Unsere Studie beruht auf einer Weiterentwicklung eines <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Convolutional Neural Networks</hi> (CNN). Ein konventionelles CNN, beispielsweise <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">VGG19</hi> (Russakovsky et al. 2015), ist in der Lage, ein Eingabebild anhand eines vorher durchgeführten Trainings in genau eine vordefinierte Klasse einzuordnen. Für ideale Eingabebilder, etwa jene aus <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">MNIST-</hi> (Lecun et al. 1998) oder <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">CIFAR100-Korpus</hi> (Krizhevsky 2009), ist das ein praktisch gelöstes Problem. Enthält das Bild allerdings Instanzen mehrerer Klassen, produziert ein konventionelles CNN keine verwertbaren Ergebnisse. CNNs wurden deshalb zu <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Regional Convolutional Neural Networks</hi> (RCNN) weiterentwickelt, wie beispielsweise zu <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">MultiPath Network</hi> (Zagoruyko et al. 2016).