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Addestramento personalizzato di Ultralytics YOLO11 per la stima della posa del cane
Scopri come addestrare Ultralytics YOLO11 per la stima della posa del cane e sfruttare il modello addestrato per applicazioni pratiche come la cura degli animali domestici.
E se la postura del tuo cane potesse darti indicazioni su come si sente? Monitorarli manualmente 24 ore su 24 non è facile. Tuttavia, grazie ai progressi dell'intelligenza artificiale (AI) e della computer vision, possiamo analizzare i filmati in tempo reale per capire meglio il loro comportamento.
In particolare, i modelli di visione artificiale come Ultralytics YOLO11 possono aiutare a stimare la postura di un cane e a seguirne i movimenti, fornendo preziose indicazioni sul suo benessere. Come funziona? La capacità di stima della posa di YOLO11può identificare i punti chiave del corpo di un soggetto per comprenderne la postura e il movimento.
Inoltre, YOLO11 può essere addestrato su un set di dati progettato per la stima della posa dei cani, rendendo possibile un'analisi accurata del linguaggio del corpo del tuo animale domestico. Il pacchetto Ultralytics Python supporta un Dog-Pose Dataset che rende più semplice l'addestramento e l'implementazione di modelli Vision AI per cani. Questa tecnologia fa parte del mercato in forte espansione delle tecnologie per animali domestici, valutato in 9,4 miliardi di dollari nel 2024 e destinato a raggiungere i 64 miliardi di dollari entro il 2037.
L'ispirazione di questo articolo è Blues, il nostro Dog Executive Officer (DEO). Se dai un'occhiata alla nostra pagina su di noi, vedrai che Blues è un apprezzato membro del team e svolge un ruolo importante nel mantenere le cose divertenti in Ultralytics!
In questo articolo parleremo di come addestrare YOLO11 utilizzando il Dog-Pose Dataset per la stima della posa dei cani. Esploreremo anche le sue applicazioni pratiche nella cura degli animali domestici e nell'analisi del comportamento.
Figura 1. Ti presentiamo Blues, il Dog Executive Officer (DEO) di Ultralytics.
Una panoramica del dataset Dog-Pose
Un set di dati è una raccolta di dati utilizzati per addestrare i modelli di apprendimento automatico. Per la stima della posa, un set di dati ideale comprende immagini con punti chiave etichettati per mappare le posizioni del corpo. Dovrebbe inoltre contenere una varietà di pose, angolazioni, condizioni di illuminazione e sfondi per aiutare il modello a imparare a riconoscere e prevedere le pose in modo accurato. Questa diversità rende il modello più affidabile per l'uso nel mondo reale.
Il Dog-Pose Dataset, supportato da Ultralytics, è specificamente progettato per aiutare i modelli ad apprendere e riconoscere efficacemente le pose dei cani. Include oltre 8.400 immagini annotate di varie razze di cani, con etichette dettagliate per 24 punti chiave, come la coda, le orecchie e le zampe.
Come addestrare YOLO11 in modo personalizzato con il dataset Dog-Pose
L'addestramento personalizzato di YOLO11 con il dataset Dog-Pose è un processo semplice. Per iniziare, dovrai configurare il tuo ambiente installando il pacchettoUltralytics Python , che include tutti gli strumenti necessari per la formazione e la valutazione.
Ultralytics ha il supporto integrato per il Dog-Pose Dataset e questo elimina la necessità di etichettatura manuale, permettendoti di passare direttamente all'addestramento. Una volta configurato il tutto, puoi addestrare YOLO11 sul dataset Dog-Pose utilizzando solo poche righe di codice, come mostrato nell'immagine seguente.
Durante l'addestramento, il modello impara a rilevare e seguire le pose dei cani in diverse razze, condizioni di luce e ambienti. Dopo l'addestramento, puoi visualizzare i risultati e perfezionare il modello per migliorare l'accuratezza e le prestazioni.
