Bislang haben wir Verfahren aus dem Bereich des Deep Learning eingesetzt, um Abbildungen einzelner Möbel (Bermeitinger, Donig, Christoforaki, Freitas, Handschuh 2017) sowie mit Möbelgruppen in Interieuransichten (Donig, Christoforaki, Bermeitinger, Handschuh 2018) zu klassifizieren. <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="color(#000000)"> Wir konnten dabei zeigen, dass algorithmische Instrumente hervorragend in der Lage sind, Einzelobjekte zu identifizieren (0,94 aMP) - und</hi> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="color(#000000)"> dies, relativ unabhängig vom Vorliegen in einer bestimmten</hi> Technik und <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="color(#000000)"> Materialität (Fotografie, Gemälde, Zeichnung, Druckgrafik). Für Darstellungen von Mobiliar in Interieurs können wir in unseren Experimenten immer noch gute Ergebnisse vorweisen (aMP 0.53; recall 0.51). Wie eine qualitative Analyse dieser Ergebnisse gezeigt hat, ist die Differenz zum vorausgegangenen Experiment nicht alleine auf die gestiegene Komplexität (z.B. hohe Zahl </hi> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="color(#000000)">der Klassen, Überlappung von Objekten im Raum, generell Noise), sondern auch auf zahlreiche nominelle Fehlklassifizierungen zurückzuführen, die aus dem eingangs geschilderten Hierarchie-Problem resultieren.</hi>