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

LoS_RVC	0.13 2	0.10 26	0.19 1	0.18 9	0.16 234	0.20 58	0.18 92	0.20 2	0.17 5	0.13 3	0.19 28	0.12 3	0.15 54	0.17 12	0.13 26	0.06 1	0.05 6	0.06 1	0.04 1	0.05 1	0.12 260

CES	0.14 9	0.08 2	0.19 1	0.17 6	0.22 325	0.18 15	0.16 41	0.23 7	0.19 9	0.14 10	0.17 21	0.14 24	0.10 4	0.18 21	0.12 7	0.07 17	0.05 6	0.06 1	0.04 1	0.08 84	0.18 327

EGLCR-Stereo	0.13 2	0.08 2	0.20 3	0.18 9	0.09 8	0.21 77	0.13 4	0.27 24	0.21 28	0.13 3	0.10 1	0.15 30	0.09 2	0.20 33	0.13 26	0.07 17	0.05 6	0.07 16	0.07 53	0.06 6	0.06 20

panet	0.13 2	0.08 2	0.21 4	0.15 2	0.07 1	0.21 77	0.12 1	0.24 12	0.24 57	0.16 27	0.21 46	0.15 30	0.13 36	0.18 21	0.13 26	0.08 103	0.05 6	0.06 1	0.04 1	0.06 6	0.05 1

CAS	0.15 25	0.07 1	0.21 4	0.41 373	0.16 234	0.20 58	0.18 92	0.22 4	0.19 9	0.15 14	0.19 28	0.11 2	0.09 2	0.14 1	0.13 26	0.29 377	0.04 1	0.06 1	0.04 1	0.06 6	0.14 289

CREStereo	0.13 2	0.08 2	0.21 4	0.14 1	0.08 3	0.22 98	0.15 27	0.25 14	0.24 57	0.16 27	0.21 46	0.14 24	0.13 36	0.18 21	0.13 26	0.09 170	0.05 6	0.06 1	0.04 1	0.07 38	0.06 20
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
CASnet	0.14 9	0.12 85	0.22 7	0.22 134	0.08 3	0.16 8	0.15 27	0.27 24	0.25 62	0.22 59	0.20 38	0.15 30	0.11 9	0.17 12	0.13 26	0.07 17	0.05 6	0.11 236	0.09 188	0.08 84	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Selective-IGEV	0.12 1	0.09 10	0.22 7	0.19 27	0.10 22	0.15 5	0.14 14	0.27 24	0.15 2	0.13 3	0.14 14	0.13 13	0.08 1	0.21 44	0.12 7	0.06 1	0.05 6	0.07 16	0.06 25	0.06 6	0.05 1

MoCha-V2	0.13 2	0.09 10	0.23 9	0.38 367	0.09 8	0.13 3	0.16 41	0.24 12	0.15 2	0.13 3	0.16 17	0.12 3	0.12 15	0.15 3	0.11 1	0.06 1	0.05 6	0.06 1	0.07 53	0.07 38	0.05 1

LargeStereo	0.13 2	0.10 26	0.23 9	0.21 89	0.10 22	0.15 5	0.15 27	0.29 44	0.16 4	0.12 1	0.15 16	0.12 3	0.12 15	0.17 12	0.14 43	0.07 17	0.06 74	0.07 16	0.05 10	0.07 38	0.07 69

AEACV	0.13 2	0.09 10	0.23 9	0.18 9	0.19 288	0.19 37	0.16 41	0.23 7	0.14 1	0.13 3	0.17 21	0.13 13	0.16 68	0.16 8	0.12 7	0.07 17	0.05 6	0.07 16	0.08 114	0.07 38	0.06 20

PMTNet	0.15 25	0.08 2	0.23 9	0.15 2	0.09 8	0.23 115	0.16 41	0.25 14	0.23 47	0.17 32	0.21 46	0.16 39	0.14 47	0.22 49	0.13 26	0.29 377	0.05 6	0.06 1	0.04 1	0.07 38	0.06 20

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 40	0.13 140	0.24 13	0.19 27	0.13 136	0.24 130	0.17 63	0.30 59	0.37 180	0.43 307	0.17 21	0.13 13	0.12 15	0.19 29	0.15 55	0.08 103	0.07 163	0.09 124	0.07 53	0.09 146	0.08 116

GLC_STEREO	0.15 25	0.10 26	0.24 13	0.21 89	0.09 8	0.17 11	0.15 27	0.23 7	0.27 78	0.17 32	0.20 38	0.17 44	0.11 9	0.23 56	0.16 72	0.07 17	0.09 258	0.09 124	0.08 114	0.07 38	0.06 20

AnonymousM	0.17 40	0.19 257	0.24 13	0.18 9	0.10 22	0.18 15	0.17 63	0.30 59	0.23 47	0.26 90	0.20 38	0.18 51	0.14 47	0.19 29	0.14 43	0.09 170	0.06 74	0.38 380	0.15 324	0.06 6	0.05 1

CroCo-Stereo	0.14 9	0.13 140	0.24 13	0.25 251	0.11 45	0.11 1	0.18 92	0.32 73	0.23 47	0.12 1	0.12 2	0.18 51	0.12 15	0.14 1	0.13 26	0.08 103	0.06 74	0.07 16	0.05 10	0.07 38	0.06 20
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
ProNet	0.14 9	0.12 85	0.25 17	0.19 27	0.11 45	0.19 37	0.19 129	0.27 24	0.20 18	0.14 10	0.13 6	0.13 13	0.12 15	0.24 62	0.12 7	0.06 1	0.05 6	0.07 16	0.06 25	0.07 38	0.07 69

MC-Stereo	0.14 9	0.09 10	0.25 17	0.21 89	0.09 8	0.18 15	0.16 41	0.23 7	0.19 9	0.18 44	0.23 53	0.16 39	0.13 36	0.22 49	0.13 26	0.07 17	0.05 6	0.07 16	0.07 53	0.06 6	0.05 1

RCA-Stereo	0.16 32	0.09 10	0.25 17	0.20 60	0.10 22	0.19 37	0.17 63	0.36 129	0.35 161	0.20 46	0.25 69	0.17 44	0.17 91	0.18 21	0.14 43	0.07 17	0.05 6	0.07 16	0.06 25	0.06 6	0.05 1

MyStereo07	0.16 32	0.12 85	0.26 20	0.22 134	0.14 170	0.25 141	0.23 227	0.29 44	0.21 28	0.15 14	0.13 6	0.12 3	0.13 36	0.25 86	0.13 26	0.07 17	0.07 163	0.09 124	0.08 114	0.08 84	0.08 116

StereoIM	0.14 9	0.13 140	0.26 20	0.19 27	0.14 170	0.16 8	0.13 4	0.25 14	0.21 28	0.13 3	0.14 14	0.14 24	0.11 9	0.17 12	0.17 95	0.08 103	0.07 163	0.08 69	0.06 25	0.07 38	0.06 20

iRaftStereo_RVC	0.16 32	0.12 85	0.26 20	0.21 89	0.11 45	0.20 58	0.17 63	0.32 73	0.23 47	0.20 46	0.25 69	0.18 51	0.12 15	0.20 33	0.15 55	0.07 17	0.05 6	0.09 124	0.09 188	0.08 84	0.07 69

CREStereo++_RVC	0.15 25	0.08 2	0.26 20	0.17 6	0.11 45	0.18 15	0.13 4	0.22 4	0.30 118	0.21 55	0.30 104	0.13 13	0.11 9	0.16 8	0.15 55	0.07 17	0.04 1	0.06 1	0.15 324	0.06 6	0.05 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
s12784h	0.17 40	0.09 10	0.26 20	0.18 9	0.07 1	0.32 234	0.19 129	0.37 135	0.32 137	0.23 62	0.25 69	0.18 51	0.17 91	0.25 86	0.16 72	0.07 17	0.05 6	0.07 16	0.05 10	0.06 6	0.05 1

ff7	0.14 9	0.12 85	0.27 25	0.19 27	0.12 81	0.21 77	0.18 92	0.27 24	0.20 18	0.15 14	0.13 6	0.12 3	0.12 15	0.24 62	0.12 7	0.07 17	0.05 6	0.08 69	0.07 53	0.07 38	0.07 69

IGEVStereo-DCA	0.14 9	0.11 66	0.27 25	0.19 27	0.12 81	0.20 58	0.18 92	0.27 24	0.20 18	0.15 14	0.12 2	0.14 24	0.12 15	0.28 126	0.14 43	0.07 17	0.06 74	0.08 69	0.07 53	0.07 38	0.07 69

ffff	0.14 9	0.12 85	0.27 25	0.19 27	0.12 81	0.21 77	0.18 92	0.27 24	0.20 18	0.15 14	0.13 6	0.12 3	0.12 15	0.24 62	0.12 7	0.07 17	0.05 6	0.08 69	0.07 53	0.07 38	0.07 69

11t	0.14 9	0.12 85	0.27 25	0.19 27	0.12 81	0.21 77	0.18 92	0.27 24	0.20 18	0.15 14	0.13 6	0.12 3	0.12 15	0.24 62	0.12 7	0.07 17	0.05 6	0.08 69	0.07 53	0.07 38	0.07 69

anonymousdsp	0.14 9	0.12 85	0.27 25	0.19 27	0.12 81	0.21 77	0.18 92	0.28 37	0.20 18	0.15 14	0.13 6	0.12 3	0.12 15	0.24 62	0.12 7	0.07 17	0.05 6	0.08 69	0.07 53	0.08 84	0.07 69

LoS	0.14 9	0.08 2	0.27 25	0.16 4	0.09 8	0.22 98	0.14 14	0.26 17	0.26 69	0.15 14	0.18 25	0.18 51	0.13 36	0.22 49	0.14 43	0.08 103	0.06 74	0.06 1	0.04 1	0.06 6	0.06 20

ccc-4	0.14 9	0.12 85	0.27 25	0.19 27	0.12 81	0.21 77	0.18 92	0.27 24	0.20 18	0.15 14	0.13 6	0.12 3	0.12 15	0.24 62	0.12 7	0.07 17	0.05 6	0.08 69	0.07 53	0.07 38	0.07 69

IGEV-Stereo	0.14 9	0.12 85	0.27 25	0.19 27	0.12 81	0.21 77	0.18 92	0.28 37	0.20 18	0.15 14	0.13 6	0.12 3	0.12 15	0.24 62	0.12 7	0.07 17	0.05 6	0.08 69	0.07 53	0.08 84	0.07 69
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
anonymousdsp2	0.17 40	0.10 26	0.28 33	0.20 60	0.11 45	0.25 141	0.17 63	0.41 169	0.31 129	0.23 62	0.23 53	0.22 79	0.15 54	0.25 86	0.15 55	0.07 17	0.05 6	0.07 16	0.05 10	0.08 84	0.07 69

CroCo-Stereo Lap2	0.15 25	0.15 195	0.28 33	0.25 251	0.18 270	0.11 1	0.19 129	0.28 37	0.21 28	0.13 3	0.16 17	0.15 30	0.12 15	0.17 12	0.14 43	0.07 17	0.07 163	0.08 69	0.06 25	0.08 84	0.07 69

BUS	0.23 165	0.12 85	0.28 33	0.25 251	0.14 170	0.43 312	0.17 63	0.56 310	0.34 155	0.34 217	0.35 154	0.32 192	0.20 134	0.26 99	0.21 166	0.10 213	0.07 163	0.11 236	0.10 220	0.09 146	0.09 168

BSDual-CNN	0.23 165	0.12 85	0.28 33	0.25 251	0.14 170	0.35 265	0.21 190	0.56 310	0.34 155	0.34 217	0.35 154	0.38 233	0.24 175	0.26 99	0.21 166	0.10 213	0.07 163	0.11 236	0.10 220	0.09 146	0.09 168

psmg	0.23 165	0.12 85	0.28 33	0.21 89	0.14 170	0.35 265	0.23 227	0.51 258	0.34 155	0.35 233	0.38 183	0.38 233	0.24 175	0.26 99	0.21 166	0.10 213	0.08 230	0.10 188	0.10 220	0.09 146	0.08 116

TANstereo	0.15 25	0.09 10	0.28 33	0.16 4	0.08 3	0.25 141	0.14 14	0.23 7	0.28 91	0.24 75	0.30 104	0.16 39	0.12 15	0.17 12	0.13 26	0.08 103	0.07 163	0.06 1	0.05 10	0.06 6	0.07 69

XX-TBD	0.15 25	0.18 241	0.28 33	0.22 134	0.10 22	0.22 98	0.15 27	0.22 4	0.27 78	0.22 59	0.26 75	0.14 24	0.12 15	0.16 8	0.13 26	0.08 103	0.05 6	0.06 1	0.04 1	0.07 38	0.06 20

x	0.19 95	0.11 66	0.29 40	0.20 60	0.11 45	0.26 159	0.18 92	0.41 169	0.29 109	0.25 81	0.29 93	0.28 159	0.24 175	0.26 99	0.23 194	0.09 170	0.07 163	0.08 69	0.07 53	0.09 146	0.08 116

LCNet	0.21 122	0.11 66	0.29 40	0.25 251	0.12 81	0.23 115	0.19 129	0.34 93	0.26 69	0.28 103	0.35 154	0.26 136	0.30 252	0.35 183	0.17 95	0.07 17	0.05 6	0.09 124	0.10 220	0.13 271	0.22 356

raftrobust	0.16 32	0.13 140	0.29 40	0.22 134	0.15 211	0.19 37	0.13 4	0.32 73	0.26 69	0.26 90	0.20 38	0.19 62	0.17 91	0.21 44	0.15 55	0.08 103	0.06 74	0.07 16	0.06 25	0.06 6	0.07 69

222	0.41 329	0.10 26	0.29 40	0.19 27	0.11 45	0.36 270	0.20 167	0.57 317	0.39 199	0.35 233	0.44 246	0.30 176	0.27 216	0.55 245	3.56 417	0.11 240	0.07 163	0.08 69	0.08 114	0.09 146	0.09 168

xxxx	0.34 291	0.10 26	0.29 40	0.19 27	0.11 45	0.37 275	0.20 167	0.58 324	0.38 193	0.29 128	0.42 225	0.38 233	0.24 175	0.46 212	2.20 410	0.11 240	0.07 163	0.09 124	0.08 114	0.09 146	0.09 168

test_xeample	0.34 291	0.10 26	0.29 40	0.19 27	0.11 45	0.33 243	0.23 227	0.55 296	0.38 193	0.32 191	0.45 258	0.29 166	0.26 199	0.57 256	2.24 412	0.10 213	0.07 163	0.09 124	0.08 114	0.09 146	0.09 168

11t1	0.18 58	0.10 26	0.30 46	0.20 60	0.11 45	0.27 166	0.17 63	0.35 110	0.23 47	0.25 81	0.23 53	0.23 98	0.23 160	0.25 86	0.18 109	0.09 170	0.07 163	0.07 16	0.06 25	0.09 146	0.09 168

MIF-Stereo	0.14 9	0.10 26	0.30 46	0.21 89	0.13 136	0.17 11	0.13 4	0.19 1	0.18 7	0.15 14	0.20 38	0.10 1	0.11 9	0.18 21	0.16 72	0.08 103	0.06 74	0.07 16	0.06 25	0.08 84	0.06 20

Selective-RAFT	0.17 40	0.12 85	0.30 46	0.24 214	0.10 22	0.29 198	0.15 27	0.32 73	0.31 129	0.17 32	0.17 21	0.21 72	0.18 113	0.28 126	0.17 95	0.07 17	0.06 74	0.07 16	0.07 53	0.08 84	0.06 20

raft_robust	0.22 148	0.17 229	0.30 46	0.22 134	0.12 81	0.23 115	0.22 206	0.49 237	0.48 287	0.32 191	0.32 122	0.26 136	0.23 160	0.53 240	0.15 55	0.07 17	0.06 74	0.08 69	0.10 220	0.08 84	0.06 20

CSP-Net	0.27 227	0.15 195	0.30 46	0.21 89	0.14 170	0.44 314	0.24 249	0.50 245	0.40 212	0.41 293	0.43 237	0.42 268	0.26 199	0.66 298	0.28 231	0.12 267	0.08 230	0.08 69	0.08 114	0.10 195	0.09 168

GMOStereo	0.18 58	0.14 170	0.30 46	0.22 134	0.12 81	0.20 58	0.27 279	0.26 17	0.28 91	0.31 173	0.32 122	0.26 136	0.17 91	0.15 3	0.12 7	0.07 17	0.07 163	0.10 188	0.08 114	0.08 84	0.05 1

error version	0.18 58	0.14 170	0.30 46	0.22 134	0.12 81	0.20 58	0.27 279	0.26 17	0.28 91	0.31 173	0.32 122	0.26 136	0.17 91	0.15 3	0.12 7	0.07 17	0.07 163	0.10 188	0.08 114	0.08 84	0.05 1

test-v	0.18 58	0.14 170	0.30 46	0.22 134	0.12 81	0.20 58	0.27 279	0.26 17	0.28 91	0.31 173	0.32 122	0.26 136	0.17 91	0.15 3	0.12 7	0.07 17	0.07 163	0.10 188	0.08 114	0.08 84	0.05 1

PSM-AAD	0.25 210	0.10 26	0.30 46	0.24 214	0.12 81	0.26 159	0.38 343	0.34 93	0.28 91	0.35 233	0.39 195	0.28 159	0.79 378	0.30 151	0.16 72	0.07 17	0.06 74	0.12 269	0.11 255	0.08 84	0.21 351

KYRaft	0.22 148	0.10 26	0.30 46	0.23 176	0.12 81	0.23 115	0.23 227	0.35 110	0.24 57	0.35 233	0.54 306	0.34 205	0.26 199	0.29 139	0.15 55	0.07 17	0.05 6	0.09 124	0.10 220	0.08 84	0.31 375

test-2	0.18 58	0.14 170	0.30 46	0.22 134	0.12 81	0.20 58	0.27 279	0.26 17	0.28 91	0.31 173	0.32 122	0.26 136	0.17 91	0.15 3	0.12 7	0.07 17	0.07 163	0.10 188	0.08 114	0.08 84	0.05 1

