semvec/pypi-packages huggingface dataset:
light-tagger 0.0.2
A package for tagging photo, all the tags will be combine to a sentence.
License: Apache-2.0


## 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

1. [仓库更新 Top News](#仓库更新)

2. [所需环境 Environment](#所需环境)

3. [预测步骤 How2predict](#预测步骤)

4. [输入输出格式 Format](#输入输出格式)

5. [参考资料 Reference](#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

1. 下载完库后解压，运行predict.py即可。   

```python

python predict.py

```  

### b、在别的项目中使用light-tagger**。  

1. 首先导入TaggerPredictor。  

```python

from light_tagger import TaggerPredictor

```

2. 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)

```

3. 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