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YOLOV5+DeepSort+SlowFast 实现多目标实时在线行为检测 从技术角度来看，自动识别色情图像可以通过以下步骤实现： 数据收集与标注：首先，需要收集大量的图像数据，并对其进行标注，标注定哪些图像包含色情内容，哪些不包含。 特征提取：从图像中提取有用的特征，这些特征可以是基于颜色、纹理、形状等低级视觉特征，也可以是更高层次的、通过深度学习模型自动学习的特征。 模型训练：使用机器学习算法（如卷积神经网络CNN）对特征进行训练，构建识别模型。这个模型需要能够区分色情图像和非色情图像。 模型评估与优化：通过测试集评估模型的性能，使用准确率、召回率等指标来衡量模型的效能，并根据需要对模型进行优化。 实时检测：将训练好的模型应用于实时检测，对计算机文件夹中的图像进行扫描，识别出包含色情内容的图像。