Главное меню

Размеры швеллера 10п


Швеллер размеры | Таблица размеров швеллера 10, 12, 14, 16, 20, 22

Таблица размеров швеллера

Швеллер горячекатаный стальной ГОСТ 8240-97
Параметры швеллера гк h — высота b — ширина полки s — толщина стенки t — толщина полки Вес 1 мп, кг
Швеллер размер № 5 h=50 мм b=32 мм s=4,4 мм t=7 мм 4,84
Швеллер размер № 6.5 h=65 мм b=36 мм s=4,4 мм t=7,2 мм 5,9
Швеллер размер № 8 h=80 мм b=40 мм s=4,5 мм t=7,4 мм 7,05
Швеллер размер № 10 h=100 мм b=46 мм s=4,5 мм t=7,6 мм 8,59
Швеллер размер № 12       h=120 мм b=52 мм s=4,8 мм t=7,8 мм 10,4
Швеллер размер № 14 h=140 мм b=58 мм s=4,9 мм t=8,1 мм 12,3
Швеллер размер № 16 h=160 мм b=64 мм s=5,0 мм t=8,4 мм 14,2
Швеллер размер № 18 h=180 мм b=70 мм s=5,1 мм t=8,7 мм 16,3
Швеллер размер № 20 h=200 мм b=76 мм s=5,2 мм t=9 мм 18,4
Швеллер размер № 22 h=220 мм b=82 мм s=5,2 мм t=9,5 мм 21
Швеллер размер № 24 h=240 мм  b=90 мм s=5,6 мм t=10 мм 24
Швеллер размер № 27 h=270 мм b=95 мм s=6 мм t=10,5 мм 27,7
Швеллер размер № 30 h=300 мм b=100 мм s=6,5 мм t=11 мм 31,8
Швеллер размер № 40 h=400 мм b=115 мм s=8 мм t=13,5 мм 48,3
Швеллер гнутый
Швеллер гнутый гост 8278-83
 50*40*3        12,0 м
 60*32*2,5     12,0 м
 60*32*4        10,0 м
 80*32*4        10,0 м
 80*60*4        11,5 м
100*50*3       11,5 м
120*50*3       11,5 м
120*60*4       11,5 м
120*60*5       11,7 м
160*80*4       11,7 м

Швеллер размеры

Швеллеры г/к стальные горячекатаные это прокат П или У — образного сечения. Швеллеры г/к делятся на 3 вида: швеллер горячекатаный с уклоном внутренних полок, с параллельными гранями полок и швеллер гнутый холоднокатаный. Швеллер горячекатаный производится двух видов точности: повышенной точности-Б и обычной точности-В. Виды и марки швеллеров завися от марки стали, из которых они изготовлены что определяет их назначение и размеры. Швеллеры изготовляют длиной от 4 до 12 м и высотой от 5 до 40 мм. Швеллер широко используется при строительстве сооружений, а также в качестве каркаса и перегородок, так как их размер позволяет создавать конструкции различных видов.

Узнать цены на швеллер в интернет магазине Металлобазы>>>

Швеллер 10П с параллельными гранями полок по ГОСТ 8240-97

Высота сечения

h=100,0мм

Ширина сечения

b=46,0мм

Толщина стенки

s=4,5мм

Толщина полки

t=7,6мм

Радиус сопряжения

R=7,0мм

Площадь сечения

A=10,9см2

Масса одного метра сечения

M=8,59кг

Момент инреции относительно оси "x"

Ix=175,0см4

Момент сопротивления относительно оси "x"

Wx=34,9см3

Статический момент половины сечения

Sx=20,5см3

Радиус инерции относительно оси "x"

ix=39,9см

Момент инерции относительно оси "y"

Iy=22,6 см4

Момент сопротивления относительно оси "y"

Wy=7,37 см3

Радиус инерции относительно оси "y"

iy=14,4 см

Координаты центра тяжести

X0=15,3 см

Швеллер 10П - размеры и площадь сечения по ГОСТу, вес и стоимость

Сортамент швеллера 10П —  разновидности горячекатаных заготовок, довольно обширный. Все характеристики отдельных образцов можно найти в ГОСТ № 8240 от 1989 года. Их довольно много – параметры полок и стенки (высота, ширина), радиусы кривизны и закругления и ряд других. Кого интересует более подробная информация, может изучить указанный документ самостоятельно.

Мы же рассмотрим лишь один вид швеллера – №10, причем те его параметры, которые имеют значение для непрофессионала.

Прежде всего, уточним, что собой представляет данное изделие. Швеллер 10П является одним из самых используемых в различных сферах, в том числе, и в индивидуальном строительстве (например, в качестве несущих опор). По сути, это металлический брус, имеющий специфический профиль.

Расшифровка обозначения

Параметры сечения

Все линейные размеры – в «мм».

  • Высота (h) – 100.
  • Ширина (b) – 46.
  • Толщина: стенки (s) – 4,5; полки (t) – 7,6.
  • Радиусы: кривизны ® – 7; закругления ® – 3,0.

Иногда нужно знать площадь поперечного сечения. Для швеллера 10П она составляет 10,9 см². Длина швеллера – в пределах от 4 до 12 м. Она может быть и больше, если производство такой заготовки согласовано с заказчиком.

Параметры профиля контролируются на любом участке швеллера, но не ближе 0,5 м от его торцов.

Все остальные данные, например, погрешности в зависимости от точности проката, понятны лишь специалистам, поэтому приводить их не имеет смысла.

Вес

На каждый м.п. – 8,59 кг. При условии, что плотность стали составляет 7,85 г/см³. Допустимые отклонения от указанного значения массы +3% и -5%.

Калькулятор расчета массы Швеллера горячекатаного:

Стоимость

Ориентировочная цена – в пределах 356 руб/м.п.

