Köpek duruşu tahmini için özel eğitimli Ultralytics YOLO11

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, Ultralytics YOLO11 gibi bilgisayarlı görü modelleri, bir köpeğin duruşunu tahmin etmeye ve hareketini izlemeye yardımcı olarak refahları hakkında değerli bilgiler sağlayabilir. Bu nasıl çalışır? YOLO11'in poz tahmini yeteneği, duruşlarını ve hareketlerini anlamak için bir öznenin vücudundaki kilit noktaları belirleyebilir. 

Ayrıca, YOLO11, köpek duruşu tahmini için tasarlanmış bir veri kümesi üzerinde özel olarak eğitilebilir, bu da evcil hayvanınızın vücut dilini doğru bir şekilde analiz etmeyi mümkün kılar. Ultralytics Python paketi, köpekler için Görüntü İşleme Yapay Zeka modellerini eğitme ve dağıtmayı kolaylaştıran bir Köpek-Duruş Veri Kümesini destekler. Bu teknoloji, 2024'te 9,4 milyar dolar değerinde olan ve 2037'ye kadar 64 milyar dolara ulaşması beklenen yükselen evcil hayvan teknolojisi pazarının bir parçasıdır.

Bu makalenin arkasındaki ilham kaynağı, Köpek İcra Görevlimiz (DEO) Blues'tur. Hakkımızda sayfamızı ziyaret ederseniz, Blues'un değerli bir ekip üyesi olduğunu ve Ultralytics'te işleri eğlenceli tutmada önemli bir rol oynadığını göreceksiniz! 

Bu makalede, köpek duruşu tahmini için Dog-Pose Veri Kümesini kullanarak YOLO11'i nasıl özel olarak eğiteceğimizi tartışacağız. Ayrıca, evcil hayvan bakımı ve davranış analizindeki pratik uygulamalarını da inceleyeceğiz.

‍

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 Dog-Pose Veri Kümesi, modellerin köpek pozlarını etkili bir şekilde öğrenmesine ve tanımasına yardımcı olmak için özel olarak tasarlanmıştır. Kuyruk, kulaklar ve patiler gibi 24 önemli nokta için ayrıntılı etiketlerle çeşitli köpek ırklarının 8.400'den fazla etiketli görüntüsünü içerir.

‍

Dog-Pose Veri Kümesi ile YOLO11 nasıl özel olarak eğitilir

Dog-Pose Veri Kümesi ile özel eğitim YOLO11 basit bir işlemdir. Başlamak için, eğitim ve değerlendirme için gerekli tüm araçları içeren Ultralytics Python paketini yükleyerek ortamınızı ayarlamanız gerekecektir. 

Ultralytics, Dog-Pose Veri Kümesi için yerleşik desteğe sahiptir ve bu, manuel etiketleme ihtiyacını ortadan kaldırarak doğrudan eğitime başlamanıza olanak tanır. Her şey ayarlandıktan sonra, aşağıdaki resimde gösterildiği gibi yalnızca birkaç satır kod kullanarak Dog-Pose Veri Kümesi üzerinde YOLO11'i eğitebilirsiniz. 

Eğitim sırasında model, farklı cinsler, aydınlatma koşulları ve ortamlarda köpek pozlarını tespit etmeyi ve izlemeyi öğrenir. Eğitimden sonra, sonuçları görselleştirebilir ve doğruluğu ve performansı artırmak için modeli ince ayar yapabilirsiniz.

‍

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 Güncelleme: 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.

Daha fazla sorun giderme ipucu için Ultralytics Sık Karşılaşılan Sorunlar Kılavuzu'na göz atabilirsiniz.

Özel model eğitimi sırasında neler olur?

Dog-Pose Veri Kümesi üzerinde YOLO11'i özel olarak eğitirken perde arkasında neler olduğunu merak ediyor olabilirsiniz. Sürece daha yakından bakalım.

Sıfırdan başlamak yerine, COCO-Pose veri kümesi üzerinde zaten eğitilmiş olan önceden eğitilmiş bir YOLO11-pose modeli kullanıyoruz. Bu önceden eğitilmiş model, COCO-Pose insan pozu tahmini için tasarlandığından, insan anahtar noktalarını tespit edebilir. Aslında, herhangi bir ek eğitime gerek kalmadan, YOLO11-Pose'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 bölümleri değişmeden kalır ve COCO veri kümesinden elde edilen genel bilgileri korur. Diğer bölümler, köpek pozlarını tahmin etme doğruluğunu artırmak için yeniden eğitilir. Model, tahminlerini veri kümesindeki gerçek anahtar noktalarla karşılaştırarak ve hataları azaltmak için ayarlamalar yaparak öğrenir. Zamanla, bu işlem bir köpeğin hareketlerini doğru bir şekilde izlemede 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.

