Приоры машины фото: Sedan (LADA Priora ) — , , , : 6474

Содержание

Lada 2180 «Новая Приора» - шпионские фото и технические подробности! в России — CARobka.ru

На улицах Тольятти был сфотографирован прототип автомобиля Lada 2180, который «в миру» называют «Новая Приора». Машина построена на платформе Lada B, совершенно новой платформе разработки Волжского автозавода.

В официальной группе АВТОВАЗа в соцсети ВКонтакте пользователем по имени Тимофей Кострюков были размещены фото прототипа Lada 2180, включая две фотографии кузова прототипа, стоящего в цеху. Пользователь сообщает, что взял их из паблика «Tuning Sport». Фотографии были быстро растиражированы в сети. В одном из комментариев к ним можно прочитать следующее: «Около двух месяцев назад было собрано 5 штук таких автомобилей. Сейчас они проходят испытания. Один из испытуемых был замечен и сфотографирован. В 2015 - 2016 году этот автомобиль заменит Lada Priora».

Автор комментария называет сфотографированный автомобиль Lada B или ВАЗ-2180. Вместе с тем известно, что Lada B - это название не самого автомобиля, а платформы, которую разработал АВТОВАЗ и которая станет основой для последовательницы «Приоры», а также, возможно, для более крупного автомобиля класса С.


Задняя часть кузова - линии фонарей, задняя стойка кузова - довольно точно повторяет то, что несколько ранее нарисовал по чертежу, найденнному нами в сети, художник Carobka.ru (рисунки ниже).

Название автомобиля пока неизвестно. По сей день в интернет-пространстве принято называть эту машину «Новой Приорой» или «Приорой-2», однако, как нам удалось выяснить, это название некорректно. У модели будет своё собственное название и новый дизайн от Стива Маттина в стиле концепта Lada XRAY. Также наш источник на Волжском автозаводе сообщил, что платформа действительно будет новой, но с рядом заимствованных с Lada Priora узлов. В основном же всё будет новое: например, передняя подвеска на треугольных рычагах.

Учитывая тот факт, что при разработке платформы «Lada B» активно использовался опыт проекта «Силуэт» (закрыт в 2009 году), не исключена вероятность появления и задней рычажной подвески, а вместе с ней - полноприводных версий Lada 2180. Впрочем, так далеко пока заглядывать рано - у нас есть всего лишь три шпионские фотки, а также рисунки Lada 2180, сделанные по чертежам, и пара официальных заявлений.

Но ещё есть некоторые данные по силовым агрегатам. По предварительной информации, в линейке двигателей будет новый мотор разработки АВТОВАЗа объёмом 1.8 литра, который можно будет агрегатировать с «механикой» или «роботом». Как мы знаем, роботизированная трансмиссия появится скоро на модели Priora, только что подвергшейся обновлению и в минувший уик-энд представлена на автосалоне в Тольятти. Таким образом, эту коробку удастся «обкатать» на уже существующем автомобиле. Что касается мотора 1.8 литра, с ним ситуация иная - он совершенно новый. Есть достаточные основания полагать, что это мотор, который был создан в рамках проекта «Lada C Силуэт»...

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

Автогонки лучше смотреть по телевизору. Только так можно удержаться на острие происходящего. Я летел восемь часов в Португалию, чтобы нырнуть в гущу событий, увидеть соревнования WTCC воочию. А в итоге тупо пялюсь в монитор на стенке.

Какой-нибудь криворожец сейчас так же грызёт ногти от возбуждения, глядя Eurosport в своём Кривом Роге. И какая разница, что он на диване, а я в двух шагах от трассы, в боксах первой российской заводской команды Lada Sport?

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Новый образ

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Движущая сила

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

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

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

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

Русские

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

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

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

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

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

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

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

За кадром

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

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

Обои машина, авто, фары, белая, Лада, ваз, приора, priora картинки на рабочий стол, раздел другие марки

ето четкий вазик по больше таких надо !!!

Ответить

фокус у фотоаппарта не верный. автомобиль стоит сзади

Ответить

Походу передние колёса сп.здили! Задние не полностью!

Ответить

Чурбанье такие темы любит) Она так садиться после транспортировки арбузов или штукатурки)

Ответить

Почему рядом нет утырка в спорт косиюмчике с четками раскидывающего по понятиям!?

Ответить

Да вы че? Это тачка будкщего! Передняя левитирующая подвеска!

Ответить

Слышал, в Ставрополе говорят: "Чем выше горы, тем ниже Приоры". 🙂

Ответить

Детишки успокойтесь, А машина реально тут есть, просто фокус не на нее...

Ответить

машина нормальная, ущербная школота снова срет в коментах..когда администрация сайта введет ограничения, чтоб каждый обмарак не мог оставлять свое "мнение"

Ответить

Сначала мне это мода с тазиками нравилась... но не в таком же количестве... это же Goodfon, а не Tazikfon.

Ответить

Не нравится дизайн.Калина и гранта красивей.

