各々のフレームの画像を、特徴抽出するEncoderと流れのベクトルを推定するAlignment Moduleに入力し、それらを補正した後にアテンション機構を通して融合させてからDecoderで超解像の出力を得るネットワーク構造を提案した。また、現実世界のカメラ映像で複数フレームの超解像を評価するためのBurstSRデータセットを構築した。

構築したBurstSRデータセットで評価を行い、従来手法を上回る結果。また、合成データで学習させた場合とBurstSRデータセットで学習させた場合の双方について、提案手法に関連した分析も実施している。

必要なデータセットを整備し、新たなネットワーク構造も提案したため通ったと考えられる。データセット及びPyTorch実装( https://github.com/goutamgmb/NTIRE21_BURSTSR )が、NTIRE 2021 Challenge( https://arxiv.org/abs/2106.03839 )のベースラインとして公開されている。