Приоры машины фото: Sedan (LADA Priora ) — , , , : 6428

новости, обзор, машина Лада Приора — комплектации, характеристики, разные поколения lada priora  — сайт За рулем www.zr.ru

Новости Статьи Тесты Марки и моделиДокументыБлогиПарк ЗРФото и видеоПодборкиШиныАвторыСпецпроектыОпросы ЗРПДД онлайнФорум

Все НовостиДорогиТюнингСтрахованиеТопливоРетроПроисшествияЗаконАвторынокАвтоновинкиТехнологииКурьезыСпорт Вчера, в 21:40Рождение Руссо-Балта: как выглядел автозавод Российской Империи Уникальные кадры — производство легендарных машин от сборки рам до участка финальной отделки. Вчера, в 15:55Авария Романа Грожана: самая подробная реконструкция Жизнь гонщику спасли титановая защита Halo и несгораемый комбинезон. Вчера, в 12:35Hyundai Ioniq 5: мировая премьера кроссовера Продажи среднеразмерного автомобиля начнутся в первой половине 2021 года. Ждем его и в России. Все СтатьиДеталиДорогиСтатистикаКонсультантПрезентацияПерcона Вчера, в 9:30Кто налево, тот пропускает? — простой тест с подвохом Все не так однозначно, как кажется. Ведь синий автомобиль поворачивал под стрелку… Вчера, в 8:00Как убрать царапины с пластика в салоне: простой лайфхак Берем копирку! Вчера, в 6:00Легендарный ЗИЛ-130: все его американские родственники При разработке модели на заводе исследовали и испытали несколько зарубежных аналогов. Все ТестыТест-драйвСравнительный тестАвто с пробегомАвтопутешествие Вчера, в 14:04Метод барона Мюнхаузена Как мне удалось выбраться из, казалось бы, безвыходного положения. Может быть это спасет еще кого-нибудь 20 февраляPeugeot 2008: 5 плюсов и пара недочетов (помимо цены) Самый компактный паркетник марки по размерам сравним с Hyundai Creta и Renault Kaptur, но по цене ближе к премиуму. Переплата относительно бюджетников по многим пунктам — вы удивитесь! — обоснованна. 20 февраляChevrolet Cobalt и Веста — все расходы на три года вперед! Эксперты «За рулем» изучили, какие траты предстоят владельцам, и подготовили подробный технический справочник по ним.

АвтоВАЗ объяснил прекращение выпуска Lada Priora :: Бизнес :: РБК

АвтоВАЗ в конце июля прекратит выпускать автомобиль Lada Priora. Решение было принято из-за низкого спроса на эти машины и растущего спроса на более новые модели компании

Фото: Андрей Холмов / РИА Новости

Выпуск автомобилей Lada Priora в Тольятти будет прекращен в конце июля. Об этом говорится в сообщении компании, поступившем в РБК.

По словам исполнительного вице-президента по продажам и маркетингу АвтоВАЗа Яна Птачека, в последние три года из-за выпуска нового поколения автомобилей, таких как Lada Vesta, Lada XRAY, покупатели продукции компании воспринимают бренд иначе. «А это, в свою очередь, ведет к снижению спроса на Lada Priora», — пояснил он.

Lada Priora была хорошим автомобилем «для своего времени», выпуск этой модели позволил АвтоВАЗу выжить десять лет назад, добавил он.

Выпуск Lada Priora АвтоВАЗ начал в 2007 году, несколько раз с тех пор изменив кузов и двигатель модели. Пик популярности автомобиля пришелся на 2011-й, когда производителю удалось реализовать за год 138 тыс. машин. Всего за десять лет было выпущено более 860 тыс. автомобилей.

В 2015 году АвтоВАЗ решил максимально снизить стоимость этой модели, чтобы «продлить ей жизнь», говорил представитель компании Сергей Ильинский, хотя до этого обсуждалось, что производство Lada Priora прекратят, чтобы отдать мощности под сборку Lada Vesta.

Сборочная линия №3, где собирали Priora, продолжит работу: на этой линии с прошлого года собирают также универсалы Lada 4×4 («Нива»), уточнили в АвтоВАЗе.

KUNST! Наблюдаем, как живётся Ладе в чемпионате WTCC — ДРАЙВ

Автогонки лучше смотреть по телевизору. Только так можно удержаться на острие происходящего. Я летел восемь часов в Португалию, чтобы нырнуть в гущу событий, увидеть соревнования WTCC воочию. А в итоге тупо пялюсь в монитор на стенке. Какой-нибудь криворожец сейчас так же грызёт ногти от возбуждения, глядя Eurosport в своём Кривом Роге. И какая разница, что он на диване, а я в двух шагах от трассы, в боксах первой российской заводской команды Lada Sport?

Будучи развращённым интерактивностью Формулы-1, я в шоке от информационного голода, который испытывает любая «конюшня» WTCC во время гонки. Оказывается, телеметрия здесь выгружается из бортовых компьютеров только по окончании заезда. То есть в каждом коллективе есть лишь пара-тройка человек, стопроцентно владеющих ситуацией в гонке. Это собственно пилоты. С ними держат связь гоночные инженеры и шеф команды Виктор Шаповалов. Остальные кучкуются у телевизора.

Пока машины на трассе, боксы накачаны напряжением. Кто-то находит на мониторе канал с трансляцией. На экране часто мелькает Lada Priora, но не та, что проводит сегодня первую гонку, а белый сэйфети-кар.

Живой спорт из паддока не виден: он зажат между высокими отбойниками, превращающими неровные улочки Порто в узкий и опасный трек. Каждые полторы минуты за бетонным забором проносится ревущий рой разноцветных крыш. Каких-то одиннадцать раз за гонку. Плановых пит-стопов не предусмотрено. Оттого неожиданно свернувшая на пит-лейн машина — словно разгорячённая девушка, забежавшая за солью с весёлой вечеринки у соседей. Предупредительная сирена — как неожиданный звонок в дверь. Волна горячего воздуха, оживление отлипших от экранов техников, автоматная очередь гайковёртов, облачко тормозной пыли и прощальный вздох пневмоподъёмника.

Вазовские машины наведываются в боксы чаще остальных — случаются и пилотские ошибки, и проблемы с надёжностью.

Она убегает с моей солью, и ощущение чужого праздника тает вместе с тонким ароматом духов в пустой прихожей. Так и здесь: над 35-градусным асфальтом вновь повисает неподвижное марево, в котором вязнет далёкий голос из репродуктора. Пара пожарных в раскалённых комбинезонах возвращаются к прерванному пит-стопом разговору. Какой-то деловой фотограф во флуоресцентном жилете чешет по пит-лейну, глядя себе под ноги. Так что там по телеку?

Уик-энд WTCC состоит из пятничных и субботних тренировок, квалификации в субботу и двух воскресных гонок. Во второй из них первые восемь пилотов стартуют в обратном порядке, то есть восьмой уходит в гонку первым. Действует сложная система весовых гандикапов — всё для обострения борьбы.Формат соревнований WTCC выстроен под требования телетрансляции. Хронометраж заезда ограничен, оказывается, для того, чтобы машины не успевали разъехаться по трассе. Маркетологи хотят видеть свои машины в постоянной плотной борьбе. Чтобы на экране было побольше автомобилей. В результате все одиннадцать кругов гонки пилоты едут на пределе возможностей. Трасса в Порто сочетает прямики, где машины едут 210–215 км/ч, и «затычные» ретардеры под первую передачу.

Словом, гонку я не видел. Сам же паддок, полный разноцветных шатров, механиков с озабоченными лицами и праздношатающейся публики, больше всего похож на ярмарку. Собственно, это она и есть — ярмарка тщеславия. По эту сторону ограждения работает отлаженный маркетинговый механизм, в котором спорт используется в качестве заводной пружины. Пока пилоты бьются на трассе за очки, здесь идёт сувенирная война за кошельки и сердца португальцев, купивших билеты в паддок.

Когда доходишь до базы Сеата, оказываешься внезапно окутанным запахом солярки. В этом сезоне заводская команда едет только на тяжёлом топливе. А сеатовские частники — на бензиновых Леонах 2.0 TFSI.

Технорынок раскинулся в двух шагах от океанского побережья. У каждой команды свой ларёк. Вот ООО «Сеат» ведёт бойкую торговлю брендированной одеждой и масштабными модельками. Рядом шашлычная. Чуть поодаль подобная забегаловка с баварскими сосисками, а при ней игровой клуб с парой гоночных компьютеров. Здесь же, кажется, и автосалон: шеренгой стоят новенькие серийные BMW. За ними — торгово-развлекательные павильоны Chevrolet, украшенные парой жёлтых Корветов.

А вот то, что ещё недавно называлось «Аттракцiонъ В. Шаповаловъ и русскiя медвъди». Russian Bears Motorsport — первая российская команда в WTCC. Причём пришла она сюда из Голландии, где Шаповалов, отлаживая работу коллектива, взял бронзу местного турингового чемпионата на «трёшке» BMW E46. В мировом первенстве россияне сначала тоже решили попытать счастья на BMW, но потом пересели на «сто шестые» Лады. Те, кто не понял перспектив такого манёвра, только покрутили пальцем у виска. А Шаповалов, закрепившись в серии, переложил финансовое бремя содержания команды на плечи АвтоВАЗа и теперь получает зарплату в Тольятти, распоряжаясь многомиллионным бюджетом.

Справа — шеф команды Lada Sport Виктор Шаповалов, слева — её спикер Дирк ван дер Шлюйс. Дирк, кстати, как и Шаповалов, в прошлом гонщик. И тоже владеет собственной «конюшней» — командой Subaru Poland, выступающей в польском чемпионате по ралли. К слову, Lada Sport только что переехала в Бельгию, чтобы расположиться именно на базе команды Дирка. Такая вот бизнес-синергия.

Вывеску поменяли: нынче это Lada Sport. Судя по виду павильона, оптовики. На мелочи не размениваются: ни игровых автоматов тебе, ни сувенирки, не считая плакатов с Приорой… Только автомобиль рядом с павильоном выставлен. Зато какой! Эксклюзивная Kalina с полным приводом и турбомотором 1.6. Жёлтая, в тюнерских наклейках, колёсные диски чёрные, капот чёрный — с горбом воздухозаборника. Выглядит эта «перспективная разработка» как бешеный шмель, но очень уместно — рыночно.

Демонстрационная Kalina приехала в Порто своим ходом. Изначально её планировали использовать в качестве медицинского автомобиля на гонках, но решили не нарушать единообразия Приор-блондинок, обслуживающих соревнования.

Помимо трёх боевых Лад на трек в Порто вышло и несколько почти серийных Приор — в пошитых на заказ белоснежных ливреях автомобилей безопасности. Технология такого стайлинга проста — хоть сейчас на конвейер: на стандартные бампера и пороги цепляются юбки. Сзади — с посеребрённой имитацией диффузора. Всех отличий от того, что продаётся в любом таксопарке, — укороченные, более жёсткие пружины и приличные шины на симпатичных 17-дюймовых дисках. АвтоВАЗ, между прочим, подумывает о производственных перспективах таких вот «подогретых» Приор. Возможно, их дополнят модифицированным блоком управления двигателя (с прибавкой сил в двадцать) да механизмом переключения передач с укороченными ходами. Причём двигатель может быть с несколькими степенями форсировки — кому-то приглянется Priora Sport, кому-то Super Sport.Вазовцы говорят, что у рынка есть потребность в такой машине. Ведь, в отличие от того же Логана, Приору покупают не только дачники, но и любители погонять «на районе». Мне как-то не по себе от мысли, что улицы провинциальных городов заполнят «заряженные» Лады. Пусть Priora — самый безопасный отечественный автомобиль, но всё же не самый безопасный на рынке.

Тольяттинцы приехали со своей теплицей — каркасным куполом, обтянутым полиэтиленом. Вероятно, теплица предназначена для выращивания так называемой медиаотдачи. Это нечто чрезвычайно питательное для отечественного автопроизводителя, чьё имя плохо известно за границей. До сих пор медиаотдача росла только одного сорта — косвенная телереклама. За первые четыре этапа нынешнего сезона гоночные «десятки» засветились в телетрансляциях WTCC на 3,2 миллиона евро. Теперь в парнике вызревают те, кто будет расширять медийное поле за счёт газет, журналов, радио и интернета. Я, как вы поняли, тоже тут прею — с фотоаппаратом и диктофоном.

В обоих заездах дебютного уик-энда Priora финишировала. Что неплохо. В первой гонке она была 18-й из 24 стартовавших, во второй — 15-й из 22 машин. Причём как новенькой ей полагалось 60 кг балласта.

Информационный повод — премьера новой гоночной Приоры, которая пришла на смену «десятке» ВАЗ-21106. Морщусь по автожурналистской привычке: серийная Priora так долго и мучительно прорастала сквозь «десятку», что назвать её новой язык не поворачивается. Но спорт совсем другая история. Видоизменённый кузов, доработанный мотор, иная аэродинамика — это месяцы конструкторских работ, тома проектной документации, пройденная заново процедура омологации и, главное, мучительный поиск настроек. Эта Priora — действительно новая.

Джеймс Томпсон (слева) — дважды чемпион британского кузовного чемпионата BTCC за рулём хэтчбека Vauxhall Astra, а лучшим достижением Джеймса в мировом туринге стало третье место, завоёванное на седане Alfa Romeo 156. У нового первого пилота глаз горит: ему предстоит участвовать в доводке новой машины. Доводке под себя — это очень круто по спортивным меркам.Для Шаповалова этап в Порто стал первой гонкой, проведённой «на ногах». Говорит, сконцентрироваться и на пилотаже, и на управлении заводской командой невозможно.

Шаповалов уверен в ней настолько, что решился посадить в Приору приглашённую звезду — англичанина Джеймса Томпсона. Из-за этого шефу пришлось освободить своё место призового гонщика и довольствоваться отныне работой тест-пилота. То есть ходить пешком: денег на тесты у команды пока нет. Зато Томпсон пришёл со своим гоночным инженером Марко Каловоло (на фото справа) — их колоссальный опыт должен частично компенсировать нехватку тестов.

Несмотря на то что Lada — полноценный член заводского пула в WTCC, на Приору в паддоке смотрят косо. Хотя приход в команду Томпсона воспринимается как событие.

Загвоздка в том, что это не Priora. Точно так же, как гоночная «сто шестая» не имеет ничего общего с двухлитровой «десяткой», выпускавшейся ОПП АвтоВАЗа и фирмами-сателлитами. Реальные Лады на трассе в Порто — только белые автомобили безопасности. А боевая Priora стоит 300 тысяч евро — это 275-сильныйкит-кар с форсированным до предела двигателем фирмы Oreca, оригинальными подвесками, разработанными инженерами Шаповалова, и аэродинамикой, вылизанной в заводской трубе. Это турбийон Breguet в корпусе Второго часового завода.

Опелевский двухлитровый «атмосферник» C20XE под капотом Приоры — наследие эпохи детройтско-тольяттинской дружбы. Шаповалову удалось омологировать Приору с этим двигателем, хотя серийной версии с опелевским мотором нет. Агрегат чисто спринтерский: отдача 275 л.с. и 245 Н•м — почти предел форсировки. Однако в команде ждут ещё как минимум одну эволюцию опелевской «четвёрки», прежде чем в 2011-м её сменит наддувный двигатель 1.6. Причём Шаповалов говорит, что это будет двигатель Lada. Мне почему-то кажется, что всё-таки Renault.Выхлопную систему Приоры Шаповалов приводит как пример западного подхода к работе. Модель выпуска была сделана пожилым специалистом, командированным из фирмы Oreca, прямо на голландской базе Лады — в течение одного дня с единственным перерывом на чашку кофе.

В WTCC гоняются только моноприводные машины, но разрешена любая омологированная коробка передач. Для секвентальных трансмиссий, как, например, шестиступенчатый Hewland у Лады, регламентом предусмотрено 20 омологированных пар, а главная передача остаётся неизменной. У коробок с избирательным механизмом переключения (такими пользуется, в частности, BMW) передаточные числа остаются постоянными, зато меняются главные передачи. Наличие секвентальной коробки пенализируется 30 килограммами балласта.

Передняя подвеска с регулируемыми газонаполненными амортизаторами Sachs ждёт очереди на модернизацию: следующая версия будет с регулируемым углом наклона стоек — для большего кастора.

Задняя подвеска со стойками McPherson и парными нижними рычагами, собранными на подрамнике, создана командой Шаповалова. На заводе такая самодеятельность вызвала неоднозначную реакцию. Однако ездить на мировом уровне с полузависимой конструкцией невозможно.Кстати, Шаповалов считает, что не стоит пытаться перекладывать инжиниринговые задачи, стоящие перед командой, на плечи аутсорсеров. Необходимо привлекать людей в команду, создавать собственную инжиниринговую базу. Потому что чужаков очень сложно заставить делать то, что нужно команде, тонко подстраиваться под её потребности. Или это просто Ладе не по карману?

Как такой автомобиль выступает в чемпионате для производителей, где должны гоняться машины, максимально приближенные к серийным? В техническом регламенте же чётко сказано: «Допускается усиление подвески, конструктивно идентичной промышленной». Как-как? С разрешения Международной автомобильной федерации, конечно. Раз двухлитровая Priora омологирована FIA, значит, Шаповалов убедил чиновников федерации в существовании такой машины. Естественно, не без помощи АвтоВАЗа: завод с самого начала помогал «Медведям» с оформлением документов для омологации.

Ключевые фигуры. Владислав Незванкин (слева) руководит управлением спортивных автомобилей на АвтоВАЗе, а Марчелло Лотти — промоутер чемпионата WTCC. Незванкин помог Шаповалову с омологацией Лад, а Лотти следит за тем, чтобы они не выглядели слишком бледно. Незванкин хорошо известен в России как основатель фирмы «Торгмаш». Помните противостояние лукойловских и торгмашевских «десяток» в российском «туризме» конца 1990-х? Незванкин выступал в кроссе и трековых гонках, а сейчас ездит в кубке Lada Kalina на пару с моим бывшим коллегой по Авторевю Рустамом Акиниязовым — он тоже теперь на АвтоВАЗе и сыграл не последнюю роль в реализации проекта Lada Sport WTCC.

