Как мне следует подойти к разработке этого проекта компьютерного зрения? Детектор какания/выделения/моча собаки с оповещ ⇐ Python

[Anonymous]

В настоящее время я разрабатываю проект, целью которого является разработка детектора какашек/выделений/мочеиспускания для собак с использованием YOLOv8 со звуковыми оповещениями для отпугивания от определенных мест, в которых позволяет дальность обзора камеры. Это приложение будет доступно для просмотра через веб-страницу с порталом входа.
Стек: Python, Django, YOLOv8, OpenCV, HTML, CSS, JS.
Сначала у меня возник ряд проблем: я не уверен, использую ли я правильную модель для этого проекта. В настоящее время я выполняю трансферное обучение с использованием yolov8s.pt и тренируюсь на наборе данных. с 1 класса, какающие собаки.
Вот как это выглядит:

Код: Выделить всё

results = model.train(data="config.yaml", epochs=100, patience=15, batch=4, workers=6, device=[0])

Однако, несмотря на многочисленные попытки и обработку набора данных, мне кажется, что я всегда вообще не получаю никаких обнаружений, а когда я получаю обнаружения, они всегда являются ложноположительными. Может ли быть так, что обнаружение объектов — неправильный выбор? Может быть, оценка позы будет лучше, учитывая цель проекта?
Во-вторых, я не могу найти способ сделать камеру RTSP общедоступной. доступен, я пытался найти переадресацию портов, но это было невозможно из-за ограничений моего маршрутизатора и моего интернет-провайдера.
И, наконец, помимо какающей/испражнения/мочания собаки, я Также хотелось бы, чтобы система могла идентифицировать и различать каждую собаку, видимую в камере. Можно ли обучить YOLOv8 как обнаружению/позе объекта (если оценка позы лучше для проекта), так и сегментации?

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/789 ... pooping-el