特徴マップをグラフとみなしてGNNで近傍の情報を集約させる処理を、カスケード接続の次段へ進む手前に組み込んだCasDGRを提案した。カスケード接続の各段の入力は低解像度から高解像度へと変化し、接続部ではアップサンプリングしてから結合させている。

Adobeの画像切り抜きデータセットの一部にCOCOとPASCAL VOCの一部を追加した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。GNN部分をDeformable Convolutionに置き換えた比較でも、CasDGRは品質と推論速度の双方で上回る結果。

画像切り抜きでは新しいネットワーク構造を提案したことと、性能の高さで通ったと考えられる。