Да и у организаторов WTCC особые представления о букве закона. Промоутеры серии заинтересованы не только в привлечении новых производителей, но и в обеспечении их конкурентоспособности. Слабая команда, которая плетётся в хвосте, не попадая в телекамеры, быстро уйдёт. Чтобы подобного не случилось, в WTCC действует специальная техническая комиссия: при достаточном обосновании она разрешает командам вносить изменения в конструкцию машины, не предусмотренные омологацией.

На уик-энд каждому автомобилю положено не более 20 шин, причём только 12 из них могут быть новыми. Остальные — из зарегистрированных на каком-то из предыдущих этапов. Если же это первая гонка в сезоне, то в распоряжении гонщиков 16 новых покрышек. В WTCC используется моношина Yokohama Advan: по одному типу смеси для сликов и для дождевых шин. Даже при такой оптимизации расходов выходит дорого: почти по 400 евро за колесо.Специальный бензин с добавкой биоэтанола — ещё 3500 евро на уик-энд. Расход топлива в боевом режиме у Приоры — примерно 40 л на 100 км.

Три члена техкомиссии — местные боги. Они знают всё обо всех. С каждой машины они снимают свою телеметрию, параллельную командной. На основании этих данных выносится решение о тех или иных поблажках для команды. Если бы «Медведи» Шаповалова продолжали выступать на «трёшках» BMW, они бы никогда не смогли воспользоваться прелестями такого механизма. Ибо вносить изменения в конструкцию BMW вправе только сами баварцы.

Сегодня Лады соперничают с пилотами-частниками. Иногда довольно жёстко. После каждой из гонок в Порто Кириллу Ладыгину (справа) приходилось выслушивать упрёки от датчанина Кристиана Поулсена (его машина — позади «сто шестой» Ладыгина на фото вверху), которого Кирилл упорно не желал пропускать. «Если ты такой быстрый — обгоняй», — выслушав Поулсена, произносит Ладыгин. С характером парень!

Получается, если хочешь машину, которая будет эволюционировать, открой свой автозавод. Или выдай себя за заводскую команду. Имея негласную договорённость с АвтоВАЗом, Шаповалов пошёл именно по второму пути. Очень грубо говоря, они вместе обманули FIA. Или пришли с федерацией к соглашению. А дальнейший прогресс машины зависел от личного умения вести переговоры с техкомиссией. «Любое изменение должно быть обоснованно. Хочешь изменить точки крепления подвески — убеди их в том, что у базовой машины слишком большие крены», — приводит пример Шаповалов.

Шаповалов и гоночный инженер Томпсона итальянец Марко Каловоло. Каловоло начинал в 1970-х техником фирмы Lancia на полигоне Ла-Мандрия. Он прошёл путь от техника раллийной команды Lancia Martini Rally Team до технического директора серии Inernational Formula Master и владельца собственной консалтинговой компании Hexathron. В разное время Марко был гоночным инженером Джанкарло Физикеллы, Алессандро Наннини, Фабрицио Джиованарди и нынешних соперников Томпсона по WTCC — Ларини (Chevrolet) и Фарфуса (SEAT). В команде Lada Sport Марко пока не всё до конца понятно.

«У нас есть приличный мотор, мы готовы пробивать модернизированную переднюю подвеску и плоское днище. А вообще, мы уже получили достаточно поблажек», — продолжает он. Ещё бы! Как вам задние стойки McPherson и элегантные алюминиевые переходники спереди, которыми соединены с поворотными кулаками амортизаторы? Серийной Приоре такие даже не снились. То, как Lada Sport проводит через комиссаров конструктивные изменения для Приоры, напоминает сказку «Каша из топора».

В конце сентября в итальянской Имоле Priora полностью вытолкает «сто шестую» из команды. Старые машины сделают гоночными такси или продадут клиентам. Да-да, клиентскими Ладами уже вовсю интересуются в Европе. Народ осознаёт: русские машины будут быстрыми. А первые вазовские частники, чем чёрт не шутит, могут рассчитывать и на особую благосклонность завода.

Одна из технических особенностей, которую Priora унаследовала от «сто шестой» Лады, — длинная рулевая рейка ZF. Она здорово усложняет жизнь пилотам на таких закрученных трассах, как Порто. Первое, что потребовал Томпсон, после тестов Приоры, — изменить передаточное отношение механизма. Теперь один оборот руля будет двигать рейку на 67 мм вместо прежних 45. То есть если сейчас руль делает чуть больше двух с половиной оборотов от упора до упора, то будет ровно два. Ещё один повод для обращения в техкомиссию FIA?

Хотя Шаповалов болезненно морщится, когда Джеймс, например, или его гоночный инженер пеняют на нехватку мощности у Приоры. «Пока нам хватит. Сейчас такое время, когда не стоит просить всё подряд. Мы должны показать себя в отношениях с FIA серьёзными партнёрами, а не попрошайками». Знаете, мне в какой-то момент показалось, что Ладе просто противопоказано стремительно прогрессировать. Иначе ей подрежут крылья. Пока Priora плетётся в хвосте, на неё никто не обращает внимания. Завод получает свою медиаотдачу — и все счастливы. Но когда Lada вдруг понесётся, как на практике в Брэндс-Хетче, не появятся ли у соперников вопросы к Шаповалову или к техкомиссии?

Голландец Яап ван Лаген (на фото в центре), второй пилот команды, — мастер на все руки. Он преуспел в самых разных дисциплинах: от формул до ралли и дрифтинга. В Порто Яап провёл не самый удачный уик-энд. Будучи самым быстрым из наших, Яап сначала размолотил подвеску во время практики, а затем, неплохо квалифицировавшись, стал жертвой чужой ошибки на старте. Машина — самая свежая из «сто шестых» — сильно пострадала в аварии, в связи с чем ван Лаген переживал, что ему придётся пересесть на «ушатанный» автомобиль Шаповалова.

Впрочем, как я понял, жульничают все. И при этом в WTCC не принято кидаться друг в друга тухлыми помидорами. Здесь собираются тесным кругом — по одному представителю от каждого производителя — и вместе с организаторами ищут компромиссы. Так было, когда вдруг стали уезжать ото всех дизельные Сеаты, так будет, если кто-то вдруг заметит, что быстрая красная Priora совсем не похожа на медленную белую с мигалками.

Складывается впечатление, что единственного русского пилота Ладыгина держат в родной команде за пасынка. Это в России он звезда, а тут — актёр третьего плана. Его машина готовится по остаточному принципу, а с новым гоночным инженером англичанином Дарреном Папвортом (справа) Кириллу ещё только предстоит найти общий язык. В буквальном смысле: Кирилл форсированными темпами учит английский. У Папворта, кстати, большой опыт работы не в кольце, а в ралли, в частности с командой Prodrive.

Хитрят все, но никакая заводская команда, кроме Лады, не пустит меня, российского журналиста, в свои боксы. Это так же верно, как то, что ни один отечественный легковой автомобиль не способен пока петь на мировой сцене вживую. Приору втащили в элитный спорт за уши — я рад за неё. Не имею ничего против. Лишь бы кто-нибудь не взялся трубить об этом как о великом достижении. Не стоит валить в одну кучу спортивные амбиции команды, маркетинговые интересы завода и национальную гордость. Я вот искренне желаю нашим успехов в WTCC. Главное — не путать это действо с действительностью. Лады едут в темпе с «трёшками» BMW, Леонами и Крузами только на голубых экранах.

Между прочим, Chevrolet Cruze — ещё один отличный пример того, как регламент прогибается под «фирмачей». У стандартного Круза, как и у Приоры, сзади скручивающаяся балка. А у гоночного — многорычажка. Более того, Cruze — единственный автомобиль в пелотоне, который едет с пластиковыми стёклами: техкомиссия FIA сделала такое исключение для снижения центра масс у изначально слишком высокого автомобиля. Жульничают все — в меру возможностей. А когда жульничают все, то это вроде как становится правилами игры. Или нет?

Подиум в WTCC выглядит нарядно тоже только по телевизору. Зрители в этом мероприятии участия не принимают — только команды и журналисты. Оттого со стороны церемония награждения выглядит совсем не пафосно.

Важнее всего ощущение грядущих перемен. Команда Шаповалова — первая ласточка. Вы думаете, зря «Лукойл» посадил Алексея Дудукало за руль Сеата в дочерней серии Leon Eurocup? Это артподготовка перед приходом в WTCC. Когда? Году в две тысячи одиннадцатом, когда на волне обновления техтребований придут новые производители. Раньше поговаривали о планах Лексуса. Теперь считается, что это будут Ford и Subaru, а возможно, ещё и Mazda.

Через пару недель после Порто, во время практики на британском треке Брэндс-Хэтч, Джеймс Томпсон стал восьмым на сбросившей часть балласта Приоре. Прогресс. Правда, в двух гонках по разным причинам блеснуть не удалось: 18-й и 22-й результаты.

АвтоВАЗ должен закрепиться в чемпионате. Ведь Priora — хоть и перспектива, но краткосрочная. Если спортивная программа не заглохнет, то новую серийную машину на мегановской платформе, известную как «Проект С», будут запускать одновременно по всем фронтам — в автосалонах и на гоночных трассах. Управление спортивных автомобилей АвтоВАЗа уже готово внести свою лепту в разработку новой машины — сразу добавить Ладе бойцовский ген. Чтобы не пришлось снова варить кашу из топора.

Новый образ

В вопросах аэродинамики Priora определённо на одном уровне с лучшими машинами в паддоке, говорят тольяттинцы. Ведь в распоряжении команды — заводская труба и люди, умеющие ею пользоваться. Над обвесом гоночной Приоры дизайнеры работали прямо в тоннеле аэродинамической трубы. Проблема в том, что серийная Priora хоть и симпатичнее «десятки», уступает ей в аэродинамической эффективности. А гоночную Приору нужно было сделать более обтекаемой, чем «сто шестую». Задачу решили за три месяца безвылазного бдения на прецизионных весах («Нам бы месяцев девять!» — говорит вазовский дизайнер Андрей Рузанов). Кстати, «фирмачи», по словам вазовцев, не могут позволить себе такую работу — чересчур дорого. Оттого их обвесы подчас выглядят слишком утилитарно.

А боди-кит для гоночной Приоры разрабатывался в том числе с учётом эстетических соображений. Рузанов с удовольствием приводит в пример передние крылья. Расширители арок, говорит, можно было сделать просто функционально плоскими, но поверхность «наполнили», добавив небольшой радиус (мол, так свет играет, придавая детали промышленный вид).

Андрей Рузанов известен по проекту гоночного прототипа Lada Revolution и экспериментального купе, созданного на базе боевой машины.

К премьере Приоры было произведено около 20 кит-комплектов из полиэфирных композитов. Всё-таки туринг — контактная дисциплина. Компоненты наборов разрабатываются с учётом «технологии эксплуатации»: то есть при аварии обвес должен рассыпаться на небольшие, легко заменяемые фрагменты. Каждый набор — два бампера, накладки на пороги, передние крылья и расширители задних арок — весит около 14 кг. К следующему сезону, возможно, у Приоры появится углепластиковый костюм, пошитый каким-то обнинским «почтовым ящиком» из тех, что входят в Рособоронэкспорт.

А вот пару крупных воздуховодов вместо привычной фальшрадиаторной решётки технические комиссары FIA сочли не соответствующими регламенту. В ближайшее время этот элемент должен быть заменён на нечто более близкое к серийной детали. Кстати, внимательный взгляд заметит не только новые ноздри, но и видоизменённую кромку капота — маленький, но важный штрих с точки зрения снижения коэффициента C_x.

Сам капот штатный, правда, с вытяжками для вентиляции подкапотного пространства. Их положение тоже определяется в трубе. Вообще, тольяттинцы считают работу над аэродинамикой законченной на 90% — осталась тонкая доводка. В том числе работа по применению элементов плоского днища. Пока эксперименты в этом направлении не дают существенного выигрыша — днище Приоры и так оптимизировано по сравнению с «десяткой».

Обратите внимание: у Приоры нет переднего сплиттера, как у тех же Сеатов, например. Тольяттинцы говорят, что дополнительно загружать передок просто не понадобилось. В спорте важно, чтобы на автомобиль не действовала избыточная прижимная сила — она снижает скорость. А, например, стандартная ниша под номерной знак, как показали эксперименты в трубе, никак не влияет на аэродинамику.

Облегчённый бампер сверху и до уровня центра колеса должен повторять форму стандартного. Хотя серийный чуть уже. Отверстия от штатных противотуманок здесь используются для охлаждения тормозов. Вылизывая аэродинамику, инженеры и дизайнеры перебрали около тридцати вариантов боковины переднего бампера — критически важного элемента для снижения сопротивления воздуха.

Задний бампер должен быть как штатный. Зеркала заднего вида — серийными. У Приоры, кстати, два вида зеркал: один лучше с точки зрения грязезащиты и шума, другой — с точки зрения аэродинамики. Последний и достался гоночному автомобилю. Полости расширителей задних арок (на фото внизу) пока открыты, но команда уже пожаловалась: в них собираются «червяки» (куски шин, которыми усыпана трасса) и мусор — машина набивает карманы ненужным балластом.

Движущая сила

Телевидение — важнейшее из искусств в автоспорте, а вещательный центр канала Eurosport — святая святых, куда меня привели на небольшую экскурсию. Франко-бельгийская бригада освещает этапы WTCC с самого старта мирового первенства в 2005 году. Два дня телевизионщикам требуется на подготовку: проложить 60 километров кабеля для тридцати с лишним камер.

Режиссёр прямого эфира (в центре) в основном сосредоточен на головке пелотона, а его ассистенты подсказывают, где ещё в гонке происходит «движняк». Изображение со всех камер записывается на жёсткие диски, так что в любой момент можно сделать повтор чего-то упущенного. За стеклом в шумоизолированной капсуле сидит звукорежиссёр трансляции. Отдельная бригада (слева) контролирует качество картинки, корректируя в течение дня цветовой баланс, яркость и контрастность.

Изображение в формате HD (WTCC — единственный чемпионат мира с такой картинкой; жаль, такой она не транслируется в боксы) записывается на жёсткие диски. Причём Eurosport не только выдаёт 15 часов прямого эфира, но и монтирует «в поле» 26-минутные дайджесты по результатам заездов, новости, а также программу WTCC Inside, рассказывающую о жизни какого-нибудь отдельного гонщика во время уик-энда. Сигнал отсюда получают 65 каналов, прямой эфир идёт в 92 странах, включая Австралию с Новой Зеландией, Японию, Китай и Индию. Компания использует три спутника: над Польшей, Сингапуром и почти над Мехико.

Перед исполнительным продюсером трансляции (на фото) лежит досконально расписанный график. В нём указано всё вплоть до того, какого пилота и в течение какого времени будут показывать в тот или иной момент эфира. Жёсткое расписание необходимо — стартовый взнос, уплаченный командами-участницами, подразумевает примерно равные доли эфирного времени. Комментаторы, вещающие на основных языках — английском, французском или немецком, — работают на трассе, а 17 национальных — по домам. Не оттого ли так уныло бывает их слушать?

Русские

Монокубок SEAT Eurocup проводится как серия поддержки параллельно этапам WTCC. Бюджеты тут скромнее: сезон для двух машин обходится в полмиллиона евро. Сами автомобили — с почти серийными бензиновыми турбомоторами 2.0 TFSI и роботизированными коробками DSG. К слову, в России гоняется одна такая машина, и её бизнес-драйвер пользуется только автоматическим режимом трансмиссии. В Порто командам младшей серии отведены дальние места в паддоке. Едва ощутимый океанский бриз колышет российский триколор — в Еврокубке выступает команда с незатейливым названием Team Russia.

В команде Team Russia пара молодых пилотов: Антон Маркин и более быстрый Олег Петриков (на фото в центре слева). Наставляет ребят спортивный директор коллектива Михаил Михайлович Девель (внизу) — обаятельнейший раллийный динозавр времён советской заводской команды АЗЛК.

Кроме подопечных Девеля «в Сеате» едет и Алексей Дудукало (слева) — универсальное оружие «Лукойла». Лёшу обслуживает итальянская команда Ragnoni Motorsport (её шеф с внешностью головореза, синьор Раньони, — на фото справа). Обслуживает на первый взгляд левой пяткой. Но Дудукало всё равно быстрее ребят из «Тим-Раши», где все самозабвенно вкалывают. А всё оттого, что, как говорит Михал Михалыч Девель, русским ещё учиться и учиться. Учиться наши предпочитают у англичан: дескать, им нет равных по способности делиться гоночным опытом.

Трудно передать, как приятно видеть такое же стремление к знаниям не только в команде второго эшелона, но и в боксах Лады. Я привык к тому, что отечественные спецы всегда точно знают, как надо делать. За что ни возьмись — у русских найдётся готовое решение. По первому требованию вам представят рецепт идеальных духов, не вынимая головы из сточной канавы, или подготовят проект суперавтомобиля — прямо не слезая с телеги.

Работа с телеметрией — важнейшая часть поиска скорости. Пилоты разбирают не только данные, снятые со своих машин, но и показатели партнёров по команде. Интенсивнее всего с телеметрией работают Яап и Джеймс, а Кириллу пока мешает языковой барьер. У пилотов, кстати, есть и маленькие видеорекордеры — для разбора, например, гоночных инцидентов.

А тут всех объединяет осознание глубины той ямы, из которой предстоит выбираться. Многолетние наработки в нашем недоспорте не стоят ни гроша в паддоке WTCC. Высокую науку побеждать нашим приходится учить с азов — с искусства быть последними. Кольцевые автомобильные гонки мирового уровня — столь тонкая материя, что крохотная ошибка, допущенная на нулевом уровне подготовки машины к соревнованиям, не даст выстроить архисложную пирамиду победы.

Тут как в стихотворении про гвоздь, которого не нашлось в кузнице. Неточно выставил горизонт для опор, на которые ставится автомобиль при настройке геометрии подвески, — не попал в требуемые углы установки колёс. Ошибся с углами — получил чуждый гонщику неуправляемый болид. Дальше можно искать баланс настроек в течение всего уик-энда, но так и не подобрать нужные параметры. А кроме шасси есть ещё двигатель, коробка передач, блокировка дифференциала, угол атаки антикрыла, балласт… Собрать этот паззл без инструкции можно только при наличии чёткого системного подхода. Именно его не хватает русским в больших гонках.

