Трансформатора фото: D1 82 d1 80 d0 b0 d0 bd d1 81 d1 84 d0 be d1 80 d0 bc d0 b0 d1 82 d0 be d1 80 картинки, стоковые фото D1 82 d1 80 d0 b0 d0 bd d1 81 d1 84 d0 be d1 80 d0 bc d0 b0 d1 82 d0 be d1 80

Содержание

ТРАНСФОРМАТОРЫ

   В этой статье мы поговорим о трансформаторах, устройствах способных повышать или понижать напряжение при переменном токе. Существуют различные по конструкции и предназначению трансформаторы. Например есть как однофазные, так и трехфазные. На фото изображен однофазный трансформатор:


Трансформатор однофазный

   Трансформатор напряжения соответственно будет называться повышающим, если на выходе со вторичной обмотки напряжение выше, чем в первичной, и понижающим, если, напряжение во вторичной обмотке ниже, чем в первичной. На рисунке ниже изображена схема работы трансформатора:

Принципиальная схема трансформатора

   Красным (на рисунке ниже) обозначена первичная обмотка, синим вторичная, также изображен сердечник трансформатора, собранный из пластин специальной электротехнической стали. Буквами U1 обозначено напряжение первичной обмотки. Буквами I1 обозначен ток первичной обмотки. U2 обозначено напряжение на вторичной обмотке, I2 ток во вторичной. В трансформаторе две или более обмоток индуктивно связаны. Также трансформаторы могут использоваться для гальванической развязки цепей.

Принцип работы трансформатора

Принцип действия трансформатора


   При подаче напряжения на первичную обмотку в ней наводится ЭДС самоиндукции. Силовые линии магнитного поля пронизывают не только ту катушку, которая наводит ток, но и расположенную на том же сердечнике вторую катушку (вторичную обмотку) и наводит также в ней ЭДС самоиндукции. Отношение числа витков первичной обмотки к вторичной называется Коэффициентом трансформации. Записывается это так:
  • U1 =напряжение первичной обмотки.
  • U2 = напряжение вторичной обмотки.
  • w1 = количество витков первичной обмотки.
  • w2 = количество витков вторичной обмотки.
  • кт = коэффициент трансформации.

Коэффициент трансформации — формула

   Если коэффициент трансформации меньше единицы, то трансформатор повышающий, если больше единицы, понижающий. Разберем на небольшом примере: w1 количество витков первичной обмотки равно условно равно 300, w2 количество витков вторичной обмотки равно 20. Делим 300 на 20, получаем 15. Число больше единицы, значит трансформатор понижающий. Допустим, мы мотали трансформатор с 220 вольт, на более низкое напряжение, и нам теперь нужно посчитать, какое будет напряжение на вторичной обмотке. Подставляем цифры: U2=U1\кт = 220\15 = 14.66 вольт. Напряжение на выходе с вторичной обмотки будет равно 14.66 вольт.

Трансформаторы на схемах

   Обозначается на принципиальных схемах трансформатор так:

Обозначение трансформатора на схемах

   На следующем рисунке изображен трансформатор с несколькими вторичными обмотками:

Трансформатор с двумя вторичными обмотками

   Цифрой «1» обозначена первичная обмотка (слева), цифрами 2 и 3 обозначены вторичные обмотки (справа).

Сварочные трансформаторы

   Существуют специальные сварочные трансформаторы. 

Сварочный трансформатор

   Сварочный трансформатор предназначен для сварки электрической дугой, он работает как понижающий трансформатор, снижая напряжение на вторичной обмотке, до необходимой величины для сварки. Напряжение вторичной обмотки бывает не более 80 Вольт. Сварочные трансформаторы рассчитаны на кратковременные замыкания выхода вторичной обмотки, при этом образуется электрическая дуга, и трансформатор при этом не выходит из строя, в отличие от силового трансформатора.  

Силовые трансформаторы


   Электроэнергия передается по высоковольтным линиям от генераторов, где она вырабатывается до высоковольтных подстанций потребителя, в целях сокращения потерь, при высоком напряжении равном 35-110 киловольт и выше. Перед тем, как мы сможем использовать эту энергию, её напряжение нужно понизить до 380 вольт, которое подводится к электрощитовым, находящимся в подвалах многоквартирных домов. Трехфазные трансформаторы обычно бывают рассчитаны на большую мощность. В электросетях на трансформаторных подстанциях стоят трансформаторы понижающие напряжение с 35 или 110 киловольт, до 6 или 10 киловольт, наверное все видели такие трансформаторы величиной с небольшой дом:

Фото высоковольтный трансформатор

   Трансформаторы с 6-10 киловольт на 380 вольт расположены вблизи потребителей. Такие трансформаторы стоят на трансформаторных подстанциях расположенных во многих дворах. Они поменьше размерами, но вместе с ВН (выключателями нагрузки) которые ставятся перед трансформатором и вводными автоматами и фидерами могут занимать двух этажное здание. 

Трансформатор 6 киловольт

   У трехфазных трансформаторов обмотки соединяются не так, как у однофазных трансформаторов. Они могут соединяться в звезду, треугольник и звезду с выведенной нейтралью. На следующем рисунке приведена как пример одна из схем соединения обмоток высокого напряжении и низкого напряжения трехфазного трансформатора:

Пример соединения обмоток силового трансформатора

   Трансформаторы существуют не только напряжения, но и тока. Такие трансформаторы применяют для безопасного измерения тока при высоком напряжении. Обозначаются на схемах трансформаторы тока следующим образом:

Изображение на схемах трансформатор тока

   На фото далее изображены именно такие трансформаторы тока:

Трансформатор тока — фото

   Существуют также, так называемые, автотрансформаторы. В этих трансформаторах обмотки имеют не только магнитную связь, но и электрическую. Так обозначается на схемах лабораторный автотрансформатор (ЛАТР):

Лабораторный автотрансформатор — изображение на схеме

   Используется ЛАТР таким образом, что включая в работу часть обмотки, с помощью регулятора, можно получить различные напряжения на выходе. Фотографию лабораторного автотрансформатора можно видеть ниже:

Фото ЛАТР

   В электротехнике существуют схемы безопасного включения ЛАТРа с гальванической развязкой с помощью трансформатора:

Безопасный ЛАТР изображение на схеме

   Для согласования сопротивления разных частей схемы служит согласующий трансформатор. Также находят применение измерительные трансформаторы для измерения очень больших или очень маленьких величин напряжения и тока.

Тороидальные трансформаторы

   Промышленность изготавливает и так называемые тороидальные трансформаторы. Один из таких изображен на фото: 

Фотография — тороидальный трансформатор

   Преимущества таких трансформаторов по сравнению с трансформаторами обычного исполнения заключаются в более высоком КПД, меньше звуковой дребезг железа при работе, низкие значения полей рассеяния и меньший размер и вес.

   Сердечники трансформаторов, в зависимости от конструкции могут быть различными, они набираются из пластин магнитомягкого материала, на рисунке ниже приведены примеры сердечников:

Сердечники трансформаторов — рисунок

   Вот в кратце и вся основная информация о трансформаторах в радиоэлектронике, более подробно разные частные случаи можно рассмотреть на форуме. Автор AKV.

   Форум по трансформаторам

   Форум по обсуждению материала ТРАНСФОРМАТОРЫ

Что внутри у трансформатора

Трансформатор представляет собой устройство для преобразования величины переменного тока или напряжения.

В простейшем случае трансформатор состоит из двух гальванически изолированных друг от друга обмоток, помещенных на общий сердечник (Рис.1 ).

Обмотка, подключенная к источнику переменного тока называется первичной. Нагрузка подключается к вторичной обмотке трансформатора. Материалом для обмоток служит медные проводники, реже – алюминиевые круглого или прямоугольного сечения. Для трансформаторов, работающих на сетях переменного тока низкой промышленной частоты материалом сердечника служит электротехническая сталь.

Рис. 1

Принцип работы трансформатора заключается в том, что проходящий по первичной обмотке ток II создает магнитный поток ФОСН, одинаковый во всем сечении сердечника. Магнитный поток индуцирует во вторичной обмотке токIII и напряжение UII, определяемое соотношением витков в двух обмотках – w

Iи wII.

При прохождении магнитного потока возникают потери в сердечнике на вихревые токи.

Для их уменьшения магнитопровод собирают из отдельных, изолированных друг от друга пластин с высоким удельным сопротивлением.  Если замыкаются несколько пластин сердечника, вихревые токи приводят к повышению температуры магнитопровода, что может привести к разрушению изоляции обмоток.

Также возникают потери на образовании магнитного поля вне сердечника трансформатора (Рис. 1,ФРАС). Проходящий в первичной обмотке ток вызывает нагрев проводника катушки и снижает КПД работы трансформатора.

Однофазные трансформаторы по типу сердечника разделяются на броневые и стержневые.

На броневых магнитопроводах катушки обмотки установлены на одной оси и закрыты другими полосами сердечника (Рис 2,а).

Такие трансформаторы широко используется при небольшой мощности потребления. В стержневых трансформаторах (Рис 2, б ) катушки охватывают большую часть сердечника. Магнитопроводы трансформатора делают раздельными для уменьшения вихревых токов и стягивают между собой при сборке.

