<head xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0"> <anchor xml:id="id__rvf1c8o7mptm" />Ergebnisse und Analyse: Interieurdarstellungen </head> <p xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0">Unsere Ausgangshypothese war, dass das an den Einzelobjekten trainierte RCNN in der Lage sein müsste, auch Objekte, die sich in Interieurs befinden, korrekt zu identifizieren und anschließend zu klassifizieren.</p> <p xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0">Während die Hypothese generell als bestätigt betrachtet werden kann, können wir aus unseren Experimenten eine Reihe von Beobachtungen ableiten, die uns erlauben, den unterschiedlichen Grad von Erfolg und bleibende Herausforderungen zu benennen, die wir in unserer zukünftigen Forschung angehen möchten.</p> <p xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0">Generell lässt sich festhalten, dass sich die Aufgabe der Identifizierung für den von uns trainierten Klassifikator als deutlich komplexer erwiesen hat, als die der Klassifizierung, wie die guten bis sehr guten Werte für das aMP zeigen. Für eine erfolgreiche Klassifizierung scheint primär die Zahl und visuelle Ähnlichkeit der Objekte innerhalb einer Klasse entscheidend zu sein, wie aus den hervorragenden Werten der zahlenstärksten Klassen wie etwa Stühlen ersichtlich ist.</p> <p xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0">Die zentrale Herausforderung unserer Experimente lag vor allem in der Identifikation des Artefakts im Interieur. Wir gehen davon aus, dass die Qualität dieser Erkennung primär von drei Faktoren beeinflusst wird: </p> <p xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0"> <hi rend="bold">Erstens</hi> dem Grad der Separation von Objekt und Bildhintergrund. Fotos, die etwa in Ausstellungsflächen entstanden sind und eine starke Separation zwischen Vordergrund und Hintergrund aufweisen, erzielen im Schnitt sehr viel bessere Resultate als andere Raumdarstellungen, die durch perspektivische Verzerrungen, die Überlappung von Artefakten und oft kontrastarme bzw. übertrieben kontrastreiche Lichtgestaltung geprägt sind (Abb. 05, 06, 07). </p> <p xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0"> <hi rend="bold">Zweitens</hi> der Zahl der Objekte pro Klasse und der Bandbreite von Betrachtungswinkeln, mit denen trainiert wurde. Mehrfachidentifikationen desselben Objekts zeigen deutlich, dass Klassen mit hohen Objektzahlen (z.B. Stuhl) bei der Erkennung einen höheren Vertrauensgrad aufweisen als Klassen mit niedrigen Objektzahlen (z.B. Klismosstuhl) (Abb. 07). Dadurch kann es vorkommen, dass in manchen Ansichten nur wenige Artefakte mit hohem Vertrauensgrad erkannt werden, während eine große Zahl anderer im Rauschen zahlreicher “false positives” untergeht, die einen ähnlichen, niedrigen Vertrauensgrad aufweisen (Abb. 09, 04b). </p> <p xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0"> <hi rend="bold">Drittens</hi> der Materialität, Modalität und der Technik der Ausführung. Während der Klassifikator mit Fotografien durchweg gute Ergebnisse erzielt, schwankt die Qualität der Objekterkennung in historischem Material sehr. Unterschiede im Erfolg der Identifizierung von Objekten in verschiedenartigen Bildern führen wir primär auf die geringe Anzahl von überhaupt verfügbaren Darstellungen für das Training zurück. Sobald historische Darstellungen dem Gros des Trainingsmaterials stärker ähneln, steigt die Zahl der identifizierten Objekte, etwa bei naturalistischen Ölgemälden (Abb. 04a) oder Einzelblättern mit Designs (Abb. 08). Besonders deutlich wird dieser Umstand etwa durch den unterschiedlichen Vertrauensgrad, den dasselbe Motiv zwischen einer Ausführung als Gravur und dem ihr zugrunde liegenden Ölgemälde erreicht (Abb. 04a / 04b). </p>