隨着內容審核的要求越來越嚴，圖片鑒黃幾乎是所有做UGC內容應用的標配了。最近在阿里雲上搭建了圖片鑒黃的應用，發現如果結合阿里雲的鑒黃接口和自建人工智能鑒黃系統，可以節省至少85%的費用。
1. 直接使用阿里雲的圖片鑒黃接口
阿里雲的圖片鑒黃服務基於深度學習技術神經網絡算法，經筆者實測准確率比較高，對圖片數量不太高的場景，可以直接使用。如果你的服務和數據都是部署在阿里雲上的話，那么所有的數據通訊都是走內網，幾乎免費。如果用其他第三方服務，還要通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，開通后即可調用阿里雲的圖片鑒黃，圖片涉政恐暴識別，圖片不良場景識別等多種圖片鑒別服務。從初次調用某一功能開始的一個月內，該功能都有一定的免費檢測次數，一般是每天3000張圖片，足夠做測試開發用。
阿里雲的鑒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，可以有更好的控制。當然如果應用場景簡單，可以直接用站點檢測，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。一般情況下用同步檢測方式即可，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，個別情況下會到5秒，但配上足夠的用戶交互，通常可以滿足需求。具體開發文檔參見鑒黃同步檢測API。
檢測接口一般返回三種可能結果，如果是pass，則不是黃圖；如果是block，根據阿里的准確率，可以直接判定為黃圖；如果是review, 阿里的建議是人工審核。我實際運行下來發現，阿里的系統主要是對動漫內容的准確率不確定。所以如果你的場景都是實景圖，同時又不想做人工審核的系統，也可以直接認為是黃圖。但如果你有大量二次元內容，則肯定要人工審核了。
【省錢秘笈來了！】開發完成后，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！
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然后點擊“按量加油包”，我一般選擇300萬次，性價比比較高。
2. 搭建自己的人工智能鑒黃系統
如果自己的圖片處理量比較大，或者短時間內需要處理一大批圖片，那么使用阿里雲的鑒黃服務會不太划算。比如說我們需要一次性處理300萬張圖片，按量加油包需要4590萬元。但自己搭建一套准確率稍低的鑒黃系統，先過濾掉90%以上肯定不是黃圖的內容，再把剩下的10%傳給阿里雲的鑒黃接口，就只需要10%的鑒黃費用+1台ECS的錢。一般2核4G的ECS足夠運行一個初級鑒黃系統，每個月也就不到200塊。所以整體費用就降到了700元，可以省85%的費用。
先購買一台2核4G的ECS，阿里雲的ECS雲服務3折起活動，只需要1404元/年，每個月不到120元。
然后搭建自己的人工智能鑒黃系統。初級的人工智能鑒黃系統用二分類網絡判斷就可以，訓練數據包括正例負例兩個集合。其中正例需要自己收集，最好1萬張圖片以上。負例則收集各種各樣的正常圖片，數量與正例一致即可。
為了方便試驗，我們可以拿github上的Open nsfw model項目作測試。這個項目的Yahoo開源的不適合工作場景（Not Suitable for Work）圖片識別項目。 項目鏈接里有已經訓練好的模型。也可以通過增加自己的訓練集進行調優。
我試驗的Open nsfw系統（預先訓練的模型）判斷為黃圖或不確定的比例在10%左右，比較粗糙。但拿這個結果作為調用阿里雲鑒黃接口的前置，可以節省85%的費用。
而實際應用中，我增加了數據集並調優后，判斷為黃圖或不確定的比例在5%左右，實際節省了超過90%的費用。
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