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Reconocer: etiquetado de medios inteligentes para NextCloud

Esta aplicación pasa por su colección de medios y agrega etiquetas de ajuste, clasificando automáticamente sus fotos y música.

? ? Reconoce caras de las fotos de contacto
? ? Reconoce animales, paisajes, alimentos, vehículos, edificios y otros objetos
? ? Reconoce puntos de referencia y monumentos
? ? Reconoce los géneros musicales
? ? Reconoce las acciones humanas en el video

⚡ El etiquetado funciona a través de las etiquetas de colaboración de NextCloud

? Escuche su música etiquetada con la aplicación AudioPlayer
? Vea sus fotos y videos etiquetados con la aplicación Fotos

Tamaños de modelo:

Reconocimiento de objetos: 1GB
Reconocimiento histórico: 300 MB
Reconocimiento de la acción de video: 50 MB
Reconocimiento del género musical: 50mb

Calificación de IA ética

Calificación para la detección de objetos fotográficos :?

Positivo:

El software para la capacitación y la inferencia de este modelo es de código abierto
El modelo capacitado está disponible gratuitamente y, por lo tanto, se puede ejecutar en las instalaciones
Los datos de capacitación están disponibles gratuitamente, lo que permite verificar o corregir el sesgo u optimizar el rendimiento y el uso de CO2.

Calificación para el reconocimiento de la cara de la foto :?

Positivo:

El software para la capacitación y la inferencia de este modelo es de código abierto
El modelo capacitado está disponible gratuitamente y, por lo tanto, se puede ejecutar en las instalaciones
Los datos de capacitación están disponibles gratuitamente, lo que permite verificar o corregir el sesgo u optimizar el rendimiento y el uso de CO2.

Calificación para el reconocimiento de la acción de video :?

Positivo:

El software para la capacitación y la inferencia de este modelo es de código abierto
El modelo entrenado está disponible gratuitamente y, por lo tanto, se puede ejecutar en las empresas
Los datos de capacitación están disponibles gratuitamente, lo que permite verificar o corregir el sesgo u optimizar el rendimiento y el uso de CO2.

Reconocimiento de género de calificación musical :?

Positivo:

El software para la capacitación y la inferencia de este modelo es de código abierto
El modelo capacitado está disponible gratuitamente y, por lo tanto, se puede ejecutar en las instalaciones

Negativo:

Los datos de capacitación no están disponibles gratuitamente, lo que limita la capacidad de las partes externas para verificar y corregir el sesgo u optimizar el rendimiento del modelo y el uso de CO2.

Obtenga más información sobre la calificación AI ética de Next Cloud en nuestro blog.

Ejemplos

(Captura de pantalla de @_digitalwriter_)

Privacidad

Esta aplicación no envía ningún datos confidenciales a proveedores de la nube o servicios similares. Todo el procesamiento de imágenes se realiza en su máquina NextCloud, utilizando tensorflow.js ejecutándose en node.js, que viene incluido con esta aplicación.

Encriptación

Tenga en cuenta que los archivos cifrados de extremo a extremo no es posible procesarse por reconocimiento, porque el servidor por diseño no puede leerlos.

Categorías

Esta es la lista de cosas reconocidas y a qué categorías están asignadas actualmente. Me complace aceptar solicitudes de extracción de este archivo para ajustar las predicciones de ajuste.

Entre bastidores

Reconocer usos

Un modelo de EficeTetNet V2 previamente entrenado para la detección de objetos de Imagenet.
Un modelo previamente capacitado se formó en el conjunto de datos V1 para el reconocimiento histórico.
Face-api.js para extraer y comparar las características de la cara.
Una arquitectura de red neuronal musural para clasificar los archivos de audio en géneros musicales. Vea también el repositorio original de MusicNn.
un modelo de Movinet previamente entrenado para la clasificación de video

Obtenga más información sobre lo que está sucediendo detrás de escena en este artículo de Wiki y esta publicación del foro.

Instalar

Requisitos

Php 8.0 y superior
Aplicación "Etiquetas de colaboración" habilitadas
Para la velocidad nativa:
- Procesador: x86 de 64 bits (con soporte para instrucciones AVX)
- Sistema con GLIBC (generalmente la norma en Linux; FreeBSD, Alpine Linux y, por lo tanto, también NextCloud AIO no son tales sistemas)
Para velocidad subnativa (usando el modo WASM)
- Procesador: x86 de 64 bits, ARM64, ARMV7L (no se necesita AVX)
- Sistema con GLIBC o MUSL (incl. Alpine Linux y, por lo tanto, también NextCloud AIO)
~ 4GB de RAM gratis (si lo está cortando, asegúrese de tener algo de intercambio disponible)

TMP

Esta aplicación almacena temporalmente los archivos para ser reconocidos en /tmp. Si está utilizando Docker, puede encontrar que agregar un volumen adicional para /TMP acelera las cosas y alivia la carga de su disco:

️ ️ ️ Asegúrese de que su RAM sea lo suficientemente grande como para almacenar archivos grandes. De lo contrario, las cargas públicas fallarán.

docker run : Agregar --mount type=tmpfs,destination=/tmp:exec a la línea de comandos.

docker compose : Agregue lo siguiente a la sección de volumen docker-compose.yml :

  app :
    image : nextcloud:26
    ...
    volumes :
      - type : tmpfs
        target : /tmp:exec
      ...
    ...

Un solo clic

Vaya a "aplicaciones" en su NextCloud, busque "Reconocer" y haga clic en Instalar.

Ayuda: si la instalación de un solo clic falla

Configuración

Cualquier configuración se realiza en Configuración/Reconocimiento de su instancia de NextCloud.

Ignorando directorios

Si desea que la ruta/a/su/carpeta/* sea excluida del reconocimiento de la imagen, agregue una path/to/your/folder/.noimage . Si desea excluirlo del reconocimiento del género musical, agregue una path/to/your/folder/.nomusic . Si desea excluirlo del reconocimiento de video, agregue una path/to/your/folder/.novideo . Si desea excluirlo de todo reconocimiento, agregue una path/to/your/folder/.nomedia .

Instalación manual

Dependencias

hacer
git
Node.js v16.x y npm
Php 8.0 o posterior
compositor

Configuración

 cd /path/to/nextcloud/apps/
git clone https://github.com/marcelklehr/recognize.git
cd recognize
make

Mantenedores

Marcel Klehr

Estado de mantenimiento

Si bien hay algunas cosas que se pueden hacer para mejorar aún más esta aplicación, la aplicación se mantiene actualmente con un esfuerzo limitado . Esto significa:

La funcionalidad principal funciona para la mayoría de los casos de uso.
Nos aseguraremos de que la aplicación continúe funcionando así para versiones futuras y solucionaremos errores que clasificamos como "críticos"
No invertiremos más recursos de desarrollo nosotros mismos para avanzar en la aplicación con nuevas características.
Revisamos y damos la bienvenida a los relaciones públicas de la comunidad con entusiasmo

Estaríamos más que emocionados si desea colaborar con nosotros. Fusionaremos solicitudes de extracción de nuevas funciones y correcciones. También nos encantaría darle la bienvenida a los co-manteners.

Si usted es un cliente de NextCloud y tiene un caso comercial sólido para cualquier desarrollo de esta aplicación, consideraremos sus deseos para nuestra hoja de ruta. Comuníquese con su gerente de cuenta para hablar sobre las posibilidades.

Contribuir

Siempre damos la bienvenida a las contribuciones. ¿Tiene un problema o una idea para una función? Háganos saber. Además, felizmente aceptamos solicitudes de extracción.

Para que el proceso se ejecute más bien, puede asegurarse de las siguientes cosas:

Anuncie que está trabajando en una función/interrupción en el tema relevante
Asegúrese de que las pruebas pasen
Si tiene alguna pregunta, puede informar a los mantenedores anteriores en privado por correo electrónico, o simplemente abrir un problema en GitHub

Lea el código de conducta. Este documento ofrece cierta orientación para garantizar que los participantes de NextCloud puedan cooperar de manera efectiva en una atmósfera positiva e inspiradora, y para explicar cómo juntos podemos fortalecernos y apoyarse mutuamente.

Más información sobre cómo contribuir: https://nextcloud.com/contribute/

Feliz piratería ❤️