Детали машины названия с фото

Описание запчастей, узлов, агрегатов, автомобильных терминов

AutoWiki

Этот раздел нашего сайта посвящен автомобильным терминам, если Вы не знаете, что представляет из себя та или иная запчасть (узел, агрегат и т.д.), то найдите его в списке и почитайте. Мы описали наиболее часто используемые термины. Количество описанных терминов будет постоянно расширяться. Также здесь Вы найдете полезную информацию, связанную с эксплуатацией автомобиля. 

Как найти автозапчасти по низкой цене

 

Автомобильные ремни безопасности

Автостекло

Бампер

Бензонасос

Воздушный фильтр

Втулка стабилизатора   Частичный ассортимент втулок стабилизатора магазина с номерами

Двигатель

Капот

Коленчатый вал

Коробка передач

Кузов

Кузовные детали

Масло

Масляный фильтр

Мост

Оригинальные запчасти

Подшипник

Пыльник

Радиатор

Редуктор заднего моста

Ремень ГРМ                    Частичный ассортимент различных ремней с номерами

Рулевая рейка

Рулевой редуктор

Салонный фильтр (фильтр салона)

Свечи

Топливный насос (ТНВД)

Топливный фильтр

Тормозная колодка     Частичный ассортимент тормозных колодок с номерами

Фара

Электронный каталог запчастей 

На нашем сайте Вы всегда можете купить из наличия или заказать удобным для Вас способом автозапчасти на нижеперечисленные марки авто:

BMW (БМВ) (1 серии 3 двери,1 серии 5 дверей, 1 серии Купе, 1 серии Кабриолет, BMW 3 серии Седан, 3 серии Туринг, 3 серии Гран Туризмо, 3 серии Купе, BMW 3 серии Кабриолет, 4 серии Купе, 5 серии Седан, 5 серии Туринг, 5 серии Гран Туризмо, 6 серии Купе, 6 серии Гран Купе, 6 серии Кабриолет, 7 серии, X1, X3, X5, X6, z4 Родстер, M3 Купе, M3 Кабриолет, M5 Седан, M6 Купе, M6 Гран Купе, M6 Кабриолет)

Mercedes-Benz (Мерседес) (190,A-Class,B-Class, C-Class,CL-Class, CLA-Class, CLC-Class, CLK-Class,CLS-Class,E-Class,G-Class,GL-Class,GLK-Class, M-Class,R-Class,S-Class,SL-Class,SLK-Class,SLR McLaren,SLS AMG,Sprinter, V-Class,Vaneo,Viano,Vito) 

Volkswagen (Фольксваген)(Amarok,Beetle,Bora, Caddy, California, Caravelle, Crafter, CrossPolo, Eos, Fox, Golf, Golf Plus,Jetta, Kaefer, LT, Lupo, Multivan,New Beetle, Passat, Passat CC, Phaeton, Pointer, Polo, Santana, Scirocco, Sharan, Tiguan, Touareg, Touran, Transporter, Vento)

Audi (ауди) (80, 90, 100, 200, A1, A1 Sportback, A2, A3, A3 Cabriolet, A3 Sportback, A4, A4 allroad quattro, A4 Avant, A5, A5 Cabriolet, A5 Sportback, A6, A6 allroad quattro, A6 Avant, A7 Sportback, A8, Allroad, Аudi 4, Coupe 5, Q3, Q5, Q7, Quattro, R8, RS, RS5 Coupe, RS6, RS6 Avant, S, S3, S3 Sportback, S4, S5, S6, S6 Avant, S8, TT, TT Coupe, TT Roadster, TT RS Coupe, TTS Coupe, V8)

Opel (опель) (Agila, Antara, Ascona, Astra, Astra Family, Astra GTC, Calibra, Combo, Corsa, Frontera, GT, Insignia, Kadett, Manta, Мeriva, Mokka, Monterey, Movano, Omega, Rekord, Senator, Signum, Sintra, Speedster, Tigra, Vectra, Vita, Vivaro, Zafira)

Запчасти Форд (Ford)(Aerostar, Bronco, C-MAX, Contour, Cougar, Сrown Victoria, Econoline, EcoSport, Еdge, Escape, Escort, Excursion, Expedition, Explorer, F150, F250, F350, F450, Fiesta, Five Hundred, Flex, Focus, Focus ST, Ford, Freestyle, Fusion, Galaxy, Granada, Grand C-MAX, Grand Marquis, GT, Ka, Kuga, Laser, Maverick, Mercury, Mondeo, Mustang, Orion, Probe, Puma, Ranger, S-MAX, Scorpio, Sierra, Spectron, Taurus, Tempo, Territory, Thunderbird, Tourneo Connect, Тransit, Windstar)

Daewoo (дэу) (Alpheon, Assol, Condor, Damas, Espero, Gentra, Lacetti, Lanos, Leganza, Magnus, Matiz, Nexia, Nubira, Prince, Racer, Sens, Tacuma, Tico, Tosca, Winstorm)

Hyundai (хендай) (Accent, Aero, Atos, Avante, Centennial, Click, Coupe, Dynasty, Elantra, Equus, Excel, Galloper, Genesis, Genesis Coupe, Getz, Grace, Grand Santa Fe, Grand Starex, Grandeur, h4, i10, i20, i30, i40, ix20, ix35, ix55, Lavita, Libero, Matrix, Maxcruze, New EF Sonata, NF, Pony, Porter, S Coupe, Santa Fe, Santa Fe Classic, Santamo, Scoupe, Solaris, Sonata, Starex, Stellar, Tager, Terracan, Tiburon, Trajet, Tucson, Tuscani, Veloster, Veracruz, Verna, XG)

Запчасти Киа (Kia) (Avella, Besta, Bongo, Borrego, Carens, Carnival, ceed, Cerato, Cerato Koup, Clarus, Comby, Forte, Grand Carnival, Joice, K-series, K3, K5, K7, K9, Magentis, Mohave, Morning, Opirus, Optima, Picanto, Potentia, Pregio, Pride, pro cee’d, Quoris, Ray, Retona, Rio, Sephia, Shuma, Sorento, Soul, Spectra, Sportage, Towner, Venga, Visto, X-Trek)

SsangYong (СсангЙонг)(Actyon, Actyon Sports, Chairman, Family, Istana, Korando, Korando Sports, Korando Turismo, Kyron, Musso, Musso Sports, New Musso, Rexton, Rodius, SsangYong, Stavic)

Land Rover (Ленд Ровер) (Defender, Discovery, Freelander, Range Rover, Range Rover Evoque, Range Rover Sport)

Seat (Сеат)

, Skoda (Шкода), Porsche (Порше)

Также возможна доставка запчастей на любые другие марки, в том числе японские авто и китайские.

Китайская машинная часть, Машинная деталь Производители, Поставщики, Цена

401,610 Найденные продукты от 40,161

Цена FOB: долларов США.89-1,96 / шт.
мин. Заказ: 1 шт.

Цена FOB: US $ 1,0-100,0 / шт.
Мин. Заказ: 100 шт.

Цена ФОБ: долларов США 144.85-147,06 / шт.
мин. Заказ: 10 штук

Цена FOB: долларов США.0-10,0 / шт.
мин. Заказ: 1 шт.

,

Гравировальный станок запчасти 23 23 Основа шагового двигателя Пластиковая подушка с фиксированным посадочным местом для фрезерных станков с ЧПУ | |

Тип: сиденье с шаговым двигателем

Номер модели: 57

Комплектация: 1 шт. Кронштейн

Доставка

• Отправка в США: 7-15 дней
• Отправка в другие страны: 15-35дней
• Примечание: Бразилия / Россия / Украина займет намного больше времени, чем другие страны, поэтому время возврата составляет до 60 дней.
• Товар будет отправлен в течение 48 часов после получения полной оплаты
• Мы отправим ваши заказы заказным письмом (включая номер для отслеживания) в Китай воздушной почтой.

Политика возврата

• 100% возврат — гарантия в течение 30 дней
• Мы принимаем возвраты для обмена или возврата в течение 30 дней с момента доставки товара.
• Предметы должны быть в своем первоначальном состоянии, не изношены или не изменены. Мы не будем возмещать обратную доставку.

Обратная связь

• Как только вы получили ваш товар, пожалуйста, оставьте отзыв для нас, так как это сообщит нам, что вы получили ваши товары.
• Нам очень нужны ваши положительные отзывы и 5-звездочный рейтинг после получения вашего заказа, мы дадим вам положительный отзыв.
• Ваше удовлетворение является наиболее важным для нас. Если у вас есть проблема или вопрос относительно вашей транзакции, пожалуйста, свяжитесь с нами, прежде чем оставлять какие-либо отзывы. И дайте нам возможность разумно исправиться в разумные сроки, независимо от вашей озабоченности.
• Отрицательный отзыв ничего не решает. Мы всегда готовы все уладить.Так что не стесняйтесь обращаться к нам.

Обслуживание клиентов

• Мы здесь, чтобы помочь с вашими вопросами продукта, статус заказа и возврата.
• Наше обязательство перед вами — ответить на вашу электронную почту в течение 24 часов, выходные — в течение 48 часов. Отправьте нам письмо с любыми вопросами или проблемами, которые могут у вас возникнуть.

Условия продажи

• Ввозные таможенные пошлины, налоги и сборы не включены в цену или стоимость доставки.Взимается ответственность покупателя
• Пожалуйста, свяжитесь с таможней вашей страны, чтобы определить, что эти дополнительные расходы будут до покупки.
• Обычно мы отмечаем товары по низкой цене в таможенной декларации и стараемся помочь вам минимизировать или избежать НДС или НДС или других налогов на импорт, но мы не можем гарантировать отсутствие налоговых сборов, так как это зависит от политики вашей страны

Требования покупателей:

Мы тщательно проверим все товары перед отправкой, когда вы получили товар, если возникнут проблемы с качеством, пожалуйста, немедленно свяжитесь с нами.

Если есть другие причины для возврата товара, расходы по доставке несет покупатель.

Все возвраты должны быть в оригинальной упаковке, и вы должны предоставить нам номер отслеживания доставки, конкретная причина, вернуть код заказа

.

Китай производитель детали для обработки с ЧПУ, автозапчасти, текстильные детали машин | детали | запчасти для станков с ЧПУ

Наименование продукта	OEM Precision CNC Machining Parts
Основной продукт	CNC детали, прецизионные механические компоненты, прецизионные фрезерные детали
Основной материал	сталь, алюминий, нержавеющая сталь, латунь, титан, пластик, органическое стекло и т. д., углеродистая сталь, стальной сплав, алюминиевый сплав или по индивидуальному заказу, и т. д.
Производственное оборудование	1) Станок для лазерной резки 2) Станок для гибки 3) Штамповочный станок 4) Flatter m achine 5) Станок для снятия фаски 6) Обработка с ЧПУ
Измерительные приборы и оборудование	1) микрометр, 2) манометр с гладкой пробкой, 3) измеритель резьбы, 4) измеритель изображения, 5) Координатно-измерительная машина, 6) Измеритель шероховатости, 7) плановая проверка суппортов
Допуск	+/- 0. 02 ~ 0,01 мм
Производственный процесс	Design-CNC лазерная резка / газовая резка / штамповка-штамповка / гибка-ЧПУ-обработка-сварка-сборка-сборка-упаковка
Контроль качества	, ISO 9001: 2008, RoHS
Время выборки	3-15 рабочих дней
Контроль качества:	100% проверка перед отправкой Условия: Формат чертежа: pdf /.dwg / .igs / .stp / Условия торговли: EXW / FOB Основной рынок Северная Америка, Западная Европа, Океания массовое производство окупается за 70%, баланс 30% до четких фотографий! . Ниссан из форсажа Развальные пластины на приору Мобил 3000 моторное масло Что означают цифры на резине авто Замена топливного фильтра калина универсал Семиместные автомобили все марки 2019 в россии Тойота 2019 джип Формула расчета расхода топлива Очиститель дизель форсунок Болид формулы 1 технические характеристики 2019 Киа спортейдж 3 замена масла в акпп своими руками [an error occurred while processing the directive] [an error occurred while processing the directive]

Откуда родом? Какие модели легковых автомобилей производят в России

Регистрация пройдена успешно!
Пожалуйста, перейдите по ссылке из письма, отправленного на

https://ria. ru/20170927/1505613324.html

Откуда родом? Какие модели легковых автомобилей производят в России

Откуда родом? Какие модели легковых автомобилей производят в России — РИА Новости, 03.03.2020

Откуда родом? Какие модели легковых автомобилей производят в России

Расцвет автопрома в современной истории России пришелся на 2012 и 2013 годы, когда в стране было собрано почти два миллиона новых машин. Кризис почти вдвое… РИА Новости, 27.09.2017

2017-09-27T08:00

2017-09-27T08:00

2020-03-03T06:53

/html/head/meta[@name=’og:title’]/@content

/html/head/meta[@name=’og:description’]/@content

https://cdnn21.img.ria.ru/images/150561/59/1505615944_0:238:3175:2024_1920x0_80_0_0_d880738f7ae515b6f5b732a9339684db.jpg

россия

РИА Новости

1

5

4.7

96

[email protected]

7 495 645-6601

ФГУП МИА «Россия сегодня»

https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/

2017

РИА Новости

1

5

4. 7

96

[email protected]

7 495 645-6601

ФГУП МИА «Россия сегодня»

https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/

Новости

ru-RU

https://ria.ru/docs/about/copyright.html

https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/

РИА Новости

1

5

4.7

96

[email protected]

7 495 645-6601

ФГУП МИА «Россия сегодня»

https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/

1920

1080

true

1920

1440

true

https://cdnn21.img.ria.ru/images/150561/59/1505615944_291:0:3022:2048_1920x0_80_0_0_5a53be9ab5651208b191a8c386f3fd81.jpg

1920

1920

true

РИА Новости

1

5

4.7

96

[email protected]

7 495 645-6601

ФГУП МИА «Россия сегодня»

https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/

РИА Новости

1

5

4.7

96

internet-group@rian. ru

7 495 645-6601

ФГУП МИА «Россия сегодня»

https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/

авто, россия

Авто, Россия

МОСКВА, 27 сен — РИА Новости, Сергей Белоусов. Расцвет автопрома в современной истории России пришелся на 2012 и 2013 годы, когда в стране было собрано почти два миллиона новых машин. Кризис почти вдвое снизил темпы производства и основательно перетряхнул номенклатуру автозаводов. Предпринятые более десяти лет назад правительством меры дали свои плоды: десять самых популярных моделей в стране — местного производства. Чем сейчас живут автосборочные предприятия, какие модели производят и что нас ждет в будущем — в материале РИА Новости.

По полной

По данным Международной организации производителей автомобилей (OICA), в 2016 году в России было выпущено 1 124 774 легковых автомобиля. Почти столько же было произведено в 2005 году, когда правительство опубликовало постановление №166 — важнейший документ для каждого автозавода, который определяет понятие режима промышленной сборки и дает право на льготы при импорте комплектующих. Благодаря этому документу развивается производство современных комплектующих, налаживается экспорт, создаются новые рабочие места, увеличивается уровень локализации иномарок, собранных у нас, то есть они становятся все более российскими.

17 октября 2016, 15:12

Медведев: зарубежным компаниям выгодна локализация производства в РоссииПроизведенная в России продукция будет конкурентоспособна не только на российском рынке, но и на рынке Евразийского союза, отметил премьер-министр.

Уровень локализации учитывает не только запчасти, произведенные в России, но и процессы вроде сварки, окраски и даже использование электричества и воды. Кроме того, различаются и методы сборки. В настоящее время почти все автомобильные предприятия России собирают автомобили по полному циклу CKD (Сomplete Knock Down), что подразумевает сварку и окраску кузовов. Режим крупноузловой сборки (SKD, Semi Knocked Down) также называют «отверточным производством»: на заводы приходят фактически готовые автомобили, но в разобранном виде. Рабочие устанавливают кузов на шасси (этот процесс еще называют «женитьбой») и прикручивают остальные панели. Так, например, собирают Mazda во Владивостоке и BMW в Калининграде.

Если какая-то модель находится в списке произведенных в России, то это не означает, что машина вашего соседа будет выпущена здесь же. Хороший пример — Skoda Octavia: в нашей стране собирают только лифтбэки, а универсалы и вседорожные версии Scout поставляют из Чехии. Или такой случай: недавно в продажу поступил новый кроссовер BMW X3, который первоначально поставляли из США. В это время на «Автоторе» готовилось локальное крупноузловое производство модели, и вскоре калининградские кроссоверы вытеснят американские.

А теперь перейдем к главному: какие модели производят российские автомобильные заводы. Для наглядности РИА Новости подготовило инфографику.

27 сентября 2017, 08:00Инфографика

Автозаводы, работающие на территории РоссииНа территории России работает 20 автозаводов, производящих легковые автомобили. Об уже существующих и строящихся заводах – в инфографике Ria.ru.

Империя АвтоВАЗ-Renault-Nissan-Mitsubishi

Крупнейшим автомобильным предприятием России продолжает оставаться Волжский автозавод в Тольятти, принадлежащий Renault, Nissan и госкорпорации «Ростех». В 2013-м, за год перед тем, как франко-японский альянс выкупил более 50% акций завода, на конвейере АвтоВАЗа была открыта производственная линия по сборке моделей на платформе B0. Сейчас там производятся седаны Nissan Almera и Renault Logan, хетчбэк Sandero, кроссоверы Sandero Stepway и Xray, а также все модификации Lada Largus.

Завод может выпускать до 650 тысяч автомобилей в год, но сейчас его мощности заняты лишь наполовину: в 2016 году АвтоВАЗ собрал 312 тысяч машин всех марок. Помимо вышеуказанных, на заводе собирают Datsun on-DO и mi-DO, Lada Priora, Kalina, Granta и 4×4. Все производство идет по полному циклу. Уровень локализации по модельному ряду Lada составляет 86%.

Дополнительные мощности АвтоВАЗу обеспечивает завод «Lada Ижевск» (бывший ИжАвто). Здесь по полному циклу собирают лифтбэки Lada Granta, а также все версии модели Vesta, включая универсалы SW и SW Cross, производство которых стартовало 11 сентября этого года. В 2016-м было выпущено 96 тысяч автомобилей, но эти цифры завод показал вместе с седанами Nissan Sentra и Tiida, выпуск которых был приостановлен в конце прошлого года. Вернутся ли японские модели обратно на конвейер, пока не решено: в кризис спрос на C-сегмент сильно сократился.

© Фото : ПАО «АВТОВАЗ»Производство Lada Vesta SW Cross

© Фото : ПАО «АВТОВАЗ»

Еще одна вспомогательная площадка АвтоВАЗа — «ЧеченАвто» — расположена в городе Аргун Чеченской республики. Она была создана на базе завода пищевой промышленности «Пищемаш» и изначально выпускала классические ВАЗ-2107 и Lada Priora. На сегодняшний день в производстве осталась только Lada Granta.

28 июля 2017, 17:43

Renault-Nissan стал крупнейшим автопроизводителем в мире

Строительство собственного завода Nissan в поселке Каменка Ленинградской области началось в 2007-м, и через два года с конвейера сошли первые седаны Nissan Teana. Позже выпуск этой модели был перенесен на «Lada Ижевск» (его производство в настоящее время заморожено), и сейчас предприятие производит только кроссоверы: Murano, Qashqai и X-Trail. Средний уровень локализации составляет 64%: в России для японских автомобилей делают кузовные элементы, стеклоподъемники, комбинации приборов, выхлопные системы, сиденья, коврики, стекла, топливные баки, бамперы, боковые зеркала заднего вида, аккумуляторы, кондиционеры, аудиосистемы, колеса, шины и множество других комплектующих. В прошлом году цеха завода покинули 36,5 тысячи машин, а в первой половине этого года — уже 21 132 автомобиля. В Nissan ожидают увеличения спроса минимум на 20% и с октября запускают вторую смену.

Завод «Рено Россия» (бывший «Автофрамос» — название было образовано от слов Франция и Москва) был основан в 1998 году на базе столичного предприятия «Москвич». В 2012 году московское правительство полностью продало свою долю Renault-Nissan, тогда же альянс подписал соглашение о приобретении контрольного пакета акций АвтоВАЗа. На «Автофрамосе» производились модели Renault Sandero и Logan, которые впоследствии были переведены на линию B0 в Тольятти. Сейчас «Рено Россия» выпускает Nissan Terrano, Renault Kaptur и Duster. Все три кроссовера построены на одной платформе и различаются только внешним видом, комплектациями и небольшими техническими деталями.

Уровень локализации моделей составляет 63,8%, то есть в России производятся штампованные детали, стекла, дверные панели, наружные зеркала, замки, бамперы, педали, комбинации приборов, колеса, фары, сиденья, топливные баки, двигатели и многое другое. Все автомобили, собранные в Москве, поставляются на экспорт: в Белоруссию, Казахстан, Кыргызстан, Армению, Вьетнам, Саудовскую Аравию, ОАЭ, Катар, Оман, Кувейт и Бахрейн. В прошлом году в эти страны отгрузили более 12 тысяч машин.

5 июля 2017, 15:22

«GM-АвтоВАЗ» отзывает 2,7 тысячи Chevrolet NIVA для замены топливных баков

В 2002 году АвтоВАЗ и американский концерн General Motors основали совместное предприятие «GM-АвтоВАЗ«. Компания получила в собственность лицензию на выпуск внедорожника ВАЗ-2123 и права на бренд «Нива». В результате на конвейер СП встала Chevrolet Niva, а оригинальная модель получила название Lada 4×4. Несмотря на название, «Шевроле Ниву» можно смело назвать русским автомобилем: уровень локализации составляет 95%, а объем деталей, поставляемых из-за рубежа, не превышает двух процентов. С 2004 по 2008 годы «GM-АвтоВАЗ» также производил седан Chevrolet Viva — слегка видоизмененный Opel Astra второго поколения, однако спрос на него оказался ниже ожидаемого, поэтому производство было свернуто. В собственности General Motors остается законсервированный завод под Санкт-Петербургом, производство на котором было прекращено из-за ухода брендов Opel и Chevrolet с российского рынка.

© ChevroletАвтомобиль Chevrolet Niva Special Edition

© Chevrolet

В 2016 году альянс Renault-Nissan приобрел 34% акций компании Mitsubishi, в итоге в состав автомобилестроительной империи формально вошел и калужский завод ПСМА РУС. Mitsubishi принадлежит только 30% предприятия, остальная доля находится во владении французского концерна PSA Peugeot Citroen.

Крупноузловая сборка в Калуге началась в 2010 году с кроссоверов-тройняшек — Peugeot 4007, Citroen C-Crosser и Mitsubishi Outlander, а также двух соплатформенных хетчбэков Peugeot 308 и Citroen C4. Последний кризис основательно сократил модельную линейку всех трех автопроизводителей, поэтому сейчас в Калуге собирают только седаны Peugeot 408 и Citroen C4 Sedan и кроссовер Mitsubishi Outlander. С ноября к ним присоединится внедорожник Pajero Sport, который был снят с конвейера ПСМА в 2015 году.

© CitroenСписок локальных поставщиков компонентов для производства Citroen C4 Седан

© Citroen

Все машины на ПСМА РУС собирают по полному циклу, уровень локализации Mitsubishi составляет 32,8%, доля российских поставщиков комплектующих достигает 6%. Французские модели локализованы чуть больше — на 35%. Для седанов в России изготавливают стальные детали, пластик для панелей салона, сиденья, шумоизоляцию, приборные панели, бензобаки, оптику, колеса и другие детали.

Империя Volkswagen Group

Строительство завода концерна Volkswagen в Калуге началось в 2006-м, а ровно через год там стартовало крупноузловое производство. С 2009 года в Калуге начали выпускать машины в режиме CKD — этой чести удостоились Volkswagen Tiguan и Skoda Octavia, а в 2010-м на конвейер встал седан Volkswagen Polo. Одно время завод пробовал выпускать автомобили Audi (модели A6, A7, A8, Q5 и Q7), но производство было свернуто. Летом 2011 года немецкий концерн и группа ГАЗ заключили соглашение о контрактной сборке по полному циклу моделей VW Jetta, Skoda Yeti и Octavia в Нижнем Новгороде, а место «Октавии» в Калуге заняла Skoda Rapid.

8 февраля 2017, 15:20

Путин заявил о готовности помочь Volkswagen на российском рынке

Volkswagen Group глубоко пустил корни: уровень локализации производства по итогам 2017 года может достигнуть 60 процентов. Сейчас у компании более 60 поставщиков локальных компонентов, а их общее количество достигает 5,5 тысячи единиц. Четверть миллиарда евро была инвестирована в строительство завода двигателей в Калуге, запущенного в сентябре 2015 года. Бензиновые моторы 1.6 MPI российского производства устанавливаются на пять моделей российской сборки: VW Polo и Jetta, Skoda Rapid, Yeti и Octavia. Алюминиевые блоки цилиндров и головки блока цилиндров делает в Ульяновске мексиканская компания Nemak. Локализовано производство стекол, проводов и кабелей, штампованных деталей, аккумуляторов, сидений, деталей подвески и интерьера.

Империя Sollers

Российская компания «Соллерс» выросла из ОАО «Северсталь-авто», ранее принадлежавшего металлургическому концерну «Северсталь». В ее собственности находятся Ульяновский автомобильный завод (линейка легковых моделей УАЗ включает модели «Патриот», «Хантер» и «Пикап»), заволжский моторный завод (ЗМЗ), где делают двигатели для УАЗ, а также площадка во Владивостоке. На базе последней Sollers и Mazda создали совместное предприятие, на котором крупноузловым методом собираются седаны Mazda6 и кроссоверы Mazda CX-5. В Приморье также производились кроссоверы SsangYong, но в прошлом году их сборка, равно как и продажи в России, была прекращена. На этом же заводе с 2013-го выпускались Toyota Land Cruiser Prado, однако в 2015-м контракт был расторгнут.

© Фото : УАЗПроизводство автомобилей на Ульяновском автозаводе

© Фото : УАЗ

Еще три завода Sollers полного производственного цикла находятся в совместном владении с американской компанией «Форд»: Ford-Sollers в поселке Всеволожск Ленинградской области выпускает все модификации модели Focus и седан Mondeo. Завод Ford-Sollers в Набережных Челнах делает кроссоверы Ford EcoSport, а также седан и хетчбэк Ford Fiesta, а Ford-Sollers в Елабуге, Татарстан, собирает кроссоверы Ford Kuga и внедорожники Explorer. Уровень локализации «Фордов» в среднем составляет 60%: в России у компании 70 локальных поставщиков, которые производят около тысячи различных компонентов. Из России поставляется сталь для штамповки деталей, сиденья, детали обшивки из пластика и стекол. Кроме того, в Елабуге расположено четвертое предприятие Ford-Sollers по выпуску 1,6-литровых бензиновых двигателей Duratec, которыми комплектуются модели Focus, Fiesta и EcoSport. Данные об объемах производства автомобилей в компании раскрывать отказались.

Центр притяжения: «Автотор»

Калининградский «Автотор» был основан в 1996 году бывшим заместителем председателя правительства и министром экономики и прогнозирования СССР, а ныне бизнесменом Владимиром Щербаковым. По данным СМИ, весной 2016 года контроль над предприятием был передан его сыну Сергею, который владеет заводом через гонконгскую компанию Automotive Development Group Limited.

6 октября 2016, 14:25

Калининградский «Автотор» приступил к производству Hyundai Grand Santa FeКалининградский завод «Автотор» приступил к производству новой модели — Hyundai Grand Santa Fe, сообщил журналистам представитель предприятия Сергей Луговой.

«Автотор» начал свою деятельность с выпуска автомобилей Kia. Сейчас на мощностях завода собираются абсолютно все модели корейского бренда, за исключением Kia Rio. Выпуск своих автомобилей «Автотору» доверили BMW (почти весь модельный ряд), Hyundai (три кроссовера и седан), Genesis (оба седана, продающихся в России) и FAW (кроссовер Besturn X80). В режиме CKD производятся только модели Kia Cerato и Sorento, остальные автомобили выпускаются по принципу SKD-4, что, по словам представителей завода, можно назвать мелкоузловой сборкой. В 2012-м из цехов «Автотора» выехало почти 250 тысяч автомобилей, но объемы производства в прошлом году сократились до 94,3 тысячи машин (Kia — 59%, Hyundai — 22%, BMW — 19%). Черная полоса потихоньку становится серой — за первые полгода завод выпустил уже 74,4 тысячи машин.

Летом 2017 года тогда еще врио губернатора Калининградской области Антон Алиханов заявил о намерении BMW построить собственное производство машин для продажи в России и поставок на другие рынки. Свернет ли в этом случае баварский концерн производство на «Автоторе», покажет время.

Стахановец: Hyundai Motor Manufacturing Rus

Строительство завода концерна Hyundai-Kia (ХММР) в поселке Каменка Ленинградской области началось в 2008 году, через два года состоялось торжественное открытие предприятия, которое посетил Владимир Путин, будучи председателем правительства. Массовое производство началось в 2011 году с модели Hyundai Solaris, чуть позже на конвейер встали соплатформенные седан и хетчбэк Kia Rio.

© Фото : KIAПроизводство Kia Rio на заводе Hyundai Motor Manufacturing Rus

© Фото : KIA

ХММР — завод полного цикла, технологический процесс включает штамповку кузовных панелей, сварку, окраску кузова и сборку машин. Сейчас на заводе производят седаны «Солярис» и «Рио», а также кроссовер Creta, уровень локализации составляет 47%. Среди компонентов, которые выпускаются в России, — кузовные панели, приборные панели, бамперы, дверные рамы, бензобаки, подвеска, сиденья, кондиционеры, обогреватели, глушители, элементы внутренней отделки, электрические жгуты, тормозные и топливные трубки и стекла.

4 апреля 2017, 15:37

Hyundai может начать производить двигатели в России

Согласно данным Ассоциации европейского бизнеса (АЕБ), в 2016-м Hyundai Solaris и Kia Rio заняли в рейтинге продаж новых автомобилей первое и третье места соответственно. Объемы выпуска на ХММР растут даже в кризисные годы: при расчетной мощности завода 200 тысяч машин в прошлом году было выпущено 207 тысяч «корейцев». Завод работает в три смены пять дней в неделю, но иногда сотрудники выходят на линию по субботам. В этом году корейское предприятие может побить собственный рекорд: на конвейер встала модель Hyundai Creta, тут же ставшая самым популярным кроссовером России. В результате объем выпуска за первую половину 2017 года увеличился до 113 700 автомобилей.

Один в поле воин: Toyota

Toyota объявила о намерении построить собственный завод в апреле 2005 года — и через два месяца перешла от слов к делу: первый камень автосборочного предприятия был заложен в поселке Шушары Ленинградской области. В 2007-м на конвейер встал седан Camry, а в прошлом году к нему присоединился кроссовер RAV4.

Производство ведется по полному циклу. Помимо нашей страны, завод снабжает автомобилями Белоруссию и Казахстан: за восемь месяцев 2017 года на экспорт было поставлено 3876 Toyota российского происхождения. Объемы производства в первой половине этого года увеличились более чем в два раза — до 44 493 машин.

Кавказский узел

В 2003 году бизнесмен Хаджи-Мурат Дерев создал в Карачаево-Черкессии частное автосборочное предприятие Derways. Если верить «Википедии», его название образовано от слов Der (фамилия учредителя) и английского ways (пути). Завод был создан по образу и подобию калининградского «Автотора», однако судьба свела «Дервейс» только с китайскими брендами. Изначально «Дервейс» предпринял попытку создать собственный бренд, для чего брали модели из Поднебесной и Японии, изменяли названия и выпускали такие автомобили, как Derways Shuttle, Aurora, Antelope, Land Crown, Saladin и Plutus. Успеха это не принесло, и завод перешел на выпуск машин других марок.

© Фото : CardidesignВнедорожник Derways Сowboy

© Фото : Cardidesign

Представители Derways неохотно общаются с прессой и отказываются рассказывать о тех моделях, которые производит площадка. В компании Chery подтвердили, что выпускают там кроссоверы Tiggo 3 и Tiggo 5, а также решают вопрос о сборке компактного Tiggo 2: выберут ли китайцы Derways или предпочтут другую площадку, пока неизвестно. Все модели марки Lifan (X50, X60, Myway, Murman, Solano II) также производятся на «Дервейсе», однако «Лифан» строит собственный завод в особой экономической зоне «Липецк», который планирует открыть в 2019 году. Еще один китайский кроссовер — Brilliance V5 — встал на конвейер Derways весной этого года.

По словам главы Карачаево-Черкессии Рашида Темрезова, в 2016 году завод выпустил 17 тысяч автомобилей, что почти на 4% больше, чем в 2015-м. Однако раньше дела у Derways шли лучше: собирались китайские автомобили Geely, Haima и Great Wall. Первые полностью перевели производство в Белоруссию на завод «БелДжи» и теперь оттуда поставляют машины в Россию в рамках Евразийского экономического союза. Бренд Haima покинул российский рынок.

20 апреля 2017, 09:04

Тульский завод Great Wall выпустит первый автомобиль в 2019 году

Марка Great Wall также ушла с российского рынка. По данным газеты «Авторевю», причиной послужил разлад с местным дистрибьютором, компанией «Ирито». Однако история на этом не закончилась. В 2003 году в городе Михайловск Ставропольского края началось строительство завода «Ставрополь-Авто«. По данным СМИ, учредителем этого предприятия является компания «Чайна Автомаркет» (зарегистрирована в Черкесске), принадлежащая уже знакомой семье Дерев. Как сообщила пресс-служба завода, в июле там начался выпуск кроссовера DW Hower h4, а вскоре стартует производство модели Hower H5. Сборка ведется по полному циклу, а уровень локализации составляет 38%. Название Hower — это слегка измененное Hover (дочерний бренд все того же Great Wall), и даже сокращение DW напоминает о китайском GW — Great Wall. Кстати, на Derways уже выпускались кузова для «Ховеров», которые поставлялись на ныне закрытый завод GW в поселке Гжель Московской области.

Первый китайский: «Мотор Инвест»

Компания «Ирито» тоже производила внедорожники Great Wall на собственном заводе «Мотор Инвест» в Липецкой области, но в конце 2014 года конвейер остановился. Простой длился недолго: в октябре 2016-го выпуск машин возобновился, но на этот раз партнером выступила китайская Changan. За прошлый год завод произвел по полному циклу 360 автомобилей, в 2017-м — уже 850. Уровень локализации пока минимальный — не более пяти процентов.

Две тысячи девятнадцатый год

Great Wall планирует самостоятельное возвращение на российский рынок: в 2019 году в индустриальном парке «Узловая» Тульской области должен открыться автомобильный завод по выпуску внедорожников Haval.

На апрель 2019-го запланировано открытие собственного завода Mercedes-Benz. Торжественная закладка первого камня в строительство предприятия в индустриальном парке «Есипово» Московской области состоялось в июне. Первой на конвейер встанет модель E-Class, а позже к ней присоединятся кроссоверы и внедорожники GLE-Class, GLC-Class и GLS-Class.

Россия

Распознавание людей на фотографиях с помощью частного машинного обучения на устройстве

тип контента статья | опубликовано июль 2021 г.

Приложение «Фото» (на iOS, iPadOS и macOS) — это неотъемлемый способ просматривать, искать и переживать моменты жизни со своими друзьями и семьей. В программе «Фото» используется ряд алгоритмов машинного обучения, работающих в частном порядке на устройстве, которые помогают выбирать и упорядочивать изображения, Live Photos и видео. Алгоритм, лежащий в основе этой цели, распознает людей по их внешнему виду.

Фотографии зависят от идентификационной информации несколькими способами. Как показано на рис. 1А, пользователь может прокрутить изображение вверх, нажать на кружок, представляющий человека, который был распознан на этом изображении, а затем повернуться, чтобы просмотреть свою библиотеку и просмотреть изображения, содержащие этого человека. Пользователь также может получить прямой доступ к альбому «Люди», показанному на рисунке 1B, для просмотра изображений и подтверждения того, что на их изображениях отмечен правильный человек. Затем пользователь может вручную добавить имена людей на свои фотографии и найти кого-то, введя имя человека в строке поиска, как показано на рис. 1C.

Фотографии также могут учиться на основе идентификационной информации для построения частного графа знаний на устройстве, который выявляет интересные закономерности в библиотеке пользователя, такие как важные группы людей, часто посещаемые места, прошлые поездки, события, последний раз, когда пользователь образ определенного человека и многое другое. Граф знаний поддерживает любимую функцию «Воспоминания» в «Фото», которая создает увлекательные видео-виньетки, посвященные различным темам в библиотеке пользователя. Воспоминания используют популярные темы, основанные на важных людях в жизни пользователя, такие как воспоминание о «Вместе», как показано на рисунке 1D.

Рисунок 1: A) Изображение, показывающее идентифицированных людей в левом нижнем углу. Б) Народный альбом. C) Поиск по запросу составных лиц. D) Панель воспоминаний, показывающая воспоминания конкретного человека.

Задача распознавания людей в пользовательском контенте по своей сути является сложной из-за абсолютной изменчивости предметной области. Люди могут появляться в произвольном масштабе, с любым освещением, позой и выражением лица, а изображения можно снимать с любой камеры. Когда кто-то хочет просмотреть все свои фотографии определенного человека, необходим полный график знаний, включая случаи, когда субъект не позирует для изображения. Это особенно верно при съемке динамичных сцен, таких как малыш, лопающий мыльный пузырь, или друзья, поднимающие стакан для тоста.

Еще одна проблема и фундаментальное требование для автоматического распознавания лиц — обеспечить равенство результатов. Люди во всем мире используют продукцию Apple. Мы хотим, чтобы у каждого был тот же невероятный опыт, который мы разработали для этой функции, независимо от цвета кожи, возраста или пола фотографируемого.

Распознавание людей в коллекциях изображений

Распознавание людей в библиотеках состоит из двух взаимосвязанных этапов. Один этап включает в себя постепенное создание галереи известных людей по мере развития библиотеки. Второй этап состоит из назначения наблюдения за новым человеком либо известному человеку в галерее, либо объявлению наблюдения как неизвестного человека. Алгоритмы на обоих этих этапах работают с векторами признаков, также называемыми вложениями, которые представляют наблюдение человека.

Рисунок 2: Распознавание людей в коллекциях изображений.

Извлечение вложений

Начнем с определения лиц и верхней части тела людей, видимых на данном изображении. Лица часто закрыты или просто не видны, если объект смотрит в сторону от камеры. Чтобы решить эти случаи, мы также рассматриваем верхнюю часть тела людей на изображении, поскольку они обычно демонстрируют постоянные характеристики, такие как одежда, в определенном контексте. Эти постоянные характеристики могут дать надежные подсказки для идентификации человека на изображениях, снятых с разницей в несколько минут.

Мы полагаемся на глубокую нейронную сеть, которая принимает полное изображение в качестве входных данных и выводит ограничивающие рамки для обнаруженных лиц и верхней части тела. Затем мы связываем ограничивающие рамки лица с соответствующими им верхними частями тела, используя процедуру сопоставления, которая учитывает площадь и положение ограничивающей рамки, а также пересечение областей лица и верхней части тела.

Кадры лица и верхней части тела, полученные из изображения, передаются в пару отдельных глубоких нейронных сетей, роль которых заключается в извлечении векторов признаков или вложений, которые их представляют. Вложения, извлеченные из разных культур одного и того же человека, близки друг к другу и далеки от вложений, полученных из культур другого человека. Мы повторяем этот процесс обнаружения ограничивающих рамок лица и верхней части тела и извлечения соответствующих векторов признаков для всех ресурсов в библиотеке фотографий. Это повторение приводит к набору вложений лица и верхней части тела.

Создание галереи

Галерея — это коллекция часто встречающихся людей в библиотеке фотографий пользователя. Чтобы построить галерею без присмотра, Photos использует методы кластеризации для формирования групп или кластеров векторов признаков лица и верхней части тела, которые соответствуют людям, обнаруженным в библиотеке. В Photos мы разработали новый алгоритм агломеративной кластеризации, который обеспечивает эффективное добавочное обновление существующих кластеров и может масштабироваться до больших библиотек. Чтобы построить эти кластеры, мы начинаем с алгоритма кластеризации, который использует комбинацию вложений лица и верхней части тела для каждого наблюдения. Этот шаг довольно консервативен, потому что когда он объединяет два экземпляра, они постоянно связаны. Мы настраиваем алгоритм таким образом, чтобы каждый кластер первого прохода группировал только очень близкие совпадения, обеспечивая высокую точность, но множество меньших кластеров. Каждый кластер представлен скользящим средним значением его вложений по мере добавления экземпляров.

Со временем встраивания верхней части тела становятся менее надежными, чем встраивания лица, потому что они основаны на временном внешнем виде человека, например, на его одежде в определенный день. Соответственно, во время этого первого прохода мы стараемся сравнивать встраивания верхней части тела только в один и тот же момент. Момент связывает набор ресурсов на основе метаданных, таких как время и местоположение. В активах данного момента мы ожидаем, что верхняя часть тела человека будет иметь постоянный внешний вид. Например, человек, скорее всего, носит одинаковую одежду. Есть много способов приблизиться к полезным комбинациям наблюдений, например, научиться объединять вложения лица и верхней части тела в один вектор или создать конкатенацию двух вложений. Решение, на котором мы остановились, использует расстояния, вычисляемые в каждом пространстве вложения отдельно по формуле :\alpha \cdot F_{ij}\: +α⋅Fij​+ β⋅Tij)\beta \cdot T_{ij})β⋅Tij​) где DijD_{ij}Dij​ — расстояние между двумя наблюдениями, FFF представляет собой расстояние погружения лица, а TTT представляет расстояние погружения верхней части тела. Когда в наблюдении доступно только вложение лиц, мы сравниваем его со средним вложением лиц идентифицированных кластеров. Если вложение верхней части тела также доступно и его расстояние до существующего кластера в тот же момент полезно, мы используем линейную комбинацию расстояния лица и верхней части тела. Наконец, если присутствует только вложение верхней части тела, мы просто используем расстояние верхней части тела. Мы тщательно настроили набор пороговых значений расстояния до лица и верхней части тела, чтобы получить максимальную отдачу от встраивания верхней части тела без негативного влияния на общую точность.

После первого прохода кластеризации с использованием жадного метода мы выполняем второй проход с использованием иерархической агломерационной кластеризации (HAC) для дальнейшего увеличения кластеров, что значительно увеличивает полноту. Второй проход использует только сопоставление встраивания лиц, чтобы сформировать группы через границы моментов. Иерархический алгоритм рекурсивно объединяет пары кластеров, которые минимально увеличивают расстояние связи. Наша стратегия связывания использует медианное расстояние между членами двух кластеров HAC, а затем переключается на метод случайной выборки, когда количество сравнений становится значительным. Благодаря нескольким алгоритмическим оптимизациям этот метод имеет характеристики времени выполнения и производительности памяти, аналогичные HAC с одинарной связью, но имеет характеристики точности на уровне или выше, чем у HAC со средней связью.

Рисунок 3: Время обработки на итерацию для типичной средней кластеризации связей по сравнению с нашим подходом (чем меньше, тем лучше).

Этот алгоритм кластеризации запускается периодически, обычно ночью во время зарядки устройства, и присваивает каждому наблюдаемому экземпляру человека кластер. Если вложения лица и верхней части тела хорошо обучены, набор крупнейших кластеров ККК, вероятно, будет соответствовать разным людям ККК в библиотеке. Используя ряд эвристик, основанных на распределении размеров кластеров, расстояниях между кластерами и внутри кластеров, а также явном вводе данных пользователем через приложение, Photos определяет, какой набор кластеров вместе составляет галерею известных лиц для данной библиотеки. 2\; +xmin​∣∣y−D⋅x∣∣22​+ λ⋅∣∣x∣∣1\lambda \cdot ||x||_1λ⋅∣∣x∣∣1​.

Окончательное присвоение yyy производится кластеру, соответствующему максимальной общей «энергии» разреженного кода, xxx. Это обобщение по сравнению с классификацией ближайших соседей обеспечивает лучшую точность, особенно в двух режимах: когда размер каждого кластера относительно мал, и когда более одного кластера в галерее могут принадлежать одному и тому же идентификатору. Фото использует эту технику, чтобы быстро идентифицировать людей, когда кто-то делает фотографии. Это позволяет фотографиям более динамично адаптироваться к пользовательским библиотекам по мере появления новых наблюдений.

Фильтрация нечетких лиц

Конвейер обработки, который мы описали до сих пор, будет назначать каждое вычисленное встраивание лица и верхней части тела кластеру во время ночной кластеризации. Однако не каждое наблюдение соответствует реальным лицам и верхней части тела, и не все лица и верхняя часть тела могут быть хорошо представлены нейронной сетью, работающей на мобильном устройстве. Со временем обнаружение лиц и верхней части тела, которые являются либо ложными срабатываниями, либо вне распределения, начнут появляться в галерее и начнут влиять на точность распознавания. Чтобы бороться с этим, важным аспектом конвейера обработки является отфильтровывание таких наблюдений, которые плохо представлены в виде встраивания лица и верхней части тела.

Рисунок 4: Примеры ложноположительных и нечетких лиц.

Равномерность при создании вложений лиц

Проблема получения полезного представления лиц заключается в обеспечении постоянной точности по многим осям. Модель должна демонстрировать одинаковые характеристики для различных возрастных групп, полов, национальностей, оттенков кожи и других атрибутов. Справедливость является важным аспектом разработки модели и должна учитываться с самого начала не только при сборе данных, который должен быть разнообразным, инклюзивным и сбалансированным, но и при тщательном анализе отказов и оценке модели.

Данные и дополнение

Мы постоянно улучшаем разнообразие наших наборов данных, а также отслеживаем смещения по осям, упомянутые ранее. Осведомленность о предвзятости в данных направляет последующие раунды сбора данных и информирует об обучении модели. Некоторые из наиболее эффективных наборов данных, которые мы курировали, используют платную модель краудсорсинга с управляемой толпой для сбора репрезентативного контента изображений от участников со всего мира, охватывающих различные возрастные группы, пол и этническую принадлежность.

Значительные улучшения точности модели также могут быть достигнуты за счет дополнения данных. Во время обучения мы используем случайную комбинацию многих преобразований для увеличения входного изображения, чтобы улучшить обобщение модели. Эти преобразования включают в себя изменения на уровне пикселей, такие как дрожание цвета или преобразование оттенков серого, структурные изменения, такие как отражение или искажение влево-вправо, размытие по Гауссу, артефакты случайного сжатия и регуляризация вырезания. По мере обучения преобразования добавляются постепенно в соответствии с учебным планом. Сначала модель учится различать более простые примеры, а по мере обучения ее обучают более сложным примерам.

Например, чтобы решить конкретную проблему распространения лицевых масок для борьбы с пандемией COVID-19, мы разработали дополнение к синтетической маске. Мы использовали ориентиры лица, чтобы создать реалистичную форму, соответствующую маске лица. Затем мы наложили случайные образцы одежды и других текстур в предполагаемой области маски на входное лицо. Эти синтетические маски позволяют модели придавать большее значение другим областям лица и лучше обобщать, когда присутствует маска, не влияя на точность для лиц без масок.

Проектирование сети

Основной задачей при проектировании архитектуры является обеспечение максимально возможной точности при эффективной работе на устройстве с малой задержкой и тонким профилем памяти. На каждом этапе сети есть компромиссы, которые требуют экспериментов, чтобы сбалансировать точность и вычислительные затраты. Мы остановились на структуре глубокой нейронной сети, вдохновленной легкой и эффективной моделью, предложенной в AirFace. Мы оптимизировали блоки под поставленную задачу и значительно увеличили глубину сети.

Рисунок 5: Сетевая архитектура встраивания лиц.

Как показано на рис. 5, магистраль состоит из чередующихся модулей с неглубоким шагом, которые мы используем для уменьшения размерности карты объектов и увеличения глубины сети, а также глубоких модулей, содержащих несколько узких мест, как в MobileNetv3, внутренне обеспечивающих многомерное пространство признаков при сохранении компактного представления между блоками.

Каждое узкое место соответствует перевернутой остаточной и линейной структуре с облегченным уровнем внимания. Он состоит из точечной свертки расширения с настроенным отношением уровней для увеличения количества каналов, за которым следует пространственная свертка по глубине. Мы применяем блок внимания канала, вдохновленный Сжатием и Возбуждением, к этому самому большому представлению. Затем мы используем вторую точечную редукционную свертка в качестве слоя проекции, чтобы уменьшить количество каналов, и, наконец, мы соединяем вход и выход через остаточное соединение, если они имеют одинаковое количество каналов. Внутри узких мест мы используем нелинейные активации и пакетную нормализацию.

