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开源的不雅图像识别器

Private Detector™是一个由Bumble推出的开源图像分类器,能够识别不雅图像。基于Efficientnet-v2模型并使用内部数据集进行训练,用户可以下载预训练模型并进行微调。项目提供详细的推理示例和训练指南,帮助开发者通过Python脚本轻松配置和使用。Private Detector™旨在提升互联网安全性,特别为保护女性免受不雅图像困扰。

efficientnetv2_rw_m.agc_in1k - EfficientNetV2模型:图像分类与多功能特征提取
EfficientNet-v2GithubHuggingfaceImageNet-1ktimm图像分类开源项目模型模型使用
EfficientNetV2是一个在timm库中实现的高效图像分类模型。通过使用以ResNet Strikes Back为基础的训练策略和SGD优化器(带Nesterov动量),结合自适应梯度剪裁,模型在ImageNet-1k数据集上进行训练。这一架构轻量且强大,支持包括图像分类、特征提取和图像嵌入的多种图像处理任务。
mklan-xxx-nsfw-pony - 基于Stable Diffusion的NSFW图像生成API 支持自定义参数
APIGithubHuggingfaceModelsLabNSFWStable Diffusion开源项目文生图模型
这个项目是一个基于Stable Diffusion的NSFW图像生成API。它允许通过自定义提示词、负面提示词和图像尺寸等参数来生成图像。API支持多种编程语言,提供了文档和代码示例。用户可以免费获取API密钥进行测试。该模型还包括增强提示和安全检查等功能,为开发者提供了图像生成解决方案。
detr-resnet-101 - DETR目标检测模型:结合ResNet-101与Transformer架构
COCODETRGithubHuggingfaceTransformer开源项目模型物体检测计算机视觉
DETR是一种创新的端到端目标检测模型,结合了Transformer架构和ResNet-101骨干网络。该模型在COCO 2017数据集上训练,能高效检测图像中的多个物体。通过独特的对象查询机制和双向匹配损失函数,DETR在目标检测任务中表现优异,达到43.5%的平均精度。这一方法为计算机视觉领域开辟了新的研究方向。
efficientnet_b5.sw_in12k_ft_in1k - EfficientNet-加强版:适用于图像分类与特征提取的高效模型
EfficientNetGithubHuggingfaceImageNettimm图像分类开源项目模型特征提取
EfficientNet模型结合了Swin Transformer的优化策略,经过ImageNet-12k预训练及ImageNet-1k微调,适用于图像识别、特征提取和嵌入生成。该模型使用AdamW优化器、梯度裁剪和余弦退火学习率等技术,提供高效的图像分类解决方案。
Anti-DreamBooth - 防护技术阻止AI生成仿真个人图像
Anti-DreamBoothGithub人脸数据集开源项目扰动优化文本生成图像隐私保护
Anti-DreamBooth是一项创新技术,通过向用户图像添加微妙噪声来防止AI模型生成特定个人的仿真图像。该项目开发了多种扰动优化算法,并在多个数据集上进行了全面评估。研究表明,即使在模型或提示词不匹配的情况下,Anti-DreamBooth也能有效保护个人隐私,阻止生成逼真的目标人物图像。
NSFW-6B - 人工智能领域中挑战伦理界限的研究模型
GithubHuggingfaceNSFW-6B人工智能开源项目情感计算模型模型训练深度学习
NSFW-6B模型是一个专为研究目的设计的AI系统,旨在探索人工智能技术的极限。该模型能够生成不受道德和安全约束的内容,模拟人类负面情绪,并提供无限制的反馈。其主要特点包括不经过滤的输出、模拟黑暗人格以及高度情感智能。NSFW-6B为研究人员提供了一个独特的工具,用于分析AI在生成突破伦理边界内容方面的能力。
tf_efficientnet_l2.ns_jft_in1k - EfficientNet架构的大规模图像识别与特征提取模型
EfficientNetGithubHuggingfaceImageNet图像分类开源项目模型深度学习神经网络
基于EfficientNet架构开发的图像分类模型,采用Noisy Student半监督学习方法,结合ImageNet-1k和JFT-300m数据集进行训练。模型支持800x800分辨率输入,包含4.8亿参数,可用于图像分类、特征提取和嵌入向量生成。借助timm库实现模型的快速部署,适用于各类图像识别任务。
presidio - 强大的文本和图像敏感数据识别与匿名化工具
GithubPII识别Presidio去识别化开源项目数据保护隐私保护
Presidio是一个功能强大的开源SDK,专门用于数据保护和PII去识别。它能够处理文本和图像,快速识别并匿名化敏感信息。该工具支持多种预定义和自定义识别器,可与外部模型集成,并提供灵活的部署选项。Presidio适用于各种自动化和半自动化的数据处理场景,帮助组织有效管理和保护敏感信息,提高数据治理能力。
tf_efficientnet_b3.ns_jft_in1k - 结合EfficientNet架构的神经网络图像处理模型
EfficientNetGithubHuggingfaceImageNet图像分类开源项目模型深度学习特征提取
该模型采用EfficientNet架构,通过Noisy Student半监督学习方法在ImageNet-1k和JFT-300m数据集训练。模型参数量1220万,支持300x300分辨率图像处理,可实现图像分类、特征提取和图像嵌入等功能。模型结合高效的网络架构和半监督学习技术,在图像处理任务中表现出色。
OpenPCDet - 开源LiDAR 3D目标检测框架 支持多种先进算法和数据集
3D目标检测GithubLiDAROpenPCDet开源项目深度学习点云
OpenPCDet是一个开源LiDAR 3D目标检测框架,支持PointRCNN、PV-RCNN等多种算法。具有简洁设计,兼容多种数据集和模型,在KITTI和Waymo等数据集上提供基准性能。支持分布式训练和多头检测,是功能丰富的3D检测工具箱。
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