합성 데이터로 사전 학습된 스테레오 매칭 네트워크를 실제 데이터로 미세 조정할 때 도메인 일반화 능력이 심각하게 저하될 수 있다. 이 문제를 해결하기 위해 Ground Truth와 Pseudo Label의 차이를 활용하여 네트워크를 미세 조정하는 새로운 프레임워크를 제안한다.
