Одно из направлений работы нашей команды компьютерного зрения Vision RnD в SberDevices — распознавание жестового языка. Об этой задаче и о том, как мы ее решаем, мы уже писали на Хабре тут и тут (а еще тут и тут). Некоторое время назад перед нами встал вопрос выбора архитектуры нейросети для быстрой и качественной обработки изображений (видео‑энкодера). Хотя сама задача распознавания жестового языка предполагает обработку видео, в качестве первого этапа нужна нейросеть, обрабатывающая изображения на отдельных кадрах. Причем делающая это достаточно быстро, чтобы обеспечить работу всей конструкции в реальном времени. Безусловно, за последний десяток лет человечеству стало известно немало архитектур нейросетей для обработки изображений. Однако, сопоставить их по критерию цена‑качество точность‑производительность и выбрать лидера не так просто. Мы решили собрать несколько популярных решений‑претендентов на звание чемпиона и провести состязание в славном городе Гамбурге тестирование в идентичных условиях. Результатами этого исследования делимся под катом.