Картинки здания: D0 b7 d0 b4 d0 b0 d0 bd d0 b8 d0 b5 картинки, стоковые фото D0 b7 d0 b4 d0 b0 d0 bd d0 b8 d0 b5

Обои высотки 2560×1600, обои высокие здания для рабочего стола

Многоэтажные дома (63 фото)

Башня Агора Тайбэй Тайвань

СОУ Фудзимото

Сургут дом высотка

Жилой комплекс июнь Уфа

Красивые фасады высотных зданий

Воронеж-Сити высотки

Флотилия жилой комплекс Новосибирск

Многоэтажные кварталы Гонконга

Многоэтажный жилой дом

Мосфильмовская улица дом многоэтажный

City Hyde Park

Bosco verticale (вертикальный лес), Милан, Италия.

Сан Диего центр города

Агора Гарден в Тайбэе

Европейские многоэтажки

Жилой комплекс в Душанбе

Высотные дома

Кирпичный многоэтажный дом

Современный секционный дом

Лучшие жилые комплексы

Красивые многоэтажные здания

Краснодар высотки

Современные высотные дома

Многоэтажки на воде

Элитный комплекс Бишкек

Жилые высотки в Екатеринбурге

Фасады многоэтажных жилых домов

Многоэтажное здание

Билдинг Нинбо Рисёч Девелопмент парк 399

Дом из будущего многоэтажный

Пятигорск высотки

Улица с многоэтажными домами Россия

Стеклянные высотки Дубай

Мосфильмовская улица МГУ

Мумбаи архитектура жилые дома

Городские дома

Жилой дом в Париже Hamonic Masson

Сан Франциско новый небоскреб

Красивые МКД

ЖК Алые паруса Щукинская

ЖК лето 2 капитал

Дюссельдорф архитектура

Вознесенский Пермь

Турецкие проекты высотных домов

Октябрьское поле высотки

Новостройки Майами

ЖК Нефтяников 2 Краснодар

Многоэтажный дом

Жилищные комплексы Краснодара

Современная многоэтажка

Красивые многоэтажные жилые дома

Agora Garden – башня «зеленой ДНК»

Красивый многоэтажный дом

Дома многоэтажки

Жилой дом «башня Нимейера»

Красивые многоэтажки манй

Рене Ван Зуук Архитектор

Авангард дом Бишкек

Современный многоэтажный дом

Жилой комплекс Хабитат -67 в Монреале

Многоэтажное жилое здание «Eden», Сингапур

ЖК Имперский дом

Многоэтажные дома

Красивые фото коттеджей и домов и таунхаусов

Собственное жильё для многих – настоящая мечта, воплощать её стоит тщательно, обдумывая все детали

Очень важно ещё на этапе создания проекта понять, как именно должен выглядеть конечный результат. Тогда готовое жильё не разочарует. Перед тем как строить дом, все ищут проекты домов фото.

Иногда бывает – люди изучают по фото проектов коттеджей , чертежам, планам схемам,- при этом представляют себе совсем другое строение. Хорошо, когда уже возведённый объект отличается в лучшую сторону, превосходит ожидания. А если нет?

К нам обращались люди, которым уже построили коттеджи. Эти здания могли быть неплохими в техническом плане, и одновременно мало радовали внешне. Или оказывались совсем другими, – не так как хотелось.

Красивые фото коттеджей

Наша компания «Имидж Строй» понимает, что мало кто может посмотрев на фото коттеджей, поэтажные планы, другие материалы, и представить готовый вариант. Поэтому архитекторы создают компьютерную визуализацию (3D макет), – она сразу снимает множество вопросов. С такой моделью легко работать: можно изменить цвет стен, кровли – показать, как это повлияет для внешнего вида.

Изучение красивых фотографий коттеджей, или видео по теме – только первый этап выбора будущего жилья. Некоторые нередко  останавливаются, результат оказывается плохим. Имиджстрой поставил перед собой вполне конкретную цель: сделать так, чтобы клиенты получали то, за что платят. Достигаем её с каждым заказчиком, причём всегда, гарантированно, стабильно. Вам не нужно гадать, каким будет ваше жильё. С нами это известно заранее.

Наша фирма строит по индивидуально разработанным и по типовым проектам. В последнем случае сделать выбор для клиента легче, потому что  уже есть готовые примеры. Имидж строй может показать фото строений у себя на сайте в соответсвующем разделе. Оттуда будет понятен смысл. Цвет стен, предметы декора, отдельные элементы каждый выбирает сам. Фото домов доказывают: двух абсолютно одинаковых вариантов нет. Исключение – пожелания заказчика.

Даже если остановитесь на какой то картинке, всё равно советуем заглянуть в фотогалерею. Наш фото каталог собрал материалы из рубрики сайта – лучшие проектов домов самых красивых домов, реально построенных нами, все наши фотографии содержат процесс строительства, планировку и настоящие фото домов, которые можно реально увидеть по указанному адресу. Так вам будет легче понять, что именно могут построить специалисты , какие идеи можем реализовать. Уже построенные особняки вдохнавляют.

Фотографии современных домов

Многие, рассматривая интернет гугл картинки, а там фотографии домов, планы, спрашивают нас, не откорректированы ли снимки. Для века цифровых технологий это вполне понятные опасения, однако, имидж строй таким не занимается.

Убедиться, что особняки на картинке и в реальной жизни совершенно одинаковые, очень легко. Во-первых, можно отправиться в любой населённый пункт, где происходила стройка,  посмотреть построенные здания. Взглянуть с улицы вам  никто не помешает. Имеется видео – отредактировать его незаметно намного труднее.

Это просто противоречит нашим принципам. Работаем открыто, показываем настоящие объекты, только собственные разработки. На этом основывается наша репутация. В Яндекс картинках представлено много наших работ ( почти все картинки со своими проектами (и все объекты 2500 с чертежами и сметой) ).

Вы обязательно найдете, то что понравится Вам, а если не найдете – обращайтесь изготовим персональный красивый проект дома!

Ещё один момент: компания всегда делает картинки коттеджей с согласия владельцев. Поэтому в портфолио выкладываются не все объекты, которые строили или ремонтировали. Если будете против снимков, то о вашем жилье никто ничего не узнает.

Мы уважаем своих клиентов и их желания

Часть фотографий коттеджей, построенных нами, можно посмотреть на интерактивной карте ниже. При нажатии на фото можно перейти в фотогалерею.

Как сделать хорошее фото — Помощник 2ГИС

Фотографии в 2ГИС помогают пользователям выбрать компанию и сориентироваться на местности. Главный критерий, которому должна отвечать фотография — приносит ли она пользу, сообщает ли что-то о компании, здании или объекте.

Добавлять фото в карточки компаний и зданий могут только авторизованные пользователи.

Вот несколько рекомендаций, каким должно быть полезное и информативное фото.

1. Загружайте собственные фото

Снимки в карточках компаний и объектов помогают пользователям сориентироваться на местности. Например, узнать, где расположен вход в магазин или как выглядит дом. Чужие фотографии брать нельзя — помните об авторских правах и актуальности фото из интернета.

