Die entwickelten Methoden sind von genereller Natur und können in verschiedenen Anwendungen des maschinellen Sehens genutzt werden. Dazu gehören beispielsweise das automatisierte Fahren, die medizinische Bildverarbeitung, die Fernerkundung und die Robotik in der Landwirtschaft. Der AI Act wird dazu führen, dass die Absicherung der Entwicklung von Künstlicher Intelligenz stark an Bedeutung gewinnt. Die im Projekt entwickelten Methoden können Unternehmen helfen, auf diese Entwicklungen zu reagieren. Bilddaten mit guten Beschreibungen auszustatten erfordert hohen Zeit- und Ressourcenaufwand. Die letzten 5% der Qualität von Bildbeschreibungen herauszuholen ist häufig aufwändiger als die ersten 95%. Kosten spielen bei Bildbeschreibungen für Unternehmen eine sehr große Rolle. Daher wird das Konsortium neue Methoden und verbesserte Datensätze veröffentlichen, die es Unternehmen einfacher und günstiger machen werden, qualitativ hochwertige Datensätze zu erhalten. Quality Match wird diese Ergebnisse auch in die eigenen Produkte integrieren und weiterentwickeln.