Параметры фигуры и размеры: 38, 40, 42, 44, 46, 48

Как определить размер

«Размерные признаки для проектирования одежды» по ОСТ 17-326-81               

Как определить размер

У нас в России принято считать, что ключом к определению размера одежда является полуобхват груди, т.е. обхват груди деленное на два. 

Возможно, брюки, юбка или другая нижняя часть одежды, должны иметь размер, отличающийся от размера блузки или поварской куртки. Поэтому для более точного определения размера необходимы 4 мерки: обхват груди (Ог), обхват талии (От) и обхват бёдер (Об), а так же рост (Р). Для снятия этих мерок рекомендуется помощь второго человека (но можно справиться и одному). Чтобы точнее снять мерки с фигуры, необходимо определить на ней положение основных точек, называемых антропометрических. Измерения фигуры производят по белью или по облегающей тело одежде. Не стоит пользоваться старой растянутой сантиметровой лентой. Лента должна плотно прилегать к телу по измеряемой линии, при этом нельзя допускать её провисания или затягивания. Нужно, чтобы измеряемый стоял без напряжения, сохраняя привычную осанку, и ни в коем случае не втягивал живот.

Как снять мерки

Р (рост) – измеряют по вертикали, расстояние от пола для верхушечной точки (до макушки).

Ог (обхват груди) – измеряют по горизонтали вокруг туловища через выступающие точки грудных желез.

От (обхват талии) – лента должна проходить горизонтально вокруг туловища на уровне линии талии.

Об (обхват бёдер) – измеряют по горизонтали по наиболее выступающим точкам ягодиц, спереди – с учётом выступа живота. Дополнительно может потребоваться мерка длины брюк или юбки (Дсб)  (Дю) – измеряют от линии талии по боковой поверхности бедра через наиболее выступающую часть бедра и далее вертикально до пола, а для юбки — до желаемой длины.

Обращаем ваше внимание на то, что одежда объёмная, прямого силуэта (поварские куртки, кимоно, блузоны) имеют сдвоенные размеры, т.е. 40-42, 44-46 и т.д. У двойных размеров определяющим является больший параметр, например 48-50 – размер 50.

Определение одинарного размера по обхвату груди. Женщины

Определение одинарного размера по обхвату груди.

Мужчины

Сдвоенные размеры.

Женщины

Сдвоенные размеры.

Мужчины

Футболки, поло, толстовки

Мужчины

Женщины

Vikisews | Как выбрать размер

Главная>Как выбрать размер

I. ВЫБОР РАЗМЕРА

Выбор размера выкройки для плечевого изделия (платье, жакет, пальто и тп) осуществляется по мерке ОБХВАТ ГРУДИ.

Выбор размера выкройки для поясного изделия (брюки, юбка, шорты и тп) осуществляется по мерке ОБХВАТ БЕДЕР.

Интервал между размерами составляет 4 см.

Если ваша мерка меньше типового обхвата груди на 0,5-1,5см, то вы выбираете бОльший типовой размер.

Например: ваш обхват груди 83см, выбирайте размер 36,соответствующий обхвату 84см.

Если мерка больше на 0,5-1,5см, то выбирайте меньший размер.

Например: ваш обхват груди 85,5см, нужно выбрать размер 36/ОГ 84.

Если же измерения  по груди имеют разницу  +/-  2см, то рекомендуется выбирать больший размер для малообъемных изделий и меньший размер для свободных изделий с увеличенными прибавками.  Информация по прибавкам на свободу облегания есть в общей информации по модели.

ЖЕНСКИЕ РАЗМЕРЫ.

Для ЖЕНСКИХ моделей с выделенным отдельным размером (европейские размеры):

Для женских моделей одежды с УНИФИЦИРОВАННЫМИ размерами, выпущенных с 2021 года (европейские размеры):

МУЖСКИЕ РАЗМЕРЫ

* Для выкроек, выпущенных до сентября 2021 года(европейские размеры):

* Для выкроек, выпущенных после сентября 2021 года (европейские размеры):

Обхват бедер муж, см (европейские размеры):

Выбор размера при наличии выступа ЖИВОТА

Для мужчин: выбор размера ПОЯСНОГО изделия осуществляем по мерке ОБ, но с учетом варианта ношения ремня.

ДЕТСКИЕ РАЗМЕРЫ

* Для выкроек, выпущенных до марта 2021 года:

* Для выкроек, выпущенных после марта 2021 года:

II. ВЫБОР РОСТА

Выкройки представлены в трех/четырех* диапазонах по росту

*-Внимание! Выкройки СТАРОГО формата- те выкройки, для выбора которых представлен только вариант 34-44 без возможности выбора ростовой группы, сконструированы для ростовой группы 165-170см

Для выбора ростовой группы сопоставьте рост с данными таблицы и выбирайте наиболее подходящий.

Если рост попадает в промежуток между диапазонами, например 161, то выбирается диапазон 154-160. Если 169, то его нужно отнести к группе 170-176.

Также, для выбора роста рекомендуется соотнести балансовые мерки Дтс1 и Дтп1 с данными таблицы по выбору роста (приведена ниже).

Значения ДТС1 и ДТП1:

— для женщин

1 рост (154-160)(европейские размеры):

2 рост (162-168)(европейские размеры):

3 рост (170-176)(европейские размеры):

4 рост (178-184)(европейские размеры):

4 рост (178-184)(европейские размеры):

— для мужчин

III ВЫБОР ТИПА ФИГУРЫ

Треугольник или «груша» 

Тип фигуры, в котором доминантой являются бедра, а плечи наоборот будут более узкими и компактными. Часто у обладательниц этого типа фигуры размер поясной группы изделий будет на 1-2 больше, чем плечевой.

Акценты в костюмном ансамбле нужно расставлять сверху. Вам подойдут плечевые изделия с объемными рукавами декоративными деталями, рюшами и накладными карманами, спущенными плечами. Используйте для топов ткани с принтом, в то время как для поясных изделий лучше подойдут однотонные материалы.

Чем меньше деталей в нижней части – тем лучше. При этом фасоны юбок могут быть как по фигуре, так и расклешенные. В брюках лучше всего подойдут классические прямые или чуть зауженные модели. Также будут хороши брюки с защипами спереди, но обязательно из пластичной, мягкой ткани, которая будет струиться по бедрам и не создаст лишних объемов.

Облегающие, приталенные или полуприталенные силуэты – наилучший выбор для вас.

Перевернутый треугольник 

Тип фигуры, в котором доминантой являются плечи, а бедра наоборот будут более узкими и компактными. Часто у обладательниц этого типа фигуры размер плечевой группы изделий будет на 1-2 больше, чем поясной.

Акценты в костюмном ансамбле лучше расставлять внизу: юбки и брюки с принтами и из плотных тканей, декоративные пуговицы, асимметрия, воланы, защипы, накладные карманы.

Сверху – более сдержанные фасоны с неспущенным плечом. Вариант спущенного плеча допустим  в удлиненных моделях худи и свитшотов: они будут делать акцент внизу, заканчиваясь на бедрах.

Если перепад плечи-бедра велик, то в юбках по фигуре лучше выбирать длину выше колена и использовать только плотные ткани с рисунком.

Высокий рост позволит заглянуть в модели для Треугольника и Песочных часов, но во втором случае нередко может понадобиться декоративный пояс на талию для создания более гармоничной пропорции.

Прямые и полуприталенные/приталенные силуэты с объемным/расклешенным низом – наилучший выбор для вас.

Подвид фигуры «Треугольник» так называемый «Верхний тип фигуры», когда ширина бедер и плеч примерно равна, но размер груди достаточно большой, что снова влечет за собой разницу в размерах верх-низ. В таком случае лучше избегать любых деталей на груди — карманов, широких лацканов, драпировок, а также плотных тканей и тканей с принтом.

Прямоугольник

Тип фигуры, в котором плечи примерно равны бедрам, а талия выражена совсем слегка.

Задача в коррекции этого типа фигуры – создать недостающие объемы сверху и снизу. Поэтому объемные рукава в сочетании с расклешенными юбками, спущенные плечи и накладные карманы на юбках/брюках и принты как внизу, так и сверху – правильный выбор для вас.

Вам подойдут прямые и трапециевидные силуэты платьев, а также полуприлегающие модели, которые можно подвязать ремнем, создав таким образом дополнительные складки на бедрах.

Пышные, расклешенные юбки, модели асимметричные и с необычными деталями украсят фигуру. В юбках по фигуре выбирайте длину выше колена и используйте плотные ткани с принтом. А в выборе брюк у вас нет ограничений!

Овал или «яблоко» 

Тип фигуры, в котором плечи примерно равны бедрам, а акцентной, широкой зоной становится живот. Часто у обладательниц этого типа фигуры красивые покатые плечи и стройные ноги. Это позволяет делать акценты на зоне декольте, открывать плечи, а также выбирать укороченные длины, необычный крой в юбках и принтованные ткани для брюк.

Наиболее подходящими будут прямые силуэты, трапециевидные и фасоны с завышенной талией.

Полуприлегающие модели по фигуре тоже возможны, но для них лучше выбирать более плотную ткань, которая поддержит зону живота.

Если в модели есть пояс на животе, лучше его убрать или поднять повыше: это визуально удлинит ноги и подчеркнет линию декольте.

Тонкие водолазки или лонгсливы дополняйте вторым слоем – жакетом, жилетом или платьем.

Подвид овальной фигуры так называемый «Круг» или фигура «Яблоко»: в этом типе фигуры доминирует не только зона живота, но и достаточно пышная грудь. В таком случае особенно хороши будут прямые модели с V-образным вырезом и варианты платьев и топов с завышенной талией.

Песочные часы 

Тип фигуры, в котором плечи равны бедрам, а талия ярко выражена. В классическом варианте «Песочных часов» перепад между объемами бедер и талии будет не менее 30 см.

В костюмном ансамбле самым важным будет акцент на талии, поэтому приталенные, полуприталенные и облегающие силуэты – наилучший выбор, чтобы подчеркнуть данные природой женственные изгибы.

Подвид фигуры «Песочные часы» — так называемые «Стройные песочные часы». Перепад между объемами талии и бедер у этого типа фигуры может быть чуть меньше 30 см, а размер одежды, как правило, не превышает 44 при росте до 170см и 46 при росте выше 170см.

Обладательницы этого типа фигуры могу рассмотреть для себя также прямые фасоны одежды из подборки для фигуры «Прямоугольник», так как при таком телосложении для создания гармоничной пропорции талию подчеркивать не обязательно.

Как изменить размер фигур, нарисованных с помощью matplotlib?

В этой статье мы увидим , как изменить размер рисунков в Matplotlib в Python.

Как использовать для черчения?

Основная цель Matplotlib — создать фигуру, представляющую данные. Визуализация данных используется для того, чтобы рассказывать истории, приводя данные в более удобную для понимания форму, выделяя тенденции и выбросы. Мы можем заполнить фигуру всеми различными типами данных, включая оси, график, геометрическую фигуру и т. Д. «Когда» мы строим графики, мы можем захотеть установить размер фигуры до определенного размера. Возможно, вы захотите сделать фигуру шире в размере, выше в высоту и т. д.

Увеличение или уменьшение размера графика в Matplotlib 

Этого можно добиться с помощью атрибута Matplotlib , известного как figsize . Атрибут figsize позволяет указать ширину и высоту фигуры в дюймах.

Синтаксис matplotlib.pyplot

 Синтаксис:

импортировать matplotlib.pyplot как plt

figure_name = plt.figure(figsize=(figsize=(fig02 0) Атрибут

5 параметр функции фигура(). Это необязательный атрибут, по умолчанию фигура имеет размеры (6.4, 4.8). Это стандартный график, в котором атрибут не упоминается в функции.

Обычно каждый дюйм имеет размер 80 x 80 пикселей. Количество пикселей на единицу дюйма можно изменить параметром dpi, , который также можно указать в той же функции.

Подход:

• Мы создаем переменную plt_1 и устанавливаем ее равной plt.figure(figsize=(6,3)).
• Это создает объект фигуры шириной 6 дюймов и высотой 3 дюйма.
• Значения атрибута figsize представляют собой кортеж из двух значений.

Пример 1 : Задайте размер фигуры Аргумент

Python3

0058 plt_1 = plt.figure(figsize = ( 6 , 3 ))   x [ 59 1 , 2 г 0 [x * 2 для x в x]   plt. plot(x, y)   plt.show()

2 3 Вывод:

 

Это работает, если вы используете Python IDE, кроме ноутбуков Jupiter. Если вы используете блокноты Jupiter, вы не должны использовать plt.show(). Вместо этого вы должны указать в коде сразу после импорта matplotlib встроенный %matplotlib.

Пример 2: Изменить размер фигуры в Matplotlib

Чтобы увидеть динамическую природу изменения размера фигуры в Matplotlib, теперь нам нужно создать фигуру с инвертированными размерами. Теперь высота будет в два раза больше ширины.

Python3

импорт matplotlib.pyplot как plt   506 plt_1 matplotlib.pyplot as plt plt.figure(figsize = ( 9 x = 0060 2 , 3 , 4 , 5 ]   y = [x * 2 для 9005 0060 в x]   plt. plot(x, у)   plt.show()

Вывод:

 

0 Пример 3: 0

8 Высота и ширина фигуры в Matplotlib

В этом примере мы увидим что вместо простого использования figsize мы также можем установить высоту и ширину графика, используя функции set_figheight() и set_figwidth() .

Python3

импортировать matplotlib.pyplot как plt fig = plt.figure() 5set_fig. 5 ) fig.set_figwidth( 10 )   x = [ 1 , 9 0 069 29005 3 , 4 , 5 ]   y = [x * 2 59 x дюймов x]   plt. plot(x , y)   plt.show()

Вывод:

 

5 0004

Установите высоту и ширину фигуры в дюймах.

Здесь мы увидим еще один пример установки размера фигуры в дюймах с использованием set_size_inches(5, 5).

Python3

импорт matplotlib.pyplot как plt   рис. 60 plt.figure()   fig.set_size_inches( 5 , 5 )   x = [ 1 , 2 , 3 , 4 5 0 , ]   y = [x * 2 для x в x]   plt. plot(x, y) plt.show()

Вывод :

 

Понимание и расчет количества параметров в сверточных нейронных сетях (CNN) | Ракшит Васудев

https://www.learnopencv.com/wp-content/uploads/2018/05/AlexNet-1.pngПример взят с курса: https://www.coursera.org/learn/convolutional-neural-networks /lecture/uRYL1/cnn-example

К вашему сведению: приведенное выше изображение не представляет правильное количество параметров. Обратитесь к разделу «ИСПРАВЛЕНИЕ». Вы можете пропустить этот раздел, если вам нужны только цифры.

Если вы играли с CNN, то часто сталкиваетесь со сводкой параметров, как показано на изображении выше. Мы все знаем, что размер активации легко рассчитать, учитывая, что это просто произведение ширины, высоты и количества каналов в этом слое.

Например, как показано на приведенном выше изображении от Coursera, форма входного слоя (32, 32, 3), размер активации этого слоя 32 * 32 * 3 = 3072. То же самое верно, если вы хотите рассчитать форму активации любого другого слоя. Скажем, мы хотим рассчитать размер активации для CONV2. Все, что нам нужно сделать, это просто умножить (10,10,16) , то есть 10*10*16 = 1600, и вы закончили вычисление размера активации.

Однако, что иногда может вызвать затруднения, так это подход к вычислению количества параметров в заданном слое. С учетом сказанного, вот несколько простых идей, которые следует иметь в виду, чтобы сделать то же самое.

Позвольте задать вам вопрос: как CNN учится?

Это восходит к идее понимания того, что мы делаем со сверточной нейронной сетью, которая в основном пытается узнать значения фильтров, используя обратное распространение. Другими словами, если слой имеет весовые матрицы, это «обучаемый» слой.

По сути, количество параметров в данном слое — это количество «обучаемых» (при условии, что такое слово существует) элементов для фильтра, также называемых параметрами фильтра для этого слоя.

Параметры в целом представляют собой веса, которые изучаются во время обучения. Это весовые матрицы, которые вносят свой вклад в предсказательную силу модели и изменяются в процессе обратного распространения. Кто управляет изменениями? Ну, выбранный вами алгоритм обучения, особенно стратегия оптимизации, заставляет их менять свои значения.

Теперь, когда вы знаете, что такое «параметры», давайте углубимся в вычисление количества параметров в примере изображения, которое мы видели выше. Но я хотел бы снова включить это изображение сюда, чтобы избежать ваших усилий и времени на прокрутку.

Пример взят из Coursera: https://www.coursera.org/learn/convolutional-neural-networks/lecture/uRYL1/cnn-example

1. Входной слой: Входному слою нечего изучать, по сути, что это просто обеспечивает форму входного изображения. Так что здесь нет обучаемых параметров. Таким образом число параметра = 0 .
2. Слой CONV: Здесь учится CNN, поэтому, конечно, у нас будут весовые матрицы. Чтобы рассчитать обучаемые параметры здесь, все, что нам нужно сделать, это просто умножить на форму ширина m , высота n , фильтры предыдущего слоя d и учесть все такие фильтры k в текущем слое . Не забывайте о смещении для каждого фильтра. Количество параметров в слое CONV будет: ((m * n * d)+1)* k) , добавлено 1 из-за смещения для каждого фильтра. Это же выражение можно записать следующим образом: ((форма ширины фильтра * форма высоты фильтра * количество фильтров в предыдущем слое+1)*количество фильтров). Где термин «фильтр» относится к количеству фильтров в текущем слое.
3. Слой POOL: У него нет обучаемых параметров, потому что все, что он делает, это вычисляет конкретное число, без обратного обучения! Таким образом число параметра = 0 .
4. Полностью подключенный уровень (FC): У этого, безусловно, есть обучаемые параметры, на самом деле, по сравнению с другими уровнями, эта категория слоев имеет наибольшее количество параметров, почему? потому что каждый нейрон связан с каждым другим нейроном! Итак, как здесь посчитать количество параметров? Вы наверное знаете, это произведение количества нейронов текущего слоя c и количества нейронов предыдущего слоя p и как всегда не забывайте про термин смещения. Таким образом, количество параметров здесь: ((нейроны текущего слоя c * нейроны предыдущего слоя p)+1*c) .

Теперь давайте проследим за этими указателями и посчитаем количество параметров, хорошо?

Пример взят с курса https://www.coursera.org/learn/convolutional-neural-networks/lecture/uRYL1/cnn-example

1. Первый входной слой не имеет параметров. Ты знаешь почему.
2. Параметры в второй CONV1(форма фильтра =5*5, шаг=1) слой: ((форма ширины фильтра*форма фильтра высоты*количество фильтров в предыдущем слое+1)*количество фильтров ) = (((5*5*3)+1)*8) = 608.
3. Третий уровень POOL1 не имеет параметров. Ты знаешь почему.
4. Параметры в четвертый CONV2 (форма фильтра = 5*5, шаг = 1) слой : ((форма ширины фильтра * форма фильтра высоты * количество фильтров в предыдущем слое+1) * количество фильтров) = (((5*5*8)+1)*16) = 3216,

5. Пятый слой POOL2 не имеет параметров. Ты знаешь почему.

6. Параметры в Шестой слой FC3 равен((текущий слой c*предыдущий слой p)+1*c) = 120*400+1*120= 48120.

7. Параметры в Седьмой слой FC4: ((текущий слой c*предыдущий слой p)+1*c) = 84*120+1* 84 = 10164.

8. Восьмой слой Softmax имеет ((текущий слой c*предыдущий слой p)+1*c) параметры = 10*84+1*10 = 850,

Спасибо за комментарии наблюдательных читателей. Оцените исправления. Изменено изображение для лучшего понимания.

FYI :

1. Я использовал термин «слой», чтобы объяснить разделение. В идеале CONV + объединение называется слоем.

2. Тот факт, что в слое пула нет параметров, не означает, что пул не играет никакой роли в обратном распространении. Слой пула отвечает за передачу значений на следующий и предыдущий уровни во время прямого и обратного распространения соответственно.