Low-res two-view results

This table lists the benchmark results for the low-res two-view scenario. This benchmark evaluates the Middlebury stereo metrics (for all metrics, smaller is better):

bad 0.5, 1.0, 2.0, 4.0 [%]: Fraction of pixels with errors larger than the given number of disparities.
Average error [px]: The per-pixel average disparity error.
Root mean square error [px]: The per-pixel root mean square disparity error.
50%, 90%, 95%, 99% error quantile [px]: The highest disparity error within the given percentage of best pixels (for 50%, this is the median error).
Time [s]: The runtime of the method.

The mask determines whether the metric is evaluated for all pixels with ground truth, or only for pixels which are visible in both images (non-occluded).
The coverage selector allows to limit the table to results for all pixels (dense), or a given minimum fraction of pixels.

Methods with suffix _ROB may participate in the Robust Vision Challenge.

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Method	all	lakes. 1l	lakes. 1s	sand box 1l	sand box 1s	stora. room 1l	stora. room 1s	stora. room 2l	stora. room 2s	stora. room 2 1l	stora. room 2 1s	stora. room 2 2l	stora. room 2 2s	stora. room 3l	stora. room 3s	tunnel 1l	tunnel 1s	tunnel 2l	tunnel 2s	tunnel 3l	tunnel 3s

DLNR_Zeroshot_test	23.17 425	48.52 442	43.29 431	176.68 441	78.69 437	0.35 5	0.21 1	23.41 424	0.75 58	0.66 47	0.86 60	0.59 55	0.30 4	1.56 195	0.44 88	9.57 424	0.12 9	0.18 39	0.14 25	76.92 440	0.16 44

EGLCR-Stereo	0.37 3	0.22 10	0.51 25	0.43 9	0.26 22	0.44 18	0.22 2	0.99 68	0.48 5	0.42 5	0.42 2	0.67 71	0.29 3	0.86 73	0.33 17	0.17 33	0.12 9	0.19 53	0.17 78	0.17 26	0.15 29

XX-Stereo	0.63 121	0.26 49	1.90 354	0.81 334	0.67 309	0.43 15	0.23 3	1.03 81	0.58 20	0.65 46	1.56 280	1.41 272	0.39 15	1.28 137	0.35 29	0.20 122	0.14 78	0.20 77	0.19 112	0.18 45	0.14 13

LargeStereo	0.40 10	0.22 10	0.51 25	0.52 114	0.29 66	0.45 19	0.25 4	1.65 238	0.46 4	0.37 2	0.57 20	0.46 17	0.45 32	0.50 5	0.38 51	0.19 94	0.12 9	0.16 11	0.13 12	0.16 14	0.15 29

Any-RAFT	0.53 52	0.24 21	0.47 14	0.47 43	0.27 35	1.00 240	0.25 4	1.58 224	1.05 153	0.85 81	0.99 87	1.06 190	0.47 42	0.70 37	0.32 8	0.18 61	0.13 44	0.16 11	0.13 12	0.16 14	0.16 44

ROB_FTStereo	0.54 66	0.30 131	0.73 135	0.50 75	0.27 35	0.64 101	0.25 4	1.05 91	0.64 29	1.12 142	0.95 75	0.82 107	0.61 110	1.15 125	0.45 96	0.22 172	0.14 78	0.24 175	0.20 140	0.26 215	0.18 82

CRE-IMP	0.55 81	0.30 131	0.74 149	0.52 114	0.29 66	0.79 180	0.25 4	1.04 85	0.72 54	1.09 128	0.95 75	0.81 102	0.57 89	1.10 117	0.50 132	0.21 149	0.14 78	0.23 155	0.19 112	0.28 241	0.22 171

CREStereo++_RVC	0.47 34	0.21 4	0.38 5	0.45 34	0.38 175	0.45 19	0.25 4	0.75 9	1.29 261	0.80 67	1.21 172	0.47 21	0.37 13	0.53 7	0.44 88	0.16 12	0.11 3	0.15 3	0.80 383	0.18 45	0.11 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
Gwc-CoAtRS	0.52 43	0.24 21	0.68 93	0.48 55	0.29 66	0.64 101	0.25 4	1.16 126	1.08 165	1.01 109	1.00 90	1.12 211	0.56 81	0.69 35	0.37 41	0.16 12	0.13 44	0.17 17	0.15 33	0.15 6	0.15 29

H2IRNET	0.56 90	0.26 49	0.66 86	0.47 43	0.35 144	0.41 12	0.26 10	0.92 43	1.17 209	0.61 43	1.28 198	1.08 197	0.86 197	0.99 95	0.63 184	0.19 94	0.16 159	0.22 126	0.25 244	0.21 136	0.18 82

MIF-Stereo (partial)	0.45 27	0.25 38	0.70 108	0.50 75	0.52 257	0.35 5	0.26 10	0.91 42	0.59 23	0.45 14	0.71 35	0.51 34	0.51 61	1.11 120	0.45 96	0.20 122	0.16 159	0.23 155	0.20 140	0.24 197	0.18 82

IIG-Stereo	0.96 259	0.31 163	0.72 123	0.88 356	0.33 126	0.61 92	0.26 10	1.19 139	1.03 145	1.69 330	1.37 230	1.46 282	0.75 144	6.96 386	0.51 135	0.19 94	0.14 78	0.23 155	0.18 92	0.20 102	0.14 13

SST-Stereo	0.83 222	0.28 88	0.72 123	0.59 200	0.31 95	0.72 149	0.26 10	1.09 111	0.86 80	1.47 293	1.10 131	1.00 173	0.87 201	5.73 364	0.45 96	0.22 172	0.13 44	0.23 155	0.19 112	0.23 183	0.18 82

TANstereo	0.44 25	0.21 4	0.44 12	0.41 6	0.21 4	0.65 113	0.26 10	0.79 15	0.83 77	0.93 88	0.98 85	0.51 34	0.46 36	0.54 9	0.35 29	0.18 61	0.24 278	0.16 11	0.13 12	0.16 14	0.26 230

XX-TBD	0.46 28	0.70 343	0.35 1	0.79 328	0.25 20	0.58 79	0.26 10	0.69 5	1.27 252	0.76 58	1.00 90	0.45 16	0.33 10	0.47 4	0.37 41	0.19 94	0.15 128	0.15 3	0.11 7	0.17 26	0.14 13

RAFT-Test	0.54 66	0.25 38	0.64 76	0.47 43	0.30 83	0.97 234	0.27 16	1.24 153	0.81 71	0.96 95	1.12 142	1.28 252	0.48 50	0.71 41	0.36 35	0.17 33	0.13 44	0.17 17	0.14 25	0.16 14	0.16 44

CFNet-RSSM	0.54 66	0.24 21	0.70 108	0.48 55	0.28 54	0.60 89	0.27 16	1.49 197	1.14 194	1.06 120	0.93 73	1.08 197	0.54 71	0.70 37	0.35 29	0.16 12	0.12 9	0.17 17	0.15 33	0.16 14	0.14 13

PMTNet	0.46 28	0.21 4	0.38 5	0.37 3	0.23 8	0.71 147	0.27 16	0.74 8	1.04 149	0.64 45	0.70 33	0.55 43	0.47 42	0.86 73	0.35 29	1.00 381	0.13 44	0.15 3	0.10 2	0.15 6	0.13 4

MSKI-zero shot	0.55 81	0.26 49	0.57 48	0.51 98	0.26 22	0.69 137	0.28 19	1.18 133	0.64 29	0.91 85	1.32 214	0.82 107	0.33 10	1.92 245	0.32 8	0.17 33	0.12 9	0.17 17	0.13 12	0.16 14	0.16 44

MIM_Stereo	0.57 95	0.24 21	0.92 220	0.46 37	0.30 83	0.54 64	0.28 19	1.27 157	0.75 58	1.00 106	1.16 159	0.93 149	0.53 68	1.45 173	0.61 177	0.16 12	0.16 159	0.20 77	0.19 112	0.17 26	0.14 13

panet	0.39 6	0.21 4	0.37 2	0.36 2	0.20 2	0.53 60	0.29 21	0.78 13	1.12 181	0.59 41	0.71 35	0.53 42	0.42 22	0.54 9	0.34 25	0.18 61	0.13 44	0.15 3	0.10 2	0.14 2	0.13 4

Patchmatch Stereo++	0.55 81	0.30 131	0.73 135	0.50 75	0.27 35	0.65 113	0.29 21	1.05 91	0.64 29	1.12 142	0.96 77	0.83 114	0.60 100	1.37 154	0.45 96	0.22 172	0.14 78	0.24 175	0.20 140	0.26 215	0.18 82
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
iRAFT	0.55 81	0.30 131	0.73 135	0.50 75	0.27 35	0.65 113	0.29 21	1.05 91	0.64 29	1.12 142	0.96 77	0.83 114	0.60 100	1.37 154	0.45 96	0.22 172	0.14 78	0.24 175	0.20 140	0.26 215	0.18 82

CREStereo	0.39 6	0.21 4	0.38 5	0.34 1	0.22 5	0.53 60	0.29 21	0.77 12	1.11 177	0.58 35	0.71 35	0.51 34	0.41 20	0.54 9	0.34 25	0.18 61	0.13 44	0.15 3	0.10 2	0.14 2	0.14 13
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
StereoIM	0.36 1	0.25 38	0.58 51	0.44 24	0.34 141	0.30 3	0.30 25	0.72 6	0.50 7	0.37 2	0.36 1	0.58 51	0.49 58	0.52 6	0.36 35	0.19 94	0.16 159	0.19 53	0.15 33	0.18 45	0.14 13

LL-Strereo2	0.52 43	0.33 193	0.69 102	0.52 114	0.37 158	0.70 144	0.30 25	1.13 122	0.67 43	0.94 93	0.78 48	0.91 140	0.42 22	1.05 109	0.42 77	0.17 33	0.16 159	0.29 260	0.25 244	0.21 136	0.16 44

iRaft-Stereo_20w	0.65 136	0.31 163	1.00 241	0.47 43	0.34 141	0.73 152	0.30 25	2.96 387	0.70 49	1.15 161	1.14 150	0.76 90	0.65 128	1.11 120	0.38 51	0.17 33	0.13 44	0.18 39	0.16 62	0.19 75	0.18 82

GLC_STEREO	0.39 6	0.25 38	0.41 10	0.54 138	0.23 8	0.48 23	0.30 25	0.73 7	0.58 20	0.52 31	0.73 39	0.51 34	0.31 6	0.64 29	0.42 77	0.17 33	0.20 231	0.23 155	0.19 112	0.21 136	0.17 64

HUI-Stereo	0.52 43	0.30 131	0.73 135	0.50 75	0.27 35	0.65 113	0.30 25	1.04 85	0.64 29	1.12 142	0.96 77	0.83 114	0.60 100	0.79 58	0.45 96	0.22 172	0.14 78	0.24 175	0.20 140	0.26 215	0.18 82

MoCha-V2	0.37 3	0.24 21	0.54 34	0.72 306	0.22 5	0.43 15	0.31 30	0.95 55	0.55 18	0.43 8	0.46 4	0.43 7	0.60 100	0.44 2	0.29 1	0.14 4	0.12 9	0.15 3	0.13 12	0.17 26	0.12 3

4D-IteraStereo	0.48 36	0.24 21	0.76 160	0.50 75	0.44 208	0.66 122	0.31 30	0.87 27	1.02 142	1.03 116	0.72 38	0.78 94	0.32 9	0.64 29	0.37 41	0.17 33	0.11 3	0.23 155	0.19 112	0.19 75	0.13 4

PFNet+	0.59 103	0.28 88	0.77 164	0.53 123	0.30 83	0.59 83	0.31 30	0.92 43	1.14 194	1.33 258	1.10 131	0.79 97	0.57 89	1.31 142	0.49 126	0.25 235	0.17 185	0.28 252	0.26 258	0.21 136	0.25 212

RALAANet	0.60 106	0.33 193	0.87 202	0.62 234	0.50 239	0.69 137	0.31 30	1.21 140	1.06 156	1.09 128	1.16 159	0.88 134	0.46 36	1.22 131	0.42 77	0.19 94	0.15 128	0.21 100	0.17 78	0.27 227	0.17 64

IGEV_Zeroshot_test	0.53 52	0.30 131	0.99 236	0.56 170	0.35 144	0.41 12	0.32 34	1.37 172	0.63 27	1.00 106	1.09 127	0.95 158	0.41 20	0.83 66	0.39 58	0.18 61	0.12 9	0.19 53	0.18 92	0.19 75	0.17 64

MIF-Stereo	0.36 1	0.23 15	0.59 56	0.48 55	0.36 150	0.40 10	0.32 34	0.53 1	0.49 6	0.54 33	0.55 18	0.36 2	0.31 6	0.58 16	0.51 135	0.20 122	0.15 128	0.17 17	0.15 33	0.19 75	0.15 29

MC-Stereo	0.43 17	0.23 15	0.48 16	0.51 98	0.28 54	0.39 9	0.32 34	0.88 34	0.68 46	0.60 42	0.84 58	0.56 45	0.61 110	1.03 103	0.31 6	0.17 33	0.11 3	0.17 17	0.15 33	0.16 14	0.13 4

Selective-IGEV	0.39 6	0.24 21	0.50 19	0.44 24	0.25 20	0.46 21	0.33 37	1.25 155	0.40 1	0.35 1	0.45 3	0.52 39	0.30 4	1.07 114	0.30 2	0.14 4	0.12 9	0.17 17	0.13 12	0.16 14	0.13 4

Selective-RAFT	0.52 43	0.28 88	0.79 174	0.55 157	0.27 35	0.91 211	0.33 37	0.80 20	0.88 88	0.58 35	0.63 23	0.81 102	0.77 156	1.29 140	0.48 119	0.19 94	0.14 78	0.17 17	0.15 33	0.19 75	0.17 64

IPLG	0.69 158	0.27 72	0.97 233	0.51 98	0.43 202	0.79 180	0.33 37	1.21 140	1.06 156	1.30 238	1.10 131	0.52 39	0.55 77	3.16 312	0.63 184	0.16 12	0.14 78	0.19 53	0.16 62	0.18 45	0.17 64

IPLGR	0.58 100	0.27 72	1.14 280	0.48 55	0.28 54	0.65 113	0.33 37	1.22 147	1.13 192	1.18 186	1.05 114	0.69 78	0.66 130	0.96 87	0.52 141	0.17 33	0.15 128	0.20 77	0.17 78	0.20 102	0.18 82

NRIStereo	0.60 106	0.29 115	0.69 102	0.53 123	0.28 54	0.63 99	0.33 37	1.08 110	0.87 84	1.14 158	0.87 63	0.91 140	0.59 98	2.24 273	0.49 126	0.20 122	0.14 78	0.21 100	0.19 112	0.21 136	0.17 64

DeepStereo_RVC	0.55 81	0.29 115	0.72 123	0.51 98	0.30 83	0.59 83	0.33 37	1.03 81	0.70 49	1.16 172	0.93 73	0.83 114	0.94 229	0.96 87	0.54 155	0.21 149	0.14 78	0.21 100	0.19 112	0.24 197	0.24 200

RAFT-RH_RVC	1.03 280	0.24 21	0.67 90	0.49 68	0.28 54	0.81 189	0.33 37	0.83 24	1.08 165	2.05 357	4.65 392	1.04 188	0.57 89	5.98 370	0.50 132	0.18 61	0.13 44	0.26 231	0.20 140	0.16 14	0.17 64

CroCo-Stereo	0.40 10	0.31 163	0.73 135	0.58 187	0.27 35	0.26 1	0.33 37	0.95 55	0.81 71	0.42 5	0.47 6	0.65 67	0.47 42	0.39 1	0.34 25	0.18 61	0.15 128	0.16 11	0.14 25	0.19 75	0.16 44
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
iRaftStereo_RVC	0.47 34	0.26 49	0.64 76	0.50 75	0.29 66	0.53 60	0.33 37	1.05 91	0.77 63	0.84 77	1.00 90	0.55 43	0.37 13	0.81 63	0.40 62	0.17 33	0.12 9	0.22 126	0.20 140	0.19 75	0.15 29

DIP-Stereo	0.62 115	0.30 131	0.83 184	0.48 55	0.36 150	0.95 226	0.33 37	2.37 373	0.67 43	1.25 217	1.00 90	0.68 73	0.51 61	0.91 80	0.61 177	0.18 61	0.15 128	0.21 100	0.17 78	0.19 75	0.19 116
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MGS-Stereo	0.42 14	0.26 49	0.58 51	0.44 24	0.28 54	0.50 42	0.34 47	0.57 2	0.83 77	0.46 15	1.31 208	0.52 39	0.33 10	0.65 33	0.36 35	0.19 94	0.16 159	0.18 39	0.15 33	0.17 26	0.16 44

s12784h	0.52 43	0.20 2	0.38 5	0.41 6	0.19 1	0.96 230	0.34 47	1.17 128	1.25 240	0.81 71	0.90 68	0.63 61	0.50 59	1.45 173	0.42 77	0.14 4	0.12 9	0.17 17	0.11 7	0.18 45	0.11 1

raftrobust	0.52 43	0.25 38	0.56 40	0.65 263	0.52 257	0.49 33	0.34 47	0.98 66	0.91 100	1.30 238	0.87 63	0.63 61	0.81 171	0.78 55	0.41 69	0.19 94	0.15 128	0.16 11	0.14 25	0.15 6	0.16 44

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 66	0.25 38	0.68 93	0.43 9	0.24 11	0.40 10	0.34 47	1.04 85	1.09 171	1.32 250	1.60 288	0.80 99	0.68 131	0.67 34	0.39 58	0.13 1	0.10 1	0.18 39	0.17 78	0.17 26	0.13 4

Former-RAFT_DAM_RVC	0.46 28	0.36 235	0.71 119	0.47 43	0.36 150	0.67 126	0.35 51	0.78 13	1.12 181	0.61 43	0.62 22	0.39 4	0.39 15	0.71 41	0.39 58	0.20 122	0.17 185	0.22 126	0.18 92	0.23 183	0.19 116

MyStereo8	0.65 136	0.29 115	1.00 241	0.58 187	0.49 233	0.91 211	0.35 51	1.18 133	1.31 271	1.16 172	1.27 193	0.90 139	0.64 123	0.72 44	0.95 256	0.18 61	0.14 78	0.20 77	0.18 92	0.22 158	0.26 230

GMStereo_Zeroshot	0.67 153	0.61 328	1.01 245	0.64 251	0.37 158	0.84 201	0.35 51	1.05 91	1.12 181	1.12 142	1.06 116	1.27 249	0.54 71	1.19 128	0.59 168	0.32 292	0.17 185	0.31 273	0.18 92	0.52 341	0.22 171

CES	0.48 36	0.20 2	0.37 2	0.39 5	1.39 387	0.55 70	0.35 51	0.98 66	0.66 42	0.44 10	0.66 25	0.35 1	0.27 2	0.56 13	0.33 17	0.15 7	0.13 44	0.15 3	0.10 2	0.19 75	1.46 391

CroCo-Stereo Lap2	0.44 25	0.34 212	0.77 164	0.61 223	0.79 342	0.28 2	0.35 51	0.75 9	0.71 53	0.38 4	0.50 10	0.72 84	0.55 77	0.57 15	0.47 114	0.17 33	0.18 201	0.19 53	0.16 62	0.21 136	0.20 139

ADStereo(finetuned)	0.57 95	0.24 21	1.06 262	0.43 9	0.24 11	0.49 33	0.35 51	1.05 91	1.30 267	1.12 142	1.03 110	0.58 51	1.20 299	0.84 68	0.51 135	0.16 12	0.13 44	0.17 17	0.13 12	0.18 45	0.19 116

raft_robust	0.68 157	0.30 131	0.64 76	0.52 114	0.26 22	0.54 64	0.35 51	1.33 163	1.24 237	1.16 172	1.07 119	0.60 56	0.54 71	3.58 324	0.37 41	0.18 61	0.14 78	0.20 77	0.22 202	0.20 102	0.16 44

test-3	0.54 66	0.22 10	0.68 93	0.47 43	0.27 35	0.58 79	0.35 51	0.92 43	1.00 137	1.32 250	0.69 32	0.87 131	0.45 32	1.68 216	0.37 41	0.16 12	0.11 3	0.20 77	0.16 62	0.17 26	0.13 4

test_1	0.54 66	0.22 10	0.68 93	0.47 43	0.27 35	0.58 79	0.35 51	0.92 43	1.00 137	1.28 226	0.68 29	0.87 131	0.45 32	1.67 211	0.37 41	0.16 12	0.11 3	0.20 77	0.16 62	0.17 26	0.13 4

HCRNet	0.70 160	0.39 251	0.73 135	0.60 211	0.59 288	0.76 165	0.35 51	1.22 147	1.13 192	1.02 112	0.99 87	1.02 182	0.76 152	2.19 270	0.70 196	0.28 268	0.19 214	0.28 252	0.23 222	0.25 207	0.23 188

CASnet	0.41 13	0.25 38	0.48 16	0.50 75	0.20 2	0.50 42	0.36 61	0.81 23	0.80 70	0.83 75	0.68 29	0.48 24	0.31 6	0.54 9	0.32 8	0.18 61	0.12 9	0.27 242	0.22 202	0.23 183	0.14 13
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
DCANet-4	0.54 66	0.26 49	1.07 266	0.42 8	0.24 11	0.48 23	0.36 61	0.99 68	1.30 267	1.10 136	1.02 102	0.56 45	0.75 144	0.73 47	0.52 141	0.16 12	0.13 44	0.17 17	0.13 12	0.15 6	0.19 116

fff	0.53 52	0.24 21	0.70 108	0.43 9	0.24 11	0.48 23	0.36 61	1.07 106	1.25 240	1.10 136	1.02 102	0.57 47	1.06 273	0.73 47	0.52 141	0.16 12	0.13 44	0.17 17	0.13 12	0.15 6	0.19 116

OMP-Stereo	0.94 255	0.33 193	0.72 123	0.90 360	0.31 95	0.49 33	0.36 61	1.16 126	1.06 156	1.58 320	1.12 142	1.46 282	0.69 134	6.94 385	0.49 126	0.19 94	0.14 78	0.24 175	0.18 92	0.20 102	0.14 13

RAFT-IKP	0.54 66	0.30 131	0.73 135	0.50 75	0.27 35	0.59 83	0.36 61	1.04 85	0.64 29	1.12 142	0.96 77	0.83 114	0.61 110	1.22 131	0.45 96	0.22 172	0.14 78	0.24 175	0.20 140	0.26 215	0.18 82

DCANet	0.54 66	0.24 21	0.70 108	0.43 9	0.24 11	0.49 33	0.36 61	1.05 91	1.30 267	1.12 142	1.03 110	0.58 51	0.92 218	0.81 63	0.52 141	0.16 12	0.13 44	0.17 17	0.13 12	0.18 45	0.19 116

csc	0.53 52	0.24 21	0.70 108	0.43 9	0.24 11	0.48 23	0.36 61	1.07 106	1.25 240	1.10 136	1.02 102	0.57 47	1.06 273	0.73 47	0.52 141	0.16 12	0.13 44	0.17 17	0.13 12	0.15 6	0.19 116

cscssc	0.53 52	0.24 21	0.70 108	0.43 9	0.24 11	0.48 23	0.36 61	1.07 106	1.25 240	1.10 136	1.02 102	0.57 47	1.06 273	0.73 47	0.52 141	0.16 12	0.13 44	0.17 17	0.13 12	0.15 6	0.19 116

iResNet_ROB	0.77 197	0.30 131	0.99 236	0.57 181	0.36 150	0.83 194	0.36 61	2.33 369	1.58 335	1.27 224	1.30 203	1.25 241	0.84 186	1.65 206	0.79 228	0.20 122	0.14 78	0.17 17	0.12 10	0.18 45	0.27 236

test croco	0.46 28	0.27 72	1.01 245	0.50 75	0.40 188	0.35 5	0.37 70	0.87 27	0.56 19	0.43 8	0.76 45	0.42 5	0.40 18	1.13 123	0.45 96	0.21 149	0.15 128	0.24 175	0.19 112	0.24 197	0.16 44

Sa-1000	0.72 166	0.29 115	0.76 160	0.59 200	0.30 83	0.73 152	0.37 70	1.62 234	1.33 279	1.28 226	2.04 343	0.86 127	0.75 144	1.84 236	0.38 51	0.19 94	0.14 78	0.25 212	0.23 222	0.20 102	0.16 44

ASMatch	0.88 240	0.26 49	0.69 102	0.51 98	0.35 144	0.48 23	0.37 70	1.12 121	0.92 104	1.10 136	3.28 376	0.96 164	0.98 246	4.90 344	0.49 126	0.19 94	0.16 159	0.22 126	0.19 112	0.19 75	0.27 236

cross-raft	0.54 66	0.25 38	0.61 63	0.52 114	0.29 66	0.68 133	0.37 70	1.46 192	0.76 61	1.01 109	1.06 116	1.28 252	0.46 36	0.71 41	0.35 29	0.15 7	0.12 9	0.18 39	0.16 62	0.19 75	0.14 13

rrr	0.46 28	0.28 88	0.73 135	0.43 9	0.33 126	0.49 33	0.38 74	0.76 11	0.50 7	0.47 16	0.48 7	0.48 24	0.46 36	2.03 256	0.30 2	0.19 94	0.14 78	0.19 53	0.15 33	0.16 14	0.16 44

AEACV	0.37 3	0.24 21	0.52 28	0.47 43	0.51 249	0.37 8	0.38 74	0.65 4	0.53 17	0.42 5	0.56 19	0.46 17	0.60 100	0.53 7	0.30 2	0.16 12	0.13 44	0.18 39	0.15 33	0.17 26	0.14 13

SA	0.66 144	0.30 131	0.82 182	0.61 223	0.30 83	0.58 79	0.38 74	1.44 189	1.30 267	0.96 95	1.36 228	0.66 69	0.95 234	1.85 239	0.42 77	0.19 94	0.15 128	0.25 212	0.23 222	0.21 136	0.17 64

UDGNet	0.72 166	1.17 381	0.80 179	0.77 325	0.41 194	0.77 171	0.38 74	0.97 64	1.34 282	0.81 71	0.88 65	0.71 83	0.60 100	1.21 130	0.54 155	0.52 359	0.19 214	1.02 385	0.26 258	0.71 369	0.31 272

MIPNet	0.56 90	0.28 88	0.94 224	0.49 68	0.33 126	0.66 122	0.38 74	1.35 169	1.08 165	1.06 120	0.92 71	0.60 56	0.79 163	0.73 47	0.52 141	0.17 33	0.14 78	0.19 53	0.16 62	0.18 45	0.17 64

TRStereo	0.60 106	0.60 327	0.97 233	0.74 316	0.67 309	0.46 21	0.38 74	1.85 286	0.89 91	0.79 65	0.80 55	0.88 134	0.39 15	1.10 117	0.41 69	0.23 196	0.15 128	0.23 155	0.24 233	0.17 26	0.15 29

iGMRVC	0.56 90	0.30 131	0.73 135	0.50 75	0.27 35	0.65 113	0.38 74	1.05 91	0.64 29	1.12 142	0.96 77	0.83 114	0.60 100	1.52 184	0.46 109	0.22 172	0.14 78	0.24 175	0.20 140	0.26 215	0.18 82

test-1	0.52 43	0.26 49	1.04 258	0.56 170	0.32 110	0.61 92	0.38 74	1.10 113	0.91 100	0.78 62	1.01 95	0.77 91	0.52 63	0.60 26	0.42 77	0.17 33	0.14 78	0.20 77	0.17 78	0.20 102	0.23 188

test_xeample3	0.42 14	0.28 88	0.69 102	0.43 9	0.33 126	0.56 73	0.38 74	0.79 15	0.45 3	0.53 32	0.46 4	0.44 10	0.44 29	1.38 158	0.31 6	0.18 61	0.14 78	0.19 53	0.15 33	0.17 26	0.16 44

AFF-stereo	0.58 100	0.25 38	0.64 76	0.46 37	0.29 66	0.34 4	0.38 74	1.15 125	1.14 194	1.17 181	1.60 288	1.10 206	0.71 139	0.97 92	0.43 86	0.13 1	0.11 3	0.19 53	0.19 112	0.17 26	0.14 13

FENet	0.60 106	0.28 88	0.63 70	0.54 138	0.33 126	0.83 194	0.38 74	1.27 157	1.07 161	1.00 106	0.86 60	0.99 172	0.85 189	0.96 87	0.68 194	0.22 172	0.15 128	0.23 155	0.20 140	0.22 158	0.23 188

11t1	0.52 43	0.28 88	0.68 93	0.51 98	0.28 54	0.83 194	0.39 85	1.22 147	0.63 27	0.84 77	0.74 41	0.68 73	0.68 131	0.91 80	0.57 163	0.21 149	0.18 201	0.19 53	0.16 62	0.20 102	0.21 156

test_4	0.53 52	0.22 10	0.56 40	0.54 138	0.32 110	0.64 101	0.39 85	0.80 20	0.62 25	0.92 87	1.87 329	0.68 73	0.42 22	1.16 127	0.37 41	0.15 7	0.13 44	0.20 77	0.22 202	0.20 102	0.15 29

MLCV	0.72 166	0.34 212	1.10 273	0.51 98	0.23 8	0.91 211	0.39 85	1.33 163	1.23 233	1.46 292	1.55 276	1.01 180	0.64 123	1.95 250	0.80 231	0.18 61	0.12 9	0.18 39	0.14 25	0.19 75	0.17 64

PCWNet_CMD	0.66 144	0.32 177	0.88 205	0.49 68	0.37 158	0.78 176	0.40 88	1.42 182	1.31 271	1.16 172	1.31 208	1.25 241	0.62 115	0.89 78	0.57 163	0.20 122	0.16 159	0.27 242	0.19 112	0.40 302	0.25 212

LoS	0.40 10	0.21 4	0.44 12	0.37 3	0.22 5	0.50 42	0.40 88	1.00 72	0.94 109	0.48 20	0.66 25	0.48 24	0.40 18	0.60 26	0.37 41	0.18 61	0.14 78	0.16 11	0.11 7	0.14 2	0.14 13

test_3	0.55 81	0.23 15	0.71 119	0.53 123	0.28 54	0.61 92	0.40 88	0.92 43	1.05 153	1.19 190	0.68 29	0.93 149	0.44 29	1.67 211	0.39 58	0.15 7	0.12 9	0.22 126	0.19 112	0.21 136	0.14 13

PSM-softLoss	0.78 203	0.31 163	0.77 164	0.58 187	0.32 110	0.56 73	0.40 88	1.18 133	0.70 49	1.24 213	1.07 119	0.83 114	0.52 63	5.36 352	0.53 149	0.24 211	0.15 128	0.25 212	0.22 202	0.20 102	0.25 212

KMStereo	0.78 203	0.31 163	0.77 164	0.58 187	0.32 110	0.56 73	0.40 88	1.18 133	0.70 49	1.24 213	1.07 119	0.83 114	0.52 63	5.36 352	0.53 149	0.24 211	0.15 128	0.25 212	0.22 202	0.20 102	0.25 212

rafts_anoy	0.52 43	0.29 115	0.59 56	0.59 200	0.50 239	0.53 60	0.40 88	1.11 119	1.03 145	0.84 77	0.83 56	0.68 73	0.54 71	0.72 44	0.51 135	0.19 94	0.14 78	0.24 175	0.26 258	0.21 136	0.18 82

CFNet_pseudo	0.66 144	0.32 177	0.86 192	0.48 55	0.39 183	0.70 144	0.40 88	1.33 163	1.22 230	1.16 172	1.34 221	1.24 237	0.64 123	0.98 93	0.59 168	0.21 149	0.16 159	0.33 293	0.19 112	0.36 282	0.25 212

sCroCo_RVC	0.49 39	0.40 255	1.02 251	0.65 263	0.60 291	0.52 55	0.40 88	0.83 24	0.61 24	0.44 10	0.74 41	0.49 31	0.50 59	0.63 28	0.48 119	0.26 249	0.27 297	0.23 155	0.22 202	0.29 246	0.25 212

EAI-Stereo	0.65 136	0.28 88	0.69 102	0.53 123	0.27 35	0.60 89	0.40 88	2.28 366	0.64 29	0.71 53	3.18 375	0.57 47	0.43 25	1.06 110	0.41 69	0.18 61	0.13 44	0.17 17	0.17 78	0.17 26	0.17 64

MSMDNet	0.66 144	0.32 177	0.87 202	0.49 68	0.37 158	0.79 180	0.40 88	1.43 188	1.31 271	1.15 161	1.31 208	1.24 237	0.63 120	0.88 75	0.57 163	0.21 149	0.16 159	0.26 231	0.19 112	0.39 298	0.24 200

ccs_rob	0.66 144	0.33 193	0.86 192	0.48 55	0.39 183	0.70 144	0.40 88	1.33 163	1.22 230	1.16 172	1.34 221	1.23 235	0.64 123	0.98 93	0.59 168	0.21 149	0.16 159	0.35 310	0.20 140	0.37 286	0.25 212

StereoVision	0.65 136	0.34 212	0.86 192	0.59 200	0.40 188	0.50 42	0.41 99	1.09 111	0.93 106	0.71 53	2.50 364	0.82 107	0.57 89	1.03 103	0.49 126	0.25 235	0.28 303	0.29 260	0.28 283	0.36 282	0.20 139

PSM-adaLoss	0.54 66	0.30 131	0.73 135	0.50 75	0.27 35	0.65 113	0.41 99	1.04 85	0.64 29	1.12 142	0.96 77	0.82 107	0.61 110	1.06 110	0.45 96	0.22 172	0.14 78	0.24 175	0.20 140	0.26 215	0.18 82

ff7	0.43 17	0.27 72	0.56 40	0.44 24	0.33 126	0.50 42	0.42 101	0.87 27	0.50 7	0.49 23	0.53 11	0.44 10	0.48 50	1.38 158	0.33 17	0.17 33	0.12 9	0.21 100	0.15 33	0.18 45	0.18 82

IGEVStereo-DCA	0.46 28	0.28 88	0.56 40	0.43 9	0.33 126	0.49 33	0.42 101	0.87 27	0.50 7	0.47 16	0.48 7	0.48 24	0.46 36	2.03 256	0.30 2	0.19 94	0.14 78	0.19 53	0.15 33	0.16 14	0.18 82

ffff	0.43 17	0.27 72	0.56 40	0.44 24	0.33 126	0.50 42	0.42 101	0.87 27	0.50 7	0.49 23	0.53 11	0.44 10	0.48 50	1.38 158	0.33 17	0.17 33	0.12 9	0.21 100	0.15 33	0.18 45	0.18 82

11t	0.43 17	0.27 72	0.56 40	0.44 24	0.33 126	0.50 42	0.42 101	0.87 27	0.50 7	0.49 23	0.53 11	0.44 10	0.48 50	1.38 158	0.33 17	0.17 33	0.12 9	0.21 100	0.15 33	0.18 45	0.18 82

anonymousdsp	0.43 17	0.27 72	0.53 30	0.44 24	0.32 110	0.50 42	0.42 101	0.89 35	0.51 14	0.49 23	0.53 11	0.47 21	0.47 42	1.33 146	0.33 17	0.17 33	0.12 9	0.21 100	0.15 33	0.18 45	0.18 82

CASS	0.65 136	0.34 212	0.72 123	0.56 170	0.27 35	0.78 176	0.42 101	1.59 225	0.86 80	1.30 238	1.25 184	0.87 131	0.84 186	0.84 68	0.54 155	0.35 312	0.19 214	0.26 231	0.21 176	0.28 241	0.42 313
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
riskmin	0.56 90	0.27 72	0.60 60	0.43 9	0.31 95	0.83 194	0.42 101	1.14 123	1.04 149	0.73 57	0.75 43	1.11 210	1.01 258	0.81 63	0.51 135	0.20 122	0.14 78	0.24 175	0.15 33	0.24 197	0.25 212

ccc-4	0.43 17	0.27 72	0.56 40	0.44 24	0.33 126	0.50 42	0.42 101	0.87 27	0.50 7	0.49 23	0.53 11	0.44 10	0.48 50	1.38 158	0.33 17	0.17 33	0.12 9	0.21 100	0.15 33	0.18 45	0.18 82

