第一段階と第二段階はEncoder-Decoder構造のCNNとアテンション機構で復元し、最後の第三段階ではダウンサンプリングを含まないモジュールを反復したORSNetで同じ解像度のまま処理を行い、段階的に出力を洗練させていくMPRNetを提案した。

雨の除去、ぼやけ補正及びノイズ除去のタスクでPSNR及びSSIMの評価を行い、ほとんどの場合に従来手法を上回る結果。

Figure 1でCVPR 2017～2020の従来手法と比較してアピールしている通り、MPRNetの性能面の優位性で通ったと考えられる。PyTorch実装( https://github.com/swz30/MPRNet )が公開されている。