3 февраля 2025 г.
Узнайте, как настраивать Ultralytics YOLO11 для оценки позы собаки и использовать обученную модель для практических приложений, таких как уход за домашними животными.
Что, если поза вашей собаки может дать вам представление о ее самочувствии? Не так-то просто постоянно следить за ними. Однако, благодаря достижениям в области искусственного интеллекта (ИИ) и компьютерного зрения, мы можем анализировать видеоматериалы в режиме реального времени, чтобы лучше понимать их поведение.
В частности, модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLO11 могут помочь оценить позу собаки и track ее передвижение, предоставляя ценные сведения о ее самочувствии. Как это работает? Функция оценки позы YOLO11позволяет определить ключевые точки на теле объекта, чтобы понять его позу и движение.
Кроме того, YOLO11 можно обучать на наборе данных, предназначенном для оценки позы собаки, что позволяет точно анализировать язык тела вашего питомца. Пакет Ultralytics Python поддерживает набор данных Dog-Pose Dataset, который упрощает обучение и развертывание моделей Vision AI для собак. Эта технология является частью бурно развивающегося рынка технологий для домашних животных, который оценивается в 9,4 миллиарда долларов в 2024 году и, по прогнозам, достигнет 64 миллиардов долларов к 2037 году.
Вдохновением для этой статьи послужил Блюз, наш исполнительный директор (DEO). Если вы заглянете на страницу " О нас", то увидите, что Блюз - ценный член команды и играет важную роль в поддержании веселья в Ultralytics!
В этой статье мы расскажем, как настраивать YOLO11 с помощью Dog-Pose Dataset для оценки позы собаки. Мы также рассмотрим его практическое применение в уходе за домашними животными и анализе поведения.
Набор данных – это коллекция данных, используемая для обучения моделей машинного обучения. Для оценки позы идеальный набор данных включает изображения с размеченными ключевыми точками для отображения положений тела. Он также должен содержать разнообразные позы, углы, условия освещения и фоны, чтобы помочь модели научиться точно распознавать и предсказывать позы. Такое разнообразие делает модель более надежной для использования в реальных условиях.
Набор данных Dog-Pose Dataset, поддерживаемый Ultralytics, специально разработан для того, чтобы помочь моделям эффективно обучаться и распознавать позы собак. Он включает в себя более 8 400 аннотированных изображений различных пород собак с подробными метками для 24 ключевых точек, таких как хвост, уши и лапы.
Пользовательское обучение YOLO11 с набором данных "Поза собаки" - это простой процесс. Чтобы начать, вам нужно настроить среду, установив пакетUltralytics Python , который включает все необходимые инструменты для обучения и оценки.
Ultralytics имеет встроенную поддержку набора данных Dog-Pose Dataset, что избавляет вас от необходимости ручного маркирования и позволяет сразу приступить к обучению. После того как все настроено, вы можете обучать YOLO11 на наборе данных Dog-Pose Dataset, используя всего несколько строк кода, как показано на изображении ниже.
В процессе обучения модель учится detect и track позы собак разных пород, условий освещения и окружения. После обучения вы можете визуализировать результаты и настроить модель для повышения точности и производительности.
Если у вас возникнут какие-либо проблемы при обучении вашей модели, вот несколько советов по устранению неполадок, которые помогут вам быстро их решить:
Дополнительные советы по устранению неполадок можно найти в руководстве по общим проблемамUltralytics .
Возможно, вам интересно, что происходит за кулисами, когда вы настраиваете YOLO11 на наборе данных Dog-Pose Dataset. Давайте рассмотрим этот процесс подробнее.
Вместо того чтобы начинать с нуля, мы используем предварительно обученную модель YOLO11, которая уже была обучена на наборе данныхCOCO. Эта предварительно обученная модель может detect ключевые точки человека, поскольку COCO предназначена для оценки его позы. Фактически, без дополнительного обучения вы можете использовать YOLO11 для оценки человеческой позы прямо из коробки.
Благодаря переносу обучения мы адаптируем эту модель специально для оценки позы собаки, помогая ей распознавать ключевые точки, такие как лапы, хвост и голова. Предоставляя модели примеры, специфичные для собак, она учится сосредотачиваться на этих важных особенностях.
В процессе обучения некоторые части модели остаются неизменными, сохраняя общие знания, полученные из набора данных COCO . Другие части переобучаются для повышения точности оценки позы собаки. Модель обучается, сравнивая свои прогнозы с реальными ключевыми точками в наборе данных и корректируя их для уменьшения ошибок. Со временем этот процесс улучшает точность отслеживания движений собаки.
Трансферное обучение также позволяет модели адаптироваться к различным породам, размерам и моделям движения, обеспечивая ее надежную работу в реальных условиях.
Существуют различные модели компьютерного зрения, так что же делает YOLO11 правильным выбором для оценки позы собаки?
YOLO11 отличается скоростью и точностью работы в режиме реального времени, что делает его отличным вариантом для оценки позы собаки. Она превосходит предыдущие версии как по точности, так и по скорости. Имея на 22 % меньше параметров, чем YOLOv8, он достигает более высокой средней точностиmAP) на наборе данных COCO , что означает более точное и эффективное обнаружение объектов. Высокая скорость обработки данных делает его идеальным для приложений реального времени, где важно быстрое и надежное обнаружение.
Помимо оценки позы, YOLO11 также поддерживает задачи компьютерного зрения, такие как сегментация экземпляров и отслеживание объектов, что позволяет создать более комплексное решение Vision AI для наблюдения за вашей собакой. Эти функции могут улучшить отслеживание движений, анализ поведения и общий уход за питомцем.
Далее давайте обсудим реальные применения оценки позы собаки и ее влияние на уход за домашними животными.
Оценка позы собаки может сделать ее дрессировку более разумной и эффективной. Допустим, для съемки движений собаки используется камера, и здесь на помощь может прийти YOLO11 . Он может detect такие ключевые точки, как лапы, хвост и голова, и проанализировать их, чтобы распознать такие действия, как сидение, укладка или лежание.
Если собака не выполняет действие правильно, система может предоставить мгновенную обратную связь через приложение, помогая тренеру в режиме реального времени. Это делает обучение более эффективным, точным и оперативно реагирующим на прогресс собаки.
Например, научите собаку сидеть по команде. Система может следить за позой собаки и detect , полностью ли она сидит. Если собака опускает тело, но не садится полностью, система может detect неполное действие и отправить мгновенный сигнал через приложение. Дрессировщик можно изменить, чтобы внести небольшие коррективы в процесс обучения, например, усилить команду или направить собаку в правильное положение.
Компьютерное зрение может изменить подход ветеринаров к уходу за животными. Способность оценки позы собаки анализировать детали с высокой точностью облегчает выявление необычных моделей движения и выявление потенциальных проблем со здоровьем.
Например, ветеринар, наблюдающий за собакой, восстанавливающейся после травмы связок, может положиться на YOLO11, обученный на наборе данных Dog-Pose Dataset, для автоматического анализа. Хромота или изменения в положении ног легко обнаруживаются. Непрерывный круглосуточный мониторинг с помощью зрения дает четкое представление о процессе восстановления собаки, помогая определить, помогает ли лечение или необходимы корректировки.
По мере развития технологий такие решения, как оценка позы собаки с помощью YOLO11 , будут играть все большую роль в мониторинге и благополучии животных. Более того, YOLO11 можно интегрировать с носимыми технологиями, такими как умные ошейники и трекеры здоровья, чтобы отслеживать такие ключевые показатели здоровья, как частота сердечных сокращений, уровень активности и особенности передвижения.
Например, умный ошейник, оснащенный датчиками движения, может track походку собаки при ходьбе или беге, а система оценки позы YOLO11анализирует осанку в режиме реального времени. Если система обнаруживает неправильные движения, например хромоту или скованность, она может соотнести эти данные с частотой сердечных сокращений и уровнем активности, чтобы оценить возможный дискомфорт или травму. Владельцы животных и ветеринары могут использовать эти данные для раннего выявления проблем и принятия упреждающих мер.
Благодаря этим достижениям, оценка позы собаки выходит за рамки простого отслеживания движений — она становится ключевой частью комплексной системы ухода за домашними животными на основе искусственного интеллекта, помогая собакам оставаться здоровее, безопаснее и лучше контролироваться в режиме реального времени.
Благодаря таким инновациям, как YOLO11 и Dog-Pose Dataset, мы открываем новые возможности в области компьютерного зрения. Эти достижения помогают нам лучше понять поведение и здоровье собак, что раньше было невозможно.
Точно отслеживая позы собак, мы можем улучшить обучение, контролировать здоровье и сделать уход за домашними животными более эффективным. Будь то исследования, ветеринарная помощь или дрессировка собак, Vision AI создает более разумные способы ухода за нашими собаками и улучшения их благополучия.
Присоединяйтесь к нашему сообществу и изучите наш репозиторий на GitHub, чтобы узнать больше об ИИ. Узнайте, как инновации, такие как компьютерное зрение в здравоохранении и ИИ в самоуправляемых автомобилях, формируют будущее. Ознакомьтесь с нашими вариантами лицензирования, чтобы начать свои проекты в области Vision AI уже сегодня.
