因此,很多人都在网上搜索:「如何屏蔽网页上的色情广告?」 其实,这个问题通过一个插件就能解决。...在加载网页时,「NSFW Filter」使用 TensorFlow JS(一种机器学习框架)检查 NSFW 图像。加载网页后,所有图像将保持隐藏状态,直到上述检查步骤完成。...如果发现图像是 NSFW,它们将保持隐藏状态。否则,它们将变为可见。...如果你是 Chrome 浏览器的用户,由于「NSFW Filter」在 Chrome Webstore 中尚不可用,所以请参照以下步骤进行安装。...克隆此存储库,在项目文件夹中导航,并通过运行以下命令安装依赖项: npm ci 安装依赖项后,通过执行以下命令来构建项目: npm run build 设置 Chrome 浏览器 安装完成后,打开 Chrome
NSFW JS是一个简单的 JavaScript 库,已经在Github开源,可帮助您快速识别不合时宜的图像;NSFWJS 并不完美,但它非常准确(小型模型约为 90%,中型模型约为 93%)而且它一直在变得越来越准确...#复制下面的命令部署NSFW JS docker run -d -p 127.0.0.1:5000:5000/tcp \ --env PORT=5000 \ --restart=always \...eugencepoi/nsfw_api:latest 注意:上面部署完毕后仅支持本地127.0.0.1访问,无法公开访问,如果您需要公开访问,请去掉127.0.0.1: 测试 部署完毕后您可以通过...返回字段说明 score是图片得分,范围在0-1之间,1 表示它肯定是成人内容,而 0 则不是。经过xiaoz测试,其实大于0.9就可以认为是成人内容。...更多使用说明可以查看Docker hub上的介绍:https://hub.docker.com/r/eugencepoi/nsfw_api 类似服务 如果您不想自行搭建鉴黄API,也可以看看另外2个免费的鉴黄接口
图片预处理 在classify_nsfw.py中,编写了一个resize_image函数来处理图片缩放,没有采用caffe内置的图片缩放程序。...caffe_transformer.set_transpose('data', (2, 0, 1)) 该语句困扰了我好长时间,不知道在C++程序中该如何处理。...这里是一个三元组,分别代表RGB通道上的均值。...考虑到内容审查,这里进行测试的图片均不是严格意义上的色情图片,只是裸露程度不同。下面使用C++程序和open_nsfw python脚本测试的结果进行对比。 ?...如果你有兴趣,可以找一些尺度更大的图片测试,看看是不是能够正确的识别出来。
本周,我们的一个数据科学家将指导您完成一个技术探索:他如何教电脑看到裸体的人。 警告和免责声明:这篇文章包含科学目的的裸露的可视化。我们要求你别再读下去如果你未满18岁,或者如果你会被裸体冒犯。...在下一节中,我们将看到卷积神经网络训练如何来执行相同的任务却可以学习相同的数据的更复杂的表现。...然后在2014年…… 深度学习研究者设计网络架构和数据集使得人工智能系统可以直接从数据学习表现,而不是发明正式规则来描述应该如何代表输入的数据。...这可能意味着我们没有在“SFW”的训练数据中包含足够的红嘴唇和肚脐的的图像。...此外,发现的特征远比研究人员用手设计的详细和复杂,这帮助我们解释了用深度卷积神经网络识别NSFW图像得到的重大的改进。
随着越来越多的公司利用YouTube来吸引千禧一代的观众,在YouTube上观看视频变得越来越有利可图。 ? 我们的目标是创建一个模型,帮助预测下一个视频的视图计数。...人们倾向于选择免费的在线健身视频,而不是聘请昂贵的私人教练。 在YouTube上观看相关视频的人将首先看到标题和缩略图。...在前10%的情况下,nsfw_score的平均值是0.158,而在最后的10%中,nsfw_score的平均值是0.069。...我们希望神经网络能够学习隐藏的功能,就像YouTube用户写的标题和创建的缩略图一样,但很快就发现这只是一厢情愿的想法。...如果我们有更多的时间,我们可以尝试更多的事情: 扩大到不同的流派; 在评论中应用情绪分析来创建一个更稳健的可以作为特征使用的“用户配置文件”; 通过对评论的情绪分析来创建一个强大的可以预测的“接收”特征
