特徴量をBody部とEdge部に分離して監視することで、物体内部の整合性を保ちつつ高周波の境界を取り扱うことができ、性能向上することを確認。特徴量を物体内部にワーピングさせ元から減算することで特徴量空間でのエッジを得ることができるモジュールがキモ。

主要なセマセグデータセット(Cityscapes/CamVid/KIITI/BDD)上で高い推論性能を実現。Cityscapesでは細かいアノテーションのみで83.7 mIoU%を達成。

人間がオブジェクトを区別する際は、物体そのものとエッジ情報の両方を知覚しているという発想からきており、アプローチの組みたてが直観的でわかりやすい。