Тюнинг приоры картинки: Тюнинг Лада Приора (Lada Priora) седан, хэтчбек и универсал

Содержание

Белая приора седан тюнинг фото

Семейство LADA Priora — автомобили российского производства европейского класса. Лада Приора представляет собой очень глубокий рестайлинг предшественницы — десятого семейства. Плавный и приятный дизайн, современная светотехника, отличный интерьер, разработанный с участием итальянских дизайнеров, подушки безопасности — все это и многое другое позволило Приоре иметь высокий уровень оснащённости, комфорта и безопасности. Семейство Priora выпускается в моделях: ВАЗ 2170 седан, ВАЗ 2171 универсал, ВАЗ 2172 хэтчбек, ВАЗ 21708 Priora Premier и ВАЗ 2172 купе. Учитывая отличное качество и популярность автомобиля существует огромное количество вариантов для улучшения экстерьера Приоры.

Приора тюнинг позволит сделать такой внешний вид, какой вы хотите. Тюнинг приоры от нашего интернет магазина заставит ваш автомобиль выделяться и притягивать взгляды. С нашими тюнинг решениями вы исправите недочеты и ошибки дизайнеров, отразите свой характер и улучшите аэродинамику Приоры. Предлагаем вам ознакомиться с широким ассортиментом тюнинг комплектов и отдельных элементов — мы собрали лучшие, на наш взгляд, обвесы и тюнинг решения.

Тюнинг Лада Приора хэтчбек

Стильный тюнинг Лада Приора хэтчбек изменит все ваши представления о привычном образе. Яркий комплект тюнинга LEX значительно преобразит ваш автомобиль, добавит динамики и агрессии. Если вы любите быть в центре внимания, то такой обвес станет отличным вариантом. К тому же он обладает хорошей аэродинамикой и продуманной продувной системой. Другой комплект тюнинга Ринг создает более элегантный образ. Передний и задний бампер, пороги, небольшой спойлер, накладки на арки и зеркала выражают особенный характер Лады Приоры — стильный и неповторимый. В этом комплекте важна каждый деталь, каждая изюминка, благодаря которой воссоздается элегантный внешний вид. Больше комплектов и отдельных элементов тюнинга вы можете найти в нашем каталоге. Оценить тюнинг Лада Приора хэтчбек вы также можете по фото.

Тюнинг Лада Приора седан

В нашем интернет-магазине вы также найдете широкий ассортимент тюнинга на Лада Приору седан. Такие комплекты тюнинга как: Munсhen, Я Робот, Фанат-2 придутся по-вкусу всем, кому не безразличен внешний вид его любимого «железного коня». Спортивные обвесы внесут весомую долю динамики и энергичности в образ автомобиля и мало кого оставят равнодушными. Тюнинг Лада Приора седан — это отличный способ заявить о себе, изменить привычный образ жизни и стать настоящим «королем» дорог. Благодаря широкому выбору обвесов, вы всегда сможете найти вариант по душе. Кроме того, у нас вы можете купить элемент тюнинг отдельно. Даже такие детали как реснички, спойлер или пороги способны внести особенные черты в привычный образ. Лада Приора 2014 тюнинг отличается продуманностью до мелочей, ярким и индивидуальным стилем. Вместе с тем, каждый обвес не только создает привлекательный внешний вид, но и улучшает технические характеристики, а именно аэродинамику машины и увеличивает прижимную силу.

Купить тюнинг на Ладу Приору в интернет магазине

Приобретая комплект или отдельный элемент тюнинга, вы не только преображаете свой автомобиль, но и добавляете ему аэродинамических характеристик. Все обвесы продуманы до мелочей, в них важна буквально каждая деталь, которая и создает оригинальный образ. Весь тюнинг — это образец стильных решений высокого качества. В нашем интернет-магазине любой из комплектов вы можете приобрести по доступной цене. Тюнинг Лада Приора купить вы можете довольно просто: выберете необходимый товар, положите его в корзину, оформите заказ, отправьте его нам. Далее наш менеджер свяжется с вами. Откройте для себя больше возможностей, которые сделают вас еще более ярким и запоминающимся на дорогах города. Помимо тюнинга на Лада Приору хэтчбек и седан, в нашем каталоге представлен тюнинг Лада Приора универсал. У нас вы найдете качественные яркие обвесы по доступной цене. Для наглядной оценки представлены картинки Лада Приора тюнинг. Купить тот или иной обвес вы можете у нас в любое удобное для вас время. Создайте свой индивидуальный, ничем не похожий на других стиль. Лада Приора тюнинг своими руками — это просто, когда речь идет об интернет-магазине «Тюнинг-пласт».

Белая красавица, Беляна, Белоснежка, Белый заяц — каких только ласковых прозвищ не дают водители своей белой Приоре хэтчбек. И действительно, этот автомобиль всегда смотрится стильно и нарядно. Его выбирают как женщины, так и мужчины. Это именно та модель машины, которой очень подходит белый цвет.

В последние годы автомобили белого цвета среди водителей набирают все большую популярность. Не последняя среди них и белая Приора хэтчбек, картинки с которой выкладывают многие пользователи социальных сетей и форумов. Как бы ни было странно, но белый цвет машины является одним из самых практичных.

Плюсы и минусы белого цвета автомобиля

Преимущества окраски автомобиля Приора белая хэтчбек:

• Конечно, шикарный внешний вид! Белый цвет способен визуально увеличивать объемы. Поэтому чистая и сверкающая на солнце, словно с картинки, белая Приора хэтчбек всегда имеет внушительный и в то же время элегантный вид.

• Пыль и грязь в сухую погоду на нем видны намного меньше, чем на машинах с темным окрасом. Загрязнение становится заметно только с близкого расстояния, а издалека авто кажется чистым. Соответственно, снижаются затраты на мойку.

• Белый цвет имеет свойство отражать солнечный свет. Особенно это чувствуется в летнюю жару. Белая Приора хэтчбек (фото ниже) нагревается намного меньше.

• Его хорошо видно на дороге, в том числе и в темное время суток. Этим, скорее всего, обуславливается статистика аварий — машины белого цвета попадают в них гораздо реже.

• Чем более чистый белый цвет будет у вашей Лады, тем менее он будет подвержен выцветанию. В случае ремонта и необходимости подкрашивания, будет намного проще подобрать оттенок, максимально соответствующий исходному.

• Мелкие царапины и сколы намного менее заметны. Это объясняется тем, что грунтовка под краску обычно имеет белый цвет. Поэтому, если царапина неглубокая, то ее и не видно.

• Очень хорошо поддается модернизации Приора хэтчбек белая. Тюнинг (на фото), который сделает ваш авто оригинальным, вполне можно провести своими руками.

Недостатки

• Белая Приора хэтчбек (фото ниже) плохо заметна при сильном снегопаде и тумане, так как сливается с окружающей средой. В данном случае могут помочь хорошие габаритные огни и вождение, с соблюдением всех правил движения.

• В сырую и грязную погоду марается быстро, впрочем, как и машины любой другой расцветки. Однако на белом авто грязь отлично видна и бросается в глаза. Поэтому в осенне-весенний слякотный сезон придется мыть чаще.

• Капли битума, которые неизбежно попадут на нижнюю часть кузова, если проехать по только что отремонтированной дороге, лучше оттирать как можно быстрее. Небольшая задержка – и пятна цвета ржи останутся на поверхности машины Приора хэтчбек белая навсегда.

Особенности кузова Хэтчбек

Кузов хэтчбек приоры белой (фото ниже) также обладает некоторыми особенностями, о которых хотелось бы сказать отдельно. Плюсы данной конструкции:

• Емкий багажник. Приора хэтчбек белая (на фото – вид сзади) позволяет еще более увеличить его, если сложить заднее сиденье в один уровень с полом. Кроме того, приоткрыв заднюю дверь, можно перевозить достаточно крупногабаритные вещи.

• Как видно на фото, Приора хэтчбек белая отличается стильным и немного спортивным видом, ориентированным на молодых покупателей. Задняя часть кузова, выполненная со скосами, особенно подчеркивает такой дизайн. Внешний вид авто сильно выигрывает за счет этого, несмотря на то, что полезный объем багажного отсека уменьшается.

• Судя по отзывам пассажиров, посадка на заднем сиденье в машине с кузовом хэтчбек намного удобнее.

• Внутренний салон отделен от багажного отсека перегородкой, что делает его намного уютнее.

• Имея компактную конструкцию и обтекаемую форму, белая Приора (на фото), с хэтчбек кузовом подходит для совершения маневров как по городу, так и по трассе. Хорошо ведет себя при обгонах и переключении скоростей.

Минус конструкции кузова хэтчбек тоже имеется — пассажирский салон в холодное время года быстро охлаждается при открытой задней двери.

Тюнинг

Как показано на фото, белая Лада Приора хэтчбек является одним из автомобилей, которые наиболее удачно принимают модернизацию своего внешнего вида. Даже простая замена стандартных бамперов на рестайлинговые и тонировка стекол придает автомобилю индивидуальность. Однако фантазии автовладельцев на этом не заканчиваются.

• Применяют разного рода обвесы в цвет Приоры (на фото) хэтчбек белой. Тюнинг бамперов и решетки радиатора, установка спойлера порой делают авто совершенно неузнаваемым, агрессивным и внушительным.

• Фото Приоры хэтчбек белой, тюнинг которой выполнен в ретро-стиле, можно часто увидеть на улицах. Хромированные колпаки в стиле 50-х годов прошлого века и белые ободки на колесах никого не оставляют равнодушным.

• Лада Приора хэтчбек (на фото) белая, с красной подсветкой внизу смотрится очень оригинально.

• Качественные светодиоды и реснички, установленные на белую приору хэтчбек (фото ниже), тюнинг фар сделают законченным, а внешний вид — цельным.

Спортивный автомобиль

Очень часто машины семейства ВАЗ выбирают в качестве гоночных, особенно для любительских соревнований. Одной из наиболее подходящих для этих целей является Приора хэтчбек белая. Картинки с рекламой спонсоров, имена гонщиков и порядковые номера издалека видны на белом фоне.

Спортивный вид отличает даже базовую комплектацию автомобиля белая Приора хэтчбек. Тюнинг (фото ниже) придаст агрессивность и брутальный вид. Доработка стандартной комплектации до гоночной, конечно, требуется немаленькая. Но, как показано на фото, белая Приора хэтчбек позволяет сделать ее даже в условиях гаража, тем более что с покупкой комплектующих и запчастей на Ладу проблем не возникает.

Интерьер ВАЗ-2170, на удивление, не вызвал особых нареканий автовладельцев. А это говорит о том, что тольяттинцы в этот раз подошли к решению задачи более ответственно. И немудрено – привлекали даже дизайнерское ателье из самой Италии. Но разве все это остановит ценителей прекрасного в стремлении индивидуализировать черты своей машины. И здесь все зависит от личных вкусов, потому как автомобиль бюджетный, и на реализацию своей мечты можно вливать массу денег, а «совершенству», как известно, предела нет. Поэтому важно вовремя остановиться, чтобы особо не шокировать участников движения.

Интерьерный тюнинг Лада Приора седан на фото: основные направления

Многие автомобилисты уже имеют понятие, как организовать модернизацию ходовой части или силовой установки. Например, некоторые владельцы с успехом установили дневные ходовые огни на ВАЗ-2170, чем повысили не только уровень экстерьера, но и безопасности.

По поводу интерьерного антуража существует множество мнений. Некоторые особо «одухотворенные» личности умудряются изменить внутреннюю обстановку до неузнаваемости. Такие Приора и тюнинг салона своими руками на фото выглядят, по их мнению, как мечта арабского шейха. Вместе с тем есть вполне вменяемые варианты, среди которых:

  1. Замена чехлов и обшивки.
  2. Модернизация кресел и приборной панели.
  3. Акустическая шумоизоляция и установка мощной аудиосистемы.
  4. Салонный светотюнинг и покраска штатных пластиковых элементов.

Перебирая варианты, не нужно забывать, что даже за солидную сумму вазовская обстановка никак не сможет превратиться в мерседесовскую. Поэтому планировать модернизацию следует без особого фанатизма, делайте все скромно, но со вкусом.

Варианты апгрейда приборной панели ВАЗ-2170

Приборная панель Лада Приора седан и тюнинг на фото выглядит вполне прилично, и даже более того – он оправдан, поскольку заводского освещения приборов многим недостаточно. Вариантов реализации несколько:

  • Разобрать панель и удалить стандартное напыление с цифр накладки. После этого знаки на щитке приобретут яркое белое свечение.
  • Наклеить на обратной стороне стекла красные или любые другие вставки на определенные цифры. Это акцентирует внимание на шкале температур и спидометре.
  • Закрепить с обратной стороны стекла на плате приборной панели отрезки светодиодной ленты определенных размеров. Важное значение имеет соблюдение полярности при подключении схемы к штатной проводке.

Что еще сделать – о полноценном проекционном экране HUD владельцам ВАЗ 2170 приходится только мечтать, однако кое-что можно предпринять. Если не нравится зеленый цвет дисплея, то следует разобрать его и удалить фильтр. От этого подсветка станет ярко-белой, но можно установить любой другой светофильтр.

Некоторые поклонники тюнинга одновременно с общей подсветкой приборов меняют и подсветку стрелки спидометра. Для реализации этого проекта достаточно 10 светодиодов SMD: четыре для освещения тахометра и спидометра, и по три на шкалы расхода горючего и температуры ОЖ.

Как сделать шумоизоляцию потолка салона?

Еще одна полезная модернизация, потому что акустический комфорт ВАЗ-2170 оставляет желать лучшего. Качественную звукоизоляцию на Лада Приора в виде тюнинга салона своими руками на фото можно и не увидеть, поэтому рассмотрим вопрос более детально. Мастера рекомендуют начинать с потолка, для работы понадобится 4-5 часов свободного времени и материалы:

  • Два листа сплена 1,20х1,0 м толщиной 4 мм.
  • Два листа битопласта.
  • Три листа вибродемпфера.
  • Монтажный валик.
  • Канцелярский нож и ножницы.

Процедура начинается с демонтажа потолочной обшивки и штатной шумоизоляции, после чего поверхность крыши обезжиривается и первым слоем укладывается виброматериал. Вторым этапом идет монтаж листов сплена, и только потом – укладка битопласта. Удобство заключается в том, что листы материала имеют клеящуюся основу, которую нужно разогреть при помощи фена, и «раскатать» валиком.

Совсем нелишней будет шумоизоляция бардачка и дверей. Материалы понадобятся те же, что и для работы с потолком, технология выполнения проста и вполне доступна каждому желающему. Нужно отметить не только улучшение акустического комфорта, но и теплоизоляционных характеристик автомобиля.

Доработка салонного плафона

Практически все доступные отзывы владельцев Lada Priora говорят о том, что штатный штурманский светильник не обеспечивает хорошую освещенность интерьера. Существует несколько проверенных практикой способов:

  • Установка самостоятельно сделанной площадки по размеру плафона, на которую приклеивается LED-лента. Провода подключаются к штатной проводке.
  • Замена стоковой лампы плафона на светодиодную.
  • Замена штатной лампы светильника на модуль из светодиодов, яркость зависит от типа и количества светоэлементов в блоке.

Последние два варианта тюнинга отечественного седана Лада Приора на фото не заметны, но это не говорит о том, что они неэффективны. Модернизация проста, так как полностью плафон снимать не нужно, и не требует особых приспособлений и инструмента.

Модернизация кресел

Кардинально преобразить салон с минимальными затратами возможно с помощью смены автомобильных чехлов, которые продаются в огромном количестве. Несколько дороже обойдутся кожаные изделия, но есть ли в них смысл – решать владельцу. Альтернативой может послужить экокожа, у которой хорошая воздухопроницаемость.

В последнее время популярен обогрев сидений , комплекты устанавливаются и подключаются самостоятельно. Для управления опцией обычно устанавливается дополнительная кнопка.

Технический тюнинг салона автомобиля Лада Приора своими руками и фото реализованных вариантов

Большое поле для экспериментов в сфере индивидуального автотюнинга предоставляют RGB-ленты в комплекте с драйверами. Неплохо смотрится яркая подсветка ног у переднего пассажира и водителя. За счет управляющего драйвера корректируется интенсивность освещения и цвет. Есть ли в данной доработке рациональное зерно? Если без фанатизма, то в темное время такая подсветка поможет выйти, а в остальном…

Аудиотюнинг ВАЗ-2170

Штатная вазовская аудиосистема, как уверяют наши аудиофилы, не отвечает высоким стандартам звучания. Если серьезно, то так оно и есть, и хорошо бы увеличить диаметр и поставить фирменные динамики на 16 см. На некоторых фото тюнинга салона автомобиля Приора своими руками видно, что посадочное место для громкоговорителей в дверях придется распилить. Обязательно нужно выполнить шумо-виброизоляцию дверных стенок, чтобы избежать в будущем резонансных явлений.

Кроме широкополосных динамиков специалисты рекомендуют поставить еще и твиттеры. Их располагают на торпедо или в верхней части дверной карты. Для задних также пассажиров устанавливают широкополосные громкоговорители, а для акцентирования низких частот в багажном отсеке можно организовать место для сабвуфера.

Прочие технические опции

Если уж браться за модернизацию аудиосистемы, то желательно обратить свой взор на какой-нибудь полноценный мультимедийный центр с выходами на монитор. Это уже будет гарантией качественного воспроизведения музыкальных треков.

Ко всему сказанному неплохо добавить хороший монитор, который не даст скучать в пробках и позволит расслабиться на стоянке во время продолжительных поездок. Не помешает присмотреться к ассортименту бортовых компьютеров для Lada Priora.

Декор пластиковых компонентов

Седан укомплектован массой деталей из пластмассы в интерьере, благо многие из них имеют светлые тона и легко перекрашиваются. Процесс покраски пластика из аэрозольного баллончика требует наличия не только респиратора и перчаток, но и обезжиривающей жидкости и грунтовки. Во время работы важно не допускать образование потеков.

Другой способ усовершенствовать внешний вид пластиковых элементов – обтянуть их пленкой «карбон». По заверениям многих автолюбителей этот материал долговечен и эффектно смотрится. Заготовки режутся с запасом по краям в 20-25 мм, после чего пленка наклеивается на обезжиренную поверхность. Края и изгибы обрабатываются феном, чтобы предотвратить изломы и загибы.

Тюнинг ваз приора седан фото

На чтение 13 мин. Просмотров 7 Обновлено

Нам очень жаль, но запросы, поступившие с вашего IP-адреса, похожи на автоматические. По этой причине мы вынуждены временно заблокировать доступ к сайту.

Чтобы продолжить, пожалуйста, введите символы с картинки в поле ввода и нажмите «Отправить».

В вашем браузере отключены файлы cookies. Мы не сможем запомнить вас и правильно идентифицировать в дальнейшем. Чтобы включить cookies, воспользуйтесь советами на этой странице.

Почему так случилось?

Возможно, автоматические запросы принадлежат не вам, а другому пользователю, выходящему в сеть с одного с вами IP-адреса. Вам необходимо один раз ввести символы в форму, после чего мы запомним вас и сможем отличать от других пользователей, выходящих с данного IP. В этом случае страница с капчей не будет беспокоить вас довольно долго.

Возможно, в вашем браузере установлены дополнения, которые могут задавать автоматические запросы к поиску. В этом случае рекомендуем вам отключить их.

Также возможно, что ваш компьютер заражен вирусной программой, использующей его для сбора информации. Может быть, вам стоит проверить систему на наличие вирусов.

Если у вас возникли проблемы или вы хотите задать вопрос нашей службе поддержки, пожалуйста, воспользуйтесь формой обратной связи.

Интерьер ВАЗ-2170, на удивление, не вызвал особых нареканий автовладельцев. А это говорит о том, что тольяттинцы в этот раз подошли к решению задачи более ответственно. И немудрено – привлекали даже дизайнерское ателье из самой Италии. Но разве все это остановит ценителей прекрасного в стремлении индивидуализировать черты своей машины. И здесь все зависит от личных вкусов, потому как автомобиль бюджетный, и на реализацию своей мечты можно вливать массу денег, а «совершенству», как известно, предела нет. Поэтому важно вовремя остановиться, чтобы особо не шокировать участников движения.

Интерьерный тюнинг Лада Приора седан на фото: основные направления

Многие автомобилисты уже имеют понятие, как организовать модернизацию ходовой части или силовой установки. Например, некоторые владельцы с успехом установили дневные ходовые огни на ВАЗ-2170, чем повысили не только уровень экстерьера, но и безопасности.

По поводу интерьерного антуража существует множество мнений. Некоторые особо «одухотворенные» личности умудряются изменить внутреннюю обстановку до неузнаваемости. Такие Приора и тюнинг салона своими руками на фото выглядят, по их мнению, как мечта арабского шейха. Вместе с тем есть вполне вменяемые варианты, среди которых:

  1. Замена чехлов и обшивки.
  2. Модернизация кресел и приборной панели.
  3. Акустическая шумоизоляция и установка мощной аудиосистемы.
  4. Салонный светотюнинг и покраска штатных пластиковых элементов.

Перебирая варианты, не нужно забывать, что даже за солидную сумму вазовская обстановка никак не сможет превратиться в мерседесовскую. Поэтому планировать модернизацию следует без особого фанатизма, делайте все скромно, но со вкусом.

Варианты апгрейда приборной панели ВАЗ-2170

Приборная панель Лада Приора седан и тюнинг на фото выглядит вполне прилично, и даже более того – он оправдан, поскольку заводского освещения приборов многим недостаточно. Вариантов реализации несколько:

  • Разобрать панель и удалить стандартное напыление с цифр накладки. После этого знаки на щитке приобретут яркое белое свечение.
  • Наклеить на обратной стороне стекла красные или любые другие вставки на определенные цифры. Это акцентирует внимание на шкале температур и спидометре.
  • Закрепить с обратной стороны стекла на плате приборной панели отрезки светодиодной ленты определенных размеров. Важное значение имеет соблюдение полярности при подключении схемы к штатной проводке.

Что еще сделать – о полноценном проекционном экране HUD владельцам ВАЗ 2170 приходится только мечтать, однако кое-что можно предпринять. Если не нравится зеленый цвет дисплея, то следует разобрать его и удалить фильтр. От этого подсветка станет ярко-белой, но можно установить любой другой светофильтр.

Некоторые поклонники тюнинга одновременно с общей подсветкой приборов меняют и подсветку стрелки спидометра. Для реализации этого проекта достаточно 10 светодиодов SMD: четыре для освещения тахометра и спидометра, и по три на шкалы расхода горючего и температуры ОЖ.

Как сделать шумоизоляцию потолка салона?

Еще одна полезная модернизация, потому что акустический комфорт ВАЗ-2170 оставляет желать лучшего. Качественную звукоизоляцию на Лада Приора в виде тюнинга салона своими руками на фото можно и не увидеть, поэтому рассмотрим вопрос более детально. Мастера рекомендуют начинать с потолка, для работы понадобится 4-5 часов свободного времени и материалы:

  • Два листа сплена 1,20х1,0 м толщиной 4 мм.
  • Два листа битопласта.
  • Три листа вибродемпфера.
  • Монтажный валик.
  • Канцелярский нож и ножницы.

Процедура начинается с демонтажа потолочной обшивки и штатной шумоизоляции, после чего поверхность крыши обезжиривается и первым слоем укладывается виброматериал. Вторым этапом идет монтаж листов сплена, и только потом – укладка битопласта. Удобство заключается в том, что листы материала имеют клеящуюся основу, которую нужно разогреть при помощи фена, и «раскатать» валиком.

Совсем нелишней будет шумоизоляция бардачка и дверей. Материалы понадобятся те же, что и для работы с потолком, технология выполнения проста и вполне доступна каждому желающему. Нужно отметить не только улучшение акустического комфорта, но и теплоизоляционных характеристик автомобиля.

Доработка салонного плафона

Практически все доступные отзывы владельцев Lada Priora говорят о том, что штатный штурманский светильник не обеспечивает хорошую освещенность интерьера. Существует несколько проверенных практикой способов:

  • Установка самостоятельно сделанной площадки по размеру плафона, на которую приклеивается LED-лента. Провода подключаются к штатной проводке.
  • Замена стоковой лампы плафона на светодиодную.
  • Замена штатной лампы светильника на модуль из светодиодов, яркость зависит от типа и количества светоэлементов в блоке.

Последние два варианта тюнинга отечественного седана Лада Приора на фото не заметны, но это не говорит о том, что они неэффективны. Модернизация проста, так как полностью плафон снимать не нужно, и не требует особых приспособлений и инструмента.

Модернизация кресел

Кардинально преобразить салон с минимальными затратами возможно с помощью смены автомобильных чехлов, которые продаются в огромном количестве. Несколько дороже обойдутся кожаные изделия, но есть ли в них смысл – решать владельцу. Альтернативой может послужить экокожа, у которой хорошая воздухопроницаемость.

В последнее время популярен обогрев сидений , комплекты устанавливаются и подключаются самостоятельно. Для управления опцией обычно устанавливается дополнительная кнопка.

Технический тюнинг салона автомобиля Лада Приора своими руками и фото реализованных вариантов

Большое поле для экспериментов в сфере индивидуального автотюнинга предоставляют RGB-ленты в комплекте с драйверами. Неплохо смотрится яркая подсветка ног у переднего пассажира и водителя. За счет управляющего драйвера корректируется интенсивность освещения и цвет. Есть ли в данной доработке рациональное зерно? Если без фанатизма, то в темное время такая подсветка поможет выйти, а в остальном…

Аудиотюнинг ВАЗ-2170

Штатная вазовская аудиосистема, как уверяют наши аудиофилы, не отвечает высоким стандартам звучания. Если серьезно, то так оно и есть, и хорошо бы увеличить диаметр и поставить фирменные динамики на 16 см. На некоторых фото тюнинга салона автомобиля Приора своими руками видно, что посадочное место для громкоговорителей в дверях придется распилить. Обязательно нужно выполнить шумо-виброизоляцию дверных стенок, чтобы избежать в будущем резонансных явлений.

Кроме широкополосных динамиков специалисты рекомендуют поставить еще и твиттеры. Их располагают на торпедо или в верхней части дверной карты. Для задних также пассажиров устанавливают широкополосные громкоговорители, а для акцентирования низких частот в багажном отсеке можно организовать место для сабвуфера.

Прочие технические опции

Если уж браться за модернизацию аудиосистемы, то желательно обратить свой взор на какой-нибудь полноценный мультимедийный центр с выходами на монитор. Это уже будет гарантией качественного воспроизведения музыкальных треков.

Ко всему сказанному неплохо добавить хороший монитор, который не даст скучать в пробках и позволит расслабиться на стоянке во время продолжительных поездок. Не помешает присмотреться к ассортименту бортовых компьютеров для Lada Priora.

Декор пластиковых компонентов

Седан укомплектован массой деталей из пластмассы в интерьере, благо многие из них имеют светлые тона и легко перекрашиваются. Процесс покраски пластика из аэрозольного баллончика требует наличия не только респиратора и перчаток, но и обезжиривающей жидкости и грунтовки. Во время работы важно не допускать образование потеков.

Другой способ усовершенствовать внешний вид пластиковых элементов – обтянуть их пленкой «карбон». По заверениям многих автолюбителей этот материал долговечен и эффектно смотрится. Заготовки режутся с запасом по краям в 20-25 мм, после чего пленка наклеивается на обезжиренную поверхность. Края и изгибы обрабатываются феном, чтобы предотвратить изломы и загибы.

Лада Приора Седан — это один из самых ярких и недорогих представителей автомобилей ВАЗ, который вышел с конвейера в 2007 году. Более семисот тысяч человек на сегодня являются обладателями Лады Приоры. Автомобиль, по сравнению со своими предшественниками, имеет значительные технические преимущества и более совершенный внешний вид. Незначительные недостатки, которые обнаружили за время пользования транспортным средством автолюбители можно легко исправить с помощью тюнинга.

Тюнинг салона Лады Приоры

Любители комфортной и динамичной езды часто усовершенствуют и преображают свои транспортные средства с помощью тюнинга. Модернизировать можно практически все элементы автомобиля. Лада Седан, несмотря на её улучшенный вид и усовершенствованные технические характеристики, имеет ряд заводских недостатков, которые автовладельцы исправляют в первую очередь с помощью тюнинга.

Звукоизоляция салона своими руками

Внутреннее пространство автомобиля не отличается совершенством. Лада Приора — это шумный автомобиль, слышны практически все звуки с улицы внутри машины. Салон автомобиля чаще всего подвергается модернизации. Тюнинговые работы в салоне не трудоёмкие и любой владелец машины может выполнить работу своими руками.

Для начала надо приобрести необходимый звукоизоляционный материал. Чаще всего для этих целей используются сплен, битопласт и виброизолятор.

Потолок транспортного средства подвергается тюнингу в первую очередь. Сначала аккуратно снимается тонкая обивка потолка машины и все прилегающие пластиковые элементы. Поверхность надо обезжирить и приступить к монтажу звукоизолирующих материалов. Сначала укладывается листовой виброизолятор, следующий слой — сплен, потом битопласт. Все материалы имеют самоклеящуюся основу, потому легко крепятся на поверхность и разравниваются с помощью валика. Заключительный этап — установка на свои места обивки и пластиковых деталей.

Следующий этап работы — звукоизоляция бардачка машины. В отличие от потолка автомобиля, он изготовлен из пластика и не имеет даже обивки. Сначала снимается крышка бардачка. Для этого её надо открыть и не слишком сильным нажатием вытянуть из пазов. Внутреннее пространство обклеивается битопластом, который имеет очень высокие звукопоглощающие характеристики.

Двери Приоры также нуждаются в доработке. Звукоизоляция дверей проводится аналогично модернизации потолка, только для их оклейки используется двухслойная система из виброизолятора и сплена. Чтобы модернизировать двери, сначала снимаются ручки и обшивка. После обезжиривания поверхности, производится проклейка материалов. По окончании работы все детали устанавливаются на штатные места.

Модернизация интерьера салона

Самый распространённый способ изменения внутреннего пространства — это приобретение новых чехлов для автомобиля. Можно приобрести меховые чехлы, которые очень хорошо держат тепло в холодные поры года или же купить кожаные изделия, отличающиеся высоким качеством и длительным периодом эксплуатации. Очень хорошо зарекомендовали себя чехлы из экокожи, которые обладают высокой воздухопроницаемостью. Изделия имеют широкую цветовую палитру, что позволит преобразить интерьер по своему вкусу.

Очень часто автовладельцы для повышения комфорта устанавливают подогрев сидений. Для этого надо приобрести специальные нагревательные пластины. Их установку можно осуществить своими руками. Надо аккуратно распороть обивку сидения и нагревательные элементы установить внутрь. Чаще всего провода питания выводятся на отдельную кнопку, чтобы по необходимости можно было включить нагревательные элементы.

