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% 。