Das von Facebook Artificial Intelligence Research Group (FAIR)entwickelte Framework <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Detectron</hi> (Girshick etal. 2018) kombiniert verschiedene neuronale Netze und ermöglicht ein breites Nutzungsspektrum. Dieses leistungsstarke Framework erlaubt nicht nur das Trainieren der Objekterkennung, sondern kann ebenfalls eine Reihe wichtiger Keypoints des menschlichen Körpers (z.B.: Kopf, Schultern, Ellenbogen, Knie, usw.) erkennen, die wiederum wichtige Rückschlüsse auf die Haltung der Personen zulassen. OpenPose (Zhe et al. 2017), das ebenfalls im Rahmen des Workshops vorgestellt wird, befasst sich ebenfalls mit diesen Keypoints. Im Gegensatz zu Detectron kann OpenPose auch einzelne Finger erkennen. Anders ausgedrückt liefert dieses Netz deutlich mehr Informationen zurück. Das dritte Neuronale Netz, auf das eingegangen werden wird, ist OpenFace von Tadas Baltrusaitiš (Baltrusaitiš et al. 2018). Dieses mächtige Neuronale Netz kann nicht nur Gesichter erkennen, sondern auch deren dreidimensionale Ausrichtung errechnen und eine ganze Reihe von Keypoints im Gesicht erkennen. Diese Keypoints lassen ebenfalls Rückschlüsse auf sogenannte Facial Expression Units (Decker et al. 2019), welche genutzt werden können, um Aussagen über die Emotionen machen zu können, die eine Person zeigt.