2. Не добавляйте коллажи, фото с рамкой, стикерами и надписями

Дополнительная графика затрудняет восприятие снимка. Вместо коллажа лучше сделать несколько разных или одно хорошее фото. Можно добавить фильтр или небольшой водяной знак, который не помешает просмотру.

3. Не добавляйте фото с ценниками, прайс-листами или плакаты с акциями

Ценники могут быть в кадре, но не должны быть главным объектом — такая информация быстро станет неактуальной. Показать ассортимент магазина или интерьеры ресторана лучше с помощью общего плана.

4. Используйте больше общих планов, а не детальных

Наиболее полезными будут фото, по которым можно составить впечатление о компании, а не о каком-нибудь мелком элементе её интерьера. Общие фотографии помогут пользователям с выбором.

5. Не загружайте фото с графиком работы и контактами компании

Информация может меняться, а неактуальные фото будут вводить пользователей в заблуждение. График работы, телефоны, сайты, соцсети и другие контакты можно добавить в карточку через кнопку «Нашли ошибку в данных?» и прикрепить фото. Тогда обновлённая информация появится в карточке компании.

Но не всю информацию можно отразить в справочнике. Например, график работы процедурного кабинета. Такое фото в карточку поликлиники можно и добавить.

6. Не добавляйте фото ТЦ в карточку каждого отдела

Загружайте общие фото здания торгового центра в карточку ТЦ, а фото бутиков — в карточки бутиков. Можно сфотографировать вход в отдел вместе с тем, что его окружает, чтобы помочь пользователям сориентироваться внутри. Чтобы было удобно ориентироваться внутри больших зданий, в 2ГИС есть «Этажи» — поэтажные планы торговых центров, больниц и аэропортов.

7. Избегайте рекламы в кадре

Проверьте, чтобы основную часть фотографии не занимали вывески, баннеры или логотипы. Фото должно нести информацию о компании. Если это только рекламная информация, модераторы заблокируют фото.

8. Не загружайте селфи

Такие фото неинформативны. Если хотите показать, как вам оказали услугу, например, постригли в парикмахерской, попросите кого-нибудь сфотографировать вас со стороны. Такое фото отлично проиллюстрирует результат, а по селфи оценить его будет сложно.

9. Фотографируйте здания с фасада

Чтобы показать, как выглядит здание, лучше снять общий план фасада. Такие фото помогают пользователям ориентироваться на месте. Если хочется добавить фото с какой-нибудь красивой архитектурной деталью — загрузите его отдельно.

10. Снимайте вход в компанию вместе с тем, что его окружает

По крупной фотографии вывески или двери сложно ориентироваться. Лучше сфотографируйте общий план и покажите вход вместе с тем, что его окружает — например, соседние магазины и указатели.

11. Не загружайте личные фотографии

Не загружайте свои фото на фоне зданий или достопримечательностей. Пусть здание или памятник будет полноценным объектом фотографии, а не фоном. Часто личные фото встречаются в карточках из рубрик «Места отдыха/Развлечения». Лучше добавить несколько общих фотографий и поделиться впечатлениями в отзыве.

12. Добавляйте эстетически приемлемые фото

Не публикуйте кадры, которые могут задеть других: полуобнажённую натуру, товары 18+, оружие, результаты хирургических операций или стоматологического лечения, недоеденные блюда. Добавьте красоты в 2ГИС.

Если вы хотите проиллюстрировать негативный факт из клиентского опыта, например, в блюде попалось насекомое. Прикрепите фото к отзыву и опишите ситуацию. Так пользователям будет понятно, что произошло, как отреагировали представители компании, и как ситуация разрешилась. Но в таком случае тоже нужно сделать фото приемлемым для просмотра.

Если вы увидели в карточке фото, которое нарушает правила 2ГИС, — пожалуйста, нажмите «Пожаловаться». Откройте фото и кликните по треугольнику с восклицательным знаком в правом нижнем углу.

Почему удалили фото, которое я добавил

Возможно, снимок был эстетически неприемлем, на него пожаловались другие пользователи — после проверки такие снимки могут быть скрыты.

Ещё одна причина для удаления фото — нарушение закона. Запрещено публиковать фото товаров и процесса курения, в том числе кальянов и электронных сигарет, фото алкоголя с обозначением бренда или в брендированной посуде и любые фото, связанные с употреблением наркотиков.

Полные правила размещения фото находятся на сайте 2ГИС в разделе «Правовая информация».

О том, как пользоваться интерфейсом 2ГИС, чтобы загрузить фото, мы рассказываем в статье «Как добавить фото к карточке компании или здания».

Желаем вам удачных кадров!

Здания из сэндвич панели фото

Посмотрите проекты, выполненные из наших сэндвич-панелей

Компания МеталлПром за года работы на строительном рынке, зарекомендовала себя как надежный поставщик качественной продукции. Мы гордимся тем, что завершив сотни проектов, у нас не было случаев когда клиент остался недоволен. Также мы готовы предоставить информацию подтверждающую фактическую поставку товара. Вы не обязаны нам верить на слово, проверьте и убедитесь сами.

Фото зданий из сэндвич-панелей, которые были сделаны реальными клиентами, является лучшим доказательством качества продукции нашей компании. Вы можете посмотреть примеры, как будет выглядеть готовое здание, построенное из панелей «МеталлПром». Используются различные цвета и архитектурные решения; сразу после окончания строительства такое здание уже имеет эстетичный и приятный вид.

ООО «ПРАДО»ИНН 5044033429
141591 Московская область, Солнечногорский р-н, д. Новая д.47

ООО «СМКН»ИНН 5047148795
141400 Московская область, г.Химки, ул. Репина, дом 36

ООО «АНТИЛЕД»ИНН 7710501886
119454 , г. Москва, Проспект Вернадского, 42-1-140

ООО «СапСтрой»ИНН 5257119590
603000 г. Н.Новгород, ул. Бетанкура, д. 4, оф. 3

ООО «Северо-запад»ИНН 7810569408
г. С-Петербург, пр. Лиговский, д. 246, лит. Б

ОАО «Плодоовощная база»ИНН 5008009741
141700, Московская область, г.Долгопрудный, Промышленный проезд, д.12

ЗАО «ИНТЕРПРОМ»ИНН 7723772097
109382, г. Москва, ул. Мариупольская, д. 6, офис. 28

ООО «ТРАНЗИТ – СЕРВИС»ИНН 3123284492
308017 г. Белгород ул. Дзгоева д. 4

СПК «НОВОСЕЛЬСКИЙ»ИНН 3325009322
601275, Владимирская область,
с. Новое, ул. Молодежная, д. 2-б

Глава крестьянского (фермерского) хозяйства Елисеева Г.В. ИНН 621700547819
391870 Рязанская область,
р.п. Сараи, ул. Советская, д.186

ИП Антонов М.В.ИНН 711200241699
301831 Тульская область, г.Богородицк ул.Коммунаров дом 157а, кв.33

ИП Жуков С.В.ИНН 502902589310
141271 Московская область, п.Софрино-1, дом 45, кв.7

ООО «Электро МПЛ»ИНН 7715778803
127560 Москва, ул.Лескова, дом 30, кв.25

ИП Сенькин А.В. ИНН 352827043460
162600, Вологодская область, г.Череповец, ул. Наседкина, д.8а-41

ООО «Исток» ИНН 3525277537
160000, Вологодская область,
г. Вологда, ул. Зосимовская, д. 40

ООО «ЛЕС» ИНН 3334012762
602264, Владимирская обл.,
г. Муром, ул. РЗШ, д. 23

ООО «СМР» ИНН 6155046489
346500, Ростовская область, г.Шахты, пр. Победа Революции 103

ИП Оганов А.Г. ИНН 672700044167
215800 Смоленская область, г.Ярцево, ул.Рокоссовского дом 7.

ООО «Агидель СМК» ИНН 3523019330
162690 Вологодская область, д. Ясная поляна, ул. Осенняя, д.10

ООО «КЕНТАВР» ИНН 6232006684
391430 Рязанская область, г. Сасово, ул. Ново-Елатомская д.9

ООО «МАСТЫРА» ИНН 6027138511
180004 г. Псков, ул. Солнечная д.9 А

ООО «СТРОЙ-БЕТОН»ИНН 0107025128
385140, Республика Адыгея, п.Яблоновский, ул.Ленина 45

ООО «МеталлИнвест» ИНН 7725768096
115191, г. Москва, ул. Тульская Б., дом № 10

ООО «ТрансСтрой» ИНН 2901209499
163002 г.Архангельск, пр-кт. Обводный канал, д 9, корп. 1, строение 4

ООО «Декарт» ИНН 7721850180
г. Москва, Рязанский пр-т, д. 30/15

ООО «Интех Групп» ИНН 7103511105
300012, г. Тула ул. Рязанская 38, оф.440

ООО «Лидерстрой»ИНН 3528116672
162603 Вологодская область, г. Череповец, ул. Боршодская, 40

ООО «Лифт Декор» ИНН 7701922937
127018, г. Москва, ул. Складочная, д.1, стр.9

ООО «Металл Индастри» ИНН 3311022080
109341, г. Москва, ул. Перерва, д.52, стр.1, оф.204

ООО «СТРОЙТРЕСТ «ЦЕНТРАЛЬНЫЙ» ИНН 7719889688
105203, г. Москва, ул.16-ая Парковая, дом 5

ООО «Химдеталь Комплект» ИНН 7604211631
150035, г. Ярославпь ул. Суздальская 186-79

ИП Шишов В.А. ИНН 330706904975
602264 Владимирская область, г. Муром, ул. Радиозаводское шоссе дом 13 Б

ООО «Универсал» ИНН 7611012228
152300, Ярославская область,
г. Тутаев, ул. Ярославская 51

ООО НПП «ГКС» ИНН 1655107067
420107, Республика Татарстан,
г. Казань, ул. Петербургская, д.50

ООО «Нефтегазавтоматика» ИНН 2348016211
353235, Россия, Краснодарский край, пгт. Афипский, Смоленское ш., д.1

ООО «ЛитаСтрой» ИНН 6215025503
390525 Рязанская область,
с. Поляны, ул. Терёхина, 2а

ООО «Брянский электро технический завод» ИНН 3254501775
241004, г. Брянск, ул. Белобережская, д.45А

ООО «Девятый трест-комфорт» ИНН 5920032108
617763, Пермский край, г.Чайковский, Приморский бульвар, 32

ООО «ДФ РУС Ко» ИНН 5007087779
141832, Московская область, Дмитровский р-н, п. Мельчевка, здание 78

ООО «ПромСнабСервис» ИНН 3528215835
162625 Вологодская область, г. Череповец, ул. Моченкова, 18-57

ИП Болховский А. А. ИНН 323212971480
241013, г. Брянск, ул.Медведева, д.65, корпус 3

ООО «ЭкоИнТех» ИНН 4025421304
249035 Калужская область, г. Обнинск, пр. Маркса, 46

ООО «Айболит» ИНН 5024066313
143400, Московская область, г. Красногорск ул. Строительная 12

«ФГУП УС ЦФО ФСИН России» ИНН 7721629180
125315, г. Москва, ул. Часовая д. 24, стр. 2

ООО «ДОП-СТРОЙ» ИНН 7737501749
115582, г. Москва, ул. Домодедовская, владение 38

ООО «ЮВ» ИНН 6731080637
214000 г. Смоленск, ул. Ленина, д.24

ООО «Транслогистик» ИНН 7701629544
125438, г. Москва, ул. Михалковская, д. 63Б, стр.1

ЗАО «ХЛЕБОКОМБИНАТ» ИНН 4029016184
248016 г. Калуга, ул. К.Либкнехта, 25

ООО «ИФС» ИНН 7707849137
123317, г.Москва, Пресненская набережная, Дом 8, Строение 1

ООО «Бэк энд Политцер спб» ИНН 7841314664
196191, г. Санкт-Петербург, Проспект Ленинский, 168

ООО НПО «Декантер» ИНН 4029016184
248016 г. Калуга, ул. К.Либкнехта, 25

ООО «АВТОСНАБ» ИНН 5029115814
141000, МО, г.Мытищи, 497, 1, 1

ПАО «Мостожелезобетонконструкция» ИНН 7710121637, КПП 500702001
107140, г. Москва, проезд Комсомольской площади, дом 16

ООО «АгроСтройСервис» ИНН 6732039279
214018, г.Смоленск, Новокиевская улица, 9

ООО НПП «Газэнергохим» ИНН 6455038802, КПП 645001001
410031, г. Саратов, ул. им. Некрасова Н.А., 43а

ООО «Инженерный ресурс» ИНН 5027155353, КПП 502701001
140008 Московская область, Люберецкий р-он., д. Мотяково д. 6А

ОАО «Фабрика спортивной обуви» ИНН 5020028980
141607 МО г. Клин, ул. Транспортная, 31

ООО Торговая компания «СкоруС» ИНН 5029156708
141033, Московская область, Мытищинский район, дер. Пирогово, ул. Совхозная, д.19

ООО «Гигант» ИНН 8901022445
629008, г. Салехард ул. Ямальская,дом 19а

ООО «Вологодский мясодел» ИНН 3525263823
160028, г. Вологда, ул. Гагарина, д. 145

ООО «Сибирская строительно-монтажная компания» ИНН 2225068989
656008, г. Барнаул, ул. Ползунова, д. 59в

ИП Царев ИНН 330701599453
602254, Владимирская обл., Муром, ул. Куйбышева, д. 3

ОАО «Сафоновомясопродукт» ИНН 6726001213
215500, Смоленская область, г. Сафоново, Радищева-11

ООО «СК ГРИВИК» ИНН 7606096991
150054, г. Ярославль, ул. Добролюбова, 9/7, 41

Благодарности

ООО «СпецСтрой-Восток»
Строительство административного здания в г. Подольск, июнь 2015 года. Для строительства было поставлено 1780 м² стеновых сэндвич-панелей и 830 м² кровельных панелей с утеплителем из минеральной ваты.

