Породы разных собак фото. Породы собак: как определить породу по внешнему виду

Как точно определить породу собаки по внешнему виду. На какие признаки обращать внимание при определении породы. Почему нельзя определить породу щенка. Какие породы собак сильно меняются с возрастом.

Содержание

Основные способы определения породы собаки

Точно определить породу собаки по внешнему виду можно только у взрослого животного в возрасте старше 1-2 лет. Существует несколько основных способов:

ДНК-тест — самый точный, но дорогой метод
Оценка экстерьера специалистом-кинологом
Самостоятельное определение по стандартам пород

Для самостоятельного определения породы необходимо обращать внимание на следующие ключевые признаки:

Размер собаки

По размеру собак разделяют на несколько групп:

Карликовые — до 5 кг, рост до 30 см
Мелкие — 5-12 кг, рост 30-40 см
Средние — 12-22 кг, рост 40-55 см
Крупные — 20-30 кг, рост 56-65 см
Очень крупные — 40-50 кг, рост 70-75 см
Гиганты — превышают размеры крупных пород

Тип конституции

Выделяют несколько типов конституции собак:

Узкий костяк — характерен для борзых и гончих пород
Средний костяк — типичен для многих служебных пород
Широкий костяк — свойственен крупным, мощным породам
Укороченный костяк — часто встречается у мелких пород

Особенности экстерьера

При определении породы оценивают следующие параметры:

Форма и постав головы
Форма и постав ушей
Форма и цвет глаз
Форма и длина морды
Форма и постав хвоста
Особенности строения конечностей
Тип и структура шерсти
Окрас

Почему нельзя определить породу щенка

Определить породу собаки по щенку практически невозможно по нескольким причинам:

Щенки многих пород внешне похожи друг на друга
Пропорции тела щенка сильно отличаются от взрослой собаки
Окрас и структура шерсти могут значительно измениться
Форма головы и ушей часто меняется с возрастом

Только к 1-2 годам собака приобретает характерные породные признаки. Поэтому при покупке щенка важно обращать внимание на документы и репутацию заводчика.

Породы собак, сильно меняющиеся с возрастом

Некоторые породы собак особенно сильно меняют внешний вид по мере взросления:

Тибетский терьер — из пушистого комочка превращается в собаку с очень длинной шерстью
Бобтейл — щенки имеют совсем другой окрас и структуру шерсти
Салюки — из неуклюжего щенка вырастает изящная стройная собака
Бородатый колли — кудрявые щенки превращаются в собак с длинной прямой шерстью
Бергамская овчарка — щенки с короткой шерстью приобретают необычный длинный шерстный покров

Как определить породу собаки по шерсти

Шерсть — один из важнейших признаков породы. При определении обращают внимание на:

Тип шерсти:

Средней длины с подшерстком (овчарки, хаски)
Длинная с подшерстком или без (йоркширский терьер, колли)
Гладкая без подшерстка (боксеры, пинчеры)
Курчавая с подшерстком (пудели)
Голые породы (китайская хохлатая)

Окрас шерсти:

Основные цвета — черный, коричневый, рыжий, белый
Варианты окрасов — чепрачный, тигровый, мраморный и др.
Сочетания цветов и их расположение на теле

Структура и окрас шерсти часто строго регламентированы стандартами конкретных пород.

Можно ли определить породу собаки по фото?

Точно определить породу собаки только по фотографии практически невозможно. Причины:

На фото не видны важные параметры экстерьера (рост, вес, пропорции)
Ракурс и освещение могут искажать особенности внешности
Нет возможности оценить структуру шерсти и другие тактильные признаки
Возраст собаки на фото не всегда очевиден

Даже опытный кинолог по фото может лишь предположить возможную породу или породную группу. Для точного определения необходим осмотр собаки вживую.

Группы собак по чистопородности

При определении породы важно понимать, к какой группе относится собака:

Чистопородные племенные собаки — имеют документы, подтверждающие происхождение и соответствие стандартам породы
Метисы — собаки от скрещивания разных пород или беспородных животных. Могут частично сохранять признаки породы
Фенотип — собаки с выраженными признаками породы, но без документов
Беспородные собаки (дворняги) — животные без явных породных признаков

Точно определить породу можно только у чистопородных собак с документами. В остальных случаях речь идет лишь о предположениях на основе внешних признаков.

Основные ошибки при определении породы собаки

При самостоятельном определении породы часто допускают следующие ошибки:

Попытка определить породу щенка — внешность может сильно измениться
Ориентация только на окрас — многие породы имеют схожие окрасы
Игнорирование пропорций тела и особенностей конституции
Определение по одному признаку без учета комплекса характеристик
Ошибочное принятие метиса за чистопородную собаку

Важно понимать, что точное определение породы — задача для профессионального кинолога. Любительская оценка может быть лишь приблизительной.

характер собаки не зависит от её породы

30 апреля 2022
12:53

Ольга Мурая

Разные породы собак генетически различаются в основном внешностью. А вот характер каждой собаки мало зависит от генетики породы.

Фото Pixabay.

В ДНК самых разных пород собак учёные не нашли ни одного гена, который бы определял поведение или характер, присущие конкретной породе.

Обычно, выбирая породистую собаку, будущие владельцы руководствуются не только её внешним видом, но и тем, какой характер присущ той или иной породе.

Любителям умных и игривых собак некоторые посоветуют завести колли. А основным кандидатом на роль ласкового и уравновешенного друга для всей семьи, скорее всего, станет лабрадор.

Хотя собаки как вид отделились от волков около 15 тысяч лет назад, целенаправленное выведение современных пород собак началось лишь в XIX веке. Только тогда люди начали выбирать себе компаньонов на основе строго определённых физических и поведенческих черт, что привело к выведению пород собак, известных сегодня.

Порода по-прежнему считается надёжным индикатором темперамента и поведения собаки: например, некоторые породы считаются легко обучаемыми, ласковыми или очень активными.

Но, как ни странно, в ходе нового генетического исследования учёные пришли к предположению, что порода сама по себе мало влияет на особенности собачьего поведения.

При анализе геномов 2 155 собак, среди которых были и чистокровные породистые особи, и дворняги смешанного происхождения, исследователи смогли обнаружили очень мало генетических вариантов, которые могли бы объяснить распространённое поведение собак.

Индивидуальные поведенческие черты породистых собак описали сами хозяева животных, ответив на ряд вопросов учёных.

Что касается физических черт, таких как размеры и, к примеру, висячие уши, этим практически полностью заправляли гены. Исследователи выяснили, что не менее 80% внешности собаки может быть связано с её ДНК.

Поведение, как оказалось — совсем другая история. Менее четверти различий в характере двух разных собак можно объяснить лишь генетикой.

Некоторые особенности поведения больше зависели от наследственности, например, приносит ли собака предметы и насколько она общительна с человеком.

