Швеллер 16п вес 1 м: Вес швеллера 16П – вес 1 метра, расчет веса.

Швеллер 16 – вес 1 метра, масса, размеры, сортамент

Швеллер №16 является разновидностью фасонного проката и представляет собой металлоизделие с поперечным сечением в форме буквы «П». Высота стенки равна 16 см. Эта металлопродукция изготавливается двумя способами: горячей деформацией и гибкой в холодном виде из полосовых заготовок на профилегибочных станах.

Горячекатаные изделия выпускаются только с равной шириной полок, гнутые могут быть как равно-, так и неравнополочными. Визуальное отличие горячекатаного профиля от гнутого – четкие наружные углы.

Виды швеллера номер 16 и их характеристики

Горячекатаная продукция выпускается в соответствии с ГОСТом 8240-97 в нескольких вариантах:

• с уклоном внутренних граней полок. Такой стальной прокат обозначается буквой «У». Изделия с уклоном внутренних граней полок 6-10%, имеющие специальное назначение, обозначаются буквой «С». Усиленный вариант этого металлопроката обозначается буквой «а». Для него характерна большая ширина и толщина полки.
• с параллельными гранями полок. Обозначается буквой «П», усиленная версия с большей шириной и толщиной полок имеет в маркировке букву «а». Помимо серии «П», с параллельными гранями полок выпускаются серии: легкая («Л») и экономичная («Э»). Для легкой серии характерны уменьшенные ширина и толщина полки, толщина стенки. Для экономичной – меньшая толщина стенки.

Гнутая металлопродукция имеет скругленные наружные углы и одинаковую толщину полок и стенки. Равнополочные изделия изготавливаются в соответствии с ГОСТом 8278-83, неравнополочные – с ГОСТом 8281-80. Сортамент гнутого проката гораздо шире нормативного перечня размеров горячекатаных аналогов, что позволяет выбрать продукцию, наиболее подходящую для запланированного применения. Металлопродукция, изготавливаемая гибкой, имеет точные размеры и хорошее качество поверхности, благодаря тому, что во время придания П-образной формы на профилегибочных станах устраняются мелкие дефекты полосовой заготовки.

Размеры и масса различных типов швеллера марки 16

Нормативная длина горячекатаного металлопроката, поступающего к потребителю, составляет 2-12 м, гнутого – 3-12 м. Гнутые профильные изделия могут изготавливаться способом непрерывной или поштучной гибки. В первом случае полосу гнут, а затем разрезают на требуемые отрезки. Во втором – полосовую заготовку режут на мерные части, а затем осуществляют гибку.

Масса швеллера №16, представленная в нормативной документации, является примерной величиной, которая может несколько отличаться от фактической. Независимо от марки стали, из которой изготавливается металлоизделие, в расчетах для таблиц применяется средняя плотность стали, равная 7850 кг/м³.

Таблица размеров и весов 1 м равнополочного горячекатаного и гнутого швеллера №16

Тип	Ширина полки, b, мм	Толщина стенки, s, мм	Толщина полки, t, мм	Масса, кг
Горячекатаный
16У	64	5	8,4	14,2
16аУ	68	5	9,0	15,3
16П	64	5	8,4	14,2
16аП	68	5	9,0	15,3
16Л	35	3	5,3	7,1
16Э	64	4	8,4	14,01
16С	63	6	10,0	17,53
16аС	65	8,5	10,0	19,74
Гнутый
16	40	2	—	3,65
	40	3	—	5,38
	40	5	—	9,31
	50	2,5	—	4,92
	50	4	—	7,7
	50	5	—	9,49
	50	6	—	11,2
	60	2,5	—	5,31
	60	3	—	6,32
	60	4	—	8,32
	60	5	—	10,28
	60	6	—	12,14
	75	8	—	17,17
	80	2,5	—	6,11
	80	3	—	7,26
	80	4	—	9,58
	80	5	—	11,85
	80	6	—	14,02
	100	3	—	8,28
	100	6	—	15,91
	120	6	—	17,79
	160	6	—	21,56

404 — Страница не найдена

Москва Санкт-Петербург Актау и Мангистау Актобе и область Алматы Архангельск Астрахань и область Атырау и область Баку Барнаул Белгород Брест и область Брянск и область Буйнакск Владивосток Владикавказ и область Владимир Волгоград Вологда Воронеж и область Горно Алтайск Грозный Гудермес

Екатеринбург Ереван Ессентуки Железнодорожный Иваново и область Ижевск Иркутск Казань Калининград и область Калуга Караганда и область Кемерово Киев и область Киров и область Китай Костанай и область Кострома и область Краснодар Красноярск Крым Курган и область Курск Липецк и область

Магадан и область Магнитогорск Махачкала Минск и область Мурманск Набережные Челны Назрань Нальчик Нефтекамск Нижневартовск Нижний Новгород Нижний Тагил Новокузнецк Новороссийск Новосибирск и область Новочеркасск Нур-Султан Омск и область Орел и область Оренбург Павлодар и область Пенза и область Пермь

Петропавл. Камчатский Петропавловск Псков Пятигорск Ростов на Дону Рязань и область Самара Саранск Саратов Севастополь Семей Сергиев Посад Смоленск и область Сочи Ставрополь Сургут Сызрань Сыктывкар Таганрог Тамбов и область Ташкент Тверь и область Тольятти

Томск Тула Тюмень Узбекистан Улан Удэ Ульяновск Уральск Уфа Ухта Хабаровск Ханты Мансийск Чебоксары Челябинск Череповец Чехов Шымкент Электроугли Элиста Южно Сахалинск Якутск Ярославль

