Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

AEACV	0.13 2	0.09 11	0.23 9	0.18 9	0.19 290	0.19 38	0.16 43	0.23 7	0.14 1	0.13 3	0.17 21	0.13 12	0.16 69	0.16 7	0.12 7	0.07 17	0.05 6	0.07 16	0.08 115	0.07 40	0.06 20

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

MoCha-V2	0.13 2	0.08 2	0.26 19	0.23 178	0.09 8	0.16 7	0.15 27	0.26 16	0.16 3	0.15 13	0.15 16	0.13 12	0.14 47	0.20 32	0.11 1	0.06 1	0.07 163	0.06 1	0.06 25	0.06 6	0.05 1

LargeStereo	0.13 2	0.10 26	0.23 9	0.21 90	0.10 22	0.15 4	0.15 27	0.29 44	0.16 3	0.12 1	0.15 16	0.12 3	0.12 16	0.17 11	0.14 44	0.07 17	0.06 73	0.07 16	0.05 10	0.07 40	0.07 70

DLNR_Zeroshot_test	10.44 427	12.10 435	19.93 435	106.08 447	23.66 444	0.14 3	0.13 4	3.22 422	0.17 5	0.16 27	0.23 54	0.16 40	0.10 4	0.31 157	0.15 56	2.36 422	0.06 73	0.07 16	0.07 55	39.70 445	0.06 20

LoS_RVC	0.13 2	0.10 26	0.19 1	0.18 9	0.16 236	0.20 59	0.18 93	0.20 2	0.17 5	0.13 3	0.19 29	0.12 3	0.15 55	0.17 11	0.13 27	0.06 1	0.05 6	0.06 1	0.04 1	0.05 1	0.12 262

MIF-Stereo	0.14 9	0.10 26	0.30 47	0.21 90	0.13 138	0.17 11	0.13 4	0.19 1	0.18 7	0.15 13	0.20 39	0.10 1	0.11 10	0.18 20	0.16 73	0.08 104	0.06 73	0.07 16	0.06 25	0.08 85	0.06 20

XX-Stereo	0.21 123	0.10 26	0.83 340	0.26 282	0.17 252	0.23 116	0.13 4	0.40 159	0.18 7	0.20 47	0.41 213	0.31 186	0.10 4	0.32 164	0.12 7	0.08 104	0.06 73	0.08 69	0.08 115	0.07 40	0.05 1

IGEV_Zeroshot_test	0.18 59	0.10 26	0.65 302	0.20 61	0.12 81	0.19 38	0.15 27	0.34 93	0.19 9	0.28 104	0.22 52	0.27 145	0.13 36	0.23 57	0.18 110	0.07 17	0.06 73	0.08 69	0.08 115	0.07 40	0.06 20

HH	0.18 59	0.12 86	0.55 264	0.22 135	0.12 81	0.18 16	0.18 93	0.34 93	0.19 9	0.20 47	0.24 64	0.34 207	0.18 114	0.29 140	0.12 7	0.07 17	0.05 6	0.07 16	0.07 55	0.07 40	0.06 20

HanStereo	0.18 59	0.12 86	0.55 264	0.22 135	0.12 81	0.18 16	0.18 93	0.34 93	0.19 9	0.20 47	0.24 64	0.34 207	0.18 114	0.29 140	0.12 7	0.07 17	0.05 6	0.07 16	0.07 55	0.07 40	0.06 20

CAS	0.15 25	0.07 1	0.21 4	0.41 375	0.16 236	0.20 59	0.18 93	0.22 4	0.19 9	0.15 13	0.19 29	0.11 2	0.09 2	0.14 1	0.13 27	0.29 379	0.04 1	0.06 1	0.04 1	0.06 6	0.14 291

CES	0.14 9	0.08 2	0.19 1	0.17 6	0.22 327	0.18 16	0.16 43	0.23 7	0.19 9	0.14 9	0.17 21	0.14 25	0.10 4	0.18 20	0.12 7	0.07 17	0.05 6	0.06 1	0.04 1	0.08 85	0.18 329

MC-Stereo	0.14 9	0.09 11	0.25 16	0.21 90	0.09 8	0.18 16	0.16 43	0.23 7	0.19 9	0.18 44	0.23 54	0.16 40	0.13 36	0.22 50	0.13 27	0.07 17	0.05 6	0.07 16	0.07 55	0.06 6	0.05 1

iRaft-Stereo_20w	0.19 96	0.10 26	0.46 212	0.19 28	0.13 138	0.25 143	0.19 130	0.52 270	0.19 9	0.29 129	0.21 47	0.22 80	0.20 135	0.28 127	0.18 110	0.07 17	0.06 73	0.07 16	0.08 115	0.08 85	0.08 117

R-Stereo Train	0.18 59	0.09 11	0.32 65	0.22 135	0.12 81	0.22 99	0.19 130	0.42 181	0.19 9	0.31 175	0.45 260	0.20 65	0.14 47	0.18 20	0.15 56	0.08 104	0.06 73	0.07 16	0.06 25	0.06 6	0.06 20

RAFT-Stereo	0.18 59	0.09 11	0.32 65	0.22 135	0.12 81	0.22 99	0.19 130	0.42 181	0.19 9	0.31 175	0.45 260	0.20 65	0.14 47	0.18 20	0.15 56	0.08 104	0.06 73	0.07 16	0.06 25	0.06 6	0.06 20
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
ff7	0.14 9	0.12 86	0.27 25	0.19 28	0.12 81	0.21 78	0.18 93	0.27 24	0.20 18	0.15 13	0.13 6	0.12 3	0.12 16	0.24 63	0.12 7	0.07 17	0.05 6	0.08 69	0.07 55	0.07 40	0.07 70

IGEVStereo-DCA	0.14 9	0.11 67	0.27 25	0.19 28	0.12 81	0.20 59	0.18 93	0.27 24	0.20 18	0.15 13	0.12 2	0.14 25	0.12 16	0.28 127	0.14 44	0.07 17	0.06 73	0.08 69	0.07 55	0.07 40	0.07 70

ffff	0.14 9	0.12 86	0.27 25	0.19 28	0.12 81	0.21 78	0.18 93	0.27 24	0.20 18	0.15 13	0.13 6	0.12 3	0.12 16	0.24 63	0.12 7	0.07 17	0.05 6	0.08 69	0.07 55	0.07 40	0.07 70

11t	0.14 9	0.12 86	0.27 25	0.19 28	0.12 81	0.21 78	0.18 93	0.27 24	0.20 18	0.15 13	0.13 6	0.12 3	0.12 16	0.24 63	0.12 7	0.07 17	0.05 6	0.08 69	0.07 55	0.07 40	0.07 70

anonymousdsp	0.14 9	0.12 86	0.27 25	0.19 28	0.12 81	0.21 78	0.18 93	0.28 37	0.20 18	0.15 13	0.13 6	0.12 3	0.12 16	0.24 63	0.12 7	0.07 17	0.05 6	0.08 69	0.07 55	0.08 85	0.07 70

ProNet	0.14 9	0.12 86	0.25 16	0.19 28	0.11 45	0.19 38	0.19 130	0.27 24	0.20 18	0.14 9	0.13 6	0.13 12	0.12 16	0.24 63	0.12 7	0.06 1	0.05 6	0.07 16	0.06 25	0.07 40	0.07 70

ccc-4	0.14 9	0.12 86	0.27 25	0.19 28	0.12 81	0.21 78	0.18 93	0.27 24	0.20 18	0.15 13	0.13 6	0.12 3	0.12 16	0.24 63	0.12 7	0.07 17	0.05 6	0.08 69	0.07 55	0.07 40	0.07 70

IGEV-Stereo	0.14 9	0.12 86	0.27 25	0.19 28	0.12 81	0.21 78	0.18 93	0.28 37	0.20 18	0.15 13	0.13 6	0.12 3	0.12 16	0.24 63	0.12 7	0.07 17	0.05 6	0.08 69	0.07 55	0.08 85	0.07 70
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
test_xeample3	0.16 32	0.11 67	0.56 268	0.19 28	0.12 81	0.20 59	0.18 93	0.35 110	0.20 18	0.16 27	0.12 2	0.13 12	0.12 16	0.24 63	0.15 56	0.07 17	0.06 73	0.07 16	0.08 115	0.07 40	0.07 70

EAI-Stereo	0.21 123	0.10 26	0.33 79	0.21 90	0.12 81	0.30 217	0.46 366	0.46 215	0.20 18	0.25 82	0.50 286	0.17 45	0.16 69	0.24 63	0.23 195	0.07 17	0.06 73	0.07 16	0.10 222	0.06 6	0.07 70

MyStereo07	0.16 32	0.12 86	0.26 19	0.22 135	0.14 172	0.25 143	0.23 229	0.29 44	0.21 28	0.15 13	0.13 6	0.12 3	0.13 36	0.25 87	0.13 27	0.07 17	0.07 163	0.09 125	0.08 115	0.08 85	0.08 117

MyStereo06	0.20 109	0.12 86	0.57 272	0.21 90	0.14 172	0.25 143	0.23 229	0.40 159	0.21 28	0.30 157	0.24 64	0.31 186	0.18 114	0.22 50	0.18 110	0.07 17	0.07 163	0.09 125	0.08 115	0.08 85	0.08 117

StereoIM	0.14 9	0.13 142	0.26 19	0.19 28	0.14 172	0.16 7	0.13 4	0.25 13	0.21 28	0.13 3	0.14 14	0.14 25	0.11 10	0.17 11	0.17 96	0.08 104	0.07 163	0.08 69	0.06 25	0.07 40	0.06 20

MSKI-zero shot	0.17 41	0.09 11	0.43 190	0.20 61	0.11 45	0.21 78	0.15 27	0.32 73	0.21 28	0.23 63	0.24 64	0.23 99	0.10 4	0.31 157	0.13 27	0.07 17	0.06 73	0.07 16	0.06 25	0.06 6	0.06 20

EGLCR-Stereo	0.13 2	0.08 2	0.20 3	0.18 9	0.09 8	0.21 78	0.13 4	0.27 24	0.21 28	0.13 3	0.10 1	0.15 31	0.09 2	0.20 32	0.13 27	0.07 17	0.05 6	0.07 16	0.07 55	0.06 6	0.06 20

CroCo-Stereo Lap2	0.15 25	0.15 197	0.28 34	0.25 254	0.18 272	0.11 1	0.19 130	0.28 37	0.21 28	0.13 3	0.16 18	0.15 31	0.12 16	0.17 11	0.14 44	0.07 17	0.07 163	0.08 69	0.06 25	0.08 85	0.07 70

CRE-IMP	0.18 59	0.12 86	0.37 116	0.22 135	0.11 45	0.24 132	0.17 64	0.29 44	0.21 28	0.27 95	0.26 76	0.24 110	0.17 92	0.23 57	0.18 110	0.08 104	0.05 6	0.10 189	0.07 55	0.10 196	0.10 215

MGS-Stereo	0.14 9	0.11 67	0.32 65	0.19 28	0.11 45	0.18 16	0.17 64	0.20 2	0.22 35	0.14 9	0.24 64	0.15 31	0.10 4	0.18 20	0.12 7	0.07 17	0.06 73	0.07 16	0.06 25	0.10 196	0.06 20

rrr	0.17 41	0.11 67	0.57 272	0.19 28	0.12 81	0.20 59	0.18 93	0.35 110	0.22 35	0.15 13	0.12 2	0.14 25	0.12 16	0.28 127	0.14 44	0.07 17	0.06 73	0.08 69	0.07 55	0.07 40	0.07 70

test croco	0.17 41	0.13 142	0.43 190	0.21 90	0.13 138	0.16 7	0.17 64	0.27 24	0.22 35	0.16 27	0.26 76	0.13 12	0.16 69	0.27 115	0.16 73	0.08 104	0.06 73	0.10 189	0.07 55	0.10 196	0.07 70

Patchmatch Stereo++	0.18 59	0.12 86	0.37 116	0.22 135	0.10 22	0.18 16	0.14 14	0.29 44	0.22 35	0.28 104	0.29 94	0.25 117	0.17 92	0.26 100	0.16 73	0.08 104	0.06 73	0.10 189	0.08 115	0.10 196	0.08 117
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	0.18 59	0.12 86	0.37 116	0.22 135	0.10 22	0.18 16	0.16 43	0.29 44	0.22 35	0.28 104	0.29 94	0.25 117	0.18 114	0.24 63	0.16 73	0.08 104	0.06 73	0.10 189	0.08 115	0.10 196	0.08 117

ROB_FTStereo_v2	0.18 59	0.12 86	0.37 116	0.22 135	0.10 22	0.18 16	0.16 43	0.29 44	0.22 35	0.28 104	0.29 94	0.25 117	0.17 92	0.24 63	0.16 73	0.08 104	0.06 73	0.10 189	0.08 115	0.10 196	0.08 117

ROB_FTStereo	0.18 59	0.12 86	0.37 116	0.22 135	0.10 22	0.18 16	0.14 14	0.29 44	0.22 35	0.28 104	0.28 85	0.25 117	0.17 92	0.24 63	0.16 73	0.08 104	0.06 73	0.10 189	0.08 115	0.10 196	0.08 117

HUI-Stereo	0.18 59	0.12 86	0.37 116	0.22 135	0.10 22	0.18 16	0.14 14	0.29 44	0.22 35	0.28 104	0.28 85	0.25 117	0.17 92	0.22 50	0.16 73	0.08 104	0.06 73	0.10 189	0.08 115	0.10 196	0.08 117

DeepStereo_RVC	0.18 59	0.11 67	0.40 151	0.21 90	0.11 45	0.19 38	0.16 43	0.28 37	0.22 35	0.27 95	0.27 81	0.23 99	0.28 232	0.24 63	0.18 110	0.08 104	0.06 73	0.09 125	0.07 55	0.09 147	0.10 215

iGMRVC	0.18 59	0.12 86	0.37 116	0.22 135	0.10 22	0.18 16	0.15 27	0.29 44	0.22 35	0.28 104	0.29 94	0.25 117	0.17 92	0.27 115	0.17 96	0.08 104	0.06 73	0.10 189	0.08 115	0.10 196	0.08 117

iRAFT	0.18 59	0.12 86	0.37 116	0.22 135	0.10 22	0.18 16	0.14 14	0.29 44	0.22 35	0.28 104	0.29 94	0.25 117	0.17 92	0.26 100	0.16 73	0.08 104	0.06 73	0.10 189	0.08 115	0.10 196	0.08 117

RAFT-IKP	0.18 59	0.12 86	0.37 116	0.22 135	0.10 22	0.18 16	0.15 27	0.29 44	0.22 35	0.28 104	0.29 94	0.25 117	0.18 114	0.25 87	0.16 73	0.08 104	0.06 73	0.10 189	0.08 115	0.10 196	0.08 117

11t1	0.18 59	0.10 26	0.30 47	0.20 61	0.11 45	0.27 168	0.17 64	0.35 110	0.23 47	0.25 82	0.23 54	0.23 99	0.23 161	0.25 87	0.18 110	0.09 171	0.07 163	0.07 16	0.06 25	0.09 147	0.09 169

RAFT-Test	0.17 41	0.10 26	0.38 135	0.19 28	0.12 81	0.25 143	0.17 64	0.33 87	0.23 47	0.23 63	0.29 94	0.27 145	0.14 47	0.20 32	0.14 44	0.07 17	0.06 73	0.07 16	0.07 55	0.06 6	0.06 20

LL-Strereo2	0.18 59	0.18 243	0.39 146	0.22 135	0.12 81	0.24 132	0.13 4	0.31 65	0.23 47	0.24 76	0.20 39	0.24 110	0.12 16	0.26 100	0.15 56	0.06 1	0.06 73	0.12 271	0.09 190	0.08 85	0.07 70

knoymous	0.17 41	0.09 11	0.32 65	0.17 6	0.11 45	0.21 78	0.17 64	0.32 73	0.23 47	0.23 63	0.28 85	0.27 145	0.16 69	0.23 57	0.16 73	0.09 171	0.06 73	0.09 125	0.06 25	0.09 147	0.09 169

AnonymousM	0.17 41	0.19 259	0.24 12	0.18 9	0.10 22	0.18 16	0.17 64	0.30 59	0.23 47	0.26 91	0.20 39	0.18 52	0.14 47	0.19 28	0.14 44	0.09 171	0.06 73	0.38 382	0.15 326	0.06 6	0.05 1

CroCo-Stereo	0.14 9	0.13 142	0.24 12	0.25 254	0.11 45	0.11 1	0.18 93	0.32 73	0.23 47	0.12 1	0.12 2	0.18 52	0.12 16	0.14 1	0.13 27	0.08 104	0.06 73	0.07 16	0.05 10	0.07 40	0.06 20
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
cross-raft	0.17 41	0.12 86	0.41 173	0.23 178	0.10 22	0.20 59	0.24 251	0.33 87	0.23 47	0.23 63	0.28 85	0.29 167	0.15 55	0.17 11	0.15 56	0.06 1	0.05 6	0.07 16	0.07 55	0.06 6	0.05 1

iRaftStereo_RVC	0.16 32	0.12 86	0.26 19	0.21 90	0.11 45	0.20 59	0.17 64	0.32 73	0.23 47	0.20 47	0.25 70	0.18 52	0.12 16	0.20 32	0.15 56	0.07 17	0.05 6	0.09 125	0.09 190	0.08 85	0.07 70

sCroCo_RVC	0.18 59	0.14 172	0.49 233	0.27 305	0.18 272	0.22 99	0.17 64	0.27 24	0.23 47	0.14 9	0.22 52	0.17 45	0.14 47	0.21 44	0.15 56	0.10 214	0.11 295	0.09 125	0.09 190	0.09 147	0.09 169

PMTNet	0.15 25	0.08 2	0.23 9	0.15 2	0.09 8	0.23 116	0.16 43	0.25 13	0.23 47	0.17 32	0.21 47	0.16 40	0.14 47	0.22 50	0.13 27	0.29 379	0.05 6	0.06 1	0.04 1	0.07 40	0.06 20

