Узнай, как настраивать Ultralytics YOLO11 для оценки позы собаки и использовать обученную модель в практических приложениях, таких как уход за домашними животными.
Что, если бы поза твоей собаки могла дать тебе представление о том, как она себя чувствует? Вручную следить за ними круглосуточно не так-то просто. Однако благодаря достижениям в области искусственного интеллекта (ИИ) и компьютерного зрения мы можем анализировать видеозаписи в режиме реального времени, чтобы лучше понимать их поведение.
В частности, модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLO11 могут помочь оценить позу собаки и отследить ее передвижение, предоставляя ценные сведения о ее самочувствии. Как это работает? Способность YOLO11оценивать позу позволяет определить ключевые точки на теле объекта, чтобы понять его позу и движение.
Кроме того, YOLO11 можно обучать на наборе данных, предназначенном для оценки позы собаки, что позволяет точно анализировать язык тела твоего питомца. Пакет Ultralytics Python поддерживает набор данных Dog-Pose Dataset, который упрощает обучение и развертывание моделей Vision AI для собак. Эта технология является частью бурно развивающегося рынка зоотехники, который оценивается в 9,4 миллиарда долларов в 2024 году и, по прогнозам, достигнет 64 миллиардов долларов к 2037 году.
Вдохновением для этой статьи послужил Блюз, наш Dog Executive Officer (DEO). Если ты заглянешь на страницу "О нас", то увидишь, что Блюз - ценный член команды и играет важную роль в поддержании веселья в Ultralytics!
В этой статье мы расскажем, как настраивать YOLO11 с помощью Dog-Pose Dataset для оценки позы собаки. Также мы рассмотрим его практическое применение в уходе за домашними животными и анализе поведения.
Набор данных - это коллекция данных, используемых для обучения моделей машинного обучения. Для оценки позы идеальный набор данных включает в себя изображения с ключевыми точками, помеченными для отображения положения тела. В ней также должно быть множество поз, ракурсов, условий освещения и фонов, чтобы модель научилась точно распознавать и предсказывать позы. Такое разнообразие делает модель более надежной для использования в реальном мире.
Набор данных Dog-Pose Dataset, поддерживаемый Ultralytics, специально разработан для того, чтобы помочь моделям эффективно обучаться и распознавать позы собак. Он включает в себя более 8 400 аннотированных изображений различных пород собак с подробными метками для 24 ключевых точек, таких как хвост, уши и лапы.
Пользовательское обучение YOLO11 с набором данных Dog-Pose Dataset - несложный процесс. Чтобы начать, тебе нужно настроить среду, установив пакетUltralytics Python , который включает в себя все необходимые инструменты для обучения и оценки.
В Ultralytics встроена поддержка набора данных Dog-Pose Dataset, и это избавляет тебя от необходимости вручную накладывать метки, позволяя сразу приступить к обучению. Как только все будет настроено, ты сможешь обучать YOLO11 на наборе данных Dog-Pose Dataset, используя всего несколько строк кода, как показано на изображении ниже.
В процессе обучения модель учится определять и отслеживать позы собак разных пород, условия освещения и окружения. После тренировки ты можешь визуализировать результаты и точно настроить модель, чтобы повысить точность и производительность.
Если ты столкнулся с какими-то проблемами во время тренировки своей модели, вот несколько советов по устранению неполадок, которые помогут тебе быстро их решить:
Ты можешь ознакомиться с руководством по общим проблемамUltralytics , чтобы получить больше советов по устранению неполадок.
Возможно, тебе интересно, что происходит за кулисами, когда ты настраиваешь YOLO11 на наборе данных Dog-Pose Dataset. Давай рассмотрим этот процесс поближе.
Вместо того чтобы начинать с нуля, мы используем предварительно обученную модель YOLO11, которая уже была натренирована на наборе данных COCO-Pose. Эта предварительно обученная модель может определять ключевые точки человека, так как COCO-Pose предназначена для оценки его позы. Фактически, без какого-либо дополнительного обучения ты можешь использовать YOLO11 для оценки человеческой позы прямо из коробки.
С помощью трансферного обучения мы адаптируем эту модель специально для оценки позы собаки, помогая ей распознавать такие ключевые точки, как лапы, хвост и голова. Подвергая модель воздействию специфических для собак примеров, она учится фокусироваться на этих важных особенностях.
Во время обучения некоторые части модели остаются неизменными, сохраняя общие знания, полученные из набора данных COCO. Другие части переобучаются, чтобы повысить точность оценки позы собаки. Модель обучается, сравнивая свои предсказания с реальными ключевыми точками в наборе данных и корректируя их, чтобы уменьшить ошибки. Со временем этот процесс позволяет ей лучше отслеживать движения собаки с высокой точностью.
