Tìm hiểu cách đào tạo tùy chỉnh Ultralytics YOLO11 để ước tính tư thế của chó và tận dụng mô hình đã được đào tạo cho các ứng dụng thực tế như chăm sóc thú cưng.
Nếu tư thế của chú chó có thể cho bạn biết cảm giác của chúng thì sao? Việc theo dõi chúng thủ công suốt ngày đêm không phải là điều dễ dàng. Tuy nhiên, nhờ những tiến bộ trong trí tuệ nhân tạo (AI) và thị giác máy tính , chúng ta có thể phân tích cảnh quay video theo thời gian thực để hiểu rõ hơn về hành vi của chúng.
Cụ thể, các mô hình thị giác máy tính như Ultralytics YOLO11 có thể giúp ước tính tư thế của chó và theo dõi chuyển động của chúng, cung cấp thông tin chi tiết có giá trị về sức khỏe của chúng. Điều này hoạt động như thế nào? YOLO11 Khả năng ước tính tư thế có thể xác định những điểm chính trên cơ thể của một đối tượng để hiểu được tư thế và chuyển động của họ.
Cũng, YOLO11 có thể được đào tạo tùy chỉnh trên một tập dữ liệu được thiết kế để ước tính tư thế của chó, giúp phân tích ngôn ngữ cơ thể của thú cưng của bạn một cách chính xác. Ultralytics Python gói hỗ trợ Bộ dữ liệu Dog-Pose giúp đào tạo và triển khai các mô hình Vision AI cho chó dễ dàng hơn. Công nghệ này là một phần của thị trường công nghệ thú cưng đang bùng nổ, có giá trị 9,4 tỷ đô la vào năm 2024 và dự kiến đạt 64 tỷ đô la vào năm 2037.
Nguồn cảm hứng đằng sau bài viết này là Blues, Dog Executive Officer (DEO) của chúng tôi. Nếu bạn xem trang About Us của chúng tôi, bạn sẽ thấy rằng Blues là một thành viên có giá trị trong nhóm và đóng vai trò quan trọng trong việc giữ cho mọi thứ trở nên thú vị tại Ultralytics !
Trong bài viết này, chúng ta sẽ thảo luận về cách đào tạo tùy chỉnh YOLO11 sử dụng Bộ dữ liệu Dog-Pose để ước tính tư thế của chó. Chúng tôi cũng sẽ khám phá các ứng dụng thực tế của nó trong việc chăm sóc thú cưng và phân tích hành vi.
Một tập dữ liệu là một tập hợp dữ liệu được sử dụng để đào tạo các mô hình học máy. Đối với ước tính tư thế , một tập dữ liệu lý tưởng bao gồm các hình ảnh có các điểm chính được gắn nhãn để lập bản đồ vị trí cơ thể. Nó cũng nên có nhiều tư thế, góc độ, điều kiện ánh sáng và nền khác nhau để giúp mô hình học cách nhận dạng và dự đoán tư thế chính xác. Sự đa dạng này làm cho mô hình đáng tin cậy hơn khi sử dụng trong thế giới thực.
Bộ dữ liệu Dog-Pose, được hỗ trợ bởi Ultralytics , được thiết kế đặc biệt để giúp người mẫu học và nhận dạng tư thế của chó một cách hiệu quả. Nó bao gồm hơn 8.400 hình ảnh có chú thích của nhiều giống chó khác nhau, với nhãn chi tiết cho 24 điểm chính, chẳng hạn như đuôi, tai và bàn chân.
Đào tạo tùy chỉnh YOLO11 với Bộ dữ liệu Dog-Pose là một quá trình đơn giản. Để bắt đầu, bạn sẽ cần thiết lập môi trường của mình bằng cách cài đặt gói Ultralytics Python , bao gồm tất cả các công cụ cần thiết để đào tạo và đánh giá.
Ultralytics có hỗ trợ tích hợp cho Bộ dữ liệu Dog-Pose và điều này loại bỏ nhu cầu dán nhãn thủ công, cho phép bạn nhảy thẳng vào đào tạo. Khi mọi thứ đã được thiết lập, bạn có thể đào tạo YOLO11 trên Bộ dữ liệu Dog-Pose chỉ bằng một vài dòng mã, như thể hiện trong hình ảnh bên dưới.
Trong quá trình đào tạo, mô hình học cách phát hiện và theo dõi tư thế của chó ở nhiều giống chó, điều kiện ánh sáng và môi trường khác nhau. Sau khi đào tạo, bạn có thể hình dung kết quả và tinh chỉnh mô hình để cải thiện độ chính xác và hiệu suất.
Nếu bạn gặp bất kỳ sự cố nào khi đào tạo mô hình, sau đây là một số mẹo khắc phục sự cố giúp bạn giải quyết nhanh chóng:
Bạn có thể tham khảo Hướng dẫn về các sự cố thường gặp Ultralytics để biết thêm mẹo khắc phục sự cố.
Bạn có thể tự hỏi điều gì xảy ra đằng sau hậu trường khi bạn tập luyện theo yêu cầu YOLO11 trên Bộ dữ liệu Dog-Pose. Chúng ta hãy xem xét kỹ hơn quy trình này.
Thay vì bắt đầu từ đầu, chúng tôi sử dụng một hệ thống được đào tạo trước YOLO11 -pose model, đã được đào tạo trên tập dữ liệu COCO-Pose . Mô hình được đào tạo trước này có thể phát hiện các điểm chính của con người vì COCO-Pose được thiết kế để ước tính tư thế của con người. Trên thực tế, không cần bất kỳ đào tạo bổ sung nào, bạn có thể sử dụng YOLO11 - Tạo dáng để ước tính tư thế của con người ngay khi xuất xưởng.
Thông qua việc học chuyển giao, chúng tôi điều chỉnh mô hình này cụ thể để ước tính tư thế của chó, giúp nó nhận ra các điểm chính như chân, đuôi và đầu. Bằng cách cho mô hình tiếp xúc với các ví dụ cụ thể về chó, nó học cách tập trung vào các đặc điểm thiết yếu này.
Trong quá trình đào tạo, một số phần của mô hình vẫn không thay đổi, giữ nguyên kiến thức chung thu được từ tập dữ liệu COCO. Các phần khác được đào tạo lại để cải thiện độ chính xác trong việc ước tính tư thế của chó. Mô hình học bằng cách so sánh các dự đoán của nó với các điểm chính thực tế trong tập dữ liệu và điều chỉnh để giảm lỗi. Theo thời gian, quá trình này giúp nó theo dõi chuyển động của chó chính xác hơn.
Học chuyển giao cũng giúp mô hình có thể thích ứng với các giống, kích thước và kiểu chuyển động khác nhau, đảm bảo hoạt động đáng tin cậy trong các tình huống thực tế.
Có nhiều mô hình thị giác máy tính khác nhau, vậy điều gì làm nên YOLO11 Lựa chọn đúng đắn khi ước tính tư thế của chó?
YOLO11 nổi bật với tốc độ và độ chính xác theo thời gian thực, khiến nó trở thành lựa chọn tuyệt vời để ước tính tư thế của chó. Nó hoạt động tốt hơn các phiên bản trước về cả độ chính xác và tốc độ. Với ít hơn 22% thông số so với YOLOv8 , nó đạt được độ chính xác trung bình (mAP) cao hơn trên tập dữ liệu COCO, nghĩa là nó phát hiện các đối tượng chính xác và hiệu quả hơn. Tốc độ xử lý nhanh của nó làm cho nó hoàn hảo cho các ứng dụng thời gian thực, nơi phát hiện nhanh chóng và đáng tin cậy là điều cần thiết.
Ngoài việc ước lượng tư thế, YOLO11 cũng hỗ trợ các tác vụ thị giác máy tính như phân đoạn trường hợp và theo dõi đối tượng, có thể giúp tạo ra giải pháp Vision AI toàn diện hơn để theo dõi chú chó của bạn. Các tính năng này có thể cải thiện khả năng theo dõi chuyển động, phân tích hành vi và chăm sóc thú cưng nói chung.
Tiếp theo, chúng ta hãy thảo luận về các ứng dụng thực tế của việc ước tính tư thế của chó và tác động của nó đến việc chăm sóc thú cưng.
Ước tính tư thế của chó có thể giúp việc huấn luyện chó thông minh hơn và hiệu quả hơn. Giả sử một máy ảnh đang được sử dụng để ghi lại chuyển động của chó, đây là nơi YOLO11 có thể bước vào. Nó có thể phát hiện các điểm chính như chân, đuôi và đầu, phân tích chúng để nhận dạng các hành động như ngồi, đứng yên hoặc nằm xuống.
Nếu chó không thực hiện hành động đúng, hệ thống có thể cung cấp phản hồi tức thời thông qua ứng dụng, giúp người huấn luyện theo thời gian thực. Điều này giúp việc huấn luyện hiệu quả hơn, chính xác hơn và phản hồi nhanh hơn với tiến trình của chó.
