阿里云使用什么对oss对象存储中的照片进行鉴黄，阿里云对象存储oss怎么收费

***：主要涉及两个关于阿里云的问题。一是阿里云采用何种方式对OSS对象存储中的照片进行鉴黄，二是阿里云对象存储oss的收费情况。未给出具体鉴黄手段及OSS收费细节相关内容，仅提出这两个关于阿里云服务的疑问点，旨在了解阿里云在对象存储照片鉴黄技术方面的情况以及OSS的成本相关的收费模式等信息。

本文目录导读：

1. 阿里云对象存储OSS收费模式
2. 阿里云OSS照片鉴黄机制

《阿里云对象存储OSS收费模式及OSS照片鉴黄机制深度解析》

阿里云对象存储OSS收费模式

（一）存储容量费用

1、按量付费

- 阿里云OSS提供了按量付费的存储容量计费方式，对于这种方式，用户根据实际使用的存储容量大小按小时计费，这对于存储需求波动较大的用户非常友好，一些小型创业公司在项目初期，可能存储的数据量较少，随着业务的发展逐步增加存储需求，按量付费模式可以让他们在起步阶段只需支付较少的费用，避免了一次性投入大量资金购买固定容量的存储。

- 不同的存储类型（如标准存储、低频访问存储、归档存储等）有着不同的单价，标准存储适用于频繁访问的数据，单价相对较高，但提供了低延迟和高吞吐量的性能，低频访问存储适合不经常被访问的数据，其存储单价相对标准存储较低，适合存储一些备份数据或者长期存档但偶尔需要查询的数据，归档存储则是针对长期保存且很少被访问的数据，单价最低，但在数据访问时可能需要较长的解冻时间。

2、包年包月付费

- 除了按量付费，阿里云还提供包年包月的存储容量付费方案，这种方式适合对存储需求有较为明确预估的用户，用户可以根据自己的业务发展规划，选择合适的存储容量套餐进行购买，一家中型企业，其业务数据增长较为稳定，通过购买包年包月的存储套餐，可以获得一定的价格优惠，这种付费方式也便于企业进行预算管理，将存储成本纳入到年度或月度的固定成本中。

（二）数据流量费用

1、外网流出流量

- 当用户从阿里云OSS中下载数据到互联网（外网）时，会产生外网流出流量费用，这部分费用的计算与下载的数据量有关，如果一个图片分享网站将图片存储在OSS中，当用户从网站上下载这些图片时，就会产生外网流出流量费用，阿里云根据不同的地域（如国内不同地区、国际不同地区等）设定了不同的流量单价，国际流量的单价相对国内流量会更高一些，这是因为国际网络传输涉及到更多的网络运营商和更高的网络成本。

2、内网流出流量

- 在阿里云内部网络环境下，例如同一区域内的不同云服务之间的数据传输（如从OSS到ECS实例），会产生内网流出流量费用，不过，内网流量费用相对外网流量费用通常要低很多，这鼓励用户在阿里云的生态系统内构建应用，以降低数据传输成本，一个基于阿里云构建的企业级应用，其前端服务器（ECS）从OSS获取数据时，利用内网传输可以有效控制成本。

（三）请求费用

1、PUT/POST/DELETE请求费用

- 当用户向OSS发送PUT（上传）、POST（追加）或者DELETE（删除）请求时，会产生相应的请求费用，这些费用按照请求的次数进行计费，一个大规模的文件上传系统，频繁地向OSS上传文件（PUT请求），就需要考虑这部分请求费用，对于一些高并发的应用场景，请求费用可能会成为成本的一个重要组成部分，不过，阿里云也会针对不同的用户级别和业务场景提供一定的免费请求额度，以支持小型应用和创业项目的发展。

2、GET请求费用

- GET请求用于从OSS中获取数据，同样也会按照请求次数产生费用，与其他请求费用类似，GET请求费用也会根据不同的存储类型和用户使用情况进行计费，一个频繁查询OSS中图片资源的图片展示网站，大量的GET请求会带来一定的成本，网站运营者需要在优化网站架构以减少不必要的GET请求和承担请求费用之间进行权衡。

（四）数据处理费用

1、图片处理费用

- 如果用户使用OSS的图片处理功能，如图片裁剪、缩放、格式转换等，会产生图片处理费用，这些费用根据处理的图片数量和具体的处理操作类型而定，一个电商平台需要对上传的商品图片进行统一的尺寸调整和格式转换后再存储在OSS中，就需要为这些图片处理操作付费，阿里云的图片处理功能提供了丰富的API，方便用户根据自己的需求进行定制化的图片处理，但同时也需要考虑相应的成本。

2、其他数据处理费用

- 除了图片处理，OSS还支持其他数据处理操作，如音频、视频的转码等，这些数据处理操作也会产生相应的费用，对于多媒体内容提供商来说，他们在使用OSS存储多媒体文件并进行转码等操作时，需要详细了解这些费用的计算方式，以便合理规划成本。

