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

DLNR_Zeroshot_test	20.12 430	36.36 437	38.38 435	170.13 446	62.28 442	0.22 4	0.20 1	13.43 429	0.40 31	0.45 45	0.66 78	0.42 51	0.21 5	0.64 139	0.32 69	5.57 427	0.10 8	0.15 44	0.11 18	72.31 445	0.13 32

EGLCR-Stereo	0.27 4	0.17 10	0.36 28	0.35 13	0.21 27	0.37 90	0.20 1	0.58 31	0.37 16	0.29 4	0.28 5	0.42 51	0.18 1	0.47 37	0.27 25	0.14 19	0.10 8	0.16 62	0.14 74	0.13 15	0.12 11

ROB_FTStereo	0.36 48	0.24 145	0.51 146	0.42 137	0.22 32	0.24 7	0.20 1	0.63 48	0.39 23	0.63 91	0.73 92	0.57 105	0.38 95	0.60 95	0.38 126	0.18 163	0.12 89	0.20 183	0.16 121	0.21 216	0.16 104

XX-Stereo	0.38 82	0.18 17	0.52 165	0.58 336	0.38 291	0.39 102	0.20 1	0.62 42	0.31 4	0.47 51	1.29 308	0.72 195	0.25 15	0.59 85	0.28 32	0.16 103	0.11 41	0.17 90	0.16 121	0.14 39	0.11 3

Any-RAFT	0.36 48	0.17 10	0.31 12	0.35 13	0.21 27	0.51 151	0.21 5	0.93 197	0.75 140	0.56 70	0.73 92	0.66 167	0.29 45	0.48 44	0.25 4	0.15 69	0.10 8	0.13 10	0.10 11	0.13 15	0.13 32

Patchmatch Stereo++	0.36 48	0.24 145	0.51 146	0.42 137	0.22 32	0.24 7	0.21 5	0.63 48	0.39 23	0.63 91	0.73 92	0.57 105	0.38 95	0.61 101	0.39 134	0.18 163	0.12 89	0.20 183	0.16 121	0.21 216	0.16 104
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	0.45 155	0.22 103	0.48 121	0.51 289	0.26 136	0.43 127	0.21 5	0.73 128	0.80 161	0.84 203	0.95 193	0.82 236	0.46 143	0.95 276	0.37 113	0.16 103	0.12 89	0.19 153	0.15 95	0.15 70	0.12 11

SST-Stereo	0.41 123	0.20 57	0.48 121	0.43 174	0.25 106	0.25 17	0.21 5	0.68 77	0.50 62	1.08 321	0.79 120	0.71 179	0.42 122	0.81 232	0.38 126	0.17 131	0.11 41	0.20 183	0.16 121	0.19 192	0.15 83

iRAFT	0.36 48	0.24 145	0.51 146	0.42 137	0.22 32	0.24 7	0.21 5	0.63 48	0.39 23	0.63 91	0.73 92	0.57 105	0.38 95	0.61 101	0.39 134	0.18 163	0.12 89	0.20 183	0.16 121	0.21 216	0.16 104

CRE-IMP	0.37 66	0.23 126	0.53 172	0.42 137	0.24 81	0.40 107	0.21 5	0.61 39	0.45 49	0.65 105	0.73 92	0.53 92	0.37 88	0.63 132	0.40 154	0.18 163	0.11 41	0.19 153	0.16 121	0.21 216	0.19 174

MSKI-zero shot	0.33 34	0.19 36	0.36 28	0.41 111	0.22 32	0.32 63	0.22 11	0.65 59	0.45 49	0.52 60	0.64 73	0.60 132	0.19 3	0.78 224	0.27 25	0.14 19	0.11 41	0.14 15	0.10 11	0.13 15	0.13 32

test-3	0.35 42	0.17 10	0.48 121	0.40 91	0.22 32	0.42 123	0.22 11	0.66 61	0.80 161	0.72 141	0.45 23	0.63 144	0.29 45	0.45 27	0.32 69	0.13 10	0.09 2	0.17 90	0.13 53	0.13 15	0.11 3

test_1	0.35 42	0.17 10	0.48 121	0.40 91	0.22 32	0.42 123	0.22 11	0.66 61	0.80 161	0.70 131	0.45 23	0.63 144	0.29 45	0.45 27	0.32 69	0.13 10	0.09 2	0.17 90	0.13 53	0.13 15	0.11 3

PFNet+	0.41 123	0.20 57	0.53 172	0.40 91	0.25 106	0.28 34	0.22 11	0.66 61	0.76 143	0.85 213	0.79 120	0.63 144	0.34 75	0.75 200	0.37 113	0.20 218	0.14 178	0.23 252	0.20 234	0.17 133	0.21 217

HUI-Stereo	0.36 48	0.24 145	0.51 146	0.42 137	0.22 32	0.24 7	0.22 11	0.63 48	0.40 31	0.64 101	0.73 92	0.58 120	0.38 95	0.53 58	0.38 126	0.18 163	0.12 89	0.20 183	0.16 121	0.21 216	0.16 104

DeepStereo_RVC	0.37 66	0.22 103	0.51 146	0.41 111	0.24 81	0.26 19	0.22 11	0.64 58	0.40 31	0.69 127	0.67 83	0.57 105	0.50 156	0.58 80	0.42 162	0.17 131	0.12 89	0.18 121	0.16 121	0.19 192	0.19 174

CREStereo++_RVC	0.32 30	0.16 5	0.25 1	0.32 7	0.24 81	0.27 27	0.22 11	0.48 9	0.89 212	0.47 51	0.80 130	0.29 5	0.25 15	0.37 6	0.34 88	0.14 19	0.09 2	0.13 10	0.52 383	0.14 39	0.10 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
Gwc-CoAtRS	0.35 42	0.18 17	0.46 97	0.39 64	0.23 59	0.34 76	0.22 11	0.74 134	0.77 145	0.62 84	0.60 64	0.58 120	0.29 45	0.47 37	0.29 41	0.14 19	0.11 41	0.14 15	0.12 29	0.13 15	0.13 32

PMTNet	0.33 34	0.17 10	0.26 5	0.29 2	0.18 6	0.44 133	0.22 11	0.57 29	0.66 101	0.46 49	0.54 50	0.38 40	0.34 75	0.50 52	0.25 4	0.75 386	0.10 8	0.12 2	0.09 5	0.13 15	0.12 11

modified_for_full_sf	0.42 130	0.21 78	0.63 223	0.43 174	0.22 32	0.49 145	0.23 20	0.80 156	0.64 92	0.67 116	0.68 85	0.79 227	0.68 244	0.70 183	0.35 95	0.15 69	0.12 89	0.15 44	0.12 29	0.14 39	0.13 32

trnet	0.28 8	0.15 2	0.25 1	0.29 2	0.16 2	0.38 96	0.23 20	0.53 17	0.77 145	0.43 41	0.52 44	0.34 25	0.28 30	0.39 9	0.27 25	0.15 69	0.11 41	0.12 2	0.08 1	0.11 1	0.11 3

LargeStereo	0.25 1	0.17 10	0.35 21	0.40 91	0.23 59	0.24 7	0.23 20	0.56 26	0.24 1	0.29 4	0.36 18	0.30 7	0.22 7	0.33 3	0.29 41	0.14 19	0.10 8	0.14 15	0.10 11	0.13 15	0.14 52

RAFT-Test	0.35 42	0.19 36	0.42 63	0.39 64	0.24 81	0.50 146	0.23 20	0.74 134	0.44 45	0.62 84	0.85 153	0.64 151	0.28 30	0.48 44	0.30 53	0.14 19	0.11 41	0.14 15	0.11 18	0.13 15	0.13 32

TANstereo	0.31 27	0.16 5	0.34 15	0.31 5	0.17 3	0.55 172	0.23 20	0.46 7	0.56 71	0.60 78	0.69 86	0.37 37	0.26 20	0.36 5	0.28 32	0.16 103	0.16 219	0.13 10	0.10 11	0.14 39	0.15 83

CFNet-RSSM	0.35 42	0.18 17	0.47 108	0.39 64	0.22 32	0.35 78	0.23 20	0.78 149	0.86 194	0.67 116	0.54 50	0.56 102	0.28 30	0.49 50	0.28 32	0.14 19	0.10 8	0.14 15	0.12 29	0.13 15	0.12 11

CAS++	0.33 34	0.25 174	0.39 40	0.38 47	0.26 136	0.32 63	0.24 26	0.87 173	0.53 68	0.48 54	0.46 25	0.26 2	0.21 5	0.50 52	0.26 9	0.23 263	0.20 279	0.22 237	0.17 163	0.21 216	0.17 141
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
H2IRNET	0.38 82	0.21 78	0.36 28	0.39 64	0.25 106	0.26 19	0.24 26	0.61 39	0.74 137	0.39 24	0.89 169	0.74 203	0.53 165	0.53 58	0.44 171	0.16 103	0.13 146	0.19 153	0.20 234	0.17 133	0.15 83

MIF-Stereo (partial)	0.32 30	0.19 36	0.41 55	0.41 111	0.32 253	0.29 38	0.24 26	0.49 10	0.44 45	0.31 8	0.63 70	0.37 37	0.36 84	0.60 95	0.32 69	0.17 131	0.13 146	0.19 153	0.17 163	0.18 158	0.15 83

MIM_Stereo	0.39 95	0.18 17	0.59 208	0.38 47	0.25 106	0.27 27	0.24 26	0.72 115	0.56 71	0.72 141	1.00 220	0.62 140	0.29 45	0.67 162	0.39 134	0.13 10	0.14 178	0.17 90	0.16 121	0.14 39	0.12 11

CASnet	0.30 16	0.20 57	0.34 15	0.42 137	0.17 3	0.25 17	0.24 26	0.53 17	0.56 71	0.54 67	0.54 50	0.39 43	0.24 12	0.41 19	0.26 9	0.15 69	0.10 8	0.22 237	0.18 190	0.18 158	0.12 11
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
OMP-Stereo	0.43 143	0.23 126	0.50 138	0.53 310	0.25 106	0.36 82	0.24 26	0.73 128	0.81 170	0.78 182	0.64 73	0.88 250	0.41 117	0.95 276	0.36 105	0.15 69	0.12 89	0.20 183	0.15 95	0.16 108	0.13 32

Pruner-Stereo	0.39 95	0.21 78	0.51 146	0.41 111	0.25 106	0.22 4	0.24 26	0.71 105	0.59 78	0.90 247	0.75 105	0.67 171	0.30 55	0.64 139	0.39 134	0.19 198	0.12 89	0.20 183	0.17 163	0.17 133	0.19 174

RAFT-RH_RVC	0.57 248	0.18 17	0.44 85	0.38 47	0.23 59	0.56 177	0.24 26	0.61 39	0.73 132	1.18 337	3.90 407	0.55 96	0.40 113	0.67 162	0.38 126	0.14 19	0.11 41	0.20 183	0.15 95	0.12 3	0.14 52

XX-TBD	0.32 30	0.53 333	0.26 5	0.53 310	0.21 27	0.38 96	0.24 26	0.41 3	0.77 145	0.55 68	0.70 88	0.31 9	0.26 20	0.33 3	0.28 32	0.16 103	0.10 8	0.12 2	0.09 5	0.13 15	0.11 3

IGEV_Zeroshot_test	0.36 48	0.19 36	0.71 259	0.41 111	0.29 206	0.30 42	0.25 35	0.86 172	0.40 31	0.64 101	0.57 58	0.56 102	0.25 15	0.56 71	0.29 41	0.15 69	0.11 41	0.16 62	0.14 74	0.14 39	0.14 52

Selective-IGEV	0.25 1	0.18 17	0.37 31	0.37 36	0.20 20	0.27 27	0.25 35	0.59 33	0.25 2	0.27 2	0.26 1	0.34 25	0.18 1	0.62 123	0.23 1	0.12 4	0.10 8	0.14 15	0.11 18	0.13 15	0.11 3

iRaft-Stereo_20w	0.42 130	0.20 57	0.63 223	0.39 64	0.27 166	0.33 70	0.25 35	1.76 385	0.37 16	0.73 148	0.53 47	0.63 144	0.42 122	0.86 247	0.29 41	0.14 19	0.11 41	0.14 15	0.13 53	0.15 70	0.15 83

GLC_STEREO	0.30 16	0.20 57	0.28 9	0.44 196	0.19 10	0.31 54	0.25 35	0.49 10	0.43 43	0.37 19	0.47 30	0.40 44	0.23 9	0.51 55	0.37 113	0.15 69	0.18 254	0.19 153	0.16 121	0.16 108	0.14 52

NRIStereo	0.37 66	0.21 78	0.49 129	0.42 137	0.23 59	0.33 70	0.25 35	0.68 77	0.59 78	0.65 105	0.63 70	0.55 96	0.37 88	0.67 162	0.40 154	0.16 103	0.12 89	0.18 121	0.15 95	0.17 133	0.15 83

RAFT_R40	0.41 123	0.20 57	0.47 108	0.44 196	0.25 106	0.23 6	0.25 35	0.69 88	0.70 115	0.98 285	0.78 116	0.72 195	0.43 125	0.80 228	0.39 134	0.17 131	0.11 41	0.20 183	0.16 121	0.18 158	0.15 83

RAFT-345	0.41 123	0.19 36	0.42 63	0.39 64	0.23 59	0.32 63	0.25 35	0.62 42	0.56 71	0.74 155	1.77 361	0.44 60	0.35 79	0.67 162	0.37 113	0.14 19	0.11 41	0.18 121	0.14 74	0.14 39	0.13 32

raftrobust	0.35 42	0.20 57	0.39 40	0.43 174	0.29 206	0.31 54	0.25 35	0.73 128	0.66 101	0.59 76	0.56 57	0.44 60	0.45 137	0.55 67	0.31 63	0.16 103	0.12 89	0.14 15	0.12 29	0.12 3	0.14 52

RALAANet	0.40 109	0.24 145	0.56 191	0.43 174	0.30 225	0.36 82	0.25 35	0.89 180	0.69 113	0.69 127	0.65 75	0.61 134	0.30 55	0.63 132	0.35 95	0.16 103	0.13 146	0.18 121	0.15 95	0.21 216	0.14 52

CREStereo	0.28 8	0.16 5	0.25 1	0.28 1	0.17 3	0.38 96	0.25 35	0.52 14	0.76 143	0.43 41	0.51 40	0.32 16	0.28 30	0.39 9	0.27 25	0.16 103	0.11 41	0.12 2	0.09 5	0.12 3	0.12 11
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
MoCha-V2	0.26 3	0.16 5	0.30 11	0.41 111	0.18 6	0.27 27	0.26 45	0.57 29	0.28 3	0.37 19	0.27 2	0.33 21	0.34 75	0.56 71	0.23 1	0.12 4	0.10 8	0.12 2	0.10 11	0.13 15	0.13 32

MC-Stereo	0.29 12	0.18 17	0.35 21	0.40 91	0.21 27	0.26 19	0.26 45	0.53 17	0.40 31	0.38 21	0.61 67	0.41 49	0.31 58	0.57 76	0.27 25	0.14 19	0.10 8	0.14 15	0.12 29	0.12 3	0.12 11

ASMatch	0.48 178	0.20 57	0.47 108	0.39 64	0.28 187	0.37 90	0.26 45	0.76 141	0.72 123	0.77 171	2.29 376	0.61 134	0.51 161	0.64 139	0.39 134	0.15 69	0.12 89	0.17 90	0.15 95	0.14 39	0.22 232

AEACV	0.28 8	0.18 17	0.34 15	0.36 28	0.45 332	0.27 27	0.27 48	0.41 3	0.39 23	0.31 8	0.46 25	0.31 9	0.36 84	0.38 8	0.25 4	0.14 19	0.11 41	0.15 44	0.13 53	0.13 15	0.13 32

LL-Strereo2	0.36 48	0.25 174	0.52 165	0.43 174	0.27 166	0.36 82	0.27 48	0.70 98	0.46 54	0.55 68	0.53 47	0.65 155	0.24 12	0.69 176	0.32 69	0.14 19	0.13 146	0.23 252	0.20 234	0.19 192	0.14 52

4D-IteraStereo	0.33 34	0.19 36	0.43 80	0.40 91	0.24 81	0.32 63	0.27 48	0.59 33	0.72 123	0.66 109	0.53 47	0.42 51	0.22 7	0.46 32	0.30 53	0.14 19	0.09 2	0.20 183	0.16 121	0.16 108	0.12 11

CES	0.29 12	0.15 2	0.25 1	0.31 5	0.71 377	0.36 82	0.27 48	0.51 13	0.47 56	0.34 15	0.48 31	0.27 3	0.23 9	0.40 16	0.24 3	0.13 10	0.11 41	0.12 2	0.08 1	0.13 15	0.32 307

Selective-RAFT	0.36 48	0.23 126	0.54 184	0.45 208	0.22 32	0.64 217	0.27 48	0.62 42	0.65 98	0.41 35	0.38 20	0.55 96	0.39 108	0.59 85	0.36 105	0.14 19	0.12 89	0.14 15	0.12 29	0.16 108	0.14 52

IPLG	0.40 109	0.21 78	0.64 228	0.41 111	0.25 106	0.54 167	0.27 48	0.77 146	0.68 108	0.85 213	0.82 138	0.33 21	0.32 64	0.64 139	0.49 200	0.13 10	0.11 41	0.16 62	0.14 74	0.14 39	0.14 52

RAFT-IKP	0.36 48	0.24 145	0.51 146	0.42 137	0.22 32	0.24 7	0.27 48	0.63 48	0.39 23	0.63 91	0.73 92	0.57 105	0.38 95	0.61 101	0.39 134	0.18 163	0.12 89	0.20 183	0.16 121	0.21 216	0.16 104

DIP-Stereo	0.40 109	0.22 103	0.58 200	0.42 137	0.29 206	0.62 204	0.27 48	0.87 173	0.42 40	0.65 105	0.86 157	0.52 88	0.35 79	0.67 162	0.43 164	0.15 69	0.13 146	0.17 90	0.14 74	0.15 70	0.17 141
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MyStereo8	0.42 130	0.21 78	0.64 228	0.43 174	0.29 206	0.55 172	0.28 56	0.72 115	0.50 62	0.73 148	1.01 224	0.57 105	0.44 130	0.52 56	0.52 209	0.15 69	0.12 89	0.16 62	0.14 74	0.19 192	0.21 217

StereoIM	0.27 4	0.19 36	0.39 40	0.37 36	0.26 136	0.28 34	0.28 56	0.45 6	0.37 16	0.27 2	0.27 2	0.40 44	0.27 25	0.40 16	0.30 53	0.16 103	0.14 178	0.16 62	0.13 53	0.15 70	0.12 11

MIF-Stereo	0.27 4	0.18 17	0.40 50	0.40 91	0.28 187	0.30 42	0.28 56	0.40 1	0.33 6	0.30 7	0.46 25	0.27 3	0.25 15	0.48 44	0.35 95	0.17 131	0.13 146	0.14 15	0.12 29	0.14 39	0.13 32

LCNet	0.42 130	0.21 78	0.34 15	0.44 196	0.24 81	0.47 139	0.28 56	0.69 88	0.57 75	0.72 141	1.03 237	0.66 167	0.58 193	0.60 95	0.35 95	0.15 69	0.10 8	0.19 153	0.19 215	0.22 235	0.37 330

111	0.42 130	0.18 17	0.46 97	0.35 13	0.19 10	0.52 158	0.28 56	0.76 141	1.16 320	0.52 60	0.92 184	0.65 155	0.51 161	0.65 145	0.37 113	0.15 69	0.10 8	0.14 15	0.12 29	0.13 15	0.16 104

RAFT-Stereo + iAFF	0.37 66	0.18 17	0.45 90	0.36 28	0.19 10	0.33 70	0.28 56	0.67 72	0.77 145	0.72 141	0.99 216	0.56 102	0.39 108	0.44 24	0.31 63	0.11 1	0.09 2	0.15 44	0.14 74	0.13 15	0.11 3

CBMV_ROB	0.62 279	0.39 294	0.41 55	0.41 111	0.28 187	0.86 291	0.28 56	1.06 242	1.02 271	0.95 267	1.33 312	0.81 234	0.84 301	0.94 271	0.56 225	0.37 352	0.37 367	0.43 358	0.40 361	0.33 311	0.32 307

LoS	0.30 16	0.16 5	0.32 14	0.30 4	0.19 10	0.32 63	0.29 63	0.54 20	0.73 132	0.35 17	0.52 44	0.42 51	0.29 45	0.48 44	0.29 41	0.15 69	0.11 41	0.13 10	0.09 5	0.12 3	0.12 11

knoymous	0.37 66	0.22 103	0.34 15	0.32 7	0.22 32	0.38 96	0.29 63	0.63 48	0.65 98	0.69 127	0.69 86	0.60 132	0.40 113	0.61 101	0.36 105	0.17 131	0.11 41	0.20 183	0.12 29	0.18 158	0.19 174

HBP-ISP	0.61 273	0.47 326	0.45 90	0.46 231	0.33 264	0.79 266	0.29 63	1.15 269	1.05 281	0.85 213	1.18 287	0.67 171	0.71 257	0.92 265	0.57 229	0.37 352	0.38 368	0.47 366	0.41 366	0.39 336	0.32 307

MIPNet	0.39 95	0.22 103	0.66 235	0.40 91	0.25 106	0.53 161	0.29 63	0.78 149	0.74 137	0.68 124	0.60 64	0.40 44	0.48 150	0.45 27	0.39 134	0.14 19	0.11 41	0.16 62	0.13 53	0.14 39	0.14 52

IPLGR	0.40 109	0.22 103	0.70 256	0.40 91	0.22 32	0.51 151	0.29 63	0.78 149	0.78 149	0.80 187	0.77 108	0.44 60	0.41 117	0.48 44	0.40 154	0.14 19	0.12 89	0.16 62	0.14 74	0.16 108	0.14 52

AAGNet	1.40 377	0.20 57	0.52 165	0.45 208	0.26 136	0.29 38	0.29 63	0.67 72	0.71 121	0.97 282	0.86 157	0.66 167	0.60 201	0.66 153	19.98 427	0.17 131	0.11 41	0.19 153	0.15 95	0.20 207	0.13 32

iGMRVC	0.36 48	0.24 145	0.51 146	0.42 137	0.22 32	0.24 7	0.29 63	0.63 48	0.39 23	0.63 91	0.73 92	0.57 105	0.38 95	0.61 101	0.39 134	0.18 163	0.12 89	0.20 183	0.16 121	0.21 216	0.16 104

CroCo-Stereo	0.27 4	0.23 126	0.40 50	0.49 266	0.22 32	0.20 2	0.29 63	0.55 21	0.45 49	0.29 4	0.27 2	0.42 51	0.26 20	0.30 1	0.26 9	0.15 69	0.13 146	0.13 10	0.12 29	0.16 108	0.13 32
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
iRaftStereo_RVC	0.33 34	0.20 57	0.40 50	0.40 91	0.23 59	0.31 54	0.29 63	0.70 98	0.55 70	0.49 55	0.66 78	0.37 37	0.23 9	0.47 37	0.33 79	0.14 19	0.11 41	0.19 153	0.17 163	0.16 108	0.13 32

s12784h	0.37 66	0.15 2	0.26 5	0.34 10	0.15 1	0.80 272	0.29 63	0.83 165	0.87 198	0.58 75	0.58 60	0.43 57	0.41 117	0.59 85	0.35 95	0.12 4	0.10 8	0.14 15	0.09 5	0.14 39	0.10 1

HCRNet	0.46 160	0.35 276	0.45 90	0.54 319	0.26 136	0.52 158	0.29 63	0.87 173	0.64 92	0.75 158	0.82 138	0.76 214	0.53 165	0.70 183	0.38 126	0.24 270	0.16 219	0.24 265	0.20 234	0.21 216	0.20 201

DN-CSS_ROB	0.45 155	0.27 215	0.74 273	0.41 111	0.29 206	0.43 127	0.29 63	0.80 156	0.78 149	0.73 148	1.08 257	0.48 77	0.45 137	0.81 232	0.40 154	0.15 69	0.12 89	0.21 225	0.19 215	0.18 158	0.17 141

MGS-Stereo	0.29 12	0.20 57	0.42 63	0.37 36	0.24 81	0.37 90	0.30 75	0.40 1	0.50 62	0.32 11	0.51 40	0.40 44	0.24 12	0.45 27	0.28 32	0.16 103	0.12 89	0.15 44	0.13 53	0.15 70	0.14 52

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 40	0.28 228	0.48 121	0.37 36	0.25 106	0.47 139	0.30 75	0.60 35	0.92 228	0.43 41	0.37 19	0.30 7	0.29 45	0.50 52	0.30 53	0.17 131	0.14 178	0.18 121	0.15 95	0.18 158	0.16 104

GMStereo_Zeroshot	0.51 209	0.46 320	0.80 283	0.50 277	0.28 187	0.57 187	0.30 75	0.75 139	0.79 155	0.88 233	0.94 189	0.90 257	0.37 88	0.77 216	0.46 181	0.27 296	0.14 178	0.26 290	0.15 95	0.39 336	0.19 174

test croco	0.32 30	0.21 78	0.59 208	0.40 91	0.29 206	0.27 27	0.30 75	0.46 7	0.36 13	0.32 11	0.66 78	0.31 9	0.33 69	0.68 170	0.32 69	0.18 163	0.13 146	0.20 183	0.15 95	0.18 158	0.13 32

EKT-Stereo	0.36 48	0.24 145	0.44 85	0.44 196	0.30 225	0.37 90	0.30 75	0.72 115	0.68 108	0.47 51	0.63 70	0.49 81	0.28 30	0.59 85	0.34 88	0.19 198	0.14 178	0.18 121	0.15 95	0.16 108	0.18 165

HH	0.37 66	0.22 103	0.49 129	0.41 111	0.26 136	0.36 82	0.30 75	0.87 173	0.41 36	0.45 45	0.59 62	0.78 221	0.43 125	0.77 216	0.26 9	0.15 69	0.11 41	0.15 44	0.14 74	0.14 39	0.14 52

HanStereo	0.37 66	0.22 103	0.49 129	0.41 111	0.26 136	0.36 82	0.30 75	0.87 173	0.41 36	0.45 45	0.59 62	0.78 221	0.43 125	0.77 216	0.26 9	0.15 69	0.11 41	0.15 44	0.14 74	0.14 39	0.14 52

DCANet-4	0.38 82	0.22 103	0.58 200	0.35 13	0.19 10	0.30 42	0.30 75	0.69 88	0.97 253	0.70 131	0.79 120	0.40 44	0.46 143	0.46 32	0.37 113	0.14 19	0.10 8	0.14 15	0.11 18	0.12 3	0.15 83

fff	0.39 95	0.18 17	0.46 97	0.35 13	0.19 10	0.30 42	0.30 75	0.73 128	1.08 297	0.70 131	0.79 120	0.44 60	0.62 207	0.47 37	0.37 113	0.14 19	0.10 8	0.14 15	0.11 18	0.12 3	0.15 83

ADStereo(finetuned)	0.39 95	0.18 17	0.58 200	0.35 13	0.19 10	0.30 42	0.30 75	0.72 115	0.96 248	0.72 141	0.77 108	0.45 67	0.68 244	0.46 32	0.36 105	0.14 19	0.10 8	0.14 15	0.11 18	0.13 15	0.15 83

DisPM	0.40 109	0.20 57	0.50 138	0.42 137	0.27 166	0.24 7	0.30 75	0.68 77	0.61 87	0.88 233	0.87 163	0.59 129	0.32 64	0.80 228	0.34 88	0.19 198	0.12 89	0.19 153	0.17 163	0.16 108	0.21 217

TRStereo	0.39 95	0.32 261	0.64 228	0.49 266	0.41 308	0.30 42	0.30 75	0.97 211	0.63 88	0.53 66	0.43 21	0.52 88	0.26 20	0.77 216	0.29 41	0.18 163	0.12 89	0.19 153	0.19 215	0.13 15	0.13 32

NF-Stereo	0.39 95	0.21 78	0.51 146	0.42 137	0.25 106	0.26 19	0.30 75	0.71 105	0.72 123	0.66 109	0.77 108	0.57 105	0.31 58	0.69 176	0.39 134	0.18 163	0.12 89	0.20 183	0.16 121	0.16 108	0.27 279

OCTAStereo	0.39 95	0.21 78	0.51 146	0.42 137	0.25 106	0.26 19	0.30 75	0.71 105	0.72 123	0.66 109	0.77 108	0.58 120	0.31 58	0.69 176	0.39 134	0.18 163	0.12 89	0.20 183	0.16 121	0.16 108	0.27 279

RE-Stereo	0.39 95	0.21 78	0.51 146	0.42 137	0.25 106	0.26 19	0.30 75	0.71 105	0.72 123	0.66 109	0.77 108	0.57 105	0.31 58	0.70 183	0.39 134	0.18 163	0.12 89	0.20 183	0.16 121	0.16 108	0.27 279

TVStereo	0.39 95	0.21 78	0.51 146	0.42 137	0.25 106	0.26 19	0.30 75	0.71 105	0.72 123	0.66 109	0.77 108	0.57 105	0.31 58	0.70 183	0.39 134	0.18 163	0.12 89	0.20 183	0.16 121	0.16 108	0.27 279

DCANet	0.38 82	0.18 17	0.46 97	0.35 13	0.19 10	0.30 42	0.30 75	0.72 115	0.96 248	0.72 141	0.77 108	0.45 67	0.56 181	0.47 37	0.36 105	0.14 19	0.10 8	0.14 15	0.11 18	0.13 15	0.15 83

csc	0.39 95	0.18 17	0.46 97	0.35 13	0.19 10	0.30 42	0.30 75	0.73 128	1.08 297	0.70 131	0.79 120	0.44 60	0.62 207	0.47 37	0.37 113	0.14 19	0.10 8	0.14 15	0.11 18	0.12 3	0.15 83

cscssc	0.39 95	0.18 17	0.46 97	0.35 13	0.19 10	0.30 42	0.30 75	0.73 128	1.08 297	0.70 131	0.79 120	0.44 60	0.62 207	0.47 37	0.37 113	0.14 19	0.10 8	0.14 15	0.11 18	0.12 3	0.15 83

iResNet_ROB	0.55 235	0.24 145	0.61 214	0.38 47	0.22 32	0.66 228	0.30 75	1.59 373	1.33 349	0.94 262	1.05 243	0.81 234	0.69 247	0.84 243	0.46 181	0.17 131	0.12 89	0.14 15	0.09 5	0.15 70	0.20 201

11t1	0.38 82	0.23 126	0.49 129	0.36 28	0.23 59	0.61 200	0.31 95	0.74 134	0.47 56	0.62 84	0.55 55	0.55 96	0.49 154	0.58 80	0.45 177	0.18 163	0.15 198	0.16 62	0.13 53	0.17 133	0.19 174

rrr	0.31 27	0.24 145	0.56 191	0.36 28	0.27 166	0.38 96	0.31 95	0.56 26	0.44 45	0.39 24	0.31 7	0.35 30	0.27 25	0.62 123	0.25 4	0.16 103	0.12 89	0.16 62	0.13 53	0.14 39	0.14 52

anonymousdsp2	0.37 66	0.21 78	0.49 129	0.38 47	0.24 81	0.48 144	0.31 95	0.91 186	0.68 108	0.57 72	0.51 40	0.51 85	0.34 75	0.59 85	0.33 79	0.14 19	0.11 41	0.14 15	0.10 11	0.16 108	0.16 104

CroCo-Stereo Lap2	0.29 12	0.25 174	0.44 85	0.50 277	0.30 225	0.19 1	0.31 95	0.52 14	0.41 36	0.25 1	0.28 5	0.46 70	0.31 58	0.39 9	0.30 53	0.15 69	0.15 198	0.16 62	0.13 53	0.17 133	0.16 104

x	0.41 123	0.25 174	0.46 97	0.36 28	0.24 81	0.54 167	0.31 95	0.94 202	0.58 77	0.60 78	0.72 90	0.61 134	0.53 165	0.52 56	0.50 202	0.18 163	0.16 219	0.17 90	0.16 121	0.17 133	0.18 165

PSM-adaLoss	0.36 48	0.24 145	0.51 146	0.42 137	0.22 32	0.24 7	0.31 95	0.63 48	0.39 23	0.63 91	0.73 92	0.57 105	0.38 95	0.59 85	0.38 126	0.18 163	0.12 89	0.20 183	0.16 121	0.21 216	0.16 104

ROB_FTStereo_v2	0.36 48	0.24 145	0.51 146	0.42 137	0.22 32	0.24 7	0.31 95	0.63 48	0.39 23	0.63 91	0.73 92	0.57 105	0.38 95	0.60 95	0.39 134	0.18 163	0.12 89	0.20 183	0.16 121	0.21 216	0.16 104

PFNet	0.43 143	0.19 36	0.61 214	0.44 196	0.24 81	0.42 123	0.31 95	0.76 141	0.81 170	1.01 293	0.74 103	0.67 171	0.41 117	0.75 200	0.39 134	0.16 103	0.10 8	0.20 183	0.15 95	0.16 108	0.14 52

sCroCo_RVC	0.36 48	0.29 238	0.73 269	0.52 303	0.39 300	0.42 123	0.31 95	0.52 14	0.46 54	0.31 8	0.48 31	0.38 40	0.32 64	0.46 32	0.33 79	0.22 249	0.23 302	0.19 153	0.19 215	0.21 216	0.22 232

AFF-stereo	0.39 95	0.20 57	0.42 63	0.37 36	0.22 32	0.27 27	0.31 95	0.67 72	0.72 123	0.66 109	1.12 265	0.75 208	0.38 95	0.57 76	0.35 95	0.11 1	0.09 2	0.16 62	0.16 121	0.14 39	0.12 11

R-Stereo Train	0.40 109	0.19 36	0.47 108	0.43 174	0.27 166	0.41 116	0.31 95	0.74 134	0.38 19	0.90 247	1.28 304	0.58 120	0.35 79	0.43 22	0.35 95	0.15 69	0.13 146	0.14 15	0.12 29	0.14 39	0.14 52

RAFT-Stereo	0.40 109	0.19 36	0.47 108	0.43 174	0.27 166	0.41 116	0.31 95	0.74 134	0.38 19	0.90 247	1.28 304	0.58 120	0.35 79	0.43 22	0.35 95	0.15 69	0.13 146	0.14 15	0.12 29	0.14 39	0.14 52
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
PCWNet_CMD	0.49 188	0.25 174	0.56 191	0.40 91	0.27 166	0.64 217	0.32 107	0.98 213	0.99 260	0.87 225	1.07 251	0.78 221	0.46 143	0.61 101	0.44 171	0.17 131	0.13 146	0.21 225	0.16 121	0.26 272	0.20 201

SDNR	0.89 332	0.39 294	1.66 380	0.42 137	0.39 300	3.35 408	0.32 107	0.95 205	1.05 281	1.05 311	2.12 374	0.62 140	0.71 257	1.40 348	0.78 272	0.53 376	0.56 391	0.36 342	0.27 316	0.46 353	0.50 369

riskmin	0.41 123	0.21 78	0.44 85	0.34 10	0.24 81	0.58 191	0.32 107	0.70 98	0.86 194	0.52 60	0.57 58	0.78 221	0.60 201	0.58 80	0.39 134	0.17 131	0.12 89	0.19 153	0.13 53	0.19 192	0.22 232

rafts_anoy	0.38 82	0.22 103	0.38 37	0.43 174	0.28 187	0.32 63	0.32 107	0.70 98	0.91 222	0.59 76	0.66 78	0.45 67	0.33 69	0.49 50	0.41 159	0.16 103	0.12 89	0.21 225	0.23 279	0.18 158	0.16 104

CFNet_pseudo	0.47 169	0.25 174	0.55 187	0.38 47	0.28 187	0.58 191	0.32 107	0.89 180	0.90 216	0.83 197	1.03 237	0.75 208	0.48 150	0.61 101	0.46 181	0.17 131	0.13 146	0.24 265	0.16 121	0.26 272	0.21 217

test_xeample3	0.31 27	0.23 126	0.56 191	0.36 28	0.26 136	0.35 78	0.32 107	0.60 35	0.38 19	0.44 44	0.32 10	0.33 21	0.28 30	0.66 153	0.27 25	0.14 19	0.12 89	0.16 62	0.12 29	0.14 39	0.14 52