Для комплексного улучшения интерьера проводится также тюнинг пластиковых элементов салона. Дело в том, что салон имеет много светлых оттенков на пластиковых деталях. Со временем на них появляются царапины и пятна, которые сильно бросаются в глаза. Чаще всего для преображения деталей используется покраска с помощью аэрозольного баллончика и герметика для пластика. А также приемлемым вариантом является оклейка пластиковых деталей карбоновой плёнкой.

Часто для модернизации интерьера используется светодиодный тюнинг салона. Светодиодными элементами можно дополнить дверные ручки, пороги автомобиля, сделать подсветку ног водителя и переднего пассажира.

Внешний тюнинг Приоры Седан

Несмотря на улучшенный внешний вид Приоры, по сравнению с предыдущими моделями ВАЗ, владельцы часто модернизируют наружные элементы кузова.

Тюнинг бампера кардинально изменит внешний вид автомобиля. На рынке существует большое количество бамперов, которые без проблем устанавливаются на Ладу Приору своими руками. Они не только улучшают вид автомобиля, а и способствуют повышению его аэродинамических характеристик.

Параллельно с тюнингом бамперов модернизируется решётка радиатора. Решётка в виде сот максимально защищает радиатор и двигатель автомобиля от попадания крупных частиц мусора при движении транспортного средства и способствует улучшенному охлаждению мотора.

Стильно на автомобиле смотрятся спойлеры, которые добавляют ему динамичности и делают автомобиль более управляемым. Мощного и агрессивного вида автомобиля можно добиться, заменив штатный глушитель новым изделием на два выхода по бокам заднего бампера.

Для более выразительного вида часто владельцы автомобилей усовершенствуют фары транспортного средства, используя как вариант тонировку задних осветительных элементов, установку дополнительных светодиодных лампочек.

Колёсные диски меньшего размера и низкопрофильные шины также смогут максимально подчеркнуть внешний вид транспортного средства.

Технический тюнинг Приоры Седан

Предыдущие варианты тюнинга Лады Приоры Седан способствуют улучшению внешнего вида транспортного средства и повышают его внутренний комфорт. Более серьёзным и тяжёлым в исполнении считается технический тюнинг машины. Для повышения мощности автомобиля и его технических характеристик чаще всего владельцы обращаются за помощью профессионалов. Однако, некоторые умельцы, если есть в наличии необходимые инструменты и гараж, осуществляют технический тюнинг своими руками.

Приора Седан с завода оборудована 16-клапанным двигателем, мощность которого чаще всего увеличивают с помощью установки компрессора. Компрессор устанавливается на штатные крепёжные элементы, потому с его монтажом можно справиться в домашних условиях. За счёт такой модернизации увеличится мощность мотора до пятидесяти процентов, однако, и расход топлива значительно возрастёт.

Второй вариант повышения мощности двигателя — установка турбонаддува, который более эффективен по сравнению с механическим компрессором. Самым популярным способом улучшения динамики двигателя и снижения расхода топлива является чип-тюнинг. Как правило, такая модернизация мотора осуществляется специалистами в сервисных центрах.

Параллельно проводится модернизация ходовой части автомобиля. Для этого автомобиль модернизируется двухмембранным вакуумным усилителем. Качество тормозов при этом увеличивается примерно в два раза. Параллельно устанавливаются новые тормозные диски и более жёсткие пружины в корзине сцепления.

Облегчённый маховик устанавливают для увеличения скорости разгона машины, уменьшения расхода топлива и снижения нагрузки на сцепление.

Подведём итоги

Тюнинг Лады Приора Седан имеет широкий спектр направлений, от недорогого изменения дизайна и улучшения его комфорта до серьёзных изменений в работе двигателя и ходовой части автомобиля. Практически все изменения можно выполнить самостоятельно, если есть в наличии необходимый инструмент и желание преобразить свой автомобиль.

Какой вариант тюнинга выбрать и что изменять, зависит только от вашей фантазии и толщины кошелька. Планируйте и воплощайте в жизнь свои творческие идеи, чтобы ваша Приора Седан радовала вас и окружающих.

Ваз тюнинг фото в онлайн галерее тюнинговых Вазов

смотрим фотографии + видео

  Добро пожаловать в галерею фотографий и картинок, где в соответствующих категориях Вы можете посмотреть подборки популярных тольяттинских моделей разных лет выпуска. Начиная от первых Жигулей и заканчивая современными Калинами, Приорами, Грантами и LADA Vesta.

  Так как материалов и фото по тюнингу моделей Ваз на сайте собрано довольно много, для быстрого выбора интересующей Вас модели, предлагаем воспользоваться нижеприведённым списком.

  Содержание:

Фотографии тюнинговых автомобилей Волжского Автозавода

  Начнём наш фотообзор с легендарной «Копейки» и дойдём до последних новых моделей выпускаемых Автовазом. При этом в соответствующих категориях Вы сможете посмотреть фотографии по различным направлениям внешнего и внутреннего тюнинга.


Основные направления:
  1. Работы по кузову (спойлеры, обвесы)
  2. Аэрография и нестандартная покраска
  3. Тюнинг салона
  4. Автозвук и мультимедиа
  5. Модернизация подвески и тормозов
  6. Установка легкосплавных дисков
  7. Мелкие тюнинговые аксессуары
  8. Глубокие переделки и изменения:
  9. (кабриолеты, купе, пикапы, низкая крыша)

  Кстати, практически все вышеперечисленные категории представлены в нашем фотоальбоме. Приятного просмотра! А внизу страницы Вас ждёт видео про бюджетные доработки — не пропустите.


Тюнинг Жигулей 01, 011, 013

Вот так может выглядеть Ваз 2101 «Копейка» и его модификации после достойного тюнинга

  Что только не делают увлечённые люди с легендарной классикой советских времён. Чаще всего обходятся минимальной бюджетной модернизацией Жигулей, но иногда, на свет появляются более чем достойные проекты. Нередко при этом доходит до радикальных внутренних переделок и внешних изменений. Также не обделяют вниманием и авто данной модели с кузовом универсал (ВАЗ-2102). На данный момент запущен фотораздел «Тюнинг Двойки» — следите за обновлениями.

  Посмотреть все фотографии (более 40 шт.) Вы можете, перейдя по ссылке Фото тюнинг Ваз-2101.

  А фото подборка тюнинга «универсальной Двойки» по разным направления находится в каталоге Тюнинг ваз 2102.

Лада 2103 и 2106 — фото

Фотоколлаж Ваз-2106 после строгого кузовного тюнинга

  Не менее популярным направлением в случае с заднеприводными моделями производителя является тюнинг многими любимых «Шестёрок» и «Троек» — VAZ 2103 и 2106. И не редко, после доработки именно этой Лады, попадаются экземпляры с оригинальными и необычными бамперами, спойлерами и накладками. Также при этом происходит частичная или полная переделка салона: перетяжка, установка спортивных кресел, альтернативных приборов и спортивных органов управления «Шохи» или «Трёхи».

  Подборка из почти 40 фотографий с работами различной степени сложности находится под ссылкой Тюнинг ваз 2106.

Тюнинг Ваз 2105 и 2107

Просто фотографии красивой «классики 2-го поколения»

  Всё, что касается тюнинга автомобилей ВАЗ 2105, 2107 и модификации с кузовом универсал — 2104. От переделок по кузову (аэродинамические обвесы, спойлеры, накладки) и доработки интерьера до тюнинга двигателя (включая замену на мотор от иномарки). Надеемся раздел окажется полезен тем, кто хотел найти фотки тюнингованных ЛАДА НОВА (Lada Nova).

  Посмотреть фотографии с «Пятёрками» Вы можете по ссылке Тюнинг ваз 2105.

  А более 30 фото с тюнингом «Семёрки» находятся в категории Ваз 2107 после тюнинга.

  Посмотреть «универсальные Четверки» в разных направления можно в каталоге Тюнинг ваз 2104.

ВАЗ 2108, -09, -099 — фототюнинг Самара

Вы только посмотрите какая «Восьмёрка»

  И вот мы подошли к переднеприводным Вазовским моделям, которые также не менее популярны и являются отличными «заготовками» для постройки своими руками настоящих шедевров отечественного производства. И так, что-же делают из «Восьмёрок», «Девяток» и «Девяносто девятых»? Надеемся, что в соответствующих разделах Вы сможете всё это увидеть. А это целый список, устанавливаемых деталей и элементов: аэродинамические обвесы, альтернативная оптика, легкосплавные колёса, тюнинговые аксессуары для салонов… И многого другого. Благо на авторынке и в онлайн магазинах ассортимент предлагаемых запчастей для семейства — 08, — 09, — 99 — просто огромен.

Выбрать модель вы можете из этого списка:

Тюнингованные VAZ 2113, 2114 и 2115

«Весёлые картинки» с Самарой 2

  В последнее время ряды поклонников отечественного автотюнинга всё чаще пополняются представителями второго поколения переднеприводных «зубилоподобных» — а именно: «Тринашки», «Четырнашки» и «Пятнашки». И надо признать, что в результате самодельного тюнинга Самары 2, или работы профессиональных тюнингеров — на выходе имеем отличный результат в виде не просто невероятных преображений в дизайне кузова и салона, а и в конкретных переделках и модернизации подвески, тормозной системы, полной доводке двигателя (не только изменения впускной и выпускной систем).

Список переднеприводных моделей Samara 2:

Ваз 2110 тюнинг

Супер тюнинг Вазовской десятой модели

  Вазовские «Десятки» в тюнинге. Подборка фотографий тюнинга автомобилей ВАЗ 10-го семейства. VAZ 2110 доведённые и переделанные своими руками, или руками профессиональных специалистов. Кузов: аэродинамический обвесы и кит комплекты из бамперов, спойлеров, накладок на пороги, аэрография и винилл на кузов, альтернативная оптика, тюнинговые колёса и выхлопные системы. Салон /интерьер: перетяжка салона, переделка или замена панели приборов (торпедо), спортивные кресла и приборы, нештатная музыка — акустика, усилители и головные системы — всё то, что можно увидеть на фотографиях красивого тюнинга.

  Посмотреть тюнингованные «Десятки» Вы можете по ссылке Тюнинг ваз 2110.

  «Двенадцатые» в свою очередь ждут просмотра по ссылке Ваз 2112 тюнинг.

  На подходе (ищем и добавляем новые фото) разделы по трёхдверной модификации 12-й модели — ВАЗ-21123 (LADA 112 Coupe) и переднеприводному универсалу 2111.

Фотографии тюнинга Лада Калина

Не часто увидиш фотографии такого тюнинга

  Фотоподборка (TUNING LADA KALINA) внутренних и внешних переделок Калины в кузовах хэтчбек, седан и универсал: изменение салона, установка аэродинамических обвесов, тюнинговых колёс и прямоточных выхлопных систем. Альтернативная оптика, аэрография и поклейка винилом автомобилей ЛАДА Калина.

  Чтобы посмотреть на доведённые модели 1118 и 1119, перейдите по ссылке Тюнинг Калины.

Лада Гранта — фототюнинг

Что можно сделать своими руками из Гранты? Смотрите фото-онлайн.

  Одна из последних моделей Волжского Автозавода не оставила равнодушными поклонников тюнинга отечественных автомобилей. На конвеере она сменила Калину и сразу заняла её нишу среди любителей и профессионалов в мире автотюнинга. В скором времени будут собраны фотографии с описанием проделанных работ лучшего тюнинга для ВАЗ-2190, -2191 в разных кузовах: седан, лифтбек и универсал.

Тюнинговые Приоры

Фотоподборка «Приора» — если приложить руки и фантазию

  Тюнинговые Приоры в различных кузовах: седан — 2170, хэтчбек — 2172 и универсал — 2171. Подборка фото материалов, того что можно сделать своими руками, или заказать специалистам из ателье — усовершенствование двигателя — увеличение объёма и установка турбонаддува, подвесок, тормозов и других узлов и деталей — например, установка легкосплавных дисков с низкопрофильной резиной, прямоточные системы выпуска, альтернативная оптика и прочие аксессуары, которые можно купить в интернет и оффлайн магазинах для машин семейства LADA PRIORA.

  Посмотреть на доведённые модели в кузовах «седан», «хэтчбек» и «универсал» можно по ссылке Фото Приоры после тюнинга.

Веста тюнинг на фото

Тюнинговые седаны и универсалы Веста.

  В дополнение к предыдущей категории — модель ставшая с 2015 года на замену предшествующей. И специально под это дело в скором времени будет отведён целый разел Lada Vesta.

Фотографии Нивы после тюнинга

Нива 4х4 после тюнинга, сделанного своими руками

  Наконец то мы подошли к полноприводным внедорожникам выпускаемым на Вазе с 1977 года и по настоящее время — ЛАДА 4х4. И в этом случае к списку всевозможных направлений по модернизации и переделке добавляются работы чисто связанные с внедорожным тюнингом. А это — уже совсем другой список:

  • силовые обвесы — бамперы, кенгурятники, калитки
  • защитные пластиковые детали — расширители арок и другие накладки
  • лифтинг — увеличение дорожного просвета и хода подвески
  • установка колёсных дисков увеличенного диаметра и грязевой резины
  • внедорожные аксессуары: экспидиционные багажники, лебёдки и прочее оборудование
  • монтаж дополнительной и альтернативной оптики

  Полноприводные внедорожники Волжского Автомобильного Завода серий 2121 — 21213 — 21214 (ТАЙГА, 4Х4, Урбан) после переделки и доводки приобретают характеристики и качества гораздо превосходящиее стандартные показатели серийных образцов.

  Посмотреть как выглядят тюнинговые НИВЫ в 3-х дверном и в пятидверном кузове можно, перейдя по ссылке Фото тюнинг Нива 4х4.

Нива Шевроле

Внедорожная и «городская» подготовка Нивы Шевроле

  Всё вышесказанное также справедливо по отношению к ещё одной Ниве, или как часто её называют «Шнива» или «Шевролет», а официально — это модель 2123 (Niva Chevrolet).

  Увидеть как выглядят тюнинговые Нивы 2123 на фото можно кликнув ссылку Тюнинг Шевро Нивы.

  Справедливости ради, стоит отметить, что не все Нивы в процессе тюнинга превращаются в незаменимых помощников на охоте, рыбалке или активном отдыхе. Не так часто, но всё таки, иногда их делают в откровенно городском исполнении — это достигается отключением переднего привода, занижением подвески, установкой аэродинамических обвесов и другими «мирными вариантами преображения», включая установку мощного автозвука и мультимедиа, поклейку винила или яркой аэрографии.

Фототюнинг Оки (ВАЗ-1111)

Профессиональные проекты Оки и работы сделанные своими руками.

  Самый маленький в производственной линейке Авто Ваза автомобиль тоже не обделён вниманием. И благодаря фантазии и умелым рукам энтузиастов часто превращается в серьёзного малыша. В подтверждение этого факта в скором времени откроем для просмотра раздел тюнинг Ваз фото по Оке.



Видео бюджетного тюнинга

ТОП 5 первоочередных доработок


Что сделать в первую очередь для улучшения авто ВАЗ за небольшие деньги.
Топ фото (самые просматриваемые за сегодня)



Ваз 2108 — Тюнинг, фото — Лада мастер

Зубило. И никак иначе. Так называли ВАЗ 2108 на заре его практически безраздельного царствования на территории СССР, а затем СНГ. Своеобразный угловатый дизайн, который был в моде в середине 70-х годов, докатился до нашей страны только к 85 году, когда стали активно появляться восьмерки. Публика упорно не воспринимала новинку, поэтому закостенелые консерваторы, привыкшие к классическим Жигулям, дали ей обидное слесарно-механическое прозвище.

Содержание:

  1. Актуальность тюнинга ВАЗ 2108
  2. ВАЗ 2108 Ева
  3. Любительский тюнинг ВАЗ 2108
  4. Тюнинг салона ВАЗ 2108
Актуальность тюнинга ВАЗ 2108

К началу 90-х годов автомобиль стал уже практически народным, и прозвище стало забываться. Только восьмерок становилось все больше и больше, а каждому хотелось выделить свою красавицу по-особенному. Поскольку тогда особенных возможностей для полноценного тюнинга не было, то получалось примерно следующее:

Не особенно богатый выбор, как видно из фото. Совсем скоро улучшенных восьмерок стало больше, чем стоковых, и тогда потихоньку начала развиваться индустрия пластмассового тюнинга.


Он заключался исключительно в бутафорских и иногда нелепых и комичных обвесах, массивных спойлерах и фальшивых воздухозаборниках. Сейчас такого добра хватает тоже.


Как видим, тоже не особенно углублялись в стилистические тонкости, да это было не нужно. Первым заводским тюнингованным автомобилем можно считать восьмерку, подготовленную по классу Б к раллийным гонкам.

ВАЗ 2108 Ева

Подготовка автомобиля проводилась в заводских условиях, но не в Тольятти, а в Вильнюсе, на заводе ВФТС. Это было экспериментальное предприятие по подготовке стоковых автомобилей для автоспорта. С легкой руки выдающегося литовского раллиста Стасиса Брундзы, Вильнюсская Фабрика Транспортных Средств начала сборку сначала 21011, подготовленных к ралли по группе Б, а после и ВАЗ 2105. Восьмерка стала последним совместным проектом этого предприятия с ВАЗом, но если мы говорим о тюнинге, то это то, на что нужно равняться даже сейчас. Для начала пару фото этого автомобиля.


Это 1986 год на дворе, полнейший дефицит железа и средств, а литовцам удалось выполнить высококачественный спортивный автомобиль, почти на уровне звезд мирового ралли. У этого автомобиля, который вы видите на фото, от заводской восьмерки только скорлупа. Фары, двери и прочие мелочи. Двигатель — прекрасный пример изобретательности от бедности. Блок от 2106, расточенный до 1860 кубов, впрыск топлива Lukas, турбонаддув — все это выдавало около 300 лошадей.

Автомобиль имел среднемоторную компоновку. То есть, двигатель находился за креслами пилота и штурмана, а привод, естественно, был задний. Но готовилась к выпуску полноприводная Ева S-Proto, которой помешала выйти в люди одна досадная деталь — FIA запретила группу Б, и проект так и остался нереализованным.

Любительский тюнинг ВАЗ 2108

Первым делом автолюбитель начинает улучшать свою восьмерку, естественно не имея никаких знаний и умений в этом деле, с внешнего тюнинга.


В обязательном порядке на кардинально улучшенной восьмерке должны быть обвесы. Чем больше дешевой пластмассы уйдет на обвес, тем автомобиль будет мощнее.
Проверено в лаборатории. А копеечная пленка, которая имитирует дешевый карбон, на каждый квадратный сантиметр прибавляет по 1,76 лошадиных силы. Свято в это веря, любители достигают поразительных результатов в искусстве украшения ярмарок и народных гуляний.


Особенно радуют цветовые решения, которые непосредственно влияют на аэродинамику. Чем ярче ваша восьмерка, тем коэффициент сопротивления меньше. Перед такими расцветками даже воздух расступается.

Тюнинг салона ВАЗ 2108

ВАЗ 2108 имеет в принципе неплохой салон, который можно считать образцом скромности и аскетизма. Но сегодня есть масса возможностей для того, чтобы даже Феррари до крови закусывали губы, видя то количество приборов, которое внедрено на приборную панель.


Особенной популярностью пользуются элитные сорта дерматина. Самые модные в этом году — синий и красный. Цвет огня, и цвет воды. Чтобы окончательно испортить салон автомобиля, ни в коем случае не нужно считаться ни с какими законами дизайна — чем ярче — тем круче.

Меха — отдельная ветвь любительского салоностроения. Посмотрите, какими уютными и опрятными стали салоны восьмерок, щедро отделанные дорогими мехами.


Подсветка. Этот момент тоже заслуживает отдельного разговора, но если не знать меры и не иметь элементарного вкуса, то управление таким автомобилем станет пыткой.


Любите свою восьмерку. Она заслуживает того, чтобы с ней считались, она имеет свой стиль, который пробьется даже через самые глубокие улучшения.

Поэтому прежде, чем приступить к тюнингу ВАЗ 2108, подумайте, не навредите ли вы ей, вашей единственной и неповторимой восьмерке. Тюнингуйте с душой, и удачи на дорогах!

Читайте также Фото тюнинга Приоры седан, Ваз 2116 — фото, ВАЗ 2113: тюнинг, фото

16 фото нелепого тюнинга автомобилей: Приора-Мерседес, треугольный спойлер и другое | Автомобильная культура CARAKOOM

В сегодняшнем выпуске нелепого автомобильного тюнинга вас ждет суровый тюнинг АЗЛК-2141, попытка превратить Приору в Mercedes-Benz, самый страшный Opel Astra GTC в мире и многое другое. Поехали!

Не забывайте также посмотреть предыдущую часть >>

Кто-то решил добавить экстремального стайлинга родстеру Mercedes-Benz SLK первого поколения. Автомобиль получил занижение и сильно выступающие колеса. В результате владельцу даже пришлось подрезать колесные арки. Я понимаю, что в дальнейшем они закроются пластиковыми накладками, но в любом случае будет выглядеть так себе. Особенно не ясно, как всё это будет смотреться спереди, ведь места для установки накладок тут практически нет.

Каких автомобилей больше всего в Чечне? Конечно же Приор и Мерседесов. Создатель этого чуда решил объединить два в одном. Он превратил свою Ладу Приору в Mercedes-Benz. Для этого ему пришлось заменить передний бампер, установить решетку радиатора от немецкого автомобиля и добавить множество несуразных мелочей, вроде фейковых воздухозаборников на капоте, новых зеркал заднего вида и т.д. Я также не наблюдаю ручек задних дверей. Неужели автомобиль превратился в двухдверный?

Саратов, вместе с Челябинском, теперь может носить звание сурового города, после того, как там появился вот такой АЗЛК-2141. Владелец решил немного доработать внешний вид, поэтому не только переделал штатные задние фонари на светодиодные, но установил еще пару вертикальных светодиодных фонарей. Для этого ему даже пришлось убрать задний бампер и переделать заднюю часть.

Очередная попытка сделать внешность ВАЗ-2101 более современной и спортивной. И очередной провал. Этот автомобиль получил очень странный кузовной обвес с гигантской утопленной внутрь решеткой радиатора и двумя парами круглых фар, утопленных в индивидуальные колодцы. На капоте появился фейковый воздухозаборник, а про гигантское антикрыло на крышке багажника я вообще молчу.

Челябинск на связи! Перед вами Opel Astra GTC, превращенный владельцем в пушку-гонку. Он решил, что радиаторная решетка ему вовсе не нужна, а пайпы должны непременно выходить наружу. Ведь так круче, правда? Вот только о практичной стороне вопроса он не подумал, да и внешне автомобиль явно не стал лучше. Наверное, поэтому он выставил его на продажу.

P.S. Переключите слайдер на второе изображение, и вы поймёте насколько владелец не дружит с головой.

Такая необычная «восьмерка» обитает в Москве. У владельца явно отсутствует чувство прекрасного. Автомобиль получил действительно странный тюнинг. Чего стоят хотя бы круглые задние фонари, расположенные на крышке багажника. Я уже не говорю про нелепый задний бампер с трапециевидным элементом по центру и вентиляционные отверстия за передним колесными арками.

Фото: Никита Греков

Фото: Никита Греков

Но этот ВАЗ-2113 переплюнул предыдущий экземпляр по странности. Я ничего подобного не видел ни разу в жизни. Хэтчбек стал напоминать маску Дарт Вейдера из «Звёздных войн» из-за массивной вертикальной решетки радиатора. А в задней части вы обнаружите не только огромное антикрыло, но и две гигантских выхлопных трубы по центру и сразу шесть круглых светодиодных задних фонарей.

Что ты на это скажешь, Илон Маск? Владелец старенького Opel Corsa решил превратить его в грузовой фургон. Он добавил еще одну ось сзади и нарастил кузов самым уродливым образом, который только возможен. Получилось почти такая же жуть, как новый Tesla Cybertruck.

Узнать в этом автомобиле Ford Crown Victoria не так-то и просто. Его владелец всю жизнь мечтал о классическом Packard середины 30х годов, поэтому решил «поиздеваться» над своим автомобилем. Он установил старинную радиаторную решетку, добавил круглые торчащие фары, закрыл задние колесные арки щитками, а еще обшил крышу кожзамом (или чем-то подобным).

При первом взгляде на эту фотографию не сразу понимаешь, в чём тут дело. Оказывается, владелец Infiniti установил… треугольный спойлер. Ничего более нелепого в жизни не видел. Я думаю, можно даже не писать о том, что он совершенно бесполезен, не говоря уже о том, что выглядит просто ужасно.

В азиатских странах огромной популярностью пользуются микроавтобусы Toyota, водители которых зачастую пытаются индивидуализировать их внешний вид. Этот, например, установил множество пластиковых элементов и покрасил их в золотистый цвет. Получилось достаточно вычурно: всё, как любят азиаты!

И вновь Москва. Перед вами попытка создать крутой автомобиль из Daewoo Nexia. Видно, что работы еще не завершены (или заброшены?). Не могу понять, что за материал был использован владельцем. Это не похоже на монтажную пену. Подскажите в комментариях?

Фото: Антон Мишин

Фото: Антон Мишин

ПРЕДЫДУЩАЯ ЧАСТЬ >>

Шины и диски на Приору (совместимость и фото) — «Клуб-Лада.рф»

Если Вы решили сделать внешний тюнинг автомобиля, тогда начать стоит с замены штатных штампованных дисков на литые. Сразу появляется вопрос: какие диски поставить на Приору? В этой статье рассмотрим размер, параметры дисков Лада Приора и их совместимость.

Штатный размер шин и дисков Лада Приора

В справочной информации указано, что штатный размер шин и дисков Приоры может быть следующий:

  • 175/65R14 (бескамерные шины)
  • 185/60R14 (бескамерные шины)
  • 185/65R14 (бескамерные шины)

Основные данные штатных шины и диски Приоры для регулировки, контроля и обслуживания:

Размерность шин, индекс грузоподъемности185/65R14 86H 
Ширина обода колеса (диска), в дюймах 51/2 J-14h3 ET35
Вылет обода колеса (ЕТ), мм 35 
Давление воздуха в шинах спереди/сзади без багажа, МПа (бар) 0.20/0.20 (2.0/2.0) 
Диаметр расположения крепежных отверстии, мм98
Диаметр центрального отверстия колеса (диска), мм56
Минимальная высота протектора шины, мм1.6

Завод изготовитель допускает установку колёс (дисков) на Приору следующих параметров: 5J-14h3 ЕТ 35 и 6J-14h3 ЕТ 35. 
Маркировка дисков и шин


Какие шины и диски подойдут на Приору

Если Вы решили заменить диски Приоры на нештатные с другим размером резины (шин), тогда перед покупкой убедитесь в том, чтобы они подошли.

Таблица совместимости шин и дисков Приоры:


Литые диски на Приору

Чтобы визуально понять, как низкопрофильные шины Приоры меняют внешний вид автомобиля, достаточно взглянуть на фото сравнения:
Диски R14 на Приору (Автор фото):

Диски R15 на Приору (Автор фото):

Диски R16 на Приору (Автор фото):

Диски R17 на Приору (Автор фото):

Диски R18 на Приору (Автор фото):

Кстати, а Вы знаете, как занизить Приору?

Источник фото:


Ключевые слова:

Понравилась статья? Поделитесь с друзьями!

Как выполнить восстановление изображения абсолютно бесплатно DataSet | Эрез Познер

Но можем ли мы сделать это по-другому? Мы можем сказать, что каждое изображение x является выходом функции, которая отображает значение из другого пространства в пространство изображения.

Здесь у нас есть пространство параметров θ, и у нас есть отображение из пространства параметров θ на изображения x , и вместо оптимизации по изображению оптимизация выполняется по θs.

Рисунок 8 — Визуализация предлагаемого параметрического подхода оптимизации по пространству параметров θ

На рис.8 мы можем видеть, что мы начинаем с начального значения в пространстве параметров и сразу же сопоставляем его с пространством изображения, вычисляем градиент относительно g (.), Затем обновляем θ с использованием градиента приличного и повторяем до сходимости.

Итак, почему мы хотим это сделать? В чем разница между оптимизацией в пространстве изображений или в пространстве параметров? Функцию g (.) Можно рассматривать как гиперпараметр, который можно настроить для выделения изображений, которые мы хотим получить. то есть «естественное» изображение.Если задуматься, функция g (θ) на самом деле определяет априорность. И таким образом вместо оптимизации суммы двух компонентов. Теперь мы оптимизируем только термин данных.

Мы можем определить структуру сети, например UNet или Resnet, и определить θ как параметры сети. Таким образом, мы выражаем нашу функцию минимизации следующим образом:

, где z — случайное фиксированное входное изображение, а θ — случайно инициализированные веса, которые будут обновляться с использованием градиентного спуска для получения желаемого выходного изображения.

Уловили идею? Здесь переменная θ! В отличие от других типов сетей, где вы фиксируете веса и изменяете входные данные для получения разных выходных данных, здесь они фиксируют выход и изменяют веса, чтобы получить другой результат. Вот как они передают функцию карты g (.) В пространство изображения.

3. Зачем нужна эта параметризация?

Вы можете подумать, что использование этой параметризации приведет к такому же зашумленному изображению, поскольку мы, по сути, переоснащаем исходное зашумленное изображение.В статье авторы показывают, что оптимизация под естественные изображения выполняется быстрее и проще.

Рисунок 9 — Кривые обучения для задачи реконструкции с использованием: естественного изображения, то же плюс i.i.d. шум, тот же беспорядочно скремблированный, и белый шум. Естественно выглядящие изображения приводят к гораздо более быстрой сходимости, тогда как шум подавляется.

Каждая кривая представляет изменение потерь при оптимизации изображений и шума, а также изображений с добавленным шумом. Этот рисунок показывает, что потери сходятся намного быстрее для естественных изображений по сравнению с шумом.Это означает, что если мы прервем обучение в подходящее время, мы сможем получить «естественное» изображение. Вот почему эта статья рассматривает CNN как приоритетные: она (каким-то образом) имеет тенденцию к созданию естественных изображений . Это позволяет нам использовать декодер CNN в качестве метода генерации естественных изображений с некоторыми ограничениями.

Давайте посмотрим на некоторые результаты для общих задач.

Слепое восстановление сжатого изображения JPEG

Предварительное глубокое изображение может восстановить изображение со сложной деградацией (сжатие JPEG в данном случае).По мере продвижения процесса оптимизации предварительное глубокое изображение позволяет восстановить большую часть сигнала, избавившись от ореолов и блочности (после 2400 итераций), прежде чем в конечном итоге переобучиться на входе (при 50K итерациях).

Бессознательно вызванное восприятие до

Neurosci Conscious. 2016; 2016 (1): niw008.

