爬虫部分基于 PixivCrawler 修改实现， 涩图识别分类部分使用 ConvNeXt 作为backbone的分类模型实现， 性能优于Trasnformer类模型。

环境配置参考 ConvNeXt

需要 pytorch==1.8 timm==0.3.2

下载miniconda，创建新python环境并激活

conda create -n pixivai python=3.9
conda activate pixivai

安装pytorch

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.1 -c pytorch-lts -c conda-forge
# 没有N卡的用这个
conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch-lts

安装其他依赖

pip install -r requirements.txt

下载预训练权重放在ckpt/文件夹内:

下载权重-百度网盘 提取码：mmwi 或 下载权重

根据 PixivCrawler 的说明配置爬虫，设置账号和cookie，设置要爬的内容。

pixiv_crawler/config.py中配置爬虫基本参数。

运行命令启动AI爬虫:

# 不加关键字默认爬日榜
python AIcrawler.py --ckpt 模型权重 --n_images 总图像个数 [--keyword 关键字] 

准备至少5000张图。 用labeler.py打标签，数据集标签会储存为json格式。

或

把不同类别放入不同文件夹，用labeler_folder.py一键打标签。

images
|--0
|  |--1.png
|  |--2.png
|
|--1

用data_proc.py划分训练集和测试集，并对图像进行预处理。

修改参数，运行脚本训练:

python train.sh

训练参数设置参考 ConvNeXt