В предыдущих статьях мы рассказали, как создать фотогалерею с собственной поисковой системой [1,2]¹. Но где нам найти изображения для нашей галереи? Нам придется вручную искать источники «хороших» изображений, а затем вручную проверять, является ли каждое изображение «хорошим». Можно ли автоматизировать обе эти задачи? Ответ — да.

Источник данных

Reddit — это социальная сеть с чертами форума и агрегатора ссылок. Входит в топ 20 самых посещаемых сайтов в мире по версии SimilarWeb. Самые важные его особенности: много оригинального контента, его генерируют и курируют пользователи, а самое главное, контент легко парсить, для этого есть API и сайт индексируется поисковиками.

Данные сайта уже давно используются для составления различных датасетов для машинного обучения. Лавочку скоро закроют, но пока еще есть возможность бесплатно получать доступ к огромному количеству информации, хоть это и стало гораздо сложнее. Раньше, для обхода различных лимитов использовался Pushshift. Pushshift это проект по парсингу Reddit, который предоставлял API и расширенный поиск (с помощью Elastic Search) бесплатно и без ограничений. К сожалению Reddit забанил его за нарушение правил использования сервисом.

Придется искать какие‑то обходные пути. В Reddit API есть вот такой запрос:

https://www.reddit.com/r/{subreddit_name}/new.json?sort=new&limit=100

который позволяет получить до 100 последних сообщений с определенного сабреддита. По разным оценкам на Reddit от 130к до 3млн сабреддитов. Сделать столько запросов нам никто не даст, поэтому будем искать дальше. Существует автоматический сабреддит — /r/all, в который автоматически добавляются посты со всего Reddit, вот оттуда мы и будем выкачивать картинки.

Outlier detection

Дальше нам надо определить, является ли изображение подходящим. У меня было 10к изображений, которые лежали в прошлой версии фотогалереи, их всех можно считать хорошими. В этом нам помогут методы для детекции аномалий. Эти алгоритмы работают с векторами — признаками объектов, поэтому из изображения нужно извлечь признаки. Для это мы используем CLIP ViT B/16, т.к мы уже использовали эту модель для поиска похожих изображений.

У нас нет примеров «плохих» изображений, поэтому используем методы, где разметка не требуется — Unsupervised Anomaly Detection.

Существует отличная библиотека в которой имплементировано много современных алгоритмов для детекции аномалий — PyOD. Разработчики этой библиотеки недавно выпустили статью, где протестировали 30 алгоритмов на разных датасетах.

Результат:

None of the unsupervised methods is statistically better than the others

Так как Unsupervised методы +- равны, я решил использовать наиболее быстрый и документированный. Выбор пал на Gaussian Mixture Models.

Gaussian Mixture Models

Используем имплементацию из scikit-learn. Для того чтобы выбрать n_components, нужно воспользоваться либо каким то априорным знанием о распределении (например, вы точно знаете, что там 3 кластера, тогда используете n_components=3), либо использовать информационные критерии, такие как AIC и BIC. Выбираем такое n_components, которое минимизирует AIC или BIC.

Тест описанный выше предложил количество компонент равное 24, но путем тестов я остановился на значении 16.

from sklearn.mixture import GaussianMixture
gmm = GaussianMixture(n_components = 16, covariance_type = 'full')
gmm.fit(features)

После этого, мы можем оценить log-likelihood каждого изображения

gmm.score_samples(features)

Гистограмма тренировачного датасета, ось x - gmm score.

А вот гистограмма датасета, который я фильтровал (/r/EarthPorn). Оценки обрезаны на 0 и -3000 для лучшей наглядности.

Теперь нужно выбрать threshold, по которму будем считать, подходит нам изображение или нет. Путем тестов я выяснил, что score>500 это уже хорошее изображение.

Watermark detection

К сожалению, присутствие вотермарок не сильно влияет на gmm score. Поэтому я натренировал бинарный классификатор (нет вотермарки/есть вотермарка) и также разметил датасет на 22к изображений. Датасет можно найти здесь и здесь. Интересный факт, недавно обнаружил что 3–5 индусов полностью скопировали мой датасет и выложили на Kaggle, как свой, не указав где они его взяли. Один даже был в топ 18 по миру в лидербордах по датасетам. На удивление кнопка report действительно работает и через пару дней скопированные датасеты были снесены.

