一个严肃的关于深度学习鉴黄的问题

[xwhxbg]

怎么鉴别平胸妹子？我试图把平胸妹子标记为黄图，但是会误伤没穿上衣的汉子啊，怎么办呢？

[Trim21]

既然男女的标准不一样,就先判断性别...

[akira]

一堆男的有 B 兆杯

[alvinbone88]

如果要识别性别的话，可以考虑计算手、脚的大小，腰围，臀围以及大腿，有可能还要加上面部识别

一般来说，男的手脚相对来说大一些，腰也会比女的要粗；男的大腿和臀部没有女的那么丰满

最后问一句，楼主的算法能识别 gay 片不？

[des]

@alvinbone88 怎么，你想借一部说话么？

[Faiz555]

如果是胖子怎么办，不是平胸呢

[alvinbone88]

@des #64 不不不，纯粹是好奇

[orvice]

有时候路上都会和朋友讨论下刚刚走过去的是男还是女- -
机器更不知道了 233

[shiyouming91]

求训练数据顺便求 block😂

[shakespark]

@alvinbone88 出门右转 500 米就到 pornhub

[shakespark]

@shiyouming91 为啥要自求 block

[VicYu]

乳头间距和肩宽，有一个比例，男女的值不一样

帮你找找当时的数据，14 年做的，有点困难

[northisland]

既然都做了这么事儿逼的项目了，标准当然设的严一点啊

做了这种项目，就比较类似临时工，关键时刻给内容审查、精神文明顶雷的。要有觉悟

[northisland]

@VicYu

作这事是一大串模式识别的 pipeline 么？

[wildlynx]

不是“宁可错杀千个，不可放过一个”吗？

[mcone]

楼主你到底之前做过这个方向吗？看了一遍你的回复，我觉得你不太像是遇到问题求助，而是试图通过大家来入门这项工作；如果我判断错的话，我觉得你可能需要重新理一下你的思路

我室友两年前做过这个，还发了一篇 ccfc 的垃圾会议，一个求数据的都被你屏蔽掉，我也是非常不理解，这一块真的没有像样的公开数据集，你的数据怎么来的，除非是自己抓的，不然难道没有自带 label ？至少作为甲方，乙方难道没有一个大致的需求进一步来细化某些问题（是否区分男女，图片是否露脸等）？

另外，看你多次提到 open-nsfw，我由于室友的关系也接触过这个，只想说啊……尽信书不如无书。如果这句话做不到的话，那就尽信书别求创新就行了，至少自己不会把自己推入一个看似努力但是没什么卵用的大坑

[xwhxbg]

@alvinbone88 不能。。。ish，我的样本没有那么丰富 T T
@shiyouming91 左转 metart，我数据在那爬的
@northisland 是啊，我都想设置 0.3NSFW 就屏蔽了。。。
@mcone 我没做过这个方向，而且以前是前端来着。。。赶鸭子上架了，开口求数据的几位同学我观察了一下，可能单纯就是求黄图的，我的数据是 metart 上抓的，然后手动分类，训练集 1500 黄图，1500 不黄的，没得甲方，产品爸爸提的需求，不关心我怎么实现。open-nsfw 主要提供参考，我是用的 TensorFlow，它用的 Caffe，不过它的 loss 函数和激发函数都很有价值。这方面的书我基本没看过，有啥推荐的么，目前在看 andrew ng 的课，比较基础。

[xwhxbg]

感觉大家对深度学习有点误会，类似于体征比如 cup 这样的数据从图上面是得不到的，除非你有人家体检的数据

总结了一下各个楼层的回答，目前看来比较可行的是通过无监督学习先去分类，然后看看哪些类是黄图。

其余的方法，比如测量 nipple 的大小是基本不可行的，图的像素分布并不能决定这个，除非能有体检的数据

另外我是真的很水啊，我以前是前端来着，深度学习是因为产品爸爸有需求，然后公司又不大，所以我就来做了

到今天我还在看人家的视频 tutorial 呢。。。

[mcone]

@xwhxbg 难怪，看你回复感觉就不是做这个的……

没有甲方就去问产品爸爸吧，让他把需求进一步细化，你的疑问都丢给他过一遍再说。另外，你这正负样本加起来才 3k …………你让产品爸爸想办法在数据集后面加两个 0 吧，最起码加一个 0 然后用 svm 之类的简单分类器；不然要么放弃训练只拿别人模型做测试，结果随缘，要么让这个 PM 滚……

另外，如果赶鸭子上架的话，如果不是时间特别宽裕个人建议别看 dl 的课程了，学完了你也会发现在应用中没啥大用（实际工业中几乎都是掉包侠，谁管你反向传播公式怎么推）。真想看的话，找一本统计机器学习的书从基础慢慢啃，DL 理论上主要就是数学基础+网络拓扑两部分

[Raidal]

训练识别脸也越来越难，现在很多小男生脸部特征越来越像女生，：）逃

[auhah]

学会拒绝产品的不合理需求