연구진은 이미지에서 3D 객체 이해의 중요성을 강조하며, 기존 방식의 한계를 지적했어요. 새로운 벤치마크 'HouseCorr3D'를 공개했는데, 50개 가구용품 카테고리에 대한 17만 8천 장의 이미지와 3D 키포인트 어노테이션을 제공해요. Morpheus라는 방법론을 통해 변형 가능한 범주별 객체 형태 사전 학습을 통해 직접적인 대응 지도 없이도 의미 있는 3D 대응을 가능하게 했으며, HouseCorr3D에서 최고 성능을 달성했어요.