{
  "documentTitle": "Klassifizierungsmodelle - Fregatte",
  "details": {
    "scoreInfo": "Die Punktzahl gibt die durchschnittliche Konfidenz aller Erkennungen dieses Objekts wieder."
  },
  "button": {
    "deleteClassificationAttempts": "Lösche klassifizierte Bilder",
    "renameCategory": "Klasse umbenennen",
    "deleteCategory": "Klasse löschen",
    "deleteImages": "Bilder löschen",
    "trainModel": "Modell trainieren",
    "addClassification": "Klassifizierung hinzufügen",
    "deleteModels": "Modell löschen",
    "editModel": "Modell bearbeiten"
  },
  "tooltip": {
    "trainingInProgress": "Modell wird gerade trainiert",
    "noNewImages": "Keine weiteren Bilder zum trainieren. Bitte klassifiziere weitere Bilder im Datensatz.",
    "noChanges": "Keine Veränderungen des Datensatzes seit dem letzten Training.",
    "modelNotReady": "Modell ist nicht bereit zum Training"
  },
  "toast": {
    "success": {
      "deletedCategory": "Klasse gelöscht",
      "deletedImage": "Bilder gelöscht",
      "deletedModel_one": "{{count}} Modell erfolgreich gelöscht",
      "deletedModel_other": "{{count}} Modelle erfolgreich gelöscht",
      "categorizedImage": "Erfolgreich klassifizierte Bilder",
      "trainedModel": "Modell erfolgreich trainiert.",
      "trainingModel": "Modelltraining erfolgreich gestartet.",
      "updatedModel": "Modellkonfiguration erfolgreich aktualisiert",
      "renamedCategory": "Klasse erfolgreich in {{name}} umbenannt"
    },
    "error": {
      "deleteImageFailed": "Löschen fehlgeschlagen: {{errorMessage}}",
      "deleteCategoryFailed": "Löschen der Klasse fehlgeschlagen: {{errorMessage}}",
      "deleteModelFailed": "Model konnte nicht gelöscht werden: {{errorMessage}}",
      "trainingFailedToStart": "Modelltraining konnte nicht gestartet werden: {{errorMessage}}",
      "updateModelFailed": "Aktualisierung des Modells fehlgeschlagen: {{errorMessage}}",
      "renameCategoryFailed": "Umbenennung der Klasse fehlgeschlagen: {{errorMessage}}",
      "categorizeFailed": "Bildkategorisierung fehlgeschlagen: {{errorMessage}}",
      "trainingFailed": "Modelltraining fehlgeschlagen. Details sind in den Frigate-Protokollen zu finden."
    }
  },
  "deleteCategory": {
    "title": "Klasse löschen",
    "desc": "Möchten Sie die Klasse {{name}} wirklich löschen? Dadurch werden alle zugehörigen Bilder dauerhaft gelöscht und das Modell muss neu trainiert werden.",
    "minClassesTitle": "Klasse kann nicht gelöscht werden",
    "minClassesDesc": "Ein Klassifizierungsmodell benötigt mindestens zwei Klassen. Fügen Sie eine weitere Klasse hinzu, bevor Sie diese löschen."
  },
  "deleteModel": {
    "title": "Klassifizierungsmodell löschen",
    "single": "Möchten Sie {{name}} wirklich löschen? Dadurch werden alle zugehörigen Daten, einschließlich Bilder und Trainingsdaten, dauerhaft gelöscht. Diese Aktion kann nicht rückgängig gemacht werden.",
    "desc_one": "Möchtest du {{count}} Modell wirklich löschen? Dadurch werden alle zugehörigen Daten, einschließlich Bilder und Trainingsdaten, dauerhaft gelöscht. Diese Aktion kann nicht rückgängig gemacht werden.",
    "desc_other": "Möchtest du {{count}} Modelle wirklich löschen? Dadurch werden alle zugehörigen Daten, einschließlich Bilder und Trainingsdaten, dauerhaft gelöscht. Diese Aktion kann nicht rückgängig gemacht werden."
