Es werden Neuronale Netze zum Erkennen von Straßenmarkierungen trainiert. Dabei werden UNet Architekturen durch verschieden vortrainierte CNNs abgewandelt und miteinander verglichen. Für die Anwendung in der Miniaturautonomie werden neue Datensätze im Miniatur Wunderland Hamburg aufgenommen und annotiert. Die Netze werden anhand ihrer Inferenzzeit verglichen. In einigen Experimenten kann gezeigt werden, wie diese sich in unbekannten Umgebungen verhalten. Bestimmte Architekturen weisen bei bestimmten Bildsequenzen ein Anomalieverhalten auf. Es entstehen deutliche Unterschiede in der Genauigkeit bei erneutem Training der Netze, in dem sich lediglich die Initialgewichte unterschieden haben.