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	0.42 373	0.17 216	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	0.31 378	0.04 1	0.06 1	0.04 1	0.06 2	0.16 232

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	0.15 324	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
panet	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 76	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	0.11 234	0.09 170	0.08 67	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	0.16 191	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	0.23 315	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 67	0.20 273

DCANet-4	0.20 63	0.11 28	0.58 210	0.19 15	0.09 6	0.19 26	0.18 98	0.39 128	0.42 212	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	0.15 128	0.57 197	0.19 15	0.09 6	0.19 26	0.18 98	0.38 112	0.46 250	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	0.15 128	0.59 217	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 32	0.10 104

MIPNet	0.22 99	0.19 198	0.64 242	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 32	0.08 39

LCNet	0.22 99	0.12 58	0.42 46	0.26 235	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	0.35 174	0.17 64	0.07 14	0.05 3	0.09 123	0.10 214	0.13 263	0.22 290

AAGNet	0.34 277	0.12 58	0.53 164	0.26 235	0.16 191	0.20 52	0.19 130	0.31 55	0.29 83	0.35 220	0.35 150	0.27 138	0.30 243	0.44 203	2.56 414	0.08 90	0.05 3	0.10 187	0.07 48	0.09 134	0.07 12

STrans-v2	0.25 178	0.14 112	0.56 190	0.21 57	0.12 50	0.23 108	0.20 161	0.50 227	0.31 104	0.31 156	0.42 217	0.35 218	0.35 279	0.62 275	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	0.14 112	0.57 197	0.24 171	0.11 26	0.21 69	0.19 130	0.43 162	0.34 135	0.30 141	0.43 229	0.36 223	0.31 256	0.61 267	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	0.35 220	0.53 299	0.34 204	0.26 194	0.29 120	0.16 51	0.07 14	0.05 3	0.09 123	0.10 214	0.08 67	0.30 343

SST-Stereo	0.22 99	0.11 28	0.52 154	0.25 203	0.14 112	0.19 26	0.17 59	0.32 60	0.26 52	0.34 205	0.33 136	0.29 162	0.25 182	0.56 246	0.18 83	0.08 90	0.05 3	0.10 187	0.08 108	0.09 134	0.07 12

RAFT_R40	0.22 99	0.11 28	0.52 154	0.25 203	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	0.55 241	0.19 104	0.08 90	0.05 3	0.10 187	0.08 108	0.09 134	0.07 12

PFNet	0.24 154	0.11 28	0.63 238	0.25 203	0.14 112	0.22 92	0.19 130	0.40 137	0.35 142	0.36 231	0.32 120	0.27 138	0.20 131	0.63 278	0.23 168	0.09 147	0.05 3	0.09 123	0.08 108	0.08 67	0.08 39

CRE-IMP	0.19 41	0.13 76	0.51 138	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	0.10 187	0.07 48	0.10 182	0.10 104

cross-raft	0.18 24	0.12 58	0.40 35	0.27 267	0.16 191	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 32	0.07 12

GMM-Stereo	0.22 99	0.10 12	0.56 190	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	0.10 187	0.09 170	0.08 67	0.19 261

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	0.58 317	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 67	0.20 273

s12784h	0.18 24	0.09 3	0.38 27	0.18 9	0.07 1	0.33 235	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	0.21 217	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 32	0.06 4

DCANet	0.20 63	0.15 128	0.57 197	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 32	0.10 104

csc	0.20 63	0.15 128	0.57 197	0.19 15	0.09 6	0.19 26	0.18 98	0.38 112	0.46 250	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	0.15 128	0.57 197	0.19 15	0.09 6	0.19 26	0.18 98	0.38 112	0.46 250	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	0.22 231	0.57 197	0.19 15	0.09 6	0.24 126	0.17 59	0.44 180	0.46 250	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 32	0.15 222

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 32	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	0.29 374	0.05 3	0.06 1	0.04 1	0.07 32	0.07 12

HITNet	0.22 99	0.23 244	0.60 224	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	0.27 201	0.07 14	0.05 3	0.07 15	0.06 24	0.09 134	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	0.23 244	0.59 217	0.22 89	0.09 6	0.30 198	0.18 98	0.40 137	0.38 176	0.38 254	0.44 238	0.31 181	0.22 144	0.44 203	0.32 237	0.07 14	0.05 3	0.07 15	0.06 24	0.07 32	0.08 39

iResNet	0.25 178	0.22 231	0.62 233	0.26 235	0.11 26	0.31 216	0.23 226	0.46 193	0.45 241	0.34 205	0.43 229	0.27 138	0.23 153	0.36 178	0.37 265	0.08 90	0.05 3	0.07 15	0.06 24	0.08 67	0.10 104

H2IRNET	0.19 41	0.18 189	0.50 125	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	0.10 214	0.10 182	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	0.10 182	0.07 12

CoDeX	0.24 154	0.13 76	0.48 90	0.22 89	0.14 112	0.29 187	0.21 180	0.55 270	0.42 212	0.29 120	0.36 163	0.28 150	0.23 153	0.48 214	0.20 121	0.09 147	0.06 35	0.08 63	0.07 48	0.08 67	0.08 39

test croco	0.18 24	0.16 149	0.59 217	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	0.10 187	0.07 48	0.10 182	0.07 12

MIF-Stereo (partial)	0.18 24	0.13 76	0.50 125	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	0.10 187	0.08 108	0.09 134	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 67	0.07 12

PCWNet_CMD	0.23 128	0.14 112	0.48 90	0.21 57	0.13 83	0.28 170	0.17 59	0.47 202	0.47 263	0.30 141	0.36 163	0.37 227	0.24 171	0.29 120	0.21 138	0.09 147	0.06 35	0.10 187	0.08 108	0.11 226	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	0.09 134	0.10 104

DisPM	0.20 63	0.11 28	0.52 154	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	0.34 167	0.17 64	0.09 147	0.06 35	0.09 123	0.08 108	0.08 67	0.12 168

Wz-Net-LNSev-Ref	0.33 269	0.25 268	0.82 297	0.22 89	0.17 216	0.46 318	0.28 290	0.53 252	0.53 305	0.43 297	0.57 314	0.44 276	0.31 256	0.50 220	0.48 302	0.10 204	0.06 35	0.08 63	0.06 24	0.11 226	0.12 168

test_4	0.19 41	0.16 149	0.39 31	0.24 171	0.13 83	0.19 26	0.21 180	0.27 15	0.24 27	0.24 66	0.47 270	0.22 78	0.13 34	0.27 85	0.18 83	0.06 1	0.06 35	0.09 123	0.09 170	0.07 32	0.06 4

IPLG	0.23 128	0.19 198	0.65 245	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	0.50 220	0.23 168	0.07 14	0.06 35	0.08 63	0.07 48	0.07 32	0.08 39

IPLGR	0.22 99	0.14 112	0.75 275	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	0.37 186	0.19 104	0.07 14	0.06 35	0.08 63	0.07 48	0.07 32	0.07 12

CrosDoStereo	0.32 262	0.11 28	0.53 164	0.19 15	0.12 50	0.22 92	1.07 406	0.36 91	0.38 176	0.38 254	0.60 325	0.28 150	0.45 321	0.61 267	0.56 325	0.08 90	0.06 35	0.08 63	0.09 170	0.08 67	0.09 61

HHNet	0.23 128	0.12 58	0.66 248	0.19 15	0.18 237	0.20 52	0.20 161	0.36 91	0.32 113	0.33 190	0.59 321	0.19 58	0.21 139	0.24 49	0.31 231	0.08 90	0.06 35	0.09 123	0.07 48	0.08 67	0.12 168

Patchmatch Stereo++	0.19 41	0.13 76	0.51 138	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	0.10 187	0.08 108	0.10 182	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	0.16 149	0.48 90	0.30 311	0.13 83	0.21 69	0.16 43	0.38 112	0.35 142	0.34 205	0.30 101	0.33 197	0.20 131	0.70 303	0.24 173	0.08 90	0.06 35	0.09 123	0.07 48	0.08 67	0.07 12

IIG-Stereo	0.24 154	0.16 149	0.47 78	0.29 304	0.12 50	0.23 108	0.14 13	0.40 137	0.33 127	0.35 220	0.37 171	0.33 197	0.22 144	0.70 303	0.26 194	0.08 90	0.06 35	0.09 123	0.07 48	0.08 67	0.07 12

NF-Stereo	0.22 99	0.11 28	0.52 154	0.25 203	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	0.52 231	0.21 138	0.09 147	0.06 35	0.09 123	0.08 108	0.08 67	0.13 188

OCTAStereo	0.22 99	0.11 28	0.52 154	0.25 203	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	0.51 225	0.21 138	0.09 147	0.06 35	0.09 123	0.08 108	0.08 67	0.13 188

PSM-softLoss	0.22 99	0.11 28	0.53 164	0.25 203	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	0.53 233	0.21 138	0.09 147	0.06 35	0.10 187	0.09 170	0.08 67	0.12 168

KMStereo	0.22 99	0.11 28	0.53 164	0.25 203	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	0.53 233	0.21 138	0.09 147	0.06 35	0.10 187	0.09 170	0.08 67	0.12 168

NRIStereo	0.20 63	0.12 58	0.50 125	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	0.34 167	0.19 104	0.08 90	0.06 35	0.09 123	0.07 48	0.09 134	0.09 61

PSM-adaLoss	0.19 41	0.13 76	0.51 138	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	0.10 187	0.08 108	0.10 182	0.09 61

PSM-AAD	0.26 197	0.11 28	0.43 51	0.24 171	0.12 50	0.27 156	0.37 333	0.36 91	0.30 97	0.36 231	0.39 191	0.28 150	0.77 374	0.30 129	0.16 51	0.07 14	0.06 35	0.12 265	0.11 240	0.09 134	0.21 282

FTStereo	0.28 220	0.11 28	0.56 190	0.24 171	0.13 83	0.21 69	0.52 373	0.36 91	0.28 70	0.38 254	0.94 376	0.30 172	0.56 352	0.33 153	0.18 83	0.08 90	0.06 35	0.09 123	0.08 108	0.08 67	0.19 261

ROB_FTStereo_v2	0.19 41	0.13 76	0.51 138	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	0.10 187	0.08 108	0.10 182	0.09 61

ROB_FTStereo	0.19 41	0.13 76	0.51 138	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	0.10 187	0.08 108	0.10 182	0.09 61

HUI-Stereo	0.19 41	0.13 76	0.52 154	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	0.10 187	0.08 108	0.10 182	0.09 61

ASMatch	0.23 128	0.11 28	0.55 180	0.25 203	0.14 112	0.19 26	0.16 43	0.32 60	0.30 97	0.28 97	0.68 346	0.28 150	0.26 194	0.50 220	0.22 153	0.07 14	0.06 35	0.08 63	0.07 48	0.06 2	0.11 133

DeepStereo_LL	0.32 262	0.11 28	0.53 164	0.19 15	0.12 50	0.22 92	1.07 406	0.36 91	0.38 176	0.38 254	0.60 325	0.28 150	0.45 321	0.61 267	0.56 325	0.08 90	0.06 35	0.08 63	0.09 170	0.08 67	0.09 61

DEmStereo	0.26 197	0.10 12	0.52 154	0.19 15	0.13 83	0.31 216	0.25 261	0.29 32	0.38 176	0.36 231	0.57 314	0.24 106	0.48 334	0.53 233	0.44 291	0.07 14	0.06 35	0.08 63	0.08 108	0.07 32	0.08 39

THIR-Stereo	0.30 247	0.15 128	0.46 73	0.19 15	0.11 26	0.28 170	0.70 387	0.33 73	0.36 155	0.37 246	0.64 338	0.33 197	0.49 338	0.58 250	0.44 291	0.08 90	0.06 35	0.08 63	0.09 170	0.07 32	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	0.38 254	0.60 325	0.20 65	0.41 309	0.48 214	0.41 278	0.07 14	0.06 35	0.08 63	0.08 108	0.07 32	0.08 39

GrayStereo	0.26 197	0.10 12	0.45 61	0.27 267	0.14 112	0.23 108	0.46 360	0.36 91	0.33 127	0.40 274	0.47 270	0.30 172	0.78 375	0.29 120	0.17 64	0.07 14	0.06 35	0.08 63	0.09 170	0.07 32	0.15 222

RE-Stereo	0.22 99	0.11 28	0.52 154	0.25 203	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	0.51 225	0.21 138	0.09 147	0.06 35	0.09 123	0.08 108	0.08 67	0.13 188

Pruner-Stereo	0.20 63	0.12 58	0.49 107	0.29 304	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 67	0.10 104

TVStereo	0.22 99	0.11 28	0.52 154	0.25 203	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	0.51 225	0.21 138	0.09 147	0.06 35	0.09 123	0.08 108	0.08 67	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	0.09 134	0.10 104

iGMRVC	0.19 41	0.13 76	0.51 138	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	0.10 187	0.08 108	0.10 182	0.09 61

RAFT-RH_RVC	0.26 197	0.13 76	0.57 197	0.22 89	0.12 50	0.25 136	0.14 13	0.27 15	0.29 83	0.38 254	1.14 384	0.23 91	0.18 108	0.58 250	0.24 173	0.07 14	0.06 35	0.10 187	0.07 48	0.06 2	0.08 39

IRAFT_RVC	0.23 128	0.15 128	0.54 174	0.26 235	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	0.55 241	0.23 168	0.08 90	0.06 35	0.10 187	0.08 108	0.08 67	0.08 39

RAFT-345	0.22 99	0.11 28	0.55 180	0.22 89	0.12 50	0.20 52	0.16 43	0.27 15	0.28 70	0.27 91	0.65 340	0.20 65	0.17 82	0.55 241	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 76	0.51 138	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	0.10 187	0.08 108	0.10 182	0.09 61

CroCo-Stereo	0.15 5	0.16 149	0.34 14	0.25 203	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 32	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 76	0.51 138	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	0.10 187	0.08 108	0.10 182	0.09 61

CFNet_pseudo	0.23 128	0.14 112	0.48 90	0.20 37	0.13 83	0.27 156	0.17 59	0.46 193	0.45 241	0.30 141	0.37 171	0.38 233	0.23 153	0.30 129	0.22 153	0.09 147	0.06 35	0.11 234	0.08 108	0.11 226	0.11 133

ARAFT	0.26 197	0.30 300	0.87 312	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	0.49 216	0.19 104	0.08 90	0.06 35	0.12 265	0.11 240	0.09 134	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 76	0.48 90	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 32	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	0.25 268	0.66 248	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	0.34 167	0.33 245	0.08 90	0.06 35	0.08 63	0.07 48	0.11 226	0.13 188

R-Stereo Train	0.19 41	0.10 12	0.49 107	0.22 89	0.12 50	0.23 108	0.18 98	0.43 162	0.20 7	0.31 156	0.45 251	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	0.49 107	0.22 89	0.12 50	0.23 108	0.18 98	0.43 162	0.20 7	0.31 156	0.45 251	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	0.14 112	0.48 90	0.20 37	0.13 83	0.27 156	0.17 59	0.46 193	0.45 241	0.30 141	0.37 171	0.38 233	0.23 153	0.30 129	0.22 153	0.09 147	0.06 35	0.11 234	0.08 108	0.12 251	0.11 133

AdaStereo	0.25 178	0.17 172	0.47 78	0.25 203	0.13 83	0.33 235	0.17 59	0.57 289	0.43 223	0.34 205	0.38 177	0.35 218	0.21 139	0.32 144	0.24 173	0.14 302	0.06 35	0.13 288	0.09 170	0.11 226	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	0.29 234	0.37 335	0.92 325	0.24 171	0.13 83	0.30 198	0.19 130	0.55 270	0.51 293	0.39 265	0.46 263	0.39 244	0.27 200	0.36 178	0.30 222	0.09 147	0.06 35	0.07 15	0.05 9	0.13 263	0.11 133

iResNet_ROB	0.27 213	0.27 284	0.48 90	0.21 57	0.12 50	0.32 229	0.17 59	0.57 289	0.55 317	0.39 265	0.44 238	0.37 227	0.28 219	0.43 200	0.28 207	0.08 90	0.06 35	0.06 1	0.05 9	0.09 134	0.11 133

DN-CSS_ROB	0.24 154	0.33 314	0.69 257	0.25 203	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	0.34 167	0.22 153	0.07 14	0.06 35	0.11 234	0.11 240	0.11 226	0.09 61

pmcnn	0.54 354	0.24 254	1.06 344	0.25 203	0.26 340	0.40 290	0.31 309	0.55 270	0.55 317	0.56 351	1.22 388	2.53 412	0.39 301	0.84 345	1.08 374	0.09 147	0.06 35	0.06 1	0.05 9	0.10 182	0.14 211

DispNO	0.29 234	0.24 254	0.83 299	0.23 133	0.17 216	0.25 136	0.22 202	0.47 202	0.42 212	0.33 190	0.39 191	0.38 233	0.28 219	0.78 329	0.35 255	0.09 147	0.07 95	0.10 187	0.10 214	0.09 134	0.09 61

Former-RAFT_DAM_RVC	0.18 24	0.15 128	0.27 3	0.20 37	0.13 83	0.24 126	0.17 59	0.31 55	0.37 168	0.43 297	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	0.09 134	0.08 39

GMStereo_Zeroshot	0.25 178	0.22 231	0.51 138	0.27 267	0.14 112	0.28 170	0.15 26	0.40 137	0.36 155	0.37 246	0.43 229	0.40 247	0.17 82	0.35 174	0.21 138	0.12 263	0.07 95	0.13 288	0.07 48	0.17 311	0.10 104

StereoIM	0.15 5	0.17 172	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 32	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 32	0.07 12

LL-Strereo2	0.21 86	0.25 268	0.53 164	0.32 328	0.20 278	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	0.12 265	0.09 170	0.09 134	0.16 232

4D-IteraStereo	0.20 63	0.21 217	0.62 233	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	0.10 187	0.08 108	0.08 67	0.33 351

CroCo-Stereo Lap2	0.16 13	0.18 189	0.39 31	0.26 235	0.18 237	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 67	0.07 12

BUS	0.24 154	0.13 76	0.36 21	0.25 203	0.14 112	0.44 308	0.17 59	0.59 309	0.36 155	0.34 205	0.35 150	0.31 181	0.22 144	0.27 85	0.22 153	0.10 204	0.07 95	0.11 234	0.10 214	0.09 134	0.10 104

IER	0.24 154	0.15 128	0.50 125	0.21 57	0.15 162	0.31 216	0.20 161	0.44 180	0.38 176	0.34 205	0.41 210	0.32 191	0.34 272	0.31 139	0.23 168	0.09 147	0.07 95	0.08 63	0.08 108	0.09 134	0.09 61

RAFT+CT+SA	0.23 128	0.24 254	0.48 90	0.25 203	0.18 237	0.23 108	0.29 294	0.42 156	0.38 176	0.24 66	0.39 191	0.20 65	0.17 82	0.34 167	0.17 64	0.07 14	0.07 95	0.09 123	0.12 277	0.09 134	0.13 188

test_5	0.25 178	0.25 268	0.57 197	0.27 267	0.18 237	0.25 136	0.29 294	0.42 156	0.39 187	0.29 120	0.40 199	0.27 138	0.23 153	0.35 174	0.19 104	0.07 14	0.07 95	0.09 123	0.09 170	0.10 182	0.14 211

BSDual-CNN	0.24 154	0.13 76	0.36 21	0.25 203	0.14 112	0.35 262	0.22 202	0.59 309	0.36 155	0.34 205	0.35 150	0.38 233	0.25 182	0.27 85	0.28 207	0.10 204	0.07 95	0.11 234	0.10 214	0.09 134	0.10 104

hknet	0.26 197	0.15 128	0.49 107	0.25 203	0.16 191	0.35 262	0.22 202	0.59 309	0.40 195	0.34 205	0.35 150	0.43 270	0.28 219	0.38 188	0.26 194	0.09 147	0.07 95	0.11 234	0.10 214	0.09 134	0.10 104

iRaft-Stereo_5w	0.25 178	0.24 254	0.50 125	0.23 133	0.18 237	0.19 26	0.19 130	0.39 128	0.35 142	0.28 97	0.36 163	0.34 204	0.23 153	0.66 293	0.28 207	0.07 14	0.07 95	0.08 63	0.07 48	0.09 134	0.14 211

CIPLG	0.23 128	0.28 291	0.75 275	0.24 171	0.16 191	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 67	0.09 61

UDGNet	0.24 154	0.37 335	0.53 164	0.25 203	0.14 112	0.24 126	0.18 98	0.32 60	0.44 230	0.29 120	0.28 84	0.24 106	0.20 131	0.30 129	0.21 138	0.16 322	0.07 95	0.21 355	0.11 240	0.16 299	0.11 133

dd	0.23 128	0.32 310	0.55 180	0.23 133	0.12 50	0.27 156	0.21 180	0.32 60	0.45 241	0.30 141	0.29 90	0.25 117	0.17 82	0.31 139	0.26 194	0.13 281	0.07 95	0.10 187	0.08 108	0.12 251	0.09 61

DAS	0.28 220	0.13 76	0.49 107	0.24 171	0.18 237	0.30 198	0.24 248	0.48 212	0.48 269	0.42 288	0.45 251	0.34 204	0.31 256	0.76 325	0.24 173	0.09 147	0.07 95	0.09 123	0.07 48	0.10 182	0.11 133

SepStereo	0.27 213	0.13 76	0.49 107	0.24 171	0.18 237	0.30 198	0.24 248	0.48 212	0.48 269	0.42 288	0.45 251	0.34 204	0.31 256	0.64 283	0.24 173	0.09 147	0.07 95	0.09 123	0.07 48	0.10 182	0.11 133

IPLGR_C	0.23 128	0.29 294	0.81 294	0.24 171	0.16 191	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 67	0.09 61

ACRE	0.23 128	0.27 284	0.83 299	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 67	0.09 61

GwcNet-ADL	0.23 128	0.15 128	0.58 210	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	0.28 207	0.09 147	0.07 95	0.07 15	0.07 48	0.09 134	0.11 133

GANet-ADL	0.22 99	0.14 112	0.51 138	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	0.11 235	0.07 95	0.07 15	0.06 24	0.09 134	0.11 133

PFNet+	0.21 86	0.11 28	0.54 174	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	0.10 204	0.07 95	0.11 234	0.10 214	0.08 67	0.12 168

LMCR-Stereo	0.28 220	0.22 231	0.56 190	0.29 304	0.14 112	0.37 275	0.23 226	0.57 289	0.36 155	0.40 274	0.40 199	0.29 162	0.30 243	0.41 195	0.38 267	0.11 235	0.07 95	0.09 123	0.07 48	0.13 263	0.10 104

TestStereo	0.22 99	0.24 254	0.48 90	0.25 203	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	0.62 275	0.19 104	0.08 90	0.07 95	0.10 187	0.07 48	0.11 226	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 32	0.08 39

sAnonymous2	0.21 86	0.24 254	0.79 290	0.24 171	0.17 216	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	0.10 204	0.07 95	0.09 123	0.08 108	0.23 352	0.18 246

CroCo_RVC	0.21 86	0.24 254	0.79 290	0.24 171	0.17 216	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	0.10 204	0.07 95	0.09 123	0.08 108	0.23 352	0.18 246

GMStereo	0.21 86	0.30 300	0.57 197	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	0.10 204	0.07 95	0.08 63	0.08 108	0.11 226	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	0.29 234	0.11 28	0.38 27	0.22 89	0.18 237	0.33 235	1.66 416	0.53 252	0.27 62	0.27 91	0.50 283	0.17 44	0.16 67	0.25 59	0.25 185	0.07 14	0.07 95	0.07 15	0.11 240	0.07 32	0.10 104

SFCPSM	0.23 128	0.12 58	0.51 138	0.21 57	0.14 112	0.34 249	0.22 202	0.57 289	0.41 200	0.29 120	0.32 120	0.23 91	0.22 144	0.28 103	0.20 121	0.10 204	0.07 95	0.09 123	0.10 214	0.09 134	0.09 61

UNet	0.28 220	0.16 149	0.70 260	0.24 171	0.20 278	0.44 308	0.21 180	0.52 242	0.42 212	0.36 231	0.40 199	0.43 270	0.33 271	0.41 195	0.32 237	0.09 147	0.07 95	0.10 187	0.09 170	0.10 182	0.09 61

FENet	0.22 99	0.13 76	0.48 90	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	0.10 204	0.07 95	0.09 123	0.09 170	0.09 134	0.11 133

ACVNet	0.24 154	0.18 189	0.51 138	0.18 9	0.15 162	0.27 156	0.23 226	0.40 137	0.45 241	0.29 120	0.41 210	0.38 233	0.28 219	0.28 103	0.35 255	0.09 147	0.07 95	0.08 63	0.07 48	0.10 182	0.09 61

acv_ft	0.26 197	0.18 189	0.56 190	0.24 171	0.19 260	0.34 249	0.21 180	0.47 202	0.45 241	0.39 265	0.41 210	0.38 233	0.28 219	0.28 103	0.36 259	0.09 147	0.07 95	0.08 63	0.07 48	0.11 226	0.09 61

cf-r	0.26 197	0.22 231	0.66 248	0.22 89	0.14 112	0.28 170	0.22 202	0.44 180	0.42 212	0.32 181	0.42 217	0.43 270	0.27 200	0.44 203	0.27 201	0.11 235	0.07 95	0.08 63	0.10 214	0.08 67	0.09 61

GwcNet-RSSM	0.28 220	0.25 268	0.61 230	0.22 89	0.14 112	0.28 170	0.24 248	0.46 193	0.44 230	0.33 190	0.46 263	0.41 254	0.28 219	0.55 241	0.31 231	0.11 235	0.07 95	0.09 123	0.10 214	0.10 182	0.09 61

CFNet-ft	0.26 197	0.21 217	0.51 138	0.19 15	0.16 191	0.31 216	0.21 180	0.40 137	0.37 168	0.29 120	0.40 199	0.46 287	0.27 200	0.49 216	0.28 207	0.12 263	0.07 95	0.12 265	0.11 240	0.12 251	0.11 133

RASNet	0.30 247	0.19 198	0.59 217	0.23 133	0.19 260	0.33 235	0.20 161	0.50 227	0.41 200	0.31 156	0.44 238	0.47 294	0.38 294	0.79 333	0.40 273	0.09 147	0.07 95	0.07 15	0.09 170	0.08 67	0.10 104

MSMDNet	0.23 128	0.14 112	0.49 107	0.20 37	0.13 83	0.28 170	0.17 59	0.47 202	0.47 263	0.30 141	0.36 163	0.37 227	0.24 171	0.29 120	0.21 138	0.09 147	0.07 95	0.09 123	0.08 108	0.11 226	0.11 133

HSM-Net_RVC	0.28 220	0.12 58	0.48 90	0.19 15	0.11 26	0.35 262	0.21 180	0.64 343	0.44 230	0.40 274	0.43 229	0.50 308	0.27 200	0.75 319	0.25 185	0.08 90	0.07 95	0.08 63	0.07 48	0.08 67	0.09 61
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet	0.29 234	0.29 294	0.57 197	0.23 133	0.14 112	0.34 249	0.15 26	0.53 252	0.46 250	0.31 156	0.40 199	0.38 233	0.27 200	0.76 325	0.28 207	0.10 204	0.07 95	0.11 234	0.11 240	0.11 226	0.09 61

CFNet_RVC	0.26 197	0.21 217	0.51 138	0.19 15	0.16 191	0.31 216	0.21 180	0.40 137	0.37 168	0.29 120	0.40 199	0.46 287	0.27 200	0.49 216	0.28 207	0.12 263	0.07 95	0.12 265	0.11 240	0.12 251	0.11 133

HSM	0.29 234	0.18 189	0.48 90	0.21 57	0.15 162	0.33 235	0.20 161	0.55 270	0.39 187	0.36 231	0.39 191	0.67 362	0.32 267	0.88 351	0.24 173	0.09 147	0.07 95	0.08 63	0.07 48	0.09 134	0.10 104

StereoDRNet-Refined	0.28 220	0.19 198	0.47 78	0.25 203	0.14 112	0.36 270	0.21 180	0.49 219	0.43 223	0.46 316	0.52 292	0.42 264	0.30 243	0.46 210	0.38 267	0.10 204	0.07 95	0.11 234	0.11 240	0.10 182	0.11 133
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DISCO	0.33 269	0.16 149	0.55 180	0.26 235	0.16 191	0.48 330	0.25 261	0.52 242	0.58 325	0.38 254	0.45 251	0.63 348	0.37 289	0.65 287	0.50 309	0.10 204	0.07 95	0.09 123	0.08 108	0.13 263	0.13 188

whm_eth	0.24 154	0.21 217	0.72 270	0.24 171	0.19 260	0.21 69	0.19 130	0.40 137	0.43 223	0.31 156	0.60 325	0.15 31	0.18 108	0.26 76	0.19 104	0.09 147	0.08 143	0.10 187	0.09 170	0.09 134	0.13 188

EKT-Stereo	0.39 302	0.13 76	0.53 164	0.42 373	3.94 422	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	0.10 204	0.08 143	0.09 123	0.08 108	0.09 134	0.12 168

MIM_Stereo	0.20 63	0.17 172	0.55 180	0.20 37	0.21 291	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 67	0.15 222

CFNet_ucs	0.25 178	0.14 112	0.51 138	0.20 37	0.15 162	0.29 187	0.18 98	0.51 237	0.46 250	0.32 181	0.42 217	0.38 233	0.23 153	0.31 139	0.22 153	0.11 235	0.08 143	0.12 265	0.09 170	0.13 263	0.13 188

RAFT-Test	0.19 41	0.11 28	0.41 38	0.26 235	0.21 291	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	0.28 220	0.23 244	0.76 279	0.21 57	0.14 112	0.38 281	0.26 271	0.42 156	0.37 168	0.34 205	0.36 163	0.55 323	0.38 294	0.33 153	0.40 273	0.08 90	0.08 143	0.07 15	0.08 108	0.09 134	0.12 168

gwcnet-sp	0.25 178	0.16 149	0.70 260	0.23 133	0.14 112	0.34 249	0.22 202	0.46 193	0.41 200	0.37 246	0.35 150	0.27 138	0.27 200	0.36 178	0.26 194	0.09 147	0.08 143	0.09 123	0.09 170	0.10 182	0.10 104

scenet	0.25 178	0.16 149	0.70 260	0.23 133	0.14 112	0.34 249	0.22 202	0.46 193	0.41 200	0.37 246	0.35 150	0.27 138	0.27 200	0.36 178	0.26 194	0.09 147	0.08 143	0.09 123	0.09 170	0.10 182	0.10 104

CASS	0.22 99	0.16 149	0.40 35	0.26 235	0.12 50	0.29 187	0.19 130	0.40 137	0.32 113	0.34 205	0.35 150	0.25 117	0.25 182	0.26 76	0.21 138	0.13 281	0.08 143	0.11 234	0.09 170	0.11 226	0.12 168
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet	0.25 178	0.16 149	0.70 260	0.23 133	0.14 112	0.34 249	0.22 202	0.46 193	0.41 200	0.37 246	0.35 150	0.27 138	0.27 200	0.36 178	0.26 194	0.09 147	0.08 143	0.09 123	0.09 170	0.10 182	0.10 104

TestStereo1	0.23 128	0.22 231	0.50 125	0.27 267	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 67	0.10 104

SA-5K	0.23 128	0.22 231	0.50 125	0.27 267	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 67	0.10 104

psmg	0.24 154	0.13 76	0.36 21	0.21 57	0.14 112	0.35 262	0.23 226	0.54 259	0.36 155	0.36 231	0.38 177	0.38 233	0.25 182	0.27 85	0.28 207	0.10 204	0.08 143	0.10 187	0.10 214	0.09 134	0.09 61

ADLNet2	0.31 257	0.23 244	0.77 285	0.23 133	0.18 237	0.36 270	0.24 248	0.55 270	0.54 309	0.33 190	0.38 177	0.45 281	0.31 256	0.70 303	0.36 259	0.10 204	0.08 143	0.09 123	0.09 170	0.12 251	0.11 133

AnonymousM	0.19 41	0.20 210	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	0.38 381	0.15 324	0.06 2	0.08 39

GEStereo_RVC	0.29 234	0.24 254	0.60 224	0.27 267	0.16 191	0.33 235	0.25 261	0.58 301	0.56 321	0.35 220	0.38 177	0.34 204	0.25 182	0.51 225	0.29 220	0.12 263	0.08 143	0.09 123	0.08 108	0.11 226	0.13 188

RALAANet	0.21 86	0.24 254	0.53 164	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	0.10 182	0.07 12

ADLNet	0.30 247	0.19 198	0.59 217	0.23 133	0.19 260	0.34 249	0.23 226	0.56 280	0.44 230	0.43 297	0.41 210	0.43 270	0.28 219	0.56 246	0.36 259	0.11 235	0.08 143	0.11 234	0.11 240	0.11 226	0.15 222

HCRNet	0.25 178	0.27 284	0.42 46	0.34 343	0.17 216	0.27 156	0.18 98	0.45 187	0.37 168	0.31 156	0.35 150	0.32 191	0.23 153	0.44 203	0.21 138	0.13 281	0.08 143	0.13 288	0.11 240	0.11 226	0.09 61

MMNet	0.28 220	0.19 198	0.54 174	0.24 171	0.17 216	0.47 324	0.22 202	0.47 202	0.53 305	0.40 274	0.43 229	0.36 223	0.34 272	0.40 192	0.35 255	0.08 90	0.08 143	0.09 123	0.09 170	0.10 182	0.09 61

GANet-RSSM	0.26 197	0.19 198	0.54 174	0.21 57	0.14 112	0.27 156	0.22 202	0.47 202	0.34 135	0.30 141	0.40 199	0.41 254	0.30 243	0.59 256	0.25 185	0.11 235	0.08 143	0.09 123	0.09 170	0.10 182	0.10 104

PSMNet-RSSM	0.26 197	0.21 217	0.50 125	0.21 57	0.14 112	0.25 136	0.21 180	0.50 227	0.38 176	0.31 156	0.45 251	0.40 247	0.27 200	0.53 233	0.24 173	0.12 263	0.08 143	0.11 234	0.13 301	0.10 182	0.10 104

DMCA	0.24 154	0.18 189	0.51 138	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	0.30 222	0.11 235	0.08 143	0.10 187	0.08 108	0.11 226	0.12 168

SuperB	0.50 346	0.37 335	2.16 403	0.23 133	0.15 162	0.41 294	0.32 315	0.50 227	0.83 372	0.44 304	0.51 286	0.33 197	0.45 321	0.69 300	1.07 372	0.10 204	0.08 143	0.09 123	0.08 108	0.95 409	0.18 246

ADCRef	0.41 317	0.33 314	1.05 342	0.26 235	0.21 291	0.49 333	0.27 276	0.54 259	0.51 293	0.51 335	0.59 321	0.35 218	0.47 330	0.54 238	1.35 390	0.09 147	0.08 143	0.12 265	0.12 277	0.12 251	0.13 188

ADCP+	0.48 344	0.36 332	1.47 383	0.26 235	0.22 306	0.57 351	0.40 348	0.56 280	0.54 309	0.46 316	0.52 292	0.46 287	0.53 348	0.59 256	1.93 405	0.10 204	0.08 143	0.11 234	0.11 240	0.14 283	0.15 222

NLCA_NET_v2_RVC	0.29 234	0.24 254	0.81 294	0.26 235	0.18 237	0.30 198	0.22 202	0.52 242	0.41 200	0.38 254	0.42 217	0.42 264	0.28 219	0.46 210	0.31 231	0.11 235	0.08 143	0.10 187	0.11 240	0.10 182	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	0.21 217	0.49 107	0.19 15	0.15 162	0.34 249	0.18 98	0.47 202	0.36 155	0.30 141	0.35 150	0.40 247	0.26 194	0.35 174	0.24 173	0.13 281	0.08 143	0.13 288	0.14 315	0.13 263	0.13 188

AANet_RVC	0.33 269	0.31 303	0.69 257	0.23 133	0.14 112	0.30 198	0.23 226	0.49 219	0.55 317	0.39 265	0.60 325	0.43 270	0.30 243	0.88 351	0.54 321	0.11 235	0.08 143	0.07 15	0.07 48	0.10 182	0.12 168

IGEV_Zeroshot_test	0.23 128	0.11 28	0.82 297	0.21 57	0.23 315	0.20 52	0.19 130	0.38 112	0.23 17	0.34 205	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 67	0.35 356

iinet-f	0.31 257	0.23 244	1.16 358	0.20 37	0.16 191	0.44 308	0.23 226	0.47 202	0.38 176	0.36 231	0.44 238	0.41 254	0.35 279	0.36 178	0.43 284	0.10 204	0.09 172	0.08 63	0.08 108	0.13 263	0.12 168

ProNet	0.16 13	0.13 76	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 32	0.22 290

Wz-Net-MNSev	0.39 302	0.35 326	0.99 338	0.26 235	0.21 291	0.59 355	0.39 344	0.58 301	0.61 336	0.49 329	0.56 311	0.53 320	0.37 289	0.61 267	0.47 300	0.11 235	0.09 172	0.11 234	0.11 240	0.15 290	0.15 222

RAFT_CTSACE	0.23 128	0.21 217	0.57 197	0.26 235	0.15 162	0.22 92	0.23 226	0.34 77	0.30 97	0.34 205	0.51 286	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 67	0.07 12

SA	0.24 154	0.22 231	0.55 180	0.23 133	0.14 112	0.25 136	0.23 226	0.48 212	0.42 212	0.28 97	0.44 238	0.23 91	0.23 153	0.34 167	0.17 64	0.07 14	0.09 172	0.11 234	0.11 240	0.08 67	0.09 61

CSP-Net	0.28 220	0.17 172	0.41 38	0.22 89	0.14 112	0.44 308	0.24 248	0.52 242	0.42 212	0.42 288	0.44 238	0.42 264	0.27 200	0.66 293	0.30 222	0.12 263	0.09 172	0.08 63	0.08 108	0.10 182	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 32	0.07 12

AASNet	0.29 234	0.27 284	0.67 251	0.26 235	0.18 237	0.34 249	0.21 180	0.64 343	0.49 282	0.36 231	0.41 210	0.32 191	0.26 194	0.33 153	0.39 271	0.12 263	0.09 172	0.10 187	0.08 108	0.14 283	0.12 168

AACVNet	0.28 220	0.22 231	0.55 180	0.23 133	0.14 112	0.30 198	0.19 130	0.43 162	0.33 127	0.39 265	0.42 217	0.44 276	0.29 236	0.73 310	0.28 207	0.11 235	0.09 172	0.11 234	0.09 170	0.13 263	0.12 168

TRStereo	0.22 99	0.21 217	0.62 233	0.40 367	0.19 260	0.22 92	0.16 43	0.58 301	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	0.11 240	0.06 2	0.19 261

ICVP	0.24 154	0.13 76	0.45 61	0.26 235	0.14 112	0.30 198	0.25 261	0.47 202	0.35 142	0.29 120	0.43 229	0.35 218	0.25 182	0.28 103	0.25 185	0.12 263	0.09 172	0.09 123	0.09 170	0.09 134	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	0.15 128	0.63 238	0.27 267	0.20 278	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	0.10 204	0.09 172	0.09 123	0.09 170	0.15 290	0.13 188

GES	0.23 128	0.14 112	0.54 174	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	0.11 235	0.09 172	0.08 63	0.08 108	0.10 182	0.12 168

AFF-stereo	0.20 63	0.24 254	0.49 107	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 67	0.11 133

delet	0.29 234	0.18 189	0.58 210	0.24 171	0.19 260	0.41 294	0.30 300	0.52 242	0.51 293	0.35 220	0.42 217	0.37 227	0.31 256	0.49 216	0.36 259	0.10 204	0.09 172	0.11 234	0.12 277	0.09 134	0.09 61

aanetorigin	0.40 312	0.33 314	1.14 355	0.25 203	0.19 260	0.30 198	0.37 333	0.34 77	0.47 263	0.95 384	0.82 365	0.52 316	0.56 352	0.50 220	0.52 313	0.11 235	0.09 172	0.10 187	0.10 214	0.16 299	0.19 261

EDNetEfficientorigin	7.48 422	0.57 377	139.59 445	0.25 203	0.17 216	0.44 308	0.30 300	0.48 212	1.04 387	1.29 398	1.02 379	0.82 375	0.87 384	0.76 325	1.02 368	0.10 204	0.09 172	0.12 265	0.11 240	0.22 347	0.25 318

ac_64	0.28 220	0.16 149	0.62 233	0.25 203	0.17 216	0.36 270	0.22 202	0.48 212	0.35 142	0.36 231	0.37 171	0.51 311	0.30 243	0.62 275	0.34 249	0.11 235	0.09 172	0.10 187	0.10 214	0.09 134	0.09 61

RYNet	0.38 297	0.23 244	0.65 245	0.26 235	0.28 346	0.62 358	0.33 320	0.61 325	0.62 340	0.42 288	0.39 191	0.58 333	0.40 304	0.89 353	0.57 328	0.11 235	0.09 172	0.12 265	0.11 240	0.19 330	0.22 290

TDLM	0.32 262	0.27 284	0.52 154	0.30 311	0.15 162	0.33 235	0.32 315	0.54 259	0.50 287	0.44 304	0.43 229	0.39 244	0.30 243	0.92 363	0.30 222	0.14 302	0.09 172	0.13 288	0.12 277	0.13 263	0.14 211

NVstereo2D	0.32 262	0.18 189	0.63 238	0.24 171	0.23 315	0.43 303	0.28 290	0.60 318	0.58 325	0.28 97	0.39 191	0.42 264	0.30 243	0.71 306	0.30 222	0.13 281	0.09 172	0.13 288	0.10 214	0.20 337	0.18 246

DRN-Test	0.35 283	0.20 210	0.75 275	0.28 291	0.19 260	0.46 318	0.29 294	0.68 360	0.54 309	0.49 329	0.47 270	0.44 276	0.35 279	0.63 278	0.44 291	0.13 281	0.09 172	0.13 288	0.12 277	0.13 263	0.13 188

LE_ROB	1.82 412	0.39 345	3.15 414	0.50 382	0.55 388	0.79 376	1.00 402	0.89 391	6.48 423	7.40 425	2.07 410	2.07 405	5.08 420	1.33 395	3.96 419	0.11 235	0.09 172	0.12 265	0.11 240	0.11 226	0.13 188

PWC_ROB	0.41 317	0.38 341	0.92 325	0.26 235	0.20 278	0.39 284	0.19 130	0.61 325	0.69 355	0.58 355	0.84 367	0.52 316	0.44 319	0.74 314	0.62 336	0.13 281	0.09 172	0.14 306	0.10 214	0.17 311	0.18 246

CAS++	0.17 20	0.13 76	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	0.12 263	0.10 197	0.11 234	0.08 108	0.10 182	0.09 61
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
CRFU-Net	0.29 234	0.14 112	0.48 90	0.26 235	0.15 162	0.46 318	0.22 202	0.52 242	0.32 113	0.44 304	0.42 217	0.48 298	0.47 330	0.44 203	0.31 231	0.12 263	0.10 197	0.09 123	0.08 108	0.10 182	0.11 133

NINENet	0.27 213	0.16 149	0.49 107	0.23 133	0.16 191	0.44 308	0.17 59	0.63 337	0.49 282	0.33 190	0.38 177	0.31 181	0.22 144	0.43 200	0.22 153	0.11 235	0.10 197	0.12 265	0.08 108	0.12 251	0.11 133

Sa-1000	0.24 154	0.20 210	0.53 164	0.23 133	0.14 112	0.30 198	0.23 226	0.50 227	0.41 200	0.30 141	0.50 283	0.26 134	0.19 125	0.33 153	0.16 51	0.08 90	0.10 197	0.10 187	0.11 240	0.08 67	0.08 39

WZ-Net	0.56 359	0.49 365	2.14 402	0.30 311	0.24 326	0.58 353	0.48 364	0.65 349	0.80 369	0.51 335	0.72 352	0.68 364	0.60 358	1.06 378	1.01 367	0.13 281	0.10 197	0.11 234	0.12 277	0.19 330	0.23 297

SACVNet	0.32 262	0.25 268	0.59 217	0.26 235	0.19 260	0.35 262	0.25 261	0.54 259	0.41 200	0.43 297	0.45 251	0.46 287	0.34 272	0.71 306	0.30 222	0.14 302	0.10 197	0.12 265	0.12 277	0.16 299	0.20 273

PSMNet-ADL	0.26 197	0.16 149	0.39 31	0.27 267	0.14 112	0.32 229	0.22 202	0.45 187	0.37 168	0.28 97	0.34 144	0.41 254	0.28 219	0.61 267	0.32 237	0.11 235	0.10 197	0.09 123	0.11 240	0.10 182	0.13 188

raftrobust	0.19 41	0.19 198	0.42 46	0.23 133	0.24 326	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	0.10 197	0.07 15	0.06 24	0.07 32	0.09 61

RAFT-Stereo + iAFF	0.20 63	0.23 244	0.49 107	0.21 57	0.16 191	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	0.10 197	0.07 15	0.07 48	0.07 32	0.11 133

UPFNet	0.27 213	0.15 128	0.47 78	0.25 203	0.20 278	0.37 275	0.27 276	0.50 227	0.40 195	0.36 231	0.38 177	0.37 227	0.29 236	0.40 192	0.34 249	0.10 204	0.10 197	0.10 187	0.10 214	0.10 182	0.08 39

EDNetEfficient	0.64 374	0.39 345	2.52 405	0.26 235	0.26 340	0.39 284	0.49 368	0.42 156	1.06 389	1.38 401	0.86 369	0.61 341	0.97 389	0.66 293	1.62 400	0.11 235	0.10 197	0.10 187	0.12 277	0.20 337	0.19 261

hitnet-ft	0.31 257	0.21 217	0.56 190	0.19 15	0.14 112	0.40 290	0.23 226	0.46 193	0.42 212	0.37 246	0.46 263	0.53 320	0.35 279	0.76 325	0.35 255	0.14 302	0.10 197	0.14 306	0.10 214	0.15 290	0.14 211

DSFCA	0.29 234	0.18 189	0.48 90	0.21 57	0.17 216	0.39 284	0.32 315	0.49 219	0.44 230	0.44 304	0.38 177	0.40 247	0.30 243	0.53 233	0.38 267	0.12 263	0.10 197	0.10 187	0.11 240	0.11 226	0.11 133

DMCA-RVC	0.30 247	0.27 284	0.93 329	0.28 291	0.17 216	0.30 198	0.21 180	0.43 162	0.36 155	0.40 274	0.38 177	0.39 244	0.36 284	0.44 203	0.34 249	0.13 281	0.10 197	0.16 326	0.12 277	0.13 263	0.11 133

FADNet-RVC-Resample	0.31 257	0.32 310	1.16 358	0.27 267	0.17 216	0.33 235	0.21 180	0.49 219	0.40 195	0.36 231	0.38 177	0.34 204	0.27 200	0.54 238	0.27 201	0.10 204	0.10 197	0.14 306	0.13 301	0.13 263	0.18 246

ADCL	0.50 346	0.30 300	1.15 356	0.28 291	0.19 260	0.77 374	0.64 383	0.57 289	0.73 364	0.57 354	0.73 355	0.55 323	0.60 358	0.66 293	1.53 396	0.11 235	0.10 197	0.13 288	0.13 301	0.15 290	0.16 232

CVANet_RVC	0.34 277	0.25 268	0.77 285	0.27 267	0.17 216	0.34 249	0.28 290	0.55 270	0.50 287	0.43 297	0.46 263	0.44 276	0.31 256	0.90 356	0.27 201	0.15 314	0.10 197	0.14 306	0.14 315	0.15 290	0.15 222

StereoDRNet	0.34 277	0.28 291	0.70 260	0.28 291	0.21 291	0.43 303	0.30 300	0.63 337	0.51 293	0.47 322	0.40 199	0.48 298	0.31 256	0.58 250	0.44 291	0.12 263	0.10 197	0.12 265	0.11 240	0.13 263	0.13 188

DLCB_ROB	0.30 247	0.20 210	0.45 61	0.28 291	0.17 216	0.37 275	0.25 261	0.50 227	0.45 241	0.46 316	0.47 270	0.51 311	0.34 272	0.56 246	0.38 267	0.10 204	0.10 197	0.11 234	0.11 240	0.10 182	0.11 133

ETE_ROB	0.36 285	0.32 310	0.64 242	0.30 311	0.18 237	0.40 290	0.38 341	0.59 309	0.49 282	0.50 332	0.52 292	0.62 344	0.37 289	0.58 250	0.43 284	0.13 281	0.10 197	0.14 306	0.12 277	0.17 311	0.18 246

PSMNet_ROB	0.36 285	0.31 303	0.71 266	0.31 323	0.21 291	0.44 308	0.44 356	0.61 325	0.49 282	0.39 265	0.45 251	0.49 304	0.32 267	0.66 293	0.53 317	0.14 302	0.10 197	0.15 320	0.14 315	0.13 263	0.13 188

fast-acv-ft	0.33 269	0.26 278	0.88 318	0.25 203	0.18 237	0.49 333	0.27 276	0.44 180	0.50 287	0.40 274	0.55 307	0.49 304	0.36 284	0.39 191	0.41 278	0.11 235	0.11 218	0.11 234	0.12 277	0.13 263	0.11 133

GASNet	0.39 302	0.58 379	1.27 371	0.35 348	0.23 315	0.35 262	0.23 226	0.63 337	0.56 321	0.41 284	0.38 177	0.45 281	0.30 243	0.81 339	0.42 281	0.16 322	0.11 218	0.14 306	0.14 315	0.23 352	0.12 168

ssnet_v2	0.30 247	0.21 217	0.63 238	0.23 133	0.15 162	0.40 290	0.30 300	0.59 309	0.48 269	0.40 274	0.37 171	0.46 287	0.30 243	0.41 195	0.44 291	0.13 281	0.11 218	0.11 234	0.11 240	0.12 251	0.11 133

Wz-Net-SNSev	0.45 332	0.53 369	1.42 381	0.31 323	0.21 291	0.44 308	0.45 357	0.64 343	0.68 353	0.46 316	0.66 342	0.62 344	0.40 304	0.78 329	0.65 340	0.12 263	0.11 218	0.12 265	0.13 301	0.17 311	0.19 261

Wz-Net-LNSev	0.36 285	0.35 326	1.06 344	0.26 235	0.21 291	0.47 324	0.33 320	0.56 280	0.58 325	0.45 311	0.54 302	0.50 308	0.37 289	0.40 192	0.42 281	0.12 263	0.11 218	0.10 187	0.09 170	0.14 283	0.15 222

raft_robust	0.25 178	0.23 244	0.44 58	0.22 89	0.13 83	0.23 108	0.22 202	0.52 242	0.50 287	0.33 190	0.32 120	0.33 197	0.23 153	0.55 241	0.18 83	0.07 14	0.11 218	0.08 63	0.10 214	0.08 67	0.07 12

dad	0.30 247	0.38 341	0.60 224	0.22 89	0.14 112	0.32 229	0.21 180	0.35 86	0.51 293	0.45 311	0.45 251	0.46 287	0.23 153	0.41 195	0.27 201	0.21 356	0.11 218	0.20 352	0.11 240	0.15 290	0.11 133

Anonymous3	0.24 154	0.19 198	0.76 279	0.27 267	0.18 237	0.41 294	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	0.12 263	0.11 218	0.10 187	0.10 214	0.11 226	0.13 188

pcwnet_v2	0.32 262	0.16 149	1.22 369	0.23 133	0.19 260	0.32 229	0.19 130	0.61 325	0.61 336	0.37 246	0.45 251	0.35 218	0.29 236	0.37 186	0.26 194	0.14 302	0.11 218	0.12 265	0.11 240	0.14 283	0.18 246

sCroCo_RVC	0.19 41	0.15 128	0.60 224	0.27 267	0.18 237	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	0.11 235	0.11 218	0.09 123	0.09 170	0.09 134	0.10 104

XX-Stereo	0.25 178	0.11 28	1.09 350	0.35 348	0.38 375	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	0.11 218	0.08 63	0.09 170	0.07 32	0.10 104

RAFT + AFF	0.30 247	0.33 314	0.76 279	0.25 203	0.17 216	0.30 198	0.33 320	0.55 270	0.42 212	0.28 97	0.30 101	0.31 181	0.31 256	0.64 283	0.32 237	0.09 147	0.11 218	0.11 234	0.10 214	0.12 251	0.16 232

HGLStereo	0.29 234	0.19 198	0.60 224	0.24 171	0.21 291	0.33 235	0.23 226	0.52 242	0.44 230	0.36 231	0.49 281	0.41 254	0.35 279	0.46 210	0.34 249	0.11 235	0.11 218	0.09 123	0.09 170	0.11 226	0.12 168

DeepPruner_ROB	0.28 220	0.25 268	0.64 242	0.22 89	0.16 191	0.30 198	0.21 180	0.54 259	0.33 127	0.36 231	0.38 177	0.38 233	0.26 194	0.45 209	0.28 207	0.15 314	0.11 218	0.11 234	0.11 240	0.14 283	0.14 211

LALA_ROB	0.38 297	0.31 303	0.65 245	0.30 311	0.21 291	0.46 318	0.39 344	0.63 337	0.54 309	0.53 344	0.52 292	0.69 366	0.36 284	0.52 231	0.48 302	0.18 344	0.11 218	0.16 326	0.14 315	0.17 311	0.16 232

PWCDC_ROB	0.41 317	0.41 350	0.77 285	0.34 343	0.21 291	0.43 303	0.20 161	0.60 318	0.90 378	0.44 304	1.24 389	0.36 223	0.38 294	0.56 246	0.48 302	0.18 344	0.11 218	0.11 234	0.10 214	0.20 337	0.16 232

MyStereo06	0.23 128	0.15 128	0.74 272	0.22 89	0.14 112	0.25 136	0.22 202	0.43 162	0.25 45	0.36 231	0.24 59	0.34 204	0.18 108	0.24 49	0.20 121	0.07 14	0.12 234	0.09 123	0.09 170	0.09 134	0.11 133

MyStereo05	0.24 154	0.15 128	0.58 210	0.22 89	0.14 112	0.25 136	0.22 202	0.50 227	0.54 309	0.32 181	0.23 54	0.26 134	0.23 153	0.32 144	0.25 185	0.07 14	0.12 234	0.09 123	0.09 170	0.09 134	0.11 133

StereoVision	0.23 128	0.23 244	0.55 180	0.27 267	0.17 216	0.23 108	0.22 202	0.40 137	0.32 113	0.21 37	0.51 286	0.22 78	0.16 67	0.29 120	0.19 104	0.11 235	0.12 234	0.13 288	0.13 301	0.10 182	0.08 39

iRaftStereo_RVC	0.17 20	0.16 149	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	0.12 234	0.10 187	0.09 170	0.09 134	0.14 211

psm_up	0.30 247	0.21 217	0.58 210	0.26 235	0.18 237	0.32 229	0.27 276	0.57 289	0.45 241	0.38 254	0.41 210	0.45 281	0.40 304	0.59 256	0.32 237	0.11 235	0.12 234	0.13 288	0.12 277	0.11 226	0.11 133

GwcNet	0.37 292	0.29 294	1.12 352	0.25 203	0.24 326	0.48 330	0.27 276	0.58 301	0.60 334	0.39 265	0.54 302	0.51 311	0.34 272	0.60 261	0.46 297	0.13 281	0.12 234	0.12 265	0.11 240	0.13 263	0.15 222

AF-Net	0.40 312	0.31 303	0.74 272	0.33 339	0.24 326	0.43 303	0.30 300	0.64 343	0.67 349	0.44 304	0.69 349	0.65 355	0.52 343	0.59 256	0.48 302	0.16 322	0.12 234	0.19 348	0.14 315	0.16 299	0.14 211

Nwc_Net	0.39 302	0.29 294	0.84 303	0.32 328	0.24 326	0.45 316	0.30 300	0.67 355	0.51 293	0.39 265	0.70 350	0.59 334	0.48 334	0.61 267	0.45 296	0.16 322	0.12 234	0.19 348	0.21 357	0.14 283	0.15 222

ADCMid	0.53 352	0.45 359	1.46 382	0.27 267	0.22 306	0.51 337	0.38 341	0.61 325	0.58 325	0.75 370	0.67 344	0.62 344	0.66 371	0.66 293	1.75 401	0.13 281	0.12 234	0.17 335	0.17 344	0.20 337	0.21 282

DANet	0.37 292	0.25 268	0.67 251	0.37 353	0.22 306	0.42 299	0.25 261	0.50 227	0.44 230	0.52 338	0.50 283	0.59 334	0.42 313	0.78 329	0.53 317	0.13 281	0.12 234	0.14 306	0.12 277	0.17 311	0.21 282
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	0.51 348	0.16 149	0.97 334	0.31 323	0.21 291	1.35 404	0.34 324	0.80 380	0.59 333	1.09 393	0.74 356	0.49 304	0.37 289	1.31 393	0.60 332	0.14 302	0.12 234	0.16 326	0.13 301	0.13 263	0.18 246

SANet	0.58 363	0.41 350	1.38 377	0.27 267	0.16 191	0.72 368	0.48 364	0.71 368	1.34 399	0.69 366	0.97 377	0.94 380	0.78 375	0.97 370	0.93 361	0.14 302	0.12 234	0.12 265	0.12 277	0.18 326	0.20 273

XPNet_ROB	0.35 283	0.26 278	0.58 210	0.28 291	0.19 260	0.37 275	0.31 309	0.57 289	0.51 293	0.52 338	0.54 302	0.57 328	0.38 294	0.65 287	0.48 302	0.17 334	0.12 234	0.13 288	0.12 277	0.16 299	0.17 244

PDISCO_ROB	0.45 332	0.37 335	0.89 320	0.44 375	0.37 372	0.70 366	0.35 326	0.75 375	0.78 367	0.45 311	0.53 299	0.65 355	0.40 304	0.68 299	0.52 313	0.22 359	0.12 234	0.21 355	0.19 351	0.26 362	0.22 290

MyStereo07	0.18 24	0.15 128	0.44 58	0.22 89	0.16 191	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	0.13 248	0.09 123	0.09 170	0.09 134	0.11 133

MyStereo04	0.24 154	0.15 128	0.58 210	0.22 89	0.16 191	0.25 136	0.22 202	0.51 237	0.54 309	0.29 120	0.23 54	0.27 138	0.23 153	0.32 144	0.25 185	0.07 14	0.13 248	0.09 123	0.09 170	0.09 134	0.11 133

LL-Strereo	0.32 262	0.33 314	0.77 285	0.26 235	0.24 326	0.22 92	0.23 226	0.58 301	0.44 230	0.35 220	0.32 120	0.41 254	0.40 304	0.93 364	0.25 185	0.08 90	0.13 248	0.11 234	0.09 170	0.09 134	0.22 290

Selective-IGEV	0.15 5	0.10 12	0.34 14	0.32 328	0.19 260	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	0.13 248	0.07 15	0.06 24	0.06 2	0.11 133

STTStereo	0.30 247	0.24 254	0.83 299	0.25 203	0.17 216	0.30 198	0.24 248	0.49 219	0.39 187	0.39 265	0.41 210	0.44 276	0.28 219	0.41 195	0.30 222	0.13 281	0.13 248	0.13 288	0.16 333	0.12 251	0.12 168

RTS	0.81 388	0.56 373	4.76 416	0.37 353	0.30 357	1.11 392	0.52 373	0.67 355	1.07 390	0.76 373	0.91 373	0.60 339	0.61 362	1.64 401	1.24 380	0.15 314	0.13 248	0.15 320	0.15 324	0.22 347	0.24 309

RTSA	0.81 388	0.56 373	4.76 416	0.37 353	0.30 357	1.11 392	0.52 373	0.67 355	1.07 390	0.76 373	0.91 373	0.60 339	0.61 362	1.64 401	1.24 380	0.15 314	0.13 248	0.15 320	0.15 324	0.22 347	0.24 309

NCCL2	0.37 292	0.33 314	0.59 217	0.37 353	0.23 315	0.42 299	0.41 351	0.56 280	0.44 230	0.47 322	0.47 270	0.61 341	0.39 301	0.58 250	0.41 278	0.16 322	0.13 248	0.21 355	0.22 364	0.16 299	0.18 246

DispFullNet	0.67 375	0.94 397	1.63 390	0.77 398	1.19 415	0.53 345	0.25 261	0.61 325	0.72 361	0.70 367	0.60 325	0.69 366	0.90 385	0.80 336	0.52 313	0.27 370	0.13 248	0.74 399	0.31 380	0.68 395	0.44 379

ToySt	0.28 220	0.19 198	0.68 256	0.22 89	0.19 260	0.31 216	0.31 309	0.43 162	0.43 223	0.28 97	0.38 177	0.42 264	0.32 267	0.33 153	0.32 237	0.08 90	0.14 257	0.10 187	0.12 277	0.11 226	0.24 309

DCRE	0.24 154	0.15 128	0.45 61	0.26 235	0.26 340	0.23 108	0.21 180	0.37 103	0.29 83	0.23 60	0.81 364	0.23 91	0.16 67	0.24 49	0.18 83	0.07 14	0.14 257	0.07 15	0.08 108	0.07 32	0.25 318

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	0.14 257	0.07 15	0.06 24	0.06 2	0.08 39

test-3	0.18 24	0.10 12	0.48 90	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	0.14 257	0.08 63	0.08 108	0.06 2	0.10 104

test_1	0.18 24	0.10 12	0.48 90	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	0.14 257	0.08 63	0.08 108	0.06 2	0.10 104

test_3	0.20 63	0.12 58	0.49 107	0.26 235	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	0.14 257	0.09 123	0.10 214	0.07 32	0.10 104

test-1	0.20 63	0.12 58	0.49 107	0.23 133	0.23 315	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	0.14 257	0.08 63	0.07 48	0.06 2	0.14 211

APVNet	0.38 297	0.26 278	0.87 312	0.26 235	0.22 306	0.52 342	0.35 326	0.64 343	0.46 250	0.40 274	0.52 292	0.48 298	0.39 301	0.84 345	0.48 302	0.13 281	0.14 257	0.15 320	0.16 333	0.16 299	0.16 232

Syn2CoEx	0.39 302	0.39 345	1.08 349	0.35 348	0.21 291	0.41 294	0.29 294	0.63 337	0.51 293	0.43 297	0.56 311	0.45 281	0.45 321	0.69 300	0.39 271	0.17 334	0.14 257	0.16 326	0.12 277	0.13 263	0.16 232

FAT-Stereo	0.36 285	0.19 198	0.75 275	0.26 235	0.18 237	0.34 249	0.30 300	0.62 333	0.61 336	0.47 322	0.61 334	0.59 334	0.50 339	0.61 267	0.36 259	0.13 281	0.14 257	0.13 288	0.12 277	0.14 283	0.20 273

FADNet_RVC	0.31 257	0.35 326	0.98 336	0.24 171	0.16 191	0.30 198	0.17 59	0.52 242	0.39 187	0.30 141	0.38 177	0.30 172	0.29 236	0.54 238	0.33 245	0.14 302	0.14 257	0.14 306	0.16 333	0.21 343	0.24 309

FADNet-RVC	0.34 277	0.43 354	0.97 334	0.25 203	0.20 278	0.33 235	0.20 161	0.51 237	0.42 212	0.34 205	0.40 199	0.41 254	0.29 236	0.65 287	0.36 259	0.14 302	0.14 257	0.14 306	0.15 324	0.19 330	0.20 273

G-Net	0.47 341	0.26 278	1.02 340	0.34 343	0.28 346	0.89 383	0.35 326	0.47 202	0.46 250	0.68 365	1.20 386	0.64 353	0.59 357	0.61 267	0.60 332	0.16 322	0.14 257	0.17 335	0.13 301	0.22 347	0.21 282

NCC-stereo	0.42 321	0.31 303	0.87 312	0.32 328	0.29 355	0.47 324	0.37 333	0.68 360	0.53 305	0.42 288	0.58 317	0.57 328	0.52 343	0.75 319	0.54 321	0.18 344	0.14 257	0.18 342	0.25 370	0.17 311	0.18 246

stereogan	0.39 302	0.20 210	0.78 289	0.28 291	0.22 306	0.65 363	0.26 271	0.62 333	0.65 345	0.45 311	0.60 325	0.67 362	0.45 321	0.69 300	0.37 265	0.14 302	0.14 257	0.14 306	0.12 277	0.20 337	0.19 261

Abc-Net	0.42 321	0.31 303	0.87 312	0.32 328	0.29 355	0.47 324	0.37 333	0.68 360	0.53 305	0.42 288	0.58 317	0.57 328	0.52 343	0.75 319	0.54 321	0.18 344	0.14 257	0.18 342	0.25 370	0.17 311	0.18 246
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
XQC	0.47 341	0.45 359	1.07 346	0.40 367	0.28 346	0.58 353	0.38 341	0.67 355	0.76 366	0.53 344	0.47 270	0.59 334	0.47 330	0.74 314	0.80 354	0.18 344	0.14 257	0.18 342	0.16 333	0.26 362	0.24 309

RTSC	0.43 327	0.37 335	0.95 333	0.30 311	0.20 278	0.50 336	0.23 226	0.65 349	0.86 375	0.56 351	0.54 302	0.51 311	0.36 284	0.71 306	0.92 360	0.13 281	0.14 257	0.11 234	0.13 301	0.18 326	0.19 261

DeepPrunerF	0.46 338	0.37 335	1.50 385	0.34 343	0.30 357	0.36 270	0.37 333	0.64 343	1.15 397	0.41 284	0.45 251	0.40 247	0.41 309	0.82 340	0.53 317	0.18 344	0.14 257	0.23 362	0.21 357	0.17 311	0.18 246

GANet	0.40 312	0.28 291	0.67 251	0.31 323	0.18 237	0.43 303	0.39 344	0.60 318	0.46 250	0.48 328	0.78 360	0.55 323	0.45 321	0.96 368	0.55 324	0.13 281	0.14 257	0.13 288	0.12 277	0.15 290	0.16 232

PS-NSSS	0.33 269	0.36 332	0.61 230	0.24 171	0.18 237	0.33 235	0.24 248	0.59 309	0.42 212	0.38 254	0.52 292	0.36 223	0.31 256	0.80 336	0.32 237	0.18 344	0.14 257	0.21 355	0.15 324	0.17 311	0.14 211

SQANet	0.44 329	0.57 377	0.89 320	0.49 381	0.39 376	0.47 324	0.23 226	0.53 252	0.44 230	0.41 284	0.48 279	0.47 294	0.34 272	0.58 250	0.43 284	0.38 385	0.15 278	0.40 383	0.21 357	0.50 384	0.34 354

coex-ft	3.48 418	0.81 391	48.53 443	0.24 171	0.19 260	0.53 345	0.47 363	0.49 219	2.36 411	7.18 424	1.20 386	0.96 383	2.53 415	0.75 319	2.14 409	0.13 281	0.15 278	0.14 306	0.12 277	0.22 347	0.47 384

Wz-Net-TNSev	0.55 355	0.72 386	1.90 398	0.26 235	0.21 291	0.64 362	0.45 357	0.66 353	0.71 359	0.52 338	0.55 307	0.71 370	0.63 368	1.04 376	0.94 363	0.16 322	0.15 278	0.13 288	0.15 324	0.21 343	0.24 309

RAFT	0.24 154	0.24 254	0.46 73	0.27 267	0.15 162	0.26 150	0.26 271	0.37 103	0.31 104	0.34 205	0.34 144	0.41 254	0.22 144	0.30 129	0.18 83	0.08 90	0.15 278	0.11 234	0.10 214	0.11 226	0.13 188

S-Stereo	0.39 302	0.20 210	1.04 341	0.28 291	0.22 306	0.39 284	0.31 309	0.58 301	0.69 355	0.40 274	0.59 321	0.48 298	0.41 309	0.75 319	0.42 281	0.12 263	0.15 278	0.13 288	0.13 301	0.16 299	0.25 318

RP	0.38 297	0.26 278	0.67 251	0.31 323	0.24 326	0.37 275	0.29 294	0.53 252	0.61 336	0.42 288	0.65 340	0.62 344	0.51 341	0.63 278	0.43 284	0.17 334	0.15 278	0.17 335	0.15 324	0.17 311	0.19 261

RGC	0.41 317	0.35 326	0.76 279	0.35 348	0.28 346	0.41 294	0.29 294	0.60 318	0.55 317	0.47 322	0.64 338	0.63 348	0.47 330	0.74 314	0.46 297	0.16 322	0.15 278	0.21 355	0.21 357	0.19 330	0.21 282

edge stereo	0.40 312	0.22 231	0.87 312	0.27 267	0.22 306	0.38 281	0.26 271	0.59 309	0.56 321	0.53 344	0.60 325	0.71 370	0.50 339	0.78 329	0.43 284	0.16 322	0.15 278	0.19 348	0.14 315	0.17 311	0.19 261

AnyNet_C32	0.55 355	0.51 366	1.34 375	0.29 304	0.28 346	0.61 357	0.62 382	0.57 289	0.62 340	0.63 359	0.68 346	0.54 322	0.55 350	0.82 340	1.81 402	0.15 314	0.15 278	0.15 320	0.18 348	0.21 343	0.25 318

SMFormer	0.27 213	0.13 76	0.47 78	0.20 37	0.10 18	0.28 170	0.19 130	0.54 259	0.48 269	0.35 220	0.42 217	0.31 181	0.27 200	0.60 261	0.34 249	0.10 204	0.16 287	0.08 63	0.09 170	0.10 182	0.16 232

tta	0.27 213	0.13 76	0.47 78	0.20 37	0.10 18	0.28 170	0.19 130	0.54 259	0.48 269	0.35 220	0.42 217	0.31 181	0.27 200	0.60 261	0.34 249	0.10 204	0.16 287	0.08 63	0.09 170	0.08 67	0.13 188

qqq1	0.26 197	0.13 76	0.47 78	0.20 37	0.10 18	0.28 170	0.19 130	0.54 259	0.48 269	0.35 220	0.42 217	0.31 181	0.27 200	0.60 261	0.21 138	0.10 204	0.16 287	0.07 15	0.07 48	0.08 67	0.13 188

fff1	0.26 197	0.13 76	0.47 78	0.20 37	0.10 18	0.28 170	0.19 130	0.54 259	0.48 269	0.35 220	0.42 217	0.31 181	0.27 200	0.60 261	0.21 138	0.10 204	0.16 287	0.07 15	0.07 48	0.08 67	0.13 188

IGEVStereo-DCA	0.20 63	0.17 172	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	0.38 188	0.31 231	0.07 14	0.16 287	0.08 63	0.07 48	0.08 67	0.36 357

rrr	0.22 99	0.17 172	0.79 290	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	0.38 188	0.31 231	0.07 14	0.16 287	0.08 63	0.07 48	0.08 67	0.28 337

HH	0.22 99	0.12 58	0.55 180	0.32 328	0.16 191	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	0.16 287	0.07 15	0.07 48	0.07 32	0.31 346

HanStereo	0.22 99	0.12 58	0.55 180	0.32 328	0.16 191	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	0.16 287	0.07 15	0.07 48	0.07 32	0.31 346

Selective-RAFT	0.19 41	0.14 112	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	0.16 287	0.07 15	0.07 48	0.08 67	0.08 39

raft+_RVC	0.21 86	0.21 217	0.46 73	0.22 89	0.35 366	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	0.16 287	0.08 63	0.07 48	0.07 32	0.12 168

FADNet	0.34 277	0.43 354	0.88 318	0.24 171	0.22 306	0.37 275	0.19 130	0.56 280	0.49 282	0.32 181	0.36 163	0.43 270	0.32 267	0.65 287	0.30 222	0.17 334	0.16 287	0.14 306	0.16 333	0.25 357	0.21 282

SHD	0.45 332	0.34 322	0.89 320	0.37 353	0.28 346	0.46 318	0.23 226	0.72 371	0.96 385	0.65 361	0.61 334	0.61 341	0.48 334	0.64 283	0.69 345	0.16 322	0.16 287	0.16 326	0.16 333	0.21 343	0.25 318

ADCS	0.62 369	0.56 373	1.54 388	0.30 311	0.25 337	0.56 349	0.46 360	0.71 368	0.86 375	0.77 375	0.72 352	0.68 364	0.62 366	0.82 340	2.33 411	0.17 334	0.16 287	0.16 326	0.17 344	0.23 352	0.27 331

AnyNet_C01	0.68 377	0.69 385	2.64 407	0.33 339	0.27 345	0.93 384	0.64 383	0.66 353	0.65 345	0.70 367	0.97 377	0.75 372	0.63 368	1.01 373	1.52 395	0.17 334	0.16 287	0.17 335	0.17 344	0.24 356	0.28 337

Anonymous Stereo	0.42 321	0.43 354	1.38 377	0.32 328	0.26 340	0.35 262	0.48 364	0.55 270	0.58 325	0.43 297	0.48 279	0.40 247	0.29 236	0.93 364	0.56 325	0.16 322	0.16 287	0.15 320	0.16 333	0.16 299	0.20 273

DPSNet	0.51 348	0.26 278	1.16 358	0.28 291	0.21 291	0.76 371	0.56 378	0.89 391	0.82 371	0.49 329	0.51 286	0.64 353	0.81 379	0.89 353	0.85 358	0.17 334	0.16 287	0.13 288	0.13 301	0.26 362	0.27 331

SGM_RVC	0.57 361	0.22 231	0.60 224	0.26 235	0.16 191	0.97 389	0.46 360	0.76 377	0.90 378	1.03 390	0.92 375	1.16 387	0.93 387	1.21 386	0.72 347	0.17 334	0.16 287	0.16 326	0.16 333	0.16 299	0.24 309
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
CBMV	0.36 285	0.25 268	0.61 230	0.24 171	0.14 112	0.42 299	0.33 320	0.56 280	0.52 304	0.54 347	0.52 292	0.51 311	0.58 355	0.63 278	0.43 284	0.15 314	0.16 287	0.18 342	0.16 333	0.13 263	0.19 261
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	0.28 291	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	0.17 305	0.07 15	0.07 48	0.06 2	0.30 343

psmorigin	0.52 351	0.29 294	3.10 413	0.24 171	0.19 260	0.39 284	0.24 248	0.52 242	0.45 241	0.66 363	0.68 346	0.70 369	0.52 343	0.86 348	0.49 308	0.15 314	0.17 305	0.13 288	0.14 315	0.16 299	0.23 297

FBW_ROB	0.46 338	0.34 322	0.71 266	0.32 328	0.20 278	0.51 337	0.32 315	0.73 372	0.63 342	0.60 356	0.57 314	0.65 355	0.44 319	1.42 398	0.62 336	0.14 302	0.17 305	0.22 360	0.16 333	0.17 311	0.23 297

CSAN	0.55 355	0.47 361	1.19 366	0.37 353	0.23 315	0.57 351	0.61 381	0.65 349	0.72 361	0.65 361	0.78 360	0.66 359	0.65 370	1.41 397	0.77 351	0.21 356	0.17 305	0.20 352	0.21 357	0.18 326	0.21 282

WCMA_ROB	0.55 355	0.27 284	0.76 279	0.26 235	0.22 306	0.62 358	0.36 331	0.57 289	0.58 325	0.97 386	1.40 394	1.28 392	0.94 388	0.80 336	0.80 354	0.20 355	0.17 305	0.16 326	0.16 333	0.19 330	0.29 341

SGM-Forest	0.42 321	0.44 358	0.92 325	0.24 171	0.16 191	0.45 316	0.40 348	0.58 301	0.50 287	0.54 347	0.63 337	0.52 316	0.51 341	0.91 358	0.66 342	0.17 334	0.17 305	0.17 335	0.15 324	0.15 290	0.21 282
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MeshStereo	0.60 366	0.31 303	0.71 266	0.22 89	0.17 216	0.66 364	0.36 331	0.81 382	0.63 342	1.48 411	1.32 391	1.65 399	0.83 380	1.18 384	0.74 348	0.17 334	0.17 305	0.17 335	0.14 315	0.17 311	0.19 261
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	0.26 197	0.13 76	0.56 190	0.29 304	0.30 357	0.31 216	0.20 161	0.38 112	0.36 155	0.33 190	0.51 286	0.41 254	0.27 200	0.25 59	0.24 173	0.08 90	0.18 312	0.09 123	0.18 348	0.08 67	0.17 244

riskmin	0.24 154	0.10 12	0.43 51	0.32 328	0.26 340	0.33 235	0.19 130	0.44 180	0.30 97	0.24 66	0.27 80	0.37 227	0.25 182	0.30 129	0.22 153	0.09 147	0.18 312	0.09 123	0.13 301	0.10 182	0.27 331

ADCPNet	0.51 348	0.36 332	1.82 397	0.27 267	0.23 315	0.71 367	0.39 344	0.56 280	0.54 309	0.52 338	0.60 325	0.66 359	0.57 354	0.64 283	1.23 379	0.15 314	0.18 312	0.14 306	0.23 368	0.19 330	0.22 290

NaN_ROB	0.44 329	0.38 341	0.94 332	0.30 311	0.20 278	0.52 342	0.49 368	0.61 325	0.60 334	0.56 351	0.47 270	0.49 304	0.42 313	1.24 387	0.76 350	0.12 263	0.18 312	0.12 265	0.13 301	0.12 251	0.18 246

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	0.19 316	0.07 15	0.07 48	0.09 134	0.23 297

HBP-ISP	0.34 277	0.35 326	0.76 279	0.23 133	0.17 216	0.33 235	0.22 202	0.56 280	0.47 263	0.42 288	0.49 281	0.33 197	0.41 309	0.73 310	0.27 201	0.18 344	0.19 316	0.24 364	0.20 355	0.16 299	0.16 232

UDG	0.42 321	0.54 370	0.67 251	0.41 371	0.35 366	0.47 324	0.27 276	0.57 289	0.48 269	0.40 274	0.46 263	0.59 334	0.45 321	0.47 213	0.46 297	0.26 366	0.19 316	0.49 387	0.22 364	0.37 379	0.30 343

rafts_anoy	0.21 86	0.22 231	0.49 107	0.25 203	0.24 326	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	0.19 316	0.11 234	0.12 277	0.09 134	0.09 61

222	0.45 332	0.14 112	0.43 51	0.19 15	0.15 162	0.36 270	0.20 161	0.60 318	0.43 223	0.37 246	0.45 251	0.30 172	0.28 219	0.59 256	3.72 418	0.11 235	0.19 316	0.08 63	0.09 170	0.09 134	0.27 331

ccnet	0.43 327	0.34 322	0.62 233	0.28 291	0.33 362	0.60 356	0.34 324	0.68 360	0.47 263	0.54 347	0.66 342	0.56 327	0.46 328	0.73 310	0.66 342	0.26 366	0.19 316	0.24 364	0.22 364	0.27 366	0.25 318

MaskLacGwcNet_RVC	0.38 297	0.43 354	0.72 270	0.35 348	0.19 260	0.51 337	0.25 261	0.56 280	0.39 187	0.42 288	0.47 270	0.47 294	0.27 200	0.74 314	0.32 237	0.38 385	0.19 316	0.27 367	0.17 344	0.29 371	0.27 331

CBMV_ROB	0.36 285	0.21 217	0.57 197	0.22 89	0.14 112	0.35 262	0.20 161	0.55 270	0.47 263	0.52 338	0.58 317	0.45 281	0.53 348	0.75 319	0.50 309	0.18 344	0.19 316	0.23 362	0.21 357	0.15 290	0.20 273

MyStereo8	0.25 178	0.20 210	0.69 257	0.24 171	0.17 216	0.31 216	0.16 43	0.50 227	0.32 113	0.29 120	0.38 177	0.25 117	0.19 125	0.33 153	0.29 220	0.08 90	0.20 324	0.08 63	0.08 108	0.10 182	0.16 232

mmx	0.37 292	0.17 172	0.84 303	0.21 57	0.13 83	0.29 187	0.21 180	0.57 289	0.48 269	0.31 156	0.44 238	0.34 204	0.24 171	0.91 358	1.30 383	0.10 204	0.20 324	0.12 265	0.11 240	0.11 226	0.23 297

xxx	0.37 292	0.17 172	0.84 303	0.21 57	0.13 83	0.29 187	0.21 180	0.57 289	0.48 269	0.31 156	0.44 238	0.34 204	0.24 171	0.91 358	1.30 383	0.10 204	0.20 324	0.12 265	0.11 240	0.11 226	0.23 297

test_xeample3	0.22 99	0.17 172	0.81 294	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	0.34 167	0.33 245	0.07 14	0.20 324	0.07 15	0.08 108	0.08 67	0.34 354

NOSS_ROB	0.33 269	0.24 254	0.49 107	0.27 267	0.16 191	0.34 249	0.19 130	0.55 270	0.50 287	0.34 205	0.37 171	0.42 264	0.30 243	0.93 364	0.25 185	0.19 353	0.20 324	0.24 364	0.22 364	0.17 311	0.25 318

mmm	0.25 178	0.15 128	0.44 58	0.23 133	0.20 278	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	0.28 207	0.09 147	0.21 329	0.11 234	0.12 277	0.10 182	0.26 328

DDUNet	0.45 332	0.60 382	0.71 266	0.45 377	0.39 376	0.46 318	0.32 315	0.53 252	0.44 230	0.46 316	0.53 299	0.57 328	0.38 294	0.51 225	0.43 284	0.34 380	0.21 329	0.56 391	0.25 370	0.41 381	0.36 357

xxxx	0.39 302	0.14 112	0.47 78	0.20 37	0.16 191	0.38 281	0.20 161	0.61 325	0.43 223	0.30 141	0.44 238	0.38 233	0.25 182	0.50 220	2.41 412	0.11 235	0.21 329	0.09 123	0.10 214	0.10 182	0.26 328

test_xeample	0.39 302	0.14 112	0.46 73	0.19 15	0.16 191	0.34 249	0.22 202	0.59 309	0.43 223	0.33 190	0.47 270	0.30 172	0.27 200	0.60 261	2.44 413	0.10 204	0.21 329	0.09 123	0.09 170	0.09 134	0.25 318

STTRV1_RVC	0.42 321	0.33 314	0.89 320	0.29 304	0.36 371	0.49 333	0.31 309	0.63 337	0.54 309	0.47 322	0.56 311	0.47 294	0.43 316	1.00 371	0.40 273	0.28 372	0.21 329	0.20 352	0.18 348	0.25 357	0.18 246

GANetREF_RVC	0.45 332	0.52 367	0.87 312	0.39 363	0.20 278	0.51 337	0.50 370	0.68 360	0.67 349	0.47 322	0.46 263	0.50 308	0.43 316	0.91 358	0.40 273	0.28 372	0.21 329	0.32 376	0.19 351	0.28 369	0.23 297
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	0.33 269	0.14 112	0.54 174	0.22 89	0.14 112	0.30 198	0.22 202	0.59 309	0.51 293	0.31 156	0.46 263	0.30 172	0.23 153	0.71 306	1.07 372	0.13 281	0.22 335	0.10 187	0.11 240	0.12 251	0.24 309

ACVNet-4b	0.76 383	0.90 395	1.67 392	0.73 395	0.51 386	0.80 379	0.31 309	0.74 374	0.81 370	0.51 335	0.72 352	0.94 380	0.43 316	1.01 373	1.32 388	1.18 416	0.22 335	0.77 400	0.45 390	0.70 398	0.50 389

qqq	0.24 154	0.16 149	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	0.36 178	0.28 207	0.08 90	0.22 335	0.10 187	0.11 240	0.09 134	0.23 297

x	0.23 128	0.15 128	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	0.30 222	0.09 147	0.22 335	0.08 63	0.09 170	0.09 134	0.24 309

RALCasStereoNet	0.22 99	0.22 231	0.48 90	0.23 133	0.23 315	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	0.22 335	0.07 15	0.06 24	0.10 182	0.25 318

FCDSN-DC	0.67 375	0.38 341	0.83 299	0.37 353	0.30 357	0.66 364	0.37 333	0.69 366	0.70 357	1.15 396	1.53 399	1.70 401	1.38 402	1.00 371	0.83 356	0.24 362	0.22 335	0.27 367	0.26 374	0.27 366	0.32 349
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	0.73 379	0.33 314	0.84 303	0.33 339	0.28 346	0.82 380	0.40 348	0.82 383	0.83 372	1.43 404	1.60 402	1.97 404	1.38 402	1.10 380	0.93 361	0.24 362	0.22 335	0.27 367	0.26 374	0.26 362	0.32 349

MSMD_ROB	0.63 372	0.34 322	0.70 260	0.30 311	0.25 337	0.88 382	0.35 326	0.58 301	0.67 349	1.13 394	1.52 398	1.75 402	1.05 393	0.90 356	0.60 332	0.24 362	0.22 335	0.27 367	0.27 376	0.25 357	0.27 331

1111x	0.39 302	0.17 172	0.80 293	0.23 133	0.15 162	0.33 235	0.27 276	0.62 333	0.48 269	0.32 181	0.43 229	0.40 247	0.29 236	0.86 348	1.60 399	0.09 147	0.23 343	0.09 123	0.12 277	0.10 182	0.23 297

GMOStereo	0.20 63	0.17 172	0.45 61	0.23 133	0.18 237	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	0.23 343	0.10 187	0.08 108	0.08 67	0.07 12

error version	0.20 63	0.17 172	0.45 61	0.23 133	0.18 237	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	0.23 343	0.10 187	0.08 108	0.08 67	0.07 12

test-v	0.20 63	0.17 172	0.45 61	0.23 133	0.18 237	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	0.23 343	0.10 187	0.08 108	0.08 67	0.07 12

test-2	0.20 63	0.17 172	0.45 61	0.23 133	0.18 237	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	0.23 343	0.10 187	0.08 108	0.08 67	0.07 12

PVD	0.62 369	0.41 350	0.93 329	0.44 375	0.39 376	0.63 361	0.51 372	0.86 388	1.27 398	0.93 383	1.09 381	0.81 374	0.85 381	0.89 353	0.89 359	0.21 356	0.23 343	0.22 360	0.19 351	0.28 369	0.41 374

PA-Net	0.40 312	0.35 326	1.05 342	0.32 328	0.28 346	0.39 284	0.43 354	0.53 252	0.56 321	0.35 220	0.43 229	0.41 254	0.36 284	0.83 344	0.61 335	0.12 263	0.23 343	0.16 326	0.23 368	0.13 263	0.20 273
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CC-Net-ROB	0.46 338	0.55 371	0.86 310	0.38 361	0.23 315	0.51 337	0.30 300	0.69 366	0.51 293	0.46 316	0.51 286	0.48 298	0.38 294	0.96 368	0.40 273	0.36 382	0.23 343	0.56 391	0.25 370	0.34 378	0.22 290

SDNR	0.47 341	0.29 294	0.92 325	0.24 171	0.37 372	1.27 400	0.17 59	0.54 259	0.58 325	0.44 304	0.85 368	0.55 323	0.28 219	1.19 385	0.52 313	0.23 360	0.24 351	0.17 335	0.13 301	0.19 330	0.26 328

ff7	0.18 24	0.13 76	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	0.25 352	0.08 63	0.07 48	0.08 67	0.36 357

ffff	0.18 24	0.13 76	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	0.25 352	0.08 63	0.07 48	0.08 67	0.36 357

11t	0.18 24	0.13 76	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	0.25 352	0.08 63	0.07 48	0.08 67	0.36 357

EGLCR-Stereo	0.19 41	0.09 3	0.34 14	0.29 304	0.17 216	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	0.25 352	0.07 15	0.07 48	0.06 2	0.37 365

ccc-4	0.18 24	0.13 76	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	0.25 352	0.08 63	0.07 48	0.08 67	0.36 357

LSM	1.68 410	0.48 363	2.91 410	2.28 423	17.60 433	0.52 342	0.55 377	0.65 349	0.78 367	0.84 378	1.11 382	0.63 348	0.55 350	0.79 333	0.53 317	0.16 322	0.25 352	0.18 342	0.21 357	0.25 357	2.37 424

AE-Stereo	0.21 86	0.12 58	0.50 125	0.25 203	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	0.26 358	0.09 123	0.10 214	0.07 32	0.31 346

anonymousdsp	0.20 63	0.13 76	0.49 107	0.28 291	0.20 278	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	0.26 358	0.08 63	0.07 48	0.08 67	0.48 386

IGEV-Stereo	0.20 63	0.13 76	0.49 107	0.28 291	0.20 278	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	0.26 358	0.08 63	0.07 48	0.08 67	0.48 386
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
MFN_U_SF_RVC	0.58 363	0.58 379	1.31 374	0.39 363	0.23 315	0.72 368	0.30 300	0.83 385	0.68 353	0.74 369	0.74 356	0.86 376	0.60 358	0.84 345	0.83 356	0.29 374	0.27 361	0.32 376	0.37 387	0.31 373	0.33 351

SAMSARA	0.62 369	0.47 361	0.93 329	0.70 393	0.50 383	1.15 395	1.29 413	0.79 379	0.70 357	0.77 375	0.55 307	0.92 379	0.58 355	0.87 350	0.77 351	0.19 353	0.27 361	0.18 342	0.19 351	0.27 366	0.28 337

ELAS_RVC	0.80 386	0.40 348	1.10 351	0.40 367	0.35 366	0.93 384	1.10 409	0.87 389	1.12 395	1.40 402	1.39 392	1.27 391	1.55 409	1.13 381	1.13 375	0.29 374	0.27 361	0.30 372	0.28 377	0.31 373	0.36 357
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.80 386	0.40 348	0.91 324	0.39 363	0.35 366	1.52 408	0.81 396	0.97 393	0.98 386	1.47 410	1.58 401	1.19 389	1.33 401	1.01 373	1.21 378	0.29 374	0.27 361	0.30 372	0.29 379	0.32 376	0.36 357
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MoCha-V2	0.18 24	0.12 58	0.40 35	0.30 311	0.24 326	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	0.28 365	0.06 1	0.06 24	0.06 2	0.25 318

ACVNet-DCA	0.21 86	0.16 149	0.50 125	0.27 267	0.13 83	0.31 216	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	0.28 365	0.08 63	0.06 24	0.09 134	0.23 297

xx1	0.23 128	0.16 149	0.50 125	0.27 267	0.13 83	0.31 216	0.19 130	0.39 128	0.48 269	0.21 37	0.20 33	0.28 150	0.25 182	0.28 103	0.12 1	0.08 90	0.28 365	0.10 187	0.11 240	0.09 134	0.23 297

1test111	0.22 99	0.16 149	0.50 125	0.27 267	0.13 83	0.31 216	0.19 130	0.43 162	0.32 113	0.21 37	0.20 33	0.13 12	0.17 82	0.36 178	0.28 207	0.08 90	0.28 365	0.08 63	0.06 24	0.09 134	0.23 297

cc1	0.22 99	0.16 149	0.50 125	0.27 267	0.13 83	0.31 216	0.19 130	0.39 128	0.48 269	0.21 37	0.20 33	0.13 12	0.17 82	0.28 103	0.12 1	0.08 90	0.28 365	0.08 63	0.06 24	0.08 67	0.37 365

DualNet	0.33 269	0.17 172	0.84 303	0.21 57	0.13 83	0.29 187	0.21 180	0.38 112	0.46 250	0.31 156	0.44 238	0.34 204	0.24 171	0.28 103	1.30 383	0.08 90	0.28 365	0.12 265	0.11 240	0.08 67	0.37 365

ffm	0.27 213	0.17 172	0.84 303	0.21 57	0.13 83	0.29 187	0.21 180	0.38 112	0.46 250	0.31 156	0.44 238	0.34 204	0.24 171	0.28 103	0.12 1	0.08 90	0.28 365	0.12 265	0.11 240	0.08 67	0.37 365

ff1	0.36 285	0.17 172	0.84 303	0.21 57	0.13 83	0.29 187	0.21 180	0.38 112	0.46 250	0.31 156	0.44 238	0.34 204	0.24 171	0.91 358	1.30 383	0.08 90	0.28 365	0.12 265	0.11 240	0.08 67	0.37 365

tt1	0.22 99	0.16 149	0.49 107	0.26 235	0.15 162	0.31 216	0.19 130	0.38 112	0.46 250	0.21 37	0.19 28	0.13 12	0.16 67	0.28 103	0.12 1	0.08 90	0.28 365	0.08 63	0.06 24	0.08 67	0.37 365

anonymousdsp2	0.23 128	0.11 28	0.42 46	0.26 235	0.24 326	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	0.28 365	0.07 15	0.05 9	0.08 67	0.44 379

FINET	0.58 363	0.48 363	1.35 376	0.38 361	0.37 372	0.96 388	1.13 410	0.84 387	1.05 388	0.50 332	0.70 350	0.45 281	0.61 362	0.63 278	0.62 336	0.26 366	0.28 365	0.14 306	0.13 301	0.20 337	0.44 379

MFN_U_SF_DS_RVC	0.53 352	0.60 382	0.98 336	0.40 367	0.25 337	0.87 381	0.57 379	0.60 318	0.64 344	0.60 356	0.67 344	0.63 348	0.42 313	1.13 381	0.50 309	0.23 360	0.28 365	0.27 367	0.35 383	0.25 357	0.33 351

AEACV	0.20 63	0.09 3	0.32 10	0.39 363	0.34 363	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	0.29 377	0.07 15	0.09 170	0.07 32	0.37 365

MSKI-zero shot	0.19 41	0.10 12	0.47 78	0.30 311	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	0.30 378	0.07 15	0.07 48	0.06 2	0.09 61

MSC_U_SF_DS_RVC	0.70 378	0.73 388	1.26 370	0.47 379	0.28 346	1.42 406	0.60 380	0.82 383	0.94 384	0.85 379	0.86 369	0.88 378	0.70 372	1.32 394	0.75 349	0.37 383	0.30 378	0.34 379	0.36 385	0.44 382	0.42 375

PASM	0.49 345	0.41 350	1.15 356	0.37 353	0.35 366	0.42 299	0.42 352	0.54 259	0.65 345	0.54 347	0.54 302	0.63 348	0.48 334	0.94 367	0.51 312	0.27 370	0.30 378	0.30 372	0.33 381	0.29 371	0.29 341

SGM-ForestM	1.59 406	0.56 373	1.52 387	0.41 371	0.34 363	2.77 417	1.67 417	1.69 410	1.73 406	2.48 416	2.27 414	6.02 424	2.90 417	3.08 417	2.83 415	0.25 365	0.30 378	0.19 348	0.20 355	0.18 326	0.45 382

iRaft-Stereo_20w	0.29 234	0.11 28	0.86 310	0.33 339	0.24 326	0.32 229	0.26 271	0.60 318	0.26 52	0.41 284	0.21 45	0.28 150	0.19 125	0.32 144	0.24 173	0.07 14	0.31 382	0.07 15	0.09 170	0.08 67	0.47 384

LargeStereo	0.19 41	0.13 76	0.38 27	0.30 311	0.19 260	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	0.32 383	0.07 15	0.05 9	0.07 32	0.42 375

DLNR_Zeroshot_test	10.53 426	12.28 434	20.32 434	105.84 446	23.88 443	0.14 3	0.13 3	3.20 421	0.20 7	0.16 13	0.23 54	0.16 36	0.10 3	0.32 144	0.16 51	2.54 421	0.32 383	0.07 15	0.07 48	40.17 444	0.28 337

Ntro	0.61 368	0.75 390	1.16 358	0.67 390	0.50 383	0.76 371	0.37 333	0.68 360	0.71 359	0.50 332	0.59 321	0.65 355	0.52 343	0.79 333	0.58 330	0.58 394	0.32 383	0.57 394	0.34 382	0.69 397	0.50 389

ACVNet_1	0.77 385	0.92 396	1.79 396	0.73 395	0.53 387	0.78 375	0.42 352	0.88 390	0.90 378	0.75 370	0.76 359	1.32 393	0.80 377	1.04 376	0.70 346	0.57 393	0.32 383	0.72 398	0.35 383	0.70 398	0.50 389

otaku	0.60 366	0.73 388	1.13 354	0.64 388	0.45 381	0.73 370	0.37 333	0.67 355	0.67 349	0.52 338	0.75 358	0.66 359	0.46 328	0.74 314	0.59 331	0.55 391	0.34 387	0.56 391	0.36 385	0.65 392	0.49 388

BEATNet-Init1	4.91 420	3.27 423	14.39 432	0.69 392	0.65 394	10.19 427	3.83 422	5.04 423	5.11 421	8.73 427	8.52 424	13.95 434	7.66 424	7.79 426	5.79 422	0.32 379	0.34 387	0.34 379	0.38 388	0.64 391	0.64 399

JetBlue	1.20 400	0.89 394	2.53 406	0.59 386	0.76 398	3.16 419	2.09 419	1.16 397	0.93 381	0.95 384	1.12 383	1.65 399	1.27 399	2.15 412	1.87 404	0.43 389	0.37 389	0.38 381	0.39 389	0.62 390	0.63 397

Consistency-Raft	0.56 359	0.52 367	1.12 352	0.45 377	0.49 382	0.48 330	0.45 357	0.73 372	0.74 365	0.45 311	0.82 365	0.46 287	0.60 358	0.51 225	0.63 339	0.39 387	0.40 390	0.44 385	0.51 396	0.53 387	0.38 373

MANE	1.63 408	0.58 379	1.16 358	0.59 386	0.60 390	2.71 416	1.53 415	2.63 420	3.62 415	2.33 415	3.26 416	3.66 418	2.98 418	2.26 414	2.26 410	0.37 383	0.40 390	0.31 375	0.49 392	0.31 373	0.63 397

Anonymous_2	0.44 329	0.23 244	0.57 197	0.34 343	0.34 363	0.53 345	0.28 290	0.49 219	0.39 187	0.36 231	0.34 144	0.48 298	0.38 294	0.43 200	0.33 245	0.26 366	0.41 392	0.44 385	1.45 419	0.33 377	0.37 365

MADNet+	1.05 393	1.26 412	4.77 418	0.73 395	0.50 383	1.25 399	0.97 401	1.05 394	0.93 381	0.67 364	0.78 360	0.87 377	0.85 381	2.14 411	1.83 403	0.40 388	0.42 393	0.32 376	0.28 377	0.45 383	0.43 377

NVStereoNet_ROB	0.74 380	0.64 384	1.20 368	0.55 385	0.43 380	0.54 348	0.48 364	0.75 375	0.87 377	0.88 380	1.72 404	1.06 384	1.03 392	1.29 391	0.98 366	0.35 381	0.42 393	0.41 384	0.48 391	0.38 380	0.43 377
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	0.94 390	0.98 400	1.71 394	0.83 400	0.63 391	1.02 390	0.64 383	1.16 397	1.43 402	1.02 388	1.39 392	1.47 396	0.86 383	1.16 383	0.79 353	0.63 397	0.43 395	0.78 401	0.49 392	0.80 400	0.57 392

IMH-64-1	0.94 390	0.95 398	1.07 346	0.98 404	0.76 398	0.93 384	0.72 389	1.30 399	1.11 393	0.91 381	1.45 395	1.14 385	1.00 390	1.25 389	0.97 364	0.77 400	0.51 396	0.97 405	0.55 400	0.90 403	0.66 400

IMH-64	0.94 390	0.95 398	1.07 346	0.98 404	0.76 398	0.93 384	0.72 389	1.30 399	1.11 393	0.91 381	1.45 395	1.14 385	1.00 390	1.25 389	0.97 364	0.77 400	0.51 396	0.97 405	0.55 400	0.90 403	0.66 400

TorneroNet-64	1.47 402	1.15 405	1.51 386	1.11 411	0.86 409	2.27 415	0.76 391	1.84 412	3.76 416	1.29 398	2.22 413	2.68 414	1.46 404	1.81 408	1.55 397	0.79 403	0.51 396	1.10 410	0.67 405	1.31 414	0.81 411

PWCK	1.05 393	1.29 413	2.12 401	0.92 402	0.42 379	1.27 400	1.01 403	1.14 396	1.14 396	1.16 397	1.14 384	1.25 390	0.90 385	1.77 406	1.15 376	0.89 407	0.51 396	0.87 403	0.54 397	1.02 411	0.57 392

SPS-STEREO	0.74 380	0.72 386	1.18 365	0.52 383	0.57 389	0.76 371	0.50 370	0.80 380	0.66 348	0.97 386	0.88 372	0.94 380	0.74 373	1.08 379	1.04 370	0.58 394	0.51 396	0.50 388	0.50 395	0.56 388	0.72 405
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
TorneroNet	2.26 414	1.20 409	1.55 389	1.15 413	0.91 410	5.84 420	0.84 398	2.12 417	8.45 426	2.59 417	5.32 420	3.84 419	2.15 412	1.84 410	1.98 407	0.88 406	0.54 401	1.16 414	0.74 409	1.31 414	0.91 412

WAO-6	1.11 397	1.01 403	1.17 364	0.96 403	0.79 402	1.30 402	0.78 393	1.36 401	1.99 409	1.04 391	1.54 400	1.59 398	1.27 399	1.37 396	1.30 383	0.78 402	0.55 402	1.03 409	0.75 410	0.87 402	0.72 405

RainbowNet	0.76 383	1.00 401	1.29 372	0.82 399	0.63 391	0.79 376	0.52 373	0.83 385	0.93 381	0.61 358	0.79 363	0.79 373	0.62 366	0.82 340	0.67 344	0.80 404	0.55 402	0.79 402	0.49 392	0.81 401	0.62 395

anonymity	0.57 361	0.55 371	0.74 272	0.48 380	0.63 391	0.56 349	0.43 354	0.71 368	0.51 293	0.64 360	0.55 307	0.57 328	0.61 362	0.65 287	0.57 328	0.55 391	0.55 402	0.50 388	0.54 397	0.51 385	0.61 394

IMH	1.09 396	1.04 404	1.29 372	1.03 406	0.79 402	1.11 392	0.69 386	1.40 402	1.42 401	1.02 388	1.71 403	1.42 394	1.19 397	1.78 407	1.03 369	1.14 414	0.56 405	1.00 407	0.58 402	0.93 406	0.68 402

MFMNet_re	0.74 380	0.84 392	1.16 358	0.64 388	0.70 396	0.79 376	0.71 388	0.77 378	0.85 374	0.79 377	0.86 369	0.69 366	0.80 377	0.73 310	0.65 340	0.66 398	0.59 406	0.61 395	0.58 402	0.68 395	0.71 404

LVE	1.18 399	1.16 406	1.67 392	1.04 407	0.81 406	1.32 403	0.82 397	1.49 405	1.94 407	1.08 392	1.90 407	1.89 403	1.07 394	1.51 399	1.04 370	0.96 410	0.61 407	0.94 404	0.69 407	0.92 405	0.79 410

Dean	1.22 401	1.17 407	1.97 399	1.04 407	0.79 402	1.21 397	0.76 391	1.51 406	1.96 408	1.30 400	1.98 409	2.14 406	1.18 396	1.30 392	1.15 376	0.83 405	0.61 407	1.01 408	0.69 407	0.97 410	0.77 409

DGSMNet	0.63 372	0.32 310	1.01 339	0.54 384	0.73 397	0.62 358	1.36 414	0.62 333	0.58 325	0.38 254	0.62 336	0.52 316	0.34 272	0.65 287	0.47 300	0.54 390	0.61 407	0.67 396	0.61 404	0.65 392	0.69 403

WAO-7	1.05 393	1.00 401	1.19 366	0.83 400	0.67 395	1.22 398	0.84 398	1.43 403	1.56 404	1.13 394	1.75 405	1.46 395	1.25 398	1.56 400	1.28 382	0.61 396	0.62 410	0.70 397	0.68 406	0.66 394	0.62 395

UNDER WATER	1.64 409	1.34 415	2.72 409	1.40 415	1.04 412	1.70 411	1.14 411	1.57 409	3.58 414	1.46 406	1.46 397	2.82 415	2.43 414	1.74 404	2.04 408	1.08 412	0.63 411	1.31 416	0.94 414	1.29 413	1.10 417

SGM+DAISY	1.12 398	0.86 393	1.64 391	0.68 391	0.80 405	1.68 410	1.68 418	1.08 395	1.10 392	1.53 412	1.76 406	1.47 396	1.53 408	1.24 387	1.42 394	0.66 398	0.65 412	0.52 390	0.54 397	0.57 389	0.91 412

WAO-8	1.50 404	1.22 410	1.39 379	1.10 409	0.85 407	2.15 412	0.78 393	1.84 412	3.76 416	1.46 406	2.18 411	2.15 407	1.50 406	3.20 419	1.35 390	0.92 408	0.66 413	1.10 410	0.79 411	0.94 407	0.74 407

Venus	1.50 404	1.22 410	1.39 379	1.10 409	0.85 407	2.15 412	0.78 393	1.84 412	3.76 416	1.46 406	2.18 411	2.15 407	1.50 406	3.20 419	1.35 390	0.92 408	0.66 413	1.10 410	0.79 411	0.94 407	0.74 407

UNDER WATER-64	1.61 407	1.30 414	2.93 411	1.33 414	0.96 411	2.20 414	1.25 412	1.47 404	3.15 413	1.46 406	1.31 390	2.61 413	2.22 413	1.69 403	1.93 405	1.13 413	0.67 415	1.29 415	0.94 414	1.26 412	1.09 416

notaker	1.49 403	1.44 416	1.77 395	1.42 416	1.08 413	1.19 396	0.87 400	1.51 406	1.40 400	1.53 412	3.41 417	2.40 410	1.94 411	1.83 409	1.57 398	1.14 414	0.69 416	1.38 417	0.88 413	1.39 418	1.03 415

ktn	1.80 411	1.46 417	1.49 384	1.44 417	1.14 414	1.50 407	1.07 406	1.53 408	3.90 419	2.77 418	4.62 418	3.42 417	1.49 405	1.74 404	1.40 393	1.45 418	0.77 417	1.46 418	0.99 416	1.41 419	1.00 414

KSHMR	1.92 413	1.47 418	1.97 399	1.48 418	1.22 416	1.39 405	1.06 405	1.81 411	5.83 422	1.43 404	5.56 421	2.95 416	1.17 395	2.24 413	1.33 389	1.29 417	1.13 418	1.47 419	1.11 418	1.37 417	1.21 418

SPstereo	14.29 430	1.85 420	2.95 412	1.89 420	1.68 420	23.50 437	43.36 437	35.81 445	29.54 445	20.90 439	20.49 435	26.26 445	21.86 437	25.13 445	19.49 436	1.60 419	1.44 419	2.99 423	2.21 422	1.34 416	1.43 421

JetRed	2.35 416	2.70 422	6.11 419	1.14 412	1.38 418	6.03 421	3.61 421	2.12 417	1.72 405	1.99 414	1.97 408	2.15 407	1.59 410	2.49 415	4.19 420	1.05 411	1.60 420	1.10 410	1.02 417	1.72 420	1.41 420

MADNet++	2.34 415	1.81 419	2.24 404	2.15 422	1.97 421	2.79 418	2.19 420	2.42 419	2.26 410	2.79 419	2.70 415	2.43 411	2.60 416	3.18 418	3.32 416	2.19 420	1.97 421	1.93 420	1.62 420	2.02 421	2.10 422

PML	15.86 434	13.12 435	7.07 420	5.22 424	7.66 425	32.93 438	64.30 444	5.37 424	10.12 427	25.87 444	67.29 444	20.25 436	13.20 434	10.09 429	6.81 425	5.94 428	2.00 422	6.03 429	2.18 421	9.13 430	2.62 425

HanzoNet	3.08 417	1.87 421	2.70 408	1.81 419	1.34 417	1.60 409	1.05 404	2.06 416	2.62 412	5.63 422	5.12 419	5.96 423	7.09 423	4.39 423	3.43 417	3.29 422	2.06 423	1.98 421	2.94 424	2.47 422	2.15 423

DPSimNet_ROB	6.21 421	5.16 424	9.50 422	5.59 426	5.56 423	7.64 422	10.02 424	4.07 422	7.33 424	6.84 423	6.26 422	7.17 425	10.55 425	4.07 422	5.68 421	5.50 425	4.29 424	5.24 426	3.66 425	4.05 424	5.96 427

FADE		1.19 408		0.71 394	0.76 398			1.87 415	1.53 403	0.75 370		1.17 388		2.88 416		24.66 443	4.77 425	17.17 438	17.41 437	0.51 385	0.45 382

ASD4	8.08 423	7.42 427	8.23 421	6.03 428	6.01 424	14.62 429	20.55 428	9.03 428	8.06 425	7.51 426	6.52 423	7.36 426	6.42 421	8.13 427	9.88 426	5.93 427	5.10 426	6.60 430	5.79 426	6.82 427	5.52 426

LRCNet_RVC	10.94 427	14.45 436	9.66 423	15.38 432	8.02 426	1.08 391	0.35 326	8.72 427	0.72 361	12.63 434	15.84 433	9.73 427	6.52 422	8.58 428	6.38 424	20.33 441	5.39 427	23.79 440	21.95 439	15.35 434	13.96 436

DGTPSM_ROB	8.38 424	5.24 425	10.71 430	5.32 425	10.19 427	8.34 423	23.49 432	6.11 425	13.43 432	4.93 420	10.93 429	5.64 421	10.55 425	6.17 424	12.73 428	3.74 423	7.56 428	3.68 424	7.24 429	4.09 425	7.49 428

DPSMNet_ROB	8.44 425	5.25 426	10.87 431	5.59 426	10.27 428	8.34 423	23.51 433	6.12 426	13.47 433	4.96 421	10.94 430	5.65 422	10.55 425	6.25 425	12.77 429	4.01 424	7.62 429	3.75 425	7.27 430	4.16 426	7.54 429

Anonymous_1	16.44 435	9.26 428	9.67 424	10.63 429	14.54 431	18.62 434	26.98 434	12.68 433	13.53 434	10.78 433	10.37 428	10.15 428	10.66 428	10.99 433	12.64 427	15.61 440	7.73 430	16.87 437	43.01 442	56.14 445	7.86 432

DPSM_ROB	11.46 428	9.79 432	10.18 425	11.11 430	11.31 429	19.08 435	27.38 435	13.42 434	14.23 435	10.34 431	11.13 431	10.97 432	11.33 432	11.89 434	13.49 430	6.74 429	8.19 431	6.00 427	7.05 427	7.74 428	7.76 430

DPSM	11.46 428	9.79 432	10.18 425	11.11 430	11.31 429	19.08 435	27.38 435	13.42 434	14.23 435	10.34 431	11.13 431	10.97 432	11.33 432	11.89 434	13.49 430	6.74 429	8.19 431	6.00 427	7.05 427	7.74 428	7.76 430

tt	4.71 419	0.11 28	3.94 415	2.06 421	1.54 419	10.14 426	16.85 427	9.28 429	4.99 420	1.41 403	1.05 380	4.68 420	4.89 419	3.36 421	5.86 423	5.73 426	9.15 433	2.23 422	2.51 423	3.02 423	1.34 419

xxxxx1	15.30 431	9.78 429	10.23 427	20.34 435	19.47 434	17.10 430	23.00 429	10.36 430	11.04 428	9.25 428	9.66 425	10.74 429	10.66 428	10.60 430	13.72 432	8.14 431	9.35 434	31.88 443	44.61 443	12.63 431	13.46 433

tt_ll	15.30 431	9.78 429	10.23 427	20.34 435	19.47 434	17.10 430	23.00 429	10.36 430	11.04 428	9.25 428	9.66 425	10.74 429	10.66 428	10.60 430	13.72 432	8.14 431	9.35 434	31.88 443	44.61 443	12.63 431	13.46 433

ff	15.30 431	9.78 429	10.23 427	20.34 435	19.47 434	17.10 430	23.00 429	10.36 430	11.04 428	9.25 428	9.66 425	10.74 429	10.66 428	10.60 430	13.72 432	8.14 431	9.35 434	31.88 443	44.61 443	12.63 431	13.46 433

LSM0	24.21 443	19.88 442	22.33 440	24.42 443	40.13 445	38.41 443	54.99 438	27.05 443	28.61 439	20.59 436	22.00 437	22.29 443	22.86 441	24.12 443	27.16 439	13.59 439	16.33 437	12.13 436	14.08 431	15.72 440	17.53 442

CasAABBNet	23.04 438	19.69 437	20.32 434	22.42 438	22.73 438	38.35 439	55.23 440	26.99 442	28.74 440	20.67 437	22.28 438	22.11 441	22.86 441	23.84 441	27.17 440	13.52 434	16.47 438	12.08 431	14.21 432	15.57 435	15.60 437

Selective-RAFT-Error	23.11 439	19.77 441	20.60 436	22.49 439	22.80 439	38.46 444	55.19 439	27.13 444	28.90 444	20.73 438	22.38 439	22.11 441	22.91 443	23.94 442	27.18 441	13.54 435	16.57 439	12.09 432	14.21 432	15.61 439	15.65 438

MyStereo03	23.12 440	19.74 438	20.70 437	22.51 440	22.82 440	38.36 440	55.25 441	26.92 439	28.81 441	20.90 439	22.38 439	22.06 438	22.80 438	23.83 438	27.20 442	13.55 436	16.70 440	12.09 432	14.22 434	15.58 436	16.03 439

MyStereo02	23.12 440	19.74 438	20.70 437	22.51 440	22.82 440	38.36 440	55.25 441	26.92 439	28.81 441	20.90 439	22.38 439	22.06 438	22.80 438	23.83 438	27.20 442	13.55 436	16.70 440	12.09 432	14.22 434	15.58 436	16.03 439

MyStereo	23.12 440	19.74 438	20.70 437	22.51 440	22.82 440	38.36 440	55.25 441	26.92 439	28.81 441	20.90 439	22.38 439	22.06 438	22.80 438	23.83 438	27.20 442	13.55 436	16.70 440	12.09 432	14.22 434	15.58 436	16.03 439

HaxPig	17.72 436	20.23 443	19.76 433	16.55 433	16.52 432	9.46 425	9.42 423	14.48 436	13.31 431	18.59 435	18.67 434	17.39 435	16.68 435	17.07 436	16.43 435	21.99 442	20.86 443	22.28 439	21.55 438	21.30 441	21.88 443

MEDIAN_ROB	21.20 437	24.56 444	23.42 441	19.57 434	19.62 437	13.29 428	11.21 425	18.04 437	17.02 437	22.07 443	21.92 436	20.84 437	20.24 436	21.02 437	19.68 437	25.59 444	24.08 444	26.20 441	25.19 440	25.31 442	25.19 444

AVERAGE_ROB	25.43 444	29.01 445	27.22 442	24.60 444	24.16 444	17.78 433	12.87 426	22.39 438	21.40 438	26.72 445	26.08 443	25.18 444	24.52 444	25.07 444	23.57 438	29.94 445	28.36 445	30.60 442	29.57 441	29.83 443	29.66 445

test_example2	100.95 445	107.33 446	67.16 444	98.17 445	106.88 446	89.44 445	101.34 445	37.23 446	97.88 446	129.56 446	131.26 445	65.41 446	67.34 445	91.22 446	79.29 445	143.32 446	199.32 446	81.12 446	102.17 446	121.89 446	101.70 446

Low-res two-view benchmark