V

Vit Base Nsfw Detector

Developed by AdamCodd
基於Vision Transformer (ViT)架構的圖像分類模型,專門用於檢測圖像是否包含NSFW(不安全)內容。
Downloads 1.2M
Release Time : 1/3/2024

Model Overview

該模型是基於google/vit-base-patch16-384微調的版本,用於分類圖像為SFW(安全)或NSFW(不安全)。訓練數據包含約25,000張圖像(繪畫、照片等)。

Model Features

高準確率
在評估集上準確率達到96.54%,AUC達到0.9948。
保守分類策略
模型訓練時較為保守,會將'性感'圖像歸類為NSFW,確保安全內容不被誤判。
多類型圖像支持
已在多種圖像類型(寫實、3D、繪畫)上進行訓練,具有較好的泛化能力。

Model Capabilities

圖像分類
NSFW內容檢測
SFW內容檢測

Use Cases

內容審核
社交媒體內容過濾
自動檢測用戶上傳的圖片是否包含NSFW內容,幫助平臺進行內容審核。
準確率96.54%,可有效減少人工審核工作量。
安全搜索過濾
在搜索引擎或圖片庫中過濾掉不安全的圖片內容。
高準確率和AUC值確保過濾效果。
AIbase
Empowering the Future, Your AI Solution Knowledge Base
© 2025AIbase