Варианты тюнинга для газели. | CarNewsWeek

Главная Советы

• ■Советы

Окт 6, 2016

0 1973

Уже много лет Газель занимает высокое место среди популярного транспорта для малого бизнеса. Обладатели этого автомобиля без сомнения ценят его характеристики и стремятся не только поддерживать работоспособность своего надежного друга, но и улучшать его как изнутри, так и снаружи.

И грузовая, и пассажирская версия Газели, безусловно, приспособлены к езде по отечественным дорогам и готовы к эксплуатации в сложных условиях. С этим не поспоришь, но вот ее конструкция и заводская комплектация морально устаревает и уже не может предоставить комфорт на современном уровне.

• В первую очередь, стоит упомянуть внешний тюнинг, к которому можно отнести замену бамперов, капота, фар, решетки радиатора, установку декоративных накладок, порогов, дефлекторов на окна и капот, обтекателей на крышу, оригинальную покраску кузова и другие внешние модификации.
• Тюнинг салона не менее популярен. Замена руля, аудиосистемы, приборной панели, обшивки, сидений, чехлов, рычага переключения передач, механических стеклоподъемников на электрические, установка подлокотников и прочие улучшения внутри автомобиля – это сейчас уже необходимость.
• Последним по популярности, но порой более важным является технический апгрейд. Модернизация подвески, замена амортизаторов, чип-тюнинг, форсировка или полная замена двигателя – всё это может кардинально изменить ходовые характеристики автомобиля, увеличить скорость, сократить время разгона, повысить проходимость и грузоподъемность.

Внешний тюнинг – из рабочей лошадки в выставочный образец

Самые заметные изменения, конечно же, внешние, поэтому их стоит рассмотреть отдельно. Кому не хочется заменить скучный цвет автомобиля на поражающую фантазию аэрографию, стандартный неприметный бампер на выделяющийся и запоминающийся? Хочу заметить, что внешний тюнинг – это не только яркие декор, но порой и практично более выгодный кузовной элемент.

К примеру, пластиковый капот с воздухозаборниками, который имеет три практически выгодных преимуществ:

• Конструктивное, т.к. лакокрасочное покрытие стандартного наклоненного капота подвержено частым повреждениям от камней и насекомых.
• Техническое преимущество наличия воздухозаборника, который обеспечивает интенсивное охлаждение двигателя летом.
• Эстетическое – без серьезных затрат пластиковый капот кардинально меняет внешний облик Газели.

Советую посетить удобный сайт о тюнинге автомобилей Tuningkod. ru с полезнейшими статьями на эту тему. Будьте в курсе современных тенденции!

Похожие новости

Предварительно обученные модели для классификации изображений

Привет! Этот пост является частью нашей серии PyTorch.

В предыдущем посте, Учебное пособие по Pytorch для начинающих, мы обсудили PyTorch, его сильные стороны и почему вам следует его изучить. Мы также кратко рассмотрели тензоры — основную структуру данных, используемую в PyTorch. В этой статье мы рассмотрим несколько практических примеров использования предварительно обученных сетей, присутствующих в Модуль TorchVision — предварительно обученные модели для Классификация изображений .

Пакет Torchvision состоит из популярных наборов данных, архитектур моделей и стандартных преобразований изображений для компьютерного зрения. По сути, если вы занимаетесь компьютерным зрением и используете PyTorch, Torchvision вам очень поможет!

1. Предварительно обученные модели для классификации изображений

Предварительно обученные модели — это модели нейронных сетей, обученные на больших наборах эталонных данных, таких как ImageNet. Сообщество глубокого обучения извлекло большую пользу из этих моделей с открытым исходным кодом. Кроме того, предварительно обученные модели являются основным фактором быстрого прогресса в исследованиях компьютерного зрения. Другие исследователи и практики могут использовать эти современные модели вместо того, чтобы заново изобретать все с нуля.

Ниже приведен примерный график того, как современные модели улучшались с течением времени. Мы включили только те модели, которые присутствуют в пакете Torchvision.

