Тюнинг для автомобиля ВАЗ 2109 — Рамблер/авто

В случае с автомобилем ВАЗ 2109 тюнинг является одним из главных способов его совершенствования. Хоть история автомобиля ВАЗ 2109 длится уже не одно десятилетие, эта машина по сей день считается очень неплохим образцом и одной из наиболее тюнингуемых марок, собранных на данном автомобильном заводе.

1 Главные причины популярности данной марки

Главные факторы такой популярности — это легкость в обслуживании, дешевизна и своеобразная актуальность данной модели автомобиля, ведь очень просто тюнинг ВАЗ 2109 своими руками.

Есть три главных этапа совершенствования автомобиля. Первым делом можно взяться за ходовые характеристики автомобиля, в том числе начать с тормозных колодок, подвески, а уже затем приступить к совершенствованию трансмиссии и двигательных элементов, включая систему подачи топлива и другие механизмы.

Автомобиль ВАЗ 2109Рекомендуем ознакомиться

Тюнинг салона Лада Калина – чудесное превращение «серой мышки»

Ремонт брелков автосигнализации – все просто

Автосигнализация с автозапуском – последнее слово в мире противоугонных систем

Видеорегистратор Advocam – надежный помощник в пути!

Устанавливаем расширители арок на «Ниву Шевроле» своими руками

Следующим этапом развития автомобиля может стать установка новейших светодиодных фар (включая и те, что крепятся сзади), буферных конструкций в задней и передней части кузова, эксперименты с капотом для увеличения аэродинамических свойств автомобиля и придания оригинальности его экстерьеру.

В последнюю очередь проводится тюнинг внутренней отделки салона машины. В случае проведения всех трех этапов тюнинга можно достичь главного результата: оригинального, мощного и экономичного автомобиля. Перед тем как осуществлять данные этапы, можно просмотреть для ВАЗ 2109 фото с уже сделанным тюнингом.

2 Тюнинг внутренней отделки автомобиля

Чуть ли не самой важной частью внутренней отделки в салоне автомобиля считается его передняя часть, где расположена приборная панель. Панели приборов на различных модификациях ВАЗ похожи, однако на модель 2109 возможно установить не только те запчасти и приборы, которые рекомендованы к использованию на ВАЗ 2109. При этом стоит помнить, что от правильного установления панели приборов зависит хорошая работа печки и других элементов. Тюнинг салона ВАЗ 2109 — это весьма ответственное мероприятие, но тем не менее его можно совершить своими руками, не прибегая к помощи специалистов.

Новая приборная панель

Еще одна важная часть отделки салона машины — это обивка внутреннего интерьера. Для нее можно использовать различные материалы, в том числе кожу и дерево.

Следует сказать, что заводской вариант обивки не обладает эстетической привлекательностью, кроме того, он за весьма короткое время приходит в негодность. Сделать салон уютным можно своими руками, выбрав оттенок, фактуру и тип материала обивки в соответствии со своими вкусами и желаниями. Тюнинг салона проводится чаще всего летом, чтобы избежать перепадов температуры.

3 Крепление элементов обшивки салона

Чтобы прикрепить элементы обивки друг к другу, можно применять обыкновенный клей на основе хлоропренового каучука или специальный клеящий состав в виде аэрозоля, а для фиксации пластмассовых фрагментов — однокомпонентные герметики. Чтобы закрепить материалы правильным образом и не оставить вмятин и складок, можно успешно применять генератор раскаленного пара.

При использовании парогенератора материал станет более пластичным и гибким, что увеличит шанс правильной усадки. Следует закрепить карпетный материал по краю в продольном разрезе обивки, а потом применить паровой генератор — он позволит правильно приклеить эту часть материала. После этого необходимо оставить его до полного высыхания, а когда это произойдет, останется приклеить целиком весь кусок. Это можно сделать самостоятельно.

Крепление карпетного материалаПри этом необходимо помнить о том, что карпет — весьма недолговечный материал, он потеряет презентабельный внешний вид буквально через один — два года из-за катышков. Как раз из-за этого специалисты советуют использовать более современные материалы.

Для тюнинг верхней части салона понадобится совершить следующие действия:

Убрать прошлый потолок, до этого нужно снять пластиковые украшения на стойках, рукоятки, крышки, кнопки и светодиоды.

Намазать потолок специальным клеящим раствором, подождать примерно четверть часа и намазать опять. После этого нужно прижать карпетный материал сверху и по бокам.

Данная конструкция должна быть заклеена по всей плоскости. Ее нужно оставить сохнуть, скрепив временными зажимами.

После того как пройдет 1 день, можно начать вырезать нужные для установки дополнительного оборудования отверстия.

4 Тюнинг экстерьера автомобиля

Кузов — это наиболее заметная часть автомобиля. Его необычный внешний вид притягивает внимание других водителей и пешеходов. Самый обыкновенный тюнинг кузова — это монтирование аэродинамических обтекателей на авто. Такое улучшение является сравнительно недорогим и безвредным тюнингом, который ни в коем случае не ухудшит характеристики авто, в отличие от «глубокого» тюнинга. Если есть желание поменять расцветку кузова, то необходимо обязательно помнить о том, что эту процедуру надо будет отметить в соответствующих органах государственной регистрации.

Аэродинамические обтекатели автоНекоторые автомобилисты опасаются проводить такие манипуляции с оттенком своей машины, но, как показывает практика, тут нет ничего сложного. Классический цвет белый ВАЗ 2109 будет выглядеть весьма привлекательно с эстетической точки зрения, но действительно оригинальным кузов сделает его покраска в вишнево-золотистый цвет. Нельзя забывать, что при покраске возникнут новые сложности: масштаб проводимых работ, высокая цена краски и невозможность последующей полировки. После покраски можно установить под обтекатели подсветку на основе неона.

5 Тюнинг двигателя ВАЗ 2109

Прежде чем начать процесс тюнинг двигателя, специалисты советуют провести регулировку или тюнинг тормозных колодок и трансмиссии.

Уже затем можно начинать работы в самой сложной части автомобиля — в двигателе. Тюнинг ВАЗ 21099, ВАЗ 2109 и прочих похожих модификаций ВАЗ в этой части авто выглядит одинаково, поскольку все эти машины, как правило, имеют двигатель ВАЗ 21083. Самый большой объем, которого можно добиться при тюнинг данной модели двигателя, составляет 1,6 литра. Если увеличить данный показатель хотя бы до 1,7, то двигатель может перегреться и даже воспламениться.

Тюнинг двигателя ВАЗ 21099При совершенствовании двигателя существует возможность вставки коленчатого вала с облегченной конструкцией, специальных кованых оригинальных поршней с молибденовым или хромированным напылением, а также облегченных поршневых осей с особыми геометрическими насечками. Крышка блока цилиндров может быть заменена на подобную, взятую от другого подходящего авто.

Также есть возможность поставить 16-клапанную крышку блока цилиндров. Специалисты также советуют сменить клапаны на более легкие и установить распределяющий вал с обработкой входящих и исходящих потоков.

Заводские опоры двигателя можно сменить на такие же, но с увеличенной мощностью. После таких манипуляций можно увеличить наибольшую скорость автомобиля до 190 километров в час и сделать машину мощнее , получив показатель сверх имеющегося вплоть до 100 л. с.

Тюнинг карбюратора является одним из важнейших процессов при улучшении характеристик автомобиля.

Перед данным процессом нужно вытащить карбюратор из автомобиля. После этого необходимо вычистить карбюратор от грязевого и пылевого налета (это важно, поскольку загрязнение может оказаться в топливных скважинах или камерах). Верхушку карбюратора надо отделить от дна и удалить потеки бензина из смесительной камеры (с помощью клизмы или шприца), а на финишном этапе подготовки вычистить все части карбюратора от пыли. На этом завершается самая важная часть работ, обеспечивающих полный тюнинг 2109.

Читайте НАС ВКонтакте

Тюнинг салона ВАЗ-2109. ВАЗ-2109: тюнинг своими руками

Тюнинг салона ВАЗ-2109 — это процесс, который интересует практически каждого владельца такого автомобиля. При его выполнении можно добиться улучшения характеристик салона и его внешнего вида. Главной задачей этого процесса является улучшение звуковых характеристик акустической системы. Хотя ни для кого не секрет, что тюнинг салона ВАЗ-2109 — это одновременное выполнение шумоизоляции, теплоизоляции и улучшение его внешнего вида.

Зачем нужна звукоизоляция?

Владельцы многих автомобилей не задумываются о необходимости звукоизоляции, ведь машина прекрасно едет и без нее. А выполняют эту процедуру по нескольким причинам:

• Надоели посторонние шумы, которые мешают нормально ездить на своем автомобиле. В процессе сборки машины было использовано огромное количество пластмассовых деталей, которые скрипят. И этот звук порой является настолько сильным, что водители отбрасывают все мысли по поводу монтажа дорогой акустики. После проведения процедуры можно будет установить любую акустическую систему, которая будет неплохо звучать в автомобиле ВАЗ-2109. Тюнинг салона позволит сделать времяпровождение в машине более интересным.
• Все скрипит, начиная с двери и заканчивая багажником. Приборная панель издает какие-то непонятные звуки, которые раздражают абсолютно каждого владельца ВАЗа. Полка багажника делает то же самое, но только в задней части машины.
• Кажется, что все предметы, расположенные в салоне, живут своей жизнью. И здесь нет места для плавного и мелодичного звука, который издается акустической системой.

Что нужно приобрести для звукоизоляции?

В отечественных автомобилях, ни для кого не секрет, отсутствует должный уровень акустической системы. И яркое тому подтверждение – модель ВАЗ-2109. Тюнинг салона позволяет добиться качественного звучания акустики. Во время езды на этой машине заметны всевозможные шумы, что делает поездку некомфортной и очень шумной. Поэтому самое главное и необходимое, что надо делать в первую очередь при тюнинге автомобиля ВАЗ 2109, – проводить шумоизоляцию. Для правильной установки звукоизоляции необходим комплект инструментов и материалов. Понадобятся: наточенный нож, валик, тепловой пистолет, маркер любого цвета, ножницы и рулетка, шпатель, ацетон.

Как происходит процесс?

Многих интересует, как осуществляется тюнинг ВАЗ-2109 (фото). Тюнинг 2109 своими руками выполнить непросто. Ведь создание звукоизоляции – это очень важный процесс, которому нужно уделить должное внимание. Если нет средств на то, чтобы он был выполнен в автосервисе, то воспроизвести его вполне реально и самостоятельно. При этом надо учитывать, что работа осуществляется в три шага:

• Начальный этап: выбор материала. Лучше отдать предпочтение вибропласту М2 и шумоизоляции «Стизол». Начинать установку звукоизоляции необходимо с разборки салона машины. Если вы никогда этим не занимались, лучше всего данный процесс доверить грамотному специалисту. В любом автосервисе это умеет делать каждый сотрудник.
• Подготовка машины. Чтобы разобрать автомобиль, необходимо убрать из все сидения, разобрать дверные панели, а также снять обивочный материал с потолка, панель приборов и покрытие пола.
• Монтаж. Для того чтобы нанести материал, стоит обязательно обезжирить поверхности кузова от всевозможных загрязнений при помощи растворителя 646 или ацетона и выдержать 10 минут. При необходимости этот срок можно увеличить. Многие эксперты и специалисты автомобильного дела говорят, что шумоизоляция салона ВАЗ-2109 не будет качественной без использования пористого материала. Его особенность заключается в том, что содержащийся в порах воздух хорошо блокирует и глушит шум, а также задерживает тепло. Цена материала доступна для каждого автолюбителя.

Выполнение звукоизоляции самостоятельно

Тюнинг салона ВАЗ-2109 можно сделать своими руками. Этот процесс происходит так:

• Внутреннюю часть дверей рекомендуется проклеить вибропластом. В этих целях его нужно плотно прижать, используя валик. Для облегчения монтажа вибропоглощающие материалы стоит нагреть до 50 градусов. Для этого рекомендуется использовать обычный фен. Если есть в наличии строительный фен, то результат будет еще лучше, поскольку нагревание произойдет намного быстрее.
• Прикатывать материал необходимо начинать от центральной части к краям, чтобы не образовались пузыри. Хотя при нормальной комнатной температуре он прилипает хорошо. Некоторые виброматериалы имеют с одной стороны клейкую поверхность, что облегчает процесс установки.
• Следующим этапом проклеивается все оставшееся пространство салона автомобиля. Техника выполнения должна быть стык в стык. Только после этого можно проводить мероприятия по нанесению выбранного шумоизоляционного материала. Он обязательно должен идти поверх вибропласта. Не стоит забывать, что материал наносится клеящейся стороной на поверхность.
• После совершения этих достаточно простых действий, а именно после того как вы проклеили абсолютно всю внутреннюю часть машины, снятые детали и части ставятся на свои места.

Выполнение теплоизоляции

Как уже отмечалось выше, тюнинг салона ВАЗ-2109 включает в себя и теплоизоляцию. Надо отметить, что этот процесс нельзя назвать очень простым. Ведь для его осуществления может понадобиться несколько дней. В первую очередь следует определиться с масштабом работы. Естественно, чем он будет больше, тем больше усилий придется приложить. Ведь можно провести теплоизоляцию только дверей или всего автомобиля. Итак, поехали:

• Для начала необходимо полностью разобрать салон машины. То есть следует убрать все лишние предметы. К ним можно отнести кресла, зеркала, торпедо, накладки. Можно также модернизировать печку, отрегулировав заслонки. Поэтому на данном этапе лучше снять и ее.
• Теперь следует уделить особое внимание заглушкам, закрывающим отверстия в нижней части салона. Если некоторые из них уже износились, их следует заменить (в крайнем случае сделать более герметичными, используя монтажную пену). Упустив этот момент, нельзя будет избежать попадания влаги в салон машины.

Обработка пластиковых частей

От обработки металлических деталей нужно медленно перейти к оклеиванию пластиковых элементов. Для этого лучше использовать визомат, поскольку он намного легче устанавливается, чем вибропласт. Места, где детали соприкасаются друг с другом, следует скрепить битопластом. Это нужно для того, чтобы склеенные части не скрипели и не издавали никаких посторонних звуков. Пластиковые детали нужно оклеивать, начиная с багажника. Для этого их следует снять, после чего демонтировать и накладки.

Далее надо начинать обработку приборной панели ВАЗ-2109. Тюнинг салона и панели, фото и видео которого также пригодятся, происходит по определенной схеме. Торпедо оклеивается пенкой. Видимые щели нужно заделать битопластом. Особое внимание следует уделить щелям, расположенным между печкой и воздуховодами. Подлежит обработке и козырек комбинации приборов. Для этого надо использовать визомат.

Обработка крыши

Тюнинг салона ВАЗ-2109 включает и работы с крышей. Необходимо учитывать, что изолировать нужно не весь потолок машины, а только промежутки между поперечинами. Вибропласт режется на куски, которые надо склеить соответствующим образом. Для второго слоя применяется сплен. Чтобы было легко установить, необходимо его немного нагреть, а после – закрепить с помощью двустороннего скотча.

Замена штатного руля новым

Многие владельцы отечественных автомобилей интересуются, как происходит тюнинг ВАЗ-2109 (фото). Тюнинг 2109 своими руками сделать можно. Нужно учитывать, что тюнинг – это комплекс действий, способствующих модернизации машины. Поэтому нужно сделать так, чтобы ее внешний вид стал более привлекательным. Многие даже решаются на замену руля, который в процессе эксплуатации теряет первоначальные характеристики. Для выполнения этого процесса необходимо обеспечить неподвижность руля. Под ним должна быть крышечка, которую нужно снять. Здесь будут штекеры, их также следует отсоединить. Раскрутить болт, которым крепится руль (он обычно находится слева). Чтобы демонтировать, необходимо потянуть его на себя. Установка нового руля происходит в обратной последовательности.

Обивка салона

Доработка и тюнинг ВАЗ-2109 также очень важны. Иногда старая обивка салона трескается, а это выглядит просто ужасно. Поэтому многие решают выполнить обивку сидений. Для этого можно использовать любой материал, обладающий плотной текстурой. Им же следует перетянуть потолок и люк, чтобы не нарушить стилистику машины.

Таким образом, выполнить тюнинг автомобиля можно и самостоятельно. Для этого рекомендуется приобрести специальный комплект, состоящий из всех необходимых деталей.

Тюнинг подвески ВАЗ-2109 своими руками

Тюнинг подвески  ВАЗ 2109 проводится спокойно и своими руками, необходимо лишь запастись новыми амортизаторами и, конечно-же пружинами, с учетом, что они будут из одного комплекта, во избежание лишней подгонки впоследствии. При выборе вышеперечисленных деталей, необходимо учитывать, чтоб они полностью подходили к машине.

Иногда это не просто сделать потому что выбор ограничен. Бывает, что ставят амортиры спортивные, а пружины стандарт. Высококачественные комплекты  будут стоить на порядок дороже, поэтому как альтернативу можно использовать KW, здесь к пружинам и амортизаторам еще есть наличие стабилизатора поперечной устойчивости с повышенной жесткостью и большим сечением прутка, что позволяет повысить управляемость, особенно когда это жизненно необходимо.

Перед процессом тюнинга подвески 2109, необходимо отрегулировать угол установки колес, сделать осмотр подвески, устранить неисправности и, возможно, поставить другие узлы, а также убедиться, что в местах креплений кузов ровный. Собственно развал-схождение состоит из трех элементов, развала, схождения и кастра.

Еще более подробную информацию про сход развал в Москве вы можете посмотреть на этом сайте http://shod-razval.org. Его регулировка во многом зависит от назначения автомобиля, например, для спортивных соревнований комфорт не на первом месте, в отличие от обычных городских поездок, когда нужна безопасность, удобство и экономия по поводу стирания шин.

Необходимо правильно отрегулировать значение углов развала, схождения и кастра на передней и задней оси. Значения могут быть примерно такими, задняя ось и ее развал это -2,5 градусов, при этом значение схождения равно +2 мм. После тюнинга подвески ВАЗ 2109 произойдут очень приятные вещи, например, автомобиль станет на много лучше поддаваться управлению, повысится динамика. Будет очень хорошо, если вдогонку к тюнингу еще повысится сцепление колес с поверхностью дороги.

Оптимальная пауза между регулировкой угла установки колес равна около пятнадцати тысяч км пробега. Перед настройкой лучше посоветоваться с профессионалами, потому, что значение цифр угла должно быть четко просчитано, иначе управляемость может снизиться, а покрышки будут стираться быстрее. Еще нужно знать, что после удара все настройки меняются, управляемость может снизиться так, что станет невозможной и бесконтрольной.

Похожие статьи

Mercedes G-Wagen

Нужно отметить, что Mercedes-Benz G класса впервые был представлен еще…

Suzuki Swift 2013

Внешность После фейслифтинга, сильных изменений во внешности не наблюдается. Компактный…

Сейчас читают:

Тюнинг салона ВАЗ-2109. ВАЗ-2109: тюнинг своими руками (фото)

Тюнинг салона ВАЗ-2109 — процесс, который интересует практически каждого владельца такой машины. С его реализацией можно улучшить характеристики салона и его внешний вид. Основная цель этого процесса — улучшить звуковые характеристики акустической системы. Хотя ни для кого не секрет, что тюнинг салона ВАЗ-2109 — это одновременное выполнение звукоизоляции, теплоизоляции и улучшение его внешнего вида.

Зачем нужна звукоизоляция?

Владельцы многих автомобилей не задумываются о необходимости звукоизоляции, ведь машина прекрасно обходится без нее. И выполняют эту процедуру по нескольким причинам:

• Устали от посторонних шумов, мешающих нормальной езде на машине. В процессе сборки машины было использовано огромное количество пластиковых деталей, которые скрипят. Причем этот звук порой бывает настолько сильным, что водители отбрасывают все мысли об установке дорогих динамиков.После процедуры можно будет установить любую акустическую систему, которая будет хорошо звучать в автомобиле ВАЗ-2109. Тюнинг салона сделает времяпрепровождение в машине более интересным.
• Скрипит все, начиная от двери и заканчивая багажником. Панель приборов издает какие-то странные звуки, которые раздражают абсолютно каждого владельца ВАЗа. Полка багажника делает то же самое, но только в задней части автомобиля.
• Кажется, что все предметы, находящиеся в салоне, живут своей жизнью. И нет места плавному и мелодичному звуку, который издает акустическая система.
  
  

Что нужно приобрести для звукоизоляции?

В отечественных машинах, ни для кого не секрет, должный уровень акустической системы отсутствует. И яркое тому подтверждение — модель ВАЗ-2109. Тюнинг салона позволяет добиться качественной акустики звука. Во время езды на этой машине заметны всевозможные шумы, что делает поездку некомфортной и очень шумной. Поэтому самое главное и необходимое, что нужно сделать в первую очередь при тюнинге автомобиля ВАЗ 2109 — это провести шумоизоляцию.Для правильного монтажа звукоизоляции потребуется набор инструментов и материалов. Вам понадобятся: заточенный нож, валик, тепловая пушка, маркер любого цвета, ножницы и рулетка, шпатель, ацетон.

Как идет процесс?

Многих интересует, как проводится тюнинг ВАЗ-2109 (фото). Тюнинг ВАЗ 2109 своими руками выполнить непросто. Ведь создание звукоизоляции — очень важный процесс, которому нужно уделить должное внимание.Если нет денег на то, чтобы его выполнили в автосервисе, то воспроизвести вполне реально и самостоятельно. При этом следует учитывать, что работа ведется в три этапа:

• Начальный этап: выбор материала. Лучше отдать предпочтение вибропласту М2 и звукоизоляции «Стизол». Начать монтаж звукоизоляции необходимо с демонтажа салона автомобиля. Если вы никогда раньше этого не делали, лучше всего доверить этот процесс грамотному специалисту. В любом автосервисе это может сделать каждый сотрудник.
• Подготовка машины. Для разборки автомобиля необходимо снять со всех сидений, разобрать дверные панели, а также снять обивку с потолка, панели приборов и покрытия пола.
• Монтаж. Для нанесения материала необходимо обезжирить поверхность тела от всевозможных загрязнений растворителем 646 или ацетоном и дать постоять 10 минут. При необходимости этот срок можно увеличить.Многие специалисты и автомобильные эксперты утверждают, что звукоизоляция салона ВАЗ-2109 не будет качественной без использования пористого материала. Его особенность заключается в том, что воздух, содержащийся в порах, хорошо блокирует и гасит шум, а также сохраняет тепло. Цена на материал доступна каждому автомобилисту.
  
  

Выполнить звукоизоляцию самостоятельно

Тюнинг салона ВАЗ-2109 можно выполнить своими руками. Процесс происходит так:

• Рекомендуется оклеить двери изнутри вибропластом. Для этих целей его нужно плотно прижать с помощью валика. Для облегчения монтажа вибропоглощающие материалы следует нагреть до 50 градусов. Для этого рекомендуется использовать обычный фен. Если в наличии строительный фен, результат будет еще лучше, так как нагрев будет происходить намного быстрее.
• Прокатывать материал необходимо от центральной части к краям, чтобы не образовывались пузыри. Хотя при нормальной комнатной температуре липнет хорошо. Некоторые вибрационные материалы имеют клейкую поверхность с одной стороны, что облегчает процесс установки.
• Следующим этапом приклеивается все оставшееся пространство автомобиля. Техника выполнения должна быть встык. Только после этого можно проводить мероприятия по нанесению выбранного звукоизоляционного материала. Он должен идти поверх вибропласта. Не забывайте, что материал наносится клеевой стороной на поверхность.
• После выполнения этих довольно простых действий, а именно после того, как вы приклеили абсолютно всю внутреннюю часть станка, снятые детали и детали ставятся на место.

Теплоизоляция

Как уже отмечалось выше, тюнинг салона ВАЗ-2109 включает теплоизоляцию. Следует отметить, что этот процесс нельзя назвать очень простым. Ведь на его выполнение может уйти несколько дней. В первую очередь следует определиться с объемом работ. Естественно, чем он больше, тем больше усилий придется приложить. Ведь утеплить можно только двери или всю машину. Итак, приступим:

• Для начала нужно полностью разобрать салон автомобиля.То есть следует удалить все лишнее. К ним относятся кресла, зеркала, приборные панели, накладки. Вы также можете модернизировать печь, отрегулировав заслонки. Поэтому на данном этапе лучше его удалить.
• Теперь следует обратить особое внимание на заглушки, закрывающие отверстия в нижней части кабины. Если какие-то из них уже износились, их следует заменить (в крайнем случае сделать их более герметичными, используя монтажную пену). Упустив этот момент, не удастся избежать попадания влаги в салон автомобиля.

Обработка пластмассовых деталей

От обработки металлических деталей нужно постепенно переходить к склеиванию пластмассовых элементов. Для этого лучше использовать визомат, так как он намного проще в установке, чем вибропласт. Места соприкосновения деталей друг с другом следует скрепить битопластом. Это нужно для того, чтобы склеиваемые детали не скрипели и не издавали посторонних звуков. Пластиковые детали нужно приклеивать, начиная от ствола. Для этого их следует снять, а затем демонтировать и накладки.

Далее нужно приступить к обработке приборной панели ВАЗ-2109. Тюнинг салона и приборной панели, фото и видео которой тоже пригодятся, происходит по определенной схеме. Панель приборов оклеена поролоном. Видимые трещины нужно замазать битопластом. Особое внимание стоит уделить прорезям, расположенным между плитой и воздуховодами. В обработке и козырек комбинации приборов. Для этого воспользуйтесь визоматом.

Обработка крыши

Тюнинг салона ВАЗ-2109 включает в себя работу с крышей. Необходимо учитывать, что изолировать не весь потолок станка, а только зазоры между поперечинами. Вибропласт разрезают на части, которые необходимо соответственно склеить. На второй слой наносится сплен. Чтобы его было легко установить, необходимо его немного нагреть, а затем закрепить двусторонним скотчем.

Замена штатного руля на новый

Многих владельцев отечественных автомобилей интересует, как проходит тюнинг ВАЗ-2109 (фото).Тюнинг ВАЗ 2109 своими руками сделать можно. Необходимо учитывать, что тюнинг — это комплекс действий, способствующих модернизации машины. Следовательно, необходимо сделать его внешний вид более привлекательным. Многие даже решаются на замену руля, который в процессе эксплуатации теряет свои первоначальные характеристики. Для выполнения этого процесса необходимо обеспечить неподвижность руля. Под ним должна быть крышка, которую нужно снять. Будут заглушки, их тоже надо отключать.Откручиваем болт крепления руля (обычно он находится слева). Чтобы разобрать, вы должны потянуть его на себя. Установка нового руля происходит в обратной последовательности.

Обивка

Доработка и тюнинг ВАЗ-2109 тоже очень важны. Иногда старая обивка трескается, и это просто ужасно выглядит. Поэтому многие решаются на обивку сидений. Для этого можно использовать любой материал с плотной текстурой. Им также стоит перетянуть потолок и люк, чтобы не нарушать стилистику машины.

Таким образом, вы сможете выполнить тюнинг автомобиля самостоятельно. Для этого рекомендуется приобрести специальный комплект, состоящий из всех необходимых деталей.

[PDF] Pivotal Tuning для скрытого редактирования реальных изображений

ПОКАЗЫВАЕТ 1-10 ИЗ 44 СПРАВОЧНИКОВ

СОРТИРОВАТЬ ПО Релевантности Самые популярные статьи Недавность

Разработка кодировщика для обработки изображений StyleGAN

В этой статье тщательно изучается скрытое пространство. современный безусловный генератор, и предлагает два принципа проектирования кодеров таким образом, чтобы можно было контролировать близость инверсий к областям, на которых изначально был обучен StyleGAN. Развернуть

• Просмотр 7 отрывков, справочная информация

Интерпретация скрытого пространства GAN для семантического редактирования лиц

В этой работе предлагается новая структура, называемая InterFaceGAN, для семантического редактирования лиц путем интерпретации скрытой семантики, изученной GAN, и обнаруживает, что латентный код хорошо обученных генеративных моделей фактически изучает распутанное представление после линейных преобразований. Развернуть

• Просмотреть 4 отрывка, ссылочные методы и фон

PIE: Вложение портретного изображения для семантического контроля

В этой работе представлен первый подход для встраивания реальных портретных изображений в скрытое пространство StyleGAN, который позволяет интуитивно редактировать позу головы , выражение лица и освещение сцены в изображении, а также разрабатывает новую иерархическую нелинейную задачу оптимизации для получения встраивания.Развернуть

Генеративная визуальная манипуляция на многообразии естественных изображений

В этой статье предлагается изучить многообразие естественных изображений непосредственно из данных с использованием генеративной враждебной нейронной сети, а также определяется класс операций редактирования изображений и ограничивать их вывод, чтобы они лежали на этом изученном многообразии при все время. Развернуть

• Просмотр 1 отрывок, справочная информация

Анализ и улучшение качества изображения StyleGAN

Эта работа изменяет дизайн нормализации генератора, пересматривает прогрессивный рост и упорядочивает генератор, чтобы способствовать хорошему согласованию при отображении скрытых кодов в изображения, и тем самым переопределяет современный уровень безусловного моделирования изображений.Развернуть

• Просмотреть 5 отрывков, ссылки, методы и справочную информацию

StyleCLIP: текстовое управление изображениями StyleGAN

В этой работе исследуется использование возможностей недавно представленных моделей предварительного обучения Contrastive Language-Image (CLIP) для разработки текста интерфейс для обработки изображений StyleGAN, не требующий таких ручных усилий. Развернуть

• Просмотреть 7 отрывков, ссылочных методов и справочную информацию

Совместное обучение для более быстрого внедрения StyleGAN

В этой работе предлагается новая среда совместного обучения, которая состоит из эффективной сети внедрения и итератора на основе оптимизации, и демонстрирует, что латентное высокое качество код может быть эффективно получен за один прямой проход через встроенную сеть. Развернуть

• Просмотр 1 отрывка, справочная информация

Обучение крупномасштабной GAN для высокоточного синтеза естественного изображения

Было обнаружено, что применение ортогональной регуляризации к генератору делает его поддающимся простому «трюку с усечением», позволяя точно контролировать торговлю -отключение между точностью и разнообразием сэмплов за счет уменьшения дисперсии входных данных Генератора. Развернуть

• Просмотреть 3 выдержки, справочные методы и справочную информацию

ReStyle: кодировщик StyleGAN на основе остатков с помощью итеративного уточнения

В этой работе представлена ​​новая схема инверсии, которая расширяет существующие методы инверсии на основе кодировщика путем введения механизма итеративного уточнения и представляет остаточный кодировщик ReStyle, который обеспечивает повышенную точность по сравнению с современными методами на основе кодировщиков с незначительным увеличением времени вывода.Развернуть

• Просмотреть 2 выдержки, справочная информация

Архитектура генератора на основе стилей для генерирующих состязательных сетей

Предлагается альтернативная архитектура генератора для генерирующих состязательных сетей, заимствованная из литературы по переносу стилей, которая улучшает современное состояние с точки зрения традиционных показателей качества распределения, приводит к очевидным лучшим свойствам интерполяции, а также лучше выделяет скрытые факторы вариации. Развернуть

• Посмотреть 1 отрывок, ссылки на методы

Игры автонастройки ваз 2107.О различных установках и ПО

Вызывает большой интерес у населения. Многочисленные сайты для виртуальной доработки в Интернете предоставляют каждому редкую возможность — создать свой собственный.

