# Attribution & Lizenzhinweise – ML-Modellgewichte (`public/ml/`)

Die KI-Raumerkennung (Rückfallebene von „Räume automatisch erkennen")
verwendet vorab exportierte ONNX-Gewichte
der **Segment-Anything-/MobileSAM-Familie**. Diese Gewichte stehen unter der
**Apache-Lizenz, Version 2.0** (siehe `LICENSE-Apache-2.0.txt` in diesem
Verzeichnis). Gemäß Apache-2.0 §4 werden die Urheber-/Attribution-Hinweise hier
mitgeliefert und same-origin ausgeliefert (`/ml/NOTICE.md`,
`/ml/LICENSE-Apache-2.0.txt`).

> PlanWerke ist nicht mit den unten genannten Projekten verbunden und wird von
> ihnen nicht unterstützt. Die Modelle werden unverändert (nur als ONNX exportiert)
> eingebunden.

## Verwendete Gewichte

### Bild-Encoder — `sam-encoder.onnx`
- **Modell:** MobileSAM (Faster Segment Anything)
- **Urheber/Copyright:** © Kyung Hee University / ChaoningZhang und Mitwirkende
- **Lizenz:** Apache-2.0
- **Quelle (Original):** https://github.com/ChaoningZhang/MobileSAM
  (Lizenz: https://raw.githubusercontent.com/ChaoningZhang/MobileSAM/master/LICENSE)
- **Bezogen als ONNX:** https://github.com/CVHub520/X-AnyLabeling/releases/download/v0.2.0/mobile_sam.encoder.onnx
- **SHA-256:** `2961df55d9092ef6a804796b02a744923797772893fa3de2ad5d9fa26685fd21`

### Mask-Decoder — `sam-decoder.onnx`
- **Modell:** Segment Anything (SAM) Mask-Decoder, int8-quantisiert
- **Urheber/Copyright:** © Meta Platforms, Inc. und Mitwirkende
- **Lizenz:** Apache-2.0 (deckt laut Projekt ausdrücklich auch die Modellgewichte)
- **Quelle (Original):** https://github.com/facebookresearch/segment-anything
  (Lizenz: https://raw.githubusercontent.com/facebookresearch/segment-anything/main/LICENSE)
- **Bezogen als ONNX:** https://github.com/CVHub520/X-AnyLabeling/releases/download/v0.2.0/sam_vit_h_4b8939.decoder.quant.onnx
- **SHA-256:** `4865d73355fca9b8a87a1d52f3b49163b158bc7c0c19b4e85762a771d4b38c3f`

## Hinweis zum Bezugs-Host
Die ONNX-Dateien werden als Release-Assets von `CVHub520/X-AnyLabeling` bezogen.
Der **App-Code** von X-AnyLabeling steht unter GPLv3; das betrifft ausschließlich
diese Software, **nicht** die hier eingebundenen Modellgewichte, die ihre
Apache-2.0-Herkunft (MobileSAM bzw. Meta SAM) behalten. Die ONNX-Konvertierung
basiert auf dem Werkzeug `samexporter` (MIT, https://github.com/vietanhdev/samexporter).

## onnxruntime-web
Die Laufzeit `onnxruntime-web` (© Microsoft, MIT-Lizenz) wird als
`optionalDependency` eingebunden und same-origin nach `public/ml/ort/` kopiert.