Вес сетки рабицы 50х50

Вес сетки рабицы. Теоретический вес 1 м2 плетеной сетки

При организации перевозок сетки рабицы полезно знать массу 1 м2 сетки. Для расчета веса одного рулона необходимо умножить вес 1 кв.м. на число квадратных метров в рулоне.

Например, в стандартную еврофуру (82 куб.м.) входит 700-1000 рулонов сетки рабицы с ячейкой 50-55 мм. из проволоки ф 1,6-1,7 мм. в рулонах 1,5х10 м. ( в зависимости от смота рулонов). Это около 7-9 тонн.

Таблица 1. Теоретический вес 1 м2 сетки стальной плетеной (рабицы):

СЕТКА СТАЛЬНАЯ ПЛЕТЕНАЯ  ОДИНАРНАЯ ГРУППЫ 2 (проволока н/у, т/н)
ГОСТ, ТУ	Размер ячейки, мм	Диаметр проволоки мм	Масса 1м2 сетки, кг
			без покрытия	оцинков.
Сетка рабица с ромбической ячейкой
ГОСТ 5336-80	5	1,2	3,798	3,798
ГОСТ 5336-80	6	1,2	3,583	3,583
ГОСТ 5336-80	8	1,2	2,78
ГОСТ 5336-80	8	1,4	3,80
ТУ 14-178-287-03	10	1,0	1,380
ГОСТ 5336-80	10	1,2	2,045	2,10
ГОСТ 5336-80	10	1,4	2,713	2,713
ГОСТ 5336-80	12	1,2	1,650
ГОСТ 5336-80	12	1,4	2,243	2,48
ГОСТ 5336-80	12	1,6	3,240
ТУ 14-178-287-03	15	1,0	0,960
ТУ 14-178-287-03	15	1,2	1,314	1,440
ТУ 14-178-287-03	15	1,4	2,050	2,050
ГОСТ 5336-80	15	1,6	2,466	2,57
ТУ 14-178-287-03	15	1,8	3,250
Сетка рабица с квадратной ячейкой
ТУ 14-178-287-03	20	1,4	1,330	1,330
ТУ 14-178-287-03	20	1,6	1,660	1,605
ГОСТ 5336-80	20	2,0	2,500	2,660
ТУ 14-178-287-03	25	1,6	1,390	1,390
ТУ 14-178-287-03	25	1,8	1,750	1,750
ГОСТ 5336-80	25	2,0	2,150	2,169
ГОСТ 5336-80	25	2,5	3,360	3,360
ТУ 14-178-287-03	35	1,6	0,888	0,937
ТУ 14-178-287-03	35	1,8	1,247	1,247
ГОСТ 5336-80	35	2,0	1,429	1,560
ГОСТ 5336-80	35	2,5	2,440	2,440
ГОСТ 5336-80	45	2,0	1,190
ТУ 14-178-287-03	45	2,0		1,190
ГОСТ 5336-80	45	2,5	1,870	1,790
ГОСТ 5336-80	45	3,0	2,465	2,700
ТУ 14-178-287-03	45	1,8	1,000	1,000
ТУ 14-178-287-03	50	1,6	0,700	0,670
ТУ 14-178-287-03	55	1,7	0,710	0,710
ТУ 14-178-287-03	50	1,7	0,800	0,800
ТУ 14-178-287-03	50	1,8	0,880	0,880
ТУ 14-178-287-03	50	2,0	1,080	1,080
ГОСТ 5336-80	50	2,5	1,680
ТУ 14-178-287-03	50	2,5		1,680
ТУ 14-178-287-03	55	2,5	1,60	1,60
ГОСТ 5336-80	50	3,0	2,420	2,420
ТУ 14-178-287-03	60	2,7		1,650
ТУ 14-178-287-03	60	2,8		1,780
ГОСТ 5336-80	60	3,0	2,000	2,000

Примечание: фактический вес сетки может отличаться в ту или иную сторону от теоретического. Кроме веса, необходимо учитывать и объем сетки.

Для получения более подробной информации обращайтесь к нашим менеджерам.

Вес сетки сварной черной и оцинкованной в рулонах		Следующая > Виды стальных канатов. Характеристики и маркировка стальных тросов

Сетка-рабица оцинкованная
Наименование размер ячейки и D проволоки, мм	Размер рулона, м	Вес рулона, кг	Площадь рулона, м2	Вес 1 м2, кг	Калькулятор on-line
Сетка рабица (оцинкованная) 10х10х1.2	1.5х10	24.0	15.0	1.6
Сетка рабица (оцинкованная) 10х10х1.4	1.5x10	37.0	15.0	2.5
Сетка рабица (оцинкованная) 15х15х1.2	1.5x10	19.0	15.0	1.3
Сетка рабица (оцинкованная) 15х15х1.4	1.5x10	27.0	15.0	1.8
Сетка рабица (оцинкованная) 15х15х1.6	1.5x10	30.0	15.0	2
Сетка рабица (оцинкованная) 20х20х1.2	1.5x10	15.0	15.0	1
Сетка рабица (оцинкованная) 20х20х1.4	1.5x10	20.0	15.0	1.3
Сетка рабица (оцинкованная) 20х20х1.6	1.5x10	24.0	15.0	1.6
Сетка рабица (оцинкованная) 20х20х1.8	1.5x10	32.0	15.0	2.1
Сетка рабица (оцинкованная) 20х20х2.0	1.5x10	39.0	15.0	2.6
Сетка рабица (оцинкованная) 25х25х1.2	1.5x10	12.0	15.0	0.8
Сетка рабица (оцинкованная) 25х25х1.4	1.5x10	15.0	15.0	1
Сетка рабица (оцинкованная) 25х25х1.6	1.5x10	20.0	15.0	1.3
Сетка рабица (оцинкованная) 25х25х1.8	1.5x10	25.0	15.0	1.7
Сетка рабица (оцинкованная) 25х25х2.0	1.5x10	30.0	15.0	2
Сетка рабица (оцинкованная) 30х30х1.2	1.5х10	10.0	15.0	0.7
Сетка рабица (оцинкованная) 30х30х1.4	1.5x10	13.0	15.0	0.9
Сетка рабица (оцинкованная) 30х30х1.6	1.5x10	19.0	15.0	1.3
Сетка рабица (оцинкованная) 30х30х1.8	1.5x10	22.0	15.0	1.5
Сетка рабица (оцинкованная) 30х30х2.0	1.5x10	25.0	15.0	1.7
Сетка рабица (оцинкованная) 35х35х1.2	1.5x10	9.0	15.0	0.6
Сетка рабица (оцинкованная) 35х35х1.4	1.5x10	11.0	15.0	0.7
Сетка рабица (оцинкованная) 35х35х1.6	1.5x10	13.0	15.0	0.9
Сетка рабица (оцинкованная) 35х35х1.8	1.5x10	17.0	15.0	1.1
Сетка рабица (оцинкованная) 35х35х2.0	1.5x10	23.0	15.0	1.5
Сетка рабица (оцинкованная) 35х35х2.5	1.5x10	37.0	15.0	2.5
Сетка рабица (оцинкованная) 40х40х1.4	1.5x10	10.0	15.0	0.7
Сетка рабица (оцинкованная) 40х40х1.6	1.5x10	13.0	15.0	0.9
Сетка рабица (оцинкованная) 40х40х1.8	1.5x10	17.0	15.0	1.1
Сетка рабица (оцинкованная) 40х40х2.0	1.5x10	23.0	15.0	1.5
Сетка рабица (оцинкованная) 40х40х2.5	1.5х10	36.0	15.0	2.4
Сетка рабица (оцинкованная) 40х40х3.0	1.5x10	47.0	15.0	3.1
Сетка рабица (оцинкованная) 45х45х1.4	1.5x10	9.0	15.0	0.6
Сетка рабица (оцинкованная) 45х45х1.6	1.5x10	11.0	15.0	0.7
Сетка рабица (оцинкованная) 45х45х1.8	1.5x10	15.0	15.0	1
Сетка рабица (оцинкованная) 45х45х2.0	1.5x10	18.0	15.0	1.2
Сетка рабица (оцинкованная) 45х45х2.5	1.5x10	28.0	15.0	1.9
Сетка рабица (оцинкованная) 45х45х3.0	1.5x10	40.0	15.0	2.7
Сетка рабица (оцинкованная) 50х50х1.4	1.5x10	8.0	15.0	0.5
Сетка рабица (оцинкованная) 50х50х1.6	1.0x10	7.0	10.0	0.7
Сетка рабица (оцинкованная) 50х50х1.6	1.5x10	10.0	15.0	0.7
Сетка рабица (оцинкованная) 50х50х1.6	2.0x10	13.0	20.0	0.7
Сетка рабица (оцинкованная) 50х50х1.8	1.5x10	13.0	15.0	0.9
Сетка рабица (оцинкованная) 50х50х1.8	2.0x10	17.0	20.0	0.9
Сетка рабица (оцинкованная) 50х50х2.0	1.5x10	15.0	15.0	1
Сетка рабица (оцинкованная) 50х50х2.0	2.0х10	20.0	20.0	1
Сетка рабица (оцинкованная) 50х50х2.5	1.5x10	24.0	15.0	1.6
Сетка рабица (оцинкованная) 50х50х2.5	2.0x10	32.0	20.0	1.6
Сетка рабица (оцинкованная) 50х50х3.0	1.5x10	36.0	15.0	2.4
Сетка рабица (оцинкованная) 50х50х3.0	2.0x10	50.0	20.0	2.5
Сетка рабица (оцинкованная) 50х50х3.0	3.0x10	70.0	30.0	2.3
Сетка рабица (оцинкованная) 50х50х4.0	1.5x10	65.0	15.0	4.3
Сетка рабица (оцинкованная) 60х60х1.8	1.5x10	12.0	15.0	0.8
Сетка рабица (оцинкованная) 60х60х2.0	1.5x10	13.0	15.0	0.9
Сетка рабица (оцинкованная) 60х60х2.5	1.5x10	21.0	15.0	1.4
Сетка рабица (оцинкованная) 60х60х3.0	1.5x10	30.0	15.0	2
Сетка рабица (оцинкованная) 70х70х2.0	1.5x10	11.0	15.0	0.7
Сетка рабица (оцинкованная) 80х80х2.5	1.5x10	17.0	15.0	1.1
Сетка рабица (оцинкованная) 80х80х3.0	1.5x10	25.0	15.0	1.7
Сетка рабица (оцинкованная) 80х80х4.0	1.5x10	42.0	15.0	2.8
Сетка рабица (оцинкованная) 90х90х3.0	1.5х10	23.0	15.0	1.5
Сетка рабица (оцинкованная) 90х90х4.0	1.5x10	37.0	15.0	2.5
Сетка рабица (оцинкованная) 100х100х3.0	1.5х10	19.0	15.0	1.3
Сетка рабица (оцинкованная) 100х100х4.0	1.5x10	34.0	15.0	2.3

