项目地址：https://github.com/EBazarov/nsfw_data_source_urls
上个月我们介绍了一个有 22 万张 NSFW 图像的 GitHub 项目（nsfw_data_scrapper），仅分为 5 个类别。这个项目不同类别之间的距离并不是很明显，且有很多图像存在误分类或不应该归类于 NSFW 中。不过 nsfw_data_scrapper 项目确实是近来少有的开源图像鉴黄数据集，开源一个多月以来获得了 7000+的 GitHub 收藏量。
nsfw_data_scrapper 项目链接：https://github.com/alexkimxyz/nsfw_data_scrapper
在这篇文章中，我们将介绍一个新的鉴黄图像开源项目，它的 158 万数据量足够训练一个大型分类模型或生成模型，而且充足的类别也提升了数据的质量。总体而言，我们会发现该项目的图像分类比较准确，至少我们采样的一些图像都属于 NSFW 和对应的类别。
整个项目和 nsfw_data_scrapper 项目一样提供对应的图像超链，不同类别及子类别都有对应的 TXT 文件，所有超链都储存在 TXT 文本中。如下所示为简单的数据示例，因为本文这个数据集尺度有点大，我们以 nsfw_data_scrapper 数据集为例：
数据集统计信息
raw_data 文件夹中可以找到不同类别及对应的 TXT 文本，以下是关于该数据集的一些统计信息：
159 个不同的类别
158.9331 万个 URL
下载并清洗后大约有 500GB，或者说 130 万张 NSFW 图像。
如下所示为不同类别与对应图像数，下图只截取了少量类别作为示例：
每一个类别还会有一些小类，例如在紧身衣裤（appearance_clothing_tight-clothing）的类别下，还会细分一些子类别：
这些子类别并没有统计信息，不过在读取图像并构建标注的过程中，我们可以考虑这些子类别，也可以忽略它们。
注意事项
1. 下载之后最好清洗一下数据集，如：
删除重复图像
移除被禁止/删除的图片（它们会产生一个特殊的图像占位符）
找出损坏的数据并将其移除
2. 注意噪声，一些资源提供了 NSFW 和中性图像的高度混合的数据。
3. 该库可以帮助检索 NSFW 图像，整个项目没有针对中性图像内容的专用 URL。
