Здания фото: Больше 40 000 бесплатных фотографий на тему «Здания» и «»Город

Содержание

ПОЛОЖЕНИЕ о конкурсе свадебных фотографий «Лучшее свадебное фото у здания Арбитражного суда Амурской области», приуроченном к 30-летию Арбитражного суда Амурской области

1. Общие положения

1.1. Фотоконкурс «Лучшее свадебное фото у здания Арбитражного суда Амурской области» проводится в рамках празднования 30-летия Арбитражного суда Амурской области.

1.2. Организатором фотоконкурса является Арбитражный суд Амурской области.

1.3. Цель фотоконкурса – привлечение внимания к вопросам семейных ценностей, поиск новых взглядов на жанр свадебной фотографии.

1.4. Задачи фотоконкурса – повышение творческой активности жителей г.

Благовещенска, активизация творческого потенциала фотографов.

2. Условия проведения

2.1 К участию в конкурсе приглашаются все желающие: жители и гости г. Благовещенска, фотолюбители и профессиональные фотографы.

2.2. Главное условие – свадебное фото должно быть сделано возле здания Арбитражного суда Амурской области.

2.3. Каждый участник гарантирует, что фотография, направленная для участия в конкурсе, освобождена от авторских прав и требований третьих лиц. В случае выявления фактов нарушения прав третьих лиц, участник в полной мере принимает на себя ответственность, связанную с таким нарушением. На направляемые фотографии участники предоставляют Организатору все исключительные авторские и смежные права, необходимые для использования фотографий в рамках мероприятий фотоконкурса, в публикациях и в сети Интернет.

2.4. Для участия в Конкурсе необходимо направить Организатору заявку (Приложение 1) и конкурсную работу (в печатном и электронном виде).

2.5. Фотоработы с заявкой на участие направляются участниками конкурса в электронном виде на адрес электронной почты [email protected], а также в распечатанном виде формата А 4 по адресу: 675000, г. Благовещенск, ул. Ленина, д. 163, с пометкой «На конкурс».

3. Порядок проведения фотоконкурса

3.1. Прием работ на конкурс: с 01 октября 2021 года по 01 марта 2022 года.

3.2. Фотоработы оцениваются в трех номинациях: «Профессиональный фотограф», «Фотолюбитель», «Фото от молодоженов».

3.3. Фотоконкурс проходит в один этап, по его окончании жюри оценивает конкурсные работы, с постепенным исключением наиболее слабых претендентов. Для сравнения конкурсных работ выбраны следующие критерии оценки: общее восприятие и художественный уровень фотографии, оригинальность идеи и содержание работы, техника и качество исполнения, название фотоработы.

3.3. По итогам голосования жюри определяет по три лучших работы в каждой из номинаций для участия в итоговой выставке. Итоговая экспозиция конкурса может быть расширена, при наличии технических возможностей.

Требования к работам

4.1. Фотоработы с заявкой на участие направляются участниками конкурса в электронном виде на адрес электронной почты [email protected], а также в распечатанном виде на формате А 4 по адресу: 675000, г. Благовещенск, ул. Ленина, д. 163, либо отпускаются в ящик, установленный в холле здания суда с пометкой «На конкурс».

4.2. Описание фотографий, выдвинутых на конкурс, должно содержать следующую информацию:

Открытую для всех: фамилия, имя Участника, в каком статусе он выступает (профессиональный фотограф, фотолюбитель, лицо, изображенное на фото), название работы;

Закрытую для организатора: телефон Участника, электронный адрес Участника.

5. Ответственность Участников

5.1. Участники несут ответственность за нарушение требований к достоверности информации, указываемой в заявке. Участник несет полную ответственность за публикуемые им материалы и гарантирует соблюдение прав третьих лиц. За указанные нарушения организатор конкурса может лишить Участника права на участие в Конкурсе.

6. Подведение итогов конкурса

6.1. Итоги фотоконкурса подводятся Организатором до 15 марта 2022 года. Результаты конкурса будут опубликованы на официальном сайте Арбитражного суда Амурской области, в бюллетене суда, а также на официальном аккаунте суда в Instagram.

6.2. Победители фотоконкурса будут награждены в торжественной обстановке на мероприятии, приуроченном к празднованию 30-летия Арбитражного суда Амурской области.

Приложение 1

Заявка

«Лучшее свадебное фото у здания Арбитражного суда Амурской области»

1. _________________________________________________________________________

Ф.И.О. участника

2. ___________________________________________________________________

Статус участника

3.___________________________________________________________________

Название конкурсной работы

4. ________________________________________________________________________

Почтовый адрес, контактный телефон, e-mail

Дата Подпись

Недостроенный Киров. 12 фото зданий, которых еще не было

В 30 – 70 годы XX века в нашем городе появились здания, которые считаются сегодня визитными карточками его прошлого и важными объектами эпохи советского градостроительства в Кирове. Мы все помним и знаем их уже в «парадном», достроенном и функционирующем виде. Однако особый интерес вызывают редкие фото, на которых этих зданий еще толком нет, где видны лишь силуэты их каркаса, и мы можем наблюдать только примерные очертания будущих знаковых строений. Мы решили сделать подборку фото известных зданий, построенных в Кирове в советский период, но в необычном ракурсе — в недостроенном виде. Именно подобную картину наблюдали очевидцы событий, прогуливаясь когда-то по улицам города мимо будущих новостроек.

1. Дом Чекистов (ул. Ленина, 79)

Фото 1939 г.

В 1939 г. по проекту архитектора И. А. Чарушина для сотрудников кировского управления НКВД на перекрестке Герцена и Ленина улиц было построено массивное здание, в народе названное «Дом чекистов». В своем облике дом схож многими деталями со зданием Центральной гостиницы. Некоторые авторы даже считают два этих сооружения единым архитектурным ансамблем. Главная же черта, объединяющая оба проекта — это полукруглое завершение фасада, с осью, обращенной на угол. Проект жилого дома был амбициозен и масштабен по меркам 30-х гг. прошлого века. Однако строительство здания осуществили с отступлениями от первоначального проекта. Например, левое крыло дома (по улице Герцена) было сильно урезано — здесь осталась лишь одна секция квартир. Вместо четырех лестничных клеток выстроены три, так и не была устроена открытая терраса. Интересно, что помимо собственно работников НКВД в доме жили и различные известные горожане, например, Мария Исакова — первая отечественная спортсменка, ставшая абсолютной чемпионкой мира в конькобежном спорте. Культовым стал и продуктовый магазин «Птица» на первом этаже «Дома чекистов».

2. Центральная гостиница (ул. Ленина, 80)

Фото 1937 г.

В марте 1935 г. Кировский крайисполком объявил конкурс на лучший проект для новой городской гостиницы, которая должна была быть построена на месте разрушенного Воскресенского собора. Проект, представленный И. А. Чарушиным, получил первую премию и был принят к исполнению. Несмотря на почти полное отсутствие механизации на стройке, возведение здания шло очень быстро, и уже в 1937 г. гостиница была сдана в эксплуатацию. Помимо номеров для постояльцев в здании располагались также парикмахерская, почта, продуктовый магазин, ресторан. В 1957 г. к крылу здания по улице Коммуны (сейчас — Московская) по проекту архитектора Бориса Александрова сделали пристройку, значительно увеличившую число номеров в гостинице. При этом была утрачена двусторонняя симметрия здания. Тогда же, в конце 1950-х, застеклили венчавшую центральную часть здания открытую галерею.

3. Драмтеатр (ул. Московская, 37)

Фото 1936 – 1937 гг.

В 1877 г. на Хлебной площади (позже она получила название Театральной) по проекту И. В. Нефедьева было выстроено двухэтажное деревянное здание городского театра.

Шло время и в середине 1930-х гг. после переименования города в Киров и присвоения ему статуса областного центра было принято решение о строительстве в городе нового здания театра — каменного. Проектировали его московские архитекторы Буров и Федоров, а рабочие Метростроя сделали огромную люстру для зрительного зала. 4 ноября 1939 г. театр открыл сезон уже в новом здании спектаклем «Любовь Яровая». Старый же деревянный театр разобрали. По одной из распространенных версий, в основании нового театра были заложены нераскрошенные глыбы взорванного Александро-Невского собора. Новый театр был тесно связан со многими именами известных деятелей культуры и искусства. Например, в годы Великой Отечественной войны стены театра приютили эвакуированный из Ленинграда Большой драматический театр, причем многие артисты жили непосредственно в помещениях театра.

4. Дом советов (ул. Карла Либкнехта, 69)

Фото 1944 г.

После того как в середине 30-х гг. XX в. центр города переместился в район Театральной площади, было принято решение построить на ее территории «Дом советов», в котором бы разместился обком КПСС и облисполком. Конкурс на проектирование здания неожиданно выиграл молодой, еще не достигший и 30 лет архитектор Е. М. Громаковский. К сожалению, ему не удалось завершить строительство здания, так как с началом Великой Отечественной войны архитектор ушел на фронт и погиб. Строительство «Дома советов» началось в 1937 г., но было прервано в 1941 г. До войны возведены стены и частично устроены временные деревянные перекрытия. В военный период будущий Дом советов отдали под пехотное училище, и даже квартиры для персонала эвакуированных рабочих. Строительство возобновилось только в 1948 г., и было закончено трестом «Кировстрой» в 1949 г. Окончательная внутренняя и наружная отделка, включая открытый холл-вестибюль, ограниченный с боков двумя трёхмаршевыми лестницами, и большой зал заседаний, размещённый по оси главного входа, производилась архитектором Н. И. Козловым. Еще в 40-х – начале 50-х гг. XX в. рядом с «Домом советов» стояли деревянные дома. Сама же площадь в этот период оставалась неблагоустроенной и незамощенной, возле входа в обком в лужах зачастую плавали гуси и отдыхали свиньи. Сегодня в бывшем «Доме советов» располагается правительство Кировской области и Областное законодательное собрание.

5. Главный корпус Вятской государственной сельскохозяйственной академии (Октябрьский проспект, 133)

Фото 1952 – 1953 гг.

Одной из наиболее масштабных строек в послевоенном Кирове стало сооружение главного корпуса сельскохозяйственного института. Строительство проходило на еще только начинавшем развиваться Октябрьском проспекте в 50-е гг. XX в. Огромное здание строилось по индивидуальному проекту, поэтому различных трудностей с обеспечением стройматериалами, финансированием было очень много. Сохранился генеральный план застройки территории, между улицами Октябрьской, Воровского, Горького, и Маклина, разработанный Гипровузом ещё в 1950 г. По этому плану, кроме главного учебного корпуса института должны быть построены также жилой дом для преподавателей (на его месте сейчас ДС № 3), общежитие на 600 мест (в настоящий момент на этом месте здание ЦУМа), а также зооклиника, вегетационные домики, теплицы, поле опытных посадок. К сожалению, для сотрудников сельхозакадемии по совокупности различных причин не всё из того плана осуществилось. Было принято решение все силы бросить на строительство главного учебного корпуса. Большую помощь строителям оказывал коллектив института, студенты, активно работавшие на субботниках и воскресниках. Наконец, в сентябре 1960 г. учебный год студенты и преподавателя начали в новом учебном корпусе.

6. Дом Маяковского (ул. Герцена, 5)

Фото 1968 – 1969 гг.

В начале XX в. дом на улице Копанской построил крестьянин Лаврентий Макаров. После его смерти домом с 1912 г. владеет вдова Анна Алексеевна. При ней в «средних этажах» дома разместился ресторан «Париж». Верхние этажи в 10-е гг. XX в. сдавали под «коммерческие номера», принадлежавшие товариществу Шнейдер. В 1920-е гг. здесь размещалась гостиница «Эрмитаж», где в начале февраля 1928 г. останавливался поэт В. В. Маяковский. Гастроли Маяковского прошли в Вятке с большими аншлагами и бешеным ажиотажем. Поэт выступил сразу в трех местах (городской театр, Дворец труда и пединститут) и везде собирал полные залы. Маяковский читал стихи «Товарищу Нетте», «Юбилейное», «Сергею Есенину», отрывки из поэмы «Хорошо!», рассказывал о своих впечатлениях при поездках за границу, отвечал на вопросы слушателей. В 60-е гг. XX в. дом решили надстроить с целью увеличения жилплощади. Работы по реконструкции велись в 1968 – 1969 гг., в итоге здание было надстроено на 1 этаж, с востока и запада к нему были сделаны пристройки по 2 окна по фасаду каждая. С начала 1970-х гг. дом стал полностью жилым и остается таким по сей день.

7. Главный корпус ВятГУ (ул. Московская, 36)

Фото 1967 – 1968 гг.

В 1963 г. начал свою работу реорганизованный Кировский заочный политехнический институт (КЗПИ), который в 1968 г. был преобразован в Кировский политехнический институт (КирПИ). Институт быстро рос и развивался, поэтому во второй половине 60-х гг. прошлого века для строительства учебного корпуса ему отвели всю южную границу Театральной площади — от улицы Карла Либкнехта до улицы Карла Маркса. На тот момент здесь находились два старых здания с большой историей. Одно из них — водолечебницу общины сестер милосердия Красного Креста (на фото оно еще стоит перед корпусом Политеха) снесли, второе — дом купца Ласкина — разобрали. Началось строительство и к началу 1970-х гг. всю южную часть Театральной площади уже занимал огромный институтский корпус. Однако память о здании, которое он «подмял» не пропала. В 1997 г. на здании ВятГУ в том месте, где стоял дом общины Красного Креста была установлена мемориальная доска.

