+ "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." : "Marcação inteligente de mídia e reconhecimento facial com modelos de aprendizado de máquina no local.\nEste aplicativo analisa sua coleção de mídia e adiciona etiquetas adequadas, categorizando automaticamente suas fotos e músicas.\n\n* 📷 👪 Reconhece rostos em fotos de contatos\n* 📷 🏔 Reconhece animais, paisagens, alimentos, veículos, edifícios e outros objetos\n* 📷 🗼 Reconhece pontos de referência e monumentos\n* 👂 🎵 Reconhece gêneros musicais\n* 🎥 🤸 Reconhece ações humanas em vídeo\n\n⚡ A marcação funciona por meio das Etiquetas Colaborativas do Nextcloud\n * 👂 ouça suas músicas marcadas com o aplicativo audioplayer\n * 📷 veja suas fotos e vídeos marcados com o aplicativo de fotos\n\nTamanhos dos modelos:\n\n * Reconhecimento de objetos: 1GB\n * Reconhecimento de pontos de referência: 300MB\n * Reconhecimento de ações em vídeo: 50MB\n * Reconhecimento de gênero musical: 50MB\n\n## Classificação Ética da IA\n### Classificação para a detecção de objetos em Fotos: 🟢\n\nPositivo:\n* o software para treinamento e inferência desse modelo é de código aberto\n* o modelo treinado está disponível livremente e, portanto, pode ser executado no local\n* os dados de treinamento estão disponíveis livremente, possibilitando a verificação ou a correção de distorções ou a otimização do desempenho e do uso de CO2.\n\n### Classificação para o reconhecimento facial em Fotos: 🟢\n\nPositivo:\n* o software para treinamento e inferência desse modelo é de código aberto\n* o modelo treinado está disponível livremente e, portanto, pode ser executado no local\n* os dados de treinamento estão disponíveis livremente, possibilitando a verificação ou a correção de distorções ou a otimização do desempenho e do uso de CO2.\n\n### Classificação para o reconhecimento de ações em Vídeos: 🟢\n\nPositivo:\n* o software para treinamento e inferência desse modelo é de código aberto\n* o modelo treinado está disponível livremente e, portanto, pode ser executado no local\n* os dados de treinamento estão disponíveis livremente, possibilitando a verificação ou a correção de distorções ou a otimização do desempenho e do uso de CO2.\n\n## Classificação Ética de IA\n###Classificação para o Reconhecimento de gêneros em Música: 🟡\n\nPositive:\n* o software para treinamento e inferência desse modelo é de código aberto\n* o modelo treinado está disponível livremente e, portanto, pode ser executado no local\n\nNegativo:\n* os dados de treinamento não estão disponíveis livremente, o que limita a capacidade de terceiros verificarem e corrigirem a tendência ou otimizarem o desempenho e o uso de CO2 do modelo.\n\nSaiba mais sobre Classificação Ética de IA do Nextcloud [em nosso blog] (https://nextcloud.com/blog/nextcloud-ethical-ai-rating/).\n\nApós a instalação, você pode ativar a marcação nas configurações do administrador.\n\nRequisitos:\n- php 7.4 e mais recente\n- Aplicativo \"collaborative tags\" (etiquetas colaborativas) ativado\n- Para velocidade nativa:\n - Processador: x86 de 64 bits (com suporte para instruções AVX)\n - Sistema com glibc (geralmente a norma no Linux; FreeBSD, Alpine linux e, portanto, também o contêiner oficial do Nextcloud Docker e o Nextcloud AIO *não* são sistemas desse tipo)\n- Para velocidade subnativa (usando o modo WASM)\n - Processador: x86 de 64 bits, arm64, armv7l (não é necessário AVX)\n - Sistema com glibc ou musl (incluindo o Alpine linux e, portanto, também o contêiner oficial do Nextcloud Docker e também o Nextcloud AIO)\n- ~4 GB de RAM livre (se você estiver com pouco espaço, certifique-se de ter alguma swap disponível)\n\nO aplicativo não envia dados confidenciais para provedores de nuvem ou serviços semelhantes. Todo o processamento é feito em sua máquina Nextcloud, usando o Tensorflow.js em execução no Node.js.",
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