O presente trabalho visa comparar técnicas de PIV com a rede neural empregada em PIV-DCNN e mensurar as suas discrepâncias. Para este fim foram pós-processados os resultados do processamento de diversas técnicas PIV, como a FFTCC, a WIDIM e a Multiple Pass utilizando imagens do PIV Challenge, a fim de comparar os metódos citados. O resultado dessa análise sugere que apesar do método apresentar um excelente potencial, ele tem dificuldade em captar grandes gradientes de velocidade.