blurが生じる過程をある種のカーネルの畳み込み演算とみなし、それの逆演算となる逆畳み込みをdeformable conv.によって近似するというアイデア、およびdeformable convにおける変異がblurのカーネルの近似とみなせ、それはoptical flowによって良く表現できると考えられるため、optical flowを教師として補助タスクを設計できるというアイデア。

GOPROデータセットにおいて、従来手法よりも圧倒的に少ないパラメータ数で、高速かつ高精度にdeblurができることを確認した。

blurの過程をうまくシンプルにモデリングし、軽量モデルでSoTAを達成、ablationで効果がしっかりと検証されているため。尚、良く同一の意味で用いられ（それ故名づけについて様々な議論がある）deconvolutionとtranspose convolutionは、本論文では別の意味で使われている。後者はCNN界隈で色んな呼び方をされる演算を、前者は文字通りconvの逆演算を指している。