Что это такое?

Онлайн тюнинг позволит вам установить на свой автомобиль диски известных фирм, поменять передний и задний бамперы, посмотреть со стороны машины с различными комбинациями зеркал и крыльев, порогов, радиаторов, капотов и других деталей нестандартных пакетов. .

Функциональный

Работа в сети дает возможность не только увидеть, как может измениться внешний вид машины, но и принять участие в конкурсах, связанных с изменением внешнего вида. Рациональным внешним изменением автомобиля, например ВАЗ 21099, является улучшение технических характеристик вместе с изменением внешнего вида в лучшую сторону:

Можно установить литые диски. Актуальность заключается во внешнем превосходстве и весе штампованной продукции менее 20%.Они улучшат динамику автомобиля и управляемость.

Установить противотуманки да еще ангельские глазки по аналогии с BMW.

Ангельские глазки на ВАЗ 21099

Поменять диски на низкопрофильные шины большего размера и ширины. 205-я покрышка придаст большей эстетичности, агрессивности и увеличит площадь контакта с поверхностью проезжей части и управляемость машины.

Новый формат

Функциональная модернизация в 3D и на самом деле является намеком конструкторам автопроизводителей на улучшение, создание новых пакетов модернизации, в которых будут учтены все пожелания и рекомендации автолюбителей.

Какие возможности есть у пользователей?

Для просмотра вашего автомобиля, например ВАЗ 21099, в трехмерном пространстве предусмотрена возможность.

, который можно легко скачать с торрента, предоставляет своим пользователям следующие возможности:

• выполнять любые покрасочные работы в виртуальном режиме;
• тонированных стекол автомобилей;
• нижняя подвеска;
• установка аэродинамических дротиков;
• установить на машину диски другого размера и марки;
• изменить форму, размер, цвет фар и многое другое;

Преимущества работы с программами

Виртуальный тюнинг русских автомобилей позволяет работать не только с 3D графикой, но и создавать модели автомобилей в 2D пространстве — это одна из его проекций. Вы можете создавать все, что захотите, с помощью своего виртуального творения, при этом ваши возможности могут быть ограничены только скоростью подключенного Интернета и наличием свободного времени.

Трансформация ВАЗ 21099

Использование таких программ дает массу преимуществ. Например, у владельца ВАЗ 21099 есть возможность сначала увидеть, как он будет выглядеть в виртуальном мире, а уже потом воплотить его в жизнь. Конечно, виртуальная программа не способна передать 100% результата, но она может продемонстрировать примерные изменения внешнего вида транспортного средства.

Оцените улучшения или их отсутствие за счет использования различных форм порогов, бамперов, спойлеров, световых фонарей, изменения цвета, размера шин онлайн, прежде чем принять решение о переделке автомобиля. Создайте свой неповторимый автомобиль без исправлений и переделок.

ВАЗ 21099
концептуальная модель

В помощь автолюбителям в сети выставлена ​​сеть тюнинговых автомобилей, которая расскажет и покажет, какие возможности и перспективы открывает перед пользователем и что в итоге позволяет получить.

Перед перепроектированием экстерьера кузова и салона автомобиля, даже на этапе проектирования внесения изменений в экстерьер автомобиля, должен быть создан точный проект выполняемых работ. Для этого используйте рисунки, созданные на бумаге. Однако процесс их получения занимает много времени и непрактичен, так как не дает водителю полной информации о результате работы. Еще один способ получить представление о результатах автоулучшения — это 3D-тюнинг.Для этого используйте специализированное программное обеспечение как онлайн, так и офлайн.

Виртуальный тюнинг автомобиля удобен тем, что водитель не тратит много сил и времени на то, чтобы получить представление о результатах редизайна автомобиля. Используя 3D-тюнинг онлайн и офлайн, вы можете увидеть, как измененная решетка радиатора, новая передняя и задняя оптика, тонировка, воздуховоды, спойлеры, аэродинамические обвесы и другие элементы внешнего редизайна автомобиля будут выглядеть на конкретной модели. Ряд программ позволяет выбрать оптимальный цвет для переоборудованного автомобиля и «нанести» определенный набор шаблонных рисунков аэрографии на борта автомобиля.

Использование компьютерных программ для выполнения трехмерного тюнинга автомобиля в большинстве случаев требует от водителей работы с определенным программным обеспечением. Однако ряд онлайн-сервисов такой направленности получил интуитивно понятный интерфейс, доступный для использования даже незащищенному пользователю персонального компьютера.

Обзор программы

Список программ для тюнинга автомобиля довольно внушительный. Это позволяет водителям выбирать соответствующее программное обеспечение, с которым им удобно работать, или программу, не требующую компьютерных ресурсов для использования на машинах низкого уровня.Чаще всего пользователи используют следующие программы:

• Тюнинговое автомобильное ателье. Чтобы начать работу с программным обеспечением, вам нужно будет загрузить фото машины. После выполнения этого действия водитель может внешне изменить практически все детали автомобиля: от фар до аэрографии;
• «Виртуальный тюнинг: от восьмерки до калины». Программа будет интересна владельцам автомобилей марки Lada. В этой программе представлены модели производства АвтоВАЗа. Приложение позволяет виртуально производить тюнинг как кузова, так и салона;
• «Виртуальный тюнинг» от «БукаСофт.«Для тюнинга доступны отечественные и зарубежные модели. Можно улучшить внешний вид кузова и салона автомобиля;
• Блендер 3D. Программа для редактирования и создания трехмерных изображений. Имеет статус условно-бесплатного. Основной набор опций доступен в бесплатной версии, а драйверы из расширенного списка получают драйверы, купившие платную лицензию на программу;
• AutodeskMaya Software представляет собой синтез Adobe Photoshop и Adobe Flash. У приложения также есть онлайн-версия, которая доступна пользователям 24 часа в сутки.Позволяет создавать трехмерные картинки и полноценные анимационные изображения;
• Синема 4Д. Самый «продвинутый» софт из указанного списка. Программа представляет собой полноценный комбайн для создания и модификации трехмерных изображений. Программа имеет платную лицензию. К достоинствам программы можно отнести обширный функционал и удобный пользовательский интерфейс.

По сравнению с онлайн-планированием, переделка автомобиля в автономном ПО имеет ряд недостатков.К ним относятся необходимость установки, платный доступ ко всем параметрам некоторых программ и отсутствие необходимых обновлений для ряда программного обеспечения.

Интернет-решения

Некоторые приложения-симуляторы для онлайн-тюнинга автомобилей любой марки реализованы онлайн. Они выполнены в виде сайта, при входе на который водитель выполняет настройку своего автомобиля в режиме онлайн. Для стабильной работы сайта необходим установленный компонент Flash Player текущей версии.

Среди множества ресурсов по улучшению автомобилей в сети пользуется популярностью 3D Tuning. Имеет интуитивно понятный пользовательский интерфейс, простоту регистрации, быструю загрузку необходимых моделей, большой выбор марок автомобилей и запчастей для онлайн-тюнинга. Для водителей из стран СНГ и России неоспоримым плюсом является поддержка русского языка.

На указанном сайте вы можете создать онлайн апгрейд для конкретной модели автомобиля и без регистрации.Однако в этом случае невозможно будет принять участие в конкурсе проектов редизайна виртуальных автомобилей среди других водителей или связаться с другими пользователями этого сайта.

Преимущества работы в Интернете

Преимущества использования виртуального тюнинга автомобилей онлайн:

• Возможность тюнинга моделей иномарок и российских автомобилей.
• Результат обновления визуально доступен водителям в интерактивном режиме.
• Использование ряда интернет-ресурсов бесплатно.

Необходимо установить приложения для тюнинга автомобилей, некоторые программы полностью оплачены и потребляют значительные ресурсы персонального компьютера. В случае онлайн-сервисов пользователю необходимо стабильное интернет-соединение и установленный флеш-плеер последней версии.

Как начать

Для начала работы с онлайн-сервисами, позволяющими выполнять виртуальный тюнинг автомобилей, вам потребуется:

• Посетите веб-адрес выбранного сайта (иногда требуется регистрация в системе).
• Выберите интересующую марку автомобиля.
• Заменить штатные элементы кузова на тюнингованные.
• Измените цвет и оборудуйте машину аэрографическими рисунками.
• Сохраните изменения для последующего редактирования или печати.

Виртуальный редизайн автомобиля полезен для создания полноценного проекта редизайна внешнего вида и интерьера автомобиля. Использование мультимедийных технических средств позволяет быстро и качественно получить наглядный результат внесенных изменений.При этом уровень владения ПК не играет ключевой роли.

Истинные автолюбители постоянно представляют себе, как можно поменять ту или иную модель. Даже на заре зарождения автомобильного тюнинга только специалисты, которые могли проводить моделирование с помощью специальных программ, могли позволить себе сменить автомобиль в виртуальной среде. Для этого нужно иметь специальные навыки, много времени и мощное оборудование для обработки графической информации.

С каждым годом стало появляться все большее количество автомобильных симуляторов, которые позволяли настраивать машину, изменять ее внешний вид и ходовые качества за счет установки новых агрегатов.Такая настройка была поверхностной и реализована плохо, поскольку такие изменения в реальном мире сделать невозможно. Учитывая высокий спрос на простую программу, позволяющую сменить автомобиль, показать свои дизайнерские взгляды и навыки, существуют тренажеры, позволяющие выполнять исключительно тюнинг. Тюнинг-игры ВАЗ 2109 устанавливают многие автовладельцы, так как позволяют моделировать данную модель с высокой точностью. Теперь каждый может создать трехмерную модель тюнингованного автомобиля, чтобы воплотить в жизнь свою фантазию или создать прототип.

Основные характеристики ВАЗ 2109

Что такое симулятор настройки?

При рассмотрении сайтов, на которых есть игры и программы в разделе симуляторов, можно встретить концепцию симулятора настройки. Что такое симулятор тюнинга и для каких задач он был создан? Также вы можете разработать новую машину в виртуальной среде, что чем-то напоминает игровой процесс.

Боковая панель: Важно: Для использования программы не нужно изучать многочисленную литературу, так как все реализовано просто, с программой или игрой справится даже ребенок.

Используйте такое программное обеспечение, чтобы проверить свою фантазию или создать стиль дизайна своего автомобиля. Стоит отметить, что существуют онлайн-сервисы, позволяющие проводить такую ​​работу без предварительной установки программ.

Tuning simulator — программа, позволяющая изменять внешний вид определенных моделей автомобилей с помощью простых блоков управления.

Игры тюнинга ВАЗ 2109 позволяют в некоторых случаях изменить не только внешний вид автомобиля, но и его техническую часть.Вы можете использовать программу для:

• Как интересно провести время.
• Проверьте свое воображение и дизайнерские навыки.
• Создание прототипа в реальном тюнинге автомобилей.

Есть несколько десятков вариантов исполнения рассматриваемого типа программы. Некоторые из них позволяют выполнять моделирование с высокой точностью, другие представляют собой просто подобие программы виртуального моделирования. К первому варианту могут серьезно отнестись начинающие дизайнеры, ко второму — только как к игре, так как качество полученного изображения будет далеким от реальности.Также существуют программы, позволяющие тюнинг подвески ВАЗ 2106.

Чтобы определить, какие игры можно использовать для серьезного моделирования, а какие являются лишь развлечением, проведем подробный обзор наиболее распространенных версий.

Игра «Тюнинг машин»

Браузерные приложения значительно уступают установленным на компьютере. Поэтому практически все игры, запускаемые в браузере, предназначены исключительно для развлечения. Рассматриваемая игра позволяет менять спортивные автомобили. К особенностям игрового процесса можно отнести:

• Для начала пользователь может познакомиться с одной из трех очаровательных девушек, которая позволит вам взять на себя одну из спортивных машин.
• После выбора автомобиля есть возможность проводить его ремонт и тюнинг.
• Изменений очень много: цвет кузова, оттенок окон и фар, возможность установки неоновой подсветки, а также современные литые диски. Также можно наклеить изображение на кузов, установить спойлер и внести массу других современных изменений.
• После настройки можно ездить на машине.

Геймплей рассчитан так, что сначала доступна только одна девушка. Для начала нужно поменять машину в соответствии с ее пожеланиями, после чего можно будет кататься по бездорожью.

В этом случае следует выбрать правильную скорость, которая будет отображаться на спидометре зеленым цветом. После того, как девушке понравится поведение водителя, можно будет переходить к следующему этапу. Графика в игре неплохая, но все реализовано в 2D среде.

Игра «3D Тюнинг»

Геймплей позволяет проявить фантазию в дизайне автомобиля. Особенности игры включают в себя:

1. Сначала представлен стандартный автомобиль, который будет изменен.

2. Вверху экрана есть панель инструментов, с помощью которой вы можете поменять машину.

3. Можно менять различные элементы корпуса: тип дисков, цвет корпуса и стекла, можно наклеивать на поверхность наклейки и выполнять другие работы.

После завершения работ по тюнингу автомобиля получается уникальная модель.Чтобы оценить созданный дизайн, вы можете использовать другой фон. Игра построена в трехмерной виртуальной реальности, что позволяет рассматривать машину со всех сторон.

Игра «Тюнинг ВАЗ»

Тюнинг-игра ВАЗ 2109 очень популярна, так как многие любят менять в ней автомобили отечественного производства. Несмотря на название игры, в данном случае изменению подлежит и довольно популярный автомобиль — BMW M5. Вы можете изменить следующие позиции:

• Задний и передний бамперы в сборе с соответствующими компонентами.
• Стекло: переднее и заднее.
• Оптика, а так же задние фонари.
• Решетка радиатора.

Игра представлена ​​двумерным виртуальным окружением, отображаются передняя и задняя части автомобиля.

Игра «Тюнинг русских машин»

Русские машины чаще иномарки, чем тюнинговые. Это связано с тем, что российские автомобили дают возможность продемонстрировать свои дизайнерские способности с меньшими затратами. Рассматриваемая игра позволяет менять самые распространенные в России автомобили.При этом отметим следующие моменты:

1. Игра реализована в двумерной виртуальной реальности.

2. Можно изменить многие элементы конструкции: цвет кузова и зеркал, тип установленных дисков и их диаметр, высоту сиденья, тип тормозных дисков и выхлопной трубы.

3. Довольно приятная графика.

Вышеперечисленные пункты определяют популярность рассматриваемого симулятора тюнинга.

Игра «Автонастройка»

Довольно интересная игра, позволяющая поменять спортивный автомобиль.Его особенности включают в себя:

• Для начала выбирается, в каком месте менять машину.
• После выбора места проведения тюнинга можно определиться с моделью автомобиля. На выбор несколько гоночных моделей.
• Можно менять многие моменты, от типа спойлера до цвета кузова.
• Игра выполнена в двухмерной реализации, качество картинки достойное.

В целом игровой процесс довольно интересный, но загрузка информации занимает много времени.Есть возможность выбрать язык меню.

Игра «Тюнинг автомобилей»

Игра реализована несколько необычно. Его особенностью можно назвать то, что разработчики разрешили изменить гоночную машину Maserati, которая отображается в очень хорошем качестве. Среди отличительных особенностей можно выделить то, что игровое окно выполнено в виде графического редактора. Предоставленные предметы можно перетаскивать и тем самым менять внешний вид автомобиля.

Можно поменять капот, литые диски, оптику, цвет стекол и тип решетки радиатора.Игра загружается быстро и стабильно работает.

Игра «Virtual Tuning»

Данный проект реализован на основе предыдущего. После загрузки игрового окна можно менять различные элементы машины:

1. Стекло.
2. Диски.
3. Спойлеры.
4. Бамперы.
5. Передняя часть автомобиля.

Геймплей реализован таким образом, что для изменения декора машины перетащите нужный элемент. В качестве автомобиля представлен прототип суперкара будущего, которого нет в реальном мире.

Игра «Тюнинг ВАЗ 2109»

Подобные игры тюнинга ВАЗ 2109 позволят любому желающему изменить известный автомобиль, проявить свои творческие способности.

Игра «Тюнинг автомобилей ВАЗ»

Многие хотят водить машину своей мечты. Рассматриваемый проект позволяет воплотить в жизнь представление о том, как выглядит машина мечты. К особенностям игрового процесса можно отнести:

1. Представлена ​​модель, не имеющая уникальных особенностей.
2. Изменение состояния осуществляется перетаскиванием заранее подготовленных пунктов.
3. Можно менять многие элементы кузова.

Игра загружается быстро и не требует большой вычислительной мощности от используемого компьютера.

Игра «Тюнинг Ваз 2107»

Игровая механика в этой игре представлена ​​в виде графического редактора. В качестве заготовки используется модель автомобиля, которая представлена ​​сбоку и спереди. Изменения дизайна вносятся путем перетаскивания определенных элементов, которые помещаются поверх исходных. Точно так же вы можете создать совершенно новую машину, которая не будет похожа на все существующие.Игра загружается быстро, качество картинки хорошее. Вы можете поменять фары, капот, юбки, колеса и многие другие элементы.

Игра «Prior Tuning»

Еще один симулятор тюнинга от известного производителя браузерных игр. Особенности этой игры включают в себя:

• Качественный показ моделей.
• Возможность выбрать автомобиль среди нескольких вариантов.
• Возможна модернизация за счет изменения многих элементов: от цвета кузова до типа установленных литых дисков.
• Игра загружается довольно быстро.

Геймплей реализован качественно. Для того, чтобы в небольшом окошке поместилось несколько элементов настройки, панель скрыта. На выбор предлагается множество различных элементов, различающихся по дизайну.

Игра «Тюнинг машин»

В этой игре для начала вам нужно посетить сборочный цех и собрать основной корпус — отличительной особенностью этой версии является производительность. С помощью специального робота сбрасываются отдельные элементы.Собрав основу, можно приступать к декорированию.

Игра «Concept Tuning»

В этой игре необходимо изменить цвет концепции. Аналогичной работой в компаниях занимаются профессиональные дизайнеры. В игре расширенная цветовая палитра, в которой вы можете выбрать наиболее подходящий оттенок. Суть игры состоит в том, чтобы изменить цвет так, чтобы вы получили уникальную машину.

Вышеупомянутые игры позволяют весело провести время, меняя машины. Вы не можете использовать их для создания прототипа, так как они не позволяют получить изображение автомобиля, близкое к реальности.Это связано с тем, что программы реализованы с их загрузкой прямо в браузере. Чтобы получить эти скетчи, вам следует использовать более серьезное программное обеспечение, которое предварительно необходимо установить на ваш компьютер. Однако стоит учесть, что более сложные приложения требовательны к параметрам используемого компьютера. Поэтому перед установкой следует обратить внимание на минимальные системные требования.

Эта игра (Taz Mechanic Simulator) очень понравилась любому автомобилисту.Если у вас есть машина, это нормально, а это значит, что вы хорошо разбираетесь в ее устройстве. Даже если у вас нет машины, и вы еще не совсем взрослый человек, то волноваться не о чем, вы легко разберетесь в этой игре. Тюнинг всегда привлекал мальчишек, ведь оригинальные машины иногда бывают не очень хорошими, поэтому их нужно модернизировать. В этой игрушке вам доступны две самые известные русские машины, 2106 или шестерка. , и девятка, оригинальное название которой 2109 . Первый также известен как Lada, а второй как Lada, и с большой уверенностью можно сказать, что даже у вас во дворе, теперь они на улице.Чтобы посмотреть на машину со всех сторон, что позволяет делать 3D графику, нужно удерживать мышку на экране и перетаскивать ее в сторону.

С чего начать?

1. Начните с решения, в какую из них вы будете играть в многопользовательской версии, где вы можете оставлять записи на сервере, или в простой локальной для себя.
2. После этого вы переместитесь в большой гараж, где будут происходить основные события игры. Теперь вам нужно выбрать, какую машину вы будете тюнинговать из двух предложенных.
3. Следующим этапом будет точно такая же модернизация выбранной вами машины. Жалко, что пока у вас мало денег, так что пока сильно не разгонитесь в плане доработок. Хотя 50 000 долларов должно хватить с головой.
4. По мере готовности машину можно опробовать на трассе, но для этого нужно будет выйти из гаража и поехать.

Что можно изменить?

На самом деле изменить можно абсолютно все, но для того, чтобы вы имели представление об этом, мы напишем вам более подробно.Цвет машины, двигатель, подвеска, колеса, кузов, интерьер и все остальное — под капотом. Чтобы купить любую запчасть для своего автомобиля, просто нажмите на кнопку магазина, и там вы увидите весь ассортимент.

Контроль:

• Стрелы — Поездка
• Левая кнопка мыши — действие.
• Правая кнопка мыши — прокрутка камеры.
• Колесо — дальность действия камеры.
• R — Начать заново.

Виртуальный 3D тюнинг автомобилей стал настолько популярным, что для его реализации было разработано специальное программное обеспечение.Чаще всего такие программы используют специалисты по автонастройке для создания наглядной модели того, как эта машина будет выглядеть после проведения определенных доработок.

Ни для кого не секрет, что не у всех людей развито визуальное воображение, а изменение внешнего вида автомобиля в реальном мире обходится чрезвычайно дорого, а количество изменений ограничено. Здесь на помощь приходит программа для создания концепт-кара вашего автомобиля. Для этого разработано несколько программ, каждая из которых имеет свои достоинства и недостатки.Общим свойством является наличие разного количества готовых решений по антуражу автомобиля, выполненных профессиональными автодизайнерами с учетом последних тенденций автомобильной моды. Для начала удобно проводить различные манипуляции с уже предоставленными базовыми марками автомобилей, но каждому хочется попробовать поменять машину и побыстрее осуществить свою мечту.

Видео демонстрация возможностей виртуального 3D тюнинга на примере ВАЗ 2107

Что такое программа для 3D тюнинга авто?

Виртуальный адаптер, как иногда называют программу обработки изображений автомобиля, предоставляет неограниченные возможности для редактирования и редактирования фотографий существующего автомобиля.Программы работают с объемными фотографиями.

Эта область постоянно развивается, и с развитием цифровых технологий процесс 3D-моделирования стремительно продвигается вперед. Графическая модификация объемной фотографии транспортного средства выполняется с использованием растровой графики. Раньше был популярен 2D тюнинг , но с развитием процессоров и графических ускорителей стал намного более популярным 3D тюнинг . Он имеет преимущества перед своим предшественником в том, что готовые виртуальные модели имеют не только высоту и ширину, но и глубину, что делает картинку чрезвычайно реалистичной.Виртуальная настройка 3D позволяет получать изображения высокого качества с идеальным ощущением глубины. Изображение является интерактивным, что позволяет не только создать идеальную модель автомобиля мечты, но и всячески поворачивать готовое изображение, для его осмотра и корректировки мельчайших деталей.

Человеку, решившему стать специалистом в данной области, необходимо знать, что создание виртуальных моделей с помощью программ требует предварительного обучения тонкостям профессии.Сегодня регион представлен несколькими специализированными программами, которые отличаются друг от друга принципом работы и набором инструментов. Чаще всего на изучение какой-либо программы уходит несколько месяцев. Некоторые люди изучают эти программы из-за своего автомобильного хобби, другие работают в автосервисе и изучают программное обеспечение, чтобы улучшить свои навыки.

Современные средства позволяют изменять внешний вид не только снаружи автомобиля, но и примерять различные лосьоны внутри салона и на приборной панели.Интерактивное моделирование позволяет многократно заменять и совмещать между собой практически все, от обивки, руля, сидений, до переключения передач, дополнительного декоративного освещения и установки оборудования для прослушивания музыки.

Программа для 3D тюнинга автомобилей

Для начала желательно изучить программу новичкам, а уже потом переходить к софту для профессионалов, который имеет множество дополнительных функций и сложен в управлении. Самыми популярными среди новичков являются :, Autodesk Maya и т. Д.У них есть не только пробные версии для установки на компьютер, но также доступны для использования в онлайн .

Каждая программа имеет базовый набор автомобильных марок для экспериментов. Кроме того, всегда в наличии готовые обвесы, детали для панели приборов и т. Д. Изучая возможности программы, вы можете сами создавать новые элементы. Для того, чтобы начать менять свой автомобиль, вам необходимо загрузить его фото. Далее уже можно спокойно взяться за увлекательную компоновку опций.

Blender — программа простая и доступная. Он предоставляет бесплатное использование и имеет открытый исходный код. Blender использует трехмерный макет для добавления объема моделям. Но возможности свободных программ, как это часто бывает, очень ограничены. Программа хороша для самого первого знакомства с навыком виртуального моделирования, так как на ней легко создавать базовые 3D-фигуры.

Autodesk Maya

Autodesk Maya — это уже чуть более сложная программа, предоставляющая, соответственно, большие возможности для декорирования автомобиля.Имеется бесплатная версия, но полный набор функций становится доступен только после покупки лицензионного ПО.

Фактически, Autodesk Maya объединяет две самые популярные программы моделирования — Adobe Photoshop и Adobe Flash. С его помощью можно не только редактировать изображения и 3D-модели, но и создавать анимированные картинки. Есть огромное количество дополнительных функций. Вы можете работать с основными марками и элементами тюнинга, а также можете загружать фотографии своего автомобиля и создавать новые элементы тюнинга.

Cinema 4D — главный конкурент предыдущей программы Maya. Эти два лидера в своей отрасли постоянно борются за лидерство. Cinema 4D предлагает анимацию и трехмерную настройку, а общий набор функций и инструментов выгодно отличается от Autodesk Maya.

Есть еще много не очень популярных программ для виртуальной автонастройки, например: 3DsMax , SimsonTuning-Werkstatt 3D , Lightwave 3D , Wings 3D и др.У каждого из них есть свои достоинства и недостатки, особенно часто к таким программам прибегают, когда запросы на компьютерное оборудование и сама программа не совпадают.

Nissan Murano 2019 Технические характеристики, цена, расход топлива и отзывы

Nissan Murano 2019 года | Cars.com, фото Кристиана Лантри

Вердикт: Когда-то лучший в своем классе, Murano теперь отстает, несмотря на недавнее обновление.

По сравнению с конкурентами: Усовершенствования мультимедиа делают Murano современным технологически, но новый Honda Passport и другие конкуренты предлагают более убедительные комбинации функций, пространства и цены.

В наши дни

внедорожников — это все. Не верите мне? Вот список автопроизводителей, у которых в настоящее время нет ни одного в своей линейке: Aston Martin (работает над одним), Ferrari (предположительно работает над одним), Genesis (работает над одним), McLaren (над одним не работает… пока), Bugatti (пока ничего) и Смарт (скоро перестанут продавать машины в США). Важность внедорожника делает обновление Murano 2019 года еще более разочаровывающим.

Murano участвует в многолюдном поле пятиместных внедорожников среднего размера, многие из которых претерпели значительные обновления или являются совершенно новыми для 2019 или 2020 года.Honda Passport 2019 года и Chevrolet Blazer были возрождены и возвращаются в совершенно новом дизайне, в то время как Ford Edge, Hyundai Santa Fe и Kia Sorento 2019 года значительно обновлены. Только Jeep Grand Cherokee использует более старый дизайн, но он предлагает более значительные вариации моделей, чем другие в этом классе — часто за значительную премию. Сравните Murano с его главными конкурентами здесь и здесь.

В 2019 году Murano получил новую решетку радиатора, новые светодиодные фары и задние фонари, новые варианты окраски и колес, более роскошный первоклассный интерьер и дополнительные расширенные функции безопасности для более высоких уровней отделки салона — хотя ProPilot все еще отсутствует. Assist, который сочетает в себе адаптивный круиз-контроль (который предлагает Murano) с автоматическим центрированием полосы движения (чего нет).

Что мы тестировали

Нашей тестовой моделью был Murano SL с передним приводом (полный привод не является обязательным для всех комплектаций). SL является второй по величине доступной комплектацией, и единственным дополнительным пакетом является SL Technology Package (1970 долларов США), который добавляет:

• Автоматическое экстренное торможение вперед с обнаружением пешеходов
• Заднее автоматическое торможение
• Ассистент дальнего света
• Предупреждение о выезде с полосы движения
• Ассистент удержания полосы движения
• Распознавание дорожных знаков
• Панорамный люк

Эти функции являются частью системы безопасности Nissan Safety Shield 360, которая также включает предупреждение о слепых зонах, предупреждение о лобовом столкновении и предупреждение о перекрестном движении сзади, хотя они входят в стандартную комплектацию, а не как часть технологического пакета.Это менее продвинутый пакет безопасности, чем ProPilot Assist, которого нет на Murano, но есть на Rogue и Leaf. К сожалению, люк в крыше не предлагается в качестве отдельного варианта, но Nissan делает это именно так.

Единственными другими вариантами на Murano, на которых мы ездили, были коврики с ковровым покрытием за 245 долларов и краска Sunset Drift Chromaflair за 395 долларов. Практически любой другой цвет краски на Murano является бесплатным, но если вам нужен внедорожник тыквенного цвета, вы можете за него заплатить.

Внешний вид

Nissan Murano 2019 года | Cars.com, фото Кристиана Лантри

На первый взгляд, между этим поколением Murano и предыдущим поколением разницы нет. Фирменная решетка Nissan V-Motion более глубокая и выраженная, и, как упоминалось выше, доступные светодиодные передние и задние фонари являются новыми. Плавающая крыша Murano все еще существует. Мы не большие поклонники этого образа, но сейчас он настолько распространен в индустрии, что уже не выглядит таким ярким.(Посмотрите на Chevrolet Blazer и скажите, что это не Murano с лицом Camaro).

Интерьер

Nissan Murano 2019 года | Cars.com, фото Кристиана Лантри

Интерьер Murano достаточно приятный, по крайней мере, на передних сиденьях. У них хорошая набивка, а качество материалов довольно хорошее для этого класса. Nissan использовал металлические акценты спереди, чтобы обеспечить некоторый визуальный контраст с черным интерьером, и они отлично справляются с разделением линий. Я был разочарован дешевым пластиком вокруг оконных выключателей и замков на дверях; со стороны водителя, где больше элементов управления, он менее заметен, но на переднем пассажирском и задних дверях он выделяется.

Комфорт на заднем сиденье был неплохим для моей рамы ростом 6 футов 1, даже с сиденьем водителя в моем предпочтительном положении. Нижние подушки расположены низко к полу, поэтому более высокие пассажиры сидят с поднятыми коленями. Из-за этого дальние поездки станут рутиной, но для коротких прогулок не так уж и плохо. Когда я сидел прямо на заднем сиденье, мои волосы касались крыши, но, по крайней мере, мне не нужно было сутулиться, чтобы не ударить головой об обшивку потолка.

