Малина и ее обрезка: Обрезка малины в разные сезоны. Все схемы, рекомендации и подробности мероприятия

Содержание

Обрезка малины в разные сезоны. Все схемы, рекомендации и подробности мероприятия

Малина относится к многолетним полукустарникам. Сборка урожая начинается после второго года развития. Какие действия необходимо предпринимать, чтобы малина постоянно приносила хороший урожай, ягоды были крупные, да и сам малинник радовал глаз своей ухоженностью? Для этого необходимо регулярно проводить обрезку стеблей, некоторые садоводы советуют делать обрезку даже два три раза в течение сезона. Время, которое вы затратите на такую процедуру, с лихвой окупится отличным урожаем.

Обрезка малины весной

Чаще всего обрезку малинника проводят осенью, поэтому ранней весной удаляют те отростки, на которые не обратили внимания осенью, или они были повреждены снегом, ветрами. Весенняя обрезка малины включает в себя удаление ненужных стеблей, тех, которые выглядят слабыми или заражены грибками. При первой обрезки участка, засаженного малиной весной или заросшего малинника, следует понять, какой из способов выращивание вам предпочтительнее, кустовой или рядный и затем приступать к процедуре обрезки.

Правильная обрезка – это значит прореживать те стебли, которые нам не нужны для наилучшего развития малинника, полностью, не оставляя никакого отростка, так как в нем может легко начаться развития грибка или плесени. Те части стебля, которые обмёрзли, отрезаем до той части стебля, где есть здоровые почки.

Высота малинника должна быть в среднем один метр тридцать сантиметров. Обрезка весной на такое расстояние стимулирует вегетативное развитие почек малины, что в процессе роста приводит к образованию новых кистей, состоящих из четырех пяти побегов, усыпанных крупными ягодами, а отсутствие обрезки верхушки стебля малины приводит к образованию мелких и редких плодов. Но при этом следует помнить, что при такой обрезки малинника происходит заполнение ряда новыми побегами, и участок становится непроходимым и густым, чтобы этого не произошло один ряд малины от другого должно разделять двести сантиметров, а куст от куста сто пятьдесят сантиметров. Также нужно обратить внимание на количество побегов, при их изобилии ягоды не смогут получить достаточное количество света и питания, поэтому следует придерживаться следующего правила, между побегами должно примерно десять сантиметров.

Существует также такой принцип обрезки малинника, когда стебли кустов малины обрезают на разном расстоянии, некоторые на двадцать сантиметров, вторые на сорок, следующие на шестьдесят, ну а четвертые на восемьдесят, благодаря этому первый урожай дадут более длинные стебли, затем покороче и уже в конце лета те, что были обрезаны больше всего. Их надо укорачивать. Необходимо помнить, что обрезание стеблей на значительное расстояние в итоге несет снижение урожайности, но размер ягод увеличится, как и процесс их созревания.

Обрезка малины весной – один из важнейших этапов в уходе за данным растением. Обрезка данной культуры весной для начинающих – сложная процедура, так как существует множество нюансов.

Если вы сажаете растение в весенний период, то обрезка саженцев малины проводится до высоты 20 сантиметров.

Обрезка малины летом

Вторую обрезку за сезон надо произвести в летний период, когда будет снят урожай и малинник перестанет плодоносить. Суть этой процедуры в омолаживании кустов. Обрезание производится следующим способом, все урожайные побеги срезают под самый нижний уровень, и это стимулирует рост новых стеблей. Также следует ограничить количество молодых побегов пятью стеблями на одном кусту. Ослабленные ветви удаляют полностью под самый корень, оставляя более сильные и толстые. В течение лета необходимо бороться с неконтролируемым ростом стеблей, так называемой корневой порослью. Такой постоянный уход позволит сформировать отличный малинник, который будет радовать хозяина не только своим видом, но и хорошим урожаем.

Обрезка малины осенью

Осенью кусты растения обрезают следующим способом. Кусты, имеющие крепкий, одревесневший ствол обрезают уже после последнего сбора урожая, ближе к холодам. При этом удаляют плодоносящие побеги, формируя один основной побег.
Сорта малины:

  1. Ремонтантная.
  2. Обычная.
  3. Древовидная или штамбовая.

Малина ремонтантная начинает плодоносить в конце лета и сбор урожая продолжается до самой осени, тогда как обычная приносит ягоды в середине лета, и если на участке рассадить эти два вида, то в течении всего сезона можно собирать плоды. На кустарниках обычной малины к концу лета прорастают новые побеги, но ягоды на них появятся на следующий сезон. Ремонтантная же малина дает побеги в начале лета и на них постепенно вызревают ягоды.
Не забывайте в осенний период чистить кусты от сорняков.

Существуют разные методы обрезки, например, по соболеву, двойная обрезка.

Двойной метод обрезки обычной малины

Двойная обрезка малины – это способ, который стимулирует образование новых плодоносящих стеблей, создавая густой разветвлённый кустарник. Когда в начале летнего сезона побеги достигают ста сантиметров в высоту, производят их обрезку малины в пределах десяти, двадцати сантиметров. Для чего это следует сделать? Такая процедура способствует росту ветвей по бокам стебля, которые образовывают густой куст с несколькими боковыми ветвями достигающих примерно ста сантиметров, и он будет способен пережить зиму и начать плодоносить следующим летом. Это первый этап обрезки и производить его следует своевременно, в противном случае свежие побеги не смогут подготовиться к зиме и будущему урожаю будет нанесен непоправимый урон.

Второй этап обрезки производят чаще всего в мае (начало месяца), именно в этот период на растении распускаются листочки. Садоводы делают подрезание побегов, которые остались с прошлого года на пятнадцать сантиметров, не трогая при этом основной стебель. Такой вид обрезки стимулирует рост боковых веточек, их количество может достигать восемнадцати побегов на одном кусте растения. Все эти отростки смогут принести урожай уже к середине летнего сезона и продолжать плодоносить почти до октября. Такой двойной метод обрезки позволяет продлить плодоношения обычной малины до уровня ремонтантных сортов малины, поэтому следует внимательно изучить этот метод, и использовать его на своем участке, достигая отличных урожаев ягод малины.