Процесс монтажа зданий зданий INDI (цинк) : фото. схемы, картинки

Как монтируются здания из ЛСТК (цинк)?

Отличительной особенностью серии зданий INDI (цинк) является ее широкий диапазон проектных решений. Такие здания в однопролетном исполнении могут проектироваться с максимальной шириной до 30 ми и 6 м по высоте.

В отличие от Серии INDI (сварная балка на базе “черного металла”) здесь уделяется особое внимание современной строительной технологии – холодногнутым оцинкованным профилям, позволяющая при некоторых параметрах здания уменьшить металлоемкость сооружения до примерно  30%, а значит и финальную стоимость объекта.

Здания серии INDI (цинк) отличаются меньшим весом, превосходными антикоррозионными свойствами (эффективно противостоят высоко аммиачной агрессивной среде в сельскохозяйственной отрасли), легкостью монтажа и пониженными затратами на транспортировку и фундаментные работы. ПК Веста традиционно проектирует и изготавливает быстровозводимые здания из сэндвич панелей для малого и среднего бизнеса в России и СНГ.

Такие здания находят широкое применение для автосалонов, магазинов, офисов, складов, ангаров, гаражей, производственных цехов, сельскохозяйственных ферм и т.д.

Самое главное – теперь конечный клиент или любая строительная монтажная организация, включая генеральных подрядчиков, могут легко и быстро проектировать более 500 000 вариантов зданий в режиме реального времени через Интернет в инновационной запатентованной бесплатной онлайн платформе WebSteel. При этом клиент получает точную и мгновенную стоимость на готовый комплект здания с детальной разбивкой, бесплатные эскизы и эффектную 3D визуализацию в режиме онлайн.

Весь комплект здания изготавливается на небольшом европейском мини заводе.

Ниже показана основная хронология монтажа здания серии INDI на базе холодногнутых оцинкованных профилей (автосалон Peugeot, г. Тула, Россия), спроектированная в онлайн системе WebSteel.

10 самых красивых зданий Москвы — Teletype

Вчера я показал вам 10 самых уродливых зданий Москвы. Конечно, это был субъективный рейтинг, основанный лишь на моем хорошем вкусе. Критиковать всегда проще, критика объединяет людей. “Смотри, какое говно!” – и вот уже у тебя за спиной выстраивается поддакивающая толпа, которая словно чайки повторяет: “Да-да-да-да!” А вот с хорошей архитектурой намного сложнее.

Хорошей архитектуры в России практически нет. У нас выросло несколько поколений, который вообще не представляют, что такое архитектура. Последний качественный всплеск был 100 лет назад, во время расцвета искусства авангарда. И всё. После 30-х – тишина. Сталинский ампир я не считаю качественной архитектурой, но это тот шрам, который украшает город. Однако на смену ему пришла борьба с украшательством, потом брежневское монументальное говно, а потом было не до архитектуры, есть было нечего.

Так что в эстетическом плане русскому человеку остается ностальгировать по дореволюционной классике и послереволюционному модерну. Может быть, поэтому у нас так любят пародии на классическую архитектуру?

Здесь надо сделать отступление. Человек идет по городу, видит Большой театр или какую-то усадьбу – глазу хорошо и приятно, и вот человек решает построить себе дом в таком стиле. Классическая архитектура кажется простой и понятной. Все стили изучены. Вот вам готика, а вот барокко. Спутать невозможно. Вот вам ионический ордер, а вот дорический. Всё понятно как в конструкторе “Лего”. Казалось бы, берешь учебник и строишь. Как только архитектору кажется, что все понятно, капкан захлопывается. Всё. Качественно проектировать в классическом стиле могут единицы. Это как играть классическую музыку: невероятно сложно, необходим огромный опыт и практика. Классика не прощает ошибок. Малейшая ошибка в пропорциях – и всё развалится. Именно поэтому из семени благих намерений (“сделать красиво”) почти наверняка появится на свет очередной уродец.

Каждой эпохе соответствует свой архитектурный стиль. Был модерн, был конструктивизм, был тот же сталинский ампир. Это отражение эпохи. Была архитектура застоя и «архитектура денег» лихих 90-х. В этом смысле даже лужковское говно имеет право на существование. Конечно, не в том количестве, в котором оно раскидано по городу. Сегодня мы имеем дело с архитектурой высоких технологией. Новые материалы, технологии и компьютерные программы позволяют строить немыслимые ранее конструкции. Небоскребы ставят рекорды по высоте, здания поражают невозможностью формы. И это прекрасно. Архитектура должна идти в ногу со временем, а не тиражировать пародии на успехи прошлого.

Но тут мы сталкиваемся ещё с одной проблемой. Многие годы в России вообще не было нормального архитектурного образования. Главный архитектурный ВУЗ страны, МАрхИ, чуть не прикрыли за неэффективность. Они даже молебен заказывали, чтобы лицензии не лишиться. Качество образования там крайне низкое. Знаю, так как сам учился. На весь ВУЗ всего несколько крутых архитекторов, которые действительно могут чему-то научить. В основном же молодые ребята попадают в руки старых маразматичных пердунов, которые как пауки держатся за свои места, при этом научить ничему не могут. Получить хорошее образование удается единицам. И эти единицы оказываются потом в мире, где нет заказчика. Да, мало вырастить хорошего архитектора, надо еще вырастить хорошего заказчика, у которого будет вкус. Так что травка надежды только начала пробиваться через глухую бетонную крышку совка. Возможно, наши дети будут строить прекрасные современные здания, а пока любой успех в архитектурном плане больше похож на чудо, чем на закономерность.

Сегодня я сделал подборку самых красивых зданий Москвы. У вас наверняка будет свое мнение на этот счет. Знаю, что многие из отмеченных мной строений не пользуются успехом у москвичей. Но мне они нравятся! Не согласны? Кидайте свой список в комменты!

1. Dominion Tower Захи Хадид

Фото: Александр Усольцев

России обычно не везёт с реализацией проектов мировых звёзд архитектуры, но есть несколько исключений. Одно из них – офисный центр Dominion Tower Захи Хадид, который в конце прошлого года всё-таки достроили на Шарикоподшипниковской улице.

Заха Хадид – одна из лучших архитекторов в мире. Почти все её проекты гениальны. К сожалению, совсем недавно она умерла. Хорошо, что в Москве есть здание, построенное по ее проекту.

Это семиэтажное здание с офисными помещениями и паркингом на 251 место. Центр облицован композитно-алюминиевыми панелями, которые меняют цвет в зависимости от угла зрения и освещённости. Этажи здания как будто небрежно наброшены друг на друга. Описывая здание, представители Zaha Hadid Architects говорили об “идее пространственного полёта”.

Это похоже на игру дженга, стопку книг или торт со съехавшими коржами. По первоначальному замыслу “вылет” этажей друг относительно друга должен был достигать 20 метров, но из-за российских строительных норм его пришлось урезать до 8.

Фото: Александр Усольцев

Архитектурое бюро “Элис” адаптировало идею Хадид к суровой российской действительности. Возможно, из-за этого Dominion Tower получился намного скромнее, чем большинство зарубежных проектов Хадид и чем её проект нового здания Экспоцентра, которое так и не было построено.

Девелопер ставил перед Хадид задачу спроектировать здание, которое “через 50 лет не будет выглядеть устаревшим”. Справилась ли с этим лауреат Притцкеровской премии, решайте сами.

Сейчас в здании гордо сидит Фонд содействия реформированию ЖКХ.

2. Жилой дом Copper House

Фото: KALINKA

Это, наверное, один из первых необычных домов в Москве, за который не стыдно. Небольшой аккуратный жилой комплекс авторства Сергея Скуратова появился в Бутиковском переулке в 2004 году. Это три кубических шестиэтажных здания, “оторванных” от земли за счёт консольных выносов.

Дома облицованы панелями из патинированной меди, которые придают им характерный зеленоватый цвет. Как выразился основатель девелопера Rose Group (именно эта компания строила комплекс) Борис Кузинец, этот оттенок – “архитектурная инверсия цвета травы”.

Из интервью Скуратова:

Я вот знаю, что ни один мой дом не принес никому вреда, – но я открываю блоги и читаю там, что пишет какая-то девочка: «Copper House, конечно, хороший дом, но зачем его покрасили в такой отвратительный зеленый цвет?» Ей отвечают: «Дура, это патинированная медь». «А что такое патинированная медь?» – «Это как когда на Пушкина голуби какают». А она: «Это ж сколько голубей погубили!»

Стоит напомнить, что дом стоит в самом центре Москвы. Хороший пример, как можно грамотно вписать современную архитектуру в историческую среду.

3. “Дом на Мосфильмовской”

Фото: Vostok

Это ещё одна известная работа Сергея Скуратова. Тот редкий случай, когда новое здание в Москве становится узнаваемой частью её современного облика.

Забавно, что Лужкову “Дом на Мосфильмовской” сразу не понравился, и небоскрёб даже попытались объявить “самостроем” и урезать его высоту, а то и вовсе разобрать. Но в 2010 году Лужков ушёл, и здание уцелело.

Комплекс состоит из двух корпусов: 53-этажного (213 метров) и 34-этажного (132 метра). Когда о комплексе говорят москвичи, они подразумевают прежде всего башню. О том, что второй корпус – тоже часть “Дома на Мосфильмовской”, знают в основном те, у кого не получилось купить квартиру в башне и кто стал искать запасной вариант.

Небоскрёб получил премию на АРХ-Москве 2005, а в 2006 году был номинирован на первую национальную архитектурную премию Buildings Awards. Кроме того, здание вошло в топ-5 небоскрёбов мира по версии Emporis.

Великолепная работа! Легкий и изящный небоскреб отлично смотрится на панораме Москвы.

4. Комплекс “Москва-Сити”

Фото: Vostok

Вообще, мне очень нравится комплекс “Москва-Сити”. Главная его проблема в том, что его поставили, не продумав транспортную инфраструктуру. Но если рассматривать его с архитектурной точки зрения, то большинство небоскребов очень крутые.

Особенно удался комплекс “Город Столиц”, вот эти две башни:

Фото: Vostok

Очень нравится мне спиральный небоскреб:

Фото: Vostok

И жилой комплекс из двух небоскребов ОКО:

Фото: Vostok

5. Здание Федерального арбитражного суда

Фото: ТПО “Резерв”

Об этом здании мало кто знает, так как оно спрятано внутри квартала за метро “Новослободская”. Еще больше люди удивляются, когда узнают, что это, оказывается, здание суда! Стеклянный гигант на Селезнёвской улице должен был сформировать новый образ российского суда – открытого и прозрачного, а потому справедливого.

Здание состоит из двух блоков – общественного, в котором проходят заседания, и административного, где размещён аппарат суда. Фасад общественной части (намеренно плавной формы в контрасте с “жёстким” административным корпусом) оформлен узнаваемыми металлическими пластинами, похожими на жалюзи. Архитектор Владимир Плоткин из ТПО “Резерв” говорит, что эти пластины хотели даже сделать управляемыми, но оказалось, что слишком дорого. В итоге “жалюзи” остались неподвижными.

Здание арбитражного суда было построено в 2007 году. Помимо залов заседаний, рабочих кабинетов и пресс-центра, в нём разместились реабилитационный центр и ресторан для сотрудников.

ТПО “Резерв” стало победителем конкурса “Дом года 2008” в номинации “Проект года” и было номинировано на World Architecture Festival в Барселоне за проект здания суда.

6. Новый офис НТВ

Фото: Антон Белицкий

Если у НТВ и есть что-то хорошее, то это их офис. Здание проектировали датчане, сейчас его почти достроили. Очень неплохо получилось.

Фото: Антон Белицкий

7. “Белая Площадь” на “Белорусской”

Одно из немногих современных зданий в Москве, которое нравится вообще всем. Построили его 10 лет назад по проекту ABD architects под руководством Бориса Левянта. Офисные здания занимают весь квартал, при этом сделаны очень деликатно. На участке находится знаменитая церковь Николы Чудотворца, и офисный центр нисколько с ней не спорит, а, скорее, является фоном.

Редкий пример того, как можно грамотно и аккуратно вписать новое здание, не навредив окружению.

Фото: Scubapro (Wikipedia)

8. Кампус школы “Сколково”

Фото: Adjaye Associates

Это не совсем Москва, но куда же мы без Сколково. С архитектурной точки зрения в Сколково все гораздо лучше, чем с научной. Если построить российскую Кремниевую долину пока не получается, то сделать качественную архитектуру, за которую не стыдно, вышло на отлично.

Автором проекта кампуса стал британский архитектор Дэвид Аджайе. В основе проекта лежит картина Малевича “Супрематизм”, можно сказать, что это современное переосмысление русского авангарда.

Фото: Adjaye Associates

Но поскольку сам архитектор африканского происхождения, он добавил в оформление здания танзанийские орнаменты.

Фото: http://www.archiexpo.es/

Здание кампуса представляет собой гигантский трёхэтажный диск-основание с расположенными на его крыше административным и гостиничным блоками. Сам университетский городок с аудиториями, медиацентрами и целыми улицами находится внутри диска. На крыше диска разместили беговую дорожку. В здании опробованы некоторые инновации, такие как стена-фонтан и зелёная стена.

Строительство кампуса началось в 2006 году и завершилось в 2010-м.

9. Офис “НОВАТЭКа”

Фото: Speech

Дизайн офисного здания на улице Удальцова разработало архитектурное бюро Speech во главе с Сергеем Чобаном и Сергеем Кузнецовым. Это двенадцатиэтажный дом, легко узнаваемый благодаря волнообразно изогнутым эркерам и облицовке панелями из португальского известняка. Здание начали проектировать в 2005 году и сдали в 2011-м. Сейчас “НОВАТЭК” хочет построить ещё один офис на месте снесённой гостиницы “Спорт”, которая располагалась неподалёку.

