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路漫漫其修远兮,吾将上下而求索。
V2EX 第 76329 号会员,加入于 2014-10-08 22:09:36 +08:00
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xiaoz 最近回复了
@xclrr #29 ,我在 20 楼就指出过运行时资源占用问题,每个人对轻量的标准不一。运行环境,资源( CPU ,内存)占用,识别速度,镜像大小,准确率等。你从模型大小,又扯到识别速度有啥意义呢?而且你有对比过这两个模型吗?或许你是对的,每个人标准不一,你爱用哪个就用哪个,多说无益。
@xclrr #27 ,所以说你并没有认真的去看,然后就下结论?如果你口中的轻量是抛开运行环境和方案不谈,仅去对比模型的大小,那我也无话可说。
@gargar #22 ,感谢反馈,代码里面强制了 CPU 运行,不同的 CPU 以及核心数有差距,M 芯片算是比较强的了。如果是 GPU 运行的话效率会更高。
@xclrr #19 ,你拿容器镜像大小和模型大小去对比???
1. 这个项目的模型大小大概 50MB 左右,看这里:https://github.com/helloxz/nsfw/tree/main/app/onnx ,单从模型的大小来说,雅虎模型只有 20M 左右确实更小,但是个人测试了下雅虎的效果相对更差一些。
2. 容器包括 Python 运行环境和相关依赖,自然更大一些。
3. 如果单纯的去对比体积,是不是镜像对比镜像更合理一些?这是第三方基于 open nsfw 的镜像:https://hub.docker.com/r/eugencepoi/nsfw_api 体积是 600M
4. 轻量指的是相对市面上的方案实现和运行时资源占用,而不是单纯看体积。就算对比容器体积,我的镜像也是相对偏小,你可以自行去 docker 搜索 nsfw 对比。

请辩证的看待问题,谢谢。
@slert #17 ,没有详细对比测试过,你可以试试看。
@Pantheonn #3 ,最新版已经支持 POST 上传文件识别,docker pull 更新下即可。
@Pantheonn #13 ,正在写代码,晚上应该就支持了。
@Maboroshii #11 ,没有啊,源码都在 Github 开源了,图片压根就没有保存。
@abel533 #9 ,不支持哦,如 8 楼所述。
@nicoljiang #7 ,没用哈,底层模型只针对色情图像进行了训练,如果要更多类型的识别,需要自己训练模型。
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