Учёные предполагают, что ещё предков собак тысячелетия назад могли отбирать по этим двум признакам, которые помогали в совместной охоте и взаимодействии.

В конце концов, авторы определили 11 участков в геноме собаки, которые тесно связаны с поведенческими чертами, такими как послушность или как сильно она воет. Однако ни один из них не был как-либо связан с породой собаки.

На самом деле порода могла объяснить только 9% поведенческих вариаций, выявленных между отдельными собаками, и ни один поведенческий признак не был исключительным только для одной породы собак.

По сравнению с породой, возраст и пол собаки гораздо лучше предсказывали её возможное поведение.

Например, от возраста больше всего зависела вероятность того, что собака будет играть со своими игрушками, а от пола собаки зависело то, поднимает ли она ногу, чтобы помочиться.

Учёные также не смогли найти поведение, характерное только для какой-либо одной породы. Лабрадоры, например, имеют наименьшую склонность к вою, но 8% владельцев всё же сообщают об этом поведении.

Интересно, что исследование также предполагает, что между чистопородными и метисными собаками всё же есть небольшая разница в определённом поведении.

Так, чистота породы чаще гарантирует послушание и обучаемость. Но такие особенности, как интерес к человеку и пугливость, почти не зависят от принадлежности к той или иной породе.

Возможно, результаты этой работы помогут переубедить тех, кто боится собак «бойцовских» или «агрессивных» пород, таких как американские питбультерьеры и ротвейлеры. Уже многие годы кинологи и опытные владельцы заявляют, что склонность к агрессивному поведению больше зависит от воспитания и прошлого опыта собаки, чем от «породной предрасположенности».

Новое исследование было опубликовано в авторитетном научном издании Science.

Ранее мы писали о том, что щенки готовы к общению с человеком практически с рождения, почти как человеческие младенцы. Также мы рассказывали о том, что некоторые породы более склонны к одному психическому заболеванию, но окружение собаки в этом также играет немалую роль.

Больше любопытных новостей из мира науки вы найдёте в разделе «Наука» на медиаплатформе «Смотрим».

Подписывайтесь на наши страницы в соцсетях. «Смотрим» – Telegram и Яндекс.Дзен, Вести.Ru – Одноклассники, ВКонтакте, Яндекс.Дзен и Telegram.

наука
животные
генетика
характер
собаки
поведение
новости

Як визначити породу собаки – по зовнішньому вигляду, по фото, за цуценяті.

Статті компанії «Інтернет гіпермаркет «ЗООФУД»»

Хочеться придбати породисте цуценя, щоб можна було пишатися своєю собакою. Навколо стільки пропозицій, що підходять за ціною. Інтернет рясніє оголошеннями про продаж милих тваринок. Однак закрадаються сумніви, і небезпідставні – а раптом обдурять. Як визначити породу собаки точніше, щоб не помилитися і не витратити гроші даремно?

Як визначити породу собаки з фото

Всі оголошення про продаж собак онлайн супроводжуються фотографіями, часом, досить привабливими. Здається, ось вона, довгоочікувана мрія, дивиться на тебе з чергового знімка такими умилительными очима. Чи варто довіряти цьому знімку?

Точно визначити породу собаки з фото практично неможливо. За умови, що немає інформації про родовід і не представлені відскановані документи. Не тільки тому, що несумлінний продавець може змінити представлену в інтернеті на дошці оголошень картинку за допомогою фотошопу. Справа в тому, що в тексті оголошення, як правило, не публікують ті параметри екстер’єру, що потрібні для визначення чистокровности.

Це, наприклад, зріст, вага, обсяг грудної клітки, довжина тіла від холки до хвоста і ін До того ж, кожна порода має власні унікальні міжнародні стандарти. Всі нюанси знає тільки фахівець, який займається конкретно тієї чи іншої породної групою.

Навіть висококваліфікований професіонал не в змозі сказати конкретно, розглянувши фотографію собаки. Він може лише констатувати, що це тварина має більшою чи меншою мірою схожість з тією чи іншою породою. Наскільки ж зовнішній вигляд собаки відповідає стандарту, судити складно.

До того ж далеко не у кожного бажаючого є можливість знайти такого фахівця. Тим не менш, в інтернеті є ресурс, який допомагає не точно, але все ж визначити за фото онлайн можливу належність собаки до певної породи. Цей ресурс слід сприймати швидше як гру і не вважати видані їм відомості ґрунтовними.

Це сайт https://www.what-dog.net . Тут можна завантажити вибране фото, та автоматично отримати результат.

Технологія полягає в тому, що комп’ютерна програма розпізнає різновид тварини за розташуванням очей, конфігурації носа, вух собаки, зображеної на фотознімку. Проте камера здатна дещо спотворювати реальну зовнішність вихованця. Адже пропонується для фотографування застосовувати веб-камеру, яка тим більше не зрівняється за якістю одержуваних знімків з хорошим фотоапаратом. Тому навряд чи результат буде достовірним.

За цуценяті

Будь-який фахівець-кінолог скаже, що визначити породу собаки по цуценяті, тим більше – новонародженому, не можна. Адже цуценята змінюються буквально щотижня, ростуть. Може змінитися не тільки довжина лап або посадка вух, але навіть забарвлення.

Наприклад, йоркширські тер’єри в цуценячому віці короткошерсті і коричневі по забарвленню. А коли стають дорослими, то їх шерсть стає довгою і на спині може придбати особливий блакитнуватий відтінок.

Скільки випадків, коли купували начебто чистокровного песика, а виросло щось неймовірне. Лише віддалено схоже на представника обраної породи.

Єдиний критерій – це купувати цуценя у авторитетного заводчика, який піклується саме про збереженні і поширенні породи, а не тільки зайнятий особистим збагаченням. Документи повинні бути в порядку, не підробленими. Варто поглянути і на батьків свого майбутнього вихованця, щоб остаточно переконатися в доброчесності заводчика.

Як мені запропонували розводити «породистих чихуашек»

Метис болонки і чихуахуа

Зі мною був цікавий випадок. Я прогулювалася зі своєю собакою Зосею, болонкою, по вулиці. До нас підійшов якийсь громадянин, який запропонував звести мою собаку з одним з його кобельков породи чихуахуа. Він, як виявилося, заводчик і спеціалізується на розведенні «чихуашек», як він висловився.

Його зовсім не збентежило, що я задала питання про чистокровности тих цуценят, які вийдуть в результаті такого схрещування. Він тільки зауважив, що обов’язково народяться «чихуашки», яких просто з руками відірвуть клієнти за великі гроші, що ми з ним потім і поділимо.

Звісно, я не погодилась на таку авантюру. Мені ні до чого обманювати людей, охочих придбати породистих тварин, тим більше за серйозної ціною. Та й перспектива зробити з улюбленої собаки рожающую машину якось не порадувала. Не кажучи вже про долю щенят-метисів.