8. Гостиница «Вятка» (Октябрьский проспект, 145)

Фото 1966 г.

После строительства в 1937 г. «Центральной гостиницы» в полумиллионном Кирове долгое время гостиниц не строили. В тоже время необходимость в них была, так как город активно рос и развивался. Поэтому было принято решение создать новую гостиницу, названную «Вятка». Над проектом трудился архитектор Б. В. Зырин, он провел большую работу, творчески переработав распространенный в 60-70-е гг. прошлого века в СССР типовой проект, который еще в 1961 г. был разработан институтом «Ленгинпрогор». Любопытно, что до сих пор на территории России находится 21 гостиница такого типа. Впрочем, «Вятка» получилась все-таки необычной, с местными, специфическими чертами и колоритом. Например, фасады здания были украшены мозаикой на революционную тематику и сграффито в виде барышни в кокошнике на торце здания. Также архитектор весьма удачно вписал здание в городской ландшафт, кировчане сравнивали его с «белоснежным океанским лайнером», который возвышался над оврагом Соловьевского парка. Возводили гостиницу «Вятка» ударными темпами, спешили закончить стройку к 50-летию Октября. 5 ноября 1967 г. гостиница была открыта, в ней насчитывалось 214 номеров. Уже в 1970-е гг. «Вятка» попала на все открытки, туристические проспекты и в списки достопримечательностей города.

9. Дворец пионеров (ул. Сурикова, 21)

Фото 1972 г.

Инициаторами строительства в Кирове Дворца пионеров в 1966 г. выступили коллективы ТЮЗа, завода «Красный инструментальщик», локомотивного депо. Было принято решение создать некий памятник погибшим на фронтах Великой Отечественной войны, но он должен был быть не обычным, а «живым», передающим важнейшие моральные ценности следующим поколениям. В 1970 г. в парке имени 50-летия ВЛКСМ началась грандиозная стройка нового городского Дворца пионеров-мемориала. Стройка была объявлена народной, каждый кировчанин мог помочь ей в силу своих возможностей: люди жертвовали деньги, молодежь работала на субботниках и воскресниках, предприятия области выполняли задания на изготовление того или иного необходимого товара и т.д. Кировчанам активно помогали предприятия из других регионов. Например, уникальная люстра, которая украшает мемориальный зал, была изготовлена в Эстонии, а плафоны для нее делались в Белоруссии. Наконец, в 1974 г. Дворец был построен, вокруг него разбит большой парк с мемориальной зоной.

10. ЦУМ (ул. Воровского, 77)

Фото 1968 г.

В начале 1960-х гг. на перекрестке улицы Воровского и Октябрьского проспекта находился пустырь — травяная футбольная площадка с воротами из жердей, где играли студенты, росли кусты опытного поля, чуть дальше располагались ветхие строения, где жили рабочие Физприбора, Искожа и других предприятий. Первоначально предполагалось построить здесь учебный корпус сельхозакадемии, но потом решение было внезапно изменено и в 1962 г. именно здесь, на западной стороне Октябрьского проспекта, было определено место строительства нового городского универмага. Первый ковш грунта из котлована экскаватор поднял в октябре 1965 г. Здание строилось из железобетона, металла и стекла. Строительство продолжалось 6 лет, в июне 1970 г. уже были закончены работы по водоснабжению, канализации, автоматике и вентиляции. ЦУМ строился по типовому проекту, аналогичные здания в ту же историческую эпоху были построены в городах Минске, Донецке, Днепропетровске, Ижевске, Новосибирске, Уфе и др. Своих первых покупателей кировский ЦУМ принял 11 января 1971 г., и сразу же стал всеми любимым магазином, центром семейной покупки, а также одним из символов советского города Кирова.

11. Цирк (Октябрьский проспект, 147)

Фото 1975 г.

Капитального здания цирка в нашем городе не было очень долго, время от времени действовали цирки-шапито и прочие передвижные конструкции, но срок их работы был ограничен. Наконец, в середине 60-х годов XX в. появились предметные планы по строительству современного стационарного здания цирка. Место было выбрано в новом перспективном районе Октябрьского проспекта. Проект архитектора Леонид Сегала и инженера-конструктора Владимира Миронович был типовой и рассчитывался на зал в 2000 мест, но во время строительных работ был переработан и выполнен из расчета 1606 мест. Стройка велась с помощью многих предприятий области, секретарь Кировского горкома партии Ю. И. Деревской вспоминал, что в качестве рабочей силы привлекались даже заключенные. Существует версия, что цирк в Кирове сооружался полулегально и даже незаконно, проект существовал под кодовым названием «Стадион». Причина в том, что, якобы, по правилам архитектурной застройки советского времени, цирк мог появиться только в городе-миллионнике. Были опасения, что там, где нет такого количества жителей, серьезного спроса на билеты не будет, соответственно цирк не станет пользоваться популярностью. Тем не менее, кировский цирк был построен за восемь лет и открыл свои двери 23 декабря 1977 г.

12. Диорама (ул. Горького, 32)

Фото 1977 г.

История создания уникального сооружения кировской Диорамы начинается в 60-70-е гг. прошлого века. В тот исторический период популярно было «соцсоревнование» трех городов — Перми, Кирова и Ижевска. Представители соседних областей с удовольствием ездили друг к другу в гости, обмениваясь опытом. Однажды кировской делегации в Перми показали маленькую диорамку о разгоне казаками рабочей демонстрации. Тогда же у кировских руководителей созрел замысел создать что-либо подобное и в Кирове. Решили остановиться на теме «Установление советской власти в городе Вятка», тем более что близилась 60-я годовщина Октября. Строительство здания Диорамы было сопряжено с огромными трудностями, так как разрешения на строительство столь масштабных объектов выдавалось в Москве, и существовала вероятность, что «добро» на строительство Диорамы в полумиллионном Кирове не будет дано. Поэтому стройка велась тайно, по документам объект числился вначале «станцией перекачки», затем «парковым сооружением». Даже строители Диорамы — артели заводов, участники комсомольских субботников и школьники не знали, что они возводят. Здание Диорамы в парке имени Кирова было достроено к 1977 г. по проекту архитектора А.П. Павлова. Это полукруглое в плане здание, западный фасад которого представляет собой усеченный цилиндр, а парадный восточный фасад — развернутое знамя, на котором — слова «Великому Октябрю» и барельеф с изображением солдата, матроса и рабочего.

Фото: ГАКО, pastvu.com

К СПИСКУ ИСТОРИЙ

Самые необычные дома в Москве: 10 зданий с адресами и фото

Мы часто рассказываем о самых впечатляющих зданиях мира, но на этот раз решили показать необычные дома в Москве. В подборку попали как дореволюционные постройки, так и сооружения в “лужковском стиле” — они очень разные, но все достойны вашего внимания.

Екатерина Карпухина

28 января 2021 г.

Чайный дом

Мясницкая, 19

Чтобы найти необычные дома в Москве, далеко ходить не нужно. Отправляйтесь в самый центр, например, на улицу Мясницкую, где посреди аккуратных доходных домов выделяется здание с явной отсылкой к восточному стилю. Его фасад украшают драконы, змейки, орнамент — каждая деталь буквально кричит о Востоке. И не даром, ведь внутри продавали настоящий китайский чай. Сооружение принадлежало купцу Сергею Перлову, чайному магнату, который пригласил для строительства своего магазина именитого архитектора Романа Клейна, автора проектов торгового дома “Мюр и Мерилиз” (сейчас ЦУМ), Бородинского моста, а также чаеразвесочной фабрики на Нижней Красносельской улице (сейчас ЖК Kleinhouse).

Клейн построил здание в стилистике позднего ренессанса, расположив на первом этаже магазин чая, а на втором и третьем — апартаменты хозяина и съемные квартиры. Со временем купец решил разнообразить фасад: сделать его более узнаваемым и обозначить свою связь с китайскими чаеторговцами. Тем более в Москву должен был приехать цинский сановник Ли Хунчжан, на которого Перлову хотелось произвести впечатление. Поэтому проект перестройки поручили мастеру декоративного искусства Карлу Гиппиусу — он закупил материалы для отделки фасада и интерьеров в Китае, надстроил традиционную башенку-пагоду, а также украсил стены восточными элементами декора.

Москва другими глазами: архитектурный маршрут для прогулок

Особняк Арсения Морозова

Воздвиженка, 16

Ряд необычных зданий Москвы дом купца Арсения Морозова пополнил еще в 1899 году. Арсений был представителем знатного рода и миллионером, хотя и не принимал участия в семейном текстильном производстве. Участок на Воздвиженке он получил в подарок от матери и захотел построить здесь собственный дом. Денег у него было много, но вкуса значительно меньше. Проект он заказал архитектору Виктору Мазырину: первый вариант особняка в русском стиле купец отверг, но предложил отправиться за вдохновением в совместное путешествие. Неизгладимое впечатление на обоих произвел замок Palácio Nacional da Pena в Португалии. Мазырин повторил характерные колонны и башни, но не ограничивал себя единым стилем, активно заимствуя детали из разных эпох. Например, ракушки на фасаде взял у знаменитого готического дома в Саламанке — Casa de las Conchas.

Getty Images

“Дом со зверями” на Чистых прудах, или Доходный дом церкви Троицы на Грязех

Чистопрудный бульвар, 14/3

Это интересное здание, как ни странно, результат реновации. Такой же, что происходит в Москве и сейчас. В конце XIX — начале XX века на Чистопрудном бульваре сносили одно- и двухэтажные сооружения, а на их месте возводили массивные доходные дома с новейшими по тем временами инженерными конструкциями. Этот “Дом со зверями” строили для близлежащей церкви Троицы на Грязех на пожертвования купцов Оловянишниковых. Здесь некоторые квартиры предоставляли нуждающимся прихожанам, а остальные сдавали в аренду. Конструктивно дом максимально простой, но вот в список “Необычные здания Москвы” он попал благодаря своему фасаду, который украсил художник Сергей Вашков. По его эскизам третий и четвертый этажи выложили “ковром” из барельефов, изображающих сказочных зверей, птиц и растения.

Дом авиаторов на Беговой

Беговая, 34

Странные дома можно найти не только в центре Москвы, а чуть подальше. Например, на Беговой, стоит массивный “Дом на ножках”, или “Дом-сороконожка”, — проект архитектора Андрея Меерсона, мастера создавать “нетиповую архитектуру из типовых элементов”. Сооружение строилось как гостиница для будущей Олимпиады-80, однако заселили его работники авиационного завода “Знамя Труда”, поэтому постройка также известна в народе как Дом авиаторов. Здание представляет собой четыре высотных панельных дома, стоящих на едином стилобате. Архитектор хотел создать вертикальный квартал, подобно тем, которые строились в то время во Франции или Англии.

Фото: pastvu.com; фото загружено Roman\_Kuptsov.

Дом-мастерская Константина Мельникова

Кривоарбатский переулок, 10

В знаменитые дома Москвы невозможно не включить дом-мастерскую Константина Мельникова в Кривоарбатском переулке. Это его самая яркая работа, творческий манифест одного из главных архитекторов ХХ века. Он оторвался от всех традиций домостроения и все здесь придумал заново. В архивах есть проект такого же дома, только из трех цилиндров: это был модуль, на основе которого он собирался строить целые поселки. Мельников ставил эксперимент на себе, но, поскольку модуль остался в единственном экземпляре и не повторился, он стал уникальным.

Дом-легенда: дом-мастерская Константина Мельникова в Кривоарбатском переулке

Софья Карпенко

Дом Наркомфина

Новинский бульвар, 25

Дом Наркомфина по проекту Моисея Гинзбурга в 2020 году был открыт после реставрации и стал отличным примером того, как разрушающемуся зданию можно вернуть облик архитектурного шедевра XX века. Сооружение занимает почетное место в списке “Необычные дома в Москве”, потому что аналогов в городе практически нет. Разве что московские дома-коммуны на улице Орджоникидзе и Гоголевском бульваре. Но дом Наркомфина все равно был первым, экспериментальным.

Ольга Мелекесцева

Он задумывался как социально ориентированный элитный дом, в котором вместо квартир были жилъячейки разных типов. Кухни и ванные были предусмотрены не во всех квартирах, и акцент был сделан на общественные функции дома. Изначально сооружение стояло на ножках, но в конце 30-х пространство между ними застроили и в образовавшиеся квартиры тоже поселили людей.

Дом Наркомфина: история здания и уникальный процесс реставрации

Ольга Мелекесцева

“Дом атомщиков”, или “Дом-корабль”, на “Тульской”

Большая Тульская, 2

Этот огромный дом строился Министерством среднего машиностроения (атомной промышленности) СССР, отсюда и символичное название. Интересно, что главный прораб Бабад раньше проектировал только атомные реакторы, поэтому сделал здание сейсмоустойчивым, однако не слишком удобным для жизни. В проекте было много недочетов: например, в некоторых квартирах были стояки, способные перекрыть воду у соседей, кроме того, в здании появились комнаты-пустоты — с окнами, но без входов и выходов. Несмотря на недочеты, дом стал ярким примером советского модернизма — масштаб сооружения поражал. Когда в один конец дома вселялись первые жильцы, второй только строился.

