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.

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

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

LargeStereo	0.13 2	0.10 26	0.23 9	0.21 90	0.10 22	0.15 4	0.15 27	0.29 44	0.16 3	0.12 1	0.15 16	0.12 3	0.12 16	0.17 11	0.14 44	0.07 17	0.06 73	0.07 16	0.05 10	0.07 39	0.07 69

CroCo-Stereo	0.14 9	0.13 141	0.24 12	0.25 253	0.11 45	0.11 1	0.18 93	0.32 73	0.23 47	0.12 1	0.12 2	0.18 52	0.12 16	0.14 1	0.13 27	0.08 103	0.06 73	0.07 16	0.05 10	0.07 39	0.06 20
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
StereoIM	0.14 9	0.13 141	0.26 19	0.19 28	0.14 171	0.16 7	0.13 4	0.25 13	0.21 28	0.13 3	0.14 14	0.14 25	0.11 10	0.17 11	0.17 96	0.08 103	0.07 162	0.08 69	0.06 25	0.07 39	0.06 20

AEACV	0.13 2	0.09 11	0.23 9	0.18 9	0.19 289	0.19 38	0.16 43	0.23 7	0.14 1	0.13 3	0.17 21	0.13 12	0.16 69	0.16 7	0.12 7	0.07 17	0.05 6	0.07 16	0.08 114	0.07 39	0.06 20

LoS_RVC	0.13 2	0.10 26	0.19 1	0.18 9	0.16 235	0.20 59	0.18 93	0.20 2	0.17 5	0.13 3	0.19 29	0.12 3	0.15 55	0.17 11	0.13 27	0.06 1	0.05 6	0.06 1	0.04 1	0.05 1	0.12 261

Selective-IGEV	0.12 1	0.09 11	0.22 7	0.19 28	0.10 22	0.15 4	0.14 14	0.27 24	0.15 2	0.13 3	0.14 14	0.13 12	0.08 1	0.21 44	0.12 7	0.06 1	0.05 6	0.07 16	0.06 25	0.06 6	0.05 1

EGLCR-Stereo	0.13 2	0.08 2	0.20 3	0.18 9	0.09 8	0.21 78	0.13 4	0.27 24	0.21 28	0.13 3	0.10 1	0.15 31	0.09 2	0.20 32	0.13 27	0.07 17	0.05 6	0.07 16	0.07 54	0.06 6	0.06 20

CroCo-Stereo Lap2	0.15 25	0.15 196	0.28 34	0.25 253	0.18 271	0.11 1	0.19 130	0.28 37	0.21 28	0.13 3	0.16 18	0.15 31	0.12 16	0.17 11	0.14 44	0.07 17	0.07 162	0.08 69	0.06 25	0.08 84	0.07 69

MGS-Stereo	0.14 9	0.11 66	0.32 65	0.19 28	0.11 45	0.18 16	0.17 64	0.20 2	0.22 35	0.14 9	0.24 64	0.15 31	0.10 4	0.18 20	0.12 7	0.07 17	0.06 73	0.07 16	0.06 25	0.10 195	0.06 20

CES	0.14 9	0.08 2	0.19 1	0.17 6	0.22 326	0.18 16	0.16 43	0.23 7	0.19 9	0.14 9	0.17 21	0.14 25	0.10 4	0.18 20	0.12 7	0.07 17	0.05 6	0.06 1	0.04 1	0.08 84	0.18 327

ProNet	0.14 9	0.12 85	0.25 16	0.19 28	0.11 45	0.19 38	0.19 130	0.27 24	0.20 18	0.14 9	0.13 6	0.13 12	0.12 16	0.24 63	0.12 7	0.06 1	0.05 6	0.07 16	0.06 25	0.07 39	0.07 69

sCroCo_RVC	0.18 59	0.14 171	0.49 232	0.27 304	0.18 271	0.22 99	0.17 64	0.27 24	0.23 47	0.14 9	0.22 52	0.17 45	0.14 47	0.21 44	0.15 56	0.10 213	0.11 294	0.09 124	0.09 189	0.09 146	0.09 168

MoCha-V2	0.13 2	0.08 2	0.26 19	0.23 177	0.09 8	0.16 7	0.15 27	0.26 16	0.16 3	0.15 13	0.15 16	0.13 12	0.14 47	0.20 32	0.11 1	0.06 1	0.07 162	0.06 1	0.06 25	0.06 6	0.05 1

MyStereo07	0.16 32	0.12 85	0.26 19	0.22 135	0.14 171	0.25 142	0.23 228	0.29 44	0.21 28	0.15 13	0.13 6	0.12 3	0.13 36	0.25 87	0.13 27	0.07 17	0.07 162	0.09 124	0.08 114	0.08 84	0.08 116

AE-Stereo	0.17 41	0.11 66	0.31 59	0.24 216	0.14 171	0.23 116	0.18 93	0.34 93	0.29 110	0.15 13	0.25 70	0.21 73	0.13 36	0.20 32	0.14 44	0.07 17	0.08 230	0.09 124	0.10 221	0.07 39	0.06 20

ff7	0.14 9	0.12 85	0.27 25	0.19 28	0.12 81	0.21 78	0.18 93	0.27 24	0.20 18	0.15 13	0.13 6	0.12 3	0.12 16	0.24 63	0.12 7	0.07 17	0.05 6	0.08 69	0.07 54	0.07 39	0.07 69

IGEVStereo-DCA	0.14 9	0.11 66	0.27 25	0.19 28	0.12 81	0.20 59	0.18 93	0.27 24	0.20 18	0.15 13	0.12 2	0.14 25	0.12 16	0.28 127	0.14 44	0.07 17	0.06 73	0.08 69	0.07 54	0.07 39	0.07 69

ffff	0.14 9	0.12 85	0.27 25	0.19 28	0.12 81	0.21 78	0.18 93	0.27 24	0.20 18	0.15 13	0.13 6	0.12 3	0.12 16	0.24 63	0.12 7	0.07 17	0.05 6	0.08 69	0.07 54	0.07 39	0.07 69

rrr	0.17 41	0.11 66	0.57 271	0.19 28	0.12 81	0.20 59	0.18 93	0.35 110	0.22 35	0.15 13	0.12 2	0.14 25	0.12 16	0.28 127	0.14 44	0.07 17	0.06 73	0.08 69	0.07 54	0.07 39	0.07 69

11t	0.14 9	0.12 85	0.27 25	0.19 28	0.12 81	0.21 78	0.18 93	0.27 24	0.20 18	0.15 13	0.13 6	0.12 3	0.12 16	0.24 63	0.12 7	0.07 17	0.05 6	0.08 69	0.07 54	0.07 39	0.07 69

MIF-Stereo	0.14 9	0.10 26	0.30 47	0.21 90	0.13 137	0.17 11	0.13 4	0.19 1	0.18 7	0.15 13	0.20 39	0.10 1	0.11 10	0.18 20	0.16 73	0.08 103	0.06 73	0.07 16	0.06 25	0.08 84	0.06 20

CAS	0.15 25	0.07 1	0.21 4	0.41 373	0.16 235	0.20 59	0.18 93	0.22 4	0.19 9	0.15 13	0.19 29	0.11 2	0.09 2	0.14 1	0.13 27	0.29 377	0.04 1	0.06 1	0.04 1	0.06 6	0.14 290

anonymousdsp	0.14 9	0.12 85	0.27 25	0.19 28	0.12 81	0.21 78	0.18 93	0.28 37	0.20 18	0.15 13	0.13 6	0.12 3	0.12 16	0.24 63	0.12 7	0.07 17	0.05 6	0.08 69	0.07 54	0.08 84	0.07 69

LoS	0.14 9	0.08 2	0.27 25	0.16 4	0.09 8	0.22 99	0.14 14	0.26 16	0.26 70	0.15 13	0.18 25	0.18 52	0.13 36	0.22 50	0.14 44	0.08 103	0.06 73	0.06 1	0.04 1	0.06 6	0.06 20

ccc-4	0.14 9	0.12 85	0.27 25	0.19 28	0.12 81	0.21 78	0.18 93	0.27 24	0.20 18	0.15 13	0.13 6	0.12 3	0.12 16	0.24 63	0.12 7	0.07 17	0.05 6	0.08 69	0.07 54	0.07 39	0.07 69

IGEV-Stereo	0.14 9	0.12 85	0.27 25	0.19 28	0.12 81	0.21 78	0.18 93	0.28 37	0.20 18	0.15 13	0.13 6	0.12 3	0.12 16	0.24 63	0.12 7	0.07 17	0.05 6	0.08 69	0.07 54	0.08 84	0.07 69
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
panet	0.13 2	0.08 2	0.21 4	0.15 2	0.07 1	0.21 78	0.12 1	0.24 12	0.24 57	0.16 27	0.21 47	0.15 31	0.13 36	0.18 20	0.13 27	0.08 103	0.05 6	0.06 1	0.04 1	0.06 6	0.05 1

test croco	0.17 41	0.13 141	0.43 189	0.21 90	0.13 137	0.16 7	0.17 64	0.27 24	0.22 35	0.16 27	0.26 76	0.13 12	0.16 69	0.27 115	0.16 73	0.08 103	0.06 73	0.10 188	0.07 54	0.10 195	0.07 69

DLNR_Zeroshot_test	10.44 424	12.10 432	19.93 432	106.08 443	23.66 440	0.14 3	0.13 4	3.22 420	0.17 5	0.16 27	0.23 54	0.16 40	0.10 4	0.31 157	0.15 56	2.36 420	0.06 73	0.07 16	0.07 54	39.70 441	0.06 20

test_xeample3	0.16 32	0.11 66	0.56 267	0.19 28	0.12 81	0.20 59	0.18 93	0.35 110	0.20 18	0.16 27	0.12 2	0.13 12	0.12 16	0.24 63	0.15 56	0.07 17	0.06 73	0.07 16	0.08 114	0.07 39	0.07 69

CREStereo	0.13 2	0.08 2	0.21 4	0.14 1	0.08 3	0.22 99	0.15 27	0.25 13	0.24 57	0.16 27	0.21 47	0.14 25	0.13 36	0.18 20	0.13 27	0.09 170	0.05 6	0.06 1	0.04 1	0.07 39	0.06 20
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
H2IRNET	0.18 59	0.13 141	0.35 92	0.21 90	0.12 81	0.20 59	0.15 27	0.27 24	0.30 119	0.17 32	0.31 119	0.25 117	0.20 135	0.24 63	0.18 110	0.07 17	0.06 73	0.09 124	0.10 221	0.09 146	0.06 20

ACVNet-DCA	0.18 59	0.14 171	0.38 134	0.23 177	0.11 45	0.31 227	0.19 130	0.41 169	0.27 79	0.17 32	0.19 29	0.13 12	0.18 114	0.28 127	0.11 1	0.08 103	0.05 6	0.08 69	0.06 25	0.09 146	0.09 168

xx1	0.20 109	0.14 171	0.38 134	0.23 177	0.11 45	0.31 227	0.19 130	0.35 110	0.47 279	0.17 32	0.19 29	0.28 160	0.24 176	0.28 127	0.11 1	0.08 103	0.05 6	0.10 188	0.09 189	0.09 146	0.09 168

1test111	0.19 96	0.14 171	0.38 134	0.23 177	0.11 45	0.31 227	0.19 130	0.41 169	0.27 79	0.17 32	0.19 29	0.13 12	0.18 114	0.34 175	0.22 181	0.08 103	0.05 6	0.08 69	0.06 25	0.09 146	0.09 168

cc1	0.18 59	0.14 171	0.38 134	0.23 177	0.11 45	0.31 227	0.19 130	0.35 110	0.47 279	0.17 32	0.19 29	0.13 12	0.18 114	0.28 127	0.11 1	0.08 103	0.05 6	0.08 69	0.06 25	0.08 84	0.08 116

tt1	0.18 59	0.14 171	0.35 92	0.23 177	0.11 45	0.30 216	0.19 130	0.35 110	0.44 248	0.17 32	0.19 29	0.13 12	0.16 69	0.27 115	0.11 1	0.08 103	0.05 6	0.08 69	0.06 25	0.08 84	0.08 116

MIF-Stereo (partial)	0.16 32	0.10 26	0.34 84	0.21 90	0.15 212	0.15 4	0.13 4	0.28 37	0.25 63	0.17 32	0.26 76	0.15 31	0.16 69	0.25 87	0.17 96	0.09 170	0.06 73	0.10 188	0.08 114	0.09 146	0.08 116

Selective-RAFT	0.17 41	0.12 85	0.30 47	0.24 216	0.10 22	0.29 199	0.15 27	0.32 73	0.31 130	0.17 32	0.17 21	0.21 73	0.18 114	0.28 127	0.17 96	0.07 17	0.06 73	0.07 16	0.07 54	0.08 84	0.06 20

GLC_STEREO	0.15 25	0.10 26	0.24 12	0.21 90	0.09 8	0.17 11	0.15 27	0.23 7	0.27 79	0.17 32	0.20 39	0.17 45	0.11 10	0.23 57	0.16 73	0.07 17	0.09 258	0.09 124	0.08 114	0.07 39	0.06 20

sAnonymous2	0.20 109	0.21 279	0.58 275	0.24 216	0.17 251	0.22 99	0.19 130	0.34 93	0.28 92	0.17 32	0.19 29	0.17 45	0.16 69	0.17 11	0.14 44	0.10 213	0.07 162	0.09 124	0.08 114	0.23 354	0.17 314

CroCo_RVC	0.20 109	0.21 279	0.58 275	0.24 216	0.17 251	0.22 99	0.19 130	0.34 93	0.28 92	0.17 32	0.19 29	0.17 45	0.16 69	0.17 11	0.14 44	0.10 213	0.07 162	0.09 124	0.08 114	0.23 354	0.17 314

PMTNet	0.15 25	0.08 2	0.23 9	0.15 2	0.09 8	0.23 116	0.16 43	0.25 13	0.23 47	0.17 32	0.21 47	0.16 40	0.14 47	0.22 50	0.13 27	0.29 377	0.05 6	0.06 1	0.04 1	0.07 39	0.06 20

MC-Stereo	0.14 9	0.09 11	0.25 16	0.21 90	0.09 8	0.18 16	0.16 43	0.23 7	0.19 9	0.18 44	0.23 54	0.16 40	0.13 36	0.22 50	0.13 27	0.07 17	0.05 6	0.07 16	0.07 54	0.06 6	0.05 1

Anonymous	0.20 109	0.14 171	0.47 218	0.27 304	0.20 303	0.25 142	0.25 264	0.32 73	0.26 70	0.18 44	0.18 25	0.15 31	0.19 127	0.24 63	0.18 110	0.10 213	0.09 258	0.09 124	0.09 189	0.15 296	0.13 273

CAS++	0.16 32	0.12 85	0.27 25	0.18 9	0.12 81	0.17 11	0.15 27	0.42 181	0.24 57	0.19 46	0.18 25	0.13 12	0.10 4	0.21 44	0.12 7	0.12 267	0.10 276	0.11 236	0.08 114	0.10 195	0.09 168
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
StereoVision	0.22 149	0.18 242	0.37 115	0.27 304	0.17 251	0.23 116	0.22 207	0.38 141	0.31 130	0.20 47	0.51 291	0.22 80	0.16 69	0.28 127	0.18 110	0.11 240	0.12 311	0.13 289	0.13 306	0.10 195	0.07 69

EKT-Stereo	0.38 316	0.12 85	0.38 134	0.42 374	3.88 421	0.21 78	0.17 64	0.35 110	0.28 92	0.20 47	0.20 39	0.23 99	0.15 55	0.28 127	0.16 73	0.09 170	0.07 162	0.09 124	0.07 54	0.09 146	0.09 168

HH	0.18 59	0.12 85	0.55 263	0.22 135	0.12 81	0.18 16	0.18 93	0.34 93	0.19 9	0.20 47	0.24 64	0.34 206	0.18 114	0.29 140	0.12 7	0.07 17	0.05 6	0.07 16	0.07 54	0.07 39	0.06 20

HanStereo	0.18 59	0.12 85	0.55 263	0.22 135	0.12 81	0.18 16	0.18 93	0.34 93	0.19 9	0.20 47	0.24 64	0.34 206	0.18 114	0.29 140	0.12 7	0.07 17	0.05 6	0.07 16	0.07 54	0.07 39	0.06 20

RCA-Stereo	0.16 32	0.09 11	0.25 16	0.20 61	0.10 22	0.19 38	0.17 64	0.36 129	0.35 162	0.20 47	0.25 70	0.17 45	0.17 92	0.18 20	0.14 44	0.07 17	0.05 6	0.07 16	0.06 25	0.06 6	0.05 1

TRStereo	0.19 96	0.17 230	0.47 218	0.23 177	0.19 289	0.19 38	0.16 43	0.52 269	0.28 92	0.20 47	0.19 29	0.21 73	0.13 36	0.24 63	0.13 27	0.09 170	0.06 73	0.09 124	0.11 256	0.06 6	0.06 20

test-1	0.17 41	0.11 66	0.40 150	0.23 177	0.13 137	0.22 99	0.23 228	0.34 93	0.26 70	0.20 47	0.24 64	0.22 80	0.14 47	0.16 7	0.20 146	0.07 17	0.06 73	0.08 69	0.07 54	0.06 6	0.08 116

iRaftStereo_RVC	0.16 32	0.12 85	0.26 19	0.21 90	0.11 45	0.20 59	0.17 64	0.32 73	0.23 47	0.20 47	0.25 70	0.18 52	0.12 16	0.20 32	0.15 56	0.07 17	0.05 6	0.09 124	0.09 189	0.08 84	0.07 69

XX-Stereo	0.21 123	0.10 26	0.83 339	0.26 281	0.17 251	0.23 116	0.13 4	0.40 159	0.18 7	0.20 47	0.41 212	0.31 185	0.10 4	0.32 163	0.12 7	0.08 103	0.06 73	0.08 69	0.08 114	0.07 39	0.05 1

riskmin	0.18 59	0.09 11	0.34 84	0.18 9	0.12 81	0.24 131	0.16 43	0.34 93	0.28 92	0.21 56	0.23 54	0.33 200	0.24 176	0.23 57	0.17 96	0.09 170	0.06 73	0.09 124	0.06 25	0.10 195	0.10 214

CREStereo++_RVC	0.15 25	0.08 2	0.26 19	0.17 6	0.11 45	0.18 16	0.13 4	0.22 4	0.30 119	0.21 56	0.30 105	0.13 12	0.11 10	0.16 7	0.15 56	0.07 17	0.04 1	0.06 1	0.15 325	0.06 6	0.05 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
raft+_RVC	0.18 59	0.14 171	0.32 65	0.21 90	0.15 212	0.21 78	0.16 43	0.38 141	0.34 156	0.21 56	0.28 85	0.20 65	0.15 55	0.24 63	0.19 135	0.08 103	0.06 73	0.08 69	0.07 54	0.07 39	0.08 116

RALCasStereoNet	0.18 59	0.15 196	0.33 79	0.21 90	0.14 171	0.21 78	0.18 93	0.31 65	0.25 63	0.21 56	0.29 94	0.22 80	0.15 55	0.27 115	0.17 96	0.08 103	0.10 276	0.07 16	0.06 25	0.09 146	0.09 168

CASnet	0.14 9	0.12 85	0.22 7	0.22 135	0.08 3	0.16 7	0.15 27	0.27 24	0.25 63	0.22 60	0.20 39	0.15 31	0.11 10	0.17 11	0.13 27	0.07 17	0.05 6	0.11 236	0.09 189	0.08 84	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
DCRE	0.20 109	0.13 141	0.40 150	0.21 90	0.15 212	0.20 59	0.19 130	0.30 59	0.27 79	0.22 60	0.80 363	0.23 99	0.16 69	0.23 57	0.15 56	0.07 17	0.07 162	0.07 16	0.08 114	0.07 39	0.06 20

XX-TBD	0.15 25	0.18 242	0.28 34	0.22 135	0.10 22	0.22 99	0.15 27	0.22 4	0.27 79	0.22 60	0.26 76	0.14 25	0.12 16	0.16 7	0.13 27	0.08 103	0.05 6	0.06 1	0.04 1	0.07 39	0.06 20

MSKI-zero shot	0.17 41	0.09 11	0.43 189	0.20 61	0.11 45	0.21 78	0.15 27	0.32 73	0.21 28	0.23 63	0.24 64	0.23 99	0.10 4	0.31 157	0.13 27	0.07 17	0.06 73	0.07 16	0.06 25	0.06 6	0.06 20

RAFT-Test	0.17 41	0.10 26	0.38 134	0.19 28	0.12 81	0.25 142	0.17 64	0.33 87	0.23 47	0.23 63	0.29 94	0.27 145	0.14 47	0.20 32	0.14 44	0.07 17	0.06 73	0.07 16	0.07 54	0.06 6	0.06 20

4D-IteraStereo	0.17 41	0.16 214	0.50 242	0.21 90	0.14 171	0.19 38	0.17 64	0.28 37	0.28 92	0.23 63	0.20 39	0.20 65	0.11 10	0.19 28	0.14 44	0.06 1	0.04 1	0.10 188	0.08 114	0.08 84	0.06 20

anonymousdsp2	0.17 41	0.10 26	0.28 34	0.20 61	0.11 45	0.25 142	0.17 64	0.41 169	0.31 130	0.23 63	0.23 54	0.22 80	0.15 55	0.25 87	0.15 56	0.07 17	0.05 6	0.07 16	0.05 10	0.08 84	0.07 69

knoymous	0.17 41	0.09 11	0.32 65	0.17 6	0.11 45	0.21 78	0.17 64	0.32 73	0.23 47	0.23 63	0.28 85	0.27 145	0.16 69	0.23 57	0.16 73	0.09 170	0.06 73	0.09 124	0.06 25	0.09 146	0.09 168

cross-raft	0.17 41	0.12 85	0.41 172	0.23 177	0.10 22	0.20 59	0.24 250	0.33 87	0.23 47	0.23 63	0.28 85	0.29 167	0.15 55	0.17 11	0.15 56	0.06 1	0.05 6	0.07 16	0.07 54	0.06 6	0.05 1

rafts_anoy	0.18 59	0.15 196	0.35 92	0.22 135	0.14 171	0.19 38	0.17 64	0.32 73	0.30 119	0.23 63	0.25 70	0.20 65	0.16 69	0.22 50	0.19 135	0.08 103	0.07 162	0.10 188	0.12 288	0.09 146	0.08 116

Anonymous3	0.23 166	0.18 242	0.63 295	0.27 304	0.18 271	0.41 298	0.23 228	0.43 192	0.35 162	0.23 63	0.27 81	0.20 65	0.18 114	0.27 115	0.18 110	0.12 267	0.11 294	0.10 188	0.10 221	0.11 233	0.12 261

s12784h	0.17 41	0.09 11	0.26 19	0.18 9	0.07 1	0.32 235	0.19 130	0.37 135	0.32 138	0.23 63	0.25 70	0.18 52	0.17 92	0.25 87	0.16 73	0.07 17	0.05 6	0.07 16	0.05 10	0.06 6	0.05 1

TestStereo	0.21 123	0.19 258	0.40 150	0.25 253	0.10 22	0.22 99	0.21 191	0.31 65	0.31 130	0.23 63	0.34 148	0.22 80	0.18 114	0.62 282	0.18 110	0.08 103	0.06 73	0.10 188	0.07 54	0.11 233	0.06 20

111	0.20 109	0.17 230	0.40 150	0.18 9	0.09 8	0.24 131	0.17 64	0.41 169	0.45 260	0.23 63	0.29 94	0.29 167	0.21 141	0.24 63	0.18 110	0.07 17	0.05 6	0.07 16	0.06 25	0.07 39	0.08 116

CFNet-RSSM	0.17 41	0.10 26	0.40 150	0.20 61	0.11 45	0.20 59	0.15 27	0.36 129	0.30 119	0.23 63	0.21 47	0.26 137	0.15 55	0.20 32	0.13 27	0.07 17	0.05 6	0.07 16	0.07 54	0.06 6	0.05 1

Gwc-CoAtRS	0.17 41	0.10 26	0.37 115	0.20 61	0.12 81	0.19 38	0.15 27	0.32 73	0.28 92	0.23 63	0.23 54	0.27 145	0.15 55	0.20 32	0.13 27	0.07 17	0.05 6	0.07 16	0.07 54	0.06 6	0.06 20

Any-RAFT	0.17 41	0.08 2	0.31 59	0.19 28	0.10 22	0.29 199	0.16 43	0.42 181	0.30 119	0.24 76	0.27 81	0.27 145	0.16 69	0.21 44	0.12 7	0.08 103	0.05 6	0.06 1	0.05 10	0.07 39	0.06 20

LL-Strereo2	0.18 59	0.18 242	0.39 145	0.22 135	0.12 81	0.24 131	0.13 4	0.31 65	0.23 47	0.24 76	0.20 39	0.24 110	0.12 16	0.26 100	0.15 56	0.06 1	0.06 73	0.12 270	0.09 189	0.08 84	0.07 69

qqq	0.20 109	0.12 85	0.31 59	0.20 61	0.11 45	0.23 116	0.19 130	0.41 169	0.27 79	0.24 76	0.28 85	0.28 160	0.24 176	0.34 175	0.22 181	0.08 103	0.07 162	0.10 188	0.09 189	0.09 146	0.09 168

RAFT+CT+SA	0.21 123	0.18 242	0.33 79	0.25 253	0.18 271	0.23 116	0.29 297	0.40 159	0.36 172	0.24 76	0.38 184	0.18 52	0.16 69	0.32 163	0.16 73	0.07 17	0.05 6	0.09 124	0.12 288	0.09 146	0.09 168

test_4	0.18 59	0.12 85	0.34 84	0.23 177	0.12 81	0.18 16	0.22 207	0.26 16	0.24 57	0.24 76	0.47 276	0.22 80	0.13 36	0.24 63	0.16 73	0.06 1	0.05 6	0.09 124	0.09 189	0.07 39	0.05 1

TANstereo	0.15 25	0.09 11	0.28 34	0.16 4	0.08 3	0.25 142	0.14 14	0.23 7	0.28 92	0.24 76	0.30 105	0.16 40	0.12 16	0.17 11	0.13 27	0.08 103	0.07 162	0.06 1	0.05 10	0.06 6	0.07 69

11t1	0.18 59	0.10 26	0.30 47	0.20 61	0.11 45	0.27 167	0.17 64	0.35 110	0.23 47	0.25 82	0.23 54	0.23 99	0.23 161	0.25 87	0.18 110	0.09 170	0.07 162	0.07 16	0.06 25	0.09 146	0.09 168

x	0.19 96	0.11 66	0.29 41	0.20 61	0.11 45	0.26 160	0.18 93	0.41 169	0.29 110	0.25 82	0.29 94	0.28 160	0.24 176	0.26 100	0.23 195	0.09 170	0.07 162	0.08 69	0.07 54	0.09 146	0.08 116

test_1	0.16 32	0.09 11	0.31 59	0.21 90	0.11 45	0.18 16	0.16 43	0.30 59	0.27 79	0.25 82	0.16 18	0.22 80	0.12 16	0.26 100	0.18 110	0.06 1	0.04 1	0.08 69	0.08 114	0.06 6	0.06 20

test_3	0.18 59	0.11 66	0.32 65	0.24 216	0.11 45	0.22 99	0.25 264	0.31 65	0.31 130	0.25 82	0.18 25	0.23 99	0.13 36	0.25 87	0.19 135	0.06 1	0.05 6	0.09 124	0.10 221	0.07 39	0.06 20

GANet-ADL	0.21 123	0.12 85	0.45 205	0.23 177	0.14 171	0.29 199	0.19 130	0.46 214	0.35 162	0.25 82	0.32 123	0.32 193	0.19 127	0.24 63	0.20 146	0.10 213	0.07 162	0.07 16	0.06 25	0.09 146	0.10 214

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 41	0.14 171	0.32 65	0.20 61	0.09 8	0.19 38	0.17 64	0.32 73	0.30 119	0.25 82	0.33 142	0.20 65	0.17 92	0.19 28	0.15 56	0.06 1	0.05 6	0.07 16	0.07 54	0.07 39	0.05 1

AFF-stereo	0.18 59	0.15 196	0.32 65	0.21 90	0.10 22	0.18 16	0.18 93	0.33 87	0.27 79	0.25 82	0.37 174	0.25 117	0.17 92	0.24 63	0.15 56	0.06 1	0.05 6	0.08 69	0.08 114	0.07 39	0.05 1

GMStereo	0.19 96	0.25 305	0.40 150	0.21 90	0.12 81	0.22 99	0.19 130	0.29 44	0.40 213	0.25 82	0.23 54	0.16 40	0.15 55	0.25 87	0.19 135	0.09 170	0.06 73	0.08 69	0.08 114	0.10 195	0.08 116
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
EAI-Stereo	0.21 123	0.10 26	0.33 79	0.21 90	0.12 81	0.30 216	0.46 364	0.46 214	0.20 18	0.25 82	0.50 285	0.17 45	0.16 69	0.24 63	0.23 195	0.07 17	0.06 73	0.07 16	0.10 221	0.06 6	0.07 69

test-3	0.16 32	0.09 11	0.31 59	0.21 90	0.11 45	0.18 16	0.16 43	0.30 59	0.27 79	0.26 91	0.16 18	0.22 80	0.12 16	0.26 100	0.18 110	0.06 1	0.04 1	0.08 69	0.08 114	0.06 6	0.06 20

NRIStereo	0.18 59	0.11 66	0.35 92	0.23 177	0.11 45	0.24 131	0.20 168	0.29 44	0.26 70	0.26 91	0.25 70	0.25 117	0.18 114	0.34 175	0.18 110	0.07 17	0.06 73	0.09 124	0.07 54	0.09 146	0.08 116

AnonymousM	0.17 41	0.19 258	0.24 12	0.18 9	0.10 22	0.18 16	0.17 64	0.30 59	0.23 47	0.26 91	0.20 39	0.18 52	0.14 47	0.19 28	0.14 44	0.09 170	0.06 73	0.38 380	0.15 325	0.06 6	0.05 1

raftrobust	0.16 32	0.13 141	0.29 41	0.22 135	0.15 212	0.19 38	0.13 4	0.32 73	0.26 70	0.26 91	0.20 39	0.19 63	0.17 92	0.21 44	0.15 56	0.08 103	0.06 73	0.07 16	0.06 25	0.06 6	0.07 69

MIM_Stereo	0.18 59	0.12 85	0.38 134	0.20 61	0.11 45	0.17 11	0.14 14	0.35 110	0.25 63	0.27 95	0.35 155	0.23 99	0.13 36	0.27 115	0.16 73	0.06 1	0.07 162	0.08 69	0.08 114	0.08 84	0.06 20

ToySt	0.24 189	0.16 214	0.48 227	0.21 90	0.13 137	0.29 199	0.29 297	0.39 152	0.39 200	0.27 95	0.35 155	0.39 246	0.31 264	0.31 157	0.29 242	0.08 103	0.09 258	0.10 188	0.11 256	0.11 233	0.10 214

SA	0.22 149	0.16 214	0.36 110	0.23 177	0.13 137	0.24 131	0.23 228	0.45 204	0.40 213	0.27 95	0.44 247	0.23 99	0.23 161	0.33 169	0.17 96	0.07 17	0.06 73	0.10 188	0.11 256	0.08 84	0.06 20

GwcNet-ADL	0.22 149	0.14 171	0.58 275	0.24 216	0.13 137	0.22 99	0.23 228	0.49 238	0.40 213	0.27 95	0.29 94	0.30 177	0.20 135	0.26 100	0.23 195	0.09 170	0.07 162	0.07 16	0.07 54	0.09 146	0.09 168

PSMNet-ADL	0.25 211	0.15 196	0.32 65	0.26 281	0.14 171	0.31 227	0.22 207	0.44 196	0.36 172	0.27 95	0.33 142	0.41 262	0.28 231	0.61 274	0.29 242	0.11 240	0.09 258	0.09 124	0.11 256	0.10 195	0.10 214

DeepStereo_RVC	0.18 59	0.11 66	0.40 150	0.21 90	0.11 45	0.19 38	0.16 43	0.28 37	0.22 35	0.27 95	0.27 81	0.23 99	0.28 231	0.24 63	0.18 110	0.08 103	0.06 73	0.09 124	0.07 54	0.09 146	0.10 214

RAFT-345	0.21 123	0.10 26	0.46 211	0.22 135	0.11 45	0.20 59	0.16 43	0.26 16	0.25 63	0.27 95	0.66 342	0.21 73	0.16 69	0.55 246	0.21 167	0.07 17	0.06 73	0.08 69	0.07 54	0.06 6	0.06 20

CRE-IMP	0.18 59	0.12 85	0.37 115	0.22 135	0.11 45	0.24 131	0.17 64	0.29 44	0.21 28	0.27 95	0.26 76	0.24 110	0.17 92	0.23 57	0.18 110	0.08 103	0.05 6	0.10 188	0.07 54	0.10 195	0.10 214

DIP-Stereo	0.18 59	0.12 85	0.33 79	0.20 61	0.13 137	0.28 180	0.12 1	0.42 181	0.25 63	0.27 95	0.32 123	0.21 73	0.17 92	0.25 87	0.20 146	0.07 17	0.06 73	0.08 69	0.06 25	0.07 39	0.08 116
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MyStereo8	0.22 149	0.15 196	0.63 295	0.21 90	0.17 251	0.31 227	0.16 43	0.36 129	0.32 138	0.28 104	0.36 165	0.25 117	0.18 114	0.25 87	0.28 232	0.08 103	0.07 162	0.08 69	0.07 54	0.10 195	0.12 261

MyStereo04	0.23 166	0.12 85	0.55 263	0.22 135	0.14 171	0.25 142	0.23 228	0.49 238	0.52 314	0.28 104	0.23 54	0.27 145	0.23 161	0.30 152	0.22 181	0.07 17	0.07 162	0.09 124	0.08 114	0.08 84	0.08 116

IGEV_Zeroshot_test	0.18 59	0.10 26	0.65 301	0.20 61	0.12 81	0.19 38	0.15 27	0.34 93	0.19 9	0.28 104	0.22 52	0.27 145	0.13 36	0.23 57	0.18 110	0.07 17	0.06 73	0.08 69	0.08 114	0.07 39	0.06 20

iRaft-Stereo_5w	0.23 166	0.18 242	0.44 195	0.22 135	0.13 137	0.19 38	0.19 130	0.37 135	0.32 138	0.28 104	0.37 174	0.34 206	0.23 161	0.65 295	0.27 229	0.06 1	0.06 73	0.08 69	0.07 54	0.09 146	0.08 116

IPLGR	0.21 123	0.13 141	0.61 284	0.21 90	0.11 45	0.25 142	0.18 93	0.41 169	0.37 181	0.28 104	0.27 81	0.21 73	0.19 127	0.37 190	0.18 110	0.07 17	0.06 73	0.08 69	0.07 54	0.07 39	0.06 20

LCNet	0.21 123	0.11 66	0.29 41	0.25 253	0.12 81	0.23 116	0.19 130	0.34 93	0.26 70	0.28 104	0.35 155	0.26 137	0.30 253	0.35 184	0.17 96	0.07 17	0.05 6	0.09 124	0.10 221	0.13 272	0.22 356

Patchmatch Stereo++	0.18 59	0.12 85	0.37 115	0.22 135	0.10 22	0.18 16	0.14 14	0.29 44	0.22 35	0.28 104	0.29 94	0.25 117	0.17 92	0.26 100	0.16 73	0.08 103	0.06 73	0.10 188	0.08 114	0.10 195	0.08 116
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
NF-Stereo	0.20 109	0.10 26	0.35 92	0.24 216	0.12 81	0.21 78	0.18 93	0.38 141	0.32 138	0.28 104	0.30 105	0.22 80	0.16 69	0.51 230	0.20 146	0.08 103	0.06 73	0.09 124	0.08 114	0.08 84	0.13 273

