Статья посвящена сравнению архитектур нейронных сетей на примере задачи сегментации фигуры человека. Семантическая сегментация - важная область в сфере Computer Vision. Задачи сегментации решаются в таких проектах как: автономный транспорт, умный магазин и других. Смысл задачи состоит в нахождении множества пикселей, принадлежащих к интересующему объекту, на изображении. Лучше всего с этой задачей справляются сверточные нейронные сети. В статье подробно рассматриваются 3 предобученные сверточные нейронные сети, способные решать задачу семантической сегментации, а также сравнивает качество работы нейронных сетей между собой. Для каждой нейронной сети считается метрика “Pixel Accuracy” на тестовом датасете, состоящим из 100 изображений.