Раймонд Чанг

1 Национальный институт неврологических расстройств и инсульта, Национальные институты здравоохранения, Бетесда, Мэриленд 20892, США

2 Медицинский колледж Вейля Корнельского университета, Нью-Йорк, NY 10065, США

Alexis T.Бария

1 Национальный институт неврологических расстройств и инсульта, Национальные институты здравоохранения, Бетесда, Мэриленд 20892, США

3 Медицинская школа им. Файнберга Северо-Западного университета, Чикаго, Иллинойс, 60611, США

Мэтью В. Флаундерс

1 Национальный институт неврологических расстройств и инсульта, Национальные институты здравоохранения, Бетесда, Мэриленд 20892, США

Бию Дж. Хе

1 Национальный институт неврологических расстройств и инсульта, Национальные институты здравоохранения, Бетесда, Мэриленд 20892, США

4 Отделения неврологии, неврологии и физиологии, а также радиологии, Институт неврологии, Медицинский центр Лангоне Нью-Йоркского университета, Нью-Йорк 10016, США

1 Национальный институт неврологических расстройств и инсульта, Национальные институты здравоохранения, Бетесда, Мэриленд 20892, США

2 Медицинский колледж Вейля Корнельского университета, Нью-Йорк, NY 10065, США

3 Медицинская школа им. Фейнберга Северо-Западного университета, Чикаго, Иллинойс 60611, США

4 Отделения неврологии, неврологии, физиологии и радиологии, Институт неврологии, Медицинский центр Лангоне Нью-Йоркского университета, Нью-Йорк 10016, США

* Адрес для корреспонденции.550 1st Avenue, MSB 460, New York, NY 10010, США. Тел: +1 (646) 501-2422; Эл. Почта: [email protected]

Бию Дж. Он: http://orcid.org/0000-0003-1549-1351

Поступило 21 ноября 2015 г .; Пересмотрено 7 мая 2016 г .; Принято в 2016 г. 13 мая.

Авторские права Опубликовано Oxford University Press, 2016. Эта работа написана государственными служащими США и находится в открытом доступе в США. Эта статья цитируется в других статьях в PMC.

Abstract

Растущее количество данных за последнее десятилетие свидетельствует о том, что зрение — это не просто пассивный процесс прямой связи, в котором области коры передают все более абстрактную информацию тем, кто находится выше в зрительной иерархии, а скорее процесс вывода с нисходящим потоком. процессы, активно направляющие и формирующие восприятие.Однако остается один важный вопрос: могут ли на такие процессы влиять бессознательно воспринимаемые стимулы. Недавние психофизические и нейровизуализационные исследования показали, что, хотя сознательно воспринимаемые стимулы вызывают более сильные реакции в более высоких зрительных и лобно-теменных областях, чем те, которые не достигают сознательного осознания, последние все же могут вызывать высокоуровневые мозговые и поведенческие реакции. Мы исследовали, может ли бессознательная обработка замаскированного естественного изображения способствовать последующему сознательному распознаванию его деградированного аналога (черно-белого изображения «Муни»), представленного много секунд спустя.Мы обнаружили, что это действительно так, предполагая, что на сознательное видение могут влиять априорные факторы, установленные бессознательной обработкой мимолетного изображения.

Ключевые слова: предшествующее восприятие, бессознательная обработка, изображения Муни, визуальная маскировка, перцептивное понимание

Введение

Визуальное восприятие традиционно считается пассивным, упреждающим процессом, в котором области коры передают информацию вышестоящим по иерархии. , с каждым шагом из стимула извлекается все более абстрактная информация.Таким образом, ранние визуальные области передают элементарную информацию, такую ​​как контраст, края и форма, в более высокие области, которые связывают ее с такими понятиями, как лица, объекты, места и сцены. Однако подавляющее количество данных из психофизики, нейровизуализации и нейрофизиологии теперь свидетельствует в пользу концепции, которая рассматривает зрение как активный, выводящий процесс, с нисходящими процессами, несущими прогностическую модель, которая подтверждается или обновляется восходящими процессами (Mumford, 1992; Yuille и Керстен, 2006; Бар, 2007; Олбрайт, 2012; Bastos et al., 2012). Например, даже в первичной зрительной коре (V1) и средней височной области (MT) свойства рецептивного поля и кривые настройки нейронов подвергаются нисходящим влияниям, установленным контекстом задачи или ассоциативным обучением (Li et al. ). , 2004; Schlack and Albright, 2007), предполагая, что нисходящие влияния могут изменять информацию, закодированную в сенсорных областях более низкого порядка. Эти нисходящие влияния могут происходить из зрительных областей более высокого порядка или лобно-теменных областей (Fahrenfort et al., 2012; Panagiotaropoulos et al. , 2012; Гилберт и Ли, 2013; Ван и др. , 2013).

В байесовских терминах восприятие — это вероятностное вычисление, которое объединяет априорное распределение вероятностей и входную информацию стимула для построения апостериорного распределения вероятностей (Pouget et al. , 2013). Таким образом, на разных этапах обработки стимула прогностическая модель, поддерживаемая нисходящими влияниями, может содержать различные пропорции предшествующей информации и информации стимула.Приоритет может быть установлен контекстами задач (Summerfield and de Lange, 2014), извлечен из опыта (Tovee et al. , 1996; Dolan et al. , 1997) или сформирован в процессе разработки (Berkes et al. , 2011) и гены (Zhu et al. , 2010).

Важный нерешенный вопрос заключается в том, могут ли априорные точки восприятия влиять на бессознательные переживания. До сих пор большая часть работ в этой области касалась исключительно сознательного видения. Однако недавние поведенческие и нейровизуализационные исследования показали, что бессознательно воспринимаемые стимулы, тем не менее, могут запускать процессы высокого уровня, такие как торможение реакции, переключение задач, мониторинг конфликтов и обнаружение ошибок, а также активировать области мозга более высокого порядка, включая префронтальную кору (Ван Гал и Ламме, 2012).Вдохновленные этой работой, мы исследовали, может ли бессознательная обработка визуального стимула изменить априорные точки восприятия и повлиять на последующее сознательное визуальное восприятие.

Изображения Муни представляют собой идеальную парадигму для исследования этого вопроса. Изображения Муни — это черно-белые изображения с пороговыми значениями, которые трудно распознать изначально (). Однако, как только объект подвергается воздействию исходного, неискаженного изображения, соответствующее изображение Муни обычно легко распознается, и этот эффект «устранения неоднозначности» обычно длится долго, сохраняясь в течение дней, месяцев и даже всей жизни (Ludmer et al., 2011). Этот феномен демонстрирует, что априор восприятия может быть установлен удивительно быстро и надежно, демонстрируя силу синаптической пластичности.

Парадигма задачи. ( A и B ) Пробная структура для представления изображений в оттенках серого (A) и по Муни (B). Подробнее см. Раздел «Материалы и методы». ( C ) Структура прогона, состоящего из одного блока, представленного дважды, за которым следует устный тестовый раздел. Каждый блок состоял из 10 испытаний: 2 испытания изображений в оттенках серого, за которыми следовали 4 испытания изображений Муни в рандомизированном порядке, за которыми следовало повторение 4 испытаний изображений Муни в рандомизированном порядке.Два из четырех представленных изображений Муни соответствуют полутоновым изображениям в том же блоке и, таким образом, представлены «после устранения неоднозначности». Остальные два изображения Муни представлены «до устранения неоднозначности».

Мы использовали представление реальных фотографий с обратной маской («полутоновые изображения») и их копии изображений Муни, чтобы исследовать, может ли полутоновое изображение, которое не удается сознательно распознать, тем не менее, влиять на последующее сознательное распознавание соответствующего изображения Муни. изображение.Чтобы предвидеть это, мы заметили, что это действительно так, предполагая, что бессознательная обработка стимула может оставить в мозгу предшествующее, которое направляет последующее сознательное зрительное восприятие. Кроме того, наши результаты открывают путь для будущих исследований нейронной реализации таких априорных значений восприятия, вызванных бессознательной обработкой, а также того, отличаются ли априорные значения восприятия, сформированные сознательной и бессознательной обработкой, по своему влиянию на поведение и лежащий в их основе нейронный код.

Материалы и методы

Участники

Двадцать пять добровольцев (возрастной диапазон: 22–35 лет, средний возраст 26,5 лет, 16 женщин) участвовали в основном эксперименте. Шесть дополнительных добровольцев участвовали в первоначальном просмотре изображений Муни для использования в основном эксперименте. Три дополнительных добровольца участвовали в пилотном эксперименте по определению эффективной асинхронности начала стимула (SOA) для представления изображений в оттенках серого с обратной маской. Все участники были правшами, неврологически здоровыми, с нормальным или скорректированным зрением.Эксперимент был одобрен институциональным наблюдательным советом Национального института неврологических расстройств и инсульта. Все субъекты предоставили письменное информированное согласие.

Визуальные стимулы

Изображения Муни и полутоновые изображения были сгенерированы из полутоновых фотографий реальных объектов и животных, выбранных в Калифорнийском технологическом институте (http://www.vision.caltech.edu/Image_Datasets/Caltech201/Caltech201.html ) и базы данных Pascal VOC (http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2012/index.html).Во-первых, изображения в градациях серого были созданы путем обрезки фотографий в оттенках серого с одним неодушевленным объектом или животным в естественных условиях размером 500 × 500 пикселей и применением прямоугольного фильтра. Изображения Муни впоследствии были сгенерированы путем определения порогового значения для полутонового изображения. Первоначально пороговый уровень и размер фильтра были установлены на средней интенсивности каждого изображения и 10 × 10 пикселей соответственно. Затем каждый параметр был титрован, так что изображение Муни было трудно распознать, не увидев сначала соответствующее изображение в градациях серого.

Из исходного набора из 252 изображений 44 (половина включала неодушевленные предметы, а другая половина — животные — без ведома испытуемых) были выбраны для использования в основном эксперименте с помощью процедуры первоначального скрининга. Шести участникам, набранным отдельно от основного эксперимента, были представлены изображение Муни, соответствующая шкала серого и изображение Муни снова длительностью 2 секунды каждому. После каждой презентации изображений Муни участников просили оценить сложность распознавания предмета, изображенного на изображении, по пятибалльной шкале.Изображения были ранжированы для каждого участника на основе разницы в оценке сложности между периодом после устранения неоднозначности и периодом до устранения неоднозначности. Затем числовые рейтинги для каждого изображения были усреднены по шести участникам, и изображения с наивысшим рейтингом были отобраны для основного эксперимента.

Изображения были представлены на мониторе ViewSonic V3D245 с разрешением 1920 × 1080 и частотой обновления 120 Гц. Все изображения имеют угол обзора 7,6 × 7,6 градусов.

Парадигма задачи для основного эксперимента

Каждое испытание начиналось с периода фиксации длительностью 1 с, в течение которого испытуемым предлагалось зафиксировать взгляд на красной точке, представленной в центре экрана.Для испытаний изображений Муни за периодом фиксации следовали 2-секундные периоды представления изображений. Для испытаний изображений в градациях серого за периодом фиксации следовало представление изображения продолжительностью 17 мс, пустой экран длительностью 50 мс и представление маски длительностью 1933 мс, где маска состояла из фазового шума, созданного из представленного изображения в градациях серого. в том же суде. Красная точка присутствовала в течение всего этого периода времени, и испытуемым было приказано не отрывать взгляд от нее (). После этого участники были протестированы на субъективное распознавание изображения с помощью текстовой подсказки с вопросом: «Можете ли вы распознать и назвать объект на изображении?» Варианты ответа «Да» и «Нет» были представлены на каждой стороне экрана под подсказкой вопроса.Позиции для вариантов ответов были рандомизированы по презентациям изображений, чтобы избежать врожденной предвзятости ответа. Участники ответили двухкнопочным блоком ответа, используя указательный и средний пальцы правой руки, причем каждая кнопка соответствовала разным сторонам экрана. Каждое испытание заканчивалось дрожанием пустого экрана на 1,5 или 2,5 с.

Испытания были организованы в блоки с использованием структуры, аналогичной предыдущему исследованию (Горлин и др. , 2012). Каждый блок состоял из 10 испытаний: 2 разных полутоновых изображения, за которыми следовали 4 изображения Муни, и повтор тех же 4 изображений Муни ().Два изображения Муни соответствовали предыдущим изображениям в оттенках серого, а два других изображения были разными. Порядок представления четырех изображений Муни в каждом повторе был случайным. Блок был повторен снова с идентичной последовательностью изображений в градациях серого и перетасованной последовательностью изображений Муни («блок 2» в), за которой последовал вербальный тестовый раздел. Это представляет собой один экспериментальный запуск. Из четырех различных изображений Муни, представленных в каждом прогоне, два изображения Муни, соответствующие изображениям в градациях серого, были представлены «после устранения неоднозначности».Два изображения Муни, которые не соответствовали изображениям в градациях серого, были представлены «до устранения неоднозначности», поскольку соответствующие им изображения в оттенках серого будут представлены во время следующего прогона. Каждый участник выполнил 21 заезд. Общая продолжительность эксперимента составила около 1 часа.

Был включен вербальный тест для проверки того, что распознавание испытуемыми изображений Муни было правильной интерпретацией, и состоял из представления каждого из четырех различных изображений Муни из предыдущего прогона в течение 2 секунд на экране.После каждой презентации изображений участников просили устно ответить на то, что они видели на изображении Муни, и им было разрешено ответить, что они не узнали изображение. Устные ответы оценивались как правильные или неправильные с использованием заранее определенного списка приемлемых ответов для каждого изображения (). Это привело к вербальному тестированию каждого изображения Муни один раз перед устранением неоднозначности и один раз после устранения неоднозначности.

Образцы наборов изображений и их приемлемые ответы для теста вербальной идентификации.

Из 44 наборов изображений, использованных в эксперименте, только 40 имели изображения Муни, представленные как до, так и после устранения неоднозначности; это связано с тем, что первый и последний прогоны эксперимента содержали изображения Муни, которые никогда не устраняли неоднозначность или представлялись только после устранения неоднозначности, соответственно. Из 40 наборов изображений с изображениями Муни, представленными как до, так и после устранения неоднозначности, случайный набор из 10 был выбран для каждого участника в качестве наборов изображений-ловушек. Для наборов контрольных изображений устраняющее неоднозначность изображение в оттенках серого было заменено изображением в оттенках серого, которое не было связано с каким-либо изображением Муни, используемым в эксперименте.

Пилотное исследование для определения SOA, используемого в обратном маскировании

67-миллисекундный SOA между полутоновым изображением и представлением маски в основном эксперименте () был определен на основе пилотного исследования с использованием 96 полутоновых изображений (включая 44 полутоновых изображения). используется в основном эксперименте). Структура испытания была такой же, как в предыдущей, за исключением того, что длительность изображения и маски была фиксированной на 17 и 2000 мс соответственно, а продолжительность холостого хода варьировалась между 33, 50, 83, 150 и 283 мс (что соответствует SOA 50, 67. , 100, 167, 300 мс).Испытания были разделены на пять блоков. Каждый блок состоял из 96 испытаний. Во время каждого блока один и тот же набор из 96 полутоновых изображений был представлен в случайном порядке. Для каждого уникального изображения в презентациях в блоках использовалось пять разных SOA. Таким образом, каждый блок содержал испытания с различными SOA, но каждое изображение было представлено пять раз, по одному разу с каждой SOA.

Отслеживание взгляда

В качестве контрольной меры положение взгляда и размер зрачка 13 участников были записаны с частотой 1000 Гц с использованием системы SR Research Eyelink 1000+.Взгляд участников и размер зрачка определялись путем записи зрачка и роговичного отражения их доминирующего глаза. Положение головы стабилизировали с помощью подголовника с упорами для подбородка и лба. Отслеживание зрачка было установлено в режим модели центроида.

Анализ поведенческих данных

Для каждого набора изображений полутоновое изображение было представлено дважды, а изображение Муни было представлено четыре раза до устранения неоднозначности и четыре раза после устранения неоднозначности (). Субъекты отвечали на подсказку субъективного распознавания нажатием клавиши после каждого представления изображения; для каждого изображения Муни они отвечали на вербальный тест один раз до устранения неоднозначности и один раз после устранения неоднозначности.Устранение неоднозначности изображений Муни оценивалось двумя способами — «субъективным распознаванием» и «(вербальной) идентификацией». Уровень субъективного распознавания определялся как доля представлений изображений, в которых субъект ответил «Да» на запрос субъективного распознавания, отдельно для периода до и после устранения неоднозначности. Изображения Муни считались идентифицированными, если испытуемый давал правильный ответ во время устного теста. Изображения Муни, уже идентифицированные правильно во время вербального теста в период до устранения неоднозначности, были исключены из всех анализов.

Поскольку мы были заинтересованы в оценке того, могут ли нераспознанные полутоновые изображения все же облегчить распознавание соответствующих изображений Муни, чтобы быть консервативными, полутоновые изображения считались распознанными, если участники ответили «Да» на запрос субъективного распознавания хотя бы в одном двух презентаций. Трехфакторный дисперсионный анализ с повторными измерениями был применен к субъективным реакциям распознавания на изображения Муни с независимыми факторами: (i) период до устранения неоднозначности или после него, (ii) распознали ли участники полутоновое изображение на том же изображении. набор, и (iii) обычный набор изображений в сравнении с набором изображений-уловок (i.е. соответствует ли представленное изображение в оттенках серого изображению Муни). Также были проведены апостериорные парные t -тесты между периодами до и после устранения неоднозначности ().

Устранение неоднозначности изображений по Муни. ( A ) Уровень субъективного распознавания изображений Муни, обусловленный тем, было ли изображение Муни представлено до или после устранения неоднозначности, было ли распознано соответствующее ему изображение в градациях серого и было ли оно в наборе обычных или контрольных изображений. ( B ) Средняя частота вербальной идентификации изображений Муни на этапе после устранения неоднозначности, обусловленная тем, было ли распознано соответствующее изображение в градациях серого и было ли оно в наборе обычных или контрольных изображений.Все графики показывают среднее значение и SEM. по предметам.

Двусторонний дисперсионный анализ был применен к выполнению вербального теста в период после устранения неоднозначности (поскольку все идентифицированные изображения Муни в период до устранения неоднозначности были исключены из анализа) с независимыми факторами: (i) был ли серый -масштабное изображение в одном и том же наборе изображений было субъективно распознано, и (ii) обычные наборы изображений в сравнении с наборами изображений. Кроме того, для каждого условия было проведено апостериорных испытаний на одной выборке т ().

Был проведен дополнительный анализ специально для сравнения наборов обычных изображений, чьи полутоновые изображения не были распознаны с наборами контрольных изображений, как описано в разделе «Результаты».

Анализ данных отслеживания движения глаз

Чтобы убедиться, что основной наблюдаемый нами поведенческий эффект (а именно, что нераспознанные полутоновые изображения могут, тем не менее, способствовать распознаванию соответствующих изображений Муни), не был вызван различием в паттернах движения глаз, мы проанализировали глаза данные отслеживания.В этот анализ были включены только наборы изображений, в которых изображение в оттенках серого не было распознано, а изображение Муни еще не было идентифицировано в период до устранения неоднозначности. Кроме того, среди этих наборов изображений субъект должен иметь как идентифицированные, так и неидентифицированные изображения Муни в период после устранения неоднозначности, чтобы быть включенным в анализ, чтобы статистический тест проводился на внутрисубъектном уровне (с использованием ANOVA с повторными измерениями). или парные т -тестов). Семь из 13 субъектов с отслеживанием взгляда были включены в окончательный анализ.Для этих наборов изображений мы спросили, отличается ли картина движения глаз или размер зрачка (во время представления изображений в оттенках серого и изображений Муни) между изображениями Муни, идентифицированными в период после устранения неоднозначности, и теми, которые остались неидентифицированными.

Для каждого представления изображения (2 с для изображения Муни, 17 мс для изображения в оттенках серого) для оценки паттерна движения глаз использовались два показателя: среднее расстояние взгляда до точки фиксации и область движения глаз. Расстояние до фиксации определяли как среднее расстояние в пикселях между положением взгляда и красной точкой фиксации во времени для каждого представления изображения.Площадь движения глаз рассчитывалась путем умножения стандартного отклонения положения взгляда в направлениях x и y для каждого представления изображения. Кроме того, мы использовали измерение размера зрачка в качестве показателя состояния внимания испытуемых (Эльдар и др. , 2013). Все измерения были усреднены по презентациям изображений для каждого субъекта, а затем подверглись анализу случайных эффектов для субъектов с использованием парных тестов t или ANOVA ().

Контрольный анализ данных айтрекинга.В этом анализе использовались только наборы изображений, чье изображение Муни не было вербально идентифицировано на этапе предварительного устранения неоднозначности и чье изображение в градациях серого не было распознано. Размер зрачка ( A, ), среднее расстояние до фиксации ( B ) и область движения глаз ( C ) были усреднены по презентациям изображений для изображений Муни в фазе до или после устранения неоднозначности, в зависимости от того, было ли это правильно определил пост-неоднозначность. Все графики показывают среднее значение и SEM для разных субъектов.

Контрольные анализы для классического эффекта прайминга

Сначала мы исследовали временное разделение в количестве испытаний между полутоновыми изображениями и их ближайшими (т.е.первым представлением из двух) соответствующими изображениями Муни в каждом блоке (). Например, если полутоновое изображение было представлено в испытании непосредственно перед соответствующим ему изображением Муни, расстояние между ними будет равняться одному испытанию. В этом случае временное разделение между полутоновым изображением и изображением Муни равно 5.В среднем 92 с (50 мс ISI, 1933 мс маска, 939 мс среднее время ответа, 2000 мс пустой, 1000 мс фиксация, см.), С учетом того, что среднее время ответа для субъектов составляло 939 мс (SD = 493 мс). Временное разделение между шкалой серого и соответствующим изображением Муни имеет нижний предел 4,48 с, что предполагает мгновенное время отклика и нижнюю границу пустого периода (1,5 с). Мы рассчитали распределение временного разделения между полутоновым изображением и последующим представлением соответствующего ему изображения Муни в нескольких ключевых условиях ().Наборы уловленных изображений были исключены из этого анализа.

Контрольный анализ временного расстояния между полутоновыми изображениями и соответствующими изображениями Муни. В этом анализе использовались только обычные наборы изображений, чье изображение Муни не было вербально идентифицировано на этапе предварительного устранения неоднозначности. ( A ) Расстояние между распознанными полутоновыми изображениями и последующей соответствующей презентацией Муни. ( B ) Расстояние между нераспознанными изображениями в оттенках серого и последующей соответствующей презентацией Муни.( C ) Расстояние между нераспознанными изображениями в оттенках серого и последующими соответствующими представлениями Муни, которые были устно идентифицированы после устранения неоднозначности (т. Е. Набор изображений из второй полосы на фиг. 4B, который является подмножеством изображений из панели B). Наборы уловленных изображений исключаются из этого анализа.

Далее мы исследовали, были ли полутоновые изображения, представленные в позиции G1 или G2 (), более эффективными для улучшения субъективного распознавания соответствующих им изображений Муни.Если бы эффекты прайминга были ответственны за устранение неоднозначности, можно было бы ожидать, что положение, близкое к изображениям Муни (G2), более эффективно для устранения неоднозначности изображений Муни. Мы разделили изображения Муни после устранения неоднозначности в зависимости от того, были ли соответствующие им изображения в серой шкале представлены в позиции G1 или G2, и рассчитали уровень субъективного распознавания для каждого субъекта в каждой категории (). Результаты были подвергнуты парному тесту t .

Контрольный анализ влияния положения полутонового изображения и положения блока изображения Муни на частоту субъективного распознавания изображения Муни после устранения неоднозначности.В этот анализ были включены только обычные наборы изображений, чье изображение Муни не было вербально идентифицировано на этапе до устранения неоднозначности. ( A ) Субъективное распознавание изображений Муни после устранения неоднозначности, соответствующих изображениям в градациях серого, представленных в позиции G1 или G2 (первое или второе изображение в градациях серого в блоке, соответственно). ( B ) Субъективное распознавание изображений Муни после устранения неоднозначности в первом блоке по сравнению со вторым блоком в прогоне. Тонкие серые линии — индивидуальные данные; черные пунктирные линии показывают среднее значение по группе. P -значения получены с помощью парных тестов t по предметам.

Наконец, ожидается, что уровни субъективного распознавания для изображений Муни после устранения неоднозначности, представленных во втором блоке во время каждого прогона (см.), Будут выше, чем у первого блока, из-за дополнительной экспозиции к априорным (т. Е. Полутоновым изображениям). ) в начале каждого блока. Чтобы проверить это, мы сравнили субъективные показатели распознавания изображений Муни после устранения неоднозначности, сгруппированных по их блоку представления ().Результаты были подвергнуты парному тесту t по всем предметам.

Результаты

Пилотный эксперимент определил, что пороговое значение SOA для маскировки полутонового изображения составляет 67 мс, где скорость распознавания полутонового изображения составляла ~ 50% (). Таким образом, в основном эксперименте использовалась SOA длительностью 67 мс (). В основном эксперименте было примерно равное количество распознанных и нераспознанных изображений в оттенках серого, что согласуется с пилотным исследованием (). Наборы изображений, для которых субъекты уже правильно идентифицировали изображение Муни (по оценке вербального теста) в период до устранения неоднозначности, были исключены из дальнейшего анализа.Остальные наборы изображений были разделены на обычные и уловленные (то есть, соответствует ли полутоновое изображение изображению Муни), и были ли распознаны их полутоновые изображения. Оставшееся количество наборов изображений в каждом состоянии, усредненное по субъектам, показано в, что показывает, что, когда изображение Муни уже идентифицировано на этапе предварительного устранения неоднозначности (и, таким образом, исключено из дальнейшего анализа), его соответствующее изображение в градациях серого было более легко признал.

Маскирование полутоновых изображений.( A ) Средняя скорость распознавания замаскированных полутоновых изображений при различных SOA в пилотном эксперименте. Для основного эксперимента было выбрано SOA 67 мс, поскольку оно давало 50% -ную скорость распознавания и, таким образом, примерно равное количество распознанных и нераспознанных изображений в оттенках серого. Сплошная линия соответствует логистическому соответствию и имела значение 48% при SOA 67 мс. ( B ) Количество наборов обычных или контрольных изображений с распознанными и нераспознанными изображениями в оттенках серого. Распознавание полутонового изображения было определено как ответ «да» на запрос распознавания по крайней мере в 1 из 2 презентаций.( C ) То же, что и B, за исключением того, что были исключены наборы изображений с вербально идентифицированными изображениями Муни на этапе предварительного устранения неоднозначности. Остальные наборы изображений используются в дальнейшем анализе. Планки погрешностей обозначают SEM для разных субъектов.

Сначала мы исследовали влияние представления изображения в оттенках серого на субъективную скорость распознавания участниками соответствующего изображения Муни. Для каждого объекта мы отсортировали все наборы изображений в соответствии с комбинацией двух критериев: (i) обычное или привлекательное; и (ii) было ли распознано полутоновое изображение субъектом.Затем мы вычислили долю представлений изображений Муни, которые были субъективно распознаны (т. Е. Субъекты ответили «Да» на запрос субъективного распознавания) на этапе до и после устранения неоднозначности отдельно (). Трехфакторный дисперсионный анализ с субъективной скоростью распознавания в качестве зависимой меры выявил значительный эффект для всех основных эффектов: регулярные наборы изображений в сравнении с наборами контрольных изображений (F 1,21 = 5,0, P = 0,03), распознавание полутонового изображения (F 1,21 = 38.5, p = 4,1 × 10 9 ), и до и после устранения неоднозначности (F 1,21 = 16,2, P = 8,5 × 10 5 ) . Взаимодействие между распознаванием изображений в градациях серого и двумя другими факторами также было значительным (при обычном сравнении с захватом: F 1,21 = 37,1, P = 7,5 × 10 9 ; с до и после определения неоднозначности: F 1,21 = 4.7, P = 0,03). Наблюдалась тенденция взаимодействия между регулярным выловом и выловом до и после устранения неоднозначности (F 1,21 = 3,4, P = 0,07). Взаимодействие между всеми тремя факторами не достигло значимости ( P = 0,22).

Чтобы лучше понять приведенные выше результаты, мы выполнили апостериорных парных t -тестов между уровнями субъективного распознавания изображений Муни в период до и после устранения неоднозначности для каждого из четырех условий.Скорость распознавания изображений по Муни резко возросла после просмотра совпадающего изображения в оттенках серого, которое было успешно распознано ( P = 3,1 × 10 7 ). Однако даже нераспознанные полутоновые изображения значительно облегчили распознавание соответствующих им изображений Муни ( P = 0,0001). Распознавание изображений Муни незначительно улучшилось между фазами до и после устранения неоднозначности для наборов уловленных изображений (распознанное изображение в градациях серого: P = 0.02; полутоновое изображение не распознано: P = 0,03; оба н.с. после поправки на множественные сравнения), предположительно из-за многократных представлений одного и того же изображения Муни.

Затем мы исследовали влияние представления изображений в оттенках серого на распознавание изображений по Муни, используя тест вербальной идентификации. Поскольку все наборы изображений с правильной вербальной идентификацией до устранения неоднозначности были удалены из анализа, частота идентификации для всех оставшихся наборов изображений в период до устранения неоднозначности была равна нулю.Таким образом, мы рассчитали частоту идентификации в период после устранения неоднозначности для каждого из четырех вышеупомянутых условий (). Двусторонний дисперсионный анализ с частотой идентификации в качестве зависимой меры выявил значительный эффект распознавания изображений в градациях серого (F 1,21 = 15,6, P = 1,7 × 10 4 ) , регулярные наборы изображений по сравнению с наборами изображений (F 1,21 = 18,8, P = 4,0 × 10 5 ) и, как и ожидалось, значительный эффект взаимодействия (F 1,21 = 13.8, P = 3,7 × 10 4 ). Post-hoc Тесты знаковых рангов Уилкоксона показали, что уровень идентификации в период после устранения неоднозначности значительно отличался от нуля для обычных наборов изображений, независимо от того, было ли распознано полутоновое изображение или нет ( P = 7.1 × 10 −5 и P = 0,00024 соответственно). Напротив, коэффициент идентификации не отличался значительно от нуля для наборов уловленных изображений ( P = 0.13, было ли распознано изображение в оттенках серого или нет; P > 0,06, когда в тест были включены все наборы изображений захвата).

Важнейшим тестом для нашей гипотезы является сравнение влияния нераспознанных изображений в оттенках серого на идентификацию изображения Муни с эффектом непосредственно уловленных изображений, что может дать информацию о том, превышает ли увеличение скорости идентификации изображений Муни в фазе после устранения неоднозначности и сверх того, что ожидается от повторных презентаций одного и того же изображения.С этой целью мы сравнили долю идентифицированных изображений Муни на этапе пост-устранения неоднозначности для обычных наборов изображений, чье изображение в градациях серого не было распознано (вторая полоса), с наборами фиксированных изображений (т. Е. Третья и четвертая полоски вместе). Между этими двумя состояниями наблюдалась значительная разница ( P = 0,0492, t = 2,076, n = 24, после исключения одного субъекта более чем на 3 SD за пределами группы средних значений), что позволяет предположить, что нераспознанные полутоновые изображения действительно способствовали Идентификация изображения Муни.

