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

CAS++	0.35 13	0.27 111	1.08 7	0.04 83	0.00 1	0.34 5	0.01 19	4.25 216	0.54 23	0.02 1	0.02 1	0.06 30	0.00 1	0.24 4	0.06 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.03 38
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
Selective-RAFT	0.53 38	0.18 51	1.12 9	0.04 83	0.01 62	1.19 73	0.02 78	3.26 126	1.29 156	0.02 1	0.02 1	0.24 80	0.18 145	1.34 122	0.44 140	0.00 1	0.93 342	0.00 1	0.19 340	0.05 125	0.17 157

ProNet	0.47 24	0.35 136	1.75 58	0.19 198	0.54 308	1.09 50	0.01 19	0.97 20	1.25 138	0.02 1	0.02 1	0.06 30	0.03 35	0.58 48	0.09 14	0.00 1	0.57 305	0.00 1	0.00 1	0.14 251	1.65 352

CroCo-Stereo Lap2	0.42 21	0.75 232	1.76 64	0.03 59	0.00 1	0.33 4	0.01 19	3.75 147	0.81 57	0.02 1	0.03 30	0.04 7	0.07 77	0.52 40	0.23 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 161	0.03 38

Anonymous	0.35 13	0.22 90	2.01 112	0.00 1	0.00 1	0.24 3	0.01 19	3.01 105	0.54 23	0.02 1	0.03 30	0.05 22	0.07 77	0.32 14	0.07 10	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.11 224	0.22 186

MGS-Stereo	0.35 13	0.20 80	1.15 10	0.04 83	0.00 1	0.52 16	0.01 19	0.52 3	0.80 56	0.03 6	2.86 305	0.04 7	0.03 35	0.28 9	0.07 10	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 358	0.00 1

CAS	0.95 147	0.12 18	1.08 7	6.79 398	0.08 177	1.10 55	0.01 19	0.97 20	0.87 65	0.03 6	0.04 40	0.07 42	0.06 67	0.37 19	0.15 40	6.94 399	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 213

CES	0.51 30	0.16 38	1.23 14	0.09 151	1.58 375	1.18 71	0.05 168	1.07 26	0.79 51	0.03 6	0.03 30	0.14 68	0.10 105	0.55 42	0.12 27	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.01 9	2.98 391

sAnonymous2	0.50 27	0.60 203	4.41 298	0.01 10	0.00 1	0.34 5	0.08 192	2.33 66	1.09 96	0.03 6	0.06 52	0.04 7	0.10 105	0.29 12	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 251	0.35 225

CroCo_RVC	0.50 27	0.60 203	4.41 298	0.01 10	0.00 1	0.34 5	0.08 192	2.33 66	1.09 96	0.03 6	0.06 52	0.04 7	0.10 105	0.29 12	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 251	0.35 225

H2IRNET	0.57 52	0.56 194	2.03 117	0.25 228	0.06 159	1.20 74	0.01 19	1.91 57	0.64 36	0.04 11	1.78 257	0.47 104	0.04 45	1.69 136	0.42 138	0.00 1	0.00 1	0.01 325	0.01 241	0.24 313	0.08 83

StereoIM	0.30 10	0.62 210	1.63 42	0.07 127	0.19 226	0.40 12	0.02 78	1.36 31	0.76 49	0.04 11	0.05 48	0.13 65	0.05 60	0.38 20	0.33 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.02 24

PMTNet	0.26 5	0.21 85	1.40 18	0.02 40	0.02 107	1.16 66	0.29 275	1.00 22	0.18 1	0.04 11	0.03 30	0.07 42	0.02 18	0.47 30	0.15 40	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 92	0.02 24

test croco	0.55 47	0.55 188	3.45 246	0.10 161	0.00 1	0.50 15	0.02 78	3.49 133	1.16 106	0.05 14	0.10 59	0.13 65	0.17 141	0.67 66	0.28 94	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 347	0.01 11

MIF-Stereo	0.23 3	0.28 112	1.91 101	0.05 99	0.16 218	0.34 5	0.02 78	0.46 2	0.42 14	0.06 15	0.18 72	0.05 22	0.07 77	0.22 3	0.33 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 224	0.01 11

DLNR_Zeroshot_test	23.30 418	50.27 426	88.62 424	97.23 438	94.59 434	1.20 74	0.00 1	20.92 410	0.64 36	0.06 15	0.02 1	0.03 5	0.02 18	4.50 217	0.25 84	32.51 424	0.96 346	0.00 1	0.27 371	72.47 431	1.47 338

LoS	0.32 11	0.19 74	1.27 15	0.11 173	0.01 62	1.32 130	0.07 186	1.44 34	0.79 51	0.06 15	0.04 40	0.27 86	0.11 113	0.60 57	0.13 35	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.03 92	0.01 11

LoS_RVC	0.25 4	0.60 203	1.21 13	0.16 192	0.13 203	0.98 26	0.01 19	0.85 18	0.25 4	0.08 18	0.02 1	0.07 42	0.04 45	0.49 33	0.05 5	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.07 78

GLC_STEREO	0.19 1	0.13 23	0.94 3	0.03 59	0.00 1	0.95 23	0.03 127	0.33 1	0.44 16	0.10 19	0.04 40	0.06 30	0.04 45	0.44 28	0.11 22	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.05 60

4D-IteraStereo	0.59 54	0.98 280	2.62 199	0.04 83	0.09 184	1.07 38	0.08 192	1.45 35	0.39 12	0.12 20	0.05 48	0.82 152	0.10 105	0.77 79	1.05 232	0.00 1	0.40 290	0.00 1	0.00 1	0.08 171	1.79 371

CroCo-Stereo	0.50 27	0.63 212	2.38 169	0.14 183	0.00 1	0.19 2	0.02 78	4.28 221	0.96 81	0.14 21	0.03 30	0.46 102	0.08 88	0.32 14	0.29 96	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.01 11
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	0.55 47	0.59 200	1.20 12	0.03 59	0.00 1	1.23 89	0.01 19	2.55 75	0.81 57	0.15 22	0.23 95	0.70 133	0.12 126	0.48 31	0.22 71	0.00 1	1.14 374	0.00 1	0.00 1	0.33 338	1.13 316

sCroCo_RVC	0.27 6	0.19 74	2.20 142	0.02 40	0.00 1	0.13 1	0.04 156	1.15 27	0.89 71	0.15 22	0.07 55	0.03 5	0.04 45	0.39 21	0.05 5	0.00 1	0.07 246	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.01 11

trnet	0.29 7	0.17 46	0.95 4	0.00 1	0.00 1	1.26 106	0.01 19	1.32 30	0.97 82	0.16 24	0.18 72	0.05 22	0.00 1	0.53 41	0.13 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.02 24

CASnet	0.21 2	0.22 90	0.95 4	0.01 10	0.00 1	0.87 20	0.01 19	0.55 4	0.88 68	0.16 24	0.03 30	0.04 7	0.02 18	0.39 21	0.03 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 92	0.01 11
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
RALCasStereoNet	0.80 99	0.96 274	1.77 67	0.28 237	0.97 355	1.13 60	0.03 127	2.91 93	1.11 100	0.17 26	0.34 117	0.12 60	0.20 154	1.65 135	0.65 179	0.00 1	1.72 400	0.00 1	0.00 1	0.11 224	1.90 383

CREStereo	0.29 7	0.19 74	0.91 2	0.00 1	0.01 62	1.24 93	0.01 19	1.31 29	0.99 87	0.17 26	0.17 69	0.04 7	0.00 1	0.56 45	0.14 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.02 24
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
MIF-Stereo (partial)	0.37 17	0.39 146	1.98 108	0.02 40	0.00 1	0.43 13	0.02 78	2.35 68	0.61 33	0.18 28	0.10 59	0.07 42	0.07 77	0.61 60	0.40 136	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 171	0.02 24

TRStereo	0.88 119	1.18 311	2.44 185	0.72 316	0.10 192	1.56 204	0.03 127	5.73 321	1.28 152	0.18 28	0.30 111	0.62 116	0.43 201	1.02 103	0.13 35	0.00 1	0.47 294	0.00 1	0.25 360	0.01 9	1.23 323

raft+_RVC	0.71 84	1.05 295	1.86 89	0.64 302	1.31 368	1.20 74	0.05 168	2.44 72	0.77 50	0.18 28	0.43 143	0.08 47	0.15 131	0.93 99	0.64 177	0.00 1	1.43 390	0.00 1	0.00 1	0.09 190	1.03 311

DN-CSS_ROB	0.96 150	1.51 340	3.52 253	1.05 352	0.01 62	1.50 186	0.02 78	3.35 130	1.18 112	0.18 28	0.54 158	0.44 100	0.16 136	4.39 211	0.82 201	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 347	0.08 83

StereoVision	1.00 164	0.77 239	2.81 209	0.05 99	0.02 107	1.14 62	0.03 127	4.13 203	1.18 112	0.19 32	6.80 357	0.49 106	0.12 126	1.20 110	1.01 228	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 136	0.02 24

MIM_Stereo	0.72 90	0.80 244	2.05 122	0.63 300	1.06 361	1.31 122	0.02 78	2.80 85	1.24 131	0.19 32	0.02 1	0.70 133	0.20 154	1.31 120	0.16 44	0.00 1	0.18 269	0.00 1	0.00 1	0.17 283	1.53 340

Selective-IGEV	0.51 30	0.13 23	1.41 19	0.72 316	0.62 330	0.38 9	0.04 156	2.58 76	1.21 125	0.19 32	0.02 1	0.02 2	0.06 67	0.48 31	0.46 149	0.01 299	0.80 321	0.00 1	0.09 293	0.07 161	0.91 299

iRaft-Stereo_5w	1.28 226	0.93 266	3.51 251	0.14 183	0.66 332	1.21 81	0.01 19	3.87 166	1.06 92	0.19 32	1.97 266	1.62 211	1.50 287	6.80 317	1.07 235	0.00 1	0.16 266	0.00 1	0.06 284	0.26 320	0.67 277

rafts_anoy	0.67 74	0.91 260	1.85 86	0.60 292	1.02 360	1.16 66	0.04 156	3.25 124	0.48 19	0.19 32	0.18 72	0.11 58	0.19 149	1.17 107	0.58 169	0.00 1	1.47 393	0.00 1	0.01 241	0.05 125	0.22 186

Anonymous3	0.61 60	0.23 94	2.97 220	0.01 10	0.00 1	2.54 293	0.09 203	3.88 169	0.89 71	0.19 32	0.23 95	0.12 60	0.05 60	0.61 60	0.17 50	0.00 1	0.08 250	0.00 1	0.00 1	0.05 125	0.18 164

TestStereo	0.67 74	0.99 283	2.26 152	0.00 1	0.00 1	0.92 21	0.01 19	1.77 52	0.30 10	0.20 38	0.05 48	0.08 47	0.06 67	6.62 306	0.09 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.08 83

ToySt	0.92 131	0.51 179	4.35 290	0.21 213	0.71 339	1.32 130	0.00 1	2.77 83	1.33 170	0.21 39	0.51 156	1.47 199	0.11 113	1.14 105	0.87 209	0.03 333	0.69 311	0.00 1	0.20 342	0.10 201	1.88 381

GMStereo	0.34 12	1.03 293	2.11 134	0.01 10	0.00 1	0.47 14	0.01 19	0.77 15	1.38 188	0.24 40	0.04 40	0.07 42	0.08 88	0.43 27	0.12 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 92	0.00 1
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
LargeStereo	0.76 93	0.41 155	1.49 25	0.75 326	0.88 348	0.38 9	0.03 127	5.40 304	0.75 46	0.25 41	0.07 55	0.04 7	0.16 136	0.81 91	0.36 116	0.00 1	1.17 377	0.00 1	0.04 274	0.14 251	1.96 384

AnonymousM	0.48 25	0.11 13	1.03 6	0.06 117	0.01 62	1.10 55	0.03 127	1.91 57	1.37 184	0.25 41	0.04 40	0.02 2	0.24 161	0.56 45	0.33 102	0.00 1	0.43 293	1.91 393	0.00 1	0.01 9	0.22 186

dd	0.45 23	1.20 313	2.52 192	0.06 117	0.01 62	1.23 89	0.03 127	0.88 19	1.48 200	0.26 43	0.06 52	0.12 60	0.05 60	0.42 25	0.44 140	0.02 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 136	0.06 68

CREStereo++_RVC	0.37 17	0.24 98	1.62 36	0.06 117	0.00 1	1.21 81	0.01 19	0.77 15	1.12 102	0.26 43	1.45 239	0.06 30	0.06 67	0.42 25	0.09 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 68
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
test_4	0.65 72	0.40 151	1.73 53	0.11 173	0.19 226	1.28 116	0.03 127	1.41 32	0.22 2	0.28 45	3.49 320	0.72 135	0.09 98	1.93 148	0.53 163	0.00 1	0.11 260	0.00 1	0.08 290	0.16 271	0.15 148

ASMatch	1.46 258	0.17 46	2.35 165	0.73 321	0.20 230	1.22 85	0.25 258	1.04 25	0.89 71	0.30 46	11.50 374	0.92 161	2.31 318	6.65 309	0.56 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 241	0.00 1	0.04 45

CFNet-RSSM	0.60 59	0.15 28	1.55 31	0.05 99	0.14 208	1.27 113	0.02 78	4.87 265	0.58 29	0.34 47	0.02 1	1.92 233	0.04 45	0.49 33	0.25 84	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.27 371	0.01 9	0.10 115

whm_eth	0.81 101	0.77 239	4.13 280	0.03 59	0.00 1	1.26 106	0.02 78	4.05 189	2.20 278	0.35 48	2.47 295	0.13 65	0.11 113	0.28 9	0.14 38	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.28 211

FADNet	1.38 247	1.42 334	5.62 339	0.03 59	0.06 159	2.56 294	0.16 227	4.66 254	1.64 225	0.35 48	0.11 62	1.66 217	1.05 258	5.64 274	1.59 258	0.18 367	0.02 220	0.01 325	0.01 241	0.52 369	0.23 191

RAFT	0.91 128	0.96 274	1.82 82	0.89 340	0.44 299	0.97 25	0.08 192	3.71 145	1.25 138	0.36 50	0.20 88	3.87 327	0.27 168	0.70 69	0.49 155	0.00 1	0.83 324	0.00 1	0.01 241	0.47 360	0.87 296

HH	1.25 214	0.40 151	2.13 135	0.90 341	0.41 292	2.28 279	0.01 19	4.25 216	0.95 78	0.37 51	0.89 203	3.87 327	0.80 248	4.74 227	0.51 159	0.00 1	0.96 346	0.00 1	0.00 1	0.03 92	1.53 340

HanStereo	1.25 214	0.40 151	2.13 135	0.90 341	0.41 292	2.28 279	0.01 19	4.25 216	0.95 78	0.37 51	0.89 203	3.87 327	0.80 248	4.74 227	0.51 159	0.00 1	0.96 346	0.00 1	0.00 1	0.03 92	1.53 340

PSMNet-ADL	0.88 119	0.12 18	1.32 16	0.07 127	0.01 62	2.03 269	0.03 127	3.00 103	1.28 152	0.39 53	0.66 174	2.12 248	0.67 236	4.19 198	1.38 249	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.24 195

IGEVStereo-DCA	0.88 119	1.21 314	1.81 77	0.18 193	0.16 218	0.83 18	0.01 19	0.71 8	1.36 179	0.40 54	0.04 40	0.06 30	0.09 98	6.04 283	2.22 288	0.00 1	0.48 297	0.00 1	0.15 313	0.16 271	1.76 362

rrr	1.15 194	1.21 314	5.05 321	0.18 193	0.16 218	0.83 18	0.06 184	2.88 88	1.44 193	0.40 54	0.04 40	0.06 30	0.09 98	6.04 283	2.22 288	0.00 1	0.48 297	0.00 1	0.19 340	0.16 271	1.59 349

GANet-ADL	0.62 62	0.16 38	1.89 99	0.15 188	0.02 107	1.46 170	0.02 78	3.83 161	0.75 46	0.40 54	1.08 215	1.09 182	0.18 145	0.65 65	0.47 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 113	0.13 136

test_xeample3	0.95 147	1.30 323	5.13 325	0.19 198	0.23 242	0.95 23	0.07 186	2.30 65	1.47 199	0.40 54	0.05 48	0.08 47	0.07 77	1.45 126	2.27 290	0.00 1	0.69 311	0.00 1	0.33 377	0.17 283	1.85 375