Ответить

Не стану спорить, но приора в 100 раз красивее, особенно хетчбек. ..

Ответить

хэтчбэк лучше у мя у деда стоит он ёё оттюнил по мелочам и ващ получилось

Ответить

не неси чушь, дед не будет тюнить вазик, хоть он может у тя и современный, на приорке гоняет, но обычные нормальные дедули на жигулях гоняют. А ты школоло.

Ответить

Фу, ну и говнище, хач-приора, спиленый-пружин.

Ответить

Хрень а не авто.
и могу доказать.
А быдло,которое говорит типа "это крутая тачиля" или "сначала заработай хотя бы на эту", нафига вы отмазываете эту пародию авто????

Ответить

ФУУУУУУУУУУУУУУУУУУУУУУУУУУУУУУУУУУУ

Ответить

не хватает только руки с Ak-47 высунутой из окна

Ответить

вах!! так и хочется станцевать вокруг неё 😀

Ответить

Приора хорошая машина!!! Сам собираюсь брать вот в декабре хочу седан сделать тонировку спилить пружины и поставить хорошую аудио систему.

Ответить

как первая машина очень даже хороша, вы говорите мол (хачевозка и тд) вы не правы, у всех сложились такие стереотипы, я сам парень русский, мне нравится приора лично, и мне по й на ваше мнение. у меня есть свое.

Ответить

братухи это же ваша тачка "по кайфу" 🙂

Ответить

нашы русские машыны тазы кто не любит приору или девятку и так дали прошу пасьть не открывать кто за атвейте

Ответить

уменя есть лада приора тюнингованая супер.

Ответить

комплектации и цены от официального дилера

Общая информация

Класс автомобиля

Количество дверей

Количество мест

Тип двигателя

Колёсная база

Ширина задней колеи

Ширина передней колеи

Объем багажника мин/макс, л

Объём топливного бака, л

Полная масса, кг

Снаряженная масса, кг

Количество передач

Коробка передач

Подвеска и тормоза

Задние тормоза

Передние тормоза

Тип задней подвески

Тип передней подвески

Эксплуатационные показатели

Максимальная скорость, км/ч

Марка топлива

Разгон до 100 км/ч, с

Расход топлива, л город

Расход топлива, л город/смешанный

Расход топлива, л город/трасса/смешанный

Расход топлива, л смешанный

Диаметр цилиндра и ход поршня, мм

Количество цилиндров

Максимальная мощность, л. с./кВт при об/мин

Максимальный крутящий момент, Н*м при об/мин

Объем двигателя, см³

Расположение двигателя

Расположение цилиндров

Степень сжатия

Тип двигателя

Название рейтинга

Оценка безопасности

Аккумуляторная батарея

Запас хода на электричестве, км

Навигация по-русски - "Приора" с ГЛОНАССом / Цифровой автомобиль

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

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

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

 

Максим Кондратьев.

 

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

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

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

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

 

Виртуальный тест на травмобезопасность, согласно правилу 21 ЕК ООН.

 

 

Эргономический тест и расчет углов обзора с места водителя.

 

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

 

Так выглядит навигатор с накладкой на панель.

 

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

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

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

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

 

Приборные панели в сборе ("шпионские" фото с ВАЗа).

 

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

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

 

Лицевая сторона панели...

 

 

…и обратная.

 

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

 

Плата электроники ГУ.

 

 

Транспорт.

 

 

Контейнер с отделением для дополнительных плат.

 

 

Головное устройство в сборе.

 

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

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

"Раскачивает" ее встроенный в ГУ усилитель; внешнего не предусмотрено. Антенна - пассивная штыревая, крепится на крыше.

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

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

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

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

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

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

Вводятся новые правила регистрации машин – Авто – Коммерсантъ

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Иван Буранов


В ДТП на уральской трассе погибли сёстры 8 и 10 лет: Общество: Облгазета

Машину занесло и выбросило на встречную полосу, где произошло столкновение с Toyota Land Cruiser. Фото: управление ГИБДД ГУ МВД России по Свердловской области

В Свердловской области в результате лобового столкновения двух автомобилей погибли двое детей – сёстры 8 и 10 лет. Страшная авария произошла сегодня утром на севере области.

Как рассказали в управлении ГИБДД ГУ МВД России по Свердловской области, ДТП случилось около 10:00 на 116 км автодороги Ивдель – ХМАО. По предварительным данным, автомобиль KIA RIO ехал со стороны Ханты-Мансийска в направлении Ивделя, машину занесло и выбросило на встречную полосу, где произошло столкновение с Toyota Land Cruiser.

Восьмилетняя девочка-пассажир KIA RIO погибла на месте происшествия, до прибытия скорой помощи. Её 10 летняя сестра скончалась по дороге в больницу. Отец погибших сестёр госпитализирован в тяжёлом состоянии больницу Югорска. На данный момент известно, что в машине ехала семья из Нягани. Во внедорожнике никто не пострадал. Обстоятельства и причины смертельной аварии устанавливаются.

