Anschließend wurden zwei aktuelle Verfahren zur Objektdetektion auf dieser augmentierten Datenbank trainiert und analysiert. In unserer Studie haben wir YOLOv3 (Redmon 2018) undRetinaNet (Lin 2017) untersucht. In einer ersten qualitativen Analyse hat insbesondere das RetinaNet eine sehr hohe Genauigkeit erzielt, weshalb wir uns im Folgenden auf RetinaNet beschränken. Die Architektur dieses 2017 publizierten Deep Learning Objekt Detektor Modells ist in Abbildung 3 dargestellt. Dabei handelt es sich um einen einstufigen Detektor, der auf einem sogenannten <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Feature Pyramid Network</hi> aufbaut, das wiederum auf einem ResNet (He <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" style="font-size:10.5pt" xml:space="preserve"> 2015</hi>) als Feature Extractor basiert. Dieser Aufbau ermöglicht es, Vorhersagen auf verschiedenen Auflösungsstufen eines Eingabebildes durchzuführen. Der Output dieser verschiedenen Stufen wird jeweils durch ein Klassifikations- und ein Regressionssubnetz zur Vorhersage der Boundingboxen verarbeitet. Außerhalb des Trainings werden diese Ausgaben zusätzlich noch durch <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Non-Maximum-Suppression</hi> gefiltert.