①matching候補の評価を高精度にし，②ニューラルネットワークのレイヤーとして組み込めるようにしたのが特徴。従来手法は計算量が多い，back propagationできない，評価方法が単純，などの欠点があるため①②を両立できていなかった。本論文ではsoft rankingを用いてback propagation可能かつ高精度な評価法を提案している。

(1)OTB datasetで従来手法より高精度で速いtemplate matchingを実現。(2)negative sampleを混ぜて実験し，false positiveが減ったことを実証。(3)さらにImage-to-GPS Verification, Semantic Image Alignmentの2タスクに対し，SOTAモデルの一部分を本手法レイヤーに置換するだけで性能が向上した。