MSMDNet	0.49 188	0.25 174	0.56 191	0.40 91	0.27 166	0.64 217	0.32 107	0.99 216	0.99 260	0.87 225	1.07 251	0.79 227	0.46 143	0.61 101	0.44 171	0.17 131	0.13 146	0.20 183	0.16 121	0.25 266	0.20 201

ccs_rob	0.47 169	0.25 174	0.55 187	0.38 47	0.28 187	0.58 191	0.32 107	0.89 180	0.90 216	0.83 197	1.02 226	0.75 208	0.48 150	0.61 101	0.46 181	0.17 131	0.12 89	0.24 265	0.16 121	0.26 272	0.21 217

HITNet	0.43 143	0.27 215	0.50 138	0.34 10	0.18 6	0.65 223	0.32 107	0.99 216	0.70 115	0.73 148	0.86 157	0.66 167	0.56 181	0.61 101	0.47 190	0.14 19	0.10 8	0.15 44	0.13 53	0.18 158	0.13 32
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
RCA-Stereo	0.36 48	0.18 17	0.37 31	0.38 47	0.23 59	0.31 54	0.33 116	0.70 98	1.25 335	0.45 45	0.65 75	0.46 70	0.43 125	0.40 16	0.29 41	0.14 19	0.10 8	0.14 15	0.12 29	0.12 3	0.12 11

raft_robust	0.41 123	0.24 145	0.39 40	0.43 174	0.22 32	0.40 107	0.33 116	0.80 156	0.98 257	0.80 187	0.88 166	0.41 49	0.32 64	0.89 256	0.30 53	0.14 19	0.12 89	0.16 62	0.18 190	0.15 70	0.13 32

CIPLG	0.42 130	0.23 126	0.71 259	0.45 208	0.33 264	0.51 151	0.33 116	0.68 77	0.68 108	0.84 203	0.96 197	0.47 74	0.33 69	0.56 71	0.52 209	0.17 131	0.12 89	0.16 62	0.14 74	0.13 15	0.16 104

ACRE	0.42 130	0.23 126	0.73 269	0.45 208	0.33 264	0.50 146	0.33 116	0.68 77	0.70 115	0.82 192	0.92 184	0.46 70	0.32 64	0.53 58	0.52 209	0.17 131	0.12 89	0.15 44	0.14 74	0.13 15	0.16 104

HHNet	0.42 130	0.19 36	0.43 80	0.35 13	0.38 291	0.33 70	0.33 116	0.71 105	0.78 149	0.87 225	1.30 310	0.52 88	0.36 84	0.53 58	0.37 113	0.16 103	0.11 41	0.19 153	0.15 95	0.15 70	0.25 266

DEmStereo	0.49 188	0.18 17	0.53 172	0.39 64	0.26 136	0.57 187	0.33 116	0.65 59	0.75 140	0.90 247	1.65 352	0.57 105	1.02 336	0.63 132	0.44 171	0.14 19	0.12 89	0.16 62	0.16 121	0.14 39	0.17 141

FENet	0.43 143	0.23 126	0.40 50	0.40 91	0.24 81	0.54 167	0.33 116	0.83 165	0.72 123	0.74 155	0.73 92	0.63 144	0.56 181	0.65 145	0.45 177	0.19 198	0.13 146	0.19 153	0.17 163	0.18 158	0.20 201

MLCV	0.49 188	0.26 203	0.73 269	0.38 47	0.18 6	0.64 217	0.33 116	0.84 169	0.89 212	0.96 279	1.12 265	0.72 195	0.45 137	1.00 297	0.59 236	0.14 19	0.10 8	0.14 15	0.11 18	0.14 39	0.14 52

SMFormer	0.53 225	0.24 145	0.67 239	0.35 13	0.20 20	0.63 209	0.34 124	1.26 306	1.06 285	0.85 213	1.02 226	0.71 179	0.66 227	0.96 279	0.60 237	0.19 198	0.16 219	0.18 121	0.17 163	0.19 192	0.20 201

tta	0.53 225	0.24 145	0.67 239	0.35 13	0.20 20	0.63 209	0.34 124	1.26 306	1.06 285	0.85 213	1.02 226	0.71 179	0.66 227	0.96 279	0.60 237	0.19 198	0.16 219	0.18 121	0.17 163	0.15 70	0.16 104

qqq1	0.51 209	0.24 145	0.67 239	0.35 13	0.20 20	0.63 209	0.34 124	1.26 306	1.06 285	0.85 213	1.02 226	0.71 179	0.66 227	0.96 279	0.36 105	0.19 198	0.16 219	0.14 15	0.12 29	0.15 70	0.16 104

fff1	0.51 209	0.24 145	0.67 239	0.35 13	0.20 20	0.63 209	0.34 124	1.26 306	1.06 285	0.85 213	1.02 226	0.71 179	0.66 227	0.96 279	0.36 105	0.19 198	0.16 219	0.14 15	0.12 29	0.15 70	0.16 104

AE-Stereo	0.36 48	0.21 78	0.47 108	0.49 266	0.31 235	0.50 146	0.34 124	0.72 115	0.73 132	0.34 15	0.55 55	0.52 88	0.28 30	0.48 44	0.31 63	0.13 10	0.13 146	0.18 121	0.16 121	0.15 70	0.14 52

ff7	0.30 16	0.22 103	0.42 63	0.37 36	0.26 136	0.31 54	0.34 124	0.66 61	0.35 8	0.39 24	0.33 11	0.31 9	0.28 30	0.61 101	0.26 9	0.14 19	0.11 41	0.17 90	0.12 29	0.15 70	0.16 104

IGEVStereo-DCA	0.30 16	0.24 145	0.42 63	0.36 28	0.27 166	0.38 96	0.34 124	0.66 61	0.35 8	0.39 24	0.31 7	0.35 30	0.27 25	0.62 123	0.25 4	0.16 103	0.12 89	0.16 62	0.12 29	0.14 39	0.16 104

ffff	0.30 16	0.22 103	0.42 63	0.37 36	0.26 136	0.31 54	0.34 124	0.66 61	0.35 8	0.39 24	0.33 11	0.31 9	0.28 30	0.61 101	0.26 9	0.14 19	0.11 41	0.17 90	0.12 29	0.15 70	0.16 104

11t	0.30 16	0.22 103	0.42 63	0.37 36	0.26 136	0.31 54	0.34 124	0.66 61	0.35 8	0.39 24	0.33 11	0.31 9	0.28 30	0.61 101	0.26 9	0.14 19	0.11 41	0.17 90	0.12 29	0.15 70	0.16 104

LoS_RVC	0.28 8	0.17 10	0.29 10	0.33 9	0.32 253	0.43 127	0.34 124	0.42 5	0.34 7	0.33 13	0.51 40	0.29 5	0.38 95	0.37 6	0.28 32	0.11 1	0.10 8	0.11 1	0.08 1	0.11 1	0.26 271

CASS	0.46 160	0.28 228	0.45 90	0.48 257	0.22 32	0.63 209	0.34 124	0.99 216	0.66 101	0.76 163	0.86 157	0.61 134	0.58 193	0.58 80	0.44 171	0.29 311	0.16 219	0.22 237	0.18 190	0.23 249	0.28 288
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ccc-4	0.30 16	0.22 103	0.42 63	0.37 36	0.26 136	0.31 54	0.34 124	0.66 61	0.35 8	0.39 24	0.33 11	0.31 9	0.28 30	0.61 101	0.26 9	0.14 19	0.11 41	0.17 90	0.12 29	0.15 70	0.16 104

BUS	0.47 169	0.26 203	0.47 108	0.46 231	0.29 206	0.78 260	0.34 124	0.99 216	0.80 161	0.77 171	0.80 130	0.64 151	0.54 170	0.66 153	0.56 225	0.21 233	0.15 198	0.22 237	0.19 215	0.18 158	0.19 174

NINENet	0.52 219	0.30 252	0.55 187	0.46 231	0.33 264	0.78 260	0.34 124	1.18 279	0.91 222	0.84 203	0.97 204	0.64 151	0.54 170	0.74 195	0.56 225	0.23 263	0.20 279	0.25 276	0.18 190	0.22 235	0.22 232

Sa-1000	0.49 188	0.25 174	0.45 90	0.46 231	0.25 106	0.64 217	0.34 124	0.85 170	0.95 241	0.85 213	1.51 343	0.55 96	0.44 130	0.94 271	0.31 63	0.16 103	0.12 89	0.21 225	0.20 234	0.15 70	0.14 52

test_4	0.37 66	0.19 36	0.34 15	0.45 208	0.26 136	0.20 2	0.34 124	0.58 31	0.42 40	0.60 78	1.45 336	0.43 57	0.26 20	0.67 162	0.29 41	0.12 4	0.10 8	0.17 90	0.19 215	0.15 70	0.12 11

UDGNet	0.50 199	0.82 372	0.56 191	0.51 289	0.32 253	0.41 116	0.34 124	0.71 105	0.93 230	0.65 105	0.60 64	0.58 120	0.44 130	0.65 145	0.43 164	0.33 334	0.15 198	0.67 383	0.20 234	0.49 359	0.23 251

IPLGR_C	0.42 130	0.23 126	0.71 259	0.46 231	0.33 264	0.51 151	0.34 124	0.69 88	0.69 113	0.84 203	0.92 184	0.46 70	0.33 69	0.53 58	0.53 218	0.17 131	0.12 89	0.16 62	0.14 74	0.13 15	0.16 104

PSM-softLoss	0.40 109	0.21 78	0.53 172	0.42 137	0.26 136	0.29 38	0.34 124	0.70 98	0.49 59	0.63 91	0.82 138	0.59 129	0.33 69	0.75 200	0.43 164	0.20 218	0.12 89	0.20 183	0.18 190	0.17 133	0.22 232

KMStereo	0.40 109	0.21 78	0.53 172	0.42 137	0.26 136	0.29 38	0.34 124	0.70 98	0.49 59	0.63 91	0.82 138	0.59 129	0.33 69	0.75 200	0.43 164	0.20 218	0.12 89	0.20 183	0.18 190	0.17 133	0.22 232

DMCA	0.47 169	0.27 215	0.59 208	0.39 64	0.29 206	0.53 161	0.34 124	0.98 213	0.70 115	0.78 182	0.83 143	0.79 227	0.55 173	0.54 66	0.57 229	0.21 233	0.16 219	0.21 225	0.16 121	0.19 192	0.22 232

FADNet_RVC	0.58 259	0.39 294	1.26 345	0.45 208	0.32 253	0.55 172	0.34 124	1.12 258	0.90 216	0.68 124	0.90 172	0.61 134	0.71 257	1.03 303	0.80 280	0.21 233	0.18 254	0.27 298	0.23 279	0.33 311	0.30 297

CFNet_ucs	0.51 209	0.25 174	0.58 200	0.39 64	0.31 235	0.59 198	0.35 146	1.04 231	0.95 241	0.89 240	1.19 288	0.80 232	0.49 154	0.66 153	0.45 177	0.21 233	0.16 219	0.26 290	0.18 190	0.27 281	0.23 251

anonymousdsp	0.30 16	0.22 103	0.41 55	0.38 47	0.26 136	0.31 54	0.35 146	0.68 77	0.36 13	0.40 33	0.33 11	0.32 16	0.28 30	0.62 123	0.26 9	0.14 19	0.10 8	0.17 90	0.12 29	0.15 70	0.16 104

IGEV-Stereo	0.30 16	0.22 103	0.41 55	0.38 47	0.26 136	0.30 42	0.35 146	0.68 77	0.36 13	0.40 33	0.33 11	0.32 16	0.28 30	0.62 123	0.26 9	0.14 19	0.10 8	0.17 90	0.12 29	0.15 70	0.16 104
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
cross-raft	0.34 40	0.20 57	0.38 37	0.45 208	0.24 81	0.32 63	0.35 146	0.77 146	0.42 40	0.62 84	0.77 108	0.58 120	0.27 25	0.46 32	0.31 63	0.12 4	0.10 8	0.15 44	0.13 53	0.15 70	0.12 11

raft+_RVC	0.38 82	0.20 57	0.38 37	0.39 64	0.27 166	0.44 133	0.35 146	0.81 159	0.90 216	0.52 60	0.78 116	0.50 82	0.29 45	0.56 71	0.41 159	0.15 69	0.12 89	0.17 90	0.15 95	0.14 39	0.13 32

GMStereo	0.40 109	0.38 290	0.61 214	0.41 111	0.27 166	0.47 139	0.35 146	0.62 42	1.04 279	0.57 72	0.54 50	0.38 40	0.36 84	0.56 71	0.41 159	0.20 218	0.13 146	0.16 62	0.17 163	0.24 257	0.20 201
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CFNet	0.53 225	0.30 252	0.53 172	0.42 137	0.28 187	0.73 250	0.35 146	1.21 288	1.01 266	0.74 155	1.07 251	0.85 239	0.60 201	0.83 239	0.58 234	0.19 198	0.15 198	0.23 252	0.23 279	0.21 216	0.17 141

anonymousa	0.51 209	0.21 78	0.47 108	0.39 64	0.25 106	0.89 297	0.36 153	0.78 149	0.63 88	0.88 233	1.54 344	1.09 310	0.67 236	0.53 58	0.46 181	0.17 131	0.14 178	0.19 153	0.21 252	0.16 108	0.16 104

SA	0.45 155	0.26 203	0.50 138	0.47 249	0.24 81	0.46 137	0.36 153	0.79 154	1.00 264	0.61 82	1.04 240	0.50 82	0.50 156	0.98 288	0.33 79	0.16 103	0.13 146	0.21 225	0.19 215	0.15 70	0.14 52

test_3	0.37 66	0.19 36	0.50 138	0.45 208	0.24 81	0.47 139	0.36 153	0.69 88	0.84 184	0.66 109	0.46 25	0.68 174	0.25 15	0.45 27	0.32 69	0.12 4	0.10 8	0.18 121	0.16 121	0.15 70	0.12 11

GANet-ADL	0.44 149	0.27 215	0.48 121	0.44 196	0.30 225	0.54 167	0.36 153	0.94 202	0.88 208	0.64 101	0.72 90	0.68 174	0.44 130	0.55 67	0.44 171	0.22 249	0.15 198	0.15 44	0.13 53	0.18 158	0.21 217

KYRaft	0.48 178	0.21 78	0.41 55	0.45 208	0.23 59	0.43 127	0.36 153	0.68 77	0.45 49	0.94 262	1.72 358	0.78 221	0.40 113	0.65 145	0.32 69	0.16 103	0.11 41	0.18 121	0.22 270	0.17 133	0.76 386

test-1	0.37 66	0.20 57	0.76 276	0.47 249	0.27 166	0.44 133	0.36 153	0.63 48	0.65 98	0.49 55	0.67 83	0.54 94	0.35 79	0.42 20	0.30 53	0.14 19	0.12 89	0.16 62	0.14 74	0.15 70	0.18 165

LMCR-Stereo	0.55 235	0.33 267	0.57 198	0.60 340	0.30 225	0.80 272	0.36 153	1.30 322	0.79 155	0.90 247	1.04 240	0.57 105	0.64 219	0.87 249	0.73 265	0.20 218	0.15 198	0.19 153	0.14 74	0.25 266	0.18 165

xxxx	1.07 352	0.23 126	0.53 172	0.38 47	0.22 32	0.83 283	0.36 153	1.41 347	0.95 241	0.75 158	0.99 216	0.97 273	0.64 219	0.70 183	11.37 419	0.20 218	0.17 245	0.18 121	0.17 163	0.19 192	0.20 201

EAI-Stereo	0.36 48	0.21 78	0.46 97	0.40 91	0.22 32	0.33 70	0.36 153	1.22 294	0.32 5	0.52 60	0.75 105	0.35 30	0.28 30	0.65 145	0.30 53	0.14 19	0.11 41	0.14 15	0.14 74	0.14 39	0.13 32

SFCPSM	0.48 178	0.22 103	0.59 208	0.41 111	0.27 166	0.85 289	0.36 153	1.39 341	0.79 155	0.81 191	0.85 153	0.54 94	0.50 156	0.60 95	0.39 134	0.18 163	0.14 178	0.18 121	0.20 234	0.17 133	0.16 104

BEATNet_4x	0.49 188	0.35 276	0.72 265	0.38 47	0.20 20	0.65 223	0.36 153	1.08 249	0.78 149	0.78 182	0.88 166	0.73 199	0.64 219	0.71 189	0.60 237	0.16 103	0.12 89	0.16 62	0.15 95	0.24 257	0.18 165

AdaStereo	0.52 219	0.34 272	0.53 172	0.49 266	0.25 106	0.71 246	0.36 153	1.24 298	0.91 222	0.77 171	0.98 207	0.75 208	0.50 156	0.71 189	0.51 205	0.27 296	0.13 146	0.28 308	0.18 190	0.23 249	0.18 165
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
ACVNet-DCA	0.36 48	0.25 174	0.35 21	0.42 137	0.23 59	0.53 161	0.37 165	0.91 186	0.59 78	0.42 36	0.50 35	0.34 25	0.47 147	0.61 101	0.26 9	0.17 131	0.11 41	0.19 153	0.13 53	0.18 158	0.19 174

xx1	0.40 109	0.25 174	0.35 21	0.42 137	0.23 59	0.53 161	0.37 165	0.71 105	1.17 323	0.42 36	0.50 35	0.65 155	0.56 181	0.61 101	0.26 9	0.17 131	0.11 41	0.20 183	0.19 215	0.18 158	0.19 174

