Породы собак в фотографиях: Породы собак с фото и названиями

Содержание

8 исчезнувших пород собак, которых не осталось даже на фотографиях

Все мы знаем, как работают селекционеры, когда выводят новые породы собак. Выгодные человеку особенности характера и внешности закрепляются в последующих поколениях путем скрещивания особей, отобранных по определенным критериям. Тут все ясно. Но со временем некоторые признаки становятся ненужными, устаревшими или даже опасными, и порода исчезает.

AdMe.ru предлагает вам взглянуть на список пород собак, которых больше не существует.

1. Английский водяной спаниель, или водяная собака

Последних представителей этой охотничьей породы собак видели в начале XX века. Она была популярна среди любителей охоты на водоплавающих птиц. Существует мнение, что экстерьер английского водяного спаниеля вдохновил селекционеров на выведение ирландского спаниеля.

2. Буль-энд-терьеры

Эта группа бойцовских собак возникла в результате народной селекции. Любители собачьих боев не считали привлекательный внешний вид важной характеристикой, поэтому представителей буль-энд-терьеров было сложно назвать милыми, а также они не имели определенных признаков экстерьера.

Все они были помесью староанглийского бульдога и различных терьеров.

3. Вертельная, или поварская собака

Поварская собака предназначалась для бега в колесе (вращение колеса приводило в действие вертел на кухне), поэтому она должна была быть выносливой, но при этом компактной, так как колеса имели определенный размер. К середине XIX века кухонное колесо потеряло актуальность, и порода постепенно исчезла.

4. Кубинский дог, или кубинский мастиф

Кубинский дог появился в результате скрещивания староанглийского бульдога и староиспанского мастифа. Предназначались эти собаки для преследования беглых рабов. После отмены рабства необходимость в разведении кубинского дога отпала, и к началу XX века порода вымерла.

5. Кури

Собака для жертвоприношений, еды, охоты, компании. Кури занимали важное место в жизни маори, поэтому на каноэ с переселенцами, прибывшими из Полинезии в Новую Зеландию, были и собаки. Но и европейские поселенцы привезли с собой большое количество собак, и из-за скрещивания с другими породами чистокровные кури исчезли к концу XVIII века.

6. Собака индейского племени сахту (Hare Indian dog)

Нелающий потомок домашних собак и койотов имел отличные характеристики для охоты и защиты дома. Но в XIX веке, когда роль охоты на территории, занимаемой племенами сахту, уменьшилась, эта порода исчезла, смешавшись с европейскими породами.

7. Течичи

Карликовая собачка, умеющая лазать по деревьям, – немой предок чихуахуа, известный еще в XV веке до н. э. По некоторым версиям, течичи были одомашнены индейцами майя. О важной роли этих собак можно судить по захоронениям, в которых нашли останки течичи рядом с мумией владельца: собачка должна была помочь хозяину найти путь в загробный мир.

8. Тесем

Тесем - охотничья собака, которую теперь можно увидеть только на древнеегипетских фресках и резьбе. Предполагают,что эта порода родственна басенджи. У них были длинные ноги, острые торчащие уши и плотно закрученный хвост. Внешне эти собаки напоминают современных борзых.

Исчезновение и возникновение новых пород происходит постоянно. Селекционерам даже удается возродить вымершие породы собак. Так были возвращены к жизни такие породы, как, например, староанглийский бульдог, ланкаширский хилер и норвежский лундехунд.

подробные описания, характеристики, цены щенков, фото и отзывы

9364

Описание и стандарт породы собак джек-рассел-терьер. Характер и интеллект. Плюсы и минусы. История и разновидности. Содержание, дрессировка, кормление. Фото. Примеры кличек. Стоимость щенков.

9778

Характеристика породы собак тибетский мастиф. Стандарт, характер, история происхождения и фото. Возможность содержания в квартире. Рацион, уход и тренировки. Цена щенка. Отзывы владельцев.

14292

Описание породы басенджи (африканская нелающая собака). Стандарт, характер, разновидности, фото. Особенности ухода, кормления и дрессировки. Подверженность болезням. Стоимость щенков. Отзывы владельцев.

6422

Описание собак породы бернский зенненхунд. Стандарт, характер, интеллект, фото. Плюсы и минусы содержания в вольере и в квартире. Воспитание и дрессировка. Правильное питание и контроль над здоровьем. Цена щенков.

3496

Описание собак породы бассет-хаунд. Стандарт, характер, интеллект и фото. Сложности дрессировки. Базовый уход и контроль над состоянием здоровья. Выбор и цена щенка. Отзывы.

5244

Описание собак породы бишон фризе. Стандарт, характер, продолжительность жизни, история возникновения и фото. Цена щенка. Содержание в домашних условиях. Груминг, питание, дрессировка. Типичные болезни. Подходящие клички.

2799

Плюсы и минусы породы собак английский бульдог. Стандарт, характер. Особенности ухода, кормления и дрессировки. Разведение. Проблемы со здоровьем. Фото. Примеры кличек. Стоимость щенков.

5558

Описание и фото собак породы бордер-колли. Интеллект, характер, продолжительность жизни. Специфика содержания в квартире. Уход за шерстью, питание и дрессировка. Распространенные болезни. Цена щенка. Отзывы владельцев.

8395

Характеристика и фото собак породы доберман. Размеры, интеллект, продолжительность жизни, история происхождения. Содержание, рацион, дрессировка. Купирование ушей и хвоста. Стоимость щенка. Отзывы владельцев.

7292

Описание и фото собак породы золотистый ретривер (голден-ретривер). История происхождения, стандарт, характер. Правила ухода и кормления. Распространенные болезни. Выбор и стоимость щенка. Отзывы владельцев.

1765

Описание и фото собак породы йоркширский терьер (йорк). Внешний вид, размеры, характер. Правила кормления и расчет суточной потребности в пище. Уход за шерстью, зубами, глазами, ушами. Вязка и беременность. ТОП-кличек. Отзывы.

