prithivMLmods/Watermark-Detection-SigLIP2
!5.png(https://cdn-uploads.huggingface.co/production/uploads/65bb837dbfb878f46c77de4c/VXSOLkmcLM1t6XhTcYXUh.png) Watermark-Detection-SigLIP2 Watermark-Detection-SigLIP2 is a vision-language encoder model fine-tuned from google/siglip2-base-patch16-22...
Thành tựu nổi bật
Những danh hiệu mới nhất của dự án
#1 Repository Của Tháng
#1 Repository Của Tháng
#1 Repository Của Tháng
🔍 Phát hiện watermark bằng SigLIP2
Mô hình hình ảnh fine-tuned từ google/siglip2-base-patch16-224, phân loại nhị phân: watermark hay không watermark.
Watermark-Detection-SigLIP2 là một mô hình vision-language encoder được fine-tune từ mô hình cơ sở google/siglip2-base-patch16-224. Được huấn luyện trên tập dữ liệu qwertyforce/scenery_watermarks, mô hình phân loại hình ảnh thành hai lớp: "No Watermark" và "Watermark".
✨ Điểm nổi bật
- Fine-tune từ SigLIP2: Sử dụng kiến trúc
SiglipForImageClassificationtừ mô hình ngôn ngữ thị giác đa ngôn ngữ. - Phân loại nhị phân: Xác định chính xác việc một hình ảnh có chứa watermark hay không.
- Hiệu suất cao: Đạt độ chính xác 94.27%, F1-score trung bình 94.14%.
- Hỗ trợ Gradio: Đi kèm đoạn mã demo để chạy giao diện web ngay lập tức.
- Dễ tích hợp: Tương thích với thư viện Transformers của Hugging Face.
💡 Vì sao đáng chú ý
Không giống các phương pháp truyền thống dùng CNN hay kỹ thuật xử lý ảnh thủ công, mô hình khai thác kiến trúc vision-language encoder hiện đại, giúp cải thiện đáng kể độ chính xác khi nhận diện watermark dù chúng nhỏ, phức tạp hoặc nền tảng.
Phù hợp cho các hệ thống kiểm duyệt nội dung, dọn dẹp dữ liệu hình ảnh, hoặc công cụ kiểm tra bản quyền trên nền tảng chia sẻ ảnh.
#WatermarkDetection #SigLIP2 #ImageClassification #Transformers #TiniX
Dự án tương tự
Khám phá các dự án và mô hình AI khác có sự tương đồng.
!2.png(https://cdn-uploads.huggingface.co/production/uploads/65bb837dbfb878f46c77de4c/gfvc6sCbh9saiVnczYH2c.png) Gender-Classifier-Mini Gender-Classifier-Mini is an image classification vision-language encoder model fine-tuned from google/siglip2-bas...
all-MiniLM-L6-v2 This is a sentence-transformers(https://www.SBERT.net) model: It maps sentences & paragraphs to a 384 dimensional dense vector space and can be used for tasks like clustering or semantic search. Usage (Sentence-Transformers) Using t...
Cross-Encoder for MS Marco This model was trained on the MS Marco Passage Ranking(https://github.com/microsoft/MSMARCO-Passage-Ranking) task. The model can be used for Information Retrieval: Given a query, encode the query will all possible passages...
Vision Transformer (base-sized model) Vision Transformer (ViT) model pre-trained on ImageNet-21k (14 million images, 21,843 classes) at resolution 224x224, and fine-tuned on ImageNet 2012 (1 million images, 1,000 classes) at resolution 224x224. It w...
Model card for mobilenetv3small100.lambin1k A MobileNet-v3 image classification model. Trained on ImageNet-1k in timm using recipe template described below. Recipe details: A LAMB optimizer based recipe that is similar to ResNet Strikes Back(https:/...
sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2 This is a sentence-transformers(https://www.SBERT.net) model: It maps sentences & paragraphs to a 384 dimensional dense vector space and can be used for tasks like clustering or semantic se...
BERT base model (uncased) Pretrained model on English language using a masked language modeling (MLM) objective. It was introduced in this paper(https://arxiv.org/abs/1810.04805) and first released in this repository(https://github.com/google-resear...
Model Card: Fine-Tuned Vision Transformer (ViT) for NSFW Image Classification Model Description The Fine-Tuned Vision Transformer (ViT) is a variant of the transformer encoder architecture, similar to BERT, that has been adapted for image classifica...
ResNet-50 v1.5 ResNet model pre-trained on ImageNet-1k at resolution 224x224. It was introduced in the paper Deep Residual Learning for Image Recognition(https://arxiv.org/abs/1512.03385) by He et al. Disclaimer: The team releasing ResNet did not wr...