Figura 3. Un frammento di codice che mostra l'addestramento personalizzato di YOLO11 sul dataset Dog-Pose.
Se dovessi riscontrare dei problemi durante l'addestramento del tuo modello, ecco alcuni consigli per la risoluzione dei problemi che ti aiuteranno a risolverli rapidamente:
Controlla la tua connessione internet: Il dataset Dog-Pose viene scaricato automaticamente quando esegui lo script di addestramento. Assicurati di avere una connessione internet stabile per evitare errori di download.
Aggiorna Ultralytics: Assicurati di utilizzare l'ultima versione del pacchetto Ultralytics Python .
Controlla se ci sono errori nella console: Leggi attentamente i messaggi di errore, perché spesso forniscono indizi su ciò che deve essere risolto.
Cosa succede durante l'addestramento del modello personalizzato?
Forse ti starai chiedendo cosa succede dietro le quinte quando addestri YOLO11 in modo personalizzato sul dataset Dog-Pose. Diamo un'occhiata più da vicino al processo.
Invece di partire da zero, utilizziamo un modello YOLO11 pre-addestrato, che è già stato addestrato sul set di dati COCO-Pose. Questo modello pre-addestrato è in grado di rilevare i punti chiave umani poiché COCO-Pose è stato progettato per la stima della posa umana. Di fatto, senza alcun addestramento aggiuntivo, puoi usare YOLO11 per eseguire la stima della posa umana direttamente dalla scatola.
Attraverso l'apprendimento per trasferimento, adattiamo questo modello in modo specifico per la stima della posa del cane, aiutandolo a riconoscere punti chiave come le zampe, la coda e la testa. Esponendo il modello a esempi specifici per un cane, impara a concentrarsi su queste caratteristiche essenziali.
Durante l'addestramento, alcune parti del modello rimangono invariate, conservando le conoscenze generali acquisite dal set di dati COCO. Altre parti vengono riqualificate per migliorare la precisione nella stima delle pose dei cani. Il modello impara confrontando le sue previsioni con i punti chiave effettivi del set di dati e si adatta per ridurre gli errori. Con il passare del tempo, questo processo migliora la capacità di seguire con precisione i movimenti del cane.
Il transferlearning permette inoltre al modello di adattarsi a razze, dimensioni e modelli di movimento diversi, garantendo prestazioni affidabili in scenari reali.
Figura 4. Rilevamento dei punti chiave di Blues e di sua sorella Happy.
I vantaggi di YOLO11 nella stima della posa del cane
Esistono diversi modelli di computer vision, quindi cosa rende YOLO11 la scelta giusta per la stima della posa del cane?
YOLO11 si distingue per la sua velocità e precisione in tempo reale, che lo rendono un'ottima opzione per la stima della posa del cane. Le sue prestazioni sono migliori rispetto alle versioni precedenti sia in termini di precisione che di velocità. Con il 22% di parametri in meno rispetto a YOLOv8, raggiunge una precisione media superiore (mAP) sul set di dati COCO, il che significa che rileva gli oggetti in modo più accurato ed efficiente. La sua velocità di elaborazione lo rende perfetto per le applicazioni in tempo reale, dove il rilevamento rapido e affidabile è essenziale.
Oltre alla stima della posa, YOLO11 supporta anche attività di computer vision come la segmentazione delle istanze e il tracciamento degli oggetti, che possono contribuire a creare una soluzione Vision AI più completa per il monitoraggio del tuo cane. Queste funzioni possono migliorare il tracciamento dei movimenti, l'analisi del comportamento e la cura dell'animale in generale.
Figura 5. YOLO11 in azione: segmentazione del Blues senza sforzo!
Applicazioni della stima della posa del cane e di YOLO11
Parliamo poi delle applicazioni reali della stima della posa del cane e del suo impatto sulla cura degli animali domestici.
