+8 (916) 786-78-28 с 10.00 до 22.00 ежедневно

Меню

Порода собак болонка фото: все виды породы с фото, ценой и описанием

фото, щенки, характер, все о породе собаки болонки

Эта удивительная порода — болонка

Характер болонок

Хотя болонка — очень маленькая собачка, это совсем не означает, что у нее нет характера или что уход за ней будет минимальным. Как ни странно, далеко не все представители мелких пород четко осознают свои размеры. Собака болонка считает себя полноправным членом собачьего сообщества и порой может даже напасть на крупного и опасного пса, даже не понимая, насколько рискует. Для того, чтобы научиться управлять поведением вашего питомца,дрессировку лучше начать еще как только щенок появился в вашем доме. Даже самые базовые команды помогут обеспечить безопасность — хозяин сможет остановить болонку, если она вдруг решит, что ему что-то угрожает и нападет на человека или животных. К тому же, в процессе игры, болонка может увлечься и выскочить на дорогу. Без команды “ко мне!” в таком случае не обойтись. Также собака болонка должна знать, что нельзя подбирать продукты с земли.

Характер конкретного щенка обычного заметен сразу — кто-то ведет себя более агрессивно, кто-то скорее флегматичен. Разные виды этой породы имеют свои особенности, но если говорить в целом — собака болонка очень добродушная, игривая, быстро привязывается к семье хозяина и готова проводить с ней много времени.

Заблуждением является мнение, что так как болонка — очень маленькая собачка, она не нуждается в полноценном выгуле, и может целыми днями сидеть дома, справляя нужду на пеленку или в лоток. Им требуется физическая активность, не меньше, чем другим собакам, поэтому заводить болонку исключительно в качестве декоративного животного точно не стоит.

Как ухаживать за болонкой

Уход за болонкой не так сложен, если наловчиться и привыкнуть регулярно расчесывать их шерсть. Хотя шелковистая шубка не имеет подшерстка, она может спутываться. Чтобы не образовывались колтуны, любимца необходимо расчесывать металлическим гребнем с закругленными зубчиками. Вычесывание должно быть очень осторожным, нельзя допускать резких движений. Если шерсть все же спуталась, можно нанести кондиционер и продолжить вычесывать через несколько минут. А вот линяет эта порода редко и незаметно.

Купают болонок раз в две недели, для чего используют специальные мягкие шампуни, предназначенные для мытья длинношерстных собак. Также особое внимание стоит уделить мордочке — шерсть может попадать в глаза и раздражать слизистую, поэтому ежедневно нужно протирать их с помощью ватных дисков. Регулярному осмотру подлежат уши и зубы.

Место, где проводит время ваша болонка, необходимо обезопасить от сквозняка.

Болонка обычно ест довольно много и может похвастаться хорошим обменом веществ. Так как у щенков этой породы тонкие кости и слабые суставы, очень важно организовать рацион таким образом, чтобы в период роста в организм каждый день поступал кальций. Опытные заводчики рекомендуют кормить эту породы высококачественным сухим кормом, в котором содержится много мяса. Фрукты и овощи можно давать пару раз в неделю маленькими порциями. Для того, чтобы шерсть вашего питомца всегда выглядела здоровой и роскошной, в меню можно включить специальные добавки, по рекомендации ветеринара.

Виды болонок

Принято различать несколько видов болонок, практически все из них очень похожи между собой на фото и различить их можно только по определенным стандартам кинологов.
К ним относят:

  • бишон фризе — небольшие собачки, высотой до 26 см в холке и весом до 3 кг. Шерсть бишона покрывает все его туловище и хвост, она очень мягкая и белоснежная. До 19 месяцев собака такой породы может иметь на шерсти абрикосовые пятнышки. Бишон внешне скорее напоминает игрушку, чем животное. Он обладает очень радостным и игривым характером, благороден, с хорошими манерами. Даже лай такой собаки звучит приятно
  • болоньез — также их называют французскими болонками. Очень умные и интеллигентные собаки. Их рост в холке может достигать 30 см, а вес — 7 кг. На фоне белой шелковистой шерсти очень эффектно выглядят черные глазки и нос
  • гаванских бишонов — принято считать, что эта порода появилась в результате скрещивания мальтийской болонки и болоньеза. Обладает длинной мягкой шерстью, которая может быть любого окраса, а не только белого, как это свойственно большинству болонок. Очень привязывается к хозяину и готов всегда защищать его, несмотря на компактные размеры
  • Котон де Тулеар — редкая порода, которая практически не встречается в Украине. Свое название получила от шерсти, которая очень похожа на хлопок как внешне, так и на ощупь. Отлично живут как в доме, так и в квартире, уживаются с детьми. Эта болонка очень любит активные игры и трюки
  • малую львиную собаку — свое название эта порода получила благодаря традиционной стрижке, при которой ее представители напоминают небольших львов с пышной гривой.Они отличаются от других видов болонки длинной и волнистой (но не кудрявой) шерстью, которая может быть представлена в любых окрасах, кроме коричневого. Малая львиная болонка имеет очень веселый нрав и легко слушается хозяина
  • мальтийскую болонку — породу определяет конкретное соотношение длины туловища к высоте в холке, а также длины головы к половине высоту. У щенков шерсть мягкая и пушистая, у взрослых особей — длинная и очень элегантная. Форма носа, крупные коричневые глаза и выступающий лоб делают мордочку мальтезе очень забавной
  • русскую цветную болонку — хотя эта порода не признана Международной кинологической организацией, она очень распространена в нашей стране. Это очень маленькие собачки, весом до 1,5 кг, но тем не менее очень крепкие и выносливые. Представители этой породы сообразительны, легко учат новые команды, а также отличаются крепким здоровьем

Вне зависимости от того, какой вид придется вам по душе, болонка может стать отличным другом, который всегда поддержит и поднимет настроение.

Общие стандарты породы Болонка и стоимость породистой собаки

Многие заблуждаются, думая, что болонкой является любая мохнатая собака сравнительно небольшого размера. Это не так, потому как болонка — это отдельная общепризнанная порода собак, делящаяся на различные подвиды.

Общие стандарты породы болонка

Хоть виды болонок разные по названию и внешнему виду, но основные стандарты у всех схожи и слегка разнятся только в размерах и длине шерстяного покрова. Любая собака болонка не бывает меньше 20 см и не вырастает более 35 см в холке, вес их колеблется от 2-х до 5-ти кг, что зависит от разновидности и размера породы. Все они без исключения относятся к длинношерстному виду.

Шерсть их шелковистая, при правильном уходе — блестящая. Длина шерсти некоторых пород, к примеру, таких как белая болонка мальтийская (мальтез), очень длинна (гипертрихоз) и требует повышенного ухода. Также шерсть отдельных разновидностей может сильно курчавиться, примером этому служит французская болонка (болоньез). Тело их слегка растянуто по длине, спинка носа у всех разновидностей прямая. Далее представлены основные, схожие для всех собак породы Болонка отличительные характеристики.

Морда и губы

Если осматривать края верхней губы изнутри, то видно, что они спереди образуют полукружье с широко отстоящими друг от друга концами. Они лишь слегка вздернуты, из-за чего глядя на собачку со стороны, слизистую уголков рта не видно. У породистых болонок края губ однотонно черные, к примеру, гаванская болонка (гаванский бишон) имеет шерсть различных оттенков, но губы и нос у нее всегда будут черными. Исключение составляет русская цветная болонка, губы и нос у которой цвета самой шерсти.

Челюсти и зубы

Строение челюстей превосходно развито, прикус клещеобразного типа. Смыкаясь, они безупречно должны сходиться друг с дружкой на ножницеобразный манер. При нормальном развитии нижняя челюсть болонки должна быть прямой на протяжении всей длины, нигде не отходить от верхней и не выдаваться вперед. Зубы белые, в полном наборе и правильной формы.

Форма черепа

Черепная часть длиннее самой морды приблизительно на 3/11 всей длины головы. Ширина скул должна совпадать с их длиной. Среднее различие ширины и длины самой черепной коробки колеблется для всех пород в пределах от 3-х до 5-ти мм, что зависит от размеров разновидности.

Глаза и цвет радужной оболочки

Примечательно, что порода собак болонка отличается живым, умным выражением глаз. Глаза болонок хорошо раскрытые и слегка увеличенные, обладающие округлым разрезом. Угол осей глаз относительно друг друга составляют 15-20°, также в зависимости от вариации породы. Веки болонки должны быть сухими, слегка выпуклыми, но ни в коем разе не запавшими. Цвет радужки чаще коричневый, но некоторые породы, к примеру, мальтийская черная болонка, наряду с цветом шерсти имеет еще и черный цвет радужки. Края век, так же как нос с губами – черные, если это не цветная мини болонка, выведенная русскими селекционерами. В этом случае веки у нее будут цвета шерсти.

Форма и длина ушей

Уши болонок имеют треугольную форму, и чуть более или чуть менее 1/3 высоты собаки в холке (в зависимости от разновидности). К примеру, мальтийская карликовая болонка имеет высоту в холке 18 см, значит длина ее ушек будет от 5,5 до 6.5 см. Они высоко посажены и прилегали бы к голове, но в силу покрывающей их густой шерсти, вынуждены отстоять от нее настолько, насколько позволяет шерстистость или стрижка питомца. Но, несмотря на всю покрывающую их шерсть, ушки болонок могут при случае и достаточно высоко приподыматься, а также собака имеет возможность отворачивать их слегка вперед и назад, в зависимости от того, где находится заинтересовавший собаку звук.

Шея собак

Несмотря на густой шерстяной покров, у породистых болонок основание шеи и осанка, то есть изгиб верхней ее линии, должен хорошо просматриваться. Непосредственная длина шеи равна 1/2 высоты болонки (в холке), а величина окружности шеи со средним объемом шерсти примерно равна или слегка превышает высоту собаки. Шея у болонок сухая, без подвеса. Осанка шеи прямая, словно голова слегка запрокинута назад.

Туловище и грудь

Туловище, если брать от плечелопаточных суставов до маклока, по длине в пределах от 7 до 10 см больше, нежели высота в холке, в зависимости от разновидности породы. Точнее можно высчитать исходя из того, что на 1 см высоты должно приходиться по 1,38 см длины тела, если собака породистая.

Грудь болонок широкая, доходит до локтей, имеет бочковатые ребра. Грудная кость длинная. Грудь болонок на 2/3 больше высоты собаки, а поперечный диаметр должен иметь 36,88% процентов от высоты. Глубиной же грудь должна достигать 65% высоты. Для некоторых разновидностей эта цифра ниже – вплоть до половины длины туловища. В некоторых случаях размер грудной клетки может и превышать заданный стандарт, что даже лучше для здоровья собаки.

Спина и поясница

Холка собак этой породы слегка приподнята над общим уровнем спины. Также спина их должна быть прямая и крепкая.

Чтобы не заработать искривление позвоночника, щенки болонки в слишком раннем возрасте не должны подвергаться чрезмерным нагрузкам, к примеру, подниматься при помощи своих сил по ступеням подъезда на какой-либо этаж.

Длиной спина приблизительно должна быть равна 65% высоты, к примеру, длина спины мальтеза, высотой в холке в 23 см, составляет 15 см. Поясница болонок крепко сопряжена с линией позвоночника. Мускулатура поясницы в меру развита. Длина ее должна ровняться ширине и иметь 1/3 высоты болонки в холке.

Живот, бока и круп

Живот болонок умеренно подобран. Их бока должны иметь ту же длину, что и поясница, впалость у нормально содержащихся собак едва заметна. Круп, как непосредственное продолжение спины и поясницы, широкий, 1/3 высоты болонки в холке, а длина его незначительно (на 2-4 см, зависит от размеров разновидности) превышает его ширину. Угол наклона крупа от его крестца к хвостовому основанию всегда должен быть менее 10%.

Плечи и предплечья

Плечевые кости и лопатки расположены несколько косо к горизонтали и имеют угол до 65°. Длиной плечевые кости на 1/3 высоты собаки и свободно движутся при ходьбе.

Кости предплечья должны быть обязательно прямыми и вертикально поставленными. Если кости предплечья расположены слегка под наклоном наружу, значит в щенячьем возрасте болонка подвергалась чересчур сильным нагрузкам. Кость предплечья меньше плечевой. Длина передней конечности вплоть до локтя составляет 54% от высоты. У правильно выращенной болонки локти параллельны центральной оси всего тела и не должны быть выдаваться ни наружу, ни вовнутрь.

Запястья и лапы

Запястья являют собой продолжение вертикали предплечья, переходящие в столь же вертикальные пястья, крепкие, сухие и отвесно поставленные. Лишним будет говорить, что лапы по всей длине полностью покрыты густой шерстью, на плечах и предплечьях шерсть позади конечностей образует отчесы.

Лапы у болонок имеют округлую форму, пальцы у них сводистые, плотно подобраны в комок. Промеж пальцев растет длинная, густая и мягкая шерсть. Подушечки, как и когти, чаще всего – черные.

Бедра и голени

Бедра болонок при правильном уходе в меру развиты и имеют хорошую мускулатуру. Они выпуклые, длина их варьируется в пределах 39% от высоты собаки и направлены немного косо. Если взглянуть на собаку сзади, то они должны иметь параллель с основной осью собачьего тела. Для примера – болонка, высота которой 23 см, имеет ширину бедра на 3 см менее его же длины.

Голени у собак таких размеров весьма когтистые. Наклонность их по отношению к горизонтали – 55%.

Как и передние конечности, бедра и голени задних также полностью покрыты шерстью, образующей отчесы с задней стороны конечностей.

Плюсны, заплюсны и лапы

Расстояние от поверхности земли до изгиба пяточных костей у болонок более 1/3 высоты тела. Размер переднего угла скакательного сустава — 140°. При взгляде на собаку сзади, задние линии скакательных суставов должны являть собой геометрически ровное продолжение бедер, вертикально относящееся к земле.

Длина заплюсны зависит от высоты плюсны и имеет отвесный и параллельный постав. По всей длине они покрыты шерстью с отчесами позади.

Строение задних лап схоже со строением передних.

Хвост

Хвост у болонок высоко посажен на крупе. Он весьма толст у основания, но к концу постоянно сходит на нет. Для примера, болонка высотой в 23 см имеет хвост длиной 14 см. Хвост правильной формы для болонок – дугообразный, одна из вершин дуги которой непосредственно касается крупа. Допускается некоторое искривление хвостов вправо или влево. Хвост обильно должен быть покрыт шерстью. К примеру, у мальтийских болонок шерсть ниспадает на одну из сторон (на бедро или просто набок) и доходит до самой плюсны.

Шерстный покров и окрас

Для каждой из разновидностей шерстный покров свой. Для некоторых он может быть просто мягко вьющимся, как в случае с русскими цветными, очень длинным и прямым, как в случае с мальтийскими болонками, и часто вьющимся, пушистым, как у французских бишонов.

Окрас болонок чаще зависит от разновидности. К примеру, мальтийская белая болонка уже подразумевает под собой то, что шерсть ее должна быть только белой. Допускается лишь незначительный уклон в сторону оттенка слоновой кости. Также и черная мальтийская болонка, понятно, должна быть лишь черной. Разноцветные русские болонки могут быть любых цветов и оттенков, равно как и некоторые другие разновидности, к примеру – гаванский бишон. В большинстве своем он черно-белый с вариациями преобладания того или иного цвета. Но существуют и бело-коричневые разновидности такой породы.

Кожа

Кожа болонок должна плотно прилегать к телу. Если обрить болонку наголо, то станет видно, что цвет кожи собаки данной породы – розовый, по телу попадаются пигментные пятна. На голове, то есть на морде и лбу у болонки, не должно быть складок и морщин, кожа ровная.

Цены на собак породы болонка

Несмотря на то, что порода болонка весьма распространена в нашей стране, цены на некоторые ее виды весьма высоки.

Так, к примеру, цены на щенков непризнанной русской цветной болонки в Москве стартуют от 25 000 р, а мальтийскую белую можно приобрести за 17 000.

Стоит обратить внимание, что цена болонки может разниться в зависимости от родословной и других документов, которые идут вместе с ней.

Также цена на собаку болонку колеблется в зависимости от региона. Как правило, в регионах цена на породистых собак на 20–25% ниже, чем в столице. Самый свежий ответ на вопрос, сколько стоит болонка, можно почерпнуть из популярных сайтов. На таких сайтах цены значительно ниже, но и вероятность покупки собаки с поддельными документами возрастает в разы. Тем, кто хочет приобрести реально породистого питомца, стоит воспользоваться более профессиональными сервисами.

Стоит ли заводить болонку

Как видно из вышесказанного, болонка — это породистая собака, у которой есть свои характерные признаки, из чего следует, что любую встреченную на улице мелкую дворнягу мохнатого вида болонкой назвать можно только образно.

Также хозяевам, решившим приобрести собак данной породы, будет интересно узнать, что болонки дружелюбны, отлично уживаются с другими животными, хорошо дрессируются. Но жизнерадостны и активны они лишь тогда, когда хозяин ухаживает за шерстью питомца. Некоторым разновидностям болонок просто жизненно необходимо, чтобы их стабильно подстригали. Так что желающие обзавестись такой породой, как, к примеру, мальтийская, должны быть готовы к тому, что стрижка болонки у профессионального парикмахера также будет обходиться им в определенную сумму. Читайте статью: Наиболее подходящие мелких и средних размеров породы собак для квартиры.

Собака болонка характеристика породы

Откуда взялась прелестная болонка?

Нет такого человека, который хоть раз в своей жизни не слышал бы о болонках. Собака болонка распространилась по всему миру и её трудно не заметить. Красива, талантлива, умна, грациозна, миниатюрная белая «дива» сравнима с маленьким облачком на небе.

История породы берет своё начало ещё с древних времен. Заметили её тогда римляне, а жили собаки вблизи портов, поэтому и на корабль они могли попасть без труда. Таким образом, болонка попала и в европейские страны.

Вначале своего существования собака вылавливала мышей в портах Рима, это были времена Аристотеля. Вскоре её заметили и в других странах, она была популярна в Греции и Египте.

Собак почитали знатные люди, ведь кроме охранных качеств они обладали незаурядной красотой шерсти, имели покладистый характер.

Белая окраска дана ей самой природой, а для ухода за ней требовалось много времени. Но это не пугало дам из элиты, есть сведения, что кроме привлекательности и охоты, собачки использовались в качестве грелки у ног римских матрон, а также в лечении женских болезней.

Так или иначе, но виды породы, взявшие своё начало в Италии, в других странах именовались по-другому. Например, во Франции она зовётся французской болонкой или бишоном, а у нас более приемлемо название мальтийская болонка (мальтезе).

Из названия, можно подумать, что собачка и родилась на острове Мальта, отнюдь это не так. До сих пор точное происхождение болонки не определено, известно лишь, что порода проживала во многих средиземноморских странах, где проходят морские пути. Бишон фризе, болоньез, цветная болонка – все это разновидности той же мальтезе.

Внешний вид и характер грациозной леди

Холеная внешность и грациозная осанка болонки, конечно, понравятся взрослым и детям. Если сделать описание по фотографиям, можно сказать, что перед нами белая мягкая игрушка. Совсем нет, выглядит все именно так, но это животное с характером, живое и энергичное.

С детьми собака может играть хоть целый день, но в этом порыве она способна не замечать, когда ей прижмут хвостик или вырвут клочок шерсти. Ведь она целиком зависит от людей, приручивших ее. Поэтому детям до 7 лет разрешать играть с мальтезе без присмотра нельзя.

Рост мальтийской болонки редко достигает 30 см в холке, а вес она имеет 3-4 кг, в зависимости от того, кто перед вами – кобель или сука.

Среди них много долгожителей, некоторые виды живут до 15-16 лет.

Так что заботиться о шерсти и здоровье щенка надо с раннего возраста, чтобы дожить с ним в любви и согласии, а кормить разнообразной пищей. Живут болонки как в загородных домах, так и в квартире, лишь бы не на даче, характер и внешние данные этого не позволяют.

Описание стандарта породы включает следующие параметры:

  • Белый окрас – обязательный атрибут совершенно здоровой собаки данной породы;
  • Ушки широко расставлены и прижаты к голове;
  • Хвостик у основания должен быть толще и сужаться к концу;
  • Глаза обязательно чёрного цвета и нос тоже, лишь у цветных пород он может быть под цвет шерсти.

После того, как селекционеры вывели эту породу путём скрещивания длинношёрстных особей, болонка практически утратила инстинкт охотника и превратилась в прелестного декоративного пёсика.


Характер обязывает его быть в центре внимания, собака преданна хозяину и без него в доме будет скучать, не заставляйте её долго ждать.

Игривый характер и ласковость удачным образом сочетаются в мальтийской болонке. После активных игр она не отойдёт от вас ни на шаг, стараясь поближе прилечь к вам, чтобы передохнуть.

Шерсть мальтезе не похожа на обычную, она больше напоминает волосяной покров, поэтому вам захочется зарыться в него и согреться.

Уход и содержание щенка

Прежде чем купить щенка в питомнике или с рук, необходимо знать, для чего вы её заводите, если для выставок и наград, лучше исключить все болезни и пороки, об этом вам сообщат опытные специалисты. Они предоставят паспорт и расскажут о возможном заболевании именно у того индивида, который вам приглянулся, а также сколько прививок уже сделано.


Если же собака нужна просто как друг-компаньон, с некоторыми дефектами они вполне нормально живут, главное, о них знать и вовремя показываться с щенком у ветеринара, чтобы обеспечить правильный уход.

Некоторые заболевания породы, с которыми, возможно, придётся столкнуться:

  • Порок сердца;
  • Глаукома;
  • Вывихи суставов;
  • Глухота;
  • Проблемы с глазками;
  • Гидроцефалия;
  • Дерматиты.

Не забывайте, что щенки отличаются внешним видом от взрослой собаки, поэтому можно ошибиться и спутать его с другой породой, будьте внимательны и выбирайте собачку с кинологом.

Тот экземпляр, на который упадёт ваш взгляд, должен быть в меру игривым, спокойным и не трусливым щенком, ведь его поведение может говорить о возможных психических нарушениях, живут такие особи меньше.

Когда вы пришли с щенком домой, покажите ему спальное место, туалет-пелёнку, мисочку с едой. Сколько пёсик будет проводить времени за играми, и когда кормить вы узнаете из рекомендаций и по собственному опыту. Постарайтесь сделать так, чтобы щенок не испытывал дискомфорта и стресса, избегайте сквозняков в комнате.

Кормление должно включать в себя витаминные добавки и специальные корма для болонок. Кормить следует в специальной миске вначале столько, сколько нужно малышу, а затем по мере взросления реже. Порция увеличивается, но кормить нужно будет несколько раз в день.

Уход за глазками обязателен каждый день, так как собаки этой породы часто испытывают слезоточивость, протирайте их ватным тампоном, смоченным в очищенной воде. Шерсть также требует тщательного расчесывания каждый день, лапки промывайте, а ушки очищайте у ветеринара или сами.

Купать пёсика нужно с использованием профессиональной серии шампуней, специально для выставочных пород.

После купания нужно вытереть шёрстку мягким полотенцем, а затем высушить феном. При этом важно не испортить нежный шерстяной покров собаки, иначе волосинки начнут ломаться или выпадать. Для этого фен держите подальше над щенком и пользуйтесь тёплым потоком воздуха.

В процессе сушки, можно смоделировать причёску очаровательной носительнице шевелюры.

Регулярно нужно делать груминг вашему питомцу, каждую раз стрижку можно менять столько, сколько вам хочется, тем самым создавая модный имидж для вас и вашей восхитительной красотки.

В одёжке щенки не нуждаются, но если её состригли сильно коротко, лучше позаботиться об утеплении, тогда ваша мальтезе станет ещё более стильной!

Покладистый характер щенка не означает, что гулять без поводка можно с ранних лет, на самом деле болонка может убежать, пока она ещё не привыкла к хозяину. Брать в долгие походы мальтийскую болонку не рекомендуют, всё-таки это порода карликовых, и вскоре, делая мелкие поступи за вами, она устанет и захочет поспать, тогда придётся делать длительный привал. Если вас это не пугает, тогда вперёд, гуляйте сколько захотите.

Заботясь и лелея это милое создание в виде пушистого облака, вы дарите себе радость и счастье видеть это другим. Собака будет верна хозяину долго, при правильном воспитании и дрессировке, её умственные способности это позволяют, станет отличным помощником и развлечением для детей.

Французская болонка. Порода собак Французская болонка уход,характер,фото

Французская болонка представляет собой старинную породу декоративных собак, которыми забавлялась европейская знать, начиная с XIV века.

 

«Французская болонка» — под таким названием в нашей стране известна порода, которую в остальном мире называют «бишон фризе», то есть «кучерявая болонка».

Настоящие бишон фризе появились в России только после распада Советского Союза.

 

 

 

Бишон фризе относится к болонкам – довольно обширной группе пород декоративных собак. Русское название породы возникло благодаря путанице.

Дело в том, что в СССР не было ни собак этой породы, ни болоньезов – итальянских болонок; но были небольшие декоративные собаки, внешне сочетающие признаки обеих этих пород. Этих собак и называли французскими болонками.

 

После того, как в современную Россию стали ввозиться чистокровные бишон фризе, этих собак по традиции тоже стали называть французскими болонками. Возникла эта порода в XIII веке на побережье и островах Средиземного моря. В то время этих собак держали как крысоловов – своеобразные «собачьи кошки».

 французская болонка фото

 

Чаще всего их содержали на кораблях, из-за чего специально отбирались собаки с небольшими размерами. А их чисто белый цвет являлся следствием тёплого климата. Таким вот естественным и даже «утилитарным» путём сформировалась порода, которая в скором времени заинтересовала европейских аристократов – теперь уже в своём декоративном качестве.

 

Собственно, бишон фризе являются предками всех болонок – именно от них произошли и мальтийская, и итальянская, и все остальные представители этой группы. Все они поэтому имеют сходное внешнее строение. Однако официальная регистрация именно бишон фризе произошла относительно недавно – в тридцатые годы двадцатого века. Тогда породе и было дано такое название. А до этого этих собак именовали тенерифскими бишонами.

 

Исходное название представители Международной кинологической организации отказались регистрировать, поскольку подробности происхождения породы были не ясны. Высокой популярностью во всём мире бишон фризе стала пользоваться после Второй мировой войны, когда этих собак впервые привезли в США. Оттуда французские болонки распространились по другим странам. 

 

 

Собаки этой породы очень ласковые и преданные, легко поддаются обучению. Кроме того, болонка может быть бдительным сторожем, хотя по характеру она жизнерадостная и очень игривая собака, обладающая уверенным характером. Такое животное без усилий приспосабливается к любым условиям, так как отличается достаточной сообразительностью. Французской болонкой животное прозвали русские, хотя его оригинальное название звучит как бишона фризе.

 

 

 

Французская болонка имеет определённые стандарты во внешнем виде, которые должны соблюдаться с различной степенью строгости.

  • Рост собак не должен превышать 30 сантиметров, при этом предпочтение отдаётся более маленьким представителям. 
  • Окрас собак может быть только белым. Щенки могут иметь бежевые или рыжеватые пятна, которые обязательно должны пропадать со временем. Интересно, что кожа у французских болонок пятнистая.
  • Мочка носа может быть только чёрной; чёрная окантовка должна быть и вокруг глаз. Французский стандарт не допускает стрижку бишонов, разве что гигиеническую когда небольшое количество шерсти состригается на лапах и мордочке. Такой стандарт позволяет наблюдать всю структуру шерсти. В остальных странах, в том числе и в России, французских болонок принято стричь, оставляя «гриву» вокруг головы, а самой голове придавая форму колокольчика или шара.

 

 

Это типичная комнатная собака, однако, вместе с этим, требует регулярных прогулок и не любит оставаться в одиночестве. Французская болонка по своим размерам маленькая и обладает кудрявой шерстью. Обожает компании и детей, а также любит прислуживать своему хозяину. Воспитывать её следует мягко, учитывая спокойный характер и полное отсутствие раздражительности.

 

французская болонка. бежим на перегонки? фото

 

Обладает незаурядным умом и всегда готова с удовольствием поиграть с детьми. Животное очень верное и преданное своему хозяину, однако, в свою очередь, нуждается в заботе, ласке и взаимной любви. Собака является отличным компаньоном. Средний показатель роста достигает около 20-30 сантиметров, а веса – 4–7 килограмм.

 

У собаки небольшая округлая голова, выпуклый лоб и хорошо заметный изгиб ото лба к морде. Глаза у собаки большие и выпуклые, с прямой посадкой и черной окантовкой. Уши висячие с вьющейся шерстью.

 

 

Шерсть у животного мягкая, шелковистая, длинная и очень хорошо вьется, а сам подшерсток густой. Уход за шерстью должен происходить ежедневно, а купать собаку следует один раз в месяц. Кроме того, необходимо периодически подстригать шерстку на её лапах и морде. Лапы подстригают таким образом, чтобы они не полностью обнажались, а только была очерчена граница для столбиков на ногах.

 

щенок французской болонки фото

 

Стрижка шерсти между глазами производится так, чтобы виднелся взгляд животного, а на ушах и морде её тщательно начесывают. Шерсть, находящуюся на спине, крупе и груди подравнивают ножницами в соответствии с естественными очертаниями тела. В процессе подстрижки французской болонки не следует состригать слишком большое количество шерсти, так как она обязана выглядеть пушистой.

 

На хвосте должна быть более длинная шерсть. Общую стрижку животного необходимо производить один раз в три месяца. Собака практически не линяет и очень чистоплотная. Владельцам болонки нужно следить за состоянием её глаз и ушей.

 

 

К кормлению французских болонок можно подходить по-разному. Одни кормят исключительно сухим кормом, другие – натуральной пищей, а кто-то предпочитает комбинированный вариант. Если собака находится на натуральном кормлении, то его основу должно составлять сырое мясо (в хорошо измельчённом виде), к которому необходимо добавлять сырые и варёные овощи, крупы, морскую рыбу. Из рыбы предварительно нужно вытащить кости.

 

 

 французская болонка. обед сегодня будет? фото

 

 Мясо можно для смягчения ошпарить кипятком. Желательно при этом не давать свинину. Молочные продукты в большом количестве допускаются лишь для щенков. Во взрослом состоянии можно давать лишь небольшое количество какого-нибудь кисломолочного продукта, и то раз в неделю. Если собаку кормят натуральной пищей, то ей необходимо давать и витаминные комплексы. При этом они не должны быть на основе экстрактов моркови и водорослей, поскольку эти компоненты содержат пигменты, способные изменить окрас шерсти животного.

//

Собака болонка: фото и описание, характеристика породы

Болонки — это целая группа декоративных собак, отличающихся миниатюрными размерами и миловидной внешностью. Все они имеют собственную историю, преимущества и недостатки. В сегодняшней публикации будут представлены краткие описания существующих видов болонок.

Мальтийская

Эти крошечные животные, родиной которых считается Центральное Средиземноморье, имеют очень давнюю историю. Первые упоминания о похожих собаках датированы VI веком до н.э. Тогда они считались предметом роскоши и принадлежали исключительно богатой знати. В свое время мальтезе жили у Людовика IX, Марии Стюарт, Елизаветы I, Филиппа II и Екатерины II. А первый клуб любителей породы был создан в 1873 году.

Мальтийская болонка — белая собачка, вырастающая до 20-25 см в холке и весящая в пределах 3-4 кг. На широкой овальной голове с плохо выраженными скулами и тонкими губами имеются темные, чуть выпуклые глаза и треугольные висячие уши. Компактный корпус с широкой грудной клеткой, прямой спиной и выступающей холкой покрыт длинной шелковистой шерстью белоснежного окраса. Кроме того, стандарт допускает существование легкого оттенка слоновой кости.

Мальтезе — крошечная белая болонка, фото которой можно посмотреть чуть выше. Она отличается ласковым игривым нравом и до старости сохраняют щенячью непосредственность. Эта умная собачка легко поддается дрессировке и плохо переносит одиночество. Потому она идеально подходит на роль компаньона для пожилого человека, проводящего много времени дома. Несмотря на миниатюрные размеры, мальтезе может стать неплохим сторожем. Она не только отпугнет непрошеного гостя звонким лаем, но и покусает его. Что касается ухода, то он достаточно несложен. Главное, правильно кормить, регулярно купать и расчесывать животное.

Русская цветная

Это относительно молодая отечественная порода, выведенная в Ленинграде. Среди ее предков числятся карликовые пудели, французские болонки и ши-тцу. Официальное признание собаки получили в 60-х годах минувшего столетия.

Русская цветная болонка — собака, отличающаяся миниатюрными размерами. Высота взрослой особи составляет 22-26 см, а масса не превышает 4 кг. На небольшой пропорциональной голове с зауженной мордой имеются круглые карие глаза и мягкие висячие уши. Растянутый корпус с короткой шеей, крепкой спиной и широкой грудью покрыт шелковистой, волнистой шерстью бежевого, серого, коричневого, черного или серо-подпалого окраса.

Русская цветная болонка — порода собак, наделенная покладистым и ласковым характером. Эти миниатюрные животные быстро привязываются к своим хозяевам и любят длительные прогулки. Несмотря на крошечные размеры, они очень выносливы и свободно преодолевают большие расстояния. Они совершенно неагрессивны, но не терпят грубого обращения. Потому их нежелательно заводить тем, в чьих семьях имеются маленькие дети.

Французская

Порода возникла в период итальянского Возрождения и долгое время называлась тенерифским бишоном. Для ее выведения использовались мальтийские собаки, карликовые барбе и пудели. Во Францию она попала при Франциске I, а официальное признание получила в 1933 году.

Разобравшись с историей, нужно выяснить, как выглядят болонки, известные под названием бишон-фризе. Это небольшие собаки, вырастающие до 25-30 см в холке и весящие в пределах 2,5-3 кг. На пропорциональной голове с плоскими скулами, невыраженным стопом и укороченной мордой имеются темные круглые глаза и висячие уши. Слегка растянутый корпус с длинной изогнутой шеей, глубокой грудью и чуть выпуклой поясницей покрыт шелковистой кудрявой шерстью белого окраса.

Французские болонки — жизнерадостные, любвеобильные и очень игривые собаки. Они отличаются живым умом и активным темпераментом. Эти животные плохо переносят одиночество и нуждаются в регулярных прогулках. Они не требуют особого ухода и почти не линяют.

Итальянская

Эти животные произошли от карликовых мелитских собак, существовавших в эпоху античности. Древние римляне высоко ценили их и часто преподносили в дар правителям. Сейчас эта порода пользуется популярностью на своей исторической родине, но мало известна за ее пределами.

Итальянская болонка — собака, вырастающая до 25-30 см в холке и весящая в пределах 3,5-4 кг. На округлой голове с резким стопом и практически квадратной мордой имеются выразительные темные глаза и высоко поставленные висячие уши. Компактный корпус с ровной линией верха и подтянутым животом покрыт длинной шелковистой шерстью белого окраса.

Итальянские болонки — веселые, покладистые и энергичные собаки, идеально подходящие для содержания в городских квартирах. Они очень спокойны, добродушны, некапризны и неконфликтны. Эти животные отлично ладят с другими домашними питомцами и не лают по пустякам.

Гаванская

Не исключено, что предками этих собак были болонки с испанского и итальянского побережья Средиземноморья, попавшие на Кубу с переселенцами или мореплавателями. По другой версии, они произошли от аргентинских псов и карликовых пуделей.

Гаванская болонка — собака, вырастающая до 21-29 см в холке и весящая не больше 6 кг. На удлиненной, сужающейся к носу голове с плоскими скулами и умеренно выраженным стопом имеются миндалевидные глаза и висячие уши. Чуть растянутый корпус с выпуклыми ребрами и ровной спиной покрыт густой однотонной или пятнистой шерстью.

Гаванские болонки — прекрасные компаньоны, наделенные ласковым характером. Несмотря на мелкие размеры, они недоверчиво относятся к посторонним и предупредят о его приближении грозным лаем.

Мадагаскарская

Ближайшими родственниками этих животных являются французские болонки. Собаки, от которых произошла порода, больше известная как котон-де-тулеар, попали на Мадагаскар вместе с мореплавателями примерно в XVII веке. Впоследствии их скрещивали с аборигенными островными псами, а полученных щенков использовали в качестве крысоловов в трюмах африканских кораблей. Стандарт и официальное признание порода получила в 1977 году.

Котон-де-тулеар, или мадагаскарская болонка, — небольшая собака, вырастающая до 27 см в холке и весящая около 7 кг. На клинообразной плосколобой голове с выраженным стопом и крепкими челюстями имеются высоко посаженные висячие уши и темные округлые глаза. Прямоугольный корпус с ровной линией верха и объемной грудной клеткой покрыт длинной волнистой шерстью бело-дымчатого окраса.

Котон-де-тулеар — задорный, жизнерадостный и игривый пес, преданный своим хозяевам. Он никогда не проявляет агрессии и отлично поддается дрессировке. Эта собака неплохо ладит с детьми и лояльно относится к другим домашним питомцам. Вместе с тем, она не любит оставаться в одиночестве, склонна к пустолайству и может хитрить.

Малая львиная собака

Происхождение этой породы болонок до сих пор остается невыясненным. По одной из наиболее правдоподобных версий, она имеет общие корни с мальтезе и бишон-фризе. По другой теории в ее жилах течет пуделиная кровь.

Левхен — небольшой пес, вырастающий до 26-33 см в холке и весящий в пределах 5-8 кг. На пропорциональной голове со сравнительно широкой и короткой мордой, выраженным стопом и ровной переносицей имеются округлые темные глаза и низко посаженные висячие уши. Квадратный, хорошо сбалансированный корпус с глубокой грудной клеткой, подобранным животом и укороченным крупом покрыт длинной волнистой шерстью разного окраса. Чаще всего встречаются лимонные, черные и белые особи.

Левхены — позитивные и жизнерадостные собачки, пригодные для содержания в городских квартирах. Они обожают играть и не любят подолгу оставаться в одиночестве. А благодаря своей чуткости и бдительности они предупредят хозяев о приближении чужаков.

Вместо заключения

Болонки — миниатюрные собачки, приспособленные для жизни в небольших городских квартирах. Они отлично ладят с другими питомцами и станут верными компаньонами для пожилых людей и семей без маленьких детей. Ухаживать за таким собачками совсем несложно, главное — регулярно вычесывать и стричь их роскошную шерстку.

Фото собак мальтезе * Фотографии мальтийской болонки

Д ля тех, кто имеет склонность к небольшим и изящным вещам и формам, идеальной собакой может быть мальтийская болонка, фото именно этих собачек представлены в данном разделе. Мало того, что эти фото доставят удовольствие всем, кто неравнодушен к прелестным белоснежным созданиям, они дадут полезную информацию людям, мечтающим о таком питомце и, просто тем, кто любит смотреть красивые фотографии.

На нашем сайте представлены изображения лучших представителей породы. Можно ознакомиться с теми, кто регулярно занимает самые высокие места на различных выставках, их потомством. Молодые и перспективные мальтезе, фото которых можно увидеть в этом разделе, вполне возможно — это будущие чемпионы всего, чего только можно представить.

Если в вашем доме уже живет это прекрасное создание, то вы сможете прислать нам фото своего или своих любимых питомцев. Грех, не поделиться с миром такой красотой. А ведь, кроме обычных, и так небольших, существуют еще мальтезе мини, фото которых не оставить равнодушным даже тех, кто и не очень любит собак.

Конечно, по фотографии нельзя полностью себе представить всей прелести живой собачки, но общее представление составить можно. А для неспециалистов, фото мальтезе — просто красивое фото, на которое приятно смотреть, тогда, когда плохо, когда хорошо, когда хочется отдохнуть.

На нашем сайте, вообще много полезной и интересной информации о собаках. Мальтийская болонка, фото собачек этой породы вы можете увидеть ниже, подходит далеко не всем. Особенности ухода налагают особую ответственность на хозяина. Шерсть мальтезе по своей структуре близка к волосу человека. Собаку необходимо регулярно купать, расчесывать. Особого внимания требуют уши и мордочка.

Одной простой расчески недостаточно, их должно быть несколько, в частности, должна присутствовать специальная маленькая расчесочка, которая используется для ухода за шерстью вокруг глаз. А вместе с тем, мальтезе — это настоящая, а не игрушечная собака. С ней надо гулять, она любит побегать, а это только прибавляет головной боли при уходе за шерстью.

Спасает специальная одежда и обувь для собак. Фото собачек, одетых по последней моде вызывают недоумение у тех, кто далек от темы и полный восторг у владельцев и заводчиков. Но не увлекайтесь одеждой, если выставляете собаку, шерсть этого не любит

В любом случае, удовольствие от посещения сайта получат все: и те, кто любит и знает породу мальтезе, и те, кто любит смотреть интересные и неожиданные фотографии.

Характеристики и описание породы собак мальтийская болонка мальтезе

Общие характеристики

Мальтийская болонка (Мальтезе) – это миниатюрная порода собак, которая нередко служит объектом внимания на выставках и конкурсов. У данной породы есть и второе название. Небольшая мальтийская болонка – милый питомец, которого предпочитают селить у себя люди разных возрастов.

Стандарт

Природные данные внешности собаки необычны. Она обладает миниатюрными габаритами. Рост в холке составляет 25-30 см. Исключения могут составлять миниатюрные породы. Так, например, мини мальтийская болонка будет обладать несколько иными габаритами. Она будет не превышать 20 см в росте.

Вес собаки, что соответственно, тоже небольшой. Он составляет примерно 3-4 кг. Внешняя полнота и ширина тела – только результат густой и длинной шерсти, которой собака – мальтийская болонка,- действительно богата.

Цвет шерсти собаки никогда не бывает темным. Эта порода имеет преимущественно белый окрас и только иногда может обладать шерстью с оттенком слоновой кости. Под описание «белая и пушистая» она попадает полностью, так как характер мальтийская болонка имеет покладистый в целом. Подшерсток на теле данной породы отсутствует.

Миниатюрные размеры

Небольшие размеры – это достоинство породы собак мальтийская болонка. Они позволяют болонке спокойно уживаться в различных условиях. Так, например, именно на эту собаку падает выбор тогда, когда речь идет о появлении питомца в квартире. Такой вариант как мальтийская болонка прекрасно подойдет для небольшого закрытого пространства вашей квартиры.

Кроме того, многие владельцы крупных питомцев знают о том, насколько сложно их оказывается содержать. Это проявляется и в питании, и в уходе, и в болезнях. Молодая мини мальтийская болонка поможет избежать этих трудностей.

Болонку можно беспроблемно завести там, где присутствуют маленькие дети. Собака положительно относится к ним изначально, а небольшие размеры не внушают родителям страх нападения на малыша. Поэтому собака мальтийская болонка так часто предпочитается квартирными и семейными любителями животных.

Длинная шерсть

Когда в вашем распоряжении оказывается собака этой породы, то нельзя не заметить ее главную особенность – длинную шерсть. Она не только достаточно длинная, но и густая, блестящая. Нельзя сказать, что собака будет носиться в бешенстве по дому, оставляя везде шерсть, как это делают молодые таксы. Так как характер мальтийская болонка имеет более ли менее спокойный, а шерсть линяет не так часто, то можно не переживать за чистоту квартиры. Зато придется серьезно побеспокоиться по поводу состояния длинной шерсти собаки.

Это природное достояние болонки нуждается в постоянном систематическом уходе. В противном случае мальтийская болонка будет не только приносить грязь в дом, но и сама страдать от заболеваний.

Расчесывать ее придется регулярно. Кроме того, нужно позаботиться и о том, чтобы обеспечить собаке хорошую стрижку от специалиста в данной области. В целом уход за длинной шерстью – это основное затруднение, которое может принести мини малтийская болонка. В остальных отношениях ее содержание не вызовет много проблем.

Характер и интеллект

При перечислении особенностей породы никак нельзя забыть о том, что она обладает особенным характером. Он не просто покладистый. Так как порода получена без участия активных и агрессивных собак, то и получившаяся в итоге болонка такой не окажется.

Многие ошибочно предполагают, что маленькие по размеру собаки обладают врожденной глупостью. На самом деле это вовсе не так. По крайней мере, на данной породе можно заметить только обратное. Миниатюрная собака мальтийская болонка будет легко приучаться к жизни в окружении вашей семьи. Ее можно обучить трюкам, командам. Она не станет противиться и не слушаться своего владельца.

Тем не менее, собачек в раннем возрасте может побеспокоить неправильный уход. Многие владельцы забывают, что несмотря на большое количество шерсти, их питомцам будет холодно осенью и в зимнее время. Именно поэтому не стоит забывать об одежде и обуви для них. Тогда характер мальтийской болонки будет проявляться только с положительной стороны. Правильный уход и внимание позволят вам обрести наилучшие отношения со своим любимым питомцем. Они приведут к его идеальному послушанию и дрессировке.

______________________________________________________________________________

Клининг, заказанный у профессиональной компании – например, http://arktis-msk.ru/, представляет из себя комплексные работы по уборке здания, дома, квартиры или какого-либо другого помещения, в том числе зданий и прилегающих территорий компании. Это не просто уборка – это создание достойного внешнего вида и стиля здания и окружающих площадей на профессиональном уровне.

Новое приложение

использует искусственный интеллект для идентификации собак по породе — Американский клуб собаководства

Новое приложение под названием Fetch! использует искусственный интеллект для анализа и идентификации собаки по породе с помощью камеры смартфона или библиотеки фотографий. Приложение, выпущенное через Microsoft Garage, доступно бесплатно в App Store и на сайте What-Dog.net.

Приложение позволяет пользователям использовать существующее изображение собаки или делать снимок в режиме камеры приложения, который также воспроизводит звуки, чтобы собаки могли смотреть прямо в камеру.После того, как пользователь выбрал изображение, приложение анализирует изображение, чтобы определить породу.

Однако приложение — это больше, чем просто забавная игрушка, оно также предоставляет информацию о породах. После анализа собаки пользователи получают краткое описание породы, процент совпадений с породой и варианты обмена. При нажатии на процент совпадения отображаются любые другие породы, которые, по мнению приложения, могут быть возможными. Кнопка со стрелкой на результатах матча переводит пользователей на страницу породы в приложении, где отображаются краткое описание и история породы.Также есть возможность просматривать результаты поиска Bing для этой породы.

«Речь идет о внедрении искусственного интеллекта в мир собак», — сказал Митч Голдберг, директор по развитию Microsoft Research. «Компьютеры могли слышать и говорить, и теперь они могут видеть».

«Любой может извлечь выгоду из понимания того, что представляет собой конкретная порода, и какой образ жизни лучше всего подходит для этой породы».

Помимо идентификации собак, приложение также анализирует изображения людей (есть возможность селфи) и определяет, к какой породе они принадлежат.

«Очень весело иметь возможность правильно классифицировать так много разных пород собак», — сказал Голдберг. «Но также интересно увидеть, что такое чья-то внутренняя собака».

Fetch! планирует добавить больше пород и призывает пользователей оставлять отзывы и сообщать о неточностях.

«Благодаря искусственному интеллекту он постоянно совершенствуется. Так что чем больше людей будут использовать его и оставлять отзывы, тем лучше он станет ».

Назовите эту породу! Новый веб-сайт мгновенно определяет вашу собаку

Это заархивированная статья, и информация в статье может быть устаревшей.Посмотрите на отметку времени в истории, чтобы узнать, когда она в последний раз обновлялась.

Включите изображение своей собаки, и этот веб-сайт мгновенно скажет вам, что это за порода!

Microsoft в последнее время активно участвует в различных веб-сайтах, на которых можно узнать, сколько вам лет, найти близнеца или даже проанализировать ваши усы. Теперь тамошние специалисты по анализу данных создали забавный новый сайт под названием «What-Dog.net», на котором можно определить породу собаки, просто загрузив фотографию лучшего друга человека.

Подпишитесь на KTLA Tech Reporter Rich DeMuro на Facebook или Twitter, чтобы получить интересные приложения, технические приемы и советы!

Сайт супер простой. Вы можете попробовать это с образцом снимка собаки, который они предоставят, или загрузить свой собственный. Я загрузил фотографию гигантской собаки, которую заметил во время выполнения задания в Пасадене.

За считанные секунды сайт выплюнул результаты — это немецкий дог. Я не ветеринар, но это кажется довольно точным.

Затем я попробовал сфотографировать собаку, которую заметил в Беверли-Хиллз. Владелец любезно разрешил мне сделать снимок.

Конечно, на сайте все сделано правильно. What-dog.net также объясняет, что пудели умны, дружелюбны и легко ладят с людьми. Это больше, чем вы можете сказать о некоторых людях.

Microsoft заявляет, что сайт использует комбинацию искусственного интеллекта, машинного обучения, компьютерного зрения и интеллектуальных облачных сервисов. Сайт действительно становится лучше при идентификации по мере загрузки большего количества фотографий.Если он не может идентифицировать собаку, он покажет процент ближайшей породы или покажет вам 5 лучших пород, которые могут быть у собаки.

Ради интереса сайт также анализирует людей. Я заглянул в свою фотографию, чтобы посмотреть, на какую собаку я похож.

Похоже, я немецкая овчарка — занятая, напряженная и очень умная. Мне нравится, как думает этот сайт.

Попробовать:

https://www.what-dog.net/ или загрузите приложение (только для iOS)

Pro Совет: если вы используете Google Фото, просто запустите этот поиск, чтобы быстро найти все фотографии собак в вашей коллекции!

Закрыть модальное окно

Предложите исправление

Предложите исправление

новых приложений DoggZam! Можно определить породу собаки с помощью всего лишь фотографии

Если вы когда-нибудь задумывались, какая порода — или смесь пород — ваша собака, теперь вы можете узнать это за считанные секунды с новым приложением под названием DoggZam!

Мужчина из Мичигана Элдерид Маккинни разработал приложение, которое позволяет определять породу собаки по ее изображению.

Программа подбирает совпадения, сравнивая мех и черты лица, указанные на картинке, с характеристиками, которые являются стандартными для каждой породы собак. После того, как вы сделали снимок, приложению требуется всего несколько секунд, чтобы определить тип породы.

«Сколько раз вы смотрели на собаку и задавались вопросом:« Что это за собака? », — говорит МакКинни. «Просто нажмите, сфотографируйте это, и готово».

МакКинни говорит, что на разработку приложения его вдохновила его 6-летняя дочь Макензи.Она спрашивала: «Папа, что это?» Или «Что это за собака?», — говорит МакКинни.

«Вместо Shazam вы можете использовать Doggzam!» — говорит МакКинни. «У них есть Shazam, где вы можете слушать музыку, и он подскажет вам, что это за музыка, но на рынке нет ничего для собак».

МакКинни был удивлен, обнаружив, что общие категории пород собак на самом деле состоят из многих пород собак.

«Я не понимал, сколько разных типов пород принадлежит одной конкретной породе», — говорит МакКинни.

Если вам нужен инструмент, который поможет вам определять породы собак за секунды, вы можете скачать DoggZam! на устройствах Apple сейчас. DoggZam! будет доступен для Android позже этой осенью.

Изображение предоставлено eva_blanco / Shutterstock.com

Чтобы узнать больше об интересных новостях, ознакомьтесь с этими статьями:

Монреальские дети обучаются поведению собак у нечетких наставников

Владелец покупает особняк для собак за 500000 долларов для бордер-колли

Вашингтон, округ Колумбия, запускает трехлетнюю инициативу по подсчету всех кошек города

Велосипедист спасает травмированного щенка

Подросток, борющийся с раком, использует загадку, чтобы найти навсегда дома для спасательных животных

Мопс Бин задержан местной полицией, и выстрел из кружки приносит чистую радость

Сканер

Snapchat для собак может определить породу собаки по фотографии — вот как им пользоваться | London Evening Standard

W

Мы все были там, когда гуляли, видели очаровательную собаку и хотели узнать, что это за порода, но нервничаем, спрашивая хозяина.Теперь вы можете достать свой смартфон и узнать породу собаки с помощью Snapchat.

На недавнем партнерском саммите компании Snap представила новые интеллектуальные функции, добавленные в функцию камеры приложения, в том числе новую функцию сканирования. Если вы откроете приложение и «нажмите и удерживайте» на экране камеры, полезные линзы разблокируются в зависимости от того, что камера видит перед собой.

Функция Dog Scanner означает, что камера теперь может распознавать почти 400 пород, в то время как PlantSnap может идентифицировать 90% растений и деревьев.

По словам Каролины Аргуэллас, специалиста по маркетингу Camera в Snap, вы даже можете включить эту функцию самостоятельно, чтобы узнать, на какую собаку вы больше всего похожи, аналогично фильтру Instagram. «Я корги и горжусь — невысокая, полная и очень величественная», — сказала она.

Подробнее

Может ли Snapchat стать единственным приложением, которое нам нужно со Snap Minis?

Камера Snap — не единственная интеллектуальная камера, которая позволяет определить породу собаки.

Технология Google Lens, которая привносит интересные функции искусственного интеллекта в камеру вашего смартфона, также позволяет вам сделать снимок собаки, прежде чем рисовать в поиске Google, чтобы определить породу и рассказать немного больше об истории собаки.

Используя Google Lens, вы можете сфотографировать собаку и определить ее породу (Google) / Google

Snapchat имеет множество новых функций, которые появятся в его камере как части Scan. Обратите внимание на интеграцию в конце этого года с приложением Yuka, которое позволит вам сканировать упакованные продукты и получать оценку качества ингредиентов.

Бренды также собираются принять участие в акции, и Louis Vuitton одним из первых зарегистрировался. Вскоре вы сможете отсканировать монограмму LV, чтобы изнутри узнать, что послужило источником вдохновения для новой коллекции.

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

Если вы нетерпеливы, прокрутите до конца сообщения Github Repos

Кто такая хорошая собака? Кому нравятся царапины в ушах? Что ж, похоже, эти причудливые глубокие нейронные сети не дают все 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 руководстве 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: учитывая набор изображений, которые все помечены одной категорией, нас просят предсказать эти категории для нового набора тестовых изображений и измерить точность прогнозов. С этой задачей связано множество проблем, в том числе изменение точки обзора, изменение масштаба, изменение внутри класса, деформация изображения, перекрытие изображения, условия освещения, фоновый беспорядок и т. Д.

Как мы можем написать алгоритм, который может классифицировать изображения по отдельным категориям? Исследователи компьютерного зрения разработали подход, основанный на данных, чтобы решить эту проблему. 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 узнают о внешнем виде каждого класса. . Другими словами, они сначала накапливают обучающий набор данных с помеченными изображениями, а затем передают его в компьютер для ознакомления с данными.

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

  • Наш вход — это 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, чтобы узнать, как выглядит каждый из классов.
  • В конце концов, 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 машинного обучения к классификации изображений включает в себя идентификацию и извлечение ключевых характеристик из изображений и их использование в качестве входных данных для модели машинного обучения. С технической точки зрения классификация изображений — это метод машинного обучения, который напоминает работу человеческого мозга. С помощью этого метода компьютеры обучаются распознавать визуальные элементы в изображении.Опираясь на большие базы данных и замечая возникающие закономерности, компьютеры могут разбираться в изображениях и формулировать соответствующие теги и категории.

В этом разделе представлены сверточные нейронные сети , которые являются умным способом уменьшить количество параметров. Вместо того, чтобы иметь дело с полностью подключенной сетью, подход CNN многократно использует один и тот же параметр. Основная идея CNN заключается в том, что достаточно хорошо понимать изображение на местном уровне. Практическая выгода состоит в том, что меньшее количество параметров значительно сокращает время, необходимое для обучения, а также уменьшает объем данных, необходимых для обучения модели.

Вместо полностью связанной сети весов от каждого пикселя, CNN имеет достаточно весов, чтобы посмотреть на небольшой участок изображения. Это похоже на чтение книги через увеличительное стекло; в конце концов, вы читаете всю страницу, но в любой момент времени смотрите только на небольшой фрагмент страницы.

Рассмотрим изображение 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 его 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 матрицу весов 5 x 5.

Манипуляции со скользящим окном происходят на сверточном слое нейронной сети. Типичная CNN имеет несколько слоев свертки. Каждый сверточный слой обычно генерирует множество альтернативных сверток, поэтому весовая матрица является тензором 5 × 5 × n, где n — количество сверток.

В качестве примера предположим, что изображение проходит через слой свертки на весовой матрице 5 × 5 × 64. Оно генерирует 64 свертки, сдвигая окно 5 × 5. Следовательно, эта модель имеет 5 × 5 × 64 (= 1600) параметров, что значительно меньше параметров, чем полностью подключенная сеть, 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 размером 300 × 300, и количество параметров в сверточном слое не изменится!

Набор данных, над которым мы будем работать, доступен здесь.Предоставляется обучающий набор и тестовый набор изображений собак. У каждого изображения есть 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

Давайте импортируем все необходимые пакеты.

2 — Распаковать файлы

Теперь нам нужно извлечь обучающие и тестовые файлы из архива.Это код:

 # Распаковываем 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 поездовarchive_train.namelist () [0: 5] # Эта строка показывает количество изображений в базе данных поездов, отмечая, что мы должны удалить 1-е значение (заголовок столбца) len (archive_train.namelist ( ) [:]) - 1 

Последняя строка кода должна возвращать значение 10 222.

3 — Изменить размер и нормализовать данные

Функция ниже создает файл pickle для сохранения всех изображений в распакованном виде.

Затем мы определяем новый размер изображения, применяемый для всех изображений, и вызываем указанную выше функцию.

 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 = «

») с ЦП мы должны увидеть, что использование времени составит около 40 секунд для zip-файла поезда и 41 секунду для тестового zip-файла.

У нас есть поезд и тестовые файлы рассола. В следующий раз, когда мы откроем этот код в Jupyter Notebook, мы сможем загрузить их напрямую, и шаг выше 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).

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

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

Все изображения имеют разную форму. Для нашей модели нам нужно изменить их размер до той же формы. 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 в диапазоне [0,1].

Давайте проверим одно изображение из набора данных обучения:

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

4 - Проверьте файл меток

Теперь давайте увеличьте масштаб файла метки CSV из данных поезда.

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

5 - Извлечь наиболее представленные породы

Мы сократим базу данных, чтобы упростить нашу модель. Кроме того, это поможет в расчетах, так как будет только N пород для классификации. Мы сможем легко запустите модель менее чем за 10.

Мы должны увидеть следующий результат:

Давайте посмотрим на одно изображение:

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

6 - One-Hot Labels

Давайте сделаем одноразовое кодирование для данных наших этикеток.

 # Мы выбираем метки из N основных breedslabels = label_filtered ["разводить"]. As_matrix () labels = labels.reshape (labels.shape [0], 1) # label.shape [0] выглядит быстрее, чем при использовании len (label) labels.shape 

Форма метки (922, 1).

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

7 - Быстрая проверка ярлыков

Давайте посмотрим, какие N ярлыков мы храним.Как вы увидите ниже на этикетках one-hot, вы можете найти, какой породе он соответствует.

 для породы в диапазоне (len (label_name)): print ('Порода {0}: {1}'. Format (Порода, label_name [порода])) 
 labels_cls = np.argmax (labels_bin, axis = 1) label [0: 9] 

Сверточные нейронные сети

1 - Создание обучающих и проверочных данных

Мы разделили наши обучающие данные на две части: обучающий набор и проверочный набор. Следовательно, мы можем проверить точность модельного поезда, созданного из «обучающего 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 обучающего и тестового данных 9000 для исходных данных

0

Здесь исходные данные обучающие и тестовые наборы:

3 - CNN с TensorFlow - определение слоев

Архитектура будет такой:

  • 1-й сверточный уровень с 32 фильтрами
  • Максимальный пул
  • Relu
  • 2-й сверточный уровень с 64 фильтрами
  • Максимальный пул
  • Relu
  • 3-й сверточный уровень со 128 фильтрами
  • Максимальный пул
  • Relu
  • DropOut
  • Flatten Layer
  • Fully Connected Layer with 500 узлов

  • Relu
  • Relu узлы (n = количество пород)

Вот краткое объяснение этих терминов:

  • Слой свертки: Как объяснялось в разделе CNN выше, на этом уровне мы сохраняем пространственные отношения между пикселями, изучая особенности изображения с использованием небольших квадратов входных данных.Эти квадраты входных данных также называются фильтрами, или ядрами. Матрица, сформированная путем перемещения фильтра по изображению и вычисления скалярного произведения, называется картой характеристик . Чем больше у нас фильтров, тем больше функций изображения извлекается и тем лучше становится наша сеть в распознавании шаблонов в невидимых изображениях.
  • Уровень ReLU: Чтобы любой тип нейронной сети был мощным, он должен содержать нелинейность.ReLU - одна из таких нелинейных операций, что расшифровывается как Rectified Linear Unit. Это поэлементная операция, которая заменяет все отрицательные значения пикселей в карте признаков на 0. Мы передаем результат из сверточного слоя через функцию активации ReLU .
  • Максимальный уровень объединения: После этого мы выполняем операцию объединения , чтобы уменьшить размерность каждой карты функций. Это позволяет нам уменьшить количество параметров и вычислений в сети, тем самым контролируя переоснащение.CNN использует max-pooling , в котором он определяет пространственную окрестность и берет самый большой элемент из исправленной карты признаков в этом окне. После уровня объединения наша сеть становится инвариантной к небольшим преобразованиям, искажениям и трансляциям во входном изображении.
  • Полностью подключенный уровень: После этих слоев мы добавляем пару полносвязных слоев, чтобы завершить архитектуру CNN. Выходные данные слоев свертки и объединения представляют собой высокоуровневые функции 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 функций.
  • Dropout Layer: Dropout - это метод регуляризации, помогающий сети избежать переобучения. Обычно во время обучения половина нейронов на определенном слое будет деактивирована. Это улучшает обобщение, поскольку вы заставляете свой слой учиться с разными нейронами.Обычно мы используем Dropout на полностью подключенных слоях, но также можно использовать Dropout после слоев максимального объединения, создавая некоторый вид увеличения шума изображения.

Если смотреть в целом, архитектура CNN выполняет 2 основные задачи: извлечение признаков (свертка + объединение слоев) и классификация (полносвязные слои). В общем, чем больше у нас шагов свертки, тем более сложные функции наша сеть сможет научиться распознавать.

Здесь мы определяем наши веса, смещения и другие константы.

Здесь мы определяем наш сверточный слой.

Здесь мы определяем наш плоский слой.

Здесь мы определяем наш полностью связанный слой.

4 - CNN с TensorFlow - Настройка тензора заполнителя

Здесь мы настраиваем 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 поместите 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.placeholder float32) 

5 - CNN с TensorFlow - Создание слоя

В этой части вы можете поиграть с размерами и количеством фильтров. Лучшая модель - это модель с нужным количеством слоев, но 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) .min. (y_pred_cls, y_true_cls) precision = tf.reduce_mean (tf.cast (right_prediction, tf.float32)) 

7 - CNN с TensorFlow - Обучите модель

Теперь давайте фактически обучим нашу нейронную сеть!

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

Функция ниже 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 переобучению и не очень хороша.

8 - CNN с TensorFlow - Результаты

Результаты не так хороши, поскольку точность составляет всего 44%. Использование предварительно обученной модели с Keras даст вам лучший результат, но с этой моделью вы будете знать, как создать с нуля 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 узор, который может иметь различное «положение» в пространстве.

Ниже приведены некоторые функции для отображения некоторых изображений из новых данных испытаний с соответствующими породами и прогнозируемыми породами. Также есть матрица путаницы, чтобы увидеть результаты.

Давайте посмотрим на результаты!

 feed_dict_validation = {x: X_validation, y_true: y_validation, keep_prob_conv: 1, keep_prob_fc: 1} df_validation_Predicted_cls = session.run (y_pred_cls, feed_dict = feed_dict_validation) plot_images (images = X_validation [50:62], cls_true = df_validation_toPred_cls [50:62], cls_pred = df_validation_Predicted_cls [50:62] (i 
) / {1} "). Format (df_validation_toPred_cls [i], label_name [df_validation_toPred_cls [i]])) print ((" Pred: {0} / {1} "). Format (df_validation_Predicted_cls [i], label_name [df_validation_Pred i]])) lum = X_validation [i,:,:,:] plt.show ()
 plot_confusion_matrix (df_validation_toPred_cls, df_validation_Predicted_cls) 

Как видите, в модели есть трудности с дифференциацией пород породы 1: . Порода 2: entlebucher .Эти 2 породы очень похожи друг на друга (одинакового цвета и формы). Итак, кажется нормальным, что наша модель сделала некоторые ошибки между этими двумя породами.

Столкнувшись с проблемой точности при переносе обучения, я решил решить ее, создав простой в использовании облачный сервис глубокого обучения, использующий трансферное обучение. Он содержит набор предварительно обученных моделей, которые были обучены по миллионам параметров. Я могу загрузить данные Fashion MNIST, а затем служба выберет лучшую модель для использования в этой задаче.Наконец, он создает новую NanoNet поверх существующей предварительно обученной модели и подгоняет NanoNet к данным.

Поскольку модели NanoNets в значительной степени предварительно обучены, я использовал гораздо меньший обучающий набор данных, всего ~ 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 объеме предварительного обучения, оптимальном выборе гиперпараметров и увеличении данных.

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

2. Использование NanoNets API:

Ниже мы дадим вам пошаговое руководство по обучению вашей собственной модели с использованием Nanonets API, в 9 простых шагов.

Шаг 1. Клонируйте репо

 git clone https://github.com/NanoNets/image-classification-sample-python.git 
cd image-classification-sample-python
sudo pip install requests

Step 2: Получите бесплатный ключ API

Получите бесплатный ключ API из 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 ./code/create-model.py 
Примечание: это генерирует MODEL_ID, который вам нужен для следующего шага

Шаг 5: Добавьте идентификатор модели в качестве переменной среды

 export NANONETS_MODEL_ID = YOUR_MODEL_ID 

Шаг 6: Загрузите обучающие данные

Соберите изображения желаемых объектов обнаружить.Когда у вас есть готовый набор данных в папке images (файлы изображений), начните загрузку набора данных.

 python ./code/upload-training.py 

Шаг 7. Обучите модель

После загрузки изображений начните обучение модели

 python ./code/train-model.py 

Шаг 8: Получить Состояние модели

Обучение модели занимает ~ 30 минут. Вы получите электронное письмо после обучения модели. Тем временем вы проверяете состояние модели

 watch -n 100 python./code/model-state.py 

Шаг 9: Сделайте прогноз

После обучения модели. Вы можете делать прогнозы, используя модель

 python ./code/prediction.py PATH_TO_YOUR_IMAGE.jpg 

Новое приложение Microsoft «Fetch!» Сообщает вам, что вы за собака (и может идентифицировать вашу собаку, тоже) — TechCrunch

Даже новое приложение Microsoft для распознавания изображений не знает, какая у меня собака. Ну да ладно! Однако, если у вас нет помесной дворняги, спасенной из убежища, возможно, вам понравится последний проект компании Microsoft Garage: Fetch !, новое приложение для iPhone, которое просматривает фотографии собак, чтобы определить их породу.Или, если не удается найти точное совпадение, приложение покажет вам процент от ближайшего совпадения.

О да, если вам интересно — вы можете использовать его и с людьми.

Приложение является последним из серии увлекательных проектов, призванных продемонстрировать потенциал машинного обучения. В данном случае это способность смотреть на изображение и делать какие-то выводы о его содержании — по сути, это обучение машин совершать интуитивные прыжки, которые люди обычно делают.

Как доказывает Fetch, этот процесс на самом деле сложнее, чем кажется. Люди могут легко собирать различные фрагменты информации на лету, чтобы сделать обоснованное предположение о чем-то вроде породы собаки, но машины нужно обучать, используя комбинацию правильных изображений, экспертных данных о породах и машинного интеллекта.

Приложение, в частности, использует метод машинного обучения, называемый глубокими нейронными сетями.

«… в Microsoft ведется очень продвинутая работа в этой области, которая может устранить тонкие различия, даже когда породы выглядят одинаково или из-за множества разных окрасов внутри пород», — объясняет Митч Голдберг, директор по развитию Microsoft Research в г. Кембридж, U.Команда, основанная на K, создала опыт.

«Каждый раз, когда мы добавляем новые, в этом вся прелесть глубокой нейронной сети для понимания новых, уникальных пород. Это действительно сложная проблема ».

Fetch, по сути, является последним из серии выпусков от Microsoft, которые пытаются сделать понимание сложностей машинного обучения более доступным для массового пользователя.

Например, в прошлом году Microsoft запустила сайт, который угадывал возраст людей по их фотографиям. Результаты, как и в случае с Fetch, были поразительными.Если картина не была идеально оформлена и освещена, службе не удавалось делать точные предположения. Компания также работает над инструментами машинного обучения, которые могут определять эмоции, и в честь кампании по сбору средств на волосы на лице «Movember» Microsoft запустила MyMoustache, который использует аналогичную технологию для распознавания и оценки растительности на лице. И у него есть сайт, который скажет вам, если два человека близнецы.

Но приложение с породами собак — это тоже весело. Когда это работает!

Технология, лежащая в основе Fetch, фактически разрабатывалась годами.В июле 2014 года Microsoft продемонстрировала, как машины могут отличать людей от собак на ежегодном саммите исследовательского факультета Microsoft 15 . Позже команда выпустила веб-сайт What-Dog.net, но говорит, что именно в приложении действительно заметен наибольший прогресс.

Согласно сообщению Microsoft, приложение для iOS было выпущено как раз к мероприятиям Meet & Compete Американского клуба собаководства и Выставке собак Вестминстерского клуба собаководства и демонстрирует другое время возможностей машинного обучения.

Вместо того, чтобы рассматривать фотографии людей, Fetch пытается выяснить, какая порода собак изображена на фотографии.

«Был интерес к созданию структуры, которая позволила бы вам взять домен — в нашем случае, собак — и распознавать многочисленные классы, такие как породы. Мы были заинтересованы в создании приложения, которое позволит вам сделать распознавание объектов необычным, забавным и удивительным », — говорит Голдберг.

Чтобы использовать приложение, вы просто показываете ему изображение собаки, и оно возвращает породу.Если на фотографии нет собаки, будет написано… «Собак не найдено!» Но вместо этого он также может угадать, что это за фотография. (например, «Это больше похоже на… цветок?»)

Существует также довольно забавный скрытый режим, в котором вы показываете приложению изображение друга, и оно расскажет вам, какой собакой он считает этого человека… что, как вы знаете, может быть весьма информативным.

# Science — Microsoft’s Fetch! приложение может сказать вам, на какую породу собаки вы похожи по картинке… https://t.co/41B8KHjt57pic.twitter.com/AQ4ioIeAUf

— Откройте для себя новости (@Discover_News_) 12 февраля 2016 г.

После этого можно поделиться результатами в социальных сетях и по электронной почте, чтобы все ваши друзья могли прокомментировать ваш собачий матч. Вы также можете сохранить свои избранные в прилагаемом альбоме для вырезок или просмотреть список пород, включенных в приложение, которые содержат такие данные, как размер, шерсть, расположение и многое другое.

Думаю, меня нормально называют мальтийцем, но я вполне уверен, что мой 49-фунтовый дворняга — , а не чихуахуа.

Машины, у вас еще много работы.

Студенческая ассоциация прикладной статистики

Вернуться к исследованиям и публикациям

Мотивация

Собаки, или по прозвищу doggos, щенки, были лучшими друзьями и помощниками человека с самого начала истории человечества. Если вы владелец собаки, вас, вероятно, спрашивали о породе вашей собаки.Каждая порода собак отличается не только размерами, внешним видом, но и темпераментом и чертами характера. Иногда порода собак является последним фактором, определяющим, могут ли они взять определенную работу (животное-помощник, k9 и т. Д.) Или подойти хозяину (гипоаллергенен для чувствительных владельцев, хороший темперамент для младенцев и т. Д.). Американский клуб собаководства (AKC) в настоящее время включает 190 пород собак только в Соединенных Штатах, а Международная кинологическая федерация (FCI) признает более 360 чистопородных пород по всему миру.Однако эти цифры не включают никаких смешанных пород или каких-либо дизайнерских помесей, таких как популярные породы голдендудль или пагл. Официальные правила классификации могут сбивать с толку, но вы все равно можете найти информацию о чистой породе после некоторых усилий. Однако смешанная порода намного сложнее. Владельцам, желающим узнать смешанные породы собак, часто требуется дополнительная процедура генетического тестирования. У меня вопрос: можно ли определить породу собаки, просто взглянув на картинку?

Гол

Я надеюсь использовать методы классификации изображений, в частности сверточные нейронные сети, чтобы помочь определить породу собаки.Загрузив несколько изображений в программу классификации изображений, люди смогут узнать породу собаки.

Набор данных

— Набор данных идентификации породы собак Kaggle

Набор данных Kaggle бесплатный и предварительно помечен. Это также широко используемый и изученный набор данных. Набор данных Kaggle модифицирован из набора данных Стэнфордских собак, и первоначальными создателями являются Адитья Кхосла, Нитьянанда Джаядевапракаш, Бангпенг Яо и Фей-Фей Ли.

Исследовательский анализ

Набор обучающих изображений содержит 10 222 изображения 120 различных пород собак. Разбивка показана на следующем графике:

Чтобы понять размер изображений, я также построил график ширины и высоты изображения:

Вот еще несколько симпатичных изображений из набора данных:

Очистка данных

Два важных наблюдения, сделанных из приведенных выше гистограмм и точечной диаграммы, заключаются в том, что набор данных не сбалансирован, и что качество изображений неравное.1. У шотландских дирхаундов почти в два раза больше изображений, чем у эскимосских собак. 2. Изображения очень разные по размеру и разрешению. Поскольку эти факторы могут помешать обучению данных, я решил использовать функцию ImageGenerator из библиотеки keras. Путем ввода желаемых размеров / разрешения генератор изображений будет создавать кадрированные и скорректированные изображения. Мы также можем попросить генератор создать больше изображений на основе существующих изображений, смещая центр изображения, увеличивая / уменьшая масштаб, изменяя цвет, отражая изображение по вертикальной / горизонтальной оси и т. Д.Я использую следующие параметры:

Поскольку цвет и пропорции являются важными чертами между породами собак, я решил не регулировать цвет или увеличивать / уменьшать масштаб. Я также использую разделение поездов 80-20 и проверочного набора, как показано выше.

Модель

Используемый слой: а. Conv2D — Обычный узел нейронной сети для 2D-изображения б. MaxPooling2D — понижающая дискретизация изображения c.Сглаживание — удаление других размеров, кроме одного. d. Плотный — глубоко связанный слой е. Отсев — для регуляризации С библиотекой Keras можно было инициализировать модель CNN, просто позвонив: model = Последовательный () И добавляем к нему разные слои, вызывая: model.add (<слой>) Вот копия окончательной настройки:

Затем мы можем подогнать данные, вызвав fit_generator с обучающими изображениями, проверочными изображениями и шагами обучения.

Этот дизайн вдохновлен моделью нейронной сети VGG. Я использую два слоя Conv2D с промежуточным слоем MaxPooling. Затем я добавил плотные слои в конце с выпадающим слоем, служащим термином регуляризации.

Результат

Для каждого изображения я нахожу вероятность, связанную с каждой породой (см. Рисунок выше). Затем я беру столбец с максимальной вероятностью и сравниваю его с исходными метками.Используя этот формат, мы могли бы выбрать несколько столбцов с наибольшей / одинаковой вероятностью, которые потенциально связаны с собакой смешанной породы.

Анализ ошибок

Точность очень низкая, и одна из причин может заключаться в том, что мне пришлось резко сократить количество шагов обучения (шаги на эпохи, эпохи, шаги проверки) и количество слоев, используемых для предотвращения сбоев моего ноутбука. График точности слева использует 10 эпох и 10 шагов на эпоху, а правый график содержит 30 эпох и 30 шагов на эпоху (обратите внимание, что вертикальный масштаб немного отличается).Основываясь на растущей тенденции, как видно на правом графике, я считаю, что можно получить более высокую точность после обучения в течение более длительного времени, но это потребует огромных вычислительных мощностей.

Вторая модель — перенос обучения с начальным этапом

Вместо того, чтобы обучать модель с самого начала, можно использовать предварительно обученную модель, такую ​​как VGGNET, RESNET, INCEPTION, XCEPTION, и предварительно обученный вес, такой как «imagenet».Я решил попробовать InceptionResNetV2, который можно импортировать из библиотеки Keras.applications. Вот копия установки:

Важно, чтобы база не тренировалась, чтобы использовать предварительно натренированный вес. После добавления слоев скомпилируйте модель. Чтобы предотвратить переобучение, я также добавил функцию обратного вызова, которая остановит обучение, если точность проверки не улучшится.

Из-за сбоя ноутбука я перешел на Google Colab и запустил те же коды.Вот результаты:

Точность значительно выше, чем у последней модели. График точности слева использует 10 эпох с 10 шагами без функции обратного вызова, а правый график содержит 20 эпох с 20 шагами с функцией ранней остановки терпения 4 (ось Y немного отличается для графиков). Как можно было заметить, когда точность достигает максимума около двух справа, модель прекращает обучение после 4 эпох снижения.Более того, точность проверки намного выше, чем точность обучения. Это указывает на то, что модель изо всех сил пытается соответствовать набору данных. Есть несколько причин, в том числе проверочные и обучающие изображения трансформируются в разной степени. Поскольку я использовал те же параметры генератора данных, это не должно быть проблемой. Также есть предложение потренироваться подольше, но в интересах экономии времени я решил просто попробовать другую модель.

Вторая модель — передача обучения с VGG16

С той же настройкой, что и выше, на этот раз я импортировал модель VGG16.Вот результат:

Первая модель использует 20 шагов на эпоху и 20 эпох всего. Я также продолжал использовать функцию обратного вызова. Здесь мы видим более серьезную проблему переобучения, когда точность обучения продолжает расти, в то время как точность проверки выходит на плато. Поэтому я повторно запустил модель с дополнительным выпадающим слоем между Flatten и Dense для регуляризации; результат показан на правом графике. Однако точность ниже, чем у InceptionResNetV2.Поскольку точность все еще относительно невелика (менее 70%), менее целесообразно следовать модели, которую мы использовали здесь, чем ResNet.

Ограничения

Из-за ограниченной вычислительной мощности моего ноутбука я сузил диапазон до 20 пород и использовал минимальное количество тренировочных шагов. Хотя позже я переместил код в Google Colab, вычислительное время по-прежнему занимает очень много времени, и я смог увидеть только часть результата.В будущем я хотел бы обучить весь набор данных и при необходимости адаптировать новую модель.

Заключение и дальнейшая работа

Среди всех используемых моделей предварительно обученные модели относительно просты в создании и дают лучший результат на данный момент. InceptionResNetV2 также дает лучшую точность, чем VGG16, с теми же шагами обучения и настройкой, как описано ранее. Есть много возможных улучшений этого метода, и я хотел бы сначала изучить другие предварительно обученные модели с различными гиперпараметрами в будущем.Также возможно извлечь узкие места из моделей до обучения, а затем подогнать их с помощью логистической регрессии, как показано в последнем источнике, статье Габорфодора Dog Breed — Pretrained Keras Models (LB 0.3), которая продемонстрировала значительное улучшение. В целом, мне очень нравится этот проект, я учусь и строю свою первую модель CNN с самыми красивыми изображениями.

Благодарность

Я хотел бы поблагодарить директоров R&P Майкла Ванга, Николь Чжу, Айшани Сил за поддержку меня на протяжении всего проекта.

Номер ссылки

Билогур, А. (2 апреля 2019 г.). Повысьте производительность классификатора изображений CNN с помощью прогрессивного изменения размера в Keras. https://towardsdatascience.com/boost-your-cnn-image-classifier-performance-with-progressive-resizing-in-keras-a7d96da06e20

Одегуа. «Перенос обучения и классификация изображений с использованием Keras на ядрах Kaggle». Medium, Towards Data Science, 9 мая 2020 г., https: / todatascience.com / передача-обучение-и-классификация изображений-с использованием-keras-на-kaggle-kernels-c76d3b030649

Пол Монни. «Определите породу собаки по изображению» https://www.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *