🚀 NSFW图像检测模型

这是一个基于“google/vit-base-patch16-224-in21k”架构微调的视觉变换器（ViT）模型，用于NSFW图像分类。它能够高精度地检测图像中的不适宜内容，为图像内容审核等场景提供可靠支持。

🚀 快速开始

本模型是经过微调的视觉变换器（ViT）模型，专门用于NSFW图像分类。以下是使用该模型的示例代码。

✨ 主要特性

• 基于Transformer编码器架构，专为图像分类任务优化。
• 经过微调，能高精度检测图像中的不适宜工作（NSFW）内容。

📦 安装指南

文档未提及具体安装步骤，可跳过该章节。

💻 使用示例

基础用法

使用transformers库的pipeline方法进行简单调用：

from PIL import Image
from transformers import pipeline

img = Image.open("<path_to_image_file>")
classifier = pipeline("image-classification", model="ashishupadhyay/NSFW_DETECTION")
classifier(img)

高级用法

直接使用模型进行推理：

import torch
from PIL import Image
from transformers import AutoModelForImageClassification, ViTImageProcessor

img = Image.open("<path_to_image_file>")
model = AutoModelForImageClassification.from_pretrained("ashishupadhyay/NSFW_DETECTION")
processor = ViTImageProcessor.from_pretrained('ashishupadhyay/NSFW_DETECTION')

with torch.no_grad():
    inputs = processor(images=img, return_tensors="pt")
    outputs = model(**inputs)
    logits = outputs.logits

predicted_label = logits.argmax(-1).item()
model.config.id2label[predicted_label]

📚 详细文档

模型描述

此模型是Transformer编码器架构的变体，适用于图像分类任务。它经过专门微调，能高精度检测图像中的不适宜工作（NSFW）内容。

训练详情

训练统计

预期用途与限制

预期用途

• NSFW图像分类
• 内容审核
• 安全内容过滤

限制

• 仅专门用于NSFW检测。
• 对于其他任务，性能可能会有所不同。
• 应与内容指南和法规结合使用。

重要提示

⚠️ 重要提示

该模型是专门针对NSFW内容检测进行微调的，请负责任且符合道德地使用，并遵守适用的内容指南和法规。模型性能可能会因输入图像的质量和特征而有所不同。

参考文献

• Hugging Face模型中心
• Vision Transformer (ViT)论文
• ImageNet - 21k数据集

免责声明

模型的性能可能会受到训练数据的质量和代表性的影响。用户在实施之前应评估模型对其特定应用和数据集的适用性。

📄 许可证

本项目采用MIT许可证。