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

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

DIP-Stereo	0.68 79	0.35 136	1.76 64	0.08 135	0.00 1	1.46 170	0.01 19	6.53 356	1.71 235	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
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	0.11 223	0.01 11

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
GMOStereo	0.62 62	0.55 187	1.80 70	0.09 151	0.61 322	1.07 38	0.03 127	2.92 94	0.25 4	2.23 265	0.02 1	0.66 122	0.04 45	0.25 5	0.22 71	0.00 1	1.26 381	0.00 1	0.00 1	0.23 304	0.19 167

error version	0.62 62	0.55 187	1.80 70	0.09 151	0.61 322	1.07 38	0.03 127	2.92 94	0.25 4	2.23 265	0.02 1	0.66 122	0.04 45	0.25 5	0.22 71	0.00 1	1.26 381	0.00 1	0.00 1	0.23 304	0.19 167

test-v	0.62 62	0.55 187	1.80 70	0.09 151	0.61 322	1.07 38	0.03 127	2.92 94	0.25 4	2.23 265	0.02 1	0.66 122	0.04 45	0.25 5	0.22 71	0.00 1	1.26 381	0.00 1	0.00 1	0.23 304	0.19 167

test-2	0.62 62	0.55 187	1.80 70	0.09 151	0.61 322	1.07 38	0.03 127	2.92 94	0.25 4	2.23 265	0.02 1	0.66 122	0.04 45	0.25 5	0.22 71	0.00 1	1.26 381	0.00 1	0.00 1	0.23 304	0.19 167

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	2.86 304	0.04 7	0.03 35	0.28 9	0.07 10	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 357	0.00 1

whm_eth	0.81 101	0.77 238	4.13 279	0.03 59	0.00 1	1.26 106	0.02 78	4.05 189	2.20 277	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

DCRE	1.01 166	0.54 186	1.52 26	0.30 239	0.99 356	1.31 122	0.00 1	1.69 48	0.71 43	1.12 163	7.77 360	0.74 138	0.02 18	0.28 9	0.45 144	0.00 1	0.71 314	0.00 1	0.25 360	0.02 36	1.78 368

sAnonymous2	0.50 27	0.60 202	4.41 297	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	0.14 250	0.35 225

CroCo_RVC	0.50 27	0.60 202	4.41 297	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	0.14 250	0.35 225

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	0.87 328	0.00 1	0.00 1	0.08 170	0.24 195

CroCo-Stereo	0.50 27	0.63 211	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
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	0.11 223	0.22 186

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	1.86 237	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	1.86 237	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
CAS	0.95 147	0.12 18	1.08 7	6.79 397	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	6.94 398	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 213

StereoIM	0.30 10	0.62 209	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

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)
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

XX-TBD	0.36 16	0.59 199	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

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

dd	0.45 23	1.20 312	2.52 192	0.06 117	0.01 62	1.23 89	0.03 127	0.88 19	1.48 199	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
GMStereo	0.34 12	1.03 292	2.11 134	0.01 10	0.00 1	0.47 14	0.01 19	0.77 15	1.38 187	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
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

TANstereo	0.37 17	0.50 171	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

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

Selective-IGEV	0.51 30	0.13 23	1.41 19	0.72 315	0.62 329	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	0.80 320	0.00 1	0.09 293	0.07 160	0.91 299

iRaftStereo_RVC	0.55 47	0.59 199	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	1.14 373	0.00 1	0.00 1	0.33 337	1.13 315

LoS_RVC	0.25 4	0.60 202	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

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

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	1.39 198	5.80 347	0.14 68	1.74 302	0.49 33	0.94 221	0.06 349	0.00 1	0.01 325	0.00 1	0.14 250	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	4.87 264	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

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	0.75 91	0.56 193	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	1.65 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 262	0.20 179

acv_ft	0.94 138	0.56 193	2.28 154	0.04 83	1.07 362	1.71 249	0.01 19	4.41 229	1.34 173	1.53 210	0.75 184	1.92 233	0.45 205	0.51 38	1.74 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 335	0.20 179

CroCo-Stereo Lap2	0.42 21	0.75 231	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	0.07 160	0.03 38

panet	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

CES	0.51 30	0.16 38	1.23 14	0.09 151	1.58 374	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	2.98 390

anonymousa	1.15 194	0.38 144	2.43 183	0.70 311	1.49 372	1.45 166	0.02 78	4.23 215	1.13 103	0.91 125	2.52 296	3.46 311	0.55 211	0.55 42	0.60 170	0.00 1	1.13 368	0.00 1	0.54 389	0.04 113	0.86 295

cross-raft	0.67 74	0.19 74	1.85 86	0.58 289	0.71 338	1.09 50	0.10 210	3.52 134	0.69 42	0.41 59	0.02 1	2.81 282	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

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	1.91 392	0.00 1	0.01 9	0.22 186

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
DCANet	0.84 110	0.65 216	3.63 256	0.03 59	0.00 1	1.25 100	0.01 19	3.99 182	2.16 272	2.66 300	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

RAFT-Test	0.85 113	0.19 74	2.98 221	0.66 305	0.99 356	1.83 261	0.17 230	3.16 118	1.19 114	0.71 97	0.11 62	3.21 302	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

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	0.57 304	0.00 1	0.00 1	0.14 250	1.65 351

fff	0.83 104	0.63 211	3.63 256	0.01 10	0.04 146	1.25 100	0.02 78	3.98 178	1.29 156	2.39 283	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

ADStereo(finetuned)	0.98 159	0.65 216	4.66 303	0.03 59	0.00 1	1.25 100	0.01 19	3.99 182	2.16 272	2.65 297	0.30 111	0.09 52	2.33 318	0.58 48	0.45 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 92	0.41 242

test-1	0.77 96	0.31 123	1.67 46	0.03 59	0.97 354	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	0.79 319	0.00 1	0.07 286	0.01 9	0.96 305

csc	0.83 104	0.63 211	3.63 256	0.01 10	0.04 146	1.25 100	0.02 78	3.98 178	1.29 156	2.39 283	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	0.63 211	3.63 256	0.01 10	0.04 146	1.25 100	0.02 78	3.98 178	1.29 156	2.39 283	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

DCANet-4	0.83 104	0.18 51	4.76 307	0.04 83	0.01 62	1.24 93	0.02 78	3.84 162	2.21 278	2.39 283	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

111	1.00 164	1.05 294	3.63 256	0.01 10	0.04 146	1.20 74	0.16 227	4.50 234	2.24 280	1.32 187	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	0.10 200	0.84 292

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

raftrobust	0.68 79	0.89 256	1.80 70	0.02 40	1.29 366	1.22 85	0.05 168	2.37 70	0.62 34	2.99 313	0.03 30	0.12 60	0.15 131	0.60 57	0.51 159	0.00 1	0.69 310	0.00 1	0.00 1	0.10 200	0.24 195

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

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	0.08 170	0.02 24

MC-Stereo	0.57 52	0.16 38	1.63 42	0.70 311	0.93 352	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	1.15 374	0.00 1	0.17 327	0.10 200	1.84 373

Anonymous3	0.61 60	0.23 94	2.97 220	0.01 10	0.00 1	2.54 292	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

AEACV	0.64 70	0.08 3	1.46 20	0.72 315	0.96 353	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	0.92 335	0.00 1	0.36 380	0.09 189	2.04 384

LL-Strereo2	0.63 67	0.97 276	2.03 117	0.76 327	0.86 345	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	1.05 311

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 croco	0.55 47	0.55 187	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	0.36 346	0.01 11

Pruner-Stereo	0.63 67	0.21 85	1.86 89	1.03 350	0.10 192	1.59 210	0.35 289	2.26 64	1.22 127	2.22 264	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

RAFT-Stereo + iAFF	0.90 126	0.95 269	1.93 104	0.06 117	0.92 350	1.24 93	0.02 78	3.30 128	1.75 242	1.23 179	2.58 298	0.43 99	0.16 136	0.68 68	0.82 201	0.00 1	0.70 313	0.00 1	0.00 1	0.23 304	1.05 311

AE-Stereo	0.83 104	0.13 23	2.17 139	0.08 135	0.24 247	1.24 93	0.03 127	5.22 289	1.26 144	0.70 96	1.09 216	0.20 73	0.16 136	0.70 69	0.33 102	0.00 1	0.89 334	0.00 1	0.26 367	0.09 189	1.75 360

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	2.25 270	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.
riskmin	0.95 147	0.06 1	2.01 112	0.80 330	0.86 345	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	0.85 325	0.00 1	0.26 367	0.01 9	1.48 338

RAFT	0.91 128	0.96 273	1.82 82	0.89 339	0.44 299	0.97 25	0.08 192	3.71 145	1.25 138	0.36 50	0.20 88	3.87 326	0.27 168	0.70 69	0.49 155	0.00 1	0.83 323	0.00 1	0.01 241	0.47 359	0.87 296

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)
anonymousdsp	0.54 42	0.26 103	1.62 36	0.47 267	0.60 321	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	0.82 321	0.00 1	0.16 319	0.10 200	1.83 371

IGEV-Stereo	0.54 42	0.26 103	1.62 36	0.47 267	0.61 322	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	0.82 321	0.00 1	0.16 319	0.10 200	1.83 371
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
MyStereo07	0.53 38	0.51 178	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	1.19 378	0.00 1	0.18 334	0.03 92	0.37 228

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	1.09 355	0.00 1	0.18 334	0.06 136	1.58 347

DMCA	0.87 117	0.52 183	3.24 236	0.01 10	0.01 62	1.30 120	0.02 78	3.69 142	1.87 251	2.29 271	0.17 69	1.71 220	0.10 105	0.76 77	1.42 249	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 170	0.12 128

IGEV_Zeroshot_test	1.07 179	0.28 112	3.68 263	0.51 281	0.58 317	1.13 60	0.54 304	4.64 250	0.73 45	1.14 165	0.75 184	3.21 302	0.70 239	0.77 79	0.57 168	0.00 1	0.52 300	0.00 1	0.16 319	0.04 113	1.56 342

4D-IteraStereo	0.59 54	0.98 279	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	1.05 231	0.00 1	0.40 290	0.00 1	0.00 1	0.08 170	1.79 370

EGLCR-Stereo	0.64 70	0.12 18	1.52 26	0.74 322	0.75 340	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	0.71 314	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.14 316

MoCha-V2	0.71 84	0.43 158	1.65 44	0.60 292	1.06 360	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	1.45 390	0.00 1	0.22 351	0.05 125	1.61 350

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	0.92 335	0.00 1	0.15 313	0.10 200	1.76 361

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	0.92 335	0.00 1	0.15 313	0.10 200	1.76 361

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	0.92 335	0.00 1	0.15 313	0.10 200	1.76 361

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	0.92 335	0.00 1	0.15 313	0.10 200	1.76 361

IPLGR_C	0.94 138	1.37 327	3.71 264	0.19 198	0.02 107	1.44 162	0.29 275	3.88 169	1.62 217	2.04 254	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	0.21 297	0.08 83

BUS	1.05 176	0.15 28	1.48 22	0.04 83	0.00 1	5.73 362	0.03 127	6.00 336	1.17 109	2.36 278	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	3.30 319	0.20 239	6.00 336	1.17 109	2.36 278	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

psmg	0.93 135	0.15 28	1.48 22	0.02 40	0.00 1	3.25 318	0.26 260	5.45 308	1.17 109	2.00 252	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

LargeStereo	0.76 93	0.41 155	1.49 25	0.75 325	0.88 347	0.38 9	0.03 127	5.40 303	0.75 46	0.25 41	0.07 55	0.04 7	0.16 136	0.81 91	0.36 116	0.00 1	1.17 376	0.00 1	0.04 274	0.14 250	1.96 383

anonymity	0.99 161	0.18 51	1.80 70	0.39 252	0.67 332	0.74 17	0.01 19	5.09 280	2.13 270	1.34 190	1.30 231	0.80 150	1.62 298	0.82 92	0.64 177	0.03 333	0.59 306	0.00 1	0.48 387	0.02 36	1.15 318

ACRE	0.94 138	1.27 319	3.93 275	0.22 214	0.02 107	1.44 162	0.29 275	3.88 169	1.60 210	1.97 250	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	0.21 297	0.09 105

Anonymous_2	2.17 316	0.32 127	2.35 165	0.80 330	0.85 342	1.67 243	0.22 248	4.62 248	0.71 43	1.12 163	0.40 136	3.18 301	1.94 309	0.84 94	0.77 194	0.06 349	1.09 355	3.25 395	14.62 419	3.25 389	1.43 336

GES	0.75 91	0.26 103	2.66 202	0.01 10	0.00 1	1.63 229	0.08 192	6.06 341	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	0.08 170	0.10 115

CIPLG	0.94 138	1.29 321	3.53 253	0.19 198	0.03 125	1.45 166	0.29 275	3.87 166	1.61 211	2.10 258	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	0.21 297	0.08 83

MyStereo06	1.08 180	0.47 167	3.30 240	0.03 59	0.14 208	1.53 195	0.02 78	5.58 311	0.88 68	1.15 167	0.73 181	3.48 313	1.15 262	0.86 97	0.66 181	0.00 1	1.10 359	0.00 1	0.16 319	0.02 36	0.37 228

