複数の段階で構成されたend-to-endのネットワークを学習している既存手法は、入力となる修正前のポーズを出力するモデルやモデルデザインに依存しているが、提案手法は依存しない。またポーズ推定で発生しやすいエラーの統計情報を元にデータを合成し、それを用いて学習を行った。

既存の修正手法よりも良い精度を出しており、あらゆるポーズ推定手法において適用した結果、精度が向上した。

手法の汎用性が高く、また精度も向上している。