Далее мы провели аналогичный анализ субъективного распознавания, сравнив уровни субъективного распознавания до и после устранения неоднозначности для обычных наборов изображений с нераспознанными изображениями в градациях серого (вторая пара полосок) и наборами захваченных изображений (третья и четвертая пары). баров в сочетании) с использованием двустороннего дисперсионного анализа. Если нераспознанные полутоновые изображения повысили уровень субъективного распознавания соответствующих им изображений Муни выше и выше, чем ожидалось от повторных представлений изображений Муни, мы должны ожидать значительного эффекта взаимодействия.Однако эффект взаимодействия не был значительным ( P > 0,5). Вместе с предыдущим анализом эти результаты предполагают интересную закономерность: даже несмотря на то, что испытуемые не сообщают о более высоком уровне субъективного распознавания изображений Муни после представления нераспознанных изображений в оттенках серого, они действительно лучше устно их идентифицируют.

Приведенные выше результаты предполагают, что краткое представление изображения в оттенках серого с маской может облегчить последующую идентификацию соответствующего изображения Муни, даже если изображение в оттенках серого не было сознательно распознано.Чтобы гарантировать, что этот эффект не был вызван вариациями во взглядах испытуемых, мы проанализировали данные отслеживания взгляда для обычных наборов изображений, чьи полутоновые изображения не были распознаны (что соответствует условию «Серый не распознан» в). Поведение взгляда оценивалось по трем параметрам — размер зрачка, расстояние до фиксации и площадь движения глаз. Наборы изображений были отсортированы по тому, правильно ли были идентифицированы их изображения Муни на этапе после устранения неоднозначности, и каждый параметр взгляда был нанесен на график отдельно для этапов до и после устранения неоднозначности ().Двухфакторный дисперсионный анализ показал, что не было ни значительного эффекта до и после устранения неоднозначности, ни статуса идентификации в фазе после устранения неоднозначности, ни их взаимодействия (все P > 0,4). Далее мы провели аналогичный анализ поведения взгляда во время представления изображений в оттенках серого, и снова не было существенной разницы между теми, у которых изображения Муни были позже идентифицированы, и теми, у которых изображения Муни оставались неидентифицированными (парные t -тесты, все P ). > 0.07).

Дальнейшие контрольные анализы показывают, что наши результаты вряд ли можно объяснить классическим прайминговым эффектом. Даже если за полутоновым изображением сразу же следует соответствующее изображение Муни (и субъекту не потребовалось времени, чтобы ответить), их временное разделение составляет более 4,5 с. Это намного дольше, чем классический эффект прайминга, который обычно длится не более сотен миллисекунд (Kouider and Dehaene, 2007). Кроме того, полутоновое изображение и соответствующее ему изображение Муни обычно разделяются несколькими испытаниями (см., Который включает только первое представление изображения Муни в каждом блоке), при средней продолжительности испытания 5.92 с. Наконец, наборы изображений, соответствующие нашему основному поведенческому выводу (изображения Муни, не идентифицированные в период до устранения неоднозначности, но идентифицированные после устранения неоднозначности, несмотря на нераспознанное изображение в оттенках серого), не смещались в сторону более короткого временного разделения между изображениями в оттенках серого и изображениями Муни ( ). Распределение, смещенное в сторону более короткого временного разделения, можно было бы ожидать, если бы прайминг был механизмом, стоящим за нашим открытием. Наконец, изображения Муни, соответствующие изображениям в градациях серого, представленным в позиции G2 (), не имели более высоких показателей субъективного распознавания после устранения неоднозначности, чем изображения с изображениями в оттенках серого, представленные в позиции G1 ( P = 0.27,), что указывает на то, что наличие изображений в оттенках серого, временно более близких к изображениям Муни, не усиливает их эффект устранения неоднозначности. Наконец, положение блока в представлении изображения Муни повлияло на показатели субъективного распознавания после устранения неоднозначности ( P = 0,002), что ожидается с учетом того, что блок 2 («повторяющаяся серия» в) обеспечивал дополнительную экспозицию изображения в оттенках серого. и что одно и то же изображение Муни было представлено еще два раза ().

Обсуждение

Наши результаты впервые воспроизвели классический феномен устранения неоднозначности изображения Муни — ухудшенные двухцветные изображения, которые изначально были нераспознаваемыми, легко распознаются после просмотра соответствующего исходного изображения в оттенках серого.Удивительно, но мы также заметили, что даже когда изображение в оттенках серого не распознавалось сознательно, оно все же способствовало распознаванию впоследствии представленного совпадающего изображения Муни. Это открытие указывает на то, что мимолетное, замаскированное назад изображение, которое не удалось достичь сознательного распознавания, тем не менее может оставить в мозгу априор, который направляет и формирует последующее зрительное восприятие.

Скорость распознавания изображений Муни может увеличиваться при повторных презентациях. Эта потенциальная путаница была устранена с помощью наборов контрольных изображений в нашем эксперименте, где представленное изображение в градациях серого не соответствовало изображению Муни.Включение наборов уловленных изображений подтвердило, что достоверное распознавание изображений Муни, оцененное по скорости вербальной идентификации, после нераспознанных совпадающих изображений в оттенках серого, было выше ожидаемого от повторных представлений одного и того же изображения Муни ( P <0,05, парный t -тест вербальной идентификации после устранения неоднозначности для «серый не распознан» против улова). С другой стороны, повышение уровня субъективного распознавания после нераспознанных изображений в оттенках серого не значительно превышает ожидаемое от повторных представлений одного и того же изображения Муни [ P > 0.5, эффект взаимодействия (до и после) × («серый не распознан» по сравнению с уловом)]. Это интересная диссоциация, предполагающая, что испытуемые становятся лучше вербально идентифицировать изображения Муни после просмотра нераспознанного изображения в градациях серого, даже если их уровень субъективного распознавания существенно не улучшается (по сравнению с наборами захваченных изображений). Это наблюдение подчеркивает важность проверки самоотчетов испытуемых.

Другая потенциальная проблема заключается в том, что для бессознательно устраненных неоднозначностей изображений Муни (чьи соответствующие изображения в градациях серого не были распознаны) субъекты могли уделять больше внимания при просмотре этих изображений или чаще нарушать фиксацию, чтобы исследовать изображение.Наш контрольный анализ данных отслеживания взгляда показал, что это не так. Для обычных наборов изображений, чьи полутоновые изображения не удалось распознать, не было разницы в размере зрачка или поведении фиксации на любой стадии эксперимента между теми, у которых были позже идентифицированные изображения Муни, и теми, чьи изображения Муни оставались неидентифицированными.

Дополнительный контрольный анализ временного интервала между полутоновыми изображениями и соответствующими им изображениями Муни, представленными после этого, предполагает, что большие временные рамки, в которых возникает эффект устранения неоднозначности, исключают классическое праймирование в качестве объяснения нашего открытия.Минимальное время между серой шкалой и соответствующим ей изображением Муни, представленным после этого, составляет 4,5 с, что намного превышает временную шкалу классического эффекта прайминга. Распределение этого временного интервала по испытаниям (даже при рассмотрении только первой презентации Муни в каждом блоке) составляет от 5 до 29 с (), а распределение критического условия — бессознательного разрешения неоднозначности — не смещено в сторону более коротких временных интервалов (). Кроме того, полутоновые изображения, представленные ближе к изображениям Муни после устранения неоднозначности, не вызвали более сильного эффекта устранения неоднозначности ().Все эти результаты сходятся в предположении, что классическое прайминг вряд ли может быть причиной наших открытий. Скорее, бессознательный эффект разрешения неоднозначности, который мы наблюдали, имеет очень длительную временную шкалу, похожую на сознательное устранение неоднозначности.

Одним из возможных предупреждений является использование субъективного распознавания изображений в оттенках серого в качестве прокси для классификации того, были ли эти изображения распознаны сознательно. Важно отметить, что даже когда испытуемые отвечают «не узнал», может сохраняться остаточная осведомленность о низкоуровневых характеристиках стимула (Dienes and Seth, 2010).Другими словами, вполне возможно, что испытуемые знали о предъявленном стимуле. Однако нас интересовало, осознают ли испытуемые сознательно «содержание» изображения, поэтому вопрос о субъективном распознавании был подходящей мерой для этой цели. Наши результаты показывают, что даже когда испытуемые не осознавали «содержание» полутонового изображения, тем не менее впоследствии это облегчало идентификацию соответствующего изображения Муни.

Таким образом, мы продемонстрировали, что мимолетный замаскированный визуальный образ, который не был осознанно распознан, тем не менее может оставить в мозгу априор, который определяет будущее восприятие и распознавание другого, но связанного образа.Этот эффект, вероятно, вызван нисходящими влияниями, а не праймированием низкоуровневых регионов по нескольким причинам. Во-первых, низкоуровневые визуальные характеристики полутонового изображения и соответствующего ему изображения Муни сильно различаются, как и предыдущий результат с использованием неоднозначных изображений (Owen, 1985). Во-вторых, полутоновое изображение и соответствующее ему изображение Муни были представлены с минимальным разделением ~ 5 с и, по крайней мере, с одним вопросом между ними, в то время как эффект прайминга обычно длится не более сотен миллисекунд (Kouider and Dehaene, 2007).В-третьих, поскольку порядок представления полутоновых изображений и изображений Муни был рандомизирован в каждом блоке (), полутоновое изображение и соответствующее ему изображение Муни обычно разделялись другими несвязанными изображениями (). Напротив, прайминговый эффект уязвим для мешающих стимулов (Kouider and Dehaene, 2007). Будущие работы по нейровизуализации должны пролить свет на нейронные основы таких бессознательно установленных предшественников восприятия и дополнительно осветить их сходства и различия с сознательно установленными априорными объектами.И последнее, но не менее важное: эти результаты раздвигают границы наших знаний о глубине и масштабе бессознательной обработки в мозге.

Благодарности

Это исследование было поддержано Программой внутренних исследований Национального института здоровья / Национального института неврологических расстройств и инсульта. B.J.H. благодарит за поддержку Фонд Леона Леви. Данные доступны по запросу.

Заявление о конфликте интересов . Ничего не объявлено.

Ссылки

  • Олбрайт Т.Д.О восприятии вероятных вещей: нейронных субстратах ассоциативной памяти, образов и восприятия. Нейрон 2012; 74: 227–45. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]
  • Бар М. Проактивный мозг: использование аналогий и ассоциаций для создания прогнозов. Тенденции Cogn Sci 2007; 11: 280–89. [PubMed] [Google Scholar]
  • Бастос А.М., Усрей В.М., Адамс Р.А. и др. Канонические микросхемы для предсказательного кодирования. Нейрон 2012; 76: 695–711. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]
  • Беркес П., Орбан Г., Лендьель М. и др.Спонтанная корковая активность выявляет признаки оптимальной внутренней модели окружающей среды. Наука 2011; 331: 83–87. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]
  • Dienes Z, Seth AK, et al. Измерение любого сознательного содержания по сравнению с измерением релевантного сознательного содержания: комментарий Сандберга. Сознательное познание 2010; 19: 1079–80. обсуждение 1081–1073. [PubMed] [Google Scholar]
  • Долан Р.Дж., Финк Г.Р., Роллс Э. и др. Как мозг учится видеть предметы и лица в бедном контексте.Nature 1997; 389: 596–99. [PubMed] [Google Scholar]
  • Эльдар Э., Коэн Дж. Д., Нив Ю. Влияние нейронного усиления на внимание и обучение. Nat Neurosci 2013; 16: 1146–53. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]
  • Фаренфорт JJ, Snijders TM, Heinen K, et al. Интеграция нейронов в зрительную кору головного мозга повышает настройку категории лица на сознательное восприятие лица. Proc Natl Acad Sci USA 2012; 109: 21504–9. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]
  • Гилберт С.Д., Ли В. Нисходящее влияние на визуальную обработку.Nat Rev Neurosci 2013; 14: 350–63. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]
  • Горлин С., Мэн М., Шарма Дж. И др. Визуализация предварительной информации в мозгу. Proc Natl Acad Sci U S A 2012; 109: 7935–40. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]
  • Куидер С., Дехайн С. Уровни обработки во время бессознательного восприятия: критический обзор визуальной маскировки. Филос Транс Соц Лондон Биол Наука 2007; 362: 857–75. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]
  • Ли В., Пих В., Гилберт КД.Восприятие обучения и влияния сверху вниз в первичной зрительной коре. Nat Neurosci 2004; 7: 651–57. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]
  • Людмер Р., Дудай Ю., Рубин Н. Раскрытие маскировки: активация миндалины предсказывает долговременную память о индуцированном восприятии. Нейрон 2011; 69: 1002–14. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]
  • Мамфорд Д. О вычислительной архитектуре неокортекса. II. Роль кортико-корковых петель. Biol Cybern 1992; 66: 241–51. [PubMed] [Google Scholar]
  • Оуэн Л.А.Влияние маскированных картинок на интерпретацию неоднозначных картинок. Curr Psychol Res Rev 1985; 4: 108–18. [Google Scholar]
  • Панайотаропулос Т.И., Деко Г., Капур В. и др. Разряды нейронов и гамма-колебания явно отражают зрительное сознание в боковой префронтальной коре. Нейрон 2012; 74: 924–35. [PubMed] [Google Scholar]
  • Пуже А., Бек Дж. М., Ма В. Дж. И др. Вероятностный мозг: известные и неизвестные. Nat Neurosci 2013; 16: 1170–78. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]
  • Шлак А., Олбрайт Т.Д.Запоминание визуального движения: нейронные корреляты ассоциативной пластичности и припоминания движения в корковой области МТ. Нейрон 2007; 53: 881–90. [PubMed] [Google Scholar]
  • Саммерфилд К., де Ланге Ф.П. Ожидание в перцептивном принятии решений: нейронные и вычислительные механизмы. Нат Рев Neurosci 2014; 15: 745–56. [PubMed] [Google Scholar]
  • Тови MJ, Rolls ET, Рамачандран VS. Быстрое визуальное обучение нейронов височной зрительной коры приматов. Нейроотчет 1996; 7: 2757–60. [PubMed] [Google Scholar]
  • van Gaal S, Lamme VA.Бессознательная обработка информации высокого уровня: значение для нейробиологических теорий сознания. Невролог 2012; 18: 287–301. [PubMed] [Google Scholar]
  • Ван М., Артеага Д., Он Б.Дж. Мозговые механизмы для простого восприятия и бистабильного восприятия. Proc Natl Acad Sci USA 2013; 110: E3340–49. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]
  • Юилле А., Керстен Д. Видение как байесовский вывод: анализ путем синтеза? Тенденции Cogn Sci 2006; 10: 301–8. [PubMed] [Google Scholar]
  • Zhu Q, Song Y, Hu S и др.Наследственность специфической познавательной способности восприятия лица. Curr Biol 2010; 20: 137–42. [PubMed] [Google Scholar]

Восстановление голографического оптического поля с использованием регуляризованной нетренированной сети глубокого декодирования

% PDF-1.6 % 1 0 объект > эндобдж 2 0 obj > поток 2021-05-19T15: 05: 22 + 05: 30Springer2021-05-19T15: 29: 30 + 02: 002021-05-19T15: 29: 30 + 02: 00application / pdfhttps: //doi.org/10.1038/s41598- 021--5

  • Nature Publishing Group UK
  • Научные отчеты, https: // doi.org / 10.1038 / s41598-021--5
  • Восстановление голографического оптического поля с использованием регуляризованной необученной сети глубокого декодера
  • Фархад Никнам
  • Хамед Казвини
  • Хамид Латифи
  • 10.1038 / s41598-021--52010-04-23 истинно
  • springer.com
  • springerlink.com
  • https://doi.org/10.1038/s41598-021--510.1038/s41598-021--52045-2322journalНаучные отчетыАвтор (ы) 2010-04-23true10.1038 / s41598-021--5noindex
  • springer.com
  • springerlink.com
  • VoRuuid: 8a2ef3aa-43aa-4076-94ee-af5dd1829b57uuid: dee1ac36-3108-457c-a53f-3d1a4f4f294ddefault1
  • преобразованоuuid: 6655fec2-4592-4770-a0d9-762-05: A0d9-762-05: A0d9-7ecdddddd7ec2-452-4770-a0d9-7e2f52: A0d9-762-05 + 30
  • преобразовано в PDF / A-2bpdfToolbox2021-05-19T15: 07: 28 + 05: 30
  • Adobe PDF Library 15.0; изменен с помощью iText® 5.3.5 © 2000-2012 1T3XT BVBA (SPRINGER SBM; лицензионная версия) 2B
  • http://ns.adobe.com/pdfx/1.3/pdfxAdobe Информация о документе PDF eXtension Schema
  • externalMirrors crossmark: MajorVersionDateCrossmarkMajorVersionDateText
  • externalMirrors crossmark: CrossmarkDomainExclusiveCrossmarkDomainExclusiveText
  • Крест
  • внутренних зеркал: DOIdoiText
  • externalMirrors crossmark: CrosMarkDomainsCrossMarkDomainsseq Text
  • internal — объект имени, указывающий, был ли документ изменен для включения в него информации о перехвате; Текст
  • .
  • внутренний идентификатор стандарта PDF / X GTS_PDFXVersionText
  • внутренний Уровень соответствия стандарта PDF / X GTS_PDFXConformanceText
  • internal Компания, создающая PDFCompanyText
  • internal Дата последнего изменения документа SourceModifiedText
  • http: // crossref.org / crossmark / 1.0 / crossmarkCrossmark Schema
  • internal Обычно то же, что и prism: doiDOIText
  • external — дата публикации публикации.
  • internalCrossmarkDomainExclusiveCrossmarkDomainExclusiveText
  • internalCrossMarkDomainsCrossMarkDomainsseq Text
  • http://prismstandard.org/namespaces/basic/2.0/prismPrism Schema
  • externalЭтот элемент предоставляет URL-адрес статьи или единицы контента.Платформа атрибутов необязательно разрешена для ситуаций, в которых необходимо указать несколько URL-адресов. PRISM рекомендует использовать вместе с этим элементом подмножество значений платформы PCV, а именно «мобильный» и «Интернет». ПРИМЕЧАНИЕ. PRISM не рекомендует использовать значение #other, разрешенное в управляемом словаре платформы PRISM. Вместо использования #other обратитесь к группе PRISM по адресу [email protected], чтобы запросить добавление вашего термина в словарь, контролируемый платформой.urlURI
  • external — цифровой идентификатор объекта для статьи. DOI также может использоваться как идентификатор dc :. Если используется в качестве идентификатора dc: identifier, форма URI должна быть захвачена, а пустой идентификатор также должен быть захвачен с помощью prism: doi. Если в качестве требуемого идентификатора dc: identifier используется альтернативный уникальный идентификатор, то DOI следует указывать как чистый идентификатор только в пределах prism: doi. Если URL-адрес, связанный с DOI, должен быть указан, тогда prism: url может использоваться вместе с prism: doi для предоставления конечной точки службы (т.е.е. URL-адрес). doiText
  • externalISSN для электронной версии проблемы, в которой встречается ресурс. Разрешает издателям включать второй ISSN, идентифицирующий электронную версию проблемы, в которой возникает ресурс (следовательно, e (lectronic) Issn. Если используется, prism: eIssn ДОЛЖЕН содержать ISSN электронной версии .issnText
  • внутренний Номер тома Объем Текст
  • внутренний Номер выпуска Номер Текст
  • internalStarting pagestartingPageText
  • internalEnding pageendingPageText
  • external Тип агрегирования указывает единицу агрегирования для коллекции контента.Комментарий PRISM рекомендует использовать словарь с контролируемым типом агрегирования PRISM для предоставления значений для этого элемента. Примечание: PRISM не рекомендует использовать значение #other, разрешенное в настоящее время в этом контролируемом словаре. Вместо использования #other обратитесь к группе PRISM по адресу [email protected], чтобы запросить добавление вашего термина в словарь с контролируемым типом агрегирования. aggregationTypeText
  • external Название журнала или другого издания, в котором был / будет опубликован ресурс.Обычно это используется для предоставления названия журнала, в котором появилась статья, в качестве метаданных для статьи, а также такой информации, как название статьи, издатель, том, номер и дата обложки. Примечание. По названию публикации можно различать печатный журнал и онлайн-версию, если названия различаются, например, «magazine» и «magazine.com». PublishingNameText
  • external Авторские права Авторские права Текст
  • http: // ns.adobe.com/pdf/1.3/pdf Adobe PDF Schema
  • internal Объект имени, указывающий, был ли документ изменен для включения информации о треппинге TrappedText
  • http://ns.adobe.com/xap/1.0/mm/xmpMMXMP Схема управления носителями
  • Внутренний идентификатор на основе UUID для конкретного воплощения документа InstanceIDURI
  • внутренний — Общий идентификатор для всех версий и представлений документа.
  • внутренний — Общий идентификатор для всех версий и представлений документа.Оригинальный документ IDURI
  • internal Ссылка на исходный документ, на основе которого он создан. Это минимальная ссылка; недостающие компоненты можно считать неизменными. Например, для новой версии может потребоваться только указать идентификатор экземпляра и номер версии предыдущей версии, или для воспроизведения может потребоваться только указать идентификатор экземпляра и класс воспроизведения оригинала.
  • Обозначает часть документа.Это может быть позиция, в которой документ был изменен с момента последней истории событий (stEvt: changed). Для ресурса в списке xmpMM: Ingredients ResourceRef использует этот тип для идентификации как части содержащего документа, которая ссылается на ресурс, так и части указанного ресурса, на которую имеется ссылка. Http://ns.adobe.com /xap/1.0/sType/Part#stPartPart
  • http://www.aiim.org/pdfa/ns/id/pdfaidPDF/A ID Schema
  • internalPart of PDF / A standardpartInteger
  • внутренняя Поправка к стандарту PDF / A amdText
  • внутренний Уровень соответствия стандарту PDF / A Текст
  • http: // ns.adobe.com/xap/1.0/t/pg/xmpTPgXMP Paged-Text
  • internalXMP08 Spec: упорядоченный массив имен пластин, необходимых для печати документа (включая любые содержащиеся в нем документы) .PlateNamesSeq Text
  • http://www.niso.org/schemas/jav/1.0/javNISO
  • external Значения для версии статьи журнала могут быть одним из следующих: AO = Авторский оригинал SMUR = Представленная рукопись на рассмотрении AM = принятая рукопись P = Доказательство VoR = версия записи CVoR = Исправленная версия записи EVoR = Расширенная версия Recordjournal_article_versionClosed Выбор текста
  • конечный поток эндобдж 3 0 obj

    Атмосфера | Бесплатный полнотекстовый | Удаление атмосферной вуали с одного изображения с использованием новых приоритетов для повышения универсальности

    Вклад авторов

    Концептуализация, Р.Б., Ж.-П.Т. и A.D .; методология, А.Д .; программное обеспечение, A.D .; валидация, AD; формальный анализ, AD; расследование, R.B., J.-P.T. и A.D .; ресурсы, R.B. and J.-P.T .; курирование данных, AD; письмо — подготовка оригинального черновика, R.B., J.-P.T. и A.D .; написание — просмотр и редактирование, R.B. and J.-P.T .; визуализация, А.Д .; надзор, R.B. and J.-P.T .; администрация проекта, R.B., J.-P.T. и A.D .; привлечение финансирования, R.B. and J.-P.T. Все авторы прочитали и согласились с опубликованной версией рукописи.

    Рисунок 1. Блок-схема предлагаемого алгоритма.

    Рисунок 1. Блок-схема предлагаемого алгоритма.

    Рисунок 2. Гистограммы, показывающие связь между интенсивностью пикселей pre-veil и veil (среднее значение пятидесяти изображений из набора данных FRIDA [16]). ( a ) однородный туман и освещение, ( b ) однородный туман и неоднородное освещение, ( c ) неоднородный туман и однородное освещение, ( d ) неоднородный туман и освещение. Рисунок 2. Гистограммы, показывающие связь между интенсивностью пикселей pre-veil и veil (среднее значение пятидесяти изображений из набора данных FRIDA [16]). ( a ) однородный туман и освещение, ( b ) однородный туман и неоднородное освещение, ( c ) неоднородный туман и однородное освещение, ( d ) неоднородный туман и освещение. Рисунок 3. Туманные пиксели и интенсивности пикселей вуали: ( a ) гистограмма, показывающая связь между интенсивностями пикселей pre-вуали и вуали (среднее значение пятидесяти изображений из набора данных FRIDA [16]), ( b ) входное туманное изображение. Рисунок 3. Туманные пиксели и интенсивности пикселей вуали: ( a ) гистограмма, показывающая связь между интенсивностями пикселей pre-вуали и вуали (среднее значение пятидесяти изображений из набора данных FRIDA [16]), ( b ) входное туманное изображение.

    Рисунок 4. (Слева): функция Нака – Раштона с параметрами Rmax, K и n. (Справа): функция модуляции в форме левой части функции Нака – Раштона, показывающая параметры Is, I0 и ϵ.

    Рисунок 4. (Слева): функция Нака – Раштона с параметрами Rmax, K и n. (Справа): функция модуляции в форме левой части функции Нака – Раштона, показывающая параметры Is, I0 и ϵ.

    Рисунок 5. Оценка Is и I0: ( a ) входное изображение, ( b ) фильтрованное изображение с использованием морфологического отверстия, ( c ) пиксели, где интенсивность максимальна, ( d ) пиксели, где интенсивность минимальна.

    Рисунок 5. Оценка Is и I0: ( a ) входное изображение, ( b ) фильтрованное изображение с использованием морфологического отверстия, ( c ) пиксели, где интенсивность максимальна, ( d ) пиксели, где интенсивность минимальна.

    Рисунок 6. Оценка атмосферной вуали по морфологически отфильтрованной пре-вуали с использованием Нака – Раштона в качестве функции модуляции.

    Рисунок 6. Оценка атмосферной вуали по морфологически отфильтрованной пре-вуали с использованием Нака – Раштона в качестве функции модуляции.

    Рисунок 7. Ночные туманные изображения. Печатается с разрешения исх. [35]. Авторские права 2021 Марк Бройер. Рисунок 7. Ночные туманные изображения. Печатается с разрешения исх. [35]. Авторские права 2021 Марк Бройер. Рисунок 8. Сравнение значений RGB: ( a ) изображение белого тумана при дневном свете из набора данных RESIDE [36], ( b ) гистограмма изображения белого тумана при дневном свете, ( c ) цветное изображение тумана (перепечатано с разрешения исх.[35]. Copyright 2021 Mark Broyer), ( d ) гистограмма цветного изображения тумана. На этом рисунке показаны значения RGB пикселя в центре черных квадратов. Интенсивность пикселей составляет от 0 до 255. Рисунок 8. Сравнение значений RGB: ( a ) изображение белого тумана при дневном свете из набора данных RESIDE [36], ( b ) гистограмма изображения белого тумана при дневном свете, ( c ) цветное изображение тумана (перепечатано с разрешения ссылки [[ 35]. Copyright 2021 Mark Broyer), ( d ) гистограмма цветного изображения тумана.На этом рисунке показаны значения RGB пикселя в центре черных квадратов. Интенсивность пикселей составляет от 0 до 255. Рисунок 9. Атмосферная вуаль перед этапом уточнения: ( a ) оценка атмосферной вуали изображения белого тумана, ( b ) оценка атмосферной вуали цветного туманного изображения из цветового канала с минимальной интенсивностью, ( c ) атмосферная вуаль оценка цветного туманного изображения из каждого цветового канала (адаптировано с разрешения исх.[35]. Авторские права 2021 Марк Бройер). Рисунок 9. Атмосферная вуаль перед этапом уточнения: ( a ) оценка атмосферной вуали изображения белого тумана, ( b ) оценка атмосферной вуали цветного туманного изображения из цветового канала с минимальной интенсивностью, ( c ) атмосферная вуаль оценка цветного туманного изображения из каждого цветового канала (адаптировано с разрешения ссылки [35]. Copyright 2021 Mark Broyer).

    Рисунок 10. Образы FRIDA: ( a ) восстановленное изображение; SSIM = 0.89 и PSNR = 17,9; ( b ) восстановленное изображение; SSIM = 0,89, PSNR = 17,7, ( c ) карта веса с фокусом на нижней части входного туманного изображения и ( d ) карта веса с фокусом на туманной части входного туманного изображения.

    Рисунок 10. Образы FRIDA: ( a ) восстановленное изображение; SSIM = 0,89 и PSNR = 17,9; ( b ) восстановленное изображение; SSIM = 0,89, PSNR = 17,7, ( c ) карта веса с фокусом на нижней части входного туманного изображения и ( d ) карта веса с фокусом на туманной части входного туманного изображения.

    Рисунок 11. ( a ) SSIM-карта восстановленного изображения из набора данных FRIDA, ( b ) карта градиента, ( c ) карта интенсивности.

    Рисунок 11. ( a ) SSIM-карта восстановленного изображения из набора данных FRIDA, ( b ) карта градиента, ( c ) карта интенсивности.

    Рисунок 12. Карты краев после применения фильтра Кэнни на изображении FRIDA: ( a ) без тумана, ( b ) с туманом, ( c ) после восстановления.Минимальные и максимальные пороги детектора края установлены на 120 и 180.

    Рисунок 12. Карты краев после применения фильтра Кэнни на изображении FRIDA: ( a ) без тумана, ( b ) с туманом, ( c ) после восстановления. Минимальный и максимальный пороги детектора края установлены на 120 и 180.

