Описание породы собак фото: Маленькие породы собак c с фото и названиями

характер породы, уход за собакой — Purina.ru

Ищи…

Библиотека пород

Эту собаку часто сравнивают с бордер-колли. Они крепкие и мускулистые. Длина их тела немного превосходит высоту. Рост — 51-58 см (самцы) и 46-53 см (самки). Вес колеблется от 19 до 29 кг в зависимости от пола и конституции. Окрасы шерсти: черный, мраморно-голубой, мраморно-рыжий и рыжий, с подпалинами или без них. Полные сведения см. в описании особенностей породы.

• Собаки, подходядщие владельцам с небольшим опытом
• Требуется некоторый уровень дрессировки
• Предпочитает интенсивные прогулки
• Предпочитает гулять больше двух часов в день
• Средняя собака
• Среднее слюноотделение
• Требует ухода раз в два дня
• Негипоаллергенная порода
• Очень шумная собака
• Сторожевая собака
• Для совместной жизни с другими питомцами может потребоваться дрессировка
• Для совместной жизни с детьми может потребоваться дрессировка

Происхождение

Удивительно, но австралийская овчарка — это на самом деле американская собака! Пастухи из Страны басков в Пиренеях приютили маленьких собак голубого окраса, которые в конце XIX — начале XX века попали в США, где использовались для выпаса овец. Порода называется австралийской, поскольку овцы, с которыми работали собаки, были ввезены из Австралии. Другая теория утверждает, что собаки иммигрировали сначала в Австралию, а затем в США. Когда они впервые прибыли в юго-западные штаты США в конце XIX века, их скрещивали с другими пастушьими собаками, чтобы повысить трудоспособность породы. Клуб любителей этой породы был создан в США в 1957 году.

Характер

У этой собаки сильно выражен пастуший инстинкт. Она любит быть частью семьи и обожает общество своих хозяев. В первое время она может быть сдержанна с незнакомыми людьми, поэтому ранняя социализация имеет крайне важное значение. Непрерывная дрессировка и сочетание физических и умственных нагрузок также важны для развития собаки.

Поведение

Этих собак часто считают «Эйнштейнами» в собачьем мире. Они активны, быстро обучаемые и настолько выносливы, что могут утомить даже самого спортивного хозяина. Им нравятся все виды дрессировки с вознаграждением, игры и собачьи виды спорта. Поэтому этой породе нужен хозяин, который может удовлетворить огромные потребности собаки в физических упражнениях и умственном стимулировании. Они тесно привязываются к своим хозяевам и становятся идеальными компаньонами для энергичной и увлеченной семьи, способной обеспечить питомцу необходимый образ жизни. В идеальном случае основная работа собаки должна быть, как минимум, похожа на процесс выпаса скота — именно такая деятельность, в основном, и сделала эту породу такой, какая она есть сейчас.   

Здоровье (проблемы)

Австралийская овчарка, как правило, отличается хорошим здоровьем. Как и многие другие породы, они могут страдать от различных наследственных глазных заболеваний и дисплазии тазобедренного сустава (патология, которая может привести к проблемам с мобильностью). Поэтому важное значение имеет оценка состояния глаз и бедер собаки до разведения.

Физические нагрузки

Этой собаке нужно уделять не менее двух часов в день. Многие австралийские овчарки достигают больших успехов в собачьем спорте (быстрота, движение рядом под музыку, послушание и ловля летящего мяча), куда они могут направить свою физическую и умственную энергию.

Питание

Рацион вашей собаки должен обеспечивать оптимальный баланс всех основных групп питательных веществ, не стоит забывать, что у собаки всегда должен быть доступ к свежей и чистой воде. Важно регулярно оценивать состояние тела, чтобы поддерживать вашу собаку в идеальной форме. Кроме того, не забывайте кормить питомца не реже двух раз в день в соответствии с рекомендациями по питанию, прилагаемыми к определенным кормам. Австралийские овчарки склонны к метеоризму и проблемам с желудком. Для снижения риска таких проблем рекомендуется более частое и дробное питание.

Уход за шерстью

Шерсть средней длины, с устойчивым к плохим погодным условиям подшерстком. На задней части лап – очесы (длинные волосы). Вокруг головы расположена «грива», у самцов она гуще. Достаточно расчесывать собаку щеткой два или три раза в неделю. Однако потребуется более частый уход во время линьки.

Лучшие породы для детей

Считается, что собаки обычно хорошо ладят с детьми. Тем не менее, собаки и дети должны учиться ладить друг с другом, уважать друг друга и чувствовать себя в безопасности будучи вместе. В любом случае, маленьких детей нельзя оставлять наедине с собакой — взрослые обязательно должны контролировать все взаимодействия между ними.

Другие породы собак

Что еще следует иметь в виду?

Хотите взять щенка?

Собаки из приюта часто становятся самыми верными друзьями, ведь они получают второй шанс. Бесчисленное количество собак ждет свою любящую семью и уютный дом. В хороших приютах всегда стараются сделать так, чтобы человек и животное подошли друг другу. Сотрудники приютов обычно хорошо знают своих «постояльцев», но это не единственное, что им предстоит учесть при подборе. Вас попросят рассказать о себе, вашей семье и обстановке дома. Кроме того, в любой момент до и после того, как вы возьмете животное из приюта, вы можете обратиться к сотрудникам за советом и получить ответы на интересующие вопросы.

Поиск заводчика

Если вам нравятся породистые собаки, постарайтесь найти надежного заводчика.

Также советуем посещать выставки собак, где можно познакомиться с профессиональными заводчиками и узнать больше о желаемой породе.

Первые дни в новом доме

В предвкушении появления у вас дома нового обитателя отвлекитесь на то, чтобы учесть ряд важных деталей. Таким образом, вы сможете сделать ваше жилье максимально комфортным для животного.
Полный текст статьи можно прочитать здесь.

ЕЩЁ ПО ТЕМЕ

Первые дни собаки в новом доме

15 плюсов завести собаку

характер породы, уход за собакой — Purina.ru

Ищи…

Библиотека пород

Аффенпинчер похож на терьера и выглядит как озорная обезьянка. Порода относится к комнатным собачкам. Рост взрослой собаки — 24–28 см в холке (от кончиков лап до лопаток), вес — от 3 до 4 кг. Жесткая шерсть, как правило, черного окраса, иногда с добавлением серых оттенков.

• Собаки, подходящие владельцам без опыта
• Требуется базовая дрессировка
• Предпочитает активные прогулки
• Предпочитает гулять полчаса в день
• Маленькая собака
• Слабое слюноотделение
• Требует еженедельного ухода
• Гипоаллергенная порода
• Довольно шумная собака
• Без сторожевых качеств
• Для совместной жизни с другими питомцами может потребоваться дрессировка
• Для совместной жизни с детьми может потребоваться дрессировка

Происхождение

Аффенпинчер — энергичная и весёлая собака. Это одна из старейших пород, появившихся в XVII веке. Родина породы — Германия. В немецком языке слово «affen» означает «подсмеиваться», а «pinscher» — это «терьер». Аффенпинчер — предок двух других пород: бельгийского гриффона и брюссельского гриффона, морды которых также сравнивают с обезьяной. Хотя аффенпинчеры могут продемонстрировать храбрость терьера, они слишком малы, чтобы быть рабочими собаками. Их заводят в основном в качестве компаньонов. 

Характер

Аффенпинчер — живая и волевая, часто самоуверенная и бесстрашная собака, при этом очень любящая своих хозяев. Как правило, осторожна, бывает довольно неприветливой с незнакомыми людьми, поэтому щенку этой породы необходима ранняя социализация и дрессировка.

Поведение

Хотя это самая маленькая из всех пород, эти собаки активные и веселые компаньоны. Их любимое занятие — проводить время дома со своими хозяевами. Часто они очень привязываются к своим хозяевам и наслаждаются домашним уютом. Они могут стать хорошими маленькими сторожевыми собаками. Однако они также нуждаются в регулярной физической активности вне дома для поддержания физической формы, здоровья и тонуса. Многие их них отлично поддаются дрессировке и, как правило, очень любят игры.

Здоровье (проблемы)

Аффенпинчер, как правило, имеет хорошее здоровье. Однако, как и многие небольшие породы, они могут иметь проблемы с коленными чашками, которые могут временно выскользнуть из своего места (вывих коленной чашки), патология бедра и проблемы с трахеей.

Физические нагрузки

Несмотря на малый размер, это активная собака. Ей требуются разумные физические нагрузки (20-40 минут в день). Собаке нравятся игры, которые развивают ум и тело, но они не должны быть слишком бесшабашными.

Питание

У собак декоративных пород быстрый метаболизм. Это означает, что они сжигают энергию с высокой скоростью. Поскольку объем их желудка очень мал, они должны есть небольшими порциями, но часто. Корма для маленьких пород специально разрабатываются таким образом, чтобы удовлетворить особые потребности собаки в основных питательных веществах. При этом продукты измельчаются с учетом маленького размера челюсти собаки, что, в свою очередь, способствует облегчению процесса пережевывания и улучшает пищеварение.

Уход за шерстью

Грубая, жесткая шерсть местами топорщится и выглядит неопрятно. Тем не менее, основательный уход за шерстью не требуется: достаточно расчесать собаку щеткой один раз в неделю.

Лучшие породы для детей

Считается, что собаки обычно хорошо ладят с детьми. Тем не менее, собаки и дети должны учиться ладить друг с другом, уважать друг друга и чувствовать себя в безопасности будучи вместе. В любом случае, маленьких детей нельзя оставлять наедине с собакой — взрослые обязательно должны контролировать все взаимодействия между ними.

Статья на нашем канале Яндекс Дзен

Другие породы собак

Что еще следует иметь в виду?

Хотите взять щенка?

Собаки из приюта часто становятся самыми верными друзьями, ведь они получают второй шанс. Бесчисленное количество собак ждет свою любящую семью и уютный дом. В хороших приютах всегда стараются сделать так, чтобы человек и животное подошли друг другу. Сотрудники приютов обычно хорошо знают своих «постояльцев», но это не единственное, что им предстоит учесть при подборе. Вас попросят рассказать о себе, вашей семье и обстановке дома. Кроме того, в любой момент до и после того, как вы возьмете животное из приюта, вы можете обратиться к сотрудникам за советом и получить ответы на интересующие вопросы.

Поиск заводчика

Если вам нравятся породистые собаки, постарайтесь найти надежного заводчика. Также советуем посещать выставки собак, где можно познакомиться с профессиональными заводчиками и узнать больше о желаемой породе.

Первые дни в новом доме

В предвкушении появления у вас дома нового обитателя отвлекитесь на то, чтобы учесть ряд важных деталей. Таким образом, вы сможете сделать ваше жилье максимально комфортным для животного.

