現在，目標の物体配置のRGB-D画像のみを入力し，物体を再配置するためのロボット動作を生成した点．物体の移動を表現するために，大きな変位を持つオプティカルフローを検出できるようになった点．

人による定性評価で，従来手法（NeRP）より優れていることを確認．また，ベースライン手法と比較し，提案手法+RANSACが最も優れていた．さらに，Ablation studyをおこない，提案手法を構成する要素の組み合わせが最も優れていたことを確認．