Gwc-CoAtRS	0.52 36	0.16 38	1.68 49	0.05 99	0.13 203	1.06 36	0.03 127	2.88 88	0.54 23	0.40 54	0.02 1	2.22 257	0.03 35	0.49 33	0.26 91	0.00 1	0.09 256	0.00 1	0.22 351	0.01 9	0.11 122

ACVNet-4b	6.14 379	2.39 375	6.31 351	9.73 405	7.26 403	8.81 383	1.62 350	7.27 374	6.07 371	0.41 59	6.42 355	11.47 381	2.37 320	9.17 377	2.72 304	9.70 406	2.42 405	10.45 405	0.01 241	11.04 406	7.12 404

cross-raft	0.67 74	0.19 74	1.85 86	0.58 289	0.71 339	1.09 50	0.10 210	3.52 134	0.69 42	0.41 59	0.02 1	2.81 283	0.04 45	0.55 42	0.23 78	0.00 1	0.13 264	0.00 1	0.16 319	0.01 9	0.22 186

FADNet-RVC	1.30 234	1.62 348	6.28 349	0.03 59	0.00 1	1.61 221	0.08 192	4.49 233	2.04 268	0.41 59	0.10 59	0.63 117	0.64 230	5.55 269	1.69 264	0.01 299	0.08 250	0.00 1	0.00 1	0.52 369	0.31 215

MoCha-V2	0.71 84	0.43 158	1.65 44	0.60 292	1.06 361	0.38 9	0.00 1	3.01 105	1.32 168	0.44 62	0.58 164	0.22 79	0.08 88	0.78 82	0.40 136	0.00 1	1.45 391	0.00 1	0.22 351	0.05 125	1.61 351

EKT-Stereo	0.91 128	0.23 94	2.14 137	0.84 335	4.27 394	1.23 89	0.04 156	2.85 87	0.67 38	0.44 62	0.40 136	0.95 168	0.08 88	2.93 165	0.38 128	0.00 1	0.18 269	0.00 1	0.07 286	0.04 113	0.40 240

raft_robust	1.21 203	1.05 295	2.00 111	0.10 161	0.43 298	1.39 147	0.02 78	4.21 210	2.32 288	0.44 62	0.02 1	2.23 258	1.39 279	7.00 335	0.35 112	0.00 1	0.78 319	0.00 1	0.18 334	0.10 201	0.19 167

XX-TBD	0.36 16	0.59 200	1.75 58	0.07 127	0.00 1	1.11 58	0.00 1	0.73 13	0.63 35	0.44 62	1.24 228	0.06 30	0.06 67	0.39 21	0.08 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 38

FADNet_RVC	1.32 238	1.54 342	5.37 333	0.02 40	0.06 159	2.78 305	0.07 186	4.19 209	1.03 89	0.44 62	0.35 124	0.67 126	0.10 105	5.42 264	1.92 274	0.24 372	0.33 286	0.11 366	0.33 377	0.66 379	0.68 278

LL-Strereo2	0.63 67	0.97 277	2.03 117	0.76 328	0.86 346	1.15 63	0.08 192	1.85 54	1.20 120	0.45 67	0.02 1	0.50 109	0.07 77	0.63 63	0.65 179	0.00 1	0.17 268	0.00 1	0.03 262	0.05 125	1.05 312

UDGNet	0.44 22	0.91 260	1.89 99	0.04 83	0.00 1	1.15 63	0.02 78	0.75 14	1.77 245	0.45 67	0.07 55	0.06 30	0.02 18	1.62 134	0.11 22	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.01 11

ICVP	0.53 38	0.09 6	1.86 89	0.01 10	0.01 62	1.12 59	0.21 245	4.35 225	0.68 41	0.45 67	0.28 105	0.33 89	0.07 77	0.72 73	0.25 84	0.00 1	0.07 246	0.00 1	0.00 1	0.04 113	0.11 122
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ff7	0.51 30	0.26 103	1.81 77	0.19 198	0.25 251	1.08 43	0.01 19	0.71 8	1.36 179	0.47 70	0.02 1	0.04 7	0.08 88	0.79 83	0.18 53	0.00 1	0.92 336	0.00 1	0.15 313	0.10 201	1.76 362

ffff	0.51 30	0.26 103	1.81 77	0.19 198	0.25 251	1.08 43	0.01 19	0.71 8	1.36 179	0.47 70	0.02 1	0.04 7	0.08 88	0.79 83	0.18 53	0.00 1	0.92 336	0.00 1	0.15 313	0.10 201	1.76 362

11t	0.51 30	0.26 103	1.81 77	0.19 198	0.25 251	1.08 43	0.01 19	0.71 8	1.36 179	0.47 70	0.02 1	0.04 7	0.08 88	0.79 83	0.18 53	0.00 1	0.92 336	0.00 1	0.15 313	0.10 201	1.76 362

TestStereo1	0.96 150	0.91 260	2.21 143	0.24 223	0.42 295	1.31 122	0.02 78	4.10 197	1.71 236	0.47 70	1.64 250	0.20 73	1.20 265	3.55 180	0.36 116	0.00 1	0.27 279	0.00 1	0.00 1	0.19 291	0.32 217

ccc-4	0.51 30	0.26 103	1.81 77	0.19 198	0.25 251	1.08 43	0.01 19	0.71 8	1.36 179	0.47 70	0.02 1	0.04 7	0.08 88	0.79 83	0.18 53	0.00 1	0.92 336	0.00 1	0.15 313	0.10 201	1.76 362

SA-5K	0.96 150	0.91 260	2.21 143	0.24 223	0.42 295	1.31 122	0.02 78	4.10 197	1.71 236	0.47 70	1.64 250	0.20 73	1.20 265	3.55 180	0.36 116	0.00 1	0.27 279	0.00 1	0.00 1	0.19 291	0.32 217

Consistency-Raft	1.48 262	0.96 274	5.40 336	0.36 245	0.31 285	1.66 238	0.11 212	4.30 224	4.32 354	0.47 70	5.99 350	0.86 153	2.09 313	1.19 109	1.31 242	0.03 333	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.27 325	0.02 24

Ntro	3.66 356	2.08 368	4.34 289	7.58 399	4.53 395	6.25 368	0.72 318	5.35 296	1.65 226	0.48 77	1.77 256	2.68 277	1.25 273	5.10 250	2.31 292	8.72 402	0.31 284	2.13 394	0.05 277	9.73 399	6.18 401

anonymousdsp	0.54 42	0.26 103	1.62 36	0.47 267	0.60 322	1.08 43	0.01 19	1.01 24	1.37 184	0.49 78	0.02 1	0.04 7	0.09 98	0.73 74	0.15 40	0.00 1	0.82 322	0.00 1	0.16 319	0.10 201	1.83 372

IGEV-Stereo	0.54 42	0.26 103	1.62 36	0.47 267	0.61 323	1.08 43	0.01 19	1.00 22	1.37 184	0.49 78	0.02 1	0.04 7	0.09 98	0.73 74	0.16 44	0.00 1	0.82 322	0.00 1	0.16 319	0.10 201	1.83 372
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
PCWNet_CMD	0.70 82	0.18 51	2.22 145	0.01 10	0.01 62	1.09 50	0.00 1	3.17 119	1.35 177	0.50 80	0.29 107	2.28 260	1.46 285	1.22 114	0.11 22	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.19 167

SA	1.02 171	0.85 249	2.22 145	0.00 1	0.42 295	1.31 122	0.01 19	4.74 260	2.04 268	0.50 80	0.95 208	0.30 88	1.30 277	4.24 204	0.42 138	0.00 1	0.47 294	0.00 1	0.17 327	0.16 271	0.30 213

knoymous	0.41 20	0.09 6	1.34 17	0.05 99	0.01 62	1.15 63	0.01 19	2.36 69	0.23 3	0.51 82	0.02 1	1.64 214	0.00 1	0.49 33	0.33 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.04 45

MSMDNet	0.71 84	0.18 51	2.22 145	0.01 10	0.01 62	1.09 50	0.00 1	3.25 124	1.35 177	0.52 83	0.29 107	2.29 264	1.45 282	1.22 114	0.11 22	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.19 167

MyStereo07	0.53 38	0.51 179	1.58 33	0.03 59	0.34 287	1.66 238	0.02 78	1.68 47	1.34 173	0.53 84	0.02 1	0.04 7	0.11 113	0.74 76	0.26 91	0.00 1	1.19 379	0.00 1	0.18 334	0.03 92	0.37 228

AEACV	0.64 70	0.08 3	1.46 20	0.72 316	0.96 354	1.22 85	0.00 1	1.90 56	0.67 38	0.54 85	0.07 55	0.02 2	0.73 242	0.63 63	0.28 94	0.01 299	0.92 336	0.00 1	0.36 380	0.09 190	2.04 385

11t1	0.70 82	0.28 112	1.86 89	0.56 287	0.56 312	1.06 36	0.00 1	2.89 90	1.21 125	0.60 86	0.34 117	0.08 47	0.04 45	0.76 77	0.85 206	0.02 323	1.09 356	0.00 1	0.18 334	0.06 136	1.58 348

qqq	0.90 126	0.41 155	1.88 96	0.10 161	0.59 319	1.09 50	0.00 1	3.82 156	1.29 156	0.61 87	0.38 131	0.73 136	0.15 131	3.19 169	0.90 216	0.00 1	1.08 353	0.00 1	0.23 355	0.06 136	1.57 344

FADNet-RVC-Resample	1.28 226	1.46 336	6.58 357	0.10 161	0.14 208	1.54 199	0.25 258	4.29 223	1.46 196	0.61 87	0.23 95	1.29 192	0.28 170	5.23 256	1.06 233	0.10 357	0.16 266	0.09 362	0.06 284	0.28 328	0.39 238

CFNet	1.24 211	1.33 326	3.20 232	0.26 233	0.03 125	1.43 159	0.04 156	5.03 277	2.39 295	0.61 87	0.71 178	1.30 193	0.23 159	6.72 313	1.16 241	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 314	0.10 115

CBFPSM	1.51 266	1.00 285	5.32 332	0.05 99	0.01 62	3.57 332	0.04 156	4.06 191	1.03 89	0.65 90	0.21 91	6.06 359	3.60 349	2.65 158	1.82 268	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.09 190	0.12 128

x	0.80 99	0.39 146	1.80 70	0.66 305	0.50 305	1.02 29	0.00 1	3.61 138	1.34 173	0.65 90	0.34 117	0.53 112	0.14 130	1.21 112	0.91 219	0.00 1	1.09 356	0.00 1	0.20 342	0.06 136	1.59 349

RAFT+CT+SA	0.85 113	0.91 260	2.23 150	0.19 198	0.29 271	1.27 113	0.03 127	4.92 271	0.86 64	0.65 90	0.40 136	0.67 126	0.05 60	3.03 166	0.18 53	0.00 1	0.28 283	0.00 1	0.35 379	0.15 263	0.61 269

EGLCR-Stereo	0.64 70	0.12 18	1.52 26	0.74 323	0.75 341	1.83 261	0.54 304	2.79 84	0.67 38	0.66 93	0.04 40	0.01 1	0.02 18	0.77 79	0.45 144	0.00 1	0.71 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.14 317

GES	0.75 91	0.26 103	2.66 202	0.01 10	0.00 1	1.63 229	0.08 192	6.06 342	0.57 28	0.68 94	0.40 136	0.37 92	0.66 235	0.84 94	0.49 155	0.02 323	0.00 1	0.01 325	0.00 1	0.08 171	0.10 115

GANetREF_RVC	1.25 214	1.39 331	4.10 279	0.10 161	0.00 1	2.25 275	0.18 235	4.68 256	2.78 325	0.69 95	0.34 117	1.87 229	0.65 233	5.07 248	0.68 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 171	0.07 78
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
AE-Stereo	0.83 104	0.13 23	2.17 139	0.08 135	0.24 247	1.24 93	0.03 127	5.22 290	1.26 144	0.70 96	1.09 216	0.20 73	0.16 136	0.70 69	0.33 102	0.00 1	0.89 335	0.00 1	0.26 367	0.09 190	1.75 361

ACVNet-DCA	0.94 138	0.36 138	2.41 173	0.50 277	0.29 271	3.40 326	0.02 78	3.82 156	1.29 156	0.71 97	0.83 195	0.05 22	0.61 220	1.60 131	0.12 27	0.00 1	1.13 369	0.00 1	0.03 262	0.06 136	1.57 344

xx1	1.29 230	0.36 138	2.41 173	0.50 277	0.29 271	3.40 326	0.02 78	4.02 185	7.67 379	0.71 97	0.83 195	0.73 136	0.15 131	1.60 131	0.12 27	0.00 1	1.13 369	0.00 1	0.23 355	0.06 136	1.57 344

1test111	1.06 178	0.36 138	2.41 173	0.50 277	0.29 271	3.40 326	0.02 78	3.82 156	1.29 156	0.71 97	0.83 195	0.05 22	0.61 220	3.19 169	0.90 216	0.00 1	1.13 369	0.00 1	0.03 262	0.06 136	1.57 344

cc1	1.29 230	0.36 138	2.41 173	0.50 277	0.29 271	3.40 326	0.02 78	4.02 185	7.67 379	0.71 97	0.83 195	0.05 22	0.61 220	1.59 130	0.12 27	0.00 1	1.13 369	0.00 1	0.03 262	0.10 201	1.86 376

tt1	1.23 209	0.37 143	2.41 173	0.41 255	0.45 300	3.33 323	0.02 78	3.81 151	6.87 372	0.71 97	0.80 192	0.06 30	0.40 198	1.73 138	0.12 27	0.00 1	1.12 364	0.00 1	0.00 1	0.10 201	1.86 376

RAFT-Test	0.85 113	0.19 74	2.98 221	0.66 305	0.99 357	1.83 261	0.17 230	3.16 118	1.19 114	0.71 97	0.11 62	3.21 303	0.02 18	0.58 48	0.33 102	0.00 1	0.47 294	0.00 1	0.29 373	0.01 9	0.15 148

MaskLacGwcNet_RVC	1.88 291	0.88 255	3.47 248	1.64 377	0.22 236	4.27 343	0.40 292	3.90 172	1.63 224	0.72 103	0.71 178	3.06 296	0.11 113	5.13 252	1.03 231	5.07 395	0.54 303	0.00 1	0.00 1	1.73 388	3.16 394

CoDeX	1.03 172	0.45 162	2.50 191	0.06 117	0.20 230	1.51 190	0.20 239	6.54 358	1.96 261	0.73 104	0.68 177	1.04 175	0.31 175	3.86 192	0.38 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 171	0.07 78

MSKI-zero shot	0.91 128	0.18 51	1.86 89	0.61 295	0.62 330	1.36 139	0.05 168	3.41 131	0.31 11	0.73 104	1.79 258	0.88 155	0.00 1	4.71 225	0.16 44	0.00 1	0.93 342	0.00 1	0.21 347	0.02 36	0.32 217

test-1	0.77 96	0.31 123	1.67 46	0.03 59	0.97 355	1.23 89	0.07 186	4.63 249	0.75 46	0.73 104	0.67 176	1.06 178	0.03 35	0.58 48	0.80 198	0.02 323	0.79 320	0.00 1	0.07 286	0.01 9	0.96 306

anonymousdsp2	0.88 119	0.10 10	2.48 188	0.42 256	0.77 342	1.22 85	0.02 78	4.89 267	1.23 129	0.75 107	0.21 91	0.94 164	0.09 98	1.46 127	0.31 101	0.00 1	0.88 330	0.00 1	0.11 301	0.05 125	1.78 369

HCRNet	0.83 104	0.39 146	1.59 35	0.02 40	0.00 1	1.18 71	0.01 19	3.69 142	2.28 285	0.75 107	0.21 91	0.56 114	0.11 113	5.32 261	0.25 84	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.08 171	0.04 45

Former-RAFT_DAM_RVC	0.29 7	0.32 127	0.88 1	0.02 40	0.00 1	1.05 35	0.01 19	0.80 17	1.00 88	0.76 109	0.34 117	0.10 57	0.06 67	0.13 1	0.09 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 125	0.09 105

RCA-Stereo	0.53 38	0.18 51	1.16 11	0.01 10	0.24 247	1.20 74	0.01 19	3.86 164	0.97 82	0.77 110	0.50 153	0.05 22	0.13 129	0.32 14	0.03 3	0.00 1	0.87 329	0.00 1	0.00 1	0.08 171	0.24 195

RAFT_CTSACE	0.85 113	0.95 270	2.60 195	0.60 292	0.05 154	1.20 74	0.01 19	3.18 121	0.85 63	0.79 111	1.57 247	2.18 256	0.78 246	1.20 110	0.22 71	0.00 1	0.33 286	0.00 1	0.00 1	0.28 328	0.21 185

IPLGR	0.88 119	0.30 117	3.78 270	0.06 117	0.07 168	1.26 106	0.05 168	3.78 148	1.62 218	0.80 112	0.35 124	0.79 149	0.76 243	3.42 175	0.27 93	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 171	0.16 152

test_5	0.94 138	0.94 267	2.60 195	0.55 286	0.25 251	1.47 176	0.02 78	4.89 267	0.97 82	0.81 113	0.30 111	0.80 150	0.63 227	3.39 173	0.24 82	0.00 1	0.27 279	0.00 1	0.00 1	0.17 283	0.54 257

IPLG	0.99 161	0.76 236	3.08 225	0.06 117	0.06 159	1.40 151	0.11 212	3.81 151	1.07 93	0.81 113	1.00 211	0.50 109	0.60 219	5.65 275	0.38 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 305	0.20 179

ccs_rob	0.71 84	0.20 80	2.35 165	0.00 1	0.01 62	1.24 93	0.00 1	3.17 119	0.91 75	0.82 115	0.45 147	2.28 260	0.63 227	1.78 144	0.18 53	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.14 141

AFF-stereo	0.89 125	1.05 295	1.70 50	0.49 276	0.18 224	1.21 81	0.01 19	3.58 137	1.62 218	0.84 116	1.93 264	1.14 185	0.26 165	1.24 116	0.68 185	0.00 1	0.64 310	0.00 1	0.00 1	0.26 320	0.89 298

riskmin	0.95 147	0.06 1	2.01 112	0.80 331	0.86 346	1.58 209	0.24 254	4.28 221	0.53 21	0.85 117	0.29 107	2.60 273	1.04 257	0.70 69	0.61 173	0.00 1	0.85 326	0.00 1	0.26 367	0.01 9	1.48 339

CFNet_pseudo	0.71 84	0.20 80	2.34 164	0.01 10	0.01 62	1.24 93	0.00 1	3.19 122	0.92 76	0.85 117	0.47 151	2.29 264	0.61 220	1.79 145	0.17 50	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.14 141

SFCPSM	0.87 117	0.20 80	2.57 193	0.02 40	0.07 168	2.45 289	0.18 235	5.65 316	1.51 202	0.85 117	0.77 187	0.67 126	0.30 171	1.77 142	0.22 71	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 274	0.09 190	0.09 105

STTRV1_RVC		0.39 146		0.34 243	0.01 62	2.50 291	0.34 287	6.44 354	3.75 347	0.86 120	5.12 342	1.63 213	1.08 259	7.64 355	1.58 257	1.07 382	2.64 414	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.04 45

ACVNet	0.75 91	0.56 194	2.30 157	0.09 151	0.00 1	1.39 147	0.21 245	2.76 80	1.34 173	0.88 121	0.75 184	1.92 233	0.26 165	0.51 38	1.65 261	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 263	0.20 179

CFNet-ft	0.97 157	0.94 267	2.30 157	0.01 10	0.27 265	1.37 141	0.02 78	2.76 80	0.79 51	0.88 121	0.20 88	3.76 324	0.38 187	4.21 199	1.34 245	0.00 1	0.00 1	0.01 325	0.00 1	0.08 171	0.09 105

CFNet_RVC	0.97 157	0.94 267	2.30 157	0.01 10	0.27 265	1.37 141	0.02 78	2.76 80	0.79 51	0.88 121	0.20 88	3.76 324	0.38 187	4.21 199	1.34 245	0.00 1	0.00 1	0.01 325	0.00 1	0.08 171	0.09 105

MIPNet	0.77 96	0.74 230	2.72 203	0.08 135	0.07 168	1.32 130	0.12 219	4.14 204	1.51 202	0.90 124	0.11 62	0.67 126	0.95 256	1.42 125	0.30 100	0.00 1	0.01 193	0.01 325	0.01 241	0.15 263	0.23 191

anonymousa	1.15 194	0.38 144	2.43 183	0.70 312	1.49 373	1.45 166	0.02 78	4.23 215	1.13 103	0.91 125	2.52 296	3.46 312	0.55 211	0.55 42	0.60 170	0.00 1	1.13 369	0.00 1	0.54 390	0.04 113	0.86 295

MC-Stereo	0.57 52	0.16 38	1.63 42	0.70 312	0.93 353	1.10 55	0.01 19	1.43 33	0.26 9	0.91 125	0.02 1	0.08 47	0.11 113	0.61 60	0.23 78	0.00 1	1.15 375	0.00 1	0.17 327	0.10 201	1.84 374

NRIStereo	0.82 103	0.17 46	1.56 32	0.61 295	0.05 154	1.61 221	0.48 299	1.52 36	1.19 114	0.91 125	0.17 69	0.65 120	0.03 35	7.00 335	0.25 84	0.00 1	0.06 243	0.00 1	0.00 1	0.06 136	0.17 157

DIP-Stereo	0.68 79	0.35 136	1.76 64	0.08 135	0.00 1	1.46 170	0.01 19	6.53 357	1.71 236	0.91 125	0.11 62	0.04 7	0.19 149	0.19 2	0.09 14	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.03 92	0.17 157
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
Wz-Net-LNSev	1.60 278	1.48 339	8.20 375	0.03 59	0.03 125	3.95 337	0.13 220	4.89 267	2.33 290	0.92 129	0.31 114	3.64 320	1.40 280	2.90 164	1.50 253	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 201	0.20 179

CRE-IMP	0.49 26	0.14 27	1.75 58	0.08 135	0.05 154	1.48 181	0.45 296	1.64 46	1.22 127	0.92 129	0.29 107	0.87 154	0.01 6	0.39 21	0.25 84	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 92	0.17 157

ac_64	1.28 226	0.43 158	2.90 217	0.18 193	0.25 251	1.52 193	0.03 127	5.58 312	1.89 254	0.92 129	0.53 157	4.86 343	0.45 205	5.01 246	0.88 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 201	0.06 68

PA-Net	1.56 275	1.13 306	5.13 325	0.07 127	0.17 221	1.46 170	0.53 303	4.73 258	3.04 334	0.92 129	1.30 231	2.29 264	0.62 225	6.63 307	3.00 316	0.01 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 161	0.15 148
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GANet-RSSM	1.09 182	0.80 244	2.41 173	0.72 316	0.00 1	1.39 147	0.02 78	5.15 284	1.07 93	0.95 133	0.34 117	2.06 243	1.12 261	4.69 223	0.80 198	0.00 1	0.00 1	0.04 354	0.00 1	0.15 263	0.09 105

fast-acv-ft	1.54 271	0.86 252	4.85 311	0.11 173	0.12 201	3.88 335	0.28 268	2.97 100	2.26 283	0.96 134	3.49 320	2.97 290	1.23 271	3.47 177	2.75 305	0.04 339	0.01 193	0.04 354	0.04 274	0.44 359	0.08 83

GASNet	1.77 287	2.50 378	7.05 361	0.47 267	0.02 107	1.50 186	0.20 239	4.55 242	2.55 308	0.98 135	1.48 242	2.24 259	1.57 295	6.25 289	3.41 326	0.00 1	0.05 237	0.00 1	0.00 1	0.55 372	0.12 128

test_3	0.81 101	0.15 28	2.17 139	0.36 245	0.58 317	1.03 30	0.01 19	3.01 105	0.59 30	0.98 135	0.02 1	1.04 175	0.04 45	3.72 186	0.39 135	0.00 1	0.92 336	0.00 1	0.25 360	0.16 271	0.69 279

CrosDoStereo	1.72 282	0.31 123	1.91 101	0.03 59	0.07 168	1.40 151	5.95 395	3.61 138	1.62 218	0.98 135	3.79 326	0.94 164	4.66 364	7.11 340	1.86 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 233	0.08 83

DeepStereo_LL	1.72 282	0.31 123	1.91 101	0.03 59	0.07 168	1.40 151	5.95 395	3.61 138	1.62 218	0.98 135	3.79 326	0.94 164	4.66 364	7.11 340	1.86 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 233	0.08 83

RASNet	1.75 284	0.71 225	2.93 218	0.20 212	3.20 391	1.75 253	0.26 260	3.87 166	2.64 311	0.98 135	1.46 241	5.25 356	1.67 299	6.73 314	2.81 311	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 136	0.47 248

PSM-adaLoss	0.54 42	0.18 51	1.72 52	0.08 135	0.09 184	1.63 229	0.29 275	1.60 38	1.27 148	0.99 140	0.18 72	0.76 145	0.02 18	1.79 145	0.20 63	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.05 60

ROB_FTStereo_v2	0.52 36	0.18 51	1.71 51	0.08 135	0.09 184	1.59 210	0.32 284	1.61 41	1.25 138	0.99 140	0.19 84	0.76 145	0.02 18	1.36 123	0.20 63	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.04 45

ROB_FTStereo	0.55 47	0.18 51	1.75 58	0.08 135	0.09 184	1.61 221	0.32 284	1.60 38	1.26 144	0.99 140	0.19 84	0.75 140	0.03 35	1.97 149	0.19 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.04 45

HUI-Stereo	0.54 42	0.18 51	1.78 69	0.08 135	0.08 177	1.63 229	0.31 282	1.60 38	1.28 152	0.99 140	0.18 72	0.76 145	0.02 18	1.56 128	0.19 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.05 60

iGMRVC	0.59 54	0.18 51	1.75 58	0.08 135	0.09 184	1.63 229	0.27 267	1.61 41	1.27 148	0.99 140	0.19 84	0.75 140	0.03 35	2.78 162	0.20 63	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.04 45

RAFT-IKP	0.54 42	0.18 51	1.77 67	0.08 135	0.07 168	1.47 176	0.29 275	1.61 41	1.26 144	0.99 140	0.18 72	0.74 138	0.02 18	1.77 142	0.20 63	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.04 45

Patchmatch Stereo++	0.59 54	0.18 51	1.73 53	0.08 135	0.08 177	1.62 226	0.26 260	1.62 44	1.25 138	1.00 146	0.18 72	0.75 140	0.03 35	2.68 159	0.20 63	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.05 60
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	0.59 54	0.18 51	1.73 53	0.08 135	0.08 177	1.62 226	0.26 260	1.62 44	1.25 138	1.00 146	0.18 72	0.75 140	0.03 35	2.68 159	0.20 63	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.05 60

iResNetv2_ROB	1.32 238	1.82 354	6.02 344	1.27 360	0.00 1	1.41 157	0.05 168	4.48 232	1.46 196	1.02 148	1.28 230	1.00 174	0.27 168	4.72 226	1.12 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 352	0.16 152

DeepStereo_RVC	0.59 54	0.16 38	1.65 44	0.08 135	0.06 159	1.37 141	0.40 292	1.58 37	1.26 144	1.03 149	0.83 195	0.49 106	1.52 288	0.94 100	0.18 53	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.13 136

s12784h	0.67 74	0.17 46	1.87 94	0.02 40	0.00 1	1.16 66	0.03 127	4.08 194	1.89 254	1.04 150	1.59 249	0.05 22	0.02 18	1.25 118	0.12 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.02 24

RAFT_R40	1.08 180	0.11 13	2.09 131	0.83 334	0.20 230	1.68 246	0.64 312	2.11 62	1.19 114	1.05 151	1.13 221	1.77 224	1.43 281	6.90 324	0.33 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 92	0.01 11

TANstereo	0.37 17	0.50 172	1.62 36	0.03 59	0.01 62	1.16 66	0.00 1	0.56 5	0.53 21	1.05 151	1.38 236	0.06 30	0.05 60	0.45 29	0.07 10	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 24

NVstereo2D	1.25 214	0.34 134	5.21 330	0.09 151	0.03 125	1.61 221	0.23 251	4.95 274	1.92 258	1.05 151	0.38 131	2.53 271	0.61 220	5.36 262	0.44 140	0.00 1	0.10 258	0.00 1	0.03 262	0.04 113	0.19 167

GwcNet-ADL	0.71 84	0.22 90	2.22 145	0.05 99	0.01 62	1.32 130	0.02 78	3.82 156	1.61 212	1.06 154	0.44 144	1.46 198	0.22 158	0.94 100	0.62 176	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.14 141

iResNet_ROB	1.22 207	1.37 328	2.59 194	0.14 183	0.00 1	1.38 146	0.04 156	7.36 376	2.85 331	1.07 155	1.24 228	0.93 163	0.11 113	4.28 206	0.84 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 233	0.11 122

Any-RAFT	0.76 93	0.13 23	1.46 20	0.03 59	0.01 62	2.76 304	0.08 192	4.09 195	1.69 230	1.08 156	0.26 103	1.95 236	0.31 175	0.95 102	0.09 14	0.01 299	0.20 273	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.08 83

FENet	0.61 60	0.22 90	1.75 58	0.05 99	0.00 1	1.21 81	0.05 168	3.78 148	1.28 152	1.08 156	0.02 1	1.61 209	0.09 98	0.60 57	0.35 112	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.04 113	0.08 83

THIR-Stereo	1.54 271	0.48 169	1.88 96	0.01 10	0.02 107	1.08 43	4.17 377	2.48 73	0.41 13	1.09 158	4.30 336	1.90 231	4.08 358	6.84 319	1.81 266	0.00 1	0.00 1	0.04 354	0.00 1	0.06 136	0.04 45

CC-Net-ROB	2.09 307	1.17 310	3.97 277	1.52 373	0.23 242	3.35 325	0.05 168	5.09 281	2.74 320	1.09 158	1.40 237	0.97 170	0.18 145	6.66 310	0.87 209	1.46 390	1.64 397	7.13 397	0.00 1	1.67 387	0.54 257

MyStereo04	1.01 166	0.51 179	3.49 249	0.03 59	0.34 287	1.66 238	0.02 78	4.18 208	2.93 332	1.10 160	0.03 30	1.30 193	0.58 217	1.32 121	1.02 230	0.00 1	1.19 379	0.00 1	0.18 334	0.03 92	0.37 228

AASNet	1.05 176	1.11 303	3.12 229	0.05 99	0.00 1	1.73 252	0.05 168	5.73 321	2.17 277	1.10 160	1.84 261	0.94 164	0.19 149	1.16 106	1.37 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 341	0.16 152

Sa-1000	1.23 209	0.79 242	2.16 138	0.00 1	0.40 290	1.36 139	0.03 127	5.00 276	2.01 264	1.11 162	5.38 344	0.61 115	0.15 131	4.18 196	0.37 127	0.00 1	0.54 303	0.00 1	0.16 319	0.15 263	0.16 152

DCRE	1.01 166	0.54 187	1.52 26	0.30 239	0.99 357	1.31 122	0.00 1	1.69 48	0.71 43	1.12 163	7.77 361	0.74 138	0.02 18	0.28 9	0.45 144	0.00 1	0.71 315	0.00 1	0.25 360	0.02 36	1.78 369

Anonymous_2	2.17 317	0.32 127	2.35 165	0.80 331	0.85 343	1.67 243	0.22 248	4.62 248	0.71 43	1.12 163	0.40 136	3.18 302	1.94 309	0.84 94	0.77 194	0.06 349	1.09 356	3.25 396	14.62 420	3.25 390	1.43 337

IGEV_Zeroshot_test	1.07 179	0.28 112	3.68 264	0.51 281	0.58 317	1.13 60	0.54 304	4.64 250	0.73 45	1.14 165	0.75 184	3.21 303	0.70 239	0.77 79	0.57 168	0.00 1	0.52 300	0.00 1	0.16 319	0.04 113	1.56 343

CSP-Net	1.13 189	0.76 236	1.67 46	0.01 10	0.00 1	2.81 307	0.05 168	5.62 314	1.14 104	1.14 165	0.85 200	1.80 227	0.23 159	6.10 287	0.36 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 243	0.03 38

MyStereo06	1.08 180	0.47 167	3.30 240	0.03 59	0.14 208	1.53 195	0.02 78	5.58 312	0.88 68	1.15 167	0.73 181	3.48 314	1.15 262	0.86 97	0.66 181	0.00 1	1.10 360	0.00 1	0.16 319	0.02 36	0.37 228

PSMNet_ROB	1.31 235	1.27 320	3.91 275	0.05 99	0.11 196	1.69 247	0.16 227	3.98 178	1.59 209	1.15 167	0.34 117	2.77 280	0.62 225	4.43 213	3.80 330	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 233	0.12 128

AACVNet	1.04 173	0.87 254	2.22 145	0.25 228	0.00 1	1.79 257	0.01 19	4.21 210	0.79 51	1.17 169	0.27 104	1.50 200	0.16 136	6.30 294	0.89 215	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 305	0.04 45

