Стол трансформер фото: Стол-трансформер Венге купить по низкой цене

Содержание

Стол трансформер для гостиной – 79 фото уникальных инженерных приспособлений

На сегодняшний день большой популярностью для гостиной пользуются столы-трансформеры. Они славятся не только хорошим качеством изготовления, но и большой функциональностью.

Благодаря своим компактным габаритам стол-трансформер можно вписать в ограниченную площадь.

В маленьких квартирах жители нередко собираются в гостиной, выполняющей функции столовой. В таких ситуациях стол-трансформер обеспечит удобное размещение людей.

Простая конструкция преобразует компактный столик в большой и удобный стол.

Особенности стола-трансформера

Современные столы-трансформеры изготавливают из пластика, металла и др. Это обеспечивает надежность конструкции. Трансформация может осуществляться следующими вариантами:

  • Увеличением и уменьшением столешницы;
  • Регулированием высоты ножек;
  • Трансформацией в виде совмещения нескольких видов мебели.

У хозяев квартир нередко задаются вопросами об удобном и красивом размещении мебели.

Для этого существует компактная мебель, которая украшена различными декорациями.

Она не только освобождает пространство в квартире, но еще и является стильным украшением.

Достоинства столов-трансформеров

Покупая стол-трансформер человека прежде всего привлекает практичность, которая решает проблему с экономией пространства. Но это не все его преимущества. Также в них входят:

Надежность. Производители рассчитывают на ежедневное использование их мебели. Надежные компоненты обеспечивают не только удобство, но и длительный срок эксплуатации.

Большая вместительность. Внутри рассчитано место для хранения множества вещей.

Повышенная компактность в сложенном виде.

Экономическая доступность. Стол-трансформер стоит значительно дешевле своих аналогов.

Удобство в использовании механизмом.

Выбор стола-трансформера

Перед выбором стола-трансформера вы должны определиться, для каких целей он будет использоваться и где будет стоять.

Давайте перечислим одним из самых популярных видов столов-трансформеров.

Обеденный вариант

Такой универсальный стол поможет объединить столовую и гостиную в одно помещение. Надежный механизм позволит комфортно разместить всех своих гостей.

В наше время большой популярностью пользуются столы с колёсиками. Они обеспечат комфортное перемещение в любое место вашего дома.

Также распространены модели, состоящие из стекла. Стеклянные элементы очень прочны, и не бояться различных ударов.

Но даже при разбивании, калённое стекло рассыпается в маленькую крошку, которая неспособна поранить человека.

Стеклянные экземпляры выделяются прочность и экологичность. Различные формы и нестандартные механизмы обеспечивают огромный выбор и уникальность товара.

Варианты для небольших квартир

Идеальным соотношением компактности и функциональность отвечает стол-книжка. Эта модель имеет огромное количество вариаций, и каждый хозяин сможет подобрать индивидуально под себя.

Из небольшого столика у стены, эта модель может превратиться в шикарный и огромный стол, за которым поместятся с десяток человек.

В случае поломки ремонт сможет осуществить каждый. А в собранном состоянии он выглядит как тумба, которая может хранить в себе вещи.

При выборе этой модели покупателей цепляет высокая надежность и универсальность этого изделия.

Журнальные варианты

Журнальный столик будет отличным выбором для людей, которые много времени проводят на диване с ноутбуком. Благодаря регулированию высотой ножек возможна трансформация в обеденный стол.

Отличным вариантом будет модель с выдвижной столешницей, под которой имеется ящик для различных бумаг и вещей. Так же популярны модели с раздвигающимися столешницами. При необходимости всегда можно увеличить площадь поверхности.

Возможны отвинчивающиеся ножки и дополнительные боковые вставки, которые выполняют декоративные функции.

Стол-диван

Модель идеально подойдет для зоны сна. Из множества интересных вариантов можно найти стол, который встроен в диван. Он может раскладываться или перемещаться.

Идеально подходит для ноутбука, книг и других различных мелочей. Среди прочих довольно популярны модели, где столешница становится спинкой, а ножки подлокотниками дивана.

Для каждого помещения стоит отдельно подстраивать модель. Могут быть различные механизмы, дизайн и материал, при выборе которых вы сможете идеально подстроить по себя данную модель.

Фото стола трансформера для гостиной

 

 

 

 

механизмы овального трансформера, стол-парта и стол-стул венге и белого цвета, размеры моделей на колесах

Воздух, свет, пространство – вот основа дизайн-проекта любого помещения, независимо от стиля. Особо ценны эти характеристики для владельцев небольших квартир, где каждый сантиметр имеет значение. Добиваются желаемого результата экономии пространства, как правило, с помощью мебели. Поэтому громоздкие мебельные гарнитуры канули в лету, уступив место универсальным и многофункциональным изделиям. Среди них особое место занимает стол-трансформер.

Плюсы и минусы универсальных изделий

В разряд трансформеров входят предметы, при необходимости меняющие свои параметры. Например, небольшой журнальный столик или тумба под цветок с помощью пары движений превращаются в обеденный или рабочий стол.

Вариантов трансформации может быть несколько:

  • увеличение площади столешницы;
  • изменение высоты ножек;
  • существуют модели, полностью изменяющие начальную форму;
  • есть и такие, которые совмещают в себе несколько разных видов мебели.

Изначально универсальная мебель предназначалась для малогабаритных квартир. Она помогала эргономично обставить квартиру небольшим количеством предметов. К преимуществам подобных конструкций относят:

  • многофункциональность – стол выполняет роль различных предметов интерьера. Многие модели даже снабжены дополнительным ящичками и полками для хранения;
  • компактность и малые размеры – в сложенном виде занимают минимум места;
  • экономия финансов – поскольку одна вещь совмещает функции двух или трех, то отпадает необходимость покупать дополнительные предметы мебели;
  • простота механизма – это преимущество современных моделей. Со сборкой и разборкой справится даже ребенок;
  • оригинальная конструкция вкупе с различными материалами позволяет подобрать вариант для любого интерьера;
  • надежность и безопасность – при выборе материалов для изготовления трансформеров учитывается нагрузка на механизмы при использовании.

Среди недостатков можно отметить то, что пришедший в негодность раскладывающий механизм очень редко подлежит ремонту.

Большое разнообразие форм и конструкций столов-трансформеров является как плюсом, так и минусом, так как усложняет выбор для покупателей и позволяет легко затеряться среди производителей некачественных изделий. Поэтому мебель следует приобретать в магазинах с хорошей репутацией.

Конструкция

Каждый вид столов-трансформеров имеет собственную конструкцию. Но объединяют их несколько конструктивных элементов: раздвижная система, каркас, ножки и столешница.

Наличие раздвижной системы – это то, что отличает трансформер от обычного стола. Механизмы, направляющие, петли, крепления и прочая фурнитура должны быть хорошего качества, так как от этого зависит удобство эксплуатации и надежность изделия.

Стол должен раскладываться в несколько движений без приложения усилий и также легко собираться.

Прочность каркаса зависит от материала, из которого он изготовлен. Наиболее привлекательные в этом отношении конструкции из дерева и металла. Они с достоинством выдерживают многочисленные раскладывания и складывания. Пластиковый каркас в плане надежности уступает деревянному и металлическому. Но это неплохой вариант, если на стол не планируются интенсивные нагрузки.

Ножки стола-трансформера должны быть рассчитаны на повышенную нагрузку, поэтому лучший материал для них – это древесина или металл. Число опор не всегда равняется четырем. Довольно распространены изделия на одной ножке, напоминающей постамент, и с двойными, соединенными перекладиной.

Столешницы встречаются различной формы, цельные и раздвижные. При трансформации начальная форма часто меняется. Например, в самых простых моделях круг превращается в овал, квадрат – в прямоугольник.

Механизмы

По способу раскладывания столы-трансформеры можно условно разбить на 3 группы:

  1. Меняется только площадь столешницы без подъема опоры;
  2. Крышка остается неизменной, а вот высота регулируется;
  3. Полное изменение всей конструкции, как по площади крышки, так и по высоте. Именно к последней группе относятся любимые всеми журнальные столики, способные превратиться в полноценный обеденный стол.

От типа трансформации будет зависеть и используемый механизм. Например, площадь стола чаще всего увеличивают за счет добавочных столешниц. Наиболее популярны модели с центральной вставкой. Но встречаются варианты с боковыми вставками. При необходимости половины столешницы раздвигают, достают дополнительную деталь, совмещают пазы и сдвигают все части. Вставки бывают:

  • Цельная незакрепленная – располагается свободно в специальном ящике под столешницей;
  • Поворотная – зафиксирована под столешницей. Извлекается при помощи поворотных или поворотно-подъемных механизмов.

У современных моделей встречаются автоматически поднимающиеся вставки, которые выдвигаются, когда основная столешница начинает движение. Варианты раскладки, высота подъема, способ соединения основных и добавочных поверхностей зависят от типа подъемного механизма. Плавность хода в таких механизмах обычно обеспечивает газлифт или пружина.

В моделях типа «Бабочка» дополнительные боковые крылья прикреплены к столешнице петлями. В собранном виде они спокойно висят по бокам.

При раскладывании их закрепляют горизонтально с помощью кронштейнов или вспомогательных ножек.

У столов двойного сложения столешница – это два равновеликих полотна, соединенных петлями. В собранном виде они располагаются друг на друге, как закрытая книга. Для устойчивости такие изделия часто снабжены поворотным механизмом.

Столы второй группы регулируются по высоте. В моделях попроще высота столешницы фиксируется вручную. Более продвинутые модели оборудованы пневматическим или электрическим механизмом подъема с автоматической установкой высоты.

Ну и, наконец, третья группа может сочетать в себе все виды механизмов в различных вариациях.

Дополнительную информацию о механизмах для раздвижных столов смотрите в следующем видео.

Формы

Как бы не старались дизайнеры, но от законов геометрии при создании столов им пока сложно отойти. Поэтому больший выбор нам предоставлен между круглыми, квадратными, прямоугольными и овальными вариантами. Реже встречаются другие конфигурации: треугольный, угловой, восьмиугольный и др.

Столы прямоугольники (квадраты) – вариант, востребованный сторонниками консерватизма. Они вместительны и компактны.

Круглые столы – также нередкий вариант, они выглядят аккуратно и не имеют острых углов. Особенно выигрышно для них расположение в центре комнаты. Если размеры помещения не позволяют занимать центральную часть, то в качестве альтернативы подойдут полукруглые столы.

Овальные столы встречаются реже. Хоть они и выглядят стильно, но также любят быть в центре внимания. Но к стенке такой стол не подвинешь.

Треугольные столы смотрятся необычно. Их можно вписать в любое пространство. Главный минус – они подходят для небольшой семьи, и даже в разобранном состоянии большие компании не вместят.

Встречаются также столы восьмиугольной формы. Такую оригинальную форму привечают поклонники фен-шуй, так как она позволяет членам семьи сидеть в соответствии с благоприятными направлениями.

Очень интересная модель-оригами «Гранд Централ» шведских дизайнеров, которая в собранном виде имеет форму пятиугольника.

Раскладывается он в один большой круглый стол.

Какие бывают размеры?

Каких-либо стандартных размеров для трансформеров в собранном виде не существует. Значение имеют габариты разобранного стола, поэтому будет полезно ознакомиться с типовыми размерами в зависимости от формы. Так, для стола с круглой столешницей приняты следующие стандарты:

  • Диаметр – от 90 до 110 см на 4 персоны;
  • От 110 до 135 см – до 6-и человек;
  • От 135 до 180 см – до 8-и человек.

Для прямоугольного стола:

  • Длина 150 см на ширину 90 см – 4-6 человек;
  • 200 на 110 см – до 8-и;
  • 320 на 110 см – до 12-и.

Для квадратного:

  • 90 на 90 см – на четверых человек;
  • 120 на 120 см – на шестерых.

Каждый сам выбирает подходящий размер, исходя из параметров жилища. Главное, нужно помнить, что для комфортной трапезы на одну персону должно приходится не менее 60 см в ширину.

Материалы

В изготовлении столов используют мебельные и не только материалы: ДСП, ДВП, древесный массив, стекло, камень, металл. Для отделки используют полимерные покрытия, клееный шпон различных пород дерева, керамическую плитку, различные лаки, краски и другое. Выбор материалов определяет не только замысел дизайнера, но и назначение изделия.

Поскольку трансформирующиеся столы подвергаются постоянной нагрузке, оптимальным вариантом будет каркас из массива дерева или металла. Это нужно для надежного соединения всех элементов конструкции. Например, механизмы, крепежные детали и прочая фурнитура плохо держатся в плитах ДСП. Они быстро расшатываются и изделие теряет свои ценные свойства. Поэтому для бюджетных моделей каркас изготавливают из недорогих пород, таких, как сосна или ель.

Средние и твердые породы (дуб, ясень, бук, береза, вишня) используют в изготовлении столов более высокого ценового сегмента. ДСП и особенно ДВП (благодаря высокой плотности плиты) отлично подходят для крышек столов.

Металлические конструкции смотрятся очень современно, правда, подходят не для каждого помещения. Они не так массивны, как деревянные, имеют относительно небольшой вес, устойчивы к влиянию агрессивной среды. В таких моделях столешницы чаще всего изготовлены из других материалов.

Стекло часто применяется для изготовления столешниц. Сделать этот хрупкий материал более прочным и термостойким позволяет технология закаливания. Так что горячие тарелки ему неопасны. А при разрушении осколки закаленного стекла имеют тупые грани и не могут серьезно травмировать человека.

Закалка плюс бережное использование делает стеклянные столы достаточно долговечными.

Столы с керамической плиткой на столешнице изготовлены из термоустойчивого материала, их легко чистить. Однако такое покрытие неустойчиво к ударам и падению тяжелых предметов.

Украшением гостиной станут столы с камнем или мрамором. Монолитная каменная столешница не способна менять форму, поэтому для трансформации будет задействован только подъемный механизм. Такие эксклюзивные модели уместны для интерьеров загородных коттеджей.

Виды и модели

Раскладные столы сегодня довольно востребованы и отличаются огромным разнообразием видов и моделей для дома и офиса. Рассмотрим несколько популярных моделей:

Журнальные столы-трансформеры в собранном состоянии занимают минимум места и практически незаметны. В зависимости от конструкции принято различать:

  • журнально-обеденный – раскладывается до полноценного обеденного стола, способного вместить от 8 и более человек. В столиках этого типа обычно можно менять форму, площадь столешницы и регулировать высоту.
  • журнально-рабочий – чаще делают лишь с регулировкой высоты. Он раскладывается как парта – крышка поднимается, открывая место для хранения. Дополнительно такой столик может быть оснащен выдвижными ящиками, нишами и полками, что повышает его функциональность.
  • Отличный пример многофункциональной мебели – модель «Акробат». Он заменит обеденный, журнальный рабочий стол, и даже подставку для чайной церемонии. Его размеры в сложенном виде – 90*68*42 см. В состоянии полной трансформации столешница удлиняется до 170 см, а высота увеличивается до 75 см. Кроме того, этой модели доступна и частичная трансформация.
  • Консоль – в собранном виде это пристенный столик или подставка для мелочей. Большинство моделей имеют узкую и длинную форму, но можно встретить и полукруглые. Подобные предметы мебели уместны и в спальне в роли письменного или туалетного столика, а в гостиной в качестве придиванного стола или подставки под телевизор. На кухне его можно использовать в качестве барной стойки. В полностью разобранном виде этот трансформер может достигать трех метров в длину. Трансформация возможна благодаря телескопическому механизму из алюминия. Расширений может быть несколько, но, как правило, их не менее 3.

