In diesem Projekt wurde in einem ersten Schritt wird ein umfangreicher Datensatz von Bildern aus verschiedenen semantischen Kategorien (z.B. Produktbilder, Logos, Innenaufnahmen, Außenaufnahmen etc.) erstellt. Anschließend wurden auf Deep Learning basierende Methoden, die in der Lage sind, die Eigenschaften verschiedener semantischer Kategorien zu erlernen, untersucht. Diese Methoden werden auf dem zuvor erhobenen Datensatz trainiert und in einem nachfolgenden Schritt verwendet, um semantische Labels (Tags) für neue Bilder automatisch vorherzusagen. Die Grundlage für die Untersuchungen sind vortrainierte neuronale Netze. Um die notwendige Domänenanpassung durchzuführen, werden die Netze geschult und ihre Architektur entsprechend angepasst.