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할리우드 헤드 데이터셋을 이용한 머리 탐지
AI for Beginners Curriculum에서의 실습 과제입니다.
작업
비디오 감시 카메라 스트림에서 사람 수를 세는 것은 상점의 방문객 수, 레스토랑의 바쁜 시간 등을 추정할 수 있게 해주는 중요한 작업입니다. 이 작업을 해결하기 위해서는 다양한 각도에서 사람의 머리를 탐지할 수 있어야 합니다. 사람 머리를 탐지하는 객체 탐지 모델을 훈련시키기 위해 Hollywood Heads Dataset을 사용할 수 있습니다.
데이터셋
Hollywood Heads Dataset에는 할리우드 영화의 224,740개 영화 프레임에서 주석이 달린 369,846개의 인간 머리가 포함되어 있습니다. 이 데이터셋은 각 이미지에 대해 XML 설명 파일이 제공되는 [https://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/](../../../../../../lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/lab/PASCAL VOC) 형식으로 제공됩니다. XML 파일은 다음과 같은 형식을 가집니다:
<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>
이 데이터셋에는 head라는 하나의 객체 클래스만 있으며, 각 머리에 대해 경계 상자의 좌표를 제공합니다. Python 라이브러리를 사용하여 XML을 파싱하거나 이 라이브러리를 사용하여 PASCAL VOC 형식과 직접적으로 작업할 수 있습니다.
객체 탐지 훈련
다음 방법 중 하나를 사용하여 객체 탐지 모델을 훈련할 수 있습니다:
- Azure Custom Vision과 그 Python API를 사용하여 클라우드에서 프로그래밍 방식으로 모델을 훈련합니다. Custom Vision은 모델 훈련에 사용할 수 있는 이미지 수를 몇 백 장으로 제한할 수 있으므로 데이터셋을 제한해야 할 수도 있습니다.
- Keras 튜토리얼의 예제를 사용하여 RetinaNet 모델을 훈련합니다.
- torchvision.models.detection.RetinaNet에서 제공하는 torchvision 내장 모듈을 사용합니다.
요점
객체 탐지는 산업에서 자주 요구되는 작업입니다. 객체 탐지를 수행하는 데 사용할 수 있는 서비스가 있지만(Azure Custom Vision와 같은), 객체 탐지가 어떻게 작동하는지를 이해하고 자신의 모델을 훈련할 수 있는 것이 중요합니다.
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