前言
本次模型主要提升了识别准确率以及降低损失LOSS。
从上一次的文章修改而来，使用resnet50网络重新训练 https://b.julym.com/original/1191.html，实现五分类NSFW识别，训练集是从Github上的 nsfw_data_scraper 项目下载下来的（该项目提供了五个分类的图片Url直链，需要自行写脚本下载（项目中提供的脚本因为**原因没办法用...），分别是drawings、hentai、neutral、sexy、porn。）
最后训练出来的模型准确度在92.9%左右，损失loss在0.21左右。识别速度大概40-60MS左右，第一次识别会慢一些（加载库），后面就快了。
（下面的图我就懒得重新截图了哈 哈哈哈@(小眼睛)）
PS：又水了一篇
（三十张图片全都识别正确了，标红字代表识别有误）
示例图
（由于Google Adsense（我的金主爸爸）不能放出裸露 性诱惑 性暗示等图片 所以 我打码了@(脸红)）
使用说明
[info]Windows 系统[/info]
Windows 只需要下载打包好的程序解压出来双击打开运行“NSFW.exe”，调用地址为0.0.0.0:8777（表示当前IP地址）
[info]Linux 系统[/info]
Linux 只需要下载打包好的程序后执行命令解压出来运行“NSFW”，调用地址同样为0.0.0.0:8777（表示当前IP地址）
所需指令如下：
unzip NSFW\ FOR\ Linux.zip cd NSFW ./NSFW
[info]下载链接[/info]
下载链接: https://pan.baidu.com/s/1E8cYdMe7z77U8AcM1eBDpg 提取码: jsrt
NSFW for windows.zip 是Windows系统的运行程序
NSFW for linux.zip 是Linux系统的运行程序
调用说明
请求URL：http://IP:PORT/nsfw (默认是http://127.0.0.1:8777/nsfw)
传递参数：img
参数内容为base64编码过的二进制图片数据
返回内容示例：
{"predict": "sexy", "drawings": "2.2605875e-06", "hentai": "2.7984765e-06", "neutral": "5.642233e-07", "porn": "2.3740056e-06", "sexy": "0.999992", "took": 40}
请求后返回一段JSON，predic 为预测结果，took为消耗时间，其他五项为可能性值。
公用的API接口就不放出来了，上次超星查题的接口被大批量爆破，直接就把服务器挤爆了，直接找我要题库数据库我可能直接给你了，这么搞（还是大批量的用代理IP进行请求）。。现在接口我已经停掉了，估计被他爬了十几万题了，也有可能仅仅只是想进行CC攻击。反正他死了一万个妈！@[鄙视]
冷静分析→放弃分析→掌声@(脸红)
OωO
大佬我又来了，当我在linux上运行
./NSFW 时，报以下错误，是什么情况(´இ皿இ｀)
[24554] Error loading Python lib ‘/data/NSFW/libpython3.8.so.1.0′: dlopen: /lib64/libm.so.6: version `GLIBC_2.29’ not found (required by /data/NSFW/libpython3.8.so.1.0)
这个我也没遇到过，建议百度，python打包好的软件包就容易出问题@(不高兴)
兄弟，解决了嘛
没有，摆烂了
python 源码 https://b.julym.com/original/1591.html
有空我改下代码发出来
大佬，有没有pb模型
没 pb你转一下呗
pb模型只会java调用@(害羞)
python调用只会比Java更简单以及方便 放心喔
python 源码 https://b.julym.com/original/1591.html