Обучение Ultralytics YOLO11 на собственных данных для оценки поз собак

Что, если поза твоей собаки могла бы помочь понять, что она чувствует? Вручную наблюдать за ней круглосуточно непросто. Однако благодаря достижениям в области искусственного интеллекта (AI) и компьютерного зрения мы можем анализировать видеозаписи в реальном времени и лучше понимать поведение собаки.

В частности, модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLO11, помогают оценивать позу собаки и отслеживать её движения, предоставляя ценные сведения о её самочувствии. Как это работает? Возможность YOLO11 оценивать позу позволяет определять ключевые точки на теле объекта, чтобы понять его позу и движения.

Кроме того, YOLO11 можно дообучить на наборе данных, созданном для оценки позы собак, что позволяет точно анализировать язык тела твоего питомца. Пакет Ultralytics Python поддерживает набор данных Dog-Pose, упрощающий обучение и развёртывание моделей ИИ для компьютерного зрения собак. Эта технология является частью быстрорастущего рынка технологий для домашних животных, объём которого в 2024 году оценивался в 9,4 миллиарда долларов, а к 2037 году, согласно прогнозам, достигнет 64 миллиардов долларов.

Вдохновением для этой статьи стала Blues, наша собака — исполнительный директор (DEO). Если заглянешь на страницу «О нас», то увидишь, что Blues — ценный член команды, который играет важную роль в поддержании весёлой атмосферы в Ultralytics!

В этой статье мы расскажем, как дообучить Ultralytics YOLO11 с использованием набора данных Dog-Pose для оценки позы собак. Также мы рассмотрим практическое применение этой технологии в уходе за домашними животными и анализе поведения.

Рис. 1. Познакомься с Blues, собакой — исполнительным директором (DEO) в Ultralytics.

Обзор набора данных Dog-Pose#

Набор данных — это коллекция данных, используемая для обучения моделей машинного обучения. Для оценки позы идеальный набор данных содержит изображения с размеченными ключевыми точками, отображающими положение тела. Он также должен включать разнообразные позы, ракурсы, условия освещения и фоны, чтобы модель училась точно распознавать и предсказывать позы. Такое разнообразие делает модель более надёжной для использования в реальных условиях.

Набор данных Dog-Pose, поддерживаемый Ultralytics, специально разработан для эффективного обучения моделей распознаванию поз собак. Он включает более 8 400 аннотированных изображений собак разных пород с подробной разметкой 24 ключевых точек, включая хвост, уши и лапы.

Рис. 2. Обзор набора данных Dog-Pose.

Как дообучить Ultralytics YOLO11 с помощью набора данных Dog-Pose#

Дообучение YOLO11 с помощью набора данных Dog-Pose — простой процесс. Для начала нужно настроить окружение, установив пакет Ultralytics Python, который включает все необходимые инструменты для обучения и оценки.

Ultralytics имеет встроенную поддержку набора данных Dog-Pose, поэтому вручную размечать данные не нужно — можно сразу перейти к обучению. После настройки YOLO11 можно обучить на наборе данных Dog-Pose всего несколькими строками кода, как показано на изображении ниже.

Во время обучения модель учится обнаруживать и отслеживать позы собак разных пород в различных условиях освещения и средах. После обучения можно визуализировать результаты и донастроить модель, чтобы повысить точность и производительность.

Рис. 3. Фрагмент кода, демонстрирующий дообучение Ultralytics YOLO11 на наборе данных Dog-Pose.

Если во время обучения модели возникнут проблемы, воспользуйся следующими советами по устранению неполадок, чтобы быстро их решить:

• Проверь подключение к интернету: набор данных Dog-Pose автоматически скачивается при запуске скрипта обучения. Убедись, что подключение к интернету стабильное, чтобы избежать ошибок загрузки.
• Обнови Ultralytics: убедись, что используешь последнюю версию пакета Ultralytics Python.
• Проверь наличие ошибок в консоли: внимательно прочитай сообщения об ошибках — они часто подсказывают, что нужно исправить.

Дополнительные советы по устранению неполадок можно найти в руководстве Ultralytics по распространённым проблемам.

Что происходит во время обучения пользовательской модели?#

Возможно, тебе интересно, что происходит внутри, когда ты дообучаешь Ultralytics YOLO11 на наборе данных Dog-Pose. Давай подробнее рассмотрим этот процесс.

Вместо обучения с нуля мы используем предварительно обученную модель Ultralytics YOLO11-pose, которая уже обучена на наборе данных COCO-Pose. Эта предварительно обученная модель умеет обнаруживать ключевые точки тела человека, поскольку COCO-Pose предназначен для оценки позы человека. Более того, без дополнительного обучения YOLO11-Pose можно сразу использовать для оценки позы человека.

С помощью трансферного обучения мы адаптируем эту модель специально для оценки позы собак, помогая ей распознавать такие ключевые точки, как лапы, хвост и голова. Показывая модели примеры, характерные для собак, мы учим её сосредотачиваться на этих важных признаках.

Во время обучения некоторые части модели остаются неизменными, сохраняя общие знания, полученные из набора данных COCO. Другие части переобучаются для повышения точности оценки поз собак. Модель обучается, сравнивая свои предсказания с фактическими ключевыми точками в наборе данных и корректируя их, чтобы уменьшить количество ошибок. Со временем этот процесс помогает ей точнее отслеживать движения собаки.

Трансферное обучение также позволяет модели адаптироваться к разным породам, размерам и схемам движений, обеспечивая её надёжную работу в реальных условиях.

Рис. 4. Обнаружение ключевых точек Blues и её сестры Happy.

Преимущества Ultralytics YOLO11 для оценки позы собак#

Существует множество моделей компьютерного зрения, так почему же YOLO11 подходит для оценки позы собак?

Ultralytics YOLO11 выделяется высокой скоростью и точностью в реальном времени, что делает её отличным вариантом для оценки позы собак. Она превосходит предыдущие версии как по точности, так и по скорости. Имея на 22% меньше параметров, чем YOLOv8, она достигает более высокого значения средней точности (mAP) на наборе данных COCO, то есть обнаруживает объекты точнее и эффективнее. Высокая скорость обработки делает её идеальной для приложений реального времени, где важны быстрые и надёжные результаты обнаружения.

Помимо оценки позы, Ultralytics YOLO11 поддерживает такие задачи компьютерного зрения, как сегментация экземпляров и отслеживание объектов, что помогает создать более комплексное решение на основе ИИ для компьютерного зрения и наблюдения за собакой. Эти возможности могут улучшить отслеживание движений, анализ поведения и общий уход за домашним животным.

Рис. 5. Ultralytics YOLO11 в действии: лёгкая сегментация Blues!

Применение оценки позы собак и Ultralytics YOLO11#

Далее обсудим практическое применение оценки позы собак и её влияние на уход за домашними животными.

Улучшение дрессировки собак с помощью оценки позы#

Оценка позы собак может сделать дрессировку умнее и эффективнее. Представим, что камера используется для записи движений собаки — именно здесь может пригодиться Ultralytics YOLO11. Она может обнаруживать такие ключевые точки, как лапы, хвост и голова, и анализировать их, чтобы распознавать действия, например сидеть, оставаться на месте или ложиться.

Если собака выполняет действие неправильно, система может мгновенно отправить обратную связь через приложение, помогая тренеру в реальном времени. Это делает дрессировку более эффективной, точной и адаптивной к прогрессу собаки.

Например, рассмотрим обучение собаки команде «сидеть». Система может отслеживать позу собаки и определять, полностью ли она села. Если собака опускает корпус, но не садится полностью, система обнаруживает незавершённое действие и мгновенно отправляет обратную связь через приложение. Тренер получает уведомление и может внести небольшие изменения в процесс обучения, например усилить команду или помочь собаке занять правильное положение.

Рис. 6. Blues помогает команде оценивать позу собак с помощью Ultralytics YOLO11

Развитие ветеринарной помощи с помощью моделей оценки позы#

Компьютерное зрение может изменить подход ветеринаров к уходу за животными. Возможность оценки позы собак точно анализировать детали упрощает обнаружение необычных схем движений и выявление потенциальных проблем со здоровьем.

Например, ветеринар, наблюдающий за собакой, восстанавливающейся после травмы связок, может использовать Ultralytics YOLO11, обученную на наборе данных Dog-Pose, для автоматического анализа. Хромоту или изменения положения лап можно легко обнаружить. Непрерывное круглосуточное наблюдение с помощью компьютерного зрения даёт чёткое представление о восстановлении собаки и помогает определить, работает ли лечение или требуется его корректировка.

Будущее оценки позы собак#

По мере развития технологий такие решения, как оценка позы собак с помощью YOLO11, вероятно, будут играть всё более важную роль в наблюдении за животными и заботе об их благополучии. Фактически YOLO11 можно интегрировать с носимыми устройствами, такими как умные ошейники и трекеры здоровья, чтобы отслеживать важные показатели, включая частоту сердечных сокращений, уровень активности и особенности подвижности.

Например, умный ошейник с датчиками движения может отслеживать походку собаки во время ходьбы или бега, а Ultralytics YOLO11 анализирует её позу в реальном времени. Если система обнаруживает нерегулярные движения, такие как хромота или скованность, она может сопоставить эти данные с частотой сердечных сокращений и уровнем активности, чтобы оценить возможный дискомфорт или травму. Владельцы домашних животных и ветеринары используют эти сведения для раннего выявления проблем и принятия профилактических мер.

Благодаря этим достижениям оценка позы собак выходит за рамки простого отслеживания движений — она становится важной частью комплексной системы ухода за домашними животными на основе ИИ, помогая собакам быть здоровее, безопаснее и обеспечивая более эффективное наблюдение за ними в реальном времени.

Основные выводы#

Благодаря таким инновациям, как Ultralytics YOLO11 и набор данных Dog-Pose, мы открываем новые возможности в области компьютерного зрения. Эти достижения помогают лучше понимать поведение и состояние здоровья собак способами, которые раньше были невозможны.

Точно отслеживая позы собак, мы можем улучшить дрессировку, контролировать состояние здоровья и сделать уход за домашними животными более эффективным. В исследованиях, ветеринарной помощи и дрессировке собак ИИ для компьютерного зрения создаёт более эффективные способы заботы о наших собаках и улучшения их самочувствия.

Присоединяйся к нашему сообществу и изучи наш репозиторий GitHub, чтобы узнать больше об ИИ. Узнай, как такие инновации, как компьютерное зрение в здравоохранении и ИИ в беспилотных автомобилях, формируют будущее. Ознакомься с вариантами лицензирования, чтобы начать свои проекты в области ИИ для компьютерного зрения уже сегодня.