SST-Stereo	1.12 187	0.10 10	1.98 108	0.85 336	0.24 247	1.72 250	0.56 309	2.10 61	2.01 264	1.19 170	1.07 214	1.57 203	1.88 308	6.92 326	0.24 82	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 92	0.02 24

RAFT-345	1.25 214	0.12 18	2.08 125	0.54 283	0.13 203	1.55 200	0.24 254	0.65 7	2.51 305	1.19 170	7.68 360	0.92 161	0.05 60	6.86 321	0.50 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.00 1

RALAANet	0.68 79	1.09 302	2.29 155	0.03 59	0.01 62	0.93 22	0.03 127	2.65 77	1.97 262	1.19 170	0.39 135	0.15 71	0.30 171	1.27 119	0.75 193	0.00 1	0.25 274	0.00 1	0.09 293	0.19 291	0.03 38

AdaStereo	0.76 93	0.12 18	1.73 53	0.05 99	0.00 1	1.46 170	0.23 251	5.16 287	1.66 227	1.19 170	0.37 128	1.54 202	0.17 141	0.86 97	0.54 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.08 83
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.
NF-Stereo	0.92 131	0.18 51	1.99 110	1.31 364	0.01 62	1.55 200	0.28 268	3.09 113	1.24 131	1.20 174	0.57 159	0.24 80	0.01 6	6.43 297	0.35 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.00 1

OCTAStereo	0.93 135	0.18 51	2.01 112	1.31 364	0.01 62	1.56 204	0.28 268	3.09 113	1.24 131	1.21 175	0.57 159	0.25 84	0.01 6	6.43 297	0.35 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.00 1

RE-Stereo	0.92 131	0.18 51	2.01 112	1.31 364	0.01 62	1.55 200	0.28 268	3.09 113	1.24 131	1.21 175	0.57 159	0.24 80	0.01 6	6.43 297	0.34 110	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.00 1

TVStereo	0.92 131	0.18 51	2.01 112	1.31 364	0.01 62	1.55 200	0.28 268	3.09 113	1.24 131	1.21 175	0.57 159	0.24 80	0.01 6	6.43 297	0.34 110	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.00 1

GEStereo_RVC	1.25 214	0.76 236	2.61 197	0.37 248	0.01 62	1.40 151	0.11 212	6.93 365	1.20 120	1.22 178	0.78 189	1.58 206	0.77 244	6.13 288	0.66 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 251	0.23 191

RAFT-Stereo + iAFF	0.90 126	0.95 270	1.93 104	0.06 117	0.92 351	1.24 93	0.02 78	3.30 128	1.75 243	1.23 179	2.58 298	0.43 99	0.16 136	0.68 68	0.82 201	0.00 1	0.70 314	0.00 1	0.00 1	0.23 305	1.05 312

CFNet_ucs	0.84 110	0.23 94	2.43 183	0.01 10	0.01 62	1.34 135	0.01 19	3.82 156	1.61 212	1.24 180	1.13 221	2.16 255	0.41 200	2.08 151	0.17 50	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.17 157

DeepPrunerF	2.71 336	1.57 346	16.51 401	0.22 214	0.33 286	1.45 166	0.28 268	6.26 350	9.92 385	1.25 181	0.44 144	1.98 238	1.61 297	7.33 346	4.17 336	0.00 1	0.01 193	0.07 359	0.10 298	0.33 338	0.29 212

modified_for_full_sf	1.49 264	0.48 169	3.49 249	0.67 310	0.59 319	2.26 277	1.44 344	4.64 250	1.37 184	1.28 182	2.67 301	2.63 275	1.99 312	2.72 161	1.01 228	0.23 371	0.53 301	0.40 377	0.43 383	0.06 136	0.92 300

iinet-f	1.90 293	0.98 280	13.29 395	0.42 256	0.03 125	4.30 346	0.04 156	3.86 164	1.32 168	1.28 182	0.57 159	2.91 289	2.70 330	2.60 156	3.11 319	0.00 1	0.02 220	0.02 344	0.00 1	0.49 362	0.09 105

XX-Stereo	1.24 211	0.25 101	6.03 345	1.30 363	0.29 271	1.28 116	0.00 1	4.12 201	0.60 32	1.29 184	0.50 153	3.63 319	0.03 35	4.05 195	0.18 53	0.00 1	0.58 306	0.00 1	0.23 355	0.03 92	0.47 248

PSM-softLoss	0.96 150	0.18 51	2.32 162	1.26 358	0.03 125	1.50 186	0.26 260	2.90 91	1.27 148	1.30 185	0.38 131	0.39 95	0.01 6	6.94 329	0.36 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.01 11

KMStereo	0.96 150	0.18 51	2.32 162	1.26 358	0.03 125	1.50 186	0.26 260	2.90 91	1.27 148	1.30 185	0.38 131	0.39 95	0.01 6	6.94 329	0.36 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.01 11

cf-r	1.18 199	1.02 289	3.22 233	0.25 228	0.02 107	1.44 162	0.03 127	5.11 283	2.16 273	1.31 187	0.59 166	2.87 286	0.24 161	4.26 205	0.79 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 263	0.12 128

111	1.00 164	1.05 295	3.63 257	0.01 10	0.04 146	1.20 74	0.16 227	4.50 234	2.24 281	1.32 188	1.15 224	2.00 240	0.31 175	0.59 55	0.79 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 201	0.84 292

UNet	1.21 203	0.36 138	4.56 301	0.04 83	0.02 107	2.30 282	0.02 78	3.70 144	0.98 86	1.32 188	0.14 68	2.70 278	1.54 289	4.49 215	1.96 276	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 171	0.07 78

GwcNet-RSSM	1.22 207	1.24 318	3.66 262	0.23 218	0.04 146	1.46 170	0.05 168	4.65 253	1.61 212	1.33 190	0.46 150	2.98 291	0.26 165	4.48 214	1.59 258	0.00 1	0.00 1	0.02 344	0.00 1	0.21 298	0.10 115

anonymity	0.99 161	0.18 51	1.80 70	0.39 252	0.67 333	0.74 17	0.01 19	5.09 281	2.13 271	1.34 191	1.30 231	0.80 150	1.62 298	0.82 92	0.64 177	0.03 333	0.59 307	0.00 1	0.48 388	0.02 36	1.15 319

PS-NSSS	1.25 214	0.85 249	2.77 208	0.05 99	0.03 125	1.40 151	0.01 19	5.04 278	2.38 293	1.34 191	2.80 303	0.65 120	0.06 67	6.36 295	0.91 219	0.18 367	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 233	0.01 11

PFNet+	0.65 72	0.19 74	2.19 141	0.29 238	0.06 159	1.46 170	0.54 304	1.74 51	1.62 218	1.35 193	0.45 147	0.36 91	0.01 6	2.41 154	0.25 84	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.01 11

UCFNet_RVC	0.78 98	0.68 221	2.05 122	0.02 40	0.29 271	1.57 207	0.02 78	3.57 135	0.87 65	1.35 193	0.74 182	1.66 217	0.20 154	1.92 147	0.61 173	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.04 45

PWCDC_ROB	3.41 348	2.29 371	5.16 328	0.19 198	0.02 107	3.11 315	0.02 78	5.15 284	12.27 388	1.36 195	23.33 406	1.98 238	3.35 345	4.93 241	3.71 329	0.28 374	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.71 382	0.32 217

EAI-Stereo	1.50 265	0.16 38	1.53 28	0.25 228	0.91 350	2.30 282	4.98 385	6.09 343	1.87 252	1.38 196	5.56 346	0.49 106	0.59 218	1.21 112	0.83 203	0.00 1	0.31 284	0.00 1	1.09 403	0.02 36	0.56 264

delet	1.31 235	0.61 208	2.64 201	0.05 99	0.17 221	2.84 309	1.00 332	4.88 266	2.46 301	1.38 196	1.37 235	1.62 211	0.90 254	4.52 218	1.48 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 251	0.08 83

RYNet	1.76 286	0.81 246	4.24 285	0.34 243	0.10 192	2.62 300	0.07 186	5.36 299	2.08 270	1.38 196	0.35 124	4.71 342	1.35 278	6.73 314	4.61 340	0.00 1	0.05 237	0.00 1	0.00 1	0.05 125	0.33 222

HHNet	0.94 138	0.28 112	2.48 188	0.19 198	0.08 177	1.32 130	0.42 294	2.48 73	0.84 62	1.39 199	5.80 348	0.14 68	1.74 302	0.49 33	0.94 221	0.06 349	0.00 1	0.01 325	0.00 1	0.14 251	0.04 45

HGLStereo	1.17 197	0.53 186	2.39 170	0.01 10	0.02 107	1.45 166	0.01 19	4.05 189	1.14 104	1.42 200	3.06 308	2.09 246	1.21 269	4.60 222	1.33 244	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 201	0.06 68

MyStereo05	1.01 166	0.47 167	3.36 242	0.03 59	0.14 208	1.53 195	0.02 78	4.11 200	3.37 340	1.43 201	0.03 30	1.27 190	0.39 197	1.39 124	0.97 223	0.00 1	1.10 360	0.00 1	0.16 319	0.02 36	0.37 228

GMStereo_Zeroshot	0.67 74	0.24 98	1.87 94	0.87 338	0.00 1	1.26 106	0.01 19	2.01 60	0.42 14	1.44 202	0.58 164	1.73 222	0.19 149	2.62 157	0.10 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 92	0.09 105

IER	0.88 119	0.38 144	2.74 205	0.01 10	0.00 1	2.27 278	0.02 78	3.65 141	1.30 164	1.45 203	0.96 209	1.39 196	1.16 263	1.60 131	0.53 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 136	0.02 24

STTStereo	0.98 159	0.62 210	3.78 270	0.25 228	0.15 216	1.44 162	0.10 210	3.57 135	1.75 243	1.46 204	0.19 84	1.74 223	0.44 202	3.47 177	0.54 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.05 60

MyStereo8	1.16 196	0.86 252	3.73 268	0.86 337	0.04 146	1.47 176	0.01 19	4.64 250	2.13 271	1.47 205	1.10 218	1.21 188	0.31 175	1.12 104	1.50 253	0.00 1	1.45 391	0.00 1	0.30 375	0.10 201	0.93 305

PDISCO_ROB	2.54 332	1.40 332	5.07 324	1.06 353	2.01 383	8.28 381	0.17 230	7.96 384	6.01 370	1.48 206	1.75 255	3.67 321	1.25 273	7.74 362	2.07 280	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 353	0.42 246

DispNO	1.47 260	1.01 287	5.05 321	0.13 180	0.08 177	1.49 185	0.02 78	4.38 227	1.86 250	1.51 207	1.57 247	3.12 299	1.09 260	5.77 276	1.89 273	0.00 1	0.02 220	0.03 349	0.11 301	0.11 224	0.08 83

mmm	0.94 138	0.32 127	2.04 121	0.73 321	0.85 343	1.17 70	0.01 19	3.97 177	1.42 192	1.51 207	0.93 206	0.46 102	0.21 157	1.18 108	0.87 209	0.00 1	1.16 376	0.00 1	0.26 367	0.06 136	1.72 357

APVNet	1.68 281	0.75 232	4.94 317	0.13 180	0.01 62	4.56 350	0.08 192	5.20 288	1.44 193	1.51 207	1.05 213	2.87 286	0.93 255	6.76 316	2.76 306	0.01 299	0.00 1	0.07 359	0.00 1	0.34 341	0.08 83

DGSMNet	2.56 333	1.15 309	7.39 364	1.34 368	2.02 384	3.20 317	3.97 376	6.11 344	1.72 241	1.52 210	2.72 302	3.23 305	0.63 227	4.74 227	2.39 296	1.12 385	1.53 395	1.54 391	1.32 404	1.40 386	2.10 387

GwcNet	1.96 298	1.51 340	7.43 366	0.30 239	1.20 365	4.13 340	0.61 311	4.45 231	1.92 258	1.53 211	2.31 279	3.93 330	0.54 209	5.50 265	3.16 320	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 241	0.39 353	0.24 195

acv_ft	0.94 138	0.56 194	2.28 154	0.04 83	1.07 363	1.71 249	0.01 19	4.41 229	1.34 173	1.53 211	0.75 184	1.92 233	0.45 205	0.51 38	1.74 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 336	0.20 179

xxxx	2.26 324	0.43 158	2.30 157	0.01 10	0.68 335	1.47 176	0.00 1	6.56 359	2.32 288	1.56 213	2.07 272	1.07 180	0.06 67	4.81 236	18.87 402	0.00 1	1.11 362	0.00 1	0.21 347	0.06 136	1.65 352

PSMNet-RSSM	1.10 183	0.88 255	2.30 157	0.23 218	0.00 1	1.41 157	0.03 127	5.44 308	1.19 114	1.56 213	0.50 153	2.46 270	0.71 240	4.23 202	0.90 216	0.00 1	0.00 1	0.01 325	0.00 1	0.10 201	0.08 83

DualNet	1.91 294	0.50 172	4.37 291	0.46 261	0.03 125	1.60 214	0.03 127	3.81 151	6.87 372	1.57 215	2.38 282	2.14 249	0.38 187	1.73 138	9.02 369	0.00 1	1.12 364	0.00 1	0.17 327	0.10 201	1.86 376

ffm	1.46 258	0.50 172	4.37 291	0.46 261	0.03 125	1.60 214	0.03 127	3.81 151	6.87 372	1.57 215	2.38 282	2.14 249	0.38 187	1.73 138	0.12 27	0.00 1	1.12 364	0.00 1	0.17 327	0.10 201	1.86 376

ff1	2.20 319	0.50 172	4.37 291	0.46 261	0.03 125	1.60 214	0.03 127	3.81 151	6.87 372	1.57 215	2.38 282	2.14 249	0.38 187	7.65 356	9.02 369	0.00 1	1.12 364	0.00 1	0.17 327	0.10 201	1.86 376

mmx	2.08 305	0.50 172	4.37 291	0.46 261	0.03 125	1.60 214	0.03 127	6.21 345	2.77 323	1.57 215	2.38 282	2.14 249	0.38 187	7.65 356	9.02 369	0.00 1	1.08 353	0.00 1	0.17 327	0.06 136	1.25 326

xxx	2.08 305	0.50 172	4.37 291	0.46 261	0.03 125	1.60 214	0.03 127	6.21 345	2.77 323	1.57 215	2.38 282	2.14 249	0.38 187	7.65 356	9.02 369	0.00 1	1.08 353	0.00 1	0.17 327	0.06 136	1.25 326

IRAFT_RVC	1.13 189	0.39 146	2.40 171	1.51 372	0.25 251	1.37 141	0.31 282	2.93 99	1.24 131	1.58 220	0.79 190	1.14 185	1.54 289	6.53 302	0.44 140	0.00 1	0.12 262	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.03 38

NINENet	1.14 192	0.34 134	2.08 125	0.10 161	0.01 62	5.73 363	0.03 127	5.39 302	1.54 205	1.61 221	0.72 180	2.35 268	0.06 67	2.82 163	0.05 5	0.00 1	0.01 193	0.01 325	0.00 1	0.04 113	0.00 1

hitnet-ft	1.26 223	0.71 225	2.37 168	0.04 83	0.00 1	1.39 147	0.21 245	3.94 174	2.53 306	1.61 221	1.11 220	4.21 332	0.36 183	4.83 238	1.65 261	0.01 299	0.00 1	0.03 349	0.00 1	0.11 224	0.08 83

SMFormer	1.31 235	0.30 117	2.08 125	0.47 267	0.02 107	1.04 31	0.01 19	5.75 324	2.69 314	1.65 223	2.43 290	0.91 156	0.02 18	4.75 230	2.20 284	0.00 1	0.88 330	0.00 1	0.14 311	0.06 136	0.76 286

tta	1.32 238	0.30 117	2.08 125	0.47 267	0.02 107	1.04 31	0.01 19	5.75 324	2.69 314	1.65 223	2.43 290	0.91 156	0.02 18	4.75 230	2.20 284	0.00 1	0.88 330	0.00 1	0.14 311	0.09 190	0.92 300

qqq1	1.25 214	0.30 117	2.08 125	0.47 267	0.02 107	1.04 31	0.01 19	5.75 324	2.69 314	1.65 223	2.43 290	0.91 156	0.02 18	4.75 230	0.88 212	0.00 1	0.88 330	0.00 1	0.11 301	0.09 190	0.92 300

fff1	1.25 214	0.30 117	2.08 125	0.47 267	0.02 107	1.04 31	0.01 19	5.75 324	2.69 314	1.65 223	2.43 290	0.91 156	0.02 18	4.75 230	0.88 212	0.00 1	0.88 330	0.00 1	0.11 301	0.09 190	0.92 300

