Es wurden verschiedene Experimente durchgeführt, die die prinzipielle Nutzbarkeit von RCNNs für eine semi-automatisierte Annotation testen sollten. Diese werden im Poster näher präsentiert. In einem ersten Experiment wurden alle Trainingsdaten zusammen trainiert (mAP <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="sub">IoU =0.75</hi> = 5.85<ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" n="5" target="ftn5" />). Ein zweites Experiment teilte die Daten nach Bildarten auf (mAP <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="sub">IoU =0.75</hi> = 3.40 für Fotos und mAP <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="sub">IoU =0.75</hi> = 4.04 bei Zeichnungen). Es war dabei auffällig, dass die Zeichnungen bessere Resultate erzielten, die aber niedriger als die Resultate des ersten Experimentes waren. Die folgenden beiden Experimenten wurden deswegen vorerst auf Zeichnungen beschränkt. Das dritte Experiment konzentrierte sich auf Klassen mit mehr als 50 Annotationen, was zwar den Großteil der Klassen außen vor ließ, aber vielversprechende Ergebnisse erzeugte ( mAP <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="sub">IoU =0.75 </hi>= 23.06). Deswegen wurden in einem vierten Experiment alle Klassen von menschlichen Abbildungen zu einer Metaklasse zusammengelegt. Dieses letzte Experiment funktionierte besonders vielversprechend (mAP <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="sub">IoU =0.75</hi> = 59.99; ein Beispiel kann in Abbildung 2 eingesehen werden). Zur Bewertung der Experimente kann der Output der Testbilder online eingesehen werden.<ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" n="6" target="ftn6" /> Bis zur DHd im nächsten Jahr sollen einige weitere Experimente durchgeführt werden und ein erster Prototyp zur Anwendung kommen und im Rahmen des Posters präsentiert werden.