Стол трансформер фото своими руками: Стол трансформер своими руками 300 фото, чертежи, инструкции

110 фото и видео лучших моделей раскладных столов 2019 года

Направления обустройства и дизайна любого жилого помещения со временем меняется, но стол остается во все времена самой необходимой мебелью в любом помещении, особенно на кухне.

В мире современных технологий дизайнеры и производители придумывают и изготавливают усовершенствованные модели любой мебели, в том числе и столов, которые соответствуют запросам современных потребителей.

Обычный стол на четырех ножках сейчас заменил стол трансформер. Эти модели отличаются функциональностью, простотой и совершенством стиля.

Для разных целей по своему вкусу

В том случае, если площадь помещения ограничена, приобретение такой мебели будет самым правильным решением. Такие конструкции за несколько простых движений человека меняют свой вид и назначение.

Маленький компактный столик благодаря перевоплощению может стать местом для приема пищи большой компании людей или превратиться в спальное место.

Чтобы выбрать объект мебели в свою квартиру по своему вкусу и нужной функции, нужно посмотреть множество вариантов фото стола трансформера в интерьере и приобрести себе тот, который подходит именно вам.

Видоизменение формы

Компактный и аккуратный журнальный стол трансформер в обычном состоянии выполняет свою прямую функцию и занимает мало места в комнате.

Но производители на своих предприятиях разрабатывают всевозможные изменения составных частей этой конструкции. При помощи встроенного механизма изменяется высота ножек и длина столешницы за счет дополнительных фрагментов.

Сборка и разборка таких конструкций проводится на месте и за короткое время. Такие изделия становятся особенно удобными, когда оснащены колесиками. Такие столы легко передвигать в любое помещение.

Освобождение пространства

Трансформеры могут вообще не присутствовать в помещении, если в сложенном виде они будут находиться в шкафу или ждать своего часа на полках.

По мере необходимости в случае семейных торжеств их достают и получают полноценное место для приема гостей.

Иногда конструкция бывает прикручена к стене и располагается параллельно ей, используется только по случаям. Такая откидная модель может служить и спальным местом.

Эти преобразования мебели, выполняющей сразу несколько функций, позволяют иметь больше свободного места. А надежный запас прочности механизма для стола трансформера помогает легко справляться с повседневными нагрузками при эксплуатации.

Трансформеры способны заменить одновременно несколько моделей мебели, поэтому они не только удобные, стильные, но и дают возможность экономить финансы. Вместо двух или трех предметов логичнее приобрести одну модель.

Многообразие моделей

Формы столешницы для стола трансформера бывают квадратной, круглой, в виде овала или круга. Они изготавливаются из древесины, пластика, древесной спрессованной стружки, закаленного стекла.

Механизмы бывают в виде жалюзи. Сложенные друг поверх друга столешницы выдвигаются при помощи автоматического механизма. Поворотный механизм сначала поворачивает, а потом раздвигает конструкцию.

В раздвижных столах трансформерах столешница состоит из нескольких секций. Если необходима большая поверхностная площадь, секции сдвигают и в освободившееся место устанавливают дополнительные секции, хранящиеся внутри стола.

Рекомендуем прочитать:

• Шкаф на лоджию, плюсы и минусы, оптимальные модели, габариты, материалы

• Виды столешниц для кухни: особенности, преимущества и недостатки, советы специалиста, сравнительная характеристика различных материалов

• Стенки-горки для гостиной: фото идей в современном интерьере

Встроенные механизмы с современной высококачественной фурнитурой могут изменять параметры многогранного универсального стола и придавать дополнительные функции в зависимости от назначения.

Когда множество гостей

Прием гостей по праздникам обычно происходит в гостиной, где они могут разместиться за накрытым столом. Раскладные столы трансформеры для гостиной подходят к любому стилю дизайна.

Компактный в сложенном виде стол становится местом для размещения большого количества людей. Такая модель может исполнять роль рабочего стола или стать местом для выполнения школьных заданий.

В малогабаритной квартире

Чаще всего в квартирах бывают маленькие кухни. Если это помещение загромоздить мебелью, то останется минимум свободного пространства.

В этом случае спасителем выступит кухонный стол трансформер, который бывает нескольких вариантов. Одни могут менять свой вид из-за трансформации столешницы, другие из-за регулируемой высоты.

Третьи за счет боковых секций, закрепленных с помощью петель и фиксаторов могут увеличить площадь столешницы до нескольких метров.

Раскладывая небольшой столик, можно получить большой обеденный стол с дополнительной зоной для готовки.

В тесноте, да не в обиде

В помещении с ограниченным пространством отлично впишется круглый стол трансформер. Этот стол безопасен для семьи с маленькими детьми из-за отсутствия острых углов.

За круглым столом, который может расположиться в эркере, на проходе или на небольшой кухне, может уютно расположиться несколько человек.

Равноправие каждого сидящего за столом и его безопасность обуславливается одинаковым положением всех людей, каждого из которых хорошо видно и слышно всем.

Обычно круглый стол имеет одну толстую ножку. В свободное пространство можно поместить табуреты.

Удобный и практичный

Эта мебель впишется в помещение любого размера и оформленного в разные стили. Стол трансформер в интерьере будет выглядеть современно.

Многофункциональные столы сейчас очень популярны, потому что в эпоху новизны и прогресса такая мебель удовлетворит потребности любого владельца.

Фото столов трансформеров

0 0 голоса

Рейтинг статьи

Стол трансформер для гостиной:фото, вариации конструкций

Гостиная представляет собой комнату отдыха, встреч, домашних посиделок всей семьи, а также торжественных застолий. Все эти мероприятия происходят за столом, который в обычные будни охватывает много места. Отличным решением для небольших квартир окажется стол-трансформер для гостиной. Такие элементы меблировки практичны и удобны в эксплуатации.

Удобный и стильный стол – трансформер для приема гостей

Обычно жители скромных квартир сталкиваются с проблемами при покупке мебели маленьких размеров. Она не должна занимать много свободного места и в тоже время выполнять предусмотренные функции. Современный стол-трансформер сэкономит пространство квартиры и гармонично совместит гостиную и столовую в одной комнате. Удобный трансформирующийся механизм дает возможность в считанные секунды задать столу необходимую форму.

