異なる2種類の畳み込み結果の内積を計算する処理を組み込んだAffinity-Aware Upsamplingを提案した。Affinity-Aware Upsamplingそのものは、アップサンプリングだけでなく、ダウンサンプリングにも適用可能との主張。

Adobeの画像切り抜きデータセットで、ImageNet Pre-trainedのResNet-34の先頭11レイヤーをバックボーンに使用し、評価指標の多くで従来手法を上回る結果。alphamatting.comのベンチマーク及びDistinction-646データセットでも同様の結果を示し、カーネルのサイズや正規化の手法に関するAblation Studyも実施している。

新しいネットワーク構造を提案した上で、複数の条件で性能向上を示したため通ったと考えられる。なお「Affinity」の意図に関しては、疑問を抱かれる部分だからか「General Meaning of Affinity」で定義や従来の使用例から始まり、順を追って丁寧に説明されている。