鉴黄师-一网打尽“小黄图”！手把手教你造一只

鉴黄师是当代网络净化工作中的重要角色，尤其在互联网内容泛滥的背景下，他们承担着净化网络环境的重大任务。他们需要面对大量的内容刺激，这无疑对他们构成了心理和生理的双重压力挑战。而当下技术的发展使得机器学习深度学习的能力已经可以在诸如围棋这样的领域挑战人类，在图像识别领域，我们同样可以运用这些技术来识别不雅图片。

GitHub上有一款开源的鉴定不雅内容的js库NSFWJS，其强大的功能使得普通人也能搭建自己的鉴黄客户端，无需将文件转移至其他设备。所谓的NSFW内容指的是不适合工作或公共观看的内容，包括裸露、暴力、等。如今，有了NSFWJS这样的工具，我们可以轻松标注这些内容并警告观众。

贡献者们背景各异，他们共同为这一工具做出贡献。其中，GantLaborde作为InfiniteRed的首席技术战略家，而JamonHolmgren则是其联合创始人。软件工程师FrankvonHovenIII也参与其中，SeanNam和GilbertEmerson作为计算机专业的学生也献出自己的一份力量。对于那些不想动手操作的小伙伴，也有网页版的AI可供选择。只需上传图片，几秒钟就能得到识别结果。项目地址和网页地址已在文中给出。实际操作界面简洁明了，输入图片后的反馈非常直观。该算法不仅能够准确识别裸体人物是否属于不雅内容，还能对绘画艺术和不雅艺术进行区分。数据集的贡献者AlexanderKim为我们提供了宝贵的数据资源，使得模型的准确率得以提升。数据集内容丰富详尽，包括各种类别的图像数量统计和脚本作用解释等。这些数据集可以用于训练图像分类器，利用CNN技术可以达到高达91%的分类准确率。整个数据集包含超过22万张图片，涵盖了各种类别和数量统计，为模型训练提供了丰富的素材资源。总体来说，这款开源工具的准确性和便利性使其在鉴黄工作中发挥了重要作用，是维护网络环境健康不可或缺的一环。鉴黄师：一网打尽“小黄图”！手把手教你构建AI鉴黄神器

在这个数字化时代，网络上的图片日益繁多，其中不乏一些不雅内容。为了有效过滤这些内容，我们可以借助AI技术，构建一个鉴黄神器。本文将向你介绍如何使用开源数据集和模型，手把手教你造一只AI鉴黄神器。

一、数据集介绍

我们要使用的是一组以txt格式存储图片网页链接的数据集。这些图片链接被分为不同的类别，其中就包括“draings”类别。请注意，有少数图片的网址可能已经失效。为了获取这个数据集，你可以访问以下GitHub项目获取更多信息：

GitHub项目地址：<

二、如何使用

根据网站给出的博客文章，使用这款鉴黄神器只需三个步骤：

1. 获取代码：从GitHub项目中下载相关代码。

2. 在客户端加载模型：模型是用于图像分类的，需要在客户端进行加载。模型文件可以下载，大小为4MB左右，便于在客户端进行缓存。你可以将模型文件放在项目文件夹中的特定位置，例如public/model/文件夹。

3. 对图像进行分类：加载模型后，即可对页面上的图像元素进行分类。通过调用模型的classify方法，传入图像元素，即可获得分类结果。默认情况下，模型将返回5个分类结果，按照概率大小排序。你可以根据需求关注概率超过0.6的分类或仅关注概率最高的那个分类。

三、博客展示与注意事项

博客主要展示了Node风格的用法，需要引入NSFWJS和ensorfloJS。在JS文件中，你需要导入Node模块并加载模型。加载模型的路径需要注意，如果你的目录和作者一致，可以按照示例中的方式加载模型。

在使用过程中，可能会出现一定的误报。这可能是由于标注数据存在偏差导致的。随着对数据的校正，误报会逐渐减少。对于不雅内容，出现识别误差总比漏报要好。

值得一提的是，这个模型是开源的，一直在不断改进。你也可以加入算法改进的队列中，为模型的优化做出贡献。

作者建议在做项目的过程中要发挥想象力，正如幻灯片所说，“机器学习能做人类能做的事情，但需要大量的时间和例子来训练”。

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