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

CroCo-Stereo	0.30 9	0.45 149	1.08 3	0.31 121	0.17 64	0.19 1	0.21 37	0.73 135	0.50 79	0.21 2	0.24 11	0.55 173	0.22 23	0.27 1	0.26 61	0.09 18	0.08 60	0.08 3	0.07 14	0.12 34	0.09 18
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
CroCo-Stereo Lap2	0.33 22	0.61 198	1.47 43	0.32 144	0.38 300	0.23 2	0.22 50	0.58 73	0.46 54	0.22 5	0.27 16	0.29 50	0.23 28	0.32 23	0.26 61	0.09 18	0.09 115	0.10 52	0.08 30	0.21 190	0.14 112

StereoIM	0.29 5	0.54 179	1.44 39	0.24 8	0.29 214	0.29 3	0.16 4	0.45 12	0.37 10	0.19 1	0.21 2	0.28 45	0.22 23	0.30 14	0.29 92	0.10 81	0.09 115	0.10 52	0.08 30	0.11 24	0.11 39

MIF-Stereo	0.30 9	0.36 109	1.68 73	0.27 43	0.24 164	0.29 3	0.18 12	0.33 1	0.34 3	0.26 28	0.37 50	0.18 1	0.18 7	0.31 18	0.27 69	0.10 81	0.08 60	0.08 3	0.07 14	0.25 236	0.08 11

sCroCo_RVC	0.33 22	0.32 81	1.89 168	0.34 182	0.27 200	0.30 5	0.22 50	0.48 24	0.44 41	0.22 5	0.33 38	0.25 30	0.25 45	0.32 23	0.24 51	0.14 235	0.16 267	0.12 141	0.12 158	0.15 85	0.13 99

CAS++	0.31 13	0.33 87	1.43 38	0.25 16	0.17 64	0.31 6	0.20 25	0.78 183	0.41 25	0.30 37	0.30 26	0.21 8	0.16 1	0.33 29	0.18 1	0.15 249	0.12 203	0.13 196	0.10 78	0.15 85	0.11 39
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
LargeStereo	0.34 29	0.43 137	1.32 21	0.31 121	0.14 13	0.32 7	0.21 37	0.70 119	0.34 3	0.22 5	0.28 17	0.22 9	0.27 71	0.35 36	0.27 69	0.09 18	0.39 371	0.08 3	0.15 229	0.25 236	0.45 362

MIF-Stereo (partial)	0.34 29	0.41 128	1.93 183	0.26 34	0.24 164	0.32 7	0.17 6	0.53 51	0.42 31	0.25 21	0.37 50	0.25 30	0.26 57	0.44 72	0.31 113	0.11 131	0.08 60	0.12 141	0.10 78	0.19 170	0.14 112

test croco	0.37 46	0.47 159	2.15 238	0.27 43	0.19 101	0.33 9	0.20 25	0.58 73	0.46 54	0.23 11	0.37 50	0.23 16	0.25 45	0.45 79	0.28 79	0.11 131	0.08 60	0.13 196	0.09 46	0.42 346	0.12 66

sAnonymous2	0.38 51	0.62 202	2.15 238	0.31 121	0.24 164	0.34 10	0.27 144	0.53 51	0.46 54	0.24 12	0.29 21	0.23 16	0.28 83	0.28 3	0.22 33	0.12 178	0.09 115	0.11 96	0.13 183	0.38 328	0.35 327

CroCo_RVC	0.38 51	0.62 202	2.15 238	0.31 121	0.24 164	0.34 10	0.27 144	0.53 51	0.46 54	0.24 12	0.29 21	0.23 16	0.28 83	0.28 3	0.22 33	0.12 178	0.09 115	0.11 96	0.13 183	0.38 328	0.35 327

MoCha-V2	0.36 42	0.32 81	1.41 34	0.36 215	0.31 240	0.35 12	0.19 15	0.57 68	0.39 16	0.30 37	0.32 33	0.28 45	0.27 71	0.47 92	0.24 51	0.08 4	0.56 386	0.08 3	0.38 366	0.18 152	0.12 66

Selective-IGEV	0.29 5	0.23 21	1.28 15	0.27 43	0.30 224	0.35 12	0.20 25	0.56 65	0.38 11	0.21 2	0.30 26	0.22 9	0.18 7	0.37 48	0.18 1	0.07 1	0.06 1	0.08 3	0.15 229	0.16 113	0.29 295

Anonymous	0.35 38	0.32 81	1.87 162	0.34 182	0.31 240	0.37 14	0.31 191	0.54 61	0.40 21	0.25 21	0.28 17	0.23 16	0.29 96	0.36 41	0.27 69	0.14 235	0.13 218	0.11 96	0.12 158	0.24 225	0.20 215

HH	0.49 159	0.49 162	2.78 343	0.50 323	0.41 316	0.38 15	0.23 67	0.72 127	0.38 11	0.63 270	0.48 106	0.87 317	0.41 178	0.64 152	0.21 24	0.09 18	0.17 277	0.10 52	0.09 46	0.16 113	0.12 66

HanStereo	0.49 159	0.49 162	2.78 343	0.50 323	0.41 316	0.38 15	0.23 67	0.72 127	0.38 11	0.63 270	0.48 106	0.87 317	0.41 178	0.64 152	0.21 24	0.09 18	0.17 277	0.10 52	0.09 46	0.16 113	0.12 66

GMStereo	0.38 51	0.99 330	1.91 177	0.27 43	0.16 40	0.39 17	0.23 67	0.47 21	0.62 179	0.38 58	0.34 43	0.25 30	0.25 45	0.39 55	0.29 92	0.14 235	0.08 60	0.10 52	0.12 158	0.15 85	0.11 39
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
MGS-Stereo	0.32 16	0.34 96	1.70 80	0.25 16	0.14 13	0.40 18	0.22 50	0.38 3	0.43 38	0.24 12	0.51 133	0.25 30	0.18 7	0.31 18	0.20 20	0.09 18	0.08 60	0.09 23	0.08 30	0.47 356	0.08 11

CES	0.30 9	0.27 43	1.09 4	0.23 4	0.50 345	0.40 18	0.20 25	0.46 13	0.44 41	0.22 5	0.28 17	0.26 36	0.19 11	0.33 29	0.21 24	0.09 18	0.07 11	0.08 3	0.05 1	0.15 85	0.49 368

GLC_STEREO	0.28 1	0.27 43	1.36 26	0.28 61	0.12 3	0.41 20	0.20 25	0.37 2	0.38 11	0.26 28	0.30 26	0.25 30	0.19 11	0.33 29	0.24 51	0.09 18	0.11 177	0.12 141	0.10 78	0.13 53	0.09 18

LoS_RVC	0.29 5	0.33 87	1.19 10	0.25 16	0.34 266	0.43 21	0.22 50	0.42 6	0.32 2	0.22 5	0.33 38	0.23 16	0.24 34	0.31 18	0.21 24	0.07 1	0.07 11	0.07 1	0.05 1	0.10 13	0.31 310

TestStereo	0.45 115	0.54 179	2.11 227	0.29 82	0.16 40	0.43 21	0.24 90	0.54 61	0.45 51	0.37 53	0.46 91	0.34 66	0.27 71	1.98 329	0.27 69	0.11 131	0.08 60	0.12 141	0.09 46	0.14 71	0.08 11

SMFormer	0.50 168	0.46 151	1.60 60	0.30 96	0.15 27	0.45 23	0.24 90	0.90 264	0.72 257	0.56 200	0.64 243	0.51 158	0.41 178	1.87 317	0.49 207	0.13 207	0.10 144	0.11 96	0.10 78	0.15 85	0.16 164

tta	0.50 168	0.46 151	1.60 60	0.30 96	0.15 27	0.45 23	0.24 90	0.90 264	0.72 257	0.56 200	0.64 243	0.51 158	0.41 178	1.87 317	0.49 207	0.13 207	0.10 144	0.11 96	0.10 78	0.14 71	0.11 39

qqq1	0.48 142	0.46 151	1.60 60	0.30 96	0.15 27	0.45 23	0.24 90	0.90 264	0.72 257	0.56 200	0.64 243	0.51 158	0.41 178	1.87 317	0.23 37	0.13 207	0.10 144	0.09 23	0.08 30	0.14 71	0.11 39

fff1	0.48 142	0.46 151	1.60 60	0.30 96	0.15 27	0.45 23	0.24 90	0.90 264	0.72 257	0.56 200	0.64 243	0.51 158	0.41 178	1.87 317	0.23 37	0.13 207	0.10 144	0.09 23	0.08 30	0.14 71	0.11 39

IGEVStereo-DCA	0.33 22	0.34 96	1.38 29	0.27 43	0.16 40	0.45 23	0.23 67	0.46 13	0.41 25	0.24 12	0.21 2	0.26 36	0.25 45	0.64 152	0.52 217	0.09 18	0.07 11	0.10 52	0.18 270	0.16 113	0.22 231

rrr	0.46 125	0.34 96	3.08 368	0.27 43	0.16 40	0.45 23	0.28 154	1.09 365	0.51 84	0.24 12	0.21 2	0.26 36	0.25 45	0.64 152	0.52 217	0.09 18	0.07 11	0.10 52	0.29 335	0.16 113	0.25 266

4D-IteraStereo	0.44 100	0.96 315	2.63 320	0.27 43	0.30 224	0.45 23	0.25 105	0.52 45	0.50 79	0.40 65	0.31 30	0.40 91	0.19 11	0.35 36	0.32 123	0.09 18	0.06 1	0.12 141	0.11 128	0.19 170	0.30 303

DCRE	0.50 168	0.63 209	2.13 232	0.30 96	0.23 151	0.45 23	0.24 90	0.59 78	0.53 105	0.50 137	2.10 386	0.42 108	0.26 57	0.35 36	0.23 37	0.09 18	0.14 232	0.10 52	0.32 348	0.16 113	0.15 142

knoymous	0.34 29	0.25 32	1.75 98	0.24 8	0.18 88	0.45 23	0.24 90	0.57 68	0.38 11	0.41 71	0.39 64	0.55 173	0.25 45	0.38 52	0.23 37	0.11 131	0.08 60	0.12 141	0.07 14	0.13 53	0.12 66

qqq	0.38 51	0.21 9	1.34 25	0.28 61	0.15 27	0.45 23	0.26 121	0.76 159	0.52 89	0.39 63	0.41 71	0.46 137	0.36 133	0.96 206	0.30 103	0.11 131	0.14 232	0.12 141	0.12 158	0.12 34	0.14 112

test-3	0.43 91	0.20 4	1.70 80	0.34 182	0.32 249	0.45 23	0.23 67	0.71 122	0.46 54	0.51 149	0.29 21	0.45 129	0.21 18	0.59 139	0.98 301	0.08 4	0.07 11	0.10 52	0.35 357	0.29 267	0.28 289

test_1	0.43 91	0.20 4	1.70 80	0.34 182	0.32 249	0.45 23	0.23 67	0.71 122	0.46 54	0.50 137	0.29 21	0.45 129	0.21 18	0.59 139	0.98 301	0.08 4	0.07 11	0.10 52	0.35 357	0.29 267	0.29 295

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 168	0.33 87	0.93 1	0.26 34	0.22 139	0.46 35	0.20 25	1.10 366	1.34 381	3.16 416	0.32 33	0.22 9	0.20 16	0.30 14	0.22 33	0.10 81	0.09 115	0.11 96	0.09 46	0.15 85	0.19 201

DLNR_Zeroshot_test	13.43 427	19.94 433	23.55 433	121.61 447	35.03 442	0.46 35	0.15 1	8.02 425	0.35 5	0.28 35	0.37 50	0.26 36	0.17 2	0.76 183	0.29 92	6.42 425	0.26 341	0.09 23	0.38 366	50.13 445	0.18 193

RAFT	0.45 115	0.92 299	1.59 58	0.34 182	0.19 101	0.46 35	0.35 230	0.65 99	0.49 73	0.49 130	0.49 123	0.70 262	0.40 167	0.47 92	0.32 123	0.11 131	0.16 267	0.14 226	0.13 183	0.51 363	0.13 99

StereoVision	0.45 115	0.72 237	1.94 187	0.33 159	0.32 249	0.47 38	0.26 121	0.68 113	0.57 127	0.32 46	0.89 324	0.45 129	0.27 71	0.49 106	0.36 147	0.13 207	0.15 253	0.16 267	0.15 229	0.19 170	0.13 99

CASnet	0.28 1	0.31 78	1.20 11	0.28 61	0.11 1	0.47 38	0.19 15	0.44 9	0.44 41	0.38 58	0.31 30	0.23 16	0.17 2	0.29 11	0.19 4	0.10 81	0.06 1	0.15 252	0.12 158	0.16 113	0.07 3
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
AEACV	0.33 22	0.24 29	1.44 39	0.28 61	0.35 276	0.47 38	0.21 37	0.43 7	0.28 1	0.26 28	0.25 14	0.22 9	0.38 146	0.30 14	0.18 1	0.09 18	0.35 359	0.09 23	0.36 363	0.23 210	0.25 266

ProNet	0.30 9	0.54 179	1.29 16	0.25 16	0.15 27	0.47 38	0.25 105	0.48 24	0.39 16	0.21 2	0.23 5	0.22 9	0.20 16	0.44 72	0.19 4	0.08 4	0.08 60	0.10 52	0.08 30	0.23 210	0.12 66

x	0.35 38	0.20 4	1.36 26	0.33 159	0.17 64	0.47 38	0.24 90	0.75 150	0.54 112	0.40 65	0.40 67	0.42 108	0.34 126	0.45 79	0.32 123	0.11 131	0.14 232	0.11 96	0.09 46	0.12 34	0.14 112

test_3	0.44 100	0.20 4	1.70 80	0.36 215	0.32 249	0.47 38	0.30 181	0.73 135	0.49 73	0.50 137	0.30 26	0.45 129	0.22 23	0.59 139	0.98 301	0.08 4	0.10 144	0.11 96	0.35 357	0.29 267	0.28 289

11t1	0.33 22	0.19 2	1.41 34	0.33 159	0.16 40	0.48 44	0.21 37	0.67 110	0.48 69	0.40 65	0.34 43	0.32 59	0.33 118	0.42 64	0.27 69	0.11 131	0.12 203	0.10 52	0.08 30	0.13 53	0.14 112

riskmin	0.37 46	0.22 17	1.74 92	0.32 144	0.20 111	0.48 44	0.20 25	0.66 101	0.46 54	0.36 49	0.34 43	0.69 252	0.45 214	0.39 55	0.27 69	0.11 131	0.08 60	0.12 141	0.08 30	0.13 53	0.16 164

rafts_anoy	0.43 91	0.89 295	1.96 199	0.32 144	0.30 224	0.48 44	0.24 90	0.62 91	0.49 73	0.37 53	0.38 57	0.33 62	0.30 104	0.51 114	0.34 138	0.10 81	0.39 371	0.13 196	0.15 229	0.17 133	0.15 142

RALAANet	0.43 91	0.98 326	1.90 171	0.32 144	0.23 151	0.48 44	0.19 15	0.67 110	0.53 105	0.48 119	0.45 87	0.39 83	0.30 104	0.48 97	0.37 149	0.10 81	0.08 60	0.11 96	0.14 208	0.27 258	0.10 29

Gwc-CoAtRS	0.38 51	0.33 87	1.92 180	0.27 43	0.41 316	0.48 44	0.19 15	0.59 78	0.46 54	0.43 80	0.39 64	0.57 188	0.26 57	0.32 23	0.26 61	0.09 18	0.09 115	0.09 23	0.31 344	0.11 24	0.09 18

mmm	0.38 51	0.21 9	1.18 9	0.35 196	0.17 64	0.49 49	0.26 121	0.78 183	0.52 89	0.50 137	0.57 184	0.41 95	0.37 141	0.71 175	0.31 113	0.11 131	0.13 218	0.14 226	0.13 183	0.15 85	0.14 112

whm_eth	0.45 115	0.73 240	2.23 254	0.30 96	0.31 240	0.49 49	0.24 90	0.73 135	0.69 231	0.47 100	0.87 319	0.26 36	0.26 57	0.36 41	0.28 79	0.12 178	0.11 177	0.13 196	0.12 158	0.14 71	0.26 275

iRaft-Stereo_5w	0.54 202	1.01 336	2.08 222	0.27 43	0.21 118	0.49 49	0.28 154	0.73 135	0.58 137	0.40 65	0.61 212	0.62 210	0.46 222	1.78 300	0.47 199	0.09 18	0.07 11	0.11 96	0.10 78	0.39 336	0.12 66

cross-raft	0.40 68	0.27 43	2.22 250	0.30 96	0.17 64	0.49 49	0.35 230	0.71 122	0.39 16	0.43 80	0.45 87	0.64 221	0.25 45	0.32 23	0.25 58	0.08 4	0.08 60	0.09 23	0.23 310	0.11 24	0.14 112

RALCasStereoNet	0.45 115	0.88 292	1.85 149	0.30 96	0.26 189	0.49 49	0.26 121	0.58 73	0.51 84	0.36 49	0.48 106	0.36 72	0.28 83	0.55 131	0.34 138	0.10 81	0.53 384	0.09 23	0.08 30	0.25 236	0.34 325

test_xeample3	0.46 125	0.34 96	2.99 363	0.37 234	0.16 40	0.49 49	0.33 220	1.06 360	0.44 41	0.25 21	0.23 5	0.24 23	0.25 45	0.49 106	0.56 233	0.09 18	0.07 11	0.10 52	0.40 370	0.17 133	0.26 275

MIM_Stereo	0.41 72	0.60 194	1.88 164	0.31 121	0.21 118	0.50 55	0.19 15	0.64 95	0.44 41	0.43 80	0.53 149	0.43 111	0.27 71	0.51 114	0.28 79	0.08 4	0.14 232	0.11 96	0.10 78	0.26 251	0.26 275

test_4	0.40 68	0.37 111	2.01 205	0.29 82	0.21 118	0.50 55	0.28 154	0.47 21	0.39 16	0.42 75	0.76 299	0.38 79	0.22 23	0.52 118	0.33 133	0.08 4	0.07 11	0.11 96	0.15 229	0.28 264	0.07 3

