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	0.16 13	0.07 1	0.29 5	0.42 374	0.17 217	0.20 52	0.18 98	0.23 4	0.20 7	0.15 11	0.19 28	0.11 2	0.10 3	0.15 1	0.14 27	0.31 379	0.04 1	0.06 1	0.04 1	0.06 2	0.16 233

CREStereo++_RVC	0.16 13	0.09 3	0.42 46	0.17 5	0.11 26	0.18 16	0.13 3	0.23 4	0.31 104	0.21 37	0.31 111	0.13 12	0.11 11	0.17 8	0.16 51	0.07 14	0.04 1	0.06 1	0.15 325	0.06 2	0.05 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
trnet	0.14 1	0.09 3	0.26 2	0.15 2	0.07 1	0.21 69	0.12 1	0.25 11	0.26 52	0.16 13	0.21 45	0.15 31	0.13 34	0.19 21	0.14 27	0.09 147	0.05 3	0.06 1	0.04 1	0.06 2	0.06 4

CASnet	0.15 5	0.13 77	0.30 6	0.22 89	0.08 3	0.15 4	0.14 13	0.28 19	0.26 52	0.23 60	0.20 33	0.15 31	0.11 11	0.18 12	0.13 8	0.07 14	0.05 3	0.11 235	0.09 171	0.08 68	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LoS_RVC	0.14 1	0.11 28	0.32 10	0.18 9	0.16 192	0.20 52	0.18 98	0.21 2	0.18 1	0.14 6	0.20 33	0.12 3	0.17 82	0.17 8	0.14 27	0.06 1	0.05 3	0.06 1	0.04 1	0.05 1	0.14 211

CES	0.14 1	0.08 2	0.24 1	0.17 5	0.23 316	0.18 16	0.15 26	0.24 8	0.20 7	0.14 6	0.18 24	0.14 25	0.10 3	0.19 21	0.12 1	0.07 14	0.05 3	0.06 1	0.04 1	0.08 68	0.20 274

DCANet-4	0.20 63	0.11 28	0.58 211	0.19 15	0.09 6	0.19 26	0.18 98	0.39 128	0.42 213	0.29 120	0.31 111	0.17 44	0.22 144	0.21 27	0.20 121	0.07 14	0.05 3	0.07 15	0.05 9	0.06 2	0.09 61

fff	0.20 63	0.15 129	0.57 198	0.19 15	0.09 6	0.19 26	0.18 98	0.38 112	0.46 251	0.29 120	0.31 111	0.18 52	0.28 219	0.21 27	0.20 121	0.07 14	0.05 3	0.07 15	0.05 9	0.06 2	0.09 61

ADStereo(finetuned)	0.21 86	0.15 129	0.59 218	0.19 15	0.09 6	0.19 26	0.18 98	0.37 103	0.41 200	0.30 141	0.31 111	0.19 58	0.31 256	0.21 27	0.20 121	0.07 14	0.05 3	0.07 15	0.05 9	0.07 33	0.10 104

MIPNet	0.22 99	0.19 199	0.64 243	0.22 89	0.12 50	0.28 170	0.20 161	0.48 212	0.39 187	0.31 156	0.24 59	0.19 58	0.24 171	0.28 103	0.20 121	0.07 14	0.05 3	0.08 63	0.07 48	0.07 33	0.08 39

LCNet	0.22 99	0.12 58	0.42 46	0.26 236	0.12 50	0.23 108	0.19 130	0.36 91	0.28 70	0.28 97	0.35 150	0.26 134	0.30 243	0.35 175	0.17 64	0.07 14	0.05 3	0.09 123	0.10 215	0.13 264	0.22 291

AAGNet	0.34 278	0.12 58	0.53 165	0.26 236	0.16 192	0.20 52	0.19 130	0.31 55	0.29 83	0.35 221	0.35 150	0.27 138	0.30 243	0.44 204	2.56 415	0.08 90	0.05 3	0.10 188	0.07 48	0.09 135	0.07 12

STrans-v2	0.25 178	0.14 113	0.56 191	0.21 57	0.12 50	0.23 108	0.20 161	0.50 227	0.31 104	0.31 156	0.42 217	0.35 219	0.35 280	0.62 276	0.24 173	0.07 14	0.05 3	0.08 63	0.07 48	0.06 2	0.08 39

TransformOpticalFlow	0.24 154	0.14 113	0.57 198	0.24 171	0.11 26	0.21 69	0.19 130	0.43 162	0.34 135	0.30 141	0.43 229	0.36 224	0.31 256	0.61 268	0.20 121	0.07 14	0.05 3	0.08 63	0.07 48	0.06 2	0.08 39

KYRaft	0.23 128	0.11 28	0.43 51	0.23 133	0.12 50	0.23 108	0.23 226	0.37 103	0.26 52	0.35 221	0.53 300	0.34 204	0.26 194	0.29 120	0.16 51	0.07 14	0.05 3	0.09 123	0.10 215	0.08 68	0.30 344

SST-Stereo	0.22 99	0.11 28	0.52 155	0.25 204	0.14 112	0.19 26	0.17 59	0.32 60	0.26 52	0.34 206	0.33 136	0.29 162	0.25 182	0.56 247	0.18 83	0.08 90	0.05 3	0.10 188	0.08 108	0.09 135	0.07 12

RAFT_R40	0.22 99	0.11 28	0.52 155	0.25 204	0.13 83	0.18 16	0.18 98	0.32 60	0.31 104	0.33 190	0.33 136	0.30 172	0.23 153	0.55 242	0.19 104	0.08 90	0.05 3	0.10 188	0.08 108	0.09 135	0.07 12

PFNet	0.24 154	0.11 28	0.63 239	0.25 204	0.14 112	0.22 92	0.19 130	0.40 137	0.35 142	0.36 232	0.32 120	0.27 138	0.20 131	0.63 279	0.23 168	0.09 147	0.05 3	0.09 123	0.08 108	0.08 68	0.08 39

CRE-IMP	0.19 41	0.13 77	0.51 139	0.23 133	0.11 26	0.24 126	0.17 59	0.31 55	0.24 27	0.27 91	0.26 71	0.24 106	0.17 82	0.24 49	0.19 104	0.09 147	0.05 3	0.10 188	0.07 48	0.10 183	0.10 104

cross-raft	0.18 24	0.12 58	0.40 35	0.27 268	0.16 192	0.20 52	0.24 248	0.34 77	0.24 27	0.23 60	0.28 84	0.29 162	0.15 55	0.19 21	0.16 51	0.06 1	0.05 3	0.08 63	0.07 48	0.07 33	0.07 12

GMM-Stereo	0.22 99	0.10 12	0.56 191	0.23 133	0.13 83	0.24 126	0.24 248	0.38 112	0.29 83	0.31 156	0.44 238	0.27 138	0.21 139	0.31 139	0.17 64	0.07 14	0.05 3	0.10 188	0.09 171	0.08 68	0.19 262

Prome-Stereo	0.22 99	0.10 12	0.43 51	0.24 171	0.13 83	0.23 108	0.23 226	0.37 103	0.27 62	0.33 190	0.58 318	0.24 106	0.28 219	0.30 129	0.16 51	0.07 14	0.05 3	0.08 63	0.07 48	0.08 68	0.20 274

s12784h	0.18 24	0.09 3	0.38 27	0.18 9	0.07 1	0.33 236	0.19 130	0.39 128	0.34 135	0.24 66	0.25 64	0.18 52	0.18 108	0.25 59	0.17 64	0.07 14	0.05 3	0.07 15	0.05 9	0.06 2	0.05 1

XX-TBD	0.16 13	0.21 218	0.43 51	0.22 89	0.10 18	0.23 108	0.15 26	0.23 4	0.28 70	0.22 53	0.26 71	0.14 25	0.12 18	0.16 3	0.14 27	0.08 90	0.05 3	0.06 1	0.04 1	0.07 33	0.06 4

DCANet	0.20 63	0.15 129	0.57 198	0.19 15	0.09 6	0.19 26	0.18 98	0.37 103	0.41 200	0.30 141	0.31 111	0.19 58	0.23 153	0.21 27	0.20 121	0.07 14	0.05 3	0.07 15	0.05 9	0.07 33	0.10 104

csc	0.20 63	0.15 129	0.57 198	0.19 15	0.09 6	0.19 26	0.18 98	0.38 112	0.46 251	0.29 120	0.31 111	0.18 52	0.28 219	0.21 27	0.20 121	0.07 14	0.05 3	0.07 15	0.05 9	0.06 2	0.09 61

cscssc	0.20 63	0.15 129	0.57 198	0.19 15	0.09 6	0.19 26	0.18 98	0.38 112	0.46 251	0.29 120	0.31 111	0.18 52	0.28 219	0.21 27	0.20 121	0.07 14	0.05 3	0.07 15	0.05 9	0.06 2	0.09 61

111	0.22 99	0.22 232	0.57 198	0.19 15	0.09 6	0.24 126	0.17 59	0.44 180	0.46 251	0.24 66	0.30 101	0.29 162	0.22 144	0.25 59	0.19 104	0.08 90	0.05 3	0.07 15	0.06 24	0.07 33	0.15 223

CFNet-RSSM	0.18 24	0.10 12	0.45 61	0.20 37	0.12 50	0.20 52	0.16 43	0.40 137	0.31 104	0.23 60	0.21 45	0.26 134	0.15 55	0.21 27	0.14 27	0.07 14	0.05 3	0.07 15	0.07 48	0.06 2	0.06 4

CREStereo	0.14 1	0.09 3	0.27 3	0.14 1	0.08 3	0.22 92	0.15 26	0.26 12	0.26 52	0.16 13	0.21 45	0.14 25	0.13 34	0.19 21	0.14 27	0.09 147	0.05 3	0.06 1	0.04 1	0.07 33	0.06 4
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
PMTNet	0.16 13	0.09 3	0.31 8	0.15 2	0.09 6	0.23 108	0.15 26	0.26 12	0.24 27	0.17 19	0.21 45	0.16 36	0.14 46	0.23 43	0.14 27	0.29 375	0.05 3	0.06 1	0.04 1	0.07 33	0.07 12

HITNet	0.22 99	0.23 245	0.60 225	0.20 37	0.09 6	0.27 156	0.15 26	0.45 187	0.33 127	0.29 120	0.33 136	0.27 138	0.22 144	0.29 120	0.27 202	0.07 14	0.05 3	0.07 15	0.06 24	0.09 135	0.11 133
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
MLCV	0.25 178	0.23 245	0.59 218	0.22 89	0.09 6	0.30 198	0.18 98	0.40 137	0.38 176	0.38 255	0.44 238	0.31 181	0.22 144	0.44 204	0.32 238	0.07 14	0.05 3	0.07 15	0.06 24	0.07 33	0.08 39

iResNet	0.25 178	0.22 232	0.62 234	0.26 236	0.11 26	0.31 217	0.23 226	0.46 193	0.45 242	0.34 206	0.43 229	0.27 138	0.23 153	0.36 179	0.37 266	0.08 90	0.05 3	0.07 15	0.06 24	0.08 68	0.10 104

H2IRNET	0.19 41	0.18 190	0.50 126	0.22 89	0.12 50	0.20 52	0.16 43	0.28 19	0.31 104	0.17 19	0.32 120	0.25 117	0.20 131	0.24 49	0.19 104	0.08 90	0.06 35	0.09 123	0.10 215	0.10 183	0.08 39

MGS-Stereo	0.15 5	0.12 58	0.38 27	0.19 15	0.11 26	0.18 16	0.17 59	0.21 2	0.23 17	0.14 6	0.24 59	0.16 36	0.10 3	0.19 21	0.13 8	0.07 14	0.06 35	0.07 15	0.06 24	0.10 183	0.07 12

CoDeX	0.24 154	0.13 77	0.48 91	0.22 89	0.14 112	0.29 187	0.21 180	0.55 271	0.42 213	0.29 120	0.36 163	0.28 150	0.23 153	0.48 215	0.20 121	0.09 147	0.06 35	0.08 63	0.07 48	0.08 68	0.08 39

test croco	0.18 24	0.16 150	0.59 218	0.21 57	0.13 83	0.16 6	0.17 59	0.29 32	0.23 17	0.16 13	0.26 71	0.13 12	0.17 82	0.27 85	0.17 64	0.09 147	0.06 35	0.10 188	0.07 48	0.10 183	0.07 12

MIF-Stereo (partial)	0.18 24	0.13 77	0.50 126	0.22 89	0.15 162	0.16 6	0.13 3	0.29 32	0.26 52	0.17 19	0.26 71	0.16 36	0.17 82	0.25 59	0.18 83	0.09 147	0.06 35	0.10 188	0.08 108	0.09 135	0.08 39

MIF-Stereo	0.15 5	0.12 58	0.45 61	0.21 57	0.14 112	0.17 11	0.13 3	0.20 1	0.19 4	0.16 13	0.20 33	0.10 1	0.11 11	0.18 12	0.17 64	0.08 90	0.06 35	0.07 15	0.06 24	0.08 68	0.07 12

PCWNet_CMD	0.23 128	0.14 113	0.48 91	0.21 57	0.13 83	0.28 170	0.17 59	0.47 202	0.47 264	0.30 141	0.36 163	0.37 228	0.24 171	0.29 120	0.21 138	0.09 147	0.06 35	0.10 188	0.08 108	0.11 227	0.11 133

LoS	0.15 5	0.09 3	0.34 14	0.17 5	0.09 6	0.22 92	0.14 13	0.27 15	0.27 62	0.15 11	0.18 24	0.19 58	0.14 46	0.23 43	0.14 27	0.08 90	0.06 35	0.06 1	0.04 1	0.06 2	0.06 4

knoymous	0.18 24	0.10 12	0.35 18	0.17 5	0.11 26	0.21 69	0.17 59	0.33 73	0.24 27	0.24 66	0.28 84	0.27 138	0.16 67	0.24 49	0.17 64	0.09 147	0.06 35	0.09 123	0.06 24	0.09 135	0.10 104

DisPM	0.20 63	0.11 28	0.52 155	0.24 171	0.13 83	0.18 16	0.19 130	0.30 41	0.31 104	0.33 190	0.34 144	0.23 91	0.16 67	0.34 168	0.17 64	0.09 147	0.06 35	0.09 123	0.08 108	0.08 68	0.12 168

Wz-Net-LNSev-Ref	0.33 270	0.25 269	0.82 298	0.22 89	0.17 217	0.46 319	0.28 290	0.53 253	0.53 306	0.43 298	0.57 315	0.44 277	0.31 256	0.50 221	0.48 303	0.10 205	0.06 35	0.08 63	0.06 24	0.11 227	0.12 168

test_4	0.19 41	0.16 150	0.39 31	0.24 171	0.13 83	0.19 26	0.21 180	0.27 15	0.24 27	0.24 66	0.47 271	0.22 78	0.13 34	0.27 85	0.18 83	0.06 1	0.06 35	0.09 123	0.09 171	0.07 33	0.06 4

IPLG	0.23 128	0.19 199	0.65 246	0.21 57	0.12 50	0.28 170	0.17 59	0.45 187	0.32 113	0.33 190	0.32 120	0.16 36	0.17 82	0.50 221	0.23 168	0.07 14	0.06 35	0.08 63	0.07 48	0.07 33	0.08 39

IPLGR	0.22 99	0.14 113	0.75 276	0.21 57	0.11 26	0.25 136	0.18 98	0.44 180	0.38 176	0.29 120	0.28 84	0.21 75	0.19 125	0.37 187	0.19 104	0.07 14	0.06 35	0.08 63	0.07 48	0.07 33	0.07 12

CrosDoStereo	0.32 263	0.11 28	0.53 165	0.19 15	0.12 50	0.22 92	1.07 407	0.36 91	0.38 176	0.38 255	0.60 326	0.28 150	0.45 322	0.61 268	0.56 326	0.08 90	0.06 35	0.08 63	0.09 171	0.08 68	0.09 61

HHNet	0.23 128	0.12 58	0.66 249	0.19 15	0.18 238	0.20 52	0.20 161	0.36 91	0.32 113	0.33 190	0.59 322	0.19 58	0.21 139	0.24 49	0.31 232	0.08 90	0.06 35	0.09 123	0.07 48	0.08 68	0.12 168

Patchmatch Stereo++	0.19 41	0.13 77	0.51 139	0.22 89	0.11 26	0.19 26	0.14 13	0.30 41	0.24 27	0.28 97	0.29 90	0.25 117	0.18 108	0.27 85	0.18 83	0.09 147	0.06 35	0.10 188	0.08 108	0.10 183	0.09 61
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
OMP-Stereo	0.24 154	0.16 150	0.48 91	0.30 312	0.13 83	0.21 69	0.16 43	0.38 112	0.35 142	0.34 206	0.30 101	0.33 197	0.20 131	0.70 304	0.24 173	0.08 90	0.06 35	0.09 123	0.07 48	0.08 68	0.07 12

IIG-Stereo	0.24 154	0.16 150	0.47 78	0.29 305	0.12 50	0.23 108	0.14 13	0.40 137	0.33 127	0.35 221	0.37 171	0.33 197	0.22 144	0.70 304	0.26 194	0.08 90	0.06 35	0.09 123	0.07 48	0.08 68	0.07 12

NF-Stereo	0.22 99	0.11 28	0.52 155	0.25 204	0.12 50	0.21 69	0.18 98	0.40 137	0.35 142	0.28 97	0.30 101	0.22 78	0.17 82	0.52 232	0.21 138	0.09 147	0.06 35	0.09 123	0.08 108	0.08 68	0.13 188

OCTAStereo	0.22 99	0.11 28	0.52 155	0.25 204	0.12 50	0.21 69	0.18 98	0.40 137	0.35 142	0.28 97	0.30 101	0.22 78	0.17 82	0.51 226	0.21 138	0.09 147	0.06 35	0.09 123	0.08 108	0.08 68	0.13 188

PSM-softLoss	0.22 99	0.11 28	0.53 165	0.25 204	0.12 50	0.20 52	0.17 59	0.39 128	0.29 83	0.29 120	0.32 120	0.24 106	0.16 67	0.53 234	0.21 138	0.09 147	0.06 35	0.10 188	0.09 171	0.08 68	0.12 168

