論文の概要: On-Device Content Moderation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.11845v1
- Date: Sun, 25 Jul 2021 17:06:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-07-27 16:24:33.906374
- Title: On-Device Content Moderation
- Title（参考訳）: オンデバイスコンテンツモデレーション
- Authors: Anchal Pandey, Sukumar Moharana, Debi Prasanna Mohanty, Archit Panwar,
Dewang Agarwal, Siva Prasad Thota
- Abstract要約: NSFW画像検出のための新しいオンデバイスソリューションを提案する。
我々は,ヌード,セミヌード,セーフな3つのカテゴリからなるデータセットをキュレートした。
このモデルは、カスタムNSFW16kデータセットで95%の精度でF1スコア0.91、NPDIデータセットで0.92MAPをリコールする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: With the advent of internet, not safe for work(NSFW) content moderation is a
major problem today. Since,smartphones are now part of daily life of billions
of people,it becomes even more important to have a solution which coulddetect
and suggest user about potential NSFW content present ontheir phone. In this
paper we present a novel on-device solutionfor detecting NSFW images. In
addition to conventional porno-graphic content moderation, we have also
included semi-nudecontent moderation as it is still NSFW in a large
demography.We have curated a dataset comprising of three major
categories,namely nude, semi-nude and safe images. We have created anensemble
of object detector and classifier for filtering of nudeand semi-nude contents.
The solution provides unsafe body partannotations along with identification of
semi-nude images. Weextensively tested our proposed solution on several public
datasetand also on our custom dataset. The model achieves F1 scoreof 0.91 with
95% precision and 88% recall on our customNSFW16k dataset and 0.92 MAP on NPDI
dataset. Moreover itachieves average 0.002 false positive rate on a collection
of safeimage open datasets.
- Abstract（参考訳）: インターネットの出現に伴い、nsfw(safe for work)コンテンツのモデレーションは、今日では大きな問題となっている。
スマートフォンは今や何十億という人々の日常生活の一部になっているので、スマートフォン上のnsfwコンテンツの可能性をユーザから検出し、示唆するソリューションを持つことは、さらに重要だ。
本稿では,NSFW画像検出のための新しいオンデバイスソリューションを提案する。
従来のポルノグラフィックコンテンツモデレーションに加えて,大規模なデモグラフィではnsfwのままであるセミヌードコンテンツモデレーションも取り入れており,ヌード,セミヌード,セーフイメージの3つの主要カテゴリからなるデータセットを収集した。
我々は,ヌードとセミヌードのフィルタリングを行うためのオブジェクト検出器と分類器のanensembleを開発した。
このソリューションは、セミヌード画像の識別とともに、安全でないボディ部分アノテーションを提供する。
weextensiveは、提案するソリューションをいくつかのパブリックデータセットとカスタムデータセット上でテストしました。
このモデルは、カスタムNSFW16kデータセットで95%精度でF1スコア0.91、NPDIデータセットで0.92MAPをリコールする。
さらに、itachievesはsafeimage open datasetのコレクションで平均0.002偽陽性率を示している。
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