レイアウトとDepthには高い相関関係があり、共同学習をすることで両者共性能向上することを提示。粗いDepthとLayout DepthというDepthの中間表現を適切に設けることでオブジェクトの乱雑さやオクルージョンにロバストになる。

Stanford 2D-3D、PanoContextを用いた実験で従来手法からの性能改善を確認。

相関が高い情報を共同学習させて双方の性能を向上させる、という王道だけどしっかりまとめあげるのは難しいテーマをやり切っている。Layout Depthを中間表現として利用することでレイアウトの最適化を行う際に余分な制約がいらず、レイアウトを構成する要素の平面性を維持したDepth推定を行うことが可能になるとのこと。