CAS++	0.16 32	0.12 86	0.27 25	0.18 9	0.12 81	0.17 11	0.15 27	0.42 181	0.24 57	0.19 46	0.18 25	0.13 12	0.10 4	0.21 44	0.12 7	0.12 268	0.10 277	0.11 237	0.08 115	0.10 196	0.09 169
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
trnet	0.13 2	0.08 2	0.21 4	0.15 2	0.07 1	0.21 78	0.12 1	0.24 12	0.24 57	0.16 27	0.21 47	0.15 31	0.13 36	0.18 20	0.13 27	0.08 104	0.05 6	0.06 1	0.04 1	0.06 6	0.05 1

test_4	0.18 59	0.12 86	0.34 84	0.23 178	0.12 81	0.18 16	0.22 207	0.26 16	0.24 57	0.24 76	0.47 277	0.22 80	0.13 36	0.24 63	0.16 73	0.06 1	0.05 6	0.09 125	0.09 190	0.07 40	0.05 1

KYRaft	0.22 150	0.10 26	0.30 47	0.23 178	0.12 81	0.23 116	0.23 229	0.35 110	0.24 57	0.35 235	0.54 308	0.34 207	0.26 201	0.29 140	0.15 56	0.07 17	0.05 6	0.09 125	0.10 222	0.08 85	0.31 377

SST-Stereo	0.21 123	0.10 26	0.37 116	0.24 217	0.13 138	0.19 38	0.17 64	0.31 65	0.24 57	0.34 219	0.33 142	0.29 167	0.25 192	0.56 255	0.17 96	0.08 104	0.05 6	0.10 189	0.08 115	0.09 147	0.07 70

CREStereo	0.13 2	0.08 2	0.21 4	0.14 1	0.08 3	0.22 99	0.15 27	0.25 13	0.24 57	0.16 27	0.21 47	0.14 25	0.13 36	0.18 20	0.13 27	0.09 171	0.05 6	0.06 1	0.04 1	0.07 40	0.06 20
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
MIF-Stereo (partial)	0.16 32	0.10 26	0.34 84	0.21 90	0.15 213	0.15 4	0.13 4	0.28 37	0.25 63	0.17 32	0.26 76	0.15 31	0.16 69	0.25 87	0.17 96	0.09 171	0.06 73	0.10 189	0.08 115	0.09 147	0.08 117

MIM_Stereo	0.18 59	0.12 86	0.38 135	0.20 61	0.11 45	0.17 11	0.14 14	0.35 110	0.25 63	0.27 95	0.35 155	0.23 99	0.13 36	0.27 115	0.16 73	0.06 1	0.07 163	0.08 69	0.08 115	0.08 85	0.06 20

CASnet	0.14 9	0.12 86	0.22 7	0.22 135	0.08 3	0.16 7	0.15 27	0.27 24	0.25 63	0.22 60	0.20 39	0.15 31	0.11 10	0.17 11	0.13 27	0.07 17	0.05 6	0.11 237	0.09 190	0.08 85	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
RAFT-345	0.21 123	0.10 26	0.46 212	0.22 135	0.11 45	0.20 59	0.16 43	0.26 16	0.25 63	0.27 95	0.66 344	0.21 73	0.16 69	0.55 247	0.21 167	0.07 17	0.06 73	0.08 69	0.07 55	0.06 6	0.06 20

Prome-Stereo	0.21 123	0.10 26	0.30 47	0.24 217	0.12 81	0.23 116	0.23 229	0.36 129	0.25 63	0.33 203	0.59 323	0.24 110	0.28 232	0.29 140	0.16 73	0.07 17	0.05 6	0.08 69	0.07 55	0.08 85	0.20 346

RALCasStereoNet	0.18 59	0.15 197	0.33 79	0.21 90	0.14 172	0.21 78	0.18 93	0.31 65	0.25 63	0.21 56	0.29 94	0.22 80	0.15 55	0.27 115	0.17 96	0.08 104	0.10 277	0.07 16	0.06 25	0.09 147	0.09 169

DIP-Stereo	0.18 59	0.12 86	0.33 79	0.20 61	0.13 138	0.28 181	0.12 1	0.42 181	0.25 63	0.27 95	0.32 123	0.21 73	0.17 92	0.25 87	0.20 146	0.07 17	0.06 73	0.08 69	0.06 25	0.07 40	0.08 117
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
LoS	0.14 9	0.08 2	0.27 25	0.16 4	0.09 8	0.22 99	0.14 14	0.26 16	0.26 70	0.15 13	0.18 25	0.18 52	0.13 36	0.22 50	0.14 44	0.08 104	0.06 73	0.06 1	0.04 1	0.06 6	0.06 20

LCNet	0.21 123	0.11 67	0.29 41	0.25 254	0.12 81	0.23 116	0.19 130	0.34 93	0.26 70	0.28 104	0.35 155	0.26 137	0.30 254	0.35 185	0.17 96	0.07 17	0.05 6	0.09 125	0.10 222	0.13 273	0.22 358

PSM-softLoss	0.21 123	0.10 26	0.39 146	0.24 217	0.12 81	0.20 59	0.18 93	0.38 141	0.26 70	0.29 129	0.32 123	0.24 110	0.16 69	0.52 237	0.20 146	0.09 171	0.06 73	0.10 189	0.09 190	0.08 85	0.12 262

KMStereo	0.21 123	0.10 26	0.39 146	0.24 217	0.12 81	0.20 59	0.18 93	0.38 141	0.26 70	0.29 129	0.32 123	0.24 110	0.16 69	0.52 237	0.20 146	0.09 171	0.06 73	0.10 189	0.09 190	0.08 85	0.12 262

NRIStereo	0.18 59	0.11 67	0.35 92	0.23 178	0.11 45	0.24 132	0.20 168	0.29 44	0.26 70	0.26 91	0.25 70	0.25 117	0.18 114	0.34 176	0.18 110	0.07 17	0.06 73	0.09 125	0.07 55	0.09 147	0.08 117

FTStereo	0.28 247	0.10 26	0.43 190	0.23 178	0.13 138	0.21 78	0.53 380	0.34 93	0.26 70	0.38 263	0.95 377	0.30 178	0.56 357	0.32 164	0.18 110	0.08 104	0.06 73	0.09 125	0.08 115	0.07 40	0.19 336

test-1	0.17 41	0.11 67	0.40 151	0.23 178	0.13 138	0.22 99	0.23 229	0.34 93	0.26 70	0.20 47	0.24 64	0.22 80	0.14 47	0.16 7	0.20 146	0.07 17	0.06 73	0.08 69	0.07 55	0.06 6	0.08 117

raftrobust	0.16 32	0.13 142	0.29 41	0.22 135	0.15 213	0.19 38	0.13 4	0.32 73	0.26 70	0.26 91	0.20 39	0.19 63	0.17 92	0.21 44	0.15 56	0.08 104	0.06 73	0.07 16	0.06 25	0.06 6	0.07 70

Anonymous	0.20 109	0.14 172	0.47 219	0.27 305	0.20 304	0.25 143	0.25 265	0.32 73	0.26 70	0.18 44	0.18 25	0.15 31	0.19 127	0.24 63	0.18 110	0.10 214	0.09 259	0.09 125	0.09 190	0.15 297	0.13 274

ACVNet-DCA	0.18 59	0.14 172	0.38 135	0.23 178	0.11 45	0.31 228	0.19 130	0.41 169	0.27 79	0.17 32	0.19 29	0.13 12	0.18 114	0.28 127	0.11 1	0.08 104	0.05 6	0.08 69	0.06 25	0.09 147	0.09 169

1test111	0.19 96	0.14 172	0.38 135	0.23 178	0.11 45	0.31 228	0.19 130	0.41 169	0.27 79	0.17 32	0.19 29	0.13 12	0.18 114	0.34 176	0.22 181	0.08 104	0.05 6	0.08 69	0.06 25	0.09 147	0.09 169

mmm	0.21 123	0.12 86	0.31 59	0.22 135	0.12 81	0.28 181	0.21 191	0.41 169	0.27 79	0.29 129	0.38 184	0.29 167	0.24 177	0.29 140	0.22 181	0.09 171	0.07 163	0.11 237	0.09 190	0.10 196	0.09 169

DCRE	0.20 109	0.13 142	0.40 151	0.21 90	0.15 213	0.20 59	0.19 130	0.30 59	0.27 79	0.22 60	0.80 365	0.23 99	0.16 69	0.23 57	0.15 56	0.07 17	0.07 163	0.07 16	0.08 115	0.07 40	0.06 20

qqq	0.20 109	0.12 86	0.31 59	0.20 61	0.11 45	0.23 116	0.19 130	0.41 169	0.27 79	0.24 76	0.28 85	0.28 160	0.24 177	0.34 176	0.22 181	0.08 104	0.07 163	0.10 189	0.09 190	0.09 147	0.09 169

GLC_STEREO	0.15 25	0.10 26	0.24 12	0.21 90	0.09 8	0.17 11	0.15 27	0.23 7	0.27 79	0.17 32	0.20 39	0.17 45	0.11 10	0.23 57	0.16 73	0.07 17	0.09 259	0.09 125	0.08 115	0.07 40	0.06 20

test-3	0.16 32	0.09 11	0.31 59	0.21 90	0.11 45	0.18 16	0.16 43	0.30 59	0.27 79	0.26 91	0.16 18	0.22 80	0.12 16	0.26 100	0.18 110	0.06 1	0.04 1	0.08 69	0.08 115	0.06 6	0.06 20

test_1	0.16 32	0.09 11	0.31 59	0.21 90	0.11 45	0.18 16	0.16 43	0.30 59	0.27 79	0.25 82	0.16 18	0.22 80	0.12 16	0.26 100	0.18 110	0.06 1	0.04 1	0.08 69	0.08 115	0.06 6	0.06 20

AAGNet	0.33 286	0.11 67	0.37 116	0.25 254	0.16 236	0.20 59	0.19 130	0.30 59	0.27 79	0.35 235	0.35 155	0.27 145	0.30 254	0.44 210	2.66 416	0.08 104	0.05 6	0.10 189	0.07 55	0.08 85	0.06 20

RAFT-RH_RVC	0.25 212	0.11 67	0.45 206	0.21 90	0.12 81	0.25 143	0.14 14	0.27 24	0.27 79	0.38 263	1.15 386	0.23 99	0.17 92	0.57 258	0.24 205	0.07 17	0.05 6	0.10 189	0.07 55	0.06 6	0.07 70

GMM-Stereo	0.21 123	0.10 26	0.43 190	0.23 178	0.13 138	0.24 132	0.25 265	0.37 135	0.27 79	0.30 157	0.45 260	0.27 145	0.21 141	0.31 157	0.17 96	0.07 17	0.05 6	0.10 189	0.09 190	0.08 85	0.19 336

XX-TBD	0.15 25	0.18 243	0.28 34	0.22 135	0.10 22	0.22 99	0.15 27	0.22 4	0.27 79	0.22 60	0.26 76	0.14 25	0.12 16	0.16 7	0.13 27	0.08 104	0.05 6	0.06 1	0.04 1	0.07 40	0.06 20

AFF-stereo	0.18 59	0.15 197	0.32 65	0.21 90	0.10 22	0.18 16	0.18 93	0.33 87	0.27 79	0.25 82	0.37 174	0.25 117	0.17 92	0.24 63	0.15 56	0.06 1	0.05 6	0.08 69	0.08 115	0.07 40	0.05 1

EKT-Stereo	0.38 317	0.12 86	0.38 135	0.42 376	3.88 424	0.21 78	0.17 64	0.35 110	0.28 92	0.20 47	0.20 39	0.23 99	0.15 55	0.28 127	0.16 73	0.09 171	0.07 163	0.09 125	0.07 55	0.09 147	0.09 169

4D-IteraStereo	0.17 41	0.16 215	0.50 243	0.21 90	0.14 172	0.19 38	0.17 64	0.28 37	0.28 92	0.23 63	0.20 39	0.20 65	0.11 10	0.19 28	0.14 44	0.06 1	0.04 1	0.10 189	0.08 115	0.08 85	0.06 20

riskmin	0.18 59	0.09 11	0.34 84	0.18 9	0.12 81	0.24 132	0.16 43	0.34 93	0.28 92	0.21 56	0.23 54	0.33 201	0.24 177	0.23 57	0.17 96	0.09 171	0.06 73	0.09 125	0.06 25	0.10 196	0.10 215

RAFT_CTSACE	0.21 123	0.16 215	0.41 173	0.25 254	0.15 213	0.22 99	0.24 251	0.32 73	0.28 92	0.33 203	0.51 292	0.29 167	0.17 92	0.32 164	0.13 27	0.06 1	0.07 163	0.09 125	0.08 115	0.08 85	0.06 20

GMOStereo	0.18 59	0.14 172	0.30 47	0.22 135	0.12 81	0.20 59	0.27 281	0.26 16	0.28 92	0.31 175	0.32 123	0.26 137	0.17 92	0.15 3	0.12 7	0.07 17	0.07 163	0.10 189	0.08 115	0.08 85	0.05 1

error version	0.18 59	0.14 172	0.30 47	0.22 135	0.12 81	0.20 59	0.27 281	0.26 16	0.28 92	0.31 175	0.32 123	0.26 137	0.17 92	0.15 3	0.12 7	0.07 17	0.07 163	0.10 189	0.08 115	0.08 85	0.05 1

test-v	0.18 59	0.14 172	0.30 47	0.22 135	0.12 81	0.20 59	0.27 281	0.26 16	0.28 92	0.31 175	0.32 123	0.26 137	0.17 92	0.15 3	0.12 7	0.07 17	0.07 163	0.10 189	0.08 115	0.08 85	0.05 1

ACRE	0.21 123	0.20 267	0.62 293	0.23 178	0.15 213	0.24 132	0.20 168	0.35 110	0.28 92	0.31 175	0.32 123	0.22 80	0.15 55	0.25 87	0.20 146	0.08 104	0.07 163	0.07 16	0.07 55	0.08 85	0.08 117

TRStereo	0.19 96	0.17 231	0.47 219	0.23 178	0.19 290	0.19 38	0.16 43	0.52 270	0.28 92	0.20 47	0.19 29	0.21 73	0.13 36	0.24 63	0.13 27	0.09 171	0.06 73	0.09 125	0.11 257	0.06 6	0.06 20

STrans-v2	0.24 190	0.13 142	0.54 259	0.21 90	0.12 81	0.23 116	0.21 191	0.47 222	0.28 92	0.31 175	0.42 227	0.36 226	0.35 286	0.62 283	0.23 195	0.07 17	0.05 6	0.08 69	0.07 55	0.06 6	0.06 20

PSM-AAD	0.25 212	0.10 26	0.30 47	0.24 217	0.12 81	0.26 161	0.38 345	0.34 93	0.28 92	0.35 235	0.39 196	0.28 160	0.79 380	0.30 152	0.16 73	0.07 17	0.06 73	0.12 271	0.11 257	0.08 85	0.21 353

ASMatch	0.23 167	0.11 67	0.51 249	0.24 217	0.14 172	0.19 38	0.17 64	0.31 65	0.28 92	0.28 104	0.68 348	0.27 145	0.26 201	0.50 226	0.22 181	0.07 17	0.06 73	0.08 69	0.07 55	0.06 6	0.11 240

test-2	0.18 59	0.14 172	0.30 47	0.22 135	0.12 81	0.20 59	0.27 281	0.26 16	0.28 92	0.31 175	0.32 123	0.26 137	0.17 92	0.15 3	0.12 7	0.07 17	0.07 163	0.10 189	0.08 115	0.08 85	0.05 1

RAFT	0.21 123	0.17 231	0.32 65	0.24 217	0.12 81	0.25 143	0.27 281	0.35 110	0.28 92	0.33 203	0.33 142	0.38 235	0.22 152	0.29 140	0.17 96	0.08 104	0.08 231	0.11 237	0.10 222	0.10 196	0.06 20

TANstereo	0.15 25	0.09 11	0.28 34	0.16 4	0.08 3	0.25 143	0.14 14	0.23 7	0.28 92	0.24 76	0.30 105	0.16 40	0.12 16	0.17 11	0.13 27	0.08 104	0.07 163	0.06 1	0.05 10	0.06 6	0.07 70

sAnonymous2	0.20 109	0.21 280	0.58 276	0.24 217	0.17 252	0.22 99	0.19 130	0.34 93	0.28 92	0.17 32	0.19 29	0.17 45	0.16 69	0.17 11	0.14 44	0.10 214	0.07 163	0.09 125	0.08 115	0.23 355	0.17 315

CroCo_RVC	0.20 109	0.21 280	0.58 276	0.24 217	0.17 252	0.22 99	0.19 130	0.34 93	0.28 92	0.17 32	0.19 29	0.17 45	0.16 69	0.17 11	0.14 44	0.10 214	0.07 163	0.09 125	0.08 115	0.23 355	0.17 315

Gwc-CoAtRS	0.17 41	0.10 26	0.37 116	0.20 61	0.12 81	0.19 38	0.15 27	0.32 73	0.28 92	0.23 63	0.23 54	0.27 145	0.15 55	0.20 32	0.13 27	0.07 17	0.05 6	0.07 16	0.07 55	0.06 6	0.06 20

AE-Stereo	0.17 41	0.11 67	0.31 59	0.24 217	0.14 172	0.23 116	0.18 93	0.34 93	0.29 110	0.15 13	0.25 70	0.21 73	0.13 36	0.20 32	0.14 44	0.07 17	0.08 231	0.09 125	0.10 222	0.07 40	0.06 20

Anonymous_2	0.37 311	0.21 280	0.47 219	0.20 61	0.21 312	0.42 306	0.26 276	0.38 141	0.29 110	0.33 203	0.30 105	0.44 283	0.38 302	0.36 189	0.29 243	0.26 368	0.29 386	0.44 386	1.41 420	0.34 379	0.21 353

x	0.19 96	0.11 67	0.29 41	0.20 61	0.11 45	0.26 161	0.18 93	0.41 169	0.29 110	0.25 82	0.29 94	0.28 160	0.24 177	0.26 100	0.23 195	0.09 171	0.07 163	0.08 69	0.07 55	0.09 147	0.08 117

