<hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Segmentierung und Objekterkennung:</hi> Die Grundlagen für die Rekonstruktion aus historischen Fotografien bilden die analytischen Verfahren der Photogrammetrie, d.h. die Gewinnung zwei- und dreidimensionaler Objektgeometrien aus den zweidimensionalen Bildinformationen (Wiedemann et al., 2000). Photogrammetrische Verfahren liefern auch räumliche Relationen zwischen Fotografien und dreidimensionalen Objektgeometrien. Aus durch bildgebende Verfahren entstandenen Datensätzen lassen sich einfache Strukturen (Vosselman et al., 2004), aber auch komplexe Objekte wie Gebäude (Li et al., 2016, Agarwal et al., 2011) automatisch segmentieren sowie zuordnen (Martinovic et al., 2015, Hackel et al., 2016). Dabei können auch Rückschlüsse darauf gezogen werden, welche Bildteile welche Teile der 3D-Objektgeometrien referenzieren (Xie et al., 2016, Vosselman et al., 2004). Maschinelles Lernen (ML) spielt eine zunehmend größere Rolle bei der Segmentierung von Bild und der Objekterkennung (Minaee et al., 2021, Jiao et al., 2019) sowie der Strukturerkennung in 3D-Daten (Guo et al., 2020). Insbesondere vor dem Hintergrund der Anwendung von ML Ansätzen auf historische Quellen bestehen spezifische Herausforderungen in zumeist sehr kleinen und qualitativ heterogenen Ausgangsdaten (Fiorucci et al., 2020).