NSFW

开始之前了解首先要先了解一下「NSFW」，「NSFW」是（Not Safe For Work）的意思,不适宜工作场所。(嗯~也就是说不适合工作的时候观看...) 是由yahoo开源的一套鉴黄的模型。
https://github.com/yahoo/open_nsfw
使用Caffe模型训练而来，主要是针对恐怖，血腥，色情等图片进行鉴别。

快速开始

项目的markdown中说明了使用方式，非常简单的Docker一键启动。大家可以去github直接查看使用方式。

docker build -t caffe:cpu https://raw.githubusercontent.com/BVLC/caffe/master/docker/cpu/Dockerfile

嗯...好吧,无法访问。给出了一个·假地址·。那么只能选择其他的方案了。
自行安装失败...Caffe环境没有安装成功,国外的环境基本都是Ubuntu,而国内的都是CentOS。尝试N次。放弃！
后来发现Tensorflow-nsfw的版本。

「https://github.com/mdietrichstein/tensorflow-open_nsfw」

当前支持python3.6 与 tensorflow 1.12。已经通过相关测试，其他版本请慎重测试。尽量选择相同版本。
下载完成环境正常的话直接可以通过

python classify_nsfw.py -m data/open_nsfw-weights.npy test.jpg

进行测试。「注意:当前仅支持jpeg格式图片」

Results for 'test.jpg'	SFW score:	0.9355766177177429	NSFW score:	0.06442338228225708

NSFW score 就是识别出不适合于工作场景的分值。总分为10分，分值越高，表示该图片越不适合于工作场景。

测试

说实话图片还真是难找，特别是对我,完全就找不到哪里的图片能让分值变成8分以上~ 利用搜索引擎找了几张图片，个人觉得应该要8分以上了。但是结果...

苍老师

结果分值

但是计算结果仍是差强人意！