Напомним, из-за осложнившихся погодных условий, резкого похолодания после плюсовой температуры с дождём, в регионе выросло число дорожных аварий. В ряде муниципалитетов региона движение транспорта ограничено.

Только за утро воскресенья на Среднем Урале уже произошло несколько аварий с погибшими. Одно из ДТП произошло около 7:00 на 65 км трассы Екатеринбург - Тюмень. 31-летний водитель автомобиля KIA RIO ехал со стороны Тюмень в Екатеринбург, не справился с управлением, выехал на встречку, где произошло столкновение с грузовиками «МАН» и Volvo.  В аварии погибли 31-летний водитель и 21-летняя девушка-пассажир легкового автомобиля. Ещё один 24-летний пассажир госпитализирован в тяжёлом состоянии в Белоярскую ЦРБ .

Ещё одно смертельное ДТП произошло около 9:00 на 63 км автодороги Екатеринбург-Реж-Алапаевск. 62-летний водитель автобуса при совершении обгона выехал на встречку и врезался в «Лада Приора». Пассажир легковушки скончался на месте аварии. Водитель и второй пассажир доставлены в Режевскую ЦРБ в  тяжёлом состоянии. 

В автобусе находились водитель и один пассажир, они не пострадали.

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

Введение в восстановление изображений с использованием глубокого предварительного изображения.

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

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

В основном восстановление изображения состоит из трех задач:

Устранение шумов изображения:

Понижение шума изображения - это восстановление изображения, загрязненного аддитивными шумами. Это простейшая задача восстановления изображений, поэтому она была тщательно изучена несколькими техническими сообществами.

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

2. Сверхразрешение

: Сверхразрешение

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

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

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

Рис. 3 (слева) вход, (справа) выход

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

Для выполнения задачи восстановления изображений, изученный предварительный и явный предварительный - два популярных и в основном используемых исследователями.

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

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

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

x чистое изображение
ухудшенное изображение
x * восстановленное изображение

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

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

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

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

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

Рис. 5 визуализация обычного подхода

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

FIg. 6 Визуализация параметризованного подхода

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

Теперь уравнение 2 может быть выражено как

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

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

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

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

2. Решите и оптимизируйте функцию, используя градиентный метод.

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

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

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

Как выполнить восстановление изображения абсолютно бесплатно DataSet | Эрез Познер

Но можем ли мы сделать это по-другому? Мы можем сказать, что каждое изображение , x , является выходом функции, которая отображает значение из другого пространства в пространство изображения.

Здесь у нас есть пространство параметров θ, и у нас есть отображение пространства параметров θ на изображения x , и вместо оптимизации по изображению оптимизация выполняется по θs.

Рисунок 8 - Визуализация предлагаемого параметрического подхода, оптимизирующего по пространству параметров θ

На рисунке 8 мы видим, что мы начинаем с начального значения в пространстве параметров и сразу же отображаем его в пространство изображения, вычисляем градиент относительно g (.), затем с θ обновить, используя градиент приличный, и повторять до схождения.

Итак, почему мы хотим это сделать? В чем разница между оптимизацией в пространстве изображений или в пространстве параметров? Функцию g (. ) Можно рассматривать как гиперпараметр, который можно настроить для выделения изображений, которые мы хотим получить.то есть «естественное» изображение. Если задуматься, функция g (θ) фактически определяет априорность. И таким образом вместо оптимизации суммы двух компонентов. Теперь мы оптимизируем только термин данных.

Мы можем определить структуру сети, например, UNet или Resnet, и определить θ как параметры сети. Таким образом, мы выражаем нашу функцию минимизации следующим образом:

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

Поняли? Здесь переменная θ! В отличие от других типов сетей, где вы фиксируете веса и изменяете входные данные для получения разных выходных данных, здесь они фиксируют выход и изменяют веса, чтобы получить другой результат. Вот как они передают функцию карты g (.) В пространство изображения.

3. Зачем нужна эта параметризация?

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

Рисунок 9 - Кривые обучения для задачи реконструкции с использованием: естественного изображения, то же плюс i.i.d. шум, тот же беспорядочно скремблированный, и белый шум. Естественно выглядящие изображения приводят к гораздо более быстрой сходимости, в то время как шум подавляется.

Каждая кривая представляет изменение потерь при оптимизации изображений и шума, а также изображений с добавленным шумом.Этот рисунок показывает, что потери сходятся намного быстрее для естественных изображений по сравнению с шумом. Это означает, что если мы прервем обучение в подходящее время, мы сможем получить «естественное» изображение. Вот почему в этой статье CNN рассматриваются как приоритетные: она (каким-то образом) имеет тенденцию к созданию естественных изображений . Это позволяет нам использовать декодер CNN в качестве метода генерации естественных изображений с некоторыми ограничениями.

Давайте посмотрим на некоторые результаты для общих задач.

Слепое восстановление сжатого изображения JPEG

Предварительное глубокое изображение может восстановить изображение со сложной деградацией (сжатие JPEG в данном случае).По мере продвижения процесса оптимизации предварительное глубокое изображение позволяет восстановить большую часть сигнала, избавившись от ореолов и блочности (после 2400 итераций), прежде чем в конечном итоге переобучиться на входе (при 50K итерациях).

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

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

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

Deep Image Prior

CVPR 2018

Дмитрий Ульянов, Андреа Ведальди, Виктор Лемпицкий

[бумага] [супмат] [страница проекта]

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

Вскоре мы расширим этот README списком гиперпараметров и опций.

Вот список библиотек, которые необходимо установить для выполнения кода:

  • питон = 3,6
  • питорч = 0,4
  • число
  • scipy
  • матплотлиб
  • изображение в формате scikit
  • Jupyter

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

  conda установить jupyter
  

или создайте conda env со всеми зависимостями через файл среды

  conda env create -f environment.yml
  

Образ Docker

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

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

После сборки вы можете запустить контейнер как

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

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

Google Colab

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

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

Неконтролируемое разложение изображения с помощью связанных приоритетов Deep-Image

Ссылки

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

путем вероятностной восходящей агрегации и интеграция cue

. В материалах конференции IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов компьютеров

, июнь 2007 г. 2

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

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

ings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern

Recognition Workshops, pages 891–901, 2018.8

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

Бовик. Удаление дыма в ночное время с помощью термоядерного синтеза. В 2016 г. Международная конференция IEEE In-

по обработке изображений (ICIP), страницы

2256–2260, сентябрь 2016 г. 8

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

Влишауэр. O-haze: эталон устранения дымки с реальными изображениями

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

, семинар NTIRE,

NTIRE CVPR’18, 2018.8

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

? единый подход к извлечению сегментов. В

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

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

Springer, 2008. 2,3,5

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

повторение. В ICCP, 2016. 2,7,8

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

чел. Patchmatch: алгоритм рандомизированного соответствия

для структурного редактирования изображений. В SIGGRAPH, 2009. 2

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

дедовщина. В конференции IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов

(CVPR), 2016. 2,7,8

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

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

2

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

для удаления матовости одного изображения. CoRR,

abs / 1601.07661, 2016. 7,8

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

форма. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine

Intelligence, 2010. 2

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

(серия Wiley в области телекоммуникаций и обработки сигналов

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

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

удаление шума с помощью разреженной трехмерной совместной фильтрации в области преобразования

. IEEE Transactions on Image Processing,

16 (8): 2080–2095, 2007. 2

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

эффективность видимых водяных знаков. В конференции IEEE

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

2,6

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

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

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

и избыточных представлений по изученным словарям.

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

2006. 2

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

ICCV, 2013. 2

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

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

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

. In ICCV, 2009. 2

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

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

34 (10): 1915–1926, октябрь 2012 г. 4

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

спн.Международная конференция IEEE по компьютерам, 2017 г., Vi-

sion (ICCV), октябрь 2017 г. 5

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

Proceedings of the 11th European Conference on Computer

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

2010. Springer-Verlag. 4

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

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

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

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

Сегментация переднего фона в реальном времени с использованием книжной модели кода

. Визуализация в реальном времени, 11 (3): 172 - 185, 2005.

Специальный выпуск по обработке видеообъектов. 2

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

. CoRR, abs / 1412.6980, 2014. 4

[26] А. Левин, Ю. Вайс. С помощью пользователя разделение изображений из одного изображения с использованием предварительного разреженности.IEEE Trans.

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

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

человеческих сегментированных природных изображений и ее приложение к

для оценки алгоритмов сегментации и измерения экологической статистики

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

ume 2, pages 416–423, July 2001. 3

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

Удаление матового изображения с граничным ограничением и контекстной регистрацией

.In Proceedings of the 2013 IEEE International

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

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

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

редактирование. In ICCV, 2009. 2

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

Удаление матового изображения одного изображения с помощью многомасштабных сверточных нейро-

ral сетей. В Европейской конференции по компьютерному зрению,

2016.2,7,8

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

с использованием повторных разрезов графа. ACM

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

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

и

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

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

Heidelberg, 2004. Springer Berlin Heidelberg. 2

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

разрешение

из одного видео. В CVPR, 2011. 4,5

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

в изображениях и видео. На конференции IEEE по компьютерам

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

4,5

Как работает байесовское машинное обучение

Байесовские методы помогают нескольким алгоритмам машинного обучения извлекать важную информацию из небольших наборов данных и обработка недостающих данных.Они играют важную роль в самых разных областях - от разработки игр до открытия лекарств. Байесовские методы позволяют оценивать неопределенность прогнозов, что оказывается жизненно важным для таких областей, как медицина. Эти методы помогают сэкономить время и деньги, позволяя сжимать модели глубокого обучения в сотни раз и автоматически настраивая гиперпараметры.

Эта статья представляет собой отрывок из Машинное обучение для алгоритмической торговли , второе издание по Стефан Янсен - книга, которая иллюстрирует сквозное машинное обучение для торгового рабочего процесса , от разработки идеи и функций до оптимизации модели, разработки стратегии и тестирования на истории . В этом разделе мы обсудим, как работает байесовское машинное обучение.

