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沒錯，今天的內容就跟“不可描述”的圖片有關，但請別激動，也許沒有福利……
作者：一一
來源：AI科技大本營（ID:rgznai100）
要介紹的專案名稱叫 NSFW.JS，英文全稱是 Not Safe/Suitable For Work，也就是說不適合工作場所使用。
這其實是一個基於 TensorFlow.js 的色情圖片識別專案，說白了就是“審查”色情圖片，它的好處是在本地即可識別，即使是那些你無法控制的網路不雅內容，也可以提前幫助進行防禦，尤其在保護未成年人健康上網這一點上很有益處。
比如有的網站、或者 App 上，有使用者總想嘗試上傳色情圖片，而透過使用 NSFW.JS 則可以提前警告使用者禁止上傳，如果強行上傳，則需要再透過人工審核。
又比如像微博、微信等 App 上賣片的僵屍賬號比較泛濫，NSFW.JS 則可以對將要收到該資訊的人發出警告，告知他們要檢視的內容可能不合適，需要澄清一點，這並不需要伺服器處理即可完成操作。
預設情況下，該 JS 庫對影象進行分為了以下 5 類：
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Drawing – 無害的藝術圖畫，包括動漫
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Hentai – 色情藝術圖，不適合大多數工作環境
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Neutral – 安全、中性圖片
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Porn – 色情圖片，性行為，通常涉及生殖器
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Sexy – 性感圖片，而非色情圖片，包括乳頭
以下是 Demo 展示，如果預設開啟模糊保護，只有當 NSFW.JS 識別圖片為 Drawing 和 Neutral 時的比例更高時，意味著可以透過審核進行展示，而將圖片識別成其它三類圖片的比例更高，圖片則自動遮蔽。
當然，這是理想狀態下的呈現結果，實際上，專案建立者也坦陳，NSFW.JS 現在並不完美，如果你進行測試就會發現，有一些顯而易見的誤識圖片。
用於訓練 NSFW 影象分類器的影象資料指令碼集合，目前已在 GitHub 獲得 8397 個 Star。
喏，資料集地址你（還請善加利用）：
https://github.com/alexkimxyz/nsfw_data_scraper
專案建立者認為，雖然目前的識別結果中會出現少量偏差，但通常還是很有趣。對於像 NSFW 這樣的專案，他覺得目前召回率比精確度更重要，”誤識率高一點也比讓更危險的東西漏掉要好”。
話雖如此，但還是有掩飾識別準確度不高的嫌疑。建立者此前測試 15,000 個影象集的準確率大約 90％，不過，根據筆者親自測試，整體感覺是誤識率較高。對於顯而易見的色情圖片，該專案識別時非常明瞭，不過介於“性感”和“色情”的黑色地帶，就不太靠譜了，很容易誤傷。
其中，以筆者測試的二十多張 Monica Bellucci 圖片為例，有很多明顯不涉及色情的圖片都被錯誤分類，將“性感照”甚至是普通照片分到了“色情”檔。
相較而言，第一張圖片明顯漏胸面積更大，第二張明顯是很普通的圖片，卻被分類為“Porn”了。
這兩張圖怎麼就是“Porn”了……
更令人難以接受的或許是這樣的圖片被識別為“Porn”，臉都不能漏了？
目前來看，該專案的分類器模型還有很大的提升空間，尤其隨著 data scraper 的改進，如果未來識別率有大幅提升，它應該會成為很有潛力的應用專案。這是一個緩慢但卻是值得期待的過程。
01 如何使用 NSFW.JS？
最後附上 NSFW.JS 的操作步驟，簡單來說只需三步：
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獲取程式碼到位
-
在客戶端上載入模型
-
對影象進行分類
專案建立者也在 GitHub 中給出了詳細說明：
import * as nsfwjs from ‘nsfwjs’
const img = document.getElementById(‘img’)
// Load model from my S3.
// See the section hosting the model files on your site.
const model = await nsfwjs.load()
// Classify the image
const predictions = await model.classify(img)
console.log(‘Predictions: ‘, predictions)
1. API
載入模型。出於多種原因，你應該使用可選引數並從你的網站載入模型。
const model = nsfwjs.load(‘/path/to/model/directory/’)
2. 引數
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可選的 URL model.json
3. 傳回
-
準備使用 NSFWJS 模型物件
4. 對影象進行分類
此函式可以使用任何基於瀏覽器的影象元素（，），並傳回最可能的預測陣列及其置信度。
// Return top 3 guesses (instead of all 5)
const predictions = await model.classify(img, 3)
5. 引數
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要檢查的張量（Tensor）、影象資料、影象元素、影片元素或畫布元素
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要傳回的結果數（預設全部都是 5）
6. 傳回
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物件陣列包含 className 和 probability。陣列大小由 classify 函式中的第二個引數確定。
02 安裝
NSFWJS 由 Tensorflow.JS 提供支援，作為peer dependency（同級依賴）。如果你的專案還沒有 TFJS，則需要進行新增。
# peer dependency
$ yarn add @tensorflow/tfjs
# install NSFWJS
$ yarn add nsfwjs
你也可以進行下載和託管專案：
https://s3.amazonaws.com/nsfwdetector/min_nsfwjs.zip
相關連結：
github 連結：
https://github.com/infinitered/nsfwjs
demo 測試地址:
https://nsfwjs.com/
如果你對該專案感興趣，可以安裝試用，歡迎在評論區交流使用體驗。
