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

trnet	0.14 1	0.09 3	0.26 2	0.15 2	0.07 1	0.21 69	0.12 1	0.25 11	0.26 52	0.16 13	0.21 45	0.15 31	0.13 34	0.19 21	0.14 27	0.09 147	0.05 3	0.06 1	0.04 1	0.06 2	0.06 4

DIP-Stereo	0.20 63	0.13 77	0.48 91	0.20 37	0.13 83	0.28 170	0.12 1	0.43 162	0.26 52	0.27 91	0.32 120	0.21 75	0.17 82	0.26 76	0.20 121	0.08 90	0.06 35	0.08 63	0.06 24	0.07 33	0.10 104
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
StereoIM	0.15 5	0.17 173	0.39 31	0.19 15	0.15 162	0.16 6	0.13 3	0.26 12	0.22 14	0.13 1	0.15 15	0.14 25	0.11 11	0.17 8	0.17 64	0.08 90	0.07 95	0.08 63	0.06 24	0.07 33	0.06 4

MIF-Stereo (partial)	0.18 24	0.13 77	0.50 126	0.22 89	0.15 162	0.16 6	0.13 3	0.29 32	0.26 52	0.17 19	0.26 71	0.16 36	0.17 82	0.25 59	0.18 83	0.09 147	0.06 35	0.10 188	0.08 108	0.09 135	0.08 39

MIF-Stereo	0.15 5	0.12 58	0.45 61	0.21 57	0.14 112	0.17 11	0.13 3	0.20 1	0.19 4	0.16 13	0.20 33	0.10 1	0.11 11	0.18 12	0.17 64	0.08 90	0.06 35	0.07 15	0.06 24	0.08 68	0.07 12

DLNR_Zeroshot_test	10.53 428	12.28 435	20.32 436	105.84 447	23.88 444	0.14 3	0.13 3	3.20 422	0.20 7	0.16 13	0.23 54	0.16 36	0.10 3	0.32 144	0.16 51	2.54 422	0.32 384	0.07 15	0.07 48	40.17 445	0.28 338

ROB_FTStereo	0.19 41	0.13 77	0.51 139	0.22 89	0.11 26	0.19 26	0.13 3	0.30 41	0.24 27	0.28 97	0.29 90	0.25 117	0.18 108	0.25 59	0.17 64	0.09 147	0.06 35	0.10 188	0.08 108	0.10 183	0.09 61

CREStereo++_RVC	0.16 13	0.09 3	0.42 46	0.17 5	0.11 26	0.18 16	0.13 3	0.23 4	0.31 104	0.21 37	0.31 111	0.13 12	0.11 11	0.17 8	0.16 51	0.07 14	0.04 1	0.06 1	0.15 325	0.06 2	0.05 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
raftrobust	0.19 41	0.19 199	0.42 46	0.23 133	0.24 327	0.19 26	0.13 3	0.33 73	0.28 70	0.26 82	0.20 33	0.19 58	0.17 82	0.23 43	0.17 64	0.08 90	0.10 198	0.07 15	0.06 24	0.07 33	0.09 61

RALAANet	0.21 86	0.24 255	0.53 165	0.23 133	0.14 112	0.22 92	0.13 3	0.38 112	0.30 97	0.29 120	0.26 71	0.25 117	0.15 55	0.28 103	0.20 121	0.08 90	0.08 143	0.09 123	0.08 108	0.10 183	0.07 12

XX-Stereo	0.25 178	0.11 28	1.09 351	0.35 349	0.38 376	0.23 108	0.13 3	0.43 162	0.19 4	0.20 33	0.40 199	0.31 181	0.10 3	0.33 153	0.13 8	0.08 90	0.11 219	0.08 63	0.09 171	0.07 33	0.10 104

DN-CSS_ROB	0.24 154	0.33 315	0.69 258	0.25 204	0.14 112	0.26 150	0.13 3	0.42 156	0.35 142	0.30 141	0.42 217	0.22 78	0.20 131	0.34 168	0.22 153	0.07 14	0.06 35	0.11 235	0.11 241	0.11 227	0.09 61

MSKI-zero shot	0.19 41	0.10 12	0.47 78	0.30 312	0.14 112	0.21 69	0.14 13	0.33 73	0.22 14	0.24 66	0.25 64	0.22 78	0.10 3	0.32 144	0.14 27	0.07 14	0.30 379	0.07 15	0.07 48	0.06 2	0.09 61

MIM_Stereo	0.20 63	0.17 173	0.55 181	0.20 37	0.21 292	0.17 11	0.14 13	0.37 103	0.27 62	0.28 97	0.35 150	0.23 91	0.13 34	0.28 103	0.16 51	0.06 1	0.08 143	0.09 123	0.08 108	0.08 68	0.15 223

CASnet	0.15 5	0.13 77	0.30 6	0.22 89	0.08 3	0.15 4	0.14 13	0.28 19	0.26 52	0.23 60	0.20 33	0.15 31	0.11 11	0.18 12	0.13 8	0.07 14	0.05 3	0.11 235	0.09 171	0.08 68	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LL-Strereo2	0.21 86	0.25 269	0.53 165	0.32 329	0.20 279	0.25 136	0.14 13	0.32 60	0.25 45	0.25 77	0.20 33	0.24 106	0.12 18	0.28 103	0.18 83	0.07 14	0.07 95	0.12 266	0.09 171	0.09 135	0.16 233

LoS	0.15 5	0.09 3	0.34 14	0.17 5	0.09 6	0.22 92	0.14 13	0.27 15	0.27 62	0.15 11	0.18 24	0.19 58	0.14 46	0.23 43	0.14 27	0.08 90	0.06 35	0.06 1	0.04 1	0.06 2	0.06 4

Selective-IGEV	0.15 5	0.10 12	0.34 14	0.32 329	0.19 261	0.16 6	0.14 13	0.29 32	0.20 7	0.13 1	0.14 14	0.13 12	0.08 1	0.23 43	0.14 27	0.06 1	0.13 249	0.07 15	0.06 24	0.06 2	0.11 133

Patchmatch Stereo++	0.19 41	0.13 77	0.51 139	0.22 89	0.11 26	0.19 26	0.14 13	0.30 41	0.24 27	0.28 97	0.29 90	0.25 117	0.18 108	0.27 85	0.18 83	0.09 147	0.06 35	0.10 188	0.08 108	0.10 183	0.09 61
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	0.24 154	0.16 150	0.47 78	0.29 305	0.12 50	0.23 108	0.14 13	0.40 137	0.33 127	0.35 221	0.37 171	0.33 197	0.22 144	0.70 304	0.26 194	0.08 90	0.06 35	0.09 123	0.07 48	0.08 68	0.07 12

HUI-Stereo	0.19 41	0.13 77	0.52 155	0.22 89	0.11 26	0.19 26	0.14 13	0.30 41	0.24 27	0.28 97	0.29 90	0.25 117	0.18 108	0.23 43	0.17 64	0.09 147	0.06 35	0.10 188	0.08 108	0.10 183	0.09 61

RAFT-RH_RVC	0.26 198	0.13 77	0.57 198	0.22 89	0.12 50	0.25 136	0.14 13	0.27 15	0.29 83	0.38 255	1.14 386	0.23 91	0.18 108	0.58 251	0.24 173	0.07 14	0.06 35	0.10 188	0.07 48	0.06 2	0.08 39

iRAFT	0.19 41	0.13 77	0.51 139	0.22 89	0.11 26	0.19 26	0.14 13	0.30 41	0.24 27	0.28 97	0.29 90	0.25 117	0.18 108	0.27 85	0.18 83	0.09 147	0.06 35	0.10 188	0.08 108	0.10 183	0.09 61

TANstereo	0.16 13	0.11 28	0.43 51	0.16 4	0.08 3	0.25 136	0.14 13	0.23 4	0.29 83	0.25 77	0.30 101	0.16 36	0.12 18	0.18 12	0.13 8	0.08 90	0.07 95	0.06 1	0.05 9	0.07 33	0.08 39

BEATNet_4x	0.25 178	0.25 269	0.66 249	0.23 133	0.10 18	0.29 187	0.14 13	0.49 219	0.34 135	0.31 156	0.35 150	0.32 191	0.26 194	0.34 168	0.33 246	0.08 90	0.06 35	0.08 63	0.07 48	0.11 227	0.13 188

MoCha-V2	0.18 24	0.12 58	0.40 35	0.30 312	0.24 327	0.16 6	0.15 26	0.28 19	0.19 4	0.16 13	0.16 16	0.13 12	0.13 34	0.30 129	0.13 8	0.06 1	0.28 366	0.06 1	0.06 24	0.06 2	0.25 319