Так що авторитетність заводчика, популярність і хороші відгуки задоволених клієнтів – практично найважливіші критерії для вибору породистого щеняти.

Самі несхожі на дорослих особин цуценята

Ось породи, цуценята яких абсолютно не схожі на дорослих собак:

Тибетський тер’єр – в цуценячому віці це маленький і пухнастий клубочок з милим кирпатим носом і короткою шерстю. Натомість, ставши дорослим, він перетворюється на собаку з надзвичайно довгою шерстю, яка росте в тому числі і на голові. Повністю закриваючи очі і вуха.
Бобтейл – представники цієї довгошерстої породи, будучи цуценятами, на відміну від дорослих особин, що володіють кучерявою шерстю і зовсім іншим її забарвленням.
Салюк – у дитинстві це незграбний щеня, руху якого незграбні, що викликає посмішку розчулення. Він навіть віддалено не нагадує дорослу собаку цієї породи. Струнку, легке і точне в кожному телодвижении. Витонченість і грацію доповнює з’являється тільки після 8 місяців життя довга шерсть на вухах і хвості.
Бородатий коллі –цуценята цієї породи визначаються надзвичайно важко. Це кучеряве пухнасті грудочки. Якими виростуть, якщо немає документів – абсолютно незрозуміло. Перетворюються ж ці малюки в досить високих собак з прекрасною прямий довгою шерстю своєрідного подвійного забарвлення.
Бергамського вівчарка – малюки кошлаті, але шерсть коротка, чорного кольору. За час дорослішання ці тварини набувають дивно довгий вовняний покрив, який складається з трьох типів волосяних стрижнів. Шерсть росте протягом 5-6 років до тих пір, поки не покриває собаку повністю, від маківки до самої землі.
Оттерхаунд – цю породу в дитинстві неможливо визначити взагалі. Характерні ознаки з’являються тільки після дорослішання. Це густі брови й борода.

Як можна визначити породу собаки по зовнішнім виглядом

Точно визначити породу собаки по зовнішнім виглядом можна у віці старше 1, а в деяких випадках і 2-х років. Легше всього звернутися до ветеринара і зробити ДНК-тест. Однак це дорога процедура, яка займе не один день. До того ж, далеко не в кожному місті є подібна технологія.

Можна спробувати зробити це самостійно, озброївшись довідником з описом міжнародних стандартів різних порід. Для цього потрібно запастися терпінням і зрозуміти, з чого слід починати і в якому напрямку рухатися. В першу чергу слід ознайомитися з основами.

Абсолютно всіх собак можна розподілити на три основні групи:

Чистокровні породисті племінні собаки. Ці тварини мають зовнішніми ознаками, які відповідають міжнародним стандартам. Дані про це містяться в паспорті, куди записується кличка тварини, відомості про породу, забарвленні. Походження кожного щеняти фіксується в родоводі, що свідчить про так званій » чистоті крові. Тут даються відомості про всіх його предків, батьків, власника. Родовід оформляють, починаючи з 6-місячного віку до 15 місяців. Тому якщо заводчик пропонує взяти двомісячне цуценя з уже готової родоводу, то подібний документ – підробка. Може бути присутнім на тілі тварини клеймо і чіп. Тоді відомості про такий чипированной собаці можна отримати у ветеринарній клініці або в клубі собаківників. Якщо знайшли на вулиці собаку «з підозрою» на породу, але немає клейма або чипу, то слід звернутися до фахівця, ветеринара. Він проведе її огляд на відповідність міжнародних стандартів породи параметрами тіла «знайду».

Метис хаскі і вівчарки
Метиси. Це тварини, чиї батьки були представниками різних порід. Зараз, до речі, в моді такі «дизайнерські» собачки. Також метисами вважаються вихованці, один з батьків яких був безпородним тваринам або тим же метисом. Зазвичай «кров» таких собак містить одразу кілька генотипів.
Фенотип. Таким вважається навіть цілком чистокровное тварину до того моменту, поки фахівець не визначить його приналежність до тій чи іншій породі і не зафіксує це в паспорті. Фахівець у такому випадку може сказати наступне: «За фенотипом це тварина належить до йоркширському тер’єру». Іншими словами, всі зовнішні ознаки породи наявності, але документів, що підтверджують це – ні.
Дворняги. Це безпородні тварини, походження яких невідоме. Зовнішні породні ознаки не виявлені. Про походження мови тут взагалі не йде.

Способи визначення породи

Для прикладу: так виглядає міжнародний стандарт для визначення за зовнішнім виглядом породи родезійський риджбек

Існує безліч стандартних критеріїв, відповідних особливостям тієї чи іншої породи. Однак, з основними варто ознайомитися детальніше.

Вік

Будь-який фахівець, починаючи огляд тварини, в першу чергу звертає увагу на його вік. Оскільки необхідно зрозуміти – доросла тварина або щеня перед ним.

Встановлюють вік зазвичай по зубах. Тут достовірність не дуже висока, якщо собака була підібрана на вулиці. Адже навіть у цуценяти, в результаті нелегке життя, зуби можуть виявитися стертими і зовсім не в тому стані, що у малюка, народженого в сприятливих умовах, у родині або в розпліднику.

Розмір

Потім приступають до огляду тіла, щоб визначити основні параметри. Одним з головних є розмір собаки:

Карликові породи – вага до 5 кг у дорослому віці, ріст не більше 30 см в холці.
Мелкопородные – вага від 5 до 12 кг, зріст від 30 до 40 див.
Середні – вага, відповідно, від 12 до 22 кг, зріст від 40 до 55 див.
Великі – вага від 20 до 30 кг, зріст – 56-65 див.
Дуже великі – вага від 40 до 50 кг, зріст 70-75 див.
Гіганти – ті, що перевищують розміри великих порід.

Кістяк

Належність до певної породної групи можна зрозуміти по особливостях будови кістяка тварини в поєднанні з іншими параметрами. Наприклад, будова черепа – довжина морди, постановка вух. Висоті лап і їх формі і т. д.

Вузький кістяк. Його характерні ознаки – вузькі, однакові по ширині грудна клітка і таз. Зазвичай вузький кістяк поєднується з іншими параметрами. Високі, м’язисті стрункі лапи. Довга витягнута по формі морда. Живіт сухорлявий, грудина при цьому об’ємна. Ребра низькі, опущені практично до ліктів. В цілому конституція суха, а форма тіла – обтічна. Подібні ознаки властиві бігових порід – борзим і гончим. Представники породних груп:

Російська борза

Середній кістяк. Це широка грудна клітка і вузький таз. Така будова скелета має безліч порід. Починаючи з фінської шпіца і закінчуючи хаскі. При середньому кістяк дуже важливо визначити інші ознаки, щоб встановити належність до породі. Проте типовими представниками є всі службові собаки, в тому числі і вівчарки.
Німецька вівчарка
Широкий кістяк. Широка грудна клітка рівнозначна потужному і важкого тазу. Зазвичай така статура властиво сильним і м’язистим тваринам. Вони мають великі лапи, широкий череп, потужні щелепи, міцний ніс з великими ніздрями. Ось типові породи:

Алабай

Алабай;
Лабрадор;
Ротвейлер;
Мастиф;

Укорочений кістяк. Зазвичай корпус у таких собак квадратний. Задні лапи трохи коротше передніх. Такі тварини часто володіють не дуже довгим, а то і коротким носом. Як приклад – пекінес, шпіц. Найчастіше укорочений кістяк мають карликові і мелкопородные тварини.
Пекінес

Інші ознаки породи

Важливі особливості, які зустрічаються в міжнародних стандартах порід, на які слід звернути увагу:

Постава. Представники різних порід можуть мати різний нахил спини: спадну, похилу, пряму. Наприклад, німецькі вівчарки по стандарту повинні мати нахил спини в 20 градусів. Якщо спина яка просіла, це зовсім не особливість породи, а ознака захворювання або вади розвитку тварини.
Голова. Тут враховується все найдрібніші подробиці, в тому числі її розмір, різні подробиці форми черепа, перехід від чола до носа, розвиток щелеп, ставлення черепної частини до лицьової у відсотках, форма спинки носа, губ і т. д.
Вуха. Вони можуть мати різний розмір і форму, а також посадку. Вуха можуть бути стоячими, полустоячими, висячими, купированными.
Зуби. Для різних порід існують свої зубні формули і типи прикусу.
Очі. Оцінюється колір очей, їх форма, розріз, посадка і навіть погляд. У німецьких вівчарок, наприклад, недоліком є пронизливий погляд. Колір століття і шерсті навколо очей теж мають значення. У кольорових болонок очі повинні бути немов підведені чорним олівцем, як це роблять людські модниці.
Шия. Вона може бути довгою, короткою, широкою і тонкою. Враховується навіть кут її нахилу в градусах по відношенню до горизонталі спини.
Хвіст. Тут різноманітність неймовірне. Враховують його довжину, положення – вище хребта або нижче. Прямий або завивається, з жорсткою чи довгою шовковистою вовною, густі або з короткою шерстю, купированный чи ні.
Лапи. Окремо розглядають передні і задні кінцівки. Тут параметри складні, їх безліч. Можуть бути вимоги по куту нахилу між лопаткою і плечовою кісткою. Співвідношення передпліччя і п’ястка, кут їх розташування по відношенню один до одного. Кут, утворений стегном і гомілкою. Розташування ліктів, форма пальців лап, подушечок. Стан суглобів і багато іншого, скажімо, колір кігтів.
Шкіра. Може близько прилягати до тіла або розташовуватися складками різного розміру і в певних місцях. При цьому дуже важливий колір мочки носа.

Вовна

Шерсть тварини – один з найважливіших критеріїв породи. Тут оцінюється не тільки її забарвлення, але і структура.

Погляньте, як абсолютно унікальний фахівець, з вражаючими знаннями і незвичайною чутливістю визначає породу собак навпомацки, по структурі вовни. Хоча, майте на увазі, це всього лише шоу, а Ірина Корх встановлює насправді не породу, а фенотип:

У собак існує 5 видів вовни:

Шерсть середньої довжини з підшерстям, яка зустрічається у більшості тварин. Приклад – у вівчарок, мопсів, хаскі.
Шерсть довга з підшерстям і без нього. Зустрічається у йоркширських тер’єрів, різновидів спанієлів, коллі, мальтійських болонок, шицу, лхаси.
Гладка шерсть без підшерстка. Може бути жорсткою, як у шнауцерів. М’якою – зустрічається у різних тер’єрів, пінчерів, боксерів.
Кучерява з підшерстям, який теж закручений завитком. Тут можна назвати пуделів, лагото романьоло, португальський водяний собака.
Безшерстих породи китайська хохлата, мексиканська гола собака.

Йоркширський тер’єр

Забарвлення шерсті має, часом, принципове значення для визначення породності тварини. У собак він досить різноманітний. Основні кольори – чорний, коричневий, рудий. Все решта є лише варіантами і відтінками, які свідчать про освітлення основних кольорів: сірий, палевий, голубий, абрикосовий, муругий, кавовий.

Білий колір також є основним. Шерстинки в цьому випадку містять надзвичайно мала кількість фарбуючого пігменту, по суті це альбінізм. Однак повних альбіносів серед собак не зустрічається.

Забарвлення шерсті у собак може бути не суцільним, а складатися з різних ділянок двох або більше кольорів. За рахунок чого на тілі собаки складається певний малюнок. Такий ефект називається забарвленням:

Чепрачний окрас – складається зазвичай з двох кольорів, рудого і коричневого, рудого та чорного, як у німецьких вівчарок, наприклад, чорного і сірого. Більш темний відтінок зазвичай виражений на спині, частково може покривати вуха, лоб, плечі, стегна, верхню частину хвоста. Для деяких порід важливі відтінки чепрачного окрасу і його розташування.
Підпалий – також двоколірний з різними відтінками. Основний фон шерсті тварини зазвичай темний, а підпалини більш світлі. Вони можуть мати своєрідний малюнок, як у добермана або ротвейлера. Розташовуватися в певних місцях тіла.
Вовчий, зонарно-сірий, коли сам волосся нерівномірно забарвлений. У глибину більш темного кольору, а на вершині – світлого. Рідко зустрічається зонарно-рудий окрас.
Тигровий, коли на основному світлому фоні помітні досить яскраві смуги темного кольору. Вони можуть покривати лише певні частини тіла або повністю весь корпус. За кольором розрізняють рудий, сірий і фарфоровий тигровий окрас. За розташуванням смуг він може бути розмитим, злитим, переривчастим.
Рябий – поєднання темних і білих плям на грудях, голові, лапах, кінчику хвоста.
Окрас мармуровий – основний фон білий, але по всьому корпусу розташовані рвані темні плями, величина яких абсолютно різна. Більш дрібні розташовані на голові, кінцівках, а великі – на корпусі.
Плямисте забарвлення – це білий фон, за яким йдуть плями чорні, руді або сірі. Вони поширюються по всьому тілу собаки, не тільки по корпусу, але і по голові, вухах, навколо очей, хвоста.
Крапчастий забарвлення – схожий на мармуровий, але відрізняється від нього тим, що невеликі плями і однакового розміру, рівномірно розподілені по всьому корпусу. Типові представники – це далматинець і англійський сетер.

Далматин

Слід зазначити, що для деяких порід дуже важливі поєднання кольору вовни, очей, повік мочки носа.