    Рисунок 13. Сравнение кривых ROC для разных алгоритмов. ( слева, ): кривые ROC, полученные из пятидесяти изображений набора данных FRIDA.( Справа ): кривая ROC из пятидесяти изображений набора данных SOTS. Максимальный порог фильтра Кэнни установлен на 180. Обозначение «Мультиэкспозиция» соответствует методу Чжу и др. [22]. Рисунок 13. Сравнение кривых ROC для разных алгоритмов. ( слева, ): кривые ROC, полученные из пятидесяти изображений набора данных FRIDA. ( Справа ): кривая ROC из пятидесяти изображений набора данных SOTS. Максимальный порог фильтра Canny установлен на 180. Обозначение Multiexposure соответствует Zhu et al.[22] метод. Рисунок 14. Сравнение результатов удаления тумана на реальных изображениях: ( a ) входные туманные изображения, ( b ) DCP [6], ( c ) NBPC [15], ( d ) Zhu et al. [12], ( e ) Zhu et al. [22], ( f ) Dehaze-Net [23] ( g ) AOD-Net [26], ( h ) GCA-Net [27], ( i ) FFA-Net [37] , ( j ) Белый туман и ( k ) Цветовой алгоритм. Рисунок 14. Сравнение результатов удаления тумана на реальных изображениях: ( a ) входные туманные изображения, ( b ) DCP [6], ( c ) NBPC [15], ( d ) Zhu et al.[12], ( e ) Zhu et al. [22], ( f ) Dehaze-Net [23] ( g ) AOD-Net [26], ( h ) GCA-Net [27], ( i ) FFA-Net [37] , ( j ) Белый туман и ( k ) Цветовой алгоритм. Рисунок 15. Изображения O-HAZE [40]: ( a ) без тумана, ( b ) с туманом, ( c ) изображения восстановлены с помощью версии нашего алгоритма Белый туман (W), ( d ) изображения восстановлены с цветной версией нашего алгоритма (C). Рисунок 15. Изображения O-HAZE [40]: ( a ) без тумана, ( b ) с туманом, ( c ) изображения восстановлены с помощью версии нашего алгоритма Белый туман (W), ( d ) изображения восстановлены с цветной версией нашего алгоритма (C). Рисунок 16. Сравнение ночных изображений из [33]: ( a ) туманные изображения, ( b ) Li et al. [31], ( c ) Yu et al. [42], ( d ) цветная версия (C), ( e ) белая версия (W). Рисунок 16. Сравнение ночных изображений из [33]: ( a ) туманные изображения, ( b ) Li et al. [31], ( c ) Yu et al. [42], ( d ) цветная версия (C), ( e ) белая версия (W). Рисунок 17. Сравнение на патче свечения: ( a ) входное туманное изображение, ( b ) восстановленное патч с нашим алгоритмом белого тумана, ( c ) восстановленное патч с нашим алгоритмом цветного тумана, ( d ) гистограмма интенсивности каждого пятна свечения (изображения свечения перепечатаны с разрешения исх.[35]. Авторские права 2021 Марк Бройер). Рисунок 17. Сравнение на патче свечения: ( a ) входное туманное изображение, ( b ) восстановленное патч с нашим алгоритмом белого тумана, ( c ) восстановленное патч с нашим алгоритмом цветного тумана, ( d ) гистограмма интенсивности каждого пятна свечения (изображения свечения перепечатаны с разрешения ссылки [35]. Copyright 2021 Mark Broyer). Рисунок 18. Сравнение на пятне свечения: ( a ) туманное изображение, ( b ) Li et al.[31], ( c ) Yu et al. [42], ( d ) восстановленное изображение с цветной версией нашего алгоритма, ( e ) гистограмма интенсивности каждого пятна свечения (изображения свечения адаптированы с разрешения ссылки [35]. Copyright 2021 Mark Broyer ). Рисунок 18. Сравнение на пятне свечения: ( a ) туманное изображение, ( b ) Li et al. [31], ( c ) Yu et al. [42], ( d ) восстановленное изображение с цветной версией нашего алгоритма, ( e ) гистограмма интенсивности каждого пятна свечения (изображения свечения адаптированы с разрешения исх.[35]. Авторские права 2021 Марк Бройер). Рисунок 19. Изображение из набора данных Миддлбери [44]: ( a ) входное изображение, ( b ) ночное синтетическое изображение [43]. В контексте синтетических изображений размер открывающего фильтра устанавливается на (30,30) вместо (10,10). Рисунок 19. Изображение из набора данных Миддлбери [44]: ( a ) входное изображение, ( b ) ночное синтетическое изображение [43]. В контексте синтетических изображений размер открывающего фильтра устанавливается на (30,30) вместо (10,10). Рисунок 20. Подводные изображения из [45]: ( a ) входные изображения, ( b ) изображения, восстановленные с помощью нашего алгоритма белого тумана (W), ( c ) изображения, восстановленные с помощью цветной версии нашего алгоритма (C). Рисунок 20. Подводные изображения из [45]: ( a ) входные изображения, ( b ) изображения, восстановленные с помощью нашего алгоритма белого тумана (W), ( c ) изображения, восстановленные с помощью цветной версии нашего алгоритма (C).

    Таблица 1. Сравнение индексов SSIM и PSNR для четырех наборов данных с пятью функциями интерполяции, перечисленными в тексте перед таблицей. I означает интерполяцию, S — переключатель. Два лучших результата выделены жирным шрифтом.

    Таблица 1. Сравнение индексов SSIM и PSNR для четырех наборов данных с пятью функциями интерполяции, перечисленными в тексте перед таблицей. I означает интерполяцию, S — переключатель. Два лучших результата выделены жирным шрифтом.

    910 910
    SSIM | PSNR
    Функции FRIDA SOTS NTIRE20 O-HAZE
    f1 0,910.81 | 13,34 0,85 | 18,40 0,50 | 13,22 0,64 | 16,32
    I (f1, g) 0,78 | 11,65 0,93 | 910 0,40 910,40 910,49 0,66 | 16,57
    I (f2, g) 0,78 | 11,74 0,93 | 24,00 0,48 | 12,57 0,66 | 16,47
    S | 13.09 0.91 | 23.01 0.49 | 12,85 0,66 | 16,62
    S (f2, g) 0,79 | 13,29 0,88 | 21,62 0,46 | 12,01 0,6410 91 | 1613 Таблица 2. Сравнение индекса PSNR по четырем наборам данных: пятьдесят изображений из наборов данных FRIDA и SOTS и сорок пять изображений из наборов данных NTIRE20 и O-HAZE. W соответствует нашему основному алгоритму, предполагающему белый туман, а C — это цветная версия (см. Раздел 3.6), а I — интерполированная версия (см. Раздел 3.5). Лучшие результаты выделены жирным шрифтом. Таблица 2. Сравнение индекса PSNR по четырем наборам данных: пятьдесят изображений из наборов данных FRIDA и SOTS и сорок пять изображений из наборов данных NTIRE20 и O-HAZE. W соответствует нашему основному алгоритму, предполагающему белый туман, C — это цветная версия (см. Раздел 3.6), а I — интерполированная версия (см. Раздел 3.5). Лучшие результаты выделены жирным шрифтом.
    PSNR
    Методы FRIDA SOTS NTIRE20 O-HAZE
    DCP [6] 12103026 (1,55) 18,91 (3,85) 12,77 (1,67) 16,95 (2,38)
    NBPC [15] 11,59 (1,73) 18,07 (2,46) 1210,2430 15,85 (1,78)
    Zhu et al. [12] 12,15 (1,77) 16,06 (2,74) 11,98 (1,67) 16,58 (2,53)
    Zhu et al. [22] 11,93 (1,73) 19,13 (2,52) 13,29 (1,48) 16.81 (2,58)
    AOD-Net [26] 10,73 (1,84) 19,39 (2,32) 11,98 (1,57) 15,04 (1,65)
    Dehaze-Net [2329] 910 10,87 (1,52) 23,41 (3,54) 12,33 (1,56) 15,41 (2,75)
    GCA-Net [27] 12,79 (1,49) 9102 9102 9102 2,23) 16,43 (2,78)
    FFA-Net [37] 10.38 (1,96) 34,10 (3,51) 12,40 (1,64) 16,19 (3,18)
    Вт 12,62 (2,05) 18,40 (2,90 (2,90) 1,96 ) 17,02 (2,66)
    C 12,27 (2,04) 16,77 (2,86) 13,90 (1,57) 18,32 ( 910,65) 910.630 910.630 (1,93) 24.40 (3,94) 12,69 (1,57) 16,57 (3,29)
    Таблица 3. Сравнение индекса SSIM по четырем наборам данных: пятьдесят изображений из наборов данных FRIDA и SOTS, сорок пять изображений из наборов данных NTIRE20 и O-HAZE. W соответствует нашему основному алгоритму, предполагающему белый туман, C — это цветная версия (см. Раздел 3.6), а I — интерполированная версия (см. Раздел 3.5). Лучшие результаты выделены жирным шрифтом. Таблица 3. Сравнение индекса SSIM по четырем наборам данных: пятьдесят изображений из наборов данных FRIDA и SOTS, сорок пять изображений из наборов данных NTIRE20 и O-HAZE.W соответствует нашему основному алгоритму, предполагающему белый туман, C — это цветная версия (см. Раздел 3.6), а I — интерполированная версия (см. Раздел 3.5). Лучшие результаты выделены жирным шрифтом.) 910,12 Таблица 4. Сравнение индекса FSIMc по четырем наборам данных: пятьдесят изображений из наборов данных FRIDA и SOTS, сорок пять изображений из наборов данных NTIRE20 и O-HAZE.W соответствует нашему основному алгоритму, предполагающему белый туман, C — это цветная версия (см. Раздел 3.6), а I — интерполированная версия (см. Раздел 3.5). Лучшие результаты выделены жирным шрифтом. Таблица 4. Сравнение индекса FSIMc по четырем наборам данных: пятьдесят изображений из наборов данных FRIDA и SOTS, сорок пять изображений из наборов данных NTIRE20 и O-HAZE. W соответствует нашему основному алгоритму, предполагающему белый туман, C — это цветная версия (см. Раздел 3.6), а I — интерполированная версия (см. Раздел 3.5). Лучшие результаты выделены жирным шрифтом.
    SSIM
    Методы FRIDA SOTS NTIRE20 O-HAZE
    DCP [6] 910 (0,409) 0,910 (0,910) 0,09 0,10) 0,66 (0,10)
    NBPC [15] 0.75 (0,07) 0,89 (0,03) 0,41 (0,09) 0,61 (0,09)
    Zhu et al. [12] 0,72 (0,06) 0,88 (0,04) 0,45 (0,10) 0,66 (0,10)
    Zhu et al. [22] 0,75 (0,06) 0,86 (0,07) 0,55 (0,09) 0,67 (0,10)
    AOD-Net [26] 0,73 (9107) 910 (0,05) 0.41 (0,09) 0,54 (0,01)
    Dehaze-Net [23] 0,65 (0,07) 0,90 (0,09) 0,44 (0,10) 0,60 (0,10)
    GC Нетто [27] 0,70 (0,08) 0,91 (0,06) 0,47 (0,10) 0,61 (0,10)
    FFA-Net [37] 0,73 (0,08) 0,98 0,01) 0,46 (0,10) 0,63 (0,10)
    W 0.81 (0,07) 0,85 (0,08) 0,51 (0,09) 0,65 (0,11)
    C 0,81 (0,07) 0,82 (0,0108) 0,82 (0,0108) 0,09) 0,67 (0,11)
    I 0,78 (0,07) 0,93 (0,05) 0,48 (0,09) 0,66 (
    9103 9103 NTIRE20 9103 0,99 (0,06) 0,99 0,004)
    FSIMc
    Методы FRIDA SOTS NTIRE20
    9103 9103 0,06) 0,96 (0,02) 0,55 (0,07) 0,85 (0,06)
    NBPC [15] 0,81 (0,06) 0.96 (0,01) 0,53 (0,06) 0,80 (0,08)
    Zhu et al. [12] 0,82 (0,06) 0,96 (0,01) 0,55 (0,06) 0,82 (0,08)
    Zhu et al. [22] 0,81 (0,06) 0,95 (0,02) 0,73 (0,05) 0,85 (0,08)
    AOD-Net [26] 0,79 () 910 (0,02) 0,67 (0,06) 0.78 (0,08)
    Dehaze-Net [23] 0,81 (0,06) 0,98 (0,01) 0,53 (0,07) 0,78 (0,09)
    ] GCA-Net [27] 0,80 (0,05) 0,97 (0,02) 0,74 (0,06) 0,87 (0,06)
    FFA-Net [37] 0,79 (0,06) 0,66 (0,07) 0,80 (0,09)
    W 0.83 (0,06) 0,95 (0,02) 0,70 (0,06) 0,84 (0,07)
    C 0,83 (0,06) 0,95 (0,02) 0,7101 ( 0,7101) 0,85 (0,07)
    I 0,82 (0,06) 0,98 (0,01) 0,69 (0,06) 0,83 (0,08)

    Таблица 5. Сравнение трех индексов расстояния d1, d2 и d3 на пятидесяти изображениях из набора данных SOTS с индексом dFog (в области тумана).W соответствует нашему основному алгоритму, предполагающему белый туман, C — цветному варианту, а I — варианту интерполяции. Два лучших результата выделены жирным шрифтом. Также подчеркнут лучший результат.

    Таблица 5. Сравнение трех индексов расстояния d1, d2 и d3 на пятидесяти изображениях из набора данных SOTS с индексом dFog (в области тумана). W соответствует нашему основному алгоритму, предполагающему белый туман, C — цветному варианту, а I — варианту интерполяции. Два лучших результата выделены жирным шрифтом.Также подчеркнут лучший результат.

    0,00429 )
    dFog
    Методы d1 d2 d3
    DCP [6] 0,01 (9103) 910 (0,03) 910 (0,03) 910 (0,03) 0,05
    NBPC [15] 0,08 (0,02) 0,01 (0,003) 23,4 (10,8)
    Zhu et al. [12] 0,60 (0,03) 0,05 (0,02) 67.7 (12,7)
    Zhu et al. [22] 0,10 (0,05) 0,01 (0,004) 33,5 (15,8)
    AOD-Net [26] 0,12 (0,04) 0,01 (0,003) 28,4 (16,6)
    Dehaze-Net [23] 0,06 (0,05) 0,006 (0,002) 24,0 (15,6)
    GCA-Net [27] 0,08 (0,04) 22,7 (15.6)
    FFA-Net [37] 0,01 (0,005) 0,004 (0,001) 4,97 (2,3)
    W (белый туман) 910 (0,06) ) 0,009 (0,002) 42,0 (16,8)
    C (цвет) 0,08 (0,06) 0,01 (0,002) 30,3 (16,8)
    I (интерполяция) 0,04 (0,03) 0,006 (0.003) 23,5 (14,9)

    Таблица 6. Сравнение трех индексов расстояния d1, d2 и d3 на пятидесяти изображениях из набора данных SOTS с индексом dNoFog (в зоне без тумана). W соответствует нашему основному алгоритму, предполагающему белый туман, C — цветному варианту, а I — варианту интерполяции. Два лучших результата выделены жирным шрифтом. Также подчеркнут лучший результат.

    Таблица 6. Сравнение трех индексов расстояния d1, d2 и d3 на пятидесяти изображениях из набора данных SOTS с индексом dNoFog (в зоне без тумана).W соответствует нашему основному алгоритму, предполагающему белый туман, C — цветному варианту, а I — варианту интерполяции. Два лучших результата выделены жирным шрифтом. Также подчеркнут лучший результат.

    0,005 (0,001) C (цвет)
    dNoFog
    Методы d1 d2 d3
    DCP [6] 0,09 (0,05) 910 (6,513) 910 (0,05) 910 (6,529) 910 (0,01) 910 (0,01) 910 (0,01) NBPC [15] 0,10 (0,04) 0.01 (0,003) 15,0 (4,5)
    Zhu et al. [12] 0,70 (0,05) 0,05 (0,002) 54,5 (5,25)
    Zhu et al. [22] 0,15 (0,08) 0,02 (0,005) 19,8 (5,0)
    AOD-Net [26] 0,20 (0,06) 0,02 (0,004) 18,7 (6,9)
    Dehaze-Net [23] 0,12 (0,1) 0,007 (0,002) 14,8 (6.6)
    GCA-Net [27] 0,11 (0,05) 0,01 (0,005) 15,4 (8,2)
    FFA-Net [37] 0,01 (0,00108) 4,40 (1,9)
    W (белый туман) 0,20 (0,1) 0,009 (0,003) 24,5 (5,7)
    0,11 (0,1) 0,01 (0,003) 18,8 (5.9)
    I (интерполяция) 0,08 (0,06) 0,006 (0,002) 14,2 (6,1)

    Таблица 7. Сравнение индексов SSIM и PSNR на двадцати синтетических ночных изображениях.

    Таблица 7. Сравнение индексов SSIM и PSNR на двадцати синтетических ночных изображениях.

    Методы SSIM PSNR
    Yu et al.[42] 0,62 13,39
    Li et al. [31] 0,61 12,59
    C (цвет) 0,60 11,33

    GWASinlps: нелокальный априорный итеративный инструмент отбора SNP для исследований ассоциации в масштабе всего генома | Биоинформатика

    Аннотация

    Мотивация

    Множественный маркерный анализ данных полногеномного исследования ассоциации (GWAS) привлек большое внимание в последние годы.Однако из-за сверхвысокой размерности данных GWAS такой анализ затруднен. Часто используемые штрафные методы регрессии часто приводят к большому количеству ложных срабатываний, тогда как байесовские методы очень дороги в вычислительном отношении. Стремясь решить эти проблемы одновременно, мы рассматриваем новый подход с использованием нелокальных априорных значений в рамках итеративного выбора переменных.

    Результаты

    Мы разрабатываем метод выбора переменных с именем i теративный нелокальный априорный выбор s для GWAS, или GWASinlps, который объединяет в рамках итеративного выбора переменных вычислительную эффективность экрана. и выберите подход, основанный на некотором ассоциативном обучении и скупой количественной оценке неопределенности, обеспечиваемой использованием нелокальных априорных значений.Отличительной чертой нашего метода является внедрение стратегии « структурированный просмотр и выбор », которая рассматривает иерархический скрининг, который не только основан на ассоциациях ответ-предиктор, но также основан на ассоциациях ответ-ответ и объединяет выбор переменных в этой иерархии. . Обширные имитационные исследования с однонуклеотидными полиморфизмами, имеющими реалистичные неравновесные структуры сцепления, демонстрируют преимущества нашего вычислительно эффективного метода по сравнению с несколькими частотными и байесовскими методами выбора переменных с точки зрения истинно положительных результатов, частоты ложных открытий, среднеквадратичной ошибки и ошибки оценки размера эффекта.Кроме того, мы предоставляем эмпирический анализ мощности, полезный для дизайна исследования. Наконец, было рассмотрено реальное приложение данных GWAS с фенотипом роста человека.

    1 Введение

    Мы рассматриваем анализ данных полногеномного исследования ассоциации (GWAS) с использованием регрессии переменного отбора. Большинство частотных и байесовских методов отбора переменных, которые были применены к данным GWAS (Carbonetto and Stephens, 2012; Cho et al., 2010; Guan and Stephens, 2011; He and Lin, 2011; Li et al., 2011 г .; Wu et al. , 2009), теоретически или в реализации, или в обоих случаях, имеют привилегию обрабатывать только данные средней и высокой размерности. Поскольку данные GWAS имеют сверхвысокую размерность, анализ GWAS с использованием таких методов может быть статистически неприемлемым, часто приводя к большому количеству ложных срабатываний, или, особенно, для байесовских методов, вычислительно довольно дорогостоящим, если не невозможным. В этой статье представлен новый байесовский метод, который направлен на решение вышеуказанных проблем, обеспечивая эффективный и экономичный выбор переменных для GWAS.

    GWAS — это исследование генетических вариантов, обычно однонуклеотидных полиморфизмов (SNP), в полных геномах разных людей. Количество SNP, измеренных в GWAS, может варьироваться от тысяч до миллионов и намного превышает размер выборки. В этой работе под «многомерными данными» мы обычно подразумеваем данные, в которых количество независимых переменных, p , на один или несколько порядков больше, чем количество выборок, n , и под «сверхвысоким значением». размерные данные ‘мы специально ссылаемся на случаи, когда порядок p больше, чем порядок полиномов n , т.е.е. p> O (nc) ⁠. В данных GWAS количество SNP p часто> O (nc) и даже O (cn) ⁠, т.е. экспоненциальный порядок в n . На сегодняшний день наиболее распространенным подходом к анализу данных GWAS является анализ одного маркера, при котором отдельные SNP тестируются на ассоциацию с фенотипом независимо от других SNP (Zeng et al. , 2015). Тем не менее, такой « анализ одного SNP » часто страдает от низкой ответственности за общую предполагаемую наследуемость (проблема « отсутствующей наследуемости »), низкой мощности обнаружения для индивидуальных размеров эффекта, большого количества ложноположительных результатов и очень консервативных поправок Бонферрони для множественного сравнения (Gao ). и другие., 2010 г .; Manolio et al. , 2009 г .; Stringer et al. , 2011). В отличие от анализа одного SNP, подход к одновременному анализу нескольких SNP или SNP в масштабе всего генома в последние годы привлек большое внимание, потому что: (i) SNP могут коррелировать между собой, (ii) некоторые причинные SNP могут влиять на фенотип, не незначительно, а только в присутствии некоторых других SNP и (iii) некоторые не причинные SNP могут незначительно влиять на фенотип, но не тогда, когда в модели присутствуют некоторые другие SNP (Visscher et al., 2012). Однако из-за сверхвысокой размерности данных GWAS и более высокой вероятности обнаружения коррелированных предикторов совместный анализ ассоциаций нескольких SNP является сложной задачей. Возможные способы обработки нескольких SNP включают анализ набора SNP (Wu et al. , 2010, 2011) и уменьшение размерности за счет выбора переменных, последний из которых является нашим текущим фокусом.

    Наиболее распространенным подходом к выполнению множественного регрессионного анализа SNP данных GWAS является использование некоторой формы метода штрафной регрессии.Как правило, эти методы добавляют штрафной член к функции стоимости, заставляя определенные размеры эффекта быть установленными как ноль и, следовательно, обеспечивают выбор SNP. Для анализа данных GWAS использовались различные методы частотной штрафной регрессии, такие как Ridge (Whittaker et al. , 2000), LASSO (Wu et al. , 2009), Elastic Net (Cho et al. , 2010) и адаптивного LASSO (Sampson и др. , 2013). Кроме того, для выбора переменных сверхвысокой размерности Fan and Lv (2008) предложили итерационный метод ISIS, который использует двухэтапный подход к выбору: сначала выявляется низкоразмерное подмножество всех предикторов с использованием некоторого критерия ассоциации с ответом. , называется этапом отбора, а затем выбирается из этого проверенного набора предикторов с использованием некоторого метода регуляризованной регрессии, называемого этапом выбора.

    В байесовской структуре доступные методы мульти-SNP-анализа включают, помимо прочего, байесовский LASSO (Li et al. , 2011), полностью байесовскую регрессию выбора переменных с выводом на основе метода Монте-Карло (MCMC) цепи Маркова (MCMC). (Guan and Stephens, 2011), байесовская регрессия выбора переменных с вариационным выводом (Carbonetto and Stephens, 2012), эволюционный стохастический поиск (Bottolo and Richardson, 2010; Bottolo и др. , 2013) и эффективное байесовское линейное смешанное моделирование (Zhou et al., 2013). Все вышеперечисленные байесовские методы основаны на традиционно используемых «локальных» априорных значениях, в отличие от которых в литературе недавно были предложены нелокальные априорные значения (Johnson and Rossell, 2010). В задаче выбора переменной (SNP) нулевое значение параметра (размер эффекта SNP), связанного с предиктором, обычно равно нулю, что означает, что если оценочное значение параметра отклоняется от нулевого значения, предиктор включается в модель. В этом контексте нелокальный априор для параметра — это априор, который имеет нулевую плотность при нулевом значении параметра, тогда как локальные априорные элементы имеют положительную плотность при нулевом значении.Хорошо известно, что нелокальные априорные факторы обеспечивают экономный выбор переменных, что снижает количество ложных срабатываний (Johnson and Rossell, 2012). Следовательно, их использование является многообещающим для анализа данных GWAS. Недавно Chekouo et al. (2016) использовали нелокальные априорные вероятности при моделировании данных визуализации генетических данных с низкой размерностью. Однако прямая реализация нелокальных априорных значений для многомерных данных GWAS является сложной с вычислительной точки зрения. Насколько нам известно, не было предпринято никаких попыток приспособить использование нелокальных априорных значений для анализа данных GWAS, за исключением недавней работы Nikooienejad et al. (2016), который разработал метод нелокальной априорной выборки переменных для многомерных геномных исследований с бинарными фенотипами.

    В этой статье мы предлагаем новый метод выбора многомерных переменных для непрерывных фенотипов, который является эффективным с вычислительной точки зрения и обеспечивает экономный выбор переменных, что делает его желательным методом для анализа данных GWAS. В частности, в нашем подходе есть две новинки:

    • Мы предлагаем итеративную схему выбора переменных, в которой в каждой итерации выбор переменных вложен в структуру «структурированного скрининга».Другими словами, наш метод рассматривает итеративную «структурированную стратегию выбора и выбора» для выбора переменных.

    • Мы рассматриваем возможность использования нелокальных априорных точек в рамках вышеупомянутой структурированной системы отбора и отбора для анализа данных GWAS с непрерывными фенотипами.

    Предлагаемая итеративная структурированная стратегия «экран-и-выбор» имеет два интуитивных преимущества: во-первых, в отличие от выбора всех SNP за один шаг, она разбивает задачу выбора на небольшие части, что делает применимы малые или средне-многомерные методы. внутри каждого фрагмента, и, во-вторых, он выполняет иерархический скрининг путем наложения структуры, которая определяется шаблоном зависимости в данных.С другой стороны, для линейных моделей, в частности, процедуры на основе нелокальных априоров достигают согласованности выбора модели для p≤O (n) ⁠, в то время как процедуры, основанные на локальных априорных условиях, не обладают такой согласованностью, и процедуры выбора частотной модели, включая штрафные санкции. Показано, что методы, основанные на правдоподобии, обладают такой согласованностью, когда p фиксировано априори или p≤O (n1 / 3) (Johnson and Rossell, 2012). Следовательно, использование нелокальных априорных значений для выбора переменных в рамках нашей структуры структурированного экрана и выбора является привлекательным выбором.Поскольку реализация нелокального априорного выбора переменных для линейных моделей с малой и средней размерностью является быстрой и наделена вышеуказанными преимуществами, наш метод может обеспечить эффективный и экономичный выбор переменных для GWAS с непрерывными фенотипами. Мы называем наш метод i теративным нелокальным предварительным выбором s для GWAS или GWASinlps, который описан в следующем разделе.

    2 Материалы и методы

    2.1 Фенотип модель

    Рассмотрим n субъектов, каждый из которых имеет значения генотипа для p SNP. Предположим, что yn × 1 = (y1, y2,…, yn) — это вектор непрерывных фенотипов (таких как рост, вес, артериальное давление), а Xn × p — это матрица значений генотипов, в дальнейшем называемая матрицей генотипов, с i -я строка x i , соответствующая предмету i . Значение генотипа для субъекта i и SNP j представляет собой номер определенного референсного аллеля (чаще всего минорного аллеля) SNP j , присутствующего в субъекте i .Мы рассматриваем двуаллельные SNP и аддитивную генетическую модель. Следовательно, значения генотипа равны 0, 1 или 2. Предположим, что βp × 1 = (β1, β2,…, βp) обозначает вектор регрессии величин эффекта SNP.

    В контексте выбора переменной (или модели) набор SNP определяет модель. С p SNP мы можем иметь 2 p различных моделей. Проиндексируем модель как k = {k1, k2,…, kj} ⁠, где 1≤k1 k , а xik обозначает i -ю строку Xk⁠. Установив эти обозначения для модели k , мы предполагаем, что i -й ответ y i возникает из общей линейной модели, заданной формулой где ϵi, i = 1,…, n⁠, идентичны и независимо распределенные нормальные ошибки со средним 0 и неизвестной дисперсией σϵ2⁠. Обратите внимание, что если есть другие доступные ковариаты (такие как возраст, пол, основные компоненты), которые можно рассматривать как смешивающие переменные, они также могут быть включены в матрицу Xk.В качестве альтернативы, можно скорректировать вектор фенотипа и отдельные векторы генотипа SNP для этих искажающих факторов путем обновления этих векторов остатками от одномерной регрессии с вмешивающимися факторами в качестве предикторов (Price et al. , 2006). Для визуальной простоты мы не используем здесь явных обозначений вмешивающихся факторов.

    2.2 Нелокальные априорные значения для размеров эффекта SNP

    Для вектора эффектов SNP βk⁠, в отличие от традиционно используемых локальных априорных значений, мы рассматриваем нелокальный априор (Johnson and Rossell, 2010), который сходится к нулю, когда размер эффекта стремится к своему нулевому значению, которое обычно равно 0. в контексте выбора переменных.В этой работе мы исследуем два варианта нелокального априорного момента для размеров эффекта — предшествующий момент продукта (pMOM Prior) и обратный момент предшествующего продукта (piMOM Prior; Johnson and Rossell, 2012). Для модели k в дальнейшем обозначим ненулевые элементы βk через (β1k, β2k,…, β | k | k) ⁠, где | k | — количество SNP, включенных в модель k .

    В качестве первого выбора для ненулевых компонентов βk мы предполагаем априорную pMOM, которая является произведением априорных значений индивидуального момента (MOM) на этих ненулевых компонентах и ​​может быть выражена как

    π (βk | r, τ, σ2) = M | k | −1 (τσ2) — | k | 2 − r | k | ∏k = 1 | k | βik2r exp [−∑k = 1 | k | βi | k | 22τσ2],

    (2) где M | k | = (2π) — | k | / 2 ((2r − 1) !!) | k | ⁠, причем (2r − 1) !! = ∏j = 1r (2j − 1) ⁠ — маргинальная константа, не зависящая от τ и r , r = 1,2,… — порядок априорного значения, τ > 0 — параметр масштаба и σ2 = σϵ2⁠.В качестве второго варианта для ненулевых компонентов βk мы предполагаем априор piMOM, который является произведением априорных значений индивидуального обратного момента (iMOM) на этих ненулевых компонентах и ​​может быть выражен как

    π (βk | ν, τ, σ2) = (τσ2) ν | k | 2 (Γ (ν2)) | k | ∏k = 1 | k || βik | — (ν + 1) exp [−∑k = 1 | k | τσ2βi | k | 2],

    (3) где ν> 0 и τ> 0 — это, соответственно, форма и параметры масштаба априорной модели, а σ 2 определяется так же, как для априорной модели pMOM.

    На рис. 1 изображены кривые плотности априоров MOM ( r = 1, τ = 1) и iMOM (ν = 1, τ = 1) красными и синими сплошными линиями соответственно.Построение предшествующей модели MOM основано на нормальной плотности (красная пунктирная линия), тогда как предварительная модель iMOM функционально связана с обратной гамма-плотностью (синяя пунктирная линия). Следовательно, предыдущая версия MOM имеет хвостовое поведение, аналогичное нормальному распределению, тогда как предыдущая версия iMOM имеет более тяжелые хвосты. С другой стороны, в окрестности нуля предварительная версия iMOM довольно быстро исчезает по сравнению с предыдущей версией MOM. Интуитивно это подразумевает: (i) если стандартизованный размер эффекта велик, предварительная версия iMOM, благодаря наличию более тяжелых хвостов, обеспечивает большую поддержку для ее обнаружения и объективной оценки, тогда как предыдущая модель MOM может чрезмерно сжиматься, что приводит к смещению; (ii) если стандартизованный размер эффекта невелик (но не равен нулю), предварительный MOM обеспечивает лучшую поддержку для его обнаружения и объективной оценки, тогда как предварительный iMOM может привести к смещению из-за чрезмерного сжатия.Из-за этого компромисса полезность выбора нелокального априорного значения будет зависеть от характера распределения размера эффекта рассматриваемых данных.