‍

Köpek pozisyonu tahmininde YOLO11'in avantajları

Piyasada çeşitli bilgisayarlı görü modelleri var, peki YOLO11'i köpek poz tahmini için doğru seçim yapan nedir? 

YOLO11, gerçek zamanlı hızı ve doğruluğu ile öne çıkıyor ve köpek poz tahmini için harika bir seçenek haline geliyor. Hem hassasiyet hem de hız açısından önceki sürümlerden daha iyi performans gösterir. YOLOv8'den %22 daha az parametreye sahip olmasına rağmen, COCO veri kümesinde daha yüksek bir ortalama hassasiyet (mAP) elde eder, yani nesneleri daha doğru ve verimli bir şekilde algılar. Hızlı işlem hızı, onu hızlı ve güvenilir algılamanın gerekli olduğu gerçek zamanlı uygulamalar için mükemmel kılar.

Poz tahmini ötesinde, YOLO11 ayrıca köpeğinizi izlemek için daha kapsamlı bir Görüntüleme Yapay Zeka çözümü oluşturmaya yardımcı olabilecek örnek segmentasyonu ve nesne takibi gibi bilgisayarlı görü görevlerini de destekler. Bu özellikler, hareket takibini, davranış analizini ve genel evcil hayvan bakımını iyileştirebilir.

‍

Köpek duruşu tahmini ve YOLO11'in 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 duruş tahmini, köpek eğitimini daha akıllı ve daha etkili hale getirebilir. Diyelim ki köpeğin hareketlerini yakalamak için bir kamera kullanılıyor, işte burada YOLO11 devreye girebilir. Bacaklar, kuyruk ve kafa gibi kilit noktaları tespit edebilir ve oturma, bekleme 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 komutla oturmayı öğretmeyi düşünün. Sistem, köpeğinizin duruşunu izleyebilir ve tamamen oturup oturmadığını tespit edebilir. Köpek vücudunu indirir ancak tam olarak oturmazsa, sistem tamamlanmamış eylemi algılayabilir ve bir uygulama aracılığıyla anında geri bildirim gönderebilir. Eğitmen, komutu güçlendirmek veya köpeği doğru pozisyona yönlendirmek gibi eğitimde küçük ayarlamalar yapmak için değiştirilebilir.

‍

Poz tahmini modelleriyle veterinerlik hizmetlerini geliştirme

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, bir bağ yaralanmasından iyileşen bir köpeği izleyen bir veteriner hekim, otomatik analiz için Köpek-Poz Veri Kümesi üzerinde eğitilmiş YOLO11'e güvenebilir. Topallama veya bacak pozisyonundaki değişiklikler kolayca tespit edilebilir. Görüntü özellikli sürekli, 7/24 izleme, köpeğin iyileşmesi hakkında net bilgiler sağlayarak tedavinin işe yarayıp yaramadığını veya ayarlamaların gerekip gerekmediğini belirlemelerine yardımcı olur.

Köpek duruşu tahmini için gelecek yol haritası 

Teknoloji gelişmeye devam ettikçe, YOLO11 ile köpek pozisyonu tahmini gibi çözümler, hayvan takibi ve refahında daha büyük bir rol oynayacaktır. Aslında, YOLO11, kalp atış hızı, aktivite seviyeleri ve hareketlilik kalıpları gibi temel sağlık göstergelerini izlemek için akıllı tasmalar ve sağlık takip cihazları gibi giyilebilir teknolojiyle entegre edilebilir.

Örneğin, hareket sensörleriyle donatılmış akıllı bir tasma, bir köpeğin yürüme veya koşma şeklini izleyebilirken, YOLO11'in poz tahmini duruşu gerçek zamanlı olarak analiz eder. Sistem, topallama veya sertlik gibi düzensiz hareketler tespit ederse, bu verileri kalp atış hızı ve aktivite seviyeleriyle ilişkilendirerek olası rahatsızlık veya yaralanmayı değerlendirebilir. Evcil hayvan sahipleri ve veterinerler bu bilgileri sorunları erken tespit etmek ve proaktif önlemler almak için kullanabilir.

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 Duruşu Veri Seti gibi yeniliklerle, bilgisayarlı görü alanında yeni olanaklar sunuyoruz. Bu gelişmeler, köpek davranışlarını 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.

Yapay zeka hakkında daha fazla bilgi edinmek için topluluğumuza katılın ve GitHub depomuzu keşfedin. Sağlık hizmetlerinde bilgisayarlı görü ve otonom sürüşlü araçlarda yapay zeka gibi yeniliklerin geleceği nasıl şekillendirdiğini keşfedin. Vision AI projelerinize bugün başlamak için lisanslama seçeneklerimize göz atın.