1test111	0.37 66	0.25 174	0.35 21	0.42 137	0.23 59	0.53 161	0.37 165	0.91 186	0.59 78	0.42 36	0.50 35	0.34 25	0.47 147	0.59 85	0.48 193	0.17 131	0.11 41	0.19 153	0.13 53	0.18 158	0.19 174

cc1	0.38 82	0.25 174	0.35 21	0.42 137	0.23 59	0.53 161	0.37 165	0.71 105	1.17 323	0.42 36	0.50 35	0.34 25	0.47 147	0.61 101	0.26 9	0.17 131	0.11 41	0.19 153	0.13 53	0.16 108	0.17 141

tt1	0.37 66	0.25 174	0.35 21	0.43 174	0.23 59	0.52 158	0.37 165	0.72 115	1.13 311	0.42 36	0.46 25	0.35 30	0.44 130	0.61 101	0.26 9	0.17 131	0.11 41	0.19 153	0.13 53	0.16 108	0.17 141

whm_eth	0.49 188	0.32 261	0.79 282	0.47 249	0.38 291	0.37 90	0.37 165	0.83 165	0.83 183	0.82 192	1.73 359	0.36 36	0.39 108	0.61 101	0.38 126	0.19 198	0.17 245	0.20 183	0.20 234	0.20 207	0.25 266

dad	0.61 273	0.53 333	0.72 265	0.44 196	0.31 235	0.64 217	0.37 165	0.85 170	1.28 340	1.05 311	1.17 283	1.18 320	0.61 205	0.70 183	0.54 221	0.36 348	0.23 302	0.37 346	0.21 252	0.31 301	0.23 251

AnonymousM	0.42 130	0.86 377	0.31 12	0.35 13	0.23 59	0.30 42	0.37 165	0.56 26	0.44 45	0.72 141	0.50 35	0.47 74	0.29 45	0.42 20	0.35 95	0.16 103	0.12 89	1.51 395	0.32 339	0.12 3	0.11 3

GES	0.46 160	0.25 174	0.62 219	0.41 111	0.30 225	0.62 204	0.37 165	1.06 242	0.70 115	0.75 158	0.83 143	0.47 74	0.52 164	0.69 176	0.46 181	0.23 263	0.17 245	0.17 90	0.16 121	0.18 158	0.24 259

222	1.25 367	0.23 126	0.53 172	0.38 47	0.23 59	0.78 260	0.37 165	1.41 347	0.93 230	0.97 282	1.13 271	0.74 203	0.71 257	0.74 195	14.86 423	0.20 218	0.16 219	0.17 90	0.16 121	0.18 158	0.20 201

CFNet-ft	0.50 199	0.25 174	0.39 40	0.41 111	0.26 136	0.66 228	0.37 165	0.91 186	0.87 198	0.67 116	1.00 220	1.05 295	0.70 252	0.68 170	0.57 229	0.23 263	0.16 219	0.24 265	0.21 252	0.24 257	0.19 174

CFNet_RVC	0.50 199	0.25 174	0.39 40	0.41 111	0.26 136	0.66 228	0.37 165	0.91 186	0.87 198	0.67 116	1.00 220	1.05 295	0.70 252	0.68 170	0.57 229	0.23 263	0.16 219	0.24 265	0.21 252	0.24 257	0.19 174

iResNetv2_ROB	0.55 235	0.29 238	0.86 301	0.39 64	0.25 106	0.67 237	0.37 165	1.21 288	1.02 271	1.02 297	1.10 259	0.89 255	0.79 288	0.74 195	0.43 164	0.19 198	0.13 146	0.15 44	0.11 18	0.19 192	0.16 104

CoDeX	0.48 178	0.21 78	0.53 172	0.43 174	0.25 106	0.74 254	0.38 178	1.36 338	0.82 178	0.84 203	0.96 197	0.63 144	0.57 190	0.63 132	0.40 154	0.17 131	0.13 146	0.17 90	0.15 95	0.16 108	0.15 83

mmm	0.47 169	0.28 228	0.51 146	0.39 64	0.25 106	0.61 200	0.38 178	1.00 222	0.60 85	0.77 171	1.07 251	0.65 155	0.53 165	0.61 101	0.49 200	0.18 163	0.15 198	0.23 252	0.20 234	0.21 216	0.20 201

StereoVision	0.43 143	0.29 238	0.54 184	0.50 277	0.28 187	0.37 90	0.38 178	0.75 139	0.63 88	0.46 49	1.11 263	0.53 92	0.38 95	0.57 76	0.34 88	0.21 233	0.24 310	0.25 276	0.24 293	0.26 272	0.17 141

CAS	0.37 66	0.13 1	0.27 8	1.34 396	0.31 235	0.46 137	0.38 178	0.50 12	0.48 58	0.35 17	0.52 44	0.24 1	0.19 3	0.30 1	0.28 32	1.03 397	0.08 1	0.12 2	0.08 1	0.12 3	0.28 288

IER	0.48 178	0.25 174	0.60 213	0.38 47	0.28 187	0.67 237	0.38 178	0.82 163	0.68 108	0.88 233	0.95 193	0.74 203	0.79 288	0.62 123	0.46 181	0.17 131	0.14 178	0.17 90	0.17 163	0.17 133	0.16 104

dd	0.44 149	0.40 302	0.62 219	0.44 196	0.26 136	0.51 151	0.38 178	0.72 115	1.07 292	0.60 78	0.66 78	0.43 57	0.40 113	0.68 170	0.53 218	0.24 270	0.15 198	0.21 225	0.16 121	0.24 257	0.19 174

AACVNet	0.52 219	0.25 174	0.56 191	0.48 257	0.29 206	0.55 172	0.38 178	0.96 209	0.59 78	0.83 197	1.03 237	1.03 288	0.77 286	0.91 263	0.58 234	0.22 249	0.18 254	0.24 265	0.18 190	0.24 257	0.22 232

PSMNet-ADL	0.50 199	0.28 228	0.43 80	0.49 266	0.31 235	0.70 243	0.38 178	0.94 202	0.81 170	0.62 84	0.80 130	0.91 263	0.62 207	0.76 209	0.68 257	0.24 270	0.18 254	0.19 153	0.20 234	0.22 235	0.22 232

TestStereo	0.39 95	0.32 261	0.42 63	0.45 208	0.20 20	0.41 116	0.38 178	0.69 88	0.66 101	0.56 70	0.78 116	0.48 77	0.43 125	0.59 85	0.37 113	0.18 163	0.13 146	0.20 183	0.15 95	0.23 249	0.14 52

pcwnet_v2	0.60 270	0.29 238	0.89 310	0.46 231	0.36 284	0.62 204	0.38 178	1.33 331	1.24 333	1.02 297	1.27 303	0.71 179	0.59 197	0.71 189	0.51 205	0.28 304	0.21 286	0.24 265	0.23 279	0.29 290	0.30 297

RALCasStereoNet	0.37 66	0.23 126	0.41 55	0.44 196	0.28 187	0.36 82	0.38 178	0.66 61	0.67 107	0.51 58	0.74 103	0.51 85	0.29 45	0.64 139	0.38 126	0.17 131	0.14 178	0.15 44	0.13 53	0.17 133	0.17 141

cf-r	0.49 188	0.24 145	0.49 129	0.40 91	0.23 59	0.58 191	0.38 178	0.92 195	0.87 198	0.77 171	1.06 249	0.98 275	0.67 236	0.59 85	0.61 241	0.21 233	0.14 178	0.17 90	0.19 215	0.15 70	0.16 104

DMCA-RVC	0.54 230	0.32 261	0.83 293	0.51 289	0.32 253	0.59 198	0.38 178	0.89 180	0.70 115	0.95 267	0.88 166	0.90 257	0.69 247	0.75 200	0.63 248	0.23 263	0.18 254	0.31 326	0.24 293	0.27 281	0.21 217

DispNO	0.48 178	0.24 145	0.84 296	0.40 91	0.31 235	0.58 191	0.39 191	0.91 186	0.79 155	0.79 186	0.83 143	0.71 179	0.59 197	0.75 200	0.50 202	0.19 198	0.14 178	0.20 183	0.18 190	0.16 108	0.17 141

qqq	0.42 130	0.28 228	0.50 138	0.37 36	0.22 32	0.47 139	0.39 191	0.91 186	0.59 78	0.57 72	0.71 89	0.65 155	0.56 181	0.59 85	0.48 193	0.17 131	0.17 245	0.20 183	0.19 215	0.18 158	0.19 174

RAFT_CTSACE	0.46 160	0.20 57	0.48 121	0.46 231	0.27 166	0.34 76	0.39 191	0.62 42	0.74 137	0.78 182	1.44 333	0.86 243	0.38 95	1.09 310	0.27 25	0.13 10	0.13 146	0.18 121	0.16 121	0.16 108	0.12 11

GMOStereo	0.38 82	0.19 36	0.42 63	0.43 174	0.24 81	0.40 107	0.39 191	0.55 21	0.64 92	0.89 240	0.84 146	0.65 155	0.37 88	0.39 9	0.29 41	0.14 19	0.12 89	0.20 183	0.18 190	0.15 70	0.12 11

error version	0.38 82	0.19 36	0.42 63	0.43 174	0.24 81	0.40 107	0.39 191	0.55 21	0.64 92	0.89 240	0.84 146	0.65 155	0.37 88	0.39 9	0.29 41	0.14 19	0.12 89	0.20 183	0.18 190	0.15 70	0.12 11

test-v	0.38 82	0.19 36	0.42 63	0.43 174	0.24 81	0.40 107	0.39 191	0.55 21	0.64 92	0.89 240	0.84 146	0.65 155	0.37 88	0.39 9	0.29 41	0.14 19	0.12 89	0.20 183	0.18 190	0.15 70	0.12 11

DRaft	0.49 188	0.18 17	0.50 138	0.38 47	0.25 106	0.57 187	0.39 191	0.67 72	0.86 194	1.02 297	1.75 360	0.50 82	0.79 288	0.65 145	0.42 162	0.14 19	0.11 41	0.16 62	0.16 121	0.14 39	0.17 141

test-2	0.38 82	0.19 36	0.42 63	0.43 174	0.24 81	0.40 107	0.39 191	0.55 21	0.64 92	0.89 240	0.84 146	0.65 155	0.37 88	0.39 9	0.29 41	0.14 19	0.12 89	0.20 183	0.18 190	0.15 70	0.12 11

test_xeample	1.06 350	0.23 126	0.51 146	0.37 36	0.22 32	0.71 246	0.39 191	1.31 323	0.92 228	0.87 225	1.08 257	0.70 178	0.64 219	0.75 200	11.43 420	0.19 198	0.16 219	0.18 121	0.17 163	0.18 158	0.19 174

MMNet	0.57 248	0.26 203	0.67 239	0.45 208	0.35 279	1.04 325	0.39 191	0.93 197	0.98 257	0.96 279	0.97 204	0.86 243	0.80 292	0.83 239	0.80 280	0.16 103	0.15 198	0.19 153	0.19 215	0.20 207	0.17 141

PWC_ROB	0.92 333	0.57 348	1.64 377	0.53 310	0.33 264	0.93 301	0.39 191	1.42 352	1.51 366	1.66 369	2.57 385	1.18 320	1.11 346	1.50 360	1.54 365	0.26 287	0.18 254	0.28 308	0.20 234	0.30 297	0.32 307

DualNet	0.53 225	0.28 228	0.68 246	0.39 64	0.26 136	0.56 177	0.40 202	0.72 115	1.13 311	0.76 163	0.98 207	0.71 179	0.55 173	0.61 101	1.46 358	0.17 131	0.11 41	0.25 276	0.21 252	0.16 108	0.17 141

ffm	0.47 169	0.28 228	0.68 246	0.39 64	0.26 136	0.56 177	0.40 202	0.72 115	1.13 311	0.76 163	0.98 207	0.71 179	0.55 173	0.61 101	0.26 9	0.17 131	0.11 41	0.25 276	0.21 252	0.16 108	0.17 141

ff1	0.56 244	0.28 228	0.68 246	0.39 64	0.26 136	0.56 177	0.40 202	0.72 115	1.13 311	0.76 163	0.98 207	0.71 179	0.55 173	1.25 329	1.46 358	0.17 131	0.11 41	0.25 276	0.21 252	0.16 108	0.17 141

mmx	0.59 263	0.28 228	0.68 246	0.39 64	0.26 136	0.56 177	0.40 202	1.24 298	1.06 285	0.76 163	0.98 207	0.71 179	0.55 173	1.25 329	1.46 358	0.21 233	0.16 219	0.25 276	0.21 252	0.24 257	0.22 232

xxx	0.59 263	0.28 228	0.68 246	0.39 64	0.26 136	0.56 177	0.40 202	1.24 298	1.06 285	0.76 163	0.98 207	0.71 179	0.55 173	1.25 329	1.46 358	0.21 233	0.16 219	0.25 276	0.21 252	0.24 257	0.22 232

gwcnet-sp	0.50 199	0.25 174	0.84 296	0.41 111	0.27 166	0.79 266	0.40 202	0.93 197	0.85 188	0.95 267	0.79 120	0.65 155	0.63 212	0.69 176	0.52 209	0.18 163	0.17 245	0.18 121	0.18 190	0.18 158	0.19 174

scenet	0.50 199	0.25 174	0.84 296	0.41 111	0.27 166	0.79 266	0.40 202	0.93 197	0.85 188	0.95 267	0.79 120	0.65 155	0.63 212	0.69 176	0.52 209	0.18 163	0.17 245	0.18 121	0.18 190	0.18 158	0.19 174

DCRE	0.38 82	0.19 36	0.47 108	0.45 208	0.33 264	0.45 136	0.40 202	0.66 61	0.53 68	0.49 55	0.95 193	0.57 105	0.39 108	0.53 58	0.32 69	0.14 19	0.13 146	0.15 44	0.14 74	0.14 39	0.15 83

ssnet	0.50 199	0.25 174	0.84 296	0.41 111	0.27 166	0.79 266	0.40 202	0.93 197	0.85 188	0.95 267	0.79 120	0.65 155	0.63 212	0.69 176	0.52 209	0.18 163	0.17 245	0.18 121	0.18 190	0.18 158	0.19 174

TestStereo1	0.44 149	0.24 145	0.45 90	0.52 303	0.25 106	0.35 78	0.40 202	0.81 159	0.94 237	0.70 131	0.96 197	0.48 77	0.45 137	0.94 271	0.33 79	0.16 103	0.13 146	0.18 121	0.16 121	0.15 70	0.14 52

SA-5K	0.44 149	0.24 145	0.45 90	0.52 303	0.25 106	0.35 78	0.40 202	0.81 159	0.94 237	0.70 131	0.96 197	0.48 77	0.45 137	0.94 271	0.33 79	0.16 103	0.13 146	0.18 121	0.16 121	0.15 70	0.14 52

GwcNet-ADL	0.45 155	0.24 145	0.51 146	0.46 231	0.30 225	0.41 116	0.40 202	0.95 205	0.98 257	0.73 148	0.78 116	0.61 134	0.41 117	0.67 162	0.55 223	0.20 218	0.14 178	0.15 44	0.14 74	0.19 192	0.22 232

UNet	0.55 235	0.27 215	0.72 265	0.45 208	0.41 308	0.97 308	0.40 202	1.01 223	0.80 161	0.87 225	0.90 172	1.03 288	0.75 273	0.76 209	0.67 254	0.19 198	0.15 198	0.20 183	0.17 163	0.21 216	0.18 165

ACVNet	0.47 169	0.24 145	0.39 40	0.40 91	0.28 187	0.58 191	0.40 202	0.91 186	0.81 170	0.67 116	0.96 197	0.79 227	0.66 227	0.65 145	0.71 261	0.18 163	0.15 198	0.16 62	0.15 95	0.18 158	0.15 83

acv_ft	0.52 219	0.24 145	0.64 228	0.45 208	0.28 187	0.85 289	0.40 202	0.95 205	0.81 170	1.00 291	0.96 197	0.79 227	0.62 207	0.65 145	0.88 290	0.18 163	0.15 198	0.16 62	0.15 95	0.18 158	0.15 83

hitnet-ft	0.57 248	0.29 238	0.43 80	0.42 137	0.29 206	0.81 277	0.40 202	0.98 213	0.91 222	0.84 203	1.01 224	1.13 316	0.72 264	0.83 239	0.71 261	0.28 304	0.21 286	0.28 308	0.22 270	0.29 290	0.27 279

PSMNet-RSSM	0.50 199	0.24 145	0.41 55	0.43 174	0.26 136	0.51 151	0.40 202	1.16 271	0.79 155	0.75 158	1.07 251	0.87 247	0.69 247	0.66 153	0.52 209	0.24 270	0.16 219	0.23 252	0.26 312	0.20 207	0.20 201

FADNet-RVC	0.62 279	0.56 347	1.29 350	0.47 249	0.39 300	0.63 209	0.40 202	1.16 271	0.91 222	0.71 140	0.86 157	1.04 292	0.55 173	0.99 292	0.78 272	0.27 296	0.26 327	0.28 308	0.29 326	0.32 307	0.31 304

RASNet	0.57 248	0.24 145	0.61 214	0.39 64	0.23 59	0.71 246	0.40 202	1.02 225	0.93 230	0.77 171	1.05 243	1.05 295	0.98 334	0.99 292	1.03 324	0.16 103	0.14 178	0.14 15	0.17 163	0.15 70	0.14 52

HSM-Net_RVC	0.55 235	0.23 126	0.37 31	0.38 47	0.22 32	0.86 291	0.40 202	1.31 323	0.93 230	0.92 255	1.15 275	1.26 326	0.71 257	0.75 200	0.53 218	0.17 131	0.14 178	0.16 62	0.15 95	0.17 133	0.17 141
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
GANet-RSSM	0.49 188	0.22 103	0.42 63	0.39 64	0.26 136	0.58 191	0.41 222	1.12 258	0.82 178	0.73 148	1.02 226	0.88 250	0.75 273	0.67 162	0.48 193	0.22 249	0.16 219	0.18 121	0.19 215	0.18 158	0.18 165

GwcNet-RSSM	0.51 209	0.25 174	0.51 146	0.41 111	0.24 81	0.56 177	0.41 222	0.97 211	0.96 248	0.75 158	1.17 283	0.89 255	0.66 227	0.66 153	0.74 266	0.22 249	0.15 198	0.19 153	0.21 252	0.17 133	0.16 104

FADNet	0.63 282	0.53 333	1.20 341	0.46 231	0.44 325	0.66 228	0.41 222	1.24 298	1.07 292	0.70 131	0.84 146	0.98 275	0.65 225	0.87 249	0.54 221	0.29 311	0.30 340	0.27 298	0.30 327	0.48 356	0.36 324