Прежде чем мы перейдем к подробностям того, как мы можем использовать предварительно обученные модели для классификации изображений, давайте посмотрим, какие существуют различные предварительно обученные модели. Мы обсудим AlexNet и ResNet101 в качестве двух основных примеров. Обе сети были обучены на наборе данных ImageNet 9.0046 .

Набор данных ImageNet содержит более 14 миллионов изображений , поддерживаемых Стэнфордским университетом . Он широко используется для большого количества проектов глубокого обучения, связанных с изображениями. Изображения относятся к различным классам или меткам . Несмотря на то, что мы можем использовать оба термина взаимозаменяемо, мы будем придерживаться классов . Цель предварительно обученных моделей, таких как AlexNet и ResNet101, — взять изображение в качестве входных данных и предсказать его класс.

Слово «предварительно обученный» здесь означает, что архитектуры глубокого обучения AlexNet и ResNet101 , например, уже были обучены на каком-то (огромном) наборе данных и, таким образом, несут с собой результирующие веса и смещения. Эта разница между архитектурой и весами и смещениями должна быть очень ясной, потому что, как мы увидим в следующем разделе, TorchVision имеет как архитектуры, так и предварительно обученные модели.

1.1. Процесс вывода модели

Поскольку мы сосредоточимся на том, как использовать предварительно обученные модели для прогнозирования класса (метки) ввода, давайте также обсудим процесс, связанный с этим. Этот процесс называется Вывод модели . Весь процесс состоит из следующих основных этапов.

1. Чтение входного изображения
2. Выполнение преобразования изображения. Например — изменение размера, обрезка по центру, нормализация и т. д.
3. Прямой проход: используйте предварительно обученные веса, чтобы узнать выходной вектор. Каждый элемент в этом выходном векторе описывает достоверность , с которой модель предсказывает принадлежность входного изображения к определенному классу.
4. На основе полученных оценок (элементов выходного вектора, упомянутых на шаге 3) отобразите прогнозы.

1.2. Загрузка предварительно обученной сети с использованием TorchVision

Теперь, когда мы обладаем знаниями о выводе модели и знаем, что означает предварительно обученная модель, давайте посмотрим, как мы можем использовать их с помощью модуля TorchVision .

Сначала установим Модуль TorchVision с помощью приведенной ниже команды.

 pip установить torchvision
 

Далее давайте импортируем модели из модуля torchvision и посмотрим на доступные нам различные модели и архитектуры.

 от импортных моделей torchvision
импортный факел
директор(модели)
 

Не так быстро! Внимательно наблюдайте за выводом, который мы получили выше.

 ['АлексНет',
 «Денснет»,
 'ГугЛеНет',
 «Начало3»,
 «Мобайлнетв2»,
 «Реснет»,
 'ШаффлНетВ2',
 'СжатьНет',
 'ВГГ',
...
 'алекснет',
 'денсенет',
 'денсенет121',
 'денсенет161',
 'денсенет169',
 'денсенет201',
 'обнаружение',
 'гуглнет',
 'зарождение',
 'начало_v3',
...
]
 

Обратите внимание, что есть одна запись с именем AlexNet и одна с именем alexnet . Имя с заглавной буквы относится к классу Python ( AlexNet ), тогда как alexnet — это вспомогательная функция, которая возвращает модель, созданную из класса AlexNet . Эти вспомогательные функции также могут иметь разные наборы параметров. Например, dennet121 , dennet161 , dennet169 , dennet201, — все экземпляры класса DenseNet , но с разным количеством слоев — 121,161,169 и 201 соответственно.

