一个高质量的用于NSFW（涉黄检测等领域）的测试集

SYSZUXnsfw具有如下特点：

• 划分为porn(涉黄)、 sexy(性感)、 neutral(中立)三部分，每部分300张测试图片；
• 划分为标准：裸露敏感部位或者明显性行为判定为涉黄、穿着少裸露大面积皮肤但未暴露隐私部位判定为性感、其余为中立；
• 贴近实际环境，分数高低直接体现算法落地的成熟度；
• 标准的ClassifierReport模块来打分，公平程度犹如高考；

dataset目录中的图片文件使用git lfs维护，克隆该项目前，你需要首先安装git-lfs：

#on Linux
apt install git-lfs

#on macOS
brew install git-lfs

然后：

#克隆该项目
git clone https://github.com/DeepVAC/SYSZUXnsfw

#拉取dataset图片
git lfs pull

项目的目录说明如下：

测试集上的分数可以通过deepvac项目lib库的syszux_report模块（ClassifierReport类，来自https://github.com/DeepVAC/deepvac/blob/master/lib/syszux_report.py ）给出。ClassifierReport类会给三分类的混淆矩阵和评估指标。

• 第一行说明300张涉黄图片295张预测为涉黄即分类正确，5张预测为性感即分类错误，0张预测为中立；
• 第二行说明300张性感图片9张预测为涉黄即分类错误，290张预测为性感即分类正确，1张预测为中立即分类错误；
• 第一行说明300张中立图片0张预测为涉黄，3张预测为性感即分类错误，297张预测为中立即分类正确；

预测正确样本数量(numcorrect)：(TP+TN)；
准确率(accuracy)：(TP+TN) / (TP+FN+FP+TN)；
每一类的精准率(precision)：FP / (TP+FP)；
每一类的召回率(precision)：FP / (TP+FN)；
每一类的F1-Score：F1-score = 2TP/(2TP+FP+FN)；
准确率accuracy和精确率precision都高的情况下，F1 score也会显得很高；

#use the ClassifierReport class
report = ClassifierReport('gemfield',5, 3)
report.add(1, 2).add(1, 1).add(0, 0).add(0, 2).add(2, 2)
report()

程序会输出markdown格式的报告：

• dataset: gemfield

• duration: 0.000

• accuracy: 0.600

• CONFUSION-MATRIX

• TEST NSFW REPORT

本项目仅限用于纯粹的学术研究，如：

• 个人学习；
• 比赛排名；
• 公开发表且开源其实现的论文；

不得用于任何形式的商业牟利，包括但不限于：

• 任何形式的商业获利行为；
• 任何形式的商务机会获取；
• 任何形式的商业利益交换；

我们欢迎各种形式的贡献，包括但不限于：

• 提交自己的作品/产品在SYSZUXnsfw上的成绩；
• 发现和Fix项目的bug；
• 提交高质量的测试集数据；