[Статья по теме: Введение в байесовское глубокое обучение]

Классическая статистика , как говорят, следует частотному подходу, потому что она интерпретирует вероятность как относительную частоту события в долгосрочной перспективе, то есть после наблюдения за многими испытаниями. В контексте вероятностей событие представляет собой комбинацию одного или нескольких элементарных результатов эксперимента, например, любого из шести равных результатов в результате броска двух кубиков или падения цены актива на 10 процентов или более в данный день.

Байесовская статистика , напротив, рассматривает вероятность как меру уверенности или веры в наступление события. Таким образом, байесовская точка зрения оставляет больше места для субъективных взглядов и различий во мнениях, чем частотная интерпретация. Это различие наиболее заметно для событий, которые происходят недостаточно часто, чтобы получить объективную оценку их долгосрочной частоты.

Другими словами, частотная статистика предполагает, что данные являются случайной выборкой из генеральной совокупности, и направлена ​​на выявление фиксированных параметров, которые сгенерировали данные.Байесовская статистика, в свою очередь, принимает данные как заданные и рассматривает параметры как случайные величины с распределением, которое может быть выведено из данных. В результате для частотных подходов требуется, по крайней мере, столько точек данных, сколько параметров необходимо оценить. Байесовские подходы, с другой стороны, совместимы с небольшими наборами данных и хорошо подходят для онлайн-обучения по одной выборке за раз.

Байесовское представление очень полезно для многих реальных событий, которые редки или уникальны, по крайней мере, в важных отношениях.Примеры включают исход следующих выборов или вопрос о том, рухнут ли рынки в течение 3 месяцев. В каждом случае есть как соответствующие исторические данные, так и уникальные обстоятельства, которые развиваются по мере приближения события и того, как байесовское машинное обучение вносит свой вклад.

Как обновить предположения на основе эмпирических данных

Теорема, которую преподобный Томас Байес придумал более 250 лет назад, использует фундаментальную теорию вероятностей, чтобы предписать, как вероятности или убеждения должны изменяться по мере поступления новой информации.Предыдущая цитата Кейнса передает этот дух. Он основан на условной и полной вероятности и цепном правиле; см. Bishop (2006) и Gelman et al. (2013) за введение и многое другое.

Вероятностная уверенность касается одного параметра или вектора параметров θ (также: гипотезы). Каждый параметр может быть дискретным или непрерывным. θ может быть одномерной статистикой, например (дискретным) режимом категориальной переменной или (непрерывным) средним, либо набором значений более высокого измерения, например, ковариационной матрицей или весами глубокой нейронной сети.

Ключевым отличием от частотной статистики является то, что байесовские допущения выражаются как распределения вероятностей, а не значения параметров. Следовательно, в то время как частотный вывод сосредотачивается на точечных оценках, байесовский вывод дает распределения вероятностей.

Теорема Байеса обновляет представления об интересующих параметрах, вычисляя апостериорное распределение вероятностей из следующих входных данных, как показано на рис. .

  • Функция правдоподобия выводит вероятность наблюдения набора данных при определенных значениях параметров θ, то есть для конкретной гипотезы.
  • Свидетельство измеряет, насколько вероятны наблюдаемые данные с учетом всех возможных гипотез. Следовательно, он одинаков для всех значений параметров и служит для нормализации числителя.
  • Рис. 1. Как свидетельство обновляет апостериорное распределение вероятностей

    Апостериорное - это произведение априорной вероятности и вероятности, разделенное на свидетельство. Таким образом, он отражает распределение вероятностей гипотезы, обновленное с учетом как предыдущих предположений, так и данных. С другой стороны, апостериорная вероятность является результатом применения цепного правила, которое, в свою очередь, факторизует совместное распределение данных и параметров.

    С многомерными непрерывными переменными формулировка становится более сложной и включает (множественные) интегралы. Кроме того, в альтернативной формулировке шансы используются для выражения апостериорных шансов как произведения предшествующих шансов, умноженных на отношение правдоподобия (см. Gelman et al.2013).

    Точный вывод - максимальная апостериорная оценка

    Практические применения правила Байеса для точного вычисления апостериорных вероятностей весьма ограничены. Это связано с тем, что вычисление доказательства в знаменателе является довольно сложной задачей. Свидетельство отражает вероятность наблюдаемых данных по всем возможным значениям параметров. Его также называют предельным правдоподобием , потому что он требует «маргинализации» распределения параметров путем добавления или интегрирования по их распределению.Обычно это возможно только в простых случаях с небольшим числом дискретных параметров, которые принимают очень мало значений.

    Оценка максимальной апостериорной вероятности ( MAP ) использует тот факт, что свидетельство является постоянным фактором, масштабирующим апостериорную вероятность, чтобы удовлетворить требованиям распределения вероятностей. Поскольку свидетельство не зависит от θ, апостериорное распределение пропорционально произведению правдоподобия и априорного. Следовательно, оценка MAP выбирает значение θ, которое максимизирует апостериорную оценку с учетом наблюдаемых данных и априорной веры, то есть режим апостериорной оценки.

    Подход MAP контрастирует с оценкой максимального правдоподобия ( MLE ) параметров, которые определяют распределение вероятностей . MLE выбирает значение параметра θ, которое максимизирует функцию правдоподобия для наблюдаемых обучающих данных.

    Если посмотреть на определения, можно увидеть, что MAP отличается от MLE тем, что включает предыдущее распределение . Другими словами, если априорная величина не является константой, оценка MAP будет отличаться от ее аналога MLE:

    Решение MLE имеет тенденцию отражать частотное представление о том, что оценки вероятности должны отражать наблюдаемые отношения.С другой стороны, влияние априорного значения на оценку MAP часто соответствует добавлению данных, которые отражают априорные допущения в MLE. Например, сильный априор о том, что монета смещена, можно включить в контекст MLE, добавив искаженные данные испытаний.

    Априорные распределения - критический компонент байесовских моделей. Теперь мы представим несколько удобных вариантов, облегчающих аналитический вывод.

    Как выбрать априорные значения

    Априорные значения должны отражать знания о распределении параметров, поскольку они влияют на оценку MAP. Если априор не известен с уверенностью, нам нужно сделать выбор, часто из нескольких разумных вариантов. В общем, хорошая практика состоит в том, чтобы обосновать априорность и проверить надежность путем проверки того, приводят ли альтернативы к такому же выводу.

    Существует несколько типов априорных значений: относительно того, как работает байесовское машинное обучение

    • Цель априорных значений максимизирует влияние данных на апостериорное. Если распределение параметров неизвестно, мы можем выбрать неинформативное априорное значение, такое как равномерное распределение, также называемое плоским априорным значением , в соответствующем диапазоне значений параметров.
    • Напротив, субъективных априорных значений нацелены на включение в оценку информации, не связанной с моделью. В контексте Блэка-Литтермана вера инвестора в будущую доходность актива будет примером субъективного априорного значения.
    • Эмпирический априор объединяет байесовские и частотные методы и использует исторические данные для устранения субъективности, например, путем оценки различных моментов для соответствия стандартному распределению. Примером простой эмпирической априорной вероятности было бы использование некоторого исторического среднего дневного дохода вместо предположения о будущей доходности.

    В контексте модели машинного обучения апостериор можно рассматривать как регуляризатор, поскольку он ограничивает значения, которые может принимать апостериорный. Например, параметры, которые имеют нулевую априорную вероятность, не являются частью апостериорного распределения. Как правило, более точные данные позволяют делать более убедительные выводы и уменьшают влияние предшествующих.

    Как сделать вывод простым - сопряженные априорные значения

    Априорное распределение сопряжено по отношению к правдоподобию, когда результирующее апостериорное распределение принадлежит к тому же классу или семейству распределений, что и априорное, за исключением других параметров.Например, когда и априорное, и правдоподобное распределение нормально, то апостериорное также нормально распределено.

    Сопряжение априорного и правдоподобного предполагает решение в закрытой форме для апостериорного , которое облегчает процесс обновления и устраняет необходимость использования численных методов для аппроксимации апостериорного. Более того, полученная апостериорная оценка может использоваться как апостериорная для следующего шага обновления.

    Давайте проиллюстрируем этот процесс на примере бинарной классификации движения цен акций

    Динамические оценки вероятности движений цен активов

    Когда данные состоят из двоичных случайных величин Бернулли с определенной вероятностью успеха для положительного результата , количество успехов в повторных испытаниях следует биномиальному распределению. Сопряженное априорное распределение - это бета-распределение с поддержкой в ​​интервале [0, 1] и двумя параметрами формы для моделирования произвольных априорных распределений по вероятности успеха. Следовательно, апостериорное распределение также является бета-распределением, которое мы можем получить, напрямую обновив параметры.

    Мы соберем выборки различных размеров из бинаризованных дневных доходов S&P 500 , где положительным результатом является рост цены. Начиная с неинформативного априорного значения, которое присваивает равную вероятность каждой возможной вероятности успеха в интервале [0, 1], мы вычисляем апостериорное значение для различных выборок доказательств.

    В следующем примере кода показано, что обновление состоит из простого добавления наблюдаемых чисел успеха и неудач к параметрам предыдущего распределения для получения апостериорного:

     n_days = [0, 1, 3, 5, 10, 25, 50, 100, 500]
    
    results = sp500_binary.sample (n_days [-1])
    
    p = np.linspace (0, 1, 100)
    
    
    
      # униформа (неинформативная) до 
    
    а = б = 1
    
    для i, количество дней в перечислении (n_days):
    
    up = resultss. iloc [: days] .sum ()
    
    вниз = дней - вверх
    
    обновление = статистика.beta.pdf (p, a + up, b + down) 

    Полученные апостериорные распределения показаны на следующем изображении. Они иллюстрируют эволюцию от единого априорного подхода, который рассматривает все вероятности успеха как равновероятные, к все более пиковому распределению.

    После 500 выборок вероятность сконцентрирована около фактической вероятности положительного сдвига на уровне 54,7 процента с 2010 по 2017 год. Она также показывает небольшие различия между оценками MLE и MAP, где последняя имеет тенденцию немного приближаться к ожидаемому значению. равномерного предшествующего:

    Рисунок 2: Апостериорные распределения вероятности того, что S&P 500 вырастет на следующий день после обновления до 500

    На практике использование сопряженных априорных значений ограничено случаями низкой размерности .Кроме того, упрощенный подход MAP позволяет избежать вычисления срока свидетельства, но имеет ключевой недостаток, даже когда он доступен: он не возвращает распределение, так что мы можем получить меру неопределенности или использовать ее в качестве априорной. Следовательно, нам нужно прибегать к приближенному, а не к точному выводу с использованием численных методов и стохастического моделирования.

    Резюме о том, как работает байесовское машинное обучение

    В этой статье мы изучили теорему Байеса, которая кристаллизует концепцию обновления убеждений, комбинируя предыдущие предположения с новыми эмпирическими данными и сравнивая полученные оценки параметров с их частотными аналогами.Мы также исследовали конъюгированные априорные факторы, которые помогают понять апостериорное распределение латентного. Машинное обучение для алгоритмической торговли , второе издание описывает методы и более подробную информацию о том, как байесовское машинное обучение может использоваться в потенциально более широких масштабах путем разработки и тестирования стратегий автоматической торговли для реальных рынков.

    [Связанная статья: Иерархические байесовские модели в R]

    Об авторе

    Стефан Янсен - основатель и генеральный директор Applied AI. Он консультирует компании из списка Fortune 500, инвестиционные фирмы и стартапы в различных отраслях по вопросам стратегии обработки данных и искусственного интеллекта, создания групп специалистов по анализу данных и разработки комплексных решений машинного обучения для широкого круга бизнес-задач.

    До своего нынешнего предприятия он был партнером и управляющим директором в международной инвестиционной компании, где он построил практику прогнозной аналитики и инвестиционных исследований. Он также был старшим руководителем в глобальной финтех-компании, работающей на 15 рынках, консультировал центральные банки на развивающихся рынках и консультировал Всемирный банк.

    Он имеет степени магистра компьютерных наук Технологического института Джорджии и экономики Гарварда и Свободного университета Берлина, а также хартию CFA. Он работал на шести языках в Европе, Азии и Америке и преподавал науку о данных в Data Camp и Генеральной Ассамблее.


    Примечание редактора. Хотите узнать, как работают байесовское машинное обучение и глубокое обучение? Ознакомьтесь с предстоящими выступлениями на ODSC West 2020 в октябре:

    - «Байесовский рабочий процесс, продемонстрированный на примере коронавируса» - Эндрю Гельман, доктор наук, директор Центра прикладной статистики | Колумбийский университет

    - «Байесианцы идут! Байесовцы переходят к временным рядам »- Арик Лабарр, доктор философии, доцент аналитики | Институт продвинутой аналитики Государственного университета Северной Каролины

    - Байесовская статистика стала проще »- Аллен Дауни, доктор философии, профессор компьютерных наук | Колледж Олина и автор Think Python, Think Bayes, Think Stats

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

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

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

    Абстракция

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

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

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

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

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

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

    и

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

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

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

    brew установить opencv

    Предупреждение: opencv 3.3.0_3 уже установлен

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

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

    Полный текст> IPCA

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

    Когда может быть несколько дистрибутивов для модуля, такого как «python», команда «which» покажет текущий используемый путь для текущей команды:

    , который питон

    Компьютерное зрение: современный подход, 2e, подходит для курсов бакалавриата и магистратуры по компьютерному зрению на факультетах информатики, компьютерной инженерии и электротехники.

    Содержание

    Домашняя страница Цзюнь-Янь Чжу

    Домашняя страница Цзюнь-Янь Чжу

    Я доцент Института робототехники факультета компьютерных наук Университета Карнеги-Меллона .Я также провожу приемы на аффилированных факультетах в отделах компьютерных наук и машинного обучения. Я изучаю компьютерное зрение, компьютерную графику, машинное обучение и вычислительную фотографию с целью создания интеллектуальных машин, способных воссоздать наш визуальный мир.

    До прихода в CMU я был научным сотрудником в Adobe Research. Я работал постдоком в MIT CSAIL, работая с William T. Freeman , Josh Tenenbaum и Antonio Torralba .Я получил докторскую степень. из Калифорнийского университета в Беркли, под руководством Алексея А. Эфроса . Я получил B.E. из Университета Цинхуа, работает с Zhuowen Tu , Shi-Min Hu и Eric Chang .

    Новости

    [ Notes ] Для будущих студентов CMU, если вы испытываете стресс из-за заявления в аспирантуру, ознакомьтесь с некоторыми Cat Papers .

    [ PS Release ] В новом выпуске Photoshop представлены «Нейронные фильтры», которые частично основаны на нашей работе iGAN (ECCV 2016), ideepcolor (SIGGRAPH 2017) и CycleGAN (ICCV 2017).

    [ Code ] Контрастивное обучение для непарного преобразования изображения в изображение. Более быстрое и легкое обучение по сравнению с CycleGAN.

    [ Код ] для переписывания модели. Теперь вы можете интерактивно редактировать веса модели вместо обучения с набором данных.

    [ Code ] Не забывайте использовать увеличение данных во время обучения GAN.

    [ Code ] для сжатия pix2pix, CycleGAN и GauGAN до 9-21x.

    [ Code ] Реализация PyTorch и Google Colab для CycleGAN и pix2pix.

    [ Demo ] SPADE / GauGAN демонстрация для создания фотореалистичных изображений из пользовательских эскизов.

    [ Tutorial ] CVPR 2020 Tutorial on Neural Rendering

    [ Tutorial ] Eurographics 2020 STAR по нейронному рендерингу

    [ Workshop ] ICCV 2019 Workshop on Image and Video Synthesis.

    [ CatPapers ] Классные работы для видения, обучения и графики о кошках.

    Студенты

    · Кангле Дэн (доктор философии, совместно с Дэва Раманан)

    · Гаурав Пармар (MSR)

    · Ван Шэн-Ю (доктор философии)

    Обучение

    16-726: Синтез образов на основе обучения (весна 2021 г. )

    Deep Learning в Udacity (со-инструктор).

    Публикации

    Современное состояние нейронной визуализации

    Аюш Тевари, Охад Фрид, Юстус Тис, Винсент Зицманн, Стивен Ломбарди, Калян Сункавалли, Рикардо Мартин-Бруалла, Томас Симон, Джейсон Сараги, Маттиас Нисснер, Рохит Пандей, Шон Фанелло, Гордон Ветцштейн, Цзюнь-Ян Чжу, Кристиан Теобальт, Маниш Агравала, Эли Шехтман, Дэн Б. Гольдман, Михаэль Цольхёфер

    Eurographics 2020 (отчет STAR)

    Бумага | пр. | BibTex
    CVPR Учебное пособие | Eurographics Tutorial

    Обучение синтезу и манипулированию естественными изображениями

    Декабрь, 2017

    Премия ACM SIGGRAPH за выдающуюся докторскую диссертацию.

    Мемориальная премия Дэвида Дж. Сакрисона за выдающиеся докторские исследования, учрежденная отделом EECS Калифорнийского университета в Беркли

    Диссертация | Обсуждение | Новости | Крышка

    разговоров

    Обучение созданию изображений

    Обсуждение диссертации на SIGGRAPH (2018)

    Непарный преобразование изображения в изображение

    CVPR Учебное пособие по GAN (2018)

    Учимся синтезировать естественные фотографии и манипулировать ими

    MIT, HKUST CSE Departmental Seminar, ICCV Tutorial on GANs, O'Reilly AI, AI with the best, Y Conf, DEVIEW, ODSC West (2017)

    О преобразовании изображения в изображение

    Стэнфорд, Массачусетский технологический институт, Facebook, CUHK, SNU (2017)

    Интерактивная глубокая раскраска

    SIGGRAPH, NVIDIA Innovation Theater, Global AI Hackathon (2017)

    Визуальные манипуляции и синтез на многообразии естественных изображений

    Facebook, MSR, Berkeley BAIR, THU, семинар ICML «Визуализация для глубокого обучения» (2016)

    Mirror Mirror: краудсорсинг лучших портретов

    SIGGRAPH Азия (2014)

    Что усложняет работу с большими визуальными данными?

    Приглашенный курс SIGGRAPH Asia "Визуальные вычисления на основе данных" (2014)

    AverageExplorer: интерактивное исследование и согласование коллекций визуальных данных

    СИГГРАФ (2014)

    События

    [ Tutorial ] CVPR 2020 Tutorial on Neural Rendering

    [ Tutorial ] Eurographics 2020 STAR по нейронному рендерингу

    [ Journal ] Специальный выпуск IJCV о генерирующих состязательных сетях для компьютерного зрения (2019-2020)

    [ Workshop ] ICCV 2019 Workshop on Image and Video Synthesis.

    [ Tutorial ] CVPR 2019 Tutorial on Map Synchronization.

    [ Tutorial ] CVPR 2018 Tutorial on Generative Adversarial Networks.

    [ Tutorial ] ICCV 2017 Tutorial on Generative Adversarial Networks.

    [ Workshop ] Семинар ICML 2017 по визуализации для глубокого обучения.

    [ Course ] Приглашенный курс SIGGRAPH Asia 2014 по визуальным вычислениям, управляемым данными.

    MISC

    · Мой кот Водолей и моя собака Арья , фото и ее стиль Укиё-э .

    · Вы можете есть греческий йогурт в маске. Посмотрите, как это делает Arya .

    .

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *