ProtoP-OD unterscheidet sich von anderen prototypenbasierten Erklärungsmethoden für die Bilderkennung in mehreren Aspekten. Zum einen integriert ProtoP-OD die Prototypen in den Modellierungsprozess selbst, anstatt sie nachträglich zu berechnen. Dies ermöglicht eine direktere Verbindung zwischen den Prototypen und der Objekterkennung. Darüber hinaus verwendet ProtoP-OD eine spezielle Verlustfunktion, die die Prototypen mit den Objektklassen abgleicht, um sicherzustellen, dass die Prototypen semantisch relevant sind. Im Gegensatz zu anderen Methoden, die sich auf die Visualisierung von Prototypen konzentrieren, zielt ProtoP-OD darauf ab, die Prototypen in den Entscheidungsprozess des Modells zu integrieren und so die Erklärbarkeit und Leistung des Modells zu verbessern.