 [==============================] - 22 с 126 мс / шаг - потеря: 1,3500 - точность: 0.6103 - топ-5-точность: 0,8862 - val_loss: 1,8092 - val_accuracy: 0,5214 - val_top-5-precision: 0,8128
Эпоха 39/100
176/176 [==============================] - 22 с 127 мс / шаг - потеря: 1,3575 - точность: 0,6127 - максимум -5-точность: 0,8857 - val_loss: 1,8175 - val_accuracy: 0,5198 - val_top-5-precision: 0,8086
Эпоха 40/100
176/176 [==============================] - 22 с 126 мс / шаг - потеря: 1,3030 - точность: 0,6283 - максимум -5-точность: 0,8927 - val_loss: 1,8361 - val_accuracy: 0,5170 - val_top-5-precision: 0,8056
Эпоха 41/100
176/176 [==============================] - 22 с 125 мс / шаг - потеря: 1.3160 - точность: 0,6247 - топ-5-точность: 0,8923 - val_loss: 1.8074 - val_accuracy: 0,5260 - val_top-5-precision: 0,8082
Эпоха 42/100
176/176 [==============================] - 22 с 126 мс / шаг - потеря: 1,2679 - точность: 0,6329 - максимум -5-точность: 0.9002 - val_loss: 1.8430 - val_accuracy: 0.5244 - val_top-5-precision: 0.8100
Эпоха 43/100
176/176 [==============================] - 22 с 126 мс / шаг - потеря: 1,2514 - точность: 0,6375 - максимум -5-точность: 0.9034 - val_loss: 1.8318 - val_accuracy: 0,5196 - val_top-5-precision: 0.8034
Эпоха 44/100
176/176 [==============================] - 22 с 126 мс / шаг - потеря: 1,2311 - точность: 0,6431 - максимум -5-точность: 0.9067 - val_loss: 1.8283 - val_accuracy: 0.5218 - val_top-5-precision: 0.8050
Эпоха 45/100
176/176 [==============================] - 22 с 125 мс / шаг - потеря: 1,2073 - точность: 0,6484 - максимум -5-точность: 0.9098 - val_loss: 1.8384 - val_accuracy: 0.5302 - val_top-5-precision: 0.8056
Эпоха 46/100
176/176 [==============================] - 22 с 125 мс / шаг - потеря: 1,1775 - точность: 0.6558 - топ-5-точность: 0,9117 - val_loss: 1,8409 - val_accuracy: 0,5294 - val_top-5-precision: 0,8078
Эпоха 47/100
176/176 [==============================] - 22 с 126 мс / шаг - потеря: 1,1891 - точность: 0,6563 - максимум -5-точность: 0,9103 - val_loss: 1,8167 - val_accuracy: 0,5346 - val_top-5-precision: 0,8142
Эпоха 48/100
176/176 [==============================] - 22 с 127 мс / шаг - потеря: 1,1586 - точность: 0,6621 - верх -5-точность: 0,9161 - val_loss: 1,8285 - val_accuracy: 0,5314 - val_top-5-precision: 0,8086
Эпоха 49/100
176/176 [==============================] - 22 с 126 мс / шаг - потеря: 1.1586 - точность: 0,6634 - топ-5-точность: 0,9154 - val_loss: 1,8189 - val_accuracy: 0,5366 - val_top-5-precision: 0,8134
Эпоха 50/100
176/176 [==============================] - 22 с 126 мс / шаг - потеря: 1,1306 - точность: 0,6682 - верх -5-точность: 0,9199 - val_loss: 1,8442 - val_accuracy: 0,5254 - val_top-5-precision: 0,8096
Эпоха 51/100
176/176 [==============================] - 22 с 126 мс / шаг - потеря: 1,1175 - точность: 0,6708 - верх -5-точность: 0,9227 - val_loss: 1.8513 - val_accuracy: 0,5230 - val_top-5-precision: 0.8104
Эпоха 52/100
176/176 [==============================] - 22 с 126 мс / шаг - потеря: 1,1104 - точность: 0,6743 - верх -5-точность: 0,9226 - val_loss: 1.8041 - val_accuracy: 0,5332 - val_top-5-precision: 0,8142
Эпоха 53/100
176/176 [==============================] - 22 с 127 мс / шаг - потеря: 1,0914 - точность: 0,6809 - верх -5-точность: 0.9236 - val_loss: 1.8213 - val_accuracy: 0.5342 - val_top-5-precision: 0.8094
Эпоха 54/100
176/176 [==============================] - 22 с 126 мс / шаг - потеря: 1.0681 - точность: 0.6856 - топ-5-точность: 0,9270 - val_loss: 1,8429 - val_accuracy: 0,5328 - val_top-5-precision: 0,8086
Эпоха 55/100