LargeStereo	0.19 41	0.13 77	0.38 27	0.30 312	0.19 261	0.15 4	0.15 26	0.32 60	0.18 1	0.13 1	0.16 16	0.12 3	0.11 11	0.24 49	0.15 41	0.07 14	0.32 384	0.07 15	0.05 9	0.07 33	0.42 376

GMStereo_Zeroshot	0.25 178	0.22 232	0.51 139	0.27 268	0.14 112	0.28 170	0.15 26	0.40 137	0.36 155	0.37 247	0.43 229	0.40 248	0.17 82	0.35 175	0.21 138	0.12 264	0.07 95	0.13 289	0.07 48	0.17 312	0.10 104

CES	0.14 1	0.08 2	0.24 1	0.17 5	0.23 316	0.18 16	0.15 26	0.24 8	0.20 7	0.14 6	0.18 24	0.14 25	0.10 3	0.19 21	0.12 1	0.07 14	0.05 3	0.06 1	0.04 1	0.08 68	0.20 274

Selective-RAFT	0.19 41	0.14 113	0.37 26	0.24 171	0.11 26	0.30 198	0.15 26	0.35 86	0.34 135	0.17 19	0.17 19	0.22 78	0.18 108	0.29 120	0.18 83	0.07 14	0.16 288	0.07 15	0.07 48	0.08 68	0.08 39

MC-Stereo	0.18 24	0.10 12	0.36 21	0.28 292	0.14 112	0.18 16	0.15 26	0.24 8	0.20 7	0.21 37	0.24 59	0.16 36	0.13 34	0.25 59	0.14 27	0.07 14	0.17 306	0.07 15	0.07 48	0.06 2	0.30 344

GLC_STEREO	0.15 5	0.11 28	0.31 8	0.22 89	0.09 6	0.17 11	0.15 26	0.24 8	0.28 70	0.17 19	0.20 33	0.17 44	0.11 11	0.24 49	0.17 64	0.07 14	0.09 172	0.09 123	0.08 108	0.07 33	0.07 12

PSM-adaLoss	0.19 41	0.13 77	0.51 139	0.22 89	0.11 26	0.19 26	0.15 26	0.30 41	0.24 27	0.28 97	0.29 90	0.25 117	0.18 108	0.25 59	0.17 64	0.09 147	0.06 35	0.10 188	0.08 108	0.10 183	0.09 61

ROB_FTStereo_v2	0.19 41	0.13 77	0.51 139	0.22 89	0.11 26	0.19 26	0.15 26	0.30 41	0.24 27	0.28 97	0.29 90	0.25 117	0.18 108	0.25 59	0.18 83	0.09 147	0.06 35	0.10 188	0.08 108	0.10 183	0.09 61

iGMRVC	0.19 41	0.13 77	0.51 139	0.22 89	0.11 26	0.19 26	0.15 26	0.30 41	0.24 27	0.28 97	0.29 90	0.25 117	0.18 108	0.27 85	0.18 83	0.09 147	0.06 35	0.10 188	0.08 108	0.10 183	0.09 61

RAFT-IKP	0.19 41	0.13 77	0.51 139	0.22 89	0.11 26	0.18 16	0.15 26	0.30 41	0.24 27	0.28 97	0.29 90	0.25 117	0.18 108	0.26 76	0.18 83	0.09 147	0.06 35	0.10 188	0.08 108	0.10 183	0.09 61

XX-TBD	0.16 13	0.21 218	0.43 51	0.22 89	0.10 18	0.23 108	0.15 26	0.23 4	0.28 70	0.22 53	0.26 71	0.14 25	0.12 18	0.16 3	0.14 27	0.08 90	0.05 3	0.06 1	0.04 1	0.07 33	0.06 4

Gwc-CoAtRS	0.17 20	0.10 12	0.41 38	0.20 37	0.12 50	0.20 52	0.15 26	0.34 77	0.29 83	0.23 60	0.23 54	0.27 138	0.15 55	0.21 27	0.14 27	0.07 14	0.06 35	0.07 15	0.07 48	0.06 2	0.07 12

CREStereo	0.14 1	0.09 3	0.27 3	0.14 1	0.08 3	0.22 92	0.15 26	0.26 12	0.26 52	0.16 13	0.21 45	0.14 25	0.13 34	0.19 21	0.14 27	0.09 147	0.05 3	0.06 1	0.04 1	0.07 33	0.06 4
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
PMTNet	0.16 13	0.09 3	0.31 8	0.15 2	0.09 6	0.23 108	0.15 26	0.26 12	0.24 27	0.17 19	0.21 45	0.16 36	0.14 46	0.23 43	0.14 27	0.29 375	0.05 3	0.06 1	0.04 1	0.07 33	0.07 12

CFNet	0.29 235	0.29 295	0.57 198	0.23 133	0.14 112	0.34 250	0.15 26	0.53 253	0.46 251	0.31 156	0.40 199	0.38 234	0.27 200	0.76 326	0.28 208	0.10 205	0.07 95	0.11 235	0.11 241	0.11 227	0.09 61

HITNet	0.22 99	0.23 245	0.60 225	0.20 37	0.09 6	0.27 156	0.15 26	0.45 187	0.33 127	0.29 120	0.33 136	0.27 138	0.22 144	0.29 120	0.27 202	0.07 14	0.05 3	0.07 15	0.06 24	0.09 135	0.11 133
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
CAS++	0.17 20	0.13 77	0.35 18	0.18 9	0.13 83	0.17 11	0.16 43	0.42 156	0.25 45	0.19 28	0.18 24	0.13 12	0.10 3	0.22 38	0.12 1	0.12 264	0.10 198	0.11 235	0.08 108	0.10 183	0.09 61
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
H2IRNET	0.19 41	0.18 190	0.50 126	0.22 89	0.12 50	0.20 52	0.16 43	0.28 19	0.31 104	0.17 19	0.32 120	0.25 117	0.20 131	0.24 49	0.19 104	0.08 90	0.06 35	0.09 123	0.10 215	0.10 183	0.08 39

MyStereo8	0.25 178	0.20 211	0.69 258	0.24 171	0.17 217	0.31 217	0.16 43	0.50 227	0.32 113	0.29 120	0.38 177	0.25 117	0.19 125	0.33 153	0.29 221	0.08 90	0.20 325	0.08 63	0.08 108	0.10 183	0.16 233

AEACV	0.20 63	0.09 3	0.32 10	0.39 364	0.34 364	0.21 69	0.16 43	0.30 41	0.18 1	0.17 19	0.17 19	0.13 12	0.16 67	0.27 85	0.13 8	0.07 14	0.29 378	0.07 15	0.09 171	0.07 33	0.37 366

Any-RAFT	0.18 24	0.09 3	0.33 12	0.19 15	0.10 18	0.29 187	0.16 43	0.44 180	0.32 113	0.25 77	0.27 80	0.29 162	0.16 67	0.23 43	0.13 8	0.08 90	0.07 95	0.06 1	0.05 9	0.07 33	0.07 12

EGLCR-Stereo	0.19 41	0.09 3	0.34 14	0.29 305	0.17 217	0.28 170	0.16 43	0.30 41	0.23 17	0.22 53	0.11 1	0.16 36	0.09 2	0.28 103	0.15 41	0.07 14	0.25 353	0.07 15	0.07 48	0.06 2	0.37 366

test-3	0.18 24	0.10 12	0.48 91	0.23 133	0.14 112	0.18 16	0.16 43	0.32 60	0.29 83	0.26 82	0.17 19	0.22 78	0.13 34	0.26 76	0.19 104	0.06 1	0.14 258	0.08 63	0.08 108	0.06 2	0.10 104

test_1	0.18 24	0.10 12	0.48 91	0.23 133	0.14 112	0.18 16	0.16 43	0.32 60	0.29 83	0.26 82	0.17 19	0.22 78	0.13 34	0.26 76	0.19 104	0.06 1	0.14 258	0.08 63	0.08 108	0.06 2	0.10 104

TRStereo	0.22 99	0.21 218	0.62 234	0.40 368	0.19 261	0.22 92	0.16 43	0.58 302	0.30 97	0.21 37	0.21 45	0.22 78	0.13 34	0.27 85	0.14 27	0.09 147	0.09 172	0.09 123	0.11 241	0.06 2	0.19 262

OMP-Stereo	0.24 154	0.16 150	0.48 91	0.30 312	0.13 83	0.21 69	0.16 43	0.38 112	0.35 142	0.34 206	0.30 101	0.33 197	0.20 131	0.70 304	0.24 173	0.08 90	0.06 35	0.09 123	0.07 48	0.08 68	0.07 12

ASMatch	0.23 128	0.11 28	0.55 181	0.25 204	0.14 112	0.19 26	0.16 43	0.32 60	0.30 97	0.28 97	0.68 348	0.28 150	0.26 194	0.50 221	0.22 153	0.07 14	0.06 35	0.08 63	0.07 48	0.06 2	0.11 133

