Das eigene Training ist insofern notwendig, als frei verfügbare vortrainierte Netze das notwendige domänenspezifische Wissen nicht mitbringen. Das Beispiel in Abb. 1 zeigt, wie das vortrainierte Netz zwar die grundlegende Konfiguration des Videoframes beschreiben kann; die für uns wichtigen Flaggen werden jedoch nicht oder falsch erkannt. Die kontextspezifische Information liefert somit unser eigenes Netzwerk, dessen Betaversion wir im Sinne der Open Humanities bereits veröffentlicht haben (Howanitz/Radisch 2022). Dieses Netz erreicht zur Zeit eine AP50 von 75.794 bei einem Trainingskorpus von 4.045 Bildern mit 8.156 Annotationen und einem Testkorpus mit 1.032 Bildern und 2.109 Annotationen. Wir haben 44 Symbolklassen definiert, und es sind knapp 100 Bilder pro Klasse im Korpus. Beim Training haben wir 20.000 Iterationen mit Batches von je 512 Bildern verwendet.