セマンティックセグメンテーションの学習済みモデルの重みを固定して異常検知を行うJSR-Netを提案した。学習済みモデルは、バックボーンを画像のエンコーダとして特徴抽出に使用し、またセマンティックセグメンテーションの結果を再構成した画像と結合して、異常箇所を特定するためのセグメンテーションの入力として使用している。

DeepLab v3の学習済みモデルを使用し、LostAndFound、Road Anomaly及びRoad Obstaclesのデータセットで評価を行い、従来手法を上回る結果。

セマンティックセグメンテーションの学習済みモデルを活用する着想と、検知性能の高さで通ったと考えられる。同じくICCV 2021採択のDRAEMとは「SSIMを損失関数に使う」や「再構成した画像をセグメンテーションに入力する」が共通していて、図や数式を見比べると興味深い。