DisPM	0.19 96	0.10 26	0.35 92	0.23 178	0.13 138	0.18 16	0.20 168	0.29 44	0.29 110	0.33 203	0.34 148	0.23 99	0.16 69	0.33 170	0.16 73	0.09 171	0.06 73	0.09 125	0.08 115	0.07 40	0.11 240

CIPLG	0.21 123	0.21 280	0.55 264	0.23 178	0.15 213	0.25 143	0.20 168	0.35 110	0.29 110	0.31 175	0.33 142	0.22 80	0.15 55	0.26 100	0.20 146	0.08 104	0.07 163	0.07 16	0.07 55	0.08 85	0.08 117

IPLGR_C	0.21 123	0.22 292	0.60 282	0.23 178	0.15 213	0.24 132	0.20 168	0.35 110	0.29 110	0.31 175	0.32 123	0.22 80	0.15 55	0.25 87	0.20 146	0.08 104	0.07 163	0.07 16	0.07 55	0.08 85	0.08 117

RAFT_R40	0.21 123	0.10 26	0.37 116	0.24 217	0.13 138	0.18 16	0.18 93	0.31 65	0.29 110	0.33 203	0.33 142	0.30 178	0.24 177	0.55 247	0.18 110	0.08 104	0.05 6	0.10 189	0.08 115	0.08 85	0.07 70

Pruner-Stereo	0.19 96	0.11 67	0.34 84	0.29 325	0.12 81	0.19 38	0.17 64	0.31 65	0.29 110	0.33 203	0.32 123	0.25 117	0.15 55	0.24 63	0.21 167	0.09 171	0.06 73	0.09 125	0.08 115	0.08 85	0.09 169

RALAANet	0.19 96	0.18 243	0.37 116	0.23 178	0.14 172	0.23 116	0.13 4	0.37 135	0.29 110	0.28 104	0.26 76	0.25 117	0.15 55	0.26 100	0.18 110	0.08 104	0.06 73	0.09 125	0.08 115	0.09 147	0.06 20

H2IRNET	0.18 59	0.13 142	0.35 92	0.21 90	0.12 81	0.20 59	0.15 27	0.27 24	0.30 119	0.17 32	0.31 119	0.25 117	0.20 135	0.24 63	0.18 110	0.07 17	0.06 73	0.09 125	0.10 222	0.09 147	0.06 20

Any-RAFT	0.17 41	0.08 2	0.31 59	0.19 28	0.10 22	0.29 200	0.16 43	0.42 181	0.30 119	0.24 76	0.27 81	0.27 145	0.16 69	0.21 44	0.12 7	0.08 104	0.05 6	0.06 1	0.05 10	0.07 40	0.06 20

CASS	0.21 123	0.15 197	0.32 65	0.26 282	0.11 45	0.28 181	0.19 130	0.39 152	0.30 119	0.32 193	0.34 148	0.25 117	0.24 177	0.25 87	0.20 146	0.13 285	0.08 231	0.11 237	0.09 190	0.11 234	0.11 240
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
CRFU-Net	0.28 247	0.14 172	0.45 206	0.25 254	0.15 213	0.45 321	0.23 229	0.50 247	0.30 119	0.43 309	0.41 213	0.48 301	0.46 336	0.43 206	0.29 243	0.11 241	0.10 277	0.09 125	0.08 115	0.10 196	0.10 215

IPLG	0.21 123	0.15 197	0.53 256	0.21 90	0.12 81	0.28 181	0.17 64	0.42 181	0.30 119	0.33 203	0.32 123	0.15 31	0.17 92	0.50 226	0.21 167	0.07 17	0.05 6	0.08 69	0.07 55	0.07 40	0.06 20

GrayStereo	0.25 212	0.09 11	0.32 65	0.26 282	0.13 138	0.23 116	0.47 370	0.34 93	0.30 119	0.39 278	0.47 277	0.30 178	0.79 380	0.29 140	0.16 73	0.07 17	0.06 73	0.08 69	0.09 190	0.07 40	0.13 274

rafts_anoy	0.18 59	0.15 197	0.35 92	0.22 135	0.14 172	0.19 38	0.17 64	0.32 73	0.30 119	0.23 63	0.25 70	0.20 65	0.16 69	0.22 50	0.19 135	0.08 104	0.07 163	0.10 189	0.12 289	0.09 147	0.08 117

CREStereo++_RVC	0.15 25	0.08 2	0.26 19	0.17 6	0.11 45	0.18 16	0.13 4	0.22 4	0.30 119	0.21 56	0.30 105	0.13 12	0.11 10	0.16 7	0.15 56	0.07 17	0.04 1	0.06 1	0.15 326	0.06 6	0.05 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
RAFT-Stereo + iAFF	0.17 41	0.14 172	0.32 65	0.20 61	0.09 8	0.19 38	0.17 64	0.32 73	0.30 119	0.25 82	0.33 142	0.20 65	0.17 92	0.19 28	0.15 56	0.06 1	0.05 6	0.07 16	0.07 55	0.07 40	0.05 1

CFNet-RSSM	0.17 41	0.10 26	0.40 151	0.20 61	0.11 45	0.20 59	0.15 27	0.36 129	0.30 119	0.23 63	0.21 47	0.26 137	0.15 55	0.20 32	0.13 27	0.07 17	0.05 6	0.07 16	0.07 55	0.06 6	0.05 1

HITNet	0.20 109	0.17 231	0.43 190	0.19 28	0.08 3	0.27 168	0.14 14	0.42 181	0.30 119	0.29 129	0.32 123	0.27 145	0.21 141	0.28 127	0.25 214	0.07 17	0.05 6	0.07 16	0.06 25	0.09 147	0.06 20
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
StereoVision	0.22 150	0.18 243	0.37 116	0.27 305	0.17 252	0.23 116	0.22 207	0.38 141	0.31 130	0.20 47	0.51 292	0.22 80	0.16 69	0.28 127	0.18 110	0.11 241	0.12 312	0.13 290	0.13 307	0.10 196	0.07 70

anonymousdsp2	0.17 41	0.10 26	0.28 34	0.20 61	0.11 45	0.25 143	0.17 64	0.41 169	0.31 130	0.23 63	0.23 54	0.22 80	0.15 55	0.25 87	0.15 56	0.07 17	0.05 6	0.07 16	0.05 10	0.08 85	0.07 70

Selective-RAFT	0.17 41	0.12 86	0.30 47	0.24 217	0.10 22	0.29 200	0.15 27	0.32 73	0.31 130	0.17 32	0.17 21	0.21 73	0.18 114	0.28 127	0.17 96	0.07 17	0.06 73	0.07 16	0.07 55	0.08 85	0.06 20

AACVNet	0.26 222	0.16 215	0.37 116	0.22 135	0.14 172	0.29 200	0.19 130	0.41 169	0.31 130	0.38 263	0.42 227	0.43 273	0.28 232	0.73 318	0.25 214	0.11 241	0.08 231	0.11 237	0.09 190	0.13 273	0.11 240

test_3	0.18 59	0.11 67	0.32 65	0.24 217	0.11 45	0.22 99	0.25 265	0.31 65	0.31 130	0.25 82	0.18 25	0.23 99	0.13 36	0.25 87	0.19 135	0.06 1	0.05 6	0.09 125	0.10 222	0.07 40	0.06 20

HHNet	0.22 150	0.12 86	0.52 253	0.18 9	0.18 272	0.20 59	0.20 168	0.34 93	0.31 130	0.32 193	0.59 323	0.20 65	0.21 141	0.24 63	0.31 253	0.08 104	0.05 6	0.09 125	0.07 55	0.08 85	0.11 240

IIG-Stereo	0.23 167	0.13 142	0.35 92	0.29 325	0.12 81	0.23 116	0.14 14	0.38 141	0.31 130	0.34 219	0.37 174	0.33 201	0.21 141	0.70 308	0.26 226	0.08 104	0.06 73	0.09 125	0.07 55	0.07 40	0.06 20

TestStereo	0.21 123	0.19 259	0.40 151	0.25 254	0.10 22	0.22 99	0.21 191	0.31 65	0.31 130	0.23 63	0.34 148	0.22 80	0.18 114	0.62 283	0.18 110	0.08 104	0.06 73	0.10 189	0.07 55	0.11 234	0.06 20

modified_for_full_sf	0.21 123	0.10 26	0.35 92	0.22 135	0.12 81	0.23 116	0.22 207	0.43 192	0.32 138	0.30 157	0.39 196	0.29 167	0.23 161	0.31 157	0.23 195	0.07 17	0.06 73	0.08 69	0.06 25	0.06 6	0.06 20

MyStereo8	0.22 150	0.15 197	0.63 296	0.21 90	0.17 252	0.31 228	0.16 43	0.36 129	0.32 138	0.28 104	0.36 165	0.25 117	0.18 114	0.25 87	0.28 233	0.08 104	0.07 163	0.08 69	0.07 55	0.10 196	0.12 262

iRaft-Stereo_5w	0.23 167	0.18 243	0.44 196	0.22 135	0.13 138	0.19 38	0.19 130	0.37 135	0.32 138	0.28 104	0.37 174	0.34 207	0.23 161	0.65 296	0.27 230	0.06 1	0.06 73	0.08 69	0.07 55	0.09 147	0.08 117

TransformOpticalFlow	0.24 190	0.13 142	0.56 268	0.23 178	0.11 45	0.21 78	0.19 130	0.40 159	0.32 138	0.30 157	0.43 239	0.36 226	0.31 265	0.61 275	0.20 146	0.07 17	0.05 6	0.08 69	0.07 55	0.06 6	0.07 70

NF-Stereo	0.20 109	0.10 26	0.35 92	0.24 217	0.12 81	0.21 78	0.18 93	0.38 141	0.32 138	0.28 104	0.30 105	0.22 80	0.16 69	0.51 231	0.20 146	0.08 104	0.06 73	0.09 125	0.08 115	0.08 85	0.13 274

OCTAStereo	0.20 109	0.10 26	0.35 92	0.24 217	0.12 81	0.21 78	0.18 93	0.38 141	0.32 138	0.28 104	0.30 105	0.22 80	0.16 69	0.51 231	0.20 146	0.08 104	0.06 73	0.09 125	0.08 115	0.08 85	0.13 274

RE-Stereo	0.20 109	0.10 26	0.35 92	0.24 217	0.12 81	0.21 78	0.18 93	0.38 141	0.32 138	0.28 104	0.30 105	0.22 80	0.16 69	0.51 231	0.20 146	0.08 104	0.06 73	0.09 125	0.08 115	0.08 85	0.13 274

TVStereo	0.20 109	0.10 26	0.35 92	0.24 217	0.12 81	0.21 78	0.18 93	0.38 141	0.32 138	0.28 104	0.30 105	0.22 80	0.16 69	0.51 231	0.20 146	0.08 104	0.06 73	0.09 125	0.08 115	0.08 85	0.13 274

s12784h	0.17 41	0.09 11	0.26 19	0.18 9	0.07 1	0.32 236	0.19 130	0.37 135	0.32 138	0.23 63	0.25 70	0.18 52	0.17 92	0.25 87	0.16 73	0.07 17	0.05 6	0.07 16	0.05 10	0.06 6	0.05 1

ARAFT	0.24 190	0.21 280	0.78 326	0.22 135	0.12 81	0.29 200	0.24 251	0.43 192	0.32 138	0.33 203	0.28 85	0.28 160	0.19 127	0.49 224	0.18 110	0.07 17	0.06 73	0.12 271	0.11 257	0.09 147	0.06 20

BEATNet_4x	0.22 150	0.18 243	0.47 219	0.22 135	0.10 22	0.28 181	0.14 14	0.46 215	0.32 138	0.31 175	0.34 148	0.31 186	0.25 192	0.31 157	0.29 243	0.08 104	0.06 73	0.08 69	0.06 25	0.10 196	0.08 117

DeepPruner_ROB	0.26 222	0.19 259	0.44 196	0.21 90	0.16 236	0.30 217	0.21 191	0.52 270	0.32 138	0.35 235	0.38 184	0.39 247	0.26 201	0.42 204	0.24 205	0.15 319	0.11 295	0.11 237	0.11 257	0.14 285	0.13 274

OMP-Stereo	0.23 167	0.14 172	0.35 92	0.29 325	0.13 138	0.21 78	0.16 43	0.37 135	0.33 150	0.34 219	0.30 105	0.34 207	0.19 127	0.70 308	0.24 205	0.07 17	0.06 73	0.09 125	0.07 55	0.07 40	0.06 20

PFNet	0.23 167	0.10 26	0.57 272	0.24 217	0.14 172	0.22 99	0.19 130	0.39 152	0.33 150	0.35 235	0.32 123	0.27 145	0.19 127	0.64 290	0.22 181	0.09 171	0.05 6	0.09 125	0.07 55	0.08 85	0.07 70

ICVP	0.23 167	0.13 142	0.44 196	0.26 282	0.14 172	0.29 200	0.25 265	0.45 205	0.33 150	0.29 129	0.43 239	0.35 221	0.25 192	0.26 100	0.23 195	0.12 268	0.09 259	0.09 125	0.08 115	0.09 147	0.10 215
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GES	0.22 150	0.12 86	0.42 180	0.20 61	0.14 172	0.27 168	0.19 130	0.49 239	0.33 150	0.30 157	0.36 165	0.25 117	0.23 161	0.29 140	0.22 181	0.10 214	0.08 231	0.08 69	0.07 55	0.10 196	0.11 240

ac_64	0.27 229	0.13 142	0.41 173	0.24 217	0.17 252	0.36 272	0.22 207	0.46 215	0.33 150	0.35 235	0.36 165	0.52 318	0.30 254	0.62 283	0.32 258	0.11 241	0.09 259	0.10 189	0.10 222	0.09 147	0.08 117

GANet-RSSM	0.24 190	0.14 172	0.36 111	0.21 90	0.14 172	0.27 168	0.21 191	0.45 205	0.33 150	0.29 129	0.39 196	0.39 247	0.28 232	0.58 263	0.23 195	0.11 241	0.07 163	0.09 125	0.09 190	0.10 196	0.09 169

DN-CSS_ROB	0.22 150	0.25 306	0.47 219	0.24 217	0.14 172	0.25 143	0.12 1	0.40 159	0.33 150	0.29 129	0.42 227	0.22 80	0.20 135	0.33 170	0.19 135	0.07 17	0.06 73	0.11 237	0.11 257	0.11 234	0.07 70

BUS	0.23 167	0.12 86	0.28 34	0.25 254	0.14 172	0.43 314	0.17 64	0.56 312	0.34 157	0.34 219	0.35 155	0.32 194	0.20 135	0.26 100	0.21 167	0.10 214	0.07 163	0.11 237	0.10 222	0.09 147	0.09 169

BSDual-CNN	0.23 167	0.12 86	0.28 34	0.25 254	0.14 172	0.35 267	0.21 191	0.56 312	0.34 157	0.34 219	0.35 155	0.38 235	0.24 177	0.26 100	0.21 167	0.10 214	0.07 163	0.11 237	0.10 222	0.09 147	0.09 169

psmg	0.23 167	0.12 86	0.28 34	0.21 90	0.14 172	0.35 267	0.23 229	0.51 260	0.34 157	0.35 235	0.38 184	0.38 235	0.24 177	0.26 100	0.21 167	0.10 214	0.08 231	0.10 189	0.10 222	0.09 147	0.08 117

PFNet+	0.20 109	0.10 26	0.37 116	0.21 90	0.12 81	0.17 11	0.19 130	0.29 44	0.34 157	0.33 203	0.32 123	0.24 110	0.16 69	0.32 164	0.17 96	0.10 214	0.07 163	0.11 237	0.10 222	0.08 85	0.12 262

LMCR-Stereo	0.26 222	0.18 243	0.49 233	0.28 322	0.14 172	0.36 272	0.23 229	0.54 288	0.34 157	0.39 278	0.40 205	0.29 167	0.29 245	0.37 191	0.27 230	0.11 241	0.07 163	0.09 125	0.07 55	0.13 273	0.09 169

raft+_RVC	0.18 59	0.14 172	0.32 65	0.21 90	0.15 213	0.21 78	0.16 43	0.38 141	0.34 157	0.21 56	0.28 85	0.20 65	0.15 55	0.24 63	0.19 135	0.08 104	0.06 73	0.08 69	0.07 55	0.07 40	0.08 117

GMStereo_Zeroshot	0.24 190	0.21 280	0.45 206	0.26 282	0.13 138	0.28 181	0.15 27	0.39 152	0.35 163	0.37 255	0.43 239	0.40 260	0.17 92	0.34 176	0.20 146	0.12 268	0.07 163	0.13 290	0.07 55	0.16 305	0.09 169

anonymousa	0.23 167	0.11 67	0.50 243	0.21 90	0.16 236	0.31 228	0.20 168	0.36 129	0.35 163	0.32 193	0.50 286	0.39 247	0.26 201	0.22 50	0.20 146	0.08 104	0.06 73	0.09 125	0.11 257	0.07 40	0.08 117

RCA-Stereo	0.16 32	0.09 11	0.25 16	0.20 61	0.10 22	0.19 38	0.17 64	0.36 129	0.35 163	0.20 47	0.25 70	0.17 45	0.17 92	0.18 20	0.14 44	0.07 17	0.05 6	0.07 16	0.06 25	0.06 6	0.05 1

GANet-ADL	0.21 123	0.12 86	0.45 206	0.23 178	0.14 172	0.29 200	0.19 130	0.46 215	0.35 163	0.25 82	0.32 123	0.32 194	0.19 127	0.24 63	0.20 146	0.10 214	0.07 163	0.07 16	0.06 25	0.09 147	0.10 215

THIR-Stereo	0.29 257	0.12 86	0.41 173	0.19 28	0.11 45	0.28 181	0.72 393	0.32 73	0.35 163	0.37 255	0.65 342	0.34 207	0.50 347	0.57 258	0.45 314	0.07 17	0.06 73	0.08 69	0.09 190	0.07 40	0.07 70