DeepStereo_RVC	0.19 41	0.12 58	0.47 78	0.22 89	0.11 26	0.19 26	0.16 43	0.29 32	0.24 27	0.28 97	0.27 80	0.23 91	0.28 219	0.24 49	0.19 104	0.08 90	0.06 35	0.09 123	0.07 48	0.09 135	0.10 104

RAFT-345	0.22 99	0.11 28	0.55 181	0.22 89	0.12 50	0.20 52	0.16 43	0.27 15	0.28 70	0.27 91	0.65 341	0.20 65	0.17 82	0.55 242	0.22 153	0.07 14	0.06 35	0.08 63	0.07 48	0.06 2	0.07 12

raft+_RVC	0.21 86	0.21 218	0.46 73	0.22 89	0.35 367	0.21 69	0.16 43	0.39 128	0.35 142	0.22 53	0.28 84	0.20 65	0.15 55	0.25 59	0.20 121	0.08 90	0.16 288	0.08 63	0.07 48	0.07 33	0.12 168

sCroCo_RVC	0.19 41	0.15 129	0.60 225	0.27 268	0.18 238	0.23 108	0.16 43	0.28 19	0.24 27	0.14 6	0.22 52	0.17 44	0.14 46	0.22 38	0.16 51	0.11 236	0.11 219	0.09 123	0.09 171	0.09 135	0.10 104

CFNet-RSSM	0.18 24	0.10 12	0.45 61	0.20 37	0.12 50	0.20 52	0.16 43	0.40 137	0.31 104	0.23 60	0.21 45	0.26 134	0.15 55	0.21 27	0.14 27	0.07 14	0.05 3	0.07 15	0.07 48	0.06 2	0.06 4

MGS-Stereo	0.15 5	0.12 58	0.38 27	0.19 15	0.11 26	0.18 16	0.17 59	0.21 2	0.23 17	0.14 6	0.24 59	0.16 36	0.10 3	0.19 21	0.13 8	0.07 14	0.06 35	0.07 15	0.06 24	0.10 183	0.07 12

Former-RAFT_DAM_RVC	0.18 24	0.15 129	0.27 3	0.20 37	0.13 83	0.24 126	0.17 59	0.31 55	0.37 168	0.43 298	0.17 19	0.13 12	0.12 18	0.20 26	0.16 51	0.08 90	0.07 95	0.09 123	0.07 48	0.09 135	0.08 39

11t1	0.21 86	0.12 58	0.45 61	0.20 37	0.15 162	0.27 156	0.17 59	0.37 103	0.28 70	0.27 91	0.25 64	0.24 106	0.23 153	0.28 103	0.25 185	0.09 147	0.19 317	0.07 15	0.07 48	0.09 135	0.23 298

ff7	0.18 24	0.13 77	0.41 38	0.21 57	0.15 162	0.21 69	0.17 59	0.28 19	0.23 17	0.21 37	0.13 5	0.12 3	0.12 18	0.27 85	0.13 8	0.07 14	0.25 353	0.08 63	0.07 48	0.08 68	0.36 358

IGEVStereo-DCA	0.20 63	0.17 173	0.41 38	0.22 89	0.15 162	0.20 52	0.17 59	0.28 19	0.23 17	0.19 28	0.12 2	0.14 25	0.12 18	0.38 189	0.31 232	0.07 14	0.16 288	0.08 63	0.07 48	0.08 68	0.36 358

ffff	0.18 24	0.13 77	0.41 38	0.21 57	0.15 162	0.21 69	0.17 59	0.28 19	0.23 17	0.21 37	0.13 5	0.12 3	0.12 18	0.27 85	0.13 8	0.07 14	0.25 353	0.08 63	0.07 48	0.08 68	0.36 358

11t	0.18 24	0.13 77	0.41 38	0.21 57	0.15 162	0.21 69	0.17 59	0.28 19	0.23 17	0.21 37	0.13 5	0.12 3	0.12 18	0.27 85	0.13 8	0.07 14	0.25 353	0.08 63	0.07 48	0.08 68	0.36 358

test croco	0.18 24	0.16 150	0.59 218	0.21 57	0.13 83	0.16 6	0.17 59	0.29 32	0.23 17	0.16 13	0.26 71	0.13 12	0.17 82	0.27 85	0.17 64	0.09 147	0.06 35	0.10 188	0.07 48	0.10 183	0.07 12

EKT-Stereo	0.39 303	0.13 77	0.53 165	0.42 374	3.94 423	0.22 92	0.17 59	0.38 112	0.30 97	0.21 37	0.20 33	0.23 91	0.15 55	0.30 129	0.18 83	0.10 205	0.08 143	0.09 123	0.08 108	0.09 135	0.12 168

PCWNet_CMD	0.23 128	0.14 113	0.48 91	0.21 57	0.13 83	0.28 170	0.17 59	0.47 202	0.47 264	0.30 141	0.36 163	0.37 228	0.24 171	0.29 120	0.21 138	0.09 147	0.06 35	0.10 188	0.08 108	0.11 227	0.11 133

RAFT-Test	0.19 41	0.11 28	0.41 38	0.26 236	0.21 292	0.26 150	0.17 59	0.37 103	0.26 52	0.24 66	0.29 90	0.32 191	0.14 46	0.22 38	0.15 41	0.07 14	0.08 143	0.07 15	0.07 48	0.06 2	0.07 12

SDNR	0.47 342	0.29 295	0.92 326	0.24 171	0.37 373	1.27 402	0.17 59	0.54 260	0.58 326	0.44 305	0.85 370	0.55 324	0.28 219	1.19 386	0.52 314	0.23 361	0.24 352	0.17 336	0.13 302	0.19 331	0.26 329

4D-IteraStereo	0.20 63	0.21 218	0.62 234	0.21 57	0.14 112	0.19 26	0.17 59	0.29 32	0.28 70	0.24 66	0.20 33	0.20 65	0.10 3	0.22 38	0.18 83	0.07 14	0.07 95	0.10 188	0.08 108	0.08 68	0.33 352

anonymousdsp2	0.23 128	0.11 28	0.42 46	0.26 236	0.24 327	0.25 136	0.17 59	0.43 162	0.37 168	0.30 141	0.23 54	0.24 106	0.15 55	0.32 144	0.17 64	0.07 14	0.28 366	0.07 15	0.05 9	0.08 68	0.44 380

anonymousdsp	0.20 63	0.13 77	0.49 108	0.28 292	0.20 279	0.21 69	0.17 59	0.29 32	0.24 27	0.22 53	0.13 5	0.12 3	0.12 18	0.32 144	0.13 8	0.07 14	0.26 359	0.08 63	0.07 48	0.08 68	0.48 387

knoymous	0.18 24	0.10 12	0.35 18	0.17 5	0.11 26	0.21 69	0.17 59	0.33 73	0.24 27	0.24 66	0.28 84	0.27 138	0.16 67	0.24 49	0.17 64	0.09 147	0.06 35	0.09 123	0.06 24	0.09 135	0.10 104

RCA-Stereo	0.17 20	0.10 12	0.33 12	0.20 37	0.11 26	0.19 26	0.17 59	0.39 128	0.36 155	0.21 37	0.25 64	0.17 44	0.17 82	0.18 12	0.15 41	0.07 14	0.14 258	0.07 15	0.06 24	0.06 2	0.08 39

ccc-4	0.18 24	0.13 77	0.41 38	0.21 57	0.15 162	0.21 69	0.17 59	0.28 19	0.23 17	0.21 37	0.13 5	0.12 3	0.12 18	0.27 85	0.13 8	0.07 14	0.25 353	0.08 63	0.07 48	0.08 68	0.36 358

x	0.23 128	0.15 129	0.45 61	0.20 37	0.15 162	0.27 156	0.17 59	0.43 162	0.35 142	0.26 82	0.31 111	0.29 162	0.25 182	0.29 120	0.30 223	0.09 147	0.22 336	0.08 63	0.09 171	0.09 135	0.24 310

BUS	0.24 154	0.13 77	0.36 21	0.25 204	0.14 112	0.44 309	0.17 59	0.59 310	0.36 155	0.34 206	0.35 150	0.31 181	0.22 144	0.27 85	0.22 153	0.10 205	0.07 95	0.11 235	0.10 215	0.09 135	0.10 104

NINENet	0.27 214	0.16 150	0.49 108	0.23 133	0.16 192	0.44 309	0.17 59	0.63 338	0.49 283	0.33 190	0.38 177	0.31 181	0.22 144	0.43 201	0.22 153	0.11 236	0.10 198	0.12 266	0.08 108	0.12 252	0.11 133

