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学習済みモデルのインポート
make_npz.batの実行
注意！: wgetをPCにインストール事前にしておかなければいけない．
./models/coco_posenet.npzがインストールされていればOK. -
pose_detection_demo.pyの実行
コマンドプロンプトにpython pose_detection_demo.py --img ./data/~~~と入力する．
~~~の部分は/dataディレクトリに保存しているPoseを出力したいPNGファイル名を入れる． -
出力結果
importされているOpenCVが出力画像をShowする．
加えて，/data/~~~_result.pngファイルが作成されている．
今回は，以下の理由から学習済みモデルを使用する．
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HWの限界
今回学習に使用する教師データは「COCO 2016 keypoints」であるが，作成したコード「train_pose.py」では，すべてのデータを学習器に入力すると，GPUのメモリがOverflowを起こし，動作が停止してしまった．目標の識別精度を達成するのに十分な学習を実現するためのHWの制約があった． -
学習回数の時間的制約
今回の学習済みモデルは440000回の学習を完了させているため十分な精度を達成できるが，そのための必要時間がHWの制約上実現が難しいと考えられる．
以上より，以下の学習用コードもGithub上に挙げておくが上記の制約で動かなかった．
1)gen_ignore_mask.py
COCOデータセットからマスクを作成する関数．流用．(https://github.com/DeNA/Chainer_Realtime_Multi-Person_Pose_Estimation/blob/master/gen_ignore_mask.py)
2)train_pose.py
学習器．network_updator.pyを読み込み，学習を進める．
3)network_updator.py
オリジナルのLoss関数の作成と，Updatorの作成．