- "Smart media tagging and face recognition with on-premises machine learning models.\nThis app goes through your media collection and adds fitting tags, automatically categorizing your photos and music.\n\n* 📷 👪 Recognizes faces from contact photos\n* 📷 🏔 Recognizes animals, landscapes, food, vehicles, buildings and other objects\n* 📷 🗼 Recognizes landmarks and monuments\n* 👂 🎵 Recognizes music genres\n* 🎥 🤸 Recognizes human actions on video\n\n⚡ Tagging works via Nextcloud's Collaborative Tags\n * 👂 listen to your tagged music with the audioplayer app\n * 📷 view your tagged photos and videos with the photos app\n\nModel sizes:\n\n * Object recognition: 1GB\n * Landmark recognition: 300MB\n * Video action recognition: 50MB\n * Music genre recognition: 50MB\n\n## Ethical AI Rating\n### Rating for Photo object detection: 🟢\n\nPositive:\n* the software for training and inference of this model is open source\n* the trained model is freely available, and thus can be run on-premises\n* the training data is freely available, making it possible to check or correct for bias or optimise the performance and CO2 usage.\n\n### Rating for Photo face recognition: 🟢\n\nPositive:\n* the software for training and inference of this model is open source\n* the trained model is freely available, and thus can be run on-premises\n* the training data is freely available, making it possible to check or correct for bias or optimise the performance and CO2 usage.\n\n### Rating for Video action recognition: 🟢\n\nPositive:\n* the software for training and inferencing of this model is open source\n* the trained model is freely available, and thus can be ran on-premises\n* the training data is freely available, making it possible to check or correct for bias or optimise the performance and CO2 usage.\n\n## Ethical AI Rating\n### Rating Music genre recognition: 🟡\n\nPositive:\n* the software for training and inference of this model is open source\n* the trained model is freely available, and thus can be run on-premises\n\nNegative:\n* the training data is not freely available, limiting the ability of external parties to check and correct for bias or optimise the model’s performance and CO2 usage.\n\nLearn more about the Nextcloud Ethical AI Rating [in our blog](https://nextcloud.com/blog/nextcloud-ethical-ai-rating/).\n\nAfter installation, you can enable tagging in the admin settings.\n\nRequirements:\n- php 7.4 and above\n- App \"collaborative tags\" enabled\n- For native speed:\n - Processor: x86 64-bit (with support for AVX instructions)\n - System with glibc (usually the norm on Linux; FreeBSD, Alpine linux and thus also the official Nextcloud Docker container and Nextcloud AIO are *not* such systems)\n- For sub-native speed (using WASM mode)\n - Processor: x86 64-bit, arm64, armv7l (no AVX needed)\n - System with glibc or musl (incl. Alpine linux and thus also the official Nextcloud Docker container and also Nextcloud AIO)\n- ~4GB of free RAM (if you're cutting it close, make sure you have some swap available)\n\nThe app does not send any sensitive data to cloud providers or similar services. All processing is done on your Nextcloud machine, using Tensorflow.js running in Node.js." : "Išmanus medijos žymėjimas ir veidų atpažinimas naudojant vietinius mašininio mokymosi modelius.\n\nŠi programėlė peržiūri jūsų medijos kolekciją ir prideda tinkamas žymas, automatiškai suskirstydama jūsų nuotraukas ir muziką į kategorijas.\n\n* 📷 👪 Atpažįsta veidus iš kontaktinių nuotraukų\n* 📷 🏔 Atpažįsta gyvūnus, peizažus, maistą, transporto priemones, pastatus ir kitus objektus\n* 📷 🗼 Atpažįsta orientyrus ir paminklus\n* 👂 🎵 Atpažįsta muzikos žanrus\n* 🎥 🤸 Atpažįsta žmonių veiksmus vaizdo įraše\n\n⚡ Žymėjimas veikia per „Nextcloud“ bendradarbiaujančias žymas\n* 👂 klausykitės pažymėtos muzikos naudodami garso grotuvo programėlę\n* 📷 peržiūrėkite pažymėtas nuotraukas ir vaizdo įrašus naudodami nuotraukų programėlę\n\nModelio dydžiai:\n\n* Objektų atpažinimas: 1 GB\n* Orientyro atpažinimas: 300 MB\n* Vaizdo įrašo veiksmo atpažinimas: 50 MB\n* Muzikos žanro atpažinimas: 50 MB\n\n## Etiško dirbtinio intelekto įvertinimas\n### Nuotraukų objektų aptikimo įvertinimas: 🟢\n\nPozityvu:\n* šio modelio mokymo ir išvadų darymo programinė įranga yra atvirojo kodo\n* apmokytas modelis yra laisvai prieinami, todėl gali būti paleisti vietoje\n* mokymo duomenys yra laisvai prieinami, todėl galima patikrinti arba ištaisyti šališkumą arba optimizuoti našumą ir CO2 naudojimą.\n\n### Vaizdo įrašo veiksmo atpažinimo įvertinimas: 🟢\n\nPozityvu:\n* šio modelio mokymo ir išvadų darymo programinė įranga yra atvirojo kodo\n* apmokytas modelis yra laisvai prieinamas, todėl jį galima paleisti vietoje\n* mokymo duomenys yra laisvai prieinami, todėl galima patikrinti arba ištaisyti šališkumą arba optimizuoti našumą ir CO2 naudojimą.\n\n## Etiško dirbtinio intelekto įvertinimas\n### Muzikos žanro atpažinimo įvertinimas: 🟡\n\nPozityvu:\n* šio modelio mokymo ir išvadų darymo programinė įranga yra atvirojo kodo\n* apmokytas modelis yra laisvai prieinamas, todėl jį galima paleisti vietoje\n\nNegatyvu:\n* mokymo duomenys nėra laisvai prieinami, todėl ribojamos išorinių šalių galimybės patikrinti ir ištaisyti šališkumą arba optimizuoti modelio našumą ir CO2 naudojimą.\n\nSužinokite daugiau apie „Nextcloud“ etiško dirbtinio intelekto įvertinimą [mūsų tinklaraštyje] (https://nextcloud.com/blog/nextcloud-ethical-ai-rating/).\n\nĮdiegę galite įjungti žymėjimą administratoriaus nustatymuose.\n\nReikalavimai:\n- PHP 7.4 ir naujesnės versijos\n- Įjungtos programėlės „bendradarbiavimo žymos“\n- Norint pasiekti įprastą greitį:\n- Procesorius: x86 64 bitų (su AVX instrukcijų palaikymu)\n- Sistema su glibc (dažniausiai įprasta Linux sistemose; FreeBSD, Alpine linux ir todėl oficialus Nextcloud Docker konteineris bei Nextcloud AIO *nėra* tokios sistemos)\n- Jei norite pasiekti beveik natūralų greitį (naudojant WASM režimą)\n- Procesorius: x86 64 bitų, arm64, armv7l (AVX nebūtina)\n- Sistema su „glibc“ arba „musl“ (įskaitant „Alpine Linux“, taigi ir oficialų „Nextcloud“ „Docker“ konteinerį bei „Nextcloud AIO“)\n- ~4 GB laisvos RAM (jei naudojate mažiau, įsitikinkite, kad turite laisvos swap atminties)\n\nPrograma nesiunčia jokių jautrių duomenų debesijos paslaugų teikėjams ar panašioms paslaugoms. Visas apdorojimas atliekamas jūsų Nextcloud serveryje, naudojant Tensorflow.js, veikiantį Node.js aplinkoje.",
0 commit comments