    Рис. 1.

    MOM Prior ( r = 1, τ = 1) и iMOM Prior (ν = 1, τ = 1) сплошными линиями; N (0, 1) и Inv-Gamma (1, 1) пунктирными линиями

    Рис. 1.

    MOM Prior ( r = 1, τ = 1) и iMOM Prior (ν = 1, τ = 1) сплошными линиями; N (0, 1) и распределения Inv-Gamma (1, 1) пунктирными линиями

    Обратите внимание, что в выражениях априорных значений для размеров эффекта, если только один компонент вектора размера эффекта βk равен нулю , плотность π (βk) равна нулю.Это критически важная особенность априорных значений pMOM и piMOM, которая при выборе переменных накладывает сильные штрафы на вектор регрессии по крайней мере с одним компонентом 0, что способствует последовательной идентификации причинных SNP (Johnson and Rossell, 2012) и для коэффициента оценка, сильное зависящее от данных сокращение размеров эффекта (Rossell and Telesca, 2017). Следуя Джонсону и Росселлу (2012), мы предполагаем обратную гамму (0,01, 0,01) априорности для σϵ2⁠ и бета-биномиальную априорность для модельного пространства, задаваемую формулой π (k | γ) = γ | k | (1 − γ) p− | k |, причем γ∼beta (1,1) ⁠.

    2.2.1 Выбор гиперпараметров

    Для простоты мы установили r = 1 для предшествующей pMOM и ν = 1 для предшествующей piMOM. Фактически, для r 2 априор MOM становится значительно пиковым по обе стороны от нуля с последующим быстрым падением до нуля, в то время как поведение хвоста остается аналогичным. Следовательно, учет r > 1 может привести к увеличению смещения. Другой гиперпараметр τ для обоих априорных значений контролирует, насколько дисперсия априорного значения составляет около 0.Чем больше τ, тем больше разброс априорных значений по пространству параметров, поэтому рекомендуется использовать относительно большие значения параметра. Однако меньшее значение τ с большей вероятностью обнаружит влияние меньших значений параметра. Поскольку размеры эффекта GWAS, как правило, очень малы, в этой работе мы оцениваем τ так, что нелокальный априор присваивает вероятность 0,01 событию того, что стандартизованный размер эффекта попадет в интервал (–0,05, 0,05). Такие оценки τ для априорных значений MOM и iMOM равны 0.022 и 0,008 соответственно (Johnson, Rossell, 2010).

    2.3 GWASinlps метод

    Метод GWASinlps разработан для итеративного пошагового выбора SNP. Учитывая начальный список SNP, S , матрицу генотипов X и вектор фенотипа y , процедура начинается на итерации 1 с определения тех k 0 SNP, которые имеют наивысший ранг в связи с фенотипом. . Мы называем эти k 0 SNP ведущими SNP итерации.Абсолютное значение коэффициента корреляции Пирсона между SNP и фенотипом рассматривается как мера ассоциации. Меры ассоциации вычисляются на основе попарно полных точек данных. Предположим, что S1, S2,…, Sk0 обозначают k 0 ведущих SNP, которые определяются ранжированием ассоциации.

    Для каждого ведущего SNP Sj, j = 1,…, k0⁠, независимо от других, мы определяем все те SNP (включая S j ), которые имеют абсолютные коэффициенты корреляции с S j больше, чем или равно r xx , где r xx ∈ (0, 1) — заданный порог.Концептуально это сводится к определению всех тех SNP, которые находятся в LD с S j с силой не менее r xx . Обозначим через Sj = (Sj1, Sj2,…, Sjlj) множество всех таких SNP. Назовем Sj, j = 1,2,…, k0⁠, ведущих множеств итерации. Определение ведущих SNP и последующее определение ведущих наборов вместе составляют процедуру «структурированного скрининга», которая представляет собой новаторский подход в литературе по выбору переменных, основанный на стратегии «скрининга и выбери» и имеющий важные последствия для наш метод GWASinlps, как обсуждалось в разделе обсуждения.

    Для каждого ведущего набора Sj, j = 1,…, k0⁠, мы выполняем нелокальный априорный выбор байесовских переменных только с SNP, включенными в S j (Johnson and Rossell, 2012). Выбор байесовской переменной основан на модели фенотипа, указанной в уравнении (1), нелокальном предшествующем значении для размеров эффекта SNP, заданном в уравнении (2) или уравнении (3), и заданном предшествующем пространстве модели. В частности, выбор переменной достигается путем создания симуляций MCMC из апостериорного распределения в пространстве модели, определения модели с самой высокой частотой появления среди симуляций как HPPM и последующего выбора SNP, включенных в HPPM.Предположим, что Sjsel — это набор выбранных SNP из ведущего набора Sj⁠.

    Определите S (1) = ∪j = 1k0Sj как набор всех SNP из всех ведущих наборов S j s и S (1) sel = ∪j = 1k0Sjsel как набор всех выбранных SNP из все S j s. Мы рассматриваем S (1) sel как набор SNP, выбранных на итерации 1. SNP в S (1) удаляются из начального списка SNP. Кроме того, вектор ответа y обновляется остатками множественной регрессии y на SNP в S (1) sel⁠.

    С обновленным списком SNP и обновленным вектором ответа из итерации 1 итерация 2 выполняется так же, как указано выше. При условии, что обновленный список SNP содержит по меньшей мере один SNP, процедура может продолжать выбор SNP посредством последовательных итераций до тех пор, пока не будет достигнуто заранее определенное количество выбранных SNP m и m не определит критерий остановки. На любой итерации i , если S (i) sel пуст, мы удаляем SNP в S (i) из S , пропускаем оставшуюся часть i -й итерации и переходим к ( i + 1) итерация.Максимально допустимое количество таких пропусков, обозначенное как n skip , определяет другой критерий остановки GWASinlps.

    Вместе со всеми ограничениями процедура GWASinlps описана в алгоритме 1. Одной из важных особенностей GWASinlps является то, что в рамках итерации SNP, который коррелирован с несколькими ведущими SNP, имеет возможность быть выбранным из нескольких нелокальных предшествующих MCMC работает с несколькими ведущими наборами. Таким образом, даже если SNP не выбран из одного ведущего набора, он вполне может быть выбран из другого ведущего набора.Однако, если SNP, присутствующий в одном или нескольких ведущих наборах, вообще не выбран в текущей итерации, этот SNP удаляется из последующих итераций. Таким образом, GWASinlps обеспечивает элегантный компромисс между двумя крайностями: немедленное отбрасывание SNP, если он не выбран в одном случае, с одной стороны, и предоставление SNP неограниченного рассмотрения для выбора, с другой. Рекомендуется использовать вмененные данные в качестве входных данных в процедуре GWASinlps, поскольку для выбора нелокальной априорной байесовской переменной требуется полностью доступная матрица плана.

    Алгоритм 1

    Требуется: S, X, y, family, k, rxx, m, nskip

    1: i ← 0, skip ← 0, Ssel ← []

    2: при card (Ssel) и card (S)> 0 и skip do

    3: i ← i + 1

    4: S1, S2,…, Sk0 ← (ведущие SNP) Top k 0 SNP в S с наивысшей абсолютной корреляцией, | cor (⁠X [‘Sj’], y⁠) | ⁠, с y

    5: для j = от 1 до k 0 до

    6: Sj ← (Sj1, Sj2,…, Sjlj) ← (Ведущий набор) Все SNP с абсолютной корреляцией ≥rxx с S j

    7: Sjsel ← SNP в HPPM, полученные из non -локальный выбор переменной на основе предыдущего значения в пределах S j

    8: конец для

    9: S (i) ← ∪j = 1k0Sj, S (i) sel ← ∪j = 1k0Sjsel

    10 : если S (i) sel не пусто , то

    11: Ssel ← [Ssel, S (i ) sel]

    12: y ← Остатки от множественной регрессии y на SNP в S (i) sel

    13: else

    14: пропустить пропустить + 1

    15: конец if

    16: S ← S ∖ S (i)

    17: i ← i + 1

    18: конец, а

    19: возврат Ssel

    2.3.1 Выбор параметров настройки GWASinlps

    GWASinlps имеет несколько параметров настройки, а именно: k 0 , r xx , m , n skip , которые следует выбирать с учетом предварительных знаний о наборе данных и / или необходимости экспериментатора. Что касается k 0 , установка низкого значения будет поддерживать низкое количество ведущих наборов, и, следовательно, некоторые причинные SNP, которые влияют на фенотип лучше только в присутствии некоторых других SNP, могут не быть выбраны, но такая установка защитит от ложных положительные.Однако, если набор данных содержит только несколько SNP с высокой степенью ассоциации с фенотипом, если их эффекты не будут удалены, другие причинные SNP могут не быть выбраны, и в этом случае выбор большого k 0 может просто увеличить вычислительную мощность. время без какого-либо выигрыша в обнаружении.

    Интуитивно понятный выбор r xx — 0,5. Однако в литературе по генетике для набора данных GWAS с сокращенным LD корреляция между SNP, равная 0,2, часто может считаться достаточно высокой, особенно если SNP принадлежат одной и той же хромосоме.Следовательно, разумный выбор r xx должен зависеть от конкретных потребностей приложения и фона. Однако для набора данных GWAS, который не был сокращен LD, ведущие наборы, как правило, будут намного больше по размеру, и оценка HPPM будет требовать вычислительных затрат без особой выгоды. Следовательно, для необрезанных наборов данных рекомендуется более высокое значение r xx .

    Мы можем позволить процедуре GWASinlps продолжать работу до тех пор, пока не останется ни один SNP, который станет ведущим SNP.В качестве альтернативы, учитывая ограничения в виде м и / или n пропустить , точка остановки определяется тем ограничением, которое оспаривается первым. Здесь мы произвольно устанавливаем n skip = 3 и m = 500, большое число.

    2.3.2 Прогноз

    После выбора SNP на основе GWASinlps выбранные SNP могут использоваться в модели оценки для выполнения оценки размера эффекта и прогнозирования фенотипа.Для приложений в исследованиях смоделированных и реальных данных, обсуждаемых ниже, мы используем нелокальную априорную модель оценки (Rossell and Telesca, 2017), которая рассматривает полную модель, регрессирующую фенотип на всех выбранных GWASinlps SNP, и генерирует выборки из апостериорное распределение величин эффекта SNP. Величина эффекта SNP оценивается с использованием среднего значения этих апостериорных выборок. Наконец, предсказанные значения фенотипа получают с использованием этих оценок величины эффекта в уравнении (1).

    2.4 Имитационные исследования

    Чтобы продемонстрировать производительность, гибкость и преимущества метода GWASinlps, мы проводим обширное имитационное исследование с SNP, имеющим реалистичную структуру LD. Мы делим все моделирование на два набора: Моделирование 1, используемое для сравнения методов, и Моделирование 2, используемое для выполнения анализа мощности.

    2.4.1 Смоделированные данные для сравнения методов (моделирование 1)

    В модели 1 для сравнения методов мы рассмотрели анализ смоделированных данных с генотипами SNP, имеющими структуру LD, напоминающую структуру реальных генотипированных SNP.Мы варьировали как количество SNP p , так и количество выборок n , а также для каждой комбинации p и n независимо сгенерированные наборы данных. В частности, мы рассмотрели три разных значения для p и n . Соответствующие матрицы генотипов были созданы с использованием HAPGEN2 (Su et al. , 2011) следующим образом. Из SNP, присутствующих в p-плече хромосомы 1, мы построили три набора: SNP, принадлежащие области 3 (1–84 400 000 пар оснований), регионам 2 и 3 (1–106 700 000 пар оснований) и областям 1, 2 и 3 ( 1–123 400 000 п.н.).В каждом наборе мы сохранили только те SNP, которые включены в файлы легенд поэтапных гаплотипов из версии 2 HapMap 3 (см. Дополнительные материалы в Интернете). Затем, используя SNP каждого набора в HAPGEN2, для трех разных размеров выборки 2000, 3000 и 5000, мы сгенерировали матрицы генотипов, имеющие такую ​​же структуру LD, что и гаплотипы хромосомы 1, представленные в контрольной панели CEU + TSI, и аналогичные скорости мелкомасштабной рекомбинации. как на генетической карте хромосомы 1. Сгенерированные матрицы генотипов были случайным образом отсечены с использованием эталонной матрицы LD из ~ 9 миллионов SNP и порога r 2 = 0.8 (Ван и др. , 2016). Регулярный контроль качества проводился с использованием порога частоты минорного аллеля 0,01 (MAF). Дублирующиеся столбцы SNP и постоянные столбцы SNP были удалены. После вышеуказанных шагов количество SNP в трех наборах составило приблизительно 10 000, 15 000 и 20 000, которые представляют собой три различных значения p , рассматриваемых для анализа. Для каждого набора SNP мы случайным образом выбрали 20 SNP в качестве причинных SNP. Для причинных SNP стандартизованная величина эффекта была независимо получена из распределения N (0, 1).Для остальных SNP величина эффекта была установлена ​​равной нулю. Чтобы получить данные фенотипа, мы рассмотрели пять значений наследуемости 0,1, 0,2, 0,3, 0,4 и 0,5. Считалось, что объясненная фенотипическая дисперсия (PVE) отражает наследуемость. Таким образом, для данной наследуемости h 2 фенотипы были сгенерированы добавлением к Xβ⁠, независимого шума N (0, SD = η), где η было определено таким образом, что h3 = var (Xβ) / ( var (Xβ) + η). Для каждой комбинации p и n мы моделировали 100 независимых повторов.

    2.4.2 Смоделированные данные для анализа мощности (моделирование 2)

    В моделировании 2, чтобы провести анализ мощности для нашего метода GWASinlps, мы, как и раньше, рассматривали смоделированные генотипы SNP с реалистичной структурой LD. Матрица генотипа была создана с использованием HAPGEN2 (Su et al. , 2011) следующим образом. Мы выбрали все SNP хромосомы 21, содержащиеся в файлах легенд поэтапных гаплотипов из версии 2 HapMap 3 (см. Моделирование 1).Количество выбранных SNP составило 19 306. Мы рассмотрели 19 различных размеров выборки в диапазоне от n = 1000 до n = 10000, увеличиваясь на 500. Для каждого размера выборки, используя выбранные SNP в HAPGEN2, мы сгенерировали матрицу генотипов, имеющую аналогичная структура LD, как у гаплотипов хромосомы 21, представленных в контрольной панели CEU + TSI, и аналогичные скорости мелкомасштабной рекомбинации, как на генетической карте хромосомы 21. Аналогично моделированию 1 сгенерированные матрицы генотипов были случайным образом обрезаны, подвергнуты регулярной MAF исправлено и исправлено для повторяющихся и постоянных столбцов SNP.После описанных выше шагов в матрицах генотипов всех размеров выборки осталось ~ 8000 SNP. Из SNP, общих для всех матриц генотипов, мы случайным образом выбрали 25 SNP в качестве причинных SNP. Для причинных SNP стандартизованная величина эффекта была независимо получена из распределения N (0, 1). Для остальных SNP величина эффекта была установлена ​​равной нулю. Для получения данных фенотипа мы рассмотрели три значения наследуемости 0,05, 0,1 и 0,15. Представляя наследуемость с помощью PVE, для данной наследуемости h 2 фенотипы были созданы путем добавления к Xβ⁠ независимого шума N (0, SD = η), где η определяли так же, как в моделировании 1.Для каждой комбинации p и n моделировали 100 независимых повторов.

    2,5 Тематически организованные данные о психозах

    Мы применили наш метод GWASinlps для анализа реального набора данных, полученного в ходе исследования норвежского тематического организованного психоза (TOP) в Университете Осло и университетской больнице Осло (см. Дополнительные материалы в Интернете). Набор данных содержит данные условного генотипа из трех разных партий для контрольной группы и пациентов с диагнозом тяжелого психического заболевания.Поскольку недавние исследования показали, что рост человека в значительной степени полигенен по своей природе (Yang et al. , 2010), мы рассматривали рост как фенотип в нашем анализе. Данные генотипа из нескольких разных партий были объединены, и объединенные данные прошли регулярный контроль качества, в результате чего SNP с MAF менее 0,01 были удалены и обрезка на основе LD с порогом r 2 = 0,8 (см. Моделирование 1). . Кроме того, если присутствовали повторяющиеся столбцы SNP, оставался только один, а все одинаковые столбцы SNP удалялись.Число сохраненных SNP составляло ~ 55 000. Мы скорректировали значения роста и генотипов SNP для пола, обновив их остатками от одномерной регрессии по полу.

    2.6 Реализация и масштабируемость

    Мы реализовали наш метод GWASinlps в языке программирования R (R Core Team, 2016). Мы использовали следующие пакеты R: mombf (Rossell и др. , 2016) для нелокальных предварительных вычислений, glmnet (Friedman и др. , 2010) для регуляризованного регрессионного анализа и снегопад (Knaus, 2015) для параллельного программирования. для облегчения вычислений.Программное обеспечение pi-MASS использовалось для проведения анализа Гуана и Стивенса (2011). Все параллельные вычисления были выполнены с использованием среды Extreme Science and Engineering Discovery Environment при поддержке гранта Национального научного фонда номер ACI-1053575 (Towns et al. , 2014). Программное обеспечение для генетического моделирования HAPGEN2 (Su et al. , 2011) использовалось для моделирования матриц генотипов. LD-обрезку выполняли с использованием коммерческого программного пакета MATLAB (MATLAB, 2016). Мы написали пакет R, реализующий наш метод, и сделали его свободно доступным.

    Что касается масштабируемости и скорости, GWASinlps разбивает всю проблему выбора на небольшие части с помощью структурированного скрининга, который должен вычислять только коэффициенты корреляции Пирсона между переменными. В каждом небольшом фрагменте выбор байесовской переменной представляет собой задачу от низкой до умеренно высокой размерности (⁠p≤O (n log (n)) ⁠). Поскольку вычисление корреляции Пирсона имеет сложность O (n) и очень быстро с использованием R (и большинства других стандартных программ), с правильным выбором параметров настройки k 0 и r xx , обработка сверхвысоких размеров data является вычислительно эффективным для нашего метода по сравнению с соответствующими существующими методами и не представляет каких-либо сложных проблем.

    3 Результаты

    В этом разделе мы представляем результаты анализа смоделированных и реальных данных. Статистические данные, которые мы использовали для оценки выбора и прогнозирования переменных: (i) частота истинных положительных результатов (TPR) или чувствительность (количество выбранных причинных SNP, деленное на количество причинных SNP), (ii) частота ложных обнаружений ( FDR; количество выбранных беспричинных SNP, деленное на количество выбранных SNP), (iii) среднеквадратичная ошибка (MSE) прогноза, (iv) l 2 ошибка оценки размеров эффекта (⁠β- ошибка) и (v) относительный прогнозируемый выигрыш (RPG; Guan and Stephens, 2011), который представляет собой безразмерное число, которое измеряет, какая часть извлекаемого сигнала, присутствующего в данных, была обнаружена методом и определяется как

    RPG = MSE с использованием только перехват-MSE с использованием оцененных величин эффекта MSE с использованием только перехват-MSE с использованием истинных размеров эффекта.

    Таким образом, если PVE (наследуемость) фенотипа составляет 0,1, то RPG 0,6 для метода указывает, что метод может извлечь 60% этого PVE из данных, то есть метод может объяснить 6% общей дисперсии значений фенотипа.

    3.1 Результаты анализа моделирования 1

    В анализе Simulation 1 мы сравниваем наш метод GWASinlps с частотными методами LASSO (Tibshirani, 1996) и эластичной сеткой (Zou and Hastie, 2005) и байесовским методом pi-MASS (Guan and Stephens, 2011).Кроме того, мы сравниваем результаты GWASinlps с результатами, полученными с использованием Zellner’s g -prior (Zellner, 1986) в рамках нашей структурированной структуры «экран и выбор» вместо нелокальной априорной, в дальнейшем называемой igps.

    Мы проанализировали наборы данных Simulation 1 с помощью GWASinlps (⁠k0 = 1, rxx = 0,2⁠) с априорными pMOM и piMOM, а также с использованием igps (⁠k0 = 1, rxx = 0,2⁠) с часто используемым параметром g = n , LASSO и Elastic Net с параметром настройки α = 0,75, 0.5, 0,25 и пи-МАСС. Для LASSO и Elastic Net были рассмотрены два наиболее часто используемых варианта настройки параметра λ: значение λ, которое дает минимальную среднюю перекрестно подтвержденную ошибку, в дальнейшем называемую l.min, и наибольшее значение λ, такое, что ошибка находится в пределах 1 стандартной ошибки минимум, в дальнейшем называемый l.1se, оба в 10-кратной перекрестной проверке. Для анализа GWASinlps мы использовали 1800 итераций MCMC после 200 прожигов, тогда как для pi-MASS мы использовали 10 000 итераций после 1000 прожигов.

    Мы усредняем результаты анализа Simulation 1 по рассматриваемым значениям наследуемости и далее представляем эти средние показатели.Для реальных данных GWAS n и p будут известны, но истинные h 2 обычно не будут известны, поэтому имеет смысл сравнить характеристики методов, усредненные по неизвестной величине. Тем не менее, мы делаем индивидуальные оценки наследуемости доступными в дополнительных таблицах с S1 по 5. Мы суммируем результаты анализа моделирования 1 на рисунке 2, показывающем гистограммы TPR и FDR, и рисунке 3, показывающем гистограммы MSE и β-ошибки. Отметим, что ЛАССО с л.Настройка 1se работала лучше, чем настройка l.min во всех случаях. Итак, для ясности на этих рисунках мы показываем только результаты, основанные на l.1se. Оба рисунка состоят из девяти ячеек, расположенных в сетке три на три, с количеством SNP в строках и количеством выборок в столбцах. В частности, каждая ячейка на рисунке 2 показывает гистограммы TPR (более темным оттенком) и FDR (более светлым оттенком) для нескольких различных конкурирующих методов. С другой стороны, каждая ячейка на Рисунке 3 показывает гистограммы MSE (в более плотных линиях) как процент от наивысшего наблюдаемого MSE во всех ( n , p ) комбинаций, а также гистограммы β-ошибки (более разреженными линиями). как процент от наивысшей наблюдаемой β-ошибки во всех ( n , p ) комбинациях для всех конкурирующих методов.Из-за разницы в порядке MSE и β-ошибки были использованы процентные меры, чтобы избежать искажения графиков для представления. Фактические оценки ошибок приводятся в дополнительных таблицах S4 и S5.

    Рис. 2.

    Симуляция 1 гистограмм TPR и FDR выбора переменных для всех ( n , p ) комбинаций с использованием наших методов GWASinlps pMOM и piMOM, Zellner g -prior на нашем структурированном экране и -выбрать фреймворк, LASSO, Elastic Net с несколькими вариантами настройки параметра α и pi-MASS.Все результаты усредняются по рассматриваемым значениям наследуемости и 100 повторов

    Рис. 2.

    Моделирование 1 столбиковые диаграммы TPR и FDR выбора переменных для всех ( n , p ) комбинаций с использованием наших GWASinlps pMOM и piMOM методы, Zellner g -prior в рамках нашей структурированной структуры выбора экрана и выбора, LASSO, Elastic Net с несколькими вариантами настройки параметра α и pi-MASS. Все результаты усреднены по рассматриваемым значениям наследуемости и 100 повторов

    .

    Рис.3.

    Моделирование 1 штриховых графиков MSE и l 2 ошибка оценки размеров эффекта (⁠β-ошибка) для всех ( n , p ) комбинаций с использованием наших методов GWASinlps pMOM и piMOM, Zellner’s g -prior в рамках нашей структурированной структуры выбора экрана и выбора, LASSO, Elastic Net с несколькими вариантами настройки параметра α и pi-MASS. Все результаты усредняются по рассматриваемым значениям наследуемости и 100 повторам, а затем выражаются в процентах от наивысшего наблюдаемого значения соответствующей ошибки во всех ( n , p ) комбинациях

    Рис.3.

    Моделирование 1 штриховых графиков MSE и l 2 ошибка оценки размеров эффекта (⁠β-ошибка) для всех ( n , p ) комбинаций с использованием наших методов GWASinlps pMOM и piMOM, Zellner’s g -prior в рамках нашей структурированной структуры выбора экрана и выбора, LASSO, Elastic Net с несколькими вариантами настройки параметра α и pi-MASS. Все результаты усредняются по рассматриваемым значениям наследуемости и 100 повторам, а затем выражаются в процентах от наивысшего наблюдаемого значения соответствующей ошибки во всех ( n , p ) комбинациях

    . методы регрессии, GWASinlps предоставил (i) гораздо более низкий FDR с конкурирующим TPR равномерно по размеру выборки и количеству SNP, (ii) почти равный TPR для больших p , i.е. при наличии более высокой разреженности, что обычно в данных GWAS, и (iii) равномерно более низких MSE и β-ошибок по размеру выборки и количеству SNP. Кроме того, мы отмечаем, что с увеличением наследуемости GWASinlps приводил к уменьшению количества ложных открытий, тогда как методы регуляризованной регрессии в основном демонстрировали тенденцию к увеличению. С другой стороны, pi-MASS со сравнимым количеством итераций MCMC, как GWASinlps, выбрал слишком мало SNP и привел к худшим результатам по сравнению со всеми другими методами.Обратите внимание, что метод igps, использующий нашу структурированную структуру screen-and-select, также работает лучше, чем методы регуляризованной регрессии и pi-MASS. Это наглядно демонстрирует полезность и эффективность модели исследования космоса предлагаемого нами структурированного подхода «экран и выбор». На рисунке 2 производительность igps вполне конкурентоспособна с GWASinlps. На рисунке 3 показано, в то время как igps обычно обеспечивает меньшую β-ошибку, GWASinlps обычно обеспечивает меньшую MSE, что интуитивно оправдано, поскольку нелокальные априорные факторы достигают согласованности выбора модели с p = O (n) (Johnson and Rossell, 2012).Кроме того, мы отмечаем, что GWASinlps с предварительным pMOM показал немного лучшую производительность, чем с предварительным piMOM в общем анализе. Следовательно, для моделирования 2 мы представляем только результаты на основе pMOM.

    Что касается времени вычислений, то среднее время выполнения для набора данных с n = 2000, 3000, 5000 составляло соответственно около 0,6 минуты, 0,8 минуты и 1,1 минуты для предшествующей pMOM и 3,1 минуты, 4,5 минуты и 5,4 минуты для piMOM до и Среднее время выполнения для набора данных с p = 10 000, 15 000, 20 000 было соответственно около 0.6 минут, 0,8 минуты и 1,1 минуты для pMOM до и 5,6, 3,1 и 4,3 минуты для piMOM до.

    3.2 Результаты моделирования 2 анализа

    В анализе Simulation 2 мы выполняем анализ мощности для нашего метода GWASinlps, используя как (переменную) мощность выбора, так и мощность прогнозирования. Мы разделили каждый набор данных Simulation 2 на данные поезда и тестовые данные, выделив три четверти выборки для данных поезда. Мы проанализировали наборы данных поездов с помощью нашего метода GWASinlps на основе pMOM с k0 = 1 и r xx = 0.2, которая является строгой настройкой, способствующей минимизации ложных срабатываний. Сила выбора переменных, или сила выбора, эмпирически определялась как TPR. Мощность предсказания оценивалась с помощью РПГ. Обе оценки были усреднены по 100 независимым повторам. Результаты анализа моделирования 2 представлены на рисунке 4, на котором показаны графики TPR, и на рисунке 5, где показаны графики RPG. Для всех рассматриваемых наследуемостей рисунок 4 показывает эволюцию силы отбора и соответствующее количество ложноположительных результатов по мере увеличения размера выборки.На рисунке 5 мы показываем эволюцию RPG для данных поезда и тестирования с увеличением размера выборки. Отметим, что для самой низкой рассматриваемой наследуемости 0,05, ниже размера выборки 3000, значения RPG показали нестабильные колебания из-за переобучения. Итак, для лучшего визуального представления на рисунке 5 мы усекли графики ниже n = 3000. Мы сделали все значения TPR, TNR, FDR и RPG Simulation 2 доступными в дополнительных таблицах S6 и S7.

    Рис.4.

    Моделирование 2 графика силы отбора и количества ложноположительных результатов для размера выборки от 2000 до 10 000 и трех рассматриваемых значений наследуемости ( h 2 ) из анализа на основе pMOM GWASinlps. Все точки усредняются по 100 повторам

    Рис. 4.

    Моделирование 2 графика силы отбора и количества ложноположительных результатов для размера выборки от 2000 до 10 000 и трех рассматриваемых значений наследуемости ( h 2 ). из анализа на основе pMOM GWASinlps.Все точки усреднены по 100 повторам

    Рис. 5.

    Моделирование 2 графиков RPG для прогнозирования в обучающих и тестовых данных с использованием метода GWASinlps для размеров выборки 3000 и более и учитываемых значений наследуемости. Значения ниже n = 3000 нестабильны из-за переобучения и усечены для лучшего визуального представления

    Рис. считались ценностями наследуемости.Значения ниже n = 3000 нестабильны из-за переобучения и усечены для лучшего визуального представления

    Из рисунка 4 мы отмечаем, что с увеличением размера выборки мощность отбора неуклонно возрастала, тогда как количество ложных срабатываний уменьшалось, как хотелось бы . На рисунке 5 график тестовых данных показывает, что с увеличением размера выборки наш метод может обнаруживать все больше и больше извлекаемого сигнала, присутствующего в данных. Оба рисунка хорошо демонстрируют последовательность нашего метода выбора переменных.

    3.3 Анализ чувствительности для параметров настройки GWASinlps

    Поскольку метод GWASinlps зависит от нескольких параметров настройки, мы выполняем анализ чувствительности. Если экспериментатор не желает получить самое большее определенное количество выбранных SNP, m устанавливается на высокое значение по умолчанию. Следовательно, для анализа чувствительности мы рассматриваем другие параметры настройки k 0 , r xx и n skip .В качестве данных мы используем первые 30 повторов, соответствующих p = 10 000, n = 2000 и h 2 = 0,5 из моделирования 1. Мы рассматриваем следующую сетку значений: k0∈ {1,2,3,4,5}, rxx∈ {0,2,0,35,0,5,0,75,0.9} и nskip∈ {1,2,3,4,5} ⁠, которые содержат конкретные значения параметров настройки используется в анализах моделирования 1 и 2. Мы анализируем наборы данных, используя метод GWASinlps pMOM, основанный на предварительных данных, с каждой комбинацией (k0, rxx, nskip) из приведенной выше сетки значений.