Стол – трансформер для дизайна маленькой гостиной

Кстати, стол-трансформер для гостиной – это замечательный вариант меблировки для малометражного жилья.

Современный стол-трансформер сэкономит пространство квартиры и гармонично совместит гостиную и столовую в одной комнате

Свое наименование он получил из-за своей уникальной конструкции. Модификация позволяет превращать компактный, например, журнальный столик в полноценный обеденный. К разновидности трансформеров относят столы, способные изменять один из таких параметров:

1. Размер столешницы.
2. Высота ножек.

   Уютная гостиная со столом – трансформером и мягким ковром

Мебельный рынок предлагает и такие модели трансформирующихся столов, которые сочетают одновременно несколько механизмов. Это делает столы многофункциональными и универсальными для любого интерьера.

Раньше для гостей просто переносили стол из кухни в гостиную. За ним все могли свободно разместиться. Благодаря современным разработкам, сделать просторный стол из маленького журнального можно одним движением руки. Стол-трансформер для гостиной, благодаря множеству функций окажется незаменимым для любого интерьера.

Модификация позволяет превращать компактный, например, журнальный столик в полноценный обеденный

Содержание

• 1 Варианты конструкций
• 2 Строение устройства
• 3 Материалы производства
• 4 Модели столов-трансформеров
• 5 Функциональные достоинства
• 6 Изюминка обстановки
• 7 Раскладной стол трансформер
• 8 Стол трансформер для гостиной 58 фото идей:
  • 8.1 Смотрите также

Варианты конструкций

Помимо форм столы отличаются еще и вариантами смены параметров. Столы-трансформеры для гостиной могут быть раскладными и раздвижными. Специальные встроенные в них механизмы позволяют частично изменять столешницу либо полностью модифицировать предмет мебели.

Декор гостиной с помощью функционального стола – трансформера

Раздвижные столы трансформируются за счет встроенных дополнительных панелей. Они просто выдвигаются и в два раза увеличивают вместимость мебельного предмета. В раскладных столах также предусмотрены вспомогательные панели для увеличения параметров. Однако «крылья» размещают под главной поверхностью или опускают по бокам.

Исходя из конструкции, столы могут трансформироваться так:

Стеклянный стол – трансформер в интерьере гостиной

1. При помощи установленного механизма подъема увеличивается высота, столешница раскрывается как книжка.
2. После поднятия столешницы внизу становятся доступными дополнительные детали конструкции, которые сервируются приборами. При этом на основной части размещаются блюда.
3. Традиционная квадратная раздвижная модель. Столешница вытягивается и образует прямоугольную форму. Изменение высоты в данной модели не предусмотрено.

Столы-трансформеры для гостиной могут быть раскладными и раздвижными.

Смотрите такжеРазмеры 2-спального белья и евро имеют немалое значение

Строение устройства

Модуль раздвижного стола включает в себя две полукрышки любого вида. В самых популярных моделях столов при раздвижении полукрышек выступают вспомогательные составляющие. Собранная конструкция размещает «вкладыши» внутри себя.

Важно!Модернизация стола осуществляется при помощи таких механизмов, как: газовые подъемные петли, специальная фурнитура и разъезжающиеся поверхности.

Стеклянный стол – трансформер в интерьере гостиной

Смотрите такжеМодульные диваны для гостиной со спальным местом: особенности выбора

Материалы производства

Кроме изменения габаритов стол-трансформер для гостиной должен легко перемещаться. В связи с этим отдельное значение играет материал его производства, который предлагается следующих видов:

1. ДСП (древесно-стружечная панель– недорогой аналог массива дерева, значительно легче него и комфортнее в отделке. Материал можно ламинировать, поэтому он поддается покраске).
2. МДФ (отличен от ДСП только методом производства, в котором используется смола, как скрепляющий компонент. Этот материал гораздо экологичнее ДСП).

   Функциональная планировка пространства гостиной с помощью стола – трансформера

3. Стекло (Придает столу эстетично привлекательный вид. Возможно окрашивать в различные цвета и наносить любые рисунки для создания уникального стиля. Стекло хорошо прокаливают, что придает ему прочности).
4. Металл (Обычно конструкции производят из пустотелых металлических элементов, что делает продукт легким. Вдобавок ко всему открывается широкое пространство для фантазии дизайнера).
5. Дерево (Изделия отличается высокой крепостью и долгим сроком службы).

   Украшение интерьера гостиной с помощью стола – трансформера

Для миниатюрных квартир существует большой выбор столов-трансформеров для гостиной, которые могут сочетать в себе другие предметы мебели. Таковыми могут быть столы-шкафы, столы-тумбы, столы-кровати и даже столы-диваны. Мебель-трансформер непременно будет эффектно смотреться, и занимать минимум места в гостиной.

Для миниатюрных квартир существует большой выбор столов-трансформеров для гостиной, которые могут сочетать в себе другие предметы мебели

В сложенном виде журнальный стол-трансформер занимает минимальное пространство, его можно комфортно пододвинуть к дивану или разместить рядом с креслами у телевизора. В случае прихода гостей, такой столик легко превращается в просторный стол для обедов, который легко вместит 8 человек.

Гостиная со стильным столом – трансформером из благородного темного дерева

Стол-трансформер для гостиной – это:

• выбор в пользу экономии пространства;
• сочетание того, о чем раньше можно было только мечтать – гостиную и столовую;
• необычное решение, открытие для владельцев маленькой жилплощади с небольшой гостиной.

В целом ряд простых манипуляций, парочка автоматических движений и…вот же он! Создан вариант, актуальный в данном месте и в данное время.

Стол – трансформер из светлого дерева для маленькой гостиной

Смотрите такжеМягкая мебель для гостиной фото и основные особенности

Модели столов-трансформеров

Выбор трансформируемых столов для гостиной можно проводить не только по габаритам, материалам и цветовым вариантам. Мебельные магазины предлагают интересные виды конструкции таких изделий.

