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#418
summarized by : Masaki Taniguchi
どんな論文か？
Panoptic segmentationでは写真の各ピクセルにクラスラベルを付け、かつ数えられる物体には個別にIDを降ることが目的である。本研究ではシングルショットで推論を行う新しい手法を提案し、SOTAの手法と同等の性能を保ちながら、最大4倍高速な推論を可能にした。また、weakly supervisedな手法への拡張も提案している。
新規性
セマンティックセグメンテーションとBBoxでのオブジェクトディテクションをサブタスクとして用いることで、シングルショットでの予測を可能にした点
結果
CityscapesとCOCOの両ベンチマークでSOTAと並ぶ性能を発揮し、1024×2048の画像において30fpsを達成した。
その他（なぜ通ったか？等）
そもそもpanoptic segmentation自体がECCV 2018で導入された新しいタスクであり、非常に注目されている分野である。また、このタスクは自動運転シーン等のリアルタイムでの利用を強く意識したタスクである。その中で、既存手法では不可能だったリアルタイムでの高性能な推論を可能にした点が評価された。
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