既存のRGB-Dデータセットから鏡が映った3,049枚のデータセットを構築し、RGB画像と深度マップを入力としたピラミッド構造のCNNで鏡のセグメンテーション結果を返すPDNetを提案した。

構築したデータセットで、セマンティックセグメンテーションなど27種類の従来手法と精度の比較を行い、PDNetは従来手法を大きく上回る結果。計算規模や実行時間に関しても、PDNetは従来手法と同等または優位な結果。

必要となるデータセットから構築したことと、深度マップを活用するネットワーク構造を提案して性能向上を示したことで通ったと考えられる。同じくCVPR 2021採択の「Mirror3D」と似た着眼点で、プロジェクトページ( https://mhaiyang.github.io/CVPR2021_PDNet/ )が公開されているが、データセットや実装は未公開の状況。