158万张图像的鉴黄数据集

机器之心报道

如果你想训练一个内容审核系统过滤不合适的信息，或用 GAN 实现一些大胆的想法，那么数据集是必不可少的。但限制级图像很难收集，也很少会开源。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。另外，今天发这篇文章和情人节完全无关，和你是不是单身狗完全无关，一切是为了探索机器学习的前沿……(笑眯眯手动摸狗头）。

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，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。

整个项目和 nsfw_data_scrapper 项目一样提供对应的图像超链，不同类别及子类别都有对应的 TXT 文件，所有超链都储存在 TXT 文本中。如下所示为简单的数据示例，因为本文这个数据集尺度有点大，我们以 nsfw_data_scrapper 数据集为例：

数据集统计信息

raw_data 文件夹中可以找到不同类别及对应的 TXT 文本，以下是关于该数据集的一些统计信息：

• 159 个不同的类别

• 158.9331 万个 URL

• 下载并清洗后大约有 500GB，或者说 130 万张 NSFW 图像。

如下所示为不同类别与对应图像数，下图只截取了少量类别作为示例：

每一个类别还会有一些小类，例如在紧身衣裤（appearance_clothing_tight-clothing）的类别下，还会细分一些子类别：

这些子类别并没有统计信息，不过在读取图像并构建标注的过程中，我们可以考虑这些子类别，也可以忽略它们。

注意事项

1. 下载之后最好清洗一下数据集，如：

• 删除重复图像

• 移除被禁止/删除的图片（它们会产生一个特殊的图像占位符）

• 找出损坏的数据并将其移除

2. 注意噪声，一些资源提供了 NSFW 和中性图像的高度混合的数据。

3. 该库可以帮助检索 NSFW 图像，整个项目没有针对中性图像内容的专用 URL。

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