来自 AI 初学者课程 的实验任务。
通过视频监控摄像头流统计人数是一项重要任务，它可以帮助我们估算商店的访客数量、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类的头部。为了训练一个能够检测人类头部的目标检测模型，我们可以使用 好莱坞头部数据集。
好莱坞头部数据集 包含了 369,846 个标注的人类头部，分布在 224,740 帧好莱坞电影画面中。数据集采用 [https://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/](../../../../../../lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/lab/PASCAL VOC) 格式提供，每张图片都有一个对应的 XML 描述文件，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>在这个数据集中，只有一个类别的对象 head，对于每个头部，都会提供其边界框的坐标。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。
你可以通过以下方式之一来训练目标检测模型：
- 使用 Azure Custom Vision 及其 Python API，在云端以编程方式训练模型。Custom Vision 只能使用几百张图片进行模型训练，因此可能需要限制数据集的规模。
- 使用 Keras 教程 中的示例来训练 RetunaNet 模型。
- 使用 torchvision.models.detection.RetinaNet 中的内置模块进行训练。
目标检测是工业中经常需要完成的任务。虽然有一些服务可以用来执行目标检测（例如 Azure Custom Vision），但理解目标检测的工作原理并能够训练自己的模型是非常重要的。
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