AdaStereo	0.76 93	0.12 18	1.73 53	0.05 99	0.00 1	1.46 170	0.23 251	5.16 286	1.66 226	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.
raft+_RVC	0.71 84	1.05 294	1.86 89	0.64 302	1.31 367	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	1.43 389	0.00 1	0.00 1	0.09 189	1.03 310

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	1.61 211	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

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

Any-RAFT	0.76 93	0.13 23	1.46 20	0.03 59	0.01 62	2.76 303	0.08 192	4.09 195	1.69 229	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

TRStereo	0.88 119	1.18 310	2.44 185	0.72 315	0.10 192	1.56 204	0.03 127	5.73 320	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	1.23 322

MyStereo8	1.16 196	0.86 251	3.73 267	0.86 336	0.04 146	1.47 176	0.01 19	4.64 250	2.13 270	1.47 204	1.10 218	1.21 188	0.31 175	1.12 104	1.50 252	0.00 1	1.45 390	0.00 1	0.30 375	0.10 200	0.93 304

ToySt	0.92 131	0.51 178	4.35 289	0.21 213	0.71 338	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	0.69 310	0.00 1	0.20 342	0.10 200	1.88 380

AASNet	1.05 176	1.11 302	3.12 229	0.05 99	0.00 1	1.73 252	0.05 168	5.73 320	2.17 276	1.10 160	1.84 261	0.94 164	0.19 149	1.16 106	1.37 246	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 340	0.16 152

rafts_anoy	0.67 74	0.91 259	1.85 86	0.60 292	1.02 359	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	1.47 392	0.00 1	0.01 241	0.05 125	0.22 186

mmm	0.94 138	0.32 127	2.04 121	0.73 320	0.85 342	1.17 70	0.01 19	3.97 177	1.42 191	1.51 206	0.93 206	0.46 102	0.21 157	1.18 108	0.87 209	0.00 1	1.16 375	0.00 1	0.26 367	0.06 136	1.72 356

Consistency-Raft	1.48 262	0.96 273	5.40 335	0.36 245	0.31 285	1.66 238	0.11 212	4.30 224	4.32 353	0.47 70	5.99 349	0.86 153	2.09 312	1.19 109	1.31 241	0.03 333	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.27 324	0.02 24

StereoVision	1.00 164	0.77 238	2.81 209	0.05 99	0.02 107	1.14 62	0.03 127	4.13 203	1.18 112	0.19 32	6.80 356	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

RAFT_CTSACE	0.85 113	0.95 269	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	0.28 327	0.21 185

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	1.09 355	0.00 1	0.20 342	0.06 136	1.59 348

EAI-Stereo	1.50 264	0.16 38	1.53 28	0.25 228	0.91 349	2.30 281	4.98 384	6.09 342	1.87 251	1.38 195	5.56 345	0.49 106	0.59 218	1.21 112	0.83 203	0.00 1	0.31 284	0.00 1	1.09 402	0.02 36	0.56 264

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

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

AFF-stereo	0.89 125	1.05 294	1.70 50	0.49 276	0.18 224	1.21 81	0.01 19	3.58 137	1.62 217	0.84 116	1.93 264	1.14 185	0.26 165	1.24 116	0.68 185	0.00 1	0.64 309	0.00 1	0.00 1	0.26 319	0.89 298

HITNet	1.01 166	1.08 300	3.32 241	0.80 330	0.00 1	1.37 141	0.02 78	5.20 287	1.59 208	1.88 239	0.18 72	0.64 119	0.31 175	1.24 116	2.01 276	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 170	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
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	1.89 253	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

RALAANet	0.68 79	1.09 301	2.29 155	0.03 59	0.01 62	0.93 22	0.03 127	2.65 77	1.97 261	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	0.19 290	0.03 38

MIM_Stereo	0.72 90	0.80 243	2.05 122	0.63 300	1.06 360	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	0.17 282	1.53 339

MyStereo04	1.01 166	0.51 178	3.49 249	0.03 59	0.34 287	1.66 238	0.02 78	4.18 208	2.93 331	1.10 160	0.03 30	1.30 193	0.58 217	1.32 121	1.02 229	0.00 1	1.19 378	0.00 1	0.18 334	0.03 92	0.37 228

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	0.93 341	0.00 1	0.19 340	0.05 125	0.17 157

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

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	3.37 339	1.43 200	0.03 30	1.27 190	0.39 197	1.39 124	0.97 223	0.00 1	1.10 359	0.00 1	0.16 319	0.02 36	0.37 228

MIPNet	0.77 96	0.74 229	2.72 203	0.08 135	0.07 168	1.32 130	0.12 219	4.14 204	1.51 201	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	0.15 262	0.23 191

test_xeample3	0.95 147	1.30 322	5.13 324	0.19 198	0.23 242	0.95 23	0.07 186	2.30 65	1.47 198	0.40 54	0.05 48	0.08 47	0.07 77	1.45 126	2.27 289	0.00 1	0.69 310	0.00 1	0.33 377	0.17 282	1.85 374

anonymousdsp2	0.88 119	0.10 10	2.48 188	0.42 256	0.77 341	1.22 85	0.02 78	4.89 266	1.23 129	0.75 107	0.21 91	0.94 164	0.09 98	1.46 127	0.31 101	0.00 1	0.88 329	0.00 1	0.11 301	0.05 125	1.78 368

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	3.20 319	7.14 358	0.99 172	2.70 329	1.56 128	0.16 44	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 36	1.66 355

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

cc1	1.29 230	0.36 138	2.41 173	0.50 277	0.29 271	3.40 325	0.02 78	4.02 185	7.67 378	0.71 97	0.83 195	0.05 22	0.61 220	1.59 130	0.12 27	0.00 1	1.13 368	0.00 1	0.03 262	0.10 200	1.86 375

ACVNet-DCA	0.94 138	0.36 138	2.41 173	0.50 277	0.29 271	3.40 325	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	1.13 368	0.00 1	0.03 262	0.06 136	1.57 343

xx1	1.29 230	0.36 138	2.41 173	0.50 277	0.29 271	3.40 325	0.02 78	4.02 185	7.67 378	0.71 97	0.83 195	0.73 136	0.15 131	1.60 131	0.12 27	0.00 1	1.13 368	0.00 1	0.23 355	0.06 136	1.57 343

IER	0.88 119	0.38 144	2.74 205	0.01 10	0.00 1	2.27 277	0.02 78	3.65 141	1.30 164	1.45 202	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

UDGNet	0.44 22	0.91 259	1.89 99	0.04 83	0.00 1	1.15 63	0.02 78	0.75 14	1.77 244	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

RALCasStereoNet	0.80 99	0.96 273	1.77 67	0.28 237	0.97 354	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	1.72 399	0.00 1	0.00 1	0.11 223	1.90 382

H2IRNET	0.57 52	0.56 193	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	0.24 312	0.08 83

iRaft-Stereo_20w	1.39 249	0.18 51	3.72 265	0.79 329	0.56 312	1.90 263	0.65 314	8.85 387	1.05 91	2.05 256	0.42 140	1.24 189	1.23 271	1.69 136	0.95 222	0.00 1	0.62 307	0.00 1	0.44 383	0.02 36	1.41 335

DualNet	1.91 293	0.50 171	4.37 290	0.46 261	0.03 125	1.60 214	0.03 127	3.81 151	6.87 371	1.57 214	2.38 282	2.14 249	0.38 187	1.73 138	9.02 368	0.00 1	1.12 363	0.00 1	0.17 327	0.10 200	1.86 375

ffm	1.46 258	0.50 171	4.37 290	0.46 261	0.03 125	1.60 214	0.03 127	3.81 151	6.87 371	1.57 214	2.38 282	2.14 249	0.38 187	1.73 138	0.12 27	0.00 1	1.12 363	0.00 1	0.17 327	0.10 200	1.86 375

tt1	1.23 209	0.37 143	2.41 173	0.41 255	0.45 300	3.33 322	0.02 78	3.81 151	6.87 371	0.71 97	0.80 192	0.06 30	0.40 198	1.73 138	0.12 27	0.00 1	1.12 363	0.00 1	0.00 1	0.10 200	1.86 375

ssnet_v2	1.33 242	0.64 215	2.83 212	0.06 117	0.03 125	2.08 272	0.36 290	5.88 332	2.33 289	2.52 294	0.88 202	3.06 295	0.54 209	1.75 141	3.30 322	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 313	0.13 136

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

SFCPSM	0.87 117	0.20 80	2.57 193	0.02 40	0.07 168	2.45 288	0.18 235	5.65 315	1.51 201	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	0.09 189	0.09 105

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

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

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

UCFNet_RVC	0.78 98	0.68 220	2.05 122	0.02 40	0.29 271	1.57 207	0.02 78	3.57 135	0.87 65	1.35 192	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

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	3.49 319	0.72 135	0.09 98	1.93 148	0.53 163	0.00 1	0.11 260	0.00 1	0.08 290	0.16 270	0.15 148

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

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	2.16 261	1.23 227	2.62 274	0.18 145	2.06 150	1.82 267	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 270	0.06 68
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
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	1.61 211	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

BEATNet_4x	1.24 211	1.45 334	5.03 319	0.58 289	0.02 107	1.34 135	0.09 203	5.29 292	1.69 229	2.01 253	0.25 98	1.18 187	0.44 202	2.11 152	2.70 302	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 250	0.54 257

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	2.08 257	8.52 363	0.75 140	2.83 332	2.19 153	0.11 22	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 36	1.39 333

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	1.62 217	1.35 192	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

MFMNet_re	2.39 329	1.65 349	6.10 345	3.04 388	0.90 348	2.34 285	0.98 330	4.77 261	3.79 347	6.95 366	7.08 357	1.84 228	3.79 353	2.53 155	1.57 255	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 313	0.26 205

iinet-f	1.90 292	0.98 279	13.29 394	0.42 256	0.03 125	4.30 345	0.04 156	3.86 164	1.32 168	1.28 182	0.57 159	2.91 288	2.70 329	2.60 156	3.11 318	0.00 1	0.02 220	0.02 344	0.00 1	0.49 361	0.09 105

GMStereo_Zeroshot	0.67 74	0.24 98	1.87 94	0.87 337	0.00 1	1.26 106	0.01 19	2.01 60	0.42 14	1.44 201	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

CBFPSM	1.51 265	1.00 284	5.32 331	0.05 99	0.01 62	3.57 331	0.04 156	4.06 191	1.03 89	0.65 90	0.21 91	6.06 358	3.60 348	2.65 158	1.82 267	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.09 189	0.12 128

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

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	2.78 161	0.20 63	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.04 45

NINENet	1.14 192	0.34 134	2.08 125	0.10 161	0.01 62	5.73 362	0.03 127	5.39 301	1.54 204	1.61 220	0.72 180	2.35 268	0.06 67	2.82 162	0.05 5	0.00 1	0.01 193	0.01 325	0.00 1	0.04 113	0.00 1

Wz-Net-LNSev	1.60 277	1.48 338	8.20 374	0.03 59	0.03 125	3.95 336	0.13 220	4.89 266	2.33 289	0.92 129	0.31 114	3.64 319	1.40 280	2.90 163	1.50 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 200	0.20 179

EKT-Stereo	0.91 128	0.23 94	2.14 137	0.84 334	4.27 393	1.23 89	0.04 156	2.85 87	0.67 38	0.44 62	0.40 136	0.95 168	0.08 88	2.93 164	0.38 128	0.00 1	0.18 269	0.00 1	0.07 286	0.04 113	0.40 240

RAFT+CT+SA	0.85 113	0.91 259	2.23 150	0.19 198	0.29 271	1.27 113	0.03 127	4.92 270	0.86 64	0.65 90	0.40 136	0.67 126	0.05 60	3.03 165	0.18 53	0.00 1	0.28 283	0.00 1	0.35 379	0.15 262	0.61 269

hknet	1.21 203	0.25 101	2.89 215	0.04 83	0.00 1	3.30 319	0.20 239	6.00 336	1.19 114	2.36 278	0.64 171	3.38 307	0.05 60	3.04 166	0.73 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.06 68

pcwnet_v2	1.36 245	0.21 85	5.89 341	0.15 188	0.01 62	1.78 256	0.02 78	5.77 327	3.19 338	1.69 229	1.94 265	2.00 240	0.79 247	3.09 167	0.33 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 241	0.04 113	0.27 208

1test111	1.06 178	0.36 138	2.41 173	0.50 277	0.29 271	3.40 325	0.02 78	3.82 156	1.29 156	0.71 97	0.83 195	0.05 22	0.61 220	3.19 168	0.90 216	0.00 1	1.13 368	0.00 1	0.03 262	0.06 136	1.57 343

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	3.19 168	0.90 216	0.00 1	1.08 352	0.00 1	0.23 355	0.06 136	1.57 343

DeepPruner_ROB	1.04 173	0.99 282	3.05 224	0.02 40	0.00 1	1.60 214	0.17 230	3.96 176	0.52 20	3.41 325	0.03 30	2.06 243	0.17 141	3.35 170	1.12 236	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 250	0.14 141

CRFU-Net	1.43 256	0.33 133	2.98 221	1.27 359	0.03 125	4.01 337	0.05 168	6.21 344	0.95 78	1.92 244	0.74 182	3.41 309	2.55 326	3.36 171	0.36 116	0.01 299	0.01 193	0.11 366	0.00 1	0.13 242	0.09 105

test_5	0.94 138	0.94 266	2.60 195	0.55 286	0.25 251	1.47 176	0.02 78	4.89 266	0.97 82	0.81 113	0.30 111	0.80 150	0.63 227	3.39 172	0.24 82	0.00 1	0.27 279	0.00 1	0.00 1	0.17 282	0.54 257

DMCA-RVC	1.12 187	1.19 311	5.30 330	0.03 59	0.04 146	1.30 120	0.06 184	3.05 108	0.87 65	3.33 322	0.12 66	0.98 171	0.65 233	3.40 173	1.82 267	0.01 299	0.04 232	0.02 344	0.01 241	0.10 200	0.09 105

IPLGR	0.88 119	0.30 117	3.78 269	0.06 117	0.07 168	1.26 106	0.05 168	3.78 148	1.62 217	0.80 112	0.35 124	0.79 149	0.76 243	3.42 174	0.27 93	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 170	0.16 152

GrayStereo	1.55 272	0.06 1	1.53 28	0.75 325	0.20 230	1.27 113	4.44 381	3.44 132	1.20 120	4.92 354	3.92 328	0.45 101	4.54 361	3.43 175	0.09 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.49 388	0.02 36	0.25 201

fast-acv-ft	1.54 270	0.86 251	4.85 310	0.11 173	0.12 201	3.88 334	0.28 268	2.97 100	2.26 282	0.96 134	3.49 319	2.97 289	1.23 271	3.47 176	2.75 304	0.04 339	0.01 193	0.04 354	0.04 274	0.44 358	0.08 83

STTStereo	0.98 159	0.62 209	3.78 269	0.25 228	0.15 216	1.44 162	0.10 210	3.57 135	1.75 242	1.46 203	0.19 84	1.74 223	0.44 202	3.47 176	0.54 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.05 60

PSM-AAD	1.21 203	0.08 3	1.53 28	0.10 161	0.27 265	1.35 138	3.14 365	2.74 79	0.83 61	2.89 308	2.04 271	0.16 72	5.25 369	3.51 178	0.21 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.08 83

TestStereo1	0.96 150	0.91 259	2.21 143	0.24 223	0.42 295	1.31 122	0.02 78	4.10 197	1.71 235	0.47 70	1.64 250	0.20 73	1.20 265	3.55 179	0.36 116	0.00 1	0.27 279	0.00 1	0.00 1	0.19 290	0.32 217

SA-5K	0.96 150	0.91 259	2.21 143	0.24 223	0.42 295	1.31 122	0.02 78	4.10 197	1.71 235	0.47 70	1.64 250	0.20 73	1.20 265	3.55 179	0.36 116	0.00 1	0.27 279	0.00 1	0.00 1	0.19 290	0.32 217

LMCR-Stereo	1.28 226	1.13 305	2.41 173	0.57 288	0.03 125	2.72 301	0.09 203	6.86 363	0.88 68	2.44 289	1.92 263	0.14 68	1.55 292	3.57 181	1.12 236	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 270	0.02 24

ADLNet	1.35 244	0.55 187	2.95 219	0.01 10	0.05 154	2.22 274	0.11 212	5.06 279	2.83 328	2.42 287	2.19 273	2.63 275	0.68 238	3.59 182	1.37 246	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 282	0.27 208

psm_up	1.01 166	0.68 220	2.47 187	0.04 83	0.00 1	2.01 268	0.05 168	4.09 195	1.29 156	2.65 297	0.47 151	1.71 220	0.44 202	3.65 183	0.45 144	0.06 349	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 250	0.06 68

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	1.73 232	0.02 1	1.09 182	0.04 45	3.70 184	0.38 128	0.00 1	0.93 341	0.00 1	0.25 360	0.16 270	0.84 292

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	3.72 185	0.39 135	0.00 1	0.92 335	0.00 1	0.25 360	0.16 270	0.69 279

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	1.98 251	0.02 1	1.09 182	0.04 45	3.73 186	0.38 128	0.00 1	0.93 341	0.00 1	0.25 360	0.16 270	0.82 290

gwcnet-sp	1.11 184	0.71 224	4.90 312	0.05 99	0.01 62	2.59 295	0.14 223	4.22 212	1.38 187	1.93 245	0.18 72	0.68 130	0.38 187	3.77 187	0.98 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 242	0.08 83

scenet	1.11 184	0.71 224	4.90 312	0.05 99	0.01 62	2.59 295	0.14 223	4.22 212	1.38 187	1.93 245	0.18 72	0.68 130	0.38 187	3.77 187	0.98 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 242	0.08 83

ssnet	1.11 184	0.71 224	4.90 312	0.05 99	0.01 62	2.59 295	0.14 223	4.22 212	1.38 187	1.93 245	0.18 72	0.68 130	0.38 187	3.77 187	0.98 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 242	0.08 83

LALA_ROB	1.55 272	1.07 298	2.99 223	0.02 40	0.06 159	3.20 316	0.49 300	4.07 193	1.80 247	3.79 333	0.66 174	4.51 333	0.25 164	3.82 190	4.07 333	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 200	0.11 122

CoDeX	1.03 172	0.45 162	2.50 191	0.06 117	0.20 230	1.51 190	0.20 239	6.54 357	1.96 260	0.73 104	0.68 177	1.04 175	0.31 175	3.86 191	0.38 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 170	0.07 78

SQANet	2.65 334	1.92 362	3.73 267	4.47 392	2.98 389	2.59 295	0.24 254	4.66 253	1.11 100	2.48 291	0.59 166	1.57 203	0.86 251	3.95 192	1.67 262	7.97 399	0.14 265	0.48 377	0.03 262	7.84 394	3.68 394

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	2.35 276	0.12 66	1.91 232	0.08 88	4.02 193	0.78 195	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 170	0.04 45

XX-Stereo	1.24 211	0.25 101	6.03 344	1.30 362	0.29 271	1.28 116	0.00 1	4.12 201	0.60 32	1.29 183	0.50 153	3.63 318	0.03 35	4.05 194	0.18 53	0.00 1	0.58 305	0.00 1	0.23 355	0.03 92	0.47 248

Sa-1000	1.23 209	0.79 241	2.16 138	0.00 1	0.40 290	1.36 139	0.03 127	5.00 275	2.01 263	1.11 162	5.38 343	0.61 115	0.15 131	4.18 195	0.37 127	0.00 1	0.54 302	0.00 1	0.16 319	0.15 262	0.16 152

DDUNet	3.58 348	11.19 412	3.84 271	3.59 391	3.31 391	4.14 340	0.20 239	4.40 228	1.33 170	2.72 303	3.11 310	3.16 299	0.37 185	4.18 195	1.47 250	2.02 391	0.05 237	10.10 403	3.59 409	5.85 393	3.05 392

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	4.19 197	1.38 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.24 195

CFNet-ft	0.97 157	0.94 266	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	3.76 323	0.38 187	4.21 198	1.34 244	0.00 1	0.00 1	0.01 325	0.00 1	0.08 170	0.09 105

CFNet_RVC	0.97 157	0.94 266	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	3.76 323	0.38 187	4.21 198	1.34 244	0.00 1	0.00 1	0.01 325	0.00 1	0.08 170	0.09 105

iResNet	1.20 201	0.77 238	3.37 243	1.01 349	0.01 62	2.00 267	0.01 19	4.44 230	1.74 241	1.88 239	1.09 216	0.35 90	0.35 181	4.22 200	2.44 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 189	0.26 205

PSMNet-RSSM	1.10 183	0.88 254	2.30 157	0.23 218	0.00 1	1.41 157	0.03 127	5.44 307	1.19 114	1.56 212	0.50 153	2.46 270	0.71 240	4.23 201	0.90 216	0.00 1	0.00 1	0.01 325	0.00 1	0.10 200	0.08 83

ETE_ROB	1.42 255	1.04 293	3.10 227	0.02 40	0.03 125	1.81 259	0.22 248	4.73 257	1.67 228	4.77 349	1.43 238	2.77 279	0.08 88	4.23 201	2.20 283	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 136	0.20 179

SA	1.02 171	0.85 248	2.22 145	0.00 1	0.42 295	1.31 122	0.01 19	4.74 259	2.04 267	0.50 80	0.95 208	0.30 88	1.30 277	4.24 203	0.42 138	0.00 1	0.47 294	0.00 1	0.17 327	0.16 270	0.30 213

cf-r	1.18 199	1.02 288	3.22 233	0.25 228	0.02 107	1.44 162	0.03 127	5.11 282	2.16 272	1.31 186	0.59 166	2.87 285	0.24 161	4.26 204	0.79 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 262	0.12 128

iResNet_ROB	1.22 207	1.37 327	2.59 194	0.14 183	0.00 1	1.38 146	0.04 156	7.36 375	2.85 330	1.07 155	1.24 228	0.93 163	0.11 113	4.28 205	0.84 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 232	0.11 122

UDG	3.15 342	9.41 410	2.81 209	2.72 387	0.92 350	2.39 286	0.11 212	4.12 201	1.30 164	2.35 276	3.63 322	4.96 344	1.58 296	4.33 206	2.89 312	1.22 387	0.04 232	8.09 398	3.80 410	4.94 391	1.35 331

HSM-Net_RVC	1.51 265	0.11 13	1.93 104	0.00 1	0.01 62	1.91 265	0.05 168	7.86 381	1.93 259	3.77 332	3.76 324	3.16 299	0.36 183	4.34 207	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
otaku	3.61 351	2.06 366	4.04 277	6.41 396	3.35 392	4.67 351	2.08 355	5.97 335	1.58 207	2.19 263	2.62 299	3.47 312	1.45 282	4.36 208	2.17 282	8.55 400	0.25 274	1.89 391	0.03 262	9.29 397	5.81 399

FTStereo	2.20 318	0.09 6	2.07 124	0.18 193	0.13 203	1.43 159	4.50 383	2.98 101	0.97 82	3.35 324	17.70 386	0.77 148	4.06 355	4.36 208	0.15 40	0.15 364	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 36	1.19 320

DN-CSS_ROB	0.96 150	1.51 339	3.52 252	1.05 351	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	4.39 210	0.82 201	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 346	0.08 83

NCCL2	1.51 265	1.32 324	3.27 238	0.03 59	0.07 168	1.63 229	3.29 367	4.54 241	1.61 211	3.22 320	0.37 128	3.84 325	0.31 175	4.42 211	2.02 278	0.00 1	0.00 1	0.02 344	0.00 1	0.09 189	0.22 186

PSMNet_ROB	1.31 235	1.27 319	3.91 274	0.05 99	0.11 196	1.69 247	0.16 227	3.98 178	1.59 208	1.15 167	0.34 117	2.77 279	0.62 225	4.43 212	3.80 329	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 232	0.12 128

GwcNet-RSSM	1.22 207	1.24 317	3.66 261	0.23 218	0.04 146	1.46 170	0.05 168	4.65 252	1.61 211	1.33 189	0.46 150	2.98 290	0.26 165	4.48 213	1.59 257	0.00 1	0.00 1	0.02 344	0.00 1	0.21 297	0.10 115

test_xeample	2.27 324	0.46 165	2.25 151	0.10 161	0.69 335	1.48 181	0.00 1	6.24 347	2.46 300	1.83 236	2.40 288	0.37 92	0.07 77	4.49 214	19.55 403	0.00 1	1.11 361	0.00 1	0.21 347	0.07 160	1.65 351

UNet	1.21 203	0.36 138	4.56 300	0.04 83	0.02 107	2.30 281	0.02 78	3.70 144	0.98 86	1.32 187	0.14 68	2.70 277	1.54 289	4.49 214	1.96 275	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 170	0.07 78

DLNR_Zeroshot_test	23.30 417	50.27 425	88.62 423	97.23 437	94.59 433	1.20 74	0.00 1	20.92 409	0.64 36	0.06 15	0.02 1	0.03 5	0.02 18	4.50 216	0.25 84	32.51 423	0.96 345	0.00 1	0.27 371	72.47 430	1.47 337

MMNet	1.33 242	0.69 223	4.18 280	0.11 173	0.01 62	4.08 338	0.02 78	4.27 220	1.49 200	2.17 262	0.33 116	1.34 195	1.20 265	4.52 217	1.93 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 223	0.06 68

delet	1.31 235	0.61 207	2.64 201	0.05 99	0.17 221	2.84 308	1.00 332	4.88 265	2.46 300	1.38 195	1.37 235	1.62 211	0.90 254	4.52 217	1.48 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 250	0.08 83

NLCA_NET_v2_RVC	1.20 201	0.85 248	3.90 273	0.61 295	0.99 356	1.40 151	0.01 19	4.06 191	1.56 205	2.38 282	0.36 127	2.15 254	0.57 216	4.52 217	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.
ADCRef	2.57 333	1.40 331	7.90 370	0.11 173	0.11 196	4.71 352	0.74 319	5.45 308	1.66 226	3.15 318	1.65 252	1.61 209	2.25 315	4.54 220	15.56 395	0.03 333	0.00 1	0.01 325	0.10 298	0.27 324	0.23 191

HGLStereo	1.17 197	0.53 185	2.39 170	0.01 10	0.02 107	1.45 166	0.01 19	4.05 189	1.14 104	1.42 199	3.06 307	2.09 246	1.21 269	4.60 221	1.33 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 200	0.06 68

GANet-RSSM	1.09 182	0.80 243	2.41 173	0.72 315	0.00 1	1.39 147	0.02 78	5.15 283	1.07 93	0.95 133	0.34 117	2.06 243	1.12 261	4.69 222	0.80 198	0.00 1	0.00 1	0.04 354	0.00 1	0.15 262	0.09 105

StereoDRNet	1.66 279	1.21 313	5.39 334	0.06 117	0.11 196	2.49 289	1.06 335	5.28 291	1.89 253	3.60 330	0.63 169	2.28 260	0.64 230	4.70 223	3.25 320	0.00 1	0.03 228	0.00 1	0.01 241	0.15 262	0.36 227

MSKI-zero shot	0.91 128	0.18 51	1.86 89	0.61 295	0.62 329	1.36 139	0.05 168	3.41 131	0.31 11	0.73 104	1.79 258	0.88 155	0.00 1	4.71 224	0.16 44	0.00 1	0.93 341	0.00 1	0.21 347	0.02 36	0.32 217

iResNetv2_ROB	1.32 238	1.82 353	6.02 343	1.27 359	0.00 1	1.41 157	0.05 168	4.48 232	1.46 195	1.02 148	1.28 230	1.00 174	0.27 168	4.72 225	1.12 236	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 351	0.16 152

HH	1.25 214	0.40 151	2.13 135	0.90 340	0.41 292	2.28 278	0.01 19	4.25 216	0.95 78	0.37 51	0.89 203	3.87 326	0.80 248	4.74 226	0.51 159	0.00 1	0.96 345	0.00 1	0.00 1	0.03 92	1.53 339

HanStereo	1.25 214	0.40 151	2.13 135	0.90 340	0.41 292	2.28 278	0.01 19	4.25 216	0.95 78	0.37 51	0.89 203	3.87 326	0.80 248	4.74 226	0.51 159	0.00 1	0.96 345	0.00 1	0.00 1	0.03 92	1.53 339

DGSMNet	2.56 332	1.15 308	7.39 363	1.34 367	2.02 383	3.20 316	3.97 375	6.11 343	1.72 240	1.52 209	2.72 301	3.23 304	0.63 227	4.74 226	2.39 295	1.12 384	1.53 394	1.54 390	1.32 403	1.40 385	2.10 386

SMFormer	1.31 235	0.30 117	2.08 125	0.47 267	0.02 107	1.04 31	0.01 19	5.75 323	2.69 313	1.65 222	2.43 290	0.91 156	0.02 18	4.75 229	2.20 283	0.00 1	0.88 329	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	5.75 323	2.69 313	1.65 222	2.43 290	0.91 156	0.02 18	4.75 229	2.20 283	0.00 1	0.88 329	0.00 1	0.14 311	0.09 189	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	5.75 323	2.69 313	1.65 222	2.43 290	0.91 156	0.02 18	4.75 229	0.88 212	0.00 1	0.88 329	0.00 1	0.11 301	0.09 189	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	5.75 323	2.69 313	1.65 222	2.43 290	0.91 156	0.02 18	4.75 229	0.88 212	0.00 1	0.88 329	0.00 1	0.11 301	0.09 189	0.92 300

CBMV	1.97 300	0.56 193	2.61 197	0.46 261	0.07 168	2.91 311	4.18 377	4.58 245	2.78 324	5.50 360	2.21 275	2.84 284	2.94 333	4.75 229	2.31 291	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 262	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
ADLNet2	1.52 268	0.79 241	3.51 250	0.01 10	0.69 335	1.26 106	0.26 260	4.84 262	3.10 334	1.67 226	3.23 313	4.17 330	0.80 248	4.77 234	1.00 227	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 303	0.12 128

xxxx	2.26 323	0.43 158	2.30 157	0.01 10	0.68 334	1.47 176	0.00 1	6.56 358	2.32 287	1.56 212	2.07 272	1.07 180	0.06 67	4.81 235	18.87 401	0.00 1	1.11 361	0.00 1	0.21 347	0.06 136	1.65 351

G-Net	3.58 348	0.58 197	5.14 326	1.61 373	1.86 377	10.46 385	1.85 351	3.24 123	1.69 229	8.68 375	11.81 375	6.03 357	7.62 382	4.82 236	5.52 346	0.08 354	0.12 262	0.07 359	0.15 313	0.16 270	0.16 152

hitnet-ft	1.26 223	0.71 224	2.37 168	0.04 83	0.00 1	1.39 147	0.21 245	3.94 174	2.53 305	1.61 220	1.11 220	4.21 331	0.36 183	4.83 237	1.65 260	0.01 299	0.00 1	0.03 349	0.00 1	0.11 223	0.08 83

ARAFT	1.27 225	1.38 329	4.73 305	0.08 135	0.00 1	1.67 243	0.04 156	5.52 310	1.98 262	3.02 314	0.59 166	0.47 104	0.11 113	4.87 238	0.38 128	0.00 1	0.03 228	0.00 1	0.00 1	0.25 313	0.25 201

DLCB_ROB	1.38 247	0.60 202	1.96 107	0.10 161	0.00 1	1.53 195	0.23 251	4.02 185	1.91 256	3.54 327	1.97 266	3.40 308	0.30 171	4.91 239	2.97 313	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 113	0.12 128

PWCDC_ROB	3.41 347	2.29 370	5.16 327	0.19 198	0.02 107	3.11 314	0.02 78	5.15 283	12.27 387	1.36 194	23.33 405	1.98 238	3.35 344	4.93 240	3.71 328	0.28 373	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.71 381	0.32 217

AF-Net	2.51 330	1.12 303	5.46 336	0.01 10	0.13 203	2.03 269	0.47 298	7.04 369	2.74 319	4.09 338	10.64 371	4.99 345	2.94 333	4.94 241	3.28 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 282	0.15 148

222	3.11 341	0.43 158	2.10 132	0.02 40	0.45 300	1.57 207	0.01 19	6.44 353	2.34 291	1.73 232	2.24 277	0.52 111	0.07 77	4.95 242	36.29 418	0.00 1	1.07 351	0.00 1	0.21 347	0.06 136	1.65 351

aanetorigin	2.99 337	1.00 284	9.85 383	0.23 218	0.23 242	1.59 210	2.01 352	1.94 59	1.25 138	14.45 396	10.04 370	2.98 290	3.75 350	4.97 243	4.01 332	0.10 357	0.05 237	0.09 362	0.11 301	0.55 371	0.55 262

RP	2.09 306	0.90 257	3.88 272	0.22 214	0.61 322	1.72 250	0.94 327	4.97 274	2.65 311	3.87 334	5.63 346	4.44 332	4.28 359	4.99 244	2.35 293	0.01 299	0.00 1	0.00 1	0.01 241	0.20 294	0.13 136

ac_64	1.28 226	0.43 158	2.90 217	0.18 193	0.25 251	1.52 193	0.03 127	5.58 311	1.89 253	0.92 129	0.53 157	4.86 342	0.45 205	5.01 245	0.88 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 200	0.06 68

ccnet	1.96 297	0.68 220	3.59 254	0.26 233	0.19 226	3.68 333	1.55 346	4.89 266	1.77 244	2.68 302	3.92 328	3.44 310	1.72 300	5.02 246	5.22 343	0.06 349	0.00 1	0.09 362	0.01 241	0.13 242	0.32 217

FAT-Stereo	1.95 295	0.23 94	3.66 261	0.18 193	0.03 125	1.80 258	0.94 327	5.35 295	3.11 335	4.23 340	5.00 340	5.22 354	2.76 331	5.07 247	1.09 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 125	0.17 157

GANetREF_RVC	1.25 214	1.39 330	4.10 278	0.10 161	0.00 1	2.25 275	0.18 235	4.68 255	2.78 324	0.69 95	0.34 117	1.87 229	0.65 233	5.07 247	0.68 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 170	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
Ntro	3.66 355	2.08 367	4.34 288	7.58 398	4.53 394	6.25 367	0.72 318	5.35 295	1.65 225	0.48 77	1.77 256	2.68 276	1.25 273	5.10 249	2.31 291	8.72 401	0.31 284	2.13 393	0.05 277	9.73 398	6.18 400

Wz-Net-MNSev	2.17 316	1.90 361	7.77 368	0.02 40	0.01 62	4.60 350	2.08 355	5.70 319	2.83 328	4.02 337	1.50 243	1.87 229	2.53 325	5.10 249	3.04 316	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.14 250	0.31 215

MaskLacGwcNet_RVC	1.88 290	0.88 254	3.47 248	1.64 376	0.22 236	4.27 342	0.40 292	3.90 172	1.63 223	0.72 103	0.71 178	3.06 295	0.11 113	5.13 251	1.03 230	5.07 394	0.54 302	0.00 1	0.00 1	1.73 387	3.16 393

XPNet_ROB	1.41 253	0.81 245	2.75 206	0.04 83	0.01 62	1.70 248	0.17 230	4.14 204	1.69 229	4.12 339	1.10 218	1.58 206	0.52 208	5.13 251	4.07 333	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 223	0.25 201

Nwc_Net	2.25 322	0.98 279	5.37 332	0.07 127	0.11 196	2.80 305	0.05 168	7.36 375	1.30 164	2.77 307	8.21 362	5.18 351	2.98 337	5.16 253	2.46 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 232	0.08 83

S-Stereo	2.12 312	0.32 127	6.30 349	0.24 223	0.22 236	2.51 291	1.83 350	5.38 299	5.55 363	2.46 290	5.91 348	2.81 282	0.71 240	5.19 254	2.45 298	0.00 1	0.02 220	0.00 1	0.00 1	0.07 160	0.37 228

FADNet-RVC-Resample	1.28 226	1.46 335	6.58 356	0.10 161	0.14 208	1.54 199	0.25 258	4.29 223	1.46 195	0.61 87	0.23 95	1.29 192	0.28 170	5.23 255	1.06 232	0.10 357	0.16 266	0.09 362	0.06 284	0.28 327	0.39 238

stereogan	2.38 328	0.59 199	5.05 320	0.01 10	0.09 184	8.26 379	0.58 310	4.92 270	3.65 343	4.68 348	4.60 337	6.43 362	2.39 320	5.27 256	0.72 191	0.00 1	0.01 193	0.01 325	0.00 1	0.27 324	0.13 136

SACVNet	1.14 192	0.74 229	2.49 190	0.07 127	0.00 1	1.65 237	0.28 268	4.52 238	1.51 201	2.11 259	0.79 190	1.57 203	0.07 77	5.28 257	1.31 241	0.01 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 319	0.18 164

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	2.73 304	3.09 309	0.54 113	0.87 252	5.31 258	0.16 44	0.01 299	0.00 1	0.00 1	0.02 260	0.02 36	1.72 356

MLCV	1.19 200	0.97 276	3.09 226	0.07 127	0.00 1	1.63 229	0.04 156	3.33 129	1.57 206	2.74 306	1.83 260	0.99 172	0.40 198	5.31 258	1.53 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 232	0.11 122

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	2.28 284	0.75 107	0.21 91	0.56 114	0.11 113	5.32 260	0.25 84	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.08 170	0.04 45

NVstereo2D	1.25 214	0.34 134	5.21 329	0.09 151	0.03 125	1.61 221	0.23 251	4.95 273	1.92 257	1.05 151	0.38 131	2.53 271	0.61 220	5.36 261	0.44 140	0.00 1	0.10 258	0.00 1	0.03 262	0.04 113	0.19 167

DRN-Test	1.79 287	0.51 178	4.94 316	0.19 198	0.14 208	3.30 319	0.19 238	6.58 359	2.31 286	4.40 345	0.77 187	2.10 247	1.73 301	5.40 262	2.82 311	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 241	0.12 232	0.27 208

FADNet_RVC	1.32 238	1.54 341	5.37 332	0.02 40	0.06 159	2.78 304	0.07 186	4.19 209	1.03 89	0.44 62	0.35 124	0.67 126	0.10 105	5.42 263	1.92 273	0.24 371	0.33 286	0.11 366	0.33 377	0.66 378	0.68 278

GwcNet	1.96 297	1.51 339	7.43 365	0.30 239	1.20 364	4.13 339	0.61 311	4.45 231	1.92 257	1.53 210	2.31 279	3.93 329	0.54 209	5.50 264	3.16 319	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 241	0.39 352	0.24 195

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	3.75 331	5.16 342	0.41 98	4.27 358	5.52 265	1.63 259	0.01 299	0.06 243	0.00 1	0.07 286	0.08 170	0.12 128

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	2.02 265	4.84 351	2.33 280	1.65 215	0.56 213	5.53 266	0.85 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.19 167

SHD	3.58 348	1.83 354	6.41 352	1.34 367	1.21 365	4.84 353	0.17 230	7.95 382	12.83 388	7.86 372	3.32 316	5.08 347	2.63 327	5.54 267	8.57 365	0.01 299	0.75 317	0.00 1	0.18 334	0.31 333	0.73 283

ttt	1.79 287	0.32 127	2.41 173	0.58 289	0.26 260	1.64 236	0.00 1	6.26 349	2.57 308	1.91 242	2.39 287	1.39 196	0.11 113	5.55 268	7.97 363	0.00 1	1.05 349	0.00 1	0.16 319	0.06 136	1.14 316

FADNet-RVC	1.30 234	1.62 347	6.28 348	0.03 59	0.00 1	1.61 221	0.08 192	4.49 233	2.04 267	0.41 59	0.10 59	0.63 117	0.64 230	5.55 268	1.69 263	0.01 299	0.08 250	0.00 1	0.00 1	0.52 368	0.31 215

Wz-Net-LNSev-Ref	1.86 289	1.13 305	5.96 342	0.02 40	0.00 1	5.00 355	0.29 275	5.31 294	2.38 292	2.65 297	1.15 224	2.32 267	1.95 310	5.59 270	3.35 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 113	0.14 141

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	1.82 235	0.21 91	0.12 60	2.50 324	5.59 270	0.16 44	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 270	0.79 289

psmorigin	2.16 315	0.75 231	10.72 387	0.24 223	0.03 125	1.62 226	0.20 239	3.80 150	1.16 106	5.40 358	3.08 308	5.77 356	2.29 316	5.62 272	2.13 280	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 170	0.25 201

FADNet	1.38 247	1.42 333	5.62 338	0.03 59	0.06 159	2.56 293	0.16 227	4.66 253	1.64 224	0.35 48	0.11 62	1.66 217	1.05 258	5.64 273	1.59 257	0.18 367	0.02 220	0.01 325	0.01 241	0.52 368	0.23 191

IPLG	0.99 161	0.76 235	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	5.65 274	0.38 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 304	0.20 179

DispNO	1.47 260	1.01 286	5.05 320	0.13 180	0.08 177	1.49 185	0.02 78	4.38 227	1.86 249	1.51 206	1.57 247	3.12 298	1.09 260	5.77 275	1.89 272	0.00 1	0.02 220	0.03 349	0.11 301	0.11 223	0.08 83

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	2.02 265	4.84 351	2.33 280	1.65 215	0.56 213	5.78 276	0.85 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.19 167

RGC	2.11 310	0.95 269	4.61 302	0.08 135	0.29 271	3.34 323	0.11 212	5.40 303	1.78 246	3.93 336	4.52 336	5.20 352	3.05 339	5.78 276	2.78 308	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 232	0.18 164

CBMV_ROB	2.06 302	0.31 123	2.72 203	0.63 300	0.00 1	2.83 307	0.88 324	5.24 290	2.41 296	4.28 341	6.16 350	3.07 297	3.47 347	5.81 278	2.69 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 125	0.56 264

RainbowNet	5.23 372	4.09 398	4.92 315	9.61 403	6.18 397	5.26 360	3.48 370	7.68 380	4.58 357	1.94 248	3.02 306	4.67 339	3.42 345	5.90 279	2.01 276	9.59 403	2.19 402	8.45 399	0.20 342	10.52 401	6.82 402

edge stereo	2.06 302	0.42 157	4.20 282	0.14 183	0.09 184	1.82 260	0.51 301	5.38 299	2.48 303	3.45 326	3.96 332	8.28 372	1.80 306	5.90 279	2.30 290	0.00 1	0.00 1	0.01 325	0.00 1	0.16 270	0.19 167

dad	1.04 173	1.21 313	3.14 230	0.08 135	0.01 62	1.25 100	0.01 19	1.30 28	2.54 306	1.95 249	0.37 128	0.40 97	0.04 45	5.95 281	1.06 232	0.01 299	0.00 1	1.11 388	0.12 308	0.07 160	0.19 167

IGEVStereo-DCA	0.88 119	1.21 313	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	6.04 282	2.22 287	0.00 1	0.48 297	0.00 1	0.15 313	0.16 270	1.76 361

rrr	1.15 194	1.21 313	5.05 320	0.18 193	0.16 218	0.83 18	0.06 184	2.88 88	1.44 192	0.40 54	0.04 40	0.06 30	0.09 98	6.04 282	2.22 287	0.00 1	0.48 297	0.00 1	0.19 340	0.16 270	1.59 348

DSFCA	1.45 257	0.51 178	2.76 207	0.01 10	0.03 125	3.64 332	0.83 321	3.28 127	1.45 194	3.25 321	0.44 144	2.89 287	1.45 282	6.07 284	2.14 281	0.00 1	0.02 220	0.00 1	0.00 1	0.06 136	0.10 115

AAGNet	1.60 277	0.15 28	1.76 64	1.17 356	0.27 265	1.51 190	0.64 312	1.71 49	1.20 120	1.67 226	0.81 193	1.59 208	2.23 314	6.08 285	11.16 381	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 92	0.02 24

CSP-Net	1.13 189	0.76 235	1.67 46	0.01 10	0.00 1	2.81 306	0.05 168	5.62 313	1.14 104	1.14 165	0.85 200	1.80 227	0.23 159	6.10 286	0.36 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 242	0.03 38

GEStereo_RVC	1.25 214	0.76 235	2.61 197	0.37 248	0.01 62	1.40 151	0.11 212	6.93 364	1.20 120	1.22 178	0.78 189	1.58 206	0.77 244	6.13 287	0.66 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 250	0.23 191

GASNet	1.77 286	2.50 377	7.05 360	0.47 267	0.02 107	1.50 186	0.20 239	4.55 242	2.55 307	0.98 135	1.48 242	2.24 259	1.57 295	6.25 288	3.41 325	0.00 1	0.05 237	0.00 1	0.00 1	0.55 371	0.12 128

NCC-stereo	2.09 306	1.02 288	4.78 308	0.10 161	0.26 260	2.33 283	0.13 220	5.82 329	1.70 233	2.98 311	3.18 311	4.63 337	5.69 374	6.26 289	2.76 305	0.05 343	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 170	0.14 141

Abc-Net	2.09 306	1.02 288	4.78 308	0.10 161	0.26 260	2.33 283	0.13 220	5.82 329	1.70 233	2.98 311	3.18 311	4.63 337	5.69 374	6.26 289	2.76 305	0.05 343	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 170	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
DEmStereo	1.56 274	0.16 38	2.44 185	0.09 151	0.02 107	1.77 255	0.87 323	1.72 50	1.08 95	2.48 291	6.30 353	1.06 178	5.02 365	6.28 291	1.81 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.01 11

ADCL	3.64 354	1.54 341	8.53 379	0.26 233	0.28 270	7.37 371	4.49 382	5.42 305	3.61 342	4.79 350	3.85 327	5.14 350	4.47 360	6.28 291	15.73 396	0.05 343	0.01 193	0.11 366	0.13 310	0.34 340	0.33 222

AACVNet	1.04 173	0.87 253	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	6.30 293	0.89 215	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 304	0.04 45

PS-NSSS	1.25 214	0.85 248	2.77 208	0.05 99	0.03 125	1.40 151	0.01 19	5.04 277	2.38 292	1.34 190	2.80 302	0.65 120	0.06 67	6.36 294	0.91 219	0.18 367	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 232	0.01 11

CVANet_RVC	1.37 246	0.82 247	3.23 235	0.54 283	0.11 196	1.48 181	0.46 297	4.01 184	2.23 279	3.33 322	1.34 234	1.51 201	0.37 185	6.38 295	0.69 187	0.01 299	0.00 1	0.00 1	0.05 277	0.19 290	0.62 271

NF-Stereo	0.92 131	0.18 51	1.99 110	1.31 363	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	6.43 296	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	1.31 363	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	6.43 296	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	1.31 363	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	6.43 296	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	1.31 363	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	6.43 296	0.34 110	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.00 1

TDLM	1.32 238	0.90 257	2.42 181	0.61 295	0.03 125	1.59 210	2.04 354	3.73 146	2.29 285	1.70 230	0.94 207	1.07 180	0.67 236	6.49 300	1.12 236	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 287	0.54 257

IRAFT_RVC	1.13 189	0.39 146	2.40 171	1.51 371	0.25 251	1.37 141	0.31 282	2.93 99	1.24 131	1.58 219	0.79 190	1.14 185	1.54 289	6.53 301	0.44 140	0.00 1	0.12 262	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.03 38

RAFT + AFF	1.88 290	1.84 356	4.19 281	0.05 99	0.85 342	2.29 280	1.00 332	6.32 351	2.26 282	1.88 239	1.80 259	1.27 190	3.66 349	6.56 302	2.36 294	0.02 323	0.34 289	0.00 1	0.01 241	0.41 356	0.50 254

Syn2CoEx	1.91 293	1.85 357	6.43 355	0.05 99	0.00 1	1.47 176	0.54 304	6.03 340	2.24 280	2.24 269	2.19 273	2.06 243	3.10 340	6.57 303	2.58 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 340	0.40 240

PASM	2.20 318	1.85 357	10.33 385	1.00 346	0.41 292	1.98 266	0.90 326	3.85 163	2.76 321	4.38 343	1.53 244	3.49 314	1.54 289	6.60 304	2.43 296	0.14 363	0.02 220	0.00 1	0.03 262	0.33 337	0.39 238

TestStereo	0.67 74	0.99 282	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	6.62 305	0.09 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.08 83

PA-Net	1.56 274	1.13 305	5.13 324	0.07 127	0.17 221	1.46 170	0.53 303	4.73 257	3.04 333	0.92 129	1.30 231	2.29 264	0.62 225	6.63 306	3.00 315	0.01 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 160	0.15 148
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
HBP-ISP	1.59 276	1.12 303	3.42 244	0.53 282	0.10 192	4.27 342	1.44 344	5.35 295	1.61 211	3.58 329	0.87 201	0.91 156	1.18 264	6.64 307	0.46 149	0.04 339	0.02 220	0.00 1	0.00 1	0.06 136	0.24 195

ASMatch	1.46 258	0.17 46	2.35 165	0.73 320	0.20 230	1.22 85	0.25 258	1.04 25	0.89 71	0.30 46	11.50 373	0.92 161	2.31 317	6.65 308	0.56 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 241	0.00 1	0.04 45

CC-Net-ROB	2.09 306	1.17 309	3.97 276	1.52 372	0.23 242	3.35 324	0.05 168	5.09 280	2.74 319	1.09 158	1.40 237	0.97 170	0.18 145	6.66 309	0.87 209	1.46 389	1.64 396	7.13 396	0.00 1	1.67 386	0.54 257

HSM	1.48 262	0.60 202	1.85 86	0.01 10	0.29 271	1.76 254	0.04 156	6.50 355	1.46 195	1.91 242	1.55 245	4.69 340	1.27 275	6.66 309	0.70 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 160	0.26 205

FINET	2.99 337	2.11 368	7.66 366	1.13 354	1.79 376	4.35 346	3.34 368	5.66 316	7.93 381	2.49 293	3.29 314	1.66 217	2.47 323	6.70 311	4.44 337	0.82 378	1.38 388	0.03 349	0.30 375	0.36 346	1.88 380

CFNet	1.24 211	1.33 325	3.20 232	0.26 233	0.03 125	1.43 159	0.04 156	5.03 276	2.39 294	0.61 87	0.71 178	1.30 193	0.23 159	6.72 312	1.16 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 313	0.10 115

RASNet	1.75 283	0.71 224	2.93 218	0.20 212	3.20 390	1.75 253	0.26 260	3.87 166	2.64 310	0.98 135	1.46 241	5.25 355	1.67 299	6.73 313	2.81 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 136	0.47 248

RYNet	1.76 285	0.81 245	4.24 284	0.34 243	0.10 192	2.62 299	0.07 186	5.36 298	2.08 269	1.38 195	0.35 124	4.71 341	1.35 278	6.73 313	4.61 339	0.00 1	0.05 237	0.00 1	0.00 1	0.05 125	0.33 222

APVNet	1.68 280	0.75 231	4.94 316	0.13 180	0.01 62	4.56 349	0.08 192	5.20 287	1.44 192	1.51 206	1.05 213	2.87 285	0.93 255	6.76 315	2.76 305	0.01 299	0.00 1	0.07 359	0.00 1	0.34 340	0.08 83

iRaft-Stereo_5w	1.28 226	0.93 265	3.51 250	0.14 183	0.66 331	1.21 81	0.01 19	3.87 166	1.06 92	0.19 32	1.97 266	1.62 211	1.50 287	6.80 316	1.07 234	0.00 1	0.16 266	0.00 1	0.06 284	0.26 319	0.67 277

ADCP+	3.18 344	1.81 352	11.33 389	0.07 127	0.20 230	5.83 364	2.80 362	4.60 246	2.69 313	1.68 228	0.28 105	3.75 322	3.14 342	6.82 317	17.90 398	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 294	0.56 264

THIR-Stereo	1.54 270	0.48 169	1.88 96	0.01 10	0.02 107	1.08 43	4.17 376	2.48 73	0.41 13	1.09 158	4.30 335	1.90 231	4.08 357	6.84 318	1.81 265	0.00 1	0.00 1	0.04 354	0.00 1	0.06 136	0.04 45

PFNet	1.13 189	0.26 103	3.28 239	1.27 359	0.55 309	1.60 214	0.24 254	1.80 53	1.19 114	2.37 281	1.21 226	0.63 117	0.30 171	6.85 319	0.46 149	0.16 365	0.01 193	0.00 1	0.07 286	0.18 287	0.24 195

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	2.51 304	1.19 170	7.68 359	0.92 161	0.05 60	6.86 320	0.50 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.00 1

PWC_ROB	3.30 346	1.83 354	8.47 377	0.62 299	0.56 312	1.31 122	0.39 291	4.53 239	5.05 361	7.66 371	15.14 381	3.37 305	2.43 321	6.86 320	6.74 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.51 364	0.54 257

pmcnn	3.98 360	0.95 269	7.29 362	0.71 313	1.42 369	2.84 308	1.22 341	5.89 333	2.42 297	9.34 381	11.71 374	18.88 395	2.65 328	6.89 322	6.35 354	0.00 1	0.07 246	0.00 1	0.00 1	0.21 297	0.76 286

RAFT_R40	1.08 180	0.11 13	2.09 131	0.83 333	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	6.90 323	0.33 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 92	0.01 11

RAFT-RH_RVC	2.11 310	0.30 117	2.27 153	0.74 322	0.26 260	1.51 190	0.02 78	0.61 6	1.23 129	5.28 357	21.18 398	1.04 175	0.07 77	6.90 323	0.61 173	0.04 339	0.00 1	0.00 1	0.03 262	0.02 36	0.00 1

DisPM	0.96 150	0.17 46	2.10 132	0.90 340	0.02 107	1.53 195	0.55 308	1.86 55	1.31 167	2.42 287	0.82 194	0.38 94	0.01 6	6.92 325	0.20 63	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.00 1

SST-Stereo	1.12 187	0.10 10	1.98 108	0.85 335	0.24 247	1.72 250	0.56 309	2.10 61	2.01 263	1.19 170	1.07 214	1.57 203	1.88 308	6.92 325	0.24 82	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 92	0.02 24

TransformOpticalFlow	1.53 269	0.40 151	3.46 247	0.66 305	0.07 168	1.56 204	0.09 203	4.35 225	1.86 249	1.72 231	2.27 278	3.53 315	3.04 338	6.93 327	0.49 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 92	0.10 115

PSM-softLoss	0.96 150	0.18 51	2.32 162	1.26 357	0.03 125	1.50 186	0.26 260	2.90 91	1.27 148	1.30 184	0.38 131	0.39 95	0.01 6	6.94 328	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	1.26 357	0.03 125	1.50 186	0.26 260	2.90 91	1.27 148	1.30 184	0.38 131	0.39 95	0.01 6	6.94 328	0.36 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.01 11

SuperB	3.75 357	2.46 376	15.54 399	0.32 241	0.06 159	4.29 344	1.61 347	4.25 216	11.49 386	2.56 296	1.31 233	2.01 242	1.86 307	6.94 328	8.94 367	0.05 343	0.03 228	0.10 365	0.08 290	10.62 403	0.56 264

NOSS_ROB	1.47 260	0.49 170	2.40 171	1.00 346	0.17 221	2.56 293	0.01 19	4.86 263	2.62 309	2.32 274	1.74 254	2.79 281	0.02 18	6.96 331	0.60 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 136	0.73 283

DANet	1.96 297	0.24 98	3.72 265	0.78 328	0.48 304	2.65 300	0.34 287	3.94 174	1.71 235	4.35 342	1.56 246	5.09 348	0.56 213	6.97 332	5.99 350	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
SGM-Forest	2.15 314	0.50 171	2.42 181	0.19 198	0.25 251	3.47 329	2.38 360	4.53 239	2.46 300	5.64 361	3.99 333	3.74 321	2.22 313	6.99 333	3.08 317	0.01 299	0.02 220	0.00 1	0.00 1	0.05 125	0.98 307
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
raft_robust	1.21 203	1.05 294	2.00 111	0.10 161	0.43 298	1.39 147	0.02 78	4.21 210	2.32 287	0.44 62	0.02 1	2.23 258	1.39 279	7.00 334	0.35 112	0.00 1	0.78 318	0.00 1	0.18 334	0.10 200	0.19 167

STrans-v2	1.75 283	0.45 162	3.43 245	0.03 59	0.19 226	1.48 181	0.08 192	7.25 372	2.16 272	2.04 254	2.80 302	3.60 316	3.78 352	7.00 334	0.52 162	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.10 115

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	7.00 334	0.25 84	0.00 1	0.06 243	0.00 1	0.00 1	0.06 136	0.17 157

ACVNet_1	6.79 383	2.72 382	6.97 359	9.78 405	7.38 404	7.67 374	2.29 359	10.50 390	6.93 375	4.51 346	5.39 344	13.21 384	6.34 379	7.02 337	3.31 323	9.70 405	2.48 406	10.85 406	0.11 301	11.41 407	7.23 404

ADCPNet	3.94 359	1.47 337	14.87 396	0.11 173	0.45 300	7.19 370	2.23 358	5.42 305	3.18 337	4.53 347	2.03 270	7.48 371	5.27 370	7.05 338	14.73 392	0.02 323	0.74 316	0.04 354	0.91 401	0.23 304	0.85 294

CrosDoStereo	1.72 281	0.31 123	1.91 101	0.03 59	0.07 168	1.40 151	5.95 394	3.61 138	1.62 217	0.98 135	3.79 325	0.94 164	4.66 363	7.11 339	1.86 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 232	0.08 83

DeepStereo_LL	1.72 281	0.31 123	1.91 101	0.03 59	0.07 168	1.40 151	5.95 394	3.61 138	1.62 217	0.98 135	3.79 325	0.94 164	4.66 363	7.11 339	1.86 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 232	0.08 83

ADCMid	4.33 365	2.40 375	13.81 395	0.23 218	0.40 290	4.90 354	1.23 342	5.73 320	3.73 345	11.06 386	3.94 330	6.67 366	5.11 366	7.11 339	18.03 399	0.12 361	0.08 250	0.55 379	0.46 384	0.61 374	0.49 253

1111x	2.13 313	0.58 197	4.38 295	0.39 252	0.61 322	2.14 273	0.01 19	6.38 352	2.40 295	1.80 234	1.97 266	0.95 168	0.64 230	7.16 342	10.30 378	0.00 1	1.18 377	0.00 1	0.29 373	0.07 160	1.32 330

Anonymous Stereo	2.31 326	1.93 363	10.83 388	0.65 304	0.22 236	1.66 238	4.27 380	4.51 235	2.99 332	3.12 317	1.87 262	1.95 236	0.11 113	7.17 343	4.68 340	0.01 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 223	0.20 179

LL-Strereo	2.29 325	1.55 343	5.01 318	0.64 302	2.78 388	1.52 193	0.05 168	5.04 277	1.24 131	2.73 304	2.87 305	5.10 349	5.49 372	7.22 344	0.81 200	0.04 339	1.31 385	0.00 1	0.00 1	0.31 333	2.08 385

DeepPrunerF	2.71 335	1.57 345	16.51 400	0.22 214	0.33 286	1.45 166	0.28 268	6.26 349	9.92 384	1.25 181	0.44 144	1.98 238	1.61 297	7.33 345	4.17 335	0.00 1	0.01 193	0.07 359	0.10 298	0.33 337	0.29 212

OMP-Stereo	1.29 230	0.75 231	1.67 46	2.47 384	0.29 271	1.61 221	0.32 284	2.38 71	1.09 96	2.66 300	1.14 223	3.04 293	0.17 141	7.40 346	0.60 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 160	0.08 83

IIG-Stereo	1.39 249	0.67 219	1.73 53	2.48 385	0.05 154	1.63 229	0.14 223	3.00 103	1.20 120	2.94 310	2.23 276	3.03 292	0.55 211	7.41 347	0.66 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.07 78

AnyNet_C32	4.41 367	3.74 395	15.17 398	0.48 275	0.51 306	5.99 366	6.52 401	5.30 293	2.72 318	6.86 365	3.66 323	5.21 353	3.19 343	7.42 348	19.54 402	0.08 354	0.04 232	0.20 373	0.09 293	0.67 379	0.76 286

coex-ft	12.25 402	6.22 403	80.44 422	0.15 188	0.15 216	2.43 287	0.98 330	3.07 111	29.54 406	49.22 421	16.44 384	15.69 389	16.17 403	7.44 349	15.30 394	0.05 343	0.07 246	0.01 325	0.05 277	0.35 344	1.15 318

NaN_ROB	2.33 327	1.31 323	4.55 299	0.32 241	0.30 283	3.13 315	5.01 387	4.57 244	2.78 324	5.49 359	1.73 253	2.28 260	1.98 311	7.48 350	4.32 336	0.01 299	0.06 243	0.03 349	0.09 293	0.20 294	0.88 297

RTSC	3.18 344	2.15 369	8.20 374	0.67 310	0.38 289	4.41 348	0.08 192	5.64 314	5.80 367	6.14 363	3.43 318	3.37 305	1.55 292	7.50 351	12.15 384	0.00 1	0.84 324	0.00 1	0.25 360	0.51 364	0.53 256

GANet	2.23 321	0.92 264	3.10 227	0.88 338	0.08 177	2.25 275	3.25 366	4.61 247	1.71 235	2.55 295	9.98 369	2.56 272	1.47 286	7.52 352	2.98 314	0.00 1	0.04 232	0.02 344	0.08 290	0.14 250	0.42 246

AANet_RVC	1.95 295	1.64 348	4.89 311	0.09 151	0.00 1	1.24 93	0.01 19	3.93 173	2.82 327	2.32 274	4.64 338	3.61 317	0.19 149	7.61 353	4.73 341	0.60 376	0.19 272	0.00 1	0.00 1	0.11 223	0.47 248

STTRV1_RVC		0.39 146		0.34 243	0.01 62	2.50 290	0.34 287	6.44 353	3.75 346	0.86 120	5.12 341	1.63 213	1.08 259	7.64 354	1.58 256	1.07 381	2.64 413	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.04 45

ff1	2.20 318	0.50 171	4.37 290	0.46 261	0.03 125	1.60 214	0.03 127	3.81 151	6.87 371	1.57 214	2.38 282	2.14 249	0.38 187	7.65 355	9.02 368	0.00 1	1.12 363	0.00 1	0.17 327	0.10 200	1.86 375

mmx	2.08 304	0.50 171	4.37 290	0.46 261	0.03 125	1.60 214	0.03 127	6.21 344	2.77 322	1.57 214	2.38 282	2.14 249	0.38 187	7.65 355	9.02 368	0.00 1	1.08 352	0.00 1	0.17 327	0.06 136	1.25 325

xxx	2.08 304	0.50 171	4.37 290	0.46 261	0.03 125	1.60 214	0.03 127	6.21 344	2.77 322	1.57 214	2.38 282	2.14 249	0.38 187	7.65 355	9.02 368	0.00 1	1.08 352	0.00 1	0.17 327	0.06 136	1.25 325

EDNetEfficient	6.66 382	1.34 326	34.37 410	0.66 305	1.93 381	2.04 271	3.59 371	3.08 112	14.92 391	20.02 407	9.53 367	6.48 364	10.85 395	7.65 355	15.21 393	0.03 333	0.10 258	0.01 325	0.22 351	0.61 374	0.55 262

WCMA_ROB	5.16 371	1.07 298	4.40 296	0.66 305	0.69 335	6.28 368	3.63 372	5.39 301	4.05 350	14.77 399	19.39 395	15.46 388	10.72 394	7.67 359	6.77 358	0.19 369	0.27 279	0.18 372	0.20 342	0.18 287	1.23 322

LSM	7.83 385	2.59 379	24.93 405	4.71 393	40.61 423	3.55 330	5.22 389	5.91 334	7.48 377	10.86 384	13.66 379	4.55 334	3.92 354	7.72 360	5.88 349	0.02 323	0.26 277	0.00 1	0.00 1	0.30 332	14.53 418

PDISCO_ROB	2.54 331	1.40 331	5.07 323	1.06 352	2.01 382	8.28 380	0.17 230	7.96 383	6.01 369	1.48 205	1.75 255	3.67 320	1.25 273	7.74 361	2.07 279	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 352	0.42 246

SAMSARA	4.31 364	1.94 364	7.80 369	1.96 380	1.40 368	10.65 386	7.35 402	7.17 370	4.49 355	8.27 374	3.58 321	10.58 379	3.75 350	7.87 362	6.66 356	0.01 299	1.09 355	0.00 1	0.23 355	0.26 319	1.19 320

MSMD_ROB	5.26 373	0.52 183	3.22 233	0.15 188	0.01 62	8.63 381	1.06 335	4.76 260	4.16 351	13.72 393	26.77 408	13.87 386	15.95 402	7.89 363	3.94 331	0.11 359	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.06 136	0.34 224