Гараж Госплана

Авиамоторная, 63, строение 1

Гараж для автомобилей Госплана — самый поздний из реализованных проектов Мельникова и один из самых известных. Здание, предназначавшееся для автомобилей cотрудников Госплана СССР, выполнено в стиле советского авангарда и соединяет в себе три конструктивные формы: прямоугольник, треугольник и круг. Круглое окно напоминает фару, а вертикальные белые линии фасада — решетку радиатора.

Софья Карпенко

Дом Перцовой

Курсовой переулок, 1

В народе это здание было известно как “Дом-сказка” и принадлежало страстному поклоннику искусства и меценату Петру Перцову. В начале XX века он задумал построить доходный дом для творческой интеллигенции: с жилыми квартирами и мастерскими для художников. Проект выбирали на закрытом конкурсе, в котором победила работа Сергея Малютина (создателя матрешки). Он нарисовал здание в неорусском стиле, в основе которого лежал типовой трехэтажный дом, уже стоявший на участке. По задумке автора, к нему добавили мансарду, оборудованную под студии, а со стороны набережной пристроили четырехэтажный особняк, а также боковой корпус. Фасад украсили керамической мозаикой, а интерьеры — обилием резных деревянных элементов.

Дом-яйцо

Машкова, 1

Дом в виде яйца Фаберже — один из самых известных примеров архитектуры лужковского периода. Здание построили в 2000–2002 годах по проекту мастерской Сергея Ткаченко, галериста Марата Гельмана и группы “Обледенение архитекторов”. Это четырехэтажное сооружение площадью 342 м² вмещает в себя две спальни с балконами, две кухни, столовую, гостиную, сауну и большую мансарду с потолками, покрытыми художественной росписью в духе ренессанса. Кроме того, здесь есть лифт и подземный гараж. Фасад здания отделан керамической плиткой, а медная крыша оборудована системой, защищающей от наледи.

Фото: Getty Images, Софья Карпенко, Ольга Мелекесцева

Фотогалерея Здания и архитектура в Мысхако

Фотогалерея Здания и архитектура в Мысхако | Фото на сайте Azur.ru

Отдых на море
Мысхако
Фотографии

Разделы

ЖК «Счастливый берег» в Мысхако

25. 05.2022 г.

Апартаменты «Счастливый берег»

25.05.2022 г.

Европа? Нет, Мысхако!

08.07.2015 г.

Белая вилла

27.04.2015 г.

Недвижимость Мысхако

27.04.2015 г.

Новое жильё в Мысхако

27.04.2015 г.

Православная часовня в честь Святителя Николая Чудотворца

27.04.2015 г.

Современная архитектура Мысхако

27.04.2015 г.

Школа №27 в Мысхако

27.04.2015 г.

Солидная мысхакская аптека

27.04.2015 г.

Жизнь за высокими заборами

27.04.2015 г.

Строительный бум в Мысхако

27.04.2015 г.

Светлая Русь

27.04.2015 г.

Новый православный храм в Мысхако

27.04.2015 г.

Поселковый ДК

27. 04.2015 г.

Храм в честь Пророка Божия Илии

27.04.2015 г.

Продажа квартир в новостройках Мысхако

27.04.2015 г.

Частный детский сад

27.04.2015 г.

Частная застройка

27.04.2015 г.

Новостройки Мысхако

27.04.2015 г.

Продажа домов и таунхаусов в посёлке Мысхако

27.04.2015 г.

Излюбленное место для загородного проживания в Новороссийске

27.04.2015 г.

Коттеджный посёлок

27.04.2015 г.

Продажа новых квартир в Мысхако

27.04.2015 г.

Блок-дома

27.04.2015 г.

Новые коттеджи в Мысхако

27.04.2015 г.

В Мысхако появилось много новых квартирных домов

27.04.2015 г.

Новые дома Мысхако

27. 04.2015 г.

Посёлок застроен добротными частными домами

27.04.2015 г.

Виллы в Мысхако

27.04.2015 г.

Частный сектор Мысхако

27.04.2015 г.

Частные дома

28.03.2014 г.

Коттеджи

28.03.2014 г.

Дом

28.03.2014 г.

Аптека

28.03.2014 г.

Кафе «Зеленый Мыс»

22.11.2013 г.

Коттеджный поселок Мысхако

31.05.2013 г.

Коттедж прямо над морем

31.05.2013 г.

Дворец Культуры «Мысхако»

31.05.2013 г.

Часовня в Доме Культуры

31.05.2013 г.

Строительство Православного Храма

31.05.2013 г.

Домик у моря

30.03.2012 г.

Фотографии посёлка Мысхако

Виды посёлка 13
Здания и архитектура 42
Прогулка по улицам 26
Памятники и скульптуры 32
Винзавод 5

Фотографии пляжей в Мысхако

Центральный пляж 84
Заречный пляж 20
Дикие пляжи 17
Больничный пляж 2
Пляж на Морской 3

Природа и времена года

Закаты 2
Виноградники 8
Межсезонье в Мысхако 5
Озеро 5
Гора Колдун 2

Люди и события

На пляже 6
Рыбалка 8

Гостиницы для отдыха на море в Мысхако

Домовладение «На Молодёжной»

Домовладение «Рубиновый»

Частное домовладение в Мысхако

Коттедж в Мысхако

Дата заезда/выезда

Количество гостей

Какие здания отреставрировали в Нижнем Новгороде к 800-летию: смотрим фото до и после ремонта

Ярмарочная фильтровальная станция

Где: Стрелка

В начале XX века большая часть жизни города строилась вокруг Нижегородской ярмарки. И в 1909 году для ее нужд потребовалась более качественная вода. Так была построена фильтровальная станция — уникальная для того времени технологическая новинка. Здесь использовались фильтры американской марки «Джуэль», что в разы улучшило качество воды, получаемой из Оки и Волги. Именно на этой фильтровальной станции Нижегородского ярмарочного водопровода впервые в России применили стерилизацию хлором в 1911 году. Это здание являлось ярким образцом производственного здания, выполненного в стилистике модерна по проекту ярмарочного архитектора Ермингельда Мичурина.

Еще в 2019 году здание представляло собой практически руины, где иногда ночевали бродяги. Верхняя часть башни полностью разрушилась, а крыша сгнила. Стены были покрыты трещинами и абсолютно потеряли привлекательный вид.

Сегодня здание выглядит так, каким было на момент постройки более века назад с использованием современных элементов. Красный кирпич, коричневые металлические окна и дверь, привели в порядок пространство и внутри. Ярмарочная фильтровальная станция стала еще одним знаковым объектом на территории обновляемой Стрелки.

Здание манежа в Нижегородском кремле

Манеж построили в 1841 году по проекту, разработанному в военном ведомстве. Позднее строение было передано Нижегородской военной гимназии, затем переименованной в Аракчеевский кадетский корпус. В 1885 году к середине восточного фасада манежа была пристроена домовая Никольская церковь с двумя колокольнями, реконструкция которой завершилась в прошлом году.

Долгое время исторический памятник был заброшенным зданием в руинах. Манеж не просто вернули к жизни, теперь это выставочный центр площадью более 600 квадратных метров, высотой около 6 метров. Инициатором возрождения комплекса выступила Нижегородская епархия. Кстати, до 8 ноября здесь проходит выставка «Небесный Нижний. Святые и святыни Нижегородской земли», приуроченная к 800-летию Нижнего Новгорода.

В здании манежа до 8 ноября проходит выставка

org/Person»>Фото: Кирилл Мартынов

Бывшая фабрика «Маяк»

Где: Нижневолжская набережная, 11

Это одно из самых удивительных зданий Нижнего Новгорода. Оно было построено в 1913–1916 годах как комплекс банка Рукавишникова. Архитектор Федор Шехтель построил его накануне Первой мировой войны по заказу нижегородского купца-миллионера Сергея Рукавишникова. Но во время войны здание превратилось в фабрику, на которой шили одежду для армии.

К 800-летию уникальному памятнику архитектуры на Нижне-Волжской набережной вернули исторический облик в неоготическом стиле.

Реставрация была непростой. Основная сложность заключалась в том, что историческая плитка со временем потрескалась, начала отходить от стен и местами была утрачена. Для того чтобы ее изготовить, были проведены лабораторные изыскания при содействии научно-исследовательского центра при Русском музее в Санкт-Петербурге. Специалисты заменили на фасаде порядка 30% дефектной плитки — это более 34 тысяч штук. Новое покрытие не отличается по составу и размеру от старинной. Реставраторы также провели вычинку кирпича, усилили стены, заполнили пустоты и восстановили утраченные элементы декора. Частично отреставрировали и внутренние помещения.

В таком состоянии была плитка до реставрации

Фото: Центр 800

Фасад очень преобразился

Фото: Центр 800

Нижегородская областная библиотека им. Ленина

Где: ул. Варварская, 3

Нижегородская областная библиотека им. Ленина стала преемницей городской общественной библиотеки, решение о создании которой было принято в 1831 году. Это дом, в котором в разные годы бывали революционер Герман Лопатин, просветитель Илья Ульянов и композитор Милий Балакирев. Нижегородская областная библиотека им. Ленина — не только одна из крупнейших областных библиотек в стране, но и старейших — в 2021 году ей исполняется 160 лет.

До реставрации стены библиотеки были серыми, а на фасаде образовалось немало трещин. Здание казалось совсем не примечательным, хотя является объектом культурного наследия. К юбилею города библиотека заметно преобразилась: фасад стал цвета яичной скорлупы, благодаря чему здание вписалось в облик города. Сейчас продолжаются работы в части внутренних помещений.

Гимназический манеж Александровского дворянского института — здание областной библиотеки

Где: ул. Варварская, 3в

Гимназический манеж относился к комплексу Нижегородского Александровского дворянского института. Кроме него, туда входили учебный корпус и дом преподавателей. В 1884 году из-за эпидемии среди воспитанников института встал вопрос о постройке отдельного здания лазарета. Кроме того, учебное заведение нуждалось в рекреационном помещении для занятий физкультурой и подвижного отдыха воспитанников. В итоге постройка двухэтажного здания, в котором на первом этаже поместили манеж, а на втором — лазарет, началась в мае 1890 года и была закончена в августе 1894 года. Для Нижнего Новгорода здание является единственной в своем роде постройкой — специализированным сооружением конца XIX века для занятий гимнастикой.

Если раньше у здания были обшарпанные стены, а внутри разрушенные перегородки, то сейчас манеж не узнать. Рабочие обновили фасад, провели капитальный ремонт кровли, заменили оконные блоки и входные двери на деревянные с сохранением исторического облика. Это только часть работ в рамках масштабного проекта переосмысления Гимназического манежа. До конца года планируется завершить внутренние работы: на месте гимнастического зала будет создан «БиблиоМанежЪ» — выставочное пространство с конференц-залом и фойе с гардеробом.

Дом М. А. Костромина. Учебный театр театрального училища им. Е. А. Евстигнеева

Где: ул. Большая Покровская, 4а

Это здание на Покре всегда привлекает внимание жителей и туристов благодаря юмористической задумке: падающий и охотящийся коты стали неотъемлемой частью главной улицы города. Дом построен в конце XVIII века и является одним из старейших каменных зданий в городе. Усадьба не раз меняла хозяев и назначение, пока тут не основался Учебный театр театрального училища им. Е. А. Евстигнеева. Здесь показывают классические произведения и экспериментальные постановки, причем на представлениях студентов обычно аншлаг.

Не так давно прохожие наблюдали розовое здание, у которого падала облицовка, а окна и входные двери были изрисованы хулиганами. К 800-летию города учебный театр преобразился как снаружи, так и внутри. Фасад стал теплого желтого цвета, арт-объекты (коты и птицы) — золотого, а окна светло-коричневыми. С трудом верится, что когда-то здание было в таком состоянии.

Дом Егора Эвениуса — здание Нижегородского театрального училища им. Евстигнеева

Где: на пересечении ул. Варварской и Пискунова, 3а/20

Дом Эвениуса построен в 1835–1836 годах по проекту губернского архитектора Ивана Ефимова в стиле русского классицизма. Дом принадлежал доктору медицины и директору Нижегородской гимназии Егору Эвениусу. Это один из лучших в городе памятников архитектуры той эпохи и значимый элемент исторической застройки ул. Варварской.

К юбилею города в рамках программы «Реставрация 800» памятник архитектуры привели в порядок. В здании отреставрировали фасад и кровлю, сделали частичный ремонт учебных аудиторий, систем водоснабжения и водоотведения. Теперь на него приятно смотреть.

Судейская вышка

Где: Нижне-Волжская набережная

Судейская вышка построена в 1988 году для проведения II Всесоюзных юношеских игр по гребному спорту. Главным архитектором выступил Юрий Карцев. Но долгое время она находилась в полуразрушенном состоянии. К 800-летию города по инициативе губернатора Нижегородской области Глеба Никитина было решено сделать не только благоустройство набережной Гребного канала, но и восстановить знаменитую судейскую вышку.

Губернатор отметил, что из уникального образца советского неоконструктивизма она с годами стала символом разрушающегося наследия города. Проект реконструкции выполнило нижегородское бюро «Гора». Заказчиком ремонтных работ было Министерство спорта Нижегородской области. В минувшие выходные в вышке открылись сувенирный магазин «Нижний 800» и лапшичная «Совок».

