Изменения
→OpenPose (2019)
{|align="right"
|-valign="top"
|[[file:Openpose vs competition.png|300px|thumb| Рисунок 16 19 [[https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose/blob/master/README.md Источник]]]]
|}
Важной особенностью является скорость работы данного решения. На рисунке 16 представлено сравнение времени работы трех доступных библиотек, решающих задачу определения положения человека (в одинаковых условиях на одинаковом аппаратном обеспечении): OpenPose, Alpha-Pose<ref name="Alpha-Pose">[https://github.com/MVIG-SJTU/AlphaPose AlphaPose, Hao-Shu Fang, Shuqin Xie, Yu-Wing Tai and Cewu Lu, 2018]</ref> (fast Pytorch version), и Mask R-CNN<ref name="MaskR-CNN">[https://arxiv.org/abs/1703.06870 Mask R-CNN, Kaiming He, Georgia Gkioxari, Piotr Dollár, Ross Girshick, 2018]</ref>. Время исполнения OpenPose является постоянным, в то время как у Alpha-Pose и Mask R-CNN линейно растет с числом людей на исходных данных.
