Zudem sollen für das Wachstum und die Pflege der Datenbank Teile unseres semi-automatischen Annotations-Workflows nutzbar gemacht werden. Um auf eine kritische Datenmenge für das Training der Modelle zu kommen, wurde ein Annotationstool entwickelt, das auf einer Open Source Software Version des Tools LabelMe (Wada 2022) basiert und in EGRAPHSEN um eine Object Detection Komponente erweitert wurde. Der Workflow sieht vor, dass die Object Detection Vorschläge zur Annotation macht, die dann individuell angepasst werden können (Kipke und Brinkmeyer, 2022, 5-6). Da im Hintergrund von EGRAPHSEN unsere Projektdatenbank steht, liegen bereits Metadaten zu den Vasenbildern vor. Eine Datenpipeline mit Nutzung dieses Tools und der Pre-Processing Algorithmen soll es ermöglichen, weitere annotierte Ausschnitte aus Vasenbildern der Datenbank hinzuzufügen (vgl. Fig. 2). <figure xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0"> <graphic url="Pictures/25a5eb4dbc5b037d45f9ebc93b12d052.png" /> <head>Pipeline zur weiteren Anreicherung und Nutzung der Datenbank. <hi rend="italic">Abb. 2: Blau betrifft die Datenbank, ihren Aufbau und Nutzung, orange den Anreicherungsprozess.</hi> </head> </figure>