176/176 [==============================] - 22 с 126 мс / шаг - потеря: 1,0625 - точность: 0,6862 - максимум -5-точность: 0.9301 - val_loss: 1.8316 - val_accuracy: 0,5364 - val_top-5-precision: 0.8090
Эпоха 56/100
176/176 [==============================] - 22 с 127 мс / шаг - потеря: 1,0474 - точность: 0,6920 - максимум -5-точность: 0,9308 - val_loss: 1,8310 - val_accuracy: 0,5440 - val_top-5-precision: 0,8132
Эпоха 57/100
176/176 [==============================] - 22 секунды 127 мс / шаг - потеря: 1.0381 - точность: 0,6974 - топ-5-точность: 0,9297 - val_loss: 1,8447 - val_accuracy: 0,5368 - val_top-5-precision: 0,8126
Эпоха 58/100
176/176 [==============================] - 22 с 126 мс / шаг - потеря: 1,0230 - точность: 0,7011 - верх -5-точность: 0.9341 - val_loss: 1.8241 - val_accuracy: 0.5418 - val_top-5-precision: 0.8094
Эпоха 59/100
176/176 [==============================] - 22 с 127 мс / шаг - потеря: 1,0113 - точность: 0,7023 - верх -5-точность: 0,9361 - val_loss: 1,8216 - val_accuracy: 0,5380 - val_top-5-precision: 0.8134
Эпоха 60/100
176/176 [==============================] - 22 с 126 мс / шаг - потеря: 0,9953 - точность: 0,7031 - верх -5-точность: 0,9386 - val_loss: 1,8356 - val_accuracy: 0,5422 - val_top-5-precision: 0,8122
Эпоха 61/100
176/176 [==============================] - 22 с 126 мс / шаг - потеря: 0,9928 - точность: 0,7084 - верх -5-точность: 0,9375 - val_loss: 1.8514 - val_accuracy: 0,5342 - val_top-5-precision: 0,8182
Эпоха 62/100
176/176 [==============================] - 22 с 126 мс / шаг - потеря: 0,9740 - точность: 0.7121 - топ-5-точность: 0,9387 - val_loss: 1,8674 - val_accuracy: 0,5366 - val_top-5-precision: 0,8092
Эпоха 63/100
176/176 [==============================] - 22 с 126 мс / шаг - потеря: 0,9742 - точность: 0,7112 - верх -5-точность: 0,9413 - val_loss: 1,8274 - val_accuracy: 0,5414 - val_top-5-precision: 0,8144
Эпоха 64/100
176/176 [==============================] - 22 с 126 мс / шаг - потеря: 0,9633 - точность: 0,7147 - верх -5-точность: 0,9393 - val_loss: 1.8250 - val_accuracy: 0,5434 - val_top-5-precision: 0,8180
Эпоха 65/100
176/176 [==============================] - 22 с 126 мс / шаг - потеря: 0.9407 - точность: 0,7221 - топ-5-точность: 0,9444 - val_loss: 1,8456 - val_accuracy: 0,5424 - val_top-5-precision: 0,8120
Эпоха 66/100
176/176 [==============================] - 22 с 126 мс / шаг - потеря: 0,9410 - точность: 0,7194 - верх -5-точность: 0,9447 - val_loss: 1,8559 - val_accuracy: 0,5460 - val_top-5-precision: 0,8144
Эпоха 67/100
176/176 [==============================] - 22 с 126 мс / шаг - потеря: 0,9359 - точность: 0,7252 - верх -5-точность: 0,9421 - val_loss: 1,8352 - val_accuracy: 0,5458 - val_top-5-precision: 0.8110
Эпоха 68/100
176/176 [==============================] - 22 с 126 мс / шаг - потеря: 0,9232 - точность: 0,7254 - верх -5-точность: 0,9460 - val_loss: 1,8479 - val_accuracy: 0,5444 - val_top-5-precision: 0,8132
Эпоха 69/100
176/176 [==============================] - 22 с 126 мс / шаг - потеря: 0,9138 - точность: 0,7283 - верх -5-точность: 0.9456 - val_loss: 1.8697 - val_accuracy: 0.5312 - val_top-5-precision: 0.8052
Эпоха 70/100
176/176 [==============================] - 22 с 126 мс / шаг - потеря: 0,9095 - точность: 0.7295 - топ-5-точность: 0,9478 - val_loss: 1.8550 - val_accuracy: 0,5376 - val_top-5-precision: 0,8170
Эпоха 71/100
176/176 [==============================] - 22 с 126 мс / шаг - потеря: 0,8945 - точность: 0,7332 - верх -5-точность: 0,9504 - val_loss: 1,8286 - val_accuracy: 0,5436 - val_top-5-precision: 0,8198
Эпоха 72/100
176/176 [==============================] - 22 с 125 мс / шаг - потеря: 0,8936 - точность: 0,7344 - верх -5-точность: 0,9479 - val_loss: 1.8727 - val_accuracy: 0,5438 - val_top-5-precision: 0,8182