DANet	0.74 301	0.47 326	0.98 325	0.60 340	0.41 308	0.92 300	0.41 222	1.02 225	0.87 198	1.22 342	1.22 292	1.33 338	0.88 316	1.26 332	1.37 354	0.27 296	0.24 310	0.31 326	0.25 304	0.37 330	0.36 324
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
StereoDRNet-Refined	0.61 273	0.33 267	0.63 223	0.47 249	0.31 235	0.94 303	0.41 222	1.04 231	0.97 253	1.15 335	1.13 271	1.00 280	0.74 270	0.93 268	0.93 305	0.18 163	0.13 146	0.22 237	0.21 252	0.20 207	0.21 217
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
ttt	0.56 244	0.27 215	0.49 129	0.39 64	0.25 106	0.65 223	0.42 227	1.24 298	1.08 297	0.76 163	1.10 259	0.63 144	0.51 161	0.95 276	1.03 324	0.25 282	0.22 295	0.22 237	0.21 252	0.25 266	0.25 266

ProNet	0.30 16	0.22 103	0.41 55	0.36 28	0.25 106	0.33 70	0.42 227	0.62 42	0.41 36	0.33 13	0.31 7	0.32 16	0.28 30	0.60 95	0.28 32	0.13 10	0.11 41	0.16 62	0.13 53	0.13 15	0.14 52

test_5	0.44 149	0.25 174	0.48 121	0.53 310	0.28 187	0.28 34	0.42 227	0.77 146	0.87 198	0.63 91	0.91 178	0.73 199	0.53 165	0.82 237	0.36 105	0.14 19	0.11 41	0.18 121	0.18 190	0.18 158	0.16 104

psmg	0.50 199	0.26 203	0.47 108	0.42 137	0.29 206	0.82 280	0.42 227	1.07 244	0.80 161	0.95 267	0.94 189	0.76 214	0.59 197	0.66 153	0.48 193	0.21 233	0.16 219	0.20 183	0.20 234	0.19 192	0.19 174

Prome-Stereo	0.46 160	0.20 57	0.37 31	0.45 208	0.26 136	0.40 107	0.42 227	0.69 88	0.49 59	0.96 279	1.84 364	0.58 120	0.64 219	0.63 132	0.32 69	0.15 69	0.11 41	0.16 62	0.14 74	0.17 133	0.30 297

UCFNet_RVC	0.50 199	0.27 215	0.37 31	0.40 91	0.27 166	0.66 228	0.42 227	1.18 279	0.86 194	0.70 131	0.89 169	0.91 263	0.60 201	0.62 123	0.48 193	0.24 270	0.18 254	0.28 308	0.27 316	0.25 266	0.24 259

PWCDC_ROB	0.93 334	0.54 339	0.97 324	0.78 378	0.41 308	1.03 323	0.42 227	1.39 341	2.34 393	1.04 306	3.73 404	0.80 232	1.12 348	1.29 337	1.04 329	0.37 352	0.22 295	0.24 265	0.20 234	0.36 327	0.31 304

DAS	0.54 230	0.26 203	0.66 235	0.49 266	0.31 235	0.61 200	0.43 234	0.89 180	1.01 266	0.95 267	1.16 278	0.71 179	0.85 305	0.89 256	0.47 190	0.18 163	0.14 178	0.18 121	0.15 95	0.22 235	0.19 174

SepStereo	0.54 230	0.26 203	0.66 235	0.49 266	0.31 235	0.61 200	0.43 234	0.89 180	1.01 266	0.95 267	1.16 278	0.71 179	0.85 305	0.97 286	0.47 190	0.18 163	0.14 178	0.18 121	0.15 95	0.22 235	0.19 174

ICVP	0.48 178	0.26 203	0.42 63	0.49 266	0.28 187	0.63 209	0.43 234	1.05 237	0.72 123	0.68 124	0.95 193	0.75 208	0.56 181	0.55 67	0.61 241	0.24 270	0.18 254	0.19 153	0.17 163	0.19 192	0.21 217
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
FADNet-RVC-Resample	0.58 259	0.35 276	1.34 356	0.50 277	0.34 274	0.73 250	0.43 234	1.09 252	0.96 248	0.83 197	0.87 163	0.76 214	0.66 227	0.77 216	0.52 209	0.19 198	0.18 254	0.26 290	0.27 316	0.28 288	0.29 293

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 235	0.33 267	0.71 259	0.46 231	0.31 235	0.66 228	0.43 234	1.07 244	0.89 212	0.93 258	0.91 178	0.98 275	0.61 205	0.76 209	0.64 250	0.22 249	0.18 254	0.22 237	0.22 270	0.22 235	0.24 259
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DeepPruner_ROB	0.55 235	0.37 286	0.67 239	0.42 137	0.31 235	0.50 146	0.43 234	1.22 294	0.73 132	0.86 223	1.05 243	0.85 239	0.58 193	0.90 261	0.56 225	0.29 311	0.23 302	0.22 237	0.22 270	0.26 272	0.26 271

AASNet	0.55 235	0.27 215	0.62 219	0.51 289	0.32 253	0.73 250	0.44 240	1.55 365	0.88 208	0.88 233	0.94 189	0.64 151	0.63 212	0.62 123	0.84 285	0.23 263	0.20 279	0.20 183	0.16 121	0.22 235	0.20 201

GMM-Stereo	0.44 149	0.20 57	0.39 40	0.42 137	0.25 106	0.50 146	0.44 240	0.72 115	0.57 75	0.77 171	1.37 321	0.76 214	0.38 95	0.62 123	0.34 88	0.15 69	0.10 8	0.20 183	0.19 215	0.17 133	0.28 288

ac_64	0.54 230	0.24 145	0.58 200	0.46 231	0.28 187	0.79 266	0.44 240	1.11 257	0.63 88	0.94 262	0.85 153	1.06 299	0.70 252	0.76 209	0.72 264	0.22 249	0.18 254	0.20 183	0.19 215	0.18 158	0.16 104

HSM	0.53 225	0.25 174	0.46 97	0.40 91	0.25 106	0.74 254	0.44 240	1.29 320	0.78 149	0.82 192	0.92 184	1.21 322	0.75 273	0.90 261	0.48 193	0.18 163	0.14 178	0.17 90	0.14 74	0.17 133	0.18 165

RAFT+CT+SA	0.40 109	0.24 145	0.40 50	0.53 310	0.27 166	0.28 34	0.45 244	0.79 154	0.81 170	0.51 58	0.90 172	0.42 51	0.39 108	0.81 232	0.33 79	0.15 69	0.11 41	0.18 121	0.18 190	0.15 70	0.15 83

HGLStereo	0.58 259	0.30 252	0.65 233	0.51 289	0.38 291	0.78 260	0.45 244	1.07 244	0.82 178	0.89 240	1.16 278	0.88 250	0.91 321	0.80 228	0.74 266	0.21 233	0.21 286	0.20 183	0.18 190	0.19 192	0.22 232

STTStereo	0.57 248	0.39 294	0.87 306	0.45 208	0.32 253	0.62 204	0.45 244	1.01 223	0.87 198	1.01 293	0.91 178	0.95 269	0.58 193	0.77 216	0.66 251	0.25 282	0.24 310	0.27 298	0.33 345	0.25 266	0.26 271

1111x	0.64 283	0.23 126	0.61 214	0.39 64	0.21 27	0.68 241	0.46 247	1.32 328	1.03 275	0.76 163	1.02 226	0.95 269	0.72 264	1.13 314	2.15 381	0.18 163	0.18 254	0.18 121	0.19 215	0.20 207	0.19 174

BSDual-CNN	0.48 178	0.26 203	0.47 108	0.46 231	0.29 206	0.75 257	0.46 247	0.99 216	0.80 161	0.77 171	0.80 130	0.76 214	0.59 197	0.66 153	0.48 193	0.21 233	0.15 198	0.22 237	0.19 215	0.18 158	0.19 174

hknet	0.51 209	0.26 203	0.58 200	0.46 231	0.29 206	0.75 257	0.46 247	0.99 216	0.89 212	0.77 171	0.80 130	0.96 272	0.67 236	0.75 200	0.50 202	0.19 198	0.15 198	0.22 237	0.19 215	0.18 158	0.19 174

TransformOpticalFlow	0.46 160	0.21 78	0.49 129	0.42 137	0.24 81	0.36 82	0.46 247	1.04 231	0.84 184	0.67 116	1.14 273	0.73 199	0.56 181	0.78 224	0.33 79	0.15 69	0.10 8	0.17 90	0.15 95	0.14 39	0.15 83

ADLNet	0.57 248	0.29 238	0.58 200	0.46 231	0.35 279	0.80 272	0.46 247	1.14 266	0.88 208	1.03 300	0.98 207	0.92 266	0.66 227	0.71 189	0.83 284	0.22 249	0.16 219	0.22 237	0.22 270	0.22 235	0.23 251

SACVNet	0.61 273	0.36 284	0.67 239	0.57 331	0.37 286	0.65 223	0.47 252	1.16 271	0.80 161	1.04 306	1.06 249	1.02 286	0.81 295	0.99 292	0.57 229	0.28 304	0.21 286	0.25 276	0.24 293	0.30 297	0.39 333

PSM-AAD	0.48 178	0.21 78	0.39 40	0.44 196	0.23 59	0.56 177	0.47 252	0.67 72	0.73 132	1.08 321	1.12 265	0.58 120	0.87 312	0.63 132	0.33 79	0.15 69	0.11 41	0.25 276	0.26 312	0.18 158	0.42 348

RAFT	0.46 160	0.23 126	0.52 165	0.48 257	0.27 166	0.55 172	0.47 252	0.68 77	0.60 85	0.83 197	0.82 138	1.00 280	0.56 181	0.76 209	0.37 113	0.18 163	0.16 219	0.22 237	0.20 234	0.16 108	0.14 52

AANet_RVC	0.59 263	0.35 276	0.68 246	0.47 249	0.28 187	0.57 187	0.47 252	1.04 231	1.28 340	0.87 225	1.33 312	0.86 243	0.63 212	1.16 320	0.89 292	0.19 198	0.13 146	0.15 44	0.14 74	0.18 158	0.20 201

iResNet	0.52 219	0.31 259	0.86 301	0.44 196	0.22 32	0.66 228	0.47 252	0.92 195	1.02 271	0.89 240	1.12 265	0.69 176	0.55 173	0.86 247	0.60 237	0.15 69	0.11 41	0.15 44	0.12 29	0.17 133	0.17 141

MyStereo07	0.33 34	0.23 126	0.37 31	0.43 174	0.29 206	0.40 107	0.48 257	0.78 149	0.38 19	0.38 21	0.34 17	0.32 16	0.30 55	0.63 132	0.28 32	0.14 19	0.13 146	0.19 153	0.17 163	0.18 158	0.17 141

MyStereo06	0.40 109	0.22 103	0.65 233	0.42 137	0.29 206	0.43 127	0.48 257	1.05 237	0.43 43	0.64 101	0.54 50	0.78 221	0.27 25	0.53 58	0.31 63	0.14 19	0.13 146	0.18 121	0.17 163	0.17 133	0.17 141

MyStereo05	0.46 160	0.22 103	0.51 146	0.42 137	0.29 206	0.43 127	0.48 257	0.96 209	1.12 305	0.77 171	0.62 69	0.51 85	0.57 190	0.79 226	0.43 164	0.14 19	0.13 146	0.18 121	0.17 163	0.17 133	0.17 141

MyStereo04	0.45 155	0.23 126	0.52 165	0.43 174	0.29 206	0.40 107	0.48 257	1.02 225	1.12 305	0.62 84	0.58 60	0.55 96	0.56 181	0.77 216	0.45 177	0.14 19	0.13 146	0.19 153	0.17 163	0.18 158	0.17 141

LL-Strereo	0.58 259	0.29 238	0.83 293	0.48 257	0.35 279	0.39 102	0.48 257	1.04 231	0.99 260	0.87 225	0.79 120	1.08 304	1.15 353	1.35 347	0.51 205	0.18 163	0.15 198	0.22 237	0.19 215	0.17 133	0.21 217

GASNet	0.70 292	0.77 369	1.16 338	0.71 371	0.49 344	0.62 204	0.48 257	1.12 258	1.05 281	0.98 285	0.84 146	0.94 268	0.82 296	1.41 351	0.85 287	0.33 334	0.22 295	0.29 316	0.28 322	0.44 349	0.26 271

sAnonymous2	0.42 130	0.41 306	0.96 320	0.48 257	0.37 286	0.41 116	0.48 257	0.60 35	0.52 65	0.39 24	0.48 31	0.35 30	0.44 130	0.44 24	0.30 53	0.19 198	0.14 178	0.19 153	0.17 163	0.55 371	0.43 352

CroCo_RVC	0.42 130	0.41 306	0.96 320	0.48 257	0.37 286	0.41 116	0.48 257	0.60 35	0.52 65	0.39 24	0.48 31	0.35 30	0.44 130	0.44 24	0.30 53	0.19 198	0.14 178	0.19 153	0.17 163	0.55 371	0.43 352

UPFNet	0.55 235	0.26 203	0.59 208	0.46 231	0.38 291	0.83 283	0.48 257	1.03 230	0.80 161	0.92 255	0.91 178	0.85 239	0.67 236	0.87 249	0.78 272	0.20 218	0.21 286	0.20 183	0.20 234	0.20 207	0.15 83

NVstereo2D	0.62 279	0.32 261	0.82 289	0.50 277	0.44 325	0.88 294	0.48 257	1.12 258	1.17 323	0.67 116	0.90 172	0.90 257	0.69 247	1.02 301	0.69 258	0.33 334	0.16 219	0.29 316	0.20 234	0.43 346	0.46 362

CSP-Net	0.57 248	0.29 238	0.55 187	0.42 137	0.29 206	1.20 348	0.49 267	1.29 320	0.75 140	0.98 285	0.97 204	0.88 250	0.69 247	0.85 245	0.66 251	0.27 296	0.18 254	0.17 90	0.17 163	0.18 158	0.19 174

STrans-v2	0.47 169	0.21 78	0.49 129	0.41 111	0.25 106	0.54 167	0.49 267	1.16 271	0.82 178	0.67 116	1.05 243	0.71 179	0.67 236	0.74 195	0.34 88	0.15 69	0.11 41	0.17 90	0.15 95	0.14 39	0.14 52

SuperB	1.00 347	0.41 306	4.03 403	0.45 208	0.32 253	0.99 314	0.49 267	1.09 252	2.09 387	1.10 328	1.10 259	0.74 203	0.83 298	1.13 314	1.75 370	0.20 218	0.15 198	0.17 90	0.15 95	2.50 412	0.27 279

fast-acv-ft	0.66 285	0.32 261	0.80 283	0.46 231	0.34 274	1.26 351	0.50 270	0.91 186	1.00 264	1.05 311	1.36 318	1.28 327	0.84 301	0.81 232	0.90 298	0.22 249	0.24 310	0.23 252	0.23 279	0.21 216	0.22 232

stereogan	0.83 321	0.33 267	0.89 310	0.61 344	0.51 349	1.80 380	0.50 270	1.41 347	1.39 354	1.05 311	1.47 339	1.56 367	1.04 339	1.32 344	0.87 289	0.29 311	0.29 336	0.29 316	0.25 304	0.39 336	0.40 339

SHD	0.98 344	0.54 339	1.30 352	0.63 350	0.50 347	1.14 338	0.50 270	1.80 387	2.20 388	1.66 369	1.39 323	1.47 355	1.21 355	1.40 348	1.80 371	0.32 326	0.27 329	0.32 331	0.34 347	0.41 340	0.44 356

SQANet	0.87 330	0.76 368	0.76 276	1.16 391	0.99 388	1.10 330	0.51 273	1.12 258	0.85 188	0.93 258	1.05 243	1.03 288	0.76 282	1.07 306	0.70 259	0.79 387	0.25 318	1.04 391	0.36 350	1.56 395	0.70 384

CRFU-Net	0.59 263	0.29 238	0.62 219	0.47 249	0.31 235	1.20 348	0.51 273	1.19 282	0.59 78	1.05 311	1.00 220	1.06 299	0.87 312	0.83 239	0.77 271	0.22 249	0.19 271	0.18 121	0.16 121	0.19 192	0.20 201

ADLNet2	0.57 248	0.26 203	0.71 259	0.48 257	0.31 235	0.83 283	0.51 273	1.10 256	0.99 260	0.85 213	0.99 216	0.99 279	0.70 252	0.79 226	0.78 272	0.21 233	0.17 245	0.18 121	0.18 190	0.22 235	0.22 232

IRAFT_RVC	0.43 143	0.20 57	0.52 165	0.45 208	0.24 81	0.26 19	0.51 273	0.76 141	0.78 149	0.77 171	0.80 130	0.73 199	0.50 156	0.74 195	0.39 134	0.18 163	0.10 8	0.21 225	0.17 163	0.17 133	0.15 83

delet	0.57 248	0.25 174	0.63 223	0.46 231	0.34 274	1.05 327	0.51 273	1.04 231	0.94 237	0.90 247	0.99 216	0.90 257	0.68 244	0.87 249	0.78 272	0.18 163	0.18 254	0.20 183	0.21 252	0.17 133	0.17 141

DLCB_ROB	0.60 270	0.29 238	0.53 172	0.50 277	0.33 264	0.76 259	0.51 273	1.02 225	0.94 237	1.07 320	1.16 278	1.21 322	0.73 268	0.98 288	0.75 268	0.21 233	0.20 279	0.22 237	0.23 279	0.22 235	0.20 201

GwcNet	0.73 296	0.39 294	1.37 358	0.53 310	0.43 320	1.10 330	0.52 279	1.27 311	1.19 328	1.05 311	1.41 326	1.06 299	0.86 309	0.98 288	1.01 319	0.26 287	0.24 310	0.24 265	0.23 279	0.23 249	0.28 288

AF-Net	0.85 328	0.41 306	0.87 306	0.66 357	0.54 355	0.96 307	0.52 279	1.66 379	1.37 351	1.03 300	2.04 373	1.46 353	1.36 364	1.19 324	1.05 331	0.34 341	0.24 310	0.39 352	0.28 322	0.31 301	0.26 271

