Die Ergebnisse zeigen, dass sich mit Hilfe von Neuronen auf höheren Ebenen der tiefen CNNs recht gut bestimmte Klassen von Objekten lokalisieren lassen. Beispielsweise eignen sich einige Kombinationen von Merkmalen zuverlässig als Sprechblasendetektoren (Abb. 1). Dies ist insofern bemerkenswert, als die Detektion von Sprechblasen sich für klassische Ansätzen der maschinellen Bildbverarbeitung als schwieriges Problem dargestellt hat (Rigaud et al., 2013).