Anonymous3	0.23 167	0.18 243	0.63 296	0.27 305	0.18 272	0.41 299	0.23 229	0.43 192	0.35 163	0.23 63	0.27 81	0.20 65	0.18 114	0.27 115	0.18 110	0.12 268	0.11 295	0.10 189	0.10 222	0.11 234	0.12 262

HCRNet	0.24 190	0.25 306	0.33 79	0.34 353	0.16 236	0.27 168	0.18 93	0.43 192	0.35 163	0.30 157	0.35 155	0.32 194	0.22 152	0.44 210	0.20 146	0.13 285	0.08 231	0.13 290	0.11 257	0.10 196	0.09 169

FENet	0.21 123	0.11 67	0.45 206	0.21 90	0.12 81	0.26 161	0.17 64	0.41 169	0.35 163	0.30 157	0.31 119	0.29 167	0.23 161	0.26 100	0.23 195	0.09 171	0.06 73	0.09 125	0.09 190	0.09 147	0.09 169

DMCA-RVC	0.27 229	0.21 280	0.61 285	0.28 322	0.17 252	0.29 200	0.21 191	0.42 181	0.35 163	0.40 286	0.37 174	0.39 247	0.36 290	0.43 206	0.30 249	0.13 285	0.10 277	0.15 321	0.11 257	0.13 273	0.10 215

UCFNet_RVC	0.24 190	0.16 215	0.34 84	0.18 9	0.15 213	0.33 245	0.16 43	0.46 215	0.35 163	0.29 129	0.35 155	0.39 247	0.25 192	0.34 176	0.22 181	0.13 285	0.08 231	0.13 290	0.14 318	0.13 273	0.12 262

CBFPSM	0.27 229	0.16 215	0.67 306	0.20 61	0.14 172	0.38 284	0.25 265	0.40 159	0.36 173	0.33 203	0.36 165	0.56 328	0.38 302	0.32 164	0.38 282	0.08 104	0.08 231	0.07 16	0.08 115	0.09 147	0.11 240

TestStereo1	0.21 123	0.16 215	0.32 65	0.26 282	0.13 138	0.26 161	0.27 281	0.40 159	0.36 173	0.29 129	0.39 196	0.22 80	0.21 141	0.33 170	0.17 96	0.07 17	0.06 73	0.09 125	0.08 115	0.08 85	0.07 70

IER	0.23 167	0.12 86	0.39 146	0.20 61	0.14 172	0.31 228	0.19 130	0.42 181	0.36 173	0.33 203	0.40 205	0.32 194	0.33 275	0.29 140	0.22 181	0.09 171	0.07 163	0.08 69	0.08 115	0.09 147	0.08 117

RAFT+CT+SA	0.21 123	0.18 243	0.33 79	0.25 254	0.18 272	0.23 116	0.29 298	0.40 159	0.36 173	0.24 76	0.38 184	0.18 52	0.16 69	0.32 164	0.16 73	0.07 17	0.05 6	0.09 125	0.12 289	0.09 147	0.09 169

SA-5K	0.21 123	0.16 215	0.32 65	0.26 282	0.13 138	0.26 161	0.27 281	0.40 159	0.36 173	0.29 129	0.39 196	0.22 80	0.21 141	0.33 170	0.17 96	0.07 17	0.06 73	0.09 125	0.08 115	0.08 85	0.07 70

PSMNet-ADL	0.25 212	0.15 197	0.32 65	0.26 282	0.14 172	0.31 228	0.22 207	0.44 197	0.36 173	0.27 95	0.33 142	0.41 263	0.28 232	0.61 275	0.29 243	0.11 241	0.09 259	0.09 125	0.11 257	0.10 196	0.10 215

DEmStereo	0.26 222	0.09 11	0.47 219	0.19 28	0.12 81	0.30 217	0.25 265	0.28 37	0.36 173	0.36 250	0.58 321	0.25 117	0.48 345	0.53 242	0.44 311	0.07 17	0.06 73	0.08 69	0.08 115	0.06 6	0.07 70

CFNet-ft	0.24 190	0.15 197	0.35 92	0.18 9	0.15 213	0.30 217	0.21 191	0.39 152	0.36 173	0.28 104	0.40 205	0.43 273	0.25 192	0.47 217	0.24 205	0.12 268	0.07 163	0.12 271	0.11 257	0.12 260	0.09 169

CFNet_RVC	0.24 190	0.15 197	0.35 92	0.18 9	0.15 213	0.30 217	0.21 191	0.39 152	0.36 173	0.28 104	0.40 205	0.43 273	0.25 192	0.47 217	0.24 205	0.12 268	0.07 163	0.12 271	0.11 257	0.12 260	0.09 169

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 41	0.13 142	0.24 12	0.19 28	0.13 138	0.24 132	0.17 64	0.30 59	0.37 182	0.43 309	0.17 21	0.13 12	0.12 16	0.19 28	0.15 56	0.08 104	0.07 163	0.09 125	0.07 55	0.09 147	0.08 117

iinet-f	0.30 264	0.18 243	1.03 374	0.20 61	0.15 213	0.44 316	0.22 207	0.45 205	0.37 182	0.35 235	0.44 248	0.41 263	0.34 282	0.34 176	0.40 297	0.10 214	0.09 259	0.08 69	0.08 115	0.13 273	0.11 240

test_5	0.23 167	0.19 259	0.38 135	0.26 282	0.18 272	0.25 143	0.29 298	0.40 159	0.37 182	0.29 129	0.40 205	0.25 117	0.22 152	0.34 176	0.18 110	0.07 17	0.05 6	0.09 125	0.09 190	0.10 196	0.10 215

hknet	0.25 212	0.14 172	0.40 151	0.25 254	0.15 213	0.35 267	0.21 191	0.56 312	0.37 182	0.34 219	0.35 155	0.43 273	0.27 218	0.37 191	0.21 167	0.09 171	0.07 163	0.11 237	0.10 222	0.09 147	0.09 169

MIPNet	0.21 123	0.15 197	0.52 253	0.21 90	0.12 81	0.27 168	0.20 168	0.45 205	0.37 182	0.30 157	0.23 54	0.19 63	0.24 177	0.27 115	0.19 135	0.07 17	0.05 6	0.08 69	0.07 55	0.07 40	0.06 20

IPLGR	0.21 123	0.13 142	0.61 285	0.21 90	0.11 45	0.25 143	0.18 93	0.41 169	0.37 182	0.28 104	0.27 81	0.21 73	0.19 127	0.37 191	0.18 110	0.07 17	0.06 73	0.08 69	0.07 55	0.07 40	0.06 20

CrosDoStereo	0.31 271	0.10 26	0.49 233	0.18 9	0.12 81	0.22 99	1.11 415	0.34 93	0.37 182	0.38 263	0.61 335	0.28 160	0.46 336	0.61 275	0.57 338	0.07 17	0.06 73	0.08 69	0.08 115	0.07 40	0.07 70

DeepStereo_LL	0.31 271	0.10 26	0.49 233	0.18 9	0.12 81	0.22 99	1.11 415	0.34 93	0.37 182	0.38 263	0.61 335	0.28 160	0.46 336	0.61 275	0.57 338	0.07 17	0.06 73	0.08 69	0.08 115	0.07 40	0.07 70

IRAFT_RVC	0.22 150	0.12 86	0.39 146	0.26 282	0.11 45	0.18 16	0.24 251	0.40 159	0.37 182	0.31 175	0.30 105	0.29 167	0.24 177	0.55 247	0.22 181	0.08 104	0.06 73	0.10 189	0.08 115	0.08 85	0.07 70

PSMNet-RSSM	0.24 190	0.15 197	0.36 111	0.21 90	0.14 172	0.25 143	0.20 168	0.48 233	0.37 182	0.30 157	0.44 248	0.38 235	0.26 201	0.52 237	0.22 181	0.12 268	0.07 163	0.11 237	0.13 307	0.10 196	0.09 169

FADNet_RVC	0.30 264	0.28 327	0.83 340	0.23 178	0.15 213	0.30 217	0.17 64	0.49 239	0.37 182	0.30 157	0.38 184	0.30 178	0.27 218	0.52 237	0.31 253	0.14 308	0.14 326	0.14 309	0.16 337	0.21 346	0.23 364

MLCV	0.22 150	0.16 215	0.44 196	0.21 90	0.08 3	0.29 200	0.19 130	0.38 141	0.37 182	0.38 263	0.44 248	0.31 186	0.21 141	0.41 202	0.24 205	0.07 17	0.05 6	0.06 1	0.05 10	0.07 40	0.06 20

HSM	0.28 247	0.16 215	0.35 92	0.20 61	0.15 213	0.33 245	0.19 130	0.53 281	0.37 182	0.36 250	0.38 184	0.67 362	0.31 265	0.89 361	0.23 195	0.08 104	0.06 73	0.08 69	0.07 55	0.08 85	0.08 117

xxxx	0.34 293	0.10 26	0.29 41	0.19 28	0.11 45	0.37 277	0.20 168	0.58 326	0.38 195	0.29 129	0.42 227	0.38 235	0.24 177	0.46 214	2.20 412	0.11 241	0.07 163	0.09 125	0.08 115	0.09 147	0.09 169

test_xeample	0.34 293	0.10 26	0.29 41	0.19 28	0.11 45	0.33 245	0.23 229	0.55 298	0.38 195	0.32 193	0.45 260	0.29 167	0.26 201	0.57 258	2.24 414	0.10 214	0.07 163	0.09 125	0.08 115	0.09 147	0.09 169

UPFNet	0.25 212	0.12 86	0.38 135	0.24 217	0.19 290	0.37 277	0.28 294	0.48 233	0.38 195	0.34 219	0.37 174	0.37 230	0.28 232	0.39 197	0.33 265	0.10 214	0.09 259	0.10 189	0.10 222	0.10 196	0.08 117

DMCA	0.22 150	0.14 172	0.36 111	0.22 135	0.14 172	0.27 168	0.20 168	0.43 192	0.38 195	0.31 175	0.32 123	0.33 201	0.24 177	0.24 63	0.28 233	0.11 241	0.08 231	0.10 189	0.08 115	0.10 196	0.11 240

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 302	0.36 359	0.53 256	0.34 353	0.19 290	0.51 341	0.24 251	0.55 298	0.38 195	0.41 295	0.47 277	0.47 295	0.27 218	0.73 318	0.30 249	0.36 385	0.19 362	0.27 368	0.17 346	0.26 366	0.23 364

RASNet	0.28 247	0.14 172	0.44 196	0.22 135	0.18 272	0.32 236	0.19 130	0.48 233	0.38 195	0.29 129	0.43 239	0.47 295	0.37 298	0.79 341	0.36 279	0.09 171	0.07 163	0.07 16	0.09 190	0.07 40	0.07 70

gwcnet-sp	0.24 190	0.13 142	0.63 296	0.22 135	0.14 172	0.34 258	0.22 207	0.44 197	0.39 201	0.35 235	0.34 148	0.27 145	0.27 218	0.35 185	0.25 214	0.09 171	0.08 231	0.09 125	0.09 190	0.09 147	0.09 169

scenet	0.24 190	0.13 142	0.63 296	0.22 135	0.14 172	0.34 258	0.22 207	0.44 197	0.39 201	0.35 235	0.34 148	0.27 145	0.27 218	0.35 185	0.25 214	0.09 171	0.08 231	0.09 125	0.09 190	0.09 147	0.09 169

ToySt	0.24 190	0.16 215	0.48 228	0.21 90	0.13 138	0.29 200	0.29 298	0.39 152	0.39 201	0.27 95	0.35 155	0.39 247	0.31 265	0.31 157	0.29 243	0.08 104	0.09 259	0.10 189	0.11 257	0.11 234	0.10 215

ssnet	0.24 190	0.13 142	0.63 296	0.22 135	0.14 172	0.34 258	0.22 207	0.44 197	0.39 201	0.35 235	0.34 148	0.27 145	0.27 218	0.35 185	0.25 214	0.09 171	0.08 231	0.09 125	0.09 190	0.09 147	0.09 169

DCANet-4	0.19 96	0.10 26	0.52 253	0.19 28	0.09 8	0.19 38	0.18 93	0.36 129	0.39 201	0.29 129	0.30 105	0.17 45	0.22 152	0.20 32	0.18 110	0.07 17	0.05 6	0.07 16	0.05 10	0.05 1	0.07 70

ADStereo(finetuned)	0.19 96	0.13 142	0.49 233	0.19 28	0.09 8	0.19 38	0.18 93	0.34 93	0.39 201	0.29 129	0.31 119	0.18 52	0.31 265	0.21 44	0.19 135	0.07 17	0.05 6	0.07 16	0.05 10	0.06 6	0.07 70

Sa-1000	0.22 150	0.15 197	0.35 92	0.23 178	0.13 138	0.28 181	0.23 229	0.47 222	0.39 201	0.30 157	0.50 286	0.26 137	0.19 127	0.33 170	0.16 73	0.07 17	0.06 73	0.10 189	0.11 257	0.08 85	0.06 20

DRaft	0.24 190	0.10 26	0.34 84	0.18 9	0.12 81	0.28 181	0.23 229	0.33 87	0.39 201	0.38 263	0.61 335	0.21 73	0.41 314	0.48 219	0.42 306	0.07 17	0.06 73	0.08 69	0.08 115	0.07 40	0.08 117

DCANet	0.18 59	0.13 142	0.40 151	0.19 28	0.09 8	0.19 38	0.18 93	0.34 93	0.39 201	0.29 129	0.31 119	0.18 52	0.23 161	0.20 32	0.19 135	0.07 17	0.05 6	0.07 16	0.05 10	0.06 6	0.07 70

222	0.41 331	0.10 26	0.29 41	0.19 28	0.11 45	0.36 272	0.20 168	0.57 319	0.39 201	0.35 235	0.44 248	0.30 178	0.27 218	0.55 247	3.56 419	0.11 241	0.07 163	0.08 69	0.08 115	0.09 147	0.09 169

SFCPSM	0.22 150	0.10 26	0.51 249	0.21 90	0.14 172	0.34 258	0.22 207	0.55 298	0.39 201	0.29 129	0.32 123	0.23 99	0.21 141	0.27 115	0.19 135	0.09 171	0.07 163	0.09 125	0.09 190	0.09 147	0.08 117

FADNet-RVC-Resample	0.29 257	0.25 306	0.93 360	0.26 282	0.16 236	0.32 236	0.21 191	0.47 222	0.39 201	0.35 235	0.38 184	0.33 201	0.27 218	0.53 242	0.24 205	0.10 214	0.10 277	0.14 309	0.13 307	0.13 273	0.16 307

STTStereo	0.28 247	0.20 267	0.61 285	0.25 254	0.17 252	0.29 200	0.24 251	0.47 222	0.39 201	0.39 278	0.41 213	0.44 283	0.28 232	0.40 200	0.28 233	0.13 285	0.12 312	0.13 290	0.16 337	0.12 260	0.11 240

whm_eth	0.23 167	0.18 243	0.56 268	0.24 217	0.19 290	0.21 78	0.18 93	0.37 135	0.40 214	0.31 175	0.60 328	0.15 31	0.17 92	0.26 100	0.19 135	0.09 171	0.08 231	0.10 189	0.09 190	0.09 147	0.11 240

SA	0.22 150	0.16 215	0.36 111	0.23 178	0.13 138	0.24 132	0.23 229	0.45 205	0.40 214	0.27 95	0.44 248	0.23 99	0.23 161	0.33 170	0.17 96	0.07 17	0.06 73	0.10 189	0.11 257	0.08 85	0.06 20

CSP-Net	0.27 229	0.15 197	0.30 47	0.21 90	0.14 172	0.44 316	0.24 251	0.50 247	0.40 214	0.41 295	0.43 239	0.42 270	0.26 201	0.66 300	0.28 233	0.12 268	0.08 231	0.08 69	0.08 115	0.10 196	0.09 169

SACVNet	0.30 264	0.20 267	0.41 173	0.25 254	0.18 272	0.34 258	0.25 265	0.52 270	0.40 214	0.41 295	0.44 248	0.46 293	0.32 272	0.71 311	0.25 214	0.13 285	0.10 277	0.12 271	0.12 289	0.16 305	0.17 315

GwcNet-ADL	0.22 150	0.14 172	0.58 276	0.24 217	0.13 138	0.22 99	0.23 229	0.49 239	0.40 214	0.27 95	0.29 94	0.30 178	0.20 135	0.26 100	0.23 195	0.09 171	0.07 163	0.07 16	0.07 55	0.09 147	0.09 169

RAFT + AFF	0.27 229	0.23 299	0.50 243	0.25 254	0.17 252	0.30 217	0.33 327	0.52 270	0.40 214	0.28 104	0.30 105	0.30 178	0.31 265	0.62 283	0.24 205	0.09 171	0.10 277	0.11 237	0.10 222	0.11 234	0.11 240

GMStereo	0.19 96	0.25 306	0.40 151	0.21 90	0.12 81	0.22 99	0.19 130	0.29 44	0.40 214	0.25 82	0.23 54	0.16 40	0.15 55	0.25 87	0.19 135	0.09 171	0.06 73	0.08 69	0.08 115	0.10 196	0.08 117
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UNet	0.28 247	0.14 172	0.69 311	0.23 178	0.20 304	0.44 316	0.22 207	0.50 247	0.40 214	0.34 219	0.39 196	0.43 273	0.33 275	0.40 200	0.31 253	0.09 171	0.07 163	0.10 189	0.08 115	0.10 196	0.08 117

cf-r	0.24 190	0.15 197	0.44 196	0.21 90	0.14 172	0.27 168	0.22 207	0.42 181	0.40 214	0.30 157	0.42 227	0.42 270	0.26 201	0.43 206	0.25 214	0.11 241	0.06 73	0.08 69	0.10 222	0.08 85	0.08 117

FADNet-RVC	0.31 271	0.35 356	0.78 326	0.25 254	0.20 304	0.33 245	0.20 168	0.49 239	0.40 214	0.34 219	0.39 196	0.41 263	0.29 245	0.63 288	0.31 253	0.13 285	0.14 326	0.14 309	0.15 326	0.19 335	0.19 336

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 229	0.21 280	0.59 280	0.25 254	0.18 272	0.29 200	0.22 207	0.50 247	0.40 214	0.38 263	0.41 213	0.43 273	0.27 218	0.43 206	0.29 243	0.11 241	0.08 231	0.10 189	0.10 222	0.10 196	0.11 240
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DispNO	0.27 229	0.18 243	0.62 293	0.23 178	0.17 252	0.25 143	0.22 207	0.45 205	0.41 225	0.32 193	0.39 196	0.38 235	0.27 218	0.77 337	0.27 230	0.09 171	0.07 163	0.10 189	0.10 222	0.08 85	0.08 117

CoDeX	0.23 167	0.12 86	0.46 212	0.21 90	0.14 172	0.29 200	0.21 191	0.53 281	0.41 225	0.29 129	0.35 155	0.29 167	0.22 152	0.48 219	0.19 135	0.09 171	0.06 73	0.08 69	0.07 55	0.08 85	0.07 70

hitnet-ft	0.29 257	0.17 231	0.40 151	0.19 28	0.14 172	0.39 291	0.23 229	0.44 197	0.41 225	0.36 250	0.46 270	0.53 322	0.34 282	0.76 331	0.32 258	0.14 308	0.10 277	0.13 290	0.10 222	0.15 297	0.13 274

PS-NSSS	0.32 280	0.30 340	0.46 212	0.23 178	0.17 252	0.33 245	0.24 251	0.57 319	0.41 225	0.37 255	0.52 300	0.35 221	0.30 254	0.80 345	0.30 249	0.17 341	0.14 326	0.21 356	0.15 326	0.15 297	0.13 274

StereoDRNet-Refined	0.27 229	0.17 231	0.35 92	0.25 254	0.14 172	0.37 277	0.21 191	0.47 222	0.41 225	0.44 315	0.51 292	0.41 263	0.28 232	0.45 212	0.37 280	0.09 171	0.06 73	0.11 237	0.11 257	0.10 196	0.10 215
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
LL-Strereo	0.29 257	0.25 306	0.58 276	0.25 254	0.21 312	0.23 116	0.24 251	0.55 298	0.42 230	0.34 219	0.32 123	0.41 263	0.40 310	0.94 370	0.23 195	0.08 104	0.07 163	0.11 237	0.09 190	0.09 147	0.09 169

HGLStereo	0.27 229	0.14 172	0.46 212	0.24 217	0.21 312	0.33 245	0.23 229	0.50 247	0.42 230	0.35 235	0.48 283	0.41 263	0.33 275	0.45 212	0.33 265	0.11 241	0.10 277	0.09 125	0.09 190	0.10 196	0.12 262

GwcNet-RSSM	0.26 222	0.17 231	0.46 212	0.21 90	0.13 138	0.28 181	0.23 229	0.44 197	0.42 230	0.31 175	0.45 260	0.40 260	0.26 201	0.55 247	0.28 233	0.11 241	0.07 163	0.09 125	0.10 222	0.09 147	0.08 117

AdaStereo	0.24 190	0.16 215	0.37 116	0.24 217	0.12 81	0.32 236	0.17 64	0.54 288	0.42 230	0.33 203	0.38 184	0.35 221	0.21 141	0.30 152	0.22 181	0.14 308	0.06 73	0.13 290	0.08 115	0.11 234	0.08 117
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.
NCCL2	0.35 298	0.26 317	0.49 233	0.36 363	0.22 327	0.41 299	0.41 354	0.53 281	0.42 230	0.47 330	0.46 270	0.61 344	0.39 307	0.55 247	0.37 280	0.16 331	0.13 322	0.21 356	0.21 360	0.16 305	0.16 307

1111x	0.32 280	0.11 67	0.40 151	0.22 135	0.11 45	0.32 236	0.26 276	0.59 331	0.43 235	0.31 175	0.41 213	0.39 247	0.28 232	0.76 331	1.37 396	0.09 171	0.08 231	0.09 125	0.10 222	0.09 147	0.08 117

SQANet	0.40 329	0.48 376	0.67 306	0.48 383	0.39 378	0.48 333	0.22 207	0.51 260	0.43 235	0.40 286	0.47 277	0.47 295	0.33 275	0.54 246	0.32 258	0.36 385	0.15 340	0.40 384	0.21 360	0.45 385	0.31 377

fff	0.19 96	0.13 142	0.40 151	0.18 9	0.09 8	0.19 38	0.18 93	0.35 110	0.43 235	0.29 129	0.30 105	0.18 52	0.28 232	0.20 32	0.18 110	0.07 17	0.05 6	0.07 16	0.05 10	0.05 1	0.07 70

UDGNet	0.23 167	0.31 345	0.38 135	0.24 217	0.14 172	0.24 132	0.18 93	0.32 73	0.43 235	0.29 129	0.28 85	0.24 110	0.19 127	0.29 140	0.20 146	0.15 319	0.07 163	0.21 356	0.11 257	0.14 285	0.10 215

DDUNet	0.41 331	0.50 381	0.48 228	0.44 379	0.39 378	0.46 323	0.32 317	0.50 247	0.43 235	0.45 319	0.52 300	0.57 332	0.36 290	0.48 219	0.33 265	0.33 383	0.21 368	0.55 392	0.25 371	0.37 382	0.32 380

ADLNet	0.28 247	0.15 197	0.42 180	0.23 178	0.19 290	0.34 258	0.23 229	0.53 281	0.43 235	0.42 303	0.41 213	0.44 283	0.27 218	0.55 247	0.35 273	0.11 241	0.08 231	0.11 237	0.11 257	0.11 234	0.12 262

csc	0.19 96	0.13 142	0.40 151	0.18 9	0.09 8	0.19 38	0.18 93	0.35 110	0.43 235	0.29 129	0.30 105	0.18 52	0.28 232	0.20 32	0.18 110	0.07 17	0.05 6	0.07 16	0.05 10	0.05 1	0.07 70

cscssc	0.19 96	0.13 142	0.40 151	0.18 9	0.09 8	0.19 38	0.18 93	0.35 110	0.43 235	0.29 129	0.30 105	0.18 52	0.28 232	0.20 32	0.18 110	0.07 17	0.05 6	0.07 16	0.05 10	0.05 1	0.07 70

psm_up	0.29 257	0.16 215	0.41 173	0.26 282	0.17 252	0.32 236	0.26 276	0.55 298	0.43 235	0.36 250	0.40 205	0.45 287	0.37 298	0.58 263	0.30 249	0.11 241	0.12 312	0.13 290	0.12 289	0.10 196	0.10 215

DSFCA	0.27 229	0.13 142	0.36 111	0.20 61	0.17 252	0.38 284	0.31 312	0.47 222	0.43 235	0.43 309	0.37 174	0.39 247	0.29 245	0.52 237	0.32 258	0.12 268	0.10 277	0.10 189	0.11 257	0.11 234	0.10 215

HSM-Net_RVC	0.27 229	0.11 67	0.42 180	0.19 28	0.11 45	0.34 258	0.20 168	0.62 352	0.43 235	0.40 286	0.43 239	0.50 311	0.26 201	0.76 331	0.22 181	0.08 104	0.07 163	0.07 16	0.07 55	0.08 85	0.08 117
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DANet	0.35 298	0.23 299	0.60 282	0.36 363	0.22 327	0.39 291	0.25 265	0.48 233	0.43 235	0.52 345	0.50 286	0.59 337	0.41 314	0.76 331	0.49 326	0.13 285	0.11 295	0.14 309	0.12 289	0.17 320	0.15 300
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
iResNet	0.24 190	0.18 243	0.61 285	0.25 254	0.11 45	0.29 200	0.21 191	0.42 181	0.43 235	0.33 203	0.43 239	0.27 145	0.22 152	0.34 176	0.26 226	0.07 17	0.05 6	0.07 16	0.06 25	0.08 85	0.07 70

DLCB_ROB	0.28 247	0.16 215	0.34 84	0.27 305	0.16 236	0.38 284	0.25 265	0.48 233	0.43 235	0.46 322	0.46 270	0.51 315	0.33 275	0.53 242	0.33 265	0.10 214	0.10 277	0.11 237	0.11 257	0.10 196	0.09 169

DualNet	0.26 222	0.12 86	0.42 180	0.20 61	0.13 138	0.28 181	0.20 168	0.35 110	0.44 249	0.30 157	0.42 227	0.34 207	0.23 161	0.27 115	1.08 379	0.08 104	0.05 6	0.11 237	0.10 222	0.08 85	0.08 117

ffm	0.22 150	0.12 86	0.42 180	0.20 61	0.13 138	0.28 181	0.20 168	0.35 110	0.44 249	0.30 157	0.42 227	0.34 207	0.23 161	0.27 115	0.11 1	0.08 104	0.05 6	0.11 237	0.10 222	0.08 85	0.08 117

ff1	0.29 257	0.12 86	0.42 180	0.20 61	0.13 138	0.28 181	0.20 168	0.35 110	0.44 249	0.30 157	0.42 227	0.34 207	0.23 161	0.81 348	1.08 379	0.08 104	0.05 6	0.11 237	0.10 222	0.08 85	0.08 117

tt1	0.18 59	0.14 172	0.35 92	0.23 178	0.11 45	0.30 217	0.19 130	0.35 110	0.44 249	0.17 32	0.19 29	0.13 12	0.16 69	0.27 115	0.11 1	0.08 104	0.05 6	0.08 69	0.06 25	0.08 85	0.08 117

HBP-ISP	0.33 286	0.30 340	0.72 320	0.22 135	0.16 236	0.32 236	0.22 207	0.54 288	0.44 249	0.41 295	0.49 284	0.33 201	0.38 302	0.73 318	0.25 214	0.18 351	0.19 362	0.24 365	0.20 357	0.16 305	0.13 274

dd	0.22 150	0.26 317	0.40 151	0.22 135	0.12 81	0.25 143	0.21 191	0.32 73	0.44 249	0.29 129	0.28 85	0.25 117	0.16 69	0.30 152	0.25 214	0.12 268	0.07 163	0.10 189	0.08 115	0.11 234	0.09 169

CFNet_pseudo	0.23 167	0.13 142	0.47 219	0.19 28	0.13 138	0.26 161	0.16 43	0.44 197	0.44 249	0.29 129	0.37 174	0.38 235	0.23 161	0.29 140	0.21 167	0.09 171	0.06 73	0.11 237	0.08 115	0.11 234	0.09 169

APVNet	0.36 302	0.20 267	0.70 317	0.26 282	0.22 327	0.52 350	0.35 332	0.61 343	0.44 249	0.38 263	0.52 300	0.48 301	0.38 302	0.84 353	0.46 320	0.13 285	0.14 326	0.15 321	0.16 337	0.16 305	0.15 300

psmorigin	0.50 354	0.25 306	3.03 415	0.24 217	0.19 290	0.38 284	0.22 207	0.50 247	0.44 249	0.64 363	0.68 348	0.71 370	0.51 350	0.85 354	0.45 314	0.14 308	0.17 352	0.13 290	0.14 318	0.16 305	0.21 353

ACVNet	0.23 167	0.13 142	0.35 92	0.18 9	0.15 213	0.27 168	0.23 229	0.39 152	0.44 249	0.28 104	0.41 213	0.38 235	0.26 201	0.27 115	0.32 258	0.08 104	0.07 163	0.08 69	0.07 55	0.10 196	0.07 70

acv_ft	0.25 212	0.13 142	0.40 151	0.23 178	0.19 290	0.34 258	0.21 191	0.45 205	0.44 249	0.38 263	0.41 213	0.38 235	0.27 218	0.27 115	0.35 273	0.08 104	0.07 163	0.08 69	0.07 55	0.11 234	0.07 70

ccs_rob	0.23 167	0.13 142	0.47 219	0.20 61	0.13 138	0.26 161	0.17 64	0.44 197	0.44 249	0.29 129	0.37 174	0.38 235	0.23 161	0.29 140	0.21 167	0.09 171	0.06 73	0.11 237	0.08 115	0.11 234	0.09 169

SMFormer	0.25 212	0.12 86	0.40 151	0.19 28	0.10 22	0.27 168	0.19 130	0.51 260	0.45 261	0.34 219	0.41 213	0.31 186	0.26 201	0.58 263	0.28 233	0.10 214	0.07 163	0.08 69	0.08 115	0.09 147	0.09 169

tta	0.24 190	0.12 86	0.40 151	0.19 28	0.10 22	0.27 168	0.19 130	0.51 260	0.45 261	0.34 219	0.41 213	0.31 186	0.26 201	0.58 263	0.28 233	0.10 214	0.07 163	0.08 69	0.08 115	0.08 85	0.07 70

qqq1	0.24 190	0.12 86	0.40 151	0.19 28	0.10 22	0.27 168	0.19 130	0.51 260	0.45 261	0.34 219	0.41 213	0.31 186	0.26 201	0.58 263	0.16 73	0.10 214	0.07 163	0.07 16	0.06 25	0.08 85	0.07 70

fff1	0.24 190	0.12 86	0.40 151	0.19 28	0.10 22	0.27 168	0.19 130	0.51 260	0.45 261	0.34 219	0.41 213	0.31 186	0.26 201	0.58 263	0.16 73	0.10 214	0.07 163	0.07 16	0.06 25	0.08 85	0.07 70

mmx	0.31 271	0.12 86	0.42 180	0.20 61	0.13 138	0.28 181	0.20 168	0.55 298	0.45 261	0.30 157	0.42 227	0.34 207	0.23 161	0.81 348	1.08 379	0.10 214	0.07 163	0.11 237	0.10 222	0.11 234	0.10 215

xxx	0.31 271	0.12 86	0.42 180	0.20 61	0.13 138	0.28 181	0.20 168	0.55 298	0.45 261	0.30 157	0.42 227	0.34 207	0.23 161	0.81 348	1.08 379	0.10 214	0.07 163	0.11 237	0.10 222	0.11 234	0.10 215

CFNet_ucs	0.24 190	0.13 142	0.50 243	0.20 61	0.15 213	0.28 181	0.17 64	0.49 239	0.45 261	0.32 193	0.42 227	0.39 247	0.22 152	0.31 157	0.21 167	0.11 241	0.08 231	0.12 271	0.09 190	0.12 260	0.11 240

DAS	0.27 229	0.12 86	0.42 180	0.24 217	0.18 272	0.29 200	0.24 251	0.45 205	0.45 261	0.41 295	0.44 248	0.34 207	0.29 245	0.75 326	0.21 167	0.09 171	0.07 163	0.09 125	0.07 55	0.09 147	0.09 169

SepStereo	0.26 222	0.12 86	0.42 180	0.24 217	0.18 272	0.29 200	0.24 251	0.45 205	0.45 261	0.41 295	0.44 248	0.34 207	0.29 245	0.64 290	0.21 167	0.09 171	0.07 163	0.09 125	0.07 55	0.09 147	0.09 169

111	0.20 109	0.17 231	0.40 151	0.18 9	0.09 8	0.24 132	0.17 64	0.41 169	0.45 261	0.23 63	0.29 94	0.29 167	0.21 141	0.24 63	0.18 110	0.07 17	0.05 6	0.07 16	0.06 25	0.07 40	0.08 117

G-Net	0.46 347	0.25 306	0.86 348	0.34 353	0.28 360	0.90 388	0.35 332	0.47 222	0.45 261	0.68 367	1.22 388	0.64 356	0.60 362	0.61 275	0.57 338	0.16 331	0.14 326	0.17 336	0.13 307	0.22 352	0.19 336

GANet	0.36 302	0.22 292	0.49 233	0.29 325	0.17 252	0.41 299	0.38 345	0.57 319	0.45 261	0.46 322	0.75 359	0.55 326	0.40 310	0.94 370	0.41 303	0.13 285	0.13 322	0.13 290	0.11 257	0.14 285	0.11 240

CFNet	0.27 229	0.20 267	0.44 196	0.22 135	0.14 172	0.33 245	0.14 14	0.51 260	0.45 261	0.30 157	0.40 205	0.38 235	0.27 218	0.76 331	0.25 214	0.09 171	0.07 163	0.11 237	0.11 257	0.11 234	0.08 117

CBMV_ROB	0.33 286	0.18 243	0.53 256	0.21 90	0.14 172	0.33 245	0.20 168	0.51 260	0.45 261	0.51 339	0.55 312	0.45 287	0.42 322	0.71 311	0.32 258	0.18 351	0.19 362	0.23 363	0.21 360	0.14 285	0.15 300

PCWNet_CMD	0.23 167	0.13 142	0.48 228	0.20 61	0.13 138	0.28 181	0.16 43	0.46 215	0.46 275	0.29 129	0.36 165	0.37 230	0.24 177	0.28 127	0.20 146	0.09 171	0.06 73	0.10 189	0.08 115	0.11 234	0.09 169

ssnet_v2	0.28 247	0.16 215	0.44 196	0.22 135	0.15 213	0.40 296	0.30 308	0.57 319	0.46 275	0.38 263	0.36 165	0.47 295	0.29 245	0.38 195	0.39 290	0.13 285	0.11 295	0.11 237	0.11 257	0.11 234	0.11 240

NINENet	0.25 212	0.15 197	0.37 116	0.23 178	0.16 236	0.43 314	0.17 64	0.60 339	0.46 275	0.32 193	0.37 174	0.32 194	0.20 135	0.42 204	0.21 167	0.10 214	0.10 277	0.12 271	0.08 115	0.11 234	0.10 215

ccnet	0.42 334	0.31 345	0.48 228	0.27 305	0.32 371	0.60 361	0.32 317	0.65 360	0.46 275	0.53 350	0.66 344	0.56 328	0.45 330	0.72 316	0.61 347	0.26 368	0.19 362	0.24 365	0.21 360	0.26 366	0.22 358

MSMDNet	0.23 167	0.13 142	0.48 228	0.20 61	0.13 138	0.28 181	0.16 43	0.46 215	0.46 275	0.29 129	0.36 165	0.37 230	0.24 177	0.28 127	0.20 146	0.09 171	0.06 73	0.09 125	0.08 115	0.11 234	0.09 169

xx1	0.20 109	0.14 172	0.38 135	0.23 178	0.11 45	0.31 228	0.19 130	0.35 110	0.47 280	0.17 32	0.19 29	0.28 160	0.24 177	0.28 127	0.11 1	0.08 104	0.05 6	0.10 189	0.09 190	0.09 147	0.09 169

cc1	0.18 59	0.14 172	0.38 135	0.23 178	0.11 45	0.31 228	0.19 130	0.35 110	0.47 280	0.17 32	0.19 29	0.13 12	0.18 114	0.28 127	0.11 1	0.08 104	0.05 6	0.08 69	0.06 25	0.08 85	0.08 117

ttt	0.29 257	0.12 86	0.34 84	0.21 90	0.13 138	0.29 200	0.20 168	0.56 312	0.47 280	0.31 175	0.44 248	0.30 178	0.22 152	0.65 296	0.85 369	0.13 285	0.10 277	0.10 189	0.10 222	0.11 234	0.11 240

UDG	0.40 329	0.46 372	0.49 233	0.40 374	0.35 375	0.47 329	0.27 281	0.54 288	0.47 280	0.39 278	0.45 260	0.59 337	0.44 327	0.46 214	0.39 290	0.26 368	0.19 362	0.48 388	0.22 367	0.34 379	0.26 370

aanetorigin	0.39 323	0.29 334	1.09 377	0.24 217	0.19 290	0.28 181	0.37 339	0.33 87	0.47 280	0.94 384	0.82 367	0.52 318	0.54 353	0.49 224	0.50 331	0.11 241	0.09 259	0.10 189	0.10 222	0.16 305	0.15 300

TDLM	0.30 264	0.21 280	0.38 135	0.28 322	0.15 213	0.33 245	0.32 317	0.52 270	0.47 280	0.38 263	0.43 239	0.39 247	0.29 245	0.91 365	0.28 233	0.14 308	0.08 231	0.13 290	0.11 257	0.12 260	0.10 215

CVANet_RVC	0.30 264	0.19 259	0.41 173	0.26 282	0.16 236	0.33 245	0.26 276	0.52 270	0.47 280	0.40 286	0.46 270	0.43 273	0.31 265	0.89 361	0.26 226	0.14 308	0.09 259	0.14 309	0.13 307	0.14 285	0.10 215

ETE_ROB	0.34 293	0.26 317	0.45 206	0.29 325	0.18 272	0.40 296	0.37 339	0.57 319	0.47 280	0.50 334	0.50 286	0.62 346	0.36 290	0.55 247	0.38 282	0.13 285	0.10 277	0.14 309	0.12 289	0.16 305	0.16 307

PSMNet_ROB	0.33 286	0.24 302	0.54 259	0.31 340	0.21 312	0.42 306	0.43 359	0.59 331	0.47 280	0.37 255	0.44 248	0.49 305	0.31 265	0.64 290	0.43 307	0.14 308	0.10 277	0.15 321	0.14 318	0.13 273	0.11 240

raft_robust	0.22 150	0.17 231	0.30 47	0.22 135	0.12 81	0.23 116	0.22 207	0.49 239	0.48 289	0.32 193	0.32 123	0.26 137	0.23 161	0.53 242	0.15 56	0.07 17	0.06 73	0.08 69	0.10 222	0.08 85	0.06 20

AASNet	0.27 229	0.19 259	0.49 233	0.26 282	0.17 252	0.34 258	0.20 168	0.62 352	0.48 289	0.35 235	0.40 205	0.32 194	0.25 192	0.28 127	0.34 269	0.11 241	0.09 259	0.10 189	0.08 115	0.13 273	0.11 240

delet	0.27 229	0.14 172	0.40 151	0.23 178	0.19 290	0.41 299	0.29 298	0.49 239	0.48 289	0.33 203	0.41 213	0.37 230	0.30 254	0.48 219	0.34 269	0.09 171	0.09 259	0.11 237	0.12 289	0.08 85	0.08 117

FADNet	0.32 280	0.36 359	0.74 324	0.23 178	0.22 327	0.37 277	0.19 130	0.53 281	0.48 289	0.32 193	0.36 165	0.43 273	0.32 272	0.64 290	0.25 214	0.16 331	0.16 347	0.14 309	0.16 337	0.24 358	0.19 336

ADCRef	0.38 317	0.24 302	0.88 351	0.26 282	0.21 312	0.49 336	0.27 281	0.52 270	0.48 289	0.50 334	0.58 321	0.35 221	0.47 339	0.48 219	1.29 395	0.09 171	0.08 231	0.12 271	0.12 289	0.11 234	0.11 240

StereoDRNet	0.32 280	0.22 292	0.61 285	0.27 305	0.21 312	0.42 306	0.30 308	0.61 343	0.48 289	0.46 322	0.39 196	0.48 301	0.30 254	0.57 258	0.40 297	0.11 241	0.09 259	0.12 271	0.11 257	0.12 260	0.10 215

NOSS_ROB	0.31 271	0.20 267	0.35 92	0.24 217	0.16 236	0.32 236	0.19 130	0.52 270	0.48 289	0.33 203	0.36 165	0.42 270	0.28 232	0.93 367	0.24 205	0.19 356	0.20 367	0.24 365	0.22 367	0.17 320	0.17 315

SGM-Forest	0.36 302	0.17 231	0.47 219	0.23 178	0.16 236	0.45 321	0.41 354	0.55 298	0.48 289	0.52 345	0.60 328	0.52 318	0.41 314	0.85 354	0.50 331	0.17 341	0.17 352	0.17 336	0.15 326	0.15 297	0.15 300
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.33 286	0.21 280	0.54 259	0.23 178	0.13 138	0.42 306	0.33 327	0.53 281	0.48 289	0.52 345	0.49 284	0.50 311	0.41 314	0.56 255	0.31 253	0.15 319	0.16 347	0.18 343	0.16 337	0.13 273	0.13 274
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
SDNR	0.42 334	0.21 280	0.82 339	0.21 90	0.18 272	1.27 403	0.17 64	0.50 247	0.49 298	0.42 303	0.81 366	0.38 235	0.27 218	1.19 388	0.38 282	0.23 363	0.24 378	0.17 336	0.13 307	0.17 320	0.20 346

fast-acv-ft	0.31 271	0.20 267	0.81 336	0.24 217	0.18 272	0.46 323	0.27 281	0.41 169	0.49 298	0.39 278	0.55 312	0.49 305	0.35 286	0.37 191	0.38 282	0.11 241	0.11 295	0.11 237	0.12 289	0.12 260	0.09 169

anonymity	0.56 365	0.54 385	0.70 317	0.47 382	0.61 394	0.56 353	0.43 359	0.69 375	0.49 298	0.63 361	0.55 312	0.54 324	0.60 362	0.61 275	0.57 338	0.55 394	0.53 402	0.50 389	0.54 400	0.51 387	0.56 396

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 264	0.20 267	0.70 317	0.21 90	0.17 252	0.46 323	0.27 281	0.50 247	0.49 298	0.42 303	0.55 312	0.43 273	0.30 254	0.46 214	0.38 282	0.09 171	0.06 73	0.07 16	0.06 25	0.11 234	0.10 215

dad	0.28 247	0.31 345	0.44 196	0.21 90	0.14 172	0.30 217	0.20 168	0.33 87	0.49 298	0.44 315	0.44 248	0.45 287	0.21 141	0.41 202	0.26 226	0.20 359	0.11 295	0.20 353	0.11 257	0.14 285	0.10 215

Syn2CoEx	0.36 302	0.31 345	0.78 326	0.34 353	0.21 312	0.41 299	0.28 294	0.61 343	0.49 298	0.42 303	0.56 317	0.45 287	0.44 327	0.69 305	0.38 282	0.17 341	0.14 326	0.15 321	0.12 289	0.13 273	0.12 262

CC-Net-ROB	0.43 338	0.47 374	0.65 302	0.37 368	0.23 338	0.51 341	0.29 298	0.66 366	0.49 298	0.46 322	0.51 292	0.48 301	0.38 302	0.96 373	0.35 273	0.34 384	0.23 376	0.55 392	0.25 371	0.31 376	0.20 346

iResNetv2_ROB	0.27 229	0.26 317	0.72 320	0.23 178	0.13 138	0.29 200	0.18 93	0.52 270	0.49 298	0.37 255	0.45 260	0.39 247	0.25 192	0.34 176	0.20 146	0.08 104	0.06 73	0.07 16	0.05 10	0.12 260	0.09 169

Nwc_Net	0.37 311	0.25 306	0.68 310	0.31 340	0.24 343	0.44 316	0.30 308	0.65 360	0.50 306	0.37 255	0.69 352	0.58 335	0.45 330	0.60 270	0.40 297	0.15 319	0.12 312	0.19 350	0.21 360	0.14 285	0.13 274

XPNet_ROB	0.33 286	0.20 267	0.43 190	0.27 305	0.18 272	0.37 277	0.31 312	0.55 298	0.50 306	0.51 339	0.53 305	0.58 335	0.37 298	0.63 288	0.45 314	0.17 341	0.12 312	0.13 290	0.12 289	0.15 297	0.14 291

pmcnn	0.50 354	0.20 267	0.78 326	0.24 217	0.26 355	0.39 291	0.30 308	0.51 260	0.50 306	0.54 352	1.23 389	2.52 413	0.37 298	0.77 337	0.95 373	0.08 104	0.06 73	0.06 1	0.05 10	0.10 196	0.08 117

ADLNet2	0.30 264	0.17 231	0.72 320	0.23 178	0.17 252	0.36 272	0.24 251	0.52 270	0.51 309	0.32 193	0.38 184	0.45 287	0.30 254	0.69 305	0.35 273	0.10 214	0.08 231	0.09 125	0.09 190	0.12 260	0.10 215

MMNet	0.27 229	0.14 172	0.49 233	0.24 217	0.17 252	0.47 329	0.22 207	0.45 205	0.51 309	0.39 278	0.41 213	0.36 226	0.33 275	0.39 197	0.34 269	0.08 104	0.07 163	0.09 125	0.09 190	0.10 196	0.08 117

ADCP+	0.45 345	0.24 302	1.15 382	0.25 254	0.22 327	0.56 353	0.39 350	0.54 288	0.51 309	0.44 315	0.51 292	0.46 293	0.52 352	0.56 255	1.89 408	0.10 214	0.08 231	0.11 237	0.10 222	0.14 285	0.13 274

ADCPNet	0.48 350	0.29 334	1.60 399	0.27 305	0.23 338	0.70 372	0.38 345	0.53 281	0.51 309	0.51 339	0.59 323	0.67 362	0.56 357	0.60 270	1.14 385	0.15 319	0.18 358	0.14 309	0.23 369	0.19 335	0.19 336

DRN-Test	0.33 286	0.17 231	0.61 285	0.27 305	0.19 290	0.46 323	0.29 298	0.65 360	0.51 309	0.47 330	0.46 270	0.44 283	0.34 282	0.62 283	0.41 303	0.12 268	0.08 231	0.13 290	0.12 289	0.12 260	0.10 215

LALA_ROB	0.36 302	0.25 306	0.46 212	0.30 333	0.21 312	0.47 329	0.39 350	0.61 343	0.51 309	0.52 345	0.51 292	0.69 367	0.36 290	0.50 226	0.43 307	0.17 341	0.11 295	0.16 330	0.14 318	0.17 320	0.15 300

MyStereo05	0.23 167	0.12 86	0.57 272	0.21 90	0.14 172	0.25 143	0.23 229	0.48 233	0.52 315	0.31 175	0.23 54	0.25 117	0.22 152	0.30 152	0.21 167	0.07 17	0.07 163	0.09 125	0.08 115	0.08 85	0.08 117

MyStereo04	0.23 167	0.12 86	0.55 264	0.22 135	0.14 172	0.25 143	0.23 229	0.49 239	0.52 315	0.28 104	0.23 54	0.27 145	0.23 161	0.30 152	0.22 181	0.07 17	0.07 163	0.09 125	0.08 115	0.08 85	0.08 117

NCC-stereo	0.39 323	0.25 306	0.69 311	0.32 346	0.28 360	0.46 323	0.36 335	0.65 360	0.52 315	0.40 286	0.57 319	0.56 328	0.47 339	0.73 318	0.45 314	0.17 341	0.14 326	0.18 343	0.25 371	0.16 305	0.16 307

Abc-Net	0.39 323	0.25 306	0.69 311	0.32 346	0.28 360	0.46 323	0.36 335	0.65 360	0.52 315	0.40 286	0.57 319	0.56 328	0.47 339	0.73 318	0.45 314	0.17 341	0.14 326	0.18 343	0.25 371	0.16 305	0.16 307
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
GASNet	0.36 302	0.46 372	0.88 351	0.34 353	0.23 338	0.35 267	0.22 207	0.60 339	0.53 319	0.40 286	0.37 174	0.45 287	0.30 254	0.79 341	0.35 273	0.15 319	0.10 277	0.14 309	0.14 318	0.22 352	0.12 262

RGC	0.39 323	0.32 350	0.64 301	0.34 353	0.27 357	0.40 296	0.29 298	0.57 319	0.53 319	0.45 319	0.64 341	0.62 346	0.45 330	0.72 316	0.39 290	0.15 319	0.15 340	0.21 356	0.20 357	0.18 331	0.19 336

STTRV1_RVC	0.42 334	0.32 350	0.89 354	0.29 325	0.36 376	0.49 336	0.31 312	0.61 343	0.53 319	0.46 322	0.56 317	0.47 295	0.43 325	1.00 377	0.39 290	0.27 373	0.21 368	0.20 353	0.18 351	0.25 359	0.17 315

iResNet_ROB	0.25 212	0.19 259	0.40 151	0.20 61	0.12 81	0.30 217	0.16 43	0.55 298	0.53 319	0.38 263	0.43 239	0.37 230	0.26 201	0.38 195	0.22 181	0.08 104	0.06 73	0.06 1	0.04 1	0.09 147	0.09 169

Wz-Net-LNSev	0.34 293	0.29 334	0.91 356	0.26 282	0.21 312	0.47 329	0.31 312	0.54 288	0.54 323	0.44 315	0.52 300	0.50 311	0.35 286	0.39 197	0.39 290	0.11 241	0.11 295	0.10 189	0.09 190	0.14 285	0.13 274

GEStereo_RVC	0.27 229	0.20 267	0.44 196	0.27 305	0.16 236	0.33 245	0.25 265	0.56 312	0.54 323	0.34 219	0.38 184	0.34 207	0.25 192	0.51 231	0.28 233	0.12 268	0.08 231	0.09 125	0.08 115	0.11 234	0.11 240

edge stereo	0.39 323	0.22 292	0.81 336	0.27 305	0.22 327	0.37 277	0.24 251	0.56 312	0.54 323	0.53 350	0.60 328	0.71 370	0.50 347	0.78 339	0.40 297	0.16 331	0.14 326	0.19 350	0.14 318	0.16 305	0.17 315

ADCMid	0.49 352	0.34 353	1.13 381	0.26 282	0.21 312	0.51 341	0.37 339	0.57 319	0.54 323	0.75 375	0.66 344	0.62 346	0.64 372	0.64 290	1.68 402	0.13 285	0.12 312	0.17 336	0.17 346	0.20 343	0.17 315

AANet_RVC	0.31 271	0.22 292	0.50 243	0.23 178	0.14 172	0.30 217	0.24 251	0.47 222	0.54 323	0.38 263	0.60 328	0.43 273	0.29 245	0.87 357	0.40 297	0.11 241	0.07 163	0.07 16	0.07 55	0.09 147	0.09 169

Anonymous Stereo	0.38 317	0.34 353	1.00 368	0.30 333	0.25 350	0.33 245	0.44 362	0.50 247	0.54 323	0.41 295	0.45 260	0.39 247	0.26 201	0.93 367	0.48 323	0.15 319	0.14 326	0.15 321	0.16 337	0.16 305	0.17 315

DGSMNet	0.61 374	0.29 334	0.91 356	0.51 386	0.70 398	0.62 363	1.38 419	0.59 331	0.55 329	0.37 255	0.61 335	0.52 318	0.33 275	0.65 296	0.43 307	0.53 391	0.60 409	0.67 397	0.61 405	0.63 394	0.61 403

PA-Net	0.37 311	0.28 327	0.83 340	0.31 340	0.28 360	0.39 291	0.42 357	0.51 260	0.55 329	0.34 219	0.42 227	0.41 263	0.36 290	0.79 341	0.49 326	0.12 268	0.23 376	0.16 330	0.23 369	0.12 260	0.18 329
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
WCMA_ROB	0.51 358	0.21 280	0.65 302	0.25 254	0.21 312	0.58 357	0.32 317	0.54 288	0.55 329	0.95 386	1.40 394	1.28 393	0.81 383	0.73 318	0.62 349	0.18 351	0.15 340	0.15 321	0.15 326	0.19 335	0.19 336

Wz-Net-MNSev	0.36 302	0.26 317	0.79 332	0.26 282	0.21 312	0.59 358	0.38 345	0.55 298	0.56 332	0.48 333	0.54 308	0.53 322	0.36 290	0.60 270	0.44 311	0.11 241	0.09 259	0.11 237	0.11 257	0.15 297	0.13 274

NVstereo2D	0.31 271	0.16 215	0.54 259	0.24 217	0.22 327	0.42 306	0.28 294	0.58 326	0.56 332	0.28 104	0.38 184	0.40 260	0.30 254	0.71 311	0.28 233	0.13 285	0.08 231	0.13 290	0.10 222	0.19 335	0.16 307

MDST_ROB	0.48 350	0.14 172	0.95 363	0.30 333	0.21 312	1.33 406	0.32 317	0.77 383	0.56 332	1.06 392	0.71 353	0.49 305	0.35 286	1.26 394	0.38 282	0.13 285	0.11 295	0.16 330	0.13 307	0.12 260	0.12 262

GwcNet	0.35 298	0.23 299	0.88 351	0.25 254	0.24 343	0.48 333	0.27 281	0.55 298	0.57 335	0.38 263	0.52 300	0.51 315	0.32 272	0.60 270	0.41 303	0.13 285	0.11 295	0.12 271	0.11 257	0.13 273	0.14 291

DISCO	0.32 280	0.13 142	0.51 249	0.25 254	0.16 236	0.48 333	0.25 265	0.50 247	0.57 335	0.37 255	0.45 260	0.62 346	0.36 290	0.64 290	0.49 326	0.09 171	0.07 163	0.09 125	0.08 115	0.12 260	0.11 240

RP	0.35 298	0.22 292	0.51 249	0.31 340	0.24 343	0.37 277	0.28 294	0.50 247	0.58 337	0.40 286	0.63 340	0.61 344	0.47 339	0.61 275	0.39 290	0.16 331	0.15 340	0.17 336	0.15 326	0.17 320	0.17 315

FAT-Stereo	0.36 302	0.18 243	0.73 323	0.26 282	0.18 272	0.33 245	0.29 298	0.60 339	0.59 338	0.46 322	0.60 328	0.60 340	0.50 347	0.61 275	0.34 269	0.13 285	0.14 326	0.13 290	0.12 289	0.14 285	0.18 329

RYNet	0.37 311	0.18 243	0.59 280	0.25 254	0.28 360	0.61 362	0.32 317	0.59 331	0.59 338	0.41 295	0.38 184	0.57 332	0.39 307	0.87 357	0.53 336	0.11 241	0.08 231	0.12 271	0.11 257	0.18 331	0.18 329

NaN_ROB	0.41 331	0.28 327	0.62 293	0.30 333	0.19 290	0.51 341	0.47 370	0.58 326	0.59 338	0.56 354	0.47 277	0.49 305	0.41 314	1.21 391	0.64 353	0.12 268	0.18 358	0.12 271	0.13 307	0.11 234	0.14 291

pcwnet_v2	0.32 280	0.15 197	1.26 388	0.23 178	0.18 272	0.32 236	0.18 93	0.59 331	0.60 341	0.36 250	0.45 260	0.35 221	0.29 245	0.36 189	0.25 214	0.14 308	0.11 295	0.12 271	0.11 257	0.14 285	0.15 300

AnyNet_C32	0.51 358	0.40 368	1.10 380	0.29 325	0.28 360	0.59 358	0.58 383	0.54 288	0.60 341	0.62 360	0.66 344	0.54 324	0.54 353	0.78 339	1.74 405	0.15 319	0.14 326	0.15 321	0.17 346	0.20 343	0.20 346

FBW_ROB	0.43 338	0.26 317	0.54 259	0.31 340	0.20 304	0.51 341	0.32 317	0.70 376	0.60 341	0.59 357	0.55 312	0.65 357	0.41 314	1.40 399	0.51 333	0.13 285	0.17 352	0.21 356	0.16 337	0.17 320	0.18 329

PASM	0.45 345	0.35 356	0.90 355	0.35 362	0.33 372	0.39 291	0.38 345	0.50 247	0.61 344	0.52 345	0.51 292	0.62 346	0.45 330	0.93 367	0.48 323	0.26 368	0.29 386	0.29 374	0.33 382	0.29 374	0.26 370

MeshStereo	0.58 369	0.27 324	0.67 306	0.22 135	0.17 252	0.66 367	0.37 339	0.78 384	0.61 344	1.47 412	1.30 391	1.65 400	0.79 380	1.12 385	0.59 344	0.17 341	0.17 352	0.17 336	0.14 318	0.17 320	0.14 291
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
MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 358	0.50 381	0.86 348	0.39 372	0.24 343	0.84 384	0.55 381	0.56 312	0.62 346	0.60 358	0.68 348	0.62 346	0.42 322	1.13 386	0.43 307	0.23 363	0.27 382	0.27 368	0.35 384	0.25 359	0.29 374

AnyNet_C01	0.65 377	0.58 386	2.60 412	0.32 346	0.26 355	0.88 386	0.61 386	0.63 358	0.62 346	0.68 367	0.96 378	0.76 373	0.60 362	0.96 373	1.43 397	0.16 331	0.16 347	0.17 336	0.17 346	0.23 355	0.23 364

SPS-STEREO	0.69 381	0.61 388	0.98 366	0.52 388	0.57 392	0.74 374	0.50 377	0.78 384	0.62 346	0.95 386	0.86 371	0.94 381	0.70 375	1.01 379	0.87 370	0.58 397	0.51 399	0.50 389	0.50 396	0.55 390	0.58 398
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
stereogan	0.37 311	0.17 231	0.65 302	0.27 305	0.22 327	0.62 363	0.26 276	0.59 331	0.63 349	0.43 309	0.60 328	0.67 362	0.42 322	0.68 303	0.35 273	0.13 285	0.14 326	0.14 309	0.12 289	0.19 335	0.17 315

AF-Net	0.37 311	0.26 317	0.56 268	0.32 346	0.23 338	0.41 299	0.29 298	0.61 343	0.64 350	0.42 303	0.68 348	0.65 357	0.49 346	0.57 258	0.44 311	0.15 319	0.11 295	0.19 350	0.14 318	0.15 297	0.13 274

Wz-Net-SNSev	0.43 338	0.41 371	1.27 389	0.30 333	0.21 312	0.44 316	0.41 354	0.61 343	0.65 351	0.46 322	0.65 342	0.62 346	0.39 307	0.74 325	0.59 344	0.12 268	0.11 295	0.12 271	0.13 307	0.16 305	0.14 291

otaku	0.57 368	0.62 389	0.87 350	0.63 393	0.44 383	0.73 373	0.37 339	0.65 360	0.66 352	0.51 339	0.75 359	0.66 361	0.45 330	0.69 305	0.46 320	0.53 391	0.34 391	0.55 392	0.35 384	0.60 393	0.45 389

S-Stereo	0.38 317	0.20 267	1.05 375	0.27 305	0.22 327	0.38 284	0.32 317	0.55 298	0.66 352	0.39 278	0.59 323	0.49 305	0.41 314	0.75 326	0.40 297	0.12 268	0.15 340	0.13 290	0.13 307	0.16 305	0.21 353

GANetREF_RVC	0.43 338	0.47 374	0.69 311	0.38 370	0.20 304	0.51 341	0.48 374	0.66 366	0.66 352	0.46 322	0.46 270	0.50 311	0.44 327	0.90 364	0.39 290	0.27 373	0.21 368	0.32 378	0.18 351	0.27 369	0.22 358
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
MFN_U_SF_RVC	0.56 365	0.51 383	1.19 383	0.38 370	0.22 327	0.69 369	0.27 281	0.80 388	0.67 355	0.73 371	0.74 358	0.87 377	0.61 371	0.81 348	0.76 359	0.29 379	0.27 382	0.32 378	0.37 388	0.32 378	0.31 377

MSMD_ROB	0.60 373	0.33 352	0.61 285	0.30 333	0.25 350	0.86 385	0.35 332	0.55 298	0.67 355	1.10 394	1.49 399	1.76 403	0.97 394	0.88 360	0.49 326	0.23 363	0.21 368	0.27 368	0.27 377	0.25 359	0.24 368

PWC_ROB	0.38 317	0.29 334	0.69 311	0.25 254	0.20 304	0.38 284	0.19 130	0.58 326	0.67 355	0.57 356	0.85 370	0.51 315	0.40 310	0.71 311	0.52 334	0.13 285	0.09 259	0.14 309	0.10 222	0.17 320	0.14 291

FCDSN-DC	0.63 375	0.31 345	0.61 285	0.36 363	0.30 368	0.65 365	0.37 339	0.66 366	0.68 358	1.14 396	1.54 402	1.71 402	1.26 403	0.92 366	0.64 353	0.24 366	0.22 373	0.27 368	0.26 375	0.27 369	0.27 373
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SAMSARA	0.56 365	0.39 367	0.80 334	0.60 391	0.46 384	1.00 392	1.23 418	0.67 371	0.68 358	0.71 370	0.54 308	0.89 380	0.57 359	0.81 348	0.62 349	0.19 356	0.22 373	0.18 343	0.18 351	0.27 369	0.25 369

Wz-Net-TNSev	0.51 358	0.58 386	1.61 401	0.25 254	0.21 312	0.65 365	0.45 364	0.63 358	0.69 360	0.51 339	0.54 308	0.71 370	0.60 362	1.00 377	0.77 362	0.15 319	0.15 340	0.13 290	0.15 326	0.21 346	0.20 346

ADCL	0.47 348	0.22 292	1.00 368	0.27 305	0.19 290	0.74 374	0.64 388	0.54 288	0.69 360	0.56 354	0.71 353	0.55 326	0.60 362	0.60 270	1.43 397	0.11 241	0.09 259	0.13 290	0.13 307	0.14 285	0.14 291

Ntro	0.58 369	0.64 390	0.92 358	0.66 394	0.50 387	0.77 377	0.36 335	0.66 366	0.70 362	0.50 334	0.59 323	0.65 357	0.51 350	0.75 326	0.45 314	0.56 395	0.32 390	0.56 395	0.34 383	0.63 394	0.46 392

LRCNet_RVC	10.90 428	14.34 437	9.35 424	15.35 433	8.04 427	1.08 394	0.34 329	8.78 428	0.70 362	12.63 434	16.05 434	9.85 428	6.54 423	8.57 428	6.34 425	20.27 442	5.40 428	23.70 441	21.88 440	14.87 435	13.83 436

CSAN	0.50 354	0.35 356	0.78 326	0.36 363	0.23 338	0.56 353	0.59 385	0.61 343	0.70 362	0.64 363	0.78 363	0.65 357	0.60 362	1.38 398	0.62 349	0.21 360	0.17 352	0.20 353	0.20 357	0.18 331	0.18 329

Consistency-Raft	0.55 364	0.48 376	1.02 372	0.45 380	0.49 386	0.49 336	0.47 370	0.72 379	0.72 365	0.45 319	0.82 367	0.47 295	0.60 362	0.50 226	0.63 352	0.39 389	0.39 394	0.44 386	0.51 397	0.52 388	0.37 383

FINET	0.34 293	0.27 324	0.80 334	0.24 217	0.24 343	0.36 272	0.34 329	0.54 288	0.72 365	0.39 278	0.47 277	0.32 194	0.30 254	0.51 231	0.32 258	0.19 356	0.17 352	0.13 290	0.12 289	0.18 331	0.16 307

DispFullNet	0.66 378	0.89 401	1.59 398	0.77 399	1.21 416	0.51 341	0.23 229	0.59 331	0.72 365	0.69 369	0.61 335	0.69 367	0.91 390	0.79 341	0.48 323	0.27 373	0.12 312	0.73 400	0.30 381	0.65 397	0.40 386

XQC	0.43 338	0.37 364	0.96 364	0.34 353	0.25 350	0.53 351	0.34 329	0.60 339	0.73 368	0.51 339	0.46 270	0.57 332	0.47 339	0.70 308	0.72 358	0.17 341	0.12 312	0.18 343	0.15 326	0.25 359	0.23 364

SGM+DAISY	0.87 391	0.66 392	1.30 392	0.51 386	0.60 393	1.03 393	0.84 404	0.76 382	0.73 368	1.39 403	1.51 400	1.31 394	1.22 401	1.11 383	1.08 379	0.57 396	0.53 402	0.51 391	0.51 397	0.54 389	0.61 403

LSM	1.64 411	0.40 368	2.56 411	2.02 422	17.61 434	0.51 341	0.52 378	0.61 343	0.76 370	0.82 378	1.11 384	0.63 354	0.54 353	0.75 326	0.49 326	0.16 331	0.24 378	0.18 343	0.21 360	0.25 359	2.42 424

PDISCO_ROB	0.43 338	0.30 340	0.67 306	0.43 377	0.36 376	0.67 368	0.32 317	0.72 379	0.76 370	0.43 309	0.53 305	0.63 354	0.40 310	0.66 300	0.47 322	0.21 360	0.12 312	0.21 356	0.19 356	0.25 359	0.20 346

NVStereoNet_ROB	0.67 379	0.49 380	0.83 340	0.48 383	0.40 380	0.51 341	0.46 366	0.70 376	0.77 372	0.84 379	1.72 405	1.02 385	0.83 385	1.23 392	0.79 364	0.32 382	0.38 393	0.40 384	0.46 392	0.36 381	0.41 387
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
WZ-Net	0.52 362	0.38 366	1.90 403	0.30 333	0.24 343	0.57 356	0.48 374	0.62 352	0.78 373	0.50 334	0.71 353	0.68 365	0.54 353	0.98 376	0.84 366	0.13 285	0.10 277	0.11 237	0.12 289	0.19 335	0.20 346

DPSNet	0.47 348	0.24 302	0.93 360	0.27 305	0.20 304	0.75 376	0.57 382	0.84 392	0.79 374	0.47 330	0.51 292	0.60 340	0.69 374	0.87 357	0.71 357	0.16 331	0.13 322	0.12 271	0.10 222	0.25 359	0.21 353

ACVNet-4b	0.72 383	0.81 396	1.33 393	0.72 397	0.50 387	0.80 382	0.31 312	0.71 378	0.80 375	0.50 334	0.72 357	0.95 383	0.43 325	0.96 373	1.20 392	1.13 417	0.21 368	0.76 401	0.45 391	0.65 397	0.46 392

SuperB	0.49 352	0.28 327	2.23 405	0.23 178	0.15 213	0.41 299	0.32 317	0.47 222	0.82 376	0.43 309	0.50 286	0.33 201	0.45 330	0.68 303	1.08 379	0.10 214	0.07 163	0.09 125	0.08 115	0.98 412	0.14 291

FC-DCNN	0.70 382	0.30 340	0.69 311	0.32 346	0.27 357	0.81 383	0.39 350	0.79 387	0.82 376	1.41 405	1.58 404	1.98 405	1.26 403	1.02 380	0.77 362	0.24 366	0.22 373	0.27 368	0.26 375	0.26 366	0.26 370

SGM_RVC	0.50 354	0.19 259	0.50 243	0.25 254	0.15 213	0.69 369	0.39 350	0.68 374	0.82 376	0.95 386	0.84 369	1.13 386	0.76 378	1.16 387	0.60 346	0.16 331	0.16 347	0.16 330	0.16 337	0.16 305	0.17 315
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ADCS	0.58 369	0.40 368	1.35 394	0.29 325	0.24 343	0.55 352	0.45 364	0.67 371	0.83 379	0.76 376	0.71 353	0.68 365	0.60 362	0.76 331	2.23 413	0.16 331	0.16 347	0.16 330	0.17 346	0.22 352	0.22 358

MFMNet_re	0.72 383	0.76 394	0.99 367	0.62 392	0.70 398	0.77 377	0.67 389	0.75 381	0.83 379	0.78 377	0.86 371	0.69 367	0.78 379	0.71 311	0.61 347	0.66 400	0.59 408	0.61 396	0.58 404	0.68 400	0.71 407

RTSC	0.39 323	0.28 327	0.78 326	0.27 305	0.18 272	0.49 336	0.22 207	0.59 331	0.84 381	0.55 353	0.53 305	0.49 305	0.36 290	0.67 302	0.82 365	0.13 285	0.10 277	0.11 237	0.12 289	0.17 320	0.17 315

MADNet+	1.01 396	1.16 413	4.72 419	0.70 395	0.47 385	1.24 402	0.96 408	0.97 396	0.89 382	0.65 365	0.77 362	0.87 377	0.85 388	2.09 412	1.68 402	0.38 388	0.39 394	0.31 377	0.27 377	0.43 383	0.39 385

PWCDC_ROB	0.38 317	0.30 340	0.60 282	0.33 351	0.20 304	0.42 306	0.19 130	0.58 326	0.89 382	0.42 303	1.26 390	0.36 226	0.34 282	0.50 226	0.38 282	0.18 351	0.11 295	0.11 237	0.09 190	0.19 335	0.13 274

JetBlue	1.14 401	0.76 394	2.36 407	0.59 390	0.75 400	3.04 420	1.78 420	1.11 398	0.90 384	0.94 384	1.10 383	1.66 401	1.28 405	2.09 412	1.72 404	0.43 390	0.36 392	0.38 382	0.38 390	0.58 392	0.56 396

ACVNet_1	0.72 383	0.81 396	1.37 395	0.72 397	0.53 390	0.77 377	0.42 357	0.85 394	0.90 384	0.74 374	0.75 359	1.32 395	0.72 377	1.02 380	0.55 337	0.54 393	0.31 389	0.71 399	0.35 384	0.64 396	0.45 389

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 380	0.64 390	1.06 376	0.45 380	0.27 357	1.40 409	0.58 383	0.78 384	0.92 386	0.84 379	0.86 371	0.88 379	0.68 373	1.33 397	0.68 356	0.37 387	0.29 386	0.34 380	0.36 387	0.43 383	0.37 383

ELAS	0.74 387	0.36 359	0.85 347	0.36 363	0.33 372	1.36 407	0.77 398	0.93 395	0.92 386	1.41 405	1.53 401	1.16 389	1.17 399	0.95 372	1.03 377	0.26 368	0.25 380	0.28 373	0.28 380	0.31 376	0.30 375
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RainbowNet	0.72 383	0.89 401	1.02 372	0.82 400	0.63 396	0.78 380	0.52 378	0.81 390	0.93 388	0.60 358	0.79 364	0.80 375	0.60 362	0.80 345	0.57 338	0.78 404	0.55 405	0.78 402	0.49 394	0.76 402	0.58 398

SHD	0.42 334	0.27 324	0.81 336	0.31 340	0.25 350	0.42 306	0.22 207	0.66 366	0.94 389	0.63 361	0.60 328	0.59 337	0.47 339	0.59 269	0.58 343	0.15 319	0.13 322	0.16 330	0.16 337	0.20 343	0.22 358

EDNetEfficientorigin	7.51 424	0.52 384	140.47 446	0.25 254	0.17 252	0.42 306	0.29 298	0.47 222	1.03 390	1.28 399	1.02 380	0.83 376	0.84 386	0.75 326	0.99 375	0.10 214	0.09 259	0.12 271	0.10 222	0.21 346	0.22 358

RTS	0.78 389	0.48 376	4.68 417	0.34 353	0.28 360	1.12 396	0.46 366	0.62 352	1.03 390	0.73 371	0.89 375	0.60 340	0.59 360	1.61 402	1.16 388	0.14 308	0.11 295	0.15 321	0.15 326	0.21 346	0.19 336

RTSA	0.78 389	0.48 376	4.68 417	0.34 353	0.28 360	1.12 396	0.46 366	0.62 352	1.03 390	0.73 371	0.89 375	0.60 340	0.59 360	1.61 402	1.16 388	0.14 308	0.11 295	0.15 321	0.15 326	0.21 346	0.19 336

EDNetEfficient	0.63 375	0.37 364	2.40 409	0.26 282	0.25 350	0.38 284	0.49 376	0.41 169	1.06 393	1.38 402	0.87 374	0.62 346	0.95 391	0.65 296	1.65 401	0.11 241	0.09 259	0.10 189	0.11 257	0.19 335	0.17 315

ELAS_RVC	0.74 387	0.36 359	1.00 368	0.37 368	0.33 372	0.88 386	0.93 407	0.83 391	1.08 394	1.35 401	1.33 393	1.24 391	1.33 406	1.06 382	0.95 373	0.27 373	0.25 380	0.29 374	0.27 377	0.30 375	0.30 375
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH-64-1	0.91 393	0.86 398	0.84 344	0.97 405	0.75 400	0.92 389	0.71 391	1.27 400	1.10 395	0.89 381	1.45 396	1.14 387	0.96 392	1.19 388	0.84 366	0.74 401	0.51 399	0.97 406	0.55 401	0.84 404	0.60 400

IMH-64	0.91 393	0.86 398	0.84 344	0.97 405	0.75 400	0.92 389	0.71 391	1.27 400	1.10 395	0.89 381	1.45 396	1.14 387	0.96 392	1.19 388	0.84 366	0.74 401	0.51 399	0.97 406	0.55 401	0.84 404	0.60 400

PWCK	1.00 395	1.17 414	1.70 402	0.91 403	0.41 381	1.19 400	0.92 406	1.10 397	1.14 397	1.16 397	1.14 385	1.25 392	0.88 389	1.75 408	1.04 378	0.87 408	0.50 397	0.87 404	0.53 399	0.96 411	0.52 394

DeepPrunerF	0.44 344	0.29 334	1.29 391	0.33 351	0.30 368	0.35 267	0.36 335	0.62 352	1.15 398	0.40 286	0.44 248	0.39 247	0.41 314	0.80 345	0.52 334	0.18 351	0.14 326	0.23 363	0.21 360	0.17 320	0.17 315

PVD	0.58 369	0.34 353	0.84 344	0.39 372	0.31 370	0.59 358	0.47 370	0.80 388	1.25 399	0.92 383	1.09 382	0.79 374	0.82 384	0.85 354	0.76 359	0.21 360	0.18 358	0.22 362	0.18 351	0.27 369	0.35 382

SANet	0.53 363	0.28 327	0.96 364	0.26 282	0.15 213	0.69 369	0.44 362	0.67 371	1.34 400	0.67 366	0.98 379	0.94 381	0.71 376	0.89 361	0.76 359	0.14 308	0.12 312	0.12 271	0.11 257	0.17 320	0.16 307

notaker	1.45 406	1.34 417	1.48 396	1.40 417	1.07 414	1.18 398	0.85 405	1.48 408	1.40 401	1.51 413	3.46 418	2.40 412	1.81 412	1.76 409	1.45 400	1.11 415	0.69 417	1.38 418	0.87 414	1.31 417	0.97 415

ACVNet_2	0.89 392	0.87 400	1.25 387	0.82 400	0.62 395	0.97 391	0.62 387	1.14 399	1.42 402	1.00 389	1.40 394	1.47 398	0.84 386	1.11 383	0.66 355	0.61 398	0.43 396	0.78 402	0.49 394	0.75 401	0.52 394

IMH	1.05 398	0.95 405	1.00 368	1.01 407	0.78 404	1.11 395	0.68 390	1.38 403	1.43 403	1.00 389	1.72 405	1.43 396	1.14 396	1.73 407	0.89 371	1.09 414	0.55 405	0.99 408	0.57 403	0.87 406	0.62 405

SGM-ForestM	1.36 403	0.28 327	0.79 332	0.26 282	0.16 236	2.26 417	1.00 410	1.42 405	1.46 404	2.38 416	2.05 411	5.95 426	2.66 418	2.95 417	2.46 415	0.17 341	0.18 358	0.18 343	0.18 351	0.15 297	0.18 329

WAO-7	1.01 396	0.89 401	0.93 360	0.83 402	0.66 397	1.18 398	0.81 402	1.40 404	1.57 405	1.11 395	1.76 407	1.45 397	1.19 400	1.50 401	1.14 385	0.61 398	0.62 412	0.70 398	0.68 407	0.66 399	0.60 400

JetRed	2.30 417	2.64 424	6.12 420	1.12 413	1.38 419	5.85 423	3.29 422	1.99 416	1.67 406	1.98 414	1.95 409	2.16 410	1.60 411	2.48 416	4.10 421	1.05 412	1.60 421	1.09 411	1.01 418	1.67 421	1.28 419

LVE	1.13 400	1.02 406	1.28 390	1.01 407	0.80 407	1.29 405	0.81 402	1.47 407	1.96 407	1.07 393	1.90 408	1.90 404	1.01 395	1.48 400	0.91 372	0.93 411	0.61 411	0.94 405	0.69 408	0.87 406	0.75 411

Dean	1.17 402	1.04 408	1.49 397	1.03 409	0.78 404	1.20 401	0.77 398	1.48 408	1.96 407	1.28 399	1.99 410	2.15 407	1.14 396	1.25 393	1.00 376	0.81 406	0.60 409	1.01 409	0.69 408	0.92 410	0.74 410

WAO-6	1.07 399	0.93 404	0.92 358	0.96 404	0.78 404	1.28 404	0.75 395	1.34 402	2.00 409	1.02 391	1.54 402	1.59 399	1.22 401	1.31 396	1.14 385	0.78 404	0.55 405	1.02 410	0.75 411	0.83 403	0.69 406

MADNet++	2.26 416	1.80 422	2.06 404	2.13 424	1.97 422	2.61 419	1.79 421	2.38 419	2.16 410	2.75 418	2.65 416	2.38 411	2.43 417	3.17 418	3.21 417	2.17 421	1.95 422	1.94 422	1.63 421	2.06 422	2.01 423

coex-ft	3.44 419	0.73 393	48.55 444	0.24 217	0.19 290	0.50 340	0.43 359	0.47 222	2.40 411	7.03 425	1.20 387	0.97 384	2.23 415	0.73 318	1.92 409	0.12 268	0.15 340	0.14 309	0.12 289	0.21 346	0.43 388

HanzoNet	2.97 418	1.69 420	2.29 406	1.74 420	1.33 418	1.53 411	1.03 411	1.99 416	2.64 412	5.51 422	5.16 421	5.90 425	6.82 425	4.32 423	3.29 418	3.16 423	2.02 424	1.92 421	2.87 425	2.24 423	1.89 422

UNDER WATER-64	1.55 409	1.19 415	2.52 410	1.31 415	0.95 412	2.12 415	1.21 417	1.45 406	3.19 413	1.43 408	1.32 392	2.64 414	2.04 414	1.63 404	1.83 406	1.11 415	0.67 416	1.28 416	0.92 415	1.19 413	1.02 416

MANE	1.41 404	0.36 359	0.74 324	0.43 377	0.41 381	2.16 416	0.80 400	2.39 420	3.38 414	2.22 415	3.06 417	3.54 419	2.73 419	2.15 414	1.94 410	0.28 377	0.27 382	0.30 376	0.46 392	0.28 373	0.34 381

UNDER WATER	1.59 410	1.22 416	2.36 407	1.38 416	1.03 413	1.67 412	1.10 414	1.54 411	3.63 415	1.44 409	1.47 398	2.85 416	2.25 416	1.67 405	1.94 410	1.06 413	0.62 412	1.31 417	0.93 416	1.21 414	1.02 416

DPSimNet_ROB	4.34 420	4.23 425	6.89 422	3.67 425	3.68 423	4.75 421	5.21 424	2.67 421	3.68 416	5.82 423	3.95 419	5.57 422	6.72 424	3.46 422	4.48 422	4.05 426	2.88 425	4.68 427	3.12 426	3.69 425	3.62 426

WAO-8	1.46 407	1.10 411	1.09 377	1.10 410	0.84 408	2.06 413	0.75 395	1.84 413	3.83 417	1.44 409	2.21 413	2.15 407	1.43 408	3.17 418	1.19 390	0.91 409	0.65 414	1.09 411	0.79 412	0.90 408	0.71 407

Venus	1.46 407	1.10 411	1.09 377	1.10 410	0.84 408	2.06 413	0.75 395	1.84 413	3.83 417	1.44 409	2.21 413	2.15 407	1.43 408	3.17 418	1.19 390	0.91 409	0.65 414	1.09 411	0.79 412	0.90 408	0.71 407

TorneroNet-64	1.43 405	1.03 407	1.20 384	1.10 410	0.86 410	2.26 417	0.73 394	1.84 413	3.84 419	1.25 398	2.25 415	2.69 415	1.42 407	1.76 409	1.43 397	0.76 403	0.50 397	1.09 411	0.66 406	1.23 415	0.76 412

ktn	1.77 413	1.36 418	1.22 385	1.43 418	1.14 415	1.52 410	1.08 413	1.51 410	3.96 420	2.77 419	4.69 420	3.35 418	1.46 410	1.69 406	1.25 394	1.43 419	0.77 418	1.45 419	0.99 417	1.32 419	0.96 414

tt	4.71 421	0.10 26	3.94 416	2.06 423	1.53 420	10.14 428	16.88 428	9.27 429	4.98 421	1.39 403	1.02 380	4.68 421	4.90 421	3.35 421	5.86 424	5.76 428	9.15 434	2.24 423	2.53 424	3.10 424	1.32 420

BEATNet-Init1	4.73 422	2.61 423	13.29 433	0.58 389	0.53 390	10.12 427	3.33 423	4.83 423	5.01 422	8.75 427	8.51 425	14.08 435	7.60 426	7.70 427	5.34 423	0.28 377	0.28 385	0.34 380	0.37 388	0.57 391	0.45 389

KSHMR	1.89 414	1.36 418	1.60 399	1.47 419	1.22 417	1.38 408	1.06 412	1.79 412	5.97 423	1.42 407	5.65 424	2.98 417	1.14 396	2.23 415	1.20 392	1.27 418	1.12 419	1.46 420	1.10 419	1.32 419	1.15 418

LE_ROB	1.76 412	0.20 267	2.68 413	0.48 383	0.52 389	0.78 380	0.96 408	0.84 392	6.61 424	7.40 426	2.08 412	2.08 406	4.83 420	1.27 395	3.79 420	0.10 214	0.08 231	0.12 271	0.11 257	0.11 234	0.10 215

ASD4	7.23 423	6.65 428	7.69 423	5.24 427	5.62 425	11.85 429	20.36 429	7.57 427	7.14 425	6.55 424	5.47 423	5.99 427	5.78 422	7.22 426	9.24 427	4.85 427	4.44 426	6.40 431	5.19 427	6.53 428	4.89 427

TorneroNet	2.22 415	1.08 410	1.24 386	1.14 414	0.90 411	5.58 422	0.80 400	2.12 418	8.69 426	2.58 417	5.42 422	3.88 420	1.97 413	1.78 411	1.87 407	0.86 407	0.54 404	1.15 415	0.74 410	1.23 415	0.85 413

PML	16.10 435	12.82 436	6.78 421	5.23 426	7.76 426	33.92 439	66.56 445	5.30 424	10.28 427	26.12 444	68.59 445	20.51 437	13.49 435	10.06 429	6.78 426	5.96 429	2.00 423	6.04 430	2.18 423	8.96 431	2.60 425

xxxxx1	15.27 432	9.54 430	10.31 426	20.13 436	18.88 435	17.08 431	23.03 430	10.36 430	10.99 428	9.21 428	9.62 426	10.74 430	10.61 430	10.72 430	13.89 433	7.97 432	9.20 435	31.85 444	44.72 444	12.84 432	13.69 433

tt_ll	15.27 432	9.54 430	10.31 426	20.13 436	18.88 435	17.08 431	23.03 430	10.36 430	10.99 428	9.21 428	9.62 426	10.74 430	10.61 430	10.72 430	13.89 433	7.97 432	9.20 435	31.85 444	44.72 444	12.84 432	13.69 433

ff	15.27 432	9.54 430	10.31 426	20.13 436	18.88 435	17.08 431	23.03 430	10.36 430	10.99 428	9.21 428	9.62 426	10.74 430	10.61 430	10.72 430	13.89 433	7.97 432	9.20 435	31.85 444	44.72 444	12.84 432	13.69 433

HaxPig	17.72 437	20.22 444	19.73 434	16.53 434	16.51 433	9.27 426	9.33 425	14.34 436	13.27 431	18.65 435	18.70 435	17.35 436	16.77 436	17.04 436	16.45 436	22.05 443	20.89 444	22.27 440	21.53 439	21.29 442	22.13 443

DGTPSM_ROB	8.34 425	5.10 426	10.37 431	5.31 428	10.18 428	8.33 424	23.60 433	6.06 425	13.41 432	4.90 420	10.87 430	5.65 423	10.44 427	6.17 424	12.59 428	3.74 424	7.55 429	3.69 425	7.26 430	4.14 426	7.46 428

DPSMNet_ROB	8.40 426	5.11 427	10.49 432	5.58 429	10.25 429	8.34 425	23.62 434	6.07 426	13.45 433	4.93 421	10.88 431	5.66 424	10.44 427	6.24 425	12.64 429	3.98 425	7.61 430	3.76 426	7.30 431	4.20 427	7.51 429

Anonymous_1	16.62 436	9.35 429	9.84 425	10.66 430	14.64 432	18.66 435	27.12 435	12.64 433	13.51 434	10.76 433	10.30 429	10.13 429	10.60 429	11.06 433	12.74 430	15.87 441	7.74 431	16.92 438	43.48 443	58.66 446	7.68 430

DPSM_ROB	11.49 429	9.87 433	10.35 429	11.13 431	11.31 430	19.11 436	27.51 436	13.37 434	14.21 435	10.31 431	11.06 432	10.96 433	11.27 433	11.96 434	13.59 431	6.78 430	8.19 432	6.03 428	7.09 428	7.93 429	7.73 431

DPSM	11.49 429	9.87 433	10.35 429	11.13 431	11.31 430	19.11 436	27.51 436	13.37 434	14.21 435	10.31 431	11.06 432	10.96 433	11.27 433	11.96 434	13.59 431	6.78 430	8.19 432	6.03 428	7.09 428	7.93 429	7.73 431

MEDIAN_ROB	21.21 438	24.62 445	23.47 442	19.58 435	19.65 438	13.22 430	10.96 426	17.88 437	17.00 437	22.14 443	22.02 438	20.86 438	20.36 437	21.06 437	19.71 438	25.63 445	24.13 445	26.21 442	25.20 441	25.17 443	25.38 444

AVERAGE_ROB	25.43 445	29.06 446	27.24 443	24.63 445	24.20 445	17.73 434	12.61 427	22.29 438	21.39 438	26.79 445	26.16 444	25.20 445	24.64 445	25.07 444	23.53 439	29.96 446	28.40 446	30.60 443	29.58 442	29.72 444	29.84 445

LSM0	24.24 444	19.98 443	22.32 441	24.22 444	40.14 446	38.48 444	55.20 439	26.95 443	28.57 439	20.49 436	21.83 437	22.26 444	22.75 442	24.22 443	27.30 440	13.66 440	16.32 438	12.19 437	14.15 432	16.10 441	17.66 442

CasAABBNet	23.10 439	19.86 438	20.64 436	22.47 439	22.73 442	38.41 440	55.50 441	26.89 442	28.70 440	20.61 437	22.15 439	22.08 442	22.75 442	23.99 441	27.36 441	13.59 435	16.48 439	12.14 432	14.27 433	15.95 436	15.53 437

MyStereo03	23.12 440	19.90 439	20.85 437	22.49 440	22.71 439	38.42 441	55.53 442	26.80 439	28.72 441	20.77 439	22.25 440	22.03 439	22.69 439	23.90 438	27.38 443	13.62 437	16.50 441	12.15 433	14.28 434	15.95 436	15.53 437

MyStereo02	23.12 440	19.90 439	20.85 437	22.49 440	22.71 439	38.42 441	55.53 442	26.80 439	28.72 441	20.77 439	22.25 440	22.03 439	22.69 439	23.90 438	27.38 443	13.62 437	16.50 441	12.15 433	14.28 434	15.95 436	15.53 437

MyStereo	23.12 440	19.90 439	20.85 437	22.49 440	22.71 439	38.42 441	55.53 442	26.80 439	28.72 441	20.77 439	22.25 440	22.03 439	22.69 439	23.90 438	27.38 443	13.62 437	16.50 441	12.15 433	14.28 434	15.95 436	15.53 437

Selective-RAFT-Error	23.16 443	19.93 442	20.87 440	22.54 443	22.81 443	38.52 445	55.47 440	27.01 444	28.83 444	20.66 438	22.25 440	22.09 443	22.80 444	24.09 442	27.36 441	13.61 436	16.48 439	12.15 433	14.28 434	15.99 440	15.57 441

SPstereo	14.25 431	1.73 421	2.83 414	1.84 421	1.57 421	23.16 438	43.27 438	35.72 445	29.56 445	20.86 442	20.62 436	26.34 446	21.82 438	25.23 445	19.62 437	1.56 420	1.42 420	2.96 424	2.17 422	1.31 417	1.33 421

test_example2	101.33 446	108.28 447	68.15 445	98.43 446	106.93 447	89.75 446	102.43 446	36.80 446	97.65 446	129.04 446	130.15 446	65.26 447	66.62 446	92.11 446	80.24 446	144.10 447	199.48 447	81.81 447	103.01 447	125.01 447	101.27 446

FADE		1.06 409		0.71 396	0.76 403							1.17 390				24.23 444	4.70 427	17.35 439	17.61 438	0.49 386

Low-res two-view benchmark