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#229
summarized by : hiroki tsujimoto
どんな論文か？
セマンティックセグメンテーションでは様々なスケールの物体を認識する必要がある．従来では，複数の解像度をもつ構造を人手設計したり，NASによる構造探索などが研究されてきた．一方で，ひとつのネットワークで全物体を表現するのは，実世界環境では適さないと主張し，この研究では，入力画像によって異なるネットワークパスを生成するDynamic Rootingを提案した．
新規性
セマンティックセグメンテーションにDynamic Rootingを初めて適用した．各画像のスケール分布に応じて，異なるスケール変換を選択するsoft conditinal ゲートを提案した．
結果
CitySpacesとPASCAL VOCデータセットを用いた評価実験では，既存手法並の結果となったが，計算量を削減できた．
その他（なぜ通ったか？等）
計算コストを削減するために，ノード数の総和を計算コストとして扱い，損失関数に正則化項として導入している．
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