提案手法のSPM-Frameworkには以下の特徴がある - 2 Stage構成にすることで個々のネットワークを学習しやすくする - FMに渡されるサンプル数はCMによって絞り込まれているので、positive-negative比のバランスがよく、かつハードネガティブマイニングの恩恵を受けられる。 - FMではアス比・縮尺違いを考慮しなくて済む - FMでは相互相関関数を扱わなくて済む

OTB-2013, OTB-50, OTB-100においてSoTAを達成。 VOTベンチマークにおいてもかなりの高精度を達成。特にリアルタイムに動作不可能な計算量の大きい手法と比較しても遜色ない精度を達成している。