Вес швеллера стального, Таблица расчета веса швеллера, Швеллер — теоретический удельный вес 1 метра погонного

Таблица расчета веса стального швеллера

Теоретический удельный вес, вес метра погонного стального швеллера с уклоном внутренних полок

Номер швеллера, серия У	Размеры, мм						Вес 1 мп, кг	Кол-во метров в тонне
	h	b	S	t	R не более	r
5У	50	32	4,4	7	6	2,5	4,842	206,5
6,5У	65	36	4,4	7,2	6	2,5	5,899	169,5
8У	80	40	4,5	7,4	6,5	2,5	7,049	141,9
10У	100	46	4,5	7,6	7	3	8,594	116,4
12У	120	52	4,8	7,8	7,5	3	10,43	95,87
14У	140	58	4,9	8,1	8	3	12,29	81,38
16У	160	64	5	8,4	8,5	3,5	14,23	70,3
15аУ	160	68	5	9	8,5	3,5	15,35	65,16
18У	180	70	5,1	8,7	9	3,5	16,26	61,5
18аУ	180	74	5,1	9,3	9	3,5	17,45	57,29
20У	200	76	5,2	9	9,5	4	18,37	54,43
22У	220	82	5,4	9,5	10	4	20,98	47,66
24У	240	90	5,6	10	10,5	4	24,06	41,56
27У	270	95	6	10,5	11	4,5	27,66	36,15
30У	300	100	6,5	11	12	5	31,78	31,47
33У	330	105	7	11,7	13	5	36,53	27,37
36У	360	110	7,5	12,6	14	6	41,91	23,86
40У	400	115	8	13,5	15	6	48,32	20,7

 

Теоретический удельный вес, вес метра погонного стального швеллера с параллельными гранями полок

Номер швеллера, серия П	Размеры, мм						Вес 1 мп, кг	Кол-во метров в тонне
	h	b	S	t	R не более	r
5П	50	32	4,4	7	6	3,5	4,84	206,6
6,5П	65	36	4,4	7,2	6	3,5	5,897	169,6
8П	80	40	4,5	7,4	6,5	3,5	7,051	141,8
10П	100	46	4,5	7,6	7	4	8,595	116,3
12П	120	52	4,8	7,8	7,5	4,5	10,42	95,94
14П	140	58	4,9	8,1	8	4,5	12,29	81,4
16П	160	64	5	8,4	8,5	5	14,22	70,32
16аП	160	68	5	9	8,5	5	15,34	65,18
18П	180	70	5,1	8,7	9	5	16,26	61,5
18аП	180	74	5,1	9,3	9	5	17,46	57,29
20П	200	76	5,2	9	9,5	5,5	18,37	54,44
22П	220	82	5,4	9,5	10	6	20,97	47,7
24П	240	90	5,6	10	10,5	6	24,05	41,58
27П	270	95	6	10,5	11	6,5	27,65	36,16
30П	300	100	6,5	11	12	7	31,78	31,47
33П	300	105	7	11,7	13	7,5	34,87	28,68
36П	360	110	7,5	12,6	14	8,5	41,89	23,87
40П	400	115	8	13,5	15	9	48,28	20,71

 

Смотрите также: Online-калькулятор расчета веса и длинны стального швеллера в зависимости от его вида, номера и размеров.

Сколько весит стальной швеллер? Как рассчитать вес швеллера? Как перевести метры погонные в килограммы и тонны? Ответы на эти вопросы вы найдете в приведенной выше таблица расчета веса металлического швеллера в зависимости от высоты и ширины полки. Вес швеллера, таблица пересчета метров погонных в килограммы и тонны, теоретический вес 1 метра погонного, количество метров швеллера в 1 тонне.

На сайте металлобазы «Аксвил» вы можете купить швеллер стальной в Минске оптом и в розницу.

Смотрите также: Металлопрокат по размерам и типам.

Вес швеллера – калькулятор, таблицы

Для расчета массы швеллера используются справочные значения из «ГОСТ 8240-97. Швеллеры стальные горячекатаные».

Как рассчитать вес швеллера?

Самый простой способ – это обратится к ГОСТ 8240-97 и найти необходимый тип и размер в таблице. Каждый элемент сортамента имеет значение теоритической массы одного метра. Это значение необходимо умножить на длину изделия.

Также можно рассчитать массу швеллера без справочников, по формуле. Сначала необходимо найти площадь поперечного сечения швеллера.

S = 2 * b * t + (h — 2 * t) * s

h – высота швеллера, мм
b – ширина полки, мм
t – толщина полки, мм
s – толщина стенки, мм
ρ – плотность металла

Чтобы получить вес, площадь поперечного сечения нужно умножить на длину проката и плотность металла, из которого будет изготовлен прокат.

W = S × ρ × L

S – площадь поперечного сечения
ρ – плотность металла
L – длина

Расчет по приведенной формуле не учитывает радиусы закруглений углов швеллера.

Таблица веса и размеров швеллеров

В таблицах используются следующие обозначения: h — высота швеллера, b – ширина полки, s – толщина стенки, t – толщина полки.