Здание интересно тем, что оно с первого взгляда не шокирует зрителя. Скромное и аккуратное. Кому-то оно может показаться чересчур простым.

Фото: Speech

Но весь кайф в деталях. Оно как дорогой костюм: сшито добротно, из качественных материалов. Наслаждение в каждой детали, придраться не к чему. Отличная работа.

Фото: Speech

Фото: Speech

10. Фабрика Станиславского

Вообще, это целый квартал на Таганке, расположенный на территории бывшей фабрики Алексеевых.

Здесь сделали офисный центр, жилые дома, ресторан и даже театр. Наверное, один из лучших примеров реконструкции промышленной территории в Москве. Проект реконструкции разработан британским архитектором Джоном МакАсланом.

Я помню, что тут было раньше, и вижу, как этот квартал изменился.

Здания отреставрировали, что-то восстановили с нуля, новые жилые дома скромны и незаметны на фоне дореволюционной промышленной архитектуры, а благоустройство такое, какое редко встретишь даже в Европе и США.

фотографий исторических зданий | GSA

Здание суда 1, здание Апелляционного суда США Джеймса Р. Брауинга, Сан-Франциско, Калифорния.

Центр исторических зданий GSA сотрудничает с Библиотекой Конгресса при фотографировании исторических зданий под управлением GSA. Результат: коллекция не защищенных авторскими правами изображений монументальных фасадов, вестибюлей и залов судебных заседаний.Загрузите свой любимый; это бесплатно, а фотографии высокого разрешения. Это беспрецедентная возможность увидеть эти потрясающие изображения архитектурных сокровищ Америки.

Это партнерство делает тысячи изображений зданий GSA в архиве Кэрол М. Хайсмит доступными для общественности. Необычные работы Хайсмит делают ее коллекцию одной из самых популярных в коллекции Prints & Photographs.

Можно просмотреть и загрузить изображения с высоким разрешением следующих зданий.

Фрэнк М. Джонсон-младший, Федеральное здание и здание суда США, Монтгомери

Федеральное здание Роберта С. Вэнса и здание суда США, Бирмингем

Federal Building, Анкоридж

Пункт пограничного контроля США, Нако

Почтовое отделение и здание суда США, Литл-Рок

Ричард Шеппард Арнольд У.С. Здание суда, Литл-Рок,

Почтовое отделение США и здание суда

Chet Holifield Federal Building, Laguna Niguel

Федеральное здание, Сан-Франциско

Здание оценщиков, Сан-Франциско

Федеральное здание Байрона Г. Роджерса и здание суда США, Денвер

Байрон Р. Уайт Здание суда США, Денвер

Федеральное здание Уэйна Н. Аспиналла и здание суда США, Гранд-Джанкшен

Уильям Р.Коттер федеральное здание, Хартфорд

Здание Федеральной торговой комиссии

Здание штаб-квартиры национального столичного региона GSA

Здание налоговой службы

Почтовое отделение

Здание Хьюберта Хамфри

Стюарт Ли Удалл Департамент внутренних дел

Федеральное здание Джейми Л. Уиттена

Blair House

Федеральное здание Герберта К. Гувера

Роберт Ф.Кеннеди, здание Министерства юстиции США,

Федеральное здание Уилбура Дж. Коэна

Старое почтовое отделение

Федеральное здание Сидни Йейтса

Форрестол, дом

Сидней М. Ароновиц Здание суда США, Ки-Уэст

Дэвид В. Дайер Федеральное здание и здание суда США, Майами

Уинстон Э. Арноу Почтовое отделение США и здание суда, Пенсакола

Эльберт П.Таттл, здание апелляционного суда США, Атланта

Таможня США, Саванна

Федеральное здание Мартина Лютера Кинга младшего, Атланта

Здание суда США, Огаста

Федеральное здание и здание суда США, Гейнсвилл

Федеральное здание, почта США и здание суда, Хило

Федеральный центр, Чикаго

Федеральное здание и здание суда США, Пеория

E.Федеральное здание Росс Адэр и здание суда США, Форт-Уэйн

Роберт А. Грант Федеральное здание и здание суда США, Саут-Бенд

Берч-Бей Федеральное здание и здание суда США, Индианаполис

Федеральное здание и здание суда США, Су-Сити

Здание суда США, Давенпорт

Почтовое отделение США и здание суда, Лексингтон

John Minor Wisdom U.S. Здание Апелляционного суда, Новый Орлеан

Таможня США, Новый Орлеан

Почтовое отделение США и здание суда, Александрия

Федеральное здание Хейла Боггса, Новый Орлеан

Федеральное здание Ф. Эдварда Хеберта

Эдвард Т. Жинью Здание суда США, Портленд

Таможня США, Портленд

Федеральное здание Эдварда А. Гармаца и здание суда США, Балтимор

Гарольд Д.Федеральное здание Донохью и здание суда США, Вустер

Федеральное здание Джона Ф. Кеннеди, Бостон

Джон В. Маккормак Почтовое отделение и здание суда США, Бостон

Теодор Левин Здание суда США, Детройт

Федеральное здание и здание суда США, Порт-Гурон

Федеральное здание, здание суда США и таможня, Дулут

Federal Building, Миннеаполис

Уоррен Э.Федеральное здание Бургера и здание суда США, Сент-Пол

Здание суда США, Натчез

Здание Комиссии по реке Миссисипи, Виксбург

Федеральное здание Ричарда Боллинга, Канзас-Сити

Федеральное здание, почтовое отделение США и здание суда, Миссула

Федеральное здание, Гранд-Айленд

U.Почтовое отделение и здание суда, Камден

Федеральное здание Кларксона С. Фишера и здание суда США, Трентон

Здание суда США, Альбукерке

Федеральное здание Джейкоба К. Джавитса и здание Суда по международной торговле Джеймса Л. Ватсона, Нью-Йорк

Джеймс Т. Фоули Почтовое отделение и здание суда США, Олбани

Александр Гамильтон, Таможня США, Нью-Йорк

Федеральное здание и У.С. Кортхаус, Бингемтон

Роберт С. МакИвен, Таможня США, Огденсбург

Федеральное здание Александра Пирни, Ютика

Почтовое отделение и здание суда США, Нью-Берн

Федеральное здание и здание суда США, Эшвилл

J. Herbert W. Малое федеральное здание и здание суда США, Элизабет-Сити

Федеральное здание Л. Ричардсона Прейера и здание суда США, Гринсборо

Century, Роли

Alton Lennon Federal Building и U.С. Кортхаус, Уилмингтон,

Федеральное здание и здание суда США, Фарго

Брюс М. Ван Сикл Федеральное здание и здание суда США, Майнот

Здание суда США, Толедо

Поттер Стюарт Здание суда США, Цинциннати

Говард М. Метценбаум Здание суда США, Кливленд

Джозеф П. Киннири Здание суда США, Колумбус

Федеральное здание и У.С. Кортхаус, Оклахома-Сити,

Федеральное здание и здание суда США, Лоутон

Эд Эдмонсон Здание суда США, Маскоги

Federal Building, Талса

Почтовое отделение и здание суда США, Питтсбург

Robert NC Nix Federal Building, Филадельфия

Джеймс А. Бирн Здание суда США и Федеральное здание Уильяма Дж. Грина, Филадельфия

