tf-pose-estimation を触ってみる。in Windows
はじめに
ブログに残してみる、ディープラーニング第五回（ラスト）。
今回は、「tf-pose-estimation」について、Windows端末でAnaconda上に環境構築して動かすまでをやってみたのでブログへ。
この動かすまでがめちゃくちゃ躓いて、動かすまでにだいたい3日ぐらいかかってしまうという・・・
目的
- tf-pose-estimationの実行
実行
環境
手順
githubに環境構築 + 実行の手順を記載。
実際の動作はこんな感じ（ちょうど良い感じの人型おもちゃがなかったので、骨格検出としてはわかりづらいかも）。
おわりに
「tf-pose-estimation」は今までのライブラリと違い、動かすまでにかなり時間がかかった。あれやこれやと調べてはつまづき、調べてはつまづき・・・これも今までのようにWindowsで一からインストールして実行するまでの記事を見つけられなかったからだと思われ。
大きなつまづきは以下の3が大きかったと思う。（その時のつまづきをちゃんと残すことを忘れたので、思い出しながら書く）
つまづき その１ swig
pafprocessのビルドができない。原因は「swig」がないことだったため、最初はWindowsにインストールするのだと思い、インストールしてAnacondaでコマンドを実行してもできない・・・
で、「Anaconda swig」と調べてみると、Anaconda上にswigの準備があるらしくコマンドで簡単にできることが発覚し、解決。
つまづき その2 C++コンパイラ
pafprocessのビルドができない。swigは動くようになったが、次はC++のコンパイラがなく、ビルドができない・・・
これもいろいろ調べていくとPythonのバージョンにあったC++のコンパイラがないとできないらしく、Visual StudioのBuild Toolsを使えばよいことまでわかり、次はBuild Toolsのインストール手順を調べて実行し解決。
つまづき その2 pycocotools
pycocotoolsがインストールできない。これもエラーを調べていくと、「Cython」がないとできない、pipのインストールコマンドを変更しなければできない。らしく、コマンドをたたいてはエラーがでて、次に進んだらエラーがでて、を繰り返しながらなんとか解決。
そして、実行へ
すべてのつまづきを解決して、やっと実行できた時の感動はなかなか。自分の力で調べては失敗し、調べては失敗しを繰り返すことでだいぶGoogle力（調べる力）がついた気がする。
一応今回で「AIchi勉強会」から始まったディープラーニングやってみようの回でラスト。次回以降は未定だが、マイクロサービスやCI/CDに関して興味があるので、勉強して実装した内容をあげていければと思う。
今後も先人のマネをしながら勉強していこうと思う、今日この頃。