Швеллер: таблицы размеров согласно ГОСТ

Что такое швеллер? Это продукт металлопроката, имеющий П-образную форму. Конструкция состоит из поперечной балки и двух параллельно расположенных граней, которые могу иметь небольшой угол. Готовые изделия производятся из углеродистой низколегированной стали, по технологии горячего проката. Благодаря своей конструкции, швеллеры обладают повышенной устойчивостью к динамическим нагрузкам, поэтому широко применяются в капитальном строительстве.

Классификация

Разновидности швеллера зависят от нескольких критериев. В частности, продукция подразделяется на такие группы:

  • По технологии изготовления. В этом направлении выделяются две категории: гнутые и горячего проката. Отличия между изделиями заключаются в следующем: горячекатаные швеллеры имеют прямой или острый угол между поперечной балкой и вертикальными гранями, гнутые – имеют изгиб округлой формы. К этой категории можно выделить сварные конструкции, выполненные из двух сваренных уголков и H-образные, получившие название двутаврового швеллера.

  • Точность проката. Здесь существуют три группы: А, Б, В, обозначающие высокую, повышенную и обычную точность соответственно.

  • Прочность. Этот критерий определяет устойчивость изделия к динамическим нагрузкам. В частности, на рынке имеются изделия обычной и повышенной прочности.

Кроме этого, швеллеры разделяются на размерные группы, где определяющими критериями являются длина и ширина изделия.

Маркировка по нормам ГОСТ

Если говорить о стандартизации ГОСТ, швеллеры маркируются буквенными и цифровыми обозначениями. Числовая маркировка указывает на расстояние между параллельными гранями, выраженное в сантиметрах. Литеры определяют дополнительные свойства изделия. Например:

  • П – параллельное расположение внешних граней.

  • У – полки расположены под уклоном.

  • Л – облегчённая конструкция.

  • Э – швеллеры экономичной категории.

  • С – специальная продукция.

Например, маркировка швеллера 18АП обозначает следующее: высокоточное прокатное изделие, имеющее расстояние 18 сантиметров между полками, которые расположены под прямым углом.

Сфера применения

Как упоминалось ранее, швеллеры применяются в капитальном строительстве. Основное предназначение изделий – усиление бетонных конструкций, что существенно увеличивает прочность и долговечность конструкции. Кроме этого, швеллеры применяют для армирования линий электропередач, мостов, производственных зданий и сооружений.

Стоит отметить, что в продаже имеются перфорированные изделия. Здесь предусмотрены специальные отверстия, предназначенные для быстрого монтажа без использования электросварки. Кроме этого, между полками могут располагаться трубы для быстрой подводки инженерных коммуникаций и кабельных линий.

Существуют швеллеры, изготовленные из алюминиевого сплава, применяемые для возведения облегчённых конструкций. В частности, внутренних перегородок внутренних помещений, стеллажей, витрин.

Таблицы размеров

Размерный ряд швеллеров довольно разнообразен и не зависит от технологии изготовления или производителя. Здесь применяются стандартные типоразмеры, которые выглядят так:

  • Высота изделия. Это расстояние между параллельно расположенными полками, измеряемое в миллиметрах. Данный параметр варьируется в пределах 50-400 мм.

  • Ширина полки. Это расстояние от внешнего угла швеллера до кончика параллельных граней. Здесь играют размеры 32-115 мм.

  • Толщина поперечной балки. В зависимости от категории, этот параметр составляет 4.4-8 мм.

  • Толщина полок. В зависимости от маркировки изделия, толщина граней может составлять 7-13.5 мм.

Длина стандартного швеллера не превышает 12 метров. Стоит отметить, что на рынке встречается продукция, чья длина превышает это значение. Однако такая продукция в основном изготавливается под заказ.

С уклоном внутренних граней полок. ГОСТ 8240-97

Условные обозначения:

  • h - высота швеллера;

  • b - ширина полки;

  • S - толщина стенки;

  • R - радиус внутреннего закругления полок;

  • t - толщина полки;

  • r - радиус закругления полок.