Добавочные листы хранятся отдельно.

  • «Книжка» – это известный многим тип раскладных столов. Вся конструкция состоит из неподвижной средней части и двух мобильных частей по бокам, которые крепятся к основе петлями. Чтобы разложить стол, нужно поднять боковые детали и закрепить ножки. В сложенном виде книжка напоминает узкую тумбу или консоль.
  • Настенный откидной стол может быть неотличим от стены или выглядеть, как узкая полочка. Полку-стол можно расположить на батарее, маскируя ее таким образом. Очень интересное дизайнерское решение – это навесной стол три в одном. Его хитрость в том, что на стене спрятаны сразу два стола разных размеров. Первым раскладывается маленький, а поверх него при необходимости большой. По похожему принципу изготавливается стол-картина. Столешницей откидного стола может служить дверца навесного шкафа. Такое решение позволит организовать удобное рабочее место в любой части квартиры.

Более массивными и функциональными вариациями являются стеллаж и секретер со встроенным откидным столом.

  • Детский стол-трансформер – это мебель, растущая вместе с ребенком. Он меняет не только размер столешницы, но и высоту ножек. У некоторых моделей столешница поднимается под углом, преобразуясь в парту-мольберт.
  • Стол-скамейка подойдет для дачного участка. В собранном виде это обычная скамейка со спинкой. А если планируется застолье на свежем воздухе, то легким движением руки она превращается в стол, к которому прилагаются две лавочки.

Цвета мебели

Недостатка в цвете современный потребитель не испытывает:

  • Если говорить о мебели, то наиболее популярными по-прежнему остаются натуральные цвета дерева.
  • Темные оттенки венге, ореха, красного и черного дерева – основа респектабельных аристократичных интерьеров.
  • Светлые породы дерева (ясень, береза, сосна) создают в маленьком помещении эффект простора.
  • Белая мебель также всегда в моде, так как является связующим звеном между яркими цветовыми акцентами и оригинальными элементами декора.
  • Черный цвет позволяет создать контрасты, но при меблировании маленьких комнат о нем лучше забыть.
  • Классика – это хорошо, но не стоит избегать мебели ярких цветов.

Она помогает расставить акценты и придать интерьеру законченности.

Дизайн

Создатели мебели, в том числе и трансформирующейся, предоставляют различные сочетания материалов, форм, отделки и функций. Особо бы хотелось отметить актуальность стеклянных столов. За счет прозрачности стекла не создается ощущение загромождённости комнаты. Это особенно важно для малогабаритной квартиры.

Глянец во внешней отделке создает отражающую поверхность, что также позволяет визуально расширить помещение. Ковка, резьба, камень, керамика придают изделиям неповторимый вид. А игра с формами и необычными трансформациями – и вовсе любимое занятие мебельных дизайнеров.

Стили

Бытует мнение, что столы-трансформеры – это атрибут лишь современных стилей: минимализма, лофт, хай-тек и других. Однако стилистическая направленность изделия напрямую зависит от используемого материала и деталей отделки.

Например, столики в классическом стиле будут сделаны из дерева. Здесь будут уместны выдвижные ящички, полочки, рельефы, позолота и прочие благородные покрытия.

Стиль модерн отличают плавность линий, изящество и ажурность форм. В декоративной резьбе просматриваются природные узоры. Модерн любит вставки и накладки из недорогих материалов: стекла, латуни, меди, перламутра, слоновой кости.

Бренды

Сегодня в мебельных магазинах можно найти мебель разных производителей. Лучшими по праву считаются итальянские и немецкие столы. В них сочетаются качество и дизайн, но и цены соответствующие. Более доступны нашему потребителю белорусские бренды. А мебель из Китая и Малайзии давно стали синонимом доступной роскоши. Однако здесь нужно тщательно отнестись к выбору, поскольку качество азиатской мебели – спорный вопрос.

Как выбрать?

Выбирая стол-трансформер, нужно следовать нескольким правилам:

  • Определиться с назначением и дизайном;
  • Выбрать тип трансформации;
  • Важно обратить внимание на качество фурнитуры и механизмов;
  • Материал каркаса и опор должен выдерживать многочисленные нагрузки. Нужно помнить, что в основе из прессованных плит крепежи будут плохо держаться.
  • Стол должен легко собираться и разбираться (можно привлечь для тестирования ребенка).

Необычные решения в интерьере комнаты

К оригинальным моделям-трансформерам можем отнести:

  • Модульный стол-матрешка (дизайнер Florian Kräutli), состоящий из четырех частей.

Их можно использовать как стол, стул, соединить в стеллаж или образовать полки и ящики.

  • Стол-стул – создан для учебных помещений и лекционных залов, но и в квартире в стиле хай-тек будет смотреться неплохо.
  • Очень простой стол-табурет от марки детской мебели Bloom. Еще одной функцией перевертыша является стремянка.
  • Уникальный кофейный столик «Mister T» содержит в себе поднос, стол для чаепития и две подушки.
  • Пуфик с секретом российского производителя без верхней мягкой части превращается в мини столик. Его столешница поднимается с помощью газлифтов, образуя удобную подставку для работы.
  • Прикроватный стол-тумбочка на колесиках с поднимающейся верхней крышкой подойдет для любителей работать или завтракать в постели.

Стол-трансформер в современном интерьере (фото дизайна)

В современном мире каждая семья старается обзавестись хоть и небольшой, но собственной квартирой со свободным пространством и многофункциональной мебелью. Столы-трансформеры станут идеальным решением для небольших и малогабаритных квартир! Механизм трансформации позволяет использовать стол как обеденный или журнальный.

Они пользуются большой популярностью за их многофункциональность и компактность. Выбирая стол-трансформер, в первую очередь нужно определиться, для каких целей он приобретается. От этого будет зависеть его размер, функциональность и цена.

Фото современных моделей столов-трансформер смотрите на мебельном портале https://mebeldizajn.ru/stol-transformer/.

Виды столов-трансформер

Стол-трансформер условно можно разделить на три основных вида:

  • Журнальный столик,
  • Обеденный стол,
  • Стол-книжка.
  • Для раскладывания столов применяются различные механизмы. Они могут быть раздвижными, раскладными, подъёмными, либо комбинированными.
  • При изготовлении столов-трансформеров, как правило, используют натуральное дерево, стекло, ДСП, МДФ, металл.
  • Стеклянные столешницы прекрасно сочетаются с металлическими ножками.
  • Столы-трансформеры могут быть разной формы: прямоугольными, квадратными, овальными, круглыми. Нередко попадаются столы с изменяемой геометрией.
  • Прямоугольные столы выглядят мощно. Их удобнее всего разместить на кухне или в гостиной, в углу или вдоль стены.

Столы круглой или овальной формы выглядят аккуратно, а за счёт того, что не имеют острых углов, исключают возможность получения травм. Такие столы удобно расположить в центре комнаты.

Небольшой журнальный стол-трансформер, это полёт мысли для дизайнера. Он может быть как стеклянным, так и деревянным, как круглым или овальным, так и прямоугольным, с подъёмным или раскладным механизмом, с изменяемыми по высоте ножками и раскладной столешницей. Такие столы называются акробат.

Стол-трансформер в интерьере

Для гостиной идеально подходит обеденный стол овальной формы, выполненный из стекла или дерева. При выборе стола для гостиной будет главным критерием будет не только количество посадочных мест, а его эстетический вид, так как раскладываться он будет нечасто.

Стол-книжка знаком ещё нашим родителям и был неизменным атрибутом практически в каждой квартире. В сложенном состоянии он занимает совсем немного места, а при необходимости его можно разложить до внушительных размеров.

За счет опускающихся с обеих сторон столешниц его можно разложить как полностью, так и на половину. Такой стол в сложенном состоянии красиво смотрится у стены.

Для кухни подойдет стол с деревянной столешницей. Стеклянный не подойдёт из-за своей маркости. Идеальным вариантом станет обеденный стол-трансформер со специальными вкладышами, позволяющими увеличить площадь столешницы в 2 раза. Как правило, такие столы не имеют ящиков. По форме они могут быть и прямоугольные, и овальные.

Цена на столы-трансформеры зависит от многих факторов. В первую очередь цена на изделие определяется из материала, из которого изготовлена столешница и ножки, а также цена на механизм трансформации.

Столешницы, выполненные из ДСП или МДФ стоят дешевле столешниц из натурального дерева или стекла. Раскладной пружинный или подъёмный механизм «ножницы» применяемый при изготовлении столов-трансформеров стоит дешевле чем поршневой или газово-лифтовой.

выбираем столик для гостиной раскладной на колесиках, раздвижной стеклянный белый и круглый, размеры

Для составления гармоничного и привлекательного интерьера необходимо тщательно подбирать каждую деталь. Это касается не только акцентной мебели, играющей главную роль в той или иной комнате, но и менее заметных предметов интерьера. Речь пойдет о многофункциональных и практичных журнальных столах-трансформерах, с помощью которых можно завершить дизайнерский ансамбль, сделав его более органичным.

Плюсы и минусы

В наши дни проблема нехватки свободного пространства в жилище знакома многим. Раньше для малогабаритных квартир и домов было очень сложно подобрать подходящую мебель, которая обладала бы компактными размерами и не теряла в функциональности.

К счастью, современные производители выпускают максимально удобные и органичные изделия, не занимающие много места, но без труда выполняющие свои основные функции.

К таким предметам интерьера можно смело отнести журнальные столики-трансформеры. Большинство из них в сложенном состоянии кажутся миниатюрными и аккуратными, но стоит их разложить, как перед вами откроется широкая и просторная столешница или дополнительные функциональные детали (полки, ниши и другие подобные составляющие).

Также следует отметить, что львиная доля таких современных изделий отличается лаконичным, но привлекательным дизайном. Подобрать оптимальный вариант можно к любому интерьеру, будь то строгая классика или вычурное барокко.

Многие покупатели приобретают журнальные раскладные столики из-за того, что в их состав входит сразу несколько предметов мебели, а платить приходится только за один. Эта особенность, замеченная владельцами столов-трансформеров, говорит об экономичности подобных предметов и их многофункциональности. Столики-трансформеры отличаются безопасностью. Такие модели можно смело устанавливать в жилищах, в которых проживают маленькие дети.

Как правило, в трансформирующихся журнальных столах все механизмы расположены таким образом, что добраться до них маленьким непоседам вряд ли удастся, и они не смогут причинить себе вред.

Серьезных недостатков у такой мебели практически нет. Стоит лишь отметить, что механизмы в трансформирующихся изделиях являются достаточно хрупкими из-за большого количества функциональных деталей, а, как известно, чем конструкция сложнее, тем легче она ломается. Конечно, многое зависит и от того, как вы будете эксплуатировать такую мебель. Относиться к ней следует аккуратно и бережно, иначе трансформирующийся механизм быстро выйдет из строя.

Виды

Компактные и многофункциональные столики-трансформеры выпускаются в самых разных модификациях. Каждая из них обладает своими техническими характеристиками и особенностями. Рассмотрим подробнее, какие разновидности журнальных столиков предлагают нам современные производители. Условно все модели трансформеров можно разделить на две основные категории:

  • Раскладные конструкции, размеры которых можно регулировать по своему усмотрению. Действуют такие разновидности за счет присутствия в них специального регулировочного механизма. Чаще всего встречается вариант под названием «книжка». Изделия с такими конструкциями с помощью одного легкого движения руки из маленьких журнальных столиков превращаются в просторные обеденные столы. Также существуют трансформирующиеся экземпляры, в которых габариты изменяются за счет регулировки высоты ножек.
  • Раскладывающиеся и раздвижные конструкции, которые могут изменяться по назначению. Подобные варианты имеют полифункциональную фурнитуру и специальные консоли. Они пользуются большой популярностью, так как могут легко менять свои основные функции в интерьере. Например, такой журнальный столик может превратиться в тумбу, а из тумбы – в удобное рабочее место.

Отдельно стоит выделить следующие разновидности столов-трансформеров:

  • Столы-консоли. Подобная мебель является многозадачной и очень удобной в использовании. Хороший столик-консоль может выступать в качестве небольшого обеденного стола, рабочей зоны для размещения ноутбука и оргтехники, а также миниатюрного туалетного столика. Благодаря такому разбросу функций, стол-консоль найдет свое место практически в любой комнате, будь то гостиная, кухня или спальня.

Трансформирующиеся конструкции консоли также бывают:

  • раздвижными;
  • выкатными;
  • приставными;
  • настенными.

Подобные конструкции могут располагаться в интерьере обособленно или прикрепляться к другой мебели. Более современные варианты нередко дополняются красивыми зеркалами, дополнительными полками и точечными светильниками.

  • Стол-тумба. Такая разновидность трансформирующейся мебели сегодня пользуется завидным спросом. Как правило, в подобных изделиях присутствует большое количество удобных полочек и ящиков. Нередко столы-тумбы используются для хранения лишних стульев в жилище или в роли большой подставки. Современные производители выпускают и более модифицированные экземпляры, в которых можно изменять по высоте и ширине дополнительные ящики.
  • Сравнительно недавно на мебельном рынке появились оригинальные столики с пуфами. Лидерами продаж мгновенно стали эффектные варианты с приставными сидячими местами, установленными под столешницей. Чаще всего подобные конструкции устанавливают в гостиных, и они нередко выполнены в том же ключе, что и мягкий уголок. Кроме того, в складывающихся конструкциях могут присутствовать разные опоры. Чаще всего встречаются модели на устойчивых ножках, но можно приобрести и более мобильный вариант на колесах. Его удастся легко переставить на новое место и немного изменить интерьер.

Также стоит отметить, что столы на колесиках благодаря небольшому весу не вредят напольным покрытиям в процессе передвижения.

Формы

Классическими являются столики-трансформеры со столешницей прямоугольной формы. За такими вариантами удобно не только отдыхать, но и работать, так как на них легко умещается большое количество разных предметов.

Более компактным внешним видом обладают квадратные модели. Чаще всего они выпускаются на широких угловатых ножках, разбавляющих их миниатюрный образ. Как правило, складные и раздвижные механизмы таких моделей скрываются под их маленькими столешницами.

Смягчить интерьер можно при помощи элегантных круглых или овальных журнальных столиков. Такие предметы интерьера выглядят весьма стильно, но дизайнеры не рекомендуют устанавливать слишком крупные округлые варианты в маленьких комнатах, так как визуально они могут стеснить имеющееся пространство и переключить все внимание на себя.

Размеры

Как правило, столики-трансформеры имеют компактные размеры и негромоздкий внешний вид, однако все зависит от конкретной продукции того или иного производителя. Некоторые мебельные фабрики выпускают достаточно крупные модели, в которых столешница является просторной даже в сложенном состоянии. Подобные конструкции не рекомендуется покупать для маленьких помещений, так как они «съедят» слишком много свободного пространства.Оптимальным вариантом является аккуратный маленький журнальный столик.

