From d708b8478300229df81b5c8ea3455b7feb52ce7c Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Detlef Heinze <30794734+robodhhb@users.noreply.github.com>
Date: Wed, 29 Nov 2023 11:18:26 +0100
Subject: [PATCH] Update README.md

Hint to MediaPipe Modelmaker added
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 README.md | 8 ++++++++
 1 file changed, 8 insertions(+)

diff --git a/README.md b/README.md
index bd71425..3ca4447 100644
--- a/README.md
+++ b/README.md
@@ -35,6 +35,10 @@ neue picamera2-Bibliothek. Die Implementierung und die Installationsanweisung is
 Die Objekterkennung erfolgt auf der CPU des Raspberry Pi und ist daher etwas langsamer als die Implementerung 
 mit dem Coral USB Accelerator (4-4.5 fps statt 6.5 bis 7 fps auf Raspberry Pi 4B).
 
+Um andere Zugelemente zu erkennen, muss ein Modell mit dem MediaPipe Modelmaker neu trainiert werden. Der
+[Object detection model customization guide](https://developers.google.com/mediapipe/solutions/customization/object_detector/) 
+beschreibt den Vorgang im Detail. 
+
 ### Welcome to the Smart-Modelrailway-Cam
 We monitor track sections of a model railway system with artificial intelligence.
 We use a Raspberry Pi 4B with the Picamera V2.
@@ -69,3 +73,7 @@ the installation description can be accessed in the folder "40_SMRC_MediaPipe_Ve
 Object-detection runs on the CPU of the raspberry pi and performs therefore slower than on the 
 Coral USB Accelerator (4-4.5 fps instead of 6.5 - 7 fps on Raspberry Pi 4B).
 
+To detect other train elements you have to retrain a model with the MediaPipe ModelMaker.
+See [Object detection model customization guide](https://developers.google.com/mediapipe/solutions/customization/object_detector/) for explanations.
+
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