疎なDepthを補完する場合、オクルージョン境界においてDepthが不鮮明になる。そこでオクルージョン境界付近において前景と背景を明示的にモデル化し外挿でDepthを求めることを提案したことが新規性。またGTに外れ値が存在するとき、RMSEよりもMAEが優れた指標であることを指摘し検証している。

KITTI、NYU2、Virtual KITTIの3つのデータセットで検証し、定量・定性的な改善を確認。

[Code] https://github.com/imransai/TWISE