Такая модель ощутимо сэкономить квадратные метры, которые и так всегда на вес золота. Тем более, что в любой удобный момент вы сможете разложить или раздвинуть компактную конструкцию, перевоплотив ее в просторную и удобную мебель.

Обзор журнального столик-трансформер,смотрите в следующем видео.

Механизмы

Многофункциональные столики-трансформеры оснащаются различными механизмами. Рассмотрим детально самые популярные и практичные из них.

  • С автоматическим механизмом. Как правило, подобные конструкции имеют вспомогательные детали, находящиеся под главной столешницей. Когда вам понадобится увеличить габариты мебели, столешница придет в действие и даст толчок специальному движущемуся механизму (состоящему из тех дополнительных элементов). Стоят такие изделия недешево. Кроме того, зачастую они изготавливаются из массива дерева, а этот материал, как известно, низкой ценой не отличается.
  • Поворотный. Довольно часто в магазинах встречаются конструкции с поворотными механизмами. В них имеется дополнительная вставка, располагающаяся в специальном отсеке под верхней частью модели. В процессе разборки края столешницы просто растягиваются в разные стороны, а на освободившееся место устанавливается дополнительная деталь. Чтобы разложить вставку, необходимо развернуть ее на 90 градусов.
  • Раскладной столик-книжка. Эти разновидности являются самыми элементарными и встречаются чаще всего. В сложенном состоянии конструкция «книжка» занимает очень мало места, а при раскладывании образует просторную столешницу, которую следует использовать во время визита гостей. Как правило, внешне столики-книжки похожи на гладильные доски из-за похожего строения ножек.
  • Со вставкой. Во многом похожи на поворотные простые механизмы со вставками. Они так же отличаются маленькими габаритами в сложенном состоянии и имеют дополнительную вставку, скрывающуюся за швом, который можно разглядеть на столешнице. Как и в поворотных конструкциях, для раскладывания такого изделия необходимо оттянуть края столешницы, вынуть из открывшейся ниши дополнительную деталь и аккуратно вставить в пазы между выдвинутыми деталями столика.

Главным отличием этих моделей от поворотных является то, что их не нужно разворачивать во время трансформации.

Материалы

Современные мебельные фабрики производят многофункциональные журнальные столы-трансформеры из разнообразных материалов. Именно сырье, из которого изготовлена эта мебель, главным образом влияет на ее стоимость.

  • Самым качественным и добротным материалом является натуральный массив дерева. В настоящее время широко используются такие породы, как сосна, береза, дуб, орех, гевея, венге, клен и красное дерево. Такие изделия отличаются непревзойденным внешним видом, долговечностью и надежностью. Нельзя не упомянуть и об экологичности столиков из натурального дерева. Они не причинят вашему здоровью никакого вреда даже в условиях высоких температур. Однако, стоят подобные изделия очень дорого и требуют регулярного ухода. Натуральное дерево нужно время от времени промазывать специальными защитными составами, чтобы оно не пересыхало и не трескалось.
  • Доступной стоимостью отличается продукция из ЛДСП и МДФ. Эти материалы так же долговечны, но их внешний вид и экологичные характеристики оставляют желать лучшего. Как правило, столы из подобного сырья имеют максимально простой шаблонный дизайн. Также стоит указать на то, что в составе ЛДСП имеются опасные формальдегидные смолы, вредные для здоровья человека. Уберечь себя от таких проблем можно, используя шпонированную или мебель из ЛДСП класса «е-1».
  • Преобразит и освежит интерьер элегантный стеклянный столик. Такие модели смотрятся органично во многих стилях. Однако ни для кого не секрет, что стекло – это очень хрупкий материал (даже, если оно каленое) и к нему нужно относиться максимально осторожно и бережно. Кроме того, на стеклянной столешнице легко остаются грязные следы и отпечатки пальцев, портящие внешний вид мебели, поэтому такую модель придется часто протирать.

Цвета

Трансформирующиеся журнальные столики сегодня представлены огромнейшим ассортиментом, в котором можно найти понравившуюся модель абсолютно любого оттенка. Рассмотрим несколько трендовых расцветок, пользующихся наибольшей популярностью у современных потребителей:

  • Особым очарованием и лоском обладает такой цвет, как белый глянец. Журнальные столики такого исполнения выглядят дорого и стильно. Их можно располагать не только в нейтральных, но и вычурных ансамблях.
  • Еще одним популярным цветом является оттенок дуба сонома. Привлекательный столик подобного окраса особенно эффектно смотрится в интерьерах, выполненных в нейтральных, пастельных или приглушенных тонах.
  • Уже много сезонов подряд не теряет своей актуальности богатый оттенок венге. Он отличается благородным и глубоким видом, придающим мебели особую солидность и дороговизну.
  • Во многих ансамблях будет четко выделяться классический черный столик. Дизайнеры рекомендуют располагать такую мебель в светлых комнатах, так как в подобных условиях они кажутся более заметными и не теряются на мрачном темном фоне.
  • Красивый журнальный столик шоколадного оттенка придаст интерьеру теплоту и уют. Такие разновидности смотрятся органично во многих ансамблях, так как сам по себе коричневый цвет относится к классическим гаммам.

Стили

Удобные столы-трансформеры можно подобрать для интерьеров в любом стилистическом направлении. Рассмотрим некоторые отличительные черты, которыми обладают изделия той или иной направленности.

  • Для классического интерьера лучше всего подобрать элегантный, но неброский столик из натурального дерева. В таком дизайне будут уместны модели с дополнительными полками и ящиками, особенно, если они украшены позолотой или рельефными резными покрытиями.
  • Для современного стиля хай-тек самым удачным вариантом станет стеклянный или деревянный столик черного, серого и белого цвета. В такой обстановке не стоит располагать резные или позолоченные варианты, так как они не будут вписываться в футуристичный образ современного ансамбля.
  • В модном стиле минимализм будет неплохо смотреться максимально простой и лаконичный столик, лишенный каких-либо декоративных вставок. Чем модель будет проще, тем более гармонично она будет вписываться в минималистичный интерьер.
  • Интерьер в стиле французского прованса следует дополнить деревянным столиком пастельной расцветки. Не стоит привносить в подобный ансамбль стеклянные или вычурные варианты, так как прованский стиль близок к деревенскому, и в нем такие элементы будут лишними.
  • Для вычурных ансамблей (барокко, рококо, ампир) подойдут исключительно дорогостоящие столы, украшенные позолотой, резными деталями на корпусе и ножках, расписными элементами и другими вставками, демонстрирующими роскошь мебели и интерьера в целом.

Страны-производители

Высококачественную итальянскую мебель выпускает крупный бренд Bontempi Casa. В его ассортименте присутствуют не только красивые журнальные, но и обеденные столы-трансформеры. Продукция изготавливается из натурального дерева и каленого стекла, дополненного металлическими деталями.

Красивые трансформирующиеся журнальные столики в классическом стиле выпускает бренд Panamar (Италия). Качественные и элегантные изделия производятся из натурального массива дерева и дополняются стеклянными столешницами.

Огромным ассортиментом высококачественной мебели может похвастаться бренд Vierhaus (Германия). Журнальные столы этого производителя отличаются лаконичным и строгим дизайном, который легко впишется практически в любой ансамбль, будь то классика или современное направление.

Как выбрать?

Подбирая многофункциональный столик-трансформер, необходимо опираться на следующие критерии:

  • Размер. Если вы располагаете малогабаритным жилищем, то вам стоит приобрести маленький столик. Большая модель может испортить помещение.
  • Материал. Самыми качественными являются деревянные модели. Но если они кажутся вам слишком дорогими, то вы можете купить более доступную конструкцию из МДФ или стекла.
  • Функциональность. Заранее определитесь с тем, какие именно функции вам нужны от столика-трансформера. Так, вы не потратите лишние деньги на модель, оснащенную ненужными дополнениями.
  • Дизайн. Обязательно покупайте столик, который будет подходить основному интерьеру по цвету и стилистике.

Стильные интерьеры

Темный трансформер из дерева можно поставить в комнате с черными стенами и темным полом. Разбавьте мрачную обстановку пушистым белым ковром и стульями с металлическими каркасами.

Большой прямоугольный вариант черно-коричневого оттенка будет смотреться органично в комнате с кофейными стенами и черным полом. Поставьте его напротив белого кожаного дивана и постелите на пол белый мягкий ковер.

Черный глянцевый стол с прямоугольной столешницей следует поставить напротив угловатого шоколадного дивана и кресла в комнате с белыми стенами и темным полом, отделанным ламинатом. Разбавьте ансамбль кремовым ковром.

Стол-трансформер для дачи и для дома (21 фото)

Мебель, способная трансформироваться, снискала огромную популярность не только у владельцев небольших жилищ, но и у обладателей просторных квартир, которые по различным соображениям заинтересованы в экономии внутреннего жилого пространства. И здесь на первое место выступают варианты с применением различных видов столов-трансформеров, позволяющих легко и быстро решить задачу по оптимизации использования каждого квадратного метра любого помещения.

Что нужно учитывать при выборе конкретной модели стола-трасформера?

  1. Размер стола в сложенном виде и в разложенном виде. Трансформер должен гармонично смотреться и удобно размещаться в том помещении, для которого он предназначен.
  2. Цветовое оформление и дизайн. Их выбор целиком зависит от вкусов и предпочтений покупателя, определяясь, безусловно, и интерьером, частью которого он станет.
  3. Вид механизма, обеспечивающего складывание и раскладывание стола: чем более он прост, тем меньше вероятность возникновения поломок и отказов.
  4. Стоимость.
  5. Материалы изготовления (металл, пластик, ДСП, ДВП, массив дерева, стекло, керамика).

Количество моделей столов-трансформеров трудно сосчитать и еще труднее описать. Расцветки также очень разнообразны: и черные, и белые, и цвета дуба сонома. Есть и с глянцевыми столешницами, и с матовыми, поэтому далее приведена информация лишь о некоторых из них, пользующихся постоянным спросом у потребителей.

Наиболее популярные виды столов-трансформеров

Журнальный стол-трансформер для гостиной

Такой стол совместим с любым интерьером. С его помощью можно выделить обеденную зону, необходимость в которой может возникнуть при приходе гостей. Журнальный обеденный стол-трансформер может быстро трансформироваться в стол с большой по размеру столешницей, где хватит места для многих блюд.

Стол журнальный типа «трансформер» позволяет разумно экономить свободное пространство квартиры, объединяя столовую и зал. Без журнального раскладного стола трудно организовать праздничную вечеринку в маленькой гостиной, ведь складные столы обладают тем преимуществом, что они являются очень мобильными конструкциями: после окончания торжественного ужина, такой раскладной стол можно сложить и убрать на время из гостиной, освободив место для танцев или игр.

Стол-трансформер для кухни

Иногда кухонный стол-трансформер делают в виде выдвижного стола, объединенного с подоконником, но чаще всего на кухне можно встретить настенные откидные столы-трансформеры, которые, если их не преобразуют в обычные обеденные кухонные столы, либо выглядят как узкая полочка, либо вообще сливаются с поверхностью стены. Их размеры после того, как они разложены, могут быть самыми разными. Они могут выглядеть как очень маленькие чайные или кофейные столы на одну-две персоны, или быть полноценного размера кухонными столами на шесть—восемь персон. Покрытие такие столы чаще всего имеют пластиковое белого цвета, но иногда используется для столешницы и стекло. Такой способ оформления наилучшим образом удовлетворяет требованиям санитарии и гигиены, соблюдение которых особенно важно на кухне.

Стол консоль-трансформер

Такой стол может быть и маленьким столом, подставкой под какие-то предметы в гостиной, и туалетным столом в спальне, и журнальным или обеденным столом. Он может использоваться и как компьютерный стол-трансформер или письменный стол-трансформер и быть:

  • приставным;
  • раздвижным;
  • настенным;
  • отдельно стоящим.

Столы-консоли часто бывают с ящиками для хранения каких-нибудь аксессуаров или мелких предметов, поэтому дизайнеры стараются добиться того, чтобы создаваемое ими творение было не только компактно, но и обеспечивало максимальное удобство при пользовании. Например, у стола-консоли могут иметься выдвигающиеся плоскости, способные превратить его в обеденный стол необходимого размера.

Также столы-консоли могут иметь:

  • зеркала;
  • полки;
  • подсветку;
  • украшения в виде декоративных элементов.

Во многих случаях можно регулировать их высоту. Они могут быть и глянцевыми, и матовыми, а по цвету чёрными или представлять собой стол-трансформер цвета венге или иметь любой другой цвет и текстуру, например, такие, как у дуба сонома.

Стеклянный стол-трансформер

Что касается стеклянного стола-трансформера, то о его достоинствах следует поговорить отдельно. Он может использоваться и как туалетный стол, и как дачный, и как стол для работы за компьютером или для приготовления уроков в школу, так его невозможно поцарапать, а загрязненную поверхность легко снова сделать идеально чистой.

На поверхности подобного стола особенно если это матовое стекло, отлично смотрятся самые разные элементы декора:

  • фото в рамках;
  • свечи в подсвечниках;
  • лампы, светильники и т.д.

При этом такой стол может представлять собой и овальный стол-трансформер, и прямоугольный, и круглый стол-трансформер. Обычно он имеет плоскости из стекла, которые при необходимости выдвигаются, увеличивая общую площадь его столешницы. И, как правило, это регулируемый стол-трансформер, допускающий изменение его высоты.

Стол-трансформер из дерева

Дерево всегда будет оставаться материалом №1 при изготовлении мебели. Деревянный раздвижной стол-трансформер добавит теплоты и уюта в любой дизайн, ведь с деревьями у людей связаны всегда только положительные ассоциации: это и источник энергии, и поставщик кислорода и пищи. На современном рынке можно найти и стол-трансформер из массива, и модели, использующие ламинированные поверхности с имитацией их отделки, например, дубом сонома.

Стол-трансформер в стиле лофт

За кажущейся его простотой всегда скрывается продуманный дизайн и безупречность конструкции. Очень часто такие столы имеют современную систему раскладывания пружинно-пневматического типа, обеспечивающую синхронность выполнения операций-трансформации. Они могут быть и деревянными, стальными, стеклянными, и на основе пластика. Их применение особенно уместно при наличии:

  • свободной, открытой планировки;
  • высоких потолков с видимыми несущими балками, вентиляционными и коммуникационными конструкциями;
  • грубой отделки потолочных перекрытий и стен с присутствием бетона, кирпичной кладки, небрежно оштукатуренных;
  • светлых тонов и обилия естественного света, не закрытого занавесками и шторами;
  • печей и каминов, традиционно использовавшихся для обогрева заводских помещений;
  • лестниц, которые всегда используются при наличии высокого потолка для сооружения второго уровня;
  • многофункциональной мебели (а столы-трансформеры именно к ней и относятся).

Интересные конструкции столов трансформеров

Эффектно выглядит стол, состоящий из вращающихся кубов. Эти достаточно крупные детали, которые могут быть из дерева или пластика, позволяют легко изменять геометрию такого трансформера.