Можно сказать, что на набережной появилось еще одно приятное место для отдыха горожан. Рядом с вышкой благоустройство завершено: десятки лавочек и лежаков. Кафе и магазин будут работать до наступления холодов. Конструкция здания предназначена только для сезонного использования.

Нижегородское художественное училище

Где: ул. Варварская, 8 / Пискунова, 22

Здание было построено в 1875 году для купца Михаила Щелокова. Спустя 22 года здесь устроил свою мастерскую фотограф–художник Андрей Карелин. Вскоре открыла свои двери и частная школа-студия, весьма значимая для художественного мира того времени. Там бывали знаменитые художники Иван Шишкин и Василий Верещагин, Иван Айвазовский и Константин Маковский, захаживал и Максим Горький. Именно подготовленные тогда художественные мастерские и стали основой для появления техникума, позже преобразившегося в художественный колледж.

Теперь тут размещается Нижегородское художественное училище, одно из старейших в России учебных заведений этого профиля. Кстати, в этом году образовательному учреждению исполняется 100 лет.

К юбилею города зданию вернули исторический облик: училище «освежилось». Рабочие провели ремонтно-реставрационные работы по фасадам и кровле.

Торговый флигель Ольги Каменевой

Где: ул. Большая Покровская, 40а

В Нижнем Новгороде не так много зданий, построенных в стиле романтического модерна и сохранивших исторический облик. Чтобы оценить уникальность таких домов, знатоки архитектуры и истории приходят на Большую Покровскую к Торговому флигелю Ольги Николаевны Каменевой. Его построили в 1914–1916 годах, автор проекта неизвестен. В глаза сразу бросаются фигуры фантастических крылатых чудовищ. Примечательно, что в интерьерах первого и второго этажей сохранился плиточный пол начала XX века.

Сегодня в доме размещается детская стоматологическая поликлиника. К 800-летию строители привели в порядок фасады и отреставрировали декоративные элементы. Теперь торговый флигель не бледно, а ярко-зеленого цвета, а скульптуры, обращенные к прохожим Большой Покровской, полностью восстановлены.

Спецпроект NN.RU и Центра 800

Читать еще

14 сентября 2022, 09:00
За детьми будущее цифровизации: в IT-академии стартуют занятия
13 сентября 2022, 16:40
Нижегородцы смогут бесплатно запустить рекламу при помощи DRON.DIGITAL
14 сентября 2022, 18:00
Это классика, говорили они: стилист назвала самый старящий цвет — его любят многие женщины за 40
15 сентября 2022, 09:00
Честный автомобиль за честные деньги: Renault стал пользоваться популярностью у нижегородцев
15 сентября 2022, 15:00
Выкса взяла бронзу: ОМК провела онлайн-велопробег для своих сотрудников по всей России
15 сентября 2022, 18:00
Деним в пролете: 6 моделей самых модных брюк этого сезона — признайтесь, вам тоже надоели синие джинсы

Увидели опечатку? Выделите фрагмент и нажмите Ctrl+Enter

КОММЕНТАРИИ11

Новости СМИ2

D1 87 D0 B5 D1 80 D1 82 D0 B5 D0 B6 D0 B8 D0 B7 D0 B4 D0 B0 D0 Bd D0 B8 D1 8f Фото

RESET Apply

Filter search results

Sort by

релевантность — уменьшение продажи — уменьшение дата загрузки – с последних

Content type

All Photos Illustrations Videos Audio

License

Image orientation

Color composition

People

Number of people

Gender

Age group

Ethnicity

More filters

Сбросить все фильтры

Мы принимаем запросы, свяжитесь с нашими авторами. Что-то не так? Связаться с нами

Поищите в категориях

Абстракция

Aerial, Безопасность, Блюр, Веселье, Исследование, Коллективная работа, Конкуренция, Любовь, Мастерство, Мир, Мобильники, Опасность, Планетарий, Помощь, Праздники, Религия, Роскошь, Сила, Спорт, Текстуры, Уникальность, Усилие, Успех, Фоны, Цветы, Чистота

Бизнес

Команда, Компьютеры, Люди, Метафоры, Натюрморт, Предметы, Промышленность, Путешествие, Связь/Коммуникации, Транспорт, Финансы

Животные

Грызуны, Дикая природа, Домашние любимцы, Млекопитающие, Морская жизнь, Насекомые, Птицы, Рептилии и амфибии, Ферма

Искусство/архитектура

Архитектура, В помещении, Детали, элементы, Дом, Достопримечательности, Исторические здания, Места работы, Ночные сцены, Под открытым небом, Руины и древности, Современные здания

Люди

Активность, Дети, Женщины, Косметика и макияж, Мужчины, Обнажённые, Пары, Подростки, Пожилые люди, Портреты, Работники, Разнообразность, Семьи, Части тела, Эмоции

Предметы

Другое, Звуки и музыка, Игрушки, Изоляты, Инструменты, Натюрморт, Одежда и аксессуары, Предметы домашнего обихода, Ретро, Спорт, Электроника

Природа

Вода, Водопады, Геология и минералы, Горы, Детали, элементы, Леса, Море и океан, Облака и небо, Озера и реки, Пейзажи, Поля и луга, Продукты, Пустыни, Растения и деревья, Растительность, Сезоны, Тропики, Фрукты и овощи, Цветы и сады, восход и заход солнца

Промышленность

Армия, Архитектура, Банк, Грузоперевозки, Еда и напитки, Компьютеры, Медицина, Нефть и газ, Образование, Окружающая среда, Производство, Путешествие, Развлечения, Связь/Коммуникации, Сельское хозяйство, Спорт, Страхование, Строительство, Транспорт, Энергия, Юриспрунденция

Путешествие

Азия, Америка, Антарктика, Африка, Деньги, Европа, Живописные места, Искусство/архитектура, Круиз, Курорт, Кухня, Океания, Тропики, Флаги

Редакционные

Достопримечательности, Знаменитости, Коммерческие, Люди, Погода/окружающая среда, Политика, События, Спорт

Технология

Другое, Компьютеры, Наука, Ретро, Связь, Телекоммуникация, Электроника

праздниках

Cinco de Mayo, Diwali, Halloween, Hanukkah, Mardi Gras, Благодарения, День матери, День отца, День святого Валентина, Другое, Новый год, Пасха, китайский Новый год, рамадан, рождество

Последние изображений

Building — Bilder und Stockfotos

10. 187.401Bilder

Bilder
Fotos
Grafiken
Vektoren
Videos

Niedrigster Preis

Beste Qualität

Durchstöbern Sie 10.187.401

building

Баумюль.

futuristische Designkonzepte, Fassade eines Gebäudes, Außengestalt -Prenzlauer Berg, Deutschland

Stadtbild mit modernem Wohngebiet, neuen Mehrfamilienhäusern und. ..

Ein Aufzug außerhalb der Konstruktion

Bauindustrie und Maschinenbau in der Zeit nach der Rezession

Moderne Wohnanlage im urbanen Stil

Alte Immobilienwohnung, vorbereitet und bereit für die…

Bauarbeiter in Uniform- und Sicherheitsausrüstung, die auf Gerüste

Lupe fokussiert eine moderne Mehrfamilienhausjekfassade

Ingenieurtreffen für ein Architekturprojekt. Zusammenarbeit MIT …

Home Design

Architektin und Bauarbeiterin schaut sich Plane an

Niedrige Winkelansicht der futuristischen modernen Architektur,…

Neubau

Hausbau, Baugrube mit Seitenschutz, 900jet виртуальная реальность — фото и фотографии зданий

Hausprojekt в виртуальной реальности

Männliche Architekt Hände machen Musterhaus

Vertikaler grüner Garten an der Fassade aus stilvollem Schwarz…

Geldmengenwachstum Geld zu sparen. Oberen Baum Münzen gezeigt…

Ferienwohnungen in Berlin-Kreuzberg

Bauherr fegt nach Renovierung den Boden

Schwarz-Weiß im Bau befindliche Symbole Stock Сток Вектор…

Установка Sonnenkollektoren auf einem Dach.

Дизайн интерьера Liniensymbole. Увлекательные векторные иллюстрации…

Коллекция иконок для жилых домов в Нижнем стиле.

Erfolgreiches Baustellendenken

renoviertes und nicht renoviertes Altbau

Просмотрите список объектов для размещения в Бау befindliche…

Kleines privates Resort mit Pool

Vertikaler Wald

Renovierte Fassade mit Fenstern und Schlafsälen an einem Eckhaus…

Alte Apartment-Haus в Берлине

Hochbaustelle в Берлине.

Städtisches Wohnviertel am Wasser в Бремерхафене, Германия.

Umweltfreundliches Gebäude in der modernen Stadt. Grüne Äste mit…

Architektur Dünne Liniensymbole — Bearbeitbare Kontur

Geschäftliche Zusammenarbeit, Construktion, Design-Vereinbarung-Ko

Программное обеспечение Системы Умный Дом. Ingenieurentwicklung von…

3D-рендеринг современных одноэтажных бунгало

Kran hebt ein vorgefertigtes Holzbaumodul an seine Position in…

Architekt prüft bau von innen

Mann Zusammen Selbst Montage Möbel

Mann Arbeiter montiert Sonnenkollektoren auf dem Dach des Hauses.

Fußbodenheizung beim Bau eines neuen Wohnhauses

Architekt Mann oder männlicher Ingenieur Stempel Stempel auf…

Computergeneriertes Bild eines Hauses mit großem Garten und Rasen

3D-Haus

Рекламные баннеры для веб-сайта в Заун-дер-Баустелль и einem…

Alte Häuser в Берлине

Kran hebt ein vorgefertigtes Holzbaumodul an seine Положение в…

фотографий исторических зданий | GSA

Здание суда номер один, Джеймс Р. Броуинг, Здание Апелляционного суда США, Сан-Франциско, Калифорния.

Центр исторических зданий GSA сотрудничает с Библиотекой Конгресса для фотографирования исторических зданий, находящихся под управлением GSA. Результат: коллекция без авторских прав изображений монументальных фасадов, вестибюлей и залов суда. Загрузите свой любимый; это бесплатно и фотографии высокого разрешения. Это беспрецедентная возможность испытать эти потрясающие изображения архитектурных сокровищ Америки.

Это партнерство делает тысячи изображений зданий GSA в архиве Кэрол М. Хайсмит доступными для общественности. Необычные работы Хайсмит делают ее коллекцию одной из самых популярных в коллекции Prints & Photographs.

Изображения с высоким разрешением следующих зданий можно просматривать и загружать.