KMStereo	0.22 99	0.11 28	0.53 165	0.25 204	0.12 50	0.20 52	0.17 59	0.39 128	0.29 83	0.29 120	0.32 120	0.24 106	0.16 67	0.53 234	0.21 138	0.09 147	0.06 35	0.10 188	0.09 171	0.08 68	0.12 168

NRIStereo	0.20 63	0.12 58	0.50 126	0.23 133	0.11 26	0.24 126	0.19 130	0.30 41	0.28 70	0.26 82	0.26 71	0.25 117	0.18 108	0.34 168	0.19 104	0.08 90	0.06 35	0.09 123	0.07 48	0.09 135	0.09 61

PSM-adaLoss	0.19 41	0.13 77	0.51 139	0.22 89	0.11 26	0.19 26	0.15 26	0.30 41	0.24 27	0.28 97	0.29 90	0.25 117	0.18 108	0.25 59	0.17 64	0.09 147	0.06 35	0.10 188	0.08 108	0.10 183	0.09 61

PSM-AAD	0.26 198	0.11 28	0.43 51	0.24 171	0.12 50	0.27 156	0.37 334	0.36 91	0.30 97	0.36 232	0.39 191	0.28 150	0.77 375	0.30 129	0.16 51	0.07 14	0.06 35	0.12 266	0.11 241	0.09 135	0.21 283

FTStereo	0.28 221	0.11 28	0.56 191	0.24 171	0.13 83	0.21 69	0.52 374	0.36 91	0.28 70	0.38 255	0.94 377	0.30 172	0.56 353	0.33 153	0.18 83	0.08 90	0.06 35	0.09 123	0.08 108	0.08 68	0.19 262

ROB_FTStereo_v2	0.19 41	0.13 77	0.51 139	0.22 89	0.11 26	0.19 26	0.15 26	0.30 41	0.24 27	0.28 97	0.29 90	0.25 117	0.18 108	0.25 59	0.18 83	0.09 147	0.06 35	0.10 188	0.08 108	0.10 183	0.09 61

ROB_FTStereo	0.19 41	0.13 77	0.51 139	0.22 89	0.11 26	0.19 26	0.13 3	0.30 41	0.24 27	0.28 97	0.29 90	0.25 117	0.18 108	0.25 59	0.17 64	0.09 147	0.06 35	0.10 188	0.08 108	0.10 183	0.09 61

HUI-Stereo	0.19 41	0.13 77	0.52 155	0.22 89	0.11 26	0.19 26	0.14 13	0.30 41	0.24 27	0.28 97	0.29 90	0.25 117	0.18 108	0.23 43	0.17 64	0.09 147	0.06 35	0.10 188	0.08 108	0.10 183	0.09 61

ASMatch	0.23 128	0.11 28	0.55 181	0.25 204	0.14 112	0.19 26	0.16 43	0.32 60	0.30 97	0.28 97	0.68 347	0.28 150	0.26 194	0.50 221	0.22 153	0.07 14	0.06 35	0.08 63	0.07 48	0.06 2	0.11 133

DeepStereo_LL	0.32 263	0.11 28	0.53 165	0.19 15	0.12 50	0.22 92	1.07 407	0.36 91	0.38 176	0.38 255	0.60 326	0.28 150	0.45 322	0.61 268	0.56 326	0.08 90	0.06 35	0.08 63	0.09 171	0.08 68	0.09 61

DEmStereo	0.26 198	0.10 12	0.52 155	0.19 15	0.13 83	0.31 217	0.25 261	0.29 32	0.38 176	0.36 232	0.57 315	0.24 106	0.48 335	0.53 234	0.44 292	0.07 14	0.06 35	0.08 63	0.08 108	0.07 33	0.08 39

THIR-Stereo	0.30 248	0.15 129	0.46 73	0.19 15	0.11 26	0.28 170	0.70 388	0.33 73	0.36 155	0.37 247	0.64 339	0.33 197	0.49 339	0.58 251	0.44 292	0.08 90	0.06 35	0.08 63	0.09 171	0.07 33	0.08 39

DRaft	0.25 178	0.11 28	0.47 78	0.18 9	0.12 50	0.28 170	0.23 226	0.34 77	0.40 195	0.38 255	0.60 326	0.20 65	0.41 310	0.48 215	0.41 279	0.07 14	0.06 35	0.08 63	0.08 108	0.07 33	0.08 39

GrayStereo	0.26 198	0.10 12	0.45 61	0.27 268	0.14 112	0.23 108	0.46 361	0.36 91	0.33 127	0.40 275	0.47 271	0.30 172	0.78 376	0.29 120	0.17 64	0.07 14	0.06 35	0.08 63	0.09 171	0.07 33	0.15 223

RE-Stereo	0.22 99	0.11 28	0.52 155	0.25 204	0.12 50	0.21 69	0.18 98	0.40 137	0.35 142	0.28 97	0.30 101	0.22 78	0.17 82	0.51 226	0.21 138	0.09 147	0.06 35	0.09 123	0.08 108	0.08 68	0.13 188

Pruner-Stereo	0.20 63	0.12 58	0.49 108	0.29 305	0.12 50	0.19 26	0.17 59	0.32 60	0.31 104	0.33 190	0.32 120	0.25 117	0.15 55	0.25 59	0.22 153	0.09 147	0.06 35	0.09 123	0.08 108	0.08 68	0.10 104

TVStereo	0.22 99	0.11 28	0.52 155	0.25 204	0.12 50	0.21 69	0.18 98	0.40 137	0.35 142	0.28 97	0.30 101	0.22 78	0.17 82	0.51 226	0.21 138	0.09 147	0.06 35	0.09 123	0.08 108	0.08 68	0.13 188

DeepStereo_RVC	0.19 41	0.12 58	0.47 78	0.22 89	0.11 26	0.19 26	0.16 43	0.29 32	0.24 27	0.28 97	0.27 80	0.23 91	0.28 219	0.24 49	0.19 104	0.08 90	0.06 35	0.09 123	0.07 48	0.09 135	0.10 104

iGMRVC	0.19 41	0.13 77	0.51 139	0.22 89	0.11 26	0.19 26	0.15 26	0.30 41	0.24 27	0.28 97	0.29 90	0.25 117	0.18 108	0.27 85	0.18 83	0.09 147	0.06 35	0.10 188	0.08 108	0.10 183	0.09 61

RAFT-RH_RVC	0.26 198	0.13 77	0.57 198	0.22 89	0.12 50	0.25 136	0.14 13	0.27 15	0.29 83	0.38 255	1.14 385	0.23 91	0.18 108	0.58 251	0.24 173	0.07 14	0.06 35	0.10 188	0.07 48	0.06 2	0.08 39

IRAFT_RVC	0.23 128	0.15 129	0.54 175	0.26 236	0.12 50	0.19 26	0.23 226	0.41 155	0.39 187	0.31 156	0.30 101	0.29 162	0.24 171	0.55 242	0.23 168	0.08 90	0.06 35	0.10 188	0.08 108	0.08 68	0.08 39

RAFT-345	0.22 99	0.11 28	0.55 181	0.22 89	0.12 50	0.20 52	0.16 43	0.27 15	0.28 70	0.27 91	0.65 341	0.20 65	0.17 82	0.55 242	0.22 153	0.07 14	0.06 35	0.08 63	0.07 48	0.06 2	0.07 12

iRAFT	0.19 41	0.13 77	0.51 139	0.22 89	0.11 26	0.19 26	0.14 13	0.30 41	0.24 27	0.28 97	0.29 90	0.25 117	0.18 108	0.27 85	0.18 83	0.09 147	0.06 35	0.10 188	0.08 108	0.10 183	0.09 61

CroCo-Stereo	0.15 5	0.16 150	0.34 14	0.25 204	0.12 50	0.11 1	0.18 98	0.35 86	0.24 27	0.13 1	0.13 5	0.18 52	0.12 18	0.15 1	0.13 8	0.08 90	0.06 35	0.07 15	0.05 9	0.07 33	0.06 4
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
RAFT-IKP	0.19 41	0.13 77	0.51 139	0.22 89	0.11 26	0.18 16	0.15 26	0.30 41	0.24 27	0.28 97	0.29 90	0.25 117	0.18 108	0.26 76	0.18 83	0.09 147	0.06 35	0.10 188	0.08 108	0.10 183	0.09 61

CFNet_pseudo	0.23 128	0.14 113	0.48 91	0.20 37	0.13 83	0.27 156	0.17 59	0.46 193	0.45 242	0.30 141	0.37 171	0.38 234	0.23 153	0.30 129	0.22 153	0.09 147	0.06 35	0.11 235	0.08 108	0.11 227	0.11 133

ARAFT	0.26 198	0.30 301	0.87 313	0.22 89	0.12 50	0.30 198	0.24 248	0.46 193	0.34 135	0.33 190	0.28 84	0.29 162	0.20 131	0.49 217	0.19 104	0.08 90	0.06 35	0.12 266	0.11 241	0.09 135	0.09 61

Gwc-CoAtRS	0.17 20	0.10 12	0.41 38	0.20 37	0.12 50	0.20 52	0.15 26	0.34 77	0.29 83	0.23 60	0.23 54	0.27 138	0.15 55	0.21 27	0.14 27	0.07 14	0.06 35	0.07 15	0.07 48	0.06 2	0.07 12

DIP-Stereo	0.20 63	0.13 77	0.48 91	0.20 37	0.13 83	0.28 170	0.12 1	0.43 162	0.26 52	0.27 91	0.32 120	0.21 75	0.17 82	0.26 76	0.20 121	0.08 90	0.06 35	0.08 63	0.06 24	0.07 33	0.10 104
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
BEATNet_4x	0.25 178	0.25 269	0.66 249	0.23 133	0.10 18	0.29 187	0.14 13	0.49 219	0.34 135	0.31 156	0.35 150	0.32 191	0.26 194	0.34 168	0.33 246	0.08 90	0.06 35	0.08 63	0.07 48	0.11 227	0.13 188

R-Stereo Train	0.19 41	0.10 12	0.49 108	0.22 89	0.12 50	0.23 108	0.18 98	0.43 162	0.20 7	0.31 156	0.45 252	0.20 65	0.14 46	0.18 12	0.18 83	0.08 90	0.06 35	0.07 15	0.06 24	0.06 2	0.07 12

RAFT-Stereo	0.19 41	0.10 12	0.49 108	0.22 89	0.12 50	0.23 108	0.18 98	0.43 162	0.20 7	0.31 156	0.45 252	0.20 65	0.14 46	0.18 12	0.18 83	0.08 90	0.06 35	0.07 15	0.06 24	0.06 2	0.07 12
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
ccs_rob	0.23 128	0.14 113	0.48 91	0.20 37	0.13 83	0.27 156	0.17 59	0.46 193	0.45 242	0.30 141	0.37 171	0.38 234	0.23 153	0.30 129	0.22 153	0.09 147	0.06 35	0.11 235	0.08 108	0.12 252	0.11 133

AdaStereo	0.25 178	0.17 173	0.47 78	0.25 204	0.13 83	0.33 236	0.17 59	0.57 290	0.43 224	0.34 206	0.38 177	0.35 219	0.21 139	0.32 144	0.24 173	0.14 303	0.06 35	0.13 289	0.09 171	0.11 227	0.09 61
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
iResNetv2_ROB	0.29 235	0.37 336	0.92 326	0.24 171	0.13 83	0.30 198	0.19 130	0.55 271	0.51 294	0.39 266	0.46 264	0.39 245	0.27 200	0.36 179	0.30 223	0.09 147	0.06 35	0.07 15	0.05 9	0.13 264	0.11 133

iResNet_ROB	0.27 214	0.27 285	0.48 91	0.21 57	0.12 50	0.32 230	0.17 59	0.57 290	0.55 318	0.39 266	0.44 238	0.37 228	0.28 219	0.43 201	0.28 208	0.08 90	0.06 35	0.06 1	0.05 9	0.09 135	0.11 133

DN-CSS_ROB	0.24 154	0.33 315	0.69 258	0.25 204	0.14 112	0.26 150	0.13 3	0.42 156	0.35 142	0.30 141	0.42 217	0.22 78	0.20 131	0.34 168	0.22 153	0.07 14	0.06 35	0.11 235	0.11 241	0.11 227	0.09 61

pmcnn	0.54 355	0.24 255	1.06 345	0.25 204	0.26 341	0.40 291	0.31 310	0.55 271	0.55 318	0.56 352	1.22 389	2.53 413	0.39 302	0.84 346	1.08 375	0.09 147	0.06 35	0.06 1	0.05 9	0.10 183	0.14 211

DispNO	0.29 235	0.24 255	0.83 300	0.23 133	0.17 217	0.25 136	0.22 202	0.47 202	0.42 213	0.33 190	0.39 191	0.38 234	0.28 219	0.78 330	0.35 256	0.09 147	0.07 95	0.10 188	0.10 215	0.09 135	0.09 61

Former-RAFT_DAM_RVC	0.18 24	0.15 129	0.27 3	0.20 37	0.13 83	0.24 126	0.17 59	0.31 55	0.37 168	0.43 298	0.17 19	0.13 12	0.12 18	0.20 26	0.16 51	0.08 90	0.07 95	0.09 123	0.07 48	0.09 135	0.08 39

GMStereo_Zeroshot	0.25 178	0.22 232	0.51 139	0.27 268	0.14 112	0.28 170	0.15 26	0.40 137	0.36 155	0.37 247	0.43 229	0.40 248	0.17 82	0.35 175	0.21 138	0.12 264	0.07 95	0.13 289	0.07 48	0.17 312	0.10 104

StereoIM	0.15 5	0.17 173	0.39 31	0.19 15	0.15 162	0.16 6	0.13 3	0.26 12	0.22 14	0.13 1	0.15 15	0.14 25	0.11 11	0.17 8	0.17 64	0.08 90	0.07 95	0.08 63	0.06 24	0.07 33	0.06 4

Any-RAFT	0.18 24	0.09 3	0.33 12	0.19 15	0.10 18	0.29 187	0.16 43	0.44 180	0.32 113	0.25 77	0.27 80	0.29 162	0.16 67	0.23 43	0.13 8	0.08 90	0.07 95	0.06 1	0.05 9	0.07 33	0.07 12

LL-Strereo2	0.21 86	0.25 269	0.53 165	0.32 329	0.20 279	0.25 136	0.14 13	0.32 60	0.25 45	0.25 77	0.20 33	0.24 106	0.12 18	0.28 103	0.18 83	0.07 14	0.07 95	0.12 266	0.09 171	0.09 135	0.16 233

4D-IteraStereo	0.20 63	0.21 218	0.62 234	0.21 57	0.14 112	0.19 26	0.17 59	0.29 32	0.28 70	0.24 66	0.20 33	0.20 65	0.10 3	0.22 38	0.18 83	0.07 14	0.07 95	0.10 188	0.08 108	0.08 68	0.33 352

CroCo-Stereo Lap2	0.16 13	0.18 190	0.39 31	0.26 236	0.18 238	0.11 1	0.19 130	0.30 41	0.22 14	0.13 1	0.16 16	0.15 31	0.11 11	0.17 8	0.15 41	0.07 14	0.07 95	0.08 63	0.06 24	0.08 68	0.07 12

BUS	0.24 154	0.13 77	0.36 21	0.25 204	0.14 112	0.44 309	0.17 59	0.59 310	0.36 155	0.34 206	0.35 150	0.31 181	0.22 144	0.27 85	0.22 153	0.10 205	0.07 95	0.11 235	0.10 215	0.09 135	0.10 104

IER	0.24 154	0.15 129	0.50 126	0.21 57	0.15 162	0.31 217	0.20 161	0.44 180	0.38 176	0.34 206	0.41 210	0.32 191	0.34 273	0.31 139	0.23 168	0.09 147	0.07 95	0.08 63	0.08 108	0.09 135	0.09 61

RAFT+CT+SA	0.23 128	0.24 255	0.48 91	0.25 204	0.18 238	0.23 108	0.29 295	0.42 156	0.38 176	0.24 66	0.39 191	0.20 65	0.17 82	0.34 168	0.17 64	0.07 14	0.07 95	0.09 123	0.12 278	0.09 135	0.13 188

test_5	0.25 178	0.25 269	0.57 198	0.27 268	0.18 238	0.25 136	0.29 295	0.42 156	0.39 187	0.29 120	0.40 199	0.27 138	0.23 153	0.35 175	0.19 104	0.07 14	0.07 95	0.09 123	0.09 171	0.10 183	0.14 211

BSDual-CNN	0.24 154	0.13 77	0.36 21	0.25 204	0.14 112	0.35 263	0.22 202	0.59 310	0.36 155	0.34 206	0.35 150	0.38 234	0.25 182	0.27 85	0.28 208	0.10 205	0.07 95	0.11 235	0.10 215	0.09 135	0.10 104

hknet	0.26 198	0.15 129	0.49 108	0.25 204	0.16 192	0.35 263	0.22 202	0.59 310	0.40 195	0.34 206	0.35 150	0.43 271	0.28 219	0.38 189	0.26 194	0.09 147	0.07 95	0.11 235	0.10 215	0.09 135	0.10 104

iRaft-Stereo_5w	0.25 178	0.24 255	0.50 126	0.23 133	0.18 238	0.19 26	0.19 130	0.39 128	0.35 142	0.28 97	0.36 163	0.34 204	0.23 153	0.66 294	0.28 208	0.07 14	0.07 95	0.08 63	0.07 48	0.09 135	0.14 211

CIPLG	0.23 128	0.28 292	0.75 276	0.24 171	0.16 192	0.25 136	0.20 161	0.38 112	0.33 127	0.32 181	0.34 144	0.23 91	0.15 55	0.27 85	0.22 153	0.09 147	0.07 95	0.08 63	0.07 48	0.08 68	0.09 61

UDGNet	0.24 154	0.37 336	0.53 165	0.25 204	0.14 112	0.24 126	0.18 98	0.32 60	0.44 231	0.29 120	0.28 84	0.24 106	0.20 131	0.30 129	0.21 138	0.16 323	0.07 95	0.21 356	0.11 241	0.16 300	0.11 133

dd	0.23 128	0.32 311	0.55 181	0.23 133	0.12 50	0.27 156	0.21 180	0.32 60	0.45 242	0.30 141	0.29 90	0.25 117	0.17 82	0.31 139	0.26 194	0.13 282	0.07 95	0.10 188	0.08 108	0.12 252	0.09 61