ADCRef	0.84 323	0.46 320	1.60 374	0.52 303	0.45 332	1.08 329	0.52 279	1.13 264	1.03 275	1.22 342	1.43 332	0.87 247	0.93 325	0.91 263	3.35 396	0.19 198	0.16 219	0.23 252	0.23 279	0.23 249	0.22 232

Anonymous_2	0.84 323	0.45 315	0.66 235	0.41 111	0.45 332	0.82 280	0.53 282	0.81 159	0.81 170	0.73 148	0.61 67	0.91 263	0.76 282	0.77 216	0.61 241	0.51 374	0.55 390	0.54 377	4.92 425	0.54 369	0.42 348

iRaft-Stereo_5w	0.46 160	0.22 103	0.53 172	0.43 174	0.30 225	0.30 42	0.53 282	0.66 61	0.71 121	0.62 84	0.89 169	1.01 284	0.67 236	0.76 209	0.67 254	0.13 10	0.12 89	0.17 90	0.15 95	0.15 70	0.17 141

DSFCA	0.57 248	0.27 215	0.71 259	0.41 111	0.36 284	0.78 260	0.53 282	1.08 249	0.85 188	1.08 321	0.84 146	0.90 257	0.66 227	1.05 305	0.63 248	0.26 287	0.22 295	0.21 225	0.21 252	0.22 235	0.20 201

StereoDRNet	0.67 286	0.35 276	0.82 289	0.53 310	0.44 325	1.03 323	0.53 282	1.51 362	1.06 285	1.13 333	0.91 178	1.07 303	0.74 270	0.87 249	0.95 310	0.24 270	0.19 271	0.25 276	0.23 279	0.27 281	0.22 232

DISCO	0.72 295	0.27 215	0.72 265	0.45 208	0.31 235	1.12 335	0.53 282	1.32 328	1.25 335	0.84 203	1.07 251	1.52 363	0.87 312	1.82 377	1.08 336	0.20 218	0.15 198	0.18 121	0.16 121	0.24 257	0.24 259

NOSS_ROB	0.59 263	0.40 302	0.42 63	0.45 208	0.31 235	0.79 266	0.53 282	1.09 252	1.12 305	0.69 127	0.92 184	0.77 219	0.63 212	0.81 232	0.52 209	0.39 358	0.38 368	0.44 360	0.42 368	0.38 332	0.36 324

GEStereo_RVC	0.56 244	0.30 252	0.70 256	0.51 289	0.31 235	0.70 243	0.54 288	1.31 323	0.93 230	0.85 213	0.86 157	0.84 237	0.63 212	0.92 265	0.67 254	0.24 270	0.16 219	0.19 153	0.17 163	0.21 216	0.23 251

Anonymous	0.40 109	0.29 238	0.70 256	0.54 319	0.44 325	0.56 177	0.54 288	0.68 77	0.52 65	0.38 21	0.44 22	0.33 21	0.42 122	0.57 76	0.39 134	0.20 218	0.20 279	0.18 121	0.18 190	0.30 297	0.24 259

ARAFT	0.48 178	0.25 174	0.82 289	0.42 137	0.25 106	0.56 177	0.54 288	0.82 163	0.82 178	0.92 255	0.75 105	0.75 208	0.48 150	0.89 256	0.37 113	0.15 69	0.12 89	0.23 252	0.22 270	0.14 39	0.14 52

SGM-Forest	0.65 284	0.33 267	0.43 80	0.44 196	0.30 225	1.01 319	0.54 288	1.13 264	1.09 303	1.11 331	1.21 290	1.10 311	0.76 282	0.99 292	0.71 261	0.32 326	0.33 359	0.33 336	0.30 327	0.30 297	0.28 288
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Anonymous3	0.47 169	0.35 276	0.91 313	0.50 277	0.38 291	0.81 277	0.55 292	0.76 141	0.66 101	0.52 60	0.65 75	0.44 60	0.45 137	0.66 153	0.39 134	0.25 282	0.25 318	0.22 237	0.21 252	0.23 249	0.24 259

RTSC	0.93 334	0.54 339	1.59 371	0.56 328	0.40 303	1.17 346	0.55 292	1.44 354	1.82 381	1.53 362	1.26 299	1.15 318	0.82 296	1.70 371	2.44 385	0.26 287	0.20 279	0.23 252	0.24 293	0.31 301	0.32 307

DispFullNet	1.64 386	2.64 421	3.14 396	2.57 413	1.78 406	1.32 353	0.55 292	1.42 352	1.45 360	1.89 380	1.48 340	1.55 365	2.35 399	2.08 387	1.12 339	0.60 383	0.19 271	2.33 410	0.73 392	2.35 408	1.30 404

ToySt	0.52 219	0.27 215	0.93 314	0.42 137	0.28 187	0.67 237	0.56 295	0.88 179	0.79 155	0.61 82	0.85 153	0.92 266	0.70 252	0.72 193	0.61 241	0.16 103	0.17 245	0.21 225	0.21 252	0.22 235	0.21 217

Syn2CoEx	0.74 301	0.55 345	1.17 339	0.66 357	0.45 332	0.89 297	0.56 295	1.54 364	1.15 318	0.95 267	1.35 317	1.03 288	1.03 337	0.96 279	0.89 292	0.31 321	0.27 329	0.29 316	0.24 293	0.23 249	0.27 279

UDG	0.93 334	1.03 387	0.75 275	1.00 384	0.97 386	1.02 321	0.57 297	1.18 279	1.01 266	0.93 258	1.02 226	1.32 333	1.03 337	0.88 255	0.92 303	0.55 380	0.33 359	1.82 399	0.41 366	1.20 393	0.74 385

RAFT + AFF	0.54 230	0.30 252	0.84 296	0.51 289	0.32 253	0.63 209	0.57 297	1.05 237	0.95 241	0.80 187	0.87 163	0.85 239	0.57 190	0.87 249	0.51 205	0.18 163	0.21 286	0.23 252	0.22 270	0.19 192	0.19 174

psmorigin	0.84 323	0.53 333	2.21 390	0.50 277	0.41 308	0.86 291	0.57 297	1.08 249	0.90 216	1.50 360	1.42 330	1.50 359	1.09 344	1.29 337	1.03 324	0.32 326	0.33 359	0.27 298	0.27 316	0.34 317	0.45 358

MaskLacGwcNet_RVC	0.71 294	0.84 376	0.80 283	0.55 325	0.38 291	1.38 357	0.57 297	1.07 244	0.81 170	0.90 247	0.94 189	0.95 269	0.54 170	1.01 298	0.61 241	0.41 363	0.30 340	0.57 379	0.31 336	0.86 385	0.39 333

RP	0.80 312	0.38 290	0.73 269	0.67 359	0.59 364	0.82 280	0.57 297	1.21 288	1.28 340	1.03 300	1.68 354	1.45 352	1.49 374	1.08 309	0.90 298	0.36 348	0.31 348	0.37 346	0.30 327	0.36 327	0.36 324

Nwc_Net	0.82 315	0.40 302	0.86 301	0.62 348	0.56 357	1.04 325	0.57 297	1.72 383	1.08 297	0.93 258	1.88 366	1.44 351	1.24 358	1.19 324	0.94 307	0.31 321	0.25 318	0.36 342	0.39 357	0.31 301	0.31 304

PS-NSSS	0.60 270	0.46 320	0.68 246	0.43 174	0.34 274	0.66 228	0.57 297	1.05 237	0.91 222	0.80 187	1.28 304	0.72 195	0.67 236	0.89 256	0.61 241	0.32 326	0.26 327	0.40 355	0.27 316	0.35 323	0.29 293

iinet-f	0.69 291	0.29 238	2.34 392	0.41 111	0.31 235	1.16 342	0.58 304	0.87 173	0.85 188	0.86 223	1.17 283	1.04 292	0.83 298	0.76 209	1.26 347	0.21 233	0.18 254	0.17 90	0.16 121	0.21 216	0.21 217

Wz-Net-LNSev-Ref	0.67 286	0.30 252	1.20 341	0.42 137	0.31 235	1.00 315	0.58 304	1.16 271	1.07 292	1.01 293	1.25 296	1.08 304	0.75 273	1.18 323	1.03 324	0.20 218	0.12 89	0.16 62	0.13 53	0.22 235	0.22 232

edge stereo	0.79 311	0.40 302	0.82 289	0.52 303	0.44 325	0.83 283	0.58 304	1.34 333	1.08 297	1.30 351	1.38 322	1.79 373	1.13 350	1.15 319	0.92 303	0.34 341	0.32 354	0.42 357	0.28 322	0.33 311	0.39 333

S-Stereo	0.76 308	0.36 284	1.10 332	0.57 331	0.46 340	0.83 283	0.59 307	1.31 323	1.62 373	0.98 285	1.41 326	1.11 313	0.93 325	0.85 245	1.07 334	0.27 296	0.31 348	0.28 308	0.25 304	0.33 311	0.50 369

RGC	0.82 315	0.62 357	0.80 283	0.67 359	0.66 373	0.91 299	0.59 307	1.35 334	1.09 303	1.12 332	1.46 337	1.50 359	1.09 344	1.28 335	0.97 315	0.34 341	0.30 340	0.48 369	0.40 361	0.38 332	0.38 332

psm_up	0.57 248	0.27 215	0.52 165	0.50 277	0.33 264	0.65 223	0.60 309	1.07 244	0.84 184	0.87 225	0.91 178	1.00 280	1.06 341	0.80 228	0.66 251	0.22 249	0.25 318	0.26 290	0.23 279	0.22 235	0.21 217

MeshStereo	1.38 375	0.45 315	0.58 200	0.45 208	0.35 279	1.63 373	0.60 309	2.07 390	1.43 358	4.49 416	3.32 400	4.67 407	2.08 393	2.08 387	1.32 351	0.36 348	0.36 366	0.37 346	0.32 339	0.32 307	0.34 318
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
ADCP+	1.18 363	0.37 286	3.09 395	0.50 277	0.52 351	1.48 363	0.61 311	1.32 328	1.07 292	1.21 340	1.16 278	1.08 304	1.11 346	1.63 366	7.17 414	0.20 218	0.16 219	0.24 265	0.22 270	0.29 290	0.22 232

DRN-Test	0.68 289	0.34 272	0.77 279	0.52 303	0.40 303	1.14 338	0.61 311	1.56 369	1.04 279	1.18 337	1.10 259	1.05 295	0.72 264	0.82 237	1.01 319	0.24 270	0.18 254	0.26 290	0.25 304	0.26 272	0.23 251

ssnet_v2	0.61 273	0.29 238	0.69 254	0.45 208	0.30 225	0.93 301	0.62 313	1.20 285	1.03 275	0.97 282	0.81 136	0.98 275	0.67 236	0.84 243	0.97 315	0.26 287	0.23 302	0.23 252	0.24 293	0.20 207	0.21 217

GrayStereo	0.49 188	0.20 57	0.44 85	0.47 249	0.29 206	0.51 151	0.62 313	0.71 105	0.66 101	1.04 306	1.46 337	0.77 219	0.73 268	0.58 80	0.35 95	0.15 69	0.12 89	0.17 90	0.17 163	0.15 70	0.30 297

LRCNet_RVC	21.27 431	31.14 436	21.46 427	28.97 434	23.77 432	3.11 406	0.62 313	20.94 433	1.64 375	25.57 434	28.13 435	21.96 434	14.74 424	21.99 435	16.44 425	29.16 443	14.92 434	33.57 439	31.28 439	29.67 441	26.33 439

FAT-Stereo	0.75 305	0.34 272	0.81 288	0.51 289	0.38 291	0.78 260	0.63 316	1.39 341	1.32 347	1.05 311	1.40 324	1.58 368	1.14 351	0.92 265	0.91 301	0.29 311	0.28 334	0.28 308	0.23 279	0.28 288	0.41 344

G-Net	0.95 339	0.48 328	1.13 335	0.67 359	0.49 344	2.07 386	0.63 316	1.02 225	0.90 216	1.77 375	2.62 388	1.28 327	1.60 377	1.09 310	1.06 332	0.37 352	0.30 340	0.35 339	0.25 304	0.46 353	0.45 358

STTRV1_RVC	0.83 321	0.60 355	1.19 340	0.67 359	0.81 379	1.12 335	0.63 316	1.37 340	1.12 305	0.98 285	1.34 316	1.08 304	0.95 330	1.28 335	0.90 298	0.57 381	0.25 318	0.44 360	0.39 357	0.60 377	0.41 344

THIR-Stereo	0.51 209	0.19 36	0.47 108	0.39 64	0.23 59	0.74 254	0.64 319	0.68 77	0.88 208	1.03 300	1.40 324	0.71 179	0.75 273	0.64 139	0.43 164	0.16 103	0.11 41	0.17 90	0.18 190	0.15 70	0.17 141

FCDSN-DC	1.43 379	0.57 348	0.69 254	0.74 374	0.59 364	1.42 359	0.65 320	1.40 345	1.41 355	3.31 411	4.42 414	4.57 406	3.01 407	1.70 371	1.19 344	0.46 366	0.42 379	0.48 369	0.47 371	0.51 364	0.51 373
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
CBFPSM	0.61 273	0.25 174	1.41 361	0.39 64	0.27 166	1.10 330	0.67 321	0.83 165	0.84 184	0.82 192	0.81 136	1.33 338	0.85 305	0.72 193	0.86 288	0.16 103	0.15 198	0.15 44	0.17 163	0.17 133	0.23 251

CVANet_RVC	0.59 263	0.35 276	0.54 184	0.49 266	0.33 264	0.70 243	0.67 321	1.12 258	0.97 253	0.88 233	1.05 243	1.01 284	0.72 264	0.94 271	0.55 223	0.30 318	0.20 279	0.28 308	0.26 312	0.32 307	0.23 251

MSMD_ROB	1.25 367	0.51 329	0.64 228	0.60 340	0.50 347	1.66 375	0.67 321	1.26 306	1.26 338	2.64 398	3.82 405	3.06 396	3.20 409	1.45 356	0.91 301	0.46 366	0.41 377	0.49 372	0.51 381	0.47 355	0.45 358

APVNet	0.73 296	0.39 294	1.01 327	0.58 336	0.45 332	1.16 342	0.68 324	1.47 358	0.87 198	0.84 203	1.15 275	1.04 292	0.84 301	1.14 316	1.18 342	0.27 296	0.28 334	0.32 331	0.31 336	0.29 290	0.32 307

RYNet	0.76 308	0.37 286	0.74 273	0.54 319	0.67 374	1.35 355	0.68 324	1.28 316	1.21 332	1.10 328	0.90 172	1.31 331	0.94 328	1.01 298	1.30 349	0.22 249	0.16 219	0.27 298	0.23 279	0.43 346	0.45 358

DDUNet	1.10 354	2.58 420	0.83 293	1.21 393	1.27 397	1.02 321	0.69 326	1.17 277	0.95 241	0.98 285	1.26 299	1.28 327	0.84 301	0.97 286	0.79 279	0.85 390	0.40 375	2.00 402	0.60 387	1.34 394	0.94 390

aanetorigin	0.85 328	0.58 351	1.98 385	0.50 277	0.40 303	0.66 228	0.70 327	0.72 115	1.01 266	2.44 396	2.00 371	1.32 333	1.25 359	0.96 279	1.16 341	0.20 218	0.19 271	0.20 183	0.20 234	0.27 281	0.33 316

MFN_U_SF_RVC	1.14 358	0.63 358	2.33 391	0.69 366	0.46 340	2.04 385	0.70 327	1.90 388	1.37 351	1.62 365	1.56 346	1.94 378	1.36 364	1.73 373	1.90 373	0.41 363	0.38 368	0.45 362	0.48 375	0.45 350	0.47 364

CC-Net-ROB	0.84 323	1.01 386	0.93 314	0.60 340	0.45 332	1.25 350	0.71 329	1.20 285	1.05 281	0.84 203	1.24 295	0.90 257	0.78 287	1.14 316	0.70 259	0.48 370	0.34 362	1.71 397	0.38 355	0.78 383	0.40 339

FC-DCNN	1.67 387	0.53 333	0.68 246	0.62 348	0.49 344	1.62 372	0.71 329	1.77 386	1.55 367	4.73 418	4.66 416	5.82 415	3.94 412	2.13 389	1.42 356	0.47 369	0.42 379	0.47 366	0.46 370	0.48 356	0.47 364

pmcnn	1.27 369	0.31 259	1.14 337	0.41 111	0.23 59	0.97 308	0.71 329	1.23 297	1.32 347	1.83 378	2.34 378	11.25 424	0.89 318	1.04 304	0.96 312	0.15 69	0.12 89	0.12 2	0.10 11	0.15 70	0.16 104

CBMV	0.68 289	0.37 286	0.50 138	0.43 174	0.26 136	1.00 315	0.71 329	1.17 277	1.16 320	1.24 346	1.29 308	1.06 299	0.86 309	0.98 288	0.75 268	0.29 311	0.30 340	0.34 338	0.30 327	0.26 272	0.27 279
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
otaku	1.10 354	0.96 381	0.96 320	1.37 397	1.06 394	1.65 374	0.72 333	1.46 357	1.19 328	1.10 328	1.32 311	1.32 333	0.95 330	1.29 337	0.81 282	0.89 392	0.46 385	1.24 393	0.50 380	1.86 397	0.89 389

ccnet	0.84 323	0.59 353	0.86 301	0.56 328	0.60 367	1.11 334	0.72 333	1.44 354	0.97 253	1.15 335	1.44 333	1.28 327	0.95 330	1.01 298	1.33 352	0.49 371	0.43 381	0.50 374	0.47 371	0.52 367	0.48 366

NCC-stereo	0.82 315	0.43 312	0.87 306	0.63 350	0.68 375	0.88 294	0.72 333	1.60 375	1.12 305	0.95 267	1.41 326	1.37 345	1.37 366	1.26 332	0.94 307	0.32 326	0.30 340	0.37 346	0.49 378	0.34 317	0.35 321