IGEV-Stereo	0.20 63	0.13 77	0.49 108	0.28 292	0.20 279	0.21 69	0.17 59	0.29 32	0.24 27	0.22 53	0.13 5	0.12 3	0.12 18	0.32 144	0.13 8	0.07 14	0.26 359	0.08 63	0.07 48	0.08 68	0.48 387
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
IPLG	0.23 128	0.19 199	0.65 246	0.21 57	0.12 50	0.28 170	0.17 59	0.45 187	0.32 113	0.33 190	0.32 120	0.16 36	0.17 82	0.50 221	0.23 168	0.07 14	0.06 35	0.08 63	0.07 48	0.07 33	0.08 39

PSM-softLoss	0.22 99	0.11 28	0.53 165	0.25 204	0.12 50	0.20 52	0.17 59	0.39 128	0.29 83	0.29 120	0.32 120	0.24 106	0.16 67	0.53 234	0.21 138	0.09 147	0.06 35	0.10 188	0.09 171	0.08 68	0.12 168

KMStereo	0.22 99	0.11 28	0.53 165	0.25 204	0.12 50	0.20 52	0.17 59	0.39 128	0.29 83	0.29 120	0.32 120	0.24 106	0.16 67	0.53 234	0.21 138	0.09 147	0.06 35	0.10 188	0.09 171	0.08 68	0.12 168

SST-Stereo	0.22 99	0.11 28	0.52 155	0.25 204	0.14 112	0.19 26	0.17 59	0.32 60	0.26 52	0.34 206	0.33 136	0.29 162	0.25 182	0.56 247	0.18 83	0.08 90	0.05 3	0.10 188	0.08 108	0.09 135	0.07 12

Pruner-Stereo	0.20 63	0.12 58	0.49 108	0.29 305	0.12 50	0.19 26	0.17 59	0.32 60	0.31 104	0.33 190	0.32 120	0.25 117	0.15 55	0.25 59	0.22 153	0.09 147	0.06 35	0.09 123	0.08 108	0.08 68	0.10 104

AnonymousM	0.19 41	0.20 211	0.30 6	0.18 9	0.10 18	0.19 26	0.17 59	0.32 60	0.27 62	0.27 91	0.21 45	0.18 52	0.14 46	0.21 27	0.16 51	0.09 147	0.08 143	0.38 382	0.15 325	0.06 2	0.08 39

CRE-IMP	0.19 41	0.13 77	0.51 139	0.23 133	0.11 26	0.24 126	0.17 59	0.31 55	0.24 27	0.27 91	0.26 71	0.24 106	0.17 82	0.24 49	0.19 104	0.09 147	0.05 3	0.10 188	0.07 48	0.10 183	0.10 104

rafts_anoy	0.21 86	0.22 232	0.49 108	0.25 204	0.24 327	0.19 26	0.17 59	0.34 77	0.32 113	0.24 66	0.25 64	0.20 65	0.16 67	0.25 59	0.21 138	0.08 90	0.19 317	0.11 235	0.12 278	0.09 135	0.09 61

iRaftStereo_RVC	0.17 20	0.16 150	0.35 18	0.21 57	0.11 26	0.20 52	0.17 59	0.34 77	0.25 45	0.20 33	0.25 64	0.19 58	0.12 18	0.21 27	0.16 51	0.07 14	0.12 235	0.10 188	0.09 171	0.09 135	0.14 211

CFNet_pseudo	0.23 128	0.14 113	0.48 91	0.20 37	0.13 83	0.27 156	0.17 59	0.46 193	0.45 242	0.30 141	0.37 171	0.38 234	0.23 153	0.30 129	0.22 153	0.09 147	0.06 35	0.11 235	0.08 108	0.11 227	0.11 133

111	0.22 99	0.22 232	0.57 198	0.19 15	0.09 6	0.24 126	0.17 59	0.44 180	0.46 251	0.24 66	0.30 101	0.29 162	0.22 144	0.25 59	0.19 104	0.08 90	0.05 3	0.07 15	0.06 24	0.07 33	0.15 223

RAFT-Stereo + iAFF	0.20 63	0.23 245	0.49 108	0.21 57	0.16 192	0.19 26	0.17 59	0.35 86	0.32 113	0.26 82	0.33 136	0.20 65	0.17 82	0.21 27	0.17 64	0.06 1	0.10 198	0.07 15	0.07 48	0.07 33	0.11 133

FADNet_RVC	0.31 258	0.35 327	0.98 337	0.24 171	0.16 192	0.30 198	0.17 59	0.52 243	0.39 187	0.30 141	0.38 177	0.30 172	0.29 236	0.54 239	0.33 246	0.14 303	0.14 258	0.14 307	0.16 334	0.21 344	0.24 310

MSMDNet	0.23 128	0.14 113	0.49 108	0.20 37	0.13 83	0.28 170	0.17 59	0.47 202	0.47 264	0.30 141	0.36 163	0.37 228	0.24 171	0.29 120	0.21 138	0.09 147	0.07 95	0.09 123	0.08 108	0.11 227	0.11 133

ccs_rob	0.23 128	0.14 113	0.48 91	0.20 37	0.13 83	0.27 156	0.17 59	0.46 193	0.45 242	0.30 141	0.37 171	0.38 234	0.23 153	0.30 129	0.22 153	0.09 147	0.06 35	0.11 235	0.08 108	0.12 252	0.11 133

AdaStereo	0.25 178	0.17 173	0.47 78	0.25 204	0.13 83	0.33 236	0.17 59	0.57 290	0.43 224	0.34 206	0.38 177	0.35 219	0.21 139	0.32 144	0.24 173	0.14 303	0.06 35	0.13 289	0.09 171	0.11 227	0.09 61
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
iResNet_ROB	0.27 214	0.27 285	0.48 91	0.21 57	0.12 50	0.32 230	0.17 59	0.57 290	0.55 318	0.39 266	0.44 238	0.37 228	0.28 219	0.43 201	0.28 208	0.08 90	0.06 35	0.06 1	0.05 9	0.09 135	0.11 133

AE-Stereo	0.21 86	0.12 58	0.50 126	0.25 204	0.15 162	0.24 126	0.18 98	0.40 137	0.34 135	0.19 28	0.26 71	0.21 75	0.13 34	0.22 38	0.16 51	0.07 14	0.26 359	0.09 123	0.10 215	0.07 33	0.31 347

rrr	0.22 99	0.17 173	0.79 291	0.22 89	0.15 162	0.20 52	0.18 98	0.40 137	0.27 62	0.19 28	0.12 2	0.14 25	0.12 18	0.38 189	0.31 232	0.07 14	0.16 288	0.08 63	0.07 48	0.08 68	0.28 338

CFNet_ucs	0.25 178	0.14 113	0.51 139	0.20 37	0.15 162	0.29 187	0.18 98	0.51 237	0.46 251	0.32 181	0.42 217	0.38 234	0.23 153	0.31 139	0.22 153	0.11 236	0.08 143	0.12 266	0.09 171	0.13 264	0.13 188

HH	0.22 99	0.12 58	0.55 181	0.32 329	0.16 192	0.27 156	0.18 98	0.36 91	0.25 45	0.20 33	0.26 71	0.34 204	0.18 108	0.33 153	0.15 41	0.07 14	0.16 288	0.07 15	0.07 48	0.07 33	0.31 347

HanStereo	0.22 99	0.12 58	0.55 181	0.32 329	0.16 192	0.27 156	0.18 98	0.36 91	0.25 45	0.20 33	0.26 71	0.34 204	0.18 108	0.33 153	0.15 41	0.07 14	0.16 288	0.07 15	0.07 48	0.07 33	0.31 347

LoS_RVC	0.14 1	0.11 28	0.32 10	0.18 9	0.16 192	0.20 52	0.18 98	0.21 2	0.18 1	0.14 6	0.20 33	0.12 3	0.17 82	0.17 8	0.14 27	0.06 1	0.05 3	0.06 1	0.04 1	0.05 1	0.14 211

CAS	0.16 13	0.07 1	0.29 5	0.42 374	0.17 217	0.20 52	0.18 98	0.23 4	0.20 7	0.15 11	0.19 28	0.11 2	0.10 3	0.15 1	0.14 27	0.31 379	0.04 1	0.06 1	0.04 1	0.06 2	0.16 233

DCANet-4	0.20 63	0.11 28	0.58 211	0.19 15	0.09 6	0.19 26	0.18 98	0.39 128	0.42 213	0.29 120	0.31 111	0.17 44	0.22 144	0.21 27	0.20 121	0.07 14	0.05 3	0.07 15	0.05 9	0.06 2	0.09 61

fff	0.20 63	0.15 129	0.57 198	0.19 15	0.09 6	0.19 26	0.18 98	0.38 112	0.46 251	0.29 120	0.31 111	0.18 52	0.28 219	0.21 27	0.20 121	0.07 14	0.05 3	0.07 15	0.05 9	0.06 2	0.09 61

