莫娜图片分类器

莫娜图片分类器的早期开发版本（可行性验证版本）。

新版本请移步https://github.com/Erlnesa/MonaCNN

功能介绍

能将大量图片批量分为：“画面里有莫娜” 与 “画面里没有莫娜”两类。

各文件功能

deep_danbooru_test.py

能将本地图片送入基于deep_danbooru网络训练的模型进行tag标记。尚未整合进项目。

keras_data_aug.py

能批量对图像进行数据增强。包括镜像，平移，旋转等。并能选择扩充的倍数。

load_model.py

读取save_model.py训练并保存好的模型，并从指定文件夹抽取图片，根据模型进行分类，然后分别放入两个不同的文件夹。

save_model.py

利用数据集训练卷积神经网络并保存，同时可视化训练过程，给出每次迭代的训练损失和训练准确度已经验证准确度。

png_to_jpg.py

批量将png图片转化为同名的jpg图片，并删除原文件。

saved_model.7z

已经训练好的模型。