クラス間の典型のコサイン類似度から損失を計算するIPRMと、ターゲットと背景を個別に推定してから結果を統合するRCMを取り入れたIPRNetを提案した。

バックボーンにResNet-50とResNet-101を使用し、PASCAL-5iとCOCO-20iのデータセットで定量的及び定性的な評価を行い、従来手法を上回る結果。

新たなネットワーク構造を提案し、セグメンテーション性能も高いため通ったと考えられる。PyTorch実装( http://fss-stat.s3-website-us-east-1.amazonaws.com/IPRNet.zip )が公開されている。