ADStereo(finetuned)	0.21 86	0.15 129	0.59 218	0.19 15	0.09 6	0.19 26	0.18 98	0.37 103	0.41 200	0.30 141	0.31 111	0.19 58	0.31 256	0.21 27	0.20 121	0.07 14	0.05 3	0.07 15	0.05 9	0.07 33	0.10 104

UDGNet	0.24 154	0.37 336	0.53 165	0.25 204	0.14 112	0.24 126	0.18 98	0.32 60	0.44 231	0.29 120	0.28 84	0.24 106	0.20 131	0.30 129	0.21 138	0.16 323	0.07 95	0.21 356	0.11 241	0.16 300	0.11 133

IPLGR	0.22 99	0.14 113	0.75 276	0.21 57	0.11 26	0.25 136	0.18 98	0.44 180	0.38 176	0.29 120	0.28 84	0.21 75	0.19 125	0.37 187	0.19 104	0.07 14	0.06 35	0.08 63	0.07 48	0.07 33	0.07 12

PFNet+	0.21 86	0.11 28	0.54 175	0.22 89	0.12 50	0.17 11	0.18 98	0.31 55	0.36 155	0.33 190	0.32 120	0.24 106	0.16 67	0.33 153	0.18 83	0.10 205	0.07 95	0.11 235	0.10 215	0.08 68	0.12 168

NF-Stereo	0.22 99	0.11 28	0.52 155	0.25 204	0.12 50	0.21 69	0.18 98	0.40 137	0.35 142	0.28 97	0.30 101	0.22 78	0.17 82	0.52 232	0.21 138	0.09 147	0.06 35	0.09 123	0.08 108	0.08 68	0.13 188

OCTAStereo	0.22 99	0.11 28	0.52 155	0.25 204	0.12 50	0.21 69	0.18 98	0.40 137	0.35 142	0.28 97	0.30 101	0.22 78	0.17 82	0.51 226	0.21 138	0.09 147	0.06 35	0.09 123	0.08 108	0.08 68	0.13 188

RAFT_R40	0.22 99	0.11 28	0.52 155	0.25 204	0.13 83	0.18 16	0.18 98	0.32 60	0.31 104	0.33 190	0.33 136	0.30 172	0.23 153	0.55 242	0.19 104	0.08 90	0.05 3	0.10 188	0.08 108	0.09 135	0.07 12

RE-Stereo	0.22 99	0.11 28	0.52 155	0.25 204	0.12 50	0.21 69	0.18 98	0.40 137	0.35 142	0.28 97	0.30 101	0.22 78	0.17 82	0.51 226	0.21 138	0.09 147	0.06 35	0.09 123	0.08 108	0.08 68	0.13 188

TVStereo	0.22 99	0.11 28	0.52 155	0.25 204	0.12 50	0.21 69	0.18 98	0.40 137	0.35 142	0.28 97	0.30 101	0.22 78	0.17 82	0.51 226	0.21 138	0.09 147	0.06 35	0.09 123	0.08 108	0.08 68	0.13 188

CroCo-Stereo	0.15 5	0.16 150	0.34 14	0.25 204	0.12 50	0.11 1	0.18 98	0.35 86	0.24 27	0.13 1	0.13 5	0.18 52	0.12 18	0.15 1	0.13 8	0.08 90	0.06 35	0.07 15	0.05 9	0.07 33	0.06 4
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
RALCasStereoNet	0.22 99	0.22 232	0.48 91	0.23 133	0.23 316	0.22 92	0.18 98	0.32 60	0.27 62	0.22 53	0.30 101	0.22 78	0.15 55	0.29 120	0.20 121	0.08 90	0.22 336	0.07 15	0.06 24	0.10 183	0.25 319

HCRNet	0.25 178	0.27 285	0.42 46	0.34 344	0.17 217	0.27 156	0.18 98	0.45 187	0.37 168	0.31 156	0.35 150	0.32 191	0.23 153	0.44 204	0.21 138	0.13 282	0.08 143	0.13 289	0.11 241	0.11 227	0.09 61

DCANet	0.20 63	0.15 129	0.57 198	0.19 15	0.09 6	0.19 26	0.18 98	0.37 103	0.41 200	0.30 141	0.31 111	0.19 58	0.23 153	0.21 27	0.20 121	0.07 14	0.05 3	0.07 15	0.05 9	0.07 33	0.10 104

csc	0.20 63	0.15 129	0.57 198	0.19 15	0.09 6	0.19 26	0.18 98	0.38 112	0.46 251	0.29 120	0.31 111	0.18 52	0.28 219	0.21 27	0.20 121	0.07 14	0.05 3	0.07 15	0.05 9	0.06 2	0.09 61

cscssc	0.20 63	0.15 129	0.57 198	0.19 15	0.09 6	0.19 26	0.18 98	0.38 112	0.46 251	0.29 120	0.31 111	0.18 52	0.28 219	0.21 27	0.20 121	0.07 14	0.05 3	0.07 15	0.05 9	0.06 2	0.09 61

test_xeample3	0.22 99	0.17 173	0.81 295	0.21 57	0.15 162	0.20 52	0.18 98	0.40 137	0.25 45	0.19 28	0.12 2	0.13 12	0.12 18	0.34 168	0.33 246	0.07 14	0.20 325	0.07 15	0.08 108	0.08 68	0.34 355

AFF-stereo	0.20 63	0.24 255	0.49 108	0.22 89	0.11 26	0.18 16	0.18 98	0.35 86	0.29 83	0.25 77	0.36 163	0.25 117	0.17 82	0.25 59	0.17 64	0.06 1	0.09 172	0.08 63	0.08 108	0.08 68	0.11 133

GMStereo	0.21 86	0.30 301	0.57 198	0.21 57	0.12 50	0.24 126	0.18 98	0.30 41	0.41 200	0.26 82	0.24 59	0.17 44	0.16 67	0.25 59	0.19 104	0.10 205	0.07 95	0.08 63	0.08 108	0.11 227	0.09 61
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
FENet	0.22 99	0.13 77	0.48 91	0.22 89	0.12 50	0.27 156	0.18 98	0.43 162	0.37 168	0.31 156	0.32 120	0.29 162	0.23 153	0.27 85	0.24 173	0.10 205	0.07 95	0.09 123	0.09 171	0.09 135	0.11 133

R-Stereo Train	0.19 41	0.10 12	0.49 108	0.22 89	0.12 50	0.23 108	0.18 98	0.43 162	0.20 7	0.31 156	0.45 252	0.20 65	0.14 46	0.18 12	0.18 83	0.08 90	0.06 35	0.07 15	0.06 24	0.06 2	0.07 12

RAFT-Stereo	0.19 41	0.10 12	0.49 108	0.22 89	0.12 50	0.23 108	0.18 98	0.43 162	0.20 7	0.31 156	0.45 252	0.20 65	0.14 46	0.18 12	0.18 83	0.08 90	0.06 35	0.07 15	0.06 24	0.06 2	0.07 12
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
UCFNet_RVC	0.25 178	0.21 218	0.49 108	0.19 15	0.15 162	0.34 250	0.18 98	0.47 202	0.36 155	0.30 141	0.35 150	0.40 248	0.26 194	0.35 175	0.24 173	0.13 282	0.08 143	0.13 289	0.14 316	0.13 264	0.13 188

MLCV	0.25 178	0.23 245	0.59 218	0.22 89	0.09 6	0.30 198	0.18 98	0.40 137	0.38 176	0.38 255	0.44 238	0.31 181	0.22 144	0.44 204	0.32 238	0.07 14	0.05 3	0.07 15	0.06 24	0.07 33	0.08 39

SMFormer	0.27 214	0.13 77	0.47 78	0.20 37	0.10 18	0.28 170	0.19 130	0.54 260	0.48 270	0.35 221	0.42 217	0.31 181	0.27 200	0.60 262	0.34 250	0.10 205	0.16 288	0.08 63	0.09 171	0.10 183	0.16 233

tta	0.27 214	0.13 77	0.47 78	0.20 37	0.10 18	0.28 170	0.19 130	0.54 260	0.48 270	0.35 221	0.42 217	0.31 181	0.27 200	0.60 262	0.34 250	0.10 205	0.16 288	0.08 63	0.09 171	0.08 68	0.13 188

qqq1	0.26 198	0.13 77	0.47 78	0.20 37	0.10 18	0.28 170	0.19 130	0.54 260	0.48 270	0.35 221	0.42 217	0.31 181	0.27 200	0.60 262	0.21 138	0.10 205	0.16 288	0.07 15	0.07 48	0.08 68	0.13 188

fff1	0.26 198	0.13 77	0.47 78	0.20 37	0.10 18	0.28 170	0.19 130	0.54 260	0.48 270	0.35 221	0.42 217	0.31 181	0.27 200	0.60 262	0.21 138	0.10 205	0.16 288	0.07 15	0.07 48	0.08 68	0.13 188