Таможня США, Филадельфия

U.С. Кортхаус, Эри

Федеральное здание Уильяма С. Мурхеда, Питтсбург

Федеральное здание и здание суда США, Провиденс

John O. Pastore Federal Building, Провиденс

Федеральное здание Стром Турмонд и здание суда США, Колумбия

Таможня США, Чарльстон

Здание Лесной службы США, Огден

Joel Solomon Federal Building и U.S. Courthouse, Чаттануга

Почтовое отделение и здание суда США, Ларедо

J.J. Пикл федеральное здание, Остин

Здание суда США, Остин

Федеральное здание Джека Брукса и здание суда США, Бомонт

Здание суда США, Эль-Пасо

Здание суда США, Галвестон

Таможня США, Хьюстон

Здание суда почтового отделения США, Ларедо

Почтовое отделение США и здание суда, Тайлер

С.Федеральное здание Bascom Slemp, Big Stone Gap

Федеральное здание Ричарда Б. Андерсона, Порт-Анджелес

Федеральное здание Уильяма О. Дугласа и здание суда США, Якима

Федеральное здание и здание суда США, Уилинг

Федеральное здание Роберта К. Берда, Чарльстон

Федеральное здание и здание суда США, Eau Claire

Юинг Т.Федеральное здание Керра и здание суда США, Каспер

Федеральное здание Фрэнка М. Джонсона-младшего и здание суда США, Монтгомери, AL

Федеральное здание, Сан-Франциско, Калифорния.

Байрон Р. Уайт Здание суда США, Денвер, CO

Здание Федеральной торговой комиссии, Вашингтон, округ Колумбия

Уинстон Э. Арноу Почтовое отделение США и здание суда, Пенсакола, Флорида

Федеральное здание, почтовое отделение США и здание суда, Хило, HI

Федеральное здание Берч-Бэй и ул.С. Кортхаус, Индианаполис, IN

Внутренний зал в здании Апелляционного суда США имени Джона Минора Уиздома, Новый Орлеан, Лос-Анджелес

Интерьер, Таможня США, Новый Орлеан, Лос-Анджелес

Федеральное здание Джона Ф. Кеннеди в Бостоне, Массачусетс

Теодор Левин Здание суда США, Детройт, Мичиган

Федеральное здание Кларксона С. Фишера и здание суда США, Трентон, штат Нью-Джерси

Л. Ричардсон Прейер Федеральное здание и здание суда США, Гринсборо, Северная Каролина

Ховард М.Метценбаум, здание суда США, Кливленд, Огайо

Таможня США, Филадельфия, Пенсильвания

Барельеф “Транспортировка и распространение почты” Раймонда Барджера, расположенный в федеральном здании имени Джона О. Пастора, Провиденс, Род-Айленд

Федеральное здание Джоэла Соломона и здание суда США, Чаттануга, Теннесси

Федеральное здание Джека Брукса и здание суда США, Бомонт, Техас

Федеральное здание Юинга Т. Керра и здание суда США, Каспер, Вайоминг

_{Ссылка на эту страницу www.gsa.gov/buildingphotos}

обновлений в реальном времени: обрушение кондоминиума в районе Майами: NPR

Спутниковые фотографии, сделанные до и после обрушения многоквартирного дома в Майами в четверг, показывают масштабы разрушений, вызванных обрушением башни.

До Спутниковый снимок © 2021 Maxar Technologies. скрыть подпись

После Спутниковый снимок © 2021 Maxar Technologies. скрыть подпись

После

Частичное обрушение кондоминиума Champlain Towers South в Серфсайде, штат Флорида, привело к гибели как минимум четырех человек, а еще 159 человек пропали без вести. После стихийного бедствия спасательные бригады непрерывно трудились в опасном поиске среди завалов, чтобы найти жертв.

Власти не объявили причину обрушения.Губернатор Флориды Рон ДеСантис сказал во время пресс-конференции в пятницу днем, что он хочет «окончательного объяснения» того, почему это произошло.

До и после обрушения 12-этажного кондоминиума на берегу моря в районе Серфсайд в Майами. Спутниковый снимок © 2021 Maxar Technologies. скрыть подпись

Некоторые владельцы квартир в комплексе Champlain Towers South подали иск после обрушения, утверждая, что ассоциация кондоминиумов не смогла защитить жизни и имущество жителей.

фотографий показывают последствия обрушения кондоминиума в Майами-Бич – NBC 6, Южная Флорида,

24 фотографии

1/24

2/24

3/24

4/24

5/24

6/24

24/7

8/24

24 сентября

10/24

24/11

24/12

13/24

14/24

  данные /
    тренироваться/
        собаки /
            dog001.jpg
            dog002.jpg
            ...
        кошки /
            cat001.jpg
            cat002.jpg
            ...
    Проверка/
        собаки /
            dog001.jpg
            dog002.jpg
            ...
        кошки /
            cat001.jpg
            cat002.jpg
            ...
  

  из keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

datagen = ImageDataGenerator (
        диапазон_ вращения = 40,
        width_shift_range = 0,2,
        height_shift_range = 0,2,
        rescale = 1. / 255,
        shear_range = 0,2,
        zoom_range = 0,2,
        horizontal_flip = Верно,
        fill_mode = 'ближайший')
  

  из keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator, array_to_img, img_to_array, load_img

datagen = ImageDataGenerator (
        диапазон_ вращения = 40,
        width_shift_range = 0.2,
        height_shift_range = 0,2,
        shear_range = 0,2,
        zoom_range = 0,2,
        horizontal_flip = Верно,
        fill_mode = 'ближайший')

img = load_img ('data / train / cats / cat.0.jpg') # это изображение PIL
x = img_to_array (img) # это массив Numpy с формой (3, 150, 150)
x = x.reshape ((1,) + x.shape) # это массив Numpy с shape (1, 3, 150, 150)

# команда .flow () ниже генерирует пакеты случайно преобразованных изображений
# и сохраняет результаты в каталог `preview /`
я = 0
для партии в датагене.поток (x, batch_size = 1,
                          save_to_dir = 'предварительный просмотр', save_prefix = 'cat', save_format = 'jpeg'):
    я + = 1
    если i> 20:
        break # иначе генератор будет зацикливаться бесконечно
  

  из keras.models импорт Последовательный
из keras.layers импортировать Conv2D, MaxPooling2D
from keras.layers import Activation, Dropout, Flatten, Dense

model = Последовательный ()
model.add (Conv2D (32, (3, 3), input_shape = (3, 150, 150)))
model.add (Активация ('relu'))
model.add (MaxPooling2D (размер_пул = (2, 2)))

модель.добавить (Conv2D (32, (3, 3)))
model.add (Активация ('relu'))
model.add (MaxPooling2D (размер_пул = (2, 2)))

model.add (Conv2D (64, (3, 3)))
model.add (Активация ('relu'))
model.add (MaxPooling2D (размер_пул = (2, 2)))

# пока что модель выводит трехмерные карты объектов (высота, ширина, особенности)
  

  model.add (Flatten ()) # преобразует наши 3D-карты объектов в 1D-векторы.
model.add (Плотный (64))
model.add (Активация ('relu'))
model.add (Выпадение (0,5))
model.add (Плотный (1))
model.add (Активация ('сигмоид'))

model.compile (loss = 'binary_crossentropy',
              optimizer = 'rmsprop',
              метрики = ['точность'])
  

  batch_size = 16

# это конфигурация дополнения, которую мы будем использовать для обучения
train_datagen = ImageDataGenerator (
        rescale = 1. / 255,
        shear_range = 0,2,
        zoom_range = 0,2,
        horizontal_flip = Истина)

# это конфигурация дополнения, которую мы будем использовать для тестирования:
# только масштабирование
test_datagen = ImageDataGenerator (масштабирование = 1. / 255)

# это генератор, который будет читать картинки, найденные в
# подфолеров 'data / train' и неограниченно генерировать
# пакет расширенных данных изображения
train_generator = train_datagen.flow_from_directory (
        'data / train', # это целевая директория
        target_size = (150, 150), # все изображения будут изменены до 150x150
        batch_size = размер_пакета,
        class_mode = 'binary') # поскольку мы используем потери binary_crossentropy, нам нужны двоичные метки

# это аналогичный генератор, для данных валидации
validation_generator = test_datagen.flow_from_directory (
        'проверка данных',
        target_size = (150, 150),
        batch_size = размер_пакета,
        class_mode = 'двоичный')
  

  model.fit_generator (
        train_generator,
        steps_per_epoch = 2000 // размер партии,
        эпох = 50,
        validation_data = validation_generator,
        validation_steps = 800 // размер партии)
model.save_weights ('first_try.h5') # всегда сохранять вес после тренировки или во время тренировки
  

  batch_size = 16

генератор = datagen.flow_from_directory (
        'данные / поезд',
        target_size = (150, 150),
        batch_size = размер_пакета,
        class_mode = None, # это означает, что наш генератор будет выдавать только пакеты данных, без меток
        shuffle = False) # наши данные будут в порядке, поэтому все первые 1000 изображений будут кошками, затем 1000 собаками
# метод pred_generator возвращает результат модели при заданном
# генератор, который выдает пакеты большого количества данных
bottleneck_features_train = модель.pred_generator (генератор, 2000)
# сохраняем вывод как массив Numpy
np.save (открытый ('bottleneck_features_train.npy', 'w'), bottleneck_features_train)

генератор = datagen.flow_from_directory (
        'проверка данных',
        target_size = (150, 150),
        batch_size = размер_пакета,
        class_mode = Нет,
        shuffle = False)
bottleneck_features_validation = model.predict_generator (генератор, 800)
np.save (open ('bottleneck_features_validation.npy', 'w'), bottleneck_features_validation)
  

  train_data = np.load (open ('bottleneck_features_train.npy'))
# функции были сохранены по порядку, поэтому легко воссоздать метки
train_labels = np.array ([0] * 1000 + [1] * 1000)

validation_data = np.load (open ('bottleneck_features_validation.npy'))
validation_labels = np.array ([0] * 400 + [1] * 400)

model = Последовательный ()
model.add (Flatten (input_shape = train_data.shape [1:]))
model.add (Плотный (256, активация = 'relu'))
model.add (Выпадение (0,5))
model.add (Плотный (1, активация = 'сигмоид'))

model.compile (optimizer = 'rmsprop',
              loss = 'binary_crossentropy',
              метрики = ['точность'])

модель.подходят (train_data, train_labels,
          эпох = 50,
          batch_size = размер_пакета,
          validation_data = (данные_проверки, метки_проверки))
model.save_weights ('bottleneck_fc_model.h5')
  

  Обучить на 2000 образцах, проверить на 800 образцах
Эпоха 1/50
2000/2000 [==============================] - 1 с - потеря: 0,8932 - в соответствии с: 0,7345 - val_loss: 0,2664 - val_acc: 0,8862
Эпоха 2/50
2000/2000 [==============================] - 1 с - потеря: 0.3556 - согласно: 0.8460 - val_loss: 0.4704 - val_acc: 0.7725
...
Эпоха 47/50
2000/2000 [==============================] - 1 с - убыток: 0,0063 - в соответствии с: 0,9990 - val_loss: 0,8230 - val_acc: 0,9125
Эпоха 48/50
2000/2000 [==============================] - 1 с - убыток: 0,0144 - расчет: 0,9960 - val_loss: 0,8204 - val_acc: 0.9075
Эпоха 49/50
2000/2000 [==============================] - 1 с - убыток: 0,0102 - в соответствии с: 0,9960 - val_loss: 0,8334 - val_acc: 0.9038
Эпоха 50/50
2000/2000 [==============================] - 1 с - потеря: 0.0040 - acc: 0.9985 - val_loss: 0.8556 - val_acc: 0.9075
  

  # построить модель классификатора поверх сверточной модели
top_model = Последовательный ()
top_model.add (Flatten (input_shape = model.output_shape [1:]))
top_model.add (Плотный (256, активация = 'relu'))
top_model.add (Выпадение (0,5))
top_model.add (Плотный (1, активация = 'сигмоид'))

# обратите внимание, что необходимо начинать с полностью обученного
# классификатор, включая верхний классификатор,
# для успешной тонкой настройки
Топ модель.load_weights (top_model_weights_path)

# добавляем модель поверх сверточной базы
model.add (верхняя_модель)
  

  # установить первые 25 слоев (до последнего блока conv)
# на необучаемый (веса не будут обновляться)
для слоя в model.layers [: 25]:
    layer.trainable = Ложь

# компилируем модель с помощью оптимизатора SGD / импульса
# и очень медленная скорость обучения.
model.compile (loss = 'binary_crossentropy',
              optimizer = оптимизаторы.SGD (lr = 1e-4, импульс = 0,9),
              метрики = ['точность'])
  

  batch_size = 16  # подготовить конфигурацию дополнения данных
train_datagen = ImageDataGenerator (
 rescale = 1. / 255,
 shear_range = 0,2,
 zoom_range = 0,2,
 horizontal_flip = Истина)  test_datagen = ImageDataGenerator (масштабирование = 1. / 255)  train_generator = train_datagen.flow_from_directory (
 train_data_dir,
 target_size = (img_height, img_width),
 batch_size = размер_пакета,
 class_mode = 'двоичный')  validation_generator = test_datagen.flow_from_directory (
 validation_data_dir,
 target_size = (img_height, img_width),
 batch_size = размер_пакета,
 class_mode = 'двоичный')  # настроить модель
model.