Published February 26, 2025
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CREST Annotation. Ein Tool zur Unterstützung von Bildannotation mit Ontologien, IIIF und Machine Learning Modellen
Authors/Creators
- 1. Humboldt-Universität zu Berlin, Deutschland
- 2. tapdo technologies GmbH, Münster, Deutschland
Contributors
Data managers:
- 1. Universität zu Köln
- 2. Universität Passau
- 3. Universität Bielefeld
- 4. Digital Humanities im deutschsprachigen Raum
Description
Das Poster präsentiert CREST Annotation, ein innovatives Tool, das die manuelle Bildannotation durch die Integration von Ontologien, IIIF und Computer Vision Modellen unterstützt. CREST Annotation bietet eine halbautomatische Bildsegmentierung und -detektion durch modulare Integration von Machine Learning Modellen sowie die Möglichkeit, Ontologien für kontrollierte Labelsets zu verwenden. Dies erhöht die Interoperabilität und Datenqualität bei der Bildannotation erheblich. Durch die flexible Einbindung von Machine Learning Modellen und die Unterstützung des IIIF-Standards ermöglicht das Tool eine effiziente und präzise Annotation großer Bilddatensätze. Anhand eines Anwendungsbeispiels aus der Heraldik wird die Funktionalität und der Nutzen von CREST Annotation veranschaulicht.
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SCHNEIDER_Philipp_CREST_Annotation__Ein_Tool_zur_Unterst_tzu-ueberarbeitet.pdf
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- Conference paper: 10.5281/zenodo.14943129 (DOI)