С уклоном внутренних граней полок (У)

Номер швеллера	h	b	s	t	Вес метра, кг	Метров в тонне
5У	50	32	4.4	7	4.84	206.61
6.5У	65	36	4.4	7.2	5.9	169.49
8У	80	40	4.5	7.4	7.05	141.84
10У	100	46	4.5	7.6	8.59	116.41
12У	120	52	4.8	7.8	10.4	96.15
14У	140	58	4.9	8.1	12.3	81.3
16У	160	64	5	8.4	14.2	70.42
16аУ	160	68	5	9	15.3	65.36
18У	180	70	5.1	8.7	16.3	61.35
18аУ	180	74	5.1	9.3	17.4	57.47
20У	200	76	5.2	9	18.4	54.35
22У	220	82	5.4	9.5	21	47.62
24У	240	90	5.6	10	24	41.67
27У	270	95	6	10.5	27.7	36.1
30У	300	100	6.5	11	31.8	31.45
33У	330	105	7	11.7	36.5	27.4
36У	360	110	7.5	12.6	41.9	23.87
40У	400	115	8	13.5	48.3	20.7

С параллельными гранями полок (П)

Номер швеллера	h	b	s	t	Вес метра, кг	Метров в тонне
5П	50	32	4.4	7	4.84	206.61
6.5П	65	36	4.4	7.2	5.9	169.49
8П	80	40	4.5	7.4	7.05	141.84
10П	100	46	4.5	7.6	8.59	116.41
12П	120	52	4.8	7.8	10.4	96.15
14П	140	58	4.9	8.1	12.3	81.3
16П	160	64	5	8.4	14.2	70.42
16аП	160	68	5	9	15.3	65.36
18П	180	70	5.1	8.7	16.3	61.35
18аП	180	74	5.1	9.3	17.4	57.47
20П	200	76	5.2	9	18.4	54.35
22П	220	82	5.4	9.5	21	47.62
24П	240	90	5.6	10	24	41.67
27П	270	95	6	10.5	27.7	36.1
30П	300	100	6.5	11	31.8	31.45
33П	330	105	7	11.7	36.5	27.4
36П	360	110	7.5	12.6	41.9	23.87
40П	400	115	8	13.5	48.3	20.7

Экономичные с параллельными гранями полок (Э)

Номер швеллера	h	b	s	t	Вес метра, кг	Метров в тонне
5Э	50	32	4.2	7	4.79	208.77
6.5Э	65	36	4.2	7.2	5.82	171.82
8Э	80	40	4.2	7.4	6.92	144.51
10Э	100	46	4.2	7.6	8.47	118.06
12Э	120	52	4.5	7.8	10.24	97.66
14Э	140	58	4.6	8.1	12.15	82.3
16Э	160	64	4.7	8.4	14.01	71.38
18Э	180	70	4.8	8.7	16.01	62.46
20Э	200	76	4.9	9	18.07	55.34
22Э	220	82	5.1	9.5	20.69	48.33
24Э	240	90	5.3	10	23.69	42.21
27Э	270	95	5.8	10.5	27.37	36.54
30Э	300	100	6.3	11	31.35	31.9
33Э	330	105	6.9	11.7	36.14	27.67
36Э	360	110	7.4	12.6	41.53	24.08
40Э	400	115	7.9	13.5	47.97	20.85

Легкой серии с параллельными гранями полок (Л)

Номер швеллера	h	b	s	t	Вес метра, кг	Метров в тонне
12Л	120	30	3	4.8	5.02	199.2
14Л	140	32	3.2	5.6	5.94	168.35
16Л	160	35	3.4	5.3	7.1	140.85
18Л	180	40	3.6	5.6	8.49	117.79
20Л	200	45	3.8	6	10.12	98.81
22Л	220	50	4	6.4	11.86	84.32
24Л	240	55	4.2	6.8	13.66	73.21
27Л	270	60	4.5	7.3	16.3	61.35
30Л	300	65	4.8	7.8	19.07	52.44

Специальные (С)

Номер швеллера	h	b	s	t	Вес метра, кг	Метров в тонне
8С	80	45	5.5	9	9.26	107.99
14С	140	58	6	9.5	14.53	68.82
14Са	140	60	8	9.5	16.72	59.81
16С	160	63	6.5	10	17.53	57.05
16Са	160	65	8.5	10	19.74	50.66
18С	180	68	7	10.5	20.2	49.5
18Са	180	70	9	10.5	23	43.48
18Сб	180	100	8	10.5	26.72	37.43
20С	200	73	7	11	22.63	44.19
20Са	200	75	9	11	25.77	38.8
20Сб	200	100	8	11	28.71	34.83
24С	240	85	9.5	14	34.9	28.65
26С	260	65	10	16	34.61	28.89
26Са	260	90	10	15	39.72	25.18
30С	300	85	7.5	13.5	34.44	29.04
30Са	300	87	9.5	13.5	39.15	25.54
30Сб	300	89	11.5	13.5	43.86	22.8

Швеллер представляет собой конструктивный элемент, сделанный из металла, у которого поперечный разрез образует букву «П». Он имеет стенки с полочкой. В разрезе стенка представляет собой перемычку, а полки выступают стенками. Производство выполняется по стандартизированным размерам. Таким образом высота изделия определяется высотой стенок. Рассчитать вес швеллера можно на нашем калькуляторе. Ниже представлены таблицы ГОСТ для подбора нужных значений.

Изделие производят из стального проката. При изготовлении используется метод горячей прокатки. Для этого применяются сортовые станки. Внутренние грани полочек сделаны с небольшим уклоном или выполнены параллельно друг другу. Отметим, что номер швеллера указывает высоту изделия.

Швеллеры используются везде, где требуется проведение строительных работ. Также они применяются в автомобильной отрасли. Однако, там используются специальные типы швеллеров. Часто его могут использовать для армирования ж/б конструкций или как самостоятельный материал, позволяющий делать каркасы, перекрытия и пандусы.