Рис. 2

В зависимости от отношения витков трансформаторы бывают повышающими и понижающими. Также различают сторону подключения высокого и низкого напряжения.

Однофазный трансформатор может работать в режиме холостого хода, короткого замыкания или на нагрузку.

При холостом ходе, вторичная обмотка не подключена, или подключена на нагрузку с большим сопротивлением. Ток в ней равен нулю. Режим холостого хода используется для измерения коэффициента трансформации и величины потерь в магнитопроводе.

Короткое замыкание в трансформаторе получается, если замкнуть выводы вторичной обмотки. При этом возникает падение напряжение в первичной обмотке, а во вторичной напряжение  определяется падением напряжения на сопротивлении обмотки. Режим КЗ используется для измерения величины потерь на обмотках.

Включение трансформатора под нагрузку является рабочим режим трансформатора. При отсутствии перегрузок трансформатор может проработать неограниченно долго.

Рис. 3

Трехфазные трансформаторы можно рассматривать как три отдельных однофазных трансформатора, первичные и вторичные обмотки которых соединены определенным образом – по схеме «звезда» или «треугольник» (Рис 3, первичные обмотки включены «звездой», вторичные – «треугольником»).

Использование соединения «звездой» конструктивно проще и применяется при больших действующих напряжениях при сравнительно малом токе. В обратном случае (при большом токе и малом напряжении) предпочтительней «треугольник». При одинаковой схеме подключения вторичной и первичной обмоток коэффициент трансформации соответствуют коэффициенту одной фазы.

Если используется смешанное подключение коэффициент трансформации будет отличаться от номинального в большую или меньшую сторону, что позволяет изменять напряжение на выводах коммутацией обмоток.

Как правило,трехфазные трансформаторы работают на больших мощностях, что требует дополнительного охлаждения обмоток и сердечника.

Рис. 4

Трехфазный трансформатор (Рис. 4) включает первичные 1 и вторичные обмотки 2, концентрически установленные на общий сердечник. Трансформатор помещен в бак 3, заполненный диэлектрическим охлаждающим маслом. Выводы обмоток изолируются от корпуса бака фарфоровыми изоляторами 4.

Система охлаждения включает в себя несколько труб, соединяющих бак сверху и снизу 5 и расширитель 6. При нагреве трансформатора масло поднимается к верху емкости, охлаждается от окружающей среды и опускается через боковые трубки, вытесняя нагретое масло вверх. Расширитель служит для компенсации повышения объема масла при нагреве. Также на бак трансформатора установлены термометр, а в расширителе  – окно для измерения объема масла.

Трансформаторы широко применяются в современных системах распределения электроэнергии. В бытовом применении, для питания различной электроники, низкочастотные трансформаторы уже почти вытеснены более лучшими высокочастотными.

Пишите комментарии,дополнения к статье, может я что-то пропустил. Загляните на карту сайта, буду рад если вы найдете на моем сайте еще что-нибудь полезное.

Похожее

Работники МЧС потушили загоревшийся трансформатор на заводе МАЗ

Фото Минского городского управления МЧС

12 июля, Минск /Корр. БЕЛТА/. Работники МЧС ликвидировали возгорание трансформатора на заводе МАЗ, сообщили БЕЛТА в Минском городском управлении МЧС.

«Сегодня в 9.16 в МЧС поступила информация о возгорании трансформатора в цеху на территории ОАО «МАЗ» по ул.Социалистическая, 2 в Минске. На место пожара были направлены подразделения МЧС», — рассказали спасатели.

По прибытии работников МЧС к месту вызова по внешним признакам наблюдался дым средней концентрации из сталелитейного цеха №1. Выяснилось, что в отдельном помещении в цеху горят трансформатор, масло и кабели на площади 40 кв.м.

Пожар ликвидирован в 9.51.

Пострадавших нет. Эвакуация не проводилась. На месте происшествия работали 19 единиц техники МЧС.

Причина инцидента устанавливается.-0-

Фото Минского городского управления МЧС

Таблица/калькулятор Сколько меди и алюминия в высоковольтном силовом масляном трансформаторе ТМ — 400/6-0,4

Высоковольтные силовые масляные трансформаторы марки ТМ

Трансформаторам присваивается обозначение, состоящее из букв и цифр. Буквы в типах масляных и сухих трансформаторов обозначают:


О — однофазный трансформатор
Т — трехфазный

трансформатор
Н — регулирование напряжения трансформатора под нагрузкой
Р — с расщепленными обмотками; по видам охлаждения:
С — не включаемая самовентиляция трансформатора естественно-воздушное
М — самовентиляция циркуляция воздуха и масла

См.страницу:Разведка копа заброшенных железных дорогах Москвы!!!


Д — включаемая принудительная циркуляция воздуха и естественная циркуляция масла
ДЦ — включаемая принудительная циркуляция воздуха и масла
MB — включаемая принудительная циркуляция воды и ‘естественная циркуляция масла
Ц-включаемая принудительная циркуляция воды и масла.
С в обозначении тип показывает, в этом трансформаторе 3 обмотки.

Все данные можно узнать на бирке трансформатора масляного и ни где не искать информацию!!!

На фото б/у трансформаторы ТМ — 400/6-0,4

Трансформаторы ТМ — 400/6-0,4
Сколько меди и алюминия в высоковольтном силовом масляном трансформаторе ?

Номинальная мощность, кВА 400

Номинальное напряжение на стороне ВН, кВ 6

Номинальное напряжение на стороне НН, кВ 0,4

Схема соединения:
У/Ун-0 (звезда-звезда), Д/Ун-11 (треугольник-звезда), У/Zн-11 (звезда-зигзаг)

Климатическое исполнение и категория размещения: У1, УХЛ1

Допустимая температура эксплуатации:от -45 до +40 °С (У1), от -60 до +40 °С (УХЛ1)

Материал обмоток:Алюминий (алюминиевый), медь (медный)

Нормативные документы:ГОСТ 11677, ГОСТ 30830, ГОСТ Р 52719-2007, МЭК – 76

Вес-масса 1850 кг. руками не утащить!!!

Данные на ТМФ 400/10

Алюминий и алюминиевые сплавы 1 сорта 33 кг. алюминий 3-го сорта 133 кг,

Медные сплавы 4,5 кг. .

Вес-масса 1850 кг. руками не утащить!!!

Масло не считаем!!! Остальное легко высчитывается.

Классификация:

Цифры в наименовании указывают на мощность трансформатора (в киловольт-амперах), в знаменателе — класс напряжения обмотки ВН (в киловольтах), например: ТМ-100/6 — трехфазный, с масляным охлаждением и естественной циркуляцией, мощностью 100 кВ-А, напряжением 6 кВ; ТД-10000/110 — трехфазный, с дутьевым охлаждением, мощностью 10 000 кВ-А, напряжением ПО кВ; ТДТ-20 000/110 — трехфазный, трехобмоточный, с дутьевым охлаждением, мощностью 20 000 кВ-А, напряжением ПО кВ; ТС-630/10 — трехфазный, сухого исполнения, мощностью 630 кВ-А, напряжением 10 кВ.


В обозначении автотрансформатора добавляют букву А. Если автотрансформатор понижающий, то буква А стоит в начале обозначения, если повышающий — в конце.

ТМ 630/10

Сколько меди и алюминия в высоковольтном силовом масляном трансформаторе ТМ 630/10
Сколько меди и алюминия в высоковольтном силовом масляном трансформаторе ТМ 630/10
Вывезти или утащить проблематично, разобрать тоже!!!

Меди и алюминия в нем достаточно, но вот как с разборкой его на части (резка,разделка,слив масла, обжиг от изоляции и т.д.)

алюминий и медные сплавы:

алюминий 1 сорта 68 кг.

алюминий 3-го — 229 кг,.

медные сплавы 11 кг..

Трансформатор ТМФ 400 10/6-0,4 Сколько меди и алюминия в высоковольтном силовом масляном трансформаторе ?

Читайте интересное!!!

▶▷▶▷ схема и фото подключения трансформаторов тока

▶▷▶▷ схема и фото подключения трансформаторов тока
ИнтерфейсРусский/Английский
Тип лицензияFree
Кол-во просмотров257
Кол-во загрузок132 раз
Обновление:25-05-2019

