Als Ortserkennung bezeichnen wir die Methodik den groben Schauplatz eines Bildes zu erkennen. Dabei ist nicht der geographische Ort gemeint, sondern die abstrakte Umgebung, also zum Beispiel, ob ein Bild in einem Zimmer spielt oder draußen. Wir verwenden den Trainingsdatensatz <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Places365</hi><ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" target="ftn3" n="3" />, der aus über 1,8 Millionen annotierten Bildern besteht. Für unsere Prädiktion nutzen wir ein vortrainiertes CNN und präparieren die Frames in einer Vorverarbeitung für das CNN (Zhou et al. 2017). Anstatt den 365 Teilklassen fokussieren wir uns jedoch auf die Hauptkategorien <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">innen, draußen-künstlich, draußen-natürlich</hi> und <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">draußen-gemischt</hi>. Jeden Frame weisen wir die Kategorie zu, die das Modell mit der höchsten Wahrscheinlichkeit vorhersagt.