鉴黄 打胶

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图片实测：智能鉴黄，哪家强？ - 知乎 - 知乎专栏

第一张图片： 不用多说，这种类型的是犯罪图片 (已打码处理)，人工审核：×××一张!那么人工智能鉴黄平台会如何评判呢?结果请见下图。 结果显示分别是：腾讯云、阿里绿网、图谱科技、网易云易盾 从测试结果来看，个别智能识别系统的检测结果不尽人意 (检测结果百分比越高代表违规越严重，反之，百分比低则可能被当做为正常性感图片)。 总体来看，网易云易盾和阿里绿网的结果还是比较不错的。 第二张图片： 这张图片没打码之前，属于典型的擦边球图片，鉴黄服务平台会是什么反应?我们一起来看看。 结果显示分别是：腾讯云、阿里绿网、图谱科技、网易云易盾 这张图片有打擦边球的嫌疑，对于人工审核来说，这些擦边球基本上不可能通过。 但是，对于智能系统来说，还是有通过的可能性的。

当一名鉴黄师是怎样一番体验？ - 知乎

对鉴黄师的工作内容和体验，大众可能还是多了太多美好的幻想！. 脸书作为拥有20亿级用户的 巨无霸 产品。. 内容和画面的尺度远超过我们的想象，在脸书这个职位的角色被定义为内容 审核员 ，鉴别的也不只是“黄”而已，暴力、仇恨、恐怖主义、断头 ...

鉴黄界最难的音频识别问题，腾讯云给解决了-腾讯云开发者社区-腾讯云

鉴黄界最难的音频识别问题，腾讯云给解决了. 音视频的多媒体化，正在撬动大量用户的原创热情，但由此产生的海量内容却带来新的难题。. 一方面，由用户端产生的内容（UGC）跨度广泛，质量参差不齐； 另一方面，部分打“擦边球”、违规内容，蒙混在海量 ...

你们还记得第一次懵懵懂懂的打胶吗，后来一发不可收拾，把打胶当成每日任务_哔哩哔哩_bilibili

打胶 小哥爱打胶 发消息 各类商品商务对接 18665432713，小号【小哥打个胶】怕你们找不到回家打胶的路，小哥唯一B哩打胶号：小哥Da打胶，打得一手好胶 接下来播放 自动连播 只要掌握这些方法技巧，自己打胶很又容易又美观 快乐集锦 8857 3 新手打胶教程 杭州打胶李师傅 5.1万 4 很少有人知道的硅胶技，这种方法， 只有专业人士才会使用 DIY生活妙招 3.9万 22 打密封胶看似简单，手法蕴含多年功底，老师傅透露两个小技巧 蓝天碧野八零后 7.1万 68 灵魂打胶，有没有想学打胶的，正经教学 内涵萌主

网友做了个黄图检测器，这准确率太过分了 - 商业新知

和鉴黄相似，但内容审核专业需要鉴别的内容更广。 这事儿干多了，心态真的很容易裂开。 于是乎，ai鉴黄这种技术应运而生。 无论用来做啥，ai的原理都是类似的，它需要大量数据去训练，直到能精准识别位置。 ai鉴黄也是如此，需要工程师投喂大量确认为 ...

Question | 标注下数据、训练个模型，商用的智能鉴黄有这么简单吗？_网易易盾

机器鉴黄其实是比较宽泛的概念，可以是通过规则系统来实现，比如基于MD5、基于用户的IP等信息设置黑名单库，直接基于规则进行拦截。 当然大部分还是会采用算法模型，也就是用算法模型判断一张图像中是否包含色情信息，本质上就是图像识别。 图像识别作为人工智能热潮下的宠儿，这几年的发展可谓日新月异，主要经历了深度学习兴起前手工设计特征到深度学习时代通过网络学习特征的过程，目前在部分任务上的效果甚至超越了人类。 图像识别中最常见的就是图像分类算法，从AlexNet到VGG，从ResNet到DenseNet，目前的图像分类算法可以较为准确地区分ImageNet的1000类数据，鉴黄本身也是对输入图像做分类，因此采用图像分类算法就是顺其自然的事。

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158万张图像的鉴黄数据集，这份学习资料你扛得住吗？_flyfor2013的博客-CSDN博客

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 ，而且充足的类别也提升了数据的质量。. 总体而言，我们会发现该项目的图像分类比较准确，至少我们采样的一些图像都属于 NSFW 和对应的类别 ...

鉴黄师德柱 on Twitter: "打胶被发现，先是被惊吓后是口吐芬芳 @dezhuzt⚡ @luoliao8 @wqganenshi ...

“打胶被发现，先是被惊吓后是口吐芬芳 @dezhuzt⚡ @luoliao8 @wqganenshi_ @euteeeee @sexgirlgirlgirl”