DAS	0.56 220	0.35 104	1.55 54	0.33 159	0.34 266	0.50 55	0.42 264	0.83 214	0.74 275	0.83 336	0.68 265	0.56 182	0.48 236	2.40 362	0.46 190	0.12 178	0.08 60	0.12 141	0.09 46	0.18 152	0.15 142

SepStereo	0.52 192	0.35 104	1.55 54	0.33 159	0.34 266	0.50 55	0.42 264	0.83 214	0.74 275	0.83 336	0.68 265	0.56 182	0.48 236	1.56 267	0.46 190	0.12 178	0.08 60	0.12 141	0.09 46	0.18 152	0.15 142

test-1	0.44 100	0.48 160	1.69 76	0.30 96	0.27 200	0.50 55	0.28 154	0.80 198	0.43 38	0.40 65	0.54 159	0.41 95	0.24 34	0.31 18	1.16 324	0.09 18	0.20 304	0.10 52	0.17 260	0.11 24	0.26 275

AFF-stereo	0.44 100	0.96 315	1.78 114	0.31 121	0.15 27	0.50 55	0.21 37	0.64 95	0.63 188	0.47 100	0.64 243	0.49 152	0.34 126	0.46 85	0.31 113	0.08 4	0.09 115	0.10 52	0.10 78	0.37 322	0.10 29

CAS	0.35 38	0.25 32	1.30 18	0.79 373	0.34 266	0.51 61	0.23 67	0.46 13	0.39 16	0.22 5	0.31 30	0.20 2	0.17 2	0.28 3	0.23 37	0.73 387	0.06 1	0.07 1	0.05 1	0.09 7	0.37 342

DCANet-4	0.40 68	0.27 43	2.21 247	0.25 16	0.14 13	0.51 61	0.22 50	0.77 169	0.72 257	0.54 177	0.47 94	0.28 45	0.37 141	0.37 48	0.34 138	0.09 18	0.07 11	0.08 3	0.07 14	0.08 1	0.22 231

fff	0.43 91	0.77 255	1.95 190	0.24 8	0.13 6	0.51 61	0.22 50	0.77 169	0.75 287	0.54 177	0.47 94	0.31 53	0.65 297	0.36 41	0.34 138	0.09 18	0.07 11	0.08 3	0.07 14	0.08 1	0.22 231

ADStereo(finetuned)	0.45 115	0.77 255	2.12 230	0.25 16	0.14 13	0.51 61	0.22 50	0.77 169	0.72 257	0.54 177	0.48 106	0.31 53	0.76 324	0.37 48	0.38 154	0.09 18	0.07 11	0.09 23	0.07 14	0.13 53	0.23 250

GMOStereo	0.41 72	0.62 202	1.78 114	0.28 61	0.36 283	0.51 61	0.31 191	0.53 51	0.44 41	0.57 210	0.48 106	0.41 95	0.27 71	0.28 3	0.23 37	0.08 4	0.38 365	0.13 196	0.11 128	0.34 302	0.11 39

error version	0.41 72	0.62 202	1.78 114	0.28 61	0.36 283	0.51 61	0.31 191	0.53 51	0.44 41	0.57 210	0.48 106	0.41 95	0.27 71	0.28 3	0.23 37	0.08 4	0.38 365	0.13 196	0.11 128	0.34 302	0.11 39

test-v	0.41 72	0.62 202	1.78 114	0.28 61	0.36 283	0.51 61	0.31 191	0.53 51	0.44 41	0.57 210	0.48 106	0.41 95	0.27 71	0.28 3	0.23 37	0.08 4	0.38 365	0.13 196	0.11 128	0.34 302	0.11 39

test-2	0.41 72	0.62 202	1.78 114	0.28 61	0.36 283	0.51 61	0.31 191	0.53 51	0.44 41	0.57 210	0.48 106	0.41 95	0.27 71	0.28 3	0.23 37	0.08 4	0.38 365	0.13 196	0.11 128	0.34 302	0.11 39

raft+_RVC	0.44 100	0.67 223	1.85 149	0.34 182	0.71 375	0.51 61	0.25 105	0.64 95	0.51 84	0.35 47	0.45 87	0.32 59	0.28 83	0.43 67	0.32 123	0.09 18	0.19 295	0.10 52	0.09 46	0.20 182	0.40 352

XX-TBD	0.34 29	0.77 255	1.75 98	0.34 182	0.13 6	0.51 61	0.17 6	0.43 7	0.50 79	0.37 53	0.49 123	0.23 16	0.18 7	0.28 3	0.24 51	0.10 81	0.07 11	0.08 3	0.06 8	0.09 7	0.07 3

DCANet	0.42 85	0.77 255	1.95 190	0.25 16	0.14 13	0.51 61	0.22 50	0.77 169	0.72 257	0.54 177	0.48 106	0.31 53	0.41 178	0.36 41	0.39 161	0.09 18	0.07 11	0.09 23	0.07 14	0.13 53	0.23 250

csc	0.43 91	0.77 255	1.95 190	0.24 8	0.13 6	0.51 61	0.22 50	0.77 169	0.75 287	0.54 177	0.47 94	0.31 53	0.65 297	0.36 41	0.34 138	0.09 18	0.07 11	0.08 3	0.07 14	0.08 1	0.22 231

cscssc	0.43 91	0.77 255	1.95 190	0.24 8	0.13 6	0.51 61	0.22 50	0.77 169	0.75 287	0.54 177	0.47 94	0.31 53	0.65 297	0.36 41	0.34 138	0.09 18	0.07 11	0.08 3	0.07 14	0.08 1	0.22 231

GMStereo_Zeroshot	0.41 72	0.36 109	1.54 52	0.41 271	0.19 101	0.52 74	0.19 15	0.59 78	0.52 89	0.57 210	0.59 193	0.63 213	0.29 96	0.58 136	0.33 133	0.15 249	0.09 115	0.16 267	0.09 46	0.24 225	0.12 66

AnonymousM	0.37 46	0.44 144	1.50 48	0.25 16	0.15 27	0.52 74	0.23 67	0.60 85	0.42 31	0.42 75	0.32 33	0.30 51	0.25 45	0.34 34	0.23 37	0.11 131	0.09 115	0.71 387	0.36 363	0.12 34	0.07 3

iRaftStereo_RVC	0.37 46	0.53 176	1.41 34	0.28 61	0.15 27	0.52 74	0.20 25	0.54 61	0.46 54	0.37 53	0.43 76	0.41 95	0.23 28	0.36 41	0.26 61	0.09 18	0.15 253	0.12 141	0.11 128	0.41 342	0.37 342

raftrobust	0.38 51	0.68 225	1.54 52	0.32 144	0.46 339	0.52 74	0.21 37	0.56 65	0.42 31	0.52 156	0.35 46	0.31 53	0.33 118	0.37 48	0.30 103	0.10 81	0.11 177	0.08 3	0.07 14	0.21 190	0.19 201

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 85	0.86 286	1.78 114	0.28 61	0.17 64	0.52 74	0.20 25	0.62 91	0.61 163	0.50 137	0.61 212	0.39 83	0.32 115	0.35 36	0.30 103	0.07 1	0.10 144	0.09 23	0.09 46	0.35 310	0.10 29

CFNet-RSSM	0.41 72	0.32 81	2.20 246	0.27 43	0.44 324	0.52 74	0.19 15	0.76 159	0.48 69	0.43 80	0.36 47	0.54 170	0.26 57	0.33 29	0.25 58	0.09 18	0.08 60	0.09 23	0.38 366	0.10 13	0.09 18

CASS	0.39 64	0.30 72	1.61 64	0.32 144	0.17 64	0.53 80	0.24 90	0.70 119	0.49 73	0.59 235	0.54 159	0.40 91	0.40 167	0.41 61	0.30 103	0.17 281	0.10 144	0.14 226	0.11 128	0.18 152	0.17 175
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
MC-Stereo	0.32 16	0.31 78	1.46 41	0.31 121	0.15 27	0.53 80	0.19 15	0.44 9	0.35 5	0.36 49	0.38 57	0.27 42	0.27 71	0.42 64	0.19 4	0.09 18	0.13 218	0.09 23	0.16 245	0.20 182	0.13 99

raft_robust	0.55 214	0.84 281	1.73 88	0.28 61	0.54 354	0.53 80	0.25 105	0.88 252	0.75 287	0.48 119	0.46 91	0.76 286	0.75 323	1.46 252	0.27 69	0.09 18	0.10 144	0.10 52	0.30 340	0.26 251	0.16 164

trnet	0.28 1	0.26 41	1.32 21	0.19 1	0.12 3	0.54 83	0.15 1	0.48 24	0.46 54	0.27 31	0.33 38	0.24 23	0.21 18	0.30 14	0.21 24	0.10 81	0.07 11	0.08 3	0.05 1	0.09 7	0.07 3

H2IRNET	0.40 68	0.61 198	1.90 171	0.29 82	0.17 64	0.54 83	0.18 12	0.52 45	0.50 79	0.27 31	0.56 178	0.47 143	0.35 128	0.46 85	0.33 133	0.10 81	0.07 11	0.12 141	0.14 208	0.32 288	0.12 66

IGEV_Zeroshot_test	0.53 197	0.33 87	2.91 356	0.32 144	0.18 88	0.54 83	0.21 37	0.72 127	0.42 31	0.81 331	0.51 133	0.71 265	0.41 178	0.48 97	1.13 320	0.09 18	0.15 253	0.10 52	0.35 357	0.19 170	0.09 18

LL-Strereo2	0.41 72	0.90 297	1.83 146	0.44 289	0.24 164	0.54 83	0.27 144	0.58 73	0.45 51	0.41 71	0.33 38	0.44 122	0.21 18	0.44 72	0.34 138	0.09 18	0.08 60	0.16 267	0.14 208	0.17 133	0.17 175

LoS	0.31 13	0.30 72	1.52 51	0.23 4	0.13 6	0.54 83	0.20 25	0.48 24	0.49 73	0.25 21	0.28 17	0.37 73	0.24 34	0.38 52	0.23 37	0.10 81	0.08 60	0.08 3	0.05 1	0.15 85	0.07 3

RAFT_CTSACE	0.46 125	0.76 247	2.07 217	0.35 196	0.30 224	0.54 83	0.30 181	0.61 87	0.48 69	0.49 130	0.76 299	0.55 173	0.36 133	0.58 136	0.22 33	0.08 4	0.13 218	0.11 96	0.10 78	0.41 342	0.08 11

RAFT+CT+SA	0.50 168	0.86 286	1.82 144	0.37 234	0.75 377	0.54 83	0.34 224	0.77 169	0.63 188	0.38 58	0.55 167	0.34 66	0.29 96	0.68 163	0.27 69	0.09 18	0.07 11	0.11 96	0.51 380	0.29 267	0.41 357

CrosDoStereo	0.94 348	0.37 111	2.53 305	0.25 16	0.32 249	0.54 83	3.76 419	0.72 127	0.60 148	0.70 304	1.40 367	0.53 166	1.49 383	1.78 300	3.09 388	0.10 81	0.08 60	0.11 96	0.11 128	0.21 190	0.11 39

DeepStereo_LL	0.94 348	0.37 111	2.53 305	0.25 16	0.32 249	0.54 83	3.76 419	0.72 127	0.60 148	0.70 304	1.40 367	0.53 166	1.49 383	1.78 300	3.09 388	0.10 81	0.08 60	0.11 96	0.11 128	0.21 190	0.11 39

CREStereo++_RVC	0.33 22	0.29 67	1.74 92	0.24 8	0.16 40	0.54 83	0.15 1	0.40 4	0.55 116	0.37 53	0.51 133	0.24 23	0.19 11	0.27 1	0.26 61	0.09 18	0.06 1	0.08 3	0.30 340	0.08 1	0.06 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
TANstereo	0.33 22	0.49 162	1.75 98	0.23 4	0.12 3	0.54 83	0.16 4	0.40 4	0.45 51	0.45 92	0.51 133	0.26 36	0.22 23	0.29 11	0.20 20	0.10 81	0.10 144	0.08 3	0.06 8	0.08 1	0.11 39

XX-Stereo	0.55 214	0.54 179	3.50 391	0.48 319	0.39 302	0.54 83	0.17 6	0.89 258	0.40 21	0.44 85	0.65 252	0.85 311	0.19 11	0.77 187	0.21 24	0.10 81	0.14 232	0.10 52	0.32 348	0.17 133	0.14 112

EKT-Stereo	1.47 388	0.49 162	1.93 183	2.57 417	19.31 432	0.55 95	0.22 50	0.69 115	0.42 31	0.38 58	0.36 47	0.43 111	0.27 71	0.69 169	0.26 61	0.12 178	0.14 232	0.11 96	0.16 245	0.20 182	0.15 142

PCWNet_CMD	0.46 125	0.45 149	2.28 261	0.26 34	0.20 111	0.55 95	0.21 37	0.75 150	0.64 195	0.48 119	0.55 167	0.68 245	0.57 270	0.46 85	0.30 103	0.11 131	0.10 144	0.14 226	0.10 78	0.18 152	0.14 112

LL-Strereo	0.72 298	1.29 372	2.49 300	0.36 215	0.45 332	0.55 95	0.32 212	0.93 287	0.71 249	0.67 293	0.58 190	0.85 311	0.79 327	2.67 383	0.46 190	0.10 81	0.18 285	0.14 226	0.12 158	0.40 340	0.42 358

ToySt	0.44 100	0.61 198	1.89 168	0.29 82	0.18 88	0.55 95	0.35 230	0.67 110	0.53 105	0.39 63	0.50 129	0.59 198	0.43 203	0.51 114	0.49 207	0.10 81	0.12 203	0.13 196	0.16 245	0.24 225	0.19 201

CREStereo	0.28 1	0.30 72	1.33 23	0.19 1	0.13 6	0.55 95	0.17 6	0.48 24	0.46 54	0.27 31	0.33 38	0.24 23	0.21 18	0.31 18	0.21 24	0.11 131	0.07 11	0.08 3	0.05 1	0.10 13	0.07 3
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
R-Stereo Train	0.36 42	0.21 9	1.70 80	0.29 82	0.18 88	0.55 95	0.26 121	0.78 183	0.36 7	0.57 210	0.67 257	0.33 62	0.24 34	0.32 23	0.23 37	0.10 81	0.08 60	0.09 23	0.07 14	0.09 7	0.12 66

RAFT-Stereo	0.36 42	0.21 9	1.70 80	0.29 82	0.18 88	0.55 95	0.26 121	0.78 183	0.36 7	0.57 210	0.67 257	0.33 62	0.24 34	0.32 23	0.23 37	0.10 81	0.08 60	0.09 23	0.07 14	0.09 7	0.12 66
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MSMDNet	0.46 125	0.44 144	2.28 261	0.26 34	0.20 111	0.55 95	0.21 37	0.75 150	0.64 195	0.48 119	0.55 167	0.68 245	0.56 265	0.46 85	0.30 103	0.11 131	0.10 144	0.13 196	0.10 78	0.18 152	0.15 142

HITNet	0.46 125	0.92 299	2.09 223	0.33 159	0.14 13	0.55 95	0.22 50	0.83 214	0.56 124	0.51 149	0.49 123	0.48 150	0.37 141	0.48 97	0.54 225	0.09 18	0.06 1	0.10 52	0.08 30	0.23 210	0.09 18
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
AE-Stereo	0.42 85	0.29 67	1.65 67	0.43 284	0.47 341	0.56 104	0.23 67	0.86 238	0.46 54	0.31 40	0.41 71	0.43 111	0.24 34	0.34 34	0.24 51	0.09 18	0.48 382	0.11 96	0.45 375	0.22 202	0.19 201

ff7	0.32 16	0.52 171	1.38 29	0.25 16	0.16 40	0.56 104	0.23 67	0.46 13	0.41 25	0.24 12	0.23 5	0.20 2	0.23 28	0.48 97	0.19 4	0.09 18	0.08 60	0.10 52	0.18 270	0.23 210	0.22 231

ffff	0.32 16	0.52 171	1.38 29	0.25 16	0.16 40	0.56 104	0.23 67	0.46 13	0.41 25	0.24 12	0.23 5	0.20 2	0.23 28	0.48 97	0.19 4	0.09 18	0.08 60	0.10 52	0.18 270	0.23 210	0.22 231

11t	0.32 16	0.52 171	1.38 29	0.25 16	0.16 40	0.56 104	0.23 67	0.46 13	0.41 25	0.24 12	0.23 5	0.20 2	0.23 28	0.48 97	0.19 4	0.09 18	0.08 60	0.10 52	0.18 270	0.23 210	0.22 231

MSKI-zero shot	0.46 125	0.38 116	2.47 296	0.27 43	0.43 323	0.56 104	0.20 25	0.77 169	0.43 38	0.60 243	0.51 133	0.44 122	0.17 2	0.68 163	0.21 24	0.09 18	0.29 349	0.09 23	0.32 348	0.14 71	0.10 29

anonymousdsp	0.34 29	0.53 176	1.47 43	0.25 16	0.16 40	0.56 104	0.23 67	0.49 29	0.40 21	0.25 21	0.24 11	0.22 9	0.24 34	0.55 131	0.19 4	0.09 18	0.11 177	0.10 52	0.18 270	0.24 225	0.29 295

EGLCR-Stereo	0.29 5	0.27 43	0.97 2	0.30 96	0.19 101	0.56 104	0.17 6	0.68 113	0.36 7	0.30 37	0.18 1	0.27 42	0.17 2	0.38 52	0.19 4	0.09 18	0.07 11	0.10 52	0.08 30	0.10 13	0.35 327

TestStereo1	0.49 159	0.81 272	1.85 149	0.39 256	0.57 360	0.56 104	0.34 224	0.75 150	0.69 231	0.44 85	0.63 227	0.35 70	0.42 193	0.64 152	0.29 92	0.10 81	0.08 60	0.12 141	0.10 78	0.33 295	0.26 275

ccc-4	0.32 16	0.52 171	1.38 29	0.25 16	0.16 40	0.56 104	0.23 67	0.46 13	0.41 25	0.24 12	0.23 5	0.20 2	0.23 28	0.48 97	0.19 4	0.09 18	0.08 60	0.10 52	0.18 270	0.23 210	0.22 231

