+ "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." : "Etiquetagem inteligente de media e reconhecimento facial com modelos de aprendizagem automática locais.\nEsta aplicação analisa a sua coleção de media e adiciona etiquetas relevantes, categorizando automaticamente as suas fotos e músicas.\n\n* 📷 👪 Reconhece rostos em fotografias de contacto\n* 📷 🏔 Reconhece animais, paisagens, alimentos, veículos, edifícios e outros objetos\n* 📷 🗼 Reconhece pontos turísticos e monumentos\n* 👂 🎵 Reconhece géneros musicais\n* 🎥 🤸 Reconhece ações humanas em vídeos\n\n⚡ A marcação funciona através das Tags Colaborativas do Nextcloud\n* 👂 Ouça as suas músicas marcadas com a aplicação leitor de áudio\n* 📷 Veja as suas fotos e vídeos marcados com a aplicação Fotos\n\nTamanhos dos modelos:\n\n* Reconhecimento de objetos: 1 GB\n* Reconhecimento de pontos turísticos: 300 MB\n\n* Reconhecimento de ações em vídeo: 50 MB\n\n* Reconhecimento de género musical: 50 MB\n\n## Classificação de IA Ética\n### Classificação para deteção de objetos em fotos: 🟢\n\nPositivo:\n* O software para treino e inferência deste modelo é aberto Classificação para reconhecimento facial em fotos: 🟢\n\nPositivo:\n* O software para o treino e inferência deste modelo é de código aberto.\n* O modelo treinado está disponível gratuitamente e, por isso, pode ser executado localmente.\n* Os dados de treino estão disponíveis gratuitamente, permitindo verificar ou corrigir enviesamentos, otimizar o desempenho e o consumo de CO2.\n\n### Classificação para reconhecimento facial em vídeos: 🟢\n\nPositivo:\n* O software para o treino e inferência deste modelo é de código aberto.\n* O modelo treinado está disponível gratuitamente e, por isso, pode ser executado localmente.\n* Os dados de treino estão disponíveis gratuitamente, permitindo verificar ou corrigir enviesamentos, otimizar o desempenho e o consumo de CO2.\n\n### Classificação para reconhecimento de ações... ## Classificação de IA Ética\n### Classificação de reconhecimento de género musical: 🟡\n\nPositivo:\n* O software para o treino e inferência deste modelo é de código aberto.\n* O modelo treinado está disponível gratuitamente e, por isso, pode ser executado localmente.\n\nNegativo:\n* Os dados de treino não estão disponíveis gratuitamente, limitando a capacidade de terceiros verificarem e corrigirem enviesamentos ou otimizarem o desempenho do modelo e a utilização de CO2.\n\nSaiba mais sobre a Classificação de IA Ética do Nextcloud [no nosso blog](https://nextcloud.com/blog/nextcloud-ethical-ai-rating/).\n\nApós a instalação, pode ativar a marcação nas definições de administrador.\n\nRequisitos:\n- PHP 7.4 ou superior\n- Aplicação com \"tags colaborativas\" habilitadas\n- Para velocidade nativa:\n- Processador: x86 64 bits (com suporte de instruções AVX)\n- Sistema com glibc (geralmente o padrão no Linux; FreeBSD, Alpine Linux e, portanto, o contentor Docker oficial do Nextcloud e o Nextcloud AIO *não* são sistemas com esta funcionalidade)\n- Para velocidade abaixo da nativa (utilizando o modo WASM):\n- Processador: x86 64 bits, arm64, armv7l (AVX não é necessário)\n- Sistema com glibc ou musl (incluindo o Alpine Linux e, portanto, o contentor Docker oficial do Nextcloud e o Nextcloud AIO)\n- ~4 GB de RAM livre (se estiver com pouco espaço, certifique-se de que tem alguma área de swap disponível)\n\nA aplicação não envia quaisquer dados sensíveis para fornecedores de nuvem ou serviços similares. Todo o processamento é feito na sua máquina Nextcloud, utilizando o Tensorflow.js executado no Node.js.",
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