ADLNet2	1.52 269	0.79 242	3.51 251	0.01 10	0.69 336	1.26 106	0.26 260	4.84 263	3.10 335	1.67 227	3.23 314	4.17 331	0.80 248	4.77 235	1.00 227	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 304	0.12 128

AAGNet	1.60 278	0.15 28	1.76 64	1.17 357	0.27 265	1.51 190	0.64 312	1.71 49	1.20 120	1.67 227	0.81 193	1.59 208	2.23 315	6.08 286	11.16 382	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 92	0.02 24

ADCP+	3.18 345	1.81 353	11.33 390	0.07 127	0.20 230	5.83 365	2.80 363	4.60 246	2.69 314	1.68 229	0.28 105	3.75 323	3.14 343	6.82 318	17.90 399	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 295	0.56 264

pcwnet_v2	1.36 245	0.21 85	5.89 342	0.15 188	0.01 62	1.78 256	0.02 78	5.77 328	3.19 339	1.69 230	1.94 265	2.00 240	0.79 247	3.09 168	0.33 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 241	0.04 113	0.27 208

TDLM	1.32 238	0.90 258	2.42 181	0.61 295	0.03 125	1.59 210	2.04 355	3.73 146	2.29 286	1.70 231	0.94 207	1.07 180	0.67 236	6.49 301	1.12 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 288	0.54 257

TransformOpticalFlow	1.53 270	0.40 151	3.46 247	0.66 305	0.07 168	1.56 204	0.09 203	4.35 225	1.86 250	1.72 232	2.27 278	3.53 316	3.04 339	6.93 328	0.49 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 92	0.10 115

test_1	0.84 110	0.15 28	2.03 117	0.37 248	0.55 309	1.01 27	0.02 78	3.06 110	0.55 27	1.73 233	0.02 1	1.09 182	0.04 45	3.70 185	0.38 128	0.00 1	0.93 342	0.00 1	0.25 360	0.16 271	0.84 292

222	3.11 342	0.43 158	2.10 132	0.02 40	0.45 300	1.57 207	0.01 19	6.44 354	2.34 292	1.73 233	2.24 277	0.52 111	0.07 77	4.95 243	36.29 419	0.00 1	1.07 352	0.00 1	0.21 347	0.06 136	1.65 352

1111x	2.13 314	0.58 198	4.38 296	0.39 252	0.61 323	2.14 273	0.01 19	6.38 353	2.40 296	1.80 235	1.97 266	0.95 168	0.64 230	7.16 343	10.30 379	0.00 1	1.18 378	0.00 1	0.29 373	0.07 161	1.32 331

LCNet	0.93 135	0.21 85	1.62 36	0.14 183	0.26 260	1.20 74	0.22 248	2.71 78	0.90 74	1.82 236	0.21 91	0.12 60	2.50 325	5.59 271	0.16 44	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 271	0.79 289

test_xeample	2.27 325	0.46 165	2.25 151	0.10 161	0.69 336	1.48 181	0.00 1	6.24 348	2.46 301	1.83 237	2.40 288	0.37 92	0.07 77	4.49 215	19.55 404	0.00 1	1.11 362	0.00 1	0.21 347	0.07 161	1.65 352

R-Stereo Train	0.56 50	0.15 28	1.83 83	0.02 40	0.00 1	1.26 106	0.09 203	4.14 204	0.45 17	1.86 238	0.42 140	0.06 30	0.01 6	0.32 14	0.46 149	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 60

RAFT-Stereo	0.56 50	0.15 28	1.83 83	0.02 40	0.00 1	1.26 106	0.09 203	4.14 204	0.45 17	1.86 238	0.42 140	0.06 30	0.01 6	0.32 14	0.46 149	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 60
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RAFT + AFF	1.88 291	1.84 357	4.19 282	0.05 99	0.85 343	2.29 281	1.00 332	6.32 352	2.26 283	1.88 240	1.80 259	1.27 190	3.66 350	6.56 303	2.36 295	0.02 323	0.34 289	0.00 1	0.01 241	0.41 357	0.50 254

HITNet	1.01 166	1.08 301	3.32 241	0.80 331	0.00 1	1.37 141	0.02 78	5.20 288	1.59 209	1.88 240	0.18 72	0.64 119	0.31 175	1.24 116	2.01 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 171	0.47 248
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
iResNet	1.20 201	0.77 239	3.37 243	1.01 350	0.01 62	2.00 267	0.01 19	4.44 230	1.74 242	1.88 240	1.09 216	0.35 90	0.35 181	4.22 201	2.44 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 190	0.26 205

ttt	1.79 288	0.32 127	2.41 173	0.58 289	0.26 260	1.64 236	0.00 1	6.26 350	2.57 309	1.91 243	2.39 287	1.39 196	0.11 113	5.55 269	7.97 364	0.00 1	1.05 350	0.00 1	0.16 319	0.06 136	1.14 317

HSM	1.48 262	0.60 203	1.85 86	0.01 10	0.29 271	1.76 254	0.04 156	6.50 356	1.46 196	1.91 243	1.55 245	4.69 341	1.27 275	6.66 310	0.70 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 161	0.26 205

CRFU-Net	1.43 256	0.33 133	2.98 221	1.27 360	0.03 125	4.01 338	0.05 168	6.21 345	0.95 78	1.92 245	0.74 182	3.41 310	2.55 327	3.36 172	0.36 116	0.01 299	0.01 193	0.11 366	0.00 1	0.13 243	0.09 105

gwcnet-sp	1.11 184	0.71 225	4.90 313	0.05 99	0.01 62	2.59 296	0.14 223	4.22 212	1.38 188	1.93 246	0.18 72	0.68 130	0.38 187	3.77 188	0.98 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 243	0.08 83

scenet	1.11 184	0.71 225	4.90 313	0.05 99	0.01 62	2.59 296	0.14 223	4.22 212	1.38 188	1.93 246	0.18 72	0.68 130	0.38 187	3.77 188	0.98 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 243	0.08 83

ssnet	1.11 184	0.71 225	4.90 313	0.05 99	0.01 62	2.59 296	0.14 223	4.22 212	1.38 188	1.93 246	0.18 72	0.68 130	0.38 187	3.77 188	0.98 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 243	0.08 83

RainbowNet	5.23 373	4.09 399	4.92 316	9.61 404	6.18 398	5.26 361	3.48 371	7.68 381	4.58 358	1.94 249	3.02 307	4.67 340	3.42 346	5.90 280	2.01 277	9.59 404	2.19 403	8.45 400	0.20 342	10.52 402	6.82 403

dad	1.04 173	1.21 314	3.14 230	0.08 135	0.01 62	1.25 100	0.01 19	1.30 28	2.54 307	1.95 250	0.37 128	0.40 97	0.04 45	5.95 282	1.06 233	0.01 299	0.00 1	1.11 389	0.12 308	0.07 161	0.19 167

ACRE	0.94 138	1.27 320	3.93 276	0.22 214	0.02 107	1.44 162	0.29 275	3.88 169	1.60 211	1.97 251	2.42 289	0.21 77	0.11 113	0.82 92	0.29 96	0.00 1	0.04 232	0.01 325	0.05 277	0.21 298	0.09 105

test-3	0.86 116	0.15 28	2.03 117	0.37 248	0.56 312	1.01 27	0.02 78	3.05 108	0.54 23	1.98 252	0.02 1	1.09 182	0.04 45	3.73 187	0.38 128	0.00 1	0.93 342	0.00 1	0.25 360	0.16 271	0.82 290

psmg	0.93 135	0.15 28	1.48 22	0.02 40	0.00 1	3.25 319	0.26 260	5.45 309	1.17 109	2.00 253	1.45 239	1.78 225	0.10 105	0.80 88	0.71 189	0.00 1	0.00 1	0.01 325	0.00 1	0.02 36	0.04 45

BEATNet_4x	1.24 211	1.45 335	5.03 320	0.58 289	0.02 107	1.34 135	0.09 203	5.29 293	1.69 230	2.01 254	0.25 98	1.18 187	0.44 202	2.11 152	2.70 303	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 251	0.54 257

IPLGR_C	0.94 138	1.37 328	3.71 265	0.19 198	0.02 107	1.44 162	0.29 275	3.88 169	1.62 218	2.04 255	2.44 294	0.20 73	0.12 126	0.79 83	0.29 96	0.00 1	0.05 237	0.01 325	0.05 277	0.21 298	0.08 83

STrans-v2	1.75 284	0.45 162	3.43 245	0.03 59	0.19 226	1.48 181	0.08 192	7.25 373	2.16 273	2.04 255	2.80 303	3.60 317	3.78 353	7.00 335	0.52 162	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.10 115

iRaft-Stereo_20w	1.39 249	0.18 51	3.72 266	0.79 330	0.56 312	1.90 263	0.65 314	8.85 388	1.05 91	2.05 257	0.42 140	1.24 189	1.23 271	1.69 136	0.95 222	0.00 1	0.62 308	0.00 1	0.44 384	0.02 36	1.41 336

Prome-Stereo	1.29 230	0.09 6	1.62 36	0.12 179	0.24 247	1.28 116	0.65 314	2.98 101	0.93 77	2.08 258	8.52 364	0.75 140	2.83 333	2.19 153	0.11 22	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 36	1.39 334

CIPLG	0.94 138	1.29 322	3.53 254	0.19 198	0.03 125	1.45 166	0.29 275	3.87 166	1.61 212	2.10 259	2.52 296	0.21 77	0.11 113	0.85 96	0.29 96	0.00 1	0.05 237	0.01 325	0.05 277	0.21 298	0.08 83

SACVNet	1.14 192	0.74 230	2.49 190	0.07 127	0.00 1	1.65 237	0.28 268	4.52 238	1.51 202	2.11 260	0.79 190	1.57 203	0.07 77	5.28 258	1.31 242	0.01 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 320	0.18 164

Wz-Net-TNSev	4.36 367	6.36 405	22.98 404	0.22 214	0.06 159	7.00 370	3.45 370	7.46 378	3.81 349	2.12 261	0.63 169	7.29 371	5.11 367	9.87 383	9.72 377	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 260	0.36 347	0.66 274

StereoDRNet-Refined	0.96 150	0.28 112	1.94 106	0.03 59	0.01 62	1.34 135	0.01 19	4.02 185	1.33 170	2.16 262	1.23 227	2.62 274	0.18 145	2.06 150	1.82 268	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 271	0.06 68
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
MMNet	1.33 242	0.69 224	4.18 281	0.11 173	0.01 62	4.08 339	0.02 78	4.27 220	1.49 201	2.17 263	0.33 116	1.34 195	1.20 265	4.52 218	1.93 275	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 224	0.06 68

otaku	3.61 352	2.06 367	4.04 278	6.41 397	3.35 393	4.67 352	2.08 356	5.97 336	1.58 208	2.19 264	2.62 299	3.47 313	1.45 282	4.36 209	2.17 283	8.55 401	0.25 274	1.89 392	0.03 262	9.29 398	5.81 400

Pruner-Stereo	0.63 67	0.21 85	1.86 89	1.03 351	0.10 192	1.59 210	0.35 289	2.26 64	1.22 127	2.22 265	0.45 147	0.25 84	0.01 6	0.67 66	0.38 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.02 24

GMOStereo	0.62 62	0.55 188	1.80 70	0.09 151	0.61 323	1.07 38	0.03 127	2.92 94	0.25 4	2.23 266	0.02 1	0.66 122	0.04 45	0.25 5	0.22 71	0.00 1	1.26 382	0.00 1	0.00 1	0.23 305	0.19 167

error version	0.62 62	0.55 188	1.80 70	0.09 151	0.61 323	1.07 38	0.03 127	2.92 94	0.25 4	2.23 266	0.02 1	0.66 122	0.04 45	0.25 5	0.22 71	0.00 1	1.26 382	0.00 1	0.00 1	0.23 305	0.19 167

test-v	0.62 62	0.55 188	1.80 70	0.09 151	0.61 323	1.07 38	0.03 127	2.92 94	0.25 4	2.23 266	0.02 1	0.66 122	0.04 45	0.25 5	0.22 71	0.00 1	1.26 382	0.00 1	0.00 1	0.23 305	0.19 167

test-2	0.62 62	0.55 188	1.80 70	0.09 151	0.61 323	1.07 38	0.03 127	2.92 94	0.25 4	2.23 266	0.02 1	0.66 122	0.04 45	0.25 5	0.22 71	0.00 1	1.26 382	0.00 1	0.00 1	0.23 305	0.19 167

Syn2CoEx	1.91 294	1.85 358	6.43 356	0.05 99	0.00 1	1.47 176	0.54 304	6.03 341	2.24 281	2.24 270	2.19 273	2.06 243	3.10 341	6.57 304	2.58 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 341	0.40 240

CASS	0.63 67	0.16 38	1.88 96	0.03 59	0.01 62	1.67 243	0.04 156	3.11 117	0.81 57	2.25 271	1.02 212	0.29 87	0.35 181	0.70 69	0.23 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 92	0.04 45
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DMCA	0.87 117	0.52 184	3.24 236	0.01 10	0.01 62	1.30 120	0.02 78	3.69 142	1.87 252	2.29 272	0.17 69	1.71 220	0.10 105	0.76 77	1.42 250	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 171	0.12 128

Wz-Net-SNSev	3.01 340	3.59 394	12.98 394	0.45 260	0.04 146	2.72 302	1.12 337	5.80 329	2.42 298	2.30 273	2.62 299	6.39 362	1.29 276	10.20 385	7.19 360	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.29 331	0.72 282

DISCO	2.03 302	0.45 162	2.82 211	0.72 316	0.53 307	5.13 358	0.01 19	6.01 340	1.81 249	2.31 274	0.91 205	6.43 363	0.87 252	8.57 375	3.67 328	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 233	0.17 157

AANet_RVC	1.95 296	1.64 349	4.89 312	0.09 151	0.00 1	1.24 93	0.01 19	3.93 173	2.82 328	2.32 275	4.64 339	3.61 318	0.19 149	7.61 354	4.73 342	0.60 377	0.19 272	0.00 1	0.00 1	0.11 224	0.47 248

NOSS_ROB	1.47 260	0.49 171	2.40 171	1.00 347	0.17 221	2.56 294	0.01 19	4.86 264	2.62 310	2.32 275	1.74 254	2.79 282	0.02 18	6.96 332	0.60 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 136	0.73 283

UDG	3.15 343	9.41 411	2.81 209	2.72 388	0.92 351	2.39 287	0.11 212	4.12 201	1.30 164	2.35 277	3.63 323	4.96 345	1.58 296	4.33 207	2.89 313	1.22 388	0.04 232	8.09 399	3.80 411	4.94 392	1.35 332

UPFNet	0.99 161	0.32 127	2.89 215	0.00 1	0.00 1	1.90 263	0.11 212	4.10 197	1.10 99	2.35 277	0.12 66	1.91 232	0.08 88	4.02 194	0.78 195	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 171	0.04 45

BUS	1.05 176	0.15 28	1.48 22	0.04 83	0.00 1	5.73 363	0.03 127	6.00 337	1.17 109	2.36 279	0.64 171	2.35 268	0.06 67	0.80 88	0.05 5	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.06 68

BSDual-CNN	0.94 138	0.15 28	1.48 22	0.04 83	0.00 1	3.30 320	0.20 239	6.00 337	1.17 109	2.36 279	0.64 171	1.78 225	0.10 105	0.80 88	0.71 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.06 68

hknet	1.21 203	0.25 101	2.89 215	0.04 83	0.00 1	3.30 320	0.20 239	6.00 337	1.19 114	2.36 279	0.64 171	3.38 308	0.05 60	3.04 167	0.73 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.06 68

PFNet	1.13 189	0.26 103	3.28 239	1.27 360	0.55 309	1.60 214	0.24 254	1.80 53	1.19 114	2.37 282	1.21 226	0.63 117	0.30 171	6.85 320	0.46 149	0.16 365	0.01 193	0.00 1	0.07 286	0.18 288	0.24 195

