従来手法では、対称性が与えられていると仮定するか、ヒューリスティックな手法を用いて対称性を検出していた。そこで学習ベースの認識と幾何学ベースの再構成の長所を組み合わせ、更に密な特徴マッチングを活用したことが新規性。

合成・実データの双方において、CNNの直接回帰による推定面よりも有意に精度が高いことを確認。検出された対称面はポーズ推定やDepth推定等のタスクの性能を向上させることができる。

対称面を検出するという技術的な部分をしっかりやりつつ、それが幅広いアプリケーションに有益であることを示している。 [Code] https://github.com/zhou13/nerd