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周末，开放一个鉴黄API
前言 自从小黄图内测以来，不少小伙伴也想免费接入鉴黄功能，独乐乐不如众乐乐，博主花了点时间，做了一个API分享出来，提供给大家免费使用，免费额！！！ 代码案例 首先我们定义一个工具类： /** * 检黄工具类 * URL为小黄图专属地址 * 为了安全期间做了Token验证，望理解 */ public class YellowUtils { FileSystemResource(new File(imagePath)); param.add("file", resource); param.add("token", "公号内回复[鉴黄 , "porn": 0.816358209, "sexy": 0.182437778 } } 异常信息： 500：系统异常 401：Token错误 402：鉴黄接口异常
4K30发布于 2019-12-09 - 来自专栏R0A1NG 技术分享
nsfw图片鉴黄神器
开源的训练好的模型 https://github.com/rockyzhengwu/nsfw 使用 需要python3环境 执行pip3 install -r requirements.txt安装所需要的库 单个图片鉴黄
5.2K10编辑于 2022-02-19 - 来自专栏腾讯举报中心
鉴黄、鉴诈、鉴违规！这份职业有人羡慕吗？
忽如一夜秋风来 第三重奏马上开 #1 ● 大家都知道，游戏内的各类发言入口本来是给大伙儿提供更多的社交空间，但没想到竟然总有人想在这些地方钻空子，发布违规信息！ ● 那么咱们腾讯游戏安全的内容审核系统是怎样在里头发挥作用的呢？“游戏信息安全鉴别师”日常都在看些什么呢？安全审核员遇到过哪些经典素材呢？ ● 如果你想了解，那么可千万不要错过我们的定制短片《净网之路》！猛戳下方视频前往观看~ #2 ● 除了趣味短片，小助手也给大家准备了举报有奖福利活动，一起来听听规则叭~ 举报有奖 ● 活动时间： 9月10
1.5K40发布于 2021-09-15 - 来自专栏顶级程序员
人工智能“鉴黄师”
最近，雅虎利用分类神经网络搭建了一套可以辨别Not Suitable for Work（上班不宜，以下简称NSFW）色情图片的Caffe模型，并将源码搬上了github。点击原文进入Yahoo的git
2.5K90发布于 2018-04-26 - 来自专栏相约机器人
精炼鉴黄师背后的故事
精炼鉴黄师背后的故事 ——大蛇智能鉴黄师版正式发布 用AI来鉴别黄色图片，已经不是什么新鲜的事情。然而能够训练出一个可用的图像识别模型，其中所需要的细节知识还是值得学习的。 本文就来从鉴黄师的训练细节说起，为大家介绍一下训练出高质量的可用模型所需要的具体步骤。可以帮助大家举一反三，在其它领域训练出高质量的商用模型。 一、数据集的选取 在GitHub上有一个20万张图片的原始鉴黄数据集，直接使用该数据集可以使我们节约很多时间。这份资源的贡献者是一位名叫Alexander Kim的数据科学家。 四、鉴黄师产品的迭代实战 鉴黄师产品被部署到了lab.aianaconda.com网站上，同时也在公众号“相约机器人”下面的“AI实验室”菜单中，以小程序的形式对外开放。 这也是来自真实场景中的一个实际需求，在鉴黄师的应用环境中，最终的结果还需要由人来审核。在流量特别大的网络场景下，误判率升高一个百分点，对于人工的额外工作都是巨大的。
4.2K20发布于 2019-07-05 - 来自专栏新智元
【机器学习看裸照】谷歌、微软、亚马逊，哪家图像API鉴黄能力强？
很多公司都会使用图像鉴定API对裸露或违法照片进行自动过滤和修改。本文便实现并比较了谷歌、微软、亚马逊等公司的鉴定API能力。 ? 扫黄打非，刻不容缓！ 由于大多数这些API提供了类似的功能，我们希望相互测试这些API的有效性，特别是用于检测图像中的成人或色情内容。 我们比较了AWS rekognition、Microsoft moderation services、Google vision 和Clarifai的鉴黄API的性能。 星标的表示集成使用API 最好的独立API来自谷歌，精度为99%，召回率为94%。从表中可以看到，大部分API实验结果都非常良好，数值都达到了90以上。 我们还试图结合使用两个或多个API来寻找解决问题的最佳方案。在我们的数据集中，似乎将Google和AWS API结合起来可以提供最佳性能。
2.8K30发布于 2018-08-16 - 来自专栏承世的博客
如何在chevereto图床使用鉴黄
1.1首先我们moderatecontent注册，并获取免费的api 1.2我们点击moderatecontent，并输入电子邮箱，点击submit提交。 （提示，提交的时候需要国际网络） 1.3如下图便是注册成功 1.4同时，我们会收到一封邮件，上面有登录地址，邮箱用户名密码，还有API 1.5我们点击登录地址进入，可以看到我们的接口的使用次数 ，以及每个月有一万次的免费次数，注意，无论上传的图片，是否为成人图片，都会消耗次数，图片打码的地方为我们的api 1.6我们还可以在这里查看我们的api 1.7记住我们的api 2.1进入我们图床的后台 ，点击仪表盘 2.2点击设置，点击外部服务 2.3下滑找到ModerateContent API Key的部分，填入我们刚才记住的api，并按照图示勾选 2.4然后我们就设置好了，上传个图片试试
