再投影誤差が長い間使用されていたにも関わらず、ニューラルネットを使用した手法では直接３次元ポーズを推定していた。その結果、オーバーフィッティングが発生しやすかった。提案手法では３次元ポーズを推定すると共にカメラポーズを推定し、それらを用いて再投影誤差を計算することで、上記の問題を解決した。

Human3.6M, MPI-INF-3DHP, Leeds Sports Pose (LSP) の３つのデータセット上でSOTAや教師ありの手法より良い精度を出した。また非常に高速に推定が可能である。

ニューラルネットが流行する前の３次元ポーズ推定で使われていた再投影誤差を、ニューラルネットに適用することで高い精度を実現したのが採択理由としては大きいと思われる。