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#378
summarized by : Haruhi Shida
どんな論文か？
本論文では，Material Segmentationにおいて既存のデータセットで学習したモデルはいくつかの設定において性能不足であることを発見し，44,560枚の屋内外の画像上の320万の密集したセグメントからなる大規模データセットでモデルの性能不足に対処することを提案した．
新規性
屋内外のシーン解析モデルの学習・評価が可能な、密な注釈を持つ大規模なMaterial Segmentation データセットを初めて提案．提案されたデータセットは既存のデータセットよりも約23倍大きい．また、46種類の素材に関するベンチマークを新たに提案する．
結果
このデータを用いて学習したモデルは，データセットや視点によらず最新のモデルを凌駕する性能を示している．(添付画像)
その他（なぜ通ったか？等）
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