Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

AEACV	0.27 7	0.17 21	0.31 15	0.34 12	0.45 337	0.26 18	0.28 56	0.37 1	0.32 9	0.30 8	0.46 27	0.31 10	0.37 94	0.36 6	0.24 7	0.14 33	0.10 9	0.15 46	0.12 32	0.13 21	0.11 10

MGS-Stereo	0.28 11	0.19 52	0.40 82	0.36 38	0.23 73	0.37 90	0.30 76	0.39 2	0.44 54	0.31 9	0.51 41	0.40 45	0.24 12	0.43 26	0.26 28	0.15 81	0.12 102	0.15 46	0.13 54	0.14 49	0.13 61

MIF-Stereo	0.27 7	0.17 21	0.37 49	0.40 114	0.27 179	0.30 47	0.28 56	0.39 2	0.31 7	0.29 7	0.46 27	0.27 3	0.25 14	0.47 47	0.34 102	0.17 149	0.13 157	0.13 11	0.12 32	0.14 49	0.12 35

XX-TBD	0.32 32	0.53 348	0.26 8	0.51 305	0.20 22	0.37 90	0.24 29	0.40 4	0.73 144	0.54 70	0.69 87	0.31 10	0.25 14	0.32 4	0.27 37	0.16 116	0.10 9	0.12 2	0.09 7	0.13 21	0.11 10

LoS_RVC	0.27 7	0.16 10	0.27 9	0.32 9	0.30 231	0.44 133	0.34 125	0.41 5	0.33 10	0.31 9	0.51 41	0.29 5	0.32 65	0.36 6	0.28 47	0.11 1	0.10 9	0.11 1	0.08 1	0.11 1	0.19 212

StereoIM	0.26 5	0.18 37	0.36 38	0.36 38	0.26 154	0.27 26	0.27 49	0.43 6	0.35 18	0.27 2	0.26 3	0.41 48	0.28 36	0.40 18	0.28 47	0.16 116	0.14 184	0.16 65	0.13 54	0.14 49	0.12 35

test croco	0.31 30	0.20 75	0.50 200	0.39 90	0.29 221	0.27 26	0.30 76	0.44 7	0.35 18	0.31 9	0.66 80	0.30 6	0.31 61	0.65 169	0.31 71	0.17 149	0.13 157	0.20 185	0.15 99	0.17 146	0.12 35

TANstereo	0.30 28	0.15 4	0.31 15	0.30 5	0.17 4	0.55 171	0.23 19	0.44 7	0.55 81	0.59 79	0.68 86	0.37 37	0.26 20	0.35 5	0.27 37	0.15 81	0.16 236	0.12 2	0.10 11	0.13 21	0.14 93

CREStereo++_RVC	0.32 32	0.15 4	0.23 1	0.31 7	0.24 91	0.27 26	0.22 8	0.46 9	0.88 219	0.46 51	0.80 130	0.30 6	0.26 20	0.36 6	0.33 92	0.13 13	0.09 2	0.13 11	0.51 382	0.13 21	0.09 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
MIF-Stereo (partial)	0.31 30	0.18 37	0.37 49	0.41 139	0.31 248	0.28 35	0.23 19	0.47 10	0.42 48	0.31 9	0.63 71	0.36 35	0.35 81	0.57 95	0.31 71	0.17 149	0.13 157	0.19 161	0.17 168	0.18 164	0.14 93

GLC_STEREO	0.29 16	0.19 52	0.27 9	0.44 210	0.19 11	0.31 57	0.26 42	0.47 10	0.43 50	0.37 20	0.47 32	0.41 48	0.23 9	0.50 57	0.34 102	0.14 33	0.18 261	0.19 161	0.16 128	0.16 113	0.13 61

CAS	0.34 40	0.13 1	0.25 7	1.28 396	0.30 231	0.46 140	0.38 192	0.48 12	0.47 62	0.34 16	0.52 47	0.24 1	0.19 2	0.29 1	0.27 37	0.69 387	0.08 1	0.12 2	0.08 1	0.12 9	0.15 112

CES	0.28 11	0.14 2	0.23 1	0.30 5	0.70 378	0.37 90	0.27 49	0.48 12	0.46 59	0.34 16	0.48 33	0.27 3	0.22 7	0.39 15	0.23 5	0.13 13	0.11 59	0.12 2	0.08 1	0.13 21	0.17 169

MoCha-V2	0.25 3	0.15 4	0.29 11	0.40 114	0.18 8	0.27 26	0.26 42	0.49 14	0.27 3	0.36 19	0.27 4	0.33 20	0.35 81	0.49 53	0.22 1	0.12 4	0.10 9	0.12 2	0.10 11	0.13 21	0.11 10

MC-Stereo	0.28 11	0.17 21	0.32 20	0.38 69	0.20 22	0.26 18	0.26 42	0.49 14	0.37 33	0.37 20	0.61 68	0.41 48	0.31 61	0.55 77	0.25 11	0.13 13	0.09 2	0.14 19	0.12 32	0.12 9	0.11 10

CroCo-Stereo Lap2	0.28 11	0.24 187	0.39 75	0.50 293	0.29 221	0.20 1	0.31 93	0.49 14	0.38 37	0.24 1	0.27 4	0.46 72	0.31 61	0.39 15	0.30 64	0.14 33	0.15 209	0.16 65	0.13 54	0.16 113	0.15 112

sCroCo_RVC	0.35 52	0.28 248	0.69 287	0.51 305	0.39 303	0.41 122	0.31 93	0.49 14	0.45 58	0.31 9	0.48 33	0.38 41	0.32 65	0.46 40	0.32 80	0.21 242	0.22 297	0.19 161	0.19 216	0.21 229	0.20 232

LargeStereo	0.24 1	0.17 21	0.31 15	0.38 69	0.22 45	0.24 7	0.22 8	0.50 18	0.23 1	0.28 4	0.35 18	0.30 6	0.22 7	0.31 3	0.28 47	0.14 33	0.10 9	0.13 11	0.10 11	0.13 21	0.13 61

LoS	0.29 16	0.15 4	0.30 13	0.29 3	0.18 8	0.33 71	0.29 63	0.51 19	0.72 137	0.34 16	0.52 47	0.41 48	0.28 36	0.47 47	0.28 47	0.15 81	0.11 59	0.13 11	0.09 7	0.11 1	0.11 10

CroCo-Stereo	0.26 5	0.22 134	0.36 38	0.48 264	0.22 45	0.20 1	0.29 63	0.51 19	0.44 54	0.28 4	0.23 1	0.42 54	0.26 20	0.29 1	0.26 28	0.15 81	0.13 157	0.13 11	0.11 18	0.16 113	0.12 35
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
CREStereo	0.28 11	0.15 4	0.24 4	0.27 1	0.17 4	0.37 90	0.25 36	0.51 19	0.72 137	0.42 41	0.51 41	0.32 12	0.26 20	0.38 13	0.25 11	0.16 116	0.11 59	0.12 2	0.08 1	0.12 9	0.11 10
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
trnet	0.27 7	0.14 2	0.23 1	0.28 2	0.15 1	0.37 90	0.23 19	0.52 22	0.72 137	0.42 41	0.51 41	0.34 24	0.26 20	0.39 15	0.25 11	0.15 81	0.11 59	0.12 2	0.08 1	0.11 1	0.10 3

rrr	0.29 16	0.22 134	0.41 87	0.35 30	0.27 179	0.37 90	0.32 109	0.52 22	0.42 48	0.38 24	0.30 7	0.35 30	0.27 27	0.51 61	0.22 1	0.15 81	0.12 102	0.16 65	0.13 54	0.13 21	0.14 93

CASnet	0.30 28	0.20 75	0.33 23	0.41 139	0.16 3	0.26 18	0.24 29	0.52 22	0.53 73	0.52 65	0.54 51	0.39 42	0.24 12	0.40 18	0.26 28	0.14 33	0.10 9	0.22 237	0.18 191	0.18 164	0.11 10
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
EGLCR-Stereo	0.25 3	0.16 10	0.33 23	0.34 12	0.20 22	0.35 82	0.20 1	0.52 22	0.36 23	0.28 4	0.27 4	0.41 48	0.18 1	0.45 33	0.26 28	0.14 33	0.10 9	0.16 65	0.14 77	0.13 21	0.11 10

GMOStereo	0.37 85	0.19 52	0.38 58	0.43 195	0.24 91	0.37 90	0.38 192	0.52 22	0.62 93	0.87 241	0.84 150	0.64 151	0.35 81	0.37 9	0.28 47	0.13 13	0.11 59	0.20 185	0.18 191	0.15 82	0.11 10

error version	0.37 85	0.19 52	0.38 58	0.43 195	0.24 91	0.37 90	0.38 192	0.52 22	0.62 93	0.87 241	0.84 150	0.64 151	0.35 81	0.37 9	0.28 47	0.13 13	0.11 59	0.20 185	0.18 191	0.15 82	0.11 10

test-v	0.37 85	0.19 52	0.38 58	0.43 195	0.24 91	0.37 90	0.38 192	0.52 22	0.62 93	0.87 241	0.84 150	0.64 151	0.35 81	0.37 9	0.28 47	0.13 13	0.11 59	0.20 185	0.18 191	0.15 82	0.11 10

test-2	0.37 85	0.19 52	0.38 58	0.43 195	0.24 91	0.37 90	0.38 192	0.52 22	0.62 93	0.87 241	0.84 150	0.64 151	0.35 81	0.37 9	0.28 47	0.13 13	0.11 59	0.20 185	0.18 191	0.15 82	0.11 10

AnonymousM	0.41 138	0.81 375	0.29 11	0.34 12	0.22 45	0.28 35	0.38 192	0.53 30	0.41 44	0.70 142	0.49 35	0.47 74	0.27 27	0.41 21	0.31 71	0.15 81	0.12 102	1.51 395	0.26 314	0.12 9	0.10 3

Selective-IGEV	0.24 1	0.18 37	0.35 33	0.35 30	0.19 11	0.27 26	0.25 36	0.55 31	0.23 1	0.27 2	0.25 2	0.34 24	0.19 2	0.58 112	0.22 1	0.12 4	0.10 9	0.14 19	0.11 18	0.12 9	0.10 3

test_4	0.36 70	0.18 37	0.31 15	0.44 210	0.25 117	0.20 1	0.34 125	0.56 32	0.41 44	0.59 79	1.45 338	0.43 60	0.25 14	0.63 155	0.28 47	0.12 4	0.10 9	0.17 90	0.19 216	0.15 82	0.11 10

test_xeample3	0.29 16	0.21 107	0.41 87	0.35 30	0.26 154	0.35 82	0.32 109	0.56 32	0.36 23	0.43 44	0.32 10	0.34 24	0.28 36	0.54 75	0.23 5	0.14 33	0.11 59	0.16 65	0.12 32	0.14 49	0.13 61

PMTNet	0.32 32	0.16 10	0.24 4	0.29 3	0.18 8	0.45 138	0.22 8	0.56 32	0.63 103	0.46 51	0.54 51	0.39 42	0.34 79	0.48 52	0.24 7	0.75 389	0.10 9	0.12 2	0.08 1	0.12 9	0.11 10

ProNet	0.29 16	0.21 107	0.38 58	0.35 30	0.24 91	0.32 67	0.43 238	0.57 35	0.37 33	0.33 15	0.30 7	0.32 12	0.28 36	0.57 95	0.26 28	0.13 13	0.11 59	0.16 65	0.13 54	0.13 21	0.13 61

CRE-IMP	0.36 70	0.23 151	0.49 188	0.42 177	0.24 91	0.41 122	0.21 4	0.57 35	0.41 44	0.65 112	0.72 91	0.53 92	0.37 94	0.61 139	0.38 153	0.17 149	0.11 59	0.19 161	0.15 99	0.21 229	0.18 184

sAnonymous2	0.40 127	0.39 307	0.85 320	0.48 264	0.37 290	0.40 108	0.46 249	0.57 35	0.52 70	0.38 24	0.46 27	0.35 30	0.42 121	0.43 26	0.30 64	0.19 206	0.14 184	0.18 124	0.17 168	0.57 376	0.44 361

CroCo_RVC	0.40 127	0.39 307	0.85 320	0.48 264	0.37 290	0.40 108	0.46 249	0.57 35	0.52 70	0.38 24	0.46 27	0.35 30	0.42 121	0.43 26	0.30 64	0.19 206	0.14 184	0.18 124	0.17 168	0.57 376	0.44 361

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 40	0.27 234	0.45 136	0.36 38	0.25 117	0.48 144	0.30 76	0.58 39	0.90 231	0.42 41	0.36 19	0.30 6	0.29 46	0.49 53	0.30 64	0.16 116	0.14 184	0.18 124	0.15 99	0.18 164	0.15 112

4D-IteraStereo	0.33 39	0.18 37	0.40 82	0.40 114	0.24 91	0.32 67	0.27 49	0.58 39	0.72 137	0.65 112	0.54 51	0.42 54	0.23 9	0.45 33	0.28 47	0.14 33	0.09 2	0.19 161	0.16 128	0.16 113	0.11 10

H2IRNET	0.37 85	0.20 75	0.33 23	0.38 69	0.25 117	0.27 26	0.23 19	0.59 41	0.72 137	0.39 32	0.90 180	0.74 207	0.55 185	0.52 66	0.43 176	0.15 81	0.13 157	0.18 124	0.20 238	0.16 113	0.13 61

Selective-RAFT	0.35 52	0.23 151	0.51 207	0.44 210	0.21 31	0.64 230	0.27 49	0.59 41	0.63 103	0.40 35	0.38 20	0.55 99	0.40 114	0.57 95	0.35 117	0.13 13	0.11 59	0.14 19	0.12 32	0.16 113	0.13 61

Patchmatch Stereo++	0.35 52	0.23 151	0.47 162	0.41 139	0.22 45	0.24 7	0.22 8	0.59 41	0.36 23	0.63 96	0.73 95	0.58 114	0.38 97	0.58 112	0.36 133	0.18 177	0.12 102	0.20 185	0.16 128	0.20 211	0.15 112
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
PSM-adaLoss	0.35 52	0.23 151	0.47 162	0.41 139	0.22 45	0.24 7	0.31 93	0.59 41	0.36 23	0.63 96	0.73 95	0.58 114	0.38 97	0.56 85	0.35 117	0.18 177	0.12 102	0.20 185	0.16 128	0.20 211	0.15 112

ROB_FTStereo_v2	0.35 52	0.23 151	0.47 162	0.41 139	0.22 45	0.24 7	0.31 93	0.59 41	0.36 23	0.63 96	0.73 95	0.57 106	0.38 97	0.57 95	0.36 133	0.18 177	0.12 102	0.20 185	0.16 128	0.20 211	0.15 112

ROB_FTStereo	0.35 52	0.23 151	0.47 162	0.41 139	0.22 45	0.25 16	0.21 4	0.59 41	0.36 23	0.63 96	0.73 95	0.58 114	0.38 97	0.57 95	0.35 117	0.18 177	0.12 102	0.20 185	0.16 128	0.20 211	0.15 112

iGMRVC	0.35 52	0.23 151	0.47 162	0.41 139	0.22 45	0.24 7	0.30 76	0.59 41	0.36 23	0.63 96	0.73 95	0.58 114	0.38 97	0.58 112	0.36 133	0.18 177	0.12 102	0.20 185	0.16 128	0.20 211	0.15 112

iRAFT	0.35 52	0.23 151	0.47 162	0.41 139	0.22 45	0.24 7	0.22 8	0.59 41	0.36 23	0.63 96	0.73 95	0.58 114	0.38 97	0.58 112	0.36 133	0.18 177	0.12 102	0.20 185	0.16 128	0.20 211	0.15 112

RAFT-IKP	0.35 52	0.23 151	0.47 162	0.41 139	0.22 45	0.24 7	0.28 56	0.59 41	0.36 23	0.63 96	0.73 95	0.57 106	0.38 97	0.58 112	0.36 133	0.18 177	0.12 102	0.20 185	0.16 128	0.20 211	0.15 112

GMStereo	0.39 115	0.37 294	0.54 222	0.40 114	0.26 154	0.42 127	0.36 160	0.59 41	1.04 294	0.55 72	0.51 41	0.37 37	0.35 81	0.54 75	0.41 167	0.19 206	0.13 157	0.16 65	0.17 168	0.24 265	0.18 184
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
RAFT_CTSACE	0.45 166	0.20 75	0.44 125	0.45 231	0.27 179	0.34 77	0.39 212	0.60 51	0.73 144	0.76 180	1.44 335	0.83 236	0.38 97	1.08 323	0.26 28	0.12 4	0.13 157	0.18 124	0.16 128	0.15 82	0.11 10

HUI-Stereo	0.35 52	0.23 151	0.47 162	0.41 139	0.22 45	0.24 7	0.22 8	0.60 51	0.36 23	0.63 96	0.73 95	0.58 114	0.38 97	0.50 57	0.35 117	0.18 177	0.12 102	0.20 185	0.16 128	0.20 211	0.15 112

DeepStereo_RVC	0.36 70	0.21 107	0.47 162	0.40 114	0.24 91	0.26 18	0.22 8	0.60 51	0.38 37	0.69 136	0.67 84	0.57 106	0.51 166	0.56 85	0.39 159	0.16 116	0.12 102	0.18 124	0.15 99	0.19 198	0.18 184

RAFT-RH_RVC	0.56 260	0.17 21	0.41 87	0.37 47	0.23 73	0.57 190	0.24 29	0.60 51	0.70 126	1.19 342	3.94 408	0.56 101	0.38 97	0.65 169	0.36 133	0.13 13	0.11 59	0.20 185	0.14 77	0.12 9	0.13 61

test-1	0.36 70	0.19 52	0.71 294	0.46 250	0.26 154	0.44 133	0.36 160	0.60 51	0.59 88	0.48 56	0.67 84	0.53 92	0.36 91	0.40 18	0.29 59	0.14 33	0.11 59	0.16 65	0.14 77	0.15 82	0.16 151

XX-Stereo	0.37 85	0.17 21	0.45 136	0.55 330	0.36 285	0.38 104	0.20 1	0.60 51	0.30 5	0.46 51	1.30 311	0.73 202	0.26 20	0.56 85	0.26 28	0.16 116	0.11 59	0.17 90	0.16 128	0.14 49	0.10 3