Полный текст статьи можно прочитать здесь.

ЕЩЁ ПО ТЕМЕ

Первые дни собаки в новом доме

15 плюсов завести собаку

характер породы, уход за собакой — Purina.ru

Ищи…

Библиотека пород

Это король терьеров — крупнейшая группа породы. Взрослые собаки-самцы достигают 58-61 см в холке, самки — 56-59 см. Вес самцов — примерно 25-28 кг, самок — 21-23 кг в зависимости от их конституции. Собака имеет довольно коренастое, мускулистое тело, покрытое жесткой шерстью черного/серого окраса (на поясничной части) с подпалинами.

• Собаки, подходядщие владельцам с небольшим опытом
• Требуется некоторый уровень дрессировки
• Предпочитает активные прогулки
• Предпочитает гулять один-два часа в день
• Большая собака
• Слабое слюноотделение
• Требует ухода раз в два дня
• Негипоаллергенная порода
• Довольно шумная собака
• Сторожевая собака
• Для совместной жизни с другими питомцами может потребоваться дрессировка
• Для совместной жизни с детьми может потребоваться дрессировка

Происхождение

Эрдельтерьер — это потомок ныне вымерших черно-рыжих терьеров. Породу вывели в XIX веке в долинах рек Эр, Уорф и Колдер в Йоркшире охотники на выдр: им нужен был терьер для работы с выдрами и хищниками, но с качествами сторожевой собаки. Очень работоспособного терьера скрестили с оттерхаундом. В результате получили достаточно большую собаку, способную справляться со взрослыми барсуками и выдрами. Впоследствии собаку скрещивали с ирландским терьером и, возможно, вельштерьером для обеспечения нужного размера и типа.

Характер

Как и большинство пород, эрдельтерьер уверен и смел, ориентирован на внешний мир. Это дружелюбная и энергичная порода. Собака быстро обучается, хорошо поддается дрессировке. Эрдельтерьеры делают успехи в упражнениях на быструю реакцию и скорость.

Поведение

Эти собаки отличаются яркой индивидуальностью и часто создают много шума. Они становятся отличными компаньонами для людей, которые любят исследовать, копать, быстро мыслить, энергично веселиться. Несмотря на свой размер, им нужно много физической активности и стимулирования. Также надо обеспечить выход их потребности что-либо раздирать, разрывать, тащить и жевать. Несмотря на тщательную дрессировку, они могут ладить со своими собственными кошками, однако могут быть недружелюбными по отношению к другим кошкам или маленьким пушистым зверькам.

Здоровье (проблемы)

Эрдельтерьер — это, как правило, очень выносливая порода. Как и многие другие породы, они могут страдать от дисплазии тазобедренного сустава (патология, которая может привести к проблемам с мобильностью). Таким образом, важное значение имеет оценка состояния бедер собаки до разведения.

Физические нагрузки

Эрдельтерьер — это активная собака. Порода требует умеренных физических нагрузок (от 1 до 2 часов ежедневно), включая игры и дрессировку. Это важно для предотвращения скуки и поддержания отличной формы и здоровья питомца.

Питание

Рацион вашей собаки должен обеспечивать оптимальный баланс всех основных групп питательных веществ, не стоит забывать, что у собаки всегда должен быть доступ к свежей и чистой воде. Важно регулярно оценивать состояние тела, чтобы поддерживать вашу собаку в идеальной форме. Кроме того, не забывайте кормить питомца не реже двух раз в день в соответствии с рекомендациями по питанию, прилагаемыми к определенным кормам. Эрдельтерьеры склонны к метеоризму и проблемам с желудком. Для снижения риска таких проблем рекомендуется более частое и дробное питание.

Уход за шерстью

Водоотталкивающая шерсть эрдельтерьера состоит из грубого, жесткого верхнего слоя и более короткого, мягкого подшерстка. Во время линьки (два раза в год) нужно ежедневно расчесывать шерсть щеткой, чтобы удалять отмершие волоски.

Лучшие породы для детей

Считается, что собаки обычно хорошо ладят с детьми. Тем не менее, собаки и дети должны учиться ладить друг с другом, уважать друг друга и чувствовать себя в безопасности будучи вместе. В любом случае, маленьких детей нельзя оставлять наедине с собакой — взрослые обязательно должны контролировать все взаимодействия между ними.

Другие породы собак

Что еще следует иметь в виду?

Хотите взять щенка?

Собаки из приюта часто становятся самыми верными друзьями, ведь они получают второй шанс.

Бесчисленное количество собак ждет свою любящую семью и уютный дом. В хороших приютах всегда стараются сделать так, чтобы человек и животное подошли друг другу. Сотрудники приютов обычно хорошо знают своих «постояльцев», но это не единственное, что им предстоит учесть при подборе. Вас попросят рассказать о себе, вашей семье и обстановке дома. Кроме того, в любой момент до и после того, как вы возьмете животное из приюта, вы можете обратиться к сотрудникам за советом и получить ответы на интересующие вопросы.

Поиск заводчика

Если вам нравятся породистые собаки, постарайтесь найти надежного заводчика. Также советуем посещать выставки собак, где можно познакомиться с профессиональными заводчиками и узнать больше о желаемой породе.

Первые дни в новом доме

В предвкушении появления у вас дома нового обитателя отвлекитесь на то, чтобы учесть ряд важных деталей. Таким образом, вы сможете сделать ваше жилье максимально комфортным для животного.
Полный текст статьи можно прочитать здесь.

ЕЩЁ ПО ТЕМЕ

Первые дни собаки в новом доме

15 плюсов завести собаку

‎Dog ID — Идентификатор породы собак в App Store

Описание

Определите породу собаки с помощью камеры.

Используя передовые методы компьютерного зрения, Dog ID может определить породу собаки за считанные секунды, проанализировав ее фотографию.

Поддерживаются все типы собак — дворняги, чистокровные и все, что между ними.

3 ноября 2021 г.

Версия 2.0

Повышение скорости и точности!

Рейтинги и обзоры

4,3 тыс. оценок

Наконец-то я нашла породу своей собаки!!

Пару лет назад моя семья приютила бездомного щенка, который забрел к нам домой. Мы никогда не могли сказать, какой он породы, и нас это мало заботило, но мне всегда было интересно. Что ж, я скачал это приложение сегодня, думая, что оно на самом деле не сработает, и сфотографировал нашу собаку. Выскочила бельгийская собака малинуа. Поэтому я поискал его в Интернете, и изображение, которое появилось, выглядело точно так же, как моя собака. Я читал о его характеристиках, и он точно соответствовал !!!!
Так счастлив!!

Бежать! Не теряйте время!

Это приложение ужасно по сравнению с другими. Мне пришлось сделать пять снимков, прежде чем приложение смогло «обнаружить» мою собаку. После всех хлопот он просто сказал, что с вероятностью 50% она какой-то терьер. Она явно терьер, но я хотела узнать конкретную породу! Это было бесполезно, и я буду удалять немедленно.

Вместо этого используйте приложение «Сканер собак». Мне нравится, как вы можете загрузить 5 фотографий одновременно, чтобы получить более точную идентификацию! Каждое изображение работало, и оно давало определенные проценты породы с тоннами информации, чтобы помочь вам подтвердить породу, такую ​​​​как вес, размер, характер, цвета, узоры, форма глаз и даже конкретные размеры ушей! Прочитав описание породы в приложении «сканер собак», я смог подтвердить многие черты и был совершенно уверен, что это помесь крысиного терьера с маленьким джек-рассел-терьером. Я смог исключить той-фокстерьера с помощью подробной информации о размере, весе и шерсти, предоставленной приложением «сканер собак». Кто знает, насколько он точен на самом деле, но я повеселился и многому научился! Мне достаточно 80% совпадений пород собак, и это лучше, чем платить 150 долларов за тест ДНК.

Не точный

Я попробовал это приложение на многих собаках из моей фотопленки, и на одной из них было написано «кокер-спаниель», «лабрадор-ретривер» и «ньюфаундленд», и оно совсем не похоже на то, когда я пошел его искать. Также с двумя моими собаками. Один из них сказал 69,6 гончих и 55,6 далматинцев. Ик это не правда. Он дворняга, но он своего рода терьер. У него есть черты и инстинкты крысиного терьера, но я пытался выяснить, какие еще породы могут быть в нем, и это приложение было настолько далеким от меня, что это меня разозлило. С другой моей было написано, что ей 9 лет.8,5% золотистого ретривера без каких-либо других помесей, однако, пока в ней есть золотистый ретривер, она тоже дворняга. Ее спасли из Теннесси. Был еще один, который явно был смесью голубого мерля с хаски, и он вернулся с щенком на 86,7%, собакой на 67,3%, золотистым ретривером на 58,6%, кокер-спаниелем на 55,2% и спаниелем на 55,2%. Как видите, это действительно не точно

Разработчик Аллен Том указал, что политика конфиденциальности приложения может включать обработку данных, как описано ниже. Для получения дополнительной информации см. политику конфиденциальности разработчика.

Данные, не связанные с вами

Могут быть собраны следующие данные, но они не связаны с вашей личностью:

• Пользовательский контент
• Диагностика

Методы обеспечения конфиденциальности могут различаться, например, в зависимости от используемых вами функций или вашего возраста. Узнать больше

Информация

Продавец

Аллен Том

Размер

15,6 МБ

Категория

образ жизни

Возрастной рейтинг

4+

Авторское право

© Аллен Том 2021

Цена

Бесплатно

• Сайт разработчика
• Тех. поддержка
• Политика конфиденциальности

Еще от этого разработчика

Вам также может понравиться

Классификация изображений пород собак.

Джуи Гупта, Джесс Ли, Клэй Мейсон… | by Clay Mason

Jui Gupta, Jess Lee, Clay Mason, Chelsea Matthews и Cuiting Zhong

Классификация изображений становится все более важной в цифровом мире и имеет приложения, выходящие далеко за рамки простого распознавания лиц для людей. Классификация изображений, особенно детальное распознавание изображений, имеет важные применения в различных отраслях, от социальных сетей до маркетинга и национальной безопасности. Мы хотели взять этот важный метод и применить его к тому, что мы все любим… собакам! Вы когда-нибудь видели собаку, идущую по улице, и задавались вопросом, что это за собака? Если это так, то вы не одиноки. Модели идентификации породы собак можно использовать не только для удовлетворения собственного любопытства, но и для прогнозирования поведения в будущем, сопоставления собак с владельцами, возвращения потерянных собак в их дома и помощи в адресной интернет-рекламе. Чтобы достичь нашей цели по созданию модели классификации пород собак, мы используем Стэнфордский набор данных собак и различные методы трансферного обучения, а также построили с нуля модели для 120 различных пород собак. Мы обнаружили, что модель Inception V3 работает лучше всего.

Цель

Построение детализированной модели классификации изображений, которая классифицирует породы собак. Достижение высокого уровня точности является серьезной проблемой из-за большой дисперсии в одной и той же подкатегории (породы), а также небольшой вариации между разными подкатегориями.

Приложения (деловая значимость)

Как упоминалось ранее, классификация собак может помочь как владельцам, так и покупателям собак. Знание породы или возможного сочетания пород может помочь подобрать собак к семьям путем выявления пород с определенными личностными характеристиками или физическими требованиями (линька или потенциальный взрослый размер).

Кроме того, поскольку область продолжает развиваться, модели классификации собак могут помочь идентифицировать и автоматизировать процесс возврата потерянных собак их владельцам с помощью распознавания лиц.

В связи с бумом социальных сетей за последнее десятилетие появилось множество платформ, на которых люди могут обсуждать и публиковать фотографии своих собак и домашних животных, что может открыть возможности для целевой рекламы. Модель классификации изображений пород собак может помочь компаниям выяснить, какие собаки популярны, и включить этих собак в свою рекламу.

Кроме того, есть много кормов, лакомств и игрушек для конкретных собак. Возможность распознать собаку какой породы есть у клиента, может помочь компаниям ориентировать свою рекламу на конкретные продукты.

Описание данных

Данные взяты из Стэнфордского набора данных о собаках. Мы использовали только обучающий набор данных, предоставленный Стэнфордом, и разделили его на данные обучения, проверки и тестирования. Набор данных был создан с использованием изображений и аннотаций из ImageNet.

Методы

Классификация пород собак также является завершенным соревнованием на Kaggle. Kaggle позволяет разделить работу между специалистами по данным. Это позволило нам исследовать, какие модели работали лучше всего для других. Это помогло нам определить нашу отправную точку, которой было создание моделей для ResNet и VGG16. Кроме того, форумы на Kaggle помогли нам использовать Inception V3 и Xception. Помимо использования широко известных предварительно обученных моделей, мы также создали начальные модели с нуля. После тренировки и тестирования модели на съемочной площадке Стэнфорда мы отправились пробовать и классифицировать собак наших одноклассников. Для этого мы использовали Resnet и модель Inception V3.

Производительность

Результаты значительно различались в зависимости от модели. Для наших данных самой эффективной моделью была Inception V3, которая достигла точности 84%. Модель MobileNet также достигла высокой точности, лучше, чем VGG16 и Resnet50. VGG16 имел очень низкую производительность, всего 4,33%. Resnet также показал плохие результаты с точностью 11,8%.

Обзор

Этот набор данных содержит 120 пород собак. Обучающий набор содержит 10 222 изображения собак. Для построения наших моделей и расчета их точности мы использовали только обучающую выборку из Стэнфорда. Мы разделили Стэнфордский обучающий набор на обучающий набор (8185 изображений), проверочный набор (1015 изображений) и тестовый набор (1022 изображения). Мы сделали это, потому что у нас были только метки для тренировочного набора. Этот набор данных содержит фотографии собак, некоторые в одежде, некоторые с людьми, собаки разных размеров и с разным прошлым.

Структура данных

Каждое изображение в файле поезда и теста имеет уникальный идентификатор, и истинное происхождение каждого изображения связано с уникальными идентификаторами в разных файлах csv. Всего мы использовали 10 222 изображения. Изображения содержат как базовые четкие изображения собак, так и изображения с большим количеством вариаций. Например; собаки с одеждой, собаки с человеком или морда собаки сбоку и т. д. Эта высокая межклассовая дисперсия и низкая внутриклассовая дисперсия среди изображений заставили нашу команду сосредоточиться на детальном распознавании, а не на простой классификации категорий.

Например, в случае первых двух изображений, показанных ниже, где есть изображение вида сбоку и изображения вида спереди, модель должна зафиксировать, что это собаки одной и той же породы. Они оба бедлингтон-терьеры. Он также должен отличать бедлингтон-терьера от двух последних пород.

Исследовательский анализ данных

Ссылка на Github для EDA и Scratch Models

Мы провели небольшой исследовательский анализ данных (EDA), чтобы получить более четкое представление о породах и изображениях, с которыми мы собирались работать. Смотрим на распределение количества пород по нашим данным.

Топ 5 пород

Этот график и таблица выше показывают, что породы представлены больше всего. Эти породы примерно вдвое превышают наименее распространенные породы. Чтобы лучше это увидеть, мы рассмотрели только пять лучших пород и пять худших пород.

Лучшие породы: шотландская_дирхаунд, мальтийская_собака, афганская_гончая, энтлебухер и бернская_горная_собака. Среди 5 лучших пород шотландская дирхаунд и мальтийская болонка имеют отличительную внешность по сравнению с другими. Остальные три породы имеют сходное сочетание окрасов друг с другом.

Обработка данных и извлечение признаков

Чтобы реализовать наши модели, мы должны сначала стандартизировать размер всех изображений, то есть для каждой модели существует определенный размер изображения, который должен быть 224X224 для MobileNet, ResNet50, VGG16 и НачалоV3. Изображение должно быть 229X229 для Xception.

Извлечение признаков является важной частью моделей распознавания изображений. Для наших моделей трансферного обучения (VGG16, Xception, InceptionV3 и ResNet50) мы использовали предварительно обученные веса ImageNet для извлечения признаков.

Обзор моделирования

В нашем подходе мы строили модели с нуля, а также использовали методы трансферного обучения. Мы решили включить в наш подход методы трансферного обучения, потому что это очень известный набор данных, поэтому существует много очень хороших предварительно обученных моделей. Для экономии времени и вычислений мы выбрали методы трансферного обучения, уделяя особое внимание трансферному обучению на основе VGG16 , Inception V3 и MobileNet .

Испытание первоначальной классификации пород собак с помощью ResNet50

Ссылка: https://www.kaggle.com/dansbecker/tensorflow-programming

Сначала мы попробовали классификацию пород собак с помощью ResNet50, одного из самых популярных глубокие нейронные сети для классификации пород собак, чтобы понять особенности классификации пород собак. Это позволило нам определить осуществимость идеи нашего проекта, а также подтвердить наше понимание основ классификации изображений, прежде чем переходить к более продвинутым методам. Это также позволило нам сравнить результаты наших моделей со стандартной «базовой» моделью, обычно используемой для тех же данных изображения.

Поскольку ResNet50 обучается не только на данных о породах собак, но и на других разнообразных объектах, таких как породы кошек, пластиковые пакеты и т. д., модель идентифицировала и классифицировала объекты, не относящиеся к собакам.

Однако эта модель не была столь эффективна при неравномерном освещении или боковых видах морды собаки (см. золотистого ретривера в Примере 1 на изображении ниже). Более того, в случае изображений с небольшой частью собаки и других крупных объектов модель классифицировала объект, а не породу (Пример 2 ниже). Дополнительные примеры ResNet50 см. в приложении.

Примеры неправильной классификации ResNet50

Базовая модель ResNet50 Ссылка на код GitHub

1. Построение модели с нуля

не хватало для обучения глубокой нейронной сети, поэтому мы решили использовать сверточную нейронную сеть . Мы обнаружили, что 3 сверточных слоя с конфигурацией увеличения работают лучше всего.

Прежде чем мы перейдем к нашей окончательной модели, построенной с нуля, мы рассмотрим каждую из основных итераций нашего подхода. Код для каждой из описанных ниже моделей можно найти по ссылке на Github ниже.

Ссылка на Github для моделей, созданных с нуля

1–1 Небольшая первая попытка

3 сверточных слоя с relu и max pooling и верхний слой с softmax для мульти-классификации . Здесь мы впервые использовали отступы. В качестве оптимизатора мы выбрали RMSProp не только потому, что он часто используется оптимизатором в случае классификации пород собак, но и потому, что он автоматически обновляет скорость обучения, используя скользящее среднее квадратов градиентов.

  из     keras.layers     import   Conv2D, MaxPooling2D, GlobalAveragePooling2D, Input, concatenate 
   from     keras.layers     import   Dropout, Flatten, Dense 
   from     keras.models     import   Sequential, Model 
  def  small_first_try_model(input_shape): 
 input_img = Input(shape = input_shape)    # Первый двумерный слой Conv  
 conv_1 = Conv2D(16, (2,2),  padding='valid',  активация='relu')(input_img)    # Макс. слой объединения  
 maxpool1 = MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))(conv_1)  # Второй слой Conv 2D  
 conv_2 = Conv2D(32, (2) ,2),  padding='valid',  активация='relu')(maxpool1)    # Максимальный слой объединения  
 maxpool2 = MaxPooling2D((2,2))(conv_2)  # Третий слой Conv 2D  
 conv_3 = Conv2D(64,(2,2),  padding='valid'  ,activation='relu')(maxpool2)  # Макс.  уровень объединения  
 maxpool3 = MaxPooling2D((2,2))(conv_3) 
  # Глобальный средний уровень объединения  
 globalavgpool = GlobalAveragePooling2D()(maxpool3) 
   # Полностью подключенный уровень 'softmax')(globalavgpool) 
 model = Model(inputs = input_img, outputs = out) 
  return  model  # Установить input_shape  
 input_shape = (224, 224, 3) 
 
 model = small_first_try_model(
shape8) модель.компилировать( 
 Optimizer = 'rmsprop',  Потеря = 'Categorical_crossentRopy', Metrics = ['' Точность ']) 
  Модель  ### вы можете указать количество эпох, которые вы хотели бы использовать для обучения модели.  
 эпох = 10 
 
 контрольная точка = ModelCheckpoint(filepath='weights.best.small_first_try.hdf5', 
 verbose=1, save_best_only=  True  ) 
 
 model.fit(train_tensors, train_targets, 
 validation_data=(val_tensors, val_targets), 
 epochs=epochs, batch_size=10, callbacks=[checkpointer], verbose=1)  #Model Prediction 
  model.  load_weights('weights.best.small_first_try.hdf5') 
 
 print('Для тренировочного набора:') 
 report_accuracy(train_tensors, train_targets) 
 
 print('Для проверочного набора:') 
 report_accuracy(val_tensors, val_targets) 
 
 print('Для тестового набора:') 
 report_accuracy(test_tensors, test_targets) 
 

В нашем первом испытании мы смогли получить только точность 1%. Довольно плохо.

1–2 Малый начальный уровень:

Ключевое отличие от нашего первого испытания: Добавлен начальный слой. Начальный модуль параллельно вычисляет несколько различных преобразований по одной и той же входной карте, объединяя их результаты в один выход.

Как моделируется малая начальная модель.

  # Сборка модели с включенным исходным кодом  
  def   small_inception(input_shape):  
  Будет использоваться модель начального уровня на основе #LeNet.   
 input_img = Input(shape = input_shape) 
  # Первый слой свертки  
 conv_1 = Conv2D(4, (5,5), strides =(1,1), padding='same', активация='relu') (input_img) 
  # Максимальный слой пула  
 maxpool1 = MaxPooling2D((2,2))(conv_1) 
  # Второй слой Conv  
 conv_2 = Conv2D(4, (3,3), strides=(2,2 ), padding='тот же', активация='relu')(maxpool1)   # Первый начальный слой  
 path2_1 = Conv2D(8, (1,1), padding='same', активация='relu')(conv_2) 
 path2_1 = Conv2D(8, (3,3), padding= 'такой же', активация='relu')(путь2_1) 
 path2_2 = Conv2D(8, (1,1), padding='тот же', активация='relu')(conv_2) 
 path2_2 = Conv2D(8, (5) ,5), padding='same', активация='relu')(path2_2) 
 path2_3 = MaxPooling2D((3,3), strides=(1,1), padding='same')(conv_2) 
 path2_3 = Conv2D(8, (1,1), padding='тот же', активация='relu')(path2_3) 
 inception_out1 = concatenate([path2_1, path2_2, path2_3], axis = 3)  
 maxpool2 = MaxPooling2D((2,2))(inception_out1) 
 interim_1 = Conv2D(4, (1,1), padding='same' , активация='relu')(maxpool2) 
 fc1 = Flatten()(interim_1) 
 out = Dense(120, активация='softmax')(fc1) 
 model = Model(inputs = input_img, outputs = out) 
  return  model 

Сводка и вывод малой исходной модели (код не показан выше)

После включения исходной модели наша точность повышена примерно до 3%

1–3 Большой Начальный:

Основное отличие от Малый Начальная модель: Удвоенное количество каналов в каждом слое в малой начальной модели (код выделен жирным шрифтом) ниже)

  # Попробуйте удвоить количество каналов в каждом слое.   
  def   big_inception(input_shape):  
  Будет использоваться модель начального уровня на основе #LeNet.  
 input_img = Input(shape = input_shape) 
  # Первый слой свертки  
 conv_1 =  Conv2D(8,  (5,5), strides =(2,2), padding='valid', активация='relu' )(input_img) 
  # Максимальный слой пула  
 maxpool1 = MaxPooling2D((3,3), strides=(1,1), padding='valid')(conv_1) 
  # Второй слой Conv  
 conv_2 =  Conv2D(8,  (5,5), strides=(2,2), padding='valid', активация='relu')(maxpool1) 
  # Первый начальный слой  
 path2_1 =  Conv2D(16,  (1,1), padding='same', активация='relu')(conv_2) 
 path2_1 =  Conv2D(16,  (3,3), padding='same' , активация='relu')(path2_1) 
 path2_2 =  Conv2D(16,  (1,1), padding='same', активация='relu')(conv_2) 
 path2_2 =  Conv2D(16,  ( 5,5), padding='same', активация='relu')(path2_2) 
 path2_3 = MaxPooling2D((3,3), strides=(1,1), padding='same')(conv_2) 
 path2_3 =  Conv2D(16,  (1,1), padding='same', активация='relu')(path2_3) 
 inception_out1 = concatenate([path2_1, path2_2, path2_3], axis = 3) 
 maxpool2 = MaxPooling2D((3,3), strides=(1,1), padding='valid')(inception_out1) 
 interim_1 = Conv2D( 8, (1,1), padding='same', активация='relu')(maxpool2) 
 fc1 = Flatten()(interim_1) 
 out = Dense(120, активация='softmax')(fc1) 
 модель = Model(inputs = input_img, outputs = out) 
  return  model 

Сводка и вывод большой начальной модели (код не показан выше)

Вопреки нашим ожиданиям, точность снизилась до 1,3%.

1–4 Окончательная черновая модель:

Основные отличия: 3 слоя свертки с конфигурацией расширения для обработки вариаций изображений, включая изображения бокового обзора.

Мы ожидали, что это поможет нашей модели не классифицировать вид сбоку ретривера как шпица, в то время как изображение вида спереди правильно классифицирует ретривера, как это произошло в ResNet50.

  из     keras.preprocessing.image     import   ImageDataGenerator 
   from     keras.models     import   Sequential 
   from     keras.layers     import   Conv2D, MaxPooling2D 
   from     keras.layers     import  Activation, Dropout, Flatten, Dense 
  from   keras   import  backend  as  K 
  # размеры наших изображений   
 img_width, img_height = 224, 224 
 train_data_dir = 'train_val_test/train' 
 validation_data_dir = 'train_val_test/val' 
 nb_train_samples = 8185 
 nb_validation_samples = 1015 
 epochs = 20 
 batch_size = 16 
  
   if   K. image_data_format( ) == 'channels_first': 
 input_shape = (3, img_width, img_height) 
  else  : 
 input_shape = (img_width, img_height, 3) 
 
 model = Sequential() 
  model.(2,(Conv2D 3, 3)  , input_shape=input_shape)) 
 model.add(Activation('relu')) 
 model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) 
  model.add(Conv2D(32, (3, 3) ))  
 model.add(Activation('relu')) 
 model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) 
  model.add(Conv2D(64, (3, 3)))  
 model.add(Activation('relu')) 
 model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) 
 model.add(Flatten()) 
 model.add(Dense(64)) 
 model.add (Активация('relu')) 
 model.add(Dropout(0.5)) 
 model.add(Dense(120)) 
 model.add(Activation('softmax')) 
 model.compile(loss='categorical_crossentropy', оптимизатор='rmsprop', metrics=['accuracy']) 
 
 модель .summary () 
 
 

  # Это    Конфигурация увеличения    Мы будем использовать для обучения  
 Train_datagen = Imagedatagenerator (
 = 1,1558, 
, 
, 
, 
, 
, 
, 
, 
, 
, 
, 
, 
 = 
 = 
 = 
 = 
 = 
.  
 horizontal_flip=  Правда  ) 
  # Это    Конфигурация увеличения    Мы будем использовать для тестирования: только пересечение  
 test_datagen = ImageDatagerator (RESCALE = 1. / 255) 
 
 TRAIN_GENERATOR = TRAIN_DATAGERATOR. , img_height), 
 batch_size=batch_size, 
 class_mode='категориальный') 
 
 validation_generator = test_datagen.flow_from_directory( 
 validation_data_dir, 
 target_size=(img_width, img_height), 
 batch_size=batch_size, 
 class_mode='categorical') 
  
 model.fit_generator( 
 train_generator, 
 steps_per_epoch=nb_train_samples // batch_size, 
 epochs=epochs, 
 validation_data=validation_generator, 
 validation_steps=nb_validation_samples // batch_size) 
  
 model .save_weights('final_scratch.h5')  #Model Prediction    
   model.load_weights('final_scratch.h5') 
 
 print('Для обучающего набора:') 
 report_accuracy(train_getsors), train_getsors, train_getsors0005 
 print('Для проверочного набора:') 
 report_accuracy(val_tensors, val_targets) 
 
 print('Для тестового набора:') 
 report_accuracy(test_tensors, test_targets) 
 

2.

Передача обучения

После нескольких попыток с моделями, построенными с нуля, мы все еще не достигли той точности, на которую надеялись. В результате мы обратились к трансфертным методам обучения и работали над применением предварительно обученных моделей к нашим данным.

Перенос обучения означает перенос знаний, используемых для решения одной проблемы, на другую, но связанную с ней проблему. Здесь мы используем предварительно обученные модели в качестве отправной точки нашей задачи компьютерного зрения. Мы использовали этот подход главным образом для повышения производительности (а в некоторых случаях и для экономии времени обработки). Мы ожидали, что за счет изменения размера изображений мы повысим вычислительную эффективность при обучении нашей модели при сохранении точности, потому что в нашем случае различение добавленного черного пикселя с помощью отступов от принадлежащих пикселей, которым присвоен класс, не помогает или отрицательно влияет (без корреляции) классификация классов .

Базовая концепция трансферного обучения

В качестве базовой глубокой нейронной сети для трансферного обучения мы выбрали V GG 16, Inception V3 и MobileNet , которые хорошо известны не только хорошим детализированным распознаванием изображений, но и высокой вычислительной эффективностью.

Наконец, для последнего уровня трансферного обучения мы использовали softmax для множественной классификации, как мы это делали при разработке «нашей собственной встроенной модели».

2–1. VGG16

Github Код VGG16 Ссылка

2–1A VGG16 — сигмовидная активация на верхнем уровне

2–1B VGG16 — активация Softmax на верхнем слое

2–2

MobileNet с Softmax:

Ссылка: «MobileNets: эффективные сверточные нейронные сети для приложений мобильного зрения», Эндрю Г. Ховард, Menglong Zhu (апрель 2017 г.) Google в 2017 году. Как следует из названия, это эффективная модель, поскольку она разработана для максимальной точности с учетом ограниченных ресурсов для встроенного или встроенного приложения. Он имеет обтекаемую архитектуру с разделяемыми по глубине извилинами, что является основным преимуществом этой модели.

Применяется как для обнаружения объектов по атрибутам лица, так и для мелкозернистого распознавания

https://arxiv.org/pdf/1801.04381.pdfhttps://arxiv.org/pdf/1801.04381.pdf

Github MobileNet Code Link

MobileNet имел точность 24,33%, , которая была самой высокой на данный момент, но все еще было трудно почувствовать, что наша модель действительно работает с точностью на этом уровне.

2–3. Inception V3:

Github Inception V3 Code Link

Наконец, мы нашли модель с самой высокой точностью , 77%!

Модель Inception V3, которая, по нашему мнению, лучше всего работает в нашем наборе данных о собаках. Эта модель распознавания изображений состоит из двух основных частей: извлечения признаков с помощью CNN и аспекта классификации как с полносвязными слоями, так и со слоями softmax.

Краткий обзор модели обучения с переносом

Среди моделей, созданных с нуля, и моделей с переносом обучения мы обнаружили, что Inception V3 с softmax лучше всего работает в нашем случае мелкозернистого распознавания изображений. Чтобы понять производительность наших моделей, мы сравнили нашу окончательную выбранную модель (трансферное обучение на основе Inception V3) и построили с нуля прогнозы модели с ResNet50, одной из самых популярных глубоких нейронных сетей для классификации пород собак.

Здесь мы протестировали нашу модель с изображениями собак наших одноклассников, многие из которых являются метисами. Мы также включили некоторые данные о шуме, и вот результаты.

1. Прогноз: Только изображения собак

ResNet50 хорошо классифицирует мальтийских болонок, но плохо справляется с классификацией темноволосых собак, которые имеют некоторое сходство с кардиганами; как в случае серого котона де тулеара. Однако выбранная нами модель (Inception V3) возвращает аналогичную породу, ньюфаундленд.

Ни одна из этих моделей не может правильно классифицировать корги, потому что корги не включены в данные о 120 породах. Однако они возвращают других собак с похожей смесью окрасов. Наша построенная с нуля модель показывает наибольшее сходство с исходным изображением.

2. Прогноз: собаки и кошки

ResNet50 хорошо классифицирует полосатых кошек, в то время как наша собственная построенная модель и Inception V3 возвращают в качестве выходных данных только породы собак. Тем не менее, Inception V3 возвращает породу собак с похожим окрасом, Great Pyranese.

Ни одна из моделей в моделях хорошо не классифицировала черную кошку. Цвет выходных пород из нашей собственной построенной модели и Inception V3 (черный, коричневый и белый) не похож на реальный входной, чисто черный. Что касается окраски животных, результаты ResNet50 кажутся наиболее близкими к фактическим данным среди трех моделей. Однако, сравнивая с первоначальным результатом классификации кошек, мы можем сделать вывод, что ResNet50 неэффективен, когда собаки или кошки имеют темный цвет шерсти.

Из нашего первого и второго теста мы обнаружили, что построенная с нуля модель часто возвращает бернского зенненхунда и энтлебухера. Это может быть из-за несбалансированных данных. Эти породы являются двумя ведущими породами в наших данных. Inception V3 также часто возвращает Boxer, но наши данные содержат только 75 изображений Boxer. Таким образом, Inception V3 возвращает Boxer из-за смешения цветов во входном изображении, а не несбалансированных обучающих данных.

3. Прогноз: не изображения собак

Как и в случае с кошками, ResNet50 возвращает похожие объекты, в то время как выходные данные наших моделей совсем не похожи. Это явное несоответствие может быть вызвано нашими тренировочными данными, где нет собак с зеленым мехом.

На средней картинке вверху наши модели показывают хорошие результаты, потому что обе они вернули породы собак с длинным коричневым мехом или ушами, как видно на фотографиях ниже. ResNet50 также вернул разумный результат, парик. То же самое происходило с нашей моделью на третьем изображении выше. И наша собственная модель сборки, и модель Inception V3 возвращали длинноухих собак со светло-коричневой шерстью, английского фоксхаунда и карликового пиншера. ResNet50 возвращал ковбойскую шляпу.

4. Резюме основных выводов и уроков

• Inception V3 и наша собственная построенная модель больше подходят для мелкозернистого распознавания изображений по сравнению с Plain ResNet50:
  ResNet50 устойчив к шумовым данным, а не изображениям собак, но был слаб к собакам с темным мехом или к собакам с видом сбоку. Тем не менее, наша собственная построенная модель и Inception V3 лучше классифицируют породы собак независимо от цвета меха или ракурса изображения, если изображения являются изображениями собак.
• Наша собственная построенная модель и Inception V3 нуждаются в слое обнаружения собак:
  Однако в случае объектов, не являющихся собаками, обе наши модели показали низкую производительность. Таким образом, добавление слоя, который определяет собаку или нет, перед слоями, классифицирующими породы собак, улучшит производительность.
• Достаточно чувствительны к смешению цветов, но менее чувствительны к форме частей: Принимая во внимание неправильно классифицированные случаи, особенно случай «корги», оказывается, что наши модели возвращают собак с похожими окрасами, но не с похожей формой. носа или рта. Однако, глядя на случай «Человек с собачьим фильтром», наши модели хорошо определяют форму ушей. В целом, наши модели хорошо обнаруживают силуэт собаки, но не внутри силуэта. Наши предварительно обученные модели решают «различительную локализацию частей» и «обучение мелких деталей на основе частей независимо друг от друга», поэтому они не учитывают корреляцию между «локализацией частей (например, нос собаки) и детальными признаками». обучения (например, форма собачьего носа)». Чтобы решить эту проблему, мы должны попробовать «Мульти-внимание CNN» (Чжэн).
• Необходимо обрабатывать несбалансированные данные: Наша построенная с нуля модель продолжала возвращать бернского зенненхунда и энтлебухера, двух наиболее распространенных пород. Было бы лучше добавить дополнительные данные о породах собак. Мы также могли бы предотвратить эту проблему, изменив один слой нашей построенной с нуля модели на одну из моделей ансамбля, которая использует подмножество выборки.
• Нейронные сети не всегда являются ответом:
  Во время нашего путешествия с MobileNet и VGG16 мы ожидали высокой точности. Когда мы решили построить «Большое начало» (одна из наших собственных построенных моделей, начальная модель с удвоенными каналами), мы рассчитывали получить более высокую точность по сравнению с «Маленьким началом». Наши обучающие данные, однако, были слишком малы для CNN и Deep Neural Network, поэтому большинство наших моделей не могли достичь достаточно высокой точности.

Создание модели классификации пород собак оказалось сложной, но стоящей задачей. Мы подошли к нашей проблеме, сначала попробовав широко популярную модель ResNet50, чтобы понять общую производительность и ограничения. После построения нескольких CNN мы все еще не могли получить точность, близкую к той, на которую мы надеялись. С нашей построенной с нуля моделью с Inception мы смогли достичь точности только 7%. В результате мы решили, что лучше всего использовать метод трансферного обучения, основанный на VGG 16, Inception V3 и MobileNet. Используя Inception V3 с Softmax, мы смогли достичь точности ~77% с моделью Inception V3 с Softmax.

В результате мы добились более высокой производительности модели при детальном распознавании изображений, но ее еще можно улучшить. В результате многочисленных тестов мы обнаружили, что модели, построенные с нуля, и Inception V3 больше подходят для детального распознавания изображений по сравнению с ResNet50. Однако наши модели возвращают породу собак, даже если собак нет на изображении. Наша модель будет улучшена с помощью дополнительного слоя обнаружения собак. Кроме того, мы можем построить нашу модель так, чтобы она была чувствительна не только к смешению цветов, но и к форме деталей. Все эти улучшения могут быть сделаны с дополнительными данными о породах собак, включая большее количество пород и больше тестовых изображений для каждой присутствующей породы. В противном случае глубокая нейронная сеть будет хуже других более простых моделей. За это время мы многому научились и надеемся работать над улучшением нашей модели в будущем.

Проблемы, с которыми мы столкнулись:

Всего у нас было 10 222 изображения собак, которые мы затем отсортировали по 120 различным породам. Из-за небольшого размера выборки было ограниченное количество обучающих изображений для каждого класса, что затрудняло выявление мелких нюансов между похожими породами (например, норфолк-терьеры и норвич-терьеры).

труднее всего предсказать, и их часто предсказывали неправильно, скорее всего, из-за ограниченного количества тренировочных изображений для их породы.

Кроме того, собаки оказались предметом детального распознавания изображений, потому что в реальном мире существует множество собак смешанных пород и сходства между породами.

Будущая работа — продолжение и улучшение

В будущем было бы полезно обучить больший набор изображений, чтобы получить больше изображений для каждой породы. В данных, которые у нас были, наибольшее количество изображений для одной породы составляло 126. Увеличение количества изображений для каждой породы помогло бы нам лучше обучить нашу модель и, надеюсь, улучшить наши результаты. Мы также хотели бы расширить количество пород, присутствующих в нашем наборе, так как мы обнаружили, что популярные породы, такие как корги, не были включены.

Чтобы улучшить этот проект, было бы полезно добавить слой обнаружения собак, который улучшит модели, способные обнаруживать на фотографии объекты, не являющиеся собаками.

https://stackoverflow.com/questions/36051506/difference-between-logistic-regression-and-softmax-regression

Базовая модель — https://www. kaggle.com/dansbecker/tensorflow-programming

https://codelabs.developers.google.com/codelabs/cpb102-txf-learning/index.html?index=..%2F..index#1

«Изучение сверточной нейронной сети с множественным вниманием для распознавания мелкозернистых изображений», Хелианг Чжэн, Цзяньлун Фу, Тао Мэй, Цзебо Луо, 10.1109/ICCV.2017.557, IEEE

«MobileNets: эффективные сверточные нейронные сети для приложений мобильного зрения». », Эндрю Г. Ховард, Menglong Zhu (апрель 2017 г.)

Данные — https://www.kaggle.com/c/dog-breed-identification/data

Код — https://github. com/CuitingZhong/dog_breed_identification

(базовая модель RESNET50 Результаты субтитров)

Abraham — Kiela & Terra (немецкий овчик)

German_shepherd 93.9%, 40257

German_shepherd 93.9, MalinoIS 2.5%, DINGANE — DINGANE — 4.5%. % malinois — 5.6%

Alyson — Frog (turtle stuffed animal) & her Dawg (human)

tennis_ball — 86. 7% racket — 2.3% pillow — 0.8%wig — 6.4 % лак для волос — 4,4% джинс — 4,4%

Andrew — Gigi (Corgi ) & Maybe and Chili (coton de tulear)

Cardigan — 93.8% Pembroke — 2.1% Chihuahua — 1.4%Maltese_dog — 96.2 % LHASA-2,6% Shih-Tzu-0,5% Miniature_schnauzer-61,9% Toy_poodle-20,4% Стандарт_SCHNAUZER-4,5%

Dr. Barua- Athena (Золотой retiver) (Золотой)

.%. 8,8%

Catherine — Manny (King Charles Spaniel)

cocker_spaniel — 44.8% Blenheim_spaniel — 43.2% Shih-Tzu — 11.6%

Chelsea — Moon (cat)

Siamese_cat — 75.7% paintbrush — 4,7% Guinea_pig — 2,5%

глина — Shady Sadie (Mix)

Dingo — 25,1% Labrador_retriver — 23,8% Saluki — 10,0%

222525. 9025. 9025. 9025. 9025. 9025. 9025. 9025. 9025. 9025. 9025. 9025. 9025. 9025. 9025. 9025. 9025. 9025. 9025. 9025. 9025. 9025. 9025. 9025.0257 Parker (английская желтая лаборатория)

Shih-Tzu-62,2% Lhasa-21,3% Malteese_dog-15,2% Labrador_retriver-70,4% Golden_retes MIX)

Chesapeake_bay_retriver — 48,3% Kelpie — 46,4% American_staffordshire_terrier — 1,2%

— Doc (Wheaten Terrier) и 9239256292929292929292. 29292929292. .0005 soft-coated_wheaten_terrier — 62.3% Tibetan_terrier — 7.8% Irish_terrier — 5.9%golden_retriever — 19.3% Irish_setter — 14.1% cocker_spaniel — 8.4%

Joey — London (Maltese)

Jui — Zeus (Доберман)

Доберман — 97.8% черно-подпалая_кунхаунд — 1.9% Салюки — 0.0%

Рэйчел Р. — Эдамаме (Золотистый ретривер)

золотистый_ретривер. %

Sam — Sabine (Mix)

Chihuahua — 89.9% toy_terrier — 4.8% miniature_pinscher — 4.7%

Sherlley — Kitschy aka Chairman Meow (cat)

barrow — 68.0% rocking_chair — 19.7% Siamese_cat — 5.4%

Stella — TuoTuo and JuanJuan (Bichons)

toy_poodle — 75.4% Maltese_dog — 8.0% miniature_poodle — 4.3%

Вир — Ромео (микс)

Папийон — 15,4% Чихуахуа — 11,3% Бриттани-спаниель — 11,3%

Сможете ли вы угадать породу собаки по фотографии щенка?

Мы дадим вам несколько подсказок — эти щенки являются самыми популярными по данным Американского клуба собаководства, и мы даже добавим вес и рост взрослых особей и даже несколько отличительных черт породы. Готов, поставил, угадай!

Армен Косян/Shutterstock

Я очарователен в любом размере

Выбирай — черный, белый или абрикосовый, потому что ты не ошибешься, выбрав одну из этих очаровательных кудрявых пород. Еще одна подсказка: эта порода бывает трех размеров: стандартная (от 45 до 70 фунтов), миниатюрная (от 15 до 17 фунтов) и игрушка (от 6 до 9 фунтов). Возможно, его популярность связана с фактором объятий. Трудно устоять перед прикосновением к этой кудрявой и мягкой шерсти, которая, кстати, на самом деле состоит из волос, а не меха. И бонус — гипоаллергенность. Нужно вдохновение, чтобы назвать своего щенка? Начните с самых популярных имен собак прямо сейчас.

Jagodka/Shutterstock

Ответ:

Пудель

KalypsoWorldPhotography/Shutterstock

Я отчаянно защищаю свою семью

Вы можете сказать, что этот щенок станет большим, когда вырастет. Присмотритесь, и вы сможете догадаться о породе по отличительным чертам широкой головы, миндалевидных глаз и черной парусиновой шерсти с четко выраженными отметинами цвета ржавчины на морде, лапах и груди. Наклоняя весы от 80 до 135 фунтов и стоя от 22 до 27 дюймов, давайте просто скажем, что этот щенок, вероятно, долго не будет комнатным псом. Это также обычно ассоциируется с этими «фактами» о собаках, которые совершенно неверны.

ЕКАТЕРИНА СОЛОДИЛОВА/Shutterstock

Ответ:

Ротвейлер

DTeibe Photography/Shutterstock

Я золотой медалист по обнимашкам

Просто взгляните в эти большие, милые щенячьи глаза, и вы попадетесь на крючок. Этот компактный маленький самородок миловидности размером с линейку и весит всего от 13 до 18 фунтов, идеально подходит для сидения на коленях и прижимания. Кроме того, характеристиками этой породы являются шелковистая шерсть средней длины с пятнами красного, каштанового, угольно-черного или черно-подпалого цвета. Независимо от того, какую породу вы ищете, вы обязательно найдете идеально подходящего вам щенка в нашем списке из 50 собак из приюта, которым в этом году нужен дом.

BIGADT.COM/Shutterstock

Ответ:

Кавалер-кинг-чарльз-спаниель. Этот маленький щенок — идеальный компромисс для любителей кошек и собак. Но вот вопрос: могут ли кошки есть корм для собак?

Darren K. Fisher/Shutterstock

Некоторые люди называют меня «собакой-львом»

Этот шикарный щенок имеет благородное китайское происхождение и по сей день ведет себя с долей игривого высокомерия. Хотя это игрушечная порода и крохотная (9до 16 фунтов и ростом от 8 до 11 дюймов), тело крепкое и компактное. Владельцы домашних животных могут выбрать более короткую стрижку или сделать все возможное для создания длинного плавного образа с волосами на макушке, собранными в красивый бант.

Angel Sallade/Shutterstock

Ответ:

Ши-тцу

otsphoto/Shutterstock

Я национальная собака Англии

Морщины и короткое массивное тело характерны для некоторых пород с хорошей мускулатурой, но этот конкретный щенок всегда будет близко к земле, учитывая его невысокий, коренастый ноги, и взрослая высота около 15 дюймов. Но если вы думаете, что сможете носить его с собой, как маленькую игрушечную породу, вам, возможно, придется нарастить собственные мышцы, потому что этот цепкий громила будет весить от 40 до 50 фунтов, когда вырастет. Эти собаки склонны к перегреванию. Убедитесь, что вы знаете эти 11 предупредительных признаков теплового удара у собак.

Meriluxa/Shutterstock

Ответ:

Бульдог

Sigma_S/Shutterstock

Я очень громко говорю, когда слышу интересный запах

Этому щенку уже есть о чем выть, и это, вероятно, связано с охотой. Вы не сможете пройти мимо больших выразительных глаз, висячих ушей и щенячьей мордочки, которая растопит ваше сердце, не поймав объятия — если вы не пытаетесь прижаться слишком долго. Эта гончая обладает странствующим качеством. Но что это за собака? Американский клуб собаководов (AKC) признает два роста: 13 дюймов (до 20 фунтов) и 15 дюймов (от 20 до 30 фунтов).

RAY-BON/Shutterstock

Ответ:

Бигль

Orientgold/Shutterstock

Я был первой собакой, изображенной на почтовой марке

Этот щенок сразу привлекает внимание своей исключительной внешностью. Еще щенком можно увидеть широкое лицо и точеные скулы, типичные для этой породы. И взгляните на эту крепкую грудь и растущую спортивную фигуру. Это не комнатная собачка со взрослым весом от 55 до 80 фунтов, но этот семейный любимец захочет сидеть у вас на коленях и обниматься. Вот еще несколько очаровательных фотографий щенков, которые растопят ваше сердце.

fotorince/Shutterstock

Ответ:

Лабрадор ретривер

Лурин/Шаттерсток

Я одна из самых трудолюбивых и умных собак

Чепрак также является товарным знаком корги, но эта порода становится намного выше (от 22 до 26 дюймов) и тяжелее (от 50 до 90 фунты). Окрасы седла у этой породы разные — обычно черно-подпалые или черно-рыжие. Он держит голову высоко, а хвост низко. Узнайте 15 секретов, которые дрессировщики не расскажут вам бесплатно.

Cvandyke/Shutterstock

Ответ:

Немецкая овчарка

Steve Bruckmann/Shutterstock

Мой грумер набирает номер

Ой, вы только посмотрите на эти большие круглые щенячьи глазки на этой неряшливой, но нежной головке. Стрижка под щенка довольно популярна, если только она не на выставочном ринге, тогда это полная длина, в пол. Всегда черно-подпалая, эта коротконогая порода не вырастет слишком большой. На самом деле, вы, вероятно, можете довольно легко нести весь вес его тела в семь фунтов по городу, и эта примадонна совсем не возражала бы.

BIGADT.COM/Shutterstock

Ответ:

Йоркширский терьер

CSNafzger/Shutterstock

Мои перепончатые ступни делают меня отличным пловцом

Это пятнышки или веснушки? Как бы вы их ни называли, они очень милые на этом маленьком щенке. Шерсть может иметь множество вариаций с пятнами сплошного цвета и пятнышками, но окрасы могут быть только печеночными и белыми. Его шерсть короткая и густая и кажется немного грубой, что идеально, потому что эта порода указывает на наследие охотничьей собаки.

EvaHeaven2018/Shutterstock

Ответ:

Немецкая короткошерстная легавая

Alessandra Sarti/imageBROKER/Shutterstock

Я уменьшенная копия моего австралийского кузена

Он меньше, чем его двоюродный брат-овцевод: ростом от 13 до 18 дюймов, он примерно вдвое ниже овцы и определенно легче ее тоже от 20 до 40 фунтов. Хотя его внешний вид идентичен своему более крупному родственнику, этот щенок предпочитает компанию лошадей, а не овец, и является преданным и верным компаньоном во время поездок на конные выставки. Когда он не заботится о конюшне, он любит соревноваться в аджилити, пастушьих и раллийных соревнованиях. Ознакомьтесь с этими вещами, которые вам нужно знать, прежде чем заводить нового щенка.

Helen Rose Gabriel/Shutterstock

Ответ:

Миниатюрные американские овчарки

Helen Sushitskaya/Shutterstock

Мои первоклассные навыки обнюхивания считаются свидетельскими показаниями в суде день длинный. Длинные уши щенка растут, как и его тело, до огромных 80–110 фунтов и 23–27 дюймов в высоту. Без сомнения, тонкие и дряблые кожные складки и гребни вдоль лица способствуют его известной способности к отслеживанию, но нам они нравятся, потому что они очаровательны.

Huckleberry14/Shutterstock

Ответ:

Бладхаунд

Лилия Кулянионак/Shutterstock

Мои корни в Германии, и я люблю рыть норы

Эти подсказки могут сузить круг для вас — порода бывает двух размеров (стандартная и миниатюрная) и жесткошерстная, длинношерстная, или гладкошерстный. Коническая морда сидит на широкой груди, а тело длиннее, чем его высота, на пять-шесть дюймов для мини-версии или от восьми до девяти дюймов для стандартного размера.

Zanna Pesnina/Shutterstock

Ответ:

Такса

imageBROKER/Shutterstock

Вы можете спутать меня с маленькой лошадью

Этот щенок однажды станет огромным и может легко возвышаться над вами, когда встает на задние лапы. Он может даже перевесить вас с весом взрослого человека от 110 до 175 фунтов. Но в то время как его размер может быть тревожным для незнакомцев, красивый внешний вид его красиво выточенного, широкого лица поможет расположить к себе людей.

everydoghasastory/Shutterstock

Ответ:

Немецкий дог

Наталья Федосова/Shutterstock

Я бродила по залам Виндзорского замка

Поклонники любовно называют зад этой породы «буханом хлеба». И эти короткие ноги, несущие длинное тело, не станут намного выше, достигнув всего 10-12 дюймов в высоту. Другими отличительными чертами являются уши в форме тюльпана, пушистый кудрявый хвост и лисье лицо с улыбкой, подходящей для членов королевской семьи. Пусть «охи» и «ахи» продолжаются: взгляните на 50 самых симпатичных пород собак в качестве щенков.

Наталья Федосова/Shutterstock

Ответ:

Вельш-корги пемброк

larstuchel/Shutterstock

У меня есть подработка в правоохранительных органах

В этом щенке сразу изменится пара вещей. Хвосты купируют вскоре после рождения, а уши купируют от висячих до стоячих и располагают высоко на голове (если родитель питомца следует стандарту породы AKC). Всегда черно-подпалая, эта худощавая порода будет весить от 60 до 100 фунтов, когда вырастет.

SasaStock/Shutterstock

Ответ:

Доберман-пинчер

aleksandr_foto/Shutterstock

Иногда у меня бывают глаза двух разных цветов

Разнообразие и индивидуальность шерсти этого щенка довольно уникальны благодаря таким окрасам, как блю-мерль, черный и красный с белыми отметинами и медными отметинами. Но еще более отличительными являются «призрачные глаза» голубого, бледно-голубого, коричневого или янтарного цвета с холодными крапинками и мраморностью. Когда он созреет, он достигнет от 40 до 60 фунтов. Узнайте 14 вещей, которые вам нужно купить для вашей новой собаки.

Bildagentur Zoonar GmbH/Shutterstock

Ответ:

Австралийская овчарка

Serg Zastavkin/Shutterstock

В 15 веке я был скотным крысоловом

Присмотритесь, и вы увидите зачатки двух отличительных черт этой породы: густые брови и борода. Со временем брови и борода станут заметными с глубоко посаженными глазами. Еще один намек: его более крупный кузен почти идентичен этой меньшей версии, которая имеет высоту всего от 12 до 14 дюймов и весит от 11 до 20 фунтов.

Сергей Заставкин/Shutterstock

Ответ:

Цвергшнауцер

Dipali S/Shutterstock

Поклонники знают меня как «пшеницу»

Сельскохозяйственные угодья Ирландии были прародиной этого щенка. Он вырастет в крепкое тело квадратной формы весом от 30 до 40 фунтов и высотой от 17 до 19 дюймов. Интересно, что волнистая шерсть с низкой линькой сначала темнеет, а затем становится светлее, напоминая цвет пшеницы. Эспаньолка является отличительной чертой этой породы, как и глаза, которые всегда несколько спрятаны за шерстью.

Dora Zett/Shutterstock

Ответ:

Мягкошерстный пшеничный терьер

Pandas/Shutterstock

Моя блестящая репутация по уходу за маленькими детьми не имеет себе равных

Если это не очевидно, этот щенок вырвется наружу и станет собакой гигантских размеров. При колоссальном взрослом весе от 100 до 150 фунтов (и росте от 26 до 28 дюймов) это в основном то же самое, что взрослый человек в вашем доме — ну, за исключением его перепончатых лап. Но что касается членов семьи, этот мохнатый и огромный спасатель не может быть более милым, терпеливым и преданным членом семьи. Если вы ищете тихую собаку, вот 13 пород, которые мало лают.

Pandas/Shutterstock

Ответ:

Ньюфаундленд

Ron Rowan Photography/Shutterstock

Пожалуйста, простите меня за пердеж, храп и фырканье. от 15 до 17 дюймов и до 25 фунтов. Вот еще две подсказки: он родом из известного города на восточном побережье, и висячие щенячьи уши в конечном итоге встанут на голове.

Ron Rowan Photography/Shutterstock

Ответ:

Бостон-терьер

Savicic/Shutterstock

Аристотель однажды сказал, что я похож на «облако, плывущее по небу». Некоторые владельцы домашних животных выбирают более короткую лохматую стрижку, в то время как другие делают все возможное для гламурной более длинной стрижки. В любом случае, если вас не смущают большие темные глаза и нос-капелька, вот еще несколько подсказок: ростом от семи до девяти дюймов и весом менее семи фунтов этот щенок относится к игрушечной группе, и его шерсть всегда бывает любого цвета, кроме белый.

Проверьте эти невероятные факты о вашей собаке.

Дора Зетт/Shutterstock

Ответ:

Мальтийский

Sandra Huber/Shutterstock

Я очень ласковая и общительная

Эта шерсть для щенков короче и мягче, чем более длинная и шелковистая взрослая версия. Тем не менее, шерсть у некоторых собак становится «жгутовой», когда они становятся молодыми взрослыми, и выглядит как копна кисточек. Его маленькое тело (от 7 до 13 фунтов) длиннее, чем в высоту, достигая всего от 8 1/2 до 11 1/2 дюймов. Не можете определить породу? Вот еще одна подсказка: это единственная порода собак, обитающая на Кубе.

Сандра Хубер/Shutterstock

Ответ:

Гаванский

Bildagentur Zoonar GmbH/Shutterstock

Нет, не я спас Тимми из колодца

Угадаете эту шотландскую породу? Его клиновидная морда станет длиннее, а густая двойная шерсть вырастет после щенячьего возраста, а уши всегда будут стоять на три четверти. Он всего от 13 до 16 дюймов в высоту и от 15 до 25 фунтов, но имеет поразительное сходство со своим более крупным двоюродным братом, известным тем, что спас мальчика, который заблудился и упал в колодец.

Тихомиров Сергей/Shutterstock

Ответ:

Шетландская овчарка

JLSnader/Shutterstock

Ненавижу хвастаться, но я могу тянуть примерно в десять раз больше своего собственного веса

Мы знаем, о чем вы думаете, — характерная окраска и красивое коренастое лицо определенно напоминают собаку, найденную в Швейцарских Альпах. Возможно, вы правы, потому что этот щенок вырастет до размеров горы от 70 до 115 фунтов и будет стоять в снегу от 23 до 28 дюймов. Но только этот швейцарский горный сорт имеет длинную шелковистую шерсть. Проверьте 30 вещей, которые ваша собака хотела бы, чтобы вы знали.

Золтан Катона/Shutterstock

Ответ:

Бернский зенненхунд

Трой Николай Гарма/Shutterstock

Я люблю прижиматься так же, как и охотиться

Посмотрим; у нас есть каштановая и белая пятнистая шерсть с очаровательными веснушками на мордочке; эти веснушки или «тикочки», как их называет АКС, могут также появляться на ногах и теле по мере взросления щенков. Если цвета и отметины не выдают его, подумайте об этом — это более длинноногая охотничья порода и выше, чем некоторые из ее кузенов-спаниелей, около 20 дюймов и с весом всего от 30 до 40 фунтов, он быстрый и ловкий. полевые работы. Важно, чтобы ваша собака ела правильную пищу, чтобы оставаться здоровой и поддерживать свой вес.

Трой Николай Гарма/Shutterstock

Ответ:

Бриттани

chrisgandy/Shutterstock

В моем профиле указано: любит длительные прогулки, игры в мяч и плавание

Вы знаете, что это какой-то спаниель, верно? Но спаниели так похожи друг на друга, особенно когда они щенки, что их трудно различить. Итак, вот подсказка: он среднего размера, достигает около 20 дюймов в высоту и весит от 40 до 50 фунтов.

Ricantimages/Shutterstock

Ответ:

Английский спрингер-спаниель

rokopix/Shutterstock

Моя сила геркулесова масштаба

У этого щенка уже заметно мускулистое тело и толстые ноги. О, и эта черная морщинистая маска для лица однажды станет размером с обеденную тарелку. Когда он станет взрослым, его внешний вид может пугать незнакомцев, поскольку он вырастает до «массивных» (подсказка! Подсказка!) пропорций, достигает около 30 дюймов в высоту и весит от 120 до 230 фунтов. Да, между самцами и самками может быть разница в 100 фунтов, но оба — мирные гиганты, яростно защищающие свою семью.

Михал Нингер/Shutterstock

Ответ:

Мастиф

Сергей Лаврентьев/Shutterstock

Я доволен быть пухляшком у вас на коленях

Вы уже видели эту лисью мордочку и закрученный пушистый хвост, но этот крохотный, дерзкий щенок не станет намного больше. На самом деле, полностью выращенный он будет всего около семи дюймов в высоту и весить менее десяти фунтов. Это разновидность шпица нордического происхождения со стоячей шерстью — густым подшерстком, который выделяет внешнюю шерсть на теле. Это удобно в холодную погоду, но эта дива не будет тянуть сани, как ее более крупные кузены, в ближайшее время. Вот некоторые вещи, которые ваша собака на самом деле хочет от вас.

Наталья Фесюн/Shutterstock

Ответ:

Померанский шпиц

Владимир Ненезич/Shutterstock

Много лет назад я был артистом цирка

Этот щенок хорошо известен своей гипоаллергенной шерстью, волнистой и белой. Этот щенок ростом чуть меньше фута и весом от 12 до 18 фунтов является фаворитом выставок. Его мягкая и роскошная шерсть делает его похожим на пуховку с ногами. Но под пухом вы узнаете бодрую походку и игривые и пытливые глаза этой породы. Узнайте 13 причин странного поведения вашей собаки.

Eve Photography/Shutterstock

Ответ:

Бишон фризе

Ezzolo/Shutterstock

Это всего лишь слухи, я не в родстве с бульдогом

В этом коренастом красавце заключено много обаяния и немного озорства. Морщины, кажется, формируют человеческие выражения, чтобы сообщить нам, счастлив ли щенок, грустен или собирается заняться чем-то, чего он не должен делать. Этот щенок бывает абрикосово-палевого, черного или серебристого цвета, и у всех фирменная черная морда и туго закрученный хвост. Он, безусловно, имеет сходные черты с некоторыми бульдогами и мастифами, но его размер говорит сам за себя: при миниатюрных размерах от 14 до 18 фунтов и от 10 до 13 дюймов многие породы исключены.

Вера Зинькова/Shutterstock

Ответ:

Мопс

Phanuwat Yoksiri/Shutterstock

Я бы предпочел кошку для соседа по комнате другой собаке

Давай, возьми этого очаровательного крошечного щенка и положи его в карман. Будь то длинношерстная или короткошерстная, эта крошечная порода едва регистрируется на весах в шесть фунтов и миниатюрная от пяти до восьми дюймов. Большие дерзкие глаза, широко расставленные на куполообразной голове, уже придают этому щенку характерный вид, который сочетается с его дерзким и дерзким характером. Не пропустите этих крошечных супер милых щенков.

mongione/Shutterstock

Ответ:

Чихуахуа

jussi_fruit/Shutterstock

Да, я очаровательна, но меня трудно дрессировать и я капризная

Неудивительно, что этот щенок с его привлекательной внешностью является одной из популярных пород собак в Японии. Со своей узкой треугольной мордой и короткой густой рыжеватой шерстью этот щенок напоминает лису. Также, как и у его умного (дальнего) родственника, у него пушистый хвост, но этот щенок предпочитает носить его, свернувшись на спине, спасибо. Узнайте 12 секретов, которые пытается рассказать вам хвост вашей собаки.

Гриша Бруев/Shutterstock

Ответ:

Сиба-ину

Zuzule/Shutterstock

Я хотел бы быть вашим напарником по бегу

Посмотрите внимательно, и вы все еще можете увидеть полосы, которые когда-то покрывали все тело этого щенка. Они исчезают через несколько дней после рождения — как и пронзительные голубые глаза. Со временем они приобретут серый, светло-янтарный или сине-серый цвет. Но что действительно отличает эту собаку от многих других, так это ее плотная и гладкая серебристо-серая шерсть и ее аристократическая фигура, высокая (от 23 до 27 дюймов) и худощавая, с точеными скулами, широкой головой на мускулистой груди и телом весом от 55 до 27 дюймов. 90 фунтов.

Eve Photography/Shutterstock

Ответ:

Weirmaraners

Michael Lofenfeld/Shutterstock

На самом деле я любовник, а не боец ​​

Хм, широкое чешуйчатое лицо и морщины на трехцветном лице могут указывать на пару пород на этой стадии щенка. Но что будет с его ушами? Вот где кроется важная подсказка: уши, которые обрезаны, чтобы быть длинными и заостренными, стоящими высоко прямо на голове, создадут видимость морщин на лбу, в то время как уши, сохраненные естественным образом, будут лежать плоско и близко к щекам. Составьте список: это 15 вещей, которые вам нужны, прежде чем вы заведете щенка.

Крис Хамфрис/Shutterstock

Ответ:

Боксер

Sbolotova/Shutterstock

Я выдающийся художник по побегам собачьего мира

Обладая поразительной волчьей мордой и проницательными голубыми глазами, вы сразу же будете очарованы его красивой внешностью и способностью «говорить» с молодым возраст. Его настороженное и несколько озорное выражение сохраняется от щенка до взрослого возраста, а его густая шерсть, которая любит более прохладный климат, способствует его максимальному весу около 60 фунтов. Известно, что у них непреодолимое желание бегать, поэтому никогда не отпускайте этого щенка без поводка в неогороженной зоне.

Sbolotova/Shutterstock

Ответ:

Сибирский хаски

ZhdanHenn/Shutterstock

Люди называли меня «снежной деревенской собакой»

Симпатичный маленький здоровяк, этот щенок шпица родом из Японии и является символом здоровья, счастья и долгой жизни. Как и у всех собак типа шпиц, у него мускулистое тело, узкая морда, короткая и густая шерсть и фирменный закрученный сливовый хвост. Он будет весить от 70 до 130 фунтов, а башня — от 24 до 28 дюймов. Кроме того, у этой породы перепончатые пальцы на ногах, что делает их отличными ходоками по льду и снегу. Узнайте, какие породы собак самые (и наименее) дорогие в мире.

Kornela/Shutterstock

Ответ:

Акита

Grigorita Ko/Shutterstock

Спасать людей во время схода лавины — это мое любимое занятие

Этот крепкий и здоровенный щенок может когда-нибудь стать настоящим спасателем, но немногие из них зарегистрированы в АКС, возможно, потому, что он живет в вашем доме. эквивалентно тому, что другой человек разделяет ваше пространство. В конце концов, он колоссальных размеров, выше маленьких детей ростом от 26 до 30 дюймов и весом от 120 до 180 фунтов. Но эй, если у вас есть место, разве не было бы здорово просыпаться с этим огромным коренастым милым лицом, пускающим слюни на вас каждое утро?

Marie Dolphin/Shutterstock

Ответ:

Сенбернар

Анна Тронова/Shutterstock

Если кто-то стоит у двери, я громко лаю и лаю

Эти бархатно-гладкие уши, обрамляющие скорбные глаза и нахмуренные брови, — это слишком! И можете ли вы поверить в размер их лап? Они нужны им, чтобы нести и балансировать их тяжелокостное тело и мощные короткие ноги. Говоря коротко, этот щенок вырастет примерно до 14 дюймов в высоту, но при весе от 40 до 65 фунтов он ни в коем случае не будет легким.

Мария Симчич/Shutterstock

Ответ:

Бассет-хаунд

Ricantimages/Shutterstock

Спасибо. Мое пальто

сказочное

У этого милого щенка грубая шерсть, но в породе встречается и гладкая шерсть. Грубый покрой более узнаваем, потому что это одна из самых эффектных и впечатляющих шуб; с длинными распущенными волосами, щедро покрывающими все, кроме головы и ног. Цвета шерсти у обеих разновидностей: соболиный и белый, трехцветный, блю-мерль или белый. О, и внешне он идентичен своему младшему родственнику, но намного крупнее: от 22 до 26 дюймов в высоту и от 50 до 75 фунтов. Эта маленькая девчонка очаровательна, но для настоящей перегрузки миловидности взгляните на 60 самых милых фотографий животных, которые растопят ваше сердце.

Светлана Валоуева/Shutterstock

Ответ:

Колли

Lenkadan/Shutterstock

Некоторым я известен как «африканская львиная собака».

своего пальто. Еще одна подсказка: он бывает только одного цвета — пшеничного, похожего на цвета пшеницы, хотя у некоторых щенков шерсть может быть бледнее, а у других — более красноватой. Они находятся в состоянии боевой готовности при росте от 24 до 27 дюймов, а их сильное мускулистое тело весит от 70 до 85 фунтов.

Татьяна Кацай/Shutterstock

Ответ:

Родезийский риджбек

picts/Shutterstock

Я полноценная личность типа А и люблю много активности

Эти щенки не вырастут очень большими — всего 10-11 дюймов в высоту и 15-20 фунтов — но их личность и личность Уверенность в себе намного превосходит размеры их тела. Эта живая и красивая маленькая порода известна своей полностью белой двойной шерстью, которая выглядит пушистой (но это не так), и очаровательной мордочкой с белыми бакенбардами, черным носом и темно-карими глазами, которые всегда вызывают улыбку. Тем не менее, вы можете воздержаться от поцелуев этой милой мордочки щенка, потому что вы можете передать эти болезни своей собаке.

BIGADT.COM/Shutterstock

Ответ:

Вест-хайленд-уайт-терьер

Ricantimages/Shutterstock

У Майкла Фелпса на меня ничего нет

Этот щенок с волнистой водонепроницаемой шерстью, маслянистой на ощупь, рожден для плавания и любит прыгать в озере или заливе. Его естественно спортивное тело весит от 55 до 80 фунтов и имеет довольно высокий рост от 21 до 26 дюймов. Они всегда сплошного цвета: шоколадно-коричневого, осокового (красновато-золотой) или мертвой травы (золотистый). Вот еще одна подсказка: это официальная собака штата Восточного побережья.

rokopix/Shutterstock

Ответ:

Чесапик бей ретривер

DTeibe Photography/Shutterstock

Я довольно тесно связан с морскими котиками

Морда — огромная подсказка: будучи щенком, она уже имеет поразительное сходство с немецкой овчаркой, норвежским элкхаундом или, может быть, с тервуреном. Как и у его кузенов, у него характерная гордая посадка головы, но у этой породы черная маска и уши. Шерсть от насыщенного палевого до красного дерева с черными кончиками волосков. Он также имеет квадратную форму, весит от 40 до 80 фунтов и имеет рост от 22 до 26 дюймов. Эта собака довольно эмоциональна, поэтому вы обязательно заметите эти признаки того, что ваша собака тайно злится на вас.

Fesus Robert/Shutterstock

Ответ:

Бельгийская малинуа

otsphoto/Shutterstock

Я был собакой на бутылочке с лосьоном для загара Coppertone

Вам вообще нужно знать породу, чтобы влюбиться в эти мечтательные глаза и вьющиеся длинные уши, которые подчеркивают милую прелесть? Но если вам нужно, это самая маленькая порода спортивной группы (от 14 до 15 дюймов в высоту и от 20 до 30 фунтов). Они были выведены для охоты на вальдшнепов с лапами, которые определяются как «кошачьи лапы», компактными и округлыми по форме, которые идеально подходят для выносливости и устойчивости при охоте в полях. Они также являются любимцами всей семьи, наряду с этими 17 другими породами, которые отлично ладят с детьми.

Лилия Кулянионок/Shutterstock

Ответ:

Кокер-спаниель

Ксения Ресфото/Shutterstock

Уф! Я был почти вымер еще в 19 веке

Родом из Венгрии, эта энергичная порода среднего размера может вырасти до крепкого атлетического телосложения от 45 до 65 фунтов и от 21 до 24 дюймов. Его великолепная шерсть золотистой ржавчины короткая и гладкая, но плотная. Он предпочитает быть занятым, поэтому не сидит на диване до конца дня. В охотничьем мире он не только показывает, но и извлекает, а его первоклассные навыки обнюхивания используются в пунктах безопасности аэропортов. Проверьте эти 13 невероятных фактов, которые вы никогда не знали о своей собаке.

Marsan/Shutterstock

Ответ:

Vizslas

Sbolotova/Shutterstock

Конечно, я большой, но я также безумно быстрый и проворный

Эта древняя итальянская порода не может быть более милой и невинной, 110 фунтов, его внешний вид становится немного пугающим. Но за шаткой мордой, грустными глазами и небольшим количеством слюны скрывается чувствительная и любящая семейная собака, которая чрезвычайно защищает свою семью. Этот маленький парень довольно милый, но вы будете поражены этими невероятными фотографиями до и после усыновления собаки, которые растопят ваше сердце.

Линас Т/Шаттерсток

Ответ:

Кане Корсо

Анета Юнгерова/Shutterstock

Ищите меня на IMDb. Я был в

Babe, Animal Farm и Snow Dogs

Пристальный взгляд является отличительной чертой этой породы, а ее исключительный интеллект дает ей возможность выучить множество слов и команд, поэтому она является серебряной звездой. экран. Двухцветная шерсть — еще одна черта, но более показательна то, что ее преобладающее ухо всегда соответствует основному цвету тела. И это идеальный средний размер от 18 до 22 дюймов в высоту и от 30 до 55 фунтов.

Анета Юнгерова/Shutterstock

Ответ:

Бордер-колли

Sarij/Shutterstock

Я был признан самым дружелюбным и общительным в школе щенков

Признайтесь: вы бы бросили свою основную работу, если бы могли каждый день прижиматься и играть с этим беспечным щенком. Золотисто-волнистая, блестящая шерсть очень привлекательна, а широкая голова с вездесущей улыбкой — отличительные черты породы. Во взрослом возрасте он выглядит длиннее, чем в высоту, и у него сильная спина, которая слегка закруглена сзади. Это идеальный размер для катания на каноэ (оно любит плавать!), ростом от 22 до 24 дюймов и весом от 55 до 75 фунтов. Не пропустите эти 30 очаровательных фотографий собак, которые украсят ваш день.

everydoghasastory/Shutterstock

Ответ:

Золотистый ретривер

Angyalosi Beata/Shutterstock

Я любовник, но имею репутацию упрямца

Вы можете сказать, что уши этого щенка выглядят как тюльпаны или как уши летучей мыши, и они всегда будут выделяться, даже во взрослом возрасте— точно так же, как морщины на его голове и морде и эти большие, широко расставленные глаза на его квадратной голове. Все они являются аксессуарами, которые компенсируют компактный мускулистый корпус высотой всего 12 дюймов и весом от 20 до 28 фунтов.