3. Februar 2025
Erfahren Sie, wie Sie Ultralytics YOLO11 für die Schätzung der Hunde-Pose benutzerdefiniert trainieren und das trainierte Modell für praktische Anwendungen wie die Haustierpflege nutzen können.
Was wäre, wenn die Körperhaltung Ihres Hundes Ihnen Einblicke in sein Befinden geben könnte? Es ist nicht einfach, sie rund um die Uhr manuell zu überwachen. Dank der Fortschritte in der künstlichen Intelligenz (KI) und im Computer Vision können wir jedoch Videomaterial in Echtzeit analysieren, um ihr Verhalten besser zu verstehen.
Insbesondere können Computer-Vision-Modelle wie Ultralytics YOLO11 helfen, die Körperhaltung eines Hundes einzuschätzen und seine Bewegung zu verfolgen, was wertvolle Einblicke in sein Wohlbefinden liefert. Wie funktioniert das? Die Pose-Schätzungsfunktion von YOLO11 kann Schlüsselpunkte am Körper eines Subjekts identifizieren, um seine Haltung und Bewegung zu verstehen.
YOLO11 kann auch mit einem Datensatz, der für die Schätzung der Hundepose entwickelt wurde, benutzerdefiniert trainiert werden, wodurch es möglich ist, die Körpersprache Ihres Haustieres genau zu analysieren. Das Ultralytics Python-Paket unterstützt einen Dog-Pose-Datensatz, der das Trainieren und Bereitstellen von Vision-KI-Modellen für Hunde vereinfacht. Diese Technologie ist Teil des boomenden Pet-Tech-Marktes, der im Jahr 2024 auf 9,4 Milliarden Dollar geschätzt wird und bis 2037 voraussichtlich 64 Milliarden Dollar erreichen wird.
Die Inspiration für diesen Artikel ist Blues, unser Dog Executive Officer (DEO). Wenn Sie unsere Über uns-Seite besuchen, werden Sie feststellen, dass Blues ein geschätztes Teammitglied ist und eine wichtige Rolle dabei spielt, die Dinge bei Ultralytics unterhaltsam zu gestalten!
In diesem Artikel werden wir erörtern, wie man YOLO11 mithilfe des Dog-Pose-Datensatzes für die Schätzung der Hundepose benutzerdefiniert trainieren kann. Wir werden auch seine praktischen Anwendungen in der Tierpflege und Verhaltensanalyse untersuchen.
Ein Datensatz ist eine Sammlung von Daten, die zum Trainieren von Modellen des maschinellen Lernens verwendet werden. Für die Pose-Schätzung enthält ein idealer Datensatz Bilder mit Schlüsselpunkten, die zur Kartierung von Körperpositionen beschriftet sind. Er sollte auch eine Vielzahl von Posen, Winkeln, Lichtverhältnissen und Hintergründen aufweisen, damit das Modell lernt, Posen genau zu erkennen und vorherzusagen. Diese Vielfalt macht das Modell zuverlässiger für den Einsatz in der realen Welt.
Der Dog-Pose-Datensatz, der von Ultralytics unterstützt wird, wurde speziell entwickelt, um Modellen zu helfen, Hundeposen effektiv zu lernen und zu erkennen. Er enthält über 8.400 annotierte Bilder verschiedener Hunderassen mit detaillierten Beschriftungen für 24 Schlüsselpunkte, wie z. B. Schwanz, Ohren und Pfoten.
Kundenspezifisches Training von YOLO11 mit dem Dog-Pose-Dataset ist ein unkomplizierter Prozess. Um zu beginnen, müssen Sie Ihre Umgebung einrichten, indem Sie das Ultralytics Python-Paket installieren, das alle notwendigen Werkzeuge für Training und Evaluierung enthält.
Ultralytics bietet integrierte Unterstützung für den Dog-Pose-Datensatz, wodurch die Notwendigkeit einer manuellen Kennzeichnung entfällt und Sie direkt mit dem Training beginnen können. Sobald alles eingerichtet ist, können Sie YOLO11 mit nur wenigen Codezeilen auf dem Dog-Pose-Datensatz trainieren, wie in der Abbildung unten gezeigt.
