# 使用 Hollywood Heads 資料集進行頭部檢測 來自 [AI for Beginners Curriculum](https://github.com/microsoft/ai-for-beginners) 的實驗作業。 ## 任務 在監控攝影機的影片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。為了解決這個任務，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 資料集](https://www.di.ens.fr/willow/research/headdetection/)。 ## 資料集 [Hollywood Heads 資料集](https://www.di.ens.fr/willow/research/headdetection/release/HollywoodHeads.zip) 包含 369,846 個人類頭部，這些頭部標註於 224,740 幅來自好萊塢電影的畫面中。資料集以 [https://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/](../../../../../../lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/lab/PASCAL VOC) 格式提供，其中每張圖片都有一個 XML 描述檔案，格式如下： ```xml HollywoodHeads mov_021_149390.jpeg HollywoodHeads 2015 Database HollywoodHeads 2015 WILLOW 608 320 3 0 ``` 在這個資料集中，只有一種類別的物件 `head`，對於每個頭部，您可以獲取其邊界框的座標。您可以使用 Python 的函式庫來解析 XML，或者使用 [這個函式庫](https://pypi.org/project/pascal-voc/) 直接處理 PASCAL VOC 格式。 ## 訓練物件檢測模型 您可以使用以下方法之一來訓練物件檢測模型： * 使用 [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) 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，因此您可能需要限制資料集的大小。 * 使用 [Keras 教學範例](https://keras.io/examples/vision/retinanet/) 來訓練 RetunaNet 模型。 * 使用 [torchvision.models.detection.RetinaNet](https://pytorch.org/vision/stable/_modules/torchvision/models/detection/retinanet.html) 中的內建模組。 ## 重點 物件檢測是業界中經常需要的任務。雖然有一些服務可以用來執行物件檢測（例如 [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)），但了解物件檢測的運作方式並能夠訓練自己的模型是非常重要的。 **免責聲明**： 本文件使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。我們致力於提供準確的翻譯，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。應以原始語言的文件作為權威來源。對於關鍵資訊，建議尋求專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或誤釋不承擔責任。