この論文では、eコマースにおける製品画像の重要性と、それに関連する攻撃的または非準拠なコンテンツの検出システムについて述べています。製品画像は、顧客の購入決定に大きな影響を与えますが、外部のコンテンツクリエイターが提供する製品リストには攻撃的な要素が含まれることがあります。これらの画像は、法的問題や企業ブランドへの損害を引き起こす可能性があります。著者らは、深層学習を用いて非常に大きな画像データセットから攻撃的な画像を検出するためのシステムを提案しており、訓練データ不足やクラスの不均衡といった技術的課題を解決する独自の戦略を示しています。このシステムは、最先端の画像分類と物体検出技術を組み合わせ、予算に応じたクラウドソーシングによってカスタマイズされたソリューションを提供します。