ACVNet-DCA	0.21 86	0.16 150	0.50 126	0.27 268	0.13 83	0.31 217	0.19 130	0.43 162	0.32 113	0.21 37	0.20 33	0.13 12	0.17 82	0.28 103	0.12 1	0.08 90	0.28 366	0.08 63	0.06 24	0.09 135	0.23 298

xx1	0.23 128	0.16 150	0.50 126	0.27 268	0.13 83	0.31 217	0.19 130	0.39 128	0.48 270	0.21 37	0.20 33	0.28 150	0.25 182	0.28 103	0.12 1	0.08 90	0.28 366	0.10 188	0.11 241	0.09 135	0.23 298

1test111	0.22 99	0.16 150	0.50 126	0.27 268	0.13 83	0.31 217	0.19 130	0.43 162	0.32 113	0.21 37	0.20 33	0.13 12	0.17 82	0.36 179	0.28 208	0.08 90	0.28 366	0.08 63	0.06 24	0.09 135	0.23 298

cc1	0.22 99	0.16 150	0.50 126	0.27 268	0.13 83	0.31 217	0.19 130	0.39 128	0.48 270	0.21 37	0.20 33	0.13 12	0.17 82	0.28 103	0.12 1	0.08 90	0.28 366	0.08 63	0.06 24	0.08 68	0.37 366

tt1	0.22 99	0.16 150	0.49 108	0.26 236	0.15 162	0.31 217	0.19 130	0.38 112	0.46 251	0.21 37	0.19 28	0.13 12	0.16 67	0.28 103	0.12 1	0.08 90	0.28 366	0.08 63	0.06 24	0.08 68	0.37 366

whm_eth	0.24 154	0.21 218	0.72 271	0.24 171	0.19 261	0.21 69	0.19 130	0.40 137	0.43 224	0.31 156	0.60 326	0.15 31	0.18 108	0.26 76	0.19 104	0.09 147	0.08 143	0.10 188	0.09 171	0.09 135	0.13 188

IGEV_Zeroshot_test	0.23 128	0.11 28	0.82 298	0.21 57	0.23 316	0.20 52	0.19 130	0.38 112	0.23 17	0.34 206	0.22 52	0.29 162	0.14 46	0.24 49	0.20 121	0.07 14	0.09 172	0.08 63	0.08 108	0.08 68	0.35 357

CASS	0.22 99	0.16 150	0.40 35	0.26 236	0.12 50	0.29 187	0.19 130	0.40 137	0.32 113	0.34 206	0.35 150	0.25 117	0.25 182	0.26 76	0.21 138	0.13 282	0.08 143	0.11 235	0.09 171	0.11 227	0.12 168
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
riskmin	0.24 154	0.10 12	0.43 51	0.32 329	0.26 341	0.33 236	0.19 130	0.44 180	0.30 97	0.24 66	0.27 80	0.37 228	0.25 182	0.30 129	0.22 153	0.09 147	0.18 313	0.09 123	0.13 302	0.10 183	0.27 332

ProNet	0.16 13	0.13 77	0.36 21	0.21 57	0.15 162	0.20 52	0.19 130	0.29 32	0.23 17	0.14 6	0.13 5	0.13 12	0.12 18	0.25 59	0.13 8	0.06 1	0.09 172	0.07 15	0.06 24	0.07 33	0.22 291

CroCo-Stereo Lap2	0.16 13	0.18 190	0.39 31	0.26 236	0.18 238	0.11 1	0.19 130	0.30 41	0.22 14	0.13 1	0.16 16	0.15 31	0.11 11	0.17 8	0.15 41	0.07 14	0.07 95	0.08 63	0.06 24	0.08 68	0.07 12

DisPM	0.20 63	0.11 28	0.52 155	0.24 171	0.13 83	0.18 16	0.19 130	0.30 41	0.31 104	0.33 190	0.34 144	0.23 91	0.16 67	0.34 168	0.17 64	0.09 147	0.06 35	0.09 123	0.08 108	0.08 68	0.12 168

iRaft-Stereo_5w	0.25 178	0.24 255	0.50 126	0.23 133	0.18 238	0.19 26	0.19 130	0.39 128	0.35 142	0.28 97	0.36 163	0.34 204	0.23 153	0.66 294	0.28 208	0.07 14	0.07 95	0.08 63	0.07 48	0.09 135	0.14 211

AACVNet	0.28 221	0.22 232	0.55 181	0.23 133	0.14 112	0.30 198	0.19 130	0.43 162	0.33 127	0.39 266	0.42 217	0.44 277	0.29 236	0.73 311	0.28 208	0.11 236	0.09 172	0.11 235	0.09 171	0.13 264	0.12 168

GANet-ADL	0.22 99	0.14 113	0.51 139	0.23 133	0.14 112	0.29 187	0.19 130	0.48 212	0.36 155	0.26 82	0.33 136	0.32 191	0.20 131	0.26 76	0.22 153	0.11 236	0.07 95	0.07 15	0.06 24	0.09 135	0.11 133

LCNet	0.22 99	0.12 58	0.42 46	0.26 236	0.12 50	0.23 108	0.19 130	0.36 91	0.28 70	0.28 97	0.35 150	0.26 134	0.30 243	0.35 175	0.17 64	0.07 14	0.05 3	0.09 123	0.10 215	0.13 264	0.22 291

AAGNet	0.34 278	0.12 58	0.53 165	0.26 236	0.16 192	0.20 52	0.19 130	0.31 55	0.29 83	0.35 221	0.35 150	0.27 138	0.30 243	0.44 204	2.56 416	0.08 90	0.05 3	0.10 188	0.07 48	0.09 135	0.07 12

TransformOpticalFlow	0.24 154	0.14 113	0.57 198	0.24 171	0.11 26	0.21 69	0.19 130	0.43 162	0.34 135	0.30 141	0.43 229	0.36 224	0.31 256	0.61 268	0.20 121	0.07 14	0.05 3	0.08 63	0.07 48	0.06 2	0.08 39

NRIStereo	0.20 63	0.12 58	0.50 126	0.23 133	0.11 26	0.24 126	0.19 130	0.30 41	0.28 70	0.26 82	0.26 71	0.25 117	0.18 108	0.34 168	0.19 104	0.08 90	0.06 35	0.09 123	0.07 48	0.09 135	0.09 61

PFNet	0.24 154	0.11 28	0.63 239	0.25 204	0.14 112	0.22 92	0.19 130	0.40 137	0.35 142	0.36 232	0.32 120	0.27 138	0.20 131	0.63 279	0.23 168	0.09 147	0.05 3	0.09 123	0.08 108	0.08 68	0.08 39

s12784h	0.18 24	0.09 3	0.38 27	0.18 9	0.07 1	0.33 236	0.19 130	0.39 128	0.34 135	0.24 66	0.25 64	0.18 52	0.18 108	0.25 59	0.17 64	0.07 14	0.05 3	0.07 15	0.05 9	0.06 2	0.05 1

pcwnet_v2	0.32 263	0.16 150	1.22 370	0.23 133	0.19 261	0.32 230	0.19 130	0.61 326	0.61 337	0.37 247	0.45 252	0.35 219	0.29 236	0.37 187	0.26 194	0.14 303	0.11 219	0.12 266	0.11 241	0.14 284	0.18 247

GES	0.23 128	0.14 113	0.54 175	0.21 57	0.14 112	0.28 170	0.19 130	0.51 237	0.35 142	0.31 156	0.36 163	0.25 117	0.24 171	0.30 129	0.23 168	0.11 236	0.09 172	0.08 63	0.08 108	0.10 183	0.12 168

FADNet	0.34 278	0.43 355	0.88 319	0.24 171	0.22 307	0.37 276	0.19 130	0.56 281	0.49 283	0.32 181	0.36 163	0.43 271	0.32 268	0.65 288	0.30 223	0.17 335	0.16 288	0.14 307	0.16 334	0.25 358	0.21 283

iResNetv2_ROB	0.29 235	0.37 336	0.92 326	0.24 171	0.13 83	0.30 198	0.19 130	0.55 271	0.51 294	0.39 266	0.46 264	0.39 245	0.27 200	0.36 179	0.30 223	0.09 147	0.06 35	0.07 15	0.05 9	0.13 264	0.11 133

NOSS_ROB	0.33 270	0.24 255	0.49 108	0.27 268	0.16 192	0.34 250	0.19 130	0.55 271	0.50 288	0.34 206	0.37 171	0.42 265	0.30 243	0.93 365	0.25 185	0.19 354	0.20 325	0.24 365	0.22 365	0.17 312	0.25 319

PWC_ROB	0.41 318	0.38 342	0.92 326	0.26 236	0.20 279	0.39 285	0.19 130	0.61 326	0.69 356	0.58 356	0.84 369	0.52 317	0.44 320	0.74 315	0.62 337	0.13 282	0.09 172	0.14 307	0.10 215	0.17 312	0.18 247

anonymousa	0.26 198	0.13 77	0.56 191	0.29 305	0.30 358	0.31 217	0.20 161	0.38 112	0.36 155	0.33 190	0.51 287	0.41 255	0.27 200	0.25 59	0.24 173	0.08 90	0.18 313	0.09 123	0.18 349	0.08 68	0.17 245

qqq	0.24 154	0.16 150	0.46 73	0.20 37	0.15 162	0.23 108	0.20 161	0.43 162	0.32 113	0.26 82	0.31 111	0.28 150	0.25 182	0.36 179	0.28 208	0.08 90	0.22 336	0.10 188	0.11 241	0.09 135	0.23 298

IER	0.24 154	0.15 129	0.50 126	0.21 57	0.15 162	0.31 217	0.20 161	0.44 180	0.38 176	0.34 206	0.41 210	0.32 191	0.34 273	0.31 139	0.23 168	0.09 147	0.07 95	0.08 63	0.08 108	0.09 135	0.09 61

CIPLG	0.23 128	0.28 292	0.75 276	0.24 171	0.16 192	0.25 136	0.20 161	0.38 112	0.33 127	0.32 181	0.34 144	0.23 91	0.15 55	0.27 85	0.22 153	0.09 147	0.07 95	0.08 63	0.07 48	0.08 68	0.09 61

IPLGR_C	0.23 128	0.29 295	0.81 295	0.24 171	0.16 192	0.24 126	0.20 161	0.38 112	0.33 127	0.32 181	0.33 136	0.23 91	0.15 55	0.26 76	0.22 153	0.09 147	0.07 95	0.08 63	0.07 48	0.08 68	0.09 61

MIPNet	0.22 99	0.19 199	0.64 243	0.22 89	0.12 50	0.28 170	0.20 161	0.48 212	0.39 187	0.31 156	0.24 59	0.19 58	0.24 171	0.28 103	0.20 121	0.07 14	0.05 3	0.08 63	0.07 48	0.07 33	0.08 39

ACRE	0.23 128	0.27 285	0.83 300	0.24 171	0.15 162	0.24 126	0.20 161	0.38 112	0.32 113	0.32 181	0.33 136	0.23 91	0.15 55	0.26 76	0.22 153	0.09 147	0.07 95	0.08 63	0.07 48	0.08 68	0.09 61

HHNet	0.23 128	0.12 58	0.66 249	0.19 15	0.18 238	0.20 52	0.20 161	0.36 91	0.32 113	0.33 190	0.59 322	0.19 58	0.21 139	0.24 49	0.31 232	0.08 90	0.06 35	0.09 123	0.07 48	0.08 68	0.12 168

STrans-v2	0.25 178	0.14 113	0.56 191	0.21 57	0.12 50	0.23 108	0.20 161	0.50 227	0.31 104	0.31 156	0.42 217	0.35 219	0.35 280	0.62 276	0.24 173	0.07 14	0.05 3	0.08 63	0.07 48	0.06 2	0.08 39

sAnonymous2	0.21 86	0.24 255	0.79 291	0.24 171	0.17 217	0.22 92	0.20 161	0.36 91	0.29 83	0.17 19	0.19 28	0.17 44	0.16 67	0.18 12	0.15 41	0.10 205	0.07 95	0.09 123	0.08 108	0.23 353	0.18 247

CroCo_RVC	0.21 86	0.24 255	0.79 291	0.24 171	0.17 217	0.22 92	0.20 161	0.36 91	0.29 83	0.17 19	0.19 28	0.17 44	0.16 67	0.18 12	0.15 41	0.10 205	0.07 95	0.09 123	0.08 108	0.23 353	0.18 247

222	0.45 333	0.14 113	0.43 51	0.19 15	0.15 162	0.36 271	0.20 161	0.60 319	0.43 224	0.37 247	0.45 252	0.30 172	0.28 219	0.59 257	3.72 420	0.11 236	0.19 317	0.08 63	0.09 171	0.09 135	0.27 332

xxxx	0.39 303	0.14 113	0.47 78	0.20 37	0.16 192	0.38 282	0.20 161	0.61 326	0.43 224	0.30 141	0.44 238	0.38 234	0.25 182	0.50 221	2.41 414	0.11 236	0.21 330	0.09 123	0.10 215	0.10 183	0.26 329

DMCA	0.24 154	0.18 190	0.51 139	0.23 133	0.14 112	0.27 156	0.20 161	0.45 187	0.40 195	0.32 181	0.33 136	0.33 197	0.25 182	0.27 85	0.30 223	0.11 236	0.08 143	0.10 188	0.08 108	0.11 227	0.12 168

FADNet-RVC	0.34 278	0.43 355	0.97 335	0.25 204	0.20 279	0.33 236	0.20 161	0.51 237	0.42 213	0.34 206	0.40 199	0.41 255	0.29 236	0.65 288	0.36 260	0.14 303	0.14 258	0.14 307	0.15 325	0.19 331	0.20 274

RASNet	0.30 248	0.19 199	0.59 218	0.23 133	0.19 261	0.33 236	0.20 161	0.50 227	0.41 200	0.31 156	0.44 238	0.47 295	0.38 295	0.79 334	0.40 274	0.09 147	0.07 95	0.07 15	0.09 171	0.08 68	0.10 104

HSM	0.29 235	0.18 190	0.48 91	0.21 57	0.15 162	0.33 236	0.20 161	0.55 271	0.39 187	0.36 232	0.39 191	0.67 363	0.32 268	0.88 352	0.24 173	0.09 147	0.07 95	0.08 63	0.07 48	0.09 135	0.10 104

CBMV_ROB	0.36 286	0.21 218	0.57 198	0.22 89	0.14 112	0.35 263	0.20 161	0.55 271	0.47 264	0.52 339	0.58 318	0.45 282	0.53 349	0.75 320	0.50 310	0.18 345	0.19 317	0.23 363	0.21 358	0.15 291	0.20 274

PWCDC_ROB	0.41 318	0.41 351	0.77 286	0.34 344	0.21 292	0.43 304	0.20 161	0.60 319	0.90 379	0.44 305	1.24 391	0.36 224	0.38 295	0.56 247	0.48 303	0.18 345	0.11 219	0.11 235	0.10 215	0.20 338	0.16 233

CoDeX	0.24 154	0.13 77	0.48 91	0.22 89	0.14 112	0.29 187	0.21 180	0.55 271	0.42 213	0.29 120	0.36 163	0.28 150	0.23 153	0.48 215	0.20 121	0.09 147	0.06 35	0.08 63	0.07 48	0.08 68	0.08 39

mmm	0.25 178	0.15 129	0.44 58	0.23 133	0.20 279	0.28 170	0.21 180	0.43 162	0.32 113	0.31 156	0.40 199	0.30 172	0.24 171	0.31 139	0.28 208	0.09 147	0.21 330	0.11 235	0.12 278	0.10 183	0.26 329

DualNet	0.33 270	0.17 173	0.84 304	0.21 57	0.13 83	0.29 187	0.21 180	0.38 112	0.46 251	0.31 156	0.44 238	0.34 204	0.24 171	0.28 103	1.30 384	0.08 90	0.28 366	0.12 266	0.11 241	0.08 68	0.37 366

ffm	0.27 214	0.17 173	0.84 304	0.21 57	0.13 83	0.29 187	0.21 180	0.38 112	0.46 251	0.31 156	0.44 238	0.34 204	0.24 171	0.28 103	0.12 1	0.08 90	0.28 366	0.12 266	0.11 241	0.08 68	0.37 366

ff1	0.36 286	0.17 173	0.84 304	0.21 57	0.13 83	0.29 187	0.21 180	0.38 112	0.46 251	0.31 156	0.44 238	0.34 204	0.24 171	0.91 359	1.30 384	0.08 90	0.28 366	0.12 266	0.11 241	0.08 68	0.37 366

mmx	0.37 293	0.17 173	0.84 304	0.21 57	0.13 83	0.29 187	0.21 180	0.57 290	0.48 270	0.31 156	0.44 238	0.34 204	0.24 171	0.91 359	1.30 384	0.10 205	0.20 325	0.12 266	0.11 241	0.11 227	0.23 298

xxx	0.37 293	0.17 173	0.84 304	0.21 57	0.13 83	0.29 187	0.21 180	0.57 290	0.48 270	0.31 156	0.44 238	0.34 204	0.24 171	0.91 359	1.30 384	0.10 205	0.20 325	0.12 266	0.11 241	0.11 227	0.23 298

