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

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

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

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)
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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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
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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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.
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.
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

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

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

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

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
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
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Low-res two-view benchmark