Ein derzeit verbreitetes Werkzeug für derartige Identifikations- bzw. Klassifizierungsaufgaben sind <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Regionale Faltende Neuronale Netze</hi> (Regional Convolutional Neural Network, RCNN) (Girshick et al. 2014). Für diese Aufgabe haben wir uns für das vergleichsweise aufwandsarm zu nutzende Objekterkennungsmodul (Huang et al. 2016) des Tensorflow-Frameworks (Abadi et al. 2016) entschieden, das dem State-of-the-Art im Bereich optischer Merkmalserkennung und -klassifizierung entspricht. Dabei verwenden wir die in diesem Modul verfügbare Implementierung <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Faster-RCNN with ResNet101</hi>, die für uns den besten Kompromiss zwischen Trainingsgeschwindigkeit und Performanz darstellt.