Methods for learning structured prediction in semantic segmentation of natural images Automatische Segmentierung und Erkennung von semantischen Klassen in natürlichen Bildern ist ein wichtiges offenes Problem des maschinellen Sehens. In dieser Arbeit untersuchen wir drei möglichen Ansätze der Erkennung: ohne Überwachung mit Überwachung auf Ebene von Bildern und mit Überwachung auf Ebene von Pixeln. Diese Arbeit setzt sich aus drei Teilen zusammen. Im ersten Teil der Arbeit schlagen wir einen Clustering Algorithmus vor der eine neuartige informationstheoretische Zielfunktion optimiert. Wir zeigen dass der vorgestellte Algorithmus üblichen Standardverfahren aus der Literatur gegenüber klare Vorteile auf vielen verschiedenen Datensätzen hat. Clustering ist ein wichtiger Baustein in vielen Applikationen des machinellen Sehens insbesondere in der automatischen Segmentierung. Der zweite Teil dieser Arbeit stellt ein Verfahren zur automatischen Segmentierung und Erkennung von Objektklassen in natürlichen Bildern vor das mit Hilfe von Supervision in Form von Klassen Vorkommen auf Bildern in der Lage ist ein Segmentierungsmodell zu lernen. Der dritte Teil der Arbeit untersucht einen der am weitesten verbreiteten Ansätze zur semantischen Segmentierung und Objektklassensegmentierung Conditional Random Fields verbunden mit Verfahren der strukturierten Vorhersage. Wir untersuchen verschiedene Lernalgorithmen des strukturierten Lernens insbesondere im Zusammenhang mit approximativer Vorhersage. Wir zeigen dass es möglich ist trotz des Vorhandenseins von Kreisen in den betrachteten Nachbarschaftsgraphen exakte strukturierte Modelle zur Bildsegmentierung zu lernen. Mit den vorgestellten Methoden bringen wir den Stand der Kunst auf zwei komplexen Datensätzen zur semantischen Segmentierung voran dem MSRC 21 Datensatz von RGB Bildern und dem NYU V2 Datensatz von RGB D Bildern von Innenraum Szenen. Wir stellen außerdem eine Software Bibliothek vor die es erlaubt einen weitreichenden Vergleich der besten Lernverfahren für strukturiertes Lernen durchzuführen. Unsere Studie erlaubt uns eine Charakterisierung der betrachteten Algorithmen in einer Reihe von Anwendungen insbesondere der semantischen Segmentierung und Objektklassensegmentierung.