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#473
summarized by : 金城 忍
どんな論文か？
同じクラスに属する埋め込みベクトルはより近くに、異なるインスタンスに属するものは遠くにするように、インスタンス毎の平均、分散を使用したピクセル毎の埋め込みベクトルのスコアを推定することで、ThingとStuffを同時に推定する手法の提案
新規性
ピクセル毎の埋め込みベクトルとインスタンス毎の統計値を利用して、埋め込みに対してインスタンス、セマンティック単位での決定境界を推定することで、インスタンス、セマンティックセグメンテーションを同時に、かつ領域提案不要で実施するという点で新規
結果
Cityscapes validation + ResNet50 / test + ResNet101、COCO validation + ResNet50 / test-dev2019 + ResNet101及び、Vistas validation + ResNet50で提案手法が既存手法より良い結果となった
その他（なぜ通ったか？等）
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