既存のデータセットではカバーできない多様なシーンから収集。データセットの内訳はtrain/val/test=5000/1000/4428。提案するセグメンテーションであるTranslabはセグメンテーションのための通常ストリームと境界予測のための境界ストリームの２つからなり後段の境界Attentionモジュール(BAM)で統合される。

既存の20のセグメンテーション手法と比較し性能向上することを確認。

課題を解決するために大規模データセットを作り、新規セグメンテーション手法を提案するという王道のやり方。