輝度変化を感知するイベントカメラは，高フレームレート、高ダイナミックレンジ、モーションブラーの抑制などの利点がある．本研究では，利点の多いイベントカメラから通常のカメラ映像に変換するという，回りくどいがユニークな手法を取っている．これにより，困難なイベントカメラ用のアルゴリズムを開発することなく，イベントカメラでのセンシングを行うことができる．

従来の変換手法と比較して20%ほど画質を向上させた．また，分類や走行距離推定などのタスクにおいて，本手法を適用することによって，イベントカメラ用のアルゴリズムよりも高精度であることを確認した．

ユニークかつ，実用的なアプローチを提案している．また，変換技術としても従来手法よりも優れたモデルを提案している．