연구진은 밀 이삭 부피 추정을 위해 2D 이미지와 3D 정보를 결합한 하이브리드 접근 방식을 제안했어요. 3D 모델과 멀티뷰 이미지 기반 규제 트랜스포머(RT)를 결합하여 앙상블 아키텍처를 구성하고, 이를 이미지 기반 학생 모델에 지식 증류했어요. 지식 증류를 통해 MAE를 줄이고 추론 시간을 1.4ms까지 단축하며, 부피 의존성 편향을 완화하고 이미지 모델의 잠재적 표현을 개선했어요.