Удобен в использовании и стол-трансформер на основе модулей, которые можно как соединять воедино, так и скреплять друг с другом для образования ящичков и полок.

Раздвижной стол с наличием внутренних отделов, которые могут использоваться для хранения книг, газет, журналов.

Сегодня существует много видов столов-трансформеров, которые могут использоваться в качестве:

  • обеденных столов;
  • журнальных столов;
  • туалетных столов;
  • компьютерных столов и т. д.

Такая мебель может найти применение и в квартире, и на даче. Выпускаются также и детские столы раскладного типа для кормления детей самого младшего возраста, имеющие сидение со столиком впереди, расположенное на удобной для мамы высоте. И независимо от вида исполнения, большинство столов-трансформеров сегодня можно купить через интернет, не выходя из дома.

Складные модели легко транспортировать, так как столы-трансформеры не отличаются большим весом, не требуют много места. Они практически незаменимы при необходимости организации мероприятий на природе, а также выездных вечеринок.

110 фото и видео лучших моделей раскладных столов 2019 года

Направления обустройства и дизайна любого жилого помещения со временем меняется, но стол остается во все времена самой необходимой мебелью в любом помещении, особенно на кухне.

В мире современных технологий дизайнеры и производители придумывают и изготавливают усовершенствованные модели любой мебели, в том числе и столов, которые соответствуют запросам современных потребителей.

Обычный стол на четырех ножках сейчас заменил стол трансформер. Эти модели отличаются функциональностью, простотой и совершенством стиля.

Содержимое обзора:

Для разных целей по своему вкусу

В том случае, если площадь помещения ограничена, приобретение такой мебели будет самым правильным решением. Такие конструкции за несколько простых движений человека меняют свой вид и назначение.

Маленький компактный столик благодаря перевоплощению может стать местом для приема пищи большой компании людей или превратиться в спальное место.

Чтобы выбрать объект мебели в свою квартиру по своему вкусу и нужной функции, нужно посмотреть множество вариантов фото стола трансформера в интерьере и приобрести себе тот, который подходит именно вам.

Видоизменение формы

Компактный и аккуратный журнальный стол трансформер в обычном состоянии выполняет свою прямую функцию и занимает мало места в комнате.

Но производители на своих предприятиях разрабатывают всевозможные изменения составных частей этой конструкции. При помощи встроенного механизма изменяется высота ножек и длина столешницы за счет дополнительных фрагментов.

Сборка и разборка таких конструкций проводится на месте и за короткое время. Такие изделия становятся особенно удобными, когда оснащены колесиками. Такие столы легко передвигать в любое помещение.

Освобождение пространства

Трансформеры могут вообще не присутствовать в помещении, если в сложенном виде они будут находиться в шкафу или ждать своего часа на полках.

По мере необходимости в случае семейных торжеств их достают и получают полноценное место для приема гостей.

Рекомендуем прочитать:

Иногда конструкция бывает прикручена к стене и располагается параллельно ей, используется только по случаям. Такая откидная модель может служить и спальным местом.

Эти преобразования мебели, выполняющей сразу несколько функций, позволяют иметь больше свободного места. А надежный запас прочности механизма для стола трансформера помогает легко справляться с повседневными нагрузками при эксплуатации.

Трансформеры способны заменить одновременно несколько моделей мебели, поэтому они не только удобные, стильные, но и дают возможность экономить финансы. Вместо двух или трех предметов логичнее приобрести одну модель.

Многообразие моделей

Формы столешницы для стола трансформера бывают квадратной, круглой, в виде овала или круга. Они изготавливаются из древесины, пластика, древесной спрессованной стружки, закаленного стекла.

Механизмы бывают в виде жалюзи. Сложенные друг поверх друга столешницы выдвигаются при помощи автоматического механизма. Поворотный механизм сначала поворачивает, а потом раздвигает конструкцию.

В раздвижных столах трансформерах столешница состоит из нескольких секций. Если необходима большая поверхностная площадь, секции сдвигают и в освободившееся место устанавливают дополнительные секции, хранящиеся внутри стола.

Рекомендуем прочитать:

Встроенные механизмы с современной высококачественной фурнитурой могут изменять параметры многогранного универсального стола и придавать дополнительные функции в зависимости от назначения.

Когда множество гостей

Прием гостей по праздникам обычно происходит в гостиной, где они могут разместиться за накрытым столом. Раскладные столы трансформеры для гостиной подходят к любому стилю дизайна.

Компактный в сложенном виде стол становится местом для размещения большого количества людей. Такая модель может исполнять роль рабочего стола или стать местом для выполнения школьных заданий.

В малогабаритной квартире

Чаще всего в квартирах бывают маленькие кухни. Если это помещение загромоздить мебелью, то останется минимум свободного пространства.

В этом случае спасителем выступит кухонный стол трансформер, который бывает нескольких вариантов. Одни могут менять свой вид из-за трансформации столешницы, другие из-за регулируемой высоты.

Рекомендуем прочитать:

Третьи за счет боковых секций, закрепленных с помощью петель и фиксаторов могут увеличить площадь столешницы до нескольких метров.

Раскладывая небольшой столик, можно получить большой обеденный стол с дополнительной зоной для готовки.

В тесноте, да не в обиде

В помещении с ограниченным пространством отлично впишется круглый стол трансформер. Этот стол безопасен для семьи с маленькими детьми из-за отсутствия острых углов.

За круглым столом, который может расположиться в эркере, на проходе или на небольшой кухне, может уютно расположиться несколько человек.

Равноправие каждого сидящего за столом и его безопасность обуславливается одинаковым положением всех людей, каждого из которых хорошо видно и слышно всем.

Обычно круглый стол имеет одну толстую ножку. В свободное пространство можно поместить табуреты.

Удобный и практичный

Эта мебель впишется в помещение любого размера и оформленного в разные стили. Стол трансформер в интерьере будет выглядеть современно.

Многофункциональные столы сейчас очень популярны, потому что в эпоху новизны и прогресса такая мебель удовлетворит потребности любого владельца.

Фото столов трансформеров


0 0 голоса

Рейтинг статьи

Журнальный стол трансформер – виды моделей / Как выбрать?

От того насколько гармоничной и функциональной будет обстановка в квартире зависит настроение всех без исключения домочадцев. Хорошо, когда для воплощения замыслов достаточно пространства, а если площадь ограничена, приходится искать нестандартные подходы. Одним из решений станет журнальный стол трансформер.

Журнальный стол трансформер в интерьере гостиной – преимущества и особенности

Предметы мебели, способные менять свою конфигурацию за счет специального механизма, давно и прочно вошли в нашу жизнь. Их главным отличием считается возможность выполнения нескольких функций. Особенно актуальны трансформеры для малогабаритного жилья. С их помощью удается экономно использовать площадь, обеспечить достойный уровень комфорта, создать уютную обстановку. Существуют различные группы таких изделий.

  • Диваны.
  • Кровати.
  • Столы.
  • Кресла.
  • Шкафы.

Журнальный стол трансформер для гостиной в сложенном виде выглядит довольно компактно, и способен вписаться в помещение ограниченной площади. При необходимости его легко превратить в полноценный обеденный стол. Это даст возможность усадить до 8 человек, так как габариты изделия в результате трансформации увеличиваются в несколько раз.

Другие функции: обустройство временного места для работы, организация системы хранения.

В первом случае поднимается только часть столешницы, а под ней удобно оставить канцелярские принадлежности и необходимые материалы. Высоту можно регулировать относительно выбранного места для сидения.

Большое количество ящиков с разных сторон позволят убрать с глаз мелкие предметы: зарядные устройства, пульты дистанционного управления, книги, журналы, рукоделие и др.

Часто модели трансформеры отличаются интересным дизайном, что сделает их украшением интерьера.

Еще одна особенность такого предмета обстановки — он способен стать полноценной заменой тумбе или комоду.

Виды моделей журнальных столов трансформеров – их особенности

Один из принципов классификации трансформирующейся мебели состоит в различии типов, используемых механизмов. Встречаются простые и сложные устройства. Последние дополнены возможностью регулировки высоты и площади рабочей поверхности.

Стол с подъёмной столешницей

Подъемная столешница разделена на несколько частей (2 или 3). Каждая из них способна изменять высоту по отдельности. Это позволяет использовать ее одновременно для различных целей: работать с ноутбуком, пить чай или кофе. Объем, который срыт под поверхностью служит местом хранения. Трансформация происходит благодаря газлифту или пружинному устройству.

Первый способ не вызывает трудностей в применении, но при поломке требуется полная замена механизма. Второй вариант отличается высокой ремонтопригодностью, и благодаря компактности практически незаметен.

Модели с раскладной столешницей

Модель с раскладной поверхностью представляет собой изделие, в котором столешница увеличивается в 2 раза при откидывании верхней части.

Далее ее смещают до нужного положения, чтобы обеспечить столу хорошую устойчивость. Достоинством конструкции является: быстрота сборки, надежность.

Раздвижные журнальные столы

Раздвижной стол увеличивает размер столешницы в длину или ширину за счет специальных вставок, которые до поры прячутся в подстолье. Они устанавливаются по центру или боковым краям. В конструкции присутствует система направляющих, которая обеспечивает движение отдельных элементов и служит опорой для вставной детали.

Действия по трансформации изделия проводятся вручную или с помощью автоматики.

Модульные

В отдельную группу выделены модульные изделия. Они состоят из нескольких отдельных частей, объединенных одним стилем, но разного размера.

Такой принцип позволяет складывать элементы по типу матрешки. Небольшой вес, мобильность, оригинальная форма, контрастное сочетание цветов дают возможность внести в оформление свежесть, расставить яркие акценты.

Дополнительное оснащение

Трансформирующаяся модель оснащается дополнительными приспособлениями, увеличивающими ее функциональность.

  • Полки.
  • Ящики.
  • Шкафчики.
  • Ниши.

Наличие системы роликов придает изделию мобильность, однако уменьшает устойчивость. Разумное решение — приобрести стол со съемными колесиками, которые можно устанавливать в определенных ситуациях.

Формы и размеры кофейных столов трансформеров

Журнальный стол трансформер чаще всего имеет столешницу прямоугольной формы. Более компактными являются модели с квадратной рабочей поверхностью, а массивные ножки придают изделию солидный и надежный вид. В разложенном состоянии обычно образуется прямоугольник, но можно найти конструкции, которые трансформируются в квадрат. Желательно выбрать столик со скругленными углами, чтобы обезопасить себя и близких от травм.

Предметы с округлыми линиями (круг, овал) добавят интерьеру легкости и изящества, но их не рекомендуется приобретать для маленьких помещений. После раскладывания столешница приобретает овальную форму.

Размер изделия напрямую зависит от функций, которые оно должен выполнять, а также площади гостиной. Если модель планируется использовать в качестве обеденного стола по случаю торжеств и праздников, то стоит выбрать предмет с большой столешницей. Высота обычного журнального стола достигает сиденья дивана или кресла, но благодаря механизму способна увеличиваться до стандартного параметра.

Материалы изготовления

Для изготовления конструкций используются разные виды материалов.

  • Дерево. Модели из массива обладают значительными размерами, но это не умаляет их остальных качеств. Они отличаются надежностью, долговечностью, привлекательным дизайном, экологичностью. Журнальный столик из дерева — идеальный выбор для гостиной, оформленной в классическом стиле. К сожалению, такие изделия стоят дорого и нуждаются в специальном уходе.
  • ДСП выгодно отличается по цене, но сильно проигрывает в отношении качества. Существует риск испарения вредных соединений. Разнообразие форм оставляет желать лучшего. В качестве декоративного покрытия используется ламинат, шпон, ПВХ-пленка.
  • МДФ. Этот вид древесных плит более надежен, устойчив к действию влаги, не выделяет опасных веществ. Верхний слой из натурального шпона создает достоверную имитацию дерева, но по более выгодной стоимости. Допускается также оклейка пленкой, окраска и ламинирование.
  • Стекло применяется в сочетании с подстольем из металла, дерева или древесных плит. Материал представлен в нескольких вариантах исполнения: прозрачное, тонированное, матовое. Основное преимущество стеклянных моделей — визуальная легкость и элегантность. Его минусы: необходимость частого ухода, холодность поверхности, неприятные звуки от соприкосновения с разными предметами, высокая цена.
  • Металл дает возможность воплощать интересные задумки, не боится нагрузок. Полностью металлические конструкции не очень подходят для жилых помещений. Каркас из стали или алюминия успешно комбинируют с другими материалами. В качестве защиты от коррозии и повышения декоративных характеристик используют хромирование или окраску порошковыми составами на полимерной основе.

Фото в интерьере

Покупая журнальный стол трансформер, следует учитывать: размеры, цветовую гамму дизайн, материал исполнения, предназначение изделия, степень надежности механизма. Правильный выбор поможет придать интерьеру индивидуальность, сохранить свободное пространство.

Готовы ли вы к Vision Transformer (ViT)? | by Yoshiyuki Igarashi

«Изображение стоит 16×16 слов: трансформеры для распознавания изображений в масштабе» могут принести еще один прорыв в области компьютерного зрения Он применим не только к существам, но и к технологиям. Технологии в науке о данных были наполнены шумихой и предвзятыми историями успеха. Сказав это, есть технологии, которые привели к росту науки о данных:

Convolutional Neural Network (CNN) .Начиная с AlexNet в 2012 году различные архитектуры CNN внесли огромный вклад в реальные бизнес-операции и академические исследования. Residual Networks (ResNet) от Microsoft Research в 2015 году стал настоящим прорывом в построении «глубоких» CNN; однако приближается почетный выход этой технологии на пенсию. Джеффри Хинтон, отец нейронных сетей и один из лауреатов премии Тьюринга 2018 года, уже много лет упоминает о недостатках CNN. Вы можете найти один из его семинаров « Что не так со свёрточными нейронными сетями ?». » в 2017 году.Главный недостаток CNN существует в слоях объединения, поскольку он теряет много ценной информации и игнорирует взаимосвязь между частью изображения и целым. Вместо CNN Джеффри Хинтон и его команда опубликовали статью о капсульных сетях в 2018 году; однако он еще не заменил CNN.

  1. Знакомство с программой An Image is Worth 16×16 Words: Transformers для распознавания изображений в масштабе
  2. Почему Vision Transformer (ViT) имеет значение?
  3. Закрытие
  4. Материалы для дальнейшего изучения

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

Скриншот сделан автором. Этот твит был создан Андреем Карпатым.

Андрей Карпати — старший директор отдела искусственного интеллекта в Tesla. В 2016 году он вел курс CS231n , посвященный компьютерному зрению в Стэнфордском университете. Несмотря на то, что содержание было устаревшим, он продемонстрировал большое умение излагать сложные понятия простыми словами. Я многому научился на его уроках.

Цель этого поста — предупредить инженеров по машинному обучению и специалистов по обработке и анализу данных, которые не разбираются в Transformer, подготовиться к тому, как «инновационная технологическая компания» запустит репозиторий GitHub для Vision Transformer.

Кто написал эту статью?

Скриншот сделан автором. Источником является титульный лист статьи «Изображение стоит 16×16 слов».