NLCA_NET_v2_RVC	1.20 201	0.85 249	3.90 274	0.61 295	0.99 357	1.40 151	0.01 19	4.06 191	1.56 206	2.38 283	0.36 127	2.15 254	0.57 216	4.52 218	0.67 184	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 241	0.02 36	0.03 38
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DCANet-4	0.83 104	0.18 51	4.76 308	0.04 83	0.01 62	1.24 93	0.02 78	3.84 162	2.21 279	2.39 284	0.25 98	0.11 58	0.24 161	0.59 55	0.36 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.37 228

fff	0.83 104	0.63 212	3.63 257	0.01 10	0.04 146	1.25 100	0.02 78	3.98 178	1.29 156	2.39 284	0.25 98	0.09 52	1.78 303	0.58 48	0.36 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.37 228

csc	0.83 104	0.63 212	3.63 257	0.01 10	0.04 146	1.25 100	0.02 78	3.98 178	1.29 156	2.39 284	0.25 98	0.09 52	1.78 303	0.58 48	0.36 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.37 228

cscssc	0.83 104	0.63 212	3.63 257	0.01 10	0.04 146	1.25 100	0.02 78	3.98 178	1.29 156	2.39 284	0.25 98	0.09 52	1.78 303	0.58 48	0.36 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.37 228

DisPM	0.96 150	0.17 46	2.10 132	0.90 341	0.02 107	1.53 195	0.55 308	1.86 55	1.31 167	2.42 288	0.82 194	0.38 94	0.01 6	6.92 326	0.20 63	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.00 1

ADLNet	1.35 244	0.55 188	2.95 219	0.01 10	0.05 154	2.22 274	0.11 212	5.06 280	2.83 329	2.42 288	2.19 273	2.63 275	0.68 238	3.59 183	1.37 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 283	0.27 208

LMCR-Stereo	1.28 226	1.13 306	2.41 173	0.57 288	0.03 125	2.72 302	0.09 203	6.86 364	0.88 68	2.44 290	1.92 263	0.14 68	1.55 292	3.57 182	1.12 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 271	0.02 24

S-Stereo	2.12 313	0.32 127	6.30 350	0.24 223	0.22 236	2.51 292	1.83 351	5.38 300	5.55 364	2.46 291	5.91 349	2.81 283	0.71 240	5.19 255	2.45 299	0.00 1	0.02 220	0.00 1	0.00 1	0.07 161	0.37 228

SQANet	2.65 335	1.92 363	3.73 268	4.47 393	2.98 390	2.59 296	0.24 254	4.66 254	1.11 100	2.48 292	0.59 166	1.57 203	0.86 251	3.95 193	1.67 263	7.97 400	0.14 265	0.48 378	0.03 262	7.84 395	3.68 395

DEmStereo	1.56 275	0.16 38	2.44 185	0.09 151	0.02 107	1.77 255	0.87 323	1.72 50	1.08 95	2.48 292	6.30 354	1.06 178	5.02 366	6.28 292	1.81 266	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.01 11

FINET	2.99 338	2.11 369	7.66 367	1.13 355	1.79 377	4.35 347	3.34 369	5.66 317	7.93 382	2.49 294	3.29 315	1.66 217	2.47 324	6.70 312	4.44 338	0.82 379	1.38 389	0.03 349	0.30 375	0.36 347	1.88 381

ssnet_v2	1.33 242	0.64 216	2.83 212	0.06 117	0.03 125	2.08 272	0.36 290	5.88 333	2.33 290	2.52 295	0.88 202	3.06 296	0.54 209	1.75 141	3.30 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 314	0.13 136

GANet	2.23 322	0.92 265	3.10 227	0.88 339	0.08 177	2.25 275	3.25 367	4.61 247	1.71 236	2.55 296	9.98 370	2.56 272	1.47 286	7.52 353	2.98 315	0.00 1	0.04 232	0.02 344	0.08 290	0.14 251	0.42 246

SuperB	3.75 358	2.46 377	15.54 400	0.32 241	0.06 159	4.29 345	1.61 348	4.25 216	11.49 387	2.56 297	1.31 233	2.01 242	1.86 307	6.94 329	8.94 368	0.05 343	0.03 228	0.10 365	0.08 290	10.62 404	0.56 264

ADStereo(finetuned)	0.98 159	0.65 217	4.66 304	0.03 59	0.00 1	1.25 100	0.01 19	3.99 182	2.16 273	2.65 298	0.30 111	0.09 52	2.33 319	0.58 48	0.45 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 92	0.41 242

Wz-Net-LNSev-Ref	1.86 290	1.13 306	5.96 343	0.02 40	0.00 1	5.00 356	0.29 275	5.31 295	2.38 293	2.65 298	1.15 224	2.32 267	1.95 310	5.59 271	3.35 325	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 113	0.14 141

psm_up	1.01 166	0.68 221	2.47 187	0.04 83	0.00 1	2.01 268	0.05 168	4.09 195	1.29 156	2.65 298	0.47 151	1.71 220	0.44 202	3.65 184	0.45 144	0.06 349	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 251	0.06 68

OMP-Stereo	1.29 230	0.75 232	1.67 46	2.47 385	0.29 271	1.61 221	0.32 284	2.38 71	1.09 96	2.66 301	1.14 223	3.04 294	0.17 141	7.40 347	0.60 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 161	0.08 83

DCANet	0.84 110	0.65 217	3.63 257	0.03 59	0.00 1	1.25 100	0.01 19	3.99 182	2.16 273	2.66 301	0.31 114	0.09 52	0.48 207	0.57 47	0.45 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 92	0.41 242

ccnet	1.96 298	0.68 221	3.59 255	0.26 233	0.19 226	3.68 334	1.55 347	4.89 267	1.77 245	2.68 303	3.92 329	3.44 311	1.72 300	5.02 247	5.22 344	0.06 349	0.00 1	0.09 362	0.01 241	0.13 243	0.32 217

DDUNet	3.58 349	11.19 413	3.84 272	3.59 392	3.31 392	4.14 341	0.20 239	4.40 228	1.33 170	2.72 304	3.11 311	3.16 300	0.37 185	4.18 196	1.47 251	2.02 392	0.05 237	10.10 404	3.59 410	5.85 394	3.05 393

LL-Strereo	2.29 326	1.55 344	5.01 319	0.64 302	2.78 389	1.52 193	0.05 168	5.04 278	1.24 131	2.73 305	2.87 306	5.10 350	5.49 373	7.22 345	0.81 200	0.04 339	1.31 386	0.00 1	0.00 1	0.31 334	2.08 386

GMM-Stereo	1.17 197	0.10 10	2.29 155	0.13 180	0.22 236	1.43 159	0.84 322	2.83 86	1.16 106	2.73 305	3.09 310	0.54 113	0.87 252	5.31 259	0.16 44	0.01 299	0.00 1	0.00 1	0.02 260	0.02 36	1.72 357

MLCV	1.19 200	0.97 277	3.09 226	0.07 127	0.00 1	1.63 229	0.04 156	3.33 129	1.57 207	2.74 307	1.83 260	0.99 172	0.40 198	5.31 259	1.53 255	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 233	0.11 122

Nwc_Net	2.25 323	0.98 280	5.37 333	0.07 127	0.11 196	2.80 306	0.05 168	7.36 376	1.30 164	2.77 308	8.21 363	5.18 352	2.98 338	5.16 254	2.46 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 233	0.08 83

PSM-AAD	1.21 203	0.08 3	1.53 28	0.10 161	0.27 265	1.35 138	3.14 366	2.74 79	0.83 61	2.89 309	2.04 271	0.16 72	5.25 370	3.51 179	0.21 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.08 83

DPSNet	3.98 361	1.01 287	12.58 392	0.74 323	0.55 309	5.24 360	1.53 346	12.44 395	4.82 360	2.89 309	0.97 210	6.37 361	11.43 397	8.20 367	8.61 367	0.09 356	0.51 299	0.11 366	0.38 382	0.35 345	0.83 291

IIG-Stereo	1.39 249	0.67 220	1.73 53	2.48 386	0.05 154	1.63 229	0.14 223	3.00 103	1.20 120	2.94 311	2.23 276	3.03 293	0.55 211	7.41 348	0.66 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.07 78

NCC-stereo	2.09 307	1.02 289	4.78 309	0.10 161	0.26 260	2.33 284	0.13 220	5.82 330	1.70 234	2.98 312	3.18 312	4.63 338	5.69 375	6.26 290	2.76 306	0.05 343	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 171	0.14 141

Abc-Net	2.09 307	1.02 289	4.78 309	0.10 161	0.26 260	2.33 284	0.13 220	5.82 330	1.70 234	2.98 312	3.18 312	4.63 338	5.69 375	6.26 290	2.76 306	0.05 343	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 171	0.14 141
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
raftrobust	0.68 79	0.89 257	1.80 70	0.02 40	1.29 367	1.22 85	0.05 168	2.37 70	0.62 34	2.99 314	0.03 30	0.12 60	0.15 131	0.60 57	0.51 159	0.00 1	0.69 311	0.00 1	0.00 1	0.10 201	0.24 195

ARAFT	1.27 225	1.38 330	4.73 306	0.08 135	0.00 1	1.67 243	0.04 156	5.52 311	1.98 263	3.02 315	0.59 166	0.47 104	0.11 113	4.87 239	0.38 128	0.00 1	0.03 228	0.00 1	0.00 1	0.25 314	0.25 201

MFN_U_SF_DS_RVC	3.61 352	3.47 389	9.32 382	0.19 198	0.30 283	13.80 392	7.49 406	5.15 284	3.95 350	3.06 316	3.94 331	4.60 336	1.20 265	8.49 373	2.79 310	0.70 378	1.22 381	0.04 354	0.84 396	0.50 364	1.23 323

SDNR	3.62 354	1.25 319	7.41 365	0.71 314	0.22 236	26.06 416	0.02 78	4.55 242	2.42 298	3.10 317	11.33 373	3.05 295	0.77 244	8.31 371	2.21 287	0.05 343	0.11 260	0.00 1	0.01 241	0.08 171	0.66 274

Anonymous Stereo	2.31 327	1.93 364	10.83 389	0.65 304	0.22 236	1.66 238	4.27 381	4.51 235	2.99 333	3.12 318	1.87 262	1.95 236	0.11 113	7.17 344	4.68 341	0.01 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 224	0.20 179

ADCRef	2.57 334	1.40 332	7.90 371	0.11 173	0.11 196	4.71 353	0.74 319	5.45 309	1.66 227	3.15 319	1.65 252	1.61 209	2.25 316	4.54 221	15.56 396	0.03 333	0.00 1	0.01 325	0.10 298	0.27 325	0.23 191

KYRaft	1.26 223	0.08 3	1.58 33	0.06 117	0.23 242	1.28 116	0.75 320	2.92 94	0.81 57	3.20 320	7.14 359	0.99 172	2.70 330	1.56 128	0.16 44	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 36	1.66 356

NCCL2	1.51 266	1.32 325	3.27 238	0.03 59	0.07 168	1.63 229	3.29 368	4.54 241	1.61 212	3.22 321	0.37 128	3.84 326	0.31 175	4.42 212	2.02 279	0.00 1	0.00 1	0.02 344	0.00 1	0.09 190	0.22 186

DSFCA	1.45 257	0.51 179	2.76 207	0.01 10	0.03 125	3.64 333	0.83 321	3.28 127	1.45 195	3.25 322	0.44 144	2.89 288	1.45 282	6.07 285	2.14 282	0.00 1	0.02 220	0.00 1	0.00 1	0.06 136	0.10 115

DMCA-RVC	1.12 187	1.19 312	5.30 331	0.03 59	0.04 146	1.30 120	0.06 184	3.05 108	0.87 65	3.33 323	0.12 66	0.98 171	0.65 233	3.40 174	1.82 268	0.01 299	0.04 232	0.02 344	0.01 241	0.10 201	0.09 105

CVANet_RVC	1.37 246	0.82 248	3.23 235	0.54 283	0.11 196	1.48 181	0.46 297	4.01 184	2.23 280	3.33 323	1.34 234	1.51 201	0.37 185	6.38 296	0.69 187	0.01 299	0.00 1	0.00 1	0.05 277	0.19 291	0.62 271

FTStereo	2.20 319	0.09 6	2.07 124	0.18 193	0.13 203	1.43 159	4.50 384	2.98 101	0.97 82	3.35 325	17.70 387	0.77 148	4.06 356	4.36 209	0.15 40	0.15 364	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 36	1.19 321

DeepPruner_ROB	1.04 173	0.99 283	3.05 224	0.02 40	0.00 1	1.60 214	0.17 230	3.96 176	0.52 20	3.41 326	0.03 30	2.06 243	0.17 141	3.35 171	1.12 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 251	0.14 141

edge stereo	2.06 303	0.42 157	4.20 283	0.14 183	0.09 184	1.82 260	0.51 301	5.38 300	2.48 304	3.45 327	3.96 333	8.28 373	1.80 306	5.90 280	2.30 291	0.00 1	0.00 1	0.01 325	0.00 1	0.16 271	0.19 167

DLCB_ROB	1.38 247	0.60 203	1.96 107	0.10 161	0.00 1	1.53 195	0.23 251	4.02 185	1.91 257	3.54 328	1.97 266	3.40 309	0.30 171	4.91 240	2.97 314	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 113	0.12 128

FBW_ROB	2.74 337	1.02 289	4.72 305	0.43 258	0.18 224	4.35 347	0.18 235	7.28 375	3.50 341	3.57 329	3.38 318	4.86 343	1.22 270	11.70 395	5.76 348	0.17 366	0.08 250	0.59 383	0.12 308	0.28 328	1.40 335

HBP-ISP	1.59 277	1.12 304	3.42 244	0.53 282	0.10 192	4.27 343	1.44 344	5.35 296	1.61 212	3.58 330	0.87 201	0.91 156	1.18 264	6.64 308	0.46 149	0.04 339	0.02 220	0.00 1	0.00 1	0.06 136	0.24 195

StereoDRNet	1.66 280	1.21 314	5.39 335	0.06 117	0.11 196	2.49 290	1.06 335	5.28 292	1.89 254	3.60 331	0.63 169	2.28 260	0.64 230	4.70 224	3.25 321	0.00 1	0.03 228	0.00 1	0.01 241	0.15 263	0.36 227

DRaft	1.40 251	0.20 80	1.83 83	0.09 151	0.01 62	1.66 238	0.42 294	2.13 63	0.59 30	3.75 332	5.16 343	0.41 98	4.27 359	5.52 266	1.63 260	0.01 299	0.06 243	0.00 1	0.07 286	0.08 171	0.12 128

HSM-Net_RVC	1.51 266	0.11 13	1.93 104	0.00 1	0.01 62	1.91 265	0.05 168	7.86 382	1.93 260	3.77 333	3.76 325	3.16 300	0.36 183	4.34 208	0.83 203	0.01 299	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.11 122
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
LALA_ROB	1.55 273	1.07 299	2.99 223	0.02 40	0.06 159	3.20 317	0.49 300	4.07 193	1.80 248	3.79 334	0.66 174	4.51 334	0.25 164	3.82 191	4.07 334	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 201	0.11 122

RP	2.09 307	0.90 258	3.88 273	0.22 214	0.61 323	1.72 250	0.94 327	4.97 275	2.65 312	3.87 335	5.63 347	4.44 333	4.28 360	4.99 245	2.35 294	0.01 299	0.00 1	0.00 1	0.01 241	0.20 295	0.13 136

MADNet+	11.36 398	15.59 417	70.62 422	1.36 370	1.52 374	20.21 404	4.98 385	12.73 396	8.13 383	3.88 336	6.42 355	8.89 377	6.29 379	32.76 419	29.90 418	0.25 373	1.05 350	0.01 325	0.22 351	0.60 374	1.76 362

RGC	2.11 311	0.95 270	4.61 303	0.08 135	0.29 271	3.34 324	0.11 212	5.40 304	1.78 247	3.93 337	4.52 337	5.20 353	3.05 340	5.78 277	2.78 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 233	0.18 164

Wz-Net-MNSev	2.17 317	1.90 362	7.77 369	0.02 40	0.01 62	4.60 351	2.08 356	5.70 320	2.83 329	4.02 338	1.50 243	1.87 229	2.53 326	5.10 250	3.04 317	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.14 251	0.31 215

AF-Net	2.51 331	1.12 304	5.46 337	0.01 10	0.13 203	2.03 269	0.47 298	7.04 370	2.74 320	4.09 339	10.64 372	4.99 346	2.94 334	4.94 242	3.28 322	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 283	0.15 148

XPNet_ROB	1.41 253	0.81 246	2.75 206	0.04 83	0.01 62	1.70 248	0.17 230	4.14 204	1.69 230	4.12 340	1.10 218	1.58 206	0.52 208	5.13 252	4.07 334	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 224	0.25 201

FAT-Stereo	1.95 296	0.23 94	3.66 262	0.18 193	0.03 125	1.80 258	0.94 327	5.35 296	3.11 336	4.23 341	5.00 341	5.22 355	2.76 332	5.07 248	1.09 236	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 125	0.17 157