Эпоха 73/100
176/176 [==============================] - 22 с 126 мс / шаг - потеря: 0.8775 - точность: 0,7355 - топ-5-точность: 0,9510 - val_loss: 1,8522 - val_accuracy: 0,5404 - val_top-5-precision: 0,8170
Эпоха 74/100
176/176 [==============================] - 22 с 126 мс / шаг - потеря: 0,8660 - точность: 0,7390 - максимум -5-точность: 0,9513 - val_loss: 1.8432 - val_accuracy: 0,5448 - val_top-5-precision: 0,8156
Эпоха 75/100
176/176 [==============================] - 22 с 126 мс / шаг - потеря: 0,8583 - точность: 0,7441 - верх -5-точность: 0,9532 - val_loss: 1.8419 - val_accuracy: 0,5462 - val_top-5-precision: 0.8226
Эпоха 76/100
176/176 [==============================] - 22 с 126 мс / шаг - потеря: 0,8549 - точность: 0,7443 - верх -5-точность: 0,9529 - val_loss: 1,8757 - val_accuracy: 0,5454 - val_top-5-precision: 0,8086
Эпоха 77/100
176/176 [==============================] - 22 с 125 мс / шаг - потеря: 0,8578 - точность: 0,7384 - верх -5-точность: 0,9531 - val_loss: 1.9051 - val_accuracy: 0,5462 - val_top-5-precision: 0,8136
Эпоха 78/100
176/176 [==============================] - 22 с 125 мс / шаг - потеря: 0,8530 - точность: 0.7442 - топ-5-точность: 0,9526 - val_loss: 1,8496 - val_accuracy: 0,5384 - val_top-5-precision: 0,8124
Эпоха 79/100
176/176 [==============================] - 22 с 125 мс / шаг - потеря: 0,8403 - точность: 0,7485 - верх -5-точность: 0,9542 - val_loss: 1,8701 - val_accuracy: 0,5550 - val_top-5-precision: 0,8228
Эпоха 80/100
176/176 [==============================] - 22 с 126 мс / шаг - потеря: 0,8410 - точность: 0,7491 - верх -5-точность: 0,9538 - val_loss: 1.8737 - val_accuracy: 0,5502 - val_top-5-precision: 0,8150
Эпоха 81/100
176/176 [==============================] - 22 с 126 мс / шаг - потеря: 0.8275 - точность: 0,7547 - топ-5-точность: 0,9532 - val_loss: 1,8391 - val_accuracy: 0,5534 - val_top-5-precision: 0,8156
Эпоха 82/100
176/176 [==============================] - 22 с 125 мс / шаг - потеря: 0,8221 - точность: 0,7528 - верх -5-точность: 0,9562 - val_loss: 1.8775 - val_accuracy: 0,5428 - val_top-5-precision: 0,8120
Эпоха 83/100
176/176 [==============================] - 22 с 125 мс / шаг - потеря: 0,8270 - точность: 0,7526 - верх -5-точность: 0,9550 - val_loss: 1.8464 - val_accuracy: 0,5468 - val_top-5-precision: 0.8148
Эпоха 84/100
176/176 [==============================] - 22 с 126 мс / шаг - потеря: 0,8080 - точность: 0,7551 - максимум -5-точность: 0,9576 - val_loss: 1,8789 - val_accuracy: 0,5486 - val_top-5-precision: 0,8204
Эпоха 85/100
176/176 [==============================] - 22 с 125 мс / шаг - потеря: 0,8058 - точность: 0,7593 - максимум -5-точность: 0,9573 - val_loss: 1,8691 - val_accuracy: 0,5446 - val_top-5-precision: 0,8156
Эпоха 86/100
176/176 [==============================] - 22 с 126 мс / шаг - потеря: 0,8092 - точность: 0.7564 - топ-5-точность: 0,9560 - val_loss: 1.8588 - val_accuracy: 0,5524 - val_top-5-precision: 0,8172
Эпоха 87/100
176/176 [==============================] - 22 с 125 мс / шаг - потеря: 0,7897 - точность: 0,7613 - верх -5-точность: 0,9604 - val_loss: 1,8649 - val_accuracy: 0,5490 - val_top-5-precision: 0,8166
Эпоха 88/100
176/176 [==============================] - 22 с 126 мс / шаг - потеря: 0,7890 - точность: 0,7635 - верх -5-точность: 0.9598 - val_loss: 1.9060 - val_accuracy: 0.5446 - val_top-5-precision: 0.8112
Эпоха 89/100
176/176 [==============================] - 22 с 126 мс / шаг - потеря: 0.7682 - точность: 0,7687 - топ-5-точность: 0,9620 - val_loss: 1,8645 - val_accuracy: 0,5474 - val_top-5-precision: 0,8150