схема и фото подключения трансформаторов тока — Подключение трансформатора тока: инструкция фото vse-elektrichestvoruosveshhenietransformatory Cached Подключение трансформатора тока Как мы уже говорили в этой статье, трансформаторы тока должны применяться вместе с измерительными приборами Трансформаторы тока — принцип работы и применение Школа для electricalschoolinfospravochnikmaschiny1596-trans Cached Практическое применение трансформаторов тока Разнообразное количество их моделей можно встретить как в маленьких электронных приборах, размещенных в небольшом корпусе, так и в энергетических устройствах Схема И Фото Подключения Трансформаторов Тока — Image Results More Схема И Фото Подключения Трансформаторов Тока images Схемы соединений трансформаторов тока: схем, звезда pue8rurelejnaya-zashchita242-tipovye-skhemy Cached На рис 245 предоставлена схема соединения обмоток реле и трансформаторов тока в неполную звезду, а на рис 246, 247 ее векторные диаграммы, которые иллюстрируют работу этой схемы Подключение трансформаторов тока Схема подключения fbruarticle223187podklyuchenie-transformatorov-toka Cached Схема с линейным транзистором Подключение трансформаторов тока через линейный транзистор может происходить только при использовании модуляторов Подключение электросчетчика через трансформаторы тока enargysrupodklyuchenie-elektroschetchika-cherez-trans Cached Схема присоединения электросчетчика для цепей в 3-фазной и 3-проводной сети с двумя ТТ и двумя ТН Также используется схема присоединения электросчетчика посредством трех ТН и двух ТТ Фото подключения схема трансформатора силовой тока transformator-energumrufoto-transformator Cached Фото трансформаторов подключения схема подключения силового трехфазный трансформатора напряжения тока цены ТМ ТМГ ТМЗ ТМФ ТМГФ сварочный понижающий повышающий сухие масляные охлаждение обмоток трансформаторы Устройство трансформатора тока — Всё о электрике в доме electricremontruustrojstvo-transformatora-tokahtml Cached Предлагаем рассмотреть, как работают измерительные трансформаторы тока постоянного и переменного, их назначение, схема подключения , принцип работы и советы по выбору Подключения трансформаторов тока через счетчик прямого wwwvlt-mruforumview1431 Cached В доме на 5кв установлен электрощит с ТТ 2005 и подключенный через них счетчик 560А,как на фото Меня попросили дать замечания по этому поводу возможно ли такое подключения , правильно оно или Подключение счетчика через трансформаторы тока l220ru?idelmeter-tt Cached Схема подключения счетчика через трансформаторы тока Трансформаторы тока (далее ТТ) — это устройства, предназначенные для преобразования (снижения) тока до значений, при которых возможна нормальная работа приборов Схемы подключения трехфазного счётчика электроэнергии pue8ruelektricheskie-seti384-skhema Cached 1 Подключение трансформаторов тока звездой Процесс подключения проводов имеет вид: контакты 3, 6, 9, 10 замыкаются и подключаются к нулевому проводу; Promotional Results For You Free Download Mozilla Firefox Web Browser wwwmozillaorg Download Firefox — the faster, smarter, easier way to browse the web and all of 1 2 3 4 5 Next 26,200

  • Токовые клещи амперметр для бесконтактного измерения больших токов. В электрической цепи амперметр
  • соединяется последовательно с нагрузкой, а при больших токах через трансформатор тока, магнитный усилитель или шунт. Для трансформаторов напряжения одного распределительного устройства, линии (при н
  • илитель или шунт. Для трансформаторов напряжения одного распределительного устройства, линии (при наличии 2-х ТН) должна быть отражена организация взаиморезервирования. ДЗО НН Дифференциальная защита ошиновки Фиксация подключения к низшего напряжения трансформатора вторичным обмоткам соответствующих ТТ 7.6. Мощность каждого трансформатора должна быть достаточна для покрытия нормальной длительной нагрузки собственных нужд подстанции. Наиболее ответственными механизмами собственных нужд подстанций на переменном токе являются вентиляторы искусственного охлаждения мощных трансформаторов. Государственный аграрный университет. Информация о факультетах, кафедрах и подразделениях, перечень специальностей, телефонный справочник. Номинальный ток трансформатора 231 А. Сопротивления нулевой последовательности трансформатора из справочников принимаются: Применение трансформаторов со схемой соединения D Y 0 приведет к увеличению токов однофазного короткого замыкания вблизи трансформатора. В приложениях, таких как РЧ усилитель пошаговое включение уменьшит пусковой ток трансформатора. Другими словами, зарядка фильтровых конденсаторов вносит дополнительный вклад в уменьшение пусковых токов трансформатора питания и накальных цепей. Под предохранителем есть фишки для контрольки зарядки,лампочка гореть не будет, мала сила тока, только светодиод.Я для этой цели вместо бездействующего покажчика давления воздуха установил от нового МТЗ нерабочий… Ключевые слова: система электроснабжения, короткое замыкание, токоограничивающее устройство, обмотки трансформаторов, связанные подсистемы. В СЭ с изолированной нейтралью, показанной на рис.3, реализован данный принцип построения путем специального подключения трех трансформаторов…

перечень специальностей

лампочка гореть не будет

  • при которых возможна нормальная работа приборов Схемы подключения трехфазного счётчика электроэнергии pue8ruelektricheskie-seti384-skhema Cached 1 Подключение трансформаторов тока звездой Процесс подключения проводов имеет вид: контакты 3
  • 6
  • звезда pue8rurelejnaya-zashchita242-tipovye-skhemy Cached На рис 245 предоставлена схема соединения обмоток реле и трансформаторов тока в неполную звезду

Request limit reached by ad vlaXML

Токовые клещи амперметр для бесконтактного измерения больших токов. В электрической цепи амперметр соединяется последовательно с нагрузкой, а при больших токах через трансформатор тока, магнитный усилитель или шунт. Для трансформаторов напряжения одного распределительного устройства, линии (при наличии 2-х ТН) должна быть отражена организация взаиморезервирования. ДЗО НН Дифференциальная защита ошиновки Фиксация подключения к низшего напряжения трансформатора вторичным обмоткам соответствующих ТТ 7.6. Мощность каждого трансформатора должна быть достаточна для покрытия нормальной длительной нагрузки собственных нужд подстанции. Наиболее ответственными механизмами собственных нужд подстанций на переменном токе являются вентиляторы искусственного охлаждения мощных трансформаторов. Государственный аграрный университет. Информация о факультетах, кафедрах и подразделениях, перечень специальностей, телефонный справочник. Номинальный ток трансформатора 231 А. Сопротивления нулевой последовательности трансформатора из справочников принимаются: Применение трансформаторов со схемой соединения D Y 0 приведет к увеличению токов однофазного короткого замыкания вблизи трансформатора. В приложениях, таких как РЧ усилитель пошаговое включение уменьшит пусковой ток трансформатора. Другими словами, зарядка фильтровых конденсаторов вносит дополнительный вклад в уменьшение пусковых токов трансформатора питания и накальных цепей. Под предохранителем есть фишки для контрольки зарядки,лампочка гореть не будет, мала сила тока, только светодиод.Я для этой цели вместо бездействующего покажчика давления воздуха установил от нового МТЗ нерабочий… Ключевые слова: система электроснабжения, короткое замыкание, токоограничивающее устройство, обмотки трансформаторов, связанные подсистемы. В СЭ с изолированной нейтралью, показанной на рис.3, реализован данный принцип построения путем специального подключения трех трансформаторов…

Полиция в Нью-Йорке объяснила свечение в небе взрывом трансформатора :: Общество :: РБК

Фото: @KenFerrante / Twitter

В Нью-Йорке взорвался трансформатор на заводе энергетической компании Consolidated Edison. Об этом сообщается в аккаунте полиции города в Twitter.

«Огни, которые вы видели по всему городу, как оказалось, были от взрыва трансформатора на объекте Con Ed в районе Куинс. Огонь находится под контролем, будем информировать по мере поступления дополнительной информации», — говорится в сообщении.

В полиции отметили, что в результате никто не пострадал. Компания добавила в своем аккаунте в Twitter, что пожар привел к перебоям с электроснабжением в районе, однако впоследствии подачу электричества стабилизировали. Con Ed выясняет причину инцидента.

Авиакомпания Delta Air Lines Inc. сообщает в Twitter, что в результате инцидента в нью-йоркском аэропорту Ла-Гуардия отключилось электричество, что стало причиной задержки рейсов. Пресс-секретарь аэропорта сообщил агентству Bloomberg, что Ла-Гуардия работает на резервных источниках питания.  

Электронные трансформаторы.

Схемы, фото, обзоры РадиоКот >Статьи >

Электронные трансформаторы. Схемы, фото, обзоры

Электронные трансформаторы для галогенных ламп (ЭТ) – не теряющая актуальности тема как среди бывалых, так и очень посредственных радиолюбителей. И это не удивительно, ведь они весьма просты, надежны, компактны, легко поддаются доработке и усовершенствованию, чем существенно расширяют сферу применения. А в связи с массовым переходом светотехники на светодиодные технологии ЭТ морально устарели и сильно упали в цене, что, как по мне, стало чуть ли не главным их преимуществом в радиолюбительской практике.

Про ЭТ есть много различной информации относительно преимуществ и недостатков, устройства, принципа работы, доработки, модернизации и т.д. А вот найти нужную схему, особенно качественных устройств, или приобрести блок с нужной комплектацией бывает весьма проблематично. Поэтому в этой статье я решил изложить фото, срисованные схемы с моточными данными и краткие обзоры тех устройств, которые попадались (попадутся) мне в руки, а в следующей статье планирую описать несколько вариантов переделок конкретных ЭТ из этой темы.

Все ЭТ для наглядности я условно делю на три группы:

  1. Дешевые ЭТ или «типичный Китай». Как правило только базовая схема из самых дешевых элементов. Зачастую сильно греются, низкий КПД, при незначительном перегрузе или КЗ сгорают. Иногда попадается «фабричный Китай», отличающийся более качественными деталями, но все равно далекий от совершенства. Самый распространенный вид ЭТ на рынке и в обиходе.
  2. Хорошие ЭТ. Главное отличие от дешевых — наличие защиты от перегрузки (КЗ). Надежно держат нагрузку вплоть до срабатывания защиты (обычно до 120-150%). Комплектация дополнительными элементами: фильтрами, защитами, радиаторами происходит в произвольном порядке.
  3. Качественные ЭТ, отвечающие высоким европейским требованиям. Хорошо продуманны, комплектуются по максимуму: хорошим теплоотводом, всеми видами защит, плавным пуском галогенок, входными и внутренними фильтрами, демпферными, а иногда и снабберными цепями.

