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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。

D-FINE - 精细化分布优化在实时物体检测中的应用
D-FINEDETRFine-grained Distribution RefinementGithub对象检测开源项目自蒸馏
D-FINE是一款实时物体检测工具,通过重新定义DETRs中的边框回归任务为精细化分布优化(FDR)以及引入全局最优定位自蒸馏(GO-LSD),在不增加推理和训练成本的情况下,提升了检测性能。它在复杂街道场景下具有出色的定位能力,对于逆光、运动模糊和密集人群等挑战表现优异。最新版本增强了预训练模型的性能并提供了自定义数据集微调和输入尺寸调整的配置。
MIMDet - 掩码图像建模应用于目标检测的开源项目
GithubMIMDet卷积神经网络实例分割开源项目物体检测视觉变换器
MIMDet是一个利用掩码图像建模技术的开源项目,能够提升预训练的Vanilla Vision Transformer在目标检测中的表现。此框架采用混合架构,用随机初始化的卷积体系取代预训练的大核Patchify体系,实现多尺度表示无需上采样。在COCO数据集上的表现亮眼,使用ViT-Base和Mask R-CNN模型时,分别达到51.7的框AP和46.2的掩码AP;使用ViT-L模型时,成绩分别是54.3的框AP和48.2的掩码AP。
Deepengin - 智能图像和视频内容审核API服务
AI工具API服务Deepengin内容审核图像识别视频审核
Deepengin提供专业的图像和视频审核API服务。通过先进的计算机视觉技术,自动检测和过滤照片、视频及直播中的不当内容,如裸露、暴力、毒品和攻击性手势。平台易于集成,确保数据隐私和安全。适用于社交媒体、在线教育和电商平台等需要大规模内容审核的应用,有效维护内容环境,保护品牌形象。Deepengin以毫秒级的处理速度和99%以上的准确率,支持多语言内容审核,为企业提供全面的内容安全解决方案。
roberta-base-openai-detector - RoBERTa实现的人工智能文本检测工具
GPT-2GithubHuggingfaceRoBERTa人工智能开源项目文本检测机器学习模型
这是OpenAI开发的一款基于RoBERTa架构的AI文本检测工具。通过微调RoBERTa基础模型,它可准确识别GPT-2生成的文本内容。该工具主要面向研究人员,用于探索和研究人工智能文本生成技术。需要注意的是,此工具并不适用于ChatGPT文本检测,建议与其他检测方法配合使用。
MyDetectAI - 智能识别AI生成内容的多功能检测工具
AI工具AI检测工具MyDetectAI内容真实性数字安全深度伪造
MyDetectAI是一款专业检测AI生成内容的工具,支持视频、图像、音频和文本分析。通过验证内容真实性,有效预防虚假信息传播,为用户提供可靠的数字安全保障。这一便捷高效的工具在教育、媒体和商业领域广泛应用,旨在促进AI技术的负责任使用,同时防范信息操纵和潜在风险。
conditional-detr-resnet-50 - 基于条件机制增强ResNet-50的图像检测模型
COCO 2017Conditional DETRGithubHuggingfaceResNet-50对象检测开源项目快速训练收敛模型
Conditional DETR结合了ResNet-50,通过条件交叉注意力机制加速COCO 2017数据集上的训练收敛。在目标检测任务中,该模型解决了训练收敛缓慢的问题,提升了特征提取和目标分类的效率。通过条件空间查询机制,模型能够更高效地定位目标区域,提高了训练速度。在R50和R101骨干网下加速6.7倍,DC5-R50和DC5-R101下加速10倍,并支持PyTorch。
d2-net - 深度学习驱动的联合特征检测与描述
CNND2-NetGithub开源项目深度学习特征提取计算机视觉
D2-Net是一个用于联合检测和描述局部图像特征的卷积神经网络模型。该项目提供模型实现、预训练权重、特征提取脚本和MegaDepth数据集训练流程。D2-Net在图像匹配和3D重建等计算机视觉任务中表现优异,提高了特征提取的准确性和效率。项目支持多尺度特征提取,并包含在不同数据集上训练的模型权重。
tf_efficientnet_b1.ns_jft_in1k - EfficientNet图像分类模型,无监督学习的图像标杆
EfficientNetGithubHuggingfaceJFT-300mPyTorch半监督学习图像分类开源项目模型
本项目是一个EfficientNet图像分类模型,通过Noisy Student半监督学习在ImageNet-1k和JFT-300m数据集上使用Tensorflow训练,并移植到PyTorch中。它可以执行图像分类、特征提取和嵌入生成。拥有仅7.8M参数和高计算效率,适合研究深度学习模型的缩放和性能优化。
roberta-large-openai-detector - RoBERTa大型模型微调的GPT-2文本检测工具
GPT-2GithubHuggingfaceRoBERTa人工智能开源项目文本检测模型语言模型
RoBERTa大型模型微调的GPT-2文本检测器是OpenAI开发的开源工具,专门用于识别GPT-2模型生成的文本。该模型对1.5B参数GPT-2生成的内容有约95%的检测准确率。它支持合成文本生成研究,但也可能被滥用于逃避检测。使用时应注意模型局限性,并与其他方法结合以提高检测效果。
deberta_finetuned_pii - DeBERTa微调模型实现精准PII识别与分类
GithubHuggingfacePII识别debertatoken-classification个人信息保护开源项目数据隐私模型
deberta_finetuned_pii是一个基于DeBERTa架构的微调模型,专门用于识别和分类非结构化文本中的个人身份信息(PII)。该模型能准确识别多种PII类别,如账户信息、银行详情、个人资料、联系方式等。通过高效检测敏感信息,它有助于确保数据隐私和合规性,适用于处理文档、邮件和用户生成内容。模型可通过transformers库轻松集成,提升数据处理的安全性和效率。
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