阿里雲人工智能實戰第一槍：圖片鑑黃節省90%費用

隨着內容審覈的要求愈來愈嚴，圖片鑑黃幾乎是全部作UGC內容應用的標配了。最近在阿里雲上搭建了圖片鑑黃的應用，發現若是結合阿里雲的鑑黃接口和自建人工智能鑑黃系統，能夠節省至少85%的費用。

1. 直接使用阿里雲的圖片鑑黃接口

阿里雲的圖片鑑黃服務基於深度學習技術神經網絡算法，經筆者實測準確率比較高，對圖片數量不過高的場景，能夠直接使用。若是你的服務和數據都是部署在阿里雲上的話，那麼全部的數據通信都是走內網，幾乎免費。若是用其餘第三方服務，還要經過公網進行圖片傳輸，耗費帶寬。

點擊免費開通阿里雲的內容安全功能，開通後便可調用阿里雲的圖片鑑黃，圖片涉政恐暴識別，圖片不良場景識別等多種圖片鑑別服務。從初次調用某一功能開始的一個月內，該功能都有必定的免費檢測次數，通常是天天3000張圖片，足夠作測試開發用。

 

 

阿里雲的鑑黃服務包括內容檢測API，站點檢測，和OSS違規檢測三種模式。我推薦使用內容檢測API，能夠有更好的控制。固然若是應用場景簡單，能夠直接用站點檢測，和OSS違規檢測。

內容檢測API有同步檢測和異步檢測兩種方式。通常狀況下用同步檢測方式便可，開發部署都比較簡單。阿里雲API接口的響應時間也比較快， 大約在1秒左右，個別狀況下會到5秒，但配上足夠的用戶交互，一般能夠知足需求。具體開發文檔參見鑑黃同步檢測API。

 

檢測接口通常返回三種可能結果，若是是pass，則不是黃圖；若是是block，根據阿里的準確率，能夠直接斷定爲黃圖；若是是review, 阿里的建議是人工審覈。我實際運行下來發現，阿里的系統主要是對動漫內容的準確率不肯定。因此若是你的場景都是實景圖，同時又不想作人工審覈的系統，也能夠直接認爲是黃圖。但若是你有大量二次元內容，則確定要人工審覈了。

【省錢祕笈來了！】開發完成後，則要選擇付費方式。購買內容安全流量包比較划算。阿里雲，永遠是流量包划算！流量包划算！流量包划算！

點擊打開流量包購買傳送門，點擊」當即購買「按鈕，進入內容安全流量包購買頁面。

 

而後點擊「按量加油包」，我通常選擇300萬次，性價比比較高。

 

 

2. 搭建本身的人工智能鑑黃系統

若是本身的圖片處理量比較大，或者短期內須要處理一大批圖片，那麼使用阿里雲的鑑黃服務會不太划算。好比說咱們須要一次性處理300萬張圖片，按量加油包須要4590萬元。但本身搭建一套準確率稍低的鑑黃系統，先過濾掉90%以上確定不是黃圖的內容，再把剩下的10%傳給阿里雲的鑑黃接口，就只須要10%的鑑黃費用+1臺ECS的錢。通常2核4G的ECS足夠運行一個初級鑑黃系統，每月也就不到200塊。因此總體費用就降到了700元，能夠省85%的費用。

先購買一臺2核4G的ECS，阿里雲的ECS雲服務3折起活動，只須要1404元/年，每月不到120元。

 

而後搭建本身的人工智能鑑黃系統。初級的人工智能鑑黃系統用二分類網絡判斷就能夠，訓練數據包括正例負例兩個集合。其中正例須要本身收集，最好1萬張圖片以上。負例則收集各類各樣的正常圖片，數量與正例一致便可。

爲了方便試驗，咱們能夠拿github上的Open nsfw model項目做測試。這個項目的Yahoo開源的不適合工做場景（Not Suitable for Work）圖片識別項目。 項目連接裏有已經訓練好的模型。也能夠經過增長本身的訓練集進行調優。

我試驗的Open nsfw系統（預先訓練的模型）判斷爲黃圖或不肯定的比例在10%左右，比較粗糙。但拿這個結果做爲調用阿里雲鑑黃接口的前置，能夠節省85%的費用。

而實際應用中，我增長了數據集並調優後，判斷爲黃圖或不肯定的比例在5%左右，實際節省了超過90%的費用。

 

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