Теперь давайте перейдем к самим ЭТ. Для удобства они отсортированы по выходной мощности в порядке возрастания.

 

1. ЭТ мощностью до 60 Вт.

1.1. L&B

 

 

1.2. Tashibra

 

Два вышеизложенные ЭТ – типичные представители самого дешевого Китая. Схема, как видите, типовая и широко распространенная в интернете.

 

1.3. Horoz HL370

 

 

Фабричный Китай. Хорошо держит номинальную нагрузку, греется не сильно.

 

1.4. Relco Minifox 60 PFS-RN1362

А вот представитель хорошего ЭТ итальянского производства, оснащенный скромным входным фильтром и защитами от перегрузки, перенапряжения и перегрева. Силовые транзисторы выбраны с запасом по мощности, поэтому не требуют радиаторов.

 

2. ЭТ мощностью 105 Вт.

2.1. Horoz HL371

Подобный вышеизложенной модели Horoz HL370 (п.1.3.) фабричный Китай.

 

2.2. Feron TRA110-105W

На фото две версии: слева более старая (2010 г.в.) – фабричный Китай, справа более новая (2013 г.в.), удешевленная до типичного Китая.

 

2.3. Feron ET105

Подобный Feron TRA110-105W (п.2.2.) фабричный Китай. К сожалению фото платы не сохранилось.

 

2.4. Brilux BZE-105

Подобный Relco Minifox 60 PFS-RN1362 (п.1.4.) хороший ЭТ.

 

3. ЭТ мощностью 150 Вт.

3.1. Buko BK452

Удешевленный до фабричного Китая ЭТ, в который не впаяли модуль защиты от перегрузки (КЗ). А так, блок весьма неплох по форме и содержанию.

 

3.2. Horoz HL375 (HL376, HL377)

А вот и представитель качественных ЭТ с весьма богатой комплектацией. Сразу кидается в глаза шикарный входной двухкаскадный фильтр, мощные парные силовые ключи с объемным радиатором, защиты от перегруза (КЗ), перегрева и двойная защита от перенапряжения. Данная модель знаменательна еще и тем, что является флагманской для последующих: HL376 (200W) и HL377 (250W). Отличия отмечены на схеме красным цветом.

 

3.3. Vossloh Schwabe EST 150/12.645

Очень качественный ЭТ от всемирно известного немецкого производителя. Компактный, хорошо продуманный, мощный блок с элементной базой от лучших европейских фирм.

 

3.4. Vossloh Schwabe EST 150/12.622

Не менее качественная, более новая версия предыдущей модели (EST 150/12.645), отличающаяся большей компактностью и некоторыми схемными решениями.

 

3.5. Brilux BZ-150B (Kengo Lighting SET150CS)

Пожалуй, самый качественный ЭТ, который мне попадался. Очень хорошо продуманный блок на очень богатой элементной базе. Отличается от подобной модели Kengo Lighting SET150CS только трансформатором связи, который чуть меньше размером (10х6х4мм) с количеством витков 8+8+1. Уникальность этих ЭТ состоит в двухступенчатой защите от перегрузки (КЗ), первая из которых самовосстанавливающаяся, настроена на плавный пуск галогенных ламп и легкий перегруз (до 30-50%), а вторая – блокирующая, срабатывает при перегрузе более 60% и требующая перезагрузки блока (кратковременное отключение с последующим включением). Также примечательностью является довольно большой силовой трансформатор, габаритная мощность которого позволяет выжимать с него до 400-500 Вт.

Мне лично в руки не попадались, но видел на фото подобные модели в том же корпусе и с тем же набором элементов на 210Вт и 250Вт.

 

4. ЭТ мощностью 200-210 Вт.

4.1. Feron TRA110-200W (250W)

Подобный Feron TRA110-105W (п.2.2.) фабричный Китай. Наверное, лучший в своем классе блок, рассчитанный с большим запасом мощности, а посему является флагманской моделью для абсолютно идентичного Feron TRA110-250W, выполненного в таком же корпусе.

 

4.2. Delux ELTR-210W

По максимуму удешевленный, немного топорный ЭТ с множеством не впаянных деталей и теплоотводом силовых ключей на общий радиатор через кусочки электрокартона, который можно отнести к хорошим только из-за наличия защиты от перегруза.

 

4.3. Светкомплект EK210

Согласно электронной начинке подобный предыдущему Delux ELTR-210W (п.4.2.) хороший ЭТ с силовыми ключами в корпусе TO-247 и двухступенчатой защитой от перегруза (КЗ), не смотря на которую достался сгоревшим, причем практически полностью, вместе с модулями защиты (отчего отсутствуют фото). После полного восстановления при подключении нагрузки близкой к максимальной снова сгорел. Поэтому ничего толкового про этот ЭТ сказать не могу. Возможно брак, а возможно и плохо продуман.

 

4.4. Kanlux SET210-N

Без лишних слов довольно качественный, хорошо продуманный и очень компактный ЭТ.

 

ЭТ мощностью 200Вт можно также найти в п.3.2.

 

5. ЭТ мощностью 250 Вт и более.

5.1. Lemanso TRA25 250W

Типичный Китай. Та же общеизвестная Tashibra или жалкое подобие Feron TRA110-200W (п.4.1.). Даже не смотря на мощные спаренные ключи с трудом держит заявленные характеристики. Плата досталась искореженная, без корпуса, посему фото оных отсутствует.

 

5.2. Asia Elex GD-9928 250W

По сути усовершенствованная до хорошего ЭТ модель TRA110-200W (п.4.1.). До половины залита в корпусе теплопроводным компаундом, что значительно усложняет его разборку. Если такой попадется и потребуется разборка, поставьте его в морозилку на несколько часов, а после в темпе отламывайте по кусочкам застывший компауд, пока он не нагрелся и снова не стал вязким.

Следующая по мощности модель Asia Elex GD-9928 300W имеет идентичный корпус и схему.

 

ЭТ мощностью 250Вт можно также найти в п.3.2. и п.4.1.

 

Ну вот, пожалуй, и все ЭТ на сегодняшний момент. В заключение опишу некоторые нюансы, особенности и дам парочку советов.

Многие производители, особенно дешевых ЭТ, выпускают данную продукцию под разными названиями (брендами, типами) используя одну и ту же схему (корпус). Поэтому при поиске схемы следует более обращать внимание на ее подобность, нежели на название (тип) устройства.

Определить по корпусу качество ЭТ практически невозможно, поскольку, как видно на некоторых фото, модель может быть недоукомплектованной (с отсутствующими деталями).

Корпуса хороших и качественных моделей как правило выполнены из качественного пластика и разбираются довольно легко. Дешевые нередко скрепляются заклепками, а иногда и склеиваются.

Если после разборки определение качества ЭТ затруднительно, обратите внимание на печатную плату – дешевые обычно монтируются на гетинаксе, качественные – на текстолите, хорошие, как правило, тоже на текстолите, но бывают и редкие исключения. Про многое скажет и количество (объем, плотность) радиодеталей. Индуктивные фильтра в дешевых ЭТ всегда отсутствуют.

Также в дешевых ЭТ теплоотвод силовых транзисторов либо полностью отсутствует, либо выполнен на корпус (металлический) через электрокартон или ПВХ пленку. В качественных и многих хороших ЭТ он выполнен на объемном радиаторе, который обычно изнутри плотно прилегает к корпусу, также используя его для рассеивания тепла.

Присутствие защиты от перегрузки (КЗ) можно определить по наличию хотя-бы одного дополнительного маломощного транзистора и низковольтного электролитического конденсатора на плате.

Если планируется приобретение ЭТ, то обратите внимание, что есть много флагманских моделей, которые по цене обойдутся дешевле, чем их «более мощные» копии.

Жизненных и творческих всем успехов.

Файлы:
Фотография

Все вопросы в Форум.


Как вам эта статья?

Заработало ли это устройство у вас?

