Аномальные объекты замечены между Марсом и Юпитером — Российская газета
Астрономы Японского агентства аэрокосмических исследований (JAXA) обнаружили два не характерных для внутренней части Солнечной системы космических объекта, которые находятся в «густонаселенном» поясе астероидов между орбитами Марса и Юпитера.
Исследование опубликовано в журнале The Astrophysical Journal Letter, а коротко о нем рассказывает Gizmodo. Речь идет об объектах, получивших наименования 203 Pompeja и 269 Justitia.
Они классифицированы как астероиды и находятся в поясе астероидов, расположенном между орбитами Марса и Юпитера. Однако эти объекты не похожи на тела, характерные для внутренней части Солнечной системы. По ряду своих характеристик они схожи с объектами, расположенными на внешней части и за пределами Солнечной системы.
Как говорят сами астрономы, объекты обнаружены там, где их попросту не должно быть. К такому выводу ученые пришли, изучив так называемую «спектральную подпись» каждого из этих астероидов. Она оказалась гораздо более красной, чем у всех других астероидов пояса, в котором они находятся.
В этом отношении красные астероиды напоминают транснептуновые объекты, то есть объекты, расположенные от Солнца дальше, чем Нептун. Поэтому ученые выдвинули гипотезу, предполагающую, что объекты 203 Pompeja и 269 Justitia изначально сформировались в поясе Койпера, а затем по какой-то причине сдвинулись ближе к Солнцу, причем произошло это, когда Солнечная система была еще совсем молодой.
Если гипотеза найдет свое подтверждение, астрономы получат новые доказательства того, что Солнечная система формировалась хаотично, причем строительные блоки из разных ее частей иногда смешивались друг с другом.
Аномальность изученных объектов была подтверждена по результатам спектроскопических наблюдений в инфракрасном диапазоне, которые были проведены с помощью телескопа IRTF и астрономической обсерватории Сеульского национального университета.
Диаметр астероида 203 Pompeja составляет 110 км, а астероида 269 Justitia — в два раза меньше. Оба космических тела имеют необычно красный спектр. Это означает, что они отражают много красного света. Эти тела оказались даже краснее астероидов D-типа, которые ранее считались самыми красными объектами в поясе астероидов.
Ученые объясняют, что внешняя часть Солнечной системы заполнена материалами, сохранившимися еще со времен ее формирования. В их число входят планетезимали (астероиды) и кентавры (ледяные планетезимали, расположенные между Юпитером и Нептуном).
Данные объекты отличаются насыщенным красным цветом, поскольку содержат сложные органические соединения, в частности метан и метаноловый лед. Органика и придает космическим телам красноватый оттенок, когда за ними наблюдают при помощи спектрографа.
Во внутренней части Солнечной системы астероиды очень бедны на органические материалы, поэтому они имеют синее свечение. Вот почему исследователей удивило присутствие красных астероидов там, где их, теоретически, действительно не должно быть.
Эти объекты самим своим существованием нарушают правила так называемой снеговой линии. Так в астрономии и планетологии называется расстояние от звезды, на котором температура становится достаточно низкой для того, чтобы простые летучие соединения переходили в твердое состояние.
Как следует из пресс-релиза JAXA, открытие предполагает, что некоторые астероиды в главном поясе сформировались за пределами Солнечной системы, и что популяция этих объектов, вероятно, существует внутри главного пояса астероидов.
Фотографии строящихся объектов недвижимости — ООО «СЗ Первый Московский»
28.06.2021 Файл размещен: 28.06.2021 13:39:36. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
27.05.2021 Файл размещен: 27.05.2021 13:43:26. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
29.04.2021 Файл размещен: 29.04.2021 11:19:07. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
25.03.2021 Файл размещен: 25.03.2021 13:50:07. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
17.02.2021 Файл размещен: 17.02.2021 11:45:35. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
21.01.2021 Файл размещен: 21.01.2021 13:27:20. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
16.12.2020 Файл размещен: 16.12.2020 13:06:11. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
25.11.2020 Файл размещен: 25.11.2020 11:32:55. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
29.10.2020 Файл размещен: 29.10.2020 07:15:03. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
23.09.2020 Файл размещен: 23.09.2020 10:10:00. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
21.08.2020 Файл размещен: 21.08.2020 09:54:09. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
22.07.2020 Файл размещен: 22.07.2020 13:28:04. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
24.06.2020 Файл размещен: 24.06.2020 13:05:22. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
19.05.2020 Файл размещен: 19.05.2020 13:55:33. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
23.04.2020 Файл размещен: 23.04.2020 13:54:01. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
19.03.2020 Файл размещен: 19.03.2020 13:54:20. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
20.02.2020 Файл размещен: 20.02.2020 11:02:50. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
16.01.2020 Файл размещен: 16.01.2020 11:56:36. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
20.12.2019 Файл размещен: 20.12.2019 12:15:45. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
20.11.2019 Файл размещен: 20.11.2019 13:55:59. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
18.10.2019 Файл размещен: 18.10.2019 12:11:47. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
18.09.2019 Файл размещен: 18.09.2019 11:36:52. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
14.08.2019 Файл размещен: 14.08.2019 14:14:14. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
18.07.2019 Файл размещен: 18.07.2019 12:04:27. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
20.06.2019 Файл размещен: 20.06.2019 11:46:07. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
20.05.2019 Файл размещен: 20.05.2019 09:13:20. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
19.04.2019 Файл размещен: 19.04.2019 12:53:04. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
21.03.2019 Файл размещен: 21.03.2019 11:21:19. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
20.02.2019 Файл размещен: 20.02.2019 11:40:12. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
16.01.2019 Файл размещен: 16.01.2019 08:59:23. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
20.12.2018 Файл размещен: 20.12.2018 16:41:11. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
20.11.2018 Файл размещен: 20.11.2018 17:11:41. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
19.10.2018 Файл размещен: 19.10.2018 14:34:32. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
25.09.2018 Файл размещен: 25.09.2018 15:42:03. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
24.08.2018 Файл размещен: 24.08.2018 15:22:33. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
27.07.2018 Файл размещен: 27.07.2018 17:52:53. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
28.06.2018 Файл размещен: 28.06.2018 16:22:21. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
25.05.2018 Файл размещен: 25.05.2018 15:17:47. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
28.06.2021 Файл размещен: 28.06.2021 13:39:59. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
27.05.2021 Файл размещен: 27.05.2021 13:43:51. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
29.04.2021 Файл размещен: 29.04.2021 11:19:21. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
25.03.2021 Файл размещен: 25.03.2021 13:50:27. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
17.02.2021 Файл размещен: 17.02.2021 11:46:08. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
21.01.2021 Файл размещен: 21.01.2021 13:27:41. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
16.12.2020 Файл размещен: 16.12.2020 13:06:33. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
25.11.2020 Файл размещен: 25.11.2020 11:33:33. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
29.10.2020 Файл размещен: 29.10.2020 07:15:30. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
23.09.2020 Файл размещен: 23.09.2020 10:10:00. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
21.08.2020 Файл размещен: 21.08.2020 09:54:28. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
22.07.2020 Файл размещен: 22.07.2020 13:28:26. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
24.06.2020 Файл размещен: 24.06.2020 13:05:49. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
19.05.2020 Файл размещен: 19.05.2020 13:55:55. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
23.04.2020 Файл размещен: 23.04.2020 13:54:39. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
19.03.2020 Файл размещен: 19.03.2020 13:54:45. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
20.02.2020 Файл размещен: 20.02.2020 11:04:00. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
16.01.2020 Файл размещен: 16.01.2020 11:56:32. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
20.12.2019 Файл размещен: 20.12.2019 12:15:45. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
20.11.2019 Файл размещен: 20.11.2019 13:55:59. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
18.10.2019 Файл размещен: 18.10.2019 12:12:14. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
18.09.2019 Файл размещен: 18.09.2019 11:37:16. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
14.08.2019 Файл размещен: 14.08.2019 14:14:30. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
18.07.2019 Файл размещен: 18.07.2019 12:04:47. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
20.06.2019 Файл размещен: 20.06.2019 11:46:07. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
20.05.2019 Файл размещен: 20.05.2019 09:12:53. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
19.04.2019 Файл размещен: 19.04.2019 12:53:25. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
21.03.2019 Файл размещен: 21.03.2019 11:21:45. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
20.02.2019 Файл размещен: 20.02.2019 11:40:37. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
16.01.2019 Файл размещен: 16.01.2019 08:59:23. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
20.12.2018 Файл размещен: 20.12.2018 16:41:11. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
20.11.2018 Файл размещен: 20.11.2018 17:11:41. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
19.10.2018 Файл размещен: 19.10.2018 14:34:32. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
25.09.2018 Файл размещен: 25.09.2018 15:42:03. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
24.08.2018 Файл размещен: 24.08.2018 15:22:33. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
27.07.2018 Файл размещен: 27.07.2018 17:52:53. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
28.06.2018 Файл размещен: 28.06.2018 16:22:21. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
25.05.2018 Файл размещен: 25.05.2018 15:17:47. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
28.06.2021 Файл размещен: 28.06.2021 13:40:19. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
27.05.2021 Файл размещен: 27.05.2021 13:44:15. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
29.04.2021 Файл размещен: 29.04.2021 11:19:35. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
25.03.2021 Файл размещен: 25.03.2021 13:50:56. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
17.02.2021 Файл размещен: 17.02.2021 11:46:55. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
21.01.2021 Файл размещен: 21.01.2021 13:27:58. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
16.12.2020 Файл размещен: 16.12.2020 13:06:56. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
25.11.2020 Файл размещен: 25.11.2020 11:33:41. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
29.10.2020 Файл размещен: 29.10.2020 07:15:50. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
23.09.2020 Файл размещен: 23.09.2020 10:10:00. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
21.08.2020 Файл размещен: 21.08.2020 09:54:45. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
22.07.2020 Файл размещен: 22.07.2020 13:29:12. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
24.06.2020 Файл размещен: 24.06.2020 13:06:21. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
19.05.2020 Файл размещен: 19.05.2020 13:56:18. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
23.04.2020 Файл размещен: 23.04.2020 13:55:00. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
19.03.2020 Файл размещен: 19.03.2020 13:55:09. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
20.02.2020 Файл размещен: 20.02.2020 11:04:21. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
16.01.2020 Файл размещен: 16.01.2020 11:56:32. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
20.12.2019 Файл размещен: 20.12.2019 12:15:45. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
20.11.2019 Файл размещен: 20.11.2019 13:55:59. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
18.10.2019 Файл размещен: 18.10.2019 12:12:32. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
18.09.2019 Файл размещен: 18.09.2019 11:37:43. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
14.08.2019 Файл размещен: 14.08.2019 14:14:47. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
18.07.2019 Файл размещен: 18.07.2019 12:05:08. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
20.06.2019 Файл размещен: 20.06.2019 11:46:07. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
20.05.2019 Файл размещен: 20.05.2019 09:13:39. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
19.04.2019 Файл размещен: 19.04.2019 12:53:44. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
21.03.2019 Файл размещен: 21.03.2019 11:22:08. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
20.02.2019 Файл размещен: 20.02.2019 11:40:56. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
16.01.2019 Файл размещен: 16.01.2019 08:59:23. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
20.12.2018 Файл размещен: 20.12.2018 16:41:11. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
20.11.2018 Файл размещен: 20.11.2018 17:11:41. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
19.10.2018 Файл размещен: 19.10.2018 14:34:32. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
25.09.2018 Файл размещен: 25.09.2018 15:42:03. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
24.08.2018 Файл размещен: 24.08.2018 15:22:33. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
27.07.2018 Файл размещен: 27.07.2018 17:52:53. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
28.06.2018 Файл размещен: 28.06.2018 16:22:21. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
25.05.2018 Файл размещен: 25.05.2018 15:17:47. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
28.06.2021 Файл размещен: 28.06.2021 13:40:43. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
27.05.2021 Файл размещен: 27.05.2021 13:44:36. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
29.04.2021 Файл размещен: 29.04.2021 11:19:46. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
25.03.2021 Файл размещен: 25.03.2021 13:51:37. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
17.02.2021 Файл размещен: 17.02.2021 11:47:23. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
21.01.2021 Файл размещен: 21.01.2021 13:28:17. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
16.12.2020 Файл размещен: 16.12.2020 13:08:56. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
25.11.2020 Файл размещен: 25.11.2020 11:33:57. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
29.10.2020 Файл размещен: 29.10.2020 07:16:09. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
23.09.2020 Файл размещен: 23.09.2020 10:10:00. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
21.08.2020 Файл размещен: 21.08.2020 09:55:04. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
22.07.2020 Файл размещен: 22.07.2020 13:29:41. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
24.06.2020 Файл размещен: 24.06.2020 13:06:43. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
19.05.2020 Файл размещен: 19.05.2020 13:56:45. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
23.04.2020 Файл размещен: 23.04.2020 13:55:43. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
19.03.2020 Файл размещен: 19.03.2020 13:55:32. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
20.02.2020 Файл размещен: 20.02.2020 11:04:39. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
16.01.2020 Файл размещен: 16.01.2020 11:56:32. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
20.12.2019 Файл размещен: 20.12.2019 12:15:45. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
20.11.2019 Файл размещен: 20.11.2019 13:55:59. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
18.10.2019 Файл размещен: 18.10.2019 12:10:35. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
18.09.2019 Файл размещен: 18.09.2019 11:38:17. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
14.08.2019 Файл размещен: 14.08.2019 14:15:07. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
18.07.2019 Файл размещен: 18.07.2019 12:05:43. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
20.06.2019 Файл размещен: 20.06.2019 11:46:07. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
