新たなデータ・セットの学習なし，精度における入力データの解像度の依存なしでセグメンテーション結果をRefineできるCascadePSPを提案
大規模画像データ・セットがもつラベルのミスや不均衡の問題に対して，Softmax関数の修正と新たなサンプリング戦略で対応
物体構造の関係性を考慮して重み付けするRelation-aware Global Attentionを提案
Person Re-IDの弊害となる環境変化に対してDisentangle learningを取り入れたGANでEncoderを学習することで対応