ディープラーニングを用いたモデルや、空の状態をパラメータとして扱う手法は従来から存在する。しかし、パラメータの数が膨大で細かなチューニングが困難であったり、学習に反射率が既知の仮想物体を設置するなどの手間がかかったりしていた。また、ある特定の気象条件下（晴天や障害物無し等）での予測に限定されることが多かった。提案手法は1枚のHDR画像から手軽に高精度の予測が可能なモデルという点で評価されている。