バックボーンのCNNに引き続き、Global Saliency Map及びLocal Shapeの出力を含む5種類のHeadを組み合わせてインスタンスセグメンテーションを行うCenterMaskを提案した。

バックボーンにDLA-34及びHourglass-104を使用して、One-Stage及びTwo-Stageの従来手法と比較を行い、速度または精度で優れた結果。また、物体検出のFCOSベースで実装したCenterMask-FCOSは、Mask R-CNNを精度で上回る結果。

速度と精度のトレードオフを結果で示し、Ablation Studyも一通り行われているため通ったと考えられる。なお、もう一つのCenterMask論文「CenterMask: Real-Time Anchor-Free Instance Segmentation」が、同じくCVPR 2020のPosterで採択されている。