3. Februar 2025
Erfahren Sie, wie Sie Ultralytics YOLO11 für die Schätzung der Hundestellung individuell 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.
Genauer gesagt, Computer-Vision-Modelle wie Ultralytics YOLO11 können dabei helfen, die Körperhaltung eines Hundes einzuschätzen und seine Bewegungen track , was wertvolle Einblicke in sein Wohlbefinden liefert. Wie funktioniert das? Die Fähigkeit von YOLO11zur Schätzung der Körperhaltung kann Schlüsselpunkte am Körper einer Person identifizieren, um ihre Haltung und Bewegung zu verstehen.
Außerdem kann YOLO11 auf einem Datensatz trainiert werden, der für die Schätzung der Hundestellung entwickelt wurde, so dass die Körpersprache Ihres Haustiers genau analysiert werden kann. DasPython von Ultralytics unterstützt einen Dog-Pose-Datensatz, mit dem sich KI-Modelle für Hunde leichter trainieren und einsetzen lassen. Diese Technologie ist Teil des boomenden Haustiermarktes, 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 sich unsere Seite "Über uns" ansehen, werden Sie sehen, dass Blues ein geschätztes Teammitglied ist und eine wichtige Rolle dabei spielt, dass die Dinge bei Ultralytics Spaß machen!
In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie YOLO11 mithilfe des Dog-Pose-Datensatzes für die Schätzung der Hundestellung trainieren können. Außerdem werden wir seine praktischen Anwendungen in der Haustierpflege 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 von Ultralytics unterstützte Dog-Pose-Datensatz wurde speziell entwickelt, um Modelle beim Erlernen und effektiven Erkennen von Hundeposen zu unterstützen. Er enthält über 8.400 kommentierte Bilder verschiedener Hunderassen mit detaillierten Beschriftungen für 24 Schlüsselpunkte, wie Schwanz, Ohren und Pfoten.
Das individuelle Training YOLO11 mit dem Dog-Pose-Datensatz ist ein unkomplizierter Prozess. Um zu beginnen, müssen Sie Ihre Umgebung einrichten, indem Sie das Ultralytics Python installieren, das alle notwendigen Tools für Training und Auswertung enthält.
Ultralytics verfügt über eine 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 für verschiedene Rassen, Lichtverhältnisse und Umgebungen detect und zu track . 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 für häufige Probleme.
Vielleicht fragen Sie sich, was hinter den Kulissen passiert, wenn Sie YOLO11 mit dem Dog-Pose Dataset trainieren. Schauen wir uns den Prozess einmal genauer an.
Anstatt bei Null anzufangen, verwenden wir ein vortrainiertes YOLO11, das bereits mit dem COCO trainiert wurde. Dieses Modell ist in der Lage, menschliche Schlüsselpunkte detect , da COCO für die Schätzung menschlicher Posen konzipiert ist. In der Tat können Sie YOLO11 ohne zusätzliches Training verwenden, um die menschliche Pose sofort zu schätzen.
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, um das allgemeine Wissen aus dem COCO beizubehalten. 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 Schlüsselpunkten im Datensatz vergleicht und sich anpasst, um Fehler zu reduzieren. Mit der Zeit wird es durch diesen Prozess immer besser, 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. Warum ist YOLO11 die richtige Wahl für die Schätzung der Hundestellung?
YOLO11 zeichnet sich durch seine Geschwindigkeit und Genauigkeit in Echtzeit aus, was es zu einer hervorragenden Option für die Schätzung der Hundestellung macht. Es schneidet sowohl bei der Genauigkeit als auch bei der Geschwindigkeit besser ab als frühere Versionen. Mit 22 % weniger Parametern als YOLOv8 erreicht es eine höhere durchschnittliche GenauigkeitmAP) auf dem COCO , d. h. es erkennt Objekte genauer und effizienter. Seine hohe Verarbeitungsgeschwindigkeit macht ihn perfekt für Echtzeitanwendungen, bei denen eine schnelle und zuverlässige Erkennung von entscheidender Bedeutung ist.
Neben der Pose-Schätzung unterstützt YOLO11 auch Computer-Vision-Aufgaben wie Instanzsegmentierung und Objektverfolgung, was zu einer umfassenderen Vision AI-Lösung für die Überwachung Ihres Hundes beitragen kann. Diese Funktionen können die Bewegungsverfolgung, die Verhaltensanalyse und die allgemeine Haustierpflege verbessern.
Als Nächstes wollen wir die realen Anwendungen der Hunde-Pose-Schätzung und ihre Auswirkungen auf die Tierpflege diskutieren.
Die Schätzung der Hundestellung kann das Hundetraining intelligenter und effektiver machen. Angenommen, eine Kamera wird verwendet, um die Bewegungen des Hundes zu erfassen, dann kann YOLO11 hier eingreifen. Es kann Schlüsselpunkte wie Beine, Schwanz und Kopf detect und sie 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.
Bringen Sie Ihrem Hund zum Beispiel bei, sich auf Kommando zu setzen. Das System kann die Körperhaltung Ihres Hundes überwachen und detect ob er sich vollständig hinsetzt. Wenn der Hund seinen Körper senkt, sich aber nicht vollständig hinsetzt, kann das System die unvollständige Aktion detect und sofortiges Feedback über eine App senden. Der Trainer kann so eingestellt werden, dass er kleine Anpassungen am Training vornimmt, wie z. B. die Verstärkung des Befehls oder das Führen 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.
So kann beispielsweise ein Tierarzt, der einen Hund überwacht, der sich von einer Bänderverletzung erholt, YOLO11, das auf dem Dog-Pose-Datensatz trainiert wurde, für die automatische Analyse nutzen. Hinken oder Veränderungen in der Beinstellung können leicht erkannt werden. Die kontinuierliche 24/7-Überwachung mit Hilfe von Bildverarbeitung bietet klare Einblicke in die Genesung des Hundes und hilft dabei festzustellen, ob die Behandlung anschlägt oder Anpassungen erforderlich sind.
Da sich die Technologie weiter entwickelt, werden Lösungen wie die Posenschätzung von Hunden mit YOLO11 wahrscheinlich eine größere Rolle bei der Überwachung und dem Wohlbefinden von Tieren spielen. YOLO11 kann in tragbare Technologien wie intelligente Halsbänder und Gesundheitstracker integriert werden, um wichtige Gesundheitsindikatoren wie Herzfrequenz, Aktivitätsniveau und Bewegungsmuster zu überwachen.
Ein mit Bewegungssensoren ausgestattetes intelligentes Halsband kann beispielsweise den Gang eines Hundes beim Gehen oder Laufen track , während die Posenschätzung von YOLO11die Körperhaltung in Echtzeit analysiert. Wenn das System unregelmäßige Bewegungen wie Hinken oder Steifheit feststellt, kann es diese Daten mit der Herzfrequenz und dem Aktivitätsniveau korrelieren, um mögliche Beschwerden oder Verletzungen zu ermitteln. Tierhalter und Tierärzte können diese Erkenntnisse nutzen, um Probleme frühzeitig zu erkennen und proaktive 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 auf eine Weise zu verstehen, die vorher 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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