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In diesem Video sehen wir uns an,

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wie Sie ein trainiertes Modell aus AI Lab
mithilfe von AI Loop

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00:00:06.000 --> 00:00:08.080
über weHub zurück in uniVision 3 exportieren
können.

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00:00:08.240 --> 00:00:10.240
Wir beginnen in uniVision 3.

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00:00:10.320 --> 00:00:13.080
Fügen Sie Ihrem Projekt das „Module Image
AI” hinzu

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00:00:13.080 --> 00:00:15.080
und verknüpfen Sie ein Eingabebild.

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00:00:18.960 --> 00:00:22.360
Fügen Sie als Nächstes Ihre „AI Lab Dataset
ID“

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00:00:22.360 --> 00:00:23.960
in das entsprechende Feld ein –

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00:00:24.360 --> 00:00:26.280
dadurch kann das Modul

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00:00:26.280 --> 00:00:28.840
Ihren Datensatz direkt aus AI Lab identifizieren.

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00:00:28.920 --> 00:00:31.240
Jetzt können Sie auswählen, welches Modell
geladen werden soll –

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00:00:31.240 --> 00:00:33.960
entweder das neueste Modell oder Ihr primäres
Modell.

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00:00:33.960 --> 00:00:36.160
In unserem Fall haben wir nur eines,

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00:00:36.160 --> 00:00:37.960
daher spielt es keine Rolle, welches wir auswählen.

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00:00:38.080 --> 00:00:39.480
Nach einem kurzen Moment wird das Modell

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00:00:39.480 --> 00:00:42.560
in Ihren uniVision-Auftrag geladen.

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00:00:50.760 --> 00:00:52.120
Sie sehen eine schnelle Vorschau

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00:00:52.120 --> 00:00:54.200
des Bilds zusammen mit einigen Informationen
–

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00:00:54.480 --> 00:00:56.840
wie Klassennamen oder Auflösung.

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00:00:57.360 --> 00:00:58.440
Schließen Sie den Dialog

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00:00:58.440 --> 00:01:01.000
und das Bild wird sofort klassifiziert.

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00:01:01.000 --> 00:01:04.000
Klicken Sie auf „Switch to Run Mode“, um
die Live-Ergebnisse zu sehen

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00:01:04.000 --> 00:01:06.000
und zu beobachten, wie das System in Echtzeit

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00:01:06.000 --> 00:01:10.000
zwischen Ihren OK- und NOK-Klassen unterscheidet.

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00:01:10.000 --> 00:01:11.000
Das war’s –

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Ihr AI Lab-Modell ist nun vollständig bereitgestellt

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und läuft auf uniVision 3!