  },
  "edit": {
    "title": "Klassifikationsmodell bearbeiten",
    "descriptionState": "Bearbeite die Klassen für dieses Zustandsklassifikationsmodell. Änderungen erfordern erneutes Trainieren des Modells.",
    "descriptionObject": "Bearbeite den Objekttyp und Klassifizierungstyp für dieses Objektklassifikationsmodell.",
    "stateClassesInfo": "Hinweis: Die Änderung der Statusklassen erfordert ein erneutes Trainieren des Modells mit den aktualisierten Klassen."
  },
  "deleteDatasetImages": {
    "title": "Datensatz Bilder löschen",
    "desc_one": "Bist du sicher, dass {{count}} Bild von {{dataset}} gelöscht werden sollen? Diese Aktion kann nicht rückgängig gemacht werden und erfordert ein erneutes Trainieren des Modells.",
    "desc_other": "Bist du sicher, dass {{count}} Bilder von {{dataset}} gelöscht werden sollen? Diese Aktion kann nicht rückgängig gemacht werden und erfordert ein erneutes Trainieren des Modells."
  },
  "deleteTrainImages": {
    "title": "Trainingsbilder löschen",
    "desc_one": "Bist du sicher, dass du {{count}} Bild löschen möchten? Diese Aktion kann nicht rückgängig gemacht werden.",
    "desc_other": "Bist du sicher, dass du {{count}} Bilder löschen möchten? Diese Aktion kann nicht rückgängig gemacht werden."
  },
  "renameCategory": {
    "title": "Klasse umbenennen",
    "desc": "Neuen Namen für {{name}} eingeben. Das Modell muss neu trainiert werden, damit die Änderungen wirksam werden."
  },
  "description": {
    "invalidName": "Ungültiger Name. Namen dürfen nur Buchstaben, Zahlen, Leerzeichen, Apostrophe, Unterstriche und Bindestriche enthalten."
  },
  "train": {
    "title": "Neue Klassifizierungen",
    "titleShort": "frisch",
    "aria": "Neue Klassifizierungen auswählen"
  },
  "categories": "Klassen",
  "createCategory": {
    "new": "Neue Klasse erstellen"
  },
  "categorizeImageAs": "Bild klassifizieren als:",
  "categorizeImage": "Bild klassifizieren",
  "menu": {
    "objects": "Objekte",
    "states": "Zustände"
  },
  "noModels": {
    "object": {
      "title": "Keine Objektklassifikationsmodelle",
      "description": "Erstelle ein benutzerdefiniertes Modell, um erkannte Objekte zu klassifizieren.",
      "buttonText": "Objektmodell erstellen"
    },
    "state": {
      "title": "Keine Statusklassifizierungsmodelle",
      "description": "Erstellen Sie ein benutzerdefiniertes Modell, um Zustandsänderungen in bestimmten Kamerabereichen zu überwachen und zu klassifizieren.",
      "buttonText": "Zustandsmodell erstellen"
    }
  },
  "wizard": {
    "title": "Neue Klassifizierung erstellen",
    "steps": {
      "nameAndDefine": "Benennen und definieren",
      "stateArea": "Gebiet",
      "chooseExamples": "Beispiel auswählen"
    },
    "step1": {
      "description": "Zustandsmodelle überwachen feste Kamerabereiche auf Veränderungen (z. B. Tür offen/geschlossen). Objektmodelle fügen den erkannten Objekten Klassifizierungen hinzu (z. B. bekannte Tiere, Lieferanten usw.).",
      "name": "Name",
      "namePlaceholder": "Eingeben Modell Name...",
      "type": "Typ",
      "typeState": "Zustand",
      "typeObject": "Objekt",
      "objectLabel": "Objekt Bezeichnung",
      "objectLabelPlaceholder": "Auswahl Objekt Typ...",
      "classificationType": "Klassifizierungstyp",
      "classificationTypeTip": "Etwas über Klassifizierungstyp lernen",
      "classificationTypeDesc": "Unterbezeichnungen fügen dem Objektnamen zusätzlichen Text hinzu (z. B. „Person: UPS“). Attribute sind durchsuchbare Metadaten, die separat in den Objektmetadaten gespeichert sind.",
      "classificationSubLabel": "Unterlabel",
      "classificationAttribute": "Merkmal",
      "classes": "Klasse",
      "states": "Gebiet",