Ví dụ, hãy cân nhắc việc dạy chó ngồi theo lệnh. Hệ thống có thể theo dõi tư thế của chó và phát hiện xem chúng đã ngồi hoàn toàn chưa. Nếu chó hạ thấp cơ thể nhưng không ngồi hoàn toàn, hệ thống có thể phát hiện hành động chưa hoàn tất và gửi phản hồi ngay lập tức thông qua ứng dụng. Người huấn luyện có thể được thay đổi để thực hiện các điều chỉnh nhỏ trong quá trình huấn luyện, chẳng hạn như củng cố lệnh hoặc hướng dẫn chó vào đúng vị trí.
Tầm nhìn máy tính có thể thay đổi cách bác sĩ thú y tiếp cận việc chăm sóc động vật. Khả năng phân tích chi tiết chính xác của ước tính tư thế chó giúp phát hiện các kiểu chuyển động bất thường và xác định các vấn đề sức khỏe tiềm ẩn dễ dàng hơn.
Ví dụ, một bác sĩ thú y theo dõi một con chó đang hồi phục sau chấn thương dây chằng có thể dựa vào YOLO11 , được đào tạo trên Bộ dữ liệu Dog-Pose, để phân tích tự động. Có thể dễ dàng phát hiện tình trạng khập khiễng hoặc thay đổi vị trí chân. Giám sát liên tục, 24/7 bằng thị giác cung cấp thông tin chi tiết rõ ràng về quá trình phục hồi của chó, giúp chúng xác định liệu phương pháp điều trị có hiệu quả hay cần điều chỉnh
Khi công nghệ tiếp tục phát triển, các giải pháp như ước tính tư thế của chó với YOLO11 có thể sẽ đóng vai trò lớn hơn trong việc theo dõi và chăm sóc sức khỏe động vật . Trên thực tế, YOLO11 có thể tích hợp với công nghệ đeo được, chẳng hạn như vòng cổ thông minh và máy theo dõi sức khỏe, để theo dõi các chỉ số sức khỏe quan trọng như nhịp tim, mức độ hoạt động và kiểu di chuyển.
Ví dụ, một chiếc vòng cổ thông minh được trang bị cảm biến chuyển động có thể theo dõi dáng đi hoặc chạy của chó, trong khi YOLO11 Ước tính tư thế của 'phân tích tư thế theo thời gian thực. Nếu hệ thống phát hiện chuyển động bất thường, chẳng hạn như khập khiễng hoặc cứng, nó có thể liên hệ dữ liệu này với nhịp tim và mức độ hoạt động để đánh giá khả năng khó chịu hoặc chấn thương. Chủ vật nuôi và bác sĩ thú y sử dụng những hiểu biết này để xác định vấn đề sớm và có hành động chủ động.
Với những tiến bộ này, việc ước tính tư thế của chó đang phát triển vượt ra ngoài phạm vi theo dõi chuyển động đơn thuần - nó đang trở thành một phần quan trọng của hệ thống chăm sóc thú cưng toàn diện do AI điều khiển, giúp chó khỏe mạnh hơn, an toàn hơn và được theo dõi tốt hơn theo thời gian thực.
Với những đổi mới như YOLO11 và Bộ dữ liệu Dog-Pose, chúng tôi đang mở ra những khả năng mới trong thị giác máy tính. Những tiến bộ này giúp chúng tôi hiểu rõ hơn về hành vi và sức khỏe của chó theo những cách mà trước đây không thể thực hiện được.
Bằng cách theo dõi chính xác tư thế của chó, chúng ta có thể cải thiện quá trình huấn luyện, theo dõi sức khỏe và chăm sóc thú cưng hiệu quả hơn. Cho dù trong nghiên cứu, chăm sóc thú y hay huấn luyện chó, Vision AI đang tạo ra những cách thông minh hơn để chăm sóc chó và cải thiện sức khỏe của chúng.
Tham gia cộng đồng của chúng tôi và khám phá kho lưu trữ GitHub của chúng tôi để tìm hiểu thêm về AI. Khám phá cách các sáng kiến như thị giác máy tính trong chăm sóc sức khỏe và AI trong xe tự lái đang định hình tương lai. Xem các tùy chọn cấp phép của chúng tôi để bắt đầu các dự án Vision AI của bạn ngay hôm nay.
Bắt đầu hành trình của bạn với tương lai của machine learning
