#906
summarized by : 日坂 幸次
Learning Saliency Propagation for Semi-Supervised Instance Segmentation

どんな論文か?

インスタンス セグメンテーション(Object detection のような物体の認識をピクセルレベルで行うタスク)は、アノテーションコストが高く、教師データに限りがありモデル化が難しい。
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新規性

反復学習可能なメッセージパッシングモジュールを用いて、物体検出の中の顕著な領域を活性化し、その領域をインスタンス全体に伝播させるShapePropを提案。

結果

ShapePropをCOCO, PASCALVOC, BDD100Kを含む一般的なベンチマークで広範囲にテストした結果、常にベースラインを有意な差で上回り、半教師付きインスタンスセグメンテーションの最先端の状態を確立した。

その他(なぜ通ったか?等)

半教師付きインスタンス セグメンテーションに置いて、最先端技術となった。