通常は何気なくデータ拡張等で画像反転（Image Flipping）を行うが、その性質をVisual Chiralityとして解析したことに新規性がある。さらに、画像の中でChiralityはデータ拡張、自己教師学習、顔画像認識などに含まれており、今後のCV研究に役立てられると示唆する。

添付画像は画像内のChirality領域を示している。文字（Text）、ボタン（Object）、ギター（Object Interaction）を見てChiralityか否かを判断している。ベースネットにはResNet-50, 領域判定にはCAM（Class Activation Maps）、その他のパラメータも標準的なものを使用した。

当たり前のように使用している画像反転を解析し、反転により異なる領域を検出するに至った。画像反転はデータ拡張、自己教師学習、顔認識等に使用されているが、この性質を元にして拡張を行うことで、さらなる改善につなげることができると示唆した。