<anchor xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" xml:id="docs-internal-guid-70b2b8f9-7fff-f72b-73" />Das Poster stellt das 2024 veröffentlichte Bildannotationstool <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">CREST Annotation</hi> (Schneider et al., 2024) vor, das am Lehrstuhl für Digital History<ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" n="1" target="ftn1" /> in Zusammenarbeit mit der Firma <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">tapdo</hi><ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" n="2" target="ftn2" /> entwickelt wurde. Dieses erlaubt die halbautomatische Unterstützung von Annotationsprozessen durch flexibles Hinzuladen von Machine-Learning-Modellen zur Bilddetektion oder -segmentierung sowie von Ontologien als Grundlage für Labelsets. Insbesondere die Segmentierung von Bilddaten wird so erheblich erleichtert. Zugleich werden durch die Nutzung von Ontologien mit dem Tool erstellte (Trainings-)Datensets interoperabel.