Алабама
- Фрэнк М. Джонсон-младший, Федеральное здание и здание суда США, Монтгомери
- Федеральное здание Роберта С. Вэнса и здание суда США, Бирмингем
Аляска
- Федеральное здание, Анкоридж
Аризона
- Пограничная инспекция США, Нако
Арканзас
- Почтовое отделение США и здание суда, Литл-Рок
- Ричард Шеппард Арнольд Здание суда США, Литл-Рок
- Почтовое отделение США и здание суда
Калифорния
- Федеральное здание Чета Холифилда, Лагуна Нигель
- Федеральное здание, Сан-Франциско
- Appraisers Building, Сан-Франциско
Колорадо
- Федеральное здание Байрона Дж. Роджерса и здание суда США, Денвер
- Байрон Р. Уайт Здание суда США, Денвер
- Федеральное здание Уэйна Н. Аспиналла и здание суда США, Гранд-Джанкшен
Коннектикут
- Федеральное здание Уильяма Р. Коттера, Хартфорд
округ Колумбия
- Здание Федеральной торговой комиссии
- Здание штаб-квартиры GSA National Capital Region
- Здание налоговой службы
- Главпочтамт
- Здание Хьюберта Х. Хамфри
- Стюарт Ли Удалл Департамент внутренних дел, здание
- Джейми Л. Уиттен Федеральное здание
- Блэр Хаус
- Федеральное здание Герберта С. Гувера
- Роберт Ф. Кеннеди Здание Министерства юстиции США
- Федеральное здание Уилбура Дж. Коэна
- Старое почтовое отделение
- Федеральное здание Сидни Йейтс
- Форрестол Билдинг
Флорида
- Сидни М. Ароновиц Здание суда США, Ки-Уэст
- Федеральное здание Дэвида В. Дайера и здание суда США, Майами
- Уинстон Э. Арноу Почтовое отделение и здание суда США, Пенсакола
Грузия
- Элберт П. Таттл Здание Апелляционного суда США, Атланта
- Таможня США, Саванна
- Федеральное здание Мартина Лютера Кинга младшего, Атланта
- Здание суда США, Огаста
- Федеральное здание и здание суда США, Гейнсвилл
Гавайи
- Федеральное здание, почтовое отделение США и здание суда, Хило
Иллинойс
- Федеральный центр, Чикаго
- Федеральное здание и здание суда США, Пеория
Индиана
- Федеральное здание Э. Росс Адэр и здание суда США, Форт-Уэйн
- Федеральное здание Роберта А. Гранта и здание суда США, Саут-Бенд
- Федеральное здание Берч-Бей и здание суда США, Индианаполис
Айова
- Федеральное здание и здание суда США, Су-Сити
- Здание суда США, Давенпорт
Кентукки
- Почтовое отделение США и здание суда, Лексингтон
Луизиана
- John Minor Wisdom Здание Апелляционного суда США, Новый Орлеан
- Таможня США, Новый Орлеан
- Почтовое отделение США и здание суда, Александрия
- Федеральное здание Хейла Боггса, Новый Орлеан
- Федеральное здание Ф. Эдварда Хеберта
Мэн
- Эдвард Т. Жиньу Здание суда США, Портленд
- Таможня США, Портленд
Мэриленд
- Федеральное здание Эдварда А. Гарматца и здание суда США, Балтимор
Массачусетс
- Федеральное здание Гарольда Д. Донохью и здание суда США, Вустер
- Федеральное здание Джона Ф. Кеннеди, Бостон
- John W. McCormack Почтовое отделение США и здание суда, Бостон
Мичиган
- Теодор Левин Здание суда США, Детройт
- Федеральное здание и здание суда США, Порт-Гурон
Миннесота
- Федеральное здание, здание суда и таможни США, Дулут
- Федеральное здание, Миннеаполис
- Федеральное здание Уоррена Э. Бургера и здание суда США, Сент-Пол
Миссисипи
- Здание суда США, Натчез
- Здание Комиссии по реке Миссисипи, Виксбург
Миссури
- Федеральное здание Ричарда Боллинга, Канзас-Сити
Монтана
- Федеральное здание, почтовое отделение США и здание суда, Миссула
Небраска
- Федеральное здание, Гранд-Айленд
Нью-Джерси
- Почтовое отделение США и здание суда, Камден
- Кларксон С. Фишер Федеральное здание и здание суда США, Трентон
Нью-Мексико
- Здание суда США, Альбукерке
Нью-Йорк
- Федеральное здание Джейкоба К. Джавитса и Здание суда международной торговли Джеймса Л. Уотсона, Нью-Йорк
- Джеймс Т. Фоули Почтовое отделение и здание суда США, Олбани
- Александр Гамильтон Таможня США, Нью-Йорк
- Федеральное здание и здание суда США, Бингемтон
- Robert C. McEwen Таможня США, Огденсбург
- Федеральное здание Александра Пирни, Ютика
Северная Каролина
- Почтовое отделение и здание суда США, Нью-Берн
- Федеральное здание и здание суда США, Эшвилл
- Дж. Герберт В. Небольшое федеральное здание и здание суда США, Элизабет-Сити
- Федеральное здание Л. Ричардсона Прейера и здание суда США, Гринсборо
- Станция Сенчури, Роли
- Федеральное здание Альтона Леннона и здание суда США, Уилмингтон
Северная Дакота
- Федеральное здание и здание суда США, Фарго
- Федеральное здание Брюса М. Ван Сикла и здание суда США, Майнот
Огайо
- Здание суда США, Толедо
- Поттер Стюарт Здание суда США, Цинциннати
- Говард М. Метценбаум Здание суда США, Кливленд
- Джозеф П. Киннери Здание суда США, Колумбус
Оклахома
- Федеральное здание и здание суда США, Оклахома-Сити
- Федеральное здание и здание суда США, Лоутон
- Эд Эдмонсон Здание суда США, Маскоги
- Федеральное здание, Талса
Пенсильвания
- Почтовое отделение США и здание суда, Питтсбург
- Robert NC Nix Federal Building, Филадельфия
- Джеймс А. Бирн Здание суда США и Федеральное здание Уильяма Дж. Грина, Филадельфия
- Таможня США, Филадельфия
- Здание суда США, Эри
- Федеральное здание Уильяма С. Мурхеда, Питтсбург
Род-Айленд
- Федеральное здание и здание суда США, Провиденс
- Федеральное здание Джона О. Пасторе, Провиденс
Южная Каролина
- Федеральное здание Стром Турмонд и здание суда США, Колумбия
- Таможня США, Чарльстон
Юта
- Здание Лесной службы США, Огден
Теннесси
- Федеральное здание Джоэла Соломона и здание суда США, Чаттануга
Техас
- Почтовое отделение и здание суда США, Ларедо
- Дж.Дж. Федеральное здание Пикл, Остин
- Здание суда США, Остин
- Федеральное здание Джека Брукса и здание суда США, Бомонт
- Здание суда США, Эль-Пасо
- Здание суда США, Галвестон
- Таможня США, Хьюстон
- Почтовое отделение США, здание суда, Ларедо
- Почтовое отделение США и здание суда, Тайлер
Вирджиния
- C. Bascom Slemp Federal Building, Big Stone Gap
Вашингтон
- Федеральное здание Ричарда Б. Андерсона, Порт-Анджелес
- Федеральное здание Уильяма О. Дугласа и здание суда США, Якима
Западная Вирджиния
- Федеральное здание и здание суда США, Уилинг
- Федеральное здание Роберта С. Берда, Чарльстон
Висконсин
- Федеральное здание и здание суда США, Eau Claire
Вайоминг
- Федеральное здание Юинга Т. Керра и здание суда США, Каспер

Федеральное здание Фрэнка М. Джонсона-младшего и здание суда США, Монтгомери, Алабама.
Федеральное здание, Сан-Франциско, Калифорния.
Байрон Р. Уайт, здание суда США, Денвер, Колорадо
Здание Федеральной торговой комиссии, Вашингтон, округ Колумбия
Уинстон Э. Арноу Почтовое отделение и здание суда США, Пенсакола, Флорида
Федеральное здание, почтовое отделение США и здание суда, Хило, Гавайи.
Федеральное здание Берч-Бей и здание суда США, Индианаполис, Индиана
Внутренний зал здания Апелляционного суда США John Minor Wisdom, Новый Орлеан, Луизиана.
Интерьер, Таможня США, Новый Орлеан, Луизиана
Федеральное здание Джона Ф. Кеннеди в Бостоне, Массачусетс
Теодор Левин Здание суда США, Детройт, Мичиган
Кларксон С. Фишер Федеральное здание и здание суда США, Трентон, Нью-Джерси
Федеральное здание Л. Ричардсона Прейера и здание суда США, Гринсборо, Северная Каролина
Ховард М. Метценбаум, здание суда США, Кливленд, Огайо
Таможня США, Филадельфия, Пенсильвания
Барельеф «Перевозка и раздача почты» работы Рэймонда Баргера, расположенный в федеральном здании Джона О. Пасторе, Провиденс, Род-Айленд.
Федеральное здание Джоэла Соломона и здание суда США, Чаттануга, Теннесси.
Федеральное здание Джека Брукса и здание суда США, Бомонт, Техас
Федеральное здание Юинга Т. Керра и здание суда США, Каспер, Вайоминг

Быстрый доступ к этой странице: www.gsa. gov/buildingphotos.

Последнее рассмотрение: 24.11.2021

Создание мощных моделей классификации изображений с использованием очень небольшого количества данных

Вс, 05 июня 2016 г.

Франсуа Шолле

В учебниках.

Примечание: этот пост был первоначально написан в июне 2016 года. Сейчас он сильно устарел. Посмотри пожалуйста это руководство по тонкой настройке актуальную альтернативу или ознакомьтесь с главой 8 моей книги «Глубокое обучение с помощью Python (2-е издание)».

В этом уроке мы представим несколько простых, но эффективных методов, которые вы можете использовать для создания мощного классификатора изображений, используя только несколько обучающих примеров — всего несколько сотен или тысяч изображений из каждого класса, который вы хотите уметь распознавать.

Мы рассмотрим следующие варианты:

обучение небольшой сети с нуля (в качестве основы)
с использованием узких мест предварительно обученной сети
тонкая настройка верхних слоев предварительно обученной сети

Это приведет нас к рассмотрению следующих функций Keras:

fit_generator для обучения модели Keras с использованием генераторов данных Python
ImageDataGenerator для увеличения данных в реальном времени
заморозка слоев и тонкая настройка модели
. ..и многое другое.

Наша установка: только 2000 обучающих примеров (1000 на класс)

Мы начнем со следующей установки:

машина с установленными Keras, SciPy, PIL. Если у вас есть графический процессор NVIDIA, который вы можете использовать (и установленный cuDNN), это здорово, но, поскольку мы работаем с несколькими изображениями, в этом нет строгой необходимости.
каталог обучающих данных и каталог данных проверки, содержащий по одному подкаталогу на класс изображения, заполненный изображениями .png или .jpg:

 данные/
    тренироваться/
        собаки/
            собака001.jpg
            собака002.jpg
            ...
        кошки/
            кот001.jpg
            кот002.jpg
            ...
    Проверка/
        собаки/
            собака001.jpg
            собака002.jpg
            ...
        кошки/
            кот001.jpg
            кот002.jpg
            ...

Чтобы получить несколько сотен или тысяч обучающих изображений, относящихся к интересующим вас классам, можно использовать Flickr API для загрузки изображений, соответствующих заданному тегу, по дружественной лицензии.

В наших примерах мы будем использовать два набора изображений, которые мы получили от Kaggle: 1000 кошек и 1000 собак (хотя в исходном наборе данных было 12 500 кошек и 12 500 собак, мы просто взяли первые 1000 изображений для каждого класса). Мы также используем 400 дополнительных образцов из каждого класса в качестве проверочных данных для оценки наших моделей.

Очень мало примеров для изучения далеко не простой задачи классификации. Таким образом, это сложная проблема машинного обучения, но она также является реалистичной: во многих случаях реального использования даже небольшой сбор данных может быть чрезвычайно дорогим или иногда почти невозможным (например, в медицинской визуализации). Способность извлечь максимальную пользу из очень небольшого количества данных — ключевой навык компетентного специалиста по данным.

Насколько сложна эта задача? Когда чуть больше двух лет назад Kaggle запустил соревнование «кошки против собак» (всего 25 000 тренировочных изображений), он сделал следующее заявление:

«В неофициальном опросе, проведенном много лет назад, эксперты по компьютерному зрению заявили, что классификатор с точностью выше 60% будет труден без значительного прогресса в уровне техники. Для справки, классификатор на 60% улучшает угадывание вероятность HIP с 12 изображениями от 1/4096 до 1/459. Текущая литература предполагает, что машинные классификаторы могут набрать более 80% точности в этой задаче [ссылка]».

Точность 8% благодаря использованию современных методов глубокого обучения. В нашем случае, поскольку мы ограничиваемся только 8% набора данных, проблема намного сложнее.

Об актуальности глубокого обучения для задач с небольшими данными

Я часто слышу сообщение о том, что «глубокое обучение актуально только тогда, когда у вас есть огромный объем данных». Хотя это и не совсем неверно, это несколько вводит в заблуждение. Конечно, для глубокого обучения требуется возможность автоматического изучения признаков из данных, что, как правило, возможно только при наличии большого количества обучающих данных, особенно для задач, где входные выборки очень многомерны, например изображения. Тем не менее, сверточные нейронные сети — основной алгоритм глубокого обучения — по замыслу являются одной из лучших моделей, доступных для большинства «перцептивных» задач (таких как классификация изображений), даже с очень небольшим количеством данных для обучения. Обучение консети с нуля на небольшом наборе данных изображений по-прежнему будет давать разумные результаты без необходимости разработки каких-либо пользовательских функций. Convnets просто хороши. Они являются правильным инструментом для работы.

Но более того, модели глубокого обучения по своей природе многоразовые: вы можете взять, скажем, классификацию изображений или модель преобразования речи в текст, обученную на крупномасштабном наборе данных, а затем повторно использовать ее для решения совершенно другой задачи с небольшими изменениями. , как мы увидим в этом посте. В частности, в случае компьютерного зрения многие предварительно обученные модели (обычно обученные на наборе данных ImageNet) теперь общедоступны для загрузки и могут использоваться для начальной загрузки мощных моделей зрения из очень небольшого количества данных.

Предварительная обработка данных и дополнение данных

Чтобы максимально использовать наши несколько обучающих примеров, мы «дополним» их с помощью ряда случайных преобразований, чтобы наша модель никогда не видела дважды одну и ту же картинку. Это помогает предотвратить переоснащение и помогает модели лучше обобщать.

В Keras это можно сделать с помощью класса keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator . Этот класс позволяет:

настраивать случайные преобразования и операции нормализации, которые будут выполняться с вашими данными изображения во время обучения
создают экземпляры генераторов расширенных пакетов изображений (и их меток) через .flow(data, labels) или .flow_from_directory(directory) . Затем эти генераторы можно использовать с методами модели Keras, которые принимают генераторы данных в качестве входных данных, fit_generator , Assessment_generator и Predict_generator .

Сразу рассмотрим пример:

 из keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
генератор данных = ImageDataGenerator(
        диапазон_вращения=40,
        ширина_сдвига_диапазон = 0,2,
        height_shift_range=0,2,
        масштаб = 1. /255,
        сдвиг_диапазон = 0,2,
        масштаб_диапазон = 0,2,
        horizontal_flip = Верно,
        fill_mode='ближайший')

Это лишь некоторые из доступных опций (дополнительную информацию см. в документации). Давайте быстро пробежимся по тому, что мы только что написали:

rotate_range — это значение в градусах (0-180), диапазон, в пределах которого можно произвольно поворачивать изображения
width_shift и height_shift — это диапазоны (в долях от общей ширины или высоты), в пределах которых можно произвольно перемещать изображения по вертикали или горизонтали
rescale — это значение, на которое мы будем умножать данные перед любой другой обработкой. Наши исходные изображения состоят из коэффициентов RGB в диапазоне 0-255, но такие значения были бы слишком высокими для наших моделей (учитывая типичную скорость обучения), поэтому мы нацеливаем значения от 0 до 1 вместо масштабирования с помощью масштабирования 1/255. фактор.
shear_range для случайного применения сдвиговых преобразований
zoom_range для произвольного масштабирования внутри изображений
horizontal_flip предназначен для случайного переворачивания половины изображений по горизонтали — актуально, когда нет предположений о горизонтальной асимметрии (например, изображения реального мира).
fill_mode — это стратегия, используемая для заполнения вновь созданных пикселей, которые могут появиться после поворота или смещения ширины/высоты.

