"Tüm Çerezleri Kabul Et" seçeneğine tıklayarak, sitede gezinmeyi geliştirmek, site kullanımını analiz etmek ve pazarlama çabalarımıza yardımcı olmak için cihazınızda çerezlerin saklanmasını kabul edersiniz. Daha fazla bilgi
Çerez Ayarları
"Tüm Çerezleri Kabul Et" seçeneğine tıklayarak, sitede gezinmeyi geliştirmek, site kullanımını analiz etmek ve pazarlama çabalarımıza yardımcı olmak için cihazınızda çerezlerin saklanmasını kabul edersiniz. Daha fazla bilgi
Ultralytics YOLO11 'i köpek pozu tahmini için nasıl özel olarak eğiteceğinizi ve evcil hayvan bakımı gibi pratik uygulamalar için eğitilmiş modelden nasıl yararlanacağınızı öğrenin.
Köpeğinizin duruşunun size nasıl hissettiği hakkında bilgi verebileceğini hayal edin? Onları günün her saati manuel olarak izlemek kolay değil. Ancak, yapay zeka (AI) ve bilgisayarlı görü alanındaki gelişmeler sayesinde, davranışlarını daha iyi anlamak için video görüntülerini gerçek zamanlı olarak analiz edebiliriz.
Özellikle, aşağıdaki gibi bilgisayarla görme modelleri Ultralytics YOLO11 bir köpeğin duruşunu tahmin etmeye ve hareketlerini track yardımcı olabilir ve refahı hakkında değerli bilgiler sağlar. Bu nasıl çalışıyor? YOLO11'in poz tahmini özelliği, duruşlarını ve hareketlerini anlamak için bir deneğin vücudundaki kilit noktaları belirleyebilir.
Ayrıca YOLO11 , köpek pozu tahmini için tasarlanmış bir veri kümesi üzerinde özel olarak eğitilebilir ve evcil hayvanınızın vücut dilini doğru bir şekilde analiz etmeyi mümkün kılar. Ultralytics Python paketi, köpekler için Vision AI modellerini eğitmeyi ve dağıtmayı kolaylaştıran bir Köpek-Poz Veri Kümesini desteklemektedir. Bu teknoloji, 2024 yılında 9,4 milyar dolar değerinde olan ve 2037 yılına kadar 64 milyar dolara ulaşması öngörülen gelişen evcil hayvan teknolojisi pazarının bir parçasıdır.
Bu makalenin arkasındaki ilham kaynağı, Köpek İcra Memurumuz (DEO) Blues'dur. Hakkımızda sayfamıza göz atarsanız, Blues'un değerli bir ekip üyesi olduğunu ve Ultralytics'te işleri eğlenceli tutmada önemli bir rol oynadığını göreceksiniz!
Bu makalede, köpek pozu tahmini için Dog-Pose Veri Kümesini kullanarak YOLO11 'in nasıl özel olarak eğitileceğini tartışacağız. Ayrıca evcil hayvan bakımı ve davranış analizindeki pratik uygulamalarını da keşfedeceğiz.
Şekil 1. Ultralytics'in Köpek Yöneticisi (DEO) Blues ile tanışın.
Dog-Pose veri kümesine genel bakış
Bir veri kümesi, makine öğrenimi modellerini eğitmek için kullanılan bir veri koleksiyonudur. Poz tahmini için ideal bir veri kümesi, vücut pozisyonlarını haritalamak için etiketlenmiş anahtar noktaları içeren görüntüler içerir. Ayrıca, modelin pozları doğru bir şekilde tanımasına ve tahmin etmesine yardımcı olmak için çeşitli pozlar, açılar, aydınlatma koşulları ve arka planlara sahip olmalıdır. Bu çeşitlilik, modeli gerçek dünya kullanımı için daha güvenilir hale getirir.
Ultralytics tarafından desteklenen Köpek Pozu Veri Kümesi, modellerin köpek pozlarını etkili bir şekilde öğrenmesine ve tanımasına yardımcı olmak için özel olarak tasarlanmıştır. Kuyruk, kulaklar ve patiler gibi 24 kilit nokta için ayrıntılı etiketlerle birlikte çeşitli köpek ırklarının 8.400'den fazla açıklamalı görüntüsünü içerir.
YOLO11 Köpek Pozu Veri Kümesi ile nasıl özel olarak eğitilir?
YOLO11 'i Köpek Pozu Veri Kümesi ile özel olarak eğitmek basit bir süreçtir. Başlamak için, eğitim ve değerlendirme için gerekli tüm araçları içeren Ultralytics Python paketini yükleyerek ortamınızı kurmanız gerekir.
Ultralytics , Dog-Pose Veri Kümesi için yerleşik desteğe sahiptir ve bu, manuel etiketleme ihtiyacını ortadan kaldırarak doğrudan eğitime geçmenizi sağlar. Her şey ayarlandıktan sonra, aşağıdaki resimde gösterildiği gibi sadece birkaç satır kod kullanarak YOLO11 'i Dog-Pose Veri Kümesi üzerinde eğitebilirsiniz.
Eğitim sırasında model, farklı ırklar, aydınlatma koşulları ve ortamlardaki köpek pozlarını detect etmeyi ve track öğrenir. Eğitimden sonra, sonuçları görselleştirebilir ve doğruluğu ve performansı artırmak için modele ince ayar yapabilirsiniz.
Şekil 3. Köpek Pozu Veri Kümesi üzerinde YOLO11 'in özel eğitimini gösteren bir kod parçası.
Modelinizi eğitirken herhangi bir sorunla karşılaşırsanız, sorunları hızla çözmenize yardımcı olacak bazı sorun giderme ipuçları şunlardır:
İnternet bağlantınızı kontrol edin: Dog-Pose Veri Kümesi, eğitim komut dosyasını çalıştırdığınızda otomatik olarak indirilir. İndirme hatalarını önlemek için istikrarlı bir internet bağlantınız olduğundan emin olun.
Ultralytics'i güncelleyin: Ultralytics Python paketinin en son sürümünü kullandığınızdan emin olun.
Konsolda hataları kontrol edin: Düzeltilmesi gerekenler hakkında ipuçları sağladıkları için herhangi bir hata mesajını dikkatlice okuyun.
YOLO11 'i Köpek Pozu Veri Kümesi üzerinde özel olarak eğittiğinizde perde arkasında neler olduğunu merak ediyor olabilirsiniz. Şimdi sürece daha yakından bakalım.
Sıfırdan başlamak yerine, COCO veri kümesi üzerinde önceden eğitilmiş bir YOLO11 modeli kullanıyoruz. COCO insan pozu tahmini için tasarlandığından, bu önceden eğitilmiş model insan anahtar noktalarını detect edebilir. Aslında, herhangi bir ek eğitim olmadan, YOLO11'u kutudan çıkar çıkmaz insan pozu tahmini yapmak için kullanabilirsiniz.
Transfer öğrenimi sayesinde, bu modeli özellikle köpek duruşu tahmini için uyarlıyoruz ve bacaklar, kuyruk ve kafa gibi temel noktaları tanımasına yardımcı oluyoruz. Modeli köpeğe özgü örneklere maruz bırakarak, bu temel özelliklere odaklanmayı öğrenir.
Eğitim sırasında modelin bazı kısımları değişmeden kalır ve COCO veri kümesinden elde edilen genel bilgi korunur. Diğer kısımlar ise köpek pozlarını tahmin etmede doğruluğu artırmak için yeniden eğitilir. Model, tahminlerini veri kümesindeki gerçek kilit noktalarla karşılaştırarak ve hataları azaltmak için ayarlamalar yaparak öğrenir. Zamanla bu süreç, köpeğin hareketlerini doğru bir şekilde takip etmede daha iyi olmasını sağlar.
Transfer öğrenimi ayrıca modelin farklı cinslere, boyutlara ve hareket kalıplarına uyum sağlamasını sağlayarak gerçek dünya senaryolarında güvenilir bir şekilde performans göstermesini sağlar.
Şekil 4. Blues ve kız kardeşi Happy'nin temel noktaları tespit ediliyor.
YOLO11 'in köpek pozu tahminindeki avantajları
Piyasada çeşitli bilgisayarla görme modelleri var, peki YOLO11 'i köpek pozu tahmini için doğru seçim yapan nedir?
YOLO11 , gerçek zamanlı hızı ve doğruluğu ile öne çıkarak köpek pozu tahmini için mükemmel bir seçenek haline geliyor. Hem hassasiyet hem de hız açısından önceki sürümlerden daha iyi performans gösterir. YOLOv8'e göre %22 daha az parametre ile COCO veri setinde daha yüksek ortalama hassasiyetmAP) elde eder, yani nesneleri daha doğru ve verimli bir şekilde tespit eder. Yüksek işlem hızı, hızlı ve güvenilir algılamanın gerekli olduğu gerçek zamanlı uygulamalar için mükemmeldir.
YOLO11 , poz tahmininin ötesinde, köpeğinizi izlemek için daha kapsamlı bir Vision AI çözümü oluşturmaya yardımcı olabilecek örnek segmentasyonu ve nesne izleme gibi bilgisayarla görme görevlerini de destekler. Bu özellikler hareket takibini, davranış analizini ve genel evcil hayvan bakımını iyileştirebilir.
Şekil 5. YOLO11 iş başında: Blues'u zahmetsizce segmentlere ayırıyor!
Köpek pozu tahmini ve YOLO11 uygulamaları
Şimdi, köpek duruş tahmini ve bunun evcil hayvan bakımı üzerindeki gerçek dünya uygulamalarını ve etkisini tartışalım.
