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#648
summarized by : 金城 忍
どんな論文か？
Panoptic領域分割のタスクをSemantic領域分割と物体検知に分割し、バウンディングボックと対象領域となる分割領域を利用して、ボックス内の物体のみにマスクを掛けることで、Single-stageでPanoptic領域分割を達成する手法の提案
新規性
Semantic領域分割の結果を利用して、検出対象の物体を含むバウンディングボックス内の物体に対してマスクを掛けることで、Thingsに対する領域分割をするという点で新規
結果
COCO、Cityscapes及びMapillary Vistasを利用した評価で、提案手法が既存手法より、それぞれPQ、RQ値 (COCO)、PQ、SQ、RQ、box mAP、 mIoU値 (Cityscapes) 及びPQ値 (Mapillary Vistas) 良い結果を達成する一方で、推論速度に対する精度が比較的良い結果を得た
その他（なぜ通ったか？等）
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