内容简介:写在前面:不要找我要训练数据,我是遵纪守法的好公民,训练数据已经删除。几天前看到 GitHub 上用于
用不可描述的图片做可以描述的事情
写在前面:不要找我要训练数据,我是遵纪守法的好公民,训练数据已经删除。
几天前看到 GitHub 上用于 黄图鉴别的数据 , 就 down 回来做了个黄图鉴别的模型,现模型已开源: nsfw 。在线demo
数据
训练数据共五个类别:
porn - pornography images hentai - hentai images, but also includes pornographic drawings sexy - sexually explicit images, but not pornography. Think nude photos, playboy, bikini, beach volleyball, etc. neutral - safe for work neutral images of everyday things and people drawings - safe for work drawings (including anime)
训练数据的数量如下:
drawing: 18251 hentai: 42649 netural: 44677 porn: 108114 sexy: 17253
使用
可以直接下载代码和训练好的模型来用 下载代码和模型
git clone https://github.com/rockyzhengwu/nsfw.git
训练好的模型在 /data/ 目录下。
cd nsfw python nsfw_predict.py /tmp/test/test.jpeg
输出结果:
{'class': 'sexy', 'probability': {'drawings': 0.008320281, 'hentai': 0.0011919827, 'neutral': 0.13077603, 'porn': 0.13146976, 'sexy': 0.72824186}}
class : 图片所属列表 probability : 各类别所属的概率得分
也可以使用 Tensorflow Serving 部署,详情可以查看 nsfw
模型
模型部分采用 Resnet ,主要参考了 Tensorflow 官方的代码 做了少许修改。详情见 resnet 目录下。 尝试了微调和训练一个相对简单的新模型,微调的效果并不好,反而速度会慢很多。我想是因为这些图片和ImageNet 数据集相差太大的缘故。最终发布的模型使用Resnet-32, 准确率 90% 。
如有建议可邮件: zhengwu@midday.me
以上就是本文的全部内容,希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助,也希望大家多多支持 码农网
猜你喜欢:本站部分资源来源于网络,本站转载出于传递更多信息之目的,版权归原作者或者来源机构所有,如转载稿涉及版权问题,请联系我们。
多任务下的数据结构与算法
周伟明 / 华中科技 / 2006-4 / 58.00元
本书和传统同类书籍的区别是除了介绍基本的数据结构容器如栈、队列、链表、树、二叉树、红黑树、AVL树和图之外,引进了多任务;还介绍了将任意数据结构容器变成支持多任务的方法;另外,还增加了复合数据结构和动态数据结构等新内容的介绍。在复合数据结构中不仅介绍了哈希链表、哈希红黑树、哈希AVL树等容器,还介绍了复合数据结构的通用设计方法;在动态数据结构中主要介绍了动态环形队列、动态等尺寸内存管理算法。在内存......一起来看看 《多任务下的数据结构与算法》 这本书的介绍吧!
XML、JSON 在线转换
在线XML、JSON转换工具
UNIX 时间戳转换
UNIX 时间戳转换