В сложенном виде журнальный стол-трансформер занимает минимальное пространство, его можно комфортно пододвинуть к дивану или разместить рядом с креслами у телевизора

Модульный стол-трансформер. Конструкция включает в себя несколько отдельных моделей, которые объединяются в одно целое, либо, соединяясь между собой, создают отдельные полки и выдвижные ящики.

Стол-трансформер кубической формы. Изделие окажется неотъемлемым элементом любого интерьера, а внутренние отделения органично скроют журналы и газеты.

Украшение гостиной стильным столом — трансформером

Стол-трансформер журнальный занимает важное место посреди элементов меблировки гостиной.

Стол-трансформер журнальный занимает важное место посреди элементов меблировки гостиной.

Смотрите такжеСтенки-горки в зал: фото идеи и варианты

Функциональные достоинства

Название предмета мебели скрывает в себе его назначение. Такие элементы интерьера обладают обильным перечнем манипуляций, что дарит им множество положительных сторон по сравнению со стандартной мебелью. Подобное устройство предусматривает для простых обывателей колоссальное число плюсов.

Стол – трансформер в качестве функционального декора для гостиной

На самом деле концепция создания столов-трансформеров далеко не новая. Квартиры советских времен размещали похожую мебель.

Компактные модели современных видов мебели выполняются из легких материалов и включают несколько способов трансформации

Смотрите такжеТумба для обуви с сиденьем в прихожую: удобно и практично

Изюминка обстановки

Главный критерий выбора мебели для гостиной — внешний вид. На основании облика элементов интерьера мы создаем впечатление о том на сколько целесообразно он выглядит в том или другом уголке, гармоничными ли сочетания форм и цветов, преобладающих в комнате.

Дизайн гостиной с сочетанием темного стола – трансформера и светлого ковра

Стол-трансформер в гостиной целесообразен в любой квартире. Он окажется незаменимым для уютного семейного обеда и мероприятий с гостями. В сложенном виде такой стол выполняет роль стилистического украшения. Кроме того, популярно украшение вазами с живыми или засушенными элементами флористики, статуэтками.

Многофункциональный стол – трансформер темного цвета

Стол-трансформер окажется подходящим для тех, кто экономит свободную площадь в гостиной, а также отдает предпочтение минимализму в дизайне интерьера. Такой стол снабжен передовым устройством, меняющим высоту ножек, и параметры столешницы несложной манипуляцией руки. Стильный и практичный стол-трансформер впишется в гостиную любого размера.

Смотрите такжеШкафы-купе: дизайн и разновидности конструкции

Раскладной стол трансформер

https://youtu.be/Dcb1Eow_j84

Смотрите такжеВыбор дивана: цвета, механизмы, размеры

Стол трансформер для гостиной 58 фото идей:

Смотрите такжеДекор стола: техники преображения столешниц и способы оформления застолья

Раздвижной обеденный стол из массива дерева

Бесплатная доставка свыше $999

Континентальные США, Канада и более 35 стран.

Молниеносная доставка

Доставка обычно в течение 3-10 рабочих дней.

Доступно 0% годовых*

Не откладывайте свои мечты на потом — закажите сегодня и оплачивайте в течение 12 месяцев с помощью Bread Pay™️.

УЗНАТЬ БОЛЬШЕ

Экологичная мебель

Древесина из ответственно управляемых лесов.

• Размеры

  — все 5 панелей в комплекте

  Стол-трансформер

• Вес и поддержка

  Вес стола

  В сложенном виде (без панелей) 66 кг / 145 фунтов В разложенном виде (с 5 панелями) 102 кг / 224 фунта

  Вес коробки

  Стол-трансформер 6-в-1 поставляется в двух полностью собранных коробках. В одной коробке находится консоль, а в другой — панели. Общий вес 102 кг / 224 фунта

  Вес стола Вместимость

  Полностью раздвижной с 5 панелями, этот раздвижной обеденный стол из цельного дерева выдерживает нагрузку до 750 фунтов — 340 кг

• Материалы

  Массив дерева

  Каждый предмет мебели коллекции Transformer Table изготовлен из массива дерева высочайшего качества, сертифицированного FSC.

  Телескопический механизм для тяжелых условий эксплуатации — пожизненная гарантия

  Телескопический механизм для тяжелых условий эксплуатации, входящий в состав наших столов-трансформеров и скамеек, изготовлен из нержавеющего алюминия.

• Забота

  Очистка

  Очистить раздвижной обеденный стол из цельного дерева очень просто: просто используйте безворсовую влажную ткань, смоченную в мягком чистящем средстве для дерева, и протрите в том же направлении, что и волокна древесины. Регулярно протирайте его, чтобы избежать ненужной чистки — ваш стол-трансформер мгновенно станет чистым до скрипа.

  Техническое обслуживание

  Каждая из поверхностей стола-трансформера покрыта керамическим лаковым покрытием, обеспечивающим устойчивость к жидкостям, теплу, царапинам и пятнам. Из-за природы материалов из цельного дерева мы настоятельно рекомендуем принять необходимые меры предосторожности, чтобы ваш обеденный стол выглядел как новый в течение многих лет, например, использовать защитные аксессуары, такие как скатерти, салфетки, подставки и плиты для защиты вашего трансформатора. Стол. Старайтесь хранить различные компоненты стола-трансформера в одном и том же жилом пространстве, насколько это возможно, и всегда храните их в помещении с контролируемым климатом. При желании вы можете время от времени использовать масло для полировки массивной древесины, чтобы вернуть блеск вашей деревянной мебели. В случае случайной потертости мы включаем бутылку с краской для подкрашивания с каждым заказом на стол-трансформер, чтобы у вас под рукой была идеальная пара.

Все столы, которые вам нужны, в одном продукте

Этот раздвижной обеденный стол из цельного дерева не похож ни на один другой, который вы когда-либо видели. Восстановите максимальную гибкость в вашем обеденном пространстве с универсальным столом-трансформером, который позволяет вам увеличить его размер от небольшой, как входная консоль, до длинного банкетного стола, подходящего для 12 человек, включая все, что между ними. Перейдите от свидания на двоих в одну ночь к организации званого ужина в следующую. Возможность легко расширять и сворачивать таблицу в зависимости от ваших потребностей поистине бесценна. Что бы ни происходило в вашей жизни сегодня, завтра и каждый последующий день — мы подстраиваемся под вас.

От

маленький

к огромному

Мало места? Мы получим это. Стол-трансформер разработан, чтобы помочь вам сэкономить ценное пространство в вашем доме, позволяя легко сложить его в крайнем случае. С другой стороны, мы считаем, что даже если ваше пространство ограничено, вы заслуживаете того, чтобы провести время со своими близкими за едой или даже за настольной игрой. Этот раздвижной обеденный стол из цельного дерева дает вам лучшее из обоих миров (или, лучше сказать, из шести миров), предлагая вам дар регулировки, чтобы наслаждаться самыми важными моментами. Если вы ищете компактную мебель высокого качества и с хорошим дизайном, не ищите дальше. Эта инновационная интеллектуальная обеденная мебель адаптируется к вашим постоянно меняющимся потребностям, независимо от случая, начиная с 18 дюймов / 45,7 см и расширяясь до 10 футов / 29.9,7 см за считанные секунды, с четырьмя дополнительными размерами между ними. Лучше всего то, что его легко настроить одному человеку.

Крепкий и прочный

Никакой хлипкости не видно — стол-трансформер очень прочный и крепкий. В самом расширенном положении он может выдерживать до 750 фунтов/340 кг, а на телескопический механизм, который делает все это возможным, предоставляется пожизненная гарантия. Кроме того, имеется регулируемая опорная ножка, соединенная с механизмом, который выдвигается для дополнительного усиления. Наслаждайтесь своим столом без страха.

Высокая адаптируемость

Почему мы должны приспосабливать наш образ жизни к статичным предметам мебели, когда все может быть наоборот? Этот раздвижной обеденный стол из цельного дерева — действительно единственный стол, который вам когда-либо понадобится — он подстраивается под вас. Если вам нужно дополнительное пространство в вашем доме или дополнительное место за вашим столом, у нас есть вы, независимо от случая. Кроме того, одному человеку легко отрегулировать размер своего стола-трансформера.

Создан на века

Если вы думали, что это слишком хорошо, чтобы быть правдой, то это еще не все. Изготовленный из высококачественной 100% лиственной древесины с устойчивым к ржавчине алюминиевым механизмом, наш стол-трансформер рассчитан на всю жизнь — проверенный и надежный. Мы производим нашу гениальную мебель с соблюдением только самых высоких стандартов качества, чтобы вы могли наслаждаться своей модульной обеденной мебелью в течение нескольких поколений.

Почему более 70 000 семей выбрали TT

Высококачественные материалы

Только самые лучшие материалы отбираются вручную для создания нашей инновационной умной мебели с учетом принципов устойчивого развития.

Легко двигаться

Наш стол-трансформер может легко перемещаться и расти вместе с вашей семьей, когда вам это нужно, по любому поводу.

Пожизненная гарантия

Мы ручаемся за свое ремесло — телескопический механизм, который позволяет вашему столу легко выдвигаться и складываться, имеет пожизненную гарантию.

Умный и инновационный

Единственная в своем роде столовая мебель на рынке, изготовленная из 100% твердой древесины. Наше качество и ценовой диапазон не имеют себе равных.

Безграничные возможности

Никогда не соглашайтесь, когда ваш стол может все. Раскройте свой творческий потенциал с помощью этого компактного многофункционального устройства.

Стол на 1 #EatTogether

За считанные секунды усадите от 1 до 12 человек за стол-трансформер. Возможности безграничны — эта мебель для столовой выводит многофункциональность на новый уровень.

1 человек

Стол на четверых #EatTogether

За считанные секунды усадите от 1 до 12 человек за стол-трансформер. Возможности безграничны — эта мебель для столовой выводит многофункциональность на новый уровень.

4 люди

Стол на 6 человек #EatTogether

За считанные секунды усадите от 1 до 12 человек за стол-трансформер. Возможности безграничны — эта мебель для столовой выводит многофункциональность на новый уровень.

6 люди

Стол на 8 человек #EatTogether

За считанные секунды усадите от 1 до 12 человек за стол-трансформер. Возможности безграничны — эта мебель для столовой выводит многофункциональность на новый уровень.

8 люди

Стол на 10 человек #EatTogether

За считанные секунды усадите от 1 до 12 человек за стол-трансформер. Возможности безграничны — эта мебель для столовой выводит многофункциональность на новый уровень.

10 люди

Стол на 12 человек #EatTogether

За считанные секунды усадите от 1 до 12 человек за стол-трансформер. Возможности безграничны — эта мебель для столовой выводит многофункциональность на новый уровень.

12 люди

Материалы

Высококачественная массивная древесина

Для изготовления стола-трансформера были отобраны только самые лучшие материалы. Мы используем не что иное, как твердую древесину, сертифицированную FSC, при изготовлении нашей оригинальной обеденной мебели, очень прочную, но устойчивую древесину с естественной привлекательной текстурой. Выберите один из четырех стильных вариантов отделки, чтобы дополнить свое пространство.

Четыре стильных варианта отделки на выбор:

Твердая древесина

Стол-трансформер всегда и всегда будет изготавливаться из массива дерева, сертифицированного FSC.

Пожизненная гарантия

Телескопический механизм, обеспечивающий легкое выдвижение, имеет пожизненную гарантию.

Легко очистить

Очень важно, чтобы столовую мебель было легко чистить. Все, что вам нужно, это влажная ткань и мягкое чистящее средство.

Термостойкие

Наш стол-трансформер покрыт керамическим лаком, что обеспечивает его более высокую долговечность.

Водоотталкивающий

Покрытие керамическим лаком также придает изделию из цельного дерева определенный уровень водостойкости.

