Bei einem Test an ca. 200 illustrierten historischen Kinderbüchern aus der retrodigitalisierten Kollektion des Sammlers Karl Hobrecker - digital bereitgestellt von der UB der TU Braunschweig - wurden alle als Bild erkannten Objekte mit dem Tool Yolo untersucht. Das Analyseergebnis machte deutlich, dass die Qualität des Werkzeuges zur Objekterkennung derzeit noch nicht ausreicht, um Bildmotive mit hoher Wahrscheinlichkeit für eine größere Kollektion zu verfolgen, da der Domain-Shift von Fotos zu Illustrationen zu einer Verschlechterung der Erkennungsleistung führt. Diese könnte durch umfangreiche Lerndaten verbessert werden, doch scheint dies keine tragfähige Lösung für Forschungsarbeiten im Rahmen der Digital Humanities zu sein, da selten einfache Objekte im Vordergrund stehen, sondern in der Regel Kompositionen oder komplexe Bildstrukturen sowie fiktionale Motive vorliegen. Somit kann die eindeutige Deklaration von Einzelmotiven lediglich der Klärung von Zwischenfragen im Verlauf eines Forschungsprozesses dienen. Auch aus Kostengründen können oftmals keine neuen Trainingsmengen für heterogene Fragestellungen erzeugt werden. Deshalb bietet sich das Nachtrainieren von bereits an Fotografien optimierten Systemen wie VGG-19 oder GoogleNet an.