複数の歪みが混合して出現するケースに対応できる計量かつ正確な手法の提案。複数のパラメータセットを持つ畳み込みおよびプーリングを同時に行い、attention機構によってそれらを選択するoperation-wise attention layerの提案。

DIV2Kにおいて最高性能。ノイズの載った画像を修復した場合の物体検出性能においても有効性を実証。

問題設定は新しくない（CVPR2018で検証済み）が性能良好かつシンプルで堅実な成果。一方attentionを用いて選択する計算操作集合の選び方の根拠がやや薄い点が気になる。ノイズによってアテンションの載り方が大きく変わるのは面白い。