Während des Trainings lernt das Modell, Hundeposen über verschiedene Rassen, Lichtverhältnisse und Umgebungen hinweg zu erkennen und zu verfolgen. Nach dem Training können Sie die Ergebnisse visualisieren und das Modell feinabstimmen, um die Genauigkeit und Leistung zu verbessern.
Wenn beim Trainieren Ihres Modells Probleme auftreten, finden Sie hier einige Tipps zur Fehlerbehebung, die Ihnen helfen, diese schnell zu beheben:
Weitere Tipps zur Fehlerbehebung finden Sie im Ultralytics Leitfaden zu häufigen Problemen.
Sie fragen sich vielleicht, was hinter den Kulissen passiert, wenn Sie YOLO11 auf dem Dog-Pose-Datensatz benutzerdefiniert trainieren. Werfen wir einen genaueren Blick auf den Prozess.
Anstatt bei Null anzufangen, verwenden wir ein vortrainiertes YOLO11-Pose-Modell, das bereits auf dem COCO-Pose-Datensatz trainiert wurde. Dieses vortrainierte Modell kann menschliche Keypoints erkennen, da COCO-Pose für die Schätzung der menschlichen Pose entwickelt wurde. Tatsächlich können Sie YOLO11-Pose ohne zusätzliches Training sofort für die Schätzung der menschlichen Pose verwenden.
Durch Transferlernen passen wir dieses Modell speziell für die Schätzung der Hundepose an und helfen ihm, wichtige Punkte wie Beine, Schwanz und Kopf zu erkennen. Indem wir das Modell hundespezifischen Beispielen aussetzen, lernt es, sich auf diese wesentlichen Merkmale zu konzentrieren.
Während des Trainings bleiben einige Teile des Modells unverändert und behalten das allgemeine Wissen, das aus dem COCO-Datensatz gewonnen wurde. Andere Teile werden neu trainiert, um die Genauigkeit bei der Schätzung von Hundeposen zu verbessern. Das Modell lernt, indem es seine Vorhersagen mit den tatsächlichen Keypoints im Datensatz vergleicht und sich anpasst, um Fehler zu reduzieren. Im Laufe der Zeit wird es dadurch besser darin, die Bewegungen eines Hundes genau zu verfolgen.
Transfer Learning ermöglicht es dem Modell auch, sich an verschiedene Rassen, Größen und Bewegungsmuster anzupassen, wodurch sichergestellt wird, dass es in realen Szenarien zuverlässig funktioniert.
Es gibt verschiedene Computer Vision Modelle, was macht also YOLO11 zur richtigen Wahl für die Schätzung der Hundepose?
YOLO11 zeichnet sich durch seine Echtzeitgeschwindigkeit und -genauigkeit aus und ist damit eine gute Option für die Schätzung der Hunde-Pose. Es schneidet sowohl in Bezug auf Präzision als auch auf Geschwindigkeit besser ab als frühere Versionen. Mit 22 % weniger Parametern als YOLOv8 erreicht es eine höhere mittlere durchschnittliche Präzision (mAP) auf dem COCO-Datensatz, was bedeutet, dass es Objekte genauer und effizienter erkennt. Seine schnelle Verarbeitungsgeschwindigkeit macht es perfekt für Echtzeitanwendungen, bei denen eine schnelle und zuverlässige Erkennung unerlässlich ist.
Neben der Pose-Schätzung unterstützt YOLO11 auch Computer-Vision-Aufgaben wie Instanzsegmentierung und Objektverfolgung, die dazu beitragen können, eine umfassendere Vision-AI-Lösung zur Überwachung Ihres Hundes zu erstellen. Diese Funktionen können die Bewegungsverfolgung, die Verhaltensanalyse und die allgemeine Tierpflege verbessern.
Als Nächstes wollen wir die realen Anwendungen der Hunde-Pose-Schätzung und ihre Auswirkungen auf die Tierpflege diskutieren.
Die Schätzung der Hunde-Pose kann das Hundetraining intelligenter und effektiver machen. Nehmen wir an, eine Kamera wird verwendet, um die Bewegungen des Hundes aufzuzeichnen, hier kann YOLO11 eingreifen. Es kann wichtige Punkte wie Beine, Schwanz und Kopf erkennen und diese analysieren, um Aktionen wie Sitzen, Bleiben oder Liegen zu erkennen.