Номер швеллера серии УРазмеры, ммМасса 1м, кг
hbStRr
не более

швеллер 5У

50

32

4,4

7

6

2,5

4,842

швеллер 6,5У

65

36

4,4

7,2

6

2,5

5,899

швеллер 8У

80

40

4,5

7,4

6,5

2,5

7,049

швеллер 10У

100

46

4,5

7,6

7

3

8,594

швеллер 12У

120

52

4,8

7,8

7,5

3

10,43

швеллер 14У

140

58

4,9

8,1

8

3

12,29

швеллер 16У

160

64

5

8,4

8,5

3,5

14,23

швеллер 15аУ

160

68

5

9

8,5

3,5

15,35

швеллер 18У

180

70

5,1

8,7

9

3,5

16,26

швеллер 18аУ

180

74

5,1

9,3

9

3,5

17,45

швеллер 20У

200

76

5,2

9

9,5

4

18,37

швеллер 22У

220

82

5,4

9,5

10

4

20,98

швеллер 24У

240

90

5,6

10

10,5

4

24,06

швеллер 27У

270

95

6

10,5

11

4,5

27,66

швеллер 30У

300

100

6,5

11

12

5

31,78

швеллер 33У

330

105

7

11,7

13

5

36,53

швеллер 36У

360

110

7,5

12,6

14

6

41,91

швеллер 40У

400

115

8

13,5

15

6

48,32

С параллельными гранями полок. ГОСТ 8240-97

Номер швеллера серии ПРазмеры, ммМасса 1 м, кг
hbStRr
не более

швеллер 5П

50

32

4,4

7

6

3,5

4,840

швеллер 6,5П

65

36

4,4

7,2

6

3,5

5,897

швеллер 8П

80

40

4,5

7,4

6,5

3,5

7,051

швеллер 10П

100

46

4,5

7,6

7

4

8,595

швеллер 12П

120

52

4,8

7,8

7,5

4,5

10,42

швеллер 14П

140

58

4,9

8,1

8

4,5

12,29

швеллер 16П

160

64

5

8,4

8,5

5

14,22

швеллер 16аП

160

68

5

9

8,5

5

15,34

швеллер 18П

180

70

5,1

8,7

9

5

16,26

швеллер 18аП

180

74

5,1

9,3

9

5

17,46

швеллер 20П

200

76

5,2

9

9,5

5,5

18,37

швеллер 22П

220

82

5,4

9,5

10

6

20,97

швеллер 24П

240

90

5,6

10

10,5

6

24,05

швеллер 27П

270

95

6

10,5

11

6,5

27,65

швеллер 30П

300

100

6,5

11

12

7

31,78

швеллер 33П

300

105

7

11,7

13

7,5

34,87

швеллер 36П

360

110

7,5

12,6

14

8,5

41,89

швеллер 40П

400

115

8

13,5

15

9

48,28

Вес

Масса швеллера зависит от нескольких параметров. В частности, ключевую роль играют:

Не нужно объяснять, что швеллер 12П изготовленный из стали и алюминиевого сплава будет относиться к разным весовым категориям при идентичных внешних характеристиках. Кроме этого, встречаются разнополочные изделия, где профиль подразумевает наличие боковых граней разной длины. Разумеется, рассчитать массу таких изделий можно, но это требует использования специальных формул.

Швеллеры, изготовленные по стандартным размерам, имеют вес от 4.8 до 48.3 килограмм. Согласно действующим нормам ГОСТ и европейским стандартам допускается отклонение 6.5% для каждого изделия, при условии, что разность в массе общей партии не будет превышать 4%.

Производители

Швеллеры являются довольно востребованной продукцией, поэтому изготавливаются отечественными и западными компаниями. Учитывая, что производители применяют идентичные технологии, рассматривать продукцию западных компаний не имеет смысла: при аналогичном качестве, изделия отличаются более высокой стоимостью.

Среди отечественных производителей, можно обратить внимание на продукцию таких предприятий:

  • ООО «Гурьевский металлургический завод». Компания расположена в Кемеровской области и по праву считается одним из старейших заводов Сибири. История предприятия началась в 1816 году, в настоящее время функционирует сталеплавильный цех, сорто – и шаропрокатная линии.

  • ОАО «Магнитогорский металлургический комбинат». Это легендарная «Магнитка» выдавшая первый металл в 1932 году. Сейчас компания является объединением из десятка сталелитейных предприятий. Нужно отметить, что ММК является лидером по производству металлопроката в российском регионе.

  • ОАО «Чусовской металлургический завод». Предприятие расположено на Урале, основано князем Голицыным в 1879 году. Сейчас завод специализируется на производстве горячекатаного швеллера и другой продукции металлопроката.

К основным предприятиям России можно отнести и «Верхнесалдинский металлургический завод». Компания специализируется на изготовлении уголков, стальных полос и швеллеров с острым углом полок по технологии горячего проката.

Продукты

Размеры канала: -
М.С. КАНАЛЫ
Размер Вес в кг. Вес в кг.
в мм на фут Per Mtr.
75 х 40 2,172 7.126
100 х 50 2,925 9,597
125 х 65 3,992 13.098
150 х 75 5.120 16,799
175 х 75 5,973 19,597
200 х 75 6,796 22,298
250 х 80 9.326 30,599
300 х 90 11.063 36,298
400 х 100 15.270 50,300
Каналы, производимые JINDAL, представлены высотой перемычки, шириной фланца и весом сечения.
JINDAL
каналов
Старший № Глубина (мм) x Фланец (мм) x Секционный вес (кг / м)
1 ISMC 250 х 80 х 30.6
2 ISMC 250 х 82 х 34,2
3 ISMC 250 х 83 х 38,1
4 ISMC 250 X 83 X 38,1
5 ISMC 300 х 90 х 36.3
6 ISMC 300 X 92 X 41,5
7 ISMC 300 х 93 х 46,2
8 ISMC 400 X 100 X 50,1
Есть первичные и вторичные производители
Основные производители: -
Первичные производители - это те, кто полностью интегрировал заводы.
То есть заводы, которые имеют собственные источники железной руды, доменной печи, губки
металлургический завод, Электростанция и завод готовой продукции.
В ИНДИИ 3 основных производителя: -
1) ПАРУС
2) VIZAG
3) ДЖИНДАЛ
ПАРУС (Steel Authority of India Limited)
Строительный
Размеры и вес сечения балок / балок, швеллеров и углов
Раздел Размеры Вес в разрезе Длина
мм кг / м м
каналов Металлургический завод Бхилаи
75 х 40 х 4.8 7,14 от 10 до 12
100 х 50 х 5 9,56

Дургапурский металлургический завод

125 х 65 х 5.3 13,1 от 10 до 11,5
125 х 66 х 6 13,7 для всех размеров
150 х 75 х 5,7 16,8
150 х 76 х 6.5 17,7
175 х 75 х 6 19,6
200 х 75 х 6,2 22,3
200 х 76 х 7.5 24,3
Металлургический завод Бхилаи
250 х 82 х 9 34,2 от 10 до 12
300 х 90 х 7.8 36,3 для всех размеров
400 х 100 х 8,8 50,1
КЛАССЫ: -
Конструкции в SAIL изготавливаются следующих марок: -
Обычные сорта: IS 2062/1999 и SAILMA
Конструкции также доступны в следующих зарубежных спецификациях
ASTM-A-36, JIS-G-3101-SS400, BS-4360 классы 40A, 43A, 43B, 43C,
50B, 50C, EN-10025,
Сплавы S-275 JO, JR, S-355 JO, JR, DIN-17100 ST 37.2 / 44,2
ВИЗАГ (РИНЛ: - РАШТРИЯ ИСПАТ НИГАМ ЛИМИТЕД)
Каналы
старший№ Сторона (мм) x Сторона (мм) x Толщина (мм) Вес секции (кг / м)
1 МС * 40 Х 32 Х 5 4,82
2 MC 75 X 40 X 4.8 7,14
3 МС 100 Х 50 Х 5 9,56
4 MC 125 X 65 X 5,3 13,1
5 MC 150 X 75 X 5.7 16,8
МАРКИ
Секции согласно: -
Для каналов: - IS: 808-1989 / IS: 3954-1981
Допуск по: -
Для каналов: - IS: 1852 - 1985 / IS: 3954 - 1981
Марки по: -
Для каналов: - IS: 2062: E250 A - 2006
ВТОРИЧНЫЙ ПРОИЗВОДИТЕЛЬ
старший№ (ВАДА) Прокатные станы
1 Bhuwalka Steel Ind. Ltd
2 Шри Вайшнав Испат
3 Сталепрокатный стан Махараштры
4 Мульти Сталь
5 Thane Steel
6 Кунал
7 Kamdhenu
8 Чемпион
9 Wada Стальное литье
старший№ (РАЙПУР) Прокатные станы
1 Вандана
2 К.Г. Испат
3 Goel
4 Хаяти
5 Супер Испат (Райпур) П.ООО
6 Ganga Iron & Steel Trading Co.
7 Nandan Steel & Power Ltd.
8 Shivam Structural & Steel Rolling Mills (P) Ltd
9 Hanukripa Ispat Pvt.ООО
10 Monnet Ispat & Energy Limited (Блок-II)
11 Ishwar Ispat Industries (P.) Ltd.
12 Cosmos Ispat Pvt. ООО
13 Nav Durga Ispat Pvt.ООО
14 Balajee Structurals (India) Ltd.
15 Шри РадхаКришна Стилз Лтд.
16 Амбей Испат
17 Полоски Iskcon P.ООО
18 СКС Испат Лимитед
Старший № (НАШИК) Прокатные станы
1 Rajrani Steel Casting Pvt.Ограниченный
2 Сал Сталь
Старший № (PUNE) Прокатные станы
1 г.Д. Мет Сталь
2 Mahavir Steel Industries
3 Пушпак
Старший № (SILVAASA) Прокатные станы
1 Прокатный стан Balbir
старший№ (AHEMDNAGAR) Прокатные станы
1 Прокатный стан Shree Gajanan
Старший № (NAGPUR) Прокатные станы
1 Associated Steel Industries
2 Баладжи Испат
3 Venus Rolling Mills Pvt.ООО
4 Ориндж Сити
5 Ханна
6 Сунвиджай
старший№ (KOLHAPUR) Прокатные станы
1 Шри Махалакшми Steel Industries
.

Размер ТВ в калькулятор расстояния и наука

Наука, лежащая в основе нашего калькулятора размеров телевизора и расстояния

Когда дело доходит до выбора телевизора, идеально подходящего для вашей комнаты, это обычно лучше и лучше. Это не только самый большой фактор, влияющий на цену телевизора, но он также оказывает огромное влияние на воспринимаемое качество изображения.

Поле зрения

ТВ заполняющий 20 градусов поля зрения ТВ, заполняющий 30 градусов поля зрения

Поскольку сегодня найденные разрешения - это почти исключительно 4k / Ultra HD, требуется очень большой телевизор, который следует смотреть очень близко, чтобы увидеть недостатки, связанные с разрешением.Из-за этого можно оценить их телевизоры с гораздо более близкого расстояния для более полного погружения. Думайте об этом как о кинотеатре: чем больше телевизор заполняет ваше поле зрения, тем более захватывающим будет контент.

Это не значит, что вы должны сидеть в футе от телевизора. Не все предпочитают иметь максимально большой экран. Зрительная система человека имеет угол обзора около 135 градусов по горизонтали, и, хотя для фильмов имеет смысл иметь такой большой телевизор, который вы можете получить, контент не создается для просмотра, заполняя все поле зрения.Это становится очень очевидным, если вы пытаетесь смотреть спортивные передачи с близкого расстояния, фиксируя при этом одну часть экрана, поскольку это становится довольно тошнотворным.

Руководство Общества инженеров кино и телевидения рекомендует сидеть на таком расстоянии, чтобы экран занимал около 30 ° поля вашего зрения как минимум для хорошего восприятия.

Для использования поля зрения в театральном стиле нужно сесть поближе

Обычно это дает хорошее руководство, но пользователям, которые используют свои телевизоры в основном для просмотра фильмов, может быть полезно сесть немного ближе, чтобы получить больше похоже на театр.«Эталонное» положение SMPTE для кинотеатров и рекомендация THX - около 40 °. Минимальный угол обзора хорошо подходит для большинства случаев использования, и сидение на расстоянии, где экран заполняет 30 ° вашего горизонтального поля зрения, должно быть комфортным для большинства людей.

Размер экрана Рекомендуемое расстояние для смешанного использования
(30 °)
Рекомендуемое расстояние кинотеатра
(40 °)
25 дюймов 3.4 фута (1,04 м) 2,5 дюйма (0,77 м)
30 " 4,1 '(1,24 м) 3 '(0,92 м)
35 дюймов 4,8 '(1,45 м) 3,5 дюйма (1,07 м)
40 " 5,5 '(1,66 м) 4 фута (1,22 м)
45 дюймов 6,1 '(1,86 м) 4,5 дюйма (1,37 м)
50 " 6,8 '(2,06 м) 5 '(1.53 м)
55 " 7,5 дюйма (2,28 м) 5,5 '(1,68 м)
60 " 8,2 '(2,48 м) 6 футов (1,83 м)
65 дюймов 8,9 '(2,69 м) 6,5 дюйма (1,98 м)
70 дюймов 9,5 '(2,9 м) 7 футов (2,13 м)
75 дюймов 3,1 м (10,2 дюйма) 7,5 дюйма (2,29 м)
80 " 10.9 футов (3,31 м) 8 футов (2,44 м)
85 " 11,6 дюйма (3,52 м) 8,5 дюйма (2,59 м)

Угловое разрешение

Чем ближе вы находитесь, тем ниже будет воспринимаемая вами плотность пикселей.

Более высокое поле зрения впервые стало возможным с разрешениями Full HD, но 4k еще больше усиливает эту способность. Если вы сидите рядом с телевизором с разрешением 1080p, вам будет казаться, что вы смотрите телевизор через сетку, даже если он воспроизводит высококачественный фильм с разрешением 1080p HD.Увеличивая расстояние от телевизора, вы также увеличиваете плотность деталей, обеспечивая лучшее изображение. Это угловое разрешение: количество пикселей на угол. Чем дальше, тем выше будет угловое разрешение.

Поскольку 4K-телевизоры имеют такую ​​большую плотность пикселей, эта проблема может возникнуть гораздо сложнее. Вы должны быть достаточно близко к довольно большому телевизору, чтобы он заметно раздражал.

Предел, до которого вы можете увеличить угловое разрешение, отступив назад, зависит от вашей остроты зрения.В какой-то момент вашим глазам становится недостаточно, чтобы различать все детали. Исследования показывают, что человек со зрением 20/20 (или 6/6 в Европе) может различить что-то на 1/60 градуса. Это означает 60 пикселей на градус или 32 градуса для телевизора 1080p. Телевизоры 4K UHD удваивают этот показатель до 64 градусов. Имейте в виду, что вы можете видеть один пиксель издалека (в зависимости от его контраста с остальной частью изображения).

Для 4k это расстояние часто слишком мало для большинства людей. Это связано с тем, что 1080p было разработано для логики поля зрения, описанной выше.Это точка отсечения, в которой встречаются как оптимальное поле зрения, так и 60 пикселей на градус. Для более низких разрешений это означало, что вы сидите немного дальше, чем хотелось бы, чтобы не замечать пиксели, разрешение 4k и выше дает вам гораздо больше свободы. Из-за этого острота зрения больше не лучший способ найти правильное расстояние, и вместо этого ее следует использовать как способ определить ближайшую точку, в которой вы можете сесть к телевизору, не затрагивая его ограничение разрешения.

График также показывает, что апгрейд 4k не стоит того, если вы сидите на расстоянии более 6 футов и у вас 50-дюймовый телевизор.Ваши глаза не заметят разницы. Ultra HD имеет смысл только в том случае, если вам нужен действительно большой экран и вы планируете сидеть поближе к нему. Узнайте больше о 4k UHD.
Размер экрана Оптимальное расстояние
(1080p)
Оптимальное расстояние
(4k)
25 дюймов 3,2 дюйма (0,98 м) 1,5 дюйма (0,46 м)
30 " 3,8 дюйма (1,16 м) 1,7 '(0,52 м)
35 дюймов 4.4 фута (1,35 м) 2 '(0,61 м)
40 " 5,1 дюйма (1,56 м) 2,3 дюйма (0,71 м)
45 дюймов 5,7 '(1,74 м) 0,8 м (2,6 дюйма)
50 " 6,3 дюйма (1,93 м) 0,89 м (2,9 дюйма)
55 " 7 футов (2,14 м) 3,2 дюйма (0,98 м)
60 " 7,6 '(2,32 м) 3.8 футов (1,16 м)
65 дюймов 2,5 м (8,2 дюйма) 4,1 '(1,25 м)
70 дюймов 8,9 '(2,72 м) 4,4 дюйма (1,35 м)
Если вы хотите узнать больше о том, откуда берется этот предел в 1/60 градуса, вы можете прочитать страницу Википедии, посвященную остроте зрения.

Как вы интерпретируете диаграмму?

Есть несколько способов прочитать диаграмму. Например, допустим, у вас есть 50-дюймовый телевизор.Начните в нижней части диаграммы с высоты 50 дюймов. До 3 футов вы находитесь под синей линией. Это означает, что вы можете видеть пиксели с разрешением Ultra HD. Если вы вернетесь немного назад (вверх на диаграмме), между 3 'и 7' разрешение Ultra HD больше не имеет значения, потому что вы все равно не можете видеть лишние пиксели. Однако вы все еще слишком близки для разрешения 1080p (оно не будет казаться идеальным). Выше 7 'воспринимаемое качество будет Начните уменьшаться для 1080p, потому что ваш глаз не увидит всех деталей. Вы бы заметили разницу, если бы было 720p.Для более чем 10 футов, неважно, 720p или 1080p HDTV, ваши глаза недостаточно хороши, чтобы увидеть разницу. Однако вы все равно увидите разницу для видео стандартного разрешения на расстоянии до 18 футов. Подводя итог, вы можете видеть пиксели, если вы находитесь ниже линии, но не когда вы находитесь выше.

Чтобы максимально использовать разрешение вашего телевизора, вы должны точно соответствовать размерам вашего телевизора и разрешению мультимедиа.

Артефакты сжатия

При этом учитывается идеальное разрешение, чего никогда не бывает в реальной жизни.Даже если вы смотрите HD-канал, представленный в высоком разрешении, из-за алгоритма сжатия будут некоторые артефакты. Артефакты могут проявляться в нескольких формах, таких как шум, размытие или пиксельное изображение (см. Рисунок справа). Вы сможете видеть артефакты издалека, поэтому считайте, что приведенные выше цифры соответствуют идеальным медиа 1080p. Цифры показывают минимальное расстояние, на котором вы начинаете терять преимущество разрешения. Тем не менее, в настоящее время наиболее распространены телевизоры с разрешением 4K (см. Наши рекомендации по лучшим телевизорам с разрешением 4K), и мы рекомендуем использовать нашу диаграмму FOV, поскольку угловое разрешение практически не является проблемой для контента UHD.

Бюджет

Вы, вероятно, сейчас думаете о чем-то вроде «Мой диван находится в 10 футах от моего телевизора, что, согласно диаграмме, означает, что мне нужен 75-дюймовый телевизор. Это безумие!». Да, если вы хотите в полной мере использовать возможности более высокого разрешения, это идеальный размер. Это подводит нас к главному ограничению для большинства людей: бюджету.

