Entraînement personnalisé d'Ultralytics YOLO11 pour l'estimation de la pose du chien

Et si la posture de ton chien pouvait te donner des indications sur la façon dont il se sent ? Les surveiller manuellement 24 heures sur 24 n'est pas facile. Cependant, grâce aux progrès de l'intelligence artificielle (IA) et de la vision par ordinateur, nous pouvons analyser les séquences vidéo en temps réel pour mieux comprendre leur comportement.

Plus précisément, les modèles de vision par ordinateur comme Ultralytics YOLO11 peuvent aider à estimer la posture d'un chien et à suivre ses mouvements, fournissant ainsi des indications précieuses sur son bien-être. Comment cela fonctionne-t-il ? La capacité d'estimation de la pose de YOLO11peut identifier les points clés du corps d'un sujet pour comprendre sa posture et ses mouvements. 

De plus, YOLO11 peut être entraîné sur mesure sur un ensemble de données conçu pour l'estimation de la pose du chien, ce qui permet d'analyser avec précision le langage corporel de ton animal de compagnie. Le packagePython Ultralytics prend en charge un ensemble de données sur les poses des chiens qui facilite l'entraînement et le déploiement de modèles d'IA Vision pour les chiens. Cette technologie s'inscrit dans le marché en plein essor des pet tech, évalué à 9,4 milliards de dollars en 2024 et qui devrait atteindre 64 milliards de dollars d'ici 2037.

L'inspiration derrière cet article est Blues, notre agent exécutif canin (DEO). Si tu consultes notre page À propos de nous, tu verras que Blues est un membre précieux de l'équipe et qu'il joue un rôle important pour que les choses restent amusantes chez Ultralytics! 

Dans cet article, nous verrons comment entraîner YOLO11 de façon personnalisée en utilisant l'ensemble de données Dog-Pose pour l'estimation de la pose du chien. Nous explorerons également ses applications pratiques dans le domaine des soins aux animaux de compagnie et de l'analyse du comportement.

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Vue d'ensemble de l'ensemble de données Dog-Pose

Un ensemble de données est une collection de données utilisées pour former des modèles d'apprentissage automatique. Pour l'estimation de la pose, un ensemble de données idéal comprend des images avec des points clés étiquetés pour cartographier les positions du corps. Il doit également comporter une variété de poses, d'angles, de conditions d'éclairage et d'arrière-plans pour aider le modèle à apprendre à reconnaître et à prédire les poses avec précision. Cette diversité rend le modèle plus fiable pour une utilisation dans le monde réel.

Le Dog-Pose Dataset, pris en charge par Ultralytics, est spécialement conçu pour aider les modèles à apprendre et à reconnaître efficacement les poses de chiens. Il comprend plus de 8 400 images annotées de différentes races de chiens, avec des étiquettes détaillées pour 24 points clés, tels que la queue, les oreilles et les pattes.

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Comment entraîner YOLO11 de façon personnalisée avec l'ensemble de données sur les poses de chiens ?

L'entraînement personnalisé de YOLO11 avec l'ensemble de données Dog-Pose est un processus simple. Pour commencer, tu devras configurer ton environnement en installant le packageUltralytics Python , qui comprend tous les outils nécessaires à l'entraînement et à l'évaluation. 

Ultralytics dispose d'une prise en charge intégrée de l'ensemble de données Dog-Pose, ce qui élimine le besoin d'étiquetage manuel et te permet de passer directement à la formation. Une fois que tout est configuré, tu peux entraîner YOLO11 sur l'ensemble de données Dog-Pose en utilisant seulement quelques lignes de code, comme le montre l'image ci-dessous. 

Pendant l'entraînement, le modèle apprend à détecter et à suivre les poses des chiens dans différentes races, conditions d'éclairage et environnements. Après l'entraînement, tu peux visualiser les résultats et affiner le modèle pour améliorer la précision et les performances.

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Si tu rencontres des problèmes lors de l'entraînement de ton modèle, voici quelques conseils de dépannage qui t'aideront à les résoudre rapidement :

• Vérifie ta connexion Internet: L'ensemble de données sur les chiens est automatiquement téléchargé lorsque tu exécutes le script de formation. Assure-toi d'avoir une connexion Internet stable pour éviter les échecs de téléchargement.
• Mets à jour Ultralytics: Assure-toi d'utiliser la dernière version de l'ensemble Ultralytics Python .
• Vérifie s'il y a des erreurs dans la console: Lis attentivement les messages d'erreur, car ils fournissent souvent des indices sur ce qui doit être corrigé.

Tu peux consulter le Guide des problèmes courants d'Ultralytics pour obtenir d'autres conseils de dépannage.

Que se passe-t-il pendant la formation au modèle personnalisé ?

Tu te demandes peut-être ce qui se passe dans les coulisses lorsque tu entraînes YOLO11 sur l'ensemble de données sur les chiens. Regardons de plus près le processus.

Plutôt que de partir de zéro, nous utilisons un modèle YOLO11 pré-entraîné, qui a déjà été entraîné sur l'ensemble de données COCO-Pose. Ce modèle pré-entraîné peut détecter les points clés humains puisque COCO-Pose est conçu pour l'estimation de la pose humaine. En fait, sans aucune formation supplémentaire, tu peux utiliser YOLO11 pour effectuer l'estimation de la pose humaine dès sa sortie de l'emballage.

Grâce à l'apprentissage par transfert, nous adaptons ce modèle spécifiquement à l'estimation de la pose du chien, en l'aidant à reconnaître des points clés tels que les pattes, la queue et la tête. En exposant le modèle à des exemples spécifiques au chien, il apprend à se concentrer sur ces caractéristiques essentielles.

Pendant la formation, certaines parties du modèle restent inchangées, conservant les connaissances générales acquises à partir de l'ensemble de données COCO. D'autres parties sont réapprises pour améliorer la précision de l'estimation des poses des chiens. Le modèle apprend en comparant ses prédictions avec les points clés réels de l'ensemble de données et en s'ajustant pour réduire les erreurs. Au fil du temps, ce processus lui permet de mieux suivre les mouvements d'un chien avec précision.

‍L'apprentissage par transfert permet également au modèle de s'adapter à différentes races, tailles et modes de déplacement, ce qui lui assure des performances fiables dans les scénarios du monde réel.

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Les avantages de YOLO11 dans l'estimation de la pose du chien

Il existe plusieurs modèles de vision par ordinateur, alors qu'est-ce qui fait de YOLO11 le bon choix pour l'estimation de la pose d'un chien ? 

YOLO11 se distingue par sa vitesse et sa précision en temps réel, ce qui en fait une excellente option pour l'estimation de la pose du chien. Il est plus performant que les versions précédentes en termes de précision et de vitesse. Avec 22 % de paramètres en moins que YOLOv8, il atteint une précision moyenne plus élevée (mAP) sur l'ensemble de données COCO, ce qui signifie qu'il détecte les objets avec plus de précision et d'efficacité. Sa vitesse de traitement rapide le rend parfait pour les applications en temps réel, où une détection rapide et fiable est essentielle.

Au-delà de l'estimation de la pose, YOLO11 prend également en charge des tâches de vision par ordinateur telles que la segmentation des instances et le suivi des objets, ce qui peut aider à créer une solution Vision AI plus complète pour surveiller ton chien. Ces fonctionnalités peuvent améliorer le suivi des mouvements, l'analyse du comportement et les soins généraux apportés aux animaux de compagnie.

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Applications de l'estimation de la pose du chien et de YOLO11

Ensuite, discutons des applications réelles de l'estimation de la pose du chien et de son impact sur les soins aux animaux de compagnie. 