1.3. Использование AlexNet для классификации изображений

Начнем с AlexNet . Это одна из первых прорывных сетей в области распознавания изображений. Если вам интересно узнать об архитектуре AlexNet, вы можете прочитать нашу публикацию Understanding AlexNet.

 alexnet = models.alexnet (предварительно обученный = True)
# Вы увидите аналогичный вывод, как показано ниже
# Загрузка: «https://download. pytorch.org/models/alexnet-owt-4df8aa71.pth» в /home/hp/.cache/torch/checkpoints/alexnet-owt-4df8aa71.pth
 

 печать(алекснет)
 

 из torchvision import transforms
преобразование = преобразование.Составить([ #[1]
 преобразовывает.Resize(256), #[2]
 преобразования.CenterCrop(224), #[3]
 преобразования.ToTensor(), #[4]
 преобразовывает.Нормализовать( #[5]
 среднее=[0,485, 0,456, 0,406], #[6]
 станд = [0,229, 0,224, 0,225] #[7]
 )])
 

 # Импортная подушка
из изображения импорта PIL
img = Изображение.открыть("собака.jpg")
 

 img_t = преобразование (изображение)
batch_t = torch. unsqueeze (img_t, 0)
 

 alexnet.eval()
 

 выход = alexnet(batch_t)
печать (внешняя форма)
 

 с open('imagenet_classes.txt') как f:
  классы = [line.strip() для строки в f.readlines()]
 

 _, индекс = torch.max(out, 1)
процент = torch.nn.functional.softmax(out, dim=1)[0] * 100
печать (метки [индекс [0]], процент [индекс [0]]. элемент ())
 

 _, индексы = torch.sort (исходя, по убыванию = True)
[(метки[idx], процент[idx].item()) для idx в индексах[0][:5]]
 

 [('лабрадор-ретривер', 41.585166931152344),
 («золотистый ретривер», 16.59166145324707),
 («Салюки, гончая газель», 16.286880493164062),
 («Уиппет», 2,8539133071899414),
 («Ивисская гончая, Ивисский Поденко», 2. 3924720287323)]
 

 [('клубника', 99.99365997314453),
 («заварное яблоко», 0,001047826954163611),
 («банан», 0,0008201944874599576),
 («оранжевый», 0,0007371827960014343),
 («кондитерская, кондитерская, кондитерская», 0,0005758354091085494)]
 

 [('такси, хак, такси, такси', 33.30569839477539),
 ("спорткар, спорткар", 14.424001693725586),
 («гонщик, гоночный автомобиль, гоночный автомобиль», 10. 685123443603516),
 («пляжный универсал, универсал, универсал, универсал, пляжный фургон, универсал, фургон»,
  7,846532821655273),
 («легковой автомобиль, карета, коляска», 6,985556125640869)]
 

 # Сначала загрузим модель
resnet = models.resnet101 (предварительно обученный = True)
# Во-вторых, перевести сеть в режим eval
resnet.eval()
# В-третьих, выполнить вывод модели
выход = реснет (batch_t)
# Далее, вывести 5 лучших классов, предсказанных моделью
_, индексы = torch. sort (исходный, по убыванию = True)
процент = torch.nn.functional.softmax(out, dim=1)[0] * 100
[(метки[idx], процент[idx].item()) для idx в индексах[0][:5]]
 

 [('Лабрадор-ретривер', 48.25556945800781),
 («динго, варригал, варрагал, Canis dingo», 7.7353515625),
 («золотистый ретривер», 6.916920185089111),
 («Эскимосская собака, хаски», 3.6434383392333984),
 («бульмастиф», 3.0461232662200928)]
 

Так же, как AlexNet, ResNet удалось предсказать, что это была собака с очень высокой достоверностью, и предсказал, что это был лабрадор-ретривер с достоверностью 48,25% . Это очень хорошо!

2. Сравнение моделей

До сих пор мы обсуждали, как мы можем использовать предварительно обученные модели для выполнения классификации изображений, но нам еще предстоит ответить на один вопрос: как мы решаем, какую модель выбрать для конкретной задачи. В этом разделе мы сравним предварительно обученные модели по следующим критериям:

1. Ошибка Top-1 : Ошибка Top-1 возникает, если класс, предсказанный моделью с наивысшей достоверностью, равен , а не , как истинный класс.
2. Ошибка Top-5 : Ошибка Top-5 возникает, когда истинный класс не входит в число 5 лучших классов, предсказанных моделью (отсортированных по достоверности).
3. Время вывода на ЦП : Время вывода — это время, необходимое для шага вывода модели.
4. Время вывода на GPU
5. Размер модели : Здесь размер означает физическое пространство, занимаемое файлом .pth предварительно обученной модели, предоставленной PyTorch
.

