Cel pracyLegalne materiały pornograficzne stanowią niejednolitą grupę materiałów audiowizualnych, które przedstawiają jedną lub większą liczbę osób powyżej osiemnastego roku życia podczas podejmowania czynności o charakterze seksualnym. Celem badań było wytrenowanie modelu sieci neuronowej do klasyfikacji zadanych typów materiałów pornograficznychMetodaMateriały włączone do zbioru treningowego (3600 materiałów) i walidacyjnego (900 materiałów) podlegały restrykcyjnym kryteriom włączenia, a następnie były ręcznie klasyfikowane. Na tak przygotowanych materiałach wytrenowano głęboką sieć neuronową. Do badań zaklasyfikowano sześć modeli bazujących na różnych architekturach konwolucyjnych sieci neuronowych (ResNet152, ResNet101, VGG19, VGG16, Squeezenet 1.1, Squeezenet 1.0). Każdy z nich został wytrenowany na tej samej grupie zdjęć, a proces treningu odbywał się przy wykorzystaniu biblioteki fast.ai.WynikiStworzono model, który w porównaniu do modelu pilotażowego, umożliwia klasyfikację większej ilości typów materiałów pornograficznych, przy jednocześnie większej skuteczności, a dzięki opisaniu każdego zdjęcia, znane są również ograniczenia dokonywanej klasyfikacji.WnioskiOmówiono przyszłe zastosowania modelu w seksuologii klinicznej oraz psychiatrii. Rozwój prac nad głębokimi sieciami neuronowymi w seksuologii wydaje się być szczególnie obiecujący z co najmniej dwóch powodów. Po pierwsze, możliwe jest stworzenie narzędzia przeznaczone do automatycznego wykrywania materiałów pornograficznych z małoletnimi i zastosowanie go w trakcie postępowania sądowego. Po drugie, po dotrenowaniu zaprezentowanego modelu o zdjęcia kobiet oraz mężczyzn, którzy nie podejmują aktywności seksualnej, można by wykorzystać model do filtrowania treści nieodpowiednich do oglądania przez małoletnich
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.