图像鉴黄的数据集及相关算法汇总

前方高能预警，非战斗人士请火速撤离……

数据集1：https://github.com/EBazarov/nsfw_data_source_urls/tree/master/raw_data

在 raw_data 文件夹里，可以找到不同的 .txt 格式的文档，每个文档都含有一组 URL，以下是关于该数据集的一些统计信息：

159个 不同的类别
158.9331 万个 URL
下载并清洗后大约有 500GB，或者说有 130 万张 NSFW 图像

数据集2：https://github.com/alex000kim/nsfw_data_scraper

主要五大类

比较成熟的模型：

项目1:

项目地址：https://github.com/infinitered/nsfwjs

网页测试地址：https://nsfwjs.com/

该模型主要包括五大标签：

绘画（Drawing）：无害的艺术，或艺术绘画。

变态（Hentai）：色情艺术，不适合大多数工作环境下观看。

中立（Neutral）：一般，无害的内容。

色情（Porn）：不雅的内容和行为，通常涉及生殖器。

性感（Sexy）：不合时宜的挑衅内容。

项目2：

项目地址 ：https://github.com/devzwy/open_nsfw_android

该项目支持色情图片离线识别（离线鉴黄），基于TensorFlow实现。识别只需200ms,可断网测试，成功率99%，调用只要一行代码，从雅虎的开源项目open_nsfw移植，tflite（6M）为训练好的模型（已量化），该模型文件可用于iOS、java、C++等平台，Python使用生成的tfLite文件检测图片的速度远远快于实用原模型。

项目3：

项目地址：https://github.com/yahoo/open_nsfw

项目更多介绍：https://yahooeng.tumblr.com/post/151148689421/open-sourcing-a-deep-learning-solution-for

该项目是由雅虎开源，自动识别图像（包括令人讨厌的图像和成人图像）不适合（SFW）/不适合工作（NSFW）。雅虎建议大家在使用时选择自己的阈值，因为应用场景和对 NSFW 标准的理解可能会有差异，所以开发人员最好根据自己应用对 NSFW 的定义来设定评估值。

关于更多视频/图片鉴黄有哪些算法和开源库参考:
1.视频/图片鉴黄开源库
2.图像鉴黄算法综述

最后

以上就是爱笑火车为你收集整理的图像鉴黄的数据集及相关算法汇总的全部内容，希望文章能够帮你解决图像鉴黄的数据集及相关算法汇总所遇到的程序开发问题。

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