※ 引述《zmcx16 (zmcx16)》之铭言：
: 注: 这个程式因为根据显卡不同要安装的函式库也不相同, 所以并没有编成可执行档提供
: 使用, 需要会架设python环境才有办法使用这工具。
: Github:
: https://github.com/zmcx16/ReclassifyAnimeCG
: 部落格文章(文长):
: https://blog.zmcx16.moe/2021/10/reclassifyanimecg-cg.html
: 会想写这个工具的主要原因是, 我有追踪一些绘师并且用下载器去追踪下载那些绘师的作
: 品, 不过基本上绘师画的图通常就是几天放个一张, 或是一次推出的CG图库都是复合的动
: 漫画主题, 然后下载器下载又不可能自动帮我分类这些图片, 导致这些图片就越来越杂
: 乱, 每个资料夹都混杂复数个主题&角色, 每个资料夹的名称又没有特定的主题性, 让我
: 自己事后很难找图不说, 连看都懒得看了...。 后来就想到现在深度学习分类图片已经很
: 强了, 那我干脆来写个工具辅助我整理图库吧!!
: 这个工具目前没有特别为动漫CG分类做特别设计, 目前功能就是单纯套用目前流行的影像
: 分类模型, 然后整合一些档案比对跟复制的功能, 方便用来整理CG, 使用的方法如下:
玩了近一个月，很理想也很方便的工具!
不过在使用阶段遇到很多挫折...
因为对python不熟，光是建置环境/函示库/到可以运行就花了两天时间，
好不容易开始跑问题又来了，我没有分类好的图库，
估狗看有没有善心人士整理，结论是天下没有白痴的午餐。
最后没办法只好求助 rule○○
克服万难后开始训练
我的电脑1w多张图大概要训练2天半
反正上班没事就放著让它跑，回家再试看看模型的成果
结果玛修、浜风和妖梦都混在一起
fate的saber脸系列也是
更麻烦的是绘师的原创角色
像龙胆的退魔师和对魔忍，混在一起就很难分辨
目测分类准确率约3成
可能是分类不够多，训练资料也不够，要人力介入的部分还很多
https://i.imgur.com/JWEIu2N.png
现在是蒐集训练用资料的部分最头痛
如果有更有效率的做法，再恳请分享，感谢!

技术文先给推

深度学习就是这样，搜集&筛样本&预处理时间占90%

你以为这里是学术论坛吗？欸还真的是（ry

你说的部分本来就是ML最核心最重要也最难的关键

剩下的10%才是设计模型&结果分析

unsupervised learning

非监督式学习

用 p 网的图片和分类去训练?P网打关键字直接爬所有图片不管像不像直接训练

不清楚你的data长怎样 如果不像的你abel却是一样 那当然是学的不好

有趣 不过深度学习真的好耗电....QQ

分得清乃哥跟解师父吗

外观上没差的东西你要电脑怎么帮你分开

saber 脸认错好像很正常wwww

深度学习前置处理最麻烦

自己训太麻烦了 几年前我就去reddit上面抓别人现成的模型tag我所有动画图片了 之后你重要写个interface就好 而且每张图片这么多相关东西用资料夹的结构不适合

你讲的那些连没看作品的人都会分错了，AI要对很难吧