各階層にてDepth推定時に、その不確かさを同時に推定し、その結果を用いて次の階層のDepth推定範囲を決定する仕組みを提案したことにある。 Depth推定の不確かさを分散として捉え、その信頼区間が次のDepth推定範囲としているため、cost volumeを小さく緻密にでき、メモリ・計算量の削減と高精細なDepth推定を両立できる。

DTUベンチマークを用いた評価にて、従来手法に比べメモリ・計算量を大幅に削減した上で精度を向上したことを示した。 また、非常に密な点群が再構成できている。実装が公開されている。https://github.com/touristCheng/UCSNet

シンプルなアプローチで汎用性が高い。