SafeGuard 🚀

SafeGuard — это система для поиска смысловых копий изображений в интернете, нацеленная на предотвращение распространения неприемлемого контента. Наша система ориентирована на распознавание изображений, представляющих аналогичный сюжет, вне зависимости от фона и типа изображения (фото или рисунок). Проект разработан в рамках хакатона и предлагает готовое решение для эффективного мониторинга и фильтрации контента.

🎯 Цель проекта

Многие современные платформы сталкиваются с необходимостью контроля визуального контента. Текущие системы фильтрации чаще всего ориентированы только на текст. Мы предлагаем расширить возможности, внедрив фильтрацию изображений через поиск смысловых копий, что позволит точнее отслеживать и блокировать недопустимые материалы. SafeGuard позволяет находить изображения с аналогичным смыслом, даже если они представлены в разных стилях или фонах.

🛠️ Технологии

Наш стек технологий включает:

• ML:
  • 🤖 DeepFace
  • 🎯 OpenAI CLIP
  • 🗃️ ChromaDB
  • 🖼️ OpenCV2
  • 🔥 PyTorch
  • 🦾 YOLOv10x
  • 🤗 Hugging Face
• Backend:
  • ☁️ VK Cloud S3
  • 🧩 FastAPI
  • 💾 SQLalchemy
  • 🐳 Docker, Docker Compose
• Frontend:
  • ⚛️ React
  • 📝 TypeScript
  • 🐻 Zustand
  • ⚡ Vite
  • 🛠️ Yarn
  • 💅 Chakra UI

📦 Установка и запуск

Для развертывания проекта требуется Docker. Убедитесь, что у вас установлены Docker и Docker Compose.

1. Склонируйте репозиторий:

   git clone https://github.com/KORALLLL/SafeGuard.git
   cd SafeGuard

2. Создайте файл .env и укажите следующие настройки:

   DB_ADDR=db
   DB_PORT=5432
   DB_USERNAME=postgres
   DB_PASSWORD=postgres
   DB_NAME=safeguard
   
   AWS_HOST=http://minio:9000
   AWS_ACCESS_KEY_ID=minio
   AWS_SECRET_ACCESS_KEY=minio123
   AWS_BUCKET=app-data
   AWS_REGION=ru-msk

3. Запустите проект с помощью Docker Compose:

   docker-compose up --build -d

4. Перейдите по ссылке для тестирования Демо-версия (ссылка будет позже).

📊 Метрики и результаты

Для оценки качества работы системы используется метрика mAP@10, которая отслеживалась в лидерборде. Наш результат вот здесь будет результат

🛡️ Дополнительные возможности

• Распознавание одинаковых людей на разных изображениях.

• Поиск похожих изображений вне зависимости от типа изображения (фото или рисунок).

• Готовность к интеграции с системами мониторинга и фильтрации контента.

👥 Наша команда

Участник	Роль	GitHub	Telegram
Бородин Кирилл	Project manager, devops, ML, backend	KORALLLL	@KORALLLLLL
Кудрявцев Василий	ML	SLENSER0	@slenser0
Юношева Катерина	UI/UX	KaterinaYunosheva	@kar_o_man
Кожемякина Елизавета	Frontend	KozhemyakinaElizaveta	@romashka_ls
Разумовский Игорь	backend	IgorRazumvskii	@igor_raz

📚 Документация

Полная документация доступна по ссылке: Документация (ссылка будет позже).

📬 Контакты

Если у вас есть вопросы или предложения, свяжитесь с нами через GitHub Issues или напишите Кириллу и Telegram.

---

Спасибо, что заглянули в наш репозиторий! Мы будем рады вашему фидбеку и предложениям по улучшению проекта SafeGuard.