ステレオ画像からの3次元物体検出のための新しいシステムDispR-CNNを提案。 考え方は，検出された2次元境界ボックス内のインスタンスレベルのピクセル単位の視差のみを推定し，インスタンス視差から変換されたインスタンス点群に基づいて物体を検出することである． 学習データの不足と不足を解決するために、CADモデルから学習した形状先行情報を統合し、擬似的なGT視差を生成することを提案した。