Вес швеллера – вес метра, расчет веса, таблица веса.

5П	тонны метры длина 1 шт. кол-во шт.	Размеры Цены
5У	тонны метры длина 1 шт. кол-во шт.	Размеры Цены
5Э	тонны метры длина 1 шт. кол-во шт.	Размеры
6.5П	тонны метры длина 1 шт. кол-во шт.	Размеры Цены
6.5У	тонны метры длина 1 шт. кол-во шт.	Размеры Цены
6.5Э	тонны метры длина 1 шт. кол-во шт.	Размеры
8П	тонны метры длина 1 шт. кол-во шт.	Размеры Цены
8С	тонны метры длина 1 шт. кол-во шт.	Размеры
8У	тонны метры длина 1 шт. кол-во шт.	Размеры Цены
8Э	тонны метры длина 1 шт. кол-во шт.	Размеры
10П	тонны метры длина 1 шт. кол-во шт.	Размеры Цены
10У	тонны метры длина 1 шт. кол-во шт.	Размеры Цены
10Э	тонны метры длина 1 шт. кол-во шт.	Размеры
12Л	тонны метры длина 1 шт. кол-во шт.	Размеры
12П	тонны метры длина 1 шт. кол-во шт.	Размеры Цены
12У	тонны метры длина 1 шт. кол-во шт.	Размеры Цены
12Э	тонны метры длина 1 шт. кол-во шт.	Размеры
14Л	тонны метры длина 1 шт. кол-во шт.	Размеры
14П	тонны метры длина 1 шт. кол-во шт.	Размеры Цены
14С	тонны метры длина 1 шт. кол-во шт.	Размеры
14Са	тонны метры длина 1 шт. кол-во шт.	Размеры
14У	тонны метры длина 1 шт. кол-во шт.	Размеры Цены
14Э	тонны метры длина 1 шт. кол-во шт.	Размеры
16Л	тонны метры длина 1 шт. кол-во шт.	Размеры
16П	тонны метры длина 1 шт. кол-во шт.	Размеры Цены
16С	тонны метры длина 1 шт. кол-во шт.	Размеры
16Са	тонны метры длина 1 шт. кол-во шт.	Размеры
16У	тонны метры длина 1 шт. кол-во шт.	Размеры Цены
16Э	тонны метры длина 1 шт. кол-во шт.	Размеры
16аП	тонны метры длина 1 шт. кол-во шт.	Размеры
16аУ	тонны метры длина 1 шт. кол-во шт.	Размеры
18Л	тонны метры длина 1 шт. кол-во шт.	Размеры
18П	тонны метры длина 1 шт. кол-во шт.	Размеры Цены
18С	тонны метры длина 1 шт. кол-во шт.	Размеры
18Са	тонны метры длина 1 шт. кол-во шт.	Размеры
18Сб	тонны метры длина 1 шт. кол-во шт.	Размеры
18У	тонны метры длина 1 шт. кол-во шт.	Размеры Цены
18Э	тонны метры длина 1 шт. кол-во шт.	Размеры
18аП	тонны метры длина 1 шт. кол-во шт.	Размеры
18аУ	тонны метры длина 1 шт. кол-во шт.	Размеры
20Л	тонны метры длина 1 шт. кол-во шт.	Размеры
20П	тонны метры длина 1 шт. кол-во шт.	Размеры Цены
20С	тонны метры длина 1 шт. кол-во шт.	Размеры
20Са	тонны метры длина 1 шт. кол-во шт.	Размеры
20Сб	тонны метры длина 1 шт. кол-во шт.	Размеры
20У	тонны метры длина 1 шт. кол-во шт.	Размеры Цены
20Э	тонны метры длина 1 шт. кол-во шт.	Размеры
22Л	тонны метры длина 1 шт. кол-во шт.	Размеры
22П	тонны метры длина 1 шт. кол-во шт.	Размеры Цены
22У	тонны метры длина 1 шт. кол-во шт.	Размеры Цены
22Э	тонны метры длина 1 шт. кол-во шт.	Размеры
24Л	тонны метры длина 1 шт. кол-во шт.	Размеры
24П	тонны метры длина 1 шт. кол-во шт.	Размеры Цены
24С	тонны метры длина 1 шт. кол-во шт.	Размеры
24У	тонны метры длина 1 шт. кол-во шт.	Размеры Цены
24Э	тонны метры длина 1 шт. кол-во шт.	Размеры
26С	тонны метры длина 1 шт. кол-во шт.	Размеры
26Са	тонны метры длина 1 шт. кол-во шт.	Размеры
27Л	тонны метры длина 1 шт. кол-во шт.	Размеры
27П	тонны метры длина 1 шт. кол-во шт.	Размеры Цены
27У	тонны метры длина 1 шт. кол-во шт.	Размеры Цены
27Э	тонны метры длина 1 шт. кол-во шт.	Размеры
30Л	тонны метры длина 1 шт. кол-во шт.	Размеры
30П	тонны метры длина 1 шт. кол-во шт.	Размеры Цены
30С	тонны метры длина 1 шт. кол-во шт.	Размеры
30Са	тонны метры длина 1 шт. кол-во шт.	Размеры
30Сб	тонны метры длина 1 шт. кол-во шт.	Размеры
30У	тонны метры длина 1 шт. кол-во шт.	Размеры Цены
30Э	тонны метры длина 1 шт. кол-во шт.	Размеры
33П	тонны метры длина 1 шт. кол-во шт.	Размеры Цены
33У	тонны метры длина 1 шт. кол-во шт.	Размеры
33Э	тонны метры длина 1 шт. кол-во шт.	Размеры
36П	тонны метры длина 1 шт. кол-во шт.	Размеры Цены
36У	тонны метры длина 1 шт. кол-во шт.	Размеры
36Э	тонны метры длина 1 шт. кол-во шт.	Размеры
40П	тонны метры длина 1 шт. кол-во шт.	Размеры Цены
40У	тонны метры длина 1 шт. кол-во шт.	Размеры Цены
40Э	тонны метры длина 1 шт. кол-во шт.	Размеры

