JPEGは広く使用されているロス圧縮手法の一つです。JPEGで圧縮された画像は、特に低ビットレートにおいてブロックノイズやぼけなどの圧縮アーティファクトを引き起こすことがよくあります。ソフトデコーディングは、コーデックを変更せずに、また追加の符号化ビットを導入することなく、圧縮画像の品質を向上させる効果的な解決策です。深層畳み込みニューラルネットワーク（CNNs）が低レベルおよび高レベルのコンピュータビジョン問題において優れた性能を発揮していることに着想を得て、我々はJPEG圧縮画像用の双方向ピクセル-ウェーブレットドメイン深層CNNベースのソフトデコーディングネットワークを開発しました。このネットワークをDPW-SDNetと名付けました。ピクセルドメインの深層ネットワークは、圧縮画像の4つのダウンサンプリングバージョンを取り扱い、4チャネル入力を形成し、ピクセルドメインでの予測値を出力します。一方、ウェーブレットドメインの深層ネットワークは1レベル離散ウェーブレット変換（DWT）係数を使用して4チャネル入力を形成し、DWTドメインでの予測値を生成します。これらのピクセルドメインとウェーブレットドメインからの推定値が組み合わさることで、最終的なソフトデコード結果が生成されます。実験結果は、提案されたDPW-SDNetがいくつかの最先端の圧縮アーティファクト軽減アルゴリズムに対して優れていることを示しています。