Я обычно проверяю имена авторов/организаций, чтобы определить достоверность статей перед чтением. Эта статья «Изображение стоит 16×16 слов: преобразователи для распознавания изображений в масштабе » была отправлена ​​28 сентября 2020 г., и имена авторов еще не разглашаются, поскольку статья проходит двойное слепое рецензирование.Я бы не стал прямо упоминать название компании. Тем не менее, вы можете сделать обоснованное предположение, кто может позволить себе потратить 2500 дней TPU на обучение модели (выделено ниже), и есть еще одна подсказка, что модель была обучена на JFT-300M, частном наборе данных из 300 миллионов изображений. .

Скриншот сделан автором. Источником является Таблица 2 в статье «Изображение стоит 16×16 слов».

Это не первая статья, в которой Transformer применяется к компьютерному зрению. Facebook выпустил трансформаторов обнаружения (DETR) в мае 2020 года; однако DETR использовал Transformer вместе с CNN.ViT является наиболее успешным применением Transformer для компьютерного зрения, и считается, что это исследование внесло три вклада.

Высокая точность с меньшим временем вычислений для обучения

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

Архитектура модели без сверточной сети

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

Основной проблемой применения Transformers без CNN к изображениям является применение Self-Attention между пикселями. Если размер входного изображения 640×640, модели необходимо рассчитать собственное внимание для 409 тыс. комбинаций. Кроме того, вы можете себе представить, что маловероятно, что пиксель в углу изображения будет иметь значимую связь с другим пикселем в другом углу изображения.ViT преодолел эту проблему, разбив изображение на небольшие фрагменты (например, 16×16). Атом предложения — это слово, и это исследование определило патч как атом изображения, а не пиксель, чтобы эффективно выделять шаблоны.

Скриншот сделан автором. Источником является рисунок 1 в статье «Изображение стоит 16×16 слов».

Эффективность трансформатора с небольшими вставками

В статье проанализированы внутренние представления ViT путем анализа промежуточных результатов Multi-Head Attention.В документе обнаружено, что модель способна кодировать расстояние между участками в сходстве вложений позиций. Еще одно открытие состоит в том, что в документе было обнаружено, что ViT интегрирует информацию по всему изображению даже в самых нижних слоях Transformers. В качестве примечания, ViT-Large имеет 24 слоя со скрытым размером 1024 и 16 головок внимания. Цитата из документа: «Мы обнаружили, что некоторые головы обращают внимание на большую часть изображения уже на самых нижних уровнях, показывая, что способность интегрировать информацию в глобальном масштабе действительно используется моделью.”

Качественный анализ производительности модели часто так же важен, как и количественный анализ, чтобы понять надежность прогнозов. Обычно я использую карту активации класса (от MIT в 2015 г.) для проверки надежности производительности модели путем просмотра карт активации классов из изображений с правильными прогнозами, ложноположительными и ложноотрицательными результатами для создания и проверки различных гипотез.

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

Обновление: 4 декабря 2020 г.

Официальный репозиторий для Vision Transformer готов. Наслаждайтесь жизнью с ViT!

  1. Вы можете прочитать представленную статью Google Изображение стоит 16×16 слов: преобразователи для распознавания изображений в масштабе на OpenReivew.net.
  2. «Иллюстрированный трансформер» Джея Аламера — лучший материал для пошагового понимания того, как работает трансформер, с чрезвычайно полезными изображениями.
  3. Если вы хотите понять применение Transformer без математики, вам поможет мой пост в блоге «Минимальные требования для того, чтобы притвориться, что вы знакомы с BERT», поскольку я ориентировал читателей на деловых людей и специалистов по данным младшего уровня.
  4. Если вас интересует современная модель компьютерного зрения с использованием CNN от Google Brain и исследовательской группы (по состоянию на февраль 2021 г.) до того, как Vision Transformer станет доминировать в этой области, вы можете увидеть анатомию без математики в Simple Copy-Paste. меняет правила игры для проблем компьютерного зрения.
  5. Последний материал не имеет прямого отношения к изучению концепции Трансформера, но о том, как реализовать Трансформеры, меня спросили читатели. Если у вас уже есть базовое представление о Трансформерах, сначала вы можете узнать о том, как использовать PyTorch, из этого поста, Понимание PyTorch на примере: пошаговое руководство, а затем вы можете пройти быстрый старт HuggingFace, чтобы создать свой первый Модель трансформер. Наслаждайтесь Трансформерами!

Удобная для мобильных устройств модель на основе Transformer для классификации изображений

  Модель: «модель»
______________________________________________________________________________________________________________
Слой (тип) Выходная форма Параметр # Подключен к
================================================== ================================================
input_1 (InputLayer) [(Нет, 256, 256, 3) 0
______________________________________________________________________________________________________________
rescaling (Перемасштабирование) (Нет, 256, 256, 3) 0 input_1[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
conv2d (Conv2D) (нет, 128, 128, 16) 448 масштабирование[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
conv2d_1 (Conv2D) (Нет, 128, 128, 32) 512 conv2d[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
batch_normalization (BatchNorma (Нет, 128, 128, 32) 128 conv2d_1[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
тф.nn.silu (TFOpLambda) (Нет, 128, 128, 32) 0 batch_normalization[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
depthwise_conv2d (DepthwiseConv (None, 128, 128, 32) 288 tf.nn.silu[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
batch_normalization_1 (BatchNor (None, 128, 128, 32) 128 depthwise_conv2d[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
тф.nn.silu_1 (TFOpLambda) (Нет, 128, 128, 32) 0 batch_normalization_1[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
conv2d_2 (Conv2D) (Нет, 128, 128, 16) 512 tf.nn.silu_1[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
batch_normalization_2 (BatchNor (Нет, 128, 128, 16) 64 conv2d_2[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
add (Добавить) (Нет, 128, 128, 16) 0 batch_normalization_2[0][0]
                                                                 conv2d[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
conv2d_3 (Conv2D) (Нет, 128, 128, 32) 512 добавить[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
batch_normalization_3 (BatchNor (None, 128, 128, 32) 128 conv2d_3[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
тф.nn.silu_2 (TFOpLambda) (Нет, 128, 128, 32) 0 batch_normalization_3[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
zero_padding2d (ZeroPadding2D) (Нет, 129, 129, 32) 0 tf.nn.silu_2[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
depthwise_conv2d_1 (DepthwiseCo (None, 64, 64, 32) 288 zero_padding2d[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
batch_normalization_4 (BatchNor (None, 64, 64, 32) 128 depthwise_conv2d_1[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
тф.nn.silu_3 (TFOpLambda) (Нет, 64, 64, 32) 0 batch_normalization_4[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
conv2d_4 (Conv2D) (Нет, 64, 64, 24) 768 tf.nn.silu_3[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
batch_normalization_5 (BatchNor (Нет, 64, 64, 24) 96 conv2d_4[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
conv2d_5 (Conv2D) (Нет, 64, 64, 48) 1152 batch_normalization_5[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
batch_normalization_6 (BatchNor (Нет, 64, 64, 48) 192 conv2d_5[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
тф.nn.silu_4 (TFOpLambda) (Нет, 64, 64, 48) 0 batch_normalization_6[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
depthwise_conv2d_2 (DepthwiseCo (Нет, 64, 64, 48) 432 tf.nn.silu_4[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
batch_normalization_7 (BatchNor (None, 64, 64, 48) 192 deepwise_conv2d_2[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
тф.nn.silu_5 (TFOpLambda) (Нет, 64, 64, 48) 0 batch_normalization_7[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
conv2d_6 (Conv2D) (Нет, 64, 64, 24) 1152 tf.nn.silu_5[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
batch_normalization_8 (BatchNor (Нет, 64, 64, 24) 96 conv2d_6[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
add_1 (Добавить) (Нет, 64, 64, 24) 0 batch_normalization_8[0][0]
                                                                 batch_normalization_5[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
conv2d_7 (Conv2D) (Нет, 64, 64, 48) 1152 add_1[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
batch_normalization_9 (BatchNor (Нет, 64, 64, 48) 192 conv2d_7[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
тф.nn.silu_6 (TFOpLambda) (Нет, 64, 64, 48) 0 batch_normalization_9[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
depthwise_conv2d_3 (DepthwiseCo (Нет, 64, 64, 48) 432 tf.nn.silu_6[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
batch_normalization_10 (BatchNo (None, 64, 64, 48) 192 deepwise_conv2d_3[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
тф.nn.silu_7 (TFOpLambda) (Нет, 64, 64, 48) 0 batch_normalization_10[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
conv2d_8 (Conv2D) (Нет, 64, 64, 24) 1152 tf.nn.silu_7[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
batch_normalization_11 (BatchNo (Нет, 64, 64, 24) 96 conv2d_8[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
add_2 (Добавить) (Нет, 64, 64, 24) 0 batch_normalization_11[0][0]
                                                                 add_1[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
conv2d_9 (Conv2D) (Нет, 64, 64, 48) 1152 add_2[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
batch_normalization_12 (BatchNo (None, 64, 64, 48) 192 conv2d_9[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
тф.nn.silu_8 (TFOpLambda) (Нет, 64, 64, 48) 0 batch_normalization_12[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
zero_padding2d_1 (ZeroPadding2D (None, 65, 65, 48) 0 tf.nn.silu_8[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
depthwise_conv2d_4 (DepthwiseCo (None, 32, 32, 48) 432 zero_padding2d_1[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
batch_normalization_13 (BatchNo (None, 32, 32, 48) 192 deepwise_conv2d_4[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
тф.nn.silu_9 (TFOPpLambda) (Нет, 32, 32, 48) 0 batch_normalization_13[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
conv2d_10 (Conv2D) (Нет, 32, 32, 48) 2304 tf.nn.silu_9[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
batch_normalization_14 (BatchNo (None, 32, 32, 48) 192 conv2d_10[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
conv2d_11 (Conv2D) (нет, 32, 32, 64) 27712 batch_normalization_14[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
conv2d_12 (Conv2D) (Нет, 32, 32, 64) 4160 conv2d_11[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
reshape (Изменить форму) (Нет, 4, 256, 64) 0 conv2d_12[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
layer_normalization (LayerNorma (None, 4, 256, 64) 128 изменить форму [0] [0]
______________________________________________________________________________________________________________
multi_head_attention (MultiHead (Нет, 4, 256, 64) 33216 layer_normalization[0][0]
                                                                 layer_normalization[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
add_3 (Добавить) (Нет, 4, 256, 64) 0 multi_head_attention[0][0]
                                                                 изменить форму[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
layer_normalization_1 (LayerNor (Нет, 4, 256, 64) 128 add_3[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
плотный (Плотный) (Нет, 4, 256, 128) 8320 layer_normalization_1[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
выпадение (Dropout) (None, 4, 256, 128) 0 плотно[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
плотности_1 (Плотные) (Нет, 4, 256, 64) 8256 отсева[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
dropout_1 (Выпадение) (Нет, 4, 256, 64) 0 плотно_1[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
add_4 (Добавить) (Нет, 4, 256, 64) 0 dropout_1[0][0]
                                                                 add_3[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
layer_normalization_2 (LayerNor (Нет, 4, 256, 64) 128 add_4[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
multi_head_attention_1 (MultiHe (Нет, 4, 256, 64) 33216 layer_normalization_2[0][0]
                                                                 layer_normalization_2[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
add_5 (Добавить) (Нет, 4, 256, 64) 0 multi_head_attention_1[0][0]
                                                                 add_4[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
layer_normalization_3 (LayerNor (Нет, 4, 256, 64) 128 add_5[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
плотности_2 (Плотность) (Нет, 4, 256, 128) 8320 layer_normalization_3[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
dropout_2 (Выпадение) (Нет, 4, 256, 128) 0 плотно_2[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
плотности_3 (Плотные) (Нет, 4, 256, 64) 8256 dropout_2[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
dropout_3 (Выпадение) (Нет, 4, 256, 64) 0 плотно_3[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
add_6 (Добавить) (Нет, 4, 256, 64) 0 dropout_3[0][0]
                                                                 add_5[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
reshape_1 (Изменить форму) (Нет, 32, 32, 64) 0 add_6[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
conv2d_13 (Conv2D) (нет, 32, 32, 48) 3120 reshape_1[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
concatenate (Объединить) (Нет, 32, 32, 96) 0 batch_normalization_14[0][0]
                                                                 conv2d_13[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
conv2d_14 (Conv2D) (нет, 32, 32, 64) 55360 конкатенация[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
conv2d_15 (Conv2D) (Нет, 32, 32, 128) 8192 conv2d_14[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
batch_normalization_15 (BatchNo (None, 32, 32, 128) 512 conv2d_15[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
тф.nn.silu_10 (TFOPpLambda) (Нет, 32, 32, 128) 0 batch_normalization_15[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
zero_padding2d_2 (ZeroPadding2D (None, 33, 33, 128) 0 tf.nn.silu_10[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
depthwise_conv2d_5 (DepthwiseCo (None, 16, 16, 128) 1152 zero_padding2d_2[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
batch_normalization_16 (BatchNo (None, 16, 16, 128) 512 deepwise_conv2d_5[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
тф.nn.silu_11 (TFOPpLambda) (Нет, 16, 16, 128) 0 batch_normalization_16[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
conv2d_16 (Conv2D) (Нет, 16, 16, 64) 8192 tf.nn.silu_11[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
batch_normalization_17 (BatchNo (Нет, 16, 16, 64) 256 conv2d_16[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
conv2d_17 (Conv2D) (Нет, 16, 16, 80) 46160 batch_normalization_17[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
conv2d_18 (Conv2D) (Нет, 16, 16, 80) 6480 conv2d_17[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
reshape_2 (Изменить форму) (Нет, 4, 64, 80) 0 conv2d_18[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
layer_normalization_4 (LayerNor (None, 4, 64, 80) 160 reshape_2[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
multi_head_attention_2 (MultiHe (Нет, 4, 64, 80) 51760 layer_normalization_4[0][0]
                                                                 layer_normalization_4[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
add_7 (Добавить) (Нет, 4, 64, 80) 0 multi_head_attention_2[0][0]
                                                                 изменить форму_2[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
layer_normalization_5 (LayerNor (Нет, 4, 64, 80) 160 add_7[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
плотности_4 (Плотность) (Нет, 4, 64, 160) 12960 layer_normalization_5[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
dropout_4 (Выпадение) (Нет, 4, 64, 160) 0 плотно_4[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
плотности_5 (Плотные) (Нет, 4, 64, 80) 12880 dropout_4[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
dropout_5 (Выпадение) (Нет, 4, 64, 80) 0 плотно_5[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
add_8 (Добавить) (Нет, 4, 64, 80) 0 dropout_5[0][0]
                                                                 add_7[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
layer_normalization_6 (LayerNor (Нет, 4, 64, 80) 160 add_8[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
multi_head_attention_3 (MultiHe (Нет, 4, 64, 80) 51760 layer_normalization_6[0][0]
                                                                 layer_normalization_6[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
add_9 (Добавить) (Нет, 4, 64, 80) 0 multi_head_attention_3[0][0]
                                                                 add_8[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
layer_normalization_7 (LayerNor (Нет, 4, 64, 80) 160 add_9[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
плотности_6 (Плотность) (Нет, 4, 64, 160) 12960 layer_normalization_7[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
dropout_6 (Выпадение) (Нет, 4, 64, 160) 0 плотно_6[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
плотности_7 (Плотные) (Нет, 4, 64, 80) 12880 dropout_6[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
dropout_7 (Выпадение) (Нет, 4, 64, 80) 0 плотно_7[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
add_10 (Добавить) (Нет, 4, 64, 80) 0 dropout_7[0][0]
                                                                 add_9[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
layer_normalization_8 (LayerNor (Нет, 4, 64, 80) 160 add_10[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
multi_head_attention_4 (MultiHe (Нет, 4, 64, 80) 51760 layer_normalization_8[0][0]
                                                                 layer_normalization_8[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
add_11 (Добавить) (Нет, 4, 64, 80) 0 multi_head_attention_4[0][0]
                                                                 add_10[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
layer_normalization_9 (LayerNor (Нет, 4, 64, 80) 160 add_11[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
плотности_8 (Плотность) (Нет, 4, 64, 160) 12960 layer_normalization_9[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
dropout_8 (Выпадение) (Нет, 4, 64, 160) 0 плотно_8[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
плотности_9 (Плотные) (Нет, 4, 64, 80) 12880 dropout_8[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
dropout_9 (Выпадение) (Нет, 4, 64, 80) 0 плотно_9[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
add_12 (Добавить) (Нет, 4, 64, 80) 0 dropout_9[0][0]
                                                                 add_11[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
layer_normalization_10 (LayerNo (Нет, 4, 64, 80) 160 add_12[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
multi_head_attention_5 (MultiHe (Нет, 4, 64, 80) 51760 layer_normalization_10[0][0]
                                                                 layer_normalization_10[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
add_13 (Добавить) (Нет, 4, 64, 80) 0 multi_head_attention_5[0][0]
                                                                 add_12[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
layer_normalization_11 (LayerNo (Нет, 4, 64, 80) 160 add_13[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
плотности_10 (Плотность) (Нет, 4, 64, 160) 12960 layer_normalization_11[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
dropout_10 (Выпадение) (Нет, 4, 64, 160) 0 плотно_10[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
плотности_11 (Плотные) (Нет, 4, 64, 80) 12880 dropout_10[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
dropout_11 (Выпадение) (Нет, 4, 64, 80) 0 плотно_11[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
add_14 (Добавить) (Нет, 4, 64, 80) 0 dropout_11[0][0]
                                                                 add_13[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
reshape_3 (Изменить форму) (Нет, 16, 16, 80) 0 add_14[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
conv2d_19 (Conv2D) (Нет, 16, 16, 64) 5184 reshape_3[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
concatenate_1 (Объединение) (Нет, 16, 16, 128) 0 batch_normalization_17[0][0]
                                                                 conv2d_19[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
conv2d_20 (Conv2D) (нет, 16, 16, 80) 92240 concatenate_1[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
conv2d_21 (Conv2D) (Нет, 16, 16, 160) 12800 conv2d_20[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
batch_normalization_18 (BatchNo (None, 16, 16, 160) 640 conv2d_21[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
тф.nn.silu_12 (TFOpLambda) (Нет, 16, 16, 160) 0 batch_normalization_18[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
zero_padding2d_3 (ZeroPadding2D (None, 17, 17, 160) 0 tf.nn.silu_12[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
depthwise_conv2d_6 (DepthwiseCo (None, 8, 8, 160) 1440 zero_padding2d_3[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
batch_normalization_19 (BatchNo (None, 8, 8, 160) 640 depthwise_conv2d_6[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
тф.nn.silu_13 (TFOPpLambda) (Нет, 8, 8, 160) 0 batch_normalization_19[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
conv2d_22 (Conv2D) (Нет, 8, 8, 80) 12800 tf.nn.silu_13[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
batch_normalization_20 (BatchNo (None, 8, 8, 80) 320 conv2d_22[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
conv2d_23 (Conv2D) (Нет, 8, 8, 96) 69216 batch_normalization_20[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
conv2d_24 (Conv2D) (Нет, 8, 8, 96) 9312 conv2d_23[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
reshape_4 (Изменить форму) (Нет, 4, 16, 96) 0 conv2d_24[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
layer_normalization_12 (LayerNo (None, 4, 16, 96) 192 reshape_4[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
multi_head_attention_6 (MultiHe (Нет, 4, 16, 96) 74400 layer_normalization_12[0][0]
                                                                 layer_normalization_12[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
add_15 (Добавить) (Нет, 4, 16, 96) 0 multi_head_attention_6[0][0]
                                                                 изменить форму_4[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
layer_normalization_13 (LayerNo (Нет, 4, 16, 96) 192 add_15[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
плотности_12 (Плотность) (Нет, 4, 16, 192) 18624 layer_normalization_13[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
dropout_12 (Выпадение) (Нет, 4, 16, 192) 0 плотно_12[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
плотности_13 (Плотные) (Нет, 4, 16, 96) 18528 dropout_12[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
dropout_13 (Выпадение) (Нет, 4, 16, 96) 0 плотно_13[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
add_16 (Добавить) (Нет, 4, 16, 96) 0 dropout_13[0][0]
                                                                 add_15[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
layer_normalization_14 (LayerNo (Нет, 4, 16, 96) 192 add_16[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
multi_head_attention_7 (MultiHe (Нет, 4, 16, 96) 74400 layer_normalization_14[0][0]
                                                                 layer_normalization_14[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
add_17 (Добавить) (Нет, 4, 16, 96) 0 multi_head_attention_7[0][0]
                                                                 add_16[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
layer_normalization_15 (LayerNo (Нет, 4, 16, 96) 192 add_17[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
плотности_14 (Плотность) (Нет, 4, 16, 192) 18624 layer_normalization_15[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
dropout_14 (Выпадение) (Нет, 4, 16, 192) 0 плотно_14[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
плотности_15 (Плотные) (Нет, 4, 16, 96) 18528 dropout_14[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
dropout_15 (Выпадение) (Нет, 4, 16, 96) 0 плотно_15[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
add_18 (Добавить) (Нет, 4, 16, 96) 0 dropout_15[0][0]
                                                                 add_17[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
layer_normalization_16 (LayerNo (Нет, 4, 16, 96) 192 add_18[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
multi_head_attention_8 (MultiHe (Нет, 4, 16, 96) 74400 layer_normalization_16[0][0]
                                                                 layer_normalization_16[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
add_19 (Добавить) (Нет, 4, 16, 96) 0 multi_head_attention_8[0][0]
                                                                 add_18[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
layer_normalization_17 (LayerNo (Нет, 4, 16, 96) 192 add_19[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
плотности_16 (Плотность) (Нет, 4, 16, 192) 18624 layer_normalization_17[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
dropout_16 (Выпадение) (Нет, 4, 16, 192) 0 плотно_16[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
плотности_17 (Плотные) (Нет, 4, 16, 96) 18528 dropout_16[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
dropout_17 (Выпадение) (Нет, 4, 16, 96) 0 плотно_17[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
add_20 (Добавить) (Нет, 4, 16, 96) 0 dropout_17[0][0]
                                                                 add_19[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
reshape_5 (Изменить форму) (Нет, 8, 8, 96) 0 add_20[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
conv2d_25 (Conv2D) (Нет, 8, 8, 80) 7760 reshape_5[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
concatenate_2 (Объединение) (Нет, 8, 8, 160) 0 batch_normalization_20[0][0]
                                                                 conv2d_25[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
conv2d_26 (Conv2D) (нет, 8, 8, 96) 138336 concatenate_2[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
conv2d_27 (Conv2D) (нет, 8, 8, 320) 31040 conv2d_26[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
global_average_pooling2d (Globa (Нет, 320) 0 conv2d_27[0][0]
______________________________________________________________________________________________________________
плотности_18 (Плотность) (Нет, 5) 1605 global_average_pooling2d[0][0]
================================================== ================================================
Всего параметров: 1 307 621
Обучаемые параметры: 1 305 077
Необучаемые параметры: 2544
______________________________________________________________________________________________________________
  