Prome-Stereo	0.21 122	0.10 26	0.30 46	0.24 214	0.12 81	0.23 115	0.23 227	0.36 129	0.25 62	0.33 201	0.59 321	0.24 109	0.28 230	0.29 139	0.16 72	0.07 17	0.05 6	0.08 69	0.07 53	0.08 84	0.20 344

AE-Stereo	0.17 40	0.11 66	0.31 58	0.24 214	0.14 170	0.23 115	0.18 92	0.34 93	0.29 109	0.15 14	0.25 69	0.21 72	0.13 36	0.20 33	0.14 43	0.07 17	0.08 230	0.09 124	0.10 220	0.07 38	0.06 20

mmm	0.21 122	0.12 85	0.31 58	0.22 134	0.12 81	0.28 179	0.21 190	0.41 169	0.27 78	0.29 128	0.38 183	0.29 166	0.24 175	0.29 139	0.22 180	0.09 170	0.07 163	0.11 236	0.09 188	0.10 195	0.09 168

Any-RAFT	0.17 40	0.08 2	0.31 58	0.19 27	0.10 22	0.29 198	0.16 41	0.42 181	0.30 118	0.24 75	0.27 80	0.27 144	0.16 68	0.21 44	0.12 7	0.08 103	0.05 6	0.06 1	0.05 10	0.07 38	0.06 20

qqq	0.20 108	0.12 85	0.31 58	0.20 60	0.11 45	0.23 115	0.19 129	0.41 169	0.27 78	0.24 75	0.28 84	0.28 159	0.24 175	0.34 174	0.22 180	0.08 103	0.07 163	0.10 188	0.09 188	0.09 146	0.09 168

test-3	0.16 32	0.09 10	0.31 58	0.21 89	0.11 45	0.18 15	0.16 41	0.30 59	0.27 78	0.26 90	0.16 17	0.22 79	0.12 15	0.26 99	0.18 109	0.06 1	0.04 1	0.08 69	0.08 114	0.06 6	0.06 20

test_1	0.16 32	0.09 10	0.31 58	0.21 89	0.11 45	0.18 15	0.16 41	0.30 59	0.27 78	0.25 81	0.16 17	0.22 79	0.12 15	0.26 99	0.18 109	0.06 1	0.04 1	0.08 69	0.08 114	0.06 6	0.06 20

MGS-Stereo	0.14 9	0.11 66	0.32 64	0.19 27	0.11 45	0.18 15	0.17 63	0.20 2	0.22 35	0.14 10	0.24 63	0.15 30	0.10 4	0.18 21	0.12 7	0.07 17	0.06 74	0.07 16	0.06 25	0.10 195	0.06 20

CASS	0.21 122	0.15 195	0.32 64	0.26 279	0.11 45	0.28 179	0.19 129	0.39 152	0.30 118	0.32 191	0.34 147	0.25 116	0.24 175	0.25 86	0.20 145	0.13 283	0.08 230	0.11 236	0.09 188	0.11 232	0.11 238
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
knoymous	0.17 40	0.09 10	0.32 64	0.17 6	0.11 45	0.21 77	0.17 63	0.32 73	0.23 47	0.23 62	0.28 84	0.27 144	0.16 68	0.23 56	0.16 72	0.09 170	0.06 74	0.09 124	0.06 25	0.09 146	0.09 168

TestStereo1	0.21 122	0.16 213	0.32 64	0.26 279	0.13 136	0.26 159	0.27 279	0.40 159	0.36 171	0.29 128	0.39 195	0.22 79	0.21 140	0.33 168	0.17 95	0.07 17	0.06 74	0.09 124	0.08 114	0.08 84	0.07 69

SA-5K	0.21 122	0.16 213	0.32 64	0.26 279	0.13 136	0.26 159	0.27 279	0.40 159	0.36 171	0.29 128	0.39 195	0.22 79	0.21 140	0.33 168	0.17 95	0.07 17	0.06 74	0.09 124	0.08 114	0.08 84	0.07 69

test_3	0.18 58	0.11 66	0.32 64	0.24 214	0.11 45	0.22 98	0.25 263	0.31 65	0.31 129	0.25 81	0.18 25	0.23 98	0.13 36	0.25 86	0.19 134	0.06 1	0.05 6	0.09 124	0.10 220	0.07 38	0.06 20

PSMNet-ADL	0.25 210	0.15 195	0.32 64	0.26 279	0.14 170	0.31 226	0.22 206	0.44 195	0.36 171	0.27 94	0.33 141	0.41 261	0.28 230	0.61 273	0.29 241	0.11 240	0.09 258	0.09 124	0.11 255	0.10 195	0.10 213

GrayStereo	0.25 210	0.09 10	0.32 64	0.26 279	0.13 136	0.23 115	0.47 368	0.34 93	0.30 118	0.39 276	0.47 275	0.30 176	0.79 378	0.29 139	0.16 72	0.07 17	0.06 74	0.08 69	0.09 188	0.07 38	0.13 272

RAFT	0.21 122	0.17 229	0.32 64	0.24 214	0.12 81	0.25 141	0.27 279	0.35 110	0.28 91	0.33 201	0.33 141	0.38 233	0.22 151	0.29 139	0.17 95	0.08 103	0.08 230	0.11 236	0.10 220	0.10 195	0.06 20

raft+_RVC	0.18 58	0.14 170	0.32 64	0.21 89	0.15 211	0.21 77	0.16 41	0.38 141	0.34 155	0.21 55	0.28 84	0.20 64	0.15 54	0.24 62	0.19 134	0.08 103	0.06 74	0.08 69	0.07 53	0.07 38	0.08 116

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 40	0.14 170	0.32 64	0.20 60	0.09 8	0.19 37	0.17 63	0.32 73	0.30 118	0.25 81	0.33 141	0.20 64	0.17 91	0.19 29	0.15 55	0.06 1	0.05 6	0.07 16	0.07 53	0.07 38	0.05 1

AFF-stereo	0.18 58	0.15 195	0.32 64	0.21 89	0.10 22	0.18 15	0.18 92	0.33 87	0.27 78	0.25 81	0.37 173	0.25 116	0.17 91	0.24 62	0.15 55	0.06 1	0.05 6	0.08 69	0.08 114	0.07 38	0.05 1

R-Stereo Train	0.18 58	0.09 10	0.32 64	0.22 134	0.12 81	0.22 98	0.19 129	0.42 181	0.19 9	0.31 173	0.45 258	0.20 64	0.14 47	0.18 21	0.15 55	0.08 103	0.06 74	0.07 16	0.06 25	0.06 6	0.06 20

RAFT-Stereo	0.18 58	0.09 10	0.32 64	0.22 134	0.12 81	0.22 98	0.19 129	0.42 181	0.19 9	0.31 173	0.45 258	0.20 64	0.14 47	0.18 21	0.15 55	0.08 103	0.06 74	0.07 16	0.06 25	0.06 6	0.06 20
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RAFT+CT+SA	0.21 122	0.18 241	0.33 78	0.25 251	0.18 270	0.23 115	0.29 296	0.40 159	0.36 171	0.24 75	0.38 183	0.18 51	0.16 68	0.32 162	0.16 72	0.07 17	0.05 6	0.09 124	0.12 287	0.09 146	0.09 168

RALCasStereoNet	0.18 58	0.15 195	0.33 78	0.21 89	0.14 170	0.21 77	0.18 92	0.31 65	0.25 62	0.21 55	0.29 93	0.22 79	0.15 54	0.27 114	0.17 95	0.08 103	0.10 276	0.07 16	0.06 25	0.09 146	0.09 168

HCRNet	0.24 188	0.25 304	0.33 78	0.34 350	0.16 234	0.27 166	0.18 92	0.43 191	0.35 161	0.30 156	0.35 154	0.32 192	0.22 151	0.44 208	0.20 145	0.13 283	0.08 230	0.13 288	0.11 255	0.10 195	0.09 168

EAI-Stereo	0.21 122	0.10 26	0.33 78	0.21 89	0.12 81	0.30 215	0.46 364	0.46 213	0.20 18	0.25 81	0.50 284	0.17 44	0.16 68	0.24 62	0.23 194	0.07 17	0.06 74	0.07 16	0.10 220	0.06 6	0.07 69

DIP-Stereo	0.18 58	0.12 85	0.33 78	0.20 60	0.13 136	0.28 179	0.12 1	0.42 181	0.25 62	0.27 94	0.32 122	0.21 72	0.17 91	0.25 86	0.20 145	0.07 17	0.06 74	0.08 69	0.06 25	0.07 38	0.08 116
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
ttt	0.29 255	0.12 85	0.34 83	0.21 89	0.13 136	0.29 198	0.20 167	0.56 310	0.47 278	0.31 173	0.44 246	0.30 176	0.22 151	0.65 294	0.85 367	0.13 283	0.10 276	0.10 188	0.10 220	0.11 232	0.11 238

MIF-Stereo (partial)	0.16 32	0.10 26	0.34 83	0.21 89	0.15 211	0.15 5	0.13 4	0.28 37	0.25 62	0.17 32	0.26 75	0.15 30	0.16 68	0.25 86	0.17 95	0.09 170	0.06 74	0.10 188	0.08 114	0.09 146	0.08 116

riskmin	0.18 58	0.09 10	0.34 83	0.18 9	0.12 81	0.24 130	0.16 41	0.34 93	0.28 91	0.21 55	0.23 53	0.33 199	0.24 175	0.23 56	0.17 95	0.09 170	0.06 74	0.09 124	0.06 25	0.10 195	0.10 213

test_4	0.18 58	0.12 85	0.34 83	0.23 176	0.12 81	0.18 15	0.22 206	0.26 17	0.24 57	0.24 75	0.47 275	0.22 79	0.13 36	0.24 62	0.16 72	0.06 1	0.05 6	0.09 124	0.09 188	0.07 38	0.05 1

DRaft	0.24 188	0.10 26	0.34 83	0.18 9	0.12 81	0.28 179	0.23 227	0.33 87	0.39 199	0.38 261	0.61 333	0.21 72	0.41 312	0.48 217	0.42 304	0.07 17	0.06 74	0.08 69	0.08 114	0.07 38	0.08 116

Pruner-Stereo	0.19 95	0.11 66	0.34 83	0.29 322	0.12 81	0.19 37	0.17 63	0.31 65	0.29 109	0.33 201	0.32 122	0.25 116	0.15 54	0.24 62	0.21 166	0.09 170	0.06 74	0.09 124	0.08 114	0.08 84	0.09 168

UCFNet_RVC	0.24 188	0.16 213	0.34 83	0.18 9	0.15 211	0.33 243	0.16 41	0.46 213	0.35 161	0.29 128	0.35 154	0.39 245	0.25 190	0.34 174	0.22 180	0.13 283	0.08 230	0.13 288	0.14 316	0.13 271	0.12 260

DLCB_ROB	0.28 245	0.16 213	0.34 83	0.27 302	0.16 234	0.38 282	0.25 263	0.48 231	0.43 233	0.46 320	0.46 268	0.51 313	0.33 273	0.53 240	0.33 263	0.10 213	0.10 276	0.11 236	0.11 255	0.10 195	0.09 168

H2IRNET	0.18 58	0.13 140	0.35 91	0.21 89	0.12 81	0.20 58	0.15 27	0.27 24	0.30 118	0.17 32	0.31 118	0.25 116	0.20 134	0.24 62	0.18 109	0.07 17	0.06 74	0.09 124	0.10 220	0.09 146	0.06 20

tt1	0.18 58	0.14 170	0.35 91	0.23 176	0.11 45	0.30 215	0.19 129	0.35 110	0.44 247	0.17 32	0.19 28	0.13 13	0.16 68	0.27 114	0.11 1	0.08 103	0.05 6	0.08 69	0.06 25	0.08 84	0.08 116

DisPM	0.19 95	0.10 26	0.35 91	0.23 176	0.13 136	0.18 15	0.20 167	0.29 44	0.29 109	0.33 201	0.34 147	0.23 98	0.16 68	0.33 168	0.16 72	0.09 170	0.06 74	0.09 124	0.08 114	0.07 38	0.11 238

Sa-1000	0.22 148	0.15 195	0.35 91	0.23 176	0.13 136	0.28 179	0.23 227	0.47 220	0.39 199	0.30 156	0.50 284	0.26 136	0.19 126	0.33 168	0.16 72	0.07 17	0.06 74	0.10 188	0.11 255	0.08 84	0.06 20

OMP-Stereo	0.23 165	0.14 170	0.35 91	0.29 322	0.13 136	0.21 77	0.16 41	0.37 135	0.33 148	0.34 217	0.30 104	0.34 205	0.19 126	0.70 306	0.24 203	0.07 17	0.06 74	0.09 124	0.07 53	0.07 38	0.06 20

IIG-Stereo	0.23 165	0.13 140	0.35 91	0.29 322	0.12 81	0.23 115	0.14 14	0.38 141	0.31 129	0.34 217	0.37 173	0.33 199	0.21 140	0.70 306	0.26 224	0.08 103	0.06 74	0.09 124	0.07 53	0.07 38	0.06 20

NF-Stereo	0.20 108	0.10 26	0.35 91	0.24 214	0.12 81	0.21 77	0.18 92	0.38 141	0.32 137	0.28 103	0.30 104	0.22 79	0.16 68	0.51 229	0.20 145	0.08 103	0.06 74	0.09 124	0.08 114	0.08 84	0.13 272

OCTAStereo	0.20 108	0.10 26	0.35 91	0.24 214	0.12 81	0.21 77	0.18 92	0.38 141	0.32 137	0.28 103	0.30 104	0.22 79	0.16 68	0.51 229	0.20 145	0.08 103	0.06 74	0.09 124	0.08 114	0.08 84	0.13 272

NRIStereo	0.18 58	0.11 66	0.35 91	0.23 176	0.11 45	0.24 130	0.20 167	0.29 44	0.26 69	0.26 90	0.25 69	0.25 116	0.18 113	0.34 174	0.18 109	0.07 17	0.06 74	0.09 124	0.07 53	0.09 146	0.08 116

RE-Stereo	0.20 108	0.10 26	0.35 91	0.24 214	0.12 81	0.21 77	0.18 92	0.38 141	0.32 137	0.28 103	0.30 104	0.22 79	0.16 68	0.51 229	0.20 145	0.08 103	0.06 74	0.09 124	0.08 114	0.08 84	0.13 272

TVStereo	0.20 108	0.10 26	0.35 91	0.24 214	0.12 81	0.21 77	0.18 92	0.38 141	0.32 137	0.28 103	0.30 104	0.22 79	0.16 68	0.51 229	0.20 145	0.08 103	0.06 74	0.09 124	0.08 114	0.08 84	0.13 272

rafts_anoy	0.18 58	0.15 195	0.35 91	0.22 134	0.14 170	0.19 37	0.17 63	0.32 73	0.30 118	0.23 62	0.25 69	0.20 64	0.16 68	0.22 49	0.19 134	0.08 103	0.07 163	0.10 188	0.12 287	0.09 146	0.08 116

ACVNet	0.23 165	0.13 140	0.35 91	0.18 9	0.15 211	0.27 166	0.23 227	0.39 152	0.44 247	0.28 103	0.41 211	0.38 233	0.26 199	0.27 114	0.32 256	0.08 103	0.07 163	0.08 69	0.07 53	0.10 195	0.07 69

CFNet-ft	0.24 188	0.15 195	0.35 91	0.18 9	0.15 211	0.30 215	0.21 190	0.39 152	0.36 171	0.28 103	0.40 203	0.43 271	0.25 190	0.47 215	0.24 203	0.12 267	0.07 163	0.12 269	0.11 255	0.12 258	0.09 168

CFNet_RVC	0.24 188	0.15 195	0.35 91	0.18 9	0.15 211	0.30 215	0.21 190	0.39 152	0.36 171	0.28 103	0.40 203	0.43 271	0.25 190	0.47 215	0.24 203	0.12 267	0.07 163	0.12 269	0.11 255	0.12 258	0.09 168

HSM	0.28 245	0.16 213	0.35 91	0.20 60	0.15 211	0.33 243	0.19 129	0.53 279	0.37 180	0.36 248	0.38 183	0.67 360	0.31 263	0.89 359	0.23 194	0.08 103	0.06 74	0.08 69	0.07 53	0.08 84	0.08 116

StereoDRNet-Refined	0.27 227	0.17 229	0.35 91	0.25 251	0.14 170	0.37 275	0.21 190	0.47 220	0.41 223	0.44 313	0.51 290	0.41 261	0.28 230	0.45 210	0.37 278	0.09 170	0.06 74	0.11 236	0.11 255	0.10 195	0.10 213
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
NOSS_ROB	0.31 269	0.20 265	0.35 91	0.24 214	0.16 234	0.32 234	0.19 129	0.52 268	0.48 287	0.33 201	0.36 164	0.42 268	0.28 230	0.93 365	0.24 203	0.19 354	0.20 365	0.24 363	0.22 365	0.17 318	0.17 313

SA	0.22 148	0.16 213	0.36 109	0.23 176	0.13 136	0.24 130	0.23 227	0.45 203	0.40 212	0.27 94	0.44 246	0.23 98	0.23 160	0.33 168	0.17 95	0.07 17	0.06 74	0.10 188	0.11 255	0.08 84	0.06 20

GANet-RSSM	0.24 188	0.14 170	0.36 109	0.21 89	0.14 170	0.27 166	0.21 190	0.45 203	0.33 148	0.29 128	0.39 195	0.39 245	0.28 230	0.58 261	0.23 194	0.11 240	0.07 163	0.09 124	0.09 188	0.10 195	0.09 168

PSMNet-RSSM	0.24 188	0.15 195	0.36 109	0.21 89	0.14 170	0.25 141	0.20 167	0.48 231	0.37 180	0.30 156	0.44 246	0.38 233	0.26 199	0.52 235	0.22 180	0.12 267	0.07 163	0.11 236	0.13 305	0.10 195	0.09 168