За кадром

Помимо гонок WTCC в Порто проходят и соревнования классических автомобилей, правда, в разные уик-энды. Тому, кто хотел бы принять участие, но ещё не обзавёлся автораритетом, стоило заглянуть в павильон Automobilia, кладовую автомобильной истории. Местные коллекционеры выставляют тут на продажу любопытные экземпляры: за родстеры Jaguar E-type (в центре) просят по 100 тысяч евро, за BMW M1 (слева внизу) — 160 тысяч, за Bugatti Type 57 (справа внизу) — 450 тысяч. Самый дорогой экспонат — Mercedes-Benz 630 (вверху) с единственным в своём роде кузовом ателье Carroceria Castagna за 600 тысяч евро. Ну, а коли в кармане не больше полтинника — рядом продаётся всё то же самое, но в масштабе 1:43.

Португалия — беднейшая страна Евросоюза, но местное население сходит с ума по автоспорту. И вообще по всему, что связано с автомобилями. По идее, журналисту на этапе WTCC должно быть скучно, но меня так увлекла спортивная кухня, что памятник рыбакам — огромный стальной невод, натянутый на берегу океана, — оказался единственной местной достопримечательностью, попавшей в объектив моей камеры.

SS20 — сайт производителя деталей подвески автомобилей

В продажу поступили передние стойки и задние амортизаторы SS20 для автомобилей Chevrolet Aveo, ZAZ Vida, Ravon Nexia R3.

В продажу поступил универсальный подшипник верхней опоры передней стойки SS20.

В продажу поступили заниженные стойки и амортизаторы SS20 RACING [-30][-50] для LADA VESTA, LADA VESTA SW и VESTA Sport

Мы начали выпускать буферы хода сжатия передней и задней подвески для автомобилей марок Volkswagen, Škoda, Seat, Audi.

Предлагаем вашему вниманию модули передней подвески в сборе на автомобили Лада Приора, Лада Калина, Лада Калина 2 и Лада Гранта.

Модуль подвески в сборе представляет собой собранный на заводе SS20 узел, все составные детали которого оптимально подходят друг к другу.

Компания SS20 предлагает более доступную по цене комплектацию передних амортизационных стоек на автомобили Renault Sandero Stepway (без отбойников и пыльников) при сохранении безусловной гарантии 1 год без ограничения пробега.

В линейке продукции SS20 появилась новинка: модуль в сборе для передней и задней подвески квадроциклов STELS ATV 650/800/850.

Компания SS20 рада предложить владельцам автомобилей Hyundai Solaris первого поколения и KIA Rio III передние стойки и задние амортизаторы.

Амортизаторы SS20 будут достойной и доступной заменой для штатных амортизаторов, при этом, вы можете выбрать вариант настройки амортизаторов подходящий под ваши требования.

В продаже появились задние амортизаторы для автомобилей Nissan Qashqai, X-Trail и Renault Koleos.

В продаже появились новые пружины SS20 для передней подвески автомобилей ЛАДА Калина, Приора, Гранта и Datsun.

Передние и задние усиленные амортизаторы для LADA 4×4 Urban в отличие от штатных амортизаторов имеют увеличенное сопротивление на ходе отбоя, увеличенный диаметр корпуса и штока. Увеличенный объем масла в амортизаторах SS20 позволяет длительно двигаться по разбитой дороге без перегрева амортизаторов и без снижения эффективности их работы.

Навигация по-русски — «Приора» с ГЛОНАССом / Цифровой автомобиль

До сих под наши автозаводы сопротивлялись внедрению «музыки» и других опций комфорта изо всех сил. Почему сопротивлялись? Все просто: диктат дилеров. Те, кто торгует ВАЗовскими машинами (неважно, в красивых автосалонах или на открытых временных площадках), основной свой заработок строят не на собственно продаже, а на установке допоборудования. Соответственно, чем меньше в автомобиле всяких «опций», тем она для продавца выгоднее. Потребителю же, напротив, сподручней бывает приобрести аудиосистему заводского качества, установленную не «на коленке» и не «ломающую» дизайн салона.

Работа по созданию заводской аудиосистемы началась в конце 2007 года. На ВАЗе написали техзадание, ориентируясь, при этом, на свои, чисто автомобильные традиции. Там больше было про безопасность и технологичность, нежели про звук. К тому же, создателей поставили в жесткие ценовые рамки: «Приора» — машина недорогая, hi-fi ей без надобности. И сразу решили делать вариант с навигацией ГЛОНАСС — с понятным расчетом потрафить инициаторам соответствующей госпрограммы. За воплощение ТЗ взялась московская фирма «АвтоАудиоЦентр».

Первые эскизы сделал ВАЗовский художник Алексей Плюхин (он же разрабатывал и интерьер «Приоры»), дальше их «творчески переосмысливал» московский дизайнер Максим Кондратьев.

 

Максим Кондратьев.

 

Долго согласовывали с тольяттинцами компоновочное решение. Сложность вот в чем: традиционно-стандартное место для «магнитолы» на центральной консоли вполне удобно с точки зрения управления, оно находится под правой рукой. Но с точки зрения обзорности, это место никуда не годится, располагать там дисплей навигации — издевательство над водителем. Дисплей надо выносить в отдельный модуль, но куда? Обсуждались два варианта — интегрировать монитор навигатора в приборный щиток и вынести его на самый верх центральной консоли, в пространство над дефлекторами обдува. В первом варианте с визуальным восприятием проблем не было, но возникали сложности с управлением, приходилось отказываться от сенсорного экрана, перенося все на внешние кнопки и регуляторы. Во втором — сенсорное управление можно было сохранить, но требовалась тщательно вписать дисплей в ограниченное пространство передней панели, обеспечить «антибликовость» и достаточный угол обзора, дабы и пассажиры могли видеть «картинку». Второй вариант предпочтительнее и эргономически: угол зрения по горизонтали у человека существенно больше, чем по вертикали. Соответственно, энергия, затрачиваемая водителем при перефокусировке взгляда в сторону, меньше таковой при переводе взгляда вниз. Это соображение, кстати, взяли на вооружение многие автопроизводители, размещая щиток приборов по центру, а не над рулевой колонкой.

В общем, победила концепция с центрально-расположенным дисплеем навигатора. Но основные сложности были впереди: предстояло интегрировать дисплей в уже «состоявшуюся» панель, без каких-либо ее существенных изменений. Понятно, что ВАЗ «не потянул» бы изготовление отдельной панели под навигатор, это не окупится никогда. Значит, нужно модернизировать существующую конструкцию, причем так, чтобы это можно было повторять в условиях массового производства.

По центру панели в «Приоре», как известно, — пространство свободное, а вот ниже — часы и дефлекторы вентиляции. Соответственно, изнутри к этим дефлекторам подходят патрубки, расположенные аккурат по центру. Хитрость компоновочной задачи была в том, чтобы оставить на месте все воздуховоды, попытавшись внедрить навигатор на несколько сантиметров свободной площади. Конечно, оптимальным был бы шести-семидюймовый дисплей, но такой без серьезных переделок системы вентиляции в «Приору» не поставить никак. Самое крупное, что удалось вместить, — 4,3 дюйма. По сути, это — готовый навигатор, прямо в стандартном корпусе, прикрытый пластмассовой заглушкой. Помимо прочего, она еще образует и небольшую полочку перед дисплеем, куда можно положить пачку сигарет или мобильник. Управление навигацией возложено на две кнопки по сторонам от дисплея — включение/выключение и масштабирование. Все остальное — тач-скрин, как и в PND.

Но даже такая нехитрая инсталляция потребовала целого комплекса испытаний и согласований. Дело в том, что ВАЗ как автопроизводитель находится в плену великого множества ГОСТов и нормативов, мало известных либо вовсе неизвестных широкой публике. Допустим, по нормам безопасности, в салоне вообще не должно быть строгих прямоугольных переходов, обязательны скругления. Они четко нормированы и существует целая методика их проверки — специальным шаром, который должен перекатываться плавно, без резких «падений» и «подпрыгиваний». Еще больше требований к эргономике и визуальному восприятию информации — пользование навигатором должно быть удобно для людей любого разумного роста и комплекции. В общем, начав работу в конце 2007 года, первые образцы, устроившие всех, сумели сделать только в начале 2009-го.

 

Виртуальный тест на травмобезопасность, согласно правилу 21 ЕК ООН.

 

 

Эргономический тест и расчет углов обзора с места водителя.

 

Как раз тогда был всплеск интереса к ГЛОНАССу, о нем говорили, его предлагали внедрять (и процесс этот даже пошел!) на общественный и служебный транспорт по всей России. Разумеется, неиспользование ГЛОНАССа в навигаторе для «Приоры» означало бы тихий саботаж госпрограммы! Но, увы, готовых PND нужного размера с ГЛОНАССом не существовало, пришлось добавлять внешний приемник. Не существовало тогда и чипов NAVSTAR/ГЛОНАСС, первый такой совмещенный приемник КБ «Навис» обещает сделать только в середине этого года. А отечественные приемники, ссобранные «на рассыпухе», были довольно дороги, 130-170 долларов за штуку. А это сопоставимо со стоимостью самого навигатора! Создателям удалось найти некий китайский приемник, который при крупном заказе могли сделать за 30 долларов. Это российская разработка, только производится в Китае. Для ГЛОНАССа требуется внешняя антенна, но она будет спрятана внутри приборной панели, у кромки лобового стекла.

 

Так выглядит навигатор с накладкой на панель.

 

С головным устройством тоже было не все гладко. Штатно в «Приоре» есть место под 1DIN, плюс полочка под ним, позволяющая, при необходимости расширить установочное место под 2DIN. Но взять готовое «двухдиновое» ГУ и выдать его за заводское, даже прилепив к нему шильдик LADA, — это было бы слишком просто. Задача стояла как раз в том, чтобы сделать ГУ нестандартным, пригодным только для этого автомобиля — это почти исключает к нему криминальный интерес и позволяет «играть» дизайном консоли.

(Мы употребляем словосочетание «головное устройство» как устоявшийся в профессиональных кругах термин, имея в виду, что простонародное «магнитола» не отражает функциональной сути и, строго говоря, не должно применяться в этом контексте. Магнитола — это комбинация магнитофона/плеера и радио, в описываемом же устройстве никакого магнитофона нет. Правильнее называть его CD-ресивером, но, вероятно, для многих это звучит излишне громоздко. К сожалению, словечко «магнитола» как определение всех головных устройств закрепилось в обиходе, но нам не хотелось бы культивировать эту ошибку. Это подмена понятий, и так можно зайти довольно далеко, договорившись, как в известном романе Войновича, называть черное белым… Пусть будет «головное устройство» или даже «магнитола» — но в кавычках. ОК?)

Предстояло выбрать одну из двух концепций ГУ — с большим дисплеем или с большим энкодером (ручкой-крутилкой). Дисплей во всю площадь ГУ смотрится эффектно и современно, но при наличии отдельного монитора-навигатора он не очень-то нужен, тем более, в месте, очевидно не лучшем для обзора. Кроме того, дисплей — штука недешевая, а «Приора» — автомобиль, мягко говоря, не люксовый, удорожание его даже на 10-20 долларов очень нежелательно. В общем, выбрали концепцию с энкодером.

Для конвейерной установки очень важно количество операций при монтаже, так что пришлось разрабатывать промежуточный контейнер, в котором ГУ просто защелкивается, одним движением. Сама панель подсобирается заранее, контейнер жестко крепится на каркасе — а само ГУ устанавливают уже в последний момент. Временной норматив для установки ГУ на конвейере — 51 секунда! Провели даже четыре краш-теста, чтобы убедиться в прочности креплений и доработать их.

 

Приборные панели в сборе («шпионские» фото с ВАЗа).

 

Уход от стандартного «диновского» форм-фактора вынудил изменить накладку на центральную консоль. Теперь это совершенно новая деталь, одна из двух новых. Либо вообще одна, если речь идет о комплектации без навигатора. Так что изменений в технологию сборки привносится самый минимум, как и требовалось. Удорожание тоже незначительно.

ГУ сделано хитро: в его основе — обычный «однодиновый» CD-ресивер, на который надели большую лицевую панель. Габариты этой панели позволили без суеты и мельтешения разместить не только все нужные кнопки управления, энкодер и загрузочный слот, но и относительно большой «служебный» дисплей, отображающий информацию о работе ГУ — номер трека, частоту радиостанции и т.п.. Он тоже жидкокристаллический, но попроще навигационного, сегментный. Сегменты выбирались, кстати, с расчетом на отображение кириллических символов, так что русские тэги и названия на нем выглядят вполне аутентично. К сожалению ли, к счастью — но второстепенные обозначения остались на «международном английском»: loud, mute и т.д.

 

Лицевая сторона панели…

 

 

…и обратная.

 

Ниже CD-ресивера находится контейнер для дополнительной электроники — платы сопряжения с навигатором и всего того, что впоследствии планируется интегрировать в этот комплекс. По сути, объектом разработки на данном этапе явилась только передняя панель с управляющей электроникой, ГУ взяли готовое, на транспорте Tanashin Denki.

 

Плата электроники ГУ.

 

 

Транспорт.

 

 

Контейнер с отделением для дополнительных плат.

 

 

Головное устройство в сборе.

 

Функциональное оснащение сделано в соответствии с ВАЗовским техзаданием. Которое, заметим, составлял человек без особой фантазии и без ощущения стремительной поступи прогресса. Проигрыватель — только CD, форматы аудио — CD-DA, MP3 и WMA. USB-вход «на шнурке» — чтоб не торчала «флэшка» из панели (это небезопасно). Модуль Bluetooth совместим с двусторонними профилями A2DP/AVRCP — это означает, что музыку можно слушать прямо с телефона по беспроводному соединению, управляя сменой треков и громкостью с ГУ. Плюс система хэндс-фри со встроенным микрофончиком и приглушением музыки в момент звонка. В «АвтоАудиоЦентре» добавили еще форматы OGG и AAC, но это так, бонусом, в ТЗ их не было. Печально, но WAV с «флэшек» и lossless-форматы ГУ воспроизводить не может. Не управляет оно и iPod.

Акустика используется довольно обычная — коаксиальная, диаметром 13-16 см (для хетчбэков, седанов и универсалов предусмотрены разные комплекты динамиков — там различаются задние посадочные места). Примерно такую же ААЦ продавал раньше под маркой «Урал» (серии 1325 и 1326 с твитером, расположенным внутри звуковой катушки).

«Раскачивает» ее встроенный в ГУ усилитель; внешнего не предусмотрено. Антенна — пассивная штыревая, крепится на крыше.

Первая опытная партия «Приор» с аудиосистемами была собрана в январе, в интернете даже можно найти отзывы первых немногочисленных счастливчиков. Потом ее еще немного доработали, скорректировав технологию конвейерной сборки — и в апреле выпустили уже вторую партию в несколько сотен машин. На ближайшее время ВАЗ заказал 18 000 комплектов, а всего до конца года планирует оснастить аудиосистемами 60 тыс. «Приор».

Вторым этапом будет выпуск автомобилей с навигацией, это случится в октябре. К тому времени должны окончательно определить и поставщика навигационного ПО, умеющего работать с ГЛОНАССом. Если появится разрекламированный чип NV08C-MCM-M, то им, конечно, заменят китайскую микросборку. А вот перспектив увидеть в навигаторе онлайн-сервисы, пожалуй, нет — ВАЗовцы относятся к ним скептически. Хотя конструктивно разъем для подключения GSM-модуля в навигаторе предусмотрен.

Контейнер под платы расширения рассчитан на установку модулей маршрутного компьютера и парктроника, дисплеем которых будет тот же навигатор. Это — ближайшее будущее, не исключено, что эти модули начнут предлагаться вместе с навигатором уже в октябре. В принципе, систему можно наращивать и дальше, но это, как говорил товарищ Сухов, «уже вряд ли». Все-таки, «Приора» должна комплектоваться оборудованием своего ценового сегмента, не вылезая в hi-end.

«АвтоАудиоЦентр» планирует наладить продажу таких комплектов и для незаводской установки — для ВАЗовских дилеров, да и просто для всех желающих. Помимо электронных блоков, в него будет входить новая накладка на консоль и полный комплект крепежа. Также обещают варианты с улучшенной акустикой и внутрисалонной активной антенной. Но с ценой на такие комплекты еще не определились, равно как и со сроками.

А тем временем идет работа над другими вариантами головных устройств для «Приоры», их делают уже иные подрядчики. Не исключено даже, что навигатор таки «впишут» в приборный щиток. Как и когда это будет — пока неясно, но мы постараемся рассказать об этом при первых информационных проблесках.

Если Вы заметили ошибку — выделите ее мышью и нажмите CTRL+ENTER.

Лада Приора 2019 новая модель, цены, комплектации, фото, видео тест-драйв

Появление Лада Приора в 2019 было неожиданным поворотом, ведь ежегодно до нас доносится информация о том, что конвейер с этой моделью бесповоротно остановлен. Седан представлен в 4 комплектациях: Стандарт, Норма (Климат), Комфорт и Имидж. По традиции минимальная и максимальная комплектация не сильно отличаются друг от друга. На этот раз это появление мультимедийной системы и 15-дюймовых дисков. Цена стартует от 420 тысяч, что позволяет модели конкурировать с собратьями Вестой и Калиной, Рено Логаном и Равоном R4.

Простой, но надежный автомобиль

Экстерьер

Лада Приора считается одним из долгожителей отечественного автопрома. 2019 год стал для новой модели очередной ступенью эволюции. Новая модель представлена в рестайлинговой версии, фото и цена которой уже стали известны публике.

Российский автопром всегда имел противоречивую репутацию, и эта модель не стала исключением. Автокритики считают, что такое обновление имело смысл в «нулевых», а сейчас идея потеряна. Производители дают Priora еще один шанс на жизнь, начиняя обновленную модель инженерно-техническими наработками, которые появились за последние несколько лет. Лада не получила заметных изменений во внешности, кроме того, что стала несколько меньше и практичнее. Все это приправлено небольшими декоративными вставками.

Изменения передней части:

• Капот обновленной Лады Приоры 2019 немного изменил форму. На нем появились небольшие возвышения. В отличие от предыдущей модели, они проходят не только по центральной части, но и по бокам. Традиционный вид имеет решетка радиатора. Тольяттинские производители решили, что привычный для всех трапецевидный вариант – станет неизменным элементом, опознавательным знаком марки. Крупная сетка позволяет эффективно циркулировать воздух, охлаждая внутренности.
• Оптика. Эта позиция вызвала больше всего критики. Производитель, как и в прошлой модели, «смазал» качество используемых материалов. Галогеновая начинка не отличается эффективностью, поэтому на автоновинку сразу посыпался шквал негативных отзывов. В целом, головная оптика стала крупнее, что, по заверению производителя, все-таки повысит уровень освещенности дорожного полотна.
• Обвес обзавелся дополнительным отверстием воздухозаборника, украшенный в стиле решетки радиатора. В целом, от носа машины остается приятное впечатление, если оценивать внешний вид. В расширенной комплектации по бокам передней части появляются противотуманные фары.

В профиль Лада Приора вполне узнаваема. Боковые стекла, основной рельеф, диаметр и форма арок сохранились с модели прошлого десятилетия. Серьезным изменениям подверглись только легкосплавные диски, получившие более современный дизайн и боковые зеркала. Последние значительно «подросли» в

размерах и стали прямоугольными. Благодаря этому улучшилась обзорность. Технические изменения доступны в «заряженных» комплектациях — дублирование поворотников на боковых зеркалах. На этом апгрейд боковой части закончен.

Заметно проработали заднюю часть автомобиля. В целом, она стала выглядеть довольно привлекательно. Багажник приобрел немного вытянутую, крышку с приподнятой вверх кромкой. Задняя оптика сохранила треугольный вид, который выгодно подчеркивает рельеф углубления номерного знака. Наличие двух противотуманок тоже не может не радовать. Выхлопная труба спрятана далеко под днищем, поэтому увидеть ее просто так не удастся.

Интерьер

В отличие от внешнего вида, внутреннее убранство новой Лада Приоры 2019 года доработано гораздо сильнее. Фото нового салона уже были оценены по достоинству, конечно, это не могло не отразиться на цене. Основные характеристики продуманы и качественные, с поправкой на состояние предыдущей версии.

Изменения в салоне:

• В лучшую сторону изменилось качество материалов отделки. Пластик стал немного крепче, а места стыков более аккуратны, что почти полностью исключило скрипы салона. Ткань устойчива к истиранию, поэтому отпадает необходимость покупать чехлы. Даже те пушистые, что некоторым очень нравятся.
• Система мультимедиа хоть и изменилась, но даже близко не приблизилась к европейским вариациям. Грубая, с множеством неизвестных кнопок. Хотя, стоит отметить, что функционал немного подрос, по сравнению с предыдущей версией.
• В целом торпедо сделано очень грубо и не современно. Базовая версия имеет множество малоприятных заглушек. Не украшает внешний вид и углубление для размещения дисплея. Оно угловато и не понятно. Стандартно здесь разместилось огромное количество кнопок, пару дефлекторов, круглые переключатели работы печки и кондиционера. Несколько лучше обстоят дела с богатой комплектацией, но становится очевидно огромное поле работы, чтобы выйти на уровень хотя бы бюджетных европейских авто.
• Рулевое колесо переехало сюда вместе с малыми изменениями кузова. Руль толстый, непродуманный, без какого-либо функционального наполнения. Использование нового пластика не делает управление приятным.
• Приборная панель была взята из Гранты и немного доработана. Смотрится несколько лучше за счет появившегося экрана борткомпьютера, который скромным синим треугольником выглядывает между тахометром и спидометром.
• Тоннель выглядит неоправданно большим. На нем нет особо функциональных элементов, только все самое необходимое: ручка КПП, ручной тормоз и несколько кнопок. За комфорт здесь отвечает наличие небольшого органайзера для мелочи, выемки, отдаленно напоминающие подстаканники. Подлокотников не будет даже в самой богатой комплектации.

Небольшие изменения обшивки кресел завершают существенные изменения. Приятные на ощупь сиденья остались такими же твердыми, как и в прошлой вариации. Поэтому ездить на дальние расстояния в Приоре не совсем комфортно.

Не решена проблема дефицита места на заднем диване. Здесь по-прежнему не комфортно. Для более-менее удобного положения, придется ехать вдвоем. Передние сидения имеют примитивные механизмы регулировки, подогрев возможен только в расширенной комплектации.

Багажное отделение имеет внушительный объем – 430 литров. Но и здесь не все так сказочно, поскольку для увеличения стандартной глубины придется вооружиться отверткой, чтобы демонтировать диван заднего сиденья. Голыми руками АвтоВАЗ не взять.

Технические характеристики

Технические характеристики Lada Priora 2019 остались прежними. Перед нами встает выбор между двумя, уже знакомыми силовыми агрегатами:

• Бензиновый 1,6 – литровый мотор с мощностью 106 лошадиных сил;
• Бензиновый 1,8 – литровый мотор с мощностью 123 лошадиные силы.

Большого выбора между коробками также не будет. Потенциальный обладатель русской техники может выбрать между 5-ступенчатой механикой или роботом. Привод не обсуждается. По умолчанию нагрузка на переднюю пару. Производитель делает акцент на том, что инженерам удалось сократить потребление топлива. Показатели теперь варьируются от 6,5 до 8 литров на 100 км. Также, тольяттинские разработчики уверены, что силовые агрегаты стали более качественными и шанс на поломку существенно снижается.

Поскольку это единственный концерн, который понимает всю «прелесть» российских дорог, подвески уделили особое внимание. Сюда инженеры АвтоВАЗа приложили большое усилие, поэтому ждем испытаний и отзывов от владельцев, которые после приобретения расскажут, удалось ли устранить основные проблемы и увеличить километраж без ремонта и техобслуживания.

Безопасность

Набор опций безопасности довольно скромный. У вас есть возможность оборудовать свой автомобиль:

• Подушкой безопасности со стороны водителя;
• Креплением для детских сидений;
• АБС, ЕБД;
• Системой вспомогательного торможения;
• Двумя подголовниками заднего дивана;
• Охранной сигнализацией.

Последние два пункта не доступны в стандартной комплектации. На этом список изменений для создания безопасности заканчивается. Безусловно, производителю есть куда стремиться.

Комплектации

Новая Лада Приора представлена в четырех комплектациях:

• Стандарт. Электроуселитель руля, 13-дюймовые диски, запаска в комплекте, дневные ходовые огни, АБС, ЕБД, маршрутный компьютер, регулировка ремней безопасности по высоте.
• Норма и Норма Климат. Начиная с этой комплектации, добавляются подголовники задних сидений, иммобилайзер, охранная сигнализация, брызговики, противосолнечный козырек с зеркалом на пассажирском сиденье, гидроуселитель руля, центральный замок с дистанционным управлением, 14-дюймовые диски. В версии Норма Климат – климатическая система и подогрев передних сидений.
• Комфорт. Все прелести комплектации Норма Климат плюс мультимедийная система с 7-дюймовым сенсорным дисплеем, поддержкой USB- носителей и SD-карт, Блютуз.
• Имидж. Специально разработанный дизайн интерьера Special Edition, 15-дюймовые диски и 14-дюймовое запасное колесо.

Каждая последующая комплектация все меньше отличается от предыдущей. Радует, что цена так же повышается незначительно.

Старт продаж и цены

Лада Приора 2019 поступит в продажу в начале следующего года. В новом кузове машина предстанет в нескольких государствах постсоветского пространства. Комплектации будут доступны в полном объеме. Цены, к сожалению точно не известны, но предварительно базовый вариант будет стоить от 420 тысяч. Фото актуальной модели можно посмотреть у нас на странице.

Конкуренты и перспективы на рынке

В борьбе за место народного бюджетного седана вместе с Приорой участвуют:

На данный момент производитель заявил о том, что Лада Приора 2019 – последняя модель этой серии. Все силы АвтоВАЗа брошены на производство внедорожной версии Нивы и модернизации Калины.

Видео тест-драйва

Вводятся новые правила регистрации машин – Авто – Коммерсантъ

Опубликован приказ МВД с новыми правилами регистрации автомобилей. Теперь не надо будет ехать в ГИБДД и проходить сложные согласования при замене двигателя на идентичный. Впервые можно будет регистрировать в ГИБДД автомобиль с электронным паспортом транспортного средства. Кроме того, граждане получат возможность в течение года хранить в подразделении регистрационный знак с проданной машины.

Официально опубликован приказ МВД №399, утверждающий «правила государственной регистрации автомототранспортных средств и прицепов к ним в ГИБДД». Документ вступает в силу 6 октября и придет на смену старым правилам регистрации, утвержденным приказом №1001 2008 года.

Документ, о первой версии которого сообщалось еще в конце прошлого года, содержит ряд нововведений.

Первое связано с электронными паспортами транспортных средств (ЭПТС). Напомним, к введению таких паспортов российские власти готовятся несколько лет, для этого было создано специальное АО «Электронный паспорт», входящее в структуру ГК «Ростех», которое занимается введением информационной системы электронных паспортов. В ЭПТС, как ожидается, будет храниться информация не только о данных на автомобиль, но и о техосмотре, ОСАГО, возможных залоговых ограничениях на машину и т. д.

Введение ЭПТС несколько раз переносилось, и теперь в соответствии с приказом МВД появилось юридическое основание ставить на учет машины с электронными паспортами. Порядок такой регистрации прописан в новом приказе №399 МВД. А с 1 ноября 2019 года, согласно решению Евразийской экономической комиссии, прекратится выдача традиционных бумажных ПТС при выпуске в обращение транспортных средств. Иными словами, при покупке нового автомобиля у дилера или ввозе машины из-за рубежа на нее выдадут сразу электронный ПТС. А вот для уже выпущенных в обращение машин продолжает действовать традиционный бумажный ПТС — он бессрочный, можно будет получить его дубликат (эта опция заложена в новом приказе): замена на ЭПТС исключительно добровольная.

Еще одно важное нововведение касается установки в автомобиль нового двигателя. До сих пор автовладельцы при установке нового силового агрегата сталкивались с рядом проблем — инспекторы ГИБДД, в частности, требовали предъявить на мотор отдельный договор купли-продажи и в определенных случаях отказывали в регистрации авто. Теперь все это уходит в прошлое. С 6 октября можно будет установить в машину новый мотор (речь идет о замене двигателя на идентичный юридически чистый) и ездить на таком автомобиле без каких-либо дополнительных действий. Инспектор ДПС на дороге ничего не сверяет, поскольку номер мотора не относится к регистрационным данным — он указывается только в ПТС, его водитель возить с собой не обязан.

При продаже автомобиля новому собственнику какие-либо дополнительные документы на двигатель также не нужны: инспектор на площадке, увидев, что установлен мотор от другой машины, проверит, не изменена ли маркировка, не объявлен ли мотор в розыск, не менялась ли конструкция машины (установка более мощного двигателя в автомобиль считается изменением конструкции). Если вопросов не возникает, информация о новом моторе вносится в ПТС при регистрации машины.

Также приказ определяет правила регистрации машины, которая принадлежит нескольким собственникам, например в случае получения наследства от умершего родителя несколькими детьми. Сейчас нередко возникают проблемы из-за того, что у наследников нет регистрационных документов на автомобиль, но формально они все являются владельцами, и не понятно, как и на кого машину ставить на учет. Теперь вводится два сценария. Первый: все собственники приезжают в ГИБДД и пишут простое письменное заявлении о согласии регистрировать машину на одного из наследников. Второй сценарий: оформляется нотариально заверенное согласие наследников на регистрацию машины за одним из них, с этим документами он уже сам приезжает в подразделение и регистрирует машину на себя.

Помимо этого приказом МВД уточняется, что зарегистрировать машину можно будет не только по паспорту, но и по временному удостоверению личности, которое выдается взамен утерянного паспорта. Также в приказе четко прописана обязанность инспекторов вносить в Федеральную информационную систему ГИБДД все данные (включая сканы документов и фотографии) об измененной маркировке автомобилей. Речь идет о случаях, к примеру, когда один из номеров на кузове проржавел и не читается, но в ходе экспертизы официально установлено, что никакого криминала в этом нет, на машине можно ездить. Нововведение исключит случаи направления автовладельцев на одни и те же экспертизы в разных регионах и разгрузит экспертов-криминалистов от лишней работы.

Еще одно нововведение связано с хранением номеров. По действующим правилам, напомним, водитель может при смене автомобиля сохранить за собой госзнак, оставив его на хранение в ГИБДД на срок до 180 дней. Практика показала, что нередко граждане просят продлить этот срок, но такой возможности не было предусмотрено. Теперь максимальный срок хранения номера составит 360 дней, причем он будет автоматически продлен для тех автовладельцев, кто хранит номер в ГИБДД на момент вступления в силу приказа МВД.

«По результатам анализа обращений граждан и организаций уточнены процедуры выдачи регистрационных знаков «Транзит» на вывозимые транспортные средства, расширен перечень документов, подтверждающих факт утилизации транспортного средства и являющихся основанием к проведению соответствующего регистрационного действия,— отметила официальный представитель МВД России Ирина Волк.— Закрепленные в приказе нововведения направлены на повышение качества предоставления государственных услуг в системе МВД по регистрации транспортных средств и упрощения соответствующих административных процедур для заявителей»

Эксперты документ поддержали. «Многие скептики выражали сомнение по поводу того, что ЭПТС появится, но тем не менее это произошло, и наша система технически полностью к этому готова,— заявил “Ъ” директор департамента научно-технической деятельности АО “Электронный паспорт” Борис Ионов.— По нашей информации, ряд автопроизводителей уже выпустил с конвейера автомобили, на которые оформлены ЭПТС, и в ближайшее время эти автомобили поедут на регистрацию в ГИБДД. Сейчас мы вместе с Госавтоинспекцией ведем тонкую настройку взаимодействия систем, единичные автомобили с оформленными ЭПТС будут ставиться на учет. В течение года будем наращивать обороты». Гендиректор компании «Услуги авто» (экспертиза и сертификация автомобилей) Юрий Пархоменко говорит, что новый приказ «адаптирован» к обороту электронных ПТС. Среди плюсов для автовладельцев он отметил более четкое описание случаев и перечня документов, которые нужно предоставлять при измененной маркировке автомобиля, а также упрощенную процедуру замены двигателя.

Новый приказ МВД — это часть большой реформы в области регистрации автомобилей, которая ведется последние несколько лет. В 2017 году, напомним, ГИБДД разрешила автовладельцам ставить на учет некриминальные машины с ржавыми номерами. В августе 2018 года Госдума приняла закон «О государственной регистрации транспортных средств», о котором ранее сообщал “Ъ”: вводится возможность регистрации новых машин у дилеров без посещения Госавтоинспекции. ГИБДД будет присваивать машинам только сочетание букв и цифр, выдачей самих номеров будут заниматься частные фирмы. Документ вступает в силу в августе 2019 года, отсрочка нужна для принятия 11 подзаконных актов, необходимых для реализации закона. А с 1 января 2019 года вступит в силу новый ГОСТ по автомобильным номерам, о котором также сообщал “Ъ”: владельцы японских и американских машин с задней площадкой под номер нестандартных размеров смогут изготовить на свои машины специальный регистрационный знак и официально его использовать.

Иван Буранов

Демистификация — Deep Image Prior. Введение в задачу имиджа… | by Pratik Katte

Введение в восстановление изображений с использованием глубокого предварительного изображения.

В этом посте я в основном сосредоточусь на задаче восстановления изображения и на том, насколько глубокое изображение может быть использовано для решения этой задачи.

Восстановление изображения относится к задаче восстановления неизвестного истинного изображения из его ухудшенного образа. Ухудшение изображения может происходить во время формирования, передачи и хранения изображения. Эта задача широко используется для получения спутниковых изображений, фотографии при слабом освещении, и благодаря развитию цифровых технологий, вычислительных и коммуникационных технологий восстановление чистого изображения из деградированного изображения очень важно и, следовательно, превратилось в область исследований, которая пересекается с обработкой изображений, компьютерным зрением и компьютерной визуализацией.

В основном восстановление изображения состоит из трех задач:

Удаление шума изображения:

Понижение шума изображения относится к восстановлению изображения, загрязненного аддитивными шумами. Это простейшая задача восстановления изображений, поэтому она была тщательно изучена несколькими техническими сообществами.

Рис.1 (слева) изображение с добавлением шума, (в центре) истинное изображение, (справа) гауссовский шум

2. Сверхразрешение

: Сверхразрешение

относится к процессу создания изображения с высоким разрешением (или последовательности изображения с высоким разрешением) из набора изображений с низким разрешением.

Рис2. (слева) изображение низкого разрешения, (справа) изображение высокого разрешения

3 . изображение в закрашивании:
Изображение в закрашивании — это процесс восстановления утраченных или поврежденных частей изображения. Живопись — это на самом деле древнее искусство, которое требовало от людей рисования испорченной и утраченной части картины. Но в современном мире исследователи придумали множество способов автоматизировать эту задачу с помощью сетей глубокой свертки.

Рис. 3 (слева) вход, (справа) выход

После успеха alexnet в соревновании image-net в 2012 году сверточная нейронная сеть стала очень популярной и широко использовалась во всех задачах компьютерного зрения и обработки изображений. используется для выполнения задачи восстановления обратного изображения и имеет самые современные характеристики.
Сети глубокой свертки добились успеха благодаря своей способности учиться на больших объемах наборов данных изображений. Поразительный документ Дмитрия Ульянова «Deep Image Prior» показал, что для решения обратных задач, таких как восстановление изображения, структура сети достаточна и требует перед восстановлением исходного изображения из деградированного изображения. В документе подчеркивается, что для выполнения этих задач предварительно обученная сеть или большие наборы данных изображений не требуются и могут выполняться только с учетом ухудшенного изображения.

Для выполнения задачи восстановления изображений, изученное предшествующее и явное предварительное — два популярных и широко используемых исследователями.

In Learn-Prior — это прямой подход к обучению сети глубокой свертки изучению мира через набор данных, который принимает зашумленное изображение на входе и чистое изображение на желаемый результат.
С другой стороны, метод явного априорного или созданного вручную априорного метода заключается в том, что мы встраиваем жесткие ограничения и учим, какие типы изображений являются естественными, лица и т.из синтезированных данных. Очень сложно математически выразить ограничения, подобные естественным.

В предыдущем примере с глубоким изображением автор пытается преодолеть разрыв между двумя популярными методами, создав новый явный априор с использованием сверточной нейронной сети.

Рис.4. (слева) чистое изображение, (в центре) поврежденное изображение, (слева) восстановленное изображение

x → чистое изображение
ẋ → ухудшенное изображение
x * → восстановленное изображение

Мы можем использовать максимальное апостериорное распределение для оценки ненаблюдаемого значения из эмпирических данных

, используя байесовское правило, мы можем выразить его как вероятность * априор.