DAS	0.28 221	0.13 77	0.49 108	0.24 171	0.18 238	0.30 198	0.24 248	0.48 212	0.48 270	0.42 289	0.45 252	0.34 204	0.31 256	0.76 326	0.24 173	0.09 147	0.07 95	0.09 123	0.07 48	0.10 183	0.11 133

SepStereo	0.27 214	0.13 77	0.49 108	0.24 171	0.18 238	0.30 198	0.24 248	0.48 212	0.48 270	0.42 289	0.45 252	0.34 204	0.31 256	0.64 284	0.24 173	0.09 147	0.07 95	0.09 123	0.07 48	0.10 183	0.11 133

IPLGR_C	0.23 128	0.29 295	0.81 295	0.24 171	0.16 192	0.24 126	0.20 161	0.38 112	0.33 127	0.32 181	0.33 136	0.23 91	0.15 55	0.26 76	0.22 153	0.09 147	0.07 95	0.08 63	0.07 48	0.08 68	0.09 61

ACRE	0.23 128	0.27 285	0.83 300	0.24 171	0.15 162	0.24 126	0.20 161	0.38 112	0.32 113	0.32 181	0.33 136	0.23 91	0.15 55	0.26 76	0.22 153	0.09 147	0.07 95	0.08 63	0.07 48	0.08 68	0.09 61

GwcNet-ADL	0.23 128	0.15 129	0.58 211	0.24 171	0.13 83	0.23 108	0.24 248	0.51 237	0.41 200	0.28 97	0.29 90	0.30 172	0.20 131	0.27 85	0.28 208	0.09 147	0.07 95	0.07 15	0.07 48	0.09 135	0.11 133

GANet-ADL	0.22 99	0.14 113	0.51 139	0.23 133	0.14 112	0.29 187	0.19 130	0.48 212	0.36 155	0.26 82	0.33 136	0.32 191	0.20 131	0.26 76	0.22 153	0.11 236	0.07 95	0.07 15	0.06 24	0.09 135	0.11 133

PFNet+	0.21 86	0.11 28	0.54 175	0.22 89	0.12 50	0.17 11	0.18 98	0.31 55	0.36 155	0.33 190	0.32 120	0.24 106	0.16 67	0.33 153	0.18 83	0.10 205	0.07 95	0.11 235	0.10 215	0.08 68	0.12 168

LMCR-Stereo	0.28 221	0.22 232	0.56 191	0.29 305	0.14 112	0.37 276	0.23 226	0.57 290	0.36 155	0.40 275	0.40 199	0.29 162	0.30 243	0.41 196	0.38 268	0.11 236	0.07 95	0.09 123	0.07 48	0.13 264	0.10 104

TestStereo	0.22 99	0.24 255	0.48 91	0.25 204	0.11 26	0.22 92	0.22 202	0.32 60	0.31 104	0.24 66	0.34 144	0.23 91	0.19 125	0.62 276	0.19 104	0.08 90	0.07 95	0.10 188	0.07 48	0.11 227	0.07 12

TANstereo	0.16 13	0.11 28	0.43 51	0.16 4	0.08 3	0.25 136	0.14 13	0.23 4	0.29 83	0.25 77	0.30 101	0.16 36	0.12 18	0.18 12	0.13 8	0.08 90	0.07 95	0.06 1	0.05 9	0.07 33	0.08 39

sAnonymous2	0.21 86	0.24 255	0.79 291	0.24 171	0.17 217	0.22 92	0.20 161	0.36 91	0.29 83	0.17 19	0.19 28	0.17 44	0.16 67	0.18 12	0.15 41	0.10 205	0.07 95	0.09 123	0.08 108	0.23 353	0.18 247

CroCo_RVC	0.21 86	0.24 255	0.79 291	0.24 171	0.17 217	0.22 92	0.20 161	0.36 91	0.29 83	0.17 19	0.19 28	0.17 44	0.16 67	0.18 12	0.15 41	0.10 205	0.07 95	0.09 123	0.08 108	0.23 353	0.18 247

GMStereo	0.21 86	0.30 301	0.57 198	0.21 57	0.12 50	0.24 126	0.18 98	0.30 41	0.41 200	0.26 82	0.24 59	0.17 44	0.16 67	0.25 59	0.19 104	0.10 205	0.07 95	0.08 63	0.08 108	0.11 227	0.09 61
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
EAI-Stereo	0.29 235	0.11 28	0.38 27	0.22 89	0.18 238	0.33 236	1.66 417	0.53 253	0.27 62	0.27 91	0.50 284	0.17 44	0.16 67	0.25 59	0.25 185	0.07 14	0.07 95	0.07 15	0.11 241	0.07 33	0.10 104

SFCPSM	0.23 128	0.12 58	0.51 139	0.21 57	0.14 112	0.34 250	0.22 202	0.57 290	0.41 200	0.29 120	0.32 120	0.23 91	0.22 144	0.28 103	0.20 121	0.10 205	0.07 95	0.09 123	0.10 215	0.09 135	0.09 61

UNet	0.28 221	0.16 150	0.70 261	0.24 171	0.20 279	0.44 309	0.21 180	0.52 243	0.42 213	0.36 232	0.40 199	0.43 271	0.33 272	0.41 196	0.32 238	0.09 147	0.07 95	0.10 188	0.09 171	0.10 183	0.09 61

FENet	0.22 99	0.13 77	0.48 91	0.22 89	0.12 50	0.27 156	0.18 98	0.43 162	0.37 168	0.31 156	0.32 120	0.29 162	0.23 153	0.27 85	0.24 173	0.10 205	0.07 95	0.09 123	0.09 171	0.09 135	0.11 133

ACVNet	0.24 154	0.18 190	0.51 139	0.18 9	0.15 162	0.27 156	0.23 226	0.40 137	0.45 242	0.29 120	0.41 210	0.38 234	0.28 219	0.28 103	0.35 256	0.09 147	0.07 95	0.08 63	0.07 48	0.10 183	0.09 61

acv_ft	0.26 198	0.18 190	0.56 191	0.24 171	0.19 261	0.34 250	0.21 180	0.47 202	0.45 242	0.39 266	0.41 210	0.38 234	0.28 219	0.28 103	0.36 260	0.09 147	0.07 95	0.08 63	0.07 48	0.11 227	0.09 61

cf-r	0.26 198	0.22 232	0.66 249	0.22 89	0.14 112	0.28 170	0.22 202	0.44 180	0.42 213	0.32 181	0.42 217	0.43 271	0.27 200	0.44 204	0.27 202	0.11 236	0.07 95	0.08 63	0.10 215	0.08 68	0.09 61

GwcNet-RSSM	0.28 221	0.25 269	0.61 231	0.22 89	0.14 112	0.28 170	0.24 248	0.46 193	0.44 231	0.33 190	0.46 264	0.41 255	0.28 219	0.55 242	0.31 232	0.11 236	0.07 95	0.09 123	0.10 215	0.10 183	0.09 61

CFNet-ft	0.26 198	0.21 218	0.51 139	0.19 15	0.16 192	0.31 217	0.21 180	0.40 137	0.37 168	0.29 120	0.40 199	0.46 288	0.27 200	0.49 217	0.28 208	0.12 264	0.07 95	0.12 266	0.11 241	0.12 252	0.11 133

RASNet	0.30 248	0.19 199	0.59 218	0.23 133	0.19 261	0.33 236	0.20 161	0.50 227	0.41 200	0.31 156	0.44 238	0.47 295	0.38 295	0.79 334	0.40 274	0.09 147	0.07 95	0.07 15	0.09 171	0.08 68	0.10 104

MSMDNet	0.23 128	0.14 113	0.49 108	0.20 37	0.13 83	0.28 170	0.17 59	0.47 202	0.47 264	0.30 141	0.36 163	0.37 228	0.24 171	0.29 120	0.21 138	0.09 147	0.07 95	0.09 123	0.08 108	0.11 227	0.11 133

HSM-Net_RVC	0.28 221	0.12 58	0.48 91	0.19 15	0.11 26	0.35 263	0.21 180	0.64 344	0.44 231	0.40 275	0.43 229	0.50 309	0.27 200	0.75 320	0.25 185	0.08 90	0.07 95	0.08 63	0.07 48	0.08 68	0.09 61
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet	0.29 235	0.29 295	0.57 198	0.23 133	0.14 112	0.34 250	0.15 26	0.53 253	0.46 251	0.31 156	0.40 199	0.38 234	0.27 200	0.76 326	0.28 208	0.10 205	0.07 95	0.11 235	0.11 241	0.11 227	0.09 61

CFNet_RVC	0.26 198	0.21 218	0.51 139	0.19 15	0.16 192	0.31 217	0.21 180	0.40 137	0.37 168	0.29 120	0.40 199	0.46 288	0.27 200	0.49 217	0.28 208	0.12 264	0.07 95	0.12 266	0.11 241	0.12 252	0.11 133

HSM	0.29 235	0.18 190	0.48 91	0.21 57	0.15 162	0.33 236	0.20 161	0.55 271	0.39 187	0.36 232	0.39 191	0.67 363	0.32 268	0.88 352	0.24 173	0.09 147	0.07 95	0.08 63	0.07 48	0.09 135	0.10 104

StereoDRNet-Refined	0.28 221	0.19 199	0.47 78	0.25 204	0.14 112	0.36 271	0.21 180	0.49 219	0.43 224	0.46 317	0.52 293	0.42 265	0.30 243	0.46 211	0.38 268	0.10 205	0.07 95	0.11 235	0.11 241	0.10 183	0.11 133
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DISCO	0.33 270	0.16 150	0.55 181	0.26 236	0.16 192	0.48 331	0.25 261	0.52 243	0.58 326	0.38 255	0.45 252	0.63 349	0.37 290	0.65 288	0.50 310	0.10 205	0.07 95	0.09 123	0.08 108	0.13 264	0.13 188

whm_eth	0.24 154	0.21 218	0.72 271	0.24 171	0.19 261	0.21 69	0.19 130	0.40 137	0.43 224	0.31 156	0.60 326	0.15 31	0.18 108	0.26 76	0.19 104	0.09 147	0.08 143	0.10 188	0.09 171	0.09 135	0.13 188

EKT-Stereo	0.39 303	0.13 77	0.53 165	0.42 374	3.94 423	0.22 92	0.17 59	0.38 112	0.30 97	0.21 37	0.20 33	0.23 91	0.15 55	0.30 129	0.18 83	0.10 205	0.08 143	0.09 123	0.08 108	0.09 135	0.12 168

MIM_Stereo	0.20 63	0.17 173	0.55 181	0.20 37	0.21 292	0.17 11	0.14 13	0.37 103	0.27 62	0.28 97	0.35 150	0.23 91	0.13 34	0.28 103	0.16 51	0.06 1	0.08 143	0.09 123	0.08 108	0.08 68	0.15 223

CFNet_ucs	0.25 178	0.14 113	0.51 139	0.20 37	0.15 162	0.29 187	0.18 98	0.51 237	0.46 251	0.32 181	0.42 217	0.38 234	0.23 153	0.31 139	0.22 153	0.11 236	0.08 143	0.12 266	0.09 171	0.13 264	0.13 188

RAFT-Test	0.19 41	0.11 28	0.41 38	0.26 236	0.21 292	0.26 150	0.17 59	0.37 103	0.26 52	0.24 66	0.29 90	0.32 191	0.14 46	0.22 38	0.15 41	0.07 14	0.08 143	0.07 15	0.07 48	0.06 2	0.07 12

CBFPSM	0.28 221	0.23 245	0.76 280	0.21 57	0.14 112	0.38 282	0.26 271	0.42 156	0.37 168	0.34 206	0.36 163	0.55 324	0.38 295	0.33 153	0.40 274	0.08 90	0.08 143	0.07 15	0.08 108	0.09 135	0.12 168

gwcnet-sp	0.25 178	0.16 150	0.70 261	0.23 133	0.14 112	0.34 250	0.22 202	0.46 193	0.41 200	0.37 247	0.35 150	0.27 138	0.27 200	0.36 179	0.26 194	0.09 147	0.08 143	0.09 123	0.09 171	0.10 183	0.10 104

scenet	0.25 178	0.16 150	0.70 261	0.23 133	0.14 112	0.34 250	0.22 202	0.46 193	0.41 200	0.37 247	0.35 150	0.27 138	0.27 200	0.36 179	0.26 194	0.09 147	0.08 143	0.09 123	0.09 171	0.10 183	0.10 104

CASS	0.22 99	0.16 150	0.40 35	0.26 236	0.12 50	0.29 187	0.19 130	0.40 137	0.32 113	0.34 206	0.35 150	0.25 117	0.25 182	0.26 76	0.21 138	0.13 282	0.08 143	0.11 235	0.09 171	0.11 227	0.12 168
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet	0.25 178	0.16 150	0.70 261	0.23 133	0.14 112	0.34 250	0.22 202	0.46 193	0.41 200	0.37 247	0.35 150	0.27 138	0.27 200	0.36 179	0.26 194	0.09 147	0.08 143	0.09 123	0.09 171	0.10 183	0.10 104

TestStereo1	0.23 128	0.22 232	0.50 126	0.27 268	0.14 112	0.26 150	0.27 276	0.43 162	0.38 176	0.29 120	0.39 191	0.23 91	0.21 139	0.33 153	0.18 83	0.08 90	0.08 143	0.09 123	0.08 108	0.08 68	0.10 104

SA-5K	0.23 128	0.22 232	0.50 126	0.27 268	0.14 112	0.26 150	0.27 276	0.43 162	0.38 176	0.29 120	0.39 191	0.23 91	0.21 139	0.33 153	0.18 83	0.08 90	0.08 143	0.09 123	0.08 108	0.08 68	0.10 104

psmg	0.24 154	0.13 77	0.36 21	0.21 57	0.14 112	0.35 263	0.23 226	0.54 260	0.36 155	0.36 232	0.38 177	0.38 234	0.25 182	0.27 85	0.28 208	0.10 205	0.08 143	0.10 188	0.10 215	0.09 135	0.09 61

ADLNet2	0.31 258	0.23 245	0.77 286	0.23 133	0.18 238	0.36 271	0.24 248	0.55 271	0.54 310	0.33 190	0.38 177	0.45 282	0.31 256	0.70 304	0.36 260	0.10 205	0.08 143	0.09 123	0.09 171	0.12 252	0.11 133

AnonymousM	0.19 41	0.20 211	0.30 6	0.18 9	0.10 18	0.19 26	0.17 59	0.32 60	0.27 62	0.27 91	0.21 45	0.18 52	0.14 46	0.21 27	0.16 51	0.09 147	0.08 143	0.38 382	0.15 325	0.06 2	0.08 39

GEStereo_RVC	0.29 235	0.24 255	0.60 225	0.27 268	0.16 192	0.33 236	0.25 261	0.58 302	0.56 322	0.35 221	0.38 177	0.34 204	0.25 182	0.51 226	0.29 221	0.12 264	0.08 143	0.09 123	0.08 108	0.11 227	0.13 188

RALAANet	0.21 86	0.24 255	0.53 165	0.23 133	0.14 112	0.22 92	0.13 3	0.38 112	0.30 97	0.29 120	0.26 71	0.25 117	0.15 55	0.28 103	0.20 121	0.08 90	0.08 143	0.09 123	0.08 108	0.10 183	0.07 12

ADLNet	0.30 248	0.19 199	0.59 218	0.23 133	0.19 261	0.34 250	0.23 226	0.56 281	0.44 231	0.43 298	0.41 210	0.43 271	0.28 219	0.56 247	0.36 260	0.11 236	0.08 143	0.11 235	0.11 241	0.11 227	0.15 223

HCRNet	0.25 178	0.27 285	0.42 46	0.34 344	0.17 217	0.27 156	0.18 98	0.45 187	0.37 168	0.31 156	0.35 150	0.32 191	0.23 153	0.44 204	0.21 138	0.13 282	0.08 143	0.13 289	0.11 241	0.11 227	0.09 61

MMNet	0.28 221	0.19 199	0.54 175	0.24 171	0.17 217	0.47 325	0.22 202	0.47 202	0.53 306	0.40 275	0.43 229	0.36 224	0.34 273	0.40 193	0.35 256	0.08 90	0.08 143	0.09 123	0.09 171	0.10 183	0.09 61

GANet-RSSM	0.26 198	0.19 199	0.54 175	0.21 57	0.14 112	0.27 156	0.22 202	0.47 202	0.34 135	0.30 141	0.40 199	0.41 255	0.30 243	0.59 257	0.25 185	0.11 236	0.08 143	0.09 123	0.09 171	0.10 183	0.10 104

PSMNet-RSSM	0.26 198	0.21 218	0.50 126	0.21 57	0.14 112	0.25 136	0.21 180	0.50 227	0.38 176	0.31 156	0.45 252	0.40 248	0.27 200	0.53 234	0.24 173	0.12 264	0.08 143	0.11 235	0.13 302	0.10 183	0.10 104

DMCA	0.24 154	0.18 190	0.51 139	0.23 133	0.14 112	0.27 156	0.20 161	0.45 187	0.40 195	0.32 181	0.33 136	0.33 197	0.25 182	0.27 85	0.30 223	0.11 236	0.08 143	0.10 188	0.08 108	0.11 227	0.12 168

SuperB	0.50 347	0.37 336	2.16 404	0.23 133	0.15 162	0.41 295	0.32 316	0.50 227	0.83 373	0.44 305	0.51 287	0.33 197	0.45 322	0.69 301	1.07 373	0.10 205	0.08 143	0.09 123	0.08 108	0.95 410	0.18 247

ADCRef	0.41 318	0.33 315	1.05 343	0.26 236	0.21 292	0.49 334	0.27 276	0.54 260	0.51 294	0.51 336	0.59 322	0.35 219	0.47 331	0.54 239	1.35 391	0.09 147	0.08 143	0.12 266	0.12 278	0.12 252	0.13 188