Цена телевизора экспоненциально зависит от его размера, как показано на графике. На графике показан ценовой диапазон LED-телевизоров 2016 года по их размеру.Как видите, переход к 70-дюймовому телевизору довольно большой. Например, посмотрите наши цены на лучшие телевизоры с диагональю 70–75 дюймов и лучшие телевизоры с диагональю 80–82–85 дюймов.

Заключение

Для смешанного использования рекомендуется угол обзора 30 градусов. В общем, мы также рекомендуем приобрести телевизор с разрешением 4K, поскольку выбор 1080p стал довольно ограниченным и в нем отсутствуют современные функции, такие как HDR. Чтобы легко определить, какой размер вам следует купить, вы можете разделить расстояние просмотра телевизора (в дюймах) на 1,6 (или использовать наш калькулятор размеров телевизора выше), что примерно равно углу 30 градусов.Если лучший размер выходит за рамки вашего бюджета, просто купите самый большой телевизор, который вы можете себе позволить.

.

размеров слоя PyTorch: какой размер и почему? | автор: Jake Krajewski

Документация для линейных слоев сообщает нам следующее:

  "" "
Class

torch.nn.Linear ( in_features , out) True ) Параметры in_features - размер каждой входной выборки
out_features - размер каждой выходной выборки "" "

Я знаю, что они похожи, но не путайте:« in_features »и« in_channels »совершенно разные, новички часто путают их и думают, что это один и тот же атрибут.

  # Запрашивает in_channels, out_channels,  kernel_size и т. Д. 
self.conv1 = nn.Conv2d (1, 20, 3) # Запрашивает in_features, out_features
self.fc1 = nn.Linear (2048

Рассчитайте размеры.

Есть два особенно важных аргумента для всех сетей уровня nn.Linear , о которых вы должны знать, независимо от того, сколько уровней в вашей сети. Самый первый аргумент и самый последний аргумент .Неважно, сколько полностью связанных слоев у вас между ними, эти измерения просты, как вы скоро увидите.

Если вы хотите передать изображение 28 x 28 в линейный слой, вы должны знать две вещи:

  1. Изображение 28 x 28 пикселей не может быть введено в качестве тензора [28, 28]. Это потому, что nn.Linear будет читать его как 28 пакетов из 28 векторов размерной длины. Поскольку он ожидает ввода [batch_size, num_features] , вам нужно как-то транспонировать его (см. view () ниже) .
  2. Размер вашей партии проходит через все ваши слои без изменений. Независимо от того, как ваши данные изменяются при прохождении через сеть, вашим первым измерением будет ваш batch_size , даже если вы никогда не увидите это число, явно записанное нигде в определении вашего сетевого модуля.

Используйте view (), чтобы изменить размеры вашего тензора.

image = image.view ( batch_size , -1)

Вы указываете свой batch_size в качестве первого числа, а затем «-1» в основном говорит Pytorch: «Вы выясните это другое число для меня… пожалуйста .«Теперь ваш тензор будет правильно подан в любой линейный слой. Сейчас мы говорим!

Итак, чтобы инициализировать самый первый аргумент вашего линейного слоя, передайте ему количество функций ваших входных данных. Для 28 x 28 наш новый тензор вида имеет размер [1, 784] (1 * 28 * 28):

Пример 3: Измените размер с помощью view (), чтобы он вписался в линейный слой

 batch_size = 1 # Simulate «изображение» в оттенках серого 28 x 28 пикселей 
input = torch.randn (1, 28, 28) # Используйте view (), чтобы получить [batch_size, num_features].
# -1 вычисляет недостающее значение с учетом другого dim.
input = input.view (batch_size, -1) # torch.Size ([1, 784 ]) # Инициализируем линейный слой.
fc = torch.nn.Linear ( 784 , 10) # Перенести смоделированное изображение в слой.
output = fc (input) print (output.shape)
>>> torch.Size ([1, 10])

R Запомните это - если вы когда-нибудь переходите от вывода сверточного слоя к , вы должны изменить его размер с 4d на 2d, используя вид, как описано в примере изображения выше.

Итак, вывод conv [32, 21, 50, 50] должен быть «сглажен», чтобы стать тензором [32, 21 * 50 * 50]. И in_features линейного слоя также должны быть установлены на [21 * 50 * 50].

Второй аргумент линейного слоя, если вы передаете его другим слоям, называется H для скрытого слоя. Вы просто играете в позиционный пинг-понг с H и делаете его последним из предыдущего и первым из следующих, например:

  "" "Промежуточные измерения - это измерения скрытого слоя, вы просто передаете последний из предыдущего как первый из следующего."" " fc1 = torch.nn.Linear (784, 100)  # 100 - последний.  
fc2 = torch.nn.Linear (100, 50) # 100 - первый, 50 - последний.
fc3 = torch.nn.Linear (50, 20) # 50 - первое, 20 - последнее.
fc4 = torch.nn.Linear (20, 10) # 20 - первое. "" "Это тот же шаблон для сверточных слоев также используются только каналы, а не функции, которые передаются. "" "

Самый последний выход , также известный как выходной слой , зависит от вашей модели и вашей функции потерь.Если у вас есть 10 классов, как в MNIST, и вы решаете задачу классификации, вы хотите, чтобы вся ваша сетевая архитектура в конечном итоге консолидировалась в эти последние 10 единиц, чтобы вы могли определить, какой из этих 10 классов предсказывает ваш ввод.

Последний уровень зависит от того, что вы хотите вывести из своих данных. Действия, которые вы можете выполнить, чтобы получить нужный вам ответ, - это тема для другой статьи, потому что есть еще много чего. Но пока вы должны изучить все основы.