Теперь давайте начнем генерировать изображения с помощью этого инструмента и сохранять их во временном каталоге, чтобы мы могли понять, что делает наша стратегия увеличения — в этом случае мы отключаем изменение масштаба, чтобы изображения оставались отображаемыми:

 от keras .preprocessing.image import ImageDataGenerator, array_to_img, img_to_array, load_img
генератор данных = ImageDataGenerator(
        диапазон_вращения=40,
        ширина_сдвига_диапазон = 0,2,
        height_shift_range=0,2,
        сдвиг_диапазон = 0,2,
        масштаб_диапазон = 0,2,
        horizontal_flip = Верно,
        fill_mode='ближайший')
img = load_img('data/train/cats/cat. 0.jpg') # это изображение PIL
x = img_to_array(img) # это массив Numpy с формой (3, 150, 150)
x = x.reshape((1,) + x.shape) # это массив Numpy с формой (1, 3, 150, 150)
# приведенная ниже команда .flow() генерирует пакеты случайно преобразованных изображений
# и сохраняет результаты в директорию `preview/`
я = 0
для партии в datagen.flow(x, batch_size=1,
                          save_to_dir='предварительный просмотр', save_prefix='кот', save_format='jpeg'):
    я += 1
    если я > 20:
        break # иначе генератор зациклился бы на неопределенный срок

Вот что мы получаем — так выглядит наша стратегия увеличения данных.

Обучение небольшой сети с нуля: 80% точности в 40 строках кода

Правильный инструмент для работы по классификации изображений — это сеть, поэтому давайте попробуем обучить ее на наших данных в качестве исходной базы. Так как у нас есть только несколько примеров, нашей главной заботой должно быть переобучение . Переоснащение происходит, когда модель, подвергающаяся воздействию слишком малого количества примеров, изучает шаблоны, которые не обобщаются на новые данные, то есть когда модель начинает использовать нерелевантные функции для прогнозирования. Например, если вы, как человек, видите только три изображения людей, которые являются лесорубами, и три изображения людей, которые являются моряками, и среди них только один лесоруб носит кепку, вы можете начать думать, что ношение кепки — это признак того, что он лесоруб, а не моряк. Тогда вы получите довольно паршивый классификатор лесорубов/моряков.

Расширение данных — это один из способов борьбы с переоснащением, но этого недостаточно, поскольку наши расширенные выборки по-прежнему сильно коррелированы. Основное внимание в борьбе с переобучением должно быть направлено на энтропийную емкость вашей модели — сколько информации разрешено хранить вашей модели. Модель, которая может хранить много информации, потенциально может быть более точной за счет использования большего количества функций, но она также подвергается большему риску начать хранить нерелевантные функции. Между тем, модель, которая может хранить только несколько функций, должна будет сосредоточиться на наиболее важных функциях, обнаруженных в данных, и они, скорее всего, будут действительно релевантными и лучше обобщают.

Существуют различные способы модуляции энтропийной емкости. Основной из них — это выбор количества параметров в вашей модели, т.е. количества слоев и размера каждого слоя. Другим способом является использование регуляризации веса, такой как регуляризация L1 или L2, которая состоит в том, чтобы заставить веса модели принимать меньшие значения.

В нашем случае мы будем использовать очень маленькую сеть с несколькими слоями и несколькими фильтрами на слой, наряду с увеличением и удалением данных. Исключение также помогает уменьшить переобучение, не позволяя слою дважды видеть один и тот же шаблон, таким образом действуя аналогично увеличению данных (можно сказать, что и удаление, и увеличение данных имеют тенденцию нарушать случайные корреляции, возникающие в ваших данных).

Фрагмент кода ниже — это наша первая модель, простой стек из 3 слоев свертки с активацией ReLU, за которыми следуют слои с максимальным объединением. Это очень похоже на архитектуры, которые Янн ЛеКун отстаивал в 1990-х годах для классификации изображений (за исключением ReLU).

Полный код этого эксперимента можно найти здесь.

 из импорта keras.models Последовательный
из keras.layers импортировать Conv2D, MaxPooling2D
из keras.layers импортировать Activation, Dropout, Flatten, Dense
модель = Последовательный()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), input_shape=(3, 150, 150)))
model.add(Активация('relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Conv2D(32, (3, 3)))
model.add(Активация('relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3)))
model.add(Активация('relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
# пока модель выводит 3D-карты объектов (высота, ширина, особенности)

Поверх него наклеиваем два полносвязных слоя. Мы заканчиваем модель одной единицей и сигмовидной активацией, которая идеально подходит для бинарной классификации. Чтобы пойти с этим, мы также будем использовать потерю binary_crossentropy для обучения нашей модели.

 model.add(Flatten()) # преобразует наши 3D-карты объектов в 1D-векторы объектов
model.add (плотный (64))
model.add(Активация('relu'))
model.add (Выпадение (0,5))
model.add (плотный (1))
model.add(Активация('сигмоид'))
model.compile (потеря = 'binary_crossentropy',
              оптимизатор = 'rmsprop',
              метрики=['точность'])

Давайте подготовим наши данные. Мы будем использовать .flow_from_directory() для создания пакетов данных изображений (и их меток) непосредственно из наших jpg в соответствующих папках.

 размер_пакета = 16
# это конфигурация аугментации, которую мы будем использовать для обучения
train_datagen = ImageDataGenerator(
        масштаб = 1./255,
        сдвиг_диапазон = 0,2,
        масштаб_диапазон = 0,2,
        horizontal_flip = Истина)
# это конфигурация расширения, которую мы будем использовать для тестирования:
# только масштабирование
test_datagen = ImageDataGenerator (масштаб = 1. /255)
# это генератор, который будет читать изображения, найденные в
# вложенные папки 'data/train' и бесконечно генерировать
# пакеты дополненных данных изображения
train_generator = train_datagen.flow_from_directory(
        'data/train', # это целевой каталог
        target_size=(150, 150), # размер всех изображений будет изменен на 150x150
        batch_size = размер_пакета,
        class_mode='binary') # так как мы используем бинарную_кроссэнтропную потерю, нам нужны бинарные метки
# это аналогичный генератор для проверки данных
validation_generator = test_datagen.flow_from_directory(
        'проверка данных',
        целевой_размер = (150, 150),
        batch_size = размер_пакета,
        class_mode = 'бинарный')

Теперь мы можем использовать эти генераторы для обучения нашей модели. Каждая эпоха занимает 20-30 секунд на GPU и 300-400 секунд на CPU. Так что определенно можно запустить эту модель на процессоре, если вы никуда не торопитесь.

 модель.fit_generator(
        поезд_генератор,
        steps_per_epoch=2000 // размер_пакета,
        эпохи=50,
        validation_data=validation_generator,
        validation_steps=800 // размер_пакета)
model. save_weights('first_try.h5') # всегда сохраняйте свои веса после тренировки или во время тренировки

Этот подход дает нам точность проверки 0,79–0,81 после 50 эпох (число, которое было выбрано произвольно — поскольку модель мала и использует агрессивный отсев, похоже, что к этому моменту она не слишком сильно переоснащается). Таким образом, к моменту запуска конкурса Kaggle мы уже были «современными» — с 8% данных и без усилий по оптимизации нашей архитектуры или гиперпараметров. Фактически, в конкурсе Kaggle эта модель вошла бы в сотню лучших (из 215 участников). Я предполагаю, что по крайней мере 115 абитуриентов не использовали глубокое обучение 😉

Обратите внимание, что дисперсия точности проверки довольно высока, как потому, что точность является метрикой с высокой дисперсией, так и потому, что мы используем только 800 выборок проверки. Хорошей стратегией проверки в таких случаях будет k-кратная перекрестная проверка, но это потребует обучения k моделей для каждого раунда оценки.

Использование узких мест предварительно обученной сети: точность 90 % в минуту

Более совершенным подходом было бы использование сети, предварительно обученной на большом наборе данных. Такая сеть уже изучила бы функции, полезные для решения большинства задач компьютерного зрения, и использование таких функций позволило бы нам достичь большей точности, чем любой метод, основанный только на доступных данных.

Мы будем использовать архитектуру VGG16, предварительно обученную на наборе данных ImageNet — модель, ранее представленная в этом блоге. Поскольку набор данных ImageNet содержит несколько классов «кошки» (персидская кошка, сиамская кошка…) и много классов «собак» среди 1000 классов, эта модель уже будет иметь изученные функции, которые имеют отношение к нашей задаче классификации. На самом деле, вполне возможно, что простой записи прогнозов модели softmax по нашим данным, а не узких мест, будет достаточно, чтобы очень хорошо решить нашу проблему классификации собак и кошек. Однако метод, который мы представляем здесь, скорее всего, хорошо обобщается на более широкий круг задач, включая задачи с классами, отсутствующими в ImageNet.

Вот как выглядит архитектура VGG16:

Наша стратегия будет следующей: мы будем создавать экземпляры только сверточной части модели, вплоть до полносвязных слоев. Затем мы запустим эту модель на наших данных обучения и проверки один раз, записав выходные данные («узкие места» из модели VGG16: последние карты активации перед полносвязными слоями) в двух пустых массивах. Затем мы обучим небольшую полносвязную модель поверх сохраненных функций.

Причина, по которой мы храним функции в автономном режиме, а не добавляем нашу полносвязную модель непосредственно поверх замороженной сверточной базы и запускаем все это целиком, заключается в вычислительной эффективности. Запуск VGG16 стоит дорого, особенно если вы работаете на процессоре, а мы хотим сделать это только один раз. Обратите внимание, что это не позволяет нам использовать увеличение данных.

Полный код этого эксперимента можно найти здесь. Вы можете получить файл весов на Github. Мы не будем рассматривать, как создается и загружается модель — это уже описано в нескольких примерах Keras. Но давайте посмотрим, как мы записываем узкие места с помощью генераторов данных изображений:

 размер_пакета = 16
генератор = datagen.flow_from_directory(
        'данные/поезд',
        целевой_размер = (150, 150),
        batch_size = размер_пакета,
        class_mode=None, # это означает, что наш генератор будет выдавать только пакеты данных, без меток
        shuffle=False) # наши данные будут в порядке, поэтому все первые 1000 изображений будут кошками, затем 1000 собак
# метод predict_generator возвращает выходные данные модели, учитывая
# генератор, который выдает пакеты пустых данных
Bottleneck_features_train = model.predict_generator(генератор, 2000)
# сохранить вывод в виде массива Numpy
np.save(open('bottleneck_features_train.npy', 'w'), Bottleneck_features_train)
генератор = datagen. flow_from_directory(
        'проверка данных',
        целевой_размер = (150, 150),
        batch_size = размер_пакета,
        class_mode = нет,
        перетасовать = Ложь)
Bottleneck_features_validation = model.predict_generator(генератор, 800)
np.save(open('bottleneck_features_validation.npy', 'w'), Bottleneck_features_validation)

Затем мы можем загрузить наши сохраненные данные и обучить небольшую полностью подключенную модель:

 train_data = np.load(open('bottleneck_features_train.npy'))
# функции были сохранены по порядку, поэтому легко воссоздать метки
train_labels = np.array ([0] * 1000 + [1] * 1000)
validation_data = np.load(open('bottleneck_features_validation.npy'))
validation_labels = np.array ([0] * 400 + [1] * 400)
модель = Последовательный()
model.add(Свести(input_shape=train_data.shape[1:]))
model.add (плотный (256, активация = 'relu'))
model.add (Выпадение (0,5))
model.add (плотный (1, активация = 'сигмоид'))
model.compile (оптимизатор = 'rmsprop',
              потеря = 'binary_crossentropy',
              метрики=['точность'])
model. fit(train_data, train_labels,
          эпохи=50,
          batch_size = размер_пакета,
          validation_data = (validation_data, validation_labels))
model.save_weights('bottleneck_fc_model.h5')

Благодаря небольшому размеру эта модель очень быстро обучается даже на ЦП (1 с за эпоху):

 Обучение на 2000 выборках, проверка на 800 выборках
Эпоха 1/50
2000/2000 [=============================] - 1 с - убыток: 0,8932 - акк: 0,7345 - val_loss: 0,2664 - val_acc: 0,8862
Эпоха 2/50
2000/2000 [==============================] - 1s - потеря: 0,3556 - акк: 0,8460 - val_loss: 0,4704 - val_acc: 0,7725
...
Эпоха 47/50
2000/2000 [=============================] - 1 с - убыток: 0,0063 - акк: 0,9990 - val_loss: 0,8230 - val_acc: 0,9125
Эпоха 48/50
2000/2000 [=============================] - 1 с - потеря: 0,0144 - акк: 0,9960 - val_loss: 0,8204 - val_acc: 0,9075
Эпоха 49/50
2000/2000 [=============================] - 1 с - потеря: 0,0102 - акк: 0,9960 - val_loss: 0,8334 - val_acc: 0,9038
Эпоха 50/50
2000/2000 [=============================] - 1 с - убыток: 0,0040 - акк: 0,9985 - val_loss: 0,8556 - val_acc: 0,9075

Мы достигаем точности проверки 0,90-0,91: совсем неплохо. Это определенно отчасти связано с тем, что базовая модель была обучена на наборе данных, в котором уже фигурировали собаки и кошки (среди сотен других классов).