SA-5K	0.49 159	0.81 272	1.85 149	0.39 256	0.57 360	0.56 104	0.34 224	0.75 150	0.69 231	0.44 85	0.63 227	0.35 70	0.42 193	0.64 152	0.29 92	0.10 81	0.08 60	0.12 141	0.10 78	0.33 295	0.26 275

IGEV-Stereo	0.34 29	0.54 179	1.47 43	0.25 16	0.16 40	0.56 104	0.23 67	0.49 29	0.40 21	0.25 21	0.24 11	0.22 9	0.24 34	0.54 127	0.19 4	0.09 18	0.10 144	0.10 52	0.18 270	0.24 225	0.29 295
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
ASMatch	0.60 239	0.43 137	2.58 315	0.91 382	0.36 283	0.56 104	0.25 105	0.52 45	0.61 163	0.47 100	1.21 357	0.47 143	0.66 301	1.34 241	0.94 297	0.10 81	0.08 60	0.11 96	0.11 128	0.10 13	0.16 164

CFNet_pseudo	0.45 115	0.46 151	2.23 254	0.25 16	0.19 101	0.56 104	0.21 37	0.77 169	0.60 148	0.49 130	0.56 178	0.69 252	0.47 227	0.52 118	0.31 113	0.11 131	0.10 144	0.15 252	0.10 78	0.17 133	0.14 112

DMCA-RVC	0.62 251	0.96 315	2.63 320	0.36 215	0.90 386	0.56 104	0.31 191	0.69 115	0.57 127	0.68 299	0.52 141	0.59 198	0.56 265	1.23 234	0.53 221	0.16 267	0.38 365	0.20 314	0.15 229	0.20 182	0.15 142

BEATNet_4x	0.47 138	0.73 240	1.91 177	0.33 159	0.15 27	0.56 104	0.25 105	0.85 229	0.58 137	0.54 177	0.51 133	0.57 188	0.42 193	0.57 134	0.61 247	0.11 131	0.08 60	0.12 141	0.09 46	0.20 182	0.16 164

ccs_rob	0.45 115	0.46 151	2.22 250	0.26 34	0.19 101	0.56 104	0.21 37	0.77 169	0.60 148	0.49 130	0.56 178	0.69 252	0.47 227	0.52 118	0.31 113	0.11 131	0.09 115	0.16 267	0.10 78	0.17 133	0.14 112

DN-CSS_ROB	0.48 142	1.23 366	1.99 202	0.39 256	0.22 139	0.56 104	0.19 15	0.75 150	0.61 163	0.45 92	0.62 217	0.41 95	0.31 112	0.70 173	0.32 123	0.11 131	0.08 60	0.14 226	0.13 183	0.36 315	0.12 66

DualNet	0.64 258	0.23 21	2.01 205	0.30 96	0.21 118	0.57 121	0.26 121	0.74 140	0.88 334	0.53 165	0.63 227	0.66 229	0.39 160	0.63 149	3.43 398	0.10 81	0.24 325	0.15 252	0.13 183	0.25 236	0.36 335

ffm	0.47 138	0.23 21	2.01 205	0.30 96	0.21 118	0.57 121	0.26 121	0.74 140	0.88 334	0.53 165	0.63 227	0.66 229	0.39 160	0.63 149	0.19 4	0.10 81	0.24 325	0.15 252	0.13 183	0.25 236	0.36 335

ff1	0.73 306	0.23 21	2.01 205	0.30 96	0.21 118	0.57 121	0.26 121	0.74 140	0.88 334	0.53 165	0.63 227	0.66 229	0.39 160	2.52 374	3.43 398	0.10 81	0.24 325	0.15 252	0.13 183	0.25 236	0.36 335

mmx	0.72 298	0.23 21	2.01 205	0.30 96	0.21 118	0.57 121	0.26 121	0.99 328	0.76 297	0.53 165	0.63 227	0.66 229	0.39 160	2.52 374	3.43 398	0.13 207	0.10 144	0.15 252	0.13 183	0.15 85	0.15 142

xxx	0.72 298	0.23 21	2.01 205	0.30 96	0.21 118	0.57 121	0.26 121	0.99 328	0.76 297	0.53 165	0.63 227	0.66 229	0.39 160	2.52 374	3.43 398	0.13 207	0.10 144	0.15 252	0.13 183	0.15 85	0.15 142

CFNet_ucs	0.48 142	0.50 168	2.32 265	0.26 34	0.22 139	0.57 121	0.22 50	0.85 229	0.65 207	0.53 165	0.64 243	0.68 245	0.44 210	0.54 127	0.31 113	0.13 207	0.12 203	0.16 267	0.11 128	0.19 170	0.17 175

anonymousdsp2	0.34 29	0.24 29	1.16 8	0.28 61	0.15 27	0.57 121	0.23 67	0.79 196	0.47 68	0.38 58	0.37 50	0.40 91	0.25 45	0.47 92	0.21 24	0.09 18	0.07 11	0.10 52	0.13 183	0.19 170	0.27 283

GASNet	0.73 306	1.47 384	3.04 365	0.47 311	0.33 260	0.57 121	0.34 224	0.91 274	0.75 287	0.58 222	0.58 190	0.74 277	0.55 261	2.03 334	0.65 256	0.21 314	0.15 253	0.19 305	0.17 260	0.51 363	0.28 289

SA	0.50 168	0.75 246	1.95 190	0.31 121	0.61 368	0.57 121	0.31 191	0.91 274	0.73 271	0.42 75	0.62 217	0.38 79	0.47 227	0.68 163	0.29 92	0.09 18	0.09 115	0.13 196	0.32 348	0.30 276	0.10 29

dd	0.42 85	0.96 315	1.77 110	0.31 121	0.17 64	0.57 121	0.26 121	0.49 29	0.68 222	0.41 71	0.40 67	0.34 66	0.27 71	0.45 79	0.40 166	0.17 281	0.10 144	0.13 196	0.12 158	0.21 190	0.12 66

AACVNet	0.54 202	0.78 263	1.73 88	0.36 215	0.21 118	0.57 121	0.25 105	0.71 122	0.51 84	0.55 191	0.59 193	0.64 221	0.41 178	2.13 342	0.41 172	0.14 235	0.11 177	0.14 226	0.11 128	0.33 295	0.15 142

GANet-ADL	0.44 100	0.41 128	2.31 264	0.33 159	0.20 111	0.57 121	0.25 105	0.75 150	0.54 112	0.42 75	0.59 193	0.56 182	0.30 104	0.40 59	0.38 154	0.14 235	0.11 177	0.09 23	0.08 30	0.22 202	0.17 175

STrans-v2	0.67 273	0.56 189	2.64 322	0.27 43	0.23 151	0.57 121	0.33 220	0.96 306	0.69 231	0.92 348	0.85 316	0.89 323	0.93 346	1.83 310	1.21 328	0.09 18	0.07 11	0.10 52	0.09 46	0.11 24	0.12 66

PMTNet	0.31 13	0.35 104	1.30 18	0.20 3	0.14 13	0.57 121	0.25 105	0.46 13	0.42 31	0.27 31	0.32 33	0.27 42	0.24 34	0.39 55	0.23 37	0.43 369	0.07 11	0.08 3	0.05 1	0.18 152	0.07 3

AdaStereo	0.44 100	0.38 116	1.79 132	0.34 182	0.20 111	0.57 121	0.28 154	0.92 282	0.69 231	0.52 156	0.55 167	0.61 206	0.33 118	0.48 97	0.39 161	0.17 281	0.08 60	0.17 283	0.11 128	0.18 152	0.12 66
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.
modified_for_full_sf	0.62 251	0.34 96	1.68 73	0.35 196	0.45 332	0.58 136	0.97 375	0.85 229	0.60 148	0.88 342	1.50 372	0.57 188	0.47 227	0.79 192	1.32 335	0.10 81	0.11 177	0.35 361	0.19 288	0.09 7	0.22 231

RCA-Stereo	0.34 29	0.32 81	1.30 18	0.26 34	0.14 13	0.58 136	0.23 67	0.78 183	0.62 179	0.40 65	0.44 86	0.28 45	0.35 128	0.29 11	0.20 20	0.09 18	0.10 144	0.09 23	0.07 14	0.19 170	0.08 11

test_5	0.51 183	0.87 289	1.99 202	0.37 234	0.65 370	0.58 136	0.35 230	0.78 183	0.62 179	0.48 119	0.55 167	0.45 129	0.40 167	0.72 177	0.30 103	0.09 18	0.07 11	0.12 141	0.12 158	0.33 295	0.38 345

UDGNet	0.44 100	1.02 339	1.74 92	0.35 196	0.19 101	0.58 136	0.23 67	0.49 29	0.66 217	0.41 71	0.38 57	0.34 66	0.29 96	0.53 124	0.30 103	0.24 337	0.10 144	0.37 368	0.19 288	0.27 258	0.15 142

GwcNet-ADL	0.50 168	0.74 244	2.90 355	0.31 121	0.20 111	0.58 136	0.29 174	0.87 247	0.64 195	0.47 100	0.47 94	0.56 182	0.33 118	0.46 85	0.46 190	0.13 207	0.12 203	0.09 23	0.09 46	0.14 71	0.21 221

PFNet+	0.45 115	0.37 111	1.86 157	0.46 306	0.18 88	0.58 136	0.77 359	0.52 45	0.64 195	0.56 200	0.48 106	0.39 83	0.26 57	0.93 203	0.32 123	0.13 207	0.09 115	0.14 226	0.13 183	0.12 34	0.15 142

THIR-Stereo	0.86 338	0.62 202	2.13 232	0.25 16	0.16 40	0.58 136	2.74 415	0.59 78	0.51 84	0.62 261	1.62 375	0.97 341	1.80 394	1.69 288	2.25 376	0.10 81	0.08 60	0.14 226	0.11 128	0.15 85	0.11 39

IRAFT_RVC	0.54 202	0.53 176	1.78 114	0.46 306	0.21 118	0.58 136	0.43 270	0.65 99	0.66 217	0.54 177	0.50 129	0.49 152	0.51 246	1.58 273	1.01 311	0.11 131	0.25 339	0.13 196	0.10 78	0.15 85	0.13 99

RAFT-345	0.53 197	0.30 72	2.34 270	0.38 248	0.34 266	0.58 136	0.42 264	0.47 21	0.61 163	0.51 149	1.00 341	0.43 111	0.28 83	1.57 269	0.82 291	0.10 81	0.07 11	0.11 96	0.09 46	0.10 13	0.08 11

HCRNet	0.46 125	0.49 162	1.65 67	0.38 248	0.29 214	0.58 136	0.22 50	0.75 150	0.62 179	0.47 100	0.49 123	0.48 150	0.36 133	1.12 223	0.37 149	0.15 249	0.10 144	0.15 252	0.13 183	0.17 133	0.17 175

FINET	0.65 266	0.95 313	3.06 367	0.35 196	0.40 309	0.58 136	0.48 298	0.92 282	1.10 367	0.57 210	0.68 265	0.47 143	0.44 210	1.15 228	0.60 245	0.23 330	0.21 312	0.17 283	0.15 229	0.26 251	0.25 266

aanetorigin	0.77 318	0.80 267	2.59 317	0.43 284	0.44 324	0.58 136	1.01 380	0.57 68	0.68 222	1.53 391	1.23 358	0.81 300	1.08 361	1.07 217	1.07 316	0.18 291	0.15 253	0.17 283	0.21 304	0.54 368	0.30 303

FENet	0.44 100	0.30 72	2.42 285	0.32 144	0.17 64	0.58 136	0.22 50	0.77 169	0.59 144	0.47 100	0.42 74	0.55 173	0.38 146	0.49 106	0.47 199	0.12 178	0.09 115	0.12 141	0.11 128	0.13 53	0.16 164

PSMNet-RSSM	0.53 197	0.82 276	1.78 114	0.31 121	0.25 176	0.58 136	0.28 154	0.84 225	0.60 148	0.50 137	0.61 212	0.67 239	0.43 203	1.68 286	0.42 174	0.15 249	0.10 144	0.14 226	0.16 245	0.15 85	0.13 99

AANet_RVC	0.68 280	1.00 332	2.09 223	0.33 159	0.25 176	0.58 136	0.32 212	0.81 202	0.80 314	0.61 250	0.94 331	0.80 297	0.41 178	2.46 369	1.02 312	0.36 366	0.14 232	0.10 52	0.09 46	0.23 210	0.22 231

iResNetv2_ROB	0.59 235	1.43 382	2.96 358	0.40 265	0.22 139	0.58 136	0.28 154	0.91 274	0.73 271	0.57 210	0.63 227	0.60 204	0.41 178	0.74 179	0.35 145	0.11 131	0.08 60	0.10 52	0.07 14	0.43 347	0.17 175

iResNet_ROB	0.50 168	1.15 357	1.73 88	0.31 121	0.21 118	0.58 136	0.22 50	0.95 302	0.82 319	0.58 222	0.62 217	0.57 188	0.39 160	0.84 197	0.40 166	0.11 131	0.08 60	0.09 23	0.06 8	0.21 190	0.13 99

DispNO	0.67 273	0.98 326	2.58 315	0.31 121	0.27 200	0.59 153	0.29 174	0.83 214	0.68 222	0.53 165	0.79 306	0.83 305	0.47 227	2.46 369	0.68 263	0.12 178	0.10 144	0.19 305	0.31 344	0.16 113	0.17 175

DisPM	0.43 91	0.33 87	1.78 114	0.57 349	0.18 88	0.59 153	0.63 338	0.53 51	0.61 163	0.60 243	0.53 149	0.38 79	0.26 57	0.75 180	0.29 92	0.12 178	0.07 11	0.12 141	0.11 128	0.11 24	0.14 112

ICVP	0.46 125	0.29 67	2.41 283	0.33 159	0.22 139	0.59 153	0.55 314	0.75 150	0.50 79	0.44 85	0.60 205	0.49 152	0.35 128	0.53 124	0.37 149	0.16 267	0.16 267	0.14 226	0.11 128	0.15 85	0.15 142
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
111	0.48 142	1.09 347	1.95 190	0.24 8	0.13 6	0.59 153	0.26 121	0.83 214	0.78 306	0.48 119	0.52 141	0.56 182	0.38 146	0.49 106	0.38 154	0.09 18	0.07 11	0.09 23	0.07 14	0.23 210	0.35 327

test_xeample	0.72 298	0.21 9	1.36 26	0.27 43	0.17 64	0.59 153	0.28 154	1.01 344	0.70 240	0.55 191	0.67 257	0.44 122	0.39 160	1.88 322	5.17 412	0.12 178	0.10 144	0.11 96	0.10 78	0.13 53	0.15 142

ACVNet	0.45 115	0.44 144	1.79 132	0.28 61	0.21 118	0.59 153	0.36 236	0.66 101	0.68 222	0.45 92	0.59 193	0.69 252	0.40 167	0.44 72	0.55 226	0.11 131	0.09 115	0.10 52	0.09 46	0.34 302	0.10 29

GANet-RSSM	0.55 214	0.73 240	1.90 171	0.36 215	0.26 189	0.59 153	0.27 144	0.78 183	0.52 89	0.47 100	0.57 184	0.63 213	0.45 214	1.92 327	0.43 182	0.14 235	0.10 144	0.25 339	0.11 128	0.34 302	0.14 112

DMCA	0.41 72	0.52 171	1.26 14	0.31 121	0.24 164	0.59 153	0.26 121	0.77 169	0.63 188	0.58 222	0.48 106	0.57 188	0.35 128	0.40 59	0.50 212	0.14 235	0.10 144	0.14 226	0.10 78	0.15 85	0.15 142

FADNet-RVC	0.61 247	1.26 370	2.12 230	0.33 159	0.26 189	0.59 153	0.29 174	0.86 238	0.62 179	0.45 92	0.50 129	0.62 210	0.46 222	1.73 293	0.55 226	0.17 281	0.20 304	0.17 283	0.18 270	0.59 371	0.28 289

MLCV	0.48 142	0.89 295	1.85 149	0.29 82	0.14 13	0.59 153	0.23 67	0.72 127	0.59 144	0.66 289	0.66 254	0.55 173	0.36 133	1.03 214	0.49 207	0.09 18	0.06 1	0.09 23	0.07 14	0.19 170	0.11 39

MyStereo07	0.34 29	0.40 125	1.46 41	0.29 82	0.23 151	0.60 163	0.31 191	0.53 51	0.42 31	0.25 21	0.25 14	0.20 2	0.26 57	0.57 134	0.19 4	0.09 18	0.18 285	0.12 141	0.11 128	0.16 113	0.19 201

MyStereo06	0.54 202	0.41 128	2.68 327	0.30 96	0.23 151	0.60 163	0.30 181	0.81 202	0.44 41	0.84 338	0.52 141	0.78 291	0.58 274	0.48 97	1.10 318	0.09 18	0.17 277	0.12 141	0.10 78	0.16 113	0.20 215

MyStereo05	0.49 159	0.41 128	2.72 333	0.30 96	0.23 151	0.60 163	0.30 181	0.82 208	0.77 301	0.52 156	0.37 50	0.51 158	0.42 193	0.52 118	0.38 154	0.09 18	0.17 277	0.12 141	0.10 78	0.16 113	0.20 215

MyStereo04	0.48 142	0.40 125	2.65 324	0.29 82	0.23 151	0.60 163	0.31 191	0.83 214	0.75 287	0.47 100	0.36 47	0.53 166	0.42 193	0.53 124	0.39 161	0.09 18	0.18 285	0.12 141	0.11 128	0.16 113	0.19 201

ttt	0.66 270	0.22 17	1.68 73	0.34 182	0.24 164	0.60 163	0.26 121	1.00 336	0.77 301	0.55 191	0.67 257	0.54 170	0.36 133	2.14 343	3.03 387	0.16 267	0.13 218	0.13 196	0.12 158	0.15 85	0.17 175

