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

MoCha-V2	0.23 1	0.18 36	0.31 14	0.64 352	0.17 4	0.21 4	0.24 27	0.40 4	0.22 1	0.30 8	0.26 3	0.30 5	0.25 13	0.30 3	0.22 1	0.12 4	0.10 9	0.12 2	0.10 11	0.13 21	0.09 1

IGEVStereo-DCA	0.29 16	0.22 133	0.38 57	0.35 30	0.27 177	0.37 89	0.35 140	0.62 61	0.34 11	0.38 24	0.30 7	0.35 29	0.27 27	0.51 60	0.22 1	0.15 81	0.12 101	0.16 64	0.12 32	0.13 21	0.15 111

rrr	0.29 16	0.22 133	0.41 86	0.35 30	0.27 177	0.37 89	0.32 107	0.52 22	0.42 48	0.38 24	0.30 7	0.35 29	0.27 27	0.51 60	0.22 1	0.15 81	0.12 101	0.16 64	0.13 53	0.13 21	0.14 92

Selective-IGEV	0.24 2	0.18 36	0.35 33	0.35 30	0.19 11	0.27 27	0.25 35	0.55 31	0.23 2	0.27 2	0.25 2	0.34 23	0.19 2	0.58 111	0.22 1	0.12 4	0.10 9	0.14 19	0.11 18	0.12 9	0.10 4

CES	0.28 11	0.14 2	0.23 1	0.30 5	0.70 376	0.37 89	0.27 47	0.48 13	0.46 59	0.34 17	0.48 32	0.27 2	0.22 6	0.39 16	0.23 5	0.13 13	0.11 59	0.12 2	0.08 1	0.13 21	0.17 167

test_xeample3	0.29 16	0.21 106	0.41 86	0.35 30	0.26 153	0.35 81	0.32 107	0.56 32	0.36 23	0.43 44	0.32 10	0.34 23	0.28 36	0.54 74	0.23 5	0.14 33	0.11 59	0.16 64	0.12 32	0.14 48	0.13 60

AEACV	0.27 7	0.17 20	0.31 14	0.34 12	0.45 335	0.26 19	0.28 54	0.37 1	0.32 9	0.30 8	0.46 26	0.31 10	0.37 93	0.36 7	0.24 7	0.14 33	0.10 9	0.15 45	0.12 32	0.13 21	0.11 11

Any-RAFT	0.35 51	0.16 9	0.30 12	0.34 12	0.21 31	0.52 154	0.22 8	0.88 196	0.73 142	0.53 67	0.73 93	0.64 150	0.28 36	0.46 41	0.24 7	0.15 81	0.10 9	0.13 11	0.10 11	0.13 21	0.12 35

PMTNet	0.32 32	0.16 9	0.24 4	0.29 3	0.18 9	0.45 136	0.22 8	0.56 32	0.63 101	0.46 51	0.54 50	0.39 41	0.34 79	0.48 53	0.24 7	0.75 387	0.10 9	0.12 2	0.08 1	0.12 9	0.11 11

panet	0.27 7	0.14 2	0.23 1	0.28 2	0.15 1	0.37 89	0.23 19	0.52 22	0.72 135	0.42 41	0.51 40	0.34 23	0.26 20	0.39 16	0.25 10	0.15 81	0.11 59	0.12 2	0.08 1	0.11 1	0.10 4

ACVNet-DCA	0.35 51	0.23 150	0.33 23	0.41 137	0.22 44	0.55 169	0.38 190	0.85 182	0.54 76	0.41 36	0.50 35	0.34 23	0.49 152	0.57 94	0.25 10	0.16 115	0.10 9	0.19 160	0.13 53	0.18 163	0.17 167

xx1	0.39 113	0.23 150	0.33 23	0.41 137	0.22 44	0.55 169	0.38 190	0.67 96	1.06 304	0.41 36	0.50 35	0.65 160	0.53 170	0.57 94	0.25 10	0.16 115	0.10 9	0.20 184	0.19 214	0.18 163	0.17 167

cc1	0.37 84	0.23 150	0.33 23	0.41 137	0.22 44	0.55 169	0.38 190	0.67 96	1.06 304	0.41 36	0.50 35	0.34 23	0.49 152	0.57 94	0.25 10	0.16 115	0.10 9	0.19 160	0.13 53	0.16 112	0.15 111

ff7	0.29 16	0.21 106	0.38 57	0.36 38	0.26 153	0.31 56	0.35 140	0.62 61	0.34 11	0.38 24	0.33 11	0.32 12	0.29 46	0.58 111	0.25 10	0.14 33	0.10 9	0.17 89	0.12 32	0.14 48	0.15 111

ffff	0.29 16	0.21 106	0.38 57	0.36 38	0.26 153	0.31 56	0.35 140	0.62 61	0.34 11	0.38 24	0.33 11	0.32 12	0.29 46	0.58 111	0.25 10	0.14 33	0.10 9	0.17 89	0.12 32	0.14 48	0.15 111

ffm	0.44 154	0.26 218	0.49 187	0.37 47	0.25 116	0.55 169	0.37 170	0.68 105	1.04 292	0.73 164	0.96 200	0.71 181	0.53 170	0.57 94	0.25 10	0.16 115	0.10 9	0.25 275	0.21 254	0.16 112	0.16 150

11t	0.29 16	0.21 106	0.38 57	0.36 38	0.26 153	0.31 56	0.35 140	0.62 61	0.34 11	0.38 24	0.33 11	0.32 12	0.29 46	0.58 111	0.25 10	0.14 33	0.10 9	0.17 89	0.12 32	0.14 48	0.15 111

tt1	0.36 69	0.24 186	0.32 20	0.41 137	0.22 44	0.54 164	0.38 190	0.68 105	1.04 292	0.41 36	0.46 26	0.35 29	0.45 139	0.57 94	0.25 10	0.16 115	0.10 9	0.19 160	0.13 53	0.16 112	0.16 150

MSKI-zero shot	0.32 32	0.17 20	0.34 30	0.39 89	0.21 31	0.32 66	0.22 8	0.61 57	0.43 50	0.52 64	0.64 72	0.61 136	0.20 4	0.74 219	0.25 10	0.14 33	0.10 9	0.14 19	0.10 11	0.12 9	0.12 35

HH	0.35 51	0.20 74	0.47 161	0.40 113	0.25 116	0.33 70	0.31 91	0.76 157	0.38 37	0.43 44	0.57 58	0.79 222	0.44 135	0.71 202	0.25 10	0.15 81	0.11 59	0.15 45	0.14 76	0.14 48	0.12 35

HanStereo	0.35 51	0.20 74	0.47 161	0.40 113	0.25 116	0.33 70	0.31 91	0.76 157	0.38 37	0.43 44	0.57 58	0.79 222	0.44 135	0.71 202	0.25 10	0.15 81	0.11 59	0.15 45	0.14 76	0.14 48	0.12 35

anonymousdsp	0.29 16	0.21 106	0.38 57	0.37 47	0.25 116	0.30 46	0.35 140	0.63 66	0.35 18	0.39 32	0.33 11	0.33 20	0.28 36	0.59 125	0.25 10	0.14 33	0.10 9	0.17 89	0.12 32	0.14 48	0.15 111

MC-Stereo	0.28 11	0.17 20	0.32 20	0.38 68	0.20 22	0.26 19	0.26 41	0.49 15	0.37 33	0.37 20	0.61 67	0.41 47	0.31 61	0.55 76	0.25 10	0.13 13	0.09 2	0.14 19	0.12 32	0.12 9	0.11 11

ccc-4	0.29 16	0.21 106	0.38 57	0.36 38	0.26 153	0.31 56	0.35 140	0.62 61	0.34 11	0.38 24	0.33 11	0.32 12	0.29 46	0.58 111	0.25 10	0.14 33	0.10 9	0.17 89	0.12 32	0.14 48	0.15 111

IGEV-Stereo	0.29 16	0.21 106	0.38 57	0.37 47	0.25 116	0.30 46	0.35 140	0.63 66	0.35 18	0.39 32	0.33 11	0.33 20	0.28 36	0.59 125	0.25 10	0.14 33	0.10 9	0.17 89	0.12 32	0.14 48	0.15 111
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CREStereo	0.28 11	0.15 4	0.24 4	0.27 1	0.17 4	0.37 89	0.25 35	0.51 19	0.72 135	0.42 41	0.51 40	0.32 12	0.26 20	0.38 14	0.25 10	0.16 115	0.11 59	0.12 2	0.08 1	0.12 9	0.11 11
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
MGS-Stereo	0.28 11	0.19 52	0.40 81	0.36 38	0.23 72	0.37 89	0.30 74	0.39 2	0.44 54	0.31 10	0.51 40	0.40 44	0.24 11	0.43 27	0.26 27	0.15 81	0.12 101	0.15 45	0.13 53	0.14 48	0.13 60

CASnet	0.30 28	0.20 74	0.33 23	0.41 137	0.16 3	0.26 19	0.24 27	0.52 22	0.53 72	0.52 64	0.54 50	0.39 41	0.24 11	0.40 19	0.26 27	0.14 33	0.10 9	0.22 236	0.18 189	0.18 163	0.11 11
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
EGLCR-Stereo	0.25 4	0.16 9	0.33 23	0.34 12	0.20 22	0.35 81	0.20 1	0.52 22	0.36 23	0.28 4	0.27 5	0.41 47	0.18 1	0.45 34	0.26 27	0.14 33	0.10 9	0.16 64	0.14 76	0.13 21	0.11 11

ProNet	0.29 16	0.21 106	0.38 57	0.35 30	0.24 90	0.32 66	0.43 236	0.57 35	0.37 33	0.33 16	0.30 7	0.32 12	0.28 36	0.57 94	0.26 27	0.13 13	0.11 59	0.16 64	0.13 53	0.13 21	0.13 60

RAFT_CTSACE	0.45 164	0.20 74	0.44 124	0.45 228	0.27 177	0.34 76	0.39 210	0.60 51	0.73 142	0.76 178	1.44 333	0.83 234	0.38 96	1.08 321	0.26 27	0.12 4	0.13 156	0.18 123	0.16 127	0.15 81	0.11 11

CroCo-Stereo	0.26 5	0.22 133	0.36 38	0.48 261	0.22 44	0.20 1	0.29 61	0.51 19	0.44 54	0.28 4	0.23 1	0.42 53	0.26 20	0.29 1	0.26 27	0.15 81	0.13 156	0.13 11	0.11 18	0.16 112	0.12 35
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
XX-Stereo	0.37 84	0.17 20	0.45 135	0.55 327	0.36 283	0.38 103	0.20 1	0.60 51	0.30 5	0.46 51	1.30 309	0.73 201	0.26 20	0.56 84	0.26 27	0.16 115	0.11 59	0.17 89	0.16 127	0.14 48	0.10 4

CFNet-RSSM	0.34 39	0.17 20	0.45 135	0.39 89	0.22 44	0.35 81	0.23 19	0.73 144	0.84 192	0.65 111	0.54 50	0.57 105	0.28 36	0.46 41	0.26 27	0.13 13	0.10 9	0.14 19	0.12 32	0.13 21	0.11 11

Gwc-CoAtRS	0.34 39	0.17 20	0.44 124	0.39 89	0.23 72	0.34 76	0.22 8	0.70 128	0.75 149	0.60 82	0.59 63	0.58 113	0.29 46	0.45 34	0.26 27	0.14 33	0.11 59	0.14 19	0.12 32	0.12 9	0.12 35

MyStereo07	0.32 32	0.22 133	0.34 30	0.42 174	0.28 196	0.40 107	0.50 268	0.72 137	0.37 33	0.37 20	0.34 17	0.32 12	0.31 61	0.59 125	0.27 36	0.14 33	0.13 156	0.18 123	0.17 167	0.17 145	0.16 150

IGEV_Zeroshot_test	0.34 39	0.18 36	0.67 276	0.39 89	0.28 196	0.30 46	0.25 35	0.74 146	0.31 7	0.62 88	0.57 58	0.54 95	0.25 13	0.53 71	0.27 36	0.14 33	0.10 9	0.15 45	0.14 76	0.14 48	0.12 35

RAFT-Test	0.34 39	0.18 36	0.37 48	0.38 68	0.23 72	0.50 147	0.23 19	0.69 114	0.40 41	0.60 82	0.85 157	0.61 136	0.28 36	0.46 41	0.27 36	0.14 33	0.11 59	0.14 19	0.11 18	0.13 21	0.12 35

CAS	0.34 39	0.13 1	0.25 7	1.28 394	0.30 229	0.46 138	0.38 190	0.48 13	0.47 62	0.34 17	0.52 46	0.24 1	0.19 2	0.29 1	0.27 36	0.69 385	0.08 1	0.12 2	0.08 1	0.12 9	0.15 111

RCA-Stereo	0.35 51	0.17 20	0.34 30	0.38 68	0.22 44	0.31 56	0.34 123	0.68 105	1.24 338	0.45 49	0.65 74	0.47 73	0.43 127	0.38 14	0.27 36	0.13 13	0.10 9	0.14 19	0.11 18	0.11 1	0.11 11

iRaft-Stereo_20w	0.39 113	0.19 52	0.57 234	0.37 47	0.27 177	0.31 56	0.24 27	1.44 363	0.29 4	0.69 134	0.53 48	0.60 132	0.42 120	0.83 253	0.27 36	0.14 33	0.11 59	0.14 19	0.13 53	0.15 81	0.13 60

TRStereo	0.37 84	0.27 232	0.59 239	0.47 256	0.41 313	0.29 39	0.30 74	0.84 179	0.59 87	0.52 64	0.41 21	0.52 87	0.26 20	0.73 212	0.27 36	0.17 148	0.12 101	0.19 160	0.19 214	0.13 21	0.11 11

TANstereo	0.30 28	0.15 4	0.31 14	0.30 5	0.17 4	0.55 169	0.23 19	0.44 8	0.55 80	0.59 78	0.68 84	0.37 36	0.26 20	0.35 6	0.27 36	0.15 81	0.16 235	0.12 2	0.10 11	0.13 21	0.14 92

XX-TBD	0.32 32	0.53 346	0.26 8	0.51 302	0.20 22	0.37 89	0.24 27	0.40 4	0.73 142	0.54 69	0.69 85	0.31 10	0.25 13	0.32 5	0.27 36	0.16 115	0.10 9	0.12 2	0.09 7	0.13 21	0.11 11

EAI-Stereo	0.34 39	0.19 52	0.44 124	0.39 89	0.21 31	0.31 56	0.30 74	1.15 288	0.30 5	0.49 56	0.75 103	0.36 34	0.28 36	0.62 144	0.27 36	0.14 33	0.11 59	0.14 19	0.13 53	0.13 21	0.12 35

LargeStereo	0.24 2	0.17 20	0.31 14	0.38 68	0.22 44	0.24 8	0.22 8	0.50 18	0.23 2	0.28 4	0.35 18	0.30 5	0.22 6	0.31 4	0.28 46	0.14 33	0.10 9	0.13 11	0.10 11	0.13 21	0.13 60

StereoIM	0.26 5	0.18 36	0.36 38	0.36 38	0.26 153	0.27 27	0.27 47	0.43 7	0.35 18	0.27 2	0.26 3	0.41 47	0.28 36	0.40 19	0.28 46	0.16 115	0.14 183	0.16 64	0.13 53	0.14 48	0.12 35

DLNR_Zeroshot_test	20.09 427	36.28 435	38.04 432	169.85 444	61.80 440	0.23 6	0.20 1	13.88 427	0.37 33	0.44 47	0.66 78	0.43 59	0.21 5	0.62 144	0.28 46	5.46 425	0.10 9	0.15 45	0.11 18	72.60 443	0.11 11

4D-IteraStereo	0.33 38	0.18 36	0.40 81	0.40 113	0.24 90	0.32 66	0.27 47	0.58 39	0.72 135	0.65 111	0.54 50	0.42 53	0.23 8	0.45 34	0.28 46	0.14 33	0.09 2	0.19 160	0.16 127	0.16 112	0.11 11

LoS_RVC	0.27 7	0.16 9	0.27 9	0.32 9	0.30 229	0.44 131	0.34 123	0.41 6	0.33 10	0.31 10	0.51 40	0.29 4	0.32 65	0.36 7	0.28 46	0.11 1	0.10 9	0.11 1	0.08 1	0.11 1	0.19 210

LoS	0.29 16	0.15 4	0.30 12	0.29 3	0.18 9	0.33 70	0.29 61	0.51 19	0.72 135	0.34 17	0.52 46	0.41 47	0.28 36	0.47 48	0.28 46	0.15 81	0.11 59	0.13 11	0.09 7	0.11 1	0.11 11

test_4	0.36 69	0.18 36	0.31 14	0.44 207	0.25 116	0.20 1	0.34 123	0.56 32	0.41 44	0.59 78	1.45 336	0.43 59	0.25 13	0.63 154	0.28 46	0.12 4	0.10 9	0.17 89	0.19 214	0.15 81	0.11 11

GMOStereo	0.37 84	0.19 52	0.38 57	0.43 192	0.24 90	0.37 89	0.38 190	0.52 22	0.62 91	0.87 239	0.84 148	0.64 150	0.35 81	0.37 10	0.28 46	0.13 13	0.11 59	0.20 184	0.18 189	0.15 81	0.11 11

error version	0.37 84	0.19 52	0.38 57	0.43 192	0.24 90	0.37 89	0.38 190	0.52 22	0.62 91	0.87 239	0.84 148	0.64 150	0.35 81	0.37 10	0.28 46	0.13 13	0.11 59	0.20 184	0.18 189	0.15 81	0.11 11

test-v	0.37 84	0.19 52	0.38 57	0.43 192	0.24 90	0.37 89	0.38 190	0.52 22	0.62 91	0.87 239	0.84 148	0.64 150	0.35 81	0.37 10	0.28 46	0.13 13	0.11 59	0.20 184	0.18 189	0.15 81	0.11 11

test-2	0.37 84	0.19 52	0.38 57	0.43 192	0.24 90	0.37 89	0.38 190	0.52 22	0.62 91	0.87 239	0.84 148	0.64 150	0.35 81	0.37 10	0.28 46	0.13 13	0.11 59	0.20 184	0.18 189	0.15 81	0.11 11

cross-raft	0.34 39	0.20 74	0.37 48	0.44 207	0.23 72	0.32 66	0.35 140	0.74 146	0.40 41	0.60 82	0.77 109	0.57 105	0.27 27	0.43 27	0.28 46	0.12 4	0.10 9	0.15 45	0.13 53	0.15 81	0.11 11

MyStereo06	0.38 99	0.21 106	0.61 246	0.41 137	0.28 196	0.41 120	0.50 268	0.95 220	0.35 18	0.62 88	0.54 50	0.76 214	0.27 27	0.50 56	0.29 58	0.14 33	0.13 156	0.18 123	0.17 167	0.17 145	0.15 111

AE-Stereo	0.34 39	0.21 106	0.42 105	0.48 261	0.31 246	0.48 142	0.35 140	0.61 57	0.62 91	0.32 15	0.55 55	0.52 87	0.27 27	0.47 48	0.29 58	0.13 13	0.13 156	0.18 123	0.16 127	0.15 81	0.12 35

raft_robust	0.41 136	0.23 150	0.36 38	0.42 174	0.21 31	0.40 107	0.33 116	0.79 167	0.98 264	0.79 188	0.87 164	0.39 41	0.33 73	0.84 258	0.29 58	0.13 13	0.12 101	0.16 64	0.17 167	0.15 81	0.12 35

test-1	0.36 69	0.19 52	0.71 292	0.46 247	0.26 153	0.44 131	0.36 158	0.60 51	0.59 87	0.48 55	0.67 82	0.53 91	0.36 90	0.40 19	0.29 58	0.14 33	0.11 59	0.16 64	0.14 76	0.15 81	0.16 150

raftrobust	0.34 39	0.19 52	0.36 38	0.41 137	0.27 177	0.30 46	0.25 35	0.71 133	0.63 101	0.58 76	0.55 55	0.45 65	0.46 142	0.51 60	0.29 58	0.16 115	0.12 101	0.14 19	0.12 32	0.12 9	0.13 60

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 39	0.27 232	0.45 135	0.36 38	0.25 116	0.48 142	0.30 74	0.58 39	0.90 229	0.42 41	0.36 19	0.30 5	0.29 46	0.49 54	0.30 63	0.16 115	0.14 183	0.18 123	0.15 98	0.18 163	0.15 111

LL-Strereo2	0.35 51	0.24 186	0.48 177	0.41 137	0.26 153	0.35 81	0.24 27	0.67 96	0.44 54	0.54 69	0.51 40	0.66 165	0.25 13	0.66 173	0.30 63	0.14 33	0.12 101	0.23 250	0.20 236	0.18 163	0.13 60

CroCo-Stereo Lap2	0.28 11	0.24 186	0.39 74	0.50 290	0.29 219	0.20 1	0.31 91	0.49 15	0.38 37	0.24 1	0.27 5	0.46 71	0.31 61	0.39 16	0.30 63	0.14 33	0.15 208	0.16 64	0.13 53	0.16 112	0.15 111

Sa-1000	0.48 188	0.24 186	0.41 86	0.45 228	0.25 116	0.59 199	0.34 123	0.81 174	0.93 244	0.82 207	1.50 340	0.53 91	0.45 139	0.92 288	0.30 63	0.15 81	0.12 101	0.21 224	0.19 214	0.15 81	0.13 60

sAnonymous2	0.40 125	0.39 305	0.85 318	0.48 261	0.37 288	0.40 107	0.46 247	0.57 35	0.52 69	0.38 24	0.46 26	0.35 29	0.42 120	0.43 27	0.30 63	0.19 205	0.14 183	0.18 123	0.17 167	0.57 374	0.44 359

CroCo_RVC	0.40 125	0.39 305	0.85 318	0.48 261	0.37 288	0.40 107	0.46 247	0.57 35	0.52 69	0.38 24	0.46 26	0.35 29	0.42 120	0.43 27	0.30 63	0.19 205	0.14 183	0.18 123	0.17 167	0.57 374	0.44 359

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 69	0.17 20	0.41 86	0.35 30	0.19 11	0.33 70	0.29 61	0.65 77	0.73 142	0.68 129	1.01 225	0.56 100	0.40 113	0.42 24	0.30 63	0.11 1	0.09 2	0.15 45	0.14 76	0.13 21	0.10 4

test croco	0.31 30	0.20 74	0.50 199	0.39 89	0.29 219	0.27 27	0.30 74	0.44 8	0.35 18	0.31 10	0.66 78	0.30 5	0.31 61	0.65 168	0.31 70	0.17 148	0.13 156	0.20 184	0.15 98	0.17 145	0.12 35

MIF-Stereo (partial)	0.31 30	0.18 36	0.37 48	0.41 137	0.31 246	0.28 35	0.23 19	0.47 11	0.42 48	0.31 10	0.63 69	0.36 34	0.35 81	0.57 94	0.31 70	0.17 148	0.13 156	0.19 160	0.17 167	0.18 163	0.14 92

anonymousdsp2	0.35 51	0.20 74	0.43 114	0.37 47	0.24 90	0.48 142	0.31 91	0.86 185	0.65 113	0.55 71	0.50 35	0.50 82	0.34 79	0.56 84	0.31 70	0.14 33	0.10 9	0.14 19	0.10 11	0.16 112	0.14 92

test-3	0.34 39	0.16 9	0.43 114	0.39 89	0.21 31	0.43 127	0.22 8	0.63 66	0.78 169	0.71 146	0.45 23	0.64 150	0.27 27	0.43 27	0.31 70	0.12 4	0.09 2	0.17 89	0.13 53	0.12 9	0.10 4

test_1	0.34 39	0.16 9	0.43 114	0.39 89	0.21 31	0.43 127	0.23 19	0.63 66	0.78 169	0.68 129	0.45 23	0.64 150	0.27 27	0.43 27	0.31 70	0.12 4	0.09 2	0.17 89	0.13 53	0.12 9	0.10 4

test_3	0.36 69	0.19 52	0.44 124	0.44 207	0.23 72	0.48 142	0.36 158	0.66 86	0.82 184	0.64 104	0.45 23	0.68 171	0.25 13	0.41 22	0.31 70	0.12 4	0.10 9	0.18 123	0.16 127	0.15 81	0.11 11

KYRaft	0.48 188	0.20 74	0.38 57	0.44 207	0.23 72	0.44 131	0.37 170	0.66 86	0.41 44	0.94 275	1.73 355	0.79 222	0.41 119	0.63 154	0.31 70	0.16 115	0.11 59	0.18 123	0.22 269	0.16 112	0.78 386

AnonymousM	0.41 136	0.81 373	0.29 11	0.34 12	0.22 44	0.28 35	0.38 190	0.53 30	0.41 44	0.70 140	0.49 34	0.47 73	0.27 27	0.41 22	0.31 70	0.15 81	0.12 101	1.51 393	0.26 312	0.12 9	0.10 4

DCRE	0.37 84	0.18 36	0.46 151	0.45 228	0.32 259	0.42 125	0.37 170	0.63 66	0.51 66	0.47 54	0.94 189	0.56 100	0.36 90	0.52 65	0.32 78	0.14 33	0.13 156	0.15 45	0.14 76	0.14 48	0.13 60

TestStereo1	0.43 148	0.23 150	0.41 86	0.51 302	0.24 90	0.34 76	0.40 216	0.77 160	0.90 229	0.68 129	0.96 200	0.48 77	0.46 142	0.91 285	0.32 78	0.16 115	0.13 156	0.18 123	0.15 98	0.14 48	0.13 60

DisPM	0.39 113	0.19 52	0.44 124	0.41 137	0.27 177	0.24 8	0.31 91	0.65 77	0.57 85	0.87 239	0.87 164	0.60 132	0.32 65	0.76 226	0.32 78	0.18 176	0.12 101	0.19 160	0.17 167	0.15 81	0.20 230

RAFT+CT+SA	0.39 113	0.23 150	0.36 38	0.51 302	0.27 177	0.29 39	0.46 247	0.75 152	0.80 177	0.51 61	0.89 175	0.41 47	0.40 113	0.78 237	0.32 78	0.14 33	0.11 59	0.18 123	0.18 189	0.15 81	0.14 92

SA-5K	0.43 148	0.23 150	0.41 86	0.51 302	0.24 90	0.34 76	0.40 216	0.77 160	0.90 229	0.68 129	0.96 200	0.48 77	0.46 142	0.91 285	0.32 78	0.16 115	0.13 156	0.18 123	0.15 98	0.14 48	0.13 60

SA	0.44 154	0.25 204	0.46 151	0.46 247	0.24 90	0.43 127	0.36 158	0.75 152	0.96 257	0.59 78	1.03 237	0.48 77	0.52 167	0.94 300	0.32 78	0.16 115	0.12 101	0.21 224	0.19 214	0.15 81	0.13 60

TransformOpticalFlow	0.44 154	0.20 74	0.47 161	0.41 137	0.23 72	0.37 89	0.47 252	0.94 214	0.76 155	0.65 111	1.14 274	0.73 201	0.56 190	0.76 226	0.32 78	0.15 81	0.10 9	0.17 89	0.15 98	0.14 48	0.13 60

PSM-AAD	0.48 188	0.20 74	0.37 48	0.43 192	0.23 72	0.56 184	0.50 268	0.65 77	0.70 124	1.07 324	1.12 266	0.58 113	0.92 324	0.61 138	0.32 78	0.15 81	0.11 59	0.25 275	0.26 312	0.18 163	0.43 358

Prome-Stereo	0.46 170	0.19 52	0.35 33	0.44 207	0.26 153	0.40 107	0.45 244	0.68 105	0.44 54	0.96 283	1.84 362	0.59 127	0.67 248	0.61 138	0.32 78	0.14 33	0.11 59	0.16 64	0.14 76	0.16 112	0.29 299

sCroCo_RVC	0.35 51	0.28 246	0.69 285	0.51 302	0.39 301	0.41 120	0.31 91	0.49 15	0.45 58	0.31 10	0.48 32	0.38 40	0.32 65	0.46 41	0.32 78	0.21 241	0.22 295	0.19 160	0.19 214	0.21 228	0.20 230

R-Stereo Train	0.39 113	0.18 36	0.42 105	0.42 174	0.26 153	0.40 107	0.32 107	0.72 137	0.34 11	0.89 251	1.28 305	0.57 105	0.35 81	0.42 24	0.32 78	0.15 81	0.12 101	0.14 19	0.12 32	0.14 48	0.13 60

RAFT-Stereo	0.39 113	0.18 36	0.42 105	0.42 174	0.26 153	0.40 107	0.32 107	0.72 137	0.34 11	0.89 251	1.28 305	0.57 105	0.35 81	0.42 24	0.32 78	0.15 81	0.12 101	0.14 19	0.12 32	0.14 48	0.13 60
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
EKT-Stereo	0.35 51	0.23 150	0.39 74	0.43 192	0.29 219	0.38 103	0.31 91	0.69 114	0.64 108	0.45 49	0.63 69	0.49 81	0.27 27	0.56 84	0.33 90	0.18 176	0.14 183	0.18 123	0.15 98	0.16 112	0.16 150

ADStereo(finetuned)	0.37 84	0.16 9	0.49 187	0.34 12	0.19 11	0.30 46	0.30 74	0.68 105	0.91 234	0.70 140	0.77 109	0.43 59	0.69 258	0.45 34	0.33 90	0.14 33	0.10 9	0.14 19	0.11 18	0.13 21	0.12 35

STrans-v2	0.46 170	0.20 74	0.48 177	0.40 113	0.24 90	0.55 169	0.50 268	1.07 260	0.73 142	0.65 111	1.05 245	0.72 191	0.69 258	0.72 207	0.33 90	0.14 33	0.10 9	0.17 89	0.14 76	0.13 21	0.12 35

FTStereo	0.56 258	0.20 74	0.37 48	0.41 137	0.25 116	0.40 107	0.79 350	0.66 86	0.43 50	1.09 329	3.27 395	0.70 177	0.73 277	0.55 76	0.33 90	0.14 33	0.13 156	0.19 160	0.17 167	0.15 81	0.30 306

GrayStereo	0.49 204	0.19 52	0.42 105	0.46 247	0.28 196	0.53 160	0.67 323	0.69 114	0.63 101	1.02 307	1.47 339	0.78 221	0.76 284	0.56 84	0.33 90	0.14 33	0.12 101	0.17 89	0.17 167	0.15 81	0.29 299

GMM-Stereo	0.44 154	0.19 52	0.36 38	0.42 174	0.25 116	0.51 151	0.47 252	0.71 133	0.53 72	0.76 178	1.37 319	0.76 214	0.38 96	0.60 131	0.33 90	0.15 81	0.10 9	0.20 184	0.19 214	0.16 112	0.27 286

iRaftStereo_RVC	0.32 32	0.19 52	0.37 48	0.39 89	0.22 44	0.31 56	0.29 61	0.68 105	0.51 66	0.49 56	0.66 78	0.37 36	0.23 8	0.45 34	0.33 90	0.14 33	0.10 9	0.18 123	0.17 167	0.15 81	0.12 35

CREStereo++_RVC	0.32 32	0.15 4	0.23 1	0.31 7	0.24 90	0.27 27	0.22 8	0.46 10	0.88 217	0.46 51	0.80 128	0.30 5	0.26 20	0.36 7	0.33 90	0.13 13	0.09 2	0.13 11	0.51 380	0.13 21	0.09 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
s12784h	0.36 69	0.15 4	0.24 4	0.34 12	0.15 1	0.77 262	0.29 61	0.80 171	0.83 189	0.56 73	0.57 58	0.43 59	0.40 113	0.57 94	0.33 90	0.12 4	0.10 9	0.14 19	0.09 7	0.14 48	0.09 1

AFF-stereo	0.38 99	0.19 52	0.39 74	0.37 47	0.21 31	0.27 27	0.31 91	0.65 77	0.66 116	0.64 104	1.13 272	0.76 214	0.39 108	0.55 76	0.33 90	0.11 1	0.09 2	0.16 64	0.16 127	0.13 21	0.11 11

qqq1	0.49 204	0.23 150	0.62 249	0.34 12	0.20 22	0.62 213	0.34 123	1.21 307	1.02 283	0.81 198	1.01 225	0.71 181	0.65 240	0.84 258	0.34 100	0.19 205	0.15 208	0.14 19	0.12 32	0.15 81	0.14 92

fff1	0.49 204	0.23 150	0.62 249	0.34 12	0.20 22	0.62 213	0.34 123	1.21 307	1.02 283	0.81 198	1.01 225	0.71 181	0.65 240	0.84 258	0.34 100	0.19 205	0.15 208	0.14 19	0.12 32	0.15 81	0.14 92

StereoVision	0.42 142	0.28 246	0.45 135	0.49 276	0.28 196	0.38 103	0.38 190	0.72 137	0.62 91	0.44 47	1.14 274	0.54 95	0.39 108	0.56 84	0.34 100	0.21 241	0.24 312	0.25 275	0.24 293	0.26 275	0.16 150

MIF-Stereo	0.27 7	0.17 20	0.37 48	0.40 113	0.27 177	0.30 46	0.28 54	0.39 2	0.31 7	0.29 7	0.46 26	0.27 2	0.25 13	0.47 48	0.34 100	0.17 148	0.13 156	0.13 11	0.12 32	0.14 48	0.12 35

knoymous	0.36 69	0.20 74	0.31 14	0.31 7	0.22 44	0.36 87	0.29 61	0.61 57	0.64 108	0.67 123	0.70 87	0.60 132	0.40 113	0.58 111	0.34 100	0.17 148	0.11 59	0.20 184	0.11 18	0.17 145	0.18 182

DCANet-4	0.36 69	0.20 74	0.48 177	0.34 12	0.19 11	0.29 39	0.30 74	0.66 86	0.92 239	0.69 134	0.78 117	0.40 44	0.47 145	0.45 34	0.34 100	0.14 33	0.10 9	0.14 19	0.11 18	0.11 1	0.13 60

fff	0.37 84	0.16 9	0.41 86	0.34 12	0.19 11	0.29 39	0.30 74	0.69 114	1.06 304	0.69 134	0.78 117	0.42 53	0.63 224	0.46 41	0.34 100	0.14 33	0.10 9	0.14 19	0.11 18	0.11 1	0.13 60

GLC_STEREO	0.29 16	0.19 52	0.27 9	0.44 207	0.19 11	0.31 56	0.26 41	0.47 11	0.43 50	0.37 20	0.47 31	0.41 47	0.23 8	0.50 56	0.34 100	0.14 33	0.18 260	0.19 160	0.16 127	0.16 112	0.13 60

PFNet+	0.40 125	0.19 52	0.49 187	0.39 89	0.25 116	0.28 35	0.23 19	0.64 76	0.70 124	0.85 227	0.79 126	0.64 150	0.35 81	0.72 207	0.34 100	0.19 205	0.14 183	0.23 250	0.20 236	0.16 112	0.20 230

LCNet	0.41 136	0.20 74	0.32 20	0.44 207	0.24 90	0.47 140	0.29 61	0.67 96	0.53 72	0.72 157	1.03 237	0.66 165	0.60 208	0.58 111	0.34 100	0.14 33	0.10 9	0.19 160	0.19 214	0.21 228	0.36 331

RAFT	0.45 164	0.22 133	0.45 135	0.47 256	0.26 153	0.54 164	0.47 252	0.66 86	0.58 86	0.80 190	0.82 138	0.94 267	0.57 191	0.75 223	0.34 100	0.17 148	0.15 208	0.22 236	0.20 236	0.16 112	0.12 35

RALAANet	0.38 99	0.23 150	0.48 177	0.42 174	0.29 219	0.35 81	0.25 35	0.86 185	0.64 108	0.67 123	0.65 74	0.60 132	0.29 46	0.60 131	0.34 100	0.15 81	0.12 101	0.17 89	0.15 98	0.21 228	0.13 60

DCANet	0.36 69	0.16 9	0.41 86	0.34 12	0.19 11	0.30 46	0.30 74	0.68 105	0.91 234	0.70 140	0.77 109	0.43 59	0.57 191	0.45 34	0.34 100	0.14 33	0.10 9	0.14 19	0.11 18	0.13 21	0.12 35

csc	0.37 84	0.16 9	0.41 86	0.34 12	0.19 11	0.29 39	0.30 74	0.69 114	1.06 304	0.69 134	0.78 117	0.42 53	0.63 224	0.46 41	0.34 100	0.14 33	0.10 9	0.14 19	0.11 18	0.11 1	0.13 60

cscssc	0.37 84	0.16 9	0.41 86	0.34 12	0.19 11	0.29 39	0.30 74	0.69 114	1.06 304	0.69 134	0.78 117	0.42 53	0.63 224	0.46 41	0.34 100	0.14 33	0.10 9	0.14 19	0.11 18	0.11 1	0.13 60

Selective-RAFT	0.35 51	0.23 150	0.51 206	0.44 207	0.21 31	0.64 228	0.27 47	0.59 41	0.63 101	0.40 35	0.38 20	0.55 98	0.40 113	0.57 94	0.35 115	0.13 13	0.11 59	0.14 19	0.12 32	0.16 112	0.13 60

test_5	0.43 148	0.24 186	0.43 114	0.52 313	0.28 196	0.28 35	0.42 235	0.72 137	0.82 184	0.62 88	0.91 181	0.72 191	0.55 184	0.79 240	0.35 115	0.14 33	0.11 59	0.18 123	0.18 189	0.18 163	0.16 150

HHNet	0.41 136	0.17 20	0.41 86	0.34 12	0.37 288	0.33 70	0.34 123	0.69 114	0.75 149	0.86 232	1.30 309	0.52 87	0.32 65	0.52 65	0.35 115	0.15 81	0.11 59	0.19 160	0.15 98	0.15 81	0.24 269

OMP-Stereo	0.42 142	0.22 133	0.46 151	0.52 313	0.24 90	0.36 87	0.25 35	0.71 133	0.78 169	0.77 183	0.64 72	0.89 256	0.39 108	0.91 285	0.35 115	0.15 81	0.12 101	0.20 184	0.15 98	0.15 81	0.12 35

IIG-Stereo	0.43 148	0.21 106	0.44 124	0.50 290	0.25 116	0.44 131	0.21 4	0.71 133	0.76 155	0.83 219	0.95 196	0.83 234	0.43 127	0.90 278	0.35 115	0.15 81	0.12 101	0.19 160	0.14 76	0.15 81	0.11 11

NF-Stereo	0.38 99	0.20 74	0.45 135	0.41 137	0.25 116	0.26 19	0.31 91	0.69 114	0.70 124	0.65 111	0.77 109	0.57 105	0.30 57	0.67 183	0.35 115	0.18 176	0.12 101	0.20 184	0.16 127	0.16 112	0.27 286

OCTAStereo	0.38 99	0.20 74	0.46 151	0.41 137	0.25 116	0.26 19	0.31 91	0.69 114	0.70 124	0.65 111	0.77 109	0.58 113	0.30 57	0.67 183	0.35 115	0.18 176	0.12 101	0.20 184	0.16 127	0.16 112	0.27 286

PSM-adaLoss	0.35 51	0.23 150	0.47 161	0.41 137	0.22 44	0.24 8	0.31 91	0.59 41	0.36 23	0.63 95	0.73 93	0.58 113	0.38 96	0.56 84	0.35 115	0.18 176	0.12 101	0.20 184	0.16 127	0.20 210	0.15 111

ROB_FTStereo	0.35 51	0.23 150	0.47 161	0.41 137	0.22 44	0.25 17	0.21 4	0.59 41	0.36 23	0.63 95	0.73 93	0.58 113	0.38 96	0.57 94	0.35 115	0.18 176	0.12 101	0.20 184	0.16 127	0.20 210	0.15 111

HUI-Stereo	0.35 51	0.23 150	0.47 161	0.41 137	0.22 44	0.24 8	0.22 8	0.60 51	0.36 23	0.63 95	0.73 93	0.58 113	0.38 96	0.50 56	0.35 115	0.18 176	0.12 101	0.20 184	0.16 127	0.20 210	0.15 111

SST-Stereo	0.40 125	0.19 52	0.45 135	0.42 174	0.25 116	0.25 17	0.21 4	0.66 86	0.47 62	1.08 327	0.79 126	0.72 191	0.43 127	0.77 233	0.35 115	0.16 115	0.11 59	0.20 184	0.16 127	0.19 197	0.15 111

RAFT_R40	0.40 125	0.19 52	0.44 124	0.43 192	0.25 116	0.23 6	0.26 41	0.67 96	0.67 118	0.98 292	0.78 117	0.72 191	0.43 127	0.76 226	0.35 115	0.16 115	0.11 59	0.20 184	0.16 127	0.18 163	0.14 92

RE-Stereo	0.38 99	0.20 74	0.46 151	0.41 137	0.25 116	0.26 19	0.31 91	0.69 114	0.70 124	0.65 111	0.77 109	0.58 113	0.30 57	0.67 183	0.35 115	0.18 176	0.12 101	0.20 184	0.16 127	0.16 112	0.27 286

Pruner-Stereo	0.38 99	0.20 74	0.45 135	0.40 113	0.25 116	0.22 5	0.24 27	0.67 96	0.55 80	0.89 251	0.76 105	0.68 171	0.29 46	0.62 144	0.35 115	0.18 176	0.12 101	0.20 184	0.17 167	0.17 145	0.18 182

TVStereo	0.38 99	0.20 74	0.46 151	0.41 137	0.25 116	0.26 19	0.31 91	0.69 114	0.70 124	0.65 111	0.77 109	0.58 113	0.30 57	0.67 183	0.35 115	0.18 176	0.12 101	0.20 184	0.16 127	0.16 112	0.27 286

111	0.40 125	0.17 20	0.41 86	0.34 12	0.19 11	0.52 154	0.28 54	0.74 146	1.16 325	0.50 59	0.91 181	0.63 143	0.48 149	0.61 138	0.35 115	0.14 33	0.10 9	0.14 19	0.12 32	0.13 21	0.13 60

CoDeX	0.47 180	0.20 74	0.49 187	0.42 174	0.25 116	0.75 259	0.36 158	1.27 332	0.80 177	0.82 207	0.96 200	0.62 142	0.57 191	0.60 131	0.36 131	0.17 148	0.12 101	0.17 89	0.15 98	0.16 112	0.14 92

riskmin	0.38 99	0.20 74	0.39 74	0.32 9	0.23 72	0.53 160	0.30 74	0.63 66	0.80 177	0.49 56	0.56 57	0.73 201	0.58 198	0.55 76	0.36 131	0.17 148	0.11 59	0.19 160	0.13 53	0.19 197	0.20 230

Patchmatch Stereo++	0.35 51	0.23 150	0.47 161	0.41 137	0.22 44	0.24 8	0.22 8	0.59 41	0.36 23	0.63 95	0.73 93	0.58 113	0.38 96	0.58 111	0.36 131	0.18 176	0.12 101	0.20 184	0.16 127	0.20 210	0.15 111
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
ROB_FTStereo_v2	0.35 51	0.23 150	0.47 161	0.41 137	0.22 44	0.24 8	0.31 91	0.59 41	0.36 23	0.63 95	0.73 93	0.57 105	0.38 96	0.57 94	0.36 131	0.18 176	0.12 101	0.20 184	0.16 127	0.20 210	0.15 111

iGMRVC	0.35 51	0.23 150	0.47 161	0.41 137	0.22 44	0.24 8	0.30 74	0.59 41	0.36 23	0.63 95	0.73 93	0.58 113	0.38 96	0.58 111	0.36 131	0.18 176	0.12 101	0.20 184	0.16 127	0.20 210	0.15 111

RAFT-RH_RVC	0.56 258	0.17 20	0.41 86	0.37 47	0.23 72	0.57 188	0.24 27	0.60 51	0.70 124	1.19 340	3.94 406	0.56 100	0.38 96	0.65 168	0.36 131	0.13 13	0.11 59	0.20 184	0.14 76	0.12 9	0.13 60

IRAFT_RVC	0.42 142	0.20 74	0.48 177	0.44 207	0.24 90	0.27 27	0.54 292	0.74 146	0.77 162	0.76 178	0.80 128	0.73 201	0.51 165	0.70 197	0.36 131	0.17 148	0.10 9	0.21 224	0.16 127	0.16 112	0.14 92

RAFT-345	0.40 125	0.18 36	0.40 81	0.38 68	0.22 44	0.33 70	0.26 41	0.61 57	0.51 66	0.74 170	1.79 360	0.45 65	0.33 73	0.66 173	0.36 131	0.14 33	0.11 59	0.18 123	0.14 76	0.13 21	0.13 60

iRAFT	0.35 51	0.23 150	0.47 161	0.41 137	0.22 44	0.24 8	0.22 8	0.59 41	0.36 23	0.63 95	0.73 93	0.58 113	0.38 96	0.58 111	0.36 131	0.18 176	0.12 101	0.20 184	0.16 127	0.20 210	0.15 111

RAFT-IKP	0.35 51	0.23 150	0.47 161	0.41 137	0.22 44	0.24 8	0.28 54	0.59 41	0.36 23	0.63 95	0.73 93	0.57 105	0.38 96	0.58 111	0.36 131	0.18 176	0.12 101	0.20 184	0.16 127	0.20 210	0.15 111

RALCasStereoNet	0.36 69	0.21 106	0.37 48	0.42 174	0.26 153	0.35 81	0.38 190	0.63 66	0.64 108	0.50 59	0.72 89	0.51 85	0.29 46	0.59 125	0.36 131	0.16 115	0.14 183	0.15 45	0.13 53	0.17 145	0.16 150

HCRNet	0.44 154	0.34 280	0.41 86	0.53 318	0.26 153	0.53 160	0.29 61	0.83 176	0.63 101	0.71 146	0.81 135	0.77 220	0.50 162	0.66 173	0.36 131	0.24 273	0.16 235	0.24 264	0.20 236	0.21 228	0.18 182

MIPNet	0.37 84	0.21 106	0.59 239	0.39 89	0.25 116	0.50 147	0.28 54	0.77 160	0.70 124	0.65 111	0.60 64	0.40 44	0.49 152	0.44 33	0.37 143	0.14 33	0.11 59	0.16 64	0.13 53	0.14 48	0.13 60

NRIStereo	0.36 69	0.20 74	0.45 135	0.41 137	0.23 72	0.34 76	0.26 41	0.65 77	0.55 80	0.64 104	0.63 69	0.56 100	0.37 93	0.65 168	0.37 143	0.15 81	0.11 59	0.18 123	0.15 98	0.17 145	0.14 92

ASMatch	0.48 188	0.19 52	0.45 135	0.39 89	0.28 196	0.37 89	0.26 41	0.74 146	0.68 119	0.76 178	2.34 375	0.61 136	0.52 167	0.62 144	0.37 143	0.14 33	0.12 101	0.17 89	0.15 98	0.14 48	0.21 243

PFNet	0.42 142	0.18 36	0.58 238	0.43 192	0.24 90	0.43 127	0.32 107	0.74 146	0.78 169	1.00 300	0.74 102	0.68 171	0.39 108	0.72 207	0.37 143	0.16 115	0.10 9	0.20 184	0.15 98	0.16 112	0.13 60

TestStereo	0.38 99	0.31 265	0.40 81	0.45 228	0.20 22	0.40 107	0.37 170	0.66 86	0.65 113	0.53 67	0.78 117	0.47 73	0.40 113	0.55 76	0.37 143	0.18 176	0.13 156	0.20 184	0.15 98	0.22 244	0.13 60

ARAFT	0.47 180	0.24 186	0.79 313	0.42 174	0.25 116	0.55 169	0.55 296	0.75 152	0.81 183	0.89 251	0.75 103	0.73 201	0.47 145	0.88 271	0.37 143	0.15 81	0.12 101	0.23 250	0.22 269	0.14 48	0.13 60

SFCPSM	0.47 180	0.21 106	0.55 225	0.40 113	0.27 177	0.87 295	0.37 170	1.33 343	0.77 162	0.80 190	0.84 148	0.54 95	0.49 152	0.57 94	0.37 143	0.18 176	0.13 156	0.18 123	0.20 236	0.16 112	0.15 111

DN-CSS_ROB	0.43 148	0.26 218	0.62 249	0.40 113	0.29 219	0.44 131	0.27 47	0.77 160	0.75 149	0.72 157	1.09 261	0.48 77	0.43 127	0.69 194	0.37 143	0.15 81	0.12 101	0.21 224	0.19 214	0.18 163	0.16 150

whm_eth	0.48 188	0.30 260	0.74 300	0.46 247	0.38 296	0.37 89	0.37 170	0.79 167	0.78 169	0.82 207	1.74 357	0.37 36	0.38 96	0.60 131	0.38 151	0.18 176	0.16 235	0.20 184	0.20 236	0.19 197	0.22 256

MIM_Stereo	0.38 99	0.17 20	0.53 217	0.37 47	0.24 90	0.27 27	0.24 27	0.70 128	0.54 76	0.72 157	1.00 222	0.63 143	0.29 46	0.64 161	0.38 151	0.13 13	0.14 183	0.17 89	0.16 127	0.14 48	0.11 11

IPLGR	0.39 113	0.21 106	0.63 257	0.39 89	0.22 44	0.49 146	0.29 61	0.76 157	0.74 147	0.78 186	0.77 109	0.44 64	0.42 120	0.47 48	0.38 151	0.13 13	0.12 101	0.16 64	0.14 76	0.15 81	0.13 60

CRE-IMP	0.36 69	0.23 150	0.49 187	0.42 174	0.24 90	0.41 120	0.21 4	0.57 35	0.41 44	0.65 111	0.72 89	0.53 91	0.37 93	0.61 138	0.38 151	0.17 148	0.11 59	0.19 160	0.15 98	0.21 228	0.18 182

Anonymous3	0.46 170	0.34 280	0.86 323	0.50 290	0.37 288	0.81 277	0.50 268	0.72 137	0.65 113	0.51 61	0.65 74	0.45 65	0.45 139	0.64 161	0.38 151	0.24 273	0.24 312	0.22 236	0.21 254	0.23 253	0.23 263

Anonymous	0.39 113	0.27 232	0.66 272	0.53 318	0.43 324	0.55 169	0.49 264	0.63 66	0.50 65	0.37 20	0.42 22	0.33 20	0.42 120	0.56 84	0.38 151	0.20 227	0.19 274	0.17 89	0.18 189	0.30 299	0.24 269

PSM-softLoss	0.38 99	0.20 74	0.48 177	0.41 137	0.26 153	0.30 46	0.35 140	0.69 114	0.46 59	0.62 88	0.82 138	0.59 127	0.33 73	0.70 197	0.39 157	0.19 205	0.12 101	0.20 184	0.18 189	0.16 112	0.22 256

KMStereo	0.38 99	0.20 74	0.48 177	0.41 137	0.26 153	0.30 46	0.35 140	0.69 114	0.46 59	0.62 88	0.82 138	0.59 127	0.33 73	0.70 197	0.39 157	0.19 205	0.12 101	0.20 184	0.18 189	0.16 112	0.22 256

DeepStereo_RVC	0.36 69	0.21 106	0.47 161	0.40 113	0.24 90	0.26 19	0.22 8	0.60 51	0.38 37	0.69 134	0.67 82	0.57 105	0.51 165	0.56 84	0.39 157	0.16 115	0.12 101	0.18 123	0.15 98	0.19 197	0.18 182

rafts_anoy	0.37 84	0.21 106	0.36 38	0.41 137	0.26 153	0.30 46	0.33 116	0.67 96	0.90 229	0.58 76	0.66 78	0.45 65	0.33 73	0.47 48	0.39 157	0.16 115	0.11 59	0.21 224	0.23 280	0.17 145	0.14 92

iResNetv2_ROB	0.52 233	0.27 232	0.69 285	0.38 68	0.25 116	0.62 213	0.35 140	1.17 296	1.01 280	0.99 295	1.06 251	0.88 252	0.67 248	0.66 173	0.39 157	0.19 205	0.13 156	0.15 45	0.11 18	0.18 163	0.16 150

11t1	0.36 69	0.21 106	0.42 105	0.35 30	0.22 44	0.62 213	0.29 61	0.69 114	0.43 50	0.60 82	0.53 48	0.53 91	0.48 149	0.56 84	0.40 162	0.18 176	0.14 183	0.16 64	0.13 53	0.17 145	0.17 167

DRaft	0.49 204	0.17 20	0.47 161	0.37 47	0.25 116	0.58 190	0.40 216	0.65 77	0.85 199	1.02 307	1.75 359	0.50 82	0.82 303	0.63 154	0.40 162	0.13 13	0.11 59	0.16 64	0.16 127	0.14 48	0.15 111

raft+_RVC	0.38 99	0.19 52	0.35 33	0.37 47	0.25 116	0.45 136	0.37 170	0.78 165	0.89 227	0.51 61	0.78 117	0.50 82	0.29 46	0.53 71	0.40 162	0.15 81	0.12 101	0.17 89	0.15 98	0.14 48	0.12 35

CASS	0.45 164	0.27 232	0.42 105	0.48 261	0.22 44	0.61 206	0.34 123	0.97 226	0.62 91	0.71 146	0.85 157	0.61 136	0.55 184	0.57 94	0.41 165	0.29 312	0.16 235	0.22 236	0.18 189	0.22 244	0.28 293
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
UDGNet	0.48 188	0.77 370	0.50 199	0.48 261	0.31 246	0.41 120	0.34 123	0.70 128	0.92 239	0.65 111	0.60 64	0.58 113	0.43 127	0.63 154	0.41 165	0.32 333	0.15 208	0.66 381	0.19 214	0.36 329	0.21 243

GANet-ADL	0.42 142	0.25 204	0.45 135	0.43 192	0.29 219	0.54 164	0.35 140	0.89 198	0.86 204	0.63 95	0.72 89	0.68 171	0.42 120	0.52 65	0.41 165	0.21 241	0.14 183	0.15 45	0.13 53	0.18 163	0.19 210

GMStereo	0.39 113	0.37 292	0.54 220	0.40 113	0.26 153	0.42 125	0.36 158	0.59 41	1.04 292	0.55 71	0.51 40	0.37 36	0.35 81	0.54 74	0.41 165	0.19 205	0.13 156	0.16 64	0.17 167	0.24 263	0.18 182
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
MyStereo05	0.44 154	0.21 106	0.45 135	0.41 137	0.28 196	0.41 120	0.50 268	0.93 210	1.09 315	0.76 178	0.61 67	0.51 85	0.57 191	0.73 212	0.42 169	0.14 33	0.13 156	0.18 123	0.17 167	0.17 145	0.15 111

IER	0.46 170	0.23 150	0.50 199	0.38 68	0.28 196	0.69 244	0.35 140	0.80 171	0.66 116	0.83 219	0.94 189	0.75 208	0.77 288	0.60 131	0.42 169	0.17 148	0.14 183	0.17 89	0.17 167	0.17 145	0.15 111

DEmStereo	0.48 188	0.17 20	0.50 199	0.38 68	0.25 116	0.59 199	0.34 123	0.63 66	0.74 147	0.89 251	1.66 351	0.58 113	1.06 344	0.60 131	0.42 169	0.14 33	0.11 59	0.16 64	0.16 127	0.14 48	0.15 111

THIR-Stereo	0.50 217	0.18 36	0.45 135	0.38 68	0.23 72	0.75 259	0.67 323	0.66 86	0.87 213	1.02 307	1.40 325	0.72 191	0.76 284	0.62 144	0.42 169	0.15 81	0.11 59	0.17 89	0.18 189	0.14 48	0.15 111

DIP-Stereo	0.39 113	0.21 106	0.50 199	0.41 137	0.28 196	0.62 213	0.27 47	0.77 160	0.40 41	0.64 104	0.86 160	0.52 87	0.33 73	0.66 173	0.42 169	0.15 81	0.13 156	0.17 89	0.14 76	0.15 81	0.15 111
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
H2IRNET	0.37 84	0.20 74	0.33 23	0.38 68	0.25 116	0.27 27	0.23 19	0.59 41	0.72 135	0.39 32	0.90 178	0.74 206	0.55 184	0.52 65	0.43 174	0.15 81	0.13 156	0.18 123	0.20 236	0.16 112	0.13 60

GMStereo_Zeroshot	0.49 204	0.44 320	0.74 300	0.49 276	0.27 177	0.56 184	0.29 61	0.73 144	0.76 155	0.86 232	0.94 189	0.91 262	0.36 90	0.74 219	0.43 174	0.26 293	0.14 183	0.26 289	0.15 98	0.36 329	0.18 182

PCWNet_CMD	0.48 188	0.24 186	0.52 211	0.39 89	0.27 177	0.63 222	0.30 74	0.95 220	0.96 257	0.86 232	1.07 254	0.79 222	0.44 135	0.57 94	0.43 174	0.17 148	0.12 101	0.21 224	0.16 127	0.24 263	0.19 210

CFNet_ucs	0.50 217	0.24 186	0.55 225	0.38 68	0.31 246	0.58 190	0.33 116	0.98 229	0.93 244	0.88 247	1.19 292	0.80 230	0.49 152	0.63 154	0.43 174	0.21 241	0.15 208	0.26 289	0.18 189	0.26 275	0.22 256

anonymousa	0.49 204	0.20 74	0.42 105	0.38 68	0.23 72	0.91 297	0.35 140	0.75 152	0.62 91	0.85 227	1.54 344	1.06 297	0.66 245	0.51 60	0.43 174	0.16 115	0.13 156	0.19 160	0.21 254	0.16 112	0.14 92

BSDual-CNN	0.46 170	0.25 204	0.43 114	0.45 228	0.28 196	0.77 262	0.40 216	0.94 214	0.76 155	0.75 172	0.80 128	0.76 214	0.54 181	0.64 161	0.43 174	0.20 227	0.14 183	0.22 236	0.19 214	0.18 163	0.18 182

psmg	0.49 204	0.25 204	0.43 114	0.41 137	0.28 196	0.85 291	0.43 236	0.99 231	0.76 155	0.91 263	0.94 189	0.76 214	0.54 181	0.64 161	0.43 174	0.20 227	0.15 208	0.20 184	0.20 236	0.18 163	0.18 182

DAS	0.51 224	0.25 204	0.60 244	0.48 261	0.31 246	0.58 190	0.41 228	0.83 176	0.97 260	0.89 251	1.12 266	0.70 177	0.75 281	0.82 246	0.43 174	0.17 148	0.13 156	0.18 123	0.15 98	0.20 210	0.18 182

SepStereo	0.51 224	0.25 204	0.60 244	0.48 261	0.31 246	0.58 190	0.41 228	0.83 176	0.97 260	0.89 251	1.12 266	0.70 177	0.75 281	0.93 293	0.43 174	0.17 148	0.13 156	0.18 123	0.15 98	0.20 210	0.18 182

GES	0.44 154	0.23 150	0.57 234	0.40 113	0.30 229	0.59 199	0.36 158	0.96 222	0.68 119	0.74 170	0.83 143	0.47 73	0.48 149	0.67 183	0.43 174	0.22 259	0.16 235	0.17 89	0.16 127	0.18 163	0.23 263

MSMDNet	0.48 188	0.24 186	0.52 211	0.39 89	0.27 177	0.63 222	0.30 74	0.96 222	0.96 257	0.86 232	1.07 254	0.79 222	0.44 135	0.57 94	0.43 174	0.17 148	0.12 101	0.20 184	0.16 127	0.23 253	0.19 210

HITNet	0.41 136	0.26 218	0.45 135	0.33 11	0.17 4	0.63 222	0.30 74	0.93 210	0.64 108	0.71 146	0.82 138	0.64 150	0.52 167	0.59 125	0.43 174	0.14 33	0.10 9	0.15 45	0.13 53	0.19 197	0.12 35
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
iResNet_ROB	0.52 233	0.21 106	0.53 217	0.37 47	0.21 31	0.61 206	0.29 61	1.51 372	1.32 350	0.90 258	1.02 233	0.80 230	0.62 218	0.76 226	0.43 174	0.16 115	0.12 101	0.13 11	0.09 7	0.15 81	0.18 182

MyStereo04	0.44 154	0.22 133	0.44 124	0.42 174	0.28 196	0.40 107	0.50 268	1.00 234	1.08 313	0.62 88	0.58 62	0.55 98	0.57 191	0.71 202	0.44 187	0.14 33	0.13 156	0.18 123	0.17 167	0.17 145	0.16 150

CIPLG	0.41 136	0.21 106	0.63 257	0.45 228	0.33 268	0.52 154	0.33 116	0.65 77	0.60 89	0.82 207	0.96 200	0.46 71	0.32 65	0.55 76	0.44 187	0.16 115	0.12 101	0.15 45	0.14 76	0.13 21	0.14 92

CFNet_pseudo	0.46 170	0.24 186	0.52 211	0.37 47	0.27 177	0.58 190	0.30 74	0.86 185	0.88 217	0.82 207	1.03 237	0.75 208	0.47 145	0.58 111	0.44 187	0.17 148	0.12 101	0.24 264	0.16 127	0.24 263	0.19 210

FENet	0.42 142	0.22 133	0.38 57	0.39 89	0.24 90	0.55 169	0.32 107	0.79 167	0.70 124	0.71 146	0.72 89	0.63 143	0.57 191	0.62 144	0.44 187	0.19 205	0.13 156	0.19 160	0.17 167	0.18 163	0.19 210

GANet-RSSM	0.47 180	0.21 106	0.37 48	0.38 68	0.25 116	0.58 190	0.36 158	1.07 260	0.78 169	0.68 129	1.01 225	0.86 242	0.67 248	0.62 144	0.44 187	0.21 241	0.15 208	0.18 123	0.18 189	0.18 163	0.17 167

ccs_rob	0.46 170	0.24 186	0.52 211	0.37 47	0.27 177	0.58 190	0.31 91	0.86 185	0.88 217	0.82 207	1.02 233	0.75 208	0.47 145	0.58 111	0.44 187	0.17 148	0.12 101	0.24 264	0.16 127	0.24 263	0.19 210

1test111	0.36 69	0.23 150	0.33 23	0.41 137	0.22 44	0.55 169	0.38 190	0.85 182	0.54 76	0.41 36	0.50 35	0.34 23	0.49 152	0.55 76	0.45 193	0.16 115	0.10 9	0.19 160	0.13 53	0.18 163	0.17 167

mmm	0.44 154	0.27 232	0.46 151	0.38 68	0.24 90	0.61 206	0.35 140	0.94 214	0.53 72	0.72 157	1.05 245	0.63 143	0.50 162	0.57 94	0.45 193	0.18 176	0.15 208	0.23 250	0.20 236	0.20 210	0.18 182

qqq	0.40 125	0.26 218	0.44 124	0.36 38	0.22 44	0.46 138	0.36 158	0.85 182	0.54 76	0.56 73	0.69 85	0.65 160	0.53 170	0.55 76	0.45 193	0.17 148	0.16 235	0.20 184	0.19 214	0.18 163	0.17 167

hknet	0.49 204	0.25 204	0.51 206	0.45 228	0.29 219	0.77 262	0.40 216	0.94 214	0.83 189	0.75 172	0.80 128	0.97 273	0.61 213	0.73 212	0.45 193	0.18 176	0.14 183	0.22 236	0.19 214	0.18 163	0.18 182

IPLG	0.39 113	0.20 74	0.59 239	0.40 113	0.24 90	0.54 164	0.27 47	0.75 152	0.63 101	0.84 226	0.81 135	0.32 12	0.32 65	0.60 131	0.45 193	0.13 13	0.11 59	0.16 64	0.13 53	0.13 21	0.12 35

ACRE	0.40 125	0.21 106	0.65 267	0.45 228	0.33 268	0.51 151	0.33 116	0.66 86	0.63 101	0.80 190	0.92 185	0.45 65	0.32 65	0.52 65	0.45 193	0.16 115	0.12 101	0.15 45	0.14 76	0.13 21	0.14 92

CrosDoStereo	0.50 217	0.18 36	0.45 135	0.38 68	0.24 90	0.40 107	1.18 380	0.67 96	0.86 204	0.94 275	1.37 319	0.63 143	0.77 288	0.65 168	0.45 193	0.15 81	0.12 101	0.17 89	0.18 189	0.14 48	0.14 92

DeepStereo_LL	0.50 217	0.18 36	0.45 135	0.38 68	0.24 90	0.40 107	1.18 380	0.67 96	0.86 204	0.94 275	1.37 319	0.63 143	0.77 288	0.65 168	0.45 193	0.15 81	0.12 101	0.17 89	0.18 189	0.14 48	0.14 92

FADNet-RVC-Resample	0.56 258	0.33 275	1.16 348	0.49 276	0.34 275	0.71 251	0.43 236	1.01 241	0.93 244	0.82 207	0.87 164	0.74 206	0.67 248	0.73 212	0.45 193	0.18 176	0.18 260	0.26 289	0.27 317	0.26 275	0.27 286

UCFNet_RVC	0.49 204	0.26 218	0.35 33	0.39 89	0.26 153	0.64 228	0.36 158	1.15 288	0.84 192	0.67 123	0.88 171	0.88 252	0.59 204	0.58 111	0.45 193	0.24 273	0.17 249	0.27 301	0.27 317	0.25 271	0.23 263

DispNO	0.47 180	0.23 150	0.71 292	0.39 89	0.31 246	0.60 204	0.38 190	0.89 198	0.77 162	0.75 172	0.84 148	0.72 191	0.54 181	0.73 212	0.46 203	0.19 205	0.14 183	0.20 184	0.18 189	0.16 112	0.17 167

x	0.39 113	0.24 186	0.41 86	0.34 12	0.23 72	0.52 154	0.32 107	0.86 185	0.52 69	0.57 75	0.70 87	0.59 127	0.50 162	0.49 54	0.46 203	0.17 148	0.15 208	0.17 89	0.15 98	0.17 145	0.16 150

IPLGR_C	0.40 125	0.21 106	0.64 262	0.45 228	0.33 268	0.52 154	0.34 123	0.66 86	0.62 91	0.82 207	0.92 185	0.45 65	0.32 65	0.52 65	0.46 203	0.17 148	0.12 101	0.15 45	0.14 76	0.13 21	0.14 92

AdaStereo	0.50 217	0.32 267	0.47 161	0.48 261	0.25 116	0.67 240	0.32 107	1.17 296	0.88 217	0.75 172	0.99 220	0.75 208	0.49 152	0.67 183	0.46 203	0.27 300	0.12 101	0.28 308	0.18 189	0.23 253	0.18 182
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.
HSM	0.51 224	0.24 186	0.41 86	0.39 89	0.24 90	0.75 259	0.40 216	1.22 315	0.75 149	0.81 198	0.91 181	1.21 320	0.69 258	0.87 268	0.46 203	0.17 148	0.13 156	0.17 89	0.14 76	0.17 145	0.17 167

RAFT + AFF	0.53 236	0.29 254	0.75 303	0.51 302	0.32 259	0.63 222	0.60 309	1.00 234	0.91 234	0.78 186	0.87 164	0.83 234	0.58 198	0.80 241	0.47 208	0.17 148	0.20 282	0.23 250	0.22 269	0.18 163	0.18 182

PSMNet-RSSM	0.48 188	0.22 133	0.38 57	0.42 174	0.25 116	0.50 147	0.37 170	1.10 269	0.77 162	0.70 140	1.06 251	0.84 238	0.64 234	0.62 144	0.47 208	0.23 264	0.15 208	0.23 250	0.25 302	0.20 210	0.19 210

NOSS_ROB	0.57 263	0.39 305	0.39 74	0.44 207	0.30 229	0.73 255	0.54 292	1.03 248	1.08 313	0.67 123	0.87 164	0.76 214	0.57 191	0.77 233	0.47 208	0.38 356	0.38 368	0.44 359	0.42 366	0.37 331	0.34 324

pcwnet_v2	0.58 269	0.28 246	0.84 317	0.45 228	0.35 281	0.61 206	0.35 140	1.27 332	1.21 333	0.99 295	1.27 303	0.72 191	0.58 198	0.67 183	0.48 211	0.27 300	0.21 289	0.24 264	0.23 280	0.29 290	0.29 299

HSM-Net_RVC	0.53 236	0.22 133	0.35 33	0.37 47	0.21 31	0.85 291	0.37 170	1.23 319	0.93 244	0.90 258	1.15 279	1.26 324	0.63 224	0.72 207	0.48 211	0.17 148	0.13 156	0.16 64	0.15 98	0.17 145	0.15 111
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
LL-Strereo	0.57 263	0.27 232	0.68 279	0.48 261	0.34 275	0.39 106	0.48 258	0.94 214	0.97 260	0.83 219	0.78 117	1.10 308	1.18 356	1.33 351	0.49 213	0.17 148	0.14 183	0.22 236	0.19 214	0.16 112	0.17 167

gwcnet-sp	0.48 188	0.23 150	0.70 289	0.40 113	0.26 153	0.81 277	0.41 228	0.89 198	0.84 192	0.91 263	0.76 105	0.66 165	0.61 213	0.66 173	0.50 214	0.18 176	0.17 249	0.18 123	0.18 189	0.18 163	0.18 182

scenet	0.48 188	0.23 150	0.70 289	0.40 113	0.26 153	0.81 277	0.41 228	0.89 198	0.84 192	0.91 263	0.76 105	0.66 165	0.61 213	0.66 173	0.50 214	0.18 176	0.17 249	0.18 123	0.18 189	0.18 163	0.18 182

ssnet	0.48 188	0.23 150	0.70 289	0.40 113	0.26 153	0.81 277	0.41 228	0.89 198	0.84 192	0.91 263	0.76 105	0.66 165	0.61 213	0.66 173	0.50 214	0.18 176	0.17 249	0.18 123	0.18 189	0.18 163	0.18 182

dd	0.43 148	0.38 301	0.55 225	0.44 207	0.25 116	0.47 140	0.38 190	0.70 128	1.05 297	0.59 78	0.65 74	0.42 53	0.39 108	0.66 173	0.50 214	0.24 273	0.15 208	0.21 224	0.15 98	0.22 244	0.18 182

dad	0.58 269	0.50 334	0.64 262	0.43 192	0.30 229	0.59 199	0.36 158	0.78 165	1.25 342	1.01 305	1.17 286	1.15 318	0.53 170	0.68 191	0.50 214	0.35 349	0.23 305	0.37 345	0.21 254	0.29 290	0.20 230

GwcNet-ADL	0.44 154	0.22 133	0.48 177	0.45 228	0.30 229	0.40 107	0.37 170	0.92 208	0.97 260	0.71 146	0.78 117	0.61 136	0.42 120	0.62 144	0.50 214	0.19 205	0.14 183	0.15 45	0.14 76	0.18 163	0.18 182

FADNet	0.61 281	0.51 337	1.10 342	0.45 228	0.44 331	0.65 233	0.41 228	1.19 301	1.05 297	0.70 140	0.84 148	0.98 276	0.66 245	0.82 246	0.50 214	0.29 312	0.30 340	0.27 301	0.30 328	0.46 356	0.35 329

CBMV_ROB	0.59 276	0.37 292	0.38 57	0.39 89	0.28 196	0.74 256	0.28 54	1.00 234	0.98 264	0.94 275	1.25 301	0.81 232	0.78 293	0.87 268	0.50 214	0.36 352	0.37 366	0.43 356	0.40 360	0.33 314	0.30 306

MyStereo8	0.40 125	0.20 74	0.54 220	0.41 137	0.29 219	0.53 160	0.29 61	0.65 77	0.49 64	0.71 146	0.98 215	0.58 113	0.43 127	0.50 56	0.51 222	0.15 81	0.12 101	0.16 64	0.14 76	0.19 197	0.19 210

BUS	0.45 164	0.25 204	0.43 114	0.45 228	0.28 196	0.70 246	0.34 123	0.94 214	0.76 155	0.75 172	0.80 128	0.65 160	0.49 152	0.64 161	0.51 222	0.20 227	0.14 183	0.22 236	0.19 214	0.18 163	0.18 182

NINENet	0.50 217	0.29 254	0.51 206	0.45 228	0.32 259	0.70 246	0.34 123	1.10 269	0.88 217	0.80 190	0.94 189	0.65 160	0.49 152	0.73 212	0.51 222	0.22 259	0.20 282	0.25 275	0.18 189	0.22 244	0.21 243

SACVNet	0.58 269	0.34 280	0.55 225	0.55 327	0.36 283	0.63 222	0.48 258	1.13 279	0.77 162	1.02 307	1.06 251	1.02 288	0.74 279	0.90 278	0.51 222	0.27 300	0.21 289	0.25 275	0.24 293	0.29 290	0.36 331

DeepPruner_ROB	0.53 236	0.34 280	0.59 239	0.41 137	0.30 229	0.50 147	0.43 236	1.19 301	0.70 124	0.85 227	1.05 245	0.86 242	0.55 184	0.84 258	0.51 222	0.29 312	0.23 305	0.22 236	0.22 269	0.26 275	0.25 275

MLCV	0.47 180	0.24 186	0.61 246	0.37 47	0.17 4	0.61 206	0.33 116	0.80 171	0.87 213	0.94 275	1.13 272	0.72 191	0.43 127	0.89 276	0.51 222	0.13 13	0.10 9	0.13 11	0.11 18	0.14 48	0.12 35

iResNet	0.49 204	0.29 254	0.79 313	0.42 174	0.21 31	0.61 206	0.40 216	0.82 175	0.99 269	0.87 239	1.12 266	0.69 175	0.53 170	0.78 237	0.51 222	0.15 81	0.11 59	0.14 19	0.12 32	0.17 145	0.15 111

HBP-ISP	0.59 276	0.45 324	0.43 114	0.45 228	0.33 268	0.70 246	0.28 54	1.11 274	1.00 276	0.83 219	1.18 288	0.65 160	0.68 254	0.88 271	0.52 229	0.35 349	0.38 368	0.47 364	0.41 365	0.38 335	0.31 312

CFNet	0.51 224	0.29 254	0.46 151	0.41 137	0.27 177	0.70 246	0.32 107	1.13 279	1.00 276	0.72 157	1.07 254	0.85 240	0.60 208	0.76 226	0.52 229	0.19 205	0.14 183	0.23 250	0.23 280	0.21 228	0.16 150

CVANet_RVC	0.57 263	0.33 275	0.44 124	0.47 256	0.32 259	0.67 240	0.61 314	1.05 256	0.93 244	0.85 227	1.04 241	1.01 283	0.73 277	0.83 253	0.52 229	0.29 312	0.19 274	0.27 301	0.25 302	0.31 304	0.21 243

CFNet-ft	0.48 188	0.23 150	0.36 38	0.40 113	0.26 153	0.64 228	0.37 170	0.87 192	0.85 199	0.64 104	1.00 222	1.01 283	0.64 234	0.61 138	0.53 232	0.23 264	0.15 208	0.24 264	0.21 254	0.23 253	0.18 182

BEATNet_4x	0.46 170	0.32 267	0.56 231	0.37 47	0.19 11	0.63 222	0.35 140	1.01 241	0.72 135	0.77 183	0.83 143	0.70 177	0.59 204	0.68 191	0.53 232	0.16 115	0.12 101	0.16 64	0.14 76	0.24 263	0.16 150

CFNet_RVC	0.48 188	0.23 150	0.36 38	0.40 113	0.26 153	0.64 228	0.37 170	0.87 192	0.85 199	0.64 104	1.00 222	1.01 283	0.64 234	0.61 138	0.53 232	0.23 264	0.15 208	0.24 264	0.21 254	0.23 253	0.18 182

AACVNet	0.50 217	0.23 150	0.49 187	0.46 247	0.29 219	0.52 154	0.38 190	0.90 203	0.55 80	0.81 198	1.03 237	1.00 280	0.70 268	0.83 253	0.54 235	0.21 241	0.18 260	0.24 264	0.18 189	0.23 253	0.20 230

ICVP	0.46 170	0.25 204	0.38 57	0.48 261	0.28 196	0.58 190	0.43 236	1.00 234	0.70 124	0.67 123	0.95 196	0.75 208	0.55 184	0.53 71	0.54 235	0.23 264	0.17 249	0.19 160	0.17 167	0.19 197	0.20 230
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
cf-r	0.47 180	0.23 150	0.41 86	0.39 89	0.23 72	0.59 199	0.37 170	0.88 196	0.85 199	0.72 157	1.05 245	0.94 267	0.62 218	0.56 84	0.54 235	0.21 241	0.14 183	0.17 89	0.19 214	0.15 81	0.15 111

DMCA	0.45 164	0.26 218	0.50 199	0.38 68	0.28 196	0.51 151	0.34 123	0.93 210	0.68 119	0.75 172	0.83 143	0.79 222	0.53 170	0.51 60	0.54 235	0.21 241	0.16 235	0.21 224	0.16 127	0.19 197	0.21 243

SMFormer	0.51 224	0.23 150	0.62 249	0.34 12	0.20 22	0.62 213	0.34 123	1.21 307	1.02 283	0.81 198	1.01 225	0.71 181	0.65 240	0.84 258	0.55 239	0.19 205	0.15 208	0.18 123	0.16 127	0.18 163	0.18 182

tta	0.51 224	0.23 150	0.62 249	0.34 12	0.20 22	0.62 213	0.34 123	1.21 307	1.02 283	0.81 198	1.01 225	0.71 181	0.65 240	0.84 258	0.55 239	0.19 205	0.15 208	0.18 123	0.16 127	0.15 81	0.14 92

ToySt	0.49 204	0.27 232	0.75 303	0.40 113	0.27 177	0.64 228	0.49 264	0.84 179	0.77 162	0.60 82	0.83 143	0.88 252	0.66 245	0.70 197	0.56 241	0.16 115	0.17 249	0.21 224	0.20 236	0.21 228	0.19 210

Anonymous_2	0.82 322	0.44 320	0.63 257	0.40 113	0.43 324	0.80 272	0.52 285	0.72 137	0.77 162	0.71 146	0.60 64	0.87 247	0.76 284	0.75 223	0.58 242	0.52 375	0.54 388	0.54 375	4.82 424	0.56 372	0.40 348

DSFCA	0.55 247	0.25 204	0.62 249	0.40 113	0.36 283	0.74 256	0.52 285	1.04 251	0.82 184	1.06 321	0.84 148	0.89 256	0.63 224	0.99 303	0.58 242	0.25 283	0.21 289	0.21 224	0.21 254	0.21 228	0.19 210

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 289	0.81 373	0.73 296	0.53 318	0.37 288	1.40 359	0.53 288	1.04 251	0.79 176	0.88 247	0.94 189	0.95 269	0.53 170	0.93 293	0.58 242	0.39 358	0.30 340	0.57 377	0.31 335	0.53 368	0.30 306

TDLM	0.57 263	0.33 275	0.49 187	0.51 302	0.30 229	0.66 236	0.73 343	1.03 248	1.01 280	0.82 207	1.10 263	0.84 238	0.70 268	0.86 267	0.58 242	0.28 306	0.17 249	0.25 275	0.22 269	0.26 275	0.19 210

ttt	0.51 224	0.25 204	0.43 114	0.38 68	0.24 90	0.65 233	0.38 190	1.18 299	1.05 297	0.72 157	1.08 257	0.63 143	0.49 152	0.84 258	0.59 246	0.24 273	0.21 289	0.22 236	0.20 236	0.24 263	0.24 269

DMCA-RVC	0.51 224	0.30 260	0.59 239	0.50 290	0.32 259	0.54 164	0.38 190	0.86 185	0.68 119	0.94 275	0.86 160	0.91 262	0.68 254	0.70 197	0.59 246	0.23 264	0.18 260	0.31 324	0.23 280	0.26 275	0.19 210

PS-NSSS	0.58 269	0.44 320	0.62 249	0.42 174	0.33 268	0.66 236	0.58 305	1.02 244	0.86 204	0.77 183	1.28 305	0.72 191	0.64 234	0.82 246	0.59 246	0.31 321	0.26 326	0.40 353	0.27 317	0.33 314	0.26 279

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 236	0.32 267	0.64 262	0.44 207	0.30 229	0.66 236	0.44 242	1.04 251	0.88 217	0.91 263	0.91 181	0.99 277	0.60 208	0.68 191	0.60 249	0.21 241	0.17 249	0.22 236	0.22 269	0.21 228	0.21 243
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
psm_up	0.55 247	0.26 218	0.47 161	0.49 276	0.32 259	0.65 233	0.56 301	1.04 251	0.82 184	0.82 207	0.88 171	1.01 283	0.94 330	0.74 219	0.61 250	0.21 241	0.25 320	0.26 289	0.23 280	0.21 228	0.20 230

STTStereo	0.55 247	0.37 292	0.76 308	0.44 207	0.31 246	0.60 204	0.44 242	0.96 222	0.86 204	0.99 295	0.90 178	0.96 271	0.58 198	0.71 202	0.61 250	0.25 283	0.23 305	0.26 289	0.32 341	0.24 263	0.23 263

CSP-Net	0.56 258	0.27 232	0.49 187	0.41 137	0.28 196	1.22 348	0.50 268	1.23 319	0.72 135	0.95 282	0.95 196	0.89 256	0.62 218	0.83 253	0.62 252	0.26 293	0.17 249	0.17 89	0.17 167	0.18 163	0.17 167

UNet	0.54 246	0.26 218	0.66 272	0.44 207	0.40 306	0.99 314	0.41 228	0.98 229	0.75 149	0.83 219	0.89 175	1.04 292	0.72 276	0.73 212	0.62 252	0.19 205	0.14 183	0.20 184	0.17 167	0.20 210	0.17 167

SGM-Forest	0.62 282	0.32 267	0.39 74	0.43 192	0.30 229	1.02 318	0.55 296	1.09 268	1.05 297	1.06 321	1.18 288	1.10 308	0.67 248	0.88 271	0.62 252	0.31 321	0.33 359	0.33 334	0.30 328	0.30 299	0.28 293
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
PSMNet-ADL	0.48 188	0.27 232	0.40 81	0.48 261	0.30 229	0.68 242	0.37 170	0.90 203	0.80 177	0.61 87	0.80 128	0.92 264	0.62 218	0.72 207	0.63 255	0.23 264	0.18 260	0.18 123	0.20 236	0.22 244	0.20 230

CBMV	0.64 284	0.35 284	0.41 86	0.42 174	0.25 116	1.01 316	0.77 347	1.13 279	1.09 315	1.17 338	1.22 294	1.04 292	0.75 281	0.88 271	0.63 255	0.28 306	0.30 340	0.34 336	0.30 328	0.26 275	0.26 279
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
SQANet	0.82 322	0.74 368	0.67 276	1.13 389	0.98 387	1.11 333	0.47 252	1.07 260	0.83 189	0.91 263	1.05 245	1.03 290	0.74 279	1.01 306	0.64 257	0.61 382	0.24 312	1.03 389	0.35 348	1.18 393	0.58 380

GEStereo_RVC	0.55 247	0.29 254	0.63 257	0.49 276	0.31 246	0.70 246	0.54 292	1.22 315	0.92 239	0.82 207	0.85 157	0.85 240	0.63 224	0.90 278	0.65 258	0.24 273	0.16 235	0.19 160	0.16 127	0.21 228	0.22 256

NVstereo2D	0.60 279	0.30 260	0.75 303	0.48 261	0.43 324	0.89 296	0.48 258	1.05 256	1.15 324	0.66 122	0.86 160	0.88 252	0.70 268	0.99 303	0.65 258	0.32 333	0.15 208	0.28 308	0.20 236	0.40 338	0.36 331

iRaft-Stereo_5w	0.45 164	0.21 106	0.48 177	0.42 174	0.28 196	0.31 56	0.54 292	0.63 66	0.62 91	0.62 88	0.89 175	1.01 283	0.69 258	0.75 223	0.66 260	0.13 13	0.12 101	0.17 89	0.15 98	0.14 48	0.15 111

GwcNet-RSSM	0.49 204	0.24 186	0.42 105	0.40 113	0.23 72	0.55 169	0.38 190	0.93 210	0.93 244	0.71 146	1.16 284	0.86 242	0.60 208	0.62 144	0.66 260	0.21 241	0.14 183	0.19 160	0.20 236	0.16 112	0.15 111

GANet	0.70 296	0.37 292	0.55 225	0.51 302	0.34 275	0.94 302	0.96 367	1.08 264	0.94 251	1.04 316	1.98 368	1.13 315	0.88 318	1.12 327	0.66 260	0.25 283	0.26 326	0.27 301	0.22 269	0.31 304	0.22 256

LMCR-Stereo	0.53 236	0.30 260	0.53 217	0.58 337	0.30 229	0.83 287	0.36 158	1.19 301	0.76 155	0.88 247	1.04 241	0.56 100	0.62 218	0.82 246	0.67 263	0.19 205	0.15 208	0.19 160	0.14 76	0.23 253	0.17 167

ACVNet	0.46 170	0.23 150	0.36 38	0.39 89	0.28 196	0.58 190	0.40 216	0.87 192	0.80 177	0.64 104	0.96 200	0.79 222	0.60 208	0.63 154	0.67 263	0.17 148	0.15 208	0.16 64	0.15 98	0.18 163	0.15 111

hitnet-ft	0.55 247	0.27 232	0.39 74	0.41 137	0.28 196	0.78 266	0.40 216	0.92 208	0.90 229	0.82 207	1.01 225	1.13 315	0.70 268	0.78 237	0.67 263	0.28 306	0.20 282	0.28 308	0.22 269	0.29 290	0.26 279

NaN_ROB	0.69 294	0.44 320	0.69 285	0.51 302	0.33 268	0.97 309	1.06 374	1.22 315	1.19 330	1.24 348	0.96 200	1.08 304	0.78 293	1.20 335	0.67 263	0.24 273	0.30 340	0.23 250	0.24 293	0.23 253	0.25 275

FADNet-RVC	0.60 279	0.53 346	1.14 347	0.46 247	0.39 301	0.61 206	0.39 210	1.12 278	0.87 213	0.70 140	0.84 148	1.04 292	0.55 184	0.94 300	0.69 267	0.26 293	0.25 320	0.28 308	0.28 322	0.31 304	0.31 312

CC-Net-ROB	0.82 322	0.96 384	0.85 318	0.58 337	0.45 335	1.27 353	0.70 337	1.17 296	1.02 283	0.83 219	1.23 298	0.90 260	0.77 288	1.06 316	0.69 267	0.46 366	0.34 361	1.71 395	0.38 353	0.59 378	0.36 331

DLCB_ROB	0.58 269	0.28 246	0.47 161	0.49 276	0.32 259	0.77 262	0.50 268	0.99 231	0.92 239	1.04 316	1.14 274	1.21 320	0.69 258	0.88 271	0.69 267	0.20 227	0.20 282	0.22 236	0.22 269	0.21 228	0.18 182

SDNR	0.86 330	0.37 292	1.47 378	0.40 113	0.38 296	3.38 407	0.33 116	0.90 203	0.98 264	0.99 295	2.09 372	0.59 127	0.71 272	1.29 347	0.70 270	0.51 374	0.56 389	0.36 341	0.26 312	0.43 348	0.46 364

FINET	0.67 289	0.42 314	1.00 335	0.46 247	0.43 324	0.83 287	0.89 361	1.08 264	1.50 365	0.87 239	1.14 274	0.71 181	0.68 254	0.92 288	0.70 270	0.36 352	0.30 340	0.26 289	0.24 293	0.35 325	0.33 320

ac_64	0.52 233	0.22 133	0.50 199	0.45 228	0.28 196	0.80 272	0.45 244	1.02 244	0.61 90	0.91 263	0.83 143	1.07 302	0.68 254	0.74 219	0.70 270	0.21 241	0.18 260	0.20 184	0.19 214	0.18 163	0.15 111

FADNet_RVC	0.55 247	0.37 292	1.17 353	0.44 207	0.31 246	0.56 184	0.34 123	1.06 259	0.88 217	0.67 123	0.90 178	0.61 136	0.65 240	0.93 293	0.70 270	0.21 241	0.18 260	0.26 289	0.23 280	0.31 304	0.28 293

CRFU-Net	0.57 263	0.27 232	0.57 234	0.46 247	0.30 229	1.20 347	0.52 285	1.10 269	0.56 84	1.00 300	0.98 215	1.06 297	0.79 295	0.81 244	0.71 274	0.21 241	0.19 274	0.18 123	0.16 127	0.18 163	0.19 210

UPFNet	0.53 236	0.24 186	0.51 206	0.45 228	0.38 296	0.84 290	0.49 264	0.99 231	0.75 149	0.87 239	0.88 171	0.86 242	0.64 234	0.80 241	0.71 274	0.20 227	0.20 282	0.20 184	0.20 236	0.19 197	0.15 111

DDUNet	1.06 355	2.56 419	0.68 279	1.21 391	1.26 395	1.03 321	0.69 332	1.11 274	0.94 251	0.96 283	1.22 294	1.27 325	0.82 303	0.93 293	0.72 276	0.84 390	0.38 368	1.99 399	0.60 385	1.10 392	0.85 390

ADLNet2	0.55 247	0.25 204	0.65 267	0.47 256	0.30 229	0.83 287	0.50 268	1.05 256	0.95 256	0.80 190	0.98 215	0.99 277	0.69 258	0.77 233	0.73 277	0.20 227	0.16 235	0.17 89	0.18 189	0.21 228	0.21 243

HGLStereo	0.56 258	0.28 246	0.57 234	0.50 290	0.37 288	0.80 272	0.45 244	1.02 244	0.78 169	0.86 232	1.14 274	0.89 256	0.82 303	0.76 226	0.73 277	0.21 241	0.20 282	0.19 160	0.18 189	0.19 197	0.21 243

MDST_ROB	0.91 339	0.27 232	0.85 318	0.63 351	0.41 313	2.53 391	0.71 341	1.60 379	1.13 321	2.83 401	1.73 355	0.97 273	0.69 258	1.61 369	0.73 277	0.25 283	0.22 295	0.32 329	0.28 322	0.25 271	0.24 269

delet	0.55 247	0.24 186	0.55 225	0.44 207	0.33 268	1.07 327	0.50 268	1.00 234	0.86 204	0.85 227	0.96 200	0.90 260	0.63 224	0.83 253	0.74 280	0.18 176	0.18 260	0.20 184	0.21 254	0.16 112	0.15 111

AANet_RVC	0.57 263	0.32 267	0.54 220	0.45 228	0.27 177	0.57 188	0.48 258	1.00 234	1.28 346	0.86 232	1.33 313	0.87 247	0.58 198	1.07 319	0.75 281	0.18 176	0.12 101	0.15 45	0.13 53	0.18 163	0.18 182

otaku	1.04 352	0.93 381	0.88 325	1.33 395	1.05 392	1.66 376	0.70 337	1.40 358	1.18 328	1.08 327	1.32 312	1.33 338	0.91 321	1.23 339	0.76 282	0.72 386	0.46 385	1.24 391	0.50 378	1.40 394	0.75 384

CBFPSM	0.59 276	0.22 133	1.31 365	0.38 68	0.27 177	1.12 336	0.65 320	0.79 167	0.82 184	0.80 190	0.81 135	1.35 344	0.87 315	0.67 183	0.76 282	0.16 115	0.15 208	0.15 45	0.16 127	0.17 145	0.22 256

MMNet	0.55 247	0.25 204	0.61 246	0.43 192	0.34 275	1.07 327	0.39 210	0.87 192	0.91 234	0.91 263	0.93 188	0.86 242	0.76 284	0.81 244	0.76 282	0.15 81	0.14 183	0.18 123	0.19 214	0.20 210	0.16 150

GANetREF_RVC	0.80 318	0.75 369	0.86 323	0.66 361	0.42 319	1.15 340	0.98 368	1.14 285	1.19 330	1.01 305	1.02 233	1.10 308	0.90 320	1.15 329	0.76 282	0.48 369	0.39 372	0.57 377	0.38 353	0.63 380	0.46 364
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
ACVNet-4b	1.35 375	1.31 395	1.10 342	1.90 403	1.59 398	1.92 383	0.77 347	1.52 375	1.62 375	1.05 318	1.60 348	2.11 379	0.94 330	1.64 373	0.77 286	1.30 401	0.35 363	2.03 403	0.67 388	1.88 403	0.84 389

AASNet	0.53 236	0.25 204	0.52 211	0.49 276	0.32 259	0.74 256	0.40 216	1.50 369	0.86 204	0.86 232	0.92 185	0.64 150	0.59 204	0.59 125	0.79 287	0.23 264	0.19 274	0.20 184	0.16 127	0.21 228	0.19 210

NCCL2	0.72 304	0.41 312	0.65 267	0.64 352	0.44 331	0.98 313	1.20 382	1.11 274	1.00 276	0.98 292	0.96 200	1.49 357	0.87 315	0.90 278	0.79 287	0.31 321	0.26 326	0.39 350	0.39 357	0.32 309	0.32 316

GASNet	0.67 289	0.72 366	0.96 331	0.70 371	0.48 343	0.62 213	0.47 252	1.08 264	1.03 288	0.94 275	0.82 138	0.93 266	0.83 307	1.33 351	0.80 289	0.31 321	0.22 295	0.29 316	0.28 322	0.44 349	0.24 269

Syn2CoEx	0.71 300	0.51 337	0.95 329	0.64 352	0.45 335	0.91 297	0.53 288	1.48 366	1.13 321	0.93 272	1.35 315	1.02 288	0.99 338	0.92 288	0.80 289	0.30 318	0.27 330	0.28 308	0.24 293	0.23 253	0.24 269

ETE_ROB	0.70 296	0.49 330	0.73 296	0.56 330	0.36 283	0.79 269	0.87 360	1.14 285	0.93 244	1.19 340	1.18 288	1.39 347	0.82 303	0.99 303	0.80 289	0.26 293	0.21 289	0.31 324	0.26 312	0.33 314	0.34 324

fast-acv-ft	0.64 284	0.30 260	0.73 296	0.45 228	0.34 275	1.17 343	0.49 264	0.86 185	0.98 264	1.02 307	1.36 316	1.29 328	0.85 310	0.76 226	0.81 292	0.21 241	0.23 305	0.23 250	0.23 280	0.21 228	0.20 230

ADLNet	0.55 247	0.27 232	0.51 206	0.44 207	0.35 281	0.78 266	0.46 247	1.08 264	0.86 204	0.99 295	0.98 215	0.92 264	0.63 224	0.69 194	0.81 292	0.22 259	0.16 235	0.22 236	0.22 269	0.21 228	0.21 243

DGSMNet	0.76 310	0.55 349	1.29 364	0.58 337	0.62 369	0.94 302	0.70 337	1.26 330	1.11 317	0.83 219	1.24 299	1.00 280	0.71 272	1.03 313	0.81 292	0.34 345	0.29 337	0.41 354	0.40 360	0.57 374	0.55 379

MSMD_ROB	1.21 368	0.49 330	0.62 249	0.59 340	0.50 346	1.62 375	0.67 323	1.23 319	1.24 338	2.45 395	3.77 401	3.09 395	2.98 407	1.32 350	0.81 292	0.45 365	0.41 375	0.49 370	0.51 380	0.47 358	0.44 359

Ntro	1.09 359	0.97 387	0.91 327	1.44 396	1.19 394	1.69 379	0.80 351	1.35 348	1.25 342	1.00 300	1.29 308	1.31 331	0.97 336	1.26 342	0.84 296	0.84 390	0.43 380	1.36 392	0.50 378	1.56 395	0.78 386

UDG	0.88 333	0.82 376	0.67 276	1.00 385	0.96 384	1.02 318	0.57 304	1.13 279	0.99 269	0.90 258	0.97 214	1.31 331	0.99 338	0.85 265	0.84 296	0.54 379	0.32 353	1.77 396	0.40 360	0.94 386	0.66 383

RP	0.76 310	0.36 289	0.63 257	0.66 361	0.58 366	0.80 272	0.55 296	1.14 285	1.22 335	0.97 288	1.65 349	1.43 351	1.32 366	1.01 306	0.84 296	0.33 339	0.30 340	0.36 341	0.30 328	0.34 321	0.34 324

stereogan	0.80 318	0.31 265	0.71 292	0.59 340	0.50 346	1.72 380	0.48 258	1.35 348	1.37 353	1.00 300	1.46 338	1.56 364	0.95 333	1.29 347	0.84 296	0.28 306	0.29 337	0.29 316	0.25 302	0.38 335	0.38 343

edge stereo	0.76 310	0.38 301	0.74 300	0.52 313	0.43 324	0.80 272	0.53 288	1.28 334	1.06 304	1.28 350	1.38 324	1.81 371	1.11 349	1.08 321	0.85 300	0.33 339	0.32 353	0.41 354	0.28 322	0.32 309	0.36 331

FAT-Stereo	0.73 306	0.33 275	0.75 303	0.49 276	0.37 288	0.71 251	0.59 307	1.36 351	1.30 348	1.03 315	1.40 325	1.59 367	1.15 352	0.87 268	0.86 301	0.28 306	0.28 332	0.28 308	0.23 280	0.28 287	0.38 343

RASNet	0.53 236	0.22 133	0.52 211	0.38 68	0.22 44	0.68 242	0.38 190	0.97 226	0.88 217	0.73 164	1.04 241	1.03 290	0.92 324	0.90 278	0.86 301	0.16 115	0.14 183	0.14 19	0.17 167	0.15 81	0.13 60

CSAN	0.83 328	0.49 330	0.77 312	0.60 345	0.41 313	1.14 338	1.06 374	1.19 301	1.46 363	1.32 352	1.43 331	1.37 345	1.19 358	1.27 345	0.86 301	0.39 358	0.31 350	0.36 341	0.37 350	0.35 325	0.34 324

LALA_ROB	0.74 307	0.43 316	0.69 285	0.54 324	0.40 306	1.01 316	0.95 366	1.21 307	1.07 310	1.22 345	1.12 266	1.56 364	0.79 295	1.04 315	0.86 301	0.33 339	0.22 295	0.35 338	0.30 328	0.35 325	0.31 312

acv_ft	0.51 224	0.23 150	0.56 231	0.44 207	0.28 196	0.86 294	0.39 210	0.91 207	0.80 177	0.97 288	0.96 200	0.79 222	0.59 204	0.63 154	0.87 305	0.17 148	0.15 208	0.16 64	0.15 98	0.17 145	0.15 111

Nwc_Net	0.78 314	0.38 301	0.73 296	0.60 345	0.55 357	1.05 326	0.55 296	1.67 384	1.05 297	0.88 247	1.86 364	1.40 349	1.09 347	1.10 324	0.87 305	0.30 318	0.25 320	0.36 341	0.38 353	0.29 290	0.29 299

STTRV1_RVC	0.82 322	0.59 354	1.16 348	0.67 364	0.81 377	1.11 333	0.63 316	1.30 338	1.11 317	0.98 292	1.33 313	1.08 304	0.95 333	1.26 342	0.87 305	0.55 380	0.25 320	0.43 356	0.39 357	0.58 377	0.40 348

DualNet	0.47 180	0.26 218	0.49 187	0.37 47	0.25 116	0.55 169	0.37 170	0.68 105	1.04 292	0.73 164	0.96 200	0.71 181	0.53 170	0.57 94	0.88 308	0.16 115	0.10 9	0.25 275	0.21 254	0.16 112	0.16 150

ff1	0.49 204	0.26 218	0.49 187	0.37 47	0.25 116	0.55 169	0.37 170	0.68 105	1.04 292	0.73 164	0.96 200	0.71 181	0.53 170	1.01 306	0.88 308	0.16 115	0.10 9	0.25 275	0.21 254	0.16 112	0.16 150

mmx	0.53 236	0.26 218	0.49 187	0.37 47	0.25 116	0.55 169	0.37 170	1.16 291	1.03 288	0.73 164	0.96 200	0.71 181	0.53 170	1.01 306	0.88 308	0.20 227	0.15 208	0.25 275	0.21 254	0.22 244	0.20 230

xxx	0.53 236	0.26 218	0.49 187	0.37 47	0.25 116	0.55 169	0.37 170	1.16 291	1.03 288	0.73 164	0.96 200	0.71 181	0.53 170	1.01 306	0.88 308	0.20 227	0.15 208	0.25 275	0.21 254	0.22 244	0.20 230

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 350	0.57 352	1.51 380	0.67 364	0.50 346	2.57 392	1.66 404	1.20 305	1.43 359	1.38 356	1.57 346	1.33 338	0.92 324	1.64 373	0.88 308	0.37 355	0.39 372	0.46 363	0.60 385	0.41 344	0.40 348

RGC	0.79 317	0.59 354	0.71 292	0.65 358	0.65 371	0.92 301	0.58 305	1.29 335	1.05 297	1.07 324	1.45 336	1.47 355	1.03 342	1.21 337	0.88 308	0.32 333	0.30 340	0.48 367	0.40 360	0.37 331	0.37 337

NCC-stereo	0.78 314	0.40 309	0.76 308	0.61 347	0.67 372	0.81 277	0.69 332	1.54 376	1.11 317	0.90 258	1.36 316	1.33 338	1.16 353	1.19 333	0.88 308	0.31 321	0.30 340	0.37 345	0.48 373	0.33 314	0.33 320

Abc-Net	0.78 314	0.40 309	0.76 308	0.61 347	0.67 372	0.81 277	0.69 332	1.54 376	1.11 317	0.90 258	1.36 316	1.33 338	1.16 353	1.19 333	0.88 308	0.31 321	0.30 340	0.37 345	0.48 373	0.33 314	0.33 320
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
PA-Net	0.67 289	0.43 316	0.83 316	0.50 290	0.53 353	0.94 302	0.68 328	1.10 269	1.14 323	0.80 190	0.88 171	0.87 247	0.77 288	1.02 311	0.88 308	0.24 273	0.41 375	0.29 316	0.44 367	0.26 275	0.34 324
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
StereoDRNet	0.64 284	0.33 275	0.68 279	0.51 302	0.43 324	1.03 321	0.53 288	1.47 365	0.99 269	1.10 331	0.87 164	1.07 302	0.71 272	0.82 246	0.88 308	0.23 264	0.19 274	0.25 275	0.23 280	0.27 285	0.19 210

pmcnn	1.23 369	0.29 254	0.96 331	0.40 113	0.23 72	0.95 305	0.69 332	1.16 291	1.28 346	1.67 372	2.33 374	11.15 423	0.86 312	0.93 293	0.88 308	0.15 81	0.12 101	0.12 2	0.10 11	0.15 81	0.15 111

Wz-Net-LNSev	0.71 300	0.51 337	1.36 373	0.50 290	0.41 313	1.15 340	0.69 332	1.21 307	1.07 310	1.02 307	1.12 266	1.08 304	0.87 315	0.89 276	0.89 319	0.24 273	0.22 295	0.21 224	0.19 214	0.26 275	0.26 279

StereoDRNet-Refined	0.58 269	0.32 267	0.54 220	0.46 247	0.30 229	0.96 308	0.40 216	1.00 234	0.94 251	1.12 333	1.08 257	0.96 271	0.67 248	0.90 278	0.89 319	0.17 148	0.13 156	0.22 236	0.21 254	0.20 210	0.19 210
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
XPNet_ROB	0.70 296	0.35 284	0.68 279	0.52 313	0.40 306	0.79 269	0.85 359	1.16 291	0.94 251	1.33 354	1.15 279	1.38 346	0.83 307	1.03 313	0.90 321	0.32 333	0.25 320	0.26 289	0.24 293	0.31 304	0.28 293

PWCDC_ROB	0.89 335	0.49 330	0.80 315	0.74 375	0.40 306	1.03 321	0.39 210	1.33 343	2.35 392	1.02 307	3.77 401	0.81 232	0.92 324	1.20 335	0.90 321	0.34 345	0.22 295	0.24 264	0.20 236	0.34 321	0.29 299

PSMNet_ROB	0.64 284	0.37 292	0.65 267	0.56 330	0.42 319	0.97 309	0.83 353	1.21 307	0.92 239	0.79 188	1.02 233	1.08 304	0.63 224	0.82 246	0.91 323	0.29 312	0.20 282	0.31 324	0.31 335	0.26 275	0.23 263

anonymity	0.97 344	0.89 379	1.05 338	0.92 381	1.03 390	0.97 309	0.81 352	1.29 335	0.91 234	1.07 324	0.98 215	1.00 280	0.95 333	1.02 311	0.92 324	0.96 393	0.95 411	0.90 386	0.91 399	0.92 385	0.94 393

ssnet_v2	0.58 269	0.28 246	0.56 231	0.43 192	0.29 219	0.95 305	0.59 307	1.13 279	0.99 269	0.93 272	0.80 128	0.99 277	0.64 234	0.82 246	0.94 325	0.25 283	0.22 295	0.23 250	0.24 293	0.20 210	0.19 210

GwcNet	0.69 294	0.36 289	1.10 342	0.51 302	0.42 319	1.08 331	0.50 268	1.21 307	1.16 325	1.00 300	1.37 319	1.06 297	0.79 295	0.92 288	0.94 325	0.25 283	0.24 312	0.24 264	0.22 269	0.23 253	0.26 279

DRN-Test	0.66 288	0.32 267	0.66 272	0.50 290	0.39 301	1.15 340	0.61 314	1.49 368	1.01 280	1.12 333	1.08 257	1.06 297	0.69 258	0.77 233	0.94 325	0.23 264	0.17 249	0.26 289	0.25 302	0.25 271	0.21 243

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 283	0.28 246	0.99 334	0.40 113	0.30 229	1.03 321	0.56 301	1.10 269	0.99 269	0.97 288	1.22 294	1.06 297	0.69 258	1.07 319	0.95 328	0.19 205	0.11 59	0.16 64	0.13 53	0.22 244	0.21 243

DeepPrunerF	0.89 335	0.52 343	3.43 401	0.68 368	0.81 377	0.72 254	0.72 342	1.22 315	1.99 384	0.93 272	1.01 225	0.87 247	0.86 312	1.08 321	0.95 328	0.34 345	0.28 332	0.43 356	0.39 357	0.30 299	0.32 316

G-Net	0.95 343	0.46 326	1.04 337	0.64 352	0.48 343	2.12 387	0.64 319	1.01 241	0.87 213	1.75 374	2.82 391	1.30 330	1.64 382	1.06 316	0.96 330	0.36 352	0.29 337	0.35 338	0.25 302	0.45 353	0.42 353

RainbowNet	1.35 375	1.49 399	1.19 355	1.88 402	1.45 396	1.48 366	1.07 376	1.61 380	1.55 369	1.20 343	1.59 347	1.54 362	1.13 350	1.34 353	0.97 331	1.36 404	0.70 393	1.82 397	0.79 393	1.71 397	1.07 401

psmorigin	0.82 322	0.51 337	2.09 391	0.49 276	0.41 313	0.85 291	0.50 268	1.04 251	0.88 217	1.45 358	1.43 331	1.50 358	1.06 344	1.22 338	0.97 331	0.31 321	0.32 353	0.27 301	0.27 317	0.33 314	0.42 353

PDISCO_ROB	0.91 339	0.48 327	1.06 339	0.99 383	0.97 385	1.67 378	0.63 316	1.64 382	1.59 371	1.06 321	1.18 288	1.31 331	0.79 295	1.55 364	0.97 331	0.49 371	0.22 295	0.45 360	0.40 360	0.45 353	0.37 337

FBW_ROB	0.88 333	0.50 334	0.85 318	0.55 327	0.40 306	1.17 343	0.78 349	1.50 369	1.37 353	1.33 354	1.27 303	1.48 356	1.00 340	2.57 400	0.98 334	0.25 283	0.32 353	0.45 360	0.30 328	0.34 321	0.28 293

AF-Net	0.81 321	0.39 305	0.68 279	0.64 352	0.54 355	0.91 297	0.51 282	1.61 380	1.31 349	0.96 283	2.02 369	1.46 352	1.26 364	1.11 326	0.99 335	0.32 333	0.24 312	0.39 350	0.27 317	0.30 299	0.25 275

MFMNet_re	1.14 361	0.97 387	1.19 355	0.99 383	0.95 383	1.25 352	1.22 385	1.39 355	1.55 369	1.69 373	1.67 353	1.21 320	1.53 374	1.12 327	0.99 335	0.87 392	0.75 400	0.79 384	0.75 391	0.90 384	0.94 393

WCMA_ROB	1.14 361	0.36 289	0.76 308	0.49 276	0.44 331	1.23 350	0.67 323	1.11 274	1.23 336	2.84 402	3.95 407	3.28 398	1.83 388	1.25 341	0.99 335	0.44 364	0.34 361	0.34 336	0.37 350	0.41 344	0.40 348

Wz-Net-MNSev	0.76 310	0.40 309	1.34 368	0.50 290	0.40 306	1.44 364	0.83 353	1.15 288	1.16 325	1.25 349	1.20 293	1.13 315	0.81 299	1.16 330	1.00 338	0.22 259	0.19 274	0.24 264	0.23 280	0.28 287	0.26 279

FCDSN-DC	1.39 378	0.56 350	0.65 267	0.74 375	0.59 367	1.38 358	0.63 316	1.35 348	1.39 356	3.26 409	4.50 412	4.61 404	2.63 402	1.58 368	1.03 339	0.46 366	0.42 377	0.48 367	0.47 371	0.50 362	0.50 374
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
PASM	0.90 338	0.64 362	1.69 382	0.69 370	0.69 375	0.78 266	0.84 356	1.03 248	1.26 345	1.19 340	1.15 279	1.31 331	0.98 337	1.24 340	1.03 339	0.52 375	0.56 389	0.59 380	0.66 387	0.56 372	0.54 378

DISCO	0.70 296	0.26 218	0.68 279	0.44 207	0.31 246	1.14 338	0.51 282	1.23 319	1.23 336	0.81 198	1.05 245	1.50 358	0.85 310	1.82 381	1.03 339	0.19 205	0.15 208	0.18 123	0.16 127	0.24 263	0.23 263

S-Stereo	0.74 307	0.35 284	0.96 331	0.56 330	0.45 335	0.82 285	0.60 309	1.24 326	1.60 374	0.96 283	1.41 327	1.12 312	0.94 330	0.80 241	1.04 342	0.26 293	0.31 350	0.28 308	0.25 302	0.32 309	0.47 368

DispFullNet	1.60 385	2.63 420	2.75 397	2.56 413	1.79 405	1.24 351	0.47 252	1.37 353	1.45 362	1.87 378	1.50 340	1.55 363	2.46 398	2.04 389	1.04 342	0.59 381	0.18 260	2.32 408	0.68 389	2.29 409	1.14 402

SANet	1.07 357	0.41 312	1.06 339	0.48 261	0.30 229	1.41 361	0.94 365	1.42 360	3.36 404	1.58 363	2.43 378	2.33 384	1.70 383	1.34 353	1.07 344	0.28 306	0.24 312	0.26 289	0.23 280	0.34 321	0.30 306

1111x	0.55 247	0.22 133	0.46 151	0.38 68	0.20 22	0.66 236	0.43 236	1.23 319	0.99 269	0.71 146	0.99 220	0.95 269	0.69 258	0.90 278	1.08 345	0.18 176	0.17 249	0.18 123	0.19 214	0.20 210	0.18 182

LSM	4.74 415	0.77 370	10.16 415	0.70 371	56.56 439	1.02 318	1.00 372	1.24 326	1.62 375	2.04 384	2.34 375	1.33 338	1.17 355	1.38 360	1.09 346	0.33 339	0.49 386	0.39 350	0.46 368	0.51 363	10.09 426

ACVNet_1	1.46 380	1.33 396	1.12 345	1.91 404	1.62 399	1.83 382	0.98 368	2.00 391	1.85 381	1.39 357	1.53 343	2.32 383	1.53 374	1.34 353	1.11 347	1.30 401	0.50 387	2.06 405	0.58 384	1.93 405	0.95 395

Consistency-Raft	1.01 347	0.81 373	1.24 360	0.84 378	0.97 385	0.81 277	0.84 356	1.30 338	1.59 371	1.05 318	1.68 354	1.12 312	0.91 321	0.92 288	1.11 347	0.65 383	0.74 396	0.79 384	0.90 396	1.06 391	0.79 388

FC-DCNN	1.59 384	0.51 337	0.66 272	0.61 347	0.49 345	1.56 371	0.70 337	1.66 383	1.53 367	4.64 416	4.62 413	5.85 413	3.34 410	1.84 382	1.11 347	0.46 366	0.42 377	0.47 364	0.46 368	0.48 359	0.46 364

ACVNet_2	1.65 388	1.27 394	1.41 376	1.75 399	1.62 399	2.22 388	1.20 382	2.30 395	2.62 394	1.78 376	2.56 381	3.03 392	1.61 379	1.54 363	1.12 350	1.06 397	0.58 391	1.82 397	0.70 390	1.82 399	0.96 396

aanetorigin	0.83 328	0.56 350	1.87 388	0.49 276	0.38 296	0.56 184	0.66 321	0.70 128	1.00 276	2.42 394	2.02 369	1.31 331	1.18 356	0.93 293	1.13 351	0.20 227	0.18 260	0.20 184	0.19 214	0.27 285	0.30 306

APVNet	0.71 300	0.37 292	0.89 326	0.56 330	0.45 335	1.18 345	0.68 328	1.41 359	0.85 199	0.81 198	1.15 279	1.04 292	0.81 299	1.10 324	1.17 352	0.26 293	0.28 332	0.32 329	0.31 335	0.29 290	0.30 306

MeshStereo	1.34 373	0.43 316	0.54 220	0.44 207	0.34 275	1.66 376	0.60 309	1.94 388	1.37 353	4.47 415	3.25 393	4.71 406	1.94 391	1.92 384	1.17 352	0.35 349	0.35 363	0.37 345	0.31 335	0.32 309	0.32 316
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
SGM_RVC	0.97 344	0.28 246	0.41 86	0.39 89	0.22 44	1.55 370	0.73 343	1.51 372	1.25 342	2.25 391	1.92 365	2.58 388	1.56 377	2.02 388	1.19 354	0.27 300	0.27 330	0.27 301	0.25 302	0.25 271	0.25 275
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
iinet-f	0.67 289	0.26 218	2.15 393	0.39 89	0.31 246	1.19 346	0.56 301	0.84 179	0.84 192	0.80 190	1.17 286	1.05 296	0.84 309	0.71 202	1.21 355	0.20 227	0.18 260	0.17 89	0.15 98	0.20 210	0.20 230

Anonymous Stereo	0.75 309	0.54 348	1.78 386	0.57 335	0.56 360	0.62 213	1.25 388	0.96 222	0.99 269	0.96 283	0.95 196	0.83 234	0.58 198	1.27 345	1.21 355	0.31 321	0.30 340	0.31 324	0.33 344	0.33 314	0.36 331

ccnet	0.82 322	0.57 352	0.75 303	0.54 324	0.59 367	1.09 332	0.66 321	1.38 354	0.94 251	1.12 333	1.44 333	1.29 328	0.92 324	0.95 302	1.24 357	0.49 371	0.42 377	0.50 372	0.47 371	0.51 363	0.46 364

DANet	0.71 300	0.45 324	0.91 327	0.59 340	0.40 306	0.81 277	0.40 216	0.97 226	0.84 192	1.20 343	1.22 294	1.33 338	0.88 318	1.16 330	1.24 357	0.27 300	0.23 305	0.31 324	0.25 302	0.35 325	0.32 316
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DPSNet	0.99 346	0.42 314	1.88 389	0.53 318	0.41 313	1.59 373	1.26 389	2.21 394	1.43 359	1.10 331	1.11 264	1.46 352	1.95 392	1.34 353	1.26 359	0.34 345	0.25 320	0.25 275	0.21 254	0.46 356	0.37 337

SGM+DAISY	1.35 375	0.94 383	1.25 361	0.96 382	1.00 389	1.52 369	1.02 373	1.34 345	1.21 333	2.64 397	2.65 386	2.44 385	1.56 377	1.64 373	1.26 359	0.97 394	0.95 411	0.90 386	0.90 396	0.94 386	0.96 396

RYNet	0.72 304	0.35 284	0.64 262	0.53 318	0.67 372	1.31 355	0.67 323	1.20 305	1.18 328	1.05 318	0.87 164	1.27 325	0.93 329	0.93 293	1.27 361	0.22 259	0.16 235	0.26 289	0.23 280	0.40 338	0.39 345

NVStereoNet_ROB	1.24 370	0.90 380	1.13 346	0.86 379	0.88 379	1.11 333	0.99 370	1.42 360	1.53 367	1.59 365	2.48 379	2.24 381	1.53 374	1.96 387	1.30 362	0.76 388	0.70 393	0.78 383	1.00 401	0.71 382	0.88 391
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SAMSARA	1.07 357	0.65 363	1.19 355	1.06 388	0.90 380	1.76 381	1.76 408	1.46 364	1.44 361	1.51 360	1.16 284	2.00 378	1.14 351	1.48 362	1.31 363	0.39 358	0.44 382	0.35 338	0.38 353	0.49 360	0.49 373

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 373	0.87 378	1.76 385	0.86 379	0.56 360	4.29 411	1.79 409	1.50 369	1.98 383	1.61 366	1.85 363	1.84 372	1.41 370	1.89 383	1.36 364	0.48 369	0.40 374	0.56 376	0.57 383	0.69 381	0.48 370

SPS-STEREO	1.25 371	0.93 381	1.06 339	1.04 387	1.03 390	1.41 361	0.91 364	1.51 372	1.19 330	2.09 386	1.83 361	1.94 376	1.39 369	1.62 370	1.39 365	0.97 394	0.94 410	0.90 386	0.89 395	0.96 388	0.96 396
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PWC_ROB	0.87 331	0.52 343	1.28 362	0.50 290	0.32 259	0.91 297	0.37 170	1.36 351	1.46 363	1.61 366	2.59 384	1.16 319	1.01 341	1.34 353	1.40 366	0.25 283	0.18 260	0.28 308	0.20 236	0.29 290	0.28 293

Wz-Net-SNSev	0.91 339	0.73 367	2.13 392	0.56 330	0.45 335	0.95 305	1.13 379	1.34 345	1.24 338	1.02 307	1.30 309	1.46 352	0.86 312	1.81 380	1.50 367	0.25 283	0.23 305	0.25 275	0.26 312	0.32 309	0.29 299

SHD	0.93 342	0.50 334	1.18 354	0.59 340	0.46 342	0.97 309	0.48 258	1.70 385	2.15 386	1.58 363	1.37 319	1.42 350	1.19 358	1.31 349	1.60 368	0.31 321	0.26 326	0.32 329	0.33 344	0.40 338	0.42 353

Dean	1.98 393	1.36 397	1.36 373	2.12 406	1.81 406	2.74 394	1.36 395	3.37 408	3.80 408	2.08 385	3.32 397	3.21 397	1.82 386	1.71 377	1.67 369	1.27 398	0.77 402	1.99 399	0.90 396	1.86 400	1.03 400

Wz-Net-TNSev	1.14 361	1.06 390	4.32 407	0.49 276	0.42 319	1.51 368	1.11 378	1.48 366	1.40 358	1.22 345	1.26 302	1.58 366	1.43 372	1.76 378	1.70 370	0.32 333	0.31 350	0.26 289	0.30 328	0.41 344	0.41 352

MFN_U_SF_RVC	1.09 359	0.59 354	1.97 390	0.67 364	0.44 331	1.93 384	0.60 309	1.85 387	1.36 351	1.61 366	1.54 344	1.95 377	1.37 368	1.64 373	1.73 371	0.40 362	0.37 366	0.45 360	0.48 373	0.44 349	0.44 359

LVE	2.12 398	1.44 398	1.36 373	1.99 405	1.78 404	2.75 395	1.79 409	2.82 398	3.95 409	1.90 381	4.33 411	3.52 401	1.81 385	2.24 393	1.74 372	1.74 409	0.87 405	2.06 405	1.13 407	1.91 404	1.35 410

SuperB	1.04 352	0.37 292	4.81 408	0.43 192	0.31 246	0.99 314	0.46 247	1.02 244	2.09 385	1.09 329	1.09 261	0.75 208	0.81 299	1.06 316	1.76 373	0.19 205	0.15 208	0.17 89	0.15 98	2.82 416	0.26 279

XQC	0.89 335	0.65 363	1.31 365	0.67 364	0.52 352	1.22 348	0.68 328	1.26 330	1.52 366	1.14 336	1.11 264	1.28 327	1.04 343	1.40 361	1.77 374	0.38 356	0.24 312	0.37 345	0.31 335	0.53 368	0.47 368

IMH-64-1	1.86 389	1.62 404	1.16 348	2.20 407	1.89 407	2.33 389	1.30 390	2.89 399	2.29 389	1.66 370	2.80 389	2.49 386	1.61 379	2.10 390	1.78 375	1.60 405	0.74 396	2.43 409	1.02 402	2.12 406	1.17 405

IMH-64	1.86 389	1.62 404	1.16 348	2.20 407	1.89 407	2.33 389	1.30 390	2.89 399	2.29 389	1.66 370	2.80 389	2.49 386	1.61 379	2.10 390	1.78 375	1.60 405	0.74 396	2.43 409	1.02 402	2.12 406	1.17 405

IMH	2.04 396	1.62 404	1.20 358	2.20 407	1.89 407	2.91 404	1.30 390	3.11 402	3.03 400	1.81 377	3.35 399	3.03 392	1.90 389	2.48 397	1.80 377	1.66 408	0.77 402	2.45 411	1.04 405	2.15 408	1.19 408

KSHMR	2.57 400	1.93 410	1.69 382	2.63 415	2.42 414	2.86 401	2.07 412	3.27 406	6.50 413	2.49 396	3.36 400	3.41 400	1.92 390	2.49 398	1.94 378	2.13 414	1.40 416	2.79 418	1.50 414	2.73 414	1.77 413

PVD	1.28 372	0.67 365	1.28 362	0.74 375	0.62 369	1.50 367	0.84 356	1.99 390	2.96 398	2.18 389	2.36 377	1.85 374	1.95 392	1.92 384	1.94 378	0.39 358	0.36 365	0.49 370	0.37 350	0.51 363	0.64 381

WZ-Net	1.19 367	0.59 354	4.07 405	0.62 350	0.51 349	1.34 356	1.31 393	1.32 341	1.74 378	1.53 362	1.65 349	1.74 370	1.28 365	2.25 394	2.01 380	0.27 300	0.21 289	0.23 250	0.25 302	0.40 338	0.39 345

PWCK	1.92 392	1.66 407	3.12 399	1.65 397	0.91 381	2.84 399	2.26 414	2.10 392	2.41 393	2.36 393	2.31 373	2.22 380	1.82 386	3.43 404	2.03 381	1.61 407	0.71 395	1.51 393	0.82 394	1.69 396	0.91 392

ELAS_RVC	1.60 385	0.61 358	1.01 336	0.70 371	0.56 360	2.00 386	1.89 411	1.96 389	2.65 395	3.33 410	3.26 394	3.03 392	3.41 411	2.49 398	2.09 382	0.52 375	0.45 383	0.50 372	0.48 373	0.54 370	0.52 376
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RTSC	0.87 331	0.48 327	1.23 359	0.52 313	0.37 288	1.13 337	0.50 268	1.34 345	1.79 379	1.51 360	1.24 299	1.12 312	0.81 299	1.62 370	2.16 383	0.25 283	0.19 274	0.23 250	0.24 293	0.30 299	0.31 312

WAO-7	1.90 391	1.20 392	1.35 369	1.27 393	1.06 393	2.84 399	1.56 403	3.23 404	3.06 402	2.23 390	3.33 398	3.17 396	2.28 397	3.12 401	2.21 384	1.02 396	0.91 406	1.06 390	1.03 404	1.04 390	0.97 399

EDNetEfficientorigin	9.93 420	1.15 391	175.16 443	0.48 261	0.36 283	1.04 325	0.68 328	1.24 326	2.69 396	3.17 408	2.50 380	2.30 382	2.07 395	1.76 378	2.21 384	0.20 227	0.18 260	0.24 264	0.19 214	0.51 363	0.50 374

WAO-6	2.04 396	1.50 400	1.16 348	1.70 398	1.67 403	2.69 393	1.44 400	3.06 401	3.63 407	1.98 383	3.27 395	3.54 402	2.07 395	2.36 395	2.22 386	1.31 403	0.91 406	2.04 404	1.22 411	1.73 398	1.27 409

WAO-8	2.92 403	1.55 402	1.35 369	1.79 400	1.63 401	5.23 413	1.22 385	4.58 415	12.56 420	2.84 402	4.07 409	4.83 407	2.72 404	3.49 405	2.25 387	1.27 398	0.91 406	1.99 399	1.15 409	1.86 400	1.15 403

Venus	2.92 403	1.55 402	1.35 369	1.79 400	1.63 401	5.23 413	1.22 385	4.58 415	12.56 420	2.84 402	4.06 408	4.83 407	2.72 404	3.49 405	2.25 387	1.27 398	0.91 406	1.99 399	1.15 409	1.86 400	1.15 403

ELAS	1.63 387	0.61 358	0.95 329	0.68 368	0.55 357	3.01 405	1.55 402	2.39 396	2.33 391	3.64 412	3.89 405	2.75 390	2.90 406	2.15 392	2.27 389	0.52 375	0.45 383	0.50 372	0.48 373	0.54 370	0.52 376
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ktn	2.98 405	2.25 414	1.73 384	2.84 416	2.53 417	3.76 410	2.15 413	3.70 410	5.47 412	2.75 399	5.17 416	5.94 414	2.48 399	3.23 402	2.46 390	2.34 418	1.44 417	2.78 417	2.03 417	2.45 412	2.01 416

TorneroNet-64	3.44 406	1.86 408	1.42 377	2.58 414	2.28 412	6.87 416	1.68 405	4.70 417	12.03 417	2.31 392	5.59 417	8.25 418	2.55 401	3.97 410	2.73 391	1.81 410	0.74 396	2.57 413	1.07 406	2.35 410	1.44 411

notaker	2.76 401	2.29 415	1.80 387	2.96 417	2.58 418	2.90 403	1.75 407	3.24 405	3.05 401	2.78 400	4.24 410	6.15 416	2.51 400	3.34 403	2.75 392	2.31 416	1.18 414	3.00 419	1.65 415	2.84 417	1.97 414

coex-ft	6.43 418	1.51 401	87.33 442	0.49 276	0.38 296	1.34 356	1.21 384	1.16 291	8.09 415	12.12 423	2.79 388	2.77 391	3.31 409	1.16 330	3.15 393	0.24 273	0.23 305	0.27 301	0.24 293	0.45 353	0.37 337

ADCRef	0.80 318	0.43 316	1.32 367	0.50 290	0.45 335	1.07 327	0.51 282	1.07 260	0.98 264	1.17 338	1.42 328	0.87 247	0.91 321	0.85 265	3.19 394	0.18 176	0.16 235	0.23 250	0.23 280	0.22 244	0.21 243

UNDER WATER-64	3.53 408	2.01 411	3.94 404	3.22 420	2.49 416	5.41 415	2.60 417	3.43 409	12.41 419	3.03 407	2.68 387	6.07 415	4.04 413	3.79 409	3.33 395	2.02 412	1.24 415	2.63 414	1.46 413	2.78 415	2.08 417

JetBlue	2.78 402	1.26 393	7.04 412	1.16 390	1.48 397	8.00 419	6.02 420	2.60 397	1.92 382	2.12 387	2.64 385	3.34 399	3.05 408	6.49 417	3.39 396	0.78 389	0.76 401	0.75 382	0.76 392	0.97 389	1.18 407

TorneroNet	4.53 414	1.89 409	1.48 379	2.55 412	2.27 411	13.78 424	1.69 406	4.84 419	23.73 434	2.89 405	7.70 420	7.06 417	2.69 403	4.26 412	3.42 397	1.84 411	0.77 402	2.68 415	1.13 407	2.42 411	1.47 412

ADCPNet	1.03 351	0.48 327	2.70 396	0.54 324	0.42 319	1.40 359	0.75 345	1.13 279	1.07 310	1.22 345	1.42 328	1.68 369	1.09 347	1.36 358	3.45 398	0.30 318	0.28 332	0.29 316	0.32 341	0.37 331	0.35 329

UNDER WATER	3.46 407	2.07 413	3.64 403	3.09 418	2.48 415	3.75 409	2.42 416	3.31 407	13.77 422	2.90 406	2.95 392	5.84 412	3.69 412	3.69 407	3.48 399	2.07 413	1.11 413	2.70 416	1.40 412	2.84 417	1.98 415

AnyNet_C01	1.56 383	1.05 389	7.45 413	0.64 352	0.54 355	1.99 385	1.38 396	1.43 362	1.36 351	1.63 369	1.92 365	1.84 372	1.33 367	2.40 396	4.03 400	0.33 339	0.32 353	0.32 329	0.34 346	0.44 349	0.45 363

RTS	1.98 393	0.96 384	11.36 417	0.65 358	0.57 364	2.77 397	1.40 397	1.39 355	2.26 387	1.89 379	2.56 381	1.32 336	1.25 362	5.20 413	4.05 401	0.31 321	0.22 295	0.29 316	0.29 326	0.40 338	0.37 337

RTSA	1.98 393	0.96 384	11.36 417	0.65 358	0.57 364	2.77 397	1.40 397	1.39 355	2.26 387	1.89 379	2.56 381	1.32 336	1.25 362	5.20 413	4.05 401	0.31 321	0.22 295	0.29 316	0.29 326	0.40 338	0.37 337

EDNetEfficient	1.46 380	0.80 372	6.12 410	0.47 256	0.39 301	0.69 244	0.83 353	0.90 203	2.77 397	3.50 411	1.96 367	1.66 368	2.03 394	1.26 342	4.18 403	0.21 241	0.18 260	0.21 224	0.20 236	0.41 344	0.39 345

MADNet+	2.23 399	2.43 416	10.85 416	1.22 392	0.91 381	2.76 396	1.40 397	2.12 393	1.67 377	1.32 352	1.74 357	1.86 375	1.74 384	6.25 416	4.41 404	0.65 383	0.64 392	0.58 379	0.54 382	0.80 383	0.76 385

AnyNet_C32	1.16 365	0.62 361	2.40 395	0.57 335	0.55 357	1.41 361	1.34 394	1.18 299	1.24 338	1.49 359	1.42 328	1.39 347	1.20 360	1.55 364	4.82 405	0.29 312	0.28 332	0.29 316	0.34 346	0.38 335	0.42 353

ADCL	1.04 352	0.38 301	1.35 369	0.50 290	0.39 301	1.61 374	0.89 361	1.29 335	1.39 356	1.29 351	1.50 340	1.24 323	1.24 361	1.37 359	4.87 406	0.21 241	0.19 274	0.25 275	0.25 302	0.29 290	0.27 286

ADCMid	1.14 361	0.52 343	2.23 394	0.53 318	0.43 324	1.07 327	0.75 345	1.23 319	1.05 297	2.15 388	1.44 333	1.50 358	1.43 372	1.56 366	5.01 407	0.26 293	0.24 312	0.29 316	0.31 335	0.37 331	0.33 320

DPSimNet_ROB	3.58 409	2.45 417	8.57 414	2.53 411	2.37 413	2.88 402	3.77 419	3.14 403	3.23 403	4.71 417	3.86 404	4.68 405	4.87 416	4.07 411	5.62 408	2.33 417	2.33 420	2.47 412	2.52 418	2.51 413	2.64 419

MADNet++	4.03 410	2.70 421	3.44 402	3.72 422	3.44 421	4.44 412	3.52 418	3.95 413	3.61 406	4.46 414	4.98 415	4.10 403	4.58 415	7.00 419	5.89 409	3.74 419	3.67 423	3.27 421	2.71 420	3.70 422	3.66 423

HanzoNet	6.76 419	2.45 417	4.22 406	3.19 419	2.94 420	3.62 408	2.28 415	4.79 418	7.20 414	14.00 427	13.19 425	17.49 427	22.30 431	13.25 425	6.19 410	4.20 422	1.93 419	3.10 420	2.56 419	3.35 420	2.88 421

MANE	4.13 412	0.51 337	0.64 262	0.66 361	0.56 360	6.89 417	0.99 370	7.55 420	12.04 418	6.68 420	8.57 421	10.69 422	9.45 419	7.59 420	6.39 411	0.49 371	0.43 380	0.48 367	0.98 400	0.49 360	0.48 370

SGM-ForestM	4.04 411	0.32 267	0.46 151	0.43 192	0.27 177	7.50 418	1.45 401	3.84 411	4.24 410	8.19 422	6.76 418	19.00 429	9.08 418	10.74 423	6.62 412	0.31 321	0.33 359	0.32 329	0.32 341	0.29 290	0.29 299

ADCP+	1.06 355	0.35 284	1.51 380	0.49 276	0.51 349	1.45 365	0.55 296	1.25 329	1.03 288	1.16 337	1.15 279	1.10 308	1.07 346	1.56 366	6.75 413	0.19 205	0.16 235	0.23 250	0.21 254	0.28 287	0.21 243

tt	6.20 417	0.20 74	5.89 409	3.55 421	2.07 410	11.26 422	19.21 423	11.74 425	5.46 411	2.69 398	2.04 371	4.87 410	6.25 417	3.70 408	7.09 414	8.32 426	11.17 431	4.93 422	5.41 425	5.74 424	2.37 418

ADCS	1.51 382	0.61 358	3.42 400	0.59 340	0.51 349	1.27 353	1.08 377	1.59 378	1.81 380	1.91 382	1.66 351	1.51 361	1.42 371	1.94 386	8.60 415	0.33 339	0.32 353	0.33 334	0.36 349	0.44 349	0.42 353

xxxx	1.01 347	0.22 133	0.43 114	0.36 38	0.21 31	0.82 285	0.36 158	1.32 341	0.88 217	0.71 146	0.94 189	0.97 273	0.63 224	0.64 161	10.58 416	0.20 227	0.16 235	0.18 123	0.17 167	0.19 197	0.19 210

test_xeample	1.01 347	0.21 106	0.42 105	0.35 30	0.21 31	0.71 251	0.39 210	1.23 319	0.86 204	0.81 198	1.04 241	0.69 175	0.61 213	0.69 194	10.93 417	0.19 205	0.15 208	0.18 123	0.17 167	0.18 163	0.17 167

JetRed	5.27 416	5.84 423	12.81 420	2.36 410	2.83 419	12.23 423	10.50 422	4.46 414	3.60 405	3.86 413	3.83 403	4.85 409	4.18 414	6.78 418	11.96 418	2.17 415	2.96 422	2.18 407	1.97 416	3.38 421	2.68 420

PML	40.80 443	29.24 433	11.87 419	7.20 425	14.47 424	92.13 443	213.69 444	7.63 421	23.35 433	74.72 444	190.14 444	50.17 444	26.15 433	21.39 429	12.70 419	8.76 427	2.92 421	8.45 427	3.25 421	13.26 427	4.42 424

222	1.18 366	0.22 133	0.44 124	0.37 47	0.22 44	0.79 269	0.37 170	1.31 340	0.89 227	0.92 271	1.08 257	0.72 191	0.71 272	0.66 173	13.89 420	0.20 227	0.15 208	0.17 89	0.16 127	0.18 163	0.19 210

LE_ROB	4.42 413	0.24 186	2.75 397	0.42 174	0.23 72	1.57 372	0.90 363	1.71 386	17.88 429	16.56 431	4.88 414	5.17 411	18.85 430	1.63 372	14.62 421	0.17 148	0.14 183	0.16 64	0.16 127	0.19 197	0.17 167

LRCNet_RVC	21.24 428	31.15 434	21.41 424	28.98 432	23.82 430	3.13 406	0.60 309	20.96 432	1.59 371	25.58 432	28.15 434	21.99 432	14.79 421	21.94 433	16.41 422	28.89 441	14.87 432	33.53 437	31.28 437	29.51 439	26.16 437

BEATNet-Init1	15.13 424	0.82 376	50.86 441	0.72 374	0.53 353	38.10 435	7.03 421	11.83 426	14.25 423	29.78 440	30.17 439	48.21 443	22.64 432	26.78 434	18.11 423	0.42 363	0.38 368	0.47 364	0.46 368	0.51 363	0.48 370

ASD4	9.96 421	8.86 426	17.78 421	7.17 424	9.80 423	16.08 425	28.92 427	9.77 424	8.20 416	7.02 421	7.08 419	8.47 419	9.57 420	11.17 424	20.26 424	4.12 421	4.14 425	5.57 425	4.74 423	5.53 423	4.90 425

AAGNet	1.43 379	0.20 74	0.48 177	0.44 207	0.25 116	0.29 39	0.31 91	0.65 77	0.68 119	0.97 288	0.86 160	0.67 170	0.62 218	0.64 161	20.63 425	0.16 115	0.11 59	0.19 160	0.15 98	0.19 197	0.12 35

DPSMNet_ROB	12.08 423	8.00 424	21.00 423	8.97 427	16.79 426	10.67 420	30.89 429	9.02 423	15.17 425	6.51 419	15.41 429	9.04 420	14.85 422	9.27 422	21.67 426	4.58 424	8.57 426	5.09 424	9.29 427	5.90 425	10.95 427

DGTPSM_ROB	12.07 422	8.00 424	20.99 422	8.93 426	16.78 425	10.67 420	30.87 428	9.01 422	15.16 424	6.50 418	15.41 429	9.04 420	14.85 422	9.25 421	21.67 426	4.57 423	8.57 426	5.08 423	9.28 426	5.90 425	10.95 427

Anonymous_1	33.25 431	18.26 427	23.92 425	20.54 428	21.28 429	25.59 427	35.94 430	22.01 435	15.57 426	13.33 424	13.49 426	18.08 428	15.29 424	20.36 426	24.60 428	16.28 434	8.84 428	66.59 441	118.00 441	155.73 444	11.23 429

DPSM_ROB	17.78 425	18.63 428	24.31 429	20.90 429	19.47 427	25.97 428	36.21 431	21.23 433	16.24 427	13.38 425	14.06 427	19.18 430	16.30 425	20.78 427	25.67 429	9.38 428	9.23 429	9.49 428	9.82 428	13.51 428	11.91 430

DPSM	17.78 425	18.63 428	24.31 429	20.90 429	19.47 427	25.97 428	36.21 431	21.23 433	16.24 427	13.38 425	14.06 427	19.18 430	16.30 425	20.78 427	25.67 429	9.38 428	9.23 429	9.49 428	9.82 428	13.51 428	11.91 430

xxxxx1	36.64 437	19.51 430	24.21 426	61.66 441	64.63 441	27.28 431	40.10 433	20.25 428	18.63 430	14.07 428	12.97 422	17.26 424	17.36 427	21.70 430	27.93 431	13.18 431	18.50 434	111.26 442	133.37 442	29.24 436	39.73 439

tt_ll	36.64 437	19.51 430	24.21 426	61.66 441	64.63 441	27.28 431	40.10 433	20.25 428	18.63 430	14.07 428	12.97 422	17.26 424	17.36 427	21.70 430	27.93 431	13.18 431	18.50 434	111.26 442	133.37 442	29.24 436	39.73 439

ff	36.64 437	19.51 430	24.21 426	61.66 441	64.63 441	27.28 431	40.10 433	20.25 428	18.63 430	14.07 428	12.97 422	17.26 424	17.36 427	21.70 430	27.93 431	13.18 431	18.50 434	111.26 442	133.37 442	29.24 436	39.73 439

HaxPig	31.96 430	37.24 436	34.27 431	24.37 431	24.88 431	18.26 426	19.86 424	20.64 431	28.52 435	35.97 441	38.75 440	25.57 433	28.72 434	33.88 435	34.39 434	35.94 442	38.87 442	37.80 438	40.48 438	39.68 440	41.15 442

MEDIAN_ROB	37.38 440	40.85 444	40.60 434	32.31 433	31.85 432	27.20 430	24.55 425	29.10 436	33.19 442	42.09 443	41.76 442	33.35 434	34.39 442	39.78 437	37.07 435	43.64 444	44.10 444	44.12 440	43.40 440	41.51 442	42.76 444

AVERAGE_ROB	37.58 441	40.13 443	40.15 433	34.81 434	33.82 433	28.55 434	25.10 426	32.02 437	34.06 444	41.28 442	40.66 441	34.46 435	34.81 443	39.18 436	37.57 436	42.78 443	43.44 443	43.82 439	43.03 439	40.47 441	41.51 443

SPstereo	24.26 429	4.19 422	6.66 411	4.29 423	3.79 422	45.68 436	78.09 442	63.52 444	33.36 443	27.50 439	26.65 431	39.53 442	33.55 441	42.77 444	51.02 437	3.90 420	3.72 424	5.95 426	4.66 422	3.15 419	3.30 422

Selective-RAFT-Error	35.84 436	37.49 438	48.83 440	42.26 439	39.24 438	52.30 441	73.09 437	42.66 442	32.61 436	26.80 434	28.30 435	38.84 441	33.51 440	41.68 442	51.59 438	18.82 439	18.58 438	19.17 435	19.80 433	27.28 434	24.05 436

MyStereo03	35.77 433	37.55 439	48.75 437	42.19 435	39.18 434	52.27 438	73.13 439	42.32 438	32.61 436	27.03 436	28.40 436	38.50 436	32.89 436	41.62 438	51.63 439	18.78 436	18.59 439	19.11 430	19.80 433	27.18 430	23.95 432

MyStereo02	35.77 433	37.55 439	48.75 437	42.19 435	39.18 434	52.27 438	73.13 439	42.32 438	32.61 436	27.03 436	28.40 436	38.50 436	32.89 436	41.62 438	51.63 439	18.78 436	18.59 439	19.11 430	19.80 433	27.18 430	23.95 432

MyStereo	35.77 433	37.55 439	48.75 437	42.19 435	39.18 434	52.27 438	73.13 439	42.32 438	32.61 436	27.03 436	28.40 436	38.50 436	32.89 436	41.62 438	51.63 439	18.78 436	18.59 439	19.11 430	19.80 433	27.18 430	23.95 432

CasAABBNet	35.74 432	37.43 437	48.72 436	42.22 438	39.20 437	52.24 437	73.12 438	42.61 441	32.62 440	26.78 433	27.95 432	38.58 439	32.60 435	41.67 441	51.65 442	18.74 435	18.57 437	19.15 434	19.77 432	27.20 433	23.98 435

LSM0	38.95 442	37.60 442	48.58 435	43.57 440	91.06 444	52.57 442	72.57 436	43.17 443	32.63 441	26.97 435	27.97 433	38.65 440	32.94 439	41.86 443	51.78 443	18.89 440	18.41 433	19.13 433	19.63 431	27.29 435	33.77 438

test_example2	176.61 444	205.14 445	198.86 444	188.60 445	190.98 445	152.67 444	170.61 443	94.86 445	123.55 445	178.88 445	179.48 443	158.94 445	141.34 444	192.61 445	198.96 444	203.76 445	236.37 445	164.13 445	173.55 445	218.58 445	160.41 445

FADE		2.05 412		1.03 386	0.99 388			3.91 412	3.00 399	1.76 375		2.73 389		5.95 415		11.57 430	1.70 418	23.09 436	15.86 430	0.62 379	0.65 382

Low-res two-view benchmark