연구팀은 DINOv3 모델의 레이어별 분석을 통해 3D 정보가 균일하게 분포하지 않으며, 깊은 레이어에서 더 강력한 깊이 예측 능력과 샘플 간 기하학적 변동성을 포착한다는 사실을 발견했어요.
마지막 레이어를 기하학적 기준으로 삼아 중간 레이어를 선택하고 특징을 결합하는 '마지막 레이어 중심 특징 재결합(LFR)' 모듈을 제안하여 3D 표현력을 향상시켰어요.
실험 결과, LFR 모듈은 단일 카메라 깊이 추정 정확도를 꾸준히 향상시키고 최고 성능을 달성했으며, VFM 내 기하학적 지식의 조직 방식에 대한 통찰력을 제공했어요.