Мультимедийная система Murano не является моей любимой ни в классе, ни на рынке в целом.Разрешение экрана так себе, и добавление Apple CarPlay и Android Auto больше похоже на губную помаду на свинье, чем на безумный технологический прорыв. Он довольно интуитивно понятен и, безусловно, улучшен по сравнению с предыдущими системами Nissan, но другие автопроизводители, такие как Hyundai, Kia и бренды Fiat Chrysler, превзошли его с точки зрения качества графики и простоты использования. По крайней мере, Nissan все еще включает ручки настройки громкости и , в то время как в Honda Passport их нет. Включение порта USB-C рядом с каждым портом USB-A (наиболее распространенным) спереди и сзади — это изящно, но недостаточно, чтобы сделать салон внезапно футуристическим.(Передняя пара поддерживает данные, а задняя пара предназначена только для зарядки устройства.)

Видимость сзади затрудняется задними подголовниками и маленьким окном в задней части салона, но видимость вперед и действительно плохая. Строгий стиль Murano ведет не только к уменьшенному ветровому стеклу, но и к широким стойкам A, которые выступают вперед и закрывают обзор для водителя. Эти столбы также удобны для пешеходов, чтобы спрятаться за ними, превращая перекрестки (и выходы из гаража в центре города) в приключения.

Удовольствие от вождения? Не здесь

Nissan Murano 2019 года | Cars.com, фото Кристиана Лантри

Рулевое управление Murano также делает гаражи чем-то вроде приключения. Мы обнаружили, что в Murano 2016 года он был странно недостаточно загруженным и тяжелым, и три года спустя это не изменилось. Для маневрирования Murano на низких скоростях требуется гораздо больше усилий, чем следовало бы, как если бы у внедорожника полностью отсутствовал усилитель рулевого управления. Однако это тяжелое ощущение, как в спортивном автомобиле, не награждает, поскольку рулевое управление Murano остается нечувствительным и нечетким даже на высоких скоростях.

SL стандартно поставляется с 20-дюймовыми колесами, но качество езды незначительно, а это хорошо. Жесткость на неровных дорогах и компенсационных швах минимальна, даже по сравнению с более склонными к бездорожью конкурентами, такими как Passport.

С проверенным 3,5-литровым V-6 вместо все более распространенного четырехцилиндрового двигателя можно ожидать, что Murano будет иметь одно из самых спортивных впечатлений от вождения в своем классе. Это … не совсем так. Мощность достаточна как для езды по городу, так и по шоссе, а V-6, по крайней мере, позволяет достаточно легко обходить маневры и съезды на шоссе, чтобы не вызывать панику и не требовать серьезного предварительного планирования.Но Murano сдерживает его бесступенчатая автоматическая трансмиссия, которая просто недостаточно отзывчива, чтобы подтолкнуть внедорожник к полезному опыту вождения. В Murano также отсутствуют выбираемые режимы движения, которые могли бы настроить реакцию трансмиссии для более спортивного вождения или большей топливной экономичности.

Этот универсальный подход оставляет Murano средним, хотя по оценкам EPA по экономии топлива, он является одним из лучших в классе среднеразмерных внедорожников. Обе модели с передним и полным приводом рассчитаны на 20/28/23 миль на галлон по городу / шоссе / в сочетании.Новый Chevrolet Blazer, оснащенный двигателем V-6 и передним приводом, отстает от Murano на 20/26/22 миль на галлон, как и Passport на 20/25/22 миль на галлон. Ford Edge с передним приводом имеет расход 22/29/25 миль на галлон — более эффективный, но это с четырехцилиндровым двигателем с турбонаддувом.

Значит, в нем много вещей?

Nissan Murano 2019 года | Cars.com, фото Кристиана Лантри

Не совсем. Nissan указывает грузовой объем Murano с люком на крыше: 31,1 кубических футов за задним сиденьем и 65 кубических футов со сложенным сиденьем.Он увеличивается на 1 и 2 кубических фута, соответственно, без люка на крыше (но помните, что это также стоит вам средств безопасности благодаря конструкции опций Nissan).

Данные производителя не особенно надежны, но что действительно делает Murano менее полезным, так это то, что — по собственным измерениям Nissan — двухрядный компактный внедорожник Rogue имеет больший грузовой объем, чем Murano, — 39,3 и 70 кубических футов соответственно. Грузовой отсек Murano, как и остальная часть автомобиля, вполне достаточен. Он затмевается огромным грузовым отсеком Passport, и Edge тоже его превосходит.Количество грузовых автомобилей у Blazer лишь немного ниже, чем у Nissan.

Как насчет безопасности?

Nissan Murano 2019 года | Cars.com, фото Кристиана Лантри

Murano, который мы тестировали, имел множество функций безопасности, упакованных как Safety Shield 360, включая автоматическое экстренное торможение вперед с обнаружением пешеходов, автоматическое торможение сзади, помощь при дальнем свете, предупреждение о выезде с полосы движения, помощь в удержании полосы движения и распознавание дорожных знаков, все это являются необязательными. Предупреждение о слепых зонах, предупреждение о лобовом столкновении и предупреждение о перекрестном движении сзади входят в стандартную комплектацию.

Safety Shield 360 — это менее продвинутый пакет безопасности, чем Nissan ProPilot Assist, который включает рулевое управление с центрированием полосы движения и адаптивный круиз-контроль, который не отключается через несколько секунд при полной остановке. ProPilot Assist в настоящее время недоступен для Murano, но может быть добавлен в Rogue. Адаптивный круиз-контроль является необязательным для Murano SV и входит в стандартную комплектацию для более высоких комплектаций, но не предлагается на базовом Murano S. Он работает до упора, но позволяет Murano снова проползти вперед через секунду или две.

Страховой институт дорожной безопасности не оценил Murano 2019 года на момент публикации; когда это произойдет, результаты будут заменять здесь информацию за 2018 год. IIHS украсил Murano 2018 года своими фарами и не проводил краш-тест с небольшим перекрытием передних колес со стороны пассажира. Его маржинальный рейтинг фар в 2018 году на одну ступень выше самого низкого рейтинга, плохой, но общие показатели Murano 2018 года в Институте находятся в хорошей компании. Национальная администрация безопасности дорожного движения присвоила Мурано общую оценку в пять звезд.Murano также прошел нашу проверку автокресел; мы даже смогли установить три детских автокресла на заднем сиденье.

Зачем покупать Мурано?

Модель, которая однажды выиграла наш сравнительный тест в своем классе, отстала от многих своих конкурентов — и даже от других предложений от Nissan. Вдобавок ко всему, Murano — один из самых дорогих автомобилей в своем классе: наш превысил 42 885 долларов, включая сбор в размере 1045 долларов — не совсем выгодная сделка для того, что кажется средним внедорожником.Хотя Murano предлагает более роскошный интерьер, чем его собрат Rogue, почему бы не сэкономить несколько тысяч долларов и не получить больше функций безопасности, больше грузового пространства и улучшенную экономию топлива? То есть, если вы настаиваете на покупке Nissan.

Среди конкурентов в классе есть более выгодные предложения как от Hyundai, так и от Kia, и при аналогичной цене новый Honda Passport предлагает больше стандартных функций безопасности. Если вам действительно нужен Murano, возможно, стоит дождаться полной модернизации, которая должна произойти в ближайшие пару лет.

Редакционный отдел Cars.com — ваш источник автомобильных новостей и обзоров. В соответствии с давней политикой этики Cars.com редакторы и рецензенты не принимают подарки или бесплатные поездки от автопроизводителей. Редакционный отдел не зависит от отделов рекламы, продаж и спонсируемого контента Cars.com.

Долгосрочные дорожные испытания Volkswagen Atlas 2019: итоги 40000 миль

Заключение на 40 000 миль

В последнее время Volkswagen уже не похож на себя.Сторонники бренда, впервые за долгое время войдя в свои местные автосалоны, будут удивлены, увидев, что VW больше не продает на наших берегах новые универсалы, дизельные модели TDI или даже Beetles. Вместо этого большинство новых VW, продаваемых в Соединенных Штатах, теперь являются внедорожниками, включая трехрядный Volkswagen Atlas, на котором мы проехали 40 000 миль.

ВЫСОКОЕ: Огромное внутреннее пространство, гарантия выше среднего, легкая конфигурация груза.

Созданный в Теннесси и разработанный с учетом вкусов американцев, наш многолетний Атлас может не отличаться от известных и любимых нами автомобилей Volkswagen.Но это чрезвычайно важно для бренда, поскольку он быстро стал одним из лидеров продаж VW после своего дебюта в 2018 году. В первой половине 2020 года Atlas и меньший внедорожник Tiguan составили 60 процентов продаж VW в США. Чтобы продолжить эту тенденцию, Atlas был обновлен к 2021 году с более привлекательным стилем, а также к модельному ряду присоединился двухрядный Atlas Cross Sport.

Энди Хедрик Автомобиль и водитель

Наш Atlas 2019 года был топовой моделью SEL Premium, стоившей почти 50 тысяч долларов.При цене 49 390 долларов он был оснащен дополнительным 3,6-литровым двигателем V-6 (2,0-литровый рядный четырехцилиндровый двигатель с турбонаддувом входит в стандартную комплектацию) и полным приводом 4Motion. Поскольку это верхний уровень отделки салона Atlas, который включает в себя цифровую приборную панель, панорамный люк на крыше, передние сиденья с подогревом и охлаждением и адаптивный круиз-контроль, мы не добавили никаких опций, кроме разъема для прицепа за 57 долларов от дилера. И зачем вам нужно, чтобы дилер завершил последние несколько дюймов проводки прицепа вашего автомобиля? Спросите VW.

На протяжении своей истории Volkswagen предпринимал различные попытки понять U.S. покупателей автомобилей, с неоднозначными результатами. Но, похоже, компания наконец-то попала в точку, сделав Atlas просто большим и квадратным. Atlas огромен даже по меркам трехрядного внедорожника, и мы нашли много применений его вместительному интерьеру в ходе наших длительных испытаний. Многие положительные отзывы в бортовом журнале Атласа касались его способности легко переносить людей и вещи. Умная упаковка означает, что сиденья второго и третьего ряда могут с комфортом вместить взрослых пассажиров, а грузовое пространство остается функциональным даже при использовании всех сидений.Главный редактор справочника покупателя Эрик Стаффорд назвал массивное внутреннее пространство Atlas его «определяющей характеристикой», отметил, что сиденья второго и третьего ряда легко складываются, и похвалил плоский грузовой пол, который позволяет легко вставлять такие предметы, как холодильники. и складные стулья.

Энди Хедрик Автомобиль и водитель

НИЗКИЕ: Не впечатляющий V-6, неуклюжая езда и управляемость, дешевые материалы интерьера.

Однако само по себе пространство

Space не делает приятным интерьер, и мы не были в восторге от материалов Atlas или изоляции кабины, особенно по цене.Несколько водителей жаловались на посредственную отделку, дешевый пластик и раздражающее количество шума ветра на скоростях шоссе. Новые конкуренты, такие как Hyundai Palisade и Kia Telluride, получившие 10 лучших наград, по своей изысканности и мягкости почти похожи на автомобили класса люкс, что делает Atlas немного плебейским по сравнению с ними. «Может быть, за 32000 долларов я бы подумал, что это приемлемо», — отметил редактор обзоров Тони Кирога. «Но я не могу поверить, что кто-то купит это вместо теллурида».

Хотя никто из нас не ожидал, что Atlas будет ездить как GTI, нам бы хотелось, чтобы он демонстрировал больше германских манер вождения, чем он.Директор по тестированию автомобилей Дэйв Вандерверп был одним из многих, кто жаловался на плавность хода и управляемость. «20-дюймовые колеса грохочут по боковым швам автострады, и все же управление движением над крикливой плавно, — сказал Вандерверп после нескольких поездок. «Странное и неудачное сочетание». И двигатель V-6 также не впечатлил своей производительностью, разгоняясь от нуля до 60 миль в час за 7,9 секунды, когда новый, он замедлился до 8,1 секунды с 40 000 миль на часах.Его экономия топлива в среднем составляла 19 миль на галлон, и это в сочетании с относительно небольшим топливным баком объемом 18,6 галлона затрудняло достижение 400-мильных интервалов заправки на дорогах.

Энди Хедрик Автомобиль и водитель

Возможно, базовый 2,0-литровый рядный четырехцилиндровый двигатель с турбонаддувом, хотя и менее мощный, будет лучшим выбором для некоторых покупателей. Он не только обеспечивает лучшую экономию топлива, но и тестируемый нами Atlas 2.0T 2018 с передним приводом был значительно быстрее, чем V-6.(По общему признанию, это была более легкая модель с более низкой отделкой без полного привода). Основная оговорка заключается в том, что четверка рассчитана только на буксировку до 2000 фунтов, в то время как V-6 может тянуть до 5000 фунтов.

Atlas был в основном надежным транспортным средством, хотя мы несколько раз воспользовались щедрой шестилетней гарантией Volkswagen или 72 000 миль пробега. (Гарантия была сокращена до четырех лет или 50 000 миль на 2020 год.) Примерно через 15 000 миль загорелся индикатор подушки безопасности, который был диагностирован как несколько скрученных и изношенных проводов.На 19 000 км дилер заменил протекающую коническую коробку (компонент системы полного привода). На 30 000 миль снова загорелся свет подушки безопасности, что потребовало замены подушки пассажирского сиденья и коврика для обнаружения пассажиров. А на пробеге чуть более 40 000 миль дилер зафиксировал изношенный пружинный зажим в зеркале заднего вида. Четыре плановые остановки обслуживания обошлись в 860 долларов, а замена треснувшего лобового стекла добавила 820 долларов к нашему счету.

Энди Хедрик Автомобиль и водитель

Идея Атласа нас не сильно волнует.С точки зрения бизнеса, VW разумно конкурировать в этом сегменте, и, похоже, он наконец понял, чего хотят американские покупатели. Но, проведя более года с этим новым типом VW, мы не можем не разочароваться на философском уровне. Если такой бренд-энтузиаст, как Volkswagen, собирается перейти в новый сегмент, нам бы хотелось, чтобы Atlas стал настоящим VW среди огромных внедорожников. Mazda, например, блестяще справилась с этим с CX-9, который предлагает основные атрибуты других продуктов Mazda — прекрасные впечатления от вождения, превосходный интерьер — в трехрядном корпусе.Atlas проверяет большинство правильных коробок для семейного внедорожника, но не может добавить какой-либо отличительной индивидуальности в переполненное пространство трехрядного кроссовера.

Месяцев в парке: 17 месяцев Текущий пробег: 40394 миль
Средняя экономия топлива: 19 миль на галлон
Размер топливного бака: 18,6 галлона Наблюдаемый запас топлива: 350 миль
Сервис: $ 860 Нормальный износ: $ 0 Ремонт: $ 0
Повреждения и разрушения: $ 821

Посмотреть спецификации

---

Обновление на 30 000 миль

Остин Ирвин Автомобиль и водитель

Иногда кажется, что мы навалились.Когда кто-то из нас начинает жаловаться на машину, к нему легко присоединиться. В последнем обновлении мы суммировали несколько негативных отзывов о нашем Volkswagen Atlas и отсутствии у него германского воодушевления за рулем. Но не все поверили рассказу о том, что Atlas — разочаровывающий автомобиль.

Штатный фотограф Марк Урбано, который привез свою семью в Питтсбург в Атласе во время декабрьского курортного сезона, был готов к тому, что трехрядный VW его не впечатлит. Но он нашел, что это удобно на автостраде, и сказал: «Если вы не собираетесь в него думать, что это может быть спортивно, то Atlas просто прекрасен.«Конечно, просто отлично» — это тоже не чрезмерная похвала.

Майкл Симари Автомобиль и водитель

Редактор дорожных испытаний

Бекка Хакетт также не могла понять, почему так многим из нас не нравится Atlas, хотя она заметила небольшое раздражение дворниками во время метели. Хотя говорят, что дворники «чувствительны к дождю», они, похоже, не так хорошо справляются с задачей обнаружения снега. Хакетт отметил удручающе случайную активность дворников в автоматическом режиме, и ему пришлось взять на себя ручное управление, многократно ударяя по подрулевому переключателю, чтобы убрать белый мусор с лобового стекла.

Atlas все еще ездит на своих великолепных зимних шинах Yokohama, и штатный редактор Остин Ирвин также столкнулся с большим количеством порошка (на фото выше), когда он взял Atlas в Оскоду, штат Мичиган, чтобы ловить рыбу через дыру, пробуренную в замерзшем озере. Технический редактор Дэвид Бирд также взял Атлас «На север», но зимние занятия Бирда более активны. По дороге на снегоходе на выходные он похвалил гибкую езду по шоссе, а также пожаловался на медлительность и проходимость 3-го.6-литровый двигатель V-6.

Майкл Симари Автомобиль и водитель

Средняя экономия топлива Atlas в 19 миль на галлон не изменилась в последние месяцы, и она остается на высоте комбинированной оценки экономии топлива EPA. Мы отвезли его в дилерский центр для обслуживания 30000 миль, которое включало обычные вещи, такие как замена масла и фильтров, замена шин и различные проверки на общую сумму 138,99 долларов. В этот период у нас не было претензий к качеству или каких-либо проблем, но технические специалисты бесплатно выполнили сервисное обслуживание, которое включало удаление пробок сливных отверстий люка и прочистку сливов, чтобы предотвратить засорение.

Месяцев в парке: 13 месяцев Текущий пробег: 30,534 миль
Средняя экономия топлива: 19 миль на галлон
Размер топливного бака: 18,6 галлона Наблюдаемый запас топлива: 350 миль
Обслуживание: $ 559 Нормальный износ: $ 0 Ремонт: $ 0
Повреждения и разрушения: $ 821

---

Обновление на 20000 миль

Rich CepposCar и драйвер

Примерно на полпути через свои 40 000-мильные долгосрочные испытания, наш Volkswagen Atlas отличительной чертой является его размер.Большинство комментариев в бортовом журнале отмечают, ммм, значительное внутреннее пространство, которое он предоставляет для пассажиров и груза. Это самый большой внедорожник VW из когда-либо существовавших, и кажется, что это единственная причина его существования.

Но мы, возможно, надеялись на немного больше смелости и драйвового характера от единственного немецкого участника в сегменте трехрядных внедорожников без роскоши, который в остальном полон американских, японских и корейских конкурентов. «Нет ничего немецкого в том, как Atlas действует или движется. С таким же успехом это может быть Chevy», — написал заместитель редактора Тони Кирога.Никакие другие комментарии в бортовом журнале не содержат опровержений.

Дэйв Вандер, Верп, Автомобиль и водитель

На самом деле, бренд Atlas — единственное, что в нем есть немецкое, поскольку он построен в Чаттануге, штат Теннесси, и был разработан специально для американского рынка. Поэтому неудивительно, что этот Volkswagen преуспевает в вещах, которые любят делать американцы, например, в наполнении автомобилей вещами из крупногабаритных магазинов.

Исполнительный редактор Райан Уайт использовал обширное грузовое пространство Atlas во время поездок в Target, Best Buy и Bed Bath & Beyond, а затем задокументировал длинный список вещей, которые удобно помещаются в Atlas во время движения: две кровати, два матраса, одна лестница, багаж и две кошки.Другие редакторы привязали рождественские елки к крыше, таскали дрова в кузов и использовали Атлас для перевозки мусора в центр переработки.

Атлас посетил дилера несколько раз с момента нашей последней регистрации, как для ремонта, так и для регулярного технического обслуживания. Мы заплатили 821 доллар за замену треснувшего лобового стекла и 148 долларов за плановое обслуживание на 20 000 миль, которое включало замену масляного фильтра и замену шин. Во время того же обслуживания дилер обнаружил утечку в угловом редукторе — компоненте, который поворачивает выходной вал трансмиссии на 90 градусов для поворота заднего карданного вала при включении системы полного привода — и заменил всю коробку по гарантии.До этого сигнальная лампа подушки безопасности поднималась на отметке около 15000 миль, проблема возникла из-за перекрученной и изношенной проводки, которая также была устранена по гарантии.

Дэйв Вандер, Верп, Автомобиль и водитель

В середине ноября мы установили на Atlas зимние шины Yokohama IceGuard размера OE как раз к первой снежной буре в сезоне. Затем этот автор взял его в поездку в Нэшвилл на праздник Благодарения и наполнил его едой и членами семьи.Наша средняя экономия топлива составляет 19 миль на галлон, что соответствует совокупной оценке EPA и примерно соответствует тому, что вы ожидаете от чего-то с таким большим внутренним пространством.

Месяцев в парке: 10 месяцев Текущий пробег: 23715 миль
Средняя экономия топлива: 19 миль на галлон
Размер топливного бака: 18,6 галлона Наблюдаемый запас топлива: 350 миль
Обслуживание: 420 $ Нормальный износ: $ 0 Ремонт: $ 0
Повреждения и разрушения: $ 821

---

Обновление за 10 000 миль

Майкл Симари Автомобиль и водитель

За шесть месяцев и почти 12 000 миль пробега наш долгосрочный Volkswagen Atlas 2019 года начал показывать свое истинное лицо.Излюбленный для перевозки большого количества людей и вещей, он использовался как средство передвижения на выходные в северный Мичиган, а также в несколько соседних штатов, и сотрудники начали высказывать некоторые критические замечания и обоснованные мнения.

Большинство согласны с тем, что, хотя внутренняя планировка логична, а элементы управления расположены интуитивно, качество и ощущение пластиковых материалов немного неуместны, учитывая протестированную цену нашего V6 SEL 4MOTION с верхней отделкой в ​​размере почти 50 тысяч долларов. модель.Хотя 3,6-литровый узкоугольный V-6 мощностью 276 л.с. — не самый мускулистый двигатель в сегменте, помощник онлайн-редактора Джои Каппарелла отметил, что «в этом приложении он звучит странно хорошо и почти грубо». Старший редактор Майк Саттон также прокомментировал трансмиссию, отметив, что «агрессивное нажатие дроссельной заслонки не может скрыть недостаток легкого понижающего крутящего момента». Другие водители отметили, что как только он набрал скорость, двигатель, рассчитанный на 266 фунт-фут при 2750 об / мин, смог сравнительно легко вписаться в дорожное движение и совершать обгонные маневры.

Дэйв Вандер, Верп, Автомобиль и водитель

Но именно директор по тестированию транспортных средств Дэйв Вандерверп провел 2034-мильное семейное путешествие на весенних каникулах из Анн-Арбора, штат Мичиган, в Хилтон-Хед, Южная Каролина и обратно, с шестью пассажирами, которое действительно проверило возможности Атласа. Всегда наблюдательный техник, Вандерверп не жалеет чернил, записывая свои открытия. «Сиденья в переднем ряду — одни из самых комфортных, которые я когда-либо видел». На что он добавил: «Второй ряд массивный (там гораздо больше места, чем нужно для моей шестифутовой пятидюймовой рамы), а третий ряд также близок к взрослым.Важно отметить, что пространство за третьим рядом является самым большим в этом классе ». Хотя это впечатляет, Вандерверп отмечает, что Atlas — не минивэн, и для перевозки остатков его груза потребовался багажник, установленный на сцепке.

Когда Atlas полностью загружен людьми и оборудованием, VanderWerp также отметил, что агрессивный поворот дроссельной заслонки и известная тенденция трансмиссии к раннему переключению на более высокую передачу, якобы в поисках улучшенной экономии топлива, еще более выражены.Метод проб и ошибок показывает, что выбор спортивного режима привода VW и сглаживание дроссельной заслонки помогает несколько облегчить синдром раннего переключения передач, но даже в этом случае переключению на повышенную и понижающую передачу может не хватать доработки. Качество езды Atlas, ранее отмечавшееся другими редакторами за его уникальную способность чередоваться от резкого движения по городу к мягкому и волнистому на больших волнах на скорости, также казалось увеличенным при тяжелых грузовых нагрузках. Тем не менее, Atlas справляется и поворачивает намного лучше, чем имеет право на своих больших 20-дюймовых колесах и шинах Continental CrossContact LX Sport 255 / 50R-20, что делает его менее массивным, чем предполагает его профиль.

Майкл Симари Автомобиль и водитель

Шоссе Атласа или его отсутствие, однако, оказалось незначительным раздражением. Несмотря на то, что клан VanderWerp путешествовал исключительно по шоссе, он обнаружил, что VW обычно требовал дозаправки задолго до того, как пассажирам потребовался перерыв в еде или туалете. По его словам, Atlas до сих пор возвращал в среднем 19 миль на галлон, что с учетом топливного бака объемом 18,6 галлона позволяет проехать около 350 миль между заправками. Вандерверп также собрал подмножество специальных показателей экономии топлива во время семейной экскурсии, включая расчетные 23 мили на галлон на один 376-мильный отрезок пути по шоссе; бортовой компьютер Атласа на том же участке показал 22 мили на галлон.

В то время как первый отрезок миль Atlas с нами прошел без каких-либо внеплановых посещений дилеров, первая запланированная остановка VW на отметке 10 090 миль действительно сэкономила нам 272,41 доллара на замену масла, ротацию шин и осмотр. Поскольку летний сезон путешествий еще не закончился, вместительный Атлас наверняка отправится еще как минимум на пару дальних походов под пристальным наблюдением.

Месяцев в парке: 5 месяцев Текущий пробег: 11,754 миль
Средняя экономия топлива: 19 миль на галлон
Размер топливного бака: 18.6 галлонов Наблюдаемый запас топлива: 350 миль
Обслуживание: 272,41 долл. США Нормальный износ: 0 долл. США Ремонт: долл. США 0
Повреждения и разрушения: 0 долл. США

---

Введение

Майкл Симари Автомобиль и водитель

Думайте о Volkswagen Atlas как о непрерывном действии германо-американской дипломатии. Настоящий трехрядный среднеразмерный кроссовер, это первый внедорожник Volkswagen, сконфигурированный с самого начала, чтобы понравиться американцам с их огромными аппетитами, ну, ну и всем.Представленный в 2018 модельном году, Atlas собирается в Чаттануге, штат Теннесси, что усиливает его межкультурную идентичность. Чтобы увидеть, насколько хорошо он выдерживает непоколебимый вес реальных внутренних обязанностей, мы собрали Volkswagen Atlas V6 SEL 2019 года с полноприводной системой VW 4Motion и пакетом Premium за 5200 долларов для долгосрочной оценки в 40000 миль.

Atlas начинается с конкурентоспособной в своем классе 31 890 долларов с передним приводом, но наша топовая модель стоит 49 390 долларов.Плюс в том, что эта сумма включает в себя полный комплект оборудования, в том числе металлическую краску Pacific Blue для нашего примера, кожаный салон, а также новейшие информационно-развлекательные функции и возможности подключения VW, а также другие тонкости. Другие дополнения, которые мы передали, включают капитанские кресла второго ряда (695 долларов США), безрамное зеркало заднего вида с автоматическим затемнением (235 долларов США) и несколько дополнительных внутренних и внешних опций, таких как коврики, аксессуары для багажников на крыше и боковые подножки. Наш тестовый автомобиль оснащен 20-дюймовыми легкосплавными колесными дисками с шестью спицами, обутыми в всесезонные шины 255 / 50R-20 Continental Cross Contact LX Sport, хотя 21-дюймовые колеса доступны за дополнительную плату в размере 700 долларов.

Майкл Симари Автомобиль и водитель

Первоначальные результаты

Хотя нам понравился крутящий момент на низких оборотах и ​​быстрые движения переднеприводного Atlas 2018, оснащенного 2,0-литровым рядным четырехцилиндровым двигателем с турбонаддувом, который мы тестировали ранее, мы почувствовали атмосферный 3,6-литровый двигатель V -6 с полным приводом больше соответствовала нашей миссии. Обладая мощностью 276 лошадиных сил и 266 фунт-фут крутящего момента, узкоугольный двигатель V-6 передает свою мощность через восьмиступенчатую автоматическую коробку передач, в то время как сцепление с электронным управлением передает крутящий момент на задние колеса, когда система обнаруживает проскальзывание передних колес. .После короткого периода обкатки Atlas разогнался до 8,0 секунд с разгона до 60 миль в час и проехал четверть мили за 16,1 секунды со скоростью 90 миль в час. Стоит отметить, что наш долгосрочный автомобиль отстает от вышеупомянутой модели 2.0T на 0,8 секунды до 60 миль в час и на 0,5 секунды через квартал, во многом благодаря преимуществу 2,0-литровой версии в весе 491 фунт.

Наша модель V-6 оценена EPA на 17 миль на галлон в городе и 23 мили на галлон на шоссе; до сих пор мы соответствовали оценке города EPA для первых 2756 миль VW, что означает, что Atlas часто с трудом преодолевает отметку в 300 миль при заполнении 18.Топливный бак на 6 галлонов. Однако немного более впечатляющим является приличное сцепление с дорогой Atlas весом 4759 фунтов, которое помогло ему остановиться на скорости 70 миль в час на высоте 165 футов и вращаться вокруг трелевочной площадки с твердым весом 0,88 г.

Майкл Симари Автомобиль и водитель

Квадратная форма Atlas может быть лишена авантюрного стиля, но она приносит огромные дивиденды с точки зрения внутреннего пространства, особенно третьего ряда для взрослых. Уже через несколько дней после прибытия большой VW стал предпочтительным транспортным средством для командировок на обед и экскурсий по выходным.Тем не менее, он заблудился из дома всего два раза: поездка на выходные в Торонто и поход в Нью-Йорк. По общему мнению, он меньше, чем можно было бы предположить по занимаемой площади, и что пластик, отделка и отделка салона могут не соответствовать тем же стандартам, что и у некоторых продуктов Volkswagen с немного более тевтонским происхождением.

Буксирные испытания

Буксировка прицепа — обязательная внешкольная деятельность для большинства пикапов и внедорожников в нашем долгосрочном парке, и мы были рады обнаружить, что Atlas с двигателем V-6 рассчитан на буксировку 5000 фунтов от стандартного прицепного устройства (2.0-литровые модели рассчитаны на буксировку всего 2000 фунтов). Однако мы были несколько ошеломлены, обнаружив, что — несмотря на то, что он был подключен для буксировки на заводе — Atlas не поставлялся с разъемом для соединения проводки транспортного средства со стандартной вилкой проводов прицепа. Быстрая поездка к дилеру принесла нам запчасти за 54 доллара. Дилер предложил установить его за определенную плату, но потребовалось всего пять минут и отвертка Torx, чтобы установить его обратно на C / D HQ. Вскоре после этого Atlas будет вынужден тянуть наш обычный ассортимент малых и средних прицепов.

Несколько критических замечаний уже появилось в бортовом журнале VW во время его предполагаемого периода медового месяца. Редактор обзоров Джош Жако отметил, что для уменьшения яркости подсветки на приборной панели и центральной консоли требуется погружение в меню информационно-развлекательной системы, что, к сожалению, VW допускает только тогда, когда автомобиль находится в неподвижном состоянии. Жако также вызвал систему остановки-запуска двигателя для автоматического выключения двигателя каждый раз, когда автомобиль ставится на стоянку, только для того, чтобы он перезапускался при нажатии кнопки, чтобы отключить эту функцию.С наступлением весны Атлас наверняка накопит массу дополнительных наблюдений и много миль, поскольку наши сотрудники начинают использовать его и его вместительный интерьер для самого американского автомобильного времяпрепровождения — автомобильного путешествия.