Abc-Net	0.82 315	0.43 312	0.87 306	0.63 350	0.68 375	0.88 294	0.72 333	1.60 375	1.12 305	0.95 267	1.41 326	1.37 345	1.37 366	1.26 332	0.94 307	0.32 326	0.30 340	0.37 346	0.49 378	0.34 317	0.35 321
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
TDLM	0.59 263	0.35 276	0.57 198	0.53 310	0.32 253	0.67 237	0.72 333	1.09 252	1.03 275	0.84 203	1.11 263	0.84 237	0.71 257	0.96 279	0.61 241	0.28 304	0.18 254	0.26 290	0.22 270	0.27 281	0.21 217

FTStereo	0.56 244	0.21 78	0.39 40	0.42 137	0.25 106	0.39 102	0.73 338	0.69 88	0.45 49	1.09 325	3.23 396	0.69 176	0.71 257	0.55 67	0.34 88	0.15 69	0.13 146	0.19 153	0.17 163	0.15 70	0.32 307

PA-Net	0.70 292	0.46 320	0.96 320	0.51 289	0.53 353	0.94 303	0.73 338	1.14 266	1.15 318	0.83 197	0.90 172	0.88 250	0.76 282	1.19 324	0.96 312	0.25 282	0.41 377	0.29 316	0.44 369	0.27 281	0.39 333
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
EDNetEfficientorigin	9.96 423	1.17 391	175.17 446	0.49 266	0.37 286	1.13 337	0.74 340	1.27 311	2.70 397	3.16 410	2.49 382	2.28 383	2.15 395	1.88 379	2.27 384	0.21 233	0.19 271	0.25 276	0.20 234	0.54 369	0.53 377

DeepPrunerF	0.93 334	0.55 345	3.88 400	0.70 369	0.81 379	0.72 249	0.74 340	1.28 316	1.97 384	0.95 267	1.02 226	0.87 247	0.85 305	1.16 320	1.07 334	0.35 346	0.29 336	0.43 358	0.40 361	0.31 301	0.33 316

DGSMNet	0.80 312	0.58 351	1.42 362	0.61 344	0.65 371	0.94 303	0.75 342	1.35 334	1.16 320	0.88 233	1.26 299	1.00 280	0.75 273	1.07 306	0.89 292	0.36 348	0.31 348	0.41 356	0.40 361	0.60 377	0.59 381

FBW_ROB	0.94 338	0.54 339	1.03 329	0.56 328	0.42 317	1.16 342	0.76 343	1.56 369	1.41 355	1.38 357	1.33 312	1.47 355	1.07 342	2.94 402	1.14 340	0.26 287	0.32 354	0.45 362	0.30 327	0.34 317	0.30 297

ACVNet-4b	1.43 379	1.34 395	1.28 349	1.95 405	1.60 400	1.93 384	0.77 344	1.59 373	1.64 375	1.05 311	1.60 350	2.10 381	0.92 323	1.79 376	0.84 285	1.76 406	0.35 364	2.03 405	0.67 389	2.16 404	1.18 399

ADCMid	1.22 364	0.57 348	3.17 397	0.54 319	0.44 325	1.07 328	0.77 344	1.31 323	1.13 311	2.14 389	1.48 340	1.49 358	1.47 373	1.65 368	5.30 410	0.26 287	0.24 310	0.29 316	0.32 339	0.38 332	0.36 324

PDISCO_ROB	0.96 340	0.51 329	1.13 335	1.03 387	1.00 389	1.81 381	0.77 344	1.72 383	1.60 371	1.09 325	1.19 288	1.34 341	0.80 292	1.62 365	1.01 319	0.58 382	0.22 295	0.45 362	0.40 361	0.50 361	0.41 344

SGM_RVC	1.04 349	0.30 252	0.47 108	0.41 111	0.23 59	1.73 379	0.77 344	1.63 377	1.30 345	2.39 394	1.99 370	2.64 389	1.78 384	2.22 391	1.40 355	0.28 304	0.27 329	0.27 298	0.25 304	0.25 266	0.25 266
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
Wz-Net-LNSev	0.75 305	0.54 339	1.59 371	0.51 289	0.41 308	1.16 342	0.79 348	1.27 311	1.13 311	1.04 306	1.14 273	1.11 313	0.94 328	0.93 268	1.00 318	0.24 270	0.22 295	0.21 225	0.19 215	0.26 272	0.27 279

WCMA_ROB	1.22 364	0.39 294	0.93 314	0.51 289	0.45 332	1.44 360	0.79 348	1.20 285	1.30 345	2.99 407	3.94 408	3.30 400	2.17 396	1.42 352	1.31 350	0.46 366	0.35 364	0.35 339	0.37 352	0.41 340	0.42 348

Ntro	1.15 359	1.00 385	1.00 326	1.49 398	1.20 396	1.69 377	0.81 350	1.39 341	1.25 335	1.01 293	1.28 304	1.31 331	1.00 335	1.31 342	0.89 292	1.10 398	0.43 381	1.36 394	0.51 381	1.95 399	0.99 395

XQC	0.97 342	0.70 363	1.54 369	0.70 369	0.55 356	1.48 363	0.81 350	1.41 347	1.57 369	1.21 340	1.12 265	1.33 338	1.04 339	1.55 362	2.00 378	0.39 358	0.25 318	0.37 346	0.32 339	0.55 371	0.49 367

anonymity	0.98 344	0.89 378	1.06 331	0.93 383	1.04 393	0.97 308	0.82 352	1.33 331	0.93 230	1.08 321	0.98 207	1.02 286	0.95 330	1.02 301	0.93 305	0.96 393	0.96 413	0.90 388	0.91 398	0.92 387	0.95 392

MDST_ROB	0.97 342	0.29 238	1.02 328	0.64 353	0.43 320	2.64 395	0.82 352	1.68 381	1.18 327	2.89 401	1.82 363	0.97 273	0.75 273	1.83 378	0.89 292	0.26 287	0.22 295	0.32 331	0.28 322	0.26 272	0.26 271

Consistency-Raft	1.01 348	0.82 372	1.27 348	0.85 380	0.97 386	0.81 277	0.83 354	1.35 334	1.61 372	1.06 319	1.66 353	1.11 313	0.93 325	0.93 268	1.11 337	0.65 384	0.75 400	0.79 385	0.91 398	1.09 392	0.79 387

EDNetEfficient	1.47 381	0.82 372	6.28 411	0.48 257	0.40 303	0.73 250	0.83 354	0.95 205	2.77 398	3.48 413	1.95 368	1.64 370	2.12 394	1.42 352	3.84 401	0.21 233	0.19 271	0.21 225	0.21 252	0.43 346	0.42 348

ADCPNet	1.11 357	0.53 333	3.26 398	0.55 325	0.44 325	1.47 362	0.83 354	1.21 288	1.17 323	1.26 349	1.42 330	1.67 371	1.12 348	1.48 359	3.86 402	0.30 318	0.29 336	0.30 325	0.32 339	0.37 330	0.37 330

XPNet_ROB	0.73 296	0.38 290	0.80 283	0.53 310	0.40 303	0.80 272	0.83 354	1.21 288	0.96 248	1.37 355	1.17 283	1.37 345	0.87 312	1.14 316	0.99 317	0.33 334	0.25 318	0.27 298	0.24 293	0.31 301	0.29 293

PSMNet_ROB	0.67 286	0.39 294	0.76 276	0.57 331	0.43 320	1.00 315	0.85 358	1.25 304	0.93 230	0.82 192	1.04 240	1.08 304	0.64 219	0.89 256	1.02 323	0.29 311	0.21 286	0.31 326	0.31 336	0.27 281	0.25 266

ETE_ROB	0.73 296	0.52 331	0.93 314	0.57 331	0.37 286	0.80 272	0.86 359	1.19 282	0.95 241	1.20 339	1.22 292	1.39 350	0.86 309	1.07 306	0.88 290	0.27 296	0.21 286	0.31 326	0.27 316	0.34 317	0.35 321

PVD	1.34 374	0.70 363	1.42 362	0.78 378	0.65 371	1.68 376	0.91 360	2.12 393	3.01 400	2.25 391	2.35 380	1.90 377	1.99 391	1.98 383	2.14 380	0.40 362	0.38 368	0.49 372	0.37 352	0.51 364	0.67 383

SPS-STEREO	1.29 371	0.94 380	1.10 332	1.05 389	1.03 392	1.48 363	0.91 360	1.57 371	1.24 333	2.13 386	1.90 367	1.94 378	1.46 371	1.77 374	1.64 367	0.97 394	0.94 412	0.90 388	0.89 397	0.96 389	0.97 393
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ADCL	1.10 354	0.42 310	1.57 370	0.51 289	0.41 308	1.71 378	0.92 362	1.36 338	1.45 360	1.33 353	1.56 346	1.22 325	1.26 360	1.45 356	5.27 409	0.22 249	0.19 271	0.25 276	0.25 304	0.29 290	0.29 293

PASM	0.96 340	0.71 366	2.05 387	0.72 372	0.72 378	0.84 288	0.92 362	1.14 266	1.34 350	1.25 347	1.22 292	1.34 341	1.07 342	1.31 342	1.11 337	0.53 376	0.57 392	0.59 381	0.67 389	0.56 376	0.57 380

FADE	5.30 418	2.54 417	14.53 422	1.04 388	1.00 389	2.09 387	0.92 362	4.03 414	3.02 401	1.77 375	1.60 350	2.74 390	6.71 419	6.31 417	4.51 406	14.64 436	1.73 420	21.24 438	14.41 432	0.63 379	0.65 382

LALA_ROB	0.76 308	0.46 320	0.86 301	0.55 325	0.41 308	1.00 315	0.93 365	1.25 304	1.13 311	1.23 344	1.15 275	1.55 365	0.80 292	1.11 313	0.96 312	0.33 334	0.23 302	0.35 339	0.30 327	0.35 323	0.32 307

Wz-Net-MNSev	0.81 314	0.42 310	1.64 377	0.51 289	0.41 308	1.46 361	0.95 366	1.24 298	1.26 338	1.31 352	1.25 296	1.17 319	0.83 298	1.21 328	1.06 332	0.22 249	0.19 271	0.24 265	0.23 279	0.29 290	0.26 271

GANet	0.74 301	0.38 290	0.63 223	0.54 319	0.35 279	1.01 319	0.95 366	1.15 269	0.95 241	1.09 325	2.00 371	1.14 317	0.92 323	1.29 337	0.75 268	0.25 282	0.27 329	0.27 298	0.23 279	0.32 307	0.24 259

ACVNet_1	1.55 383	1.36 396	1.35 357	1.96 406	1.63 401	1.83 382	0.96 368	2.09 391	1.85 382	1.43 359	1.54 344	2.31 384	1.68 381	1.42 352	1.18 342	1.76 406	0.51 389	2.05 407	0.59 386	2.24 407	1.30 404

LE_ROB	4.86 416	0.27 215	9.43 415	0.45 208	0.24 81	1.61 371	0.96 368	2.05 389	17.75 431	16.36 433	4.84 417	5.17 412	19.48 433	2.05 384	15.49 424	0.17 131	0.15 198	0.16 62	0.16 121	0.20 207	0.19 174

FINET	0.75 305	0.45 315	1.38 359	0.48 257	0.46 340	0.98 312	1.00 370	1.22 294	1.69 377	0.91 254	1.25 296	0.74 203	0.74 270	1.09 310	0.82 283	0.37 352	0.31 348	0.27 298	0.24 293	0.35 323	0.34 318

RainbowNet	1.42 378	1.53 401	1.31 353	1.93 404	1.46 398	1.52 368	1.03 371	1.67 380	1.55 367	1.23 344	1.59 349	1.54 364	1.21 355	1.40 348	1.03 324	1.70 404	0.70 395	1.82 399	0.80 395	2.11 403	1.22 400

NVStereoNet_ROB	1.31 373	0.96 381	1.33 355	0.90 382	0.92 381	1.15 340	1.05 372	1.49 359	1.62 373	1.63 366	2.51 383	2.31 384	1.62 378	2.16 390	1.42 356	0.81 389	0.73 396	0.79 385	1.02 402	0.73 381	0.97 393
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
GANetREF_RVC	0.82 315	0.77 369	0.95 319	0.68 363	0.43 320	1.15 340	1.06 373	1.19 282	1.20 330	1.03 300	1.02 226	1.10 311	0.89 318	1.20 327	0.78 272	0.49 371	0.39 372	0.58 380	0.39 357	0.69 380	0.49 367
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-TNSev	1.23 366	1.24 392	5.25 408	0.51 289	0.43 320	1.49 366	1.09 374	1.58 372	1.42 357	1.25 347	1.26 299	1.58 368	1.52 375	1.97 382	1.95 374	0.33 334	0.32 354	0.26 290	0.30 327	0.41 340	0.43 352

ADCS	1.60 384	0.70 363	4.02 402	0.61 344	0.53 353	1.31 352	1.11 375	1.71 382	1.86 383	1.97 384	1.68 354	1.51 361	1.46 371	2.07 386	9.20 417	0.34 341	0.32 354	0.33 336	0.36 350	0.45 350	0.46 362

NaN_ROB	0.73 296	0.46 320	0.89 310	0.52 303	0.34 274	0.98 312	1.11 375	1.28 316	1.20 330	1.27 350	0.96 197	1.08 304	0.79 288	1.34 346	0.78 272	0.24 270	0.30 340	0.23 252	0.24 293	0.23 249	0.26 271

CSAN	0.88 331	0.52 331	0.93 314	0.61 344	0.42 317	1.19 347	1.11 375	1.27 311	1.48 364	1.37 355	1.44 333	1.37 345	1.30 361	1.46 358	1.01 319	0.39 358	0.31 348	0.36 342	0.37 352	0.35 323	0.36 324

CrosDoStereo	0.51 209	0.19 36	0.46 97	0.39 64	0.24 81	0.39 102	1.14 378	0.69 88	0.87 198	0.94 262	1.36 318	0.62 140	0.75 273	0.68 170	0.46 181	0.15 69	0.12 89	0.17 90	0.18 190	0.14 39	0.16 104

DeepStereo_LL	0.51 209	0.19 36	0.46 97	0.39 64	0.24 81	0.39 102	1.14 378	0.69 88	0.87 198	0.94 262	1.36 318	0.62 140	0.75 273	0.68 170	0.46 181	0.15 69	0.12 89	0.17 90	0.18 190	0.14 39	0.16 104

NCCL2	0.74 301	0.45 315	0.77 279	0.65 355	0.45 332	0.97 308	1.16 380	1.16 271	1.02 271	1.00 291	0.98 207	1.48 357	0.88 316	0.99 292	0.89 292	0.31 321	0.27 329	0.39 352	0.39 357	0.33 311	0.34 318

LSM	4.83 415	0.83 375	11.23 417	0.76 377	56.73 441	1.10 330	1.18 381	1.35 334	1.70 378	2.13 386	2.34 378	1.34 341	1.19 354	1.52 361	1.23 346	0.34 341	0.50 388	0.39 352	0.47 371	0.51 364	9.82 428

SGM+DAISY	1.52 382	0.99 383	1.61 375	1.01 385	1.02 391	1.86 383	1.19 382	1.49 359	1.38 353	2.96 405	3.00 395	2.79 392	1.94 387	1.88 379	1.62 366	0.98 395	0.97 414	0.91 390	0.91 398	0.94 388	0.99 395

coex-ft	6.50 421	1.57 402	87.99 445	0.49 266	0.38 291	1.41 358	1.21 383	1.21 288	7.96 417	12.14 425	2.78 391	2.74 390	3.83 411	1.30 341	3.19 395	0.24 270	0.23 302	0.27 298	0.24 293	0.48 356	0.40 339

SANet	1.15 359	0.45 315	1.40 360	0.50 277	0.32 253	1.54 369	1.21 383	1.49 359	3.35 405	1.61 364	2.41 381	2.32 386	1.80 385	1.57 363	1.27 348	0.28 304	0.25 318	0.26 290	0.24 293	0.36 327	0.32 307

Wz-Net-SNSev	0.99 346	0.80 371	3.00 394	0.57 331	0.46 340	0.94 303	1.22 385	1.40 345	1.28 340	1.04 306	1.33 312	1.46 353	0.90 320	2.06 385	1.65 368	0.26 287	0.24 310	0.25 276	0.26 312	0.33 311	0.30 297

DPSNet	1.08 353	0.44 314	2.64 393	0.54 319	0.42 317	1.59 370	1.25 386	2.39 397	1.50 365	1.13 333	1.12 265	1.51 361	2.19 397	1.44 355	1.51 364	0.35 346	0.25 318	0.25 276	0.21 252	0.49 359	0.39 333

Dean	2.07 397	1.39 397	1.69 381	2.17 408	1.83 408	2.75 399	1.28 387	3.49 409	3.80 409	2.13 386	3.30 399	3.18 398	1.98 390	1.78 375	1.72 369	1.73 405	0.79 406	1.99 401	0.91 398	2.17 405	1.34 407

WZ-Net	1.29 371	0.64 359	5.42 409	0.64 353	0.52 351	1.37 356	1.29 388	1.41 347	1.77 380	1.56 363	1.69 356	1.74 372	1.41 368	2.50 397	2.16 382	0.28 304	0.21 286	0.23 252	0.25 304	0.39 336	0.41 344

MFMNet_re	1.17 362	0.99 383	1.31 353	1.02 386	0.95 384	1.32 353	1.32 389	1.44 354	1.58 370	1.72 374	1.70 357	1.21 322	1.57 376	1.16 320	1.04 329	0.88 391	0.76 402	0.79 385	0.75 393	0.90 386	0.94 390

IMH	2.15 399	1.66 408	1.29 350	2.25 409	1.92 411	2.87 402	1.33 390	3.25 404	3.04 402	1.87 379	3.33 402	3.00 395	2.03 392	2.80 401	1.95 374	2.09 411	0.78 403	2.45 413	1.05 407	2.44 411	1.62 412

ACVNet_2	1.74 388	1.30 394	1.62 376	1.81 401	1.63 401	2.28 391	1.34 391	2.35 396	2.64 396	1.82 377	2.55 384	2.99 394	1.71 382	1.67 369	1.20 345	1.48 402	0.59 393	1.81 398	0.71 391	2.09 402	1.29 403