BUS	0.74 183	0.32 177	0.68 93	0.54 138	0.44 208	2.34 369	0.42 101	2.16 349	0.98 125	1.20 194	1.11 136	1.03 185	0.62 115	0.91 80	0.70 196	0.24 211	0.17 185	0.25 212	0.22 202	0.22 158	0.22 171

NINENet	0.77 197	0.37 241	0.78 172	0.62 234	0.51 249	2.34 369	0.42 101	1.83 284	1.04 149	1.14 158	1.23 178	1.03 185	0.62 115	1.24 134	0.70 196	0.28 268	0.23 269	0.31 273	0.21 176	0.26 215	0.25 212

IGEV-Stereo	0.43 17	0.27 72	0.54 34	0.45 34	0.32 110	0.50 42	0.42 101	0.90 41	0.51 14	0.49 23	0.53 11	0.47 21	0.47 42	1.32 144	0.33 17	0.17 33	0.12 9	0.21 100	0.15 33	0.18 45	0.18 82
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
ROB_FTStereo_v2	0.54 66	0.30 131	0.73 135	0.50 75	0.27 35	0.64 101	0.42 101	1.05 91	0.64 29	1.12 142	0.96 77	0.83 114	0.60 100	1.12 122	0.46 109	0.22 172	0.14 78	0.24 175	0.20 140	0.26 215	0.18 82

RAFT-345	0.84 226	0.25 38	0.66 86	0.50 75	0.27 35	0.54 64	0.42 101	0.83 24	1.11 177	1.32 250	2.34 357	0.86 127	0.54 71	5.72 363	0.47 114	0.18 61	0.13 44	0.22 126	0.17 78	0.17 26	0.16 44

TestStereo	0.64 131	0.39 251	0.71 119	0.51 98	0.27 35	0.56 73	0.42 101	1.03 81	0.91 100	0.80 67	1.00 90	0.68 73	0.52 63	3.25 314	0.45 96	0.22 172	0.15 128	0.24 175	0.18 92	0.27 227	0.16 44

222	1.61 347	0.29 115	0.67 90	0.56 170	0.29 66	1.06 249	0.42 101	2.17 355	1.31 271	1.31 248	1.52 271	0.92 148	0.94 229	1.76 229	17.65 418	0.24 211	0.20 231	0.21 100	0.19 112	0.22 158	0.23 188

111	0.60 106	0.23 15	0.70 108	0.43 9	0.24 11	0.72 149	0.42 101	1.18 133	1.41 313	0.80 67	1.38 234	1.10 206	0.79 163	0.96 87	0.58 166	0.18 61	0.13 44	0.17 17	0.15 33	0.17 26	0.19 116

SMFormer	0.75 190	0.30 131	0.86 192	0.46 37	0.26 22	0.82 190	0.43 117	2.05 329	1.39 305	1.23 205	1.47 259	0.98 167	0.95 234	1.71 219	0.82 237	0.24 211	0.20 231	0.22 126	0.21 176	0.23 183	0.24 200

tta	0.75 190	0.30 131	0.86 192	0.46 37	0.26 22	0.82 190	0.43 117	2.05 329	1.39 305	1.23 205	1.47 259	0.98 167	0.95 234	1.71 219	0.82 237	0.24 211	0.20 231	0.22 126	0.21 176	0.18 45	0.18 82

qqq1	0.72 166	0.30 131	0.86 192	0.46 37	0.26 22	0.82 190	0.43 117	2.05 329	1.39 305	1.23 205	1.47 259	0.98 167	0.95 234	1.71 219	0.44 88	0.24 211	0.20 231	0.18 39	0.15 33	0.18 45	0.18 82

fff1	0.72 166	0.30 131	0.86 192	0.46 37	0.26 22	0.82 190	0.43 117	2.05 329	1.39 305	1.23 205	1.47 259	0.98 167	0.95 234	1.71 219	0.44 88	0.24 211	0.20 231	0.18 39	0.15 33	0.18 45	0.18 82

TestStereo1	0.63 121	0.28 88	0.75 151	0.76 322	0.31 95	0.48 23	0.43 117	1.30 161	1.21 227	0.97 98	1.31 208	0.64 64	0.77 156	1.75 224	0.42 77	0.20 122	0.15 128	0.22 126	0.18 92	0.21 136	0.17 64

SA-5K	0.63 121	0.28 88	0.75 151	0.76 322	0.31 95	0.48 23	0.43 117	1.30 161	1.21 227	0.97 98	1.31 208	0.64 64	0.77 156	1.75 224	0.42 77	0.20 122	0.15 128	0.22 126	0.18 92	0.21 136	0.17 64

GMOStereo	0.53 52	0.26 49	0.65 80	0.50 75	0.29 66	0.52 55	0.43 117	0.89 35	0.96 113	1.41 281	1.14 150	0.85 123	0.56 81	0.59 17	0.38 51	0.16 12	0.14 78	0.24 175	0.21 176	0.20 102	0.15 29

error version	0.53 52	0.26 49	0.65 80	0.50 75	0.29 66	0.52 55	0.43 117	0.89 35	0.96 113	1.41 281	1.14 150	0.85 123	0.56 81	0.59 17	0.38 51	0.16 12	0.14 78	0.24 175	0.21 176	0.20 102	0.15 29

test-v	0.53 52	0.26 49	0.65 80	0.50 75	0.29 66	0.52 55	0.43 117	0.89 35	0.96 113	1.41 281	1.14 150	0.85 123	0.56 81	0.59 17	0.38 51	0.16 12	0.14 78	0.24 175	0.21 176	0.20 102	0.15 29

Pruner-Stereo	0.62 115	0.29 115	0.70 108	0.61 223	0.31 95	0.63 99	0.43 117	1.17 128	0.99 132	1.53 306	1.08 122	0.95 158	0.55 77	1.35 150	0.51 135	0.23 196	0.14 78	0.24 175	0.21 176	0.21 136	0.23 188

test-2	0.53 52	0.26 49	0.65 80	0.50 75	0.29 66	0.52 55	0.43 117	0.89 35	0.96 113	1.41 281	1.14 150	0.85 123	0.56 81	0.59 17	0.38 51	0.16 12	0.14 78	0.24 175	0.21 176	0.20 102	0.15 29

GMStereo	0.55 81	0.45 276	0.94 224	0.50 75	0.32 110	0.64 101	0.43 117	1.00 72	1.40 310	0.82 74	0.73 39	0.51 34	0.45 32	0.85 70	0.55 159	0.24 211	0.15 128	0.20 77	0.21 176	0.31 262	0.24 200
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CFNet_ucs	0.70 160	0.33 193	0.88 205	0.50 75	0.43 202	0.74 155	0.44 129	1.60 228	1.29 261	1.22 202	1.54 274	1.09 204	0.63 120	0.99 95	0.59 168	0.25 235	0.20 231	0.37 320	0.21 176	0.40 302	0.28 247

LoS_RVC	0.42 14	0.26 49	0.40 9	0.44 24	0.82 351	0.51 53	0.44 129	0.64 3	0.41 2	0.44 10	0.78 48	0.44 10	0.47 42	0.56 13	0.36 35	0.13 1	0.12 9	0.14 1	0.10 2	0.13 1	0.84 375

RAFT_CTSACE	0.63 121	0.26 49	0.88 205	0.55 157	0.51 249	0.71 147	0.44 129	0.80 20	0.97 120	0.97 98	1.84 324	1.18 224	0.68 131	1.47 179	0.36 35	0.16 12	0.15 128	0.21 100	0.20 140	0.20 102	0.14 13

dad	0.86 235	0.66 336	1.06 262	0.56 170	0.37 158	0.76 165	0.44 129	1.17 128	1.50 326	1.44 288	1.27 193	1.34 265	0.75 144	2.52 289	0.84 242	0.42 335	0.27 297	0.83 378	0.26 258	0.41 305	0.29 250

PSMNet-ADL	0.72 166	0.35 228	0.62 67	0.69 291	0.46 225	1.14 260	0.44 129	1.37 172	1.01 139	0.83 75	1.17 162	1.33 261	0.96 239	1.43 170	0.95 256	0.33 297	0.22 261	0.21 100	0.23 222	0.27 227	0.29 250

NF-Stereo	0.80 209	0.30 131	0.75 151	0.60 211	0.31 95	0.64 101	0.44 129	1.21 140	0.90 95	1.29 231	1.02 102	0.82 107	0.57 89	5.40 356	0.48 119	0.23 196	0.14 78	0.24 175	0.20 140	0.20 102	0.30 262

OCTAStereo	0.80 209	0.30 131	0.75 151	0.60 211	0.31 95	0.64 101	0.44 129	1.21 140	0.90 95	1.29 231	1.01 95	0.82 107	0.57 89	5.35 351	0.48 119	0.24 211	0.14 78	0.24 175	0.20 140	0.20 102	0.30 262

RAFT_R40	0.83 222	0.28 88	0.73 135	0.59 200	0.31 95	0.69 137	0.44 129	1.10 113	0.95 111	1.47 293	1.10 131	1.00 173	0.85 189	5.53 358	0.46 109	0.22 172	0.13 44	0.23 155	0.20 140	0.23 183	0.18 82

RE-Stereo	0.80 209	0.30 131	0.75 151	0.60 211	0.31 95	0.64 101	0.44 129	1.21 140	0.90 95	1.29 231	1.01 95	0.81 102	0.57 89	5.37 354	0.48 119	0.24 211	0.14 78	0.24 175	0.20 140	0.20 102	0.30 262

TVStereo	0.80 209	0.30 131	0.75 151	0.60 211	0.31 95	0.64 101	0.44 129	1.21 140	0.90 95	1.29 231	1.01 95	0.81 102	0.57 89	5.37 354	0.48 119	0.24 211	0.14 78	0.24 175	0.20 140	0.20 102	0.30 262

xxxx	1.51 339	0.28 88	0.68 93	0.54 138	0.28 54	1.16 267	0.44 129	2.19 357	1.29 261	1.09 128	1.36 228	1.22 230	0.85 189	1.79 232	15.70 417	0.24 211	0.21 247	0.21 100	0.20 140	0.22 158	0.23 188

whm_eth	0.65 136	0.47 282	1.05 259	0.55 157	0.64 302	0.69 137	0.45 140	1.34 167	1.26 245	1.02 112	1.92 334	0.49 31	0.48 50	0.70 37	0.52 141	0.23 196	0.20 231	0.25 212	0.24 233	0.24 197	0.31 272

SDNR	1.62 348	0.51 297	2.17 364	0.53 123	0.56 271	3.80 397	0.45 140	1.54 217	1.29 261	1.33 258	2.41 361	1.08 197	0.96 239	11.18 417	1.16 284	0.66 375	0.63 386	0.43 340	0.32 312	0.64 360	0.67 364

anonymousa	0.72 166	0.27 72	0.75 151	0.47 43	0.63 300	1.43 306	0.45 140	1.24 153	0.89 91	1.28 226	1.75 314	1.62 307	1.13 287	0.69 35	0.59 168	0.19 94	0.16 159	0.23 155	0.25 244	0.20 102	0.18 82

RCA-Stereo	0.50 41	0.23 15	0.58 51	0.48 55	0.33 126	0.55 70	0.45 140	0.97 64	1.38 301	0.68 48	1.05 114	0.63 61	0.80 168	0.59 17	0.32 8	0.17 33	0.12 9	0.17 17	0.14 25	0.16 14	0.14 13

DisPM	0.66 144	0.28 88	0.72 123	0.61 223	0.35 144	0.62 98	0.45 140	1.02 78	0.99 132	1.56 314	1.10 131	0.80 99	0.59 98	2.37 282	0.41 69	0.23 196	0.14 78	0.23 155	0.21 176	0.20 102	0.25 212

pcwnet_v2	0.97 265	0.37 241	4.33 389	0.62 234	0.54 263	0.79 180	0.45 140	2.02 327	1.58 335	1.42 287	1.64 299	1.09 204	0.79 163	1.24 134	0.67 193	0.32 292	0.25 285	0.29 260	0.27 266	0.37 286	0.35 289

DN-CSS_ROB	0.64 131	0.32 177	1.05 259	0.55 157	0.40 188	0.54 64	0.45 140	1.21 140	0.93 106	1.03 116	1.47 259	0.69 78	0.63 120	1.76 229	0.49 126	0.18 61	0.14 78	0.25 212	0.22 202	0.22 158	0.20 139

AE-Stereo	0.49 39	0.27 72	0.67 90	0.60 211	0.39 183	0.67 126	0.46 147	1.18 133	1.09 171	0.47 16	0.75 43	0.69 78	0.47 42	0.59 17	0.40 62	0.16 12	0.15 128	0.21 100	0.20 140	0.19 75	0.15 29

HH	0.63 121	0.30 131	0.77 164	0.50 75	0.32 110	0.49 33	0.46 147	1.65 238	0.64 29	0.69 49	1.09 127	1.63 309	0.85 189	1.90 243	0.37 41	0.18 61	0.13 44	0.19 53	0.17 78	0.19 75	0.16 44

HanStereo	0.63 121	0.30 131	0.77 164	0.50 75	0.32 110	0.49 33	0.46 147	1.65 238	0.64 29	0.69 49	1.09 127	1.63 309	0.85 189	1.90 243	0.37 41	0.18 61	0.13 44	0.19 53	0.17 78	0.19 75	0.16 44

ACVNet	0.63 121	0.31 163	0.54 34	0.54 138	0.36 150	0.80 185	0.46 147	1.37 172	1.07 161	0.93 88	1.30 203	1.08 197	0.85 189	0.80 59	0.94 254	0.21 149	0.19 214	0.21 100	0.18 92	0.22 158	0.18 82

hitnet-ft	0.79 206	0.35 228	0.57 48	0.58 187	0.42 197	0.96 230	0.46 147	1.47 194	1.33 279	1.19 190	1.22 174	1.81 328	0.98 246	1.66 210	0.94 254	0.33 297	0.28 303	0.34 303	0.27 266	0.35 276	0.31 272

FADNet_RVC	0.83 222	0.51 297	1.83 352	0.54 138	0.42 197	1.19 274	0.46 147	1.51 206	1.09 171	0.89 82	1.24 180	0.91 140	0.87 201	2.11 263	1.11 279	0.27 258	0.22 261	0.31 273	0.28 283	0.43 315	0.38 301

anonymousdsp2	0.53 52	0.27 72	0.74 149	0.48 55	0.29 66	0.76 165	0.47 153	1.61 231	0.82 76	0.77 61	0.77 46	0.75 87	0.47 42	1.03 103	0.40 62	0.18 61	0.13 44	0.18 39	0.13 12	0.19 75	0.18 82

x	0.54 66	0.31 163	0.61 63	0.47 43	0.30 83	0.67 126	0.47 153	1.53 215	0.79 69	0.81 71	0.83 56	0.78 94	0.70 137	0.70 37	0.62 180	0.21 149	0.19 214	0.22 126	0.19 112	0.21 136	0.20 139

dd	0.59 103	0.48 287	0.97 233	0.55 157	0.32 110	0.64 101	0.47 153	1.02 78	1.34 282	0.78 62	0.86 60	0.58 51	0.54 71	1.01 100	0.86 247	0.28 268	0.18 201	0.26 231	0.19 112	0.32 267	0.24 200

ACRE	0.61 112	0.33 193	1.01 245	0.58 187	0.49 233	0.75 161	0.47 153	1.06 104	0.95 111	1.37 268	1.55 276	0.62 59	0.46 36	0.83 66	0.70 196	0.23 196	0.15 128	0.19 53	0.16 62	0.18 45	0.21 156

AnonymousM	0.59 103	1.11 376	0.41 10	0.44 24	0.32 110	0.43 15	0.47 153	1.05 91	0.64 29	0.98 102	0.63 23	0.67 71	0.43 25	0.59 17	0.41 69	0.20 122	0.15 128	1.84 393	0.84 385	0.14 2	0.13 4

DMCA-RVC	0.74 183	0.40 255	1.27 299	0.66 268	0.49 233	0.77 171	0.47 153	1.35 169	1.01 139	1.53 306	1.01 95	1.29 255	0.82 175	1.31 142	0.78 222	0.27 258	0.21 247	0.35 310	0.27 266	0.32 267	0.24 200

DMCA	0.67 153	0.34 212	0.90 213	0.51 98	0.44 208	0.86 203	0.47 153	1.42 182	1.02 142	1.17 181	1.12 142	1.23 235	0.75 144	0.78 55	0.95 256	0.25 235	0.19 214	0.27 242	0.19 112	0.24 197	0.27 236

CFNet	0.96 259	0.36 235	1.01 245	0.62 234	0.42 197	0.99 238	0.47 153	1.90 297	1.32 276	0.99 104	1.39 238	1.10 206	0.86 197	5.58 361	0.79 228	0.23 196	0.17 185	0.28 252	0.27 266	0.26 215	0.21 156

tt1	0.62 115	0.32 177	0.51 25	0.54 138	0.26 22	1.16 267	0.48 161	0.95 55	2.47 376	0.57 34	0.77 46	0.49 31	0.81 171	1.55 192	0.32 8	0.20 122	0.12 9	0.24 175	0.15 33	0.19 75	0.20 139

EKT-Stereo	0.53 52	0.30 131	0.73 135	0.58 187	0.60 291	0.51 53	0.48 161	0.94 52	0.90 95	0.71 53	0.88 65	0.77 91	0.43 25	1.07 114	0.40 62	0.22 172	0.16 159	0.21 100	0.18 92	0.20 102	0.22 171

DCRE	0.82 217	0.26 49	0.70 108	0.58 187	0.44 208	0.54 64	0.48 161	0.95 55	0.78 65	0.78 62	7.33 405	0.86 127	0.52 63	0.76 52	0.41 69	0.16 12	0.16 159	0.19 53	0.17 78	0.18 45	0.17 64