Sa-1000	0.51 183	0.72 237	1.90 171	0.31 121	0.60 367	0.60 163	0.31 191	0.94 291	0.71 249	0.52 156	0.83 309	0.42 108	0.33 118	0.68 163	0.28 79	0.10 81	0.09 115	0.13 196	0.29 335	0.29 267	0.10 29

dad	0.51 183	1.01 336	1.74 92	0.29 82	0.19 101	0.60 163	0.26 121	0.52 45	0.75 287	0.63 270	0.63 227	0.63 213	0.33 118	0.85 199	0.47 199	0.27 350	0.15 253	0.40 371	0.18 270	0.22 202	0.14 112

IPLGR_C	0.58 231	1.25 369	2.72 333	0.80 374	0.31 240	0.60 163	0.61 332	0.76 159	0.58 137	0.56 200	0.62 217	0.41 95	0.31 112	0.43 67	0.40 166	0.11 131	0.22 317	0.13 196	0.15 229	0.35 310	0.19 201

ACRE	0.56 220	1.14 353	2.77 341	0.76 370	0.28 209	0.60 163	0.56 319	0.76 159	0.58 137	0.55 191	0.62 217	0.41 95	0.29 96	0.44 72	0.39 161	0.11 131	0.19 295	0.13 196	0.14 208	0.36 315	0.18 193

OMP-Stereo	0.59 235	0.65 217	1.74 92	0.56 347	0.37 295	0.60 163	0.26 121	0.70 119	0.65 207	0.66 289	0.60 205	0.69 252	0.32 115	2.09 340	1.20 326	0.10 81	0.07 11	0.12 141	0.09 46	0.17 133	0.10 29

PSM-adaLoss	0.38 51	0.27 43	1.78 114	0.44 289	0.17 64	0.60 163	0.29 174	0.51 35	0.52 89	0.47 100	0.43 76	0.44 122	0.28 83	0.47 92	0.28 79	0.12 178	0.08 60	0.12 141	0.10 78	0.17 133	0.12 66

DeepStereo_RVC	0.44 100	0.28 63	1.92 180	0.49 321	0.17 64	0.60 163	0.59 327	0.50 33	0.52 89	0.49 130	0.45 87	0.39 83	0.86 338	0.45 79	0.33 133	0.11 131	0.08 60	0.11 96	0.09 46	0.15 85	0.19 201

RAFT-RH_RVC	0.61 247	0.50 168	2.33 268	0.36 215	0.29 214	0.60 163	0.18 12	0.44 9	0.58 137	0.76 320	1.91 382	0.47 143	0.29 96	1.60 276	1.23 330	0.14 235	0.07 11	0.13 196	0.13 183	0.10 13	0.09 18

RAFT-IKP	0.38 51	0.27 43	1.79 132	0.44 289	0.16 40	0.60 163	0.28 154	0.51 35	0.52 89	0.47 100	0.43 76	0.43 111	0.28 83	0.50 111	0.28 79	0.12 178	0.08 60	0.12 141	0.10 78	0.17 133	0.12 66

pcwnet_v2	0.64 258	0.49 162	4.41 406	0.32 144	0.27 200	0.60 163	0.25 105	0.97 313	0.88 334	0.59 235	0.70 282	0.63 213	0.55 261	0.66 161	0.37 149	0.17 281	0.15 253	0.15 252	0.14 208	0.21 190	0.23 250

cf-r	0.53 197	0.81 272	2.15 238	0.33 159	0.28 209	0.60 163	0.28 154	0.78 183	0.64 195	0.51 149	0.60 205	0.75 282	0.40 167	1.32 239	0.43 182	0.13 207	0.09 115	0.11 96	0.12 158	0.15 85	0.14 112

GwcNet-RSSM	0.57 226	0.94 307	2.13 232	0.32 144	0.25 176	0.60 163	0.30 181	0.80 198	0.66 217	0.52 156	0.64 243	0.71 265	0.40 167	1.79 304	0.50 212	0.13 207	0.09 115	0.12 141	0.12 158	0.21 190	0.15 142

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 214	0.92 299	2.36 276	0.38 248	0.37 295	0.60 163	0.28 154	0.82 208	0.62 179	0.62 261	0.55 167	0.72 267	0.45 214	1.00 210	0.43 182	0.15 249	0.11 177	0.14 226	0.14 208	0.15 85	0.16 164
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
Anonymous Stereo	0.70 288	1.08 346	2.47 296	0.42 279	0.36 283	0.60 163	0.78 360	0.83 214	0.75 287	0.65 286	0.63 227	0.62 210	0.38 146	2.43 366	0.78 283	0.19 301	0.18 285	0.19 305	0.20 299	0.30 276	0.23 250

PASM	0.72 298	0.68 225	1.91 177	0.47 311	0.44 324	0.60 163	0.51 302	0.76 159	0.80 314	0.77 323	0.67 257	0.87 317	0.61 286	2.40 362	0.67 260	0.32 360	0.35 359	0.36 364	0.41 373	0.45 355	0.39 348

CoDeX	0.52 192	0.43 137	2.25 257	0.29 82	0.26 189	0.61 183	0.32 212	0.99 328	0.68 222	0.48 119	0.55 167	0.52 164	0.40 167	1.60 276	0.35 145	0.12 178	0.09 115	0.11 96	0.10 78	0.13 53	0.12 66

anonymousa	0.48 142	0.46 151	2.44 291	0.29 82	0.34 266	0.61 183	0.25 105	0.66 101	0.54 112	0.53 165	0.77 302	0.73 271	0.46 222	0.33 29	0.31 113	0.10 81	0.09 115	0.12 141	0.29 335	0.10 13	0.19 201

Selective-RAFT	0.35 38	0.26 41	1.48 46	0.31 121	0.15 27	0.61 183	0.19 15	0.60 85	0.54 112	0.28 35	0.29 21	0.40 91	0.33 118	0.50 111	0.27 69	0.10 81	0.07 11	0.09 23	0.35 357	0.19 170	0.08 11

CIPLG	0.56 220	1.19 362	2.46 294	0.80 374	0.31 240	0.61 183	0.57 323	0.76 159	0.57 127	0.56 200	0.63 227	0.41 95	0.30 104	0.45 79	0.40 166	0.11 131	0.20 304	0.13 196	0.13 183	0.35 310	0.19 201

Patchmatch Stereo++	0.39 64	0.27 43	1.78 114	0.44 289	0.16 40	0.61 183	0.27 144	0.51 35	0.52 89	0.47 100	0.43 76	0.43 111	0.28 83	0.54 127	0.28 79	0.12 178	0.08 60	0.12 141	0.10 78	0.17 133	0.12 66
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
IIG-Stereo	0.59 235	0.65 217	1.74 92	0.54 339	0.23 151	0.61 183	0.21 37	0.73 135	0.65 207	0.64 279	0.69 272	0.69 252	0.38 146	2.09 340	1.39 340	0.11 131	0.07 11	0.11 96	0.09 46	0.15 85	0.09 18

NF-Stereo	0.48 142	0.25 32	1.81 139	0.52 330	0.16 40	0.61 183	0.44 278	0.66 101	0.61 163	0.50 137	0.47 94	0.37 73	0.26 57	1.45 251	0.79 288	0.11 131	0.07 11	0.12 141	0.10 78	0.13 53	0.16 164

OCTAStereo	0.48 142	0.25 32	1.81 139	0.52 330	0.16 40	0.61 183	0.43 270	0.66 101	0.61 163	0.50 137	0.47 94	0.37 73	0.26 57	1.44 247	0.80 289	0.11 131	0.07 11	0.12 141	0.10 78	0.13 53	0.17 175

PSM-softLoss	0.48 142	0.27 43	1.85 149	0.51 326	0.17 64	0.61 183	0.40 255	0.61 87	0.57 127	0.52 156	0.48 106	0.39 83	0.25 45	1.46 252	0.77 281	0.12 178	0.08 60	0.13 196	0.12 158	0.12 34	0.14 112

KMStereo	0.48 142	0.27 43	1.85 149	0.51 326	0.17 64	0.61 183	0.40 255	0.61 87	0.57 127	0.52 156	0.48 106	0.39 83	0.25 45	1.46 252	0.77 281	0.12 178	0.08 60	0.13 196	0.12 158	0.12 34	0.14 112

ROB_FTStereo_v2	0.38 51	0.27 43	1.78 114	0.44 289	0.17 64	0.61 183	0.28 154	0.51 35	0.52 89	0.47 100	0.43 76	0.44 122	0.28 83	0.47 92	0.28 79	0.12 178	0.08 60	0.12 141	0.10 78	0.17 133	0.12 66

ROB_FTStereo	0.38 51	0.27 43	1.78 114	0.44 289	0.17 64	0.61 183	0.26 121	0.51 35	0.52 89	0.47 100	0.43 76	0.43 111	0.28 83	0.49 106	0.28 79	0.12 178	0.08 60	0.12 141	0.10 78	0.17 133	0.12 66

HUI-Stereo	0.38 51	0.27 43	1.79 132	0.44 289	0.17 64	0.61 183	0.28 154	0.51 35	0.52 89	0.47 100	0.43 76	0.44 122	0.28 83	0.45 79	0.28 79	0.12 178	0.08 60	0.12 141	0.10 78	0.17 133	0.12 66

RAFT_R40	0.50 168	0.21 9	1.76 102	0.50 323	0.40 309	0.61 183	0.53 308	0.56 65	0.60 148	0.56 200	0.54 159	0.55 173	0.51 246	1.57 269	0.53 221	0.11 131	0.07 11	0.12 141	0.10 78	0.16 113	0.09 18

RE-Stereo	0.48 142	0.25 32	1.81 139	0.52 330	0.16 40	0.61 183	0.43 270	0.66 101	0.60 148	0.50 137	0.47 94	0.37 73	0.26 57	1.44 247	0.78 283	0.11 131	0.07 11	0.12 141	0.10 78	0.13 53	0.17 175

TVStereo	0.48 142	0.25 32	1.81 139	0.52 330	0.16 40	0.61 183	0.43 270	0.66 101	0.60 148	0.50 137	0.47 94	0.37 73	0.26 57	1.44 247	0.78 283	0.11 131	0.07 11	0.12 141	0.10 78	0.13 53	0.17 175

iGMRVC	0.39 64	0.27 43	1.78 114	0.44 289	0.17 64	0.61 183	0.27 144	0.51 35	0.52 89	0.47 100	0.43 76	0.44 122	0.28 83	0.55 131	0.28 79	0.12 178	0.08 60	0.12 141	0.10 78	0.17 133	0.12 66

iRAFT	0.39 64	0.27 43	1.78 114	0.44 289	0.16 40	0.61 183	0.27 144	0.51 35	0.52 89	0.47 100	0.43 76	0.43 111	0.28 83	0.54 127	0.28 79	0.12 178	0.08 60	0.12 141	0.10 78	0.17 133	0.12 66

GES	0.44 100	0.28 63	1.88 164	0.30 96	0.18 88	0.61 183	0.30 181	0.88 252	0.46 54	0.47 100	0.52 141	0.39 83	0.42 193	0.58 136	0.67 260	0.15 249	0.11 177	0.12 141	0.10 78	0.15 85	0.17 175

STTStereo	0.51 183	0.69 228	2.14 237	0.36 215	0.30 224	0.61 183	0.32 212	0.77 169	0.60 148	0.60 243	0.54 159	0.67 239	0.43 203	0.86 200	0.42 174	0.16 267	0.15 253	0.17 283	0.20 299	0.16 113	0.15 142

IPLGR	0.54 202	0.56 189	2.68 327	0.36 215	0.18 88	0.62 203	0.54 311	1.02 347	0.64 195	0.73 315	0.46 91	0.47 143	0.45 214	1.12 223	0.29 92	0.09 18	0.08 60	0.11 96	0.09 46	0.19 170	0.12 66

AAGNet	0.88 341	0.33 87	1.79 132	0.54 339	0.98 390	0.62 203	0.46 287	0.50 33	0.60 148	0.58 222	0.53 149	0.50 155	0.73 317	1.23 234	7.48 418	0.11 131	0.07 11	0.12 141	0.10 78	0.14 71	0.09 18

TransformOpticalFlow	0.64 258	0.56 189	2.66 325	0.44 289	0.26 189	0.62 203	0.28 154	0.83 214	0.71 249	0.76 320	0.74 294	0.91 326	0.85 335	1.83 310	0.81 290	0.10 81	0.07 11	0.11 96	0.09 46	0.11 24	0.12 66

SST-Stereo	0.52 192	0.20 4	1.76 102	0.62 359	0.53 352	0.62 203	0.66 340	0.55 64	0.61 163	0.58 222	0.53 149	0.52 164	0.60 279	1.59 275	0.29 92	0.11 131	0.07 11	0.12 141	0.10 78	0.16 113	0.10 29

PFNet	0.60 239	0.33 87	2.47 296	0.41 271	0.55 357	0.62 203	0.27 144	0.61 87	0.63 188	0.61 250	0.56 178	0.45 129	0.32 115	1.88 322	1.14 321	0.28 354	0.09 115	0.12 141	0.16 245	0.26 251	0.20 215

GrayStereo	0.66 270	0.19 2	1.76 102	0.90 381	0.23 151	0.62 203	1.42 404	0.62 91	0.60 148	0.72 311	0.78 303	0.56 182	3.07 409	0.60 144	0.26 61	0.09 18	0.08 60	0.10 52	0.21 304	0.11 24	0.18 193

Pruner-Stereo	0.51 183	0.27 43	1.78 114	1.79 408	0.19 101	0.62 203	0.45 285	0.57 68	0.60 148	0.61 250	0.48 106	0.41 95	0.24 34	0.46 85	1.00 307	0.12 178	0.07 11	0.12 141	0.10 78	0.12 34	0.13 99

GEStereo_RVC	0.54 202	0.87 289	1.95 190	0.47 311	0.25 176	0.62 203	0.37 243	1.00 336	0.74 275	0.53 165	0.54 159	0.59 198	0.44 210	1.10 220	0.46 190	0.15 249	0.11 177	0.12 141	0.10 78	0.26 251	0.19 201

s12784h	0.36 42	0.28 63	1.58 57	0.23 4	0.11 1	0.62 203	0.24 90	0.79 196	0.64 195	0.44 85	0.52 141	0.28 45	0.26 57	0.50 111	0.24 51	0.11 131	0.06 1	0.09 23	0.06 8	0.16 113	0.06 1

222	0.78 322	0.23 21	1.23 12	0.28 61	0.18 88	0.62 203	0.24 90	1.02 347	0.70 240	0.58 222	0.66 254	0.46 137	0.42 193	1.80 306	6.53 417	0.13 207	0.10 144	0.11 96	0.10 78	0.12 34	0.17 175

psmorigin	1.36 381	0.60 194	13.80 427	0.37 234	0.29 214	0.62 203	0.33 220	0.77 169	0.61 163	0.96 353	0.88 322	1.17 371	0.73 317	4.00 409	0.86 294	0.19 301	0.22 317	0.17 283	0.18 270	0.24 225	0.29 295

FAT-Stereo	0.70 288	0.54 179	2.88 348	0.36 215	0.29 214	0.62 203	0.54 311	0.97 313	0.87 331	0.76 320	0.92 327	0.94 335	0.80 328	1.84 315	0.57 236	0.18 291	0.19 295	0.17 283	0.16 245	0.22 202	0.25 266

FADNet-RVC-Resample	0.67 273	1.16 361	3.16 376	0.37 234	0.29 214	0.62 203	0.38 249	0.86 238	0.63 188	0.51 149	0.50 129	0.57 188	0.45 214	1.57 269	0.49 207	0.24 337	0.32 357	0.23 328	0.19 288	0.27 258	0.62 377

edge stereo	0.81 332	0.73 240	3.30 386	0.37 234	1.21 402	0.62 203	0.39 253	0.93 287	0.79 311	0.80 326	0.88 322	1.14 368	0.71 311	2.18 345	0.71 268	0.21 314	0.20 304	0.26 342	0.18 270	0.38 328	0.26 275

CVANet_RVC	0.65 266	0.80 267	2.13 232	0.36 215	0.26 189	0.62 203	0.42 264	0.84 225	0.72 257	0.69 301	0.68 265	0.68 245	0.52 251	2.64 380	0.42 174	0.19 301	0.12 203	0.22 322	0.17 260	0.37 322	0.15 142

PWC_ROB	0.70 288	0.94 307	1.88 164	0.39 256	0.39 302	0.62 203	0.30 181	0.98 317	0.94 346	0.91 347	1.29 362	0.77 288	0.62 291	1.62 280	1.03 314	0.18 291	0.11 177	0.18 300	0.13 183	0.51 363	0.22 231

1111x	0.74 309	0.21 9	1.93 183	0.31 121	0.17 64	0.63 219	0.32 212	1.03 354	0.74 275	0.52 156	0.62 217	0.57 188	0.47 227	2.38 358	4.25 407	0.12 178	0.14 232	0.11 96	0.12 158	0.12 34	0.14 112

Prome-Stereo	0.49 159	0.30 72	1.76 102	0.60 357	0.23 151	0.63 219	0.42 264	0.62 91	0.60 148	0.59 235	1.03 346	0.43 111	0.72 314	0.60 144	0.33 133	0.09 18	0.07 11	0.10 52	0.09 46	0.11 24	0.43 359

xxxx	0.70 288	0.21 9	1.33 23	0.28 61	0.18 88	0.63 219	0.24 90	1.02 347	0.69 231	0.50 137	0.62 217	0.58 196	0.38 146	1.47 259	5.21 413	0.13 207	0.12 203	0.11 96	0.10 78	0.12 34	0.15 142

ac_64	0.55 214	0.46 151	1.92 180	0.36 215	0.34 266	0.63 219	0.31 191	0.82 208	0.61 163	0.55 191	0.51 133	0.89 323	0.48 236	1.83 310	0.55 226	0.14 235	0.11 177	0.12 141	0.12 158	0.18 152	0.12 66

acv_ft	0.48 142	0.44 144	1.76 102	0.32 144	0.41 316	0.63 219	0.28 154	0.81 202	0.68 222	0.61 250	0.59 193	0.69 252	0.45 214	0.44 72	0.63 251	0.11 131	0.09 115	0.10 52	0.09 46	0.41 342	0.10 29

