#509
summarized by : hiroki tsujimoto
Enhancing Generic Segmentation With Learned Region Representations
Or Isaacs, Oran Shayer, Michael Lindenbaum

どんな論文か？

generic (non-semantic) segmentationに取り組んだ研究．従来のgeneric segmentationはエッジ検出に依存していると指摘し，semantic segmentationで用いられるpixel wiseな表現とエッジ検出を組み合わせた手法を提案した．
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新規性

・generic segmentation において，pixel-wiseな表現を初めて提案 ・pixel-wiseな表現とエッジ検出を組み合わせたBoundaries and Region Representation Fusion (BRRF) アルゴリズムの提案

結果

pixel表現の評価実験として，pixel pairを分類するタスクを実施し，従来手法を10%上回る精度を達成した（DeepLab:71.94%, proposed:81.04%）．また，Pascal Contextデータセットを用いたセグメンテーションではSOTAを達成したが，大幅な性能向上とはいえない．

その他（なぜ通ったか？等）

著者のプレゼンテーション（https://www.youtube.com/watch?v=2uf8fROjYaM）

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