裸体分类的最新进展：一项比较分析
计算机视觉与模式识别
2023-12-29 v1 人工智能
摘要
本文对现有基于裸露内容分类的图像分类技术进行了比较分析，重点关注其在内容审核中的应用。评估聚焦于基于CNN的模型、视觉Transformer以及来自Stable Diffusion和LAION的流行开源安全检查器。研究指出了当前评估数据集的局限性，并强调了需要更多样化和更具挑战性的数据集。本文讨论了这些发现对于开发更准确有效的在线平台图像分类系统的潜在影响。总体而言，研究强调了持续改进图像分类模型以确保平台用户安全和福祉的重要性。项目页面（包括演示和结果）公开于https://github.com/fcakyon/content-moderation-deep-learning。
引用
@article{arxiv.2312.16338,
title = {State-of-the-Art in Nudity Classification: A Comparative Analysis},
author = {Fatih Cagatay Akyon and Alptekin Temizel},
journal= {arXiv preprint arXiv:2312.16338},
year = {2023}
}
备注
Published at ICASSP 2023