nsfwjs

NSFWJS est une puissante bibliothèque JavaScript conçue pour détecter directement les images indécentes ou NSFW (Not Safe For Work) côté client en utilisant TensorFlow.js. Elle permet aux développeurs d'intégrer la classification d'images dans des applications web sans envoyer d'images sensibles à un serveur. La bibliothèque classe les images en cinq catégories distinctes : Drawing (dessins sûrs pour le travail, y compris les anime), Neutral (images neutres sûres pour le travail), Porn (images pornographiques), Sexy (contenu sexuellement explicite mais non pornographique) et Hentai (dessins pornographiques). Les fonctionnalités clés incluent : - **Exécution côté client** : Fonctionne entièrement dans le navigateur de l'utilisateur, garantissant la confidentialité et réduisant la charge du serveur. - **Haute précision** : Atteint environ 90 % de précision avec les petits modèles et 93 % avec les modèles de taille moyenne. - **Plusieurs backends** : Prend en charge les backends WebGPU, WebGL, WASM et CPU via TensorFlow.js pour la compatibilité et les performances inter-navigateurs. - **Chargement flexible des modèles** : Propose des modèles intégrés comme MobileNetV2, MobileNetV2Mid et InceptionV3, ou permet aux utilisateurs d'héberger leurs propres modèles personnalisés pour réduire la taille du bundle. - **API simple** : Fournit des méthodes simples comme `load()` pour initialiser le modèle, `classify()` pour analyser des images (acceptant les éléments `<img>`, `<video>` ou `<canvas>`), et `dispose()` pour libérer la mémoire. - **Prise en charge de Node.js** : Peut également être utilisée dans des applications Node.js côté serveur avec `@tensorflow/tfjs-node`. La bibliothèque est sous licence MIT et largement utilisée dans des projets open-source, comme des extensions de navigateur pour filtrer le contenu NSFW.