Вместо того, чтобы работать с распределениями по отдельности, мы можем сформулировать уравнение как задачу оптимизации:
Применяя отрицательный алгоритм к уравнению. (1)

E (x; ẋ) — это член данных, который представляет собой отрицательный логарифм правдоподобия, а R (x) — это предшествующий член изображения, который является отрицательным логарифмом предыдущего.

Теперь задача состоит в том, чтобы минимизировать уравнение (2) на изображении размером x . Традиционный подход состоит в том, чтобы инициализировать x случайным шумом, а затем вычислить градиент функции относительно x и пересечь пространство изображения, пока мы не сойдемся к некоторой точке.

Рис. 5 визуализация обычного подхода

Другой подход состоит в построении функции g , которая инициализируется случайным θ, вывод которого из другого пространства может быть отображен на изображение x и обновлять θ с использованием градиентного спуска до тех пор, пока он не сойдется в некоторой точке . поэтому вместо оптимизации по пространству изображения мы можем оптимизировать по θ.

FIg. 6 Визуализация параметризованного подхода

Но почему этот подход возможен и почему мы должны его использовать ?. Это возможно, потому что теоретически, если g является сюръективным g: θ ↦ x (если хотя бы один θ сопоставляется с изображением x ), тогда эта задача оптимизации эквивалентна, то есть они имеют те же решения.Но на практике g кардинально меняет способ поиска в пространстве изображения методом оптимизации. На самом деле мы можем рассматривать g как гиперпараметр и настраивать его. И если мы наблюдаем, g (θ) действует как априор, который помогает выбрать хорошее отображение , , которое дает желаемое выходное изображение и предотвращает получение неправильных изображений.
Итак, вместо оптимизации сумма двух компонентов. Теперь оптимизируем только первый член.

Теперь уравнение 2 может быть выражено как

, где z — случайное фиксированное входное изображение, а θ — случайно инициализированные веса, которые будут обновляться с использованием градиентного спуска для получения желаемого выходного изображения.

Но все же непонятно, зачем рассматривать этот метод параметризации. Теоретически на первый взгляд может показаться, что это дает оригинальное зашумленное изображение. В статье авторы провели эксперимент, который показал, что при использовании градиентного спуска для оптимизации сети сверточная нейронная сеть не склонна к зашумленным изображениям и намного быстрее и легче спускается к естественным изображениям.

Рис. 7 Кривые обучения для задачи реконструкции с использованием: естественного изображения, то же плюс i.я бы. шум, тот же
беспорядочно скремблированный, и белый шум. Естественно выглядящие изображения приводят к гораздо более быстрой сходимости, тогда как шум подавляется.

ẋ = поврежденное изображение (наблюдается)
1. Инициализировать z . : заполните вход z однородным шумом или любым другим случайным изображением.

2. Решите и оптимизируйте функцию, используя градиентный метод.

3. И, наконец, когда мы находим оптимальное θ, мы можем получить оптимальное изображение , просто передав фиксированный вход z в сеть с параметрами θ.

Рис. 8: Восстановление изображения с использованием предварительного глубокого изображения. Начиная со случайных весов θ 0, мы итеративно
обновляем их, чтобы минимизировать член данных eq. (2). На каждой итерации веса θ отображаются на изображение
x = f θ (z), где z — фиксированный тензор, а отображение f — нейронная сеть с параметрами θ. Изображение x
используется для вычисления потерь E (x, x 0), зависящих от задачи. Градиент потерь относительно затем вычисляются веса θ и используются для обновления параметров.

В статье делается попытка показать, что подход построения неявных априорных архитектур нейронных сетей с глубокой сверткой и рандомизированными весами хорошо подходит для задач восстановления изображений. Результаты, представленные в документе, в значительной степени предполагают, что правильно созданная вручную сетевая архитектура может быть достаточной для решения задачи восстановления изображения.

Дмитрий Ульянов / deep-image-Prior: Восстановление изображений с помощью нейронных сетей, но без обучения.

Внимание! Оптимизация может не сходиться на некоторых графических процессорах. Мы лично сталкивались с проблемами на графических процессорах Tesla V100 и P40. При запуске кода убедитесь, что вы сначала получили результаты, аналогичные результатам, полученным в статье. Легче всего проверить с помощью блокнота для рисования текста.Попробуйте установить режим двойной точности или выключите cudnn.

В этом репозитории мы предоставляем Jupyter Notebooks для воспроизведения каждого рисунка из статьи:

Deep Image Prior

CVPR 2018

Дмитрий Ульянов, Андреа Ведальди, Виктор Лемпицкий

[бумага] [супмат] [страница проекта]

Здесь мы предоставляем гиперпараметры и архитектуры, которые использовались для создания рисунков. Большинство из них далеки от оптимального. Не сомневайтесь, меняйте их и вы увидите эффект.

Вскоре мы расширим этот README списком гиперпараметров и опций.

Вот список библиотек, которые необходимо установить для выполнения кода:

• питон = 3,6
• питорч = 0,4
• число
• scipy
• matplotlib
• scikit-изображение
• Jupyter

Все они могут быть установлены через conda ( anaconda ), e.грамм.

  conda установить jupyter
  

или создайте conda env со всеми зависимостями через файл среды

  conda env create -f environment.yml
  

Образ Docker

В качестве альтернативы вы можете использовать образ Docker, который предоставляет Jupyter Notebook со всеми необходимыми зависимостями. Чтобы создать этот образ, убедитесь, что у вас установлены и docker, и nvidia-docker, затем запустите

  nvidia-docker build -t deep-image-Prior. 
  

После сборки вы можете запустить контейнер как

  nvidia-docker run --rm -it --ipc = host -p 8888: 8888 deep-image-Prior
  

вам будет предоставлен URL-адрес, через который вы сможете подключиться к записной книжке Jupyter.

Google Colab

Чтобы запустить его с помощью Google Colab, щелкните здесь и выберите записную книжку для запуска. Не забудьте раскомментировать первую ячейку, чтобы клонировать репозиторий в среду colab.

  @article {UlyanovVL17,
    author = {Ульянов, Дмитрий и Ведальди, Андреа и Лемпицкий, Виктор},
    title = {Deep Image Prior},
    journal = {arXiv: 1711.10925},
    год = {2017}
}
  

Неконтролируемое разложение изображения с помощью связанных приоритетов Deep-Image

Ссылки

[1] S.Альперт, М. Галун, Р. Басри и А. Брандт. Сегментация изображений

путем вероятностной восходящей агрегации и интеграция cue

. В материалах конференции IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов Com-

, июнь 2007 г. 2

[2] К. Анкути, К. О. Анкути и Р. Тимофте. Ntire 2018 chal-

lenge on image dehazing: Методы и результаты. In Proceed-

ings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern

Recognition Workshops, pages 891–901, 2018.8

[3] К. Анкути, К. О. Анкути, К. Д. Влишауэр и А. К.

Бовик. Удаление дыма в ночное время термоядерным методом. В 2016 г. Международная конференция IEEE In-

по обработке изображений (ICIP), стр.

2256–2260, сентябрь 2016 г. 8

[4] К. О. Анкути, К. Анкути, Р. Тимофте и К. Д.

Влишауэр. O-haze: тест по удалению дымки с реальными изображениями

без дымки на открытом воздухе. В конференции IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов

, семинар NTIRE,

NTIRE CVPR’18, 2018.8

[5] С. Багон, О. Бойман, М. Ирани. Каков хороший возрастной сегмент im-

? единый подход к извлечению сегментов. В

Д. Форсайт, П. Торр и А. Зиссерман, редакторы, Computer Vi-

sion — ECCV 2008, том 5305 LNCS, страницы 30–44.

Springer, 2008. 2,3,5

[6] Й. Бахат и М. Ирани. Слепое удаление дыма с использованием внутреннего патча

повторение. В ICCP, 2016. 2,7,8

[7] К. Барнс, Э. Шехтман, А. Финкельштейн и Д.Б. Голд-

чел. Patchmatch: алгоритм рандомизированного соответствия

для структурного редактирования изображений. В SIGGRAPH, 2009. 2

[8] Д. Берман, Т. Трейбиц и С. Авидан. Нелокальный имидж де-

дедовщина. В конференции IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов

(CVPR), 2016. 2,7,8

[9] А. Буадес, Б. Колл и Ж.-М. Морель. Нелокальный алгоритм

для шумоподавления изображения. В CVPR, том 2, страницы 60–65, 2005.

2

[10] B.Цай, X. Сюй, К. Цзя, Ч. Цин и Д. Тао. Dehazenet: Комплексная система

для удаления матовости одного изображения. CoRR,

abs / 1601.07661, 2016. 7,8

[11] Т. С. Чо, С. Авидан и В. Т. Фриман. Патч транс-

форма. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine

Intelligence, 2010. 2

[12] Т. М. Ковер и Дж. А. Томас. Элементы информационной теории

(серия Wiley в области телекоммуникаций и обработки сигналов

).Wiley-Interscience, Нью-Йорк, Нью-Йорк, США, 2006. 2

[13] К. Дабов, А. Фой, В. Катковник, К. Егиазарян. Im-

удаление возраста с помощью разреженной трехмерной совместной фильтрации в области преобразования

. IEEE Transactions on Image Processing,

16 (8): 2080–2095, 2007. 2

[14] Т. Декель, М. Рубинштейн, К. Лю и В. Т. Фриман. На

эффективность видимых водяных знаков. В конференции IEEE

по компьютерному зрению и распознаванию образов (CVPR), 2017.

2,6

[15] А. Эфрос и Т. Леунг. Синтез текстур методом непараметрической выборки

. В ICCV, том 2, страницы 1033–1038, 1999. 2

[16] М. Элад и М. Аарон. Шумоподавление изображений с помощью разреженных

и избыточных представлений по изученным словарям.

IEEE Transactions по обработке изображений, 15 (12): 3736–3745,

2006. 2

[17] А. Фактор и М. Ирани. Совместная сегментация по составу. В

ICCV, 2013. 2

[18] R.Роковой. Удаление дымки с помощью цветных линий. В транзакции ACM

на Graphics, New York, NY, USA, 2014. ACM. 2,7,8

[19] Д. Гласнер, С. Багон и М. Ирани. Супер-разрешение из одиночного изображения

. In ICCV, 2009. 2

[20] С. Гоферман, Л. Зельник-Усадьба, А. Таль. Контекстно-зависимое обнаружение

значимости. IEEE Trans. Pattern Anal. Мах. Intell.,

34 (10): 1915–1926, октябрь 2012 г. 4

[21] К. Хе, Г. Гкиоксари, П. Доллар и Р. Гиршик. Маска р-

спн.Международная конференция IEEE по компьютерам, 2017 г., версия

(ICCV), октябрь 2017 г. 5

[22] К. Хе, Дж. Сан и Х. Тан. Управляемая фильтрация изображений. In

Proceedings of the 11th European Conference on Computer

Vision: Part I, ECCV’10, pages 1–14, Berlin, Heidelberg,

2010. Springer-Verlag. 4

[23] К. Хе, Дж. Сунь и Х. Тан. Удаление помутнения одиночного изображения с использованием предварительного темного канала

. IEEE Trans. Pattern Anal. Мах. Intell.,

33 (12): 2341–2353, декабрь.2011. 2,7,8

[24] К. Ким, Т. Х. Чалидабхонгсе, Д. Харвуд и Л. Дэвис.

Сегментация переднего плана в реальном времени с использованием книжной модели кода

. Создание изображений в реальном времени, 11 (3): 172 — 185, 2005.

Специальный выпуск по обработке видеообъектов. 2

[25] Д. П. Кингма и Дж. Ба. Адам: Метод стохастической оптимизации

. CoRR, abs / 1412.6980, 2014. 4

[26] А. Левин, Ю. Вайс. Пользовательское разделение изображений из одного изображения с помощью разреженного изображения.IEEE Trans.

Образец Анал. Мах. Intell., 29 (9): 1647–1654, 2007. 2

[27] Д. Мартин, К. Фаулкс, Д. Тал и Дж. Малик. База данных

сегментированных природных изображений человека и ее приложение к

для оценки алгоритмов сегментации и измерения экологической статистики

. В Proc. 8-я Международная конф. Computer Vision, vol-

ume 2, pages 416–423, July 2001. 3

[28] G. Meng, Y. Wang, J. Duan, S. Xiang и C. Pan. Эффективное

удаление матового изображения с граничными ограничениями и контекстной регистрацией

.In Proceedings of the 2013 IEEE International

Conference on Computer Vision, ICCV ’13, pages 617–624,

Washington, DC, USA, 2013. IEEE Computer Society. 7,8

[29] Ю. Прич, Э. Кав-Венаки и С. Пелег. Shift-карта изображения

редактирование. In ICCV, 2009. 2

[30] W. Ren, S. Liu, H. Zhang, J. Pan, X. Cao, and M.-H. Ян.

Удаление матового изображения одного изображения с помощью многомасштабных сверточных нейро-

ral сетей. В Европейской конференции по компьютерному зрению,

2016.2,7,8

[31] К. Ротер, В. Колмогоров и А. Блейк. ”Grabcut”: активное извлечение переднего плана Inter-

с использованием повторных разрезов графа. ACM

Пер. Graph. , 23 (3): 309–314, Aug. 2004. 2

[32] Б. Сарел и М. Ирани. Разделение прозрачных слоев посредством обмена информацией между

и

слоями. В T. Pajdla and J. Matas, edi-

tors, Computer Vision — ECCV 2004, pages 328–341, Berlin,

Heidelberg, 2004. Springer Berlin Heidelberg. 2

[33] О.Шахар, А. Фактор и М. Ирани. Пространственно-временное супер-

разрешение

из одного видео. В CVPR, 2011. 4,5

[34] Э. Шехтман и М. Ирани. Сопоставление локальных самоподобий

в изображениях и видео. На конференции IEEE по компьютерам

Vision and Pattern Recognition 2007 (CVPR’07), июнь 2007.

4,5

Априорная вероятность — обзор

4.4.1 Как это работает

Наивный байесовский алгоритм основан на теорема Байеса, названная в честь преподобного Томаса Байеса.Работа Байеса описана в «Эссе к решению проблемы в доктрине вероятностей» (1763), посмертно опубликованном Ричардом Прайсом в «Философских трудах Лондонского королевского общества». Теорема Байеса — одно из самых влиятельных и важных понятий в статистике и теории вероятностей. Он дает математическое выражение того, как степень субъективного убеждения изменяется с учетом новых свидетельств. Во-первых, необходимо обсудить терминологию, используемую в теореме Байеса.

Предположим, что X — свидетельство (набор атрибутов), а Y — результат (метка класса). Здесь X — это набор, а не отдельные атрибуты, следовательно, X = { X ₁ , X ₂ , X ₃ ,…, X _n }, где X _i — индивидуальный атрибут, например кредитный рейтинг. Вероятность результата P ( Y ) называется априорной вероятностью , которую можно вычислить из набора обучающих данных.Априорная вероятность показывает вероятность результата в данном наборе данных. Например, в случае ипотеки P ( Y ) — это ставка по умолчанию для ипотеки, которая составляет 2%. P ( Y | X ) называется условной вероятностью , которая обеспечивает вероятность результата при наличии свидетельства, то есть когда известно значение X . Опять же, используя пример ипотеки, P ( Y | X ) — это средний уровень дефолта, учитывая, что кредитная история человека известна.Если кредитная история отличная, то вероятность дефолта, скорее всего, будет менее 2%. P ( Y | X ) также называется апостериорной вероятностью . Расчет апостериорной вероятности — цель науки о данных с использованием теоремы Байеса. Это вероятность результата по мере изучения условий.

Теорема Байеса утверждает, что:

(4.13) P (Y | X) = P (Y) × P (X | Y) P (X)

P ( X | Y ) равно другая условная вероятность, называемая условной вероятностью класса . P ( X | Y ) — вероятность существования условий при исходе. Как и P ( Y ), P ( X | Y ) также можно вычислить из набора данных обучения. Если обучающий набор дефолтов по ссудам известен, вероятность получения «отличного» кредитного рейтинга может быть вычислена при условии, что дефолт — «да». Как указано в теореме Байеса, условная вероятность класса имеет решающее значение для вычисления апостериорной вероятности. P ( X ) — это в основном вероятность доказательства. В примере с ипотекой это просто доля лиц с данным кредитным рейтингом. Чтобы классифицировать новую запись, можно вычислить P ( Y | X ) для каждого класса Y и посмотреть, какая вероятность «выигрывает». Метка класса Y с наивысшим значением P ( Y | X ) выигрывает для данного условия X . Поскольку P ( X ) одинаково для каждого значения класса результата, вычислять его не нужно, и его можно принять как константу. В более общем плане, для примера, установленного с атрибутами n X = { X ₁ , X ₂ , X ₃ … X _n },

(4.14) P (Y | X) = P (Y) × ∏i = 1nP (Xi | Y) P (X)

Если кто-то знает, как вычислить условную вероятность класса P ( X | Y ) или ∏i = 1nP (Xi | Y), то легко вычислить апостериорную вероятность P ( Y | X ).Поскольку P ( X ) является константой для каждого значения Y , достаточно вычислить числитель уравнения P (Y) × ∏i = 1nP (Xi | Y) для каждого значения класса.

Для дальнейшего объяснения того, как работает наивный байесовский алгоритм, будет использован модифицированный набор данных Golf, показанный в таблице 4.4. Таблица гольфа — это искусственный набор данных с четырьмя атрибутами и одной меткой класса. Обратите внимание, что категориальный тип данных используется для простоты объяснения (температура и влажность были преобразованы из числового типа). В байесовских терминах погодные условия — это свидетельство , а решение играть или не играть — это убеждение . Всего существует 14 примеров, из которых 5 примеров Play = нет и девять примеров Play = да. Цель состоит в том, чтобы предсказать, будет ли игрок играть (да или нет), учитывая погодные условия, на основе данных из таблицы 4.4. Вот пошаговое объяснение того, как работает байесовская модель.

