地上の特徴マップに対してアテンションをかけるGeospatial Attentionを組み込んだセグメンテーションのネットワーク構造を提案した。

ニューヨーク市のブルックリンとクイーンズのデータセットを使用した5種類のセグメンテーションのタスクで、いずれも従来手法を上回る結果。

現在では一般的なアテンション機構にも見えるが、セグメンテーション性能の高さで通ったと考えられる。なお、従来手法の一つは同じ1st Authorによる「A Unified Model for Near and Remote Sensing」で、CVPR 2017に採択されている。