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#337
summarized by : 山田亮佑 (Ryosuke Yamada)
どんな論文か？
Weakly-supervised instance segmentation タスクにおける論文
segmentationタスクのアノテーションコストが高いため，2D Bounding boxの枠内にあるサンプリング点に対するbinary labelsを用いてinstance segmentationをおこなうpoint annotation schmeを提案
新規性
Point-based segmentationにおけるアノテーションは，従来，クラウドワーカーがクリックしてアノテーションしていましたが，それではアノテーションの多様性が低くくなってしまう．そこで，ランダムにサンプリングした点に対してbackgroud or objectとして分類するようなアノテーションを施す．
結果
MS COCO，PASCAL VOC, Cityscapes, LVISにおいてMask R-CNNにて検証．
各オブジェクトに10点のみアノテーションした場合，教師あり学習と比較して94%-98%の性能を達成．
その他（なぜ通ったか？等）
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