Ultralytics YOLO11 'i köpek pozu tahmini için nasıl özel olarak eğiteceğinizi ve evcil hayvan bakımı gibi pratik uygulamalar için eğitilmiş modelden nasıl yararlanacağınızı öğrenin.
Peki ya köpeğinizin duruşu size nasıl hissettiğine dair fikir verebilseydi? Onları günün her saati manuel olarak izlemek kolay değil. Ancak, yapay zeka (AI) ve bilgisayar görüşü alanındaki gelişmeler sayesinde, davranışlarını daha iyi anlamak için video görüntülerini gerçek zamanlı olarak analiz edebiliyoruz.
Özellikle, aşağıdaki gibi bilgisayarla görme modelleri Ultralytics YOLO11 bir köpeğin duruşunu tahmin etmeye ve hareketlerini izlemeye yardımcı olabilir ve refahı hakkında değerli bilgiler sağlar. Bu nasıl çalışıyor? YOLO11'in poz tahmini özelliği, duruşlarını ve hareketlerini anlamak için bir deneğin vücudundaki kilit noktaları belirleyebilir.
Ayrıca YOLO11 , köpek pozu tahmini için tasarlanmış bir veri kümesi üzerinde özel olarak eğitilebilir ve evcil hayvanınızın vücut dilini doğru bir şekilde analiz etmeyi mümkün kılar. Ultralytics Python paketi, köpekler için Vision AI modellerini eğitmeyi ve dağıtmayı kolaylaştıran bir Köpek-Poz Veri Kümesini desteklemektedir. Bu teknoloji, 2024 yılında 9,4 milyar dolar değerinde olan ve 2037 yılına kadar 64 milyar dolara ulaşması öngörülen gelişen evcil hayvan teknolojisi pazarının bir parçasıdır.
Bu makalenin arkasındaki ilham kaynağı, Köpek İcra Memurumuz (DEO) Blues'dur. Hakkımızda sayfamıza göz atarsanız, Blues'un değerli bir ekip üyesi olduğunu ve Ultralytics'te işleri eğlenceli tutmada önemli bir rol oynadığını göreceksiniz!
Bu makalede, köpek pozu tahmini için Dog-Pose Veri Kümesini kullanarak YOLO11 'in nasıl özel olarak eğitileceğini tartışacağız. Ayrıca evcil hayvan bakımı ve davranış analizindeki pratik uygulamalarını da keşfedeceğiz.
Veri kümesi, makine öğrenimi modellerini eğitmek için kullanılan bir veri koleksiyonudur. Poz tahmini için ideal bir veri kümesi, vücut pozisyonlarını haritalamak için etiketlenmiş kilit noktalara sahip görüntüler içerir. Ayrıca, modelin pozları doğru bir şekilde tanımayı ve tahmin etmeyi öğrenmesine yardımcı olmak için çeşitli pozlar, açılar, aydınlatma koşulları ve arka planlara sahip olmalıdır. Bu çeşitlilik, modeli gerçek dünyada kullanım için daha güvenilir hale getirir.
Ultralytics tarafından desteklenen Köpek Pozu Veri Kümesi, modellerin köpek pozlarını etkili bir şekilde öğrenmesine ve tanımasına yardımcı olmak için özel olarak tasarlanmıştır. Kuyruk, kulaklar ve patiler gibi 24 kilit nokta için ayrıntılı etiketlerle birlikte çeşitli köpek ırklarının 8.400'den fazla açıklamalı görüntüsünü içerir.
YOLO11 'i Köpek Pozu Veri Kümesi ile özel olarak eğitmek basit bir süreçtir. Başlamak için, eğitim ve değerlendirme için gerekli tüm araçları içeren Ultralytics Python paketini yükleyerek ortamınızı kurmanız gerekir.
Ultralytics , Dog-Pose Veri Kümesi için yerleşik desteğe sahiptir ve bu, manuel etiketleme ihtiyacını ortadan kaldırarak doğrudan eğitime geçmenizi sağlar. Her şey ayarlandıktan sonra, aşağıdaki resimde gösterildiği gibi sadece birkaç satır kod kullanarak YOLO11 'i Dog-Pose Veri Kümesi üzerinde eğitebilirsiniz.
