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

CAS	0.37 66	0.13 1	0.27 8	1.34 395	0.31 234	0.46 137	0.38 177	0.50 12	0.48 58	0.35 17	0.52 44	0.24 1	0.19 3	0.30 1	0.28 32	1.03 396	0.08 1	0.12 2	0.08 1	0.12 3	0.28 287

CAS++	0.33 34	0.25 173	0.39 40	0.38 47	0.26 135	0.32 63	0.24 25	0.87 172	0.53 68	0.48 54	0.46 25	0.26 2	0.21 5	0.50 52	0.26 9	0.23 262	0.20 278	0.22 236	0.17 162	0.21 215	0.17 140
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MIF-Stereo	0.27 4	0.18 17	0.40 50	0.40 91	0.28 186	0.30 42	0.28 55	0.40 1	0.33 6	0.30 7	0.46 25	0.27 3	0.25 15	0.48 44	0.35 95	0.17 130	0.13 145	0.14 15	0.12 29	0.14 39	0.13 32

CES	0.29 12	0.15 2	0.25 1	0.31 5	0.71 376	0.36 82	0.27 47	0.51 13	0.47 56	0.34 15	0.48 31	0.27 3	0.23 9	0.40 16	0.24 3	0.13 10	0.11 41	0.12 2	0.08 1	0.13 15	0.32 306

LoS_RVC	0.28 8	0.17 10	0.29 10	0.33 9	0.32 252	0.43 127	0.34 123	0.42 5	0.34 7	0.33 13	0.51 40	0.29 5	0.38 95	0.37 6	0.28 32	0.11 1	0.10 8	0.11 1	0.08 1	0.11 1	0.26 270

CREStereo++_RVC	0.32 30	0.16 5	0.25 1	0.32 7	0.24 80	0.27 27	0.22 11	0.48 9	0.89 211	0.47 51	0.80 129	0.29 5	0.25 15	0.37 6	0.34 88	0.14 19	0.09 2	0.13 10	0.52 382	0.14 39	0.10 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
LargeStereo	0.25 1	0.17 10	0.35 21	0.40 91	0.23 58	0.24 7	0.23 20	0.56 26	0.24 1	0.29 4	0.36 18	0.30 7	0.22 7	0.33 3	0.29 41	0.14 19	0.10 8	0.14 15	0.10 11	0.13 15	0.14 51

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 40	0.28 227	0.48 121	0.37 36	0.25 105	0.47 139	0.30 74	0.60 35	0.92 227	0.43 41	0.37 19	0.30 7	0.29 45	0.50 52	0.30 53	0.17 130	0.14 177	0.18 120	0.15 94	0.18 157	0.16 103

ff7	0.30 16	0.22 102	0.42 63	0.37 36	0.26 135	0.31 54	0.34 123	0.66 61	0.35 8	0.39 24	0.33 11	0.31 9	0.28 30	0.61 101	0.26 9	0.14 19	0.11 41	0.17 89	0.12 29	0.15 69	0.16 103

ffff	0.30 16	0.22 102	0.42 63	0.37 36	0.26 135	0.31 54	0.34 123	0.66 61	0.35 8	0.39 24	0.33 11	0.31 9	0.28 30	0.61 101	0.26 9	0.14 19	0.11 41	0.17 89	0.12 29	0.15 69	0.16 103

11t	0.30 16	0.22 102	0.42 63	0.37 36	0.26 135	0.31 54	0.34 123	0.66 61	0.35 8	0.39 24	0.33 11	0.31 9	0.28 30	0.61 101	0.26 9	0.14 19	0.11 41	0.17 89	0.12 29	0.15 69	0.16 103

test croco	0.32 30	0.21 78	0.59 208	0.40 91	0.29 205	0.27 27	0.30 74	0.46 7	0.36 13	0.32 11	0.66 78	0.31 9	0.33 69	0.68 170	0.32 69	0.18 162	0.13 145	0.20 182	0.15 94	0.18 157	0.13 32

AEACV	0.28 8	0.18 17	0.34 15	0.36 28	0.45 331	0.27 27	0.27 47	0.41 3	0.39 23	0.31 8	0.46 25	0.31 9	0.36 84	0.38 8	0.25 4	0.14 19	0.11 41	0.15 44	0.13 52	0.13 15	0.13 32

ccc-4	0.30 16	0.22 102	0.42 63	0.37 36	0.26 135	0.31 54	0.34 123	0.66 61	0.35 8	0.39 24	0.33 11	0.31 9	0.28 30	0.61 101	0.26 9	0.14 19	0.11 41	0.17 89	0.12 29	0.15 69	0.16 103

XX-TBD	0.32 30	0.53 332	0.26 5	0.53 309	0.21 27	0.38 96	0.24 25	0.41 3	0.77 144	0.55 68	0.70 87	0.31 9	0.26 20	0.33 3	0.28 32	0.16 102	0.10 8	0.12 2	0.09 5	0.13 15	0.11 3

MyStereo07	0.33 34	0.23 125	0.37 31	0.43 174	0.29 205	0.40 107	0.48 256	0.78 149	0.38 19	0.38 21	0.34 17	0.32 16	0.30 55	0.63 132	0.28 32	0.14 19	0.13 145	0.19 152	0.17 162	0.18 157	0.17 140

anonymousdsp	0.30 16	0.22 102	0.41 55	0.38 47	0.26 135	0.31 54	0.35 145	0.68 77	0.36 13	0.40 33	0.33 11	0.32 16	0.28 30	0.62 123	0.26 9	0.14 19	0.10 8	0.17 89	0.12 29	0.15 69	0.16 103

ProNet	0.30 16	0.22 102	0.41 55	0.36 28	0.25 105	0.33 70	0.42 226	0.62 42	0.41 36	0.33 13	0.31 7	0.32 16	0.28 30	0.60 95	0.28 32	0.13 10	0.11 41	0.16 61	0.13 52	0.13 15	0.14 51

IGEV-Stereo	0.30 16	0.22 102	0.41 55	0.38 47	0.26 135	0.30 42	0.35 145	0.68 77	0.36 13	0.40 33	0.33 11	0.32 16	0.28 30	0.62 123	0.26 9	0.14 19	0.10 8	0.17 89	0.12 29	0.15 69	0.16 103
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CREStereo	0.28 8	0.16 5	0.25 1	0.28 1	0.17 3	0.38 96	0.25 34	0.52 14	0.76 142	0.43 41	0.51 40	0.32 16	0.28 30	0.39 9	0.27 25	0.16 102	0.11 41	0.12 2	0.09 5	0.12 3	0.12 11
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
MoCha-V2	0.26 3	0.16 5	0.30 11	0.41 111	0.18 6	0.27 27	0.26 44	0.57 29	0.28 3	0.37 19	0.27 2	0.33 21	0.34 75	0.56 71	0.23 1	0.12 4	0.10 8	0.12 2	0.10 11	0.13 15	0.13 32

IPLG	0.40 109	0.21 78	0.64 227	0.41 111	0.25 105	0.54 166	0.27 47	0.77 146	0.68 107	0.85 212	0.82 137	0.33 21	0.32 64	0.64 139	0.49 199	0.13 10	0.11 41	0.16 61	0.14 73	0.14 39	0.14 51

Anonymous	0.40 109	0.29 237	0.70 255	0.54 318	0.44 324	0.56 176	0.54 287	0.68 77	0.52 65	0.38 21	0.44 22	0.33 21	0.42 122	0.57 76	0.39 133	0.20 217	0.20 278	0.18 120	0.18 189	0.30 296	0.24 258

test_xeample3	0.31 27	0.23 125	0.56 191	0.36 28	0.26 135	0.35 78	0.32 106	0.60 35	0.38 19	0.44 44	0.32 10	0.33 21	0.28 30	0.66 153	0.27 25	0.14 19	0.12 89	0.16 61	0.12 29	0.14 39	0.14 51

panet	0.28 8	0.15 2	0.25 1	0.29 2	0.16 2	0.38 96	0.23 20	0.53 17	0.77 144	0.43 41	0.52 44	0.34 25	0.28 30	0.39 9	0.27 25	0.15 69	0.11 41	0.12 2	0.08 1	0.11 1	0.11 3

ACVNet-DCA	0.36 48	0.25 173	0.35 21	0.42 137	0.23 58	0.53 160	0.37 164	0.91 185	0.59 78	0.42 36	0.50 35	0.34 25	0.47 147	0.61 101	0.26 9	0.17 130	0.11 41	0.19 152	0.13 52	0.18 157	0.19 173

1test111	0.37 66	0.25 173	0.35 21	0.42 137	0.23 58	0.53 160	0.37 164	0.91 185	0.59 78	0.42 36	0.50 35	0.34 25	0.47 147	0.59 85	0.48 192	0.17 130	0.11 41	0.19 152	0.13 52	0.18 157	0.19 173

cc1	0.38 82	0.25 173	0.35 21	0.42 137	0.23 58	0.53 160	0.37 164	0.71 105	1.17 322	0.42 36	0.50 35	0.34 25	0.47 147	0.61 101	0.26 9	0.17 130	0.11 41	0.19 152	0.13 52	0.16 107	0.17 140

Selective-IGEV	0.25 1	0.18 17	0.37 31	0.37 36	0.20 20	0.27 27	0.25 34	0.59 33	0.25 2	0.27 2	0.26 1	0.34 25	0.18 1	0.62 123	0.23 1	0.12 4	0.10 8	0.14 15	0.11 18	0.13 15	0.11 3

IGEVStereo-DCA	0.30 16	0.24 144	0.42 63	0.36 28	0.27 165	0.38 96	0.34 123	0.66 61	0.35 8	0.39 24	0.31 7	0.35 30	0.27 25	0.62 123	0.25 4	0.16 102	0.12 89	0.16 61	0.12 29	0.14 39	0.16 103

rrr	0.31 27	0.24 144	0.56 191	0.36 28	0.27 165	0.38 96	0.31 94	0.56 26	0.44 45	0.39 24	0.31 7	0.35 30	0.27 25	0.62 123	0.25 4	0.16 102	0.12 89	0.16 61	0.13 52	0.14 39	0.14 51

tt1	0.37 66	0.25 173	0.35 21	0.43 174	0.23 58	0.52 157	0.37 164	0.72 115	1.13 310	0.42 36	0.46 25	0.35 30	0.44 130	0.61 101	0.26 9	0.17 130	0.11 41	0.19 152	0.13 52	0.16 107	0.17 140

sAnonymous2	0.42 130	0.41 305	0.96 319	0.48 256	0.37 285	0.41 116	0.48 256	0.60 35	0.52 65	0.39 24	0.48 31	0.35 30	0.44 130	0.44 24	0.30 53	0.19 197	0.14 177	0.19 152	0.17 162	0.55 370	0.43 351

CroCo_RVC	0.42 130	0.41 305	0.96 319	0.48 256	0.37 285	0.41 116	0.48 256	0.60 35	0.52 65	0.39 24	0.48 31	0.35 30	0.44 130	0.44 24	0.30 53	0.19 197	0.14 177	0.19 152	0.17 162	0.55 370	0.43 351

EAI-Stereo	0.36 48	0.21 78	0.46 97	0.40 91	0.22 32	0.33 70	0.36 152	1.22 293	0.32 5	0.52 60	0.75 104	0.35 30	0.28 30	0.65 145	0.30 53	0.14 19	0.11 41	0.14 15	0.14 73	0.14 39	0.13 32

whm_eth	0.49 187	0.32 260	0.79 281	0.47 248	0.38 290	0.37 90	0.37 164	0.83 164	0.83 182	0.82 191	1.73 357	0.36 36	0.39 108	0.61 101	0.38 125	0.19 197	0.17 244	0.20 182	0.20 233	0.20 206	0.25 265

MIF-Stereo (partial)	0.32 30	0.19 36	0.41 55	0.41 111	0.32 252	0.29 38	0.24 25	0.49 10	0.44 45	0.31 8	0.63 70	0.37 37	0.36 84	0.60 95	0.32 69	0.17 130	0.13 145	0.19 152	0.17 162	0.18 157	0.15 82

iRaftStereo_RVC	0.33 34	0.20 57	0.40 50	0.40 91	0.23 58	0.31 54	0.29 62	0.70 98	0.55 70	0.49 55	0.66 78	0.37 37	0.23 9	0.47 37	0.33 79	0.14 19	0.11 41	0.19 152	0.17 162	0.16 107	0.13 32

TANstereo	0.31 27	0.16 5	0.34 15	0.31 5	0.17 3	0.55 171	0.23 20	0.46 7	0.56 71	0.60 78	0.69 85	0.37 37	0.26 20	0.36 5	0.28 32	0.16 102	0.16 218	0.13 10	0.10 11	0.14 39	0.15 82

sCroCo_RVC	0.36 48	0.29 237	0.73 268	0.52 302	0.39 299	0.42 123	0.31 94	0.52 14	0.46 54	0.31 8	0.48 31	0.38 40	0.32 64	0.46 32	0.33 79	0.22 248	0.23 301	0.19 152	0.19 214	0.21 215	0.22 231

GMStereo	0.40 109	0.38 289	0.61 214	0.41 111	0.27 165	0.47 139	0.35 145	0.62 42	1.04 278	0.57 72	0.54 50	0.38 40	0.36 84	0.56 71	0.41 158	0.20 217	0.13 145	0.16 61	0.17 162	0.24 256	0.20 200
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
PMTNet	0.33 34	0.17 10	0.26 5	0.29 2	0.18 6	0.44 133	0.22 11	0.57 29	0.66 100	0.46 49	0.54 50	0.38 40	0.34 75	0.50 52	0.25 4	0.75 385	0.10 8	0.12 2	0.09 5	0.13 15	0.12 11

CASnet	0.30 16	0.20 57	0.34 15	0.42 137	0.17 3	0.25 17	0.24 25	0.53 17	0.56 71	0.54 67	0.54 50	0.39 43	0.24 12	0.41 19	0.26 9	0.15 69	0.10 8	0.22 236	0.18 189	0.18 157	0.12 11
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
MGS-Stereo	0.29 12	0.20 57	0.42 63	0.37 36	0.24 80	0.37 90	0.30 74	0.40 1	0.50 62	0.32 11	0.51 40	0.40 44	0.24 12	0.45 27	0.28 32	0.16 102	0.12 89	0.15 44	0.13 52	0.15 69	0.14 51

StereoIM	0.27 4	0.19 36	0.39 40	0.37 36	0.26 135	0.28 34	0.28 55	0.45 6	0.37 16	0.27 2	0.27 2	0.40 44	0.27 25	0.40 16	0.30 53	0.16 102	0.14 177	0.16 61	0.13 52	0.15 69	0.12 11

DCANet-4	0.38 82	0.22 102	0.58 200	0.35 13	0.19 10	0.30 42	0.30 74	0.69 88	0.97 252	0.70 130	0.79 119	0.40 44	0.46 143	0.46 32	0.37 112	0.14 19	0.10 8	0.14 15	0.11 18	0.12 3	0.15 82

GLC_STEREO	0.30 16	0.20 57	0.28 9	0.44 195	0.19 10	0.31 54	0.25 34	0.49 10	0.43 43	0.37 19	0.47 30	0.40 44	0.23 9	0.51 55	0.37 112	0.15 69	0.18 253	0.19 152	0.16 120	0.16 107	0.14 51

MIPNet	0.39 95	0.22 102	0.66 234	0.40 91	0.25 105	0.53 160	0.29 62	0.78 149	0.74 136	0.68 123	0.60 64	0.40 44	0.48 150	0.45 27	0.39 133	0.14 19	0.11 41	0.16 61	0.13 52	0.14 39	0.14 51

MC-Stereo	0.29 12	0.18 17	0.35 21	0.40 91	0.21 27	0.26 19	0.26 44	0.53 17	0.40 31	0.38 21	0.61 67	0.41 49	0.31 58	0.57 76	0.27 25	0.14 19	0.10 8	0.14 15	0.12 29	0.12 3	0.12 11

raft_robust	0.41 123	0.24 144	0.39 40	0.43 174	0.22 32	0.40 107	0.33 115	0.80 156	0.98 256	0.80 186	0.88 165	0.41 49	0.32 64	0.89 255	0.30 53	0.14 19	0.12 89	0.16 61	0.18 189	0.15 69	0.13 32

DLNR_Zeroshot_test	20.12 428	36.36 436	38.38 433	170.13 445	62.28 441	0.22 4	0.20 1	13.43 428	0.40 31	0.45 45	0.66 78	0.42 51	0.21 5	0.64 139	0.32 69	5.57 426	0.10 8	0.15 44	0.11 18	72.31 444	0.13 32

4D-IteraStereo	0.33 34	0.19 36	0.43 80	0.40 91	0.24 80	0.32 63	0.27 47	0.59 33	0.72 122	0.66 109	0.53 47	0.42 51	0.22 7	0.46 32	0.30 53	0.14 19	0.09 2	0.20 182	0.16 120	0.16 107	0.12 11

LoS	0.30 16	0.16 5	0.32 14	0.30 4	0.19 10	0.32 63	0.29 62	0.54 20	0.73 131	0.35 17	0.52 44	0.42 51	0.29 45	0.48 44	0.29 41	0.15 69	0.11 41	0.13 10	0.09 5	0.12 3	0.12 11

EGLCR-Stereo	0.27 4	0.17 10	0.36 28	0.35 13	0.21 27	0.37 90	0.20 1	0.58 31	0.37 16	0.29 4	0.28 5	0.42 51	0.18 1	0.47 37	0.27 25	0.14 19	0.10 8	0.16 61	0.14 73	0.13 15	0.12 11

RAFT+CT+SA	0.40 109	0.24 144	0.40 50	0.53 309	0.27 165	0.28 34	0.45 243	0.79 154	0.81 169	0.51 58	0.90 171	0.42 51	0.39 108	0.81 231	0.33 79	0.15 69	0.11 41	0.18 120	0.18 189	0.15 69	0.15 82

