【源码】基于PyTorch的图像暴力检测系统

项目简介

本项目是基于PyTorch框架的图像暴力检测系统，借助深度学习模型实现图像中暴力内容的自动识别。项目涵盖数据处理、模型训练、模型测试和模型应用等多个模块，适用于自动化图像内容审核场景。

项目的主要特性和功能

1. 数据处理：
   • dataset.py：负责图像数据集的读取与处理。
   • imgChanger.py：将新数据集图片转换为模型所需形式。
   • noise.py：在图片中添加噪声，增强模型鲁棒性。
2. 模型构建与训练：
   • model.py：定义用于图像分类的深度学习模型。
   • train.py：训练模型，支持GPU加速训练。
3. 模型测试：
   • test.py：测试训练好的模型性能。
4. 模型应用：
   • classify.py：提供接口类，方便用户使用已训练模型进行图像分类。
   • main.py：展示使用classify.py接口类进行图像分类的示例。

安装使用步骤

环境依赖

• Python 3.x
• PyTorch
• PyTorch Lightning 其他依赖项查看requirements.txt文件。

安装步骤

1. 复制项目： bash cd image-violence-detection
2. 安装依赖： bash pip install -r requirements.txt
3. 配置模型和数据集：
   • 修改dataset.py中的数据集路径。
   • 配置train.py中的模型参数和训练参数。
4. 训练模型： bash python train.py
5. 测试模型： bash python test.py
6. 使用模型进行分类：参考main.py示例代码，使用classify.py接口类进行图像分类。

文件结构说明

• dataset.py：数据集处理模块。
• model.py：模型定义模块。
• train.py：模型训练模块。
• test.py：模型测试模块。
• classify.py：模型应用接口模块。
• main.py：模型应用示例模块。
• imgChanger.py 和 noise.py：数据预处理工具模块。

注意事项

1. 运行脚本前确保正确配置模型和数据集参数。
2. 大规模数据集训练可能耗时较长，请耐心等待。
3. 使用接口类预测时，确保输入图像格式和大小符合模型要求。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】