Assigning unknown face causes high CPU usage
还没有人认领这个 Issue。
评估
- 难度
- 4/5
- 预计耗时
- 3-5 天
- 新手友好度
- 35/100
- Issue 类型
- 缺陷
- 描述清晰度
- 基本清楚
- 活跃度
- 停滞
- 技术栈
- docker, php, postgresql, tensorflow
调研方向
首先，在报告的 Recognize 5.0.3、Nextcloud 27.1.6、Docker 和 PostgreSQL 环境中复现未知人脸分配步骤，同时分析 CPU 和内存使用情况。跟踪人脸分配流程，并比较分配一张人脸与分配多张人脸的情况；当分配能够完成且不会出现持续的资源峰值或 OOM-killer 故障时，即视为完成。
由索引模型根据 Issue 内容生成。
描述
Which version of recognize are you using?
5.0.3
Enabled Modes
Object recognition, Face recognition, Video recognition, Music recognition
TensorFlow mode
Normal mode
Downstream App
Memories App
Which Nextcloud version do you have installed?
27.1.6
Which Operating system do you have installed?
Docker running in Debian 12
Which database are you running Nextcloud on?
Postgresql 16
Which Docker container are you using to run Nextcloud? (if applicable)
nextcloud:27-fpm
How much RAM does your server have?
4GiB
What processor Architecture does your CPU have?
x86_64
Describe the Bug
When I go to the unassigned faces (e.g. with id NULL) and I try to assign a face to a person (either existing or not). The CPU spikes to 100% for a long time and memory usage goes up a lot. This gets worse the more faces I add. Usually with 6-10 faces it takes almost 7 minutes to get back to normal and sometimes linux's OOM killer kicks in.
Expected Behavior
A face is assigned without much resource consumption.
To Reproduce
- Scan some images and have unrecognized faces
- Go to unknown faces
- Assign one of the images to a face.
- Either check task manager or wait a bit as the system becomes unresponsive.
Debug log
No response
- 主要语言
- PHP
- 星标
- 699
- 派生
- 68
- 平均合并
- 18 小时 34 分钟
- 30 天内合并 PR
- 2
环境准备
- 没有 Dockerfile 或 Docker Compose 文件
- 没有 Pull Request 模板
- 阅读贡献指南
从这里开始
- 先读完整个 Issue，再读项目的贡献指南。
- 在 Issue 下留言说明你要接手 —— 这能避免两个人做同样的事。
- Fork 仓库，在一个分支上完成修改。
- 提交 Pull Request，并在描述里引用这个 Issue 编号。
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