モデルを学習するため、校正前後のペアがラベルづけされたデータセットを新規に作成した。直線を検出モジュールと直線を修正しながら校正を行うモジュールにわかれ、矯正を行う。Lossは直線の誤差、Distortion Parameterの比較と、Curvature Lossを用いた。

収集したデータにおいてBukhar [12], AlemnFlores [1], Rong [27]と比較した。例えばPSNRでは従来法では最高で12.92であったが、本提案手法により27.61まで引き上げることに成功した。定性的な評価においても正解値に非常に近い結果となった。