Вес сетки рабицы 50х50 и с другими ячейками – масса рулона + Видео

1 Сколько весит метр квадратный стандартных рулонов рабицы

Эту плетеную сетку производят по стандарту 5336-80. В конце этого ГОСТа есть справочное приложение, в таблице которого указаны массы 1 м² всех производимых по нему стандартных сеток. Эти данные представлены в приведенной ниже таблице.

Номер сетки (ячейки) рабицы и эта же величина является номинальным размером в свету стороны ячейки в мм	Номинальный диаметр проволоки, используемой для изготовления, мм	Масса 1 м2, кг
Рабица с ромбическими ячейками
5	1,2	4,52
6	1,2	3,73
8	1,2 1,4	2,78 3,80
Рабица с ромбическими либо квадратными ячейками
10	1,2 1,4	2,20 (1,96) 3,00 (2,68)
12	1,4 1,6	2,48 (2,24) 3,24 (2,92)
15	1,6 1,8	2,57 (2,27) 3,25 (2,88)
20	2,0	3,00 (2,66)
Рабица с квадратными ячейками
15	2,0	3,60
25	2,0 2,5	2,15 3,36
35	2,0 2,5	1,56 2,44
45	2,5 3,0	1,87 2,70
50	3,0	2,42
60	3,0	2,00
80	4,0	2,76
100	5,0	3,40

Примечание. В скобках указаны значения, распространяющиеся на изделия с квадратными ячейками.

Стандартную сетку-рабицу производят только с квадратными ячейками

Как видно из таблицы, вес сеток рабица 50х50 составляет 2,42 кг на их 1 м². И в стандартном исполнении производят эти изделия только с квадратными ячейками и из проволоки диаметром 3 мм

2 Расчет массы 1 м2 нестандартной сетки - простые решения непростого вопроса

Производители рабицы могут по собственному усмотрению или просьбе заказчика изготавливать ее с характеристиками, отличающимися от указанных в приведенной выше таблице. Это могут быть следующие отступления от регламентируемых стандартом 5336 параметров:

1. Толщина использованной для изготовления проволоки не соответствует установленной стандартом. Например, рабица с номером ячейки 15 согласно ГОСТ 5336 должна производиться из проволоки диаметром 2 мм. А производитель может изготовить эту сетку из проволоки с другой толщиной.
2. Форма ячеек сетки не соответствует установленной стандартом. Например, рабица с размером стороны ячейки 5 согласно ГОСТ 5336 должна производиться только ромбической. А производитель может изготовить ее и с квадратными ячейками.

Конечно, чтобы выяснить вес 1 м² таких нестандартных сеток, лучше всего взвесить их 1 рулон, а потом произвести расчет. То есть разделить показания весов (общую массу рулона) на его площадь. Так будет получено наиболее точное значение веса 1 м² рабицы, произведенной с какими-либо вышеуказанными отступлениями от ГОСТа. Общая площадь рулона, как все помнят, рассчитывается перемножением его ширины на длину. Если взвесить нестандартную сетку по каким-либо причинам невозможно, воспользуйтесь нижеприведенными методиками приблизительного расчета-корректировки стандартных значений массы.

Для сетки с нестандартными ячейками действует поправочный коэффициент

Если толщина использованной проволоки не соответствует установленной стандартом 5336, последовательность вычислений следующая. Сначала разделите стандартный диаметр для данного номера ячейки (смотрим в приведенной выше или таблице ГОСТ 5336) на диаметр проволоки, из которой на самом деле изготовлена сетка. Полученный коэффициент возводим в квадрат, то есть перемножаем сам на себя. А затем на полученный результат делим указанную в ГОСТе массу 1 м² для сетки с данными номером ячейки и стандартным диаметром проволоки.

Если у рабицы не соответствует установленной стандартом форма ячеек, то надо всего лишь воспользоваться приблизительным поправочным коэффициентом, равным 1,12. Причем, когда вместо квадратных у сетки ромбические ячейки, надо указанную в ГОСТе массу 1 м² для изделия с данными номером ячейки и стандартным диаметром проволоки умножить на 1,12. А когда вместо ромбических квадратные – наоборот, разделить на 1,12. Полученное значение и будет массой 1 м² такой нестандартной сетки. А когда рабица отличается от стандартной и по форме ячеек, и по диаметру проволоки, произведите оба вышеуказанных расчета. Последовательность выполнения значения не имеет.

Только при втором по последовательности расчете корректируем уже не табличное значение массы 1 м² из ГОСТа, а вычисленное в процессе первой корректировки.

3 Как определить массу рулона рабицы

Чтобы определить, сколько будет весить рулон сетки, лучше всего его взвесить. Это даст наиболее точный результат. Но можно и рассчитать. Проще всего это сделать для стандартных сеток. Берем из вышеприведенной или таблицы ГОСТ 5336 массу 1 м² и умножаем ее на площадь рулона (это длина, перемноженная на ширину).

Чтобы выяснить вес 1 м2 сетки, лучше всего взвесить рулон

Если необходимо вычислить вес рулона сеток рабица, произведенных с отклонениями от стандарта, то сначала придется произвести расчет-корректировку массы 1 м². Методика приведена в предыдущей главе. Надеемся, теперь вам понятно, как рассчитать вес рулона и кв. метра. Удачных расчётов!

Расчет веса сетки - рабица.

Правила расчета веса сетки рабица при производстве

Калькулятор расчета веса одного квадратного метра сетки рабица:

 

Рассчитать вес сетки-рабица и себестоимость выпуска продукции.

Рассчитать теоретический вес лучше всего по математической формуле.

Фактический вес готового изделия может отличаться от теоретического, приблизительно на ± 5%. Основные причины при формировании веса:

В первую очередь, это зависит от точной калибровке проволоки. Согласно, ГОСТа 3282-74 предельные отклонения могут быть от -0,06 мм при повышенной точности, до -0,12 мм при нормальной точности. Такие разные значения могут быть в разных партиях поставки и будут естественно влиять на вес готового изделия. Эта точность зависит от изготовления проволоки, которую получают путем волочения. Изменение диаметра выполняется на скорости около 50 метров в секунду, когда через фильеру (деталь с сужающим конусным отверстием из твердого сплава или алмазного напыления) пропускают металлическую катанку большего диаметра. Нанесение оцинкованного покрытия увеличивает толщину металла обычно от 45 до 65 мкм.

Во вторых подготовленной оснастки для производственного станка, которая влияет на точность выпуска размеров продукции и следовательно ее веса. Математическая формула может дать весьма приблизительные данные, если используется винтовая втулка с увеличенным шагом резьбы. Последствия – это ромбическая ячейка, а в формуле мы учитываем все же квадрат.     

И последнее, это жесткость проволоки, которая у разных производителей может отличаться. Это тоже влияет на размеры, а главное на вес сетки – рабица. При разной жесткости придется менять конфигурацию приемной пластины. Учитывая опыт производства нашей компании «rabitsa.by» только из-за этого рулон стандартной сетки высотой 1,5 метра, с диаметром проволоки 2,0 мм может колебаться с точностью от 1`450 мм до 1`530 мм. Следовательно, и вес изделия так же будет иметь положительную или отрицательную динамику. И тут как раз бизнес план должен иметь соответствующие корректировки.

И так, рассмотрим главные составляющие математических единиц.

m=(13,4*d²)/a

m - масса м.кв.

d – диаметр проволоки в мм.

a – размер ячейки (по стороне) в мм.

Основа формулы постоянная математическая постоянная — величина, значение которой не меняется, это число 13,4 кг/мм. После мы помножаем величину, на диаметр проволоки возведённую в квадрате d². Т.е. - d х d. Полученное число делим на размер стороны ячейки.

К примеру, нам нужно высчитать вес сетки-рабица учитывая следующие характеристики:

Диаметр – 2 мм. (d)

Ячейка – 50 х 50 мм. (a).

Высота рулона – 1,5 м.

Длинна – 10 м. (что соответствует 15 м.кв.)

Следовательно, берём диаметр проволоки и производим математическую операцию путем помноженные его на себя.

1. 2мм х 2мм = 4.
2. Число 13,4 х 4=53,60.
3. 53,60/50 мм=1,08 кг/м.кв.
4. 1,08*15м.кв.=16,20.

Итог: 16,2 кг., вес готового рулона.

Полученный вес помножаем на стоимость проволоки. Таким образом, можно легко определить при начале производства себестоимость готовой продукции, количества вложений финансовых средств на закупку сырья для организации выпуска товарной продукции - сетки рабица. Не забудьте использовать в расчетах НДС, рекламу, аренду, оплату труда, налоги и другие затраты которые сформируют цену. Важно что бы при реализации продукция принесла вам прибыль.

Цены на всю продукцию учитывая вес ее можно посмотреть тут.

Вес сетки-рабица при высоте 1,2 метра. Диаметр проволоки 1,80 мм. Оцинкованная.

 

Вес сетки-рабица при высоте 1,2 метра. Диаметр проволоки 2,00 мм. Оцинкованная.

Вес сетки-рабица при высоте 1,5 метра. Диаметр проволоки 2,00 мм. Оцинкованная.

Вес сетки-рабица при высоте 1,5 метра. Диаметр проволоки 1,60 мм. Оцинкованная.

 

СЕТКА СТАЛЬНАЯ ПЛЕТЕНАЯ ОДИНАРНАЯ ГРУППЫ 2.

(проволока низко/углеродистая, термически не обработанная)

Вес 1 м. кв. сетки - рабица с ромбической ячейкой: 

Размер ячейки, мм.	Диаметр проволоки мм.	Без покрытия кг.	Оцинков. кг.
5	1,2	3,798	3,798
6	1,2	3,583	3,583
8	1,2	2,78
8	1,4	3,8
10	1,0	1,380
10	1,2	2,045	2,10
10	1,4	2,713	2,713
12	1,2	1,650
12	1,4	2,243	2,48
12	1,6	3,240
15	1,0	0,960
15	1,2	1,314	1,440
15	1,4	2,050	2,050
15	1,6	2,466	2,57
15	1,8	3,250

Вес 1 м. кв. сетки - рабица с квадратной ячейкой:

Размер ячейки, мм.	Диаметр проволоки мм.	Без покрытия кг.	Оцинков. кг.
20	1,4	1,330	1,330
20	1,6	1,660	1,605
20	2,0	2,500	2,660
25	1,6	1,390	1,390
25	1,8	1,750	1,750
25	2,0	2,150	2,169
25	2,5	3,360	3,360
35	1,6	0,888	0,937
35	1,8	1,247	1,247
35	2,0	1,429	1,560
35	2,5	2,440	2,440
45	2,0	1,190	1,190
45	2,5	1,870	1.790
45	3,0	2,465	2,700
45	1,8	1,000	1,000
50	1,6	0,700	0,670
55	1,7	0,710	0,710
50	1,7	0,800	0,800
50	1,8	0,880	0,880
50	2,0	1,080	1,080
50	2,5	1,680	1,680
55	2,5	1,60	1,60
50	3,0	2,420	2,420
60	2,7		1,650
60	2,8		1,780
60	3,0	2,000	2,000

 

 

404 - Страница не найдена

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

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

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

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

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

Вес сетки рабицы – масса 1 м2, рулона

Расчет веса сетки рабица необходим в случае, когда нужно организовать ее транспортировку до места установки или продажи, исходя из параметров грузоподъемности транспорта. Также вес металлической сетки важен при расчете нагрузки на опорные столбы при устройстве забора.

Рассмотрим, что влияет на массу рабицы, какая тяжелее, оцинкованная, неоцинкованная или полимерная, какой вес рулона, метра в зависимости от диаметра проволоки и размера ячейки.

Вес сетки рабицы (масса рулона, 1 м2)

Вес рулона сетки рабицы

Однозначного ответа на вопрос, сколько весит рулон сетки рабицы, нет. Дело в том, что его величина зависит от многих параметров плетеной сетки:

• вид финишного покрытия проволоки. Самым легким будет рулон неоцинкованной сетки. Оцинкованная сетка рабица, вес которой увеличивается на толщину цинкового покрытия, будет несколько тяжелее неоцинкованной. Однако выявить это даже путем взвешивания проблематично. А прикинуть «на глаз», так и вовсе невозможно. Наиболее значительным будет вес полимерной сетки рабица. Это связано с тем, что полимерное покрытие покрывает проволоку полностью, а значит, увеличивает ее массу;

• размер ячейки. Чем мельче ячейки, тем больше проволоки уходит на плетение сетки рабицы. И несмотря на то, что диаметр проволоки меньше – вес 1 м2 сетки рабицы увеличивается. Таким образом, вес сетки рабицы 20х20 составит 2,52 кг/м.кв., а вес сетки рабицы 50х50 – всего 1,03 кг/м.кв. при одинаковом диаметре проволоки в 2 мм;

• диаметр используемой проволоки. Этот фактор напрямую влияет на вес рулона сетки рабицы. При этом толщина проволоки определяется размером ячейки. Так, для мелкоячеистой сетки используется проволока толщиной до 2 мм, а вот для ячеек размером 100х100 уже необходима толщина в 4-6 мм. Естественно, и вес рулона будет увеличиваться в зависимости от этого параметра;

• длина и ширина рулона. Геометрические размеры рулона в основном стандартны. На рынок поставляется сетка шириной 1500 мм и длиной 10 м.п. Однако по заказу можно изготовить сетку других типоразмеров. Шириной до 4 метров и длиной до 15 м. Соответственно, вес нестандартных рулонов будет другим. При этом вес 1 м.кв. сетки рабица должен оставаться неизменным.

  Вес 1 м2 сетки рабица в таблице

  Сетка рабица - вес 1 м2 (таблица)

• допуски. Как и в любом производстве сделать сетку рабица идеальной по всей площади невозможно. Согласно Гост 5336 80 регламентированы допуски: по диаметру проволоки, по размеру ячеек и по геометрии рулона. Допустимое отклонение по толщине составляет +0,05 – - 0,15 мм (для проволоки 5 мм.) Допуски по ширине указаны в таблице:

• объем рулона сетки рабица. Объем зависит от того, каким образом выполнена намотка рулона: Материал подготовлен для сайта www.moydomik.net

  – евронамотка (компактная) отличается тем, что все витки сетки уложены очень плотно, и диаметр рулона уменьшается;

  – стандартная намотка – это традиционный подход, который имеет больший диаметр рулона, а значит и больший объем.

В среднем диаметр стандартного 10-ти метрового рулона составляет 250-300 мм, а объем несложно рассчитать, зная длину сетки.

С учетом приведенных выше параметров рассчитывается вес рулона сетки рабица.

Рекомендуем статьи на похожие темы

Какие размеры сетки рабицы бывают, минимальный и максимальный размер, вид плетения (ромбическая и квадратная рабица), маркировка, толщина проволоки....

Параметры и характеристики сетки рабицы, свойства, виды и типы (оцинкованная, неоцинкованная, полимерная), размеры, вес, маркировка, советы, как...

Изготовление калитки из сетки рабицы своими силами. Место установки и расположение, материал для изготовления, монтаж, сварка каркаса, крепление и...

Как сделать распашные ворота из сетки рабицы для дачи своими руками. Пошаговая инструкция, материал для изготовления, технология устройства каркаса...

Как сделать забор из сетки рабицы своими силами – виды, выбор, расчет, установка столбов, изготовление секций, крепление сетки к столбам,...

Un0750 7X50 'Blk Bird / Utility Netting, American Nettings & Fabric, EACH, EA, Bla - Walmart.com

"," tooltipToggleOffText ":" Нажмите на переключатель, чтобы получить

БЕСПЛАТНАЯ доставка на следующий день!

"," tooltipDuration ":" 5 "," tempUnavailableMessage ":" Скоро вернусь! "," TempUnavailableTooltipText ":"

Мы прилагаем все усилия, чтобы снова начать работу.

• Временно приостановлено в связи с высоким спросом.
• Продолжайте проверять наличие.

"," hightlightTwoDayDelivery ":" false "," locationAlwaysElhibited ":" false "," implicitOptin ":" false "," highlightTwoDayDelivery ":" false "," isTwoDayDeliveryTextEnabled ":" true "," useTestingApi " "," ndCookieExpirationTime ":" 30 "}," typeahead ": {" debounceTime ":" 100 "," isHighlightTypeahead ":" true "," shouldApplyBiggerFontSizeAndCursorWithPadding ":" true "," isBackgroundGreyoutEnabled} ":" false " locationApi ": {" locationUrl ":" https: // www.walmart.com/account/api/location","hubStorePages":"home,search,browse","enableHubStore":"false"},"oneApp":{"drop2":"true","hfdrop2 ":" true "," heartingCacheDuration ":" 60000 "," hearting ":" false "}," feedback ": {" showFeedbackSuccessSnackbar ":" true "," feedbackSnackbarDuration ":" 3000 "}," webWorker ": {" enableGetAll " : "false", "getAllTtl": "

0"}, "search": {"searchUrl": "/ search /", "enabled": "false", "tooltipText": "

Скажите нам, что вам нужно

" , "tooltipDuration": 5000, "nudgeTimePeriod": 10000}}}, "uiConfig": {"webappPrefix": "", "artifactId": "header-footer-app", "applicationVersion": "20.0,40 "," applicationSha ":" 41ed8468826085770503056bd2c9bc8be5b55386 "," applicationName ":" верхний колонтитул "," узел ":" 5b8d83d9-ac92-4e55-ac73-24a041a79f15 "," облако ":" wus-prod "-a oneOpsEnv ":" prod-a "," profile ":" PROD "," basePath ":" / globalnav "," origin ":" https://www.walmart.com "," apiPath ":" / header- нижний колонтитул / электрод / api "," loggerUrl ":" / заголовок-нижний колонтитул / электрод / api / logger "," storeFinderApi ": {" storeFinderUrl ":" / store / ajax / primary-flyout "}," searchTypeAheadApi ": { "searchTypeAheadUrl": "/ search / autocomplete / v1 /", "enableUpdate": false, "typeaheadApiUrl": "/ typeahead / v2 / complete", "taSkipProxy": false}, "emailSignupApi": {"emailSignupUrl": " / account / electro / account / api / subscribe "}," feedbackApi ": {" fixedFeedbackSubmitUrl ":" / customer-survey / submit "}," logging ": {" logInterval ": 1000," isLoggingAPIEnabled ": true," isQuimbyLoggingFetchEnabled ": true," isLoggingFetchEnabled ": true," isLoggingCacheStatsEnabled ": true}," env ":" production "}," envInfo ": {" APP_SHA ":" 41ed8468826085770503056ERSbe2c9b "," APP ":"0.40-41ed84 "}," expoCookies ": {}}

Укажите местоположение

Введите почтовый индекс или город, штат. Ошибка: введите действительный почтовый индекс или город и штат

Обновите местоположение

Хорошие новости - вы все равно можете получить бесплатную двухдневную доставку, бесплатный самовывоз и многое другое.

Продолжить покупкиПопробуйте другой почтовый индекс Walmart + поможет вам сэкономить больше времени и денег в этот праздник. .

Остаточных CNN для задач классификации изображений

ResNet - это краткое название остаточной сети, но что такое остаточное обучение ?

Глубокие сверточные нейронные сети достигли результата классификации изображений человеческого уровня. Глубокие сети извлекают функции и классификаторы нижнего, среднего и высокого уровня сквозным многоуровневым способом, а количество составленных слоев может обогатить «уровни» функций. Сложенный слой имеет решающее значение, посмотрите на результат ImageNet.

Рис. 1. Ошибка обучения (слева) и ошибка теста (справа) в CIFAR-10 с 20- и 56-уровневыми «простыми» сетями. Более глубокая сеть имеет более высокую ошибку обучения и, следовательно, ошибку теста. Подобные явления в ImageNet представлены на рис. 4.

Когда более глубокая сеть начинает сходиться, возникает проблема ухудшения: с увеличением глубины сети точность достигает насыщения (что может быть неудивительно), а затем быстро ухудшается. Такое ухудшение не вызвано переобучением или добавлением большего количества слоев в глубокую сеть, что приводит к более высокой ошибке обучения.Ухудшение точности обучения показывает, что не все системы легко оптимизировать.

Чтобы решить эту проблему, Microsoft представила структуру глубокого остаточного обучения. Вместо того, чтобы надеяться, что каждые несколько сложенных слоев напрямую соответствуют желаемому базовому отображению, они явно позволяют этим слоям соответствовать остаточному отображению. Формулировка F ​​(x) + x может быть реализована с помощью нейронных сетей прямого распространения с быстрыми подключениями. Быстрые соединения - это соединения, пропускающие один или несколько слоев, показанных на рисунке 1.Быстрые соединения выполняют сопоставление идентичности, и их выходы добавляются к выходам уложенных слоев. Используя остаточную сеть, можно решить множество проблем, например:

Наборы данных

ImageNet - это набор данных из миллионов помеченных изображений с высоким разрешением, принадлежащих примерно к 22 тысячам категорий. Изображения были собраны из Интернета и помечены людьми с помощью инструмента краудсорсинга. Начиная с 2010 года, в рамках конкурса Pascal Visual Object Challenge проводится ежегодный конкурс ImageNet Large-Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC2013).ILSVRC использует подмножество ImageNet с примерно 1000 изображений в каждой из 1000 категорий. Существует приблизительно 1,2 миллиона обучающих изображений, 50 тысяч проверочных и 150 тысяч тестовых изображений.

PASCAL VOC предоставляет стандартизированные наборы данных изображений для распознавания классов объектов. Он также предоставляет стандартный набор инструментов для доступа к наборам данных и аннотациям, позволяет оценивать и сравнивать различные методы и запускать задачи по оценке производительности при распознавании классов объектов.

Архитектура

Рисунок 2.Пример сетевой архитектуры для ImageNet. Слева: модель VGG-19 (19,6 млрд FLOP) в качестве эталона. В центре: простая сеть из 34 уровней (3,6 миллиарда FLOP). Справа: ResNet с 34 слоями (3,6 миллиарда FLOP). Пунктирные ярлыки увеличивают размеры.

Обычная сеть: Простые базовые линии (Рис. 2, в центре) в основном вдохновлены философией сетей VGG (Рис. 2, слева). Сверточные слои в основном имеют фильтры 3 × 3 и подчиняются двум простым правилам:

1. Для одной и той же выходной карты объектов слои имеют одинаковое количество фильтров;
2. Если размер карты объектов уменьшается вдвое, количество фильтров удваивается, чтобы сохранить временную сложность каждого слоя.

Стоит отметить, что модель ResNet имеет меньше фильтров и более низкую сложность, чем сети VGG.

Остаточная сеть: На основе вышеупомянутой простой сети вставляется ярлык соединения (рис. 2, справа), который превращает сеть в аналогичную остаточную версию. Ярлыки идентичности F (x {W} + x) могут использоваться напрямую, когда вход и выход имеют одинаковые размеры (ярлыки сплошной линией на рис. 2). При увеличении размеров (обозначения пунктирной линией на рис.2) рассматривает два варианта:

1. Ярлык выполняет сопоставление идентификаторов с добавлением дополнительных нулевых записей для увеличения размеров. Эта опция не вводит никаких дополнительных параметров.
2. Ярлык проекции в F (x {W} + x) используется для сопоставления размеров (выполняется свертками 1 × 1).

Для любого из вариантов, если ярлыки проходят через карты функций двух размеров, они выполняются с шагом 2.

Каждый блок ResNet имеет либо двухуровневую глубину (используется в небольших сетях, таких как ResNet 18, 34), либо трехуровневую (ResNet 50, 101, 152).

50-слойный ResNet: Каждый 2-слойный блок заменяется в 34-слойной сети этим 3-слойным узким местом, в результате получается 50-слойная ResNet (см. Таблицу выше). Они используют вариант 2 для увеличения размеров. Эта модель имеет 3,8 миллиарда FLOP.

101-слойная и 152-слойная ResNets: они создают 101-слойную и 152-слойную ResNets, используя больше трехслойных блоков (таблица выше). Даже после увеличения глубины 152-слойная сеть ResNet (11,3 миллиарда FLOP) имеет меньшую сложность, чем сети VGG-16/19 (15.3 / 19,6 млрд. FLOP)

Реализация

Размер изображения изменяется, его более короткая сторона выбирается случайным образом в [256 480] для увеличения масштаба. Кадрирование 224 × 224 выбирается случайным образом из изображения или его горизонтального отражения с вычитанием среднего попиксельного значения. Скорость обучения начинается с 0,1 и делится на 10, когда плато ошибок и модели обучаются до 60 × 10000 итераций. Они используют убывание веса 0,0001 и импульс 0,9.
[Pytorch] [Tensorflow] [Keras]

Результат

18-уровневая сеть - это всего лишь подпространство в 34-уровневой сети, и она по-прежнему работает лучше.ResNet превосходит со значительным отрывом, если сеть более глубокая.

Рисунок 3. Обучение в ImageNet. Тонкие кривые обозначают ошибку обучения, жирные кривые обозначают ошибку проверки центральных культур. Слева: простые сети из 18 и 34 слоев. Справа: ResNets 18 и 34 слоев. На этом графике остаточные сети не имеют дополнительных параметров по сравнению с их обычными аналогами.

Сеть

ResNet сходится быстрее, чем ее обычный аналог. На рисунке 4 показано, что более глубокая сеть ResNet обеспечивает лучший результат обучения по сравнению с мелкой сетью.

Рисунок: 4. ResNet-34 достиг первой пятерки ошибок валидации на 5,71% лучше, чем BN-inception и VGG.

ResNet-152 достигает первой пятерки ошибок валидации 4,49%. Комбинация из 6 моделей с разной глубиной дает ошибку валидации в топ-5 в 3,57%. 1 место в ILSVRC-2015

Рис. 4. Частота ошибок (%) результатов одной модели на валидационном наборе ImageNet (кроме тех, которые указаны в тестовом наборе).

приложений Keras

Keras Applications - это модели глубокого обучения, которые доступны вместе с предварительно обученными весами. Эти модели можно использовать для прогнозирования, извлечения признаков и точной настройки.

Веса загружаются автоматически при создании экземпляра модели. Они хранятся по адресу ~ / .keras / models / .

После создания модели будут построены в соответствии с форматом данных изображения, установленным в файле конфигурации Keras в ~ /.keras / keras.json . Например, если вы установили image_data_format = channels_last , тогда любая модель, загруженная из этого репозитория, будет построена в соответствии с соглашением о формате данных TensorFlow «Высота-Ширина-Глубина».

Доступные модели

Модель	Размер	Top-1 Точность	ТОП-5 Точность	Параметры	Глубина
Xception	88 Мб	0.790	0,945	22 910 480	126
VGG16	528 МБ	0,713	0,901	138 357 544	23
VGG19	549 МБ	0,713	0,900	143,667,240	26
ResNet50	98 МБ	0,749	0,921	25 636 712	–
ResNet101	171 МБ	0.764	0,928	44 707 176	–
ResNet152	232 МБ	0,766	0,931	60 419 944	–
ResNet50V2	98 МБ	0,760	0,930	25 613 800	–
ResNet101V2	171 МБ	0,772	0,938	44,675,560	–
ResNet152V2	232 МБ	0.780	0,942	60,380,648	–
Начало V3	92 Мб	0,779	0,937	23 851 784	159
InceptionResNetV2	215 МБ	0,803	0,953	55 873 736	572
MobileNet	16 МБ	0,704	0,895	4 253 864	88
MobileNetV2	14 МБ	0.713	0,901	3 538 984	88
DenseNet121	33 Мб	0,750	0,923	8 062 504	121
DenseNet169	57 МБ	0,762	0,932	14 307 880	169
DenseNet201	80 МБ	0,773	0,936	20 242 984	201
NASNetMobile	23 МБ	0.744	0,919	5,326,716	–
NASNetLarge	343 МБ	0,825	0,960	88 949 818	–
EfficientNetB0	29 МБ	–	–	5,330,571	–
EfficientNetB1	31 Мб	–	–	7 856 239	–
EfficientNetB2	36 Мб	–	–	9 177 569	–
EfficientNetB3	48 Мб	–	–	12 320 535	–
EfficientNetB4	75 МБ	–	–	19,466,823	–
EfficientNetB5	118 Мб	–	–	30 562 527	–
EfficientNetB6	166 МБ	–	–	43 265 143	–
EfficientNetB7	256 Мб	–	–	66 658 687	–

Точность первой и пятой точек относится к характеристикам модели в наборе данных валидации ImageNet.

Глубина относится к топологической глубине сети. Сюда входят уровни активации, уровни пакетной нормализации и т. Д.

---

Примеры использования моделей классификации изображений

Классифицируйте классы ImageNet с помощью ResNet50

  из tensorflow.keras.applications.resnet50 импорт ResNet50 из tenorflow.keras.preprocessing импорт изображения из tensorflow.keras.applications.resnet50 импорт preprocess_input, decode_predictions импортировать numpy как np model = ResNet50 (веса = 'imagenet') img_path = 'слон.jpg ' img = image.load_img (img_path, target_size = (224, 224)) x = image.img_to_array (img) x = np.expand_dims (x, ось = 0) х = ввод_предпроцесса (х) preds = model.predict (x) # декодировать результаты в список кортежей (класс, описание, вероятность) # (один такой список для каждого образца в партии) print ('Прогноз:', decode_predictions (preds, top = 3) [0]) # Прогноз: [(u'n02504013 ', u'Indian_elephant', 0.82658225), (u'n01871265 ', u'tusker', 0.1122357), (u'n02504458 ', u'African_elephant', 0.061040461)]  

  из tensorflow.keras.applications.vgg16 импорт VGG16 из tenorflow.keras.preprocessing импорт изображения из tensorflow.keras.applications.vgg16 импорт preprocess_input импортировать numpy как np model = VGG16 (weights = 'imagenet', include_top = False) img_path = 'elephant.jpg' img = image.load_img (img_path, target_size = (224, 224)) x = image.img_to_array (img) x = np.expand_dims (x, ось = 0) х = ввод_предпроцесса (х) features = model.predict (x)  

  из tensorflow.keras.applications.vgg19 импорт VGG19 из тензорного потока.keras.preprocessing import image из tensorflow.keras.applications.vgg19 импорт preprocess_input из модели импорта tenorflow.keras.models импортировать numpy как np base_model = VGG19 (веса = 'imagenet') model = Модель (входы = base_model.input, output = base_model.get_layer ('block4_pool'). output) img_path = 'elephant.jpg' img = image.load_img (img_path, target_size = (224, 224)) x = image.img_to_array (img) x = np.expand_dims (x, ось = 0) х = ввод_предпроцесса (х) block4_pool_features = model.predict (x)  

Тонкая настройка InceptionV3 на новом наборе классов

  из tensorflow.keras.applications.inception_v3 импорт InceptionV3 из tenorflow.keras.preprocessing импорт изображения из модели импорта tenorflow.keras.models из tensorflow.keras.layers import Dense, GlobalAveragePooling2D # создаем базовую предварительно обученную модель base_model = InceptionV3 (weights = 'imagenet', include_top = False) # добавляем глобальный слой объединения пространственных средних значений x = base_model.output x = GlobalAveragePooling2D () (x) # добавим полносвязный слой x = Плотный (1024, активация = 'relu') (x) # и логистический слой - допустим, у нас 200 классов прогнозы = Плотный (200, активация = 'softmax') (x) # это модель, которую мы будем тренировать model = Модель (входы = base_model.вход, выход = прогнозы) # сначала: обучаем только верхние слои (которые были инициализированы случайным образом) # т.е. заморозить все сверточные слои InceptionV3 для слоя в base_model.layers: layer.trainable = Ложь # скомпилировать модель (должно быть сделано * после * установки слоев как необучаемые) model.compile (optimizer = 'rmsprop', loss ='ategorical_crossentropy ') # обучаем модель на новых данных за несколько эпох model.fit (...) # на этом этапе верхние слои хорошо обучены, и мы можем начать тонкую настройку # сверточные слои с самого начала V3.Заморозим нижние N слоев # и тренируем оставшиеся верхние слои. # давайте визуализируем имена слоев и индексы слоев, чтобы увидеть, сколько слоев # надо заморозить: для i, слой в перечислении (base_model.layers): print (я, имя слоя) # мы выбрали для обучения 2 верхних начальных блока, т.е. мы заморозим # первые 249 слоев и разморозить остальные: для слоя в model.layers [: 249]: layer.trainable = Ложь для слоя в model.layers [249:]: layer.trainable = True # нам нужно перекомпилировать модель, чтобы эти изменения вступили в силу # мы используем SGD с низкой скоростью обучения из тензорного потока.keras.optimizers импортные SGD model.compile (оптимизатор = SGD (lr = 0,0001, импульс = 0,9), потеря = 'category_crossentropy') # мы снова обучаем нашу модель (на этот раз точная настройка двух верхних начальных блоков # рядом с верхними плотными слоями model.fit (...)  

Build InceptionV3 поверх настраиваемого входного тензора

  из tenorflow.keras.applications.inception_v3 import InceptionV3 из tenorflow.keras.layers import Input # это также может быть выход другой модели или слоя Keras input_tensor = Вход (форма = (224, 224, 3)) model = InceptionV3 (input_tensor = input_tensor, weights = 'imagenet', include_top = True)  

.

Понимание и кодирование ResNet в Керасе | by Priya Dwivedi

Делаем крутые вещи с данными!

ResNet, сокращение от Residual Networks, - это классическая нейронная сеть, используемая в качестве основы для многих задач компьютерного зрения. Эта модель стала победителем конкурса ImageNet в 2015 году. Фундаментальный прорыв с ResNet заключался в том, что она позволила нам успешно обучать чрезвычайно глубокие нейронные сети с более чем 150 слоями. До ResNet обучение очень глубоким нейронным сетям было затруднено из-за проблемы исчезающих градиентов.

AlexNet, победитель ImageNet 2012 и модель, которая, очевидно, положила начало фокусу на глубоком обучении, имела только 8 сверточных слоев, сеть VGG имела 19, а Inception или GoogleNet - 22 уровня, а ResNet 152 - 152 уровня. В этом блоге мы напишем код ResNet-50, который является уменьшенной версией ResNet 152 и часто используется в качестве отправной точки для трансферного обучения.

Revolution of Depth

Однако увеличение глубины сети не работает путем простого наложения слоев вместе.Глубокие сети сложно обучать из-за пресловутой проблемы исчезающего градиента - поскольку градиент распространяется обратно на более ранние слои, повторное умножение может сделать градиент чрезвычайно маленьким. В результате, по мере того, как сеть углубляется, ее производительность насыщается или даже начинает быстро ухудшаться.

Я узнал о кодировании ResNets из курса DeepLearning.AI Эндрю Нг. Я очень рекомендую этот курс.

В моем репозитории Github я поделился двумя записными книжками, одна из которых кодирует ResNet с нуля, как описано в DeepLearning.AI и другой, который использует предварительно обученную модель в Керасе. Надеюсь, вы достанете код и попробуете его сами.

Пропустить соединение - сила ResNet

ResNet впервые представила концепцию пропуска соединения. На приведенной ниже диаграмме показано подключение пропуска. На рисунке слева слои свертки складываются один за другим. Справа мы по-прежнему складываем слои свертки, как и раньше, но теперь мы также добавляем исходные входные данные к выходным данным блока свертки. Это называется пропустить соединение

Пропустить образ соединения из DeepLearning.AI

Это может быть записано в виде двух строк кода:

 X_shortcut = X # Сохранить начальное значение X в переменной 
 ## Выполнить операции свертки + пакетные нормы для XX = Add () ([X, X_shortcut]) # SKIP Connection 

Кодирование довольно простое, но есть одно важное соображение - поскольку X, X_shortcut выше - это две матрицы, вы можете добавить их, только если они имеют одинаковую форму. Итак, если операции свертки + пакетной нормы выполняются таким образом, что форма вывода остается той же, то мы можем просто добавить их, как показано ниже.

Когда x и x_shortcut имеют одну и ту же форму

В противном случае x_shortcut проходит через слой свертки, выбранный таким образом, чтобы выходные данные из него были того же размера, что и выходные данные из блока свертки, как показано ниже:

X_shortcut проходит через блок свертки

В notebook на Github, две функции identity_block и convolution_block реализованы выше. Эти функции используют Keras для реализации слоев Convolution и Batch Norm с активацией ReLU. Пропустить соединение технически - это одна строка X = Add () ([X, X_shortcut]) .

Здесь следует отметить одну важную вещь: пропускное соединение применяется до активации RELU, как показано на диаграмме выше. Исследования показали, что это дает наилучшие результаты.

Почему работают пропуски подключений?

Это интересный вопрос. Я думаю, что есть две причины, по которым здесь работают пропущенные соединения:

1. Они смягчают проблему исчезновения градиента, позволяя этому альтернативному сокращенному пути для градиента течь через
2. Они позволяют модели изучить функцию идентификации, которая гарантирует, что более высокий уровень будет работать как минимум так же хорошо, как и нижний уровень, а не хуже

Infact, поскольку пропускаемые соединения ResNet используются в гораздо большем количестве модельных архитектур, таких как полностью сверточная сеть (FCN) и U-Net.Они используются для передачи информации от более ранних слоев модели к более поздним уровням. В этих архитектурах они используются для передачи информации от уровней понижающей дискретизации на уровни повышающей дискретизации.

Тестирование созданной нами модели ResNet

Блоки идентификации и свертки, закодированные в ноутбуке, затем объединяются для создания модели ResNet-50 с архитектурой, показанной ниже:

Модель ResNet-50

Модель ResNet-50 состоит из 5 этапов каждый со сверткой и блоком идентификации.Каждый блок свертки имеет 3 сверточных слоя, и каждый блок идентификации также имеет 3 сверточных слоя. ResNet-50 имеет более 23 миллионов обучаемых параметров.

Я тестировал эту модель на наборе данных знаков, который также включен в мой репозиторий Github. В этом наборе данных есть изображения рук, соответствующие 6 классам. У нас есть 1080 изображений поездов и 120 тестовых изображений.

Signs Data Set

Наш ResNet-50 достигает 86% точности теста за 25 эпох обучения. Неплохо!

Построение ResNet в Керасе с использованием предварительно обученной библиотеки

Мне самому понравилось кодировать модель ResNet, поскольку это позволило мне лучше понять сеть, которую я часто использую во многих задачах обучения передачи, связанных с классификацией изображений, локализацией объектов, сегментацией и т. Д.

Однако для более регулярного использования быстрее использовать предварительно обученный ResNet-50 в Keras. У Keras есть много таких моделей позвоночника с их весами Imagenet, доступными в его библиотеке.

Предварительно обученная модель Keras

Я загрузил на свой Github блокнот, который использует Keras для загрузки предварительно обученного ResNet-50. Вы можете загрузить модель с однострочным кодом:

 base_model = applications.resnet50.ResNet50 (weights =  None , include_top =  False , input_shape = (img_height, img_width, 3)) 

Здесь weights = None, поскольку I хочу инициализировать модель со случайными весами, как я это сделал в кодированном мной ResNet-50.В противном случае я также могу загрузить предварительно обученные веса ImageNet. Я установил include_top = False, чтобы не включать окончательный объединенный и полностью связанный слой в исходную модель. Я добавил Global Average Pooling и плотный слой вывода в модель ResNet-50.

 x = base_model.output 
 x = GlobalAveragePooling2D () (x) 
 x = Dropout (0.7) (x) 
 прогнозов = Dense (num_classes, Activation = 'softmax') (x) 
 model = Model (inputs = base_model .input, output = predictions) 

Как показано выше, Keras предоставляет очень удобный интерфейс для загрузки предварительно обученных моделей, но важно также самостоятельно кодировать ResNet хотя бы один раз, чтобы вы поняли концепцию и, возможно, могли применить это обучение к другому новую архитектуру, которую вы создаете.

Keras ResNet получил точность 75% после обучения на 100 эпохах с оптимизатором Adam и скоростью обучения 0,0001. Точность немного ниже, чем у нашей собственной кодированной модели, и я предполагаю, что это связано с инициализацией веса.

Keras также предоставляет простой интерфейс для увеличения данных, поэтому, если у вас будет возможность, попробуйте расширить этот набор данных и посмотрите, приведет ли это к повышению производительности.

Заключение

• ResNet - это мощная базовая модель, которая очень часто используется во многих задачах компьютерного зрения.
• ResNet использует пропускаемое соединение для добавления вывода с более раннего уровня на более поздний уровень.Это помогает смягчить проблему исчезающего градиента.
• Вы можете использовать Keras для загрузки их предварительно обученного ResNet 50 или использовать код, которым я поделился, для написания ResNet самостоятельно.

У меня есть собственная консультация по глубокому обучению, и я люблю работать над интересными проблемами. Я помог многим стартапам внедрить инновационные решения на основе ИИ. Проверьте нас на - http://deeplearninganalytics.org/.

Вы также можете увидеть другие мои работы по адресу: https://medium.com/@priya.dwivedi

Если у вас есть проект, над которым мы можем сотрудничать, свяжитесь со мной через мой веб-сайт или по адресу info @ deeplearninganalytics.org

Ссылки

.

YOLO: обнаружение объектов в реальном времени

«Вы только посмотрите один раз» (YOLO) - это современная система обнаружения объектов в реальном времени. На Pascal Titan X он обрабатывает изображения со скоростью 30 кадров в секунду и имеет карту памяти 57,9% на тесте COCO test-dev.

Сравнение с другими детекторами

YOLOv3 работает очень быстро и точно. В MAP, измеренном на 0,5 IOU, YOLOv3 находится на одном уровне с Focal Loss, но примерно в 4 раза быстрее. Более того, вы можете легко найти компромисс между скоростью и точностью, просто изменив размер модели, без переобучения!

Производительность в наборе данных COCO

Модель	Поезд	Тест	mAP	КОЛПАК	кадров в секунду	Cfg	Вес
SSD300	COCO поезд	тест-разработчик	41.2	–	46	ссылка
SSD 500	COCO поезд	тест-разработчик	46,5	–	19	ссылка
ЙОЛОв2 608x608	COCO поезд	тест-разработчик	48,1	62.94 млрд	40	CFG	весов
Крошечный YOLO	COCO поезд	тест-разработчик	23.7	5,41 млрд	244	CFG	весов
SSD321	COCO поезд	тест-разработчик	45,4	–	16	ссылка
DSSD321	COCO поезд	тест-разработчик	46,1	–	12	ссылка
R-FCN	COCO поезд	тест-разработчик	51.9	–	12	ссылка
SSD513	COCO поезд	тест-разработчик	50,4	–	8	ссылка
DSSD513	COCO поезд	тест-разработчик	53,3	–	6	ссылка
FPN FRCN	COCO поезд	тест-разработчик	59,1	–	6	ссылка
Ретинанет-50-500	COCO поезд	тест-разработчик	50.9	–	14	ссылка
Ретинанет-101-500	COCO поезд	тест-разработчик	53,1	–	11	ссылка
Ретинанет-101-800	COCO поезд	тест-разработчик	57,5 ​​	–	5	ссылка
ЙОЛОв3-320	COCO поезд	тест-разработчик	51,5	38.97 млрд	45	CFG	весов
ЙОЛОв3-416	COCO поезд	тест-разработчик	55,3	65,86 млрд	35	CFG	весов
ЙОЛОв3-608	COCO поезд	тест-разработчик	57,9	140.69 млрд	20	CFG	весов
YOLOv3-tiny	COCO поезд	тест-разработчик	33.1	5.56 млрд	220	CFG	весов
YOLOv3-spp	COCO поезд	тест-разработчик	60,6	141,45 млрд	20	CFG	весов

Как это работает

Системы предварительного обнаружения перепрофилируют классификаторы или локализаторы для выполнения обнаружения. Они применяют модель к изображению в разных местах и ​​в разных масштабах. Области изображения с высокими оценками считаются обнаружениями.

Мы используем совершенно другой подход. Мы применяем единственную нейронную сеть к полному изображению. Эта сеть делит изображение на области и предсказывает ограничивающие рамки и вероятности для каждой области. Эти ограничивающие рамки взвешиваются по прогнозируемым вероятностям.

Наша модель имеет ряд преимуществ перед системами на основе классификаторов. Он смотрит на все изображение во время тестирования, поэтому его прогнозы основываются на глобальном контексте изображения. Он также делает прогнозы с одной оценкой сети, в отличие от таких систем, как R-CNN, которые требуют тысячи для одного изображения.Это делает его чрезвычайно быстрым, более чем в 1000 раз быстрее, чем R-CNN, и в 100 раз быстрее, чем Fast R-CNN. См. Нашу статью для получения более подробной информации о системе.

Что нового в версии 3?

YOLOv3 использует несколько приемов для улучшения обучения и повышения производительности, в том числе: многомасштабные прогнозы, лучший классификатор магистрали и многое другое. Подробности в нашей статье!

Обнаружение с использованием предварительно обученной модели

Этот пост проведет вас через обнаружение объектов с помощью системы YOLO с использованием предварительно обученной модели.Если у вас еще не установлен Darknet, вам следует сделать это в первую очередь. Или вместо того, чтобы читать все это, просто запустите:

  git clone https://github.com/pjreddie/darknet cd darknet сделать  

Легко!

У вас уже есть файл конфигурации для YOLO в подкаталоге cfg / . Вам нужно будет скачать файл предварительно тренированного веса здесь (237 МБ). Или просто запустите это:

  wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights  

Тогда запускайте детектор!

 ./ darknet обнаружение cfg / yolov3.cfg yolov3.weights data / dog.jpg  

Вы увидите такой вывод:

  размер фильтров слой вход выход 0 усл 32 3 x 3/1 416 x 416 x 3 -> 416 x 416 x 32 0,299 BFLOPs 1 усл 64 3 x 3/2 416 x 416 x 32 -> 208 x 208 x 64 1,595 BFLOPs ....... 105 усл 255 1 x 1/1 52 x 52 x 256 -> 52 x 52 x 255 0,353 BFLOPs 106 обнаружение true_thresh: используется значение по умолчанию '1.000000 ' Загрузка весов из yolov3.weights ... Готово! data / dog.jpg: Прогноз через 0,029329 секунды. собака: 99% грузовик: 93% велосипед: 99%  

Darknet распечатывает обнаруженные объекты, их достоверность и время, необходимое для их поиска. Мы не компилировали Darknet с OpenCV , поэтому он не может отображать обнаружения напрямую. Вместо этого он сохраняет их в predictions.png . Вы можете открыть его, чтобы увидеть обнаруженные объекты. Поскольку мы используем Darknet на процессоре, на одно изображение уходит около 6-12 секунд.Если бы мы использовали версию с графическим процессором, это было бы намного быстрее.

Я включил несколько примеров изображений на случай, если вам понадобится вдохновение. Попробуйте data / eagle.jpg , data / dog.jpg , data / person.jpg или data / Horse.jpg !

Команда detect - это сокращение для более общей версии команды. Эквивалент команды:

  ./darknet Detector test cfg / coco.data cfg / yolov3.cfg yolov3.weights data / dog.jpg  

Вам не нужно это знать, если все, что вы хотите сделать, это запустить обнаружение на одном изображении, но полезно знать, хотите ли вы делать другие вещи, например запускать на веб-камере (что вы увидите позже).

Несколько изображений

Вместо того, чтобы указывать изображение в командной строке, вы можете оставить его пустым, чтобы попробовать несколько изображений подряд. Вместо этого вы увидите сообщение, когда конфигурация и веса будут загружены:

  ./darknet detect cfg / yolov3.cfg yolov3.weights слой фильтры размер вход выход 0 усл 32 3 x 3/1 416 x 416 x 3 -> 416 x 416 x 32 0,299 BFLOPs 1 усл 64 3 x 3/2 416 x 416 x 32 -> 208 x 208 x 64 1.595 BFLOP ....... 104 усл 256 3 x 3/1 52 x 52 x 128 -> 52 x 52 x 256 1,595 BFLOPs 105 усл 255 1 x 1/1 52 x 52 x 256 -> 52 x 52 x 255 0,353 BFLOPs 106 обнаружение Загрузка весов из yolov3.weights ... Готово! Введите путь к изображению:  

Введите путь к изображению, например, data / Horse.jpg , чтобы он предсказывал поля для этого изображения.

Как только это будет сделано, вам будет предложено указать другие пути, чтобы попробовать разные изображения. Используйте Ctrl-C , чтобы выйти из программы, как только вы закончите.

Изменение порога обнаружения

По умолчанию YOLO отображает только обнаруженные объекты с достоверностью 0,25 или выше. Вы можете изменить это, передав флаг -thresh команде yolo . Например, чтобы отобразить все обнаружения, вы можете установить порог 0:

.

  ./darknet detect cfg / yolov3.cfg yolov3.weights data / dog.jpg -thresh 0  

Что производит:

! [] [Все]

Так что, очевидно, это не очень полезно, но вы можете установить для него разные значения, чтобы контролировать то, что модель устанавливает порог.

Крошечный YOLOv3

У нас есть очень маленькая модель для стесненных условий: yolov3-tiny . Чтобы использовать эту модель, сначала загрузите вес:

  wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3-tiny.weights  

Затем запустите детектор с крошечным файлом конфигурации и весом:

  ./darknet detect cfg / yolov3-tiny.cfg yolov3-tiny.weights data / dog.jpg  

Обнаружение в реальном времени на веб-камере

Запуск YOLO на тестовых данных не очень интересен, если вы не видите результат.Вместо того, чтобы запускать его на кучу изображений, давайте запустим его на входе с веб-камеры!

Чтобы запустить эту демонстрацию, вам необходимо скомпилировать Darknet с CUDA и OpenCV. Затем запустите команду:

  ./darknet детектор демо cfg / coco.data cfg / yolov3.cfg yolov3.weights  

YOLO отобразит текущий FPS и прогнозируемые классы, а также изображение с нарисованными поверх него ограничивающими рамками.

Вам понадобится веб-камера, подключенная к компьютеру, к которому может подключиться OpenCV, иначе она не будет работать.Если у вас подключено несколько веб-камер и вы хотите выбрать, какую из них использовать, вы можете передать флаг -c для выбора (OpenCV использует веб-камеру 0 по умолчанию).

Вы также можете запустить его для видеофайла, если OpenCV может читать видео:

  ./darknet Detector demo cfg / coco.data cfg / yolov3.cfg yolov3.weights <видеофайл>  

Вот как мы сделали видео на YouTube выше.

Тренинг YOLO на VOC

Вы можете обучить YOLO с нуля, если хотите поиграть с различными режимами обучения, гиперпараметрами или наборами данных.Вот как заставить его работать с набором данных Pascal VOC.

Получить данные о летучих органических соединениях на языке Паскаля

Для обучения YOLO вам потребуются все данные о ЛОС с 2007 по 2012 год. Вы можете найти ссылки на эти данные здесь. Чтобы получить все данные, создайте каталог для хранения всего этого и из этого каталога запустите:

  wget https://pjreddie.com/media/files/VOCtrainval_11-May-2012.tar wget https://pjreddie.com/media/files/VOCtrainval_06-Nov-2007.tar wget https://pjreddie.com/media/files/VOCtest_06-Nov-2007.деготь tar xf VOCtrainval_11-May-2012.tar tar xf VOCtrainval_06-ноя-2007.tar tar xf VOCtest_06-ноя-2007.tar  

Теперь будет подкаталог VOCdevkit / со всеми данными обучения VOC в нем.

Создание этикеток для VOC

Теперь нам нужно сгенерировать файлы меток, которые использует Darknet. Darknet хочет файл .txt для каждого изображения со строкой для каждого наземного объекта на изображении, которая выглядит так:

  <класс-объекта>   <ширина> <высота>  

Где x , y , ширина и высота относятся к ширине и высоте изображения.Чтобы сгенерировать этот файл, мы запустим сценарий voc_label.py в каталоге Darknet scripts / . Давай просто скачаем еще раз, потому что нам лень.

  wget https://pjreddie.com/media/files/voc_label.py python voice_label.py  

Через несколько минут этот сценарий сгенерирует все необходимые файлы. В основном он генерирует множество файлов этикеток в VOCdevkit / VOC2007 / labels / и VOCdevkit / VOC2012 / labels / . В вашем каталоге вы должны увидеть:

  лс 2007_test.txt VOCdevkit 2007_train.txt voc_label.py 2007_val.txt VOCtest_06-ноя-2007.tar 2012_train.txt VOCtrainval_06-ноя-2007.tar 2012_val.txt VOCtrainval_11-May-2012.tar  

В текстовых файлах типа 2007_train.txt перечислены файлы изображений за этот год и набор изображений. Даркнету нужен один текстовый файл со всеми изображениями, на которых вы хотите тренироваться. В этом примере давайте потренируемся со всем, кроме набора тестов 2007, чтобы мы могли протестировать нашу модель. Бега:

  кот 2007_ поезд.txt 2007_val.txt 2012 _ *. txt> train.txt  

Теперь у нас есть весь trainval 2007 года и trainval 2012, собранный в один большой список. Это все, что нам нужно сделать для настройки данных!

Изменить Cfg для данных Pascal

Теперь перейдите в свой каталог Darknet. Мы должны изменить конфигурационный файл cfg / voc.data , чтобы он указывал на ваши данные:

  1 класс = 20 2 поезд = <путь-к-вокалу> /train.txt 3 valid = <путь-к-вокалу> 2007_test.txt 4 имени = данные / вокал.имена 5 резервная копия = резервная копия  

Вы должны заменить на каталог, в который вы помещаете данные VOC.

Загрузить предварительно обученные сверточные веса

Для обучения мы используем сверточные веса, предварительно обученные на Imagenet. Мы используем веса из модели darknet53. Вы можете просто скачать веса для сверточных слоев здесь (76 МБ).

  wget https://pjreddie.com/media/files/darknet53.conv.74  

Поезд модели

Теперь мы можем тренироваться! Запускаем команду:

 ./ поезд детекторов даркнета cfg / voice.data cfg / yolov3-voc.cfg darknet53.conv.74  

Тренировка YOLO на COCO

Вы можете обучить YOLO с нуля, если хотите поиграть с различными режимами обучения, гиперпараметрами или наборами данных. Вот как заставить его работать с набором данных COCO.

Получить данные COCO

Для обучения YOLO вам потребуются все данные и метки COCO. Скрипт scripts / get_coco_dataset.sh сделает это за вас. Выясните, куда вы хотите поместить данные COCO, и загрузите их, например:

  cp скрипты / get_coco_dataset.данные sh данные cd bash get_coco_dataset.sh  

Теперь у вас должны быть все данные и метки, созданные для Darknet.

Изменить cfg для COCO

Теперь перейдите в свой каталог Darknet. Мы должны изменить конфигурационный файл cfg / coco.data , чтобы он указывал на ваши данные:

  1 класс = 80 2 поезд =  /trainvalno5k.txt 3 valid =  /5k.txt 4 имени = данные / coco.names 5 резервная копия = резервная копия  

Вы должны заменить на каталог, в который вы помещаете данные COCO.

Вам также следует изменить конфигурацию вашей модели для обучения, а не для тестирования. cfg / yolo.cfg должен выглядеть так:

  [нетто] # Тестирование # партия = 1 # подразделений = 1 # Обучение партия = 64 subdivisions = 8 ....  

Поезд модели

Теперь мы можем тренироваться! Запускаем команду:

  ./darknet детектор поезд cfg / coco.data cfg / yolov3.cfg darknet53.conv.74  

Если вы хотите использовать несколько графических процессоров:

 ./ поезд детекторов darknet cfg / coco.data cfg / yolov3.cfg darknet53.conv.74 -gpus 0,1,2,3  

Если вы хотите остановить и возобновить тренировку с контрольной точки:

  ./darknet детектор поезд cfg / coco.data cfg / yolov3.cfg backup / yolov3.backup -gpus 0,1,2,3  

YOLOv3 в наборе данных Open Images

  wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3-openimages.weights ./darknet Detector test cfg / openimages.data cfg / yolov3-openimages.cfg yolov3-openimages.веса  

Что случилось со старым сайтом YOLO?

Если вы используете YOLO версии 2, вы все равно можете найти этот сайт здесь: https://pjreddie.com/darknet/yolov2/

Цитировать

Если вы используете YOLOv3 в своей работе, цитируйте нашу статью!

  @article {yolov3, title = {YOLOv3: Дополнительное улучшение}, author = {Редмон, Джозеф и Фархади, Али}, журнал = {arXiv}, год = {2018} }  

.

Обзоры и рейтинги накладки для настольного тенниса

Название	Скорость	Вращение	Липкость	Всего	Цена	Рейтинги
Бабочка 05	-	-	-	–	–	0
Butterfly Addoy	5.1	5,3	1,2	6,4	$ 5	16
Бабочка Aibiss	7,3	8,9	5	8,4	$ 40	3
Баттерфляй Брайс	9	7.5	2	7,8	$ 57	31
Баттерфляй Брайс FX	8,6	8,2	1,5	8,4	$ 55	24
Баттерфляй Bryce FX PowerSponge	8,8	8.8	2	8,6	–	2
Баттерфляй Брайс Хард	9	8	2	8,5	$ 35	2
Баттерфляй Bryce High Speed ​​	9,4	8.4	2,2	9,3	$ 63	22
Баттерфляй Брайс Хай Тьюн	9,1	8,8	1	9,1	$ 35	4
Баттерфляй Брайс PowerSponge	8	9	2	8	–	1
Баттерфляй Брайс Спид	9.4	8,3	1,4	9	$ 79	43
Баттерфляй Bryce Speed ​​FX	9,4	8,4	2,5	9,1	$ 65	44
Катапульта-бабочка	9	8.7	2,3	8,4	$ 52	9
Кермет бабочка	8,6	8,2	0,9	8,9	$ 43	10
Баттерфляй Дигникс 05	8,9	9.3	1,9	9,1	$ 105	39
Бабочка Dignics 09C	8,5	9,5	5,6	9,3	120 долларов США	18
Баттерфляй Дигникс 64	9,7	9.1	1,8	9,7	$ 97	5
Бабочка Dignics 80	9,4	9,3	2	9,5	$ 100	11
Баттерфляй Экрипс	6,9	5.8	2	5,5	$ 37	4
Экрипс Бабочка Софт	7,9	7,3	1	7,7	$ 35	4
Бабочка Flextra	7,1	7.5	2,6	7,9	$ 20	53
Бабочка Гигникс	-	-	-	–	–	0
Бабочка Крупнейшая	-	-	-	–	–	0
Бабочка Морим	6	-	-	9.5	$ 100	1
Баттерфляй Пан Азия	6,5	6,8	2,1	6,8	$ 10	17
Баттерфляй Раунделл	8,8	8,6	2,5	8.7	$ 48	27
Баттерфляй Раунделл Хард	8,8	9	1,5	8,9	$ 45	4
Бабочка Раунделл Софт	8,7	8,8	2,5	9	$ 45	15
Бабочка Розена	8.8	8,5	1,9	8,9	$ 38	55
Бабочка Сапфира	8,2	8,5	2,7	8,4	$ 32	11
Бабочка SOFT D13	8.2	8,3	4,6	8,3	$ 8	5
Бабочка Solcion	7,9	8,2	1,6	8,8	$ 53	23
Butterfly Spin Art	8.5	9,3	6	9,2	$ 68	49
Бабочка Шривер	8	8	2,5	8,5	$ 40	95
Бабочка Шривер EL	7.8	7,8	2,7	8,5	$ 40	64
Бабочка Шривер FX	7,9	8,1	2,8	8,5	$ 40	68
Бабочка Шривер FX PowerSponge	-	-	-	–	$ 32	0
Бабочка Шривер G2	8.4	8,2	2,5	8,7	$ 56	19
Бабочка Шривер G2 FX	7,9	8,2	1,9	8,4	$ 56	27
Бабочка Sriver G2 High Tune	8.5	8	5	8,5	$ 67	2
Бабочка Шривер G3	8,4	8,2	3	8,4	$ 57	39
Бабочка Шривер G3 FX	8.6	8,4	2,7	8,9	$ 59	50
Бабочка Sriver High Tune	8,3	8,3	4	8,7	$ 55	7
Бабочка Шривер L	8.2	8,2	2,7	8,7	$ 28	24
Бабочка Sriver PowerSponge	8	8,5	-	7	$ 40	1
Бабочка Шривер S	7.3	6,5	2,3	8,3	$ 28	4
Бабочка Стайер	-	-	-	–	–	0
Butterfly Super Anti (Антиспин)	4.4	2,6	0	8,4	$ 36	18
Butterfly Super Anti Special (Антиспин)	6	5,3	1,7	9,3	$ 34	4
Бабочка Tackifire	-	-	-	–	–	0
Бабочка Tackifire C	6.8	8,8	7,3	7,5	$ 52	15
Бабочка Tackifire C Soft	7,4	9,1	7,1	9	$ 52	14
Butterfly Tackifire Drive	7.7	8,8	5,6	8,4	$ 41	13
Butterfly Tackifire Special	7,4	8	3,5	8	$ 29	3
Butterfly Tackifire Special-Soft	7.9	9,1	3,4	8,9	$ 51	20
Отбивная бабочка	5,5	9,1	5,5	8,6	$ 35	30
Butterfly Tackiness Chop 2	6.8	8,9	5,2	8,9	$ 45	20
Butterfly Tackiness Drive	6,9	8,5	5,6	8,5	$ 35	40
Бабочка Буря	8	7.8	2	8,3	$ 30	2
Баттерфляй Tenergy 05	9,3	9,4	2,4	9,3	$ 79	333
Бабочка Tenergy 05 FX	9,1	9.3	3,1	9,3	$ 75	137
Баттерфляй Tenergy 05 Hard	9,3	9,3	2,3	9,1	$ 90	20
Баттерфляй Tenergy 25	9,2	9.1	2,4	9,3	$ 78	70
Бабочка Tenergy 25 FX	9,1	9,2	3	9,4	$ 78	34
Бабочка Tenergy 64	9,3	8.8	2,6	9,3	$ 70	164
Бабочка Tenergy 64 FX	9	8,9	1,7	9	$ 78	41
Бабочка Tenergy 80	9,3	9.4	2,2	9,4	$ 68	111
Бабочка Tenergy 80-FX	9	9	2,1	8,9	$ 80	21
Бабочка Вакаба	5,4	5.4	0,7	6,3	–	10
Бабочка Вакаба D-13	6,4	6,2	1	7	–	4
Бабочка Юки	6,6	6.8	7,1	7,1	$ 30	14

.

---

Смотрите также

• 
  Конвектор что это такое
• 
  Чем смазать уплотнители пластиковых окон
• 
  Таблица контрастных цветов
• 
  Травяное покрытие искусственное
• 
  Расчет насоса для теплого пола
• 
  Подключение расширительного бака к системе водоснабжения
• 
  Коэффициенты теплопроводности строительных материалов снип
• 
  Электрическая банная печь
• 
  Укрывной материал на зиму
• 
  Показания электросчетчика какие цифры вписывать
• 
  Какие клематисы самые неприхотливые