    В качестве меры оценки чувствительности анализа к выбору параметров настройки мы рассматриваем MSE. MSE из анализа чувствительности представлены в дополнительной таблице S8. Обратите внимание, что более низкие значения k 0 и r xx будут больше защищать от ложных срабатываний и, следовательно, будут иметь тенденцию приводить к более редкому выбору SNP, тогда как более высокие значения k 0 и r xx будет иметь тенденцию давать более либеральный выбор SNP и, следовательно, автоматически приведет к более низким MSE.Однако из дополнительной таблицы S8 мы видим, что колебания MSE во всей рассматриваемой сетке параметров настройки довольно скромны. Диапазон всех MSE составляет (8,23, 9,15) со стандартным отклонением 0,27, что не очень велико для размера выборки n = 2000.

    3,4 Результаты анализа данных TOP

    Чтобы проанализировать реальный набор данных с помощью GWASinlps, мы рассмотрели 20 случайных разделов данных на обучающие и тестовые данные, выделив три четверти субъектов для обучающих данных.Для каждого деления GWASinlps (⁠k0 = 1, rxx = 0,2⁠) с предварительным pMOM применялся к соответствующим данным поезда, в результате чего получался набор выбранных SNP. Количество SNP, которые появились по крайней мере в половине (т. Е. 10) этих наборов SNP, равно 7, тогда как количество SNP, которые появились по крайней мере в одной четверти (т. Е. 5) этих наборов SNP, равно 26. MSE из последовательности и тестовые данные составляют соответственно 44,82 и 46,86 с использованием указанных выше 7 SNP и 40,24 и 50,98 с использованием указанных выше 26 SNP. В частности, с этими 7 SNP переобучения практически нет.Все вышеупомянутые 26 SNP вместе с их положениями в хромосомах, частотой появления в вышеуказанных двадцати наборах, идентификаторами rs ID и символами генов приведены в дополнительной таблице S9. Кроме того, для каждого из 20 рассмотренных выше разделов мы также выполнили выбор переменных с помощью LASSO, Elastic Net и pi-MASS. Ни для одного из подразделений, использующих LASSO и Elastic Net, не было выбрано SNP с α, изменяющимся от 0,01 до 1 либо с регуляризацией на основе l.min или l.1se. С другой стороны, хотя pi-MASS выбрал несколько SNP для каждого подразделения, количество общих выбранных SNP среди всех подразделений было равно нулю.

    4 Обсуждение

    Мы разработали новый байесовский метод, GWASinlps, для выбора переменных GWAS, объединив в итеративной структуре вычислительную эффективность подхода «экран и выбор», основанного на некотором ассоциативном обучении, и экономную количественную оценку неопределенности, обеспечиваемую использованием не- местные приоры. Хотя часто используемые методы регуляризованной регрессии, такие как LASSO и Elastic Net, могут обрабатывать многомерные данные GWAS, и если они реализованы через l.Регуляризация на основе min обеспечивает оценки с низким MSE, количество выбранных SNP часто слишком велико, что противоречит цели осмысленного выбора переменных. Одна из часто используемых альтернатив — использование регуляризации на основе 1.1se, которая дает меньше ложных срабатываний (Friedman et al. , 2010). В этой работе с помощью имитационных исследований мы показали, что предлагаемый нами метод GWASinlps может обеспечить более разреженный выбор SNP, чем описанные выше методы регуляризованной регрессии, за счет значительного сокращения FDR при сохранении высококонкурентного профиля с точки зрения TPR и MSE.Анализ моделирования 1 ясно показывает, что в общем сравнении GWASinlps достиг лучшего баланса между экономичностью и прогностической способностью по сравнению с методами регуляризованной регрессии, основанными на l.min и l.1se. Кроме того, в Моделировании 2 с помощью обширного эмпирического анализа мощности мы предоставили руководящие принципы для определения адекватного размера выборки для выявления размеров эффекта в различных диапазонах и для достижения желаемых показателей прогноза, которые полезны для дизайна исследования.

    Наш метод представляет собой байесовское заимствование подхода «экран и выбор» и сопоставимо с аналогичным частотным подходом ISIS (Fan and Lv, 2008).И GWASinlps, и ISIS выбирают переменные итеративно. Однако есть несколько важных отличий. В каждой итерации, в то время как ISIS проверяет заранее заданное количество предикторов на основе ассоциации фенотип-предиктор, GWASinlps выполняет иерархический процесс скрининга в два этапа, где первый шаг управляется ассоциацией фенотип-предиктор, а второй шаг — предиктором. -предсказатель ассоциации. Мы называем это «структурированным скринингом», который является обобщением одноэтапного процесса скрининга Fan and Lv (2008).В рамках каждой итерации такой структурированный скрининг, как мы думаем, является отличительной чертой нашего метода и дает нашему методу возможность оценивать SNP на предмет его «принадлежности» к нескольким группам SNP. Более того, после итерации, в то время как ISIS отбрасывает и регрессирует выбранные предикторы этой итерации, GWASinlps отбрасывает все проверенные предикторы этой итерации, но регрессирует только выбранные предикторы. Интуиция подсказывает, что при наличии структурированного скрининга и последующего выбора такое итерационное исключение предикторов уменьшит избыточность в общем процессе выбора.Вдобавок, по сравнению с GWASinlps, вычислительная масштабируемость ISIS довольно низка, для чего мы не рискнули проводить анализ Simulation 1 на основе ISIS. Кроме того, при сравнительно меньшем количестве итераций MCMC GWASinlps выбрал больше истинных причинных SNP, чем полностью байесовский метод pi-MASS, который становится довольно затратным в вычислительном отношении для большого количества симуляций MCMC.

    Хотя в моделировании 1 предварительный pMOM показал лучшую производительность, чем предшествующий piMOM, это может быть не всегда.Как обсуждалось ранее, по сравнению с предыдущей версией iMOM, предыдущая версия MOM обеспечивает большую поддержку для обнаружения меньших размеров эффекта. Как правило, для полигенных признаков величина эффекта отдельных причинных SNP невелика, как и в нашем моделировании. В таких ситуациях ожидается, что предварительная pMOM будет работать лучше. Однако, если размеры эффекта более разбросаны, предварительная версия piMOM может превзойти предыдущую версию MOM.

    Желательные расширения метода GWASinlps могут включать расширение для анализа двоичных или категориальных данных и адаптацию к анализу сводных данных GWAS.Несмотря на то, что в данной работе применяется к данным GWAS, основная форма метода GWASinlps носит общий характер. Следовательно, хотя в этой работе мы установили значения параметров настройки GWASinlps с учетом исходной информации и необходимости экспериментатора, может быть желательно разработать стратегии для оптимальной оценки этих параметров настройки GWASinlps на основе данных.

    В последнее время нелокальные априорные значения использовались в разреженной регрессии моделирования, где предполагается, что коэффициенты регрессии возникают из смеси точечной массы и нелокальной априорной точки (Sanyal and Ferreira, 2017).Такая разреженная структура моделирования применялась для визуализации генетических данных (Chekouo et al. , 2016) с низкой размерностью. Возможное расширение нашего текущего метода — сделать возможным такое нелокальное априорное разреженное моделирование для данных GWAS.

    Благодарности

    Авторы хотели бы поблагодарить младшего редактора Джона Хэнкока и трех анонимных рецензентов, чьи комментарии и предложения определенно способствовали улучшению версии рукописи.NS разработал методы, спроектировал имитационные исследования, проанализировал данные и написал рукопись. CHC предоставил руководство по дизайну исследования и подготовке рукописей. VEJ предоставила руководство по разработке метода. CHC, MTL, KK, SD и OAA помогли в получении, обработке и понимании данных TOP. CHC, VEJ и OAA прокомментировали рукопись.

    Финансирование

    Эта работа была поддержана Национальным институтом психического здоровья [R01Mh200351] (NS, MTL, CHC) и Национальным институтом рака [R01CA158113] (NS, VEJ) Национальных институтов здравоохранения, а также К.Г. Джебсеном Стифтельсеном и Исследовательским советом Норвегии [ 223273, 229129] (OAA, SD).

    Конфликт интересов : не объявлен.

    Список литературы

    Боттоло

    Л.

    ,

    Ричардсон

    С.

    (

    2010

    )

    Эволюционный стохастический поиск для исследования байесовской модели

    .

    Байесовский анальный

    .,

    5

    ,

    583

    618

    .

    Боттоло

    L.

    et al. (

    2013

    )

    Угадывание полигенных ассоциаций с множеством фенотипов с использованием алгоритма эволюционного стохастического поиска на основе графических процессоров

    .

    PLoS Genet

    .,

    9

    ,

    e1003657.

    Carbonetto

    P.

    ,

    Stephens

    M.

    (

    2012

    )

    Масштабируемый вариационный вывод для байесовского отбора переменных в регрессии и его точность в исследованиях генетических ассоциаций

    .

    Байесовский анальный

    .,

    7

    ,

    73

    108

    .

    Chekouo

    T.

    et al. (

    2016

    )

    Байесовская прогностическая модель для визуализации генетики применительно к шизофрении

    .

    Ann. Прил. Стат

    .,

    10

    ,

    1547

    1571

    .

    Чо

    S.

    et al. (

    2010

    )

    Совместная идентификация нескольких генетических вариантов посредством отбора переменных с эластичной сеткой в ​​анализе ассоциации всего генома

    .

    Ann. Гм. Genet

    .,

    74

    ,

    416

    428

    .

    Вентилятор

    J.

    ,

    Lv

    J.

    (

    2008

    )

    Уверенная независимость скрининга сверхвысокого пространственного объекта

    .

    J. R. Stat. Soc. Сер. B (Стат. Метод.)

    ,

    70

    ,

    849

    911

    .

    Фридман

    J.

    et al. (

    2010

    )

    Пути регуляризации для обобщенных линейных моделей посредством координатного спуска

    .

    J. Stat. Программное обеспечение

    ,

    33

    ,

    1

    .

    Gao

    X.

    et al. (

    2010

    )

    Избегание высокого штрафа Бонферрони в исследованиях ассоциаций на уровне всего генома

    .

    Genet. Epidemiol

    .,

    34

    ,

    100

    105

    .

    Гуань

    Y.

    ,

    Stephens

    M.

    (

    2011

    )

    Байесовская регрессия отбора переменных для полногеномных ассоциативных исследований и других крупномасштабных проблем

    .

    Ann. Прил. Стат

    .,

    5

    ,

    1780

    1815

    .

    He

    Q.

    ,

    Lin

    D.-Y.

    (

    2011

    )

    Метод вариабельной селекции для полногеномных ассоциативных исследований

    .

    Биоинформатика

    ,

    27

    ,

    1

    8

    .

    Johnson

    V.

    ,

    Rossell

    D.

    (

    2010

    )

    Об использовании нелокальных априорных плотностей в тестах байесовской гипотезы

    .

    J. R. Stat. Soc. Сер. В

    ,

    72

    ,

    143

    170

    .

    Johnson

    V.

    ,

    Rossell

    D.

    (

    2012

    )

    Выбор байесовской модели в многомерных параметрах

    .

    J. Am. Стат. Assoc

    .,

    107

    ,

    649

    660

    .

    Кнаус

    Дж.

    (

    2015

    )

    Снегопад: упрощение кластерных вычислений (на основе снега)

    .

    R Версия пакета 1.84-6.1

    .

    Li

    J.

    et al. (

    2011

    )

    Байесовское лассо для полногеномных ассоциаций

    .

    Биоинформатика

    ,

    27

    ,

    516

    523

    .

    Manolio

    T.A.

    et al. (

    2009

    )

    Обнаружение недостающей наследственности сложных болезней

    .

    Природа

    ,

    461

    ,

    747

    753

    .

    MATLAB

    . (

    2016

    ) MATLAB версии 9.0.0.341360 (R2016a). В:

    The Mathworks, Inc

    .

    Натик

    ,

    Массачусетс

    .

    Nikooienejad

    A.

    et al. (

    2016

    )

    Байесовский выбор переменных для бинарных результатов в многомерных геномных исследованиях с использованием нелокальных априорных значений

    .

    Биоинформатика

    ,

    32

    ,

    1338

    1345

    .

    Цена

    A.L.

    et al. (

    2006

    )

    Анализ основных компонентов корректирует стратификацию в полногеномных ассоциативных исследованиях

    .

    Nat. Genet

    .,

    38

    ,

    904

    909

    .

    R Основная команда

    . (

    2016

    )

    R: Язык и среда для статистических вычислений.

    R Фонд статистических вычислений,

    Вена

    ,

    Австрия

    .

    Rossell

    D.

    ,

    Telesca

    D.

    (

    2017

    )

    Нелокальные априорные значения для многомерной оценки

    .

    J. Am. Стат. Assoc

    .,

    112

    ,

    254

    265

    .

    Росселл

    D.

    et al. (

    2016

    )

    mombf: момент и обратный момент байесовские множители

    .

    R Версия пакета 1.8.1

    .

    Sampson

    J.N.

    et al.(

    2013

    )

    Управление локальной частотой ложного обнаружения в адаптивном лассо

    .

    Биостатистика

    ,

    14

    ,

    653

    666

    .

    Sanyal

    N.

    ,

    Ferreira

    M.A.

    (

    2017

    )

    Байесовский вейвлет-анализ с использованием нелокальных априорных значений с приложением к FMRI-анализу

    .

    Санкхья Б

    ,

    79

    ,

    361

    .

    Стрингер

    S.

    et al. (

    2011

    )

    Заниженная величина эффекта в gwas: фундаментальные ограничения анализа одиночных snp для дихотомических фенотипов

    .

    PLoS One

    ,

    6

    ,

    e27964.

    Su

    Z.

    et al. (

    2011

    )

    Hapgen2: моделирование множественных болезней snps

    .

    Биоинформатика

    ,

    27

    ,

    2304

    2305

    .

    Тибширани

    р.

    (

    1996

    )

    Регрессионное сжатие и выбор с помощью лассо

    .

    J. R. Stat. Soc. Сер. B (Методологический

    ),

    58

    ,

    267

    288

    .

    Города

    J.

    et al. (

    2014

    )

    Xsede: ускорение научных открытий

    .

    Comput. Sci. Eng

    .,

    16

    ,

    62

    74

    .

    Visscher

    P.

    et al. (

    2012

    )

    Психиатрическая генетика, основанная на доказательствах, также известная как ложная дихотомия между распространенными и редкими вариантами гипотез

    .

    Мол. Психиатрия

    ,

    17

    ,

    474

    485

    .

    Wang

    Y.

    et al. (

    2016

    )

    Использование геномных аннотаций и плейотропного обогащения для повышения скорости репликации при шизофрении GWAS

    .

    PLoS Genet

    .,

    12

    ,

    e1005803.

    Whittaker

    J.C.

    et al. (

    2000

    )

    Маркерная селекция с использованием гребневой регрессии

    .

    Genet. Res

    .,

    75

    ,

    249

    252

    .

    Wu

    M.C.

    et al. (

    2010

    )

    Мощный анализ набора SNP для полногеномных ассоциативных исследований случай-контроль

    .

    г. J. Hum. Genet

    .,

    86

    ,

    929

    942

    .

    Wu

    M.C.

    et al. (

    2011

    )

    Тестирование ассоциации редких вариантов для данных секвенирования с помощью теста ассоциации ядра последовательности

    .

    г. J. Hum. Genet

    .,

    89

    ,

    82

    93

    .

    Wu

    T.T.

    et al. (

    2009

    )

    Полногеномный анализ ассоциаций с помощью логистической регрессии со штрафными лассо

    .

    Биоинформатика

    ,

    25

    ,

    714

    721

    .

    Ян

    J.

    et al. (

    2010

    )

    Обычные snps объясняют большую часть наследуемости по человеческому росту

    .

    Nat. Genet

    .,

    42

    ,

    565

    569

    .

    Zellner

    A.

    (

    1986

    ) Об оценке априорных распределений и байесовского регрессионного анализа с g-априорными распределениями. В: Goel, P. и Зелльнер А. (eds)

    Байесовские методы вывода и принятия решений: Очерки в честь Бруно Де Финетти

    , Vol.

    6

    , Elsevier Science Publishers, Inc, Нью-Йорк, стр.

    233

    243

    .

    Цзэн

    П.

    et al. (

    2015

    )

    Статистический анализ для исследования ассоциации всего генома

    .

    J. Biomed. Res

    .,

    29

    ,

    285

    .

    Zhou

    X.

    et al. (

    2013

    )

    Полигенное моделирование с помощью байесовских разреженных линейных смешанных моделей

    .

    PLoS Genet

    .,

    9

    ,

    e1003264

    .

    Zou

    H.

    ,

    Hastie

    T.

    (

    2005

    )

    Регуляризация и выбор переменных через эластичную сеть

    .

    J. R. Stat. Soc. Сер. B (Стат. Метод.)

    ,

    67

    ,

    301

    320

    .

    © Автор (ы) 2018. Опубликовано Oxford University Press. Все права защищены. Для получения разрешений обращайтесь по электронной почте: [email protected]

    .

    Изображение GPT

    Мы обнаружили, что точно так же, как большая модель преобразователя, обученная на языке, может генерировать связный текст, та же самая точная модель, обученная на последовательностях пикселей, может генерировать согласованные дополнения и образцы изображений.Устанавливая корреляцию между качеством выборки и точностью классификации изображений, мы показываем, что наша лучшая генеративная модель также содержит функции, конкурирующие с лучшими сверточными сетями в неконтролируемой настройке.

    Содержание

    1. Введение
    2. Выполнено
    3. Образцы
    4. От языка GPT к образу GPT
    5. На пути к общему обучению без учителя
    6. Подход
    7. Результаты экспериментов
    8. Ограничения
    9. Заключение

    Введение

    Неконтролируемое и самостоятельное обучение или обучение без данных, помеченных людьми, — давняя проблема машинного обучения.В последнее время он добился невероятных успехов в области языка, поскольку модели преобразователей, такие как BERT, GPT-2, RoBERTa, T5 и другие варианты, достигли максимальной производительности в широком спектре языковых задач. Однако тот же самый широкий класс моделей не смог создать сильных характеристик для классификации изображений. Наша работа направлена ​​на то, чтобы понять и устранить этот пробел.

    Модели преобразователей

    , такие как BERT и GPT-2, не зависят от предметной области, что означает, что их можно напрямую применять к одномерным последовательностям любой формы.Когда мы обучаем GPT-2 изображениям, развернутым в длинные последовательности пикселей, которые мы называем iGPT, мы обнаруживаем, что модель, похоже, понимает характеристики двухмерного изображения, такие как внешний вид и категория объекта. Об этом свидетельствует широкий спектр образцов когерентного изображения, которые он генерирует, даже без указания ярлыков, предоставленных человеком. В качестве дополнительного доказательства, функции модели обеспечивают высочайшую производительность для ряда наборов классификационных данных и почти самую современную неконтролируемую точность в ImageNet.

    Оценка Набор данных Наш результат Лучший результат без поддержки iGPT
    Логистическая регрессия по изученным признакам (линейный зонд) CIFAR-10

    96,3

    iGPT-L 32×32 с 1536 элементами

    95,3

    SimCLR с 8192 функциями
    CIFAR-100

    82,8

    iGPT-L 32×32 с 1536 элементами

    80.2

    SimCLR с 8192 функциями
    STL-10

    95,5

    iGPT-L 32×32 с 1536 элементами

    94,2

    AMDIM с 8192 функциями
    ImageNet

    72,0

    iGPT-XL a 64×64 с 15360 функциями

    76,5

    SimCLR с 8192 функциями
    Полная тонкая настройка CIFAR-10

    99.0

    iGPT-L 32×32, обучено на ImageNet
    GPipe, обучено на ImageNet
    ImageNet 32×32

    Чтобы подчеркнуть потенциал моделирования генеративной последовательности как универсального алгоритма неконтролируемого обучения, мы намеренно используем ту же архитектуру преобразователя, что и GPT-2, в языке. Как следствие, нам требуется значительно больше вычислительных ресурсов для создания функций, конкурентоспособных по сравнению с лучшими неконтролируемыми сверточными сетями.Однако наши результаты показывают, что при столкновении с новой областью, где правильные априорные значения модели неизвестны, большой GPT-2 может изучить отличные функции без необходимости выбора архитектурного дизайна для конкретной области.

    Выполнено

    Созданные на основе модели доработки полуизображений, предоставленных человеком. Остальные половинки отбираем с температурой 1 и без уловок вроде поиска луча или отбора ядер. В то время как мы демонстрируем наши любимые завершения на первой панели, мы не выбираем изображения или завершения на всех следующих панелях.

    Созданные на основе модели завершенные полуизображения, созданные человеком. Остальные половинки отбираем с температурой 1 и без уловок вроде поиска луча или отбора ядер. В то время как мы демонстрируем наши любимые завершения на первой панели, мы не выбираем изображения или завершения на всех следующих панелях.

    Образцы

    Образцы изображений, созданных на основе модели. Мы делаем выборку этих изображений с температурой 1 и без уловок вроде поиска луча или выборки ядра. Показаны все наши образцы, без сбора вишен.Почти все сгенерированные изображения содержат четко узнаваемые объекты.

    Образцы изображений, созданных на основе модели. Мы делаем выборку этих изображений с температурой 1 и без уловок вроде поиска луча или выборки ядра. Показаны все наши образцы, без сбора вишен. Почти все сгенерированные изображения содержат четко узнаваемые объекты.

    От языка GPT к образу GPT

    В области языка алгоритмы неконтролируемого обучения, основанные на предсказании слов (например, GPT-2 и BERT), оказались чрезвычайно успешными, достигнув максимальной производительности в широком спектре языковых задач.Одна из возможных причин этого успеха заключается в том, что экземпляры последующих языковых задач естественным образом появляются в тексте: за вопросами часто следуют ответы (которые могут помочь с ответами на вопросы), а отрывки часто сопровождаются резюме (которые могут помочь в резюмировании). Напротив, последовательности пикселей явно не содержат меток для изображений, которым они принадлежат.

    Даже без этого явного надзора есть причина, по которой GPT-2 на изображениях может работать: достаточно большой преобразователь, обученный предсказанию следующего пикселя, может в конечном итоге научиться генерировать различные образцы с четко распознаваемыми объектами.Как только модель научится это делать, идея, известная как «Анализ путем синтеза», предполагает, что модель также будет знать о категориях объектов. Многие ранние генеративные модели были мотивированы этой идеей, и совсем недавно BigBiGAN был примером, который произвел обнадеживающие образцы и функции. В своей работе мы сначала показываем, что лучшие генеративные модели обеспечивают более высокую эффективность классификации. Затем, оптимизируя GPT-2 для генеративных возможностей, мы достигаем производительности классификации верхнего уровня во многих условиях, предоставляя дополнительные доказательства для анализа путем синтеза.

    На пути к общему обучению без учителя

    Моделирование генеративной последовательности — это универсальный алгоритм обучения без учителя: поскольку все типы данных могут быть представлены как последовательности байтов, преобразователь может быть напрямую применен к любому типу данных без дополнительной инженерии. Наша работа проверяет силу этой универсальности, напрямую применяя архитектуру, используемую для обучения GPT-2 на естественном языке, для создания изображений. Мы сознательно отказались от ручного кодирования любых знаний, связанных с изображениями, в форме сверток или техник, таких как относительное внимание, рассеянное внимание и встраивание двухмерных позиций.

    Вследствие его универсальности, наш метод требует значительно больше вычислительных ресурсов для достижения конкурентоспособной производительности в неконтролируемой среде. В самом деле, контрастные методы по-прежнему являются наиболее эффективными с вычислительной точки зрения методами получения качественных элементов из изображений. Однако, показывая, что модель неконтролируемого преобразователя конкурентоспособна с лучшими неконтролируемыми сверточными сетями, мы предоставляем доказательства того, что можно обменять знания предметной области, кодированные вручную, на вычисления.В новых областях, где не так много знаний в коде, масштабирование вычислений кажется подходящим методом для тестирования.

    Подход

    Мы обучаем iGPT-S, iGPT-M и iGPT-L, трансформаторы, содержащие параметры 76M, 455M и 1.4B соответственно, в ImageNet. Мы также обучаем iGPT-XL, преобразователь 6,8 миллиардов параметров, на сочетании ImageNet и изображений из Интернета. Из-за больших вычислительных затрат на моделирование длинных последовательностей с повышенным вниманием, мы тренируемся с низкими разрешениями 32×32, 48×48 и 64×64.

    Хотя заманчиво работать с еще более низкими разрешениями для дальнейшего снижения затрат на вычисления, предыдущие исследования показали, что производительность человека при классификации изображений начинает быстро падать ниже этих размеров. Вместо этого, руководствуясь ранними цветовыми палитрами отображения, мы создаем нашу собственную 9-битную цветовую палитру для представления пикселей. Использование этой палитры дает длину входной последовательности в 3 раза короче стандартной (R, G, B) палитры, при этом все еще точно кодирует цвет.

    Результаты экспериментов

    Есть два метода, которые мы используем для оценки производительности модели, каждый из которых включает задачу последующей классификации.Первый, который мы называем линейным зондом, использует обученную модель для извлечения функций из изображений в последующем наборе данных, а затем подгоняет логистическую регрессию к меткам. Второй метод точно настраивает всю модель в последующем наборе данных.

    Поскольку предсказание следующего пикселя явно не имеет отношения к классификации изображений, признаки из последнего слоя могут не быть наиболее предсказуемыми для категории объекта. Наш первый результат показывает, что качество элементов резко возрастает, а затем слегка уменьшается от глубины.Такое поведение предполагает, что генеративная модель преобразователя работает в два этапа: на первом этапе каждая позиция собирает информацию из своего окружающего контекста, чтобы создать контекстуализированную функцию изображения. На втором этапе эта контекстуализированная функция используется для решения задачи условного прогнозирования следующего пикселя. Наблюдаемые двухступенчатые характеристики наших линейных зондов напоминают другую неконтролируемую нейронную сеть, автокодировщик узких мест, который спроектирован вручную таким образом, что используются функции в середине.

    Качество элемента во многом зависит от слоя, который мы выбираем для оценки. В отличие от моделей с учителем, лучшие функции этих генеративных моделей находятся в середине сети.

    Наш следующий результат устанавливает связь между производительностью генерации и качеством функций. Мы обнаружили, что как увеличение масштаба наших моделей, так и обучение для большего количества итераций приводят к лучшей генеративной производительности, что напрямую влияет на лучшее качество функций.

    Наведите курсор, чтобы увидеть образцы изображений вверх

    Каждая линия отслеживает модель на протяжении генеративного предварительного обучения: пунктирные маркеры обозначают контрольные точки на этапах 131K, 262K, 524K и 1000K.Положительные наклоны предполагают связь между улучшенной производительностью генерации и улучшением качества функций. Более крупные модели также обладают лучшими характеристиками, чем модели меньшего размера. iGPT-XL не включен, потому что он был обучен на другом наборе данных.

    Когда мы оцениваем наши функции с помощью линейных датчиков на CIFAR-10, CIFAR-100 и STL-10, мы опережаем возможности всех контролируемых и неконтролируемых алгоритмов передачи. Наши результаты также убедительны при полной настройке.

    Предварительное обучение в ImageNet
    Оценка Модель Точность без этикеток с этикетками
    CIFAR-10
    Линейный пробник
    ResNet-152 94.0 проверка
    SimCLR 95,3 проверка
    iGPT-L 32×32 96,3 проверка
    CIFAR-100
    Линейный пробник
    ResNet-152 78,0 проверка
    SimCLR 80,2 проверка
    iGPT-L 32×32 82.8 проверка
    STL-10
    Линейный зонд
    AMDIM-L 94,2 проверка
    iGPT-L 32×32 95,5 проверка
    CIFAR-10
    Точная настройка
    AutoAugment 98,5
    SimCLR 98,6 проверка
    GPipe 99.0 проверка
    iGPT-L 99,0 проверка
    CIFAR-100
    Точная настройка
    iGPT-L 88,5 проверка
    SimCLR 89,0 проверка
    AutoAugment 89,3
    EfficientNet 91.7 проверка

    Сравнение точности линейного датчика и точной настройки между нашими моделями и высокопроизводительными моделями, которые используют неконтролируемую или контролируемую передачу ImageNet. Мы также включаем AutoAugment, самую эффективную модель, полностью обученную на CIFAR.

    Учитывая возрождение интереса к неконтролируемому и самостоятельному обучению в ImageNet, мы также оцениваем производительность наших моделей, используя линейные датчики в ImageNet.Это особенно сложная настройка, поскольку мы не тренируемся при стандартном входном разрешении ImageNet. Тем не менее, линейный зонд на 1536 объектах из лучшего слоя iGPT-L, обученный на изображениях 48×48, дает точность 65,2%, превосходя AlexNet.

    Контрастные методы обычно сообщают о своих лучших результатах по 8192 функциям, поэтому в идеале мы бы оценили iGPT с размером встраивания 8192 для сравнения. Однако обучение такой модели непомерно дорого, поэтому вместо этого мы объединяем функции из нескольких слоев в качестве приближения.К сожалению, наши функции, как правило, коррелируют между слоями, поэтому нам нужно их больше, чтобы быть конкурентоспособными. Использование 15360 функций из 5 уровней в iGPT-XL дает 72,0% точности, превосходя AMDIM, MoCo и CPC v2, но все же уступая SimCLR с приличным отрывом.

    Метод Входное разрешение Характеристики Параметры Точность
    Вращение оригинал 8192 86М 55.4
    iGPT-L 32×32 1536 1362M 60,3
    BigBiGAN оригинал 16384 86М 61,3
    iGPT-L 48×48 1536 1362M 65,2
    AMDIM оригинал 8192 626M 68.1
    MoCo оригинал 8192 375M 68,6
    iGPT-XL 64×64 3072 6801M 68,7
    SimCLR оригинал 2048 24M 69,3
    CPC v2 оригинал 4096 303М 71.5
    iGPT-XL 64×64 3072 х 5 6801M 72,0
    SimCLR оригинал 8192 375M 76,5

    Сравнение точности линейных датчиков наших моделей и современных моделей с самоконтролем. Мы достигаем конкурентоспособных результатов при обучении с гораздо более низким входным разрешением, хотя наш метод требует большего количества параметров и вычислений.

    Поскольку модели языка с масками, такие как BERT, превзошли генеративные модели в большинстве языковых задач, мы также оцениваем производительность BERT на наших моделях изображений. Вместо того, чтобы обучать нашу модель предсказанию следующего пикселя с учетом всех предыдущих пикселей, мы маскируем 15% пикселей и обучаем нашу модель предсказывать их на основе немаскированных. Мы обнаружили, что, хотя характеристики линейных пробников на моделях BERT значительно хуже, они превосходны во время точной настройки:

    CIFAR-10
    ImageNet

    Сравнение генеративного предварительного обучения с предварительным обучением BERT с использованием iGPT-L при входном разрешении 32 2 × 3.Жирные цвета показывают повышение производительности за счет ансамбля масок BERT. Мы видим, что генеративные модели после предварительного обучения дают гораздо лучшие характеристики, чем модели BERT, но модели BERT догоняют после точной настройки.