阿里云OSS照片鉴黄机制

（一）基于深度学习的图像识别技术

1、卷积神经网络（CNN）基础

- 阿里云OSS采用基于卷积神经网络（CNN）的技术来进行照片鉴黄，CNN是一种专门用于处理图像数据的深度学习模型，它具有自动提取图像特征的能力，在照片鉴黄的场景中，CNN可以学习到不同色情图像的特征模式，CNN的卷积层可以通过卷积核在图像上滑动，提取图像中的局部特征，如纹理、颜色等，这些局部特征经过池化层的下采样操作后，被整合为更高级别的特征表示，通过多层的卷积和池化操作，CNN能够构建出对图像的高层次理解，从而判断图像是否包含色情内容。

- 阿里云OSS使用的CNN模型经过大量的色情和正常图像数据的训练，在训练过程中，模型不断调整其内部的权重参数，以提高对色情图像的识别准确率，通过反向传播算法，模型根据预测结果与真实标签（色情或正常）之间的差异，调整神经网络中的权重，使得模型能够更好地适应不同类型的图像数据，这种基于深度学习的方法相对于传统的基于规则的图像鉴黄方法（如简单的颜色、纹理阈值判断）具有更高的准确性和泛化能力。

2、多尺度特征融合

- 为了提高鉴黄的准确性，阿里云OSS的鉴黄技术采用了多尺度特征融合的方法，在图像中，色情内容可能以不同的大小和比例存在，多尺度特征融合技术可以同时捕捉图像中的小尺度细节特征和大尺度的整体结构特征，在处理一幅包含人物的色情图像时，小尺度特征可以捕捉到人体的局部敏感部位的细节，而大尺度特征可以把握整个人物在图像中的姿态和布局，通过将这些不同尺度的特征进行融合，鉴黄模型能够更全面地分析图像内容，减少误判和漏判的情况。

（二）大规模数据预训练与微调

1、预训练模型的优势

- 阿里云OSS的鉴黄模型利用大规模数据进行预训练，预训练模型在海量的图像数据（包括色情和正常图像的公开数据集以及阿里云自身收集的大量图像数据）上进行训练，学习到通用的图像特征表示，这些预训练模型已经在图像分类、物体识别等任务上取得了较好的效果，在鉴黄任务中，利用预训练模型可以节省大量的训练时间和计算资源，直接从预训练模型开始微调（fine - tuning），可以避免从头开始训练模型时可能遇到的过拟合问题，并且能够快速收敛到较好的性能状态。

2、针对鉴黄任务的微调

- 在利用预训练模型的基础上，阿里云OSS的技术团队会针对鉴黄任务进行微调，微调过程中，会使用专门标注为色情或正常的图像数据集，这些数据集更加贴合实际的鉴黄场景需求，通过微调预训练模型的最后几层网络结构，使其适应鉴黄任务的特定要求，调整分类层的权重，使得模型能够更准确地区分色情和正常图像，这种预训练与微调相结合的方法，既利用了大规模数据预训练的优势，又能够根据鉴黄任务的特点进行优化，从而提高鉴黄的准确率和效率。

（三）实时鉴黄与批量鉴黄

1、实时鉴黄的实现

- 对于一些需要即时处理的场景，如用户上传照片到OSS时，阿里云OSS提供实时鉴黄功能，当照片上传时，OSS的鉴黄系统会立即对照片进行分析，这一过程中，系统会快速提取照片的特征，并通过已经训练好的鉴黄模型进行判断，为了实现实时鉴黄，阿里云OSS采用了高效的计算架构和优化的算法，采用分布式计算技术，将照片的特征提取和模型计算任务分配到多个计算节点上同时进行，从而减少处理时间，对鉴黄模型进行了优化，减少不必要的计算步骤，提高模型的推理速度，确保在短时间内给出鉴黄结果。

2、批量鉴黄的应用

- 在某些情况下，如对已经存储在OSS中的大量照片进行内容审核时，批量鉴黄就非常有用，阿里云OSS可以对指定的一批照片进行批量鉴黄操作，批量鉴黄利用了大规模并行计算的优势，同时处理多个照片，在批量鉴黄过程中，系统会按照一定的顺序依次对照片进行鉴黄，但通过优化算法，可以最大限度地减少整体处理时间，对于一个拥有海量用户照片存储的社交平台，定期对存储在OSS中的照片进行批量鉴黄，可以确保平台内容符合法律法规和社会道德规范。

（四）鉴黄结果的处理与反馈

1、结果分类与置信度

- 阿里云OSS的鉴黄结果会给出明确的分类，即图像是色情内容还是正常内容，还会提供一个置信度指标，置信度表示鉴黄结果的可靠程度，置信度为90%表示模型非常确定该图像的分类结果，而置信度为60%则表示结果的可靠性相对较低，对于置信度较低的结果，可能需要进一步人工审核或者采用其他辅助手段进行确认，这种结果分类与置信度的提供，有助于用户根据实际需求采取不同的处理措施。

2、与用户系统的集成反馈

- 阿里云OSS的鉴黄结果可以与用户的系统进行集成反馈，当用户的应用程序使用OSS存储照片时，如果鉴黄结果显示照片为色情内容，OSS可以将结果反馈给用户的应用程序，用户的应用程序可以根据自身的业务逻辑进行处理，如禁止上传、通知用户修改等，这种集成反馈机制使得用户可以更好地管理自己的照片内容，确保其应用的合法性和健康性，阿里云OSS也提供了丰富的API，方便用户对鉴黄结果进行查询、统计等操作，以便用户对照片内容管理进行更精细化的控制。