许可协议：apache-2.0
基础模型：google/vit-base-patch16-224-in21k
标签：

• 训练生成
  数据集：
• 图像文件夹
  评估指标：
• 准确率
  模型索引：
• 名称：nsfw-image-detector
  结果：
  • 任务：
    名称：图像分类
    类型：image-classification
    数据集：
    名称：imagefolder
    类型：imagefolder
    配置：默认
    分割：训练集
    参数：默认
    指标：
    • 名称：准确率
      类型：accuracy
      值：0.9315615772103526

NSFW图像检测器

本模型是基于google/vit-base-patch16-224-in21k在图像文件夹数据集上微调的版本，评估集表现如下：

• 损失值：0.8138
• 准确率：0.9316
• Top-K准确率：0.9887

384分辨率版本请访问：
https://huggingface.co/LukeJacob2023/nsfw-image-detector-384

模型说明

分类标签：['绘画', '动漫色情', '普通', '色情内容', '性感内容']

用途与限制

训练与评估数据

使用约2.8万张图像构建的自定义数据集。如需提升特定领域的识别精度，欢迎向我贡献相关数据集。

训练流程

超参数配置

• 学习率：2e-05
• 训练批次大小：32
• 评估批次大小：32
• 随机种子：42
• 优化器：Adam（β1=0.9, β2=0.999, ε=1e-08）
• 学习率调度器类型：线性
• 学习率预热步数：500
• 训练轮次：10
• 混合精度训练：原生AMP

训练结果

框架版本

• Transformers 4.36.2
• PyTorch 2.0.0
• Datasets 2.15.0
• Tokenizers 0.15.0