Хорошая модель будет иметь Низкая ошибка Top-1 , Низкая ошибка Top-5 , Низкое время вывода на CPU и GPU и Низкий размер модели .

Все эксперименты проводились с одним и тем же входным изображением несколько раз, чтобы можно было проанализировать среднее значение всех результатов для конкретной модели. Эксперименты проводились в Google Colab. Теперь давайте посмотрим на полученные результаты.

2.1. Сравнение точности моделей

Первый критерий, который мы обсудим, состоит из ошибок Top-1 и Top-5. Ошибка Top-1 — это когда верхний предсказанный класс отличается от истинного. Поскольку проблема довольно сложная, существует еще одна мера ошибки, называемая ошибкой Top-5. Прогноз классифицируется как ошибка, если ни один из 5 лучших прогнозируемых классов не является правильным.

На графике видно, что обе ошибки имеют одинаковую тенденцию. AlexNet был первой попыткой, основанной на глубоком обучении, и с тех пор ошибка исправлена. Известные упоминаний: GoogLeNet, ResNet, VGGNet, ResNext.

2.2. Сравнение времени вывода

Далее мы сравним модели на основе времени, необходимого для вывода модели. Одно изображение было предоставлено каждой модели несколько раз, и время вывода для всех итераций было усреднено. Аналогичный процесс был выполнен для процессора, а затем для графического процессора в Google Colab. Несмотря на некоторые вариации в порядке, мы видим, что SqueezeNet , ShuffleNet и ResNet-18 имел очень малое время вывода, а это именно то, что нам нужно.

2.3. Сравнение размеров моделей

Во многих случаях, когда мы используем модель глубокого обучения на устройстве Android или iOS, размер модели становится решающим фактором, иногда даже более важным, чем точность. SqueezeNet имеет минимальный размер модели (5 МБ), за ним следуют ShuffleNet V2 (6 МБ) и MobileNet V2 (14 МБ). Очевидно, почему эти модели предпочтительны в мобильных приложениях, использующих глубокое обучение.

2.4. Общее сравнение

Мы обсудили, какая модель работает лучше по определенному критерию. Мы можем уместить все эти важные детали в одну пузырьковую диаграмму, к которой затем можно обратиться, чтобы решить, какую модель выбрать в соответствии с нашими требованиями.

Используемая нами координата x является ошибкой Top-1 (чем ниже , тем лучше ). Координата Y — это время вывода на GPU в миллисекундах (чем меньше , тем лучше ). Размер кружка соответствует размеру модели ( ниже лучше ).

ПРИМЕЧАНИЕ:

• Пузыри меньшего размера лучше с точки зрения размера модели.
• Пузыри рядом с источником лучше с точки зрения точности и скорости.

3. Окончательный вердикт

• Из приведенного выше графика видно, что ResNet50 является лучшей моделью по всем трем параметрам (маленький по размеру и ближе к началу координат)
• DenseNets и ResNext101 требуют больших затрат времени на вывод.
• AlexNet и SqueezeNet имеют довольно высокий процент ошибок.

Вот и все, ребята! В этом посте мы рассмотрели, как мы можем использовать модуль TorchVision для выполнения классификации изображений с использованием предварительно обученных моделей — четырехэтапный процесс. Мы также провели сравнение моделей, чтобы решить, какую модель выбрать в зависимости от требований нашего проекта. В следующем посте мы расскажем, как использовать трансферное обучение для обучения модели на пользовательском наборе данных с помощью PyTorch.

Также читайте: PyTorch для начинающих: семантическая сегментация с использованием torchvision

Код подписки и загрузки

Если вам понравилась эта статья и вы хотите загрузить код (C++ и Python) и примеры изображений, использованные в этом посте, нажмите здесь. Кроме того, зарегистрируйтесь, чтобы получить бесплатное руководство по ресурсам Computer Vision. В нашем информационном бюллетене мы делимся учебными пособиями и примерами OpenCV, написанными на C++/Python, а также алгоритмами компьютерного зрения и машинного обучения и новостями.

