バスケットボール/サッカーの試合映像のカメラ校正をEnd-to-Endな深層学習モデルにより実行することが新規性である。内的にはセマンティックセグメンテーション、カメラ姿勢初期化、変換行列の修正を行なっている。モデルは図の通りである。

World Cup 2014 datasetを用いて評価。多種にわたる動的なシーンにおいてもベースとなる手法よりも高いカメラ校正を実現し、誤差の少ない推定を可能とした。変換行列（Homography）を求めたのちに俯瞰画像上に投影。

カメラ校正、特にスポーツシーンにおいては複雑であるが、一括で変換行列を推定することができる点が評価された。