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#508
summarized by : maokura
どんな論文か？
通常のSemantic Segmentationと違い，画像中で物体が重複している部分の予測と，重複の順番の予測も行うAmodal Instance Segmentationのためのデータセット, KINKSの設計とモデルの提案を行った．KINKS中の画像は全て道路を写した写真であり，人に関するものか，乗り物が写っている箇所がラベリングされている．
新規性
Amodal Segmentationは注目を浴びているがそれを行うための大規模データセットは存在しないためその設計を行った．またベースラインモデルとしてMask R-CNNを発展させ，RoIから取り出した重複部分の特徴を元に領域や重複部などを予測するブランチとセグメンテーションを行うブランチを追加したものを提案．
結果
道路上の乗り物や人が撮影された14991個のデータからなるAmodal Instance Segmentation用のデータセットを設計できた．乗り物や人をグローバルなラベルとして，バイクや歩行人など詳細なラベルも付いている．提案モデルはInmodal，Amodal両方のSegmentationでベースラインの従来モデルより良い結果を出した．自動運転などに利用が期待できる．
その他（なぜ通ったか？等）
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