Обрезка ремонтантных сортов малины

Ремонтантная малина отличается от обычной тем, что ягоды вырастают на побегах, появившихся в течение сезона. Поэтому процесс плодоношения продолжается до поздней осени, затем, когда начинают опадать листья, производят обрезку малинника. Здесь своя схема обрезки. Чаще всего садоводы начинают этим заниматься с конца октября или начало ноября. Кусты малины обрежьте до самой почвы. В том случае если стебли не срезать полностью, то весной они произведут слабые боковые побеги. Это грозит тем, что данный сорт малины потеряет свои качества и превратится в обычную низкорослую малину, дающую слабый урожай мелких ягод, очень важно этого не допустить.

Весенняя обрезка ремонтантной малины состоит в удалении засохших или повреждённых веточек. При этом для стимуляции развития побегов и появления ягодных кистей, опытные садоводы прищипывают верхушку стебля. Важно помнить, всегда удаляйте прошлогодние побеги, так как ягоды на них расти не будут.
Двойной метод обрезки ремонтантной малины совпадает по процедуре с обычным, не имея каких-либо особых отличий. Также проходит удаление верхушки и старых побегов.

Обрезка древовидной малины

Чаще всего этот вид малины обрезают осенью после сбора последнего урожая малины. Какие производятся работы? Обрезают те стебли, которые плодоносили в течение сезона и оставляют один основной побег, на нем уже формируется куст. Весной также необходимо уделить внимание этому сорту малины. Обрезка в это промежуток времени заключается в удалении поврежденных за зиму побегов и стеблей, пострадавших от заболеваний.

Профилактическая обрезка

Такой вид процедур является общим для всех сортов малины, он заключается в удалении подмёрзших и поврежденных побегов. Стебли малины, которые были уничтожены различными вредителями, подлежат обрезке под корень и сжиганию. Срезание обмороженных веток производится полностью, и при этом захватывают примерно пять сантиметров нормальной части побега. Такую профилактическую обрезку малины можно производить в течение всего сезона.

Для получения хорошего урожая малины необходимо обязательно соблюдать некоторые требования по уходу за малинником. Они не являются сверхсложными, но именно их проведение поможет вам поддерживать свой участок в надлежащем состоянии и снимать обильный урожай.

Уход за малиной – несложная работа. Но обрезка играет одну из главных ролей в данном уходе.

Как обрезать черную малину осенью, особенности проведения процедуры

Черная малина имеет отличия от красной — это крайне важно понимать при ее выращивании. При одном и том же уходе она будет приносить плодов больше, чем красная. При разведении в средней полосе черная малина начинает цвести в начале лета. Этот процесс длится очень долго, как и период, когда можно собирать урожай.

Для чего обрезают черную малину на зиму

Процедура обрезки черной малины перед зимой позволит уменьшить загущение кустов и в следующем году получить много ягод. Плоды сохранят свои вкусовые качества и будут крупными. За черной разновидностью ухаживать не так сложно. Главное — обрезать кусты.

Благодаря этой процедуре:

  • исключается поражение кустов паразитами;
  • предотвращаются заболевания;
  • новые отростки могут пережить холода.

Подготовка малины на зиму — важный этап. Новичков интересует, как обрезать черную малину осенью и когда лучше начинать:

  1. Обрезка требуется тогда, когда ветви достигают возраста 2 лет.
  2. Побеги первого года оставляют на 20-50 см от почвы.
  3. Стебли нужно зафиксировать на уровне земли веревкой или проволокой.
  4. Не стоит укрывать растение, вид очень морозостойкий и может пережить даже суровую зиму.
  5. Кусты можно формировать как угодно. В разгар самого жаркого периода кусты достигают 2,5-3 м. Тогда нужно отщипывать верхушку.

Осенью обрезают отплодоносившие, сломанные, слаборазвитые стебли. Все боковые побеги укорачивают до 30-50 см. При такой обрезке получается сильный и сформированный куст. Позже он даст отличный урожай.

Особенности проведения процедуры

Перед началом работы нужно изучить, как правильно обрезать малину. Осеннюю процедуру лучше всего осуществлять до появления первых заморозков. Если сорт с поздним вызреванием плодов, то лучше всего обрезать, когда еще не опали листья.

Количество плодов напрямую зависит от правильно выбранного времени проведения манипуляции. Обязательно следует убрать ветки, которые плодоносили в этот год. Обрезать рекомендуется ближе к земле, потому что на оставшихся пеньках могут появиться насекомые. Также убирают все сломанные и болезненные ветви.

В регионах с теплым климатом можно не удалять молодой побег. Он может пережить холода под укрытием. Если зима суровая, то поросль удаляют, так как может возникнуть загнивание.

Процедуру лучше проводить как можно раньше. Не нужно ждать, пока на малине не будет ни одной ягоды. Лучше всего начинать убирать лишние ветки, когда идет созревание последних плодов. Считается, что такие ягоды не очень вкусные, поэтому обрезка так рано не может навредить урожайности.

Если делать обрезку черной малины осенью, то это поможет сберечь силы растений и обеспечить доступ света к саженцам. Кусты будут здоровые и без паразитов.

Свежие ветви нужно осматривать, так как они могут быть заражены:

  • антракнозом;
  • побеговой галлицей;
  • другие виды болезней и паразитов.

Слабенькие побеги убирают у основания, при этом нужно оставить самый маленький пенек. Большие пеньки желательно удалять, они могут повлиять на рост веток.

Обрезку осуществляют для того, чтобы на будущий год побеги не задевали друг друга. Можно постараться сформировать ветки рядом в одном ряду, только это не всегда может получиться, и куст все равно сохранится.