CLIP

Первоначально, я посчитал неплохой идеей использовать те же фичи, что мы использовали для обнаружения аномалий. Эти признаки мы подаем в простую 3 слойную полносвязную сеть, accuracy составил 93–95 процентов и наверное можно было бы на этом и закончить. Но я хотел добиться как можно меньшего показателя ложноотрицательных срабатываний. Я заметил, что при сжатии изображения до 224×224 часть вотермарок полностью исчезает, поэтому я решил попробовать сделать вот так:

• Сжать изображение до 448×448

• Получить признаки каждого из квадрантов(224×224) изображения

• Сконкатенировать их

• Подать новый вектор в полносвязную сеть

Новая точность составила 97–98% и ложноотрицательных срабатываний стало гораздо меньше, успех!

Также при обучении были использованы различные аугментации, такие как повороты, блюры, артефакты JPEG компрессии. Кропы не использовались, т.к мы точно не знаем в какой части изображения может быть вотермарка.

EfficientNetV2 и onnx

Так как CLIP на GPU занимает около 2гб VRAM, а мой сервер (headless комп, который стоит на шкафу) используется не только для этого проекта, появилось желание вычислять все на CPU, используя поменьше RAM.

С помощью torch.onnx я сконвертировал visual часть модели (в CLIP есть две подсети, одна обрабатывает текст, а другая изображения) в формат onnx, а затем, чтобы полностью избавиться от torch, переписал на numpy некоторые функции, ответственные за нормализацию изображений.

Использование RAM после прогрева (visual+textual CLIP):

Окей, памяти теперь требуется меньше, но что делать с производительностью? Вычислять признаки 4 раза для 1 изображения это как‑то расточительно, нужна отдельная модель.
Одни из самых эффективных по Parameters/FLOPs это модели семейства EfficientNet.

В 2021 вышел сиквел — EfficientNetV2, попробуем использовать самую маленькую — EfficientNetV2-B0. Имплементацию и веса возьмем из timm.

Тренируем все слои, используем изображения размером 512×512. Так сможем увидеть еще больше маленьких вотермарок. Результаты незначительно лучше, чем с CLIP.

EfficientNetV2-B0 можно найти в гитхаб репозитории и на hugging face.

anti_sus

[Github]

anti_sus это zeromq сервер для фильтрации изображений. На вход принимает batch rgb изображений (numpy массив) и вовзращает индексы хороших изображений. Он имеет 2-ступенчатую фильтрацию:

• outlier detection с помощью GMM score

• детекция вотермарок с помощью EfficientNetV2-B0

В будущем я хотел бы добавить модели, которые могут оценивать качество изображения (Image Quality Assessment, IQA) и определять, является ли изображение синтетическим, то есть сгенерированным с помощью GAN или диффузионных моделей.

nomad

[Github]

nomad это парсер reddit, в котором прописаны различные правила, для получения изображений наилучшего качества с reddit, а также из ссылок на imgur и flickr. Поддерживет работу с anti_sus и scenery (фотогалерея).

Результаты

Примерно 154 изображения за ~14 часов, threshold == 700 (с учетом различных sleep() для уменьшения вероятности бана ip)

Интеграция с фотогалереей (scenery)

Комбинацию nomad+anti_sus можно использовать двумя различными способами: мы можем использовать ее как автономный инструмент и просто сохранять новые изображения в файловой системе, или мы можем интегрировать ее с scenery. Таким образом, новые изображения будут автоматически добавляться в нашу фотогалерею, и мы сможем использовать ambience, чтобы проверить, является ли изображение дубликатом.

Сейчас scenery.cx имеет 160к картинок, из них ~158к это отфильтрованный /r/EarthPorn.
nomad+anti_sus работают и автоматически добавляют новые изображения.

¹ Более новую версию статьи про поиск изображений можно найти тут (eng.)