Месяцев в парке: 2 месяца Текущий пробег: 2756 миль
Средняя экономия топлива: 17 миль на галлон
Размер топливного бака: 18,6 галлона Наблюдаемый запас топлива: 310 миль
Обслуживание: $ 0 Нормальный износ: $ 0 Ремонт: $ 0
Повреждение и разрушение: $ 0

Технические характеристики

ТЕХНИЧЕСКИЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ

2019 Volkswagen Атлас V6 SEL

ТИП АВТОМОБИЛЯ
передний двигатель, полный привод, 7-местный, 4-дверный универсал

ЦЕНА ПО ТЕСТИРОВАНИЮ
49390 долларов США (базовая цена: 44 190 долларов США)

ТИП ДВИГАТЕЛЯ
DOHC 24-клапанный V-6, алюминиевый блок и головка, прямой впрыск топлива
Рабочий объем
220 дюймов ³ , 3597 см ³
Мощность
276 л.с. при 6200 об / мин
Крутящий момент
266 фунт-фут при 2750 об / мин

ТРАНСМИССИЯ
8-ступенчатая АКПП

ШАССИ
Подвеска (передняя / правая): стойки / многорычажная
Тормоза (передняя / правая): 13.Дисковые, вентилируемые, 2 дюйма / Дисковые, вентилируемые, 12,2 дюйма
Шины: Continental CrossContact LX Sport, 255 / 50R-20 105T M + S

РАЗМЕРЫ
Колесная база: 117,3 дюйма
Длина: 198,3 дюйма
Ширина: 78,3 дюйма
Высота: 70,0 дюйма
Объем пассажира: 153 фута ³
Объем груза: 21 фут ³
Снаряженная масса: 4759 фунтов

C / D РЕЗУЛЬТАТЫ ИСПЫТАНИЙ: НОВИНКА
60 миль / ч: 7,9 с
100 миль / ч: 20,1 с
110 миль / ч: 25,5 с
Начало движения, 5–60 миль / ч: 8.6 сек.
Высшая передача, 30–50 миль / ч: 4,1 сек.
Высшая передача, 50–70 миль / ч: 5,3 сек.
1/4 мили: 16,0 сек. При 90 миль / ч
Максимальная скорость (ограничена регулятором): 116 миль / ч
Торможение, 70– 0 миль / ч: 165 футов
Удержание дороги, троллейбус диаметром 300 футов: 0,88 г

C / D РЕЗУЛЬТАТЫ ИСПЫТАНИЙ: 40 000 миль
60 миль в час: 8,1 секунды
100 миль в час: 21,1 секунды
110 миль в час: 26,6 секунды
Запуск с качения, 5–60 миль в час: 8,4 секунды
Высшая передача, 30–50 миль в час : 4,0 сек.
Высшая передача, 50–70 миль / ч: 5,5 сек.
1/4 мили: 16.2 секунды при 88 миль в час
Максимальная скорость (ограничено регулятором): 116 миль в час
Торможение, 70–0 миль в час: 173 фута
Удержание дороги, троллейбус диаметром 300 футов: 0,84 г
Время разгона с места без учета отката на 1 фут 0,3 сек.

C / D ЭКОНОМИКА ТОПЛИВА
Наблюдаемое: 19 миль на галлон
Вождение по шоссе со скоростью 75 миль в час:
25 миль на галлон Дальность действия по шоссе: 460 миль
Незапланированные доливки масла: 0 кварт

EPA FUEL ECONOMY
Комбинированный / город / шоссе: 19/17/23 миль на галлон

ГАРАНТИЯ
6 лет / 72 000 миль от бампера до бампера;
6 лет / 72 000 миль трансмиссии;
Защита от коррозии на 7 лет / 100 000 миль;
Помощь на дороге 3 года / 36000 миль

Этот контент создается и поддерживается третьей стороной и импортируется на эту страницу, чтобы помочь пользователям указать свои адреса электронной почты.Вы можете найти больше информации об этом и подобном контенте на сайте piano.io.

Вовлечение машинного обучения для определения рака груди Классификация изображений: исследование

Рак груди — одна из основных причин женской смерти в современном мире. Передовая разработка методов классификации естественных изображений и методов искусственного интеллекта в значительной степени использовалась для задачи классификации изображений груди. Использование цифровой классификации изображений позволяет врачу и врачам высказать свое мнение и экономить время врачей и терапевтов.Несмотря на различные публикации по классификации изображений груди, доступно очень мало обзорных статей, которые предоставляют подробное описание методов классификации изображений рака груди, процедур выделения и выбора признаков, параметризации измерения классификации и результатов классификации изображений. Мы сделали особый упор на метод сверточной нейронной сети (CNN) для классификации изображений груди. Наряду с методом CNN мы также описали участие традиционной нейронной сети (NN), классификаторов на основе логики, таких как алгоритм случайного леса (RF), машины опорных векторов (SVM), байесовские методы и некоторые из полууправляемых и неконтролируемые методы, которые использовались для классификации изображений груди.

1. Введение

Клетка организма поддерживает цикл процессов регенерации. Сбалансированный рост и скорость гибели клеток обычно поддерживают естественный рабочий механизм организма, но это не всегда так. Иногда возникает ненормальная ситуация, когда несколько клеток могут начать аномально расти. Этот ненормальный рост клеток создает рак, который может начаться в любой части тела и распространиться на любую другую часть. В организме человека могут образовываться различные виды рака; среди них рак груди создает серьезную проблему для здоровья.Из-за анатомии человеческого тела женщины более уязвимы для рака груди, чем мужчины. Среди различных причин рака груди причинами рака груди являются возраст, семейный анамнез, плотность груди, ожирение и употребление алкоголя.

Статистика показывает, что в недавнем прошлом ситуация ухудшилась. В качестве примера на Рисунке 1 показана ситуация с раком груди в Австралии за последние 12 лет. Эта цифра также показывает количество новых мужчин и женщин, которые начали страдать от рака груди.В 2007 году число новых случаев рака груди составило 12775, в то время как ожидаемое число новых больных раком в 2018 году составит 18235. Статистика показывает, что в последнее десятилетие количество новых больных раком ежегодно увеличивалось на тревожную цифру. темп.

На рисунке 2 показано количество мужчин и женщин, которым грозит смерть от рака груди. Прогнозируется, что в 2018 году около 3156 человек столкнутся со смертью; среди них 3128 женщин, что составляет почти 99,11% от общего числа смертей от рака груди.

Женская грудь состоит из долек, протоков, сосков и жировой ткани. Молоко образуется дольками и по протокам переносится к соску. Обычно эпителиальные опухоли растут внутри долек и протоков, а затем образуют рак внутри груди [1]. Как только рак начался, он распространяется и на другие части тела. На рисунке 3 показана внутренняя конструкция с изображения груди.

Опухоли рака молочной железы можно разделить на два широких сценария.

(i) Доброкачественные (доброкачественные) . Доброкачественные случаи считаются доброкачественными, то есть не опасными для жизни. Но в некоторых случаях это могло перейти в статус рака. Иммунная система, известная как «мешок», обычно отделяет доброкачественные опухоли от других клеток и может быть легко удалена из организма.

(ii) Злокачественные (раковые) . Злокачественный рак начинается с аномального роста клеток и может быстро распространяться или поражать близлежащие ткани. Обычно ядра злокачественной ткани намного больше, чем в нормальной ткани, что может быть опасным для жизни на будущих стадиях.

Рак — всегда опасное для жизни заболевание. Правильное лечение рака спасает жизни людей. Выявление нормальных, доброкачественных и злокачественных тканей — очень важный шаг для дальнейшего лечения рака. Для выявления доброкачественных и злокачественных состояний визуализация целевой области тела помогает врачу и терапевту в дальнейшей диагностике. С помощью передовых современных методов фотографии изображение целевой части тела может быть получено более надежно.По проникновению в кожу и повреждению тканей приемы медицинской фотографии можно разделить на две группы.

(i) Неинвазивный . (a) Ультразвук: в этой технике фотографии используются методы, аналогичные SOund Navigation And Ranging (SONAR), которая работает в области очень высоких частот и записывает эхо-сигналы этой частоты, изобретенные Карлом Теодором Дусиком [2]. Аппарат ультразвукового изображения содержит центральный процессор (ЦП), преобразователь, дисплей и несколько других периферийных устройств.Это устройство способно снимать как 2D, так и 3D изображения. Ультразвуковые методы не имеют побочных эффектов, за некоторыми исключениями, такими как образование тепловых пузырьков вокруг целевой ткани. (b) Рентген: в рентгеновских лучах используется электромагнитное излучение, изобретенное Вильгельмом Конрадом Рентгеном в 1895 году. Маммограмма — это особый вид рентгеновского метода визуализации (с низкой дозой), который используется для получения подробного изображения груди. [3]. Рентгеновские лучи иногда повышают уровень перекиси водорода в крови, что может вызвать повреждение клеток.Иногда рентгеновские лучи могут изменить основу ДНК. (c) Компьютерная томография (CAT): CAT, или сокращенно компьютерная томография, представляет собой передовую технологию рентгеновских методов визуализации, при которой рентгеновские изображения делаются под разными углами. Техника компьютерной томографии была изобретена в 1970 году и в основном использовалась для получения трехмерных изображений. (d) Магнитно-резонансная томография (МРТ): МРТ — это неинвазивный метод визуализации, который создает трехмерное изображение тела, изобретенный профессором сэром Питером Марсфилдом, и этот метод использует как магнитное поле, так и радиоволны для захвата изображений [ 4].Для получения изображений с помощью методов МРТ требуется больше времени, что может создать дискомфорт для пользователя. Особые предостережения должны быть обращены к пациентам, которым, возможно, имплантировали дополнительный металл.

(ii) Инвазивный . (а) Гистопатологические изображения (изображение биопсии): гистопатология — это микроскопическое исследование ткани. Для гистопатологического исследования пациенту необходимо пройти ряд хирургических шагов. Фотографии, сделанные из гистопатологической ткани, предоставляют гистопатологические изображения (см. Рисунок 4).

2. Классификация изображений груди

Исследователи использовали различные алгоритмы и методы исследования для изучения изображений груди с разных точек зрения в зависимости от потребности заболевания, статуса заболевания и качества изображений. Среди различных задач для классификации изображений груди широко используются машинное обучение (ML) и искусственный интеллект (AI). Общий классификатор изображений груди состоит из четырех этапов (см. Рисунок 5): (i) Выбор базы данных груди (ii) Извлечение и выбор признаков (iii) Модель классификатора (iv) Параметр измерения производительности (v) Выходные данные классификатора.

На рисунке 5 показана очень простая модель классификатора изображений груди.

2.1. Доступные базы данных изображений груди

Доктора и врачи в значительной степени полагаются на ультразвуковые, МРТ, рентгеновские снимки и другие изображения, чтобы определить текущий статус рака груди. Однако, чтобы облегчить работу врачей, некоторые исследовательские группы изучают, как более надежно использовать компьютеры для диагностики рака груди. Чтобы принять надежное решение об исходе рака, исследователи всегда основывают свои исследования на какой-нибудь хорошо зарекомендовавшей себя базе данных изображений.Различные организации представили наборы баз данных изображений, которые доступны исследователям для дальнейшего изучения. В таблице 1 приведены некоторые из доступных баз данных изображений с некоторыми спецификациями.

MG1139 MG1139 34 34 34 34 34 34 МРТ92 (TB) 34 34 База данных Количество изображений Размер базы данных (ГБ) Техника захвата изображения Тип изображения МИР Всего пациентов 5 322 2.3 Маммограмма 161 DDSM Маммограмма 2620 CBIS ISPY1 386,528 76,2 MR, SEG 237 МРТ груди-NACT-Pilot 99,058 19.5 МРТ 64 QIN-Breast 100835 11,286 ПЭТ / КТ, MR DICOM 67 DICOM 32 TCGA-BRCA 230167 88,1 MR, MG DICOM 139 QIN 39 DCE-MRI 39 DCE-MRI8 CT DICOM 10 ДИАГНОСТИКА МОЛОЧНОЙ ЖЕЛЕЗЫ 105050 60,8 МРТ / ПЭТ / КТ DICOM 88 DICOM 88 DICOM 88 MRI MR DICOM 5 BCDR Маммограмма 1734 TCGA-BRCA 34 Гистопатология 1098 BreakHis 7909 Гистопатология 82 34 34

Форматы изображений в разных базах данных различаются. Некоторые из изображений содержали изображения в формате JPEG, а несколько баз данных содержали данные в формате DICOM.Здесь базы данных ММАС, DDSM и Inbreast содержат изображения маммограмм. Согласно веб-сайтам Springer (http://www.springer.com), Elsevier (https://www.elsevier.com) и IEEE (http://www.ieeexplore.ieee.org), исследователи в основном использовали базы данных MIAS и DDSM для исследования классификации изображений груди. Количество статей конференций, опубликованных для баз данных DDSM и MIAS, составляет 110 и 168 соответственно, из них 82 журнальных статьи опубликованы в базах данных DDSM и 136 журнальных статей опубликованы с использованием базы данных MIAS.Мы проверили эту статистику как в Scopus (https://www.scopus.com), так и в базе данных Web of Science (http://www.webofknowledge.com). На Рисунке 6 показано количество опубликованных работ по классификации изображений груди на основе базы данных MIAS и DDSM с 2000 по 2017 год.

Гистопатологические изображения предоставляют ценную информацию и интенсивно исследуются врачами для определения текущего положения пациентки. Базы данных TCGA-BRCA и BreakHis содержат гистопатологические изображения.Также с этой базой данных было проведено несколько экспериментов. Среди этих двух баз данных BreakHis является самой последней базой данных гистопатологических изображений, содержащей в общей сложности 7909 изображений, полученных от 82 пациентов [6]. На сегодняшний день на основе этой базы данных опубликовано около двадцати научных работ.

2.2. Извлечение и выбор функций

Важным этапом классификации изображений является извлечение элементов из изображений. В традиционной задаче классификации изображений элементы создаются локально с использованием определенных правил и критериев.Однако современные методы сверточной нейронной сети (CNN) обычно извлекают признаки глобально с помощью ядер, и эти глобальные особенности используются для классификации изображений. Среди локальных характеристик важными характеристиками для классификации изображений груди считаются текстура, детектор и статистические данные. Фактически функции текстуры представляют низкоуровневую информацию о характеристиках изображения, которая предоставляет более подробную информацию об изображении, которая может быть возможна только на основе информации гистограммы.В частности, свойства текстуры предоставляют структурную и размерную информацию о цвете, а также об интенсивности изображения. Система отчетов и данных по получению изображений молочной железы (BI-RADS) — это метод оценки маммографических изображений, содержащий 6 категорий, которые обычно назначаются радиологом. Детектор функций фактически предоставляет информацию о том, доступна ли конкретная функция на изображении или нет. Структурные элементы предоставляют информацию о структуре и ориентации элементов, например о площади, выпуклой оболочке и центроиде.Такая информация дает более подробную информацию об особенностях. На изображении рака он может отображать площадь ядра или центр тяжести массы. Среднее значение, медиана и стандартное отклонение всегда предоставляют важную информацию о наборе данных и их распределении. Такие функции классифицируются как статистические. Полная иерархия выделения признаков изображения представлена ​​на Рисунке 7. Таблицы 2 и 3 дополнительно обобщают локальные особенности в деталях.

Угловая корреляция , Сумма квадратов отклонений (SSoV), обратная разность (IoD), сумма среднего (SoA), сумма отклонений (SoV), сумма энтропии (SoE), энтропия, разница дисперсии (DoV), разница энтропии (DoE), Матрица совпадений серого уровня (GLCM). Категория характеристик Описание функции Текстура Особенности текстуры Haralick33 [7] Характеристики Tamura [8] Грубость, контраст, направленность, подобие линий, шероховатость, регулярность. Глобальный дескриптор текстуры Фрактальное измерение (FD), грубость, энтропия, пространственная статистика уровней серого (SGLS), функция круговой автокорреляции Морана (CMAF). Детектор Детектор с одной шкалой Детектор Моравека (MD) [9], Детектор Харриса (HD) [10], ядро, ассимилирующее наименьший однозначный сегмент (SUSAN) [Характеристики] от Accelerated Segment Test (FAST) [12, 13], Hessian Blob Detector (HBD) [14, 15]. Мультимасштабный детектор [8] Лапласиан Гаусса (LoG) [9, 16], разница гауссовского (DoG) контраста [17] Харрис Лаплас (HL), Гессианский Лаплас (HeL), Вейвлет Габора Детектор (GWD) [18]. Strutural Площадь, ограничивающая рамка, центроид, выпуклая оболочка (CH), эксцентриситет, выпуклое изображение (CI), компактность, соотношение сторон (AR), моменты, протяженность, экстремумы, длина главной оси (MaAL), длина вспомогательной оси (MiAL), максимальная интенсивность (MaI), минимальная интенсивность (MiI), средняя интенсивность (MI), ориентация, плотность.

Medium , Диапазон Категория признаков Описание признака 39 39 39 Дескриптор Масштабно-инвариантное преобразование признаков (SIFT) [17, 19], гистограмма градиентной ориентации местоположения (GLOH) [20], дескриптор ускоренных надежных функций (SURF) [21 –23], Локальный двоичный шаблон (LBP), [24–27], Двоичные устойчивые независимые элементарные функции (BRIEF) [28], Локальный дескриптор Вебера (WLD) [29, 30] Локальный двоичный шаблон обратной связи (BGLBP) [31 ], Центро-симметричный локальный двоичный шаблон (CS-LBP), [32] Центро-симметричный локальный производный шаблон второго порядка (CS-LBP) [33], Центро-симметричный инвариантный локальный троичный шаблон (CS-SILTP) [34 ], Расширенный LBP или круговой LBP (E-LBP) [35], локальный двоичный образец цвета оппонента (OC-LBP), [36] Исходный LBP (O-LBP) [25], пространственный расширенный центрально-симметричный локальный двоичный образец (SCS-LBP) ) [37], Масштабно-инвариантный локальный троичный образец (SI-LTP) [38], основанный на дисперсии LBP (VAR-LBP) [24], расширенный центрально-симметричный локальный двоичный образец (XCS-LBP), средний локальный двоичный образец ( ALBP), локальный двоичный шаблон на основе блоков (BBLBP) [39], BI-RADS [40] Интегральность поля (MarI), неоднозначность поля (MarA), задний элемент эхо-шаблона (EPPF) ), Кальцификация в массе (CM), архитектурное искажение (AD), отек, лимфатические узлы подмышечных узлов (ENA), изменения протоков (DC), утолщение кожи (ST), послеоперационный сбор жидкости (PSFC), ретракция кожи (SR1), некроз жира (FN), интрамаммарные узловые шишки (LNI).

Элементы, извлекаемые для классификации, не всегда имеют одинаковое значение. Некоторые функции могут даже способствовать снижению производительности классификатора. Приоритезация набора функций может снизить сложность модели классификатора и, таким образом, сократить время вычислений. Выбор набора функций и определение приоритетов можно разделить на три широкие категории: (i) Фильтр: метод фильтрации выбирает функции без оценки какого-либо алгоритма классификатора.(ii) Оболочка: метод обертки выбирает набор функций на основе эффективности оценки конкретного классификатора. (iii) Встроенный: встроенный метод использует преимущества методов фильтра и обертки для построения классификатора.

На рисунке 8 показан обобщенный метод выбора признаков, в котором мы дополнительно классифицировали метод фильтрации на методы оценки Фишера, взаимной информации, облегчения и хи-квадрат. Встроенный метод подразделяется на методы регуляризации моста, лассо и адаптивного лассо, а метод оболочки — на рекурсивный выбор признаков и метод последовательного выбора признаков.

2.3. Модель классификатора

С точки зрения обучения методы классификации изображений груди можно разделить на следующие три класса [41]: (i) контролируемые (ii) неконтролируемые (iii) полууправляемые.

Эти три класса можно разделить на глубокую нейронную сеть (DNN) и обычный классификатор (без DNN), а также на некоторые другие классы, как в таблице 4.

FC 1133 Метод обучения Алгоритм Контролируемый Обычный (a) На основе логики ID3, C4.5, упаковка, случайные деревья, Случайный лес, повышение, расширенное повышение, Экстремальное усиление (XGBoosting). (b) Байесовская Наивная Байесовская Байесовская сеть (c) Обычная нейронная сеть (d) Машина опорных векторов DNN Сверточная нейронная сеть (CNN), (б) Сеть глубокого убеждения (DBN), (в) Генеративная противоборствующая сеть (GAN). Неконтролируемое Обычное (a) -Кластеризация средств (b) Самоорганизующаяся карта (СОП) -M На основе DNN (a) Сеть глубокого убеждения (DBN) Полууправляемый Обычный (a) Самообучающийся (c) S3V3 (d) Multiview (e) Генеративная модель

2.4. Параметр измерения производительности

Матрица неточностей — это двухмерная таблица, которая используется для визуального восприятия классификационных экспериментов [54]. Позиция th в таблице ошибок указывает, сколько раз th объект классифицировался как th объект. Диагональ этой матрицы указывает, сколько раз объекты были правильно классифицированы. На рисунке 9 показано графическое представление матрицы неточностей для случая двоичной классификации.

Среди различных характеристик эффективности классификации эта матрица предоставит следующие параметры: (i) отзыв определяется как (ii) точность определяется как (iii) специфичность определяется как (iv) точность определяется как (v) Оценка F -1 определяется как (vi) Коэффициент корреляции Мэтью (MCC): MCC — это параметр производительности двоичного классификатора в диапазоне от 1 до +.Если значения MCC имеют тенденцию к увеличению, классификатор дает более точный классификатор, и противоположное условие произойдет, если значение MCC будет иметь тенденцию к -1. MCC можно определить как

3. Производительность различных моделей классификатора в наборе данных изображений груди

На основе контролируемых, полууправляемых и неконтролируемых методов разные исследовательские группы провели операцию классификации в разных базах данных изображений. В этом разделе мы обобщили несколько работ по классификации изображений груди.

3.1. Производительность, основанная на обучении с учителем

При обучении с учителем на основе предоставленных извне экземпляров устанавливается общая гипотеза для прогнозирования будущего. Для задачи контролируемой классификации функции извлекаются или автоматически создаются из доступного набора данных, и каждая выборка сопоставляется с выделенным классом. С помощью признаков и их уровней создается гипотеза. На основании гипотезы засекречены неизвестные данные [55].

На рисунке 10 представлена ​​общая архитектура контролируемого классификатора.Как правило, весь набор данных разделен на обучающую и тестовую части. Для проверки данных некоторые временные данные также разделяются на часть проверки. После разделения данных наиболее важной частью является определение соответствующих функций для классификации данных с максимальной точностью. Поиск функций можно разделить на две категории: локально и глобально. Локально созданный означает, что этот метод требует ручного упражнения для определения функций, тогда как глобально созданный означает, что для извлечения признаков был введен метод ядра.Функции, созданные вручную, могут быть приоритетными, тогда как выбор глобальных функций не дает такой роскоши.

3.1.1. Обычная нейронная сеть

Концепция нейронной сети (NN) исходит из принципа работы человеческого мозга. Биологический нейрон состоит из следующих четырех частей: (i) дендриты (ii) нуклеаза (iii) тело клетки (iv) аксон.

Дендриты собирают сигналы, а аксоны передают сигнал следующему дендриту после обработки телом клетки, как показано на рисунке 11.Модель персептрона, основанная на принципе работы нейрона, была предложена Розенблаттом в 1957 г. [56]. Однослойный персептрон линейно комбинирует входной сигнал и выдает решение на основе пороговой функции. Основанные на принципе работы и с некоторыми передовыми механизмами и разработкой, методы NN прочно вошли в область решения многих проблем. На рисунке 12 показан основной принцип работы методов NN.

В модели NN входные данные сначала умножаются на данные веса, а затем рассчитываются выходные данные с использованием

Функция

известна как функция активации.Эта функция может быть любым пороговым значением, сигмоидальным или гиперболическим и т. Д. На ранних этапах были внедрены методы нейронных сетей с прямой связью [57]; недавно был изобретен метод обратного распространения ошибки, чтобы использовать информацию об ошибках для повышения производительности системы [58, 59].

История классификации изображений груди у NN длинная. Насколько мне известно, большая часть новаторской работы была выполнена Доусоном и др. в 1991 г. [60]. С тех пор NN используется как один из сильных инструментов для классификации изображений груди.Мы суммировали некоторые работы, связанные с классификацией изображений NN и груди, в таблицах 5, 6 и 7.

Ссылка Дескриптор Тип изображения Количество изображений Основные выводы Rajakeerthana et al. [42] GLCM, GLDM, SRDM, NGLCM, GLRM Маммограмма 322 Классификатор достиг точности. Lessa and Marengoni [43] Среднее значение, медиана, стандартное отклонение, асимметрия, эксцесс, энтропия, диапазон Термографический 94 Достигнутая чувствительность и точность,% , 83,00% и 85,00% соответственно. Wan et al. [44] ALBP BBLBP OCM 46 Достигнутые значения чувствительности и специфичности составляют 100% и 85.20%. соответственно. Полученное значение ROC 0,959. Chen et al. [40] Было использовано 19 функций BI-RADS Ультразвук 238 Для выбора функций использовался метод хи-квадрат. Достигнутые точность, чувствительность и специфичность составляют 96,10%, 96,70% и 95,70% соответственно. de Lima et al.[45] Всего было использовано 416 признаков Маммограмма 355 Вейвлет с разным разрешением и момент Цернике были использованы для выделения признаков. Abirami et al. [46] 12 статистических показателей, таких как Среднее, Медиана и Макс, были использованы в качестве признаков Маммограмма 322 Вейвлет-преобразование было использовано для извлечения признаков. Достигнутые точность, чувствительность и специфичность составляют 95,50%, 95,00% и 96,00% соответственно. Эль Атлас и др. [47] Было использовано 13 морфологических признаков Маммограмма 410 Сначала была использована информация о краях для массовой сегментации, а затем были извлечены морфологические признаки. Максимальное достижение Точность 97.5%.

Ссылка Дескриптор 39 Тип изображения Тип изображения al. [48] ​​ 49 функций были использованы. Маммограмма 1100 Были использованы пять методов выбора признаков: оценка Фишера, минимальная избыточность-максимальная релевантность, облегчение-f, последовательный прямой выбор признаков и генетический алгоритм. Достигнутые точность, чувствительность и специфичность составляют 94,20%, 98,36% и 99,27% соответственно Peng et al. [49] Было использовано признаков Харалика и Тамуры Маммограмма 322 Уменьшение признаков было выполнено по теории грубого набора и выбрано 5 приоритетных признаков. Наилучшие достигнутые точность, чувствительность и специфичность — 96.00%, 98,60% и 89,30% Jalalian et al. [50] GLCM Маммограмма Полученные точность, чувствительность и специфичность классификатора составляют 95,20%, 92,40% и 98,00% соответственно. Компактность Li et al. [51] Были вычислены четыре вектора признаков Маммограмма 322 Двумерный контур новообразования груди в маммографии был преобразован в одномерную сигнатуру. Достигнутые методы NN Точность составляет 99,60% при использовании склона RMS. Chen et al. [52] Характеристики автокорреляции Ультразвук 242 Общие достигнутые точность, чувствительность и специфичность составляют 95,00%, 98,00% и 93% соответственно. Chen et al. [53] Характеристики автокорреляции Ультразвук 1020 Полученная площадь ROC равна 0.9840 ± 0,0072.

9113 al. [61]4040 [63] Ссылка Дескриптор 39 Тип изображения Тип изображения Дисперсионная контрастность вейвлет-коэффициента Ультразвук 242 Достигнутая кривая ROC 0,9396 0.0183 Автокорреляция вейвлет-коэффициента Silva et al. [62] Было использовано 22 различных морфологических признака, таких как выпуклость и дольчатость Ультразвук — Наилучшие результаты Точность и кривая ROC составляют 96,98% и 0,98, соответственно Возраст пациента, форма массы, граница массы, плотность массы, BIRADS Маммограмма — Показатель прогнозируемого заболевания — 90.5% Нейронная сеть использовала 5 нейронов во входных слоях и один скрытый слой. Лопес-Мелендес и др. [64] Площадь, периметр и т. Д. Были использованы Маммограмма 322 Достигнутые чувствительность и специфичность составляют 96,29% и 99,00% соответственно.

3.1.2. Глубокая нейронная сеть

Глубокая нейронная сеть (DNN) — это современная концепция, в которой традиционные методы NN используются с передовыми технологиями.Выяснилось, что обычные сетевые сети испытывают трудности при решении сложных проблем, в то время как DNN решают их с максимальной точностью. Однако DNN страдают от большего времени и вычислительной сложности, чем обычные NN. (I) сверточная нейронная сеть (CNN) (ii) сеть глубокого убеждения (DBN) (iii) генеративная рекламная сеть (GAN) (iv) рекуррентная нейронная сеть (RNN)

Сверточная нейронная сеть . Модель CNN — это комбинация нескольких промежуточных математических структур. Эта промежуточная математическая структура создает или помогает создавать различные слои:

(i) сверточный слой .Среди всех других слоев сверточный слой считается наиболее важной частью модели CNN и может считаться основой модели. Ядро размера сканируется через входные данные для сверточной операции, которая обеспечивает локальное соединение и свойство распределения веса.

(ii) Шаг и набивка . В сверточной операции фильтр просматривает входные матрицы. На каждом шаге, насколько фильтр ядра проходит через матрицу, называется шагом.По умолчанию шаг равен 1. При неправильном выборе шага модель может потерять информацию о границах. Чтобы решить эту проблему, в модели используются дополнительные строки и столбцы в конце матриц, и эти добавленные строки и столбцы содержат все нули. Это добавление дополнительных строк и столбцов, которые содержат только нулевое значение, известно как заполнение нулями.

(iii) Нелинейная операция . Выходные данные каждой операции ядра проходят через функцию выпрямителя, такую ​​как Rectified Linear Unit (ReLU), Leaky-ReLU, TanH и Sigmoid.Сигмоидная функция может быть определена как, а функция tanh может быть определена как, однако наиболее эффективным выпрямителем является ReLU. Метод ReLU преобразует всю информацию в ноль, если она меньше или равна нулю, и передает все остальные данные, как показано на рисунке 13 Другая важная нелинейная функция — это Leaky-RelU, где это предварительно определенный параметр, который можно изменять, чтобы получить лучшую модель. .

(iv) Подвыборка . Субдискретизация — это процедура уменьшения размерности каждой карты признаков определенного слоя; эта операция также известна как операция объединения.Фактически, это уменьшает количество функциональной информации из общих данных. Тем самым снижается общая вычислительная сложность модели. Для этого используются патч-блоки. Двумя наиболее популярными методами объединения являются (а) максимальный пул (б) средний пул.