Необходимо следить, чтобы ширина ряда не была больше 35-40 см. Эти меры облегчат уход и сбор урожая. Побеги, смещенные наружу ряда, нужно удалить как можно ближе к корню. В противном случае появятся новые ветви, которые тоже придется вырезать. Лучше сделать все сразу, чтобы не возникла новая проблема.

Не советуют делать обрезку всегда на одной и той же высоте, так можно убрать много почек и потерять часть урожая.

Последнюю процедуру по уходу за малиной нужно провести перед зимой. Удалить стоит только поврежденные или зараженные побеги.

Частые ошибки

Начинающие садоводы думают, что чем пышнее и выше куст, тем больше на нем может появиться ягод. Это самая большая ошибка. Обрезка малинника — залог хорошего урожая.

Распространенные ошибки:

  1. Не забывать ухаживать за кустами и помнить о том, что побеги живут только 2 года. В первый они растут, а во второй приносят плоды.
  2. Большие кусты часто могут быть подвержены болезням, а это значит, что ягоды могут становиться мелкими и быстро засыхать.
  3. Фиксирование стеблей низкое.
  4. Обрезка проводится недостаточно низко к земле, из-за этого на пеньках могут поселиться паразиты.
  5. Если оставлять крупные побеги, то они могут искривлять новые ветки у корня.

Самым важным этапом в осеннем уходе за малиной является обрезка. Неухоженный куст может выглядеть неопрятно, а также будет давать плохой урожай. Обрезка малины требуется для того, чтобы убрать старые ветви и зараженные побеги.

Заключение

Сорт черноплодной малины — не редкость. Для опытных садоводов уход за черной малиной очень прост. Вид отличается хорошим качеством. При соблюдении всех советов куст будет радовать хорошим урожаем крупных ягод каждый сезон.

секреты как проводится обрезка малины (100 фото)

Ремонтантная малина отличается богатым урожаем и быстрым ростом. Правильная обрезка и своевременная подкормка обеспечивают обильное цветение и крепкую завязь. В нашей статье представлены советы опытных дачников, которые знают все тонкости ухода за культурной породой.

Содержимое статьи

Основные отличия сорта

Главное отличие этого сорта от обычного заключается в жизненном цикле растения. Ремонтантная малина плодоносит один сезон. Благодаря этому ей удаётся избежать появления множества заболеваний. Другие типы растения плодоносят в течение двух лет. Зимой эта культура не подвергается вымерзанию корневой системы. Этот тип ягодного кустарника не подвергается атаке вредоносных насекомых.

В отличие от обычного сорта обрезка ремонтантной малины проводится только осенью. Если провести двукратное формирование куста, то увеличивается вероятность гибели растения ранней осенью.

Дело в том, что молодые побеги не успевают окрепнуть к сезону плодоношения. Жаркий климат губительно сказывается на росте растения и препятствует формированию новых листьев.

Однократное формирование ягодного куста обеспечивает появление молодых побегов уже в начале апреля. Они быстро набирают листовую массу. В середине мая малина начинает обильно цвести и формировать зеленые плоды.


Процесс обрезки

Многие начинающие садоводы часто задаются вопросом: «Когда и как правильно делать обрезку ремонтантной малины?». Эта разновидность ягодного кустарника требует особого ухода. Для обильного плодоношения, рекомендуется оставлять на 1 м2 до 3 стеблей.

Как обрезать ремонтантную малину? Этот процесс проходит в несколько этапов. Первоначальную обрезку проводят уже на первом году жизни растения. На второй год повторяют подобную процедуру для достижения желаемого результата.

Когда проводить обрезку?

Большинство садоводов часто интересуются в какие сроки лучше проводить формирование кустов малины. Время проведения манипуляции напрямую зависит от климатических условий региона в котором выращивается данный сорт. В жарких условиях обрезка проводится ранней весной. В это время растение начинает период вегетации.

Малина растущая на территории с холодным микроклиматом начинает вегетативный период в середине мая.

Как обрезать ремонтантную малину осенью? Если сбор урожая планируется проводить однократно, то обрезку проводят в середине октября или начале ноября. Опытные специалисты рекомендуют удалять ветви, с которых был собран урожай.

Оставшиеся отростки начинают плодоносить уже в конце июля, тем самым увеличивая срок плодоношения в два раза.

Побеги, которые остались без соцветий ягод удаляют полностью на всю длину. В дальнейшем это сократит нагрузку на ягодный куст. Срезанные ветви необходимо сжечь. В процессе горения образуется зола, которая считается лучшим органическим удобрением.


Сезоны обрезки

Выделяют три сезона для обрезания малины. К ним относят:

  • ранняя весна;
  • лето;
  • осень.

Если в регионе отмечают холодных климатом, то обрезать малиновые кусты лучше всего ранней весной. Благодаря этому растение успеет запасти максимальный уровень питательных веществ, которые обеспечивают быстрый рост и обильное плодоношение культуры.

На следующий год с одного куста удастся собрать до 0,5 кг спелых и сочных ягод. Помимо основного ухода, необходимо проводить санитарную обрезку культуры. Сухие ветви и побеги удаляют полностью. Укорачивание проводят на 2 см выше здоровой почки.

Летняя обрезка предназначена для повышения объемов урожая. В этом случае удаляются сухие и нежизнеспособные ветви, а также корневая поросль. Обрезать молодые побеги, рекомендуется ранним летом.

Когда малина прекратит свое плодоношение проводят осеннюю обрезку. В этот период полностью удаляют побеги, которые не подвергались активному плодоношению. Проводить подобную процедуру, рекомендуется поздней осенью до наступления заморозков.

Если провести обрезку в конце сентября, то увеличивается риск повторного развития почек и молодых побегов. При наличии корневой поросли проводится их полное удаление. Они оказывают дополнительную нагрузку на малиновый куст.