      "classesTip": "Über Klassen lernen",
      "classesStateDesc": "Definieren Sie die verschiedenen Zustände, in denen sich Ihr Kamerabereich befinden kann. Beispiel: „offen” und „geschlossen” für ein Garagentor.",
      "classesObjectDesc": "Definieren Sie die verschiedenen Kategorien, in die erkannte Objekte klassifiziert werden sollen. Beispiel: „Lieferant“, „Bewohner“, „Fremder“ für die Klassifizierung von Personen.",
      "classPlaceholder": "Eingabe Klassenbezeichnung...",
      "errors": {
        "nameRequired": "Modellname ist erforderlich",
        "nameLength": "Der Modellname darf maximal 64 Zeichen lang sein",
        "nameOnlyNumbers": "Der Modellname darf nicht nur aus Zahlen bestehen",
        "classRequired": "Mindestens eine Klasse ist erforderlich",
        "classesUnique": "Klassenname muss eindeutig sein",
        "stateRequiresTwoClasses": "Gebietsmodelle erfordern mindestens zwei Klassen",
        "objectLabelRequired": "Bitte wähle eine Objektbeschriftung",
        "objectTypeRequired": "Bitte wählen Sie einen Klassifizierungstyp aus"
      }
    },
    "step2": {
      "description": "Wählen Sie Kameras aus und legen Sie für jede Kamera den zu überwachenden Bereich fest. Das Modell klassifiziert den Zustand dieser Bereiche.",
      "cameras": "Kameras",
      "selectCamera": "Kamera auswählen",
      "noCameras": "Klick + zum hinzufügen der Kameras",
      "selectCameraPrompt": "Wählen Sie eine Kamera aus der Liste aus, um ihren Überwachungsbereich festzulegen"
    },
    "step3": {
      "selectImagesPrompt": "Wählen sie alle Bilder mit: {{className}}",
      "selectImagesDescription": "Klicken Sie auf die Bilder, um sie auszuwählen. Klicken Sie auf „Weiter“, wenn Sie mit diesem Kurs fertig sind.",
      "allImagesRequired_one": "Bitte klassifizieren Sie alle Bilder. {{count}} Bild verbleibend.",
      "allImagesRequired_other": "Bitte klassifizieren Sie alle Bilder. {{count}} Bilder verbleiben.",
      "generating": {
        "title": "Beispielbilder generieren",
        "description": "Frigate extrahiert repräsentative Bilder aus Ihren Aufnahmen. Dies kann einen Moment dauern..."
      },
      "training": {
        "title": "Trainingsmodell",
        "description": "Ihr Modell wird im Hintergrund trainiert. Schließen Sie diesen Dialog, und Ihr Modell wird ausgeführt, sobald das Training abgeschlossen ist."
      },
      "retryGenerate": "Generierung wiederholen",
      "noImages": "Keine Bilder generiert",
      "classifying": "Klassifizieren und Trainieren...",
      "trainingStarted": "Training wurde erfolgreich gestartet",
      "errors": {
        "noCameras": "Keine Kameras konfiguriert",
        "noObjectLabel": "Kein Objektlabel ausgewählt",
        "generateFailed": "Beispiele konnten nicht generiert werden: {{error}}",
        "generationFailed": "Generierung fehlgeschlagen. Bitte versuchen Sie es erneut.",
        "classifyFailed": "Bilder konnten nicht klassifiziert werden: {{error}}"
      },
      "generateSuccess": "Erfolgreich generierte Beispielbilder",
      "modelCreated": "Modell erfolgreich erstellt. Verwenden Sie die Ansicht „Aktuelle Klassifizierungen“, um Bilder für fehlende Zustände hinzuzufügen, und trainieren Sie dann das Modell.",
      "missingStatesWarning": {
        "title": "Beispiele für fehlende Zustände",
        "description": "Es wird empfohlen für alle Zustände Beispiele auszuwählen. Das Modell wird erst trainiert, wenn für alle Zustände Bilder vorhanden sind. Fahren Sie fort und verwenden Sie die Ansicht „Aktuelle Klassifizierungen“, um Bilder für die fehlenden Zustände zu klassifizieren. Trainieren Sie anschließend das Modell."
      }
    }
  },
  "none": "Keiner"
}
