RCNNs operieren zweistufig: Zuerst werden automatisch Regionen in einem Bild vorgeschlagen und intern noch verfeinert. Anschließend werden diese vorgeschlagenen Ausschnitte klassifiziert. <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">MultiPath </hi>ist standardmäßig durch die generischen Bilder des <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">COCO</hi>-Korpus (Lin et al. 2014) vortrainiert und erkennt alltägliche Dinge (Katzen, Flugzeuge, Speisen, usw.). Wie kleine explorative Experimente gezeigt haben, ist es notwendig, auf dem allgemeinen Training aufbauend eigene Trainingsläufe für jene visuellen Symbole zu entwickeln und durchzuführen, die uns für die konkrete kulturwissenschaftliche Fragestellung interessieren. Dies bedeutet einen hohen Aufwand an Rechenzeit und verlangt spezialisierte Hardware; dafür lassen sich RCNNs dann aber auf jegliche Arten von Symbolen oder andere visuell unterscheidbare Merkmale trainieren und können zu deren Identifizierung eingesetzt werden.