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#72
summarized by : Hiroaki Aizawa
どんな論文か？
この論文では，panoptic segmentationをopen-worldな設定へ拡張したopen-set panoptic segmentationを提案している．このタスクでは，一般的な識別問題とは異なり，学習中に現れなかった未知クラスをセグメンテーションする必要がある．例えば，図をみると車が未知クラスに対応している．
新規性
Open-set panoptic segmentationの設計と提案．またこのタスクのために，我々人間がすでに経験し，記憶した視覚情報と新たに経験した刺激間の比較から認識するExemplar理論からPanoptic FPNをベースにモデルを設計．また，COCOをベースに新たなベースラインデータセットと評価指標を作成．
結果
COCOのアノテーションから一定割合でクラスを既知/未知に分割した新たなベンチマークを使って，Panoptic FPNベースのベースラインと比較し，その有効性を検証した．
その他（なぜ通ったか？等）
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