XQC	3.16 343	2.00 365	7.71 367	0.97 345	0.67 332	5.07 356	0.69 316	6.58 359	4.95 360	5.04 355	1.98 269	4.99 345	3.12 341	7.96 364	10.02 377	0.00 1	0.63 308	0.00 1	0.18 334	0.36 346	0.38 237

CSAN	3.10 340	1.72 351	5.85 340	0.37 248	0.14 208	4.15 341	3.91 374	4.94 272	4.65 358	6.43 364	6.29 352	4.62 336	5.17 368	8.13 365	4.85 342	0.02 323	0.03 228	0.03 349	0.05 277	0.26 319	0.48 252

Dean	12.08 401	3.10 386	8.10 373	10.98 407	8.34 407	18.85 401	5.53 392	21.57 412	40.96 419	11.81 388	21.91 400	25.74 404	9.74 388	8.20 366	5.76 347	9.65 404	2.35 403	9.94 400	0.65 393	10.97 404	7.40 405

DPSNet	3.98 360	1.01 286	12.58 391	0.74 322	0.55 309	5.24 359	1.53 345	12.44 394	4.82 359	2.89 308	0.97 210	6.37 360	11.43 396	8.20 366	8.61 366	0.09 356	0.51 299	0.11 366	0.38 382	0.35 344	0.83 291

MFN_U_SF_RVC	4.10 362	2.36 373	12.04 390	1.00 346	0.27 265	10.31 384	0.51 301	8.83 386	3.69 344	4.90 353	3.30 315	9.33 377	3.43 346	8.28 368	9.42 372	0.41 375	0.53 301	0.52 378	0.81 394	0.90 382	1.05 311

SANet	5.04 370	1.86 359	7.96 371	0.39 252	0.12 201	7.51 373	3.73 373	7.20 371	16.07 394	7.15 367	13.16 377	12.35 381	8.70 385	8.28 368	5.37 345	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.13 242	0.71 281

SDNR	3.62 353	1.25 318	7.41 364	0.71 313	0.22 236	26.06 415	0.02 78	4.55 242	2.42 297	3.10 316	11.33 372	3.05 294	0.77 244	8.31 370	2.21 286	0.05 343	0.11 260	0.00 1	0.01 241	0.08 170	0.66 274

FCDSN-DC	5.38 374	0.65 216	3.19 231	0.24 223	0.46 303	5.71 361	1.61 347	5.83 331	4.51 356	14.74 398	22.03 401	20.43 397	13.01 399	8.48 371	6.00 351	0.02 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 160	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.
MFN_U_SF_DS_RVC	3.61 351	3.47 388	9.32 381	0.19 198	0.30 283	13.80 391	7.49 405	5.15 283	3.95 349	3.06 315	3.94 330	4.60 335	1.20 265	8.49 372	2.79 309	0.70 377	1.22 380	0.04 354	0.84 395	0.50 363	1.23 322

ACVNet_2	9.32 389	2.76 383	8.07 372	8.84 402	6.89 400	14.54 396	4.19 378	14.25 397	23.92 400	7.62 370	19.61 396	20.42 396	5.93 376	8.52 373	3.64 326	9.16 402	1.74 400	7.93 397	0.36 380	10.56 402	7.47 407

DISCO	2.03 301	0.45 162	2.82 211	0.72 315	0.53 307	5.13 357	0.01 19	6.01 339	1.81 248	2.31 273	0.91 205	6.43 362	0.87 252	8.57 374	3.67 327	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 232	0.17 157

SPS-STEREO	3.67 356	1.46 335	4.23 283	0.36 245	0.23 242	3.93 335	1.20 340	6.67 362	3.50 340	11.05 385	8.81 364	9.53 378	4.63 362	9.10 375	7.25 360	0.01 299	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.13 242	1.28 328
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ACVNet-4b	6.14 378	2.39 374	6.31 350	9.73 404	7.26 402	8.81 382	1.62 349	7.27 373	6.07 370	0.41 59	6.42 354	11.47 380	2.37 319	9.17 376	2.72 303	9.70 405	2.42 404	10.45 404	0.01 241	11.04 405	7.12 403

MDST_ROB	3.81 358	0.21 85	4.29 287	2.64 386	1.45 371	13.85 392	1.02 334	8.06 384	2.67 312	15.14 400	8.81 364	2.70 277	1.55 292	9.31 377	3.90 330	0.03 333	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 92	0.63 272

EDNetEfficientorigin	10.48 396	2.34 372	98.78 431	0.23 218	0.25 251	3.01 312	0.70 317	4.69 256	17.04 396	19.07 402	15.43 382	12.52 383	11.56 397	9.41 378	12.62 386	0.01 299	0.01 193	0.00 1	0.01 241	0.25 313	1.76 361

SGM+DAISY	6.27 379	3.62 394	9.36 382	2.30 381	2.34 384	9.12 383	6.38 398	6.98 368	6.00 368	14.26 394	15.55 383	14.02 387	9.84 389	9.45 379	8.56 364	1.21 386	1.60 395	0.58 380	0.86 398	0.63 376	2.74 388

MSC_U_SF_DS_RVC	5.48 375	3.14 387	10.56 386	0.47 267	0.29 271	24.98 412	8.65 409	6.24 347	9.96 385	4.38 343	8.16 361	8.42 373	2.44 322	9.46 380	6.27 353	1.11 383	1.70 398	0.33 376	0.47 386	1.16 384	1.35 331

PVD	6.50 381	1.70 350	6.71 358	1.66 377	1.59 375	7.94 376	0.89 325	11.13 392	24.35 401	12.01 389	19.10 391	8.76 375	9.89 390	9.85 381	11.06 380	0.02 323	1.12 363	0.00 1	0.26 367	0.25 313	1.72 356

Wz-Net-TNSev	4.36 366	6.36 404	22.98 403	0.22 214	0.06 159	7.00 369	3.45 369	7.46 377	3.81 348	2.12 260	0.63 169	7.29 370	5.11 366	9.87 382	9.72 376	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 260	0.36 346	0.66 274

LE_ROB	13.25 403	1.86 359	12.84 392	2.35 382	1.43 370	7.50 372	5.92 393	10.14 388	48.57 422	57.70 422	24.61 407	23.44 403	32.60 418	10.12 383	24.95 416	0.06 349	0.08 250	0.13 370	0.20 342	0.09 189	0.41 242

Wz-Net-SNSev	3.01 339	3.59 393	12.98 393	0.45 260	0.04 146	2.72 301	1.12 337	5.80 328	2.42 297	2.30 272	2.62 299	6.39 361	1.29 276	10.20 384	7.19 359	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.29 330	0.72 282

MeshStereo	6.09 377	0.97 276	3.59 254	0.26 233	0.14 208	7.68 375	2.02 353	10.42 389	5.77 365	20.76 408	19.69 397	22.78 401	10.56 392	10.29 385	6.16 352	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 330	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
FC-DCNN	6.44 380	0.46 165	3.25 237	0.54 283	0.56 312	8.01 378	1.37 343	8.76 385	7.15 376	19.35 406	22.25 403	22.72 400	15.44 401	10.37 386	7.93 362	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.03 92	0.64 273

DispFullNet	8.26 386	24.76 420	14.96 397	14.77 413	7.78 405	5.23 358	0.09 203	5.67 317	3.16 336	9.01 379	4.87 339	6.15 359	10.66 393	10.44 387	4.54 338	2.54 392	0.33 286	15.59 410	4.84 413	13.17 411	6.59 401

ADCS	5.55 376	3.55 389	19.07 401	0.43 258	0.14 208	5.87 365	4.20 379	7.65 379	7.80 380	9.79 382	6.22 351	6.48 364	5.52 373	10.52 388	22.41 412	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.48 360	0.97 306

NVStereoNet_ROB	4.22 363	2.29 370	6.13 347	1.40 370	1.14 363	2.84 308	0.97 329	5.67 317	5.66 364	5.25 356	14.28 380	12.40 382	5.35 371	10.74 389	5.33 344	1.24 388	1.01 348	0.67 386	0.62 392	0.63 376	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
SGM_RVC	4.67 369	0.61 207	2.62 199	1.13 354	0.29 271	7.96 377	2.60 361	7.55 378	4.36 354	12.34 390	9.95 368	15.94 390	8.56 384	10.88 390	6.38 355	0.22 370	0.25 274	0.20 373	0.23 355	0.32 335	0.92 300
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
WZ-Net	4.64 368	2.57 378	25.72 406	0.10 161	0.09 184	3.07 313	2.08 355	6.59 361	5.41 362	6.08 362	4.09 334	7.02 369	6.04 377	11.64 391	11.45 382	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 297	0.61 269

IMH-64-1	10.12 392	3.75 396	4.24 284	11.47 408	9.26 408	11.93 389	5.30 390	18.72 402	15.74 392	7.16 368	18.55 388	16.83 391	6.83 380	11.66 392	9.62 374	10.09 407	2.54 407	15.69 411	1.72 404	12.82 408	8.45 408

IMH-64	10.12 392	3.75 396	4.24 284	11.47 408	9.26 408	11.93 389	5.30 390	18.72 402	15.74 392	7.16 368	18.55 388	16.83 391	6.83 380	11.66 392	9.62 374	10.09 407	2.54 407	15.69 411	1.72 404	12.82 408	8.45 408

FBW_ROB	2.74 336	1.02 288	4.72 304	0.43 258	0.18 224	4.35 346	0.18 235	7.28 374	3.50 340	3.57 328	3.38 317	4.86 342	1.22 270	11.70 394	5.76 347	0.17 366	0.08 250	0.59 382	0.12 308	0.28 327	1.40 334

LVE	11.75 400	3.56 392	5.48 337	10.38 406	8.28 406	22.54 406	7.53 406	17.01 400	32.01 410	9.26 380	23.28 404	23.43 402	9.72 387	11.79 395	7.81 361	10.09 407	2.62 412	11.07 407	0.59 390	11.18 406	7.44 406

ELAS	9.07 388	1.55 343	5.19 328	1.87 378	1.92 380	17.05 397	8.29 407	13.92 396	13.52 390	23.08 413	28.56 413	18.59 394	16.90 405	12.06 396	13.39 389	0.91 379	1.32 386	0.65 385	0.59 390	0.68 380	1.31 329
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-6	11.65 398	2.71 381	4.73 305	7.69 399	7.28 403	17.41 398	7.45 403	20.43 407	38.14 417	10.13 383	19.37 394	27.36 405	12.38 398	13.35 397	13.26 388	4.38 393	2.43 405	10.51 405	0.03 262	9.00 396	4.96 397

IMH	11.71 399	4.49 399	4.59 301	11.55 410	9.35 410	14.27 395	5.00 386	21.03 410	25.97 404	8.90 378	23.64 406	20.58 398	10.29 391	13.39 398	9.59 373	10.13 410	2.57 409	15.53 409	1.75 406	13.04 410	8.53 410

ELAS_RVC	8.75 387	1.59 346	6.34 351	1.91 379	1.87 378	11.67 388	12.14 414	10.75 391	16.11 395	22.55 412	21.45 399	18.49 393	18.29 409	14.17 399	12.53 385	0.92 380	1.32 386	0.70 387	0.46 384	0.53 370	1.25 325
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
AnyNet_C01	7.15 384	5.48 402	37.47 412	1.08 353	0.59 319	11.50 387	6.49 400	6.93 364	4.31 352	8.06 373	9.11 366	8.72 374	4.06 355	14.50 400	21.97 411	0.11 359	0.08 250	0.24 375	0.09 293	1.11 383	1.07 314

WAO-7	9.62 390	2.87 384	5.64 339	0.96 344	0.21 235	20.37 404	5.13 388	23.65 416	26.32 405	13.11 392	27.70 411	22.69 399	14.04 400	14.53 401	13.11 387	0.13 362	0.09 256	0.58 380	0.10 298	0.51 364	0.75 285

PWCK	9.63 391	6.94 408	19.91 402	6.25 395	0.22 236	22.62 407	14.62 416	12.15 393	13.48 389	14.34 395	13.17 378	13.25 385	8.40 383	16.14 402	11.57 383	6.38 397	0.26 277	2.41 394	0.11 301	8.57 395	1.74 359

KSHMR	14.93 408	8.30 409	8.52 378	15.54 414	13.01 413	17.62 399	10.36 411	19.39 405	30.53 408	19.03 401	22.15 402	28.32 407	9.61 386	16.44 403	10.96 379	10.98 415	3.74 418	21.96 417	4.87 414	16.79 414	10.39 413

ktn	19.65 414	19.61 417	8.27 376	22.99 420	17.38 418	23.89 408	11.97 413	24.83 418	34.40 414	19.19 403	27.37 409	32.56 408	18.29 409	16.52 404	18.28 400	22.43 419	3.70 417	29.28 421	10.90 418	19.65 418	11.59 415

WAO-8	14.47 405	5.06 400	6.42 353	8.00 400	6.65 398	23.95 409	2.97 363	23.01 413	45.08 420	19.24 404	34.86 418	33.07 409	17.51 406	17.59 405	14.38 390	5.22 395	0.86 326	10.06 401	0.85 396	10.25 399	4.34 395

Venus	14.47 405	5.06 400	6.42 353	8.00 400	6.65 398	23.95 409	2.97 363	23.01 413	45.08 420	19.24 404	34.85 417	33.07 409	17.51 406	17.59 405	14.38 390	5.22 395	0.86 326	10.06 401	0.85 396	10.25 399	4.34 395

TorneroNet	16.83 411	6.92 407	6.68 357	14.15 412	12.07 411	27.63 416	8.39 408	21.53 411	37.64 415	14.70 397	32.94 416	33.55 411	18.95 411	19.68 407	20.80 408	10.39 412	2.61 411	19.77 415	3.45 408	15.42 413	9.28 411

TorneroNet-64	16.11 410	6.82 406	6.11 346	14.13 411	12.13 412	28.42 417	6.47 399	20.35 406	38.01 416	12.80 391	27.88 412	35.94 413	16.83 404	20.38 408	16.77 397	10.33 411	2.60 410	19.45 414	2.86 407	14.63 412	9.33 412

notaker	18.29 412	22.89 419	10.13 384	18.52 416	14.64 416	17.81 400	7.48 404	20.77 408	24.37 402	21.91 410	27.45 410	39.00 415	20.06 412	20.53 409	21.90 410	12.54 416	2.81 416	25.96 419	6.03 416	19.60 417	11.37 414

MANE	15.61 409	2.70 380	7.19 361	3.43 390	5.19 396	21.44 405	9.54 410	24.27 417	29.58 407	33.72 417	42.10 420	42.08 418	32.55 417	24.60 410	20.72 407	1.46 389	2.17 401	1.34 389	4.60 411	0.49 361	3.04 391

UNDER WATER	20.50 415	13.77 415	33.30 408	20.84 418	14.55 415	30.38 418	19.68 418	17.23 401	34.25 413	21.44 409	18.98 390	38.38 414	31.61 416	25.31 411	22.42 413	10.71 414	2.76 414	19.90 416	4.92 415	17.87 416	11.76 416

UNDER WATER-64	20.90 416	11.73 414	33.74 409	20.56 417	13.88 414	34.56 419	24.71 420	16.81 399	33.52 412	22.54 411	17.10 385	40.14 417	33.68 420	25.46 412	23.75 414	10.68 413	2.78 415	18.70 413	4.60 411	17.07 415	12.03 417

DPSimNet_ROB	26.59 418	21.34 418	28.49 407	25.34 421	19.24 419	25.03 413	28.61 421	30.13 420	30.91 409	33.36 416	29.60 414	33.91 412	28.18 414	25.99 413	42.58 419	17.84 418	15.40 420	25.41 418	22.86 422	21.10 420	26.45 423

RTS	10.27 394	3.55 389	66.16 419	1.62 374	2.34 384	13.96 393	6.25 396	6.95 366	18.07 397	8.81 376	19.18 392	6.82 367	2.96 335	26.87 414	19.93 404	0.00 1	0.42 291	0.00 1	0.03 262	0.40 354	0.99 308

RTSA	10.27 394	3.55 389	66.16 419	1.62 374	2.34 384	13.96 393	6.25 396	6.95 366	18.07 397	8.81 376	19.18 392	6.82 367	2.96 335	26.87 414	19.93 404	0.00 1	0.42 291	0.00 1	0.03 262	0.40 354	0.99 308

SGM-ForestM	14.25 404	3.00 385	8.67 380	2.38 383	1.88 379	24.45 411	11.87 412	19.27 404	21.66 399	30.68 415	29.79 415	46.58 419	28.97 415	27.26 416	21.22 409	1.14 385	1.67 397	0.61 384	0.89 400	0.51 364	2.50 387

BEATNet-Init1	19.30 413	9.61 411	39.48 413	3.09 389	2.67 387	39.40 420	17.68 417	23.58 415	25.88 403	38.63 418	37.63 419	50.99 420	33.56 419	30.54 417	24.44 415	1.09 382	1.51 393	0.60 383	0.88 399	1.81 388	2.89 389

MADNet+	11.36 397	15.59 416	70.62 421	1.36 369	1.52 373	20.21 403	4.98 384	12.73 395	8.13 382	3.88 335	6.42 354	8.89 376	6.29 378	32.76 418	29.90 417	0.25 372	1.05 349	0.01 325	0.22 351	0.60 373	1.76 361

JetBlue	14.57 407	6.38 405	35.83 411	0.95 343	7.05 401	51.27 421	22.93 419	16.51 398	9.78 383	11.72 387	17.82 387	27.82 406	17.62 408	33.31 419	20.36 406	0.35 374	0.18 269	0.15 371	0.25 360	5.36 392	5.74 398

JetRed	35.17 420	40.12 424	62.92 417	15.92 415	26.66 422	70.02 423	42.94 423	32.33 421	33.48 411	46.29 420	45.31 422	39.98 416	26.04 413	38.73 420	56.93 422	12.90 417	37.58 425	13.38 408	9.53 417	30.41 422	21.91 421

HanzoNet	30.55 419	30.82 422	24.44 404	22.40 419	19.25 420	25.74 414	14.00 415	29.76 419	40.45 418	43.57 419	44.15 421	55.63 422	46.26 421	43.79 421	45.27 420	28.35 421	9.71 419	30.23 422	16.18 420	23.20 421	17.85 419

MADNet++	48.24 421	34.06 423	39.67 414	43.36 423	41.25 424	66.15 422	33.15 422	60.90 424	54.14 423	72.30 424	61.91 423	58.11 423	56.05 422	58.09 422	59.59 423	43.04 424	36.86 424	35.73 423	22.37 421	45.96 424	42.06 425

LRCNet_RVC	60.82 423	63.91 426	64.33 418	69.26 429	50.13 425	19.76 402	0.07 186	58.24 423	5.77 365	75.95 425	85.64 425	74.51 424	62.84 423	58.99 423	50.33 421	93.38 432	56.04 429	93.60 431	93.06 430	68.67 429	71.95 430

ASD4	55.67 422	67.80 427	50.61 416	44.70 424	58.12 426	92.14 426	98.24 432	55.49 422	86.70 427	58.61 423	65.05 424	51.13 421	64.00 424	59.18 424	67.96 424	26.48 420	30.21 422	26.86 420	29.22 423	43.04 423	37.90 424

xxxxx1	76.86 426	82.53 428	93.06 426	61.86 426	67.25 427	95.91 428	95.20 428	75.90 425	81.13 424	82.69 426	86.70 426	89.27 425	87.62 425	85.18 425	86.89 426	55.21 425	54.91 426	60.27 427	72.48 427	60.77 426	62.32 426

tt_ll	76.86 426	82.53 428	93.06 426	61.86 426	67.25 427	95.91 428	95.20 428	75.90 425	81.13 424	82.69 426	86.70 426	89.27 425	87.62 425	85.18 425	86.89 426	55.21 425	54.91 426	60.27 427	72.48 427	60.77 426	62.32 426

ff	76.86 426	82.53 428	93.06 426	61.86 426	67.25 427	95.91 428	95.20 428	75.90 425	81.13 424	82.69 426	86.70 426	89.27 425	87.62 425	85.18 425	86.89 426	55.21 425	54.91 426	60.27 427	72.48 427	60.77 426	62.32 426

MEDIAN_ROB	96.88 430	99.41 431	98.74 430	94.82 432	94.30 432	93.21 427	90.85 426	95.70 430	94.83 429	97.65 432	97.67 431	98.31 430	96.57 431	94.60 428	93.95 431	99.78 440	98.28 431	99.99 435	99.90 433	99.50 437	99.57 434

SPstereo	61.24 424	27.43 421	41.43 415	33.64 422	25.42 421	72.54 424	80.04 424	100.00 435	100.00 433	97.56 431	96.24 430	100.00 436	95.10 430	94.86 429	76.77 425	29.55 422	22.53 421	47.20 426	42.52 424	19.77 419	22.12 422

HaxPig	97.67 432	99.63 433	91.79 424	99.82 442	99.96 436	88.42 425	87.25 425	98.22 431	99.89 431	99.93 435	99.96 433	99.95 434	99.86 433	96.37 430	92.57 430	99.96 441	99.98 434	99.99 435	99.99 434	99.99 444	99.91 436

Anonymous_1	96.94 431	99.72 434	99.64 433	92.03 430	93.81 430	100.00 434	100.00 434	99.18 432	99.90 432	98.59 433	99.75 432	99.15 431	99.95 434	98.52 431	99.54 432	87.31 428	98.83 432	90.77 430	96.89 431	91.07 431	94.14 431

tt	68.57 425	0.18 51	99.50 432	50.44 425	14.99 417	100.00 434	100.00 434	100.00 435	99.70 430	28.28 414	12.01 376	99.97 435	98.67 432	99.55 432	99.99 435	89.99 429	98.19 430	46.13 425	51.48 426	60.62 425	21.71 420

DPSMNet_ROB	99.43 438	99.92 436	99.98 435	96.44 436	100.00 438	100.00 434	100.00 434	99.82 434	100.00 433	95.92 429	100.00 434	99.26 432	100.00 435	99.77 433	99.99 435	98.36 434	100.00 435	99.86 433	100.00 435	99.38 435	99.98 443

DGTPSM_ROB	99.42 437	99.92 436	99.98 435	96.43 435	100.00 438	100.00 434	100.00 434	99.81 433	100.00 433	95.92 429	100.00 434	99.26 432	100.00 435	99.77 433	99.99 435	98.23 433	100.00 435	99.86 433	100.00 435	99.38 435	99.97 442

test_example2	98.82 433	99.97 438	99.97 434	99.95 444	99.97 437	99.48 433	99.97 433	94.95 429	100.00 433	100.00 436	100.00 434	93.49 428	93.63 429	99.93 435	99.91 433	100.00 443	99.77 433	96.68 432	98.65 432	100.00 445	100.00 444

PML	88.69 429	99.49 432	92.95 425	94.34 431	94.09 431	98.57 432	96.73 431	93.58 428	94.50 428	99.57 434	91.07 429	95.40 429	91.48 428	99.96 436	90.33 429	99.98 442	31.85 423	100.00 437	46.15 425	93.62 432	70.14 429

AVERAGE_ROB	99.26 436	99.81 435	97.70 429	100.00 445	100.00 438	96.38 431	91.35 427	100.00 435	100.00 433	100.00 436	100.00 434	100.00 436	100.00 435	99.98 437	99.97 434	100.00 443	100.00 435	100.00 437	100.00 435	100.00 445	100.00 444

MyStereo03	99.94 441	100.00 439	100.00 437	99.73 439	100.00 438	100.00 434	100.00 434	100.00 435	100.00 433	100.00 436	100.00 434	100.00 436	100.00 435	100.00 438	100.00 438	99.08 435	100.00 435	100.00 437	100.00 435	99.98 439	99.94 437

MyStereo02	99.94 441	100.00 439	100.00 437	99.73 439	100.00 438	100.00 434	100.00 434	100.00 435	100.00 433	100.00 436	100.00 434	100.00 436	100.00 435	100.00 438	100.00 438	99.08 435	100.00 435	100.00 437	100.00 435	99.98 439	99.94 437

MyStereo	99.94 441	100.00 439	100.00 437	99.73 439	100.00 438	100.00 434	100.00 434	100.00 435	100.00 433	100.00 436	100.00 434	100.00 436	100.00 435	100.00 438	100.00 438	99.08 435	100.00 435	100.00 437	100.00 435	99.98 439	99.94 437

Selective-RAFT-Error	100.00 444	100.00 439	100.00 437	100.00 445	100.00 438	100.00 434	100.00 434	100.00 435	100.00 433	100.00 436	100.00 434	100.00 436	100.00 435	100.00 438	100.00 438	100.00 443	100.00 435	100.00 437	100.00 435	99.98 439	99.94 437

CasAABBNet	99.93 439	100.00 439	100.00 437	99.70 438	100.00 438	100.00 434	100.00 434	100.00 435	100.00 433	100.00 436	100.00 434	100.00 436	100.00 435	100.00 438	100.00 438	99.08 435	100.00 435	100.00 437	100.00 435	99.96 438	99.94 437

LSM0	99.93 439	100.00 439	100.00 437	99.82 442	100.00 438	100.00 434	100.00 434	100.00 435	100.00 433	100.00 436	100.00 434	100.00 436	100.00 435	100.00 438	100.00 438	99.09 439	100.00 435	100.00 437	100.00 435	99.98 439	99.79 435

DPSM_ROB	99.05 434	100.00 439	100.00 437	95.92 433	98.77 434	100.00 434	100.00 434	100.00 435	100.00 433	100.00 436	100.00 434	100.00 436	100.00 435	100.00 438	100.00 438	93.10 430	100.00 435	100.00 437	100.00 435	95.46 433	97.74 432

DPSM	99.05 434	100.00 439	100.00 437	95.92 433	98.77 434	100.00 434	100.00 434	100.00 435	100.00 433	100.00 436	100.00 434	100.00 436	100.00 435	100.00 438	100.00 438	93.10 430	100.00 435	100.00 437	100.00 435	95.46 433	97.74 432

FADE		11.70 413		4.77 394	4.88 395													35.80 424		3.69 390

Low-res two-view benchmark