<div dir="auto">Yolo is probably good. Now if I have 20 really good photos for training the engine on a specific face and after that I add 50 bad and blurry faces, will that mess it up? If so, how can I avoid having the face recognition totally messed up after a while?</div><div dir="auto"><br></div><div><br><div class="gmail_quote"><div dir="ltr" class="gmail_attr">On Sat, 7 Oct 2023 at 17:01, Gilles Caulier <<a href="mailto:caulier.gilles@gmail.com">caulier.gilles@gmail.com</a>> wrote:<br></div><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex">Hi,<br>
<br>
If you use the Yolo v3 DNN face engine, I see very good results in<br>
face workflow. Look the samples listed in online documentation:<br>
<br>
<a href="https://docs.digikam.org/en/main_window/people_view.html#face-detection" rel="noreferrer" target="_blank">https://docs.digikam.org/en/main_window/people_view.html#face-detection</a><br>
<br>
Best<br>
<br>
Gilles Caulier<br>
<br>
Le sam. 7 oct. 2023 à 11:41, Remco Viëtor <<a href="mailto:remco.vietor@wanadoo.fr" target="_blank">remco.vietor@wanadoo.fr</a>> a écrit :<br>
><br>
> On samedi 7 octobre 2023 11:27:47 CEST daj omu wrote:<br>
> > Hi,<br>
> ><br>
> > Will blurry and low quality images eventually mess up the face recognition<br>
> > engine?<br>
> ><br>
> > Dajomu<br>
><br>
> There's a saying "garbage in, garbage out"...<br>
><br>
><br>
><br>
</blockquote></div></div>