ResNetを基盤とする多パス改良CNNが物体輪郭検出に使用されています。このタスクでは、ResNetの高次抽象能力の効果的な利用を優先し、エッジ検出において最先端の結果を達成しています。当研究の焦点に従い、特徴量を高次、中次、低次の順に融合します。これは多くの他のアプローチとは異なります。最高レベルの特徴量を持つテンソルを起点とし、層ごとに低い抽象レベルの特徴量と組み合わせて最低レベルまで到達するまで行います。当ネットワークは、物体輪郭検出のために修正されたPASCAL VOC 2012データセットで訓練され、精製されたPASCAL-valデータセットでの評価で優れた性能と最適データセットスケール（ODS）0.752を達成しました。さらに、BSDS500データセットでの微調整により、エッジ検出においてODS 0.824という最先端の結果を得ています。