20.05.2019 Файл размещен: 20.05.2019 09:14:20. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
19.04.2019 Файл размещен: 19.04.2019 12:54:05. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
21.03.2019 Файл размещен: 21.03.2019 11:22:29. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
20.02.2019 Файл размещен: 20.02.2019 11:41:18. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
16.01.2019 Файл размещен: 16.01.2019 08:59:23. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
20.12.2018 Файл размещен: 20.12.2018 16:41:11. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
20.11.2018 Файл размещен: 20.11.2018 17:11:41. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
19.10.2018 Файл размещен: 19.10.2018 14:34:32. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
25.09.2018 Файл размещен: 25.09.2018 15:42:03. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
24.08.2018 Файл размещен: 24.08.2018 15:22:33. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
27.07.2018 Файл размещен: 27.07.2018 17:52:53. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
28.06.2018 Файл размещен: 28.06.2018 16:22:21. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
25.05.2018 Файл размещен: 25.05.2018 15:17:47. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
21.10.2021 Файл размещен: 21.10.2021 11:21:54. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
22.09.2021 Файл размещен: 22.09.2021 13:50:59. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
13.08.2021 Файл размещен: 13.08.2021 12:58:12. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
21.07.2021 Файл размещен: 21.07.2021 14:02:29. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
28.06.2021 Файл размещен: 28.06.2021 13:41:10. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
27.05.2021 Файл размещен: 27.05.2021 13:44:55. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
29.04.2021 Файл размещен: 29.04.2021 11:19:57. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
25.03.2021 Файл размещен: 25.03.2021 13:51:56. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
17.02.2021 Файл размещен: 17.02.2021 11:47:45. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
21.01.2021 Файл размещен: 21.01.2021 13:28:37. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
16.12.2020 Файл размещен: 16.12.2020 13:09:26. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
25.11.2020 Файл размещен: 25.11.2020 11:34:08. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
29.10.2020 Файл размещен: 29.10.2020 07:16:28. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
23.09.2020 Файл размещен: 23.09.2020 10:10:00. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
21.08.2020 Файл размещен: 21.08.2020 09:55:22. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
22.07.2020 Файл размещен: 22.07.2020 13:30:09. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
24.06.2020 Файл размещен: 24.06.2020 13:08:22. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
19.05.2020 Файл размещен: 19.05.2020 13:57:07. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
23.04.2020 Файл размещен: 23.04.2020 13:56:06. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
19.03.2020 Файл размещен: 19.03.2020 13:55:57. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
20.02.2020 Файл размещен: 20.02.2020 11:05:10. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
16.01.2020 Файл размещен: 16.01.2020 11:56:32. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
20.12.2019 Файл размещен: 20.12.2019 12:15:45. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
20.11.2019 Файл размещен: 20.11.2019 13:55:59. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
18.10.2019 Файл размещен: 18.10.2019 12:13:25. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
18.09.2019 Файл размещен: 18.09.2019 11:39:19. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
14.08.2019 Файл размещен: 14.08.2019 14:16:04. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
18.07.2019 Файл размещен: 18.07.2019 12:06:08. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
20.06.2019 Файл размещен: 20.06.2019 11:46:07. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
20.05.2019 Файл размещен: 20.05.2019 09:15:28. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
19.04.2019 Файл размещен: 19.04.2019 12:54:26. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
21.03.2019 Файл размещен: 21.03.2019 11:18:52. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
20.02.2019 Файл размещен: 20.02.2019 11:35:32. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
16.01.2019 Файл размещен: 16.01.2019 08:59:23. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
20.12.2018 Файл размещен: 20.12.2018 16:41:11. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
20.11.2018 Файл размещен: 20.11.2018 17:11:41. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
19.10.2018 Файл размещен: 19.10.2018 14:34:32. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
25.09.2018 Файл размещен: 25.09.2018 15:42:03. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
24.08.2018 Файл размещен: 24.08.2018 15:22:33. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
27.07.2018 Файл размещен: 27.07.2018 17:52:53. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
28.06.2018 Файл размещен: 28.06.2018 16:22:21. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
25.05.2018 Файл размещен: 25.05.2018 15:17:47. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
21.10.2021 Файл размещен: 21.10.2021 11:22:39. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
22.09.2021 Файл размещен: 22.09.2021 13:51:16. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
13.08.2021 Файл размещен: 13.08.2021 12:58:30. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
21.07.2021 Файл размещен: 21.07.2021 14:03:00. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
28.06.2021 Файл размещен: 28.06.2021 13:41:33. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
27.05.2021 Файл размещен: 27.05.2021 13:45:17. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
29.04.2021 Файл размещен: 29.04.2021 11:20:07. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
25.03.2021 Файл размещен: 25.03.2021 13:52:20. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
17.02.2021 Файл размещен: 17.02.2021 11:48:12. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
21.01.2021 Файл размещен: 21.01.2021 13:28:52. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
16.12.2020 Файл размещен: 16.12.2020 13:09:50. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
25.11.2020 Файл размещен: 25.11.2020 11:34:20. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
29.10.2020 Файл размещен: 29.10.2020 07:16:41. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
23.09.2020 Файл размещен: 23.09.2020 10:10:00. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
21.08.2020 Файл размещен: 21.08.2020 09:55:45. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
22.07.2020 Файл размещен: 22.07.2020 13:30:45. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
24.06.2020 Файл размещен: 24.06.2020 13:08:47. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
19.05.2020 Файл размещен: 19.05.2020 13:57:31. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
23.04.2020 Файл размещен: 23.04.2020 13:56:27. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
19.03.2020 Файл размещен: 19.03.2020 13:56:21. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
20.02.2020 Файл размещен: 20.02.2020 11:05:39. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
16.01.2020 Файл размещен: 16.01.2020 11:56:32. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
20.12.2019 Файл размещен: 20.12.2019 12:15:45. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
20.11.2019 Файл размещен: 20.11.2019 13:55:59. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
18.10.2019 Файл размещен: 18.10.2019 12:14:25. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
18.09.2019 Файл размещен: 18.09.2019 11:39:49. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
14.08.2019 Файл размещен: 14.08.2019 14:16:23. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
18.07.2019 Файл размещен: 18.07.2019 12:06:08. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
20.06.2019 Файл размещен: 20.06.2019 11:46:07. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
20.05.2019 Файл размещен: 20.05.2019 09:15:28. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
19.04.2019 Файл размещен: 19.04.2019 12:54:26. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
21.03.2019 Файл размещен: 21.03.2019 11:18:52. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
20.02.2019 Файл размещен: 20.02.2019 11:35:32. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
16.01.2019 Файл размещен: 16.01.2019 08:59:23. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
20.12.2018 Файл размещен: 20.12.2018 16:41:11. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
20.11.2018 Файл размещен: 20.11.2018 17:11:41. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
19.10.2018 Файл размещен: 19.10.2018 14:34:32. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
25.09.2018 Файл размещен: 25.09.2018 15:42:03. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
24.08.2018 Файл размещен: 24.08.2018 15:22:33. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
27.07.2018 Файл размещен: 27.07.2018 17:52:53. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
28.06.2018 Файл размещен: 28.06.2018 16:22:21. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
25.05.2018 Файл размещен: 25.05.2018 15:17:47. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
21.10.2021 Файл размещен: 21.10.2021 11:23:05. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
22.09.2021 Файл размещен: 22.09.2021 13:51:33. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
13.08.2021 Файл размещен: 13.08.2021 12:58:48. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
21.07.2021 Файл размещен: 21.07.2021 14:03:20. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
28.06.2021 Файл размещен: 28.06.2021 13:42:52. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
27.05.2021 Файл размещен: 27.05.2021 13:45:37. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
29.04.2021 Файл размещен: 29.04.2021 11:20:16. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
25.03.2021 Файл размещен: 25.03.2021 13:52:51. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
17.02.2021 Файл размещен: 17.02.2021 11:48:42. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
21.01.2021 Файл размещен: 21.01.2021 13:29:16. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
16.12.2020 Файл размещен: 16.12.2020 13:12:22. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
25.11.2020 Файл размещен: 25.11.2020 11:34:29. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
29.10.2020 Файл размещен: 29.10.2020 07:16:55. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
23.09.2020 Файл размещен: 23.09.2020 10:10:00. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
21.08.2020 Файл размещен: 21.08.2020 09:56:10. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
22.07.2020 Файл размещен: 22.07.2020 13:31:09. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
24.06.2020 Файл размещен: 24.06.2020 13:09:16. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
19.05.2020 Файл размещен: 19.05.2020 13:57:51. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
23.04.2020 Файл размещен: 23.04.2020 13:56:49. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
19.03.2020 Файл размещен: 19.03.2020 13:56:45. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
20.02.2020 Файл размещен: 20.02.2020 11:06:00. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
16.01.2020 Файл размещен: 16.01.2020 11:56:32. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
20.12.2019 Файл размещен: 20.12.2019 12:15:45. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
20.11.2019 Файл размещен: 20.11.2019 13:55:59. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
18.10.2019 Файл размещен: 18.10.2019 12:14:48. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
18.09.2019 Файл размещен: 18.09.2019 11:40:27. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
14.08.2019 Файл размещен: 14.08.2019 14:16:43. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
18.07.2019 Файл размещен: 18.07.2019 12:06:08. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
20.06.2019 Файл размещен: 20.06.2019 11:46:07. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
20.05.2019 Файл размещен: 20.05.2019 09:15:28. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
19.04.2019 Файл размещен: 19.04.2019 12:54:26. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
21.03.2019 Файл размещен: 21.03.2019 11:18:52. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
20.02.2019 Файл размещен: 20.02.2019 11:35:32. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
16.01.2019 Файл размещен: 16.01.2019 08:59:23. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
20.12.2018 Файл размещен: 20.12.2018 16:41:11. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
20.11.2018 Файл размещен: 20.11.2018 17:11:41. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
19.10.2018 Файл размещен: 19.10.2018 14:34:32. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
25.09.2018 Файл размещен: 25.09.2018 15:42:03. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
24.08.2018 Файл размещен: 24.08.2018 15:22:33. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
27.07.2018 Файл размещен: 27.07.2018 17:52:53. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
28.06.2018 Файл размещен: 28.06.2018 16:22:21. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
25.05.2018 Файл размещен: 25.05.2018 15:17:47. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
21.10.2021 Файл размещен: 21.10.2021 11:24:27. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
22.09.2021 Файл размещен: 22.09.2021 13:51:50. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
13.08.2021 Файл размещен: 13.08.2021 12:59:11. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
21.07.2021 Файл размещен: 21.07.2021 14:03:43. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
28.06.2021 Файл размещен: 28.06.2021 13:43:11. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
27.05.2021 Файл размещен: 27.05.2021 13:45:56. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
29.04.2021 Файл размещен: 29.04.2021 11:20:29. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
25.03.2021 Файл размещен: 25.03.2021 13:53:48. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
17.02.2021 Файл размещен: 17.02.2021 11:49:15. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
21.01.2021 Файл размещен: 21.01.2021 13:29:35. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
16.12.2020 Файл размещен: 16.12.2020 13:12:47. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
25.11.2020 Файл размещен: 25.11.2020 11:34:38. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
29.10.2020 Файл размещен: 29.10.2020 07:17:09. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
23.09.2020 Файл размещен: 23.09.2020 10:10:00. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
21.08.2020 Файл размещен: 21.08.2020 09:56:30. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
22.07.2020 Файл размещен: 22.07.2020 13:31:24. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
24.06.2020 Файл размещен: 24.06.2020 13:09:38. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
19.05.2020 Файл размещен: 19.05.2020 13:58:16. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
23.04.2020 Файл размещен: 23.04.2020 13:57:29. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
19.03.2020 Файл размещен: 19.03.2020 13:57:08. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
20.02.2020 Файл размещен: 20.02.2020 11:06:25. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
16.01.2020 Файл размещен: 16.01.2020 11:56:32. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
20.12.2019 Файл размещен: 20.12.2019 12:15:45. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
20.11.2019 Файл размещен: 20.11.2019 13:55:59. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
18.10.2019 Файл размещен: 18.10.2019 12:15:21. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
18.09.2019 Файл размещен: 18.09.2019 11:40:51. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
14.08.2019 Файл размещен: 14.08.2019 14:17:03. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
18.07.2019 Файл размещен: 18.07.2019 12:06:08. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
20.06.2019 Файл размещен: 20.06.2019 08:34:11. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
20.05.2019 Файл размещен: 20.05.2019 09:15:28. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
19.04.2019 Файл размещен: 19.04.2019 12:54:26. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
21.03.2019 Файл размещен: 21.03.2019 11:18:52. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
20.02.2019 Файл размещен: 20.02.2019 11:35:32. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
16.01.2019 Файл размещен: 16.01.2019 08:59:23. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
20.12.2018 Файл размещен: 20.12.2018 16:41:11. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
20.11.2018 Файл размещен: 20.11.2018 17:11:41. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
19.10.2018 Файл размещен: 19.10.2018 14:34:32. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
25.09.2018 Файл размещен: 25.09.2018 15:42:03. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
24.08.2018 Файл размещен: 24.08.2018 15:22:33. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
27.07.2018 Файл размещен: 27.07.2018 17:52:53. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
28.06.2018 Файл размещен: 28.06.2018 16:22:21. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
25.05.2018 Файл размещен: 25.05.2018 15:17:47. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
21.10.2021 Файл размещен: 21.10.2021 11:19:51. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
13.08.2021 Файл размещен: 13.08.2021 12:57:48. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
21.07.2021 Файл размещен: 21.07.2021 14:01:37. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
25.03.2021 Файл размещен: 25.03.2021 13:49:29. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
17.12.2020 Файл размещен: 17.12.2020 11:02:01. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
21.08.2020 Файл размещен: 21.08.2020 09:52:57. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
22.07.2020 Файл размещен: 22.07.2020 13:31:38. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
24.06.2020 Файл размещен: 24.06.2020 13:04:27. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
19.05.2020 Файл размещен: 19.05.2020 13:54:37. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
23.04.2020 Файл размещен: 23.04.2020 13:53:15. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
19.03.2020 Файл размещен: 19.03.2020 13:53:22. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
20.02.2020 Файл размещен: 20.02.2020 11:03:11. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
16.01.2020 Файл размещен: 16.01.2020 11:53:21. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
20.12.2019 Файл размещен: 20.12.2019 12:15:45. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
20.11.2019 Файл размещен: 20.11.2019 13:55:59. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
18.10.2019 Файл размещен: 18.10.2019 12:10:48. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
18.09.2019 Файл размещен: 18.09.2019 11:35:31. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
14.08.2019 Файл размещен: 14.08.2019 14:13:25. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
18.07.2019 Файл размещен: 18.07.2019 12:06:08. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
20.06.2019 Файл размещен: 20.06.2019 11:46:07. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
20.05.2019 Файл размещен: 20.05.2019 09:15:28. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
19.04.2019 Файл размещен: 19.04.2019 12:54:26. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
21.03.2019 Файл размещен: 21.03.2019 11:18:52. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
20.02.2019 Файл размещен: 20.02.2019 11:35:32. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
16.01.2019 Файл размещен: 16.01.2019 08:59:23. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
20.12.2018 Файл размещен: 20.12.2018 16:42:41. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
20.11.2018 Файл размещен: 20.11.2018 16:32:13. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
19.10.2018 Файл размещен: 19.10.2018 17:52:53. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
25.09.2018 Файл размещен: 25.09.2018 17:22:15. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
24.08.2018 Файл размещен: 24.08.2018 15:22:40. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
27.07.2018 Файл размещен: 27.07.2018 14:52:43. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
28.06.2018 Файл размещен: 28.06.2018 16:12:22. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
25.05.2018 Файл размещен: 25.05.2018 17:12:05. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
21.10.2021 Файл размещен: 21.10.2021 11:19:51. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
22.09.2021 Файл размещен: 22.09.2021 13:52:11. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
13.08.2021 Файл размещен: 13.08.2021 12:57:48. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
28.06.2021 Файл размещен: 28.06.2021 13:38:52. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
27.05.2021 Файл размещен: 27.05.2021 13:43:00. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
29.04.2021 Файл размещен: 29.04.2021 11:18:46. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
25.03.2021 Файл размещен: 25.03.2021 13:49:29. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
17.02.2021 Файл размещен: 17.02.2021 11:45:06. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
21.01.2021 Файл размещен: 21.01.2021 12:47:00. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
17.12.2020 Файл размещен: 17.12.2020 11:02:01. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
25.11.2020 Файл размещен: 25.11.2020 10:10:00. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
29.10.2020 Файл размещен: 29.10.2020 07:17:27. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
23.09.2020 Файл размещен: 23.09.2020 10:10:00. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
21.08.2020 Файл размещен: 21.08.2020 09:53:26. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
22.07.2020 Файл размещен: 22.07.2020 10:10:00. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
24.06.2020 Файл размещен: 24.06.2020 13:04:53. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
19.05.2020 Файл размещен: 19.05.2020 13:55:09. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
23.04.2020 Файл размещен: 23.04.2020 13:53:36. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
19.03.2020 Файл размещен: 19.03.2020 13:53:55. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
20.02.2020 Файл размещен: 20.02.2020 11:03:37. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
16.01.2020 Файл размещен: 16.01.2020 11:56:32. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
20.12.2019 Файл размещен: 20.12.2019 12:15:45. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
20.11.2019 Файл размещен: 20.11.2019 13:55:59. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
18.10.2019 Файл размещен: 18.10.2019 12:11:21. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
18.09.2019 Файл размещен: 18.09.2019 11:36:07. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
14.08.2019 Файл размещен: 14.08.2019 14:13:43. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
18.07.2019 Файл размещен: 18.07.2019 12:06:08. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
20.06.2019 Файл размещен: 20.06.2019 11:46:07. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
20.05.2019 Файл размещен: 20.05.2019 09:15:28. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
19.04.2019 Файл размещен: 19.04.2019 12:54:26. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
21.03.2019 Файл размещен: 21.03.2019 11:18:52. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
20.02.2019 Файл размещен: 20.02.2019 11:35:32. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
16.01.2019 Файл размещен: 16.01.2019 08:59:23. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
20.12.2018 Файл размещен: 20.12.2018 16:42:41. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
20.11.2018 Файл размещен: 20.11.2018 16:32:13. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
19.10.2018 Файл размещен: 19.10.2018 17:52:53. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
25.09.2018 Файл размещен: 25.09.2018 17:22:15. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
24.08.2018 Файл размещен: 24.08.2018 15:22:40. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
27.07.2018 Файл размещен: 27.07.2018 14:52:43. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
28.06.2018 Файл размещен: 28.06.2018 16:12:22. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
25.05.2018 Файл размещен: 25.05.2018 17:12:05. Разместил(а) ВАСИЛЬЕВ П.Н.
полный список и подсказки — Помощник 2ГИС
Пользователи 2ГИС получают награды за активность, если используют все функции приложения и онлайн-версии 2ГИС, добавляют уточнения и большое количество контента.
Также в 2ГИС существуют награды эксперта. Чтобы получить их, необходимо обращаться в компании из разных рубрик, добавлять в их карточки отзывы, фотографии и уточнения. Полный список наград эксперта можно посмотреть тут.
Дворянин
Добавьте фотографий 10 детских площадок, воркаутов, катков, хоккейных коробок или уличных тренажёров либо пришлите уточнения о таких местах, которые появились недавно и ещё не успели попасть в 2ГИС.
Чтобы сообщить о новом месте, укажите его расположение на карте, далее выберите пункты «Сообщить об ошибке» → «Не хватает объекта на карте». Когда будете добавлять уточнение, обязательно приложите фотографию нового места, а в комментарии укажите, какой объект добавляете — например, «воркаут» или «детская площадка».
Неважно, чего будет больше — уточнений или фотографий. Главное, чтобы всего их было 10.
Как добавить фото к карточке компании или здания
Как сообщить об ошибке
Золотой, серебряный и бронзовый пины
Загружайте фото, пишите подробные отзывы и уточняйте данные в 2ГИС. От того, сколько отзывов, фото и уточнений вы добавите, зависит, какой пин получите:
-
Бронзовый — от 10 отзывов, фото и уточнений в сумме;
-
Серебряный — от 50 отзывов, фото и уточнений в сумме;
-
Золотой — от 100 отзывов, фото и уточнений в сумме.
Отзывы должны быть длиннее 100 символов. Фото и уточнения засчитаются после проверки.
Так держать
Добавьте в 2ГИС хотя бы один отзыв длиннее 100 символов или загрузите одно фото, или сообщите об одной ошибке в данных.
Как сообщить об ошибке
Ваше уточнение зачтётся в прогресс награды после проверки. Убедитесь, что у вас установлена актуальная база города и вы авторизованы.
Вот мой автобус
Добавьте фотографии в карточки 10 остановок общественного транспорта или входов в метро.
Как загрузить хорошее фото
Как добавить фото к карточке компании или здания
Быстрее 2ГИС
Сообщите о пяти новых компаниях или филиалах уже существующих компаний, либо о новых местах и достопримечательностях.
Чтобы отправить уточнение о новой компании, зайдите в карточку здания, где она открылась, и выберите пункт «Добавить организацию».
Чтобы сообщить о новом месте или достопримечательности, укажите её расположение на карте, далее выберите пункты «Сообщить об ошибке» → «Не хватает объекта на карте».
Уточнения можно оставлять как на 2gis.ru, так и в мобильных приложениях.
Неважно, чего будет больше — уточнений о компаниях или местах. Главное, чтобы всего их было пять.
Как добавить компанию в 2ГИС
Как сообщить об ошибке
Нет такого!
Добавьте пять уточнений о компаниях, прекративших работу — временно или насовсем.
Обратите внимание на пустующие помещения или начавшийся ремонт, проверьте, не значатся ли эти компании в 2ГИС как работающие. Когда найдёте такую компанию — зайдите в её карточку, нажмите «Нашли ошибку в данных?» и выберите пункт «Фирма закрыта / Такой фирмы здесь нет». Уточнение можно оставить как в мобильном приложении, так и в онлайн-версии 2ГИС.
Вместе с уточнением обязательно пришлите фотографию входа в компанию со снятой вывеской или скриншот объявления о закрытии с сайта или из соцсетей.
Как сообщить об ошибке
Кручу педали
Добавьте в сумме пять фото и отзывов про велопрокат, велопарковки, шеринг велосипедов или самокатов. Для этой награды подойдут компании из рубрик «Прокат спортивного инвентаря / техники», «Электрические транспортные средства» и «Велосипеды».
Для получения награды засчитываются и уточнения. Если вы заметили в своём городе новую велопарковку или компанию, которая работает в одной из этих рубрик, но её ещё нет в справочнике 2ГИС, присылайте уточнение — выберите «Добавить организацию» или «Не хватает объекта на карте». К уточнению приложите фото и напишите в комментарии «велопарковка» или «прокат».
Пункт «Добавить организацию» можно найти в боковом меню мобильных приложений и онлайн-версии 2gis.ru.
Второй способ — открыть карточку здания, где открылась компания, и в самом низу выбрать пункт «Добавить организацию».
Неважно, чего будет больше — фото, отзывов или уточнений, лишь бы в сумме их было пять.
Как добавить фото к карточке компании или здания
Как написать хороший отзыв
Как загрузить хорошее фото
Как сообщить об ошибке
Домовой
Напишите отзыв о своём доме и загрузите фотографии любых пяти жилых многоквартирных домов.
В отзывах пишите о том, чисто ли в подъездах, давно ли делали ремонт, нет ли перебоев с коммунальными услугами, тепло ли в квартире зимой, как работают коммунальные службы — обо всём на ваш выбор. Отзыв должен быть длиннее 100 символов.
Для получения награды учитываются фото как построенных, так и строящихся домов.
Как добавить фото к карточке компании или здания
Как написать хороший отзыв
Как загрузить хорошее фото
В поиске
Найдите через поисковую строку 5 мест — банкомат, магазин продуктов, почтовое отделение, библиотеку и театр — и откройте их карточки с адресом и контактами.
Стоп-кадр
Добавьте 3 фотографии в карточки разных зданий. Чтобы убедиться, что добавляете фото в карточку здания, а не компании, посмотрите на шапку карточки: в ней должен быть указан либо адрес, либо название здания.
Как добавить фото к карточке компании или здания
Фото должны быть информативными и помогать другим ориентироваться на местности.
Как загрузить хорошее фото
Подождите, пока фотографии пройдут модерацию, и награда ваша.
Начинающий автор
Напишите отзывы о любых трёх компаниях, каждый длиннее 100 символов. Вспомните о фирмах, услугами которых пользовались недавно. Опишите сервис, ассортимент, качество услуг или товаров.
Помните, что многие пользователи сделают выбор, ориентируясь на ваше мнение — будьте объективны и конструктивны.
Как написать хороший отзыв
Плейс-контроль
Пришлите уточнения о трёх компаниях, прекративших работу — временно или насовсем.
Обратите внимание на пустующие помещения или начавшийся ремонт, проверьте, не значатся ли эти компании в 2ГИС как работающие. Когда найдёте такую компанию — нажмите «Нашли ошибку в данных?» и выберите пункт «Фирма закрыта / Такой фирмы здесь нет».
Фотодоказательства помогут нам обработать уточнение быстрее.
Дорожный патруль
Добавьте информацию о 5 дорожных событиях — авариях, перекрытиях, ремонте дорог и тротуаров.
В зачет пойдут любые созданные события, в том числе добавленные вами комментарии о ситуации на улицах города.
Как сообщить об аварии, перекрытии или камере на дороге
Постой, паровоз
Добавьте 5 фотографий в карточки разных остановок общественного транспорта или входов в метро. Будет здорово, если вам удастся снять общий вид платформы, лучше — с табличкой расписания и остановочным комплексом.
Фотография не засчитается в награду, если остановка или вход находятся в здании (например, вход в метро в цоколе торгового центра или жилого дома).
Мимо проходил
Найдите 3 киоска, сфотографируйте и добавьте фото в их карточки в 2ГИС. В награду зачтутся объекты, в карточках которых указана рубрика «Киоск».
На фотографии киоск должно быть видно целиком.
Есть контакт
Добавьте в карточки трёх компаний недостающие данные о сайте, телефоне или аккаунтах в соцсетях. Для этого воспользуйтесь кнопкой «Нашли ошибку в данных?» и выберите «Телефон» или «Сайт или социальная сеть.
Чтобы легко найти такие компании, проверьте, у всех ли библиотек и школ вашего района указаны сайты и аккаунты в соцсетях. Если вы подписаны на аккаунты каких-то магазинов в Инстаграме, ВКонтакте или Фейсбуке — проверьте, указаны ли они в 2ГИС.
Герой в городе
Найдите на карте ближайший памятник, нажмите на его иконку и откройте карточку. Постройте к нему маршрут и пройдите по нему, а оказавшись на месте, сделайте фото и добавьте его в карточку памятника в 2ГИС.
Передаю за проезд
Воспользуйтесь поиском проезда на общественном транспорте: постройте как минимум 10 маршрутов проезда до разных точек или компаний. Попробуйте построить маршрут до дома или работы!
Номер 1
Сообщите о новых компаниях через форму «Добавить компанию», загрузите фото в карточки мест и фирм без фотографий, напишите первые отзывы — не меньше 20 действий в сумме.
Как убедиться, что компании ещё нет в 2ГИС? Проверьте, что у вас установлена свежая база города (текущий месяц). Найдите информацию о новой компании — на местности или в интернете. Поищите её в 2ГИС. Если компании нет — добавьте, указав по крайней мере один контакт, по которому мы сможем связаться с фирмой для проверки информации.
Как добавить компанию в 2ГИС
Как найти компании без фото и отзывов? Просто пишите о своём опыте и добавляйте фото мест, в которых бываете, или специально сходите туда, где никто ещё не был, и расскажите об этом месте остальным.
Турист
Оказавшись в другом городе, скачайте базу города в 2ГИС и запустите приложение. Погуляйте по новому городу с помощью 2ГИС. Как только наберётся 10 разных городов — награда ваша.
Засчитаются только разные проекты 2ГИС, посещение двух близлежащих городов, находящихся в рамках одного проекта в 2ГИС, зачтётся за 1 город. Прогресс не засчитается, если вы просто скачаете разные базы и запустите их — важно посетить сами города. Обязательно разрешите приложению доступ к геолокации (Настройки телефона → 2ГИС → Геопозиция).
В прогресс награды засчитываются путешествия, совершённые начиная с февраля 2018 года. Не расстраивайтесь, если на получение награды уйдёт какое-то время — главное, что вы на верном пути!
Ядерный редактор
Добавьте 10 уточнений о компаниях: исправляйте время работы, добавляйте недостающие рубрики, соцсети в карточках компаний, способы оплаты. Сообщайте о новых компаниях.
Как сообщить об ошибке
Ваши уточнения зачтутся в награду после проверки. Убедитесь, что у вас установлена актуальная база города и вы авторизованы.
Городовой
Сообщите в 2ГИС о 50 новых компаниях. Чтобы найти такие, следите за жизнью вашего района и подмечайте заведения, которые вот-вот откроются. Обращайте внимание на открытия новых мест, которые освещают в соцсетях. Отмечайте рекламу с анонсами новых компаний.
Как добавить компанию в 2ГИС
Ваши уточнения зачтутся в прогресс награды после проверки. Убедитесь, что у вас установлена актуальная база города и вы авторизованы.
Новичок
Агент 2ГИС
Награда выдаётся участникам Конкурса спецагентов, выполнившим набор условий.
Участники первого конкурса получили награду, если прошли три основных миссии. Участники второго — если собрали 5 наград в любую из недель.
Если вы не участвовали в конкурсе, получить эту награду сейчас нельзя.
Навигатор
Чтобы получить награду, пользуйтесь Навигатором 2ГИС: проедьте по нему как минимум 1000 км.
Как включить режим навигатора
Крупнейшие строительные компании Краснодара готовы возводить соцобъекты за свой счёт :: Krd.ru
По итогам Совета директоров исполняющий обязанности главы Краснодара Андрей Алексеенко отдельно встретился с 20 застройщиками города. Он призвал стройкомпании уже сейчас начать строить соцобъекты. До конца года Краснодарский край готовит заявку на участие в госпрограмме по выкупу объектов за счет федеральных средств до 2024 года.
— Задача, которую поставил губернатор Кубани Вениамин Кондратьев — никакого жилого строительства без обеспечения социальными объектами. Краснодару нужно не менее 75 тысяч новых мест в образовательных учреждениях. При поддержке главы региона строятся новые школы и детсады. Однако эту задачу необходимо решать совместно. В первую очередь — сформировать четкий график строительства новых объектов для подачи заявок на финансирование школ и детсадов со сроком сдачи в 2024 г., — сказал Андрей Алексеенко.
Как обозначили руководители стройкомпаний, они готовы придерживаться принципа, чтобы количество квадратных метров соотносилось с числом строящихся социальных объектов — школ, детсадов, поликлиник. Большинство директоров выразили готовность уже в ноябре предоставить данные о планируемом строительстве новых социальных объектов.
Руководители компаний рассказали о планах по строительству новых социальных объектов. Как подчеркнул Андрей Алексеенко, важно, чтобы новые школы и детсады возводили не в «чистом поле», а в границах уже существующей застройки.
— Никто, кроме нас с вами, эту проблему не решит. Дороги, парки и детсады сами по себе не вырастут. Нам нужна не кубанская станица, а новый город. В этом городе растут наши дети и будут расти внуки. Город должен опираться на людей, которые хотят оставить о себе хорошую память, — сказал Андрей Алексеенко.
Новые школы и дошкольные учреждения в Краснодаре строят по государственным программам, национальным проектам, за счет средств застройщиков. В разных микрорайонах города сейчас возводят пять школ и семь детсадов. До конца 2021 г. планируется начать строительство ещё семи образовательных учреждений. Ранее были направлены заявки на строительство социальных объектов в рамках госпрограммы «Развитие образования» до 2023 г. включительно, получен положительный ответ от Министерства просвещения РФ.
Все строящиеся и проектируемые школы и детсады в Краснодаре собраны в специальном разделе на сайте администрации города.
Ранее Андрей Алексеенко в режиме диалога провёл первое заседание Совета директоров. В него вошли руководители 100 крупнейших предприятий города — лидеров ключевых отраслей экономики. В том числе, обсудили приоритетные задачи социально-экономического развития краевого центра и участие бизнеса в их реализации.
Руководители предприятий города выразили готовность «включиться» в работу в части развития транспортной и социальной инфраструктур, обновления подвижного состава общественного транспорта, благоустройства зеленых зон, увеличения рабочих мест и трудоустройства молодых квалифицированных кадров.
Совет директоров Краснодара предложил создать платформу социальных проектов, реализовать которые поможет бизнес. Андрей Алексеенко подчеркнул, что ключевые проблемы города муниципалитет сможет решить только при эффективном взаимодействии с бизнесом, а также благодаря социальной ответственности предпринимателей.
Читайте новости Краснодара в нашем канале Telegram
Фотогалерея объектов
Ниже приведены фотографии некоторых объектов внедрения CTG:
Компактный транспортабельный комплекс технологического оборудования для внутренней обработки котлов железнодорожных вагонов-цистерн средней производительностью 25 вагонов-цистерн в сутки из-под нефтеналивных грузов и 10 вагонов-цистерн в сутки из-под высоковязких грузов
Компактный транспортабельный комплекс технологического оборудования для внутренней обработки котлов железнодорожных вагонов-цистерн из-под нефтеналивных грузов средней производительностью 12 единиц в сутки
Компактный транспортабельный комплекс технологического оборудования для внутренней обработки котлов железнодорожных вагонов-цистерн из-под нефтеналивных и нефтехимических грузов, в т.ч. метанола, бензина и дизельного топлива средней производительностью 5 единиц в сутки
Промывочно-рециркуляционная станция в Республике Казахстан для внутренней обработки котлов железнодорожных вагонов-цистерн производительностью до 160 вагонов-цистерн в сутки
Реконструкция промывочно-пропарочной станции для обработки внутренних поверхностей котлов железнодорожных вагонов-цистерн из-под нефтепродуктов на ст. Кириши Октябрьской ж.д.
Промывочно-рециркуляционная станция для обработки внутренних и наружных поверхностей котлов железнодорожных вагонов-цистерн из-под нефтепродуктов на ст. Рыбное Московской ж.д.
Реконструкция промывочно-рециркуляционной станции для обработки внутренних поверхностей котлов железнодорожных вагонов-цистерн из-под нефтепродуктов на ст. Барбаров Белорусской ж.д.
Промывочно-рециркуляционная станция для обработки внутренних поверхностей котлов железнодорожных вагонов-цистерн из-под светлых нефтепродуктов и газового конденсата на ст. Серная Приволжской ж.д.
Промывочно-рециркуляционная станция для обработки внутренних поверхностей котлов железнодорожных вагонов-цистерн из-под светлых нефтепродуктов, самолетного топлива и стабильных газовых конденсатов на ст. Промышленная Свердловской ж.д.
Мобильная промывочно-рециркуляционная станция для обработки внутренних поверхностей котлов железнодорожных вагонов-цистерн из-под нефтепродуктов в г. Пермь. В 2017 году Партнёрами было принято решение модернизировать комплекс дополнительным оборудованием (фото 4-11)
Промывочно-рециркуляционная станция для обработки внутренних поверхностей котлов железнодорожных вагонов-цистерн из-под растительных масел г. Калининград
Вагономоечный комплекс для отмывки вагонов пассажирских поездов на ст. Екатеринбург-пасс. Свердловской ж.д.
Вагономоечный комплекс для обмывки двухэтажных пассажирских вагонов г. Адлер
Промывочно-рециркулционная станция для мойки рам тележек локомотивов на ст. Волховстрой Октябрьской ж.д.
Комплекс оборудования серии «АНТИЛ» для антиобледенительной обработки подвагонного оборудования высокоскоростных поездов «Сапсан» на ст. Москва-Товарная Октябрьской ж.д.
Автоматизированная система перемещения и позиционирования вагонов на ст. Кириши Октябрьской ж.д.
Системы неразрушающего контроля
Как заключить комплексный договор на газификацию объекта в Московской области
На территории Московской области реализуется федеральный проект социальной газификации. Подать заявление для заключения единого договора на проведение газа на участок теперь можно на региональном портале госуслуг. О том, как это сделать, читайте в материале портала mosreg.ru.
Бесплатное подключение газа на участке: как в Подмосковье работают программы газификации>>
Какие услуги можно получить в рамках договора
Системы газоснабжения
Источник: Министерство жилищно-коммунального хозяйства Московской областиГазификацию домовладения можно провести только, если в населенный пункт подведен магистральный газ, а дом зарегистрирован в ЕГРН. Ознакомиться с правилами и порядком регистрации, а также подать заявку на оформление необходимых документов можно по ссылке.
Если эти условия соблюдены, то по выбору заявителя он может получить одну или несколько услуг, заполнив электронную форму на региональном портале госуслуг. В их числе:
- проектирование и строительство на территории земельного участка сети газопотребления объекта;
- поставка внутридомового газового оборудования и его наладка;
- заключение договора на техническое обслуживание, ремонт и аварийно-диспетчерское обеспечение внутридомового газового оборудования;
- заключение договора на поставку газа;
- монтаж внутридомового газового оборудования;
- приглашение специализированной организации для проведения работ по проверке состояния и функционирования дымовых и вентиляционных каналов, при необходимости их очистка с оформлением соответствующего акта;
- приглашение специализированной организации для проведения работ по техническому обслуживанию системы автоматического контроля загазованности (САКЗ).
Исходя из выбранного набора услуг, в личный кабинет собственника поступят расчеты стоимости подключения домовладения к газу и договор на выполнение работ. Присланный договор заявитель может подписать сразу в личном кабинете и не обращаться в подразделение Мособлгаза.
Как будут работать штабы социальной газификации в Московской области>>
Дополнительные возможности
Четырехтысячный дом в Подмосковье подключили по проекту «Социальная газификация»
Источник: Министерство энергетики Московской областиНа электронном ресурсе Мособлгаза размещена информация о сроках проведения работ по социальной газификации в населенных пунктах Подмосковья.
Также, домовладелец может сделать предварительный расчет стоимости газоснабжения внутри дома при помощи онлайн-калькулятора.
Как проверить газовое оборудование в Подмосковье>>
Какие документы нужны
Системы газоснабжения
Источник: Министерство жилищно-коммунального хозяйства Московской областиДля заключения комплексного договора газификации владелец дома должен предоставить цифровые копии документа, удостоверяющего его личность, документа, подтверждающего право собственности, или иное законное основание на домовладение, а также правоустанавливающие документы на земельный участок, на котором расположен жилой дом заявителя. По желанию можно приложить фото размещения окна в комнате, где будет установлено газовое оборудование, и поэтажные планы здания.
Технологическое присоединение к сетям: как подключиться к воде и отоплению в Подмосковье>>
Почему могут отказать
Займы
Источник: Министерство инвестиций, промышленности и науки Московской областиОтказать в заключении договора могут по нескольким причинам, в том числе, если по результатам межведомственного информационного взаимодействия будет установлено, что заявление подал гражданин, который не является правообладателем земельного участка или домовладения. Также услуга не будет оказана, если заявитель не согласен со стоимостью проведения работ и с условиями договора.
Как работает программа социальной газификации в Подмосковье. Видео>>
Сроки предоставления услуги и ее стоимость
Калькулятор, бумаги, ручка
Источник: Министерство инвестиций, промышленности и науки Московской областиПоданное домовладельцем заявление регистрируется в течение одного рабочего дня. Максимальный срок оказания услуги – 30 дней. Она предоставляется бесплатно.
Программа «Чистая вода»: как в Подмосковье улучшают качество водоснабжения>>
Книга | Объект: Фото | MoMA
Опубликовано в 2014 году Музеем современного искусства, Нью-Йорк. Под редакцией Митры Аббаспур, Ли Энн Даффнер и Марии Моррис Хамбург. При участии Митры Аббаспур, Квентина Бажака, Джима Коддингтона, Ли Энн Даффнер, Уте Эскильдсен, Марии Моррис Хамбург, Оливье Люгон, Констанс МакКейб, Ханако Мурата, Поля Мессье, Клауса Поллмайера и Мэтью С. Витковски.
Объект: Фото. Современные фотографии: Коллекция Томаса Вальтера 1909–1949 пересматривает обычные обсуждения фотографии; Отойдя от типичного акцента на предмете и изображении, он вместо этого сосредотачивается на фотографическом объекте — единственном отпечатке, созданном определенным человеком в определенное время с использованием определенных материалов и техник и представленного сегодня в его уникальной материальности.Фотографии из коллекции Томаса Вальтера — документы исключительно плодотворного периода в современном искусстве — представлены в полноте разнообразных исследований, включая данные об их вещественном составе и физических атрибутах, а также полное происхождение и ссылки на соответствующие выставки и публикации, устанавливающие новый стандарт детального и технического учета.
Более 100 пластинок в книге, красиво напечатанных в масштабе с использованием недавно разработанного цветового процесса, упорядочены в пять богато информативных отрывков через коллекцию и историю — места, заботы и предчувствия бурного периода, в который они были созданы. .Дополняя и контекстуализируя материал, представленный на веб-сайте Object: Photo , в основных эссе книги рассматриваются такие темы, как зарождение и эволюция фотографического авангарда в Берлине и Баухаусе, а также история его восприятия и признания в Германии. , Франция и США; распространение изображений и их обсуждение посредством публикаций; физические качества картин из коллекции Вальтера как свидетельство развития фотоматериалов в этот период; и важность справочных коллекций и общих исследовательских протоколов для продвижения таких исследований.Вместе с новыми исследованиями и тематическими исследованиями выставки Film und Foto (или Fifo ) 1929 г .; современный фильм; пресс-фотография; и веймарской портретной живописи, а также предметные исследования Карла Блоссфельдта, Эль Лисицкого, Альфреда Штиглица и его окружения, разнообразные эссе демонстрируют новые подходы, которые освежат диалог об этой формирующей эпохе в фотографии.
Изготовлено Департаментом публикаций Музея современного искусства, Нью-Йорк Под редакцией Кайл Бентли, Джейсон Бест, Дэвид Франкель, Эмили Холл, Либби Хруска, Холли Ла Дуэ и Ребекка Робертс Разработано Дафной Гейсмар Производство Марка Сапира
ISBN: 978-0-87070-941-8
ObjectPhoto.Современные фотографии Коллекция Томаса Вальтера 1909-1949
Беренис Эбботт, американка, 18981991Мануэль Альварес Браво, мексиканец, 1
02
Гертруда Арндт, немец, 100
Аурел Баух, француз, родился в Румынии. 1
64Герберт Байер, американец, родился в Австрии. 1
85Ирен Байер ‑ Хехт, американка, 18981991
Лотте (Шарлотта) Биз, Германия, 188
Энн Бирманн, Германия, 18981933
Блан и Демилли, французская, действующая 19241962
Жорж , Германия, 18651932
Жак-Андр Бойфар, француз, 1
61Маргарет Бурк-Уайт, американка, 1
71Антон Джулио Брагалья, итальянец, 18
0
Константин Бранкузи, француз, родился в Румынии.18761957
Билл Брандт, британец, родился в Германии. 1
83Марианна Бреслауэр, немец, 101
Энн Бригман, американка, родилась на Гавайях. 18691950
Гертруда Лерой Браун, американка, ок. 18701934
Антон Брюль, американец, родился в Австралии. 1
82Фрэнсис Брюгир, американец, 18791945
Кларенс Синклер Булл, американец, 18961979
Макс Бурхартц, немец, 18871961
Клод Каун (Люси Швоб), француз, 18941954 [с Марселем Мурбе, французы, 18941954 [с Марселем Муром, 1892 г.) ]
Анри Картье-Брессон, француз, 1
Поль Ситроен, голландец, родился в Германии.18961983
Элвин Лэнгдон Коберн, американец, 18821966
Эдмунд Коллейн, немец, 192
Эрих Комеринер, немец, родился в Австрии. 1
Марджори Контент, американка, 18951984
Горацио Коппола, аргентин, 112
Ральстон Кроуфорд, американец, родился в Канаде. 178
Роберт Демаши, французский, 18591936
Цар Домела ‑ Ньювенхуис, голландский, 1
92Уокер Эванс, американец, 175
Лоре Фейнингер, немецкий, 1
91Фейнингер, швейцарец,
Фейнингер, американец 1871195 18911972
Семен Фридлянд, русский, 164
Яромр Функе, чех, 18961945
Карл Гриль, австриец, 18891966
Джон Гутманн, американец, родился в Германии.198
Мастерская Хаблика-Линдеманна, Германия
Александр Хакеншмид, Чехия, 104
Йохан Хагемейер, американец, родился в Голландии. 18841962
Пауль Эдмунд Хан, немец, 18971960
Ярослава Хатлков, Чехия, 1
89Рауль Хаусманн, австриец, 18861971
Джон П. Хейнс, американец, 18961969
Флоренс Хенц82
Дж., 1893 , АмериканкаИрэн Хоффманн, немец, 171
Бернард Ши Хорн, американка, 18671933
Джордж Хойнинген-Хуэн, американец, родился в России.1
68Лотте Якоби, американка, родилась в Германии. 18961990
Питер А. Джули, американец, родился в Германии. 18621937
Роман Кармен, русский, 178
Дыргь Кепеш, американец, родился в Венгрии. 101
Иствн Керни, венгр, 18791963
Андр Керц, американец, родился в Венгрии. 18941985
Эдмунд Кестинг, немец, 18921970
Имре Кински, венгр, 1
45Густав Клуцис, латыш, 18951938
Фред Корт, американец, родился в Германии.1
83Август Креенкамп, немец, 18751950
Жермен Крулл, француз, 18971985
Гарри Лахман, американец, 18861975
Уолтер Р. Латимер-старший, американец, 18801924
, Джир Леховец, 9000 Леховец, Чехия, 1909 Swiss, 18711956
Otto Lindig, German, 18951966
El Lissitzky, русский, 18
1
Herbert List, German, 172
Heinz Loew, German, 181
Eli Lotar, French, 1269, George Platt, американский, 1269 , 155
Феликс Х.Мужчина, британец, родился в Германии. 18931985
Ман Рэй, американец, 18
6Вернер Манц, немец, 1
83Ханнес Мейер, швейцарец, 18891954
Ли Миллер, американец, 177
Модель Лизетта, американка, родилась в Австрии. 1
83Тина Модотти, итальянка, 18961942
Люсия Мохоли, британка, 18941989
Лсл Мохоли-Надь, американка, родилась в Венгрии. 18951946
Жан Мораль, француз, 199
Георг Мухе, немец, 18951987
Мартин Мункчи, американец, родился в Венгрии.18961963
Адольф Навара, Чехия, 19261982
Оскар Нерлингер, немец, 18931969
Йохан Нигеман, немец, 1
77Жан Пенлев, французский, 1
89Дьюла Папер, венгерский, 189921983 Пол
000, венгерский Парри, француз, 177Йзеф Пси, венгр, 18891956
Макс Пенсон, русский, 18931959
Уолтер А. Петерханс, американец, родился в Германии. 18971960
Роберт Петшов, Герман, 18881945
Эдвард В.Куигли, американец, 18981977
Альберт Ренгер-Пацш, немец, 18971966
Ганс Рихтер, американец, родился в Германии. 18881976
Лени Рифеншталь, Германия, 1
03
Фрида Гертруда Рисс, Германия, 18
7Александр Родченко, русский, 18911956
Франц Рох, Герман, 18
5
Ha100003, Герман 1
0, Герман 10, Герман 10Ярослав Рсслер, Чех, 1
90Теодор Рошак, американец, родился в Польше.181
Альбер Рудомин, француз, родился в Украине. 18921975
Вилли Руге, Герман, 18821961
Эрих Саломон, Герман, 18861944
Август Сандер, Герман, 18761964
Джордж Х. Сили, американец, 18801955
Фридрих Зайденсткер, Немец, 18821966
, американец родилась Дания. 1
50Чарльз Шилер, американец, 18831965
Осаму Шиихара, японец, 174
Артур Сигел, американец, 19131978
Эдвард Стейхен, американец, родился в Люксембурге.18791973
Кейт Стейниц, американка, родилась в Германии. 18891975
Альфред Штиглиц, американец, 18641946
Ками Стоун, бельгиец, 18921975
Саша Стоун, русский, 18951940
Пол Стрэнд, американец, 18
618 Мауричард Тырск, Чехия, 18991942
Францишка Темерсон, британка, родилась в Польше. 188
Стефан Темерсон, британец, родился в Польше. 1
88
Рауль Убак, бельгиец, 19111985
Умбо (Отто Умбер), немец, 1
80Карл Ван Фехтен, американец, 18801964
Луиджи Веронези, итальянец, 198
Воронези, русский Чех, 1
91Андреас Вальзер, швейцарец, 130
Уиджи (Артур Феллиг), американец, родился в Австрии.18991968
Эдвард Уэстон, американец, 18861958
Станислав Игнаций Виткевич, поляк, 18851939
Ванда Вулц, итальянец, 184
Ивао Ямаваки, японец, 18981987
Yva, 18981987
Yva (Эльза 19001
) Герман, 189Георгий Зимин, русский, 1
85Объект: фотография, коллекция Томаса Вальтера и современные фотографии из коллекции Томаса Вальтера, 1909–1949
Интерактивный веб-сайт «Объект: фотография, коллекция Томаса Вальтера» (посещение в марте 2016 г.) представляет архив из 241 фотографии, приобретенных Музеем современного искусства (MoMA) в 2001 году.Сайт является частью многоплатформенного развертывания, включающего каталог ( Объект: фотография. Современные фотографии: Коллекция Томаса Вальтера, 1909–1949 гг., , Нью-Йорк: Музей современного искусства, 2014 г.) и выставку ( современных фотографий из Коллекция Томаса Вальтера, 1909–1949 ). Все три компонента демонстрируют новые исследования и стипендию по коллекции, которая была частично поддержана финансированием Фонда Эндрю У. Меллона. На веб-сайте «Объект: фотография» представлены традиционные научные очерки, набор инструментов цифровой визуализации и репродукции фотографий, которые позволяют посетителям глубже изучить коллекцию.«Интерактивный» — это результат четырехлетнего совместного проекта между отделами фотографии и охраны природы музея с элементами, разработанными в рамках инициативы Software Studies Initiative, которая объединяет усилия по сохранению, кураторству и научным исследованиям в удобном для навигации формате.
Веб-сайт «Объект: фотография» позволяет пользователю исследовать фотографии из коллекции Вальтера как отдельные изображения, материальные объекты и как объект научной интерпретации. Например, « секунд до приземления» (1931 г.), фотография Вилли Руге, сделанная камерой, привязанной к его поясу, когда он прыгнул с парашютом на землю, является достаточно драматичным в качестве изображения.Пройдя через телескопические шаги веб-сайта, фотография и ее история становятся еще более привлекательными. Инструменты визуализации веб-сайта «Объект: Фото» дают возможность увидеть высококачественные цифровые репродукции фотографий, которые еще больше подчеркивают материальные качества отпечатка. Поскольку изображение каждого объекта было отображено на весь лист бумаги, можно увидеть, как поля вокруг отпечатка со временем потемнели. Версо также были сфотографированы, что позволяет зрителям оценить оригинальный лейбл Руге.Возможности визуализации включают в себя возможность увидеть фотографию так, как это сделал бы консерватор, через микроскоп или под палящим светом, чтобы выделить поверхности объекта. Ценители фотографии, просматривающие коллекцию Walther, не должны полагаться на обнаружение стального блеска отпечатка: химический анализ подтверждает это.
В дополнение к сравнению свойств материала фотографии, «Объект: Фотография» также позволяет своим пользователям контекстуализировать работы во взаимосвязи друг с другом. Выровняв остальные тринадцать фотографий прыжка в последовательности, в которой они были сняты, напечатаны или даже собраны, пользователи могут больше узнать о конкретной фотографической практике Руге.«Я фотографирую себя во время прыжка с парашютом», фотоэссе Руге, описывающее прыжок, даже услужливо воспроизведено на сайте, чтобы можно было подумать, как редакторы макета еще больше опосредовали изображения. Каждую из фотографий, собранных Вальтером и сделанных Руге, можно собрать вместе и просмотреть или сопоставить с другими коллекционными фотографиями, сделанными в 1930-х годах в «культурном центре» Берлина, Германия. Посетители веб-сайта также могут сравнивать объекты по тематике, стилю, технике фотопечати и атрибутам бумаги.Если информации, полученной из этих группировок, недостаточно, включаются более традиционные формы обучения, такие как библиографическая информация, истории выставок и подробные записи о происхождении. Превосходное эссе Уте Эскильдсена «Вилли Руге и фотоактуэлл: приключения для прессы» дополнительно контекстуализирует восприятие работ Руге и подробно описывает его приключения в качестве фотокорреспондента. Хотя большинство ученых традиционно считали пресс-фотографию наименее смелой формой фотографической среды, в эссе Эскильдсена работа Руге помещается в растущий авангард не только в Германии, но и по всей Европе.
Хотя MoMA, возможно, предприняла этот проницательный исследовательский проект, следует отдать должное Вальтеру, который обладал дальновидностью, создав необычайную и ныне влиятельную коллекцию модернистской фотографии США и Европы. Вальтер, немецкий фотограф, переехавший в Нью-Йорк в 1997 году, сосредоточил свои приобретения на богатой и разнообразной фотографической продукции межвоенных лет. На пике коллекционирования кураторы Бомонта Ньюхолла, а позже и Джона Шарковски придерживались расхожего мнения о том, чтобы сосредоточиться на работах, произведенных в Соединенных Штатах и Франции.Вместо этого Вальтер обратил свое внимание на авангардную и экспериментальную фотографию, созданную вдали от этой «оси модернизма» в таких странах, как Германия и Россия. Как утверждает Ли Энн Даффнер в своем эссе-каталоге «Погружение: материалистическая история фотоиндустрии в Германии и Советском Союзе в период между войнами», для Вальтера чрезвычайные политические изменения и экономические потрясения межвоенного периода сделали эти места созревшими для фотографов. экспериментирование. Коллекция Вальтера сосредоточена на этих фотографиях, и в их новом доме в MoMA заполнить важный пробел в коллекции музея.
MoMA трактует коллекцию Вальтера не только с микровидения их материальности, но и с макроуровня, учитывающего распространение картинок по сети. Сети, изучаемые в «Объекте: Фотография», ограничиваются слиянием художественного влияния, странствующих фотографов и места, выставок и материалов. Однако одно из самых увлекательных эссе на сайте «Взгляд сверху: исследовательские визуализации коллекции Томаса Вальтера» предлагает общий анализ взаимоотношений между коллекциями Walther и MoMA.Надав Хохман и Лев Манович утверждают, что информация, представленная в этом эссе, представляет собой «первый раз, когда исторические закономерности в большой коллекции фотографий были проанализированы и визуализированы с использованием количественных компьютерных методов». Используются два типа визуализации, например, традиционные линейные и точечные диаграммы передают высоту и ширину фотографий из коллекции MoMA, датируемой с 1837 по 2012 год. Неудивительно, что размер фотографий оставался относительно стабильным до тех пор, пока 1970-е годы, когда размеры стали стремительно увеличиваться.Этот же набор данных нанесен на график с разбивкой по средней тональности и году создания с использованием инструментов, разработанных в исследовательской лаборатории Software Studies Initiative и доступных по лицензии с открытым исходным кодом. Полученная радиальная визуализация напоминает великолепную туманность; анализируемые фотографии представлены в виде миниатюр. Подход Хохмана и Мановича, основанный на данных, не заменяет работу историка искусства, исследователя или консерватора, но он подтверждает определенные интуиции и выявляет новые закономерности.Это эссе позволяет количественным данным соответствовать качественным данным для более глубокого понимания среды фотографии.
К сожалению, макро-представление Хохмана и Мановича не может быть воспроизведено или улучшено пользователем, и такие моменты напоминают о том, насколько опосредовано «Объект: Фотография». В обширном разделе «Примечания для пользователя» скрывается следующий отказ от ответственности в отношении визуализаций, которые пользователи могут создавать: «Выставки, публикации, школы, студии и города, представленные на сайте как точки встречи, фильтры или точки данных на карта — это исторические события, выбранные для выявления путей влияния через изображения из коллекции Вальтера.Выбор был сделан таким образом, чтобы охватить как события, в которых участвовали художники из коллекции Walther Collection, так и самый широкий размах ». Эта цитата демонстрирует, что создатели интерактивного измерения сайта ограничили доступность данных. На первый взгляд, нет ничего плохого в кураторском вмешательстве, которое отфильтровывает менее убедительные данные. Однако в этом случае ограничение данных приводит к сглаживанию исследуемых изображений. Например, можно сравнивать фотографии по подложке, но не по фотоаппаратуре, такой как фотоаппарат или объектив.Предварительный выбор элементов «наибольшего совпадения» означает, что пользователь не может определить, какая из этих «точек встречи» может фактически отклоняться и служить выбросами. Предварительный отбор следует ожидать на выставке, но не с помощью интерактивного инструмента. Отводя пользователю ограниченные данные, результатом является набор заранее определенных результатов. Доверие аудитории к этой информации может привести к направлениям исследовательских запросов, которые позволят зрителям быть соавторами, а не просто потребителями.«Объект: Фото» не предназначен для развития и представляет собой богатый, но статичный интерактивный продукт. Несмотря на то, что предоставлено так много информации, есть и другие свидетельства того, что стиль и содержание веб-сайта «Объект: Фото» были тщательно отредактированы. Его дизайн изящный и, к счастью, избегает гиперссылок в стиле Microsoft Word в пользу ярких красных акцентов, которые побуждают зрителя нажимать на них, чтобы увидеть еще больше материала, отображаемого в привлекательной минималистской черно-белой палитре. Такой дизайн не допускает появления каких-либо серых зон.
Мое желание иметь доступ ко всем данным музея о его коллекциях фотографий не должно заслонять собой сокровищницу информации, доступную через «Объект: Фото». MoMA сделал важный шаг к большей доступности музейных фондов. Бесценны такие материалы, как свидетельства, полученные непосредственно из самих гравюр опытными хранителями, консерваторами и исследователями. Это открытие обычно ограниченных архивов музеев, информации, традиционно находящейся в файлах доступа и отчетах о сохранении, и предназначенных только для тех, у кого нет предварительной записи, заслуживает похвалы.Хотя цифровые копии фотографий нельзя скачать, их можно просмотреть подробно. В эпоху, когда мы привыкли иметь изображения под рукой, «Объект: Фото» одновременно удовлетворяет нашу потребность иметь все это и позволяет нам осмыслить столько, сколько мы захотим, в свободное время. Неуловимый «образованный неспециалист из аудитории» наверняка найдет здесь большую часть материала, представляющего интерес, и будет рад возможности действовать в качестве исследователя, куратора и консерватора, щелкнув трекпад.Я могу представить, что интерактив «Объект: Фото» также послужит отличным инструментом для тех, кто учится делать или интерпретировать фотографии, но особенно для тех студентов, которые не имеют прямого доступа к коллекции высококачественных фотографий. Более ориентированные на рынок люди — особенно коллекционеры и дилеры — аналогичным образом найдут изображения с высоким разрешением, в том числе сделанные с использованием программного обеспечения для визуализации с преобразованием отражательной способности (RTI), которое преувеличивает малозаметные детали поверхности, делая детали произведения искусства ясно видимыми, как учебные и источник полезных сравнений.В общем, интерактивный аспект доказывает — если это еще нужно доказывать, — что фотографии могут быть драгоценными материальными объектами, заслуживающими внимательного и внимательного изучения.
Освободившись от ограничений, связанных с большими стационарными камерами, справившись с часто ограниченным доступом к расходным материалам, или взаимодействуя и вдохновляя друг друга, фотографы, представленные в «Объекте: Фотография», помогли раскрыть потенциал средства массовой информации. Помимо внимания к материальной экономии средств массовой информации, его веб-сайт подчеркивает важность социальных и географических сетей для фотографической практики и интерпретации.Уделяя особое внимание коллекции Walther Collection, команда «Object: Photo» предоставила достаточно информации, чтобы переписать и добавить нюансы в историческое повествование о межвоенной фотографии. Их следует поблагодарить за создание такого богатого архива и увлекательного инструмента.
5 лучших приложений для удаления нежелательных объектов
Как бы мы ни старались сделать это прямо в камере, иногда нежелательные объекты мешают нам, и мы не можем помочь. Еще хуже, когда нас нет рядом с компьютером! Что делать фотографу? Конечно, используйте приложения для удаления объектов на своем телефоне!
Многие фотографы, создатели изображений и художники-графики сталкиваются с общей проблемой — желанием удалить отвлекающий элемент из изображения.К счастью, программисты услышали крики о помощи и разработали приложения, использующие ИИ для мгновенного и плавного исчезновения всего, что вы хотите удалить. Независимо от того, работаете ли вы с мобильного телефона или с профессиональной камеры, синхронизированной с мобильным устройством Android, это наш список из пяти лучших приложений для удаления объектов для Android!
5 лучших приложений для удаления объектов для Android
Форвардная нота
Для нашего списка я протестировал следующие два изображения во всех приложениях; предназначен для охвата обычных объектов, которые фотографы хотят удалить со своих фотографий.
На первом изображении изображена пара играющих щенков аляскинского кли Кая, а на их пути есть теннисный мяч, который сильно портит композицию.
На втором снимке изображен водный спаниель с поводком, с чем очень часто сталкиваются фотографы-питомцы. Снимая поводок, мы можем сосредоточить внимание на собаке.
1. Adobe Photoshop Fix
Стандартное программное обеспечение снова на рынке
Всемирно известная компания Adobe переработала многие из любимых инструментов Photoshop для мобильных устройств, включая возможность удаления объектов.
Содержит три любимых инструмента Photoshop: «Точечное лечение», «Клонирование штампа» и «Патч».
Инструменты полностью настраиваемые
Полная программа редактирования со многими другими инструментами и настройками
Программное обеспечение бесплатное, но имеет некоторые платные функции.
Могут возникать сбои при длинных движениях инструментом Spot Heal
Кто-нибудь удивлен, что программа Adobe оказалась в списке? Adobe Photoshop, лидер в области программ и приложений для обработки изображений, уже давно помогает фотографам избавляться от всего, что они хотят, в своих снимках.
То, что когда-то было эксклюзивной программой для платных компьютеров, теперь модернизировано для мобильных устройств по высокой цене 0 долларов! Да, Adobe Photoshop Fix является бесплатным и поставляется со многими из любимых инструментов, которые создатели изображений ценили на протяжении многих лет. Три из них — это инструменты «Точечное лечение», «Патч» и «Клонирование штампа».
В зависимости от сложности редактирования вы можете использовать один из перечисленных выше инструментов для удаления нежелательного объекта. Все инструменты легко настраиваются, что позволяет настраивать не только размер кисти, но также жесткость или мягкость краев кисти.
Вот как обстоят дела с нашими двумя изображениями:
Для щенков с теннисным мячом мы использовали инструмент «Точечное лечение», и он сработал достаточно хорошо. Вы можете сказать, что он взял информацию о фотографии вокруг мяча и попытался рандомизировать выбор, чтобы более реалистично удалить мяч.
Для поводка было несколько незначительных неточностей, в первую очередь в тени дерева слева от собаки. Однако это могло быть связано с тем, что поводок снимался одним длинным движением, а не небольшими участками, что может быть лучшим способом решения этой проблемы.При этом вы всегда можете использовать штамп клонирования или другое точечное лечение, чтобы исправить эту тень от дерева!
Несмотря на то, что поводок не является идеальным средством удаления, множество инструментов редактирования, доступных в этом приложении, делают его полезным для загрузки.
2. Snapseed
Универсальный мощный редактор изображений
Snapseed делает гораздо больше, чем просто удаляет ненужные объекты; полная программа «все в одном».
Совершенно бесплатно
Множество фантастических инструментов для редактирования изображений
Хороший AI для удаления объекта
Не очень интуитивно понятен в использовании.Инструмент удаления объектов носит вводящее в заблуждение название, и изменение размера кисти потребовало времени, чтобы разобраться.
Snapseed — популярный выбор для «фонографов» и тех, кто любит селфи. В нем есть множество инструментов, которые сделают ваши фотографии действительно интересными! Благодаря такому количеству опций редактирования, возможность удаления объектов часто упускается из виду в этой изящной бесплатной программе. Несмотря на то, что это полностью бесплатное приложение, оно действительно великолепно, и его усилия по удалению объектов неизменно точны.
Инструмент не такой интуитивно понятный, как ожидалось. Вы удаляете объекты с помощью инструмента «Исцеление» (у которого есть значок, похожий на пластырь).Как человек, имеющий опыт редактирования фотографий, я лично не ассоциирую штампование объекта, который мне не нужен, с инструментом под названием «Исцеление», но с этим легко справиться.
Все, что вам нужно сделать с помощью этого инструмента, — это нарисовать объект, от которого вы хотите избавиться, а приложение сделает все остальное! Что меня сначала поразило, так это то, что мне показалось, что размер кисти нельзя отрегулировать, но, как оказалось, можно; все, что вам нужно сделать, это увеличить изображение, и инструмент кисти станет больше. Еще раз, когда вы преодолеете эту странность, сам инструмент станет потрясающим.
В нашем снимке щенка теннисный мяч был заменен текстурой, которую можно считать более реалистичной, чем Photoshop Fix выше.
Поводок тоже сказочно сработал, следов его существования не осталось!
3. TouchRemove
Одно касание — и все пропало
TouchRemove легко и быстро избавится от этого, просто нажав на то, что вам не нравится.
Просто и по делу
Различные инструменты на выбор
Программа легкой и быстрой загрузки
Инструмент удаления может быть недостаточно точным
Не нужно быть техническим гением, чтобы использовать приложение TouchRemove! В названии уже указано, как его следует использовать.Это приложение с приятным на вид и простым в использовании интерфейсом быстро и легко загружается, когда вам нужно что-то удалить.
Тоже довольно легкая программа, совсем не заглушила мой телефон. Не было даже лагов при загрузке двух тестовых фотографий, и они были довольно большими размерами файлов!
Меню очень простое, с тремя инструментами на выбор. На наших рыжих щенках инструмент «Удалить» быстро обработал этот мяч, и похоже, что его никогда не существовало! Для таких быстрых объектов лучше всего подходит Photo Retouch.
Однако, когда дело дошло до снятия поводка, оно немного усложнилось — и я считаю, что это произошло исключительно из-за того, что инструментом было немного сложно пользоваться. Возникла небольшая проблема с точностью, которая может быть проблемой, когда вы пытаетесь удалить что-то, что требует точности для отметки. Но, честно говоря, если вы часто не сталкиваетесь с необходимостью удалить что-то более сложное, возможно, стоит установить на телефоне программу, которую легко открыть (потому что задержка — отстой!).
4. Ретушь фотографий
Специально для специального использования
Иногда простота лучше — например, Photo Retouch, программа, предназначенная всего для одной работы.
Создан для одной единственной цели
Множество инструментов на выбор, которые легко настраиваются
Сохранилась глубина резкости
Настройка инструментов для достижения нужного результата может занять некоторое время
Лично я люблю простоту — дайте мне одно приложение, которое выполняет одну конкретную задачу! Photo Retouch — это такое приложение, созданное исключительно для выполнения своей единственной цели.
Photo Retouch включает в себя несколько различных инструментов для удаления объектов, которые вы можете выбрать в зависимости от ваших потребностей. Как это принято для профессионального редактирования фотографий, ни один инструмент не справится с этой задачей идеально; ваша цель — решить проблему и выяснить, какой инструмент (или комбинация инструментов) даст лучший результат.
Для наших рыжих щенков мы использовали инструмент «Удаление объектов» и закруглили (или обрисовали) мяч. Инструменты очень настраиваемы и содержат довольно много деталей, поэтому после достаточной настройки вы сможете удалить практически все, что захотите.Приложение отлично справилось с этим ударом щенка, создав очень реалистичное удаление, когда стало трудно вспомнить, где вообще находился мяч!
При использовании того же инструмента на поводке (который был очень точным и легко выбирался) результат на первый взгляд выглядел довольно точным. При ближайшем рассмотрении вы можете увидеть много неточностей в тени дерева слева от собаки (как в Photoshop Fix), но это просто вопрос лучшей настройки инструментов для достижения правильного результата.Стоит отметить, что это приложение очень хорошо сохранило расфокусированную глубину резкости при удалении объектов!
5. BG Studio Удалить нежелательный объект
Отличное приложение для удаления объектов AI
Приложение BG Studio Remove Unwanted Objects, дающее удовлетворительные результаты, творит чудеса даже со сложными фотографиями.
Удалось снять поводок на сложной фотографии без проблем
Простота использования с быстрым рендерингом
Без рекламы
Могут быть проблемы с печатью
На мой взгляд, это самая удовлетворительная программа в списке.BG Studio Remove Unwanted Object, также созданная с единственной целью, может быть не самой тяжелой или сложной программой, но ее точность выдающаяся! Эта программа, достаточно простая в использовании даже для самых технически неумелых людей, проста и точна.
Связанное сообщение: Лучшие приложения для изменения фона
Приложение очень отзывчивое и позволяет легко выбирать части изображения, которые я хотел удалить. Для красных щенков инструмент «Лассо» использовался, чтобы очертить мяч.
После нажатия кнопки «Обработка» приложение разобралось за секунды, и была воспроизведена очень приятная анимация затухания для удаления теннисного мяча. В результате были некоторые проблемы с штамповкой, но ничего дополнительного воспроизведения исправить не удалось.
Однако удаление таких объектов, как мяч, не привлекло мое внимание (потому что, честно говоря, другие программы с первого раза справились с этой задачей лучше)…
Это была фотография поводка.
Там, где большинство вышеперечисленных приложений боролись на привязи, BG Studio Remove Unwanted Object выбросила их всех из воды.Используя инструмент «Кисть», который было проще всего рисовать из всех программ, приложение смогло полностью клонировать этот поводок и оставить изображение, на котором вы даже не догадывались, что поводок существует. Он настолько безупречно работал с тенями деревьев, что нигде на этом рендере нет никаких расхождений! Настоящий подвиг.
Какое приложение для удаления объектов Android подходит вам?
Итак, какое приложение стоит скачать? Честно говоря, попробуйте их все! Каждый телефон индивидуален, и лучшее приложение — это то, которое безупречно работает с вашим устройством Android.Эти пять лучших приложений для удаления объектов являются первоклассными в своей категории и сами по себе являются отличным выбором.
При этом нашим общим фаворитом была программа BG Studio Remove Unwanted Object, потому что, хотя у нее были проблемы с штамповкой при ударе теннисного мяча, она проделала такую отличную работу по удалению поводка (с чем у остальных приложений были проблемы), что это необходимо для сложных фотографий. Еще один отличный выбор — Snapseed, который отлично справился с удалением объектов, несмотря на то, что это не единственная цель приложения.Snapseed готов предложить вам универсальный редактор изображений!
Как использовать Object Eraser на телефоне Samsung
Источник: Хаято Хусеман / Android Central
Редактирование изображений прошло долгий путь, и вам больше не нужно быть экспертом по Photoshop, чтобы подправить свои фотографии. Если вы сделали групповую фотографию с нежелательным фото-бомбардировщиком или снимок городского пейзажа, который был почти , идеальным, если бы не один человек в кадре, новая функция Object Eraser в Galaxy S21 может быть решением, которое вы не сделали. Не знаю, что вам нужно.Благодаря редактированию изображений на основе искусственного интеллекта на лучших телефонах Samsung теперь вы можете удалять объекты с изображения всего несколькими касаниями.
Продукты, использованные в этом руководстве
Как включить Object Eraser
- Откройте приложение «Галерея » .
Выберите изображение с объектом, который нужно удалить.
Источник: Android Central- Коснитесь значка карандаша , чтобы открыть редактор изображений.
- Коснитесь трех точек в правом верхнем углу приложения «Галерея», затем коснитесь «Лаборатория».
- Коснитесь переключателя рядом с Object Eraser, чтобы включить эту функцию.
Поскольку Object Eraser все еще находится в стадии бета-тестирования, вам необходимо включить его, прежде чем опция появится в приложении Галерея. Если этот параметр недоступен в настройках, убедитесь, что вы обновили и свой телефон, и приложение «Галерея» до последней доступной версии.
Как использовать Object Eraser
- При включенном Object Eraser вернется к изображению с объектом, который вы хотите удалить.
- Прокрутите до самой правой точки панели инструментов в нижней части экрана и коснитесь нового значка «Ластик для объектов» .
Коснитесь объекта, который хотите удалить . Объект будет выделен фиолетовым цветом; вы можете нажать, чтобы выделить сразу несколько объектов.
Источник: Android Central- Нажмите «Стереть », чтобы удалить каждый выделенный объект с изображения.
- Если вы недовольны результатами, вы можете использовать кнопку отмены , чтобы повторить попытку.
- Когда изображение вас устроит, коснитесь галочки в правом нижнем углу экрана, чтобы заменить исходное изображение и сохранить результаты.
Как и функция Content-Aware Fill в Photoshop, Object Eraser анализирует ваше изображение и разумно удаляет выбранные вами объекты, заменяя их наилучшим образом в зависимости от окружающей среды. Это не идеально, и если вы увеличите изображение, вы, вероятно, сможете увидеть некоторые артефакты, но в моем тестировании я был впечатлен тем, насколько хорошо эта функция работает в большинстве случаев.Покрутите его и посмотрите, как это работает с вашими фотографиями!
Наш лучший выбор оборудования
Лучшие камеры
Samsung Galaxy S21 Ультра
Топ-флагман Samsung
В Galaxy S21 Ultra есть все: невероятно универсальные камеры, великолепный дисплей с частотой 120 Гц, мощные характеристики и потрясающий дизайн. Это лучший телефон в линейке Samsung, и он даже работает с S Pen для точного ввода и рисования.
Удобно для карманов
Samsung Галактика S21
Отличный телефон на сотни дешевле, чем его аналог Ultra
Если вам нужен телефон меньшего размера или более доступный по цене, Galaxy S21 — фантастический вариант с впечатляющими камерами и привлекательным дизайном.Он обладает всеми теми же мощными характеристиками, что и Ultra, имеет красивый плоский дисплей и программное обеспечение Android 11.
Мы можем получать комиссию за покупки, используя наши ссылки. Учить больше.
Защитите экран от царапинЭти защитные пленки для Galaxy S21 Plus сохранят внешний вид вашего дисплея
Наконец-то запущено семейство устройств Galaxy S21, а это значит, что пора найти одни из лучших аксессуаров. Взяв чехол, вы, вероятно, захотите пойти дальше и надеть защитную пленку для экрана, чтобы обеспечить дополнительную защиту по сравнению с тем, что Samsung предварительно установил на устройстве.
Ультра защита экранаЭто лучшие защитные пленки для Galaxy S21 Ultra, которые вы можете купить сейчас
Теперь, когда Galaxy S21 Ultra здесь, пришло время захватить несколько надежных аксессуаров, чтобы защитить его как можно дольше. Поскольку Ultra оснащен большим дисплеем, очень важно, чтобы ваш экран выглядел четким. Итак, вот одни из лучших защитных пленок для экрана, чтобы сохранить его в первозданном виде!
Нежное введение в распознавание объектов с помощью глубокого обучения
Последнее обновление 27 января 2021 г.
Новичкам может быть сложно различать различные связанные задачи компьютерного зрения.
Например, классификация изображений проста, но различия между локализацией объекта и обнаружением объекта могут сбивать с толку, особенно когда все три задачи могут в равной степени относиться к распознаванию объектов.
Классификация изображений включает в себя присвоение метки класса изображению, тогда как локализация объекта включает рисование ограничивающей рамки вокруг одного или нескольких объектов на изображении. Обнаружение объектов является более сложным и объединяет эти две задачи и рисует ограничивающую рамку вокруг каждого интересующего объекта на изображении и присваивает им метку класса.Вместе все эти проблемы называются распознаванием объектов.
В этом посте вы найдете краткое введение в проблему распознавания объектов и современные модели глубокого обучения, предназначенные для ее решения.
Прочитав этот пост, вы будете знать:
- Распознавание объектов — это набор связанных задач для идентификации объектов на цифровых фотографиях.
- Сверточные нейронные сети на основе регионов, или R-CNN, представляют собой семейство методов для решения задач локализации и распознавания объектов, разработанных для производительности модели.
- You Only Look Once, или YOLO, — это второе семейство методов распознавания объектов, предназначенных для быстрого использования в реальном времени.
Начните свой проект с моей новой книги «Глубокое обучение для компьютерного зрения», включающей пошаговых руководств и файлов исходного кода Python для всех примеров.
Приступим.
Мягкое введение в распознавание объектов с помощью глубокого обучения
Фотография Барта Эверсона, некоторые права защищены.
Обзор
Это руководство разделено на три части; их:
- Что такое распознавание объектов?
- Семейство моделей R-CNN
- Семейство моделей YOLO
Хотите результатов с помощью глубокого обучения для компьютерного зрения?
Пройдите бесплатный 7-дневный ускоренный курс по электронной почте (с образцом кода).
Нажмите, чтобы зарегистрироваться, а также получите бесплатную электронную версию курса в формате PDF.
Нажмите здесь, чтобы подписаться
Что такое распознавание объектов?
Распознавание объектов — это общий термин для описания набора связанных задач компьютерного зрения, которые включают идентификацию объектов на цифровых фотографиях.
Классификация изображений включает прогнозирование класса одного объекта на изображении. Локализация объекта относится к определению местоположения одного или нескольких объектов на изображении и рисованию изобилующей рамки вокруг их экстента. Обнаружение объектов объединяет эти две задачи, а также локализует и классифицирует один или несколько объектов на изображении.
Когда пользователь или практик ссылается на « распознавание объекта », они часто имеют в виду « обнаружение объекта ».
… мы будем использовать термин «распознавание объектов» в широком смысле, чтобы охватывать как классификацию изображений (задача, требующая алгоритма для определения классов объектов, присутствующих в изображении), так и обнаружение объектов (задача, требующая алгоритма для локализации всех имеющихся объектов в изображении
— крупномасштабный конкурс визуального распознавания ImageNet, 2015 г.
Таким образом, мы можем различать эти три задачи компьютерного зрения:
- Классификация изображений : прогнозирование типа или класса объекта на изображении.
- Ввод : изображение с одним объектом, например фотография.
- Выход : метка класса (например, одно или несколько целых чисел, отображаемых в метки классов).
- Локализация объекта : Определите наличие объектов на изображении и укажите их местоположение с помощью ограничительной рамки.
- Ввод : изображение с одним или несколькими объектами, например фотография.
- Выход : одна или несколько ограничивающих рамок (например,грамм. определяется точкой, шириной и высотой).
- Обнаружение объектов : определение наличия объектов с помощью ограничивающей рамки и типов или классов обнаруженных объектов на изображении.
- Ввод : изображение с одним или несколькими объектами, например фотография.
- Выходные данные : один или несколько ограничивающих прямоугольников (например, определяемых точкой, шириной и высотой) и метка класса для каждого ограничивающего прямоугольника.
Еще одним расширением этой разбивки задач компьютерного зрения является сегментация объекта , также называемая «сегментацией экземпляра объекта» или «семантической сегментацией», где экземпляры распознанных объектов указываются путем выделения определенных пикселей объекта вместо грубого Ограничительная рамка.
Из этой разбивки мы видим, что распознавание объектов относится к набору сложных задач компьютерного зрения.
Обзор задач компьютерного зрения распознавания объектов
Большинство последних нововведений в задачах распознавания изображений стали частью участия в задачах ILSVRC.
Это ежегодное академическое соревнование с отдельным вызовом для каждого из этих трех типов задач с целью стимулирования независимых и отдельных улучшений на каждом уровне, которые можно использовать в более широком смысле.Например, см. Список трех соответствующих типов задач ниже, взятый из обзорного документа ILSVRC 2015 года:
- Классификация изображений : Алгоритмы создают список категорий объектов, присутствующих в изображении.
- Локализация одного объекта : Алгоритмы создают список категорий объектов, присутствующих в изображении, вместе с выровненной по оси ограничивающей рамкой, указывающей положение и масштаб одного экземпляра каждой категории объектов.
- Обнаружение объекта : Алгоритмы создают список категорий объектов, присутствующих в изображении, вместе с выровненной по оси ограничивающей рамкой, указывающей положение и масштаб каждого экземпляра каждой категории объектов.
Мы видим, что « Single-object localization » является более простой версией более широко определенной « Object Localization », ограничивая задачи локализации объектами одного типа в изображении, что, как мы можем предположить, является более простым задача.
Ниже приведен пример сравнения локализации одного объекта и обнаружения объекта, взятый из статьи ILSVRC. Обратите внимание на разницу в ожиданиях истины в каждом случае.
Сравнение между локализацией отдельного объекта и обнаружением объекта.Взято из: ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge.
Производительность модели для классификации изображений оценивается с использованием средней ошибки классификации по прогнозируемым меткам классов. Производительность модели для локализации одного объекта оценивается с использованием расстояния между ожидаемой и прогнозируемой ограничивающей рамкой для ожидаемого класса. В то время как производительность модели для распознавания объектов оценивается с использованием точности и отзыва по каждому из наиболее подходящих ограничивающих прямоугольников для известных объектов на изображении.
Теперь, когда мы знакомы с проблемой локализации и обнаружения объектов, давайте взглянем на некоторые недавние наиболее эффективные модели глубокого обучения.
Семейство моделей R-CNN
Семейство методов R-CNN относится к R-CNN, что может означать « регионов с функциями CNN » или « регионально-ориентированная сверточная нейронная сеть », разработанная Россом Гиршиком и др.
Сюда входят методы R-CNN, Fast R-CNN и Faster-RCNN, разработанные и продемонстрированные для локализации и распознавания объектов.
Давайте подробнее рассмотрим основные моменты каждого из этих методов по очереди.
R-CNN
R-CNN был описан в статье 2014 года Росс Гиршик и др. из Калифорнийского университета в Беркли под названием «Богатые иерархии функций для точного обнаружения объектов и семантической сегментации».
Возможно, это было одно из первых крупных и успешных применений сверточных нейронных сетей к проблеме локализации, обнаружения и сегментации объектов. Этот подход был продемонстрирован на эталонных наборах данных, в результате чего были получены самые современные результаты на наборе данных VOC-2012 и наборе данных обнаружения объектов класса 200 ILSVRC-2013.
Предложенная ими модель R-CNN состоит из трех модулей; их:
- Модуль 1: Предложение региона . Создание и извлечение предложений по регионам, не зависящим от категорий, например возможные ограничивающие рамки.
- Модуль 2: средство извлечения признаков . Извлечь функцию из каждого региона-кандидата, например с использованием глубокой сверточной нейронной сети.
- Модуль 3: Классификатор . Классифицируйте объекты как один из известных классов, например линейная модель классификатора SVM.
Архитектура модели представлена на изображении ниже, взятом из статьи.
Сводка по архитектуре модели R-CNN Взято из богатых иерархий функций для точного обнаружения объектов и семантической сегментации.
Для предложения областей-кандидатов или ограничивающих рамок потенциальных объектов на изображении используется метод компьютерного зрения, называемый « выборочный поиск », хотя гибкость конструкции позволяет использовать другие алгоритмы предложения области.
Средство извлечения признаков, используемое в модели, — это глубокая CNN AlexNet, выигравшая конкурс классификации изображений ILSVRC-2012. На выходе CNN был вектор из 4096 элементов, который описывает содержимое изображения, которое подается в линейную SVM для классификации, в частности, одна SVM обучается для каждого известного класса.
Это относительно простое и понятное приложение CNN для решения проблемы локализации и распознавания объектов. Обратной стороной этого подхода является то, что он медленный, требующий прохождения извлечения признаков на основе CNN для каждой из областей-кандидатов, сгенерированных алгоритмом предложения области.Это проблема, поскольку в документе описывается модель, работающая примерно на 2000 предложенных областей на изображение во время тестирования.
Python (Caffe) и исходный код MatLab для R-CNN, как описано в документе, были доступны в репозитории R-CNN на GitHub.
Быстрый R-CNN
Учитывая большой успех R-CNN, Росс Гиршик, работавший тогда в Microsoft Research, предложил расширение для решения проблем скорости R-CNN в статье 2015 года под названием «Fast R-CNN».
Статья открывается обзором ограничений R-CNN, который можно резюмировать следующим образом:
- Обучение — это многоступенчатый конвейер .Предполагает подготовку и эксплуатацию трех отдельных моделей.
- Обучение стоит дорого в пространстве и времени . Обучение глубокого CNN по такому количеству предложений по региону на изображение идет очень медленно.
- Обнаружение объектов происходит медленно . Делать прогнозы с использованием глубокого CNN по такому количеству предложений по регионам очень медленно.
В статье 2014 года «Объединение пространственных пирамид в глубоких сверточных сетях для визуального распознавания» была предложена предыдущая работа по ускорению метода, называемого сетями объединения пространственных пирамид или SPPnets.Это действительно ускорило извлечение функций, но по существу использовало алгоритм кэширования прямого прохода.
Fast R-CNN предлагается как единая модель вместо конвейера для непосредственного изучения и вывода регионов и классификаций.
Архитектура модели предполагает фотографирование набора предложений регионов в качестве входных данных, которые передаются через глубокую сверточную нейронную сеть. Предварительно обученная CNN, такая как VGG-16, используется для извлечения признаков. Конец глубокой CNN — это настраиваемый уровень, называемый уровнем объединения интересов или объединением RoI, который извлекает функции, характерные для данной области-кандидата на вход.
Выходные данные CNN затем интерпретируются полностью подключенным слоем, после чего модель разделяется на два выхода, один для предсказания класса через слой softmax, а другой с линейным выходом для ограничивающего прямоугольника. Затем этот процесс повторяется несколько раз для каждой интересующей области на данном изображении.
Архитектура модели представлена на изображении ниже, взятом из статьи.
Краткое описание архитектуры модели Fast R-CNN.
Взято из: Fast R-CNN.
Модель значительно быстрее обучается и делает прогнозы, но по-прежнему требует, чтобы вместе с каждым входным изображением предлагался набор областей-кандидатов.
Исходный кодPython и C ++ (Caffe) для Fast R-CNN, как описано в документе, был доступен в репозитории GitHub.
Быстрее R-CNN
Архитектура модели была дополнительно улучшена как для скорости обучения, так и для обнаружения Shaoqing Ren, et al. в Microsoft Research в статье 2016 года, озаглавленной «Ускорение R-CNN: на пути к обнаружению объектов в реальном времени с помощью региональных сетей.”
Архитектура стала основой для первых результатов, достигнутых в соревнованиях по распознаванию и обнаружению объектов ILSVRC-2015 и MS COCO-2015.
Архитектура была разработана как для предложения, так и для уточнения региональных предложений в рамках учебного процесса, называемого сетью региональных предложений или RPN. Затем эти области используются совместно с моделью Fast R-CNN в единой модели. Эти улучшения сокращают количество предложений по регионам и ускоряют тестирование модели до уровня, близкого к реальному времени, с современными характеристиками.
… наша система обнаружения имеет частоту кадров 5 кадров в секунду (включая все шаги) на графическом процессоре, обеспечивая при этом самую современную точность обнаружения объектов в наборах данных PASCAL VOC 2007, 2012 и MS COCO, всего 300 предложений на изображение . В соревнованиях ILSVRC и COCO 2015 Faster R-CNN и RPN являются основой для победителей, занявших 1-е место на нескольких треках
— Более быстрый R-CNN: к обнаружению объектов в реальном времени с помощью региональных сетей, 2016.
Хотя это единая унифицированная модель, архитектура состоит из двух модулей:
- Модуль 1: Региональная сеть предложений .Сверточная нейронная сеть для предложения регионов и типа объекта для рассмотрения в регионе.
- Модуль 2: Fast R-CNN . Сверточная нейронная сеть для извлечения признаков из предложенных областей и вывода ограничивающей рамки и меток классов.
Оба модуля работают с одним и тем же выходом глубокой CNN. Сеть предложения региона действует как механизм внимания для сети Fast R-CNN, информируя вторую сеть о том, где искать или обращать внимание.
Архитектура модели представлена на изображении ниже, взятом из статьи.
Краткое изложение архитектуры модели Faster R-CNN. Взято из: Faster R-CNN: На пути к обнаружению объектов в реальном времени с помощью сетей региональных предложений.
RPN работает, принимая выходные данные предварительно обученной глубокой CNN, такой как VGG-16, и пропускает небольшую сеть по карте функций и выводит несколько предложений регионов и прогноз класса для каждого. Предложения регионов представляют собой ограничивающие прямоугольники, основанные на так называемых якорных прямоугольниках или заранее определенных формах, предназначенных для ускорения и улучшения предложения регионов.Предсказание класса является двоичным, указывая наличие или отсутствие объекта, так называемая « объектность » предлагаемой области.
Используется процедура чередующегося обучения, когда обе подсети обучаются одновременно, хотя и чередуются. Это позволяет настраивать или настраивать параметры детектора функций Deep CNN для обеих задач одновременно.
На момент написания эта архитектура Faster R-CNN является вершиной семейства моделей и продолжает достигать почти самых современных результатов в задачах распознавания объектов.Еще одно расширение добавляет поддержку сегментации изображений, описанную в документе «Маска R-CNN» за 2017 год.
Исходный кодPython и C ++ (Caffe) для Fast R-CNN, как описано в документе, был доступен в репозитории GitHub.
Семейство моделей YOLO
Другое популярное семейство моделей распознавания объектов, совместно именуемое YOLO или You Only Look Once , разработано Джозефом Редмоном и др.
Модели R-CNN могут быть в целом более точными, однако семейство моделей YOLO работает быстрее, намного быстрее, чем R-CNN, обеспечивая обнаружение объектов в реальном времени.
ЙОЛО
Модель YOLO была впервые описана Джозефом Редмоном и др. в статье 2015 года под названием «Вы только посмотрите один раз: унифицированное обнаружение объектов в реальном времени». Обратите внимание, что Росс Гиршик, разработчик R-CNN, также был автором и участником этой работы в Facebook AI Research.
Подход включает единую обученную сквозную нейронную сеть, которая принимает фотографию в качестве входных данных и напрямую прогнозирует ограничивающие прямоугольники и метки классов для каждого ограничивающего прямоугольника. Этот метод предлагает более низкую точность прогнозов (например,грамм. больше ошибок локализации), хотя работает со скоростью 45 кадров в секунду и до 155 кадров в секунду для оптимизированной по скорости версии модели.
Наша унифицированная архитектура работает очень быстро. Наша базовая модель YOLO обрабатывает изображения в реальном времени со скоростью 45 кадров в секунду. Уменьшенная версия сети Fast YOLO обрабатывает поразительную скорость 155 кадров в секунду…
— Вы только посмотрите один раз: унифицированное обнаружение объектов в реальном времени, 2015.
Модель работает, сначала разбивая входное изображение на сетку ячеек, где каждая ячейка отвечает за прогнозирование ограничивающей рамки, если центр ограничивающей рамки попадает в ячейку.Каждая ячейка сетки предсказывает ограничивающую рамку, включающую координаты x, y, ширину, высоту и достоверность. Прогнозирование класса также основано на каждой ячейке.
Например, изображение может быть разделено на сетку 7 × 7, и каждая ячейка в сетке может предсказывать 2 ограничивающих прямоугольника, что приводит к 94 предлагаемым предсказаниям ограничивающего прямоугольника. Карта вероятностей классов и ограничивающие прямоугольники с достоверностью затем объединяются в окончательный набор ограничивающих прямоугольников и меток классов. Изображение, взятое из приведенного ниже документа, суммирует два выхода модели.
Сводка прогнозов, сделанных моделью YOLO. Взято из: You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection
YOLOv2 (YOLO9000) и YOLOv3
Модель была обновлена Джозефом Редмоном и Али Фархади в их статье 2016 года под названием «YOLO9000: лучше, быстрее, сильнее» с целью дальнейшего повышения производительности модели.
Хотя этот вариант модели упоминается как YOLO v2, описан экземпляр модели, который был обучен на двух наборах данных распознавания объектов параллельно, способный предсказывать 9000 классов объектов, поэтому получил имя « YOLO9000 ».”
В модель был внесен ряд обучающих и архитектурных изменений, таких как использование пакетной нормализации и входных изображений с высоким разрешением.
Как и Faster R-CNN, модель YOLOv2 использует якорные блоки, предварительно определенные ограничивающие прямоугольники с полезными формами и размерами, которые настраиваются во время обучения. Выбор ограничивающих рамок для изображения предварительно обрабатывается с использованием анализа k-средних в наборе обучающих данных.
Важно отметить, что прогнозируемое представление ограничивающих прямоугольников изменено, чтобы небольшие изменения оказали менее драматическое влияние на прогнозы, что привело к более стабильной модели.Вместо того, чтобы напрямую прогнозировать положение и размер, смещения прогнозируются для перемещения и изменения формы предварительно определенных якорей относительно ячейки сетки и смягчаются логистической функцией.
Пример представления, выбранного при прогнозировании положения и формы ограничивающего прямоугольника Взято из: YOLO9000: лучше, быстрее, сильнее
Дальнейшие улучшения модели были предложены Джозефом Редмоном и Али Фархади в их статье 2018 года под названием «YOLOv3: постепенное улучшение». Улучшения были достаточно незначительными, включая более глубокую сеть детекторов функций и незначительные репрезентативные изменения.
Дополнительная литература
Этот раздел предоставляет дополнительные ресурсы по теме, если вы хотите углубиться.
Документы
Семейные документы R-CNN
Бумаги семьи YOLO
Код проектов
ресурса
Статьи
Сводка
В этом посте вы обнаружили легкое введение в проблему распознавания объектов и современные модели глубокого обучения, предназначенные для ее решения.
В частности, вы выучили:
- Распознавание объектов — это набор связанных задач для идентификации объектов на цифровых фотографиях.
- Сверточные нейронные сети на основе регионов, или R-CNN, представляют собой семейство методов для решения задач локализации и распознавания объектов, разработанных для производительности модели.
- You Only Look Once, или YOLO, — это второе семейство методов распознавания объектов, предназначенных для быстрого использования в реальном времени.
Есть вопросы?
Задайте свои вопросы в комментариях ниже, и я постараюсь ответить.
Разрабатывайте модели глубокого обучения для Vision сегодня!
Разрабатывайте собственные модели видения за считанные минуты
…с всего несколькими строками кода Python
Узнайте, как это сделать, в моей новой электронной книге:
Deep Learning for Computer Vision
Он предоставляет руководств для самообучения по таким темам, как:
классификация , обнаружение объектов (yolo и rcnn) , распознавание лиц (vggface и facenet) , подготовка данных и многое другое …
Наконец-то привнесите глубокое обучение в проекты вашего видения
Пропустить академики. Только результаты.
Посмотрите, что внутриPhoto Retouch-Удаление объектов в App Store
Вы когда-нибудь хотели удалить что-нибудь из фото / видео? Теперь вы можете. Photo Retouch может заставить объекты исчезать, как если бы их никогда не было.
Очень проста в использовании. Просто нарисуйте элементы, которые хотите удалить, и нажмите «запустить», чтобы стереть.
Создавайте забавные фотографии / видеоролики, удаляйте ненужных людей, удаляйте неприглядные прыщи, очищайте идеальный снимок.
Еще больше возможностей:
* Параметры лица: V-образное лицо, узкое лицо, личико, тонкое лицо, лоб, подбородок, скулы, нижняя челюсть.
* Параметры глаз: большой глаз, открытие глаз, расстояние до глаз, угол глаз, бриллиант.
* Варианты носа: длинный нос, тонкий нос, тонкий желобок.
* Параметры рта: форма, улыбка, красивые зубы.
* Параметры кожи: размытие, отбеливание, резкость, розовый, темные круги, носогубные.
* Устранение прыщей, убийца морщин, тонкое отбеливание лица.
* Сотни новых фильтров изображений.
* Beautify Body
Превратите свои снимки в портфолио моделей за несколько минут.
* Цвет заливки изображения
Автоматическая заливка старых фотографий цветом.
* Размытие лица
Размытие лиц на видео Легко.
* Track Blur
Удаление / размытие движущихся объектов на видео.
* Облачное хранилище
Сделайте резервную копию результатов редактирования через облачный центр.
Подписка на Премиум-пакет
— Вы можете подписаться на большое облачное хранилище и премиум-функции
— Оплата будет снята с учетной записи iTunes при подтверждении покупки
— Вы сможете использовать большое облачное хранилище и премиум-функции в течение подписка
— Подписка автоматически продлевается на тот же период цены и продолжительности, что и исходный пакет «одна неделя» / «один месяц» / «один год», если автоматическое продление не отключено по крайней мере за 24 часа до окончания текущего период
— С аккаунта будет взиматься плата за продление в течение 24 часов до окончания текущего периода по стоимости выбранного пакета (еженедельный, ежемесячный или годовой пакет).
— Пользователь может управлять подписками, а автоматическое продление может можно отключить, перейдя в настройки учетной записи iTunes пользователя после покупки.
— Отмена текущей подписки не допускается в течение активного периода подписки.
— Вы можете отменить подписку во время ее бесплатного использования. e пробный период через настройку подписки через вашу учетную запись iTunes.Это необходимо сделать за 24 часа до окончания периода подписки, чтобы избежать списания средств. Посетите http://support.apple.com/kb/ht4098 для получения дополнительной информации.
— Вы можете отключить автоматическое продление подписки в настройках своей учетной записи iTunes. Однако вы не можете отменить текущую подписку в течение ее активного периода.
— Любая неиспользованная часть бесплатного пробного периода, если таковая предлагается, будет аннулирована, когда пользователь приобретает подписку на эту публикацию, где это применимо
Ссылки на наши Условия Политики обслуживания и конфиденциальности можно найти ниже
Политика конфиденциальности: https: // www.