[PDF] Преобразователь изображений | Semantic Scholar

ПОКАЗЫВАЕТ 1-10 ИЗ 25 ССЫЛОК

СОРТИРОВАТЬ ПО РелевантностиСамые популярные статьи Недавность

Генерация условных изображений с помощью декодеров PixelCNN

Стробированные сверточные слои в предлагаемой модели улучшают логарифмическую вероятность совпадения состояния PixelCNN с состоянием PixelCNN. художественное исполнение PixelRNN в ImageNet со значительным снижением вычислительных затрат. Развернуть
  • Просмотреть 10 отрывков, ссылочные методы, результаты и фон

Генеративное моделирование изображений с использованием пространственных LSTM

В этой работе представлена ​​модель повторяющегося изображения, основанная на многомерных единицах долговременной краткосрочной памяти, которая особенно подходит для моделирования изображений из-за их пространственного расположения. структура и превосходит современные в количественных сравнениях на нескольких наборах данных изображений и дает многообещающие результаты при использовании для синтеза текстур и рисования.Expand

PixelSNAIL: улучшенная модель генерации авторегрессии

Эта работа представляет новую архитектуру генеративной модели, которая сочетает каузальные свертки с самовниманием и представляет современные результаты логарифмической вероятности в CIFAR-10 и ImageNet. Развернуть
  • Просмотреть 8 отрывков, ссылки на методы

Суперразрешение фотореалистичного одиночного изображения с использованием генерирующей состязательной сети

  • К. Ледиг, Лукас Тайс, +6 авторов В. Ши
  • Информатика, математика
  • 2017 Конференция IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов (CVPR)
  • 2017
SRGAN, генерирующая состязательная сеть (GAN) для сверхвысокого разрешения изображений (SR), представляет, насколько ей известно, первую структуру, способную вывести фотореалистичные естественные изображения для четырехкратных коэффициентов масштабирования и функции потери восприятия, которая состоит из состязательной потери и потери контента.Развернуть
  • Просмотреть 2 выдержки, справочная информация

Внимание — это все, что вам нужно

Предлагается новая простая сетевая архитектура Transformer, основанная исключительно на механизмах внимания, полностью исключающая повторение и свертки, которая хорошо обобщается для других задач путем применения это успешно для английской аудитории, разбирающей как с большими, так и с ограниченными данными обучения. Развернуть
  • Просмотреть 21 отрывок, ссылки на методы и фон

Создание изображений из подписей с вниманием

Показано, что предлагаемая модель создает образцы более высокого качества, чем другие подходы, и генерирует изображения с новыми композициями сцен, соответствующими ранее невидимым подписям в наборе данных .Развернуть
  • Просмотреть 4 выдержки, справочная информация

НАЧАЛО: Граничное равновесие генерирующих состязательных сетей

В этой работе предлагается новый метод обеспечения равновесия в сочетании с потерями, полученными из расстояния Вассерштейна, для обучения генеративных состязательных сетей на основе автокодировщика, который обеспечивает новая приблизительная мера сходимости, быстрое и стабильное обучение и высокое визуальное качество. Развернуть
  • Просмотреть 2 выдержки, справочный материал

ONE: Уникальные фотоизображения — Трансформаторная подстанция Трансформаторная подстанция


Пятница, 18 сентября 2020 г. — воскресенье, 31 января 2021 г.

РАСШИРЕННЫЕ ДАТЫ, теперь доступны для просмотра до воскресенья , 31 января 2021 г.

Нажмите здесь, чтобы зарезервировать БЕСПЛАТНЫЙ входной билет!

ONE: Уникальные фотообъекты

Эта выставка уникальных фотообъектов основана в основном на работах из коллекции Фреда и Лоры Рут Бидуэлл. Хотя среда фотографии характеризуется своей способностью воспроизводить несколько изображений одного и того же изображения, художники в ONE все манипулировали или искажали среду, чтобы создать уникальные объекты ручной работы. Многие работы в ONE напоминают живопись или ремесло и исследуют идеи, выходящие за рамки традиционных ролей и функций фотографического изображения.

Пока мы временно закрыты для публики, посмотрите эти интервью с художниками на выставке ниже:

Работы Криса МакКоу, Мэрайи Робертсон , Джозеф Майнек и Кристофер Рассел используют процессы и инструменты, которые изначально были разработаны для объективного представления, в качестве средств для создания личных и эмоциональных жестов, раскрывающих процесс ручной работы для зрителя.Крис Маккоу раскрывает жестокость западного солнца, чтобы выжег его путь по небу радикально переэкспонированных ландшафтов. В абстрактном экспрессионистском свитке Мэрайи Робертсон развернулась абстрактная картина длиной 130 дюймов в ядовитой цветовой фотохимии. Джозеф Минек создает строго дисциплинированные абстракции, заменяя инструкции производителя своими собственными процессами. Кристофер Рассел вписывает поверхность цветных абстракций с помощью фигуративных офортов, меняя традиционные роли фотографии и рисунка.

Фотографы всегда выборочно раскрывали или скрывали наш мир, помещая рамку вокруг своего поля зрения. Кайл Мейер и Уилмер Уилсон IV фокусируются на поверхности изображения, а не на его краях, как способ редактирования нашего обзора. Портреты Мейерса людей из сообщества ЛГБТК в Свазиленде отражают их индивидуальность и культуру, защищая при этом их идентичность, ткая тканевые реквизиты, используемые в их портретах, вместе с фотопечатью, чтобы создать новую «ткань». Уилсон увеличивает найденные листовки из районов Вашингтона, округ Колумбия.C. и репостит их, покрытые завитками скоб, затемняя и обнажая изображения внизу и превращая их в бюллетени как свободы, так и угнетения.

Сэм Фоллс, Лиз Ридил, Лорен Дэвис и Нобутака Аозаки создают уникальные работы, которые расширяют границы фотографического изображения за пределы представления до концептуального. Фоллс бросает вызов стереотипам искусства, смешивая условности коммерческой «товарной фотографии» с печатью и живописью. Аозаки также использует язык коммерческой фотографии, чтобы проиллюстрировать найденные списки покупок таким образом, чтобы у зрителя был открытый и слегка вуайеристский взгляд на жизнь незнакомцев.Лорен Дэвис создает смесь между фотографируемым предметом и скульптурным объектом и усложняет отношения между реальным и искусственным. Фотобудка из мелкого магазина была использована Лиз Райдал для активации натюрмортов с тюльпанами, которые напоминают голландские натюрморты и модернистские сетки.

В то время, когда многие художественные опыты были перенесены в онлайн и на экран, все работы, представленные в ONE , прославляют важность физического объекта искусства, неся знаки и жесты руки и ума художника в Физический мир.

Параллельная выставка: Дэйв Джордано: (Человеческие) пейзажи

Эта выставка была организована Transformer Station при частичной поддержке жителей округа Кайахога за счет государственного гранта от Cuyahoga Arts & Culture.

Подробнее о CAC


Приручение трансформаторов для синтеза изображений высокого разрешения

Укрощающие трансформаторы для синтеза изображений с высоким разрешением

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

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

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

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

Ваш браузер не поддерживает видео тег.

Наш устный доклад по CVPR2021

Результаты

и приложения нашей модели.

Ваш браузер не поддерживает видео тег.

Выборка ландшафтов на основе семантических схем.

Ваш браузер не поддерживает видео тег.

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

Связанные работы по модульным композициям моделей глубокого обучения

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

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

Благодарность

Эта страница основана на дизайне TEMPLATED.

Трансформаторы видения

| Трансформаторы для распознавания изображений в масштабе

Введение

Хотя архитектура Transformer стала де-факто стандартом для задач обработки естественного языка, ее приложения для компьютерного зрения остаются ограниченными. В этом видении внимание либо применяется в сочетании со сверточными сетями, либо используется для замены определенных компонентов сверточных сетей при сохранении их общей структуры.Мы показываем, что в этой зависимости от CNN нет необходимости, и чистый преобразователь может очень хорошо выполнять задачи классификации изображений, когда применяется непосредственно к последовательностям фрагментов изображения.

Сколько слов стоит изображение?

Картинка стоит тысячи слов? Невозможно полностью описать картинку словами. Но документы говорят нам, что изображение стоит 16 × 16 слов. В этом блоге я расскажу о распознавании изображений с помощью трансформаторов. Это действительно интересная статья, опубликованная Алексеем Досовицким, Лукасом Бейером, Александром Колесниковым, Дирком Вайссенборном, Сяохуа Чжай, Томасом Унтертинером, Мостафой Дехгани, Маттиасом Миндерером, Георгом Хейголдом, Сильвен Гелли, Якобом Ушкорейтом, Нилом Хоулсби 22 октября 2020 года.В этой модели авторы позаимствовали наиболее доминирующую архитектуру модели внимания в обработке естественного языка из статьи Ашиша «Внимание, все, что вам нужно». В этой статье они не меняли уровни внимания в трансформаторе adore. Самый важный трюк, который они делают, — разбивают изображение на небольшие участки (возможно, 16 × 16, как в заголовке). Но как эти патчи делятся?

Что особенного в этой статье?

Он особенный, потому что здесь мы не будем использовать сверточные сетевые уровни.Он работает на основе стандартного кодировщика-преобразователя для выполнения задач обработки изображений. Трансформеры не делают никаких предположений, но у CNN много предположений об изображении. Фактически, Трансформеры изначально созданы для НЛП. Я бы рекомендовал прочитать статью Джея Аламмара.

Использование преобразователя для обработки изображений является более сложной задачей, в НЛП мы передаем последовательность токенов в качестве входных данных, но здесь мы передаем фрагменты изображения в качестве входных данных, подгонка изображения к преобразователю является действительно сложной задачей, но в статье изображение делится на небольшие пятна и прошли через трансформатор.

Это простая масштабируемая архитектура, отвечающая современным требованиям, особенно при обучении на больших наборах данных, таких как JFT-300M. Предварительное обучение модели также относительно дешево. Трансформаторы полностью заменили LSTM в NLP.

Собственное внимание к образам

Как применить к изображениям внимание? Как и в НЛП, как одно слово обращает внимание на другие слова (чтобы найти связь между словами). Используя эту концепцию для изображения, преобразователь модели передает один пиксель для обработки каждого другого пикселя.Например, возьмем изображение размером 4096 x 2160 пикселей (DCI 4K), слишком высоки вычислительные затраты, и вспомним, что емкость резервуара слоя внимания к количеству пикселей емкости резервуара велика.