В Max-Pooling для дальнейшего расчета выбираются только максимальные значения в пределах определенного размера ядра. Рассмотрим пример изображения 16 × 16, как показано на рисунке 14. Ядро 2 на 2 применяется ко всему изображению, всего 4 блокам, и дает выходное изображение 4 × 4.Для каждого блока из четырех значений мы выбрали максимум. Например, из блоков один, два, три и четыре выбираются максимальные значения 4, 40, 13 и 8 соответственно, поскольку они являются максимальными в этом блоке. Для операции «Средний пул» каждое ядро ​​дает средний результат.

(v) Исключение . Регулировка веса может уменьшить проблемы с оснащением. Случайное удаление некоторых нейронов может решить проблему переполнения. Техника случайного удаления нейронов из сети известна как выпадение.

(vi) Слой Soft-Max . Этот слой содержит нормализованные экспоненциальные функции для вычисления функции потерь для классификации данных.

На рисунке 15 показана обобщенная модель CNN для классификации изображений. Все нейроны самого непосредственного слоя полностью связанного слоя полностью связаны с полностью связанным слоем, как обычная нейронная сеть. Позвольте представить th карту объектов на слое. Карта характеристик th на слое может быть представлена ​​следующим образом: где представляет количество карт характеристик на уровне th, представляет функцию ядра и представляет смещение в точке, где выполняется операция нелинейной функции.Слой перед слоем Soft-Max может быть представлен как Поскольку мы работаем над бинарной классификацией, нормализованный результат регрессии Soft-Max может быть представлен как Допустимый класс и класс Malignant. Потери кросс-энтропии для вышеуказанной функции могут быть рассчитаны как

Какая бы группа ни испытала большое значение потерь, модель будет рассматривать другую группу как прогнозируемый класс.

Сложность работы с DNN заключается в том, что для анализа данных требуется специализированный программный пакет.Несколько исследовательских групп работали над тем, насколько эффективно DNN может анализировать данные с разных точек зрения и требований. В таблице 8 приведены некоторые программы, доступные для анализа DNN.