Практическое руководство по использованию преобразователя Vision для классификации изображений

Трансформеры

Vision — одни из популярных трансформеров в области глубокого обучения.До появления преобразователей зрения нам приходилось использовать сверточные нейронные сети в компьютерном зрении для решения сложных задач. С введением преобразователей зрения мы получили еще одну мощную модель для задач компьютерного зрения, поскольку у нас есть BERT и GPT для сложных задач НЛП. В этой статье мы узнаем, как мы можем использовать преобразователь зрения для задачи классификации изображений. Для этого мы продемонстрируем практическую реализацию преобразователя зрения для классификации изображений. Ниже приведены основные моменты, которые будут освещены в этой статье.

Содержание
  1. О преобразователях изображения
  2. Внедрение преобразователя зрения для классификации изображений

Шаг 1. Инициализация настройки

Шаг 2: Построение сети

Этап 3. Трансформатор машинного зрения 

Шаг 4: скомпилируйте и обучите

Давайте начнем с понимания преобразователя зрения.

О преобразователях зрения Преобразователь

Vision (ViT) — это преобразователь, используемый в области компьютерного зрения, который работает на основе рабочего характера преобразователей, используемых в области обработки естественного языка.Внутренне преобразователь обучается, измеряя взаимосвязь между входными парами токенов. В компьютерном зрении мы можем использовать фрагменты изображений в качестве токена. Эту связь можно узнать, предоставив внимание в сети. Это можно сделать либо совместно со сверточной сетью, либо путем замены некоторых компонентов сверточных сетей. Эти структуры сети могут быть применены к задачам классификации изображений. Полную процедуру классификации изображений с помощью преобразователя зрения можно объяснить на следующем изображении.

Источник изображения

На изображении выше мы видим процедуру, которой мы должны следовать. В этой статье мы собираемся обсудить, как мы можем выполнить все эти шаги с помощью библиотеки Keras.

Для этой реализации мы предпримем следующие шаги.

Шаг 1. Инициализация настройки

 В этом разделе мы будем выполнять некоторые основные процедуры моделирования, такие как импорт наборов данных, определение гиперпараметров, дополнение данных и т. д.

Шаг 1.1. Импорт данных      

Начнем с получения данных. В этой процедуре мы будем использовать набор данных CIFAR-10, предоставленный библиотекой Keras. В наборе данных у нас есть 50 000 изображений размером 32×32 в обучающем наборе данных и 10 000 изображений того же размера в тестовом наборе данных. У нас есть следующие ярлыки с этими изображениями:

9 9
индекс
2 1 автомобиль
3 2 птица
4 3 CAT 9 9 4 Deer 9 5 Dog
7 6 rog
8 7 Shows
9 8
10 9 9 Грузовик

Мы можем вызвать этот набор данных, используя следующие строки кодов.

  из keras.datasets импортировать cifar10
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = cifar10.load_data()
  

Выход:

Проверка формы наборов данных.

  print(f"x_train: {x_train.shape} - y_train: {y_train.shape}")
print(f"x_test: {x_test.shape} - y_test: {y_test.shape}")
  

Выход:

Шаг 1.2. Определение гиперпараметров

В этом разделе мы определим некоторые параметры, которые будем использовать с другими подпроцессами.

  скорость_обучения = 0,001
вес_распада = 0,0001
размер партии = 256
число_эпох = 100
размер_изображения = 72
размер_заплаты = 6
num_patches = (image_size // размер_заплаты) ** 2
проекция_дим = 64
число_голов = 4
transform_units = [projection_dim * 2,projection_dim,]
трансформатор_слои = 8
mlp_head_units = [2048, 1024]
  

Учитывая вышеперечисленные параметры, можно сказать, что в процессе обучения мы будем использовать 100 эпох и будем изменять размер изображения и конвертировать изображение в патчи.

Теперь вызовем важные библиотеки.

Шаг 1.3. Дополнение данных 

В ходе процедуры мы предоставим трансформеру дополненные изображения. В расширении мы нормализуем и изменим размер изображений, а затем случайным образом перевернем изображения. Эта процедура будет выполнена последовательными методами и с использованием слоев, предоставленных Keras.

  импортировать numpy как np
импортировать тензорный поток как tf
из тензорного потока импортировать керас
из тензорного потока.слои импорта keras
импортировать tensorflow_addons как tfa
data_augmentation = keras.Sequential(
    [
        слои. Нормализация(),
        слои. Изменение размера (72, 72),
        слои.RandomFlip ("горизонтальный"),
        слои.RandomRotation (коэффициент = 0,02),
        слои.RandomZoom(
            высота_фактор = 0,2, ширина_фактор = 0,2
        ),
    ],
    имя="данные_аугментация",
)
data_augmentation.layers[0].adapt(x_train)
  

На последнем этапе аугментации мы вычислим среднее значение и дисперсию обучающих данных для нормализации.

Шаг 1.4 визуализация изображений

 Посмотрим, как изображения будут выглядеть в наборе данных.

  импортировать matplotlib.pyplot как plt
 
plt.figure(figsize=(4, 4))
изображение = x_train [np.random.choice (диапазон (x_train.shape [0]))]
plt.imshow(изображение.astype("uint8"))
плт.ось("выкл")
  

Выход:

Приведенный выше вывод является примером изображения в наборе данных, поскольку изображения в данных имеют небольшой размер, поэтому их не видно четко.Теперь мы можем перейти ко второму шагу.

Шаг 2: Построение сети

На этом этапе мы создадим сеть, в которой будем использовать сеть MLP и слой, разделяющий наши изображения на патчи. Кроме того, мы будем использовать кодировщик патчей для преобразования патчей, где он будет проецировать патчи в векторы размера 64. Давайте начнем с построения сети MLP.

Шаг 2.1. Создание сети MLP
  по определению млп (х, скрытые_единицы, скорость отсева):
    для юнитов в hidden_units:
        х = слои.Плотность (единицы, активация = tf.nn.gelu) (x)
        x = слои. Dropout (dropout_rate) (x)
    возврат х  

В приведенных выше кодах мы видим, что построили сеть MLP, которая просто имеет плотный слой и слой отсева.

Шаг 2.2 Устройство для изготовления заплаток

На этом шаге мы определим сеть, которая может преобразовывать изображения в патчи. Для этого мы в основном используем тензорный поток, предоставленный модулем extract_patches.

 Патчи класса (слои.Слой):
    def __init__(я, patch_size):
        супер(Патчи, сам).__init__()
        self.patch_size = размер_заплаты
 
    вызов защиты (я, изображения):
        batch_size = tf.shape (изображения) [0]
        патчи = tf.image.extract_patches(
            изображения = изображения,
            размеры = [1, self.patch_size, self.patch_size, 1],
            шаги = [1, self.patch_size, self.patch_size, 1],
            ставки=[1, 1, 1, 1],
            заполнение = "ДЕЙСТВИТЕЛЬНО",
        )
        patch_dims = patches.shape[-1]
        патчи = тф.изменить форму (патчи, [batch_size, -1, patch_dims])
        вернуть патчи
n = int (np.sqrt (patches.shape [1]))
plt.figure(figsize=(4, 4))
для i патч в перечислении (патчи [0]):
    топор = plt.subplot (n, n, я + 1)
    patch_img = tf.reshape(patch, (patch_size, patch_size, 3))
    plt.imshow(patch_img.numpy().astype("uint8"))
    плт.ось("выкл")
  

Выход:

В приведенном выше выводе мы видим, что мы преобразовали изображения в патчи, с помощью которых преобразователь зрения научится классифицировать изображения.

Шаг 2.3: Патч-энкодер

Этот кодировщик патчей выполнит линейное преобразование патчей изображения и добавит обучаемое встраивание позиции к проецируемому вектору.

  класс PatchEncoder(layers.Layer):
    def __init__(я, количество_патчей, проекция_dim):
        супер(PatchEncoder, сам).__init__()
        self.num_patches = количество_патчей
        self.projection = слои.Dense (единицы = проекция_dim)
        self.position_embedding = слои.Встраивание(
            input_dim=num_patches, output_dim=projection_dim
        )
 
    вызов защиты (я, патч):
        position = tf.range(start=0, limit=self.num_patches, delta=1)
        закодировано = self.projection (патч) + self.position_embedding (позиции)
        вернуть закодированный
  

После создания этой сети мы готовы построить модель преобразователя зрения.

Этап 3: Построение преобразователя зрения    

В этом разделе мы будем строить блоки для преобразователя зрения.Как обсуждалось и реализовывалось выше, мы будем использовать расширенные данные, которые будут проходить через блок создателя патчей, а затем данные будут проходить через блок кодировщика патчей. В блоке преобразования мы будем использовать слой самоконтроля в последовательностях патчей. Выход из трансформаторного блока будет проходить через классификационную головку, которая поможет в получении окончательных выходных данных. Давайте посмотрим на приведенные ниже коды.

  по определению create_vit_classifier():
    входы = слои. Ввод (форма = форма_ввода)
    дополненный = data_augmentation (входные данные)
    патчи = патчи (patch_size) (расширенные)
    encoded_patches = PatchEncoder (количество_патчей, проекция_dim) (патчи)
 
    для _ в диапазоне (transformer_layers):
        x1 = слои.LayerNormalization (epsilon = 1e-6) (encoded_patches)
        внимание_выход = слои.MultiHeadAttention(
            num_heads=num_heads, key_dim=projection_dim, отсев=0,1
        )(х1, х1)
        x2 = слои.Добавить()([внимание_выход, кодированные_патчи])
        x3 = слои. Нормализация слоя (эпсилон = 1e-6) (x2)
        x3 = mlp(x3, hidden_units=transformer_units, dropout_rate=0,1)
        encoded_patches = слои.Добавить()([x3, x2])
 
    представление = слои.LayerNormalization (epsilon = 1e-6) (encoded_patches)
    представление = слои.Сгладить () (представление)
    представление = слои. Выпадение (0,5) (представление)
    функции = млп (представление, hidden_units = mlp_head_units, dropout_rate = 0,5)
    логиты = слои.Dense (число_классов) (функции)
    модель = keras.Model (входы = входы, выходы = логиты)
    модель возврата
  

Используя приведенную выше функцию, мы можем определить классификатор с помощью преобразователя зрения, в котором мы предоставили методы для увеличения данных, создания исправлений и кодирования исправлений. Закодированные патчи будут нашим последним вводом в качестве представления изображения для преобразователя.Слой Flatten поможет нам изменить форму вывода.

Шаг 4: Компиляция и обучение

В этом разделе мы будем; скомпилируем и обучим созданную нами модель, после чего оценим модель с точки зрения точности.

Шаг 4.1. Компиляция модели  

Используя приведенную ниже строку кода, мы можем скомпилировать модель.

  оптимизатор = tfa.optimizers.AdamW(learning_rate=learning_rate, weight_decay=weight_decay)
 
модель.компилировать(
    оптимизатор = оптимизатор,
    потеря = keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy (from_logits = True),
    метрики=[
       keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy(name="точность"),
       keras.metrics.SparseTopKCategoricalAccuracy(5, name="top-5-точность"), ],)
  

При компиляции мы использовали оптимизатор Adam с разреженной категориальной кросс-энтропийной потерей.

Шаг 4.2: Обучение  

Обучение трансформатора можно выполнить с помощью следующих строк кода:

  история = модель.соответствовать(
    х=х_поезд,
    у=у_поезд,
    batch_size = размер_пакета,
    эпохи = число_эпох,
    validation_split=0,1,)
  

Выход:

В приведенном выше выводе мы видим, что обучение началось. Это может занять значительное время. Поэтому, чтобы сделать это быстро, рекомендуется включать GPU во время обучения. В Google Colab мы можем узнать настройку графического процессора на вкладке управления сеансом выполнения на вкладке времени выполнения.

Шаг 4.3: Проверка точности

Проверим точность преобразователя зрения в задаче классификации изображений.

  _, точность, top_5_accuracy = model.evaluate(x_test, y_test)
print(f"Точность теста: {округление(точность * 100, 2)}%")
print(f"Проверить точность 5 лучших: {round(top_5_accuracy * 100, 2)}%")
  

Выход:

Здесь, в приведенном выше выводе, мы видим, что наша модель имеет точность 84,21%, а наши 5 лучших точности составляют 99,24%.

Заключительные слова

В этой статье мы представили преобразователь и увидели, как его можно использовать для классификации изображений по изображению.Мы внедрили преобразователь зрения для классификации изображений с использованием набора данных CIFAR-10 и выполнили все шаги, которые были включены в изображение. Мы добились очень хорошего результата в задаче с использованием этого трансформатора.

Каталожные номера

Данные, обучение модели и код оценки для «PubTables-1M: на пути к универсальному набору данных и показателей для обучения и оценки моделей извлечения таблиц».

Этот репозиторий содержит обучающий и оценочный код для статьи «PubTables-1M: на пути к универсальному набору данных и метрик для обучения и оценки моделей извлечения таблиц».

Целью PubTables-1M является создание большого, подробного, высококачественного набора данных для обучения и оценки самых разнообразных моделей для задач обнаружения таблиц , распознавания структуры таблиц и функционального анализа . Он содержит:

  • 460 589 аннотированных страниц документа, содержащих таблицы для обнаружения таблиц.
  • 947 642 полностью аннотированных таблицы, включая текстовое содержимое и полную информацию о местоположении (ограничивающий прямоугольник) для распознавания структуры таблицы и функционального анализа.
  • Полные ограничивающие рамки как в изображении, так и в координатах PDF для всех строк, столбцов и ячеек таблицы (включая пустые ячейки), а также другие аннотированные структуры, такие как заголовки столбцов и спроецированные заголовки строк.
  • Отрисованы изображения всех таблиц и страниц.
  • Ограничивающие рамки и текст для всех слов, появляющихся в каждой таблице и изображении страницы.
  • Дополнительные свойства ячеек, не используемые в текущем обучении модели.

Кроме того, ячейки в заголовках канонизированы , и мы реализуем несколько шагов контроля качества , чтобы обеспечить максимально возможное отсутствие шума в аннотациях.Более подробную информацию можно найти в нашей статье.

Новости

21.10.2021 : Полный набор данных PubTables-1M официально опубликован в Microsoft Research Open Data.

Получение данных

PubTables-1M можно загрузить с сайта Microsoft Research Open Data.

Поставляется в 5 файлах tar.gz:

  • PubTables-1M-Image_Page_Detection_PASCAL_VOC.tar.gz
  • PubTables-1M-Image_Page_Words_JSON.tar.gz
  • PubTables-1M-Image_Table_Structure_PASCAL_VOC.tar.gz
  • PubTables-1M-Image_Table_Words_JSON.tar.gz
  • PubTables-1M-PDF_Annotations_JSON.tar.gz

Для загрузки из командной строки:

  1. Посетите домашнюю страницу набора данных в веб-браузере и нажмите «Загрузить» в верхнем левом углу. Это создаст ссылку для загрузки набора данных из Azure с уникальным для вас токеном доступа, который выглядит как https://msropendataset01.blob.core.windows.net/pubtables1m?[SAS_TOKEN_HERE] .
  2. Затем вы можете использовать инструмент командной строки azcopy для загрузки всех файлов с помощью следующей команды:
  копия azcopy "https://msropendataset01.blob.core.windows.net/pubtables1m?[SAS_TOKEN_HERE]" "/path/to/your/download/folder/" --recursive
  

Затем распакуйте каждый из архивов из командной строки, используя:

  tar -xzvf ваш файл.tar.gz
  

Установка кода

Создайте среду conda из файла yml и активируйте ее следующим образом

  conda env create -f environment.yml
conda активировать таблицы-detr
  

Обучение модели

Код обучает модели для 2 разных наборов задач извлечения таблиц:

  1. Обнаружение стола
  2. Распознавание структуры таблицы + функциональный анализ

Подробное описание этих задач и моделей см. в документе.

Образцы обучающих команд:

  компакт-диск источник
python main.py --data_root_dir /path/to/detection --data_type обнаружение
python main.py --data_root_dir /path/to/structure --data_type структура
  

Оценка метрики GriTS

Метрики

GriTS, предложенные в документе, можно оценить после обучения модели. Рассмотрим модель, обученную на предыдущем шаге. Этот скрипт рассчитывает все 4 варианта, представленные в статье. На основе модели можно настроить, какой вариант использовать.Путь к каталогу слов таблицы не требуется для всех вариантов, но мы используем его в нашем случае, поскольку PubTables1M содержит эту информацию.

  python main.py --data_root_dir /path/to/structure --model_load_path /path/to/model --table_words_dir /path/to/table/words --mode grits
  

Вклад

Этот проект приветствует участие и предложения. Для большинства вкладов требуется, чтобы вы согласились с лицензионным соглашением участника (CLA), в котором провозглашается, что вы имеете право и фактически предоставляете нам права на использование вашего вклада.Для получения подробной информации посетите https://cla.opensource.microsoft.com.

Когда вы отправляете запрос на вытягивание, бот CLA автоматически определяет, нужно ли вам предоставлять CLA и соответствующим образом оформлять PR (например, проверка статуса, комментарий). Просто следуйте инструкциям бота. Вам нужно будет сделать это только один раз во всех репозиториях, используя наш CLA.

Этот проект принял Кодекс поведения Microsoft с открытым исходным кодом. Для получения дополнительной информации см. Часто задаваемые вопросы о Кодексе поведения или обращайтесь по адресу [email protected] с любыми дополнительными вопросами или комментариями.

Товарные знаки

Этот проект может содержать товарные знаки или логотипы проектов, продуктов или услуг. Разрешенное использование товарных знаков или логотипов Microsoft регулируется и должно соответствовать Руководству по товарным знакам и брендам Microsoft. Использование товарных знаков или логотипов Microsoft в измененных версиях этого проекта не должно вызывать путаницы или подразумевать спонсорство Microsoft. Любое использование товарных знаков или логотипов третьих лиц регулируется политиками этих третьих лиц.

Как работает Vision Transformer (ViT) за 10 минут: изображение стоит 16×16 слов

На этот раз я буду резким и кратким.Через 10 минут я укажу мелкие модификации архитектуры трансформера для классификации изображений.

Поскольку это продолжение статьи, не стесняйтесь советовать мои предыдущие статьи о Трансформаторе и внимание, если вы не чувствуете себя комфортно с терминами.

Теперь, дамы и господа, можете запускать часы!

Преобразователям не хватает индуктивных смещений сверточных нейронных сетей (CNN), таких как инвариантность к трансляции и локально ограниченное рецептивное поле.Вы, наверное, слышали это раньше.

Но что это на самом деле означает?

Итак, инвариантность означает, что вы можете распознать объект (то есть объект) на изображении, даже если его внешний вид или положение меняются. Трансляция в компьютерном зрении означает, что каждый пиксель изображения был перемещен на фиксированную величину в определенном направлении.

Кроме того, помните, что свертка — это линейный локальный оператор. Мы видим только соседние значения, указанные ядром.

С другой стороны, преобразователь по своей конструкции инвариант перестановки . Плохая новость заключается в том, что он не может обрабатывать данные в виде сетки. Нам нужны последовательности! С этой целью мы преобразуем пространственный непоследовательный сигнал в последовательность!

Посмотрим как.

Кратко о том, как работает Vision Transformer

Общая архитектура называется Vision Transformer (сокращенно ViT). Давайте рассмотрим это шаг за шагом.

    1. Разделить изображение на патчи

    2. сглаживает патчи

    3. производят нижние линейные вложения из сплющенных патчей

    4. Добавление позиционных вложений

    5. подают последовательность в качестве входа в стандарт кодировщик трансформатора

    6. Предварительная подготовка модели с метками изображений (полностью контролируется на огромном наборе данных)

    7. Тонкая настройка нисходящего набора данных для классификации изображений

    маркеры последовательности (например, слова).Фактически блок энкодера идентичен оригинальному преобразователю, предложенному Vaswani et al. (2017), как мы подробно описали:

    Известный блок-трансформер. Изображение Алексея Досовицкого и др. 2020. Источник: Изображение стоит 16×16 слов: Трансформеры для распознавания изображений в масштабе

    Единственное, что меняется, это количество этих блоков. С этой целью и для дальнейшего доказательства того, что с большим количеством данных они могут обучать более крупные варианты ViT, были предложены 3 модели:

    Алексей Досовицкий и др. 2020.Источник: изображение стоит 16×16 слов: преобразователи для распознавания изображений в масштабе

    Головы относятся к многоголовому вниманию, а размер MLP относится к синему модулю на рисунке. MLP расшифровывается как многослойный персептрон, но на самом деле это набор слоев линейного преобразования.

    Скрытый размер DDD — это размер встраивания, который остается фиксированным во всех слоях. Зачем держать это фиксированным? Так что мы можем использовать короткие соединения остаточного пропуска.

    Если вы пропустили, то в игре нет декодера .Просто дополнительный линейный слой для окончательной классификации, называемый головкой MLP.

    Но достаточно ли этого?

    Да и нет. На самом деле нам нужен огромный объем данных и, как следствие, вычислительные ресурсы.

    Важные подробности

    В частности, если ViT обучен на наборах данных с более чем 14 млн (минимум: P) изображений, он может приблизиться или превзойти современные CNN.

    Если нет, лучше использовать ResNets или EfficientNets.

    ViT предварительно обучается на большом наборе данных, а затем настраивается на малые.Единственная модификация состоит в том, чтобы отказаться от головы предсказания (головки MLP) и присоединить новый линейный слой D×KD \times KD×K, где K — количество классов небольшого набора данных.

    Мне показалось интересным, что авторы утверждают, что лучше проводить тонкую настройку на более высоких разрешениях, чем предварительную подготовку.

    Для точной настройки в более высоких разрешениях выполняется двумерная интерполяция предварительно обученных вложений позиций. Причина в том, что они моделируют позиционные вложения с обучаемыми линейными слоями.{2}}N=P2HW​. NNN — это длина последовательности, аналогичная словам в предложении.

    Если вы не заметили исправление изображения, то есть [16,16,3] сглажено до 16x16x3. Надеюсь, название уже имеет смысл 😉

    Я буду использовать библиотеку einops, которая работает поверх PyTorch. Установить можно через pip:

     

    $ pip install einops

    А потом какой-нибудь компактный код Pytorch:

     

    from einops import replace

    p = patch_size

    x_p = 'b rerange(img, 1) (w p2) -> b (h w) (p1 p2 c)', p1 = p, p2 = p)

    Короче говоря, каждый символ или каждая скобка указывает размерность.{2} Элементы и выходы КП2С ДДД.

