使用 Fine-Tuned Vision Transformer 进行 NSFW 图像分类

最新推荐文章于 2025-05-14 13:14:09 发布

莫意有Judith

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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_02184/article/details/144284240

使用 Fine-Tuned Vision Transformer 进行 NSFW 图像分类

nsfw_image_detection 项目地址: https://gitcode.com/mirrors/Falconsai/nsfw_image_detection

引言

在互联网内容审核和过滤中，识别不适宜的图像内容（NSFW，即 Not Safe for Work）是一项至关重要的任务。这涉及到从大量图像中准确识别出包含成人内容、暴力或令人不适的视觉元素。传统的卷积神经网络（CNN）方法虽然有效，但最近的研究表明，Transformer 架构也能够在图像识别任务中发挥出色的性能。

本文将介绍如何使用经过微调的 Vision Transformer (ViT) 模型进行 NSFW 图像分类。ViT 模型基于 Transformer 架构，它已经在自然语言处理（NLP）任务中取得了显著成果，而现在我们将其应用于图像领域，特别是在内容过滤这一敏感任务中。

准备工作

环境配置

在开始之前，确保你的计算环境已经安装了以下依赖：

Python
PyTorch
Transformers 库

你还需要准备一个包含 NSFW 图像的标注数据集，用于模型的训练和验证。

所需数据和工具

数据集：一个包含标记为“正常”和“NSFW”的图像数据集。
模型：Fine-Tuned Vision Transformer 模型，可以从 Hugging Face Model Hub 获取。

模型使用步骤

数据预处理

首先，需要对图像进行预处理以适应 ViT 模型的输入要求。这通常包括调整图像大小、归一化等步骤。

from PIL import Image
from torchvision.transforms import Compose, Resize, Normalize, ToTensor

# 图像预处理流程
transform = Compose([
    Resize((224, 224)),  # 调整图像大小
    Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]),  # 归一化
    ToTensor(),  # 转换为 PyTorch 张量
])

模型加载和配置

接下来，从 Hugging Face Model Hub 加载预训练的 ViT 模型，并进行必要的配置。

from transformers import AutoModelForImageClassification

# 加载预训练的 ViT 模型
model_name = "Falconsai/nsfw_image_detection"
model = AutoModelForImageClassification.from_pretrained(model_name)

任务执行流程

使用预处理后的数据集进行模型训练和验证。

from torch.utils.data import DataLoader, Dataset
from torchvision.datasets import ImageFolder

# 加载数据集
dataset = ImageFolder(root="path_to_dataset")
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True)

# 模型训练和验证
for images, labels in dataloader:
    images = transform(images)
    outputs = model(images)
    # ... 进行训练和验证 ...