CFNet-ft	0.51 183	0.76 247	1.79 132	0.28 61	0.30 224	0.63 219	0.28 154	0.66 101	0.55 116	0.45 92	0.57 184	0.74 277	0.41 178	1.46 252	0.42 174	0.14 235	0.10 144	0.28 347	0.13 183	0.18 152	0.14 112

DIP-Stereo	0.37 46	0.34 96	1.50 48	0.27 43	0.18 88	0.63 219	0.17 6	0.92 282	0.53 105	0.49 130	0.48 106	0.30 51	0.30 104	0.39 55	0.30 103	0.10 81	0.08 60	0.10 52	0.08 30	0.15 85	0.12 66
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
CFNet	0.58 231	0.96 315	1.78 114	0.33 159	0.25 176	0.63 219	0.22 50	0.88 252	0.75 287	0.46 99	0.59 193	0.58 196	0.40 167	2.29 351	0.48 202	0.12 178	0.09 115	0.15 252	0.14 208	0.30 276	0.15 142

CFNet_RVC	0.51 183	0.76 247	1.79 132	0.28 61	0.30 224	0.63 219	0.28 154	0.66 101	0.55 116	0.45 92	0.57 184	0.74 277	0.41 178	1.46 252	0.42 174	0.14 235	0.10 144	0.28 347	0.13 183	0.18 152	0.14 112

DeepPruner_ROB	0.50 168	0.70 231	1.94 187	0.29 82	0.26 189	0.63 219	0.31 191	0.80 198	0.48 69	0.61 250	0.55 167	0.66 229	0.38 146	0.98 208	0.40 166	0.19 301	0.14 232	0.14 226	0.14 208	0.23 210	0.17 175

PS-NSSS	0.63 255	1.00 332	1.81 139	0.30 96	0.31 240	0.63 219	0.34 224	0.98 317	0.69 231	0.54 177	0.74 294	0.51 158	0.41 178	2.43 366	0.48 202	0.24 337	0.17 277	0.27 343	0.18 270	0.27 258	0.21 221

RAFT-Test	0.44 100	0.38 116	2.01 205	0.27 43	0.44 324	0.64 230	0.37 243	0.72 127	0.57 127	0.45 92	0.48 106	0.65 224	0.24 34	0.35 36	0.29 92	0.09 18	0.11 177	0.09 23	0.38 366	0.10 13	0.11 39

SACVNet	0.60 239	0.74 244	1.90 171	0.37 234	0.28 209	0.64 230	0.37 243	0.86 238	0.61 163	0.65 286	0.62 217	0.69 252	0.44 210	2.08 338	0.42 174	0.18 291	0.14 232	0.16 267	0.15 229	0.38 328	0.24 257

ADLNet2	0.68 280	0.84 281	3.19 380	0.33 159	0.36 283	0.64 230	0.37 243	0.89 258	0.79 311	0.54 177	0.65 252	0.93 331	0.48 236	2.07 337	0.56 233	0.13 207	0.11 177	0.11 96	0.11 128	0.33 295	0.18 193

HHNet	0.60 239	0.65 217	2.60 319	0.36 215	0.25 176	0.64 230	0.61 332	0.64 95	0.62 179	0.55 191	1.13 355	0.32 59	0.60 279	0.42 64	1.79 358	0.15 249	0.07 11	0.12 141	0.10 78	0.18 152	0.15 142

DRaft	0.62 251	0.38 116	1.76 102	0.24 8	0.16 40	0.64 230	0.66 340	0.53 51	0.53 105	0.67 293	0.99 339	0.38 79	1.00 353	1.44 247	2.10 371	0.10 81	0.14 232	0.10 52	0.14 208	0.18 152	0.21 221

ARAFT	0.60 239	1.23 366	3.10 370	0.28 61	0.16 40	0.64 230	0.36 236	0.90 264	0.67 220	0.61 250	0.49 123	0.55 173	0.31 112	1.24 237	0.32 123	0.10 81	0.08 60	0.14 226	0.13 183	0.37 322	0.21 221

Syn2CoEx	0.70 288	1.07 345	2.74 337	0.43 284	0.30 224	0.64 230	0.42 264	0.99 328	0.78 306	0.62 261	0.78 303	0.74 277	0.72 314	1.92 327	0.61 247	0.20 310	0.17 277	0.19 305	0.15 229	0.29 267	0.22 231

psm_up	0.57 226	0.61 198	1.83 146	0.35 196	0.30 224	0.64 230	0.37 243	0.90 264	0.68 222	0.59 235	0.55 167	0.68 245	0.54 256	1.91 325	0.46 190	0.16 267	0.15 253	0.16 267	0.15 229	0.23 210	0.13 99

DeepPrunerF	0.86 338	0.86 286	2.91 356	0.45 302	0.50 345	0.64 230	0.48 298	1.14 371	2.64 407	0.63 270	0.61 212	0.65 224	0.62 291	2.21 347	1.31 333	0.23 330	0.19 295	0.30 355	0.28 332	0.36 315	0.25 266

UCFNet_RVC	0.48 142	0.82 276	1.85 149	0.30 96	0.27 200	0.64 230	0.26 121	0.74 140	0.55 116	0.48 119	0.53 149	0.63 213	0.41 178	0.88 202	0.38 154	0.15 249	0.10 144	0.17 283	0.17 260	0.18 152	0.15 142

HSM	0.62 251	0.76 247	1.72 87	0.30 96	0.29 214	0.64 230	0.28 154	0.94 291	0.62 179	0.58 222	0.57 184	1.40 379	0.64 295	2.59 378	0.42 174	0.11 131	0.08 60	0.10 52	0.08 30	0.14 71	0.11 39

iResNet	0.51 183	0.76 247	2.59 317	0.41 271	0.17 64	0.64 230	0.27 144	0.82 208	0.70 240	0.57 210	0.64 243	0.43 111	0.36 133	0.70 173	0.52 217	0.10 81	0.07 11	0.09 23	0.08 30	0.21 190	0.13 99

AASNet	0.56 220	1.03 340	2.34 270	0.37 234	0.33 260	0.65 242	0.29 174	0.96 306	0.73 271	0.54 177	0.60 205	0.55 173	0.38 146	0.59 139	0.58 241	0.14 235	0.12 203	0.13 196	0.10 78	0.43 347	0.24 257

UPFNet	0.46 125	0.28 63	1.73 88	0.33 159	0.32 249	0.65 242	0.38 249	0.83 214	0.59 144	0.57 210	0.52 141	0.61 206	0.40 167	0.75 180	0.52 217	0.13 207	0.12 203	0.13 196	0.12 158	0.15 85	0.11 39

RP	0.67 273	0.82 276	1.94 187	0.43 284	0.44 324	0.65 242	0.45 285	0.89 258	0.82 319	0.66 289	0.92 327	0.99 345	0.76 324	1.55 266	0.66 257	0.25 342	0.18 285	0.23 328	0.20 299	0.31 284	0.22 231

RASNet	0.61 247	0.68 225	2.03 213	0.35 196	0.46 339	0.65 242	0.28 154	0.78 183	0.70 240	0.48 119	0.64 243	0.93 331	0.61 286	2.21 347	0.73 275	0.12 178	0.09 115	0.09 23	0.10 78	0.14 71	0.11 39

DLCB_ROB	0.54 202	0.55 187	1.49 47	0.36 215	0.25 176	0.65 242	0.36 236	0.80 198	0.70 240	0.72 311	0.69 272	0.83 305	0.46 222	1.53 264	0.60 245	0.13 207	0.12 203	0.14 226	0.14 208	0.14 71	0.13 99

IER	0.43 91	0.38 116	1.69 76	0.26 34	0.25 176	0.66 247	0.26 121	0.71 122	0.55 116	0.54 177	0.59 193	0.60 204	0.53 253	0.52 118	0.39 161	0.11 131	0.08 60	0.11 96	0.11 128	0.14 71	0.11 39

DEmStereo	0.68 280	0.31 78	2.25 257	0.42 279	0.17 64	0.66 247	0.89 369	0.51 35	0.59 144	0.60 243	1.01 342	0.45 129	1.26 368	1.54 265	2.26 377	0.10 81	0.08 60	0.10 52	0.10 78	0.10 13	0.11 39

HGLStereo	0.54 202	0.69 228	2.00 204	0.35 196	0.40 309	0.66 247	0.30 181	0.83 214	0.62 179	0.57 210	0.69 272	0.69 252	0.54 256	1.07 217	0.55 226	0.13 207	0.13 218	0.13 196	0.11 128	0.19 170	0.17 175

FADNet	0.64 258	1.22 365	2.06 215	0.32 144	0.30 224	0.66 247	0.29 174	0.88 252	0.72 257	0.44 85	0.48 106	0.66 229	0.57 270	1.84 315	0.45 189	0.46 374	0.20 304	0.17 283	0.19 288	0.59 371	0.24 257

TDLM	0.67 273	0.92 299	1.76 102	0.37 234	0.24 164	0.66 247	0.56 319	0.82 208	0.74 275	1.16 366	0.62 217	0.61 206	0.48 236	2.70 385	0.50 212	0.20 310	0.11 177	0.35 361	0.14 208	0.32 288	0.16 164

gwcnet-sp	0.49 159	0.43 137	2.54 311	0.31 121	0.22 139	0.67 252	0.31 191	0.78 183	0.65 207	0.58 222	0.47 94	0.46 137	0.43 203	0.76 183	0.46 190	0.11 131	0.11 177	0.11 96	0.11 128	0.15 85	0.14 112

scenet	0.49 159	0.43 137	2.54 311	0.31 121	0.22 139	0.67 252	0.31 191	0.78 183	0.65 207	0.58 222	0.47 94	0.46 137	0.43 203	0.76 183	0.46 190	0.11 131	0.11 177	0.11 96	0.11 128	0.15 85	0.14 112

Anonymous_2	0.74 309	0.32 81	1.65 67	0.33 159	0.30 224	0.67 252	0.32 212	0.69 115	0.46 54	0.48 119	0.41 71	0.84 308	0.58 274	0.51 114	0.40 166	0.32 360	0.38 365	1.43 409	3.69 423	0.80 385	0.27 283

ssnet	0.49 159	0.43 137	2.54 311	0.31 121	0.22 139	0.67 252	0.31 191	0.78 183	0.65 207	0.58 222	0.47 94	0.46 137	0.43 203	0.76 183	0.46 190	0.11 131	0.11 177	0.11 96	0.11 128	0.15 85	0.14 112

anonymity	0.80 326	0.66 222	1.29 16	0.59 354	0.75 377	0.67 252	0.52 305	0.95 302	0.71 249	0.94 350	0.70 282	0.67 239	0.87 339	0.71 175	1.35 337	0.64 382	0.62 390	0.58 380	1.44 415	0.60 374	0.65 380

PSMNet-ADL	0.51 183	0.38 116	1.65 67	0.35 196	0.21 118	0.67 252	0.26 121	0.74 140	0.55 116	0.42 75	0.52 141	0.70 262	0.45 214	1.91 325	0.57 236	0.15 249	0.13 218	0.11 96	0.13 183	0.15 85	0.20 215

ADLNet	0.60 239	0.71 233	1.95 190	0.35 196	0.34 266	0.67 252	0.34 224	0.90 264	0.74 275	0.68 299	0.62 217	0.80 297	0.45 214	1.78 300	0.64 254	0.14 235	0.11 177	0.14 226	0.14 208	0.29 267	0.21 221

RAFT + AFF	0.64 258	1.20 363	1.95 190	0.34 182	0.33 260	0.67 252	0.52 305	0.99 328	0.74 275	0.53 165	0.58 190	0.57 188	0.80 328	1.76 297	0.51 215	0.12 178	0.27 346	0.15 252	0.14 208	0.43 347	0.29 295

HSM-Net_RVC	0.67 273	0.34 96	2.23 254	0.26 34	0.19 101	0.67 252	0.29 174	1.26 381	0.69 231	0.72 311	0.70 282	0.78 291	0.42 193	3.77 408	0.41 172	0.13 207	0.09 115	0.10 52	0.09 46	0.12 34	0.11 39
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NOSS_ROB	0.64 258	0.65 217	1.62 65	0.46 306	0.25 176	0.67 252	0.30 181	0.93 287	0.77 301	0.59 235	0.57 184	0.77 288	0.38 146	2.78 389	0.44 186	0.23 330	0.24 325	0.28 347	0.26 325	0.27 258	0.39 348

XPNet_ROB	0.61 247	0.72 237	1.66 71	0.37 234	0.27 200	0.67 252	0.47 295	0.89 258	0.71 249	0.78 324	0.70 282	0.81 300	0.53 253	1.70 289	0.76 279	0.21 314	0.16 267	0.16 267	0.15 229	0.20 182	0.21 221

Any-RAFT	0.38 51	0.25 32	1.89 168	0.27 43	0.17 64	0.68 263	0.21 37	0.78 183	0.53 105	0.43 80	0.43 76	0.54 170	0.30 104	0.41 61	0.20 20	0.10 81	0.12 203	0.08 3	0.06 8	0.10 13	0.09 18

AF-Net	0.69 284	0.92 299	2.21 247	0.41 271	0.40 309	0.68 263	0.40 255	1.02 347	0.86 328	0.69 301	1.03 346	1.04 354	0.84 334	1.19 230	0.78 283	0.22 327	0.14 232	0.25 339	0.17 260	0.30 276	0.18 193

StereoDRNet-Refined	0.50 168	0.41 128	1.50 48	0.33 159	0.21 118	0.68 263	0.26 121	0.81 202	0.68 222	0.67 293	0.68 265	0.73 271	0.42 193	1.10 220	0.59 243	0.11 131	0.08 60	0.14 226	0.14 208	0.25 236	0.21 221
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
TRStereo	0.53 197	0.76 247	2.38 278	0.42 279	0.29 214	0.69 266	0.23 67	1.81 399	0.55 116	0.36 49	0.32 33	0.47 143	0.40 167	0.46 85	0.25 58	0.12 178	0.11 177	0.11 96	0.41 373	0.13 53	0.32 314

hitnet-ft	0.67 273	0.80 267	1.90 171	0.28 61	0.22 139	0.69 266	0.36 236	0.85 229	0.65 207	0.56 200	0.84 312	1.03 351	0.95 351	2.32 353	0.55 226	0.23 330	0.14 232	0.41 372	0.13 183	0.24 225	0.17 175

S-Stereo	0.80 326	0.69 228	3.89 397	0.39 256	0.37 295	0.69 266	0.70 350	0.94 291	0.98 353	0.62 261	0.91 326	0.83 305	0.60 279	2.37 355	0.66 257	0.18 291	0.21 312	0.17 283	0.18 270	0.30 276	0.35 327

NVstereo2D	0.58 231	0.40 125	2.03 213	0.35 196	0.35 276	0.69 266	0.39 253	0.91 274	0.80 314	0.47 100	0.53 149	0.67 239	0.46 222	1.99 332	0.48 202	0.19 301	0.11 177	0.17 283	0.13 183	0.25 236	0.25 266

ETE_ROB	0.60 239	0.71 233	1.55 54	0.37 234	0.25 176	0.69 266	0.51 302	1.47 388	0.70 240	0.80 326	0.69 272	0.85 311	0.49 241	1.36 243	0.58 241	0.16 267	0.13 218	0.19 305	0.16 245	0.21 190	0.23 250

SFCPSM	0.46 125	0.24 29	2.35 273	0.27 43	0.27 200	0.70 271	0.32 212	0.96 306	0.63 188	0.49 130	0.52 141	0.43 111	0.36 133	0.52 118	0.43 182	0.12 178	0.09 115	0.12 141	0.16 245	0.16 113	0.12 66

PA-Net	0.84 336	1.00 332	3.49 390	0.63 360	0.40 309	0.70 271	0.52 305	0.86 238	0.84 325	0.52 156	0.59 193	0.70 262	0.54 256	2.35 354	2.23 375	0.17 281	0.27 346	0.19 305	0.28 332	0.22 202	0.36 335
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MyStereo8	0.54 202	0.80 267	2.76 339	0.32 144	0.33 260	0.71 273	0.20 25	0.87 247	0.57 127	0.51 149	0.59 193	0.50 155	0.33 118	0.68 163	0.55 226	0.10 81	0.29 349	0.10 52	0.13 183	0.21 190	0.34 325

CBFPSM	0.56 220	0.91 298	1.82 144	0.28 61	0.23 151	0.71 273	0.37 243	0.72 127	0.64 195	0.50 137	0.49 123	1.03 351	0.83 331	0.62 147	1.35 337	0.10 81	0.12 203	0.10 52	0.10 78	0.18 152	0.19 201

Wz-Net-SNSev	0.76 314	1.32 377	3.11 372	0.40 265	0.31 240	0.71 273	0.60 329	0.98 317	0.87 331	0.67 293	0.83 309	0.96 338	0.60 279	1.67 285	0.97 300	0.16 267	0.15 253	0.16 267	0.17 260	0.36 315	0.24 257

FADNet_RVC	0.81 332	1.14 353	2.42 285	0.30 96	0.24 164	0.71 273	0.24 90	0.95 302	0.61 163	0.44 85	0.56 178	0.59 198	0.42 193	1.52 263	0.68 263	0.94 392	0.96 409	0.28 347	1.00 408	0.90 388	1.36 411

SHD	0.72 298	0.77 255	2.36 276	0.45 302	0.40 309	0.71 273	0.32 212	1.02 347	1.25 377	1.07 359	0.84 312	0.90 325	0.73 317	1.09 219	0.98 301	0.21 314	0.18 285	0.20 314	0.21 304	0.32 288	0.31 310

NCCL2	0.65 266	0.94 307	1.96 199	0.43 284	0.30 224	0.71 273	0.68 345	0.84 225	0.65 207	0.70 304	0.60 205	0.86 315	0.54 256	1.56 267	0.57 236	0.20 310	0.16 267	0.67 385	0.25 319	0.22 202	0.24 257

ssnet_v2	0.55 214	0.60 194	1.86 157	0.32 144	0.22 139	0.72 279	0.44 278	0.94 291	0.74 275	0.63 270	0.54 159	0.81 300	0.47 227	0.77 187	0.70 266	0.16 267	0.14 232	0.14 226	0.14 208	0.30 276	0.30 303

