Move to better face recognition models
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Valutazione
- Difficoltà
- 5/5
- Tempo stimato
- Più di una settimana
- Idoneità per principianti
- 25/100
- Tipo di issue
- Funzionalità
- Chiarezza
- Da chiarire
- Stato di attività
- Ferma
- Stack tecnologico
- machine-learning
- Ambito
- computer-vision, machine-learning
Direzione di ricerca
L'issue non nomina file né test; inizia esaminando l'implementazione attuale del riconoscimento facciale e la discussione collegata sui volti non rilevati. Confronta il modello esistente con buffalo_l di InsightFace, quindi definisci l'approccio all'integrazione e i criteri di accuratezza prima dell'implementazione.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
Describe the feature you'd like to request
I have installed Recognize together with Memories and so far everything works: Recognize scans my images for faces and groups them together. Great!
Yesterday, just for testing, i set up an instance of immich and loaded the same photo library i have stored in my Nextcloud. Immich currently uses the buffalo_l model from InsightFace for facial recognition, and after scanning i was blown away by the accuracy: The model not only found way more pictures, it was also way better at assigning them to the right person. To give you some numbers: recognize found 706 pictures of me, immich with buffalo_l found 3780 pictures. All correctly assigned with sometimes mind-blowing accuracy.
Since the results were that good, i thought about suggesting replacing of the face recognition model, e.g. with buffalo_l or similar, to further promote Nextcloud as the main storage for photos. I am aware that this is not a one-click replacement and might require a lot of effort or additional work, but as this might also affect ongoing discussions, e.g. https://github.com/nextcloud/recognize/discussions/865 regarding undetected faces, i wanted to share my thoughts with you.
Describe the solution you'd like
Move to an improved face recognition model
Describe alternatives you've considered
--
- Lingua principale
- PHP
- Stelle
- 699
- Fork
- 68
- Merge medio
- 18h 34m
- PR unite (30g)
- 2
Preparare l'ambiente
- Nessun Dockerfile né file Docker Compose
- Nessun modello di pull request
- Leggi la guida per i contributori
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
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