Классификация перекрестков: Правила проезда перекрестков в 2020 году

Цели урока: Познакомить учащихся с видами перекрестков и правилами безопасного перехода проезжей части.

Материалы к уроку:

Перекрёстки и их типы

Слово перекрёсток знакомо всем. Но, наверно, вы не вникали в его смысл, не задумывались о его значении.

Перекрёсток — место пересечения дорог на одном уровне.

Было бы безопаснее, если бы дороги пересекались не на одном уровне, а проходили бы одна над другой. Тогда бы транспортные средства не мешали друг другу, их пути не пересекались бы, они не теряли бы время, пропуская друг друга, не было бы опасности столкновений и наездов.

Такие пересечения существуют. Их называют транспортными развязками. Только строить их очень сложно и дорого. Поэтому их пока мало, а большинство дорог пересекаются на одном уровне.

Перекрёстки бывают разные. Это зависит от того, как дороги пересекаются между собой.

Т-образный трёхсторонний перекрёсток.

Транспорт едет с трёх сторон.

Х-образный четырёхсторонний перекрёсток. Транспорт едет с четырёх сторон.

У-образный трёхсторонний перекрёсток. Транспорт едет с трёх сторон.

Перекрёсток — это не только место пересечения путей транспорта и пешеходов, здесь транспортные средства поворачивают налево и направо, разворачиваются в обратном направлении. Их пути движения не только пересекаются между собой, но и пересекают пути движения пешеходов.

Чтобы на перекрёстке движение было безопасным, устанавливают светофоры и дорожные знаки, на проезжую часть наносят линии дорожной разметки, транспортные средства оснащают специальными предупредительными сигналами.

Пешеход на перекрёстке, прежде чем начать переход улицы, должен во многом разобраться, в том числе ему очень важно знать, едут автомобили прямо или поворачивают. Узнать об этом пешеход может от самих водителей. Каким образом?

Водители при помощи предупредительных сигналов, установленных на транспортных средствах, сообщают друг другу и пешеходам о своих действиях. К таким сигналам относятся световые указатели поворотов. Обычно их называют «мигалками», потому что при включении они мигают. Включил водитель левую «мигалку» — предупреждает о повороте налево, включил правую «мигалку» — предупреждает о повороте направо. По этим сигналам другие водители, а также пешеходы узнают о намерении водителя ехать в ту или иную сторону.

Чтобы сигналы поворотов — «мигалки» — были лучше заметны, их устанавливают по три с каждой стороны транспортного средства. Впереди это белый фонарь, сбоку — жёлтый, сзади — жёлтый или красный.

Если на транспортных средствах световые указатели поворотов не предусмотрены (например, на велосипедах) или оказались неисправными, сигналы поворотов подают рукой.

На транспортных средствах устанавливают ещё и звуковые сигналы. В населённых пунктах подавать звуковые сигналы запрещено. Использовать их можно для предупреждения дорожно-транспортного происшествия. Это разрешено и на загородных дорогах. Но если дорога проходит рядом с больницей, санаторием, домом отдыха, детским садом и т.п., то на этом участке дороги подача звукового сигнала может быть запрещена, и тогда там устанавливают дорожный знак «Подача звукового сигнала запрещена».

Если на перекрёстке нет ни светофора, ни регулировщика, которые определяли бы очерёдность движения пешеходов и транспорта, то такой перекресток называется нерегулируемым. Пешеходный переход, расположенный на таком перекрёстке, тоже является нерегулируемым.

Рассмотрим подробно, как надо переходить дорогу по пешеходному переходу, расположенному на нерегулируемом перекрёстке.

Начнём с обозначений перехода. Он может быть обозначен дорожными знаками «Пешеходный переход», а иногда, кроме знаков, ещё и дорожной разметкой «зебра».

Если пешеходный переход на перекрёстке не обозначен, то переходить дорогу нужно по линии продолжения тротуаров. Линии эти условные, т.е. никак не обозначенные, их следует провести мысленно.

Правила перехода дороги на нерегулируемом пешеходном переходе не зависят от того, как он обозначен и обозначен ли вообще.

Правила перехода всегда одинаковы.

Обозначения перехода служат только для определения его ширины.

Если на переходе есть разметка «зебра», то она и определяет его ширину: какой ширины сама «зебра», такова и ширина перехода.

Если переход обозначен только знаками, то ширина перехода равна расстоянию между знаками.

Если пешеходный переход на перекрёстке не имеет никаких обозначений (пешеходам разрешено переходить дорогу по линии тротуаров), то ширина перехода равна расстоянию между условными линиями тротуаров.

Иногда на перекрёстке по краю тротуара бывают установлены ограждения, препятствующие переходу. Разумеется, что в таких местах переход дороги запрещён. Он может быть запрещён и при отсутствии ограждений, если имеется знак «Движение пешеходов запрещено». Это запрещающий знак круглой формы с красной окантовкой. На белом фоне изображён идущий пешеход, перечёркнутый красной чертой.

Рассмотрим нерегулируемый пешеходный переход, расположенный на обычном четырёхстороннем перекрёстке.

Вы подошли к перекрёстку. Определили по известным признакам, где находится пешеходный переход. Остановились перед поребриком и проанализировали, что из себя представляет перекрёсток: в каких направлениях едут транспортные средства, откуда может грозить опасность?

На таком перекрёстке движение транспортных средств идёт в четырёх направлениях. Какие именно транспортные средства опасны для вас?