2K20编辑于 2023-04-07 - 来自专栏大数据智能实战
基于tensorflow实现AI图片鉴黄（NSFW）
本文介绍了一种基于深度学习的图像鉴黄方法，该方法使用OpenCV和Caffe库对图像进行鉴黄任务。首先，使用OpenCV库加载图像，并进行预处理操作，如灰度化、二值化等。然后，使用Caffe库中的卷积神经网络模型对图像进行特征提取和分类。最后，使用Python脚本来实现图像的鉴黄任务，并输出结果。该方法在测试数据集上取得了较好的效果，具有较高的准确率和实时性。
8.2K90发布于 2018-01-09 - 来自专栏量子位
原来鉴黄师的KPI是这样的
为了大家的身心健康，我们有必要来探讨一下，如何才能科学有效地鉴黄。 ? 人类鉴黄行不行？ 评判一个人类鉴黄师行不行，首先要考虑知识渊博程度。 毕竟对于人类来说，鉴黄是个经验驱动型工作。 好，再来康康鉴黄师们的身体够不够结实。 冷知识：我们常说的“鉴黄”，在国内更多是“内容审核”或“内容安全”部门的工作。 很遗憾，AI鉴黄在一开始，就遇到了重重困难。 AI鉴黄难在哪？ 简单来说，AI鉴黄的过程是这样的： 最开始，由算法工程师给AI模型喂入大量已标注性感/色情的图片。 那么这时，AI鉴黄师哪怕完全不会鉴黄，也能达成“高正确率”的目标—— 只需要全判断成“正常图片”就行！ ? 这可比错夹了艺术作品严重多了。 如何让AI科学鉴黄？ 为了进一步减轻人类鉴黄师的工作量，AI鉴黄师还会“回看”自己打分低的那些图片：我到底为什么对它们拿不准？ 然后，再对这些图片进行学习，进一步提升鉴黄水平。
2.2K50发布于 2021-06-17 - 来自专栏机器学习算法与Python学习
158万张图像的鉴黄数据集
在这个项目中，作者构建了一个大型高质量图像鉴黄数据集，它有超过 158 万张图像，共分为 159 个大类别，且每一个类别还有若干子类别。 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
3.9K20发布于 2019-03-07 - 来自专栏IT笔记
UCloud 云服务内容鉴黄 Java 版本实现
无她，鉴黄API还没有这么智能，毕竟是自己训练的，不是那么专业！为了更好的服务广大网友，撸主决定接入更加智能快速的鉴黄服务。 能够精准识别图片、视频中的低俗内容，适用于各类用户的鉴黄审核需求，帮助您在业务层面降低违规风险，同时应用算法服务，也大大减轻了人工审核的投入成本。 最主要的是，鉴黄识别服务在2020年6月30日前，均免费试用。即使到期以后，小伙伴们也不用太担心，鉴黄识别服务定价采取阶梯定价方式，每日2000张免费调用额度，剩余部分不累积。 /v1/image/scan 鉴黄工具类： /** * ucloud 鉴黄 * @param imageUrl * @return * 返回值 * RetCode 0 标识正常 其余一律异常 接入新的鉴黄服务，和自建鉴黄一起使用双重保驾护航，同时小伙伴们可以自由的上传喜欢的动图了。
2.2K10发布于 2019-12-05 - 来自专栏腾讯云安全的专栏
鉴黄界的“Master”，其实是“他”
随手一搜 鉴黄师年薪20万？ 鉴黄师一天看多少部小电影？ 鉴黄师身体变差惨遭分手？ 那么，身体变差这是否对鉴黄工作者的一个理解误区？今天安小妹拉你们一起与一位“鉴黄师”交谈下，看看他如何说。 非常感谢鉴黄大师配合安小妹的采访，与其说他是一位鉴黄师，不如说他是鉴黄工作者背后的强有力支撑。那考虑到一些好奇宝宝发现鉴黄工作者的闲暇时间，我把聊天时间也打码，这是一个不能说的秘密。 后来这位“鉴黄师”告诉我，腾讯云天御的鉴黄技术是鉴黄界的“Master”，这一听，我当然假装质疑这是在吹牛，于是软磨硬泡之下，剧情反转，“鉴黄师”终于答应带安小妹见识下工作环境了。 传统鉴黄工作内容 由于部分敏感信息，安小妹也不好拍照了，鉴黄大师先给我边走边科普了传统鉴黄的工作内容是：依靠大量的鉴黄师每天审核视频截图。 “ 当你们谈论鉴黄伤身的时候 可能是你们鉴黄的姿势不正确 当我们谈论鉴黄的时候 我们谈论的是人工智能在图片识别的应用 by 天御鉴黄师 所以其实你不是鉴黄师，我也不是鉴黄师，我们今天说到的真正鉴黄师是天御
2.9K40发布于 2018-06-12 - 来自专栏科技云报道
AI让鉴黄“0”误差，从此涉黄师们不再被掏空