CroCo-Stereo	0.27 4	0.23 125	0.40 50	0.49 265	0.22 32	0.20 2	0.29 62	0.55 21	0.45 49	0.29 4	0.27 2	0.42 51	0.26 20	0.30 1	0.26 9	0.15 69	0.13 145	0.13 10	0.12 29	0.16 107	0.13 32
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_4	0.37 66	0.19 36	0.34 15	0.45 207	0.26 135	0.20 2	0.34 123	0.58 31	0.42 40	0.60 78	1.45 335	0.43 57	0.26 20	0.67 162	0.29 41	0.12 4	0.10 8	0.17 89	0.19 214	0.15 69	0.12 11

dd	0.44 148	0.40 301	0.62 219	0.44 195	0.26 135	0.51 150	0.38 177	0.72 115	1.07 291	0.60 78	0.66 78	0.43 57	0.40 113	0.68 170	0.53 217	0.24 269	0.15 197	0.21 224	0.16 120	0.24 256	0.19 173

s12784h	0.37 66	0.15 2	0.26 5	0.34 10	0.15 1	0.80 271	0.29 62	0.83 164	0.87 197	0.58 75	0.58 60	0.43 57	0.41 117	0.59 85	0.35 95	0.12 4	0.10 8	0.14 15	0.09 5	0.14 39	0.10 1

fff	0.39 95	0.18 17	0.46 97	0.35 13	0.19 10	0.30 42	0.30 74	0.73 128	1.08 296	0.70 130	0.79 119	0.44 60	0.62 207	0.47 37	0.37 112	0.14 19	0.10 8	0.14 15	0.11 18	0.12 3	0.15 82

IPLGR	0.40 109	0.22 102	0.70 255	0.40 91	0.22 32	0.51 150	0.29 62	0.78 149	0.78 148	0.80 186	0.77 107	0.44 60	0.41 117	0.48 44	0.40 153	0.14 19	0.12 89	0.16 61	0.14 73	0.16 107	0.14 51

RAFT-345	0.41 123	0.19 36	0.42 63	0.39 64	0.23 58	0.32 63	0.25 34	0.62 42	0.56 71	0.74 154	1.77 359	0.44 60	0.35 79	0.67 162	0.37 112	0.14 19	0.11 41	0.18 120	0.14 73	0.14 39	0.13 32

Anonymous3	0.47 168	0.35 275	0.91 312	0.50 276	0.38 290	0.81 276	0.55 291	0.76 141	0.66 100	0.52 60	0.65 75	0.44 60	0.45 137	0.66 153	0.39 133	0.25 281	0.25 317	0.22 236	0.21 251	0.23 248	0.24 258

raftrobust	0.35 42	0.20 57	0.39 40	0.43 174	0.29 205	0.31 54	0.25 34	0.73 128	0.66 100	0.59 76	0.56 57	0.44 60	0.45 137	0.55 67	0.31 63	0.16 102	0.12 89	0.14 15	0.12 29	0.12 3	0.14 51

csc	0.39 95	0.18 17	0.46 97	0.35 13	0.19 10	0.30 42	0.30 74	0.73 128	1.08 296	0.70 130	0.79 119	0.44 60	0.62 207	0.47 37	0.37 112	0.14 19	0.10 8	0.14 15	0.11 18	0.12 3	0.15 82

cscssc	0.39 95	0.18 17	0.46 97	0.35 13	0.19 10	0.30 42	0.30 74	0.73 128	1.08 296	0.70 130	0.79 119	0.44 60	0.62 207	0.47 37	0.37 112	0.14 19	0.10 8	0.14 15	0.11 18	0.12 3	0.15 82

ADStereo(finetuned)	0.39 95	0.18 17	0.58 200	0.35 13	0.19 10	0.30 42	0.30 74	0.72 115	0.96 247	0.72 140	0.77 107	0.45 67	0.68 244	0.46 32	0.36 104	0.14 19	0.10 8	0.14 15	0.11 18	0.13 15	0.15 82

rafts_anoy	0.38 82	0.22 102	0.38 37	0.43 174	0.28 186	0.32 63	0.32 106	0.70 98	0.91 221	0.59 76	0.66 78	0.45 67	0.33 69	0.49 50	0.41 158	0.16 102	0.12 89	0.21 224	0.23 278	0.18 157	0.16 103

DCANet	0.38 82	0.18 17	0.46 97	0.35 13	0.19 10	0.30 42	0.30 74	0.72 115	0.96 247	0.72 140	0.77 107	0.45 67	0.56 181	0.47 37	0.36 104	0.14 19	0.10 8	0.14 15	0.11 18	0.13 15	0.15 82

RCA-Stereo	0.36 48	0.18 17	0.37 31	0.38 47	0.23 58	0.31 54	0.33 115	0.70 98	1.25 334	0.45 45	0.65 75	0.46 70	0.43 125	0.40 16	0.29 41	0.14 19	0.10 8	0.14 15	0.12 29	0.12 3	0.12 11

CroCo-Stereo Lap2	0.29 12	0.25 173	0.44 85	0.50 276	0.30 224	0.19 1	0.31 94	0.52 14	0.41 36	0.25 1	0.28 5	0.46 70	0.31 58	0.39 9	0.30 53	0.15 69	0.15 197	0.16 61	0.13 52	0.17 132	0.16 103

IPLGR_C	0.42 130	0.23 125	0.71 258	0.46 230	0.33 263	0.51 150	0.34 123	0.69 88	0.69 112	0.84 202	0.92 183	0.46 70	0.33 69	0.53 58	0.53 217	0.17 130	0.12 89	0.16 61	0.14 73	0.13 15	0.16 103

ACRE	0.42 130	0.23 125	0.73 268	0.45 207	0.33 263	0.50 145	0.33 115	0.68 77	0.70 114	0.82 191	0.92 183	0.46 70	0.32 64	0.53 58	0.52 208	0.17 130	0.12 89	0.15 44	0.14 73	0.13 15	0.16 103

CIPLG	0.42 130	0.23 125	0.71 258	0.45 207	0.33 263	0.51 150	0.33 115	0.68 77	0.68 107	0.84 202	0.96 196	0.47 74	0.33 69	0.56 71	0.52 208	0.17 130	0.12 89	0.16 61	0.14 73	0.13 15	0.16 103

AnonymousM	0.42 130	0.86 376	0.31 12	0.35 13	0.23 58	0.30 42	0.37 164	0.56 26	0.44 45	0.72 140	0.50 35	0.47 74	0.29 45	0.42 20	0.35 95	0.16 102	0.12 89	1.51 394	0.32 338	0.12 3	0.11 3

GES	0.46 159	0.25 173	0.62 219	0.41 111	0.30 224	0.62 203	0.37 164	1.06 241	0.70 114	0.75 157	0.83 142	0.47 74	0.52 164	0.69 176	0.46 180	0.23 262	0.17 244	0.17 89	0.16 120	0.18 157	0.24 258

TestStereo1	0.44 148	0.24 144	0.45 90	0.52 302	0.25 105	0.35 78	0.40 201	0.81 158	0.94 236	0.70 130	0.96 196	0.48 77	0.45 137	0.94 270	0.33 79	0.16 102	0.13 145	0.18 120	0.16 120	0.15 69	0.14 51

SA-5K	0.44 148	0.24 144	0.45 90	0.52 302	0.25 105	0.35 78	0.40 201	0.81 158	0.94 236	0.70 130	0.96 196	0.48 77	0.45 137	0.94 270	0.33 79	0.16 102	0.13 145	0.18 120	0.16 120	0.15 69	0.14 51

TestStereo	0.39 95	0.32 260	0.42 63	0.45 207	0.20 20	0.41 116	0.38 177	0.69 88	0.66 100	0.56 70	0.78 115	0.48 77	0.43 125	0.59 85	0.37 112	0.18 162	0.13 145	0.20 182	0.15 94	0.23 248	0.14 51

DN-CSS_ROB	0.45 154	0.27 214	0.74 272	0.41 111	0.29 205	0.43 127	0.29 62	0.80 156	0.78 148	0.73 147	1.08 256	0.48 77	0.45 137	0.81 231	0.40 153	0.15 69	0.12 89	0.21 224	0.19 214	0.18 157	0.17 140

EKT-Stereo	0.36 48	0.24 144	0.44 85	0.44 195	0.30 224	0.37 90	0.30 74	0.72 115	0.68 107	0.47 51	0.63 70	0.49 81	0.28 30	0.59 85	0.34 88	0.19 197	0.14 177	0.18 120	0.15 94	0.16 107	0.18 164

SA	0.45 154	0.26 202	0.50 138	0.47 248	0.24 80	0.46 137	0.36 152	0.79 154	1.00 263	0.61 82	1.04 239	0.50 82	0.50 156	0.98 287	0.33 79	0.16 102	0.13 145	0.21 224	0.19 214	0.15 69	0.14 51

DRaft	0.49 187	0.18 17	0.50 138	0.38 47	0.25 105	0.57 186	0.39 190	0.67 72	0.86 193	1.02 296	1.75 358	0.50 82	0.79 287	0.65 145	0.42 161	0.14 19	0.11 41	0.16 61	0.16 120	0.14 39	0.17 140

raft+_RVC	0.38 82	0.20 57	0.38 37	0.39 64	0.27 165	0.44 133	0.35 145	0.81 158	0.90 215	0.52 60	0.78 115	0.50 82	0.29 45	0.56 71	0.41 158	0.15 69	0.12 89	0.17 89	0.15 94	0.14 39	0.13 32

MyStereo05	0.46 159	0.22 102	0.51 146	0.42 137	0.29 205	0.43 127	0.48 256	0.96 208	1.12 304	0.77 170	0.62 69	0.51 85	0.57 190	0.79 225	0.43 163	0.14 19	0.13 145	0.18 120	0.17 162	0.17 132	0.17 140

anonymousdsp2	0.37 66	0.21 78	0.49 129	0.38 47	0.24 80	0.48 144	0.31 94	0.91 185	0.68 107	0.57 72	0.51 40	0.51 85	0.34 75	0.59 85	0.33 79	0.14 19	0.11 41	0.14 15	0.10 11	0.16 107	0.16 103

RALCasStereoNet	0.37 66	0.23 125	0.41 55	0.44 195	0.28 186	0.36 82	0.38 177	0.66 61	0.67 106	0.51 58	0.74 102	0.51 85	0.29 45	0.64 139	0.38 125	0.17 130	0.14 177	0.15 44	0.13 52	0.17 132	0.17 140

AE-Stereo	0.36 48	0.21 78	0.47 108	0.49 265	0.31 234	0.50 145	0.34 123	0.72 115	0.73 131	0.34 15	0.55 55	0.52 88	0.28 30	0.48 44	0.31 63	0.13 10	0.13 145	0.18 120	0.16 120	0.15 69	0.14 51

TRStereo	0.39 95	0.32 260	0.64 227	0.49 265	0.41 307	0.30 42	0.30 74	0.97 210	0.63 88	0.53 66	0.43 21	0.52 88	0.26 20	0.77 215	0.29 41	0.18 162	0.12 89	0.19 152	0.19 214	0.13 15	0.13 32

HHNet	0.42 130	0.19 36	0.43 80	0.35 13	0.38 290	0.33 70	0.33 115	0.71 105	0.78 148	0.87 224	1.30 309	0.52 88	0.36 84	0.53 58	0.37 112	0.16 102	0.11 41	0.19 152	0.15 94	0.15 69	0.25 265

DIP-Stereo	0.40 109	0.22 102	0.58 200	0.42 137	0.29 205	0.62 203	0.27 47	0.87 172	0.42 40	0.65 105	0.86 156	0.52 88	0.35 79	0.67 162	0.43 163	0.15 69	0.13 145	0.17 89	0.14 73	0.15 69	0.17 140
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
StereoVision	0.43 142	0.29 237	0.54 184	0.50 276	0.28 186	0.37 90	0.38 177	0.75 139	0.63 88	0.46 49	1.11 262	0.53 92	0.38 95	0.57 76	0.34 88	0.21 232	0.24 309	0.25 275	0.24 292	0.26 271	0.17 140

CRE-IMP	0.37 66	0.23 125	0.53 172	0.42 137	0.24 80	0.40 107	0.21 5	0.61 39	0.45 49	0.65 105	0.73 91	0.53 92	0.37 88	0.63 132	0.40 153	0.18 162	0.11 41	0.19 152	0.16 120	0.21 215	0.19 173

test-1	0.37 66	0.20 57	0.76 275	0.47 248	0.27 165	0.44 133	0.36 152	0.63 48	0.65 97	0.49 55	0.67 83	0.54 94	0.35 79	0.42 20	0.30 53	0.14 19	0.12 89	0.16 61	0.14 73	0.15 69	0.18 164

SFCPSM	0.48 177	0.22 102	0.59 208	0.41 111	0.27 165	0.85 288	0.36 152	1.39 340	0.79 154	0.81 190	0.85 152	0.54 94	0.50 156	0.60 95	0.39 133	0.18 162	0.14 177	0.18 120	0.20 233	0.17 132	0.16 103

MyStereo04	0.45 154	0.23 125	0.52 165	0.43 174	0.29 205	0.40 107	0.48 256	1.02 224	1.12 304	0.62 84	0.58 60	0.55 96	0.56 181	0.77 215	0.45 176	0.14 19	0.13 145	0.19 152	0.17 162	0.18 157	0.17 140

11t1	0.38 82	0.23 125	0.49 129	0.36 28	0.23 58	0.61 199	0.31 94	0.74 134	0.47 56	0.62 84	0.55 55	0.55 96	0.49 154	0.58 80	0.45 176	0.18 162	0.15 197	0.16 61	0.13 52	0.17 132	0.19 173

Selective-RAFT	0.36 48	0.23 125	0.54 184	0.45 207	0.22 32	0.64 216	0.27 47	0.62 42	0.65 97	0.41 35	0.38 20	0.55 96	0.39 108	0.59 85	0.36 104	0.14 19	0.12 89	0.14 15	0.12 29	0.16 107	0.14 51

Sa-1000	0.49 187	0.25 173	0.45 90	0.46 230	0.25 105	0.64 216	0.34 123	0.85 169	0.95 240	0.85 212	1.51 342	0.55 96	0.44 130	0.94 270	0.31 63	0.16 102	0.12 89	0.21 224	0.20 233	0.15 69	0.14 51

NRIStereo	0.37 66	0.21 78	0.49 129	0.42 137	0.23 58	0.33 70	0.25 34	0.68 77	0.59 78	0.65 105	0.63 70	0.55 96	0.37 88	0.67 162	0.40 153	0.16 102	0.12 89	0.18 120	0.15 94	0.17 132	0.15 82

RAFT-RH_RVC	0.57 247	0.18 17	0.44 85	0.38 47	0.23 58	0.56 176	0.24 25	0.61 39	0.73 131	1.18 336	3.90 405	0.55 96	0.40 113	0.67 162	0.38 125	0.14 19	0.11 41	0.20 182	0.15 94	0.12 3	0.14 51

IGEV_Zeroshot_test	0.36 48	0.19 36	0.71 258	0.41 111	0.29 205	0.30 42	0.25 34	0.86 171	0.40 31	0.64 101	0.57 58	0.56 102	0.25 15	0.56 71	0.29 41	0.15 69	0.11 41	0.16 61	0.14 73	0.14 39	0.14 51

RAFT-Stereo + iAFF	0.37 66	0.18 17	0.45 90	0.36 28	0.19 10	0.33 70	0.28 55	0.67 72	0.77 144	0.72 140	0.99 215	0.56 102	0.39 108	0.44 24	0.31 63	0.11 1	0.09 2	0.15 44	0.14 73	0.13 15	0.11 3

CFNet-RSSM	0.35 42	0.18 17	0.47 108	0.39 64	0.22 32	0.35 78	0.23 20	0.78 149	0.86 193	0.67 116	0.54 50	0.56 102	0.28 30	0.49 50	0.28 32	0.14 19	0.10 8	0.14 15	0.12 29	0.13 15	0.12 11

MyStereo8	0.42 130	0.21 78	0.64 227	0.43 174	0.29 205	0.55 171	0.28 55	0.72 115	0.50 62	0.73 147	1.01 223	0.57 105	0.44 130	0.52 56	0.52 208	0.15 69	0.12 89	0.16 61	0.14 73	0.19 191	0.21 216

DCRE	0.38 82	0.19 36	0.47 108	0.45 207	0.33 263	0.45 136	0.40 201	0.66 61	0.53 68	0.49 55	0.95 192	0.57 105	0.39 108	0.53 58	0.32 69	0.14 19	0.13 145	0.15 44	0.14 73	0.14 39	0.15 82

Patchmatch Stereo++	0.36 48	0.24 144	0.51 146	0.42 137	0.22 32	0.24 7	0.21 5	0.63 48	0.39 23	0.63 91	0.73 91	0.57 105	0.38 95	0.61 101	0.39 133	0.18 162	0.12 89	0.20 182	0.16 120	0.21 215	0.16 103
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
NF-Stereo	0.39 95	0.21 78	0.51 146	0.42 137	0.25 105	0.26 19	0.30 74	0.71 105	0.72 122	0.66 109	0.77 107	0.57 105	0.31 58	0.69 176	0.39 133	0.18 162	0.12 89	0.20 182	0.16 120	0.16 107	0.27 278

PSM-adaLoss	0.36 48	0.24 144	0.51 146	0.42 137	0.22 32	0.24 7	0.31 94	0.63 48	0.39 23	0.63 91	0.73 91	0.57 105	0.38 95	0.59 85	0.38 125	0.18 162	0.12 89	0.20 182	0.16 120	0.21 215	0.16 103

ROB_FTStereo_v2	0.36 48	0.24 144	0.51 146	0.42 137	0.22 32	0.24 7	0.31 94	0.63 48	0.39 23	0.63 91	0.73 91	0.57 105	0.38 95	0.60 95	0.39 133	0.18 162	0.12 89	0.20 182	0.16 120	0.21 215	0.16 103

ROB_FTStereo	0.36 48	0.24 144	0.51 146	0.42 137	0.22 32	0.24 7	0.20 1	0.63 48	0.39 23	0.63 91	0.73 91	0.57 105	0.38 95	0.60 95	0.38 125	0.18 162	0.12 89	0.20 182	0.16 120	0.21 215	0.16 103

