先行研究で利用されていたConcatenation volume(Cat)に加え，Gwcを導入．GwcNではチャネルをいくつかのグループに分割し，右入力と左入力のグループごとの相関を計算する．これは次のmoduleである3D aggregation Networkでのvolume推定に役立つ．3D aggregation NetworkはPSMNetの構成をGwcに合わせて変更したものである．

Scene Flow，KITTI2012, 2015に対して深度推定を行なったところ，CatをなくしてGwcのみを利用した場合でも従来手法より良い結果が得られることがわかった．また，チャネル数を減らし計算コストを下げた場合においてもGwcを導入した場合の方が性能で優ることがわかった．