Сборка не требуется

Как будто лучше и быть не может: ваш стол-трансформер поставляется в полностью собранном виде, так что вы можете начать использовать его прямо из коробки. Сборка абсолютно не требуется — мы обо всем позаботились за вас. Не теряйте времени даром, наслаждайтесь.

средний рейтинг 4,8 из 5

На основании 912 отзывов

• 5 звезд

  758 отзывов

• 4 звезды

  126 отзывов

• 3 звезды

  17 отзывов

• 2 звезды

  4 отзыва

• 1 звезда

  7 отзывов

97% рецензентов порекомендовали бы этот продукт другу

Фото и видео клиентов

912 Отзывы

Сортировать по Самые новыеСамые старыеФото и видеоС наивысшим рейтингомСамый низкий рейтингСамые полезныеНаименее полезные

Steve M. Отзыв от Steve M.

Проверенный покупатель

Я рекомендую этот товар

Оценка 5 из 5

Отзыв опубликован

Удивительный стол

Красивый стол, хорошо спроектированный и легко раскладывающийся. Идеально подходит для ужина на 4 или 12 человек — на ваш выбор. Мастерство отличное, а механизм расширения блестящий.

Загрузка…

Было ли это полезно?

Франсин М. Отзыв от Francine M.

Проверенный покупатель

Я рекомендую этот товар

Оценка 5 из 5

Отзыв опубликован

ДЖ’АДОР

Nous adorons notre nouvelle trasnsformer table, nous pouvons recevoir familles et amis.

Загрузка…

Было ли это полезно?

Сяофан Г. Отзыв от Xiaofang G.

Проверенный покупатель

Оценка 3 из 5

Отзыв опубликован

Выглядит красиво, но стол скрипит

Мне нравится внешний вид и концепция продукта, но мой стол скрипит при использовании. Просто немного давит на него во время ужина, он шумит, и я чувствовал себя ужасно, так как этот стол дорогой. Я не жаловался на компанию, но я надеюсь, что есть решение для этого.

Загрузка…

Было ли это полезно?

Мелисса Дж. Отзыв от Melissa J.

Проверенный покупатель

Я рекомендую этот товар

Оценка 4 из 5

Отзыв опубликован

Стол

Единственная проблема, которую я обнаружил, это то, что верх очень легко царапается, кроме того, что это здорово.

Загрузка…

Было ли это полезно?

Стол-трансформер

Обзор

Модель Table Transformer была предложена в PubTables-1M: На пути к комплексному извлечению таблиц из неструктурированных документов Брэндон Смок, Рохит Песала, Робин Абрахам. Авторы представляют новый набор данных PubTables-1M для оценки прогресса в извлечении таблиц из неструктурированных документов. а также распознавание структуры таблиц и функциональный анализ. Авторы обучают 2 модели DETR, одну для обнаружения таблиц и одну для распознавания структуры таблиц, получившие название Table Transformers.

Резюме статьи выглядит следующим образом:

В последнее время был достигнут значительный прогресс в применении машинного обучения к задаче определения структуры таблиц и извлечения их из неструктурированных документов. Тем не менее, одной из самых больших проблем остается создание наборов данных с полной и однозначной достоверностью данных в любом масштабе. Чтобы решить эту проблему, мы разрабатываем новый, более комплексный набор данных для извлечения таблиц под названием PubTables-1M. PubTables-1M содержит почти миллион таблиц из научных статей, поддерживает множественный ввод модальностей и содержит подробную информацию о заголовке и расположении табличных структур, что делает его полезным для самых разных подходов к моделированию. Он также затрагивает значительную источник несоответствия наземной истины, наблюдаемого в предыдущих наборах данных, называемого чрезмерной сегментацией, с использованием новой процедуры канонизации. Мы демонстрируем, что эти улучшения приводят к значительное увеличение производительности обучения и более надежная оценка производительности модели при оценке для распознавания структуры таблицы. Далее покажем, что трансформаторный Модели обнаружения объектов, обученные на PubTables-1M, дают отличные результаты для всех трех задач обнаружения, распознавания структуры и функционального анализа без необходимости каких-либо дополнительных действий. специальные настройки для этих задач.

Советы:

• Авторы выпустили 2 модели, одну для определения таблиц в документах, одну для распознавания структуры таблиц (задача распознавания отдельных строк, столбцов и т.д. в таблице).
• Можно использовать AutoImageProcessor API для подготовки изображений и необязательных целей для модели. Это загрузит DetrImageProcessor за кулисами.

Уточнено обнаружение таблиц и распознавание их структуры. Взято из оригинальной статьи.

Эта модель предоставлена ​​nielsr. Исходный код может быть нашел здесь.

Ресурсы

Обнаружение объектов

• Демо-ноутбук для Table Transformer можно найти здесь.
• Оказывается, заполнение изображений очень важно для обнаружения. Интересную ветку Github с ответами авторов можно найти здесь.

ТаблицаТрансформерКонфиг

трансформаторы класса. TableTransformerConfig

< источник >

( use_timm_backbone = Истина backbone_config = Нет число_каналов = 3 количество_запросов = 100 кодировщик_слоев = 6 encoder_ffn_dim = 2048 кодировщик_внимания_голов = 8 decoder_layers = 6 decoder_ffn_dim = 2048 decoder_attention_heads = 8 encoder_layerdrop = 0,0 decoder_layerdrop = 0,0 is_encoder_decoder = Истина активация_функция = ‘релу’ д_модель = 256 отсев = 0,1 внимание_выпадение = 0,0 активация_выпадение = 0,0 init_std = 0,02 init_xavier_std = 1.0 вспомогательный_лосс = Ложь position_embedding_type = ‘синус’ магистраль = ‘resnet50’ use_pretrained_backbone = Истина расширение = Ложь класс_стоимость = 1 bbox_cost = 5 giou_cost = 2 mask_loss_coefficient = 1 dice_loss_coefficient = 1 bbox_loss_coefficient = 5 giou_loss_coefficient = 2 eos_коэффициент = 0,1 **кваргс )