Если у вас есть изображение размером 1000x1M пикселей, стоимость будет сильно отличаться. Скажем, 100 × 1000 пикселей, стоимость будет в 100 раз отличаться в слое самовнимания.

Как работают трансформеры Vision

Источник — https: // github.com / lucidrains / vit-pytorch / blob / main / vit.gif

Во-первых, разбить изображение на патчи. В НЛП участки изображения обрабатываются как слова. У нас есть слои встраивания патчей, которые вводятся в блоки трансформаторов. Последовательность картинок будет иметь свои векторы. Список векторов в виде изображения, потому что изображение является преобразователем области 16 раз по 16 слов.

Трансформаторы технического зрения (ViT)

Как обсуждалось ранее, изображение делится на небольшие участки, скажем, 9, и каждый участок может содержать 16 × 16 пикселей.Входная последовательность состоит из сглаженного вектора (от 2D до 1D) значений пикселей из фрагмента размером 16 × 16. Каждый сплющенный элемент подается на слой линейной проекции, который производит то, что они называют «вставкой патча».

Вложения позиций затем линейно добавляются к последовательности фрагментов изображения, чтобы изображения могли сохранять свою позиционную информацию. Он вводит информацию об относительном или абсолютном положении участков изображения в последовательности.

Дополнительное обучаемое (классовое) вложение прикрепляется к последовательности в соответствии с положением фрагмента изображения. 2C) × D , E pos ∈ R (N + 1) × D

X class — это метка класса, а X N p — изображения патча от N ∈ 1 до n

При использовании энкодера трансформатора для предварительного обучения нам всегда нужна метка класса в позиции 0 -го .Когда мы передаем изображения патча в качестве входных данных, нам всегда нужно добавить один токен классификации в качестве первого патча, как показано на рисунке.

Позиционные кодировки / вложения

Поскольку Трансформаторам необходимо изучить индуктивные предубеждения для задачи, для которой они обучаются, всегда полезно помогать этому процессу обучения любыми средствами. Любое индуктивное смещение, которое мы можем включить во входные данные модели, облегчит ее обучение и улучшит результаты.

Вложения позиций добавляются к вложениям патчей для сохранения информации о местоположении.В компьютерном зрении эти вложения могут представлять либо положение объекта в одномерной уплощенной последовательности, либо положение объекта в двух измерениях.

1-мерный: последовательность патчей, работает лучше

2-мерное: X-вложение и Y-вложение

Относительное: определение относительного расстояния всех возможных пар.

Формула внедрения положения согласно механизму внимания

Архитектура модели

Изображение взято из бумаги

Если мы не предоставим преобразователю информацию о местоположении, он не будет иметь представления о последовательности изображений (которая идет первой и изображений, которые следуют за ней).Эта последовательность векторных изображений затем подается в кодировщик трансформатора.

Модуль кодировщика Transformer состоит из уровня многоголового самовосприятия (MSA) и уровня многослойного персептрона (MLP). Слой Multi-Head Self Attention разделяет входные данные на несколько разделов, чтобы каждая голова могла научиться разным уровням самовнимания. Затем выходные данные всех голов объединяются и проходят через многослойный перцептрон.

Layernorm (LN) применяется перед
каждого блока, а остаточные соединения — после каждого блока.MLP содержит два слоя с нелинейностью GELU. Наконец, к кодировщику трансформатора добавляется дополнительный обучаемый модуль классификации (головка MLP), который дает выходные классы сети.

GELU — ЛИНЕЙНАЯ УСТАНОВКА ГАУССА ОШИБКИ

z `= MSA (LN (z ℓ − 1 )) + z ℓ − 1 , ℓ = 1. . . L

z = MLP (LN (z `)) + z ` ℓ = 1. . . L

y = LN (z 0 L ) ==> Трансформаторный энкодер (z 0 L ) служит представлением изображения y

Гибридная архитектура

В качестве альтернативы фрагментам необработанного изображения входная последовательность может быть сформирована из карт характеристик CNN.В этой гибридной модели проекция
внедрения патча (E) применяется к патчам, извлеченным из карты характеристик CNN. В качестве особого случая патчи могут иметь пространственный размер 1 × 1 (1 пиксель), что означает, что входная последовательность получается простым сглаживанием пространственных размеров карты функций и проецированием в измерение Transformer. 2 · C) × D , E pos ∈ R (N + 1) × D

Точная настройка и более высокое разрешение

Обучение с учителем используется для предварительного обучения на больших наборах данных (например,Икс.; ImageNet). Предварительно обученная головка предсказания и прикрепленный к нему слой прямого распространения D × K с нулевой инициализацией, где K — количество классов нисходящего потока (например, 10 классов нисходящего потока в ImageNet).

На изображениях с более высоким разрешением часто бывает полезно выполнить точную настройку с более высоким разрешением, чем предварительное обучение. При подаче изображений с более высоким разрешением мы сохраняем размер патча прежним, что приводит к увеличению эффективной длины последовательности
.

Vision Transformers могут обрабатывать последовательности произвольной длины (вплоть до ограничений памяти), однако, если длины последовательности слишком велики, встраивание предварительно обученных позиций может больше не иметь смысла.

Выполняется двухмерная интерполяция вложений предварительно обученных положений в соответствии с их положением в исходном изображении. Обратите внимание, что эта регулировка разрешения и извлечение фрагментов — единственные точки, в которых индуктивное смещение 2D-структуры изображений вручную вводится в преобразователи изображения.

Наборы данных

Набор данных Классы
Изображений
ImageNet 1000 1.3 миллиона
ImageNet-21k 21000 14 миллионов
JFT 18000 303 миллиона

Авторы статьи обучили Vision Transformer на частном наборе данных Google JFT-300M , содержащем 300 миллионов (!) Изображений, что позволило достичь высочайшей точности по ряду тестов (Изображение ниже).

Варианты модели

Модель
Слои
Скрытый размер D
Размер MLP
Головки
Параметры
ViT-Base 12 768 3072 12 86М
ViT-Large 24 1024 4096 16 307М
ViT-Huge 32 1280 5120 16 632M

Подробная информация о вариантах модели Vision Transformer

Базовая и большая модели напрямую заимствованы у BERT и более крупных моделей Huge.Например, ViT-L / 16 означает «большой» вариант с размером входного патча 16 × 16. Длина последовательности трансформатора обратно пропорциональна квадрату размера фрагмента, поэтому модели с меньшим размером фрагмента являются более дорогостоящими в вычислительном отношении.

Сравнение с современным

от моделей — ViT-H / 14 и ViT-L / 16 — до современных CNN из литературы. Big Transfer (BiT), который выполняет контролируемое трансферное обучение с большими ResNets и Noisy Student, который представляет собой большую EfficientNet, обученную с использованием полу-контролируемого обучения в ImageNet и JFT300M с удаленными метками.В настоящее время Noisy Student является новейшим продуктом ImageNet и BiT-L по другим наборам данных, представленных здесь. Все модели были обучены на оборудовании TPUv3, и меньшее количество дней ядра TPUv3 (2500 дней TPU) потребовалось для предварительного обучения каждой из них.

Размер модели и размер данных

Наборы данных

ImageNet, Imagenet-21 и JFT-300 бывают маленькими, средними и огромными соответственно. Для небольшого набора данных Resnet (Bit) действительно хорошо себя показал, но по мере того, как мы масштабируем набор данных, ViT работает очень хорошо.Vision Transformer очень хорошо справился с набором данных JFT-300. Локализация выполняется на очень большом наборе данных во время обучения. Локализация, такая как снижение скорости обучения, отсев и SGD с импульсом.

ResNets работают лучше с небольшими наборами данных до обучения, но выходят на плато раньше, чем ViT, который лучше работает с большими наборами данных до обучения. ViT-b — это ViT-B, все скрытые размеры которого уменьшены вдвое.

Исследование данных масштабирования

На приведенном выше рисунке показана производительность передачи в сравнении с общими затратами на вычисления / вычисления перед обучением.Можно наблюдать несколько закономерностей.

Во-первых, Vision Transformers доминируют в ResNets по соотношению производительности и вычислительной мощности. ViT использует примерно в 2-4 раза меньше вычислительных ресурсов для достижения той же производительности
(в среднем по 5 наборам данных).

Во-вторых, гибриды немного превосходят ViT при небольших вычислительных ресурсах, но разница исчезает для более крупных моделей. Этот результат несколько удивителен, поскольку можно ожидать, что сверточная локальная обработка признаков поможет ViT любого размера.

В-третьих, похоже, что трансформеры видения не насыщаются в испытанном диапазоне, что мотивирует будущие усилия по масштабированию.

Внимание головы и расстояние над слоями

Как трансформер обращает внимание при обработке изображения, чтобы понять, как ViT использует самовнимание для интеграции информации по всему изображению, авторы проанализировали среднее расстояние, охватываемое весами внимания на разных уровнях. Это «расстояние внимания» аналогично размеру рецептивного поля в CNN. Среднее расстояние внимания сильно различается по головам на нижних уровнях: одни головы занимают слишком большую часть изображения, а другие — небольшие области в месте запроса или рядом с ним.По мере увеличения глубины расстояние внимания увеличивается для всех голов. Во второй половине сети большинство руководителей широко посещают токены.