这其实是一个基于 TensorFlow.js 的色情图片识别项目,说白了就是“审查”色情图片,它的好处是在本地即可识别,即使是那些你无法控制的网络不雅内容,也可以提前帮助进行防御,尤其在保护未成年人健康上网这一点上很有益处...比如有的网站、或者 App 上,有用户总想尝试上传色情图片,而通过使用 NSFW.JS 则可以提前警告用户禁止上传,如果强行上传,则需要再通过人工审核。...当然,这是理想状态下的呈现结果,实际上,项目创建者也坦陈,NSFW.JS 现在并不完美,如果你进行测试就会发现,有一些显而易见的误识图片。...如何使用 NSFW.JS?...最后附上 NSFW.JS 的操作步骤,简单来说只需三步: 1、获取代码到位 2、在客户端上加载模型 3、对图像进行分类 项目创建者也在 GitHub 中给出了详细说明: import * as nsfwjs
如果你错过了我之前的文章,我建议你先把它看一下。 在这篇文章里,我们将学习如何构建能够实现自动给图片加标签、服装推荐、音乐生成和很多其他功能的应用。你将能够在几分钟之内建好这些应用! P.S....如果不是这样的话,你只需要先看一下之前的一份教程(https://www.analyticsvidhya.com/blog/2016/01/complete-tutorial-learn-data-science-python-scratch...在这一类应用的开发中,深度学习同样也能帮助到我们! 我不是个时尚爱好者,但是我知道人们会“浪费”很多时间在选择穿什么样的衣服上。...如果我们能拥有一个知道我们的喜好并且能够向我们推荐完美的穿着的智能机器人该有多好! 幸运的是,在深度学习的帮助下,这成为了可能。 你可以在这里找到这个应用的演示。..._nsfw.caffemodel .jpg 2.3 超分辨率 在电影中我们经常可以看到这样的场景,当角色对某一张图片进行放大,他就能看到图片里那些最微小细节,并且最后他会利用它们抓住罪犯或者得到关键的线索
机器之心报道 机器之心编辑部 如果你想训练一个内容审核系统过滤不合适的信息,或用 GAN 实现一些大胆的想法,那么数据集是必不可少的。但限制级图像很难收集,也很少会开源。...另外,今天发这篇文章和情人节完全无关,和你是不是单身狗完全无关,一切是为了探索机器学习的前沿……(笑眯眯手动摸狗头)。...这个项目不同类别之间的距离并不是很明显,且有很多图像存在误分类或不应该归类于 NSFW 中。...nsfw_data_scrapper 项目链接:https://github.com/alexkimxyz/nsfw_data_scrapper 在这篇文章中,我们将介绍一个新的鉴黄图像开源项目,它的...注意噪声,一些资源提供了 NSFW 和中性图像的高度混合的数据。 3. 该库可以帮助检索 NSFW 图像,整个项目没有针对中性图像内容的专用 URL。
上周,我们在Clarifai上正式公布了 Not Safe for Work (NSFW) 成人内容识别模型。本周,我们一位数据科学家将带你探索计算机是如何学会分辨裸体人物的。...左图:组合规则(箭头)说明了如何合并简单的组合(如躯干)形成复杂的组合(如四肢和身体的连接)。这些规则受限于它们在2维空间的相对位置,这是由于它们在3维空间有特定的组合分布。...中图:组合器拒绝将大腿和脊椎(虚线表示的是盆骨)组合在一起,因为如果人在这种姿势下大腿会遮盖躯干,使得躯干不容易被检测到。右图:这个臀部连接也被拒绝了。髋骨连接的限制阻止了人的大腿如此摆放。...当NSFW得分最高的区域被遮挡时,“SFW”得分随之上升,我们在热度图中看到了颜色更红的区域。下图的两个图片例子分别表示在上述两种实验中传入卷积模型的两类图片示例: ?...去卷积网络模型 当我们用指定数据集训练得到一个模型后,往往希望给出一张图片和某个类别,然后想从模型中得到诸如“我们该如何改变这张图片使其看起来更像是属于那个类别的”之类的答案。