    В то время как неконтролируемое обучение обещает отличные возможности без необходимости в данных, помеченных людьми, в последнее время был достигнут значительный прогресс в рамках более щадящей структуры полууправляемого обучения, которая допускает ограниченные объемы данных, помеченных человеком. Успешные полууправляемые методы часто основываются на умных методах, таких как регуляризация согласованности, увеличение данных или псевдо-маркировка, а чисто генеративные подходы не были конкурентоспособными в течение многих лет.Мы оцениваем iGPT-L на конкурентном тесте для этого подполя и обнаруживаем, что простой линейный анализ функций из нерасширенных изображений превосходит Mean Teacher и MixMatch, хотя и уступает FixMatch.

    Модель 40 этикеток 250 этикеток 4000 этикеток
    Улучшенный GAN 81,4 ± 2,3
    Средний учитель 67.7 ± 2,3 9 10 30 90,8 ± 0,2
    MixMatch 52,5 ± 11,5 89,0 ± 0,9 93,6 ± 0,1
    iGPT-L 73,2 ± 01,5 87,6 ± 0,6 94,3 ± 0,1
    УДА 71,0 ± 05,9 91,2 ± 1,1 95,1 ± 0,2
    FixMatch RA 86,2 ± 03,4 94.9 ± 0,7 95,7 ± 0,1
    FixMatch CTA 88,6 ± 03,4 94,9 ± 0,3 95,7 ± 0,2

    Сравнение производительности на CIFAR-10 с низким объемом данных. Используя множество немаркированных изображений ImageNet, iGPT-L может превзойти такие методы, как Mean Teacher и MixMatch, но по-прежнему уступает современным методам. Наш подход к полу-контролируемому обучению очень прост, поскольку мы подбираем классификатор логистической регрессии только для функций iGPT-L без какого-либо дополнения или тонкой настройки данных — существенное отличие от специально разработанных полу-контролируемых подходов.

    Ограничения

    Хотя мы показали, что iGPT способен изучать мощные функции изображений, наш подход все же имеет существенные ограничения. Поскольку мы используем общий преобразователь последовательности, используемый для GPT-2 на языке, наш метод требует большого объема вычислений: iGPT-L был обучен примерно за 2500 V100-дней, в то время как аналогичная модель MoCo может быть обучена примерно за 70 V100-дней.

    Соответственно, мы моделируем входы с низким разрешением с помощью трансформатора, в то время как большинство результатов с самоконтролем используют сверточные кодеры, которые могут легко потреблять входные данные с высоким разрешением.Для дальнейшего масштабирования может потребоваться новая архитектура, например, многомасштабный преобразователь, не зависящий от предметной области. Учитывая эти ограничения, наша работа в первую очередь служит доказательной демонстрацией способности больших языковых моделей, основанных на преобразователях, изучать отличные неконтролируемые представления в новых предметных областях без необходимости в жестко закодированных знаниях предметной области. Однако значительные затраты ресурсов на обучение этих моделей и более высокая точность методов на основе сверточных нейронных сетей исключают эти представления из практических приложений реального мира в области видения.

    Наконец, генеративные модели могут демонстрировать смещения, которые являются следствием данных, на которых они были обучены. Многие из этих смещений полезны, например, предположение, что комбинация коричневых и зеленых пикселей представляет собой ветвь, покрытую листьями, а затем использование этого смещения для продолжения изображения. Но некоторые из этих предубеждений будут вредными, если рассматривать их через призму справедливости и репрезентативности. Например, если модель развивает визуальное представление об ученом, которое искажает мужчин, то она может последовательно дополнять образы ученых с людьми, представляющими мужчин, а не смесью полов.Мы ожидаем, что разработчикам потребуется уделять больше внимания данным, которые они вводят в свои системы, и лучше понимать, как они связаны с предвзятостью в обученных моделях.

    Заключение

    Мы показали, что, жертвуя двумерными знаниями в пользу масштаба и выбирая функции прогнозирования из середины сети, преобразователь последовательности может быть конкурентоспособным с верхними сверточными сетями для классификации изображений без учителя. Примечательно, что мы достигли наших результатов, напрямую применив языковую модель GPT-2 к генерации изображений.Наши результаты показывают, что из-за своей простоты и универсальности преобразователь последовательности при наличии достаточных вычислительных ресурсов может в конечном итоге стать эффективным способом изучения отличных функций во многих областях.

    Если вам нравится работать с нами в этой области исследований, мы ищем!

    Часто задаваемые вопросы — документация COLMAP 3.7

    Настройка параметров для различных сценариев реконструкции и качества вывода

    COLMAP предоставляет множество опций, которые можно настроить для различных реконструкций. сценариев и компромисс между точностью и полнотой и эффективностью.В параметры по умолчанию установлены на средне-высокое качество реконструкции неструктурированные входные данные. Есть несколько предустановок для разных сценариев и уровни качества, которые можно установить в графическом интерфейсе как Дополнительно> Установить параметры для ... . Чтобы использовать эти предустановки из командной строки, вы можете сохранить текущий набор параметры как Файл> Сохранить проект после выбора предустановок. Результирующий файл проекта можно открыть в текстовом редакторе для просмотра различных параметров. В качестве альтернативы вы можете сгенерировать файл проекта также из командной строки. запустив colmap project_generator .

    Удлинитель COLMAP

    Если вам нужно просто проанализировать полученные разреженные или плотные реконструкции из COLMAP, вы можете загружать разреженные модели в Python и Matlab, используя предоставленные скрипты в скриптах / python и скриптах / matlab .

    Если вы хотите написать исполняемый файл C / C ++, который строится поверх COLMAP, есть два возможных подхода. Сначала устанавливаются заголовки и библиотека COLMAP. на CMAKE_INSTALL_PREFIX по умолчанию.Компиляция против COLMAP как библиотека описана здесь. В качестве альтернативы вы можете начните с шаблона кода src / tools / example.cc и реализуйте желаемый функциональность непосредственно как новый двоичный файл в COLMAP.

    Собственная доля

    COLMAP поддерживает общие встроенные функции для произвольных групп изображений и камеры. модели. Изображения имеют одни и те же внутренние свойства, если они относятся к одной и той же камере, как указывается свойством camera_id в базе данных. Вы можете добавлять новые камеры и установить общие встроенные функции в средстве управления базой данных.Пожалуйста, обратитесь к Управление базой данных для получения дополнительной информации.

    Исправить внутреннюю функцию

    По умолчанию COLMAP пытается уточнить внутренние параметры камеры (кроме главный момент) автоматически во время реконструкции. Обычно, если есть достаточно изображений в наборе данных, и вы разделяете внутреннюю часть между несколькими изображения, предполагаемые внутренние параметры камеры в SfM должны быть лучше, чем параметры, полученные вручную с помощью калибровочного шаблона.

    Однако иногда процедура самокалибровки COLMAP может сходиться в вырожденные параметры, особенно в случае более сложных моделей камер с много параметров искажения.Если вам известны параметры калибровки априори, вы может фиксировать различные группы параметров во время реконструкции. Выбирать Реконструкция> Параметры реконструкции> Регулировка связки. > уточните_ * и проверьте какую группу параметров следует уточнить или оставить постоянной. Даже если вы сохраните параметры постоянны при реконструкции, вы можете уточнить параметры в окончательная глобальная настройка пакета, установив Reconstruction> Bundle adj. опции> Уточнить_ * , а затем запустить Реконструкция> Уравнивание связки .

    Уточнение основной точки

    По умолчанию COLMAP сохраняет постоянную главную точку во время реконструкции, поскольку оценка главной точки — это вообще некорректная задача. Однажды все изображения реконструируются, проблема чаще всего ограничена настолько, что вы можно попытаться уточнить принципиальный момент в настройке глобального пакета, особенно при совместном использовании внутренних параметров между несколькими изображениями. Пожалуйста, обратитесь к Исправьте встроенные функции для получения дополнительной информации.

    Увеличение количества совпадений / разреженных точек 3D

    Для увеличения количества совпадений следует использовать более разборчивый Функции DSP-SIFT вместо простого SIFT, а также оценивают аффинную функцию shape, используя параметры: --SiftExtraction.оценка_affine_shape = true и --SiftExtraction.domain_size_pooling = true . Кроме того, вы должны включить управляемое сопоставление признаков с использованием: --SiftMatching.guided_matching = true .

    По умолчанию COLMAP игнорирует треки двух видов при триангуляции, в результате чего в меньшем количестве 3D точек, чем возможно. Триангуляция треков с двумя экранами в редких случаях возможна. случаи повышают стабильность разреженных коллекций изображений, предоставляя дополнительные ограничения при настройке связки. Чтобы также выполнить триангуляцию треков с двумя экранами, отмените выбор опция Реконструкция> Опции реконструкции> Триангуляция> Ашхабад .Если ваши изображения сняты с большого расстояния с Что касается сцены, вы можете попытаться уменьшить минимальный угол триангуляции.

    Восстановить разреженную / плотную модель из известных поз камеры

    Если позы камеры известны и вы хотите восстановить разреженный или плотный модели сцены, вы должны сначала вручную построить разреженную модель, создав camera.txt , points3D.txt и images.txt в новой папке:

     + ── путь / к / вручную / создан / разреженный / модель
    │ + ── камеры.текст
    │ + ── images.txt
    │ + ── points3D.txt
     

    Файл points3D.txt должен быть пустым, а все остальные строки файла images.txt также должен быть пустым, поскольку вычисляются разреженные объекты, как описано ниже. Ты можешь обратитесь к этой статье для получения дополнительной информации о структуре разреженная модель.

    Пример images.txt:

     1 0,695104 0,718385 -0,024566 0,012285 -0,046895 0,005253 -0,199664 1 изображение0001.png
    # Убедитесь, что все остальные строки оставлены пустыми
    2 0.696445 0,717090 -0,023185 0,014441 -0,041213 0,001928 -0,134851 2 image0002.png
    
    3 0,697457 0,715925 -0,025383 0,018967 -0,054056 0,008579 -0,378221 1 изображение0003.png
    
    4 0,698777 0,714625 -0,023996 0,021129 -0,048184 0,004529 -0,313427 2 image0004.png
     

    Каждое изображение выше должно иметь тот же image_id (первый столбец), что и в базе данных (следующий шаг). Эту базу данных можно просмотреть либо в графическом интерфейсе (в разделе Управление базой данных> Обработка ), или можно создать реконструкцию с помощью colmap, а затем экспортировать ее как текст, чтобы увидеть изображения.txt, который он создает.

    Чтобы восстановить разреженную карту, сначала необходимо пересчитать объекты из изображения известного фотоаппарата позируют следующим образом:

     colmap feature_extractor \
        --database_path $ PROJECT_PATH / database.db \
        --image_path $ PROJECT_PATH / изображений
     

    Если у вашей известной камеры есть большие коэффициенты искажения, вы должны теперь вручную скопируйте параметры из camera.txt в базу данных, например что сопоставитель может использовать внутренние функции.Возможно изменение базы данных разными способами, но самый простой вариант — использовать предоставленные сценария / python / database.py сценарий. В противном случае вы можете пропустить этот шаг и просто продолжайте следующим образом:

     colmap excustive_matcher \ # или, альтернативно, любой другой сопоставитель
        --database_path $ PROJECT_PATH / database.db
    
    colmap point_triangulator \
        --database_path $ PROJECT_PATH / database.db \
        --image_path $ PROJECT_PATH / изображений
        --input_path путь / к / вручную / создан / разреженный / модель \
        --output_path путь / к / триангулированной / разреженной / модели
     

    Обратите внимание, что шаг разреженной реконструкции не требуется для вычисления плотная модель из известных поз камеры.Предполагая, что вы вычислили разреженную модель из известных поз камеры вы можете вычислить плотную модель следующим образом:

     colmap image_undistorter \
        --image_path $ PROJECT_PATH / images \
        --input_path путь / к / триангулированной / разреженной / модели \
        --output_path путь / к / плотному / рабочему пространству
    
    colmap patch_match_stereo \
        --workspace_path путь / к / плотному / рабочему пространству
    
    colmap stereo_fusion \
        --workspace_path путь / к / плотному / рабочему пространству \
        --output_path путь / к / плотному / рабочему пространству / fused.ply
     

    В качестве альтернативы вы также можете создать плотную модель без разреженной модели, например:

     colmap image_undistorter \
        --image_path $ PROJECT_PATH / images \
        --input_path путь / к / вручную / создан / разреженный / модель \
        --output_path путь / к / плотному / рабочему пространству
     

    Поскольку разреженное облако точек используется для автоматического выбора соседних изображений на этапе плотного стерео вы должны вручную указать исходные изображения, как описано здесь.Плотная стерео сцена теперь также требуется ручное указание диапазона глубины:

     colmap patch_match_stereo \
        --workspace_path путь / к / плотному / рабочему пространству \
        --PatchMatchStereo.depth_min $ MIN_DEPTH \
        --PatchMatchStereo.depth_max $ MAX_DEPTH
    
    colmap stereo_fusion \
        --workspace_path путь / к / плотному / рабочему пространству \
        --output_path путь / к / плотному / рабочему пространству / fused.ply
     

    Объединить отключенные модели

    Иногда COLMAP не может восстановить все изображения в одну и ту же модель и, следовательно, производит несколько подмоделей.Если у этих подмоделей есть общие зарегистрированные изображения, их можно объединить в одну модель на этапе постобработки:

     colmap model_merger \
        --input_path2 / путь / к / подмодели1 \
        --input_path3 / путь / к / подмодели2 \
        --output_path / путь / к / объединенной-модели
     

    Чтобы улучшить качество согласования двух подмоделей, рекомендуется выполнить еще одну глобальную настройку пакета после слияния:

     colmap bundle_adjuster \
        --input_path / путь / к / объединенной-модели \
        --output_path / путь / к / уточненной-объединенной-модели
     

    Гео-регистрация

    Гео-регистрация моделей возможна путем предоставления трехмерных местоположений для центры камеры подмножества или всех зарегистрированных изображений.3D-подобие преобразование между реконструированной моделью и целевой системой координат георегистрации определяется из этих соответствий.

    Географически зарегистрированные 3D-координаты центров камер для изображений должны быть указывается в текстовом файле следующего формата:

     image_name1.jpg X1 Y1 Z1
    image_name2.jpg X2 Y2 Z2
    image_name3.jpg X3 Y3 Z3
    ...
     

    Обратите внимание, что для оценки 3D-подобия необходимо указать не менее 3 изображений. трансформация.Затем модель может быть георегистрирована с помощью:

     colmap model_aligner \
        --input_path / путь / к / модели \
        --output_path / путь / к / гео-зарегистрированной-модели \
        --ref_images_path / путь / к / текстовому файлу
     

    Мировое выравнивание на Манхэттене

    COLMAP имеет функцию выравнивания координатных осей реконструкции с использованием предположение о мире Манхэттена, то есть COLMAP может автоматически определять ось гравитации и большая горизонтальная ось мира Манхэттена через обнаружение точки схода на изображениях.Пожалуйста, обратитесь к model_orientation_aligner для получения дополнительных сведений.

    Маскировать области изображения

    COLMAP поддерживает маскирование ключевых точек во время извлечения признаков путем передачи mask_path к папке с масками изображений. Для данного изображения соответствующий маска должна иметь тот же субпуть ниже этого корня, что и изображение ниже путь_к изображениям . Имя файла должно быть таким же, за исключением добавленного расширения .png . Например, для изображения путь_к_образу / abc / 012.jpg , маска будет быть mask_path / abc / 012.jpg.png . Никакие функции не будут извлечены в регионах, где изображение маски черное (значение интенсивности пикселя 0 в оттенках серого).

    Зарегистрировать / локализовать новые изображения в существующую реконструкцию

    Если у вас уже есть реконструкция изображений и вы хотите зарегистрировать / локализовать новые изображения в рамках этой реконструкции, вы можете выполнить следующие шаги:

     colmap feature_extractor \
        --database_path $ PROJECT_PATH / база данных.db \
        --image_path $ PROJECT_PATH / images \
        --image_list_path /path/to/image-list.txt
    
    colmap vocab_tree_matcher \
        --database_path $ PROJECT_PATH / database.db \
        --VocabTreeMatching.vocab_tree_path /path/to/vocab-tree.bin \
        --VocabTreeMatching.match_list_path /path/to/image-list.txt
    
    colmap image_registrator \
        --database_path $ PROJECT_PATH / database.db \
        --input_path / путь / к / существующей-модели \
        --output_path / путь / к / модели-с-новыми-изображениями
    
    colmap bundle_adjuster \
        --input_path / путь / к / модели-с-новыми-изображениями \
        --output_path / путь / к / модели-с-новыми-изображениями
     

    Обратите внимание, что сначала извлекаются элементы для новых изображений, а затем они сопоставляются с существующие изображения в базе данных и, наконец, регистрируют их в модели.Текстовый файл со списком изображений содержит список изображений для извлечения и сопоставления, указывается как одно имя файла изображения в строке. Регулировка связки не является обязательной.

    Если вам нужна более точная регистрация изображения с помощью триангуляции, тогда вы можете следует перезапустить или продолжить процесс реконструкции, а не просто регистрация изображений в модели. Вместо того, чтобы запускать image_registrator , вы должны запустить mapper , чтобы продолжить процесс реконструкции из существующей модели:

     сопоставитель colmap \
        --database_path $ PROJECT_PATH / база данных.db \
        --image_path $ PROJECT_PATH / images \
        --input_path / путь / к / существующей-модели \
        --output_path / путь / к / модели-с-новыми-изображениями
     

    Или, как вариант, вы можете начать реконструкцию с нуля:

     сопоставитель colmap \
        --database_path $ PROJECT_PATH / database.db \
        --image_path $ PROJECT_PATH / images \
        --output_path / путь / к / модели-с-новыми-изображениями
     

    Обратите внимание, что плотная реконструкция должна быть повторно запущена с нуля после запуска mapper или bundle_adjuster , поскольку система координат модели может изменить во время этих шагов.

    Доступная функциональность без GPU / CUDA

    Если у вас нет графического процессора с поддержкой CUDA, но есть какой-либо другой графический процессор, вы можете использовать все COLMAP функциональность за исключением части плотной реконструкции. Однако вы можете использовать программное обеспечение для внешней плотной реконструкции в качестве альтернативы, как описано в Руководство. Если у вас графический процессор с низкой вычислительной мощностью или вы хотите выполнить COLMAP на машине без подключенного дисплея и без поддержки CUDA вы можете запустить все шаги на CPU, указав подходящие варианты (например,g., --SiftExtraction.use_gpu = false для функции этап экстракции). Но учтите, что это может привести к значительному замедлению трубопровод реконструкции. Также обратите внимание, что извлечение функций на ЦП может потреблять слишком много оперативной памяти для больших изображений в настройках по умолчанию, которые может потребоваться вручную уменьшить максимальный размер изображения с помощью --SiftExtraction.max_image_size и / или настройка --SiftExtraction.first_octave 0 или вручную ограничив количество потоков с использованием --SiftExtraction.Поляков .

    Сопоставление функций не удается из-за незаконного доступа к памяти

    Если появляется следующее сообщение об ошибке:

     MultiplyDescriptor: обнаружен недопустимый доступ к памяти
     

    или следующее:

    ОШИБКА: не удалось сопоставить функции. Вероятно, это вызвано нехваткой памяти GPU

    . Рассмотрите возможность сокращения максимального количества функций.

    во время сопоставления функций вашему графическому процессору не хватает памяти.Попробуйте уменьшить параметр --SiftMatching.max_num_matches , пока ошибка не исчезнет. Обратите внимание, что это может привести к худшим результатам сопоставления функций, так как вход с меньшим масштабом функции будут ограничены, чтобы вместить их в память графического процессора. В качестве альтернативы, вы можете переключиться на сопоставление функций на основе ЦП, но это может стать очень медленным, или лучше вы купите графический процессор с большим объемом памяти.

    Максимально необходимый объем памяти графического процессора можно приблизительно оценить с помощью по следующей формуле: 4 * количество совпадений * количество совпадений + 4 * количество совпадений * 256 .Например, если вы установите --SiftMatching.max_num_matches 10000 , максимальное требуемая память графического процессора будет около 400 МБ, которая выделяется только в том случае, если одна из ваши изображения на самом деле имеют столько функций.

    Компромисс полноты и точности при плотной реконструкции

    Если плотное облако точек содержит слишком много выбросов и слишком много шума, попробуйте увеличьте значение параметра --StereoFusion.min_num_pixels .

    Если реконструированная модель плотной поверхности с сеткой с использованием пуассоновской реконструкции не содержит поверхности или слишком много выпадающих поверхностей, вам следует уменьшить значение параметра - ПуассонМешинг.обрезать для уменьшения площади поверхности и наоборот, чтобы увеличить его. Также подумайте о том, чтобы попытаться уменьшить выбросы или увеличить полноту на стадии слияния, как описано выше.

    Если реконструированная модель плотной поверхности с сеткой с использованием реконструкции Делоне содержит слишком шумные или неполные поверхности, следует увеличить - Параметр DenaunayMeshing.quality_regularization для получения более плавного поверхность. Если разрешение сетки слишком грубое, вам следует уменьшить --DelaunayMeshing.max_proj_dist на меньшее значение.

    Улучшение результатов плотной реконструкции слаботекстурированных поверхностей

    Для сцен со слабо текстурированными поверхностями может помочь высокое разрешение. входных изображений ( --PatchMatchStereo.max_image_size ) и большое окно патча радиус ( --PatchMatchStereo.window_radius ). Вы также можете уменьшить порог фильтрации стоимости фотометрической согласованности ( --PatchMatchStereo.filter_min_ncc ).

    Реконструкция поверхностной сетки

    COLMAP поддерживает два типа алгоритмов реконструкции поверхности. Поверхность Пуассона реконструкция [kazhdan2013] и извлечение поверхности на основе графического разреза из Триангуляция Делоне. Реконструкция поверхности Пуассона обычно требует облако входных точек почти без выбросов, и оно часто приводит к плохим поверхностям в наличие выбросов или больших дыр во входных данных. Делоне Алгоритм построения сетки на основе триангуляции более устойчив к выбросам и в целом более масштабируемый для больших наборов данных, чем алгоритм Пуассона, но обычно производит менее гладкие поверхности.Кроме того, сетка на основе Делоне может быть применяется к разреженным и плотным результатам реконструкции. Для увеличения гладкости поверхности в качестве шага постобработки, вы можете использовать лапласовское сглаживание, как например реализовано в Meshlab.

    Обратите внимание, что два алгоритма также можно комбинировать, предварительно запустив Delaunay создание сетки для надежной фильтрации выбросов из разреженного или плотного облака точек и затем на втором этапе выполняется реконструкция поверхности Пуассона для получения гладкая поверхность.

    Ускорение плотной реконструкции

    Плотную реконструкцию можно ускорить несколькими способами:

    • Установите больше графических процессоров в вашу систему, так как плотная реконструкция может использовать несколько графических процессоров на этапе реконструкции стерео. Вставьте больше оперативной памяти в свой system и увеличьте --PatchMatchStereo.cache_size , --StereoFusion.cache_size до максимально возможного значения, чтобы ускорить этап плотного сплавления.

    • Не выполнять геометрическую плотную стерео реконструкцию --PatchMatchStereo.geom_consistency ложь . Не забудьте также включить --PatchMatchStereo.filter в данном случае имеет значение .

    • Уменьшить --PatchMatchStereo.max_image_size , --StereoFusion.max_image_size значения для выполнения плотной реконструкции при максимальном разрешении изображения.

    • Уменьшите количество исходных изображений для каждого эталонного изображения, которое необходимо учитывать, поскольку описано здесь.

    • Увеличьте шаг окна исправлений --PatchMatchStereo.window_step до 2.

    • Уменьшить радиус окна патча --PatchMatchStereo.window_radius .

    • Уменьшить количество итераций сопоставления исправлений --PatchMatchStereo.num_iterations .

    • Уменьшить количество выбранных просмотров --PatchMatchStereo.num_samples .

    • Чтобы ускорить этап плотного стерео и слияния для очень больших реконструкций, вы можете использовать CMVS для разделения вашей сцены на несколько кластеров и обрезки избыточные изображения, как описано здесь.

    Обратите внимание, что помимо обновления оборудования предлагаемые изменения могут привести к ухудшению качество результатов плотной реконструкции. При отмене стерео процесс восстановления и перезапуск его позже, предыдущий прогресс не потеряны, и любые уже обработанные просмотры будут пропущены.

    Уменьшить использование памяти при плотной реконструкции

    Если у вас заканчивается память графического процессора во время стереофонического сопоставления патчей, вы можете либо уменьшить максимальный размер изображения, установив параметр --PatchMatchStereo.max_image_size или уменьшить количество исходных изображений в файле stereo / patch-match.cfg из например __авто__, 30 до __авто__, 10 . Обратите внимание, что включение geom_consistency Параметр увеличивает требуемую память графического процессора.

    Если у вас заканчивается память ЦП во время стерео или слияния, вы можете уменьшить --PatchMatchStereo.cache_size или --StereoFusion.cache_size , указанный в гигабайт или можно уменьшить --PatchMatchStereo.max_image_size или --СтереоFusion.max_image_size . Обратите внимание, что слишком низкое значение может привести к очень медленная обработка и большая нагрузка на жесткий диск.

    Для масштабных реконструкций нескольких тысяч изображений необходимо подумайте о разделении вашей разреженной реконструкции на более управляемые кластеры изображения с использованием, например, CMVS [furukawa10]. Кроме того, CMVS позволяет обрезать повторяющиеся изображения, наблюдающие за одними и теми же элементами сцены. Обратите внимание, что для этого используйте В этом случае конвейер плотной реконструкции COLMAP также поддерживает папку PMVS / CMVS структура при выполнении из командной строки.Пожалуйста, обратитесь к рабочему пространству папка, например сценарии оболочки. Обратите внимание, что в примерах сценариев оболочки для PMVS / CMVS генерируются только в том случае, если тип вывода установлен на PMVS. С CMVS создает сильно перекрывающиеся кластеры, рекомендуется увеличить значение по умолчанию значение 100 изображений на кластер, насколько это возможно в соответствии с вашими доступные системные ресурсы и требования к скорости. Чтобы изменить количество изображения с использованием CMVS, вы должны соответствующим образом изменить сценарии оболочки. Например, cmvs pmvs / 500 , чтобы ограничить каждый кластер до 500 изображений.Если вы хотите использовать CMVS для удаления избыточных изображений, но не для кластеризации сцены, вы можете просто установить это число до очень большого значения.

    Ручная настройка исходных изображений при плотной реконструкции

    Вы можете изменить количество исходных изображений в файле stereo / patch-match.cfg файл, например, из __авто__, 30 до __авто__, 10 . Это выбирает изображения с наиболее визуальным перекрытием автоматически в качестве исходных изображений. Вы также можете использовать все остальные изображения в качестве исходных изображений, указав __all__ .В качестве альтернативы вы можно вручную указать изображения с их именем, например:

     image1.jpg
    image2.jpg, image3.jpg
    image2.jpg
    image1.jpg, image3.jpg
    image3.jpg
    image1.jpg, image2.jpg
     

    Здесь image2.jpg и image3.jpg используются в качестве исходных изображений для image1.jpg и т. Д.

    Поддержка нескольких графических процессоров при плотной реконструкции

    Вы можете запустить плотную реконструкцию на нескольких графических процессорах, указав несколько индексов. для графических процессоров с поддержкой CUDA, e.g., --PatchMatchStereo.gpu_index = 0,1,2,3 запускает плотный реконструкция на 4-х GPU параллельно. Вы также можете запустить несколько плотных потоки реконструкции на одном и том же графическом процессоре, указав один и тот же индекс графического процессора дважды, например, --PatchMatchStereo.gpu_index = 0,0,1,1,2,3 . По умолчанию COLMAP запускает один поток плотной реконструкции для каждого графического процессора с поддержкой CUDA.

    Исправить зависания и таймауты графического процессора во время плотной реконструкции

    Конвейер стерео реконструкции работает на графическом процессоре с использованием CUDA и помещает графический процессор под большой нагрузкой.Вы можете столкнуться с зависанием дисплея или даже сбоем программы во время реконструкции. В качестве решения этой проблемы вы можете использовать вторичный графический процессор в вашей системе, который не подключен к вашему дисплею, установив индексы графического процессора явно (обычно индекс 0 соответствует карте, дисплей прилагается к). В качестве альтернативы вы можете увеличить тайм-ауты графического процессора вашей системе, как подробно описано ниже.

    По умолчанию операционная система Windows обнаруживает проблемы с ответом от графического процессора, и возвращается к работоспособному рабочему столу, перезагружая карту и прерывая процесс стерео реконструкции.Решение состоит в увеличении так называемого Задержка «Обнаружение и восстановление тайм-аута» (TDR) на большее значение. Пожалуйста, обратитесь к документации NVIDIA Nsight или Microsoft документация о том, как увеличить время задержки под Windows. Вы можете увеличить задержку используя следующие записи реестра Windows:

     [HKEY_LOCAL_MACHINE \ SYSTEM \ CurrentControlSet \ Control \ GraphicsDrivers]
    "TdrLevel" = dword: 00000001
    "TdrDelay" = dword: 00000120
     

    Чтобы установить записи реестра, выполните следующие команды с помощью администратора. привилегии (например,г., в cmd.exe или powershell.exe ):

     reg добавить HKEY_LOCAL_MACHINE \ SYSTEM \ CurrentControlSet \ Control \ GraphicsDrivers / v TdrLevel / t REG_DWORD / d 00000001
    reg add HKEY_LOCAL_MACHINE \ SYSTEM \ CurrentControlSet \ Control \ GraphicsDrivers / v TdrDelay / t REG_DWORD / d 00000120
     

    , а затем перезагрузите компьютер, чтобы изменения вступили в силу.

    Система X Window под Linux / Unix имеет аналогичную функцию и обнаруживает ответ проблемы GPU. Самое простое решение, чтобы избежать проблем с тайм-аутом под X оконная система должна выключить ее и запустить стерео реконструкцию с командная строка.В Ubuntu вы можете сначала остановить X, используя:

     sudo service lightdm stop
     

    А затем запустите код плотной реконструкции из командной строки:

     colmap patch_match_stereo ...
     

    Наконец, вы можете перезапустить среду рабочего стола с помощью следующей команды:

     sudo service lightdm start
     

    Если после этих изменений плотная реконструкция все еще дает сбой, причина в вероятно, недостаточно памяти графического процессора, как это обсуждается в отдельном пункте этого списка.

    .

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *