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#389
summarized by : Anonymous
どんな論文か？
弱教師付きパノプティックセグメンテーションのために点レベルのアノテーションを適用する新しいアプローチを提案．点レベルラベルからパノプティック擬似マスクを生成し、そこから学習することにより、エンドツーエンドのフレームワークで問題を定式化することに成功した．
新規性
WSPS問題に対して各ターゲットの単一点を学習のための教師として利用する新しいパラダイム，ピクセル間トラバース距離を最小化することで，高密度の汎化擬似マスクを推定する新しいアプローチを提案．また提案手法をtransformerを用いたエンドツーエンドのフレームワークで実装し，モデルと点レベルのラベルを研究するための解析実験を行い，パスカルVOCとMS COCOデータセットで最先端の性能を実証する．
結果
アプローチの有効性を実証するためにPascal VOCとMS COCOデータセットで実験を行った．(添付画像)結果として弱教師付きパノプティックセグメンテーション問題で最先端の性能を示す
その他（なぜ通ったか？等）
github: https://github.com/BraveGroup/PSPS.git
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