3 февраля 2025 г.
Узнайте, как выполнить пользовательскую тренировку 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 отслеживать ее движения, предоставляя ценную информацию о ее самочувствии. Как это работает? Возможность оценки позы YOLO11 позволяет идентифицировать ключевые точки на теле объекта, чтобы понять его позу и движение.
Кроме того, YOLO11 можно обучить на пользовательском наборе данных, предназначенном для оценки позы собаки, что позволяет точно анализировать язык тела вашего питомца. Пакет Ultralytics Python поддерживает набор данных Dog-Pose, который упрощает обучение и развертывание моделей Vision AI для собак. Эта технология является частью бурно развивающегося рынка технологий для домашних животных, который в 2024 году оценивается в 9,4 миллиарда долларов и, по прогнозам, достигнет 64 миллиардов долларов к 2037 году.
Вдохновением для этой статьи послужил Блюз, наш Dog Executive Officer (DEO). Если вы посмотрите нашу страницу О нас, вы увидите, что Блюз — ценный член команды и играет важную роль в поддержании веселой атмосферы в Ultralytics!
В этой статье мы обсудим, как обучить YOLO11 с использованием набора данных Dog-Pose 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, поддерживаемый Ultralytics, специально разработан для того, чтобы помочь моделям эффективно изучать и распознавать позы собак. Он включает в себя более 8400 аннотированных изображений различных пород собак с подробными метками для 24 ключевых точек, таких как хвост, уши и лапы.
Индивидуальное обучение YOLO11 с набором данных Dog-Pose — это простой процесс. Для начала вам необходимо настроить свою среду, установив пакет Ultralytics Python, который включает в себя все необходимые инструменты для обучения и оценки.
Ultralytics имеет встроенную поддержку набора данных Dog-Pose, что устраняет необходимость ручной разметки, позволяя сразу перейти к обучению. После завершения настройки вы можете обучить YOLO11 на наборе данных Dog-Pose, используя всего несколько строк кода, как показано на изображении ниже.
Во время обучения модель учится обнаруживать и отслеживать позы собак разных пород, в различных условиях освещения и окружающей среде. После обучения вы можете визуализировать результаты и точно 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 распространенным проблемам Ultralytics.
Возможно, вам интересно, что происходит за кулисами, когда вы настраиваете YOLO11 на наборе данных Dog-Pose. Давайте посмотрим на этот процесс поближе.
Вместо того чтобы начинать с нуля, мы используем предварительно обученную модель YOLO11-pose, которая уже была обучена на наборе данных COCO-Pose. Эта предварительно обученная модель может обнаруживать ключевые точки человека, поскольку COCO-Pose предназначен для оценки позы человека. Фактически, без какой-либо дополнительной подготовки вы можете использовать YOLO11-Pose для выполнения оценки позы человека 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.
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 учится, сравнивая свои прогнозы с фактическими ключевыми точками в наборе данных и корректируя их для уменьшения ошибок. Со временем этот процесс улучшает отслеживание 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 выделяется своей скоростью и точностью в реальном времени, что делает ее отличным вариантом для оценки позы собаки. Она работает лучше, чем предыдущие версии, как по точности, так и по скорости. Имея на 22% меньше параметров, чем YOLOv8, она достигает более высокой средней точности (mAP) на наборе данных COCO, что означает, что она обнаруживает объекты более точно и эффективно. Высокая скорость обработки делает ее идеальной для приложений реального времени, где важны быстрое и надежное обнаружение.
Помимо оценки позы, YOLO11 также поддерживает такие задачи компьютерного зрения, как сегментация экземпляров и отслеживание объектов, что может помочь создать более комплексное решение Vision AI для мониторинга вашей собаки. Эти функции могут улучшить отслеживание движений, анализ поведения и общий уход за домашними животными.
Далее давайте обсудим реальные применения оценки позы собаки и ее влияние на уход за домашними животными.
Оценка позы собаки может сделать дрессировку собак более разумной и эффективной. Предположим, камера используется для захвата движений собаки, и здесь может вмешаться YOLO11. Она может обнаруживать ключевые точки, такие как ноги, хвост и голова, анализируя их для распознавания таких действий, как сидеть, стоять или лежать.
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, представьте, что вы учите свою собаку команде «сидеть». Система может отслеживать позу вашей собаки и определять, полностью ли она села. Если собака опускает тело, но не садится полностью, система может обнаружить неполное действие и отправить мгновенную обратную связь через приложение. Тренер может быть изменен, чтобы внести небольшие коррективы в тренировку, 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, выздоравливающей после травмы связок, может положиться на YOLO11, обученную на наборе данных Dog-Pose Dataset, для автоматизированного анализа. Хромота или изменения в положении ног можно легко обнаружить. Непрерывный круглосуточный мониторинг с помощью машинного зрения обеспечивает четкое представление о выздоровлении собаки, помогая определить, работает ли лечение, или необходимы корректировки.
По мере развития технологий такие решения, как оценка позы собаки с помощью YOLO11, вероятно, будут играть все большую роль в мониторинге животных и их благополучии. Фактически, YOLO11 можно интегрировать с носимыми технологиями, такими как умные ошейники и трекеры здоровья, для мониторинга ключевых показателей здоровья, таких как частота сердечных сокращений, уровень активности и характер подвижности.
Например, умный ошейник, оснащенный датчиками движения, может отслеживать походку собаки при ходьбе или беге, а оценка позы YOLO11 анализирует осанку в режиме реального 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 потенциальный дискомфорт или травму. Владельцы домашних животных и ветеринары могут использовать эти данные для выявления проблем на ранней стадии и принятия превентивных 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 набор данных Dog-Pose, мы открываем новые возможности в компьютерном зрении. Эти достижения помогают нам лучше понимать поведение и здоровье собак способами, которые раньше были невозможны.
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.
.webp)