WAO-8	3.00 404	1.60 403	1.52 366	1.82 402	1.65 403	5.57 416	1.35 392	4.65 417	12.37 421	2.89 401	4.04 410	4.89 410	2.78 403	3.73 408	2.44 385	1.29 399	0.93 410	2.00 402	1.16 411	2.02 400	1.23 401

IMH-64-1	1.96 391	1.64 406	1.26 345	2.26 410	1.91 409	2.30 392	1.35 392	2.99 401	2.29 389	1.70 371	2.79 392	2.47 387	1.66 379	2.33 392	1.95 374	2.07 409	0.74 398	2.44 411	1.04 404	2.40 409	1.59 410

IMH-64	1.96 391	1.64 406	1.26 345	2.26 410	1.91 409	2.30 392	1.35 392	2.99 401	2.29 389	1.70 371	2.79 392	2.47 387	1.66 379	2.33 392	1.95 374	2.07 409	0.74 398	2.44 411	1.04 404	2.40 409	1.59 410

Venus	3.00 404	1.60 403	1.52 366	1.82 402	1.65 403	5.57 416	1.35 392	4.65 417	12.37 421	2.89 401	4.04 410	4.89 410	2.78 403	3.73 408	2.44 385	1.29 399	0.93 410	2.00 402	1.16 411	2.02 400	1.23 401

Anonymous Stereo	0.82 315	0.59 353	2.10 388	0.59 338	0.58 362	0.68 241	1.42 396	1.05 237	1.07 292	1.03 300	1.02 226	0.86 243	0.65 225	1.33 345	1.36 353	0.32 326	0.31 348	0.31 326	0.33 345	0.34 317	0.39 333

MADNet+	2.28 401	2.56 418	10.82 416	1.25 394	0.96 385	2.77 400	1.44 397	2.34 395	1.76 379	1.36 354	1.78 362	1.84 376	1.74 383	6.33 418	4.57 407	0.67 385	0.66 394	0.59 381	0.54 384	0.84 384	0.81 388

AnyNet_C01	1.63 385	1.16 390	7.38 413	0.65 355	0.56 357	2.25 390	1.53 398	1.53 363	1.46 362	1.71 373	1.95 368	1.83 374	1.41 368	2.48 395	4.42 405	0.33 334	0.32 354	0.32 331	0.34 347	0.45 350	0.50 369

AnyNet_C32	1.27 369	0.72 367	3.33 399	0.59 338	0.56 357	1.51 367	1.53 398	1.27 311	1.28 340	1.52 361	1.48 340	1.38 349	1.23 357	1.64 367	5.26 408	0.30 318	0.29 336	0.29 316	0.34 347	0.38 332	0.44 356

RTS	2.03 394	1.03 387	11.50 418	0.68 363	0.63 369	2.71 396	1.56 400	1.55 365	2.32 391	1.93 381	2.57 385	1.32 333	1.32 362	5.20 414	4.30 403	0.31 321	0.23 302	0.29 316	0.30 327	0.41 340	0.40 339

RTSA	2.03 394	1.03 387	11.50 418	0.68 363	0.63 369	2.71 396	1.56 400	1.55 365	2.32 391	1.93 381	2.57 385	1.32 333	1.32 362	5.20 414	4.30 403	0.31 321	0.23 302	0.29 316	0.30 327	0.41 340	0.40 339

WAO-6	2.11 398	1.52 400	1.25 344	1.73 400	1.69 405	2.72 398	1.62 402	3.15 403	3.64 406	2.01 385	3.28 398	3.52 404	2.20 398	2.59 398	2.48 388	1.31 401	0.92 408	2.04 406	1.22 413	1.89 398	1.35 408

WAO-7	1.96 391	1.24 392	1.52 366	1.28 395	1.06 394	2.92 404	1.64 403	3.32 405	3.05 403	2.28 392	3.32 400	3.19 399	2.38 400	3.39 404	2.49 389	1.02 396	0.92 408	1.06 392	1.04 404	1.05 391	0.99 395

MANE	4.73 413	0.54 339	0.77 279	0.69 366	0.60 367	10.35 422	1.67 404	8.68 423	12.66 423	6.90 422	9.43 424	11.59 425	10.59 422	8.26 422	8.41 415	0.51 374	0.45 383	0.48 369	1.02 402	0.50 361	0.50 369

MFN_U_SF_DS_RVC	1.06 350	0.61 356	1.82 382	0.69 366	0.51 349	2.62 394	1.69 405	1.28 316	1.44 359	1.39 358	1.56 346	1.34 341	0.91 321	1.68 370	0.95 310	0.38 357	0.39 372	0.46 365	0.61 388	0.41 340	0.43 352

TorneroNet-64	3.54 408	1.89 410	1.59 371	2.62 416	2.29 413	6.88 419	1.72 406	4.72 419	11.88 419	2.43 395	5.46 420	8.16 420	2.80 405	4.13 412	3.03 394	2.25 414	0.75 400	2.57 415	1.09 408	2.65 415	1.84 414

ELAS	1.77 390	0.64 359	1.10 332	0.72 372	0.58 362	3.37 409	1.76 407	2.54 398	2.57 395	3.77 414	3.96 409	2.83 393	3.44 410	2.34 394	2.73 392	0.53 376	0.47 386	0.50 374	0.48 375	0.55 371	0.55 378
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
LVE	2.20 400	1.47 399	1.44 364	2.06 407	1.80 407	2.79 401	1.77 408	2.96 400	3.94 411	1.95 383	4.29 413	3.47 403	1.97 388	2.48 395	1.85 372	2.06 408	0.88 407	2.06 408	1.13 409	2.17 405	1.53 409

MSC_U_SF_DS_RVC	1.38 375	0.91 379	2.11 389	0.89 381	0.57 361	4.27 414	1.79 409	1.55 365	2.00 386	1.64 367	1.85 365	1.83 374	1.44 370	1.89 381	1.49 362	0.49 371	0.40 375	0.56 378	0.58 385	0.75 382	0.52 375

notaker	2.87 403	2.31 416	2.01 386	3.03 419	2.60 420	2.94 405	1.82 410	3.43 407	3.06 404	2.89 401	4.21 412	6.15 418	2.71 402	3.42 405	2.90 393	2.67 419	1.18 416	3.00 421	1.67 417	3.13 418	2.26 417

TorneroNet	4.49 412	1.92 411	1.65 379	2.60 415	2.29 413	14.95 427	1.86 411	4.86 420	19.56 435	3.10 409	7.52 423	7.00 419	2.90 406	4.48 413	3.66 398	2.24 413	0.78 403	2.68 417	1.14 410	2.79 416	1.80 413

SAMSARA	1.15 359	0.69 362	1.44 364	1.09 390	0.93 382	2.10 388	1.87 412	1.64 378	1.47 363	1.64 367	1.21 290	2.06 380	1.14 351	1.61 364	1.50 363	0.39 358	0.45 383	0.36 342	0.38 355	0.50 361	0.51 373

KSHMR	2.64 402	1.96 412	1.86 384	2.69 417	2.44 415	2.88 403	2.04 413	3.46 408	6.31 415	2.51 397	3.27 397	3.39 402	1.97 388	2.59 398	2.08 379	2.48 416	1.41 418	2.80 420	1.51 416	2.98 417	2.09 415

ktn	3.02 406	2.27 415	1.85 383	2.89 418	2.54 419	3.72 410	2.14 414	3.79 412	5.33 413	2.82 400	5.09 418	5.95 416	2.54 401	3.34 403	2.58 391	2.65 418	1.44 419	2.78 419	2.03 419	2.61 414	2.10 416

HanzoNet	6.97 422	2.57 419	4.66 407	3.29 421	2.96 422	3.75 411	2.35 415	5.08 421	7.11 416	14.46 432	13.06 425	17.69 429	22.95 435	13.72 427	6.61 412	4.36 423	1.96 421	3.14 422	2.59 421	3.88 424	3.19 423

UNDER WATER	3.63 409	2.12 414	4.11 404	3.17 420	2.51 417	3.77 412	2.45 416	3.53 410	13.66 424	2.98 406	2.92 394	5.75 414	4.13 414	3.85 410	3.75 399	2.84 420	1.11 415	2.71 418	1.41 414	3.26 421	2.50 419

ELAS_RVC	1.76 389	0.64 359	1.20 341	0.74 374	0.59 364	2.18 389	2.53 417	2.10 392	2.85 399	3.46 412	3.41 403	3.12 397	4.11 413	2.69 400	2.53 390	0.54 379	0.47 386	0.51 376	0.48 375	0.55 371	0.55 378
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
UNDER WATER-64	3.72 410	2.07 413	4.57 406	3.30 422	2.52 418	5.61 418	2.63 418	3.67 411	12.27 420	3.09 408	2.66 389	5.99 417	4.74 416	3.93 411	3.57 397	2.54 417	1.24 417	2.65 416	1.48 415	3.21 420	2.62 420

PWCK	2.06 396	1.75 409	4.11 404	1.69 399	0.93 382	3.13 407	2.86 419	2.18 394	2.41 394	2.38 393	2.33 377	2.22 382	1.85 386	3.52 406	2.20 383	1.65 403	0.73 396	1.52 396	0.83 396	1.81 396	1.02 398

SGM-ForestM	4.73 413	0.34 272	1.05 330	0.46 231	0.28 187	10.26 421	3.48 420	4.52 415	5.16 412	8.68 424	7.48 422	18.87 431	10.80 423	11.26 425	10.01 418	0.32 326	0.34 362	0.32 331	0.32 339	0.29 290	0.30 297

MADNet++	4.18 411	2.72 423	4.00 401	3.80 424	3.44 423	4.72 415	4.05 421	4.01 413	3.74 407	4.52 417	5.14 419	4.20 405	4.89 417	7.04 421	6.39 411	3.79 421	3.70 425	3.27 423	2.70 422	3.68 423	3.74 425

JetBlue	3.02 406	1.39 397	7.91 414	1.17 392	1.49 399	8.53 420	7.94 422	2.82 399	1.98 385	2.15 390	2.69 390	3.32 401	3.01 407	6.66 419	3.81 400	0.79 387	0.78 403	0.75 384	0.76 394	1.04 390	1.33 406

DPSimNet_ROB	5.19 417	2.71 422	18.56 424	2.59 414	2.49 416	4.25 413	10.93 423	3.33 406	3.93 410	5.02 419	4.52 415	5.74 413	10.18 420	5.44 416	8.79 416	2.40 415	2.47 422	2.48 414	2.54 420	2.56 413	2.87 421

JetRed	5.38 419	6.17 425	12.68 421	2.38 412	2.85 421	12.60 426	11.17 424	4.60 416	3.74 407	3.87 415	3.85 406	4.83 408	4.13 414	6.81 420	12.18 421	2.18 412	2.95 424	2.19 409	1.98 418	3.49 422	3.01 422

BEATNet-Init1	15.65 427	1.62 405	54.26 444	0.75 376	0.56 357	37.03 438	13.39 425	13.20 428	14.59 425	29.41 442	29.29 442	47.69 445	21.87 434	26.91 436	19.58 426	0.43 365	0.39 372	0.47 366	0.47 371	0.52 367	0.52 375

tt	6.21 420	0.22 103	5.88 410	3.55 423	2.07 412	11.25 425	19.19 426	11.84 427	5.47 414	2.71 399	2.18 375	4.87 409	6.25 418	3.71 407	7.09 413	8.31 428	11.17 433	4.91 424	5.39 427	5.72 425	2.42 418

HaxPig	31.93 433	37.19 438	34.22 434	24.41 433	24.94 433	18.53 429	20.18 427	21.15 434	28.84 437	35.74 443	38.86 443	26.18 435	28.75 437	33.85 437	34.15 437	35.89 444	38.80 444	37.79 440	40.52 440	39.33 442	39.33 444

MEDIAN_ROB	37.35 443	40.72 446	40.37 437	32.26 435	31.80 434	27.29 433	25.02 428	29.47 438	33.43 445	41.99 445	41.60 445	33.48 436	34.37 445	39.66 439	36.94 438	43.49 446	43.96 446	44.07 442	43.35 442	41.32 444	42.43 446

AVERAGE_ROB	37.53 444	40.05 445	40.01 436	34.74 436	33.76 435	28.46 437	25.14 429	32.31 439	34.08 446	41.20 444	40.52 444	34.51 437	34.78 446	39.11 438	37.48 439	42.68 445	43.32 445	43.80 441	42.99 441	40.42 443	41.31 445

ASD4	10.37 424	9.12 428	17.90 423	7.49 427	10.02 425	16.90 428	28.93 430	11.05 426	8.53 418	7.42 423	7.41 421	8.91 421	10.32 421	11.44 426	20.38 428	4.52 424	4.58 427	5.68 427	5.04 426	5.72 425	6.02 427

DGTPSM_ROB	12.12 425	8.03 426	21.12 425	8.97 428	16.81 427	10.68 423	30.77 431	9.14 424	15.23 426	6.55 420	15.49 432	9.02 422	15.13 425	9.26 423	21.71 429	4.58 425	8.60 428	5.07 425	9.26 428	5.88 427	11.06 429

DPSMNet_ROB	12.13 426	8.03 426	21.13 426	9.02 429	16.82 428	10.68 423	30.78 432	9.15 425	15.24 427	6.56 421	15.50 433	9.02 422	15.13 425	9.28 424	21.71 429	4.59 426	8.60 428	5.08 426	9.26 428	5.89 428	11.06 429

Anonymous_1	33.12 434	18.23 429	23.86 428	20.53 430	21.18 431	25.45 430	35.84 433	22.44 437	15.68 428	13.41 426	13.70 429	18.00 430	15.15 427	20.31 428	24.47 431	14.56 435	8.84 430	66.24 443	117.79 443	155.41 446	11.40 431

DPSM_ROB	17.80 428	18.60 430	24.24 432	20.89 431	19.49 429	25.83 431	36.10 434	21.62 435	16.41 429	13.46 427	14.26 430	19.11 432	16.15 428	20.74 429	25.59 432	9.37 430	9.23 431	9.47 430	9.81 430	13.47 429	12.09 432

DPSM	17.80 428	18.60 430	24.24 432	20.89 431	19.49 429	25.83 431	36.10 434	21.62 435	16.41 429	13.46 427	14.26 430	19.11 432	16.15 428	20.74 429	25.59 432	9.37 430	9.23 431	9.47 430	9.81 430	13.47 429	12.09 432

xxxxx1	36.77 440	19.69 432	24.00 429	62.46 443	66.77 443	27.30 434	39.89 436	20.40 430	18.80 432	14.18 429	13.11 426	17.29 426	17.30 430	21.62 432	27.81 434	13.61 432	18.98 441	111.36 444	133.25 444	28.84 438	38.64 441

tt_ll	36.77 440	19.69 432	24.00 429	62.46 443	66.77 443	27.30 434	39.89 436	20.40 430	18.80 432	14.18 429	13.11 426	17.29 426	17.30 430	21.62 432	27.81 434	13.61 432	18.98 441	111.36 444	133.25 444	28.84 438	38.64 441

ff	36.77 440	19.69 432	24.00 429	62.46 443	66.77 443	27.30 434	39.89 436	20.40 430	18.80 432	14.18 429	13.11 426	17.29 426	17.30 430	21.62 432	27.81 434	13.61 432	18.98 441	111.36 444	133.25 444	28.84 438	38.64 441

LSM0	38.96 445	37.52 444	48.37 438	43.79 442	91.31 446	52.31 445	72.38 439	43.71 445	32.75 438	27.16 437	28.73 438	38.51 442	32.63 442	41.75 445	51.59 446	18.85 442	18.43 435	19.09 435	19.60 433	27.21 437	33.44 440

Selective-RAFT-Error	35.87 439	37.42 440	48.73 443	42.24 438	39.28 437	52.00 444	72.87 440	43.41 444	32.95 439	26.97 436	28.72 437	38.71 443	33.15 443	41.59 444	51.42 441	18.77 441	18.60 437	19.14 437	19.78 438	27.19 436	24.42 438

MyStereo03	35.83 436	37.48 441	48.64 440	42.37 439	39.41 438	51.98 441	72.91 441	43.07 440	33.07 441	27.20 438	28.81 439	38.36 438	32.60 439	41.58 440	51.47 442	18.74 438	18.61 438	19.07 432	19.77 435	27.10 432	24.35 435

MyStereo02	35.83 436	37.48 441	48.64 440	42.37 439	39.41 438	51.98 441	72.91 441	43.07 440	33.07 441	27.20 438	28.81 439	38.36 438	32.60 439	41.58 440	51.47 442	18.74 438	18.61 438	19.07 432	19.77 435	27.10 432	24.35 435

MyStereo	35.83 436	37.48 441	48.64 440	42.37 439	39.41 438	51.98 441	72.91 441	43.07 440	33.07 441	27.20 438	28.81 439	38.36 438	32.60 439	41.58 440	51.47 442	18.74 438	18.61 438	19.07 432	19.77 435	27.10 432	24.35 435

CasAABBNet	35.77 435	37.38 439	48.59 439	42.20 437	39.23 436	51.95 440	72.92 444	43.36 443	33.03 440	26.93 435	28.31 436	38.43 441	32.32 438	41.58 440	51.50 445	18.71 437	18.58 436	19.11 436	19.75 434	27.11 435	24.33 434

SPstereo	24.33 432	4.45 424	7.15 412	4.44 425	4.17 424	45.69 439	77.93 445	63.66 446	33.40 444	27.58 441	26.62 434	39.42 444	33.37 444	42.68 446	50.66 440	4.01 422	3.77 426	6.06 428	4.73 424	3.17 419	3.55 424

test_example2	176.82 447	204.75 447	198.54 447	188.58 447	191.23 447	151.28 447	169.77 446	97.63 447	125.81 447	179.94 447	183.74 446	158.20 447	139.14 447	192.16 447	198.12 447	203.48 447	236.37 447	163.71 447	173.22 447	217.79 447	162.95 447

PML	40.49 446	30.31 435	12.46 420	7.19 426	14.30 426	91.44 446	212.44 447	7.73 422	23.24 436	74.44 446	185.05 447	49.81 446	25.78 436	21.34 431	12.84 422	8.71 429	2.93 423	8.43 429	3.24 423	13.77 431	4.45 426

Low-res two-view benchmark