Private Detector 是 Bumble 开源的图像检测模型,可以用于检测色情图片。内部版本已经进行了大量的重构,并作为一个完全开源的项目发布,以允许更广泛的社区使用和微调他们自己的 Private Detector 模型。你可以下载预训练的 SavedModel 模型。
SavedModel 模型可以在 private_detector.zip 中的 save_model/ 目录中找到。该模型基于 Efficientnet-v2,并在 Bumble 内部的数据集上进行了训练。
推理是非常简单的,在 inference.py 中已经给出了一个例子
python3 inference.py \ --model saved_model/ \ --image_paths \ Yes_samples/1.jpg \ Yes_samples/2.jpg \ Yes_samples/3.jpg \ Yes_samples/4.jpg \ Yes_samples/5.jpg \ No_samples/1.jpg \ No_samples/2.jpg \ No_samples/3.jpg \ No_samples/4.jpg \ No_samples/5.jpg \
开发者可以根据自己的数据自行微调模型,这样做非常简单,可以在 private_detector.zip
的 saved_checkpoint/
目录中找到所需要的 checkpoint 文件。
设置一个 JSON 文件,其中包含指向每个类的图像路径列表的链接:
{ "Yes": { "path": "/home/sofarrell/private_detector/Yes.txt", "label": 0 }, "No": { "path": "/home/sofarrell/private_detector/No.txt", "label": 1 } }
与每个列出图像的图像路径的.txt
文件
/home/sofarrell/private_detector_images/Yes/1093840880_309463828.jpg /home/sofarrell/private_detector_images/Yes/657954182_3459624.jpg /home/sofarrell/private_detector_images/Yes/1503714421_3048734.jpg
可以使用 conda 创建训练环境:
conda env create -f environment.yaml conda activate private_detector
然后像这样重新训练:
python3 ./train.py \ --train_json /home/sofarrell/private_detector/train_classes.json \ --eval_json /home/sofarrell/private_detector/eval_classes.json \ --checkpoint_dir saved_checkpoint/ \ --train_id retrained_private_detector
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