# হলিউড হেডস ডেটাসেট ব্যবহার করে হেড ডিটেকশন

[AI for Beginners Curriculum](https://github.com/microsoft/ai-for-beginners) থেকে ল্যাব অ্যাসাইনমেন্ট।

## কাজ

ভিডিও নজরদারি ক্যামেরার স্ট্রিমে কতজন মানুষ আছে তা গণনা করা একটি গুরুত্বপূর্ণ কাজ, যা আমাদের দোকানে দর্শনার্থীর সংখ্যা, রেস্তোরাঁর ব্যস্ত সময় ইত্যাদি অনুমান করতে সাহায্য করবে। এই কাজটি সমাধান করতে, আমাদের বিভিন্ন কোণ থেকে মানুষের মাথা শনাক্ত করতে সক্ষম হতে হবে। মানুষের মাথা শনাক্ত করার জন্য একটি অবজেক্ট ডিটেকশন মডেল প্রশিক্ষণ দিতে, আমরা [হলিউড হেডস ডেটাসেট](https://www.di.ens.fr/willow/research/headdetection/) ব্যবহার করতে পারি।

## ডেটাসেট

[হলিউড হেডস ডেটাসেট](https://www.di.ens.fr/willow/research/headdetection/release/HollywoodHeads.zip) ৩,৬৯,৮৪৬টি মানুষের মাথার এনোটেশন সহ ২,২৪,৭৪০টি হলিউড সিনেমার ফ্রেম নিয়ে গঠিত। এটি [https://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/](../../../../../../lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/lab/PASCAL VOC) ফরম্যাটে সরবরাহ করা হয়েছে, যেখানে প্রতিটি ছবির জন্য একটি XML বর্ণনা ফাইলও থাকে যা দেখতে এরকম:

```xml
<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>
```

এই ডেটাসেটে শুধুমাত্র একটি অবজেক্ট ক্লাস `head` রয়েছে, এবং প্রতিটি মাথার জন্য বাউন্ডিং বক্সের কোঅর্ডিনেট দেওয়া থাকে। আপনি XML পার্স করতে Python লাইব্রেরি ব্যবহার করতে পারেন, অথবা [এই লাইব্রেরি](https://pypi.org/project/pascal-voc/) ব্যবহার করতে পারেন যা সরাসরি PASCAL VOC ফরম্যাটের সাথে কাজ করে।

## অবজেক্ট ডিটেকশন প্রশিক্ষণ

আপনি নিম্নলিখিত পদ্ধতিগুলোর মাধ্যমে একটি অবজেক্ট ডিটেকশন মডেল প্রশিক্ষণ দিতে পারেন:

* [Azure Custom Vision](https://docs.microsoft.com/azure/cognitive-services/custom-vision-service/quickstarts/object-detection?tabs=visual-studio&WT.mc_id=academic-77998-cacaste) এবং এর Python API ব্যবহার করে ক্লাউডে প্রোগ্রাম্যাটিকভাবে মডেল প্রশিক্ষণ দিন। কাস্টম ভিশন কয়েকশ ছবির বেশি ব্যবহার করতে পারবে না মডেল প্রশিক্ষণের জন্য, তাই আপনাকে ডেটাসেট সীমিত করতে হতে পারে।
* [Keras tutorial](https://keras.io/examples/vision/retinanet/) থেকে উদাহরণ ব্যবহার করে RetunaNet মডেল প্রশিক্ষণ দিন।
* [torchvision.models.detection.RetinaNet](https://pytorch.org/vision/stable/_modules/torchvision/models/detection/retinanet.html) এর বিল্ট-ইন মডিউল ব্যবহার করুন।

## মূল শিক্ষা

অবজেক্ট ডিটেকশন একটি কাজ যা শিল্পে প্রায়ই প্রয়োজন হয়। যদিও কিছু সার্ভিস রয়েছে যা অবজেক্ট ডিটেকশন সম্পাদন করতে ব্যবহার করা যেতে পারে (যেমন [Azure Custom Vision](https://docs.microsoft.com/azure/cognitive-services/custom-vision-service/quickstarts/object-detection?tabs=visual-studio&WT.mc_id=academic-77998-cacaste)), এটি বোঝা গুরুত্বপূর্ণ যে অবজেক্ট ডিটেকশন কীভাবে কাজ করে এবং নিজের মডেল প্রশিক্ষণ দেওয়ার সক্ষমতা থাকা।

**অস্বীকৃতি**:  
এই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসম্ভব সঠিক অনুবাদের চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। নথিটির মূল ভাষায় থাকা সংস্করণটিকেই প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ ব্যবহার করার পরামর্শ দেওয়া হচ্ছে। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে সৃষ্ট কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যার জন্য আমরা দায়ী নই।