CBMV_ROB	2.06 303	0.31 123	2.72 203	0.63 300	0.00 1	2.83 308	0.88 324	5.24 291	2.41 297	4.28 342	6.16 351	3.07 298	3.47 348	5.81 279	2.69 302	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 125	0.56 264

DANet	1.96 298	0.24 98	3.72 266	0.78 329	0.48 304	2.65 301	0.34 287	3.94 174	1.71 236	4.35 343	1.56 246	5.09 349	0.56 213	6.97 333	5.99 351	0.01 299	0.00 1	0.00 1	0.01 241	0.04 113	0.66 274
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
MSC_U_SF_DS_RVC	5.48 376	3.14 388	10.56 387	0.47 267	0.29 271	24.98 413	8.65 410	6.24 348	9.96 386	4.38 344	8.16 362	8.42 374	2.44 323	9.46 381	6.27 354	1.11 384	1.70 399	0.33 376	0.47 387	1.16 385	1.35 332

PASM	2.20 319	1.85 358	10.33 386	1.00 347	0.41 292	1.98 266	0.90 326	3.85 163	2.76 322	4.38 344	1.53 244	3.49 315	1.54 289	6.60 305	2.43 297	0.14 363	0.02 220	0.00 1	0.03 262	0.33 338	0.39 238

DRN-Test	1.79 288	0.51 179	4.94 317	0.19 198	0.14 208	3.30 320	0.19 238	6.58 360	2.31 287	4.40 346	0.77 187	2.10 247	1.73 301	5.40 263	2.82 312	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 241	0.12 233	0.27 208

ACVNet_1	6.79 384	2.72 383	6.97 360	9.78 406	7.38 405	7.67 375	2.29 360	10.50 391	6.93 376	4.51 347	5.39 345	13.21 385	6.34 380	7.02 338	3.31 324	9.70 406	2.48 407	10.85 407	0.11 301	11.41 408	7.23 405

ADCPNet	3.94 360	1.47 338	14.87 397	0.11 173	0.45 300	7.19 371	2.23 359	5.42 306	3.18 338	4.53 348	2.03 270	7.48 372	5.27 371	7.05 339	14.73 393	0.02 323	0.74 317	0.04 354	0.91 402	0.23 305	0.85 294

stereogan	2.38 329	0.59 200	5.05 321	0.01 10	0.09 184	8.26 380	0.58 310	4.92 271	3.65 344	4.68 349	4.60 338	6.43 363	2.39 321	5.27 257	0.72 191	0.00 1	0.01 193	0.01 325	0.00 1	0.27 325	0.13 136

ETE_ROB	1.42 255	1.04 294	3.10 227	0.02 40	0.03 125	1.81 259	0.22 248	4.73 258	1.67 229	4.77 350	1.43 238	2.77 280	0.08 88	4.23 202	2.20 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 136	0.20 179

ADCL	3.64 355	1.54 342	8.53 380	0.26 233	0.28 270	7.37 372	4.49 383	5.42 306	3.61 343	4.79 351	3.85 328	5.14 351	4.47 361	6.28 292	15.73 397	0.05 343	0.01 193	0.11 366	0.13 310	0.34 341	0.33 222

DAS	1.40 251	0.11 13	2.83 212	0.04 83	0.01 62	1.31 122	1.14 338	4.51 235	2.02 266	4.84 352	2.33 280	1.65 215	0.56 213	5.53 267	0.85 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.19 167

SepStereo	1.41 253	0.11 13	2.83 212	0.04 83	0.01 62	1.31 122	1.14 338	4.51 235	2.02 266	4.84 352	2.33 280	1.65 215	0.56 213	5.78 277	0.85 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.19 167

MFN_U_SF_RVC	4.10 363	2.36 374	12.04 391	1.00 347	0.27 265	10.31 385	0.51 301	8.83 387	3.69 345	4.90 354	3.30 316	9.33 378	3.43 347	8.28 369	9.42 373	0.41 376	0.53 301	0.52 379	0.81 395	0.90 383	1.05 312

GrayStereo	1.55 273	0.06 1	1.53 28	0.75 326	0.20 230	1.27 113	4.44 382	3.44 132	1.20 120	4.92 355	3.92 329	0.45 101	4.54 362	3.43 176	0.09 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.49 389	0.02 36	0.25 201

XQC	3.16 344	2.00 366	7.71 368	0.97 346	0.67 333	5.07 357	0.69 316	6.58 360	4.95 361	5.04 356	1.98 269	4.99 346	3.12 342	7.96 365	10.02 378	0.00 1	0.63 309	0.00 1	0.18 334	0.36 347	0.38 237

NVStereoNet_ROB	4.22 364	2.29 371	6.13 348	1.40 371	1.14 364	2.84 309	0.97 329	5.67 318	5.66 365	5.25 357	14.28 381	12.40 383	5.35 372	10.74 390	5.33 345	1.24 389	1.01 349	0.67 387	0.62 393	0.63 377	0.69 279
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
RAFT-RH_RVC	2.11 311	0.30 117	2.27 153	0.74 323	0.26 260	1.51 190	0.02 78	0.61 6	1.23 129	5.28 358	21.18 399	1.04 175	0.07 77	6.90 324	0.61 173	0.04 339	0.00 1	0.00 1	0.03 262	0.02 36	0.00 1

psmorigin	2.16 316	0.75 232	10.72 388	0.24 223	0.03 125	1.62 226	0.20 239	3.80 150	1.16 106	5.40 359	3.08 309	5.77 357	2.29 317	5.62 273	2.13 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 171	0.25 201

NaN_ROB	2.33 328	1.31 324	4.55 300	0.32 241	0.30 283	3.13 316	5.01 388	4.57 244	2.78 325	5.49 360	1.73 253	2.28 260	1.98 311	7.48 351	4.32 337	0.01 299	0.06 243	0.03 349	0.09 293	0.20 295	0.88 297

CBMV	1.97 301	0.56 194	2.61 197	0.46 261	0.07 168	2.91 312	4.18 378	4.58 245	2.78 325	5.50 361	2.21 275	2.84 285	2.94 334	4.75 230	2.31 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 263	0.60 268
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
SGM-Forest	2.15 315	0.50 172	2.42 181	0.19 198	0.25 251	3.47 330	2.38 361	4.53 239	2.46 301	5.64 362	3.99 334	3.74 322	2.22 314	6.99 334	3.08 318	0.01 299	0.02 220	0.00 1	0.00 1	0.05 125	0.98 308
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
WZ-Net	4.64 369	2.57 379	25.72 407	0.10 161	0.09 184	3.07 314	2.08 356	6.59 362	5.41 363	6.08 363	4.09 335	7.02 370	6.04 378	11.64 392	11.45 383	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 298	0.61 269

RTSC	3.18 345	2.15 370	8.20 375	0.67 310	0.38 289	4.41 349	0.08 192	5.64 315	5.80 368	6.14 364	3.43 319	3.37 306	1.55 292	7.50 352	12.15 385	0.00 1	0.84 325	0.00 1	0.25 360	0.51 365	0.53 256

CSAN	3.10 341	1.72 352	5.85 341	0.37 248	0.14 208	4.15 342	3.91 375	4.94 273	4.65 359	6.43 365	6.29 353	4.62 337	5.17 369	8.13 366	4.85 343	0.02 323	0.03 228	0.03 349	0.05 277	0.26 320	0.48 252

AnyNet_C32	4.41 368	3.74 396	15.17 399	0.48 275	0.51 306	5.99 367	6.52 402	5.30 294	2.72 319	6.86 366	3.66 324	5.21 354	3.19 344	7.42 349	19.54 403	0.08 354	0.04 232	0.20 373	0.09 293	0.67 380	0.76 286

MFMNet_re	2.39 330	1.65 350	6.10 346	3.04 389	0.90 349	2.34 286	0.98 330	4.77 262	3.79 348	6.95 367	7.08 358	1.84 228	3.79 354	2.53 155	1.57 256	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 314	0.26 205

SANet	5.04 371	1.86 360	7.96 372	0.39 252	0.12 201	7.51 374	3.73 374	7.20 372	16.07 395	7.15 368	13.16 378	12.35 382	8.70 386	8.28 369	5.37 346	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.13 243	0.71 281

IMH-64-1	10.12 393	3.75 397	4.24 285	11.47 409	9.26 409	11.93 390	5.30 391	18.72 403	15.74 393	7.16 369	18.55 389	16.83 392	6.83 381	11.66 393	9.62 375	10.09 408	2.54 408	15.69 412	1.72 405	12.82 409	8.45 409

IMH-64	10.12 393	3.75 397	4.24 285	11.47 409	9.26 409	11.93 390	5.30 391	18.72 403	15.74 393	7.16 369	18.55 389	16.83 392	6.83 381	11.66 393	9.62 375	10.09 408	2.54 408	15.69 412	1.72 405	12.82 409	8.45 409

ACVNet_2	9.32 390	2.76 384	8.07 373	8.84 403	6.89 401	14.54 397	4.19 379	14.25 398	23.92 401	7.62 371	19.61 397	20.42 397	5.93 377	8.52 374	3.64 327	9.16 403	1.74 401	7.93 398	0.36 380	10.56 403	7.47 408

PWC_ROB	3.30 347	1.83 355	8.47 378	0.62 299	0.56 312	1.31 122	0.39 291	4.53 239	5.05 362	7.66 372	15.14 382	3.37 306	2.43 322	6.86 321	6.74 358	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.51 365	0.54 257

SHD	3.58 349	1.83 355	6.41 353	1.34 368	1.21 366	4.84 354	0.17 230	7.95 383	12.83 389	7.86 373	3.32 317	5.08 348	2.63 328	5.54 268	8.57 366	0.01 299	0.75 318	0.00 1	0.18 334	0.31 334	0.73 283

AnyNet_C01	7.15 385	5.48 403	37.47 413	1.08 354	0.59 319	11.50 388	6.49 401	6.93 365	4.31 353	8.06 374	9.11 367	8.72 375	4.06 356	14.50 401	21.97 412	0.11 359	0.08 250	0.24 375	0.09 293	1.11 384	1.07 315

SAMSARA	4.31 365	1.94 365	7.80 370	1.96 381	1.40 369	10.65 387	7.35 403	7.17 371	4.49 356	8.27 375	3.58 322	10.58 380	3.75 351	7.87 363	6.66 357	0.01 299	1.09 356	0.00 1	0.23 355	0.26 320	1.19 321

G-Net	3.58 349	0.58 198	5.14 327	1.61 374	1.86 378	10.46 386	1.85 352	3.24 123	1.69 230	8.68 376	11.81 376	6.03 358	7.62 383	4.82 237	5.52 347	0.08 354	0.12 262	0.07 359	0.15 313	0.16 271	0.16 152

RTS	10.27 395	3.55 390	66.16 420	1.62 375	2.34 385	13.96 394	6.25 397	6.95 367	18.07 398	8.81 377	19.18 393	6.82 368	2.96 336	26.87 415	19.93 405	0.00 1	0.42 291	0.00 1	0.03 262	0.40 355	0.99 309

RTSA	10.27 395	3.55 390	66.16 420	1.62 375	2.34 385	13.96 394	6.25 397	6.95 367	18.07 398	8.81 377	19.18 393	6.82 368	2.96 336	26.87 415	19.93 405	0.00 1	0.42 291	0.00 1	0.03 262	0.40 355	0.99 309

IMH	11.71 400	4.49 400	4.59 302	11.55 411	9.35 411	14.27 396	5.00 387	21.03 411	25.97 405	8.90 379	23.64 407	20.58 399	10.29 392	13.39 399	9.59 374	10.13 411	2.57 410	15.53 410	1.75 407	13.04 411	8.53 411

DispFullNet	8.26 387	24.76 421	14.96 398	14.77 414	7.78 406	5.23 359	0.09 203	5.67 318	3.16 337	9.01 380	4.87 340	6.15 360	10.66 394	10.44 388	4.54 339	2.54 393	0.33 286	15.59 411	4.84 414	13.17 412	6.59 402

LVE	11.75 401	3.56 393	5.48 338	10.38 407	8.28 407	22.54 407	7.53 407	17.01 401	32.01 411	9.26 381	23.28 405	23.43 403	9.72 388	11.79 396	7.81 362	10.09 408	2.62 413	11.07 408	0.59 391	11.18 407	7.44 407

pmcnn	3.98 361	0.95 270	7.29 363	0.71 314	1.42 370	2.84 309	1.22 341	5.89 334	2.42 298	9.34 382	11.71 375	18.88 396	2.65 329	6.89 323	6.35 355	0.00 1	0.07 246	0.00 1	0.00 1	0.21 298	0.76 286

ADCS	5.55 377	3.55 390	19.07 402	0.43 258	0.14 208	5.87 366	4.20 380	7.65 380	7.80 381	9.79 383	6.22 352	6.48 365	5.52 374	10.52 389	22.41 413	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.48 361	0.97 307

WAO-6	11.65 399	2.71 382	4.73 306	7.69 400	7.28 404	17.41 399	7.45 404	20.43 408	38.14 418	10.13 384	19.37 395	27.36 406	12.38 399	13.35 398	13.26 389	4.38 394	2.43 406	10.51 406	0.03 262	9.00 397	4.96 398

LSM	7.83 386	2.59 380	24.93 406	4.71 394	40.61 424	3.55 331	5.22 390	5.91 335	7.48 378	10.86 385	13.66 380	4.55 335	3.92 355	7.72 361	5.88 350	0.02 323	0.26 277	0.00 1	0.00 1	0.30 333	14.53 419

SPS-STEREO	3.67 357	1.46 336	4.23 284	0.36 245	0.23 242	3.93 336	1.20 340	6.67 363	3.50 341	11.05 386	8.81 365	9.53 379	4.63 363	9.10 376	7.25 361	0.01 299	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.13 243	1.28 329
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ADCMid	4.33 366	2.40 376	13.81 396	0.23 218	0.40 290	4.90 355	1.23 342	5.73 321	3.73 346	11.06 387	3.94 331	6.67 367	5.11 367	7.11 340	18.03 400	0.12 361	0.08 250	0.55 380	0.46 385	0.61 375	0.49 253

JetBlue	14.57 408	6.38 406	35.83 412	0.95 344	7.05 402	51.27 422	22.93 420	16.51 399	9.78 384	11.72 388	17.82 388	27.82 407	17.62 409	33.31 420	20.36 407	0.35 375	0.18 269	0.15 371	0.25 360	5.36 393	5.74 399

Dean	12.08 402	3.10 387	8.10 374	10.98 408	8.34 408	18.85 402	5.53 393	21.57 413	40.96 420	11.81 389	21.91 401	25.74 405	9.74 389	8.20 367	5.76 348	9.65 405	2.35 404	9.94 401	0.65 394	10.97 405	7.40 406

PVD	6.50 382	1.70 351	6.71 359	1.66 378	1.59 376	7.94 377	0.89 325	11.13 393	24.35 402	12.01 390	19.10 392	8.76 376	9.89 391	9.85 382	11.06 381	0.02 323	1.12 364	0.00 1	0.26 367	0.25 314	1.72 357

SGM_RVC	4.67 370	0.61 208	2.62 199	1.13 355	0.29 271	7.96 378	2.60 362	7.55 379	4.36 355	12.34 391	9.95 369	15.94 391	8.56 385	10.88 391	6.38 356	0.22 370	0.25 274	0.20 373	0.23 355	0.32 336	0.92 300
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
TorneroNet-64	16.11 411	6.82 407	6.11 347	14.13 412	12.13 413	28.42 418	6.47 400	20.35 407	38.01 417	12.80 392	27.88 413	35.94 414	16.83 405	20.38 409	16.77 398	10.33 412	2.60 411	19.45 415	2.86 408	14.63 413	9.33 413

WAO-7	9.62 391	2.87 385	5.64 340	0.96 345	0.21 235	20.37 405	5.13 389	23.65 417	26.32 406	13.11 393	27.70 412	22.69 400	14.04 401	14.53 402	13.11 388	0.13 362	0.09 256	0.58 381	0.10 298	0.51 365	0.75 285

MSMD_ROB	5.26 374	0.52 184	3.22 233	0.15 188	0.01 62	8.63 382	1.06 335	4.76 261	4.16 352	13.72 394	26.77 409	13.87 387	15.95 403	7.89 364	3.94 332	0.11 359	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.06 136	0.34 224

SGM+DAISY	6.27 380	3.62 395	9.36 383	2.30 382	2.34 385	9.12 384	6.38 399	6.98 369	6.00 369	14.26 395	15.55 384	14.02 388	9.84 390	9.45 380	8.56 365	1.21 387	1.60 396	0.58 381	0.86 399	0.63 377	2.74 389

