vit-base-nsfw-detector

מה זה

מדובר בהתאמה של ארכיטקטורת ViT עם 12 שכבות שאומנה על כ־25,000 תמונות, כולל צילומים, איורים ותלת־ממד. המשימה שלו פשוטה, חלוקה בינארית לשתי קטגוריות בלבד, SFW או NSFW, כשהקו המנחה שלו מכוון להחמרה ברורה לגבי עור חשוף ומחשופים.

בבדיקות על מערך ההערכה שלו נרשם דיוק של 0.9654 וערך AUC של 0.9948, עם 37 טעויות מסוג אחד ו־60 מהסוג השני לפי מטריצת הבלבול. המספרים האלה מראים שהוא מבצע את החיתוך היטב על תמונות רגילות, אבל צריך לזכור שההגדרה שלו לתוכן לא הולם רחבה מאוד במכוון.

מתאים ל

• סינון תמונות פרופיל

  חוסם תמונות עם חשיפת יתר של עור בהרשמה לשירות, מקומית ובלי שליחת מידע החוצה.

• בדיקת תוכן בדפדפן

  רץ ישירות בצד לקוח עם transformers.js ומזהה עירום לפני העלאת הקובץ לשרת.

• מיון גלריות משתמשים

  מפריד תמונות רגילות מתוכן למבוגרים בצורה אוטומטית לפי שתי הקטגוריות הקבועות.

איפה זה נופל

היוצר מציין במפורש שהאימון לא כלל תמונות שנוצרו בבינה מלאכותית. כשמעבירים דרכו תמונות גנרטיביות הדיוק צונח ל־0.8600, ה־Loss קופץ ל־0.3682 וה־Recall יורד ל־0.8980, כך שהוא לא מתאים לפילטור פלטים של מודלי תמונה. מעבר לזה, ההגדרה המחמירה מובילה לחסימות שגויות של תמונות שכוללות מחשוף או עור חשוף בלי כוונה מינית.

איך מריצים

עם 86,092,034 פרמטרים ומשקל קבצים של 1.2 GB, אפשר להריץ אותו בקלות על כל מעבד מודרני בלי לחייב כרטיס מסך ייעודי. התמיכה בספריית transformers.js מאפשרת להריץ גרסת ONNX מכווצת ישירות בדפדפן או בסביבת Node.js, אם כי היוצר מציין שהכימוס הזה מוריד במעט את רמת הדיוק.

אם אתם מריצים בדיקה על כמה מאות תמונות ביום בתוך האפליקציה, עדיף להחזיק אותו מקומית ולחסוך זמני רשת ועלויות. API חיצוני יהיה עדיף רק אם אתם צריכים סיווג מפורט לקטגוריות משנה כמו אלימות או סמים, דברים שהמשקל הזה כלל לא מזהה.

pip install -U huggingface_hub
hf download AdamCodd/vit-base-nsfw-detector

הקבצים

16 קבצים במאגר, 1.2 GB סך הכול. הקישורים מובילים ישירות ל־Hugging Face.

• onnx/model.onnx344.6 MB
• model.safetensors344.4 MB
• onnx/model_fp16.onnx172.4 MB
• onnx/model_int8.onnx88.5 MB
• onnx/model_quantized.onnx88.5 MB
• onnx/model_uint8.onnx88.5 MB
• onnx/model_q4.onnx57.9 MB
• onnx/model_bnb4.onnx52.6 MB
• onnx/model_q4f16.onnx50.3 MB
• confusion_matrix.png39.2 KB
• README.md6.0 KB
• .gitattributes1.5 KB
• config.json715 B
• onnx/config.json691 B
• onnx/preprocessor_config.json327 B
• preprocessor_config.json232 B

הרישיון

רישיון apache-2.0 מתיר שימוש מסחרי מלא, שינוי של הקוד והפצה חופשית בתוך מוצרים. התנאי המרכזי הוא שמירה על הודעת זכויות היוצרים והרישיון המקורי, בלי אחריות מצד המפתח.

• שימוש מסחרי
• שינוי הקוד
• הפצה מחדש
• שימוש בפטנטים

הרישיון המלא בעמוד המודל ↗