深度を考慮したパノプティックセグメンテーションの手法を確立．一度に全画素の深度を予測するのではなく，インスタンスに特化したカーネルを生成し，各インスタンスの深度とセグメンテーションマスクを予測している．さらに，インスタンス単位の深度推定スキームを活用し，新たな深度損失によって深度学習のラベルを支援するために，インスタンスレベルの深度キューを追加

Cityscapes-DPSとSemKITTI-DPSを用いた広範な実験により，本手法の有効性と将来性を示している．