и Learning , Калифорнийский университет, Беркли 9113 Программное обеспечение Интерфейс и бэкэнд Провайдер Caffe [65, 66] Caffe Centre [65, 66], Torch [67] C, LuaJIT MatConvNet [68, 69] MATLAB, C Группа визуальной геометрии, инженерный факультет Оксфордского университета Theano [70, 71] Python Монреальский институт алгоритмов обучения Монреальский университет TensorFlows [72] C ++, Python Google C ++ Microsoft Keras [74] Theano, Tensor Flow MIT 911 39 dl4j [75] Java Skymind Engineering DeeBNET [76, 77] MATLAB Кафедра информационных технологий, Амиркабирский технологический университет История CNN и ее использования для биомедицинского анализа изображений долгая.Фукусима впервые представил CNN под названием «некогнитрон», который способен распознавать шаблоны стимулов с несколькими изменяющимися отклонениями [113]. Насколько нам известно, Wu et al. сначала классифицировал набор изображений маммограммы на злокачественные и доброкачественные, используя модель CNN [78]. В предложенной ими модели они использовали только один скрытый слой. После этого в 1996 году Sahiner et al. использовали модель CNN для классификации массы и нормальной ткани груди и получили оценку ROC 0,87 [79]. В 2002 году Lo et al. использовали CNN с множественным круговым путем (MCPCNN) для идентификации опухоли по изображениям маммограммы и получили оценку ROC около 0.89. После того, как модель CNN не была исследована, эта модель снова набрала обороты после работы Крижевского и др. [114]. Предлагаемая ими модель известна как AlexNet. После этой работы в области классификации и анализа изображений произошли революционные изменения. Как продвинутая разработка AlexNet, статья Сегеди [115] под названием «Идем глубже с помощью сверток» представила модель GoogleNet. Эта модель содержит гораздо более глубокую сеть, чем AlexNet. Последовательно недавно были представлены ResNet [116], Inception [117], Inception-v4, Inception-ResNet [118] и несколько других моделей. Позже, напрямую или с некоторыми усовершенствованными модификациями, эти модели DNN были адаптированы для биомедицинского анализа изображений. В 2015 году Fonseca et al. [81] классифицировали плотность груди, используя методы CNN. CNN требует достаточного количества данных для обучения системы. Всегда очень сложно найти достаточный объем медицинских данных для обучения модели CNN. Можно использовать предварительно обученную модель CNN с некоторой тонкой настройкой, а не создавать модель с нуля [119]. Авторы [119] не проводили свои эксперименты с набором данных изображений рака груди; однако они провели свои эксперименты с тремя различными наборами медицинских данных с послойным обучением и заявили, что «переподготовка CNN вместе с адекватным обучением может обеспечить лучшую или, по крайней мере, такую ​​же производительность.” Сеть глубокого убеждения (DBN) — это еще одна ветвь глубокой нейронной сети, которая в основном состоит из методов ограниченной машины Больцмана (RBM). Метод DBN был впервые использован для классификации изображений с учителем Liu et al. [120]. После этого Абдель-Захер и Эльдейб использовали метод DBN для классификации изображений груди [121]. Эта область еще не полностью исследована для классификации изображений груди. Zhang et al. использовали как RBM, так и Point-Wise Gated RBM (PRBM) для классификации изображений поперечной электрографии, где набор данных содержит 227 изображений [97].Достигнутые ими классификационная точность, чувствительность и специфичность составляют 93,40%, 88,60% и 97,10% соответственно. Таблицы 9, 10 и 11 суммировали самые последние работы по классификации изображений груди, а также некоторые новаторские работы на CNN. и др.[78] Ссылка Дескриптор Тип изображения Количество изображений Основные выводы Общие характеристики Маммограмма 40 Достигнутая чувствительность 75,00% и специфичность 75,00%. Sahiner et al. [79] Общие характеристики Маммограмма 168 Достигнутая оценка ROC составляет 0,87. Lo et al. [80] Плотность, размер, форма, край Маммограмма 144 Полученная кривая ROC равна 0.89. Fonseca et al. [81] Общие характеристики Маммограмма — Классификация плотности груди была проведена с использованием свертки HT-L3. Среднее полученное значение Каппа составляет 0,58. Arevalo et al. [82] Общие характеристики Маммограмма 736 Достигнутая кривая ROC равна 0.826. Su et al. [83] Общие характеристики Маммограмма 92 Метод быстрого сканирования CNN (fCNN) был использован для уменьшения потери информации. Средняя оценка за точность, отзыв и 1 составляет 91,00%, 82,00% и 0,85 соответственно. Sharma and Preet [84] GLCM, GLDM Geometrical Маммограмма 40 Наивысшая достигаемая точность — 75.23% и 72,34% соответственно для классификации жировой и плотной ткани. Spanhol et al. [6] Общие характеристики Гистопатология 7909 Достигнута максимальная точность 89 6,6%. Rezaeilouyeh et al. [85] Локальные и глобальные особенности Гистопатология — Преобразование Ширлета было использовано для извлечения локальных особенностей. Когда они вместе используют изображение RGB вместе с величиной преобразования Ширлета, достигнутые чувствительность, специфичность и точность составили 84,00 1,00%, 91,00 2,00% и 84,00 4,00%; когда они используют изображение RGB вместе с фазой и величиной преобразования Ширлета вместе, достигнутые чувствительность, специфичность и точность составили 89,00 1,00%, 94,00 1,00% и 88,00 5,00%. Ссылка Дескриптор 39 Тип изображения Тип изображения Билгин [86] Глобальные особенности Гистопатология 100 Кластерная сегментация была выполнена для определения клеточной структуры. Анализ блобов сегментированных изображений. Для уменьшения высокой размерности использовались методы анализа главных компонентов (PCA) и линейного дискриминантного анализа (LDA). До уменьшения размерности значения Precision, Recall и -score составляли 97,20%, 66,00% и 0,78% соответственно, но когда использовался метод уменьшения размерности, значения Precision, Recall и -score были равны 100.00%, 94,00% и 0,96% соответственно Наилучшая средняя точность составляет 73,00% (без уменьшения размерности) и 96,8% (с уменьшением размерности). Jiao et al. [87] Глобальные и местные функции. Маммограмма — Они проводили свои эксперименты с базой данных DDSM. Общий требуемый параметр и время обработки каждого изображения 1.10 мс. Наилучшая полученная классификация — 96,70%; однако они показывают, что при использовании модели VGG точность составила 97,00%, что немного лучше, чем у их модели. Однако с точки зрения объема памяти и времени обработки изображения их модель дает лучшую производительность, чем модель VGG. Zejmo et al. [88] Глобальные функции Цитология 40 Были использованы модели GoogleNet и AlexNet. Наилучшая точность, полученная при использовании модели GoogleNet, составила 83,00%. Число выводов al. [89] Ссылка Дескриптор Тип изображения Тип изображения 39 Общие характеристики Маммограмма — Для улучшения характеристик ткани была проведена предварительная обработка изображения. Было выполнено переносное обучение и получено, что AUC составила 0,88, тогда как при обучении с нуля наилучшее значение ROC было 0,82. Suzuki et al. [90] Общие характеристики Маммограмма 198 Достигнутая чувствительность 89,90%. Использованы методы трансферного обучения. Qiu et al.[91] Общие характеристики Маммограмма 270 Достигнутая средняя точность составляет 71,40%. Samala et al. [92] Глобальные функции — 92 Они использовали модели Deep Learning CNN (DLCNN) и CNN для классификации. AUC моделей CNN и DLCNN составляет 0,89 и 0,93 соответственно. Шарма и Прит [84] Общие характеристики Маммограмма 607 Используемые методы обучения передачи и ансамбля. При использовании ансамблевых методов использовался метод мягкого голосования. Наилучшая оценка ROC — 0,86. Kooi et al. [93] Глобальные и локальные особенности Маммограмма 44090 Использован метод переноса обучения (модель VGG). Geras et al. [94] Общие характеристики Маммограмма 102800 Они исследовали связь точности с размером базы данных и размером изображения. Arevalo et al. [82] Общие характеристики Маммограмма 736 Наилучшее значение ROC составило 0,822. 3.1.3. Алгоритм на основе логики Алгоритм на основе логики — очень популярный и эффективный метод классификации, который следует принципу древовидной структуры и логическим аргументам, как показано на рисунке 16. Этот алгоритм классифицирует экземпляры на основе значений признаков.Наряду с другими критериями алгоритм на основе дерева решений содержит следующие особенности: (i) Корневой узел: корневой узел не содержит входящего узла и может содержать или не содержать исходящее ребро (ii) Разделение: разделение — это процесс разделение набора дел на определенную группу. Обычно для разделения соблюдаются следующие критерии: (a) информационная выгода, (b) индекс Джини, (c) квадрат хи (iii) узел принятия решения (iv) конечный / конечный узел: этот тип узла имеет ровно одно входящее ребро и нет исходящего края.Здесь дерево всегда заканчивается решением (v) Отсечение: отсечение — это процесс удаления поддеревьев из дерева. Обрезка помогает уменьшить проблему переобучения. Доступны два вида техники обрезки: (а) предварительная обрезка, (б) последующая обрезка. Среди всех древовидных алгоритмов пионером можно считать Iterative Dichotomiser 3 (ID3), предложенный Куинланом [149]. Проблема алгоритма ID3 состоит в том, чтобы найти оптимальное решение, которое очень подвержено переобучению.Чтобы преодолеть ограничение алгоритма ID3, алгоритм C4.5 был введен Куинланом [150], где был введен метод отсечения для управления проблемой переобучения. Pritom et al. [151] классифицировали набор данных груди Висконсина, где они использовали 35 характеристик. При ранжировании функций они получили 76,30% точности, 75,10% ложноположительных результатов и оценку ROC 0,745. Без ранжирования характеристик они получили точность 73,70%, вероятность ложных срабатываний 50,70% и оценку ROC 52.80. Asri et al. [152] использовали алгоритм C4.5 для классификации базы данных штата Висконсин, где они использовали 11 функций и получили точность 91,13%. Алгоритмы на основе логики позволяют нам создавать более одного дерева и комбинировать решения этих деревьев для получения расширенного результата; этот механизм известен как метод ансамбля. Метод ансамбля объединяет вместе несколько гипотез классификатора и дает более надежные результаты благодаря концепции голосования. Бустинг и бэггинг — два хорошо известных ансамблевых метода.И бустинг, и бэггинг объединяют деревья. Разница заключается в том, что последовательные деревья не зависят от деревьев-предшественников, тогда как в методе повышения последовательные деревья зависят от информации, собранной из деревьев-предшественников. Повышение градиента — очень популярный метод классификации данных [153, 154]; однако современный алгоритм повышения, такой как «Экстремальное усиление градиента» (XGBoosting), является очень эффективным методом классификации данных [155]. Интересно, что не было опубликовано ни одной статьи по классификации изображений груди с использованием алгоритма XGBoost.Наряду с методом повышения доступны различные методы упаковки; среди них очень популярен случайный лес (RF), где большое количество некоррелированных деревьев объединяются вместе для лучшего предсказания. Таблицы 12 и 13 суммируют набор документов, в которых алгоритм на основе логики использовался для классификации изображений. и др.[95] Ссылка Дескриптор Тип изображения Количество изображений Основные выводы Двумерное дискретное ортонормированное преобразование было использовано для извлечения признаков Маммограмма — Достигнутая точность и значения AUC в базе данных MIAS составляют 98,3%, 0,9985. Достигнутая точность и значения AUC в базе данных DDSM составляют 98,8%, 0,9992. Diz et al. [96] GLCM Маммограмма 410 Их достигнутое значение точности составляет 76,60% GLRLM Среднее ложноположительное значение 81.00%. Zhang et al. [97] 133 функции (на основе массы и содержания) Маммограмма 400 Создана компьютерная модель, которая может найти место, которое не было обнаружено обучаемым. Ахмад и Юсофф [98] Выбрано девять характеристик Биопсия 700 Достигнутые чувствительность, специфичность и точность равны 75.00%, 70,00% и 72,00% соответственно. Paul et al. [99] Элемент текстуры Харлика Гистопатологический 50 Их достигнутые показатели отзыва и точности составляют 81,13% и 83,50%. Chen et al. [100] Для извлечения признаков использовалось комплексное вейвлет-преобразование с двойным деревом (DT-CWT). Маммограмма — Полученная рабочая кривая (ROC) 0.764. Zhang et al. [101] Curvelet Transform GLCM CLBP Histopathological 50 Использован ансамбль случайных подпространств (RSE). Достигнутая ими точность классификации составляет 95,22%, тогда как предыдущая точность в той же базе данных составляла 93,40%. Камаль [102] Ссылка Дескриптор Тип изображения GLCM Маммограмма 322 Достигнутые чувствительность и точность 93.40% и 99,50% соответственно. Wang et al. [103] Сумма, взвешенная по горизонтали, Сумма, взвешенная по вертикали, Сумма, взвешенная по диагонали, Сумма, взвешенная по сетке. Маммограмма 322 Метод зависимости от окружающих областей (SRDM), используемый для определения области. : истинно положительный результат 90,00% и ложноположительный показатель 88,80%. Tambasco Bruno et al.[104] Преобразование кривой LBP Маммограмма Гистопатологический — Метод ANOVA, используемый для приоритезации признаков. Когда они используют алгоритм RF для набора данных маммограммы (DDSM), полученные точность и ROC составляют 79,00% и 0,89. Muramatsu et al. [105] Радиальный локальный тройной узор (RLTP) Маммограмма 376 Текстурные особенности были извлечены из областей интереса (ROI) с использованием RLTP. Они утверждали, что функция RLTP обеспечивает лучшую производительность, чем шаблоны, инвариантные к вращению. Донг и др. [106] Градиент поля NRL Гистограмма уровня серого Колебание значения пикселя Маммограмма — Цепной код, используемый для выделения областей интереса (ROI). Метод приблизительного набора, используемый для увеличения рентабельности инвестиций. Их достигнутое значение ROC составляет 0,947, а полученная корреляция Мэтьюза (MCC) равна 0.8652. Piantadosi et al. [107] Локальная двоичная диаграмма с тремя ортогональными проекциями (LBP-TOP) Маммограмма — Достигнутые значения точности, чувствительности и специфичности составляют 84,60%, 80,00% и 90,90%. 3.1.4. Машина опорных векторов (SVM) SVM была предложена VC (Vepnick-Cherovorenkis). Этот метод не требует каких-либо предварительных знаний о распределении для задачи классификации данных, такой как метод байесовской классификации.Во многих практических ситуациях распределение функций недоступно. В таких случаях SVM можно использовать для классификации доступных данных по различным классам. Рассмотрим набор двумерных данных, представленных на рисунке 17. Символ «» представляет те данные, которые принадлежат Классу-1, а «□» представляет данные, которые принадлежат Классу-2. Была нарисована гиперплоскость, которая классифицирует данные на два класса. Интересно, что будут доступны «» гиперплоскости, которые могут разделять данные. Пусть, где () нужно разделить на два класса. Предположим, что классы и распознаются как «+1» и «−1». Классификация этих данных может быть записана На этапе обучения SVM находит параметры и создает функцию принятия решения: где. Поскольку обучающие данные линейно разделяются, обучающие данные не будут удовлетворять условию Для управления разделимостью мы рассматриваем следующие неравенства: Иногда очень сложно найти идеальную гиперплоскость, которая может разделить данные, но если мы преобразуем данные в более высокое измерение, данные могут быть легко разделены.Чтобы разделить такие данные, можно ввести функцию ядра. Методы ядра . Предположим, что преобразование преобразует набор данных в набор данных, где. Теперь обучите линейную SVM на наборе данных, чтобы получить новый классификатор. Ядро эффективно вычисляет скалярное произведение в многомерном пространстве. Ибо, является внутренним продуктом, где преобразуется в. Рассмотреть возможность ; тогда мы можем определить ядро ​​следующим образом: (i) Ядро радиальной базисной функции (rbf): (ii) Полиномиальное ядро ​​(полиномиальное):.(iii) Сигмоидальное ядро:. (iv) Линейное ядро ​​(линейное):. Преимущество ядерного метода для классификации изображений рака груди с использованием SVM было впервые представлено Эль-Нака и др. [156]. Они классифицируют кластеры микрокальцификации на изображениях маммограммы (76 изображений были использованы для эксперимента, в котором общее количество MC составило 1120). Они использовали метод SVM вместе с гауссовым ядром, а также полиномиальным ядром. В 2003 году Чанг и др. классифицировали набор ультразвуковых изображений, используя методы SVM, где они считают, что изображение окружено шумом рассола [157], где база данных содержит 250 изображений.Их достигнутая точность составила 93,20%. В общей сложности тринадцать функций, включая форму, закон и градиент, были использованы вместе с SVM и гауссовым ядром для классификации изображений маммограммы. Они выполнили операцию на 193 изображениях маммограммы и достигли чувствительности 83,70% и 30,20% ложноположительных результатов [158]. SVM был объединен с методом NN B. Sing et al. для классификации ультразвуковых изображений груди, где база данных содержала в общей сложности 178 изображений. Они применили гибридный метод выбора признаков, чтобы выбрать лучшие особенности [159]. УЗИ груди всегда очень сложны по своей природе. Алгоритм множественного обучения (MIL) был впервые использован вместе с SVM для классификации изображений груди [176], и полученная точность составила 91,07%. Для извлечения признаков использовался метод концентрического круга BOW, а позже метод SVM был использован для классификации изображений груди [177]. Достигнутая точность составляет 88,33% при размере признаков 1000. Пакет характеристик был извлечен из гистопатологических изображений (с использованием SIFT и DCT) и с использованием SVM для классификации Мхала и Бхандари [178].Эксперимент проводится в базе данных, содержащей 361 изображение, из которых 119 изображений являются нормальными, 102 изображения — протоковой карциномой in situ, а остальные изображения — инвазивной карциномой. Их эксперимент достиг 100,00% точности классификации для протоковой карциномы in situ, 98,88% точности классификации для инвазивной карциномы и 100,00% точности классификации для нормальной классификации изображений. База данных изображений маммограммы (DDSM) была классифицирована Hiba et al. [179] от SVM вместе с методом Bag of Feature.Во-первых, авторы извлекают LBP и квантуют информацию двоичного шаблона для извлечения признаков. Полученная точность составила 91,25%. Наряду с вышеупомянутой работой различные базы данных изображений груди были проанализированы и классифицированы с использованием SVM. Мы суммировали некоторые работы, связанные с SVM, в таблицах 14, 15 и 16. Основные выводы Ссылка Дескриптор Тип изображения Количество изображений Малик и др.[108] Скорость звука Вектор изображения затухания Вектор изображения отражения QTUS — Были классифицированы железы, жир, кожа и соединительная ткань. Использовался как линейный, так и нелинейный SVM-классификатор. Их эксперимент показал точность 85,20%. Chang et al. [109] Текстурные особенности, такие как (i) Коэффициент автокорреляции (ii) Коэффициент автоковариации Ультразвук 250 Доброкачественные и злокачественные изображения были классифицированы. Точность, Чувствительность, Специфичность, положительные прогностические значения и отрицательные прогностические значения составляют 85,60%, 95,45%, 77,86%, 77,21% и 95,61% соответственно. Акбай и др. [110] Было извлечено 52 признака Маммограмма — Микрокальцификация (MC) Точность классификации 94,00% Levman et al. [111] Относительные интенсивности сигналов Производные интенсивностей сигналов Относительные интенсивности сигналов и их производные в одном векторе (i) Максимум увеличения интенсивности сигнала; (ii) время максимального улучшения; (iii) время максимального вымывания МРТ 76 Исследуются доброкачественные и злокачественные образования. Линейное ядро, полиномиальное ядро ​​и ядро ​​радиальной базисной функции, используемые вместе с методом SVM для классификации изображений груди. de Oliveira Martins et al. [112] Функция Рипли Маммограмма 390 Классификация доброкачественных и злокачественных образов. Достигнутые точность, чувствительность и специфичность составляют 94,94%, 92,86% и 93,33% соответственно. Ссылка Дескриптор 39 Тип изображения Тип изображения al.[122] Информация о дробном преобразовании Фурье используется в качестве признаков Маммограмма 200 Они выбрали ROI, чтобы избежать избыточной сложности. Когда SVM и анализ главных компонентов использовались вместе, достигнутые точность, чувствительность и специфичность составляют%,% и% соответственно. Ширази и Рашеди [123] GLCM Ультразвук 322 ROI извлечен для уменьшения избыточной сложности. SVM и алгоритм смешанного гравитационного поиска (MGSA) используются вместе для уменьшения признаков. Достигнутая точность 86,00%; однако SVM с методом MGSA достиг точности 93,10%. Sewak et al. [124] Радиус, периметр, площадь, компактность, гладкость, вогнутость, точки вогнутости, симметрия, фрактальная размерность и текстура ядер рассчитаны Биопсии 569 Достигнутые точность, чувствительность и специфичность равны 99.29%, 100,00% и 98,11% соответственно. Дхиба и Тамил Селви [125] Используемые особенности текстуры по законам Маммограмма 322 Достигнутая точность составляет 86,10%. Ссылка Дескриптор 39 Тип изображения Тип изображения 39 Число изображений al.[126] Информация об интенсивности Значение обнаруженного угла Энергия Маммограмма 600 Разбивка изображений на нормальные и аномальные. Удаление ненужных объектов с изображений для уменьшения избыточности и вычислительной сложности. Достигнутые показатели точности и отзыва составляют 96,80% и 92,5% соответственно. Tan et al. [127] Форма, жир, наличие текстуры кальцификации, спикуляция, Контраст, Выбранные особенности типа изоплотности Общее количество признаков 181 Маммограмма 1200 Признаки были выбраны из интересующей области. Они использовали радиальную базисную функцию (RBF) для своего анализа. Метод последовательного прямого плавающего выбора (SFFS), используемый для выбора функций. Площадь под кривой рабочих характеристик приемника составила (AUC) =. Кавита и Тьягараджан [128] Гистограмма интенсивности использовалась в качестве статистической характеристики. 2D фильтр Габора, используемый для выделения текстурных признаков Клинические признаки, извлеченные непосредственно из базы данных Маммограмма 322 При использовании SVM с линейным ядром полученные точность, чувствительность и специфичность составляют 98%, 100% и 96 %, соответственно. При использовании функции взвешенной SVM с весами полученные точность, чувствительность и специфичность составляют 90%, 100% и 75% соответственно. 3.1.5. Байесовский Байесовский классификатор — это статистический метод, основанный на теореме Байеса. Этот метод не следует какому-либо явному правилу принятия решения; однако это зависит от оценки вероятностей. Наивный байесовский метод можно считать одним из первых алгоритмов байесовского обучения. Наивный байесовский метод (NB) работает на основе формулы Байеса, где каждая из характеристик считается статистически независимой. Рассмотрим набор данных с образцами, каждый из которых содержит вектор признаков с функциями [180] и принадлежит к определенному классу. Согласно формуле NB, вероятность конкретного класса с условным вектором представлена ​​как Применение цепного правила Теорема NB рассматривает все признаки независимо, что может быть представлено как Метод NB очень легко построить и спрогнозировать. данные.Этот метод также может использовать метод ядра. Однако для большого набора данных и непрерывных данных этот метод имеет очень низкую производительность. NB можно разделить на следующие подклассы: (i) гауссовский наивный байесовский (ii) полиномиальный наивный байесовский (iii) наивный байесовский метод Бернулли. Одним из ограничений классификатора NB является то, что он считает, что все функции условно независимы. Байесовская сеть — еще один байесовский классификатор, который может преодолеть это ограничение [181, 182]. Литература показывает, что метод байесовского классификатора мало используется для классификации изображений груди.В 2003 году Батлер и др. использовал классификатор NB для классификации рентгеновских изображений груди [183]. Они извлекли черты из пикселей нижнего уровня. Для всех комбинаций функций они получили точность более 90,00%. Байесовское структурное обучение было использовано для классификатора поражений груди Fischer et al. [184]. Soria et al. [185] классифицируют набор данных по раку груди, используя C4.5, многослойный перцептрон и алгоритм NB с использованием программного обеспечения WEKA [186]. Они пришли к выводу, что в этом конкретном случае метод NB дает лучшую производительность, чем два других метода.Они также сравнили свои результаты с выходными данными классификатора Байеса. Некоторые другие исследования классификатора Байеса и классификации изображений груди обобщены в таблицах 17 и 18. Основные выводы Ссылка Дескриптор Тип изображения Количество изображений Кендалл и Флинн [129] Элементы, извлеченные с использованием метода DCT. Маммограмма Байесовский классификатор получил чувствительность 100,00% при специфичности 64,00%. Олексюк и др. [130] — — Байесовский метод показал результат 86,00% при специфичности 80,00%. Burling-Claridge et al. [131] Статистические характеристики и особенности LBP извлечены. Маммограмма 322/410 Байесовский метод, полученный% и% точности на наборах данных изображений MIAS и Inbreast (с использованием статистических функций). Байесовский метод получил% и% точности для наборов данных изображений MIAS и Inbreast (с использованием LBP). Raghavendra et al. [132] Вейвлет-преобразование Габора, используемое для выделения признаков. Маммограмма 690 Локальный чувствительный дискриминантный анализ (LSDA) для обработки данных. NB получил точность 84,34% и чувствительность 83,69% при специфичности 90,86%. Pérez et al.[133] Использовано 23 функций. Маммограмма — Используемые методы выбора характеристик фильтра UFilter и его эффективность, подтвержденная статистическим тестом Вилкоксона. Рашми и др. [134] Использовано 10 функций. — — Доброкачественные и злокачественные опухоли классифицированы. Гатуха и Цзян [135] Использовано 10 функций. — — Они создали классификатор доброкачественных и злокачественных опухолей на базе Android. Полученная Точность 96,4% Тип изображения 39 Ссылка Дескриптор Дескриптор Тип изображения Benndorf et al. [136] Используемые функции BI-RADS. — 2766 Для обучающих данных значение AUC составляет 0,959 для инклюзивной модели, тогда как значение AUC составляет 0,910 для модели дескриптора. Родригес-Лопес и Крус-Барбоса [137] Использовано восемь узлов функций изображения. — — Модель NB получила точность 79,00%, чувствительность 80,00%. Nugroho et al. [138] Использовано восемь узлов характеристик изображения. Маммограмма — Наивная байесовская модель вместе с SMO; полученное значение ROC составляет 0,903. модель байесовской сети вместе с SMO; Полученная точность составила 83,68%. Родригес-Лопес и Крус-Барбоса [139] Было использовано восьми функций изображения. — 231 Модель байесовской сети получила точность 82,00%, чувствительность 80,00% и специфичность 83,00%, когда использовала только три функции. Shivakumari et al. [140] — 231 Проанализируйте набор данных изображений груди Любляны. Алгоритм NB вместе с методами ранжирования характеристик; Наилучшая достигнутая точность составляла%. Родригес-Лопес и Крус-Барбоза [141] Выделено семь различных клинических признаков. Маммограмма 690 Полученные точность, чувствительность и специфичность 82.00%, 80,00% и 83,00% соответственно. 3.2. Производительность на основе обучения без учителя Этот алгоритм обучения не требует каких-либо предварительных знаний о цели. Основная цель обучения без учителя — найти скрытую структуру и отношения между различными данными [187] и распределить данные по разным кластерам. По сути, кластеризация — это статистический процесс, при котором набор точек данных делится на набор групп, известный как кластер.Алгоритм -средний — это алгоритм кластеризации, предложенный [188]. Интересно, что обучение без учителя также может использоваться в качестве этапа предварительной обработки. (I) В алгоритме -means сначала назначьте точки центроида. Предположим, что у нас есть особые точки, где. Цель алгоритма -means — найти позиции, в которых минимизируются точки данных для кластера путем решения (ii) самоорганизующейся карты (SOM): SOM — еще один популярный неконтролируемый классификатор, предложенный Кохоненом и др. [189–191]. Основная идея метода SOM — уменьшить размерность данных и представить эти уменьшенные данные с помощью архитектуры карты, которая предоставляет больше визуальной информации.(iii) Кластеризация нечетких средств (FCM): кластерная база данных алгоритма FCM, основанная на значении функции принадлежности, предложена [192] и улучшена Бездеком [193]. История использования обучения без учителя для классификации изображений груди долгая. В 2000 году Cahoon et al. [194] классифицировали изображения груди на маммограммах (база данных DDSM) неконтролируемым образом, используя методы кластеризации -NN и нечетких средних (FCM). Chen et al. классифицировал набор изображений груди на доброкачественные и злокачественные [164].Они использовали процедуру SOM для выполнения этой операции классификации. Они собрали 24 автокорреляционных текстурных признака и использовали метод 10-кратной проверки. Markey et al. использовали метод SOM для классификации изображений BIRADS для 4435 образцов [195]. Таблицы 19 и 20 суммируют эффективность классификации изображений груди на основе алгоритма средних значений и метода SOM. и др.[142] Ссылка Дескриптор Тип изображения Количество изображений Основные выводы Распределение интенсивности используется как характеристика. MRI — Три типа выполняемых оценок: (a) точность, (b) на основе характеристик, (c) оценка на основе формы. Это может классифицировать данные, а также идентифицировать цель. Полученная наилучшая точность сегментированной рентабельности инвестиций составляет 90,83% Lee et al. [143] 1734 шаблонов сигналов. MRI 322 Доступные шаблоны сигналов были разделены на 10 классов. Dalmiya et al. [144] Дискретное вейвлет-преобразование. Маммограмма — Сегментированы опухолевые опухоли. Elmoufidi et al. [145] Локальный двоичный шаблон. Маммограмма 322 Улучшение изображения. Генерация количества кластеров Обнаружение интересующих регионов. Среднее обнаружение интересующих областей — 85.00%. Samundeeswari et al. [146] Ультразвук — Использование колонии муравьев и параметров регуляризации. Этот метод позволил получить 96,00% сходства между сегментированными и эталонными опухолями. Резаи [147] Дискретное вейвлет-преобразование. Маммограмма 120 Раннее обнаружение опухолей по изображению груди. Обнаружение опухоли Точность 92,32%, Чувствительность 90,24%. Chandra et al. [148] Значения интенсивности серого. Маммограмма — Изображение маммограммы было сгруппировано с использованием SOM ​​вместе с квадратичной нейронной сетью. Ссылка Дескриптор Тип изображения No.изображений Основные результаты Лашкари и Фирузманд [160] Термограмма 23 Для классификации изображений использовались раздельно метод FCM и метод Adaboost. Для целей классификации выбрано 23 признака, а также отбираются лучшие признаки с помощью алгоритма выбора признаков. Когда они использовали метод FCM, полученная средняя точность составила 75,00%, тогда как точность метода Adaboost составила 88.00%. Nattkemper et al. [161] MRI — — означает используемый алгоритм, а также метод SM. Slazar-Licea et al. [162]. — Используется алгоритм нечетких средних. Marcomini et al. [163] 24 морфологических признака Ультразвук 144 Минимизация шума с помощью фильтра Винера, эквалайзера и медианного фильтра Полученная чувствительность 100% и специфичность 78.00%. Chen et al. [164] 24 автокорреляционные особенности текстуры Ультразвук 243 Полученная площадь ROC. Точность 85,60%, специфичность 70,80%. Iscan et al. [165] Двумерное дискретное косинусное преобразование Двумерное непрерывное вейвлет-преобразование Ультразвук — Автоматическая пороговая схема вводится для повышения надежности алгоритма SOM. 3.3. Производительность на основе Semisupervisor Принцип работы полууправляемого обучения лежит между контролируемым и неконтролируемым обучением. Для полууправляемого обучения некоторые входные данные имеют связанную цель, а большие объемы данных не маркируются [196]. Всегда очень сложно собрать помеченные данные. Некоторые данные, такие как речь или информация, полученная из Интернета, трудно пометить.Для классификации такого рода данных очень эффективно полууправляемое обучение. Однако в последнее время этот метод стал применяться и для классификации изображений малышей. Полууправляемое обучение можно классифицировать как (i) на основе графов (GB) (ii) полууправляемую машину опорных векторов (iii) полууправляемое обучение человека. Насколько нам известно, Ли и Юэн использовали полууправляемое обучение ГБ для классификации биомедицинских изображений [197]. Трюк с ядром применяется вместе с методом полууправляемого обучения для классификации изображений груди Ли и др.[198]. Они провели свои эксперименты с набором данных Wisconsin Prognostic Breast Cancer (WPBC) для классификации изображений груди. Ngadi et al. для классификации маммографических изображений использовались методы SKDA (контролируемый детерминированный отжиг на основе ядра) и NSVC [199]. Они провели свои эксперименты на 961 изображении, из которых 53,60% изображений были доброкачественными, а остальные — злокачественными. Среди других используемых функций они использовали дескрипторы BI-RADS как функции. Когда они использовали метод NSVC, ​​они также использовали RBF, полиномиальное и линейное ядро.Они обнаружили, что лучшая точность 99,27% была достигнута при использовании линейных ядер. В нескольких исследованиях выполнялась классификация изображений груди с помощью полууправляемого обучения, как показано в таблицах 21 и 22. Ссылка Дескриптор Тип изображения Количество изображений Cordeiro et al. [166] Моменты Цернике были использованы для выделения признаков. — 685 Используется полууправляемый алгоритм Fuzzy GrowCut. Для классификации жировой ткани этот метод имеет точность 91,28%. Cordeiro et al. [167] — Маммограмма 322 Полууправляемый Fuzzy GrowCut, а также алгоритм Fuzzy GrowCut, используемый для опухолей и сегментации областей. Nawel et al.[168] — — — Использована полууправляемая машина опорных векторов (S3VM). Этот эксперимент показывает впечатляющие результаты в базе данных DDSM. Zemmal et al. [169] — DDSM — Методика трансдуктивного полууправляемого обучения с использованием (TSVM), используемая для классификации наряду с различными функциями. Zemmal et al.[170] — — 200 Полууправляемая машина опорных векторов (S3VM), используемая с различными ядрами. Zemmal et al. [171] GLCM Hu моменты Центральные моменты Маммограмма — Трансдуктивный метод полууправляемого обучения, используемый для классификации изображений. Этот эксперимент показывает впечатляющие результаты на базе данных DDSM. Peikari et al.[172] Среднее значение, мода, стандартное отклонение, среда, асимметрия, эксцесс Гистопатологический 322 Точки упорядочения для определения структуры кластеризации (ОПТИКА) Метод, используемый для классификации изображений [173]. 9116 9116 9116 9116 9116 9116 al.[174] Z Ссылка Дескриптор Тип изображения Тип изображения 39 9116 Относительная локальная интенсивность Неравномерность формы Согласованность ориентации Ультразвук 144 Одним из важных микроокружений внутри опухоли является сосудистая сеть, которая была классифицирована в этой статье. Лю и др. [175] — Ультразвук — Используется полууправляемый алгоритм на основе повторяющейся лапласианской регуляризации для надежного выбора признаков (Iter-LR-CRFS). Точность и чувствительность заархивированы в% и%. 4. Заключение Рак груди представляет собой серьезную угрозу для женщин во всем мире и приводит к увеличению женской смертности. Улучшение текущей ситуации с раком груди является большой проблемой и может быть достигнуто путем надлежащего исследования, диагностики и надлежащего лечения пациентов и клинического лечения. Выявление рака груди на ранних стадиях и регулярное обследование рака могут спасти множество жизней.Состояние рака меняется со временем, так как внешний вид, распределение и структурная геометрия клеток меняются в определенное время из-за химических изменений, которые всегда происходят внутри клетки. Изменяющаяся структура клеток может быть обнаружена путем анализа биомедицинских изображений, которые могут быть получены с помощью методов маммографии, МРТ и т. Д. Однако эти изображения имеют сложный характер и требуют экспертных знаний для точного анализа злокачественности. Из-за нетривиальности изображений врач иногда принимает решение, которое может противоречить другим.Однако методы компьютерной диагностики с упором на машинное обучение могут собрать значительный объем информации из изображений и предоставить решение на основе полученной информации, такой как идентификация рака, путем классификации изображений. Вклад методов машинного обучения в классификацию изображений — долгая история. Используя некоторые передовые инженерные методы с некоторыми модификациями, существующие методы классификации изображений на основе машинного обучения были использованы для биомедицинской классификации изображений, особенно для классификации и сегментации изображений груди.Доступно несколько ветвей классификатора изображений на основе машинного обучения, таких как Deep Neural Network, Logic Based и SVM. За исключением глубокого обучения, классификатор на основе машинного обучения в значительной степени зависит от созданных вручную методов извлечения признаков, таких как статистическая и структурная информация, которая зависит от различных математических формулировок и теоретизирует, где они получают информацию, относящуюся к конкретному объекту. Кроме того, они используются в качестве входных данных для классификатора изображений, такого как SVM и Logic Based, для классификации изображений. Это исследование показало, что большинство обычных классификаторов зависят от предварительного извлечения локальных признаков. Природа рака всегда меняется, поэтому зависимости от набора локальных функций не дадут хороших результатов для нового набора данных. Однако современные глубокие нейронные сети, особенно CNN, недавно улучшили биомедицинскую классификацию изображений благодаря возможностям извлечения глобальных характеристик. Поскольку ядром модели CNN является ядро, которое дает этой модели возможность работать с глобальными функциями, эти глобально извлеченные функции позволяют модели CNN извлекать более скрытую структуру из изображений.Это позволяет получить исключительные результаты при классификации изображений рака груди. Поскольку модель CNN основана на глобальных функциях, этот тип модели классификатора должен быть легко адаптирован к новому набору данных. В этой статье также обнаружено, что информация о злокачественных новообразованиях сосредоточена в определенной области, определяемой как ROI. Используя только части ROI, информация, собранная из сегментированной части данных, может существенно улучшить производительность. Недавняя разработка глубокой нейронной сети также может быть использована для поиска области интереса и сегментации данных, которые в дальнейшем могут быть использованы для классификации изображений. Что касается лечения пациентов с раком груди, то методы и инструменты машинного обучения до сих пор пользовались огромным успехом, и этот успех получил дополнительный импульс с привлечением методов глубокого обучения. Однако основная сложность обработки текущего классификатора машинного обучения на основе глубокого обучения заключается в его вычислительной сложности, которая намного выше, чем для традиционного метода. Текущее исследование сосредоточено на разработке легкой модели DNN, чтобы уменьшить вычислительные и временные сложности.Еще одна сложность использования классификатора изображений рака на основе DNN заключается в том, что он требует большого количества обучающих данных. Однако усиление методов обучения и увеличения данных было в значительной степени адаптировано к текущей модели CNN, которая может обеспечить надежные результаты. Наше исследование показывает, что текущая тенденция машинного обучения в основном направлена ​​на методы глубокого обучения. Среди некоторых других последствий подходящие инструменты для разработки общей модели глубокого обучения были первоначальным обязательством для использования методов машинного обучения на основе глубокого обучения.Однако было представлено надежное программное обеспечение, которое можно использовать для классификации изображений груди. Первоначально было сложно реализовать архитектуру на основе DNN в более простых устройствах; однако благодаря технологиям искусственного интеллекта на основе облачных компьютеров эта проблема была преодолена, и DNN уже интегрирована с электронными устройствами, такими как мобильные телефоны. В будущем объединение сети DNN с другими методами обучения может дать более положительные прогнозы относительно рака груди. Из-за огромного беспокойства по поводу рака груди к настоящему времени опубликовано множество исследовательских работ. Сложно обобщить всю исследовательскую работу, связанную с классификацией изображений рака груди на основе методов машинного обучения, в одной исследовательской статье. Однако в этой статье предпринята попытка обеспечить целостный подход к процедуре классификации изображений рака груди, которая суммирует доступный набор данных о груди, обобщенные методы классификации изображений, методы выделения и уменьшения признаков, критерии измерения эффективности и современные результаты. Вкратце, использование машинного обучения для классификации изображений груди позволяет врачам и терапевтам принимать второе мнение, а также обеспечивает удовлетворение и повышает уровень уверенности пациента. Также не хватает специалистов, которые могут дать соответствующее мнение о болезни. Иногда пациенту может потребоваться долгое ожидание из-за отсутствия опытных специалистов. В этом конкретном сценарии диагностическая система на основе машинного обучения может помочь пациенту получить своевременную обратную связь о заболевании, что может улучшить сценарий ведения пациента. Конфликт интересов Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов в отношении публикации этой статьи. Как разработать Pix2Pix GAN для преобразования изображения в изображение Последнее обновление 18 января 2021 г. Генеративная состязательная сеть Pix2Pix, или GAN, представляет собой подход к обучению глубокой сверточной нейронной сети для задач преобразования изображения в изображение. Тщательная конфигурация архитектуры как типа GAN с условным изображением позволяет генерировать большие изображения по сравнению с предыдущими моделями GAN (например.грамм. например, 256 × 256 пикселей) и способность хорошо выполнять различные задачи преобразования изображения в изображение. В этом руководстве вы узнаете, как разработать генерирующую состязательную сеть Pix2Pix для преобразования изображения в изображение. После прохождения этого руководства вы будете знать: Как загрузить и подготовить спутниковое изображение в набор данных преобразования изображений в изображения Google Maps. Как разработать модель Pix2Pix для перевода спутниковых фотографий в изображения карты Google. Как использовать окончательную модель генератора Pix2Pix для перевода специальных спутниковых изображений. Начните свой проект с моей новой книги «Генеративные состязательные сети с Python», включая пошаговые руководства и файлы исходного кода Python для всех примеров. Приступим. Обновлено в январе / 2021 г. : Обновлено, поэтому замораживание слоев работает с нормой партии. Как разработать генерирующую состязательную сеть Pix2Pix для преобразования изображения в изображение Фотография сделана Европейской южной обсерваторией, некоторые права защищены. Обзор учебного пособия Это руководство разделено на пять частей; их: Что такое Pix2Pix GAN? Набор данных преобразования изображений со спутника на карту Как разработать и обучить модель Pix2Pix Как переводить изображения с помощью модели Pix2Pix Как перевести карты Google на спутниковые изображения Что такое Pix2Pix GAN? Pix2Pix — это модель генерирующей состязательной сети или GAN, разработанная для универсального преобразования изображения в изображение. Подход был представлен Филипом Изола и др. в своей статье 2016 года под названием «Преобразование изображения в изображение с помощью условно-состязательных сетей», представленной на CVPR в 2017 году. Архитектура GAN состоит из модели генератора для вывода новых вероятных синтетических изображений и модели дискриминатора, которая классифицирует изображения как реальные (из набора данных) или поддельные (сгенерированные). Модель дискриминатора обновляется напрямую, тогда как модель генератора обновляется через модель дискриминатора.Таким образом, две модели обучаются одновременно в состязательном процессе, в котором генератор стремится лучше обмануть дискриминатор, а дискриминатор пытается лучше идентифицировать поддельные изображения. Модель Pix2Pix — это тип условного GAN, или cGAN, где создание выходного изображения зависит от входного, в данном случае исходного изображения. Дискриминатору предоставляется как исходное изображение, так и целевое изображение, и он должен определять, является ли цель правдоподобным преобразованием исходного изображения. Генератор обучается через состязательную потерю, что побуждает генератор генерировать правдоподобные изображения в целевой области. Генератор также обновляется с помощью потерь L1, измеряемых между сгенерированным изображением и ожидаемым выходным изображением. Эта дополнительная потеря побуждает модель генератора создавать правдоподобные переводы исходного изображения. Pix2Pix GAN был продемонстрирован на ряде задач преобразования изображения в изображение, таких как преобразование карт в спутниковые фотографии, черно-белые фотографии в цветные и эскизы продуктов в фотографии продуктов. Теперь, когда мы знакомы с Pix2Pix GAN, давайте подготовим набор данных, который мы можем использовать для преобразования изображения в изображение. Хотите разрабатывать сети GAN с нуля? Пройдите бесплатный 7-дневный ускоренный курс по электронной почте (с образцом кода). Нажмите, чтобы зарегистрироваться, а также получите бесплатную электронную версию курса в формате PDF. Загрузите БЕСПЛАТНЫЙ мини-курс Набор данных преобразования изображений со спутника на карту В этом уроке мы будем использовать так называемый набор данных « maps », который использовался в статье Pix2Pix. Это набор данных, состоящий из спутниковых снимков Нью-Йорка и соответствующих страниц с картами Google. Проблема перевода изображений связана с преобразованием спутниковых фотографий в формат карт Google или, наоборот, изображений карт Google в спутниковые фотографии. Набор данных представлен на веб-сайте pix2pix и может быть загружен в виде 255-мегабайтного zip-файла. Загрузите набор данных и распакуйте его в текущий рабочий каталог. Будет создан каталог под названием « карт » со следующей структурой: карты ├── поезд └── val карты ├── поезд └── val Папка поезда содержит 1097 изображений, тогда как набор данных проверки содержит 1099 изображений. Изображения имеют цифровое имя файла и находятся в формате JPEG. Каждое изображение имеет ширину 1200 пикселей и высоту 600 пикселей и содержит как спутниковое изображение слева, так и изображение Google Maps справа. Образец изображения из набора данных Maps, включая изображение со спутника и Google Maps. Мы можем подготовить этот набор данных для обучения модели Pix2Pix GAN в Keras. Мы просто будем работать с изображениями в наборе обучающих данных. Каждое изображение будет загружено, масштабировано и разделено на элементы спутниковой карты и карты Google.Результатом будет 1097 пар цветных изображений с шириной и высотой 256 × 256 пикселей. Это реализует функция load_images () ниже. Он перечисляет список изображений в заданном каталоге, загружает каждое с целевым размером 256 × 512 пикселей, разбивает каждое изображение на элементы спутника и карты и возвращает массив каждого из них. # загружаем все изображения из каталога в память def load_images (путь, размер = (256,512)): src_list, tar_list = список (), список () # перечисляем имена файлов в каталоге, предполагаем, что все изображения для имени файла в listdir (путь): # загрузить и изменить размер изображения пикселей = load_img (путь + имя файла, target_size = размер) # преобразовать в массив numpy пикселей = img_to_array (пиксели) # разделить на спутник и карту sat_img, map_img = пикселей [:,: 256], пикселей [:, 256:] src_list.добавить (sat_img) tar_list.append (map_img) возврат [asarray (src_list), asarray (tar_list)] # загрузить все изображения из каталога в память def load_images (path, size = (256,512)): src_list, tar_list = list (), list () # перечислить имена в каталоге, предположим, что все файлы изображений для имени файла в listdir (путь): # загрузить и изменить размер изображения пикселей = load_img (путь + имя файла, target_size = size) # преобразовать в массив numpy пикселей = img_to_array (пикселей) # разбить на спутник и карту sat_img, map_img = пикселей [:,: 256], пикселей [:, 256:] src_list.append (sat_img) tar_list.append (map_img) return [asarray (src_list), asarray (tar_list)] Мы можем вызвать эту функцию, указав путь к набору обучающих данных. После загрузки мы можем сохранить подготовленные массивы в новый файл в сжатом формате для дальнейшего использования. Полный пример приведен ниже. # загружать, разделять и масштабировать набор данных карт, готовый к обучению из os import listdir из numpy import asarray из numpy import vstack из кераса.preprocessing.image import img_to_array из keras.preprocessing.image import load_img из numpy import savez_compressed # загружаем все изображения из каталога в память def load_images (путь, размер = (256,512)): src_list, tar_list = список (), список () # перечисляем имена файлов в каталоге, предполагаем, что все изображения для имени файла в listdir (путь): # загрузить и изменить размер изображения пикселей = load_img (путь + имя файла, target_size = размер) # преобразовать в массив numpy пикселей = img_to_array (пиксели) # разделить на спутник и карту sat_img, map_img = пикселей [:,: 256], пикселей [:, 256:] src_list.добавить (sat_img) tar_list.append (map_img) возврат [asarray (src_list), asarray (tar_list)] # путь к набору данных путь = ‘карты / поезд /’ # загрузить набор данных [src_images, tar_images] = load_images (путь) print (‘Загружено:’, src_images.shape, tar_images.shape) # сохранить как сжатый массив numpy filename = ‘maps_256.npz’ savez_compressed (имя файла, src_images, tar_images) print (‘Сохраненный набор данных:’, имя файла) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 140002 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 31 # загрузить, разделить и масштабировать набор данных карт, готовый к обучению из os import listdir из numpy import asarray из numpy import vstack from keras.preprocessing.image import img_to_array from keras.preprocessing.image import load_img from numpy import savez_compressed # загрузить все изображения из каталога в память def load_images (путь, размер = ( 9000): src_list, tar_list = list (), list () # перечислить имена файлов в каталоге, предположим, что все являются изображениями для имени файла в listdir (путь): # загрузить и изменить размер изображения пикселей = load_img (путь + имя файла , target_size = size) # преобразовать в массив numpy пикселей = img_to_array (пикселей) # разделить на спутник и карту sat_img, map_img = пикселей [:,: 256], пикселей [:, 256:] src_list.append (sat_img) tar_list.append (map_img) return [asarray (src_list), asarray (tar_list)] # путь к набору данных path = ‘maps / train /’ # load dataset2 [src_images, tar_images] = load_images (путь) print (‘Loaded:’, src_images.shape, tar_images.shape) # сохранить как сжатый массив numpy filename = ‘maps_256.npz’ savez, src_images, tar_images) print (‘Сохраненный набор данных:’, имя файла) При выполнении примера загружаются все изображения в наборе обучающих данных, суммируются их формы, чтобы изображения были загружены правильно, а затем массивы сохраняются в новый файл с именем maps_256.npz в формате сжатого массива NumPy. Загружено: (1096, 256, 256, 3) (1096, 256, 256, 3) Сохраненный набор данных: maps_256.npz Загружено: (1096, 256, 256, 3) (1096, 256, 256, 3) Сохраненный набор данных: maps_256.npz Этот файл можно загрузить позже с помощью функции load () NumPy и получения каждого массива по очереди. Затем мы можем построить несколько пар изображений, чтобы убедиться, что данные были обработаны правильно. # загружаем подготовленный набор данных из numpy import load из matplotlib import pyplot # загрузить набор данных data = load (‘maps_256.npz’) src_images, tar_images = данные [‘arr_0’], данные [‘arr_1’] print (‘Загружено:’, src_images.shape, tar_images.shape) # сюжет исходных изображений n_samples = 3 для i в диапазоне (n_samples): pyplot.subplot (2, n_samples, 1 + i) pyplot.axis (‘выключено’) pyplot.imshow (src_images [i] .astype (‘uint8’)) # построить целевое изображение для i в диапазоне (n_samples): пиплот.подзаговор (2, n_samples, 1 + n_samples + i) pyplot.axis (‘выключено’) pyplot.imshow (tar_images [i] .astype (‘uint8’)) pyplot.show () 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 140002 18 19 # загрузить подготовленный набор данных из numpy import load из matplotlib import pyplot # загрузить набор данных data = load (‘maps_256.npz ‘) src_images, tar_images = data [‘ arr_0 ‘], data [‘ arr_1 ‘] print (‘ Loaded: ‘, src_images.shape, tar_images.shape) # построить исходные изображения n_samples для i в диапазоне (n_samples): pyplot.subplot (2, n_samples, 1 + i) pyplot.axis (‘off’) pyplot.imshow (src_images [i] .astype (‘uint8’) )) # построить целевое изображение для i в диапазоне (n_samples): pyplot.subplot (2, n_samples, 1 + n_samples + i) pyplot.ось (‘off’) pyplot.imshow (tar_images [i] .astype (‘uint8’)) pyplot.show () Выполнение этого примера загружает подготовленный набор данных и суммирует форму каждого массива, подтверждая наши ожидания чуть более тысячи пар изображений 256 × 256. Загружено: (1096, 256, 256, 3) (1096, 256, 256, 3) Загружено: (1096, 256, 256, 3) (1096, 256, 256, 3) Также создается график из трех пар изображений, показывающий спутниковые изображения вверху и изображения карты Google внизу. Мы видим, что спутниковые изображения довольно сложны и, хотя изображения карты Google намного проще, они имеют цветовую кодировку для таких вещей, как основные дороги, вода и парки. График из трех пар изображений, показывающий спутниковые изображения (вверху) и изображения Google Map (внизу). Теперь, когда мы подготовили набор данных для перевода изображений, мы можем разработать нашу модель Pix2Pix GAN. Как разработать и обучить модель Pix2Pix В этом разделе мы разработаем модель Pix2Pix для перевода спутниковых фотографий в изображения Google Maps. Та же архитектура и конфигурация модели, описанные в документе, использовались для решения ряда задач по переводу изображений. Эта архитектура описана как в основной части документа, с дополнительными подробностями в приложении к документу, так и в полностью работающей реализации, представленной как открытый исходный код с фреймворком глубокого обучения Torch. Реализация в этом разделе будет использовать структуру глубокого обучения Keras, основанную непосредственно на модели, описанной в документе и реализованной в базе кода автора, предназначенной для получения и создания цветных изображений размером 256 × 256 пикселей. Архитектура состоит из двух моделей: дискриминатора и генератора. Дискриминатор — это глубокая сверточная нейронная сеть, которая выполняет классификацию изображений. В частности, условная классификация изображений. Он принимает как исходное изображение (например, спутниковое фото), так и целевое изображение (например, изображение Google Maps) в качестве входных данных и прогнозирует вероятность того, является ли целевое изображение реальным или поддельным переводом исходного изображения. Дизайн дискриминатора основан на эффективном воспринимающем поле модели, которое определяет отношение между одним выходом модели и количеством пикселей во входном изображении.Это называется моделью PatchGAN и тщательно спроектировано таким образом, чтобы каждый выходной прогноз модели соответствовал квадрату или фрагменту входного изображения размером 70 × 70. Преимущество этого подхода заключается в том, что одна и та же модель может применяться к входным изображениям разных размеров, например. больше или меньше 256 × 256 пикселей. Выход модели зависит от размера входного изображения, но может представлять собой одно значение или квадратную карту активации значений. Каждое значение представляет собой вероятность того, что фрагмент во входном изображении является реальным.Эти значения могут быть усреднены для получения общей вероятности или классификационной оценки, если это необходимо. Функция define_discriminator () ниже реализует модель дискриминатора 70 × 70 PatchGAN в соответствии с дизайном модели, описанной в статье. Модель берет два входных изображения, которые объединены вместе, и предсказывает исправление вывода предсказаний. Модель оптимизирована с использованием бинарной кросс-энтропии, и используется взвешивание, так что обновления модели дают половину (0,5) обычного эффекта.Авторы Pix2Pix рекомендуют это взвешивание обновлений модели, чтобы замедлить изменения дискриминатора по сравнению с моделью генератора во время обучения. # определяем модель дискриминатора def define_discriminator (image_shape): # инициализация веса init = RandomNormal (стандартное отклонение = 0,02) # вход исходного изображения in_src_image = Вход (shape = image_shape) # ввод целевого изображения in_target_image = Вход (shape = image_shape) # объединить изображения по каналам merged = Concatenate () ([in_src_image, in_target_image]) # C64 d = Conv2D (64, (4,4), strides = (2,2), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (объединено) d = LeakyReLU (альфа = 0.2) (г) # C128 d = Conv2D (128, (4,4), strides = (2,2), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (d) d = BatchNormalization () (d) d = LeakyReLU (альфа = 0,2) (d) # C256 d = Conv2D (256, (4,4), strides = (2,2), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (d) d = BatchNormalization () (d) d = LeakyReLU (альфа = 0,2) (d) # C512 d = Conv2D (512, (4,4), strides = (2,2), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (d) d = BatchNormalization () (d) d = LeakyReLU (альфа = 0.2) (г) # второй последний выходной слой d = Conv2D (512, (4,4), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (d) d = BatchNormalization () (d) d = LeakyReLU (альфа = 0,2) (d) # вывод патча d = Conv2D (1, (4,4), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (d) patch_out = Активация (‘сигмоид’) (d) # определить модель model = Модель ([in_src_image, in_target_image], patch_out) # скомпилировать модель opt = Адам (lr = 0,0002, beta_1 = 0,5) model.compile (loss = ‘binary_crossentropy’, optimizer = opt, loss_weights = [0.5]) вернуть модель 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 140002 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 000 000 34 35 36 37 38 # определение модели дискриминатора def define_discriminator (image_shape): # инициализация веса init = RandomNormal (stddev = 0.02) # исходное изображение input in_src_image = Input (shape = image_shape) # целевое изображение input in_target_image = Input (shape = image_shape) # объединять изображения по каналам merged (объединить) (объединить) [in_src_image, in_target_image]) # C64 d = Conv2D (64, (4,4), strides = (2,2), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (объединено) d = LeakyReLU (альфа = 0,2) (d) # C128 d = Conv2D (128, (4,4), strides = (2,2), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (d) d = BatchNormalization () (d) d = LeakyReLU (альфа = 0.2) (d) # C256 d = Conv2D (256, (4,4), strides = (2,2), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (d) d = BatchNormalization ( ) (d) d = LeakyReLU (alpha = 0.2) (d) # C512 d = Conv2D (512, (4,4), strides = (2,2), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (d) d = BatchNormalization () (d) d = LeakyReLU (alpha = 0.2) (d) # второй последний выходной слой d = Conv2D (512, (4,4), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (d) d = BatchNormalization () (d) d = LeakyReLU (alpha = 0.2) (d) # вывод патча d = Conv2D (1, (4,4), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (d) patch_out = Activation (‘sigmoid’) (d) # определить модель model = Model ([in_src_image, in_target_image], patch_out) # compile model opt = Adam (lr = 0.0002, beta_1 = 0.5) model.compile (loss = ‘binary_crossentropy’, optimizer = opt, loss_weights = [0,5]) модель возврата Модель генератора сложнее модели дискриминатора. Генератор представляет собой модель кодера-декодера, использующую архитектуру U-Net. Модель берет исходное изображение (например, спутниковое фото) и генерирует целевое изображение (например, изображение Google Maps). Для этого сначала используется понижающая дискретизация или кодирование входного изображения до уровня узкого места, а затем повышающая дискретизация или декодирование представления узкого места до размера выходного изображения. Архитектура U-Net означает, что между уровнями кодирования и соответствующими уровнями декодирования добавляются пропускные соединения, образуя U-образную форму. Изображение ниже проясняет пропускные соединения, показывая, как первый уровень кодера соединяется с последним уровнем декодера и так далее. Архитектура генератора U-Net модели , взятая из преобразования изображения в изображение с помощью условно состязательных сетей Кодер и декодер генератора состоят из стандартизованных блоков сверточного, пакетного нормализационного, выпадающего и активационного уровней. Эта стандартизация означает, что мы можем разрабатывать вспомогательные функции для создания каждого блока слоев и многократно вызывать его для создания частей модели, кодирующих и декодирующих. Функция define_generator () ниже реализует модель генератора кодировщика-декодера U-Net. Он использует вспомогательную функцию define_encoder_block () для создания блоков слоев для кодера и функцию decoder_block () для создания блоков слоев для декодера. В выходном слое используется функция активации tanh, что означает, что значения пикселей в сгенерированном изображении будут в диапазоне [-1,1]. # определить блок кодировщика def define_encoder_block (layer_in, n_filters, batchnorm = True): # инициализация веса init = RandomNormal (stddev = 0.02) # добавить слой понижающей дискретизации g = Conv2D (n_filters, (4,4), strides = (2,2), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (layer_in) # условно добавить пакетную нормализацию если батчнорм: g = BatchNormalization () (g, обучение = True) # дырявая активация relu г = LeakyReLU (альфа = 0,2) (г) вернуть г # определяем блок декодера def decoder_block (layer_in, skip_in, n_filters, dropout = True): # инициализация веса init = RandomNormal (стандартное отклонение = 0,02) # добавить слой с повышающей дискретизацией g = Conv2DTranspose (n_filters, (4,4), strides = (2,2), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (layer_in) # добавить пакетную нормализацию g = BatchNormalization () (g, обучение = True) # условно добавить отсев если бросил: g = выпадение (0.5) (g, обучение = True) # объединить с пропустить соединение g = Concatenate () ([g, skip_in]) # активация relu g = Активация (‘relu’) (g) вернуть г # определить модель автономного генератора def define_generator (image_shape = (256,256,3)): # инициализация веса init = RandomNormal (стандартное отклонение = 0,02) # ввод изображения in_image = Вход (shape = image_shape) # модель кодировщика e1 = define_encoder_block (in_image, 64, batchnorm = False) e2 = define_encoder_block (e1, 128) e3 = define_encoder_block (e2, 256) e4 = define_encoder_block (e3, 512) e5 = define_encoder_block (e4, 512) e6 = define_encoder_block (e5, 512) e7 = define_encoder_block (e6, 512) # бутылочное горлышко, нет норм партии и relu b = Conv2D (512, (4,4), strides = (2,2), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (e7) b = Активация (‘relu’) (b) # модель декодера d1 = decoder_block (b, e7, 512) d2 = decoder_block (d1, e6, 512) d3 = decoder_block (d2, e5, 512) d4 = decoder_block (d3, e4, 512, dropout = False) d5 = decoder_block (d4, e3, 256, dropout = False) d6 = decoder_block (d5, e2, 128, dropout = False) d7 = decoder_block (d6, e1, 64, dropout = False) # выход g = Conv2DTranspose (3, (4,4), strides = (2,2), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (d7) out_image = Активация (‘tanh’) (г) # определить модель model = Модель (in_image, out_image) вернуть модель 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 140002 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 000 000 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 49 0002 47 00030002 47 0003 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 # определение блока кодера def define_encoder_block (layer_in, n_filters, batchnorm = True): # инициализация веса init = RandomNormal (stddev = 0.02) # добавить слой понижающей дискретизации g = Conv2D (n_filters, (4,4), strides = (2,2), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (layer_in) # условно добавить пакетную нормализацию , если batchnorm: g = BatchNormalization () (g, training = True) # активация утечки relu g = LeakyReLU (alpha = 0,2) (g) return g # определить декодер block def decoder_block (layer_in, skip_in, n_filters, dropout = True): # инициализация веса init = RandomNormal (stddev = 0.02) # добавить слой с повышенной дискретизацией g = Conv2DTranspose (n_filters, (4,4), strides = (2,2), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (layer_in) # добавить пакетную нормализацию g = BatchNormalization () (g, training = True) # условно добавить выпадение если выпадение: g = выпадение (0,5) (g, обучение = True) # слияние с пропуском соединения g = Concatenate () ([g, skip_in]) # повторная активация g = Activation (‘relu’) (g) return g # определение модели автономного генератора def define_generator (image_shape = ( 256,256,3)): # инициализация веса init = RandomNormal (stddev = 0.02) # image input in_image = Input (shape = image_shape) # модель кодировщика e1 = define_encoder_block (in_image, 64, batchnorm = False) e2 = define_encoder_block3 = define_encoder_block (e2, 256) e4 = define_encoder_block (e3, 512) e5 = define_encoder_block (e4, 512) e6 = define_encoder_block (e5, 512) ck 9_b = define_encoder , без пакетной нормы и relu b = Conv2D (512, (4,4), strides = (2,2), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (e7) b = Activation (‘relu’ ) (b) # модель декодера d1 = decoder_block (b, e7, 512) d2 = decoder_block (d1, e6, 512) d3 = decoder_block (d2, e5, 512) d4 = decoder_block (d3, e4, 512, dropout = False) d5 = decoder_block (d4, e3, 256, dropout = False) d6 = decoder_block (d5, e2, 128, dropout = False) d7 = decoder_block (d6, e1, 64, dropout = False) # output g = Conv2DTranspose (3, (4,4), strides = (2,2), padding = ‘same ‘, kernel_initializer = init) (d7) out_image = Activation (‘ tanh ‘) (g) # define model model = Model (in_image, out_image) return model Модель дискриминатора обучается непосредственно на реальных и сгенерированных изображениях, тогда как модель генератора — нет. Вместо этого модель генератора обучается с помощью модели дискриминатора. Он обновлен, чтобы минимизировать потери, прогнозируемые дискриминатором для сгенерированных изображений, помеченных как « реальные ». Таким образом, рекомендуется создавать более реальные изображения. Генератор также обновляется, чтобы минимизировать потерю L1 или среднюю абсолютную ошибку между сгенерированным изображением и целевым изображением. Генератор обновляется с помощью взвешенной суммы как состязательных потерь, так и потерь L1, где авторы модели рекомендуют взвешивать 100: 1 в пользу потерь L1.Это сделано для того, чтобы генератор сильно побуждал генерировать правдоподобные переводы входного изображения, а не просто правдоподобные изображения в целевой области. Это может быть достигнуто путем определения новой логической модели, состоящей из весов в существующей модели автономного генератора и дискриминатора. Эта логическая или составная модель включает установку генератора поверх дискриминатора. Исходное изображение предоставляется как вход для генератора и дискриминатора, хотя выход генератора подключен к дискриминатору как соответствующее изображение « target ».Затем дискриминатор предсказывает вероятность того, что генератор был реальным переводом исходного изображения. Дискриминатор обновляется автономно, поэтому веса повторно используются в этой составной модели, но помечены как не обучаемые. Составная модель обновляется двумя целевыми объектами, одна из которых указывает на то, что сгенерированные изображения были реальными (кросс-энтропийная потеря), вынуждая большие обновления веса в генераторе для создания более реалистичных изображений, и выполненный реальный перевод изображения, который сравнивается с выход модели генератора (потеря L1). Функция define_gan () ниже реализует это, принимая уже определенные модели генератора и дискриминатора в качестве аргументов и используя функциональный API Keras для их соединения в составную модель. Обе функции потерь указаны для двух выходных данных модели, а веса, используемые для каждого, указаны в аргументе loss_weights функции compile () . # определить комбинированную модель генератора и дискриминатора для обновления генератора def define_gan (g_model, d_model, image_shape): # сделать веса в дискриминаторе необучаемыми для слоя в d_model.слои: если не isinstance (слой, BatchNormalization): layer.trainable = Ложь # определяем исходное изображение in_src = Вход (shape = image_shape) # подключаем исходное изображение ко входу генератора gen_out = g_model (in_src) # подключить вход источника и выход генератора к входу дискриминатора dis_out = d_model ([in_src, gen_out]) # src image как вход, сгенерированное изображение и вывод классификации model = Модель (in_src, [dis_out, gen_out]) # скомпилировать модель opt = Адам (lr = 0.0002, beta_1 = 0,5) model.compile (loss = [‘binary_crossentropy’, ‘mae’], optimizer = opt, loss_weights = [1,100]) вернуть модель 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 140002 18 # определить комбинированную модель генератора и дискриминатора, для обновления генератора def define_gan (g_model, d_model, image_shape): # сделать веса в дискриминаторе необучаемыми для слоя в d_model.Layers: if not isinstance (layer, BatchNormalization): layer.trainable = False # определить исходное изображение in_src = Input (shape = image_shape) # подключить исходное изображение ко входу генератора gen_out = g_model (in_src) # подключите вход источника и выход генератора к входу дискриминатора dis_out = d_model ([in_src, gen_out]) # src изображение в качестве входа, сгенерированное изображение и выход классификации model = Model (in_src, [dis_out, gen_out]) # скомпилировать модель opt = Adam (lr = 0.0002, beta_1 = 0,5) model.compile (loss = [‘binary_crossentropy’, ‘mae’], optimizer = opt, loss_weights = [1,100]) return model Затем мы можем загрузить наш набор данных парных изображений в сжатом формате массива NumPy. Это вернет список из двух массивов NumPy: первый для исходных изображений и второй для соответствующих целевых изображений. # загрузить и подготовить обучающие изображения def load_real_samples (имя файла): # загружаем сжатые массивы данные = загрузка (имя файла) # распаковать массивы X1, X2 = данные [‘arr_0’], данные [‘arr_1’] # масштаб от [0,255] до [-1,1] Х1 = (Х1 — 127.5) / 127,5 Х2 = (Х2 — 127,5) / 127,5 возврат [X1, X2] # загрузить и подготовить обучающие образы def load_real_samples (filename): # загрузить сжатые массивы data = load (filename) # распаковать массивы X1, X2 = data [‘arr_0’], data [ ‘arr_1’] # масштаб от [0,255] до [-1,1] X1 = (X1 — 127,5) / 127,5 X2 = (X2 — 127,5) / 127.5 возврат [X1, X2] Для обучения дискриминатора потребуются пакеты реальных и поддельных изображений. Функция generate_real_samples () ниже подготовит пакет случайных пар изображений из обучающего набора данных и соответствующую метку дискриминатора class = 1 , чтобы указать, что они реальны. # выбираем партию случайных выборок, возвращаем изображения и выбираем def generate_real_samples (набор данных, n_samples, patch_shape): # распаковать набор данных trainA, trainB = набор данных # выбираем случайные экземпляры ix = randint (0, trainA.форма [0], n_samples) # получить выбранные изображения X1, X2 = поезд A [ix], поезд B [ix] # генерировать «настоящие» метки классов (1) y = единицы ((n_samples, patch_shape, patch_shape, 1)) return [X1, X2], y # выбрать пакет случайных выборок, вернуть изображения и цель def generate_real_samples (dataset, n_samples, patch_shape): # распаковать набор данных trainA, trainB = dataset # выбрать случайные экземпляры ix 0, поезд А.shape [0], n_samples) # извлекать выбранные изображения X1, X2 = trainA [ix], trainB [ix] # генерировать ‘настоящие’ метки классов (1) y = единицы ((n_samples, patch_shape , patch_shape, 1)) возврат [X1, X2], y Функция generate_fake_samples () ниже использует модель генератора и пакет реальных исходных изображений для создания эквивалентного пакета целевых изображений для дискриминатора. Они возвращаются с меткой class-0, чтобы указать дискриминатору, что они поддельные. # генерировать пакет изображений, возвращает изображения и цели def generate_fake_samples (g_model, samples, patch_shape): # создать поддельный экземпляр X = g_model.predict (образцы) # создать фальшивые метки классов (0) y = нули ((len (X), patch_shape, patch_shape, 1)) возврат X, y # генерировать пакет изображений, возвращать изображения и цели def generate_fake_samples (g_model, samples, patch_shape): # генерировать поддельный экземпляр X = g_model.предсказать (образцы) # создать ‘поддельные’ метки классов (0) y = нули ((len (X), patch_shape, patch_shape, 1)) return X, y Обычно модели GAN не сходятся; вместо этого находится равновесие между моделями генератора и дискриминатора. Таким образом, мы не можем легко судить, когда тренировка должна быть остановлена. Следовательно, мы можем сохранить модель и использовать ее для периодического генерирования примеров преобразования изображения в изображение во время обучения, например, каждые 10 эпох обучения. Затем мы можем просмотреть сгенерированные изображения в конце обучения и использовать качество изображения для выбора окончательной модели. Функция summarize_performance () реализует это, беря модель генератора в момент обучения и используя ее для генерации числа, в данном случае трех, трансляций случайно выбранных изображений в наборе данных. Затем исходное, сгенерированное изображение и ожидаемая цель наносятся на график в виде трех рядов изображений, а график сохраняется в файл. Кроме того, модель сохраняется в файл в формате H5, что упрощает загрузку в дальнейшем. Имена файлов изображений и моделей включают номер итерации обучения, что позволяет нам легко различать их в конце обучения. # сгенерировать образцы и сохранить как график и сохранить модель def summarize_performance (шаг, g_model, набор данных, n_samples = 3): # выбираем образец входных изображений [X_realA, X_realB], _ = generate_real_samples (набор данных, n_samples, 1) # создать партию поддельных образцов X_fakeB, _ = generate_fake_samples (g_model, X_realA, 1) # масштабировать все пиксели от [-1,1] до [0,1] X_realA = (X_realA + 1) / 2.0 X_realB = (X_realB + 1) / 2.0 X_fakeB = (X_fakeB + 1) / 2.0 # построить реальные исходные изображения для i в диапазоне (n_samples): pyplot.subplot (3, n_samples, 1 + i) pyplot.axis (‘выключено’) pyplot.imshow (X_realA [i]) # сюжет сгенерировал целевое изображение для i в диапазоне (n_samples): pyplot.subplot (3, n_samples, 1 + n_samples + i) pyplot.axis (‘выключено’) pyplot.imshow (X_fakeB [i]) # построить реальное целевое изображение для i в диапазоне (n_samples): пиплот.подзаговор (3, n_samples, 1 + n_samples * 2 + i) pyplot.axis (‘выключено’) pyplot.imshow (X_realB [i]) # сохранить график в файл filename1 = ‘plot_% 06d.png’% (шаг + 1) pyplot.savefig (имя_файла1) pyplot.close () # сохраняем модель генератора filename2 = ‘model_% 06d.h5’% (шаг + 1) g_model.save (имя_файла2) print (‘> Сохранено:% s и% s’% (имя_файла1, имя_файла2)) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 140002 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 0003 # сгенерировать образцы и сохранить как график и сохранить модель def summarize_performance (step, g_model, dataset, n_samples = 3): # выбрать образец входных изображений [X_realA, X_realB], _ = generate_real_samples (dataset, n_samples, 1) # создать пакет поддельных образцов X_fakeB, _ = generate_fake_samples (g_model, X_realA, 1) # масштабировать все пиксели от [-1,1] до [0,1] X_realA = (X_realA + 1) / 2.0 X_realB = (X_realB + 1) / 2.0 X_fakeB = (X_fakeB + 1) / 2.0 # построить реальные исходные изображения для i в диапазоне (n_samples): pyplot.subplot (3, n_samples, 1 + i) pyplot.axis (‘off’) pyplot.imshow (X_realA [i]) # plot сгенерированное целевое изображение для i в диапазоне (n_samples): pyplot.subplot (3, n_samples, 1 + n_samples + i) pyplot.axis (‘off’) pyplot.imshow (X_fakeB [i]) # построить реальное целевое изображение для i в диапазоне (n_samples): pyplot.subplot (3, n_samples, 1 + n_samples * 2 + i) pyplot.axis (‘off ‘) pyplot.imshow (X_realB [i]) # сохранить график в файл filename1 =’ plot_% 06d.png ‘% (step + 1) pyplot.savefig (filename1) pyplot.close () # сохранить модель генератора filename2 = ‘model_% 06d.h5’% (step + 1) g_model.save (filename2) print (‘> Сохранено:% s и% s’% (filename1, filename2)) Наконец, мы можем обучить модели генератора и дискриминатора. Приведенная ниже функция train () и реализует это, принимая в качестве входных данных заданный генератор, дискриминатор, составную модель и загруженный набор данных. Количество эпох установлено на 100, чтобы сократить время обучения, хотя в статье использовалось 200. Размер партии 1 используется, как рекомендовано в статье. Обучение включает фиксированное количество итераций обучения. В наборе обучающих данных 1097 изображений. Одна эпоха — это одна итерация по этому количеству примеров, при этом размер пакета, равный единице, означает 1097 шагов обучения. Генератор сохраняется и оценивается каждые 10 эпох или каждые 10970 обучающих шагов, а модель будет работать в течение 100 эпох, или всего 109 700 обучающих шагов. Каждый шаг обучения включает в себя сначала выбор пакета реальных примеров, а затем использование генератора для создания пакета совпадающих поддельных образцов с использованием реальных исходных изображений.Затем дискриминатор обновляется пакетом реальных изображений, а затем — поддельными изображениями. Затем модель генератора обновляется, предоставляя реальные исходные изображения в качестве входных данных и предоставляя метки классов 1 (реальные) и реальные целевые изображения в качестве ожидаемых выходных данных модели, необходимой для расчета потерь. Генератор имеет две оценки потерь, а также оценку взвешенной суммы, возвращенную вызовом train_on_batch () . Нас интересует только взвешенная сумма баллов (первое возвращаемое значение), поскольку она используется для обновления весов модели. Наконец, потеря для каждого обновления сообщается на консоль на каждой итерации обучения, а производительность модели оценивается каждые 10 периодов обучения. # поезд pix2pix модель def train (d_model, g_model, gan_model, набор данных, n_epochs = 100, n_batch = 1): # определяем выходную квадратную форму дискриминатора n_patch = d_model.output_shape [1] # распаковать набор данных trainA, trainB = набор данных # подсчитываем количество пакетов за период обучения bat_per_epo = интервал (len (trainA) / n_batch) # рассчитываем количество итераций обучения n_steps = bat_per_epo * n_epochs # вручную перечислить эпохи для i в диапазоне (n_steps): # выбрать партию реальных образцов [X_realA, X_realB], y_real = generate_real_samples (набор данных, n_batch, n_patch) # создать партию поддельных образцов X_fakeB, y_fake = generate_fake_samples (g_model, X_realA, n_patch) # обновить дискриминатор для реальных образцов d_loss1 = d_model.train_on_batch ([X_realA, X_realB], y_real) # обновить дискриминатор для сгенерированных образцов d_loss2 = d_model.train_on_batch ([X_realA, X_fakeB], y_fake) # обновить генератор g_loss, _, _ = gan_model.train_on_batch (X_realA, [y_real, X_realB]) # подвести итоги print (‘>% d, d1 [%. 3f] d2 [%. 3f] g [%. 3f]’% (i + 1, d_loss1, d_loss2, g_loss)) # подвести итоги работы модели если (i + 1)% (bat_per_epo * 10) == 0: summarize_performance (я, g_model, набор данных) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 140002 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 # train pix2pix model def train (d_model, g_model, gan_model, dataset, n_epochs = 100, n_batch = 1): # определение выходной квадратной формы дискриминатора n_patch = d_model.output_shape [1] # распаковать набор данных trainA, trainB = dataset # вычислить количество пакетов на тренировочную эпоху bat_per_epo = int (len (trainA) / n_batch) # вычислить количество итераций обучения n_steps = bat_per_epo * n_epochs # вручную перечислить эпохи для i в диапазоне (n_steps): # выбрать партию реальных сэмплов [X_realA, X_realB], y_real_patch_realBase, y_real_patch_real_sample = (сгенерировать) # создать пакет поддельных образцов X_fakeB, y_fake = generate_fake_samples (g_model, X_realA, n_patch) # обновить дискриминатор для реальных образцов d_loss1 = d_model.train_on_batch ([X_realA, X_realB], y_real) # обновить дискриминатор для сгенерированных сэмплов d_loss2 = d_model.train_on_batch ([X_realA, X_fakeB], y_fake) # обновить генератор 9_dellossan, train_on_batch (X_realA, [y_real, X_realB]) # суммируем производительность print (‘>% d, d1 [%. 3f] d2 [%. 3f] g [%. 3f]’% (i + 1, d_loss1 , d_loss2, g_loss)) # суммировать производительность модели if (i + 1)% (bat_per_epo * 10) == 0: summarize_performance (i, g_model, dataset) Объединяя все это воедино, ниже приведен полный пример кода для обучения Pix2Pix GAN преобразованию спутниковых фотографий в изображения Google Maps. # пример pix2pix gan для спутника для преобразования изображения в изображение из numpy import load из numpy импортных нулей из множества импортных из numpy.random import randint от keras.optimizers импорт Адам из keras.initializers import RandomNormal из keras.models импорт модели from keras.models import Input из keras.layers импортировать Conv2D из keras.layers import Conv2DTranspose from keras.layers import LeakyReLU из кераса.активация импорта слоев из keras.layers import Concatenate из keras.layers import Dropout из keras.layers import BatchNormalization from keras.layers import LeakyReLU из matplotlib import pyplot # определяем модель дискриминатора def define_discriminator (image_shape): # инициализация веса init = RandomNormal (стандартное отклонение = 0,02) # вход исходного изображения in_src_image = Вход (shape = image_shape) # ввод целевого изображения in_target_image = Вход (shape = image_shape) # объединить изображения по каналам merged = Concatenate () ([in_src_image, in_target_image]) # C64 d = Conv2D (64, (4,4), strides = (2,2), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (объединено) d = LeakyReLU (альфа = 0.2) (г) # C128 d = Conv2D (128, (4,4), strides = (2,2), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (d) d = BatchNormalization () (d) d = LeakyReLU (альфа = 0,2) (d) # C256 d = Conv2D (256, (4,4), strides = (2,2), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (d) d = BatchNormalization () (d) d = LeakyReLU (альфа = 0,2) (d) # C512 d = Conv2D (512, (4,4), strides = (2,2), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (d) d = BatchNormalization () (d) d = LeakyReLU (альфа = 0.2) (г) # второй последний выходной слой d = Conv2D (512, (4,4), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (d) d = BatchNormalization () (d) d = LeakyReLU (альфа = 0,2) (d) # вывод патча d = Conv2D (1, (4,4), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (d) patch_out = Активация (‘сигмоид’) (d) # определить модель model = Модель ([in_src_image, in_target_image], patch_out) # скомпилировать модель opt = Адам (lr = 0,0002, beta_1 = 0,5) model.compile (loss = ‘binary_crossentropy’, optimizer = opt, loss_weights = [0.5]) модель возврата # определить блок кодировщика def define_encoder_block (layer_in, n_filters, batchnorm = True): # инициализация веса init = RandomNormal (стандартное отклонение = 0,02) # добавить слой понижающей дискретизации g = Conv2D (n_filters, (4,4), strides = (2,2), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (layer_in) # условно добавить пакетную нормализацию если батчнорм: g = BatchNormalization () (g, обучение = True) # дырявая активация relu g = LeakyReLU (альфа = 0.2) (г) вернуть г # определяем блок декодера def decoder_block (layer_in, skip_in, n_filters, dropout = True): # инициализация веса init = RandomNormal (стандартное отклонение = 0,02) # добавить слой с повышающей дискретизацией g = Conv2DTranspose (n_filters, (4,4), strides = (2,2), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (layer_in) # добавить пакетную нормализацию g = BatchNormalization () (g, обучение = True) # условно добавить отсев если бросил: g = выпадение (0,5) (g, обучение = верно) # объединить с пропустить соединение g = Concatenate () ([g, skip_in]) # активация relu g = Активация (‘relu’) (g) вернуть г # определить модель автономного генератора def define_generator (image_shape = (256,256,3)): # инициализация веса init = RandomNormal (stddev = 0.02) # ввод изображения in_image = Вход (shape = image_shape) # модель кодировщика e1 = define_encoder_block (in_image, 64, batchnorm = False) e2 = define_encoder_block (e1, 128) e3 = define_encoder_block (e2, 256) e4 = define_encoder_block (e3, 512) e5 = define_encoder_block (e4, 512) e6 = define_encoder_block (e5, 512) e7 = define_encoder_block (e6, 512) # бутылочное горлышко, нет норм партии и relu b = Conv2D (512, (4,4), strides = (2,2), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (e7) b = Активация (‘relu’) (b) # модель декодера d1 = decoder_block (b, e7, 512) d2 = decoder_block (d1, e6, 512) d3 = decoder_block (d2, e5, 512) d4 = decoder_block (d3, e4, 512, dropout = False) d5 = decoder_block (d4, e3, 256, dropout = False) d6 = decoder_block (d5, e2, 128, dropout = False) d7 = decoder_block (d6, e1, 64, dropout = False) # выход g = Conv2DTranspose (3, (4,4), strides = (2,2), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (d7) out_image = Активация (‘tanh’) (г) # определить модель model = Модель (in_image, out_image) модель возврата # определить комбинированную модель генератора и дискриминатора для обновления генератора def define_gan (g_model, d_model, image_shape): # сделать веса в дискриминаторе необучаемыми для слоя в d_model.слои: если не isinstance (слой, BatchNormalization): layer.trainable = Ложь # определяем исходное изображение in_src = Вход (shape = image_shape) # подключаем исходное изображение ко входу генератора gen_out = g_model (in_src) # подключить вход источника и выход генератора к входу дискриминатора dis_out = d_model ([in_src, gen_out]) # src image как вход, сгенерированное изображение и вывод классификации model = Модель (in_src, [dis_out, gen_out]) # скомпилировать модель opt = Адам (lr = 0.0002, beta_1 = 0,5) model.compile (loss = [‘binary_crossentropy’, ‘mae’], optimizer = opt, loss_weights = [1,100]) модель возврата # загрузить и подготовить обучающие изображения def load_real_samples (имя файла): # загружаем сжатые массивы данные = загрузка (имя файла) # распаковать массивы X1, X2 = данные [‘arr_0’], данные [‘arr_1’] # масштаб от [0,255] до [-1,1] X1 = (X1 — 127,5) / 127,5 Х2 = (Х2 — 127,5) / 127,5 return [X1, X2] # выбираем партию случайных выборок, возвращаем изображения и выбираем def generate_real_samples (набор данных, n_samples, patch_shape): # распаковать набор данных trainA, trainB = набор данных # выбираем случайные экземпляры ix = randint (0, trainA.форма [0], n_samples) # получить выбранные изображения X1, X2 = поезд A [ix], поезд B [ix] # генерировать «настоящие» метки классов (1) y = единицы ((n_samples, patch_shape, patch_shape, 1)) return [X1, X2], y # генерировать пакет изображений, возвращает изображения и цели def generate_fake_samples (g_model, samples, patch_shape): # создать поддельный экземпляр X = g_model.predict (образцы) # создать фальшивые метки классов (0) y = нули ((len (X), patch_shape, patch_shape, 1)) вернуть X, y # сгенерировать образцы и сохранить как график и сохранить модель def summarize_performance (шаг, g_model, набор данных, n_samples = 3): # выбираем образец входных изображений [X_realA, X_realB], _ = generate_real_samples (набор данных, n_samples, 1) # создать партию поддельных образцов X_fakeB, _ = generate_fake_samples (g_model, X_realA, 1) # масштабировать все пиксели от [-1,1] до [0,1] X_realA = (X_realA + 1) / 2.0 X_realB = (X_realB + 1) / 2.0 X_fakeB = (X_fakeB + 1) / 2.0 # построить реальные исходные изображения для i в диапазоне (n_samples): pyplot.subplot (3, n_samples, 1 + i) pyplot.axis (‘выключено’) pyplot.imshow (X_realA [i]) # сюжет сгенерировал целевое изображение для i в диапазоне (n_samples): pyplot.subplot (3, n_samples, 1 + n_samples + i) pyplot.axis (‘выключено’) pyplot.imshow (X_fakeB [i]) # построить реальное целевое изображение для i в диапазоне (n_samples): пиплот.подзаговор (3, n_samples, 1 + n_samples * 2 + i) pyplot.axis (‘выключено’) pyplot.imshow (X_realB [i]) # сохранить график в файл filename1 = ‘plot_% 06d.png’% (шаг + 1) pyplot.savefig (имя_файла1) pyplot.close () # сохраняем модель генератора filename2 = ‘model_% 06d.h5’% (шаг + 1) g_model.save (имя_файла2) print (‘> Сохранено:% s и% s’% (имя_файла1, имя_файла2)) # поезд модели pix2pix def train (d_model, g_model, gan_model, набор данных, n_epochs = 100, n_batch = 1): # определяем выходную квадратную форму дискриминатора n_patch = d_model.output_shape [1] # распаковать набор данных trainA, trainB = набор данных # подсчитываем количество пакетов за период обучения bat_per_epo = интервал (len (trainA) / n_batch) # рассчитываем количество итераций обучения n_steps = bat_per_epo * n_epochs # вручную перечислить эпохи для i в диапазоне (n_steps): # выбрать партию реальных образцов [X_realA, X_realB], y_real = generate_real_samples (набор данных, n_batch, n_patch) # создать партию поддельных образцов X_fakeB, y_fake = generate_fake_samples (g_model, X_realA, n_patch) # обновить дискриминатор для реальных образцов d_loss1 = d_model.train_on_batch ([X_realA, X_realB], y_real) # обновить дискриминатор для сгенерированных образцов d_loss2 = d_model.train_on_batch ([X_realA, X_fakeB], y_fake) # обновить генератор g_loss, _, _ = gan_model.train_on_batch (X_realA, [y_real, X_realB]) # подвести итоги print (‘>% d, d1 [%. 3f] d2 [%. 3f] g [%. 3f]’% (i + 1, d_loss1, d_loss2, g_loss)) # подвести итоги работы модели если (i + 1)% (bat_per_epo * 10) == 0: summarize_performance (я, g_model, набор данных) # загрузить данные изображения набор данных = load_real_samples (‘maps_256.нпз ‘) print (‘Загружено’, набор данных [0] .shape, набор данных [1] .shape) # определить форму ввода на основе загруженного набора данных image_shape = набор данных [0] .shape [1:] # определить модели d_model = define_discriminator (image_shape) g_model = define_generator (image_shape) # определить составную модель gan_model = define_gan (g_model, d_model, image_shape) # модель поезда поезд (d_model, g_model, gan_model, набор данных) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 140002 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 000 000 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 49 0002 47 00030002 47 0003 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 9 0002 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 000 93 000 000 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 1102 109 1102 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 13 136 137 1382 138 137 1382 138 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 153 153 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 000 000 170002 170 0003 175 176 177 178 179 180 181 182 183 9000 3 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 0003 0003 1 0003 194 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 0003 211 212 0003 212 0003 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 000 227 228 000 0003 228 000 0003 228 000 234 235 236 237 238 239 240 241 242 9 0003 243 244 # пример pix2pix gan для спутника для преобразования изображения в изображение из numpy import load from numpy import zeros from numpy import ones from numpy.random import randint from keras.optimizers import Adam from keras.initializers import RandomNormal from keras.models import Model from keras.models import Input from keras.layers import Conv2D import from keras.layers Conv2DTranspose из keras.layers import LeakyReLU from keras.layers import Activation from keras.layers import Concatenate from keras.layers import Dropout from keras.Layers import BatchNormalization from keras.layers import LeakyReLU from matplotlib import pyplot # определить модель дискриминатора def define_discriminator (image_shape): # инициализация веса # исходное изображение input in_src_image = Input (shape = image_shape) # целевое изображение input in_target_image = Input (shape = image_shape) # объединять изображения по каналам merged = Concatenate, () in_target_image]) # C64 d = Conv2D (64, (4,4), strides = (2,2), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (объединено) d = LeakyReLU (alpha = 0.2) (d) # C128 d = Conv2D (128, (4,4), strides = (2,2), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (d) d = BatchNormalization ( ) (d) d = LeakyReLU (alpha = 0.2) (d) # C256 d = Conv2D (256, (4,4), strides = (2,2), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (d) d = BatchNormalization () (d) d = LeakyReLU (alpha = 0,2) (d) # C512 d = Conv2D (512, (4,4), шаги = ( 2,2), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (d) d = BatchNormalization () (d) d = LeakyReLU (alpha = 0.2) (d) # второй последний выходной слой d = Conv2D (512, (4,4), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (d) d = BatchNormalization () (d) d = LeakyReLU (alpha = 0.2) (d) # вывод патча d = Conv2D (1, (4,4), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (d) patch_out = Activation ( ‘sigmoid’) (d) # определить модель model = Model ([in_src_image, in_target_image], patch_out) # скомпилировать модель opt = Adam (lr = 0.0002, beta_1 = 0,5) model.compile (loss = ‘binary_crossentropy’, optimizer = opt, loss_weights = [0,5]) return model # определить блок кодировщика def define_encoder_block (layer_in, n_filters, batchnorm = True): # инициализация веса init = RandomNormal (stddev = 0,02) # добавить слой понижающей дискретизации g = Conv2D (n_filters, (4,4), strides = (2,2), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (layer_in) # условно добавить пакетную нормализацию , если batchnorm: g = BatchNormalization () (g, training = True) # утечка активация relu g = LeakyReLU (alpha = 0.2) (g) return g # определение блока декодера def decoder_block (layer_in, skip_in, n_filters, dropout = True): # инициализация веса init = RandomNormal (std0003 = 0.02) # добавить слой с повышающей дискретизацией g = Conv2DTranspose (n_filters, (4,4), strides = (2,2), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (layer_in) # добавить пакетную нормализацию g = BatchNormalization () (g, training = True) # условно добавить выпадение если выпадение: g = выпадение (0.5) (g, training = True) # слияние с пропуском соединения g = Concatenate () ([g, skip_in]) # повторная активация g = Activation (‘relu’) (g) return g # определение модели автономного генератора def define_generator (image_shape = (256,256,3)): # инициализация веса init = RandomNormal (stddev = 0.02) # image input in_image Вход (shape = image_shape) # модель кодировщика e1 = define_encoder_block (in_image, 64, batchnorm = False) e2 = define_encoder_block (e1, 128) e3 = define_encoder_block2 9 = define_encoder_block4 (e2 (e3, 512) e5 = define_encoder_block (e4, 512) e6 = define_encoder_block (e5, 512) e7 = define_encoder_block (e6, 512) # bottleneck, no batch norm2D и relu (512, (4,4), шаги = (2,2), паддин g = ‘same’, kernel_initializer = init) (e7) b = Активация (‘relu’) (b) # модель декодера d1 = decoder_block (b, e7, 512) d2 = decoder_block (d1 , e6, 512) d3 = decoder_block (d2, e5, 512) d4 = decoder_block (d3, e4, 512, dropout = False) d5 = decoder_block (d4, e3, 256, dropout = False) d6 = decoder_block (d5, e2, 128, dropout = False) d7 = decoder_block (d6, e1, 64, dropout = False) # output g = Conv2DTranspose (3, (4,4), шаги = (2,2), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (d7) out_image = Activation (‘tanh’) (g) # определить модель model = Model (in_image, out_image) return model # определить комбинированную модель генератора и дискриминатора, для обновления генератора def define_gan (g_model, d_model, image_shape): # сделать веса в дискриминаторе не обучать в состоянии для слоя в d_model.Layers: if not isinstance (layer, BatchNormalization): layer.trainable = False # определить исходное изображение in_src = Input (shape = image_shape) # подключить исходное изображение ко входу генератора gen_out = g_model (in_src) # подключите вход источника и выход генератора к входу дискриминатора dis_out = d_model ([in_src, gen_out]) # src изображение в качестве входа, сгенерированное изображение и выход классификации model = Model (in_src, [dis_out, gen_out]) # скомпилировать модель opt = Adam (lr = 0.0002, beta_1 = 0,5) model.compile (loss = [‘binary_crossentropy’, ‘mae’], optimizer = opt, loss_weights = [1,100]) return model # загрузить и подготовить обучающие изображения def load_real_samples (filename): # загрузить сжатые массивы data = load (filename) # распаковать массивы X1, X2 = data [‘arr_0’], data [‘arr_1’] # масштабировать от [ 0,255] до [-1,1] X1 = (X1 — 127,5) / 127,5 X2 = (X2 — 127.5) / 127,5 return [X1, X2] # выбор пакета случайных выборок, возврат изображений и цель def generate_real_samples (dataset, n_samples, patch_shape): # unpack dataset trainA = набор данных # выбрать случайные экземпляры ix = randint (0, trainA.shape [0], n_samples) # получить выбранные изображения X1, X2 = trainA [ix], trainB [ix] # сгенерировать ‘реальные’ метки класса (1) y = единицы ((n_samples, patch_shape, patch_shape, 1)) return [X1, X2], y # генерировать пакет изображений, возвращает изображения и цели def generate_fake_samples (g_model, samples, patch_shape): # генерировать поддельный экземпляр X = g_model.предсказать (образцы) # создать ‘поддельные’ метки классов (0) y = нули ((len (X), patch_shape, patch_shape, 1)) return X, y # создать образцы и сохранить как график и сохраните модель def summarize_performance (step, g_model, dataset, n_samples = 3): # выберите образец входных изображений [X_realA, X_realB], _ = generate_real_samples (dataset, n_samples, 1) # создать пакет поддельных образцов X_fakeB, _ = generate_fake_samples (g_model, X_realA, 1) # масштабировать все пиксели от [-1,1] до [0,1] X_realA = (X_realA + 1 ) / 2.0 X_realB = (X_realB + 1) / 2.0 X_fakeB = (X_fakeB + 1) / 2.0 # построить реальные исходные изображения для i в диапазоне (n_samples): pyplot.subplot (3, n_samples, 1 + i) pyplot.axis (‘off’) pyplot.imshow (X_realA [i]) # plot сгенерированное целевое изображение для i в диапазоне (n_samples): pyplot.subplot (3, n_samples, 1 + n_samples + i) pyplot.axis (‘off’) pyplot.imshow (X_fakeB [i]) # построить реальное целевое изображение для i в диапазоне (n_samples): pyplot.subplot (3, n_samples, 1 + n_samples * 2 + i) pyplot.axis (‘off ‘) pyplot.imshow (X_realB [i]) # сохранить график в файл filename1 =’ plot_% 06d.png ‘% (step + 1) pyplot.savefig (filename1) pyplot.close () # сохранить модель генератора filename2 = ‘model_% 06d.h5’% (step + 1) g_model.save (filename2) print (‘> Сохранено:% s и% s’% (filename1, filename2)) # train pix2pix models def train (d_model, g_model, gan_model, dataset, n_epochs = 100, n_batch = 1): # определить выходную квадратную форму дискриминатора n_patch = d_model.output_shape [1] # распаковать набор данных trainA, trainB = dataset # вычислить количество пакетов за период обучения bat_per_epo = int (len (trainA) / n_batch) # вычислить количество обучающих итераций n_steps = bat_per_epo * n_epochs # вручную перечислить эпохи для i in range (n_steps ): # 9000 реальных образцов [X_realA, X_realB], y_real = generate_real_samples (dataset, n_batch, n_patch) # сгенерировать партию поддельных образцов X_fakeB, y_fake = generate_fake_samples (g_model_ 9_real) 0002 # обновить дискриминатор для реальных отсчетов d_loss1 = d_model.train_on_batch ([X_realA, X_realB], y_real) # обновить дискриминатор для сгенерированных выборок d_loss2 = d_model.train_on_batch ([X_realA, X_fakeB], y_fake) # обновить генератор 9_dellossan, train_on_batch (X_realA, [y_real, X_realB]) # суммируем производительность print (‘>% d, d1 [%. 3f] d2 [%. 3f] g [%. 3f]’% (i + 1, d_loss1 , d_loss2, g_loss)) # суммировать производительность модели if (i + 1)% (bat_per_epo * 10) == 0: summarize_performance (i, g_model, dataset) # загрузить данные изображения набор данных = load_real_samples (‘maps_256.npz ‘) print (‘ Loaded ‘, dataset [0] .shape, dataset [1] .shape) # определить входную форму на основе загруженного набора данных image_shape = dataset [0] .shape [1:] # определить модели d_model = define_discriminator (image_shape) g_model = define_generator (image_shape) # определить составную модель gan_model = define_gan (g_model d_model , train_model , train_model , train_model) d_model, g_model, gan_model, набор данных) Пример можно запустить на аппаратном обеспечении ЦП, хотя рекомендуется аппаратное обеспечение ГП. Пример может занять около двух часов на современном оборудовании GPU. Примечание : Ваши результаты могут отличаться из-за стохастической природы алгоритма или процедуры оценки или различий в числовой точности. Попробуйте запустить пример несколько раз и сравните средний результат. Потеря сообщается на каждой итерации обучения, включая потерю дискриминатора на реальных примерах (d1), потерю дискриминатора на сгенерированных или поддельных примерах (d2) и потерю генератора, которая представляет собой средневзвешенное значение состязательных и L1 потерь (g). Если потери дискриминатора стремятся к нулю и остаются там в течение длительного времени, рассмотрите возможность перезапуска обучающего прогона, поскольку это пример ошибки обучения. > 1, d1 [0,566] d2 [0,520] г [82,266] > 2, d1 [0,469] d2 [0,484] г [66,813] > 3, d1 [0,428] d2 [0,477] г [79,520] > 4, d1 [0,362] d2 [0,405] г [78,143] > 5, d1 [0,416] d2 [0,406] г [72,452] … > 109596, d1 [0,303] d2 [0,006] г [5,792] > 109597, d1 [0,001] d2 [1,127] g [14.343] > 109598, d1 [0,000] d2 [0,381] г [11,851] > 109599, d1 [1,289] d2 [0,547] г [6,901] > 109600, d1 [0,437] d2 [0,005] г [10,460] > Сохранены: plot_109600.png и model_109600.h5 > 1, d1 [0,566] d2 [0,520] г [82,266] > 2, d1 [0,469] d2 [0,484] г [66,813] > 3, d1 [0,428] d2 [0,477] г [79,520 ] > 4, d1 [0,362] d2 [0,405] г [78,143] > 5, d1 [0,416] d2 [0,406] г [72.452] … > 109596, d1 [0,303] d2 [0,006] г [5,792] > 109597, d1 [0,001] d2 [1,127] г [14,343] > 109598, d1 [0,000] d2 [0,381] г [11,851] > 109599, d1 [1,289] d2 [0,547] г [6,901] > 109600, d1 [0,437] d2 [0,005] г [10,460] > Сохранено: plot_109600.png и модель_109600.h5 Модели сохраняются каждые 10 эпох и сохраняются в файл с номером итерации обучения. Кроме того, изображения генерируются каждые 10 эпох и сравниваются с ожидаемыми целевыми изображениями.Эти графики можно оценить в конце прогона и использовать для выбора окончательной модели генератора на основе качества сгенерированного изображения. В конце прогона у вас будет 10 сохраненных файлов модели и 10 графиков сгенерированных изображений. После первых 10 эпох создаются изображения карты, которые выглядят правдоподобно, хотя линии улиц не совсем прямые, а изображения содержат некоторое размытие. Тем не менее, большие конструкции находятся в нужных местах и ​​в большинстве случаев окрашены в нужные цвета. График спутника на карту Google, переведенные изображения с помощью Pix2Pix после 10 эпох обучения Изображения, сгенерированные примерно после 50 периодов обучения, начинают выглядеть очень реалистично, по крайней мере, в смысле, а качество остается хорошим до конца тренировочного процесса. Обратите внимание на первый пример сгенерированного изображения ниже (правый столбец, средняя строка), который содержит больше полезных деталей, чем реальное изображение карты Google. График спутника на карту Google, переведенные изображения с помощью Pix2Pix после 100 эпох обучения Теперь, когда мы разработали и обучили модель Pix2Pix, мы можем изучить, как их можно использовать автономно. Как переводить изображения с помощью модели Pix2Pix Обучение модели Pix2Pix приводит к созданию множества сохраненных моделей и образцов сгенерированных изображений для каждой. Больше эпох обучения не обязательно означает более качественную модель. Следовательно, мы можем выбрать модель на основе качества сгенерированных изображений и использовать ее для выполнения специального преобразования изображения в изображение. В этом случае мы будем использовать модель, сохраненную в конце прогона, например после 100 эпох или 109 600 итераций обучения. Хорошей отправной точкой является загрузка модели и использование ее для специальных переводов исходных изображений в обучающем наборе данных. Сначала мы можем загрузить обучающий набор данных. Мы можем использовать ту же функцию с именем load_real_samples () для загрузки набора данных, которая использовалась при обучении модели. # загрузить и подготовить обучающие изображения def load_real_samples (имя файла): # загрузить сжатые файлы данные = загрузка (имя файла) # распаковать массивы X1, X2 = данные [‘arr_0’], данные [‘arr_1’] # масштаб от [0,255] до [-1,1] Х1 = (Х1 — 127.5) / 127,5 Х2 = (Х2 — 127,5) / 127,5 возврат [X1, X2] # загрузить и подготовить обучающие изображения def load_real_samples (filename): # загрузить сжатые файлы data = load (filename) # распаковать массивы X1, X2 = data [‘arr_0’], data [ ‘arr_1’] # масштаб от [0,255] до [-1,1] X1 = (X1 — 127,5) / 127,5 X2 = (X2 — 127,5) / 127.5 возврат [X1, X2] Эту функцию можно вызвать следующим образом: … # загрузить набор данных [X1, X2] = load_real_samples (‘maps_256.npz’) print (‘Загружено’, X1.shape, X2.shape) … # загрузить набор данных [X1, X2] = load_real_samples (‘maps_256.npz’) print (‘Loaded’, X1.shape, X2.shape) Затем мы можем загрузить сохраненную модель Keras. … # модель нагрузки модель = load_model (‘модель_109600.h5’) … # загрузить модель model = load_model (‘model_109600.h5’) Затем мы можем выбрать случайную пару изображений из набора обучающих данных для использования в качестве примера. … # выбрать случайный пример ix = randint (0, len (X1), 1) src_image, tar_image = X1 [ix], X2 [ix] … # выбрать случайный пример ix = randint (0, len (X1), 1) src_image, tar_image = X1 [ix], X2 [ix] Мы можем предоставить исходное спутниковое изображение в качестве входных данных для модели и использовать его для прогнозирования изображения карты Google. … # генерировать изображение из источника gen_image = model.predict (src_image) … # генерировать изображение из источника gen_image = model.предсказать (src_image) Наконец, мы можем построить исходное, сгенерированное изображение и ожидаемое целевое изображение. Функция plot_images () ниже реализует это, обеспечивая красивый заголовок над каждым изображением. # сюжетное исходное, сгенерированное и целевое изображения def plot_images (src_img, gen_img, tar_img): images = vstack ((src_img, gen_img, tar_img)) # масштаб от [-1,1] до [0,1] изображения = (изображения + 1) / 2.0 title = [‘Источник’, ‘Создано’, ‘Ожидается’] # построчно строить изображения для i в диапазоне (len (изображения)): # определить подзаговор pyplot.subplot (1, 3, 1 + я) # выключить ось pyplot.axis (‘выключено’) # построить необработанные данные пикселей pyplot.imshow (изображения [i]) # показать заголовок pyplot.title (заголовки [i]) pyplot.show () 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 140002 14 # источник графика, сгенерированные и целевые изображения def plot_images (src_img, gen_img, tar_img): images = vstack ((src_img, gen_img, tar_img)) # масштаб от [-1,1] до [0 , 1] изображений = (images + 1) / 2.0 title = [‘Source’, ‘Generated’, ‘Expected’] # построчно построчно для i в диапазоне (len (images)): # define subplot pyplot.subplot ( 1, 3, 1 + i) # выключить ось pyplot.axis (‘off’) # построить необработанные данные пикселей pyplot.imshow (images [i]) # показать заголовок pyplot .title (заголовки [i]) pyplot.show () Эту функцию можно вызывать с каждым из наших исходных, сгенерированных и целевых изображений. … # построить все три изображения plot_images (src_image, gen_image, tar_image) … # построить все три изображения plot_images (src_image, gen_image, tar_image) Объединяя все это вместе, ниже приводится полный пример выполнения специального преобразования изображения в изображение с примером из набора обучающих данных. # пример загрузки модели pix2pix и ее использования для преобразования изображения в изображение из кераса.модели импортировать load_model из numpy import load из numpy import vstack из matplotlib import pyplot из numpy.random import randint # загрузить и подготовить обучающие изображения def load_real_samples (имя файла): # загружаем сжатые массивы данные = загрузка (имя файла) # распаковать массивы X1, X2 = данные [‘arr_0’], данные [‘arr_1’] # масштаб от [0,255] до [-1,1] X1 = (X1 — 127,5) / 127,5 Х2 = (Х2 — 127,5) / 127,5 return [X1, X2] # сюжетное исходное, сгенерированное и целевое изображения def plot_images (src_img, gen_img, tar_img): images = vstack ((src_img, gen_img, tar_img)) # масштаб от [-1,1] до [0,1] изображения = (изображения + 1) / 2.0 title = [‘Источник’, ‘Создано’, ‘Ожидается’] # построчно строить изображения для i в диапазоне (len (изображения)): # определить подзаговор pyplot.subplot (1, 3, 1 + я) # выключить ось pyplot.axis (‘выключено’) # построить необработанные данные пикселей pyplot.imshow (изображения [i]) # показать заголовок pyplot.title (заголовки [i]) pyplot.show () # загрузить набор данных [X1, X2] = load_real_samples (‘maps_256.npz’) print (‘Загружено’, X1.shape, X2.shape) # модель нагрузки model = load_model (‘модель_109600.h5 ‘) # выбрать случайный пример ix = randint (0, len (X1), 1) src_image, tar_image = X1 [ix], X2 [ix] # генерировать изображение из источника gen_image = model.predict (src_image) # построить все три изображения plot_images (src_image, gen_image, tar_image) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 140002 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 000 000 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 # пример загрузки модели pix2pix и ее использования для преобразования изображения в изображение из keras.models import load_model from numpy import load from numpy import vstack from matplotlib import pyplot from numpy.random import randint # загрузить и подготовить обучающие изображения def load_real_samples ( загрузить сжатые массивы data = load (filename) # распаковать массивы X1, X2 = data [‘arr_0’], data [‘arr_1’] # масштабировать от [0,255] до [-1,1] X1 = (X1 — 127.5) / 127,5 X2 = (X2 — 127,5) / 127,5 return [X1, X2] # источник графика, сгенерированные и целевые изображения def plot_images (src_img, gen_img, tar_img): изображений = vstack ((src_img, gen_img, tar_img)) # масштаб от [-1,1] до [0,1] изображений = (images + 1) / 2.0 заголовков = [‘Источник’, ‘Создано ‘,’ Expected ‘] # построчно строить изображения для i in range (len (images)): # определять подзаголовок pyplot.subplot (1, 3, 1 + i) # выключить ось pyplot.axis (‘off’) # построить необработанные данные пикселей pyplot.imshow (images [i]) # показать заголовок pyplot.title (title [i]) pyplot.show () # загрузить набор данных [X1, X2] = load_real_samples (‘maps_256.npz’) print (‘Loaded’, X1. shape, X2.shape) # загрузить модель model = load_model (‘model_109600.h5’) # выбрать случайный пример ix = randint (0, len (X1), 1) src_image, tar_image = X1 [ix], X2 [ix] # генерировать изображение из источника gen_image = model.pred (src_image) # построить все три изображения plot_images (src_image, gen_image, tar_image) При выполнении примера будет выбрано случайное изображение из набора обучающих данных, оно переведено на карту Google и построено по сравнению с ожидаемым изображением. Примечание : Ваши результаты могут отличаться из-за стохастической природы алгоритма или процедуры оценки или различий в числовой точности. Попробуйте запустить пример несколько раз и сравните средний результат. В этом случае мы видим, что сгенерированное изображение захватывает большие дороги с оранжевым и желтым цветом, а также зеленые парковые зоны. Созданное изображение не идеально, но очень близко к ожидаемому. График спутника для преобразования изображения карты Google с помощью окончательной модели Pix2Pix GAN Мы также можем использовать модель для перевода данного автономного изображения. Мы можем выбрать изображение из набора данных проверки в разделе maps / val и обрезать спутниковый элемент изображения.Затем его можно сохранить и использовать в качестве входных данных для модели. В этом случае мы будем использовать « maps / val / 1.jpg ». Пример изображения из части проверки набора данных Maps Мы можем использовать программу обработки изображений, чтобы создать грубую обрезку спутникового элемента этого изображения для использования в качестве входных данных и сохранить файл как satellite.jpg в текущем рабочем каталоге. Пример обрезанного спутникового изображения для использования в качестве входных данных для модели Pix2Pix. Мы должны загрузить изображение как массив пикселей NumPy с размером 256 × 256, изменить масштаб значений пикселей до диапазона [-1,1], а затем расширить размеры одного изображения, чтобы представить один входной образец. Функция load_image () ниже реализует это, возвращая пиксели изображения, которые могут быть предоставлены непосредственно загруженной модели Pix2Pix. # загрузить изображение def load_image (имя файла, размер = (256,256)): # загрузить изображение желаемого размера пикселей = load_img (имя файла, target_size = размер) # преобразовать в массив numpy пикселей = img_to_array (пиксели) # масштаб от [0,255] до [-1,1] пикселей = (пикселей — 127,5) / 127,5 # изменить форму до 1 образца пикселей = expand_dims (пикселей, 0) возврат пикселей # загрузить изображение def load_image (filename, size = (256,256)): # загрузить изображение с предпочтительным размером пикселей = load_img (filename, target_size = size) # преобразовать в массив numpy пикселей = img_to_array (пикселей) # масштаб от [0,255] до [-1,1] пикселей = (пикселей — 127.5) / 127,5 # изменить форму до 1 образца пикселей = expand_dims (пикселей, 0) вернуть пиксели Затем мы можем загрузить наш обрезанный спутниковый снимок. … # загрузить исходное изображение src_image = load_image (‘satellite.jpg’) print (‘Загружено’, src_image.shape) … # загрузить исходное изображение src_image = load_image (‘satellite.jpg ‘) print (‘ Загружено ‘, src_image.shape) Как и раньше, мы можем загрузить нашу сохраненную модель генератора Pix2Pix и сгенерировать перевод загруженного изображения. … # модель нагрузки модель = load_model (‘модель_109600.h5’) # генерировать изображение из источника gen_image = model.predict (src_image) … # загрузить модель model = load_model (‘model_109600.h5 ‘) # генерировать изображение из источника gen_image = model.predict (src_image) Наконец, мы можем снова масштабировать значения пикселей до диапазона [0,1] и построить график результата. … # масштаб от [-1,1] до [0,1] gen_image = (gen_image + 1) / 2.0 # построить изображение pyplot.imshow (gen_image [0]) pyplot.axis (‘выключено’) pyplot.show () … # масштаб от [-1,1] до [0,1] gen_image = (gen_image + 1) / 2.0 # построить изображение pyplot.imshow (gen_image [0]) pyplot .axis (‘выкл.’) pyplot.show () Если связать все это вместе, полный пример выполнения специального перевода изображения с одним файлом изображения приведен ниже. # пример загрузки модели pix2pix и использования ее для одноразового перевода изображений из кераса.модели импортировать load_model из keras.preprocessing.image import img_to_array из keras.preprocessing.image import load_img из numpy import load из numpy import expand_dims из matplotlib import pyplot # загрузить изображение def load_image (имя файла, размер = (256,256)): # загрузить изображение желаемого размера пикселей = load_img (имя файла, target_size = размер) # преобразовать в массив numpy пикселей = img_to_array (пиксели) # масштаб от [0,255] до [-1,1] пикселей = (пикселей — 127.5) / 127,5 # изменить форму до 1 образца пикселей = expand_dims (пикселей, 0) вернуть пиксели # загрузить исходное изображение src_image = load_image (‘satellite.jpg’) print (‘Загружен’, src_image.shape) # модель нагрузки модель = load_model (‘модель_109600.h5’) # генерировать изображение из источника gen_image = model.predict (src_image) # масштаб от [-1,1] до [0,1] gen_image = (gen_image + 1) / 2.0 # построить изображение pyplot.imshow (gen_image [0]) pyplot.axis (‘выключено’) пиплот.показать () 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 140002 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 0003 # пример загрузки модели pix2pix и ее использования для одноразовой трансляции изображений из keras.модели import load_model from keras.preprocessing.image import img_to_array from keras.preprocessing.image import load_img from numpy import load from numpy import expand_dims 000 из matplot 000 pyplot def load_image (filename, size = (256,256)): # загрузить изображение с предпочтительным размером пикселей = load_img (filename, target_size = size) # преобразовать в массив numpy пикселей = img_to_array (пикселей) # масштаб от [0,255] до [-1,1] пикселей = (пикселей — 127.5) / 127,5 # изменить форму до 1 образца пикселей = expand_dims (пикселей, 0) вернуть пиксели # загрузить исходное изображение src_image = load_image (‘satellite.jpg’) print (‘ Loaded ‘, src_image.shape) # загрузить модель model = load_model (‘ model_109600.h5 ‘) # создать изображение из источника gen_image = model.predict (src_image) # масштаб от [-1, 1] до [0,1] gen_image = (gen_image + 1) / 2.0 # построить изображение pyplot.imshow (gen_image [0]) pyplot.axis (‘off’) pyplot.show () При выполнении примера загружается изображение из файла, создается его перевод и отображается результат. Созданное изображение является разумным переводом исходного изображения. Улицы не кажутся прямыми, а детали зданий немного не хватает. Возможно, при дальнейшем обучении или выборе другой модели можно будет создавать изображения более высокого качества. Участок спутникового изображения, переведенный на карты Google с помощью окончательной модели Pix2Pix GAN Как перевести карты Google на спутниковые изображения Теперь, когда мы знакомы с тем, как разработать и использовать модель Pix2Pix для перевода спутниковых изображений на карты Google, мы можем также изучить обратное. То есть мы можем разработать модель Pix2Pix для преобразования изображений карты Google в правдоподобные спутниковые изображения. Для этого требуется, чтобы модель изобрела или представила себе правдоподобные здания, дороги, парки и т. Д. Мы можем использовать один и тот же код для обучения модели с одной небольшой разницей. Мы можем изменить порядок наборов данных, возвращаемых функцией load_real_samples () ; например: # загрузить и подготовить обучающие изображения def load_real_samples (имя файла): # загружаем сжатые массивы данные = загрузка (имя файла) # распаковать массивы X1, X2 = данные [‘arr_0’], данные [‘arr_1’] # масштаб от [0,255] до [-1,1] X1 = (X1 — 127,5) / 127,5 Х2 = (Х2 — 127.5) / 127,5 # возврат в обратном порядке возврат [X2, X1] # загрузить и подготовить обучающие образы def load_real_samples (filename): # загрузить сжатые массивы data = load (filename) # распаковать массивы X1, X2 = data [‘arr_0’], data [ ‘arr_1’] # масштаб от [0,255] до [-1,1] X1 = (X1 — 127,5) / 127,5 X2 = (X2 — 127,5) / 127.5 # возврат в обратном порядке возврат [X2, X1] Примечание : порядок X1 и X2 обратный. Это означает, что модель будет принимать изображения карты Google в качестве входных данных и учиться генерировать спутниковые изображения. Запустите пример, как раньше. Примечание : Ваши результаты могут отличаться из-за стохастической природы алгоритма или процедуры оценки или различий в числовой точности. Попробуйте запустить пример несколько раз и сравните средний результат. Как и раньше, о потере модели сообщается на каждой итерации обучения. Если потери дискриминатора стремятся к нулю и остаются там в течение длительного времени, рассмотрите возможность перезапуска обучающего прогона, поскольку это пример неудачного обучения. > 1, d1 [0,442] d2 [0,650] г [49,790] > 2, d1 [0,317] d2 [0,478] г [56,476] > 3, d1 [0,376] d2 [0,450] г [48,114] > 4, d1 [0,396] d2 [0,406] г [62,903] > 5, d1 [0,496] d2 [0,460] г [40,650] … > 109596, d1 [0.311] d2 [0,057] г [25,376] > 109597, d1 [0,028] d2 [0,070] г [16,618] > 109598, d1 [0,007] d2 [0,208] г [18,139] > 109599, d1 [0,358] d2 [0,076] г [22,494] > 109600, d1 [0,279] d2 [0,049] г [9,941] > Сохранены: plot_109600.png и model_109600.h5 > 1, d1 [0,442] d2 [0,650] г [49,790] > 2, d1 [0,317] d2 [0,478] г [56,476] > 3, d1 [0,376] d2 [0,450] г [48,114 ] > 4, d1 [0.396] d2 [0,406] г [62,903] > 5, d1 [0,496] d2 [0,460] г [40,650] … > 109596, d1 [0,311] d2 [0,057] г [25,376] > 109597, d1 [0,028] d2 [0,070] г [16,618] > 109598, d1 [0,007] d2 [0,208] г [18,139] > 109599, d1 [0,358] d2 [0,076] г [22,494] > 109600, d1 [0,279] d2 [0,049] g [9,941] > Сохранено: plot_109600.png и model_109600.h5 Сложнее судить о качестве сгенерированных спутниковых изображений, тем не менее, правдоподобные изображения создаются уже через 10 эпох. График карты Google Map со спутниковым переводом изображений с помощью Pix2Pix после 10 эпох обучения Как и раньше, качество изображения улучшится и будет изменяться в процессе обучения. Окончательная модель может быть выбрана на основе качества сгенерированного изображения, а не общего количества эпох обучения. Модель не представляет особых трудностей в создании разумных водных ресурсов, парков, дорог и т. Д. График карты Google Map со спутниковым переводом изображений с помощью Pix2Pix после 90 эпох обучения Расширения В этом разделе перечислены некоторые идеи по расширению учебника, которые вы, возможно, захотите изучить. Автономный спутник . Разработайте пример перевода автономных изображений карт Google в спутниковые изображения, как мы сделали для спутниковых изображений в карты Google. Новый образ . Найдите спутниковый снимок совершенно нового места, переведите его на карту Google и сравните результат с фактическим изображением на картах Google. Дополнительная подготовка . Продолжите обучение модели еще на 100 эпох и оцените, приведет ли дополнительное обучение к дальнейшему улучшению качества изображения. Увеличение изображения . Используйте небольшое увеличение изображения во время обучения, как описано в статье Pix2Pix, и оцените, приводит ли это к лучшему качеству сгенерированных изображений. Если вы изучите какое-либо из этих расширений, я хотел бы знать. Разместите свои выводы в комментариях ниже. Дополнительная литература Этот раздел предоставляет дополнительные ресурсы по теме, если вы хотите углубиться. Официальный API Сводка В этом руководстве вы узнали, как разработать генерирующую состязательную сеть Pix2Pix для преобразования изображения в изображение. В частности, вы выучили: Как загрузить и подготовить спутниковое изображение в набор данных преобразования изображений в изображения Google Maps. Как разработать модель Pix2Pix для перевода спутниковых фотографий в изображения карты Google. Как использовать окончательную модель генератора Pix2Pix для перевода специальных спутниковых изображений. Есть вопросы? Задайте свои вопросы в комментариях ниже, и я постараюсь ответить. Развивайте генерирующие состязательные сети уже сегодня! Разработайте модели GAN за считанные минуты …с всего несколькими строками кода Python Узнайте, как это сделать в моей новой электронной книге: Генеративные состязательные сети с Python Он предоставляет руководств для самообучения и сквозных проектов на: DCGAN , условных GAN , перевод изображений , Pix2Pix , CycleGAN и многое другое … Наконец-то привнесите модели GAN в свои проекты Vision Пропустите академики. Только результаты.Посмотрите, что внутри . Автор: alexxlab Добавить комментарий Отменить ответ Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены * Комментарий * Имя * Email * Сайт 2011 - 2019 © Сайт Автолюбителей Вся информация на сайте защищена авторскими правами. Карта сайта