light-tagger

light-tagger简单的打标工具，可以用于实现各类打标并合并成一句话。

目录

• 仓库更新 Top News

• 所需环境 Environment

• 预测步骤 How2predict

• 输入输出格式 Format

• 参考资料 Reference

Top News

2023-08:仓库创建，更新wd14打标。

所需环境

按需要的requirements.txt配置即可

pip install -r requirements.txt

(Optional) 为了方便调用，可使用

pip install light-tagger

或者

git clone https://github.com/bubbliiiing/light-tagger.git

cd light-tagger

python setup.py install

快速安装。

然后，我们就可以在别的project里面使用light-tagger。

预测步骤

a、Demo

• 下载完库后解压，运行predict.py即可。

python predict.py

b、在别的项目中使用light-tagger**。

• 首先导入TaggerPredictor。

from light_tagger import TaggerPredictor

• 根据模型名称创建模型。

# "SmilingWolf/wd-v1-4-convnext-tagger-v2"

# "SmilingWolf/wd-v1-4-convnextv2-tagger-v2.onnx"

# "SmilingWolf/wd-v1-4-swinv2-tagger-v2"

# "SmilingWolf/wd-v1-4-vit-tagger-v2"

model_name  = "SmilingWolf/wd-v1-4-convnext-tagger-v2"

model       = TaggerPredictor(model_name)

• 传入图片并且进行预测

model(raw_image)

输入输出格式

a、inputs

当前必要输入为image。

无论是numpy格式还是PIL均可，使用RGB色域。

b、outputs

当前输出均为字典，通过不同的key调用不同的输出。

1.wd14

sentence代表打标结果汇总的一句话；

probs代表相对于总标签集合，每个标签的得分；

tags_list代表打标结果对应的list；

{

    "sentence": "general, sensitive, 1girl, long hair, smile, shirt, sitting, outdoors, barefoot, water, plaid, ocean, animal, beach, dog, leash, sand, plaid shirt",

    "tags_list": ['general', 'sensitive', '1girl', 'long hair', 'smile', 'shirt', 'sitting', 'outdoors', 'barefoot', 'water', 'plaid', 'ocean', 'animal', 'beach', 'dog', 'leash', 'sand', 'plaid shirt'], 

    "probs": [3.5740888e-01, 6.6963732e-01, 4.4209361e-03, ... 4.7683716e-06, 7.1525574e-07, 4.7683716e-07],

}

Reference

https://github.com/SmilingWolf/SW-CV-ModelZoo