OCTAStereo	0.20 109	0.10 26	0.35 92	0.24 216	0.12 81	0.21 78	0.18 93	0.38 141	0.32 138	0.28 104	0.30 105	0.22 80	0.16 69	0.51 230	0.20 146	0.08 103	0.06 73	0.09 124	0.08 114	0.08 84	0.13 273

PSM-adaLoss	0.18 59	0.12 85	0.37 115	0.22 135	0.10 22	0.18 16	0.16 43	0.29 44	0.22 35	0.28 104	0.29 94	0.25 117	0.18 114	0.24 63	0.16 73	0.08 103	0.06 73	0.10 188	0.08 114	0.10 195	0.08 116

ROB_FTStereo_v2	0.18 59	0.12 85	0.37 115	0.22 135	0.10 22	0.18 16	0.16 43	0.29 44	0.22 35	0.28 104	0.29 94	0.25 117	0.17 92	0.24 63	0.16 73	0.08 103	0.06 73	0.10 188	0.08 114	0.10 195	0.08 116

ROB_FTStereo	0.18 59	0.12 85	0.37 115	0.22 135	0.10 22	0.18 16	0.14 14	0.29 44	0.22 35	0.28 104	0.28 85	0.25 117	0.17 92	0.24 63	0.16 73	0.08 103	0.06 73	0.10 188	0.08 114	0.10 195	0.08 116

HUI-Stereo	0.18 59	0.12 85	0.37 115	0.22 135	0.10 22	0.18 16	0.14 14	0.29 44	0.22 35	0.28 104	0.28 85	0.25 117	0.17 92	0.22 50	0.16 73	0.08 103	0.06 73	0.10 188	0.08 114	0.10 195	0.08 116

ASMatch	0.23 166	0.11 66	0.51 248	0.24 216	0.14 171	0.19 38	0.17 64	0.31 65	0.28 92	0.28 104	0.68 346	0.27 145	0.26 200	0.50 225	0.22 181	0.07 17	0.06 73	0.08 69	0.07 54	0.06 6	0.11 239

RE-Stereo	0.20 109	0.10 26	0.35 92	0.24 216	0.12 81	0.21 78	0.18 93	0.38 141	0.32 138	0.28 104	0.30 105	0.22 80	0.16 69	0.51 230	0.20 146	0.08 103	0.06 73	0.09 124	0.08 114	0.08 84	0.13 273

TVStereo	0.20 109	0.10 26	0.35 92	0.24 216	0.12 81	0.21 78	0.18 93	0.38 141	0.32 138	0.28 104	0.30 105	0.22 80	0.16 69	0.51 230	0.20 146	0.08 103	0.06 73	0.09 124	0.08 114	0.08 84	0.13 273

iGMRVC	0.18 59	0.12 85	0.37 115	0.22 135	0.10 22	0.18 16	0.15 27	0.29 44	0.22 35	0.28 104	0.29 94	0.25 117	0.17 92	0.27 115	0.17 96	0.08 103	0.06 73	0.10 188	0.08 114	0.10 195	0.08 116

iRAFT	0.18 59	0.12 85	0.37 115	0.22 135	0.10 22	0.18 16	0.14 14	0.29 44	0.22 35	0.28 104	0.29 94	0.25 117	0.17 92	0.26 100	0.16 73	0.08 103	0.06 73	0.10 188	0.08 114	0.10 195	0.08 116

RAFT-IKP	0.18 59	0.12 85	0.37 115	0.22 135	0.10 22	0.18 16	0.15 27	0.29 44	0.22 35	0.28 104	0.29 94	0.25 117	0.18 114	0.25 87	0.16 73	0.08 103	0.06 73	0.10 188	0.08 114	0.10 195	0.08 116

RALAANet	0.19 96	0.18 242	0.37 115	0.23 177	0.14 171	0.23 116	0.13 4	0.37 135	0.29 110	0.28 104	0.26 76	0.25 117	0.15 55	0.26 100	0.18 110	0.08 103	0.06 73	0.09 124	0.08 114	0.09 146	0.06 20

RAFT + AFF	0.27 228	0.23 298	0.50 242	0.25 253	0.17 251	0.30 216	0.33 325	0.52 269	0.40 213	0.28 104	0.30 105	0.30 177	0.31 264	0.62 282	0.24 204	0.09 170	0.10 276	0.11 236	0.10 221	0.11 233	0.11 239

ACVNet	0.23 166	0.13 141	0.35 92	0.18 9	0.15 212	0.27 167	0.23 228	0.39 152	0.44 248	0.28 104	0.41 212	0.38 234	0.26 200	0.27 115	0.32 257	0.08 103	0.07 162	0.08 69	0.07 54	0.10 195	0.07 69

CFNet-ft	0.24 189	0.15 196	0.35 92	0.18 9	0.15 212	0.30 216	0.21 191	0.39 152	0.36 172	0.28 104	0.40 204	0.43 272	0.25 191	0.47 216	0.24 204	0.12 267	0.07 162	0.12 270	0.11 256	0.12 259	0.09 168

CFNet_RVC	0.24 189	0.15 196	0.35 92	0.18 9	0.15 212	0.30 216	0.21 191	0.39 152	0.36 172	0.28 104	0.40 204	0.43 272	0.25 191	0.47 216	0.24 204	0.12 267	0.07 162	0.12 270	0.11 256	0.12 259	0.09 168

NVstereo2D	0.31 270	0.16 214	0.54 258	0.24 216	0.22 326	0.42 305	0.28 293	0.58 325	0.56 330	0.28 104	0.38 184	0.40 259	0.30 253	0.71 310	0.28 232	0.13 284	0.08 230	0.13 289	0.10 221	0.19 334	0.16 306

CoDeX	0.23 166	0.12 85	0.46 211	0.21 90	0.14 171	0.29 199	0.21 191	0.53 280	0.41 224	0.29 129	0.35 155	0.29 167	0.22 152	0.48 218	0.19 135	0.09 170	0.06 73	0.08 69	0.07 54	0.08 84	0.07 69

mmm	0.21 123	0.12 85	0.31 59	0.22 135	0.12 81	0.28 180	0.21 191	0.41 169	0.27 79	0.29 129	0.38 184	0.29 167	0.24 176	0.29 140	0.22 181	0.09 170	0.07 162	0.11 236	0.09 189	0.10 195	0.09 168

PCWNet_CMD	0.23 166	0.13 141	0.48 227	0.20 61	0.13 137	0.28 180	0.16 43	0.46 214	0.46 274	0.29 129	0.36 165	0.37 229	0.24 176	0.28 127	0.20 146	0.09 170	0.06 73	0.10 188	0.08 114	0.11 233	0.09 168

TestStereo1	0.21 123	0.16 214	0.32 65	0.26 281	0.13 137	0.26 160	0.27 280	0.40 159	0.36 172	0.29 129	0.39 196	0.22 80	0.21 141	0.33 169	0.17 96	0.07 17	0.06 73	0.09 124	0.08 114	0.08 84	0.07 69

DCANet-4	0.19 96	0.10 26	0.52 252	0.19 28	0.09 8	0.19 38	0.18 93	0.36 129	0.39 200	0.29 129	0.30 105	0.17 45	0.22 152	0.20 32	0.18 110	0.07 17	0.05 6	0.07 16	0.05 10	0.05 1	0.07 69

fff	0.19 96	0.13 141	0.40 150	0.18 9	0.09 8	0.19 38	0.18 93	0.35 110	0.43 234	0.29 129	0.30 105	0.18 52	0.28 231	0.20 32	0.18 110	0.07 17	0.05 6	0.07 16	0.05 10	0.05 1	0.07 69

ADStereo(finetuned)	0.19 96	0.13 141	0.49 232	0.19 28	0.09 8	0.19 38	0.18 93	0.34 93	0.39 200	0.29 129	0.31 119	0.18 52	0.31 264	0.21 44	0.19 135	0.07 17	0.05 6	0.07 16	0.05 10	0.06 6	0.07 69

test_5	0.23 166	0.19 258	0.38 134	0.26 281	0.18 271	0.25 142	0.29 297	0.40 159	0.37 181	0.29 129	0.40 204	0.25 117	0.22 152	0.34 175	0.18 110	0.07 17	0.05 6	0.09 124	0.09 189	0.10 195	0.10 214

SA-5K	0.21 123	0.16 214	0.32 65	0.26 281	0.13 137	0.26 160	0.27 280	0.40 159	0.36 172	0.29 129	0.39 196	0.22 80	0.21 141	0.33 169	0.17 96	0.07 17	0.06 73	0.09 124	0.08 114	0.08 84	0.07 69

iRaft-Stereo_20w	0.19 96	0.10 26	0.46 211	0.19 28	0.13 137	0.25 142	0.19 130	0.52 269	0.19 9	0.29 129	0.21 47	0.22 80	0.20 135	0.28 127	0.18 110	0.07 17	0.06 73	0.07 16	0.08 114	0.08 84	0.08 116

UDGNet	0.23 166	0.31 344	0.38 134	0.24 216	0.14 171	0.24 131	0.18 93	0.32 73	0.43 234	0.29 129	0.28 85	0.24 110	0.19 127	0.29 140	0.20 146	0.15 318	0.07 162	0.21 354	0.11 256	0.14 284	0.10 214

dd	0.22 149	0.26 316	0.40 150	0.22 135	0.12 81	0.25 142	0.21 191	0.32 73	0.44 248	0.29 129	0.28 85	0.25 117	0.16 69	0.30 152	0.25 213	0.12 267	0.07 162	0.10 188	0.08 114	0.11 233	0.09 168

PSM-softLoss	0.21 123	0.10 26	0.39 145	0.24 216	0.12 81	0.20 59	0.18 93	0.38 141	0.26 70	0.29 129	0.32 123	0.24 110	0.16 69	0.52 236	0.20 146	0.09 170	0.06 73	0.10 188	0.09 189	0.08 84	0.12 261

KMStereo	0.21 123	0.10 26	0.39 145	0.24 216	0.12 81	0.20 59	0.18 93	0.38 141	0.26 70	0.29 129	0.32 123	0.24 110	0.16 69	0.52 236	0.20 146	0.09 170	0.06 73	0.10 188	0.09 189	0.08 84	0.12 261

ICVP	0.23 166	0.13 141	0.44 195	0.26 281	0.14 171	0.29 199	0.25 264	0.45 204	0.33 149	0.29 129	0.43 238	0.35 220	0.25 191	0.26 100	0.23 195	0.12 267	0.09 258	0.09 124	0.08 114	0.09 146	0.10 214
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
CFNet_pseudo	0.23 166	0.13 141	0.47 218	0.19 28	0.13 137	0.26 160	0.16 43	0.44 196	0.44 248	0.29 129	0.37 174	0.38 234	0.23 161	0.29 140	0.21 167	0.09 170	0.06 73	0.11 236	0.08 114	0.11 233	0.09 168

DCANet	0.18 59	0.13 141	0.40 150	0.19 28	0.09 8	0.19 38	0.18 93	0.34 93	0.39 200	0.29 129	0.31 119	0.18 52	0.23 161	0.20 32	0.19 135	0.07 17	0.05 6	0.07 16	0.05 10	0.06 6	0.07 69

csc	0.19 96	0.13 141	0.40 150	0.18 9	0.09 8	0.19 38	0.18 93	0.35 110	0.43 234	0.29 129	0.30 105	0.18 52	0.28 231	0.20 32	0.18 110	0.07 17	0.05 6	0.07 16	0.05 10	0.05 1	0.07 69

cscssc	0.19 96	0.13 141	0.40 150	0.18 9	0.09 8	0.19 38	0.18 93	0.35 110	0.43 234	0.29 129	0.30 105	0.18 52	0.28 231	0.20 32	0.18 110	0.07 17	0.05 6	0.07 16	0.05 10	0.05 1	0.07 69

xxxx	0.34 292	0.10 26	0.29 41	0.19 28	0.11 45	0.37 276	0.20 168	0.58 325	0.38 194	0.29 129	0.42 226	0.38 234	0.24 176	0.46 213	2.20 410	0.11 240	0.07 162	0.09 124	0.08 114	0.09 146	0.09 168

SFCPSM	0.22 149	0.10 26	0.51 248	0.21 90	0.14 171	0.34 257	0.22 207	0.55 297	0.39 200	0.29 129	0.32 123	0.23 99	0.21 141	0.27 115	0.19 135	0.09 170	0.07 162	0.09 124	0.09 189	0.09 146	0.08 116

GANet-RSSM	0.24 189	0.14 171	0.36 110	0.21 90	0.14 171	0.27 167	0.21 191	0.45 204	0.33 149	0.29 129	0.39 196	0.39 246	0.28 231	0.58 262	0.23 195	0.11 240	0.07 162	0.09 124	0.09 189	0.10 195	0.09 168

RASNet	0.28 246	0.14 171	0.44 195	0.22 135	0.18 271	0.32 235	0.19 130	0.48 232	0.38 194	0.29 129	0.43 238	0.47 294	0.37 297	0.79 340	0.36 278	0.09 170	0.07 162	0.07 16	0.09 189	0.07 39	0.07 69

MSMDNet	0.23 166	0.13 141	0.48 227	0.20 61	0.13 137	0.28 180	0.16 43	0.46 214	0.46 274	0.29 129	0.36 165	0.37 229	0.24 176	0.28 127	0.20 146	0.09 170	0.06 73	0.09 124	0.08 114	0.11 233	0.09 168

ccs_rob	0.23 166	0.13 141	0.47 218	0.20 61	0.13 137	0.26 160	0.17 64	0.44 196	0.44 248	0.29 129	0.37 174	0.38 234	0.23 161	0.29 140	0.21 167	0.09 170	0.06 73	0.11 236	0.08 114	0.11 233	0.09 168

UCFNet_RVC	0.24 189	0.16 214	0.34 84	0.18 9	0.15 212	0.33 244	0.16 43	0.46 214	0.35 162	0.29 129	0.35 155	0.39 246	0.25 191	0.34 175	0.22 181	0.13 284	0.08 230	0.13 289	0.14 317	0.13 272	0.12 261

HITNet	0.20 109	0.17 230	0.43 189	0.19 28	0.08 3	0.27 167	0.14 14	0.42 181	0.30 119	0.29 129	0.32 123	0.27 145	0.21 141	0.28 127	0.25 213	0.07 17	0.05 6	0.07 16	0.06 25	0.09 146	0.06 20
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
DN-CSS_ROB	0.22 149	0.25 305	0.47 218	0.24 216	0.14 171	0.25 142	0.12 1	0.40 159	0.33 149	0.29 129	0.42 226	0.22 80	0.20 135	0.33 169	0.19 135	0.07 17	0.06 73	0.11 236	0.11 256	0.11 233	0.07 69

MyStereo06	0.20 109	0.12 85	0.57 271	0.21 90	0.14 171	0.25 142	0.23 228	0.40 159	0.21 28	0.30 157	0.24 64	0.31 185	0.18 114	0.22 50	0.18 110	0.07 17	0.07 162	0.09 124	0.08 114	0.08 84	0.08 116

DualNet	0.26 221	0.12 85	0.42 179	0.20 61	0.13 137	0.28 180	0.20 168	0.35 110	0.44 248	0.30 157	0.42 226	0.34 206	0.23 161	0.27 115	1.08 377	0.08 103	0.05 6	0.11 236	0.10 221	0.08 84	0.08 116

ffm	0.22 149	0.12 85	0.42 179	0.20 61	0.13 137	0.28 180	0.20 168	0.35 110	0.44 248	0.30 157	0.42 226	0.34 206	0.23 161	0.27 115	0.11 1	0.08 103	0.05 6	0.11 236	0.10 221	0.08 84	0.08 116

ff1	0.29 256	0.12 85	0.42 179	0.20 61	0.13 137	0.28 180	0.20 168	0.35 110	0.44 248	0.30 157	0.42 226	0.34 206	0.23 161	0.81 347	1.08 377	0.08 103	0.05 6	0.11 236	0.10 221	0.08 84	0.08 116

mmx	0.31 270	0.12 85	0.42 179	0.20 61	0.13 137	0.28 180	0.20 168	0.55 297	0.45 260	0.30 157	0.42 226	0.34 206	0.23 161	0.81 347	1.08 377	0.10 213	0.07 162	0.11 236	0.10 221	0.11 233	0.10 214

xxx	0.31 270	0.12 85	0.42 179	0.20 61	0.13 137	0.28 180	0.20 168	0.55 297	0.45 260	0.30 157	0.42 226	0.34 206	0.23 161	0.81 347	1.08 377	0.10 213	0.07 162	0.11 236	0.10 221	0.11 233	0.10 214

Sa-1000	0.22 149	0.15 196	0.35 92	0.23 177	0.13 137	0.28 180	0.23 228	0.47 221	0.39 200	0.30 157	0.50 285	0.26 137	0.19 127	0.33 169	0.16 73	0.07 17	0.06 73	0.10 188	0.11 256	0.08 84	0.06 20

MIPNet	0.21 123	0.15 196	0.52 252	0.21 90	0.12 81	0.27 167	0.20 168	0.45 204	0.37 181	0.30 157	0.23 54	0.19 63	0.24 176	0.27 115	0.19 135	0.07 17	0.05 6	0.08 69	0.07 54	0.07 39	0.06 20

TransformOpticalFlow	0.24 189	0.13 141	0.56 267	0.23 177	0.11 45	0.21 78	0.19 130	0.40 159	0.32 138	0.30 157	0.43 238	0.36 225	0.31 264	0.61 274	0.20 146	0.07 17	0.05 6	0.08 69	0.07 54	0.06 6	0.07 69

GMM-Stereo	0.21 123	0.10 26	0.43 189	0.23 177	0.13 137	0.24 131	0.25 264	0.37 135	0.27 79	0.30 157	0.45 259	0.27 145	0.21 141	0.31 157	0.17 96	0.07 17	0.05 6	0.10 188	0.09 189	0.08 84	0.19 334