AE-Stereo	0.34 40	0.21 107	0.42 106	0.48 264	0.31 248	0.48 144	0.35 142	0.61 57	0.62 93	0.32 14	0.55 56	0.52 88	0.27 27	0.47 47	0.29 59	0.13 13	0.13 157	0.18 124	0.16 128	0.15 82	0.12 35

MSKI-zero shot	0.32 32	0.17 21	0.34 30	0.39 90	0.21 31	0.32 67	0.22 8	0.61 57	0.43 50	0.52 65	0.64 74	0.61 137	0.20 4	0.74 221	0.25 11	0.14 33	0.10 9	0.14 19	0.10 11	0.12 9	0.12 35

knoymous	0.36 70	0.20 75	0.31 15	0.31 7	0.22 45	0.36 88	0.29 63	0.61 57	0.64 110	0.67 125	0.70 89	0.60 133	0.40 114	0.58 112	0.34 102	0.17 149	0.11 59	0.20 185	0.11 18	0.17 146	0.18 184

RAFT-345	0.40 127	0.18 37	0.40 82	0.38 69	0.22 45	0.33 71	0.26 42	0.61 57	0.51 67	0.74 172	1.79 362	0.45 66	0.33 73	0.66 175	0.36 133	0.14 33	0.11 59	0.18 124	0.14 77	0.13 21	0.13 61

ff7	0.29 16	0.21 107	0.38 58	0.36 38	0.26 154	0.31 57	0.35 142	0.62 61	0.34 11	0.38 24	0.33 11	0.32 12	0.29 46	0.58 112	0.25 11	0.14 33	0.10 9	0.17 90	0.12 32	0.14 49	0.15 112

IGEVStereo-DCA	0.29 16	0.22 134	0.38 58	0.35 30	0.27 179	0.37 90	0.35 142	0.62 61	0.34 11	0.38 24	0.30 7	0.35 30	0.27 27	0.51 61	0.22 1	0.15 81	0.12 102	0.16 65	0.12 32	0.13 21	0.15 112

ffff	0.29 16	0.21 107	0.38 58	0.36 38	0.26 154	0.31 57	0.35 142	0.62 61	0.34 11	0.38 24	0.33 11	0.32 12	0.29 46	0.58 112	0.25 11	0.14 33	0.10 9	0.17 90	0.12 32	0.14 49	0.15 112

11t	0.29 16	0.21 107	0.38 58	0.36 38	0.26 154	0.31 57	0.35 142	0.62 61	0.34 11	0.38 24	0.33 11	0.32 12	0.29 46	0.58 112	0.25 11	0.14 33	0.10 9	0.17 90	0.12 32	0.14 49	0.15 112

ccc-4	0.29 16	0.21 107	0.38 58	0.36 38	0.26 154	0.31 57	0.35 142	0.62 61	0.34 11	0.38 24	0.33 11	0.32 12	0.29 46	0.58 112	0.25 11	0.14 33	0.10 9	0.17 90	0.12 32	0.14 49	0.15 112

anonymousdsp	0.29 16	0.21 107	0.38 58	0.37 47	0.25 117	0.30 47	0.35 142	0.63 66	0.35 18	0.39 32	0.33 11	0.33 20	0.28 36	0.59 126	0.25 11	0.14 33	0.10 9	0.17 90	0.12 32	0.14 49	0.15 112

DCRE	0.37 85	0.18 37	0.46 152	0.45 231	0.32 261	0.42 127	0.37 172	0.63 66	0.51 67	0.47 54	0.94 191	0.56 101	0.36 91	0.52 66	0.32 80	0.14 33	0.13 157	0.15 46	0.14 77	0.14 49	0.13 61

riskmin	0.38 100	0.20 75	0.39 75	0.32 9	0.23 73	0.53 162	0.30 76	0.63 66	0.80 179	0.49 57	0.56 58	0.73 202	0.58 199	0.55 77	0.36 133	0.17 149	0.11 59	0.19 161	0.13 54	0.19 198	0.20 232

IGEV-Stereo	0.29 16	0.21 107	0.38 58	0.37 47	0.25 117	0.30 47	0.35 142	0.63 66	0.35 18	0.39 32	0.33 11	0.33 20	0.28 36	0.59 126	0.25 11	0.14 33	0.10 9	0.17 90	0.12 32	0.14 49	0.15 112
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.45 166	0.21 107	0.48 178	0.42 177	0.28 198	0.31 57	0.54 294	0.63 66	0.62 93	0.62 89	0.89 177	1.01 285	0.69 260	0.75 225	0.66 262	0.13 13	0.12 102	0.17 90	0.15 99	0.14 49	0.15 112

test-3	0.34 40	0.16 10	0.43 115	0.39 90	0.21 31	0.43 129	0.22 8	0.63 66	0.78 171	0.71 148	0.45 23	0.64 151	0.27 27	0.43 26	0.31 71	0.12 4	0.09 2	0.17 90	0.13 54	0.12 9	0.10 3

test_1	0.34 40	0.16 10	0.43 115	0.39 90	0.21 31	0.43 129	0.23 19	0.63 66	0.78 171	0.68 131	0.45 23	0.64 151	0.27 27	0.43 26	0.31 71	0.12 4	0.09 2	0.17 90	0.13 54	0.12 9	0.10 3

DEmStereo	0.48 190	0.17 21	0.50 200	0.38 69	0.25 117	0.59 201	0.34 125	0.63 66	0.74 149	0.89 253	1.66 353	0.58 114	1.06 346	0.60 132	0.42 171	0.14 33	0.11 59	0.16 65	0.16 128	0.14 49	0.15 112

RALCasStereoNet	0.36 70	0.21 107	0.37 49	0.42 177	0.26 154	0.35 82	0.38 192	0.63 66	0.64 110	0.50 60	0.72 91	0.51 86	0.29 46	0.59 126	0.36 133	0.16 116	0.14 184	0.15 46	0.13 54	0.17 146	0.16 151

Anonymous	0.39 115	0.27 234	0.66 274	0.53 321	0.43 326	0.55 171	0.49 266	0.63 66	0.50 65	0.37 20	0.42 22	0.33 20	0.42 121	0.56 85	0.38 153	0.20 228	0.19 275	0.17 90	0.18 191	0.30 301	0.24 271

PFNet+	0.40 127	0.19 52	0.49 188	0.39 90	0.25 117	0.28 35	0.23 19	0.64 76	0.70 126	0.85 229	0.79 128	0.64 151	0.35 81	0.72 209	0.34 102	0.19 206	0.14 184	0.23 252	0.20 238	0.16 113	0.20 232

MyStereo8	0.40 127	0.20 75	0.54 222	0.41 139	0.29 221	0.53 162	0.29 63	0.65 77	0.49 64	0.71 148	0.98 217	0.58 114	0.43 128	0.50 57	0.51 224	0.15 81	0.12 102	0.16 65	0.14 77	0.19 198	0.19 212

DisPM	0.39 115	0.19 52	0.44 125	0.41 139	0.27 179	0.24 7	0.31 93	0.65 77	0.57 86	0.87 241	0.87 166	0.60 133	0.32 65	0.76 228	0.32 80	0.18 177	0.12 102	0.19 161	0.17 168	0.15 82	0.20 232

CIPLG	0.41 138	0.21 107	0.63 259	0.45 231	0.33 270	0.52 156	0.33 118	0.65 77	0.60 90	0.82 209	0.96 202	0.46 72	0.32 65	0.55 77	0.44 189	0.16 116	0.12 102	0.15 46	0.14 77	0.13 21	0.14 93

AAGNet	1.43 381	0.20 75	0.48 178	0.44 210	0.25 117	0.29 40	0.31 93	0.65 77	0.68 121	0.97 290	0.86 162	0.67 171	0.62 220	0.64 162	20.63 427	0.16 116	0.11 59	0.19 161	0.15 99	0.19 198	0.12 35

NRIStereo	0.36 70	0.20 75	0.45 136	0.41 139	0.23 73	0.34 77	0.26 42	0.65 77	0.55 81	0.64 105	0.63 71	0.56 101	0.37 94	0.65 169	0.37 145	0.15 81	0.11 59	0.18 124	0.15 99	0.17 146	0.14 93

PSM-AAD	0.48 190	0.20 75	0.37 49	0.43 195	0.23 73	0.56 186	0.50 270	0.65 77	0.70 126	1.07 326	1.12 268	0.58 114	0.92 326	0.61 139	0.32 80	0.15 81	0.11 59	0.25 277	0.26 314	0.18 164	0.43 360

DRaft	0.49 206	0.17 21	0.47 162	0.37 47	0.25 117	0.58 192	0.40 218	0.65 77	0.85 201	1.02 309	1.75 361	0.50 83	0.82 305	0.63 155	0.40 164	0.13 13	0.11 59	0.16 65	0.16 128	0.14 49	0.15 112

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 70	0.17 21	0.41 87	0.35 30	0.19 11	0.33 71	0.29 63	0.65 77	0.73 144	0.68 131	1.01 227	0.56 101	0.40 114	0.42 23	0.30 64	0.11 1	0.09 2	0.15 46	0.14 77	0.13 21	0.10 3

AFF-stereo	0.38 100	0.19 52	0.39 75	0.37 47	0.21 31	0.27 26	0.31 93	0.65 77	0.66 118	0.64 105	1.13 274	0.76 215	0.39 109	0.55 77	0.33 92	0.11 1	0.09 2	0.16 65	0.16 128	0.13 21	0.11 10

DCANet-4	0.36 70	0.20 75	0.48 178	0.34 12	0.19 11	0.29 40	0.30 76	0.66 86	0.92 241	0.69 136	0.78 119	0.40 45	0.47 146	0.45 33	0.34 102	0.14 33	0.10 9	0.14 19	0.11 18	0.11 1	0.13 61

IPLGR_C	0.40 127	0.21 107	0.64 264	0.45 231	0.33 270	0.52 156	0.34 125	0.66 86	0.62 93	0.82 209	0.92 187	0.45 66	0.32 65	0.52 66	0.46 205	0.17 149	0.12 102	0.15 46	0.14 77	0.13 21	0.14 93

ACRE	0.40 127	0.21 107	0.65 269	0.45 231	0.33 270	0.51 153	0.33 118	0.66 86	0.63 103	0.80 192	0.92 187	0.45 66	0.32 65	0.52 66	0.45 195	0.16 116	0.12 102	0.15 46	0.14 77	0.13 21	0.14 93

test_3	0.36 70	0.19 52	0.44 125	0.44 210	0.23 73	0.48 144	0.36 160	0.66 86	0.82 186	0.64 105	0.45 23	0.68 172	0.25 14	0.41 21	0.31 71	0.12 4	0.10 9	0.18 124	0.16 128	0.15 82	0.11 10

FTStereo	0.56 260	0.20 75	0.37 49	0.41 139	0.25 117	0.40 108	0.79 352	0.66 86	0.43 50	1.09 331	3.27 397	0.70 178	0.73 279	0.55 77	0.33 92	0.14 33	0.13 157	0.19 161	0.17 168	0.15 82	0.30 308

KYRaft	0.48 190	0.20 75	0.38 58	0.44 210	0.23 73	0.44 133	0.37 172	0.66 86	0.41 44	0.94 277	1.73 357	0.79 224	0.41 120	0.63 155	0.31 71	0.16 116	0.11 59	0.18 124	0.22 271	0.16 113	0.78 387

SST-Stereo	0.40 127	0.19 52	0.45 136	0.42 177	0.25 117	0.25 16	0.21 4	0.66 86	0.47 62	1.08 329	0.79 128	0.72 192	0.43 128	0.77 235	0.35 117	0.16 116	0.11 59	0.20 185	0.16 128	0.19 198	0.15 112

THIR-Stereo	0.50 219	0.18 37	0.45 136	0.38 69	0.23 73	0.75 261	0.67 325	0.66 86	0.87 215	1.02 309	1.40 327	0.72 192	0.76 286	0.62 145	0.42 171	0.15 81	0.11 59	0.17 90	0.18 191	0.14 49	0.15 112

RAFT	0.45 166	0.22 134	0.45 136	0.47 259	0.26 154	0.54 166	0.47 254	0.66 86	0.58 87	0.80 192	0.82 140	0.94 269	0.57 192	0.75 225	0.34 102	0.17 149	0.15 209	0.22 237	0.20 238	0.16 113	0.12 35

TestStereo	0.38 100	0.31 267	0.40 82	0.45 231	0.20 22	0.40 108	0.37 172	0.66 86	0.65 115	0.53 68	0.78 119	0.47 74	0.40 114	0.55 77	0.37 145	0.18 177	0.13 157	0.20 185	0.15 99	0.22 246	0.13 61

xx1	0.39 115	0.23 151	0.33 23	0.41 139	0.22 45	0.55 171	0.38 192	0.67 96	1.06 306	0.41 36	0.50 36	0.65 161	0.53 171	0.57 95	0.25 11	0.16 116	0.10 9	0.20 185	0.19 216	0.18 164	0.17 169

cc1	0.37 85	0.23 151	0.33 23	0.41 139	0.22 45	0.55 171	0.38 192	0.67 96	1.06 306	0.41 36	0.50 36	0.34 24	0.49 153	0.57 95	0.25 11	0.16 116	0.10 9	0.19 161	0.13 54	0.16 113	0.15 112

LL-Strereo2	0.35 52	0.24 187	0.48 178	0.41 139	0.26 154	0.35 82	0.24 29	0.67 96	0.44 54	0.54 70	0.51 41	0.66 166	0.25 14	0.66 175	0.30 64	0.14 33	0.12 102	0.23 252	0.20 238	0.18 164	0.13 61

CrosDoStereo	0.50 219	0.18 37	0.45 136	0.38 69	0.24 91	0.40 108	1.18 382	0.67 96	0.86 206	0.94 277	1.37 321	0.63 144	0.77 290	0.65 169	0.45 195	0.15 81	0.12 102	0.17 90	0.18 191	0.14 49	0.14 93

LCNet	0.41 138	0.20 75	0.32 20	0.44 210	0.24 91	0.47 142	0.29 63	0.67 96	0.53 73	0.72 159	1.03 239	0.66 166	0.60 210	0.58 112	0.34 102	0.14 33	0.10 9	0.19 161	0.19 216	0.21 229	0.36 333

DeepStereo_LL	0.50 219	0.18 37	0.45 136	0.38 69	0.24 91	0.40 108	1.18 382	0.67 96	0.86 206	0.94 277	1.37 321	0.63 144	0.77 290	0.65 169	0.45 195	0.15 81	0.12 102	0.17 90	0.18 191	0.14 49	0.14 93

RAFT_R40	0.40 127	0.19 52	0.44 125	0.43 195	0.25 117	0.23 5	0.26 42	0.67 96	0.67 120	0.98 294	0.78 119	0.72 192	0.43 128	0.76 228	0.35 117	0.16 116	0.11 59	0.20 185	0.16 128	0.18 164	0.14 93

Pruner-Stereo	0.38 100	0.20 75	0.45 136	0.40 114	0.25 117	0.22 4	0.24 29	0.67 96	0.55 81	0.89 253	0.76 107	0.68 172	0.29 46	0.62 145	0.35 117	0.18 177	0.12 102	0.20 185	0.17 168	0.17 146	0.18 184

rafts_anoy	0.37 85	0.21 107	0.36 38	0.41 139	0.26 154	0.30 47	0.33 118	0.67 96	0.90 231	0.58 77	0.66 80	0.45 66	0.33 73	0.47 47	0.39 159	0.16 116	0.11 59	0.21 225	0.23 282	0.17 146	0.14 93

DualNet	0.47 182	0.26 220	0.49 188	0.37 47	0.25 117	0.55 171	0.37 172	0.68 105	1.04 294	0.73 166	0.96 202	0.71 182	0.53 171	0.57 95	0.88 310	0.16 116	0.10 9	0.25 277	0.21 256	0.16 113	0.16 151

ffm	0.44 156	0.26 220	0.49 188	0.37 47	0.25 117	0.55 171	0.37 172	0.68 105	1.04 294	0.73 166	0.96 202	0.71 182	0.53 171	0.57 95	0.25 11	0.16 116	0.10 9	0.25 277	0.21 256	0.16 113	0.16 151

ff1	0.49 206	0.26 220	0.49 188	0.37 47	0.25 117	0.55 171	0.37 172	0.68 105	1.04 294	0.73 166	0.96 202	0.71 182	0.53 171	1.01 308	0.88 310	0.16 116	0.10 9	0.25 277	0.21 256	0.16 113	0.16 151

tt1	0.36 70	0.24 187	0.32 20	0.41 139	0.22 45	0.54 166	0.38 192	0.68 105	1.04 294	0.41 36	0.46 27	0.35 30	0.45 140	0.57 95	0.25 11	0.16 116	0.10 9	0.19 161	0.13 54	0.16 113	0.16 151

RCA-Stereo	0.35 52	0.17 21	0.34 30	0.38 69	0.22 45	0.31 57	0.34 125	0.68 105	1.24 340	0.45 49	0.65 76	0.47 74	0.43 128	0.38 13	0.27 37	0.13 13	0.10 9	0.14 19	0.11 18	0.11 1	0.11 10

ADStereo(finetuned)	0.37 85	0.16 10	0.49 188	0.34 12	0.19 11	0.30 47	0.30 76	0.68 105	0.91 236	0.70 142	0.77 111	0.43 60	0.69 260	0.45 33	0.33 92	0.14 33	0.10 9	0.14 19	0.11 18	0.13 21	0.12 35

Prome-Stereo	0.46 172	0.19 52	0.35 33	0.44 210	0.26 154	0.40 108	0.45 246	0.68 105	0.44 54	0.96 285	1.84 364	0.59 128	0.67 250	0.61 139	0.32 80	0.14 33	0.11 59	0.16 65	0.14 77	0.16 113	0.29 301

iRaftStereo_RVC	0.32 32	0.19 52	0.37 49	0.39 90	0.22 45	0.31 57	0.29 63	0.68 105	0.51 67	0.49 57	0.66 80	0.37 37	0.23 9	0.45 33	0.33 92	0.14 33	0.10 9	0.18 124	0.17 168	0.15 82	0.12 35