ADCP+	0.48 345	0.36 333	1.47 384	0.26 236	0.22 307	0.57 352	0.40 349	0.56 281	0.54 310	0.46 317	0.52 293	0.46 288	0.53 349	0.59 257	1.93 406	0.10 205	0.08 143	0.11 235	0.11 241	0.14 284	0.15 223

NLCA_NET_v2_RVC	0.29 235	0.24 255	0.81 295	0.26 236	0.18 238	0.30 198	0.22 202	0.52 243	0.41 200	0.38 255	0.42 217	0.42 265	0.28 219	0.46 211	0.31 232	0.11 236	0.08 143	0.10 188	0.11 241	0.10 183	0.12 168
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
UCFNet_RVC	0.25 178	0.21 218	0.49 108	0.19 15	0.15 162	0.34 250	0.18 98	0.47 202	0.36 155	0.30 141	0.35 150	0.40 248	0.26 194	0.35 175	0.24 173	0.13 282	0.08 143	0.13 289	0.14 316	0.13 264	0.13 188

AANet_RVC	0.33 270	0.31 304	0.69 258	0.23 133	0.14 112	0.30 198	0.23 226	0.49 219	0.55 318	0.39 266	0.60 326	0.43 271	0.30 243	0.88 352	0.54 322	0.11 236	0.08 143	0.07 15	0.07 48	0.10 183	0.12 168

modified_for_full_sf	0.25 178	0.12 58	0.47 78	0.24 171	0.15 162	0.30 198	0.28 290	0.51 237	0.41 200	0.33 190	0.44 238	0.34 204	0.31 256	0.33 153	0.26 194	0.09 147	0.09 172	0.09 123	0.08 108	0.06 2	0.14 211

IGEV_Zeroshot_test	0.23 128	0.11 28	0.82 298	0.21 57	0.23 316	0.20 52	0.19 130	0.38 112	0.23 17	0.34 206	0.22 52	0.29 162	0.14 46	0.24 49	0.20 121	0.07 14	0.09 172	0.08 63	0.08 108	0.08 68	0.35 357

iinet-f	0.31 258	0.23 245	1.16 359	0.20 37	0.16 192	0.44 309	0.23 226	0.47 202	0.38 176	0.36 232	0.44 238	0.41 255	0.35 280	0.36 179	0.43 285	0.10 205	0.09 172	0.08 63	0.08 108	0.13 264	0.12 168

ProNet	0.16 13	0.13 77	0.36 21	0.21 57	0.15 162	0.20 52	0.19 130	0.29 32	0.23 17	0.14 6	0.13 5	0.13 12	0.12 18	0.25 59	0.13 8	0.06 1	0.09 172	0.07 15	0.06 24	0.07 33	0.22 291

Wz-Net-MNSev	0.39 303	0.35 327	0.99 339	0.26 236	0.21 292	0.59 356	0.39 345	0.58 302	0.61 337	0.49 330	0.56 312	0.53 321	0.37 290	0.61 268	0.47 301	0.11 236	0.09 172	0.11 235	0.11 241	0.15 291	0.15 223

RAFT_CTSACE	0.23 128	0.21 218	0.57 198	0.26 236	0.15 162	0.22 92	0.23 226	0.34 77	0.30 97	0.34 206	0.51 287	0.31 181	0.17 82	0.33 153	0.15 41	0.06 1	0.09 172	0.09 123	0.08 108	0.08 68	0.07 12

SA	0.24 154	0.22 232	0.55 181	0.23 133	0.14 112	0.25 136	0.23 226	0.48 212	0.42 213	0.28 97	0.44 238	0.23 91	0.23 153	0.34 168	0.17 64	0.07 14	0.09 172	0.11 235	0.11 241	0.08 68	0.09 61

CSP-Net	0.28 221	0.17 173	0.41 38	0.22 89	0.14 112	0.44 309	0.24 248	0.52 243	0.42 213	0.42 289	0.44 238	0.42 265	0.27 200	0.66 294	0.30 223	0.12 264	0.09 172	0.08 63	0.08 108	0.10 183	0.10 104

GLC_STEREO	0.15 5	0.11 28	0.31 8	0.22 89	0.09 6	0.17 11	0.15 26	0.24 8	0.28 70	0.17 19	0.20 33	0.17 44	0.11 11	0.24 49	0.17 64	0.07 14	0.09 172	0.09 123	0.08 108	0.07 33	0.07 12

AASNet	0.29 235	0.27 285	0.67 252	0.26 236	0.18 238	0.34 250	0.21 180	0.64 344	0.49 283	0.36 232	0.41 210	0.32 191	0.26 194	0.33 153	0.39 272	0.12 264	0.09 172	0.10 188	0.08 108	0.14 284	0.12 168

AACVNet	0.28 221	0.22 232	0.55 181	0.23 133	0.14 112	0.30 198	0.19 130	0.43 162	0.33 127	0.39 266	0.42 217	0.44 277	0.29 236	0.73 311	0.28 208	0.11 236	0.09 172	0.11 235	0.09 171	0.13 264	0.12 168

TRStereo	0.22 99	0.21 218	0.62 234	0.40 368	0.19 261	0.22 92	0.16 43	0.58 302	0.30 97	0.21 37	0.21 45	0.22 78	0.13 34	0.27 85	0.14 27	0.09 147	0.09 172	0.09 123	0.11 241	0.06 2	0.19 262

ICVP	0.24 154	0.13 77	0.45 61	0.26 236	0.14 112	0.30 198	0.25 261	0.47 202	0.35 142	0.29 120	0.43 229	0.35 219	0.25 182	0.28 103	0.25 185	0.12 264	0.09 172	0.09 123	0.09 171	0.09 135	0.11 133
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous	0.21 86	0.15 129	0.63 239	0.27 268	0.20 279	0.26 150	0.27 276	0.34 77	0.27 62	0.18 27	0.19 28	0.15 31	0.19 125	0.25 59	0.19 104	0.10 205	0.09 172	0.09 123	0.09 171	0.15 291	0.13 188

GES	0.23 128	0.14 113	0.54 175	0.21 57	0.14 112	0.28 170	0.19 130	0.51 237	0.35 142	0.31 156	0.36 163	0.25 117	0.24 171	0.30 129	0.23 168	0.11 236	0.09 172	0.08 63	0.08 108	0.10 183	0.12 168

AFF-stereo	0.20 63	0.24 255	0.49 108	0.22 89	0.11 26	0.18 16	0.18 98	0.35 86	0.29 83	0.25 77	0.36 163	0.25 117	0.17 82	0.25 59	0.17 64	0.06 1	0.09 172	0.08 63	0.08 108	0.08 68	0.11 133

delet	0.29 235	0.18 190	0.58 211	0.24 171	0.19 261	0.41 295	0.30 301	0.52 243	0.51 294	0.35 221	0.42 217	0.37 228	0.31 256	0.49 217	0.36 260	0.10 205	0.09 172	0.11 235	0.12 278	0.09 135	0.09 61

aanetorigin	0.40 313	0.33 315	1.14 356	0.25 204	0.19 261	0.30 198	0.37 334	0.34 77	0.47 264	0.95 385	0.82 366	0.52 317	0.56 353	0.50 221	0.52 314	0.11 236	0.09 172	0.10 188	0.10 215	0.16 300	0.19 262

EDNetEfficientorigin	7.48 423	0.57 378	139.59 446	0.25 204	0.17 217	0.44 309	0.30 301	0.48 212	1.04 388	1.29 399	1.02 380	0.82 376	0.87 385	0.76 326	1.02 369	0.10 205	0.09 172	0.12 266	0.11 241	0.22 348	0.25 319

ac_64	0.28 221	0.16 150	0.62 234	0.25 204	0.17 217	0.36 271	0.22 202	0.48 212	0.35 142	0.36 232	0.37 171	0.51 312	0.30 243	0.62 276	0.34 250	0.11 236	0.09 172	0.10 188	0.10 215	0.09 135	0.09 61

RYNet	0.38 298	0.23 245	0.65 246	0.26 236	0.28 347	0.62 359	0.33 321	0.61 326	0.62 341	0.42 289	0.39 191	0.58 334	0.40 305	0.89 354	0.57 329	0.11 236	0.09 172	0.12 266	0.11 241	0.19 331	0.22 291

TDLM	0.32 263	0.27 285	0.52 155	0.30 312	0.15 162	0.33 236	0.32 316	0.54 260	0.50 288	0.44 305	0.43 229	0.39 245	0.30 243	0.92 364	0.30 223	0.14 303	0.09 172	0.13 289	0.12 278	0.13 264	0.14 211

NVstereo2D	0.32 263	0.18 190	0.63 239	0.24 171	0.23 316	0.43 304	0.28 290	0.60 319	0.58 326	0.28 97	0.39 191	0.42 265	0.30 243	0.71 307	0.30 223	0.13 282	0.09 172	0.13 289	0.10 215	0.20 338	0.18 247

DRN-Test	0.35 284	0.20 211	0.75 276	0.28 292	0.19 261	0.46 319	0.29 295	0.68 361	0.54 310	0.49 330	0.47 271	0.44 277	0.35 280	0.63 279	0.44 292	0.13 282	0.09 172	0.13 289	0.12 278	0.13 264	0.13 188

LE_ROB	1.82 413	0.39 346	3.15 415	0.50 383	0.55 389	0.79 377	1.00 403	0.89 392	6.48 424	7.40 426	2.07 411	2.07 406	5.08 421	1.33 396	3.96 420	0.11 236	0.09 172	0.12 266	0.11 241	0.11 227	0.13 188

PWC_ROB	0.41 318	0.38 342	0.92 326	0.26 236	0.20 279	0.39 285	0.19 130	0.61 326	0.69 356	0.58 356	0.84 368	0.52 317	0.44 320	0.74 315	0.62 337	0.13 282	0.09 172	0.14 307	0.10 215	0.17 312	0.18 247

CAS++	0.17 20	0.13 77	0.35 18	0.18 9	0.13 83	0.17 11	0.16 43	0.42 156	0.25 45	0.19 28	0.18 24	0.13 12	0.10 3	0.22 38	0.12 1	0.12 264	0.10 198	0.11 235	0.08 108	0.10 183	0.09 61
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
CRFU-Net	0.29 235	0.14 113	0.48 91	0.26 236	0.15 162	0.46 319	0.22 202	0.52 243	0.32 113	0.44 305	0.42 217	0.48 299	0.47 331	0.44 204	0.31 232	0.12 264	0.10 198	0.09 123	0.08 108	0.10 183	0.11 133

NINENet	0.27 214	0.16 150	0.49 108	0.23 133	0.16 192	0.44 309	0.17 59	0.63 338	0.49 283	0.33 190	0.38 177	0.31 181	0.22 144	0.43 201	0.22 153	0.11 236	0.10 198	0.12 266	0.08 108	0.12 252	0.11 133

Sa-1000	0.24 154	0.20 211	0.53 165	0.23 133	0.14 112	0.30 198	0.23 226	0.50 227	0.41 200	0.30 141	0.50 284	0.26 134	0.19 125	0.33 153	0.16 51	0.08 90	0.10 198	0.10 188	0.11 241	0.08 68	0.08 39

WZ-Net	0.56 360	0.49 366	2.14 403	0.30 312	0.24 327	0.58 354	0.48 365	0.65 350	0.80 370	0.51 336	0.72 353	0.68 365	0.60 359	1.06 379	1.01 368	0.13 282	0.10 198	0.11 235	0.12 278	0.19 331	0.23 298

SACVNet	0.32 263	0.25 269	0.59 218	0.26 236	0.19 261	0.35 263	0.25 261	0.54 260	0.41 200	0.43 298	0.45 252	0.46 288	0.34 273	0.71 307	0.30 223	0.14 303	0.10 198	0.12 266	0.12 278	0.16 300	0.20 274

PSMNet-ADL	0.26 198	0.16 150	0.39 31	0.27 268	0.14 112	0.32 230	0.22 202	0.45 187	0.37 168	0.28 97	0.34 144	0.41 255	0.28 219	0.61 268	0.32 238	0.11 236	0.10 198	0.09 123	0.11 241	0.10 183	0.13 188

raftrobust	0.19 41	0.19 199	0.42 46	0.23 133	0.24 327	0.19 26	0.13 3	0.33 73	0.28 70	0.26 82	0.20 33	0.19 58	0.17 82	0.23 43	0.17 64	0.08 90	0.10 198	0.07 15	0.06 24	0.07 33	0.09 61

RAFT-Stereo + iAFF	0.20 63	0.23 245	0.49 108	0.21 57	0.16 192	0.19 26	0.17 59	0.35 86	0.32 113	0.26 82	0.33 136	0.20 65	0.17 82	0.21 27	0.17 64	0.06 1	0.10 198	0.07 15	0.07 48	0.07 33	0.11 133

UPFNet	0.27 214	0.15 129	0.47 78	0.25 204	0.20 279	0.37 276	0.27 276	0.50 227	0.40 195	0.36 232	0.38 177	0.37 228	0.29 236	0.40 193	0.34 250	0.10 205	0.10 198	0.10 188	0.10 215	0.10 183	0.08 39

EDNetEfficient	0.64 375	0.39 346	2.52 406	0.26 236	0.26 341	0.39 285	0.49 369	0.42 156	1.06 390	1.38 402	0.86 370	0.61 342	0.97 390	0.66 294	1.62 401	0.11 236	0.10 198	0.10 188	0.12 278	0.20 338	0.19 262

hitnet-ft	0.31 258	0.21 218	0.56 191	0.19 15	0.14 112	0.40 291	0.23 226	0.46 193	0.42 213	0.37 247	0.46 264	0.53 321	0.35 280	0.76 326	0.35 256	0.14 303	0.10 198	0.14 307	0.10 215	0.15 291	0.14 211

DSFCA	0.29 235	0.18 190	0.48 91	0.21 57	0.17 217	0.39 285	0.32 316	0.49 219	0.44 231	0.44 305	0.38 177	0.40 248	0.30 243	0.53 234	0.38 268	0.12 264	0.10 198	0.10 188	0.11 241	0.11 227	0.11 133

DMCA-RVC	0.30 248	0.27 285	0.93 330	0.28 292	0.17 217	0.30 198	0.21 180	0.43 162	0.36 155	0.40 275	0.38 177	0.39 245	0.36 285	0.44 204	0.34 250	0.13 282	0.10 198	0.16 327	0.12 278	0.13 264	0.11 133

FADNet-RVC-Resample	0.31 258	0.32 311	1.16 359	0.27 268	0.17 217	0.33 236	0.21 180	0.49 219	0.40 195	0.36 232	0.38 177	0.34 204	0.27 200	0.54 239	0.27 202	0.10 205	0.10 198	0.14 307	0.13 302	0.13 264	0.18 247

ADCL	0.50 347	0.30 301	1.15 357	0.28 292	0.19 261	0.77 375	0.64 384	0.57 290	0.73 365	0.57 355	0.73 356	0.55 324	0.60 359	0.66 294	1.53 397	0.11 236	0.10 198	0.13 289	0.13 302	0.15 291	0.16 233

CVANet_RVC	0.34 278	0.25 269	0.77 286	0.27 268	0.17 217	0.34 250	0.28 290	0.55 271	0.50 288	0.43 298	0.46 264	0.44 277	0.31 256	0.90 357	0.27 202	0.15 315	0.10 198	0.14 307	0.14 316	0.15 291	0.15 223

StereoDRNet	0.34 278	0.28 292	0.70 261	0.28 292	0.21 292	0.43 304	0.30 301	0.63 338	0.51 294	0.47 323	0.40 199	0.48 299	0.31 256	0.58 251	0.44 292	0.12 264	0.10 198	0.12 266	0.11 241	0.13 264	0.13 188

DLCB_ROB	0.30 248	0.20 211	0.45 61	0.28 292	0.17 217	0.37 276	0.25 261	0.50 227	0.45 242	0.46 317	0.47 271	0.51 312	0.34 273	0.56 247	0.38 268	0.10 205	0.10 198	0.11 235	0.11 241	0.10 183	0.11 133

ETE_ROB	0.36 286	0.32 311	0.64 243	0.30 312	0.18 238	0.40 291	0.38 342	0.59 310	0.49 283	0.50 333	0.52 293	0.62 345	0.37 290	0.58 251	0.43 285	0.13 282	0.10 198	0.14 307	0.12 278	0.17 312	0.18 247

PSMNet_ROB	0.36 286	0.31 304	0.71 267	0.31 324	0.21 292	0.44 309	0.44 357	0.61 326	0.49 283	0.39 266	0.45 252	0.49 305	0.32 268	0.66 294	0.53 318	0.14 303	0.10 198	0.15 321	0.14 316	0.13 264	0.13 188

fast-acv-ft	0.33 270	0.26 279	0.88 319	0.25 204	0.18 238	0.49 334	0.27 276	0.44 180	0.50 288	0.40 275	0.55 308	0.49 305	0.36 285	0.39 192	0.41 279	0.11 236	0.11 219	0.11 235	0.12 278	0.13 264	0.11 133

GASNet	0.39 303	0.58 380	1.27 372	0.35 349	0.23 316	0.35 263	0.23 226	0.63 338	0.56 322	0.41 285	0.38 177	0.45 282	0.30 243	0.81 340	0.42 282	0.16 323	0.11 219	0.14 307	0.14 316	0.23 353	0.12 168

ssnet_v2	0.30 248	0.21 218	0.63 239	0.23 133	0.15 162	0.40 291	0.30 301	0.59 310	0.48 270	0.40 275	0.37 171	0.46 288	0.30 243	0.41 196	0.44 292	0.13 282	0.11 219	0.11 235	0.11 241	0.12 252	0.11 133

Wz-Net-SNSev	0.45 333	0.53 370	1.42 382	0.31 324	0.21 292	0.44 309	0.45 358	0.64 344	0.68 354	0.46 317	0.66 343	0.62 345	0.40 305	0.78 330	0.65 341	0.12 264	0.11 219	0.12 266	0.13 302	0.17 312	0.19 262