.Сверточная нейронная сеть

. Изучите сверточную нейронную сеть из… | автор: dshahid380

Изучите сверточную нейронную сеть с базового уровня и ее реализацию в Керасе

Содержание

  • Что такое CNN?
  • Почему мы должны использовать CNN?
  • Несколько определений
  • Уровней в CNN
  • Внедрение Кераса

Компьютерное зрение быстро развивается день ото дня. Одна из причин - глубокое обучение. Когда мы говорим о компьютерном зрении, нам приходит в голову термин сверточная нейронная сеть (сокращенно CNN), потому что здесь широко используется CNN.Примерами CNN в компьютерном зрении являются распознавание лиц, классификация изображений и т. Д. Это похоже на базовую нейронную сеть. CNN также имеет обучаемый параметр, такой как нейронная сеть, т.е. веса, смещения и т. Д.

Проблема с нейронной сетью прямого распространения

Предположим, вы работаете с набором данных MNIST, вы знаете, что каждое изображение в MNIST имеет размер 28 x 28 x 1 (черно-белое изображение содержит только 1 канал). Общее количество нейронов во входном слое будет 28 x 28 = 784, этим можно управлять. Что делать, если размер изображения составляет 1000 x 1000, что означает, что вам нужно 10⁶ нейронов во входном слое.Ой! Кажется, для работы требуется огромное количество нейронов. Это правильно с вычислительной точки зрения. Итак, здесь идет сверточная нейронная сеть или CNN. Проще говоря, CNN извлекает особенности изображения и преобразует их в более низкое измерение, не теряя при этом его характеристик. В следующем примере вы можете видеть, что исходный размер изображения составляет 224 x 224 x 3. Если вы продолжите без свертки, вам понадобится 224 x 224 x 3 = 100, 352 числа нейронов во входном слое, но после применения свертки вы вводите размерность тензора уменьшена до 1 x 1 x 1000.Это означает, что вам нужно всего 1000 нейронов в первом слое нейронной сети прямого распространения.

Рис. Даунсэмплинг

Есть несколько определений, которые вам следует знать, прежде чем разбираться в CNN.

3.1 Представление изображения

Думая об изображениях, легко понять, что они имеют высоту и ширину, поэтому было бы целесообразно представить содержащуюся в них информацию с двухмерной структурой (матрицей), пока вы не вспомните, что изображения имеют цвета, и чтобы добавить информацию о цветах, нам нужно другое измерение, и именно тогда тензоры становятся особенно полезными.

Изображения кодируются в цветовые каналы, данные изображения представлены в каждой интенсивности цвета в цветовом канале в данной точке, наиболее распространенным из которых является RGB, что означает красный, синий и зеленый. Информация, содержащаяся в изображении, представляет собой интенсивность каждого цвета канала в ширину и высоту изображения, точно так же, как это

Рис. RGB-представление изображения

Таким образом, интенсивность красного канала в каждой точке с шириной и высотой может быть представленные в матрицу, то же самое касается синего и зеленого каналов, поэтому мы получаем три матрицы, и когда они объединяются, они образуют тензор.

3.2 Обнаружение краев

Каждое изображение имеет вертикальные и горизонтальные края, которые фактически объединяются, образуя изображение. Операция свертки используется с некоторыми фильтрами для обнаружения краев. Предположим, у вас есть изображение в градациях серого размером 6 x 6 и фильтр размером 3 x 3 (скажем). Когда изображение с оттенками серого 6 x 6 сворачивается с фильтром 3 x 3, мы получаем изображение 4 x 4. Сначала матрица фильтра 3 x 3 умножается на первый размер 3 x 3 нашего изображения в градациях серого, затем мы сдвигаем один столбец вправо до конца, после этого мы сдвигаем одну строку и так далее.

Операция свертки

Операция свертки может быть визуализирована следующим образом. Здесь размер нашего изображения составляет 4 x 4, а фильтр - 3 x 3, поэтому мы получаем результат после свертки 2 x 2.

Визуализация свертки

Если у нас есть размер изображения N x N и размер фильтра F x F, то после свертки результат будет

 (N x N) * (F x F) = (N-F + 1) x (N-F + 1) (примените это для вышеуказанного случая) 

3.3 Шаг и отступ

Шаг обозначает, сколько шаги мы продвигаемся в каждом шаге по свертке.По умолчанию это один.

Свертка с шагом 1

Мы можем заметить, что размер вывода меньше, чем ввод. Чтобы сохранить размер вывода, как на входе, мы используем отступы. Заполнение - это процесс симметричного добавления нулей во входную матрицу. В следующем примере лишние серые блоки обозначают отступ. Он используется для того, чтобы размер вывода совпадал с размером ввода.

Шаг 1 с отступом 1

Допустим, 'p' - это отступ

Первоначально (без заполнения)

 (N x N) * (F x F) = (N-F + 1) x (N-F + 1 ) --- (1) 

После применения заполнения

После применения заполнения

Если мы применим фильтр F x F во входной матрице (N + 2p) x (N + 2p) с заполнением, то мы получим размер выходной матрицы (N + 2р-Ж + 1) х (Н + 2р-Ж + 1).Как мы знаем, после применения отступов мы получим тот же размер, что и исходный входной размер (N x N). Следовательно, мы имеем

 (N + 2p-F + 1) x (N + 2p-F + 1), эквивалентное NxN 
N + 2p-F + 1 = N --- (2)
p = (F- 1) / 2 --- (3)

Уравнение (3) ясно показывает, что заполнение зависит от размера фильтра.

В CNN есть пять различных уровней

  • Входной уровень
  • Convo слой (Convo + ReLU)
  • Pooling Layer
  • Fully connected (FC) layer
  • Softmax / logistic layer
  • Output layer
Различные слои CNN

4.1 Входной уровень

Входной уровень в CNN должен содержать данные изображения. Данные изображения представлены трехмерной матрицей, как мы видели ранее. Вам нужно преобразовать его в одну колонку. Предположим, у вас есть изображение размером 28 x 28 = 784, вам нужно преобразовать его в 784 x 1 перед подачей на ввод. Если у вас есть примеры обучения «m», то размер ввода будет (784, m).