Фото ремонтантной малины

Также рекомендуем просмотреть:

Помогите проекту, раскажите друзьям:     Спасибо за лайк;)  

Бюллетень № 2066, Выращивание малины и ежевики — совместные публикации

Перейти к главной навигации Перейти к навигации по сайту перейти к содержанию
  • Весна ’21, обновления COVID-19
  • Календарь
  • Дайте
  • Новости
  • Найдите нас
  • Контакт
Публикации совместных расширений
  • Публикации совместных расширений
    • Дом
    • Каталог публикаций
    • Авторские права
  • Совместное расширение
  • 4-Н
    • 4-Н
      • Мэн 4-Н
      • 4-дневные лагеря и учебные центры
        • 4-часовой лагерь и учебный центр на Брайант-Понд
        • 4-часовой лагерь и учебный центр в Greenland Point
        • 4-часовой лагерь и учебные центры в Танглвуде и Черничной бухте
      • Фундамент 4 H
  • Продовольственная система штата Мэн
    • Продовольственная система штата Мэн
      • Сельское хозяйство
      • Бизнес и сообщество
      • Продовольствие и здоровье
      • Сад и двор
      • Растущий штат Мэн
      • Дом, семья и молодежь
      • Природные ресурсы
      • Насекомые-вредители, болезни растений и безопасность пестицидов
      • Безопасность и готовность
      • Все дополнительные программы
  • ресурса
    • ресурсов
      • Программы
      • Семинары, классы и мероприятия
      • Публикации
      • Социальные сети
      • Новостные блоги
      • Информационные бюллетени
      • Видео
  • О нас
    • О расширении UMaine
      • Годовой отчет
      • Карьерные возможности
      • Возможности волонтеров
      • Возможности дарения
      • Совместная система расширения
      • Партнерские программы, партнеры и ресурсы
      • Расширение
      • Недискриминация

Глубокое обучение на Raspberry Pi с OpenCV

Я получил несколько писем от читателей PyImageSearch, которые заинтересованы в проведении глубокого обучения на своих Raspberry Pi.Большинство вопросов звучит примерно так:

Привет, Адриан, спасибо за все уроки по глубокому обучению. Вы действительно сделали глубокое обучение доступным и легким для понимания. У меня вопрос: могу ли я проводить глубокое обучение на Raspberry Pi? Какие шаги?

И почти всегда я получаю один и тот же ответ:

Вопрос действительно зависит от того, что вы подразумеваете под словом «делать». Вы никогда не должны тренировать нейронную сеть на Raspberry Pi — у нее слишком мало мощности.Намного лучше обучать сеть на ноутбуке, настольном компьютере или даже на графическом процессоре (если он у вас есть).

Тем не менее, вы можете развернуть эффективные неглубокие нейронные сети на Raspberry Pi и использовать их для классификации входных изображений.

Опять же, я не могу достаточно подчеркнуть этот момент:

Вы не должны обучать нейронные сети на Raspberry Pi (если только вы не используете Pi для создания эквивалента нейронных сетей «Hello, World» — но опять же, я все равно буду утверждать, что ваш ноутбук / рабочий стол больше подходит).

У Raspberry Pi просто не хватает оперативной памяти.

Процессор слишком медленный.

И вообще это не то оборудование, которое подходит для тяжелых вычислительных процессов.

Вместо этого вы должны сначала обучить свою сеть на своем ноутбуке, настольном компьютере или в среде глубокого обучения.

После обучения сети вы можете затем развернуть нейронную сеть на своем Raspberry Pi.

В оставшейся части этого сообщения блога я продемонстрирую, как мы можем использовать Raspberry Pi и предварительно обученные нейронные сети глубокого обучения для классификации входных изображений.

Глубокое обучение на Raspberry Pi с OpenCV

При использовании Raspberry Pi для глубокого обучения у нас есть две основные ловушки, работающие против нас:

  1. Память с ограничениями (только 1 ГБ на Raspberry Pi 3).
  2. Ограниченная скорость процессора.

Это делает практически невозможным использование более крупных и глубоких нейронных сетей.

Вместо этого нам нужно использовать более эффективные с точки зрения вычислений сети с меньшим объемом памяти / обработки, такие как MobileNet и SqueezeNet.Эти сети больше подходят для Raspberry Pi; тем не менее, вам необходимо соответствующим образом установить свои ожидания — вы не должны ожидать от невероятно высокой скорости.

В этом руководстве мы будем специально использовать SqueezeNet.

Что такое SqueezeNet?

Рисунок 1: Модуль «огонь» в SqueezeNet, состоящий из «сжатия» и «развертывания» (Iandola et al., 2016).

SqueezeNet был впервые представлен Iandola et al. в своей статье 2016 года SqueezeNet: точность на уровне AlexNet с 50-кратным меньшим количеством параметров и <0.Размер модели 5 МБ .

Само название этой статьи должно вызвать ваш интерес.

Современные архитектуры, такие как ResNet, имеют размеры моделей> 100 МБ. VGGNet превышает 550 МБ. AlexNet находится в середине этого диапазона размеров с размером модели ~ 250 МБ.

Фактически, одна из меньших сверточных нейронных сетей, используемых для классификации изображений, — это GoogLeNet размером ~ 25-50 МБ (в зависимости от того, какая версия архитектуры реализована).

Реальный вопрос: Можем ли мы пойти меньше?

В работе Iandola et al.демонстрирует, ответ таков: да, мы можем уменьшить размер модели, применив новое использование сверток 1 × 1 и 3 × 3 , без каких-либо полностью связанных слоев. Конечным результатом является модель весом 4,9 МБ, которую можно дополнительно уменьшить до <0,5 МБ путем обработки модели (также называемой «обрезкой веса» и «разрежением модели»).

В оставшейся части этого руководства я продемонстрирую, как SqueezeNet может классифицировать изображения примерно вдвое быстрее, чем GoogLeNet, что делает его разумным выбором при применении глубокого обучения на Raspberry Pi.

Хотите узнать больше о SqueezeNet?

Рисунок 2: Deep Learning for Computer Vision with Python book

Если вы хотите узнать больше о SqueezeNet, я бы посоветовал вам взглянуть на мою новую книгу Deep Learning for Computer Vision with Python .

Внутри пакета ImageNet , I:

  1. Объясните внутреннюю работу архитектуры SqueezeNet.
  2. Продемонстрируйте, как реализовать SqueezeNet вручную.
  3. Обучите SqueezeNet с нуля на сложном наборе данных ImageNet и воспроизведите оригинальные результаты Иандолы и др.

Давайте взглянем — я думаю, вы согласитесь со мной, когда я скажу, что это наиболее полное обучение глубокому обучению + компьютерному зрению, которое вы можете найти в Интернете.

Запуск глубокой нейронной сети на Raspberry Pi

Исходный код этого сообщения в блоге во многом основан на моем предыдущем сообщении, Глубокое обучение с OpenCV .

Я по-прежнему рассмотрю код целиком здесь; однако я хотел бы отослать вас к предыдущему посту для полного и исчерпывающего обзора.

Для начала создайте новый файл с именем pi_deep_learning.py и вставьте следующий исходный код:

# импортируем необходимые пакеты
импортировать numpy как np
import argparse
время импорта
импорт cv2
 

Строки 2-5 просто импортируют наши необходимые пакеты.

Оттуда нам нужно проанализировать аргументы командной строки:

# создать аргумент, синтаксический анализ и анализ аргументов
ap = argparse.ArgumentParser ()
ap.add_argument ("- i", "--image", required = True,
help = "путь к входному изображению")
ap.add_argument ("- p", "--prototxt", required = True,
help = "путь к файлу прототипа Caffe 'deploy'")
ap.add_argument ("- m", "--model", required = True,
help = "путь к предварительно обученной модели Caffe")
ap.add_argument ("- l", "--labels", required = True,
help = "путь к меткам ImageNet (т. е. syn-sets)")
args = vars (ap.parse_args ())
 

Как показано в строках 9-16 , у нас есть четыре требуемых аргумента командной строки :

  • --image : путь к входному изображению.
  • --prototxt : путь к файлу prototxt Caffe, который по сути является файлом конфигурации с открытым текстом, имеющим структуру, подобную JSON. Я освещаю анатомию проектов Caffe в моем курсе PyImageSearch Gurus.
  • --model : путь к предварительно обученной модели Caffe. Как указывалось выше, вы захотите обучить свою модель на оборудовании, которое обладает гораздо большей мощностью, чем Raspberry Pi — однако мы можем использовать небольшую, уже существующую модель на Pi.
  • --labels : путь к меткам классов, в данном случае ImageNet «syn-sets» метки.

Затем мы загрузим метки классов и входное изображение с диска:

# загружаем метки классов с диска
rows = open (args ["подписи"]). read (). strip (). split ("\ n")
classes = [r [r.find ("") + 1:]. split (",") [0] для r в строках]

# загружаем входное изображение с диска
image = cv2.imread (args ["изображение"])
 

Откройте файл synset_words.txt , который можно найти в разделе «Загрузки» этого сообщения. Вы увидите, что в каждой строке / строке есть связанный с ней идентификатор и метки класса (разделенные запятыми).

Строки 20 и 21 просто считываются в файле меток построчно ( строк, ) и извлекают первую соответствующую метку класса. Результатом является список классов, , содержащий метки наших классов.

Затем мы используем OpenCV для загрузки изображения в Line 24 .

Теперь мы воспользуемся модулем Deep Neural Network (DNN) OpenCV 3.3 для преобразования образа в большой двоичный объект , а также для загрузки модели с диска:

# наша CNN требует фиксированных пространственных размеров для нашего входного изображения (изображений)
# поэтому нам нужно убедиться, что его размер уменьшен до 227x227 пикселей, а
# выполнение среднего вычитания (104, 117, 123) для нормализации ввода;
# после выполнения этой команды наш "blob" теперь имеет форму:
# (1, 3, 227, 227)
blob = cv2.dnn.blobFromImage (изображение, 1, (227, 227), (104, 117, 123))

# загружаем нашу сериализованную модель с диска
print ("[ИНФОРМАЦИЯ] загружает модель ...")
net = cv2.dnn.readNetFromCaffe (args ["prototxt"], args ["модель"])
 

Обязательно обратите внимание на комментарий, предшествующий нашему вызову cv2.dnn.blobFromImage в Строке 31 выше.

Общие варианты ширины и высоты изображения, вводимые в сверточные нейронные сети, включают 32 × 32, 64 × 64, 224 × 224, 227 × 227, 256 × 256 и 299 × 299.В нашем случае мы предварительно обрабатываем (нормализуем) изображение до размеров 227 x 227 (которые являются размерами изображения, на которых была обучена SqueezeNet) и выполняем метод масштабирования, известный как вычитание среднего. Я обсуждаю важность этих шагов в своей книге.

Примечание: Вы хотите использовать 224 x 224 для размера blob при использовании SqueezeNet и 227 x 227 для GoogLeNet , чтобы соответствовать определениям prototxt.

Затем мы загружаем сеть с диска на Line 35 , используя наши ссылки на пути к файлам prototxt и model .

Если вы пропустили это выше, стоит отметить, что мы загружаем предварительно обученную модель . Этап обучения уже был выполнен на более мощной машине и выходит за рамки этого сообщения в блоге (но подробно описан как в PyImageSearch Gurus, так и в Deep Learning for Computer Vision with Python ).

Теперь мы готовы передать изображение по сети и посмотреть на прогнозы:

# установить blob как вход в сеть и выполнить прямой проход к
# получаем нашу выходную классификацию
сеть.setInput (blob)
start = time.time ()
preds = net.forward ()
конец = время.время ()
print ("[ИНФОРМАЦИЯ] классификация заняла {: .5} секунды" .format (конец - начало))

# сортируем индексы вероятностей в порядке убывания (выше
# probabilitiy first) и возьмите 5 лучших прогнозов
preds = preds.reshape ((1, len (классы)))
idxs = np.argsort (preds [0]) [:: - 1] [: 5]
 

Чтобы классифицировать запрос blob , мы передаем его вперед по сети ( строки 39-42 ) и распечатываем количество времени, которое потребовалось для классификации входного изображения ( строка 43 ).

Затем мы можем отсортировать вероятности от наивысшей к наименьшей (, строка 47, ), одновременно взяв пять лучших прогнозов (, строка 48, ).

Остальные строки (1) рисуют метку наивысшего предсказанного класса и соответствующую вероятность на изображении, (2) выводят пять лучших результатов и вероятностей на терминал и (3) отображают изображение на экране:

# перебрать 5 лучших прогнозов и отобразить их
for (i, idx) в enumerate (idxs):
# рисуем верхний прогноз на входном изображении
если я == 0:
text = "Ярлык: {}, {:.2f}% ". Format (классы [idx],
предс [0] [idx] * 100)
cv2.putText (изображение, текст, (5, 25), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,
0,7, (0, 0, 255), 2)

# отобразить прогнозируемую метку + связанную вероятность для
# приставка
print ("[ИНФОРМАЦИЯ] {}. label: {}, вероятность: {: .5}". format (i + 1,
классы [idx], preds [0] [idx]))

# отобразить выходное изображение
cv2.imshow ("Изображение", изображение)
cv2.waitKey (0)
 

Мы рисуем верхнее предсказание и вероятность в верхней части изображения ( строки 53–57 ) и отображаем 5 лучших прогнозов + вероятности на терминале ( строки 61 и 62 ).

Наконец, выводим изображение на экран (, строки 65 и 66, ). Если вы используете SSH для подключения к Raspberry Pi, это будет работать только в том случае, если вы укажете флаг -X для перенаправления X11 при подключении SSH к вашему Pi.

Чтобы увидеть результаты применения глубокого обучения на Raspberry Pi с использованием OpenCV и Python, перейдите к следующему разделу.

Raspberry Pi и результаты глубокого обучения

Мы будем сравнивать Raspberry Pi на предмет глубокого обучения с двумя предварительно обученными глубокими нейронными сетями:

Как мы увидим, SqueezeNet намного меньше, чем GoogLeNet (5 МБ по сравнению с25 МБ соответственно) и позволит нам классифицировать изображения значительно быстрее на Raspberry Pi.

Для запуска предварительно обученных сверточных нейронных сетей на Raspberry Pi используйте раздел «Загрузки» этого сообщения в блоге, чтобы загрузить исходный код + предварительно обученные нейронные сети + примеры изображений.

Оттуда давайте сначала проведем сравнительный анализ GoogLeNet с этим входным изображением:

Рис. 3: «Парикмахерская» правильно классифицируется как GoogLeNet, так и Squeezenet с использованием глубокого обучения и OpenCV.

Как видно из выходных данных, GoogLeNet правильно классифицировал изображение как «парикмахерская » за 1,7 секунды :

$ python pi_deep_learning.py --prototxt models / bvlc_googlenet.prototxt \
--model models / bvlc_googlenet.caffemodel --labels synset_words.txt \
--image images / barbershop.png
[INFO] загрузка модели ...
[INFO] классификация заняла 1,7304 секунды.
[ИНФОРМАЦИЯ] 1. label: barbershop, вероятность: 0.70508
[ИНФОРМАЦИЯ] 2. Метка: стул парикмахера, вероятность: 0.29491
[ИНФОРМАЦИЯ] 3. ярлык: ресторан, вероятность: 2.9732e-06
[ИНФОРМАЦИЯ] 4. Метка: стол, вероятность: 2.06e-06
[ИНФОРМАЦИЯ] 5. Метка: кресло-качалка, вероятность: 1.7565e-06
 

Давайте попробуем SqueezeNet:

$ python pi_deep_learning.py --prototxt models / squeezenet_v1.0.prototxt \
--model models / squeezenet_v1.0.caffemodel --labels synset_words.txt \
--image images / barbershop.png
[INFO] загрузка модели ...
[INFO] классификация заняла 0,92073 секунды.
[ИНФОРМАЦИЯ] 1.label: barbershop, вероятность: 0.80578
[ИНФОРМАЦИЯ] 2. Метка: стул парикмахера, вероятность: 0,15124
[ИНФОРМАЦИЯ] 3. Метка: половина трека, вероятность: 0,0052873
[ИНФОРМАЦИЯ] 4. ярлык: ресторан, вероятность: 0,0040124
[ИНФОРМАЦИЯ] 5. Метка: настольный компьютер, вероятность: 0,0033352
 

SqueezeNet также правильно классифицировал изображение как «парикмахерская»

… но всего за 0,9 секунды!

Как мы видим, SqueezeNet значительно быстрее, чем GoogLeNet, что чрезвычайно важно, поскольку мы применяем глубокое обучение к Raspberry Pi с ограниченными ресурсами.

Давайте попробуем еще один пример с SqueezeNet:

$ python pi_deep_learning.py --prototxt models / squeezenet_v1.0.prototxt \
--model models / squeezenet_v1.0.caffemodel --labels synset_words.txt \
--image images / cobra.png
[INFO] загрузка модели ...
[INFO] классификация заняла 0,91687 секунды.
[ИНФОРМАЦИЯ] 1. этикетка: Индийская кобра, вероятность: 0,47972
[INFO] 2. Метка: кожистая черепаха, вероятность: 0,16858
[ИНФОРМАЦИЯ] 3. Метка: водяная змея, вероятность: 0.10558
[ИНФОРМАЦИЯ] 4. Метка: обыкновенная игуана, вероятность: 0,059227
[ИНФОРМАЦИЯ] 5. Метка: морская змея, вероятность: 0,046393
 
Рисунок 4: SqueezeNet правильно классифицирует изображение кобры, используя глубокое обучение и OpenCV на Raspberry Pi.

