n個のグループ畳み込みを使ってattention weightsを作成することで、各グループでいろんな種類の雨の縞、霧模様を捉える。どこに雨、霧があるかを3次元で認識するために、depth mapからattention weightsを作成する。このattention weightsとCNNで作った特徴をかけ合わせてresidual画像を作り、元の画像と足し合わせて、雨のない画像を作る。

定性的に、既存手法と比較して、雨の筋も消えているし、霧も消すことができた。定量的には、雨のない画像と雨のある画像のRainCityspacesデータで、PSNRとSSIMの指標で調べた結果、既存手法より良い結果が得られている。