DIC (Deep Danbooru Image Classifier)
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このバージョンについて
モデル説明
こんにちは！アニメの画像が多数入ったフォルダを整理・分類したいと思ったことはありますか？でも、何千枚もの画像を手動で処理するのは面倒だと感じて、結局放置してしまったことはありませんか？私はそのような悩みを解決するため、小さなスクリプトを作成しました。
画像（JPG、JPEG、PNG、TIF）が詰まった入力フォルダを指定し、キャラクター用のbooruタグといくつかの特徴タグを選択できます。
たとえば：
キャラクター：tamamo_(fate)
特徴：fox_ears、pink_hair、animal_ear_fluff
その後、入力フォルダと出力フォルダを選択します。
1クリックで、すべての画像が以下のフォルダにコピー・分類されます：
すべてのタグが含まれる画像用フォルダ
2つ以上のタグが含まれる画像用フォルダ
単一タグの画像用個別フォルダ
指定されたタグがまったく含まれていない画像用フォルダ
「all_tags」フォルダには、あなたが探しているキャラクターの画像がほぼ100％の精度で収められます。その他のフォルダには、次第に目的の画像に近づかない画像が含まれます。
これにより、ギャラリーの分類がはるかに速くなります！
キャラクターを指定する必要はなく、メインタグとサブタグだけを指定すればよいので、汎用的な分類器としてご利用いただけます。
さらに、画像を分析してbooruタグを取得するためのシンプルな推論ボタンも用意されています。
左上にあるスレッショルドは推論と分類用であり、パフォーマンスを向上させるために調整可能です。
このスクリプトがお役に立てば幸いです。フィードバックをお待ちしています！
インストール方法：
Pythonとpipがインストールされている必要があります。
venvを作成：
- $ python -m venv dicEnv
venvを有効化：
$ cd dicEnv\Scripts
$ activate
ルートフォルダに戻る：
$ cd..
$ cd..
依存パッケージをインストール：
$ pip install tensorflow
$ pip install tensorflow-io
$ pip install deepdanbooru
$ pip install gradio
Pythonスクリプトを実行：
- $ python DIC.py