Migliorare l'addestramento degli animali domestici con la stima della posa del cane
La stima della posa del cane può rendere l'addestramento più intelligente ed efficace. Supponiamo che si utilizzi una telecamera per catturare i movimenti del cane: è qui che YOLO11 può intervenire. È in grado di rilevare punti chiave come le zampe, la coda e la testa, analizzandoli per riconoscere azioni come sedersi, stare o sdraiarsi.
Se il cane non esegue correttamente l'azione, il sistema può fornire un feedback istantaneo attraverso un'app, aiutando l'addestratore in tempo reale. In questo modo l'addestramento diventa più efficiente, preciso e sensibile ai progressi del cane.
Ad esempio, pensa di insegnare al tuo cane a sedersi a comando. Il sistema può monitorare la postura del cane e rilevare se è completamente seduto. Se il cane abbassa il corpo ma non si siede completamente, il sistema può rilevare l'azione incompleta e inviare un feedback istantaneo tramite un'app. L'addestratore può essere modificato per apportare piccole modifiche all'addestramento, come rafforzare il comando o guidare il cane nella posizione corretta.
Figura 6. Blues che aiuta il team nella stima della posa del cane utilizzando YOLO11.
Migliorare le cure veterinarie con i modelli di stima della posa
La computer vision può trasformare il modo in cui i veterinari si occupano degli animali. La capacità della stima della posa del cane di analizzare accuratamente i dettagli rende più facile individuare modelli di movimento insoliti e identificare potenziali problemi di salute.
Ad esempio, un veterinario che monitora un cane che si sta riprendendo da un infortunio ai legamenti può affidarsi a YOLO11, addestrato sul Dog-Pose Dataset, per un'analisi automatizzata. È possibile rilevare facilmente la zoppia o i cambiamenti nel posizionamento delle zampe. Il monitoraggio continuo, 24 ore su 24 e 7 giorni su 7, abilitato dalla visione, fornisce una visione chiara del recupero del cane, aiutando il veterinario a determinare se il trattamento sta funzionando o se sono necessari degli aggiustamenti.
La strada da percorrere per la stima della posa dei cani
Con la continua evoluzione della tecnologia, soluzioni come la stima della posa del cane con YOLO11 avranno probabilmente un ruolo maggiore nel monitoraggio e nel benessere degli animali. Infatti, YOLO11 può essere integrato con la tecnologia indossabile, come i collari intelligenti e gli health tracker, per monitorare indicatori di salute chiave come la frequenza cardiaca, i livelli di attività e i modelli di mobilità.
Ad esempio, un collare intelligente dotato di sensori di movimento può tracciare l'andatura di un cane che cammina o corre, mentre la stima della posa di YOLO11analizza la postura in tempo reale. Se il sistema rileva movimenti irregolari, come zoppia o rigidità, può correlare questi dati con la frequenza cardiaca e i livelli di attività per valutare potenziali disagi o lesioni. I proprietari di animali domestici e i veterinari possono utilizzare queste informazioni per identificare tempestivamente i problemi e intraprendere azioni proattive.
Grazie a questi progressi, la stima della posa del cane si sta evolvendo al di là del semplice tracciamento dei movimenti: sta diventando una parte fondamentale di un sistema completo di cura degli animali domestici guidato dall'intelligenza artificiale, che aiuta i cani a rimanere più sani, più sicuri e meglio monitorati in tempo reale.
Punti di forza
Con innovazioni come YOLO11 e il Dog-Pose Dataset, stiamo aprendo nuove possibilità nella computer vision. Questi progressi ci aiutano a comprendere meglio il comportamento e la salute dei cani in modi che prima non erano possibili.
Tracciando con precisione le pose dei cani, possiamo migliorare l'addestramento, monitorare la salute e rendere più efficace la cura degli animali domestici. Che si tratti di ricerca, assistenza veterinaria o addestramento di cani, Vision AI sta creando modi più intelligenti per prendersi cura dei nostri cani e migliorare il loro benessere.
