アモーダルなパノプティックセグメンテーションの評価指標を定義し、KITTI-360とBDD100Kをベースにアノテーションを行ってデータセットを構築した。また、見えていない部分のマスクを見える部分とは違うヘッドで推定してから分岐させ、それぞれチャネル方向と空間方向にアテンションをかけて出力を掛け合わせるAPSNetを提案した。

KITTI-360-APSとBDD100K-APSのデータセットを構築して精度の評価を行い、従来手法を上回る結果。

データセットを新たに構築し、セグメンテーション性能も高いため通ったと考えられる。プロジェクトページ( http://amodal-panoptic.cs.uni-freiburg.de/ )が公開されている。なお、同じくアモーダルな「Semantic Amodal Segmentation」がCVPR 2017採択で「Panoptic Segmentation」はCVPR 2019採択である。