Köpek poz tahmini ile evcil hayvan eğitimini iyileştirme
Köpek duruşu tahmini, köpek eğitimini daha akıllı ve daha etkili hale getirebilir. Diyelim ki köpeğin hareketlerini yakalamak için bir kamera kullanılıyor, işte bu noktada YOLO11 devreye girebilir. Bacaklar, kuyruk ve kafa gibi kilit noktaları detect edebilir ve oturma, durma veya yatma gibi eylemleri tanımak için bunları analiz edebilir.
Köpek eylemi doğru bir şekilde gerçekleştirmezse, sistem bir uygulama aracılığıyla anında geri bildirim sağlayarak eğiticiye gerçek zamanlı olarak yardımcı olabilir. Bu, eğitimi köpeğin ilerlemesine karşı daha verimli, hassas ve duyarlı hale getirir.
Örneğin, köpeğinize komut üzerine oturmayı öğretmeyi düşünün. Sistem köpeğinizin duruşunu izleyebilir ve tam olarak oturup oturmadığını detect edebilir. Köpek vücudunu indirir ancak tam olarak oturmazsa, sistem tamamlanmamış eylemi detect ve bir uygulama aracılığıyla anında geri bildirim gönderebilir. Eğitmen, komutu pekiştirmek veya köpeği doğru pozisyona yönlendirmek gibi eğitimde küçük ayarlamalar yapmak için değiştirilebilir.
Şekil 6. Blues, YOLO11 kullanarak köpek pozu tahmininde ekibe yardımcı oluyor.
Bilgisayarla görü, veterinerlerin hayvan bakımına yaklaşımını dönüştürebilir. Köpek duruşu tahmininin ayrıntıları doğru bir şekilde analiz etme yeteneği, olağandışı hareket kalıplarını tespit etmeyi ve potansiyel sağlık sorunlarını belirlemeyi kolaylaştırır.
Örneğin, bağ yaralanmasından kurtulan bir köpeği izleyen bir veteriner, otomatik analiz için Köpek Pozu Veri Kümesi üzerinde eğitilmiş YOLO11'e güvenebilir. Topallama veya bacak pozisyonundaki değişiklikler kolayca tespit edilebilir. Görme özellikli sürekli, 7/24 izleme, köpeğin iyileşmesi hakkında net bilgiler sağlayarak tedavinin işe yarayıp yaramadığını veya ayarlamaların gerekli olup olmadığını belirlemelerine yardımcı olur
Köpek duruşu tahmini için gelecek yol haritası
Teknoloji gelişmeye devam ettikçe, YOLO11 ile köpek pozu tahmini gibi çözümler muhtemelen hayvanların izlenmesi ve refahında daha büyük bir rol oynayacaktır. Aslında YOLO11 , kalp atış hızı, aktivite seviyeleri ve hareketlilik modelleri gibi temel sağlık göstergelerini izlemek için akıllı tasmalar ve sağlık izleyicileri gibi giyilebilir teknolojilerle entegre edilebilir.
Örneğin, hareket sensörleriyle donatılmış bir akıllı tasma bir köpeğin yürüyüşünü veya koşusunu track edebilirken, YOLO11'in poz tahmini duruşu gerçek zamanlı olarak analiz eder. Sistem topallama veya sertlik gibi düzensiz hareketler tespit ederse, olası rahatsızlık veya yaralanmaları değerlendirmek için bu verileri kalp atış hızı ve aktivite seviyeleri ile ilişkilendirebilir. Evcil hayvan sahipleri ve veteriner hekimler bu bilgileri kullanarak sorunları erkenden tespit edebilir ve proaktif önlemler alabilir.
Bu gelişmelerle birlikte, köpek pozisyonu tahmini basit hareket takibinin ötesine geçiyor; kapsamlı bir yapay zeka güdümlü evcil hayvan bakım sisteminin önemli bir parçası haline geliyor ve köpeklerin daha sağlıklı, daha güvende ve gerçek zamanlı olarak daha iyi izlenmesine yardımcı oluyor.
Önemli çıkarımlar
YOLO11 ve Köpek Pozu Veri Kümesi gibi yeniliklerle, bilgisayarla görme alanında yeni olasılıkların önünü açıyoruz. Bu gelişmeler, köpek davranışını ve sağlığını daha önce mümkün olmayan şekillerde daha iyi anlamamıza yardımcı oluyor.
Köpek pozlarını doğru bir şekilde izleyerek, eğitimi iyileştirebilir, sağlığı izleyebilir ve evcil hayvan bakımını daha etkili hale getirebiliriz. İster araştırmada, ister veterinerlik bakımında veya köpek eğitiminde olsun, Vision AI köpeklerimize bakmanın ve refahlarını iyileştirmenin daha akıllı yollarını yaratıyor.