DSFCA	0.27 227	0.13 140	0.36 109	0.20 60	0.17 250	0.38 282	0.31 310	0.47 220	0.43 233	0.43 307	0.37 173	0.39 245	0.29 243	0.52 235	0.32 256	0.12 267	0.10 276	0.10 188	0.11 255	0.11 232	0.10 213

DMCA	0.22 148	0.14 170	0.36 109	0.22 134	0.14 170	0.27 166	0.20 167	0.43 191	0.38 193	0.31 173	0.32 122	0.33 199	0.24 175	0.24 62	0.28 231	0.11 240	0.08 230	0.10 188	0.08 114	0.10 195	0.11 238

StereoVision	0.22 148	0.18 241	0.37 114	0.27 302	0.17 250	0.23 115	0.22 206	0.38 141	0.31 129	0.20 46	0.51 290	0.22 79	0.16 68	0.28 126	0.18 109	0.11 240	0.12 310	0.13 288	0.13 305	0.10 195	0.07 69

NINENet	0.25 210	0.15 195	0.37 114	0.23 176	0.16 234	0.43 312	0.17 63	0.60 337	0.46 273	0.32 191	0.37 173	0.32 192	0.20 134	0.42 202	0.21 166	0.10 213	0.10 276	0.12 269	0.08 114	0.11 232	0.10 213

AACVNet	0.26 220	0.16 213	0.37 114	0.22 134	0.14 170	0.29 198	0.19 129	0.41 169	0.31 129	0.38 261	0.42 225	0.43 271	0.28 230	0.73 316	0.25 212	0.11 240	0.08 230	0.11 236	0.09 188	0.13 271	0.11 238

PFNet+	0.20 108	0.10 26	0.37 114	0.21 89	0.12 81	0.17 11	0.19 129	0.29 44	0.34 155	0.33 201	0.32 122	0.24 109	0.16 68	0.32 162	0.17 95	0.10 213	0.07 163	0.11 236	0.10 220	0.08 84	0.12 260

Patchmatch Stereo++	0.18 58	0.12 85	0.37 114	0.22 134	0.10 22	0.18 15	0.14 14	0.29 44	0.22 35	0.28 103	0.29 93	0.25 116	0.17 91	0.26 99	0.16 72	0.08 103	0.06 74	0.10 188	0.08 114	0.10 195	0.08 116
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
AAGNet	0.33 284	0.11 66	0.37 114	0.25 251	0.16 234	0.20 58	0.19 129	0.30 59	0.27 78	0.35 233	0.35 154	0.27 144	0.30 252	0.44 208	2.66 414	0.08 103	0.05 6	0.10 188	0.07 53	0.08 84	0.06 20

PSM-adaLoss	0.18 58	0.12 85	0.37 114	0.22 134	0.10 22	0.18 15	0.16 41	0.29 44	0.22 35	0.28 103	0.29 93	0.25 116	0.18 113	0.24 62	0.16 72	0.08 103	0.06 74	0.10 188	0.08 114	0.10 195	0.08 116

ROB_FTStereo_v2	0.18 58	0.12 85	0.37 114	0.22 134	0.10 22	0.18 15	0.16 41	0.29 44	0.22 35	0.28 103	0.29 93	0.25 116	0.17 91	0.24 62	0.16 72	0.08 103	0.06 74	0.10 188	0.08 114	0.10 195	0.08 116

ROB_FTStereo	0.18 58	0.12 85	0.37 114	0.22 134	0.10 22	0.18 15	0.14 14	0.29 44	0.22 35	0.28 103	0.28 84	0.25 116	0.17 91	0.24 62	0.16 72	0.08 103	0.06 74	0.10 188	0.08 114	0.10 195	0.08 116

HUI-Stereo	0.18 58	0.12 85	0.37 114	0.22 134	0.10 22	0.18 15	0.14 14	0.29 44	0.22 35	0.28 103	0.28 84	0.25 116	0.17 91	0.22 49	0.16 72	0.08 103	0.06 74	0.10 188	0.08 114	0.10 195	0.08 116

SST-Stereo	0.21 122	0.10 26	0.37 114	0.24 214	0.13 136	0.19 37	0.17 63	0.31 65	0.24 57	0.34 217	0.33 141	0.29 166	0.25 190	0.56 253	0.17 95	0.08 103	0.05 6	0.10 188	0.08 114	0.09 146	0.07 69

RAFT_R40	0.21 122	0.10 26	0.37 114	0.24 214	0.13 136	0.18 15	0.18 92	0.31 65	0.29 109	0.33 201	0.33 141	0.30 176	0.24 175	0.55 245	0.18 109	0.08 103	0.05 6	0.10 188	0.08 114	0.08 84	0.07 69

iGMRVC	0.18 58	0.12 85	0.37 114	0.22 134	0.10 22	0.18 15	0.15 27	0.29 44	0.22 35	0.28 103	0.29 93	0.25 116	0.17 91	0.27 114	0.17 95	0.08 103	0.06 74	0.10 188	0.08 114	0.10 195	0.08 116

iRAFT	0.18 58	0.12 85	0.37 114	0.22 134	0.10 22	0.18 15	0.14 14	0.29 44	0.22 35	0.28 103	0.29 93	0.25 116	0.17 91	0.26 99	0.16 72	0.08 103	0.06 74	0.10 188	0.08 114	0.10 195	0.08 116

CRE-IMP	0.18 58	0.12 85	0.37 114	0.22 134	0.11 45	0.24 130	0.17 63	0.29 44	0.21 28	0.27 94	0.26 75	0.24 109	0.17 91	0.23 56	0.18 109	0.08 103	0.05 6	0.10 188	0.07 53	0.10 195	0.10 213

RAFT-IKP	0.18 58	0.12 85	0.37 114	0.22 134	0.10 22	0.18 15	0.15 27	0.29 44	0.22 35	0.28 103	0.29 93	0.25 116	0.18 113	0.25 86	0.16 72	0.08 103	0.06 74	0.10 188	0.08 114	0.10 195	0.08 116

RALAANet	0.19 95	0.18 241	0.37 114	0.23 176	0.14 170	0.23 115	0.13 4	0.37 135	0.29 109	0.28 103	0.26 75	0.25 116	0.15 54	0.26 99	0.18 109	0.08 103	0.06 74	0.09 124	0.08 114	0.09 146	0.06 20

Gwc-CoAtRS	0.17 40	0.10 26	0.37 114	0.20 60	0.12 81	0.19 37	0.15 27	0.32 73	0.28 91	0.23 62	0.23 53	0.27 144	0.15 54	0.20 33	0.13 26	0.07 17	0.05 6	0.07 16	0.07 53	0.06 6	0.06 20

AdaStereo	0.24 188	0.16 213	0.37 114	0.24 214	0.12 81	0.32 234	0.17 63	0.54 286	0.42 228	0.33 201	0.38 183	0.35 219	0.21 140	0.30 151	0.22 180	0.14 306	0.06 74	0.13 288	0.08 114	0.11 232	0.08 116
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.
ACVNet-DCA	0.18 58	0.14 170	0.38 133	0.23 176	0.11 45	0.31 226	0.19 129	0.41 169	0.27 78	0.17 32	0.19 28	0.13 13	0.18 113	0.28 126	0.11 1	0.08 103	0.05 6	0.08 69	0.06 25	0.09 146	0.09 168

xx1	0.20 108	0.14 170	0.38 133	0.23 176	0.11 45	0.31 226	0.19 129	0.35 110	0.47 278	0.17 32	0.19 28	0.28 159	0.24 175	0.28 126	0.11 1	0.08 103	0.05 6	0.10 188	0.09 188	0.09 146	0.09 168

1test111	0.19 95	0.14 170	0.38 133	0.23 176	0.11 45	0.31 226	0.19 129	0.41 169	0.27 78	0.17 32	0.19 28	0.13 13	0.18 113	0.34 174	0.22 180	0.08 103	0.05 6	0.08 69	0.06 25	0.09 146	0.09 168

cc1	0.18 58	0.14 170	0.38 133	0.23 176	0.11 45	0.31 226	0.19 129	0.35 110	0.47 278	0.17 32	0.19 28	0.13 13	0.18 113	0.28 126	0.11 1	0.08 103	0.05 6	0.08 69	0.06 25	0.08 84	0.08 116

EKT-Stereo	0.38 315	0.12 85	0.38 133	0.42 374	3.88 422	0.21 77	0.17 63	0.35 110	0.28 91	0.20 46	0.20 38	0.23 98	0.15 54	0.28 126	0.16 72	0.09 170	0.07 163	0.09 124	0.07 53	0.09 146	0.09 168

MIM_Stereo	0.18 58	0.12 85	0.38 133	0.20 60	0.11 45	0.17 11	0.14 14	0.35 110	0.25 62	0.27 94	0.35 154	0.23 98	0.13 36	0.27 114	0.16 72	0.06 1	0.07 163	0.08 69	0.08 114	0.08 84	0.06 20

RAFT-Test	0.17 40	0.10 26	0.38 133	0.19 27	0.12 81	0.25 141	0.17 63	0.33 87	0.23 47	0.23 62	0.29 93	0.27 144	0.14 47	0.20 33	0.14 43	0.07 17	0.06 74	0.07 16	0.07 53	0.06 6	0.06 20

test_5	0.23 165	0.19 257	0.38 133	0.26 279	0.18 270	0.25 141	0.29 296	0.40 159	0.37 180	0.29 128	0.40 203	0.25 116	0.22 151	0.34 174	0.18 109	0.07 17	0.05 6	0.09 124	0.09 188	0.10 195	0.10 213

UDGNet	0.23 165	0.31 343	0.38 133	0.24 214	0.14 170	0.24 130	0.18 92	0.32 73	0.43 233	0.29 128	0.28 84	0.24 109	0.19 126	0.29 139	0.20 145	0.15 317	0.07 163	0.21 354	0.11 255	0.14 283	0.10 213

UPFNet	0.25 210	0.12 85	0.38 133	0.24 214	0.19 288	0.37 275	0.28 292	0.48 231	0.38 193	0.34 217	0.37 173	0.37 228	0.28 230	0.39 195	0.33 263	0.10 213	0.09 258	0.10 188	0.10 220	0.10 195	0.08 116

TDLM	0.30 262	0.21 278	0.38 133	0.28 319	0.15 211	0.33 243	0.32 315	0.52 268	0.47 278	0.38 261	0.43 237	0.39 245	0.29 243	0.91 363	0.28 231	0.14 306	0.08 230	0.13 288	0.11 255	0.12 258	0.10 213

LL-Strereo2	0.18 58	0.18 241	0.39 144	0.22 134	0.12 81	0.24 130	0.13 4	0.31 65	0.23 47	0.24 75	0.20 38	0.24 109	0.12 15	0.26 99	0.15 55	0.06 1	0.06 74	0.12 269	0.09 188	0.08 84	0.07 69

IER	0.23 165	0.12 85	0.39 144	0.20 60	0.14 170	0.31 226	0.19 129	0.42 181	0.36 171	0.33 201	0.40 203	0.32 192	0.33 273	0.29 139	0.22 180	0.09 170	0.07 163	0.08 69	0.08 114	0.09 146	0.08 116

PSM-softLoss	0.21 122	0.10 26	0.39 144	0.24 214	0.12 81	0.20 58	0.18 92	0.38 141	0.26 69	0.29 128	0.32 122	0.24 109	0.16 68	0.52 235	0.20 145	0.09 170	0.06 74	0.10 188	0.09 188	0.08 84	0.12 260

KMStereo	0.21 122	0.10 26	0.39 144	0.24 214	0.12 81	0.20 58	0.18 92	0.38 141	0.26 69	0.29 128	0.32 122	0.24 109	0.16 68	0.52 235	0.20 145	0.09 170	0.06 74	0.10 188	0.09 188	0.08 84	0.12 260

IRAFT_RVC	0.22 148	0.12 85	0.39 144	0.26 279	0.11 45	0.18 15	0.24 249	0.40 159	0.37 180	0.31 173	0.30 104	0.29 166	0.24 175	0.55 245	0.22 180	0.08 103	0.06 74	0.10 188	0.08 114	0.08 84	0.07 69

SMFormer	0.25 210	0.12 85	0.40 149	0.19 27	0.10 22	0.27 166	0.19 129	0.51 258	0.45 259	0.34 217	0.41 211	0.31 184	0.26 199	0.58 261	0.28 231	0.10 213	0.07 163	0.08 69	0.08 114	0.09 146	0.09 168

tta	0.24 188	0.12 85	0.40 149	0.19 27	0.10 22	0.27 166	0.19 129	0.51 258	0.45 259	0.34 217	0.41 211	0.31 184	0.26 199	0.58 261	0.28 231	0.10 213	0.07 163	0.08 69	0.08 114	0.08 84	0.07 69

qqq1	0.24 188	0.12 85	0.40 149	0.19 27	0.10 22	0.27 166	0.19 129	0.51 258	0.45 259	0.34 217	0.41 211	0.31 184	0.26 199	0.58 261	0.16 72	0.10 213	0.07 163	0.07 16	0.06 25	0.08 84	0.07 69

fff1	0.24 188	0.12 85	0.40 149	0.19 27	0.10 22	0.27 166	0.19 129	0.51 258	0.45 259	0.34 217	0.41 211	0.31 184	0.26 199	0.58 261	0.16 72	0.10 213	0.07 163	0.07 16	0.06 25	0.08 84	0.07 69

1111x	0.32 278	0.11 66	0.40 149	0.22 134	0.11 45	0.32 234	0.26 274	0.59 329	0.43 233	0.31 173	0.41 211	0.39 245	0.28 230	0.76 329	1.37 394	0.09 170	0.08 230	0.09 124	0.10 220	0.09 146	0.08 116

DCRE	0.20 108	0.13 140	0.40 149	0.21 89	0.15 211	0.20 58	0.19 129	0.30 59	0.27 78	0.22 59	0.80 363	0.23 98	0.16 68	0.23 56	0.15 55	0.07 17	0.07 163	0.07 16	0.08 114	0.07 38	0.06 20

fff	0.19 95	0.13 140	0.40 149	0.18 9	0.09 8	0.19 37	0.18 92	0.35 110	0.43 233	0.29 128	0.30 104	0.18 51	0.28 230	0.20 33	0.18 109	0.07 17	0.05 6	0.07 16	0.05 10	0.05 1	0.07 69

hknet	0.25 210	0.14 170	0.40 149	0.25 251	0.15 211	0.35 265	0.21 190	0.56 310	0.37 180	0.34 217	0.35 154	0.43 271	0.27 216	0.37 189	0.21 166	0.09 170	0.07 163	0.11 236	0.10 220	0.09 146	0.09 168

dd	0.22 148	0.26 315	0.40 149	0.22 134	0.12 81	0.25 141	0.21 190	0.32 73	0.44 247	0.29 128	0.28 84	0.25 116	0.16 68	0.30 151	0.25 212	0.12 267	0.07 163	0.10 188	0.08 114	0.11 232	0.09 168

DeepStereo_RVC	0.18 58	0.11 66	0.40 149	0.21 89	0.11 45	0.19 37	0.16 41	0.28 37	0.22 35	0.27 94	0.27 80	0.23 98	0.28 230	0.24 62	0.18 109	0.08 103	0.06 74	0.09 124	0.07 53	0.09 146	0.10 213

test-1	0.17 40	0.11 66	0.40 149	0.23 176	0.13 136	0.22 98	0.23 227	0.34 93	0.26 69	0.20 46	0.24 63	0.22 79	0.14 47	0.16 8	0.20 145	0.07 17	0.06 74	0.08 69	0.07 53	0.06 6	0.08 116

TestStereo	0.21 122	0.19 257	0.40 149	0.25 251	0.10 22	0.22 98	0.21 190	0.31 65	0.31 129	0.23 62	0.34 147	0.22 79	0.18 113	0.62 281	0.18 109	0.08 103	0.06 74	0.10 188	0.07 53	0.11 232	0.06 20

DCANet	0.18 58	0.13 140	0.40 149	0.19 27	0.09 8	0.19 37	0.18 92	0.34 93	0.39 199	0.29 128	0.31 118	0.18 51	0.23 160	0.20 33	0.19 134	0.07 17	0.05 6	0.07 16	0.05 10	0.06 6	0.07 69

csc	0.19 95	0.13 140	0.40 149	0.18 9	0.09 8	0.19 37	0.18 92	0.35 110	0.43 233	0.29 128	0.30 104	0.18 51	0.28 230	0.20 33	0.18 109	0.07 17	0.05 6	0.07 16	0.05 10	0.05 1	0.07 69

cscssc	0.19 95	0.13 140	0.40 149	0.18 9	0.09 8	0.19 37	0.18 92	0.35 110	0.43 233	0.29 128	0.30 104	0.18 51	0.28 230	0.20 33	0.18 109	0.07 17	0.05 6	0.07 16	0.05 10	0.05 1	0.07 69

111	0.20 108	0.17 229	0.40 149	0.18 9	0.09 8	0.24 130	0.17 63	0.41 169	0.45 259	0.23 62	0.29 93	0.29 166	0.21 140	0.24 62	0.18 109	0.07 17	0.05 6	0.07 16	0.06 25	0.07 38	0.08 116

