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使用 Hollywood Heads Dataset 進行頭部檢測

來自 AI for Beginners Curriculum 的實驗課題。

任務

在監控攝像機的視頻流中計算人數是一項重要的任務，這可以幫助我們估算商店的訪客數量、餐廳的繁忙時段等。為了解決這個問題，我們需要能夠從不同角度檢測人類的頭部。為了訓練物件檢測模型來檢測人類頭部，我們可以使用 Hollywood Heads Dataset。

數據集

Hollywood Heads Dataset 包含 369,846 個人類頭部的標註，這些標註來自 224,740 張好萊塢電影的影格。數據集以 [https://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/](../../../../../../lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/lab/PASCAL VOC) 格式提供，每張圖片都有一個 XML 描述文件，其格式如下：

<annotation>
	<folder>HollywoodHeads</folder>
	<filename>mov_021_149390.jpeg</filename>
	<source>
		<database>HollywoodHeads 2015 Database</database>
		<annotation>HollywoodHeads 2015</annotation>
		<image>WILLOW</image>
	</source>
	<size>
		<width>608</width>
		<height>320</height>
		<depth>3</depth>
	</size>
	<segmented>0</segmented>
	<object>
		<name>head</name>
		<bndbox>
			<xmin>201</xmin>
			<ymin>1</ymin>
			<xmax>480</xmax>
			<ymax>263</ymax>
		</bndbox>
		<difficult>0</difficult>
	</object>
	<object>
		<name>head</name>
		<bndbox>
			<xmin>3</xmin>
			<ymin>4</ymin>
			<xmax>241</xmax>
			<ymax>285</ymax>
		</bndbox>
		<difficult>0</difficult>
	</object>
</annotation>

在這個數據集中，只有一類物件 head，每個頭部都提供了邊界框的座標。你可以使用 Python 的庫來解析 XML，或者使用 這個庫 直接處理 PASCAL VOC 格式。

訓練物件檢測模型

你可以使用以下方法之一來訓練物件檢測模型：

• 使用 Azure Custom Vision 及其 Python API，在雲端以程式化方式訓練模型。Custom Vision 無法使用超過幾百張圖片來訓練模型，因此你可能需要限制數據集的大小。
• 使用 Keras 教程 中的範例來訓練 RetunaNet 模型。
• 使用 torchvision.models.detection.RetinaNet 中的內建模組進行訓練。

重點

物件檢測是業界經常需要的一項任務。雖然有一些服務可以用來執行物件檢測（例如 Azure Custom Vision），但了解物件檢測的工作原理並能夠訓練自己的模型是非常重要的。

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