Анализ паттернов внимания

Я бы посоветовал прочитать статью Джея Аламара «Внимание — это все, что вам нужно». Типичный пример внимания выходного токена к входному пространству
. Средний вес внимания всех голов означает головы по слоям и голову в одном слое. Итак, в основном, в трансформере сосредоточено все внимание области, это называется паттерном внимания или матрицей внимания.

Когда изображение фрагмента проходит через преобразователь, преобразователь генерирует матрицу весов внимания для фрагментов изображения. Когда патч-1 проходит через трансформатор, самовнимание подсчитывает, сколько внимания следует уделять другим (патч 2, патч 3,….). И у каждой головы будет один шаблон внимания, как показано на изображении, и, наконец, они суммируют все шаблоны внимания (все головы), чтобы получить изображение выше.

Предварительное обучение под руководством самоконтроля

Трансформеры демонстрируют впечатляющую производительность в задачах НЛП.Однако большая часть их успеха проистекает из
не только из их отличной масштабируемости, но и из крупномасштабного предварительного обучения под самоконтролем. Мы также проводим предварительное исследование предсказания маскированного патча
для самоконтроля, имитируя задачу моделирования маскированного языка, используемую в BERT. Благодаря предварительному обучению с самоконтролем
, наша меньшая модель ViT-B / 16 достигает 79,9% точности в ImageNet, что на 2% больше по сравнению с обучением с нуля, но по-прежнему на 4% ниже контролируемого предварительного обучения.Мы оставляем исследование контрастного предварительного обучения будущей работе.

Резюме / Заключение

  • Трансформаторы решают проблему, которая не ограничивалась только НЛП, но и задачами компьютерного зрения.
  • Огромные модели (ViT-H) обычно работают лучше, чем большие модели (ViT-L), и выигрывают у современных методов.
  • Трансформаторы Vision лучше работают с крупномасштабными данными.
  • Свитки внимания используются для расчета карт внимания.
  • Как и модели GPT-3 и BERT, модель Visual Transformer также может масштабироваться.
  • Масштабное обучение превосходит индуктивное смещение.
  • Свертки инвариантны к переводу, чувствительны к местности и не имеют общего понимания изображений

Значит ли это, что CNN вымерли? Нет! CNN по-прежнему очень эффективен для таких задач, как обнаружение объектов и классификация изображений. Поскольку ViT работает с большими наборами данных, мы можем использовать модели ResNet и EfficientNet, которые представляют собой современные сверточные архитектуры для всех типов (малых, средних и больших) наборов данных.Тем не менее, преобразователи явились прорывом в задачах обработки естественного языка, таких как языковой перевод, и показали весьма многообещающие перспективы в области компьютерного зрения.

Пожалуйста, поделитесь, если вам понравился мой пост.

Номер ссылки

  1. https://www.youtube.com/watch?v=Gl48KciWZp0&t=1539s
  2. https://arxiv.org/pdf/2010.11929.pdf
  3. https://towardsdatascience.com/transformers-in-computer-vision-farewell-convolutions-f083da6ef8ab
  4. изображений взяты из Google Images и опубликованных статей.

Носители, показанные в этой статье, не принадлежат Analytics Vidhya и используются по усмотрению автора.

LMT Комплект светодиодного трансформатора низкого напряжения мощностью 12 Вт с фотоэлементом

Страна США —————— AfghanistanAland IslandsAlbaniaAlgeriaAmerican SamoaAndorraAngolaAnguillaAntarcticaAntigua И BarbudaArgentinaArmeniaArubaAustraliaAustriaAzerbaijanBahamasBahrainBangladeshBarbadosBelarusBelgiumBelizeBeninBermudaBhutanBoliviaBosnia И HerzegovinaBotswanaBouvet IslandBrazilBritish Индийский океан TerritoryBrunei DarussalamBulgariaBurkina FasoBurundiCambodiaCameroonCanadaCape VerdeCayman IslandsCentral африканских RepublicChadChileChinaChristmas IslandCocos (Килинг) IslandsColombiaComorosCongoCongo, Демократическая Республика TheCook IslandsCosta RicaCote D «ivoireCroatiaCubaCyprusCzech RepublicDenmarkDjiboutiDominicaDominican RepublicEcuadorEgyptEl SalvadorEquatorial GuineaEritreaEstoniaEthiopiaFalkland (Мальвинские) острова Фарерские IslandsFijiFinlandFranceFrench GuianaFrench PolynesiaFrench Южный TerritoriesGabonGambiaGeorgiaGermanyGhanaGibraltarGreeceGreenlandGrenadaGuadeloupeGuamGuatemalaGuernseyGuineaGuinea-bissauGuyanaHaitiHeard остров и МакДональда IslandsHond urasHong Kong (Республика Китай) HungaryIcelandIndiaIndonesiaIran, Исламская Республика OfIraqIrelandIsle Of ManIsraelItalyJamaicaJapanJerseyJordanKazakhstanKenyaKiribatiKorea, Корейской Народно-Демократической Республики OfKorea, Республика OfKuwaitKyrgyzstanLao Народно-Демократической RepublicLatviaLebanonLesothoLiberiaLibyan арабских JamahiriyaLiechtensteinLithuaniaLuxembourgMacaoMacedonia, бывшей югославской Республики OfMadagascarMalawiMalaysiaMaldivesMaliMaltaMarshall IslandsMartiniqueMauritaniaMauritiusMayotteMexicoMicronesia, Федеративные Штаты OfMoldova, Республика OfMonacoMongoliaMontserratMoroccoMozambiqueMyanmarNamibiaNauruNepalNetherlandsNetherlands AntillesNew CaledoniaNew ZealandNicaraguaNigerNigeriaNiueNorfolk IslandNorthern Mariana IslandsNorwayOmanPakistanPalauPalestinian территории, OccupiedPanamaPapua Новая ГвинеяПарагвайПеруФилиппиныПиткэрнПольшаПортугалияПуэрто-РикоКатарВоссоединениеРумынияРоссийская ФедерацияРуандаСвятой ЕленыСент-Китс и НевисСент-ЛюсияСент-Пьер и МикелонСент-Винсент и Гре nadinesSamoaSan MarinoSao Фолиант И PrincipeSaudi ArabiaSenegalSerbia И MontenegroSeychellesSierra LeoneSingaporeSlovakiaSloveniaSolomon IslandsSomaliaSouth AfricaSouth Джорджия и Южные Сандвичевы IslandsSpainSri LankaSudanSurinameSvalbard и Ян MayenSwazilandSwedenSwitzerlandSyrian арабских RepublicTaiwan (Республика Китай) TajikistanTanzania, Объединенная Республика OfThailandTimor-lesteTogoTokelauTongaTrinidad И TobagoTunisiaTurkeyTurkmenistanTurks И Кайкос IslandsTuvaluUgandaUkraineUnited Арабские EmiratesUnited Королевство (Великобритания) Соединенные StatesUnited Штаты Малые отдаленные острова УругвайУзбекистан ВануатуВатикан-государство ВенесуэлаВьетнамВиргинские острова, Британские Виргинские острова, U.s.Wallis And Futuna, Западная Сахара, Йемен, Заир, Замбия, Зимбабве,

Состояние

Почтовый индекс / Почтовый индекс


Отказ от ответственности за доставку: Все заказы подлежат подтверждению. Дополнительные расходы на доставку, хотя и редкие, могут применяться из-за веса, размера, местоположения и / или других переменных. Если для вашего заказа потребуются дополнительные средства для покрытия транспортировки товаров, с вами свяжутся до обработки заказа для утверждения.

Изображение GPT

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

Содержание

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

Введение

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

Модели преобразователей

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

Оценка Набор данных Наш результат Лучший результат без поддержки iGPT
Логистическая регрессия по изученным признакам (линейный зонд) CIFAR-10

96,3

iGPT-L 32×32 с 1536 функциями

95,3

SimCLR с 8192 функциями
CIFAR-100

82,8

iGPT-L 32×32 с 1536 функциями

80.2

SimCLR с 8192 функциями
STL-10

95,5

iGPT-L 32×32 с 1536 элементами

94,2

AMDIM с 8192 функциями
ImageNet

72,0

iGPT-XL a 64×64 с 15360 элементами

76,5

SimCLR с 8192 функциями
Полная тонкая настройка CIFAR-10

99.0

iGPT-L 32×32, обучено на ImageNet
GPipe, обучено на ImageNet
ImageNet 32×32

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

Выполнено

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

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

Образцы

Образцы изображений, созданных на основе модели. Мы делаем выборку этих изображений с температурой 1 и без уловок вроде поиска луча или выборки ядер. Показаны все наши образцы, без сбора вишен.Почти все сгенерированные изображения содержат четко узнаваемые объекты.

Образцы изображений, созданных на основе модели. Мы делаем выборку этих изображений с температурой 1 и без уловок вроде поиска луча или выборки ядер. Показаны все наши образцы, без сбора вишен. Почти все сгенерированные изображения содержат четко узнаваемые объекты.

