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#590
summarized by : Atsuki Osanai
どんな論文か？
これまでPanoptic SegmentationはThingsクラスとStuffクラスで別のHeadを持つ必要があった．本論文ではThings，Stuffクラス固有のカーネルを適応的に生成する機構を設けることでこの制限を解消し，処理速度・精度の両面で高いトレードオフバランスを達成した．
新規性
Thingsクラス，Stuffクラスの特性の違いをカーネル生成という方法で解決し複雑性を解消した点．カーネル生成というアイデアは以前からあったが，その使い所にうまさを感じる論文．
結果
本手法はbox-freeのアプローチであり，既存の同様のアプローチを採用した手法に対して大きく精度が改善．更にbox-basedの手法に対しても速度・精度ともに高いバランスを達成している．
その他（なぜ通ったか？等）
Panoptic segmentationのような複雑なタスクをFCN構造が解けるようになることは研究へのアプローチを容易にする効果が大きいと考える．更に，FCN構造はハードウェアとの相性も良いことから実課題への適用に対しても障壁を下げる貢献となっている．
github[https://github.com/dvlab-research/PanopticFCN]
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