Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

LargeStereo	0.24 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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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.
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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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
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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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_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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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