#415
summarized by : 角田良太朗
Panoptic, Instance and Semantic Relations: A Relational Context Encoder To Enhance Panoptic Segmentation

どんな論文か?

panoptic segmentationのrefinementとして、semantic&instance segmentation各出力からglobal contextを抽出して、backbone特徴量をenhanceすることを提案。具体的には各headの出力とbackbone特徴量を内積、それをMLPに通してreweightingした後に再びbackbone特徴量に内積してdecodeする。
placeholder

新規性

semantic segmentationにおいてはObjectContextualRepresentationという先行研究で同様にglobal contextを用いたrefinementが提案されており、本論文はそれのpanoptic segmentationへの拡張と見做せる。

結果

CityScapes、COCO、ADEにおいて精度向上を定量的かつheatmap可視化により定性的にも評価。またOCRと比べても高精度なことを示しており、instance情報の付加が効果的であることを示唆している。

その他(なぜ通ったか?等)

OCRも同様だが、postprocessing的に色んなモデルの後段に取り付け可能でかつend-to-endに学習可能である点は嬉しい。公開実装はなさそう。