KH-Rechner – lokale Gericht-/Bestandteilerkennung
Drittanbieter- und Lizenzhinweise
Stand: 29.08.2026

1) SigLIP Base Patch16 224
Upstream-Modell: google/siglip-base-patch16-224
Quelle: https://huggingface.co/google/siglip-base-patch16-224
Lizenz des veröffentlichten Modells: Apache License 2.0

Für die Browser-Ausführung werden die für Transformers.js konvertierten ONNX-Dateien aus
Xenova/siglip-base-patch16-224 verwendet:
https://huggingface.co/Xenova/siglip-base-patch16-224

Verwendete ONNX-Dateien:
- onnx/text_model_q4f16.onnx
  SHA-256: 195b9dd5173188e8bd324e90d903d54e85e68a0ff29e1d4e79a7d8a0da053335
- onnx/vision_model_q4f16.onnx
  SHA-256: c9eb383bddf748212d240d90ca765415137d7994c60dd8be97bdb3adad30c682

Eine Kopie der Apache License 2.0 befindet sich unter licenses/APACHE-2.0.txt.

2) Transformers.js 3.8.1
Projekt: Hugging Face Transformers.js
Quelle: https://github.com/huggingface/transformers.js
Lizenz: Apache License 2.0
Eine Kopie befindet sich unter licenses/APACHE-2.0.txt.

3) ONNX Runtime / ONNX Runtime Web
Projekt: Microsoft ONNX Runtime
Quelle: https://github.com/microsoft/onnxruntime
Lizenz: MIT
Eine Kopie befindet sich unter licenses/MIT-ONNXRUNTIME.txt.

Hinweis zur Anwendung:
Die Bilderkennung erfolgt nach der einmaligen Installation vollständig im Browser des Nutzers.
Das aufgenommene Foto wird von dieser Anwendung nicht an Google, Hugging Face, OpenAI oder
einen sonstigen KI-Dienst übertragen. Die Modell- und Laufzeitdateien werden vom eigenen
Webserver ausgeliefert.

Nicht mehr verwendet:
- Apple MobileCLIP
- Swin Food-101
- MobileNetV2 Food-101
Der neue Installer entfernt deren alte Modellgewichte erst dann, wenn die SigLIP-Installation
vollständig und per Dateigröße/Prüfsumme validiert wurde.