Wenn der Hund die Aktion nicht korrekt ausführt, kann das System über eine App sofortiges Feedback geben und so den Trainer in Echtzeit unterstützen. Dies macht das Training effizienter, präziser und reaktionsschneller auf die Fortschritte des Hundes.
Nehmen wir beispielsweise an, Sie bringen Ihrem Hund bei, auf Befehl Sitz zu machen. Das System kann die Körperhaltung Ihres Hundes überwachen und erkennen, ob er vollständig sitzt. Wenn der Hund seinen Körper senkt, aber sich nicht vollständig hinsetzt, kann das System die unvollständige Handlung erkennen und sofortiges Feedback über eine App senden. Der Trainer kann angepasst werden, um kleine Änderungen am Training vorzunehmen, z. B. die Verstärkung des Befehls oder die Führung des Hundes in die richtige Position.
Computer Vision kann die Art und Weise verändern, wie Tierärzte die Tierpflege angehen. Die Fähigkeit der Hunde-Pose-Schätzung, Details genau zu analysieren, erleichtert das Erkennen ungewöhnlicher Bewegungsmuster und das Identifizieren potenzieller Gesundheitsprobleme.
Ein Beispiel: Ein Tierarzt, der einen Hund überwacht, der sich von einer Bänderverletzung erholt, kann sich auf YOLO11 verlassen, das mit dem Dog-Pose-Datensatz trainiert wurde, um eine automatisierte Analyse durchzuführen. Hinken oder Veränderungen in der Beinstellung können leicht erkannt werden. Die visionsgestützte, kontinuierliche 24/7-Überwachung liefert klare Einblicke in die Genesung des Hundes und hilft dem Tierarzt festzustellen, ob die Behandlung anschlägt oder Anpassungen erforderlich sind.
Da sich die Technologie ständig weiterentwickelt, werden Lösungen wie die Schätzung der Hundepose mit YOLO11 wahrscheinlich eine größere Rolle bei der Tierüberwachung und dem Wohlbefinden spielen. Tatsächlich kann YOLO11 in tragbare Technologien wie intelligente Halsbänder und Gesundheitstracker integriert werden, um wichtige Gesundheitsindikatoren wie Herzfrequenz, Aktivitätsniveau und Bewegungsmuster zu überwachen.
Ein Beispiel: Ein intelligentes Halsband, das mit Bewegungssensoren ausgestattet ist, kann den Gang eines Hundes beim Gehen oder Laufen verfolgen, während die Pose-Schätzung von YOLO11 die Körperhaltung in Echtzeit analysiert. Wenn das System unregelmäßige Bewegungen wie Hinken oder Steifheit erkennt, kann es diese Daten mit Herzfrequenz und Aktivitätsniveau korrelieren, um potenzielle Beschwerden oder Verletzungen zu beurteilen. Tierhalter und Tierärzte können diese Erkenntnisse nutzen, um Probleme frühzeitig zu erkennen und proaktiv Maßnahmen zu ergreifen.
Mit diesen Fortschritten entwickelt sich die Schätzung der Hundepose über die einfache Bewegungsverfolgung hinaus - sie wird zu einem Schlüsselelement eines umfassenden KI-gestützten Haustierpflegesystems, das Hunden hilft, gesünder und sicherer zu bleiben und in Echtzeit besser überwacht zu werden.
Mit Innovationen wie YOLO11 und dem Dog-Pose-Datensatz eröffnen wir neue Möglichkeiten in der Computer Vision. Diese Fortschritte helfen uns, das Verhalten und die Gesundheit von Hunden besser zu verstehen, was bisher nicht möglich war.
Durch die genaue Verfolgung der Hundeposen können wir das Training verbessern, die Gesundheit überwachen und die Tierpflege effektiver gestalten. Ob in der Forschung, der tierärztlichen Versorgung oder dem Hundetraining, Vision AI schafft intelligentere Möglichkeiten, sich um unsere Hunde zu kümmern und ihr Wohlbefinden zu verbessern.
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