منصوبے کے بارے میں

NSFWJS ایک طاقتور JavaScript لائبریری ہے جو TensorFlow.js کا استعمال کرتے ہوئے براہ راست کلائنٹ سائیڈ پر غیر مناسب یا NSFW (Not Safe For Work) تصاویر کی شناخت کے لیے ڈیزائن کی گئی ہے۔ یہ ڈویلپرز کو اجازت دیتی ہے کہ وہ حساس تصاویر کو سرور پر بھیجے بغیر ویب ایپلیکیشنز میں تصویر کی درجہ بندی شامل کر سکیں۔ یہ لائبریری تصاویر کو پانچ الگ الگ اقسام میں درجہ بندی کرتی ہے: Drawing (محفوظ ڈرائنگز بشمول anime)، Neutral (محفوظ غیر جانبدار تصاویر)، Porn (فحش تصاویر)، Sexy (جنسی طور پر واضح لیکن فحش نہیں)، اور Hentai (فحش ڈرائنگز)۔ اہم خصوصیات میں شامل ہیں: - **کلائنٹ سائیڈ پر عمل درآمد**: مکمل طور پر صارف کے براؤزر میں چلتی ہے، جس سے رازداری یقینی ہوتی ہے اور سرور پر بوجھ کم ہوتا ہے۔ - **اعلیٰ درستگی**: چھوٹے ماڈلز کے ساتھ تقریباً 90% اور درمیانے سائز کے ماڈلز کے ساتھ 93% درستگی حاصل کرتی ہے۔ - **متعدد بیک اینڈز**: TensorFlow.js کے ذریعے WebGPU، WebGL، WASM، اور CPU بیک اینڈز کی معاونت کرتی ہے تاکہ مختلف براؤزرز میں مطابقت اور کارکردگی یقینی ہو۔ - **لچکدار ماڈل لوڈنگ**: MobileNetV2، MobileNetV2Mid، اور InceptionV3 جیسے بلٹ ان ماڈلز پیش کرتی ہے، یا صارفین کو اپنے حسب ضرورت ماڈلز ہوسٹ کرنے کی اجازت دیتی ہے تاکہ بنڈل سائز کم ہو۔ - **سادہ API**: سیدھے طریقے فراہم کرتی ہے جیسے `load()` ماڈل کو شروع کرنے کے لیے، `classify()` تصاویر کا تجزیہ کرنے کے لیے (جو `<img>`، `<video>`، یا `<canvas>` عناصر قبول کرتا ہے)، اور `dispose()` میموری خالی کرنے کے لیے۔ - **Node.js کی معاونت**: `@tensorflow/tfjs-node` کا استعمال کرتے ہوئے سرور سائیڈ Node.js ایپلیکیشنز میں بھی استعمال کی جا سکتی ہے۔ یہ لائبریری MIT لائسنس کے تحت ہے اور اوپن سورس پروجیکٹس میں بڑے پیمانے پر استعمال ہوتی ہے، جیسے NSFW مواد کو فلٹر کرنے کے لیے براؤزر ایکسٹینشنز۔