Panoptic情報を考慮したConvolutionとUpsamplingが新規性。Upsamplingされた低解像度の特徴と高解像度のPanopticマップ間のミスアライメントに対処するようにしている。コンテキストやインスタンスの詳細が失われることがなくなる。

より現実的な結果画像が得られるだけでなく、物体検出モデルを用いて評価した場合でも２つのデータセット（CityscapesとCOCO-Stuff）において、物体検出のスコアが大幅に向上することを実証している。

提案手法の新規性もあるが、定量評価および定性評価の結果が単純に良い。