Anonymous3	0.42 85	0.35 104	2.09 223	0.33 159	0.24 164	0.72 279	0.31 191	0.74 140	0.55 116	0.35 47	0.40 67	0.33 62	0.29 96	0.44 72	0.28 79	0.18 291	0.18 285	0.13 196	0.13 183	0.17 133	0.17 175

EDNetEfficientorigin	8.18 421	0.98 326	145.96 446	0.51 326	0.89 385	0.72 279	0.48 298	0.85 229	1.56 391	2.12 398	1.49 370	1.29 373	1.31 372	1.83 310	2.13 372	0.13 207	0.12 203	0.17 283	0.18 270	0.39 336	0.45 362

PSMNet_ROB	0.66 270	1.01 336	2.33 268	0.38 248	0.31 240	0.72 279	0.55 314	0.86 238	0.69 231	0.54 177	0.60 205	0.75 282	0.47 227	2.00 333	0.82 291	0.17 281	0.13 218	0.19 305	0.19 288	0.24 225	0.27 283

pmcnn	1.32 377	1.05 342	2.77 341	0.74 369	1.43 405	0.72 279	0.56 319	0.96 306	0.91 342	0.99 354	2.92 407	6.01 418	0.70 309	2.38 358	3.32 395	0.13 207	0.10 144	0.08 3	0.06 8	0.34 302	0.22 231

FTStereo	0.76 314	0.18 1	2.35 273	0.71 367	0.21 118	0.73 284	1.79 407	0.57 68	0.53 105	1.07 359	1.63 376	1.29 373	2.13 398	0.75 180	0.29 92	0.19 301	0.08 60	0.12 141	0.11 128	0.11 24	0.40 352

RGC	0.71 295	0.97 323	2.18 244	0.44 289	0.44 324	0.73 284	0.40 255	0.94 291	0.71 249	0.71 308	1.04 349	1.01 347	0.71 311	1.74 295	0.70 266	0.23 330	0.18 285	0.28 347	0.26 325	0.29 267	0.27 283

StereoDRNet	0.64 258	0.88 292	2.35 273	0.41 271	0.45 332	0.73 284	0.47 295	0.94 291	0.74 275	0.75 317	0.54 159	0.74 277	0.47 227	1.70 289	0.72 272	0.15 249	0.14 232	0.15 252	0.14 208	0.20 182	0.19 201

LMCR-Stereo	0.52 192	0.71 233	2.39 280	0.40 265	0.21 118	0.74 287	0.31 191	1.02 347	0.64 195	0.61 250	0.63 227	0.39 83	0.51 246	0.62 147	0.42 174	0.19 301	0.09 115	0.12 141	0.09 46	0.23 210	0.12 66

delet	0.52 192	0.54 179	1.62 65	0.31 121	0.35 276	0.74 287	0.46 287	0.85 229	0.74 275	0.55 191	0.60 205	0.67 239	0.50 244	1.12 223	0.57 236	0.11 131	0.11 177	0.13 196	0.14 208	0.16 113	0.12 66

UNet	0.54 202	0.44 144	2.83 346	0.31 121	0.33 260	0.74 287	0.27 144	0.82 208	0.61 163	0.53 165	0.54 159	0.72 267	0.54 256	0.78 191	0.56 233	0.11 131	0.09 115	0.13 196	0.11 128	0.14 71	0.12 66

DANet	0.80 326	0.65 217	2.21 247	1.19 397	0.48 343	0.74 287	1.25 393	0.89 258	1.53 389	0.89 345	0.71 286	0.96 338	0.56 265	1.83 310	0.96 299	0.18 291	0.16 267	0.19 305	0.16 245	0.26 251	0.29 295
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANet	0.75 311	0.84 281	2.01 205	0.40 265	0.25 176	0.74 287	0.66 340	0.87 247	0.73 271	0.71 308	1.07 351	0.84 308	0.59 277	2.71 387	1.15 323	0.17 281	0.16 267	0.44 375	0.16 245	0.31 284	0.20 215

CBMV_ROB	0.76 314	0.42 134	2.68 327	0.33 159	0.22 139	0.74 287	0.47 295	0.96 306	0.76 297	1.04 358	0.96 334	0.88 321	0.93 346	2.06 336	1.19 325	0.22 327	0.24 325	0.27 343	0.25 319	0.25 236	0.28 289

psmg	0.41 72	0.27 43	1.13 5	0.27 43	0.21 118	0.75 293	0.36 236	0.90 264	0.61 163	0.59 235	0.59 193	0.63 213	0.37 141	0.43 67	0.38 154	0.13 207	0.10 144	0.13 196	0.12 158	0.13 53	0.11 39

KYRaft	0.48 142	0.29 67	1.75 98	0.33 159	0.21 118	0.75 293	0.44 278	0.58 73	0.57 127	0.64 279	0.93 330	0.53 166	0.72 314	0.60 144	0.24 51	0.10 81	0.07 11	0.12 141	0.14 208	0.12 34	0.54 370

ACVNet-DCA	0.42 85	0.64 211	2.07 217	0.35 196	0.14 13	0.76 295	0.25 105	0.76 159	0.52 89	0.31 40	0.38 57	0.24 23	0.38 146	0.69 169	0.19 4	0.10 81	0.24 325	0.11 96	0.09 46	0.12 34	0.14 112

xx1	0.46 125	0.64 211	2.07 217	0.35 196	0.14 13	0.76 295	0.25 105	0.74 140	1.01 356	0.31 40	0.38 57	0.46 137	0.36 133	0.69 169	0.19 4	0.10 81	0.24 325	0.12 141	0.12 158	0.12 34	0.14 112

1test111	0.44 100	0.64 211	2.07 217	0.35 196	0.14 13	0.76 295	0.25 105	0.76 159	0.52 89	0.31 40	0.38 57	0.24 23	0.38 146	0.96 206	0.30 103	0.10 81	0.24 325	0.11 96	0.09 46	0.12 34	0.14 112

cc1	0.47 138	0.64 211	2.07 217	0.35 196	0.14 13	0.76 295	0.25 105	0.74 140	1.01 356	0.31 40	0.38 57	0.24 23	0.38 146	0.69 169	0.19 4	0.10 81	0.24 325	0.11 96	0.09 46	0.25 236	0.40 352

tt1	0.44 100	0.64 211	1.83 146	0.35 196	0.14 13	0.76 295	0.25 105	0.74 140	0.88 334	0.31 40	0.37 50	0.25 30	0.35 128	0.63 149	0.19 4	0.10 81	0.24 325	0.11 96	0.09 46	0.25 236	0.36 335

SQANet	0.80 326	1.58 387	2.53 305	0.76 370	0.83 381	0.76 295	0.36 236	0.83 214	0.64 195	0.63 270	0.69 272	0.73 271	0.51 246	1.21 231	0.53 221	0.77 388	0.29 349	0.59 382	0.29 335	0.86 387	0.61 376

BSDual-CNN	0.41 72	0.27 43	1.13 5	0.30 96	0.21 118	0.76 295	0.31 191	1.00 336	0.61 163	0.63 270	0.53 149	0.63 213	0.37 141	0.43 67	0.38 154	0.13 207	0.10 144	0.14 226	0.12 158	0.12 34	0.11 39

hknet	0.47 138	0.29 67	1.70 80	0.30 96	0.24 164	0.76 295	0.31 191	1.00 336	0.64 195	0.63 270	0.53 149	0.80 297	0.38 146	0.77 187	0.37 149	0.11 131	0.10 144	0.14 226	0.12 158	0.12 34	0.11 39

coex-ft	5.95 419	1.67 392	60.57 444	0.34 182	0.30 224	0.77 303	0.69 347	0.74 140	4.41 412	19.22 432	2.15 388	1.62 385	7.97 420	1.81 309	8.96 420	0.44 370	2.08 419	0.18 300	0.19 288	0.38 328	4.62 424

CSP-Net	0.50 168	0.39 123	1.25 13	0.29 82	0.23 151	0.77 303	0.35 230	0.86 238	0.57 127	0.59 235	0.59 193	0.65 224	0.40 167	1.77 299	0.44 186	0.16 267	0.11 177	0.10 52	0.10 78	0.20 182	0.14 112

Consistency-Raft	0.88 341	0.93 305	3.23 384	0.99 389	0.64 369	0.77 303	0.55 314	0.98 317	0.97 350	0.61 250	1.03 346	0.65 224	1.05 358	0.79 192	1.38 339	0.44 370	0.46 376	0.51 378	0.58 388	0.65 376	0.47 365

GMM-Stereo	0.50 168	0.23 21	2.41 283	0.54 339	0.24 164	0.77 303	0.46 287	0.59 78	0.57 127	0.58 222	0.73 292	0.47 143	0.43 203	0.68 163	0.27 69	0.10 81	0.06 1	0.13 196	0.13 183	0.14 71	0.44 361

Nwc_Net	0.68 280	0.83 279	2.53 305	0.41 271	0.39 302	0.77 303	0.38 249	1.01 344	0.70 240	0.60 243	0.99 339	0.98 342	0.68 306	1.41 245	0.63 251	0.23 330	0.15 253	0.23 328	0.25 319	0.23 210	0.18 193

UDG	0.77 318	1.23 366	2.15 238	0.67 365	0.59 363	0.78 308	0.38 249	0.90 264	0.70 240	0.61 250	0.69 272	1.01 347	0.67 303	1.02 212	0.73 275	0.45 372	0.34 358	0.87 390	0.51 380	0.67 378	0.46 364

NVStereoNet_ROB	1.16 367	0.95 313	2.54 311	0.58 351	0.55 357	0.78 308	0.63 338	1.00 336	1.08 365	1.03 356	4.07 413	1.48 382	1.22 367	2.88 393	1.27 332	0.50 376	0.46 376	0.54 379	0.62 391	0.50 361	0.63 379
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
PWCDC_ROB	0.72 298	1.06 343	2.09 223	0.47 311	0.36 283	0.78 308	0.26 121	0.98 317	1.34 381	0.61 250	2.07 384	0.64 221	0.61 286	0.83 195	0.71 268	0.31 359	0.14 232	0.15 252	0.12 158	0.60 374	0.21 221

CBMV	0.71 295	0.76 247	2.64 322	0.33 159	0.20 111	0.78 308	0.79 361	0.98 317	0.78 306	0.85 341	0.71 286	0.86 315	1.10 363	1.46 252	0.62 249	0.18 291	0.20 304	0.21 320	0.19 288	0.25 236	0.33 321
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
fast-acv-ft	0.63 255	0.88 292	3.10 370	0.38 248	0.30 224	0.79 312	0.48 298	0.69 115	0.72 257	0.58 222	0.78 303	0.76 286	0.60 279	0.67 162	0.73 275	0.15 249	0.15 253	0.18 300	0.17 260	0.37 322	0.16 164

Wz-Net-LNSev	0.59 235	0.96 315	2.47 296	0.34 182	0.37 295	0.79 312	0.44 278	0.86 238	0.77 301	0.61 250	0.67 257	0.79 295	0.56 265	0.64 152	0.62 249	0.15 249	0.14 232	0.12 141	0.12 158	0.18 152	0.19 201

CRE-IMP	0.41 72	0.22 17	1.76 102	0.48 319	0.17 64	0.79 312	0.69 347	0.52 45	0.52 89	0.47 100	0.42 74	0.45 129	0.26 57	0.41 61	0.31 113	0.11 131	0.07 11	0.12 141	0.09 46	0.17 133	0.23 250

MMNet	0.50 168	0.48 160	1.93 183	0.33 159	0.27 200	0.79 312	0.28 154	0.81 202	0.74 275	0.60 243	0.56 178	0.59 198	0.55 261	0.79 192	0.59 243	0.10 81	0.09 115	0.12 141	0.11 128	0.13 53	0.14 112

DSFCA	0.54 202	0.35 104	1.41 34	0.28 61	0.28 209	0.79 312	0.88 368	0.76 159	0.70 240	0.72 311	0.66 254	0.67 239	0.57 270	1.17 229	0.63 251	0.16 267	0.14 232	0.13 196	0.14 208	0.16 113	0.13 99

STTRV1_RVC	0.80 326	0.55 187	2.89 351	0.42 279	0.49 344	0.79 312	0.44 278	1.15 374	0.82 319	0.62 261	0.89 324	0.72 267	0.63 294	2.69 384	0.64 254	0.48 375	0.64 391	0.27 343	0.24 312	0.35 310	0.27 283

LALA_ROB	0.60 239	0.76 247	1.69 76	0.36 215	0.29 214	0.79 312	0.55 314	0.94 291	0.77 301	0.81 331	0.67 257	0.94 335	0.49 241	0.99 209	0.73 275	0.21 314	0.15 253	0.20 314	0.18 270	0.23 210	0.21 221

DRN-Test	0.64 258	0.43 137	2.44 291	0.39 256	0.44 324	0.80 319	0.41 261	1.02 347	0.78 306	0.80 326	0.63 227	0.69 252	0.56 265	1.79 304	0.69 265	0.15 249	0.12 203	0.17 283	0.16 245	0.18 152	0.17 175

GwcNet	0.69 284	0.71 233	3.12 373	0.36 215	0.45 332	0.81 320	0.44 278	0.86 238	0.84 325	0.60 243	0.74 294	0.82 303	0.49 241	1.65 282	0.66 257	0.16 267	0.15 253	0.15 252	0.15 229	0.31 284	0.24 257

SuperB	1.15 365	1.14 353	5.43 414	0.36 215	0.26 189	0.81 320	0.89 369	0.88 252	1.17 372	0.67 293	0.68 265	0.63 213	1.39 379	1.74 295	3.37 396	0.15 249	0.12 203	0.17 283	0.16 245	2.80 418	0.25 266

XQC	0.73 306	0.98 326	2.39 280	0.46 306	0.35 276	0.81 320	0.46 287	1.00 336	1.00 354	0.80 326	0.69 272	0.88 321	0.74 322	1.32 239	1.20 326	0.24 337	0.16 267	0.23 328	0.20 299	0.41 342	0.33 321

CRFU-Net	0.56 220	0.38 116	1.86 157	0.46 306	0.26 189	0.82 323	0.36 236	0.90 264	0.49 73	0.62 261	0.59 193	0.78 291	1.35 375	1.00 210	0.48 202	0.15 249	0.14 232	0.17 283	0.10 78	0.19 170	0.14 112

RTSC	0.72 298	1.00 332	2.22 250	0.40 265	0.29 214	0.82 323	0.31 191	0.96 306	1.10 367	0.92 348	0.81 307	0.78 291	0.58 274	1.23 234	1.55 349	0.18 291	0.17 277	0.14 226	0.17 260	0.43 347	0.30 303

iinet-f	0.57 226	0.93 305	2.27 260	0.31 121	0.25 176	0.83 325	0.33 220	0.81 202	0.65 207	0.54 177	0.63 227	0.73 271	0.67 303	0.73 178	0.67 260	0.13 207	0.13 218	0.11 96	0.10 78	0.43 347	0.16 164

GANetREF_RVC	0.75 311	1.15 357	2.46 294	0.47 311	0.26 189	0.83 325	0.61 332	0.97 313	0.89 339	0.62 261	0.61 212	0.72 267	0.59 277	2.42 364	0.55 226	0.32 360	0.25 339	0.36 364	0.24 312	0.39 336	0.31 310
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
Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 226	0.87 289	2.11 227	0.32 144	0.30 224	0.84 327	0.40 255	0.88 252	0.72 257	0.65 286	0.73 292	0.66 229	0.57 270	0.93 203	0.71 268	0.13 207	0.07 11	0.10 52	0.08 30	0.15 85	0.14 112

DDUNet	0.77 318	1.12 349	1.88 164	0.76 370	0.69 373	0.84 327	0.43 270	0.85 229	0.65 207	0.67 293	0.75 297	0.91 326	0.52 251	1.03 214	0.57 236	0.54 379	0.37 363	0.95 393	0.52 382	0.71 379	0.57 373

LSM	3.31 413	1.11 348	5.29 413	9.40 427	30.65 441	0.84 327	1.12 387	0.91 274	1.22 375	1.36 382	2.19 389	0.93 331	0.83 331	1.66 283	0.90 295	0.21 314	0.31 353	0.24 334	0.28 332	0.39 336	6.33 425

DISCO	0.57 226	0.34 96	1.87 162	0.45 302	0.34 266	0.84 327	0.35 230	0.84 225	0.78 306	0.59 235	0.63 227	1.06 358	0.53 253	1.10 220	0.82 291	0.12 178	0.09 115	0.11 96	0.10 78	0.22 202	0.18 193

HBP-ISP	0.76 314	1.30 373	3.19 380	0.35 196	0.26 189	0.85 331	0.54 311	1.03 354	0.72 257	0.80 326	0.69 272	0.68 245	0.83 331	2.04 335	0.44 186	0.23 330	0.24 325	0.29 354	0.25 319	0.28 264	0.24 257

APVNet	0.70 288	0.67 223	2.71 331	0.38 248	0.36 283	0.85 331	0.43 270	0.91 274	0.68 222	0.55 191	0.69 272	0.75 282	0.55 261	2.31 352	0.78 283	0.17 281	0.17 277	0.24 334	0.19 288	0.33 295	0.23 250

WZ-Net	0.92 346	1.31 374	3.76 394	0.41 271	0.36 283	0.86 333	0.71 351	1.00 336	1.06 363	0.82 335	0.92 327	1.06 358	1.05 358	2.16 344	1.61 351	0.19 301	0.13 218	0.15 252	0.16 245	0.32 288	0.28 289

PSM-AAD	0.63 255	0.22 17	1.77 110	0.37 234	0.23 151	0.86 333	1.17 390	0.59 78	0.60 148	0.64 279	0.71 286	0.68 245	2.93 406	0.65 159	0.31 113	0.09 18	0.07 11	0.17 283	0.15 229	0.13 53	0.33 321

RYNet	0.70 288	0.56 189	2.25 257	0.35 196	0.41 316	0.86 333	0.43 270	0.94 291	0.82 319	0.62 261	0.53 149	0.91 326	0.60 279	2.70 385	1.00 307	0.14 235	0.11 177	0.16 267	0.14 208	0.25 236	0.27 283

