Für die Objekterkennung wird Detectron2 von Facebook AI Research verwendet, was als state-of-the-art-Lösung gilt (Wu et al. 2019). Das Modell basiert auf einem vortrainierten maskierten RCCN-Modell und wurde auf dem COCO-Datensatz (Lin et al. 2015) trainiert. Es kann 80 Objektklassen wie Fahrzeuge oder Tiere vorhersagen. Als Schwellenwert für die Erkennung wird eine Wahrscheinlichkeit von 50% gewählt. Dies ist ein eher niedriger Wert, ermöglicht uns aber breitere Explorationen der Methode. Diese und alle anderen Methoden wurden in <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Python</hi> mit verschiedenen SDKs implementiert.