GMStereo	0.19 95	0.25 304	0.40 149	0.21 89	0.12 81	0.22 98	0.19 129	0.29 44	0.40 212	0.25 81	0.23 53	0.16 39	0.15 54	0.25 86	0.19 134	0.09 170	0.06 74	0.08 69	0.08 114	0.10 195	0.08 116
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CFNet-RSSM	0.17 40	0.10 26	0.40 149	0.20 60	0.11 45	0.20 58	0.15 27	0.36 129	0.30 118	0.23 62	0.21 46	0.26 136	0.15 54	0.20 33	0.13 26	0.07 17	0.05 6	0.07 16	0.07 53	0.06 6	0.05 1

delet	0.27 227	0.14 170	0.40 149	0.23 176	0.19 288	0.41 297	0.29 296	0.49 237	0.48 287	0.33 201	0.41 211	0.37 228	0.30 252	0.48 217	0.34 267	0.09 170	0.09 258	0.11 236	0.12 287	0.08 84	0.08 116

acv_ft	0.25 210	0.13 140	0.40 149	0.23 176	0.19 288	0.34 256	0.21 190	0.45 203	0.44 247	0.38 261	0.41 211	0.38 233	0.27 216	0.27 114	0.35 271	0.08 103	0.07 163	0.08 69	0.07 53	0.11 232	0.07 69

hitnet-ft	0.29 255	0.17 229	0.40 149	0.19 27	0.14 170	0.39 289	0.23 227	0.44 195	0.41 223	0.36 248	0.46 268	0.53 320	0.34 280	0.76 329	0.32 256	0.14 306	0.10 276	0.13 288	0.10 220	0.15 295	0.13 272

iResNet_ROB	0.25 210	0.19 257	0.40 149	0.20 60	0.12 81	0.30 215	0.16 41	0.55 296	0.53 317	0.38 261	0.43 237	0.37 228	0.26 199	0.38 193	0.22 180	0.08 103	0.06 74	0.06 1	0.04 1	0.09 146	0.09 168

RAFT_CTSACE	0.21 122	0.16 213	0.41 171	0.25 251	0.15 211	0.22 98	0.24 249	0.32 73	0.28 91	0.33 201	0.51 290	0.29 166	0.17 91	0.32 162	0.13 26	0.06 1	0.07 163	0.09 124	0.08 114	0.08 84	0.06 20

SACVNet	0.30 262	0.20 265	0.41 171	0.25 251	0.18 270	0.34 256	0.25 263	0.52 268	0.40 212	0.41 293	0.44 246	0.46 291	0.32 270	0.71 309	0.25 212	0.13 283	0.10 276	0.12 269	0.12 287	0.16 303	0.17 313

THIR-Stereo	0.29 255	0.12 85	0.41 171	0.19 27	0.11 45	0.28 179	0.72 391	0.32 73	0.35 161	0.37 253	0.65 340	0.34 205	0.50 345	0.57 256	0.45 312	0.07 17	0.06 74	0.08 69	0.09 188	0.07 38	0.07 69

cross-raft	0.17 40	0.12 85	0.41 171	0.23 176	0.10 22	0.20 58	0.24 249	0.33 87	0.23 47	0.23 62	0.28 84	0.29 166	0.15 54	0.17 12	0.15 55	0.06 1	0.05 6	0.07 16	0.07 53	0.06 6	0.05 1

psm_up	0.29 255	0.16 213	0.41 171	0.26 279	0.17 250	0.32 234	0.26 274	0.55 296	0.43 233	0.36 248	0.40 203	0.45 285	0.37 296	0.58 261	0.30 247	0.11 240	0.12 310	0.13 288	0.12 287	0.10 195	0.10 213

ac_64	0.27 227	0.13 140	0.41 171	0.24 214	0.17 250	0.36 270	0.22 206	0.46 213	0.33 148	0.35 233	0.36 164	0.52 316	0.30 252	0.62 281	0.32 256	0.11 240	0.09 258	0.10 188	0.10 220	0.09 146	0.08 116

CVANet_RVC	0.30 262	0.19 257	0.41 171	0.26 279	0.16 234	0.33 243	0.26 274	0.52 268	0.47 278	0.40 284	0.46 268	0.43 271	0.31 263	0.89 359	0.26 224	0.14 306	0.09 258	0.14 307	0.13 305	0.14 283	0.10 213

DualNet	0.26 220	0.12 85	0.42 178	0.20 60	0.13 136	0.28 179	0.20 167	0.35 110	0.44 247	0.30 156	0.42 225	0.34 205	0.23 160	0.27 114	1.08 377	0.08 103	0.05 6	0.11 236	0.10 220	0.08 84	0.08 116

ffm	0.22 148	0.12 85	0.42 178	0.20 60	0.13 136	0.28 179	0.20 167	0.35 110	0.44 247	0.30 156	0.42 225	0.34 205	0.23 160	0.27 114	0.11 1	0.08 103	0.05 6	0.11 236	0.10 220	0.08 84	0.08 116

ff1	0.29 255	0.12 85	0.42 178	0.20 60	0.13 136	0.28 179	0.20 167	0.35 110	0.44 247	0.30 156	0.42 225	0.34 205	0.23 160	0.81 346	1.08 377	0.08 103	0.05 6	0.11 236	0.10 220	0.08 84	0.08 116

mmx	0.31 269	0.12 85	0.42 178	0.20 60	0.13 136	0.28 179	0.20 167	0.55 296	0.45 259	0.30 156	0.42 225	0.34 205	0.23 160	0.81 346	1.08 377	0.10 213	0.07 163	0.11 236	0.10 220	0.11 232	0.10 213

xxx	0.31 269	0.12 85	0.42 178	0.20 60	0.13 136	0.28 179	0.20 167	0.55 296	0.45 259	0.30 156	0.42 225	0.34 205	0.23 160	0.81 346	1.08 377	0.10 213	0.07 163	0.11 236	0.10 220	0.11 232	0.10 213

DAS	0.27 227	0.12 85	0.42 178	0.24 214	0.18 270	0.29 198	0.24 249	0.45 203	0.45 259	0.41 293	0.44 246	0.34 205	0.29 243	0.75 324	0.21 166	0.09 170	0.07 163	0.09 124	0.07 53	0.09 146	0.09 168

SepStereo	0.26 220	0.12 85	0.42 178	0.24 214	0.18 270	0.29 198	0.24 249	0.45 203	0.45 259	0.41 293	0.44 246	0.34 205	0.29 243	0.64 288	0.21 166	0.09 170	0.07 163	0.09 124	0.07 53	0.09 146	0.09 168

ADLNet	0.28 245	0.15 195	0.42 178	0.23 176	0.19 288	0.34 256	0.23 227	0.53 279	0.43 233	0.42 301	0.41 211	0.44 281	0.27 216	0.55 245	0.35 271	0.11 240	0.08 230	0.11 236	0.11 255	0.11 232	0.12 260

GES	0.22 148	0.12 85	0.42 178	0.20 60	0.14 170	0.27 166	0.19 129	0.49 237	0.33 148	0.30 156	0.36 164	0.25 116	0.23 160	0.29 139	0.22 180	0.10 213	0.08 230	0.08 69	0.07 53	0.10 195	0.11 238

HSM-Net_RVC	0.27 227	0.11 66	0.42 178	0.19 27	0.11 45	0.34 256	0.20 167	0.62 350	0.43 233	0.40 284	0.43 237	0.50 309	0.26 199	0.76 329	0.22 180	0.08 103	0.07 163	0.07 16	0.07 53	0.08 84	0.08 116
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
test croco	0.17 40	0.13 140	0.43 188	0.21 89	0.13 136	0.16 8	0.17 63	0.27 24	0.22 35	0.16 27	0.26 75	0.13 13	0.16 68	0.27 114	0.16 72	0.08 103	0.06 74	0.10 188	0.07 53	0.10 195	0.07 69

MSKI-zero shot	0.17 40	0.09 10	0.43 188	0.20 60	0.11 45	0.21 77	0.15 27	0.32 73	0.21 28	0.23 62	0.24 63	0.23 98	0.10 4	0.31 156	0.13 26	0.07 17	0.06 74	0.07 16	0.06 25	0.06 6	0.06 20

FTStereo	0.28 245	0.10 26	0.43 188	0.23 176	0.13 136	0.21 77	0.53 378	0.34 93	0.26 69	0.38 261	0.95 375	0.30 176	0.56 355	0.32 162	0.18 109	0.08 103	0.06 74	0.09 124	0.08 114	0.07 38	0.19 334

GMM-Stereo	0.21 122	0.10 26	0.43 188	0.23 176	0.13 136	0.24 130	0.25 263	0.37 135	0.27 78	0.30 156	0.45 258	0.27 144	0.21 140	0.31 156	0.17 95	0.07 17	0.05 6	0.10 188	0.09 188	0.08 84	0.19 334

HITNet	0.20 108	0.17 229	0.43 188	0.19 27	0.08 3	0.27 166	0.14 14	0.42 181	0.30 118	0.29 128	0.32 122	0.27 144	0.21 140	0.28 126	0.25 212	0.07 17	0.05 6	0.07 16	0.06 25	0.09 146	0.06 20
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
XPNet_ROB	0.33 284	0.20 265	0.43 188	0.27 302	0.18 270	0.37 275	0.31 310	0.55 296	0.50 304	0.51 337	0.53 303	0.58 333	0.37 296	0.63 286	0.45 312	0.17 339	0.12 310	0.13 288	0.12 287	0.15 295	0.14 289

ssnet_v2	0.28 245	0.16 213	0.44 194	0.22 134	0.15 211	0.40 294	0.30 306	0.57 317	0.46 273	0.38 261	0.36 164	0.47 293	0.29 243	0.38 193	0.39 288	0.13 283	0.11 293	0.11 236	0.11 255	0.11 232	0.11 238

iRaft-Stereo_5w	0.23 165	0.18 241	0.44 194	0.22 134	0.13 136	0.19 37	0.19 129	0.37 135	0.32 137	0.28 103	0.37 173	0.34 205	0.23 160	0.65 294	0.27 228	0.06 1	0.06 74	0.08 69	0.07 53	0.09 146	0.08 116

dad	0.28 245	0.31 343	0.44 194	0.21 89	0.14 170	0.30 215	0.20 167	0.33 87	0.49 296	0.44 313	0.44 246	0.45 285	0.21 140	0.41 200	0.26 224	0.20 357	0.11 293	0.20 351	0.11 255	0.14 283	0.10 213

ICVP	0.23 165	0.13 140	0.44 194	0.26 279	0.14 170	0.29 198	0.25 263	0.45 203	0.33 148	0.29 128	0.43 237	0.35 219	0.25 190	0.26 99	0.23 194	0.12 267	0.09 258	0.09 124	0.08 114	0.09 146	0.10 213
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.27 227	0.20 265	0.44 194	0.27 302	0.16 234	0.33 243	0.25 263	0.56 310	0.54 321	0.34 217	0.38 183	0.34 205	0.25 190	0.51 229	0.28 231	0.12 267	0.08 230	0.09 124	0.08 114	0.11 232	0.11 238

cf-r	0.24 188	0.15 195	0.44 194	0.21 89	0.14 170	0.27 166	0.22 206	0.42 181	0.40 212	0.30 156	0.42 225	0.42 268	0.26 199	0.43 204	0.25 212	0.11 240	0.06 74	0.08 69	0.10 220	0.08 84	0.08 116

RASNet	0.28 245	0.14 170	0.44 194	0.22 134	0.18 270	0.32 234	0.19 129	0.48 231	0.38 193	0.29 128	0.43 237	0.47 293	0.37 296	0.79 339	0.36 277	0.09 170	0.07 163	0.07 16	0.09 188	0.07 38	0.07 69

CFNet	0.27 227	0.20 265	0.44 194	0.22 134	0.14 170	0.33 243	0.14 14	0.51 258	0.45 259	0.30 156	0.40 203	0.38 233	0.27 216	0.76 329	0.25 212	0.09 170	0.07 163	0.11 236	0.11 255	0.11 232	0.08 116

DeepPruner_ROB	0.26 220	0.19 257	0.44 194	0.21 89	0.16 234	0.30 215	0.21 190	0.52 268	0.32 137	0.35 233	0.38 183	0.39 245	0.26 199	0.42 202	0.24 203	0.15 317	0.11 293	0.11 236	0.11 255	0.14 283	0.13 272

MLCV	0.22 148	0.16 213	0.44 194	0.21 89	0.08 3	0.29 198	0.19 129	0.38 141	0.37 180	0.38 261	0.44 246	0.31 184	0.21 140	0.41 200	0.24 203	0.07 17	0.05 6	0.06 1	0.05 10	0.07 38	0.06 20

GMStereo_Zeroshot	0.24 188	0.21 278	0.45 204	0.26 279	0.13 136	0.28 179	0.15 27	0.39 152	0.35 161	0.37 253	0.43 237	0.40 258	0.17 91	0.34 174	0.20 145	0.12 267	0.07 163	0.13 288	0.07 53	0.16 303	0.09 168

CRFU-Net	0.28 245	0.14 170	0.45 204	0.25 251	0.15 211	0.45 319	0.23 227	0.50 245	0.30 118	0.43 307	0.41 211	0.48 299	0.46 334	0.43 204	0.29 241	0.11 240	0.10 276	0.09 124	0.08 114	0.10 195	0.10 213

GANet-ADL	0.21 122	0.12 85	0.45 204	0.23 176	0.14 170	0.29 198	0.19 129	0.46 213	0.35 161	0.25 81	0.32 122	0.32 192	0.19 126	0.24 62	0.20 145	0.10 213	0.07 163	0.07 16	0.06 25	0.09 146	0.10 213

RAFT-RH_RVC	0.25 210	0.11 66	0.45 204	0.21 89	0.12 81	0.25 141	0.14 14	0.27 24	0.27 78	0.38 261	1.15 384	0.23 98	0.17 91	0.57 256	0.24 203	0.07 17	0.05 6	0.10 188	0.07 53	0.06 6	0.07 69

FENet	0.21 122	0.11 66	0.45 204	0.21 89	0.12 81	0.26 159	0.17 63	0.41 169	0.35 161	0.30 156	0.31 118	0.29 166	0.23 160	0.26 99	0.23 194	0.09 170	0.06 74	0.09 124	0.09 188	0.09 146	0.09 168

ETE_ROB	0.34 291	0.26 315	0.45 204	0.29 322	0.18 270	0.40 294	0.37 337	0.57 317	0.47 278	0.50 332	0.50 284	0.62 344	0.36 288	0.55 245	0.38 280	0.13 283	0.10 276	0.14 307	0.12 287	0.16 303	0.16 305

CoDeX	0.23 165	0.12 85	0.46 210	0.21 89	0.14 170	0.29 198	0.21 190	0.53 279	0.41 223	0.29 128	0.35 154	0.29 166	0.22 151	0.48 217	0.19 134	0.09 170	0.06 74	0.08 69	0.07 53	0.08 84	0.07 69

iRaft-Stereo_20w	0.19 95	0.10 26	0.46 210	0.19 27	0.13 136	0.25 141	0.19 129	0.52 268	0.19 9	0.29 128	0.21 46	0.22 79	0.20 134	0.28 126	0.18 109	0.07 17	0.06 74	0.07 16	0.08 114	0.08 84	0.08 116

RAFT-345	0.21 122	0.10 26	0.46 210	0.22 134	0.11 45	0.20 58	0.16 41	0.26 17	0.25 62	0.27 94	0.66 342	0.21 72	0.16 68	0.55 245	0.21 166	0.07 17	0.06 74	0.08 69	0.07 53	0.06 6	0.06 20

HGLStereo	0.27 227	0.14 170	0.46 210	0.24 214	0.21 310	0.33 243	0.23 227	0.50 245	0.42 228	0.35 233	0.48 281	0.41 261	0.33 273	0.45 210	0.33 263	0.11 240	0.10 276	0.09 124	0.09 188	0.10 195	0.12 260

GwcNet-RSSM	0.26 220	0.17 229	0.46 210	0.21 89	0.13 136	0.28 179	0.23 227	0.44 195	0.42 228	0.31 173	0.45 258	0.40 258	0.26 199	0.55 245	0.28 231	0.11 240	0.07 163	0.09 124	0.10 220	0.09 146	0.08 116

PS-NSSS	0.32 278	0.30 338	0.46 210	0.23 176	0.17 250	0.33 243	0.24 249	0.57 317	0.41 223	0.37 253	0.52 298	0.35 219	0.30 252	0.80 343	0.30 247	0.17 339	0.14 324	0.21 354	0.15 324	0.15 295	0.13 272

LALA_ROB	0.36 300	0.25 304	0.46 210	0.30 330	0.21 310	0.47 327	0.39 348	0.61 341	0.51 307	0.52 343	0.51 290	0.69 365	0.36 288	0.50 224	0.43 305	0.17 339	0.11 293	0.16 328	0.14 316	0.17 318	0.15 298

Anonymous_2	0.37 309	0.21 278	0.47 217	0.20 60	0.21 310	0.42 304	0.26 274	0.38 141	0.29 109	0.33 201	0.30 104	0.44 281	0.38 300	0.36 187	0.29 241	0.26 366	0.29 384	0.44 384	1.41 418	0.34 377	0.21 351

TRStereo	0.19 95	0.17 229	0.47 217	0.23 176	0.19 288	0.19 37	0.16 41	0.52 268	0.28 91	0.20 46	0.19 28	0.21 72	0.13 36	0.24 62	0.13 26	0.09 170	0.06 74	0.09 124	0.11 255	0.06 6	0.06 20

DEmStereo	0.26 220	0.09 10	0.47 217	0.19 27	0.12 81	0.30 215	0.25 263	0.28 37	0.36 171	0.36 248	0.58 319	0.25 116	0.48 343	0.53 240	0.44 309	0.07 17	0.06 74	0.08 69	0.08 114	0.06 6	0.07 69

CFNet_pseudo	0.23 165	0.13 140	0.47 217	0.19 27	0.13 136	0.26 159	0.16 41	0.44 195	0.44 247	0.29 128	0.37 173	0.38 233	0.23 160	0.29 139	0.21 166	0.09 170	0.06 74	0.11 236	0.08 114	0.11 232	0.09 168

Anonymous	0.20 108	0.14 170	0.47 217	0.27 302	0.20 302	0.25 141	0.25 263	0.32 73	0.26 69	0.18 44	0.18 25	0.15 30	0.19 126	0.24 62	0.18 109	0.10 213	0.09 258	0.09 124	0.09 188	0.15 295	0.13 272

BEATNet_4x	0.22 148	0.18 241	0.47 217	0.22 134	0.10 22	0.28 179	0.14 14	0.46 213	0.32 137	0.31 173	0.34 147	0.31 184	0.25 190	0.31 156	0.29 241	0.08 103	0.06 74	0.08 69	0.06 25	0.10 195	0.08 116

ccs_rob	0.23 165	0.13 140	0.47 217	0.20 60	0.13 136	0.26 159	0.17 63	0.44 195	0.44 247	0.29 128	0.37 173	0.38 233	0.23 160	0.29 139	0.21 166	0.09 170	0.06 74	0.11 236	0.08 114	0.11 232	0.09 168