CIPLG	0.62 115	0.33 193	0.96 231	0.58 187	0.50 239	0.75 161	0.48 161	1.05 91	0.96 113	1.40 279	1.57 284	0.64 64	0.48 50	0.89 78	0.70 196	0.23 196	0.15 128	0.19 53	0.16 62	0.19 75	0.21 156

IPLGR_C	0.62 115	0.33 193	0.99 236	0.58 187	0.49 233	0.76 165	0.48 161	1.10 113	0.96 113	1.40 279	1.56 280	0.62 59	0.48 50	0.80 59	0.71 201	0.23 196	0.15 128	0.19 53	0.16 62	0.19 75	0.21 156

cf-r	0.73 180	0.30 131	0.77 164	0.55 157	0.63 300	0.78 176	0.48 161	1.79 274	1.15 203	1.13 156	1.26 190	1.43 274	0.87 201	1.40 168	0.85 245	0.25 235	0.18 201	0.22 126	0.23 222	0.19 75	0.19 116

StereoDRNet-Refined	0.80 209	0.41 261	0.88 205	0.62 234	0.42 197	1.33 291	0.48 161	1.52 209	1.17 209	1.45 290	1.44 250	1.44 278	0.90 212	1.26 136	1.24 292	0.20 122	0.16 159	0.27 242	0.24 233	0.25 207	0.28 247
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DispNO	0.93 253	0.30 131	1.34 311	0.55 157	0.55 269	0.89 206	0.49 168	1.48 195	1.21 227	1.17 181	1.27 193	1.19 225	0.90 212	5.23 349	0.74 208	0.22 172	0.17 185	0.24 175	0.21 176	0.19 75	0.20 139

AACVNet	0.86 235	0.35 228	0.79 174	0.82 339	0.39 183	0.76 165	0.49 168	1.61 231	0.81 71	1.08 123	1.33 216	1.30 256	0.93 224	4.34 335	0.74 208	0.25 235	0.21 247	0.28 252	0.22 202	0.29 246	0.25 212

MMNet	0.84 226	0.32 177	1.09 270	0.60 211	0.59 288	1.85 345	0.49 168	1.51 206	1.27 252	1.37 268	1.15 156	1.26 245	1.18 293	1.67 211	1.22 290	0.19 94	0.18 201	0.23 155	0.22 202	0.25 207	0.21 156

UNet	0.83 222	0.34 212	1.31 303	0.58 187	0.74 327	1.58 318	0.49 168	1.41 180	1.04 149	1.21 197	1.08 122	1.54 295	1.12 285	1.65 206	1.09 274	0.23 196	0.17 185	0.25 212	0.20 140	0.25 207	0.22 171

HITNet	0.65 136	0.40 255	0.77 164	0.48 55	0.24 11	1.05 246	0.49 168	1.76 265	1.02 142	1.18 186	1.18 164	0.89 138	0.80 168	0.85 70	0.79 228	0.17 33	0.12 9	0.21 100	0.17 78	0.29 246	0.15 29
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
CBMV_ROB	0.90 245	0.44 270	0.63 70	0.51 98	0.37 158	1.25 282	0.49 168	1.77 268	1.27 252	1.41 281	2.00 339	1.33 261	1.08 277	2.17 266	0.76 214	0.43 340	0.42 358	0.47 349	0.44 349	0.41 305	0.36 293

PWC_ROB	1.24 313	0.76 352	2.46 374	0.72 306	0.78 340	1.15 265	0.49 168	1.75 259	1.92 359	2.31 364	3.07 373	1.59 303	1.40 322	2.46 287	2.10 356	0.33 297	0.22 261	0.35 310	0.24 233	0.38 294	0.41 309

ttt	0.94 255	0.34 212	0.59 56	0.61 223	0.37 158	0.94 222	0.50 175	2.17 355	1.34 282	1.23 205	1.61 292	0.91 140	0.76 152	1.85 239	3.97 381	0.30 280	0.26 289	0.26 231	0.24 233	0.29 246	0.29 250

ACVNet-DCA	0.56 90	0.31 163	0.50 19	0.54 138	0.26 22	1.18 270	0.51 176	1.42 182	0.78 65	0.58 35	0.79 51	0.48 24	0.88 205	1.46 175	0.32 8	0.20 122	0.12 9	0.25 212	0.15 33	0.22 158	0.21 156

xx1	0.67 153	0.31 163	0.50 19	0.54 138	0.26 22	1.18 270	0.51 176	0.93 48	3.05 388	0.58 35	0.79 51	0.95 158	0.77 156	1.46 175	0.32 8	0.20 122	0.12 9	0.24 175	0.23 222	0.22 158	0.21 156

1test111	0.54 66	0.31 163	0.50 19	0.54 138	0.26 22	1.18 270	0.51 176	1.42 182	0.78 65	0.58 35	0.79 51	0.48 24	0.88 205	0.88 75	0.59 168	0.20 122	0.12 9	0.25 212	0.15 33	0.22 158	0.21 156

cc1	0.64 131	0.31 163	0.50 19	0.54 138	0.26 22	1.18 270	0.51 176	0.93 48	3.05 388	0.58 35	0.79 51	0.48 24	0.88 205	1.46 175	0.32 8	0.20 122	0.12 9	0.25 212	0.15 33	0.19 75	0.19 116

IER	0.70 160	0.31 163	1.02 251	0.48 55	0.52 257	1.34 293	0.51 176	1.17 128	0.99 132	1.23 205	1.34 221	1.12 211	1.11 282	0.99 95	0.71 201	0.20 122	0.16 159	0.21 100	0.21 176	0.20 102	0.19 116

GANet-ADL	0.60 106	0.35 228	0.72 123	0.64 251	0.40 188	0.68 133	0.51 176	1.49 197	1.12 181	0.95 94	1.08 122	0.91 140	0.57 89	0.76 52	0.55 159	0.26 249	0.18 201	0.18 39	0.16 62	0.23 183	0.25 212

AAGNet	1.83 360	0.28 88	0.72 123	0.61 223	0.32 110	0.67 126	0.51 176	0.96 63	0.98 125	1.47 293	1.20 170	1.00 173	1.18 293	2.83 299	22.77 424	0.22 172	0.13 44	0.22 126	0.19 112	0.23 183	0.15 29

GwcNet-RSSM	0.77 197	0.32 177	1.01 245	0.62 234	0.54 263	0.78 176	0.51 176	1.73 253	1.20 222	1.09 128	1.37 230	1.46 282	0.85 189	1.53 188	1.09 274	0.25 235	0.18 201	0.23 155	0.24 233	0.20 102	0.19 116

DANet	1.08 289	0.61 328	1.32 306	0.85 348	0.72 322	1.37 296	0.51 176	1.54 217	1.15 203	1.78 337	1.54 274	2.01 346	1.11 282	2.90 302	2.00 352	0.33 297	0.30 315	0.40 334	0.30 302	0.44 322	0.45 321
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
ProNet	0.43 17	0.28 88	0.58 51	0.43 9	0.30 83	0.56 73	0.52 185	1.00 72	0.58 20	0.44 10	0.49 9	0.43 7	0.43 25	1.28 137	0.36 35	0.15 7	0.13 44	0.19 53	0.16 62	0.17 26	0.16 44

test_5	0.65 136	0.30 131	0.75 151	0.67 278	0.50 239	0.92 217	0.52 185	1.39 178	1.12 181	0.76 58	1.11 136	1.00 173	0.90 212	1.53 188	0.45 96	0.18 61	0.13 44	0.23 155	0.22 202	0.21 136	0.19 116

sAnonymous2	0.55 81	0.56 310	1.46 323	0.60 211	0.51 249	0.48 23	0.52 185	0.79 15	0.68 46	0.50 29	0.67 27	0.46 17	0.62 115	0.59 17	0.40 62	0.22 172	0.17 185	0.22 126	0.21 176	0.86 373	0.56 346

CroCo_RVC	0.55 81	0.56 310	1.46 323	0.60 211	0.51 249	0.48 23	0.52 185	0.79 15	0.68 46	0.50 29	0.67 27	0.46 17	0.62 115	0.59 17	0.40 62	0.22 172	0.17 185	0.22 126	0.21 176	0.86 373	0.56 346

RALCasStereoNet	0.54 66	0.30 131	0.66 86	0.59 200	0.51 249	0.61 92	0.52 185	0.94 52	0.93 106	0.70 51	1.01 95	0.78 94	0.44 29	1.33 146	0.47 114	0.20 122	0.16 159	0.18 39	0.16 62	0.20 102	0.19 116

PWCDC_ROB	1.29 318	0.75 350	1.33 308	1.05 374	0.88 359	1.73 331	0.52 185	1.89 294	3.28 390	1.29 231	4.88 395	1.22 230	1.46 329	1.77 231	1.45 326	0.60 369	0.26 289	0.29 260	0.25 244	0.52 341	0.37 295

DRaft	0.80 209	0.24 21	0.70 108	0.45 34	0.30 83	0.97 234	0.53 191	1.05 91	0.97 120	1.78 337	2.02 342	0.80 99	1.74 353	2.73 297	0.72 204	0.17 33	0.14 78	0.20 77	0.20 140	0.18 45	0.21 156

acv_ft	0.75 190	0.31 163	0.95 227	0.70 296	0.86 356	1.24 280	0.53 191	1.44 189	1.07 161	1.24 213	1.30 203	1.08 197	0.92 218	0.80 59	1.34 305	0.21 149	0.19 214	0.21 100	0.18 92	0.21 136	0.18 82

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 206	0.43 267	1.05 259	0.64 251	0.58 281	0.95 226	0.53 191	1.53 215	1.18 214	1.37 268	1.15 156	1.43 274	0.88 205	1.61 202	0.84 242	0.25 235	0.22 261	0.27 242	0.27 266	0.29 246	0.29 250
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
AdaStereo	0.70 160	0.43 267	0.75 151	0.73 314	0.37 158	0.92 217	0.53 191	1.85 286	1.18 214	1.12 142	1.23 178	1.07 196	0.65 128	0.96 87	0.63 184	0.31 287	0.15 128	0.32 286	0.21 176	0.29 246	0.22 171
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
mmm	0.63 121	0.35 228	0.72 123	0.51 98	0.30 83	0.86 203	0.54 195	1.59 225	0.86 80	1.07 122	1.38 234	0.79 97	0.75 144	0.91 80	0.58 166	0.22 172	0.18 201	0.29 260	0.25 244	0.25 207	0.23 188

CAS	0.63 121	0.18 1	0.37 2	2.27 394	0.84 353	0.57 78	0.54 195	0.79 15	0.62 25	0.48 20	0.70 33	0.36 2	0.26 1	0.45 3	0.35 29	2.24 396	0.10 1	0.14 1	0.09 1	0.15 6	1.06 386

gwcnet-sp	0.74 183	0.33 193	1.44 317	0.57 181	0.45 215	1.40 301	0.54 195	1.50 201	1.14 194	1.30 238	1.02 102	0.94 152	0.82 175	1.39 163	0.76 214	0.21 149	0.21 247	0.22 126	0.21 176	0.22 158	0.22 171

scenet	0.74 183	0.33 193	1.44 317	0.57 181	0.45 215	1.40 301	0.54 195	1.50 201	1.14 194	1.30 238	1.02 102	0.94 152	0.82 175	1.39 163	0.76 214	0.21 149	0.21 247	0.22 126	0.21 176	0.22 158	0.22 171

ssnet	0.74 183	0.33 193	1.44 317	0.57 181	0.45 215	1.40 301	0.54 195	1.50 201	1.14 194	1.30 238	1.02 102	0.94 152	0.82 175	1.39 163	0.76 214	0.21 149	0.21 247	0.22 126	0.21 176	0.22 158	0.22 171

LCNet	0.72 166	0.28 88	0.52 28	0.55 157	0.31 95	0.69 137	0.54 195	1.00 72	0.88 88	1.19 190	1.34 221	0.97 166	1.34 320	2.56 290	0.45 96	0.18 61	0.13 44	0.21 100	0.25 244	0.27 227	0.73 370

TransformOpticalFlow	0.96 259	0.28 88	0.89 210	0.52 114	0.31 95	0.66 122	0.54 195	1.75 259	1.12 181	1.09 128	1.44 250	1.37 269	1.01 258	6.70 382	0.42 77	0.19 94	0.12 9	0.20 77	0.19 112	0.18 45	0.19 116

raft+_RVC	0.53 52	0.26 49	0.54 34	0.60 211	0.47 229	0.54 64	0.54 195	1.27 157	0.99 132	0.76 58	1.03 110	0.70 81	0.56 81	0.93 86	0.47 114	0.18 61	0.14 78	0.19 53	0.18 92	0.18 45	0.15 29

ac_64	0.82 217	0.29 115	0.81 180	0.71 303	0.60 291	1.05 246	0.54 195	1.99 319	0.92 104	1.18 186	1.06 116	1.99 344	1.08 277	1.94 249	0.97 261	0.27 258	0.22 261	0.24 175	0.23 222	0.22 158	0.19 116

STTStereo	0.78 203	0.50 294	1.22 289	0.64 251	0.54 263	0.89 206	0.54 195	1.44 189	1.11 177	1.38 273	1.09 127	1.27 249	0.85 189	1.43 170	0.83 239	0.29 276	0.27 297	0.33 293	0.39 337	0.32 267	0.30 262

R-Stereo Train	0.57 95	0.26 49	0.63 70	0.54 138	0.36 150	0.69 137	0.54 195	1.22 147	0.72 54	1.61 321	1.50 268	0.75 87	0.53 68	0.64 29	0.44 88	0.18 61	0.15 128	0.17 17	0.15 33	0.17 26	0.17 64

RAFT-Stereo	0.57 95	0.26 49	0.63 70	0.54 138	0.36 150	0.69 137	0.54 195	1.22 147	0.72 54	1.61 321	1.50 268	0.75 87	0.53 68	0.64 29	0.44 88	0.18 61	0.15 128	0.17 17	0.15 33	0.17 26	0.17 64
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
DeepPruner_ROB	0.74 183	0.48 287	0.87 202	0.57 181	0.44 208	0.79 180	0.54 195	1.73 253	0.96 113	1.38 273	1.27 193	1.24 237	0.73 140	1.43 170	0.73 207	0.34 305	0.28 303	0.27 242	0.26 258	0.31 262	0.31 272

knoymous	0.51 42	0.29 115	0.47 14	0.43 9	0.30 83	0.55 70	0.55 208	1.02 78	0.77 63	0.98 102	0.85 59	0.94 152	0.56 81	0.85 70	0.45 96	0.20 122	0.14 78	0.26 231	0.14 25	0.23 183	0.23 188

RAFT+CT+SA	0.58 100	0.29 115	0.60 60	0.66 268	0.37 158	0.42 14	0.55 208	1.27 157	1.03 145	0.70 51	1.22 174	0.60 56	0.70 137	1.64 205	0.41 69	0.18 61	0.13 44	0.22 126	0.22 202	0.21 136	0.18 82

CFNet-ft	0.72 166	0.32 177	0.54 34	0.66 268	0.54 263	0.83 194	0.55 208	1.37 172	1.15 203	0.93 88	1.28 198	1.57 299	0.97 242	1.35 150	0.81 232	0.26 249	0.20 231	0.33 293	0.25 244	0.30 255	0.23 188

BEATNet_4x	0.73 180	0.49 290	1.17 284	0.53 123	0.26 22	1.03 243	0.55 208	1.82 280	1.06 156	1.21 197	1.22 174	0.96 164	0.91 215	1.01 100	1.06 269	0.21 149	0.14 78	0.24 175	0.19 112	0.37 286	0.21 156

HSM-Net_RVC	0.87 239	0.29 115	0.53 30	0.53 123	0.30 83	1.15 265	0.55 208	3.57 394	1.28 257	1.53 306	1.74 311	1.68 317	0.93 224	1.49 181	0.77 220	0.22 172	0.17 185	0.19 53	0.18 92	0.20 102	0.19 116
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet_RVC	0.72 166	0.32 177	0.54 34	0.66 268	0.54 263	0.83 194	0.55 208	1.37 172	1.15 203	0.93 88	1.28 198	1.57 299	0.97 242	1.35 150	0.81 232	0.26 249	0.20 231	0.33 293	0.25 244	0.30 255	0.23 188

DualNet	1.09 291	0.33 193	0.85 186	0.53 123	0.37 158	0.74 155	0.56 214	0.95 55	2.47 376	1.15 161	1.45 252	1.06 190	0.82 175	1.55 192	7.61 396	0.20 122	0.12 9	0.31 273	0.27 266	0.19 75	0.20 139

ffm	0.72 166	0.33 193	0.85 186	0.53 123	0.37 158	0.74 155	0.56 214	0.95 55	2.47 376	1.15 161	1.45 252	1.06 190	0.82 175	1.55 192	0.32 8	0.20 122	0.12 9	0.31 273	0.27 266	0.19 75	0.20 139

ff1	1.37 328	0.33 193	0.85 186	0.53 123	0.37 158	0.74 155	0.56 214	0.95 55	2.47 376	1.15 161	1.45 252	1.06 190	0.82 175	7.22 388	7.61 396	0.20 122	0.12 9	0.31 273	0.27 266	0.19 75	0.20 139

mmx	1.39 330	0.33 193	0.85 186	0.53 123	0.37 158	0.74 155	0.56 214	2.13 340	1.37 297	1.15 161	1.45 252	1.06 190	0.82 175	7.22 388	7.61 396	0.24 211	0.19 214	0.31 273	0.27 266	0.30 255	0.25 212

xxx	1.39 330	0.33 193	0.85 186	0.53 123	0.37 158	0.74 155	0.56 214	2.13 340	1.37 297	1.15 161	1.45 252	1.06 190	0.82 175	7.22 388	7.61 396	0.24 211	0.19 214	0.31 273	0.27 266	0.30 255	0.25 212

AASNet	0.76 196	0.35 228	0.91 216	0.79 328	0.81 349	1.14 260	0.56 214	2.02 327	1.08 165	1.22 202	1.24 180	0.93 149	0.76 152	0.77 54	1.16 284	0.27 258	0.23 269	0.24 175	0.20 140	0.28 241	0.24 200

