ビデオのぼかし除去は、深層ニューラルネットワークの成功により著しい進歩を遂げています。多くの手法は、ビデオシーケンスからの情報伝播が限られている状況で、ぼかし除去をエンドツーエンドで解決しようとします。しかし、異なるフレーム領域には異なる特性があり、それぞれに適切な関連情報を提供する必要があります。微細なぼかし除去を達成するために、我々はメモリバンクにぼかし-鮮明特徴対を記憶するためのメモリブランチを設計しました。これにより、ぼかした入力クエリに対して有用な情報を提供できます。さらに、メモリバンクに基づいて双方向再帰と多尺度戦略を設計することで、メモリバンクの記憶内容を豊富にしました。実験結果は、モデルの複雑さと推論時間を低く抑えながら、他の最先端手法よりも優れた性能を示しています。コードは以下のURLから入手可能です: https://github.com/jibo27/MemDeblur.