Сверточная сеть

для классификации и обнаружения

VGG16 — это модель сверточной нейронной сети, предложенная К. Симоняном и А. Зиссерманом из Оксфордского университета в статье «Очень глубокие сверточные сети для распознавания крупномасштабных изображений». Модель достигает 92,7% точности тестов из топ-5 в ImageNet, который представляет собой набор данных из более чем 14 миллионов изображений, принадлежащих к 1000 классам. Это была одна из самых известных моделей, представленных на ILSVRC-2014. Он обеспечивает улучшение по сравнению с AlexNet за счет замены фильтров большого размера ядра (11 и 5 в первом и втором сверточном слое соответственно) несколькими фильтрами размера ядра 3 × 3 один за другим.VGG16 обучалась неделями и использовала графические процессоры NVIDIA Titan Black.

DataSet

ImageNet — это набор данных из более чем 15 миллионов помеченных изображений с высоким разрешением, принадлежащих примерно к 22 000 категориям. Изображения были собраны из Интернета и маркированы людьми, использующими краудсорсинговый инструмент Amazon Mechanical Turk. Начиная с 2010 года, в рамках Pascal Visual Object Challenge проводится ежегодный конкурс ImageNet Large-Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC).ILSVRC использует подмножество ImageNet с примерно 1000 изображений в каждой из 1000 категорий. Всего существует примерно 1,2 миллиона обучающих изображений, 50 000 изображений для проверки и 150 000 изображений для тестирования. ImageNet состоит из изображений с переменным разрешением. Поэтому изображения были уменьшены до фиксированного разрешения 256 × 256. Для прямоугольного изображения изображение масштабируется и вырезается центральный фрагмент 256 × 256 из полученного изображения.

Архитектура

Архитектура, изображенная ниже, — VGG16.

Архитектура VGG16

Вход на слой cov1 — это изображение RGB фиксированного размера 224 x 224. Изображение проходит через стопку сверточных (сверточных) слоев, в которых использовались фильтры с очень маленьким принимающим полем: 3 × 3 (что является наименьшим размером, чтобы уловить понятие левого / правого, верхнего / нижнего, центрального ). В одной из конфигураций он также использует фильтры свертки 1 × 1, которые можно рассматривать как линейное преобразование входных каналов (с последующей нелинейностью). Шаг свертки равен 1 пикселю; пространственный отступ конв.входного слоя таков, что пространственное разрешение сохраняется после свертки, то есть заполнение составляет 1 пиксель для свертки 3 × 3. слои. Пространственное объединение выполняется пятью слоями максимального объединения, которые следуют за некоторыми конвенциями. слои (не для всех конв. слоев следует max-pooling). Максимальное объединение выполняется в окне 2 × 2 пикселя с шагом 2.

Три полностью соединенных (FC) уровня следуют за стеком сверточных слоев (который имеет разную глубину в разных архитектурах): первые два имеют 4096 каналов каждый, третий выполняет 1000-позиционную классификацию ILSVRC и, таким образом, содержит 1000 каналов (один для каждый класс).Последний слой — это слой soft-max. Конфигурация полносвязных слоев одинакова во всех сетях.

Все скрытые слои снабжены функцией выпрямления (ReLU) нелинейности. Также следует отметить, что ни одна из сетей (кроме одной) не содержит Local Response Normalization (LRN), такая нормализация не улучшает производительность набора данных ILSVRC, но приводит к увеличению потребления памяти и времени вычислений.

Конфигурации

Конфигурации ConvNet показаны на рисунке 02.Сети называются своими именами (A-E). Все конфигурации соответствуют общему дизайну, присутствующему в архитектуре, и различаются только глубиной: от 11 весовых уровней в сети A (8 конвенционных и 3 FC уровня) до 19 весовых уровней в сети E (16 конвенционных и 3 уровня FC) . Ширина конв. слоев (количество каналов) довольно мало, начиная с 64 в первом слое и затем увеличиваясь в 2 раза после каждого уровня максимального объединения, пока не достигнет 512.

Рисунок: 2

Примеры использования и реализация

К сожалению, у VGGNet есть два основных недостатка:

1. Это мучительно медленно, тренироваться.
2. Сами веса сетевой архитектуры довольно велики (относительно диска / пропускной способности).

Из-за своей глубины и количества полностью подключенных узлов размер VGG16 превышает 533 МБ. Это делает развертывание VGG утомительной задачей. VGG16 используется во многих задачах классификации изображений с глубоким обучением; однако более предпочтительны меньшие сетевые архитектуры (например, SqueezeNet, GoogLeNet и т. д.). Но это отличный строительный блок для целей обучения, поскольку его легко реализовать.

[Pytorch]

[Tensorflow]

[Керас]

Результат

VGG16 значительно превосходит модели предыдущего поколения в соревнованиях ILSVRC-2012 и ILSVRC-2013.Результат VGG16 также конкурирует за победителя задачи классификации (GoogLeNet с ошибкой 6,7%) и существенно превосходит победившую заявку ILSVRC-2013 Clarifai, которая достигла 11,2% с данными внешнего обучения и 11,7% без них. Что касается производительности одной сети, архитектура VGG16 дает лучший результат (ошибка теста 7,0%), превосходя одну сеть GoogLeNet на 0,9%.

