- 授权协议: Apache
- 开发语言: Python
- 操作系统: 跨平台
- 软件首页: https://github.com/rockyzhengwu/nsfw
- 软件文档: https://github.com/rockyzhengwu/nsfw
- 官方下载: https://github.com/rockyzhengwu/nsfw
软件介绍
黄图鉴别工具
写在前面:不要找我要训练数据,我是遵纪守法的好公民,训练数据已经删除。
几天前看到 GitHub 上用于黄图鉴别的数据, 就 down 回来做了个黄图鉴别的模型,现模型已开源:nsfw 。 在线demo
数据
训练数据共五个类别:
porn - pornography images hentai - hentai images, but also includes pornographic drawings sexy - sexually explicit images, but not pornography. Think nude photos, playboy, bikini, beach volleyball, etc. neutral - safe for work neutral images of everyday things and people drawings - safe for work drawings (including anime)
训练数据的数量如下:
drawing: 18251 hentai: 42649 netural: 44677 porn: 108114 sexy: 17253
使用
可以直接下载代码和训练好的模型来用 下载代码和模型
git clone https://github.com/rockyzhengwu/nsfw.git
训练好的模型在 /data/目录下。
cd nsfw python nsfw_predict.py /tmp/test/test.jpeg
输出结果:
{'class': 'sexy', 'probability': {'drawings': 0.008320281, 'hentai': 0.0011919827, 'neutral': 0.13077603, 'porn': 0.13146976, 'sexy': 0.72824186}}class: 图片所属列表 probability: 各类别所属的概率得分
也可以使用 Tensorflow Serving 部署,详情可以查看nsfw
模型
模型部分采用 Resnet ,主要参考了 Tensorflow 官方的代码 做了少许修改。详情见 resnet目录下。 尝试了微调和训练一个相对简单的新模型,微调的效果并不好,反而速度会慢很多。我想是因为这些图片和ImageNet 数据集相差太大的缘故。最终发布的模型使用Resnet-32, 准确率 90% 。
如有建议可邮件: zhengwu@midday.me
高质量程序设计艺术
斯皮内利斯 / 韩东海 / 人民邮电出版社 / 2008-1 / 55.00元
在本书中,作者回归技术层面。从Apache web server、BSD版本的Unix system、ArgoUMl、ACE网络编程库等著名开源软件中选取了大量真实C、C++和java语言源代码,直观而深刻的阐述了代码中可能存在的各种质量问题,涉及可靠性、安全性、时间性和空间性、可移植性、可维护性以及浮点运算等方面,很多内容都市独辟蹊径,发前人所未发。正因如此,本书继作者的《代码阅读》之后在获Jo......一起来看看 《高质量程序设计艺术》 这本书的介绍吧!

