nsfw-image-detector-ONNX

Она основана на LukeJacob2023/nsfw-image-detector, дообученной версии google/vit-base-patch16-224-in21k, и предназначена для автоматического выявления и категоризации потенциально небезопасного для работы визуального контента.

Модель использует архитектуру Vision Transformer (ViT): 12 слоёв, 12 attention heads, hidden size 768, размер входного изображения 224×224 пикселя и 3 цветовых канала. Она классифицирует изображения по пяти категориям: drawings, hentai, neutral, porn и sexy. Модель работает только с изображениями; сведения о языках и контекстном окне для неё неприменимы. В исходной карточке указано около 85,8 млн параметров и заявленная accuracy 0,9316 на оценочном наборе, однако эти результаты относятся к исходной PyTorch-модели, а не обязательно к ONNX-конверсии.

Сильные стороны — специализированное назначение, компактная ViT-архитектура и возможность запуска через ONNX Runtime в совместимых средах. Ограничения включают зависимость качества от обучающего набора примерно из 28 тысяч изображений, возможные ошибки классификации и отсутствие подробного описания ограничений и сценариев безопасного применения. В карточке исходной модели указана лицензия Apache-2.0; отдельная лицензия ONNX-конверсии в доступных материалах явно не описана.