写真で人々を認識できる人工ネットワークをトレーニングすることは非常に複雑で、多くの準備と忍耐が必要です。あなたのタスクは非常に一般的なので、すでに訓練されたモデルが招待されるサンプルコードを提供します。これにより、人々のオブジェクト認識が可能になります。

Pythonコードを実行するには、Pythonと必要なすべてのBibios、および事前に訓練されたモデルをローカルでインストールしている必要があります。これは、Datascience.comへの段階的な指示です。

1）必要なすべてのライブラリをインストールします
「バッシュ
ピップインストールTensorflow == 2.4.0 Keras == 2.4.3 Numpy == 1.19.3 Pillow == 7.0.0 Scipy == 1.4.1 H5py == 2.10.0 Matplotlib == 3.3.2 Opencv Python Keras-Reset == = 0.2.0
`` `
「バッシュ
PIPインストールImageai -Upgrade
`` `

2）事前に訓練されたモデルをダウンロードしてください：

Pythonコードを実行するフォルダーにモデルを保存します。

url：https：//github.com/olafenwamoses/imageai/releases/download/essentials-v5/resnet50_coco_best_v2.1.0.h5/

3）ImageIIライブラリを使用して、写真のオブジェクトを識別します。

`python
imageai.deテクチャからインポートオブジェクトの検出から
OSをインポートします

execution_path = os.getcwd（）

＃ここで、変数の.jpgファイルにパスを割り当てることができます。
my_image_path = "foobar.jpg"

assert os.path.isfile（my_image_path）

Detector = object Detection（）
Detector.SetModelTyPeasretinAnet（）

＃ここにエラーがスローされている場合、これはおそらく
＃モデルを現在のワーキングディレクターに移動する必要があること。
Detector.setModelPath（os.path.join（execution_path、 "resnet50_coco_best_vv2.1.0.h5"））

＃モデルをロードします
Detector.LoadModel（）
Detections = detector.detectobjectsfromimage（input_image = os.path.join（execution_path、my_image_path）、output_image_path = os.path.join（execution_path、 "imageNew.jpg"））

検出の各オブジェクトの場合：
    print（hileobject ["name"]、 "："、exlobject ["percentage_probability"]）））

`` `

4）現在のワーキングディレクトリには、imageenew.jpgで認識された人を含む.jpgファイルを見つけることができます。

トレーニングデータのソースをどのように見つけますか？

ニューロンネットワークのトレーニングデータは、収集して、多大な努力の下で自分自身をラベル付けするか、単に公開源によって自分自身を取得する必要があります。最初は、kaggle.comのデータセットを閲覧することをお勧めします。

私はあなたを助けることができることを願っています。
Das Trainieren eines künstlichen Netzwerks, welches Menschen in Bildern erkennen kann ist sehr komplex und bedarf viel Vorbereitung und Geduld. Da deine Aufgabenstellung sehr generisch formuliert ist, werde ich dir einen beispielcode geben in dem ein bereits trainiertes Modell geladen wird, welches dir eine Object Recognition von unter anderem Menschen erlaubt:

Um den python code auszuführen musst du python und alle nötigen Bibiliotheken installiert haben, sowie ein vortrainiertes Modell lokal gespeichert haben. Hier ist eine step-by-step Anweisung von towardsdatascience.com:

1) Alle benötigten Bibliotheken installieren
```bash
pip install tensorflow==2.4.0 keras==2.4.3 numpy==1.19.3 pillow==7.0.0 scipy==1.4.1 h5py==2.10.0 matplotlib==3.3.2 opencv-python keras-resnet==0.2.0
```
```bash
pip install imageai --upgrade
```

2) Das vortrainierte Modell herunterladen:

Speichere das Modell in dem Ordner, in dem du deinen python code ausführst.

url: https://github.com/OlafenwaMoses/ImageAI/releases/download/essentials-v5/resnet50_coco_best_v2.1.0.h5/

3) Die ImageAI Bibliothek verwenden, um Objekte in Bildern zu erkennen.

```python
from imageai.Detection import ObjectDetection
import os

execution_path = os.getcwd()

# Hier kannst du den Pfad zu deiner .jpg Datei einer variable zuweisen. 
my_image_path = "foobar.jpg"

assert os.path.isfile(my_image_path)

detector = ObjectDetection()
detector.setModelTypeAsRetinaNet()

# falls hier ein error geworfen wird, liegt das wahrscheinlich daran, 
# dass du das Model in dein current working directory verschieben musst.
detector.setModelPath( os.path.join(execution_path , "resnet50_coco_best_v2.1.0.h5"))

# lädt das Model
detector.loadModel()
detections = detector.detectObjectsFromImage(input_image=os.path.join(execution_path , my_image_path), output_image_path=os.path.join(execution_path , "imagenew.jpg"))

for eachObject in detections:
    print(eachObject["name"] , " : " , eachObject["percentage_probability"] )

```

4) Du findest eine .jpg Datei mit erkannten Personen unter imagenew.jpg in deinem current working directory.

Wie findet man Quellen für Trainingsdaten?

Trainingsdaten für ein neuronales Netzwerk müssen entweder unter großem Aufwand selber gesammelt und gelabelt werden, oder ganz einfach von öffentlichen Quellen selber beschafft werden. Für den Anfang empfehle ich durch die Datasets von kaggle.com zu stöbern.

Ich hoffe ich konnte dir weiterhelfen.