Поведінка і характер

Різні породи собак селекціонери розводили не тільки заради краси. Людині потрібні були помічники на полюванні, захисники, рятувальники. Тому коректувався у процесі відбору не тільки зовнішній вигляд, але і поведінку тварини. Одні інстинкти виділялися, інші намагалися б затушувати, зробити менш явними. Так народилися робочі якості собак, що характеризують ту чи іншу породу і є їх відмітними ознаками.

Наприклад, вівчарки – це пастуші собаки. У них генетично закладено таку поведінку. Зустрівши на своєму шляху корову, вівцю, вівчарка одразу ж візьметься за свої «обов’язки». Її турбота – це зібрати тварин у стадо і охороняти їх. Іноді вівчарки ведуть себе також і по відношенню до людей, дітей. Піклуючись про діточок, собака може навіть іноді злегка покусувати їх за п’яти, як вона робить це, заганяючи овець.

Мисливські собаки володіють надзвичайно тонким нюхом. Роблять стійку, якщо завидят видобуток, у них сильно розвинений інстинкт переслідування, але при цьому вони не в змозі здійснювати охоронні функції.

Навіщо потрібно визначити породу

Інформація, яку ви отримаєте, вивчаючи породу свого собаки, буде дуже важлива для подальшого догляду за нею і дресирування.

Деякі породи страждають особливими хронічними захворюваннями. Необхідно буде правильно годувати таку тварину, вигулювати, утримувати в певному місці, щоб не спровокувати прояв хвороби.

Є породи, яким потрібен особливий догляд за шерстю та шкірою. Одним довгошерстим тваринам не можна стригти шерсть так, щоб відкривати очі. Іншим категорично протипоказані надто короткі стрижки, як, наприклад, пекінес.

Знаючи робочі якості своєї собаки, легше буде навчитися її підкоряти і контролювати. Привчити до порядку та дресирувати. Не буде виникати питань «а чому вона так робить, я в шоці…» і лаяти її за «неправильне», з точки зору господаря, поведінка. Знайти до свого пса правильний підхід, щоб не завдати їй психологічної травми, марно намагаючись змінити те, що закладено в генах.

До речі, генетично закладені поведінкові особливості завжди повинні доповнюватись хорошим вихованням. Не можна пускати все на самоплив, адже робочі якості ніколи не замінять якісної дресирування.

Якщо собака виявиться беспородной дворняжкою – зовсім не погано. «Двортерьеры» витривалішими, розумнішими, здоровішими породистих і чистокровних тварин. Живуть довше, невибагливі в їжі. Любові ж і радості вони доставлять стільки ж, скільки найдорожчі породисті собаки.

Найважливіше – слід задатися питанням, навіщо мені потрібна породиста собака. Це примха, щоб сусіди обзавідовалісь або серйозне захоплення, якому ви готові присвятити досить-таки значну частину свого життя. Брати участь у виставках, не шкодувати сил і грошей на догляд за зовнішнім виглядом, професійно дресирувати вихованця. Потрібно собака з певними робочими якостями або просто симпатичний і милий дружок.

Коли відповісте на це найважливіше питання, тоді і зможете вибрати породу собаки для себе.

Dog Breeds Stock-Fotos und Bilder

CREATIVE
EDITORIAL
VIDEOS

Beste Übereinstimmung

Neuestes

Ältestes

Am beliebtesten

Alle Zeiträume24 Stunden48 Stunden72 Stunden7 Tage30 Tage12 MonateAngepasster Zeitraum

Lizenzfrei

Lizenzpflichtig

RF und RM

Durchstöbern Sie 367.

020 породы собак Stock-Photografie und Bilder. Oder starten Sie eine neuesuche, um noch mehr Stock-Photografie und Bilder zu entdecken.

hunde im wald — породы собак стоковые фотографии и фотографии портреты собак — породы собак стоковые фотографии и фотографии графических изображений hunderassen-icon-set — породы собак стоковые изображения, -клипарт, -мультфильмы и -symbolehunde-icon-set — породы собак Stock-grafiken, -clipart, -cartoons und -symbolereihe чистокровных собак в классе послушания — породы собак Stock-fotos und bilderauswahl von Hunde — породы собак Stock-grafiken, -clipart, -cartoons und -symbolehund school — породы собак -fotos und bilderexposicion canina — стоковые фотографии и изображения пород собак4 маленькие собачки бегут подряд. — породы собак стоковые фото и изображения — reguläre liniensymbole — породы собак стоковые изображения, -клипарты, -мультфильмы и -символы чихуахуа welpen hocken — породы собак стоковые фото и изображения sind die mädchen. — породы собак стоковые фотографии и изображения — породы собак стоковые изображения, -клипарты, -мультфильмы и -символы süße maltipoo welpen — породы собак стоковые фотографии и изображения трех собак смотрят вверх — породы собак стоковые фотографии и иконки бильдерхундов — породы собак Stock-grafiken, -clipart, -cartoons und -symbolenette glückliche hund spielen mit einem Stock — породы собак Stock-fotos und bilderbreeds of dog line up — породы собак Stock-fotos und bildergreyhound Dog Racing — породы собак Stock-grafiken, -clipart, -cartoons und -symbolehundepark ohne leine — породы собак стоковые фото и бильдердоги лежащие на кровати в автофургоне — породы собак стоковые фото и фото портрет ньюфаундленда — породы собак стоковые фото и бильдехундерас ротвейлер, французский бульдог, шпильцеугпудель, шоттишер терьер, поммерн draußen unter sonnenlicht — породы собак стоковые фото и бильдерхунд-миттлер линии-значки — породы собак стоковые графики, -клипарт, -мультфильмы и -символгруппа собак, сидящих в белой студии — породы собак ул. ock-fotos und bildera бернский зенненхунд отдыхает дома на кухне — породы собак сток-фото и бильдервандерзейт в парке für roten pudel und seinen besitzer — породы собак сток-фото и фотодве собаки облизывают губы — породы собак сток-график, — клипарт, -мультфильмы и -символжелтый лабрадор с палкой в лесу — породы собак стоковые фото и изображения арлекин дог и миниатюрная такса сидят лицом к лицу в студии — породы собак стоковые фото и изображения семь собак смотрят вверх — породы собак стоковые фото и изображения йоркширский терьер — породы собак фото и бильярдная школа — породы собак стоковые фото и бильярдные линии иконки. медвежий барер строгий. пиксель идеальный. для мобильных устройств и Интернета. enthält solche symbole wie hund, welpe, haustier, haustier, хаски, лабрадор, поммерн, швабры, золотистый ретривер, немецкий шеферхунд, бульдог. — породы собак стоковые графики, -клипарты, -мультфильмы и -символические линии иконы. медвежий барер строгий. пиксель идеальный. для мобильных устройств и Интернета. enthält solche symbole wie hund, welpen, zwinger, haustier, hundeknochen, spritze, abzeichen, hundepfote, tierarzt, миска для домашних животных, hundefutter. — породы собак сток-графики, -клипарт, -мультфильмы и -символы смеющиеся хаски — породы собак сток-фотографии и изображения фрау geht ihren hund в калифорнийском парке — породы собак сток-фотографии и бильдерфранцузские бульдоги welpen mit hundespielzeug zu spielen. — породы собак стоковые фотографии и щенки лабрадора танцуют — породы собак стоковые фотографии и изображения щенков — породы собак стоковые изображения, -клипарты, -мультфильмы и -символыдве собаки работают и играют вместе на улице — породы собак стоковые фотографии и изображения щенков das leben in vollen zügen — породы собак стоковые фото и бильдертан чихуахуа портрет собаки — породы собак стоковые фото и набор иконок — породы собак стоковые графики, -клипарт, -мультфильмы и -symboletierärztin hält einen kleinen hund in den armen — породы собак стоковые фотографии и фотографии мальтийских гончих, представленные на диване в современном мире — породы собак стоковые фотографии и фотографии собак собак им корнфельд — породы собак стоковые фотографии и фотографии длинношерстных чихуахуа — породы собак стоковые фотографии и фотографии чихуахуа собака смотрит на бульдог — породы собак stock-fotos und bilderhunderasse icons — породы собак stock-grafiken, -clipart, -мультфильмы и -symboleddog-хендлер, стоящий перед клетками в питомнике для борзых, держащий br ленивая собака на поводке. — породы собак стоковые фото и бильдерфранцёсский бульдог нах лекерайен в einer veranstaltung — породы собак стоковые фото и шелковистый терьер — породы собак стоковые фото и бильдерфарб иконки-хунд — породы собак стоковые изображения, -клипарт, -мультфильмы и -символы фон hunde — породы собак stock-grafiken, -clipart, -cartoons und -symbolestudio выстрел собаки, прыгающей на сером фоне — породы собак stock-fotos und bilderdog, стоящий в траве — породы собак stock-fotos und bildertierarzt scannen eines hundes chip — акции пород собак -фотографии и фотомаленькая собака осенью, крупный план итальянской борзой на поле — породы собак сток-фото и бильдербостон-терьер

Как легко построить модель классификации изображений породы собак | Джеймс Ле | NanoNets

Если вы нетерпеливы, прокрутите сообщение до конца, чтобы найти репозитории Github

Кто хорошая собака? Кому нравятся царапины в ушах? Что ж, кажется, у этих причудливых глубоких нейронных сетей нет всех ответов. Однако, может быть, они смогут ответить на тот вездесущий вопрос, который мы все задаем при встрече с четвероногим незнакомцем: что это за хороший щенок?

В этом уроке мы рассмотрим создание классификатора глубокой нейронной сети, способного определять породу собаки по фотографии с использованием набора данных Dog Breed. Мы рассмотрим, как обучить модель, спроектировать входные и выходные данные для классификации категорий и, наконец, отобразить результаты точности для каждой модели.

Проблема классификации изображений выглядит следующим образом: при наличии набора изображений, помеченных одной категорией, нас просят предсказать эти категории для нового набора тестовых изображений и измерить точность предсказаний. Существует множество проблем, связанных с этой задачей, в том числе изменение точки обзора, изменение масштаба, изменение внутри класса, деформация изображения, окклюзия изображения, условия освещения, фоновый беспорядок и т. д.

Как мы могли бы написать алгоритм, который может классифицировать изображения на отдельные категории? Исследователи Computer Vision придумали подход, основанный на данных, для решения этой проблемы. Вместо того, чтобы пытаться указать, как выглядит каждая из интересующих категорий изображений непосредственно в коде, они предоставляют компьютеру множество примеров каждого класса изображений, а затем разрабатывают алгоритмы обучения, которые рассматривают эти примеры и изучают внешний вид каждого класса. . Другими словами, они сначала накапливают набор обучающих данных из размеченных изображений, а затем передают его компьютеру, чтобы он ознакомился с данными.

Учитывая этот факт, полный конвейер классификации изображений можно формализовать следующим образом:

Наши входные данные представляют собой обучающий набор данных, состоящий из N изображений, каждое из которых помечено одним из K различных классов.
Затем мы используем этот обучающий набор для обучения классификатора тому, как выглядит каждый из классов.
В конце мы оцениваем качество классификатора, прося его предсказать метки для нового набора изображений, которые он никогда раньше не видел. Затем мы сравним истинные метки этих изображений с предсказанными классификатором.

Подход обработки изображений с помощью машинного обучения к классификации изображений включает идентификацию и извлечение ключевых характеристик из изображений и их использование в качестве входных данных для модели машинного обучения. Классификация изображений, с технической точки зрения, представляет собой метод машинного обучения, и он разработан так, чтобы напоминать работу человеческого мозга. С помощью этого метода компьютеры учат распознавать визуальные элементы в изображении. Опираясь на большие базы данных и замечая возникающие закономерности, компьютеры могут понимать изображения и формулировать соответствующие теги и категории.

В этом разделе представлены сверточные нейронные сети , которые представляют собой умный способ уменьшить количество параметров. Вместо того, чтобы иметь дело с полностью подключенной сетью, подход CNN повторно использует один и тот же параметр несколько раз. Основная идея CNN заключается в том, что локального понимания изображения достаточно. Практическое преимущество заключается в том, что меньшее количество параметров значительно сокращает время, необходимое для обучения, а также уменьшает объем данных, необходимых для обучения модели.

Вместо полносвязной сети весов каждого пикселя CNN имеет достаточно весов, чтобы посмотреть на небольшой участок изображения. Это как читать книгу с помощью увеличительного стекла; в конце концов, вы читаете всю страницу, но просматриваете только небольшой участок страницы в любой момент времени.

Рассмотрим изображение размером 256 × 256. Вместо того, чтобы обрабатывать все изображение сразу, CNN может эффективно сканировать его фрагмент за фрагментом — скажем, окно 5 × 5. Окно 5 × 5 скользит по изображению (обычно слева направо и сверху вниз), как показано на рисунке ниже. То, насколько «быстро» он скользит, называется длиной шага. Например, длина шага 2 означает, что скользящее окно 5 × 5 перемещается на 2 пикселя за раз, пока не охватит все изображение. Это окно 5 x 5 имеет связанную с ним матрицу весов 5 x 5.

Хитрости со скользящим окном происходят на сверточном слое нейронной сети. Типичная CNN имеет несколько слоев свертки. Каждый сверточный слой обычно генерирует множество альтернативных сверток, поэтому матрица весов представляет собой тензор 5 × 5 × n, где n — количество сверток.

В качестве примера предположим, что изображение проходит слой свертки на матрице весов 5 × 5 × 64. Оно генерирует 64 свертки путем сдвига окна 5 × 5. Следовательно, эта модель имеет 5 × 5 × 64 (= 1600) параметров, что значительно меньше параметров, чем у полносвязной сети, 256 × 256 (= 65 536).

Прелесть CNN в том, что количество параметров не зависит от размера исходного изображения. Вы можете запустить ту же CNN на изображении 300 × 300, и количество параметров не изменится в слое свертки!

Доступ к набору данных, над которым мы будем работать, можно получить здесь. Нам предоставляется обучающий набор и тестовый набор изображений собак. Каждое изображение имеет имя файла, которое является его уникальным идентификатором. Набор данных включает 120 пород собак. Чтобы упростить задачу, мы сократим набор данных до 8 основных пород. В приведенном ниже руководстве показано, как использовать TensorFlow для создания простой CNN с 3 сверточными слоями для классификации пород собак.

Обработка данных

1 — Пакеты

Импортируем все необходимые пакеты.

2 — Распаковать файлы

Теперь нам нужно распаковать файлы поезда и теста из архива. Это код:

 # Разархивируем поезд и тестируем zip-файлarchive_train = ZipFile("Data/train.zip", 'r')archive_test = ZipFile("Data/test.zip", 'r')# Эта строка показывает 5 первых имен изображений в базе данных поездаarchive_train.namelist()[0:5]# Эта строка показывает количество изображений в базе данных поездов, отмечено, что мы должны удалить 1-е значение (заголовок столбца)len(archive_train.namelist( )[:]) - 1

Последняя строка кода должна возвращать значение 10 222.

3 — Изменение размера и нормализация данных

Приведенная ниже функция создает файл pickle для сохранения всех распакованных изображений.

Затем мы определяем новый размер изображения, применяемый ко всем изображениям, и вызываем функцию выше.

 image_resize = 60DataBase_creator(archivezip = archive_train, nwidth = image_resize, nheight = image_resize, save_name = «train») DataBase_creator(archivezip = archive_test, nwidth = image_resize, nheight = image_resize, save_name = «test»)

При использовании ноутбука с ЦП мы должны увидеть, что использование времени составляет около 40 секунд для zip-файла поезда и 41 секунду для тестового zip-файла.

Теперь у нас есть файлы для обучения и тестирования. В следующий раз, когда мы откроем этот код в Jupyter Notebook, мы сможем загрузить их напрямую, а описанный выше шаг можно пропустить, если мы перезапустим код позже.

 # load TRAINtrain = pickle.load( open( "train.p", "rb" ))train. shape

Форма обучающих данных должна быть (10222, 60, 60, 3).

 # загрузить TESTtest = pickle.load( open( "test.p", "rb" ) )test.shape

Форма тестовых данных должна быть (10357, 60, 60, 3).

Все изображения не имеют одинаковой формы. Для нашей модели нам нужно изменить их размер, придав им одинаковую форму. Мы используем обычную практику, чтобы преобразовать их в квадрат. Нам также необходимо нормализовать наш набор данных, разделив на 255 все значения пикселей. Новые значения пикселей будут находиться в диапазоне [0,1].

Давайте проверим одно изображение из обучающего набора данных:

 lum_img = train[100,:,:,:]plt.imshow(lum_img)plt.show()

4 — Извлечь файл меток

Теперь давайте увеличим CSV-файл меток из данных поезда.

 labels_raw = pd.read_csv("Data/labels.csv.zip", сжатие='zip', заголовок=0, sep=',', quotechar='"')labels_raw.sample(5)

5 — Извлечь наиболее представленные породы

Мы уменьшим базу данных, чтобы мы могли уменьшить сложность нашей модели. Кроме того, это поможет для расчета, так как будет только N пород для классификации.Мы сможем легко запустить модель менее чем за 10 минут

Мы должны увидеть этот вывод:

Давайте посмотрим на одно изображение:

 lum_img = train_filtered[1,:,:,:]plt.imshow(lum_img)plt.show()

6 — Один -Горячие метки

Давайте сделаем одноразовое кодирование для наших данных меток.

 # Выбираем метки из N основных пород labels = labels_filtered["breed"].as_matrix()labels = labels.reshape(labels.shape[0],1) #labels.shape[0] выглядит быстрее, чем при использовании len (этикетки)labels.shape

Форма этикеток (922, 1).

 labels_name, labels_bin = matrix_Bin(labels = labels)labels_bin[0:9]

7 — Быстрая проверка меток

Давайте посмотрим, сколько именно N меток мы сохраняем. Как вы увидите ниже по горячим этикеткам, вы можете найти, какой породе он соответствует.

 для породы в диапазоне (len(labels_name)): print('Breed {0}: {1}'. format(breed,labels_name[breed]))

 labels_cls = np.argmax(labels_bin, axis=1) labels[0:9]

Сверточные нейронные сети

1 — Создание поезда и данных проверки

Мы разделили наши данные поезда на две части: набор для обучения и набор для проверки. Следовательно, мы можем проверить точность модельного поезда, сделанного из «тренировочного набора», на проверочном наборе.

 num_validation = 0.30X_train, X_validation, y_train, y_validation = train_test_split(train_filtered, labels_bin, test_size=num_validation, random_state=6)

2 — Создание поезда и тестовых данных

Вот код для разделения исходных данных на обучающие и тестовые наборы:

3 — CNN с TensorFlow — определяющие слои

Архитектура будет такой:

1-й сверточный слой с 32 фильтрами
Max4 pooling
3 Relu
2-й сверточный слой с 64 фильтрами
Max pooling
Relu
3-й сверточный слой с 128 фильтрами
Max pooling
Relu
DropOut
Сортальный слой
Полностью подключенный слой с 500 узлами
Relu
Drovout
Полностью подключенный слой с n узлами (n = количество пород)

Вот краткое объяснение этих терминов:

. : Как объяснялось в разделе CNN выше, на этом уровне мы сохраняем пространственные отношения между пикселями, изучая признаки изображения, используя маленькие квадраты входных данных. Эти квадраты входных данных также называются фильтрует ядра или . Матрица, сформированная путем наведения фильтра на изображение и вычисления скалярного произведения, называется Картой признаков . Чем больше у нас фильтров, тем больше признаков изображения извлекается и тем лучше наша сеть распознает закономерности в невидимых изображениях.
Слой ReLU: Чтобы нейронная сеть любого типа была мощной, она должна содержать нелинейность. ReLU — одна из таких нелинейных операций, расшифровывается как Rectified Linear Unit. Это поэлементная операция, которая заменяет все отрицательные значения пикселей на карте объектов на 0. Мы передаем результат из слоя свертки через Функция активации ReLU .
Макс. слой объединения: После этого мы выполняем операцию объединения , чтобы уменьшить размерность каждой карты объектов. Это позволяет нам уменьшить количество параметров и вычислений в сети, тем самым контролируя переоснащение. CNN использует max-pooling , в котором он определяет пространственное соседство и берет самый большой элемент из исправленной карты объектов в этом окне. После слоя объединения наша сеть становится инвариантной к небольшим преобразованиям, искажениям и переводам во входном изображении.
Полносвязный слой: После этих слоев мы добавляем пару полносвязных слоев, чтобы завершить архитектуру CNN. Выходные данные слоев свертки и объединения представляют высокоуровневые характеристики входного изображения. Слои FC используют эти функции для классификации входного изображения по различным классам на основе набора обучающих данных. Помимо классификации, добавление слоев FC также помогает изучить нелинейные комбинации этих признаков.
Выпадающий слой: Dropout — это метод регуляризации, помогающий сети избежать переобучения. В основном во время обучения половина нейронов на определенном слое будет деактивирована. Это улучшает обобщение, поскольку вы заставляете свой слой учиться на разных нейронах. Обычно мы используем Dropout на полностью связанных слоях, но также можно использовать Dropout после слоев с максимальным объединением, создавая своего рода усиление шума изображения.

В более широком плане архитектура CNN выполняет две основные задачи: извлечение признаков (свертка + слои объединения) и классификация (полностью связанные слои). В целом, чем больше у нас шагов свертки, тем более сложные функции сможет научиться распознавать наша сеть.

Здесь мы определяем наши веса, смещения и другие константы.

Здесь мы определяем наш слой свертки.

Здесь мы определяем наш плоский слой.

Здесь мы определяем наш полносвязный слой.

4 — CNN с TensorFlow — Настройка тензора-заполнителя

Здесь мы устанавливаем заполнитель для тензора в TensorFlow.

 x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, img_size, img_size, num_channels], name='x')x_image = tf.reshape(x, [-1, img_size, img_size, num_channels]) # -1 поставить все как 1 arrayy_true = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, num_classes], name='y_true')y_true_cls = tf.argmax(y_true, axis=1)keep_prob_fc=tf.placeholder(tf. float32)keep_prob_conv=tf.placeholder(tf.float32)

5 — CNN с TensorFlow — Дизайн слоя

В этой части вы можете поиграть с размерами и количеством фильтров. Лучшая модель — это модель с правильным количеством слоев, а также с хорошим выбором размеров и количества фильтров.

6 — CNN с TensorFlow — Потеря кросс-энтропии

Здесь мы определяем нашу функцию потерь для обучения нашей модели.

 cross_entropy = tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=layer_fc2, labels=y_true)cost = tf.reduce_mean(cross_entropy)optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=1e-4).minimize(cost)correct_prediction = tf. equal (y_pred_cls, y_true_cls) точность = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))

7 — CNN с TensorFlow — Обучение модели

Теперь давайте на самом деле обучим нашу нейронную сеть!

 session = tf.Session()def init_variables(): session.run(tf.global_variables_initializer())

Приведенная ниже функция создает пакет из набора данных. Мы используем пакет для обучения нашей модели.

 init_variables()total_iterations = 0optimize(num_iterations=3500, X=250)

Как видите, модель имеет тенденцию к переоснащению и не очень хороша.

8 — CNN с TensorFlow — Результаты

Результаты не очень хорошие, точность всего 44%. Использование предварительно обученной модели с Keras даст вам лучший результат, но с этой моделью вы будете знать, как создать с нуля свою собственную CNN с помощью TensorFlow.

Имея больше фотографий собак, мы можем повысить точность. кроме того, мы можем создавать новые изображения в нашем наборе обучающих данных, вращая изображения. это то, что мы называем увеличением изображения. Это поможет модели обнаружить паттерн, который может иметь различное «положение» в пространстве.

Ниже приведены некоторые функции для отображения некоторых изображений из новых тестовых данных с соответствующими породами и предсказанными породами. Существует также матрица путаницы, чтобы увидеть результаты.

Давайте посмотрим на некоторые результаты!

 feed_dict_validation = {x: x_validation, y_true: y_validation, geat_prob_conv: 1, keep_prob_fc: 1} df_validation_predicted_cls = session.run (y_pred_cls, feed_dict = feed_dict_validation) (y_pred_cls, feed_dict = feed_dict_validation) (y_pred_cls, feed_dict_validation) (y_pred_cls, feed_dict_palidation). 62], cls_pred=df_validation_Predicted_cls [50:62])

 i = 63print(("Истина: {0}/{1}").format(df_validation_toPred_cls[i], labels_name[df_validation_toPred_cls[i]]))print(("Pred: {0}/{1}" ).format(df_validation_Predicted_cls[i], labels_name[df_validation_Predicted_cls[i]]))lum = X_validation[i,:,:,:]plt. show()

plot_confusion_matrix(df_validation_toPred_cls,df_validation_Predicted_cls) Как вы видите 900,90 модель с трудом различает породу 1: bernese_mountain_dog и породу 2: entlebucher . Эти 2 породы очень похожи друг на друга (одинаковый цвет и форма). Итак, кажется нормальным, что наша модель допустила некоторые ошибки между этими двумя породами.

Столкнувшись с проблемой точности при трансферном обучении, я решил решить ее, создав простую в использовании облачную службу глубокого обучения, использующую трансферное обучение. Он содержит набор предварительно обученных моделей, которые прошли обучение по миллионам параметров. Я могу загрузить данные Fashion MNIST, а затем сервис выберет лучшую модель для выполнения задачи. Наконец, он создает новую NanoNet поверх существующей предварительно обученной модели и подгоняет NanoNet к данным.

Поскольку модели NanoNets сильно предварительно обучены, я использовал гораздо меньший набор обучающих данных, всего около 100 изображений на класс. От этой модели я получил точность теста 83,3%. Это на 7% больше, чем у модели VGG19, несмотря на использование 1/60 данных! Причина, по которой модель NanoNets работает лучше, заключается в большом количестве предварительных тренировок, оптимальном выборе гиперпараметров и дополнении данных.

Преимущество NanoNets в том, что каждый может загружать данные и создавать свои собственные модели. Вы можете строить модели двумя способами:

2. Использование NanoNets API:

Ниже мы дадим вам пошаговое руководство по обучению вашей собственной модели с использованием NanoNets API, состоящее из 9 простых шагов.

Шаг 1: Клонирование репозитория

 git clone https://github.com/NanoNets/image-classification-sample-python.git 
 cd image-classification-sample-python 
 запросы на установку sudo pip

Шаг 2: Получите бесплатный ключ API

Получите бесплатный ключ API с http://app.nanonets.com/#/keys

Шаг 3. Установите ключ API в качестве переменной среды

 export NANONETS_API_KEY=YOUR_API_KEY_GOES_HERE

Шаг 4: Создайте новую модель

python .