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title: "Ordner models"
product: "LumiScan AI Object Matching"
component: "lumiscan-ai-object-matching-de"
version: "2.1.0"
display_version: "2.1.0.9"
latest_version: true
language: "de"
url: "https://docs.hdvisionsystems.com/de/lumiscan-ai-object-matching-de/2.1.0/lumiscan-ai-object-matching/models-folder.html"
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# Ordner models – LumiScan AI Object Matching

![Ordner models mit model.json und model.onnx](https://docs.hdvisionsystems.com/de/lumiscan-ai-object-matching-de/2.1.0/_images/models-folder-contents.png)

Der Ordner models enthält zwei Dateien, die das LumiScan Training Framework erzeugt:

- **\<file name>.json** (zum Beispiel **model.json**) enthält die Erkennungsparameter und verweist auf das Modell des neuronalen Netzes.
- **\<file name>.onnx** (zum Beispiel **model.onnx**) enthält das trainierte Modell des neuronalen Netzes.

**Auf ctrlX OS:** Die Modelldateien müssen über WebDAV hochgeladen werden.[^1]

**Auf einem PC:** Kopieren Sie die Modelldateien in den Ordner `models` des Einstellungsordners, siehe [Daten hochladen](https://docs.hdvisionsystems.com/de/lumiscan-ai-object-matching-de/2.1.0/lumiscan-ai-object-matching/uploading-data.html#upload-on-a-pc).

## Datei Model.json {#model-json-file}

Die Datei `model.json` enthält die Parameter, die zur Konfiguration des für die Erkennung verwendeten Modells des neuronalen Netzes erforderlich sind.

Das folgende Beispiel zeigt die JSON-Struktur:

```json
{
    "classList": {
        "0": "nockeIO",
        "1": "nockeVerbogen"
    },
    "thresholdList": {
        "nockeIO": 0.02,
        "nockeVerbogen": 0.02
    },
    "resizedImageShape": {
        "height": 431,
        "width": 571
    },
    "normalizationMean": [
        123.67500305175781,
        116.27999877929688,
        103.52999877929688
    ],
    "normalizationStd": [
        58.39500045776367,
        57.119998931884766,
        57.375
    ],
    "spacialNMSRadius": 3,
    "pathToNetwork": "model.onnx",
    "provider": "CPU",
    "deviceIndex": 0
}
```

Alle Parameter werden vom LumiScan Training Framework erzeugt.

Nur `thresholdList`, `pathToNetwork`, `provider` und `deviceIndex` sollten von Hand geändert werden. Diese Parameter sind in [Tabelle 8](https://docs.hdvisionsystems.com/de/lumiscan-ai-object-matching-de/2.1.0/lumiscan-ai-object-matching/models-folder.html#table-8) beschrieben.

**Tabelle 1. Datei Model.json: Beschreibung der JSON-Einstellungen**

| Parameter | Beschreibung |
| --- | --- |
| `thresholdList` | Legt den Mindest-Schwellwert der Konfidenz für jede Erkennungsklasse fest.<br><br>- Die Werte müssen zwischen `0.0` und `1.0` liegen.<br>- Ein höherer Wert verlangt eine höhere Konfidenz der Erkennung.<br>- Der Wert `1.0` entspricht 100 % Konfidenz. |
| `pathToNetwork` | Gibt den Pfad zum trainierten Modell des neuronalen Netzes an, das für die Objekterkennung verwendet wird.<br><br>Der Pfad muss relativ zum Speicherort der aktuellen JSON-Datei sein. |
| `provider` | Gibt den Inferenz-Provider an. Mögliche Werte:<br><br>- Auf ctrlX OS: `CPU` und `HAILO`. Wird `HAILO` verwendet, siehe [Voraussetzungen](https://docs.hdvisionsystems.com/de/lumiscan-ai-object-matching-de/2.1.0/lumiscan-ai-object-matching/requirements.html).<br>- Auf einem PC: `CPU` und `CUDA` (eine NVIDIA-GPU). |
| `deviceIndex` | Gibt den Geräteindex an. Derzeit muss dieser Wert `0` sein. |

> [!NOTE]
> Starten Sie die Anwendung LumiScan AI Object Matching neu, nachdem Sie einen dieser Parameter geändert haben.

## Vollständige Referenz {#complete-reference}

Alle Einstellungen dieser Datei, wie sie ihr JSON-Schema `network-description.schema.json` festlegt, erzeugt für Version 2.1.0 (Beschreibungen aus dem Schema, auf Englisch):

| Einstellung | Typ | Standard | Zulässige Werte | Beschreibung |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| `meta` | object |   |   | **Pflichtangabe.** |
| `meta/inputFileType` | string |   | nicht leer | **Pflichtangabe.** |
| `meta/inputFileVersion` | string |   | nicht leer | **Pflichtangabe.** |
| `meta/targetMachine` | string |   | nicht leer |   |
| `meta/programName` | string |   | nicht leer |   |
| `meta/programVersion` | string |   | nicht leer |   |
| `networkType` | string |   |   | **Pflichtangabe.** Current only support 'OrientedObjectDetection' |
| `classList` | object |   |   | [Deprecated] Please rename to 'classes' |
| `thresholdList` | object |   |   | [Deprecated] Please rename to 'thresholds' |
| `classes` | object |   |   | **Pflichtangabe.** Key: Index as string type, Value: Class name |
| `thresholds` | object |   |   | **Pflichtangabe.** Key: Class Name, Value: <0-1 float> threshold value between 0 and 1 |
| `resizedImageShape` | object |   |   | **Pflichtangabe.** |
| `resizedImageShape/height` | number |   |   | **Pflichtangabe.** |
| `resizedImageShape/width` | number |   |   | **Pflichtangabe.** |
| `normalizationMean` | number[] |   | genau 3 Einträge | **Pflichtangabe.** |
| `normalizationStd` | number[] |   | genau 3 Einträge | **Pflichtangabe.** |
| `provider` | string |   | `CPU`, `HAILO` | **Pflichtangabe.** Type of provider, currently only CPU is supported. |
| `deviceIndex` | number |   |   | **Pflichtangabe.** Index of the device to use. If the provider is CPU, this value is ignored. If the provider is GPU, this value is the index of the GPU to use. |
| `spacialNMSRadius` | number |   |   | **Pflichtangabe.** |
| `pathToNetwork` | string |   | nicht leer | **Pflichtangabe.** Path to the network file. The network file must be in ONNX format and the path is relative to the description file. |

[^1]: Informationen zum Hochladen von Daten mit WebDAV finden Sie unter [Daten hochladen mit WebDAV](https://docs.hdvisionsystems.com/de/lumiscan-ai-object-matching-de/2.1.0/lumiscan-ai-object-matching/uploading-data.html#upload-using-webdav).