Было продемонстрировано, что глубина представления благоприятна для точности классификации, и что современная производительность набора данных задачи ImageNet может быть достигнута с использованием традиционной архитектуры ConvNet с существенно увеличенной глубиной.

.

Понимание и вычисление количества параметров в сверточных нейронных сетях (CNN) | Ракшит Васудев

К вашему сведению: изображение выше не соответствует правильному количеству параметров. См. Раздел «ИСПРАВЛЕНИЕ». Вы можете перейти к этому разделу, если вам просто нужны числа.

Если вы играли с CNN, часто можно встретить сводку параметров, показанную на изображении выше. Все мы знаем, что размер активации легко вычислить, учитывая, что это просто произведение ширины, высоты и количества каналов в этом слое.

Например, как показано на изображении выше с Coursera, форма входного слоя (32, 32, 3), размер активации этого слоя 32 * 32 * 3 = 3072. То же самое верно, если вы хотите рассчитать форму активации любого другого слоя. Скажем, мы хотим рассчитать размер активации для CONV2. Все, что нам нужно сделать, это просто умножить (10,10,16), т.е. 10 * 10 * 16 = 1600, и вы закончите вычисление размера активации.

Однако то, что иногда может оказаться сложным, — это способ вычисления количества параметров в данном слое.С учетом сказанного, вот несколько простых идей, которые я хочу сделать так же.

Позвольте мне задать вам вопрос: как CNN учится?

Это восходит к идее понимания того, что мы делаем со сверточной нейронной сетью, которая в основном пытается узнать значения фильтра (ов) с помощью обратного распространения. Другими словами, если у слоя есть весовые матрицы, это «обучаемый» уровень.

По сути, количество параметров в данном слое — это количество «обучаемых» (при условии, что такое слово существует) элементов для фильтра, или параметров для фильтра для этого уровня.

Параметры, как правило, представляют собой веса, которые изучаются во время тренировки. Это весовые матрицы, которые вносят вклад в предсказательную силу модели, изменяемую в процессе обратного распространения. Кто управляет изменением? Что ж, выбранный вами алгоритм обучения, в частности стратегия оптимизации, заставляет их менять свои значения.

Теперь, когда вы знаете, что такое «параметры», давайте погрузимся в вычисление количества параметров в образце изображения, которое мы видели выше. Но я бы хотел снова включить это изображение сюда, чтобы избежать ваших усилий и времени на прокрутку.

.

Минутку …

Включите файлы cookie и перезагрузите страницу.

Этот процесс автоматический. Ваш браузер в ближайшее время перенаправит вас на запрошенный контент.

Подождите до 5 секунд…

+ ((! + [] + (!! []) + !! [] + !! [] + !! [] + !! [] + !! [] + !! [] + []) + (+ !! []) + (! + [] + (!! []) + !! [] + !! [] + !! [] + !! [] + !! []) + (! + [] + (!! []) + !! [] + !! [] + !! []) + (! + [] — (!! [])) + (! + [] + (!! [ ]) + !! [] + !! []) + (! + [] + (!! []) — []) + (! + [] + (!! []) + !! [] +! ! []) + (! + [] + (!! []) + !! [])) / + ((! + [] + (!! []) + !! [] + !! [] + !! [] + !! [] + !! [] + !! [] + !! [] + []) + (! + [] + (!! []) + !! [] + !! [ ] + !! [] + !! [] + !! [] + !! []) + (! + [] + (!! []) + !! []) + (! + [] — (! ! [])) + (! + [] + (!! []) + !! [] + !! [] + !! [] + !! []) + (! + [] + (!! [ ]) — []) + (! + [] + (!! []) + !! [] + !! [] + !! [] + !! []) + (! + [] + (!! []) + !! [] + !! [] + !! [] + !! []) + (! + [] + (!! []) + !! [] + !! [] + !! []))

+ ((! + [] + (!! []) + !! [] + !! [] + !! [] + !! [] + !! [] + !! [] + []) + (! + [] + (!! []) + !! []) + (! + [] + (!! []) + !! [] + !! [] + !! [ ] + !! [] + !! [] + !! []) + (! + [] — (!! [])) + (! + [] + (!! []) + !! [] + !! []) + (+ !! []) + (! + [] + (!! []) + !! [] + !! [] + !! [] + !! []) + (! + [] + (!! []) + !! [] + !! []) + (+ !! [])) / + ((! + [] + (!! []) — [] + [ ]) + (+ !! []) + (! + [] + (!! []) — []) + (! + [] + (!! []) + !! []) + (! + [] + (!! []) + !! [] + !! [] + !! [] + !! [] + !! []) + (! + [] + (!! []) +! ! [] + !! [] + !! [] + !! []) + (! + [] + (!! []) + !! [] + !! [] + !! [] + !! [] + !! [] + !! [] + !! []) + (! + [] + (!! []) + !! [] + !! [] + !! [] + !! [ ] + !! [] + !! [] + !! []) + (! + [] + (!! []) + !! []))

