recognize

Kenali: Penandaan media pintar untuk NextCloud

Aplikasi ini melewati koleksi media Anda dan menambahkan tag pemasangan, secara otomatis mengkategorikan foto dan musik Anda.

• ? ? Mengenali wajah dari foto kontak
• ? ? Mengenali hewan, pemandangan, makanan, kendaraan, bangunan dan benda lainnya
• ? ? Mengakui landmark dan monumen
• ? ? Mengenali genre musik
• ? ? Mengenali tindakan manusia di video

⚡ Tagging bekerja melalui tag kolaboratif NextCloud

• ? Dengarkan musik yang ditandai dengan aplikasi audioplayer
• ? Lihat foto dan video Anda yang ditandai dengan aplikasi foto

Ukuran model:

• Pengakuan Objek: 1GB
• Pengakuan tengara: 300MB
• Pengakuan Tindakan Video: 50MB
• Pengakuan Genre Musik: 50MB

Peringkat AI etis

Peringkat untuk Deteksi Objek Foto :?

Positif:

• Perangkat lunak untuk pelatihan dan inferensi model ini adalah open source
• Model terlatih tersedia secara bebas, dan dengan demikian dapat dijalankan di tempat
• Data pelatihan tersedia secara bebas, memungkinkan untuk memeriksa atau memperbaiki bias atau mengoptimalkan kinerja dan penggunaan CO2.

Peringkat untuk pengenalan wajah foto :?

Positif:

• Perangkat lunak untuk pelatihan dan inferensi model ini adalah open source
• Model terlatih tersedia secara bebas, dan dengan demikian dapat dijalankan di tempat
• Data pelatihan tersedia secara bebas, memungkinkan untuk memeriksa atau memperbaiki bias atau mengoptimalkan kinerja dan penggunaan CO2.

Peringkat untuk pengenalan tindakan video :?

Positif:

• Perangkat lunak untuk pelatihan dan inferensi model ini adalah open source
• Model terlatih tersedia secara bebas, dan dengan demikian dapat dijalankan di tempat
• Data pelatihan tersedia secara bebas, memungkinkan untuk memeriksa atau memperbaiki bias atau mengoptimalkan kinerja dan penggunaan CO2.

Pengakuan Genre Musik Penilaian :?

Positif:

• Perangkat lunak untuk pelatihan dan inferensi model ini adalah open source
• Model terlatih tersedia secara bebas, dan dengan demikian dapat dijalankan di tempat

Negatif:

• Data pelatihan tidak tersedia secara bebas, membatasi kemampuan pihak eksternal untuk memeriksa dan mengoreksi bias atau mengoptimalkan kinerja model dan penggunaan CO2.

Pelajari lebih lanjut tentang peringkat AI etis NextCloud di blog kami.

Contoh

(Tangkapan layar oleh @_digitalwriter_)

Pribadi

Aplikasi ini tidak mengirim data sensitif ke penyedia cloud atau layanan serupa. Semua pemrosesan gambar dilakukan pada mesin NextCloud Anda, menggunakan TensorFlow.js yang berjalan di Node.js, yang dibundel dengan aplikasi ini.

Enkripsi

Perhatikan bahwa file terenkripsi ujung ke ujung tidak mungkin diproses dengan mengenali, karena server dengan desain tidak dapat membacanya.

Kategori

Ini adalah daftar hal -hal yang diakui dan kategori mana yang saat ini dipetakan. Saya senang menerima permintaan tarik untuk file ini untuk menyempurnakan prediksi.

Di belakang layar

Mengenali penggunaan

• Model V2 EfficientNet pra-terlatih untuk deteksi objek Imagenet.
• Model pra-terlatih yang dilatih pada dataset landmark V1 untuk pengakuan tengara.
• face-api.js untuk mengekstrak dan membandingkan fitur wajah.
• Arsitektur Jaringan Saraf Musicnn untuk mengklasifikasikan file audio ke dalam genre musik. Juga lihat repositori musik asli.
• Model MOVINET pra-terlatih untuk klasifikasi video

Pelajari lebih lanjut tentang apa yang terjadi di balik layar di artikel wiki ini dan posting forum ini.

Memasang

Persyaratan

• PHP 8.0 ke atas
• Aplikasi "Tag Kolaboratif" diaktifkan
• Untuk kecepatan asli:
  • Prosesor: x86 64-bit (dengan dukungan untuk instruksi AVX)
  • Sistem dengan glibc (biasanya norma di linux; freebsd, alpine linux dan dengan demikian juga aio nextcloud bukan sistem seperti itu)
• Untuk kecepatan sub-asli (menggunakan mode WASM)
  • Prosesor: x86 64-bit, ARM64, ARMV7L (tidak diperlukan AVX)
  • Sistem dengan glibc atau musl (termasuk alpine linux dan dengan demikian juga aio nextcloud)
• ~ 4GB RAM GRATIS (jika Anda memotongnya dari dekat, pastikan Anda memiliki beberapa pertukaran yang tersedia)

TMP

Aplikasi ini sementara menyimpan file untuk dikenali di /TMP. Jika Anda menggunakan Docker, Anda mungkin menemukan bahwa menambahkan volume tambahan untuk /TMP mempercepat dan mengurangi beban pada disk Anda:

️ ️ ️ Pastikan RAM Anda cukup besar untuk menyimpan file besar. Jika tidak, unggahan publik akan gagal.

docker run : Tambahkan --mount type=tmpfs,destination=/tmp:exec ke baris perintah.

docker compose : Tambahkan yang berikut ini ke bagian volume compose docker-compose.yml :

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

Satu klik

Buka "Aplikasi" di NextCloud Anda, cari "kenali" dan klik Instal.

Bantuan: Jika instalasi satu klik gagal

Konfigurasi

Konfigurasi apa pun dilakukan dalam pengaturan/mengenali instance NextCloud Anda.

Mengabaikan direktori

Jika Anda ingin path/to/your/folder/* dikecualikan dari pengenalan gambar, tambahkan path/to/your/folder/.noimage . Jika Anda ingin mengecualikannya dari pengenalan genre musik, tambahkan path/to/your/folder/.nomusic . Jika Anda ingin mengecualikannya dari pengenalan video, tambahkan path/to/your/folder/.novideo . Jika Anda ingin mengecualikannya dari semua pengakuan, tambahkan path/to/your/folder/.nomedia .

Instalasi manual

Dependensi

• membuat
• git
• Node.js v16.x dan npm
• PHP 8.0 atau lebih
• komposer

Pengaturan

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

Pemelihara

• Marcel Klehr

Keadaan pemeliharaan

Meskipun ada beberapa hal yang dapat dilakukan untuk lebih meningkatkan aplikasi ini, aplikasi saat ini dipelihara dengan upaya terbatas . Ini berarti:

• Fungsionalitas utama bekerja untuk sebagian besar kasus penggunaan
• Kami akan memastikan bahwa aplikasi akan terus bekerja seperti ini untuk rilis di masa mendatang dan kami akan memperbaiki bug yang kami klasifikasi sebagai 'penting'
• Kami tidak akan menginvestasikan sumber daya pengembangan lebih lanjut dalam memajukan aplikasi dengan fitur baru
• Kami mengulas dan dengan antusias menyambut PR komunitas

Kami akan sangat senang jika Anda ingin berkolaborasi dengan kami. Kami akan menggabungkan permintaan tarik untuk fitur dan perbaikan baru. Kami juga ingin menyambut co-maintainers.

Jika Anda adalah pelanggan NextCloud dan Anda memiliki kasus bisnis yang kuat untuk pengembangan aplikasi ini, kami akan mempertimbangkan keinginan Anda untuk peta jalan kami. Silakan hubungi manajer akun Anda untuk membicarakan kemungkinan.

Menyumbang

Kami selalu menyambut kontribusi. Punya masalah atau ide untuk suatu fitur? Beri tahu kami. Selain itu, kami dengan senang hati menerima permintaan tarik.

Untuk membuat proses berjalan lebih lancar, Anda dapat memastikan hal -hal berikut:

• Mengumumkan bahwa Anda sedang mengerjakan fitur/perbaikan bug di edisi yang relevan
• Pastikan tes lewat
• Jika Anda memiliki pertanyaan, Anda dapat memberi tahu pengelola di atas secara pribadi melalui email, atau cukup membuka masalah di GitHub

Harap baca kode perilaku. Dokumen ini menawarkan beberapa panduan untuk memastikan peserta NextCloud dapat bekerja sama secara efektif dalam suasana yang positif dan menginspirasi, dan untuk menjelaskan bagaimana bersama -sama kita dapat memperkuat dan mendukung satu sama lain.

Informasi lebih lanjut tentang cara berkontribusi: https://nextcloud.com/contribute/

Happy Hacking ❤️

Lisensi

Perangkat lunak ini dilisensikan berdasarkan ketentuan AGPL yang ditulis oleh Yayasan Perangkat Lunak Gratis dan tersedia untuk menyalin.

Tag Smart Logo Pengakuan oleh Xinh Studio dari proyek kata benda dilisensikan di bawah lisensi atribusi Creative Commons.