Metric3D v2の深度推定と法線推定の性能向上は、いくつかのアプローチによって実現されます。まず、メトリック深度推定において、カメラの内部パラメータの重要性を認識し、キャノニカルカメラ変換モジュールを導入することで、異なるカメラ設定からのメトリック深度推定の曖昧さを解決します。さらに、ランダムプロポーザル正規化損失を導入することで、深度の精度を向上させます。法線推定においては、メトリック深度からの知識蒸留を可能にする共同深度-法線最適化モジュールを導入し、大規模なデータセットから法線の学習を促進します。これにより、法線推定の汎化性能が向上し、大規模な未ラベルデータに対する学習が可能となります。