PWCK	9.63 392	6.94 409	19.91 403	6.25 396	0.22 236	22.62 408	14.62 417	12.15 394	13.48 390	14.34 396	13.17 379	13.25 386	8.40 384	16.14 403	11.57 384	6.38 398	0.26 277	2.41 395	0.11 301	8.57 396	1.74 360

aanetorigin	2.99 338	1.00 285	9.85 384	0.23 218	0.23 242	1.59 210	2.01 353	1.94 59	1.25 138	14.45 397	10.04 371	2.98 291	3.75 351	4.97 244	4.01 333	0.10 357	0.05 237	0.09 362	0.11 301	0.55 372	0.55 262

TorneroNet	16.83 412	6.92 408	6.68 358	14.15 413	12.07 412	27.63 417	8.39 409	21.53 412	37.64 416	14.70 398	32.94 417	33.55 412	18.95 412	19.68 408	20.80 409	10.39 413	2.61 412	19.77 416	3.45 409	15.42 414	9.28 412

FCDSN-DC	5.38 375	0.65 217	3.19 231	0.24 223	0.46 303	5.71 362	1.61 348	5.83 332	4.51 357	14.74 399	22.03 402	20.43 398	13.01 400	8.48 372	6.00 352	0.02 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 161	0.52 255
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
WCMA_ROB	5.16 372	1.07 299	4.40 297	0.66 305	0.69 336	6.28 369	3.63 373	5.39 302	4.05 351	14.77 400	19.39 396	15.46 389	10.72 395	7.67 360	6.77 359	0.19 369	0.27 279	0.18 372	0.20 342	0.18 288	1.23 323

MDST_ROB	3.81 359	0.21 85	4.29 288	2.64 387	1.45 372	13.85 393	1.02 334	8.06 385	2.67 313	15.14 401	8.81 365	2.70 278	1.55 292	9.31 378	3.90 331	0.03 333	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 92	0.63 272

KSHMR	14.93 409	8.30 410	8.52 379	15.54 415	13.01 414	17.62 400	10.36 412	19.39 406	30.53 409	19.03 402	22.15 403	28.32 408	9.61 387	16.44 404	10.96 380	10.98 416	3.74 419	21.96 418	4.87 415	16.79 415	10.39 414

EDNetEfficientorigin	10.48 397	2.34 373	98.78 432	0.23 218	0.25 251	3.01 313	0.70 317	4.69 257	17.04 397	19.07 403	15.43 383	12.52 384	11.56 398	9.41 379	12.62 387	0.01 299	0.01 193	0.00 1	0.01 241	0.25 314	1.76 362

ktn	19.65 415	19.61 418	8.27 377	22.99 421	17.38 419	23.89 409	11.97 414	24.83 419	34.40 415	19.19 404	27.37 410	32.56 409	18.29 410	16.52 405	18.28 401	22.43 420	3.70 418	29.28 422	10.90 419	19.65 419	11.59 416

WAO-8	14.47 406	5.06 401	6.42 354	8.00 401	6.65 399	23.95 410	2.97 364	23.01 414	45.08 421	19.24 405	34.86 419	33.07 410	17.51 407	17.59 406	14.38 391	5.22 396	0.86 327	10.06 402	0.85 397	10.25 400	4.34 396

Venus	14.47 406	5.06 401	6.42 354	8.00 401	6.65 399	23.95 410	2.97 364	23.01 414	45.08 421	19.24 405	34.85 418	33.07 410	17.51 407	17.59 406	14.38 391	5.22 396	0.86 327	10.06 402	0.85 397	10.25 400	4.34 396

FC-DCNN	6.44 381	0.46 165	3.25 237	0.54 283	0.56 312	8.01 379	1.37 343	8.76 386	7.15 377	19.35 407	22.25 404	22.72 401	15.44 402	10.37 387	7.93 363	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.03 92	0.64 273

EDNetEfficient	6.66 383	1.34 327	34.37 411	0.66 305	1.93 382	2.04 271	3.59 372	3.08 112	14.92 392	20.02 408	9.53 368	6.48 365	10.85 396	7.65 356	15.21 394	0.03 333	0.10 258	0.01 325	0.22 351	0.61 375	0.55 262

MeshStereo	6.09 378	0.97 277	3.59 255	0.26 233	0.14 208	7.68 376	2.02 354	10.42 390	5.77 366	20.76 409	19.69 398	22.78 402	10.56 393	10.29 386	6.16 353	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 331	0.41 242
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
UNDER WATER	20.50 416	13.77 416	33.30 409	20.84 419	14.55 416	30.38 419	19.68 419	17.23 402	34.25 414	21.44 410	18.98 391	38.38 415	31.61 417	25.31 412	22.42 414	10.71 415	2.76 415	19.90 417	4.92 416	17.87 417	11.76 417

notaker	18.29 413	22.89 420	10.13 385	18.52 417	14.64 417	17.81 401	7.48 405	20.77 409	24.37 403	21.91 411	27.45 411	39.00 416	20.06 413	20.53 410	21.90 411	12.54 417	2.81 417	25.96 420	6.03 417	19.60 418	11.37 415

UNDER WATER-64	20.90 417	11.73 415	33.74 410	20.56 418	13.88 415	34.56 420	24.71 421	16.81 400	33.52 413	22.54 412	17.10 386	40.14 418	33.68 421	25.46 413	23.75 415	10.68 414	2.78 416	18.70 414	4.60 412	17.07 416	12.03 418

ELAS_RVC	8.75 388	1.59 347	6.34 352	1.91 380	1.87 379	11.67 389	12.14 415	10.75 392	16.11 396	22.55 413	21.45 400	18.49 394	18.29 410	14.17 400	12.53 386	0.92 381	1.32 387	0.70 388	0.46 385	0.53 371	1.25 326
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	9.07 389	1.55 344	5.19 329	1.87 379	1.92 381	17.05 398	8.29 408	13.92 397	13.52 391	23.08 414	28.56 414	18.59 395	16.90 406	12.06 397	13.39 390	0.91 380	1.32 387	0.65 386	0.59 391	0.68 381	1.31 330
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
tt	68.57 426	0.18 51	99.50 433	50.44 426	14.99 418	100.00 435	100.00 435	100.00 436	99.70 431	28.28 415	12.01 377	99.97 436	98.67 433	99.55 433	99.99 436	89.99 430	98.19 431	46.13 426	51.48 427	60.62 426	21.71 421

SGM-ForestM	14.25 405	3.00 386	8.67 381	2.38 384	1.88 380	24.45 412	11.87 413	19.27 405	21.66 400	30.68 416	29.79 416	46.58 420	28.97 416	27.26 417	21.22 410	1.14 386	1.67 398	0.61 385	0.89 401	0.51 365	2.50 388

DPSimNet_ROB	26.59 419	21.34 419	28.49 408	25.34 422	19.24 420	25.03 414	28.61 422	30.13 421	30.91 410	33.36 417	29.60 415	33.91 413	28.18 415	25.99 414	42.58 420	17.84 419	15.40 421	25.41 419	22.86 423	21.10 421	26.45 424

MANE	15.61 410	2.70 381	7.19 362	3.43 391	5.19 397	21.44 406	9.54 411	24.27 418	29.58 408	33.72 418	42.10 421	42.08 419	32.55 418	24.60 411	20.72 408	1.46 390	2.17 402	1.34 390	4.60 412	0.49 362	3.04 392

BEATNet-Init1	19.30 414	9.61 412	39.48 414	3.09 390	2.67 388	39.40 421	17.68 418	23.58 416	25.88 404	38.63 419	37.63 420	50.99 421	33.56 420	30.54 418	24.44 416	1.09 383	1.51 394	0.60 384	0.88 400	1.81 389	2.89 390

HanzoNet	30.55 420	30.82 423	24.44 405	22.40 420	19.25 421	25.74 415	14.00 416	29.76 420	40.45 419	43.57 420	44.15 422	55.63 423	46.26 422	43.79 422	45.27 421	28.35 422	9.71 420	30.23 423	16.18 421	23.20 422	17.85 420

JetRed	35.17 421	40.12 425	62.92 418	15.92 416	26.66 423	70.02 424	42.94 424	32.33 422	33.48 412	46.29 421	45.31 423	39.98 417	26.04 414	38.73 421	56.93 423	12.90 418	37.58 426	13.38 409	9.53 418	30.41 423	21.91 422

coex-ft	12.25 403	6.22 404	80.44 423	0.15 188	0.15 216	2.43 288	0.98 330	3.07 111	29.54 407	49.22 422	16.44 385	15.69 390	16.17 404	7.44 350	15.30 395	0.05 343	0.07 246	0.01 325	0.05 277	0.35 345	1.15 319

LE_ROB	13.25 404	1.86 360	12.84 393	2.35 383	1.43 371	7.50 373	5.92 394	10.14 389	48.57 423	57.70 423	24.61 408	23.44 404	32.60 419	10.12 384	24.95 417	0.06 349	0.08 250	0.13 370	0.20 342	0.09 190	0.41 242

ASD4	55.67 423	67.80 428	50.61 417	44.70 425	58.12 427	92.14 427	98.24 433	55.49 423	86.70 428	58.61 424	65.05 425	51.13 422	64.00 425	59.18 425	67.96 425	26.48 421	30.21 423	26.86 421	29.22 424	43.04 424	37.90 425

MADNet++	48.24 422	34.06 424	39.67 415	43.36 424	41.25 425	66.15 423	33.15 423	60.90 425	54.14 424	72.30 425	61.91 424	58.11 424	56.05 423	58.09 423	59.59 424	43.04 425	36.86 425	35.73 424	22.37 422	45.96 425	42.06 426

LRCNet_RVC	60.82 424	63.91 427	64.33 419	69.26 430	50.13 426	19.76 403	0.07 186	58.24 424	5.77 366	75.95 426	85.64 426	74.51 425	62.84 424	58.99 424	50.33 422	93.38 433	56.04 430	93.60 432	93.06 431	68.67 430	71.95 431

xxxxx1	76.86 427	82.53 429	93.06 427	61.86 427	67.25 428	95.91 429	95.20 429	75.90 426	81.13 425	82.69 427	86.70 427	89.27 426	87.62 426	85.18 426	86.89 427	55.21 426	54.91 427	60.27 428	72.48 428	60.77 427	62.32 427

tt_ll	76.86 427	82.53 429	93.06 427	61.86 427	67.25 428	95.91 429	95.20 429	75.90 426	81.13 425	82.69 427	86.70 427	89.27 426	87.62 426	85.18 426	86.89 427	55.21 426	54.91 427	60.27 428	72.48 428	60.77 427	62.32 427

ff	76.86 427	82.53 429	93.06 427	61.86 427	67.25 428	95.91 429	95.20 429	75.90 426	81.13 425	82.69 427	86.70 427	89.27 426	87.62 426	85.18 426	86.89 427	55.21 426	54.91 427	60.27 428	72.48 428	60.77 427	62.32 427

DPSMNet_ROB	99.43 439	99.92 437	99.98 436	96.44 437	100.00 439	100.00 435	100.00 435	99.82 435	100.00 434	95.92 430	100.00 435	99.26 433	100.00 436	99.77 434	99.99 436	98.36 435	100.00 436	99.86 434	100.00 436	99.38 436	99.98 444

DGTPSM_ROB	99.42 438	99.92 437	99.98 436	96.43 436	100.00 439	100.00 435	100.00 435	99.81 434	100.00 434	95.92 430	100.00 435	99.26 433	100.00 436	99.77 434	99.99 436	98.23 434	100.00 436	99.86 434	100.00 436	99.38 436	99.97 443

SPstereo	61.24 425	27.43 422	41.43 416	33.64 423	25.42 422	72.54 425	80.04 425	100.00 436	100.00 434	97.56 432	96.24 431	100.00 437	95.10 431	94.86 430	76.77 426	29.55 423	22.53 422	47.20 427	42.52 425	19.77 420	22.12 423

MEDIAN_ROB	96.88 431	99.41 432	98.74 431	94.82 433	94.30 433	93.21 428	90.85 427	95.70 431	94.83 430	97.65 433	97.67 432	98.31 431	96.57 432	94.60 429	93.95 432	99.78 441	98.28 432	99.99 436	99.90 434	99.50 438	99.57 435

Anonymous_1	96.94 432	99.72 435	99.64 434	92.03 431	93.81 431	100.00 435	100.00 435	99.18 433	99.90 433	98.59 434	99.75 433	99.15 432	99.95 435	98.52 432	99.54 433	87.31 429	98.83 433	90.77 431	96.89 432	91.07 432	94.14 432

PML	88.69 430	99.49 433	92.95 426	94.34 432	94.09 432	98.57 433	96.73 432	93.58 429	94.50 429	99.57 435	91.07 430	95.40 430	91.48 429	99.96 437	90.33 430	99.98 443	31.85 424	100.00 438	46.15 426	93.62 433	70.14 430

HaxPig	97.67 433	99.63 434	91.79 425	99.82 443	99.96 437	88.42 426	87.25 426	98.22 432	99.89 432	99.93 436	99.96 434	99.95 435	99.86 434	96.37 431	92.57 431	99.96 442	99.98 435	99.99 436	99.99 435	99.99 445	99.91 437

MyStereo03	99.94 442	100.00 440	100.00 438	99.73 440	100.00 439	100.00 435	100.00 435	100.00 436	100.00 434	100.00 437	100.00 435	100.00 437	100.00 436	100.00 439	100.00 439	99.08 436	100.00 436	100.00 438	100.00 436	99.98 440	99.94 438

MyStereo02	99.94 442	100.00 440	100.00 438	99.73 440	100.00 439	100.00 435	100.00 435	100.00 436	100.00 434	100.00 437	100.00 435	100.00 437	100.00 436	100.00 439	100.00 439	99.08 436	100.00 436	100.00 438	100.00 436	99.98 440	99.94 438

MyStereo	99.94 442	100.00 440	100.00 438	99.73 440	100.00 439	100.00 435	100.00 435	100.00 436	100.00 434	100.00 437	100.00 435	100.00 437	100.00 436	100.00 439	100.00 439	99.08 436	100.00 436	100.00 438	100.00 436	99.98 440	99.94 438

Selective-RAFT-Error	100.00 445	100.00 440	100.00 438	100.00 446	100.00 439	100.00 435	100.00 435	100.00 436	100.00 434	100.00 437	100.00 435	100.00 437	100.00 436	100.00 439	100.00 439	100.00 444	100.00 436	100.00 438	100.00 436	99.98 440	99.94 438

CasAABBNet	99.93 440	100.00 440	100.00 438	99.70 439	100.00 439	100.00 435	100.00 435	100.00 436	100.00 434	100.00 437	100.00 435	100.00 437	100.00 436	100.00 439	100.00 439	99.08 436	100.00 436	100.00 438	100.00 436	99.96 439	99.94 438

test_example2	98.82 434	99.97 439	99.97 435	99.95 445	99.97 438	99.48 434	99.97 434	94.95 430	100.00 434	100.00 437	100.00 435	93.49 429	93.63 430	99.93 436	99.91 434	100.00 444	99.77 434	96.68 433	98.65 433	100.00 446	100.00 445

LSM0	99.93 440	100.00 440	100.00 438	99.82 443	100.00 439	100.00 435	100.00 435	100.00 436	100.00 434	100.00 437	100.00 435	100.00 437	100.00 436	100.00 439	100.00 439	99.09 440	100.00 436	100.00 438	100.00 436	99.98 440	99.79 436

DPSM_ROB	99.05 435	100.00 440	100.00 438	95.92 434	98.77 435	100.00 435	100.00 435	100.00 436	100.00 434	100.00 437	100.00 435	100.00 437	100.00 436	100.00 439	100.00 439	93.10 431	100.00 436	100.00 438	100.00 436	95.46 434	97.74 433

DPSM	99.05 435	100.00 440	100.00 438	95.92 434	98.77 435	100.00 435	100.00 435	100.00 436	100.00 434	100.00 437	100.00 435	100.00 437	100.00 436	100.00 439	100.00 439	93.10 431	100.00 436	100.00 438	100.00 436	95.46 434	97.74 433

AVERAGE_ROB	99.26 437	99.81 436	97.70 430	100.00 446	100.00 439	96.38 432	91.35 428	100.00 436	100.00 434	100.00 437	100.00 435	100.00 437	100.00 436	99.98 438	99.97 435	100.00 444	100.00 436	100.00 438	100.00 436	100.00 446	100.00 445

FADE		11.70 414		4.77 395	4.88 396													35.80 425		3.69 391

Low-res two-view benchmark