От языка GPT к образу GPT

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

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

На пути к общему обучению без учителя

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

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

Подход

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

Хотя заманчиво работать с еще более низкими разрешениями для дальнейшего снижения затрат на вычисления, предыдущие исследования показали, что производительность человека при классификации изображений начинает быстро падать ниже этих размеров. Вместо этого, руководствуясь ранними цветовыми палитрами отображения, мы создаем нашу собственную 9-битную цветовую палитру для представления пикселей. Использование этой палитры дает длину входной последовательности в 3 раза короче стандартной (R, G, B) палитры, при этом все еще точно кодирует цвет.

Результаты экспериментов

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

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

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

Наш следующий результат устанавливает связь между производительностью генерации и качеством функций. Мы обнаружили, что как увеличение масштаба наших моделей, так и обучение большему количеству итераций приводят к лучшей генеративной производительности, что напрямую приводит к лучшему качеству функций.

Наведите курсор, чтобы увидеть образцы изображений вверх

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

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

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

Сравнение точности линейного датчика и точной настройки между нашими моделями и высокопроизводительными моделями, которые используют либо неконтролируемую, либо контролируемую передачу ImageNet. Мы также включаем AutoAugment, самую эффективную модель, полностью обученную на CIFAR.

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

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

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

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

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

CIFAR-10
ImageNet

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

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

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

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

Ограничения

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

Соответственно, мы моделируем входы с низким разрешением с помощью трансформатора, в то время как большинство результатов с самоконтролем используют сверточные кодеры, которые могут легко потреблять входные данные с высоким разрешением.Для дальнейшего масштабирования может потребоваться новая архитектура, например, многомасштабный преобразователь, не зависящий от предметной области. Учитывая эти ограничения, наша работа в первую очередь служит доказательной демонстрацией способности больших языковых моделей, основанных на преобразователях, изучать отличные неконтролируемые представления в новых предметных областях без необходимости в жестко закодированных знаниях предметной области. Однако значительные затраты ресурсов на обучение этих моделей и более высокая точность методов на основе сверточных нейронных сетей исключают эти представления из практических приложений реального мира в области видения.

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

Заключение

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

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

Готовы ли вы к Vision Transformer (ViT)? | Ёсиюки Игараси

Жизнь на Земле проходит цикл взлетов и падений. Это применимо не только к существам, но и к технологиям. Технологии в науке о данных полны шумихи и предвзятых историй успеха.При этом существуют технологии, которые привели к росту науки о данных: сверточная нейронная сеть (CNN) . Начиная с AlexNet в 2012 году, различные архитектуры CNN внесли огромный вклад в реальные бизнес-операции и академические исследования. Residual Networks (ResNet) от Microsoft Research в 2015 году совершил настоящий прорыв в построении «глубоких» CNN; тем не менее, приближается почетный отказ от этой технологии. Джеффри Хинтон, отец нейронной сети и один из лауреатов премии Тьюринга 2018 года, много лет упоминал о недостатках CNN.Вы можете найти один из его семинаров « Что не так со сверточными нейронными сетями ? »в 2017 году. Главный недостаток CNN существует в уровнях объединения, поскольку он теряет много ценной информации и игнорирует взаимосвязь между частью изображений и целым. Вместо CNN Джеффри Хинтон и его команда опубликовали в 2018 году статью о Capsule Nets ; однако он еще не заменил CNN.

  1. Введение в изображение стоит 16×16 слов: преобразователи для распознавания изображений в масштабе
  2. Почему важен преобразователь изображения (ViT)?
  3. Закрытие
  4. Материалы для дальнейшего изучения

Я узнал об этой статье из твита Андрея Карпати от 3 октября 2020 года.

Скриншот сделан автором. Этот твит был создан Андреем Карпати.

Андрей Карпати — старший директор отдела искусственного интеллекта в Tesla, в 2016 году он преподавал курс CS231n , который охватывал темы компьютерного зрения в Стэнфордском университете. Несмотря на то, что содержание было устаревшим, он продемонстрировал большое умение излагать сложные концепции простыми словами. Я многому научился у него в классе.

Цель этого поста — предупредить инженеров по машинному обучению и специалистов по обработке данных, которые не понимают Transformer, чтобы они подготовились к тому, как «инновационная технологическая компания» запустит репозиторий GitHub для Vision Transformer.

Кто написал эту статью?

Скриншот сделан автором. Источник — титульный лист статьи «Изображение стоит 16×16 слов».

Я обычно проверяю имена авторов / организаций, чтобы определить достоверность статей перед чтением. Эта статья, Изображение стоит 16×16 слов: Трансформаторы для распознавания изображений в масштабе , была отправлена ​​28 сентября 2020 года, и имена авторов еще не разглашаются, так как статья находится на двойном слепом рецензировании.Я бы не стал прямо упоминать название компании. Однако вы сможете сделать обоснованное предположение, кто может позволить себе потратить 2500 дней TPU на обучение модели (выделено ниже), и есть еще один признак того, что модель была обучена на JFT-300M, частном наборе данных из 300 миллионов изображений. .

Скриншот сделан автором. Источник — таблица 2 в статье «Изображение стоит 16×16 слов».

Это не первая статья о применении Transformer к компьютерному зрению. Facebook выпустил преобразователи обнаружения (DETR) в мае 2020 года; однако DETR использовала Transformer совместно с CNN.ViT — наиболее успешное приложение Transformer for Computer Vision, и считается, что это исследование внесло три вклада.

Высокая точность с меньшим временем вычислений для обучения

ViT сократил время обучения на 80% по сравнению с Noisy Student (опубликовано Google в июне 2020 г.), хотя ViT достиг примерно такой же точности, как таблица 2 на бумаге (вверху) показано. Noisy Student принял архитектуру EfficientNet, и я напишу еще одну запись в блоге об EfficientNet, чтобы помочь читателям увидеть, как далеко продвинулись CNN со времен ResNet в ближайшем будущем.

Модельная архитектура без сверточной сети

Основным механизмом архитектуры Transformer является Self-Attention . Это дает возможность понять связь между входами. Когда Transformers применяются для NLP, он вычисляет отношения между словами двунаправленным образом, что означает, что порядок ввода не имеет значения, в отличие от RNN. Модель с архитектурой Transformer обрабатывает входные данные переменного размера, используя стеки слоев Self-Attention вместо CNN и RNN.Вы можете узнать больше о Transformer в моем последнем посте, написанном простым языком для деловых людей: «Минимальные требования, чтобы притвориться, что вы знакомы с BERT».

Основной проблемой применения трансформаторов без CNN к изображениям является применение самовнимания между пикселями. Если размер входного изображения 640×640, модели необходимо вычислить самовнимание для 409K комбинаций. Кроме того, вы можете представить, что маловероятно, что пиксель в углу изображения будет иметь значимую связь с другим пикселем в другом углу изображения.ViT преодолел эту проблему, сегментируя изображения на небольшие участки (например, 16×16). Атом предложения — это слово, и это исследование определило патч как атом изображения, а не пиксель, чтобы эффективно выявлять закономерности.

Скриншот сделан автором. Источник — рисунок 1 на бумаге «Изображение стоит 16×16 слов».

Эффективность трансформатора с небольшими участками

В статье проанализированы внутренние представления ViT путем анализа промежуточных результатов Multi-Head Attention.В статье было обнаружено, что модель способна кодировать расстояние пятен по подобию вложений позиций. Еще одно открытие заключается в том, что в документе было обнаружено, что ViT объединяет информацию по всему изображению даже на самых нижних уровнях Transformers. Напомним, что ViT-Large имеет 24 слоя со скрытым размером 1024 и 16 голов внимания. Цитата из статьи: «Мы обнаружили, что некоторые головы обращаются к большей части изображения уже на самых нижних уровнях, показывая, что способность интегрировать информацию в глобальном масштабе действительно используется моделью.”

Качественный анализ производительности модели часто так же важен, как и количественный анализ, чтобы понять надежность прогнозов. Я обычно использую карту активации класса (от MIT в 2015 году), чтобы проверить надежность производительности модели, просматривая карты активации классов из изображений с правильными прогнозами, ложноположительными и ложноотрицательными результатами для создания и проверки различных гипотез.

Я редко читаю рецензируемые статьи, потому что содержание представленных статей будет пересмотрено, а многие из них даже будут отклонены журналами.Но я написал этот пост, потому что его содержание действительно новаторское, и мне также понравилось поэтическое название статьи! Я планирую внести некоторые обновления в этот пост, когда статья будет официально опубликована.

Обновление: 4 декабря 2020 г.

Официальный репозиторий Vision Transformer готов. Наслаждайтесь жизнью с ViT!

  1. Вы можете прочитать представленную статью Google An Image is Worth 16×16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale, на OpenReivew.net.
  2. «Иллюстрированный трансформатор» Джея Аламера — лучший пошаговый материал для понимания того, как работает Transformer, с чрезвычайно полезными изображениями.
  3. Если вы хотите разобраться в применении Transformer без математических расчетов, моя запись в блоге «Минимальные требования, чтобы притвориться, что вы знакомы с BERT» поможет вам, поскольку я ориентировал читателей на деловых людей и специалистов по анализу данных младшего уровня.
  4. Если вас интересует современная модель компьютерного зрения с использованием CNN, разработанная командами Google Brain и Research (по состоянию на февраль 2021 г.) до того, как Vision Transformer станет доминировать в этой области, вы можете увидеть анатомию без математики в Simple Copy-Paste.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.