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#169
summarized by : Godel
どんな論文か？
単眼カメラによるPanoptic Segmentationと，自己教師あり深度推定の2つのタスクを，リアルタイムで実行可能なマルチタスクフレームワークである「MGNet」を提案している．またそれらの推論結果から，インスタンス毎の意味的ラベルを持つ高密度の3D点群を生成することができる．
新規性
・Panoptic Segmentationと，自己教師あり深度推定の2つのタスクを一つのモデルとして提案．
・実時間で２つのタスクを推論可能なモデルを提案．
結果
・マルチタスク最適化により，シングルタスクと比較して，0.1PQおよび0.7RMSE向上
・ 1024×2048 Cityscapes : 精度55.7PQ &8.3RMSE，速度30 FPS 30%高速化
・384×1280 KITTI Eigen Split擬似ラベルのみで学習：精度 3.761RMSE，速度82 FPS
その他（なぜ通ったか？等）
ロボットビジョンに実用的に必要な，Panoptic Segmentationと深度推定を実時間で処理することが可能なモデルを提案した．
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