Скачать пример кода

Настройка света, экспозиции и других параметров фотографии в программе «Фото» на Mac

Вы можете использовать инструменты настройки фотографий, чтобы легко изменить свет и цвет фотографии с оптимальными результатами. Вы также можете автоматически улучшать фотографию, и программа «Фото» анализирует ваше изображение и применяет правильное сочетание корректировок, чтобы ваша фотография выглядела наилучшим образом. Вы также можете открыть подробные элементы управления, которые позволяют точно настроить каждую настройку, включая экспозицию, блики и тени, яркость и контрастность.

Открыть фото для меня

Совет: Чтобы быстро просмотреть инструменты настройки во время редактирования, нажмите A.

Внесение основных изменений в фотографии

1. В приложении «Фотографии» на Mac дважды щелкните фотографию, затем нажмите «Изменить» на панели инструментов.

2. Нажмите «Настроить» на панели инструментов.

3. Выполните одно из следующих действий:

   • Щелкните стрелку рядом с параметром Светлый, Цветной или Черно-белый, затем перетащите ползунок, пока не будете удовлетворены видом фотографии. Или, чтобы приложение «Фото» автоматически исправляло фотографию, нажмите «Авто».

Совет: Чтобы отменить изменения и вернуться к исходным настройкам для определенной настройки, дважды щелкните соответствующий ползунок. Когда вы вносите корректировку, рядом с названием корректировки появляется синяя галочка, указывающая на то, что изменение было внесено. Вы можете установить или снять флажок, чтобы временно включить или отключить настройку и посмотреть, как она повлияет на фотографию.

Тонкая регулировка освещения

Вы можете выполнить более точную настройку параметров освещения фотографии.

1. В приложении «Фото» на Mac дважды щелкните фотографию, затем нажмите «Изменить» на панели инструментов.

2. Нажмите «Настроить» на панели инструментов, нажмите стрелку рядом с «Свет», затем нажмите стрелку рядом с «Параметры».

3. Перетащите любой из ползунков, чтобы изменить вид фотографии:

   • Яркость: Настраивает фотографию, чтобы она выглядела богаче и ярче, осветляя темные области, вытягивая светлые участки и добавляя контраст для выявления скрытых деталей . Регулировка нейтральна к цвету (насыщенность не применяется), но может ощущаться изменение цвета, поскольку более яркие изображения с большей контрастностью выглядят более яркими.

   • Экспозиция: Регулировка яркости или затемнения всего изображения.

   • Свет: Регулирует детализацию светлых участков.

   • Тени: Регулирует детализацию теней.

   • Яркость: Настройка яркости фотографии.

   • Контрастность: Настройка контрастности фотографии.

   • Черная точка: Устанавливает точку, при которой самые темные части изображения становятся полностью черными без каких-либо деталей. Установка точки черного может улучшить контраст размытого изображения.

Совет: Наведите указатель на ползунок, нажмите и удерживайте клавишу Option, чтобы расширить диапазон значений ползунка.

Тонкая настройка цвета

Вы можете точно настроить параметры насыщенности, яркости и цветового оттенка фотографии.

1. В приложении «Фото» на Mac дважды щелкните фотографию, затем нажмите «Изменить» на панели инструментов.

2. Нажмите «Настроить» на панели инструментов, нажмите стрелку рядом с «Цвет», затем нажмите стрелку рядом с «Параметры».

3. Перетащите любой из ползунков, чтобы изменить внешний вид фотографии:

   • Насыщенность: Регулирует общую интенсивность цвета фотографии.

   • Насыщенность: Регулирует цветовой контраст и разделение между похожими цветами на фотографии.

   • Оттенок: Настройка и коррекция цветового оттенка на фотографии.

Совет: Наведите указатель на ползунок, нажмите и удерживайте клавишу Option, чтобы расширить диапазон значений ползунка.

Тонкая настройка черно-белых изображений

Можно точно настроить интенсивность тонов и серых областей, а также изменить зернистость фотографии.