ディープラーニングの開発環境を構築しよう ①pose-proposal-net
今回から、いよいよディープラーニングに必要なツールの準備をしていきます！
その第一段として、前回設定した仮想環境Virtual box上にディープラーニングの開発環境をインストールしていきます！
何事もそうですが、まずやりたいことを決めましょう。
私は、画像認識のディープラーニングについて理解を深めたいと思っています。
画像認識のディープラーニングでよくある技術として、画像の物体認識技術があります。
その題材として、今回はpose-proposal-net（以下ppn）を使って、Chainerのディープラーニング開発環境を作っていこうと思います。
ppnとは、画像や動画のデータ中に、人がどこにいるのか、どういう骨格をしているのかを姿勢推定することができる、ディープラーニングの開発ツールです。
ppnより有名（？）なOpenPoseもあるのですが、今回は高速動作、かつChainerを使ってみたいという理由でppnを選んでみました。
興味のある方は、以下ものぞいてみてください。勉強になります。
■OpenPose（必要なツールを落とせば、割とすぐ動作確認できます。）
■Chainer（チュートリアルから基礎知識まで、すごく丁寧に情報を無料で公開してくれてます。入門書買わないでいいレベルの内容だと思います。）
Chainerは国産のディープラーニングフレームワークです。そのため、日本語でのサポート情報も多く、注目度が高いです。がんばれ日本！
では、さっそくppnをダウンロードしましょう。
以下の記事にアクセスしてください。
記事中の、以下のURLにアクセス！
https://github.com/Idein/chainer-pose-proposal-net
すると、Githubの画面が表示されます。
少し右下に行くと、緑色のボタンで「Clone or download」があります。これをクリック。
すると、さらにウインドウが表示され、「Download ZIP」をクリック。
ppnのダウンロードが完了しました！
さて、VirtualBoxでダウンロードしたppnを使うためにも、ホストPC(Windows)とゲスト（Ubuntu）で共有できるフォルダを作成します。
Windowsから、直接コピペでいけるかなと安易に考えてましたが、共有フォルダを作らないと、データの受け渡しは難しそうです。せっかくなので準備します。
作り方は以下の記事が参考になります。
これで、ダウンロードしたppnをUbuntu(Linux)と共有できます。
うーん、ちょっと長くなってきたので、続きはまた次回！
次はppnを動かすために必要なツールをインストールしていきます！
