Boxsight verwandelt Ihr Smartphone in ein mobiles Labor für die Objekterkennung direkt auf dem Gerät. Richten Sie die Kamera auf Ihre Umgebung und nutzen Sie moderne Detektoren in Echtzeit – alles direkt auf Ihrem Gerät. Keine Cloud, kein Konto, kein Bild verlässt Ihr Smartphone.
Die App wurde für Entwickler, Forscher und Teams entwickelt, die Modelle im praktischen Einsatz evaluieren müssen. Sie verwendet CameraX für eine flüssige Live-Vorschau und zwei Laufzeitumgebungen für die Inferenz hinter einer einzigen Benutzeroberfläche: ONNX Runtime für .onnx-Modelle (NNAPI oder CPU) und TensorFlow Lite (LiteRT) für .tflite-Modelle (GPU, NNAPI oder CPU). Die Laufzeitumgebung richtet sich nach der Dateiendung; Sie wählen sie also automatisch aus, indem Sie ein Modell auswählen.
HAUPTMERKMALE
• Echtzeit-Objekterkennung mit Begrenzungsrahmen, Beschriftungen und Konfidenzwerten auf dem Bildschirm
• Live-HUD: Inferenzlatenz (ms), FPS, aktives Modell, Laufzeitumgebung und Backend, die das Bild verarbeitet haben, sowie die Anzahl der Objekte
• Fünf kompakte YOLO11-Detektoren enthalten und kostenlos – 160, 256 und 320 px Eingaben, int8 und fp32
• Detektor wechseln, während die Kamera läuft, und die HUD-Änderung beobachten
• Umschalten zwischen Vorder- und Rückkamera
• Helles Design, dunkles Design oder Systemanpassung
FUNKTIONSWEISE
Die Kamerabilder werden in einem Hintergrundprozess analysiert und die Ergebnisse als Overlay über der Live-Vorschau angezeigt. Die Beschleunigung wird automatisch ausgewählt – GPU, dann NNAPI, dann CPU für .tflite-Modelle; NNAPI, dann CPU für .onnx-Modelle – und das HUD zeigt die tatsächlich verwendete Laufzeitumgebung und das Backend an, sodass ein stiller Fallback sichtbar ist und nicht erraten werden muss.
BOXSIGHT PRO
Die kostenlose Version nutzt die schnellen Nano-Detektoren. Die Pro-Version nutzt die präzisen Detektoren und Ihre eigenen.
Pro startet mit einer 7-tägigen kostenlosen Testphase, die den vollen Funktionsumfang von Pro umfasst – nichts wird für später zurückgehalten:
• YOLO11s, YOLO26s und RF-DETR nano – die präzisen Detektoren, wobei RF-DETR bei Bedarf heruntergeladen wird, um die Installation klein zu halten
• Importieren Sie Ihre eigenen .onnx- und .tflite-Modelle
• Konfidenz, NMS IoU und die GPU/NNAPI/CPU-Auswahl
• Exportieren Sie das Erkennungsprotokoll als CSV oder JSON und speichern Sie annotierte Frames
Echtzeiterkennung, das Live-HUD und die fünf mitgelieferten Nano-Detektoren sind kostenlos und nicht Teil des Abonnements.
Nach Ablauf der 7-tägigen Testphase wird die App zu einem kostenpflichtigen, automatisch verlängerbaren Abonnement (monatlich oder jährlich), das über Ihr Google Play-Konto abgerechnet wird, sofern Sie nicht vorher kündigen. Sie können jederzeit im Play Store kündigen: Die Kündigung verhindert die nächste Verlängerung und Ihr Zugriff bleibt bis zum Ende des bezahlten Zeitraums erhalten. Die Preise werden in Ihrer Landeswährung angezeigt, inklusive Steuern, sofern diese anfallen.
DATENSCHUTZ
Kamerabilder werden auf dem Gerät verarbeitet und niemals hochgeladen: Weder Bilder noch Erkennungsdaten verlassen das Telefon. Die App meldet Abstürze und anonyme Nutzungsstatistiken, damit wir Fehler beheben können.
Boxsight ist Teil der Synapsi-App-Familie.
Aktuelle Version
2026.9.7Von hochgeladen
Yeni Meylani
Erforderliche Android-Version
Kategorie
Gratis Tools APPAltersfreigabe
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Sicherheitsbericht
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Last updated on Sep 26, 2026
When the chosen model cannot run — none is selected, or RF-DETR has not been downloaded yet — the camera view says so and offers a button to pick one, instead of an empty dash.
Deleting a model no longer moves you onto RF-DETR before it has been downloaded.
The import hint names both .onnx and .tflite models, and the support inbox is in Italian throughout when the app is.