В первой части пути по переходу опасность будет грозить только слева. Во второй части пути опасность будет — только справа.

Транспортные средства, движущиеся справа, могут появиться с трёх направлений: непосредственно справа, при правом повороте и при левом повороте. О том, как водители при помощи предупредительных сигналов сообщают о своих действиях, вы уже знаете.

Во второй части пути опасность справа могут создавать только машины, едущие прямо.

Видно что, в одном случае проще первая часть пути через дорогу, а вторая сложнее, а в другом, наоборот. Однако в любой ситуации переход дороги на нерегулируемом перекрёстке требует внимания и ответственности.

Совершая на перекрестке, правый или левый поворот, водитель обязан пропустить пешеходов, переходящих улицу, на которую сворачивает машина. Всё же убедитесь, что водитель уступает вам дорогу. Если вы в этом не уверены — сами пропустите машину.

Иногда можно видеть, как на перекрёстках некоторые пешеходы, желая сократить расстояние, идут по пути, изображённому на рисунке.

Это очень рискованный путь: большую его часть пешеход повёрнут спиной к сторонам возможного появления транспорта.

Недопустимо ведут себя и те пешеходы, которые на перекрёстках, образованных узкими «тихими» улочками, переходят дорогу не как положено, а наискосок, прямо через перекрёсток. Появление машины на «тихой» улице всегда неожиданно, и пешеход, застигнутый на перекрёстке, ведёт себя непредсказуемо: куда он побежит, спасаясь от машины, водителю угадать невозможно. Чаще всего такие случаи заканчиваются несчастьем.

Правила перехода дороги по пешеходному переходу
на нерегулируемом перекрёстке

1. Остановись у пешеходного перехода на краю тротуара, не наступая на поребрик.

2. Посмотри налево и направо. Определи, в каких направлениях на перекрёстке едут транспортные средства: нет ли машин, делающих повороты в направлении пешеходного перехода.

3. Пропусти все близко движущиеся транспортные средства.

4. Начинай переход только на безопасном расстоянии от транспортных средств. Помни про транспортные средства, делающие повороты!

5. Пересекай проезжую часть быстрым шагом, но не бегом.

6. Не прекращай наблюдать во время перехода за транспортными средствами слева, а после середины проезжей части — справа.

7. Иди по переходу под прямым углом к проезжей части, а не наискосок, придерживаясь правой стороны.

Вопросы для закрепления:

1. В каких местах пешеходы имеют право пересекать проезжую часть улицы?

2. Какие вы знаете виды перекрестков и способов обозначений пешеходных переходов?

3. Какие существуют правила перехода нерегулируемых перекрестков?

4. Какую скорость должен выбирать пешеход при переходе дороги?

Перекресток – это что? ПДД: проезд перекрестков

Нас еще со школьных и детсадовских времен пугали перекрестками. Ведь они такие опасные. На самом деле, если правильно эти участки переходить, то они не страшнее любой другой дороги. Но при этом нужно быть особо внимательным. Впрочем, как и везде на проезжей части. Но что такое перекрестки? Какие они бывают? Как необходимо двигаться, чтобы не случилось такого неприятного явления, как авария на перекрестке?

Что это такое?

Перекресток – это пересечение нескольких дорог, проходящих преимущественно перпендикулярно друг к другу. Такой участок встречается в тех местах, где пересекается несколько улиц. Это достаточно простое образование, которое действительно сопряжено с повышенной опасностью.

Поэтому очень важно соблюдать требования пересечения этих участков. Особенно это касается нерегулируемых перекрестков. Но о них мы поговорим ниже.

Классификация

Перекрестки имеют определенные типы. Очень важно не путать их с прилегающей территорией. Это совершенно разные понятия, и в ПДД им отводятся свои разделы. Всего выделяют четыре основных типа перекрестков:

• Четырехсторонние и Х-образные. Это достаточно распространенный вид перекрестков, который позволяет совместить две длинные улицы.
• Т-образные. Такие перекрестки появляются там, где заканчивается одна улица, и появляется необходимость переезда на другую. Очень часто Т-образные перекрестки имеют главную и второстепенную дорогу. Впрочем, бывают исключения. Также возможен такой вариант, когда «ножка» буквы «Т» становится не перпендикулярно к другой дороге, а под углом.
• Многосторонние. В таких перекрестках появляется необходимость тогда, когда соединяются большие площади с улицами, где всегда достаточно интенсивный трафик.
• Круговые. Самый красивый, функциональный и безопасный вид перекрестков.

Мы рассмотрим только три типа из них. Вообще перекресток – это такой участок дороги, который может существенно различаться в разных странах. Поэтому сегодня мы рассмотрим основные типы таких дорожных образований.

Крестообразный перекресток

Крестообразный или Х-образный перекресток – это две разновидности четырехсторонних перекрестков. Для них характерны такие особенности:

• Пересекаются две дороги, что достаточно немного по сравнению со странами Запада. Впрочем, и у нас существуют большие дорожные образования, посредством которых соединяется много дорог. Однако когда мы говорим о перекрестках, то мысленно представляем именно данный тип.
• Потенциальные угрозы находятся обычно или слева, или сзади при движении автомобиля. Впрочем, для следующего типа перекрестков данный пункт также действует. А вот в круговых перекрестках машины угрожают обычно справа, так как происходит выезд с второстепенной дороги на круг. Необходимо учитывать данный нюанс.
• Возможно наличие главной дороги, которой отдается приоритет при движении. В принципе, то же самое касается и Т-образного перекрестка.

Распознать данный тип очень просто. Для этого нужно просто посмотреть на количество пересекающихся дорог.

Т-образный перекресток

Меньшую опасность несут Т-образные перекрестки. При этом они сохраняют все особенности предыдущего типа. Когда говорится о меньшей опасности, то имеется в виду пешеход. Как можно распознать данный тип перекрестка?

• Две дороги соединяются, но одна из них не имеет продолжения.
• Движение по данному перекрестку происходит только вправо, тогда как в предыдущих случаях водитель может ехать вперед или повернуть влево.
• При виде сверху такой элемент дороги действительно напоминает букву «Т».

Круговой перекресток

Достаточно редким, но от того не менее интересным является круговой перекресток. Это наиболее безопасное место по сравнению с другими участками дороги. Это происходит благодаря специальному круговому типу движения. Водитель притормаживает перед тем, как проехать по данному типу соединений дорог, благодаря чему у него появляется больше шансов сохранить контроль над своим автомобилем в трудную минуту.

Данный тип имеет огромное количество преимуществ:

• Проезд перекрестков позволяет насладиться красивыми малыми архитектурными формами или различными клумбами. Особенно это актуально в летнее время года. Конечно, это мелочь, но, согласитесь, приятная. Красота в последнее время не стала меньше цениться, так что это откровенный плюс данного типа.
• Нет необходимости регуляции таких перекрестков в силу того, что для выезда на главную дорогу предусмотрена отдельная часть трассы. Это очень удобно, а главное — практически безопасно.
• Выезд машиной на нужную улицу осуществляется максимально комфортно. Нет необходимости ждать, пока автомобили проедут. Движение можно начать в любой момент благодаря особой системе дорожной разметки. Собственно, данный пункт можно совместить с предыдущим.

В общем, круговые перекрестки являются одним из лучших способов соединения дорог. При этом у них есть такой недостаток, как большая площадь. Перечисленные выше типы значительно компактнее, чем круговые перекрестки. Но при этом сам круг, который ложится в основу последних, позволяет создать неплохой декор прилегающей территории. Именно поэтому проезд перекрестков этого типа настолько приятный.

Виды перекрестков

На этом классификация не заканчивается. Знания о том, какие основные типы данных дорожных образований существуют, позволяют более детально изучить проезд перекрестков во всех его возможных вариациях. Все пересечения, независимо от типа, делятся на регулируемые и нерегулируемые.

Регулируемые перекрестки

Данный тип более безопасен и обычно плотно насыщен машинами. То есть дорожный трафик значительно лучше выражен в регулируемых перекрестках. Как правило, управление движением здесь осуществляется двумя способами:

• Светофор – оптимальный вариант. Но поскольку это электроника, то временами человек может столкнуться с перебоями в его работе.
• Регулировщик. Он управляет перекрестком в том случае, когда не работает светофор. Тут необходимо понимать его движения. Он принимает специальную позу, которая указывает, кто должен стоять, а кому разрешается ехать.

Механизм работы данных перекрестков очень прост. Пока одна улица едет, машины на другой стоят. Таким образом, существенно снижается риск аварий, когда осуществляется проезд перекрестков.

Нерегулируемые перекрестки

Нерегулируемые перекрестки далеко не всегда находятся на пересечении двух улиц с маленьким трафиком. Если большое количество машин движется на дорогах, то в идеале, конечно же, должен быть или светофор, или же регулировщик. Но на практике нередко перекрестки с активным движением оказываются нерегулируемыми. Соответственно, количество дорожно-транспортных происшествий на них существенно больше, и они являются достаточно опасными.

Нерегулируемость перекрестка допускается только в том случае, когда его проходит небольшое количество транспортных средств.

Отличие перекрестка от прилежащей территории

Важно уметь отличать перекресток дорог от прилежащей территории. Пересечение дорог имеет свои отличия не только во внешнем виде или других поверхностных особенностях, но и касаемо правил поведения автомобилиста. Есть свои нормы для конкретного типа дорог. ПДД перекресток рассматривает как самостоятельное образование, которое не совмещено ни с каким уличным объектом. В свою очередь, прилежащая территория принадлежит какому-то дому. В этом и заключается отличие.

Временами бывают ситуации, когда тяжело определить, какой тип представляет тот или иной элемент дороги. В этом случае не стоит забывать, что мы все же имеем дело с перекрестком, и вести себя нужно таким образом, чтобы не спровоцировать ДТП. Неукоснительное соблюдение правил необходимо в силу таких причин:

• Сотрудники полиции любят трактовать неточности в ПДД (перекресток, следует напомнить, согласно правилам дорожного движения является зоной повышенной опасности на фоне остальных дорог) явно не в вашу пользу. Поэтому во всех сложных ситуациях они будут предполагать, что вы не правильно двигались на перекрестке. Обязательно нужно учитывать эту особенность.
• Если это действительно оказывается перекресток, то вы дополнительно перестрахуетесь, если будете вести себя так, как будто это просто прилежащая территория.

В первую очередь нельзя на сомнительных участках включать задний ход. Кто знает, чем может закончиться такой псевдоманевр.

Движение на перекрестке

А теперь давайте более детально остановимся на том, какие основные моменты нужно учитывать при движении на перекрестке. Вообще данный пункт очень сложный. В учет берется все:

• Покрытие дороги. Оказывается, что оно может негативно сказаться на видимости машин вдали при повороте, а также когда автомобиль едет прямо.
• Степень поворота на горизонте. Некоторые дороги непрямые на перекрестке, а в дальнейшем поворачивают. Это существенно ухудшает видимость машин.
• Скорость движения автомобилей. Очевидно, что данный параметр очень важен. При этом стоит учитывать, что в некоторых случаях на перекрестках скорость движения автомобилей может существенно искажаться в нашем восприятии. А это повышает риск аварий.
• Повороты на перекрестках, которые внезапно решают совершить машины. Иногда бывает так, что автомобиль едет, и невозможно понять, будет он сворачивать или нет. Одной из причин этого являются неработающие поворотники. Нужно внимательно отлеживать дорогу на наличие таких машин, так как в последнее время подобное случается достаточно часто.

Как видим, существует действительно много усложняющих факторов. Но ничего страшного. Каких основных правил следует придерживаться, когда вы решаете совершить движение по перекрестку?

• Внимательно отслеживайте движения других людей.
• Притормаживайте, когда приближаетесь к пересечению дорог.
• Перекресток улиц является местом, в котором нужно особо внимательно следить за поведением машины.
• Поворот осуществляйте по правой полосе. Если нужно повернуть влево, то следует некоторое время двигаться по своей дороге, плавно сворачивая в нужную сторону, чтобы в итоге оказаться в правой полосе перпендикулярной дороги. Но будьте внимательны: данный маневр может быть опасным для вашей жизни. Значительно проще и безопаснее найти одиночную дорогу, по которой вы сможете добраться.
• Если вы видите сельскохозяйственную машину, то будьте готовы к тому, что она не может так быстро маневрировать, как легковое авто. Вроде бы простой совет, но многие водители почему-то о нем забывают.

Таких нюансов можно насчитать огромное количество.

Выводы

Важно понимать, что правила дорожного движения учить все же стоит. Но никогда не забывайте включать голову. Помните, что правила составлялись по законам логики. Но поскольку делали их люди, в них есть множество неточностей. И когда вы, проезжая перекресток дорог, колеблетесь в сложной ситуации, лучше подумайте, как избежать возможных неприятностей. Любое неправильное решение, принятое на проезжей части, может стоить вам здоровья и даже жизни.

Как проезжать регулируемые и нерегулируемые перекрестки по ПДД?

Существует достаточно много различных правил дорожного движения, наиболее важными можно назвать те, которые касаются проезда различных перекрестков.

При сближении транспортных средств возникают проблемы с очередностью проезда пересекающихся автодорог. Рассмотрим особенности определения перекрестков подробнее.

Понятие перекрестка

В ПДД есть понятие пункт 1.2, в котором указано определение данного термина. Если следовать точно трактовкам понятий при разбирательствах можно встретить довольно много нестыковок, на которые предпочитают сотрудники ГИБДД и судьи не обращать внимание.

Проблема заключается в самой законодательной базе, так как правил много, но никто не уделяет пристального внимания.

Рассматривая определение этого понятия можно выделить следующие моменты:

1. Перекрестком называют пересечение дорог, но самой дорогой или ее частью он не является.
2. Разнообразные статьи кодекса об административной ответственности при правонарушении содержат информацию об нарушении правил движения на дорогах, а не их пересечения.
3. Перекрестком называют пересечение дорог на одном уровне. Поэтому различные мосты и эстакады не являются ими, и правила, касающиеся проезда перекрестка, не касаются их.

Точного определения границ данного элемента дорого также никто не дает, что является проблемой при определении правонарушения. На практике определить границы можно просто продолжив линии окончания дорожного покрытия, и места из пересечения являются границами.

Проблемы с определением границ могут возникнуть лишь в случаях, когда пересечение дорого происходит не под прямым углом, то есть в результате получается замысловатая форма. Принцип определения границ в этом случае схож с тем, что был приведен выше, только построения сложно.

Когда нужно проводить определение границ? Примером можно назвать ситуацию, когда нарушение одного и того же правила дорожного движения на дороге и в месте их пересечения приводит к различной административной ответственности.

При этом так сложилось, что сотрудники ГИБДД стараются намеренно усугубить ситуацию в составляемом протоколе, что зачастую приводит к большим штрафам или еще дополнительным проблемам. Перекресток имеет четкие границы, и это следует учитывать.

Классификация перекрестков

Существует довольно большое количество признаков, по которым ведется классификация перекрестков. Примером можно назвать их деление на регулируемые и нерегулируемые, о чего говорится в пункте 13.3.

При рассмотрении данной классификации можно выделить следующие моменты:

1. Регулируемыми называют те, на которых установлены постоянные или временные светофоры, и они обязательно должны работать на момент проезда. Также регулируемым называют перекресток, на котором работает регулировщик, что встречается сегодня довольно редко.
2. Нерегулируемыми называют все остальные перекрестки, которые не входят в предыдущую группу

При этом все типы рассматриваемого участка проезжей части можно разделить на группы с главной дорогой и с равнозначными пересекающимися проезжими частями. Кроме этого классификация проводится по форме, которая создается при пересечении дорог.

Круговые перекрестки

Наиболее сложный тип перекрестков, который можно отнести в отдельную группу. Круговой тип может иметь одну или несколько полос, движение по которым проходит с учетом правил движения по дороге с несколькими полосами.

Важным моментом является то, что при одновременном перестроении из полосы в полосу двух транспортных средств используется правило «помеха справа»: водитель, который находятся на левой полосе уступает дорогу тому, кто проводит перестроение с правой.

Довольно часто круговое движение считается главным, то есть перед перекрестком со всех дорог стоит знак «Уступи дорогу». Однако могут быть и другие случаи, важно уделять внимание при подъезде к круговому движению установленным знакам.

Т-образный тип

Довольно распространен, характеризуется тем, что к прямолинейной дороге подходит другая. Часто главной является дорогой, к которой примыкает другая, но не всегда. Очередность проезда устанавливается знаками, светофорами. Если он не регулируемый, действует правило «Помеха справа».

Не стоит также забывать о том, что дорога, имеющая более совершенное покрытие, к примеру, при сравнении асфальта с грунтовкой, считается главной.

Крестообразный перекресток

Встречается крайне часто. Как и в предыдущем случае, в этом нужно уделять внимание установленным знакам и типу покрытия.

Схематически на знаках отображается то, как дороги пересекаются. Однако, к примеру, при крестообразном пересечении не всегда дороги будут расположены под углом, возможна и более сложная форма, но если находится в центре перекрестка, то направлений для движения будет 4.

Виды и ПДД на перекрестках

Проезд регулируемого перекрестка

Проезд проводится согласно указаниям регулировщика или сигналам установленного светофора. В случае со светофором все достаточно просто, когда нет дополнительных секций. Однако на пересечении нескольких дорог с большим количество полос можно встретить дополнительный секции, которые могут работать в разрез с основной.

В случае движения по дополнительным секциям учитывается сигнал основной, а также установленные знаки приоритета. Чаще всего встречается ситуация, когда стрелка зеленая, а основная секция красная – в этом случае движение по секции проводится с учетом возможного встречного движения.

В последнее время на сложных перекрестках устанавливают светофоры, на которых прорисованы стрелки движения для каждой полосы.

Проезд нерегулируемого перекрестка

Очередность проезда нерегулируемого пересечения дорог определяется с учетом установленных знаков приоритета, в случае их отсутствия правила «Помехи справа» или приоритета одного типа покрытия перед другими.

Следует уделять особое внимание правилам проезда нерегулируемых перекрестков, так как эта часть дороги несет с собой большую опасность.

Какая разница между перекрестком и прилежащей территорией?

Важным моментом назовем разницу между понятием перекрестка и выезда с прилежащей территории. С проблемой их определения встречаются не многие, но все же она есть. Разница заключается в следующих моментах:

1. При въезде на прилежащую территорию начинают действовать другие правила движения.
2. Все дороги по отношению к выездам являются главными и дают право на первоочередный проезд.
3. Выезд не должен обозначаться, но сегодня подобные пересечения все же имеют знаки приоритета.

Выезд из прилежащей территории зачастую связан с заправками, магазинами, автостоянками, но на практике использовать этот способ определения очередности проезда пересечения дорог не нужно.

В заключение отметим, что помочь с определением очередности проезда перекрестка может и разметка. Для второстепенных дорог на границе наносятся треугольники, выезд из прилегающей территории обозначают прерывистой линией.

Поэтому в большинстве случаев определить очередность проезда можно практически сразу по причине наличия соответствующих знаков приоритета и нанесения нужной разметки.

Обнаружение объектов. Распознавай и властвуй. Часть 1 / Блог компании Инфосистемы / Хабр

Технологии компьютерного зрения позволяют в сегодняшних реалиях сделать жизнь проще, дешевле, безопаснее. По оценкам экспертов разных поколений, движение в ближайшие годы в сторону роста. Одним из наиболее востребованных разделов является обнаружение объектов (обнаружение объектов) — определение объекта на изображении или в видео потоке.

Времена, когда обнаружение объектов решалось исключительно путем классического машинного обучения (каскады, SVM …) уже прошли — сейчас в этой сфере царят подходы, основанные на глубоком обучении. В 2014 году был предложен подход, основанный на последующие исследования и разработки в этой области — модель R-CNN. Последующие его улучшения (в виде Fast R-CNN и Faster R-CNN) сделали его одним из самых точных, что и стало причиной его использования по сей день.

Помимо R-CNN есть еще много подходов реализующих поиск объектов: Yolo, SSD, RetinaNet, CenterNet… Кто-то из них предлагает альтернативный подход, а кто-то развивает текущий в сторону увеличения показателя производительности.Обсуждение почти каждого из них можно вынести в отдельную статью, по причине обилия фишек и ухищрений 🙂

К изучению предлагаю набор статей с разбором двухступенчатых моделей обнаружения объектов. Умение разбираться в их устройстве приносит понимание базовых идей, применяемых и в других реализациях. В этом посте рассмотрим самую базовую и соответственно, первую из них — R-CNN.

Гипотеза (Предложение), P — через регион изображения (заданный с ограничивающей рамкой), в котором предположительно находится объект.

Сквозное обучение — обучение, при котором в вход сети поступают сырые изображения, а на выходе — готовые ответы.

IoU (Intersection-over-Union) — метрика степени пересечения между двумя ограничивающими рамками.

1. Определение набора гипотез.
2. Извлечение из предполагаемых признаков признаков с помощью сверточной нейронной сети и их кодирование в вектор.
3. Классификация объекта внутри гипотезы на основе вектора из шага 2.
4. Улучшение (корректировка) координат гипотезы.
5. Все повторяется, начиная с шага 2, пока не будут обработаны все гипотезы с шага 1.

Поиск гипотез

Итог:

• Вход: исходное изображение.
• Выход: набор гипотез разного размера и соотношения сторон.

Кодирование изображения

Можно заметить, что вход AlexNet имеет размерность 3 × 227 × 227, а размер гипотезы может быть почти любого соотношения сторон и размера. Эта проблема простым сжатием или растягиванием входа до нужного размера.

Итог:

• Вход: каждое из предложенных на предыдущем шаге гипотеза.
• Выходное представление: Представление для каждой гипотезы.

Классификация

Итог:

• Вход: вектор каждого из предложенных гипотез из предпоследнего слоя сети (в случае AlexNet это FC7).
• Выход: после последовательного запуска каждой гипотезы, получаем матрицу размерности, отображаемую класс объекта для каждой гипотезы.

Уточнение координат гипотез

В отличие от предыдущего шага, авторы для наилучшей работы используют вход не вектор из слоя FC7 , а карты признаков, извлеченные из последнего слоя MaxPooling (в AlexNet это, размерность 256 × 6 × 6). Объяснение тут следующее — вектор сохраняет информацию о наличии объекта с какими-то характеристическими подробностями, карта показывает наилучшим образом изменяет информацию о новых объектах.

Итог:

• Вход: карта признаков из последнего MaxPooling слоя для каждой гипотезы, которая содержит любой объект, кроме фона.
• Выход: поправки к координатам ограничивающей рамки гипотезы.

Вспомогательные трюки

Обозначение позитивных и негативных гипотез

Примем повторное обозначение: гипотезы, содержащие объекты, будем называть позитивными (позитивными), а без объектов (содержать только фон, или незначительную часть объекта) — негативными (негативными).

Для того, чтобы в последующем определить между двумя регионами изображения будет метрика Пересечение через Союз .Она довольно просто: площадь пересечения двух областей делится на общую площадь регионов. На изображении ниже можно увидеть иллюстрации примеров подсчета метрики.

С позитивными гипотезами все понятно — если определен неверно, нужно штрафовать. Но как быть с негативными? Их больше, чем позитивных… Для начала отметим, что не все намного негативные гипотезы одинаково сложно распознавать. Например, случай, содержащий только фон ( простой негативный ) другой объект или малую часть нужного ( жесткий негативный ).

На практике простой отрицательный и жесткий отрицательный контроль по пересечению ограничивающей рамки (как раз используется пересечение границ Союза) с правильным положением объекта на изображении. Например, если пересечения нет, или оно крайне мало — это легкий отрицательный (), если большое — это резко отрицательный или положительный.

Подход Hard Negative Mining предлагает использовать для обучения только жесткие отрицательные, поскольку научившись распознавать их, мы автоматически добиваемся наилучшей работы с легкими отрицательными гипотезами.Но такая идеология будет только в реализации (начиная с Fast R-CNN).

Непревзойденное подавление

Рассмотрим алгоритм работы в одном классе (в реальности он применяется на каждом классе по отдельной):

1. На вход функция принимает набор гипотез для одного класса и порог, задающий наибольшее пересечение между гипотезами.
2. Гипотезы сортируются по их «уверенности».
3. В цикле выбирается первая гипотеза (имеет наибольшую уверенность) и добавляется в результирующий набор.
4. В цикле выбирается следующая, вторая гипотеза (среди оставшихся после шага 3).
5. Если между выбранными гипотезами пересечение больше, чем выбранный порог (пересечение считается на основе пересечения Союза), то вторая гипотеза отбрасывается и далее не присутствует в результирующем наборе.
6. Все повторяется, начиная с шага 3 до момента полного перебора гипотез.

  функция nms (гипотезы, порог):
    sorted = sort (гипотезы.значения, ключ = hypotheses.scores)
    результат = []
    для первого в отсортированном:
        result.join (первый)
        without_first = отсортировано / первое
        за секунду без_first:
            если IoU (первый, второй)> порог:
                 sorted.remove (второй)
    вернуть результат  

Обучение

Сеть разделена на несколько отдельных друг от друга блоков, то она может обучаться по принципу непрерывно. Так, обучение представляет собой последовательный процесс.

Обучение преподаванию

Когда сеть обучилась хорошо классифицировать объекты, последний слой с помощью SoftMax активацией стал FC7, который в свою очередь можно интерпретировать как это представление гипотезы.

Позитивными на этом шаге считаются гипотезы, которые пересекаются с правильным положением объекта (по IoU) более чем на 0.5. Негативными же считаются все остальные. Для обновления весов используется мини-батч размерности 128, состоящий из 32 позитивных и 96 негативных гипотез.

Обучение классификаторов

Обучение регрессоров

\ begin {align}

T_x & = \ frac {g_x-p_x} {p_w} \\

T_y & = \ frac {g_y-p_y} {p_h} \\

T_w & = \ log {\ frac {g_w} {p_w}} \\

T_h & = \ log {\ frac {g_h} {p_h}} \ qquad

\ end {align}
Обозначения в формулах этой статьи с целью наилучшего понимания расходиться с обозначениями оригинальной статьи.

по итогу работы сети на выходе ~ 2000 гипотез, они объединяются с помощью не максимального подавления. Авторы статьи также указывают, что если вместо SVM использовать слой SoftMax (который был откинут на втором шаге), то точность падает на ~ 4-4,5% (датасет VOC 2007), но при этом отмечают, что лучшая «подгонка» весов вероятно поможет избавиться от такой проблемы.

В заключение выделим основные недостатки такого подхода:

1. Гипотезы, предложенные на шаге 1, могут частично дублировать друг друга — разные гипотезы могут состоять из одинаковых частей, каждая такая гипотеза отдельно обрабатывалась нейронной сетью.Так получается, что большая часть запусков сети более или менее дублирует друг друга без надобности.
2. Нельзя использовать для работы в реальном времени, поскольку на проход 1 изображения (кадра) тратится ~ 53 секунды (NVIDIA Titan Black GPU).
3. Алгоритм выделения гипотез никак не обучается, а поэтому улучшение качества почти невозможно (никто не отменял плохие гипотезы).

Список литературы

2. Р. Гиршик, Дж. Донахью, Т. Даррелл и Дж. Малик. «Сверточные сети на основе регионов для точного обнаружения и сегментации объектов». ТПАМИ, 2015

Автор: Сергей Михайлин, специалист машинного обучения «Инфосистемы Джет»

Как использовать BERT для мультиклассовой классификации текста

Возможно, наиболее важное событие прошедшего года в НЛП — релиз BERT, мультиязычной модели на основе трансформера, который показал современные результаты в нескольких задачах НЛП. BERT — двунаправленная модель с преобразователем-архитектурой, заменившая последовательные по природе рекуррентные нейронные сети (LSTM и GRU), с более быстрым подходом на основе механизма внимания. Модель также предобучена на двух задачах без учителя — моделирование языковых масок и предсказание следующего предложения.Это позволяет нам использовать предобученную модель BERT, настраивать её под действием, такие как определение эмоциональной окраски текста, вопросно-ответные системы и другие другие задачи.

Перед вами перевод статьи Многопозиционная классификация текста с использованием BERT — The Mighty Transformer, автор — Каушал Триведи. Ссылка на оригинал — в подвале статьи.

Ретроспектива

Прошедший год стал волнующим для технологий обработки естественного языка (НЛП) и ознаменовал переход к повсеместному использованию глубоких нейронных сетей.Исследования в области предобученных моделей приводят к большому скачку в современных результатах для многих НЛП: классификация текстов, построение выводов по тексту, вопросно-ответные системы.

Вот некоторые из ключевых вех: ELMo, ULMFiT, OpenAI Transformer и GPT-2. Все эти подходы позволяли предобучать языковые модели без учителя на больших корпусах данных, таких как статьи из википедии, и дальше подстраивать эти модели под задачи.

Задача — использование текста с метками

В статье мы сфокусируем внимание на применении BERT к задачам текстовой обработки этой меткой. Традиционная задача классификации предполагает, что каждый документ принадлежит одному или нескольким классам, то есть меткам. Иногда такую ​​задачу используют с использованием меток, в случае с 2 классами — бинарной классификацией.

С другой стороны, классификация задач с помощью меток предполагает, что может быть независимо и независимо причислен к нескольким классам . Такие задачи классификации имеют широкое применение в реальном: классификация товаров на предприятии, приписывание нескольких жанров фильмам.В области обслуживания клиентов эта группа «Глава 1» Назначение электронных писем.

В качестве бенчмарка модели BERT для классификации текста с использованием меток будем использовать соревнование на Kaggle Toxic Comment Classification Challenge. В этом соревновании требовалось построить модель, которая будет классифицировать токсичные комментарии по заданному отрывку текста.

Комментарии будем классифицировать на: токсичный, очень токсичный, неприличный, угрожающий, оскорбляющий, личная ненависть.Это будут метки нашей модели.

С чего начать

Google Research недавно выпустил функцию BERT с открытым кодом на tensorflow и представил следующие предобученные модели:

1. BERT-Base, приведен к нижнему регистру, удалены маркеры акцента: 12 слоев, 768 узлов, 12 выходов, 110M параметров
2. BERT-Large, текст приведен к нижнему регистру, удалены маркеры акцента: 24 слоя, 1024 узла, 16 выходов, 340M параметров
3. BERT-Base, регистр и акцент сохранены: 12 слоев, 768 узлов, 12 выходов, 110M параметров
4. BERT-Large, регистр и акцент сохранены: 24 слоя, 1024 узла, 16 выходов, 340M параметров
5. BERT-Base, многоязыковая модель ( новая, рекомендуется ): 104 языков, 12 слоев, 768 узлов, 12 выходов, 110M параметров
6. BERT-Base, Китайский язык: упрощенный и пример, 12 слоев, 768 узлов, 12 выходов, 110M параметров

Для нашей задачи будем использовать модель Bert-Base c приведением к нижнему регистру и удалению маркеров акцентов.Эта модель имеет 12 слоев внимания, весь текст приведен к нижнему регистру при помощи токенайзера. Запускать модель будем на инстансе p3.8xlarge EC2 на облаке AWS; такая конфигурация инстанса эквивалентна четырем GPU Tesla V100 с суммарной памятью в 64 гигабайта на GPU.

Так как я отдаю предпочтение PyTorch перед Tensorflow, будем использовать BERT от HuggingFace, доступный по ссылке. Предварительно мы преобразовали предобученные чекпоинты в Tensorflow в весе PyTorch с помощью скрипта, находящегося в репозитории HuggingFace.

Наша реализация в большой степени оригинального примера run_classifier реализации BERT.

Представление данных

Данные будут представлены в классе InputExample.

• text_a: комментарии в текстовом виде;
• text_b: не используется;
• Labels (метки): список меток для комментариев из тренировочных данных (должен быть пустым для тестовых данных по очевидным причинам).

Конвертируем InputExample в признак, который понимает BERT.Признак будет представлен классом InputFeatures.

• input_ids: список id для токенизированного текста;
• input_mask: устанавливается значение 1 для реальных токенов, 0 для токенов заполнения;
• Segment_ids: в нашем случае будет установлено как список из единиц;
• label_ids: горячие кодированные метки для текста.

Токенизация

Токенизация — разбиение текста (разделении) длинных строк на более мелкие единицы: абзацы на предложения, предложения на слова.

Модель BERT-Base использует словарь из 30522 слов. Процесс токенизации означает разбиение входного текста на список токенов, доступных в способ. Для того, чтобы работать со словами, BERT использует метод на основе WordPiece токенизации, называемый BPE. В таком подходе слово отсутствует в данном случае постепенно разбивается на более мелкие части; то есть слово представляется набором из его частей. Так как части уже находятся в отдельном, узнаем представем контекста для частей, а контекст слова будет комбинацией контекстов частей.Для более детального рассмотрения процесса токенизации можно обратиться к статье Нейронный машинный перевод редких слов с подсловами.

На мой взгляд, это такой же важный прорыв, как и сам BERT.

Архитектура модели

Будем адаптировать класс BertForSequenceClassification для нашей задачи классификации.

Основное изменение здесь — использование бинарной кросс-энтропийной функции потерь с функцией logit (BCEWithLogitsLoss) вместо классической кросс-энтропийной функции, используемой для мультиклассовой классификации.Бинарная кросс-энтропийная потеря позволяет нашей модели присваивать меткам независимые вероятности.

Код модели показывает слои модели вместе с их размерами.

1. Bert Погрузки: входной слой вложения
2. BertEncoder: 12 слоев внимания BERT
3. Классификатор: наш мультиклассовый классификатор с числовыми признаками out_features = 6, соответствующим 6 меткам.

Обучение

Цикл обучения идентичен оригинальной реализации BERT в run_classifier.ру. Обучаем модель на протяжении 4 эпох (эпохи) с размером батча 32 и длиной 512, максимально возможной для предобученных моделей. Параметр скорости обучения задаем на уровне 3e-5, как рекомендовано в оригинальной статье.

Есть возможность обучать сеть на нескольких GPU, поэтому использовать обертку модели Pytorch внутри модуля DataParallel. Это позволит распределить обучение на все доступные графические процессоры.

Мы не будем использовать технику FP16 с половинной точностью, так как по некоторым причинам бинарная функция кросс-энтропийная функция потерь с логитами не поддерживает обработку FP16.На самом деле это не повлияет на конечный результат, просто для обучения потребуется немного больше времени.

Метрика качества

Мы адаптировали метрическую функцию точности, чтобы включить в нее порог, заданный по умолчанию как 0.5.

Для мультиклассовой задачи намного более важная метрика — кривая ROC-AUC. Она также является метрикой качества в соревновании Kaggle. Рассчитываем ROC-AUC для каждой метки по отдельной. Также будем использовать микроусреднение по результатам ROC-AUC для каждой метки.

Результаты

Мы экспериментально несколько раз с некоторыми изменениями, но более менее похожие результаты, представленные ниже: 9

• Потери во время тренировки (Тренировочная потеря): 0.022
• Потери на валидационном сете (потеря валидации): 0,018
• Точность на валидационном сете (точность валидации): 99.31%

Метрика ROC-AUC для каждого класса комментариев:

• Токсичный (токсичный): 0.9988
• Очень токсичный (сильно-токсичный): 0.9935
• Неприличный (нецензурно): 0.9988
• Угрожающий (угроза): 0.9989
• Оскорбляющий (оскорбление): 0.9975
• Личная ненависть (identity_hate): 0.9988
• Микроусреднение: 0.9987

Кажется, что результаты впечатляющие, и похоже, мы создали почти идеальную модель для определения токсичности комментариев.

Результаты на Kaggle

Мы запустили нейросеть на датасете с Kaggle и полученные результаты отправили.Вот что получилось:

Мы получили результат 0.9863, поместил нас в топ 10% соревнования. Чтобы примерно понимать, какого уровня этот результат, скажем лишь, что человек, занявший первое место, получил денежное вознаграждение в размере $ 35000 за результат 0.9885.

Читайте также: Как попасть в топ 2% соревнования Kaggle

Лучшие результаты были достигнуты в команде, состоящих из опытных и высококвалифицированных дат саентистов.Они использовали такие продвинутые техники, как ансамблинг моделей (ансамбль), аугментацию данных (увеличение данных), и затратили кучу времени в дополнении к тому, что мы делали до сих.

Мы реализовали модель для классификации по нескольким меткам при помощи мощной предобученной модели BERT. Как вы видеть, мы получили самые современные результаты на известных открытых данных. Таким образом, мы смогли построить первоклассную модель, имеющуюся применение в различных индустриях, в первую очередь, в области обслуживания клиентов.

Я советую вам реализовать эту модель на своих кастомных датасетах.

Jupyter-notebook для этой статьи по ссылке.