Low-res two-view results

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

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

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

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

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

GLC_STEREO	0.04 1	0.05 61	0.52 16	0.00 1	0.00 1	0.06 21	0.00 1	0.01 1	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.01 86	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 58	0.00 1

LoS_RVC	0.05 2	0.05 61	0.41 3	0.00 1	0.00 1	0.16 36	0.00 1	0.17 93	0.07 18	0.00 1	0.00 1	0.04 97	0.01 86	0.04 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 58	0.00 1

Selective-IGEV	0.05 2	0.04 38	0.43 7	0.00 1	0.04 319	0.25 45	0.00 1	0.01 1	0.08 31	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.02 133	0.00 1	0.01 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 363	0.03 184	0.08 338

Anonymous	0.05 2	0.06 85	0.86 110	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 6	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.02 39	0.01 86	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 184	0.05 305

LargeStereo	0.06 5	0.14 157	0.46 9	0.03 287	0.00 1	0.04 13	0.00 1	0.03 6	0.08 31	0.01 127	0.00 1	0.02 39	0.06 242	0.04 104	0.03 123	0.00 1	0.04 360	0.00 1	0.03 354	0.08 271	0.07 336

StereoIM	0.06 5	0.16 169	0.66 43	0.00 1	0.00 1	0.05 18	0.01 217	0.06 29	0.12 87	0.00 1	0.01 205	0.04 97	0.02 133	0.02 69	0.03 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 58	0.01 128

MIF-Stereo	0.06 5	0.06 85	0.83 99	0.00 1	0.00 1	0.08 24	0.01 217	0.06 29	0.03 4	0.00 1	0.08 304	0.02 39	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 271	0.00 1

MoCha-V2	0.07 8	0.04 38	0.53 24	0.00 1	0.06 334	0.04 13	0.00 1	0.12 75	0.08 31	0.02 217	0.00 1	0.06 131	0.00 1	0.03 94	0.03 123	0.00 1	0.02 334	0.00 1	0.22 398	0.12 307	0.01 128

GMStereo_Zeroshot	0.07 8	0.04 38	0.80 92	0.08 336	0.00 1	0.03 5	0.00 1	0.05 19	0.10 69	0.00 1	0.03 282	0.19 206	0.03 175	0.00 1	0.05 150	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 58	0.00 1

CASS	0.07 8	0.06 85	0.73 51	0.00 1	0.00 1	0.10 28	0.01 217	0.15 87	0.12 87	0.16 322	0.00 1	0.02 39	0.02 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 135	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Former-RAFT_DAM_RVC	0.08 11	0.06 85	0.41 3	0.00 1	0.00 1	0.05 18	0.00 1	0.11 71	0.22 117	0.75 364	0.00 1	0.02 39	0.01 86	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 58	0.03 258

11t1	0.08 11	0.01 1	0.54 26	0.00 1	0.00 1	0.09 26	0.00 1	0.44 159	0.55 165	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.01 304	0.00 1	0.00 1	0.01 58	0.01 128

MIF-Stereo (partial)	0.08 11	0.11 136	0.96 135	0.00 1	0.00 1	0.08 24	0.00 1	0.19 99	0.08 31	0.00 1	0.01 205	0.02 39	0.02 133	0.02 69	0.02 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 205	0.01 128

CASnet	0.08 11	0.05 61	0.40 1	0.00 1	0.00 1	0.82 183	0.00 1	0.14 84	0.08 31	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 184	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CES	0.08 11	0.07 104	0.43 7	0.00 1	0.00 1	0.21 42	0.01 217	0.08 46	0.56 177	0.01 127	0.00 1	0.08 145	0.04 206	0.02 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 58	0.00 1

GMStereo	0.08 11	0.54 327	0.90 122	0.00 1	0.00 1	0.03 5	0.00 1	0.04 13	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.02 133	0.00 1	0.03 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
knoymous	0.09 17	0.04 38	1.04 149	0.00 1	0.00 1	0.11 31	0.00 1	0.23 118	0.05 12	0.00 1	0.00 1	0.23 216	0.00 1	0.02 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ProNet	0.09 17	0.20 190	0.53 24	0.00 1	0.00 1	0.80 179	0.00 1	0.04 13	0.07 18	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 271	0.01 128

CroCo-Stereo Lap2	0.09 17	0.23 209	0.74 60	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.00 1	0.07 41	0.56 177	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.03 175	0.02 69	0.01 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 242	0.01 128

sCroCo_RVC	0.09 17	0.05 61	1.02 146	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.00 1	0.12 75	0.48 150	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 58	0.00 1

panet	0.10 21	0.05 61	0.52 16	0.00 1	0.00 1	1.06 259	0.00 1	0.17 93	0.09 50	0.00 1	0.00 1	0.02 39	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MGS-Stereo	0.10 21	0.08 111	0.82 96	0.00 1	0.00 1	0.41 76	0.00 1	0.20 109	0.08 31	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.01 86	0.04 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 386	0.00 1

MyStereo07	0.10 21	0.12 145	0.59 37	0.00 1	0.00 1	0.98 222	0.00 1	0.03 6	0.10 69	0.01 127	0.00 1	0.01 7	0.05 231	0.04 104	0.00 1	0.00 1	0.05 374	0.00 1	0.00 1	0.02 135	0.04 288

IGEVStereo-DCA	0.10 21	0.06 85	0.52 16	0.01 246	0.00 1	0.32 61	0.00 1	0.09 52	0.09 50	0.01 127	0.01 205	0.02 39	0.04 206	0.14 150	0.44 302	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 368	0.05 222	0.01 128

MIM_Stereo	0.10 21	0.32 242	0.90 122	0.00 1	0.03 304	0.29 53	0.00 1	0.11 71	0.11 75	0.02 217	0.00 1	0.04 97	0.01 86	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.03 345	0.00 1	0.00 1	0.11 300	0.08 338

AEACV	0.10 21	0.02 7	0.49 12	0.00 1	0.02 283	0.75 170	0.00 1	0.07 41	0.02 2	0.09 300	0.00 1	0.01 7	0.08 253	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.03 345	0.00 1	0.24 405	0.07 254	0.05 305

CAS	0.10 21	0.05 61	0.46 9	0.00 1	0.00 1	1.03 240	0.00 1	0.21 115	0.09 50	0.00 1	0.00 1	0.03 77	0.01 86	0.01 26	0.02 106	0.08 380	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

anonymousdsp2	0.10 21	0.04 38	0.98 143	0.00 1	0.00 1	0.62 134	0.00 1	0.09 52	0.11 75	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.01 86	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 333	0.04 205	0.03 258

MC-Stereo	0.10 21	0.10 122	0.59 37	0.01 246	0.01 239	1.06 259	0.00 1	0.03 6	0.09 50	0.02 217	0.00 1	0.03 77	0.02 133	0.03 94	0.00 1	0.00 1	0.01 304	0.00 1	0.02 333	0.05 222	0.01 128

x	0.10 21	0.01 1	0.51 13	0.00 1	0.00 1	0.09 26	0.00 1	0.67 196	0.55 165	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.09 136	0.00 1	0.00 1	0.01 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 128

AnonymousM	0.10 21	0.04 38	0.56 32	0.00 1	0.00 1	1.02 234	0.00 1	0.19 99	0.11 75	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 122	0.02 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 58	0.00 1

iRaftStereo_RVC	0.10 21	0.20 190	0.57 33	0.00 1	0.00 1	0.52 108	0.00 1	0.05 19	0.07 18	0.00 1	0.01 205	0.14 181	0.03 175	0.02 69	0.01 77	0.00 1	0.03 345	0.00 1	0.00 1	0.25 367	0.20 385

CREStereo++_RVC	0.10 21	0.06 85	0.78 84	0.00 1	0.00 1	1.00 230	0.00 1	0.10 67	0.08 31	0.00 1	0.01 205	0.03 77	0.00 1	0.01 26	0.03 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 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
sAnonymous2	0.10 21	0.22 200	1.35 213	0.00 1	0.00 1	0.04 13	0.00 1	0.03 6	0.06 13	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 271	0.15 375

CroCo_RVC	0.10 21	0.22 200	1.35 213	0.00 1	0.00 1	0.04 13	0.00 1	0.03 6	0.06 13	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 271	0.15 375

CREStereo	0.10 21	0.06 85	0.51 13	0.00 1	0.00 1	1.06 259	0.00 1	0.20 109	0.08 31	0.00 1	0.00 1	0.02 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 58	0.00 1
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
ff7	0.11 37	0.18 177	0.52 16	0.00 1	0.00 1	1.06 259	0.00 1	0.09 52	0.09 50	0.01 127	0.00 1	0.01 7	0.03 175	0.02 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 368	0.07 254	0.01 128

ffff	0.11 37	0.18 177	0.52 16	0.00 1	0.00 1	1.06 259	0.00 1	0.09 52	0.09 50	0.01 127	0.00 1	0.01 7	0.03 175	0.02 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 368	0.07 254	0.01 128

11t	0.11 37	0.18 177	0.52 16	0.00 1	0.00 1	1.06 259	0.00 1	0.09 52	0.09 50	0.01 127	0.00 1	0.01 7	0.03 175	0.02 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 368	0.07 254	0.01 128

test croco	0.11 37	0.17 173	1.21 196	0.00 1	0.00 1	0.05 18	0.00 1	0.16 88	0.32 135	0.01 127	0.01 205	0.02 39	0.01 86	0.03 94	0.03 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 369	0.01 128

anonymousdsp	0.11 37	0.18 177	0.58 34	0.00 1	0.00 1	1.06 259	0.00 1	0.08 46	0.09 50	0.01 127	0.00 1	0.01 7	0.04 206	0.03 94	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 373	0.07 254	0.03 258

riskmin	0.11 37	0.01 1	0.87 115	0.01 246	0.00 1	0.13 35	0.00 1	0.30 139	0.09 50	0.00 1	0.01 205	0.76 317	0.00 1	0.02 69	0.01 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 128

ccc-4	0.11 37	0.18 177	0.52 16	0.00 1	0.00 1	1.06 259	0.00 1	0.09 52	0.09 50	0.01 127	0.00 1	0.01 7	0.03 175	0.02 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 368	0.07 254	0.01 128

IGEV-Stereo	0.11 37	0.18 177	0.58 34	0.00 1	0.00 1	1.06 259	0.00 1	0.08 46	0.09 50	0.01 127	0.00 1	0.01 7	0.04 206	0.03 94	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 373	0.07 254	0.03 258
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
PMTNet	0.11 37	0.07 104	0.60 39	0.00 1	0.00 1	1.05 250	0.04 285	0.16 88	0.08 31	0.00 1	0.00 1	0.04 97	0.00 1	0.03 94	0.01 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 135	0.00 1

LL-Strereo2	0.12 46	0.41 291	0.91 126	0.05 309	0.03 304	0.51 102	0.04 285	0.13 80	0.11 75	0.01 127	0.00 1	0.03 77	0.02 133	0.06 117	0.10 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 319	0.03 184	0.03 258

ToySt	0.12 46	0.15 162	0.92 128	0.00 1	0.00 1	0.46 93	0.00 1	0.41 154	0.10 69	0.00 1	0.00 1	0.10 159	0.00 1	0.07 122	0.19 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 333	0.04 205	0.02 225

RAFT	0.12 46	0.43 295	0.79 87	0.01 246	0.02 283	0.10 28	0.07 301	0.06 29	0.27 126	0.00 1	0.01 205	0.18 199	0.04 206	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.02 334	0.00 1	0.01 319	0.37 383	0.01 128

TANstereo	0.12 46	0.15 162	0.78 84	0.00 1	0.00 1	1.03 240	0.00 1	0.07 41	0.08 31	0.01 127	0.15 314	0.04 97	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

XX-TBD	0.12 46	0.25 219	0.79 87	0.00 1	0.00 1	0.92 213	0.00 1	0.18 96	0.08 31	0.00 1	0.21 322	0.03 77	0.00 1	0.01 26	0.03 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Gwc-CoAtRS	0.12 46	0.06 85	1.17 181	0.00 1	0.11 357	0.41 76	0.00 1	0.20 109	0.04 9	0.01 127	0.00 1	0.18 199	0.00 1	0.01 26	0.06 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 388	0.01 58	0.00 1

mmm	0.13 52	0.02 7	0.42 6	0.00 1	0.00 1	0.04 13	0.00 1	0.88 221	0.56 177	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.01 86	0.51 180	0.00 1	0.00 1	0.01 304	0.00 1	0.00 1	0.01 58	0.01 128

Selective-RAFT	0.13 52	0.04 38	0.51 13	0.00 1	0.00 1	1.06 259	0.00 1	0.04 13	0.57 210	0.00 1	0.00 1	0.06 131	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 391	0.04 205	0.00 1

test_4	0.13 52	0.07 104	1.12 173	0.00 1	0.05 327	0.82 183	0.00 1	0.04 13	0.08 31	0.10 304	0.00 1	0.01 7	0.01 86	0.02 69	0.06 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 333	0.11 300	0.00 1

GMOStereo	0.13 52	0.24 213	0.83 99	0.00 1	0.14 364	0.86 195	0.01 217	0.09 52	0.11 75	0.01 127	0.01 205	0.02 39	0.01 86	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 389	0.00 1	0.00 1	0.16 335	0.01 128

error version	0.13 52	0.24 213	0.83 99	0.00 1	0.14 364	0.86 195	0.01 217	0.09 52	0.11 75	0.01 127	0.01 205	0.02 39	0.01 86	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 389	0.00 1	0.00 1	0.16 335	0.01 128

test-v	0.13 52	0.24 213	0.83 99	0.00 1	0.14 364	0.86 195	0.01 217	0.09 52	0.11 75	0.01 127	0.01 205	0.02 39	0.01 86	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 389	0.00 1	0.00 1	0.16 335	0.01 128

Patchmatch Stereo++	0.13 52	0.04 38	0.73 51	0.05 309	0.01 239	1.06 259	0.08 308	0.06 29	0.56 177	0.01 127	0.00 1	0.05 118	0.00 1	0.01 26	0.02 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 135	0.00 1
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
ROB_FTStereo	0.13 52	0.04 38	0.73 51	0.05 309	0.02 283	1.06 259	0.07 301	0.06 29	0.56 177	0.01 127	0.00 1	0.03 77	0.00 1	0.01 26	0.02 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 135	0.00 1

iRAFT	0.13 52	0.04 38	0.73 51	0.05 309	0.01 239	1.06 259	0.08 308	0.06 29	0.56 177	0.01 127	0.00 1	0.05 118	0.00 1	0.01 26	0.02 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 135	0.00 1

CroCo-Stereo	0.13 52	0.16 169	0.40 1	0.00 1	0.00 1	0.03 5	0.00 1	0.98 237	0.57 210	0.00 1	0.01 205	0.31 238	0.03 175	0.01 26	0.03 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 58	0.00 1
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
test-2	0.13 52	0.24 213	0.83 99	0.00 1	0.14 364	0.86 195	0.01 217	0.09 52	0.11 75	0.01 127	0.01 205	0.02 39	0.01 86	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 389	0.00 1	0.00 1	0.16 335	0.01 128

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RALAANet	0.13 52	0.51 318	0.95 133	0.00 1	0.00 1	0.32 61	0.01 217	0.38 147	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.05 118	0.09 256	0.02 69	0.12 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 333	0.10 294	0.00 1