Тонкая настройка верхних слоев предварительно обученной сети

Чтобы еще больше улучшить наш предыдущий результат, мы можем попытаться «тонко настроить» последний сверточный блок модели VGG16 вместе с классификатором верхнего уровня. Тонкая настройка заключается в том, чтобы начать с обученной сети, а затем повторно обучить ее на новом наборе данных с использованием обновлений с очень небольшим весом. В нашем случае это можно сделать в 3 этапа:

создать экземпляр сверточной базы VGG16 и загрузить ее веса
добавьте нашу предварительно определенную полносвязную модель сверху и загрузите ее веса
заморозить слои модели VGG16 до последнего блока свертки

Обратите внимание, что:

для выполнения тонкой настройки все слои должны начинаться с правильно обученных весов: например, вы не должны накладывать случайно инициализированную полносвязную сеть поверх предварительно обученной сверточной базы. Это связано с тем, что большие обновления градиента, вызванные случайно инициализированными весами, разрушили бы изученные веса в сверточной базе. В нашем случае именно поэтому мы сначала обучаем классификатор верхнего уровня, и только потом вместе с ним начинаем тонкую настройку сверточных весов.
мы выбираем тонкую настройку только последнего блока свертки, а не всей сети, чтобы предотвратить переобучение, поскольку вся сеть будет иметь очень большую энтропийную емкость и, следовательно, сильную тенденцию к переобучению. Функции, изучаемые низкоуровневыми свёрточными блоками, являются более общими и менее абстрактными, чем те, которые находятся на более высоком уровне, поэтому разумно оставить фиксированными первые несколько блоков (более общие функции) и только точно настроить последний (более специализированные функции). ).

Полный код этого эксперимента можно найти здесь.

После создания экземпляра базы VGG и загрузки ее весов мы добавляем сверху наш ранее обученный полносвязный классификатор:

 # построить модель классификатора, чтобы поместить ее поверх сверточной модели
top_model = Последовательный()
top_model.add (Свести (input_shape = model.output_shape [1:]))
top_model.add (плотный (256, активация = 'relu'))
top_model.add (Выпадение (0,5))
top_model.add (плотный (1, активация = 'сигмоид'))
# обратите внимание, что начинать необходимо с полностью обученного
# классификатор, включая верхний классификатор,
# для успешной тонкой настройки
top_model.load_weights (top_model_weights_path)
# добавляем модель поверх сверточной базы
model.add(top_model)

Затем мы приступаем к заморозке всех сверточных слоев до последнего блока свертки:

 # устанавливаем первые 25 слоев (до последнего блока свертки)
# к необучаемому (веса не будут обновляться)
для слоя в model. layers[:25]:
    слой.trainable = Ложь
# компилируем модель с оптимизатором SGD/импульса
# и очень низкая скорость обучения.
model.compile (потеря = 'binary_crossentropy',
              оптимизатор=оптимизаторы.SGD(lr=1e-4, импульс=0,9),
              метрики=['точность'])

Наконец, мы начинаем обучать все это с очень медленной скоростью обучения:

 batch_size = 16
# подготовить конфигурацию увеличения данных
train_datagen = ImageDataGenerator(
        масштаб = 1./255,
        сдвиг_диапазон = 0,2,
        масштаб_диапазон = 0,2,
        horizontal_flip = Истина)
test_datagen = ImageDataGenerator (масштаб = 1./255)
train_generator = train_datagen.flow_from_directory(
        train_data_dir,
        target_size=(img_height, img_width),
        batch_size = размер_пакета,
        class_mode = 'бинарный')
validation_generator = test_datagen.flow_from_directory(
        validation_data_dir,
        target_size=(img_height, img_width),
        batch_size = размер_пакета,
        class_mode = 'бинарный')
# тонкая настройка модели
модель. fit_generator(
        поезд_генератор,
        steps_per_epoch=nb_train_samples // размер партии,
        эпохи = эпохи,
        validation_data=validation_generator,
        validation_steps=nb_validation_samples // размер партии)

Этот подход дает нам точность проверки 0,94 после 50 эпох. Большой успех!

Вот еще несколько подходов, которые вы можете попытаться поднять выше 0,95:

более агрессивное увеличение данных
более агрессивный отсев
использование регуляризации L1 и L2 (также известной как «распад веса»)
тонкая настройка еще одного блока свертки (наряду с большей регуляризацией)

На этом пост заканчивается! Напомним, вот где вы можете найти код для наших трех экспериментов:

Конвнет обучен с нуля
Особенности узкого места
Тонкая настройка

Если у вас есть какие-либо комментарии по поводу этой публикации или какие-либо предложения о будущих темах для освещения, вы можете связаться с ними в Твиттере.

Custom Commercial Signage Austin TX

Работая в нашей отрасли с 2000 года, Building Image Group, Inc. (BIG) лучше всего описывается как «Креативный генеральный подрядчик». компания по производству вывесок, уделяющая особое внимание качеству изготовления, превосходному сервису и вниманию к деталям. Наши клиенты описывают нас как «творческих, инновационных и ориентированных на обслуживание», и мы не можем с этим не согласиться.

Наши услуги включают, но не ограничиваются: индивидуальный дизайн и изготовление внутренних и наружных бизнес-вывесок, вывесок ADA, офисных вывесок, вывесок для навигации, вывесок для памятников, крупноформатной настенной графики и архитектурной графики. Мы также предлагаем специальные изделия из металла и акрила для нового коммерческого строительства, корпоративных предприятий, медицинских учреждений, университетов и коммерческой недвижимости по всему миру. Выбрав BIG, вы получите высочайшее качество обслуживания клиентов от изготовления до установки, а также непревзойденные 2 года гарантии на изделие . Наша цель состоит в том, чтобы заключить с вами долгосрочное партнерство, чтобы помочь вам удовлетворить и превзойти потребности вашего бизнеса. Свяжитесь с нами сегодня, чтобы начать процесс получения индивидуального предложения.

Дизайн, изготовление и установка вывески ADA
Эксклюзивная вывеска BIG Interior Series
Внутренние логотипы ресепшн — с световыми и несветовыми буквами
Индивидуальные стены для доноров, спонсоров и благодарностей
Справочники и информационные указатели
Широкоформатная настенная графика

Строительные логотипы/буквы: с подсветкой и без подсветки
Современные монументальные знаки: с подсветкой и без подсветки
Индивидуальная бизнес-графика
Вывески и графика для гаражей
Навигация, парковка, почтовые и панельные указатели
Услуги по дизайну и визуализации фотографий

Широкий выбор индивидуального дизайна бизнес-знаков и изготовление металлических изделий
Индивидуальные архитектурные элементы интерьера и экстерьера
Стеновые системы из металлических и специальных панелей
Металлоконструкции, услуги по монтажу и проектированию
Изготовление из нержавеющей стали, алюминия, стали и акрила

Остин ФК — Стадион Q2

Wipro Austin Interiors

Истон Парк

Скейт Парк Мюллера

Как архитектор и дизайнер, я полагаюсь на креативность и опыт своих консультантов, чтобы воплотить видение моего клиента в реальность. Мне нужен партнер по сотрудничеству на протяжении всего процесса, а не просто приемщик заказов. BIG понимает это и невероятно творчески подходит к дизайну; продуманный и прагматичный подход к изготовлению и установке; и всегда ищем наиболее экономичное решение для клиента. В этом мире много компаний, занимающихся вывесками, но если вы ищете партнера, который действительно понимает ценность обслуживания и дизайна, вам подойдет BIG. Клэй Литтл, AIA, RID NoackLittle Архитектура и Интерьеры

Building Image Group сделала все возможное, чтобы ориентироваться и выполнить сложный объем проекта консолидации школы, сосредоточив усилия на минимизации ошибок и обеспечении успеха их объема пакета знаков. Отличная коммуникация, достигнутые цели проекта и старомодное обслуживание клиентов — это наш опыт каждый раз, когда мы работаем с Building Image Group. Тайлер Моргенрот, руководитель проекта — суперинтендант Чейни-Кокс Констракшн, Инк.

Имея 26-летний опыт коммерческого строительства в Остине, штат Техас, и несколько успешных проектов, я заслужил право сказать, что никто не делает это лучше, чем Building Image Group! Эрик Куэльяр, руководитель проекта Структура, ООО | Коммерческие генеральные подрядчики