DEmStereo	0.49 187	0.18 17	0.53 172	0.39 64	0.26 135	0.57 186	0.33 115	0.65 59	0.75 139	0.90 246	1.65 350	0.57 105	1.02 335	0.63 132	0.44 170	0.14 19	0.12 89	0.16 61	0.16 120	0.14 39	0.17 140

RE-Stereo	0.39 95	0.21 78	0.51 146	0.42 137	0.25 105	0.26 19	0.30 74	0.71 105	0.72 122	0.66 109	0.77 107	0.57 105	0.31 58	0.70 183	0.39 133	0.18 162	0.12 89	0.20 182	0.16 120	0.16 107	0.27 278

TVStereo	0.39 95	0.21 78	0.51 146	0.42 137	0.25 105	0.26 19	0.30 74	0.71 105	0.72 122	0.66 109	0.77 107	0.57 105	0.31 58	0.70 183	0.39 133	0.18 162	0.12 89	0.20 182	0.16 120	0.16 107	0.27 278

DeepStereo_RVC	0.37 66	0.22 102	0.51 146	0.41 111	0.24 80	0.26 19	0.22 11	0.64 58	0.40 31	0.69 126	0.67 83	0.57 105	0.50 156	0.58 80	0.42 161	0.17 130	0.12 89	0.18 120	0.16 120	0.19 191	0.19 173

iGMRVC	0.36 48	0.24 144	0.51 146	0.42 137	0.22 32	0.24 7	0.29 62	0.63 48	0.39 23	0.63 91	0.73 91	0.57 105	0.38 95	0.61 101	0.39 133	0.18 162	0.12 89	0.20 182	0.16 120	0.21 215	0.16 103

iRAFT	0.36 48	0.24 144	0.51 146	0.42 137	0.22 32	0.24 7	0.21 5	0.63 48	0.39 23	0.63 91	0.73 91	0.57 105	0.38 95	0.61 101	0.39 133	0.18 162	0.12 89	0.20 182	0.16 120	0.21 215	0.16 103

RAFT-IKP	0.36 48	0.24 144	0.51 146	0.42 137	0.22 32	0.24 7	0.27 47	0.63 48	0.39 23	0.63 91	0.73 91	0.57 105	0.38 95	0.61 101	0.39 133	0.18 162	0.12 89	0.20 182	0.16 120	0.21 215	0.16 103

LMCR-Stereo	0.55 234	0.33 266	0.57 198	0.60 339	0.30 224	0.80 271	0.36 152	1.30 321	0.79 154	0.90 246	1.04 239	0.57 105	0.64 219	0.87 248	0.73 264	0.20 217	0.15 197	0.19 152	0.14 73	0.25 265	0.18 164

UDGNet	0.50 198	0.82 371	0.56 191	0.51 288	0.32 252	0.41 116	0.34 123	0.71 105	0.93 229	0.65 105	0.60 64	0.58 120	0.44 130	0.65 145	0.43 163	0.33 333	0.15 197	0.67 382	0.20 233	0.49 358	0.23 250

OCTAStereo	0.39 95	0.21 78	0.51 146	0.42 137	0.25 105	0.26 19	0.30 74	0.71 105	0.72 122	0.66 109	0.77 107	0.58 120	0.31 58	0.69 176	0.39 133	0.18 162	0.12 89	0.20 182	0.16 120	0.16 107	0.27 278

PSM-AAD	0.48 177	0.21 78	0.39 40	0.44 195	0.23 58	0.56 176	0.47 251	0.67 72	0.73 131	1.08 320	1.12 264	0.58 120	0.87 311	0.63 132	0.33 79	0.15 69	0.11 41	0.25 275	0.26 311	0.18 157	0.42 347

HUI-Stereo	0.36 48	0.24 144	0.51 146	0.42 137	0.22 32	0.24 7	0.22 11	0.63 48	0.40 31	0.64 101	0.73 91	0.58 120	0.38 95	0.53 58	0.38 125	0.18 162	0.12 89	0.20 182	0.16 120	0.21 215	0.16 103

cross-raft	0.34 40	0.20 57	0.38 37	0.45 207	0.24 80	0.32 63	0.35 145	0.77 146	0.42 40	0.62 84	0.77 107	0.58 120	0.27 25	0.46 32	0.31 63	0.12 4	0.10 8	0.15 44	0.13 52	0.15 69	0.12 11

Prome-Stereo	0.46 159	0.20 57	0.37 31	0.45 207	0.26 135	0.40 107	0.42 226	0.69 88	0.49 59	0.96 278	1.84 362	0.58 120	0.64 219	0.63 132	0.32 69	0.15 69	0.11 41	0.16 61	0.14 73	0.17 132	0.30 296

Gwc-CoAtRS	0.35 42	0.18 17	0.46 97	0.39 64	0.23 58	0.34 76	0.22 11	0.74 134	0.77 144	0.62 84	0.60 64	0.58 120	0.29 45	0.47 37	0.29 41	0.14 19	0.11 41	0.14 15	0.12 29	0.13 15	0.13 32

R-Stereo Train	0.40 109	0.19 36	0.47 108	0.43 174	0.27 165	0.41 116	0.31 94	0.74 134	0.38 19	0.90 246	1.28 303	0.58 120	0.35 79	0.43 22	0.35 95	0.15 69	0.13 145	0.14 15	0.12 29	0.14 39	0.14 51

RAFT-Stereo	0.40 109	0.19 36	0.47 108	0.43 174	0.27 165	0.41 116	0.31 94	0.74 134	0.38 19	0.90 246	1.28 303	0.58 120	0.35 79	0.43 22	0.35 95	0.15 69	0.13 145	0.14 15	0.12 29	0.14 39	0.14 51
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
DisPM	0.40 109	0.20 57	0.50 138	0.42 137	0.27 165	0.24 7	0.30 74	0.68 77	0.61 87	0.88 232	0.87 162	0.59 129	0.32 64	0.80 227	0.34 88	0.19 197	0.12 89	0.19 152	0.17 162	0.16 107	0.21 216

PSM-softLoss	0.40 109	0.21 78	0.53 172	0.42 137	0.26 135	0.29 38	0.34 123	0.70 98	0.49 59	0.63 91	0.82 137	0.59 129	0.33 69	0.75 199	0.43 163	0.20 217	0.12 89	0.20 182	0.18 189	0.17 132	0.22 231

KMStereo	0.40 109	0.21 78	0.53 172	0.42 137	0.26 135	0.29 38	0.34 123	0.70 98	0.49 59	0.63 91	0.82 137	0.59 129	0.33 69	0.75 199	0.43 163	0.20 217	0.12 89	0.20 182	0.18 189	0.17 132	0.22 231

MSKI-zero shot	0.33 34	0.19 36	0.36 28	0.41 111	0.22 32	0.32 63	0.22 11	0.65 59	0.45 49	0.52 60	0.64 73	0.60 132	0.19 3	0.78 223	0.27 25	0.14 19	0.11 41	0.14 15	0.10 11	0.13 15	0.13 32

knoymous	0.37 66	0.22 102	0.34 15	0.32 7	0.22 32	0.38 96	0.29 62	0.63 48	0.65 97	0.69 126	0.69 85	0.60 132	0.40 113	0.61 101	0.36 104	0.17 130	0.11 41	0.20 182	0.12 29	0.18 157	0.19 173

CASS	0.46 159	0.28 227	0.45 90	0.48 256	0.22 32	0.63 208	0.34 123	0.99 215	0.66 100	0.76 162	0.86 156	0.61 134	0.58 193	0.58 80	0.44 170	0.29 310	0.16 218	0.22 236	0.18 189	0.23 248	0.28 287
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
x	0.41 123	0.25 173	0.46 97	0.36 28	0.24 80	0.54 166	0.31 94	0.94 201	0.58 77	0.60 78	0.72 89	0.61 134	0.53 165	0.52 56	0.50 201	0.18 162	0.16 218	0.17 89	0.16 120	0.17 132	0.18 164

GwcNet-ADL	0.45 154	0.24 144	0.51 146	0.46 230	0.30 224	0.41 116	0.40 201	0.95 204	0.98 256	0.73 147	0.78 115	0.61 134	0.41 117	0.67 162	0.55 222	0.20 217	0.14 177	0.15 44	0.14 73	0.19 191	0.22 231

ASMatch	0.48 177	0.20 57	0.47 108	0.39 64	0.28 186	0.37 90	0.26 44	0.76 141	0.72 122	0.77 170	2.29 374	0.61 134	0.51 161	0.64 139	0.39 133	0.15 69	0.12 89	0.17 89	0.15 94	0.14 39	0.22 231

RALAANet	0.40 109	0.24 144	0.56 191	0.43 174	0.30 224	0.36 82	0.25 34	0.89 179	0.69 112	0.69 126	0.65 75	0.61 134	0.30 55	0.63 132	0.35 95	0.16 102	0.13 145	0.18 120	0.15 94	0.21 215	0.14 51

FADNet_RVC	0.58 258	0.39 293	1.26 344	0.45 207	0.32 252	0.55 171	0.34 123	1.12 257	0.90 215	0.68 123	0.90 171	0.61 134	0.71 256	1.03 302	0.80 279	0.21 232	0.18 253	0.27 297	0.23 278	0.33 310	0.30 296

MIM_Stereo	0.39 95	0.18 17	0.59 208	0.38 47	0.25 105	0.27 27	0.24 25	0.72 115	0.56 71	0.72 140	1.00 219	0.62 140	0.29 45	0.67 162	0.39 133	0.13 10	0.14 177	0.17 89	0.16 120	0.14 39	0.12 11

SDNR	0.89 331	0.39 293	1.66 379	0.42 137	0.39 299	3.35 406	0.32 106	0.95 204	1.05 280	1.05 310	2.12 372	0.62 140	0.71 256	1.40 347	0.78 271	0.53 375	0.56 390	0.36 341	0.27 315	0.46 352	0.50 368

CrosDoStereo	0.51 208	0.19 36	0.46 97	0.39 64	0.24 80	0.39 102	1.14 376	0.69 88	0.87 197	0.94 261	1.36 317	0.62 140	0.75 272	0.68 170	0.46 180	0.15 69	0.12 89	0.17 89	0.18 189	0.14 39	0.16 103

DeepStereo_LL	0.51 208	0.19 36	0.46 97	0.39 64	0.24 80	0.39 102	1.14 376	0.69 88	0.87 197	0.94 261	1.36 317	0.62 140	0.75 272	0.68 170	0.46 180	0.15 69	0.12 89	0.17 89	0.18 189	0.14 39	0.16 103

CoDeX	0.48 177	0.21 78	0.53 172	0.43 174	0.25 105	0.74 253	0.38 177	1.36 337	0.82 177	0.84 202	0.96 196	0.63 144	0.57 190	0.63 132	0.40 153	0.17 130	0.13 145	0.17 89	0.15 94	0.16 107	0.15 82

ttt	0.56 243	0.27 214	0.49 129	0.39 64	0.25 105	0.65 222	0.42 226	1.24 297	1.08 296	0.76 162	1.10 258	0.63 144	0.51 161	0.95 275	1.03 323	0.25 281	0.22 294	0.22 236	0.21 251	0.25 265	0.25 265

iRaft-Stereo_20w	0.42 130	0.20 57	0.63 223	0.39 64	0.27 165	0.33 70	0.25 34	1.76 384	0.37 16	0.73 147	0.53 47	0.63 144	0.42 122	0.86 246	0.29 41	0.14 19	0.11 41	0.14 15	0.13 52	0.15 69	0.15 82

test-3	0.35 42	0.17 10	0.48 121	0.40 91	0.22 32	0.42 123	0.22 11	0.66 61	0.80 160	0.72 140	0.45 23	0.63 144	0.29 45	0.45 27	0.32 69	0.13 10	0.09 2	0.17 89	0.13 52	0.13 15	0.11 3

test_1	0.35 42	0.17 10	0.48 121	0.40 91	0.22 32	0.42 123	0.22 11	0.66 61	0.80 160	0.70 130	0.45 23	0.63 144	0.29 45	0.45 27	0.32 69	0.13 10	0.09 2	0.17 89	0.13 52	0.13 15	0.11 3

PFNet+	0.41 123	0.20 57	0.53 172	0.40 91	0.25 105	0.28 34	0.22 11	0.66 61	0.76 142	0.85 212	0.79 119	0.63 144	0.34 75	0.75 199	0.37 112	0.20 217	0.14 177	0.23 251	0.20 233	0.17 132	0.21 216

FENet	0.43 142	0.23 125	0.40 50	0.40 91	0.24 80	0.54 166	0.33 115	0.83 164	0.72 122	0.74 154	0.73 91	0.63 144	0.56 181	0.65 145	0.45 176	0.19 197	0.13 145	0.19 152	0.17 162	0.18 157	0.20 200

RAFT-Test	0.35 42	0.19 36	0.42 63	0.39 64	0.24 80	0.50 145	0.23 20	0.74 134	0.44 45	0.62 84	0.85 152	0.64 151	0.28 30	0.48 44	0.30 53	0.14 19	0.11 41	0.14 15	0.11 18	0.13 15	0.13 32

BUS	0.47 168	0.26 202	0.47 108	0.46 230	0.29 205	0.78 259	0.34 123	0.99 215	0.80 160	0.77 170	0.80 129	0.64 151	0.54 170	0.66 153	0.56 224	0.21 232	0.15 197	0.22 236	0.19 214	0.18 157	0.19 173

NINENet	0.52 218	0.30 251	0.55 187	0.46 230	0.33 263	0.78 259	0.34 123	1.18 278	0.91 221	0.84 202	0.97 203	0.64 151	0.54 170	0.74 194	0.56 224	0.23 262	0.20 278	0.25 275	0.18 189	0.22 234	0.22 231

AASNet	0.55 234	0.27 214	0.62 219	0.51 288	0.32 252	0.73 249	0.44 239	1.55 364	0.88 207	0.88 232	0.94 188	0.64 151	0.63 212	0.62 123	0.84 284	0.23 262	0.20 278	0.20 182	0.16 120	0.22 234	0.20 200

xx1	0.40 109	0.25 173	0.35 21	0.42 137	0.23 58	0.53 160	0.37 164	0.71 105	1.17 322	0.42 36	0.50 35	0.65 155	0.56 181	0.61 101	0.26 9	0.17 130	0.11 41	0.20 182	0.19 214	0.18 157	0.19 173

mmm	0.47 168	0.28 227	0.51 146	0.39 64	0.25 105	0.61 199	0.38 177	1.00 221	0.60 85	0.77 170	1.07 250	0.65 155	0.53 165	0.61 101	0.49 199	0.18 162	0.15 197	0.23 251	0.20 233	0.21 215	0.20 200

LL-Strereo2	0.36 48	0.25 173	0.52 165	0.43 174	0.27 165	0.36 82	0.27 47	0.70 98	0.46 54	0.55 68	0.53 47	0.65 155	0.24 12	0.69 176	0.32 69	0.14 19	0.13 145	0.23 251	0.20 233	0.19 191	0.14 51

gwcnet-sp	0.50 198	0.25 173	0.84 295	0.41 111	0.27 165	0.79 265	0.40 201	0.93 196	0.85 187	0.95 266	0.79 119	0.65 155	0.63 212	0.69 176	0.52 208	0.18 162	0.17 244	0.18 120	0.18 189	0.18 157	0.19 173

scenet	0.50 198	0.25 173	0.84 295	0.41 111	0.27 165	0.79 265	0.40 201	0.93 196	0.85 187	0.95 266	0.79 119	0.65 155	0.63 212	0.69 176	0.52 208	0.18 162	0.17 244	0.18 120	0.18 189	0.18 157	0.19 173

ssnet	0.50 198	0.25 173	0.84 295	0.41 111	0.27 165	0.79 265	0.40 201	0.93 196	0.85 187	0.95 266	0.79 119	0.65 155	0.63 212	0.69 176	0.52 208	0.18 162	0.17 244	0.18 120	0.18 189	0.18 157	0.19 173

qqq	0.42 130	0.28 227	0.50 138	0.37 36	0.22 32	0.47 139	0.39 190	0.91 185	0.59 78	0.57 72	0.71 88	0.65 155	0.56 181	0.59 85	0.48 192	0.17 130	0.17 244	0.20 182	0.19 214	0.18 157	0.19 173

GMOStereo	0.38 82	0.19 36	0.42 63	0.43 174	0.24 80	0.40 107	0.39 190	0.55 21	0.64 92	0.89 239	0.84 145	0.65 155	0.37 88	0.39 9	0.29 41	0.14 19	0.12 89	0.20 182	0.18 189	0.15 69	0.12 11

error version	0.38 82	0.19 36	0.42 63	0.43 174	0.24 80	0.40 107	0.39 190	0.55 21	0.64 92	0.89 239	0.84 145	0.65 155	0.37 88	0.39 9	0.29 41	0.14 19	0.12 89	0.20 182	0.18 189	0.15 69	0.12 11

test-v	0.38 82	0.19 36	0.42 63	0.43 174	0.24 80	0.40 107	0.39 190	0.55 21	0.64 92	0.89 239	0.84 145	0.65 155	0.37 88	0.39 9	0.29 41	0.14 19	0.12 89	0.20 182	0.18 189	0.15 69	0.12 11

test-2	0.38 82	0.19 36	0.42 63	0.43 174	0.24 80	0.40 107	0.39 190	0.55 21	0.64 92	0.89 239	0.84 145	0.65 155	0.37 88	0.39 9	0.29 41	0.14 19	0.12 89	0.20 182	0.18 189	0.15 69	0.12 11

111	0.42 130	0.18 17	0.46 97	0.35 13	0.19 10	0.52 157	0.28 55	0.76 141	1.16 319	0.52 60	0.92 183	0.65 155	0.51 161	0.65 145	0.37 112	0.15 69	0.10 8	0.14 15	0.12 29	0.13 15	0.16 103

Any-RAFT	0.36 48	0.17 10	0.31 12	0.35 13	0.21 27	0.51 150	0.21 5	0.93 196	0.75 139	0.56 70	0.73 91	0.66 167	0.29 45	0.48 44	0.25 4	0.15 69	0.10 8	0.13 10	0.10 11	0.13 15	0.13 32

LCNet	0.42 130	0.21 78	0.34 15	0.44 195	0.24 80	0.47 139	0.28 55	0.69 88	0.57 75	0.72 140	1.03 236	0.66 167	0.58 193	0.60 95	0.35 95	0.15 69	0.10 8	0.19 152	0.19 214	0.22 234	0.37 329

AAGNet	1.40 376	0.20 57	0.52 165	0.45 207	0.26 135	0.29 38	0.29 62	0.67 72	0.71 120	0.97 281	0.86 156	0.66 167	0.60 201	0.66 153	19.98 425	0.17 130	0.11 41	0.19 152	0.15 94	0.20 206	0.13 32

HITNet	0.43 142	0.27 214	0.50 138	0.34 10	0.18 6	0.65 222	0.32 106	0.99 215	0.70 114	0.73 147	0.86 156	0.66 167	0.56 181	0.61 101	0.47 189	0.14 19	0.10 8	0.15 44	0.13 52	0.18 157	0.13 32
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
HBP-ISP	0.61 272	0.47 325	0.45 90	0.46 230	0.33 263	0.79 265	0.29 62	1.15 268	1.05 280	0.85 212	1.18 286	0.67 171	0.71 256	0.92 264	0.57 228	0.37 351	0.38 367	0.47 365	0.41 365	0.39 335	0.32 306

PFNet	0.43 142	0.19 36	0.61 214	0.44 195	0.24 80	0.42 123	0.31 94	0.76 141	0.81 169	1.01 292	0.74 102	0.67 171	0.41 117	0.75 199	0.39 133	0.16 102	0.10 8	0.20 182	0.15 94	0.16 107	0.14 51

Pruner-Stereo	0.39 95	0.21 78	0.51 146	0.41 111	0.25 105	0.22 4	0.24 25	0.71 105	0.59 78	0.90 246	0.75 104	0.67 171	0.30 55	0.64 139	0.39 133	0.19 197	0.12 89	0.20 182	0.17 162	0.17 132	0.19 173

test_3	0.37 66	0.19 36	0.50 138	0.45 207	0.24 80	0.47 139	0.36 152	0.69 88	0.84 183	0.66 109	0.46 25	0.68 174	0.25 15	0.45 27	0.32 69	0.12 4	0.10 8	0.18 120	0.16 120	0.15 69	0.12 11

GANet-ADL	0.44 148	0.27 214	0.48 121	0.44 195	0.30 224	0.54 166	0.36 152	0.94 201	0.88 207	0.64 101	0.72 89	0.68 174	0.44 130	0.55 67	0.44 170	0.22 248	0.15 197	0.15 44	0.13 52	0.18 157	0.21 216

FTStereo	0.56 243	0.21 78	0.39 40	0.42 137	0.25 105	0.39 102	0.73 337	0.69 88	0.45 49	1.09 324	3.23 394	0.69 176	0.71 256	0.55 67	0.34 88	0.15 69	0.13 145	0.19 152	0.17 162	0.15 69	0.32 306

iResNet	0.52 218	0.31 258	0.86 300	0.44 195	0.22 32	0.66 227	0.47 251	0.92 194	1.02 270	0.89 239	1.12 264	0.69 176	0.55 173	0.86 246	0.60 236	0.15 69	0.11 41	0.15 44	0.12 29	0.17 132	0.17 140

test_xeample	1.06 349	0.23 125	0.51 146	0.37 36	0.22 32	0.71 245	0.39 190	1.31 322	0.92 227	0.87 224	1.08 256	0.70 178	0.64 219	0.75 199	11.43 418	0.19 197	0.16 218	0.18 120	0.17 162	0.18 157	0.19 173

DispNO	0.48 177	0.24 144	0.84 295	0.40 91	0.31 234	0.58 190	0.39 190	0.91 185	0.79 154	0.79 185	0.83 142	0.71 179	0.59 197	0.75 199	0.50 201	0.19 197	0.14 177	0.20 182	0.18 189	0.16 107	0.17 140

SMFormer	0.53 224	0.24 144	0.67 238	0.35 13	0.20 20	0.63 208	0.34 123	1.26 305	1.06 284	0.85 212	1.02 225	0.71 179	0.66 227	0.96 278	0.60 236	0.19 197	0.16 218	0.18 120	0.17 162	0.19 191	0.20 200

tta	0.53 224	0.24 144	0.67 238	0.35 13	0.20 20	0.63 208	0.34 123	1.26 305	1.06 284	0.85 212	1.02 225	0.71 179	0.66 227	0.96 278	0.60 236	0.19 197	0.16 218	0.18 120	0.17 162	0.15 69	0.16 103

qqq1	0.51 208	0.24 144	0.67 238	0.35 13	0.20 20	0.63 208	0.34 123	1.26 305	1.06 284	0.85 212	1.02 225	0.71 179	0.66 227	0.96 278	0.36 104	0.19 197	0.16 218	0.14 15	0.12 29	0.15 69	0.16 103

fff1	0.51 208	0.24 144	0.67 238	0.35 13	0.20 20	0.63 208	0.34 123	1.26 305	1.06 284	0.85 212	1.02 225	0.71 179	0.66 227	0.96 278	0.36 104	0.19 197	0.16 218	0.14 15	0.12 29	0.15 69	0.16 103

DualNet	0.53 224	0.28 227	0.68 245	0.39 64	0.26 135	0.56 176	0.40 201	0.72 115	1.13 310	0.76 162	0.98 206	0.71 179	0.55 173	0.61 101	1.46 357	0.17 130	0.11 41	0.25 275	0.21 251	0.16 107	0.17 140

ffm	0.47 168	0.28 227	0.68 245	0.39 64	0.26 135	0.56 176	0.40 201	0.72 115	1.13 310	0.76 162	0.98 206	0.71 179	0.55 173	0.61 101	0.26 9	0.17 130	0.11 41	0.25 275	0.21 251	0.16 107	0.17 140

ff1	0.56 243	0.28 227	0.68 245	0.39 64	0.26 135	0.56 176	0.40 201	0.72 115	1.13 310	0.76 162	0.98 206	0.71 179	0.55 173	1.25 328	1.46 357	0.17 130	0.11 41	0.25 275	0.21 251	0.16 107	0.17 140

mmx	0.59 262	0.28 227	0.68 245	0.39 64	0.26 135	0.56 176	0.40 201	1.24 297	1.06 284	0.76 162	0.98 206	0.71 179	0.55 173	1.25 328	1.46 357	0.21 232	0.16 218	0.25 275	0.21 251	0.24 256	0.22 231

xxx	0.59 262	0.28 227	0.68 245	0.39 64	0.26 135	0.56 176	0.40 201	1.24 297	1.06 284	0.76 162	0.98 206	0.71 179	0.55 173	1.25 328	1.46 357	0.21 232	0.16 218	0.25 275	0.21 251	0.24 256	0.22 231

DAS	0.54 229	0.26 202	0.66 234	0.49 265	0.31 234	0.61 199	0.43 233	0.89 179	1.01 265	0.95 266	1.16 277	0.71 179	0.85 304	0.89 255	0.47 189	0.18 162	0.14 177	0.18 120	0.15 94	0.22 234	0.19 173

SepStereo	0.54 229	0.26 202	0.66 234	0.49 265	0.31 234	0.61 199	0.43 233	0.89 179	1.01 265	0.95 266	1.16 277	0.71 179	0.85 304	0.97 285	0.47 189	0.18 162	0.14 177	0.18 120	0.15 94	0.22 234	0.19 173

STrans-v2	0.47 168	0.21 78	0.49 129	0.41 111	0.25 105	0.54 166	0.49 266	1.16 270	0.82 177	0.67 116	1.05 242	0.71 179	0.67 236	0.74 194	0.34 88	0.15 69	0.11 41	0.17 89	0.15 94	0.14 39	0.14 51

SST-Stereo	0.41 123	0.20 57	0.48 121	0.43 174	0.25 105	0.25 17	0.21 5	0.68 77	0.50 62	1.08 320	0.79 119	0.71 179	0.42 122	0.81 231	0.38 125	0.17 130	0.11 41	0.20 182	0.16 120	0.19 191	0.15 82

THIR-Stereo	0.51 208	0.19 36	0.47 108	0.39 64	0.23 58	0.74 253	0.64 318	0.68 77	0.88 207	1.03 299	1.40 323	0.71 179	0.75 272	0.64 139	0.43 163	0.16 102	0.11 41	0.17 89	0.18 189	0.15 69	0.17 140

pcwnet_v2	0.60 269	0.29 237	0.89 309	0.46 230	0.36 283	0.62 203	0.38 177	1.33 330	1.24 332	1.02 296	1.27 302	0.71 179	0.59 197	0.71 188	0.51 204	0.28 303	0.21 285	0.24 264	0.23 278	0.29 289	0.30 296

RAFT_R40	0.41 123	0.20 57	0.47 108	0.44 195	0.25 105	0.23 6	0.25 34	0.69 88	0.70 114	0.98 284	0.78 115	0.72 195	0.43 125	0.80 227	0.39 133	0.17 130	0.11 41	0.20 182	0.16 120	0.18 157	0.15 82

XX-Stereo	0.38 82	0.18 17	0.52 165	0.58 335	0.38 290	0.39 102	0.20 1	0.62 42	0.31 4	0.47 51	1.29 307	0.72 195	0.25 15	0.59 85	0.28 32	0.16 102	0.11 41	0.17 89	0.16 120	0.14 39	0.11 3

PS-NSSS	0.60 269	0.46 319	0.68 245	0.43 174	0.34 273	0.66 227	0.57 296	1.05 236	0.91 221	0.80 186	1.28 303	0.72 195	0.67 236	0.89 255	0.61 240	0.32 325	0.26 326	0.40 354	0.27 315	0.35 322	0.29 292

MLCV	0.49 187	0.26 202	0.73 268	0.38 47	0.18 6	0.64 216	0.33 115	0.84 168	0.89 211	0.96 278	1.12 264	0.72 195	0.45 137	1.00 296	0.59 235	0.14 19	0.10 8	0.14 15	0.11 18	0.14 39	0.14 51

test_5	0.44 148	0.25 173	0.48 121	0.53 309	0.28 186	0.28 34	0.42 226	0.77 146	0.87 197	0.63 91	0.91 177	0.73 199	0.53 165	0.82 236	0.36 104	0.14 19	0.11 41	0.18 120	0.18 189	0.18 157	0.16 103

TransformOpticalFlow	0.46 159	0.21 78	0.49 129	0.42 137	0.24 80	0.36 82	0.46 246	1.04 230	0.84 183	0.67 116	1.14 272	0.73 199	0.56 181	0.78 223	0.33 79	0.15 69	0.10 8	0.17 89	0.15 94	0.14 39	0.15 82

IRAFT_RVC	0.43 142	0.20 57	0.52 165	0.45 207	0.24 80	0.26 19	0.51 272	0.76 141	0.78 148	0.77 170	0.80 129	0.73 199	0.50 156	0.74 194	0.39 133	0.18 162	0.10 8	0.21 224	0.17 162	0.17 132	0.15 82

BEATNet_4x	0.49 187	0.35 275	0.72 264	0.38 47	0.20 20	0.65 222	0.36 152	1.08 248	0.78 148	0.78 181	0.88 165	0.73 199	0.64 219	0.71 188	0.60 236	0.16 102	0.12 89	0.16 61	0.15 94	0.24 256	0.18 164

H2IRNET	0.38 82	0.21 78	0.36 28	0.39 64	0.25 105	0.26 19	0.24 25	0.61 39	0.74 136	0.39 24	0.89 168	0.74 203	0.53 165	0.53 58	0.44 170	0.16 102	0.13 145	0.19 152	0.20 233	0.17 132	0.15 82

IER	0.48 177	0.25 173	0.60 213	0.38 47	0.28 186	0.67 236	0.38 177	0.82 162	0.68 107	0.88 232	0.95 192	0.74 203	0.79 287	0.62 123	0.46 180	0.17 130	0.14 177	0.17 89	0.17 162	0.17 132	0.16 103

222	1.25 366	0.23 125	0.53 172	0.38 47	0.23 58	0.78 259	0.37 164	1.41 346	0.93 229	0.97 281	1.13 270	0.74 203	0.71 256	0.74 194	14.86 421	0.20 217	0.16 218	0.17 89	0.16 120	0.18 157	0.20 200

FINET	0.75 304	0.45 314	1.38 358	0.48 256	0.46 339	0.98 311	1.00 368	1.22 293	1.69 376	0.91 253	1.25 295	0.74 203	0.74 269	1.09 309	0.82 282	0.37 351	0.31 347	0.27 297	0.24 292	0.35 322	0.34 317

SuperB	1.00 346	0.41 305	4.03 402	0.45 207	0.32 252	0.99 313	0.49 266	1.09 251	2.09 386	1.10 327	1.10 258	0.74 203	0.83 297	1.13 313	1.75 369	0.20 217	0.15 197	0.17 89	0.15 94	2.50 411	0.27 278

ICVP	0.48 177	0.26 202	0.42 63	0.49 265	0.28 186	0.63 208	0.43 233	1.05 236	0.72 122	0.68 123	0.95 192	0.75 208	0.56 181	0.55 67	0.61 240	0.24 269	0.18 253	0.19 152	0.17 162	0.19 191	0.21 216
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
CFNet_pseudo	0.47 168	0.25 173	0.55 187	0.38 47	0.28 186	0.58 190	0.32 106	0.89 179	0.90 215	0.83 196	1.03 236	0.75 208	0.48 150	0.61 101	0.46 180	0.17 130	0.13 145	0.24 264	0.16 120	0.26 271	0.21 216

ARAFT	0.48 177	0.25 173	0.82 288	0.42 137	0.25 105	0.56 176	0.54 287	0.82 162	0.82 177	0.92 254	0.75 104	0.75 208	0.48 150	0.89 255	0.37 112	0.15 69	0.12 89	0.23 251	0.22 269	0.14 39	0.14 51

AFF-stereo	0.39 95	0.20 57	0.42 63	0.37 36	0.22 32	0.27 27	0.31 94	0.67 72	0.72 122	0.66 109	1.12 264	0.75 208	0.38 95	0.57 76	0.35 95	0.11 1	0.09 2	0.16 61	0.16 120	0.14 39	0.12 11

ccs_rob	0.47 168	0.25 173	0.55 187	0.38 47	0.28 186	0.58 190	0.32 106	0.89 179	0.90 215	0.83 196	1.02 225	0.75 208	0.48 150	0.61 101	0.46 180	0.17 130	0.12 89	0.24 264	0.16 120	0.26 271	0.21 216

AdaStereo	0.52 218	0.34 271	0.53 172	0.49 265	0.25 105	0.71 245	0.36 152	1.24 297	0.91 221	0.77 170	0.98 206	0.75 208	0.50 156	0.71 188	0.51 204	0.27 295	0.13 145	0.28 307	0.18 189	0.23 248	0.18 164
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.
BSDual-CNN	0.48 177	0.26 202	0.47 108	0.46 230	0.29 205	0.75 256	0.46 246	0.99 215	0.80 160	0.77 170	0.80 129	0.76 214	0.59 197	0.66 153	0.48 192	0.21 232	0.15 197	0.22 236	0.19 214	0.18 157	0.19 173

psmg	0.50 198	0.26 202	0.47 108	0.42 137	0.29 205	0.82 279	0.42 226	1.07 243	0.80 160	0.95 266	0.94 188	0.76 214	0.59 197	0.66 153	0.48 192	0.21 232	0.16 218	0.20 182	0.20 233	0.19 191	0.19 173

GMM-Stereo	0.44 148	0.20 57	0.39 40	0.42 137	0.25 105	0.50 145	0.44 239	0.72 115	0.57 75	0.77 170	1.37 320	0.76 214	0.38 95	0.62 123	0.34 88	0.15 69	0.10 8	0.20 182	0.19 214	0.17 132	0.28 287

HCRNet	0.46 159	0.35 275	0.45 90	0.54 318	0.26 135	0.52 157	0.29 62	0.87 172	0.64 92	0.75 157	0.82 137	0.76 214	0.53 165	0.70 183	0.38 125	0.24 269	0.16 218	0.24 264	0.20 233	0.21 215	0.20 200

FADNet-RVC-Resample	0.58 258	0.35 275	1.34 355	0.50 276	0.34 273	0.73 249	0.43 233	1.09 251	0.96 247	0.83 196	0.87 162	0.76 214	0.66 227	0.77 215	0.52 208	0.19 197	0.18 253	0.26 289	0.27 315	0.28 287	0.29 292

GrayStereo	0.49 187	0.20 57	0.44 85	0.47 248	0.29 205	0.51 150	0.62 312	0.71 105	0.66 100	1.04 305	1.46 336	0.77 219	0.73 267	0.58 80	0.35 95	0.15 69	0.12 89	0.17 89	0.17 162	0.15 69	0.30 296

NOSS_ROB	0.59 262	0.40 301	0.42 63	0.45 207	0.31 234	0.79 265	0.53 281	1.09 251	1.12 304	0.69 126	0.92 183	0.77 219	0.63 212	0.81 231	0.52 208	0.39 357	0.38 367	0.44 359	0.42 367	0.38 331	0.36 323

MyStereo06	0.40 109	0.22 102	0.65 232	0.42 137	0.29 205	0.43 127	0.48 256	1.05 236	0.43 43	0.64 101	0.54 50	0.78 221	0.27 25	0.53 58	0.31 63	0.14 19	0.13 145	0.18 120	0.17 162	0.17 132	0.17 140

PCWNet_CMD	0.49 187	0.25 173	0.56 191	0.40 91	0.27 165	0.64 216	0.32 106	0.98 212	0.99 259	0.87 224	1.07 250	0.78 221	0.46 143	0.61 101	0.44 170	0.17 130	0.13 145	0.21 224	0.16 120	0.26 271	0.20 200

HH	0.37 66	0.22 102	0.49 129	0.41 111	0.26 135	0.36 82	0.30 74	0.87 172	0.41 36	0.45 45	0.59 62	0.78 221	0.43 125	0.77 215	0.26 9	0.15 69	0.11 41	0.15 44	0.14 73	0.14 39	0.14 51

HanStereo	0.37 66	0.22 102	0.49 129	0.41 111	0.26 135	0.36 82	0.30 74	0.87 172	0.41 36	0.45 45	0.59 62	0.78 221	0.43 125	0.77 215	0.26 9	0.15 69	0.11 41	0.15 44	0.14 73	0.14 39	0.14 51

riskmin	0.41 123	0.21 78	0.44 85	0.34 10	0.24 80	0.58 190	0.32 106	0.70 98	0.86 193	0.52 60	0.57 58	0.78 221	0.60 201	0.58 80	0.39 133	0.17 130	0.12 89	0.19 152	0.13 52	0.19 191	0.22 231

KYRaft	0.48 177	0.21 78	0.41 55	0.45 207	0.23 58	0.43 127	0.36 152	0.68 77	0.45 49	0.94 261	1.72 356	0.78 221	0.40 113	0.65 145	0.32 69	0.16 102	0.11 41	0.18 120	0.22 269	0.17 132	0.76 385

ACVNet	0.47 168	0.24 144	0.39 40	0.40 91	0.28 186	0.58 190	0.40 201	0.91 185	0.81 169	0.67 116	0.96 196	0.79 227	0.66 227	0.65 145	0.71 260	0.18 162	0.15 197	0.16 61	0.15 94	0.18 157	0.15 82

acv_ft	0.52 218	0.24 144	0.64 227	0.45 207	0.28 186	0.85 288	0.40 201	0.95 204	0.81 169	1.00 290	0.96 196	0.79 227	0.62 207	0.65 145	0.88 289	0.18 162	0.15 197	0.16 61	0.15 94	0.18 157	0.15 82

DMCA	0.47 168	0.27 214	0.59 208	0.39 64	0.29 205	0.53 160	0.34 123	0.98 212	0.70 114	0.78 181	0.83 142	0.79 227	0.55 173	0.54 66	0.57 228	0.21 232	0.16 218	0.21 224	0.16 120	0.19 191	0.22 231

MSMDNet	0.49 187	0.25 173	0.56 191	0.40 91	0.27 165	0.64 216	0.32 106	0.99 215	0.99 259	0.87 224	1.07 250	0.79 227	0.46 143	0.61 101	0.44 170	0.17 130	0.13 145	0.20 182	0.16 120	0.25 265	0.20 200

CFNet_ucs	0.51 208	0.25 173	0.58 200	0.39 64	0.31 234	0.59 197	0.35 145	1.04 230	0.95 240	0.89 239	1.19 287	0.80 231	0.49 154	0.66 153	0.45 176	0.21 232	0.16 218	0.26 289	0.18 189	0.27 280	0.23 250

PWCDC_ROB	0.93 333	0.54 338	0.97 323	0.78 377	0.41 307	1.03 322	0.42 226	1.39 340	2.34 392	1.04 305	3.73 402	0.80 231	1.12 347	1.29 336	1.04 328	0.37 351	0.22 294	0.24 264	0.20 233	0.36 326	0.31 303

CBMV_ROB	0.62 278	0.39 293	0.41 55	0.41 111	0.28 186	0.86 290	0.28 55	1.06 241	1.02 270	0.95 266	1.33 311	0.81 233	0.84 300	0.94 270	0.56 224	0.37 351	0.37 366	0.43 357	0.40 360	0.33 310	0.32 306

iResNet_ROB	0.55 234	0.24 144	0.61 214	0.38 47	0.22 32	0.66 227	0.30 74	1.59 372	1.33 348	0.94 261	1.05 242	0.81 233	0.69 246	0.84 242	0.46 180	0.17 130	0.12 89	0.14 15	0.09 5	0.15 69	0.20 200

IIG-Stereo	0.45 154	0.22 102	0.48 121	0.51 288	0.26 135	0.43 127	0.21 5	0.73 128	0.80 160	0.84 202	0.95 192	0.82 235	0.46 143	0.95 275	0.37 112	0.16 102	0.12 89	0.19 152	0.15 94	0.15 69	0.12 11

GEStereo_RVC	0.56 243	0.30 251	0.70 255	0.51 288	0.31 234	0.70 242	0.54 287	1.31 322	0.93 229	0.85 212	0.86 156	0.84 236	0.63 212	0.92 264	0.67 253	0.24 269	0.16 218	0.19 152	0.17 162	0.21 215	0.23 250

TDLM	0.59 262	0.35 275	0.57 198	0.53 309	0.32 252	0.67 236	0.72 332	1.09 251	1.03 274	0.84 202	1.11 262	0.84 236	0.71 256	0.96 278	0.61 240	0.28 303	0.18 253	0.26 289	0.22 269	0.27 280	0.21 216

RAFT + AFF	0.54 229	0.30 251	0.84 295	0.51 288	0.32 252	0.63 208	0.57 296	1.05 236	0.95 240	0.80 186	0.87 162	0.85 238	0.57 190	0.87 248	0.51 204	0.18 162	0.21 285	0.23 251	0.22 269	0.19 191	0.19 173

UPFNet	0.55 234	0.26 202	0.59 208	0.46 230	0.38 290	0.83 282	0.48 256	1.03 229	0.80 160	0.92 254	0.91 177	0.85 238	0.67 236	0.87 248	0.78 271	0.20 217	0.21 285	0.20 182	0.20 233	0.20 206	0.15 82

CFNet	0.53 224	0.30 251	0.53 172	0.42 137	0.28 186	0.73 249	0.35 145	1.21 287	1.01 265	0.74 154	1.07 250	0.85 238	0.60 201	0.83 238	0.58 233	0.19 197	0.15 197	0.23 251	0.23 278	0.21 215	0.17 140

DeepPruner_ROB	0.55 234	0.37 285	0.67 238	0.42 137	0.31 234	0.50 145	0.43 233	1.22 293	0.73 131	0.86 222	1.05 242	0.85 238	0.58 193	0.90 260	0.56 224	0.29 310	0.23 301	0.22 236	0.22 269	0.26 271	0.26 270

RAFT_CTSACE	0.46 159	0.20 57	0.48 121	0.46 230	0.27 165	0.34 76	0.39 190	0.62 42	0.74 136	0.78 181	1.44 332	0.86 242	0.38 95	1.09 309	0.27 25	0.13 10	0.13 145	0.18 120	0.16 120	0.16 107	0.12 11

MMNet	0.57 247	0.26 202	0.67 238	0.45 207	0.35 278	1.04 324	0.39 190	0.93 196	0.98 256	0.96 278	0.97 203	0.86 242	0.80 291	0.83 238	0.80 279	0.16 102	0.15 197	0.19 152	0.19 214	0.20 206	0.17 140

AANet_RVC	0.59 262	0.35 275	0.68 245	0.47 248	0.28 186	0.57 186	0.47 251	1.04 230	1.28 339	0.87 224	1.33 311	0.86 242	0.63 212	1.16 319	0.89 291	0.19 197	0.13 145	0.15 44	0.14 73	0.18 157	0.20 200

Anonymous Stereo	0.82 314	0.59 352	2.10 387	0.59 337	0.58 361	0.68 240	1.42 394	1.05 236	1.07 291	1.03 299	1.02 225	0.86 242	0.65 225	1.33 344	1.36 352	0.32 325	0.31 347	0.31 325	0.33 344	0.34 316	0.39 332

PSMNet-RSSM	0.50 198	0.24 144	0.41 55	0.43 174	0.26 135	0.51 150	0.40 201	1.16 270	0.79 154	0.75 157	1.07 250	0.87 246	0.69 246	0.66 153	0.52 208	0.24 269	0.16 218	0.23 251	0.26 311	0.20 206	0.20 200

ADCRef	0.84 322	0.46 319	1.60 373	0.52 302	0.45 331	1.08 328	0.52 278	1.13 263	1.03 274	1.22 341	1.43 331	0.87 246	0.93 324	0.91 262	3.35 395	0.19 197	0.16 218	0.23 251	0.23 278	0.23 248	0.22 231

DeepPrunerF	0.93 333	0.55 344	3.88 399	0.70 368	0.81 378	0.72 248	0.74 339	1.28 315	1.97 383	0.95 266	1.02 225	0.87 246	0.85 304	1.16 319	1.07 333	0.35 345	0.29 335	0.43 357	0.40 360	0.31 300	0.33 315

CSP-Net	0.57 247	0.29 237	0.55 187	0.42 137	0.29 205	1.20 347	0.49 266	1.29 319	0.75 139	0.98 284	0.97 203	0.88 249	0.69 246	0.85 244	0.66 250	0.27 295	0.18 253	0.17 89	0.17 162	0.18 157	0.19 173

OMP-Stereo	0.43 142	0.23 125	0.50 138	0.53 309	0.25 105	0.36 82	0.24 25	0.73 128	0.81 169	0.78 181	0.64 73	0.88 249	0.41 117	0.95 275	0.36 104	0.15 69	0.12 89	0.20 182	0.15 94	0.16 107	0.13 32

HGLStereo	0.58 258	0.30 251	0.65 232	0.51 288	0.38 290	0.78 259	0.45 243	1.07 243	0.82 177	0.89 239	1.16 277	0.88 249	0.91 320	0.80 227	0.74 265	0.21 232	0.21 285	0.20 182	0.18 189	0.19 191	0.22 231

GANet-RSSM	0.49 187	0.22 102	0.42 63	0.39 64	0.26 135	0.58 190	0.41 221	1.12 257	0.82 177	0.73 147	1.02 225	0.88 249	0.75 272	0.67 162	0.48 192	0.22 248	0.16 218	0.18 120	0.19 214	0.18 157	0.18 164

PA-Net	0.70 291	0.46 319	0.96 319	0.51 288	0.53 352	0.94 302	0.73 337	1.14 265	1.15 317	0.83 196	0.90 171	0.88 249	0.76 281	1.19 323	0.96 311	0.25 281	0.41 376	0.29 315	0.44 368	0.27 280	0.39 332
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GwcNet-RSSM	0.51 208	0.25 173	0.51 146	0.41 111	0.24 80	0.56 176	0.41 221	0.97 210	0.96 247	0.75 157	1.17 282	0.89 254	0.66 227	0.66 153	0.74 265	0.22 248	0.15 197	0.19 152	0.21 251	0.17 132	0.16 103

iResNetv2_ROB	0.55 234	0.29 237	0.86 300	0.39 64	0.25 105	0.67 236	0.37 164	1.21 287	1.02 270	1.02 296	1.10 258	0.89 254	0.79 287	0.74 194	0.43 163	0.19 197	0.13 145	0.15 44	0.11 18	0.19 191	0.16 103

GMStereo_Zeroshot	0.51 208	0.46 319	0.80 282	0.50 276	0.28 186	0.57 186	0.30 74	0.75 139	0.79 154	0.88 232	0.94 188	0.90 256	0.37 88	0.77 215	0.46 180	0.27 295	0.14 177	0.26 289	0.15 94	0.39 335	0.19 173

delet	0.57 247	0.25 173	0.63 223	0.46 230	0.34 273	1.05 326	0.51 272	1.04 230	0.94 236	0.90 246	0.99 215	0.90 256	0.68 244	0.87 248	0.78 271	0.18 162	0.18 253	0.20 182	0.21 251	0.17 132	0.17 140

DSFCA	0.57 247	0.27 214	0.71 258	0.41 111	0.36 283	0.78 259	0.53 281	1.08 248	0.85 187	1.08 320	0.84 145	0.90 256	0.66 227	1.05 304	0.63 247	0.26 286	0.22 294	0.21 224	0.21 251	0.22 234	0.20 200

DMCA-RVC	0.54 229	0.32 260	0.83 292	0.51 288	0.32 252	0.59 197	0.38 177	0.89 179	0.70 114	0.95 266	0.88 165	0.90 256	0.69 246	0.75 199	0.63 247	0.23 262	0.18 253	0.31 325	0.24 292	0.27 280	0.21 216

CC-Net-ROB	0.84 322	1.01 385	0.93 313	0.60 339	0.45 331	1.25 349	0.71 328	1.20 284	1.05 280	0.84 202	1.24 294	0.90 256	0.78 286	1.14 315	0.70 258	0.48 369	0.34 361	1.71 396	0.38 354	0.78 382	0.40 338

NVstereo2D	0.62 278	0.32 260	0.82 288	0.50 276	0.44 324	0.88 293	0.48 256	1.12 257	1.17 322	0.67 116	0.90 171	0.90 256	0.69 246	1.02 300	0.69 257	0.33 333	0.16 218	0.29 315	0.20 233	0.43 345	0.46 361

Anonymous_2	0.84 322	0.45 314	0.66 234	0.41 111	0.45 331	0.82 279	0.53 281	0.81 158	0.81 169	0.73 147	0.61 67	0.91 262	0.76 281	0.77 215	0.61 240	0.51 373	0.55 389	0.54 376	4.92 424	0.54 368	0.42 347

PSMNet-ADL	0.50 198	0.28 227	0.43 80	0.49 265	0.31 234	0.70 242	0.38 177	0.94 201	0.81 169	0.62 84	0.80 129	0.91 262	0.62 207	0.76 208	0.68 256	0.24 269	0.18 253	0.19 152	0.20 233	0.22 234	0.22 231

UCFNet_RVC	0.50 198	0.27 214	0.37 31	0.40 91	0.27 165	0.66 227	0.42 226	1.18 278	0.86 193	0.70 130	0.89 168	0.91 262	0.60 201	0.62 123	0.48 192	0.24 269	0.18 253	0.28 307	0.27 315	0.25 265	0.24 258

ToySt	0.52 218	0.27 214	0.93 313	0.42 137	0.28 186	0.67 236	0.56 294	0.88 178	0.79 154	0.61 82	0.85 152	0.92 265	0.70 251	0.72 192	0.61 240	0.16 102	0.17 244	0.21 224	0.21 251	0.22 234	0.21 216

ADLNet	0.57 247	0.29 237	0.58 200	0.46 230	0.35 278	0.80 271	0.46 246	1.14 265	0.88 207	1.03 299	0.98 206	0.92 265	0.66 227	0.71 188	0.83 283	0.22 248	0.16 218	0.22 236	0.22 269	0.22 234	0.23 250

GASNet	0.70 291	0.77 368	1.16 337	0.71 370	0.49 343	0.62 203	0.48 256	1.12 257	1.05 280	0.98 284	0.84 145	0.94 267	0.82 295	1.41 350	0.85 286	0.33 333	0.22 294	0.29 315	0.28 321	0.44 348	0.26 270

1111x	0.64 282	0.23 125	0.61 214	0.39 64	0.21 27	0.68 240	0.46 246	1.32 327	1.03 274	0.76 162	1.02 225	0.95 268	0.72 263	1.13 313	2.15 380	0.18 162	0.18 253	0.18 120	0.19 214	0.20 206	0.19 173

MaskLacGwcNet_RVC	0.71 293	0.84 375	0.80 282	0.55 324	0.38 290	1.38 356	0.57 296	1.07 243	0.81 169	0.90 246	0.94 188	0.95 268	0.54 170	1.01 297	0.61 240	0.41 362	0.30 339	0.57 378	0.31 335	0.86 384	0.39 332

STTStereo	0.57 247	0.39 293	0.87 305	0.45 207	0.32 252	0.62 203	0.45 243	1.01 222	0.87 197	1.01 292	0.91 177	0.95 268	0.58 193	0.77 215	0.66 250	0.25 281	0.24 309	0.27 297	0.33 344	0.25 265	0.26 270

hknet	0.51 208	0.26 202	0.58 200	0.46 230	0.29 205	0.75 256	0.46 246	0.99 215	0.89 211	0.77 170	0.80 129	0.96 271	0.67 236	0.75 199	0.50 201	0.19 197	0.15 197	0.22 236	0.19 214	0.18 157	0.19 173

xxxx	1.07 351	0.23 125	0.53 172	0.38 47	0.22 32	0.83 282	0.36 152	1.41 346	0.95 240	0.75 157	0.99 215	0.97 272	0.64 219	0.70 183	11.37 417	0.20 217	0.17 244	0.18 120	0.17 162	0.19 191	0.20 200

MDST_ROB	0.97 341	0.29 237	1.02 327	0.64 352	0.43 319	2.64 393	0.82 351	1.68 380	1.18 326	2.89 400	1.82 361	0.97 272	0.75 272	1.83 377	0.89 291	0.26 286	0.22 294	0.32 330	0.28 321	0.26 271	0.26 270

ssnet_v2	0.61 272	0.29 237	0.69 253	0.45 207	0.30 224	0.93 300	0.62 312	1.20 284	1.03 274	0.97 281	0.81 135	0.98 274	0.67 236	0.84 242	0.97 314	0.26 286	0.23 301	0.23 251	0.24 292	0.20 206	0.21 216

cf-r	0.49 187	0.24 144	0.49 129	0.40 91	0.23 58	0.58 190	0.38 177	0.92 194	0.87 197	0.77 170	1.06 248	0.98 274	0.67 236	0.59 85	0.61 240	0.21 232	0.14 177	0.17 89	0.19 214	0.15 69	0.16 103

FADNet	0.63 281	0.53 332	1.20 340	0.46 230	0.44 324	0.66 227	0.41 221	1.24 297	1.07 291	0.70 130	0.84 145	0.98 274	0.65 225	0.87 248	0.54 220	0.29 310	0.30 339	0.27 297	0.30 326	0.48 355	0.36 323

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 234	0.33 266	0.71 258	0.46 230	0.31 234	0.66 227	0.43 233	1.07 243	0.89 211	0.93 257	0.91 177	0.98 274	0.61 205	0.76 208	0.64 249	0.22 248	0.18 253	0.22 236	0.22 269	0.22 234	0.24 258
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
ADLNet2	0.57 247	0.26 202	0.71 258	0.48 256	0.31 234	0.83 282	0.51 272	1.10 255	0.99 259	0.85 212	0.99 215	0.99 278	0.70 251	0.79 225	0.78 271	0.21 232	0.17 244	0.18 120	0.18 189	0.22 234	0.22 231

RAFT	0.46 159	0.23 125	0.52 165	0.48 256	0.27 165	0.55 171	0.47 251	0.68 77	0.60 85	0.83 196	0.82 137	1.00 279	0.56 181	0.76 208	0.37 112	0.18 162	0.16 218	0.22 236	0.20 233	0.16 107	0.14 51

DGSMNet	0.80 311	0.58 350	1.42 361	0.61 343	0.65 370	0.94 302	0.75 341	1.35 333	1.16 319	0.88 232	1.26 298	1.00 279	0.75 272	1.07 305	0.89 291	0.36 347	0.31 347	0.41 355	0.40 360	0.60 376	0.59 380

psm_up	0.57 247	0.27 214	0.52 165	0.50 276	0.33 263	0.65 222	0.60 308	1.07 243	0.84 183	0.87 224	0.91 177	1.00 279	1.06 340	0.80 227	0.66 250	0.22 248	0.25 317	0.26 289	0.23 278	0.22 234	0.21 216

StereoDRNet-Refined	0.61 272	0.33 266	0.63 223	0.47 248	0.31 234	0.94 302	0.41 221	1.04 230	0.97 252	1.15 334	1.13 270	1.00 279	0.74 269	0.93 267	0.93 304	0.18 162	0.13 145	0.22 236	0.21 251	0.20 206	0.21 216
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iRaft-Stereo_5w	0.46 159	0.22 102	0.53 172	0.43 174	0.30 224	0.30 42	0.53 281	0.66 61	0.71 120	0.62 84	0.89 168	1.01 283	0.67 236	0.76 208	0.67 253	0.13 10	0.12 89	0.17 89	0.15 94	0.15 69	0.17 140

CVANet_RVC	0.59 262	0.35 275	0.54 184	0.49 265	0.33 263	0.70 242	0.67 320	1.12 257	0.97 252	0.88 232	1.05 242	1.01 283	0.72 263	0.94 270	0.55 222	0.30 317	0.20 278	0.28 307	0.26 311	0.32 306	0.23 250

anonymity	0.98 343	0.89 377	1.06 330	0.93 382	1.04 392	0.97 307	0.82 351	1.33 330	0.93 229	1.08 320	0.98 206	1.02 285	0.95 329	1.02 300	0.93 304	0.96 392	0.96 412	0.90 387	0.91 397	0.92 386	0.95 391

SACVNet	0.61 272	0.36 283	0.67 238	0.57 330	0.37 285	0.65 222	0.47 251	1.16 270	0.80 160	1.04 305	1.06 248	1.02 285	0.81 294	0.99 291	0.57 228	0.28 303	0.21 285	0.25 275	0.24 292	0.30 296	0.39 332

SQANet	0.87 329	0.76 367	0.76 275	1.16 390	0.99 387	1.10 329	0.51 272	1.12 257	0.85 187	0.93 257	1.05 242	1.03 287	0.76 281	1.07 305	0.70 258	0.79 386	0.25 317	1.04 390	0.36 349	1.56 394	0.70 383

AACVNet	0.52 218	0.25 173	0.56 191	0.48 256	0.29 205	0.55 171	0.38 177	0.96 208	0.59 78	0.83 196	1.03 236	1.03 287	0.77 285	0.91 262	0.58 233	0.22 248	0.18 253	0.24 264	0.18 189	0.24 256	0.22 231

Syn2CoEx	0.74 300	0.55 344	1.17 338	0.66 356	0.45 331	0.89 296	0.56 294	1.54 363	1.15 317	0.95 266	1.35 316	1.03 287	1.03 336	0.96 278	0.89 291	0.31 320	0.27 328	0.29 315	0.24 292	0.23 248	0.27 278

UNet	0.55 234	0.27 214	0.72 264	0.45 207	0.41 307	0.97 307	0.40 201	1.01 222	0.80 160	0.87 224	0.90 171	1.03 287	0.75 272	0.76 208	0.67 253	0.19 197	0.15 197	0.20 182	0.17 162	0.21 215	0.18 164

iinet-f	0.69 290	0.29 237	2.34 391	0.41 111	0.31 234	1.16 341	0.58 303	0.87 172	0.85 187	0.86 222	1.17 282	1.04 291	0.83 297	0.76 208	1.26 346	0.21 232	0.18 253	0.17 89	0.16 120	0.21 215	0.21 216

APVNet	0.73 295	0.39 293	1.01 326	0.58 335	0.45 331	1.16 341	0.68 323	1.47 357	0.87 197	0.84 202	1.15 274	1.04 291	0.84 300	1.14 315	1.18 341	0.27 295	0.28 333	0.32 330	0.31 335	0.29 289	0.32 306

FADNet-RVC	0.62 278	0.56 346	1.29 349	0.47 248	0.39 299	0.63 208	0.40 201	1.16 270	0.91 221	0.71 139	0.86 156	1.04 291	0.55 173	0.99 291	0.78 271	0.27 295	0.26 326	0.28 307	0.29 325	0.32 306	0.31 303

CFNet-ft	0.50 198	0.25 173	0.39 40	0.41 111	0.26 135	0.66 227	0.37 164	0.91 185	0.87 197	0.67 116	1.00 219	1.05 294	0.70 251	0.68 170	0.57 228	0.23 262	0.16 218	0.24 264	0.21 251	0.24 256	0.19 173

RASNet	0.57 247	0.24 144	0.61 214	0.39 64	0.23 58	0.71 245	0.40 201	1.02 224	0.93 229	0.77 170	1.05 242	1.05 294	0.98 333	0.99 291	1.03 323	0.16 102	0.14 177	0.14 15	0.17 162	0.15 69	0.14 51

CFNet_RVC	0.50 198	0.25 173	0.39 40	0.41 111	0.26 135	0.66 227	0.37 164	0.91 185	0.87 197	0.67 116	1.00 219	1.05 294	0.70 251	0.68 170	0.57 228	0.23 262	0.16 218	0.24 264	0.21 251	0.24 256	0.19 173

DRN-Test	0.68 288	0.34 271	0.77 278	0.52 302	0.40 302	1.14 337	0.61 310	1.56 368	1.04 278	1.18 336	1.10 258	1.05 294	0.72 263	0.82 236	1.01 318	0.24 269	0.18 253	0.26 289	0.25 303	0.26 271	0.23 250

CRFU-Net	0.59 262	0.29 237	0.62 219	0.47 248	0.31 234	1.20 347	0.51 272	1.19 281	0.59 78	1.05 310	1.00 219	1.06 298	0.87 311	0.83 238	0.77 270	0.22 248	0.19 270	0.18 120	0.16 120	0.19 191	0.20 200

GwcNet	0.73 295	0.39 293	1.37 357	0.53 309	0.43 319	1.10 329	0.52 278	1.27 310	1.19 327	1.05 310	1.41 325	1.06 298	0.86 308	0.98 287	1.01 318	0.26 286	0.24 309	0.24 264	0.23 278	0.23 248	0.28 287

ac_64	0.54 229	0.24 144	0.58 200	0.46 230	0.28 186	0.79 265	0.44 239	1.11 256	0.63 88	0.94 261	0.85 152	1.06 298	0.70 251	0.76 208	0.72 263	0.22 248	0.18 253	0.20 182	0.19 214	0.18 157	0.16 103

CBMV	0.68 288	0.37 285	0.50 138	0.43 174	0.26 135	1.00 314	0.71 328	1.17 276	1.16 319	1.24 345	1.29 307	1.06 298	0.86 308	0.98 287	0.75 267	0.29 310	0.30 339	0.34 337	0.30 326	0.26 271	0.27 278
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
StereoDRNet	0.67 285	0.35 275	0.82 288	0.53 309	0.44 324	1.03 322	0.53 281	1.51 361	1.06 284	1.13 332	0.91 177	1.07 302	0.74 269	0.87 248	0.95 309	0.24 269	0.19 270	0.25 275	0.23 278	0.27 280	0.22 231

LL-Strereo	0.58 258	0.29 237	0.83 292	0.48 256	0.35 278	0.39 102	0.48 256	1.04 230	0.99 259	0.87 224	0.79 119	1.08 303	1.15 352	1.35 346	0.51 204	0.18 162	0.15 197	0.22 236	0.19 214	0.17 132	0.21 216

Wz-Net-LNSev-Ref	0.67 285	0.30 251	1.20 340	0.42 137	0.31 234	1.00 314	0.58 303	1.16 270	1.07 291	1.01 292	1.25 295	1.08 303	0.75 272	1.18 322	1.03 323	0.20 217	0.12 89	0.16 61	0.13 52	0.22 234	0.22 231

ADCP+	1.18 362	0.37 285	3.09 394	0.50 276	0.52 350	1.48 362	0.61 310	1.32 327	1.07 291	1.21 339	1.16 277	1.08 303	1.11 345	1.63 365	7.17 412	0.20 217	0.16 218	0.24 264	0.22 269	0.29 289	0.22 231

STTRV1_RVC	0.83 320	0.60 354	1.19 339	0.67 358	0.81 378	1.12 334	0.63 315	1.37 339	1.12 304	0.98 284	1.34 315	1.08 303	0.95 329	1.28 334	0.90 297	0.57 380	0.25 317	0.44 359	0.39 356	0.60 376	0.41 343

NaN_ROB	0.73 295	0.46 319	0.89 309	0.52 302	0.34 273	0.98 311	1.11 373	1.28 315	1.20 329	1.27 349	0.96 196	1.08 303	0.79 287	1.34 345	0.78 271	0.24 269	0.30 339	0.23 251	0.24 292	0.23 248	0.26 270

PSMNet_ROB	0.67 285	0.39 293	0.76 275	0.57 330	0.43 319	1.00 314	0.85 357	1.25 303	0.93 229	0.82 191	1.04 239	1.08 303	0.64 219	0.89 255	1.02 322	0.29 310	0.21 285	0.31 325	0.31 335	0.27 280	0.25 265

anonymousa	0.51 208	0.21 78	0.47 108	0.39 64	0.25 105	0.89 296	0.36 152	0.78 149	0.63 88	0.88 232	1.54 343	1.09 309	0.67 236	0.53 58	0.46 180	0.17 130	0.14 177	0.19 152	0.21 251	0.16 107	0.16 103

GANetREF_RVC	0.82 314	0.77 368	0.95 318	0.68 362	0.43 319	1.15 339	1.06 371	1.19 281	1.20 329	1.03 299	1.02 225	1.10 310	0.89 317	1.20 326	0.78 271	0.49 370	0.39 371	0.58 379	0.39 356	0.69 379	0.49 366
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
SGM-Forest	0.65 283	0.33 266	0.43 80	0.44 195	0.30 224	1.01 318	0.54 287	1.13 263	1.09 302	1.11 330	1.21 289	1.10 310	0.76 281	0.99 291	0.71 260	0.32 325	0.33 358	0.33 335	0.30 326	0.30 296	0.28 287
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Wz-Net-LNSev	0.75 304	0.54 338	1.59 370	0.51 288	0.41 307	1.16 341	0.79 347	1.27 310	1.13 310	1.04 305	1.14 272	1.11 312	0.94 327	0.93 267	1.00 317	0.24 269	0.22 294	0.21 224	0.19 214	0.26 271	0.27 278

Consistency-Raft	1.01 347	0.82 371	1.27 347	0.85 379	0.97 385	0.81 276	0.83 353	1.35 333	1.61 371	1.06 318	1.66 351	1.11 312	0.93 324	0.93 267	1.11 336	0.65 383	0.75 399	0.79 384	0.91 397	1.09 391	0.79 386

S-Stereo	0.76 307	0.36 283	1.10 331	0.57 330	0.46 339	0.83 282	0.59 306	1.31 322	1.62 372	0.98 284	1.41 325	1.11 312	0.93 324	0.85 244	1.07 333	0.27 295	0.31 347	0.28 307	0.25 303	0.33 310	0.50 368

hitnet-ft	0.57 247	0.29 237	0.43 80	0.42 137	0.29 205	0.81 276	0.40 201	0.98 212	0.91 221	0.84 202	1.01 223	1.13 315	0.72 263	0.83 238	0.71 260	0.28 303	0.21 285	0.28 307	0.22 269	0.29 289	0.27 278

GANet	0.74 300	0.38 289	0.63 223	0.54 318	0.35 278	1.01 318	0.95 364	1.15 268	0.95 240	1.09 324	2.00 369	1.14 316	0.92 322	1.29 336	0.75 267	0.25 281	0.27 328	0.27 297	0.23 278	0.32 306	0.24 258

RTSC	0.93 333	0.54 338	1.59 370	0.56 327	0.40 302	1.17 345	0.55 291	1.44 353	1.82 380	1.53 361	1.26 298	1.15 317	0.82 295	1.70 370	2.44 384	0.26 286	0.20 278	0.23 251	0.24 292	0.31 300	0.32 306

Wz-Net-MNSev	0.81 313	0.42 309	1.64 376	0.51 288	0.41 307	1.46 360	0.95 364	1.24 297	1.26 337	1.31 351	1.25 295	1.17 318	0.83 297	1.21 327	1.06 331	0.22 248	0.19 270	0.24 264	0.23 278	0.29 289	0.26 270

dad	0.61 272	0.53 332	0.72 264	0.44 195	0.31 234	0.64 216	0.37 164	0.85 169	1.28 339	1.05 310	1.17 282	1.18 319	0.61 205	0.70 183	0.54 220	0.36 347	0.23 301	0.37 345	0.21 251	0.31 300	0.23 250

PWC_ROB	0.92 332	0.57 347	1.64 376	0.53 309	0.33 263	0.93 300	0.39 190	1.42 351	1.51 365	1.66 368	2.57 383	1.18 319	1.11 345	1.50 359	1.54 364	0.26 286	0.18 253	0.28 307	0.20 233	0.30 296	0.32 306

HSM	0.53 224	0.25 173	0.46 97	0.40 91	0.25 105	0.74 253	0.44 239	1.29 319	0.78 148	0.82 191	0.92 183	1.21 321	0.75 272	0.90 260	0.48 192	0.18 162	0.14 177	0.17 89	0.14 73	0.17 132	0.18 164

MFMNet_re	1.17 361	0.99 382	1.31 352	1.02 385	0.95 383	1.32 352	1.32 387	1.44 353	1.58 369	1.72 373	1.70 355	1.21 321	1.57 375	1.16 319	1.04 328	0.88 390	0.76 401	0.79 384	0.75 392	0.90 385	0.94 389

DLCB_ROB	0.60 269	0.29 237	0.53 172	0.50 276	0.33 263	0.76 258	0.51 272	1.02 224	0.94 236	1.07 319	1.16 277	1.21 321	0.73 267	0.98 287	0.75 267	0.21 232	0.20 278	0.22 236	0.23 278	0.22 234	0.20 200

ADCL	1.10 353	0.42 309	1.57 369	0.51 288	0.41 307	1.71 377	0.92 361	1.36 337	1.45 359	1.33 352	1.56 345	1.22 324	1.26 359	1.45 355	5.27 407	0.22 248	0.19 270	0.25 275	0.25 303	0.29 289	0.29 292

HSM-Net_RVC	0.55 234	0.23 125	0.37 31	0.38 47	0.22 32	0.86 290	0.40 201	1.31 322	0.93 229	0.92 254	1.15 274	1.26 325	0.71 256	0.75 199	0.53 217	0.17 130	0.14 177	0.16 61	0.15 94	0.17 132	0.17 140
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
fast-acv-ft	0.66 284	0.32 260	0.80 282	0.46 230	0.34 273	1.26 350	0.50 269	0.91 185	1.00 263	1.05 310	1.36 317	1.28 326	0.84 300	0.81 231	0.90 297	0.22 248	0.24 309	0.23 251	0.23 278	0.21 215	0.22 231

DDUNet	1.10 353	2.58 419	0.83 292	1.21 392	1.27 396	1.02 320	0.69 325	1.17 276	0.95 240	0.98 284	1.26 298	1.28 326	0.84 300	0.97 285	0.79 278	0.85 389	0.40 374	2.00 401	0.60 386	1.34 393	0.94 389

ccnet	0.84 322	0.59 352	0.86 300	0.56 327	0.60 366	1.11 333	0.72 332	1.44 353	0.97 252	1.15 334	1.44 332	1.28 326	0.95 329	1.01 297	1.33 351	0.49 370	0.43 380	0.50 373	0.47 370	0.52 366	0.48 365

G-Net	0.95 338	0.48 327	1.13 334	0.67 358	0.49 343	2.07 385	0.63 315	1.02 224	0.90 215	1.77 374	2.62 386	1.28 326	1.60 376	1.09 309	1.06 331	0.37 351	0.30 339	0.35 338	0.25 303	0.46 352	0.45 357

Ntro	1.15 358	1.00 384	1.00 325	1.49 397	1.20 395	1.69 376	0.81 349	1.39 340	1.25 334	1.01 292	1.28 303	1.31 330	1.00 334	1.31 341	0.89 291	1.10 397	0.43 380	1.36 393	0.51 380	1.95 398	0.99 394

RYNet	0.76 307	0.37 285	0.74 272	0.54 318	0.67 373	1.35 354	0.68 323	1.28 315	1.21 331	1.10 327	0.90 171	1.31 330	0.94 327	1.01 297	1.30 348	0.22 248	0.16 218	0.27 297	0.23 278	0.43 345	0.45 357

otaku	1.10 353	0.96 380	0.96 319	1.37 396	1.06 393	1.65 373	0.72 332	1.46 356	1.19 327	1.10 327	1.32 310	1.32 332	0.95 329	1.29 336	0.81 281	0.89 391	0.46 384	1.24 392	0.50 379	1.86 396	0.89 388

UDG	0.93 333	1.03 386	0.75 274	1.00 383	0.97 385	1.02 320	0.57 296	1.18 278	1.01 265	0.93 257	1.02 225	1.32 332	1.03 336	0.88 254	0.92 302	0.55 379	0.33 358	1.82 398	0.41 365	1.20 392	0.74 384

aanetorigin	0.85 327	0.58 350	1.98 384	0.50 276	0.40 302	0.66 227	0.70 326	0.72 115	1.01 265	2.44 395	2.00 369	1.32 332	1.25 358	0.96 278	1.16 340	0.20 217	0.19 270	0.20 182	0.20 233	0.27 280	0.33 315

RTS	2.03 393	1.03 386	11.50 417	0.68 362	0.63 368	2.71 394	1.56 398	1.55 364	2.32 390	1.93 380	2.57 383	1.32 332	1.32 361	5.20 413	4.30 402	0.31 320	0.23 301	0.29 315	0.30 326	0.41 339	0.40 338

RTSA	2.03 393	1.03 386	11.50 417	0.68 362	0.63 368	2.71 394	1.56 398	1.55 364	2.32 390	1.93 380	2.57 383	1.32 332	1.32 361	5.20 413	4.30 402	0.31 320	0.23 301	0.29 315	0.30 326	0.41 339	0.40 338

CBFPSM	0.61 272	0.25 173	1.41 360	0.39 64	0.27 165	1.10 329	0.67 320	0.83 164	0.84 183	0.82 191	0.81 135	1.33 337	0.85 304	0.72 192	0.86 287	0.16 102	0.15 197	0.15 44	0.17 162	0.17 132	0.23 250

XQC	0.97 341	0.70 362	1.54 368	0.70 368	0.55 355	1.48 362	0.81 349	1.41 346	1.57 368	1.21 339	1.12 264	1.33 337	1.04 338	1.55 361	2.00 377	0.39 357	0.25 317	0.37 345	0.32 338	0.55 370	0.49 366

DANet	0.74 300	0.47 325	0.98 324	0.60 339	0.41 307	0.92 299	0.41 221	1.02 224	0.87 197	1.22 341	1.22 291	1.33 337	0.88 315	1.26 331	1.37 353	0.27 295	0.24 309	0.31 325	0.25 303	0.37 329	0.36 323
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
MFN_U_SF_DS_RVC	1.06 349	0.61 355	1.82 381	0.69 365	0.51 348	2.62 392	1.69 403	1.28 315	1.44 358	1.39 357	1.56 345	1.34 340	0.91 320	1.68 369	0.95 309	0.38 356	0.39 371	0.46 364	0.61 387	0.41 339	0.43 351

PASM	0.96 339	0.71 365	2.05 386	0.72 371	0.72 377	0.84 287	0.92 361	1.14 265	1.34 349	1.25 346	1.22 291	1.34 340	1.07 341	1.31 341	1.11 336	0.53 375	0.57 391	0.59 380	0.67 388	0.56 375	0.57 379

LSM	4.83 414	0.83 374	11.23 416	0.76 376	56.73 440	1.10 329	1.18 379	1.35 333	1.70 377	2.13 385	2.34 376	1.34 340	1.19 353	1.52 360	1.23 345	0.34 340	0.50 387	0.39 351	0.47 370	0.51 363	9.82 427

PDISCO_ROB	0.96 339	0.51 328	1.13 334	1.03 386	1.00 388	1.81 380	0.77 343	1.72 382	1.60 370	1.09 324	1.19 287	1.34 340	0.80 291	1.62 364	1.01 318	0.58 381	0.22 294	0.45 361	0.40 360	0.50 360	0.41 343

NCC-stereo	0.82 314	0.43 311	0.87 305	0.63 349	0.68 374	0.88 293	0.72 332	1.60 374	1.12 304	0.95 266	1.41 325	1.37 344	1.37 365	1.26 331	0.94 306	0.32 325	0.30 339	0.37 345	0.49 377	0.34 316	0.35 320

Abc-Net	0.82 314	0.43 311	0.87 305	0.63 349	0.68 374	0.88 293	0.72 332	1.60 374	1.12 304	0.95 266	1.41 325	1.37 344	1.37 365	1.26 331	0.94 306	0.32 325	0.30 339	0.37 345	0.49 377	0.34 316	0.35 320
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
CSAN	0.88 330	0.52 330	0.93 313	0.61 343	0.42 316	1.19 346	1.11 373	1.27 310	1.48 363	1.37 354	1.44 332	1.37 344	1.30 360	1.46 357	1.01 318	0.39 357	0.31 347	0.36 341	0.37 351	0.35 322	0.36 323

XPNet_ROB	0.73 295	0.38 289	0.80 282	0.53 309	0.40 302	0.80 271	0.83 353	1.21 287	0.96 247	1.37 354	1.17 282	1.37 344	0.87 311	1.14 315	0.99 316	0.33 333	0.25 317	0.27 297	0.24 292	0.31 300	0.29 292

AnyNet_C32	1.27 368	0.72 366	3.33 398	0.59 337	0.56 356	1.51 366	1.53 396	1.27 310	1.28 339	1.52 360	1.48 339	1.38 348	1.23 356	1.64 366	5.26 406	0.30 317	0.29 335	0.29 315	0.34 346	0.38 331	0.44 355

ETE_ROB	0.73 295	0.52 330	0.93 313	0.57 330	0.37 285	0.80 271	0.86 358	1.19 281	0.95 240	1.20 338	1.22 291	1.39 349	0.86 308	1.07 305	0.88 289	0.27 295	0.21 285	0.31 325	0.27 315	0.34 316	0.35 320

Nwc_Net	0.82 314	0.40 301	0.86 300	0.62 347	0.56 356	1.04 324	0.57 296	1.72 382	1.08 296	0.93 257	1.88 364	1.44 350	1.24 357	1.19 323	0.94 306	0.31 320	0.25 317	0.36 341	0.39 356	0.31 300	0.31 303

RP	0.80 311	0.38 289	0.73 268	0.67 358	0.59 363	0.82 279	0.57 296	1.21 287	1.28 339	1.03 299	1.68 352	1.45 351	1.49 373	1.08 308	0.90 297	0.36 347	0.31 347	0.37 345	0.30 326	0.36 326	0.36 323

Wz-Net-SNSev	0.99 345	0.80 370	3.00 393	0.57 330	0.46 339	0.94 302	1.22 383	1.40 344	1.28 339	1.04 305	1.33 311	1.46 352	0.90 319	2.06 384	1.65 367	0.26 286	0.24 309	0.25 275	0.26 311	0.33 310	0.30 296

AF-Net	0.85 327	0.41 305	0.87 305	0.66 356	0.54 354	0.96 306	0.52 278	1.66 378	1.37 350	1.03 299	2.04 371	1.46 352	1.36 363	1.19 323	1.05 330	0.34 340	0.24 309	0.39 351	0.28 321	0.31 300	0.26 270

SHD	0.98 343	0.54 338	1.30 351	0.63 349	0.50 346	1.14 337	0.50 269	1.80 386	2.20 387	1.66 368	1.39 322	1.47 354	1.21 354	1.40 347	1.80 370	0.32 325	0.27 328	0.32 330	0.34 346	0.41 339	0.44 355

FBW_ROB	0.94 337	0.54 338	1.03 328	0.56 327	0.42 316	1.16 341	0.76 342	1.56 368	1.41 354	1.38 356	1.33 311	1.47 354	1.07 341	2.94 401	1.14 339	0.26 286	0.32 353	0.45 361	0.30 326	0.34 316	0.30 296

NCCL2	0.74 300	0.45 314	0.77 278	0.65 354	0.45 331	0.97 307	1.16 378	1.16 270	1.02 270	1.00 290	0.98 206	1.48 356	0.88 315	0.99 291	0.89 291	0.31 320	0.27 328	0.39 351	0.39 356	0.33 310	0.34 317

ADCMid	1.22 363	0.57 347	3.17 396	0.54 318	0.44 324	1.07 327	0.77 343	1.31 322	1.13 310	2.14 388	1.48 339	1.49 357	1.47 372	1.65 367	5.30 408	0.26 286	0.24 309	0.29 315	0.32 338	0.38 331	0.36 323

psmorigin	0.84 322	0.53 332	2.21 389	0.50 276	0.41 307	0.86 290	0.57 296	1.08 248	0.90 215	1.50 359	1.42 329	1.50 358	1.09 343	1.29 336	1.03 323	0.32 325	0.33 358	0.27 297	0.27 315	0.34 316	0.45 357

RGC	0.82 314	0.62 356	0.80 282	0.67 358	0.66 372	0.91 298	0.59 306	1.35 333	1.09 302	1.12 331	1.46 336	1.50 358	1.09 343	1.28 334	0.97 314	0.34 340	0.30 339	0.48 368	0.40 360	0.38 331	0.38 331

ADCS	1.60 383	0.70 362	4.02 401	0.61 343	0.53 352	1.31 351	1.11 373	1.71 381	1.86 382	1.97 383	1.68 352	1.51 360	1.46 370	2.07 385	9.20 415	0.34 340	0.32 353	0.33 335	0.36 349	0.45 349	0.46 361

DPSNet	1.08 352	0.44 313	2.64 392	0.54 318	0.42 316	1.59 369	1.25 384	2.39 396	1.50 364	1.13 332	1.12 264	1.51 360	2.19 396	1.44 354	1.51 363	0.35 345	0.25 317	0.25 275	0.21 251	0.49 358	0.39 332

DISCO	0.72 294	0.27 214	0.72 264	0.45 207	0.31 234	1.12 334	0.53 281	1.32 327	1.25 334	0.84 202	1.07 250	1.52 362	0.87 311	1.82 376	1.08 335	0.20 217	0.15 197	0.18 120	0.16 120	0.24 256	0.24 258

RainbowNet	1.42 377	1.53 400	1.31 352	1.93 403	1.46 397	1.52 367	1.03 369	1.67 379	1.55 366	1.23 343	1.59 348	1.54 363	1.21 354	1.40 347	1.03 323	1.70 403	0.70 394	1.82 398	0.80 394	2.11 402	1.22 399

DispFullNet	1.64 385	2.64 420	3.14 395	2.57 412	1.78 405	1.32 352	0.55 291	1.42 351	1.45 359	1.89 379	1.48 339	1.55 364	2.35 398	2.08 386	1.12 338	0.60 382	0.19 270	2.33 409	0.73 391	2.35 407	1.30 403

LALA_ROB	0.76 307	0.46 319	0.86 300	0.55 324	0.41 307	1.00 314	0.93 363	1.25 303	1.13 310	1.23 343	1.15 274	1.55 364	0.80 291	1.11 312	0.96 311	0.33 333	0.23 301	0.35 338	0.30 326	0.35 322	0.32 306

stereogan	0.83 320	0.33 266	0.89 309	0.61 343	0.51 348	1.80 379	0.50 269	1.41 346	1.39 353	1.05 310	1.47 338	1.56 366	1.04 338	1.32 343	0.87 288	0.29 310	0.29 335	0.29 315	0.25 303	0.39 335	0.40 338

Wz-Net-TNSev	1.23 365	1.24 391	5.25 407	0.51 288	0.43 319	1.49 365	1.09 372	1.58 371	1.42 356	1.25 346	1.26 298	1.58 367	1.52 374	1.97 381	1.95 373	0.33 333	0.32 353	0.26 289	0.30 326	0.41 339	0.43 351

FAT-Stereo	0.75 304	0.34 271	0.81 287	0.51 288	0.38 290	0.78 259	0.63 315	1.39 340	1.32 346	1.05 310	1.40 323	1.58 367	1.14 350	0.92 264	0.91 300	0.29 310	0.28 333	0.28 307	0.23 278	0.28 287	0.41 343

EDNetEfficient	1.47 380	0.82 371	6.28 410	0.48 256	0.40 302	0.73 249	0.83 353	0.95 204	2.77 397	3.48 412	1.95 366	1.64 369	2.12 393	1.42 351	3.84 400	0.21 232	0.19 270	0.21 224	0.21 251	0.43 345	0.42 347

ADCPNet	1.11 356	0.53 332	3.26 397	0.55 324	0.44 324	1.47 361	0.83 353	1.21 287	1.17 322	1.26 348	1.42 329	1.67 370	1.12 347	1.48 358	3.86 401	0.30 317	0.29 335	0.30 324	0.32 338	0.37 329	0.37 329

WZ-Net	1.29 370	0.64 358	5.42 408	0.64 352	0.52 350	1.37 355	1.29 386	1.41 346	1.77 379	1.56 362	1.69 354	1.74 371	1.41 367	2.50 396	2.16 381	0.28 303	0.21 285	0.23 251	0.25 303	0.39 335	0.41 343

edge stereo	0.79 310	0.40 301	0.82 288	0.52 302	0.44 324	0.83 282	0.58 303	1.34 332	1.08 296	1.30 350	1.38 321	1.79 372	1.13 349	1.15 318	0.92 302	0.34 340	0.32 353	0.42 356	0.28 321	0.33 310	0.39 332

MSC_U_SF_DS_RVC	1.38 374	0.91 378	2.11 388	0.89 380	0.57 360	4.27 412	1.79 407	1.55 364	2.00 385	1.64 366	1.85 363	1.83 373	1.44 369	1.89 380	1.49 361	0.49 370	0.40 374	0.56 377	0.58 384	0.75 381	0.52 374

AnyNet_C01	1.63 384	1.16 389	7.38 412	0.65 354	0.56 356	2.25 388	1.53 396	1.53 362	1.46 361	1.71 372	1.95 366	1.83 373	1.41 367	2.48 394	4.42 404	0.33 333	0.32 353	0.32 330	0.34 346	0.45 349	0.50 368

MADNet+	2.28 400	2.56 417	10.82 415	1.25 393	0.96 384	2.77 398	1.44 395	2.34 394	1.76 378	1.36 353	1.78 360	1.84 375	1.74 382	6.33 417	4.57 405	0.67 384	0.66 393	0.59 380	0.54 383	0.84 383	0.81 387

PVD	1.34 373	0.70 362	1.42 361	0.78 377	0.65 370	1.68 375	0.91 359	2.12 392	3.01 399	2.25 390	2.35 378	1.90 376	1.99 390	1.98 382	2.14 379	0.40 361	0.38 367	0.49 371	0.37 351	0.51 363	0.67 382

MFN_U_SF_RVC	1.14 357	0.63 357	2.33 390	0.69 365	0.46 339	2.04 384	0.70 326	1.90 387	1.37 350	1.62 364	1.56 345	1.94 377	1.36 363	1.73 372	1.90 372	0.41 362	0.38 367	0.45 361	0.48 374	0.45 349	0.47 363

SPS-STEREO	1.29 370	0.94 379	1.10 331	1.05 388	1.03 391	1.48 362	0.91 359	1.57 370	1.24 332	2.13 385	1.90 365	1.94 377	1.46 370	1.77 373	1.64 366	0.97 393	0.94 411	0.90 387	0.89 396	0.96 388	0.97 392
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SAMSARA	1.15 358	0.69 361	1.44 363	1.09 389	0.93 381	2.10 386	1.87 410	1.64 377	1.47 362	1.64 366	1.21 289	2.06 379	1.14 350	1.61 363	1.50 362	0.39 357	0.45 382	0.36 341	0.38 354	0.50 360	0.51 372

ACVNet-4b	1.43 378	1.34 394	1.28 348	1.95 404	1.60 399	1.93 383	0.77 343	1.59 372	1.64 374	1.05 310	1.60 349	2.10 380	0.92 322	1.79 375	0.84 284	1.76 405	0.35 363	2.03 404	0.67 388	2.16 403	1.18 398

PWCK	2.06 395	1.75 408	4.11 403	1.69 398	0.93 381	3.13 405	2.86 417	2.18 393	2.41 393	2.38 392	2.33 375	2.22 381	1.85 385	3.52 405	2.20 382	1.65 402	0.73 395	1.52 395	0.83 395	1.81 395	1.02 397

EDNetEfficientorigin	9.96 421	1.17 390	175.17 444	0.49 265	0.37 285	1.13 336	0.74 339	1.27 310	2.70 396	3.16 409	2.49 380	2.28 382	2.15 394	1.88 378	2.27 383	0.21 232	0.19 270	0.25 275	0.20 233	0.54 368	0.53 376

ACVNet_1	1.55 382	1.36 395	1.35 356	1.96 405	1.63 400	1.83 381	0.96 366	2.09 390	1.85 381	1.43 358	1.54 343	2.31 383	1.68 380	1.42 351	1.18 341	1.76 405	0.51 388	2.05 406	0.59 385	2.24 406	1.30 403

NVStereoNet_ROB	1.31 372	0.96 380	1.33 354	0.90 381	0.92 380	1.15 339	1.05 370	1.49 358	1.62 372	1.63 365	2.51 381	2.31 383	1.62 377	2.16 389	1.42 355	0.81 388	0.73 395	0.79 384	1.02 401	0.73 380	0.97 392
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SANet	1.15 358	0.45 314	1.40 359	0.50 276	0.32 252	1.54 368	1.21 381	1.49 358	3.35 404	1.61 363	2.41 379	2.32 385	1.80 384	1.57 362	1.27 347	0.28 303	0.25 317	0.26 289	0.24 292	0.36 326	0.32 306

IMH-64-1	1.96 390	1.64 405	1.26 344	2.26 409	1.91 408	2.30 390	1.35 390	2.99 400	2.29 388	1.70 370	2.79 390	2.47 386	1.66 378	2.33 391	1.95 373	2.07 408	0.74 397	2.44 410	1.04 403	2.40 408	1.59 409

IMH-64	1.96 390	1.64 405	1.26 344	2.26 409	1.91 408	2.30 390	1.35 390	2.99 400	2.29 388	1.70 370	2.79 390	2.47 386	1.66 378	2.33 391	1.95 373	2.07 408	0.74 397	2.44 410	1.04 403	2.40 408	1.59 409

SGM_RVC	1.04 348	0.30 251	0.47 108	0.41 111	0.23 58	1.73 378	0.77 343	1.63 376	1.30 344	2.39 393	1.99 368	2.64 388	1.78 383	2.22 390	1.40 354	0.28 303	0.27 328	0.27 297	0.25 303	0.25 265	0.25 265
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
coex-ft	6.50 419	1.57 401	87.99 443	0.49 265	0.38 290	1.41 357	1.21 381	1.21 287	7.96 416	12.14 424	2.78 389	2.74 389	3.83 410	1.30 340	3.19 394	0.24 269	0.23 301	0.27 297	0.24 292	0.48 355	0.40 338

FADE		2.54 416		1.04 387	1.00 388			4.03 413	3.02 400	1.77 374		2.74 389		6.31 416		14.64 435	1.73 419	21.24 437	14.41 431	0.63 378	0.65 381

SGM+DAISY	1.52 381	0.99 382	1.61 374	1.01 384	1.02 390	1.86 382	1.19 380	1.49 358	1.38 352	2.96 404	3.00 393	2.79 391	1.94 386	1.88 378	1.62 365	0.98 394	0.97 413	0.91 389	0.91 397	0.94 387	0.99 394

ELAS	1.77 389	0.64 358	1.10 331	0.72 371	0.58 361	3.37 407	1.76 405	2.54 397	2.57 394	3.77 413	3.96 407	2.83 392	3.44 409	2.34 393	2.73 391	0.53 375	0.47 385	0.50 373	0.48 374	0.55 370	0.55 377
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	1.74 387	1.30 393	1.62 375	1.81 400	1.63 400	2.28 389	1.34 389	2.35 395	2.64 395	1.82 376	2.55 382	2.99 393	1.71 381	1.67 368	1.20 344	1.48 401	0.59 392	1.81 397	0.71 390	2.09 401	1.29 402

IMH	2.15 398	1.66 407	1.29 349	2.25 408	1.92 410	2.87 400	1.33 388	3.25 403	3.04 401	1.87 378	3.33 400	3.00 394	2.03 391	2.80 400	1.95 373	2.09 410	0.78 402	2.45 412	1.05 406	2.44 410	1.62 411

MSMD_ROB	1.25 366	0.51 328	0.64 227	0.60 339	0.50 346	1.66 374	0.67 320	1.26 305	1.26 337	2.64 397	3.82 403	3.06 395	3.20 408	1.45 355	0.91 300	0.46 365	0.41 376	0.49 371	0.51 380	0.47 354	0.45 357

ELAS_RVC	1.76 388	0.64 358	1.20 340	0.74 373	0.59 363	2.18 387	2.53 415	2.10 391	2.85 398	3.46 411	3.41 401	3.12 396	4.11 412	2.69 399	2.53 389	0.54 378	0.47 385	0.51 375	0.48 374	0.55 370	0.55 377
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
Dean	2.07 396	1.39 396	1.69 380	2.17 407	1.83 407	2.75 397	1.28 385	3.49 408	3.80 408	2.13 385	3.30 397	3.18 397	1.98 389	1.78 374	1.72 368	1.73 404	0.79 405	1.99 400	0.91 397	2.17 404	1.34 406

WAO-7	1.96 390	1.24 391	1.52 365	1.28 394	1.06 393	2.92 402	1.64 401	3.32 404	3.05 402	2.28 391	3.32 398	3.19 398	2.38 399	3.39 403	2.49 388	1.02 395	0.92 407	1.06 391	1.04 403	1.05 390	0.99 394

WCMA_ROB	1.22 363	0.39 293	0.93 313	0.51 288	0.45 331	1.44 359	0.79 347	1.20 284	1.30 344	2.99 406	3.94 406	3.30 399	2.17 395	1.42 351	1.31 349	0.46 365	0.35 363	0.35 338	0.37 351	0.41 339	0.42 347

JetBlue	3.02 405	1.39 396	7.91 413	1.17 391	1.49 398	8.53 418	7.94 420	2.82 398	1.98 384	2.15 389	2.69 388	3.32 400	3.01 406	6.66 418	3.81 399	0.79 386	0.78 402	0.75 383	0.76 393	1.04 389	1.33 405

KSHMR	2.64 401	1.96 411	1.86 383	2.69 416	2.44 414	2.88 401	2.04 411	3.46 407	6.31 414	2.51 396	3.27 395	3.39 401	1.97 387	2.59 397	2.08 378	2.48 415	1.41 417	2.80 419	1.51 415	2.98 416	2.09 414

LVE	2.20 399	1.47 398	1.44 363	2.06 406	1.80 406	2.79 399	1.77 406	2.96 399	3.94 410	1.95 382	4.29 411	3.47 402	1.97 387	2.48 394	1.85 371	2.06 407	0.88 406	2.06 407	1.13 408	2.17 404	1.53 408

WAO-6	2.11 397	1.52 399	1.25 343	1.73 399	1.69 404	2.72 396	1.62 400	3.15 402	3.64 405	2.01 384	3.28 396	3.52 403	2.20 397	2.59 397	2.48 387	1.31 400	0.92 407	2.04 405	1.22 412	1.89 397	1.35 407

MADNet++	4.18 410	2.72 422	4.00 400	3.80 423	3.44 422	4.72 413	4.05 419	4.01 412	3.74 406	4.52 416	5.14 417	4.20 404	4.89 416	7.04 420	6.39 409	3.79 420	3.70 424	3.27 422	2.70 421	3.68 422	3.74 424

FCDSN-DC	1.43 378	0.57 347	0.69 253	0.74 373	0.59 363	1.42 358	0.65 319	1.40 344	1.41 354	3.31 410	4.42 412	4.57 405	3.01 406	1.70 370	1.19 343	0.46 365	0.42 378	0.48 368	0.47 370	0.51 363	0.51 372
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MeshStereo	1.38 374	0.45 314	0.58 200	0.45 207	0.35 278	1.63 372	0.60 308	2.07 389	1.43 357	4.49 415	3.32 398	4.67 406	2.08 392	2.08 386	1.32 350	0.36 347	0.36 365	0.37 345	0.32 338	0.32 306	0.34 317
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
JetRed	5.38 417	6.17 424	12.68 420	2.38 411	2.85 420	12.60 424	11.17 422	4.60 415	3.74 406	3.87 414	3.85 404	4.83 407	4.13 413	6.81 419	12.18 419	2.18 411	2.95 423	2.19 408	1.98 417	3.49 421	3.01 421

tt	6.21 418	0.22 102	5.88 409	3.55 422	2.07 411	11.25 423	19.19 424	11.84 426	5.47 413	2.71 398	2.18 373	4.87 408	6.25 417	3.71 406	7.09 411	8.31 427	11.17 432	4.91 423	5.39 426	5.72 424	2.42 417

WAO-8	3.00 403	1.60 402	1.52 365	1.82 401	1.65 402	5.57 414	1.35 390	4.65 416	12.37 420	2.89 400	4.04 408	4.89 409	2.78 402	3.73 407	2.44 384	1.29 398	0.93 409	2.00 401	1.16 410	2.02 399	1.23 400

Venus	3.00 403	1.60 402	1.52 365	1.82 401	1.65 402	5.57 414	1.35 390	4.65 416	12.37 420	2.89 400	4.04 408	4.89 409	2.78 402	3.73 407	2.44 384	1.29 398	0.93 409	2.00 401	1.16 410	2.02 399	1.23 400

LE_ROB	4.86 415	0.27 214	9.43 414	0.45 207	0.24 80	1.61 370	0.96 366	2.05 388	17.75 430	16.36 432	4.84 415	5.17 411	19.48 431	2.05 383	15.49 422	0.17 130	0.15 197	0.16 61	0.16 120	0.20 206	0.19 173

DPSimNet_ROB	5.19 416	2.71 421	18.56 422	2.59 413	2.49 415	4.25 411	10.93 421	3.33 405	3.93 409	5.02 418	4.52 413	5.74 412	10.18 418	5.44 415	8.79 414	2.40 414	2.47 421	2.48 413	2.54 419	2.56 412	2.87 420

UNDER WATER	3.63 408	2.12 413	4.11 403	3.17 419	2.51 416	3.77 410	2.45 414	3.53 409	13.66 423	2.98 405	2.92 392	5.75 413	4.13 413	3.85 409	3.75 398	2.84 419	1.11 414	2.71 417	1.41 413	3.26 420	2.50 418

FC-DCNN	1.67 386	0.53 332	0.68 245	0.62 347	0.49 343	1.62 371	0.71 328	1.77 385	1.55 366	4.73 417	4.66 414	5.82 414	3.94 411	2.13 388	1.42 355	0.47 368	0.42 378	0.47 365	0.46 369	0.48 355	0.47 363

ktn	3.02 405	2.27 414	1.85 382	2.89 417	2.54 418	3.72 408	2.14 412	3.79 411	5.33 412	2.82 399	5.09 416	5.95 415	2.54 400	3.34 402	2.58 390	2.65 417	1.44 418	2.78 418	2.03 418	2.61 413	2.10 415

UNDER WATER-64	3.72 409	2.07 412	4.57 405	3.30 421	2.52 417	5.61 416	2.63 416	3.67 410	12.27 419	3.09 407	2.66 387	5.99 416	4.74 415	3.93 410	3.57 396	2.54 416	1.24 416	2.65 415	1.48 414	3.21 419	2.62 419

notaker	2.87 402	2.31 415	2.01 385	3.03 418	2.60 419	2.94 403	1.82 408	3.43 406	3.06 403	2.89 400	4.21 410	6.15 417	2.71 401	3.42 404	2.90 392	2.67 418	1.18 415	3.00 420	1.67 416	3.13 417	2.26 416

TorneroNet	4.49 411	1.92 410	1.65 378	2.60 414	2.29 412	14.95 425	1.86 409	4.86 419	19.56 434	3.10 408	7.52 421	7.00 418	2.90 405	4.48 412	3.66 397	2.24 412	0.78 402	2.68 416	1.14 409	2.79 415	1.80 412

TorneroNet-64	3.54 407	1.89 409	1.59 370	2.62 415	2.29 412	6.88 417	1.72 404	4.72 418	11.88 418	2.43 394	5.46 418	8.16 419	2.80 404	4.13 411	3.03 393	2.25 413	0.75 399	2.57 414	1.09 407	2.65 414	1.84 413

ASD4	10.37 422	9.12 427	17.90 421	7.49 426	10.02 424	16.90 426	28.93 428	11.05 425	8.53 417	7.42 422	7.41 419	8.91 420	10.32 419	11.44 425	20.38 426	4.52 423	4.58 426	5.68 426	5.04 425	5.72 424	6.02 426

DPSMNet_ROB	12.13 424	8.03 425	21.13 424	9.02 428	16.82 427	10.68 421	30.78 430	9.15 424	15.24 426	6.56 420	15.50 431	9.02 421	15.13 423	9.28 423	21.71 427	4.59 425	8.60 427	5.08 425	9.26 427	5.89 427	11.06 428

DGTPSM_ROB	12.12 423	8.03 425	21.12 423	8.97 427	16.81 426	10.68 421	30.77 429	9.14 423	15.23 425	6.55 419	15.49 430	9.02 421	15.13 423	9.26 422	21.71 427	4.58 424	8.60 427	5.07 424	9.26 427	5.88 426	11.06 428

pmcnn	1.27 368	0.31 258	1.14 336	0.41 111	0.23 58	0.97 307	0.71 328	1.23 296	1.32 346	1.83 377	2.34 376	11.25 423	0.89 317	1.04 303	0.96 311	0.15 69	0.12 89	0.12 2	0.10 11	0.15 69	0.16 103

MANE	4.73 412	0.54 338	0.77 278	0.69 365	0.60 366	10.35 420	1.67 402	8.68 422	12.66 422	6.90 421	9.43 422	11.59 424	10.59 420	8.26 421	8.41 413	0.51 373	0.45 382	0.48 368	1.02 401	0.50 360	0.50 368

xxxxx1	36.77 438	19.69 431	24.00 427	62.46 442	66.77 442	27.30 432	39.89 434	20.40 429	18.80 431	14.18 428	13.11 424	17.29 425	17.30 428	21.62 431	27.81 432	13.61 431	18.98 440	111.36 443	133.25 443	28.84 437	38.64 440

tt_ll	36.77 438	19.69 431	24.00 427	62.46 442	66.77 442	27.30 432	39.89 434	20.40 429	18.80 431	14.18 428	13.11 424	17.29 425	17.30 428	21.62 431	27.81 432	13.61 431	18.98 440	111.36 443	133.25 443	28.84 437	38.64 440

ff	36.77 438	19.69 431	24.00 427	62.46 442	66.77 442	27.30 432	39.89 434	20.40 429	18.80 431	14.18 428	13.11 424	17.29 425	17.30 428	21.62 431	27.81 432	13.61 431	18.98 440	111.36 443	133.25 443	28.84 437	38.64 440

HanzoNet	6.97 420	2.57 418	4.66 406	3.29 420	2.96 421	3.75 409	2.35 413	5.08 420	7.11 415	14.46 431	13.06 423	17.69 428	22.95 433	13.72 426	6.61 410	4.36 422	1.96 420	3.14 421	2.59 420	3.88 423	3.19 422

Anonymous_1	33.12 432	18.23 428	23.86 426	20.53 429	21.18 430	25.45 428	35.84 431	22.44 436	15.68 427	13.41 425	13.70 427	18.00 429	15.15 425	20.31 427	24.47 429	14.56 434	8.84 429	66.24 442	117.79 442	155.41 445	11.40 430

SGM-ForestM	4.73 412	0.34 271	1.05 329	0.46 230	0.28 186	10.26 419	3.48 418	4.52 414	5.16 411	8.68 423	7.48 420	18.87 430	10.80 421	11.26 424	10.01 416	0.32 325	0.34 361	0.32 330	0.32 338	0.29 289	0.30 296

DPSM_ROB	17.80 426	18.60 429	24.24 430	20.89 430	19.49 428	25.83 429	36.10 432	21.62 434	16.41 428	13.46 426	14.26 428	19.11 431	16.15 426	20.74 428	25.59 430	9.37 429	9.23 430	9.47 429	9.81 429	13.47 428	12.09 431

DPSM	17.80 426	18.60 429	24.24 430	20.89 430	19.49 428	25.83 429	36.10 432	21.62 434	16.41 428	13.46 426	14.26 428	19.11 431	16.15 426	20.74 428	25.59 430	9.37 429	9.23 430	9.47 429	9.81 429	13.47 428	12.09 431

LRCNet_RVC	21.27 429	31.14 435	21.46 425	28.97 433	23.77 431	3.11 404	0.62 312	20.94 432	1.64 374	25.57 433	28.13 433	21.96 433	14.74 422	21.99 434	16.44 423	29.16 442	14.92 433	33.57 438	31.28 438	29.67 440	26.33 438

HaxPig	31.93 431	37.19 437	34.22 432	24.41 432	24.94 432	18.53 427	20.18 425	21.15 433	28.84 436	35.74 442	38.86 441	26.18 434	28.75 435	33.85 436	34.15 435	35.89 443	38.80 443	37.79 439	40.52 439	39.33 441	39.33 443

MEDIAN_ROB	37.35 441	40.72 445	40.37 435	32.26 434	31.80 433	27.29 431	25.02 426	29.47 437	33.43 444	41.99 444	41.60 443	33.48 435	34.37 443	39.66 438	36.94 436	43.49 445	43.96 445	44.07 441	43.35 441	41.32 443	42.43 445

AVERAGE_ROB	37.53 442	40.05 444	40.01 434	34.74 435	33.76 434	28.46 435	25.14 427	32.31 438	34.08 445	41.20 443	40.52 442	34.51 436	34.78 444	39.11 437	37.48 437	42.68 444	43.32 444	43.80 440	42.99 440	40.42 442	41.31 444

MyStereo03	35.83 434	37.48 440	48.64 438	42.37 438	39.41 437	51.98 439	72.91 439	43.07 439	33.07 440	27.20 437	28.81 437	38.36 437	32.60 437	41.58 439	51.47 440	18.74 437	18.61 437	19.07 431	19.77 434	27.10 431	24.35 434

MyStereo02	35.83 434	37.48 440	48.64 438	42.37 438	39.41 437	51.98 439	72.91 439	43.07 439	33.07 440	27.20 437	28.81 437	38.36 437	32.60 437	41.58 439	51.47 440	18.74 437	18.61 437	19.07 431	19.77 434	27.10 431	24.35 434

MyStereo	35.83 434	37.48 440	48.64 438	42.37 438	39.41 437	51.98 439	72.91 439	43.07 439	33.07 440	27.20 437	28.81 437	38.36 437	32.60 437	41.58 439	51.47 440	18.74 437	18.61 437	19.07 431	19.77 434	27.10 431	24.35 434

CasAABBNet	35.77 433	37.38 438	48.59 437	42.20 436	39.23 435	51.95 438	72.92 442	43.36 442	33.03 439	26.93 434	28.31 434	38.43 440	32.32 436	41.58 439	51.50 443	18.71 436	18.58 435	19.11 435	19.75 433	27.11 434	24.33 433

LSM0	38.96 443	37.52 443	48.37 436	43.79 441	91.31 445	52.31 443	72.38 437	43.71 444	32.75 437	27.16 436	28.73 436	38.51 441	32.63 440	41.75 444	51.59 444	18.85 441	18.43 434	19.09 434	19.60 432	27.21 436	33.44 439

Selective-RAFT-Error	35.87 437	37.42 439	48.73 441	42.24 437	39.28 436	52.00 442	72.87 438	43.41 443	32.95 438	26.97 435	28.72 435	38.71 442	33.15 441	41.59 443	51.42 439	18.77 440	18.60 436	19.14 436	19.78 437	27.19 435	24.42 437

SPstereo	24.33 430	4.45 423	7.15 411	4.44 424	4.17 423	45.69 437	77.93 443	63.66 445	33.40 443	27.58 440	26.62 432	39.42 443	33.37 442	42.68 445	50.66 438	4.01 421	3.77 425	6.06 427	4.73 423	3.17 418	3.55 423

BEATNet-Init1	15.65 425	1.62 404	54.26 442	0.75 375	0.56 356	37.03 436	13.39 423	13.20 427	14.59 424	29.41 441	29.29 440	47.69 444	21.87 432	26.91 435	19.58 424	0.43 364	0.39 371	0.47 365	0.47 370	0.52 366	0.52 374

PML	40.49 444	30.31 434	12.46 419	7.19 425	14.30 425	91.44 444	212.44 445	7.73 421	23.24 435	74.44 445	185.05 445	49.81 445	25.78 434	21.34 430	12.84 420	8.71 428	2.93 422	8.43 428	3.24 422	13.77 430	4.45 425

test_example2	176.82 445	204.75 446	198.54 445	188.58 446	191.23 446	151.28 445	169.77 444	97.63 446	125.81 446	179.94 446	183.74 444	158.20 446	139.14 445	192.16 446	198.12 445	203.48 446	236.37 446	163.71 446	173.22 446	217.79 446	162.95 446

Low-res two-view benchmark