Однако, хотя SqueezeNet значительно быстрее, он менее точен, чем GoogLeNet:

$ python pi_deep_learning.py --prototxt models / squeezenet_v1.0.prototxt \
--model models / squeezenet_v1.0.caffemodel --labels synset_words.текст \
--image images / jellyfish.png
[INFO] загрузка модели ...
[INFO] классификация заняла 0,92117 секунды.
[ИНФОРМАЦИЯ] 1. метка: пузырь, вероятность: 0,59491
[ИНФОРМАЦИЯ] 2. Метка: медуза, вероятность: 0,23758
[ИНФОРМАЦИЯ] 3. Этикетка: чашка Петри, вероятность: 0,13345
[ИНФОРМАЦИЯ] 4. этикетка: лимон, вероятность: 0,012629
[ИНФОРМАЦИЯ] 5. этикетка: тесто, вероятность: 0,0025394
 
Рисунок 5: Медуза ошибочно классифицируется SqueezNet как пузырь.

Здесь мы видим, что верхний прогноз SqueezeNet — это «пузырь» .Хотя изображение может показаться похожим на пузырьки, на самом деле это изображение «медузы» (что является предсказанием №2 от SqueezeNet).

GoogLeNet, с другой стороны, правильно сообщает «медуза » как предсказание №1 (с жертвой времени обработки):

$ python pi_deep_learning.py --prototxt models / bvlc_googlenet.prototxt \
--model models / bvlc_googlenet.caffemodel --labels synset_words.txt \
--image images / jellyfish.PNG
[INFO] загрузка модели ...
[INFO] классификация заняла 1,7824 секунды.
[ИНФОРМАЦИЯ] 1. Метка: медуза, вероятность: 0,53186
[ИНФОРМАЦИЯ] 2. Метка: пузырь, вероятность: 0,33562
[ИНФОРМАЦИЯ] 3. Метка: лоток, вероятность: 0,050089
[ИНФОРМАЦИЯ] 4. Этикетка: шапочка для душа, вероятность: 0,022811
[ИНФОРМАЦИЯ] 5. Этикетка: чашка Петри, вероятность: 0,013176

 

Сводка

Сегодня мы узнали, как применить глубокое обучение на Raspberry Pi с помощью Python и OpenCV.

В целом вам следует:

  1. Никогда не используйте Raspberry Pi для обучения нейронной сети.
  2. Используйте Raspberry Pi только для развертывания предварительно обученной сети глубокого обучения.

Raspberry Pi не имеет достаточного объема памяти или мощности процессора для обучения глубоких сложных нейронных сетей такого типа с нуля.

На самом деле, Raspberry Pi едва ли обладает достаточной вычислительной мощностью для их работы — как мы узнаем в сообщении блога на следующей неделе, вам будет сложно получить разумную частоту кадров в секунду для приложений обработки видео.

Если вас интересует встроенное глубокое обучение на недорогом оборудовании, я бы подумал об использовании оптимизированных устройств, таких как NVIDIA Jetson TX1 и TX2.Эти платы предназначены для выполнения нейронных сетей на графическом процессоре и обеспечения скорости классификации в реальном времени (или максимально приближенной к реальному времени).

В сообщении в блоге на следующей неделе я буду обсуждать, как оптимизировать OpenCV на Raspberry Pi, чтобы получить прирост производительности на и выше на 100% для обнаружения объектов с использованием глубокого обучения.

Чтобы получить уведомление о публикации этого сообщения в блоге, просто введите свой адрес электронной почты в форму ниже!

Загрузите исходный код и БЕСПЛАТНОЕ 17-страничное руководство по ресурсам

Введите свой адрес электронной почты ниже, чтобы получить.zip кода и БЕСПЛАТНОЕ 17-страничное руководство по ресурсам по компьютерному зрению, OpenCV и глубокому обучению. Внутри вы найдете мои тщательно отобранные учебники, книги, курсы и библиотеки, которые помогут вам освоить CV и DL!

Обрезка малины | Выращивание малины в вашем домашнем саду Tipps …

Многие виды гибискуса

В Италии это звучит как «Vedi Napoli e poi muori», что переводится как «Увидеть Неаполь и умереть!» Что ж, Realindulgence.com заявляет об этом с помощью рюмка «Шампанское из гибискуса» — «Ты проживешь другую жизнь!»

«Шампанское из гибискуса» — выдающееся поверье, незаполненное Realindulgence.com. Идея проста: вы кладете бутон цветка гибискуса в бокал для шампанского и наливаете любое шампанское, которое вам нужно. Обратите внимание, когда вы опускаете цветок, миллионы шипучих пузырьков помогут дразнящему цветку неторопливо цвести. Теперь, если вы хотите умиротворить этот напиток и произвести сладострастное слияние, вы можете добавить каплю зелья, такого как малиновый сироп, который начнет градацию цвета от злого великолепного малинового до роскошного розового. Вот и все — смесь статуса! Мало того, что цветы дикого гибискуса приятны для глаз, вы на самом деле получаете два укуса вишни (или два хороших укуса цветка), поскольку эти цветы дикого гибискуса также готовятся.Итак, как только вы выпили свой пух, вы легко съедите цветок. Запах цветка представляет собой смесь восхитительного фруктового аромата от вишни до малины, который вызывает в памяти детские воспоминания. Флора гибискуса не только наполнена ароматом, но и приносит такую ​​же дополнительную отдачу благополучию, как чай и красный аметист. Это должен быть Роллс-Ройс коктейлей с шампанским — он сильно отличается от вашей эмблемы Кир Роял и Беллини. Сейчас нельзя сказать, что возможности этого дизайна на этом заканчиваются.Как демонстрирует всемирно известный бар Dorchester Bar, добавление капли розовой водки и пальца мяты отделяет их от толпы.