GES	0.22 149	0.12 85	0.42 179	0.20 61	0.14 171	0.27 167	0.19 130	0.49 238	0.33 149	0.30 157	0.36 165	0.25 117	0.23 161	0.29 140	0.22 181	0.10 213	0.08 230	0.08 69	0.07 54	0.10 195	0.11 239

HCRNet	0.24 189	0.25 305	0.33 79	0.34 351	0.16 235	0.27 167	0.18 93	0.43 192	0.35 162	0.30 157	0.35 155	0.32 193	0.22 152	0.44 209	0.20 146	0.13 284	0.08 230	0.13 289	0.11 256	0.10 195	0.09 168

FENet	0.21 123	0.11 66	0.45 205	0.21 90	0.12 81	0.26 160	0.17 64	0.41 169	0.35 162	0.30 157	0.31 119	0.29 167	0.23 161	0.26 100	0.23 195	0.09 170	0.06 73	0.09 124	0.09 189	0.09 146	0.09 168

cf-r	0.24 189	0.15 196	0.44 195	0.21 90	0.14 171	0.27 167	0.22 207	0.42 181	0.40 213	0.30 157	0.42 226	0.42 269	0.26 200	0.43 205	0.25 213	0.11 240	0.06 73	0.08 69	0.10 221	0.08 84	0.08 116

PSMNet-RSSM	0.24 189	0.15 196	0.36 110	0.21 90	0.14 171	0.25 142	0.20 168	0.48 232	0.37 181	0.30 157	0.44 247	0.38 234	0.26 200	0.52 236	0.22 181	0.12 267	0.07 162	0.11 236	0.13 306	0.10 195	0.09 168

FADNet_RVC	0.30 263	0.28 326	0.83 339	0.23 177	0.15 212	0.30 216	0.17 64	0.49 238	0.37 181	0.30 157	0.38 184	0.30 177	0.27 217	0.52 236	0.31 252	0.14 307	0.14 325	0.14 308	0.16 336	0.21 345	0.23 362

CFNet	0.27 228	0.20 266	0.44 195	0.22 135	0.14 171	0.33 244	0.14 14	0.51 259	0.45 260	0.30 157	0.40 204	0.38 234	0.27 217	0.76 330	0.25 213	0.09 170	0.07 162	0.11 236	0.11 256	0.11 233	0.08 116

MyStereo05	0.23 166	0.12 85	0.57 271	0.21 90	0.14 171	0.25 142	0.23 228	0.48 232	0.52 314	0.31 174	0.23 54	0.25 117	0.22 152	0.30 152	0.21 167	0.07 17	0.07 162	0.09 124	0.08 114	0.08 84	0.08 116

ttt	0.29 256	0.12 85	0.34 84	0.21 90	0.13 137	0.29 199	0.20 168	0.56 311	0.47 279	0.31 174	0.44 247	0.30 177	0.22 152	0.65 295	0.85 367	0.13 284	0.10 276	0.10 188	0.10 221	0.11 233	0.11 239

1111x	0.32 279	0.11 66	0.40 150	0.22 135	0.11 45	0.32 235	0.26 275	0.59 330	0.43 234	0.31 174	0.41 212	0.39 246	0.28 231	0.76 330	1.37 394	0.09 170	0.08 230	0.09 124	0.10 221	0.09 146	0.08 116

whm_eth	0.23 166	0.18 242	0.56 267	0.24 216	0.19 289	0.21 78	0.18 93	0.37 135	0.40 213	0.31 174	0.60 326	0.15 31	0.17 92	0.26 100	0.19 135	0.09 170	0.08 230	0.10 188	0.09 189	0.09 146	0.11 239

CIPLG	0.21 123	0.21 279	0.55 263	0.23 177	0.15 212	0.25 142	0.20 168	0.35 110	0.29 110	0.31 174	0.33 142	0.22 80	0.15 55	0.26 100	0.20 146	0.08 103	0.07 162	0.07 16	0.07 54	0.08 84	0.08 116

IPLGR_C	0.21 123	0.22 291	0.60 281	0.23 177	0.15 212	0.24 131	0.20 168	0.35 110	0.29 110	0.31 174	0.32 123	0.22 80	0.15 55	0.25 87	0.20 146	0.08 103	0.07 162	0.07 16	0.07 54	0.08 84	0.08 116

GMOStereo	0.18 59	0.14 171	0.30 47	0.22 135	0.12 81	0.20 59	0.27 280	0.26 16	0.28 92	0.31 174	0.32 123	0.26 137	0.17 92	0.15 3	0.12 7	0.07 17	0.07 162	0.10 188	0.08 114	0.08 84	0.05 1

error version	0.18 59	0.14 171	0.30 47	0.22 135	0.12 81	0.20 59	0.27 280	0.26 16	0.28 92	0.31 174	0.32 123	0.26 137	0.17 92	0.15 3	0.12 7	0.07 17	0.07 162	0.10 188	0.08 114	0.08 84	0.05 1

test-v	0.18 59	0.14 171	0.30 47	0.22 135	0.12 81	0.20 59	0.27 280	0.26 16	0.28 92	0.31 174	0.32 123	0.26 137	0.17 92	0.15 3	0.12 7	0.07 17	0.07 162	0.10 188	0.08 114	0.08 84	0.05 1

ACRE	0.21 123	0.20 266	0.62 292	0.23 177	0.15 212	0.24 131	0.20 168	0.35 110	0.28 92	0.31 174	0.32 123	0.22 80	0.15 55	0.25 87	0.20 146	0.08 103	0.07 162	0.07 16	0.07 54	0.08 84	0.08 116

STrans-v2	0.24 189	0.13 141	0.54 258	0.21 90	0.12 81	0.23 116	0.21 191	0.47 221	0.28 92	0.31 174	0.42 226	0.36 225	0.35 285	0.62 282	0.23 195	0.07 17	0.05 6	0.08 69	0.07 54	0.06 6	0.06 20

IRAFT_RVC	0.22 149	0.12 85	0.39 145	0.26 281	0.11 45	0.18 16	0.24 250	0.40 159	0.37 181	0.31 174	0.30 105	0.29 167	0.24 176	0.55 246	0.22 181	0.08 103	0.06 73	0.10 188	0.08 114	0.08 84	0.07 69

test-2	0.18 59	0.14 171	0.30 47	0.22 135	0.12 81	0.20 59	0.27 280	0.26 16	0.28 92	0.31 174	0.32 123	0.26 137	0.17 92	0.15 3	0.12 7	0.07 17	0.07 162	0.10 188	0.08 114	0.08 84	0.05 1

GwcNet-RSSM	0.26 221	0.17 230	0.46 211	0.21 90	0.13 137	0.28 180	0.23 228	0.44 196	0.42 229	0.31 174	0.45 259	0.40 259	0.26 200	0.55 246	0.28 232	0.11 240	0.07 162	0.09 124	0.10 221	0.09 146	0.08 116

DMCA	0.22 149	0.14 171	0.36 110	0.22 135	0.14 171	0.27 167	0.20 168	0.43 192	0.38 194	0.31 174	0.32 123	0.33 200	0.24 176	0.24 63	0.28 232	0.11 240	0.08 230	0.10 188	0.08 114	0.10 195	0.11 239

BEATNet_4x	0.22 149	0.18 242	0.47 218	0.22 135	0.10 22	0.28 180	0.14 14	0.46 214	0.32 138	0.31 174	0.34 148	0.31 185	0.25 191	0.31 157	0.29 242	0.08 103	0.06 73	0.08 69	0.06 25	0.10 195	0.08 116

R-Stereo Train	0.18 59	0.09 11	0.32 65	0.22 135	0.12 81	0.22 99	0.19 130	0.42 181	0.19 9	0.31 174	0.45 259	0.20 65	0.14 47	0.18 20	0.15 56	0.08 103	0.06 73	0.07 16	0.06 25	0.06 6	0.06 20

RAFT-Stereo	0.18 59	0.09 11	0.32 65	0.22 135	0.12 81	0.22 99	0.19 130	0.42 181	0.19 9	0.31 174	0.45 259	0.20 65	0.14 47	0.18 20	0.15 56	0.08 103	0.06 73	0.07 16	0.06 25	0.06 6	0.06 20
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
DispNO	0.27 228	0.18 242	0.62 292	0.23 177	0.17 251	0.25 142	0.22 207	0.45 204	0.41 224	0.32 192	0.39 196	0.38 234	0.27 217	0.77 336	0.27 229	0.09 170	0.07 162	0.10 188	0.10 221	0.08 84	0.08 116

CFNet_ucs	0.24 189	0.13 141	0.50 242	0.20 61	0.15 212	0.28 180	0.17 64	0.49 238	0.45 260	0.32 192	0.42 226	0.39 246	0.22 152	0.31 157	0.21 167	0.11 240	0.08 230	0.12 270	0.09 189	0.12 259	0.11 239

CASS	0.21 123	0.15 196	0.32 65	0.26 281	0.11 45	0.28 180	0.19 130	0.39 152	0.30 119	0.32 192	0.34 148	0.25 117	0.24 176	0.25 87	0.20 146	0.13 284	0.08 230	0.11 236	0.09 189	0.11 233	0.11 239
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
anonymousa	0.23 166	0.11 66	0.50 242	0.21 90	0.16 235	0.31 227	0.20 168	0.36 129	0.35 162	0.32 192	0.50 285	0.39 246	0.26 200	0.22 50	0.20 146	0.08 103	0.06 73	0.09 124	0.11 256	0.07 39	0.08 116

raft_robust	0.22 149	0.17 230	0.30 47	0.22 135	0.12 81	0.23 116	0.22 207	0.49 238	0.48 288	0.32 192	0.32 123	0.26 137	0.23 161	0.53 241	0.15 56	0.07 17	0.06 73	0.08 69	0.10 221	0.08 84	0.06 20

NINENet	0.25 211	0.15 196	0.37 115	0.23 177	0.16 235	0.43 313	0.17 64	0.60 338	0.46 274	0.32 192	0.37 174	0.32 193	0.20 135	0.42 203	0.21 167	0.10 213	0.10 276	0.12 270	0.08 114	0.11 233	0.10 214

ADLNet2	0.30 263	0.17 230	0.72 319	0.23 177	0.17 251	0.36 271	0.24 250	0.52 269	0.51 308	0.32 192	0.38 184	0.45 286	0.30 253	0.69 304	0.35 272	0.10 213	0.08 230	0.09 124	0.09 189	0.12 259	0.10 214

HHNet	0.22 149	0.12 85	0.52 252	0.18 9	0.18 271	0.20 59	0.20 168	0.34 93	0.31 130	0.32 192	0.59 321	0.20 65	0.21 141	0.24 63	0.31 252	0.08 103	0.05 6	0.09 124	0.07 54	0.08 84	0.11 239

test_xeample	0.34 292	0.10 26	0.29 41	0.19 28	0.11 45	0.33 244	0.23 228	0.55 297	0.38 194	0.32 192	0.45 259	0.29 167	0.26 200	0.57 257	2.24 412	0.10 213	0.07 162	0.09 124	0.08 114	0.09 146	0.09 168

FADNet	0.32 279	0.36 357	0.74 323	0.23 177	0.22 326	0.37 276	0.19 130	0.53 280	0.48 288	0.32 192	0.36 165	0.43 272	0.32 271	0.64 289	0.25 213	0.16 330	0.16 346	0.14 308	0.16 336	0.24 357	0.19 334

CBFPSM	0.27 228	0.16 214	0.67 305	0.20 61	0.14 171	0.38 283	0.25 264	0.40 159	0.36 172	0.33 202	0.36 165	0.56 326	0.38 301	0.32 163	0.38 281	0.08 103	0.08 230	0.07 16	0.08 114	0.09 146	0.11 239

Anonymous_2	0.37 310	0.21 279	0.47 218	0.20 61	0.21 311	0.42 305	0.26 275	0.38 141	0.29 110	0.33 202	0.30 105	0.44 282	0.38 301	0.36 188	0.29 242	0.26 367	0.29 384	0.44 384	1.41 418	0.34 377	0.21 351

DisPM	0.19 96	0.10 26	0.35 92	0.23 177	0.13 137	0.18 16	0.20 168	0.29 44	0.29 110	0.33 202	0.34 148	0.23 99	0.16 69	0.33 169	0.16 73	0.09 170	0.06 73	0.09 124	0.08 114	0.07 39	0.11 239

IER	0.23 166	0.12 85	0.39 145	0.20 61	0.14 171	0.31 227	0.19 130	0.42 181	0.36 172	0.33 202	0.40 204	0.32 193	0.33 274	0.29 140	0.22 181	0.09 170	0.07 162	0.08 69	0.08 114	0.09 146	0.08 116

RAFT_CTSACE	0.21 123	0.16 214	0.41 172	0.25 253	0.15 212	0.22 99	0.24 250	0.32 73	0.28 92	0.33 202	0.51 291	0.29 167	0.17 92	0.32 163	0.13 27	0.06 1	0.07 162	0.09 124	0.08 114	0.08 84	0.06 20

IPLG	0.21 123	0.15 196	0.53 255	0.21 90	0.12 81	0.28 180	0.17 64	0.42 181	0.30 119	0.33 202	0.32 123	0.15 31	0.17 92	0.50 225	0.21 167	0.07 17	0.05 6	0.08 69	0.07 54	0.07 39	0.06 20

PFNet+	0.20 109	0.10 26	0.37 115	0.21 90	0.12 81	0.17 11	0.19 130	0.29 44	0.34 156	0.33 202	0.32 123	0.24 110	0.16 69	0.32 163	0.17 96	0.10 213	0.07 162	0.11 236	0.10 221	0.08 84	0.12 261

RAFT_R40	0.21 123	0.10 26	0.37 115	0.24 216	0.13 137	0.18 16	0.18 93	0.31 65	0.29 110	0.33 202	0.33 142	0.30 177	0.24 176	0.55 246	0.18 110	0.08 103	0.05 6	0.10 188	0.08 114	0.08 84	0.07 69

Pruner-Stereo	0.19 96	0.11 66	0.34 84	0.29 324	0.12 81	0.19 38	0.17 64	0.31 65	0.29 110	0.33 202	0.32 123	0.25 117	0.15 55	0.24 63	0.21 167	0.09 170	0.06 73	0.09 124	0.08 114	0.08 84	0.09 168

RAFT	0.21 123	0.17 230	0.32 65	0.24 216	0.12 81	0.25 142	0.27 280	0.35 110	0.28 92	0.33 202	0.33 142	0.38 234	0.22 152	0.29 140	0.17 96	0.08 103	0.08 230	0.11 236	0.10 221	0.10 195	0.06 20

Prome-Stereo	0.21 123	0.10 26	0.30 47	0.24 216	0.12 81	0.23 116	0.23 228	0.36 129	0.25 63	0.33 202	0.59 321	0.24 110	0.28 231	0.29 140	0.16 73	0.07 17	0.05 6	0.08 69	0.07 54	0.08 84	0.20 344

ARAFT	0.24 189	0.21 279	0.78 325	0.22 135	0.12 81	0.29 199	0.24 250	0.43 192	0.32 138	0.33 202	0.28 85	0.28 160	0.19 127	0.49 223	0.18 110	0.07 17	0.06 73	0.12 270	0.11 256	0.09 146	0.06 20

delet	0.27 228	0.14 171	0.40 150	0.23 177	0.19 289	0.41 298	0.29 297	0.49 238	0.48 288	0.33 202	0.41 212	0.37 229	0.30 253	0.48 218	0.34 268	0.09 170	0.09 258	0.11 236	0.12 288	0.08 84	0.08 116

AdaStereo	0.24 189	0.16 214	0.37 115	0.24 216	0.12 81	0.32 235	0.17 64	0.54 287	0.42 229	0.33 202	0.38 184	0.35 220	0.21 141	0.30 152	0.22 181	0.14 307	0.06 73	0.13 289	0.08 114	0.11 233	0.08 116
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.
iResNet	0.24 189	0.18 242	0.61 284	0.25 253	0.11 45	0.29 199	0.21 191	0.42 181	0.43 234	0.33 202	0.43 238	0.27 145	0.22 152	0.34 175	0.26 225	0.07 17	0.05 6	0.07 16	0.06 25	0.08 84	0.07 69

NOSS_ROB	0.31 270	0.20 266	0.35 92	0.24 216	0.16 235	0.32 235	0.19 130	0.52 269	0.48 288	0.33 202	0.36 165	0.42 269	0.28 231	0.93 366	0.24 204	0.19 355	0.20 366	0.24 363	0.22 365	0.17 319	0.17 314

SMFormer	0.25 211	0.12 85	0.40 150	0.19 28	0.10 22	0.27 167	0.19 130	0.51 259	0.45 260	0.34 218	0.41 212	0.31 185	0.26 200	0.58 262	0.28 232	0.10 213	0.07 162	0.08 69	0.08 114	0.09 146	0.09 168

tta	0.24 189	0.12 85	0.40 150	0.19 28	0.10 22	0.27 167	0.19 130	0.51 259	0.45 260	0.34 218	0.41 212	0.31 185	0.26 200	0.58 262	0.28 232	0.10 213	0.07 162	0.08 69	0.08 114	0.08 84	0.07 69

qqq1	0.24 189	0.12 85	0.40 150	0.19 28	0.10 22	0.27 167	0.19 130	0.51 259	0.45 260	0.34 218	0.41 212	0.31 185	0.26 200	0.58 262	0.16 73	0.10 213	0.07 162	0.07 16	0.06 25	0.08 84	0.07 69

fff1	0.24 189	0.12 85	0.40 150	0.19 28	0.10 22	0.27 167	0.19 130	0.51 259	0.45 260	0.34 218	0.41 212	0.31 185	0.26 200	0.58 262	0.16 73	0.10 213	0.07 162	0.07 16	0.06 25	0.08 84	0.07 69

LL-Strereo	0.29 256	0.25 305	0.58 275	0.25 253	0.21 311	0.23 116	0.24 250	0.55 297	0.42 229	0.34 218	0.32 123	0.41 262	0.40 309	0.94 369	0.23 195	0.08 103	0.07 162	0.11 236	0.09 189	0.09 146	0.09 168

BUS	0.23 166	0.12 85	0.28 34	0.25 253	0.14 171	0.43 313	0.17 64	0.56 311	0.34 156	0.34 218	0.35 155	0.32 193	0.20 135	0.26 100	0.21 167	0.10 213	0.07 162	0.11 236	0.10 221	0.09 146	0.09 168

BSDual-CNN	0.23 166	0.12 85	0.28 34	0.25 253	0.14 171	0.35 266	0.21 191	0.56 311	0.34 156	0.34 218	0.35 155	0.38 234	0.24 176	0.26 100	0.21 167	0.10 213	0.07 162	0.11 236	0.10 221	0.09 146	0.09 168

hknet	0.25 211	0.14 171	0.40 150	0.25 253	0.15 212	0.35 266	0.21 191	0.56 311	0.37 181	0.34 218	0.35 155	0.43 272	0.27 217	0.37 190	0.21 167	0.09 170	0.07 162	0.11 236	0.10 221	0.09 146	0.09 168

OMP-Stereo	0.23 166	0.14 171	0.35 92	0.29 324	0.13 137	0.21 78	0.16 43	0.37 135	0.33 149	0.34 218	0.30 105	0.34 206	0.19 127	0.70 307	0.24 204	0.07 17	0.06 73	0.09 124	0.07 54	0.07 39	0.06 20

IIG-Stereo	0.23 166	0.13 141	0.35 92	0.29 324	0.12 81	0.23 116	0.14 14	0.38 141	0.31 130	0.34 218	0.37 174	0.33 200	0.21 141	0.70 307	0.26 225	0.08 103	0.06 73	0.09 124	0.07 54	0.07 39	0.06 20

SST-Stereo	0.21 123	0.10 26	0.37 115	0.24 216	0.13 137	0.19 38	0.17 64	0.31 65	0.24 57	0.34 218	0.33 142	0.29 167	0.25 191	0.56 254	0.17 96	0.08 103	0.05 6	0.10 188	0.08 114	0.09 146	0.07 69

GEStereo_RVC	0.27 228	0.20 266	0.44 195	0.27 304	0.16 235	0.33 244	0.25 264	0.56 311	0.54 321	0.34 218	0.38 184	0.34 206	0.25 191	0.51 230	0.28 232	0.12 267	0.08 230	0.09 124	0.08 114	0.11 233	0.11 239

UNet	0.28 246	0.14 171	0.69 310	0.23 177	0.20 303	0.44 315	0.22 207	0.50 246	0.40 213	0.34 218	0.39 196	0.43 272	0.33 274	0.40 199	0.31 252	0.09 170	0.07 162	0.10 188	0.08 114	0.10 195	0.08 116

UPFNet	0.25 211	0.12 85	0.38 134	0.24 216	0.19 289	0.37 276	0.28 293	0.48 232	0.38 194	0.34 218	0.37 174	0.37 229	0.28 231	0.39 196	0.33 264	0.10 213	0.09 258	0.10 188	0.10 221	0.10 195	0.08 116

FADNet-RVC	0.31 270	0.35 354	0.78 325	0.25 253	0.20 303	0.33 244	0.20 168	0.49 238	0.40 213	0.34 218	0.39 196	0.41 262	0.29 244	0.63 287	0.31 252	0.13 284	0.14 325	0.14 308	0.15 325	0.19 334	0.19 334

PA-Net	0.37 310	0.28 326	0.83 339	0.31 338	0.28 359	0.39 290	0.42 355	0.51 259	0.55 327	0.34 218	0.42 226	0.41 262	0.36 289	0.79 340	0.49 324	0.12 267	0.23 374	0.16 329	0.23 367	0.12 259	0.18 327
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
iinet-f	0.30 263	0.18 242	1.03 372	0.20 61	0.15 212	0.44 315	0.22 207	0.45 204	0.37 181	0.35 234	0.44 247	0.41 262	0.34 281	0.34 175	0.40 295	0.10 213	0.09 258	0.08 69	0.08 114	0.13 272	0.11 239

gwcnet-sp	0.24 189	0.13 141	0.63 295	0.22 135	0.14 171	0.34 257	0.22 207	0.44 196	0.39 200	0.35 234	0.34 148	0.27 145	0.27 217	0.35 184	0.25 213	0.09 170	0.08 230	0.09 124	0.09 189	0.09 146	0.09 168

scenet	0.24 189	0.13 141	0.63 295	0.22 135	0.14 171	0.34 257	0.22 207	0.44 196	0.39 200	0.35 234	0.34 148	0.27 145	0.27 217	0.35 184	0.25 213	0.09 170	0.08 230	0.09 124	0.09 189	0.09 146	0.09 168

ssnet	0.24 189	0.13 141	0.63 295	0.22 135	0.14 171	0.34 257	0.22 207	0.44 196	0.39 200	0.35 234	0.34 148	0.27 145	0.27 217	0.35 184	0.25 213	0.09 170	0.08 230	0.09 124	0.09 189	0.09 146	0.09 168

psmg	0.23 166	0.12 85	0.28 34	0.21 90	0.14 171	0.35 266	0.23 228	0.51 259	0.34 156	0.35 234	0.38 184	0.38 234	0.24 176	0.26 100	0.21 167	0.10 213	0.08 230	0.10 188	0.10 221	0.09 146	0.08 116

AASNet	0.27 228	0.19 258	0.49 232	0.26 281	0.17 251	0.34 257	0.20 168	0.62 350	0.48 288	0.35 234	0.40 204	0.32 193	0.25 191	0.28 127	0.34 268	0.11 240	0.09 258	0.10 188	0.08 114	0.13 272	0.11 239

AAGNet	0.33 285	0.11 66	0.37 115	0.25 253	0.16 235	0.20 59	0.19 130	0.30 59	0.27 79	0.35 234	0.35 155	0.27 145	0.30 253	0.44 209	2.66 414	0.08 103	0.05 6	0.10 188	0.07 54	0.08 84	0.06 20

PSM-AAD	0.25 211	0.10 26	0.30 47	0.24 216	0.12 81	0.26 160	0.38 343	0.34 93	0.28 92	0.35 234	0.39 196	0.28 160	0.79 378	0.30 152	0.16 73	0.07 17	0.06 73	0.12 270	0.11 256	0.08 84	0.21 351

KYRaft	0.22 149	0.10 26	0.30 47	0.23 177	0.12 81	0.23 116	0.23 228	0.35 110	0.24 57	0.35 234	0.54 307	0.34 206	0.26 200	0.29 140	0.15 56	0.07 17	0.05 6	0.09 124	0.10 221	0.08 84	0.31 375

PFNet	0.23 166	0.10 26	0.57 271	0.24 216	0.14 171	0.22 99	0.19 130	0.39 152	0.33 149	0.35 234	0.32 123	0.27 145	0.19 127	0.64 289	0.22 181	0.09 170	0.05 6	0.09 124	0.07 54	0.08 84	0.07 69

222	0.41 330	0.10 26	0.29 41	0.19 28	0.11 45	0.36 271	0.20 168	0.57 318	0.39 200	0.35 234	0.44 247	0.30 177	0.27 217	0.55 246	3.56 417	0.11 240	0.07 162	0.08 69	0.08 114	0.09 146	0.09 168

ac_64	0.27 228	0.13 141	0.41 172	0.24 216	0.17 251	0.36 271	0.22 207	0.46 214	0.33 149	0.35 234	0.36 165	0.52 316	0.30 253	0.62 282	0.32 257	0.11 240	0.09 258	0.10 188	0.10 221	0.09 146	0.08 116

HGLStereo	0.27 228	0.14 171	0.46 211	0.24 216	0.21 311	0.33 244	0.23 228	0.50 246	0.42 229	0.35 234	0.48 282	0.41 262	0.33 274	0.45 211	0.33 264	0.11 240	0.10 276	0.09 124	0.09 189	0.10 195	0.12 261

FADNet-RVC-Resample	0.29 256	0.25 305	0.93 358	0.26 281	0.16 235	0.32 235	0.21 191	0.47 221	0.39 200	0.35 234	0.38 184	0.33 200	0.27 217	0.53 241	0.24 204	0.10 213	0.10 276	0.14 308	0.13 306	0.13 272	0.16 306

DeepPruner_ROB	0.26 221	0.19 258	0.44 195	0.21 90	0.16 235	0.30 216	0.21 191	0.52 269	0.32 138	0.35 234	0.38 184	0.39 246	0.26 200	0.42 203	0.24 204	0.15 318	0.11 294	0.11 236	0.11 256	0.14 284	0.13 273

DEmStereo	0.26 221	0.09 11	0.47 218	0.19 28	0.12 81	0.30 216	0.25 264	0.28 37	0.36 172	0.36 249	0.58 319	0.25 117	0.48 343	0.53 241	0.44 309	0.07 17	0.06 73	0.08 69	0.08 114	0.06 6	0.07 69

pcwnet_v2	0.32 279	0.15 196	1.26 386	0.23 177	0.18 271	0.32 235	0.18 93	0.59 330	0.60 339	0.36 249	0.45 259	0.35 220	0.29 244	0.36 188	0.25 213	0.14 307	0.11 294	0.12 270	0.11 256	0.14 284	0.15 299

psm_up	0.29 256	0.16 214	0.41 172	0.26 281	0.17 251	0.32 235	0.26 275	0.55 297	0.43 234	0.36 249	0.40 204	0.45 286	0.37 297	0.58 262	0.30 248	0.11 240	0.12 311	0.13 289	0.12 288	0.10 195	0.10 214

hitnet-ft	0.29 256	0.17 230	0.40 150	0.19 28	0.14 171	0.39 290	0.23 228	0.44 196	0.41 224	0.36 249	0.46 269	0.53 320	0.34 281	0.76 330	0.32 257	0.14 307	0.10 276	0.13 289	0.10 221	0.15 296	0.13 273

HSM	0.28 246	0.16 214	0.35 92	0.20 61	0.15 212	0.33 244	0.19 130	0.53 280	0.37 181	0.36 249	0.38 184	0.67 360	0.31 264	0.89 360	0.23 195	0.08 103	0.06 73	0.08 69	0.07 54	0.08 84	0.08 116

GMStereo_Zeroshot	0.24 189	0.21 279	0.45 205	0.26 281	0.13 137	0.28 180	0.15 27	0.39 152	0.35 162	0.37 254	0.43 238	0.40 259	0.17 92	0.34 175	0.20 146	0.12 267	0.07 162	0.13 289	0.07 54	0.16 304	0.09 168

THIR-Stereo	0.29 256	0.12 85	0.41 172	0.19 28	0.11 45	0.28 180	0.72 391	0.32 73	0.35 162	0.37 254	0.65 340	0.34 206	0.50 345	0.57 257	0.45 312	0.07 17	0.06 73	0.08 69	0.09 189	0.07 39	0.07 69

DGSMNet	0.61 372	0.29 333	0.91 354	0.51 384	0.70 396	0.62 361	1.38 417	0.59 330	0.55 327	0.37 254	0.61 333	0.52 316	0.33 274	0.65 295	0.43 305	0.53 389	0.60 407	0.67 395	0.61 403	0.63 391	0.61 401

Nwc_Net	0.37 310	0.25 305	0.68 309	0.31 338	0.24 342	0.44 315	0.30 307	0.65 358	0.50 305	0.37 254	0.69 350	0.58 333	0.45 328	0.60 269	0.40 295	0.15 318	0.12 311	0.19 349	0.21 358	0.14 284	0.13 273

PS-NSSS	0.32 279	0.30 339	0.46 211	0.23 177	0.17 251	0.33 244	0.24 250	0.57 318	0.41 224	0.37 254	0.52 299	0.35 220	0.30 253	0.80 344	0.30 248	0.17 340	0.14 325	0.21 354	0.15 325	0.15 296	0.13 273

iResNetv2_ROB	0.27 228	0.26 316	0.72 319	0.23 177	0.13 137	0.29 199	0.18 93	0.52 269	0.49 297	0.37 254	0.45 259	0.39 246	0.25 191	0.34 175	0.20 146	0.08 103	0.06 73	0.07 16	0.05 10	0.12 259	0.09 168

DISCO	0.32 279	0.13 141	0.51 248	0.25 253	0.16 235	0.48 332	0.25 264	0.50 246	0.57 333	0.37 254	0.45 259	0.62 344	0.36 289	0.64 289	0.49 324	0.09 170	0.07 162	0.09 124	0.08 114	0.12 259	0.11 239

PSMNet_ROB	0.33 285	0.24 301	0.54 258	0.31 338	0.21 311	0.42 305	0.43 357	0.59 330	0.47 279	0.37 254	0.44 247	0.49 303	0.31 264	0.64 289	0.43 305	0.14 307	0.10 276	0.15 320	0.14 317	0.13 272	0.11 239

ssnet_v2	0.28 246	0.16 214	0.44 195	0.22 135	0.15 212	0.40 295	0.30 307	0.57 318	0.46 274	0.38 262	0.36 165	0.47 294	0.29 244	0.38 194	0.39 289	0.13 284	0.11 294	0.11 236	0.11 256	0.11 233	0.11 239

AACVNet	0.26 221	0.16 214	0.37 115	0.22 135	0.14 171	0.29 199	0.19 130	0.41 169	0.31 130	0.38 262	0.42 226	0.43 272	0.28 231	0.73 317	0.25 213	0.11 240	0.08 230	0.11 236	0.09 189	0.13 272	0.11 239

CrosDoStereo	0.31 270	0.10 26	0.49 232	0.18 9	0.12 81	0.22 99	1.11 413	0.34 93	0.37 181	0.38 262	0.61 333	0.28 160	0.46 334	0.61 274	0.57 336	0.07 17	0.06 73	0.08 69	0.08 114	0.07 39	0.07 69

FTStereo	0.28 246	0.10 26	0.43 189	0.23 177	0.13 137	0.21 78	0.53 378	0.34 93	0.26 70	0.38 262	0.95 375	0.30 177	0.56 355	0.32 163	0.18 110	0.08 103	0.06 73	0.09 124	0.08 114	0.07 39	0.19 334

DeepStereo_LL	0.31 270	0.10 26	0.49 232	0.18 9	0.12 81	0.22 99	1.11 413	0.34 93	0.37 181	0.38 262	0.61 333	0.28 160	0.46 334	0.61 274	0.57 336	0.07 17	0.06 73	0.08 69	0.08 114	0.07 39	0.07 69

DRaft	0.24 189	0.10 26	0.34 84	0.18 9	0.12 81	0.28 180	0.23 228	0.33 87	0.39 200	0.38 262	0.61 333	0.21 73	0.41 313	0.48 218	0.42 304	0.07 17	0.06 73	0.08 69	0.08 114	0.07 39	0.08 116

RAFT-RH_RVC	0.25 211	0.11 66	0.45 205	0.21 90	0.12 81	0.25 142	0.14 14	0.27 24	0.27 79	0.38 262	1.15 384	0.23 99	0.17 92	0.57 257	0.24 204	0.07 17	0.05 6	0.10 188	0.07 54	0.06 6	0.07 69

APVNet	0.36 301	0.20 266	0.70 316	0.26 281	0.22 326	0.52 348	0.35 330	0.61 342	0.44 248	0.38 262	0.52 299	0.48 299	0.38 301	0.84 352	0.46 318	0.13 284	0.14 325	0.15 320	0.16 336	0.16 304	0.15 299

GwcNet	0.35 297	0.23 298	0.88 350	0.25 253	0.24 342	0.48 332	0.27 280	0.55 297	0.57 333	0.38 262	0.52 299	0.51 313	0.32 271	0.60 269	0.41 301	0.13 284	0.11 294	0.12 270	0.11 256	0.13 272	0.14 290

acv_ft	0.25 211	0.13 141	0.40 150	0.23 177	0.19 289	0.34 257	0.21 191	0.45 204	0.44 248	0.38 262	0.41 212	0.38 234	0.27 217	0.27 115	0.35 272	0.08 103	0.07 162	0.08 69	0.07 54	0.11 233	0.07 69

TDLM	0.30 263	0.21 279	0.38 134	0.28 321	0.15 212	0.33 244	0.32 315	0.52 269	0.47 279	0.38 262	0.43 238	0.39 246	0.29 244	0.91 364	0.28 232	0.14 307	0.08 230	0.13 289	0.11 256	0.12 259	0.10 214

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 228	0.21 279	0.59 279	0.25 253	0.18 271	0.29 199	0.22 207	0.50 246	0.40 213	0.38 262	0.41 212	0.43 272	0.27 217	0.43 205	0.29 242	0.11 240	0.08 230	0.10 188	0.10 221	0.10 195	0.11 239
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
AANet_RVC	0.31 270	0.22 291	0.50 242	0.23 177	0.14 171	0.30 216	0.24 250	0.47 221	0.54 321	0.38 262	0.60 326	0.43 272	0.29 244	0.87 356	0.40 295	0.11 240	0.07 162	0.07 16	0.07 54	0.09 146	0.09 168

MLCV	0.22 149	0.16 214	0.44 195	0.21 90	0.08 3	0.29 199	0.19 130	0.38 141	0.37 181	0.38 262	0.44 247	0.31 185	0.21 141	0.41 201	0.24 204	0.07 17	0.05 6	0.06 1	0.05 10	0.07 39	0.06 20

iResNet_ROB	0.25 211	0.19 258	0.40 150	0.20 61	0.12 81	0.30 216	0.16 43	0.55 297	0.53 318	0.38 262	0.43 238	0.37 229	0.26 200	0.38 194	0.22 181	0.08 103	0.06 73	0.06 1	0.04 1	0.09 146	0.09 168

fast-acv-ft	0.31 270	0.20 266	0.81 335	0.24 216	0.18 271	0.46 322	0.27 280	0.41 169	0.49 297	0.39 277	0.55 311	0.49 303	0.35 285	0.37 190	0.38 281	0.11 240	0.11 294	0.11 236	0.12 288	0.12 259	0.09 168

UDG	0.40 328	0.46 370	0.49 232	0.40 372	0.35 374	0.47 328	0.27 280	0.54 287	0.47 279	0.39 277	0.45 259	0.59 335	0.44 325	0.46 213	0.39 289	0.26 367	0.19 361	0.48 386	0.22 365	0.34 377	0.26 368

GrayStereo	0.25 211	0.09 11	0.32 65	0.26 281	0.13 137	0.23 116	0.47 368	0.34 93	0.30 119	0.39 277	0.47 276	0.30 177	0.79 378	0.29 140	0.16 73	0.07 17	0.06 73	0.08 69	0.09 189	0.07 39	0.13 273

LMCR-Stereo	0.26 221	0.18 242	0.49 232	0.28 321	0.14 171	0.36 271	0.23 228	0.54 287	0.34 156	0.39 277	0.40 204	0.29 167	0.29 244	0.37 190	0.27 229	0.11 240	0.07 162	0.09 124	0.07 54	0.13 272	0.09 168

FINET	0.34 292	0.27 323	0.80 333	0.24 216	0.24 342	0.36 271	0.34 327	0.54 287	0.72 363	0.39 277	0.47 276	0.32 193	0.30 253	0.51 230	0.32 257	0.19 355	0.17 351	0.13 289	0.12 288	0.18 330	0.16 306

MMNet	0.27 228	0.14 171	0.49 232	0.24 216	0.17 251	0.47 328	0.22 207	0.45 204	0.51 308	0.39 277	0.41 212	0.36 225	0.33 274	0.39 196	0.34 268	0.08 103	0.07 162	0.09 124	0.09 189	0.10 195	0.08 116

S-Stereo	0.38 316	0.20 266	1.05 373	0.27 304	0.22 326	0.38 283	0.32 315	0.55 297	0.66 350	0.39 277	0.59 321	0.49 303	0.41 313	0.75 325	0.40 295	0.12 267	0.15 339	0.13 289	0.13 306	0.16 304	0.21 351

STTStereo	0.28 246	0.20 266	0.61 284	0.25 253	0.17 251	0.29 199	0.24 250	0.47 221	0.39 200	0.39 277	0.41 212	0.44 282	0.28 231	0.40 199	0.28 232	0.13 284	0.12 311	0.13 289	0.16 336	0.12 259	0.11 239

SQANet	0.40 328	0.48 374	0.67 305	0.48 381	0.39 376	0.48 332	0.22 207	0.51 259	0.43 234	0.40 285	0.47 276	0.47 294	0.33 274	0.54 245	0.32 257	0.36 383	0.15 339	0.40 382	0.21 358	0.45 383	0.31 375

GASNet	0.36 301	0.46 370	0.88 350	0.34 351	0.23 337	0.35 266	0.22 207	0.60 338	0.53 318	0.40 285	0.37 174	0.45 286	0.30 253	0.79 340	0.35 272	0.15 318	0.10 276	0.14 308	0.14 317	0.22 351	0.12 261

DMCA-RVC	0.27 228	0.21 279	0.61 284	0.28 321	0.17 251	0.29 199	0.21 191	0.42 181	0.35 162	0.40 285	0.37 174	0.39 246	0.36 289	0.43 205	0.30 248	0.13 284	0.10 276	0.15 320	0.11 256	0.13 272	0.10 214

RP	0.35 297	0.22 291	0.51 248	0.31 338	0.24 342	0.37 276	0.28 293	0.50 246	0.58 335	0.40 285	0.63 338	0.61 342	0.47 337	0.61 274	0.39 289	0.16 330	0.15 339	0.17 335	0.15 325	0.17 319	0.17 314

NCC-stereo	0.39 322	0.25 305	0.69 310	0.32 344	0.28 359	0.46 322	0.36 333	0.65 358	0.52 314	0.40 285	0.57 317	0.56 326	0.47 337	0.73 317	0.45 312	0.17 340	0.14 325	0.18 342	0.25 369	0.16 304	0.16 306

Abc-Net	0.39 322	0.25 305	0.69 310	0.32 344	0.28 359	0.46 322	0.36 333	0.65 358	0.52 314	0.40 285	0.57 317	0.56 326	0.47 337	0.73 317	0.45 312	0.17 340	0.14 325	0.18 342	0.25 369	0.16 304	0.16 306
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DeepPrunerF	0.44 342	0.29 333	1.29 389	0.33 349	0.30 367	0.35 266	0.36 333	0.62 350	1.15 396	0.40 285	0.44 247	0.39 246	0.41 313	0.80 344	0.52 332	0.18 350	0.14 325	0.23 361	0.21 358	0.17 319	0.17 314

HSM-Net_RVC	0.27 228	0.11 66	0.42 179	0.19 28	0.11 45	0.34 257	0.20 168	0.62 350	0.43 234	0.40 285	0.43 238	0.50 309	0.26 200	0.76 330	0.22 181	0.08 103	0.07 162	0.07 16	0.07 54	0.08 84	0.08 116
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CVANet_RVC	0.30 263	0.19 258	0.41 172	0.26 281	0.16 235	0.33 244	0.26 275	0.52 269	0.47 279	0.40 285	0.46 269	0.43 272	0.31 264	0.89 360	0.26 225	0.14 307	0.09 258	0.14 308	0.13 306	0.14 284	0.10 214

HBP-ISP	0.33 285	0.30 339	0.72 319	0.22 135	0.16 235	0.32 235	0.22 207	0.54 287	0.44 248	0.41 294	0.49 283	0.33 200	0.38 301	0.73 317	0.25 213	0.18 350	0.19 361	0.24 363	0.20 355	0.16 304	0.13 273

CSP-Net	0.27 228	0.15 196	0.30 47	0.21 90	0.14 171	0.44 315	0.24 250	0.50 246	0.40 213	0.41 294	0.43 238	0.42 269	0.26 200	0.66 299	0.28 232	0.12 267	0.08 230	0.08 69	0.08 114	0.10 195	0.09 168

DAS	0.27 228	0.12 85	0.42 179	0.24 216	0.18 271	0.29 199	0.24 250	0.45 204	0.45 260	0.41 294	0.44 247	0.34 206	0.29 244	0.75 325	0.21 167	0.09 170	0.07 162	0.09 124	0.07 54	0.09 146	0.09 168

SepStereo	0.26 221	0.12 85	0.42 179	0.24 216	0.18 271	0.29 199	0.24 250	0.45 204	0.45 260	0.41 294	0.44 247	0.34 206	0.29 244	0.64 289	0.21 167	0.09 170	0.07 162	0.09 124	0.07 54	0.09 146	0.09 168

SACVNet	0.30 263	0.20 266	0.41 172	0.25 253	0.18 271	0.34 257	0.25 264	0.52 269	0.40 213	0.41 294	0.44 247	0.46 292	0.32 271	0.71 310	0.25 213	0.13 284	0.10 276	0.12 270	0.12 288	0.16 304	0.17 314

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 301	0.36 357	0.53 255	0.34 351	0.19 289	0.51 339	0.24 250	0.55 297	0.38 194	0.41 294	0.47 276	0.47 294	0.27 217	0.73 317	0.30 248	0.36 383	0.19 361	0.27 366	0.17 345	0.26 364	0.23 362

RYNet	0.37 310	0.18 242	0.59 279	0.25 253	0.28 359	0.61 360	0.32 315	0.59 330	0.59 336	0.41 294	0.38 184	0.57 330	0.39 306	0.87 356	0.53 334	0.11 240	0.08 230	0.12 270	0.11 256	0.18 330	0.18 327

Anonymous Stereo	0.38 316	0.34 351	1.00 366	0.30 331	0.25 349	0.33 244	0.44 360	0.50 246	0.54 321	0.41 294	0.45 259	0.39 246	0.26 200	0.93 366	0.48 321	0.15 318	0.14 325	0.15 320	0.16 336	0.16 304	0.17 314

SDNR	0.42 333	0.21 279	0.82 338	0.21 90	0.18 271	1.27 401	0.17 64	0.50 246	0.49 297	0.42 302	0.81 364	0.38 234	0.27 217	1.19 386	0.38 281	0.23 362	0.24 376	0.17 335	0.13 306	0.17 319	0.20 344

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 263	0.20 266	0.70 316	0.21 90	0.17 251	0.46 322	0.27 280	0.50 246	0.49 297	0.42 302	0.55 311	0.43 272	0.30 253	0.46 213	0.38 281	0.09 170	0.06 73	0.07 16	0.06 25	0.11 233	0.10 214

ADLNet	0.28 246	0.15 196	0.42 179	0.23 177	0.19 289	0.34 257	0.23 228	0.53 280	0.43 234	0.42 302	0.41 212	0.44 282	0.27 217	0.55 246	0.35 272	0.11 240	0.08 230	0.11 236	0.11 256	0.11 233	0.12 261

Syn2CoEx	0.36 301	0.31 344	0.78 325	0.34 351	0.21 311	0.41 298	0.28 293	0.61 342	0.49 297	0.42 302	0.56 316	0.45 286	0.44 325	0.69 304	0.38 281	0.17 340	0.14 325	0.15 320	0.12 288	0.13 272	0.12 261

AF-Net	0.37 310	0.26 316	0.56 267	0.32 344	0.23 337	0.41 298	0.29 297	0.61 342	0.64 348	0.42 302	0.68 346	0.65 355	0.49 344	0.57 257	0.44 309	0.15 318	0.11 294	0.19 349	0.14 317	0.15 296	0.13 273

PWCDC_ROB	0.38 316	0.30 339	0.60 281	0.33 349	0.20 303	0.42 305	0.19 130	0.58 325	0.89 380	0.42 302	1.26 388	0.36 225	0.34 281	0.50 225	0.38 281	0.18 350	0.11 294	0.11 236	0.09 189	0.19 334	0.13 273

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 41	0.13 141	0.24 12	0.19 28	0.13 137	0.24 131	0.17 64	0.30 59	0.37 181	0.43 308	0.17 21	0.13 12	0.12 16	0.19 28	0.15 56	0.08 103	0.07 162	0.09 124	0.07 54	0.09 146	0.08 116

CRFU-Net	0.28 246	0.14 171	0.45 205	0.25 253	0.15 212	0.45 320	0.23 228	0.50 246	0.30 119	0.43 308	0.41 212	0.48 299	0.46 334	0.43 205	0.29 242	0.11 240	0.10 276	0.09 124	0.08 114	0.10 195	0.10 214

DSFCA	0.27 228	0.13 141	0.36 110	0.20 61	0.17 251	0.38 283	0.31 311	0.47 221	0.43 234	0.43 308	0.37 174	0.39 246	0.29 244	0.52 236	0.32 257	0.12 267	0.10 276	0.10 188	0.11 256	0.11 233	0.10 214

SuperB	0.49 350	0.28 326	2.23 403	0.23 177	0.15 212	0.41 298	0.32 315	0.47 221	0.82 374	0.43 308	0.50 285	0.33 200	0.45 328	0.68 302	1.08 377	0.10 213	0.07 162	0.09 124	0.08 114	0.98 409	0.14 290

stereogan	0.37 310	0.17 230	0.65 301	0.27 304	0.22 326	0.62 361	0.26 275	0.59 330	0.63 347	0.43 308	0.60 326	0.67 360	0.42 321	0.68 302	0.35 272	0.13 284	0.14 325	0.14 308	0.12 288	0.19 334	0.17 314

PDISCO_ROB	0.43 336	0.30 339	0.67 305	0.43 375	0.36 375	0.67 366	0.32 315	0.72 377	0.76 368	0.43 308	0.53 304	0.63 352	0.40 309	0.66 299	0.47 320	0.21 359	0.12 311	0.21 354	0.19 354	0.25 358	0.20 344

Wz-Net-LNSev	0.34 292	0.29 333	0.91 354	0.26 281	0.21 311	0.47 328	0.31 311	0.54 287	0.54 321	0.44 314	0.52 299	0.50 309	0.35 285	0.39 196	0.39 289	0.11 240	0.11 294	0.10 188	0.09 189	0.14 284	0.13 273

dad	0.28 246	0.31 344	0.44 195	0.21 90	0.14 171	0.30 216	0.20 168	0.33 87	0.49 297	0.44 314	0.44 247	0.45 286	0.21 141	0.41 201	0.26 225	0.20 358	0.11 294	0.20 352	0.11 256	0.14 284	0.10 214

ADCP+	0.45 343	0.24 301	1.15 380	0.25 253	0.22 326	0.56 351	0.39 348	0.54 287	0.51 308	0.44 314	0.51 291	0.46 292	0.52 350	0.56 254	1.89 406	0.10 213	0.08 230	0.11 236	0.10 221	0.14 284	0.13 273

StereoDRNet-Refined	0.27 228	0.17 230	0.35 92	0.25 253	0.14 171	0.37 276	0.21 191	0.47 221	0.41 224	0.44 314	0.51 291	0.41 262	0.28 231	0.45 211	0.37 279	0.09 170	0.06 73	0.11 236	0.11 256	0.10 195	0.10 214
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DDUNet	0.41 330	0.50 379	0.48 227	0.44 377	0.39 376	0.46 322	0.32 315	0.50 246	0.43 234	0.45 318	0.52 299	0.57 330	0.36 289	0.48 218	0.33 264	0.33 381	0.21 367	0.55 390	0.25 369	0.37 380	0.32 378

Consistency-Raft	0.55 362	0.48 374	1.02 370	0.45 378	0.49 384	0.49 335	0.47 368	0.72 377	0.72 363	0.45 318	0.82 365	0.47 294	0.60 360	0.50 225	0.63 350	0.39 387	0.39 392	0.44 384	0.51 395	0.52 385	0.37 381

RGC	0.39 322	0.32 349	0.64 300	0.34 351	0.27 356	0.40 295	0.29 297	0.57 318	0.53 318	0.45 318	0.64 339	0.62 344	0.45 328	0.72 315	0.39 289	0.15 318	0.15 339	0.21 354	0.20 355	0.18 330	0.19 334

Wz-Net-SNSev	0.43 336	0.41 369	1.27 387	0.30 331	0.21 311	0.44 315	0.41 352	0.61 342	0.65 349	0.46 321	0.65 340	0.62 344	0.39 306	0.74 324	0.59 342	0.12 267	0.11 294	0.12 270	0.13 306	0.16 304	0.14 290

FAT-Stereo	0.36 301	0.18 242	0.73 322	0.26 281	0.18 271	0.33 244	0.29 297	0.60 338	0.59 336	0.46 321	0.60 326	0.60 338	0.50 345	0.61 274	0.34 268	0.13 284	0.14 325	0.13 289	0.12 288	0.14 284	0.18 327

CC-Net-ROB	0.43 336	0.47 372	0.65 301	0.37 366	0.23 337	0.51 339	0.29 297	0.66 364	0.49 297	0.46 321	0.51 291	0.48 299	0.38 301	0.96 372	0.35 272	0.34 382	0.23 374	0.55 390	0.25 369	0.31 374	0.20 344

GANetREF_RVC	0.43 336	0.47 372	0.69 310	0.38 368	0.20 303	0.51 339	0.48 372	0.66 364	0.66 350	0.46 321	0.46 269	0.50 309	0.44 325	0.90 363	0.39 289	0.27 372	0.21 367	0.32 376	0.18 350	0.27 367	0.22 356
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
GANet	0.36 301	0.22 291	0.49 232	0.29 324	0.17 251	0.41 298	0.38 343	0.57 318	0.45 260	0.46 321	0.75 357	0.55 324	0.40 309	0.94 369	0.41 301	0.13 284	0.13 321	0.13 289	0.11 256	0.14 284	0.11 239

StereoDRNet	0.32 279	0.22 291	0.61 284	0.27 304	0.21 311	0.42 305	0.30 307	0.61 342	0.48 288	0.46 321	0.39 196	0.48 299	0.30 253	0.57 257	0.40 295	0.11 240	0.09 258	0.12 270	0.11 256	0.12 259	0.10 214

DLCB_ROB	0.28 246	0.16 214	0.34 84	0.27 304	0.16 235	0.38 283	0.25 264	0.48 232	0.43 234	0.46 321	0.46 269	0.51 313	0.33 274	0.53 241	0.33 264	0.10 213	0.10 276	0.11 236	0.11 256	0.10 195	0.09 168

DPSNet	0.47 346	0.24 301	0.93 358	0.27 304	0.20 303	0.75 374	0.57 380	0.84 390	0.79 372	0.47 328	0.51 291	0.60 338	0.69 372	0.87 356	0.71 355	0.16 330	0.13 321	0.12 270	0.10 221	0.25 358	0.21 351

DRN-Test	0.33 285	0.17 230	0.61 284	0.27 304	0.19 289	0.46 322	0.29 297	0.65 358	0.51 308	0.47 328	0.46 269	0.44 282	0.34 281	0.62 282	0.41 301	0.12 267	0.08 230	0.13 289	0.12 288	0.12 259	0.10 214

NCCL2	0.35 297	0.26 316	0.49 232	0.36 361	0.22 326	0.41 298	0.41 352	0.53 280	0.42 229	0.47 328	0.46 269	0.61 342	0.39 306	0.55 246	0.37 279	0.16 330	0.13 321	0.21 354	0.21 358	0.16 304	0.16 306

Wz-Net-MNSev	0.36 301	0.26 316	0.79 331	0.26 281	0.21 311	0.59 356	0.38 343	0.55 297	0.56 330	0.48 331	0.54 307	0.53 320	0.36 289	0.60 269	0.44 309	0.11 240	0.09 258	0.11 236	0.11 256	0.15 296	0.13 273

Ntro	0.58 367	0.64 388	0.92 356	0.66 392	0.50 385	0.77 375	0.36 333	0.66 364	0.70 360	0.50 332	0.59 321	0.65 355	0.51 348	0.75 325	0.45 312	0.56 393	0.32 388	0.56 393	0.34 381	0.63 391	0.46 390

ACVNet-4b	0.72 381	0.81 394	1.33 391	0.72 394	0.50 385	0.80 380	0.31 311	0.71 376	0.80 373	0.50 332	0.72 355	0.95 381	0.43 324	0.96 372	1.20 390	1.13 415	0.21 367	0.76 399	0.45 389	0.65 394	0.46 390

WZ-Net	0.52 360	0.38 364	1.90 401	0.30 331	0.24 342	0.57 354	0.48 372	0.62 350	0.78 371	0.50 332	0.71 351	0.68 363	0.54 351	0.98 375	0.84 364	0.13 284	0.10 276	0.11 236	0.12 288	0.19 334	0.20 344

ADCRef	0.38 316	0.24 301	0.88 350	0.26 281	0.21 311	0.49 335	0.27 280	0.52 269	0.48 288	0.50 332	0.58 319	0.35 220	0.47 337	0.48 218	1.29 393	0.09 170	0.08 230	0.12 270	0.12 288	0.11 233	0.11 239

ETE_ROB	0.34 292	0.26 316	0.45 205	0.29 324	0.18 271	0.40 295	0.37 337	0.57 318	0.47 279	0.50 332	0.50 285	0.62 344	0.36 289	0.55 246	0.38 281	0.13 284	0.10 276	0.14 308	0.12 288	0.16 304	0.16 306

otaku	0.57 366	0.62 387	0.87 349	0.63 391	0.44 381	0.73 371	0.37 337	0.65 358	0.66 350	0.51 337	0.75 357	0.66 359	0.45 328	0.69 304	0.46 318	0.53 389	0.34 389	0.55 390	0.35 382	0.60 390	0.45 387

Wz-Net-TNSev	0.51 356	0.58 384	1.61 399	0.25 253	0.21 311	0.65 363	0.45 362	0.63 356	0.69 358	0.51 337	0.54 307	0.71 368	0.60 360	1.00 376	0.77 360	0.15 318	0.15 339	0.13 289	0.15 325	0.21 345	0.20 344

XQC	0.43 336	0.37 362	0.96 362	0.34 351	0.25 349	0.53 349	0.34 327	0.60 338	0.73 366	0.51 337	0.46 269	0.57 330	0.47 337	0.70 307	0.72 356	0.17 340	0.12 311	0.18 342	0.15 325	0.25 358	0.23 362

ADCPNet	0.48 348	0.29 333	1.60 397	0.27 304	0.23 337	0.70 370	0.38 343	0.53 280	0.51 308	0.51 337	0.59 321	0.67 360	0.56 355	0.60 269	1.14 383	0.15 318	0.18 357	0.14 308	0.23 367	0.19 334	0.19 334

CBMV_ROB	0.33 285	0.18 242	0.53 255	0.21 90	0.14 171	0.33 244	0.20 168	0.51 259	0.45 260	0.51 337	0.55 311	0.45 286	0.42 321	0.71 310	0.32 257	0.18 350	0.19 361	0.23 361	0.21 358	0.14 284	0.15 299

XPNet_ROB	0.33 285	0.20 266	0.43 189	0.27 304	0.18 271	0.37 276	0.31 311	0.55 297	0.50 305	0.51 337	0.53 304	0.58 333	0.37 297	0.63 287	0.45 312	0.17 340	0.12 311	0.13 289	0.12 288	0.15 296	0.14 290

DANet	0.35 297	0.23 298	0.60 281	0.36 361	0.22 326	0.39 290	0.25 264	0.48 232	0.43 234	0.52 343	0.50 285	0.59 335	0.41 313	0.76 330	0.49 324	0.13 284	0.11 294	0.14 308	0.12 288	0.17 319	0.15 299
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
PASM	0.45 343	0.35 354	0.90 353	0.35 360	0.33 371	0.39 290	0.38 343	0.50 246	0.61 342	0.52 343	0.51 291	0.62 344	0.45 328	0.93 366	0.48 321	0.26 367	0.29 384	0.29 372	0.33 380	0.29 372	0.26 368

LALA_ROB	0.36 301	0.25 305	0.46 211	0.30 331	0.21 311	0.47 328	0.39 348	0.61 342	0.51 308	0.52 343	0.51 291	0.69 365	0.36 289	0.50 225	0.43 305	0.17 340	0.11 294	0.16 329	0.14 317	0.17 319	0.15 299

SGM-Forest	0.36 301	0.17 230	0.47 218	0.23 177	0.16 235	0.45 320	0.41 352	0.55 297	0.48 288	0.52 343	0.60 326	0.52 316	0.41 313	0.85 353	0.50 329	0.17 340	0.17 351	0.17 335	0.15 325	0.15 296	0.15 299
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.33 285	0.21 279	0.54 258	0.23 177	0.13 137	0.42 305	0.33 325	0.53 280	0.48 288	0.52 343	0.49 283	0.50 309	0.41 313	0.56 254	0.31 252	0.15 318	0.16 346	0.18 342	0.16 336	0.13 272	0.13 273
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ccnet	0.42 333	0.31 344	0.48 227	0.27 304	0.32 370	0.60 359	0.32 315	0.65 358	0.46 274	0.53 348	0.66 342	0.56 326	0.45 328	0.72 315	0.61 345	0.26 367	0.19 361	0.24 363	0.21 358	0.26 364	0.22 356

edge stereo	0.39 322	0.22 291	0.81 335	0.27 304	0.22 326	0.37 276	0.24 250	0.56 311	0.54 321	0.53 348	0.60 326	0.71 368	0.50 345	0.78 338	0.40 295	0.16 330	0.14 325	0.19 349	0.14 317	0.16 304	0.17 314

pmcnn	0.50 352	0.20 266	0.78 325	0.24 216	0.26 354	0.39 290	0.30 307	0.51 259	0.50 305	0.54 350	1.23 387	2.52 410	0.37 297	0.77 336	0.95 371	0.08 103	0.06 73	0.06 1	0.05 10	0.10 195	0.08 116

RTSC	0.39 322	0.28 326	0.78 325	0.27 304	0.18 271	0.49 335	0.22 207	0.59 330	0.84 379	0.55 351	0.53 304	0.49 303	0.36 289	0.67 301	0.82 363	0.13 284	0.10 276	0.11 236	0.12 288	0.17 319	0.17 314

ADCL	0.47 346	0.22 291	1.00 366	0.27 304	0.19 289	0.74 372	0.64 386	0.54 287	0.69 358	0.56 352	0.71 351	0.55 324	0.60 360	0.60 269	1.43 395	0.11 240	0.09 258	0.13 289	0.13 306	0.14 284	0.14 290

NaN_ROB	0.41 330	0.28 326	0.62 292	0.30 331	0.19 289	0.51 339	0.47 368	0.58 325	0.59 336	0.56 352	0.47 276	0.49 303	0.41 313	1.21 389	0.64 351	0.12 267	0.18 357	0.12 270	0.13 306	0.11 233	0.14 290

PWC_ROB	0.38 316	0.29 333	0.69 310	0.25 253	0.20 303	0.38 283	0.19 130	0.58 325	0.67 353	0.57 354	0.85 368	0.51 313	0.40 309	0.71 310	0.52 332	0.13 284	0.09 258	0.14 308	0.10 221	0.17 319	0.14 290

FBW_ROB	0.43 336	0.26 316	0.54 258	0.31 338	0.20 303	0.51 339	0.32 315	0.70 374	0.60 339	0.59 355	0.55 311	0.65 355	0.41 313	1.40 397	0.51 331	0.13 284	0.17 351	0.21 354	0.16 336	0.17 319	0.18 327

RainbowNet	0.72 381	0.89 399	1.02 370	0.82 397	0.63 394	0.78 378	0.52 376	0.81 388	0.93 386	0.60 356	0.79 362	0.80 373	0.60 360	0.80 344	0.57 336	0.78 402	0.55 403	0.78 400	0.49 392	0.76 399	0.58 396

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 356	0.50 379	0.86 347	0.39 370	0.24 342	0.84 382	0.55 379	0.56 311	0.62 344	0.60 356	0.68 346	0.62 344	0.42 321	1.13 384	0.43 305	0.23 362	0.27 380	0.27 366	0.35 382	0.25 358	0.29 372

AnyNet_C32	0.51 356	0.40 366	1.10 378	0.29 324	0.28 359	0.59 356	0.58 381	0.54 287	0.60 339	0.62 358	0.66 342	0.54 322	0.54 351	0.78 338	1.74 403	0.15 318	0.14 325	0.15 320	0.17 345	0.20 342	0.20 344

anonymity	0.56 363	0.54 383	0.70 316	0.47 380	0.61 392	0.56 351	0.43 357	0.69 373	0.49 297	0.63 359	0.55 311	0.54 322	0.60 360	0.61 274	0.57 336	0.55 392	0.53 400	0.50 387	0.54 398	0.51 384	0.56 394

SHD	0.42 333	0.27 323	0.81 335	0.31 338	0.25 349	0.42 305	0.22 207	0.66 364	0.94 387	0.63 359	0.60 326	0.59 335	0.47 337	0.59 268	0.58 341	0.15 318	0.13 321	0.16 329	0.16 336	0.20 342	0.22 356

psmorigin	0.50 352	0.25 305	3.03 413	0.24 216	0.19 289	0.38 283	0.22 207	0.50 246	0.44 248	0.64 361	0.68 346	0.71 368	0.51 348	0.85 353	0.45 312	0.14 307	0.17 351	0.13 289	0.14 317	0.16 304	0.21 351

CSAN	0.50 352	0.35 354	0.78 325	0.36 361	0.23 337	0.56 351	0.59 383	0.61 342	0.70 360	0.64 361	0.78 361	0.65 355	0.60 360	1.38 396	0.62 347	0.21 359	0.17 351	0.20 352	0.20 355	0.18 330	0.18 327

MADNet+	1.01 394	1.16 410	4.72 417	0.70 393	0.47 383	1.24 400	0.96 406	0.97 394	0.89 380	0.65 363	0.77 360	0.87 375	0.85 386	2.09 410	1.68 400	0.38 386	0.39 392	0.31 375	0.27 375	0.43 381	0.39 383

SANet	0.53 361	0.28 326	0.96 362	0.26 281	0.15 212	0.69 367	0.44 360	0.67 369	1.34 398	0.67 364	0.98 377	0.94 379	0.71 374	0.89 360	0.76 357	0.14 307	0.12 311	0.12 270	0.11 256	0.17 319	0.16 306

G-Net	0.46 345	0.25 305	0.86 347	0.34 351	0.28 359	0.90 386	0.35 330	0.47 221	0.45 260	0.68 365	1.22 386	0.64 354	0.60 360	0.61 274	0.57 336	0.16 330	0.14 325	0.17 335	0.13 306	0.22 351	0.19 334

AnyNet_C01	0.65 375	0.58 384	2.60 410	0.32 344	0.26 354	0.88 384	0.61 384	0.63 356	0.62 344	0.68 365	0.96 376	0.76 371	0.60 360	0.96 372	1.43 395	0.16 330	0.16 346	0.17 335	0.17 345	0.23 354	0.23 362

DispFullNet	0.66 376	0.89 399	1.59 396	0.77 396	1.21 413	0.51 339	0.23 228	0.59 330	0.72 363	0.69 367	0.61 333	0.69 365	0.91 388	0.79 340	0.48 321	0.27 372	0.12 311	0.73 398	0.30 379	0.65 394	0.40 384

SAMSARA	0.56 363	0.39 365	0.80 333	0.60 389	0.46 382	1.00 390	1.23 416	0.67 369	0.68 356	0.71 368	0.54 307	0.89 378	0.57 357	0.81 347	0.62 347	0.19 355	0.22 371	0.18 342	0.18 350	0.27 367	0.25 367

MFN_U_SF_RVC	0.56 363	0.51 381	1.19 381	0.38 368	0.22 326	0.69 367	0.27 280	0.80 386	0.67 353	0.73 369	0.74 356	0.87 375	0.61 369	0.81 347	0.76 357	0.29 377	0.27 380	0.32 376	0.37 386	0.32 376	0.31 375

RTS	0.78 387	0.48 374	4.68 415	0.34 351	0.28 359	1.12 394	0.46 364	0.62 350	1.03 388	0.73 369	0.89 373	0.60 338	0.59 358	1.61 400	1.16 386	0.14 307	0.11 294	0.15 320	0.15 325	0.21 345	0.19 334

RTSA	0.78 387	0.48 374	4.68 415	0.34 351	0.28 359	1.12 394	0.46 364	0.62 350	1.03 388	0.73 369	0.89 373	0.60 338	0.59 358	1.61 400	1.16 386	0.14 307	0.11 294	0.15 320	0.15 325	0.21 345	0.19 334

ACVNet_1	0.72 381	0.81 394	1.37 393	0.72 394	0.53 388	0.77 375	0.42 355	0.85 392	0.90 382	0.74 372	0.75 357	1.32 392	0.72 375	1.02 378	0.55 335	0.54 391	0.31 387	0.71 397	0.35 382	0.64 393	0.45 387

ADCMid	0.49 350	0.34 351	1.13 379	0.26 281	0.21 311	0.51 339	0.37 337	0.57 318	0.54 321	0.75 373	0.66 342	0.62 344	0.64 370	0.64 289	1.68 400	0.13 284	0.12 311	0.17 335	0.17 345	0.20 342	0.17 314

ADCS	0.58 367	0.40 366	1.35 392	0.29 324	0.24 342	0.55 350	0.45 362	0.67 369	0.83 377	0.76 374	0.71 351	0.68 363	0.60 360	0.76 330	2.23 411	0.16 330	0.16 346	0.16 329	0.17 345	0.22 351	0.22 356

MFMNet_re	0.72 381	0.76 392	0.99 365	0.62 390	0.70 396	0.77 375	0.67 387	0.75 379	0.83 377	0.78 375	0.86 369	0.69 365	0.78 377	0.71 310	0.61 345	0.66 398	0.59 406	0.61 394	0.58 402	0.68 397	0.71 405

LSM	1.64 409	0.40 366	2.56 409	2.02 419	17.61 430	0.51 339	0.52 376	0.61 342	0.76 368	0.82 376	1.11 382	0.63 352	0.54 351	0.75 325	0.49 324	0.16 330	0.24 376	0.18 342	0.21 358	0.25 358	2.42 422

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 378	0.64 388	1.06 374	0.45 378	0.27 356	1.40 407	0.58 381	0.78 382	0.92 384	0.84 377	0.86 369	0.88 377	0.68 371	1.33 395	0.68 354	0.37 385	0.29 384	0.34 378	0.36 385	0.43 381	0.37 381

NVStereoNet_ROB	0.67 377	0.49 378	0.83 339	0.48 381	0.40 378	0.51 339	0.46 364	0.70 374	0.77 370	0.84 377	1.72 403	1.02 383	0.83 383	1.23 390	0.79 362	0.32 380	0.38 391	0.40 382	0.46 390	0.36 379	0.41 385
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
IMH-64-1	0.91 391	0.86 396	0.84 343	0.97 402	0.75 398	0.92 387	0.71 389	1.27 398	1.10 393	0.89 379	1.45 394	1.14 385	0.96 390	1.19 386	0.84 364	0.74 399	0.51 397	0.97 404	0.55 399	0.84 401	0.60 398

IMH-64	0.91 391	0.86 396	0.84 343	0.97 402	0.75 398	0.92 387	0.71 389	1.27 398	1.10 393	0.89 379	1.45 394	1.14 385	0.96 390	1.19 386	0.84 364	0.74 399	0.51 397	0.97 404	0.55 399	0.84 401	0.60 398

PVD	0.58 367	0.34 351	0.84 343	0.39 370	0.31 369	0.59 356	0.47 368	0.80 386	1.25 397	0.92 381	1.09 380	0.79 372	0.82 382	0.85 353	0.76 357	0.21 359	0.18 357	0.22 360	0.18 350	0.27 367	0.35 380

JetBlue	1.14 399	0.76 392	2.36 405	0.59 388	0.75 398	3.04 418	1.78 418	1.11 396	0.90 382	0.94 382	1.10 381	1.66 398	1.28 403	2.09 410	1.72 402	0.43 388	0.36 390	0.38 380	0.38 388	0.58 389	0.56 394

aanetorigin	0.39 322	0.29 333	1.09 375	0.24 216	0.19 289	0.28 180	0.37 337	0.33 87	0.47 279	0.94 382	0.82 365	0.52 316	0.54 351	0.49 223	0.50 329	0.11 240	0.09 258	0.10 188	0.10 221	0.16 304	0.15 299

WCMA_ROB	0.51 356	0.21 279	0.65 301	0.25 253	0.21 311	0.58 355	0.32 315	0.54 287	0.55 327	0.95 384	1.40 392	1.28 390	0.81 381	0.73 317	0.62 347	0.18 350	0.15 339	0.15 320	0.15 325	0.19 334	0.19 334

SGM_RVC	0.50 352	0.19 258	0.50 242	0.25 253	0.15 212	0.69 367	0.39 348	0.68 372	0.82 374	0.95 384	0.84 367	1.13 384	0.76 376	1.16 385	0.60 344	0.16 330	0.16 346	0.16 329	0.16 336	0.16 304	0.17 314
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SPS-STEREO	0.69 379	0.61 386	0.98 364	0.52 386	0.57 390	0.74 372	0.50 375	0.78 382	0.62 344	0.95 384	0.86 369	0.94 379	0.70 373	1.01 377	0.87 368	0.58 395	0.51 397	0.50 387	0.50 394	0.55 387	0.58 396
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
IMH	1.05 396	0.95 403	1.00 366	1.01 404	0.78 401	1.11 393	0.68 388	1.38 401	1.43 401	1.00 387	1.72 403	1.43 393	1.14 394	1.73 405	0.89 369	1.09 412	0.55 403	0.99 406	0.57 401	0.87 403	0.62 403

ACVNet_2	0.89 390	0.87 398	1.25 385	0.82 397	0.62 393	0.97 389	0.62 385	1.14 397	1.42 400	1.00 387	1.40 392	1.47 395	0.84 384	1.11 381	0.66 353	0.61 396	0.43 394	0.78 400	0.49 392	0.75 398	0.52 392