Фотографии офисного здания и премиум -картинки с высоким разрешением

Creative
Редакция
Видео

Лучший матч
Новейшие
Старые

Старый

9000 -дневные 24 -й часов 248 -часы 78SLAST 78SLAST 78SLAST 78SLAST 248SLAST 248SLAST 248SLAST 248SLAST 248SLAST 248SLAST 248SLAST 78SLAST 78SLAST 78SLAST 248SLAST 78SLAST 7118 12 месяцевПользовательский диапазон дат
- FREANTY
- Управляемые правами
- RF и RM
Выберите Коллекции без роялти> Выберите редакционные коллекции>
Embeddable изображения
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ 1 108,460
ОФИС. офисный стол или современный офис, чтобы найти больше отличных стоковых фотографий и изображений. смотрит прямо на горизонт финансового района в центре лондона — стоковое изображение — офисное здание: стоковые фотографии, фотографии без лицензионных платежей и изображениярабочие, работающие допоздна. высокое здание в отражении — офисное здание: стоковые фотографии, лицензионные фото и изображения редактируемый штрих. пиксель идеальный. для мобильных устройств и Интернета. содержит такие иконки, как строительство, архитектура, строительство, недвижимость, дом, дом, школа, гостиница, церковь, замок. — офисное здание стоковые иллюстрациисовременное офисное здание- вестибюль — офисное здание стоковые картинки, фотографии и изображения без уплаты роялти в сумерках — офисное здание стоковые картинки, фото и изображения без уплаты роялти , лондон — офисное здание: стоковые фотографии, фотографии без лицензионных платежей и изображенияработники, работающие допоздна. офисные окна ночью. — офисное здание стоковые фотографии, фотографии и изображения без уплаты роялти корпоративные здания — офисное здание стоковые картинки, фотографии и изображения без лицензионных платежей Фотографии и изображения без лицензионных платежейздания иконки — большая серия — офисное здание стоковые иллюстрацииСкоттсдейл бизнес-парк красивый северный феникс офисное здание — офисное здание стоковые картинки, фотографии и изображения без лицензионных платежейздания и сооружения — набор векторных иконок тонкой линии. пиксель идеальный. редактируемый штрих. набор содержит значки: жилое здание, банк, небоскреб, фабрика, больница, белый дом, капитолий, магазин, замок, склад, маяк, эйфелева башня, мост, СК — офисное здание иллюстрация небоскребы центрального района Гонконга — офисное здание стоковые картинки, Фотографии и изображения без лицензионных платежей: пустая современная офисная комната с рабочими столами — офисное здание Иллюминированные офисные здания в Кэнэри-Уорф, лондон ночью — офисное здание стоковые картинки, фото и изображения без уплаты роялти — офисное здание: стоковые фотографии, фотографии без лицензионных платежей и изображения. редактируемый штрих. пиксель идеальный. для мобильных устройств и Интернета. содержит такие иконки, как строительство, архитектура, строительство, недвижимость, дом, дом, школа, гостиница, церковь, замок. — офисное здание стоковые иллюстрациисовременная офисная архитектура — офисное здание стоковые картинки, фотографии и изображения без уплаты роялтияркие цветные фото автостоянки и офисного здания — офисное здание стоковые картинки, фотографии и изображения без уплаты роялтивид на современный стеклянный небоскреб, отражающий голубое небо — офис здание стоковые фотографии, лицензионные фото и изображенияофисное здание ночью с освещенными окнами — офисное здание офисное здание с обтравочным контуром — офисное здание стоковые картинки, фотографии и изображения без лицензионных платежей офисное здание с голубыми окнами — офисное здание стоковые фотографии, роялти-фри Бесплатные фото и изображенияБерлин sony center Потсдамская площадь — офисное здание стоковые картинки, лицензионные фото и изображенияОфисная башня в Нью-Йорке — офисное здание -бесплатные фото и изображениясовременная стеклянная архитектура — офисное здание стоковые картинки, фотографии без лицензионных платежей и изображенияфинансовый район в лондоне — офисное здание стоковые фотографии, лицензионные фото и изображениятокио горизонт района шибаура, район минато, япония. — офисное здание: стоковые фотографии, лицензионные фото и изображения окно — офисное здание стоковые картинки, фотографии и изображения без уплаты роялти. женское лидерство и решимость добиться успеха — офисное здание стоковые картинки, фотографии и изображения без уплаты роялти стоя в одном освещенном окне, вид под низким углом — офисное здание стоковые картинки, фото и изображения без уплаты роялти Фотографии и изображения без лицензионных платежейотражение зданий на фасаде небоскреба — офисное здание стоковые картинки, фото и изображения без уплаты роялти значок контура — идеальный пиксель — офисное здание стоковые иллюстрациисовременный экологический город — офисное здание: стоковые фотографии, фотографии без уплаты роялти и изображения из 100
8 способов извлечь максимальную пользу из строительных фотографий
Вы когда-нибудь слышали фразу «Картинка стоит тысячи слов?»
Конечно, есть. Что ж, оказывается, это правда. На самом деле картинки стоят даже больше, чем тысяча слов. По некоторым оценкам, мозг обрабатывает изображения в 60 000 раз быстрее, чем текст.
Поскольку мы так сильно полагаемся на наши зрительные чувства, фотографии и другие изображения, такие как видео в строительстве, имеют решающее значение. Они могут помочь вам отслеживать изменения на месте, повысить безопасность, снизить риск судебных исков, а также предоставить более качественный продукт владельцам в конце проекта.
В этом посте давайте уделим немного времени и посмотрим, как именно повышение качества ваших фотографий в строительстве может принести пользу проектам и компаниям.
Как фотографии обычно снимаются и используются в строительстве?
Фото и видео сейчас активно используются на стройплощадках. Использование их для документации — не новая идея, но, к сожалению, их использование не всегда очень эффективно.
Сегодня многие строительные компании делают снимки с помощью определенных съемок, когда фотограф делает сразу огромное количество фотографий или время от времени сотрудники делают несколько снимков по принципу «наведи и снимай», когда это необходимо. Это имеет несколько недостатков, таких как:
Медленный процесс: Фотографии сложно загрузить, поэтому фотограф обычно не успевает за ними в тот же день (или на той неделе).
Быстро устаревают: Во время ожидания фотографии быстро устаревают, неточно отражая строительную площадку.
Не хватает деталей: Спешка фотосессии или непонимание специфики проекта приводит к тому, что фотограф часто не может запечатлеть точную информацию, в которой отчаянно нуждаются команды.
Беспорядочный процесс распространения : Изображения распространяются по электронной почте или распечатываются, что имеет свои недостатки: электронную почту трудно использовать в полевых условиях.
Пустая трата ресурсов: Несчастный администратор должен управлять ими по мере их поступления и обрабатывать текущие запросы на них впоследствии.
Недоступность в полевых условиях: Фотографии, хранящиеся на жестком диске в трейлере или распечатанные, обычно не всегда доступны для тех, кто находится в полевых условиях.
Разрозненная организация: Фотографии в процессе создания легко становятся неорганизованными, попадая в разные папки и подпапки на разных серверах, что затрудняет или делает невозможным доступ к ним на ходу.
Фото- и видеодокументация полезна только в том случае, если каждый может использовать изображения, как в офисе, так и в поле, без проблем и без помощи менеджера или администратора.
Тем не менее, хорошая новость заключается в том, что при эффективном использовании фотографии в строительстве могут значительно повысить ценность проекта, улучшая процесс принятия решений и сбора данных в целом. Сегодня как никогда важен постоянный поток фотографий и видео с рабочей площадки, учитывая, что большая часть рабочей силы может быть удаленной и не иметь физического доступа к рабочей площадке.
8 способов улучшить фотографии в строительстве
Поскольку мы так сильно полагаемся на наши зрительные чувства, фотографии и видео в строительстве имеют решающее значение, и они могут служить источником правды. Фотографии и видео позволяют получить максимальное количество информации о рабочей площадке за минимальное время. Ниже мы расскажем о восьми способах, с помощью которых строительные бригады могут улучшить фотосъемку для документирования хода работ, повышения безопасности и расширения бизнеса.
Улучшение фотографий в строительстве для прогресса и документации
Снимайте в полный рост
Фотографии имеют наибольший смысл для тех, кто их снимает, но часто зритель смотрит на них с другой точки зрения или ищет другие детали, которые фотограф мог не предвидеть. Вот почему случайная фотосессия может упустить важную информацию.
К счастью, есть несколько решений. 360-градусные фотографии набирают популярность на рабочих площадках благодаря своей способности захватывать полную картину. Поскольку все есть, зрителю нужно только перейти к интересующему его компоненту.
Есть много отличных и доступных вариантов для 360-градусных фотографий в строительстве. При интеграции с программным обеспечением для управления строительной документацией эти обширные визуальные данные можно использовать разными способами для демонстрации хода выполнения проекта.
Вложения электронной почты Ditch
Когда возникают срочные вопросы, фотографии часто используются для захвата проблемной области в данный момент и отправляются в головной офис. Хотя может показаться, что лучше сделать снимок и быстро отправить по электронной почте, это неэффективный метод распространения фотографий в процессе строительства, который может создать длинную цепочку путаницы и неверной информации. Из-за медленной отправки (если электронное письмо вообще проходит) изображениям обычно не хватает контекста и деталей, необходимых для предоставления полной ссылки.
Лучшим способом отправки фотографий во время строительства является их съемка прямо в поле на мобильное устройство и загрузка их в приложении к определенным планам, документам или отчетам с помощью облачного программного обеспечения для строительства. При прикреплении к конкретному листу или проблеме, к которой может получить доступ вся команда, это обеспечивает гораздо лучшую ссылку на реальную проблему.
В некоторых мобильных строительных программах, таких как Autodesk Build, есть даже возможность пометить и аннотировать изменения прямо из приложения, чтобы добавить больше контекста и примечаний в средство просмотра. Например, если есть проблема с качеством (например, неполная обшивка двери), член команды может сделать фотографию, показывающую неполную деталь, и прикрепить ее к проблеме. Добавляя полный контекст и детали, проблемы можно решать более эффективно, улучшая способность команды принимать обоснованные решения, когда это необходимо. Когда возникает проблема, важно решить ее быстро. Чем больше контекста, тем быстрее команда решает проблему.
Enhance Organization
Когда фотографии находятся в беспорядке и находятся в нескольких разных файлах и местах хранения, они практически не используются. Однако организация фотографий может быть очень трудоемкой. Однако, если организация может быть автоматизирована, это избавляет команды от хлопот или ручной работы и повышает удобство использования изображений.
Например, многие функции Autodesk Build используют фотографии и видео, и когда они это делают, эти фотографии и видео автоматически помещаются в централизованную фотогалерею. Пользователи также могут создавать теги для фотографий и добавлять их к любым фотографиям, загруженным на платформу. Команды могут решить, какую логику тегов они хотят использовать для наилучшего сбора информации и соответственно создавать теги фотографий для своего проекта. Теги могут относиться к местоположению, типу работы, условиям, оборудованию, субподрядчику и всему остальному, что команда проекта считает важным.
Если пользователи хотят быстро найти определенные фотографии, они могут отфильтровать фотографии в галерее на основе тегов. Например, чтобы увидеть прогресс области с течением времени, они могут искать определенные теги и просматривать пошаговый прогресс в результатах поиска. Они также могут экспортировать свои фотографии в несколько быстрых шагов, чтобы создать фотоотчет и поделиться им с другими членами своей команды.
Поместите местоположение на изображение
Мы все смотрели на фотографию и думали про себя: «На что именно мы здесь смотрим?» В строительстве вам точно не захочется играть в большую игру GeoGuessr: «Это здесь снято? Или там?
Сегодня GPS-метки еще более важны, поскольку большая часть персонала может быть не в состоянии физически получить доступ к рабочей площадке из-за протоколов социального дистанцирования. Кроме того, геотегирование фотографий может сократить объем ручной работы по привязке фотографий к определенному месту. Это правда, что это можно сделать с помощью GPS-камер, но с определенным строительным программным обеспечением можно автоматически помечать мобильные фотографии с местоположениями и просматривать их на карте. Например, с помощью Autodesk Build мобильные фотографии имеют геотеги и легко упорядочиваются по местоположению GPS.
Фотографии с GPS-метками особенно полезны в тяжелом гражданском секторе, когда необходимо выполнить работы на длинных дорогах или под землей.
Улучшение фотографий в строительстве для обеспечения безопасности
Оптимизация инспекций на стройплощадках
Растущее количество дронов на стройплощадках выводит строительную фотосъемку на новый уровень. В то время как на некоторых рабочих площадках по-прежнему требуются люди для проведения инспекций в определенных областях, дроны могут использоваться в особо опасных ситуациях, например, с большой высоты и в нестабильных условиях или рядом с ядовитыми газами/другими соединениями. Кроме того, поскольку в наши дни на объекте может находиться ограниченное количество сотрудников, дроны могут быть полезны для максимизации ресурсов.
Даже в ситуациях, которые не опасны, но просто труднодоступны, изображения с дрона могут потребовать меньше времени и затрат.
Создание виртуальных проходов
Забудьте о фотографиях для строительной бригады. Помните те 360-градусные камеры, о которых мы говорили выше? Их также можно использовать для захвата изображений для виртуальной прогулки, когда доступна гарнитура виртуальной реальности (VR).
В дополнение к повышению безопасности, поскольку руководителям объектов не обязательно присутствовать физически (что увеличивает риск, связанный с каждым шагом), обходы в виртуальной реальности могут сэкономить деньги, особенно если менеджер просматривает несколько объектов одновременно. .
Создание нового бизнеса с лучшими фотографиями в строительстве
Develop Progress Photos и Timelapse Videos
Высококачественные инновационные фотографии и видео также могут помочь вам в развитии бизнеса. Например, вы можете выставить свою работу на обозрение с помощью видеороликов с интервальной съемкой или фотографий с дрона. Для генеральных подрядчиков это чрезвычайно полезно, чтобы дать потенциальным клиентам представление о качестве, которое вы предоставляете. Некоторые из лучших вариантов для невероятных изображений строительства, которые можно использовать для увеличения бизнеса, включают EarthCam, OxBlue, Sensera и TrueLook.
Улучшение качества пакетов сдачи и готовой продукции
Значительная часть доходов от строительства поступает от повторных сделок, а солидный пакет с оборотом — это один из способов произвести неизгладимое впечатление на владельца в конце проекта. После закрытия проекта фотографии могут играть важную роль в пакете закрытия, позволяя объектам и командам по техническому обслуживанию получать к ним доступ в любое время.
Конечно, это может плохо отразиться на профессионализме фирмы, когда они передают неуклюжую цифровую папку, полную неупорядоченных, неправильно названных или труднодоступных фотографий. Подрядчики, серьезно настроенные на то, чтобы произвести неизгладимое впечатление с помощью высококачественного пакета товарооборота, должны потратить дополнительное время на добавление заголовков, описаний и дат к фотографиям, когда они сделаны, что намного проще, если вы используете программное обеспечение, специально предназначенное для этой работы. Затем, к тому времени, когда вы экспортируете исполнительные материалы, фотографии уже будут в файлах, легкодоступны и доступны для поиска.
Не довольствуйтесь обычными фотографиями в строительстве
Новые процедуры для улучшения захвата, распространения и передачи изображений в строительстве могут значительно окупиться как в краткосрочной, так и в долгосрочной перспективе.
No related posts.

Недостроенный Киров. 12 фото зданий, которых еще не было

Самые необычные дома в Москве: 10 зданий с адресами и фото

Чайный дом

Особняк Арсения Морозова

“Дом со зверями” на Чистых прудах, или Доходный дом церкви Троицы на Грязех

Дом авиаторов на Беговой

Дом-мастерская Константина Мельникова

Дом Наркомфина

“Дом атомщиков”, или “Дом-корабль”, на “Тульской”

Гараж Госплана

Дом Перцовой

Дом-яйцо

Фотогалерея Здания и архитектура в Мысхако

Какие здания отреставрировали в Нижнем Новгороде к 800-летию: смотрим фото до и после ремонта

D1 87 D0 B5 D1 80 D1 82 D0 B5 D0 B6 D0 B8 D0 B7 D0 B4 D0 B0 D0 Bd D0 B8 D1 8f Фото

Поищите в категориях

Последние изображений

Building — Bilder und Stockfotos

Durchstöbern Sie 10.187.401

фотографий исторических зданий | GSA

Алабама

Аляска

Аризона

Арканзас

Калифорния

Колорадо

Коннектикут

округ Колумбия

Флорида

Грузия

Гавайи

Иллинойс

Индиана

Айова

Кентукки

Луизиана

Мэн

Мэриленд

Массачусетс

Мичиган

Миннесота

Миссисипи

Миссури

Монтана

Небраска

Нью-Джерси

Нью-Мексико

Нью-Йорк

Северная Каролина

Северная Дакота

Огайо

Оклахома

Пенсильвания

Род-Айленд

Южная Каролина

Юта

Теннесси

Техас

Вирджиния

Вашингтон

Западная Вирджиния

Висконсин

Вайоминг

Создание мощных моделей классификации изображений с использованием очень небольшого количества данных

Наша установка: только 2000 обучающих примеров (1000 на класс)

Об актуальности глубокого обучения для задач с небольшими данными

Предварительная обработка данных и дополнение данных

Обучение небольшой сети с нуля: 80% точности в 40 строках кода

Использование узких мест предварительно обученной сети: точность 90 % в минуту

Тонкая настройка верхних слоев предварительно обученной сети

Custom Commercial Signage Austin TX

Остин ФК — Стадион Q2

Wipro Austin Interiors

Истон Парк

Скейт Парк Мюллера

Фотографии офисного здания и премиум -картинки с высоким разрешением

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ 1 108,460

8 способов извлечь максимальную пользу из строительных фотографий

Как фотографии обычно снимаются и используются в строительстве?

8 способов улучшить фотографии в строительстве