Wz-Net-LNSev	0.36 286	0.35 327	1.06 345	0.26 236	0.21 292	0.47 325	0.33 321	0.56 281	0.58 326	0.45 312	0.54 303	0.50 309	0.37 290	0.40 193	0.42 282	0.12 264	0.11 219	0.10 188	0.09 171	0.14 284	0.15 223

raft_robust	0.25 178	0.23 245	0.44 58	0.22 89	0.13 83	0.23 108	0.22 202	0.52 243	0.50 288	0.33 190	0.32 120	0.33 197	0.23 153	0.55 242	0.18 83	0.07 14	0.11 219	0.08 63	0.10 215	0.08 68	0.07 12

dad	0.30 248	0.38 342	0.60 225	0.22 89	0.14 112	0.32 230	0.21 180	0.35 86	0.51 294	0.45 312	0.45 252	0.46 288	0.23 153	0.41 196	0.27 202	0.21 357	0.11 219	0.20 353	0.11 241	0.15 291	0.11 133

Anonymous3	0.24 154	0.19 199	0.76 280	0.27 268	0.18 238	0.41 295	0.24 248	0.45 187	0.36 155	0.23 60	0.27 80	0.20 65	0.18 108	0.28 103	0.19 104	0.12 264	0.11 219	0.10 188	0.10 215	0.11 227	0.13 188

pcwnet_v2	0.32 263	0.16 150	1.22 370	0.23 133	0.19 261	0.32 230	0.19 130	0.61 326	0.61 337	0.37 247	0.45 252	0.35 219	0.29 236	0.37 187	0.26 194	0.14 303	0.11 219	0.12 266	0.11 241	0.14 284	0.18 247

sCroCo_RVC	0.19 41	0.15 129	0.60 225	0.27 268	0.18 238	0.23 108	0.16 43	0.28 19	0.24 27	0.14 6	0.22 52	0.17 44	0.14 46	0.22 38	0.16 51	0.11 236	0.11 219	0.09 123	0.09 171	0.09 135	0.10 104

XX-Stereo	0.25 178	0.11 28	1.09 351	0.35 349	0.38 376	0.23 108	0.13 3	0.43 162	0.19 4	0.20 33	0.40 199	0.31 181	0.10 3	0.33 153	0.13 8	0.08 90	0.11 219	0.08 63	0.09 171	0.07 33	0.10 104

RAFT + AFF	0.30 248	0.33 315	0.76 280	0.25 204	0.17 217	0.30 198	0.33 321	0.55 271	0.42 213	0.28 97	0.30 101	0.31 181	0.31 256	0.64 284	0.32 238	0.09 147	0.11 219	0.11 235	0.10 215	0.12 252	0.16 233

HGLStereo	0.29 235	0.19 199	0.60 225	0.24 171	0.21 292	0.33 236	0.23 226	0.52 243	0.44 231	0.36 232	0.49 282	0.41 255	0.35 280	0.46 211	0.34 250	0.11 236	0.11 219	0.09 123	0.09 171	0.11 227	0.12 168

DeepPruner_ROB	0.28 221	0.25 269	0.64 243	0.22 89	0.16 192	0.30 198	0.21 180	0.54 260	0.33 127	0.36 232	0.38 177	0.38 234	0.26 194	0.45 210	0.28 208	0.15 315	0.11 219	0.11 235	0.11 241	0.14 284	0.14 211

LALA_ROB	0.38 298	0.31 304	0.65 246	0.30 312	0.21 292	0.46 319	0.39 345	0.63 338	0.54 310	0.53 345	0.52 293	0.69 367	0.36 285	0.52 232	0.48 303	0.18 345	0.11 219	0.16 327	0.14 316	0.17 312	0.16 233

PWCDC_ROB	0.41 318	0.41 351	0.77 286	0.34 344	0.21 292	0.43 304	0.20 161	0.60 319	0.90 379	0.44 305	1.24 390	0.36 224	0.38 295	0.56 247	0.48 303	0.18 345	0.11 219	0.11 235	0.10 215	0.20 338	0.16 233

MyStereo06	0.23 128	0.15 129	0.74 273	0.22 89	0.14 112	0.25 136	0.22 202	0.43 162	0.25 45	0.36 232	0.24 59	0.34 204	0.18 108	0.24 49	0.20 121	0.07 14	0.12 235	0.09 123	0.09 171	0.09 135	0.11 133

MyStereo05	0.24 154	0.15 129	0.58 211	0.22 89	0.14 112	0.25 136	0.22 202	0.50 227	0.54 310	0.32 181	0.23 54	0.26 134	0.23 153	0.32 144	0.25 185	0.07 14	0.12 235	0.09 123	0.09 171	0.09 135	0.11 133

StereoVision	0.23 128	0.23 245	0.55 181	0.27 268	0.17 217	0.23 108	0.22 202	0.40 137	0.32 113	0.21 37	0.51 287	0.22 78	0.16 67	0.29 120	0.19 104	0.11 236	0.12 235	0.13 289	0.13 302	0.10 183	0.08 39

iRaftStereo_RVC	0.17 20	0.16 150	0.35 18	0.21 57	0.11 26	0.20 52	0.17 59	0.34 77	0.25 45	0.20 33	0.25 64	0.19 58	0.12 18	0.21 27	0.16 51	0.07 14	0.12 235	0.10 188	0.09 171	0.09 135	0.14 211

psm_up	0.30 248	0.21 218	0.58 211	0.26 236	0.18 238	0.32 230	0.27 276	0.57 290	0.45 242	0.38 255	0.41 210	0.45 282	0.40 305	0.59 257	0.32 238	0.11 236	0.12 235	0.13 289	0.12 278	0.11 227	0.11 133

GwcNet	0.37 293	0.29 295	1.12 353	0.25 204	0.24 327	0.48 331	0.27 276	0.58 302	0.60 335	0.39 266	0.54 303	0.51 312	0.34 273	0.60 262	0.46 298	0.13 282	0.12 235	0.12 266	0.11 241	0.13 264	0.15 223

AF-Net	0.40 313	0.31 304	0.74 273	0.33 340	0.24 327	0.43 304	0.30 301	0.64 344	0.67 350	0.44 305	0.69 350	0.65 356	0.52 344	0.59 257	0.48 303	0.16 323	0.12 235	0.19 349	0.14 316	0.16 300	0.14 211

Nwc_Net	0.39 303	0.29 295	0.84 304	0.32 329	0.24 327	0.45 317	0.30 301	0.67 356	0.51 294	0.39 266	0.70 351	0.59 335	0.48 335	0.61 268	0.45 297	0.16 323	0.12 235	0.19 349	0.21 358	0.14 284	0.15 223

ADCMid	0.53 353	0.45 360	1.46 383	0.27 268	0.22 307	0.51 338	0.38 342	0.61 326	0.58 326	0.75 371	0.67 345	0.62 345	0.66 372	0.66 294	1.75 402	0.13 282	0.12 235	0.17 336	0.17 345	0.20 338	0.21 283

DANet	0.37 293	0.25 269	0.67 252	0.37 354	0.22 307	0.42 300	0.25 261	0.50 227	0.44 231	0.52 339	0.50 284	0.59 335	0.42 314	0.78 330	0.53 318	0.13 282	0.12 235	0.14 307	0.12 278	0.17 312	0.21 283
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
MDST_ROB	0.51 349	0.16 150	0.97 335	0.31 324	0.21 292	1.35 405	0.34 325	0.80 381	0.59 334	1.09 394	0.74 357	0.49 305	0.37 290	1.31 394	0.60 333	0.14 303	0.12 235	0.16 327	0.13 302	0.13 264	0.18 247

SANet	0.58 364	0.41 351	1.38 378	0.27 268	0.16 192	0.72 369	0.48 365	0.71 369	1.34 400	0.69 367	0.97 378	0.94 381	0.78 376	0.97 371	0.93 362	0.14 303	0.12 235	0.12 266	0.12 278	0.18 327	0.20 274

XPNet_ROB	0.35 284	0.26 279	0.58 211	0.28 292	0.19 261	0.37 276	0.31 310	0.57 290	0.51 294	0.52 339	0.54 303	0.57 329	0.38 295	0.65 288	0.48 303	0.17 335	0.12 235	0.13 289	0.12 278	0.16 300	0.17 245

PDISCO_ROB	0.45 333	0.37 336	0.89 321	0.44 376	0.37 373	0.70 367	0.35 327	0.75 376	0.78 368	0.45 312	0.53 300	0.65 356	0.40 305	0.68 300	0.52 314	0.22 360	0.12 235	0.21 356	0.19 352	0.26 363	0.22 291

MyStereo07	0.18 24	0.15 129	0.44 58	0.22 89	0.16 192	0.25 136	0.22 202	0.31 55	0.26 52	0.22 53	0.13 5	0.12 3	0.13 34	0.33 153	0.14 27	0.07 14	0.13 249	0.09 123	0.09 171	0.09 135	0.11 133

MyStereo04	0.24 154	0.15 129	0.58 211	0.22 89	0.16 192	0.25 136	0.22 202	0.51 237	0.54 310	0.29 120	0.23 54	0.27 138	0.23 153	0.32 144	0.25 185	0.07 14	0.13 249	0.09 123	0.09 171	0.09 135	0.11 133

LL-Strereo	0.32 263	0.33 315	0.77 286	0.26 236	0.24 327	0.22 92	0.23 226	0.58 302	0.44 231	0.35 221	0.32 120	0.41 255	0.40 305	0.93 365	0.25 185	0.08 90	0.13 249	0.11 235	0.09 171	0.09 135	0.22 291

Selective-IGEV	0.15 5	0.10 12	0.34 14	0.32 329	0.19 261	0.16 6	0.14 13	0.29 32	0.20 7	0.13 1	0.14 14	0.13 12	0.08 1	0.23 43	0.14 27	0.06 1	0.13 249	0.07 15	0.06 24	0.06 2	0.11 133

STTStereo	0.30 248	0.24 255	0.83 300	0.25 204	0.17 217	0.30 198	0.24 248	0.49 219	0.39 187	0.39 266	0.41 210	0.44 277	0.28 219	0.41 196	0.30 223	0.13 282	0.13 249	0.13 289	0.16 334	0.12 252	0.12 168

RTS	0.81 389	0.56 374	4.76 417	0.37 354	0.30 358	1.11 393	0.52 374	0.67 356	1.07 391	0.76 374	0.91 374	0.60 340	0.61 363	1.64 402	1.24 381	0.15 315	0.13 249	0.15 321	0.15 325	0.22 348	0.24 310

RTSA	0.81 389	0.56 374	4.76 417	0.37 354	0.30 358	1.11 393	0.52 374	0.67 356	1.07 391	0.76 374	0.91 374	0.60 340	0.61 363	1.64 402	1.24 381	0.15 315	0.13 249	0.15 321	0.15 325	0.22 348	0.24 310

NCCL2	0.37 293	0.33 315	0.59 218	0.37 354	0.23 316	0.42 300	0.41 352	0.56 281	0.44 231	0.47 323	0.47 271	0.61 342	0.39 302	0.58 251	0.41 279	0.16 323	0.13 249	0.21 356	0.22 365	0.16 300	0.18 247

DispFullNet	0.67 376	0.94 398	1.63 391	0.77 399	1.19 416	0.53 346	0.25 261	0.61 326	0.72 362	0.70 368	0.60 326	0.69 367	0.90 386	0.80 337	0.52 314	0.27 371	0.13 249	0.74 400	0.31 381	0.68 396	0.44 380

ToySt	0.28 221	0.19 199	0.68 257	0.22 89	0.19 261	0.31 217	0.31 310	0.43 162	0.43 224	0.28 97	0.38 177	0.42 265	0.32 268	0.33 153	0.32 238	0.08 90	0.14 258	0.10 188	0.12 278	0.11 227	0.24 310

DCRE	0.24 154	0.15 129	0.45 61	0.26 236	0.26 341	0.23 108	0.21 180	0.37 103	0.29 83	0.23 60	0.81 365	0.23 91	0.16 67	0.24 49	0.18 83	0.07 14	0.14 258	0.07 15	0.08 108	0.07 33	0.25 319

RCA-Stereo	0.17 20	0.10 12	0.33 12	0.20 37	0.11 26	0.19 26	0.17 59	0.39 128	0.36 155	0.21 37	0.25 64	0.17 44	0.17 82	0.18 12	0.15 41	0.07 14	0.14 258	0.07 15	0.06 24	0.06 2	0.08 39

test-3	0.18 24	0.10 12	0.48 91	0.23 133	0.14 112	0.18 16	0.16 43	0.32 60	0.29 83	0.26 82	0.17 19	0.22 78	0.13 34	0.26 76	0.19 104	0.06 1	0.14 258	0.08 63	0.08 108	0.06 2	0.10 104

test_1	0.18 24	0.10 12	0.48 91	0.23 133	0.14 112	0.18 16	0.16 43	0.32 60	0.29 83	0.26 82	0.17 19	0.22 78	0.13 34	0.26 76	0.19 104	0.06 1	0.14 258	0.08 63	0.08 108	0.06 2	0.10 104

test_3	0.20 63	0.12 58	0.49 108	0.26 236	0.14 112	0.22 92	0.25 261	0.34 77	0.33 127	0.25 77	0.18 24	0.23 91	0.13 34	0.25 59	0.20 121	0.06 1	0.14 258	0.09 123	0.10 215	0.07 33	0.10 104

test-1	0.20 63	0.12 58	0.49 108	0.23 133	0.23 316	0.22 92	0.23 226	0.36 91	0.29 83	0.21 37	0.25 64	0.24 106	0.14 46	0.18 12	0.22 153	0.07 14	0.14 258	0.08 63	0.07 48	0.06 2	0.14 211

APVNet	0.38 298	0.26 279	0.87 313	0.26 236	0.22 307	0.52 343	0.35 327	0.64 344	0.46 251	0.40 275	0.52 293	0.48 299	0.39 302	0.84 346	0.48 303	0.13 282	0.14 258	0.15 321	0.16 334	0.16 300	0.16 233

Syn2CoEx	0.39 303	0.39 346	1.08 350	0.35 349	0.21 292	0.41 295	0.29 295	0.63 338	0.51 294	0.43 298	0.56 312	0.45 282	0.45 322	0.69 301	0.39 272	0.17 335	0.14 258	0.16 327	0.12 278	0.13 264	0.16 233

FAT-Stereo	0.36 286	0.19 199	0.75 276	0.26 236	0.18 238	0.34 250	0.30 301	0.62 334	0.61 337	0.47 323	0.61 335	0.59 335	0.50 340	0.61 268	0.36 260	0.13 282	0.14 258	0.13 289	0.12 278	0.14 284	0.20 274

FADNet_RVC	0.31 258	0.35 327	0.98 337	0.24 171	0.16 192	0.30 198	0.17 59	0.52 243	0.39 187	0.30 141	0.38 177	0.30 172	0.29 236	0.54 239	0.33 246	0.14 303	0.14 258	0.14 307	0.16 334	0.21 344	0.24 310

FADNet-RVC	0.34 278	0.43 355	0.97 335	0.25 204	0.20 279	0.33 236	0.20 161	0.51 237	0.42 213	0.34 206	0.40 199	0.41 255	0.29 236	0.65 288	0.36 260	0.14 303	0.14 258	0.14 307	0.15 325	0.19 331	0.20 274

G-Net	0.47 342	0.26 279	1.02 341	0.34 344	0.28 347	0.89 384	0.35 327	0.47 202	0.46 251	0.68 366	1.20 387	0.64 354	0.59 358	0.61 268	0.60 333	0.16 323	0.14 258	0.17 336	0.13 302	0.22 348	0.21 283

NCC-stereo	0.42 322	0.31 304	0.87 313	0.32 329	0.29 356	0.47 325	0.37 334	0.68 361	0.53 306	0.42 289	0.58 318	0.57 329	0.52 344	0.75 320	0.54 322	0.18 345	0.14 258	0.18 343	0.25 371	0.17 312	0.18 247

stereogan	0.39 303	0.20 211	0.78 290	0.28 292	0.22 307	0.65 364	0.26 271	0.62 334	0.65 346	0.45 312	0.60 326	0.67 363	0.45 322	0.69 301	0.37 266	0.14 303	0.14 258	0.14 307	0.12 278	0.20 338	0.19 262

Abc-Net	0.42 322	0.31 304	0.87 313	0.32 329	0.29 356	0.47 325	0.37 334	0.68 361	0.53 306	0.42 289	0.58 318	0.57 329	0.52 344	0.75 320	0.54 322	0.18 345	0.14 258	0.18 343	0.25 371	0.17 312	0.18 247
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
XQC	0.47 342	0.45 360	1.07 347	0.40 368	0.28 347	0.58 354	0.38 342	0.67 356	0.76 367	0.53 345	0.47 271	0.59 335	0.47 331	0.74 315	0.80 355	0.18 345	0.14 258	0.18 343	0.16 334	0.26 363	0.24 310

RTSC	0.43 328	0.37 336	0.95 334	0.30 312	0.20 279	0.50 337	0.23 226	0.65 350	0.86 376	0.56 352	0.54 303	0.51 312	0.36 285	0.71 307	0.92 361	0.13 282	0.14 258	0.11 235	0.13 302	0.18 327	0.19 262

DeepPrunerF	0.46 339	0.37 336	1.50 386	0.34 344	0.30 358	0.36 271	0.37 334	0.64 344	1.15 398	0.41 285	0.45 252	0.40 248	0.41 310	0.82 341	0.53 318	0.18 345	0.14 258	0.23 363	0.21 358	0.17 312	0.18 247

GANet	0.40 313	0.28 292	0.67 252	0.31 324	0.18 238	0.43 304	0.39 345	0.60 319	0.46 251	0.48 329	0.78 361	0.55 324	0.45 322	0.96 369	0.55 325	0.13 282	0.14 258	0.13 289	0.12 278	0.15 291	0.16 233

PS-NSSS	0.33 270	0.36 333	0.61 231	0.24 171	0.18 238	0.33 236	0.24 248	0.59 310	0.42 213	0.38 255	0.52 293	0.36 224	0.31 256	0.80 337	0.32 238	0.18 345	0.14 258	0.21 356	0.15 325	0.17 312	0.14 211

SQANet	0.44 330	0.57 378	0.89 321	0.49 382	0.39 377	0.47 325	0.23 226	0.53 253	0.44 231	0.41 285	0.48 280	0.47 295	0.34 273	0.58 251	0.43 285	0.38 386	0.15 279	0.40 384	0.21 358	0.50 385	0.34 355

coex-ft	3.48 419	0.81 392	48.53 444	0.24 171	0.19 261	0.53 346	0.47 364	0.49 219	2.36 412	7.18 425	1.20 387	0.96 384	2.53 416	0.75 320	2.14 410	0.13 282	0.15 279	0.14 307	0.12 278	0.22 348	0.47 385

Wz-Net-TNSev	0.55 356	0.72 387	1.90 399	0.26 236	0.21 292	0.64 363	0.45 358	0.66 354	0.71 360	0.52 339	0.55 308	0.71 371	0.63 369	1.04 377	0.94 364	0.16 323	0.15 279	0.13 289	0.15 325	0.21 344	0.24 310

RAFT	0.24 154	0.24 255	0.46 73	0.27 268	0.15 162	0.26 150	0.26 271	0.37 103	0.31 104	0.34 206	0.34 144	0.41 255	0.22 144	0.30 129	0.18 83	0.08 90	0.15 279	0.11 235	0.10 215	0.11 227	0.13 188

S-Stereo	0.39 303	0.20 211	1.04 342	0.28 292	0.22 307	0.39 285	0.31 310	0.58 302	0.69 356	0.40 275	0.59 322	0.48 299	0.41 310	0.75 320	0.42 282	0.12 264	0.15 279	0.13 289	0.13 302	0.16 300	0.25 319

RP	0.38 298	0.26 279	0.67 252	0.31 324	0.24 327	0.37 276	0.29 295	0.53 253	0.61 337	0.42 289	0.65 341	0.62 345	0.51 342	0.63 279	0.43 285	0.17 335	0.15 279	0.17 336	0.15 325	0.17 312	0.19 262

RGC	0.41 318	0.35 327	0.76 280	0.35 349	0.28 347	0.41 295	0.29 295	0.60 319	0.55 318	0.47 323	0.64 339	0.63 349	0.47 331	0.74 315	0.46 298	0.16 323	0.15 279	0.21 356	0.21 358	0.19 331	0.21 283

edge stereo	0.40 313	0.22 232	0.87 313	0.27 268	0.22 307	0.38 282	0.26 271	0.59 310	0.56 322	0.53 345	0.60 326	0.71 371	0.50 340	0.78 330	0.43 285	0.16 323	0.15 279	0.19 349	0.14 316	0.17 312	0.19 262

AnyNet_C32	0.55 356	0.51 367	1.34 376	0.29 305	0.28 347	0.61 358	0.62 383	0.57 290	0.62 341	0.63 360	0.68 347	0.54 323	0.55 351	0.82 341	1.81 403	0.15 315	0.15 279	0.15 321	0.18 349	0.21 344	0.25 319

SMFormer	0.27 214	0.13 77	0.47 78	0.20 37	0.10 18	0.28 170	0.19 130	0.54 260	0.48 270	0.35 221	0.42 217	0.31 181	0.27 200	0.60 262	0.34 250	0.10 205	0.16 288	0.08 63	0.09 171	0.10 183	0.16 233

tta	0.27 214	0.13 77	0.47 78	0.20 37	0.10 18	0.28 170	0.19 130	0.54 260	0.48 270	0.35 221	0.42 217	0.31 181	0.27 200	0.60 262	0.34 250	0.10 205	0.16 288	0.08 63	0.09 171	0.08 68	0.13 188

qqq1	0.26 198	0.13 77	0.47 78	0.20 37	0.10 18	0.28 170	0.19 130	0.54 260	0.48 270	0.35 221	0.42 217	0.31 181	0.27 200	0.60 262	0.21 138	0.10 205	0.16 288	0.07 15	0.07 48	0.08 68	0.13 188

fff1	0.26 198	0.13 77	0.47 78	0.20 37	0.10 18	0.28 170	0.19 130	0.54 260	0.48 270	0.35 221	0.42 217	0.31 181	0.27 200	0.60 262	0.21 138	0.10 205	0.16 288	0.07 15	0.07 48	0.08 68	0.13 188

IGEVStereo-DCA	0.20 63	0.17 173	0.41 38	0.22 89	0.15 162	0.20 52	0.17 59	0.28 19	0.23 17	0.19 28	0.12 2	0.14 25	0.12 18	0.38 189	0.31 232	0.07 14	0.16 288	0.08 63	0.07 48	0.08 68	0.36 358

rrr	0.22 99	0.17 173	0.79 291	0.22 89	0.15 162	0.20 52	0.18 98	0.40 137	0.27 62	0.19 28	0.12 2	0.14 25	0.12 18	0.38 189	0.31 232	0.07 14	0.16 288	0.08 63	0.07 48	0.08 68	0.28 338

HH	0.22 99	0.12 58	0.55 181	0.32 329	0.16 192	0.27 156	0.18 98	0.36 91	0.25 45	0.20 33	0.26 71	0.34 204	0.18 108	0.33 153	0.15 41	0.07 14	0.16 288	0.07 15	0.07 48	0.07 33	0.31 347

HanStereo	0.22 99	0.12 58	0.55 181	0.32 329	0.16 192	0.27 156	0.18 98	0.36 91	0.25 45	0.20 33	0.26 71	0.34 204	0.18 108	0.33 153	0.15 41	0.07 14	0.16 288	0.07 15	0.07 48	0.07 33	0.31 347

Selective-RAFT	0.19 41	0.14 113	0.37 26	0.24 171	0.11 26	0.30 198	0.15 26	0.35 86	0.34 135	0.17 19	0.17 19	0.22 78	0.18 108	0.29 120	0.18 83	0.07 14	0.16 288	0.07 15	0.07 48	0.08 68	0.08 39

raft+_RVC	0.21 86	0.21 218	0.46 73	0.22 89	0.35 367	0.21 69	0.16 43	0.39 128	0.35 142	0.22 53	0.28 84	0.20 65	0.15 55	0.25 59	0.20 121	0.08 90	0.16 288	0.08 63	0.07 48	0.07 33	0.12 168

FADNet	0.34 278	0.43 355	0.88 319	0.24 171	0.22 307	0.37 276	0.19 130	0.56 281	0.49 283	0.32 181	0.36 163	0.43 271	0.32 268	0.65 288	0.30 223	0.17 335	0.16 288	0.14 307	0.16 334	0.25 358	0.21 283

SHD	0.45 333	0.34 323	0.89 321	0.37 354	0.28 347	0.46 319	0.23 226	0.72 372	0.96 386	0.65 362	0.61 335	0.61 342	0.48 335	0.64 284	0.69 346	0.16 323	0.16 288	0.16 327	0.16 334	0.21 344	0.25 319

ADCS	0.62 370	0.56 374	1.54 389	0.30 312	0.25 338	0.56 350	0.46 361	0.71 369	0.86 376	0.77 376	0.72 353	0.68 365	0.62 367	0.82 341	2.33 412	0.17 335	0.16 288	0.16 327	0.17 345	0.23 353	0.27 332

AnyNet_C01	0.68 378	0.69 386	2.64 408	0.33 340	0.27 346	0.93 385	0.64 384	0.66 354	0.65 346	0.70 368	0.97 378	0.75 373	0.63 369	1.01 374	1.52 396	0.17 335	0.16 288	0.17 336	0.17 345	0.24 357	0.28 338

Anonymous Stereo	0.42 322	0.43 355	1.38 378	0.32 329	0.26 341	0.35 263	0.48 365	0.55 271	0.58 326	0.43 298	0.48 280	0.40 248	0.29 236	0.93 365	0.56 326	0.16 323	0.16 288	0.15 321	0.16 334	0.16 300	0.20 274

DPSNet	0.51 349	0.26 279	1.16 359	0.28 292	0.21 292	0.76 372	0.56 379	0.89 392	0.82 372	0.49 330	0.51 287	0.64 354	0.81 380	0.89 354	0.85 359	0.17 335	0.16 288	0.13 289	0.13 302	0.26 363	0.27 332

SGM_RVC	0.57 362	0.22 232	0.60 225	0.26 236	0.16 192	0.97 390	0.46 361	0.76 378	0.90 379	1.03 391	0.92 376	1.16 388	0.93 388	1.21 387	0.72 348	0.17 335	0.16 288	0.16 327	0.16 334	0.16 300	0.24 310
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
CBMV	0.36 286	0.25 269	0.61 231	0.24 171	0.14 112	0.42 300	0.33 321	0.56 281	0.52 305	0.54 348	0.52 293	0.51 312	0.58 356	0.63 279	0.43 285	0.15 315	0.16 288	0.18 343	0.16 334	0.13 264	0.19 262
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MC-Stereo	0.18 24	0.10 12	0.36 21	0.28 292	0.14 112	0.18 16	0.15 26	0.24 8	0.20 7	0.21 37	0.24 59	0.16 36	0.13 34	0.25 59	0.14 27	0.07 14	0.17 306	0.07 15	0.07 48	0.06 2	0.30 344

psmorigin	0.52 352	0.29 295	3.10 414	0.24 171	0.19 261	0.39 285	0.24 248	0.52 243	0.45 242	0.66 364	0.68 347	0.70 370	0.52 344	0.86 349	0.49 309	0.15 315	0.17 306	0.13 289	0.14 316	0.16 300	0.23 298

FBW_ROB	0.46 339	0.34 323	0.71 267	0.32 329	0.20 279	0.51 338	0.32 316	0.73 373	0.63 343	0.60 357	0.57 315	0.65 356	0.44 320	1.42 399	0.62 337	0.14 303	0.17 306	0.22 361	0.16 334	0.17 312	0.23 298

CSAN	0.55 356	0.47 362	1.19 367	0.37 354	0.23 316	0.57 352	0.61 382	0.65 350	0.72 362	0.65 362	0.78 361	0.66 360	0.65 371	1.41 398	0.77 352	0.21 357	0.17 306	0.20 353	0.21 358	0.18 327	0.21 283

WCMA_ROB	0.55 356	0.27 285	0.76 280	0.26 236	0.22 307	0.62 359	0.36 332	0.57 290	0.58 326	0.97 387	1.40 395	1.28 393	0.94 389	0.80 337	0.80 355	0.20 356	0.17 306	0.16 327	0.16 334	0.19 331	0.29 342

SGM-Forest	0.42 322	0.44 359	0.92 326	0.24 171	0.16 192	0.45 317	0.40 349	0.58 302	0.50 288	0.54 348	0.63 338	0.52 317	0.51 342	0.91 359	0.66 343	0.17 335	0.17 306	0.17 336	0.15 325	0.15 291	0.21 283
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MeshStereo	0.60 367	0.31 304	0.71 267	0.22 89	0.17 217	0.66 365	0.36 332	0.81 383	0.63 343	1.48 412	1.32 392	1.65 400	0.83 381	1.18 385	0.74 349	0.17 335	0.17 306	0.17 336	0.14 316	0.17 312	0.19 262
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
anonymousa	0.26 198	0.13 77	0.56 191	0.29 305	0.30 358	0.31 217	0.20 161	0.38 112	0.36 155	0.33 190	0.51 287	0.41 255	0.27 200	0.25 59	0.24 173	0.08 90	0.18 313	0.09 123	0.18 349	0.08 68	0.17 245

riskmin	0.24 154	0.10 12	0.43 51	0.32 329	0.26 341	0.33 236	0.19 130	0.44 180	0.30 97	0.24 66	0.27 80	0.37 228	0.25 182	0.30 129	0.22 153	0.09 147	0.18 313	0.09 123	0.13 302	0.10 183	0.27 332

ADCPNet	0.51 349	0.36 333	1.82 398	0.27 268	0.23 316	0.71 368	0.39 345	0.56 281	0.54 310	0.52 339	0.60 326	0.66 360	0.57 355	0.64 284	1.23 380	0.15 315	0.18 313	0.14 307	0.23 369	0.19 331	0.22 291

NaN_ROB	0.44 330	0.38 342	0.94 333	0.30 312	0.20 279	0.52 343	0.49 369	0.61 326	0.60 335	0.56 352	0.47 271	0.49 305	0.42 314	1.24 388	0.76 351	0.12 264	0.18 313	0.12 266	0.13 302	0.12 252	0.18 247

11t1	0.21 86	0.12 58	0.45 61	0.20 37	0.15 162	0.27 156	0.17 59	0.37 103	0.28 70	0.27 91	0.25 64	0.24 106	0.23 153	0.28 103	0.25 185	0.09 147	0.19 317	0.07 15	0.07 48	0.09 135	0.23 298

HBP-ISP	0.34 278	0.35 327	0.76 280	0.23 133	0.17 217	0.33 236	0.22 202	0.56 281	0.47 264	0.42 289	0.49 282	0.33 197	0.41 310	0.73 311	0.27 202	0.18 345	0.19 317	0.24 365	0.20 356	0.16 300	0.16 233

UDG	0.42 322	0.54 371	0.67 252	0.41 372	0.35 367	0.47 325	0.27 276	0.57 290	0.48 270	0.40 275	0.46 264	0.59 335	0.45 322	0.47 214	0.46 298	0.26 367	0.19 317	0.49 388	0.22 365	0.37 380	0.30 344

rafts_anoy	0.21 86	0.22 232	0.49 108	0.25 204	0.24 327	0.19 26	0.17 59	0.34 77	0.32 113	0.24 66	0.25 64	0.20 65	0.16 67	0.25 59	0.21 138	0.08 90	0.19 317	0.11 235	0.12 278	0.09 135	0.09 61

222	0.45 333	0.14 113	0.43 51	0.19 15	0.15 162	0.36 271	0.20 161	0.60 319	0.43 224	0.37 247	0.45 252	0.30 172	0.28 219	0.59 257	3.72 419	0.11 236	0.19 317	0.08 63	0.09 171	0.09 135	0.27 332

ccnet	0.43 328	0.34 323	0.62 234	0.28 292	0.33 363	0.60 357	0.34 325	0.68 361	0.47 264	0.54 348	0.66 343	0.56 328	0.46 329	0.73 311	0.66 343	0.26 367	0.19 317	0.24 365	0.22 365	0.27 367	0.25 319

MaskLacGwcNet_RVC	0.38 298	0.43 355	0.72 271	0.35 349	0.19 261	0.51 338	0.25 261	0.56 281	0.39 187	0.42 289	0.47 271	0.47 295	0.27 200	0.74 315	0.32 238	0.38 386	0.19 317	0.27 368	0.17 345	0.29 372	0.27 332

CBMV_ROB	0.36 286	0.21 218	0.57 198	0.22 89	0.14 112	0.35 263	0.20 161	0.55 271	0.47 264	0.52 339	0.58 318	0.45 282	0.53 349	0.75 320	0.50 310	0.18 345	0.19 317	0.23 363	0.21 358	0.15 291	0.20 274

MyStereo8	0.25 178	0.20 211	0.69 258	0.24 171	0.17 217	0.31 217	0.16 43	0.50 227	0.32 113	0.29 120	0.38 177	0.25 117	0.19 125	0.33 153	0.29 221	0.08 90	0.20 325	0.08 63	0.08 108	0.10 183	0.16 233

mmx	0.37 293	0.17 173	0.84 304	0.21 57	0.13 83	0.29 187	0.21 180	0.57 290	0.48 270	0.31 156	0.44 238	0.34 204	0.24 171	0.91 359	1.30 384	0.10 205	0.20 325	0.12 266	0.11 241	0.11 227	0.23 298

xxx	0.37 293	0.17 173	0.84 304	0.21 57	0.13 83	0.29 187	0.21 180	0.57 290	0.48 270	0.31 156	0.44 238	0.34 204	0.24 171	0.91 359	1.30 384	0.10 205	0.20 325	0.12 266	0.11 241	0.11 227	0.23 298

test_xeample3	0.22 99	0.17 173	0.81 295	0.21 57	0.15 162	0.20 52	0.18 98	0.40 137	0.25 45	0.19 28	0.12 2	0.13 12	0.12 18	0.34 168	0.33 246	0.07 14	0.20 325	0.07 15	0.08 108	0.08 68	0.34 355

NOSS_ROB	0.33 270	0.24 255	0.49 108	0.27 268	0.16 192	0.34 250	0.19 130	0.55 271	0.50 288	0.34 206	0.37 171	0.42 265	0.30 243	0.93 365	0.25 185	0.19 354	0.20 325	0.24 365	0.22 365	0.17 312	0.25 319

mmm	0.25 178	0.15 129	0.44 58	0.23 133	0.20 279	0.28 170	0.21 180	0.43 162	0.32 113	0.31 156	0.40 199	0.30 172	0.24 171	0.31 139	0.28 208	0.09 147	0.21 330	0.11 235	0.12 278	0.10 183	0.26 329

DDUNet	0.45 333	0.60 383	0.71 267	0.45 378	0.39 377	0.46 319	0.32 316	0.53 253	0.44 231	0.46 317	0.53 300	0.57 329	0.38 295	0.51 226	0.43 285	0.34 381	0.21 330	0.56 392	0.25 371	0.41 382	0.36 358

xxxx	0.39 303	0.14 113	0.47 78	0.20 37	0.16 192	0.38 282	0.20 161	0.61 326	0.43 224	0.30 141	0.44 238	0.38 234	0.25 182	0.50 221	2.41 413	0.11 236	0.21 330	0.09 123	0.10 215	0.10 183	0.26 329

test_xeample	0.39 303	0.14 113	0.46 73	0.19 15	0.16 192	0.34 250	0.22 202	0.59 310	0.43 224	0.33 190	0.47 271	0.30 172	0.27 200	0.60 262	2.44 414	0.10 205	0.21 330	0.09 123	0.09 171	0.09 135	0.25 319

STTRV1_RVC	0.42 322	0.33 315	0.89 321	0.29 305	0.36 372	0.49 334	0.31 310	0.63 338	0.54 310	0.47 323	0.56 312	0.47 295	0.43 317	1.00 372	0.40 274	0.28 373	0.21 330	0.20 353	0.18 349	0.25 358	0.18 247

GANetREF_RVC	0.45 333	0.52 368	0.87 313	0.39 364	0.20 279	0.51 338	0.50 371	0.68 361	0.67 350	0.47 323	0.46 264	0.50 309	0.43 317	0.91 359	0.40 274	0.28 373	0.21 330	0.32 377	0.19 352	0.28 370	0.23 298
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
ttt	0.33 270	0.14 113	0.54 175	0.22 89	0.14 112	0.30 198	0.22 202	0.59 310	0.51 294	0.31 156	0.46 264	0.30 172	0.23 153	0.71 307	1.07 373	0.13 282	0.22 336	0.10 188	0.11 241	0.12 252	0.24 310

ACVNet-4b	0.76 384	0.90 396	1.67 393	0.73 396	0.51 387	0.80 380	0.31 310	0.74 375	0.81 371	0.51 336	0.72 353	0.94 381	0.43 317	1.01 374	1.32 389	1.18 417	0.22 336	0.77 401	0.45 391	0.70 399	0.50 390

qqq	0.24 154	0.16 150	0.46 73	0.20 37	0.15 162	0.23 108	0.20 161	0.43 162	0.32 113	0.26 82	0.31 111	0.28 150	0.25 182	0.36 179	0.28 208	0.08 90	0.22 336	0.10 188	0.11 241	0.09 135	0.23 298

x	0.23 128	0.15 129	0.45 61	0.20 37	0.15 162	0.27 156	0.17 59	0.43 162	0.35 142	0.26 82	0.31 111	0.29 162	0.25 182	0.29 120	0.30 223	0.09 147	0.22 336	0.08 63	0.09 171	0.09 135	0.24 310

RALCasStereoNet	0.22 99	0.22 232	0.48 91	0.23 133	0.23 316	0.22 92	0.18 98	0.32 60	0.27 62	0.22 53	0.30 101	0.22 78	0.15 55	0.29 120	0.20 121	0.08 90	0.22 336	0.07 15	0.06 24	0.10 183	0.25 319

FCDSN-DC	0.67 376	0.38 342	0.83 300	0.37 354	0.30 358	0.66 365	0.37 334	0.69 367	0.70 358	1.15 397	1.53 400	1.70 402	1.38 403	1.00 372	0.83 357	0.24 363	0.22 336	0.27 368	0.26 375	0.27 367	0.32 350
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	0.73 380	0.33 315	0.84 304	0.33 340	0.28 347	0.82 381	0.40 349	0.82 384	0.83 373	1.43 405	1.60 403	1.97 405	1.38 403	1.10 381	0.93 362	0.24 363	0.22 336	0.27 368	0.26 375	0.26 363	0.32 350

MSMD_ROB	0.63 373	0.34 323	0.70 261	0.30 312	0.25 338	0.88 383	0.35 327	0.58 302	0.67 350	1.13 395	1.52 399	1.75 403	1.05 394	0.90 357	0.60 333	0.24 363	0.22 336	0.27 368	0.27 377	0.25 358	0.27 332

1111x	0.39 303	0.17 173	0.80 294	0.23 133	0.15 162	0.33 236	0.27 276	0.62 334	0.48 270	0.32 181	0.43 229	0.40 248	0.29 236	0.86 349	1.60 400	0.09 147	0.23 344	0.09 123	0.12 278	0.10 183	0.23 298

GMOStereo	0.20 63	0.17 173	0.45 61	0.23 133	0.18 238	0.21 69	0.27 276	0.28 19	0.28 70	0.31 156	0.32 120	0.28 150	0.17 82	0.16 3	0.13 8	0.07 14	0.23 344	0.10 188	0.08 108	0.08 68	0.07 12

error version	0.20 63	0.17 173	0.45 61	0.23 133	0.18 238	0.21 69	0.27 276	0.28 19	0.28 70	0.31 156	0.32 120	0.28 150	0.17 82	0.16 3	0.13 8	0.07 14	0.23 344	0.10 188	0.08 108	0.08 68	0.07 12

test-v	0.20 63	0.17 173	0.45 61	0.23 133	0.18 238	0.21 69	0.27 276	0.28 19	0.28 70	0.31 156	0.32 120	0.28 150	0.17 82	0.16 3	0.13 8	0.07 14	0.23 344	0.10 188	0.08 108	0.08 68	0.07 12

test-2	0.20 63	0.17 173	0.45 61	0.23 133	0.18 238	0.21 69	0.27 276	0.28 19	0.28 70	0.31 156	0.32 120	0.28 150	0.17 82	0.16 3	0.13 8	0.07 14	0.23 344	0.10 188	0.08 108	0.08 68	0.07 12

PVD	0.62 370	0.41 351	0.93 330	0.44 376	0.39 377	0.63 362	0.51 373	0.86 389	1.27 399	0.93 384	1.09 382	0.81 375	0.85 382	0.89 354	0.89 360	0.21 357	0.23 344	0.22 361	0.19 352	0.28 370	0.41 375

PA-Net	0.40 313	0.35 327	1.05 343	0.32 329	0.28 347	0.39 285	0.43 355	0.53 253	0.56 322	0.35 221	0.43 229	0.41 255	0.36 285	0.83 345	0.61 336	0.12 264	0.23 344	0.16 327	0.23 369	0.13 264	0.20 274
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CC-Net-ROB	0.46 339	0.55 372	0.86 311	0.38 362	0.23 316	0.51 338	0.30 301	0.69 367	0.51 294	0.46 317	0.51 287	0.48 299	0.38 295	0.96 369	0.40 274	0.36 383	0.23 344	0.56 392	0.25 371	0.34 379	0.22 291

SDNR	0.47 342	0.29 295	0.92 326	0.24 171	0.37 373	1.27 401	0.17 59	0.54 260	0.58 326	0.44 305	0.85 369	0.55 324	0.28 219	1.19 386	0.52 314	0.23 361	0.24 352	0.17 336	0.13 302	0.19 331	0.26 329

ff7	0.18 24	0.13 77	0.41 38	0.21 57	0.15 162	0.21 69	0.17 59	0.28 19	0.23 17	0.21 37	0.13 5	0.12 3	0.12 18	0.27 85	0.13 8	0.07 14	0.25 353	0.08 63	0.07 48	0.08 68	0.36 358

ffff	0.18 24	0.13 77	0.41 38	0.21 57	0.15 162	0.21 69	0.17 59	0.28 19	0.23 17	0.21 37	0.13 5	0.12 3	0.12 18	0.27 85	0.13 8	0.07 14	0.25 353	0.08 63	0.07 48	0.08 68	0.36 358

11t	0.18 24	0.13 77	0.41 38	0.21 57	0.15 162	0.21 69	0.17 59	0.28 19	0.23 17	0.21 37	0.13 5	0.12 3	0.12 18	0.27 85	0.13 8	0.07 14	0.25 353	0.08 63	0.07 48	0.08 68	0.36 358

EGLCR-Stereo	0.19 41	0.09 3	0.34 14	0.29 305	0.17 217	0.28 170	0.16 43	0.30 41	0.23 17	0.22 53	0.11 1	0.16 36	0.09 2	0.28 103	0.15 41	0.07 14	0.25 353	0.07 15	0.07 48	0.06 2	0.37 366

ccc-4	0.18 24	0.13 77	0.41 38	0.21 57	0.15 162	0.21 69	0.17 59	0.28 19	0.23 17	0.21 37	0.13 5	0.12 3	0.12 18	0.27 85	0.13 8	0.07 14	0.25 353	0.08 63	0.07 48	0.08 68	0.36 358

LSM	1.68 411	0.48 364	2.91 411	2.28 424	17.60 434	0.52 343	0.55 378	0.65 350	0.78 368	0.84 379	1.11 383	0.63 349	0.55 351	0.79 334	0.53 318	0.16 323	0.25 353	0.18 343	0.21 358	0.25 358	2.37 425

AE-Stereo	0.21 86	0.12 58	0.50 126	0.25 204	0.15 162	0.24 126	0.18 98	0.40 137	0.34 135	0.19 28	0.26 71	0.21 75	0.13 34	0.22 38	0.16 51	0.07 14	0.26 359	0.09 123	0.10 215	0.07 33	0.31 347

anonymousdsp	0.20 63	0.13 77	0.49 108	0.28 292	0.20 279	0.21 69	0.17 59	0.29 32	0.24 27	0.22 53	0.13 5	0.12 3	0.12 18	0.32 144	0.13 8	0.07 14	0.26 359	0.08 63	0.07 48	0.08 68	0.48 387

IGEV-Stereo	0.20 63	0.13 77	0.49 108	0.28 292	0.20 279	0.21 69	0.17 59	0.29 32	0.24 27	0.22 53	0.13 5	0.12 3	0.12 18	0.32 144	0.13 8	0.07 14	0.26 359	0.08 63	0.07 48	0.08 68	0.48 387
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
MFN_U_SF_RVC	0.58 364	0.58 380	1.31 375	0.39 364	0.23 316	0.72 369	0.30 301	0.83 386	0.68 354	0.74 370	0.74 357	0.86 377	0.60 359	0.84 346	0.83 357	0.29 375	0.27 362	0.32 377	0.37 388	0.31 374	0.33 352

SAMSARA	0.62 370	0.47 362	0.93 330	0.70 394	0.50 384	1.15 396	1.29 414	0.79 380	0.70 358	0.77 376	0.55 308	0.92 380	0.58 356	0.87 351	0.77 352	0.19 354	0.27 362	0.18 343	0.19 352	0.27 367	0.28 338

ELAS_RVC	0.80 387	0.40 349	1.10 352	0.40 368	0.35 367	0.93 385	1.10 410	0.87 390	1.12 396	1.40 403	1.39 393	1.27 392	1.55 410	1.13 382	1.13 376	0.29 375	0.27 362	0.30 373	0.28 378	0.31 374	0.36 358
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.80 387	0.40 349	0.91 325	0.39 364	0.35 367	1.52 409	0.81 397	0.97 394	0.98 387	1.47 411	1.58 402	1.19 390	1.33 402	1.01 374	1.21 379	0.29 375	0.27 362	0.30 373	0.29 380	0.32 377	0.36 358
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MoCha-V2	0.18 24	0.12 58	0.40 35	0.30 312	0.24 327	0.16 6	0.15 26	0.28 19	0.19 4	0.16 13	0.16 16	0.13 12	0.13 34	0.30 129	0.13 8	0.06 1	0.28 366	0.06 1	0.06 24	0.06 2	0.25 319

ACVNet-DCA	0.21 86	0.16 150	0.50 126	0.27 268	0.13 83	0.31 217	0.19 130	0.43 162	0.32 113	0.21 37	0.20 33	0.13 12	0.17 82	0.28 103	0.12 1	0.08 90	0.28 366	0.08 63	0.06 24	0.09 135	0.23 298

xx1	0.23 128	0.16 150	0.50 126	0.27 268	0.13 83	0.31 217	0.19 130	0.39 128	0.48 270	0.21 37	0.20 33	0.28 150	0.25 182	0.28 103	0.12 1	0.08 90	0.28 366	0.10 188	0.11 241	0.09 135	0.23 298

1test111	0.22 99	0.16 150	0.50 126	0.27 268	0.13 83	0.31 217	0.19 130	0.43 162	0.32 113	0.21 37	0.20 33	0.13 12	0.17 82	0.36 179	0.28 208	0.08 90	0.28 366	0.08 63	0.06 24	0.09 135	0.23 298

cc1	0.22 99	0.16 150	0.50 126	0.27 268	0.13 83	0.31 217	0.19 130	0.39 128	0.48 270	0.21 37	0.20 33	0.13 12	0.17 82	0.28 103	0.12 1	0.08 90	0.28 366	0.08 63	0.06 24	0.08 68	0.37 366

DualNet	0.33 270	0.17 173	0.84 304	0.21 57	0.13 83	0.29 187	0.21 180	0.38 112	0.46 251	0.31 156	0.44 238	0.34 204	0.24 171	0.28 103	1.30 384	0.08 90	0.28 366	0.12 266	0.11 241	0.08 68	0.37 366

ffm	0.27 214	0.17 173	0.84 304	0.21 57	0.13 83	0.29 187	0.21 180	0.38 112	0.46 251	0.31 156	0.44 238	0.34 204	0.24 171	0.28 103	0.12 1	0.08 90	0.28 366	0.12 266	0.11 241	0.08 68	0.37 366

ff1	0.36 286	0.17 173	0.84 304	0.21 57	0.13 83	0.29 187	0.21 180	0.38 112	0.46 251	0.31 156	0.44 238	0.34 204	0.24 171	0.91 359	1.30 384	0.08 90	0.28 366	0.12 266	0.11 241	0.08 68	0.37 366

tt1	0.22 99	0.16 150	0.49 108	0.26 236	0.15 162	0.31 217	0.19 130	0.38 112	0.46 251	0.21 37	0.19 28	0.13 12	0.16 67	0.28 103	0.12 1	0.08 90	0.28 366	0.08 63	0.06 24	0.08 68	0.37 366

anonymousdsp2	0.23 128	0.11 28	0.42 46	0.26 236	0.24 327	0.25 136	0.17 59	0.43 162	0.37 168	0.30 141	0.23 54	0.24 106	0.15 55	0.32 144	0.17 64	0.07 14	0.28 366	0.07 15	0.05 9	0.08 68	0.44 380

FINET	0.58 364	0.48 364	1.35 377	0.38 362	0.37 373	0.96 389	1.13 411	0.84 388	1.05 389	0.50 333	0.70 351	0.45 282	0.61 363	0.63 279	0.62 337	0.26 367	0.28 366	0.14 307	0.13 302	0.20 338	0.44 380

MFN_U_SF_DS_RVC	0.53 353	0.60 383	0.98 337	0.40 368	0.25 338	0.87 382	0.57 380	0.60 319	0.64 345	0.60 357	0.67 345	0.63 349	0.42 314	1.13 382	0.50 310	0.23 361	0.28 366	0.27 368	0.35 384	0.25 358	0.33 352

AEACV	0.20 63	0.09 3	0.32 10	0.39 364	0.34 364	0.21 69	0.16 43	0.30 41	0.18 1	0.17 19	0.17 19	0.13 12	0.16 67	0.27 85	0.13 8	0.07 14	0.29 378	0.07 15	0.09 171	0.07 33	0.37 366

MSKI-zero shot	0.19 41	0.10 12	0.47 78	0.30 312	0.14 112	0.21 69	0.14 13	0.33 73	0.22 14	0.24 66	0.25 64	0.22 78	0.10 3	0.32 144	0.14 27	0.07 14	0.30 379	0.07 15	0.07 48	0.06 2	0.09 61

MSC_U_SF_DS_RVC	0.70 379	0.73 389	1.26 371	0.47 380	0.28 347	1.42 407	0.60 381	0.82 384	0.94 385	0.85 380	0.86 370	0.88 379	0.70 373	1.32 395	0.75 350	0.37 384	0.30 379	0.34 380	0.36 386	0.44 383	0.42 376

PASM	0.49 346	0.41 351	1.15 357	0.37 354	0.35 367	0.42 300	0.42 353	0.54 260	0.65 346	0.54 348	0.54 303	0.63 349	0.48 335	0.94 368	0.51 313	0.27 371	0.30 379	0.30 373	0.33 382	0.29 372	0.29 342

SGM-ForestM	1.59 407	0.56 374	1.52 388	0.41 372	0.34 364	2.77 418	1.67 418	1.69 411	1.73 407	2.48 417	2.27 415	6.02 425	2.90 418	3.08 418	2.83 416	0.25 366	0.30 379	0.19 349	0.20 356	0.18 327	0.45 383

iRaft-Stereo_20w	0.29 235	0.11 28	0.86 311	0.33 340	0.24 327	0.32 230	0.26 271	0.60 319	0.26 52	0.41 285	0.21 45	0.28 150	0.19 125	0.32 144	0.24 173	0.07 14	0.31 383	0.07 15	0.09 171	0.08 68	0.47 385

LargeStereo	0.19 41	0.13 77	0.38 27	0.30 312	0.19 261	0.15 4	0.15 26	0.32 60	0.18 1	0.13 1	0.16 16	0.12 3	0.11 11	0.24 49	0.15 41	0.07 14	0.32 384	0.07 15	0.05 9	0.07 33	0.42 376

DLNR_Zeroshot_test	10.53 427	12.28 435	20.32 435	105.84 447	23.88 444	0.14 3	0.13 3	3.20 422	0.20 7	0.16 13	0.23 54	0.16 36	0.10 3	0.32 144	0.16 51	2.54 422	0.32 384	0.07 15	0.07 48	40.17 445	0.28 338

Ntro	0.61 369	0.75 391	1.16 359	0.67 391	0.50 384	0.76 372	0.37 334	0.68 361	0.71 360	0.50 333	0.59 322	0.65 356	0.52 344	0.79 334	0.58 331	0.58 395	0.32 384	0.57 395	0.34 383	0.69 398	0.50 390

ACVNet_1	0.77 386	0.92 397	1.79 397	0.73 396	0.53 388	0.78 376	0.42 353	0.88 391	0.90 379	0.75 371	0.76 360	1.32 394	0.80 378	1.04 377	0.70 347	0.57 394	0.32 384	0.72 399	0.35 384	0.70 399	0.50 390

otaku	0.60 367	0.73 389	1.13 355	0.64 389	0.45 382	0.73 371	0.37 334	0.67 356	0.67 350	0.52 339	0.75 359	0.66 360	0.46 329	0.74 315	0.59 332	0.55 392	0.34 388	0.56 392	0.36 386	0.65 393	0.49 389

BEATNet-Init1	4.91 421	3.27 424	14.39 433	0.69 393	0.65 395	10.19 428	3.83 423	5.04 424	5.11 422	8.73 428	8.52 425	13.95 435	7.66 425	7.79 427	5.79 423	0.32 380	0.34 388	0.34 380	0.38 389	0.64 392	0.64 400

JetBlue	1.20 401	0.89 395	2.53 407	0.59 387	0.76 399	3.16 420	2.09 420	1.16 398	0.93 382	0.95 385	1.12 384	1.65 400	1.27 400	2.15 413	1.87 405	0.43 390	0.37 390	0.38 382	0.39 390	0.62 391	0.63 398

Consistency-Raft	0.56 360	0.52 368	1.12 353	0.45 378	0.49 383	0.48 331	0.45 358	0.73 373	0.74 366	0.45 312	0.82 366	0.46 288	0.60 359	0.51 226	0.63 340	0.39 388	0.40 391	0.44 386	0.51 397	0.53 388	0.38 374

MANE	1.63 409	0.58 380	1.16 359	0.59 387	0.60 391	2.71 417	1.53 416	2.63 421	3.62 416	2.33 416	3.26 417	3.66 419	2.98 419	2.26 415	2.26 411	0.37 384	0.40 391	0.31 376	0.49 393	0.31 374	0.63 398

Anonymous_2	0.44 330	0.23 245	0.57 198	0.34 344	0.34 364	0.53 346	0.28 290	0.49 219	0.39 187	0.36 232	0.34 144	0.48 299	0.38 295	0.43 201	0.33 246	0.26 367	0.41 393	0.44 386	1.45 420	0.33 378	0.37 366

MADNet+	1.05 394	1.26 413	4.77 419	0.73 396	0.50 384	1.25 400	0.97 402	1.05 395	0.93 382	0.67 365	0.78 361	0.87 378	0.85 382	2.14 412	1.83 404	0.40 389	0.42 394	0.32 377	0.28 378	0.45 384	0.43 378

NVStereoNet_ROB	0.74 381	0.64 385	1.20 369	0.55 386	0.43 381	0.54 349	0.48 365	0.75 376	0.87 378	0.88 381	1.72 405	1.06 385	1.03 393	1.29 392	0.98 367	0.35 382	0.42 394	0.41 385	0.48 392	0.38 381	0.43 378
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
ACVNet_2	0.94 391	0.98 401	1.71 395	0.83 401	0.63 392	1.02 391	0.64 384	1.16 398	1.43 403	1.02 389	1.39 393	1.47 397	0.86 384	1.16 384	0.79 354	0.63 398	0.43 396	0.78 402	0.49 393	0.80 401	0.57 393

IMH-64-1	0.94 391	0.95 399	1.07 347	0.98 405	0.76 399	0.93 385	0.72 390	1.30 400	1.11 394	0.91 382	1.45 396	1.14 386	1.00 391	1.25 390	0.97 365	0.77 401	0.51 397	0.97 406	0.55 401	0.90 404	0.66 401

IMH-64	0.94 391	0.95 399	1.07 347	0.98 405	0.76 399	0.93 385	0.72 390	1.30 400	1.11 394	0.91 382	1.45 396	1.14 386	1.00 391	1.25 390	0.97 365	0.77 401	0.51 397	0.97 406	0.55 401	0.90 404	0.66 401

TorneroNet-64	1.47 403	1.15 406	1.51 387	1.11 412	0.86 410	2.27 416	0.76 392	1.84 413	3.76 417	1.29 399	2.22 414	2.68 415	1.46 405	1.81 409	1.55 398	0.79 404	0.51 397	1.10 411	0.67 406	1.31 415	0.81 412

PWCK	1.05 394	1.29 414	2.12 402	0.92 403	0.42 380	1.27 401	1.01 404	1.14 397	1.14 397	1.16 398	1.14 385	1.25 391	0.90 386	1.77 407	1.15 377	0.89 408	0.51 397	0.87 404	0.54 398	1.02 412	0.57 393

SPS-STEREO	0.74 381	0.72 387	1.18 366	0.52 384	0.57 390	0.76 372	0.50 371	0.80 381	0.66 349	0.97 387	0.88 373	0.94 381	0.74 374	1.08 380	1.04 371	0.58 395	0.51 397	0.50 389	0.50 396	0.56 389	0.72 406
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
TorneroNet	2.26 415	1.20 410	1.55 390	1.15 414	0.91 411	5.84 421	0.84 399	2.12 418	8.45 427	2.59 418	5.32 421	3.84 420	2.15 413	1.84 411	1.98 408	0.88 407	0.54 402	1.16 415	0.74 410	1.31 415	0.91 413

WAO-6	1.11 398	1.01 404	1.17 365	0.96 404	0.79 403	1.30 403	0.78 394	1.36 402	1.99 410	1.04 392	1.54 401	1.59 399	1.27 400	1.37 397	1.30 384	0.78 403	0.55 403	1.03 410	0.75 411	0.87 403	0.72 406

RainbowNet	0.76 384	1.00 402	1.29 373	0.82 400	0.63 392	0.79 377	0.52 374	0.83 386	0.93 382	0.61 359	0.79 364	0.79 374	0.62 367	0.82 341	0.67 345	0.80 405	0.55 403	0.79 403	0.49 393	0.81 402	0.62 396

anonymity	0.57 362	0.55 372	0.74 273	0.48 381	0.63 392	0.56 350	0.43 355	0.71 369	0.51 294	0.64 361	0.55 308	0.57 329	0.61 363	0.65 288	0.57 329	0.55 392	0.55 403	0.50 389	0.54 398	0.51 386	0.61 395

IMH	1.09 397	1.04 405	1.29 373	1.03 407	0.79 403	1.11 393	0.69 387	1.40 403	1.42 402	1.02 389	1.71 404	1.42 395	1.19 398	1.78 408	1.03 370	1.14 415	0.56 406	1.00 408	0.58 403	0.93 407	0.68 403

MFMNet_re	0.74 381	0.84 393	1.16 359	0.64 389	0.70 397	0.79 377	0.71 389	0.77 379	0.85 375	0.79 378	0.86 370	0.69 367	0.80 378	0.73 311	0.65 341	0.66 399	0.59 407	0.61 396	0.58 403	0.68 396	0.71 405

LVE	1.18 400	1.16 407	1.67 393	1.04 408	0.81 407	1.32 404	0.82 398	1.49 406	1.94 408	1.08 393	1.90 408	1.89 404	1.07 395	1.51 400	1.04 371	0.96 411	0.61 408	0.94 405	0.69 408	0.92 406	0.79 411

Dean	1.22 402	1.17 408	1.97 400	1.04 408	0.79 403	1.21 398	0.76 392	1.51 407	1.96 409	1.30 401	1.98 410	2.14 407	1.18 397	1.30 393	1.15 377	0.83 406	0.61 408	1.01 409	0.69 408	0.97 411	0.77 410

DGSMNet	0.63 373	0.32 311	1.01 340	0.54 385	0.73 398	0.62 359	1.36 415	0.62 334	0.58 326	0.38 255	0.62 337	0.52 317	0.34 273	0.65 288	0.47 301	0.54 391	0.61 408	0.67 397	0.61 405	0.65 393	0.69 404

WAO-7	1.05 394	1.00 402	1.19 367	0.83 401	0.67 396	1.22 399	0.84 399	1.43 404	1.56 405	1.13 395	1.75 406	1.46 396	1.25 399	1.56 401	1.28 383	0.61 397	0.62 411	0.70 398	0.68 407	0.66 395	0.62 396

UNDER WATER	1.64 410	1.34 416	2.72 410	1.40 416	1.04 413	1.70 412	1.14 412	1.57 410	3.58 415	1.46 407	1.46 398	2.82 416	2.43 415	1.74 405	2.04 409	1.08 413	0.63 412	1.31 417	0.94 415	1.29 414	1.10 418

SGM+DAISY	1.12 399	0.86 394	1.64 392	0.68 392	0.80 406	1.68 411	1.68 419	1.08 396	1.10 393	1.53 413	1.76 407	1.47 397	1.53 409	1.24 388	1.42 395	0.66 399	0.65 413	0.52 391	0.54 398	0.57 390	0.91 413

WAO-8	1.50 405	1.22 411	1.39 380	1.10 410	0.85 408	2.15 413	0.78 394	1.84 413	3.76 417	1.46 407	2.18 412	2.15 408	1.50 407	3.20 420	1.35 391	0.92 409	0.66 414	1.10 411	0.79 412	0.94 408	0.74 408

Venus	1.50 405	1.22 411	1.39 380	1.10 410	0.85 408	2.15 413	0.78 394	1.84 413	3.76 417	1.46 407	2.18 412	2.15 408	1.50 407	3.20 420	1.35 391	0.92 409	0.66 414	1.10 411	0.79 412	0.94 408	0.74 408

UNDER WATER-64	1.61 408	1.30 415	2.93 412	1.33 415	0.96 412	2.20 415	1.25 413	1.47 405	3.15 414	1.46 407	1.31 391	2.61 414	2.22 414	1.69 404	1.93 406	1.13 414	0.67 416	1.29 416	0.94 415	1.26 413	1.09 417

notaker	1.49 404	1.44 417	1.77 396	1.42 417	1.08 414	1.19 397	0.87 401	1.51 407	1.40 401	1.53 413	3.41 418	2.40 411	1.94 412	1.83 410	1.57 399	1.14 415	0.69 417	1.38 418	0.88 414	1.39 419	1.03 416

ktn	1.80 412	1.46 418	1.49 385	1.44 418	1.14 415	1.50 408	1.07 407	1.53 409	3.90 420	2.77 419	4.62 419	3.42 418	1.49 406	1.74 405	1.40 394	1.45 419	0.77 418	1.46 419	0.99 417	1.41 420	1.00 415

KSHMR	1.92 414	1.47 419	1.97 400	1.48 419	1.22 417	1.39 406	1.06 406	1.81 412	5.83 423	1.43 405	5.56 422	2.95 417	1.17 396	2.24 414	1.33 390	1.29 418	1.13 419	1.47 420	1.11 419	1.37 418	1.21 419

SPstereo	14.29 431	1.85 421	2.95 413	1.89 421	1.68 421	23.50 438	43.36 438	35.81 446	29.54 446	20.90 440	20.49 436	26.26 446	21.86 438	25.13 446	19.49 437	1.60 420	1.44 420	2.99 424	2.21 423	1.34 417	1.43 422

JetRed	2.35 417	2.70 423	6.11 420	1.14 413	1.38 419	6.03 422	3.61 422	2.12 418	1.72 406	1.99 415	1.97 409	2.15 408	1.59 411	2.49 416	4.19 421	1.05 412	1.60 421	1.10 411	1.02 418	1.72 421	1.41 421

MADNet++	2.34 416	1.81 420	2.24 405	2.15 423	1.97 422	2.79 419	2.19 421	2.42 420	2.26 411	2.79 420	2.70 416	2.43 412	2.60 417	3.18 419	3.32 417	2.19 421	1.97 422	1.93 421	1.62 421	2.02 422	2.10 423

PML	15.86 435	13.12 436	7.07 421	5.22 425	7.66 426	32.93 439	64.30 445	5.37 425	10.12 428	25.87 445	67.29 445	20.25 437	13.20 435	10.09 430	6.81 426	5.94 429	2.00 423	6.03 430	2.18 422	9.13 431	2.62 426

HanzoNet	3.08 418	1.87 422	2.70 409	1.81 420	1.34 418	1.60 410	1.05 405	2.06 417	2.62 413	5.63 423	5.12 420	5.96 424	7.09 424	4.39 424	3.43 418	3.29 423	2.06 424	1.98 422	2.94 425	2.47 423	2.15 424

DPSimNet_ROB	6.21 422	5.16 425	9.50 423	5.59 427	5.56 424	7.64 423	10.02 425	4.07 423	7.33 425	6.84 424	6.26 423	7.17 426	10.55 426	4.07 423	5.68 422	5.50 426	4.29 425	5.24 427	3.66 426	4.05 425	5.96 428

FADE		1.19 409		0.71 395	0.76 399			1.87 416	1.53 404	0.75 371		1.17 389		2.88 417		24.66 444	4.77 426	17.17 439	17.41 438	0.51 386	0.45 383

ASD4	8.08 424	7.42 428	8.23 422	6.03 429	6.01 425	14.62 430	20.55 429	9.03 429	8.06 426	7.51 427	6.52 424	7.36 427	6.42 422	8.13 428	9.88 427	5.93 428	5.10 427	6.60 431	5.79 427	6.82 428	5.52 427

LRCNet_RVC	10.94 428	14.45 437	9.66 424	15.38 433	8.02 427	1.08 392	0.35 327	8.72 428	0.72 362	12.63 435	15.84 434	9.73 428	6.52 423	8.58 429	6.38 425	20.33 442	5.39 428	23.79 441	21.95 440	15.35 435	13.96 437

DGTPSM_ROB	8.38 425	5.24 426	10.71 431	5.32 426	10.19 428	8.34 424	23.49 433	6.11 426	13.43 433	4.93 421	10.93 430	5.64 422	10.55 426	6.17 425	12.73 429	3.74 424	7.56 429	3.68 425	7.24 430	4.09 426	7.49 429

DPSMNet_ROB	8.44 426	5.25 427	10.87 432	5.59 427	10.27 429	8.34 424	23.51 434	6.12 427	13.47 434	4.96 422	10.94 431	5.65 423	10.55 426	6.25 426	12.77 430	4.01 425	7.62 430	3.75 426	7.27 431	4.16 427	7.54 430

Anonymous_1	16.44 436	9.26 429	9.67 425	10.63 430	14.54 432	18.62 435	26.98 435	12.68 434	13.53 435	10.78 434	10.37 429	10.15 429	10.66 429	10.99 434	12.64 428	15.61 441	7.73 431	16.87 438	43.01 443	56.14 446	7.86 433

DPSM_ROB	11.46 429	9.79 433	10.18 426	11.11 431	11.31 430	19.08 436	27.38 436	13.42 435	14.23 436	10.34 432	11.13 432	10.97 433	11.33 433	11.89 435	13.49 431	6.74 430	8.19 432	6.00 428	7.05 428	7.74 429	7.76 431

DPSM	11.46 429	9.79 433	10.18 426	11.11 431	11.31 430	19.08 436	27.38 436	13.42 435	14.23 436	10.34 432	11.13 432	10.97 433	11.33 433	11.89 435	13.49 431	6.74 430	8.19 432	6.00 428	7.05 428	7.74 429	7.76 431

tt	4.71 420	0.11 28	3.94 416	2.06 422	1.54 420	10.14 427	16.85 428	9.28 430	4.99 421	1.41 404	1.05 381	4.68 421	4.89 420	3.36 422	5.86 424	5.73 427	9.15 434	2.23 423	2.51 424	3.02 424	1.34 420

xxxxx1	15.30 432	9.78 430	10.23 428	20.34 436	19.47 435	17.10 431	23.00 430	10.36 431	11.04 429	9.25 429	9.66 426	10.74 430	10.66 429	10.60 431	13.72 433	8.14 432	9.35 435	31.88 444	44.61 444	12.63 432	13.46 434

tt_ll	15.30 432	9.78 430	10.23 428	20.34 436	19.47 435	17.10 431	23.00 430	10.36 431	11.04 429	9.25 429	9.66 426	10.74 430	10.66 429	10.60 431	13.72 433	8.14 432	9.35 435	31.88 444	44.61 444	12.63 432	13.46 434

ff	15.30 432	9.78 430	10.23 428	20.34 436	19.47 435	17.10 431	23.00 430	10.36 431	11.04 429	9.25 429	9.66 426	10.74 430	10.66 429	10.60 431	13.72 433	8.14 432	9.35 435	31.88 444	44.61 444	12.63 432	13.46 434

LSM0	24.21 444	19.88 443	22.33 441	24.42 444	40.13 446	38.41 444	54.99 439	27.05 444	28.61 440	20.59 437	22.00 438	22.29 444	22.86 442	24.12 444	27.16 440	13.59 440	16.33 438	12.13 437	14.08 432	15.72 441	17.53 443

CasAABBNet	23.04 439	19.69 438	20.32 435	22.42 439	22.73 439	38.35 440	55.23 441	26.99 443	28.74 441	20.67 438	22.28 439	22.11 442	22.86 442	23.84 442	27.17 441	13.52 435	16.47 439	12.08 432	14.21 433	15.57 436	15.60 438

Selective-RAFT-Error	23.11 440	19.77 442	20.60 437	22.49 440	22.80 440	38.46 445	55.19 440	27.13 445	28.90 445	20.73 439	22.38 440	22.11 442	22.91 444	23.94 443	27.18 442	13.54 436	16.57 440	12.09 433	14.21 433	15.61 440	15.65 439

MyStereo03	23.12 441	19.74 439	20.70 438	22.51 441	22.82 441	38.36 441	55.25 442	26.92 440	28.81 442	20.90 440	22.38 440	22.06 439	22.80 439	23.83 439	27.20 443	13.55 437	16.70 441	12.09 433	14.22 435	15.58 437	16.03 440

MyStereo02	23.12 441	19.74 439	20.70 438	22.51 441	22.82 441	38.36 441	55.25 442	26.92 440	28.81 442	20.90 440	22.38 440	22.06 439	22.80 439	23.83 439	27.20 443	13.55 437	16.70 441	12.09 433	14.22 435	15.58 437	16.03 440

MyStereo	23.12 441	19.74 439	20.70 438	22.51 441	22.82 441	38.36 441	55.25 442	26.92 440	28.81 442	20.90 440	22.38 440	22.06 439	22.80 439	23.83 439	27.20 443	13.55 437	16.70 441	12.09 433	14.22 435	15.58 437	16.03 440

HaxPig	17.72 437	20.23 444	19.76 434	16.55 434	16.52 433	9.46 426	9.42 424	14.48 437	13.31 432	18.59 436	18.67 435	17.39 436	16.68 436	17.07 437	16.43 436	21.99 443	20.86 444	22.28 440	21.55 439	21.30 442	21.88 444

MEDIAN_ROB	21.20 438	24.56 445	23.42 442	19.57 435	19.62 438	13.29 429	11.21 426	18.04 438	17.02 438	22.07 444	21.92 437	20.84 438	20.24 437	21.02 438	19.68 438	25.59 445	24.08 445	26.20 442	25.19 441	25.31 443	25.19 445

AVERAGE_ROB	25.43 445	29.01 446	27.22 443	24.60 445	24.16 445	17.78 434	12.87 427	22.39 439	21.40 439	26.72 446	26.08 444	25.18 445	24.52 445	25.07 445	23.57 439	29.94 446	28.36 446	30.60 443	29.57 442	29.83 444	29.66 446

test_example2	100.95 446	107.33 447	67.16 445	98.17 446	106.88 447	89.44 446	101.34 446	37.23 447	97.88 447	129.56 447	131.26 446	65.41 447	67.34 446	91.22 447	79.29 446	143.32 447	199.32 447	81.12 447	102.17 447	121.89 447	101.70 447

Low-res two-view benchmark