Eğitim sırasında model, farklı ırklar, aydınlatma koşulları ve ortamlardaki köpek pozlarını tespit etmeyi ve izlemeyi öğrenir. Eğitimden sonra, sonuçları görselleştirebilir ve doğruluğu ve performansı artırmak için modele ince ayar yapabilirsiniz.
Modelinizi eğitirken herhangi bir sorunla karşılaşırsanız, bunları hızlı bir şekilde çözmenize yardımcı olacak bazı sorun giderme ipuçlarını burada bulabilirsiniz:
Daha fazla sorun giderme ipucu için Ultralytics Ortak Sorunlar Kılavuzu 'na göz atabilirsiniz.
YOLO11 'i Köpek Pozu Veri Kümesi üzerinde özel olarak eğittiğinizde perde arkasında neler olduğunu merak ediyor olabilirsiniz. Şimdi sürece daha yakından bakalım.
Sıfırdan başlamak yerine, COCO-Pose veri kümesi üzerinde önceden eğitilmiş bir YOLO11 modeli kullanıyoruz. COCO-Pose insan pozu tahmini için tasarlandığından, bu önceden eğitilmiş model insan anahtar noktalarını tespit edebilir. Aslında, herhangi bir ek eğitim olmadan, YOLO11'u kutudan çıkar çıkmaz insan pozu tahmini yapmak için kullanabilirsiniz.
Transfer öğrenme yoluyla, bu modeli özellikle köpek pozu tahmini için uyarlayarak bacaklar, kuyruk ve baş gibi kilit noktaları tanımasına yardımcı oluyoruz. Modeli köpeğe özgü örneklere maruz bırakarak, bu temel özelliklere odaklanmayı öğreniyor.
Eğitim sırasında modelin bazı kısımları değişmeden kalır ve COCO veri kümesinden elde edilen genel bilgi korunur. Diğer kısımlar ise köpek pozlarını tahmin etmede doğruluğu artırmak için yeniden eğitilir. Model, tahminlerini veri kümesindeki gerçek kilit noktalarla karşılaştırarak ve hataları azaltmak için ayarlamalar yaparak öğrenir. Zamanla bu süreç, köpeğin hareketlerini doğru bir şekilde takip etmede daha iyi olmasını sağlar.
Transferöğrenme ayrıca modelin farklı ırklara, boyutlara ve hareket modellerine uyum sağlamasını mümkün kılarak gerçek dünya senaryolarında güvenilir bir performans sergilemesini sağlar.
Piyasada çeşitli bilgisayarla görme modelleri var, peki YOLO11 'i köpek pozu tahmini için doğru seçim yapan nedir?
YOLO11 , gerçek zamanlı hızı ve doğruluğu ile öne çıkarak köpek pozu tahmini için mükemmel bir seçenek haline geliyor. Hem hassasiyet hem de hız açısından önceki sürümlerden daha iyi performans gösterir. YOLOv8'e göre %22 daha az parametre ile COCO veri setinde daha yüksek ortalama hassasiyet (mAP) elde eder, yani nesneleri daha doğru ve verimli bir şekilde tespit eder. Yüksek işlem hızı, hızlı ve güvenilir algılamanın gerekli olduğu gerçek zamanlı uygulamalar için mükemmeldir.
YOLO11 , poz tahmininin ötesinde, köpeğinizi izlemek için daha kapsamlı bir Vision AI çözümü oluşturmaya yardımcı olabilecek örnek segmentasyonu ve nesne izleme gibi bilgisayarla görme görevlerini de destekler. Bu özellikler hareket takibini, davranış analizini ve genel evcil hayvan bakımını iyileştirebilir.
Daha sonra, köpek pozu tahmininin gerçek dünyadaki uygulamalarını ve evcil hayvan bakımı üzerindeki etkisini tartışalım.
Köpek duruşu tahmini, köpek eğitimini daha akıllı ve daha etkili hale getirebilir. Diyelim ki köpeğin hareketlerini yakalamak için bir kamera kullanılıyor, işte bu noktada YOLO11 devreye girebilir. Bacaklar, kuyruk ve kafa gibi kilit noktaları tespit edebilir ve oturma, durma veya yatma gibi eylemleri tanımak için bunları analiz edebilir.
Köpek eylemi doğru şekilde gerçekleştirmezse, sistem bir uygulama aracılığıyla anında geri bildirim sağlayarak eğitmene gerçek zamanlı olarak yardımcı olabilir. Bu, eğitimi daha verimli, hassas ve köpeğin ilerlemesine duyarlı hale getirir.
