(1) Connection tableを導入し、面法線の予測に最も有用な照明方向を学習 (2) 遮蔽の影響を模擬するocclusion layerを導入することで、遮蔽で生じた影に対するロバスト性を獲得

DiLiGenTデータセットで評価。入力する照明条件の数が10以下の場合、他の手法を上回る精度で面法線の予測を実現。また、他の手法と比較して、入力数の減少に対して精度の劣化がゆるやか。