इस प्रोजेक्ट के बारे में

NSFWJS एक शक्तिशाली JavaScript लाइब्रेरी है जिसे TensorFlow.js का उपयोग करके सीधे क्लाइंट-साइड पर अश्लील या NSFW (Not Safe For Work) छवियों का पता लगाने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह डेवलपर्स को संवेदनशील छवियों को सर्वर पर भेजे बिना वेब अनुप्रयोगों में छवि वर्गीकरण एकीकृत करने की अनुमति देता है। लाइब्रेरी छवियों को पाँच अलग-अलग श्रेणियों में वर्गीकृत करती है: Drawing (एनीमे सहित कार्य-सुरक्षित चित्र), Neutral (कार्य-सुरक्षित तटस्थ छवियाँ), Porn (अश्लील छवियाँ), Sexy (यौन रूप से स्पष्ट लेकिन अश्लील नहीं), और Hentai (अश्लील चित्र)। मुख्य विशेषताएँ शामिल हैं: - **क्लाइंट-साइड निष्पादन**: पूरी तरह से उपयोगकर्ता के ब्राउज़र में चलता है, गोपनीयता सुनिश्चित करता है और सर्वर लोड कम करता है। - **उच्च सटीकता**: छोटे मॉडलों के साथ लगभग 90% और मध्यम आकार के मॉडलों के साथ 93% सटीकता प्राप्त करता है। - **एकाधिक बैकएंड**: क्रॉस-ब्राउज़र संगतता और प्रदर्शन के लिए TensorFlow.js के माध्यम से WebGPU, WebGL, WASM, और CPU बैकएंड का समर्थन करता है। - **लचीला मॉडल लोडिंग**: MobileNetV2, MobileNetV2Mid, और InceptionV3 जैसे अंतर्निहित मॉडल प्रदान करता है, या उपयोगकर्ताओं को बंडल आकार कम करने के लिए अपने स्वयं के कस्टम मॉडल होस्ट करने की अनुमति देता है। - **सरल API**: मॉडल को आरंभ करने के लिए `load()`, छवियों का विश्लेषण करने के लिए `classify()` (जो `<img>`, `<video>`, या `<canvas>` तत्वों को स्वीकार करता है), और मेमोरी मुक्त करने के लिए `dispose()` जैसे सीधे तरीके प्रदान करता है। - **Node.js समर्थन**: `@tensorflow/tfjs-node` का उपयोग करके सर्वर-साइड Node.js अनुप्रयोगों में भी उपयोग किया जा सकता है। लाइब्रेरी MIT लाइसेंस प्राप्त है और ओपन-सोर्स परियोजनाओं में व्यापक रूप से उपयोग की जाती है, जैसे NSFW सामग्री को फ़िल्टर करने के लिए ब्राउज़र एक्सटेंशन।