26417

Стандарт и характеристика породы стаффордширский терьер. Повадки и интеллект. Содержание, уход, питание, дрессировка. Фото. Ориентировочная стоимость щенков. Отзывы владельцев.

Вислоухие породы собак с фотографиями и названиями

В нашей статье мы рассмотрим вислоухие породы собак с фотографиями и названиями. Опишем некоторые важные особенности каждой. Кроме этого вкратце мы рассмотрим правила ухода за ними.

Висячие ушки – это особенность пород, которая привлекает многих людей. Поэтому некоторые и решаются на покупку такого питомца. Вероятно, что из-за популярности висячих ушей мультяшные и игрушечные собаки "снабжены" данным элементом. Сейчас мы рассмотрим популярные породы вислоухих собак. Названия и фото вы найдете ниже.

Такса

Эта порода была выведена в Германии. Представителей использовали для охоты на барсуков. Это порода маленьких вислоухих собак в последнее время становится все популярнее. Представители ее по размеру небольшие, с короткими, но крепкими ногами. Тело у собак длинное, голова - конической формы.

Таксы - достаточно упрямые собаки. Из-за чего и возникают трудности в учебе. Поэтому, обучая таксу, будьте терпеливы. Лай этих собак громкий и глубокий. Отметим, что таксам очень нравится гавкать.

Ухаживать за шерстью нужно раз в неделю с помощью щетки. Таким образом вы удалите мертвые волосинки.

Кокер-спаниель

Вислоухая пород собак, которую вывели в девятом веке для охоты на птиц в Англии. В восемнадцатом веке в этой стране уже было две разновидности кокеров: кокер-спаниель и спрингер. В 1893 году в Великобритании установили стандарты для каждого из видов.

Кокер-спаниель - это небольшая, но сильная и ловкая собака. Голова у нее коническая, широкая, а морда квадратной формы. Уши покрыты длинной и волнистой шерстью, расположена низко. Глаза у спаниеля яйцевидные, большие. Шея мускулистая, длинная, а шерсть мягкая, шелковистая.

Окрас у таких собак может быть разный. Можно встретить темно- и светло-рыжих кокер-спаниелей. Также есть у этой породы вислоухих собак черно-белые и чисто черные представители.

Характер у кокеров спокойный. Они очень умные, нежные и ласковые. Прекрасно уживаются с детьми и другими домашними животными. Кокер-спаниель любит находиться вместе с семьей, одиночество не для него.

Такой пес нуждается в тщательном уходе за шерстью. Нужно следить, чтобы она не запуталась, не образовывались комки. Лишнюю шерсть в ушах и между лап стоит удалять. Если есть необходимость, то можно несколько раз в год подстригать собаку. Желательно данное дело доверять профессионалам.

Лабрадор-ретривер: описание

Вислоухая порода собак (фото см. ниже) обладает массой положительных качеств. Выведена она была в девятнадцатом веке в канадской провинции. Представители породы - прекрасные пловцы. Также они известны всему миру из-за трудолюбия и преданности владельцу.

Эти собаки используются в поисково-спасательных операциях, для помощи инвалидам, для поиска взрывчатых веществ и наркотиков. Также во всех соревнованиях представители данной породы преуспевали.

По размеру это собака средняя, мускулистая, сильная. Голова широкая, нос трапециевидной формы. Глаза карие, среднего размера, круглые. Хвост по размеру средний, на конце тонкий, а у основания толстый. Представители породы могут быть черного, коричневого цвета. Также встречается палевые лабрадоры-ретриверы.

Представители этой породы очень любят поесть. Поэтому если перекармливать, то они склонны к ожирению. Часто такие собаки могут даже есть несъедобные предметы, например детские игрушки. Эти собаки достаточно энергичны, так как выведены для физически требовательных работ. Поэтому нуждаются в ежедневных упражнениях. Заниматься нужно в пределах часа.

Представители данной породы дружелюбные, их можно без опаски выбирать в качестве домашнего животного для семьи с детьми. Также лабрадоры являются прекрасными компаньонами. Эти собаки отзывчивые, доброжелательные, умные. Лабрадоры послушные, верные хозяину, ласковые с детьми.

Лабрадор-ретривер: уход за представителями породы

Следует регулярно ухаживать за их густой шерстью. Расчесывать нужно раз в неделю, в период линьки необходимы более частые вычесывания. Желательно купать питомца каждые 2 месяца. Раз в месяц стоит обрезать когти, если пес их самостоятельно не счесывает.

Нужно следить за ушами, их необходимо проверять раз в неделю. При возникновении подозрении на инфекцию собаку следует показать врачу. После купания и плавания также стоит чистить ушки лабрадору. Это нужно делать, чтобы предотвратить возникновение инфекции.

Золотистый ретривер

Это еще одна порода вислоухих собак, которая была выведена в 1800-х годах. Представители ее - отличные охотники, пловцы и компаньоны. У такой собаки широкий плоский череп, морда трапециевидной формы. Телосложение стройное. Глаза миндалевидные, темные, по размеру средние. Хвост у представителей породы средний и прямой, держится высоко. Уши у них небольшие, висячие. Расположены они высоко.

Представители породы энергичные, им требуются длительные прогулки. Могут жить как в квартире, так и в доме. Отлично подходят для многодетных семей. Ретриверы - очень послушные, хорошо обучаемые собаки. Они обладают уравновешенной психикой. Нуждаются в регулярной чистке шерсти, ушей.

Бладхаунд

Какие еще бывают вислоухие породы собак? Название следующей - бладхаунд. Это порода одна старейших на сегодняшний день. Представители по размеру большие. Тело у них сильное, мускулистое, при этом кожа достаточно тонкая. Морда длинная, нос и губы большие. Уши достаточно длинные, низко расположены. Глаза темные, глубоко посажены. Наиболее часто встречаемые окрасы: палевый, рыжий, красно-коричневый, черный с рыжим подпалом.

Представители данной породы нуждаются в долгих ежедневных прогулках. Желательно содержать таких собак не в квартире, а в доме с большим, но огороженном двором. Характер у таких псов достаточно мягкий. Они умны, активны. Такой пес лает нечасто, но громко.

Как ухаживать за собакой? Периодически убирать щеткой отмершие ворсинки. Следует регулярно чистить ушки, чтобы не скапливалась пыль и грязь. Это необходимо делать каждому владельцу бладхаунда, так как такие собаки склонны к ушным инфекциям.

Афганская борзая

Это достаточно старая порода собак. Представителей использовали для охоты на оленей, антилоп и кроликов. Эти собаки большие и сильные. Голова у них пропорциональна с телом, покрыта длинными прядями шерсти. Глаза миндалевидные, темные. Морда коническая, длинная. Уши покрыты длинной шерстью, опущенные. Лапы сильные, большие. Они покрыты длинной, густой шерстью. Окрас бывает разный. Наиболее распространенный: белый, черный с подпалом, рыжий, палевый.

Представители породы красивые и умные. Нуждаются в обучении, так как могут быть непослушными. За борзой следует правильно ухаживать, особенно за шерстью. Часто придется обращаться к грумерам.

Несколько раз в неделю нужно аккуратно расчесывать шерсть. Процесс должен занимать около часа. Раз в квартал нужно купать собаку с использованием специальных шампуней. Конечно же, не стоит забывать о чистке ушей.

Порода бассет-хаунд

Это одна из самых популярных вислоухих пород собак. Выведена она в девятнадцатом веке. По размеру собака не очень большая, но у нее длинное тело и короткие лапы. Нос у нее широкий, черный. Голова представителей породы округлая, выпуклая. Глаза у бассет-хаунда темные, большие. Хвост у представителей породы длинный, с заостренным кончиком. Уши у собак большие, висячие, длинные, с острыми концами.

Бассет-хаунды упрямые, трудновоспитуемые. Представители породы склонны к ожирению, так как они очень любят поесть и часто переедают. Такие собаки бывают ленивыми, обычно не особо активны. Они подходят для семьи.

Нужно их шерсть периодически чистить щеткой, чтобы убрать отмершие волоски. Следует каждую неделю проверять ушки этой собаки. С такой же периодичностью их нужно чистить, дабы предотвратить появление ушных инфекций.

Описание внешнего вида и характера бигля

Продолжая составлять список пород вислоухих собак с фотографиями, рассмотрим еще одну. Называется она бигль. Получена порода за счет скрещивания с терьерами в семнадцатом веке. Сейчас представители очень часто встречаются во Франции, США и Англии.

По размеру собака небольшая. Лапы у нее короткие, ушки мягкие. Выводили эту породу для отслеживания кроликов, зайцев, а также других мелких животных. Нюх и инстинкт выслеживания у представителей породы хорошо развиты. Сейчас их используют в качестве розыскных собак во всем мире. Отметим, что бигли достаточно умны. Представители этой породы вислоухих собак дружелюбны и отважны. Они обладают уравновешенной психикой и независимым характером. Прекрасно подходят для проживания в квартирах, в семьях. Хотя бигли адаптируются к различным условиям достаточно быстро.

Особенности ухода за биглями

Следует регулярно чистить щеткой их шерсть. Ушки стоит очищать каждую неделю. Представители породы нуждаются в ежедневных длительных прогулках. Из-за нехватки физической активности и большой любви к еде они часто страдают ожирением, поэтому хозяевам нужно следить за весом питомца.

Ирландский сеттер

Эта охотничья порода вислоухих собак. Она была выведена путем скрещивания спаниеля и английского сеттера. Появилась данная порода в восемнадцатом веке. Первоначально использовалась для охоты на горных птиц.

Далее в статье составим описание этой породы вислоухих собак. По размеру представители средние. Выглядят они очень элегантно. Голова у собак небольшая, длинная, череп овальной формы, немного закругленный. Ушки средней длины, расположены низко, на кончиках закруглены. Окрас каштановый, с красным отливом. Также бывают светло-рыжие и темно-рыжие представители породы.

Ирландские сеттеры привязаны к людям, от долгой разлуки страдают. Они хорошо ладят с детьми, другими животными. Даже в двухлетнем возрасте некоторые представители этой породы вислоухих собак остаются «щенками». То есть они еще с большим удовольствием играют, шкодничают.

Собакам нужны большие физические нагрузки. Им нравится делать различные упражнения. Любят прогулки, с удовольствием будут бегать с хозяином по утрам или блуждать по лесу, парку. Если говорить про уход, то этим собакам необходимо чистить шерсть часто. Делать это нужно хотя бы через день, дабы она всегда была блестящей и не спутывалась. Лишнюю шерсть между лапок стоит удалять.

Заключение

В нашей статье мы рассмотрели вислоухие породы собак с фотографиями и названиями. Мы описали их внешний вид, характер, особенности поведения. Также затронули некоторые моменты их содержания. Надеемся, что данная информация была вам полезна.

невероятных фотографий того времени, которые показывают, какими были популярные породы собак до и после 100 лет разведения

Этот пост изначально был опубликован на этом сайте

Они могут быть лучшими друзьями человека, но человек также изменил их до неузнаваемости, показывают эти невероятные фотографии пород собак.

Сто лет назад такие собаки, как бультерьер, боксер, английский бульдог и такса, были хорошо сложены, в целом здоровы и физически активны.Сегодняшние версии этих пород заметно отличаются.

За прошедшие годы было выведено несколько пород, чтобы преувеличить определенные физические характеристики за счет их здоровья, долголетия и качества жизни. Блог «Наука собак» провел параллельное сравнение нескольких популярных пород собак из книги Уолтера Эсплина Мейсона « Собаки всех наций» 1915 года, показав, как они выглядят сегодня.

1. Бультерьер

Бультерьер был впервые признан породой Американским клубом собаководства (AKC) в 1885 году.В 1915 году это была подтянутая, симпатичная собака с пропорциональной головой и тонким торсом. Dogs of All Nations назвал его «воплощением ловкости, грации, элегантности и решимости» и «гладиатором собачьей расы».

Но сегодня бультерьеров разводят так, чтобы у них была голова в форме футбольного мяча и толстое приземистое тело - в отличие от худощавых и красивых собак 1915 года.

AKC теперь утверждает, что морда собаки «должна быть овальной по очертаниям и быть заполненной полностью, создавая впечатление полноты с поверхностью, лишенной впадин или углублений, т.е. иметь форму яйца».Согласно Науке собак, у него также появились дополнительные зубы и привычка гоняться за хвостом.

2. Английский бульдог

Немногие собаки были так искусственно сформированы путем разведения, как английский бульдог. В Великобритании собак использовали для травли быков - кровавого спорта, где собаки использовались для приманки и нападения на быков - до тех пор, пока это не стало незаконным в 1835 году. В 1915 году бульдог уже имел некоторые характерные черты, которые мы наблюдаем сегодня, например обвисшие тела. челюсти и присед.

Сегодня заводчики вывели бульдогов с более выраженными морщинами на лице и еще более толстым и приземистым телом. AKC описывает идеальную собаку как имеющую «тяжелое, коренастое, низко раскачивающееся тело, массивную короткомордую голову, широкие плечи и крепкие конечности». К сожалению, бульдоги страдают от ряда проблем со здоровьем, таких как проблемы с дыханием и перегрев.

3. Немецкая овчарка

немецких овчарок стали символом всего: от верности и дружбы до жестокости полиции.AKC впервые была признана породой в 1908 году. В 1915 году собак всех наций описал ее как «собаку среднего размера», весом всего 55 фунтов (24 кг), с «глубокой грудью, прямой спиной и сильной поясницей». .

Но сегодняшних немецких овчарок разводят так, чтобы они были значительно крупнее (от 75 до 95 фунтов или от 34 до 43 кг) с более покатой спиной. AKC описывает идеальный экземпляр как «сильное, подвижное, мускулистое животное, бдительное и полное жизни».

Однако они также склонны к проблемам со здоровьем, таким как дисплазия бедра, когда кости ног не подходят должным образом в тазобедренном суставе, и вздутие живота, состояние, при котором живот может расширяться от воздуха и скручиваться, что иногда может быть фатальный.

4. Эрдельтерьер

Хотя по этой фотографии вы не можете сказать, Dogs of All Nations описал окраску головы и ушей эрдельтерьера как насыщенный загар, а также ноги до бедер и локтей. И шерсть собаки была «жесткой и жилистой», но недостаточно длинной, чтобы быть «рваной».

Сегодня цвет, похоже, не сильно изменился, но мех современных эрдельтерьер определенно выглядит длиннее и «рванее», чем в 1915 году. Эрдельтерьер считается самым крупным из всех терьеров, он спортивный и игривый.

5. Шетландская овчарка

Шетландская овчарка, или шелти, не была признана Американским клубом собаководства до 1911 года, всего за четыре года до публикации книги, из которой это изображение. В то время в книге сообщается, что он весил всего от 7 до 10 фунтов (от 3 до 4 кг) и, судя по всему, имел мех средней длины.

Сегодня собаки были выведены более крупными, весом не менее 20 фунтов (9 кг), но все еще ловкими. И их мех стал безошибочно длиннее, чем в 1915 году.AKC теперь описывает их как «маленькую, настороженную, длинношерстную рабочую собаку с грубой шерстью». Они также очень умны и хорошо пасут.

Подробнее »

Теперь ваш iPhone или телефон Android может определять породы собак на фотографиях, которые вы делаете.

ВЛАДЕЛЬЦЫ ДОМАШНИХ ЛЮДЕЙ будут в восторге от новой функции Google Фото для iPhone и Android.

ИИ, который поддерживает приложение для сортировки изображений большой G, теперь может определять породу вашей собаки или кошки и давать вам больше информации о вашем пушистом друге.

2

Google Фото представил ряд функций, ориентированных на домашних животныхКредит: Google

Система машинного обучения, получившая название Google Lens, недавно была представлена ​​в приложении Photos для iOS и Android после запуска в качестве эксклюзивной привилегии на флагманских телефонах Google Pixel 2. .

Цифровой всезнайка уже может распознавать объекты на ваших фотографиях, включая предприятия, достопримечательности, книги, фильмы и игры.

Он делает это, извлекая информацию из огромной базы данных результатов поисковой системы Google.

И теперь вы можете добавить распознавание питомцев к его растущему набору навыков.

2

Paw-fect - Google Фото теперь также позволяет искать домашних животных по породам и с помощью эмодзиКредит: Getty - Contributor

Вот как вы можете заставить его работать: откройте Google Фото, выберите изображение кошки или собаки, которое вы только что сфотографировали. , а затем коснитесь значка объектива, чтобы просмотреть дополнительную информацию, включая породу.

В своем блоге менеджер по продуктам Google Кристи Бол сказала, что появление этой функции было приурочено к празднованию Национального дня домашних животных на этой неделе.

Она также указала на множество других функций приложения, ориентированных на домашних животных, в том числе слайд-шоу музыкального видео для кошек и собак, которое можно настроить, нажав на кнопки с очаровательным названием Meow Movie или Doggie Movie.

И если вы отметите фотографию, на которой вы и ваша собака гуляете, вы можете найти ее, введя его имя и «парк».

Вы также сможете искать своих приятелей по породам, видам и даже по смайликам.

«Быстро ищите« питбуль », чтобы заново открыть для себя фотографии милой собаки вашей сестры», - поясняется в сообщении в блоге.

Теперь, если бы он мог чистить и лоток для мусора вашего питомца.


Мы платим за ваши истории! У вас есть история для новостной команды The Sun Online? Напишите нам по адресу [email protected] или позвоните по телефону 0207782 4368. Мы тоже платим за видео. Щелкните здесь, чтобы загрузить свой.


Фотографии любимых пород собак Америки

  • Самые популярные породы собак Американского клуба собаководства

    Командир немецкая овчарка, лабрадор Шайна Майдела, золотистый ретривер Майор, бигль Шайло и бульдог Мунк представляют пятерку лучших пород собак в США. .S, по данным Американского клуба собаководства, 30 января 2013 г.

    Американский клуб собаководов / Рассел Бьянка.

  • Самые популярные породы собак Американского клуба собаководства

    Лабрадор ретривер был признан самой популярной породой собак №1. Эйс, щенок лабрадора-ретривера, изображен с Шайной Майдела, взрослым лабрадор-ретривером, на пресс-конференции Американского клуба собаководства 30 января 2013 года в Нью-Йорке, где были объявлены самые популярные собаки в США.

    Stan Honda / AFP / Getty Images

  • Самые популярные породы собак Американского кинологического клуба

    Немецкие овчарки заняли второе место.Командир немецких овчарок (слева) и щенок Цунами (справа) касаются носами на пресс-конференции Американского клуба собаководства 30 января 2013 года в Нью-Йорке.

    Американский кинологический клуб / Рассел Бьянка

  • Самые популярные породы собак Американского кинологического клуба

    Золотистые ретриверы были третьей по популярности породой собак. Щенок золотистого ретривера по кличке Гиббс на пресс-конференции в Американском клубе собаководства в Нью-Йорке, 30 января 2013 г.

    Сет Вениг / AP Photo

  • Самые популярные породы собак Американского клуба собаководства

    Бигль занял четвертое место в конкурсе популярности.Здесь бигль Шайло получает закуску от Мэри Каммингс на пресс-конференции Американского клуба собаководства 30 января 2013 года в Нью-Йорке.

    Stan Honda / AFP / Getty Images

  • Самые популярные породы собак Американского клуба собаководства

    Бульдоги заняли пятое место в списке популярных пород собак в США. Мунк (слева) и щенок Доминик (оба бульдога) Фотография сделана на пресс-конференции Американского клуба собаководства 30 января 2013 года в Нью-Йорке.

    Стэн Хонда / AFP / Getty Images

  • Самые популярные породы собак Американского клуба собаководства

    Немецкие овчарки, командир (справа) и щенок Цунами (слева), позируют на пресс-конференции Американского клуба собаководства.30 августа 2013 года в Нью-Йорке, где были объявлены самые популярные собаки в США. Породы, занявшие с шестого по десятое место, были йоркширский терьер, боксер, пудель, ротвейлер и такса.

    Стэн Хонда / AFP / Getty Images

  • Самые популярные породы собак Американского кинологического клуба

    Бульдоги Мунк и щенок Доминик играют во время пресс-конференции Американского кинологического клуба, чтобы обсудить выпуск ежегодного списка собак. самые популярные породы собак в США.С., 30 января 2013 г. в Нью-Йорке.

    Spencer Platt / Getty Images

  • Самые популярные породы собак Американского клуба собаководства

    Немецкая овчарка по кличке Командор на пресс-конференции в Американском клубе собаководов в Нью-Йорке, 30 января 2013 г. Клуб огласил свой список собак. самые популярные породы собак в 2012 году и немецкая овчарка в пятерке лучших.

    Seth Wenig / AP Photo

  • «КЛАССИФИКАЦИЯ ОБРАЗОВ ПОРОД СОБАК» | автор: Ашис Кумар Панда

    Создайте современный классификатор изображений.

    Добро пожаловать во вторую часть Эпизода 2, где мы займемся проблемой Классификация пород собак . У нас есть изображения 120 пород собак, которые мы должны классифицировать. Прежде чем мы начнем, я хотел бы поблагодарить Jeremy Howard и Rachel Thomas за их усилия по демократизации ИИ. Спасибо замечательному сообществу fast.ai и Sam Charrington за онлайн-сессии TWiML & AI x Fast.ai Study Group Sessions .

    Чтобы извлечь максимальную пользу из этой серии сообщений в блоге, не стесняйтесь исследовать первую часть этой серии в следующем порядке: -

    1. Классификация изображений собак и кошек
    2. Классификация изображений пород собак
    3. Классификация изображений с несколькими метками
    4. Анализ временных рядов с использованием нейронной сети
    5. NLP-анализ настроений в наборе данных фильмов IMDB
    6. Основы системы рекомендаций фильмов
    7. Совместная фильтрация с нуля
    8. Совместная фильтрация с использованием нейронной сети
    9. Философия написания, как Ницше
    10. 9010 в наборе данных Cifar-10
    11. ML Модель для обнаружения самого большого объекта на изображении Часть 1
    12. ML Модель для обнаружения самого большого объекта на изображении Часть 2

    Для тех, кто не видел предыдущий эпизод, нажмите здесь, чтобы посмотреть Эпизод 2.1. Чтобы сэкономить вам время, я быстро перейду к последней серии здесь. Ниже приведены шаги, которые мы выполнили для создания современного классификатора : -

    1. РАЗРЕШИТЬ ДОПОЛНЕНИЕ ДАННЫХ И УСТАНОВИТЬ PRECOMPUTE = TRUE.
    2. ИСПОЛЬЗУЙТЕ lr_find () , ЧТОБЫ НАЙТИ НАИЛУЧШУЮ ОБУЧАЮЩУЮ СТАВКУ, ГДЕ ПОТЕРЯ ЕЩЕ УЛУЧШАЕТСЯ
    3. ПРОЙДИТЕ ПОСЛЕДНИЙ УРОВЕНЬ ИЗ ПРЕДНАЗНАЧЕННЫХ АКТИВАЦИЙ ДЛЯ ПАРЫ ЭПОХ.
    4. ОБУЧЕНИЕ ПОСЛЕДНЕГО СЛОЯ С ДОПОЛНЕНИЕМ ДАННЫХ (например, PRECOMPUTE = FALSE ) ДЛЯ 2–3 EPOCH С CYCLE_LEN = 1 .
    5. РАЗМОРОЗИТЬ ВСЕ СЛОИ.
    6. УСТАНАВЛИВАЙТЕ УЧЕБНУЮ УЧЕБНУЮ УЧЕБНУЮ ПОНИЖЕННУЮ УЧЕБНОСТЬ, ЧЕМ СЛЕДУЮЩУЮ ВЫСШУЮ УРОВНЮ, И ОБУЧАЙТЕ ЕЕ.
    7. ИСПОЛЬЗУЙТЕ lr_find () СНОВА.
    8. ПОЛНАЯ СЕТЬ ПОЕЗДА С cycle_mult = 2 БЕЗ ПЕРЕФИТИНГА.

    Итак, в этом посте в блоге мы будем иметь дело с идентификацией породы собак. Ссылка на этот набор данных kaggle присутствует здесь. Основная цель - классифицировать изображения собак 120 пород.

    1. ЗАГРУЗИТЕ ДАННЫЕ И ИМПОРТИРУЙТЕ ПАКЕТЫ.

    Итак, чтобы начать, мы должны загрузить данные. Чтобы легко получить эти данные, мы воспользуемся kaggle api. Чтобы узнать больше об этом API, перейдите сюда. Но нижняя строка -

    • Установите kaggle api
    • Импортируйте его
    • И используйте его для загрузки данных по нужному пути . Упомянутые шаги были выполнены на снимке ниже.
    Загрузка данных выполнена правильно

    В дальнейшем можно импортировать все необходимые пакеты: -

    Пакет glob будет сопоставлять файлы с шаблонами, которые использует оболочка.В приведенном ниже коде мы видим, что глобус помогает получить все файлы по указанному пути. Выходные данные упоминаются начиная со строки № 7 в приведенной ниже сущности.

    2. ПРОВЕРЬТЕ ДОСТУПНОСТЬ GPU И РАЗархивируйте ЗАГРУЖЕННЫЕ ФАЙЛЫ

    Чтобы убедиться, что GPU доступен для вас, выполните следующие команды. Они должны вернуть истину.

    Cuda done right

    После загрузки всех файлов следующий код помогает их распаковать.

    unzipppp

    3. ПОЗНАКОМИТЬСЯ С ДАННЫМИ С ПОМОЩЬЮ PANDAS

    import PANDAS as 🐼

    Теперь давайте проверим данные.После распаковки поезда и тестовых zip-файлов мы узнаем, что в нем есть изображения 120 пород собак. Sample_submission.csv Файлы сообщают нам содержание файла, которое участники конкурса ожидают во время подачи. Давайте посмотрим на содержимое файла labels.csv .

    Он содержит image_id всех изображений собаки и породы или ярлыков , которым принадлежат собаки. labels.csv содержит породы для изображений в обучающем и тестовом наборе данных.Этот обходной путь упрощает жизнь.

    Давайте проверим, сколько собак одной породы.

    В приведенных выше выходных данных показаны 120 пород собак и количество изображений, соответствующих каждой из пород, в порядке убывания. Извините, мне не удалось разместить все породы в одном снимке.

    Обычно у нас есть набор данных для поездов, проверки и тестирования. Мы обучаем нашу модель на обучающем наборе данных и одновременно прогнозируем ее на проверочном наборе данных. Это включает настройку параметров для повышения точности набора данных проверки.Наконец, когда мы убедились, что наша модель в порядке, мы используем ее для прогнозирования невидимого набора данных, то есть тестового набора данных. Этот процесс помогает предотвратить переобучение.

    Набор данных vaidation done right

    Строка №1 выше задает путь к файлу label.csv. Строка №2 открывает файл и подсчитывает количество строк в наборе данных, кроме заголовка, отсюда минус 1. Это дает нам количество строк или количество изображений в файле csv. get_cv_idxs (n) в строке № 3 вернет случайные 20% данных, которые будут использоваться как набор данных проверки .Это возвращает индексы файлов, которые мы собираемся использовать в качестве набора данных для проверки. Давайте перепроверим это.

    !!! Выглядит вполне законно !!! Размер набора данных проверки действительно составляет 20% от общего размера набора данных.

    Теперь мы будем использовать предварительно обученную архитектуру resnext_101_64 для построения нашей модели.

    В тот момент, когда я пишу этот блог, веса предварительно обученной архитектуры resnext_101_64 отсутствуют в библиотеке fastai, поэтому мы должны загрузить ее по этому адресу '/ usr / local / lib / python3.6 / dist-packages / fastai / weights ', а затем запустите нашу модель, иначе выдает ошибку, сообщающую, что веса не найдены . Следуйте инструкциям по приведенному ниже коду.

    Шаги для получения весов предварительно обученной модели: -

    • загрузите предварительно обученную модель в любое место, используя ссылку, указанную в (Строка № 3).
    • переместите его в указанное выше место. (Строка №20)
    • Сделайте указанное выше место своим текущим каталогом. (Строка №23)
    • И распакуйте файл.(Строка № 27)
    • Вернитесь в то место, где у вас есть данные. (Строка № 41)
    resnext101 weights

    Примечание: - В будущем, если произойдет обновление нового кода fastai, вышеупомянутый шаг можно позаботиться, и, следовательно, этот шаг может быть необязательным.

    Прежде чем продолжить, решите, какого размера должны быть образы, какую архитектуру использовать и какой размер пакета учитывать.

    4. УСТАНОВКА ДАННЫХ В ФОРМАТЕ FASTAI

    Чтобы настроить данные в соответствии с форматом fastai, мы напишем следующий код.Обратите внимание, что ранее мы использовали ImageClassfierData.from_paths () для классификатора Dog vs Cat, поскольку у нас данные указывались в отдельных папках. В этом случае названия папок были названиями этикеток.

    Но здесь у нас есть данные (изображения), присутствующие в папках поездов и тестов, а также имена файлов, суммированные в файле labels.csv . В файле labels.csv есть метка / порода для каждого изображения, присутствующего в поезде. и тестовый набор данных, поэтому мы выбираем ImageClassfierData.from_csv (...) , как показано ниже.

    ПАРАМЕТРЫ ДЛЯ ImageClassfierData.from_csv (...) ARE:

    • PATH - это корневой путь к данным (используется для хранения обученных моделей, содержит предварительно вычисленные значения и т. Д.). все данные.
    • «поезд» - папка, содержащая данные обучения.
    • Файл label.csv содержит ярлыки для различных изображений собак.
    • val_idxs содержит данные проверки.Он указывает номер индекса в файле labels.csv, который был помещен в набор данных проверки.
    • test_name = 'test' - набор данных test .
    • Имена файлов на самом деле имеют .jpg в конце, который не упоминается в файле labels.csv , следовательно, у нас есть суффикс = ’. Jpg’ . Это добавит .jpg в конец имен файлов.
    • tfms - это преобразование, которое мы собираемся применить для увеличения данных.

    Объект данных был создан выше. Используя объект data , мы можем проверить train_ds (набор данных поезда). Чтобы узнать, к чему еще можно получить доступ с помощью объекта данных, напишите данных. и нажмите вкладку. Появится раскрывающееся меню с атрибутами объекта data . fnames , упомянутый ниже, сообщает нам об именах файлов, присутствующих в обучающем наборе данных.

    Давайте проверим, правильно ли расположены изображения: -

    Результат изображения показан ниже.Как мы видим, изображение собаки занимает большую часть кадра, поэтому не стоит беспокоиться о методах кадрирования или масштабирования во время фазы преобразования ( tfms ).

    Строка № 6 ниже сопоставляет имя файла с размером файла и сохраняет его в size_d . size_d - это словарь, в котором ключом являются имена файлов, а значениями - размер каждого файла. В строке № 8 есть команда zip (*) , которая помогает распаковать строки и столбцы и сохраняет их в row_sz и col_sz .

    Размер изображения: -

    Проверьте размер набора данных поезда и тестового набора данных в строке № 1 ниже и количество классов данных / породы собак и , каковы первые пять пород собак в строке №5.

    Прежде чем двигаться дальше, давайте проверим размер данных, которые мы моделируем. Это просто для проверки. Следовательно: -

    На гистограмме выше мы видим, что у нас есть 5000 изображений с размерами около 500 пикселей и несколько изображений больше 1000 пикселей.На гистограмме ниже мы проверяем только изображения размером менее 1000 пикселей. Он также показывает, сколько существует изображений с определенными размерами.

    5. СОЗДАНИЕ СОВРЕМЕННОГО КЛАССИФИКАТОРА.

    Ожидание окончено. Наконец, представляю перед вами Современный классификатор.

    Для современного классификатора необходимо выполнить несколько шагов. Они следующие: -

    5.1) РАЗРЕШИТЬ ДОПОЛНЕНИЕ ДАННЫХ И УСТАНОВИТЬ PRECOMPUTE = TRUE.

    Для единообразия позволяет изменять размер данных. get_data () имеет нормальную пару строк кода. Первым является Настройка увеличения данных , а вторым - . Отформатируйте данные , и мы передаем функции image_size и batch_size. Когда мы начинаем работать над новым набором данных, все должно идти очень быстро, если сначала мы перейдем к маленьким изображениям. Следовательно, мы начали с размера sz = 224 и bs = 64 . А позже мы можем увеличить размер.Если при увеличении размера мы видим ошибку Cuda Out of Memory , перезапустите ядро, установите меньший размер пакета и запустите его снова.

    Теперь давайте настроим нейронную сеть с precompute = True : -

    При объявлении архитектуры с помощью ConvLearner.pretrained (…) предварительное вычисление устанавливается как True, что означает, что он реализует активацию из предварительно обученной сети . Предварительно обученная сеть - это сеть, которая уже научилась распознавать определенные вещи.Для нашего тематического исследования идентификации породы собак использованная предварительно обученная сеть ( RESNEXT101_64 ) уже научилась классифицировать 1000 классов на 1,2 миллиона изображений в наборе данных ImageNet. Итак, возьмите предпоследний слой (так как это слой, который содержит всю необходимую информацию, необходимую для определения изображения) и сохраните эти активации. В сверточной нейронной сети есть такие вещи, которые называются «активациями». Активации - это богатые возможности. Активация - это число, которое говорит: «Эта функция находится в этом месте с таким уровнем достоверности (вероятности)».Сохраните эти активации для каждого образа, они известны как предварительно вычисленные активации. Теперь при создании нового классификатора воспользуйтесь преимуществами этой предварительно вычисленной активации и быстро обучите модель на основе этих активаций. Следовательно, для реализации этого набора precompute = True .

    Предварительно обученный метод создает нашу новую нейронную сеть из модели arc . В то же время он делает две вещи следующим образом: -

    • Что он делает, он сохраняет все слои, кроме последнего слоя (последний слой - это выходной слой, который дает вероятности в пределах 1000 классов в случае Imagenet).
    • Последний слой заменяется добавлением нескольких слоев, которые заканчиваются выходным слоем, который дает вероятности для всех 120 классов пород собак.

    Итак, изначально все заморожено, и precompute = True , поэтому все, что мы изучаем, - это добавленные нами слои. Как и в случае precompute = True , увеличение данных
    ничего не делает, потому что мы каждый раз показываем одну и ту же активацию. Что делает precompute = True , так это предварительно вычисляет, сколько в образе есть чего-то похожего на активацию. Предварительно вычисленные активации - это результат функций активации, используемых в каждом из замороженных слоев, которые мы не собираемся обучать. Это помогает нам ускорить обучение недавно добавленных полностью подключенных слоев в конце. Мы только предварительно вычисляем активации предпоследнего уровня сети. Работа со всеми слоями требует больших затрат на хранение.

    5.2) ИСПОЛЬЗУЙТЕ lr_find () , ЧТОБЫ НАЙТИ НАИЛУЧШУЮ СКОРОСТЬ ОБУЧЕНИЯ, ГДЕ ПОТЕРЯ ЕЩЕ УЛУЧШАЕТСЯ

    Команда ниже помогает найти наилучшую скорость обучения.

    Результатом этой команды является график, показанный ниже, который показывает, что скорость обучения увеличивается с увеличением количества итераций.

    Эта команда строит график зависимости потерь от скорости обучения и дает результат, который показывает, что по мере увеличения скорости обучения потери сводятся к минимуму, а затем наступает точка, после которой они превышают минимальную точку, следовательно, потери становятся больше. Таким образом, мы должны выбрать скорость обучения, которая соответствует минимальным потерям. Но скорость обучения на этом этапе уже была слишком высокой, поэтому мы возвращаемся на один шаг от точки минимальных потерь в шкале скорости обучения и выбираем ее как лучшую скорость обучения.Вот его 0,01 .

    5.3) ОБУЧИТЬ ПОСЛЕДНИЙ СЛОЙ ОТ ПРЕДНАЗНАЧЕННЫХ АКТИВАЦИЙ ДЛЯ ПАРЫ ЭПОХ.

    Здесь мы выбираем лучшую скорость обучения ( 0,01 ) и обучаем последний слой сети (поскольку предварительное вычисление = True и первые слои заморожены), т.е. их веса будут обновлены, чтобы минимизировать потери модели. . Используя этот метод, мы достигли точности 92% . Но есть небольшое переоснащение, поскольку наша потеря валидации - это больше, чем потеря тренировки.Чтобы избежать этого, мы вводим обучение Dropout , Data Augmentation и на больших изображениях .

    5.4) ОБУЧИТЬ ПОСЛЕДНИЙ СЛОЙ С ДОПОЛНЕНИЕМ ДАННЫХ (т.е. PRECOMPUTE = FALSE) ДЛЯ 2–3 EPOCH С CYCLE_LEN = 1.

    пс - параметр отключения. Это относится к случайному отключению 50% нейронов. Это помогает нейронной сети предотвратить переобучение и, следовательно, предотвратить переобучение. Как мы видим, на данный момент наша точность немного упала до 91.6% , но хорошая новость в том, что наша потеря валидации меньше, чем потеря тренировки, что является явным признаком того, что мы не переобучаем.

    Для дальнейшего улучшения модели нам нужно больше данных, поэтому включите Data augmentation, установив learn.precompute = False . Установив precompute = False, , мы все еще обучаем только слои, которые мы добавили в конце, потому что он заморожен, но увеличение данных теперь работает, потому что оно фактически проходит и пересчитывает все активации с нуля.Концепция cycle_len подробно обсуждалась в предыдущем эпизоде.

    После обновления данных мы видим увеличение точности до 92,17% без переобучения.

    Примечание: - Эпоха , - это один проход через данные, а цикл , - количество эпох, присутствующих в цикле. Итак, здесь цикл в основном совпадает с эпохой.

    • ТРЕНИРОВКА БОЛЬШИХ ИЗОБРАЖЕНИЙ - ЛУЧШИЙ СПОСОБ ПРЕДОТВРАЩЕНИЯ ПЕРЕФИТИНГА.

    Теперь мы видим случай недостаточной подгонки, поскольку потеря валидации намного ниже, чем потеря тренировки.Наша основная цель должна состоять в том, чтобы максимально приблизить значения val_loss и trn_loss и в то же время следить за точностью.

    Cycle_len = 1 может быть слишком коротким. Давайте установим cycle_mult = 2 , чтобы найти лучший параметр. Это поможет предотвратить недообучение. Когда мы не подбираем, это означает, что cycle_len = 1 слишком мало (скорость обучения сбрасывается до того, как у него была возможность правильно увеличить масштаб и выбрать лучший параметр). Концепция cycle_mult подробно обсуждалась здесь.

    Тренируем его еще на пару эпох.

    !!! Но ждать !!!

    Если вы внимательно посмотрите на результат, наш val_loss все еще немного выше trn_loss. Означает ли это, что он переоснащен и плохо сказывается на нашей нейронной сети. Давайте посмотрим на мнение экспертов о том, почему небольшая переобучение - это нормально. Перейдите по ссылке ниже.

    Кроме того, этот набор данных похож на набор данных ImageNet. Так что обучение сверточных слоев не очень помогает. Следовательно, мы не собираемся размораживать все слои.Наконец, мы выполняем TTA (Увеличение времени тестирования) и получаем вероятности прогноза.

    На последнем этапе мы вычисляем точность и потери. Приятно видеть, что наша модель обеспечивает точность 93,3% на тестовом наборе данных, что составляет просто Mind Blowing .

    И вот как мы получаем результат современного искусства, мой друг.

    П.С. -Эта запись в блоге будет обновляться и улучшаться по мере того, как я продолжу изучать другие уроки.Если вас интересует исходный код, посмотрите его здесь .

    A B C - Всегда хлопайте в ладоши. 👏 👏👏👏👏 😃😃😃😃😃😃😃😃😃 👏 👏👏👏👏 👏

    Спасибо Дэвиду Робинсону за мотивацию 😃😃😃😃😃😃

    Чтобы извлечь максимальную пользу из этой серии сообщений в блоге, почувствуйте Вы можете бесплатно изучить первую часть этой серии в следующем порядке: -

    1. Классификация изображений собак и кошек
    2. Классификация изображений пород собак
    3. Классификация изображений с несколькими метками
    4. Анализ временных рядов с использованием нейронной сети
    5. NLP- анализ настроений в наборе данных фильмов IMDB
    6. Основы системы рекомендаций фильмов
    7. Совместная фильтрация с нуля
    8. Совместная фильтрация с использованием нейронной сети
    9. Написание философии, такой как Ницше
    10. Производительность различных нейронных сетей на наборе данных Cifar-10
    11. ML для обнаружения самой большой модели ML объект на изображении Part-1
    12. ML Модель для обнаружения самого большого объекта на изображении Part-2

    Если у вас есть какие-либо вопросы, не стесняйтесь обращаться к ним быстро.

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *