U-Net構造のエンコーダ部分に粗い解像度の入力画像を入れ込み、デコーダ部分でも粗い解像度の出力画像を得るMIMO-UNetを提案した。ネットワーク構造の内部には、畳み込みを行う複数のサブモジュールを組み込んでいる。

GoProデータセット及びRealBlurデータセットで定量的及び定性的な評価を行い、従来手法を上回る結果。ただし、精度に関しては派生バージョンのMIMO-UNet+及びMIMO-UNet++を加えた評価で、速度に関してはMIMO-UNetは推論8ミリ秒と速すぎるくらいの結果。

新たなネットワーク構造を提案し、要所を押さえた評価を実施しているため通ったと考えられる。PyTorch実装( https://github.com/chosj95/MIMO-UNet )が公開されているが、推論時間の適切な計測にはtorch.cuda.synchronize()を差し込む必要があるとの指摘があがっている。