<head xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0"> <anchor xml:id="id__2et92p0" />Datengewinnung, Aufbereitung und Säuberung </head> <p xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0">Ein erster wichtiger Meilenstein im Rahmen unseres Forschungsprogramms war die automatisierte Erkennung von Objekten in Einzeldarstellungen. Um zeitnah ein großes Trainingskorpus zu generieren, haben wir zunächst Abbildungen von materieller Kultur des Klassizismus – hauptsächlich Möbel und Kleinkunst (darunter etwa Bronzen, Silberarbeiten etc.) – aus den Beständen des Metropolitan Museum of Art gescrapt, welches diese Bildwerke Anfang 2017 als Public Domain zugänglich gemacht hat (The Metropolitan Museum of Art 2017). Dadurch ist es möglich, die Trainings- und Testdaten an interessierte Dritte weiterzugeben, was die Reproduzierbarkeit des Experiments sicherstellt.</p> <p xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0">Da ein Faltendes Neuronales Netz Bilder als Ganzes klassifiziert, haben wir zunächst sichergestellt, dass jedes Bild lediglich ein Objekt in der Totalen zeigt. Dazu wurden alle Darstellungen von Möbelmerkmalen wie Nahaufnahmen ausgeschlossen sowie alle Bildwerke, die Interieurs, Ensembles und Möbel à la suite zeigen, derart aufgespalten, dass auf jeder Abbildung nur noch ein Möbelstück zu sehen ist. Diese Darstellungen haben wir gegebenenfalls so bearbeitet, dass noch sichtbare Teile benachbarter Objekte mit einer homogenen Farbe abgedeckt wurden. Im Endergebnis entstand so ein Korpus von 1.246 Bildern, der 379 Artefakte umfasst. Diese wurden gemäß der Neoclassica-Ontologie (Donig et al. 2016) annotiert. </p>