(当然也不是完全消亡,毕竟判断是否色情是一个主观的事情,有些艺术和色情之间的边界比较模糊,需要人工加以判断) 之前写过一篇文章利用人工智能检测色情图片,也曾经尝试过在浏览器中加入色情图片过滤功能,但实验下来...由于我主要研究的是Tensorflow,所以在网上找到该模型的Tensorflow实现版本,fork了一份,并添加了TensorRT框架的处理脚本,你可以使用如下命令获得相关代码: git clone...https://github.com/mogoweb/tensorflow-open_nsfw.git 在 model.py 中,我们可以看到open_nsfw的模型定义,data/open_nsfw-weights.npy...当然,如果你打算自己训练模型,那选择哪种图片处理库都可以。...取2000张测试图片进行测试,在我的GTX 960上,推理速度如下: 未优化模型: 53 s 使用TensorRT优化模型: 54 s 如果你下载更大的数据集,可以多测试一些图片,看看优化效果。
这将帮助他们了解你的项目,以及它要如何使用、为什么他们应该做出贡献。 “哇,伙计!太棒啦!...你也可以在上一节中的演示中添加产品说明。 这是一个随机GIF作为占位符。 目录 在介绍了项目之后,添加目录是一个好主意。这将使人们可以更轻松地浏览你的README,并准确找到他们想要的内容。...第一个问题应该是如何安装(如何使用项目或如何在机器中启动编辑)。 这里应该给用户详尽的想法,并说明他们如何使用项目repo的所有步骤。 按照以上步骤,他们应该能够在自己的设备中运行它。...如果需要添加更复杂的说明,请使用Wiki: https://github.com/navendu-pottekkat/nsfw-filter/wiki 贡献 在这里,你可以让人们知道他们如何为你的项目做出贡献...如果你认为有帮助,请在GitHub上标星号并共享本指南。 现在,你们一直在等待的时刻!页脚![喘气] 好吧,事情就这样结束了。
机器之心报道 如果你想训练一个内容审核系统过滤不合适的信息,或用 GAN 实现一些大胆的想法,那么数据集是必不可少的。但限制级图像很难收集,也很少会开源。...另外,今天发这篇文章和情人节完全无关,和你是不是单身狗完全无关,一切是为了探索机器学习的前沿……(笑眯眯手动摸狗头)。...项目地址:https://github.com/EBazarov/nsfw_data_source_urls 在这篇文章中,我们将介绍一个新的鉴黄图像开源项目,它的 158 万数据量足够训练一个大型分类模型或生成模型...整个项目和 nsfw_data_scrapper 项目一样提供对应的图像超链,不同类别及子类别都有对应的 TXT 文件,所有超链都储存在 TXT 文本中。...注意噪声,一些资源提供了 NSFW 和中性图像的高度混合的数据。 3. 该库可以帮助检索 NSFW 图像,整个项目没有针对中性图像内容的专用 URL。
这其实是一个基于 TensorFlow.js 的色情图片识别项目,说白了就是“审查”色情图片,它的好处是在本地即可识别,即使是那些你无法控制的网络不雅内容,也可以提前帮助进行防御,尤其在保护未成年人健康上网这一点上很有益处...比如有的网站、或者 App 上,有用户总想尝试上传色情图片,而通过使用 NSFW.JS 则可以提前警告用户禁止上传,如果强行上传,则需要再通过人工审核。...当然,这是理想状态下的呈现结果,实际上,项目创建者也坦陈,NSFW.JS 现在并不完美,如果你进行测试就会发现,有一些显而易见的误识图片。...01 如何使用 NSFW.JS?...最后附上 NSFW.JS 的操作步骤,简单来说只需三步: 获取代码到位 在客户端上加载模型 对图像进行分类 项目创建者也在 GitHub 中给出了详细说明: import * as nsfwjs from
爬取wallhaven壁纸网站NSFW资源?...首先 如果你只想爬取普通的资源 就可以不注册 也不使用 cookies .将下面的程序小改就可以做到.但是在此只介绍如何爬取包含NSFW的资源. 首先注册网站 登录 ?...在 lastest 页面中选择 NSFW 选项 (蓝色箭头)并点击刷新按钮(红色箭头) ?...在页面中 按f12调出 network 刷新页面(浏览器的刷新 区别于第二步) 选择第一个 找到 Request Headers 里的 cookie 全部复制 将第三步复制的 cookie 黏贴到...下面代码块中的 cookies_text = '你自己的' 替换'你自己的' filepath 选择一个你想放的地方 然后运行就好了 推荐直接复制到 pychram里面运行 from bs4
