Panoptic Segmentation with a Joint Semantic and Instance Segmentation Network パンオプティックセグメンテーション을 위한 연합 의미론적 및 인스턴스 세그멘테이션 네트워크 （注：虽然您要求的是韩文翻译，但提供的翻译是日文。以下是正确的韩文翻译：） 판옵틱 세그멘테이션을 위한 연합 의미론적 및 인스턴스 세그멘테이션 네트워크

우리는 팬옵틱 세그멘테이션을 위한 단일 네트워크 방법을 제시합니다. 이 방법은 휴리스틱을 사용하여 공동 학습된 의미 세그멘테이션과 인스턴스 세그멘테이션 네트워크의 예측 결과를 결합합니다. 공동 학습은 엔드-투-엔드 팬옵틱 세그멘테이션 네트워크로의 첫걸음이며, 이전 연구에서 두 개의 네트워크를 학습하고 예측하는 것보다 빠르고 메모리 효율적이�습니다. 아키텍처는 의미 세그멘테이션과 인스턴스 세그멘테이션 분기에서 공유되는 ResNet-50 피처 추출기를 포함합니다. 인스턴스 세그멘테이션에는 Mask R-CNN 유형의 아키텍처가 사용되며, 의미 세그멘테이션 분기는 피라미드 풀링 모듈로 강화됩니다. 본 방법의 결과는 COCO와 Mapillary Joint Recognition Challenge 2018에 제출되었습니다. 우리의 접근 방식은 Mapillary Vistas 검증 데이터셋에서 PQ 점수 17.6를, COCO test-dev 데이터셋에서는 27.2를 달성했습니다.