+ ((! + [] + (!! []) + !! [] + !! [] + !! [] + !! [] + !! [] + !! [] + []) + (! + [] + (!! []) + !! [] + !! [] + !! []) + (! + [] + (!! []) + !! [ ] + !! [] + !! [] + !! [] + !! [] + !! []) + (! + [] + (!! []) + !! [] + !! [] + !! []) + (! + [] + (!! []) + !! [] + !! [] + !! [] + !! [] + !! [] + !! [] + !! []) + (! + [] + (!! []) + !! [] + !! [] + !! [] + !! [] + !! [] + !! [] +! ! []) + (! + [] + (!! []) + !! [] + !! [] + !! []) + (! + [] — (!! [])) + (! + [] + (!! []) + !! [])) / + ((! + [] + (!! []) + !! [] + !! [] + !! [] + [] ) + (! + [] + (!! []) + !! [] + !! [] + !! [] + !! []) + (! + [] + (!! []) +! ! [] + !! [] + !! []) + (! + [] + (!! []) + !! [] + !! [] + !! [] + !! [] + !! []) + (! + [] + (!! []) + !! [] + !! [] + !! [] + !! []) + (! + [] + (!! []) + !! [] + !! []) + (! + [] + (!! []) + !! [] + !! [] + !! [] + !! [] + !! [] + !! []) + (! + [] + (!! []) — []) + (! + [] + (!! []) + !! []))

+ ((! + [ ] + (!! []) + !! [] + !! [] + !! [] + !! [] + !! [] + !! [] + []) + (! + [] + ( !! []) + !! []) + (! + [] + (!! []) + !! [] + !! [] + !! [] + !! [] + !! [] + !! []) + (! + [] — (!! [])) + (! + [] + (!! []) + !! [] + !! []) + (+ !! [] ) + (! + [] + (!! []) + !! [] + !! [] + !! [] + !! []) + (! + [] + (!! []) +! ! [] + !! []) + (! + [] + (!! []) + !! [] + !! [] + !! [] + !! [] + !! [])) / + ((! + [] + (!! []) + !! [] + !! [] + !! [] + !! [] + !! [] + !! [] + []) + ( ! + [] + (!! []) + !! [] + !! [] + !! [] + !! [] + !! [] + !! []) + (! + [] + ( !! []) + !! [] + !! [] + !! [] + !! [] + !! []) + (! + [] — (!! [])) + (! + [] + (!! []) — []) + (+ !! []) + (! + [] + (!! []) — []) + (! + [] — (!! [])) + (! + [] + (!! []) + !! [] + !! [] +! ! []))

+ ((! + [] + (!! []) + !! [] + !! [] + !! [] + !! [] + !! [] + !! [ ] + []) + (! + [] + (!! []) + !! []) + (! + [] + (!! []) + !! [] + !! [] + !! [] + !! [] + !! [] + !! []) + (! + [] — (!! [])) + (! + [] + (!! []) + !! [] + !! []) + (+ !! []) + (! + [] + (!! []) + !! [] + !! [] + !! [] + !! []) + ( ! + [] + (!! []) + !! [] + !! []) + (+ !! [])) / + ((! + [] + (!! []) + !! [ ] + !! [] + !! [] + !! [] + !! [] + []) + (! + [] + (!! []) + !! [] + !! [] +! ! [] + !! [] + !! []) + (! + [] + (!! []) — []) + (! + [] + (!! []) — []) + ( ! + [] — (!! [])) + (! + [] + (!! []) + !! [] + !! [] + !! [] + !! []) + (! + [] + (!! []) + !! [] + !! []) + (! + [] — (!! [])) + (! + [] + (!! []) — [] ))

+ ((! + [] + (!! []) + !! [] + !! [] + !! [] + !! [] + !! [] + !! [] + [ ]) + (! + [] + (!! []) + !! []) + (! + [] + (!! []) + !! [] + !! [] + !! [] + !! [] + !! [] + !! []) + (! + [] —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

+ ((! + [] + (!! []) + !! [] + !! [] + !! [] + !! [] + !! [] + !! [] + []) + (+ !! [ ]) + (! + [] + (!! []) + !! [] + !! [] + !! [] + !! [] + !! []) + (! + [] + (! ! []) + !! [] + !! [] + !! []) + (! + [] — (!! [])) + (! + [] + (!! []) + !! [] + !! []) + (! + [] + (!! []) — []) + (! + [] + (!! []) + !! [] + !! [] +! ! []) + (! + [] + (!! []) + !! [])) / + ((! + [] + (!! []) + !! [] + !! [] + !! [] + !! [] + !! [] + !! [] + !! [] + []) + (! + [] + (!! []) + !! []) + (! + [] — (!! [])) + (! + [] + (!! []) + !! [] + !! [] + !! []) + (! + [] + (!! []) + !! [] + !! [] + !! [] + !! [] + !! [] + !! []) + (! + [] + (!! []) + !! [] + !! [] + !! [] + !! [] + !! [] + !! [] + !! []) + (! + [] + (!! []) + !! [ ] + !! [] + !! []) + (! + [] + (!! []) + !! [] + !! [] + !! []) + (+ !! [])) »

+ ((! + [] + (!! []) + !! [] + !! [] + !! [] + !! [] + !! [] + !! [] + !! [ ] + []) + (! + [] + (!! []) + !! [] + !! []) + (+ !! []) + (! + [] — (!! []) ) + (! + [] + (!! []) + !! [] + !! [] + !! [] + !! [] + !! [] + !! []) + (! + [ ] + (!! []) + !! []) + (! + [] + (!! []) + !! [] + !! [] + !! [] + !! [] + !! [] + !! [] + !! []) + (! + [] + (!! []) + !! [] + !! [] + !! [] + !! [] + !! [ ] + !! []) + (+ !! [])) / + ((! + [] + (!! []) + !! [] + !! [] + !! [] + !! [ ] + !! [] + []) + (! + [] + (!! []) + !! [] + !! [] + !! []) + (! + [] — (!! [])) + (! + [] + (!! []) + !! []) + (! + [] + (!! []) + !! []) + (! + [] + (!! []) + !! [] + !! []) + (+ !! []) + (! + [] + (!! []) + !! [] + !! [] + !! []) + (! + [] + (!! []) + !! [] + !! [] + !! [] + !! [] + !! [] + !! []))

+ ((! + [] + (!! []) + !! [] + !! [] + !! [] + !! [] + !! [] + !! [] + !! [] + []) + (! + [] + (!! []) — []) + (! + [] — (!! [])) + (! + [] + (!! []) + !! [] + !! []) + (+ !! []) + (! + [] + (!! [ ]) + !! [] + !! [] + !! [] + !! [] + !! [] + !! [] + !! []) + (! + [] + (!! [] ) + !! [] + !! [] + !! [] + !! [] + !! [] + !! []) + (! + [] + (!! []) — []) + (! + [] + (!! []) + !! [])) / + ((! + [] + (!! []) — [] + []) + (! + [] + (! ! []) + !! []) + (! + [] + (!! []) + !! [] + !! [] + !! [] + !! [] + !! [] +! ! [] + !! []) + (! + [] + (!! []) + !! [] + !! []) + (! + [] + (!! []) + !! [ ] + !! [] + !! [] + !! [] + !! []) + (! + [] + (!! []) + !! [] + !! [] + !! [] + !! [] + !! []) + (! + [] + (!! []) + !! [] + !! [] + !! [] + !! [] + !! []) + (! + [] — (!! [])) + (! + [] + (!! []) + !! [] + !! [] + !! []))

+ ((! + [] + (!! []) + !! [] + !! [] + !! [] + !! [] + !! [] + !! [] + []) + (! + [] + (!! []) + !! []) + (! + [] + (!! []) + !! [] + !! [] + !! [] + !! [] + !! [ ] + !! []) + (! + [] — (!! [])) + (! + [] + (!! []) + !! [] + !! []) + (+ !! []) + (! + [] + (!! []) + !! [] + !! [] + !! [] + !! []) + (! + [] + (!! []) + !! [] + !! []) + (+ !! [])) / + ((! + [] + (!! []) + !! [] + !! [] + []) + (! + [] + (!! []) + !! []) + (! + [] + ( !! []) — []) + (! + [] + (!! []) + !! [] + !! [] + !! [] + !! [] + !! [] + !! [] + !! []) + (! + [] + (!! []) + !! [] + !! [] + !! [] + !! [] + !! [] + !! [ ] + !! []) + (! + [] + (!! []) + !! [] + !! [] + !! [] + !! []) + (! + [] + (! ! []) + !! [] + !! [] + !! [] + !! [] + !! [] + !! []) + (! + [] + (!! []) +! ! [] + !! [] + !! [] + !! []) + (! + [] + (!! []) + !! [] + !! []))

+ ((! + [] + (!! []) + !! [] + !! [] + !! [] + !! [] + !! [] + !! [] + []) + (! + [] + (!! []) + !! [] + !! [] + !! []) + (! + [] + (!! []) + !! [] + !! [] + !! [ ] + !! [] + !! [] + !! []) + (! + [] + (!! []) + !! [] + !! [] + !! []) + (! + [] + (!! []) + !! [] + !! [] + !! [] + !! [] + !! [] + !! [] + !! []) + (! + [ ] + (!! []) + !! [] + !! [] + !! [] + !! [] + !! [] + !! [] + !! []) + (! + [] + (!! []) + !! [] + !! [] + !! []) + (! + [] — (!! [])) + (! + [] + (!! []) + !! [])) / + ((! + [] + (!! []) + !! [] + !! [] + []) + (! + [] + (!! []) + !! [] + !! [] + !! []) + (! + [] + (!! []) + !! [] + !! [] + !! [] + !! [] +! ! [] + !! [] + !! []) + (! + [] + (!! []) — []) + (! + [] + (!! []) + !! [] + !! []) + (! + [] + (!! []) + !! [] + !! [] + !! [] + !! [] + !! [] + !! [] +! ! []) + (! + [] + (!! []) + !! [] + !! [] + !! [] + !! [] + !! [] + !! []) + ( ! + [] — (!! [])) + (! + [] + (!! []) + !! [] + !! [] + !! [] + !! [] + !! [] + !! []))

+ ((! + [] + (!! []) + !! [] + !! [] + !! [] + !! [] + !! [] +! ! [] + []) + (! + [] + (!! []) + !! [] + !! [] + !! []) + (! + [] + (!! []) + !! [] + !! [] + !! [] + !! [] + !! [] +! ! []) + (! + [] + (!! []) + !! [] + !! [] + !! []) + (! + [] + (!! []) + !! [ ] + !! [] + !! [] + !! [] + !! [] + !! [] + !! []) + (! + [] + (!! []) + !! [] + !! [] + !! [] + !! [] + !! [] + !! [] + !! []) + (! + [] + (!! []) + !! [] + !! [] + !! []) + (! + [] — (!! [])) + (! + [] + (!! []) + !! [])) / + ((+! ! [] + []) + (! + [] + (!! []) — []) + (! + [] + (!! []) + !! [] + !! [] + !! [] + !! []) + (! + [] + (!! []) + !! [] + !! [] + !! [] + !! []) + (! + [] — ( !! [])) + (! + [] + (!! []) + !! []) + (! + [] + (!! []) + !! []) + (! + [] — (!! [])) + (+ !! []))

.