WAO-6	1.07 397	0.93 402	0.92 356	0.96 401	0.78 401	1.28 402	0.75 393	1.34 400	2.00 407	1.02 389	1.54 400	1.59 396	1.22 399	1.31 394	1.14 383	0.78 402	0.55 403	1.02 408	0.75 409	0.83 400	0.69 404

MDST_ROB	0.48 348	0.14 171	0.95 361	0.30 331	0.21 311	1.33 404	0.32 315	0.77 381	0.56 330	1.06 390	0.71 351	0.49 303	0.35 285	1.26 392	0.38 281	0.13 284	0.11 294	0.16 329	0.13 306	0.12 259	0.12 261

LVE	1.13 398	1.02 404	1.28 388	1.01 404	0.80 404	1.29 403	0.81 400	1.47 405	1.96 405	1.07 391	1.90 406	1.90 401	1.01 393	1.48 398	0.91 370	0.93 409	0.61 409	0.94 403	0.69 406	0.87 403	0.75 409

MSMD_ROB	0.60 371	0.33 350	0.61 284	0.30 331	0.25 349	0.86 383	0.35 330	0.55 297	0.67 353	1.10 392	1.49 397	1.76 400	0.97 392	0.88 359	0.49 324	0.23 362	0.21 367	0.27 366	0.27 375	0.25 358	0.24 366

WAO-7	1.01 394	0.89 399	0.93 358	0.83 399	0.66 395	1.18 396	0.81 400	1.40 402	1.57 403	1.11 393	1.76 405	1.45 394	1.19 398	1.50 399	1.14 383	0.61 396	0.62 410	0.70 396	0.68 405	0.66 396	0.60 398

FCDSN-DC	0.63 373	0.31 344	0.61 284	0.36 361	0.30 367	0.65 363	0.37 337	0.66 364	0.68 356	1.14 394	1.54 400	1.71 399	1.26 401	0.92 365	0.64 351	0.24 365	0.22 371	0.27 366	0.26 373	0.27 367	0.27 371
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
PWCK	1.00 393	1.17 411	1.70 400	0.91 400	0.41 379	1.19 398	0.92 404	1.10 395	1.14 395	1.16 395	1.14 383	1.25 389	0.88 387	1.75 406	1.04 376	0.87 406	0.50 395	0.87 402	0.53 397	0.96 408	0.52 392

TorneroNet-64	1.43 403	1.03 405	1.20 382	1.10 407	0.86 407	2.26 415	0.73 392	1.84 411	3.84 417	1.25 396	2.25 413	2.69 412	1.42 405	1.76 407	1.43 395	0.76 401	0.50 395	1.09 409	0.66 404	1.23 412	0.76 410

Dean	1.17 400	1.04 406	1.49 395	1.03 406	0.78 401	1.20 399	0.77 396	1.48 406	1.96 405	1.28 397	1.99 408	2.15 404	1.14 394	1.25 391	1.00 374	0.81 404	0.60 407	1.01 407	0.69 406	0.92 407	0.74 408

EDNetEfficientorigin	7.51 421	0.52 382	140.47 443	0.25 253	0.17 251	0.42 305	0.29 297	0.47 221	1.03 388	1.28 397	1.02 378	0.83 374	0.84 384	0.75 325	0.99 373	0.10 213	0.09 258	0.12 270	0.10 221	0.21 345	0.22 356

ELAS_RVC	0.74 385	0.36 357	1.00 366	0.37 366	0.33 371	0.88 384	0.93 405	0.83 389	1.08 392	1.35 399	1.33 391	1.24 388	1.33 404	1.06 380	0.95 371	0.27 372	0.25 378	0.29 372	0.27 375	0.30 373	0.30 373
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
EDNetEfficient	0.63 373	0.37 362	2.40 407	0.26 281	0.25 349	0.38 283	0.49 374	0.41 169	1.06 391	1.38 400	0.87 372	0.62 344	0.95 389	0.65 295	1.65 399	0.11 240	0.09 258	0.10 188	0.11 256	0.19 334	0.17 314

tt	4.71 419	0.10 26	3.94 414	2.06 420	1.53 417	10.14 426	16.88 426	9.27 426	4.98 419	1.39 401	1.02 378	4.68 418	4.90 419	3.35 419	5.86 422	5.76 425	9.15 430	2.24 421	2.53 422	3.10 421	1.32 418

SGM+DAISY	0.87 389	0.66 390	1.30 390	0.51 384	0.60 391	1.03 391	0.84 402	0.76 380	0.73 366	1.39 401	1.51 398	1.31 391	1.22 399	1.11 381	1.08 377	0.57 394	0.53 400	0.51 389	0.51 395	0.54 386	0.61 401

FC-DCNN	0.70 380	0.30 339	0.69 310	0.32 344	0.27 356	0.81 381	0.39 348	0.79 385	0.82 374	1.41 403	1.58 402	1.98 402	1.26 401	1.02 378	0.77 360	0.24 365	0.22 371	0.27 366	0.26 373	0.26 364	0.26 368

ELAS	0.74 385	0.36 357	0.85 346	0.36 361	0.33 371	1.36 405	0.77 396	0.93 393	0.92 384	1.41 403	1.53 399	1.16 387	1.17 397	0.95 371	1.03 375	0.26 367	0.25 378	0.28 371	0.28 378	0.31 374	0.30 373
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
KSHMR	1.89 412	1.36 415	1.60 397	1.47 416	1.22 414	1.38 406	1.06 410	1.79 410	5.97 421	1.42 405	5.65 421	2.98 414	1.14 394	2.23 413	1.20 390	1.27 416	1.12 417	1.46 418	1.10 417	1.32 416	1.15 416

UNDER WATER-64	1.55 407	1.19 412	2.52 408	1.31 412	0.95 409	2.12 413	1.21 415	1.45 404	3.19 411	1.43 406	1.32 390	2.64 411	2.04 412	1.63 402	1.83 404	1.11 413	0.67 414	1.28 414	0.92 413	1.19 410	1.02 414

WAO-8	1.46 405	1.10 408	1.09 375	1.10 407	0.84 405	2.06 411	0.75 393	1.84 411	3.83 415	1.44 407	2.21 411	2.15 404	1.43 406	3.17 416	1.19 388	0.91 407	0.65 412	1.09 409	0.79 410	0.90 405	0.71 405

Venus	1.46 405	1.10 408	1.09 375	1.10 407	0.84 405	2.06 411	0.75 393	1.84 411	3.83 415	1.44 407	2.21 411	2.15 404	1.43 406	3.17 416	1.19 388	0.91 407	0.65 412	1.09 409	0.79 410	0.90 405	0.71 405

UNDER WATER	1.59 408	1.22 413	2.36 405	1.38 413	1.03 410	1.67 410	1.10 412	1.54 409	3.63 413	1.44 407	1.47 396	2.85 413	2.25 414	1.67 403	1.94 408	1.06 411	0.62 410	1.31 415	0.93 414	1.21 411	1.02 414

MeshStereo	0.58 367	0.27 323	0.67 305	0.22 135	0.17 251	0.66 365	0.37 337	0.78 382	0.61 342	1.47 410	1.30 389	1.65 397	0.79 378	1.12 383	0.59 342	0.17 340	0.17 351	0.17 335	0.14 317	0.17 319	0.14 290
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
notaker	1.45 404	1.34 414	1.48 394	1.40 414	1.07 411	1.18 396	0.85 403	1.48 406	1.40 399	1.51 411	3.46 416	2.40 409	1.81 410	1.76 407	1.45 398	1.11 413	0.69 415	1.38 416	0.87 412	1.31 414	0.97 413

JetRed	2.30 415	2.64 421	6.12 418	1.12 410	1.38 416	5.85 421	3.29 420	1.99 414	1.67 404	1.98 412	1.95 407	2.16 407	1.60 409	2.48 414	4.10 419	1.05 410	1.60 419	1.09 409	1.01 416	1.67 418	1.28 417

MANE	1.41 402	0.36 357	0.74 323	0.43 375	0.41 379	2.16 414	0.80 398	2.39 418	3.38 412	2.22 413	3.06 415	3.54 416	2.73 417	2.15 412	1.94 408	0.28 375	0.27 380	0.30 374	0.46 390	0.28 371	0.34 379

SGM-ForestM	1.36 401	0.28 326	0.79 331	0.26 281	0.16 235	2.26 415	1.00 408	1.42 403	1.46 402	2.38 414	2.05 409	5.95 423	2.66 416	2.95 415	2.46 413	0.17 340	0.18 357	0.18 342	0.18 350	0.15 296	0.18 327

TorneroNet	2.22 413	1.08 407	1.24 384	1.14 411	0.90 408	5.58 420	0.80 398	2.12 416	8.69 423	2.58 415	5.42 420	3.88 417	1.97 411	1.78 409	1.87 405	0.86 405	0.54 402	1.15 413	0.74 408	1.23 412	0.85 411

MADNet++	2.26 414	1.80 419	2.06 402	2.13 421	1.97 419	2.61 417	1.79 419	2.38 417	2.16 408	2.75 416	2.65 414	2.38 408	2.43 415	3.17 416	3.21 415	2.17 419	1.95 420	1.94 420	1.63 419	2.06 419	2.01 421

ktn	1.77 411	1.36 415	1.22 383	1.43 415	1.14 412	1.52 408	1.08 411	1.51 408	3.96 418	2.77 417	4.69 418	3.35 415	1.46 408	1.69 404	1.25 392	1.43 417	0.77 416	1.45 417	0.99 415	1.32 416	0.96 412

DGTPSM_ROB	8.34 422	5.10 423	10.37 428	5.31 424	10.18 424	8.33 422	23.60 430	6.06 423	13.41 429	4.90 418	10.87 427	5.65 420	10.44 424	6.17 422	12.59 425	3.74 422	7.55 425	3.69 423	7.26 427	4.14 423	7.46 425

DPSMNet_ROB	8.40 423	5.11 424	10.49 429	5.58 425	10.25 425	8.34 423	23.62 431	6.07 424	13.45 430	4.93 419	10.88 428	5.66 421	10.44 424	6.24 423	12.64 426	3.98 423	7.61 426	3.76 424	7.30 428	4.20 424	7.51 426

HanzoNet	2.97 416	1.69 417	2.29 404	1.74 417	1.33 415	1.53 409	1.03 409	1.99 414	2.64 410	5.51 420	5.16 419	5.90 422	6.82 422	4.32 421	3.29 416	3.16 421	2.02 422	1.92 419	2.87 423	2.24 420	1.89 420

DPSimNet_ROB	4.34 418	4.23 422	6.89 420	3.67 422	3.68 420	4.75 419	5.21 422	2.67 419	3.68 414	5.82 421	3.95 417	5.57 419	6.72 421	3.46 420	4.48 420	4.05 424	2.88 423	4.68 425	3.12 424	3.69 422	3.62 424

coex-ft	3.44 417	0.73 391	48.55 441	0.24 216	0.19 289	0.50 338	0.43 357	0.47 221	2.40 409	7.03 422	1.20 385	0.97 382	2.23 413	0.73 317	1.92 407	0.12 267	0.15 339	0.14 308	0.12 288	0.21 345	0.43 386

LE_ROB	1.76 410	0.20 266	2.68 411	0.48 381	0.52 387	0.78 378	0.96 406	0.84 390	6.61 422	7.40 423	2.08 410	2.08 403	4.83 418	1.27 393	3.79 418	0.10 213	0.08 230	0.12 270	0.11 256	0.11 233	0.10 214

BEATNet-Init1	4.73 420	2.61 420	13.29 430	0.58 387	0.53 388	10.12 425	3.33 421	4.83 421	5.01 420	8.75 424	8.51 422	14.08 431	7.60 423	7.70 424	5.34 421	0.28 375	0.28 383	0.34 378	0.37 386	0.57 388	0.45 387

xxxxx1	15.27 429	9.54 427	10.31 423	20.13 432	18.88 431	17.08 428	23.03 427	10.36 427	10.99 425	9.21 425	9.62 423	10.74 426	10.61 427	10.72 427	13.89 430	7.97 429	9.20 431	31.85 440	44.72 440	12.84 428	13.69 430

tt_ll	15.27 429	9.54 427	10.31 423	20.13 432	18.88 431	17.08 428	23.03 427	10.36 427	10.99 425	9.21 425	9.62 423	10.74 426	10.61 427	10.72 427	13.89 430	7.97 429	9.20 431	31.85 440	44.72 440	12.84 428	13.69 430

ff	15.27 429	9.54 427	10.31 423	20.13 432	18.88 431	17.08 428	23.03 427	10.36 427	10.99 425	9.21 425	9.62 423	10.74 426	10.61 427	10.72 427	13.89 430	7.97 429	9.20 431	31.85 440	44.72 440	12.84 428	13.69 430

DPSM_ROB	11.49 426	9.87 430	10.35 426	11.13 427	11.31 426	19.11 433	27.51 433	13.37 431	14.21 432	10.31 428	11.06 429	10.96 429	11.27 430	11.96 431	13.59 428	6.78 427	8.19 428	6.03 426	7.09 425	7.93 425	7.73 428

DPSM	11.49 426	9.87 430	10.35 426	11.13 427	11.31 426	19.11 433	27.51 433	13.37 431	14.21 432	10.31 428	11.06 429	10.96 429	11.27 430	11.96 431	13.59 428	6.78 427	8.19 428	6.03 426	7.09 425	7.93 425	7.73 428

Anonymous_1	16.62 433	9.35 426	9.84 422	10.66 426	14.64 428	18.66 432	27.12 432	12.64 430	13.51 431	10.76 430	10.30 426	10.13 425	10.60 426	11.06 430	12.74 427	15.87 438	7.74 427	16.92 435	43.48 439	58.66 442	7.68 427

LRCNet_RVC	10.90 425	14.34 434	9.35 421	15.35 429	8.04 423	1.08 392	0.34 327	8.78 425	0.70 360	12.63 431	16.05 431	9.85 424	6.54 420	8.57 425	6.34 423	20.27 439	5.40 424	23.70 437	21.88 436	14.87 431	13.83 433

HaxPig	17.72 434	20.22 441	19.73 431	16.53 430	16.51 429	9.27 424	9.33 423	14.34 433	13.27 428	18.65 432	18.70 432	17.35 432	16.77 433	17.04 433	16.45 433	22.05 440	20.89 440	22.27 436	21.53 435	21.29 438	22.13 440

LSM0	24.24 441	19.98 440	22.32 438	24.22 440	40.14 442	38.48 441	55.20 436	26.95 440	28.57 436	20.49 433	21.83 434	22.26 440	22.75 439	24.22 440	27.30 437	13.66 437	16.32 434	12.19 434	14.15 429	16.10 437	17.66 439

CasAABBNet	23.10 436	19.86 435	20.64 433	22.47 435	22.73 438	38.41 437	55.50 438	26.89 439	28.70 437	20.61 434	22.15 436	22.08 438	22.75 439	23.99 438	27.36 438	13.59 432	16.48 435	12.14 429	14.27 430	15.95 432	15.53 434

Selective-RAFT-Error	23.16 440	19.93 439	20.87 437	22.54 439	22.81 439	38.52 442	55.47 437	27.01 441	28.83 441	20.66 435	22.25 437	22.09 439	22.80 441	24.09 439	27.36 438	13.61 433	16.48 435	12.15 430	14.28 431	15.99 436	15.57 438

MyStereo03	23.12 437	19.90 436	20.85 434	22.49 436	22.71 435	38.42 438	55.53 439	26.80 436	28.72 438	20.77 436	22.25 437	22.03 435	22.69 436	23.90 435	27.38 440	13.62 434	16.50 437	12.15 430	14.28 431	15.95 432	15.53 434

MyStereo02	23.12 437	19.90 436	20.85 434	22.49 436	22.71 435	38.42 438	55.53 439	26.80 436	28.72 438	20.77 436	22.25 437	22.03 435	22.69 436	23.90 435	27.38 440	13.62 434	16.50 437	12.15 430	14.28 431	15.95 432	15.53 434

MyStereo	23.12 437	19.90 436	20.85 434	22.49 436	22.71 435	38.42 438	55.53 439	26.80 436	28.72 438	20.77 436	22.25 437	22.03 435	22.69 436	23.90 435	27.38 440	13.62 434	16.50 437	12.15 430	14.28 431	15.95 432	15.53 434

SPstereo	14.25 428	1.73 418	2.83 412	1.84 418	1.57 418	23.16 435	43.27 435	35.72 442	29.56 442	20.86 439	20.62 433	26.34 442	21.82 435	25.23 442	19.62 434	1.56 418	1.42 418	2.96 422	2.17 420	1.31 414	1.33 419

MEDIAN_ROB	21.21 435	24.62 442	23.47 439	19.58 431	19.65 434	13.22 427	10.96 424	17.88 434	17.00 434	22.14 440	22.02 435	20.86 434	20.36 434	21.06 434	19.71 435	25.63 441	24.13 441	26.21 438	25.20 437	25.17 439	25.38 441

PML	16.10 432	12.82 433	6.78 419	5.23 423	7.76 422	33.92 436	66.56 442	5.30 422	10.28 424	26.12 441	68.59 442	20.51 433	13.49 432	10.06 426	6.78 424	5.96 426	2.00 421	6.04 428	2.18 421	8.96 427	2.60 423

AVERAGE_ROB	25.43 442	29.06 443	27.24 440	24.63 441	24.20 441	17.73 431	12.61 425	22.29 435	21.39 435	26.79 442	26.16 441	25.20 441	24.64 442	25.07 441	23.53 436	29.96 442	28.40 442	30.60 439	29.58 438	29.72 440	29.84 442

test_example2	101.33 443	108.28 444	68.15 442	98.43 442	106.93 443	89.75 443	102.43 443	36.80 443	97.65 443	129.04 443	130.15 443	65.26 443	66.62 443	92.11 443	80.24 443	144.10 443	199.48 443	81.81 443	103.01 443	125.01 443	101.27 443

ASD4		6.65 425

Low-res two-view benchmark