Параметры

• use_timm_backbone ( bool , необязательный , по умолчанию True ) — Использовать ли библиотеку timm для магистрали. Если установлено значение False , будет использоваться AutoBackbone API.
• backbone_config ( PretrainedConfig или dict , необязательный ) — Конфигурация базовой модели. Используется только в случае use_timm_backbone имеет значение False , в котором случае по умолчанию будет ResNetConfig() .
• num_channels ( целое число , необязательный , по умолчанию 3) — Количество входных каналов.
• num_queries ( int , необязательный , по умолчанию 100) — Количество объектных запросов, т.е. слотов обнаружения. Это максимальное количество объектов TableTransformerModel может обнаруживать в одном изображении. Для COCO мы рекомендуем 100 запросов.
• d_model ( int , необязательный , по умолчанию 256) — Размер слоев.
• encoder_layers ( int , необязательный , по умолчанию 6) — Количество слоев кодировщика.
• decoder_layers ( int , необязательный , по умолчанию 6) — Количество слоев декодера.
• encoder_attention_heads ( int , необязательный , по умолчанию 8) — Количество головок внимания для каждого слоя внимания в кодировщике Transformer.
• decoder_attention_heads ( int , необязательный , по умолчанию 8) — Количество головок внимания для каждого уровня внимания в декодере Transformer.
• decoder_ffn_dim ( int , необязательный , по умолчанию 2048) — Размер «промежуточного» (часто называемого упреждающим) слоя в декодере.
• encoder_ffn_dim ( int , необязательный , по умолчанию 2048) — Размер «промежуточного» (часто называемого упреждающим) слоя в декодере.
• активация_функция ( str или функция , необязательно , по умолчанию "relu" ) — Функция нелинейной активации (функция или строка) в кодировщике и пулере. Если строка, "гелу" , "релу" , 9Поддерживаются 0380 «silu» и "gelu_new" .
• выпадение ( с плавающей запятой , необязательный , по умолчанию 0,1) — Вероятность отсева для всех полносвязных слоев во встраиваниях, кодировщике и пулере.
• advance_dropout ( float , необязательный , по умолчанию 0.0) — Коэффициент отсева для вероятностей внимания.
• активация_выпадение ( с плавающей запятой , необязательный , по умолчанию 0.0) — Коэффициент отсева для активаций внутри полносвязного слоя.
• init_std ( float , необязательный , по умолчанию 0,02) — Стандартное отклонение truncated_normal_initializer для инициализации всех весовых матриц.
• init_xavier_std ( float , необязательный , по умолчанию 1) — Коэффициент масштабирования, используемый для усиления инициализации Xavier в модуле карты HM Attention.
• encoder_layerdrop ( float , необязательный , по умолчанию 0.0) — Вероятность LayerDrop для кодировщика. См. [Документ LayerDrop] (см. https://arxiv.org/abs/1909.11556) Больше подробностей.
• decoder_layerdrop ( float , необязательный , по умолчанию 0.0) — Вероятность LayerDrop для декодера. См. [Документ LayerDrop] (см. https://arxiv.org/abs/1909.11556) Больше подробностей.
• Additional_loss ( bool , необязательный , по умолчанию False ) — Должны ли использоваться вспомогательные потери при декодировании (потери на каждом уровне декодера).
• position_embedding_type ( str , необязательный , по умолчанию "sine" ) — Тип встраивания позиции, который будет использоваться поверх функций изображения. Один из "синус" или "выучил" .
• магистраль ( str , необязательный , по умолчанию "resnet50" ) — Имя сверточной магистрали для использования в случае use_timm_backbone = True . Поддерживает любые сверточные магистраль из пакета timm. Список всех доступных моделей см. страница.
• use_pretrained_backbone ( bool , необязательный , по умолчанию True ) — Использовать ли предварительно тренированные веса для позвоночника. Поддерживается только при use_timm_backbone = Истинно .
• расширение ( bool , необязательный , по умолчанию False ) — Заменять ли шаг расширением в последнем сверточном блоке (DC5). Поддерживается только тогда, когда use_timm_backbone = Истинно .
• class_cost ( float , необязательный , по умолчанию 1) — Относительный вес ошибки классификации в венгерской стоимости сопоставления.
• bbox_cost ( float , необязательный , по умолчанию 5) — Относительный вес ошибки L1 координат ограничивающей рамки в венгерской стоимости сопоставления.
• giou_cost ( float , необязательный , по умолчанию 2) — Относительный вес общей потери IoU ограничивающей рамки в стоимости согласования в Венгрии.
• mask_loss_coefficient ( число с плавающей запятой , дополнительный , по умолчанию 1) — Относительный вес очаговой потери при потере паноптической сегментации.
• dice_loss_coefficient ( float , необязательный , по умолчанию 1) — Относительный вес потери DICE/F-1 в потере паноптической сегментации.
• bbox_loss_coefficient ( float , необязательный , по умолчанию 5) — Относительный вес потерь ограничивающей рамки L1 в потерях обнаружения объекта.
• giou_loss_coefficient ( float , необязательный , по умолчанию 2) — Относительный вес обобщенной потери IoU в потере обнаружения объекта.
• eos_coefficient ( float , необязательный , по умолчанию 0,1) — Относительный классификационный вес класса «отсутствие объекта» в потерях обнаружения объекта.

Это класс конфигурации для хранения конфигурации TableTransformerModel. Он используется для создать экземпляр модели Table Transformer в соответствии с указанными аргументами, определяющими архитектуру модели. Создание экземпляра конфигурации со значениями по умолчанию даст конфигурацию, аналогичную конфигурации Table Transformer. архитектура microsoft/table-transformer-detection.

Объекты конфигурации наследуются от PretrainedConfig и могут использоваться для управления выходными данными модели. Читать документацию от PretrainedConfig для получения дополнительной информации.

