<anchor xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" xml:id="docs-internal-guid-5651ead6-7fff-16b1-5e" />Für die Label wurde die <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Digital Heraldry Ontology (</hi>Hitmann und Schneider, 2022) genutzt, die sowohl ein umfangreiches heraldisches Vokabular als auch ein formales System zur Beschreibung von Wappen beinhaltet. Als ML-Modell wurde bislang <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic" xml:space="preserve">Segment Anything (SAM) </hi>von Meta eingesetzt. Dieses wurde auf dem ebenfalls von Meta veröffentlichten <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">SA-1B Dataset</hi> trainiert, das ca. 11 Millionen (moderne) Fotos und eine Milliarde Segmentierungsmasken enthält (Kirillov et al. 2023). Das Modell ließ sich bereits ohne weiteres Training mit großem Erfolg zur Annotation heraldischer Elemente verwenden (zero shot). Hier steht jedoch noch eine formale Evaluation aus, um zu prüfen, ob aufgrund der modernen Trainingsdaten ein Bias besteht und ein weiteres Training des Modells nötig ist.