従来は1つの視聴時間に対する顕著性マップを生成することが一般的である。しかし、本手法は視聴時間の異なる動画の顕著性マップを学習できるため、1つの動画に対して複数の視聴時間での顕著性マップを予測可能となった。そのため、1つの動画の用途(CM利用・ショートムービー・広告)による視聴時間によって顕著性マップを推定できる可能性が出てきた。

同じ用途で提案されたthe Saliency Attentive Model (SAM)と比較して、CC・NSS・ KL指標に置いてSOTAを獲得した。さらに、モデルのパラメータを57%も削減することができた。