Da Wappen vornehmlich durch die Geometrie und nicht durch die Textur determiniert sind, haben wir in einem zweiten Schritt die Datenbank um visuell augmentierte Varianten der Wappenbilder ergänzt (<hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Data Augmentation</hi>). Insbesondere haben wir hier auf die Methoden des <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Style Transfer</hi> zurückgegriffen, mit denen der Stil eines Bildes verändert wird während der eigentliche Bildinhalt gleich bleibt. Anfang 2019 konnten Geirhos und Kollegen zeigen, dass mittels Style Transfer trainierte neuronale Netze mehr von der Textur eines Bildes abstrahieren und stärker Geometrien und Formen erlernen (Geirhos et al. 2019). In unserem Fall wurde der <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Style Transfer</hi> zur Vergrößerung der Datenbank mit Hilfe von AdaIN (Huang 2017) realisiert. Als Referenz dienten hierbei die Bilder der Datenbank “Painter by Numbers” von Kaggle.com, welche ca. 80.000 Gemälde verschiedener Künstler umfasst. Die Variationsbreite der enthaltenen Stile verhindert, dass das neuronale Netz, welches mit diesen Daten trainiert wird, den Stil eines spezifischen Künstlers lernt. Jedes Bild der Datenbank wurde in einen zufällig ausgewählten Stil transferiert und damit die Gesamtmenge der Trainingsdaten verdoppelt. Ein Beispiel für einen solchen <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Style Transfer</hi> ist in Abbildung 2 gegeben.