3 февраля 2025 г.
Узнайте, как настраивать Ultralytics YOLO11 для оценки позы собаки и использовать обученную модель для практических приложений, например для ухода за домашними животными.
Что, если бы по осанке вашей собаки можно было судить о ее самочувствии? Следить за ними вручную круглосуточно нелегко. Однако благодаря достижениям в области искусственного интеллекта (ИИ) и компьютерного зрения мы можем анализировать видеозаписи в режиме реального времени, чтобы лучше понять их поведение.
В частности, модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLO11, могут помочь оценить позу собаки и отследить ее передвижение, предоставляя ценные сведения о ее самочувствии. Как это работает? Функция оценки позы YOLO11 позволяет 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 совокупность данных, используемых для обучения моделей машинного обучения. Для оценки позы идеальный набор данных включает изображения с ключевыми точками, помеченными для определения положения тела. В нем также должно быть множество поз, ракурсов, условий освещения и фонов, чтобы модель научилась точно распознавать и предсказывать позы. Такое разнообразие делает модель более надежной для использования в реальном мире.
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 пакет Ultralytics 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 рисунке ниже.
В процессе обучения модель учится определять и отслеживать позы собак разных пород, условий освещения и окружения. После обучения вы можете визуализировать результаты и настроить модель для повышения точности и производительности.
Если во время обучения модели у вас возникнут какие-либо проблемы, вот несколько советов по их устранению, которые помогут вам быстро их решить:
Дополнительные советы по устранению неполадок можно найти в руководстве по общим проблемам Ultralytics.
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-pose, которая уже была обучена на наборе данных COCO-Pose. Эта предварительно обученная модель может определять ключевые точки человека, поскольку COCO-Pose предназначена для оценки его позы. Фактически, без дополнительного обучения вы можете использовать YOLO11-Pose для оценки человеческой позы прямо из коробки.
С помощью трансферного обучения мы адаптируем эту модель специально для оценки позы собаки, помогая ей распознавать такие ключевые точки, как лапы, хвост и голова. Подвергая модель воздействию специфических для собак примеров, она учится фокусироваться 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.
Переносноеобучение также позволяет модели адаптироваться к различным породам, размерам и моделям движения, обеспечивая надежную работу в реальных сценариях.
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 точности (mAP) 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 мы обсудим реальное применение 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 обнаружить 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 дрессировщику в режиме реального времени. Это делает дрессировку более эффективной, точной и учитывающей прогресс собаки.
Например, научите собаку сидеть по команде. Система может следить за позой собаки и определять, полностью ли она сидит. Если собака опускает тело, но не садится полностью, система может обнаружить 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 точно анализировать детали облегчает обнаружение 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 отслеживать походку собаки при ходьбе или беге, а система оценки позы YOLO11 анализирует 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 животными на основе искусственного интеллекта, помогая собакам оставаться здоровыми, безопасными и лучше контролируемыми 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 дрессировку, следить за состоянием здоровья и сделать уход за питомцами более эффективным. Будь то научные исследования, ветеринарная помощь или дрессировка собак, Vision AI создает более разумные способы ухода за нашими питомцами и улучшения их благополучия.
Присоединяйтесь к нашему сообществу и изучайте наш репозиторий GitHub, чтобы узнать больше об искусственном интеллекте. Узнайте, как такие инновации, как компьютерное зрение в здравоохранении и ИИ в самодвижущихся автомобилях, формируют будущее. Ознакомьтесь с нашими вариантами лицензирования, чтобы начать работу над проектами Vision AI уже сегодня.
.webp)