DN-CSS_ROB	0.22 148	0.25 304	0.47 217	0.24 214	0.14 170	0.25 141	0.12 1	0.40 159	0.33 148	0.29 128	0.42 225	0.22 79	0.20 134	0.33 168	0.19 134	0.07 17	0.06 74	0.11 236	0.11 255	0.11 232	0.07 69

SGM-Forest	0.36 300	0.17 229	0.47 217	0.23 176	0.16 234	0.45 319	0.41 352	0.55 296	0.48 287	0.52 343	0.60 326	0.52 316	0.41 312	0.85 352	0.50 329	0.17 339	0.17 350	0.17 334	0.15 324	0.15 295	0.15 298
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
PCWNet_CMD	0.23 165	0.13 140	0.48 226	0.20 60	0.13 136	0.28 179	0.16 41	0.46 213	0.46 273	0.29 128	0.36 164	0.37 228	0.24 175	0.28 126	0.20 145	0.09 170	0.06 74	0.10 188	0.08 114	0.11 232	0.09 168

ToySt	0.24 188	0.16 213	0.48 226	0.21 89	0.13 136	0.29 198	0.29 296	0.39 152	0.39 199	0.27 94	0.35 154	0.39 245	0.31 263	0.31 156	0.29 241	0.08 103	0.09 258	0.10 188	0.11 255	0.11 232	0.10 213

DDUNet	0.41 329	0.50 379	0.48 226	0.44 377	0.39 376	0.46 321	0.32 315	0.50 245	0.43 233	0.45 317	0.52 298	0.57 330	0.36 288	0.48 217	0.33 263	0.33 381	0.21 366	0.55 390	0.25 369	0.37 380	0.32 378

ccnet	0.42 332	0.31 343	0.48 226	0.27 302	0.32 369	0.60 359	0.32 315	0.65 358	0.46 273	0.53 348	0.66 342	0.56 326	0.45 328	0.72 314	0.61 345	0.26 366	0.19 360	0.24 363	0.21 358	0.26 364	0.22 356

MSMDNet	0.23 165	0.13 140	0.48 226	0.20 60	0.13 136	0.28 179	0.16 41	0.46 213	0.46 273	0.29 128	0.36 164	0.37 228	0.24 175	0.28 126	0.20 145	0.09 170	0.06 74	0.09 124	0.08 114	0.11 232	0.09 168

ADStereo(finetuned)	0.19 95	0.13 140	0.49 231	0.19 27	0.09 8	0.19 37	0.18 92	0.34 93	0.39 199	0.29 128	0.31 118	0.18 51	0.31 263	0.21 44	0.19 134	0.07 17	0.05 6	0.07 16	0.05 10	0.06 6	0.07 69

UDG	0.40 327	0.46 370	0.49 231	0.40 372	0.35 373	0.47 327	0.27 279	0.54 286	0.47 278	0.39 276	0.45 258	0.59 335	0.44 325	0.46 212	0.39 288	0.26 366	0.19 360	0.48 386	0.22 365	0.34 377	0.26 368

AASNet	0.27 227	0.19 257	0.49 231	0.26 279	0.17 250	0.34 256	0.20 167	0.62 350	0.48 287	0.35 233	0.40 203	0.32 192	0.25 190	0.28 126	0.34 267	0.11 240	0.09 258	0.10 188	0.08 114	0.13 271	0.11 238

CrosDoStereo	0.31 269	0.10 26	0.49 231	0.18 9	0.12 81	0.22 98	1.11 413	0.34 93	0.37 180	0.38 261	0.61 333	0.28 159	0.46 334	0.61 273	0.57 336	0.07 17	0.06 74	0.08 69	0.08 114	0.07 38	0.07 69

DeepStereo_LL	0.31 269	0.10 26	0.49 231	0.18 9	0.12 81	0.22 98	1.11 413	0.34 93	0.37 180	0.38 261	0.61 333	0.28 159	0.46 334	0.61 273	0.57 336	0.07 17	0.06 74	0.08 69	0.08 114	0.07 38	0.07 69

LMCR-Stereo	0.26 220	0.18 241	0.49 231	0.28 319	0.14 170	0.36 270	0.23 227	0.54 286	0.34 155	0.39 276	0.40 203	0.29 166	0.29 243	0.37 189	0.27 228	0.11 240	0.07 163	0.09 124	0.07 53	0.13 271	0.09 168

sCroCo_RVC	0.18 58	0.14 170	0.49 231	0.27 302	0.18 270	0.22 98	0.17 63	0.27 24	0.23 47	0.14 10	0.22 51	0.17 44	0.14 47	0.21 44	0.15 55	0.10 213	0.11 293	0.09 124	0.09 188	0.09 146	0.09 168

MMNet	0.27 227	0.14 170	0.49 231	0.24 214	0.17 250	0.47 327	0.22 206	0.45 203	0.51 307	0.39 276	0.41 211	0.36 224	0.33 273	0.39 195	0.34 267	0.08 103	0.07 163	0.09 124	0.09 188	0.10 195	0.08 116

GANet	0.36 300	0.22 290	0.49 231	0.29 322	0.17 250	0.41 297	0.38 343	0.57 317	0.45 259	0.46 320	0.75 357	0.55 324	0.40 308	0.94 368	0.41 301	0.13 283	0.13 320	0.13 288	0.11 255	0.14 283	0.11 238

NCCL2	0.35 296	0.26 315	0.49 231	0.36 360	0.22 325	0.41 297	0.41 352	0.53 279	0.42 228	0.47 328	0.46 268	0.61 342	0.39 305	0.55 245	0.37 278	0.16 329	0.13 320	0.21 354	0.21 358	0.16 303	0.16 305

CFNet_ucs	0.24 188	0.13 140	0.50 241	0.20 60	0.15 211	0.28 179	0.17 63	0.49 237	0.45 259	0.32 191	0.42 225	0.39 245	0.22 151	0.31 156	0.21 166	0.11 240	0.08 230	0.12 269	0.09 188	0.12 258	0.11 238

4D-IteraStereo	0.17 40	0.16 213	0.50 241	0.21 89	0.14 170	0.19 37	0.17 63	0.28 37	0.28 91	0.23 62	0.20 38	0.20 64	0.11 9	0.19 29	0.14 43	0.06 1	0.04 1	0.10 188	0.08 114	0.08 84	0.06 20

anonymousa	0.23 165	0.11 66	0.50 241	0.21 89	0.16 234	0.31 226	0.20 167	0.36 129	0.35 161	0.32 191	0.50 284	0.39 245	0.26 199	0.22 49	0.20 145	0.08 103	0.06 74	0.09 124	0.11 255	0.07 38	0.08 116

RAFT + AFF	0.27 227	0.23 297	0.50 241	0.25 251	0.17 250	0.30 215	0.33 325	0.52 268	0.40 212	0.28 103	0.30 104	0.30 176	0.31 263	0.62 281	0.24 203	0.09 170	0.10 276	0.11 236	0.10 220	0.11 232	0.11 238

AANet_RVC	0.31 269	0.22 290	0.50 241	0.23 176	0.14 170	0.30 215	0.24 249	0.47 220	0.54 321	0.38 261	0.60 326	0.43 271	0.29 243	0.87 355	0.40 295	0.11 240	0.07 163	0.07 16	0.07 53	0.09 146	0.09 168

SGM_RVC	0.50 352	0.19 257	0.50 241	0.25 251	0.15 211	0.69 367	0.39 348	0.68 372	0.82 374	0.95 385	0.84 367	1.13 384	0.76 376	1.16 385	0.60 344	0.16 329	0.16 345	0.16 328	0.16 335	0.16 303	0.17 313
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ASMatch	0.23 165	0.11 66	0.51 247	0.24 214	0.14 170	0.19 37	0.17 63	0.31 65	0.28 91	0.28 103	0.68 346	0.27 144	0.26 199	0.50 224	0.22 180	0.07 17	0.06 74	0.08 69	0.07 53	0.06 6	0.11 238

SFCPSM	0.22 148	0.10 26	0.51 247	0.21 89	0.14 170	0.34 256	0.22 206	0.55 296	0.39 199	0.29 128	0.32 122	0.23 98	0.21 140	0.27 114	0.19 134	0.09 170	0.07 163	0.09 124	0.09 188	0.09 146	0.08 116

RP	0.35 296	0.22 290	0.51 247	0.31 337	0.24 341	0.37 275	0.28 292	0.50 245	0.58 335	0.40 284	0.63 338	0.61 342	0.47 337	0.61 273	0.39 288	0.16 329	0.15 338	0.17 334	0.15 324	0.17 318	0.17 313

DISCO	0.32 278	0.13 140	0.51 247	0.25 251	0.16 234	0.48 331	0.25 263	0.50 245	0.57 333	0.37 253	0.45 258	0.62 344	0.36 288	0.64 288	0.49 324	0.09 170	0.07 163	0.09 124	0.08 114	0.12 258	0.11 238

DCANet-4	0.19 95	0.10 26	0.52 251	0.19 27	0.09 8	0.19 37	0.18 92	0.36 129	0.39 199	0.29 128	0.30 104	0.17 44	0.22 151	0.20 33	0.18 109	0.07 17	0.05 6	0.07 16	0.05 10	0.05 1	0.07 69

MIPNet	0.21 122	0.15 195	0.52 251	0.21 89	0.12 81	0.27 166	0.20 167	0.45 203	0.37 180	0.30 156	0.23 53	0.19 62	0.24 175	0.27 114	0.19 134	0.07 17	0.05 6	0.08 69	0.07 53	0.07 38	0.06 20

HHNet	0.22 148	0.12 85	0.52 251	0.18 9	0.18 270	0.20 58	0.20 167	0.34 93	0.31 129	0.32 191	0.59 321	0.20 64	0.21 140	0.24 62	0.31 251	0.08 103	0.05 6	0.09 124	0.07 53	0.08 84	0.11 238

IPLG	0.21 122	0.15 195	0.53 254	0.21 89	0.12 81	0.28 179	0.17 63	0.42 181	0.30 118	0.33 201	0.32 122	0.15 30	0.17 91	0.50 224	0.21 166	0.07 17	0.05 6	0.08 69	0.07 53	0.07 38	0.06 20

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 300	0.36 357	0.53 254	0.34 350	0.19 288	0.51 339	0.24 249	0.55 296	0.38 193	0.41 293	0.47 275	0.47 293	0.27 216	0.73 316	0.30 247	0.36 383	0.19 360	0.27 366	0.17 344	0.26 364	0.23 362

CBMV_ROB	0.33 284	0.18 241	0.53 254	0.21 89	0.14 170	0.33 243	0.20 167	0.51 258	0.45 259	0.51 337	0.55 310	0.45 285	0.42 320	0.71 309	0.32 256	0.18 349	0.19 360	0.23 361	0.21 358	0.14 283	0.15 298

STrans-v2	0.24 188	0.13 140	0.54 257	0.21 89	0.12 81	0.23 115	0.21 190	0.47 220	0.28 91	0.31 173	0.42 225	0.36 224	0.35 284	0.62 281	0.23 194	0.07 17	0.05 6	0.08 69	0.07 53	0.06 6	0.06 20

NVstereo2D	0.31 269	0.16 213	0.54 257	0.24 214	0.22 325	0.42 304	0.28 292	0.58 324	0.56 330	0.28 103	0.38 183	0.40 258	0.30 252	0.71 309	0.28 231	0.13 283	0.08 230	0.13 288	0.10 220	0.19 333	0.16 305

FBW_ROB	0.43 336	0.26 315	0.54 257	0.31 337	0.20 302	0.51 339	0.32 315	0.70 374	0.60 339	0.59 355	0.55 310	0.65 355	0.41 312	1.40 397	0.51 331	0.13 283	0.17 350	0.21 354	0.16 335	0.17 318	0.18 327

PSMNet_ROB	0.33 284	0.24 300	0.54 257	0.31 337	0.21 310	0.42 304	0.43 357	0.59 329	0.47 278	0.37 253	0.44 246	0.49 303	0.31 263	0.64 288	0.43 305	0.14 306	0.10 276	0.15 319	0.14 316	0.13 271	0.11 238

CBMV	0.33 284	0.21 278	0.54 257	0.23 176	0.13 136	0.42 304	0.33 325	0.53 279	0.48 287	0.52 343	0.49 282	0.50 309	0.41 312	0.56 253	0.31 251	0.15 317	0.16 345	0.18 341	0.16 335	0.13 271	0.13 272
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MyStereo04	0.23 165	0.12 85	0.55 262	0.22 134	0.14 170	0.25 141	0.23 227	0.49 237	0.52 313	0.28 103	0.23 53	0.27 144	0.23 160	0.30 151	0.22 180	0.07 17	0.07 163	0.09 124	0.08 114	0.08 84	0.08 116

HH	0.18 58	0.12 85	0.55 262	0.22 134	0.12 81	0.18 15	0.18 92	0.34 93	0.19 9	0.20 46	0.24 63	0.34 205	0.18 113	0.29 139	0.12 7	0.07 17	0.05 6	0.07 16	0.07 53	0.07 38	0.06 20

HanStereo	0.18 58	0.12 85	0.55 262	0.22 134	0.12 81	0.18 15	0.18 92	0.34 93	0.19 9	0.20 46	0.24 63	0.34 205	0.18 113	0.29 139	0.12 7	0.07 17	0.05 6	0.07 16	0.07 53	0.07 38	0.06 20

CIPLG	0.21 122	0.21 278	0.55 262	0.23 176	0.15 211	0.25 141	0.20 167	0.35 110	0.29 109	0.31 173	0.33 141	0.22 79	0.15 54	0.26 99	0.20 145	0.08 103	0.07 163	0.07 16	0.07 53	0.08 84	0.08 116

whm_eth	0.23 165	0.18 241	0.56 266	0.24 214	0.19 288	0.21 77	0.18 92	0.37 135	0.40 212	0.31 173	0.60 326	0.15 30	0.17 91	0.26 99	0.19 134	0.09 170	0.08 230	0.10 188	0.09 188	0.09 146	0.11 238

TransformOpticalFlow	0.24 188	0.13 140	0.56 266	0.23 176	0.11 45	0.21 77	0.19 129	0.40 159	0.32 137	0.30 156	0.43 237	0.36 224	0.31 263	0.61 273	0.20 145	0.07 17	0.05 6	0.08 69	0.07 53	0.06 6	0.07 69

test_xeample3	0.16 32	0.11 66	0.56 266	0.19 27	0.12 81	0.20 58	0.18 92	0.35 110	0.20 18	0.16 27	0.12 2	0.13 13	0.12 15	0.24 62	0.15 55	0.07 17	0.06 74	0.07 16	0.08 114	0.07 38	0.07 69

AF-Net	0.37 309	0.26 315	0.56 266	0.32 343	0.23 336	0.41 297	0.29 296	0.61 341	0.64 348	0.42 301	0.68 346	0.65 355	0.49 344	0.57 256	0.44 309	0.15 317	0.11 293	0.19 348	0.14 316	0.15 295	0.13 272

MyStereo06	0.20 108	0.12 85	0.57 270	0.21 89	0.14 170	0.25 141	0.23 227	0.40 159	0.21 28	0.30 156	0.24 63	0.31 184	0.18 113	0.22 49	0.18 109	0.07 17	0.07 163	0.09 124	0.08 114	0.08 84	0.08 116

MyStereo05	0.23 165	0.12 85	0.57 270	0.21 89	0.14 170	0.25 141	0.23 227	0.48 231	0.52 313	0.31 173	0.23 53	0.25 116	0.22 151	0.30 151	0.21 166	0.07 17	0.07 163	0.09 124	0.08 114	0.08 84	0.08 116

rrr	0.17 40	0.11 66	0.57 270	0.19 27	0.12 81	0.20 58	0.18 92	0.35 110	0.22 35	0.15 14	0.12 2	0.14 24	0.12 15	0.28 126	0.14 43	0.07 17	0.06 74	0.08 69	0.07 53	0.07 38	0.07 69

PFNet	0.23 165	0.10 26	0.57 270	0.24 214	0.14 170	0.22 98	0.19 129	0.39 152	0.33 148	0.35 233	0.32 122	0.27 144	0.19 126	0.64 288	0.22 180	0.09 170	0.05 6	0.09 124	0.07 53	0.08 84	0.07 69

LL-Strereo	0.29 255	0.25 304	0.58 274	0.25 251	0.21 310	0.23 115	0.24 249	0.55 296	0.42 228	0.34 217	0.32 122	0.41 261	0.40 308	0.94 368	0.23 194	0.08 103	0.07 163	0.11 236	0.09 188	0.09 146	0.09 168

GwcNet-ADL	0.22 148	0.14 170	0.58 274	0.24 214	0.13 136	0.22 98	0.23 227	0.49 237	0.40 212	0.27 94	0.29 93	0.30 176	0.20 134	0.26 99	0.23 194	0.09 170	0.07 163	0.07 16	0.07 53	0.09 146	0.09 168

sAnonymous2	0.20 108	0.21 278	0.58 274	0.24 214	0.17 250	0.22 98	0.19 129	0.34 93	0.28 91	0.17 32	0.19 28	0.17 44	0.16 68	0.17 12	0.14 43	0.10 213	0.07 163	0.09 124	0.08 114	0.23 353	0.17 313

CroCo_RVC	0.20 108	0.21 278	0.58 274	0.24 214	0.17 250	0.22 98	0.19 129	0.34 93	0.28 91	0.17 32	0.19 28	0.17 44	0.16 68	0.17 12	0.14 43	0.10 213	0.07 163	0.09 124	0.08 114	0.23 353	0.17 313

RYNet	0.37 309	0.18 241	0.59 278	0.25 251	0.28 358	0.61 360	0.32 315	0.59 329	0.59 336	0.41 293	0.38 183	0.57 330	0.39 305	0.87 355	0.53 334	0.11 240	0.08 230	0.12 269	0.11 255	0.18 329	0.18 327

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 227	0.21 278	0.59 278	0.25 251	0.18 270	0.29 198	0.22 206	0.50 245	0.40 212	0.38 261	0.41 211	0.43 271	0.27 216	0.43 204	0.29 241	0.11 240	0.08 230	0.10 188	0.10 220	0.10 195	0.11 238
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
IPLGR_C	0.21 122	0.22 290	0.60 280	0.23 176	0.15 211	0.24 130	0.20 167	0.35 110	0.29 109	0.31 173	0.32 122	0.22 79	0.15 54	0.25 86	0.20 145	0.08 103	0.07 163	0.07 16	0.07 53	0.08 84	0.08 116

DANet	0.35 296	0.23 297	0.60 280	0.36 360	0.22 325	0.39 289	0.25 263	0.48 231	0.43 233	0.52 343	0.50 284	0.59 335	0.41 312	0.76 329	0.49 324	0.13 283	0.11 293	0.14 307	0.12 287	0.17 318	0.15 298
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
PWCDC_ROB	0.38 315	0.30 338	0.60 280	0.33 348	0.20 302	0.42 304	0.19 129	0.58 324	0.89 380	0.42 301	1.26 388	0.36 224	0.34 280	0.50 224	0.38 280	0.18 349	0.11 293	0.11 236	0.09 188	0.19 333	0.13 272

IPLGR	0.21 122	0.13 140	0.61 283	0.21 89	0.11 45	0.25 141	0.18 92	0.41 169	0.37 180	0.28 103	0.27 80	0.21 72	0.19 126	0.37 189	0.18 109	0.07 17	0.06 74	0.08 69	0.07 53	0.07 38	0.06 20

FCDSN-DC	0.63 373	0.31 343	0.61 283	0.36 360	0.30 366	0.65 363	0.37 337	0.66 364	0.68 356	1.14 395	1.54 400	1.71 400	1.26 401	0.92 364	0.64 351	0.24 364	0.22 371	0.27 366	0.26 373	0.27 367	0.27 371
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DMCA-RVC	0.27 227	0.21 278	0.61 283	0.28 319	0.17 250	0.29 198	0.21 190	0.42 181	0.35 161	0.40 284	0.37 173	0.39 245	0.36 288	0.43 204	0.30 247	0.13 283	0.10 276	0.15 319	0.11 255	0.13 271	0.10 213

STTStereo	0.28 245	0.20 265	0.61 283	0.25 251	0.17 250	0.29 198	0.24 249	0.47 220	0.39 199	0.39 276	0.41 211	0.44 281	0.28 230	0.40 198	0.28 231	0.13 283	0.12 310	0.13 288	0.16 335	0.12 258	0.11 238

DRN-Test	0.33 284	0.17 229	0.61 283	0.27 302	0.19 288	0.46 321	0.29 296	0.65 358	0.51 307	0.47 328	0.46 268	0.44 281	0.34 280	0.62 281	0.41 301	0.12 267	0.08 230	0.13 288	0.12 287	0.12 258	0.10 213

StereoDRNet	0.32 278	0.22 290	0.61 283	0.27 302	0.21 310	0.42 304	0.30 306	0.61 341	0.48 287	0.46 320	0.39 195	0.48 299	0.30 252	0.57 256	0.40 295	0.11 240	0.09 258	0.12 269	0.11 255	0.12 258	0.10 213

iResNet	0.24 188	0.18 241	0.61 283	0.25 251	0.11 45	0.29 198	0.21 190	0.42 181	0.43 233	0.33 201	0.43 237	0.27 144	0.22 151	0.34 174	0.26 224	0.07 17	0.05 6	0.07 16	0.06 25	0.08 84	0.07 69

MSMD_ROB	0.60 371	0.33 350	0.61 283	0.30 330	0.25 348	0.86 383	0.35 330	0.55 296	0.67 353	1.10 393	1.49 397	1.76 401	0.97 392	0.88 358	0.49 324	0.23 361	0.21 366	0.27 366	0.27 375	0.25 357	0.24 366

DispNO	0.27 227	0.18 241	0.62 291	0.23 176	0.17 250	0.25 141	0.22 206	0.45 203	0.41 223	0.32 191	0.39 195	0.38 233	0.27 216	0.77 335	0.27 228	0.09 170	0.07 163	0.10 188	0.10 220	0.08 84	0.08 116

ACRE	0.21 122	0.20 265	0.62 291	0.23 176	0.15 211	0.24 130	0.20 167	0.35 110	0.28 91	0.31 173	0.32 122	0.22 79	0.15 54	0.25 86	0.20 145	0.08 103	0.07 163	0.07 16	0.07 53	0.08 84	0.08 116

NaN_ROB	0.41 329	0.28 325	0.62 291	0.30 330	0.19 288	0.51 339	0.47 368	0.58 324	0.59 336	0.56 352	0.47 275	0.49 303	0.41 312	1.21 389	0.64 351	0.12 267	0.18 356	0.12 269	0.13 305	0.11 232	0.14 289

MyStereo8	0.22 148	0.15 195	0.63 294	0.21 89	0.17 250	0.31 226	0.16 41	0.36 129	0.32 137	0.28 103	0.36 164	0.25 116	0.18 113	0.25 86	0.28 231	0.08 103	0.07 163	0.08 69	0.07 53	0.10 195	0.12 260

gwcnet-sp	0.24 188	0.13 140	0.63 294	0.22 134	0.14 170	0.34 256	0.22 206	0.44 195	0.39 199	0.35 233	0.34 147	0.27 144	0.27 216	0.35 183	0.25 212	0.09 170	0.08 230	0.09 124	0.09 188	0.09 146	0.09 168

scenet	0.24 188	0.13 140	0.63 294	0.22 134	0.14 170	0.34 256	0.22 206	0.44 195	0.39 199	0.35 233	0.34 147	0.27 144	0.27 216	0.35 183	0.25 212	0.09 170	0.08 230	0.09 124	0.09 188	0.09 146	0.09 168

ssnet	0.24 188	0.13 140	0.63 294	0.22 134	0.14 170	0.34 256	0.22 206	0.44 195	0.39 199	0.35 233	0.34 147	0.27 144	0.27 216	0.35 183	0.25 212	0.09 170	0.08 230	0.09 124	0.09 188	0.09 146	0.09 168

Anonymous3	0.23 165	0.18 241	0.63 294	0.27 302	0.18 270	0.41 297	0.23 227	0.43 191	0.35 161	0.23 62	0.27 80	0.20 64	0.18 113	0.27 114	0.18 109	0.12 267	0.11 293	0.10 188	0.10 220	0.11 232	0.12 260

RGC	0.39 321	0.32 348	0.64 299	0.34 350	0.27 355	0.40 294	0.29 296	0.57 317	0.53 317	0.45 317	0.64 339	0.62 344	0.45 328	0.72 314	0.39 288	0.15 317	0.15 338	0.21 354	0.20 355	0.18 329	0.19 334

IGEV_Zeroshot_test	0.18 58	0.10 26	0.65 300	0.20 60	0.12 81	0.19 37	0.15 27	0.34 93	0.19 9	0.28 103	0.22 51	0.27 144	0.13 36	0.23 56	0.18 109	0.07 17	0.06 74	0.08 69	0.08 114	0.07 38	0.06 20

stereogan	0.37 309	0.17 229	0.65 300	0.27 302	0.22 325	0.62 361	0.26 274	0.59 329	0.63 347	0.43 307	0.60 326	0.67 360	0.42 320	0.68 301	0.35 271	0.13 283	0.14 324	0.14 307	0.12 287	0.19 333	0.17 313

CC-Net-ROB	0.43 336	0.47 372	0.65 300	0.37 365	0.23 336	0.51 339	0.29 296	0.66 364	0.49 296	0.46 320	0.51 290	0.48 299	0.38 300	0.96 371	0.35 271	0.34 382	0.23 374	0.55 390	0.25 369	0.31 374	0.20 344

WCMA_ROB	0.51 356	0.21 278	0.65 300	0.25 251	0.21 310	0.58 355	0.32 315	0.54 286	0.55 327	0.95 385	1.40 392	1.28 391	0.81 381	0.73 316	0.62 347	0.18 349	0.15 338	0.15 319	0.15 324	0.19 333	0.19 334

SQANet	0.40 327	0.48 374	0.67 304	0.48 381	0.39 376	0.48 331	0.22 206	0.51 258	0.43 233	0.40 284	0.47 275	0.47 293	0.33 273	0.54 244	0.32 256	0.36 383	0.15 338	0.40 382	0.21 358	0.45 383	0.31 375

CBFPSM	0.27 227	0.16 213	0.67 304	0.20 60	0.14 170	0.38 282	0.25 263	0.40 159	0.36 171	0.33 201	0.36 164	0.56 326	0.38 300	0.32 162	0.38 280	0.08 103	0.08 230	0.07 16	0.08 114	0.09 146	0.11 238

PDISCO_ROB	0.43 336	0.30 338	0.67 304	0.43 375	0.36 374	0.67 366	0.32 315	0.72 377	0.76 368	0.43 307	0.53 303	0.63 352	0.40 308	0.66 298	0.47 320	0.21 358	0.12 310	0.21 354	0.19 354	0.25 357	0.20 344

MeshStereo	0.58 367	0.27 322	0.67 304	0.22 134	0.17 250	0.66 365	0.37 337	0.78 382	0.61 342	1.47 411	1.30 389	1.65 398	0.79 378	1.12 383	0.59 342	0.17 339	0.17 350	0.17 334	0.14 316	0.17 318	0.14 289
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
Nwc_Net	0.37 309	0.25 304	0.68 308	0.31 337	0.24 341	0.44 314	0.30 306	0.65 358	0.50 304	0.37 253	0.69 350	0.58 333	0.45 328	0.60 268	0.40 295	0.15 317	0.12 310	0.19 348	0.21 358	0.14 283	0.13 272

UNet	0.28 245	0.14 170	0.69 309	0.23 176	0.20 302	0.44 314	0.22 206	0.50 245	0.40 212	0.34 217	0.39 195	0.43 271	0.33 273	0.40 198	0.31 251	0.09 170	0.07 163	0.10 188	0.08 114	0.10 195	0.08 116

NCC-stereo	0.39 321	0.25 304	0.69 309	0.32 343	0.28 358	0.46 321	0.36 333	0.65 358	0.52 313	0.40 284	0.57 317	0.56 326	0.47 337	0.73 316	0.45 312	0.17 339	0.14 324	0.18 341	0.25 369	0.16 303	0.16 305

Abc-Net	0.39 321	0.25 304	0.69 309	0.32 343	0.28 358	0.46 321	0.36 333	0.65 358	0.52 313	0.40 284	0.57 317	0.56 326	0.47 337	0.73 316	0.45 312	0.17 339	0.14 324	0.18 341	0.25 369	0.16 303	0.16 305
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
GANetREF_RVC	0.43 336	0.47 372	0.69 309	0.38 367	0.20 302	0.51 339	0.48 372	0.66 364	0.66 350	0.46 320	0.46 268	0.50 309	0.44 325	0.90 362	0.39 288	0.27 371	0.21 366	0.32 376	0.18 349	0.27 367	0.22 356
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
FC-DCNN	0.70 380	0.30 338	0.69 309	0.32 343	0.27 355	0.81 381	0.39 348	0.79 385	0.82 374	1.41 404	1.58 402	1.98 403	1.26 401	1.02 378	0.77 360	0.24 364	0.22 371	0.27 366	0.26 373	0.26 364	0.26 368

PWC_ROB	0.38 315	0.29 332	0.69 309	0.25 251	0.20 302	0.38 282	0.19 129	0.58 324	0.67 353	0.57 354	0.85 368	0.51 313	0.40 308	0.71 309	0.52 332	0.13 283	0.09 258	0.14 307	0.10 220	0.17 318	0.14 289

anonymity	0.56 363	0.54 383	0.70 315	0.47 380	0.61 392	0.56 351	0.43 357	0.69 373	0.49 296	0.63 359	0.55 310	0.54 322	0.60 360	0.61 273	0.57 336	0.55 392	0.53 400	0.50 387	0.54 398	0.51 385	0.56 395

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 262	0.20 265	0.70 315	0.21 89	0.17 250	0.46 321	0.27 279	0.50 245	0.49 296	0.42 301	0.55 310	0.43 271	0.30 252	0.46 212	0.38 280	0.09 170	0.06 74	0.07 16	0.06 25	0.11 232	0.10 213

APVNet	0.36 300	0.20 265	0.70 315	0.26 279	0.22 325	0.52 348	0.35 330	0.61 341	0.44 247	0.38 261	0.52 298	0.48 299	0.38 300	0.84 351	0.46 318	0.13 283	0.14 324	0.15 319	0.16 335	0.16 303	0.15 298

HBP-ISP	0.33 284	0.30 338	0.72 318	0.22 134	0.16 234	0.32 234	0.22 206	0.54 286	0.44 247	0.41 293	0.49 282	0.33 199	0.38 300	0.73 316	0.25 212	0.18 349	0.19 360	0.24 363	0.20 355	0.16 303	0.13 272

ADLNet2	0.30 262	0.17 229	0.72 318	0.23 176	0.17 250	0.36 270	0.24 249	0.52 268	0.51 307	0.32 191	0.38 183	0.45 285	0.30 252	0.69 303	0.35 271	0.10 213	0.08 230	0.09 124	0.09 188	0.12 258	0.10 213

iResNetv2_ROB	0.27 227	0.26 315	0.72 318	0.23 176	0.13 136	0.29 198	0.18 92	0.52 268	0.49 296	0.37 253	0.45 258	0.39 245	0.25 190	0.34 174	0.20 145	0.08 103	0.06 74	0.07 16	0.05 10	0.12 258	0.09 168

FAT-Stereo	0.36 300	0.18 241	0.73 321	0.26 279	0.18 270	0.33 243	0.29 296	0.60 337	0.59 336	0.46 320	0.60 326	0.60 338	0.50 345	0.61 273	0.34 267	0.13 283	0.14 324	0.13 288	0.12 287	0.14 283	0.18 327

FADNet	0.32 278	0.36 357	0.74 322	0.23 176	0.22 325	0.37 275	0.19 129	0.53 279	0.48 287	0.32 191	0.36 164	0.43 271	0.32 270	0.64 288	0.25 212	0.16 329	0.16 345	0.14 307	0.16 335	0.24 356	0.19 334

MANE	1.41 402	0.36 357	0.74 322	0.43 375	0.41 379	2.16 414	0.80 398	2.39 419	3.38 413	2.22 414	3.06 415	3.54 417	2.73 417	2.15 412	1.94 408	0.28 375	0.27 380	0.30 374	0.46 390	0.28 371	0.34 379

ARAFT	0.24 188	0.21 278	0.78 324	0.22 134	0.12 81	0.29 198	0.24 249	0.43 191	0.32 137	0.33 201	0.28 84	0.28 159	0.19 126	0.49 222	0.18 109	0.07 17	0.06 74	0.12 269	0.11 255	0.09 146	0.06 20

Syn2CoEx	0.36 300	0.31 343	0.78 324	0.34 350	0.21 310	0.41 297	0.28 292	0.61 341	0.49 296	0.42 301	0.56 315	0.45 285	0.44 325	0.69 303	0.38 280	0.17 339	0.14 324	0.15 319	0.12 287	0.13 271	0.12 260

FADNet-RVC	0.31 269	0.35 354	0.78 324	0.25 251	0.20 302	0.33 243	0.20 167	0.49 237	0.40 212	0.34 217	0.39 195	0.41 261	0.29 243	0.63 286	0.31 251	0.13 283	0.14 324	0.14 307	0.15 324	0.19 333	0.19 334

RTSC	0.39 321	0.28 325	0.78 324	0.27 302	0.18 270	0.49 334	0.22 206	0.59 329	0.84 379	0.55 351	0.53 303	0.49 303	0.36 288	0.67 300	0.82 363	0.13 283	0.10 276	0.11 236	0.12 287	0.17 318	0.17 313

CSAN	0.50 352	0.35 354	0.78 324	0.36 360	0.23 336	0.56 351	0.59 383	0.61 341	0.70 360	0.64 361	0.78 361	0.65 355	0.60 360	1.38 396	0.62 347	0.21 358	0.17 350	0.20 351	0.20 355	0.18 329	0.18 327

pmcnn	0.50 352	0.20 265	0.78 324	0.24 214	0.26 353	0.39 289	0.30 306	0.51 258	0.50 304	0.54 350	1.23 387	2.52 411	0.37 296	0.77 335	0.95 371	0.08 103	0.06 74	0.06 1	0.05 10	0.10 195	0.08 116

Wz-Net-MNSev	0.36 300	0.26 315	0.79 330	0.26 279	0.21 310	0.59 356	0.38 343	0.55 296	0.56 330	0.48 331	0.54 306	0.53 320	0.36 288	0.60 268	0.44 309	0.11 240	0.09 258	0.11 236	0.11 255	0.15 295	0.13 272

SGM-ForestM	1.36 401	0.28 325	0.79 330	0.26 279	0.16 234	2.26 415	1.00 408	1.42 403	1.46 402	2.38 415	2.05 409	5.95 424	2.66 416	2.95 416	2.46 413	0.17 339	0.18 356	0.18 341	0.18 349	0.15 295	0.18 327

FINET	0.34 291	0.27 322	0.80 332	0.24 214	0.24 341	0.36 270	0.34 327	0.54 286	0.72 363	0.39 276	0.47 275	0.32 192	0.30 252	0.51 229	0.32 256	0.19 354	0.17 350	0.13 288	0.12 287	0.18 329	0.16 305

SAMSARA	0.56 363	0.39 365	0.80 332	0.60 389	0.46 382	1.00 390	1.23 416	0.67 369	0.68 356	0.71 368	0.54 306	0.89 378	0.57 357	0.81 346	0.62 347	0.19 354	0.22 371	0.18 341	0.18 349	0.27 367	0.25 367

fast-acv-ft	0.31 269	0.20 265	0.81 334	0.24 214	0.18 270	0.46 321	0.27 279	0.41 169	0.49 296	0.39 276	0.55 310	0.49 303	0.35 284	0.37 189	0.38 280	0.11 240	0.11 293	0.11 236	0.12 287	0.12 258	0.09 168

edge stereo	0.39 321	0.22 290	0.81 334	0.27 302	0.22 325	0.37 275	0.24 249	0.56 310	0.54 321	0.53 348	0.60 326	0.71 368	0.50 345	0.78 337	0.40 295	0.16 329	0.14 324	0.19 348	0.14 316	0.16 303	0.17 313