Цветы дикого гибискуса в сиропе — изобретение Австралии, которое покорило мир. Цветы дикого гибискуса впервые появились, когда изобретатель Ли Этерингтон был с растениями в качестве гарнира для пустыни на вечеринке на заднем дворе, когда один из цветов случайно раскололся на бокал с шампанским. Все были поражены, когда гость начал имитировать то, что считалось аксессуаром к их шампанскому.Именно в эту минуту были скручены цветы дикого гибискуса в сиропе. Каждый цветок собирается вручную и проходит впечатляющий 18-этапный процесс, прежде чем попасть к покупателю.

Этот съедобный цветок, несомненно, превратит любой стакан шампанского в вершину роскоши. Он уже стал хитом среди свадебных торжеств и значимых организаторов. Мира Шах, руководитель Realindulgence.com, говорит: «Прошли те времена, когда люди открывали бутылку шампанского только в день рождения или на романтический банкет в День святого Валентина.Сейчас время, когда в наших холодильниках есть специальное отделение для шампанского. Наши Дикие цветы гибискуса всегда являются пиком разговоров на любом мероприятии. У нас есть бонусный намек на богатство — вау-фактор! »

По данным The Independent, «продажи шампанского во всем мире стремительно растут». Глобальная проблема шампанского нарастает настолько быстро, что французские власти увеличивают площади, где оно может производиться. Кроме того, продажи шампанского в Великобритании выше, чем когда-либо прежде.Теперь это только вопрос времени, когда мы увидим это образование смеси Hibiscus Champagne в каталоге пивоварения нашей уникальной шкуры или на той следующей свадьбе, на которую мы согласны.

Об авторе

Хотите узнать о гибискусе и чае из гибискуса? Получите советы на веб-сайте Hibiscus Care.

Обрезка малины

Обрезка глубоких нейронных сетей, чтобы сделать их быстрыми и маленькими

Моя реализация PyTorch [1611.06440 Сокращение сверточных нейронных сетей для ресурсоэффективного вывода]. TL; DR: с помощью обрезки классификатор Dogs-vs-Cats на основе VGG-16 становится в 3 раза быстрее и в 4 раза меньше.


Отсечение нейронных сетей — старая идея, восходящая к 1990 году (с оптимальной работой Яна Лекуна по повреждению мозга) и раньше. Идея состоит в том, что среди множества параметров в сети некоторые являются избыточными и не влияют на результат.

Если бы вы могли ранжировать нейроны в сети в соответствии с их вкладом, вы могли бы затем удалить нейроны с низким рейтингом из сети, что привело бы к уменьшению и скорости сети.

Для запуска этих сетей глубокого обучения на мобильных устройствах важно становиться более быстрыми / уменьшенными сетями.

Ранжирование может быть выполнено на основе среднего L1 / L2 весов нейронов, их средних активаций, количества раз, когда нейрон отличался от нуля на некоторой проверочной выборке, и других творческих методов. После обрезки точность упадет (надеюсь, не слишком сильно, если ранжирование будет умным), и сеть обычно больше обучается для восстановления.

Если мы удалим слишком много сразу, сеть может быть повреждена настолько, что ее невозможно будет восстановить.

Итак, на практике это итеративный процесс, часто называемый «итеративным сокращением»: сокращение / обучение / повторение.

Изображение взято из [1611.06440 Pruning Convolutional Neural Networks for Resource Efficient Inference]

Звучит хорошо, почему это не так популярно?

Есть много статей об обрезке, но я никогда не сталкивался с тем, что обрезка используется в реальных проектах глубокого обучения.

Что удивительно, учитывая все усилия по запуску глубокого обучения на мобильных устройствах.Я думаю, причина в комбинации:

  • До сих пор методы ранжирования были недостаточно хороши, что приводило к слишком сильному падению точности.
  • Больно реализовать.
  • Те, кто действительно использует обрезку, сохраняют ее как секретное преимущество соуса.

Итак, я решил выполнить обрезку самостоятельно и посмотреть, смогу ли я получить от этого хорошие результаты.

В этом посте мы рассмотрим несколько методов сокращения, а затем погрузимся в детали реализации одного из последних методов.

Мы точно настроим сеть VGG для классификации кошек / собак по набору данных Kaggle Dogs vs Cats, который представляет собой своего рода трансферное обучение, которое, как мне кажется, очень распространено на практике.

Затем мы сократим сеть и ускорим ее почти в 3 раза, а размер уменьшим почти в 4 раза!


Обрезка для скорости и обрезка для маленькой модели

В VGG16 90% весов находятся в полностью связанных слоях, но они составляют 1% от общего числа операций с плавающей запятой.

До недавнего времени большая часть работ была направлена ​​на обрезку полностью связанных слоев. Обрезая их, можно значительно уменьшить размер модели.

Здесь мы сосредоточимся на обрезке целых фильтров в сверточных слоях.

Но у этого есть приятный побочный эффект, заключающийся в уменьшении объема памяти. Как отмечалось в статье [1611.06440 Pruning Convolutional Neural Networks for Resource Efficient Inference], чем глубже слой, тем больше он будет сокращен.

Это означает, что последний сверточный слой будет сильно обрезан, и многие нейроны из полностью связанного слоя, следующего за ним, также будут отброшены!

При сокращении сверточных фильтров другим вариантом может быть уменьшение весов в каждом фильтре или удаление определенного измерения одного ядра.Вы можете получить разреженные фильтры, но получить ускорение вычислений не так просто. Последние работы выступают за «структурированную разреженность», когда вместо этого удаляются целые фильтры.

Одна важная вещь, показанная в нескольких из этих статей, заключается в том, что путем обучения и последующего сокращения более крупной сети, особенно в случае трансферного обучения, они получают результаты, которые намного лучше, чем обучение небольшой сети с нуля.

Давайте теперь кратко рассмотрим несколько методов.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

2019 © Все права защищены | Группа компаний«chudopal group» | Карта сайта