ベイズ予測ネットワーク(BP-Net)は、従来ではソートされていない将来のフレームを推定することしかできなかったのに対し、SIS（Sequential importance sampling）アプローチを用いて、物理状態の推論に基づいて将来の予測を行うことで、SISの重要度（コンフィデンス）に応じてソートされた予測候補を提供することができる。

実験の結果、BP-Netはノイズの多いデータから将来のフレームを予測する際に、既存の手法よりも優れた性能を発揮することを実証した。