Örneğin, köpeğinize komut üzerine oturmayı öğretmeyi düşünün. Sistem köpeğinizin duruşunu izleyebilir ve tam olarak oturup oturmadığını tespit edebilir. Köpek vücudunu indirir ancak tam olarak oturmazsa, sistem tamamlanmamış eylemi algılayabilir ve bir uygulama aracılığıyla anında geri bildirim gönderebilir. Eğitmen, komutu pekiştirmek veya köpeği doğru pozisyona yönlendirmek gibi eğitimde küçük ayarlamalar yapmak için değiştirilebilir.
Bilgisayarla görme, veteriner hekimlerin hayvan bakımına yaklaşımını dönüştürebilir. Köpek pozu tahmininin ayrıntıları doğru bir şekilde analiz etme yeteneği, olağandışı hareket modellerini tespit etmeyi ve potansiyel sağlık sorunlarını belirlemeyi kolaylaştırır.
Örneğin, bağ yaralanmasından kurtulan bir köpeği izleyen bir veteriner, otomatik analiz için Köpek Pozu Veri Kümesi üzerinde eğitilmiş YOLO11'e güvenebilir. Topallama veya bacak pozisyonundaki değişiklikler kolayca tespit edilebilir. Görme özellikli sürekli, 7/24 izleme, köpeğin iyileşmesi hakkında net bilgiler sağlayarak tedavinin işe yarayıp yaramadığını veya ayarlamaların gerekli olup olmadığını belirlemelerine yardımcı olur
Teknoloji gelişmeye devam ettikçe, YOLO11 ile köpek pozu tahmini gibi çözümler muhtemelen hayvanların izlenmesi ve refahında daha büyük bir rol oynayacaktır. Aslında YOLO11 , kalp atış hızı, aktivite seviyeleri ve hareketlilik modelleri gibi temel sağlık göstergelerini izlemek için akıllı tasmalar ve sağlık izleyicileri gibi giyilebilir teknolojilerle entegre edilebilir.
Örneğin, hareket sensörleriyle donatılmış bir akıllı tasma bir köpeğin yürüyüşünü veya koşusunu takip edebilirken, YOLO11'in poz tahmini duruşu gerçek zamanlı olarak analiz eder. Sistem topallama veya sertlik gibi düzensiz hareketler tespit ederse, olası rahatsızlık veya yaralanmaları değerlendirmek için bu verileri kalp atış hızı ve aktivite seviyeleri ile ilişkilendirebilir. Evcil hayvan sahipleri ve veteriner hekimler bu bilgileri kullanarak sorunları erkenden tespit edebilir ve proaktif önlemler alabilir.
Bu gelişmelerle birlikte, köpek duruşu tahmini basit hareket takibinin ötesine geçerek, köpeklerin daha sağlıklı, daha güvenli kalmasına ve gerçek zamanlı olarak daha iyi izlenmesine yardımcı olan kapsamlı bir yapay zeka odaklı evcil hayvan bakım sisteminin önemli bir parçası haline geliyor.
YOLO11 ve Köpek Pozu Veri Kümesi gibi yeniliklerle, bilgisayarla görme alanında yeni olasılıkların önünü açıyoruz. Bu gelişmeler, köpek davranışını ve sağlığını daha önce mümkün olmayan şekillerde daha iyi anlamamıza yardımcı oluyor.
Köpeklerin duruşlarını doğru bir şekilde takip ederek eğitimlerini iyileştirebilir, sağlık durumlarını izleyebilir ve evcil hayvan bakımını daha etkili hale getirebiliriz. İster araştırma, ister veteriner bakımı veya köpek eğitimi olsun, Vision AI köpeklerimize bakmanın ve onların refahını iyileştirmenin daha akıllı yollarını yaratıyor.
Topluluğumuza katılın ve yapay zeka hakkında daha fazla bilgi edinmek için GitHub depomuzu keşfedin. Sağlık hizmetlerinde bilgisayarla görme ve sürücüsüz araçlarda yapay zeka gibi yeniliklerin geleceği nasıl şekillendirdiğini keşfedin. Vision AI projelerinize bugün başlamak için lisanslama seçeneklerimize göz atın.
Makine öğreniminin geleceği ile yolculuğunuza başlayın