Примеры:

 >>> из трансформаторов импортировать TableTransformerModel, TableTransformerConfig
>>> # Инициализация конфигурации Table Transformer в стиле microsoft/table-transformer-detection
>>> конфигурация = TableTransformerConfig()
>>> # Инициализация модели из конфигурации стиля microsoft/table-transformer-detection
>>> модель = TableTransformerModel (конфигурация)
>>> # Доступ к конфигурации модели
>>> конфигурация = model.config 

ТаблицаТрансформаторМодель

. TableTransformerModel

< источник >

( конфигурация: Таблетрансформерконфиг )

Параметры

• конфигурация (TableTransformerConfig) — Класс конфигурации модели со всеми параметрами модели. Инициализация с помощью файла конфигурации не загрузить веса, связанные с моделью, только конфигурацию. Проверьте Метод from_pretrained() для загрузки весов модели.

Чистая модель Table Transformer (состоящая из магистрали и преобразователя кодера-декодера), выводящая необработанные данные скрытые состояния без какой-либо конкретной головы сверху.

Эта модель наследуется от PreTrainedModel. Проверьте документацию суперкласса для общих методов, которые библиотека реализует для всей своей модели (например, загрузку или сохранение, изменение размера входных вложений, обрезку головок и т. д.)

Эта модель также является подклассом PyTorch torch.nn.Module. Используйте его как обычный модуль PyTorch и обращайтесь к документации PyTorch по всем вопросам, связанным с общим использованием. и поведение.

вперед

< источник >

( pixel_values пиксельная_маска = Нет decoder_attention_mask = Нет encoder_outputs = Нет inputs_embeds = Нет decoder_inputs_embeds = Нет output_attentions = Нет output_hidden_states = Нет return_dict = Нет ) → transforms.models.table_transformer.modeling_table_transformer.TableTransformerModelOutput или tuple(torch.FloatTensor)

Параметры

Returns

transformers.models.table_transformer. modeling_table_transformer.TableTransformerModelOutput or tuple(torch.FloatTensor)

A transformers.models.table_transformer.modeling_table_transformer.TableTransformerModelOutput or a tuple of torch.FloatTensor (если передано return_dict=False или когда config.return_dict=False ), включающий различные элементы в зависимости от конфигурации (TableTransformerConfig) и входов.

• last_hidden_state ( torch.FloatTensor формы (batch_size, sequence_length, hidden_size) ) — Последовательность hidden-состояний на выходе последнего слоя декодера модели.
• Decoder_hidden_states ( (Torch.floattensor) , Необязательно , возвращается, когда output_hidden_states = true или когда конфигурации.0381 (один на вывод вложений + один на вывод каждого слоя) форма (batch_size, sequence_length, hidden_size) . Скрытые состояния декодера на выходе каждого слой плюс исходные результаты встраивания.
• decoder_attentions ( tuple(torch.FloatTensor) , необязательный , возвращается, когда передается output_attentions=True или когда config.output_attentions=True ) — Кортеж из Tensor.800381 (по одному на каждый слой) формы (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length) . Веса внимания декодера после внимания softmax, используемые для вычисления средневзвешенное значение в головах самовнимания.
• Cross_attentions ( Tuple (Torch.floattensor) , Необязательный , возвращается, когда output_attentions = true или когда confight.output_attentions = true ) –atueAtles ) формы (размер_партии, количество головок, длина_последовательности, длина_последовательности) . Веса внимания слоя перекрестного внимания декодера, после внимания softmax, используется для вычисления средневзвешенного значения в головах перекрестного внимания.
• encoder_last_hidden_state ( torch.FloatTensor формы (batch_size, sequence_length, hidden_size) , option ) — Последовательность hidden-состояний на выходе последнего слоя энкодера модели.
• ENCODER_HIDDEN_STATES ( Тупеля (TORCH.Floattensor) , Необязательный , возвращается, когда output_hidden_states = true или когда конфигурации. вложений + по одному на выход каждого слоя) форма (batch_size, sequence_length, hidden_size) . Скрытые состояния энкодера на выходе каждого слой плюс исходные результаты встраивания.
• Encoder_Attentions ( Tuple (Torch.floattensor) , Необязательный , возвращается, когда output_attentions = true или, когда confighaters_attentions = true ) —Auple of ) —Auple of ) —Auple of —Auple . ) формы (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length) . Веса внимания кодировщика после внимания softmax, используемые для вычисления средневзвешенное значение в головах самовнимания.
• промежуточные_скрытые_состояния ( torch.FloatTensor формы (config.decoder_layers, batch_size, sequence_length, hidden_size) , необязательный , возвращается, когда config.auxiliary_loss активация каждого промежуточного звена, i. слой декодера, каждый из них прошел через норма слоя.

Прямой метод TableTransformerModel переопределяет специальный метод __call__ .

Хотя рецепт прямого прохода должен быть определен внутри этой функции, следует вызвать Модуль экземпляр впоследствии вместо этого, так как первый заботится о выполнении шагов предварительной и последующей обработки, а последний молча их игнорирует.

Примеры:

 >>> из трансформаторов импортировать AutoImageProcessor, TableTransformerModel
>>> из Huggingface_hub импортировать hf_hub_download
>>> из изображения импорта PIL
>>> file_path = hf_hub_download(repo_id="nielsr/example-pdf", repo_type="dataset", filename="example_pdf. png")
>>> image = Image.open(file_path).convert("RGB")
>>> image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained("microsoft/table-transformer-detection")
>>> model = TableTransformerModel.from_pretrained("microsoft/table-transformer-detection")
>>> # подготовим изображение для модели
>>> inputs = image_processor(images=image, return_tensors="pt")
>>> # прямой проход
>>> выходы = модель (** входы)
>>> # последние скрытые состояния - это окончательные вложения запросов декодера Transformer
>>> # они имеют форму (batch_size, num_queries, hidden_size)
>>> last_hidden_states = outputs.last_hidden_state
>>> список(last_hidden_states.shape)
[1, 15, 256] 

Таблетрансформерфоробжектдетектион

трансформаторы класса. TableTransformerForObjectDetection

< источник >

( конфигурация: Таблетрансформерконфиг )

Параметры

• конфигурация (TableTransformerConfig) — Класс конфигурации модели со всеми параметрами модели. Инициализация с помощью файла конфигурации не загрузить веса, связанные с моделью, только конфигурацию. Проверьте Метод from_pretrained() для загрузки весов модели.

