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Nクラスの画像分類モデルをトレーニングするノートブック

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.python-version		.python-version
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mbtrain.ipynb		mbtrain.ipynb
pyproject.toml		pyproject.toml
uv.lock		uv.lock

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mbtrain-ipynb

訓練データの用意

mkdir train_data/00_illust
mkdir train_data/01_not_illust

1ディレクトリ1クラスになる
2クラス分類の場合, 1クラスあたり最低250枚程度の画像があれば十分な精度がでる

実行

uv run jupyter lab

うごかなくなったときは

rm -rf .venv
uv sync

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Nクラスの画像分類モデルをトレーニングするノートブック

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