DispFullNet	1.67 394	2.10 412	5.22 411	1.53 404	8.90 422	0.86 333	0.31 191	0.96 306	0.96 349	1.37 385	1.01 342	1.13 367	1.98 397	1.51 262	0.91 296	0.54 379	0.31 353	1.18 399	0.63 393	1.13 392	0.80 389

FBW_ROB	0.83 334	0.77 255	1.77 110	0.44 289	0.30 224	0.87 337	0.46 287	1.10 366	0.91 342	0.81 331	0.75 297	1.01 347	0.61 286	3.66 407	1.23 330	0.26 345	0.23 322	0.36 364	0.25 319	0.27 258	0.62 377

CC-Net-ROB	0.85 337	1.15 357	2.13 232	0.88 380	0.38 300	0.88 338	0.44 278	1.06 360	0.79 311	0.58 222	0.69 272	0.65 224	0.50 244	2.74 388	0.51 215	0.93 391	0.39 371	0.87 390	0.29 335	0.54 368	0.54 370

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 318	1.04 341	2.06 215	0.94 385	0.35 276	0.89 339	0.40 255	0.85 229	0.63 188	0.55 191	0.63 227	0.75 282	0.38 146	2.38 358	0.48 202	1.10 398	0.31 353	0.36 364	0.21 304	0.53 367	0.55 372

Wz-Net-MNSev	0.65 266	0.97 323	2.19 245	0.36 215	0.33 260	0.90 340	0.60 329	0.92 282	0.81 318	0.75 317	0.72 290	0.73 271	0.65 297	1.39 244	0.71 268	0.16 267	0.13 218	0.14 226	0.14 208	0.24 225	0.18 193

MFMNet_re	0.92 346	1.28 371	2.53 305	0.82 378	0.76 380	0.90 340	0.75 356	0.98 317	1.04 359	1.03 356	1.05 350	0.84 308	0.94 349	0.83 195	0.72 272	0.68 384	0.60 388	0.63 383	0.60 390	0.77 383	0.74 383

BUS	0.41 72	0.27 43	1.13 5	0.30 96	0.21 118	0.91 342	0.23 67	1.00 336	0.61 163	0.63 270	0.53 149	0.66 229	0.30 104	0.43 67	0.32 123	0.13 207	0.10 144	0.14 226	0.12 158	0.12 34	0.11 39

NINENet	0.50 168	0.33 87	1.69 76	0.55 345	0.25 176	0.91 342	0.23 67	0.98 317	0.71 249	0.53 165	0.55 167	0.66 229	0.30 104	1.22 233	0.32 123	0.15 249	0.13 218	0.16 267	0.11 128	0.16 113	0.13 99

iRaft-Stereo_20w	0.58 231	0.39 123	1.96 199	0.45 302	0.32 249	0.92 344	0.57 323	1.14 371	0.56 124	0.81 331	0.40 67	0.55 173	0.69 307	0.65 159	1.04 315	0.09 18	0.16 267	0.09 23	0.36 363	0.17 133	0.25 266

EDNetEfficient	1.27 375	0.70 231	4.05 402	0.64 361	0.98 390	0.94 345	1.40 401	0.85 229	1.75 396	2.34 407	1.33 365	1.05 356	2.21 400	1.58 273	4.15 405	0.15 249	0.19 295	0.14 226	0.27 329	0.38 328	0.32 314

NRIStereo	0.46 125	0.25 32	1.77 110	0.47 311	0.16 40	0.95 346	0.74 355	0.51 35	0.56 124	0.48 119	0.39 64	0.59 198	0.29 96	0.77 187	0.32 123	0.11 131	0.13 218	0.11 96	0.09 46	0.21 190	0.24 257

LCNet	0.54 202	0.37 111	1.78 114	0.92 383	0.22 139	0.96 347	0.30 181	0.59 78	0.58 137	0.51 149	0.55 167	0.41 95	0.76 324	0.84 197	0.26 61	0.09 18	0.06 1	0.12 141	0.18 270	0.98 389	0.39 348

ADCS	1.05 360	1.36 381	2.98 362	0.42 279	0.36 283	0.96 347	0.81 365	1.06 360	1.12 369	1.25 375	0.97 336	1.08 360	0.90 344	1.25 238	4.86 411	0.21 314	0.21 312	0.22 322	0.23 310	0.36 315	0.38 345

ADCRef	0.80 326	0.96 315	2.29 263	0.37 234	0.35 276	0.96 347	0.51 302	0.87 247	0.75 287	0.88 342	0.83 309	0.61 206	1.36 376	1.02 212	3.27 393	0.13 207	0.11 177	0.17 283	0.19 288	0.25 236	0.21 221

PVD	0.90 343	0.85 285	2.15 238	0.53 336	0.50 345	0.99 350	0.56 319	1.15 374	1.64 392	1.41 387	1.41 369	1.11 366	1.13 365	1.35 242	1.31 333	0.26 345	0.28 348	0.28 347	0.26 325	0.37 322	0.49 368

ADCMid	0.96 351	1.32 377	2.74 337	0.38 248	0.35 276	0.99 350	0.58 325	0.94 291	0.86 328	1.23 374	1.01 342	1.01 347	1.00 353	1.05 216	3.97 402	0.21 314	0.19 295	0.42 373	0.32 348	0.40 340	0.29 295

SPS-STEREO	1.07 361	1.13 352	2.88 348	0.65 363	0.69 373	0.99 350	0.68 345	1.05 359	0.87 331	1.36 382	1.23 358	1.46 381	0.94 349	1.87 317	1.72 355	0.66 383	0.61 389	0.58 380	0.57 386	0.65 376	0.77 387
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Wz-Net-TNSev	0.91 344	1.73 398	3.08 368	0.36 215	0.31 240	1.00 353	0.71 351	1.06 360	0.97 350	0.71 308	0.72 290	1.09 362	0.87 339	2.42 364	1.59 350	0.20 310	0.20 304	0.16 267	0.20 299	0.44 354	0.35 327

stereogan	0.69 284	0.51 170	2.44 291	0.39 256	0.39 302	1.01 354	0.41 261	0.94 291	0.92 345	0.73 315	0.85 316	1.15 369	0.69 307	1.57 269	0.53 221	0.19 301	0.18 285	0.20 314	0.16 245	0.36 315	0.24 257

otaku	1.03 358	1.68 394	2.72 333	0.95 386	0.73 376	1.03 355	0.59 327	0.99 328	0.86 328	0.69 301	1.61 374	0.98 342	0.64 295	1.46 252	1.14 321	0.95 393	0.46 376	0.72 388	0.40 370	1.24 398	0.78 388

SGM-Forest	1.04 359	0.42 134	3.59 393	0.41 271	0.32 249	1.05 356	1.32 396	0.94 291	0.83 323	1.16 366	2.23 392	1.03 351	1.39 379	2.49 372	2.35 378	0.21 314	0.21 312	0.20 314	0.19 288	0.23 210	0.32 314
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Ntro	1.00 355	1.68 394	2.80 345	0.95 386	0.85 382	1.06 357	0.53 308	0.98 317	0.90 341	0.62 261	0.76 299	0.93 331	0.66 301	1.66 283	0.98 301	0.99 395	0.45 375	0.75 389	0.40 370	1.19 394	0.75 385

RainbowNet	1.15 365	1.78 399	2.72 333	1.12 395	0.91 387	1.06 357	0.76 358	1.16 376	1.13 371	0.75 317	0.97 336	1.09 362	0.80 328	1.60 276	1.21 328	1.17 400	1.26 412	1.01 396	0.57 386	1.13 392	0.88 395

ccnet	0.71 295	0.41 128	1.59 58	0.40 265	0.45 332	1.06 357	0.55 314	0.98 317	0.71 249	0.88 342	0.97 336	0.82 303	0.88 342	1.68 286	0.94 297	0.32 360	0.26 341	0.32 358	0.27 329	0.34 302	0.30 303

ADCP+	0.94 348	1.12 349	3.14 374	0.34 182	0.39 302	1.06 357	0.79 361	0.89 258	0.80 314	0.66 289	0.67 257	0.85 311	1.55 386	0.93 203	4.55 409	0.13 207	0.11 177	0.16 267	0.15 229	0.26 251	0.25 266

CSAN	1.25 374	1.12 349	3.04 365	0.51 326	0.37 295	1.06 357	1.15 389	1.22 377	1.08 365	1.17 371	1.91 382	1.04 354	1.31 372	5.96 417	2.43 380	0.26 345	0.22 317	0.24 334	0.24 312	0.31 284	0.30 303

DPSNet	0.86 338	0.60 194	2.34 270	0.58 351	0.36 283	1.07 362	0.75 356	1.30 382	1.05 360	0.70 304	0.68 265	0.94 335	1.29 369	2.08 338	1.82 359	0.26 345	0.23 322	0.16 267	0.17 260	0.48 357	0.40 352

MeshStereo	1.21 370	1.15 357	3.01 364	0.34 182	0.28 209	1.10 363	0.69 347	1.35 384	1.01 356	2.71 411	2.41 395	2.96 399	1.45 382	2.80 391	1.40 342	0.22 327	0.22 317	0.22 322	0.19 288	0.50 361	0.26 275
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
FCDSN-DC	1.29 376	0.54 179	2.50 302	0.47 311	0.41 316	1.12 364	0.60 329	1.10 366	1.27 379	2.23 404	2.87 404	3.67 406	3.12 410	2.39 361	1.69 353	0.30 357	0.26 341	0.31 356	0.30 340	0.35 310	0.38 345
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_RVC	1.55 392	2.39 419	3.16 376	0.65 363	0.41 316	1.12 364	0.46 287	1.23 378	1.33 380	1.61 392	1.20 356	1.43 380	0.98 352	1.76 297	1.97 362	1.90 413	1.80 414	1.98 418	2.15 417	1.63 406	1.77 417

NaN_ROB	1.14 363	0.94 307	2.96 358	0.53 336	0.56 359	1.13 366	0.99 376	0.98 317	1.00 354	1.09 361	0.87 319	0.77 288	1.06 360	5.90 416	2.72 382	0.16 267	0.23 322	0.16 267	0.24 312	0.22 202	0.36 335

PDISCO_ROB	0.75 311	1.06 343	2.11 227	0.64 361	0.59 363	1.13 366	0.43 270	1.14 371	1.05 360	0.64 279	0.71 286	0.96 338	0.61 286	1.21 231	0.76 279	0.37 367	0.18 285	0.27 343	0.24 312	0.56 370	0.32 314

ACVNet-4b	1.93 399	1.85 403	4.10 403	1.07 391	0.86 383	1.15 368	0.53 308	1.06 360	1.12 369	0.64 279	1.09 352	1.99 390	0.70 309	2.20 346	9.86 423	5.62 422	0.41 374	1.03 397	0.55 383	1.86 411	0.85 391

AnyNet_C32	1.00 355	1.33 379	2.53 305	0.49 321	0.54 354	1.15 368	1.14 388	0.91 274	0.89 339	1.11 362	0.95 333	0.87 317	0.93 346	1.50 261	4.07 404	0.21 314	0.20 304	0.25 339	0.24 312	0.38 328	0.33 321

WCMA_ROB	1.12 362	0.83 279	2.66 325	0.58 351	0.34 266	1.17 370	0.71 351	0.93 287	0.94 346	1.74 394	2.63 401	3.09 402	1.71 392	1.70 289	1.84 360	0.26 345	0.21 312	0.20 314	0.21 304	0.28 264	0.43 359

ACVNet_1	1.33 378	1.91 407	4.03 401	1.09 393	0.88 384	1.19 371	0.66 340	1.24 379	1.17 372	0.94 350	0.96 334	3.09 402	1.04 357	2.37 355	1.11 319	1.04 396	0.48 382	1.03 397	0.48 377	1.12 391	0.83 390

ACVNet_2	1.42 387	1.81 400	3.23 384	1.08 392	0.92 388	1.32 372	0.85 366	1.49 390	1.69 393	1.19 373	1.73 378	2.13 392	1.03 356	2.50 373	1.40 342	0.91 390	0.53 384	1.00 395	0.55 383	2.11 413	0.85 391

SAMSARA	0.91 344	0.97 323	2.22 250	0.80 374	0.58 362	1.32 372	1.31 395	1.01 344	0.94 346	1.36 382	0.87 319	1.38 378	0.90 344	1.72 292	1.02 312	0.24 337	0.30 352	0.22 322	0.25 319	0.36 315	0.35 327

ADCPNet	0.99 352	0.99 330	3.93 400	0.37 234	0.68 372	1.36 374	0.62 336	0.87 247	0.76 297	0.78 324	0.81 307	1.08 360	1.18 366	1.14 226	2.49 381	0.21 314	0.69 399	0.21 320	0.95 406	0.29 267	0.37 342

IMH-64-1	1.39 384	1.64 390	1.86 157	1.36 399	1.11 398	1.39 375	1.19 391	1.76 397	1.45 386	1.16 366	2.21 390	1.53 383	1.38 377	1.98 329	1.52 347	1.29 402	0.67 394	1.27 403	0.69 394	1.29 400	0.98 398

IMH-64	1.39 384	1.64 390	1.86 157	1.36 399	1.11 398	1.39 375	1.19 391	1.76 397	1.45 386	1.16 366	2.21 390	1.53 383	1.38 377	1.98 329	1.52 347	1.29 402	0.67 394	1.27 403	0.69 394	1.29 400	0.98 398

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 357	1.67 392	2.32 265	0.47 311	0.39 302	1.47 377	0.95 372	0.95 302	0.91 342	0.84 338	0.94 331	1.05 356	0.60 279	2.95 394	0.72 272	0.41 368	0.72 403	0.32 358	0.55 383	0.74 380	1.22 407

MIPNet	0.83 334	0.81 272	2.40 282	0.61 358	0.18 88	1.48 378	1.39 400	1.60 394	0.74 275	1.94 396	0.85 316	0.73 271	1.68 390	0.87 201	0.31 113	0.09 18	0.08 60	0.11 96	0.32 348	0.25 236	0.12 66

ELAS_RVC	1.37 383	0.78 263	3.21 382	0.55 345	0.50 345	1.49 379	2.48 413	1.48 389	1.71 395	2.13 401	2.09 385	2.07 391	2.56 404	1.90 324	2.02 365	0.35 364	0.36 361	0.37 368	0.34 355	0.49 359	0.47 365
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ADCL	0.99 352	0.79 265	2.43 289	0.39 256	0.32 249	1.50 380	1.90 408	0.92 282	0.97 350	1.26 379	1.27 360	1.00 346	1.42 381	1.14 226	3.31 394	0.17 281	0.14 232	0.22 322	0.21 304	0.30 276	0.22 231

AnyNet_C01	1.14 363	1.49 385	4.23 405	0.54 339	0.53 352	1.51 381	1.37 398	1.04 358	1.07 364	1.17 371	1.33 365	1.15 369	1.08 361	1.61 279	2.74 383	0.25 342	0.22 317	0.28 347	0.24 312	0.48 357	0.40 352

Dean	1.79 396	1.83 401	3.92 398	1.29 398	1.07 397	1.55 382	1.00 379	1.95 403	2.33 402	1.47 390	4.19 414	4.26 412	1.33 374	2.21 347	1.48 346	1.14 399	0.68 398	1.18 399	0.74 397	1.24 398	0.98 398

MADNet+	1.36 381	1.93 409	5.95 415	0.81 377	0.59 363	1.57 383	1.09 384	1.39 387	1.22 375	0.84 338	1.01 342	1.25 372	1.12 364	3.19 399	2.36 379	0.45 372	0.47 379	0.38 370	0.34 355	0.59 371	0.57 373

RTS	1.21 370	1.31 374	6.39 416	0.52 330	0.51 350	1.61 384	0.79 361	1.03 354	1.37 383	1.13 363	1.30 363	1.10 364	0.85 335	2.65 381	2.08 368	0.21 314	0.24 325	0.18 300	0.18 270	0.43 347	0.32 314

RTSA	1.21 370	1.31 374	6.39 416	0.52 330	0.51 350	1.61 384	0.79 361	1.03 354	1.37 383	1.13 363	1.30 363	1.10 364	0.85 335	2.65 381	2.08 368	0.21 314	0.24 325	0.18 300	0.18 270	0.43 347	0.32 314

LVE	1.96 400	2.17 418	3.14 374	1.68 405	1.80 414	1.63 386	1.03 381	2.34 406	2.81 408	1.25 375	2.89 405	4.24 411	1.29 369	2.79 390	1.44 344	2.85 418	0.91 408	1.18 399	1.46 416	1.23 397	1.10 404

SGM_RVC	1.89 398	0.92 299	2.50 302	0.96 388	0.93 389	1.63 386	1.37 398	1.52 392	12.43 421	1.85 395	1.69 377	2.40 396	1.74 393	2.81 392	1.71 354	0.53 377	0.47 379	0.42 373	0.47 376	0.74 380	0.74 383
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
IPLG	0.69 284	0.84 281	2.43 289	0.35 196	0.21 118	1.65 388	0.61 332	1.36 385	0.58 137	1.39 386	0.51 133	0.37 73	0.87 339	1.41 245	0.36 147	0.09 18	0.07 11	0.14 226	0.12 158	0.32 288	0.11 39

IMH	2.02 401	2.15 417	2.69 330	1.68 405	1.12 400	1.66 389	0.92 371	2.10 404	1.92 399	1.32 381	2.66 402	2.21 394	1.69 391	5.78 415	1.68 352	5.54 421	0.96 409	1.31 405	0.71 396	1.32 403	0.99 402

PWCK	1.49 390	1.90 406	3.22 383	1.09 393	0.54 354	1.71 390	1.73 406	1.49 390	1.53 389	1.44 389	1.80 379	1.82 387	1.30 371	3.34 402	1.76 357	1.07 397	0.56 386	0.97 394	0.58 388	1.38 404	0.65 380

WAO-7	1.48 389	1.63 388	2.49 300	0.93 384	0.75 377	1.72 391	1.10 385	1.84 401	1.96 400	1.43 388	2.54 397	1.97 389	1.61 389	3.06 396	2.08 368	0.69 385	0.66 393	0.94 392	0.74 397	0.80 385	0.69 382

SANet	1.20 369	1.21 364	3.33 389	0.38 248	0.27 200	1.73 392	0.85 366	1.10 366	2.49 405	1.16 366	1.83 380	1.72 386	1.50 385	2.37 355	2.84 385	0.18 291	0.16 267	0.16 267	0.15 229	0.32 288	0.32 314

notaker	2.66 404	2.07 411	3.31 388	2.61 418	1.43 405	1.76 393	1.11 386	2.76 410	1.79 398	2.26 405	11.53 424	3.96 407	4.29 414	3.09 397	2.76 384	1.55 409	0.88 407	1.70 416	1.07 410	2.00 412	1.35 410

LRCNet_RVC	13.74 428	19.30 431	12.75 425	19.46 433	12.69 426	1.86 394	0.41 261	12.33 427	1.05 360	15.77 428	18.83 433	12.62 429	8.70 421	12.21 427	9.62 422	22.22 438	8.37 429	25.85 438	24.01 439	19.32 437	17.44 438

NCC-stereo	0.79 324	0.94 307	2.42 285	0.59 354	0.45 332	1.90 395	0.46 287	0.99 328	0.72 257	0.64 279	0.84 312	0.91 326	0.73 317	1.80 306	1.00 307	0.27 350	0.19 295	0.23 328	0.31 344	0.24 225	0.22 231

Abc-Net	0.79 324	0.94 307	2.42 285	0.59 354	0.45 332	1.90 395	0.46 287	0.99 328	0.72 257	0.64 279	0.84 312	0.91 326	0.73 317	1.80 306	1.00 307	0.27 350	0.19 295	0.23 328	0.31 344	0.24 225	0.22 231
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
EAI-Stereo	0.78 322	0.25 32	1.67 72	0.54 339	0.59 363	1.95 397	2.05 409	1.11 370	0.64 195	0.95 352	1.49 370	0.50 155	0.67 303	0.59 139	1.44 344	0.09 18	0.19 295	0.09 23	0.49 378	0.13 53	0.22 231

KSHMR	4.10 414	1.97 410	5.27 412	1.71 407	1.47 409	1.96 398	1.28 394	3.19 412	17.33 432	2.12 398	15.91 427	9.18 421	1.57 388	8.42 422	1.98 363	1.52 408	1.26 412	1.67 415	1.19 412	1.67 408	1.40 412

MSMD_ROB	1.34 379	0.96 315	2.38 278	0.39 256	0.32 249	1.96 398	0.62 336	0.91 274	1.43 385	2.94 414	2.60 399	4.77 414	1.95 396	2.43 366	1.33 336	0.29 355	0.26 341	0.32 358	0.32 348	0.30 276	0.30 303

FC-DCNN	1.49 390	0.59 193	2.88 348	0.44 289	0.39 302	1.97 400	0.66 340	1.67 396	1.70 394	2.72 412	2.89 405	4.22 409	2.97 408	2.55 377	2.19 373	0.29 355	0.26 341	0.31 356	0.30 340	0.32 288	0.39 348

SDNR	1.22 373	0.80 267	2.71 331	0.33 159	1.48 410	1.98 401	0.23 67	1.93 402	2.44 403	0.89 345	2.52 396	1.36 377	0.51 246	3.65 406	1.93 361	0.30 357	0.31 353	0.22 322	0.16 245	0.33 295	0.36 335

G-Net	0.99 352	0.64 211	2.76 339	0.57 349	0.67 371	2.03 402	0.72 354	0.76 159	0.67 220	1.14 365	2.56 398	1.30 376	1.02 355	1.48 260	1.74 356	0.25 342	0.24 325	0.24 334	0.26 325	0.37 322	0.31 310

ktn	4.35 415	2.10 412	2.89 351	1.80 409	1.49 411	2.13 403	1.41 403	2.26 405	12.72 422	11.41 424	16.43 428	11.15 424	3.75 411	4.36 413	3.18 392	1.82 412	0.98 411	1.73 417	1.21 413	2.97 419	1.27 408

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 379	1.70 396	2.50 302	0.56 347	0.40 309	2.15 404	0.99 376	1.24 379	1.26 378	1.02 355	1.10 353	1.29 373	0.88 342	3.10 398	1.08 317	1.66 410	0.83 405	0.68 386	0.88 403	1.57 405	1.80 418

HanzoNet	7.64 420	2.86 420	5.05 410	7.01 425	3.97 420	2.18 405	1.34 397	3.37 417	4.05 411	13.17 426	10.58 418	10.73 423	16.52 429	8.45 423	10.51 424	10.48 429	9.72 431	5.59 426	13.46 430	6.84 426	6.83 426

WAO-6	1.58 393	1.54 386	2.32 265	1.14 396	1.00 392	2.30 406	1.03 381	1.82 400	2.85 409	1.25 375	2.61 400	2.20 393	1.56 387	2.47 371	1.99 364	0.95 393	0.67 394	1.19 402	0.83 401	1.08 390	0.88 395

UNDER WATER	2.74 405	1.85 403	4.54 407	1.81 410	1.44 407	2.34 407	1.40 401	3.24 413	6.60 417	2.60 410	2.76 403	5.75 416	5.24 417	3.02 395	4.01 403	1.45 406	0.81 404	1.59 414	1.06 409	1.80 409	1.51 414

SGM+DAISY	1.83 397	1.43 382	3.81 395	0.87 379	1.01 393	2.38 408	2.53 414	1.36 385	1.75 396	2.92 413	3.22 409	2.65 397	2.93 406	2.22 350	3.10 390	0.72 386	0.69 399	0.63 383	0.62 391	0.77 383	0.98 398

LE_ROB	4.43 416	1.35 380	9.38 419	2.79 420	3.93 419	2.43 409	3.46 418	2.68 409	11.19 420	11.66 425	4.73 416	5.26 415	10.46 422	4.50 414	9.49 421	0.82 389	0.69 399	1.34 406	0.98 407	0.75 382	0.76 386

DGSMNet	2.89 409	0.63 209	3.18 379	3.43 422	4.17 421	2.57 410	6.98 422	0.97 313	0.83 323	0.56 200	1.86 381	0.79 295	0.62 291	1.64 281	1.39 340	4.61 420	5.01 423	5.17 425	4.71 424	4.44 424	4.19 423

ELAS	1.39 384	0.79 265	2.86 347	0.53 336	0.50 345	2.81 411	2.20 410	1.61 395	1.50 388	2.28 406	2.35 393	1.82 387	2.13 398	1.73 293	2.22 374	0.35 364	0.37 363	0.35 361	0.35 357	0.49 359	0.47 365
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MADNet++	2.79 406	2.11 414	2.97 361	2.49 416	2.28 415	2.95 412	2.31 411	2.67 408	2.47 404	3.03 415	3.13 408	2.70 398	2.92 405	4.10 410	4.48 408	2.68 417	2.24 421	3.04 421	2.44 419	2.37 416	2.34 420

UNDER WATER-64	2.47 402	1.89 405	4.86 409	1.82 411	1.44 407	3.18 413	1.57 405	2.62 407	5.64 414	2.05 397	2.13 387	4.13 408	3.76 412	2.62 379	3.42 397	1.47 407	0.85 406	1.57 413	1.07 410	1.82 410	1.49 413

TorneroNet-64	2.65 403	1.83 401	3.30 386	1.46 402	1.20 401	3.89 414	0.99 376	3.51 418	6.71 418	2.56 409	4.60 415	4.22 409	3.85 413	3.33 401	3.14 391	1.19 401	0.65 392	1.39 408	0.79 400	3.31 420	1.15 405

WAO-8	2.80 407	2.14 415	2.89 351	1.91 412	1.04 395	3.98 415	0.96 373	3.26 414	6.17 415	2.15 402	3.37 410	3.31 404	2.41 402	11.84 424	2.03 366	2.05 414	1.86 416	1.54 411	0.92 404	1.22 395	0.87 393

Venus	2.80 407	2.14 415	2.89 351	1.91 412	1.04 395	3.98 415	0.96 373	3.26 414	6.17 415	2.15 402	3.37 410	3.31 404	2.41 402	11.84 424	2.03 366	2.05 414	1.86 416	1.54 411	0.92 404	1.22 395	0.87 393

MDST_ROB	1.17 368	0.42 134	3.87 396	0.54 339	0.44 324	4.11 417	0.58 325	1.31 383	0.84 325	2.12 398	1.12 354	0.98 342	0.71 311	4.24 412	0.99 306	0.16 267	0.14 232	0.19 305	0.17 260	0.18 152	0.35 327

JetBlue	1.78 395	1.63 388	3.92 398	0.73 368	1.21 402	4.38 418	3.35 416	1.59 393	1.20 374	1.26 379	1.52 373	2.37 395	1.88 395	3.23 400	3.00 386	0.53 377	0.47 379	0.48 377	0.49 378	1.29 400	0.97 397

MANE	2.90 410	1.14 353	2.96 358	1.03 390	1.01 393	5.01 419	2.45 412	5.36 421	6.88 419	3.58 417	4.76 417	5.99 417	4.99 415	4.23 411	4.61 410	0.56 381	0.67 394	0.44 375	0.78 399	0.51 363	1.03 403

SGM-ForestM	2.98 411	1.70 396	3.52 392	0.67 365	0.47 341	5.18 420	3.36 417	3.30 416	2.86 410	4.44 418	3.79 412	9.80 422	5.50 418	6.29 418	6.52 416	0.27 350	0.36 361	0.24 334	0.27 329	0.38 328	0.58 375

JetRed	3.29 412	4.93 423	10.17 420	1.45 401	1.72 413	7.44 421	5.05 421	3.06 411	2.12 401	2.41 408	2.39 394	2.99 400	2.37 401	3.51 405	6.44 415	1.32 405	1.90 418	1.37 407	1.23 414	2.21 415	1.76 416

DPSMNet_ROB	9.48 423	5.64 425	13.01 426	8.82 426	11.82 425	8.54 422	24.20 430	6.41 424	13.65 426	5.32 420	11.47 423	6.33 420	10.92 423	7.69 420	13.89 426	7.25 428	8.19 426	5.06 424	7.78 428	5.31 425	8.26 428

DGTPSM_ROB	8.89 422	5.62 424	12.25 422	5.92 424	11.32 424	8.54 422	24.18 429	6.40 423	13.49 423	5.15 419	11.46 422	6.19 419	10.92 423	7.00 419	13.72 425	4.47 419	7.65 424	3.92 422	7.45 427	4.38 423	7.87 427

tt	4.93 417	0.27 43	4.20 404	2.29 415	1.58 412	10.20 424	16.97 427	9.42 426	5.02 413	1.67 393	1.28 361	4.68 413	5.03 416	3.37 404	5.92 414	6.16 423	9.47 430	2.82 420	3.18 422	3.60 421	1.53 415

HaxPig	19.86 431	22.40 438	22.34 432	17.95 432	17.95 431	11.77 425	11.89 424	16.02 433	15.89 431	21.10 434	21.41 435	18.74 433	18.39 430	20.08 436	19.69 433	23.63 442	23.22 440	24.06 437	23.69 438	23.00 438	23.95 441

TorneroNet	5.50 418	1.92 408	3.16 376	1.47 403	1.25 404	14.07 426	1.06 383	4.90 419	20.99 438	10.17 421	16.48 429	11.88 426	6.93 419	3.34 402	4.20 406	1.30 404	0.69 399	1.45 410	0.86 402	2.61 417	1.20 406

MEDIAN_ROB	23.96 435	27.05 445	26.39 441	22.16 434	22.13 433	16.12 427	13.97 425	20.24 434	20.05 434	25.50 444	25.31 443	22.96 436	22.63 435	24.39 438	23.24 437	28.20 443	27.23 444	28.62 440	27.75 440	27.50 440	27.76 442

xxxxx1	28.96 443	20.11 434	14.07 428	49.74 443	39.15 443	18.98 428	26.64 431	21.94 435	20.21 435	16.45 429	17.48 430	18.36 430	21.56 432	16.21 432	20.88 434	23.07 439	26.55 441	66.40 444	78.70 444	30.27 441	32.51 444

tt_ll	28.96 443	20.11 434	14.07 428	49.74 443	39.15 443	18.98 428	26.64 431	21.94 435	20.21 435	16.45 429	17.48 430	18.36 430	21.56 432	16.21 432	20.88 434	23.07 439	26.55 441	66.40 444	78.70 444	30.27 441	32.51 444

ff	28.96 443	20.11 434	14.07 428	49.74 443	39.15 443	18.98 428	26.64 431	21.94 435	20.21 435	16.45 429	17.48 430	18.36 430	21.56 432	16.21 432	20.88 434	23.07 439	26.55 441	66.40 444	78.70 444	30.27 441	32.51 444

Anonymous_1	22.91 433	11.20 427	12.13 421	12.75 428	26.28 440	19.43 431	27.92 434	14.08 429	13.61 424	14.96 427	10.58 418	11.26 425	11.19 425	12.55 428	14.57 428	38.28 445	7.88 425	34.96 442	63.99 442	89.57 446	10.94 431

AVERAGE_ROB	26.93 442	30.34 446	29.27 443	25.82 436	25.34 434	19.48 432	15.17 426	23.55 438	23.00 439	28.45 445	27.87 444	26.25 443	25.86 445	26.96 445	25.55 438	31.30 444	30.07 445	31.76 441	30.81 441	30.79 444	30.93 443

DPSM_ROB	12.34 425	11.21 428	12.51 423	12.91 429	12.80 427	19.84 433	28.28 435	14.38 431	14.28 428	10.58 422	11.26 420	12.03 427	11.85 426	13.15 430	15.34 430	7.11 426	8.31 427	6.50 428	7.35 425	8.84 427	8.31 429

DPSM	12.34 425	11.21 428	12.51 423	12.91 429	12.80 427	19.84 433	28.28 435	14.38 431	14.28 428	10.58 422	11.26 420	12.03 427	11.85 426	13.15 430	15.34 430	7.11 426	8.31 427	6.50 428	7.35 425	8.84 427	8.31 429

DPSimNet_ROB	17.97 430	20.20 437	24.98 435	17.62 431	15.92 429	21.53 435	21.00 428	13.70 428	15.61 430	23.89 442	14.69 426	22.87 435	24.58 444	12.70 429	14.56 427	18.48 436	12.91 432	20.21 436	12.05 429	17.76 430	14.17 432

BEATNet-Init1	12.10 424	11.19 426	27.29 442	2.99 421	3.51 418	21.84 436	11.10 423	14.34 430	13.83 427	20.34 433	20.33 434	26.35 444	20.03 431	19.06 435	14.80 429	1.74 411	1.81 415	2.05 419	2.49 420	3.69 422	3.12 422

ASD4	21.52 432	19.65 432	22.13 431	22.45 435	16.42 430	23.29 437	30.71 437	33.06 445	17.47 433	24.18 443	14.11 425	21.71 434	15.88 428	21.06 437	18.11 432	19.78 437	17.78 439	26.52 439	20.33 437	27.03 439	18.73 439

SPstereo	16.50 429	2.87 421	4.74 408	2.64 419	2.53 416	29.48 438	52.22 438	39.30 446	29.70 446	21.90 441	21.75 436	27.53 445	23.84 440	28.05 446	26.36 439	2.38 416	2.58 422	4.92 423	3.03 421	2.19 414	2.05 419

CasAABBNet	24.81 436	22.53 439	24.83 434	26.08 437	25.74 438	39.86 439	57.06 441	28.87 442	28.83 441	21.16 436	22.54 438	24.22 440	23.89 442	26.38 442	30.87 441	14.25 430	16.71 434	13.09 430	14.81 432	17.78 434	16.71 433

MyStereo03	24.83 437	22.55 440	25.13 436	26.08 437	25.72 435	39.87 440	57.07 442	28.77 439	28.85 442	21.33 438	22.66 440	24.16 437	23.82 437	26.32 439	30.89 443	14.27 431	16.73 436	13.09 430	14.82 433	17.77 431	16.71 433

MyStereo02	24.83 437	22.55 440	25.13 436	26.08 437	25.72 435	39.87 440	57.07 442	28.77 439	28.85 442	21.33 438	22.66 440	24.16 437	23.82 437	26.32 439	30.89 443	14.27 431	16.73 436	13.09 430	14.82 433	17.77 431	16.71 433

MyStereo	24.83 437	22.55 440	25.13 436	26.08 437	25.72 435	39.87 440	57.07 442	28.77 439	28.85 442	21.33 438	22.66 440	24.16 437	23.82 437	26.32 439	30.89 443	14.27 431	16.73 436	13.09 430	14.82 433	17.77 431	16.71 433

Selective-RAFT-Error	24.87 440	22.59 443	25.14 439	26.13 441	25.82 439	39.93 443	57.03 440	28.97 443	28.95 445	21.21 437	22.65 439	24.25 441	23.98 443	26.43 443	30.83 440	14.27 431	16.71 434	13.10 434	14.82 433	17.82 435	16.76 437

LSM0	26.58 441	22.63 444	25.88 440	30.13 442	52.21 446	39.94 444	56.74 439	28.97 443	28.72 440	21.14 435	22.26 437	24.43 442	23.88 441	26.54 444	30.87 441	14.32 435	16.55 433	13.12 435	14.71 431	17.92 436	20.60 440

PML	23.15 434	16.83 430	7.78 418	5.49 423	9.93 423	51.13 445	104.50 445	5.76 422	13.62 425	37.30 446	105.93 445	30.86 446	23.50 436	12.07 426	7.87 419	6.30 424	2.12 420	6.32 427	2.43 418	10.44 429	2.90 421

test_example2	115.39 446	123.23 447	94.57 445	115.52 446	123.55 447	101.63 446	114.33 446	53.41 447	99.48 447	134.90 447	135.05 446	85.83 447	85.11 446	111.32 447	106.15 446	152.55 447	205.26 447	99.78 447	114.96 447	140.96 447	110.20 447

FADE		3.00 422		2.11 414	2.94 417			5.00 420	2.49 405	1.25 375		3.05 401		8.02 421		94.83 446	35.90 446	65.83 443	66.18 443	1.66 407	1.30 409

Low-res two-view benchmark