在人工智能与生物技术深度融合的今天，犬种识别技术已从实验室走向千家万户。犬种识别可以帮助人们更好地理解和照顾他们的宠物，同时对于遗传疾病的研究、遗失宠物的寻找以及犬只的品种改良等方面也有着重要的作用。今天小编为大家梳理快瞳犬种识别技术原理、效果展示、代码示例及应用场景。
一、犬种识别技术原理
犬种识别技术主要基于深度学习中的卷积神经网络（CNN）和目标检测算法（如YOLO）。
- 卷积神经网络（CNN）：通过卷积层提取图像特征，能够捕捉犬只的外观、毛发、耳朵、面部等关键特征
- YOLO系列模型：YOLO（You Only Look Once）是一种高效的目标检测算法，能够同时进行目标定位和分类。使用YOLOv8等模型训练的犬种识别系统在训练集上的准确率较高，能够快速识别犬只品种，并在图像上标注出边界框和置信度
二、犬种识别效果测试
小编在网上找了一些尽量清晰展示狗狗面部特征的照片，调用快瞳AI的API接口进行测试，效果如下：
其返回值为：
其返回值为：
三、训练代码
在犬种识别的深度学习任务中，模型的训练是一个至关重要的过程。训练环节负责将算法应用于实际数据，通过迭代学习来提升模型的性能。下文介绍介绍如何使用Python代码对YOLOv8模型进行训练，以及这些代码背后的含义以下表格详细介绍了YOLOv8模型训练中使用的一些重要超参数及其设置：
超参数设置说明学习率（lr0）0.01决定了模型权重调整的步长大小，在训练初期有助于快速收敛。学习率衰减（lrf）0.01控制训练过程中学习率的降低速度，有助于模型在训练后期细致调整。动量（momentum）0.937加速模型在正确方向上的学习，并减少震荡，加快收敛速度。权重衰减（weight_decay）0.0005防止过拟合，通过在损失函数中添加正则项减少模型复杂度。热身训练周期（warmup_epochs）3.0初始几个周期内以较低的学习率开始训练，逐渐增加到预定学习率。批量大小（batch）16每次迭代训练中输入模型的样本数，影响GPU内存使用和模型性能。输入图像大小（imgsz）640模型接受的输入图像的尺寸，影响模型的识别能力和计算负担。
环境设置与模型加载：首先，我们的代码通过导入必要的库和包开始，其中torch是PyTorch深度学习框架的核心库，而yaml用于处理配置文件。ultralytics的YOLO类是一个接口，用于加载预训练的YOLO模型，并执行训练任务。QtFusion.path中的abs_path函数用于获取文件的绝对路径，这对于确保数据集路径的准确性至关重要。
import os import torch import yaml from ultralytics import YOLO # 用于加载YOLO模型 from QtFusion.path import abs_path # 用于获取文件的绝对路径
模型训练的准备工作包括设定计算资源（GPU或CPU）和指定训练用的数据集。GPU显著加速了模型的训练过程，而CPU则为没有专业硬件支持的用户提供了可能性。
device = "0" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
数据集准备：接着，在训练模型之前，首先定义了工作进程数workers和批量大小batch，这些参数直接影响数据加载和批处理的效率。在多处理器系统中，增加工作进程可以加速数据的加载，而批量大小则需要根据GPU的内存来适配，以防止内存溢出。随后，脚本读取并更新了数据集配置文件.yaml，这一步骤非常重要，因为它确保了训练过程中数据的正确加载和引用。配置文件中的路径被更新为正确的目录路径，这项操作避免了在不同工作环境或操作系统中可能出现的路径错误。
workers = 1 # 工作进程数
batch = 8 # 每批处理的图像数量
data_name = "DogSeeker"
data_path = abs_path(f'datasets/{data_name}/{data_name}.yaml', path_type='current')
unix_style_path = data_path.replace(os.sep, '/')
训练开始前，需要确保数据集的配置正确无误。我们通过处理YAML文件，保证了数据集的路径准确指向存放训练和验证图像的位置。
directory_path = os.path.dirname(unix_style_path)
with open(data_path, 'r') as file:
data = yaml.load(file, Loader=yaml.FullLoader)
if 'path' in data:
data['path'] = directory_path
with open(data_path, 'w') as file:
yaml.safe_dump(data, file, sort_keys=False)
训练模型：模型训练前，我们加载了一个yolov8n.pt文件，这是YOLOv8网络的预训练权重，代表了一个训练好的网络，可以在我们的特定数据集上进行微调。接下来，model.train函数调用启动了实际的训练过程。我们向该函数传递了多个关键参数，包括数据集的配置文件路径、计算设备、工作进程数、输入图像大小imgsz、训练周期epochs和批量大小batch。这些参数共同定义了训练过程的各个方面，从基础架构到训练细节。最后，训练的结果被命名为'train_v8_' + data_name，这为输出文件提供了描述性的名称，方便后续查找和引用。
model = YOLO(abs_path('./weights/yolov5nu.pt', path_type='current'), task='detect') # 加载预训练的YOLOv8模型
# model = YOLO('./weights/yolov5.yaml', task='detect').load('./weights/yolov5nu.pt') # 加载预训练的YOLOv8模型
# Training.
results = model.train( # 开始训练模型
data=data_path, # 指定训练数据的配置文件路径
device=device, # 自动选择进行训练
workers=workers, # 指定使用2个工作进程加载数据
imgsz=640, # 指定输入图像的大小为640x640
epochs=120, # 指定训练100个epoch
batch=batch, # 指定每个批次的大小为8
name='train_v5_' + data_name # 指定训练任务的名称
)
model = YOLO(abs_path('./weights/yolov8n.pt'), task='detect') # 加载预训练的YOLOv8模型
results2 = model.train( # 开始训练模型
data=data_path, # 指定训练数据的配置文件路径
device=device, # 自动选择进行训练
workers=workers, # 指定使用2个工作进程加载数据
imgsz=640, # 指定输入图像的大小为640x640
epochs=120, # 指定训练100个epoch
batch=batch, # 指定每个批次的大小为8
name='train_v8_' + data_name # 指定训练任务的名称
)
整个训练过程旨在利用深度学习技术提取数据中的模式，以便模型学习如何准确地识别不同的犬种。通过这段代码，我们可以训练出一个强大的犬种识别模型，它不仅能够区分各种犬种，而且在面对新的、未曾见过的犬种图像时，也能展现出良好的泛化能力。
四、应用场景
- 宠物管理：帮助宠物店、兽医诊所和动物收容所更准确地记录和管理犬只信息，提供个性化服务
- 遗传疾病研究：通过犬种识别技术，结合多组学数据库（如Dog10K），研究犬类遗传疾病及其与人类健康的关系
- 公共安全：用于警方和安保人员快速识别搜救犬、警犬以及潜在的威胁性犬种
- 城市管理：辅助城市管理者监控流浪狗的数量和分布，及时处理公共卫生和安全问题
- 遗失宠物寻找：通过识别犬种，帮助失主更快找到遗失的宠物
宠物识别技术正悄然改变人宠关系，从简单的身份标识进化为智慧生活的核心组件。当科技的温度与生命的律动相遇，我们迎来的不仅是更聪明的宠物，更是更文明的社会形态。