Таблица 4.4. Набор данных для гольфа с измененными атрибутами температуры и влажности

9068 9067 9068 Med 9 0683 7 9068 Средне 9068 Средне 9048

No.	Температура X 1	Влажность X 2	Внешний вид X 3	Ветер X 4	Play (Этикетка класса) Y
1	Высокий	Средний	Солнечный	ложный	нет
2	Высокий	Высокий		истинный	нет	истинный	нет	Rain	true	no
4	Med	High	Sunny	false	нет
5	Low	Med
6	Высокая	Средняя	Пасмурная погода	ложная	да
Низкий	Высокий	Дождь	ложный	да
8	Низкий	Средний	Дождь	ложный	да	низкий		низкий	9648 Облачно	истинно	да
10	Низкое	Низкое	Солнечно	ложное	да
11	Средн	Средне	12	Средний	Низкий	Солнечный	истинный	да
13	Средний	Высокий	Облачно	истинный	да	высокий	146 906 Облачность	ложь	да

Шаг 1: Расчет предшествующей вероятности lity

P ( Y )

Априорная вероятность P ( Y ) — это вероятность исхода. В этом наборе примеров есть два возможных результата: Играть = да и Играть = нет. Из таблицы 4.4, 5 из 14 записей с классом «нет» и 9 записей с классом «да». Вероятность исхода равна

P ( Y = нет) = 5/14

P ( Y = да) = 9/14

Поскольку вероятность результат рассчитывается на основе набора данных, важно, чтобы набор данных, используемый для науки о данных, составлял репрезентативных населения, если используется выборка.Стратифицированная по классам выборка данных из совокупности будет идеальной для наивного байесовского моделирования. Стратифицированная выборка по классам гарантирует, что распределение классов в выборке такое же, как и в генеральной совокупности.

Шаг 2: Расчет условной вероятности класса P (Xi | Y)

Условная вероятность класса — это вероятность каждого значения атрибута для каждого значения результата. Этот расчет повторяется для всех атрибутов: Температура ( X ₁ ), Влажность ( X ₂ ), Внешний вид ( X ₃ ) и Ветер ( X ₄ ), и для каждого отдельного значения результата. Вот расчет условной вероятности класса температуры ( X ₁ ). Для каждого значения атрибута Температура P ( X ₁ | Y = нет) и P ( X ₁ | Y = да) могут быть вычислены путем построения класса таблица условной вероятности, как показано в таблице 4.5. В наборе данных пять Y = нет записей и девять Y = да записей. Из пяти Y = нет записей вероятность возникновения может быть рассчитана для случаев, когда температура высокая, средняя и низкая.Значения будут 2/5, 1/5 и 2/5 соответственно. Тот же процесс может быть повторен, если результат Y = да.

Таблица 4.5. Класс условной вероятности температуры

2/9

Температура ( X 1 )	P ( X 1 | Y = нет)	P ( X 1 | Y = да)
Высокий	2/5	2/9
Средний	1/5	3/9
Низкий	4/9

Точно так же расчет можно повторить, чтобы найти условную вероятность класса для трех других атрибутов: влажности ( X ₂ ), Outlook ( X ₃ ) и ветра. ( Х ₄ ).Таблица условной вероятности этого класса показана в таблице 4.6.

Таблица 4.6. Условная вероятность влажности, перспектив и ветра

2/5

Влажность ( X 2 )	P ( X 2 | Y = нет)	P ( X 2 | Y = да)
Высокий	2/5	2/9
Низкий	1/5	4/9
4/9
3/9

90 908 79

Внешний вид ( X 3 )	P ( X 3 | Y = нет)	P ( X 3 | Y = да)
Пасмурно	0/5	4/9
Дождь	2/5	3/9		3/5	2/9

/ 5

Ветер ( X 4 )	P ( X 4 | Y = нет)	P ( X 4 | Y = да)
Ложь	2/5	6/9
Истинно	3/9

Шаг 3: Прогнозирование результата с использованием теоремы Байеса

После того, как все таблицы условной вероятности классов подготовлены, их можно использовать в задаче прогнозирования. Если новая, немаркированная тестовая запись (Таблица 4.7) имеет условия Температура = высокая, Влажность = низкая, Прогноз = солнечно и Ветер = ложь, каким будет прогноз метки класса? Играть = да или нет? Класс результата можно предсказать на основе теоремы Байеса, вычислив апостериорную вероятность P ( Y | X ) для обоих значений Y . После расчета P ( Y = да | X ) и P ( Y = нет | X ) можно определить, какой результат имеет более высокую вероятность, а прогнозируемый результат — тот, который имеет самая высокая вероятность.При вычислении обеих условных вероятностей с использованием уравнения. (4.14), достаточно просто вычислить часть числителя, поскольку P ( X ) будет одинаковым для обоих классов результатов (таблица 4.7).

Таблица 4.7. Протокол испытаний

№	Температура X 1	Влажность X 2	Внешний вид X 3	Ветер X 4 Этикетка) Y
Тест без маркировки	высокий	Низкий	Солнечный	Ложный	?

P (Y = да | X) = P (Y) * ∏i = 1np (Xi | Y) P (X) = P (Y = да) * {P (Temp = high | Y = yes) ) * P (Влажность = низкая | Y = да) * P (Прогноз = солнечно | Y = да) * P (Ветер = ложь | Y = да)} P (X) = 9/14 * {2/9 * 4 / 9 * 2/9 * 6/9} P (X) = 0. 0094P (X) P (Y = no | X) = 5/14 * {2/5 * 4/5 * 3/5 * 2/5} = 0,0274P (X)

Обе оценки могут быть нормализованы путем деления обе условные вероятности на (0,0094 + 0,027), чтобы получить:

Вероятность (Играть = да) = 0,00940,0274 + 0,0094 = 26%

Вероятность (Играть = нет) = 0,00940,0274 + 0,0094 = 74%

В этом случае P ( Y = да | X ) < P ( Y = нет | X ), следовательно, прогноз для немаркированной тестовой записи будет Играть = нет.

Байесовское моделирование относительно просто для понимания, если отказаться от вероятностных концепций, и его легко реализовать практически на любом языке программирования. Вычисления для построения модели довольно просты и включают в себя создание таблицы поиска вероятностей. Байесовское моделирование довольно надежно при обработке пропущенных значений. Если набор тестовых примеров не содержит значения, предположим, что температура недоступна, байесовская модель просто пропускает соответствующую условную вероятность класса для всех результатов. С отсутствующими значениями в наборе тестов будет трудно справиться в деревьях решений и алгоритмах регрессии, особенно когда отсутствующий атрибут используется выше в узле дерева решений или имеет больший вес в регрессии. Несмотря на то, что наивный алгоритм Байеса довольно устойчив к отсутствию атрибутов, у него есть несколько ограничений. Вот несколько наиболее значительных ограничений и методов смягчения.

Проблема 1: Неполный обучающий набор

Проблемы возникают, когда значение атрибута в записи тестирования не имеет примера в записи обучения.В наборе данных Golf (таблица 4.4), если невидимый тестовый пример состоит из значения атрибута Outlook = облачность, вероятность P (Outlook = облачность | Y = нет) равна нулю. Даже если одна из условных вероятностей класса атрибута равна нулю, по природе байесовского уравнения вся апостериорная вероятность будет равна нулю.

P (Y = нет | X) = P (Y = Нет) * {P (Команда = высокая | Y = нет) * P (Влажность = низкая | Y = нет) * P (Прогноз = пасмурно | Y = нет ) * P (Wind = false | Y = no)} P (X) = 5/14 * {2/5 * 1/5 * 0 * 2/5} P (X) = 0

В данном случае P ( Y = да | X )> P ( Y = нет | X ), и тестовый пример будет классифицирован как Play = yes. Если нет обучающих записей для любого другого значения атрибута, например, Температура = низкая для результата да , тогда вероятность обоих результатов, P ( Y = нет | X ) и P ( Y ) = yes | X ), также будет равно нулю, и из-за дилеммы будет сделан произвольный прогноз.

Чтобы смягчить эту проблему, можно назначить небольшие вероятности по умолчанию для отсутствующих записей вместо нуля. При таком подходе отсутствие значения атрибута не стирает значение P ( X | Y ), хотя и снижает вероятность до небольшого числа.Этот метод называется коррекция Лапласа . Коррекция Лапласа добавляет управляемую ошибку во все условные вероятности класса. Если обучающий набор содержит Outlook = облачность, то P ( X | Y = нет) = 0. Условная вероятность класса для всех трех значений для Outlook составляет 0/5, 2/5 и 3/5, Y = нет. Управляемая ошибка может быть добавлена ​​путем добавления 1 ко всем числителям и 3 ко всем знаменателям, так что условные вероятности класса равны 1/8, 3/8 и 4/8.Сумма всех условных вероятностей классов по-прежнему равна 1. Обычно поправка Лапласа дается скорректированной вероятностью:

(4.15) P (Xi | Y) = 0 + μp35 + μ, 2 + μp25 + μ, 3 + μp25. + μ

, где p ₁ + p ₂ + p ₃ = 1 и μ — поправка.

Проблема 2: Непрерывные атрибуты

Если атрибут имеет непрерывные числовые значения вместо номинальных значений, это решение не будет работать.Непрерывные значения всегда можно преобразовать в номинальные значения путем дискретизации, и можно использовать тот же подход, который обсуждался. Но дискретизация требует субъективного суждения о диапазоне накопления, что приводит к потере информации. Вместо этого можно сохранить непрерывные значения как таковые и использовать функцию плотности вероятности. Предполагается, что распределение вероятностей для числового атрибута следует нормальному или гауссовскому распределению. Если известно, что значение атрибута следует некоторому другому распределению, например, Пуассону, можно использовать эквивалентную функцию плотности вероятности.Функция плотности вероятности для нормального распределения определяется выражением:

(4,16) f (x) = 12πσe (x − μ) 22σ2

, где μ — среднее значение, а σ — стандартное отклонение выборки.

В наборе данных Golf, показанном в таблице 4.8, температура и влажность являются непрерывными атрибутами. В такой ситуации можно вычислить среднее и стандартное отклонение для обеих меток классов (Play = да и Play = нет) для температуры и влажности (таблица 4.9).

Таблица 4.8. Набор данных гольфа с непрерывными атрибутами

9068 9068 9068 1 9068 да

No.	Внешний вид X 1	Влажность X 2	Температура X 3	Ветер X 4	Играть Y	Солнечный	85	85	ложный	нет
2	Солнечный	80	90	истинный	нет
6						9068 истина	нет
8	солнечно	72	95	ложь	нет
14	дождь	71	80					9048	Пасмурно	83	78	ложно	да
4	Дождь	70	96	ложь	да
5	дождь	68	80	ложь	да
7																				да
9	солнечный	69	70	ложный	да
10	дождь	75	80	ложный	да	ложный		75	70	истина	да
12	пасмурная погода	72	90	истинная	да
13		9068

Таблица 4. 9. Среднее значение и отклонение для непрерывных атрибутов

16

Игровое значение		Влажность X 2	Температура X 3
Y 3	Среднее		74,60	84,00
	Отклонение	7,89	9,62
Y = да	Среднее	73,00	78,22
9,88

Если непомеченная тестовая запись имеет значение влажности 78, плотность вероятности может быть вычислена с помощью уравнения. (4.16) для обоих исходов. Для результата Play = yes, если значения x = 78, μ, = 73 и σ = 6,16 подключены к функции плотности вероятности, уравнение отображает значение 0,04. Аналогичным образом, для результата Play = no, можно подключить x = 78, μ = 74,6, σ = 7,89 и вычислить плотность вероятности для получения 0. 05:

P (температура = 78 | Y = да) = 0,04

P (температура = 78 | Y = нет) = 0,05

Эти значения являются вероятными плотности и вероятности , а не . В непрерывном масштабе вероятность того, что температура будет точно соответствовать определенному значению, равна нулю. Вместо этого вероятность рассчитывается для диапазона, например температуры от 77,5 до 78,5 единиц. Поскольку для вычисления плотности вероятности для обоих исходов используется один и тот же диапазон, Play = да и Play = нет, нет необходимости вычислять фактическую вероятность.Следовательно, эти значения температуры можно подставить в байесовское уравнение. 4.14 для расчета условной вероятности класса P ( X | Y ).

Проблема 3: Независимость атрибутов

Одно из фундаментальных допущений в наивной байесовской модели — это независимость атрибутов . Теорема Байеса гарантируется только для независимых атрибутов. Во многих реальных случаях это довольно жесткое условие. Вот почему методика называется «наивным» байесовским, поскольку предполагает независимость атрибута.На практике наивная байесовская модель прекрасно работает со слегка коррелированными характеристиками (Rish, 2001). Эта проблема может быть решена путем предварительной обработки данных. Перед применением наивного байесовского алгоритма имеет смысл удалить сильно коррелированные атрибуты. В случае всех числовых атрибутов это может быть достигнуто путем вычисления взвешенной корреляционной матрицы. Продвинутое приложение теоремы Байеса, называемое байесовской сетью убеждений, предназначено для обработки наборов данных с зависимостями атрибутов.

Независимость категориальных атрибутов можно проверить с помощью теста на независимость хи-квадрат ( × ² ).Критерий хи-квадрат рассчитывается путем создания таблицы сопряженности наблюдаемой частоты, подобной той, что показана в таблице 4.10A. Таблица непредвиденных обстоятельств — это простая перекрестная таблица двух рассматриваемых атрибутов.

Таблица 4.10. Таблицы непредвиденных обстоятельств с наблюдаемой частотой (A) и ожидаемой частотой (B)

9011 9011 9011

Прогноз	(A) Ветер — наблюдаемая частота			Прогноз	(B) Ветер — ожидаемая частота
	Ложь	Истина	Всего		Ложь	Истина	Всего
Облачно	2	2	4	Облачно	2.29	1,71	4
Дождь	3	2	5	Дождь	2,86	2,14	5	5	5	Солнечный	2,86	2,14	5
Всего	8	6	1	6	14

Таблица непредвиденных обстоятельств ожидаемой частоты (Таблица 4.10B) создается на основе уравнения:

(4.17) Er, c = (rowtotal × columntotal) (tabletotal)

Статистика хи-квадрат ( χ ² ) вычисляет сумму разницы между этими двумя таблицы. χ ² рассчитывается по формуле. (4.18). В этом уравнении O — наблюдаемая частота, а E — ожидаемая частота:

(4,18) x2 = ∑ (O − E) 2E

Если статистика хи-квадрат ( χ ² ) меньше критического значения рассчитывается из распределения хи-квадрат для заданного уровня достоверности, то для практических целей можно предположить, что две рассматриваемые переменные независимы.

9 приложений глубокого обучения для компьютерного зрения

Последнее обновление 5 июля 2019 г.

Область компьютерного зрения переходит от статистических методов к методам нейронных сетей глубокого обучения.

В области компьютерного зрения еще предстоит решить множество сложных проблем. Тем не менее, методы глубокого обучения позволяют достичь самых современных результатов по некоторым конкретным проблемам.

Наибольший интерес представляет не только эффективность моделей глубокого обучения при выполнении тестовых задач; Дело в том, что одна модель может узнавать значение изображений и выполнять задачи видения, устраняя необходимость в конвейере специализированных и созданных вручную методов.

В этом посте вы откроете для себя девять интересных задач компьютерного зрения, в которых методы глубокого обучения достигли определенного прогресса.

Начните свой проект с моей новой книги «Глубокое обучение для компьютерного зрения», включая пошаговые руководства и файлы исходного кода Python для всех примеров.

Приступим.

Обзор

В этом посте мы рассмотрим следующие проблемы компьютерного зрения, в которых использовалось глубокое обучение:

1. Классификация изображений
2. Классификация изображений с локализацией
3. Обнаружение объекта
4. Сегментация объекта
5. Передача стиля изображения
6. Раскраска изображения
7. Реконструкция изображения
8. Сверхвысокое разрешение изображения
9. Синтез изображений
10. Другие проблемы

Обратите внимание, что когда дело доходит до задач классификации (распознавания) изображений, было принято соглашение об именах от ILSVRC.Хотя задачи сосредоточены на изображениях, их можно обобщить на кадры видео.

Я попытался сосредоточиться на типах проблем конечных пользователей, которые могут вас заинтересовать, в отличие от более академических подзадач, где глубокое обучение работает хорошо.

Каждый пример содержит описание проблемы, пример и ссылки на документы, демонстрирующие методы и результаты.

У вас есть любимое приложение компьютерного зрения для глубокого обучения, которого нет в списке?
Дайте мне знать в комментариях ниже.

Классификация изображений

Классификация изображений включает присвоение метки всему изображению или фотографии.

Эта проблема также упоминается как « классификация объектов, » и, возможно, в более общем смысле, как « распознавание изображений, », хотя эта последняя задача может применяться к гораздо более широкому набору задач, связанных с классификацией содержимого изображений.

Вот некоторые примеры классификации изображений:

• Обозначение рентгеновского снимка как рака (бинарная классификация).
• Классификация рукописной цифры (мультиклассовая классификация).
• Присвоение имени фотографии лица (мультиклассовая классификация).

Популярным примером классификации изображений, используемой в качестве эталонной задачи, является набор данных MNIST.

Пример рукописных цифр из набора данных MNIST

Популярной реальной версией классификации фотографий цифр является набор данных Street View House Numbers (SVHN).

Последние результаты и соответствующие документы по этим и другим задачам классификации изображений см .:

Существует множество задач классификации изображений, связанных с фотографиями объектов.Два популярных примера включают наборы данных CIFAR-10 и CIFAR-100, в которых есть фотографии, которые можно разделить на 10 и 100 классов соответственно.

Пример фотографий объектов из набора данных CIFAR-10

The Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC) — это ежегодное соревнование, в котором команды соревнуются за лучшее выполнение ряда задач компьютерного зрения на данных, взятых из базы данных ImageNet. Многие важные достижения в классификации изображений стали возможны благодаря статьям, опубликованным по этой задаче или касающимся ее задач, в первую очередь из ранних статей по задаче классификации изображений.Например:

Хотите результатов с помощью глубокого обучения для компьютерного зрения?

Пройдите мой бесплатный 7-дневный ускоренный курс электронной почты (с образцом кода).

Нажмите, чтобы зарегистрироваться, а также получите бесплатную электронную версию курса в формате PDF.

Загрузите БЕСПЛАТНЫЙ мини-курс

Классификация изображений с локализацией

Классификация изображений с локализацией включает в себя присвоение метки класса изображению и отображение местоположения объекта на изображении с помощью ограничивающей рамки (рисование рамки вокруг объекта).

Это более сложная версия классификации изображений.

Вот некоторые примеры классификации изображений с локализацией:

• Обозначить рентгеновский снимок как рак или нет и нарисовать рамку вокруг раковой области.
• Классификация фотографий животных и рисование рамки вокруг животного в каждой сцене.

Классический набор данных для классификации изображений с локализацией — это наборы данных PASCAL Visual Object Classes, или для краткости PASCAL VOC (например.грамм. VOC 2012). Эти наборы данных используются в задачах компьютерного зрения на протяжении многих лет.

Пример классификации изображений с локализацией собаки из VOC 2012

Задача может включать добавление ограничивающих рамок вокруг нескольких примеров одного и того же объекта на изображении. Таким образом, эта задача иногда может упоминаться как « обнаружение объекта ».

Пример классификации изображений с локализацией нескольких стульев из VOC 2012

Набор данных ILSVRC2016 для классификации изображений с локализацией — это популярный набор данных, состоящий из 150 000 фотографий с 1000 категориями объектов.

Примеры работ по классификации изображений с локализацией:

Обнаружение объекта

Обнаружение объектов — это задача классификации изображений с локализацией, хотя изображение может содержать несколько объектов, требующих локализации и классификации.

Это более сложная задача, чем простая классификация изображений или классификация изображений с локализацией, так как часто в изображении содержится несколько объектов разных типов.

Часто методы, разработанные для классификации изображений с локализацией, используются и демонстрируются для обнаружения объектов.

Некоторые примеры обнаружения объектов включают:

• Рисование ограничительной рамки и маркировка каждого объекта в уличной сцене.
• Рисование ограничивающей рамки и маркировка каждого объекта на фотографии в помещении.
• Рисование ограничивающей рамки и маркировка каждого объекта в ландшафте.

Наборы данных PASCAL Visual Object Classes, или для краткости PASCAL VOC (например, VOC 2012), являются обычным набором данных для обнаружения объектов.

Еще один набор данных для множества задач компьютерного зрения — это Microsoft Common Objects in Context Dataset, часто называемый MS COCO.

Пример обнаружения объекта с помощью более быстрого R-CNN в наборе данных MS COCO

Примеры работ по обнаружению объектов:

Сегментация объектов

Сегментация объектов или семантическая сегментация — это задача обнаружения объектов, при которой линия проводится вокруг каждого объекта, обнаруженного на изображении. Сегментация изображения — это более общая проблема разделения изображения на сегменты.

Обнаружение объектов также иногда называют сегментацией объектов.

В отличие от обнаружения объектов, которое включает использование ограничивающей рамки для идентификации объектов, сегментация объектов определяет конкретные пиксели изображения, которые принадлежат объекту. Это как мелкозернистая локализация.

В более общем смысле, « сегментация изображения, » может относиться к сегментированию всех пикселей изображения на разные категории объектов.

Опять же, наборы данных VOC 2012 и MS COCO можно использовать для сегментации объектов.

Пример сегментации объекта в наборе данных COCO
Взято из «Маски R-CNN».

KITTI Vision Benchmark Suite — еще один популярный набор данных для сегментации объектов, предоставляющий изображения улиц, предназначенные для обучения моделей для автономных транспортных средств.

Вот некоторые примеры работ по сегментации объектов:

Передача стиля

Передача стиля или передача нейронного стиля — это задача изучения стиля из одного или нескольких изображений и применения этого стиля к новому изображению.

Эту задачу можно рассматривать как тип фотофильтра или преобразования, который может не иметь объективной оценки.

Примеры включают применение стиля конкретных известных произведений искусства (например, Пабло Пикассо или Винсента Ван Гога) к новым фотографиям.

Наборы данных

часто включают использование известных произведений искусства, которые являются общественным достоянием, и фотографий из стандартных наборов данных компьютерного зрения.

Пример переноса нейронного стиля из известных произведений искусства на фотографию
Из «Нейронного алгоритма художественного стиля»

Некоторые документы включают:

Раскрашивание изображения

Раскрашивание изображения или нейронная раскраска включает преобразование изображения в градациях серого в полноцветное изображение.

Эту задачу можно рассматривать как тип фотофильтра или преобразования, который может не иметь объективной оценки.

Примеры включают раскрашивание старых черно-белых фотографий и фильмов.

Наборы данных

часто включают использование существующих наборов данных фотографий и создание версий фотографий в оттенках серого, которые модели должны научиться раскрашивать.

Примеры раскрашивания фотографий
Взято из «Раскрашивания красочных изображений»

Некоторые документы включают:

Реконструкция изображения

Восстановление изображения и перерисовка изображения — это задача заполнения недостающих или поврежденных частей изображения.

Эту задачу можно рассматривать как тип фотофильтра или преобразования, который может не иметь объективной оценки.

Примеры включают восстановление старых, поврежденных черно-белых фотографий и фильмов (например, восстановление фотографий).

Наборы данных

часто включают использование существующих наборов данных фотографий и создание поврежденных версий фотографий, которые модели должны научиться восстанавливать.

Пример росписи фото.
Взято из «Создание изображения для отверстий неправильной формы с использованием частичных сверток»

Некоторые документы включают:

Сверхвысокое разрешение изображения

Сверхвысокое разрешение изображения — это задача создания новой версии изображения с более высоким разрешением и детализацией, чем исходное изображение.

Часто модели, разработанные для сверхвысокого разрешения изображений, можно использовать для восстановления изображений и рисования, поскольку они решают связанные проблемы.

Наборы данных

часто включают использование существующих наборов данных фотографий и создание уменьшенных версий фотографий, для которых модели должны научиться создавать версии с супер-разрешением.

Пример результатов применения различных методов сверхвысокого разрешения.
Взято из «Фотореалистичного одиночного изображения со сверхвысоким разрешением с использованием генерирующей состязательной сети»

Некоторые документы включают:

Синтез изображений

Синтез изображений — это задача создания целевых модификаций существующих изображений или полностью новых изображений.

Это очень обширная область, которая быстро развивается.

Он может включать небольшие изменения изображения и видео (например, перевод изображения в изображение), например:

• Изменение стиля объекта в сцене.
• Добавление объекта в сцену.
• Добавление лица в сцену.

Пример стилизации зебр и лошадей.
Взято из «Непарного преобразования изображения в изображение с использованием согласованных с циклом состязательных сетей»

Он также может включать создание совершенно новых изображений, например:

• Формирующие грани.
• Производство ванных комнат.
• Производство одежды.

Пример созданных ванных комнат.
Взято из «Неконтролируемого обучения представлению с помощью глубоких сверточных генеративных состязательных сетей»

Некоторые документы включают:

Другие проблемы

Есть и другие важные и интересные проблемы, которые я не затронул, потому что они не являются чисто задачами компьютерного зрения.

Известные примеры изображение в текст и текст в изображение:

• Image Captioning: создание текстового описания изображения.
• Описание изображения: создание текстового описания каждого объекта изображения.
• Текст в изображение: синтез изображения на основе текстового описания.

Предположительно, человек учится отображать между другими модальностями и изображениями, такими как аудио.

Дополнительная литература

Этот раздел предоставляет больше ресурсов по теме, если вы хотите углубиться.

Обзоры

Наборы данных

Статьи

Список литературы

Сводка

В этом посте вы обнаружили девять приложений глубокого обучения для задач компьютерного зрения.

Ваш любимый пример глубокого обучения для компьютерного зрения был упущен?
Дайте знать в комментариях.

У вас есть вопросы?
Задайте свои вопросы в комментариях ниже, и я постараюсь ответить.

Разрабатывайте модели глубокого обучения для Vision сегодня!

Разрабатывайте собственные модели видения за считанные минуты

… всего несколькими строками кода Python

Узнайте, как это сделать, в моей новой электронной книге:
Deep Learning for Computer Vision

Он предоставляет руководств для самообучения по таким темам, как:
, классификация, , обнаружение объектов (yolo и rcnn), , распознавание лиц (vggface и facenet), , подготовка данных , и многое другое…

Наконец-то привнесите глубокое обучение в проекты вашего видения

Пропустить академики. Только результаты.

Посмотрите, что внутри

Изображение GPT

Мы обнаружили, что точно так же, как большая модель преобразователя, обученная на языке, может генерировать согласованный текст, та же самая точная модель, обученная на последовательностях пикселей, может генерировать согласованные дополнения и образцы изображений. Устанавливая корреляцию между качеством выборки и точностью классификации изображений, мы показываем, что наша лучшая генеративная модель также содержит функции, конкурирующие с лучшими сверточными сетями в неконтролируемой настройке.

Содержание

1. Введение
2. Выполнено
3. Образцы
4. От языка GPT к образу GPT
5. На пути к общему обучению без учителя
6. Подход
7. Результаты экспериментов
8. Ограничения
9. Заключение

---

Введение

Неконтролируемое и самостоятельное обучение, или обучение без данных, помеченных людьми, является давней проблемой машинного обучения.В последнее время он добился невероятных успехов в области языка, поскольку модели преобразователей, такие как BERT, GPT-2, RoBERTa, T5 и другие варианты, достигли максимальной производительности в широком спектре языковых задач. Однако тот же самый широкий класс моделей не смог создать сильных характеристик для классификации изображений. Наша работа направлена ​​на то, чтобы понять и устранить этот пробел.

Модели преобразователей

, такие как BERT и GPT-2, не зависят от предметной области, что означает, что их можно напрямую применять к 1-D последовательностям любой формы.Когда мы обучаем GPT-2 на изображениях, развернутых в длинные последовательности пикселей, которые мы называем iGPT, мы обнаруживаем, что модель, похоже, понимает характеристики двумерного изображения, такие как внешний вид и категория объекта. Об этом свидетельствует широкий спектр образцов когерентного изображения, которые он генерирует, даже без указания ярлыков, предоставленных человеком. В качестве дополнительного доказательства, функции модели обеспечивают высочайшую производительность на ряде наборов классификационных данных и почти самую современную неконтролируемую точность на ImageNet.

Оценка	Набор данных	Наш результат	Лучший результат без поддержки iGPT
Логистическая регрессия по изученным признакам (линейный зонд)	CIFAR-10	96,3 iGPT-L 32×32 с 1536 элементами	95,3 SimCLR с 8192 функциями
	CIFAR-100	82,8 iGPT-L 32×32 с 1536 функциями	80.2 SimCLR с 8192 функциями
	STL-10	95,5 iGPT-L 32×32 с 1536 элементами	94,2 AMDIM с 8192 функциями
	ImageNet	72,0 iGPT-XL a 64×64 с 15360 элементами	76,5 SimCLR с 8192 функциями
Полная тонкая настройка	CIFAR-10	99.0 iGPT-L 32×32, обучено на ImageNet	GPipe, обучено на ImageNet
	ImageNet 32×32

Чтобы подчеркнуть потенциал моделирования генеративной последовательности как универсального алгоритма неконтролируемого обучения, мы намеренно используем ту же архитектуру преобразователя, что и GPT-2 в языке. Как следствие, нам требуется значительно больше вычислительных ресурсов для создания функций, конкурентоспособных по сравнению с лучшими неконтролируемыми сверточными сетями.Однако наши результаты показывают, что, столкнувшись с новой областью, где правильные априорные значения модели неизвестны, большой GPT-2 может изучить отличные функции без необходимости выбора архитектурного дизайна для конкретной области.

Выполнено

Созданные на основе модели доработки полуизображений, предоставленных человеком. Остальные половинки отбираем с температурой 1 и без уловок вроде поиска пучка или отбора ядер. В то время как мы демонстрируем наши любимые завершения на первой панели, мы не выбираем изображения или завершения на всех следующих панелях.

Созданные на основе модели дополнения полуизображений, предоставленных человеком. Остальные половинки отбираем с температурой 1 и без уловок вроде поиска пучка или отбора ядер. В то время как мы демонстрируем наши любимые завершения на первой панели, мы не выбираем изображения или завершения на всех следующих панелях.

Образцы

Образцы изображений, созданных на основе модели. Мы сэмплируем эти изображения с температурой 1 и без уловок вроде поиска луча или отбора проб ядра. Показаны все наши образцы, без сбора вишен.Почти все созданные изображения содержат четко узнаваемые объекты.

Образцы изображений, созданных на основе модели. Мы сэмплируем эти изображения с температурой 1 и без уловок вроде поиска луча или отбора проб ядра. Показаны все наши образцы, без сбора вишен. Почти все созданные изображения содержат четко узнаваемые объекты.

Из языка GPT в образ GPT

В области языка алгоритмы обучения без учителя, основанные на предсказании слов (например, GPT-2 и BERT), оказались чрезвычайно успешными, достигнув максимальной производительности в широком спектре языковых задач.Одна из возможных причин такого успеха заключается в том, что экземпляры последующих языковых задач естественным образом появляются в тексте: вопросы часто сопровождаются ответами (которые могут помочь с ответами на вопросы), а отрывки часто сопровождаются резюме (которые могут помочь в резюмировании). Напротив, последовательности пикселей явно не содержат меток для изображений, которым они принадлежат.

Даже без этого явного надзора есть причина, по которой GPT-2 на изображениях может работать: достаточно большой преобразователь, обученный предсказанию следующего пикселя, может в конечном итоге научиться генерировать различные образцы с четко распознаваемыми объектами.Как только модель научится это делать, идея, известная как «Анализ путем синтеза», предполагает, что модель также будет знать о категориях объектов. Многие ранние генеративные модели были мотивированы этой идеей, и совсем недавно BigBiGAN был примером, который произвел обнадеживающие образцы и функции. В своей работе мы сначала показываем, что лучшие генеративные модели обеспечивают более высокую эффективность классификации. Затем, оптимизируя GPT-2 для генеративных возможностей, мы достигаем производительности классификации верхнего уровня во многих условиях, предоставляя дополнительные доказательства для анализа путем синтеза.

На пути к общему обучению без учителя

Моделирование генеративной последовательности — это универсальный алгоритм обучения без учителя: поскольку все типы данных могут быть представлены как последовательности байтов, преобразователь может быть напрямую применен к любому типу данных без дополнительной инженерии. Наша работа проверяет силу этой универсальности, напрямую применяя архитектуру, используемую для обучения GPT-2 на естественном языке, для создания изображений. Мы сознательно отказались от ручного кодирования любых знаний, связанных с изображениями, в форме сверток или техник, таких как относительное внимание, разреженное внимание и встраивание двухмерных позиций.

Вследствие его универсальности, наш метод требует значительно больше вычислительных ресурсов для достижения конкурентоспособной производительности в неконтролируемой среде. В самом деле, контрастные методы по-прежнему являются наиболее эффективными с вычислительной точки зрения методами получения качественных элементов из изображений. Однако, показывая, что модель неконтролируемого преобразователя конкурентоспособна с лучшими неконтролируемыми сверточными сетями, мы предоставляем доказательства того, что можно обменять знания предметной области, кодированные вручную, на вычисления.В новых областях, где не так много знаний в коде, масштабирование вычислений кажется подходящим методом для тестирования.

Подход

Мы обучаем iGPT-S, iGPT-M и iGPT-L, трансформаторы, содержащие параметры 76M, 455M и 1.4B соответственно, в ImageNet. Мы также обучаем iGPT-XL, преобразователь 6,8 миллиардов параметров, на сочетании ImageNet и изображений из Интернета. Из-за больших вычислительных затрат на моделирование длинных последовательностей с повышенным вниманием, мы тренируемся с низкими разрешениями 32×32, 48×48 и 64×64.

Хотя заманчиво работать с еще более низким разрешением, чтобы еще больше снизить затраты на вычисления, предыдущие исследования показали, что производительность человека при классификации изображений начинает быстро падать ниже этих размеров. Вместо этого, руководствуясь ранними цветовыми палитрами отображения, мы создаем собственную 9-битную цветовую палитру для представления пикселей. Использование этой палитры дает длину входной последовательности в 3 раза меньше, чем стандартная (R, G, B) палитра, при этом все еще точно кодирует цвет.

Результаты экспериментов

Есть два метода, которые мы используем для оценки производительности модели, каждый из которых включает задачу последующей классификации.Первый, который мы называем линейным зондом, использует обученную модель для извлечения функций из изображений в последующем наборе данных, а затем подгоняет логистическую регрессию к меткам. Второй метод точно настраивает всю модель для последующего набора данных.

Поскольку прогнозирование следующего пикселя явно не имеет отношения к классификации изображений, признаки из последнего слоя могут не быть наиболее прогнозируемыми для категории объектов. Наш первый результат показывает, что качество объектов — это резко возрастающая, а затем слегка убывающая функция глубины.Такое поведение предполагает, что генеративная модель преобразователя работает в два этапа: на первом этапе каждая позиция собирает информацию из своего окружающего контекста, чтобы создать контекстуализированную функцию изображения. На втором этапе эта контекстуализированная функция используется для решения задачи условного прогнозирования следующего пикселя. Наблюдаемые двухступенчатые характеристики наших линейных зондов напоминают другую неконтролируемую нейронную сеть, автокодировщик узких мест, который спроектирован вручную так, чтобы использовались функции в середине.

Качество элементов сильно зависит от слоя, который мы выбираем для оценки. В отличие от моделей с учителем, лучшие функции для этих генеративных моделей находятся в середине сети.

Наш следующий результат устанавливает связь между производительностью генерации и качеством функций. Мы обнаружили, что как увеличение масштаба наших моделей, так и обучение для большего количества итераций приводят к лучшей генеративной производительности, что напрямую влияет на качество функций.

Наведите курсор, чтобы увидеть образцы изображений вверх

Каждая линия отслеживает модель на протяжении генеративного предварительного обучения: пунктирные маркеры обозначают контрольные точки на этапах 131K, 262K, 524K и 1000K.Положительные наклоны предполагают связь между улучшенной производительностью генерации и улучшением качества функций. Более крупные модели также обладают лучшими характеристиками, чем модели меньшего размера. iGPT-XL не включен, потому что он был обучен на другом наборе данных.

Когда мы оцениваем наши функции с помощью линейных пробников на CIFAR-10, CIFAR-100 и STL-10, мы превосходим возможности всех контролируемых и неконтролируемых алгоритмов передачи. Наши результаты также убедительны при полной настройке.