Настольная модель трансформатора (состоит из магистрали и преобразователя кодера-декодера) с установленными головками обнаружения объектов top, для таких задач, как обнаружение COCO.

Эта модель наследуется от PreTrainedModel. Проверьте документацию суперкласса для общих методов, которые библиотека реализует для всей своей модели (например, загрузку или сохранение, изменение размера входных вложений, обрезку головок и т. д.)

Эта модель также является подклассом PyTorch torch.nn.Module. Используйте его как обычный модуль PyTorch и обращайтесь к документации PyTorch по всем вопросам, связанным с общим использованием. и поведение.

вперед

< источник >

( pixel_values пиксельная_маска = Нет decoder_attention_mask = Нет encoder_outputs = Нет inputs_embeds = Нет decoder_inputs_embeds = Нет метки = нет output_attentions = Нет output_hidden_states = Нет return_dict = Нет ) → transforms. models.table_transformer.modeling_table_transformer.TableTransformerObjectDetectionOutput или tuple(torch.FloatTensor)

Parameters

Returns

transformers.models.table_transformer.modeling_table_transformer.TableTransformerObjectDetectionOutput or tuple(torch.FloatTensor)

A transformers.models.table_transformer.modeling_table_transformer.TableTransformerObjectDetectionOutput or a tuple of torch.FloatTensor (если передано return_dict=False или когда config.return_dict=False ), включающий различные элементы в зависимости от конфигурации (TableTransformerConfig) и входов.

• потери ( torch.FloatTensor формы (1,) , необязательный , возвращается, когда предоставлено меток )) — Полные потери как линейная комбинация отрицательного логарифмического сходства (кросс- энтропия) для предсказания класса и потеря ограничивающей рамки. Последний определяется как линейная комбинация потерь L1 и обобщенного не зависящие от масштаба потери IoU.
• loss_dict ( Dict , необязательный ) — Словарь, содержащий отдельные потери. Полезно для регистрации.
• логитов ( torch.FloatTensor формы (batch_size, num_queries, num_classes + 1) ) — логиты классификации (включая отсутствие объектов) для всех запросов.
• pred_boxes ( torch.FloatTensor формы (batch_size, num_queries, 4) ) — Нормализованные координаты блоков для всех запросов, представленные как (center_x, center_y, ширина, высота). Эти значения нормированы в [0, 1] относительно размера каждого отдельного изображения в пакете (без учета возможная прокладка). Вы можете использовать ~TableTransformerImageProcessor.post_process_object_detection в получить ненормализованные ограничивающие рамки.
• auxiliary_outputs ( list[Dict] , optional ) — Необязательный, возвращается только при активации вспомогательных потерь (т. и этикетки предоставляются. Это список словарей, содержащих два вышеуказанных ключа ( логитов и pred_boxes ) для каждого уровня декодера.
• last_hidden_state ( torch.FloatTensor формы (batch_size, sequence_length, hidden_size) , необязательно ) — Последовательность hidden-состояний на выходе последнего слоя декодера модели.
• decoder_hidden_states ( tuple(torch.FloatTensor) , необязательный , возвращается, когда передается output_hidden_states=True или когда config.output_hidden_states= TupleTrue1 ) — 0380 torch.FloatTensor (один на вывод вложений + один на вывод каждого слоя) форма (batch_size, sequence_length, hidden_size) . Скрытые состояния декодера на выходе каждого слой плюс исходные результаты встраивания.
• decoder_attentions ( tuple(torch. FloatTensor) , необязательный , возвращается, когда передается output_attentions=True или когда config.output_attentions=True ) — Кортеж из torch.FloatTensor (по одному на каждый слой) формы (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length) . Веса внимания декодера после внимания softmax, используемые для вычисления средневзвешенное значение в головах самовнимания.
• cross_attentions ( tuple(torch.FloatTensor) , необязательный , возвращается, когда передается output_attentions=True или когда config.output_attentions=True ) — Кортеж из

  1 (по одному на каждый слой) формы (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length) . Веса внимания слоя перекрестного внимания декодера, после внимания softmax, используется для вычисления средневзвешенного значения в головах перекрестного внимания.

• encoder_last_hidden_state ( torch. FloatTensor формы (batch_size, sequence_length, hidden_size) , option ) — Последовательность hidden-состояний на выходе последнего слоя энкодера модели.
• ENCODER_HIDDEN_STATES ( (TORCH.FLOATTENSOR) , Необязательный , возвращается, когда output_hidden_states = true или когда config.output_hidden_states = true ). вложений + по одному на выход каждого слоя) форма (batch_size, sequence_length, hidden_size) . Скрытые состояния энкодера на выходе каждого слой плюс исходные результаты встраивания.
• Encoder_Attentions ( Tuple (Torch.floattensor) , Необязательный , возвращается, когда output_attentions = true или, когда confighaters_attentions = true ) —Auple of ) —Auple of ) —Auple of —Auple . ) формы (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length) . Веса внимания кодировщика после внимания softmax, используемые для вычисления средневзвешенное значение в головах самовнимания.

Передовой метод TableTransformerForObjectDetection переопределяет специальный метод __call__ .

Несмотря на то, что рецепт прямого прохода должен быть определен внутри этой функции, следует вызвать модуль экземпляр впоследствии вместо этого, так как первый заботится о выполнении шагов предварительной и последующей обработки, а последний молча их игнорирует.

Примеры:

 >>> from Huggingface_hub import hf_hub_download
>>> из трансформеров импортировать AutoImageProcessor, TableTransformerForObjectDetection
>>> импортный факел
>>> из изображения импорта PIL
>>> file_path = hf_hub_download(repo_id="nielsr/example-pdf", repo_type="dataset", filename="example_pdf.png")
>>> image = Image.open(file_path).convert("RGB")
>>> image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained("microsoft/table-transformer-detection")
>>> model = TableTransformerForObjectDetection.