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※ 引述《zmcx16 (zmcx16)》之銘言: : 註: 這個程式因為根據顯卡不同要安裝的函式庫也不相同, 所以並沒有編成可執行檔提供 : 使用, 需要會架設python環境才有辦法使用這工具。 : Github: : https://github.com/zmcx16/ReclassifyAnimeCG : 部落格文章(文長): : https://blog.zmcx16.moe/2021/10/reclassifyanimecg-cg.html : 會想寫這個工具的主要原因是, 我有追蹤一些繪師並且用下載器去追蹤下載那些繪師的作 : 品, 不過基本上繪師畫的圖通常就是幾天放個一張, 或是一次推出的CG圖庫都是複合的動 : 漫畫主題, 然後下載器下載又不可能自動幫我分類這些圖片, 導致這些圖片就越來越雜 : 亂, 每個資料夾都混雜複數個主題&角色, 每個資料夾的名稱又沒有特定的主題性, 讓我 : 自己事後很難找圖不說, 連看都懶得看了...。 後來就想到現在深度學習分類圖片已經很 : 強了, 那我乾脆來寫個工具輔助我整理圖庫吧!! : 這個工具目前沒有特別為動漫CG分類做特別設計, 目前功能就是單純套用目前流行的影像 : 分類模型, 然後整合一些檔案比對跟複製的功能, 方便用來整理CG, 使用的方法如下: 玩了近一個月,很理想也很方便的工具! 不過在使用階段遇到很多挫折... 因為對python不熟,光是建置環境/函示庫/到可以運行就花了兩天時間, 好不容易開始跑問題又來了,我沒有分類好的圖庫, 估狗看有沒有善心人士整理,結論是天下沒有白癡的午餐。 最後沒辦法只好求助 rule○○ 克服萬難後開始訓練 我的電腦1w多張圖大概要訓練2天半 反正上班沒事就放著讓它跑,回家再試看看模型的成果 結果瑪修、浜風和妖夢都混在一起 fate的saber臉系列也是 更麻煩的是繪師的原創角色 像龍膽的退魔師和對魔忍,混在一起就很難分辨 目測分類準確率約3成 可能是分類不夠多,訓練資料也不夠,要人力介入的部分還很多 https://i.imgur.com/JWEIu2N.png 現在是蒐集訓練用資料的部分最頭痛 如果有更有效率的做法,再懇請分享,感謝! -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 36.233.242.120 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/C_Chat/M.1639210025.A.1D4.html
thelittleone: 技術文先給推 12/11 16:08
ikaros35: 深度學習就是這樣,搜集&篩樣本&預處理時間占90% 12/11 16:08
efkfkp: 你以為這裡是學術論壇嗎? 12/11 16:08
efkfkp: 欸還真的是(ry 12/11 16:08
spfy: 你說的部分本來就是ML最核心最重要也最難的關鍵 12/11 16:09
ikaros35: 剩下的10%才是設計模型&結果分析 12/11 16:09
順便請教下 如果想做到像Google Photo的人臉辨識一樣 自動分類分群的話 不用自己整理 training data 的話 有沒有什麼關鍵字可以參考? ※ 編輯: bulico (36.233.242.120 臺灣), 12/11/2021 16:21:15
silverair: unsupervised learning 12/11 16:24
hinanaitenco: 非監督式學習 12/11 16:26
rhythm7321: 用 p 網的圖片和分類去訓練? 12/11 16:29
rhythm7321: P網打關鍵字直接爬所有圖片不管像不像直接訓練 12/11 16:29
f123415: 不清楚你的data長怎樣 如果不像的你abel卻是一樣 那當然 12/11 16:33
f123415: 是學的不好 12/11 16:33
CactusFlower: 有趣 不過深度學習真的好耗電....QQ 12/11 16:43
morichi: 分得清乃哥跟解師父嗎 12/11 16:48
smart0eddie: 外觀上沒差的東西你要電腦怎麼幫你分開 12/11 17:19
nightcrow: saber 臉認錯好像很正常wwww 12/11 17:45
hongzero: 深度學習前置處理最麻煩 12/11 18:25
cybermeow: 自己訓太麻煩了 幾年前我就去reddit上面抓別人現成的 12/11 18:53
cybermeow: 模型tag我所有動畫圖片了 之後你重要寫個interface就 12/11 18:53
cybermeow: 好 而且每張圖片這麼多相關東西用資料夾的結構不適合 12/11 18:53
h886927: 你講的那些連沒看作品的人都會分錯了,AI要對很難吧 12/11 19:17