ステレオマッチングにおいて単一の特徴学習が今まで行われてきたが、ステレオマッチングはズレている画像に対しての処理のため、それは不適切である。 そこで、本論文では低解像度で全体特徴を掴み、高解像度で局所的な特徴を掴むMulti-level Context Ultra-Aggregation(MCUA)を提案し、SOTAを達成。