DEmStereo	0.97 265	0.23 15	0.79 174	0.47 43	0.32 110	1.04 245	0.56 214	0.93 48	0.89 91	1.39 278	2.14 349	1.02 182	2.07 374	5.64 362	0.77 220	0.17 33	0.15 128	0.20 77	0.20 140	0.18 45	0.20 139

PFNet	0.91 248	0.26 49	1.10 273	0.63 242	0.32 110	0.64 101	0.56 214	1.17 128	0.99 132	1.47 293	1.08 122	0.98 167	0.69 134	6.62 377	0.54 155	0.20 122	0.12 9	0.24 175	0.19 112	0.20 102	0.17 64

LMCR-Stereo	0.82 217	0.46 278	0.88 205	0.75 320	0.43 202	1.33 291	0.56 214	2.43 377	0.98 125	1.53 306	1.49 265	0.74 85	1.00 256	1.63 204	0.89 249	0.28 268	0.17 185	0.22 126	0.17 78	0.29 246	0.20 139

PSMNet-RSSM	0.72 166	0.30 131	0.61 63	0.63 242	0.42 197	0.73 152	0.56 214	1.92 304	1.10 175	1.09 128	1.37 230	1.22 230	0.98 246	1.28 137	0.72 204	0.27 258	0.19 214	0.27 242	0.29 294	0.24 197	0.24 200

GES	0.66 144	0.34 212	0.90 213	0.59 200	0.38 175	0.94 222	0.57 224	2.11 339	0.86 80	1.02 112	1.11 136	0.66 69	0.79 163	0.99 95	0.61 177	0.27 258	0.19 214	0.20 77	0.20 140	0.21 136	0.30 262

FADNet	0.92 250	0.61 328	1.81 349	0.62 234	0.55 269	0.96 230	0.57 224	1.78 272	1.33 279	0.93 88	1.01 95	1.36 266	1.01 258	2.71 296	0.75 212	0.33 297	0.34 330	0.31 273	0.34 323	0.59 353	0.40 305

RASNet	1.12 299	0.30 131	0.91 216	0.66 268	0.77 337	0.97 234	0.57 224	1.37 172	1.35 290	1.02 112	1.34 221	2.11 353	1.43 325	7.09 387	1.39 313	0.19 94	0.17 185	0.17 17	0.19 112	0.18 45	0.16 44

GwcNet-ADL	0.64 131	0.31 163	0.79 174	0.56 170	0.41 194	0.60 89	0.58 227	1.41 180	1.26 245	1.08 123	1.13 147	0.91 140	0.60 100	1.04 108	0.78 222	0.27 258	0.18 201	0.18 39	0.18 92	0.25 207	0.29 250

HHNet	0.62 115	0.26 49	0.63 70	0.43 9	0.45 215	0.50 42	0.58 227	1.07 106	1.01 139	1.25 217	2.23 352	0.70 81	0.61 110	1.07 114	0.47 114	0.20 122	0.13 44	0.23 155	0.19 112	0.19 75	0.30 262

RAFT	0.64 131	0.30 131	0.73 135	0.59 200	0.33 126	0.68 133	0.58 227	1.04 85	0.76 61	1.08 123	1.19 167	1.65 314	0.93 224	1.06 110	0.56 161	0.21 149	0.18 201	0.27 242	0.24 233	0.22 158	0.17 64

ICVP	0.63 121	0.33 193	0.57 48	0.61 223	0.40 188	0.80 185	0.58 227	1.61 231	0.89 91	0.90 83	1.24 180	0.88 134	0.73 140	0.72 44	0.88 248	0.29 276	0.21 247	0.22 126	0.21 176	0.24 197	0.27 236
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
HGLStereo	0.85 230	0.38 246	0.94 224	0.80 331	1.03 369	1.17 269	0.58 227	1.52 209	1.20 222	1.19 190	1.62 295	1.13 216	1.20 299	1.80 233	1.06 269	0.24 211	0.24 278	0.24 175	0.21 176	0.23 183	0.27 236

GANet-RSSM	0.72 166	0.28 88	0.63 70	0.64 251	0.58 281	0.80 185	0.58 227	1.89 294	1.08 165	1.04 119	1.25 184	1.15 219	1.04 266	1.49 181	0.62 180	0.25 235	0.19 214	0.22 126	0.22 202	0.22 158	0.21 156

UCFNet_RVC	0.69 158	0.35 228	0.49 18	0.64 251	0.39 183	0.85 202	0.58 227	1.75 259	1.14 194	0.97 98	1.19 167	1.17 221	0.93 224	0.99 95	0.62 180	0.28 268	0.20 231	0.34 303	0.31 306	0.32 267	0.27 236

Anonymous	0.53 52	0.38 246	0.91 216	0.66 268	0.73 325	0.65 113	0.59 234	0.95 55	0.73 57	0.47 16	0.58 21	0.42 5	0.60 100	0.80 59	0.53 149	0.24 211	0.23 269	0.21 100	0.21 176	0.41 305	0.29 250

test_xeample	1.45 335	0.28 88	0.65 80	0.51 98	0.28 54	0.94 222	0.59 234	2.14 344	1.29 261	1.24 213	1.51 270	0.88 134	0.86 197	1.46 175	15.10 414	0.22 172	0.20 231	0.22 126	0.20 140	0.22 158	0.22 171

HSM	1.19 311	0.32 177	0.65 80	0.57 181	0.38 175	1.23 279	0.59 234	2.25 364	1.19 217	1.30 238	1.25 184	1.94 339	1.03 265	9.32 408	0.71 201	0.22 172	0.16 159	0.20 77	0.16 62	0.21 136	0.21 156

iResNet	0.75 190	0.40 255	1.36 312	0.67 278	0.29 66	0.92 217	0.59 234	1.52 209	1.25 240	1.28 226	1.48 264	0.94 152	0.76 152	1.62 203	0.78 222	0.18 61	0.14 78	0.18 39	0.15 33	0.22 158	0.23 188

FADNet-RVC	0.88 240	0.67 337	1.93 356	0.60 211	0.48 230	0.91 211	0.60 238	1.71 251	1.18 214	0.90 83	0.96 77	1.36 266	0.92 218	2.25 275	1.17 286	0.30 280	0.29 311	0.32 286	0.32 312	0.41 305	0.35 289

CoDeX	0.73 180	0.29 115	0.93 222	0.54 138	0.36 150	1.14 260	0.61 239	2.34 371	1.17 209	1.16 172	1.25 184	0.91 140	0.87 201	1.33 146	0.64 188	0.20 122	0.16 159	0.21 100	0.18 92	0.20 102	0.18 82

FADNet-RVC-Resample	0.84 226	0.47 282	2.10 360	0.61 223	0.45 215	1.07 251	0.61 239	1.59 225	1.20 222	1.08 123	0.98 85	1.03 185	0.98 246	2.17 266	0.72 204	0.23 196	0.22 261	0.30 269	0.32 312	0.35 276	0.34 284

qqq	0.57 95	0.34 212	0.71 119	0.47 43	0.27 35	0.64 101	0.62 241	1.42 182	0.78 65	0.80 67	0.92 71	0.95 158	0.77 156	0.88 75	0.59 168	0.21 149	0.20 231	0.24 175	0.23 222	0.22 158	0.21 156

DAS	0.84 226	0.34 212	1.03 255	0.64 251	0.69 317	0.77 171	0.63 242	1.54 217	1.20 222	1.79 340	1.55 276	0.95 158	1.04 266	2.83 299	0.60 175	0.21 149	0.16 159	0.25 212	0.18 92	0.27 227	0.22 171

SepStereo	0.82 217	0.34 212	1.03 255	0.64 251	0.69 317	0.77 171	0.63 242	1.54 217	1.20 222	1.79 340	1.55 276	0.95 158	1.04 266	2.30 277	0.60 175	0.21 149	0.16 159	0.25 212	0.18 92	0.27 227	0.22 171

Anonymous_2	1.30 320	0.55 307	0.82 182	0.52 114	0.58 281	1.01 241	0.64 244	1.25 155	0.97 120	0.96 95	0.78 48	1.33 261	1.29 312	1.03 103	0.74 208	0.62 371	0.64 387	1.06 386	9.63 423	1.16 383	0.49 335

iResNetv2_ROB	0.80 209	0.37 241	1.71 342	0.56 170	0.37 158	0.94 222	0.64 244	1.73 253	1.34 282	1.23 205	1.42 243	1.26 245	0.92 218	1.85 239	0.56 161	0.23 196	0.15 128	0.19 53	0.14 25	0.24 197	0.19 116

BSDual-CNN	0.71 165	0.32 177	0.68 93	0.54 138	0.44 208	1.27 284	0.65 246	2.16 349	0.98 125	1.20 194	1.11 136	1.12 211	0.74 142	0.91 80	0.66 190	0.24 211	0.17 185	0.25 212	0.22 202	0.22 158	0.22 171

hknet	0.77 197	0.32 177	0.95 227	0.54 138	0.38 175	1.27 284	0.65 246	2.16 349	1.07 161	1.20 194	1.11 136	1.59 303	0.81 171	1.37 154	0.66 190	0.22 172	0.17 185	0.25 212	0.22 202	0.22 158	0.22 171

Anonymous3	0.61 112	0.44 270	1.11 275	0.59 200	0.49 233	0.93 220	0.65 246	0.93 48	0.81 71	0.72 56	0.88 65	0.65 67	0.69 134	1.06 110	0.53 149	0.35 312	0.30 315	0.26 231	0.26 258	0.31 262	0.27 236

SHD	1.31 321	0.71 344	2.34 370	0.86 350	0.75 333	1.77 337	0.65 246	2.22 361	2.50 380	2.40 371	1.71 308	1.91 334	1.60 342	1.93 248	2.37 360	0.38 323	0.31 321	0.38 323	0.40 341	0.48 331	0.50 336

RTSC	1.29 318	0.73 345	2.44 372	0.83 342	0.57 273	1.85 345	0.65 246	1.88 292	2.00 363	2.20 362	1.66 303	1.60 305	1.26 309	2.33 279	3.92 379	0.32 292	0.23 269	0.27 242	0.29 294	0.37 286	0.37 295

LL-Strereo	1.33 324	0.39 251	1.38 313	0.61 223	0.61 294	0.75 161	0.66 251	1.63 236	1.17 209	1.56 314	1.60 288	2.03 349	2.12 375	9.72 413	0.97 261	0.21 149	0.18 201	0.27 242	0.23 222	0.22 158	0.25 212

SFCPSM	0.70 160	0.28 88	1.02 251	0.51 98	0.38 175	1.37 296	0.66 251	2.00 320	1.03 145	1.17 181	1.21 172	0.82 107	0.78 161	1.03 103	0.53 149	0.21 149	0.17 185	0.22 126	0.24 233	0.21 136	0.19 116

Nwc_Net	1.09 291	0.49 290	1.33 308	0.89 359	0.80 347	1.49 311	0.66 251	2.19 357	1.27 252	1.32 250	2.26 353	1.96 341	1.54 336	1.92 245	1.34 305	0.40 328	0.30 315	0.43 340	0.45 351	0.38 294	0.37 295

GASNet	0.99 270	0.97 365	1.72 343	0.98 369	0.68 315	0.83 194	0.67 254	1.60 228	1.28 257	1.31 248	1.22 174	1.22 230	1.21 302	2.41 285	1.41 318	0.43 340	0.26 289	0.36 318	0.34 323	0.55 346	0.31 272

DispFullNet	2.34 379	2.85 414	3.66 386	3.08 407	2.27 399	1.97 352	0.67 254	2.00 320	1.70 343	2.52 373	2.00 339	2.23 355	5.86 408	3.44 321	1.58 333	1.01 382	0.32 328	2.64 407	1.94 412	2.85 402	2.24 400

1111x	1.70 355	0.29 115	0.86 192	0.51 98	0.27 35	1.01 241	0.68 256	2.22 361	1.28 257	1.13 156	1.40 240	1.21 228	1.10 281	5.53 358	15.20 415	0.22 172	0.21 247	0.22 126	0.22 202	0.24 197	0.22 171

iinet-f	0.99 270	0.45 276	3.71 388	0.55 157	0.43 202	1.81 340	0.68 256	1.14 123	1.14 194	1.18 186	1.42 243	1.58 302	1.44 326	1.34 149	1.59 335	0.24 211	0.23 269	0.20 77	0.19 112	0.26 215	0.25 212

ToySt	0.66 144	0.33 193	1.23 290	0.51 98	0.33 126	0.86 203	0.68 256	1.10 113	0.97 120	0.84 77	1.08 122	1.25 241	0.94 229	1.01 100	0.74 208	0.19 94	0.19 214	0.24 175	0.24 233	0.27 227	0.23 188

iRaft-Stereo_5w	0.85 230	0.29 115	0.91 216	0.53 123	0.43 202	0.49 33	0.68 256	0.99 68	0.87 84	0.79 65	1.34 221	1.46 282	0.91 215	5.11 347	1.11 279	0.17 33	0.14 78	0.22 126	0.18 92	0.20 102	0.20 139

fast-acv-ft	0.94 255	0.44 270	1.40 314	0.58 187	0.51 249	1.77 337	0.69 260	1.36 171	1.42 316	1.29 231	1.86 327	1.74 324	1.25 307	1.52 184	1.38 310	0.26 249	0.28 303	0.28 252	0.28 283	0.27 227	0.26 230

AANet_RVC	1.16 309	0.52 300	1.49 330	0.65 263	0.45 215	0.75 161	0.69 260	1.42 182	1.55 334	1.34 261	1.87 329	1.53 294	0.78 161	7.43 393	1.38 310	0.25 235	0.17 185	0.19 53	0.16 62	0.22 158	0.26 230

psmorigin	1.52 340	0.69 340	10.52 409	0.68 288	0.59 288	1.13 259	0.70 262	1.57 223	1.19 217	1.99 354	1.79 318	2.26 357	1.47 331	2.09 261	1.36 309	0.39 326	0.40 354	0.34 303	0.33 318	0.43 315	0.56 346

GwcNet	1.08 289	0.51 297	2.33 369	0.79 328	1.18 381	1.76 334	0.70 262	1.68 245	1.47 322	1.41 281	1.64 299	1.74 324	1.04 266	2.20 271	1.41 318	0.30 280	0.29 311	0.29 260	0.27 266	0.30 255	0.35 289

AF-Net	1.13 302	0.52 300	1.33 308	0.86 350	0.91 360	1.38 299	0.71 264	2.16 349	1.62 337	1.56 314	2.40 360	1.99 344	1.65 346	1.81 235	1.48 329	0.48 354	0.28 303	0.49 352	0.33 318	0.39 298	0.32 278

stereogan	1.15 307	0.42 264	1.40 314	0.86 350	0.84 353	2.38 371	0.71 264	1.88 292	1.73 346	1.72 332	1.94 337	2.31 360	1.29 312	2.07 260	1.08 272	0.36 315	0.35 338	0.39 329	0.31 306	0.51 339	0.46 325

MyStereo06	0.61 112	0.28 88	0.95 227	0.56 170	0.46 225	0.61 92	0.73 266	1.78 272	0.67 43	1.03 116	1.12 142	1.13 216	0.56 81	0.78 55	0.41 69	0.17 33	0.16 159	0.23 155	0.20 140	0.22 158	0.20 139

MyStereo05	0.66 144	0.28 88	1.07 266	0.56 170	0.46 225	0.61 92	0.73 266	1.34 167	1.41 313	1.15 161	0.91 69	0.77 91	0.80 168	1.41 169	0.63 184	0.17 33	0.16 159	0.23 155	0.20 140	0.22 158	0.20 139

SQANet	1.31 321	0.88 362	1.08 269	1.83 391	1.44 388	1.44 307	0.75 268	1.74 257	1.09 171	1.32 250	1.26 190	1.28 252	1.01 258	1.50 183	0.83 239	2.50 397	0.34 330	1.47 389	0.55 369	2.32 392	1.57 392

psmg	0.72 166	0.32 177	0.68 93	0.50 75	0.44 208	1.48 309	0.75 268	1.94 310	0.98 125	1.21 197	1.33 216	1.12 211	0.74 142	0.91 80	0.66 190	0.24 211	0.19 214	0.25 212	0.25 244	0.23 183	0.22 171

edge stereo	1.11 297	0.50 294	1.30 302	0.71 303	0.65 305	1.14 260	0.75 268	1.93 308	1.37 297	1.71 331	1.83 322	2.54 369	1.44 326	2.43 286	1.23 291	0.42 335	0.41 356	0.54 361	0.35 327	0.42 310	0.46 325

HBP-ISP	0.96 259	0.58 317	0.72 123	0.61 223	0.46 225	1.64 324	0.76 271	1.86 289	1.28 257	1.30 238	1.53 272	0.86 127	0.94 229	3.27 315	0.69 195	0.45 346	0.44 362	0.54 361	0.48 358	0.47 328	0.40 305

ADLNet2	0.88 240	0.34 212	1.17 284	0.77 325	0.64 302	1.12 258	0.76 271	1.74 257	1.24 237	1.21 197	1.65 301	1.71 320	1.05 270	1.67 211	1.17 286	0.24 211	0.21 247	0.21 100	0.22 202	0.26 215	0.29 250

ADLNet	0.85 230	0.36 235	0.89 210	0.85 348	0.72 322	1.24 280	0.76 271	1.82 280	1.36 293	1.52 305	1.35 227	1.27 249	0.99 254	1.23 133	1.15 283	0.27 258	0.20 231	0.26 231	0.25 244	0.28 241	0.30 262

CSP-Net	0.97 265	0.38 246	0.83 184	0.53 123	0.41 194	1.63 322	0.77 274	2.00 320	1.05 153	1.25 217	1.20 170	1.33 261	0.83 184	4.93 346	0.85 245	0.32 292	0.22 261	0.20 77	0.20 140	0.23 183	0.25 212

RGC	1.14 304	0.79 354	1.26 296	0.91 363	0.96 367	1.52 313	0.77 274	1.92 304	1.26 245	1.54 310	1.93 335	2.02 348	1.54 336	2.25 275	1.31 302	0.44 345	0.35 338	0.58 371	0.48 358	0.47 328	0.46 325

Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 270	0.40 255	1.82 350	0.66 268	0.62 299	2.05 357	0.78 276	1.91 301	1.29 261	1.54 310	1.42 243	1.51 292	1.23 304	1.99 253	1.33 303	0.23 196	0.14 78	0.20 77	0.15 33	0.27 227	0.26 230

ADCRef	1.35 326	0.55 307	2.37 371	0.72 306	0.77 337	1.94 350	0.78 276	1.91 301	1.27 252	1.57 318	1.59 287	1.36 266	1.41 323	1.54 190	7.53 395	0.23 196	0.20 231	0.32 286	0.30 302	0.29 246	0.29 250

NOSS_ROB	1.26 316	0.46 278	0.62 67	0.56 170	0.38 175	1.06 249	0.78 276	1.73 253	1.40 310	1.01 109	1.43 247	1.10 206	0.75 144	10.62 416	0.65 189	0.45 346	0.43 359	0.48 350	0.45 351	0.44 322	0.41 309

MyStereo07	0.48 36	0.29 115	0.50 19	0.55 157	0.45 215	0.59 83	0.79 279	1.05 91	0.51 14	0.48 20	0.53 11	0.43 7	0.55 77	1.30 141	0.34 25	0.17 33	0.16 159	0.24 175	0.20 140	0.23 183	0.20 139

MyStereo04	0.67 153	0.29 115	1.07 266	0.55 157	0.45 215	0.59 83	0.79 279	1.50 201	1.40 310	0.91 85	0.91 69	0.74 85	0.86 197	1.52 184	0.62 180	0.17 33	0.16 159	0.24 175	0.20 140	0.23 183	0.20 139

SACVNet	0.85 230	0.46 278	0.85 186	0.81 334	0.56 271	0.80 185	0.79 279	1.68 245	1.12 181	1.34 261	1.33 216	1.25 241	0.94 229	2.39 284	0.76 214	0.34 305	0.26 289	0.31 273	0.29 294	0.35 276	0.44 319

STrans-v2	1.04 283	0.28 88	0.96 231	0.49 68	0.32 110	0.68 133	0.79 279	2.47 379	1.12 181	1.12 142	1.46 258	1.40 270	1.46 329	6.70 382	0.43 86	0.18 61	0.13 44	0.20 77	0.18 92	0.18 45	0.18 82

GEStereo_RVC	0.90 245	0.37 241	0.99 236	0.64 251	0.50 239	0.95 226	0.79 279	2.42 376	1.17 209	1.16 172	1.11 136	1.26 245	0.92 218	3.24 313	0.90 251	0.29 276	0.19 214	0.23 155	0.20 140	0.27 227	0.29 250

DRN-Test	1.00 274	0.44 270	1.13 279	0.70 296	0.81 349	1.62 321	0.79 279	2.14 344	1.44 319	1.78 337	1.33 216	1.43 274	1.05 270	2.18 269	1.53 332	0.27 258	0.21 247	0.31 273	0.30 302	0.32 267	0.28 247

UDG	1.41 333	2.65 412	0.99 236	1.44 388	1.64 391	1.34 293	0.80 285	1.60 228	1.23 233	1.23 205	1.71 308	2.01 346	1.34 320	1.47 179	1.41 318	0.90 379	0.54 381	2.29 396	0.75 380	1.84 389	1.04 383

UPFNet	0.80 209	0.32 177	0.90 213	0.59 200	0.74 327	1.26 283	0.80 285	1.52 209	1.10 175	1.30 238	1.12 142	1.30 256	0.84 186	1.67 211	1.09 274	0.24 211	0.24 278	0.24 175	0.23 222	0.25 207	0.18 82

PS-NSSS	0.99 270	0.58 317	0.93 222	0.58 187	0.57 273	0.91 211	0.80 285	1.81 279	1.14 194	1.14 158	1.67 305	1.00 173	0.83 184	4.62 339	0.78 222	0.37 319	0.31 321	0.52 355	0.32 312	0.45 325	0.38 301

LRCNet_RVC	22.74 424	32.10 431	21.97 419	29.84 428	26.23 426	4.42 404	0.81 288	22.66 423	2.02 364	26.93 428	29.26 429	23.06 429	15.59 418	23.84 426	18.88 419	31.75 434	19.90 435	34.65 434	32.13 434	30.54 433	28.32 434

ARAFT	0.77 197	0.36 235	1.49 330	0.51 98	0.31 95	0.90 209	0.82 289	1.90 297	1.06 156	1.62 324	1.24 180	1.02 182	0.64 123	1.84 236	0.50 132	0.18 61	0.14 78	0.28 252	0.27 266	0.17 26	0.16 44

APVNet	1.06 284	0.53 303	1.42 316	0.84 343	0.79 342	1.92 348	0.82 289	1.90 297	1.08 165	1.08 123	1.43 247	1.56 298	1.13 287	3.07 307	1.58 333	0.31 287	0.34 330	0.42 338	0.36 331	0.36 282	0.37 295

CBFPSM	0.92 250	0.33 193	1.86 353	0.49 68	0.38 175	1.75 332	0.84 291	1.39 178	1.12 181	1.09 128	0.99 87	2.37 363	1.66 350	1.32 144	1.42 322	0.19 94	0.18 201	0.20 77	0.20 140	0.21 136	0.33 282

delet	0.85 230	0.32 177	0.95 227	0.65 263	0.66 307	1.64 324	0.84 291	1.75 259	1.35 290	1.32 250	1.30 203	1.30 256	0.88 205	1.68 216	1.10 277	0.21 149	0.21 247	0.24 175	0.24 233	0.21 136	0.21 156

RP	1.09 291	0.50 294	1.12 277	0.90 360	1.04 370	1.11 255	0.84 291	1.80 276	1.62 337	1.55 313	2.00 339	1.90 333	1.78 356	1.84 236	1.25 293	0.52 359	0.36 343	0.48 350	0.36 331	0.45 325	0.43 317

PA-Net	1.01 277	0.57 314	1.29 301	0.64 251	0.74 327	1.19 274	0.84 291	1.69 247	1.43 318	1.16 172	1.19 167	1.32 260	1.19 296	3.42 319	1.25 293	0.29 276	0.45 366	0.33 293	0.49 361	0.32 267	0.47 328
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DISCO	1.03 280	0.34 212	1.11 275	0.69 291	0.45 215	2.07 358	0.84 291	2.13 340	1.50 326	1.15 161	1.33 216	2.40 365	1.07 276	2.60 292	1.51 331	0.23 196	0.18 201	0.22 126	0.20 140	0.31 262	0.27 236

DLCB_ROB	0.86 235	0.40 255	0.78 172	0.68 288	0.54 263	1.11 255	0.84 291	1.49 197	1.23 233	1.64 326	1.65 301	1.70 319	0.91 215	1.70 218	1.05 267	0.25 235	0.24 278	0.26 231	0.27 266	0.27 227	0.24 200

CRFU-Net	0.86 235	0.39 251	1.00 241	0.65 263	0.57 273	1.78 339	0.86 297	2.15 346	0.81 71	1.38 273	1.18 164	1.64 312	1.19 296	1.35 150	0.90 251	0.26 249	0.22 261	0.21 100	0.19 112	0.23 183	0.24 200

KYRaft	0.75 190	0.28 88	0.62 67	0.56 170	0.29 66	0.67 126	0.86 297	0.94 52	0.84 79	1.62 324	2.21 351	1.16 220	1.02 263	1.57 196	0.40 62	0.20 122	0.13 44	0.22 126	0.28 283	0.20 102	1.02 381

NVstereo2D	0.92 250	0.41 261	1.48 328	0.72 306	0.72 322	1.20 276	0.87 299	1.75 259	1.38 301	0.99 104	1.13 147	1.26 245	0.98 246	2.21 272	0.89 249	0.43 340	0.20 231	0.38 323	0.24 233	0.57 349	0.63 359

Syn2CoEx	1.14 304	0.69 340	1.66 339	0.80 331	0.67 309	1.40 301	0.88 300	2.06 334	1.54 332	1.25 217	1.58 286	1.42 273	1.50 335	4.09 329	1.40 314	0.36 315	0.32 328	0.34 303	0.29 294	0.29 246	0.34 284

SuperB	2.53 386	0.59 320	18.45 416	0.69 291	0.50 239	1.87 347	0.88 300	1.67 244	2.39 373	1.50 302	1.42 243	1.14 218	1.15 289	4.28 334	5.07 385	0.24 211	0.19 214	0.22 126	0.19 112	7.86 423	0.34 284

anonymity	1.12 299	0.97 365	1.21 287	1.07 377	1.12 376	1.08 252	0.89 302	1.95 312	1.16 207	1.29 231	1.26 190	1.22 230	1.09 280	1.15 125	1.01 265	1.02 384	1.00 405	0.97 382	0.97 392	0.98 377	0.99 380

FAT-Stereo	1.07 286	0.41 261	1.32 306	0.72 306	0.58 281	1.08 252	0.89 302	1.96 313	1.65 339	1.75 334	1.98 338	2.03 349	1.48 332	2.02 255	1.18 289	0.42 335	0.35 338	0.34 303	0.29 294	0.35 276	0.53 341

NCC-stereo	1.10 294	0.54 304	1.24 293	0.84 343	0.94 364	1.29 287	0.89 302	2.01 324	1.34 282	1.32 250	1.74 311	1.88 329	1.74 353	2.35 280	1.25 293	0.45 346	0.37 345	0.45 344	0.58 372	0.42 310	0.42 313

Abc-Net	1.10 294	0.54 304	1.24 293	0.84 343	0.94 364	1.29 287	0.89 302	2.01 324	1.34 282	1.32 250	1.74 311	1.88 329	1.74 353	2.35 280	1.25 293	0.45 346	0.37 345	0.45 344	0.58 372	0.42 310	0.42 313
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
XQC	1.37 328	0.87 360	2.56 376	0.84 343	0.69 317	1.83 343	0.89 302	2.07 335	1.88 355	1.88 347	1.53 272	1.91 334	1.55 338	2.85 301	3.05 368	0.48 354	0.29 311	0.44 343	0.39 337	0.69 367	0.60 356

G-Net	1.66 350	0.63 332	1.56 333	1.11 379	0.74 327	2.98 386	0.91 307	1.55 221	1.22 230	2.76 381	8.18 411	2.32 361	2.53 386	1.92 245	1.87 344	0.48 354	0.44 362	0.45 344	0.31 306	0.60 357	0.57 350

StereoDRNet	0.98 269	0.47 282	1.70 341	0.76 322	0.94 364	1.51 312	0.91 307	1.92 304	1.32 276	1.61 321	1.13 147	1.47 287	0.97 242	1.75 224	1.46 327	0.28 268	0.23 269	0.29 260	0.27 266	0.35 276	0.27 236

DDUNet	1.50 338	2.69 413	1.12 277	1.77 390	1.88 393	1.84 344	0.92 309	1.70 250	1.16 207	1.38 273	1.79 318	1.60 305	1.12 285	1.37 154	1.08 272	1.10 389	0.76 390	2.37 398	0.94 390	2.00 390	1.37 390

psm_up	0.77 197	0.34 212	0.70 108	0.66 268	0.58 281	1.05 246	0.92 309	1.52 209	1.12 181	1.26 221	1.16 159	1.31 259	1.23 304	1.20 129	0.81 232	0.25 235	0.29 311	0.31 273	0.27 266	0.27 227	0.25 212

RYNet	1.17 310	0.49 290	1.24 293	0.70 296	0.97 368	1.71 328	0.92 309	1.91 301	1.46 321	1.38 273	1.14 150	1.88 329	1.30 316	4.24 331	1.87 344	0.26 249	0.21 247	0.35 310	0.27 266	0.55 346	0.54 342

PDISCO_ROB	1.32 323	0.65 335	1.44 317	1.36 383	1.46 389	2.55 375	0.92 309	2.45 378	2.07 367	1.37 268	1.49 265	1.65 314	1.00 256	2.82 298	1.35 308	1.01 382	0.27 297	0.54 361	0.47 356	0.71 369	0.73 370

DSFCA	0.93 253	0.34 212	1.06 262	0.52 114	0.65 305	1.55 316	0.93 313	1.49 197	1.19 217	1.56 314	1.15 156	1.50 290	0.96 239	3.07 307	1.02 266	0.30 280	0.26 289	0.25 212	0.25 244	0.28 241	0.24 200

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 294	1.02 369	1.00 241	0.82 339	0.67 309	1.93 349	0.93 313	1.62 234	1.11 177	1.15 161	1.25 184	1.50 290	0.79 163	1.96 251	0.76 214	1.89 392	0.34 330	0.79 377	0.36 331	1.25 386	0.83 374

FCDSN-DC	2.32 378	0.63 332	0.81 180	0.84 343	0.75 333	2.23 364	0.94 315	2.09 338	1.80 351	5.45 410	7.72 408	7.77 408	6.93 414	3.39 316	1.80 342	0.52 359	0.48 371	0.52 355	0.51 365	0.57 349	0.58 351
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MSMD_ROB	1.99 370	0.59 320	0.89 210	0.70 296	0.61 294	3.95 399	0.94 315	1.80 276	1.79 350	4.41 401	4.43 387	8.17 409	3.66 398	3.40 317	1.33 303	0.52 359	0.48 371	0.54 361	0.58 372	0.53 343	0.50 336

MFN_U_SF_RVC	1.52 340	0.84 356	3.42 384	0.87 355	0.66 307	2.56 376	0.95 317	2.36 372	1.70 343	1.98 353	1.86 327	2.45 367	1.79 357	2.95 303	2.58 362	0.52 359	0.48 371	0.55 365	0.59 375	0.59 353	0.61 357

DeepPrunerF	1.60 345	0.73 345	5.81 397	0.88 356	1.19 382	0.91 211	0.95 317	2.19 357	5.24 405	1.17 181	1.30 203	1.19 225	1.30 316	4.90 344	1.66 338	0.42 335	0.34 330	0.52 355	0.47 356	0.41 305	0.40 305

ssnet_v2	0.88 240	0.36 235	1.02 251	0.62 234	0.38 175	1.32 290	0.97 319	2.07 335	1.34 282	1.37 268	1.18 164	1.54 295	0.92 218	1.10 117	1.65 336	0.30 280	0.27 297	0.30 269	0.28 283	0.27 227	0.26 230

Prome-Stereo	0.75 190	0.27 72	0.53 30	0.55 157	0.32 110	0.59 83	0.97 319	0.89 35	0.88 88	1.45 290	2.46 363	0.91 140	1.41 323	1.58 198	0.44 88	0.18 61	0.13 44	0.19 53	0.17 78	0.20 102	0.92 377

PVD	1.70 355	0.84 356	2.26 368	0.94 368	0.83 352	2.48 373	0.97 319	2.59 382	3.35 391	3.01 389	2.77 369	2.34 362	2.47 385	2.67 295	3.14 371	0.47 353	0.45 366	0.59 372	0.48 358	0.59 353	0.75 372

CVANet_RVC	1.07 286	0.43 267	0.76 160	0.60 211	0.50 239	0.90 209	0.97 319	1.52 209	1.26 245	1.33 258	1.38 234	1.24 237	1.18 293	6.75 384	0.75 212	0.34 305	0.23 269	0.34 303	0.29 294	0.42 310	0.27 236

GMM-Stereo	0.74 183	0.25 38	0.59 56	0.54 138	0.34 141	0.72 149	0.99 323	1.01 77	0.87 84	1.36 266	1.78 317	1.12 211	0.81 171	2.09 261	0.46 109	0.18 61	0.12 9	0.25 212	0.25 244	0.20 102	0.85 376

ccnet	1.12 299	0.67 337	1.01 245	0.78 327	0.73 325	1.72 330	0.99 323	1.84 285	1.26 245	1.47 293	1.85 326	1.75 327	1.29 312	1.75 224	1.88 346	0.57 367	0.53 378	0.57 370	0.55 369	0.59 353	0.54 342

Wz-Net-LNSev	1.03 280	0.67 337	2.71 380	0.64 251	0.84 353	1.75 332	1.00 325	1.80 276	1.32 276	1.28 226	1.25 184	1.65 314	1.22 303	1.39 163	1.40 314	0.28 268	0.26 289	0.24 175	0.23 222	0.33 273	0.32 278

CC-Net-ROB	1.49 336	1.26 383	1.27 299	0.88 356	0.79 342	1.76 334	1.00 325	1.79 274	1.26 245	1.10 136	1.61 292	1.21 228	0.99 254	8.13 401	0.84 242	1.09 388	0.41 356	2.20 394	0.46 354	1.20 385	0.48 331

Consistency-Raft	1.25 315	0.99 367	1.93 356	1.02 373	1.21 383	0.96 230	1.01 327	1.75 259	1.92 359	1.36 266	2.12 347	1.44 278	1.01 258	1.14 124	1.40 314	0.72 376	0.82 392	0.89 380	0.98 394	1.31 387	0.95 378

IRAFT_RVC	0.88 240	0.28 88	0.76 160	0.63 242	0.31 95	0.65 113	1.02 328	1.22 147	0.94 109	1.22 202	1.04 113	1.01 180	0.98 246	5.82 365	0.53 149	0.22 172	0.12 9	0.25 212	0.20 140	0.20 102	0.19 116

MeshStereo	2.26 376	0.56 310	0.92 220	0.61 223	0.49 233	2.60 377	1.02 328	3.18 390	2.05 366	7.40 416	4.98 396	7.58 406	2.98 392	6.37 374	1.96 350	0.43 340	0.43 359	0.45 344	0.39 337	0.43 315	0.42 313
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
FC-DCNN	2.72 393	0.59 320	0.86 192	0.73 314	0.57 273	2.91 384	1.04 330	3.01 388	2.60 381	6.83 412	7.64 407	9.92 413	6.33 412	5.21 348	3.14 371	0.53 365	0.48 371	0.51 354	0.50 363	0.53 343	0.51 340

ADCP+	1.99 370	0.48 287	7.73 401	0.66 268	0.91 360	2.30 367	1.05 331	1.82 280	1.34 282	1.54 310	1.32 214	1.74 324	1.61 343	2.17 266	13.37 410	0.24 211	0.21 247	0.32 286	0.28 283	0.37 286	0.29 250

aanetorigin	1.23 312	0.79 354	2.78 382	0.70 296	0.79 342	0.99 238	1.06 332	1.06 104	1.37 297	3.52 392	2.61 366	1.72 321	1.63 344	1.99 253	1.78 341	0.25 235	0.24 278	0.26 231	0.25 244	0.38 294	0.45 321

FINET	0.97 265	0.54 304	1.60 336	0.63 242	0.79 342	1.08 252	1.07 333	1.56 222	2.20 370	1.15 161	1.49 265	0.94 152	0.88 205	2.32 278	1.05 267	0.42 335	0.35 338	0.32 286	0.28 283	0.43 315	0.38 301

PASM	1.34 325	0.92 363	2.62 378	0.86 350	0.87 358	1.03 243	1.08 334	1.50 201	1.51 328	1.82 344	1.41 242	1.68 317	1.26 309	4.87 343	1.34 305	0.61 370	0.65 389	0.68 374	0.78 382	0.69 367	0.68 366

FBW_ROB	1.71 357	0.62 331	1.45 321	0.67 278	0.61 294	1.81 340	1.08 334	2.52 380	1.70 343	1.77 336	1.73 310	1.98 343	1.25 307	12.57 419	1.84 343	0.34 305	0.37 345	0.56 368	0.38 336	0.45 325	0.43 317

MDST_ROB	1.67 351	0.34 212	1.58 335	0.92 365	0.58 281	4.26 403	1.11 336	2.83 384	1.41 313	4.49 403	2.55 365	1.45 280	0.97 242	7.79 398	1.17 286	0.31 287	0.25 285	0.37 320	0.33 318	0.31 262	0.30 262

SPS-STEREO	1.67 351	1.04 370	1.23 290	1.21 381	1.13 378	1.82 342	1.11 336	2.16 349	1.52 329	3.07 391	2.32 355	2.82 377	1.80 358	4.11 330	2.04 353	1.03 385	0.99 404	0.97 382	0.94 390	1.03 381	1.02 381
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PSMNet_ROB	0.90 245	0.52 300	1.17 284	0.72 306	0.61 294	1.27 284	1.12 338	1.76 265	1.12 181	1.09 128	1.28 198	1.45 280	0.89 211	1.65 206	1.42 322	0.33 297	0.25 285	0.37 320	0.39 337	0.35 276	0.29 250

ETE_ROB	0.96 259	0.64 334	1.16 282	0.69 291	0.48 230	1.14 260	1.13 339	1.77 268	1.19 217	1.91 351	1.45 252	1.73 322	1.05 270	1.60 201	1.14 282	0.32 292	0.26 289	0.38 323	0.34 323	0.39 298	0.41 309

ADCMid	1.89 366	0.73 345	5.06 392	0.72 306	0.67 309	2.00 355	1.14 340	1.97 317	1.48 323	2.86 384	1.81 321	2.37 363	2.05 373	2.24 273	10.39 407	0.33 297	0.31 321	0.39 329	0.43 347	0.50 335	0.44 319

XPNet_ROB	0.96 259	0.49 290	1.09 270	0.72 306	0.57 273	1.11 255	1.14 340	1.66 243	1.23 233	1.85 346	1.39 238	1.64 312	1.11 282	1.80 233	1.42 322	0.38 323	0.30 315	0.33 293	0.29 294	0.37 286	0.34 284

WCMA_ROB	1.84 361	0.47 282	1.31 303	0.69 291	0.57 273	2.11 360	1.14 340	1.87 290	1.73 346	4.04 397	6.43 400	5.62 400	3.61 397	2.59 291	1.94 349	0.52 359	0.44 362	0.39 329	0.42 345	0.48 331	0.47 328

Ntro	1.64 349	1.15 379	1.23 290	2.48 398	1.83 392	2.09 359	1.16 343	1.96 313	1.38 301	1.21 197	1.62 295	1.62 307	1.29 312	1.87 242	1.11 279	3.04 402	0.56 382	1.82 392	0.64 377	2.80 398	2.05 398

EDNetEfficientorigin	10.57 416	1.47 390	177.42 441	0.67 278	0.53 260	1.58 318	1.16 343	1.90 297	3.37 392	4.71 405	3.38 377	3.10 382	2.69 388	3.13 311	3.58 376	0.25 235	0.23 269	0.33 293	0.27 266	0.83 372	0.81 373

SGM_RVC	1.68 353	0.36 235	0.61 63	0.59 200	0.29 66	2.25 365	1.18 345	2.38 374	1.68 342	3.60 393	2.67 368	3.69 386	2.42 383	8.13 401	1.90 347	0.31 287	0.31 321	0.30 269	0.28 283	0.30 255	0.29 250
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
S-Stereo	1.15 307	0.46 278	2.17 364	0.81 334	0.80 347	1.21 277	1.19 346	1.93 308	2.02 364	1.47 293	2.11 346	1.57 299	1.17 290	2.05 259	1.41 318	0.40 328	0.40 354	0.35 310	0.31 306	0.44 322	0.70 367

pmcnn	2.37 380	0.42 264	2.71 380	0.63 242	0.43 202	1.54 315	1.19 346	2.01 324	1.53 331	2.64 377	7.60 406	18.07 420	1.45 328	3.44 321	2.78 366	0.18 61	0.15 128	0.15 3	0.12 10	0.20 102	0.18 82

ADCPNet	1.85 362	0.69 340	8.07 402	0.71 303	0.58 281	2.79 382	1.22 348	1.94 310	1.54 332	1.88 347	1.69 306	2.46 368	2.04 371	2.37 282	6.48 390	0.38 323	0.37 345	0.38 323	0.43 347	0.47 328	0.45 321

otaku	1.60 345	1.11 376	1.21 287	2.20 393	1.56 390	1.97 352	1.24 349	2.07 335	1.36 293	1.44 288	1.62 295	1.73 322	1.19 296	1.73 223	0.98 263	2.89 401	0.57 383	1.74 390	0.60 376	2.78 397	1.94 397

ACVNet-4b	2.15 373	1.41 387	1.64 337	2.80 400	2.31 401	2.31 368	1.24 349	2.32 368	2.14 368	1.26 221	2.39 359	2.66 373	1.48 332	5.95 369	1.06 269	3.20 406	0.45 366	2.37 398	0.89 387	2.83 401	2.37 402

PSM-AAD	0.79 206	0.27 72	0.53 30	0.55 157	0.28 54	0.77 171	1.24 349	0.99 68	0.91 100	1.66 327	1.57 284	0.81 102	2.19 377	1.65 206	0.44 88	0.19 94	0.14 78	0.38 323	0.32 312	0.21 136	0.70 367

RAFT + AFF	1.00 274	0.42 264	1.09 270	0.67 278	0.50 239	1.22 278	1.24 349	2.24 363	1.19 217	1.30 238	1.56 280	1.17 221	1.49 334	3.44 321	0.83 239	0.21 149	0.25 285	0.30 269	0.26 258	0.27 227	0.27 236

LALA_ROB	1.01 277	0.59 320	1.16 282	0.67 278	0.51 249	1.63 322	1.26 353	1.69 247	1.38 301	1.81 343	1.37 230	1.94 339	1.02 263	1.58 198	1.38 310	0.37 319	0.27 297	0.43 340	0.37 334	0.43 315	0.37 295

SGM-Forest	1.24 313	0.38 246	0.60 60	0.52 114	0.37 158	1.56 317	1.30 354	1.65 238	1.36 293	2.11 360	1.79 318	1.63 309	0.93 224	7.48 395	0.95 256	0.36 315	0.37 345	0.39 329	0.34 323	0.37 286	0.32 278
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
GANetREF_RVC	1.07 286	0.86 359	1.31 303	0.82 339	0.53 260	1.41 305	1.31 355	1.76 265	1.52 329	1.27 224	1.31 208	1.46 282	1.24 306	2.03 256	0.96 260	0.56 366	0.45 366	0.67 373	0.50 363	0.88 375	0.59 353
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
THIR-Stereo	1.02 279	0.27 72	0.69 102	0.49 68	0.28 54	0.95 226	1.34 356	1.03 81	0.97 120	1.34 261	1.90 332	1.17 221	1.58 339	6.44 375	0.78 222	0.19 94	0.14 78	0.21 100	0.22 202	0.19 75	0.20 139

SGM+DAISY	2.41 383	1.07 371	2.14 363	1.18 380	1.10 373	2.14 362	1.36 357	1.96 313	1.66 340	5.46 411	7.07 403	4.95 396	4.32 404	5.50 357	2.26 359	1.04 386	1.02 407	0.99 384	0.97 392	1.02 380	1.04 383

DGSMNet	1.14 304	0.76 352	2.49 375	0.81 334	0.86 356	1.39 300	1.39 358	2.13 340	1.35 290	1.26 221	1.63 298	1.48 288	0.98 246	1.75 224	1.10 277	0.45 346	0.43 359	0.55 365	0.49 361	0.75 371	0.70 367

Wz-Net-SNSev	1.49 336	1.23 382	6.27 399	0.68 288	0.67 309	1.37 296	1.41 359	2.00 320	1.39 305	1.48 299	1.61 292	2.29 358	1.32 318	3.93 326	2.14 357	0.31 287	0.28 303	0.31 273	0.33 318	0.42 310	0.36 293

MFMNet_re	1.40 332	1.14 378	1.68 340	1.39 385	1.07 371	1.48 309	1.43 360	1.87 290	1.82 353	2.26 363	2.19 350	1.51 292	1.86 362	1.52 184	1.25 293	0.93 380	0.83 393	0.84 379	0.80 383	0.99 379	1.05 385

TDLM	1.06 284	0.44 270	0.79 174	0.63 242	0.50 239	0.89 206	1.44 361	1.48 195	1.26 245	1.12 142	1.40 240	1.08 197	0.98 246	6.65 378	0.78 222	0.33 297	0.21 247	0.33 293	0.26 258	0.37 286	0.24 200

ACVNet_1	2.18 374	1.45 389	1.72 343	2.85 402	2.33 402	2.28 366	1.46 362	3.08 389	2.22 371	1.82 344	2.05 344	3.56 384	1.98 369	3.09 310	1.40 314	3.17 403	0.60 385	2.40 402	0.92 389	2.91 404	2.37 402

Wz-Net-MNSev	1.11 297	0.58 317	2.23 367	0.66 268	0.71 320	1.95 351	1.46 362	1.98 318	1.45 320	1.79 340	1.43 247	1.49 289	1.33 319	1.97 252	1.42 322	0.27 258	0.23 269	0.28 252	0.28 283	0.34 275	0.31 272

NVStereoNet_ROB	1.88 363	1.07 371	1.45 321	1.07 377	1.17 379	1.47 308	1.48 364	1.89 294	1.93 361	1.94 352	4.67 393	3.08 381	1.80 358	6.51 376	1.65 336	1.06 387	0.86 399	1.08 387	1.32 399	0.93 376	1.26 389
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
WAO-8	4.40 401	1.82 398	1.79 347	2.34 395	2.20 395	9.19 413	1.53 365	6.09 411	16.46 417	3.94 395	7.84 409	7.32 403	3.72 400	9.41 411	3.31 374	2.00 393	1.07 408	2.44 403	1.37 403	2.50 393	1.68 393

Venus	4.40 401	1.82 398	1.79 347	2.34 395	2.20 395	9.19 413	1.53 365	6.09 411	16.46 417	3.94 395	7.84 409	7.32 403	3.72 400	9.41 411	3.31 374	2.00 393	1.07 408	2.44 403	1.37 403	2.50 393	1.68 393

coex-ft	8.13 414	2.13 407	98.04 440	0.67 278	0.53 260	1.71 328	1.56 367	1.65 238	11.11 412	18.17 426	3.75 382	3.88 388	7.61 415	2.98 306	6.49 391	0.30 280	0.30 315	0.32 286	0.31 306	0.66 364	0.50 336

EDNetEfficient	2.37 380	1.10 373	8.08 403	0.74 316	0.71 320	0.98 237	1.56 367	1.46 192	4.06 398	4.90 406	2.82 370	2.25 356	3.48 396	2.95 303	9.97 404	0.26 249	0.24 278	0.26 231	0.30 302	0.68 366	0.61 357

SANet	1.88 363	0.57 314	2.18 366	0.63 242	0.40 188	2.80 383	1.57 369	2.39 375	5.88 407	2.36 369	3.57 380	3.72 387	2.97 391	4.74 340	1.76 340	0.34 305	0.30 315	0.32 286	0.29 294	0.48 331	0.37 295

WZ-Net	1.95 367	0.95 364	10.10 406	0.86 350	0.78 340	1.69 327	1.60 370	2.20 360	1.98 362	2.08 358	1.93 335	2.30 359	1.97 368	5.30 350	3.17 373	0.34 305	0.26 289	0.29 260	0.31 306	0.51 339	0.47 328

DPSNet	1.69 354	0.59 320	4.33 389	0.70 296	0.57 273	2.02 356	1.62 371	3.35 393	1.78 349	1.48 299	1.38 234	2.17 354	2.84 389	4.77 341	3.66 377	0.48 354	0.31 321	0.29 260	0.25 244	0.64 360	0.48 331

CBMV	0.95 258	0.44 270	0.66 86	0.53 123	0.35 144	1.53 314	1.63 372	1.69 247	1.42 316	2.00 356	1.60 288	1.43 274	1.17 290	1.59 200	0.99 264	0.34 305	0.34 330	0.39 329	0.33 318	0.33 273	0.32 278
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
NCCL2	1.00 274	0.56 310	1.06 262	0.75 320	0.57 273	1.31 289	1.72 373	1.77 268	1.36 293	1.50 302	1.17 162	1.91 334	1.17 290	1.54 190	1.29 300	0.35 312	0.31 321	0.45 344	0.44 349	0.40 302	0.40 305

GANet	1.36 327	0.47 282	0.86 192	0.67 278	0.45 215	1.34 293	1.73 374	1.64 237	1.24 237	1.49 301	2.38 358	1.55 297	1.20 299	9.30 407	0.93 253	0.30 280	0.31 321	0.33 293	0.28 283	0.39 298	0.30 262

Anonymous Stereo	1.28 317	0.75 350	2.45 373	0.74 316	0.77 337	0.93 220	1.77 375	1.51 206	1.31 271	1.67 328	1.29 202	1.20 227	0.75 144	6.29 373	1.68 339	0.37 319	0.36 343	0.38 323	0.40 341	0.43 315	0.45 321

CSAN	1.41 333	0.59 320	1.26 296	0.70 296	0.50 239	1.76 334	1.78 376	1.77 268	1.90 358	2.35 367	2.32 355	1.92 337	1.94 367	5.56 360	1.49 330	0.43 340	0.35 338	0.40 334	0.41 343	0.43 315	0.41 309

ADCS	2.25 375	0.99 367	5.55 394	0.81 334	0.74 327	2.19 363	1.80 377	2.27 365	2.14 368	2.80 383	2.13 348	2.40 365	2.03 370	2.64 294	13.69 411	0.41 332	0.39 352	0.40 334	0.45 351	0.58 351	0.56 346

RainbowNet	1.97 369	1.76 394	1.57 334	2.81 401	2.21 397	1.98 354	1.81 378	2.54 381	1.89 356	1.50 302	1.84 324	1.96 341	1.65 346	2.14 265	1.25 293	3.33 408	0.85 397	2.39 401	0.98 394	2.82 400	2.22 399

MADNet+	2.69 390	3.22 416	11.53 411	1.44 388	1.12 376	3.19 388	1.81 378	2.85 385	2.37 372	1.68 329	2.07 345	2.85 378	2.18 376	7.41 392	5.23 386	0.79 377	0.76 390	0.69 376	0.65 378	0.98 377	0.95 378

Wz-Net-TNSev	1.88 363	2.08 406	7.66 400	0.67 278	0.64 302	2.42 372	1.83 380	2.33 369	1.74 348	1.57 318	1.56 280	2.58 370	1.90 365	4.86 342	3.12 370	0.39 326	0.37 345	0.33 293	0.37 334	0.53 343	0.58 351

ADCL	1.72 358	0.57 314	3.66 386	0.67 278	0.61 294	2.61 378	1.85 381	1.96 313	1.67 341	1.90 350	1.83 322	2.06 352	1.90 365	2.13 264	9.15 403	0.26 249	0.24 278	0.34 303	0.32 312	0.38 294	0.35 289

GrayStereo	0.82 217	0.26 49	0.58 51	0.63 242	0.37 158	0.76 165	1.86 382	1.11 119	0.87 84	1.99 354	1.89 331	1.08 197	1.82 361	1.39 163	0.48 119	0.19 94	0.14 78	0.19 53	0.21 176	0.18 45	0.39 304

FTStereo	0.91 248	0.26 49	0.56 40	0.54 138	0.33 126	0.66 122	1.87 383	1.00 72	0.75 58	1.75 334	4.15 386	1.04 188	1.65 346	1.57 196	0.46 109	0.19 94	0.16 159	0.23 155	0.21 176	0.18 45	0.63 359

ACVNet_2	2.43 384	1.41 387	2.04 358	2.62 399	2.24 398	2.63 379	1.88 384	3.31 391	3.01 387	2.19 361	3.45 379	4.62 391	2.04 371	4.50 337	1.47 328	2.55 398	0.64 387	2.22 395	0.84 385	2.69 396	2.29 401

LSM	6.33 409	1.10 373	13.19 412	1.41 387	68.17 436	1.64 324	1.90 385	1.92 304	2.46 375	2.99 387	3.11 374	1.88 329	1.80 358	2.61 293	2.06 355	0.41 332	0.58 384	0.50 353	0.57 371	0.64 360	17.66 428

SAMSARA	1.55 342	0.84 356	2.61 377	1.22 382	1.07 371	2.50 374	1.93 386	2.05 329	1.89 356	2.75 380	1.66 303	2.81 376	1.69 351	3.08 309	1.97 351	0.46 352	0.51 376	0.42 338	0.46 354	0.58 351	0.59 353

WAO-7	2.66 387	1.40 386	1.73 345	1.39 385	1.17 379	3.93 398	1.94 387	4.11 399	3.88 397	2.92 385	5.50 397	4.18 389	3.00 393	7.63 396	3.71 378	1.13 390	1.00 405	1.17 388	1.13 398	1.18 384	1.09 387

RTS	2.67 388	1.38 384	15.28 414	0.99 370	1.26 385	3.78 395	1.96 388	2.15 346	2.62 382	2.61 375	2.85 371	2.60 371	1.59 340	6.27 371	5.71 388	0.40 328	0.28 303	0.35 310	0.35 327	0.50 335	0.48 331

RTSA	2.67 388	1.38 384	15.28 414	0.99 370	1.26 385	3.78 395	1.96 388	2.15 346	2.62 382	2.61 375	2.85 371	2.60 371	1.59 340	6.27 371	5.71 388	0.40 328	0.28 303	0.35 310	0.35 327	0.50 335	0.48 331

IMH	3.21 397	1.85 400	1.48 328	3.25 408	2.69 407	4.07 401	2.02 390	4.41 402	3.80 396	2.72 378	7.11 404	4.75 394	2.92 390	5.92 367	2.55 361	3.85 415	0.88 400	2.78 410	1.36 402	3.19 408	2.59 407

NaN_ROB	1.13 302	0.55 307	1.15 281	0.64 251	0.48 230	1.61 320	2.03 391	1.72 252	1.48 323	2.09 359	1.27 193	1.40 270	1.08 277	3.94 327	1.30 301	0.28 268	0.34 330	0.28 252	0.28 283	0.30 255	0.33 282

IMH-64-1	2.70 391	1.79 396	1.46 323	3.26 409	2.66 405	3.23 390	2.10 392	4.08 397	2.75 385	2.34 365	3.81 383	3.06 379	2.22 378	4.25 332	2.59 363	3.75 412	0.84 394	2.75 408	1.35 400	3.15 406	2.60 408

IMH-64	2.70 391	1.79 396	1.46 323	3.26 409	2.66 405	3.23 390	2.10 392	4.08 397	2.75 385	2.34 365	3.81 383	3.06 379	2.22 378	4.25 332	2.59 363	3.75 412	0.84 394	2.75 408	1.35 400	3.15 406	2.60 408

TorneroNet-64	5.30 407	2.03 402	1.74 346	3.43 411	2.81 408	10.09 415	2.12 394	9.10 418	17.12 422	4.96 408	9.27 414	10.72 417	3.70 399	9.20 406	4.55 384	3.31 407	0.84 394	2.88 411	1.55 407	3.49 409	3.04 411

notaker	3.98 400	2.40 411	2.68 379	3.82 416	3.27 414	3.97 400	2.14 395	4.78 405	3.45 394	4.12 400	6.94 402	7.65 407	3.26 394	7.82 399	5.30 387	4.04 416	1.41 413	3.36 417	2.10 414	3.88 412	3.31 414

Dean	2.91 396	1.53 391	2.07 359	2.96 406	2.51 404	3.15 387	2.14 395	4.75 404	4.41 402	2.76 381	6.10 399	5.53 399	2.37 381	2.97 305	1.92 348	3.18 404	0.85 397	2.51 405	1.04 397	2.88 403	2.47 405

AnyNet_C01	2.26 376	1.78 395	10.22 408	0.93 366	0.74 327	2.92 385	2.20 397	2.29 367	1.80 351	2.53 374	2.41 361	2.71 375	1.73 352	3.41 318	6.72 392	0.41 332	0.39 352	0.40 334	0.42 345	0.67 365	0.63 359

TorneroNet	10.70 417	2.03 402	1.82 350	3.43 411	3.01 410	43.83 432	2.22 398	8.87 417	67.47 441	7.17 415	27.36 426	10.68 416	3.85 402	8.67 404	7.65 400	3.59 410	0.88 400	3.04 412	1.57 408	3.71 410	3.17 412

LVE	3.31 398	1.67 393	1.64 337	2.85 402	2.42 403	3.20 389	2.26 399	4.78 405	5.05 404	2.35 367	6.91 401	6.02 401	2.37 381	9.15 405	2.17 358	3.19 405	1.08 410	2.38 400	1.47 406	2.81 399	2.40 404

WAO-6	2.81 394	1.60 392	1.46 323	2.36 397	2.28 400	3.55 392	2.29 400	4.21 400	4.56 403	2.36 369	4.51 388	4.88 395	2.66 387	4.60 338	4.07 382	1.72 391	1.15 411	2.31 397	1.46 405	2.31 391	1.85 395

ELAS	2.37 380	0.74 348	1.54 332	0.99 370	0.92 362	4.78 405	2.33 401	3.33 392	3.37 392	5.05 409	4.77 394	3.67 385	4.53 405	3.42 319	4.50 383	0.62 371	0.53 378	0.55 365	0.53 367	0.63 358	0.64 363
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
AnyNet_C32	1.96 368	1.10 373	5.17 393	0.90 360	1.11 374	2.12 361	2.37 402	1.85 286	1.48 323	2.45 372	1.70 307	2.05 351	1.64 345	2.50 288	10.28 406	0.37 319	0.34 330	0.35 310	0.41 343	0.49 334	0.54 342

MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 372	1.15 379	3.10 383	1.05 374	0.76 336	5.03 408	2.40 403	2.16 349	2.62 382	1.89 349	2.28 354	2.69 374	1.65 346	9.35 409	2.04 353	0.64 374	0.51 376	0.68 374	0.71 379	1.09 382	0.67 364

MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 359	0.87 360	3.56 385	0.80 331	0.75 333	3.72 394	2.44 404	1.82 280	1.82 353	1.74 333	1.91 333	1.92 337	1.26 309	7.69 397	1.28 299	0.45 346	0.47 370	0.52 355	0.77 381	0.50 335	0.50 336

KSHMR	8.75 415	2.06 405	2.11 361	3.53 413	3.11 411	4.13 402	2.69 405	5.60 408	61.37 440	3.00 388	55.83 440	4.98 398	2.45 384	4.49 336	2.61 365	3.46 409	1.55 415	3.14 414	1.94 412	3.72 411	3.18 413

MANE	6.19 408	0.59 320	1.03 255	0.93 366	1.22 384	13.38 420	2.69 405	12.81 421	17.94 423	8.21 417	10.82 415	14.72 418	11.68 416	11.39 418	11.90 409	0.59 368	0.50 375	0.52 355	1.76 409	0.55 346	0.54 342

UNDER WATER	5.08 405	2.33 409	5.55 394	3.94 418	3.51 415	5.20 409	2.72 407	5.61 409	16.52 419	3.84 394	4.60 390	9.21 411	5.89 409	5.90 366	8.66 402	3.75 412	1.34 412	3.18 415	1.88 410	4.33 417	3.61 416

HanzoNet	11.04 418	3.62 417	8.10 404	4.08 419	3.55 417	4.90 407	2.73 408	7.19 415	10.10 411	31.86 436	28.92 428	21.96 427	36.36 429	18.08 422	10.17 405	7.94 422	3.32 418	3.47 418	3.31 417	7.06 422	4.04 418

LE_ROB	8.05 413	0.37 241	23.53 420	0.74 316	0.33 126	2.77 381	2.87 409	3.71 396	27.24 427	25.39 427	8.87 412	8.46 410	26.71 427	6.65 378	21.99 421	0.21 149	0.19 214	0.20 77	0.21 176	0.25 207	0.22 171

ktn	4.70 403	2.38 410	2.12 362	3.76 414	3.24 412	4.85 406	2.95 410	5.52 407	7.37 410	4.07 399	19.32 423	7.46 405	3.47 395	7.39 391	2.95 367	4.04 416	1.85 416	3.26 416	2.22 415	3.08 405	2.65 410

UNDER WATER-64	5.27 406	2.32 408	8.78 405	3.93 417	3.54 416	7.61 411	3.03 411	5.84 410	14.19 413	4.04 397	4.04 385	9.39 412	6.26 411	5.93 368	8.48 401	3.60 411	1.51 414	3.13 413	1.88 410	4.29 416	3.61 416

PWCK	2.88 395	2.05 404	5.72 396	2.08 392	1.11 374	3.55 392	3.90 412	2.86 386	3.54 395	3.03 390	3.63 381	3.10 382	2.31 380	8.15 403	3.09 369	2.12 395	0.91 402	1.75 391	0.98 394	2.57 395	1.18 388

ELAS_RVC	2.48 385	0.74 348	1.90 354	1.05 374	0.92 362	2.76 380	4.01 413	2.76 383	4.11 399	4.69 404	4.63 391	4.62 391	5.96 410	3.97 328	3.96 380	0.63 373	0.53 378	0.56 368	0.52 366	0.64 360	0.63 359
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MADNet++	5.01 404	3.14 415	4.91 391	4.55 420	3.94 418	5.20 409	4.41 414	4.40 401	4.13 400	4.95 407	6.08 398	4.74 393	5.37 406	9.40 410	10.67 408	4.65 418	4.15 420	3.97 419	3.34 418	4.09 414	4.08 419

SGM-ForestM	6.52 410	0.38 246	1.26 296	0.63 242	0.35 144	13.59 421	5.32 415	6.32 414	6.70 409	11.14 418	9.18 413	22.51 428	13.93 417	16.89 421	20.07 420	0.36 315	0.37 345	0.36 318	0.35 327	0.36 282	0.34 284

JetBlue	3.97 399	2.01 401	10.19 407	1.38 384	2.84 409	10.53 416	9.54 416	3.60 395	2.41 374	2.73 379	3.39 378	4.54 390	4.31 403	7.85 400	6.84 393	0.88 378	0.93 403	0.89 380	0.91 388	1.74 388	1.91 396

JetRed	6.91 412	8.80 422	25.96 424	2.85 402	3.25 413	13.98 422	11.87 417	6.25 413	4.28 401	4.45 402	4.56 389	6.69 402	5.46 407	7.46 394	14.05 412	2.59 399	3.31 417	2.59 406	2.29 416	4.20 415	3.36 415

CrosDoStereo	1.58 343	0.24 21	0.72 123	0.48 55	0.29 66	0.67 126	12.49 418	1.10 113	0.98 125	1.34 261	1.75 314	1.00 173	1.89 363	6.65 378	0.81 232	0.19 94	0.15 128	0.20 77	0.22 202	0.18 45	0.19 116

DeepStereo_LL	1.58 343	0.24 21	0.72 123	0.48 55	0.29 66	0.67 126	12.49 418	1.10 113	0.98 125	1.34 261	1.75 314	1.00 173	1.89 363	6.65 378	0.81 232	0.19 94	0.15 128	0.20 77	0.22 202	0.18 45	0.19 116

DPSimNet_ROB	11.20 419	4.98 418	35.43 428	2.90 405	4.52 419	7.89 412	17.09 420	4.66 403	6.06 408	14.89 422	10.93 416	17.29 419	36.81 431	13.18 420	15.68 416	2.86 400	6.29 422	5.75 422	5.09 420	3.91 413	7.70 422

tt	6.58 411	0.26 49	6.10 398	3.77 415	2.16 394	11.55 417	19.63 421	13.33 422	5.74 406	2.96 386	2.65 367	4.97 397	6.33 412	3.81 325	7.24 394	9.15 423	11.32 428	5.89 423	6.24 422	6.03 419	2.55 406

BEATNet-Init1	26.87 427	13.43 424	70.68 439	0.91 363	0.68 315	57.02 440	21.06 422	32.82 432	32.67 429	52.12 440	53.61 439	66.05 440	49.56 440	48.79 441	34.71 431	0.49 358	0.44 362	0.53 360	0.53 367	0.63 358	0.59 353

HaxPig	38.92 433	41.40 439	41.64 429	29.95 429	32.27 427	28.90 426	27.60 423	29.73 428	37.71 437	43.82 437	43.87 436	33.17 430	35.56 428	41.53 431	40.37 433	43.94 438	47.51 440	45.82 435	47.08 436	42.38 434	44.15 437

AVERAGE_ROB	40.43 434	42.37 440	42.73 430	36.96 431	35.58 429	30.50 427	27.61 424	36.71 434	38.39 438	44.91 438	44.36 437	37.45 432	36.70 430	41.88 432	40.35 432	45.43 439	46.81 439	47.11 436	46.35 435	42.51 435	43.87 436

MEDIAN_ROB	42.00 435	44.40 441	44.29 432	35.15 430	34.95 428	31.28 431	29.60 425	35.88 433	40.02 439	47.20 439	46.64 438	37.37 431	38.48 439	44.35 439	42.45 434	48.03 440	49.39 441	49.71 437	49.03 437	45.14 436	46.65 438

DGTPSM_ROB	13.01 420	8.23 420	21.87 417	9.51 423	18.10 421	11.56 418	32.01 426	10.63 419	16.20 415	7.03 413	19.48 424	10.15 414	16.66 419	9.83 414	22.42 422	4.75 419	8.68 423	5.37 420	10.25 424	6.16 420	11.36 423

DPSMNet_ROB	13.02 421	8.23 420	21.91 418	9.53 424	18.11 422	11.56 418	32.02 427	10.64 420	16.23 416	7.05 414	19.49 425	10.16 415	16.66 419	9.85 415	22.43 423	4.77 420	8.68 423	5.38 421	10.26 425	6.17 421	11.36 423

Anonymous_1	43.04 437	18.73 425	24.79 421	21.81 425	46.26 435	27.80 423	37.60 428	28.08 427	16.14 414	14.66 421	14.30 417	20.65 421	17.88 421	21.56 423	25.94 425	117.93 441	8.92 425	100.65 438	126.50 438	158.64 441	12.08 425

DPSM_ROB	19.08 422	19.14 426	25.17 422	22.15 426	20.85 424	28.17 424	37.82 429	26.56 425	16.85 420	14.14 419	14.84 418	21.70 422	18.75 422	21.87 424	26.55 426	10.16 426	9.30 426	10.47 425	10.42 426	14.03 424	12.61 426

DPSM	19.08 422	19.14 426	25.17 422	22.15 426	20.85 424	28.17 424	37.82 429	26.56 425	16.85 420	14.14 419	14.84 418	21.70 422	18.75 422	21.87 424	26.55 426	10.16 426	9.30 426	10.47 425	10.42 426	14.03 424	12.61 426

xxxxx1	54.10 439	25.67 428	27.13 425	113.43 438	96.96 438	30.69 428	47.44 431	32.38 429	25.60 424	17.75 423	17.27 420	21.81 424	21.02 424	24.43 427	33.82 428	33.37 435	40.54 436	157.71 439	175.86 439	66.16 437	72.93 439

tt_ll	54.10 439	25.67 428	27.13 425	113.43 438	96.96 438	30.69 428	47.44 431	32.38 429	25.60 424	17.75 423	17.27 420	21.81 424	21.02 424	24.43 427	33.82 428	33.37 435	40.54 436	157.71 439	175.86 439	66.16 437	72.93 439

ff	54.10 439	25.67 428	27.13 425	113.43 438	96.96 438	30.69 428	47.44 431	32.38 429	25.60 424	17.75 423	17.27 420	21.81 424	21.02 424	24.43 427	33.82 428	33.37 435	40.54 436	157.71 439	175.86 439	66.16 437	72.93 439

LSM0	42.82 436	38.75 438	50.81 438	47.07 437	109.38 441	57.00 439	76.02 434	53.74 440	33.71 430	29.02 435	30.41 435	43.87 439	37.22 432	43.91 438	53.54 440	20.52 433	18.62 429	21.10 433	21.11 433	28.41 432	42.22 435

CasAABBNet	38.33 428	38.46 433	50.35 433	44.75 436	41.84 430	56.68 437	76.37 435	53.22 438	33.83 431	28.31 429	29.54 430	43.62 437	37.71 437	43.84 437	53.41 436	20.30 428	18.70 430	21.07 431	21.07 429	28.24 430	25.34 429

MyStereo03	38.34 429	38.50 435	50.41 434	44.74 433	41.86 431	56.65 434	76.38 436	52.99 435	33.93 433	28.39 431	29.99 432	43.54 433	37.42 433	43.82 434	53.53 437	20.31 429	18.71 432	21.06 428	21.08 430	28.23 427	25.35 430

MyStereo02	38.34 429	38.50 435	50.41 434	44.74 433	41.86 431	56.65 434	76.38 436	52.99 435	33.93 433	28.39 431	29.99 432	43.54 433	37.42 433	43.82 434	53.53 437	20.31 429	18.71 432	21.06 428	21.08 430	28.23 427	25.35 430

MyStereo	38.34 429	38.50 435	50.41 434	44.74 433	41.86 431	56.65 434	76.38 436	52.99 435	33.93 433	28.39 431	29.99 432	43.54 433	37.42 433	43.82 434	53.53 437	20.31 429	18.71 432	21.06 428	21.08 430	28.23 427	25.35 430

Selective-RAFT-Error	38.39 432	38.47 434	50.44 437	44.73 432	41.97 434	56.68 437	76.38 436	53.24 439	33.92 432	28.34 430	29.85 431	43.60 436	38.20 438	43.75 433	53.34 435	20.38 432	18.70 430	21.09 432	21.05 428	28.30 431	25.43 433

SPstereo	26.54 426	6.08 419	10.71 410	5.55 421	5.68 420	48.14 433	80.43 440	67.31 441	34.39 436	28.70 434	27.52 427	43.76 438	37.60 436	45.04 440	54.41 441	4.92 421	4.89 421	10.74 427	5.88 421	4.46 418	4.57 420

test_example2	192.40 442	210.76 443	206.48 442	199.83 442	204.73 442	172.94 442	183.52 441	133.93 442	133.41 442	191.38 442	196.19 441	187.13 442	178.77 442	205.33 442	208.00 442	222.09 442	238.72 442	186.54 442	190.54 442	227.34 442	170.31 442

PML	51.67 438	36.25 432	13.28 413	7.46 422	20.81 423	108.69 441	232.22 442	8.72 416	27.82 428	87.01 441	269.67 442	69.67 441	61.95 441	24.76 430	14.20 413	9.74 425	3.40 419	9.62 424	4.70 419	18.74 426	4.72 421

ASD4		10.99 423

Low-res two-view benchmark