Améliorer le dressage des animaux de compagnie grâce à l'estimation de la pose du chien

L'estimation de la pose du chien peut rendre l'éducation canine plus intelligente et plus efficace. Disons qu'une caméra est utilisée pour capturer les mouvements du chien, c'est là que YOLO11 peut intervenir. Il peut détecter des points clés comme les pattes, la queue et la tête, et les analyser pour reconnaître des actions telles que s'asseoir, rester ou se coucher. 

Si le chien n'exécute pas l'action correctement, le système peut fournir un retour instantané par le biais d'une appli, aidant ainsi le dresseur en temps réel. Cela rend l'entraînement plus efficace, plus précis et plus réactif aux progrès du chien.

Par exemple, tu peux apprendre à ton chien à s'asseoir sur commande. Le système peut surveiller la posture de ton chien et détecter s'il est complètement assis. Si le chien abaisse son corps mais ne s'assoit pas complètement, le système peut détecter l'action incomplète et envoyer un retour instantané par le biais d'une application. Celle-ci peut être modifiée pour apporter de petits ajustements à l'entraînement, comme renforcer l'ordre ou guider le chien dans la bonne position.

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Faire progresser les soins vétérinaires grâce aux modèles d'estimation de la pose

La vision par ordinateur peut transformer la façon dont les vétérinaires abordent les soins aux animaux. La capacité de l'estimation de la pose du chien à analyser les détails avec précision permet de repérer plus facilement les mouvements inhabituels et d'identifier les problèmes de santé potentiels. 

Par exemple, un vétérinaire qui surveille un chien se remettant d'une blessure aux ligaments peut s'appuyer sur YOLO11, formé sur l'ensemble de données Dog-Pose, pour une analyse automatisée. Les boiteries ou les changements de positionnement des pattes peuvent être facilement détectés. La surveillance continue, 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7, basée sur la vision, donne un aperçu clair de la guérison du chien, l'aidant à déterminer si le traitement fonctionne ou si des ajustements sont nécessaires

Le chemin à parcourir pour l'estimation des poses de chiens 

À mesure que la technologie continue d'évoluer, des solutions comme l'estimation de la pose du chien avec YOLO11 joueront probablement un rôle plus important dans la surveillance et le bien-être des animaux. En fait, YOLO11 peut être intégré à la technologie portable, comme les colliers intelligents et les trackers de santé, pour surveiller des indicateurs de santé clés comme la fréquence cardiaque, les niveaux d'activité et les schémas de mobilité.

Par exemple, un collier intelligent équipé de capteurs de mouvement peut suivre la démarche de marche ou de course d'un chien, tandis que l'estimation de la pose de YOLO11analyse la posture en temps réel. Si le système détecte un mouvement irrégulier, comme une boiterie ou une raideur, il peut corréler ces données avec la fréquence cardiaque et les niveaux d'activité pour évaluer un éventuel inconfort ou une blessure. Les propriétaires d'animaux et les vétérinaires peuvent utiliser ces informations pour identifier rapidement les problèmes et prendre des mesures proactives.

Grâce à ces avancées, l'estimation de la pose du chien évolue au-delà du simple suivi des mouvements - elle devient un élément clé d'un système complet de soins aux animaux de compagnie piloté par l'IA, aidant les chiens à rester en meilleure santé, plus en sécurité et mieux surveillés en temps réel.

Principaux enseignements

Avec des innovations comme YOLO11 et le Dog-Pose Dataset, nous ouvrons de nouvelles possibilités en matière de vision par ordinateur. Ces avancées nous aident à mieux comprendre le comportement et la santé des chiens d'une manière qui n'était pas possible auparavant.

En suivant avec précision les postures des chiens, nous pouvons améliorer le dressage, surveiller la santé et rendre les soins aux animaux de compagnie plus efficaces. Que ce soit dans le domaine de la recherche, des soins vétérinaires ou du dressage des chiens, Vision AI crée des moyens plus intelligents de prendre soin de nos chiens et d'améliorer leur bien-être.

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