H2IRNET	0.14 65	0.19 186	1.11 170	0.00 1	0.00 1	1.07 294	0.01 217	0.13 80	0.14 96	0.00 1	0.00 1	0.05 118	0.01 86	0.01 26	0.02 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 326	0.01 128

LoS	0.14 65	0.07 104	0.66 43	0.02 270	0.00 1	1.05 250	0.01 217	0.07 41	0.57 210	0.01 127	0.01 205	0.16 194	0.04 206	0.04 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 184	0.00 1

anonymousa	0.14 65	0.15 162	1.74 268	0.00 1	0.00 1	0.28 51	0.00 1	0.01 1	0.11 75	0.00 1	0.01 205	0.42 268	0.02 133	0.01 26	0.01 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 355	0.00 1	0.02 225

IER	0.14 65	0.09 118	1.29 204	0.00 1	0.00 1	0.62 134	0.00 1	0.17 93	0.10 69	0.00 1	0.00 1	0.40 264	0.02 133	0.11 145	0.04 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 58	0.00 1

RAFT_CTSACE	0.14 65	0.33 246	1.23 197	0.00 1	0.01 239	0.47 94	0.00 1	0.27 131	0.11 75	0.01 127	0.00 1	0.04 97	0.00 1	0.08 133	0.00 1	0.00 1	0.01 304	0.00 1	0.00 1	0.24 364	0.00 1

UDGNet	0.14 65	0.48 308	0.72 49	0.00 1	0.00 1	1.06 259	0.00 1	0.05 19	0.28 127	0.00 1	0.00 1	0.02 39	0.00 1	0.09 136	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

PSM-adaLoss	0.14 65	0.04 38	0.73 51	0.05 309	0.02 283	1.06 259	0.08 308	0.05 19	0.56 177	0.01 127	0.00 1	0.07 139	0.00 1	0.01 26	0.02 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 135	0.00 1

ROB_FTStereo_v2	0.14 65	0.04 38	0.73 51	0.05 309	0.01 239	1.06 259	0.06 298	0.05 19	0.56 177	0.01 127	0.00 1	0.07 139	0.00 1	0.01 26	0.02 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 135	0.00 1

HUI-Stereo	0.14 65	0.04 38	0.75 68	0.05 309	0.02 283	1.06 259	0.08 308	0.06 29	0.57 210	0.01 127	0.00 1	0.07 139	0.00 1	0.01 26	0.02 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 135	0.00 1

iGMRVC	0.14 65	0.04 38	0.74 60	0.05 309	0.02 283	1.06 259	0.07 301	0.06 29	0.56 177	0.01 127	0.00 1	0.05 118	0.00 1	0.01 26	0.02 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 135	0.00 1

RAFT-IKP	0.14 65	0.04 38	0.75 68	0.05 309	0.01 239	1.06 259	0.08 308	0.05 19	0.56 177	0.01 127	0.00 1	0.05 118	0.00 1	0.01 26	0.02 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 135	0.00 1

rafts_anoy	0.14 65	0.35 259	0.99 144	0.00 1	0.02 283	0.49 98	0.03 273	0.11 71	0.07 18	0.00 1	0.01 205	0.06 131	0.06 242	0.24 163	0.06 164	0.00 1	0.14 399	0.00 1	0.01 319	0.02 135	0.03 258

raft+_RVC	0.14 65	0.37 274	0.96 135	0.00 1	0.16 371	0.64 148	0.03 273	0.05 19	0.08 31	0.00 1	0.00 1	0.02 39	0.03 175	0.03 94	0.07 175	0.00 1	0.07 385	0.00 1	0.00 1	0.05 222	0.16 379

EGLCR-Stereo	0.15 78	0.05 61	0.47 11	0.07 331	0.03 304	1.06 259	0.01 217	1.06 247	0.12 87	0.16 322	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 225

cross-raft	0.15 78	0.05 61	1.46 236	0.00 1	0.01 239	0.37 71	0.07 301	0.40 152	0.02 2	0.02 217	0.00 1	0.38 260	0.00 1	0.02 69	0.03 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 373	0.01 58	0.02 225

ICVP	0.15 78	0.03 23	1.23 197	0.00 1	0.01 239	1.02 234	0.09 314	0.19 99	0.10 69	0.00 1	0.02 277	0.07 139	0.01 86	0.18 155	0.01 77	0.00 1	0.01 304	0.00 1	0.00 1	0.01 58	0.00 1
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
R-Stereo Train	0.15 78	0.03 23	0.77 75	0.00 1	0.00 1	0.74 167	0.00 1	1.36 276	0.09 50	0.02 217	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 128

RAFT-Stereo	0.15 78	0.03 23	0.77 75	0.00 1	0.00 1	0.74 167	0.00 1	1.36 276	0.09 50	0.02 217	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 128
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
StereoVision	0.16 83	0.25 219	1.07 165	0.00 1	0.00 1	0.47 94	0.01 217	0.18 96	0.61 299	0.00 1	0.29 328	0.15 187	0.02 133	0.07 122	0.02 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 184	0.01 128

4D-IteraStereo	0.16 83	0.51 318	1.73 264	0.00 1	0.00 1	0.38 72	0.03 273	0.08 46	0.08 31	0.02 217	0.01 205	0.00 1	0.01 86	0.06 117	0.09 191	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 205	0.06 325

DisPM	0.16 83	0.05 61	0.82 96	0.07 331	0.00 1	1.14 340	0.41 367	0.08 46	0.54 161	0.03 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 117	0.05 150	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 58	0.00 1

dd	0.16 83	0.52 323	0.86 110	0.01 246	0.00 1	1.03 240	0.00 1	0.09 52	0.52 155	0.01 127	0.00 1	0.02 39	0.02 133	0.00 1	0.00 1	0.01 350	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 184	0.00 1

GANet-ADL	0.16 83	0.06 85	1.18 184	0.00 1	0.01 239	0.83 188	0.00 1	0.23 118	0.07 18	0.00 1	0.30 329	0.35 248	0.00 1	0.07 122	0.10 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 205	0.01 128

Pruner-Stereo	0.16 83	0.04 38	0.73 51	0.19 383	0.00 1	1.08 307	0.21 336	0.16 88	0.59 261	0.03 245	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.02 69	0.22 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 58	0.01 128

CRE-IMP	0.16 83	0.03 23	0.75 68	0.05 309	0.01 239	1.11 329	0.34 360	0.04 13	0.56 177	0.02 217	0.00 1	0.12 168	0.00 1	0.01 26	0.01 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 58	0.08 338

RALCasStereoNet	0.16 83	0.35 259	0.84 104	0.00 1	0.00 1	0.32 61	0.03 273	0.16 88	0.56 177	0.02 217	0.07 301	0.05 118	0.08 253	0.13 148	0.08 185	0.00 1	0.31 406	0.00 1	0.00 1	0.07 254	0.11 360

AE-Stereo	0.17 91	0.05 61	0.79 87	0.03 287	0.09 348	1.06 259	0.00 1	0.57 178	0.06 13	0.08 292	0.00 1	0.13 175	0.00 1	0.01 26	0.01 77	0.00 1	0.06 384	0.00 1	0.23 400	0.08 271	0.04 288

whm_eth	0.17 91	0.36 266	1.51 242	0.00 1	0.00 1	0.53 111	0.00 1	0.25 124	0.61 299	0.00 1	0.00 1	0.03 77	0.01 86	0.01 26	0.01 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 351

Any-RAFT	0.17 91	0.04 38	0.93 129	0.00 1	0.00 1	1.10 321	0.00 1	0.99 239	0.03 4	0.01 127	0.00 1	0.21 212	0.00 1	0.07 122	0.01 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

qqq	0.17 91	0.01 1	0.52 16	0.00 1	0.00 1	0.12 34	0.00 1	0.95 232	0.55 165	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	1.23 207	0.00 1	0.00 1	0.01 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 128

anonymity	0.17 91	0.06 85	0.79 87	0.00 1	0.09 348	0.03 5	0.00 1	0.54 173	0.07 18	0.41 350	0.13 311	0.11 162	0.58 327	0.02 69	0.31 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 400	0.01 58	0.02 225

dad	0.17 91	0.54 327	0.82 96	0.00 1	0.00 1	1.03 240	0.00 1	0.02 4	0.23 122	0.01 127	0.00 1	0.02 39	0.01 86	0.63 189	0.11 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 58	0.00 1

test-3	0.17 91	0.03 23	0.74 60	0.03 287	0.10 352	0.43 86	0.00 1	1.36 276	0.07 18	0.01 127	0.00 1	0.02 39	0.00 1	0.08 133	0.19 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 392	0.12 307	0.11 360

test_1	0.17 91	0.03 23	0.75 68	0.03 287	0.10 352	0.43 86	0.00 1	1.36 276	0.07 18	0.01 127	0.00 1	0.02 39	0.00 1	0.07 122	0.19 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 392	0.12 307	0.11 360

NRIStereo	0.17 91	0.03 23	0.73 51	0.04 299	0.01 239	1.15 343	0.33 359	0.03 6	0.59 261	0.04 262	0.01 205	0.11 162	0.01 86	0.10 140	0.03 123	0.00 1	0.02 334	0.00 1	0.00 1	0.06 242	0.09 351

CFNet-RSSM	0.17 91	0.06 85	1.16 180	0.00 1	0.12 360	0.61 129	0.00 1	0.90 224	0.08 31	0.01 127	0.00 1	0.09 156	0.00 1	0.01 26	0.03 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 400	0.00 1	0.00 1

RCA-Stereo	0.18 101	0.11 136	0.63 40	0.00 1	0.00 1	1.06 259	0.00 1	1.48 308	0.07 18	0.07 285	0.00 1	0.02 39	0.05 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 304	0.00 1	0.00 1	0.05 222	0.01 128

GMM-Stereo	0.18 101	0.02 7	1.37 219	0.08 336	0.00 1	1.11 329	0.13 326	0.09 52	0.60 284	0.01 127	0.00 1	0.02 39	0.10 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 58	0.00 1

GES	0.18 101	0.05 61	0.87 115	0.00 1	0.00 1	1.06 259	0.02 257	0.60 185	0.08 31	0.00 1	0.02 277	0.11 162	0.09 256	0.44 178	0.16 237	0.01 350	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 58	0.01 128

AFF-stereo	0.18 101	0.42 293	0.77 75	0.00 1	0.00 1	0.91 211	0.00 1	0.41 154	0.65 354	0.05 271	0.00 1	0.04 97	0.05 231	0.06 117	0.04 141	0.00 1	0.01 304	0.00 1	0.00 1	0.19 349	0.01 128

UPFNet	0.18 101	0.05 61	1.11 170	0.00 1	0.00 1	0.48 96	0.00 1	1.11 254	0.48 150	0.00 1	0.00 1	0.10 159	0.00 1	0.10 140	0.10 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 58	0.00 1

PCWNet_CMD	0.19 106	0.10 122	1.38 220	0.00 1	0.01 239	0.75 170	0.00 1	0.35 143	0.12 87	0.00 1	0.00 1	0.48 278	0.51 322	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 58	0.01 128

test_3	0.19 106	0.02 7	0.76 73	0.03 287	0.10 352	0.53 111	0.00 1	1.42 287	0.07 18	0.13 312	0.00 1	0.02 39	0.00 1	0.07 122	0.19 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 392	0.12 307	0.11 360

test-1	0.19 106	0.13 151	0.67 45	0.00 1	0.15 368	0.57 120	0.00 1	1.01 241	0.11 75	0.04 262	0.48 342	0.05 118	0.00 1	0.01 26	0.30 283	0.00 1	0.07 385	0.00 1	0.06 360	0.01 58	0.18 382

Anonymous3	0.19 106	0.07 104	1.33 209	0.00 1	0.00 1	1.12 336	0.00 1	0.56 176	0.56 177	0.01 127	0.00 1	0.06 131	0.00 1	0.01 26	0.01 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 58	0.01 128

RAFT-Stereo + iAFF	0.19 106	0.33 246	0.84 104	0.00 1	0.02 283	1.06 259	0.00 1	0.45 160	0.59 261	0.03 245	0.00 1	0.05 118	0.06 242	0.04 104	0.07 175	0.00 1	0.01 304	0.00 1	0.00 1	0.17 342	0.01 128

DMCA	0.19 106	0.16 169	1.39 222	0.00 1	0.01 239	1.00 230	0.01 217	0.38 147	0.57 210	0.01 127	0.01 205	0.05 118	0.00 1	0.05 112	0.12 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 58	0.00 1

MSMDNet	0.19 106	0.10 122	1.39 222	0.00 1	0.01 239	0.75 170	0.00 1	0.35 143	0.12 87	0.00 1	0.00 1	0.48 278	0.50 321	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 58	0.01 128

HITNet	0.19 106	0.55 333	1.36 217	0.00 1	0.00 1	0.25 45	0.00 1	1.09 252	0.23 122	0.00 1	0.00 1	0.14 181	0.02 133	0.02 69	0.14 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 222	0.00 1
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
RAFT-Test	0.20 114	0.09 118	1.34 211	0.00 1	0.12 360	0.39 73	0.10 318	0.72 201	0.25 124	0.08 292	0.00 1	0.44 271	0.00 1	0.05 112	0.13 225	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 405	0.01 58	0.01 128

TestStereo1	0.20 114	0.30 237	0.84 104	0.00 1	0.16 371	1.12 336	0.01 217	0.69 197	0.57 210	0.00 1	0.05 289	0.04 97	0.01 86	0.09 136	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 326	0.06 325

SA-5K	0.20 114	0.30 237	0.84 104	0.00 1	0.16 371	1.12 336	0.01 217	0.69 197	0.57 210	0.00 1	0.05 289	0.04 97	0.01 86	0.09 136	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 326	0.06 325

ACVNet	0.20 114	0.14 157	0.96 135	0.01 246	0.00 1	1.05 250	0.11 322	0.19 99	0.60 284	0.01 127	0.01 205	0.71 313	0.00 1	0.05 112	0.10 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 222	0.00 1

UCFNet_RVC	0.20 114	0.32 242	0.88 119	0.00 1	0.00 1	1.02 234	0.00 1	0.20 109	0.29 131	0.01 127	0.00 1	0.34 244	0.02 133	0.81 193	0.05 150	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AdaStereo	0.20 114	0.06 85	0.86 110	0.00 1	0.00 1	0.25 45	0.00 1	1.71 333	0.56 177	0.00 1	0.00 1	0.31 238	0.01 86	0.11 145	0.11 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 58	0.00 1
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.
KYRaft	0.21 120	0.03 23	0.74 60	0.04 299	0.00 1	1.16 347	0.12 325	0.08 46	0.60 284	0.01 127	0.30 329	0.03 77	0.77 342	0.37 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 58	0.01 128

s12784h	0.21 120	0.05 61	0.81 93	0.00 1	0.00 1	1.06 259	0.02 257	1.36 276	0.56 177	0.01 127	0.34 334	0.02 39	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 135	0.00 1

SFCPSM	0.21 120	0.04 38	1.59 249	0.00 1	0.05 327	0.34 68	0.00 1	1.24 266	0.57 210	0.01 127	0.00 1	0.12 168	0.02 133	0.05 112	0.05 150	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 333	0.02 135	0.00 1

acv_ft	0.21 120	0.14 157	0.95 133	0.00 1	0.00 1	0.41 76	0.00 1	0.58 181	0.60 284	0.19 327	0.01 205	0.71 313	0.12 271	0.05 112	0.12 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 364	0.00 1

MSKI-zero shot	0.22 124	0.08 111	1.46 236	0.00 1	0.12 360	1.08 307	0.03 273	0.85 219	0.16 107	0.22 329	0.05 289	0.06 131	0.00 1	0.07 122	0.01 77	0.00 1	0.02 334	0.00 1	0.18 388	0.02 135	0.01 128

psmg	0.22 124	0.05 61	0.54 26	0.00 1	0.00 1	1.05 250	0.00 1	1.73 335	0.58 249	0.00 1	0.00 1	0.36 251	0.03 175	0.01 26	0.08 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 58	0.00 1

LCNet	0.22 124	0.11 136	0.74 60	0.11 355	0.00 1	0.97 220	0.00 1	0.09 52	0.59 261	0.01 127	0.00 1	0.02 39	1.10 355	0.43 176	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 319	0.01 128

DeepStereo_RVC	0.22 124	0.04 38	0.87 115	0.05 309	0.02 283	1.07 294	0.32 355	0.04 13	0.56 177	0.01 127	0.00 1	0.00 1	1.25 362	0.01 26	0.03 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 58	0.05 305

CFNet_pseudo	0.22 124	0.10 122	1.39 222	0.00 1	0.01 239	0.98 222	0.00 1	0.94 230	0.09 50	0.00 1	0.00 1	0.48 278	0.36 314	0.02 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DIP-Stereo	0.22 124	0.10 122	0.77 75	0.00 1	0.00 1	1.09 315	0.00 1	1.68 329	0.57 210	0.01 127	0.00 1	0.01 7	0.07 249	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 135	0.01 128
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
ccs_rob	0.22 124	0.10 122	1.38 220	0.00 1	0.01 239	0.98 222	0.00 1	0.94 230	0.09 50	0.00 1	0.00 1	0.48 278	0.36 314	0.02 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

HH	0.23 131	0.21 193	1.69 260	0.16 373	0.08 344	0.11 31	0.00 1	0.24 122	0.06 13	0.30 340	0.18 316	1.47 363	0.04 206	0.04 104	0.01 77	0.00 1	0.03 345	0.00 1	0.00 1	0.02 135	0.01 128

HanStereo	0.23 131	0.21 193	1.69 260	0.16 373	0.08 344	0.11 31	0.00 1	0.24 122	0.06 13	0.30 340	0.18 316	1.47 363	0.04 206	0.04 104	0.01 77	0.00 1	0.03 345	0.00 1	0.00 1	0.02 135	0.01 128

PFNet+	0.23 131	0.06 85	0.79 87	0.07 331	0.01 239	1.11 329	0.42 369	0.11 71	0.59 261	0.08 292	0.01 205	0.02 39	0.00 1	1.21 205	0.04 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 58	0.00 1

Prome-Stereo	0.23 131	0.04 38	0.76 73	0.10 345	0.00 1	1.15 343	0.02 257	0.27 131	0.65 354	0.01 127	0.54 344	0.04 97	0.71 336	0.27 166	0.07 175	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 128

MMNet	0.23 131	0.18 177	1.84 274	0.00 1	0.00 1	0.67 153	0.00 1	0.59 183	0.59 261	0.00 1	0.01 205	0.18 199	0.09 256	0.26 165	0.12 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 128

FENet	0.23 131	0.05 61	1.39 222	0.00 1	0.00 1	1.00 230	0.00 1	0.80 210	0.57 210	0.00 1	0.00 1	0.24 218	0.04 206	0.23 162	0.18 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 128

DeepPruner_ROB	0.23 131	0.37 274	1.26 199	0.00 1	0.00 1	1.11 329	0.03 273	0.20 109	0.07 18	0.00 1	0.00 1	0.39 262	0.03 175	1.12 203	0.02 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 205	0.00 1

MLCV	0.23 131	0.46 302	1.15 176	0.00 1	0.00 1	0.45 91	0.00 1	0.57 178	0.15 101	0.09 300	0.00 1	0.27 229	0.03 175	1.09 202	0.25 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 222	0.00 1

rrr	0.24 139	0.06 85	1.91 282	0.01 246	0.00 1	0.32 61	0.04 285	1.34 274	0.15 101	0.01 127	0.01 205	0.02 39	0.04 206	0.14 150	0.44 302	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 388	0.05 222	0.05 305

test_xeample3	0.24 139	0.06 85	1.84 274	0.02 270	0.00 1	0.33 65	0.05 293	1.33 273	0.14 96	0.00 1	0.03 282	0.03 77	0.03 175	0.10 140	0.43 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 400	0.05 222	0.06 325

STTStereo	0.24 139	0.28 230	1.68 258	0.00 1	0.00 1	0.84 190	0.03 273	0.16 88	0.08 31	0.02 217	0.00 1	0.20 210	0.03 175	1.54 212	0.01 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

BEATNet_4x	0.24 139	0.51 318	1.71 263	0.00 1	0.00 1	0.31 57	0.00 1	0.99 239	0.31 134	0.00 1	0.00 1	0.29 232	0.03 175	0.22 160	0.35 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 135	0.02 225

StereoDRNet-Refined	0.24 139	0.08 111	0.68 46	0.00 1	0.00 1	0.83 188	0.00 1	0.66 194	0.61 299	0.00 1	0.00 1	0.50 289	0.02 133	1.28 209	0.08 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 294	0.04 288
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
MFMNet_re	0.24 139	0.74 358	2.31 309	0.53 396	0.00 1	0.17 37	0.01 217	0.02 4	0.59 261	0.01 127	0.03 282	0.12 168	0.00 1	0.07 122	0.01 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 349	0.01 128

ACVNet-DCA	0.25 145	0.22 200	1.20 186	0.00 1	0.00 1	1.31 363	0.00 1	0.95 232	0.55 165	0.07 285	0.00 1	0.03 77	0.02 133	0.59 185	0.01 77	0.00 1	0.01 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 128

ffm	0.25 145	0.02 7	1.06 158	0.00 1	0.00 1	0.62 134	0.00 1	1.42 287	0.57 210	0.00 1	0.00 1	0.67 307	0.02 133	0.57 182	0.01 77	0.00 1	0.01 304	0.00 1	0.00 1	0.08 271	0.03 258

DCANet	0.25 145	0.37 274	1.20 186	0.00 1	0.00 1	1.06 259	0.00 1	1.49 314	0.61 299	0.08 292	0.00 1	0.04 97	0.00 1	0.02 69	0.10 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 135	0.05 305

iResNet	0.25 145	0.27 226	1.68 258	0.00 1	0.00 1	0.69 157	0.00 1	1.22 265	0.56 177	0.00 1	0.00 1	0.04 97	0.03 175	0.12 147	0.30 283	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 222	0.01 128

MyStereo04	0.26 149	0.12 145	2.34 311	0.00 1	0.00 1	0.98 222	0.00 1	0.84 217	0.20 114	0.06 279	0.01 205	0.33 241	0.11 268	0.00 1	0.06 164	0.00 1	0.05 374	0.00 1	0.00 1	0.02 135	0.04 288

CFNet_ucs	0.26 149	0.14 157	1.53 245	0.00 1	0.01 239	0.84 190	0.00 1	1.78 338	0.17 109	0.00 1	0.00 1	0.49 286	0.30 307	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 128

RAFT+CT+SA	0.26 149	0.34 250	1.11 170	0.02 270	0.27 389	1.10 321	0.00 1	0.70 200	0.56 177	0.00 1	0.00 1	0.07 139	0.01 86	0.36 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 412	0.11 300	0.22 391

test_5	0.26 149	0.35 259	1.35 213	0.01 246	0.22 388	0.80 179	0.01 217	0.81 212	0.58 249	0.12 309	0.00 1	0.06 131	0.01 86	0.61 188	0.03 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 319	0.16 379

UNet	0.26 149	0.18 177	2.41 318	0.00 1	0.00 1	0.71 162	0.00 1	0.39 150	0.60 284	0.00 1	0.00 1	0.37 257	0.02 133	0.45 179	0.09 191	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 58	0.00 1

DN-CSS_ROB	0.26 149	0.75 359	1.33 209	0.00 1	0.00 1	0.99 228	0.00 1	1.04 243	0.61 299	0.01 127	0.00 1	0.19 206	0.02 133	0.07 122	0.01 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 359	0.01 128

tt1	0.27 155	0.23 209	1.17 181	0.00 1	0.00 1	1.29 361	0.00 1	1.42 287	0.57 210	0.07 285	0.00 1	0.03 77	0.02 133	0.57 182	0.01 77	0.00 1	0.01 304	0.00 1	0.00 1	0.08 271	0.03 258

AASNet	0.27 155	0.47 306	1.56 246	0.00 1	0.00 1	0.91 211	0.00 1	0.58 181	0.58 249	0.00 1	0.00 1	0.39 262	0.02 133	0.33 168	0.13 225	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 367	0.06 325

LMCR-Stereo	0.27 155	0.34 250	1.42 230	0.00 1	0.00 1	0.79 177	0.00 1	2.15 357	0.61 299	0.00 1	0.00 1	0.04 97	0.04 206	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 222	0.00 1

DLCB_ROB	0.27 155	0.16 169	0.71 47	0.00 1	0.00 1	0.44 90	0.00 1	0.43 157	0.57 210	0.02 217	0.04 287	0.63 299	0.04 206	2.18 229	0.24 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MyStereo8	0.28 159	0.37 274	2.57 333	0.02 270	0.00 1	1.23 356	0.00 1	0.26 127	0.15 101	0.02 217	0.05 289	0.14 181	0.04 206	0.24 163	0.05 150	0.00 1	0.11 396	0.00 1	0.01 319	0.04 205	0.21 389

MyStereo05	0.28 159	0.13 151	2.37 314	0.01 246	0.00 1	1.09 315	0.00 1	1.02 242	0.45 148	0.04 262	0.01 205	0.26 225	0.14 275	0.00 1	0.06 164	0.00 1	0.05 374	0.00 1	0.00 1	0.01 58	0.04 288

xx1	0.28 159	0.22 200	1.20 186	0.00 1	0.00 1	1.31 363	0.00 1	1.41 284	0.69 362	0.07 285	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.59 185	0.01 77	0.00 1	0.01 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 128

1test111	0.28 159	0.22 200	1.20 186	0.00 1	0.00 1	1.31 363	0.00 1	0.95 232	0.55 165	0.07 285	0.00 1	0.03 77	0.02 133	1.23 207	0.00 1	0.00 1	0.01 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 128

cc1	0.28 159	0.22 200	1.20 186	0.00 1	0.00 1	1.31 363	0.00 1	1.41 284	0.69 362	0.07 285	0.00 1	0.03 77	0.02 133	0.59 185	0.01 77	0.00 1	0.01 304	0.00 1	0.00 1	0.08 271	0.04 288

gwcnet-sp	0.28 159	0.15 162	2.75 343	0.00 1	0.00 1	0.51 102	0.02 257	0.49 167	0.57 210	0.01 127	0.01 205	0.08 145	0.04 206	0.87 195	0.11 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 58	0.01 128

scenet	0.28 159	0.15 162	2.75 343	0.00 1	0.00 1	0.51 102	0.02 257	0.49 167	0.57 210	0.01 127	0.01 205	0.08 145	0.04 206	0.87 195	0.11 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 58	0.01 128

ssnet_v2	0.28 159	0.17 173	1.18 184	0.00 1	0.00 1	0.81 181	0.00 1	1.05 244	0.59 261	0.09 300	0.01 205	0.88 325	0.09 256	0.43 176	0.08 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 307	0.09 351

ssnet	0.28 159	0.15 162	2.75 343	0.00 1	0.00 1	0.51 102	0.02 257	0.49 167	0.57 210	0.01 127	0.01 205	0.08 145	0.04 206	0.87 195	0.11 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 58	0.01 128

fff	0.28 159	0.37 274	1.20 186	0.00 1	0.01 239	1.05 250	0.00 1	1.48 308	0.61 299	0.13 312	0.00 1	0.04 97	0.60 330	0.02 69	0.05 150	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 305

BSDual-CNN	0.28 159	0.05 61	0.54 26	0.00 1	0.00 1	1.07 294	0.00 1	2.43 367	0.58 249	0.30 340	0.09 305	0.36 251	0.03 175	0.01 26	0.08 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

csc	0.28 159	0.37 274	1.20 186	0.00 1	0.01 239	1.05 250	0.00 1	1.48 308	0.61 299	0.13 312	0.00 1	0.04 97	0.60 330	0.02 69	0.05 150	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 305

cscssc	0.28 159	0.37 274	1.20 186	0.00 1	0.01 239	1.05 250	0.00 1	1.48 308	0.61 299	0.13 312	0.00 1	0.04 97	0.60 330	0.02 69	0.05 150	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 305

HGLStereo	0.28 159	0.12 145	1.15 176	0.00 1	0.00 1	0.65 150	0.00 1	0.57 178	0.25 124	0.02 217	0.01 205	0.47 276	0.03 175	2.17 228	0.14 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 184	0.01 128

fast-acv-ft	0.29 173	0.37 274	3.76 375	0.06 327	0.01 239	0.28 51	0.17 328	0.06 29	0.21 115	0.00 1	0.00 1	0.08 145	0.09 256	0.10 140	0.23 267	0.01 350	0.00 1	0.03 384	0.01 319	0.26 369	0.01 128

NCCL2	0.29 173	0.50 313	1.52 243	0.00 1	0.00 1	0.81 181	0.00 1	0.45 160	0.22 117	0.00 1	0.00 1	0.02 39	0.03 175	2.14 223	0.06 164	0.00 1	0.00 1	0.02 375	0.00 1	0.01 58	0.03 258

SA	0.30 175	0.27 226	0.97 141	0.00 1	0.17 376	1.10 321	0.00 1	2.50 370	0.56 177	0.00 1	0.01 205	0.03 77	0.01 86	0.16 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 381	0.12 307	0.00 1

GwcNet-ADL	0.30 175	0.19 186	1.78 270	0.00 1	0.00 1	1.03 240	0.00 1	2.08 353	0.28 127	0.00 1	0.00 1	0.37 257	0.04 206	0.02 69	0.09 191	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 258

111	0.30 175	0.66 346	1.20 186	0.00 1	0.01 239	1.06 259	0.03 273	1.60 322	0.59 261	0.27 337	0.00 1	0.20 210	0.05 231	0.08 133	0.07 175	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 254	0.12 369

iResNet_ROB	0.30 175	0.66 346	1.41 228	0.00 1	0.00 1	0.70 158	0.00 1	0.79 208	0.57 210	0.04 262	0.01 205	0.08 145	0.01 86	1.55 213	0.03 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 242	0.00 1

DCANet-4	0.31 179	0.05 61	2.61 335	0.00 1	0.00 1	1.05 250	0.00 1	1.49 314	0.61 299	0.13 312	0.00 1	0.03 77	0.05 231	0.03 94	0.05 150	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 305

Sa-1000	0.31 179	0.26 225	0.93 129	0.00 1	0.18 378	1.08 307	0.01 217	2.59 381	0.56 177	0.00 1	0.09 305	0.03 77	0.00 1	0.18 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 380	0.11 300	0.00 1