Трансферноеобучение также позволяет модели адаптироваться к различным породам, размерам и манере движения, обеспечивая надежную работу в реальных сценариях.
Существуют различные модели компьютерного зрения, так что же делает YOLO11 правильным выбором для оценки позы собаки?
YOLO11 отличается скоростью и точностью работы в режиме реального времени, что делает его отличным вариантом для оценки позы собаки. Она превосходит предыдущие версии как по точности, так и по скорости. Имея на 22% меньше параметров, чем YOLOv8, он достигает более высокой средней точности (mAP) на наборе данных COCO, что означает более точное и эффективное обнаружение объектов. Высокая скорость обработки данных делает его идеальным для приложений реального времени, где важно быстрое и надежное обнаружение.
Помимо оценки позы, YOLO11 также поддерживает задачи компьютерного зрения, такие как сегментация экземпляров и отслеживание объектов, что может помочь создать более комплексное решение Vision AI для наблюдения за твоей собакой. Эти функции могут улучшить отслеживание движений, анализ поведения и общий уход за питомцем.
Далее давай обсудим реальные применения оценки позы собаки и ее влияние на уход за домашними животными.
Оценка позы собаки может сделать дрессировку умнее и эффективнее. Допустим, для съемки движений собаки используется камера, вот тут-то YOLO11 и может помочь. Он может обнаружить такие ключевые точки, как лапы, хвост и голова, проанализировать их, чтобы распознать такие действия, как сидение, пребывание или лежание.
Если собака неправильно выполняет действие, система может предоставить мгновенную обратную связь через приложение, помогая дрессировщику в режиме реального времени. Это делает тренировки более эффективными, точными и учитывающими прогресс собаки.
Например, подумай о том, чтобы научить свою собаку сидеть по команде. Система может следить за позой собаки и определять, полностью ли она сидит. Если собака опускает тело, но не садится полностью, система может обнаружить незавершенное действие и отправить мгновенную обратную связь через приложение. Дрессировщик может быть изменен, чтобы внести небольшие коррективы в обучение, например усилить команду или направить собаку в правильное положение.
Компьютерное зрение может изменить подход ветеринаров к уходу за животными. Способность оценки позы собаки точно анализировать детали позволяет легче заметить необычные паттерны движения и выявить потенциальные проблемы со здоровьем.
Например, ветеринар, наблюдающий за собакой, восстанавливающейся после травмы связок, может положиться на YOLO11, обученного на наборе данных Dog-Pose Dataset, для автоматического анализа. Хромота или изменения в расположении ног легко обнаруживаются. Непрерывный, круглосуточный мониторинг с помощью зрения дает четкое представление о процессе восстановления собаки, помогая определить, работает ли лечение или необходимы корректировки
По мере развития технологий такие решения, как оценка позы собаки с помощью YOLO11 , скорее всего, будут играть все большую роль в мониторинге и благополучии животных. На самом деле YOLO11 можно интегрировать с носимыми технологиями, такими как умные ошейники и трекеры здоровья, чтобы отслеживать такие ключевые показатели здоровья, как частота сердечных сокращений, уровень активности и особенности передвижения.
Например, умный ошейник, оснащенный датчиками движения, может отслеживать походку собаки при ходьбе или беге, а система оценки позы YOLO11анализирует осанку в режиме реального времени. Если система обнаруживает нестандартные движения, например хромоту или скованность, она может соотнести эти данные с частотой сердечных сокращений и уровнем активности, чтобы оценить потенциальный дискомфорт или травму. Владельцы домашних животных и ветеринары смогут использовать эти данные для раннего выявления проблем и принятия упреждающих мер.
Благодаря этим достижениям оценка позы собаки выходит за рамки простого отслеживания движений - она становится ключевой частью комплексной системы ухода за животными на основе искусственного интеллекта, помогая собакам оставаться более здоровыми, безопасными и контролируемыми в режиме реального времени.
Благодаря таким инновациям, как YOLO11 и Dog-Pose Dataset, мы открываем новые возможности в области компьютерного зрения. Эти достижения помогают нам лучше понять поведение и здоровье собак такими способами, которые раньше были невозможны.
Точно отслеживая позы собак, мы можем улучшить дрессировку, следить за здоровьем и сделать уход за питомцем более эффективным. Будь то научные исследования, ветеринарная помощь или дрессировка собак, Vision AI создает более умные способы заботы о наших питомцах и улучшает их самочувствие.
Присоединяйся к нашему сообществу и изучай наш репозиторий на GitHub, чтобы узнать больше об искусственном интеллекте. Узнай, как такие инновации, как компьютерное зрение в здравоохранении и ИИ в самодвижущихся автомобилях, формируют будущее. Ознакомься с нашими вариантами лицензирования, чтобы начать работу над проектами Vision AI уже сегодня.
Начни свое путешествие с будущим машинного обучения