     

    patch_dim = (patch_size**2) * каналы

    patch_to_embedding = nn.Linear(patch_dim, dim)

    Видите, чего не хватает?

    Готов поспорить! Нам нужно обеспечить какой-то порядок.

    Позиционные вложения

    Несмотря на то, что было применено множество схем позиционных вложений, существенной разницы обнаружено не было. Вероятно, это связано с тем, что кодер-трансформер работает на уровне патчей.Изучение вложений, которые фиксируют отношения порядка между патчами (пространственная информация), не так важно. Относительно легче понять взаимосвязь между участками P x P, чем отношения высоты x ширины полного изображения.

    Интуитивно вы можете представить решение головоломки из 100 частей (патчей) вместо 5000 частей (пикселей).

    Следовательно, после низкоразмерной линейной проекции к представлениям патча добавляется обучаемое встраивание позиций.Интересно посмотреть, как выглядят эти эмбеддинги позиций после обучения:

    Алексей Досовицкий и др. 2020. Источник: Изображение стоит 16×16 слов: Трансформеры для распознавания изображений в масштабе

    Во-первых, это какая-то двумерная структура. Во-вторых, шаблоны в строках (и столбцах) имеют схожие представления. Для высоких разрешений использовалась синусоидальная структура.

    Ключевые выводы

    В первые дни мы использовали визуализацию первых слоев.

    Почему?

    Потому что мы считаем, что хорошо обученные сети часто показывают хорошие и гладкие фильтры.

    Слева: Визуализация файлов Alexnet. Источник: Стэндфордский курс CS231n. Справа: ViT выучил фильтры. Источник: изображение стоит 16×16 слов: трансформеры для распознавания изображений в масштабе

    Я позаимствовал изображение из курса Стэнфорда CS231n: сверточные нейронные сети для визуального распознавания.

    Как прекрасно указано в CS231n:

    «Обратите внимание, что веса первого слоя очень хорошие и гладкие, что указывает на хорошо сходящуюся сеть.Функции цвета/оттенков серого сгруппированы, поскольку AlexNet содержит два отдельных потока обработки , и очевидным следствием этой архитектуры является то, что один поток обрабатывает высокочастотные функции оттенков серого, а другой — низкочастотные цветовые функции». ~ Stanford CS231 Курс: Визуализация того, что узнают ConvNets

    Для таких визуализаций используется PCA. Таким образом, автор показал, что ранние представления слоев могут иметь сходные черты .

    Следующий вопрос, пожалуйста.

    Насколько далеко заученные нелокальные взаимодействия?

    Краткий ответ : Для размера патча P максимальное значение P*P, которое в нашем случае равно 128, даже с 1-го слоя!

    Нам не нужны последовательные конв. слои, чтобы добраться до 128 пикселей больше. При извилинах без дилатации рецептивное поле увеличивается линейно. Используя само-внимание, мы имеем взаимодействие между представлениями пикселей в 1-м слое и парами представлений во 2-м слое и так далее.

    Справа: Изображение сгенерировано с помощью калькулятора искусственного интеллекта Fomoro Слева: Изображение Алексея Досовицкого и др. 2020

    Судя по диаграмме слева от ViT, можно утверждать, что: уже в первых слоях.

  1. Прирост производительности можно обосновать на основе взаимодействия пикселей раннего доступа. Кажется более важным, чтобы ранние слои имели доступ ко всему патчу (глобальная информация).Другими словами, головы, которые принадлежат верхней левой части изображения, могут быть основной причиной превосходной производительности.

  2. Интересно, что дистанция внимания увеличивается с глубиной сети подобно рецептивному полю локальных операций.

  3. В нижних слоях также есть головы внимания с неизменно малым расстоянием внимания. Справа 24-слойный слой со стандартными извилинами 3×3 имеет рецептивное поле менее 50. Нам потребуется примерно 50 свёрнутых слоев, чтобы обслуживать примерно 100 рецептивных полей, без расширения или объединения слоев.

  4. Чтобы усилить эту идею высоко локализованных головок внимания, авторы экспериментировали с гибридными моделями, которые применяют ResNet перед Transformer. Как и ожидалось, они обнаружили менее сильно локализованные головы. Наряду с визуализацией фильтра это предполагает, что он может выполнять ту же функцию, что и ранние сверточные слои в CNN.

  5. Дистанция внимания и визуализация

    Однако мне важно понять, как они измеряли среднюю дистанцию ​​внимания.Оно аналогично рецептивному полю, но не совсем то же самое.

    Дистанция внимания вычислялась как среднее расстояние между пикселем запроса и остальной частью патча , умноженное на вес внимания. Они использовали 128 примеров изображений и усреднили их результаты.

    Пример: если пиксель находится на расстоянии 20 пикселей, а вес внимания равен 0,5, расстояние равно 10.

    Наконец, модель обращает внимание на области изображения, которые семантически релевантны для классификации, как показано ниже:

    Алексей Досовицкий и др. 2020.Источник: Image is Worth 16×16 Words: Transformers for Image Recognition in Scale

    Реализация

    Посетите наш репозиторий, чтобы найти модули собственного внимания для вычислительного зрения. Учитывая реализацию ванильного Transformer Encoder, ViT выглядит так просто:

     

    import torch

    import torch.nn as nn

    from einops import rerange

    from self_attention_cv import TransformerEncoder

    class ViT(nnMod ViT) :

    def __init __ (self, *,

    img_dim,

    in_channels = 3,

    patch_dim = 16,

    num_classes = 10,

    dim = 512,

    блоки = 6,

    головки = 4,

    dim_linear_block=1024,

    dim_head=Нет,

    отсев=0, трансформер=Нет, классификация=True):

    """

    Args:

    img_dim: 0 05 количество каналов 905 90 размер пространственного изображения 90 каналы изображения

    patch_dim: требуемый размер патча

    num_classes: классы задач классификации

    dim: размер линейного слоя для проецирования патчей для MHSA

    блоков: количество блоков трансформатора

    головок: количество головок

    dim_linear_block: внутренний размер трансформатора linear block

    dim_head: затемнить заголовок, если вы хотите его определить.по умолчанию dim/heads

    отсев: для pos emb и трансформатора

    преобразователь: если вы хотите предоставить другую реализацию преобразователя

    классификация: создает дополнительный токен CLS

    """

    super().__init__()

    assert img_dim % patch_dim == 0, f'размер патча {patch_dim} неделим'

    self.p = patch_dim

    self.classification = классификация .token_dim = in_channels * (patch_dim ** 2)

    self.dim = dim

    self.dim_head = (int(dim/heads)) if dim_head is None else dim_head

    self.project_patches = nn.Linear(self.token_dim , dim)

    self.emb_dropout = nn.Dropout(dropout)

    if self.classification:

    self.cls_token = nn.Parameter(torch.randn(1, 1, dim))

    self.pos_emb1D = nn .Parameter(torch.randn(токены + 1, тусклый))

    сам.mlp_head = nn.Linear(dim, num_classes)

    else:

    self.pos_emb1D = nn.Parameter(torch.randn(tokens, dim))

    если трансформатор None:

    self.transformer = TransformerEncoder(dim, блоки=блоки, головы=головы,

    dim_head=self.dim_head,

    dim_linear_block=dim_linear_block,

    отсев=отсев)

    еще:

    сам.преобразователь = трансформатор

    def expand_cls_to_batch(self, batch):

    """

    Args:

    пакет: размер пакета

    Возвращает: токен cls расширен до размера пакета

    """

    2 .expand([batch, -1, -1])

    def forward(self, img, mask=None):

    batch_size = img.shape[0]

    img_patches = переставить(

    img, 'b c ( patch_x x) (patch_y y) -> b (x y) (patch_x patch_y c)',

    patch_x=self.p, patch_y=self.p)

    img_patches = self.project_patches(img_patches)

    if self.classification:

    img_patches = torch.cat(

    (self.expand_cls_to_batch(batch_size), img_patches), dim=1)

    patch_embeddings = self.emb_dropout(img_patches + self.pos_emb1D)

    y = self.transformer(patch_embeddings, маска)

    if self.classification:

    вернуть себя.mlp_head(y[:, 0, :])

    else:

    return y

    Заключение

    Ключевой инженерной частью этой работы является постановка задачи классификации изображений как последовательной задачи с использованием фрагментов изображения в качестве токенов. , и обработка его с помощью Transformer. Это звучит хорошо и просто, но для этого нужны массивные данные. К сожалению, предварительно обученный набор данных принадлежит Google, поэтому результаты невозможно воспроизвести. И даже если бы они были, вам нужно было бы иметь достаточную вычислительную мощность.

    Книга «Глубокое обучение в производстве» 📖

    Узнайте, как создавать, обучать, развертывать, масштабировать и поддерживать модели глубокого обучения. Изучите инфраструктуру машинного обучения и MLOps на практических примерах.
    Узнать больше

    * Раскрытие информации: Обратите внимание, что некоторые из приведенных выше ссылок могут быть партнерскими ссылками, и мы без дополнительной оплаты для вас получим комиссию, если вы решите совершить покупку после перехода по ссылке.

    Работа с изображениями в сообщениях и страницах Markdown

    При создании сайтов Gatsby, состоящих в основном из страниц или сообщений Markdown, вставка изображений может улучшить содержимое.Вы можете добавлять изображения несколькими способами.

    На таких сайтах, как блог, вы можете добавить избранное изображение, которое появляется вверху страницы. Один из способов сделать это — получить имя файла изображения из поля переднего плана, а затем преобразовать его с помощью gatsby-plugin-sharp в запросе GraphQL.

    Это решение предполагает, что у вас уже есть программно сгенерированные страницы из Markdown с такими средствами визуализации, как gatsby-transformer-remark или gatsby-plugin-mdx . Если нет, прочитайте до части 7 учебника по Гэтсби.Это будет основано на руководстве, и поэтому для этого примера будет использоваться gatsby-transformer-remark .

    Примечание. Аналогичным образом это можно сделать и с помощью многомерных выражений. Вместо узлов markdownRemark в GraphQL можно заменить Mdx , и они должны работать.

    Для начала загрузите плагины для Gatsby-image, как указано в разделе Использование gatsby-image.

    Вы также захотите установить gatsby-source-filesystem .Затем настройте различные плагины в файле gatsby-config .

    Настройка для изображений и сообщений в одном каталоге

    Если ваши изображения находятся в том же каталоге, что и файлы Markdown, поиск и разрешение изображений можно выполнить в одной конфигурации. Например, если ваши страницы Markdown и изображения расположены вместе в каталоге /pages , GraphQL автоматически подберет оба типа контента как часть уровня данных Gatsby.

    Затем в примере файла Markdown добавьте поле с именем FeaturedImage :

    Следующим шагом будет включение данных в шаблон с запросом GraphQL, который можно найти далее в этом руководстве.

    Настройка изображений и сообщений в разных каталогах

    Также бывают случаи, когда вы можете захотеть получить изображения из каталога, отличного от того, где находятся ваши сообщения или страницы Markdown, например, во внешней папке /images . Вы можете настроить это, указав два разных источника, один для страниц, а другой для изображений:

    Тогда в файле Markdown путь к FeaturedImage будет относиться к файлу страницы (в данном случае в каталог /images на уровень выше):

    Запрос изображений из Frontmatter

    Теперь, когда вы получили Markdown и данные изображения, вы можете запросить избранные изображения в GraphQL.Если путь к файлу указывает на фактическое изображение, он будет преобразован в узел File в GraphQL, после чего вы сможете получить данные изображения из него, используя поле childImageSharp .

    Это можно добавить к запросу GraphQL в файле шаблона Markdown. В этом примере для создания адаптивного изображения используется запрос Fluid.

    Также в шаблоне записи Markdown импортируйте пакет gatsby-image и передайте результаты запроса GraphQL в компонент .

    Теперь ваше избранное изображение должно появиться на сгенерированной странице прямо под основным заголовком. Тада!

    Вы также можете включать изображения в сам текст Markdown. Для этого пригодится плагин gatsby-remark-images.

    Начните с установки gatsby-remark-images и gatsby-plugin-sharp .

    Также убедитесь, что gatsby-source-filesystem установлена ​​и указывает на каталог, в котором находятся ваши изображения.

    Настройте плагины в файле gatsby-config .Как и в предыдущем примере, можно использовать либо Remark , либо MDX .

    Использование подключаемого модуля MDX

    В приведенном ниже примере используется подключаемый модуль gatsby-plugin-mdx .

    gatsby-remark-images должен быть как подплагином gatsby-plugin-mdx , включенным в поле options , так и строковой записью в массиве плагинов. gatsby-plugin-sharp может быть включен сам по себе.

    gatsby-source-filesystem нужно указывать везде, где у вас есть изображения на диске.

    Примечание. В этом примере конфигурации предполагается, что ваши изображения и страницы Markdown находятся в одном и том же каталоге. Ознакомьтесь с разделом о настройке различных каталогов для получения дополнительной помощи.

    Вот аналогичный пример с использованием плагина gatsby-transformer-remark вместо gatsby-plugin-mdx . Поместите плагин gatsby-remark-images в поле опции plugins gatsby-transformer-remark .

    С приведенными выше конфигурациями вы можете использовать синтаксис Markdown по умолчанию для изображений.Они будут обработаны Sharp и будут выглядеть так, как если бы вы поместили их в компонент gatsby-image .

    Стол-трансформер 2.0 — Legit Gifts

    Стол-трансформер 2.0 — самый универсальный стол, который у вас когда-либо был в HARDWOOD. Комфорт и экономия пространства в лучшем виде! места где угодно От 2 до 12 человек комфортно!

    Стол-трансформер 2.0 произведет революцию в организации вечеринок и мероприятий!

    Стол-трансформер 2.0 — новое поколение компактной мебели.Дизайн предлагает вам 6 столов в одном красивом упрощенном дизайне, не жертвуя при этом пространством!

    Этот стол-трансформер 2.0 позволит вам преобразовать стол позволит вам преобразовать размер стола от стола для 4 человек до обеденного стола для 16 человек!

    Стол-трансформер 2.0 покоряет мебельную промышленность!

    Имея на выбор несколько цветовых вариантов, вы можете быть уверены, что найдется стол-трансформер 2.0, если вам нравится.Имейте в виду, что ВСЕ эти столы изготовлены из оригинальной твердой древесины! Так что цвета и столы созданы на века!

    С отраслью, которая развивается медленно. Ребята из Transformer Table 2.0 увидели прекрасную возможность. Понимание того, что слишком многим людям приходится довольствоваться большим громоздким обеденным столом, который просто выглядит больше, чем служит цели. Так родился Transformer Table 2.0. Так что, если вы обычно устраиваете вечеринки и мероприятия, то вам нужен этот стол!

     

    1064 доллара.00

    .

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.

Начните вводить, то что вы ищите выше и нажмите кнопку Enter для поиска. Нажмите кнопку ESC для отмены.

Вернуться наверх