TestStereo	0.31 179	0.22 200	1.36 217	0.00 1	0.00 1	0.27 48	0.00 1	0.06 29	0.04 9	0.01 127	0.00 1	0.03 77	0.01 86	4.27 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CFNet-ft	0.31 179	0.34 250	0.96 135	0.00 1	0.00 1	1.08 307	0.00 1	0.19 99	0.15 101	0.01 127	0.00 1	0.48 278	0.00 1	2.95 255	0.05 150	0.00 1	0.00 1	0.01 359	0.00 1	0.01 58	0.01 128

DMCA-RVC	0.31 179	0.48 308	2.47 324	0.00 1	0.03 304	0.78 175	0.03 273	0.06 29	0.08 31	0.01 127	0.01 205	0.08 145	0.33 312	1.59 214	0.16 237	0.00 1	0.02 334	0.01 359	0.00 1	0.01 58	0.01 128

CFNet_RVC	0.31 179	0.34 250	0.96 135	0.00 1	0.00 1	1.08 307	0.00 1	0.19 99	0.15 101	0.01 127	0.00 1	0.48 278	0.00 1	2.95 255	0.05 150	0.00 1	0.00 1	0.01 359	0.00 1	0.01 58	0.01 128

DISCO	0.31 179	0.11 136	1.73 264	0.16 373	0.16 371	0.31 57	0.00 1	0.09 52	0.17 109	0.00 1	0.01 205	1.51 366	0.00 1	1.21 205	0.62 320	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 184	0.01 128

ETE_ROB	0.31 179	0.34 250	0.89 120	0.00 1	0.00 1	0.97 220	0.01 217	1.45 295	0.57 210	0.02 217	0.00 1	0.17 196	0.02 133	1.75 215	0.07 175	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LALA_ROB	0.31 179	0.38 284	0.91 126	0.00 1	0.01 239	1.00 230	0.01 217	1.60 322	0.61 299	0.15 321	0.00 1	0.09 156	0.01 86	1.04 201	0.41 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 135	0.00 1

IGEV_Zeroshot_test	0.32 188	0.10 122	2.61 335	0.01 246	0.01 239	0.50 100	0.04 285	0.21 115	0.09 50	0.45 353	0.45 339	0.81 321	0.51 322	0.20 158	0.23 267	0.00 1	0.05 374	0.00 1	0.14 381	0.03 184	0.00 1

HCRNet	0.32 188	0.10 122	0.81 93	0.00 1	0.00 1	1.10 321	0.00 1	0.39 150	0.59 261	0.01 127	0.01 205	0.06 131	0.03 175	3.24 265	0.05 150	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 135	0.02 225

SMFormer	0.33 190	0.10 122	1.04 149	0.00 1	0.00 1	0.03 5	0.00 1	1.45 295	0.55 165	0.00 1	0.00 1	0.15 187	0.00 1	3.24 265	0.09 191	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 58	0.02 225

tta	0.33 190	0.10 122	1.04 149	0.00 1	0.00 1	0.03 5	0.00 1	1.45 295	0.55 165	0.00 1	0.00 1	0.15 187	0.00 1	3.24 265	0.09 191	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 135	0.01 128

qqq1	0.33 190	0.10 122	1.04 149	0.00 1	0.00 1	0.03 5	0.00 1	1.45 295	0.55 165	0.00 1	0.00 1	0.15 187	0.00 1	3.24 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 135	0.01 128

fff1	0.33 190	0.10 122	1.04 149	0.00 1	0.00 1	0.03 5	0.00 1	1.45 295	0.55 165	0.00 1	0.00 1	0.15 187	0.00 1	3.24 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 135	0.01 128

BUS	0.33 190	0.05 61	0.54 26	0.00 1	0.00 1	1.87 380	0.00 1	2.43 367	0.58 249	0.30 340	0.09 305	0.65 304	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CIPLG	0.33 190	0.75 359	1.79 271	0.10 345	0.01 239	0.93 216	0.21 336	1.45 295	0.61 299	0.02 217	0.01 205	0.14 181	0.06 242	0.13 148	0.17 241	0.00 1	0.04 360	0.01 359	0.01 319	0.17 342	0.04 288

delet	0.33 190	0.24 213	1.05 157	0.00 1	0.00 1	0.60 128	0.00 1	0.53 172	0.59 261	0.03 245	0.01 205	0.52 293	0.19 289	2.68 244	0.13 225	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 135	0.00 1

ADStereo(finetuned)	0.34 197	0.37 274	2.24 306	0.00 1	0.00 1	1.04 247	0.00 1	1.49 314	0.61 299	0.08 292	0.00 1	0.04 97	0.74 340	0.03 94	0.09 191	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 135	0.05 305

Wz-Net-LNSev	0.34 197	0.61 341	4.26 382	0.00 1	0.00 1	0.49 98	0.00 1	0.26 127	0.61 299	0.00 1	0.01 205	0.23 216	0.03 175	0.10 140	0.16 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 128

DDUNet	0.34 197	0.20 190	1.06 158	0.00 1	0.00 1	0.79 177	0.01 217	0.91 226	0.54 161	0.04 262	0.01 205	1.11 344	0.01 86	1.89 218	0.17 241	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 242	0.00 1

MIPNet	0.34 197	0.35 259	1.56 246	0.02 270	0.00 1	1.11 329	0.09 314	1.57 319	0.65 354	0.11 307	0.05 289	0.18 199	0.19 289	0.74 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 319	0.06 242	0.01 128

ACRE	0.34 197	0.70 351	2.13 299	0.10 345	0.00 1	0.90 204	0.20 335	1.45 295	0.61 299	0.02 217	0.01 205	0.13 175	0.05 231	0.14 150	0.17 241	0.00 1	0.03 345	0.01 359	0.02 333	0.17 342	0.04 288

GANet-RSSM	0.34 197	0.29 234	0.97 141	0.00 1	0.00 1	1.05 250	0.00 1	0.22 117	0.15 101	0.03 245	0.00 1	0.31 238	0.00 1	3.62 282	0.14 231	0.00 1	0.00 1	0.03 384	0.00 1	0.05 222	0.01 128

IPLGR_C	0.35 203	0.81 369	2.03 289	0.10 345	0.01 239	0.90 204	0.21 336	1.46 305	0.61 299	0.02 217	0.01 205	0.13 175	0.07 249	0.14 150	0.17 241	0.00 1	0.05 374	0.01 359	0.02 333	0.17 342	0.04 288

PSMNet-ADL	0.35 203	0.05 61	0.65 42	0.00 1	0.00 1	1.03 240	0.00 1	0.59 183	0.09 50	0.00 1	0.07 301	0.47 276	0.01 86	3.66 285	0.30 283	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 58	0.02 225

cf-r	0.35 203	0.41 291	1.45 234	0.00 1	0.00 1	1.06 259	0.00 1	0.43 157	0.38 141	0.05 271	0.00 1	0.65 304	0.00 1	2.53 240	0.04 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 205	0.02 225

NLCA_NET_v2_RVC	0.35 203	0.49 312	2.00 287	0.00 1	0.02 283	0.96 218	0.00 1	0.55 175	0.18 112	0.03 245	0.00 1	0.35 248	0.10 264	2.37 234	0.01 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MyStereo06	0.36 207	0.13 151	2.17 303	0.01 246	0.00 1	1.09 315	0.00 1	0.23 118	0.09 50	0.49 357	0.41 337	1.01 334	1.05 352	0.21 159	0.24 270	0.00 1	0.05 374	0.00 1	0.00 1	0.01 58	0.04 288

CoDeX	0.36 207	0.24 213	1.39 222	0.00 1	0.01 239	0.29 53	0.00 1	1.58 321	0.57 210	0.00 1	0.00 1	0.25 223	0.07 249	2.82 248	0.02 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 58	0.00 1

CBFPSM	0.36 207	0.54 327	2.16 302	0.00 1	0.00 1	0.30 56	0.00 1	0.26 127	0.62 347	0.01 127	0.01 205	1.68 369	1.03 350	0.27 166	0.33 290	0.00 1	0.01 304	0.00 1	0.00 1	0.01 58	0.01 128

PSMNet-RSSM	0.36 207	0.36 266	0.93 129	0.00 1	0.00 1	1.06 259	0.00 1	0.50 170	0.53 158	0.04 262	0.00 1	0.40 264	0.00 1	3.33 272	0.06 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 135	0.01 128

iResNetv2_ROB	0.36 207	1.03 381	2.96 352	0.00 1	0.00 1	0.58 123	0.00 1	1.51 317	0.58 249	0.01 127	0.00 1	0.08 145	0.02 133	0.07 122	0.02 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 376	0.02 225

CSP-Net	0.37 212	0.10 122	0.54 26	0.00 1	0.00 1	0.50 100	0.00 1	0.64 192	0.13 94	0.00 1	0.00 1	0.15 187	0.02 133	5.27 335	0.06 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 222	0.00 1

TRStereo	0.37 212	0.23 209	1.41 228	0.03 287	0.00 1	1.07 294	0.02 257	3.07 390	0.57 210	0.01 127	0.00 1	0.11 162	0.40 317	0.06 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 398	0.01 58	0.08 338

XPNet_ROB	0.37 212	0.34 250	1.01 145	0.01 246	0.00 1	0.96 218	0.00 1	1.11 254	0.46 149	0.00 1	0.00 1	0.17 196	0.02 133	2.73 245	0.54 313	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 58	0.01 128

hknet	0.38 215	0.07 104	1.32 208	0.00 1	0.00 1	1.07 294	0.00 1	2.43 367	0.58 249	0.30 340	0.09 305	0.63 299	0.00 1	0.96 199	0.07 175	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

iRaft-Stereo_20w	0.38 215	0.11 136	1.91 282	0.12 359	0.04 319	0.70 158	0.24 340	1.72 334	0.16 107	0.41 350	0.00 1	0.26 225	1.04 351	0.41 175	0.24 270	0.00 1	0.04 360	0.00 1	0.14 381	0.02 135	0.09 351

ADLNet	0.38 215	0.21 193	0.86 110	0.00 1	0.00 1	0.67 153	0.00 1	0.86 220	0.60 284	0.18 325	0.01 205	1.01 334	0.02 133	2.92 253	0.26 276	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 287	0.02 225

Consistency-Raft	0.39 218	0.30 237	2.53 331	0.14 368	0.03 304	0.90 204	0.04 285	1.36 276	0.59 261	0.00 1	0.02 277	0.02 39	1.15 359	0.33 168	0.43 300	0.02 364	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 58	0.00 1

psm_up	0.39 218	0.25 219	1.04 149	0.00 1	0.00 1	0.82 183	0.00 1	1.88 341	0.57 210	0.00 1	0.00 1	0.28 231	0.01 86	2.78 247	0.09 191	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 242	0.00 1

ac_64	0.39 218	0.12 145	1.15 176	0.04 299	0.01 239	0.43 86	0.02 257	0.25 124	0.59 261	0.12 309	0.01 205	0.89 326	0.04 206	3.92 294	0.12 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 205	0.00 1

CRFU-Net	0.40 221	0.12 145	1.50 241	0.14 368	0.01 239	0.90 204	0.00 1	0.42 156	0.14 96	0.00 1	0.00 1	0.42 268	1.94 374	2.15 225	0.12 218	0.00 1	0.00 1	0.03 384	0.00 1	0.03 184	0.00 1

AACVNet	0.40 221	0.36 266	0.90 122	0.00 1	0.00 1	0.53 111	0.00 1	0.18 96	0.41 147	0.02 217	0.00 1	0.11 162	0.01 86	5.33 338	0.07 175	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 326	0.00 1

DSFCA	0.40 221	0.09 118	0.84 104	0.00 1	0.01 239	0.98 222	0.37 363	0.29 136	0.62 347	0.02 217	0.32 331	0.03 77	0.24 301	3.91 293	0.34 291	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 58	0.00 1

PSMNet_ROB	0.41 224	0.54 327	1.69 260	0.00 1	0.00 1	0.92 213	0.00 1	0.27 131	0.53 158	0.00 1	0.00 1	0.25 223	0.03 175	3.43 275	0.47 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 222	0.03 258

SQANet	0.42 225	1.14 390	1.86 277	0.04 299	0.48 396	0.36 70	0.03 273	0.40 152	0.56 177	0.02 217	0.24 323	0.49 286	0.06 242	2.14 223	0.21 261	0.02 364	0.02 334	0.01 359	0.00 1	0.19 349	0.03 258

Wz-Net-LNSev-Ref	0.42 225	0.52 323	3.02 354	0.00 1	0.00 1	0.57 120	0.00 1	1.15 260	0.60 284	0.00 1	0.00 1	0.04 97	0.14 275	1.51 211	0.76 326	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

UDG	0.42 225	0.43 295	1.17 181	0.00 1	0.00 1	0.99 228	0.00 1	1.70 332	0.60 284	0.05 271	0.00 1	1.51 366	0.19 289	1.20 204	0.61 319	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 222	0.00 1

SACVNet	0.42 225	0.29 234	1.10 166	0.00 1	0.00 1	1.02 234	0.00 1	0.78 205	0.29 131	0.03 245	0.00 1	0.24 218	0.02 133	4.27 309	0.07 175	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 355	0.01 128

hitnet-ft	0.42 225	0.30 237	1.15 176	0.00 1	0.00 1	0.73 166	0.11 322	0.30 139	0.19 113	0.04 262	0.14 312	0.75 316	0.17 287	4.33 312	0.10 200	0.01 350	0.00 1	0.03 384	0.00 1	0.04 205	0.01 128

RP	0.42 225	0.44 298	1.52 243	0.00 1	0.01 239	0.61 129	0.02 257	1.06 247	0.39 145	0.03 245	0.01 205	0.99 332	0.16 282	2.89 252	0.18 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 294	0.00 1

StereoDRNet	0.42 225	0.50 313	2.50 326	0.02 270	0.06 334	0.51 102	0.00 1	0.34 142	0.61 299	0.00 1	0.00 1	0.33 241	0.02 133	2.87 250	0.50 311	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 135	0.02 225

IPLGR	0.43 232	0.17 173	2.05 294	0.02 270	0.02 283	1.08 307	0.04 285	1.62 327	0.57 210	0.09 300	0.00 1	0.15 187	0.22 297	2.62 241	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 205	0.00 1

GEStereo_RVC	0.43 232	0.38 284	1.10 166	0.01 246	0.00 1	1.02 234	0.00 1	1.94 346	0.57 210	0.00 1	0.00 1	0.14 181	0.01 86	3.25 270	0.03 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 271	0.02 225

Nwc_Net	0.43 232	0.42 293	2.64 337	0.00 1	0.00 1	0.67 153	0.00 1	0.82 215	0.28 127	0.00 1	0.01 205	0.90 327	0.10 264	2.62 241	0.05 150	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 184	0.00 1

DRN-Test	0.43 232	0.13 151	1.95 286	0.03 287	0.09 348	0.61 129	0.00 1	1.43 292	0.61 299	0.00 1	0.00 1	0.18 199	0.04 206	3.32 271	0.11 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 58	0.01 128

NINENet	0.45 236	0.09 118	0.81 93	0.06 327	0.00 1	1.87 380	0.00 1	2.69 385	0.56 177	0.00 1	0.00 1	0.65 304	0.00 1	2.15 225	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 58	0.00 1

SepStereo	0.45 236	0.05 61	1.29 204	0.00 1	0.00 1	0.07 22	0.00 1	1.25 267	0.61 299	1.18 375	0.00 1	0.24 218	0.03 175	3.93 295	0.22 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 135	0.01 128

GwcNet-RSSM	0.45 236	0.56 335	1.74 268	0.00 1	0.00 1	1.06 259	0.00 1	0.65 193	0.55 165	0.18 325	0.00 1	0.37 257	0.00 1	3.70 287	0.04 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 271	0.02 225

NVstereo2D	0.45 236	0.11 136	1.91 282	0.00 1	0.00 1	0.59 127	0.00 1	1.39 283	0.61 299	0.03 245	0.00 1	0.33 241	0.00 1	3.94 296	0.07 175	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

EKT-Stereo	0.46 240	0.12 145	1.03 148	0.75 401	4.21 419	1.06 259	0.00 1	0.83 216	0.04 9	0.02 217	0.00 1	0.08 145	0.00 1	0.89 198	0.01 77	0.00 1	0.03 345	0.00 1	0.05 357	0.04 205	0.01 128

GrayStereo	0.46 240	0.01 1	0.71 47	0.10 345	0.00 1	1.12 336	2.67 407	0.20 109	0.59 261	0.00 1	0.00 1	0.08 145	3.76 396	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 58	0.00 1

NF-Stereo	0.47 242	0.03 23	0.77 75	0.12 359	0.00 1	1.07 294	0.26 344	0.19 99	0.60 284	0.01 127	0.00 1	0.02 39	0.00 1	6.18 375	0.18 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 58	0.00 1

OCTAStereo	0.47 242	0.03 23	0.77 75	0.12 359	0.00 1	1.07 294	0.26 344	0.19 99	0.60 284	0.01 127	0.00 1	0.02 39	0.00 1	6.16 374	0.18 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 58	0.00 1

RE-Stereo	0.47 242	0.03 23	0.77 75	0.12 359	0.00 1	1.07 294	0.26 344	0.19 99	0.60 284	0.01 127	0.00 1	0.02 39	0.00 1	6.18 375	0.18 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 58	0.00 1

TVStereo	0.47 242	0.03 23	0.77 75	0.12 359	0.00 1	1.07 294	0.26 344	0.19 99	0.60 284	0.01 127	0.00 1	0.02 39	0.00 1	6.18 375	0.18 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 58	0.00 1

pcwnet_v2	0.47 242	0.11 136	5.03 390	0.00 1	0.00 1	0.70 158	0.00 1	1.98 348	0.61 299	0.01 127	0.00 1	0.36 251	0.33 312	0.18 155	0.01 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 58	0.02 225

MaskLacGwcNet_RVC	0.47 242	0.43 295	1.04 149	0.11 355	0.00 1	1.10 321	0.00 1	0.80 210	0.54 161	0.00 1	0.05 289	0.38 260	0.03 175	3.50 278	0.14 231	0.88 404	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 300	0.20 385

AF-Net	0.47 242	0.53 325	2.05 294	0.00 1	0.00 1	0.41 76	0.01 217	1.18 263	0.40 146	0.13 312	0.05 289	1.30 352	0.45 319	2.43 238	0.30 283	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 287	0.00 1

iinet-f	0.48 249	0.57 336	4.45 385	0.00 1	0.01 239	0.77 173	0.00 1	1.48 308	0.61 299	0.01 127	0.00 1	0.40 264	0.44 318	0.38 173	0.03 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 382	0.01 128

Wz-Net-MNSev	0.48 249	0.76 364	3.11 359	0.00 1	0.00 1	0.23 44	0.00 1	1.07 249	0.61 299	0.01 127	0.01 205	0.13 175	0.13 274	3.12 260	0.34 291	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 222	0.01 128

HHNet	0.48 249	0.21 193	1.60 250	0.10 345	0.00 1	1.14 340	0.26 344	0.47 164	0.59 261	0.01 127	3.56 379	0.04 97	0.71 336	0.00 1	0.73 324	0.02 364	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 184	0.00 1

PSM-softLoss	0.48 249	0.04 38	1.10 166	0.17 377	0.00 1	1.07 294	0.25 342	0.12 75	0.61 299	0.03 245	0.01 205	0.02 39	0.01 86	6.03 367	0.18 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 58	0.00 1

KMStereo	0.48 249	0.04 38	1.10 166	0.17 377	0.00 1	1.07 294	0.25 342	0.12 75	0.61 299	0.03 245	0.01 205	0.02 39	0.01 86	6.03 367	0.18 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 58	0.00 1

DAS	0.49 254	0.05 61	1.29 204	0.00 1	0.00 1	0.07 22	0.00 1	1.25 267	0.61 299	1.18 375	0.00 1	0.24 218	0.03 175	4.76 321	0.22 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 135	0.01 128

PSM-AAD	0.49 254	0.02 7	0.75 68	0.06 327	0.00 1	1.19 353	2.19 402	0.12 75	0.59 261	0.01 127	0.45 339	0.13 175	4.04 397	0.22 160	0.06 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 58	0.01 128

RAFT_R40	0.49 254	0.03 23	0.74 60	0.05 309	0.15 368	1.09 315	0.32 355	0.27 131	0.59 261	0.02 217	0.03 282	0.07 139	0.30 307	6.12 371	0.11 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 135	0.00 1

RAFT-345	0.49 254	0.04 38	1.26 199	0.10 345	0.07 340	1.16 347	0.19 333	0.14 84	0.57 210	0.00 1	0.01 205	0.09 156	0.01 86	6.00 365	0.20 259	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 58	0.00 1

ccnet	0.49 254	0.05 61	1.26 199	0.01 246	0.08 344	0.72 165	0.18 330	1.18 263	0.35 138	0.45 353	0.68 351	0.13 175	0.39 316	3.54 280	0.74 325	0.01 350	0.00 1	0.02 375	0.00 1	0.02 135	0.01 128

NCC-stereo	0.49 254	0.46 302	2.04 291	0.03 287	0.03 304	1.06 259	0.01 217	0.78 205	0.22 117	0.06 279	0.19 318	0.64 302	0.05 231	3.65 283	0.63 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 135	0.00 1

stereogan	0.49 254	0.22 200	2.39 315	0.00 1	0.00 1	0.63 144	0.02 257	0.79 208	0.72 366	0.06 279	0.00 1	1.68 369	0.46 320	2.63 243	0.04 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 319	0.00 1

Abc-Net	0.49 254	0.46 302	2.04 291	0.03 287	0.03 304	1.06 259	0.01 217	0.78 205	0.22 117	0.06 279	0.19 318	0.64 302	0.05 231	3.65 283	0.63 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 135	0.00 1
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
TDLM	0.49 254	0.39 287	1.02 146	0.00 1	0.00 1	1.08 307	0.01 217	0.36 145	0.58 249	0.14 319	0.00 1	0.27 229	0.19 289	5.46 345	0.20 259	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 316	0.01 128

iRaft-Stereo_5w	0.50 263	0.51 318	1.44 233	0.00 1	0.00 1	0.29 53	0.00 1	0.63 191	0.59 261	0.00 1	0.00 1	0.08 145	0.01 86	6.14 373	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 359	0.01 128

GwcNet	0.50 263	0.46 302	3.90 379	0.00 1	0.00 1	0.42 81	0.10 318	0.38 147	0.74 368	0.03 245	0.00 1	0.63 299	0.05 231	2.92 253	0.16 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 342	0.05 305

FAT-Stereo	0.50 263	0.14 157	2.51 328	0.00 1	0.00 1	0.33 65	0.09 314	1.88 341	0.61 299	0.05 271	0.76 354	0.60 297	0.52 324	2.46 239	0.06 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 135	0.00 1

RGC	0.50 263	0.53 325	2.42 320	0.00 1	0.01 239	0.65 150	0.00 1	1.07 249	0.17 109	0.01 127	0.62 349	1.00 333	0.19 289	3.03 259	0.28 282	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 222	0.02 225

SHD	0.50 263	0.51 318	3.61 371	0.05 309	0.00 1	0.01 2	0.01 217	0.72 201	0.61 299	1.57 381	0.00 1	0.34 244	0.09 256	1.79 217	0.49 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 319	0.09 287	0.03 258

DCRE	0.51 268	0.25 219	0.96 135	0.00 1	0.01 239	0.43 86	0.00 1	0.25 124	0.21 115	0.33 345	7.49 394	0.01 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 304	0.00 1	0.17 387	0.02 135	0.01 128

IPLG	0.51 268	0.38 284	1.60 250	0.02 270	0.00 1	1.11 329	0.07 301	1.48 308	0.57 210	0.05 271	0.00 1	0.12 168	0.15 280	4.58 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 300	0.00 1

SST-Stereo	0.51 268	0.02 7	0.74 60	0.05 309	0.19 382	1.09 315	0.49 374	0.26 127	0.61 299	0.04 262	0.00 1	0.05 118	0.58 327	6.12 371	0.03 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 135	0.00 1

IRAFT_RVC	0.51 268	0.13 151	1.14 175	0.10 345	0.00 1	1.17 350	0.10 318	0.28 135	0.61 299	0.01 127	0.00 1	0.02 39	0.12 271	6.22 382	0.22 262	0.00 1	0.09 389	0.00 1	0.00 1	0.02 135	0.01 128

FINET	0.51 268	0.36 266	2.40 316	0.00 1	0.00 1	0.27 48	0.00 1	2.06 352	1.49 389	0.00 1	0.00 1	0.04 97	0.04 206	3.38 274	0.10 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 184	0.02 225

APVNet	0.51 268	0.21 193	2.43 322	0.00 1	0.00 1	0.94 217	0.00 1	0.45 160	0.62 347	0.01 127	0.01 205	0.34 244	0.03 175	4.59 316	0.27 278	0.00 1	0.00 1	0.03 384	0.00 1	0.15 326	0.02 225

FADNet-RVC-Resample	0.51 268	0.82 370	3.08 358	0.04 299	0.04 319	0.42 81	0.09 314	1.16 261	0.34 137	0.00 1	0.03 282	0.24 218	0.05 231	3.16 261	0.13 225	0.07 377	0.12 397	0.05 393	0.02 333	0.08 271	0.20 385

FADNet-RVC	0.51 268	0.80 368	2.47 324	0.01 246	0.00 1	0.48 96	0.00 1	1.32 272	0.14 96	0.00 1	0.01 205	0.12 168	0.06 242	4.07 300	0.15 235	0.00 1	0.04 360	0.00 1	0.00 1	0.38 384	0.08 338

PASM	0.51 268	0.32 242	3.07 357	0.00 1	0.00 1	0.31 57	0.00 1	0.46 163	0.12 87	0.03 245	0.00 1	0.44 271	0.02 133	5.22 334	0.04 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 307	0.03 258

HSM-Net_RVC	0.52 277	0.06 85	1.45 234	0.00 1	0.00 1	0.61 129	0.00 1	3.83 394	0.52 155	0.14 319	0.00 1	0.22 215	0.03 175	3.50 278	0.04 141	0.01 350	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
RYNet	0.53 278	0.19 186	1.79 271	0.00 1	0.00 1	0.55 116	0.00 1	1.12 256	0.61 299	0.02 217	0.00 1	0.83 322	0.04 206	5.05 330	0.45 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 225

CVANet_RVC	0.53 278	0.32 242	1.26 199	0.00 1	0.00 1	0.98 222	0.00 1	0.72 201	0.55 165	0.35 347	0.12 310	0.36 251	0.14 275	5.53 347	0.08 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 335	0.00 1

GANetREF_RVC	0.54 280	0.70 351	2.06 296	0.00 1	0.00 1	1.14 340	0.00 1	1.61 324	0.58 249	0.00 1	0.01 205	0.29 232	0.04 206	4.21 306	0.06 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 184	0.02 225
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
PS-NSSS	0.54 280	0.44 298	0.86 110	0.00 1	0.00 1	1.04 247	0.00 1	2.37 364	0.56 177	0.00 1	0.00 1	0.11 162	0.01 86	5.32 337	0.13 225	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 135	0.00 1

DualNet	0.55 282	0.02 7	1.06 158	0.00 1	0.00 1	0.62 134	0.00 1	1.42 287	0.57 210	0.00 1	0.00 1	0.67 307	0.02 133	0.57 182	5.86 387	0.00 1	0.01 304	0.00 1	0.00 1	0.08 271	0.03 258

ADLNet2	0.55 282	0.33 246	2.54 332	0.00 1	0.00 1	0.88 200	0.00 1	0.69 197	0.65 354	0.00 1	0.07 301	1.47 363	0.02 133	4.12 303	0.11 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 316	0.01 128

FADNet	0.55 282	0.75 359	2.42 320	0.00 1	0.01 239	0.82 183	0.00 1	0.88 221	0.54 161	0.01 127	0.01 205	0.16 194	0.16 282	4.49 314	0.09 191	0.18 387	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 389	0.00 1

GANet	0.55 282	0.35 259	1.40 227	0.00 1	0.00 1	0.77 173	0.08 308	0.36 145	0.57 210	0.01 127	0.00 1	0.68 312	0.11 268	5.52 346	1.07 333	0.00 1	0.00 1	0.02 375	0.00 1	0.09 287	0.03 258

GASNet	0.56 286	1.09 383	2.57 333	0.00 1	0.00 1	0.52 108	0.02 257	1.12 256	0.22 117	0.01 127	0.14 312	0.50 289	0.12 271	4.09 301	0.39 295	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 379	0.08 338

raft_robust	0.56 286	0.36 266	0.87 115	0.00 1	0.15 368	0.64 148	0.00 1	2.20 359	0.56 177	0.00 1	0.01 205	0.44 271	1.18 361	4.46 313	0.01 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 385	0.09 287	0.03 258

DRaft	0.56 286	0.08 111	0.73 51	0.00 1	0.00 1	0.92 213	0.19 333	0.05 19	0.09 50	0.03 245	0.26 325	0.06 131	2.55 383	4.61 318	1.38 345	0.00 1	0.03 345	0.00 1	0.02 333	0.03 184	0.08 338

Syn2CoEx	0.56 286	0.78 366	2.86 348	0.00 1	0.00 1	0.10 28	0.01 217	0.91 226	0.61 299	0.02 217	0.00 1	0.49 286	0.21 295	5.03 329	0.03 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 319	0.03 258

CFNet	0.56 286	0.50 313	1.58 248	0.00 1	0.00 1	1.06 259	0.01 217	1.08 251	0.57 210	0.00 1	0.01 205	0.12 168	0.01 86	5.87 362	0.19 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 316	0.02 225

PDISCO_ROB	0.56 286	0.57 336	2.07 297	0.17 377	0.00 1	1.56 372	0.01 217	2.27 362	0.51 154	0.08 292	0.01 205	0.74 315	0.28 306	2.37 234	0.13 225	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 381	0.00 1

Ntro	0.57 292	1.13 388	2.24 306	0.04 299	0.36 393	1.04 247	0.02 257	0.74 204	0.57 210	0.01 127	0.00 1	0.76 317	0.08 253	3.01 257	0.47 306	0.07 377	0.04 360	0.01 359	0.00 1	0.76 398	0.02 225

XX-Stereo	0.57 292	0.15 162	4.26 382	0.08 336	0.03 304	1.10 321	0.00 1	2.55 375	0.11 75	0.11 307	0.00 1	1.43 361	0.01 86	1.34 210	0.00 1	0.00 1	0.04 360	0.00 1	0.16 386	0.03 184	0.01 128

PA-Net	0.57 292	0.50 313	2.73 342	0.03 287	0.06 334	0.89 202	0.02 257	0.66 194	0.63 350	0.00 1	0.00 1	0.43 270	0.07 249	4.82 324	0.55 316	0.01 350	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 135	0.04 288
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CBMV	0.57 292	0.22 200	1.61 253	0.00 1	0.00 1	0.84 190	0.78 388	2.58 379	0.61 299	0.38 349	0.00 1	1.25 347	0.63 334	2.07 222	0.38 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 205	0.08 338
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ARAFT	0.58 296	0.75 359	2.78 346	0.00 1	0.00 1	1.20 355	0.00 1	2.26 361	0.57 210	0.05 271	0.00 1	0.18 199	0.03 175	3.54 280	0.04 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 349	0.04 288

edge stereo	0.58 296	0.29 234	2.86 348	0.01 246	0.03 304	0.33 65	0.03 273	0.97 236	0.50 152	0.21 328	0.33 332	1.31 353	0.16 282	4.20 305	0.18 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 300	0.01 128

RASNet	0.58 296	0.27 226	1.30 207	0.00 1	0.00 1	0.61 129	0.01 217	0.47 164	0.60 284	0.08 292	0.06 298	1.52 368	0.04 206	6.18 375	0.48 308	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 135	0.00 1

DANet	0.58 296	0.19 186	1.87 278	0.26 388	0.06 334	0.51 102	0.11 322	1.41 284	0.52 155	0.22 329	0.06 298	1.06 338	0.02 133	4.25 307	0.92 330	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 135	0.06 325
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
otaku	0.59 300	1.12 386	1.90 281	0.08 336	0.11 357	0.89 202	0.05 293	0.60 185	0.57 210	0.01 127	1.41 369	1.03 336	0.14 275	2.39 236	0.56 317	0.06 376	0.03 345	0.01 359	0.00 1	0.61 393	0.21 389

ASMatch	0.59 300	0.10 122	1.66 256	0.13 366	0.04 319	1.07 294	0.00 1	0.10 67	0.64 352	0.06 279	0.44 338	0.05 118	0.87 346	6.32 384	0.27 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.00 1

Anonymous Stereo	0.59 300	0.78 366	2.67 338	0.00 1	0.00 1	0.55 116	0.49 374	1.05 244	0.28 127	0.00 1	0.01 205	0.12 168	0.02 133	5.54 348	0.27 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 254	0.00 1

PFNet	0.60 303	0.11 136	2.08 298	0.00 1	0.30 391	1.16 347	0.00 1	0.29 136	0.59 261	0.01 127	0.24 323	0.02 39	0.00 1	6.58 389	0.23 267	0.10 382	0.00 1	0.00 1	0.04 355	0.14 319	0.05 305

RAFT + AFF	0.60 303	0.75 359	1.04 149	0.00 1	0.00 1	1.10 321	0.06 298	1.45 295	0.57 210	0.02 217	0.00 1	0.18 199	1.43 366	4.80 323	0.15 235	0.00 1	0.17 403	0.00 1	0.00 1	0.27 373	0.08 338

FADNet_RVC	0.60 303	0.83 371	2.50 326	0.00 1	0.00 1	1.09 315	0.00 1	1.29 269	0.50 152	0.02 217	0.05 289	0.26 225	0.03 175	3.17 263	0.25 273	0.21 389	0.26 405	0.08 398	0.28 410	0.53 392	0.55 405

RainbowNet	0.61 306	1.13 388	1.83 273	0.10 345	0.04 319	1.23 356	0.07 301	1.74 336	0.57 210	0.01 127	0.02 277	1.14 346	0.25 303	2.29 233	0.48 308	0.61 398	0.05 374	0.00 1	0.00 1	0.47 390	0.20 385

NOSS_ROB	0.61 306	0.17 173	0.63 40	0.19 383	0.00 1	0.67 153	0.00 1	2.38 365	0.57 210	0.13 312	0.00 1	0.94 328	0.00 1	6.27 383	0.10 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 205	0.10 358

PWC_ROB	0.62 308	0.54 327	3.22 362	0.00 1	0.00 1	0.22 43	0.00 1	2.18 358	0.61 299	0.00 1	0.20 320	0.29 232	0.03 175	3.46 277	1.22 339	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 386	0.01 128

HSM	0.63 309	0.36 266	0.89 120	0.00 1	0.00 1	0.52 108	0.01 217	0.98 237	0.56 177	0.00 1	0.01 205	2.27 380	0.65 335	6.18 375	0.11 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 58	0.00 1

DispNO	0.64 310	0.48 308	2.04 291	0.00 1	0.00 1	0.71 162	0.01 217	1.47 307	0.56 177	0.00 1	0.54 344	1.34 355	0.06 242	5.12 332	0.31 288	0.00 1	0.00 1	0.03 384	0.12 377	0.01 58	0.02 225

CC-Net-ROB	0.64 310	0.50 313	1.13 174	0.07 331	0.00 1	1.08 307	0.01 217	2.58 379	0.56 177	0.01 127	0.00 1	0.14 181	0.01 86	5.73 357	0.12 218	0.50 397	0.00 1	0.21 406	0.00 1	0.09 287	0.02 225

IIG-Stereo	0.65 312	0.34 250	0.77 75	0.05 309	0.03 304	1.17 350	0.00 1	1.46 305	0.60 284	0.01 127	0.57 346	0.54 295	0.01 86	7.03 398	0.39 295	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 135	0.00 1

S-Stereo	0.65 312	0.25 219	3.44 368	0.00 1	0.00 1	0.56 118	0.05 293	1.86 340	0.61 299	0.00 1	0.76 354	0.84 323	0.11 268	4.28 311	0.11 208	0.00 1	0.01 304	0.00 1	0.00 1	0.07 254	0.03 258

OMP-Stereo	0.66 314	0.33 246	0.72 49	0.18 382	0.06 334	1.17 350	0.00 1	1.45 295	0.59 261	0.12 309	0.60 348	0.50 289	0.00 1	7.09 399	0.26 276	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 184	0.00 1

STTRV1_RVC	0.67 315	0.21 193	2.32 310	0.00 1	0.00 1	0.58 123	0.01 217	1.05 244	0.59 261	0.01 127	0.51 343	0.26 225	0.18 288	6.05 369	0.27 278	0.26 392	1.07 417	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 258

XQC	0.68 316	0.72 357	3.82 377	0.06 327	0.00 1	0.39 73	0.01 217	1.92 344	0.61 299	0.03 245	0.01 205	0.46 275	0.21 295	2.84 249	2.26 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 319	0.15 326	0.05 305

ttt	0.70 317	0.02 7	0.78 84	0.00 1	0.00 1	0.62 134	0.00 1	2.50 370	0.56 177	0.00 1	0.00 1	0.29 232	0.01 86	4.18 304	5.00 382	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 128

EAI-Stereo	0.70 317	0.03 23	0.84 104	0.13 366	0.20 387	0.87 199	2.23 403	2.05 349	0.29 131	0.72 361	4.60 383	0.29 232	0.55 325	0.39 174	0.44 302	0.00 1	0.07 385	0.00 1	0.29 411	0.01 58	0.08 338

RTSC	0.70 317	0.71 355	3.19 360	0.01 246	0.00 1	0.20 41	0.00 1	0.81 212	0.60 284	0.29 339	0.36 335	0.36 251	0.04 206	2.04 220	4.87 380	0.00 1	0.03 345	0.00 1	0.02 333	0.28 374	0.11 360

LL-Strereo	0.71 320	0.88 372	2.40 316	0.00 1	0.00 1	0.63 144	0.01 217	1.57 319	0.58 249	0.45 353	0.00 1	0.54 295	0.30 307	6.37 386	0.07 175	0.00 1	0.05 374	0.00 1	0.00 1	0.22 359	0.17 381

PVD	0.73 321	0.57 336	3.38 366	0.04 299	0.19 382	0.74 167	0.00 1	0.29 136	0.79 373	2.37 388	0.00 1	0.53 294	0.09 256	2.19 230	3.20 367	0.00 1	0.05 374	0.00 1	0.02 333	0.08 271	0.15 375

DEmStereo	0.75 322	0.06 85	1.73 264	0.04 299	0.00 1	0.78 175	0.52 378	0.05 19	0.57 210	0.05 271	0.72 353	0.02 39	3.42 392	5.79 360	1.29 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 58	0.00 1

psmorigin	0.75 322	0.25 219	7.10 396	0.00 1	0.00 1	0.19 39	0.00 1	0.10 67	0.12 87	0.65 359	0.00 1	2.74 382	0.23 300	3.02 258	0.54 313	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 135	0.01 128

AANet_RVC	0.75 322	0.65 344	2.52 329	0.01 246	0.00 1	0.66 152	0.00 1	0.61 189	0.13 94	0.00 1	1.29 368	0.96 330	0.04 206	5.98 364	1.82 353	0.13 383	0.02 334	0.00 1	0.00 1	0.07 254	0.04 288

Wz-Net-SNSev	0.78 325	1.10 384	6.27 394	0.00 1	0.00 1	0.27 48	0.00 1	0.95 232	0.61 299	0.00 1	0.01 205	0.41 267	0.10 264	4.92 326	0.81 327	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 342	0.03 258

FTStereo	0.78 325	0.01 1	1.27 203	0.12 359	0.00 1	1.15 343	2.80 408	0.09 52	0.61 299	0.16 322	5.93 389	0.36 251	2.56 384	0.53 181	0.01 77	0.07 377	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ff1	0.80 327	0.02 7	1.06 158	0.00 1	0.00 1	0.62 134	0.00 1	1.42 287	0.57 210	0.00 1	0.00 1	0.67 307	0.02 133	5.57 350	5.86 387	0.00 1	0.01 304	0.00 1	0.00 1	0.08 271	0.03 258

HBP-ISP	0.80 327	0.70 351	2.86 348	0.02 270	0.01 239	1.67 375	0.48 372	2.63 383	0.56 177	1.11 372	0.06 298	0.50 289	0.74 340	4.60 317	0.09 191	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 222	0.03 258

NaN_ROB	0.80 327	0.47 306	1.63 254	0.17 377	0.19 382	0.58 123	0.38 365	2.11 354	0.80 374	0.53 358	0.33 332	0.48 278	1.13 357	4.98 328	1.94 354	0.00 1	0.02 334	0.01 359	0.05 357	0.06 242	0.14 374

FBW_ROB	0.83 330	0.31 241	1.48 240	0.10 345	0.01 239	0.62 134	0.01 217	1.91 343	0.59 261	0.01 127	0.01 205	1.10 342	0.05 231	7.84 402	2.07 356	0.05 374	0.01 304	0.03 384	0.01 319	0.01 58	0.47 399

CBMV_ROB	0.84 331	0.06 85	1.73 264	0.00 1	0.00 1	1.37 368	0.47 370	2.57 377	0.58 249	2.13 386	0.76 354	1.06 338	1.38 365	4.04 299	0.54 313	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 184	0.05 305

SGM-Forest	0.84 331	0.07 104	0.90 122	0.02 270	0.07 340	1.10 321	0.68 383	2.12 356	0.61 299	1.14 373	0.78 357	1.36 357	0.98 348	5.55 349	1.31 343	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 135	0.06 325
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
mmx	0.85 333	0.02 7	1.06 158	0.00 1	0.00 1	0.62 134	0.00 1	2.50 370	0.56 177	0.00 1	0.00 1	0.67 307	0.02 133	5.57 350	5.86 387	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 128

xxx	0.85 333	0.02 7	1.06 158	0.00 1	0.00 1	0.62 134	0.00 1	2.50 370	0.56 177	0.00 1	0.00 1	0.67 307	0.02 133	5.57 350	5.86 387	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 128

STrans-v2	0.85 333	0.28 230	1.66 256	0.00 1	0.01 239	0.85 193	0.04 285	2.05 349	0.67 360	0.48 356	0.87 361	1.12 345	2.12 380	6.64 393	0.25 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 58	0.00 1

TransformOpticalFlow	0.85 333	0.27 226	2.72 341	0.30 391	0.03 304	1.25 358	0.05 293	1.53 318	0.61 299	0.28 338	0.38 336	1.27 350	1.54 368	6.53 388	0.22 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 58	0.00 1

aanetorigin	0.86 337	0.36 266	3.45 369	0.11 355	0.13 363	0.39 73	0.93 392	0.13 80	0.14 96	3.38 393	1.21 364	0.29 232	2.01 378	2.87 250	1.35 344	0.02 364	0.00 1	0.02 375	0.05 357	0.30 377	0.08 338

1111x	0.87 338	0.02 7	1.20 186	0.00 1	0.00 1	0.70 158	0.00 1	2.60 382	0.56 177	0.00 1	0.00 1	0.04 97	0.01 86	5.36 341	6.80 392	0.00 1	0.01 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 128

Anonymous_2	0.88 339	0.02 7	1.06 158	0.01 246	0.00 1	0.19 39	0.00 1	0.14 84	0.08 31	0.01 127	0.04 287	1.07 340	0.00 1	0.02 69	0.02 106	0.01 350	0.04 360	2.31 418	11.16 423	1.35 403	0.01 128

SPS-STEREO	0.88 339	0.40 289	2.01 288	0.00 1	0.01 239	0.42 81	0.17 328	0.50 170	0.61 299	2.19 387	0.79 358	2.04 376	0.27 305	5.10 331	2.89 366	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 184	0.11 360
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ADCRef	0.92 341	0.48 308	3.35 364	0.02 270	0.02 283	0.90 204	0.32 355	0.61 189	0.65 354	0.72 361	0.17 315	0.17 196	0.82 345	2.15 225	7.95 394	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 254	0.03 258

THIR-Stereo	0.93 342	0.18 177	1.34 211	0.00 1	0.01 239	0.53 111	3.86 411	0.10 67	0.10 69	0.10 304	1.50 371	0.76 317	2.90 387	5.73 357	1.45 346	0.00 1	0.00 1	0.02 375	0.00 1	0.01 58	0.00 1

PWCDC_ROB	0.94 343	0.91 377	2.52 329	0.00 1	0.00 1	1.15 343	0.00 1	2.11 354	1.18 382	0.00 1	8.99 401	0.35 248	0.09 256	0.64 190	0.40 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.50 391	0.03 258

MFN_U_SF_RVC	0.95 344	1.40 402	4.49 386	0.16 373	0.11 357	0.56 118	0.07 301	1.12 256	0.36 140	0.43 352	0.27 326	1.27 350	0.73 339	3.98 298	1.47 347	0.29 394	0.34 410	0.36 409	0.55 414	0.63 394	0.46 398

AAGNet	0.96 345	0.05 61	0.74 60	0.09 341	0.27 389	1.11 329	0.28 351	0.05 19	0.59 261	0.01 127	0.00 1	0.01 7	1.00 349	3.68 286	11.30 405	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 58	0.00 1

RAFT-RH_RVC	0.96 345	0.13 151	1.35 213	0.02 270	0.05 327	1.06 259	0.00 1	0.06 29	0.55 165	0.01 127	9.57 406	0.10 159	0.00 1	6.00 365	0.30 283	0.01 350	0.00 1	0.00 1	0.02 333	0.01 58	0.00 1

SAMSARA	1.01 347	0.70 351	3.29 363	0.20 386	0.06 334	1.65 374	0.05 293	0.48 166	0.53 158	2.91 392	0.68 351	2.97 383	1.08 354	3.89 292	1.54 348	0.00 1	0.04 360	0.00 1	0.02 333	0.05 222	0.03 258

xxxx	1.04 348	0.02 7	0.54 26	0.00 1	0.00 1	0.53 111	0.00 1	2.53 374	0.57 210	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.01 86	2.04 220	14.52 413	0.00 1	0.01 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 128

CSAN	1.05 349	0.61 341	2.46 323	0.09 341	0.08 344	0.71 162	0.71 385	2.20 359	0.93 379	0.85 365	2.92 375	0.79 320	1.46 367	5.37 342	1.58 349	0.01 350	0.01 304	0.00 1	0.00 1	0.09 287	0.05 305

NVStereoNet_ROB	1.08 350	0.39 287	2.15 301	0.08 336	0.02 283	0.45 91	0.02 257	0.89 223	0.67 360	0.10 304	5.85 387	1.90 372	1.11 356	6.20 381	1.14 335	0.20 388	0.00 1	0.03 384	0.07 363	0.12 307	0.13 371
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
ACVNet_1	1.10 351	1.42 403	4.00 381	0.31 392	0.02 283	1.25 358	0.10 318	1.69 330	0.61 299	0.26 333	0.01 205	4.39 388	1.29 364	4.75 320	0.57 318	0.79 403	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 379	0.18 382

CrosDoStereo	1.10 351	0.08 111	1.43 231	0.00 1	0.05 327	0.63 144	5.86 415	0.60 185	0.38 141	0.26 333	1.21 364	0.19 206	3.02 388	6.61 391	1.64 350	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 242	0.00 1

DeepStereo_LL	1.10 351	0.08 111	1.43 231	0.00 1	0.05 327	0.63 144	5.86 415	0.60 185	0.38 141	0.26 333	1.21 364	0.19 206	3.02 388	6.61 391	1.64 350	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 242	0.00 1

ACVNet-4b	1.14 354	1.34 400	3.96 380	0.17 377	0.03 304	1.03 240	0.01 217	1.31 271	0.65 354	0.01 127	0.97 362	1.98 375	0.32 311	6.18 375	1.20 338	2.52 411	0.02 334	0.00 1	0.00 1	0.82 399	0.28 392

test_xeample	1.14 354	0.02 7	0.58 34	0.00 1	0.00 1	0.57 120	0.00 1	2.57 377	0.57 210	0.00 1	0.00 1	0.03 77	0.02 133	3.45 276	15.00 416	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 225

SDNR	1.15 356	0.21 193	3.21 361	0.01 246	0.01 239	3.30 394	0.01 217	2.55 375	0.75 370	1.80 383	1.49 370	1.40 359	0.20 294	7.24 400	0.68 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 205	0.04 288

MFN_U_SF_DS_RVC	1.16 357	2.03 411	4.57 388	0.02 270	0.04 319	3.52 395	0.27 349	1.80 339	0.58 249	0.22 329	0.28 327	1.38 358	0.02 133	6.08 370	0.42 299	0.14 385	0.68 414	0.01 359	0.26 408	0.39 386	0.47 399

G-Net	1.20 358	0.28 230	2.96 352	0.05 309	0.49 397	1.73 377	0.48 372	0.23 118	0.35 138	1.35 378	9.14 402	2.33 381	0.81 344	2.40 237	1.15 336	0.01 350	0.03 345	0.02 375	0.09 367	0.07 254	0.05 305

DispFullNet	1.20 358	0.63 343	3.58 370	1.00 402	0.82 403	0.41 76	0.00 1	1.44 293	0.61 299	2.55 389	0.64 350	1.10 342	8.95 412	0.84 194	1.22 339	0.00 1	0.02 334	0.00 1	0.00 1	0.24 364	0.02 225

DGSMNet	1.21 360	0.37 274	3.02 354	0.71 400	1.33 412	1.61 373	3.53 410	1.45 295	0.33 136	0.00 1	0.79 358	0.48 278	0.24 301	3.22 264	0.53 312	0.98 406	1.21 418	1.35 415	1.09 417	1.03 400	0.92 409

DPSNet	1.25 361	0.28 230	5.34 391	0.28 390	0.07 340	1.50 369	0.00 1	3.53 393	0.69 362	0.03 245	0.00 1	0.45 274	2.10 379	5.67 354	4.61 378	0.02 364	0.04 360	0.00 1	0.02 333	0.23 363	0.09 351

ACVNet_2	1.32 362	1.30 398	2.83 347	0.11 355	0.07 340	1.30 362	0.18 330	2.29 363	0.75 370	0.26 333	3.44 378	6.65 396	0.16 282	5.12 332	1.08 334	0.13 383	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.38 384	0.32 395

DeepPrunerF	1.33 363	0.59 339	8.62 402	0.02 270	0.09 348	0.90 204	0.00 1	1.34 274	6.72 402	0.22 329	0.01 205	0.21 212	0.14 275	5.64 353	1.99 355	0.00 1	0.00 1	0.01 359	0.02 333	0.14 319	0.02 225

ADCP+	1.36 364	0.76 364	6.73 395	0.01 246	0.02 283	1.32 367	0.80 390	0.81 212	0.72 366	0.01 127	0.01 205	0.96 330	1.05 352	0.33 168	13.50 411	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 242	0.02 225

WZ-Net	1.38 365	1.14 390	10.22 405	0.00 1	0.00 1	0.82 183	0.00 1	1.37 282	0.61 299	0.01 127	0.01 205	1.09 341	2.20 381	6.39 387	3.68 371	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 254	0.02 225

ADCMid	1.38 365	0.90 376	6.15 393	0.04 299	0.03 304	1.67 375	0.18 330	1.13 259	0.93 379	0.89 366	0.58 347	0.86 324	0.71 336	1.03 200	11.96 407	0.01 350	0.00 1	0.29 407	0.08 366	0.17 342	0.03 258

Wz-Net-TNSev	1.42 367	2.41 415	11.01 407	0.00 1	0.00 1	0.42 81	0.14 327	2.05 349	0.61 299	0.06 279	0.01 205	1.34 355	0.16 282	5.70 355	4.19 373	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 319	0.19 349	0.10 358

AnyNet_C32	1.44 368	1.47 404	6.09 392	0.12 359	0.19 382	1.74 379	1.11 394	0.84 217	0.56 177	1.30 377	0.46 341	0.21 212	0.59 329	2.74 246	11.09 404	0.02 364	0.00 1	0.06 395	0.00 1	0.16 335	0.05 305

ADCPNet	1.44 368	0.55 333	7.88 399	0.01 246	0.19 382	2.78 387	0.27 349	0.90 224	0.38 141	0.04 262	0.02 277	1.43 361	1.81 372	2.22 231	9.08 399	0.00 1	0.47 412	0.00 1	0.64 416	0.04 205	0.15 375

ADCL	1.52 370	0.44 298	4.70 389	0.07 331	0.03 304	2.21 384	2.35 405	0.92 228	0.80 374	1.57 381	1.11 363	1.25 347	1.55 369	1.77 216	11.53 406	0.01 350	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 294	0.01 128

MDST_ROB	1.54 371	0.06 85	3.42 367	0.14 368	0.16 371	5.42 404	0.32 355	4.33 397	0.61 299	6.08 404	1.25 367	1.04 337	1.16 360	5.81 361	0.83 328	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 58	0.11 360

SGM_RVC	1.54 371	0.35 259	1.60 250	0.15 371	0.17 376	1.25 358	0.77 386	1.97 347	0.88 376	4.31 394	2.46 374	4.36 387	2.37 382	6.98 397	1.78 352	0.21 389	0.23 404	0.20 404	0.23 400	0.26 369	0.31 394
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ADCS	1.72 373	1.22 394	8.11 400	0.00 1	0.01 239	0.88 200	0.68 383	1.44 293	0.63 350	2.60 390	0.11 309	1.42 360	0.26 304	1.97 219	14.92 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 271	0.07 336

MSC_U_SF_DS_RVC	1.79 374	1.81 408	3.81 376	0.01 246	0.02 283	12.12 411	0.50 376	2.74 386	0.71 365	0.07 285	0.20 320	2.17 379	0.15 280	6.82 395	1.19 337	0.74 400	0.80 416	0.20 404	0.27 409	0.73 397	0.70 407

SuperB	1.85 375	1.06 382	10.54 406	0.02 270	0.01 239	0.90 204	0.78 388	1.75 337	0.64 352	0.05 271	0.05 289	0.34 244	0.89 347	5.29 336	5.80 386	0.01 350	0.00 1	0.02 375	0.02 333	8.71 422	0.06 325

222	1.95 376	0.03 23	0.41 3	0.00 1	0.00 1	0.58 123	0.00 1	2.64 384	0.57 210	0.02 217	0.00 1	0.05 118	0.02 133	3.34 273	31.23 421	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 225

IMH-64-1	1.98 377	0.88 372	1.46 236	1.92 408	0.54 398	2.90 389	1.64 395	5.24 398	0.91 377	0.97 367	4.83 384	2.10 377	2.00 376	5.33 338	2.83 364	3.56 413	0.04 360	0.02 375	0.00 1	1.90 405	0.50 402

IMH-64	1.98 377	0.88 372	1.46 236	1.92 408	0.54 398	2.90 389	1.64 395	5.24 398	0.91 377	0.97 367	4.83 384	2.10 377	2.00 376	5.33 338	2.83 364	3.56 413	0.04 360	0.02 375	0.00 1	1.90 405	0.50 402

SANet	1.99 379	0.71 355	3.37 365	0.03 287	0.03 304	2.85 388	0.85 391	2.42 366	8.33 406	1.55 380	4.13 381	4.29 386	3.23 390	5.39 343	2.47 360	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 242	0.06 325

WCMA_ROB	2.01 380	0.34 250	1.89 279	0.04 299	0.00 1	1.07 294	0.60 380	1.09 252	1.21 383	5.12 399	9.87 407	8.09 401	4.48 402	3.74 290	2.55 362	0.00 1	0.00 1	0.01 359	0.00 1	0.02 135	0.13 371

MSMD_ROB	2.04 381	0.40 289	2.13 299	0.00 1	0.00 1	4.88 400	0.22 339	0.93 229	1.82 391	5.71 402	7.79 398	7.39 399	3.72 394	4.62 319	1.22 339	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 225

pmcnn	2.10 382	0.59 339	4.52 387	0.27 389	0.86 405	0.34 68	0.29 353	1.69 330	0.75 370	0.36 348	7.50 395	14.39 413	0.56 326	4.90 325	4.69 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 335	0.04 288

AnyNet_C01	2.33 383	2.14 413	18.59 412	0.15 371	0.18 378	2.43 386	2.34 404	1.29 269	1.24 384	1.03 369	0.83 360	1.25 347	0.78 343	3.75 291	10.06 400	0.05 374	0.00 1	0.07 397	0.00 1	0.30 377	0.12 369

WAO-6	2.38 384	0.69 349	1.93 285	0.00 1	0.00 1	3.94 396	0.29 353	5.62 400	7.23 404	0.34 346	6.76 391	7.73 400	1.96 375	5.88 363	5.07 383	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 326	0.03 258

SGM+DAISY	2.38 384	0.98 379	4.37 384	0.48 395	0.33 392	2.24 385	1.94 399	1.16 261	1.47 388	6.62 405	5.89 388	5.77 392	5.09 404	5.76 359	4.39 375	0.16 386	0.15 401	0.06 395	0.14 381	0.26 369	0.40 397

Dean	2.41 386	1.16 392	3.63 373	0.36 393	0.40 394	1.19 353	0.50 376	7.85 406	8.44 407	1.17 374	8.12 399	7.07 397	1.13 357	4.11 302	1.04 331	0.70 399	0.00 1	0.01 359	0.00 1	1.07 401	0.29 393

PWCK	2.44 387	1.65 405	7.31 398	0.22 387	0.02 283	3.12 391	4.74 413	3.06 389	3.48 396	0.72 361	4.42 382	3.40 384	1.67 371	9.06 408	3.36 368	0.39 396	0.01 304	0.00 1	0.00 1	2.19 409	0.08 338

WAO-7	2.46 388	0.92 378	1.85 276	0.03 287	0.05 327	4.73 399	0.54 379	5.67 401	4.50 398	1.49 379	7.64 397	5.52 391	2.69 385	8.48 404	4.51 376	0.00 1	0.00 1	0.33 408	0.02 333	0.19 349	0.06 325

MeshStereo	2.61 389	0.65 344	2.71 340	0.02 270	0.02 283	1.55 371	0.94 393	3.02 388	1.29 385	11.21 413	7.34 393	11.54 405	2.74 386	6.34 385	2.43 359	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 374	0.03 258
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
FCDSN-DC	2.66 390	0.08 111	1.65 255	0.00 1	0.00 1	1.73 377	0.37 363	1.64 328	1.35 386	8.08 409	11.18 411	11.78 406	7.59 407	4.76 321	2.80 363	0.02 364	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 184	0.05 305
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
LVE	2.75 391	1.12 386	2.30 308	0.46 394	0.45 395	1.87 380	0.06 298	7.19 405	9.72 408	0.03 245	11.08 410	9.01 402	1.26 363	6.93 396	0.91 329	1.86 407	0.16 402	0.04 392	0.24 405	0.22 359	0.13 371

ELAS	2.75 391	0.35 259	2.67 338	0.05 309	0.04 319	6.72 406	1.83 398	2.84 387	3.38 395	8.25 411	9.14 402	3.95 385	6.15 406	3.73 289	5.70 385	0.00 1	0.04 360	0.01 359	0.01 319	0.10 294	0.08 338
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH	2.83 393	1.28 396	1.89 279	1.96 411	0.60 400	5.22 402	0.24 340	6.28 403	4.13 397	1.90 385	7.52 396	6.39 394	3.40 391	6.59 390	2.53 361	3.92 415	0.12 397	0.05 393	0.00 1	2.06 407	0.47 399

ELAS_RVC	2.84 394	0.34 250	3.86 378	0.05 309	0.05 327	1.52 370	5.02 414	1.93 345	5.28 400	7.10 407	6.96 392	6.26 393	8.34 408	4.96 327	4.90 381	0.00 1	0.04 360	0.01 359	0.01 319	0.10 294	0.09 351
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
EDNetEfficient	2.96 395	0.23 209	19.99 413	0.19 383	0.85 404	1.02 234	2.03 400	0.56 176	5.14 399	8.09 410	1.81 372	0.94 328	4.14 401	3.72 288	10.22 403	0.00 1	0.03 345	0.00 1	0.06 360	0.05 222	0.03 258

FC-DCNN	3.42 396	0.11 136	2.03 289	0.00 1	0.00 1	3.18 392	0.60 380	3.13 391	2.98 394	11.40 414	12.28 413	13.93 411	8.68 410	5.70 355	4.27 374	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 58	0.06 325

KSHMR	3.68 397	1.11 385	3.06 356	2.84 414	1.78 413	5.33 403	0.41 367	8.64 408	14.09 410	1.85 384	9.32 404	7.19 398	1.93 373	5.45 344	2.30 358	1.95 408	0.41 411	0.50 411	0.21 396	3.53 412	1.76 414

RTS	4.10 398	1.68 406	43.40 419	0.09 341	0.02 283	3.95 397	0.00 1	1.61 324	0.61 299	1.09 370	0.01 205	1.97 373	0.22 297	16.87 413	10.15 401	0.00 1	0.09 389	0.00 1	0.00 1	0.20 355	0.05 305

RTSA	4.10 398	1.68 406	43.40 419	0.09 341	0.02 283	3.95 397	0.00 1	1.61 324	0.61 299	1.09 370	0.01 205	1.97 373	0.22 297	16.87 413	10.15 401	0.00 1	0.09 389	0.00 1	0.00 1	0.20 355	0.05 305

notaker	4.30 400	1.28 396	3.70 374	3.71 417	0.90 406	4.91 401	0.39 366	6.90 404	1.96 392	5.39 401	11.82 412	16.90 415	3.75 395	7.59 401	5.65 384	5.23 417	0.01 304	0.10 400	0.06 360	4.57 414	1.22 412

LSM	4.58 401	0.88 372	17.79 411	3.73 418	38.79 424	0.85 193	2.37 406	0.54 173	1.64 390	2.88 391	3.09 376	0.62 298	0.60 330	3.16 261	1.06 332	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 307	13.55 424

MADNet+	4.65 402	2.70 417	46.68 421	0.01 246	0.02 283	2.06 383	0.03 273	3.17 392	1.07 381	0.02 217	0.01 205	1.84 371	0.31 310	21.62 418	13.04 409	0.00 1	0.03 345	0.00 1	0.00 1	0.20 355	0.19 384

ktn	4.96 403	1.21 393	2.41 318	3.20 415	1.02 407	8.36 409	2.08 401	9.00 410	17.02 411	5.18 400	12.71 414	13.69 409	3.51 393	8.05 403	3.68 371	5.30 418	0.02 334	0.00 1	0.00 1	2.14 408	0.55 405

Venus	5.12 404	1.91 409	2.34 311	0.60 398	0.10 352	12.98 412	0.34 360	11.65 413	24.58 418	4.87 396	10.54 408	13.32 407	4.10 399	8.85 405	3.55 369	0.75 401	0.32 407	0.71 413	0.12 377	0.70 395	0.11 360

WAO-8	5.13 405	1.91 409	2.34 311	0.60 398	0.10 352	12.98 412	0.34 360	11.65 413	24.58 418	4.87 396	10.60 409	13.32 407	4.10 399	8.85 405	3.55 369	0.75 401	0.32 407	0.71 413	0.12 377	0.70 395	0.11 360

JetBlue	5.71 406	2.18 414	16.18 410	0.00 1	2.13 414	29.20 420	14.20 421	3.90 395	0.74 368	0.71 360	2.30 373	6.42 395	5.97 405	17.84 416	8.74 397	0.09 381	0.01 304	0.00 1	0.00 1	2.62 410	0.96 410

EDNetEfficientorigin	6.23 407	0.45 301	98.39 433	0.02 270	0.04 319	0.42 81	0.02 257	0.33 141	2.90 393	7.07 406	3.12 377	1.31 353	1.61 370	4.26 308	4.55 377	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 254	0.02 225

UNDER WATER	6.24 408	0.99 380	8.13 401	4.62 420	2.68 415	8.66 410	0.77 386	8.37 407	22.50 417	4.55 395	6.36 390	15.93 414	8.89 411	8.99 407	8.85 398	3.25 412	0.04 360	1.36 416	0.02 333	6.24 419	3.56 417

TorneroNet-64	6.39 409	1.31 399	2.23 305	1.99 412	0.65 402	18.82 418	0.28 351	11.98 415	26.18 420	5.99 403	12.75 415	19.37 418	4.08 398	9.94 410	5.95 391	0.89 405	0.00 1	0.11 401	0.00 1	3.44 411	1.81 415

UNDER WATER-64	6.84 410	1.25 395	9.68 404	4.53 419	3.53 418	16.61 417	1.79 397	8.72 409	22.23 415	5.11 398	5.07 386	17.34 416	10.14 413	9.19 409	8.21 396	2.00 410	0.03 345	1.52 417	0.11 373	6.09 418	3.62 418

TorneroNet	6.97 411	1.37 401	2.22 304	1.95 410	1.12 409	19.47 419	0.47 370	13.04 418	26.32 421	7.90 408	17.10 417	17.67 417	4.62 403	10.46 412	7.94 393	1.98 409	0.03 345	0.11 401	0.00 1	4.15 413	1.49 413

DPSimNet_ROB	7.90 412	5.46 419	13.55 409	3.66 416	5.16 421	7.26 407	9.60 419	6.11 402	7.46 405	13.33 415	9.50 405	11.03 403	11.89 415	10.08 411	12.35 408	4.36 416	5.55 422	5.35 421	5.34 420	4.96 415	5.98 421

coex-ft	8.40 413	2.59 416	75.27 424	0.00 1	0.00 1	0.18 38	0.04 285	0.13 80	20.18 413	39.66 422	4.06 380	4.68 389	8.53 409	3.94 296	7.96 395	0.02 364	0.07 385	0.00 1	0.02 333	0.14 319	0.50 402

SGM-ForestM	8.89 414	0.68 348	3.61 371	0.57 397	0.18 378	14.89 416	5.99 417	9.62 412	10.59 409	20.43 417	17.16 418	39.22 422	20.29 417	20.63 417	13.19 410	0.04 372	0.14 399	0.00 1	0.07 363	0.15 326	0.36 396

MADNet++	9.87 415	2.12 412	7.11 397	7.99 422	4.58 420	14.38 415	6.90 418	9.23 411	5.88 401	16.88 416	17.47 419	11.07 404	15.72 416	24.26 419	19.76 418	8.52 419	6.39 423	4.85 420	2.69 418	5.96 417	5.73 420

MANE	9.96 416	0.69 349	2.88 351	1.22 404	0.61 401	13.15 414	3.46 409	15.62 420	22.27 416	22.74 418	30.00 422	29.74 420	23.22 418	17.17 415	13.78 412	0.29 394	0.56 413	0.09 399	0.61 415	0.15 326	1.00 411

LE_ROB	9.96 416	0.54 327	9.62 403	1.40 407	1.24 411	3.29 393	4.64 412	4.31 396	43.01 422	51.54 423	13.34 416	14.15 412	24.60 420	6.66 394	20.28 419	0.04 372	0.05 374	0.12 403	0.20 392	0.07 254	0.09 351

HanzoNet	12.77 418	4.55 418	11.74 408	5.35 421	2.79 416	7.59 408	0.66 382	12.97 417	20.40 414	25.99 419	28.61 421	34.05 421	25.08 421	25.93 422	14.98 415	10.77 422	3.91 421	3.00 419	3.73 419	8.16 421	5.15 419

JetRed	13.51 419	18.77 423	42.38 418	1.28 405	1.18 410	54.67 422	25.60 422	12.87 416	6.75 403	8.50 412	8.61 400	13.77 410	10.87 414	24.50 421	30.67 420	0.24 391	0.68 414	0.53 412	0.02 333	5.93 416	2.43 416

BEATNet-Init1	14.52 420	6.56 421	34.32 417	1.10 403	1.02 407	31.53 421	11.99 420	15.58 419	17.42 412	30.17 421	27.03 420	43.14 423	24.36 419	24.41 420	18.27 417	0.27 393	0.32 407	0.36 409	0.46 413	1.26 402	0.76 408

DLNR_Zeroshot_test	21.09 421	47.65 425	85.43 428	96.34 437	87.67 435	0.31 57	0.00 1	17.86 421	0.07 18	0.01 127	0.01 205	0.00 1	0.00 1	0.70 191	0.01 77	15.78 423	0.01 304	0.00 1	0.21 396	69.62 431	0.04 288

ASD4	35.17 422	42.77 424	34.00 416	20.47 424	35.77 423	80.11 425	95.20 431	26.58 422	69.14 423	27.82 420	35.84 423	27.05 419	44.35 422	37.95 423	53.20 423	10.25 421	10.28 425	12.30 422	11.09 422	16.01 423	13.25 423

tt	48.25 423	0.05 61	28.22 415	1.29 406	0.00 1	100.00 435	100.00 433	100.00 434	97.19 429	0.08 292	0.00 1	97.99 434	86.70 429	2.26 232	99.92 434	83.66 431	94.83 430	16.47 423	21.27 426	35.05 424	0.01 128

SPstereo	50.33 424	10.80 422	21.19 414	11.76 423	9.23 422	66.15 423	76.05 424	100.00 434	100.00 435	95.98 432	93.33 429	100.00 436	93.15 430	90.92 431	72.10 424	9.41 420	8.60 424	19.85 425	14.84 424	6.36 420	6.89 422

LRCNet_RVC	55.44 425	60.56 429	57.70 422	66.68 430	44.91 425	6.22 405	0.00 1	52.80 423	1.37 387	70.44 424	81.09 427	67.07 424	55.41 423	51.59 424	46.24 422	90.66 434	41.89 429	90.95 435	90.04 431	64.32 430	68.75 429

xxxxx1	63.71 426	58.10 426	78.65 425	43.63 425	48.97 426	92.61 428	92.18 428	60.44 424	69.38 424	73.77 427	76.42 424	77.82 427	76.45 425	72.33 425	77.46 426	35.89 427	37.06 426	48.26 428	62.63 427	48.72 427	43.44 426

tt_ll	63.71 426	58.10 426	78.65 425	43.63 425	48.97 426	92.61 428	92.18 428	60.44 424	69.38 424	73.77 427	76.42 424	77.82 427	76.45 425	72.33 425	77.46 426	35.89 427	37.06 426	48.26 428	62.63 427	48.72 427	43.44 426

ff	63.71 426	58.10 426	78.65 425	43.63 425	48.97 426	92.61 428	92.18 428	60.44 424	69.38 424	73.77 427	76.42 424	77.82 427	76.45 425	72.33 425	77.46 426	35.89 427	37.06 426	48.26 428	62.63 427	48.72 427	43.44 426

PML	71.49 429	88.65 435	73.56 423	82.49 432	75.59 429	85.39 426	79.41 426	71.62 427	87.17 427	90.48 430	85.96 428	90.50 431	60.21 424	91.76 434	73.85 425	96.01 441	2.36 419	86.79 434	6.59 421	83.59 433	17.83 425

DGTPSM_ROB	81.49 430	60.74 430	99.95 435	61.20 428	86.99 433	99.11 433	100.00 433	95.92 430	99.99 433	73.08 425	100.00 433	70.81 425	100.00 434	77.39 428	99.98 435	35.10 425	97.48 435	35.12 426	99.89 436	46.16 425	90.85 431

DPSMNet_ROB	81.54 431	60.77 431	99.95 435	61.42 429	87.05 434	99.11 433	100.00 433	95.93 431	99.99 433	73.11 426	100.00 433	70.84 426	100.00 434	77.43 429	99.98 435	35.39 426	97.54 436	35.21 427	99.89 436	46.30 426	90.94 432

Anonymous_1	89.88 432	75.38 432	97.81 432	74.49 431	78.39 430	100.00 435	100.00 433	98.09 433	99.76 431	96.82 433	99.37 431	97.66 433	99.77 432	91.14 433	98.89 432	81.73 430	97.25 432	59.96 431	85.38 430	77.37 432	88.27 430

MEDIAN_ROB	93.37 433	98.75 437	96.05 431	90.90 435	90.53 436	85.63 427	76.45 425	92.03 429	89.53 428	95.05 431	94.99 430	96.02 432	93.85 431	90.36 430	87.21 429	98.36 442	95.79 431	99.61 437	98.77 435	98.80 442	98.72 441

DPSM_ROB	94.00 434	79.32 433	100.00 437	83.19 433	85.69 431	100.00 435	100.00 433	100.00 434	100.00 435	100.00 435	100.00 433	100.00 436	100.00 434	100.00 437	100.00 437	89.53 432	97.42 433	74.97 432	95.13 432	83.79 434	90.98 433

DPSM	94.00 434	79.32 433	100.00 437	83.19 433	85.69 431	100.00 435	100.00 433	100.00 434	100.00 435	100.00 435	100.00 433	100.00 436	100.00 434	100.00 437	100.00 437	89.53 432	97.42 433	74.97 432	95.13 432	83.79 434	90.98 433

HaxPig	95.46 436	97.61 436	87.80 429	97.80 443	99.17 443	77.55 424	75.28 423	96.76 432	99.61 430	99.97 434	99.97 432	99.62 435	99.97 433	91.02 432	87.28 430	99.98 444	99.98 439	99.98 438	99.99 438	99.97 443	99.97 443

test_example2	97.61 437	99.96 439	99.93 434	99.83 444	99.97 444	98.84 432	99.76 432	91.98 428	100.00 435	100.00 435	100.00 433	89.18 430	86.51 428	99.29 435	96.54 431	99.97 443	99.55 437	92.92 436	98.06 434	100.00 444	99.95 442

AVERAGE_ROB	98.45 438	99.13 438	95.46 430	100.00 445	100.00 445	93.36 431	81.95 427	100.00 434	99.97 432	100.00 435	100.00 433	100.00 436	100.00 434	99.72 436	99.40 433	100.00 445	100.00 441	100.00 439	100.00 439	100.00 444	100.00 444

LSM0	99.11 439	99.97 440	100.00 437	95.93 436	98.59 437	100.00 435	100.00 433	100.00 434	100.00 435	100.00 435	100.00 433	100.00 436	100.00 434	100.00 437	100.00 437	93.89 440	99.97 438	100.00 439	100.00 439	96.64 441	97.25 435

CasAABBNet	99.15 440	100.00 441	100.00 437	96.37 438	98.76 438	100.00 435	100.00 433	100.00 434	100.00 435	100.00 435	100.00 433	100.00 436	100.00 434	100.00 437	100.00 437	93.65 436	99.99 440	100.00 439	100.00 439	96.27 437	97.93 436

Selective-RAFT-Error	99.17 441	100.00 441	100.00 437	96.65 442	98.79 442	100.00 435	100.00 433	100.00 434	100.00 435	100.00 435	100.00 433	100.00 436	100.00 434	100.00 437	100.00 437	93.64 435	100.00 441	100.00 439	100.00 439	96.25 436	98.10 440

MyStereo03	99.18 442	100.00 441	100.00 437	96.47 439	98.78 439	100.00 435	100.00 433	100.00 434	100.00 435	100.00 435	100.00 433	100.00 436	100.00 434	100.00 437	100.00 437	93.73 437	100.00 441	100.00 439	100.00 439	96.63 438	97.99 437

MyStereo02	99.18 442	100.00 441	100.00 437	96.47 439	98.78 439	100.00 435	100.00 433	100.00 434	100.00 435	100.00 435	100.00 433	100.00 436	100.00 434	100.00 437	100.00 437	93.73 437	100.00 441	100.00 439	100.00 439	96.63 438	97.99 437

MyStereo	99.18 442	100.00 441	100.00 437	96.47 439	98.78 439	100.00 435	100.00 433	100.00 434	100.00 435	100.00 435	100.00 433	100.00 436	100.00 434	100.00 437	100.00 437	93.73 437	100.00 441	100.00 439	100.00 439	96.63 438	97.99 437

FADE		5.89 420		2.64 413	2.97 417							5.28 390				16.99 424	2.70 420	18.19 424	20.39 425	1.88 404

Low-res two-view benchmark