			Предварительное обучение в ImageNet
Оценка	Модель	Точность	без этикеток	с этикетками
CIFAR-10 Линейный пробник	ResNet-152	94.0		чек
	SimCLR	95,3	чек
	iGPT-L 32×32	96,3	чек
CIFAR-100 Линейный датчик	ResNet-152	78,0		чек
	SimCLR	80,2	чек
	iGPT-L 32×32	82.8	чек
STL-10 Линейный датчик	AMDIM-L	94,2	чек
	iGPT-L 32×32	95,5	чек
CIFAR-10 Точная настройка	AutoAugment	98,5
	SimCLR	98,6	чек
	GPipe	99.0		чек
	iGPT-L	99,0	чек
CIFAR-100 Точная настройка	iGPT-L	88,5	чек
	SimCLR	89,0	чек
	AutoAugment	89,3
	EfficientNet	91.7		чек

Сравнение точности линейного датчика и точной настройки между нашими моделями и высокопроизводительными моделями, в которых используется неконтролируемая или контролируемая передача ImageNet. Мы также включаем AutoAugment, самую эффективную модель, полностью обученную на CIFAR.

Учитывая возрождение интереса к неконтролируемому и самостоятельному обучению в ImageNet, мы также оцениваем производительность наших моделей, используя линейные зонды в ImageNet.Это особенно сложная настройка, поскольку мы не обучаемся стандартному входному разрешению ImageNet. Тем не менее, линейный зонд на 1536 объектах из лучшего слоя iGPT-L, обученный на изображениях 48×48, дает точность 65,2%, превосходя AlexNet.

Сравнительные методы обычно сообщают о своих лучших результатах по 8192 функциям, поэтому в идеале мы бы оценили iGPT с размером встраивания 8192 для сравнения. Однако обучение такой модели непомерно дорого, поэтому мы вместо этого объединяем функции из нескольких слоев в качестве приближения.К сожалению, наши функции имеют тенденцию быть коррелированными по уровням, поэтому нам нужно их больше, чтобы быть конкурентоспособными. Использование 15360 функций из 5 уровней в iGPT-XL дает 72,0% точности, превосходя AMDIM, MoCo и CPC v2, но все же уступая SimCLR с приличным отрывом.

Метод	Входное разрешение	Характеристики	Параметры	Точность
Вращение	оригинал	8192	86М	55.4
iGPT-L	32×32	1536	1362M	60,3
BigBiGAN	оригинал	16384	86М	61,3
iGPT-L	48×48	1536	1362M	65,2
AMDIM	оригинал	8192	626M	68.1
MoCo	оригинал	8192	375M	68,6
iGPT-XL	64×64	3072	6801M	68,7
SimCLR	оригинал	2048	24M	69,3
CPC v2	оригинал	4096	303M	71.5
iGPT-XL	64×64	3072 х 5	6801M	72,0
SimCLR	оригинал	8192	375M	76,5

Сравнение точности линейных датчиков наших моделей и современных моделей с самоконтролем. Мы достигаем конкурентоспособных результатов при обучении с гораздо более низким входным разрешением, хотя наш метод требует большего количества параметров и вычислений.

Поскольку маскированные языковые модели, такие как BERT, превзошли генеративные модели в большинстве языковых задач, мы также оцениваем производительность BERT на наших моделях изображений. Вместо того, чтобы обучать нашу модель предсказанию следующего пикселя с учетом всех предыдущих пикселей, мы маскируем 15% пикселей и обучаем нашу модель предсказывать их на основе немаскированных. Мы обнаружили, что, хотя характеристики линейных пробников на моделях BERT значительно хуже, они превосходят во время точной настройки:

CIFAR-10

ImageNet

Сравнение генеративного предварительного обучения с предварительным обучением BERT с использованием iGPT-L при входном разрешении 32 ² × 3.Жирные цвета показывают повышение производительности за счет объединения масок BERT. Мы видим, что генеративные модели после предварительного обучения дают гораздо лучшие характеристики, чем модели BERT, но модели BERT догоняют после точной настройки.

В то время как неконтролируемое обучение обещает отличные возможности без необходимости в данных, помеченных человеком, в последнее время был достигнут значительный прогресс в рамках более щадящей структуры полууправляемого обучения, которая допускает ограниченные объемы данных, помеченных человеком. Успешные полууправляемые методы часто основываются на умных методах, таких как регуляризация согласованности, увеличение данных или псевдо-маркировка, а чисто генеративные подходы не были конкурентоспособными в течение многих лет.Мы оцениваем iGPT-L на конкурентном тесте для этого подполя и обнаруживаем, что простой линейный анализ функций из нерасширенных изображений превосходит Mean Teacher и MixMatch, хотя и уступает FixMatch.

Модель	40 этикеток	250 этикеток	4000 этикеток
Улучшенный GAN	–	–	81,4 ± 2,3
Средний учитель	–	67.7 ± 2,3	90,8 ± 0,2
MixMatch	52,5 ± 11,5	89,0 ± 0,9	93,6 ± 0,1
iGPT-L	73,2 ± 01,5	87,6 ± 0,6	94,3 ± 0,1
УДА	71,0 ± 05,9	91,2 ± 1,1	95,1 ± 0,2
FixMatch RA	86,2 ± 03,4	94.9 ± 0,7	95,7 ± 0,1
FixMatch CTA	88,6 ± 03,4	94,9 ± 0,3	95,7 ± 0,2

Сравнение производительности на CIFAR-10 с низким объемом данных. Используя множество немаркированных изображений ImageNet, iGPT-L может превзойти такие методы, как Mean Teacher и MixMatch, но по-прежнему отстает от современных методов. Наш подход к полу-контролируемому обучению очень прост, поскольку мы подбираем классификатор логистической регрессии только для функций iGPT-L без какого-либо дополнения или точной настройки данных — существенное отличие от специально разработанных полу-контролируемых подходов.

Ограничения

Хотя мы показали, что iGPT способен изучать мощные функции изображений, наш подход все же имеет значительные ограничения. Поскольку мы используем общий преобразователь последовательности, используемый для GPT-2 на языке, наш метод требует большого объема вычислений: iGPT-L был обучен примерно за 2500 V100-дней, в то время как аналогичная модель MoCo может быть обучена примерно за 70 V100-дней.

Соответственно, мы моделируем входы с низким разрешением с помощью трансформатора, в то время как в большинстве результатов с самоконтролем используются кодеры на основе свертки, которые могут легко потреблять входы с высоким разрешением.Для дальнейшего масштабирования может потребоваться новая архитектура, например, многомасштабный преобразователь, не зависящий от предметной области. Учитывая эти ограничения, наша работа в первую очередь служит доказательной демонстрацией способности больших языковых моделей, основанных на преобразователях, изучать превосходные неконтролируемые представления в новых предметных областях без необходимости в жестко закодированных знаниях предметной области. Однако значительная стоимость ресурсов для обучения этих моделей и более высокая точность методов на основе сверточных нейронных сетей препятствуют использованию этих представлений в практических реальных приложениях в области видения.

Наконец, генеративные модели могут показывать смещения, которые являются следствием данных, на которых они были обучены. Многие из этих смещений полезны, например, если предположить, что комбинация коричневых и зеленых пикселей представляет ветку, покрытую листьями, а затем использовать это смещение для продолжения изображения. Но некоторые из этих предубеждений будут вредными, если рассматривать их через призму справедливости и репрезентативности. Например, если модель развивает визуальное представление об ученом, которое искажает мужчин, то она может последовательно дополнять образы ученых с людьми, представляющими мужчин, а не смесью полов.Мы ожидаем, что разработчикам потребуется уделять повышенное внимание данным, которые они вводят в свои системы, и лучше понимать, как они связаны с предвзятостями в обученных моделях.

Заключение

Мы показали, что, жертвуя двумерными знаниями в пользу масштаба и выбирая функции прогнозирования из середины сети, преобразователь последовательности может быть конкурентоспособным с верхними сверточными сетями для классификации изображений без учителя. Примечательно, что мы достигли наших результатов, напрямую применив языковую модель GPT-2 к генерации изображений.Наши результаты показывают, что из-за своей простоты и универсальности преобразователь последовательности при достаточной вычислительной мощности может в конечном итоге оказаться эффективным способом изучения отличных функций во многих областях.

Если вам нравится работать с нами в этой области исследований, мы ищем!

Компьютерное зрение | Распознавание образов с использованием обработки изображений, машинного обучения и статистики

Abstract : Из-за наличия и стоимости стереоскопического оборудования (например,грамм. стереокамера, объектив и устройства отображения), манипуляции со стереоскопическим изображением в последние годы привлекают значительное внимание исследователей. В этой статье мы представляем полуавтоматический подход к перекомпоновке стереоскопического изображения, основанный на эстетике, который позволяет изменять пространственное положение объекта (ов) переднего плана в заданном стереоскопическом изображении для улучшения визуальной эстетики человека. Наш алгоритм объединяет левое и правое стереоизображения одновременно с использованием алгоритма глобальной оптимизации.Чтобы максимизировать эстетику изображения, наш алгоритм сводит к минимуму набор эстетических ошибок качества, которые вытекают из выбранных правил фотографической композиции. Кроме того, к объектам с измененным размером применяется адаптация по глубине, а изменение вертикального несоответствия результирующей пары стереоизображений сводится к минимуму, чтобы обеспечить приятное впечатление от просмотра 3D. Наш метод может быть использован для одновременного перенацеливания и перекомпоновки стереоскопического изображения, предоставив на входе дополнительный масштаб целевого изображения.Проведенные эмпирические оценки иллюстрируют эффективность нашего подхода в улучшении эстетики стереоскопических 3D-изображений. Примечательно, что глубинная адаптация играет важную роль в улучшении эстетики.

PDF по адресу https://ieeexplore.ieee.org/document/8327910

Абстракция

Экономия в представлении сигналов — тема активных исследований. Обработка и представление разреженных сигналов является результатом этого направления исследований, которое имеет множество приложений в обработке информации и показало значительные улучшения в реальных приложениях, таких как восстановление, классификация, кластеризация, сверхвысокое разрешение и т. Д.Это огромное влияние обработки разреженных сигналов на проблемы реального мира вызывает значительную потребность в разработке новых алгоритмов представления разреженных сигналов для получения более надежных систем. В таких алгоритмах остается несколько открытых проблем: (а) эффективное создание разреженных сигналов, которые могут улавливать структуру базового сигнала, и (б) разработка поддающихся обработке алгоритмов, которые могут восстанавливать сигналы в рамках вышеупомянутых разреженных моделей.

В этой диссертации мы пытаемся взглянуть на проблему восстановления сигнала с этих точек зрения.Во-первых, мы обращаемся к проблеме восстановления разреженного сигнала с байесовской точки зрения, где разреженность обеспечивается коэффициентами восстановления с помощью вероятностных априорных значений. В частности, мы фокусируемся на варианте шипа и плиты приора, который, как известно, является золотым стандартом для поощрения разреженности. Задача оптимизации, возникающая в результате этой модели, имеет широкое применение в задачах восстановления и регрессии и, как известно, является сложной невыпуклой проблемой, существующие решения которой включают упрощающие допущения и / или ослабления.Мы предлагаем подход, называемый итеративным выпуклым уточнением (ICR), который направлен на решение вышеупомянутой проблемы оптимизации напрямую, с учетом большей общности разреженной структуры. По сути, ICR решает последовательность задач выпуклой оптимизации, так что последовательность решений сходится к неоптимальному решению исходной задачи жесткой оптимизации. Мы предлагаем две версии нашего алгоритма: (а) неограниченную версию и (б) с ограничением неотрицательности разреженных коэффициентов, которое может потребоваться в некоторых реальных задачах.Многие проблемы обработки сигналов в мире компьютерного зрения и распознавания могут выиграть от ICR. К ним относятся распознавание лиц в приложениях наблюдения, обнаружение и классификация объектов в видео, сжатие и восстановление изображения, улучшение качества изображения и т. Д.

С другой стороны, одна из самых серьезных проблем при обработке изображений — это улучшение качества изображения. Чтобы решить эту проблему, мы стремимся восстанавливать сигналы, используя предшествующие структурные знания о них.В частности, мы ставим физически значимые вероятностные априоры, чтобы обеспечить разреженность коэффициентов восстановления или проектных параметров задачи. Это имеет множество приложений в обработке сигналов и изображений, включая, помимо прочего, регрессию, шумоподавление, обратные задачи, демозаику и сверхразрешение. В частности, в последнее время большой интерес вызывает сверхразрешение (SR) одиночного изображения с ограничением разреженности. Типичный подход включает в себя разреженное представление фрагментов во входном изображении с низким разрешением через словарь примеров фрагментов LR, а затем использование коэффициентов этого представления для создания выходных данных с высоким разрешением через аналогичный словарь HR.В этой диссертации мы предлагаем расширение проблемы SR, которое состоит из двух частей: (1) распространение проблем SR на основе разреженности на несколько цветовых каналов с учетом предшествующих знаний о цветовой информации. Сходство краев цветовых полос RGB используется в качестве ограничений межканальной корреляции. Эти дополнительные ограничения приводят к новой проблеме оптимизации, которую нелегко решить; тем не менее, предлагается легкое решение для эффективного решения этой проблемы. Более того, чтобы полностью использовать дополнительную информацию среди цветовых каналов, метод обучения по словарю также предлагается специально для изучения цветовых словарей, которые поощряют сходство краев (2) Решить проблему сверхразрешения с точки зрения глубокого обучения и обеспечить глубокие сетевые структуры, предназначенные для сверхразрешения .Следующим шагом в этом направлении исследований является интеграция разреженных априорных значений в глубокие сети и изучение их влияния на производительность, особенно при отсутствии обильного обучения.

Версия Arxiv на https://arxiv.org/pdf/1805.04828.pdf

Abstract: В данной статье исследуется композиция портретов и разработан алгоритм улучшения композиции портретных фотографий на примере портретных картин. Изучение портретных картин показывает, что расположение лица и фигуры связано с позой.Основываясь на этом наблюдении, в данной статье разработан алгоритм улучшения композиции портретной фотографии путем изучения расположения лица и фигуры на примере портретной живописи. Этот пример портретной живописи выбран на основе сходства его позы с позой исходной фотографии. Эта мера подобия моделируется как проблема сопоставления графов. Наконец, выполняется обрезка пространства с использованием функции оптимизации, чтобы назначить местоположение каждой части тела фигуры на фотографии, аналогичное положению фигуры в примере портретной живописи.Результаты экспериментов демонстрируют эффективность предложенного метода. Исследование пользователей показывает, что предлагаемое улучшение композиции на основе позы предпочтительнее, чем методы, основанные на правилах и методы обучения.

PDF по адресу https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/8319951

и

Abstract : Композиция фотографии — важный фактор, влияющий на эстетику фотографии. Однако моделирование эстетических свойств хороших композиций является очень сложной задачей из-за отсутствия глобально применимых правил к широкому спектру стилей фотографии.Вдохновленные мыслительным процессом фотосъемки, мы формулируем проблему композиции фотографии как процесс поиска ракурсов, который последовательно исследует пары ракурсов и определяет их эстетические предпочтения. Мы также используем богатые профессиональные фотографии в Интернете для поиска неограниченного количества высококачественных образцов ранжирования и демонстрации того, что сеть глубокого ранжирования с учетом эстетики может быть обучена без явного моделирования каких-либо фотографических правил. Полученная модель проста и эффективна с точки зрения ее архитектурного дизайна и метода выборки данных.Он также является универсальным, поскольку естественным образом изучает любые фотографические правила, неявно закодированные в профессиональных фотографиях. Эксперименты показывают, что предлагаемая сеть поиска изображений обеспечивает высочайшую производительность со стратегией поиска со скользящим окном на двух наборах данных обрезки изображений.

Версия Arxiv: https://arxiv.org/abs/1702.00503

После MAC OS X Sierra OpenCV2 не смог установить на нем. Лучшие решения были частично установлены без каких-либо пакетов. Теперь он больше не поддерживается MAC OS X Sierra, и когда вы «brew install opencv», он установит OpenCV3, OpenCV2 больше не существует в homebrew.

brew установить opencv

Предупреждение: opencv 3.3.0_3 уже установлен

Интеграция глубоко изученных моделей и поиск идей фотографии
Фаршид Фархат, Мохаммад Камани, Сахил Мишра, Джеймс Ван
[Щелкните, чтобы получить набор данных профессионального портрета]

РЕФЕРАТ : Получение идей фотографии, соответствующих заданному месту, облегчает использование интеллектуальных камер, где любители и энтузиасты проявляют большой интерес к созданию потрясающих фотографий в любое время и в любом месте.Существующие исследования охватывают некоторые эстетические методы, такие как правило третей, треугольник и перспективность, и извлекают полезные отзывы на основе одного метода. Однако они ограничены определенной техникой, и полученные результаты можно улучшить, поскольку они могут быть ограничены качеством запроса. Отсутствует целостная структура, позволяющая запечатлеть важные аспекты данной сцены и дать новичку информативную обратную связь, чтобы сделать лучший снимок в его / ее фотографическом приключении.Эта работа предлагает интеллектуальную структуру портретной композиции с использованием наших глубоко изученных моделей и методов поиска изображений. Набор данных портретной ориентации, получивший высокую оценку, используется для поиска. Наша структура обнаруживает и извлекает ингредиенты данной сцены, представляющие собой коррелированную иерархическую модель. Затем он сопоставляет извлеченную семантику с набором данных эстетически скомпонованных фотографий, чтобы исследовать ранжированный список идей фотографии, и постепенно оптимизирует человеческую позу и другие художественные аспекты скомпонованной сцены, которую предполагается захватить.Проведенное пользователем исследование показывает, что наш подход более полезен, чем другие построенные системы поиска обратной связи.

Полный текст> IPCA

Искусство, Компьютерное зрение, Материалы для конференций, Глубокое обучение, Обработка изображений, Машинное обучение, Распознавание образов, Фотография, Исследования, Тезисы, Мультимедиа ACM, ACMM, Эстетика, AI, Теория искусства, Искусственный интеллект, CBIR, Компьютерное зрение, Изображение на основе контента Извлечение, Глубокое обучение, Глубокое обучение и фотография, Передача модели с глубоким обучением, Поза человека, Оценка позы человека, Эстетика изображений, Обработка изображений, Поиск изображений, Интеллектуальная помощь в составлении портретов, IPCA, Джеймс Ван, Машинное обучение, Мохаммад Махди Камани, Объект Обнаружение, Распознавание образов, Глубокое обучение Penn State, Фотография, Идея фотографии, Портрет, Портретная композиция, Набор данных портрета, Портретная фотография, Оценка позы, Рекомендация позы, Профессиональная фотография с использованием глубокого обучения, Сахил Мишра, Парсинг сцены, Пошаговое Гид на 2 июля 2017 г.