画像キーポイントの記述子を回転に頑健にするため、線形変換「ステアラー」を学習する。ステアラーにより、画像を回転させなくても記述子を回転させることができる。
大気乱流と水乱流の一般的な無監督ターボ除去のためのニューラルネットワークモデルNeRTを提案する。NeRTは物理的に正しい傾き-ぼかしモデルに基づいて、少数の歪んだ入力画像から、きれいで歪みのない画像を再構築することができる。