Эпоха 90/100
176/176 [==============================] - 22 с 125 мс / шаг - потеря: 0,7958 - точность: 0,7617 - верх -5-точность: 0.9600 - val_loss: 1.8549 - val_accuracy: 0.5496 - val_top-5-precision: 0.8140
Эпоха 91/100
176/176 [==============================] - 22 с 125 мс / шаг - потеря: 0,7978 - точность: 0,7603 - верх -5-точность: 0.9590 - val_loss: 1.9169 - val_accuracy: 0.5440 - val_top-5-precision: 0.8140
Эпоха 92/100
176/176 [==============================] - 22 с 125 мс / шаг - потеря: 0,7898 - точность: 0,7630 - максимум -5-точность: 0,9594 - val_loss: 1.9015 - val_accuracy: 0,5540 - val_top-5-precision: 0,8174
Эпоха 93/100
176/176 [==============================] - 22 с 125 мс / шаг - потеря: 0,7550 - точность: 0,7722 - верх -5-точность: 0.9622 - val_loss: 1.9219 - val_accuracy: 0.5410 - val_top-5-precision: 0.8098
Эпоха 94/100
176/176 [==============================] - 22 с 125 мс / шаг - потеря: 0,7692 - точность: 0.7689 - топ-5-точность: 0,9599 - val_loss: 1,8928 - val_accuracy: 0,5506 - val_top-5-precision: 0,8184
Эпоха 95/100
176/176 [==============================] - 22 с 126 мс / шаг - потеря: 0,7783 - точность: 0,7661 - верх -5-точность: 0,9597 - val_loss: 1,8646 - val_accuracy: 0,5490 - val_top-5-precision: 0,8166
Эпоха 96/100
176/176 [==============================] - 22 с 125 мс / шаг - потеря: 0,7547 - точность: 0,7711 - верх -5-точность: 0,9638 - val_loss: 1,9347 - val_accuracy: 0,5484 - val_top-5-precision: 0,8150
Эпоха 97/100
176/176 [==============================] - 22 с 125 мс / шаг - потеря: 0.7603 - точность: 0,7692 - топ-5-точность: 0,9616 - val_loss: 1,8966 - val_accuracy: 0,5522 - val_top-5-precision: 0,8144
Эпоха 98/100
176/176 [==============================] - 22 с 125 мс / шаг - потеря: 0,7595 - точность: 0,7730 - верх -5-точность: 0,9610 - val_loss: 1.8728 - val_accuracy: 0,5470 - val_top-5-precision: 0,8170
Эпоха 99/100
176/176 [==============================] - 22 с 125 мс / шаг - потеря: 0,7542 - точность: 0,7736 - верх -5-точность: 0.9622 - val_loss: 1.9132 - val_accuracy: 0,5504 - val_top-5-precision: 0.8156
Эпоха 100/100
176/176 [==============================] - 22 с 125 мс / шаг - потеря: 0,7410 - точность: 0,7787 - верх -5-точность: 0,9635 - val_loss: 1,9233 - val_accuracy: 0,5428 - val_top-5-precision: 0,8120
313/313 [==============================] - 4 с 12 мс / шаг - потеря: 1,8487 - точность: 0,5514 - верх -5 точность: 0,8186
Точность теста: 55,14%
Точность теста топ-5: 81,86%
  

После 100 эпох модель ViT достигает точности около 55% и 82% ТОП-5 точности по тестовым данным. Это неконкурентоспособные результаты по набору данных CIFAR-100, поскольку ResNet50V2, обученный с нуля на тех же данных, может достичь точности 67%.

Обратите внимание, что современные результаты, представленные в paper достигаются путем предварительного обучения модели ViT с использованием набор данных JFT-300M, а затем настроить его на целевой набор данных. Для улучшения качества модели без предварительного обучения вы можете попробовать обучить модель для большего количества эпох, использовать большее количество Преобразуйте слои, измените размер входных изображений, измените размер патча или увеличьте размеры проекции. Кроме того, как упоминалось в документе, на качество модели влияет не только выбор архитектуры, но также по таким параметрам, как расписание скорости обучения, оптимизатор, снижение веса и т. д.На практике рекомендуется точная настройка модели ViT. который был предварительно обучен с использованием большого набора данных с высоким разрешением.

.

alexxlab

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.