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Mehrjährige Computer-Vision-Probleme wie Bildpartitionierung, Instanzsegmentierung oder Tracking lassen sich auf kombinatorische Graphpartitionierungsprobleme reduzieren. Die meisten Modelle, die in diesem Zusammenhang entwickelt wurden, stützen sich auf rein attraktive Interaktionen zwischen Graphenknoten. Um mehr als einen einzigen Cluster zu erhalten, ist es dann notwendig, eine gewünschte Anzahl von Clustern vorzugeben oder Schwellenwerte zu setzen. Eine bemerkenswerte Ausnahme ist das Multicut-Partitioning / Korrelationsclustering, das neben attraktiven Wechselwirkungen auch repulsive Wechselwirkungen berücksichtigt und automatisch eine optimale Anzahl von Clustern bestimmt. 
In diesem Vortrag wird das kombinatorische Problem charakterisiert und seine Repräsentationen in Form von Knoten- oder Kantenbeschriftungen diskutiert. Es werden Algorithmen diskutiert, die optimale Lösungen finden und in realen Anwendungen gut funktionieren, insbesondere die Mutex-Wasserscheide und die agglomerative signierte Graphenpartitionierung.

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