[Qian+, CVPR-2018]ではRNNと位置情報を用いていた。提案手法では以下の点で異なっている。(1)異なるスケールで雨滴を学習するResidual Networkと最終的な雨滴の確率を予測するConfidence map Networkを用いる(UMRL), (2)画像を少しずつずらすCycle Spinningを使用する

PSNRとSSIMによる評価実験において、UMRLとCycle Spinningを組み合わせた手法はDDNやDID-MDNなどの先行研究よりも優れたスコアを達成した。

様々な先行研究との比較実験を行ったこと、スコアだけでなく実際の雨滴除去画像が鮮明であることが提案手法の有用性の裏付けとなっていると判断されたためだと思われる。