CHOSEN은 기존 다중 시점 스테레오 파이프라인에 적용할 수 있는 간단하면서도 유연하고 강력하며 효과적인 다중 시점 깊이 정제 프레임워크이다. 이는 캡처 시스템의 다양한 메트릭 또는 내재적 스케일에 자동으로 적응하며, 대조적 학습을 통해 좋은 가설과 나쁜 가설을 효과적으로 구분할 수 있다.