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使用好莱坞头部数据集进行头部检测

来自 AI for Beginners Curriculum 的实验作业。

任务

在视频监控摄像头流中计数人数是一个重要的任务，这将使我们能够估算商店中的访客数量、餐厅的繁忙时段等。为了解决这个任务，我们需要能够从不同角度检测人头。为了训练对象检测模型以检测人头，我们可以使用 Hollywood Heads Dataset。

数据集

Hollywood Heads Dataset 包含369,846个在好莱坞电影的224,740个电影帧中标注的人头。它以 [https://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/](../../../../../../lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/lab/PASCAL VOC) 格式提供，每张图像都有一个看起来像这样的XML描述文件：

<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>

在这个数据集中，只有一个对象类别 head，对于每个头部，你可以获得边界框的坐标。你可以使用Python库解析XML，或者使用 这个库 直接处理PASCAL VOC格式。

训练对象检测

你可以通过以下几种方式训练对象检测模型：

• 使用 Azure Custom Vision 及其Python API以编程方式在云中训练模型。自定义视觉服务无法使用超过几百张图像来训练模型，因此你可能需要限制数据集。
• 使用 Keras tutorial 中的示例来训练RetinaNet模型。
• 使用 torchvision.models.detection.RetinaNet 中内置的模块。

收获

对象检测是工业中经常需要的任务。虽然有一些服务可以用于执行对象检测（例如 Azure Custom Vision），但理解对象检测的工作原理并能够训练自己的模型是很重要的。

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