SHD	0.42 332	0.27 322	0.81 334	0.31 337	0.25 348	0.42 304	0.22 206	0.66 364	0.94 387	0.63 359	0.60 326	0.59 335	0.47 337	0.59 267	0.58 341	0.15 317	0.13 320	0.16 328	0.16 335	0.20 341	0.22 356

SDNR	0.42 332	0.21 278	0.82 337	0.21 89	0.18 270	1.27 401	0.17 63	0.50 245	0.49 296	0.42 301	0.81 364	0.38 233	0.27 216	1.19 386	0.38 280	0.23 361	0.24 376	0.17 334	0.13 305	0.17 318	0.20 344

XX-Stereo	0.21 122	0.10 26	0.83 338	0.26 279	0.17 250	0.23 115	0.13 4	0.40 159	0.18 7	0.20 46	0.41 211	0.31 184	0.10 4	0.32 162	0.12 7	0.08 103	0.06 74	0.08 69	0.08 114	0.07 38	0.05 1

FADNet_RVC	0.30 262	0.28 325	0.83 338	0.23 176	0.15 211	0.30 215	0.17 63	0.49 237	0.37 180	0.30 156	0.38 183	0.30 176	0.27 216	0.52 235	0.31 251	0.14 306	0.14 324	0.14 307	0.16 335	0.21 344	0.23 362

PA-Net	0.37 309	0.28 325	0.83 338	0.31 337	0.28 358	0.39 289	0.42 355	0.51 258	0.55 327	0.34 217	0.42 225	0.41 261	0.36 288	0.79 339	0.49 324	0.12 267	0.23 374	0.16 328	0.23 367	0.12 258	0.18 327
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NVStereoNet_ROB	0.67 377	0.49 378	0.83 338	0.48 381	0.40 378	0.51 339	0.46 364	0.70 374	0.77 370	0.84 378	1.72 403	1.02 383	0.83 383	1.23 390	0.79 362	0.32 380	0.38 391	0.40 382	0.46 390	0.36 379	0.41 385
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
IMH-64-1	0.91 391	0.86 396	0.84 342	0.97 403	0.75 398	0.92 387	0.71 389	1.27 398	1.10 393	0.89 380	1.45 394	1.14 385	0.96 390	1.19 386	0.84 364	0.74 399	0.51 397	0.97 404	0.55 399	0.84 402	0.60 399

IMH-64	0.91 391	0.86 396	0.84 342	0.97 403	0.75 398	0.92 387	0.71 389	1.27 398	1.10 393	0.89 380	1.45 394	1.14 385	0.96 390	1.19 386	0.84 364	0.74 399	0.51 397	0.97 404	0.55 399	0.84 402	0.60 399

PVD	0.58 367	0.34 351	0.84 342	0.39 370	0.31 368	0.59 356	0.47 368	0.80 386	1.25 397	0.92 382	1.09 380	0.79 372	0.82 382	0.85 352	0.76 357	0.21 358	0.18 356	0.22 360	0.18 349	0.27 367	0.35 380

ELAS	0.74 385	0.36 357	0.85 345	0.36 360	0.33 370	1.36 405	0.77 396	0.93 393	0.92 384	1.41 404	1.53 399	1.16 387	1.17 397	0.95 370	1.03 375	0.26 366	0.25 378	0.28 371	0.28 378	0.31 374	0.30 373
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 356	0.50 379	0.86 346	0.39 370	0.24 341	0.84 382	0.55 379	0.56 310	0.62 344	0.60 356	0.68 346	0.62 344	0.42 320	1.13 384	0.43 305	0.23 361	0.27 380	0.27 366	0.35 382	0.25 357	0.29 372

G-Net	0.46 345	0.25 304	0.86 346	0.34 350	0.28 358	0.90 386	0.35 330	0.47 220	0.45 259	0.68 365	1.22 386	0.64 354	0.60 360	0.61 273	0.57 336	0.16 329	0.14 324	0.17 334	0.13 305	0.22 350	0.19 334

otaku	0.57 366	0.62 387	0.87 348	0.63 391	0.44 381	0.73 371	0.37 337	0.65 358	0.66 350	0.51 337	0.75 357	0.66 359	0.45 328	0.69 303	0.46 318	0.53 389	0.34 389	0.55 390	0.35 382	0.60 391	0.45 388

GASNet	0.36 300	0.46 370	0.88 349	0.34 350	0.23 336	0.35 265	0.22 206	0.60 337	0.53 317	0.40 284	0.37 173	0.45 285	0.30 252	0.79 339	0.35 271	0.15 317	0.10 276	0.14 307	0.14 316	0.22 350	0.12 260

GwcNet	0.35 296	0.23 297	0.88 349	0.25 251	0.24 341	0.48 331	0.27 279	0.55 296	0.57 333	0.38 261	0.52 298	0.51 313	0.32 270	0.60 268	0.41 301	0.13 283	0.11 293	0.12 269	0.11 255	0.13 271	0.14 289

ADCRef	0.38 315	0.24 300	0.88 349	0.26 279	0.21 310	0.49 334	0.27 279	0.52 268	0.48 287	0.50 332	0.58 319	0.35 219	0.47 337	0.48 217	1.29 393	0.09 170	0.08 230	0.12 269	0.12 287	0.11 232	0.11 238

STTRV1_RVC	0.42 332	0.32 348	0.89 352	0.29 322	0.36 374	0.49 334	0.31 310	0.61 341	0.53 317	0.46 320	0.56 315	0.47 293	0.43 323	1.00 375	0.39 288	0.27 371	0.21 366	0.20 351	0.18 349	0.25 357	0.17 313

PASM	0.45 343	0.35 354	0.90 353	0.35 359	0.33 370	0.39 289	0.38 343	0.50 245	0.61 342	0.52 343	0.51 290	0.62 344	0.45 328	0.93 365	0.48 321	0.26 366	0.29 384	0.29 372	0.33 380	0.29 372	0.26 368

Wz-Net-LNSev	0.34 291	0.29 332	0.91 354	0.26 279	0.21 310	0.47 327	0.31 310	0.54 286	0.54 321	0.44 313	0.52 298	0.50 309	0.35 284	0.39 195	0.39 288	0.11 240	0.11 293	0.10 188	0.09 188	0.14 283	0.13 272

DGSMNet	0.61 372	0.29 332	0.91 354	0.51 384	0.70 396	0.62 361	1.38 417	0.59 329	0.55 327	0.37 253	0.61 333	0.52 316	0.33 273	0.65 294	0.43 305	0.53 389	0.60 407	0.67 395	0.61 403	0.63 392	0.61 402

WAO-6	1.07 397	0.93 402	0.92 356	0.96 402	0.78 402	1.28 402	0.75 393	1.34 400	2.00 408	1.02 390	1.54 400	1.59 397	1.22 399	1.31 394	1.14 383	0.78 402	0.55 403	1.02 408	0.75 409	0.83 401	0.69 405

Ntro	0.58 367	0.64 388	0.92 356	0.66 392	0.50 385	0.77 375	0.36 333	0.66 364	0.70 360	0.50 332	0.59 321	0.65 355	0.51 348	0.75 324	0.45 312	0.56 393	0.32 388	0.56 393	0.34 381	0.63 392	0.46 391

WAO-7	1.01 394	0.89 399	0.93 358	0.83 400	0.66 395	1.18 396	0.81 400	1.40 402	1.57 404	1.11 394	1.76 405	1.45 395	1.19 398	1.50 399	1.14 383	0.61 396	0.62 410	0.70 396	0.68 405	0.66 397	0.60 399

FADNet-RVC-Resample	0.29 255	0.25 304	0.93 358	0.26 279	0.16 234	0.32 234	0.21 190	0.47 220	0.39 199	0.35 233	0.38 183	0.33 199	0.27 216	0.53 240	0.24 203	0.10 213	0.10 276	0.14 307	0.13 305	0.13 271	0.16 305

DPSNet	0.47 346	0.24 300	0.93 358	0.27 302	0.20 302	0.75 374	0.57 380	0.84 390	0.79 372	0.47 328	0.51 290	0.60 338	0.69 372	0.87 355	0.71 355	0.16 329	0.13 320	0.12 269	0.10 220	0.25 357	0.21 351

MDST_ROB	0.48 348	0.14 170	0.95 361	0.30 330	0.21 310	1.33 404	0.32 315	0.77 381	0.56 330	1.06 391	0.71 351	0.49 303	0.35 284	1.26 392	0.38 280	0.13 283	0.11 293	0.16 328	0.13 305	0.12 258	0.12 260

XQC	0.43 336	0.37 362	0.96 362	0.34 350	0.25 348	0.53 349	0.34 327	0.60 337	0.73 366	0.51 337	0.46 268	0.57 330	0.47 337	0.70 306	0.72 356	0.17 339	0.12 310	0.18 341	0.15 324	0.25 357	0.23 362

SANet	0.53 361	0.28 325	0.96 362	0.26 279	0.15 211	0.69 367	0.44 360	0.67 369	1.34 398	0.67 364	0.98 377	0.94 379	0.71 374	0.89 359	0.76 357	0.14 306	0.12 310	0.12 269	0.11 255	0.17 318	0.16 305

SPS-STEREO	0.69 379	0.61 386	0.98 364	0.52 386	0.57 390	0.74 372	0.50 375	0.78 382	0.62 344	0.95 385	0.86 369	0.94 379	0.70 373	1.01 377	0.87 368	0.58 395	0.51 397	0.50 387	0.50 394	0.55 388	0.58 397
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MFMNet_re	0.72 381	0.76 392	0.99 365	0.62 390	0.70 396	0.77 375	0.67 387	0.75 379	0.83 377	0.78 376	0.86 369	0.69 365	0.78 377	0.71 309	0.61 345	0.66 398	0.59 406	0.61 394	0.58 402	0.68 398	0.71 406

IMH	1.05 396	0.95 403	1.00 366	1.01 405	0.78 402	1.11 393	0.68 388	1.38 401	1.43 401	1.00 388	1.72 403	1.43 394	1.14 394	1.73 405	0.89 369	1.09 412	0.55 403	0.99 406	0.57 401	0.87 404	0.62 404

ADCL	0.47 346	0.22 290	1.00 366	0.27 302	0.19 288	0.74 372	0.64 386	0.54 286	0.69 358	0.56 352	0.71 351	0.55 324	0.60 360	0.60 268	1.43 395	0.11 240	0.09 258	0.13 288	0.13 305	0.14 283	0.14 289

Anonymous Stereo	0.38 315	0.34 351	1.00 366	0.30 330	0.25 348	0.33 243	0.44 360	0.50 245	0.54 321	0.41 293	0.45 258	0.39 245	0.26 199	0.93 365	0.48 321	0.15 317	0.14 324	0.15 319	0.16 335	0.16 303	0.17 313

ELAS_RVC	0.74 385	0.36 357	1.00 366	0.37 365	0.33 370	0.88 384	0.93 405	0.83 389	1.08 392	1.35 400	1.33 391	1.24 389	1.33 404	1.06 380	0.95 371	0.27 371	0.25 378	0.29 372	0.27 375	0.30 373	0.30 373
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RainbowNet	0.72 381	0.89 399	1.02 370	0.82 398	0.63 394	0.78 378	0.52 376	0.81 388	0.93 386	0.60 356	0.79 362	0.80 373	0.60 360	0.80 343	0.57 336	0.78 402	0.55 403	0.78 400	0.49 392	0.76 400	0.58 397

Consistency-Raft	0.55 362	0.48 374	1.02 370	0.45 378	0.49 384	0.49 334	0.47 368	0.72 377	0.72 363	0.45 317	0.82 365	0.47 293	0.60 360	0.50 224	0.63 350	0.39 387	0.39 392	0.44 384	0.51 395	0.52 386	0.37 381

iinet-f	0.30 262	0.18 241	1.03 372	0.20 60	0.15 211	0.44 314	0.22 206	0.45 203	0.37 180	0.35 233	0.44 246	0.41 261	0.34 280	0.34 174	0.40 295	0.10 213	0.09 258	0.08 69	0.08 114	0.13 271	0.11 238

S-Stereo	0.38 315	0.20 265	1.05 373	0.27 302	0.22 325	0.38 282	0.32 315	0.55 296	0.66 350	0.39 276	0.59 321	0.49 303	0.41 312	0.75 324	0.40 295	0.12 267	0.15 338	0.13 288	0.13 305	0.16 303	0.21 351

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 378	0.64 388	1.06 374	0.45 378	0.27 355	1.40 407	0.58 381	0.78 382	0.92 384	0.84 378	0.86 369	0.88 377	0.68 371	1.33 395	0.68 354	0.37 385	0.29 384	0.34 378	0.36 385	0.43 381	0.37 381

WAO-8	1.46 405	1.10 409	1.09 375	1.10 408	0.84 406	2.06 411	0.75 393	1.84 411	3.83 416	1.44 408	2.21 411	2.15 405	1.43 406	3.17 417	1.19 388	0.91 407	0.65 412	1.09 409	0.79 410	0.90 406	0.71 406

Venus	1.46 405	1.10 409	1.09 375	1.10 408	0.84 406	2.06 411	0.75 393	1.84 411	3.83 416	1.44 408	2.21 411	2.15 405	1.43 406	3.17 417	1.19 388	0.91 407	0.65 412	1.09 409	0.79 410	0.90 406	0.71 406

aanetorigin	0.39 321	0.29 332	1.09 375	0.24 214	0.19 288	0.28 179	0.37 337	0.33 87	0.47 278	0.94 383	0.82 365	0.52 316	0.54 351	0.49 222	0.50 329	0.11 240	0.09 258	0.10 188	0.10 220	0.16 303	0.15 298

AnyNet_C32	0.51 356	0.40 366	1.10 378	0.29 322	0.28 358	0.59 356	0.58 381	0.54 286	0.60 339	0.62 358	0.66 342	0.54 322	0.54 351	0.78 337	1.74 403	0.15 317	0.14 324	0.15 319	0.17 344	0.20 341	0.20 344

ADCMid	0.49 350	0.34 351	1.13 379	0.26 279	0.21 310	0.51 339	0.37 337	0.57 317	0.54 321	0.75 373	0.66 342	0.62 344	0.64 370	0.64 288	1.68 400	0.13 283	0.12 310	0.17 334	0.17 344	0.20 341	0.17 313

ADCP+	0.45 343	0.24 300	1.15 380	0.25 251	0.22 325	0.56 351	0.39 348	0.54 286	0.51 307	0.44 313	0.51 290	0.46 291	0.52 350	0.56 253	1.89 406	0.10 213	0.08 230	0.11 236	0.10 220	0.14 283	0.13 272

MFN_U_SF_RVC	0.56 363	0.51 381	1.19 381	0.38 367	0.22 325	0.69 367	0.27 279	0.80 386	0.67 353	0.73 369	0.74 356	0.87 375	0.61 369	0.81 346	0.76 357	0.29 377	0.27 380	0.32 376	0.37 386	0.32 376	0.31 375

TorneroNet-64	1.43 403	1.03 405	1.20 382	1.10 408	0.86 408	2.26 415	0.73 392	1.84 411	3.84 418	1.25 397	2.25 413	2.69 413	1.42 405	1.76 407	1.43 395	0.76 401	0.50 395	1.09 409	0.66 404	1.23 413	0.76 411

ktn	1.77 411	1.36 416	1.22 383	1.43 416	1.14 413	1.52 408	1.08 411	1.51 408	3.96 419	2.77 418	4.69 418	3.35 416	1.46 408	1.69 404	1.25 392	1.43 417	0.77 416	1.45 417	0.99 415	1.32 417	0.96 413

TorneroNet	2.22 413	1.08 408	1.24 384	1.14 412	0.90 409	5.58 420	0.80 398	2.12 417	8.69 425	2.58 416	5.42 420	3.88 418	1.97 411	1.78 409	1.87 405	0.86 405	0.54 402	1.15 413	0.74 408	1.23 413	0.85 412

ACVNet_2	0.89 390	0.87 398	1.25 385	0.82 398	0.62 393	0.97 389	0.62 385	1.14 397	1.42 400	1.00 388	1.40 392	1.47 396	0.84 384	1.11 381	0.66 353	0.61 396	0.43 394	0.78 400	0.49 392	0.75 399	0.52 393

pcwnet_v2	0.32 278	0.15 195	1.26 386	0.23 176	0.18 270	0.32 234	0.18 92	0.59 329	0.60 339	0.36 248	0.45 258	0.35 219	0.29 243	0.36 187	0.25 212	0.14 306	0.11 293	0.12 269	0.11 255	0.14 283	0.15 298

Wz-Net-SNSev	0.43 336	0.41 369	1.27 387	0.30 330	0.21 310	0.44 314	0.41 352	0.61 341	0.65 349	0.46 320	0.65 340	0.62 344	0.39 305	0.74 323	0.59 342	0.12 267	0.11 293	0.12 269	0.13 305	0.16 303	0.14 289

LVE	1.13 398	1.02 404	1.28 388	1.01 405	0.80 405	1.29 403	0.81 400	1.47 405	1.96 406	1.07 392	1.90 406	1.90 402	1.01 393	1.48 398	0.91 370	0.93 409	0.61 409	0.94 403	0.69 406	0.87 404	0.75 410

DeepPrunerF	0.44 342	0.29 332	1.29 389	0.33 348	0.30 366	0.35 265	0.36 333	0.62 350	1.15 396	0.40 284	0.44 246	0.39 245	0.41 312	0.80 343	0.52 332	0.18 349	0.14 324	0.23 361	0.21 358	0.17 318	0.17 313

SGM+DAISY	0.87 389	0.66 390	1.30 390	0.51 384	0.60 391	1.03 391	0.84 402	0.76 380	0.73 366	1.39 402	1.51 398	1.31 392	1.22 399	1.11 381	1.08 377	0.57 394	0.53 400	0.51 389	0.51 395	0.54 387	0.61 402

ACVNet-4b	0.72 381	0.81 394	1.33 391	0.72 395	0.50 385	0.80 380	0.31 310	0.71 376	0.80 373	0.50 332	0.72 355	0.95 381	0.43 323	0.96 371	1.20 390	1.13 415	0.21 366	0.76 399	0.45 389	0.65 395	0.46 391

ADCS	0.58 367	0.40 366	1.35 392	0.29 322	0.24 341	0.55 350	0.45 362	0.67 369	0.83 377	0.76 375	0.71 351	0.68 363	0.60 360	0.76 329	2.23 411	0.16 329	0.16 345	0.16 328	0.17 344	0.22 350	0.22 356

ACVNet_1	0.72 381	0.81 394	1.37 393	0.72 395	0.53 388	0.77 375	0.42 355	0.85 392	0.90 382	0.74 372	0.75 357	1.32 393	0.72 375	1.02 378	0.55 335	0.54 391	0.31 387	0.71 397	0.35 382	0.64 394	0.45 388

notaker	1.45 404	1.34 415	1.48 394	1.40 415	1.07 412	1.18 396	0.85 403	1.48 406	1.40 399	1.51 412	3.46 416	2.40 410	1.81 410	1.76 407	1.45 398	1.11 413	0.69 415	1.38 416	0.87 412	1.31 415	0.97 414

Dean	1.17 400	1.04 406	1.49 395	1.03 407	0.78 402	1.20 399	0.77 396	1.48 406	1.96 406	1.28 398	1.99 408	2.15 405	1.14 394	1.25 391	1.00 374	0.81 404	0.60 407	1.01 407	0.69 406	0.92 408	0.74 409

DispFullNet	0.66 376	0.89 399	1.59 396	0.77 397	1.21 414	0.51 339	0.23 227	0.59 329	0.72 363	0.69 367	0.61 333	0.69 365	0.91 388	0.79 339	0.48 321	0.27 371	0.12 310	0.73 398	0.30 379	0.65 395	0.40 384

KSHMR	1.89 412	1.36 416	1.60 397	1.47 417	1.22 415	1.38 406	1.06 410	1.79 410	5.97 422	1.42 406	5.65 422	2.98 415	1.14 394	2.23 413	1.20 390	1.27 416	1.12 417	1.46 418	1.10 417	1.32 417	1.15 417

ADCPNet	0.48 348	0.29 332	1.60 397	0.27 302	0.23 336	0.70 370	0.38 343	0.53 279	0.51 307	0.51 337	0.59 321	0.67 360	0.56 355	0.60 268	1.14 383	0.15 317	0.18 356	0.14 307	0.23 367	0.19 333	0.19 334

Wz-Net-TNSev	0.51 356	0.58 384	1.61 399	0.25 251	0.21 310	0.65 363	0.45 362	0.63 356	0.69 358	0.51 337	0.54 306	0.71 368	0.60 360	1.00 375	0.77 360	0.15 317	0.15 338	0.13 288	0.15 324	0.21 344	0.20 344

PWCK	1.00 393	1.17 412	1.70 400	0.91 401	0.41 379	1.19 398	0.92 404	1.10 395	1.14 395	1.16 396	1.14 383	1.25 390	0.88 387	1.75 406	1.04 376	0.87 406	0.50 395	0.87 402	0.53 397	0.96 409	0.52 393

WZ-Net	0.52 360	0.38 364	1.90 401	0.30 330	0.24 341	0.57 354	0.48 372	0.62 350	0.78 371	0.50 332	0.71 351	0.68 363	0.54 351	0.98 374	0.84 364	0.13 283	0.10 276	0.11 236	0.12 287	0.19 333	0.20 344

MADNet++	2.26 414	1.80 420	2.06 402	2.13 422	1.97 420	2.61 417	1.79 419	2.38 418	2.16 409	2.75 417	2.65 414	2.38 409	2.43 415	3.17 417	3.21 415	2.17 419	1.95 420	1.94 420	1.63 419	2.06 420	2.01 422

SuperB	0.49 350	0.28 325	2.23 403	0.23 176	0.15 211	0.41 297	0.32 315	0.47 220	0.82 374	0.43 307	0.50 284	0.33 199	0.45 328	0.68 301	1.08 377	0.10 213	0.07 163	0.09 124	0.08 114	0.98 410	0.14 289

HanzoNet	2.97 416	1.69 418	2.29 404	1.74 418	1.33 416	1.53 409	1.03 409	1.99 415	2.64 411	5.51 421	5.16 419	5.90 423	6.82 423	4.32 422	3.29 416	3.16 421	2.02 422	1.92 419	2.87 423	2.24 421	1.89 421

JetBlue	1.14 399	0.76 392	2.36 405	0.59 388	0.75 398	3.04 418	1.78 418	1.11 396	0.90 382	0.94 383	1.10 381	1.66 399	1.28 403	2.09 410	1.72 402	0.43 388	0.36 390	0.38 380	0.38 388	0.58 390	0.56 395

UNDER WATER	1.59 408	1.22 414	2.36 405	1.38 414	1.03 411	1.67 410	1.10 412	1.54 409	3.63 414	1.44 408	1.47 396	2.85 414	2.25 414	1.67 403	1.94 408	1.06 411	0.62 410	1.31 415	0.93 414	1.21 412	1.02 415

EDNetEfficient	0.63 373	0.37 362	2.40 407	0.26 279	0.25 348	0.38 282	0.49 374	0.41 169	1.06 391	1.38 401	0.87 372	0.62 344	0.95 389	0.65 294	1.65 399	0.11 240	0.09 258	0.10 188	0.11 255	0.19 333	0.17 313

UNDER WATER-64	1.55 407	1.19 413	2.52 408	1.31 413	0.95 410	2.12 413	1.21 415	1.45 404	3.19 412	1.43 407	1.32 390	2.64 412	2.04 412	1.63 402	1.83 404	1.11 413	0.67 414	1.28 414	0.92 413	1.19 411	1.02 415

LSM	1.64 409	0.40 366	2.56 409	2.02 420	17.61 432	0.51 339	0.52 376	0.61 341	0.76 368	0.82 377	1.11 382	0.63 352	0.54 351	0.75 324	0.49 324	0.16 329	0.24 376	0.18 341	0.21 358	0.25 357	2.42 423

AnyNet_C01	0.65 375	0.58 384	2.60 410	0.32 343	0.26 353	0.88 384	0.61 384	0.63 356	0.62 344	0.68 365	0.96 376	0.76 371	0.60 360	0.96 371	1.43 395	0.16 329	0.16 345	0.17 334	0.17 344	0.23 353	0.23 362

LE_ROB	1.76 410	0.20 265	2.68 411	0.48 381	0.52 387	0.78 378	0.96 406	0.84 390	6.61 423	7.40 425	2.08 410	2.08 404	4.83 418	1.27 393	3.79 418	0.10 213	0.08 230	0.12 269	0.11 255	0.11 232	0.10 213

SPstereo	14.25 429	1.73 419	2.83 412	1.84 419	1.57 419	23.16 436	43.27 436	35.72 444	29.56 444	20.86 441	20.62 434	26.34 444	21.82 436	25.23 444	19.62 435	1.56 418	1.42 418	2.96 422	2.17 420	1.31 415	1.33 420

psmorigin	0.50 352	0.25 304	3.03 413	0.24 214	0.19 288	0.38 282	0.22 206	0.50 245	0.44 247	0.64 361	0.68 346	0.71 368	0.51 348	0.85 352	0.45 312	0.14 306	0.17 350	0.13 288	0.14 316	0.16 303	0.21 351

tt	4.71 419	0.10 26	3.94 414	2.06 421	1.53 418	10.14 426	16.88 426	9.27 428	4.98 420	1.39 402	1.02 378	4.68 419	4.90 419	3.35 420	5.86 422	5.76 426	9.15 432	2.24 421	2.53 422	3.10 422	1.32 419

RTS	0.78 387	0.48 374	4.68 415	0.34 350	0.28 358	1.12 394	0.46 364	0.62 350	1.03 388	0.73 369	0.89 373	0.60 338	0.59 358	1.61 400	1.16 386	0.14 306	0.11 293	0.15 319	0.15 324	0.21 344	0.19 334

RTSA	0.78 387	0.48 374	4.68 415	0.34 350	0.28 358	1.12 394	0.46 364	0.62 350	1.03 388	0.73 369	0.89 373	0.60 338	0.59 358	1.61 400	1.16 386	0.14 306	0.11 293	0.15 319	0.15 324	0.21 344	0.19 334

MADNet+	1.01 394	1.16 411	4.72 417	0.70 393	0.47 383	1.24 400	0.96 406	0.97 394	0.89 380	0.65 363	0.77 360	0.87 375	0.85 386	2.09 410	1.68 400	0.38 386	0.39 392	0.31 375	0.27 375	0.43 381	0.39 383

JetRed	2.30 415	2.64 422	6.12 418	1.12 411	1.38 417	5.85 421	3.29 420	1.99 415	1.67 405	1.98 413	1.95 407	2.16 408	1.60 409	2.48 414	4.10 419	1.05 410	1.60 419	1.09 409	1.01 416	1.67 419	1.28 418

PML	16.10 433	12.82 434	6.78 419	5.23 424	7.76 424	33.92 437	66.56 443	5.30 423	10.28 426	26.12 443	68.59 443	20.51 435	13.49 433	10.06 428	6.78 424	5.96 427	2.00 421	6.04 428	2.18 421	8.96 429	2.60 424

DPSimNet_ROB	4.34 418	4.23 423	6.89 420	3.67 423	3.68 421	4.75 419	5.21 422	2.67 420	3.68 415	5.82 422	3.95 417	5.57 420	6.72 422	3.46 421	4.48 420	4.05 424	2.88 423	4.68 425	3.12 424	3.69 423	3.62 425

ASD4	7.23 421	6.65 426	7.69 421	5.24 425	5.62 423	11.85 427	20.36 427	7.57 426	7.14 424	6.55 423	5.47 421	5.99 425	5.78 420	7.22 425	9.24 425	4.85 425	4.44 424	6.40 429	5.19 425	6.53 426	4.89 426

LRCNet_RVC	10.90 426	14.34 435	9.35 422	15.35 431	8.04 425	1.08 392	0.34 327	8.78 427	0.70 360	12.63 433	16.05 432	9.85 426	6.54 421	8.57 427	6.34 423	20.27 440	5.40 426	23.70 439	21.88 438	14.87 433	13.83 435

Anonymous_1	16.62 434	9.35 427	9.84 423	10.66 428	14.64 430	18.66 433	27.12 433	12.64 432	13.51 433	10.76 432	10.30 427	10.13 427	10.60 427	11.06 432	12.74 428	15.87 439	7.74 429	16.92 436	43.48 441	58.66 444	7.68 429

xxxxx1	15.27 430	9.54 428	10.31 424	20.13 434	18.88 433	17.08 429	23.03 428	10.36 429	10.99 427	9.21 427	9.62 424	10.74 428	10.61 428	10.72 429	13.89 431	7.97 430	9.20 433	31.85 442	44.72 442	12.84 430	13.69 432

tt_ll	15.27 430	9.54 428	10.31 424	20.13 434	18.88 433	17.08 429	23.03 428	10.36 429	10.99 427	9.21 427	9.62 424	10.74 428	10.61 428	10.72 429	13.89 431	7.97 430	9.20 433	31.85 442	44.72 442	12.84 430	13.69 432

ff	15.27 430	9.54 428	10.31 424	20.13 434	18.88 433	17.08 429	23.03 428	10.36 429	10.99 427	9.21 427	9.62 424	10.74 428	10.61 428	10.72 429	13.89 431	7.97 430	9.20 433	31.85 442	44.72 442	12.84 430	13.69 432

DPSM_ROB	11.49 427	9.87 431	10.35 427	11.13 429	11.31 428	19.11 434	27.51 434	13.37 433	14.21 434	10.31 430	11.06 430	10.96 431	11.27 431	11.96 433	13.59 429	6.78 428	8.19 430	6.03 426	7.09 426	7.93 427	7.73 430

DPSM	11.49 427	9.87 431	10.35 427	11.13 429	11.31 428	19.11 434	27.51 434	13.37 433	14.21 434	10.31 430	11.06 430	10.96 431	11.27 431	11.96 433	13.59 429	6.78 428	8.19 430	6.03 426	7.09 426	7.93 427	7.73 430

DGTPSM_ROB	8.34 423	5.10 424	10.37 429	5.31 426	10.18 426	8.33 422	23.60 431	6.06 424	13.41 431	4.90 419	10.87 428	5.65 421	10.44 425	6.17 423	12.59 426	3.74 422	7.55 427	3.69 423	7.26 428	4.14 424	7.46 427

DPSMNet_ROB	8.40 424	5.11 425	10.49 430	5.58 427	10.25 427	8.34 423	23.62 432	6.07 425	13.45 432	4.93 420	10.88 429	5.66 422	10.44 425	6.24 424	12.64 427	3.98 423	7.61 428	3.76 424	7.30 429	4.20 425	7.51 428

BEATNet-Init1	4.73 420	2.61 421	13.29 431	0.58 387	0.53 388	10.12 425	3.33 421	4.83 422	5.01 421	8.75 426	8.51 423	14.08 433	7.60 424	7.70 426	5.34 421	0.28 375	0.28 383	0.34 378	0.37 386	0.57 389	0.45 388

HaxPig	17.72 435	20.22 442	19.73 432	16.53 432	16.51 431	9.27 424	9.33 423	14.34 435	13.27 430	18.65 434	18.70 433	17.35 434	16.77 434	17.04 435	16.45 434	22.05 441	20.89 442	22.27 438	21.53 437	21.29 440	22.13 442

DLNR_Zeroshot_test	10.44 425	12.10 433	19.93 433	106.08 445	23.66 442	0.14 4	0.13 4	3.22 421	0.17 5	0.16 27	0.23 53	0.16 39	0.10 4	0.31 156	0.15 55	2.36 420	0.06 74	0.07 16	0.07 53	39.70 443	0.06 20

CasAABBNet	23.10 437	19.86 436	20.64 434	22.47 437	22.73 440	38.41 438	55.50 439	26.89 441	28.70 439	20.61 436	22.15 437	22.08 440	22.75 440	23.99 440	27.36 439	13.59 433	16.48 437	12.14 430	14.27 431	15.95 434	15.53 436

MyStereo03	23.12 438	19.90 437	20.85 435	22.49 438	22.71 437	38.42 439	55.53 440	26.80 438	28.72 440	20.77 438	22.25 438	22.03 437	22.69 437	23.90 437	27.38 441	13.62 435	16.50 439	12.15 431	14.28 432	15.95 434	15.53 436

MyStereo02	23.12 438	19.90 437	20.85 435	22.49 438	22.71 437	38.42 439	55.53 440	26.80 438	28.72 440	20.77 438	22.25 438	22.03 437	22.69 437	23.90 437	27.38 441	13.62 435	16.50 439	12.15 431	14.28 432	15.95 434	15.53 436

MyStereo	23.12 438	19.90 437	20.85 435	22.49 438	22.71 437	38.42 439	55.53 440	26.80 438	28.72 440	20.77 438	22.25 438	22.03 437	22.69 437	23.90 437	27.38 441	13.62 435	16.50 439	12.15 431	14.28 432	15.95 434	15.53 436

Selective-RAFT-Error	23.16 441	19.93 440	20.87 438	22.54 441	22.81 441	38.52 443	55.47 438	27.01 443	28.83 443	20.66 437	22.25 438	22.09 441	22.80 442	24.09 441	27.36 439	13.61 434	16.48 437	12.15 431	14.28 432	15.99 438	15.57 440

LSM0	24.24 442	19.98 441	22.32 439	24.22 442	40.14 444	38.48 442	55.20 437	26.95 442	28.57 438	20.49 435	21.83 435	22.26 442	22.75 440	24.22 442	27.30 438	13.66 438	16.32 436	12.19 435	14.15 430	16.10 439	17.66 441

MEDIAN_ROB	21.21 436	24.62 443	23.47 440	19.58 433	19.65 436	13.22 428	10.96 424	17.88 436	17.00 436	22.14 442	22.02 436	20.86 436	20.36 435	21.06 436	19.71 436	25.63 443	24.13 443	26.21 440	25.20 439	25.17 441	25.38 443

AVERAGE_ROB	25.43 443	29.06 444	27.24 441	24.63 443	24.20 443	17.73 432	12.61 425	22.29 437	21.39 437	26.79 444	26.16 442	25.20 443	24.64 443	25.07 443	23.53 437	29.96 444	28.40 444	30.60 441	29.58 440	29.72 442	29.84 444

coex-ft	3.44 417	0.73 391	48.55 442	0.24 214	0.19 288	0.50 338	0.43 357	0.47 220	2.40 410	7.03 424	1.20 385	0.97 382	2.23 413	0.73 316	1.92 407	0.12 267	0.15 338	0.14 307	0.12 287	0.21 344	0.43 386

test_example2	101.33 444	108.28 445	68.15 443	98.43 444	106.93 445	89.75 444	102.43 444	36.80 445	97.65 445	129.04 445	130.15 444	65.26 445	66.62 444	92.11 445	80.24 444	144.10 445	199.48 445	81.81 445	103.01 445	125.01 445	101.27 445

EDNetEfficientorigin	7.51 422	0.52 382	140.47 444	0.25 251	0.17 250	0.42 304	0.29 296	0.47 220	1.03 388	1.28 398	1.02 378	0.83 374	0.84 384	0.75 324	0.99 373	0.10 213	0.09 258	0.12 269	0.10 220	0.21 344	0.22 356

FADE		1.06 407		0.71 394	0.76 401			1.85 414	1.52 403	0.75 373		1.17 388		2.83 415		24.23 442	4.70 425	17.35 437	17.61 436	0.49 384	0.44 387

Low-res two-view benchmark