Чтобы преобразовать окончательную карту объектов нашей сети в наше встраивание, мы используем линейную глобальную свертку по глубине, предложенную в мобильной сети распознавания MobileFaceNet. Это лучшее решение, чем типичные механизмы объединения, поскольку оно позволяет сети обучаться и фокусироваться на соответствующих частях рецептивного поля, которое является неотъемлемой частью распознавания лиц. Затем мы нормализуем это вложение, чтобы создать вложение лица.

Обучение модели

Целью обучения является получение вложения, которое способствует внутриклассовой компактности и межклассовому расхождению на единичной гиперсфере. В нижней части рисунка 6 показана эта концепция: перед обучением сети вложения случайным образом распределяются по гиперсфере. По мере обучения вложения, представляющие лица одного и того же человека, становятся ближе друг к другу и удаляются от вложений, представляющих другого человека. Эта процедура аналогична описанной в ArcFace, самом современном методе распознавания.

Рисунок 6: Процедура обучения модели и распределение вложений лиц до и после обучения.

Мы сравниваем встраивание лица, извлеченное глубокой сверточной нейронной сетью, описанной ранее, с набором якорей. Первым шагом является вычисление скалярного произведения между нормализованным вложением и каждым якорем, чтобы получить их косинусное сходство. Эти привязки представляют собой обученный набор параметров, которые можно интерпретировать как центр вложений лиц, представляющих каждого человека в нашем обучающем наборе данных. Результатом является матрица размера N×IN \times IN×I, где III — количество тождеств, а NNN соответствует размеру встраивания лица. Косинусное сходство для положительной привязки cos⁡(θyi)\cos(\theta_{y_i})cos(θyi​) затем модифицируется путем добавления штрафа за угловой запас mmm для увеличения расстояния между разными классами. Этот аддитивный запас значительно улучшает дискриминационную способность нашего встраивания. Наконец, мы масштабируем полученные функции с помощью sss и используем их в качестве логита для вычисления кросс-энтропийных потерь softmax на основе приведенного ниже уравнения. 9{s\,f(\cos\theta_{j})}}}Li​=−logescos(θyi​+m)+∑j=yi​K​esf(cosθj​)escos(θyi​+m )​

Мы интегрируем концепцию майнинга в кросс-энтропийную потерю softmax, применяя стратегию, аналогичную Softmax с опорным вектором, и адаптивную потерю обучения в учебном плане, представленную в CurricularFace. Это позволяет нам недооценивать простые примеры и придавать большее значение сложным непосредственно в проигрыше. Мы используем функцию повторного взвешивания fff, чтобы модулировать сходство cos⁡(θj)\cos(\theta_j)cos(θj​) для отрицательных якорей пропорционально их сложности. Этот подход softmax с маржинальным майнингом оказывает значительное влияние на точность окончательной модели, предотвращая перегрузку потерь большим количеством простых примеров. Аддитивные потери углового запаса могут создавать проблемы сходимости с современными небольшими сетями и часто могут использоваться только на этапе точной настройки. Эта проблема не возникает при использовании нашего подхода, и модель легко сходится при обучении на основе случайной инициализации.

Рисунок 7: Влияние процедуры обучения на точность модели.

Влияние различных аспектов обучения, которое мы обсуждали, видно на рис. 7. Для каждого набора параметров мы показываем точность наихудших и наилучших подмножеств большого и разнообразного набора данных. Мы видим, что последний метод не только значительно повышает точность, но и помогает преодолеть разрыв между подгруппами.

Мы обучаем эту нейронную сеть на случайной инициализации, используя алгоритм адаптивного градиента AdamW, который отделяет уменьшение веса от обновления градиента. Основная скорость обучения тщательно настроена и соответствует графику, основанному на Политике одного цикла.

Наконец, для количественной оценки неопределенности и обнаружения выборок вне распределения мы точно настраиваем специальную ветвь достоверности встраивания. Мы используем случайное кадрирование без лица, а также данные вне домена, чтобы помочь ветви неопределенности обнаружить аномалии во входном изображении, которые сделают встраивание менее актуальным. Это важный аспект моделирования: современные нейронные сети могут быть самоуверенными, когда видят образцы, далекие от обучающего распределения.

Производительность на устройстве

Производительность на устройстве особенно важна, поскольку сквозной процесс выполняется полностью локально, на устройстве пользователя, что обеспечивает конфиденциальность обработки распознавания.

Чтобы добиться наилучшей производительности и задержки логического вывода при минимальном объеме памяти и энергопотреблении, наша модель полностью работает на платформе Apple Neural Engine (ANE). На новейшем оборудовании iOS генерация встраивания лица завершается менее чем за 4 мс. Это дает 8-кратное улучшение по сравнению с эквивалентной моделью, работающей на графическом процессоре, что делает ее доступной для сценариев использования в реальном времени.

Визуализация результатов

Это последнее усовершенствование, доступное в программе «Фото» под управлением iOS 15, значительно улучшает распознавание людей. Как показано на рис. 8, используя частное машинное обучение на устройстве, мы можем правильно распознавать людей с экстремальными позами, аксессуарами или даже закрытыми лицами и использовать комбинацию лица и верхней части тела, чтобы сопоставлять людей, лица которых вообще не видны. Это значительно улучшает работу с Фото, определяя наиболее важных для нас людей в ситуациях, где раньше это было невозможно.

Рисунок 8: Распознавание людей с использованием новой архитектуры в Фото.

Благодарности

Многие люди внесли свой вклад в это исследование, в том числе Флорис Чаберт, Цзинвен Чжу, Бретт Китинг и Винай Шарма.

Ссылки

Адам Коутс, Эндрю Ю. Нг. Представления признаков обучения с помощью K-средних. В Neural Networks: Tricks of the Trade, 2012. [ссылка].

Эндрю Ховард, Марк Сэндлер, Грейс Чу, Лян-Чие Чен, Бо Чен, Минсин Тан, Вэйцзюнь Ван, Юкунь Чжу, Руоминг Панг, Виджай Васудеван, Куок В. Ле, Хартвиг ​​Адам. Поиск MobileNetV3. arXiv:1905.02244, май 2019 г. [ссылка].

Илья Лощилов, Фрэнк Хаттер. Раздельная регуляризация затухания веса. arXiv:1711.05101, ноябрь 2017 г. [ссылка].

Цзянькан Дэн, Цзя Го, Няннан Сюэ, Стефанос Зафейриоу. ArcFace: аддитивные угловые потери для глубокого распознавания лиц. arXiv:1801.07698, январь 2018 г. [ссылка].

Цзе Ху, Ли Шэнь, Сэмюэл Олбани, Ган Сун, Энхуа Ву. Сети сжатия и возбуждения. arXiv:1709.01507, сентябрь 2017 г. [ссылка].

Лесли Н. Смит. Дисциплинированный подход к гиперпараметрам нейронной сети. архив: 1803.09820, март 2018 г. [ссылка].

Шэн Чен, Ян Лю, Сян Гао, Чжэнь Хань. MobileFaceNets: эффективные CNN для точной проверки лиц в режиме реального времени на мобильных устройствах. arXiv:1804.07573, апрель 2018 г. [ссылка].

Терренс ДеВриз, Грэм В. Тейлор. Улучшенная регуляризация сверточных нейронных сетей с вырезом. arXiv:1708.04552, ноябрь 2017 г. [ссылка].

Югэ Хуан, Юхан Ван, Ин Тай, Сяомин Лю, Пэнчэн Шэнь, Шаоксин Ли, Цзилинь Ли, Фейюэ Хуан. CurricularFace: адаптивная учебная потеря для глубокого распознавания лиц. arXiv:2004.00288, апрель 2020 г. [ссылка].

Сяньян Ли, Фэн Ван, Цинхао Ху, Конг Ленг. AirFace: легкая и эффективная модель для распознавания лиц. arXiv:1907.12256, июль 2019 г. [ссылка].

Сяобо Ван, Шуо Ван, Шифэн Чжан, Тяньюй Фу, Хайлинь Ши, Тао Мэй. Поддержка потери данных Softmax с векторным управлением для распознавания лиц. arXiv:1812.11317, декабрь 2018 г. [ссылка].

Связанные чтения и обновления.

Анализ сцен — это неотъемлемая базовая технология, поддерживающая многие функции и возможности экосистемы Apple. От поиска визуального контента до ярких воспоминаний, отмечающих особые события в жизни, выходные данные (или «сигналы»), создаваемые анализом сцены, имеют решающее значение для того, как пользователи взаимодействуют с фотографиями на своих устройствах. Развертывание выделенных моделей для каждой из этих отдельных функций неэффективно, поскольку многие из этих моделей могут выиграть от совместного использования ресурсов. Мы представляем, как мы разработали Apple Neural Scene Analyzer (ANSA), унифицированную основу для создания и поддержки рабочих процессов анализа сцен в производстве. Это был важный шаг на пути к тому, чтобы Apple стала одной из первых в отрасли, внедривших в 2016 году полный анализ сцен на стороне клиента9.0003

Подробнее о статье

Камера (в iOS и iPadOS) использует широкий спектр технологий понимания сцены для обработки изображений. В частности, понимание содержимого изображения на уровне пикселей, также известное как сегментация изображения , лежит в основе многих основных функций приложения. Сегментация людей и оценка глубины позволяют использовать портретный режим, который имитирует такие эффекты, как малая глубина резкости и сценический свет. Сегментация людей и кожи усиливает семантический рендеринг на групповых снимках до четырех человек, оптимизируя контраст, освещение и даже оттенки кожи для каждого объекта в отдельности. Сегментация людей, кожи и неба позволяет использовать фотографические стили, которые создают индивидуальный вид ваших фотографий, выборочно применяя корректировки к нужным областям с помощью масок сегментации, сохраняя при этом оттенки кожи. Сегментация неба и сегментация кожи усиливают алгоритмы шумоподавления и повышения резкости для лучшего качества изображения в областях с низкой текстурой. Несколько других функций используют сегментацию изображения в качестве важного входа.

Подробнее о статье

Создание образов машин | Compute Engine Documentation

---

Используйте образ машины для хранения всех конфигурация, метаданные, разрешения и данные с нескольких дисков для виртуальной машины экземпляр, работающий на Compute Engine. Экземпляр виртуальной машины, который вы используете для создания Образ машины называется исходным экземпляром виртуальной машины .

Для получения информации о том, когда и как использовать образы машин, см. Изображения машин.

В этом документе описываются шаги по созданию образа машины из исходной виртуальной машины. экземпляр.

Прежде чем начать

• Если вы хотите использовать примеры командной строки в этом руководстве, сделайте следующее:
  1. Установите или обновите до последней версии Облачный интерфейс командной строки Google.
  2. Установите регион и зону по умолчанию.
• Если вы хотите использовать примеры API из этого руководства, настроить доступ к API.

Ограничения и ограничения

• Вы можете совместно использовать образ машины в разных проектах. Однако, общие сети VPC не поддерживаются.
• Образ машины можно создавать не чаще одного раза в 10 минут. Если хотите выдать пакет запросов на создание нескольких образов машин из например, вы можете отправить не более 6 запросов за 60 минут.
• Вы можете защитить образ машины с помощью Служба управления облачными ключами (Cloud KMS) или ключ шифрования, предоставляемый заказчиком (CSEK). Ключ шифрования защищает содержимое дисков. Однако метаданные не защищен.
• Если вы используете CSEK для защиты образа компьютера, полная копия всех данных диска сохраняется во время создания образа машины. Во всех остальных сценариях данные диска хранятся в дифференциальные копии.
• Образы машин не могут быть созданы из исходных виртуальных машин размером более 200 ТБ. подключенных дисков.
• Образы машин не могут быть созданы из исходных виртуальных машин, к которым не подключены диски.
• Образы машин не могут быть созданы из исходных виртуальных машин, к которым подключены какие-либо региональные постоянные диски.

Свойства экземпляра и диска не поддерживаются образом машины

При создании образов машин из экземпляров ВМ или создании экземпляров ВМ из образы машин, следующие свойства экземпляра и диска не сохраняются или восстановлено:

• диски.архитектура
• Диски.описание
• диски.этикетки
• диски.заблокированы
• диски. multiWriter
• disks.onUpdateAction
• disks.provisionedIops
• disks.replicaZone
• disks.shieldedInstanceInitialState
• disks.sourceImage
• disks.sourceImageEncryptionKey
• disks.sourceInstantSnapshot
• disks.sourceSnapshot
• disks.sourceSnapshotEncryptionKey
• частноеIPv6GoogleAccess
• ResourceManagerTags
• Политики ресурсов
• secure_tag
• шилдинстанцеконфиг

Создание образа машины из ВМ

Разрешения, необходимые для этой задачи

Для выполнения этой задачи необходимо иметь следующее разрешения:

• Compute. machineImages.create в проекте
• Compute.instances.useReadOnly на исходном экземпляре
• Compute.disks.createSnapshot на диске

Образы машин можно создавать с помощью Облачная консоль Google, Google Cloud CLI или API вычислительного движка.

Для создания образа машины вам потребуется следующая информация:

• Имя создаваемого образа машины.
• Имя исходного экземпляра ВМ.
• Зона, в которой находится исходный экземпляр ВМ.
• Необязательное описание.
• Необязательный Место хранения . Если вы не укажете место, то местом хранения по умолчанию будет многорегиональное расположение облачного хранилища исходного экземпляра ВМ.
• Необязательный ключ шифрования. Вы можете выбрать ключ, управляемый Google, Ключ службы управления облачными ключами (Cloud KMS) или шифрование, предоставляемое заказчиком (CSEK) ключ. Если ключ шифрования не указан, образы машин шифруются с помощью ключ, управляемый Google.

• Если вы хотите использовать образ машины для клонирование экземпляров и моментальные снимки, удалите информацию об ОС и приложении, которая уникальна для экземпляра перед создание образа машины из экземпляра. Например, для виртуальной машины Windows экземпляров используйте GCESysprep для подготовки системы к репликации.

консоль

1. В консоли Google Cloud перейдите на страницу Образы машин .

   Перейти к изображениям машин

2. Нажмите Создать образ машины .

3. Укажите Имя для образа вашей машины.

4. Необязательно: Укажите Описание .

5. Выберите экземпляр исходной виртуальной машины .

6. Необязательно: Укажите, где хранить образ машины. Выберите между Многорегиональный или Региональное хранилище . Для получения дополнительной информации о местоположении см. Место хранения образа машины.

7. Необязательно: выберите метод Encryption .

8. Щелкните Создать .

gcloud

Используйте gcloud вычислительная машина-образы создают Команда для создания образа машины из экземпляра.

Образы вычислительных машин gcloud create  MACHINE_IMAGE_NAME  \
    --source-instance=  SOURCE_VM_NAME 
 

Заменить следующее:

• MACHINE_IMAGE_NAME : имя машины образ, который вы хотите создать.
• SOURCE_VM_NAME : имя источника Экземпляр виртуальной машины, из которого вы хотите создать образ.

Пример

Например, вы можете использовать следующую команду gcloud для создания машины изображение с именем my-machine-image из исходного экземпляра с именем my-instance :

gcloud вычислить образы машин создать образ моей машины \
    --source-instance=мой-экземпляр
 

Процесс занимает несколько минут. Когда образ машины создан, вы получаете вывод, похожий на следующий:

Создано [https://www.googleapis.com/compute/v1/projects/project-12345/global/machineImages/my-machine-image].
ИМЯ СТАТУС
образ моей машины ГОТОВ
 

API

В API создайте запрос POST к машинные изображения.вставка метод. В тело запроса включите следующий запрос POST :

POST https://compute. googleapis.com/compute/v1/projects/  PROJECT_ID  /global/machineImages
{
  "имя": " MACHINE_IMAGE_NAME ",
  "sourceInstance": " SOURCE_INSTANCE_URL "
}
 

Заменить следующее:

• PROJECT_ID : идентификатор проекта.
• MACHINE_IMAGE_NAME : имя машины образ, который вы хотите создать.

• ИСТОЧНИК_INSTANCE_URL : полный или частичный URL-адрес исходный экземпляр виртуальной машины, который вы хотите использовать для создания образа машины. Например, если у вас есть исходный экземпляр с именем my-instance в проект под названием myProject . Допустимы следующие URL-адреса:

  .
  • https://www.