在这篇文章中和 Carla Schroder 一起探索 Linux 中的一些鲜为人知的强大工具。 本文是一篇关于一些有趣但鲜为人知的工具 termsaver、pv 和 calendar 的文章。...NSFW 屏保还有很多。...termsaver 可以从 Debian/Ubuntu 的包管理器中直接下载安装,如果你使用别的不包含该软件包的发行版比如 CentOS,那么你可以从 termsaver.brunobraga.net...在 Debian/Ubuntu 上的 /usr/bin/calendar 是 BSD 日历的一个变种,但它漏掉了月亮历和太阳历。...在我的系统上,man 手册列出了 /usr/bin/calendar 里存在的不同日历。
如果你的网站或者APP允许用户生成内容(UGC),例如评论、上传可能带图片的帖子等等。...扫黄打非—手段是关键 公司处理这一类问题常见的方式是审核,在审核过程中,UGC的每个细节内容都要通过人工操作,然后才能在网站或应用中展示出来。...开发、构建上述ML解决方案是一件非常困难的任务,所以像谷歌、微软这样的大型技术公司或Clarifai这样的小公司都会提供api来帮助用户完成这项工作。...由于响应时间可能受很多因素的影响,因此下表的值只是一个大概数字,而不是实际值。下表的统计数据是在Ubuntu系统的笔记本运行试验而得到的(每个API调用180次)。 ?...需要注意的一点是,所有这些API都访问了在Amazon S3上传的图像,AWS API在访问S3映像时会有一定不公平的优势,因此响应时间可能较短。
因此,我们写一个过滤器进行拦截,如果用户不是想要登陆,而访问我们其他的页面。都拦截他,让他登陆后才能访问。 ?...权限过滤的前提条件: 用户已经登陆了 知道用户访问的是什么子系统 由于我们在LoginFilter中已经可以得到这两个条件了,于是我们在LoginFilter中接着写就行了。...当用户的Session没有了,用户操作时,过滤器就会将页面跳转到登陆页面 而我们点击了左边的菜单栏,默认在右边显示。 所以,到目前为止,我们的逻辑是没毛病的。但怎么解决上面遇到的情况呢??...我们用更好地一种解决办法: 判断自身页面是否为顶级窗口,如果不是就自动刷新父窗口的地址,跳转到顶级窗口中。.../*如果该页面不是顶级窗口,那么就自动刷新一下到父窗口中*/ if(window!
如果说,有个价格实惠、操作简单的生成式APP能满足你的愿望。只不过,这个软件会自动生成你的果照,你会使用吗? 今天说的这款美图APP叫Lensa AI,于2018年推出。...事实证明,只要将私密照片输入到Lensa中,AI就会认为用户色情内容表示许可,而生成图像的尺度也超过了NSFW过滤器的限制。...更可怕的是,在100张图像中,有11张是高质量的果照,而不是明显有AI编辑痕迹的照片。 如果对于这个问题不加修改,将后患无穷。...老板解释:我不是我没有 面对公众的担忧,Usoltsev称,这种行为只有在AI被「欺骗」的情况下才会发生,并指出这违反了Lensa使用条款。...更准确地说,这些未经过滤的数据将人类现有的偏见引入到Lensa模型中。创作者知道模型可能带有社会偏见,我们也是。」
在互联网色情内容暴增的情况下其在净化网络的任务中扮演着非常重要的角色。 然而长期面对大量色情内容的刺激使这类工作者往往要承受心理、生理的双重压力。...如何使用 ?...模型的文件可以下载,而且这些文件是 4MB 大小的分片,便于在客户端进行缓存。在示例中,作者将它们放在 public/model/ 文件夹中。 ?...加载模型的路径要注意,如果你的目录也和作者一样,可以☟ // Load files from the server to the client!...在使用的过程中,你可以标记关注概率超过 0.6分类,或者仅关注概率值最高的那个。
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