4.2. Слой Convo

Слой Convo иногда называют слоем экстрактора признаков, потому что элементы изображения извлекаются внутри этого слоя.Прежде всего, часть изображения подключается к слою Convo для выполнения операции свертки, как мы видели ранее, и вычисления скалярного произведения между воспринимающим полем (это локальная область входного изображения, имеющая тот же размер, что и у фильтра) и фильтр. Результат операции - одно целое число выходного объема. Затем мы перемещаем фильтр по следующему принимающему полю того же входного изображения с помощью Stride и снова выполняем ту же операцию. Мы будем повторять один и тот же процесс снова и снова, пока не пройдемся по всему изображению.Выходные данные будут входными данными для следующего слоя.

Слой Convo также содержит активацию ReLU для обнуления всех отрицательных значений.

4.3. Уровень объединения

Источник: сверточная нейронная сеть CS231n.

Уровень объединения используется для уменьшения пространственного объема входного изображения после свертки. Он используется между двумя сверточными слоями. Если мы применим FC после слоя Convo без применения объединения или максимального объединения, это будет затратно с точки зрения вычислений, и нам это не нужно. Таким образом, максимальное объединение - это единственный способ уменьшить пространственный объем входного изображения.В приведенном выше примере мы применили максимальное объединение в одном срезе глубины со значением Stride, равным 2. Вы можете заметить, что входное значение 4 x 4 уменьшено до измерения 2 x 2.

На уровне объединения нет параметра, но у него есть два гиперпараметра - Фильтр (F) и Шаг (S).

В общем, если у нас есть входной размер W1 x h2 x D1, то

W2 = (W1 − F) / S + 1

h3 = (h2 − F) / S + 1

D2 = D1

Где W2, h3 и D2 - ширина, высота и глубина вывода.

4.4. Полностью связанный слой (FC)

Полностью связанный слой включает в себя веса, смещения и нейроны. Он соединяет нейроны одного слоя с нейронами другого слоя. Он используется для классификации изображений по разным категориям путем обучения.

4.5. Softmax / Логистический уровень

Softmax или логистический уровень - последний уровень CNN. Он находится в конце уровня FC. Логистика используется для двоичной классификации, а softmax - для множественной классификации.

4.6. Выходной слой

Выходной слой содержит метку в форме горячего кодирования.

Теперь вы хорошо разбираетесь в CNN. Давайте реализуем CNN в Керасе.

Мы будем использовать набор данных CIFAR-10 для создания классификатора изображений CNN. Набор данных CIFAR-10 имеет 10 различных меток

  • Самолет
  • Автомобиль
  • Птица
  • Кот
  • Олень
  • Собака
  • Лягушка
  • Лошадь
  • Корабль
  • Грузовик

данные для обучения и тренировочные данные данные изображения. Размер изображения в CIFAR-10 составляет 32 x 32 x 3.Поставляется с библиотекой Keras.

Рис. Визуализация модели

Если вы используете коллаборацию Google, убедитесь, что вы используете графический процессор. Чтобы проверить, включен ли ваш графический процессор или нет. Попробуйте следующий код.

Вывод:

 Найден GPU по адресу: / device: GPU: 0 

Прежде всего, импортируйте все необходимые модули и библиотеки.

Затем загрузите набор данных и разделите его на обучающий и тестовый наборы.

Мы напечатаем форму обучающей выборки, форму тестовой выборки и общее количество классов, присутствующих в CIFAR-10.Как мы видели ранее, существует 10 классов. В качестве примера мы напечатаем два примера изображения из обучающего набора и тестового набора.

Выход:

Найдите форму входного изображения, затем измените его во входной формат для обучающих и тестовых наборов. После этого измените все типы данных на float.

Нормализуйте данные между 0–1, разделив данные поезда и тестовые данные на 255, затем преобразуйте все метки в один горячий вектор с помощью функции to_catagorical () .

Отобразить изменение метки категории, используя однократное кодирование.

Вывод:

 Исходная метка 0: [6] 
После преобразования в категориальную (горячую):
[0. 0. 0. 0. 0. 0. 1. 0. 0. 0.]

Теперь создадим нашу модель. Мы добавим слои Convo, а затем объединим слои. Затем мы подключим слой Dense (FC) для прогнозирования классов. Входные данные подаются на первый уровень Convo, выходные данные этого слоя Convo действуют как входные данные для следующего слоя Convo и так далее. Наконец, данные поступают на уровень FC, который пытается предсказать правильные метки.

Инициализировать все параметры и скомпилировать нашу модель с помощью оптимизатора rmsprops.Есть много оптимизаторов, например adam, SGD, GradientDescent, Adagrad, Adadelta и Adamax, не стесняйтесь экспериментировать с ними. Здесь партия 256 с 50 эпохами.

model.summary () используется для просмотра всех параметров и форм в каждом слое наших моделей. Вы можете заметить, что общие параметры составляют 276, 138, а общее количество обучаемых параметров - 276, 138. Необучаемый параметр равен 0.

Выход:

Сводка модели

После компиляции нашей модели мы обучим нашу модель с помощью fit () метод, затем оцените его.

Вывод:

После обучения мы получили точность 83,86% и точность проверки 75,48%. На самом деле это совсем не плохо.

График потерь и эпох, график точности и эпох

Поздравляем! Вы создали сверточную нейронную сеть в Keras, понимая ее основные концепции. Не стесняйтесь экспериментировать с ним, изменяя его гиперпараметры, и дайте мне знать в разделе комментариев.

Вы можете найти весь код в моем Github

Ссылки:

  1. CS231n Сверточная нейронная сеть
  2. Документация Keras
  3. Лаборатория глубокого обучения
  4. углубленное обучение.ai курс по сверточным нейронным сетям
.

Смотрите также