本月，北京首次关停涉黄直播平台“夜魅社区”。此前，映客、花椒等在直播、陌陌等平台的数十位主播因涉黄被永久封禁，商业需求激增“鉴黄师”职业，“鉴黄”势在必行。 人工智能鉴黄市场也是愈发竞争激烈，目前阿里绿网、腾讯万象优图、图普科技等团队已占据大量市场份额，那么人工智能鉴黄究竟发展到了什么程度，又能为鉴黄市场贡献多少光和热呢？ AI鉴黄效果怎么样，真否能解放鉴黄师？ 识别色情、暴恐、时政敏感信息、小广告等违规图片和视频方面都要表现卓越，才能真正解放鉴黄师。 智能鉴黄的生成具体步骤如下图所示。 智能鉴黄模型生成步骤 直播鉴黄一般从哪些方面进行鉴定？ 通常情况下，直播鉴黄通过视频截图、图像识别、语音技审、弹幕监控、关键字抽取等能力智能识别色情内容。 事实上，无论是智能鉴黄还是人工鉴黄，其目的都是为了营造一个更健康的网络环境。相对于人工鉴黄耗费大量的人力、财力，以及对员工身心的影响，依托大数据和云计算的智能鉴黄显得更为“现代化”。
5K20编辑于 2022-04-12 - 来自专栏Golang语言社区
GO语言利用K近邻算法实现小说鉴黄
return } func check(fp string, dis float64) { switch { case dis >= limen: fmt.Println(fp, dis, "涉黄"
1.5K50发布于 2018-03-26 - 来自专栏开源项目部署
用轻量应用服务器从零搭建一个鉴黄API
二，安装鉴黄API登录1panel，找到文件管理，将下面的这个压缩包上传上去，然后进行解压。 四，结论及重要说明在不需要额外付费情况下，就能简单制作一个鉴黄的api，而且速度还可以，准确率也挺高的，对于工作中有些地方上传图片确实是需要用到这样的功能。
67740编辑于 2025-01-18 - 来自专栏大龄程序员的人工智能之路
从人工智能鉴黄模型，尝试TensorRT优化
还记得前几年出现的职业鉴黄师这一职业么？传说百万年薪，每天看黄片看得想吐，但最近又很少有人提及这一职业，这个应监管而生的职业，因人工智能的出现又快速消亡。
2.4K40发布于 2019-07-02 - 来自专栏夜梦星尘的折腾日记
【docker】部署一个NSFW JS搭建一个私有的图片鉴黄API
docker run -d -p 127.0.0.1:5000:5000/tcp \ --env PORT=5000 \ --restart=always \ eugencepoi/nsfw_api docker_data/nsfw cd /root/data/docker_data/nsfw vim docker-compose.yml 输入以下内容： version: '3' services: nsfw-api : image: penndu/nsfw-api:latest restart: unless-stopped hostname: nsfw-api container_name : nsfw-api ports: - "14727:3000" docker-compose up -d 然后调用：http://yourIP:14727/classify即可
1.1K10编辑于 2024-08-20 - 来自专栏快乐阿超
srs的http api鉴权
——梁章钜 文档 https://ossrs.net/lts/zh-cn/docs/v5/doc/http-api#authentication # conf/http.api.auth.conf http_api { enabled on; listen 1985; auth { enabled on; username admin; fetch("http://localhost:1985/api/v1/clients/", { "headers": { 'Authorization': 'Basic ' + btoa "method": "GET", "mode": "cors", "credentials": "omit" }); bash： curl 'http://localhost:1985/api
78840编辑于 2023-10-18 - 来自专栏大飞的部落阁
DjangoRestFramework的Api如何鉴权
今天我们就来入门DjangoRestFramework的接口鉴权。 如上，需要鉴权的视图类（函数）继承了APIView，类似上节的PersonViewSet集成了ModelViewSet一样，我们使用DjangoRestFramework都是集成了它已有的功能；我们在视图类中指定了 admin/', admin.site.urls), path('app0/', include('app0.urls')), path('',views.hi), path('api-auth
2K20编辑于 2022-06-27 - 来自专栏Python中文社区
Python人工智能鉴黄师的自我修养
❈ 前阵子在设计一个智能黄反识别的方案，查阅了已有Paper，结合自己的一点想法，现对不良图像的识别进行以下梳理： 方案1：皮肤区域检测法 与正常图片相比，不良图片的最大特征就是一张图像里包含了大量暴露的皮肤区域
2.2K80发布于 2018-02-01
腾讯云开发者
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