DCANet	0.36 70	0.16 10	0.41 87	0.34 12	0.19 11	0.30 47	0.30 76	0.68 105	0.91 236	0.70 142	0.77 111	0.43 60	0.57 192	0.45 33	0.34 102	0.14 33	0.10 9	0.14 19	0.11 18	0.13 21	0.12 35

11t1	0.36 70	0.21 107	0.42 106	0.35 30	0.22 45	0.62 215	0.29 63	0.69 114	0.43 50	0.60 83	0.53 49	0.53 92	0.48 150	0.56 85	0.40 164	0.18 177	0.14 184	0.16 65	0.13 54	0.17 146	0.17 169

EKT-Stereo	0.35 52	0.23 151	0.39 75	0.43 195	0.29 221	0.38 104	0.31 93	0.69 114	0.64 110	0.45 49	0.63 71	0.49 82	0.27 27	0.56 85	0.33 92	0.18 177	0.14 184	0.18 124	0.15 99	0.16 113	0.16 151

RAFT-Test	0.34 40	0.18 37	0.37 49	0.38 69	0.23 73	0.50 149	0.23 19	0.69 114	0.40 41	0.60 83	0.85 159	0.61 137	0.28 36	0.46 40	0.27 37	0.14 33	0.11 59	0.14 19	0.11 18	0.13 21	0.12 35

fff	0.37 85	0.16 10	0.41 87	0.34 12	0.19 11	0.29 40	0.30 76	0.69 114	1.06 306	0.69 136	0.78 119	0.42 54	0.63 226	0.46 40	0.34 102	0.14 33	0.10 9	0.14 19	0.11 18	0.11 1	0.13 61

HHNet	0.41 138	0.17 21	0.41 87	0.34 12	0.37 290	0.33 71	0.34 125	0.69 114	0.75 151	0.86 234	1.30 311	0.52 88	0.32 65	0.52 66	0.35 117	0.15 81	0.11 59	0.19 161	0.15 99	0.15 82	0.24 271

NF-Stereo	0.38 100	0.20 75	0.45 136	0.41 139	0.25 117	0.26 18	0.31 93	0.69 114	0.70 126	0.65 112	0.77 111	0.57 106	0.30 57	0.67 185	0.35 117	0.18 177	0.12 102	0.20 185	0.16 128	0.16 113	0.27 288

OCTAStereo	0.38 100	0.20 75	0.46 152	0.41 139	0.25 117	0.26 18	0.31 93	0.69 114	0.70 126	0.65 112	0.77 111	0.58 114	0.30 57	0.67 185	0.35 117	0.18 177	0.12 102	0.20 185	0.16 128	0.16 113	0.27 288

PSM-softLoss	0.38 100	0.20 75	0.48 178	0.41 139	0.26 154	0.30 47	0.35 142	0.69 114	0.46 59	0.62 89	0.82 140	0.59 128	0.33 73	0.70 199	0.39 159	0.19 206	0.12 102	0.20 185	0.18 191	0.16 113	0.22 258

KMStereo	0.38 100	0.20 75	0.48 178	0.41 139	0.26 154	0.30 47	0.35 142	0.69 114	0.46 59	0.62 89	0.82 140	0.59 128	0.33 73	0.70 199	0.39 159	0.19 206	0.12 102	0.20 185	0.18 191	0.16 113	0.22 258

GrayStereo	0.49 206	0.19 52	0.42 106	0.46 250	0.28 198	0.53 162	0.67 325	0.69 114	0.63 103	1.02 309	1.47 341	0.78 223	0.76 286	0.56 85	0.33 92	0.14 33	0.12 102	0.17 90	0.17 168	0.15 82	0.29 301

RE-Stereo	0.38 100	0.20 75	0.46 152	0.41 139	0.25 117	0.26 18	0.31 93	0.69 114	0.70 126	0.65 112	0.77 111	0.58 114	0.30 57	0.67 185	0.35 117	0.18 177	0.12 102	0.20 185	0.16 128	0.16 113	0.27 288

TVStereo	0.38 100	0.20 75	0.46 152	0.41 139	0.25 117	0.26 18	0.31 93	0.69 114	0.70 126	0.65 112	0.77 111	0.58 114	0.30 57	0.67 185	0.35 117	0.18 177	0.12 102	0.20 185	0.16 128	0.16 113	0.27 288

csc	0.37 85	0.16 10	0.41 87	0.34 12	0.19 11	0.29 40	0.30 76	0.69 114	1.06 306	0.69 136	0.78 119	0.42 54	0.63 226	0.46 40	0.34 102	0.14 33	0.10 9	0.14 19	0.11 18	0.11 1	0.13 61

cscssc	0.37 85	0.16 10	0.41 87	0.34 12	0.19 11	0.29 40	0.30 76	0.69 114	1.06 306	0.69 136	0.78 119	0.42 54	0.63 226	0.46 40	0.34 102	0.14 33	0.10 9	0.14 19	0.11 18	0.11 1	0.13 61

MIM_Stereo	0.38 100	0.17 21	0.53 219	0.37 47	0.24 91	0.27 26	0.24 29	0.70 128	0.54 77	0.72 159	1.00 224	0.63 144	0.29 46	0.64 162	0.38 153	0.13 13	0.14 184	0.17 90	0.16 128	0.14 49	0.11 10

UDGNet	0.48 190	0.77 372	0.50 200	0.48 264	0.31 248	0.41 122	0.34 125	0.70 128	0.92 241	0.65 112	0.60 65	0.58 114	0.43 128	0.63 155	0.41 167	0.32 335	0.15 209	0.66 383	0.19 216	0.36 331	0.21 245

dd	0.43 150	0.38 303	0.55 227	0.44 210	0.25 117	0.47 142	0.38 192	0.70 128	1.05 299	0.59 79	0.65 76	0.42 54	0.39 109	0.66 175	0.50 216	0.24 275	0.15 209	0.21 225	0.15 99	0.22 246	0.18 184

aanetorigin	0.83 330	0.56 352	1.87 390	0.49 279	0.38 298	0.56 186	0.66 323	0.70 128	1.00 278	2.42 395	2.02 371	1.31 333	1.18 358	0.93 295	1.13 353	0.20 228	0.18 261	0.20 185	0.19 216	0.27 287	0.30 308

Gwc-CoAtRS	0.34 40	0.17 21	0.44 125	0.39 90	0.23 73	0.34 77	0.22 8	0.70 128	0.75 151	0.60 83	0.59 64	0.58 114	0.29 46	0.45 33	0.26 28	0.14 33	0.11 59	0.14 19	0.12 32	0.12 9	0.12 35

OMP-Stereo	0.42 144	0.22 134	0.46 152	0.52 316	0.24 91	0.36 88	0.25 36	0.71 133	0.78 171	0.77 185	0.64 74	0.89 258	0.39 109	0.91 287	0.35 117	0.15 81	0.12 102	0.20 185	0.15 99	0.15 82	0.12 35

IIG-Stereo	0.43 150	0.21 107	0.44 125	0.50 293	0.25 117	0.44 133	0.21 4	0.71 133	0.76 157	0.83 221	0.95 198	0.83 236	0.43 128	0.90 280	0.35 117	0.15 81	0.12 102	0.19 161	0.14 77	0.15 82	0.11 10

GMM-Stereo	0.44 156	0.19 52	0.36 38	0.42 177	0.25 117	0.51 153	0.47 254	0.71 133	0.53 73	0.76 180	1.37 321	0.76 215	0.38 97	0.60 132	0.33 92	0.15 81	0.10 9	0.20 185	0.19 216	0.16 113	0.27 288

raftrobust	0.34 40	0.19 52	0.36 38	0.41 139	0.27 179	0.30 47	0.25 36	0.71 133	0.63 103	0.58 77	0.55 56	0.45 66	0.46 143	0.51 61	0.29 59	0.16 116	0.12 102	0.14 19	0.12 32	0.12 9	0.13 61

MyStereo07	0.32 32	0.22 134	0.34 30	0.42 177	0.28 198	0.40 108	0.50 270	0.72 137	0.37 33	0.37 20	0.34 17	0.32 12	0.31 61	0.59 126	0.27 37	0.14 33	0.13 157	0.18 124	0.17 168	0.17 146	0.16 151

StereoVision	0.42 144	0.28 248	0.45 136	0.49 279	0.28 198	0.38 104	0.38 192	0.72 137	0.62 93	0.44 47	1.14 276	0.54 96	0.39 109	0.56 85	0.34 102	0.21 242	0.24 314	0.25 277	0.24 295	0.26 277	0.16 151

Anonymous_2	0.82 324	0.44 322	0.63 259	0.40 114	0.43 326	0.80 274	0.52 287	0.72 137	0.77 164	0.71 148	0.60 65	0.87 249	0.76 286	0.75 225	0.58 244	0.52 377	0.54 390	0.54 377	4.82 426	0.56 374	0.40 350

test_5	0.43 150	0.24 187	0.43 115	0.52 316	0.28 198	0.28 35	0.42 237	0.72 137	0.82 186	0.62 89	0.91 183	0.72 192	0.55 185	0.79 242	0.35 117	0.14 33	0.11 59	0.18 124	0.18 191	0.18 164	0.16 151

Anonymous3	0.46 172	0.34 282	0.86 325	0.50 293	0.37 290	0.81 279	0.50 270	0.72 137	0.65 115	0.51 62	0.65 76	0.45 66	0.45 140	0.64 162	0.38 153	0.24 275	0.24 314	0.22 237	0.21 256	0.23 255	0.23 265

R-Stereo Train	0.39 115	0.18 37	0.42 106	0.42 177	0.26 154	0.40 108	0.32 109	0.72 137	0.34 11	0.89 253	1.28 307	0.57 106	0.35 81	0.42 23	0.32 80	0.15 81	0.12 102	0.14 19	0.12 32	0.14 49	0.13 61

RAFT-Stereo	0.39 115	0.18 37	0.42 106	0.42 177	0.26 154	0.40 108	0.32 109	0.72 137	0.34 11	0.89 253	1.28 307	0.57 106	0.35 81	0.42 23	0.32 80	0.15 81	0.12 102	0.14 19	0.12 32	0.14 49	0.13 61
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
GMStereo_Zeroshot	0.49 206	0.44 322	0.74 302	0.49 279	0.27 179	0.56 186	0.29 63	0.73 144	0.76 157	0.86 234	0.94 191	0.91 264	0.36 91	0.74 221	0.43 176	0.26 295	0.14 184	0.26 291	0.15 99	0.36 331	0.18 184

CFNet-RSSM	0.34 40	0.17 21	0.45 136	0.39 90	0.22 45	0.35 82	0.23 19	0.73 144	0.84 194	0.65 112	0.54 51	0.57 106	0.28 36	0.46 40	0.26 28	0.13 13	0.10 9	0.14 19	0.12 32	0.13 21	0.11 10

IGEV_Zeroshot_test	0.34 40	0.18 37	0.67 278	0.39 90	0.28 198	0.30 47	0.25 36	0.74 146	0.31 7	0.62 89	0.57 59	0.54 96	0.25 14	0.53 72	0.27 37	0.14 33	0.10 9	0.15 46	0.14 77	0.14 49	0.12 35

ASMatch	0.48 190	0.19 52	0.45 136	0.39 90	0.28 198	0.37 90	0.26 42	0.74 146	0.68 121	0.76 180	2.34 377	0.61 137	0.52 168	0.62 145	0.37 145	0.14 33	0.12 102	0.17 90	0.15 99	0.14 49	0.21 245

PFNet	0.42 144	0.18 37	0.58 240	0.43 195	0.24 91	0.43 129	0.32 109	0.74 146	0.78 171	1.00 302	0.74 104	0.68 172	0.39 109	0.72 209	0.37 145	0.16 116	0.10 9	0.20 185	0.15 99	0.16 113	0.13 61

IRAFT_RVC	0.42 144	0.20 75	0.48 178	0.44 210	0.24 91	0.27 26	0.54 294	0.74 146	0.77 164	0.76 180	0.80 130	0.73 202	0.51 166	0.70 199	0.36 133	0.17 149	0.10 9	0.21 225	0.16 128	0.16 113	0.14 93

cross-raft	0.34 40	0.20 75	0.37 49	0.44 210	0.23 73	0.32 67	0.35 142	0.74 146	0.40 41	0.60 83	0.77 111	0.57 106	0.27 27	0.43 26	0.28 47	0.12 4	0.10 9	0.15 46	0.13 54	0.15 82	0.11 10

111	0.40 127	0.17 21	0.41 87	0.34 12	0.19 11	0.52 156	0.28 56	0.74 146	1.16 327	0.50 60	0.91 183	0.63 144	0.48 150	0.61 139	0.35 117	0.14 33	0.10 9	0.14 19	0.12 32	0.13 21	0.13 61

anonymousa	0.49 206	0.20 75	0.42 106	0.38 69	0.23 73	0.91 299	0.35 142	0.75 152	0.62 93	0.85 229	1.54 346	1.06 299	0.66 247	0.51 61	0.43 176	0.16 116	0.13 157	0.19 161	0.21 256	0.16 113	0.14 93

RAFT+CT+SA	0.39 115	0.23 151	0.36 38	0.51 305	0.27 179	0.29 40	0.46 249	0.75 152	0.80 179	0.51 62	0.89 177	0.41 48	0.40 114	0.78 239	0.32 80	0.14 33	0.11 59	0.18 124	0.18 191	0.15 82	0.14 93

SA	0.44 156	0.25 206	0.46 152	0.46 250	0.24 91	0.43 129	0.36 160	0.75 152	0.96 259	0.59 79	1.03 239	0.48 78	0.52 168	0.94 302	0.32 80	0.16 116	0.12 102	0.21 225	0.19 216	0.15 82	0.13 61

IPLG	0.39 115	0.20 75	0.59 241	0.40 114	0.24 91	0.54 166	0.27 49	0.75 152	0.63 103	0.84 228	0.81 137	0.32 12	0.32 65	0.60 132	0.45 195	0.13 13	0.11 59	0.16 65	0.13 54	0.13 21	0.12 35

ARAFT	0.47 182	0.24 187	0.79 315	0.42 177	0.25 117	0.55 171	0.55 298	0.75 152	0.81 185	0.89 253	0.75 105	0.73 202	0.47 146	0.88 273	0.37 145	0.15 81	0.12 102	0.23 252	0.22 271	0.14 49	0.13 61

HH	0.35 52	0.20 75	0.47 162	0.40 114	0.25 117	0.33 71	0.31 93	0.76 157	0.38 37	0.43 44	0.57 59	0.79 224	0.44 136	0.71 204	0.25 11	0.15 81	0.11 59	0.15 46	0.14 77	0.14 49	0.12 35

HanStereo	0.35 52	0.20 75	0.47 162	0.40 114	0.25 117	0.33 71	0.31 93	0.76 157	0.38 37	0.43 44	0.57 59	0.79 224	0.44 136	0.71 204	0.25 11	0.15 81	0.11 59	0.15 46	0.14 77	0.14 49	0.12 35

IPLGR	0.39 115	0.21 107	0.63 259	0.39 90	0.22 45	0.49 148	0.29 63	0.76 157	0.74 149	0.78 188	0.77 111	0.44 65	0.42 121	0.47 47	0.38 153	0.13 13	0.12 102	0.16 65	0.14 77	0.15 82	0.13 61

TestStereo1	0.43 150	0.23 151	0.41 87	0.51 305	0.24 91	0.34 77	0.40 218	0.77 160	0.90 231	0.68 131	0.96 202	0.48 78	0.46 143	0.91 287	0.32 80	0.16 116	0.13 157	0.18 124	0.15 99	0.14 49	0.13 61

SA-5K	0.43 150	0.23 151	0.41 87	0.51 305	0.24 91	0.34 77	0.40 218	0.77 160	0.90 231	0.68 131	0.96 202	0.48 78	0.46 143	0.91 287	0.32 80	0.16 116	0.13 157	0.18 124	0.15 99	0.14 49	0.13 61

MIPNet	0.37 85	0.21 107	0.59 241	0.39 90	0.25 117	0.50 149	0.28 56	0.77 160	0.70 126	0.65 112	0.60 65	0.40 45	0.49 153	0.44 32	0.37 145	0.14 33	0.11 59	0.16 65	0.13 54	0.14 49	0.13 61

DIP-Stereo	0.39 115	0.21 107	0.50 200	0.41 139	0.28 198	0.62 215	0.27 49	0.77 160	0.40 41	0.64 105	0.86 162	0.52 88	0.33 73	0.66 175	0.42 171	0.15 81	0.13 157	0.17 90	0.14 77	0.15 82	0.15 112
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
DN-CSS_ROB	0.43 150	0.26 220	0.62 251	0.40 114	0.29 221	0.44 133	0.27 49	0.77 160	0.75 151	0.72 159	1.09 263	0.48 78	0.43 128	0.69 196	0.37 145	0.15 81	0.12 102	0.21 225	0.19 216	0.18 164	0.16 151

modified_for_full_sf	0.38 100	0.19 52	0.52 212	0.41 139	0.21 31	0.40 108	0.23 19	0.78 165	0.61 91	0.66 123	0.61 68	0.77 221	0.58 199	0.65 169	0.31 71	0.15 81	0.11 59	0.14 19	0.12 32	0.13 21	0.12 35

dad	0.58 271	0.50 336	0.64 264	0.43 195	0.30 231	0.59 201	0.36 160	0.78 165	1.25 344	1.01 307	1.17 288	1.15 320	0.53 171	0.68 193	0.50 216	0.35 351	0.23 307	0.37 347	0.21 256	0.29 292	0.20 232

raft+_RVC	0.38 100	0.19 52	0.35 33	0.37 47	0.25 117	0.45 138	0.37 172	0.78 165	0.89 229	0.51 62	0.78 119	0.50 83	0.29 46	0.53 72	0.40 164	0.15 81	0.12 102	0.17 90	0.15 99	0.14 49	0.12 35

whm_eth	0.48 190	0.30 262	0.74 302	0.46 250	0.38 298	0.37 90	0.37 172	0.79 168	0.78 171	0.82 209	1.74 359	0.37 37	0.38 97	0.60 132	0.38 153	0.18 177	0.16 236	0.20 185	0.20 238	0.19 198	0.22 258

CBFPSM	0.59 278	0.22 134	1.31 367	0.38 69	0.27 179	1.12 338	0.65 322	0.79 168	0.82 186	0.80 192	0.81 137	1.35 346	0.87 317	0.67 185	0.76 284	0.16 116	0.15 209	0.15 46	0.16 128	0.17 146	0.22 258

raft_robust	0.41 138	0.23 151	0.36 38	0.42 177	0.21 31	0.40 108	0.33 118	0.79 168	0.98 266	0.79 190	0.87 166	0.39 42	0.33 73	0.84 260	0.29 59	0.13 13	0.12 102	0.16 65	0.17 168	0.15 82	0.12 35

FENet	0.42 144	0.22 134	0.38 58	0.39 90	0.24 91	0.55 171	0.32 109	0.79 168	0.70 126	0.71 148	0.72 91	0.63 144	0.57 192	0.62 145	0.44 189	0.19 206	0.13 157	0.19 161	0.17 168	0.18 164	0.19 212

IER	0.46 172	0.23 151	0.50 200	0.38 69	0.28 198	0.69 246	0.35 142	0.80 172	0.66 118	0.83 221	0.94 191	0.75 209	0.77 290	0.60 132	0.42 171	0.17 149	0.14 184	0.17 90	0.17 168	0.17 146	0.15 112

s12784h	0.36 70	0.15 4	0.24 4	0.34 12	0.15 1	0.77 264	0.29 63	0.80 172	0.83 191	0.56 74	0.57 59	0.43 60	0.40 114	0.57 95	0.33 92	0.12 4	0.10 9	0.14 19	0.09 7	0.14 49	0.09 1

MLCV	0.47 182	0.24 187	0.61 248	0.37 47	0.17 4	0.61 208	0.33 118	0.80 172	0.87 215	0.94 277	1.13 274	0.72 192	0.43 128	0.89 278	0.51 224	0.13 13	0.10 9	0.13 11	0.11 18	0.14 49	0.12 35

Sa-1000	0.48 190	0.24 187	0.41 87	0.45 231	0.25 117	0.59 201	0.34 125	0.81 175	0.93 246	0.82 209	1.50 342	0.53 92	0.45 140	0.92 290	0.30 64	0.15 81	0.12 102	0.21 225	0.19 216	0.15 82	0.13 61

iResNet	0.49 206	0.29 256	0.79 315	0.42 177	0.21 31	0.61 208	0.40 218	0.82 176	0.99 271	0.87 241	1.12 268	0.69 176	0.53 171	0.78 239	0.51 224	0.15 81	0.11 59	0.14 19	0.12 32	0.17 146	0.15 112

DAS	0.51 226	0.25 206	0.60 246	0.48 264	0.31 248	0.58 192	0.41 230	0.83 177	0.97 262	0.89 253	1.12 268	0.70 178	0.75 283	0.82 248	0.43 176	0.17 149	0.13 157	0.18 124	0.15 99	0.20 211	0.18 184

SepStereo	0.51 226	0.25 206	0.60 246	0.48 264	0.31 248	0.58 192	0.41 230	0.83 177	0.97 262	0.89 253	1.12 268	0.70 178	0.75 283	0.93 295	0.43 176	0.17 149	0.13 157	0.18 124	0.15 99	0.20 211	0.18 184

HCRNet	0.44 156	0.34 282	0.41 87	0.53 321	0.26 154	0.53 162	0.29 63	0.83 177	0.63 103	0.71 148	0.81 137	0.77 221	0.50 163	0.66 175	0.36 133	0.24 275	0.16 236	0.24 266	0.20 238	0.21 229	0.18 184

iinet-f	0.67 291	0.26 220	2.15 395	0.39 90	0.31 248	1.19 348	0.56 303	0.84 180	0.84 194	0.80 192	1.17 288	1.05 298	0.84 311	0.71 204	1.21 357	0.20 228	0.18 261	0.17 90	0.15 99	0.20 211	0.20 232

ToySt	0.49 206	0.27 234	0.75 305	0.40 114	0.27 179	0.64 230	0.49 266	0.84 180	0.77 164	0.60 83	0.83 145	0.88 254	0.66 247	0.70 199	0.56 243	0.16 116	0.17 250	0.21 225	0.20 238	0.21 229	0.19 212

TRStereo	0.37 85	0.27 234	0.59 241	0.47 259	0.41 315	0.29 40	0.30 76	0.84 180	0.59 88	0.52 65	0.41 21	0.52 88	0.26 20	0.73 214	0.27 37	0.17 149	0.12 102	0.19 161	0.19 216	0.13 21	0.11 10

ACVNet-DCA	0.35 52	0.23 151	0.33 23	0.41 139	0.22 45	0.55 171	0.38 192	0.85 183	0.54 77	0.41 36	0.50 36	0.34 24	0.49 153	0.57 95	0.25 11	0.16 116	0.10 9	0.19 161	0.13 54	0.18 164	0.17 169

1test111	0.36 70	0.23 151	0.33 23	0.41 139	0.22 45	0.55 171	0.38 192	0.85 183	0.54 77	0.41 36	0.50 36	0.34 24	0.49 153	0.55 77	0.45 195	0.16 116	0.10 9	0.19 161	0.13 54	0.18 164	0.17 169

qqq	0.40 127	0.26 220	0.44 125	0.36 38	0.22 45	0.46 140	0.36 160	0.85 183	0.54 77	0.56 74	0.69 87	0.65 161	0.53 171	0.55 77	0.45 195	0.17 149	0.16 236	0.20 185	0.19 216	0.18 164	0.17 169

anonymousdsp2	0.35 52	0.20 75	0.43 115	0.37 47	0.24 91	0.48 144	0.31 93	0.86 186	0.65 115	0.55 72	0.50 36	0.50 83	0.34 79	0.56 85	0.31 71	0.14 33	0.10 9	0.14 19	0.10 11	0.16 113	0.14 93

fast-acv-ft	0.64 286	0.30 262	0.73 298	0.45 231	0.34 277	1.17 345	0.49 266	0.86 186	0.98 266	1.02 309	1.36 318	1.29 330	0.85 312	0.76 228	0.81 294	0.21 242	0.23 307	0.23 252	0.23 282	0.21 229	0.20 232

x	0.39 115	0.24 187	0.41 87	0.34 12	0.23 73	0.52 156	0.32 109	0.86 186	0.52 70	0.57 76	0.70 89	0.59 128	0.50 163	0.49 53	0.46 205	0.17 149	0.15 209	0.17 90	0.15 99	0.17 146	0.16 151

CFNet_pseudo	0.46 172	0.24 187	0.52 212	0.37 47	0.27 179	0.58 192	0.30 76	0.86 186	0.88 219	0.82 209	1.03 239	0.75 209	0.47 146	0.58 112	0.44 189	0.17 149	0.12 102	0.24 266	0.16 128	0.24 265	0.19 212

RALAANet	0.38 100	0.23 151	0.48 178	0.42 177	0.29 221	0.35 82	0.25 36	0.86 186	0.64 110	0.67 125	0.65 76	0.60 133	0.29 46	0.60 132	0.34 102	0.15 81	0.12 102	0.17 90	0.15 99	0.21 229	0.13 61

DMCA-RVC	0.51 226	0.30 262	0.59 241	0.50 293	0.32 261	0.54 166	0.38 192	0.86 186	0.68 121	0.94 277	0.86 162	0.91 264	0.68 256	0.70 199	0.59 248	0.23 265	0.18 261	0.31 326	0.23 282	0.26 277	0.19 212

ccs_rob	0.46 172	0.24 187	0.52 212	0.37 47	0.27 179	0.58 192	0.31 93	0.86 186	0.88 219	0.82 209	1.02 235	0.75 209	0.47 146	0.58 112	0.44 189	0.17 149	0.12 102	0.24 266	0.16 128	0.24 265	0.19 212

CAS++	0.32 32	0.24 187	0.36 38	0.37 47	0.26 154	0.28 35	0.23 19	0.87 193	0.50 65	0.47 54	0.45 23	0.26 2	0.21 5	0.49 53	0.24 7	0.23 265	0.19 275	0.22 237	0.17 168	0.21 229	0.16 151
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MMNet	0.55 249	0.25 206	0.61 248	0.43 195	0.34 277	1.07 329	0.39 212	0.87 193	0.91 236	0.91 265	0.93 190	0.86 244	0.76 286	0.81 246	0.76 284	0.15 81	0.14 184	0.18 124	0.19 216	0.20 211	0.16 151

ACVNet	0.46 172	0.23 151	0.36 38	0.39 90	0.28 198	0.58 192	0.40 218	0.87 193	0.80 179	0.64 105	0.96 202	0.79 224	0.60 210	0.63 155	0.67 265	0.17 149	0.15 209	0.16 65	0.15 99	0.18 164	0.15 112

CFNet-ft	0.48 190	0.23 151	0.36 38	0.40 114	0.26 154	0.64 230	0.37 172	0.87 193	0.85 201	0.64 105	1.00 224	1.01 285	0.64 236	0.61 139	0.53 234	0.23 265	0.15 209	0.24 266	0.21 256	0.23 255	0.18 184

CFNet_RVC	0.48 190	0.23 151	0.36 38	0.40 114	0.26 154	0.64 230	0.37 172	0.87 193	0.85 201	0.64 105	1.00 224	1.01 285	0.64 236	0.61 139	0.53 234	0.23 265	0.15 209	0.24 266	0.21 256	0.23 255	0.18 184

Any-RAFT	0.35 52	0.16 10	0.30 13	0.34 12	0.21 31	0.52 156	0.22 8	0.88 198	0.73 144	0.53 68	0.73 95	0.64 151	0.28 36	0.46 40	0.24 7	0.15 81	0.10 9	0.13 11	0.10 11	0.13 21	0.12 35

cf-r	0.47 182	0.23 151	0.41 87	0.39 90	0.23 73	0.59 201	0.37 172	0.88 198	0.85 201	0.72 159	1.05 247	0.94 269	0.62 220	0.56 85	0.54 237	0.21 242	0.14 184	0.17 90	0.19 216	0.15 82	0.15 112

DispNO	0.47 182	0.23 151	0.71 294	0.39 90	0.31 248	0.60 206	0.38 192	0.89 200	0.77 164	0.75 174	0.84 150	0.72 192	0.54 182	0.73 214	0.46 205	0.19 206	0.14 184	0.20 185	0.18 191	0.16 113	0.17 169

gwcnet-sp	0.48 190	0.23 151	0.70 291	0.40 114	0.26 154	0.81 279	0.41 230	0.89 200	0.84 194	0.91 265	0.76 107	0.66 166	0.61 215	0.66 175	0.50 216	0.18 177	0.17 250	0.18 124	0.18 191	0.18 164	0.18 184

scenet	0.48 190	0.23 151	0.70 291	0.40 114	0.26 154	0.81 279	0.41 230	0.89 200	0.84 194	0.91 265	0.76 107	0.66 166	0.61 215	0.66 175	0.50 216	0.18 177	0.17 250	0.18 124	0.18 191	0.18 164	0.18 184

ssnet	0.48 190	0.23 151	0.70 291	0.40 114	0.26 154	0.81 279	0.41 230	0.89 200	0.84 194	0.91 265	0.76 107	0.66 166	0.61 215	0.66 175	0.50 216	0.18 177	0.17 250	0.18 124	0.18 191	0.18 164	0.18 184

GANet-ADL	0.42 144	0.25 206	0.45 136	0.43 195	0.29 221	0.54 166	0.35 142	0.89 200	0.86 206	0.63 96	0.72 91	0.68 172	0.42 121	0.52 66	0.41 167	0.21 242	0.14 184	0.15 46	0.13 54	0.18 164	0.19 212

SDNR	0.86 332	0.37 294	1.47 380	0.40 114	0.38 298	3.38 409	0.33 118	0.90 205	0.98 266	0.99 297	2.09 374	0.59 128	0.71 274	1.29 349	0.70 272	0.51 376	0.56 391	0.36 343	0.26 314	0.43 350	0.46 366

AACVNet	0.50 219	0.23 151	0.49 188	0.46 250	0.29 221	0.52 156	0.38 192	0.90 205	0.55 81	0.81 200	1.03 239	1.00 282	0.70 270	0.83 255	0.54 237	0.21 242	0.18 261	0.24 266	0.18 191	0.23 255	0.20 232

PSMNet-ADL	0.48 190	0.27 234	0.40 82	0.48 264	0.30 231	0.68 244	0.37 172	0.90 205	0.80 179	0.61 88	0.80 130	0.92 266	0.62 220	0.72 209	0.63 257	0.23 265	0.18 261	0.18 124	0.20 238	0.22 246	0.20 232

EDNetEfficient	1.46 382	0.80 374	6.12 412	0.47 259	0.39 303	0.69 246	0.83 355	0.90 205	2.77 399	3.50 412	1.96 369	1.66 370	2.03 396	1.26 344	4.18 405	0.21 242	0.18 261	0.21 225	0.20 238	0.41 346	0.39 347

acv_ft	0.51 226	0.23 151	0.56 233	0.44 210	0.28 198	0.86 296	0.39 212	0.91 209	0.80 179	0.97 290	0.96 202	0.79 224	0.59 206	0.63 155	0.87 307	0.17 149	0.15 209	0.16 65	0.15 99	0.17 146	0.15 112

GwcNet-ADL	0.44 156	0.22 134	0.48 178	0.45 231	0.30 231	0.40 108	0.37 172	0.92 210	0.97 262	0.71 148	0.78 119	0.61 137	0.42 121	0.62 145	0.50 216	0.19 206	0.14 184	0.15 46	0.14 77	0.18 164	0.18 184

hitnet-ft	0.55 249	0.27 234	0.39 75	0.41 139	0.28 198	0.78 268	0.40 218	0.92 210	0.90 231	0.82 209	1.01 227	1.13 317	0.70 270	0.78 239	0.67 265	0.28 308	0.20 284	0.28 310	0.22 271	0.29 292	0.26 281

MyStereo05	0.44 156	0.21 107	0.45 136	0.41 139	0.28 198	0.41 122	0.50 270	0.93 212	1.09 317	0.76 180	0.61 68	0.51 86	0.57 192	0.73 214	0.42 171	0.14 33	0.13 157	0.18 124	0.17 168	0.17 146	0.15 112

GwcNet-RSSM	0.49 206	0.24 187	0.42 106	0.40 114	0.23 73	0.55 171	0.38 192	0.93 212	0.93 246	0.71 148	1.16 286	0.86 244	0.60 210	0.62 145	0.66 262	0.21 242	0.14 184	0.19 161	0.20 238	0.16 113	0.15 112

DMCA	0.45 166	0.26 220	0.50 200	0.38 69	0.28 198	0.51 153	0.34 125	0.93 212	0.68 121	0.75 174	0.83 145	0.79 224	0.53 171	0.51 61	0.54 237	0.21 242	0.16 236	0.21 225	0.16 128	0.19 198	0.21 245

HITNet	0.41 138	0.26 220	0.45 136	0.33 11	0.17 4	0.63 224	0.30 76	0.93 212	0.64 110	0.71 148	0.82 140	0.64 151	0.52 168	0.59 126	0.43 176	0.14 33	0.10 9	0.15 46	0.13 54	0.19 198	0.12 35
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
mmm	0.44 156	0.27 234	0.46 152	0.38 69	0.24 91	0.61 208	0.35 142	0.94 216	0.53 73	0.72 159	1.05 247	0.63 144	0.50 163	0.57 95	0.45 195	0.18 177	0.15 209	0.23 252	0.20 238	0.20 211	0.18 184

LL-Strereo	0.57 265	0.27 234	0.68 281	0.48 264	0.34 277	0.39 107	0.48 260	0.94 216	0.97 262	0.83 221	0.78 119	1.10 310	1.18 358	1.33 353	0.49 215	0.17 149	0.14 184	0.22 237	0.19 216	0.16 113	0.17 169

BUS	0.45 166	0.25 206	0.43 115	0.45 231	0.28 198	0.70 248	0.34 125	0.94 216	0.76 157	0.75 174	0.80 130	0.65 161	0.49 153	0.64 162	0.51 224	0.20 228	0.14 184	0.22 237	0.19 216	0.18 164	0.18 184

BSDual-CNN	0.46 172	0.25 206	0.43 115	0.45 231	0.28 198	0.77 264	0.40 218	0.94 216	0.76 157	0.75 174	0.80 130	0.76 215	0.54 182	0.64 162	0.43 176	0.20 228	0.14 184	0.22 237	0.19 216	0.18 164	0.18 184

hknet	0.49 206	0.25 206	0.51 207	0.45 231	0.29 221	0.77 264	0.40 218	0.94 216	0.83 191	0.75 174	0.80 130	0.97 275	0.61 215	0.73 214	0.45 195	0.18 177	0.14 184	0.22 237	0.19 216	0.18 164	0.18 184

TransformOpticalFlow	0.44 156	0.20 75	0.47 162	0.41 139	0.23 73	0.37 90	0.47 254	0.94 216	0.76 157	0.65 112	1.14 276	0.73 202	0.56 191	0.76 228	0.32 80	0.15 81	0.10 9	0.17 90	0.15 99	0.14 49	0.13 61

MyStereo06	0.38 100	0.21 107	0.61 248	0.41 139	0.28 198	0.41 122	0.50 270	0.95 222	0.35 18	0.62 89	0.54 51	0.76 215	0.27 27	0.50 57	0.29 59	0.14 33	0.13 157	0.18 124	0.17 168	0.17 146	0.15 112

PCWNet_CMD	0.48 190	0.24 187	0.52 212	0.39 90	0.27 179	0.63 224	0.30 76	0.95 222	0.96 259	0.86 234	1.07 256	0.79 224	0.44 136	0.57 95	0.43 176	0.17 149	0.12 102	0.21 225	0.16 128	0.24 265	0.19 212

GES	0.44 156	0.23 151	0.57 236	0.40 114	0.30 231	0.59 201	0.36 160	0.96 224	0.68 121	0.74 172	0.83 145	0.47 74	0.48 150	0.67 185	0.43 176	0.22 260	0.16 236	0.17 90	0.16 128	0.18 164	0.23 265

STTStereo	0.55 249	0.37 294	0.76 310	0.44 210	0.31 248	0.60 206	0.44 244	0.96 224	0.86 206	0.99 297	0.90 180	0.96 273	0.58 199	0.71 204	0.61 252	0.25 285	0.23 307	0.26 291	0.32 343	0.24 265	0.23 265

MSMDNet	0.48 190	0.24 187	0.52 212	0.39 90	0.27 179	0.63 224	0.30 76	0.96 224	0.96 259	0.86 234	1.07 256	0.79 224	0.44 136	0.57 95	0.43 176	0.17 149	0.12 102	0.20 185	0.16 128	0.23 255	0.19 212

Anonymous Stereo	0.75 311	0.54 350	1.78 388	0.57 338	0.56 362	0.62 215	1.25 390	0.96 224	0.99 271	0.96 285	0.95 198	0.83 236	0.58 199	1.27 347	1.21 357	0.31 323	0.30 342	0.31 326	0.33 346	0.33 316	0.36 333

CASS	0.45 166	0.27 234	0.42 106	0.48 264	0.22 45	0.61 208	0.34 125	0.97 228	0.62 93	0.71 148	0.85 159	0.61 137	0.55 185	0.57 95	0.41 167	0.29 314	0.16 236	0.22 237	0.18 191	0.22 246	0.28 295
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
RASNet	0.53 238	0.22 134	0.52 212	0.38 69	0.22 45	0.68 244	0.38 192	0.97 228	0.88 219	0.73 166	1.04 243	1.03 292	0.92 326	0.90 280	0.86 303	0.16 116	0.14 184	0.14 19	0.17 168	0.15 82	0.13 61

DANet	0.71 302	0.45 326	0.91 329	0.59 343	0.40 308	0.81 279	0.40 218	0.97 228	0.84 194	1.20 345	1.22 296	1.33 340	0.88 320	1.16 332	1.24 359	0.27 302	0.23 307	0.31 326	0.25 304	0.35 327	0.32 318
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CFNet_ucs	0.50 219	0.24 187	0.55 227	0.38 69	0.31 248	0.58 192	0.33 118	0.98 231	0.93 246	0.88 249	1.19 294	0.80 232	0.49 153	0.63 155	0.43 176	0.21 242	0.15 209	0.26 291	0.18 191	0.26 277	0.22 258

UNet	0.54 248	0.26 220	0.66 274	0.44 210	0.40 308	0.99 316	0.41 230	0.98 231	0.75 151	0.83 221	0.89 177	1.04 294	0.72 278	0.73 214	0.62 254	0.19 206	0.14 184	0.20 185	0.17 168	0.20 211	0.17 169

psmg	0.49 206	0.25 206	0.43 115	0.41 139	0.28 198	0.85 293	0.43 238	0.99 233	0.76 157	0.91 265	0.94 191	0.76 215	0.54 182	0.64 162	0.43 176	0.20 228	0.15 209	0.20 185	0.20 238	0.18 164	0.18 184

UPFNet	0.53 238	0.24 187	0.51 207	0.45 231	0.38 298	0.84 292	0.49 266	0.99 233	0.75 151	0.87 241	0.88 173	0.86 244	0.64 236	0.80 243	0.71 276	0.20 228	0.20 284	0.20 185	0.20 238	0.19 198	0.15 112

DLCB_ROB	0.58 271	0.28 248	0.47 162	0.49 279	0.32 261	0.77 264	0.50 270	0.99 233	0.92 241	1.04 318	1.14 276	1.21 322	0.69 260	0.88 273	0.69 269	0.20 228	0.20 284	0.22 237	0.22 271	0.21 229	0.18 184

MyStereo04	0.44 156	0.22 134	0.44 125	0.42 177	0.28 198	0.40 108	0.50 270	1.00 236	1.08 315	0.62 89	0.58 63	0.55 99	0.57 192	0.71 204	0.44 189	0.14 33	0.13 157	0.18 124	0.17 168	0.17 146	0.16 151

ICVP	0.46 172	0.25 206	0.38 58	0.48 264	0.28 198	0.58 192	0.43 238	1.00 236	0.70 126	0.67 125	0.95 198	0.75 209	0.55 185	0.53 72	0.54 237	0.23 265	0.17 250	0.19 161	0.17 168	0.19 198	0.20 232
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
RAFT + AFF	0.53 238	0.29 256	0.75 305	0.51 305	0.32 261	0.63 224	0.60 311	1.00 236	0.91 236	0.78 188	0.87 166	0.83 236	0.58 199	0.80 243	0.47 210	0.17 149	0.20 284	0.23 252	0.22 271	0.18 164	0.18 184

delet	0.55 249	0.24 187	0.55 227	0.44 210	0.33 270	1.07 329	0.50 270	1.00 236	0.86 206	0.85 229	0.96 202	0.90 262	0.63 226	0.83 255	0.74 282	0.18 177	0.18 261	0.20 185	0.21 256	0.16 113	0.15 112

AANet_RVC	0.57 265	0.32 269	0.54 222	0.45 231	0.27 179	0.57 190	0.48 260	1.00 236	1.28 348	0.86 234	1.33 315	0.87 249	0.58 199	1.07 321	0.75 283	0.18 177	0.12 102	0.15 46	0.13 54	0.18 164	0.18 184

StereoDRNet-Refined	0.58 271	0.32 269	0.54 222	0.46 250	0.30 231	0.96 310	0.40 218	1.00 236	0.94 253	1.12 335	1.08 259	0.96 273	0.67 250	0.90 280	0.89 321	0.17 149	0.13 157	0.22 237	0.21 256	0.20 211	0.19 212
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
CBMV_ROB	0.59 278	0.37 294	0.38 58	0.39 90	0.28 198	0.74 258	0.28 56	1.00 236	0.98 266	0.94 277	1.25 303	0.81 234	0.78 295	0.87 270	0.50 216	0.36 354	0.37 368	0.43 358	0.40 362	0.33 316	0.30 308

FADNet-RVC-Resample	0.56 260	0.33 277	1.16 350	0.49 279	0.34 277	0.71 253	0.43 238	1.01 243	0.93 246	0.82 209	0.87 166	0.74 207	0.67 250	0.73 214	0.45 195	0.18 177	0.18 261	0.26 291	0.27 319	0.26 277	0.27 288

BEATNet_4x	0.46 172	0.32 269	0.56 233	0.37 47	0.19 11	0.63 224	0.35 142	1.01 243	0.72 137	0.77 185	0.83 145	0.70 178	0.59 206	0.68 193	0.53 234	0.16 116	0.12 102	0.16 65	0.14 77	0.24 265	0.16 151

G-Net	0.95 345	0.46 328	1.04 339	0.64 355	0.48 345	2.12 389	0.64 321	1.01 243	0.87 215	1.75 376	2.82 393	1.30 332	1.64 384	1.06 318	0.96 332	0.36 354	0.29 339	0.35 340	0.25 304	0.45 355	0.42 355

ac_64	0.52 235	0.22 134	0.50 200	0.45 231	0.28 198	0.80 274	0.45 246	1.02 246	0.61 91	0.91 265	0.83 145	1.07 304	0.68 256	0.74 221	0.70 272	0.21 242	0.18 261	0.20 185	0.19 216	0.18 164	0.15 112

HGLStereo	0.56 260	0.28 248	0.57 236	0.50 293	0.37 290	0.80 274	0.45 246	1.02 246	0.78 171	0.86 234	1.14 276	0.89 258	0.82 305	0.76 228	0.73 279	0.21 242	0.20 284	0.19 161	0.18 191	0.19 198	0.21 245

SuperB	1.04 354	0.37 294	4.81 410	0.43 195	0.31 248	0.99 316	0.46 249	1.02 246	2.09 387	1.09 331	1.09 263	0.75 209	0.81 301	1.06 318	1.76 375	0.19 206	0.15 209	0.17 90	0.15 99	2.82 418	0.26 281

PS-NSSS	0.58 271	0.44 322	0.62 251	0.42 177	0.33 270	0.66 238	0.58 307	1.02 246	0.86 206	0.77 185	1.28 307	0.72 192	0.64 236	0.82 248	0.59 248	0.31 323	0.26 328	0.40 355	0.27 319	0.33 316	0.26 281

TDLM	0.57 265	0.33 277	0.49 188	0.51 305	0.30 231	0.66 238	0.73 345	1.03 250	1.01 282	0.82 209	1.10 265	0.84 240	0.70 270	0.86 269	0.58 244	0.28 308	0.17 250	0.25 277	0.22 271	0.26 277	0.19 212

PASM	0.90 340	0.64 364	1.69 384	0.69 372	0.69 377	0.78 268	0.84 358	1.03 250	1.26 347	1.19 342	1.15 281	1.31 333	0.98 339	1.24 342	1.03 341	0.52 377	0.56 391	0.59 382	0.66 389	0.56 374	0.54 380

NOSS_ROB	0.57 265	0.39 307	0.39 75	0.44 210	0.30 231	0.73 257	0.54 294	1.03 250	1.08 315	0.67 125	0.87 166	0.76 215	0.57 192	0.77 235	0.47 210	0.38 358	0.38 370	0.44 361	0.42 368	0.37 333	0.34 326

psm_up	0.55 249	0.26 220	0.47 162	0.49 279	0.32 261	0.65 235	0.56 303	1.04 253	0.82 186	0.82 209	0.88 173	1.01 285	0.94 332	0.74 221	0.61 252	0.21 242	0.25 322	0.26 291	0.23 282	0.21 229	0.20 232

psmorigin	0.82 324	0.51 339	2.09 393	0.49 279	0.41 315	0.85 293	0.50 270	1.04 253	0.88 219	1.45 360	1.43 333	1.50 360	1.06 346	1.22 340	0.97 333	0.31 323	0.32 355	0.27 303	0.27 319	0.33 316	0.42 355

DSFCA	0.55 249	0.25 206	0.62 251	0.40 114	0.36 285	0.74 258	0.52 287	1.04 253	0.82 186	1.06 323	0.84 150	0.89 258	0.63 226	0.99 305	0.58 244	0.25 285	0.21 291	0.21 225	0.21 256	0.21 229	0.19 212

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 291	0.81 375	0.73 298	0.53 321	0.37 290	1.40 361	0.53 290	1.04 253	0.79 178	0.88 249	0.94 191	0.95 271	0.53 171	0.93 295	0.58 244	0.39 360	0.30 342	0.57 379	0.31 337	0.53 370	0.30 308

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 238	0.32 269	0.64 264	0.44 210	0.30 231	0.66 238	0.44 244	1.04 253	0.88 219	0.91 265	0.91 183	0.99 279	0.60 210	0.68 193	0.60 251	0.21 242	0.17 250	0.22 237	0.22 271	0.21 229	0.21 245
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
ADLNet2	0.55 249	0.25 206	0.65 269	0.47 259	0.30 231	0.83 289	0.50 270	1.05 258	0.95 258	0.80 192	0.98 217	0.99 279	0.69 260	0.77 235	0.73 279	0.20 228	0.16 236	0.17 90	0.18 191	0.21 229	0.21 245

CVANet_RVC	0.57 265	0.33 277	0.44 125	0.47 259	0.32 261	0.67 242	0.61 316	1.05 258	0.93 246	0.85 229	1.04 243	1.01 285	0.73 279	0.83 255	0.52 231	0.29 314	0.19 275	0.27 303	0.25 304	0.31 306	0.21 245

NVstereo2D	0.60 281	0.30 262	0.75 305	0.48 264	0.43 326	0.89 298	0.48 260	1.05 258	1.15 326	0.66 123	0.86 162	0.88 254	0.70 270	0.99 305	0.65 260	0.32 335	0.15 209	0.28 310	0.20 238	0.40 340	0.36 333

FADNet_RVC	0.55 249	0.37 294	1.17 355	0.44 210	0.31 248	0.56 186	0.34 125	1.06 261	0.88 219	0.67 125	0.90 180	0.61 137	0.65 242	0.93 295	0.70 272	0.21 242	0.18 261	0.26 291	0.23 282	0.31 306	0.28 295

SQANet	0.82 324	0.74 370	0.67 278	1.13 391	0.98 389	1.11 335	0.47 254	1.07 262	0.83 191	0.91 265	1.05 247	1.03 292	0.74 281	1.01 308	0.64 259	0.61 384	0.24 314	1.03 391	0.35 350	1.18 395	0.58 382

STrans-v2	0.46 172	0.20 75	0.48 178	0.40 114	0.24 91	0.55 171	0.50 270	1.07 262	0.73 144	0.65 112	1.05 247	0.72 192	0.69 260	0.72 209	0.33 92	0.14 33	0.10 9	0.17 90	0.14 77	0.13 21	0.12 35

GANet-RSSM	0.47 182	0.21 107	0.37 49	0.38 69	0.25 117	0.58 192	0.36 160	1.07 262	0.78 171	0.68 131	1.01 227	0.86 244	0.67 250	0.62 145	0.44 189	0.21 242	0.15 209	0.18 124	0.18 191	0.18 164	0.17 169

ADCRef	0.80 320	0.43 318	1.32 369	0.50 293	0.45 337	1.07 329	0.51 284	1.07 262	0.98 266	1.17 340	1.42 330	0.87 249	0.91 323	0.85 267	3.19 396	0.18 177	0.16 236	0.23 252	0.23 282	0.22 246	0.21 245

GASNet	0.67 291	0.72 368	0.96 333	0.70 373	0.48 345	0.62 215	0.47 254	1.08 266	1.03 290	0.94 277	0.82 140	0.93 268	0.83 309	1.33 353	0.80 291	0.31 323	0.22 297	0.29 318	0.28 324	0.44 351	0.24 271

ADLNet	0.55 249	0.27 234	0.51 207	0.44 210	0.35 283	0.78 268	0.46 249	1.08 266	0.86 206	0.99 297	0.98 217	0.92 266	0.63 226	0.69 196	0.81 294	0.22 260	0.16 236	0.22 237	0.22 271	0.21 229	0.21 245

FINET	0.67 291	0.42 316	1.00 337	0.46 250	0.43 326	0.83 289	0.89 363	1.08 266	1.50 367	0.87 241	1.14 276	0.71 182	0.68 256	0.92 290	0.70 272	0.36 354	0.30 342	0.26 291	0.24 295	0.35 327	0.33 322

GANet	0.70 298	0.37 294	0.55 227	0.51 305	0.34 277	0.94 304	0.96 369	1.08 266	0.94 253	1.04 318	1.98 370	1.13 317	0.88 320	1.12 329	0.66 262	0.25 285	0.26 328	0.27 303	0.22 271	0.31 306	0.22 258

SGM-Forest	0.62 284	0.32 269	0.39 75	0.43 195	0.30 231	1.02 320	0.55 298	1.09 270	1.05 299	1.06 323	1.18 290	1.10 310	0.67 250	0.88 273	0.62 254	0.31 323	0.33 361	0.33 336	0.30 330	0.30 301	0.28 295
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 285	0.28 248	0.99 336	0.40 114	0.30 231	1.03 323	0.56 303	1.10 271	0.99 271	0.97 290	1.22 296	1.06 299	0.69 260	1.07 321	0.95 330	0.19 206	0.11 59	0.16 65	0.13 54	0.22 246	0.21 245

CRFU-Net	0.57 265	0.27 234	0.57 236	0.46 250	0.30 231	1.20 349	0.52 287	1.10 271	0.56 85	1.00 302	0.98 217	1.06 299	0.79 297	0.81 246	0.71 276	0.21 242	0.19 275	0.18 124	0.16 128	0.18 164	0.19 212

NINENet	0.50 219	0.29 256	0.51 207	0.45 231	0.32 261	0.70 248	0.34 125	1.10 271	0.88 219	0.80 192	0.94 191	0.65 161	0.49 153	0.73 214	0.51 224	0.22 260	0.20 284	0.25 277	0.18 191	0.22 246	0.21 245

PSMNet-RSSM	0.48 190	0.22 134	0.38 58	0.42 177	0.25 117	0.50 149	0.37 172	1.10 271	0.77 164	0.70 142	1.06 253	0.84 240	0.64 236	0.62 145	0.47 210	0.23 265	0.15 209	0.23 252	0.25 304	0.20 211	0.19 212

PA-Net	0.67 291	0.43 318	0.83 318	0.50 293	0.53 355	0.94 304	0.68 330	1.10 271	1.14 325	0.80 192	0.88 173	0.87 249	0.77 290	1.02 313	0.88 310	0.24 275	0.41 377	0.29 318	0.44 369	0.26 277	0.34 326
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
HBP-ISP	0.59 278	0.45 326	0.43 115	0.45 231	0.33 270	0.70 248	0.28 56	1.11 276	1.00 278	0.83 221	1.18 290	0.65 161	0.68 256	0.88 273	0.52 231	0.35 351	0.38 370	0.47 366	0.41 367	0.38 337	0.31 314

DDUNet	1.06 357	2.56 421	0.68 281	1.21 393	1.26 397	1.03 323	0.69 334	1.11 276	0.94 253	0.96 285	1.22 296	1.27 327	0.82 305	0.93 295	0.72 278	0.84 392	0.38 370	1.99 401	0.60 387	1.10 394	0.85 391

NCCL2	0.72 306	0.41 314	0.65 269	0.64 355	0.44 333	0.98 315	1.20 384	1.11 276	1.00 278	0.98 294	0.96 202	1.49 359	0.87 317	0.90 280	0.79 289	0.31 323	0.26 328	0.39 352	0.39 359	0.32 311	0.32 318

WCMA_ROB	1.14 363	0.36 291	0.76 310	0.49 279	0.44 333	1.23 352	0.67 325	1.11 276	1.23 338	2.84 403	3.95 409	3.28 400	1.83 390	1.25 343	0.99 337	0.44 366	0.34 363	0.34 338	0.37 352	0.41 346	0.40 350

FADNet-RVC	0.60 281	0.53 348	1.14 349	0.46 250	0.39 303	0.61 208	0.39 212	1.12 280	0.87 215	0.70 142	0.84 150	1.04 294	0.55 185	0.94 302	0.69 269	0.26 295	0.25 322	0.28 310	0.28 324	0.31 306	0.31 314

ssnet_v2	0.58 271	0.28 248	0.56 233	0.43 195	0.29 221	0.95 307	0.59 309	1.13 281	0.99 271	0.93 274	0.80 130	0.99 279	0.64 236	0.82 248	0.94 327	0.25 285	0.22 297	0.23 252	0.24 295	0.20 211	0.19 212

UDG	0.88 335	0.82 378	0.67 278	1.00 387	0.96 386	1.02 320	0.57 306	1.13 281	0.99 271	0.90 260	0.97 216	1.31 333	0.99 340	0.85 267	0.84 298	0.54 381	0.32 355	1.77 398	0.40 362	0.94 388	0.66 384

SACVNet	0.58 271	0.34 282	0.55 227	0.55 330	0.36 285	0.63 224	0.48 260	1.13 281	0.77 164	1.02 309	1.06 253	1.02 290	0.74 281	0.90 280	0.51 224	0.27 302	0.21 291	0.25 277	0.24 295	0.29 292	0.36 333

ADCPNet	1.03 353	0.48 329	2.70 398	0.54 327	0.42 321	1.40 361	0.75 347	1.13 281	1.07 312	1.22 347	1.42 330	1.68 371	1.09 349	1.36 360	3.45 400	0.30 320	0.28 334	0.29 318	0.32 343	0.37 333	0.35 331

CFNet	0.51 226	0.29 256	0.46 152	0.41 139	0.27 179	0.70 248	0.32 109	1.13 281	1.00 278	0.72 159	1.07 256	0.85 242	0.60 210	0.76 228	0.52 231	0.19 206	0.14 184	0.23 252	0.23 282	0.21 229	0.16 151

CBMV	0.64 286	0.35 286	0.41 87	0.42 177	0.25 117	1.01 318	0.77 349	1.13 281	1.09 317	1.17 340	1.22 296	1.04 294	0.75 283	0.88 273	0.63 257	0.28 308	0.30 342	0.34 338	0.30 330	0.26 277	0.26 281
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
RP	0.76 312	0.36 291	0.63 259	0.66 363	0.58 368	0.80 274	0.55 298	1.14 287	1.22 337	0.97 290	1.65 351	1.43 353	1.32 368	1.01 308	0.84 298	0.33 341	0.30 342	0.36 343	0.30 330	0.34 323	0.34 326

GANetREF_RVC	0.80 320	0.75 371	0.86 325	0.66 363	0.42 321	1.15 342	0.98 370	1.14 287	1.19 332	1.01 307	1.02 235	1.10 310	0.90 322	1.15 331	0.76 284	0.48 371	0.39 374	0.57 379	0.38 355	0.63 382	0.46 366
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
ETE_ROB	0.70 298	0.49 332	0.73 298	0.56 333	0.36 285	0.79 271	0.87 362	1.14 287	0.93 246	1.19 342	1.18 290	1.39 349	0.82 305	0.99 305	0.80 291	0.26 295	0.21 291	0.31 326	0.26 314	0.33 316	0.34 326

Wz-Net-MNSev	0.76 312	0.40 311	1.34 370	0.50 293	0.40 308	1.44 366	0.83 355	1.15 290	1.16 327	1.25 351	1.20 295	1.13 317	0.81 301	1.16 332	1.00 340	0.22 260	0.19 275	0.24 266	0.23 282	0.28 289	0.26 281

EAI-Stereo	0.34 40	0.19 52	0.44 125	0.39 90	0.21 31	0.31 57	0.30 76	1.15 290	0.30 5	0.49 57	0.75 105	0.36 35	0.28 36	0.62 145	0.27 37	0.14 33	0.11 59	0.14 19	0.13 54	0.13 21	0.12 35

UCFNet_RVC	0.49 206	0.26 220	0.35 33	0.39 90	0.26 154	0.64 230	0.36 160	1.15 290	0.84 194	0.67 125	0.88 173	0.88 254	0.59 206	0.58 112	0.45 195	0.24 275	0.17 250	0.27 303	0.27 319	0.25 273	0.23 265

mmx	0.53 238	0.26 220	0.49 188	0.37 47	0.25 117	0.55 171	0.37 172	1.16 293	1.03 290	0.73 166	0.96 202	0.71 182	0.53 171	1.01 308	0.88 310	0.20 228	0.15 209	0.25 277	0.21 256	0.22 246	0.20 232

xxx	0.53 238	0.26 220	0.49 188	0.37 47	0.25 117	0.55 171	0.37 172	1.16 293	1.03 290	0.73 166	0.96 202	0.71 182	0.53 171	1.01 308	0.88 310	0.20 228	0.15 209	0.25 277	0.21 256	0.22 246	0.20 232

coex-ft	6.43 420	1.51 403	87.33 444	0.49 279	0.38 298	1.34 358	1.21 386	1.16 293	8.09 416	12.12 424	2.79 390	2.77 393	3.31 411	1.16 332	3.15 395	0.24 275	0.23 307	0.27 303	0.24 295	0.45 355	0.37 339

XPNet_ROB	0.70 298	0.35 286	0.68 281	0.52 316	0.40 308	0.79 271	0.85 361	1.16 293	0.94 253	1.33 356	1.15 281	1.38 348	0.83 309	1.03 315	0.90 323	0.32 335	0.25 322	0.26 291	0.24 295	0.31 306	0.28 295

pmcnn	1.23 371	0.29 256	0.96 333	0.40 114	0.23 73	0.95 307	0.69 334	1.16 293	1.28 348	1.67 374	2.33 376	11.15 425	0.86 314	0.93 295	0.88 310	0.15 81	0.12 102	0.12 2	0.10 11	0.15 82	0.15 112

CC-Net-ROB	0.82 324	0.96 386	0.85 320	0.58 340	0.45 337	1.27 355	0.70 339	1.17 298	1.02 285	0.83 221	1.23 300	0.90 262	0.77 290	1.06 318	0.69 269	0.46 368	0.34 363	1.71 397	0.38 355	0.59 380	0.36 333

AdaStereo	0.50 219	0.32 269	0.47 162	0.48 264	0.25 117	0.67 242	0.32 109	1.17 298	0.88 219	0.75 174	0.99 222	0.75 209	0.49 153	0.67 185	0.46 205	0.27 302	0.12 102	0.28 310	0.18 191	0.23 255	0.18 184
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.
iResNetv2_ROB	0.52 235	0.27 234	0.69 287	0.38 69	0.25 117	0.62 215	0.35 142	1.17 298	1.01 282	0.99 297	1.06 253	0.88 254	0.67 250	0.66 175	0.39 159	0.19 206	0.13 157	0.15 46	0.11 18	0.18 164	0.16 151

ttt	0.51 226	0.25 206	0.43 115	0.38 69	0.24 91	0.65 235	0.38 192	1.18 301	1.05 299	0.72 159	1.08 259	0.63 144	0.49 153	0.84 260	0.59 248	0.24 275	0.21 291	0.22 237	0.20 238	0.24 265	0.24 271

AnyNet_C32	1.16 367	0.62 363	2.40 397	0.57 338	0.55 359	1.41 363	1.34 396	1.18 301	1.24 340	1.49 361	1.42 330	1.39 349	1.20 362	1.55 366	4.82 407	0.29 314	0.28 334	0.29 318	0.34 348	0.38 337	0.42 355

LMCR-Stereo	0.53 238	0.30 262	0.53 219	0.58 340	0.30 231	0.83 289	0.36 160	1.19 303	0.76 157	0.88 249	1.04 243	0.56 101	0.62 220	0.82 248	0.67 265	0.19 206	0.15 209	0.19 161	0.14 77	0.23 255	0.17 169

FADNet	0.61 283	0.51 339	1.10 344	0.45 231	0.44 333	0.65 235	0.41 230	1.19 303	1.05 299	0.70 142	0.84 150	0.98 278	0.66 247	0.82 248	0.50 216	0.29 314	0.30 342	0.27 303	0.30 330	0.46 358	0.35 331

DeepPruner_ROB	0.53 238	0.34 282	0.59 241	0.41 139	0.30 231	0.50 149	0.43 238	1.19 303	0.70 126	0.85 229	1.05 247	0.86 244	0.55 185	0.84 260	0.51 224	0.29 314	0.23 307	0.22 237	0.22 271	0.26 277	0.25 277

CSAN	0.83 330	0.49 332	0.77 314	0.60 348	0.41 315	1.14 340	1.06 376	1.19 303	1.46 365	1.32 354	1.43 333	1.37 347	1.19 360	1.27 347	0.86 303	0.39 360	0.31 352	0.36 343	0.37 352	0.35 327	0.34 326

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 352	0.57 354	1.51 382	0.67 366	0.50 348	2.57 394	1.66 406	1.20 307	1.43 361	1.38 358	1.57 348	1.33 340	0.92 326	1.64 375	0.88 310	0.37 357	0.39 374	0.46 365	0.60 387	0.41 346	0.40 350

RYNet	0.72 306	0.35 286	0.64 264	0.53 321	0.67 374	1.31 357	0.67 325	1.20 307	1.18 330	1.05 320	0.87 166	1.27 327	0.93 331	0.93 295	1.27 363	0.22 260	0.16 236	0.26 291	0.23 282	0.40 340	0.39 347

SMFormer	0.51 226	0.23 151	0.62 251	0.34 12	0.20 22	0.62 215	0.34 125	1.21 309	1.02 285	0.81 200	1.01 227	0.71 182	0.65 242	0.84 260	0.55 241	0.19 206	0.15 209	0.18 124	0.16 128	0.18 164	0.18 184

tta	0.51 226	0.23 151	0.62 251	0.34 12	0.20 22	0.62 215	0.34 125	1.21 309	1.02 285	0.81 200	1.01 227	0.71 182	0.65 242	0.84 260	0.55 241	0.19 206	0.15 209	0.18 124	0.16 128	0.15 82	0.14 93

qqq1	0.49 206	0.23 151	0.62 251	0.34 12	0.20 22	0.62 215	0.34 125	1.21 309	1.02 285	0.81 200	1.01 227	0.71 182	0.65 242	0.84 260	0.34 102	0.19 206	0.15 209	0.14 19	0.12 32	0.15 82	0.14 93

fff1	0.49 206	0.23 151	0.62 251	0.34 12	0.20 22	0.62 215	0.34 125	1.21 309	1.02 285	0.81 200	1.01 227	0.71 182	0.65 242	0.84 260	0.34 102	0.19 206	0.15 209	0.14 19	0.12 32	0.15 82	0.14 93

Wz-Net-LNSev	0.71 302	0.51 339	1.36 375	0.50 293	0.41 315	1.15 342	0.69 334	1.21 309	1.07 312	1.02 309	1.12 268	1.08 306	0.87 317	0.89 278	0.89 321	0.24 275	0.22 297	0.21 225	0.19 216	0.26 277	0.26 281

GwcNet	0.69 296	0.36 291	1.10 344	0.51 305	0.42 321	1.08 333	0.50 270	1.21 309	1.16 327	1.00 302	1.37 321	1.06 299	0.79 297	0.92 290	0.94 327	0.25 285	0.24 314	0.24 266	0.22 271	0.23 255	0.26 281

LALA_ROB	0.74 309	0.43 318	0.69 287	0.54 327	0.40 308	1.01 318	0.95 368	1.21 309	1.07 312	1.22 347	1.12 268	1.56 366	0.79 297	1.04 317	0.86 303	0.33 341	0.22 297	0.35 340	0.30 330	0.35 327	0.31 314

PSMNet_ROB	0.64 286	0.37 294	0.65 269	0.56 333	0.42 321	0.97 311	0.83 355	1.21 309	0.92 241	0.79 190	1.02 235	1.08 306	0.63 226	0.82 248	0.91 325	0.29 314	0.20 284	0.31 326	0.31 337	0.26 277	0.23 265

GEStereo_RVC	0.55 249	0.29 256	0.63 259	0.49 279	0.31 248	0.70 248	0.54 294	1.22 317	0.92 241	0.82 209	0.85 159	0.85 242	0.63 226	0.90 280	0.65 260	0.24 275	0.16 236	0.19 161	0.16 128	0.21 229	0.22 258

DeepPrunerF	0.89 337	0.52 345	3.43 403	0.68 370	0.81 379	0.72 256	0.72 344	1.22 317	1.99 386	0.93 274	1.01 227	0.87 249	0.86 314	1.08 323	0.95 330	0.34 347	0.28 334	0.43 358	0.39 359	0.30 301	0.32 318

HSM	0.51 226	0.24 187	0.41 87	0.39 90	0.24 91	0.75 261	0.40 218	1.22 317	0.75 151	0.81 200	0.91 183	1.21 322	0.69 260	0.87 270	0.46 205	0.17 149	0.13 157	0.17 90	0.14 77	0.17 146	0.17 169

NaN_ROB	0.69 296	0.44 322	0.69 287	0.51 305	0.33 270	0.97 311	1.06 376	1.22 317	1.19 332	1.24 350	0.96 202	1.08 306	0.78 295	1.20 337	0.67 265	0.24 275	0.30 342	0.23 252	0.24 295	0.23 255	0.25 277

1111x	0.55 249	0.22 134	0.46 152	0.38 69	0.20 22	0.66 238	0.43 238	1.23 321	0.99 271	0.71 148	0.99 222	0.95 271	0.69 260	0.90 280	1.08 347	0.18 177	0.17 250	0.18 124	0.19 216	0.20 211	0.18 184

CSP-Net	0.56 260	0.27 234	0.49 188	0.41 139	0.28 198	1.22 350	0.50 270	1.23 321	0.72 137	0.95 284	0.95 198	0.89 258	0.62 220	0.83 255	0.62 254	0.26 295	0.17 250	0.17 90	0.17 168	0.18 164	0.17 169

test_xeample	1.01 349	0.21 107	0.42 106	0.35 30	0.21 31	0.71 253	0.39 212	1.23 321	0.86 206	0.81 200	1.04 243	0.69 176	0.61 215	0.69 196	10.93 419	0.19 206	0.15 209	0.18 124	0.17 168	0.18 164	0.17 169

ADCMid	1.14 363	0.52 345	2.23 396	0.53 321	0.43 326	1.07 329	0.75 347	1.23 321	1.05 299	2.15 389	1.44 335	1.50 360	1.43 374	1.56 368	5.01 409	0.26 295	0.24 314	0.29 318	0.31 337	0.37 333	0.33 322

HSM-Net_RVC	0.53 238	0.22 134	0.35 33	0.37 47	0.21 31	0.85 293	0.37 172	1.23 321	0.93 246	0.90 260	1.15 281	1.26 326	0.63 226	0.72 209	0.48 213	0.17 149	0.13 157	0.16 65	0.15 99	0.17 146	0.15 112
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DISCO	0.70 298	0.26 220	0.68 281	0.44 210	0.31 248	1.14 340	0.51 284	1.23 321	1.23 338	0.81 200	1.05 247	1.50 360	0.85 312	1.82 383	1.03 341	0.19 206	0.15 209	0.18 124	0.16 128	0.24 265	0.23 265

MSMD_ROB	1.21 370	0.49 332	0.62 251	0.59 343	0.50 348	1.62 377	0.67 325	1.23 321	1.24 340	2.45 396	3.77 403	3.09 397	2.98 409	1.32 352	0.81 294	0.45 367	0.41 377	0.49 372	0.51 382	0.47 360	0.44 361

EDNetEfficientorigin	9.93 422	1.15 393	175.16 445	0.48 264	0.36 285	1.04 327	0.68 330	1.24 328	2.69 398	3.17 409	2.50 382	2.30 384	2.07 397	1.76 380	2.21 386	0.20 228	0.18 261	0.24 266	0.19 216	0.51 365	0.50 376

S-Stereo	0.74 309	0.35 286	0.96 333	0.56 333	0.45 337	0.82 287	0.60 311	1.24 328	1.60 376	0.96 285	1.41 329	1.12 314	0.94 332	0.80 243	1.04 344	0.26 295	0.31 352	0.28 310	0.25 304	0.32 311	0.47 370

LSM	4.74 417	0.77 372	10.16 417	0.70 373	56.56 441	1.02 320	1.00 374	1.24 328	1.62 377	2.04 385	2.34 377	1.33 340	1.17 357	1.38 362	1.09 348	0.33 341	0.49 388	0.39 352	0.46 370	0.51 365	10.09 427

ADCP+	1.06 357	0.35 286	1.51 382	0.49 279	0.51 351	1.45 367	0.55 298	1.25 331	1.03 290	1.16 339	1.15 281	1.10 310	1.07 348	1.56 368	6.75 415	0.19 206	0.16 236	0.23 252	0.21 256	0.28 289	0.21 245

DGSMNet	0.76 312	0.55 351	1.29 366	0.58 340	0.62 371	0.94 304	0.70 339	1.26 332	1.11 319	0.83 221	1.24 301	1.00 282	0.71 274	1.03 315	0.81 294	0.34 347	0.29 339	0.41 356	0.40 362	0.57 376	0.55 381

XQC	0.89 337	0.65 365	1.31 367	0.67 366	0.52 354	1.22 350	0.68 330	1.26 332	1.52 368	1.14 338	1.11 266	1.28 329	1.04 345	1.40 363	1.77 376	0.38 358	0.24 314	0.37 347	0.31 337	0.53 370	0.47 370

CoDeX	0.47 182	0.20 75	0.49 188	0.42 177	0.25 117	0.75 261	0.36 160	1.27 334	0.80 179	0.82 209	0.96 202	0.62 143	0.57 192	0.60 132	0.36 133	0.17 149	0.12 102	0.17 90	0.15 99	0.16 113	0.14 93

pcwnet_v2	0.58 271	0.28 248	0.84 319	0.45 231	0.35 283	0.61 208	0.35 142	1.27 334	1.21 335	0.99 297	1.27 305	0.72 192	0.58 199	0.67 185	0.48 213	0.27 302	0.21 291	0.24 266	0.23 282	0.29 292	0.29 301

edge stereo	0.76 312	0.38 303	0.74 302	0.52 316	0.43 326	0.80 274	0.53 290	1.28 336	1.06 306	1.28 352	1.38 326	1.81 373	1.11 351	1.08 323	0.85 302	0.33 341	0.32 355	0.41 356	0.28 324	0.32 311	0.36 333

anonymity	0.97 346	0.89 381	1.05 340	0.92 383	1.03 392	0.97 311	0.81 354	1.29 337	0.91 236	1.07 326	0.98 217	1.00 282	0.95 335	1.02 313	0.92 326	0.96 395	0.95 413	0.90 388	0.91 401	0.92 387	0.94 394

RGC	0.79 319	0.59 356	0.71 294	0.65 360	0.65 373	0.92 303	0.58 307	1.29 337	1.05 299	1.07 326	1.45 338	1.47 357	1.03 344	1.21 339	0.88 310	0.32 335	0.30 342	0.48 369	0.40 362	0.37 333	0.37 339

ADCL	1.04 354	0.38 303	1.35 371	0.50 293	0.39 303	1.61 376	0.89 363	1.29 337	1.39 358	1.29 353	1.50 342	1.24 325	1.24 363	1.37 361	4.87 408	0.21 242	0.19 275	0.25 277	0.25 304	0.29 292	0.27 288

Consistency-Raft	1.01 349	0.81 375	1.24 362	0.84 380	0.97 387	0.81 279	0.84 358	1.30 340	1.59 373	1.05 320	1.68 356	1.12 314	0.91 323	0.92 290	1.11 349	0.65 385	0.74 398	0.79 386	0.90 398	1.06 393	0.79 389

STTRV1_RVC	0.82 324	0.59 356	1.16 350	0.67 366	0.81 379	1.11 335	0.63 318	1.30 340	1.11 319	0.98 294	1.33 315	1.08 306	0.95 335	1.26 344	0.87 307	0.55 382	0.25 322	0.43 358	0.39 359	0.58 379	0.40 350

222	1.18 368	0.22 134	0.44 125	0.37 47	0.22 45	0.79 271	0.37 172	1.31 342	0.89 229	0.92 273	1.08 259	0.72 192	0.71 274	0.66 175	13.89 422	0.20 228	0.15 209	0.17 90	0.16 128	0.18 164	0.19 212

WZ-Net	1.19 369	0.59 356	4.07 407	0.62 353	0.51 351	1.34 358	1.31 395	1.32 343	1.74 380	1.53 364	1.65 351	1.74 372	1.28 367	2.25 396	2.01 382	0.27 302	0.21 291	0.23 252	0.25 304	0.40 340	0.39 347

xxxx	1.01 349	0.22 134	0.43 115	0.36 38	0.21 31	0.82 287	0.36 160	1.32 343	0.88 219	0.71 148	0.94 191	0.97 275	0.63 226	0.64 162	10.58 418	0.20 228	0.16 236	0.18 124	0.17 168	0.19 198	0.19 212

SFCPSM	0.47 182	0.21 107	0.55 227	0.40 114	0.27 179	0.87 297	0.37 172	1.33 345	0.77 164	0.80 192	0.84 150	0.54 96	0.49 153	0.57 95	0.37 145	0.18 177	0.13 157	0.18 124	0.20 238	0.16 113	0.15 112

PWCDC_ROB	0.89 337	0.49 332	0.80 317	0.74 377	0.40 308	1.03 323	0.39 212	1.33 345	2.35 394	1.02 309	3.77 403	0.81 234	0.92 326	1.20 337	0.90 323	0.34 347	0.22 297	0.24 266	0.20 238	0.34 323	0.29 301

Wz-Net-SNSev	0.91 341	0.73 369	2.13 394	0.56 333	0.45 337	0.95 307	1.13 381	1.34 347	1.24 340	1.02 309	1.30 311	1.46 354	0.86 314	1.81 382	1.50 369	0.25 285	0.23 307	0.25 277	0.26 314	0.32 311	0.29 301

RTSC	0.87 333	0.48 329	1.23 361	0.52 316	0.37 290	1.13 339	0.50 270	1.34 347	1.79 381	1.51 362	1.24 301	1.12 314	0.81 301	1.62 372	2.16 385	0.25 285	0.19 275	0.23 252	0.24 295	0.30 301	0.31 314

SGM+DAISY	1.35 377	0.94 385	1.25 363	0.96 384	1.00 391	1.52 371	1.02 375	1.34 347	1.21 335	2.64 398	2.65 388	2.44 387	1.56 379	1.64 375	1.26 361	0.97 396	0.95 413	0.90 388	0.90 398	0.94 388	0.96 397

Ntro	1.09 361	0.97 389	0.91 329	1.44 398	1.19 396	1.69 381	0.80 353	1.35 350	1.25 344	1.00 302	1.29 310	1.31 333	0.97 338	1.26 344	0.84 298	0.84 392	0.43 382	1.36 394	0.50 380	1.56 397	0.78 387

FCDSN-DC	1.39 380	0.56 352	0.65 269	0.74 377	0.59 369	1.38 360	0.63 318	1.35 350	1.39 358	3.26 410	4.50 414	4.61 406	2.63 404	1.58 370	1.03 341	0.46 368	0.42 379	0.48 369	0.47 373	0.50 364	0.50 376
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
stereogan	0.80 320	0.31 267	0.71 294	0.59 343	0.50 348	1.72 382	0.48 260	1.35 350	1.37 355	1.00 302	1.46 340	1.56 366	0.95 335	1.29 349	0.84 298	0.28 308	0.29 339	0.29 318	0.25 304	0.38 337	0.38 345

FAT-Stereo	0.73 308	0.33 277	0.75 305	0.49 279	0.37 290	0.71 253	0.59 309	1.36 353	1.30 350	1.03 317	1.40 327	1.59 369	1.15 354	0.87 270	0.86 303	0.28 308	0.28 334	0.28 310	0.23 282	0.28 289	0.38 345

PWC_ROB	0.87 333	0.52 345	1.28 364	0.50 293	0.32 261	0.91 299	0.37 172	1.36 353	1.46 365	1.61 368	2.59 386	1.16 321	1.01 343	1.34 355	1.40 368	0.25 285	0.18 261	0.28 310	0.20 238	0.29 292	0.28 295

DispFullNet	1.60 387	2.63 422	2.75 399	2.56 415	1.79 407	1.24 353	0.47 254	1.37 355	1.45 364	1.87 379	1.50 342	1.55 365	2.46 400	2.04 391	1.04 344	0.59 383	0.18 261	2.32 410	0.68 391	2.29 411	1.14 403

ccnet	0.82 324	0.57 354	0.75 305	0.54 327	0.59 369	1.09 334	0.66 323	1.38 356	0.94 253	1.12 335	1.44 335	1.29 330	0.92 326	0.95 304	1.24 359	0.49 373	0.42 379	0.50 374	0.47 373	0.51 365	0.46 366

RTS	1.98 395	0.96 386	11.36 419	0.65 360	0.57 366	2.77 399	1.40 399	1.39 357	2.26 389	1.89 380	2.56 383	1.32 338	1.25 364	5.20 415	4.05 403	0.31 323	0.22 297	0.29 318	0.29 328	0.40 340	0.37 339

RTSA	1.98 395	0.96 386	11.36 419	0.65 360	0.57 366	2.77 399	1.40 399	1.39 357	2.26 389	1.89 380	2.56 383	1.32 338	1.25 364	5.20 415	4.05 403	0.31 323	0.22 297	0.29 318	0.29 328	0.40 340	0.37 339

MFMNet_re	1.14 363	0.97 389	1.19 357	0.99 385	0.95 385	1.25 354	1.22 387	1.39 357	1.55 371	1.69 375	1.67 355	1.21 322	1.53 376	1.12 329	0.99 337	0.87 394	0.75 402	0.79 386	0.75 393	0.90 386	0.94 394

otaku	1.04 354	0.93 383	0.88 327	1.33 397	1.05 394	1.66 378	0.70 339	1.40 360	1.18 330	1.08 329	1.32 314	1.33 340	0.91 323	1.23 341	0.76 284	0.72 388	0.46 387	1.24 393	0.50 380	1.40 396	0.75 385

APVNet	0.71 302	0.37 294	0.89 328	0.56 333	0.45 337	1.18 347	0.68 330	1.41 361	0.85 201	0.81 200	1.15 281	1.04 294	0.81 301	1.10 326	1.17 354	0.26 295	0.28 334	0.32 331	0.31 337	0.29 292	0.30 308

NVStereoNet_ROB	1.24 372	0.90 382	1.13 348	0.86 381	0.88 381	1.11 335	0.99 372	1.42 362	1.53 369	1.59 367	2.48 381	2.24 383	1.53 376	1.96 389	1.30 364	0.76 390	0.70 395	0.78 385	1.00 403	0.71 384	0.88 392
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SANet	1.07 359	0.41 314	1.06 341	0.48 264	0.30 231	1.41 363	0.94 367	1.42 362	3.36 405	1.58 365	2.43 380	2.33 386	1.70 385	1.34 355	1.07 346	0.28 308	0.24 314	0.26 291	0.23 282	0.34 323	0.30 308

AnyNet_C01	1.56 385	1.05 391	7.45 415	0.64 355	0.54 357	1.99 387	1.38 398	1.43 364	1.36 353	1.63 371	1.92 367	1.84 374	1.33 369	2.40 398	4.03 402	0.33 341	0.32 355	0.32 331	0.34 348	0.44 351	0.45 365

iRaft-Stereo_20w	0.39 115	0.19 52	0.57 236	0.37 47	0.27 179	0.31 57	0.24 29	1.44 365	0.29 4	0.69 136	0.53 49	0.60 133	0.42 121	0.83 255	0.27 37	0.14 33	0.11 59	0.14 19	0.13 54	0.15 82	0.13 61

SAMSARA	1.07 359	0.65 365	1.19 357	1.06 390	0.90 382	1.76 383	1.76 410	1.46 366	1.44 363	1.51 362	1.16 286	2.00 380	1.14 353	1.48 364	1.31 365	0.39 360	0.44 384	0.35 340	0.38 355	0.49 362	0.49 375

StereoDRNet	0.64 286	0.33 277	0.68 281	0.51 305	0.43 326	1.03 323	0.53 290	1.47 367	0.99 271	1.10 333	0.87 166	1.07 304	0.71 274	0.82 248	0.88 310	0.23 265	0.19 275	0.25 277	0.23 282	0.27 287	0.19 212

Wz-Net-TNSev	1.14 363	1.06 392	4.32 409	0.49 279	0.42 321	1.51 370	1.11 380	1.48 368	1.40 360	1.22 347	1.26 304	1.58 368	1.43 374	1.76 380	1.70 372	0.32 335	0.31 352	0.26 291	0.30 330	0.41 346	0.41 354

Syn2CoEx	0.71 302	0.51 339	0.95 331	0.64 355	0.45 337	0.91 299	0.53 290	1.48 368	1.13 323	0.93 274	1.35 317	1.02 290	0.99 340	0.92 290	0.80 291	0.30 320	0.27 332	0.28 310	0.24 295	0.23 255	0.24 271

DRN-Test	0.66 290	0.32 269	0.66 274	0.50 293	0.39 303	1.15 342	0.61 316	1.49 370	1.01 282	1.12 335	1.08 259	1.06 299	0.69 260	0.77 235	0.94 327	0.23 265	0.17 250	0.26 291	0.25 304	0.25 273	0.21 245

AASNet	0.53 238	0.25 206	0.52 212	0.49 279	0.32 261	0.74 258	0.40 218	1.50 371	0.86 206	0.86 234	0.92 187	0.64 151	0.59 206	0.59 126	0.79 289	0.23 265	0.19 275	0.20 185	0.16 128	0.21 229	0.19 212

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 375	0.87 380	1.76 387	0.86 381	0.56 362	4.29 413	1.79 411	1.50 371	1.98 385	1.61 368	1.85 365	1.84 374	1.41 372	1.89 385	1.36 366	0.48 371	0.40 376	0.56 378	0.57 385	0.69 383	0.48 372

FBW_ROB	0.88 335	0.50 336	0.85 320	0.55 330	0.40 308	1.17 345	0.78 351	1.50 371	1.37 355	1.33 356	1.27 305	1.48 358	1.00 342	2.57 402	0.98 336	0.25 285	0.32 355	0.45 362	0.30 330	0.34 323	0.28 295

iResNet_ROB	0.52 235	0.21 107	0.53 219	0.37 47	0.21 31	0.61 208	0.29 63	1.51 374	1.32 352	0.90 260	1.02 235	0.80 232	0.62 220	0.76 228	0.43 176	0.16 116	0.12 102	0.13 11	0.09 7	0.15 82	0.18 184

SGM_RVC	0.97 346	0.28 248	0.41 87	0.39 90	0.22 45	1.55 372	0.73 345	1.51 374	1.25 344	2.25 392	1.92 367	2.58 390	1.56 379	2.02 390	1.19 356	0.27 302	0.27 332	0.27 303	0.25 304	0.25 273	0.25 277
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SPS-STEREO	1.25 373	0.93 383	1.06 341	1.04 389	1.03 392	1.41 363	0.91 366	1.51 374	1.19 332	2.09 387	1.83 363	1.94 378	1.39 371	1.62 372	1.39 367	0.97 396	0.94 412	0.90 388	0.89 397	0.96 390	0.96 397
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ACVNet-4b	1.35 377	1.31 397	1.10 344	1.90 405	1.59 400	1.92 385	0.77 349	1.52 377	1.62 377	1.05 320	1.60 350	2.11 381	0.94 332	1.64 375	0.77 288	1.30 403	0.35 365	2.03 405	0.67 390	1.88 405	0.84 390

NCC-stereo	0.78 316	0.40 311	0.76 310	0.61 350	0.67 374	0.81 279	0.69 334	1.54 378	1.11 319	0.90 260	1.36 318	1.33 340	1.16 355	1.19 335	0.88 310	0.31 323	0.30 342	0.37 347	0.48 375	0.33 316	0.33 322

Abc-Net	0.78 316	0.40 311	0.76 310	0.61 350	0.67 374	0.81 279	0.69 334	1.54 378	1.11 319	0.90 260	1.36 318	1.33 340	1.16 355	1.19 335	0.88 310	0.31 323	0.30 342	0.37 347	0.48 375	0.33 316	0.33 322
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ADCS	1.51 384	0.61 360	3.42 402	0.59 343	0.51 351	1.27 355	1.08 379	1.59 380	1.81 382	1.91 383	1.66 353	1.51 363	1.42 373	1.94 388	8.60 417	0.33 341	0.32 355	0.33 336	0.36 351	0.44 351	0.42 355

MDST_ROB	0.91 341	0.27 234	0.85 320	0.63 354	0.41 315	2.53 393	0.71 343	1.60 381	1.13 323	2.83 402	1.73 357	0.97 275	0.69 260	1.61 371	0.73 279	0.25 285	0.22 297	0.32 331	0.28 324	0.25 273	0.24 271

RainbowNet	1.35 377	1.49 401	1.19 357	1.88 404	1.45 398	1.48 368	1.07 378	1.61 382	1.55 371	1.20 345	1.59 349	1.54 364	1.13 352	1.34 355	0.97 333	1.36 406	0.70 395	1.82 399	0.79 395	1.71 399	1.07 402

AF-Net	0.81 323	0.39 307	0.68 281	0.64 355	0.54 357	0.91 299	0.51 284	1.61 382	1.31 351	0.96 285	2.02 371	1.46 354	1.26 366	1.11 328	0.99 337	0.32 335	0.24 314	0.39 352	0.27 319	0.30 301	0.25 277

PDISCO_ROB	0.91 341	0.48 329	1.06 341	0.99 385	0.97 387	1.67 380	0.63 318	1.64 384	1.59 373	1.06 323	1.18 290	1.31 333	0.79 297	1.55 366	0.97 333	0.49 373	0.22 297	0.45 362	0.40 362	0.45 355	0.37 339

FC-DCNN	1.59 386	0.51 339	0.66 274	0.61 350	0.49 347	1.56 373	0.70 339	1.66 385	1.53 369	4.64 417	4.62 415	5.85 415	3.34 412	1.84 384	1.11 349	0.46 368	0.42 379	0.47 366	0.46 370	0.48 361	0.46 366

Nwc_Net	0.78 316	0.38 303	0.73 298	0.60 348	0.55 359	1.05 328	0.55 298	1.67 386	1.05 299	0.88 249	1.86 366	1.40 351	1.09 349	1.10 326	0.87 307	0.30 320	0.25 322	0.36 343	0.38 355	0.29 292	0.29 301

SHD	0.93 344	0.50 336	1.18 356	0.59 343	0.46 344	0.97 311	0.48 260	1.70 387	2.15 388	1.58 365	1.37 321	1.42 352	1.19 360	1.31 351	1.60 370	0.31 323	0.26 328	0.32 331	0.33 346	0.40 340	0.42 355

LE_ROB	4.42 415	0.24 187	2.75 399	0.42 177	0.23 73	1.57 374	0.90 365	1.71 388	17.88 430	16.56 432	4.88 416	5.17 413	18.85 432	1.63 374	14.62 423	0.17 149	0.14 184	0.16 65	0.16 128	0.19 198	0.17 169

MFN_U_SF_RVC	1.09 361	0.59 356	1.97 392	0.67 366	0.44 333	1.93 386	0.60 311	1.85 389	1.36 353	1.61 368	1.54 346	1.95 379	1.37 370	1.64 375	1.73 373	0.40 364	0.37 368	0.45 362	0.48 375	0.44 351	0.44 361

MeshStereo	1.34 375	0.43 318	0.54 222	0.44 210	0.34 277	1.66 378	0.60 311	1.94 390	1.37 355	4.47 416	3.25 395	4.71 408	1.94 393	1.92 386	1.17 354	0.35 351	0.35 365	0.37 347	0.31 337	0.32 311	0.32 318
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
ELAS_RVC	1.60 387	0.61 360	1.01 338	0.70 373	0.56 362	2.00 388	1.89 413	1.96 391	2.65 397	3.33 411	3.26 396	3.03 394	3.41 413	2.49 400	2.09 384	0.52 377	0.45 385	0.50 374	0.48 375	0.54 372	0.52 378
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PVD	1.28 374	0.67 367	1.28 364	0.74 377	0.62 371	1.50 369	0.84 358	1.99 392	2.96 400	2.18 390	2.36 379	1.85 376	1.95 394	1.92 386	1.94 380	0.39 360	0.36 367	0.49 372	0.37 352	0.51 365	0.64 383

ACVNet_1	1.46 382	1.33 398	1.12 347	1.91 406	1.62 401	1.83 384	0.98 370	2.00 393	1.85 383	1.39 359	1.53 345	2.32 385	1.53 376	1.34 355	1.11 349	1.30 403	0.50 389	2.06 407	0.58 386	1.93 407	0.95 396

PWCK	1.92 394	1.66 409	3.12 401	1.65 399	0.91 383	2.84 401	2.26 416	2.10 394	2.41 395	2.36 394	2.31 375	2.22 382	1.82 388	3.43 406	2.03 383	1.61 409	0.71 397	1.51 395	0.82 396	1.69 398	0.91 393

MADNet+	2.23 401	2.43 418	10.85 418	1.22 394	0.91 383	2.76 398	1.40 399	2.12 395	1.67 379	1.32 354	1.74 359	1.86 377	1.74 386	6.25 417	4.41 406	0.65 385	0.64 394	0.58 381	0.54 384	0.80 385	0.76 386

DPSNet	0.99 348	0.42 316	1.88 391	0.53 321	0.41 315	1.59 375	1.26 391	2.21 396	1.43 361	1.10 333	1.11 266	1.46 354	1.95 394	1.34 355	1.26 361	0.34 347	0.25 322	0.25 277	0.21 256	0.46 358	0.37 339

ACVNet_2	1.65 390	1.27 396	1.41 378	1.75 401	1.62 401	2.22 390	1.20 384	2.30 397	2.62 396	1.78 377	2.56 383	3.03 394	1.61 381	1.54 365	1.12 352	1.06 399	0.58 393	1.82 399	0.70 392	1.82 401	0.96 397

ELAS	1.63 389	0.61 360	0.95 331	0.68 370	0.55 359	3.01 407	1.55 404	2.39 398	2.33 393	3.64 413	3.89 407	2.75 392	2.90 408	2.15 394	2.27 391	0.52 377	0.45 385	0.50 374	0.48 375	0.54 372	0.52 378
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
JetBlue	2.78 404	1.26 395	7.04 414	1.16 392	1.48 399	8.00 421	6.02 422	2.60 399	1.92 384	2.12 388	2.64 387	3.34 401	3.05 410	6.49 418	3.39 398	0.78 391	0.76 403	0.75 384	0.76 394	0.97 391	1.18 408

LVE	2.12 400	1.44 400	1.36 375	1.99 407	1.78 406	2.75 397	1.79 411	2.82 400	3.95 410	1.90 382	4.33 413	3.52 403	1.81 387	2.24 395	1.74 374	1.74 411	0.87 407	2.06 407	1.13 409	1.91 406	1.35 411

IMH-64-1	1.86 391	1.62 406	1.16 350	2.20 409	1.89 409	2.33 391	1.30 392	2.89 401	2.29 391	1.66 372	2.80 391	2.49 388	1.61 381	2.10 392	1.78 377	1.60 407	0.74 398	2.43 411	1.02 404	2.12 408	1.17 406

IMH-64	1.86 391	1.62 406	1.16 350	2.20 409	1.89 409	2.33 391	1.30 392	2.89 401	2.29 391	1.66 372	2.80 391	2.49 388	1.61 381	2.10 392	1.78 377	1.60 407	0.74 398	2.43 411	1.02 404	2.12 408	1.17 406

WAO-6	2.04 398	1.50 402	1.16 350	1.70 400	1.67 405	2.69 395	1.44 402	3.06 403	3.63 408	1.98 384	3.27 397	3.54 404	2.07 397	2.36 397	2.22 388	1.31 405	0.91 408	2.04 406	1.22 413	1.73 400	1.27 410

IMH	2.04 398	1.62 406	1.20 360	2.20 409	1.89 409	2.91 406	1.30 392	3.11 404	3.03 401	1.81 378	3.35 401	3.03 394	1.90 391	2.48 399	1.80 379	1.66 410	0.77 404	2.45 413	1.04 407	2.15 410	1.19 409

DPSimNet_ROB	3.58 411	2.45 419	8.57 416	2.53 413	2.37 415	2.88 404	3.77 421	3.14 405	3.23 404	4.71 418	3.86 406	4.68 407	4.87 418	4.07 413	5.62 410	2.33 419	2.33 422	2.47 414	2.52 420	2.51 415	2.64 420

WAO-7	1.90 393	1.20 394	1.35 371	1.27 395	1.06 395	2.84 401	1.56 405	3.23 406	3.06 403	2.23 391	3.33 400	3.17 398	2.28 399	3.12 403	2.21 386	1.02 398	0.91 408	1.06 392	1.03 406	1.04 392	0.97 400

notaker	2.76 403	2.29 417	1.80 389	2.96 419	2.58 420	2.90 405	1.75 409	3.24 407	3.05 402	2.78 401	4.24 412	6.15 418	2.51 402	3.34 405	2.75 394	2.31 418	1.18 416	3.00 421	1.65 417	2.84 419	1.97 415

KSHMR	2.57 402	1.93 412	1.69 384	2.63 417	2.42 416	2.86 403	2.07 414	3.27 408	6.50 414	2.49 397	3.36 402	3.41 402	1.92 392	2.49 400	1.94 380	2.13 416	1.40 418	2.79 420	1.50 416	2.73 416	1.77 414

UNDER WATER	3.46 409	2.07 415	3.64 405	3.09 420	2.48 417	3.75 411	2.42 418	3.31 409	13.77 423	2.90 407	2.95 394	5.84 414	3.69 414	3.69 409	3.48 401	2.07 415	1.11 415	2.70 418	1.40 414	2.84 419	1.98 416

Dean	1.98 395	1.36 399	1.36 375	2.12 408	1.81 408	2.74 396	1.36 397	3.37 410	3.80 409	2.08 386	3.32 399	3.21 399	1.82 388	1.71 379	1.67 371	1.27 400	0.77 404	1.99 401	0.90 398	1.86 402	1.03 401

UNDER WATER-64	3.53 410	2.01 413	3.94 406	3.22 422	2.49 418	5.41 417	2.60 419	3.43 411	12.41 420	3.03 408	2.68 389	6.07 417	4.04 415	3.79 411	3.33 397	2.02 414	1.24 417	2.63 416	1.46 415	2.78 417	2.08 418

ktn	2.98 407	2.25 416	1.73 386	2.84 418	2.53 419	3.76 412	2.15 415	3.70 412	5.47 413	2.75 400	5.17 418	5.94 416	2.48 401	3.23 404	2.46 392	2.34 420	1.44 419	2.78 419	2.03 419	2.45 414	2.01 417

SGM-ForestM	4.04 413	0.32 269	0.46 152	0.43 195	0.27 179	7.50 420	1.45 403	3.84 413	4.24 411	8.19 423	6.76 420	19.00 431	9.08 420	10.74 424	6.62 414	0.31 323	0.33 361	0.32 331	0.32 343	0.29 292	0.29 301

MADNet++	4.03 412	2.70 423	3.44 404	3.72 424	3.44 423	4.44 414	3.52 420	3.95 414	3.61 407	4.46 415	4.98 417	4.10 405	4.58 417	7.00 420	5.89 411	3.74 421	3.67 425	3.27 423	2.71 422	3.70 424	3.66 424

JetRed	5.27 418	5.84 425	12.81 422	2.36 412	2.83 421	12.23 425	10.50 424	4.46 415	3.60 406	3.86 414	3.83 405	4.85 411	4.18 416	6.78 419	11.96 420	2.17 417	2.96 424	2.18 409	1.97 418	3.38 423	2.68 421

WAO-8	2.92 405	1.55 404	1.35 371	1.79 402	1.63 403	5.23 415	1.22 387	4.58 416	12.56 421	2.84 403	4.07 411	4.83 409	2.72 406	3.49 407	2.25 389	1.27 400	0.91 408	1.99 401	1.15 411	1.86 402	1.15 404

Venus	2.92 405	1.55 404	1.35 371	1.79 402	1.63 403	5.23 415	1.22 387	4.58 416	12.56 421	2.84 403	4.06 410	4.83 409	2.72 406	3.49 407	2.25 389	1.27 400	0.91 408	1.99 401	1.15 411	1.86 402	1.15 404

TorneroNet-64	3.44 408	1.86 410	1.42 379	2.58 416	2.28 414	6.87 418	1.68 407	4.70 418	12.03 418	2.31 393	5.59 419	8.25 420	2.55 403	3.97 412	2.73 393	1.81 412	0.74 398	2.57 415	1.07 408	2.35 412	1.44 412

HanzoNet	6.76 421	2.45 419	4.22 408	3.19 421	2.94 422	3.62 410	2.28 417	4.79 419	7.20 415	14.00 428	13.19 427	17.49 429	22.30 433	13.25 426	6.19 412	4.20 424	1.93 421	3.10 422	2.56 421	3.35 422	2.88 422

TorneroNet	4.53 416	1.89 411	1.48 381	2.55 414	2.27 413	13.78 426	1.69 408	4.84 420	23.73 435	2.89 406	7.70 422	7.06 419	2.69 405	4.26 414	3.42 399	1.84 413	0.77 404	2.68 417	1.13 409	2.42 413	1.47 413

MANE	4.13 414	0.51 339	0.64 264	0.66 363	0.56 362	6.89 419	0.99 372	7.55 421	12.04 419	6.68 421	8.57 423	10.69 424	9.45 421	7.59 421	6.39 413	0.49 373	0.43 382	0.48 369	0.98 402	0.49 362	0.48 372

PML	40.80 445	29.24 435	11.87 421	7.20 427	14.47 426	92.13 445	213.69 446	7.63 422	23.35 434	74.72 445	190.14 446	50.17 446	26.15 435	21.39 430	12.70 421	8.76 429	2.92 423	8.45 429	3.25 423	13.26 429	4.42 425

DGTPSM_ROB	12.07 424	8.00 426	20.99 424	8.93 428	16.78 427	10.67 422	30.87 430	9.01 423	15.16 425	6.50 419	15.41 431	9.04 422	14.85 424	9.25 422	21.67 428	4.57 425	8.57 428	5.08 425	9.28 428	5.90 427	10.95 428

DPSMNet_ROB	12.08 425	8.00 426	21.00 425	8.97 429	16.79 428	10.67 422	30.89 431	9.02 424	15.17 426	6.51 420	15.41 431	9.04 422	14.85 424	9.27 423	21.67 428	4.58 426	8.57 428	5.09 426	9.29 429	5.90 427	10.95 428

ASD4	9.96 423	8.86 428	17.78 423	7.17 426	9.80 425	16.08 427	28.92 429	9.77 425	8.20 417	7.02 422	7.08 421	8.47 421	9.57 422	11.17 425	20.26 426	4.12 423	4.14 427	5.57 427	4.74 425	5.53 425	4.90 426

tt	6.20 419	0.20 75	5.89 411	3.55 423	2.07 412	11.26 424	19.21 425	11.74 426	5.46 412	2.69 399	2.04 373	4.87 412	6.25 419	3.70 410	7.09 416	8.32 428	11.17 433	4.93 424	5.41 427	5.74 426	2.37 419

BEATNet-Init1	15.13 426	0.82 378	50.86 443	0.72 376	0.53 355	38.10 437	7.03 423	11.83 427	14.25 424	29.78 441	30.17 441	48.21 445	22.64 434	26.78 435	18.11 425	0.42 365	0.38 370	0.47 366	0.46 370	0.51 365	0.48 372

DLNR_Zeroshot_test	20.09 429	36.28 437	38.04 434	169.85 446	61.80 442	0.23 5	0.20 1	13.88 428	0.37 33	0.44 47	0.66 80	0.43 60	0.21 5	0.62 145	0.28 47	5.46 427	0.10 9	0.15 46	0.11 18	72.60 445	0.11 10

xxxxx1	36.64 439	19.51 432	24.21 428	61.66 443	64.63 443	27.28 433	40.10 435	20.25 429	18.63 431	14.07 429	12.97 424	17.26 426	17.36 429	21.70 431	27.93 433	13.18 433	18.50 436	111.26 444	133.37 444	29.24 438	39.73 440

tt_ll	36.64 439	19.51 432	24.21 428	61.66 443	64.63 443	27.28 433	40.10 435	20.25 429	18.63 431	14.07 429	12.97 424	17.26 426	17.36 429	21.70 431	27.93 433	13.18 433	18.50 436	111.26 444	133.37 444	29.24 438	39.73 440

ff	36.64 439	19.51 432	24.21 428	61.66 443	64.63 443	27.28 433	40.10 435	20.25 429	18.63 431	14.07 429	12.97 424	17.26 426	17.36 429	21.70 431	27.93 433	13.18 433	18.50 436	111.26 444	133.37 444	29.24 438	39.73 440

HaxPig	31.96 432	37.24 438	34.27 433	24.37 433	24.88 433	18.26 428	19.86 426	20.64 432	28.52 436	35.97 442	38.75 442	25.57 435	28.72 436	33.88 436	34.39 436	35.94 444	38.87 444	37.80 440	40.48 440	39.68 442	41.15 443

LRCNet_RVC	21.24 430	31.15 436	21.41 426	28.98 434	23.82 432	3.13 408	0.60 311	20.96 433	1.59 373	25.58 433	28.15 436	21.99 434	14.79 423	21.94 434	16.41 424	28.89 443	14.87 434	33.53 439	31.28 439	29.51 441	26.16 438

DPSM_ROB	17.78 427	18.63 430	24.31 431	20.90 431	19.47 429	25.97 430	36.21 433	21.23 434	16.24 428	13.38 426	14.06 429	19.18 432	16.30 427	20.78 428	25.67 431	9.38 430	9.23 431	9.49 430	9.82 430	13.51 430	11.91 431

DPSM	17.78 427	18.63 430	24.31 431	20.90 431	19.47 429	25.97 430	36.21 433	21.23 434	16.24 428	13.38 426	14.06 429	19.18 432	16.30 427	20.78 428	25.67 431	9.38 430	9.23 431	9.49 430	9.82 430	13.51 430	11.91 431

Anonymous_1	33.25 433	18.26 429	23.92 427	20.54 430	21.28 431	25.59 429	35.94 432	22.01 436	15.57 427	13.33 425	13.49 428	18.08 430	15.29 426	20.36 427	24.60 430	16.28 436	8.84 430	66.59 443	118.00 443	155.73 446	11.23 430

MEDIAN_ROB	37.38 442	40.85 446	40.60 436	32.31 435	31.85 434	27.20 432	24.55 427	29.10 437	33.19 443	42.09 444	41.76 444	33.35 436	34.39 444	39.78 438	37.07 437	43.64 446	44.10 446	44.12 442	43.40 442	41.51 444	42.76 445

AVERAGE_ROB	37.58 443	40.13 445	40.15 435	34.81 436	33.82 435	28.55 436	25.10 428	32.02 438	34.06 445	41.28 443	40.66 443	34.46 437	34.81 445	39.18 437	37.57 438	42.78 445	43.44 445	43.82 441	43.03 441	40.47 443	41.51 444

MyStereo03	35.77 435	37.55 441	48.75 439	42.19 437	39.18 436	52.27 440	73.13 441	42.32 439	32.61 437	27.03 437	28.40 438	38.50 438	32.89 438	41.62 439	51.63 441	18.78 438	18.59 441	19.11 432	19.80 435	27.18 432	23.95 433

MyStereo02	35.77 435	37.55 441	48.75 439	42.19 437	39.18 436	52.27 440	73.13 441	42.32 439	32.61 437	27.03 437	28.40 438	38.50 438	32.89 438	41.62 439	51.63 441	18.78 438	18.59 441	19.11 432	19.80 435	27.18 432	23.95 433

MyStereo	35.77 435	37.55 441	48.75 439	42.19 437	39.18 436	52.27 440	73.13 441	42.32 439	32.61 437	27.03 437	28.40 438	38.50 438	32.89 438	41.62 439	51.63 441	18.78 438	18.59 441	19.11 432	19.80 435	27.18 432	23.95 433

CasAABBNet	35.74 434	37.43 439	48.72 438	42.22 440	39.20 439	52.24 439	73.12 440	42.61 442	32.62 441	26.78 434	27.95 434	38.58 441	32.60 437	41.67 442	51.65 444	18.74 437	18.57 439	19.15 436	19.77 434	27.20 435	23.98 436

Selective-RAFT-Error	35.84 438	37.49 440	48.83 442	42.26 441	39.24 440	52.30 443	73.09 439	42.66 443	32.61 437	26.80 435	28.30 437	38.84 443	33.51 442	41.68 443	51.59 440	18.82 441	18.58 440	19.17 437	19.80 435	27.28 436	24.05 437

LSM0	38.95 444	37.60 444	48.58 437	43.57 442	91.06 446	52.57 444	72.57 438	43.17 444	32.63 442	26.97 436	27.97 435	38.65 442	32.94 441	41.86 444	51.78 445	18.89 442	18.41 435	19.13 435	19.63 433	27.29 437	33.77 439

SPstereo	24.26 431	4.19 424	6.66 413	4.29 425	3.79 424	45.68 438	78.09 444	63.52 445	33.36 444	27.50 440	26.65 433	39.53 444	33.55 443	42.77 445	51.02 439	3.90 422	3.72 426	5.95 428	4.66 424	3.15 421	3.30 423

test_example2	176.61 446	205.14 447	198.86 446	188.60 447	190.98 447	152.67 446	170.61 445	94.86 446	123.55 446	178.88 446	179.48 445	158.94 447	141.34 446	192.61 446	198.96 446	203.76 447	236.37 447	164.13 447	173.55 447	218.58 447	160.41 446

FADE		2.05 414		1.03 388	0.99 390							2.73 391				11.57 432	1.70 420	23.09 438	15.86 432	0.62 381

Low-res two-view benchmark