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#628
summarized by : 金城 忍
どんな論文か？
切り取られた画像の中のバウンディングボックスを推論する一方で、その中の部分的なバウンディングボックスを、真のバウンディングボックスとの相対的な情報を利用して、その損失を補完することで、CroppingベースのPanoptic segmentationにおける非常に小さい (大きい) 物体のセグメンテーションに対する頑健性を改善する提案
新規性
切り取られた画像の中のバウンディングボックスの推論に、部分的なバウンディングボックスと実際のアンカーとの相対情報を取り入れ、それらもある程度推論することで、セグメンテーションの性能を改善するという点で新規
結果
Mapillary vistas、Indian driving dataset及びCityscapesで、ImageNet、Mapillary vistasで事前学習したモデルを使用した評価では、提案手法が既存手法より良い結果を達成した (但し、Mapillary vistas: mIoU、Indian driving dataset: PQ, mIoU、Cityscapes:PQを除く)
その他（なぜ通ったか？等）
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