DCRE	0.24 154	0.15 129	0.45 61	0.26 236	0.26 341	0.23 108	0.21 180	0.37 103	0.29 83	0.23 60	0.81 366	0.23 91	0.16 67	0.24 49	0.18 83	0.07 14	0.14 258	0.07 15	0.08 108	0.07 33	0.25 319

test_4	0.19 41	0.16 150	0.39 31	0.24 171	0.13 83	0.19 26	0.21 180	0.27 15	0.24 27	0.24 66	0.47 271	0.22 78	0.13 34	0.27 85	0.18 83	0.06 1	0.06 35	0.09 123	0.09 171	0.07 33	0.06 4

dd	0.23 128	0.32 311	0.55 181	0.23 133	0.12 50	0.27 156	0.21 180	0.32 60	0.45 242	0.30 141	0.29 90	0.25 117	0.17 82	0.31 139	0.26 194	0.13 282	0.07 95	0.10 188	0.08 108	0.12 252	0.09 61

dad	0.30 248	0.38 342	0.60 225	0.22 89	0.14 112	0.32 230	0.21 180	0.35 86	0.51 294	0.45 312	0.45 252	0.46 288	0.23 153	0.41 196	0.27 202	0.21 357	0.11 219	0.20 353	0.11 241	0.15 291	0.11 133

AASNet	0.29 235	0.27 285	0.67 252	0.26 236	0.18 238	0.34 250	0.21 180	0.64 344	0.49 283	0.36 232	0.41 210	0.32 191	0.26 194	0.33 153	0.39 272	0.12 264	0.09 172	0.10 188	0.08 108	0.14 284	0.12 168

UNet	0.28 221	0.16 150	0.70 261	0.24 171	0.20 279	0.44 309	0.21 180	0.52 243	0.42 213	0.36 232	0.40 199	0.43 271	0.33 272	0.41 196	0.32 238	0.09 147	0.07 95	0.10 188	0.09 171	0.10 183	0.09 61

acv_ft	0.26 198	0.18 190	0.56 191	0.24 171	0.19 261	0.34 250	0.21 180	0.47 202	0.45 242	0.39 266	0.41 210	0.38 234	0.28 219	0.28 103	0.36 260	0.09 147	0.07 95	0.08 63	0.07 48	0.11 227	0.09 61

PSMNet-RSSM	0.26 198	0.21 218	0.50 126	0.21 57	0.14 112	0.25 136	0.21 180	0.50 227	0.38 176	0.31 156	0.45 252	0.40 248	0.27 200	0.53 234	0.24 173	0.12 264	0.08 143	0.11 235	0.13 302	0.10 183	0.10 104

CFNet-ft	0.26 198	0.21 218	0.51 139	0.19 15	0.16 192	0.31 217	0.21 180	0.40 137	0.37 168	0.29 120	0.40 199	0.46 288	0.27 200	0.49 217	0.28 208	0.12 264	0.07 95	0.12 266	0.11 241	0.12 252	0.11 133

DMCA-RVC	0.30 248	0.27 285	0.93 330	0.28 292	0.17 217	0.30 198	0.21 180	0.43 162	0.36 155	0.40 275	0.38 177	0.39 245	0.36 285	0.44 204	0.34 250	0.13 282	0.10 198	0.16 327	0.12 278	0.13 264	0.11 133

FADNet-RVC-Resample	0.31 258	0.32 311	1.16 359	0.27 268	0.17 217	0.33 236	0.21 180	0.49 219	0.40 195	0.36 232	0.38 177	0.34 204	0.27 200	0.54 239	0.27 202	0.10 205	0.10 198	0.14 307	0.13 302	0.13 264	0.18 247

HSM-Net_RVC	0.28 221	0.12 58	0.48 91	0.19 15	0.11 26	0.35 263	0.21 180	0.64 344	0.44 231	0.40 275	0.43 229	0.50 309	0.27 200	0.75 320	0.25 185	0.08 90	0.07 95	0.08 63	0.07 48	0.08 68	0.09 61
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet_RVC	0.26 198	0.21 218	0.51 139	0.19 15	0.16 192	0.31 217	0.21 180	0.40 137	0.37 168	0.29 120	0.40 199	0.46 288	0.27 200	0.49 217	0.28 208	0.12 264	0.07 95	0.12 266	0.11 241	0.12 252	0.11 133

DeepPruner_ROB	0.28 221	0.25 269	0.64 243	0.22 89	0.16 192	0.30 198	0.21 180	0.54 260	0.33 127	0.36 232	0.38 177	0.38 234	0.26 194	0.45 210	0.28 208	0.15 315	0.11 219	0.11 235	0.11 241	0.14 284	0.14 211

StereoDRNet-Refined	0.28 221	0.19 199	0.47 78	0.25 204	0.14 112	0.36 271	0.21 180	0.49 219	0.43 224	0.46 317	0.52 293	0.42 265	0.30 243	0.46 211	0.38 268	0.10 205	0.07 95	0.11 235	0.11 241	0.10 183	0.11 133
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DispNO	0.29 235	0.24 255	0.83 300	0.23 133	0.17 217	0.25 136	0.22 202	0.47 202	0.42 213	0.33 190	0.39 191	0.38 234	0.28 219	0.78 330	0.35 256	0.09 147	0.07 95	0.10 188	0.10 215	0.09 135	0.09 61

MyStereo07	0.18 24	0.15 129	0.44 58	0.22 89	0.16 192	0.25 136	0.22 202	0.31 55	0.26 52	0.22 53	0.13 5	0.12 3	0.13 34	0.33 153	0.14 27	0.07 14	0.13 249	0.09 123	0.09 171	0.09 135	0.11 133

MyStereo06	0.23 128	0.15 129	0.74 273	0.22 89	0.14 112	0.25 136	0.22 202	0.43 162	0.25 45	0.36 232	0.24 59	0.34 204	0.18 108	0.24 49	0.20 121	0.07 14	0.12 235	0.09 123	0.09 171	0.09 135	0.11 133

MyStereo05	0.24 154	0.15 129	0.58 211	0.22 89	0.14 112	0.25 136	0.22 202	0.50 227	0.54 310	0.32 181	0.23 54	0.26 134	0.23 153	0.32 144	0.25 185	0.07 14	0.12 235	0.09 123	0.09 171	0.09 135	0.11 133

MyStereo04	0.24 154	0.15 129	0.58 211	0.22 89	0.16 192	0.25 136	0.22 202	0.51 237	0.54 310	0.29 120	0.23 54	0.27 138	0.23 153	0.32 144	0.25 185	0.07 14	0.13 249	0.09 123	0.09 171	0.09 135	0.11 133

ttt	0.33 270	0.14 113	0.54 175	0.22 89	0.14 112	0.30 198	0.22 202	0.59 310	0.51 294	0.31 156	0.46 264	0.30 172	0.23 153	0.71 307	1.07 373	0.13 282	0.22 336	0.10 188	0.11 241	0.12 252	0.24 310

StereoVision	0.23 128	0.23 245	0.55 181	0.27 268	0.17 217	0.23 108	0.22 202	0.40 137	0.32 113	0.21 37	0.51 287	0.22 78	0.16 67	0.29 120	0.19 104	0.11 236	0.12 235	0.13 289	0.13 302	0.10 183	0.08 39

gwcnet-sp	0.25 178	0.16 150	0.70 261	0.23 133	0.14 112	0.34 250	0.22 202	0.46 193	0.41 200	0.37 247	0.35 150	0.27 138	0.27 200	0.36 179	0.26 194	0.09 147	0.08 143	0.09 123	0.09 171	0.10 183	0.10 104

scenet	0.25 178	0.16 150	0.70 261	0.23 133	0.14 112	0.34 250	0.22 202	0.46 193	0.41 200	0.37 247	0.35 150	0.27 138	0.27 200	0.36 179	0.26 194	0.09 147	0.08 143	0.09 123	0.09 171	0.10 183	0.10 104

ssnet	0.25 178	0.16 150	0.70 261	0.23 133	0.14 112	0.34 250	0.22 202	0.46 193	0.41 200	0.37 247	0.35 150	0.27 138	0.27 200	0.36 179	0.26 194	0.09 147	0.08 143	0.09 123	0.09 171	0.10 183	0.10 104

HBP-ISP	0.34 278	0.35 327	0.76 280	0.23 133	0.17 217	0.33 236	0.22 202	0.56 281	0.47 264	0.42 289	0.49 282	0.33 197	0.41 310	0.73 311	0.27 202	0.18 345	0.19 317	0.24 365	0.20 356	0.16 300	0.16 233

raft_robust	0.25 178	0.23 245	0.44 58	0.22 89	0.13 83	0.23 108	0.22 202	0.52 243	0.50 288	0.33 190	0.32 120	0.33 197	0.23 153	0.55 242	0.18 83	0.07 14	0.11 219	0.08 63	0.10 215	0.08 68	0.07 12

CRFU-Net	0.29 235	0.14 113	0.48 91	0.26 236	0.15 162	0.46 319	0.22 202	0.52 243	0.32 113	0.44 305	0.42 217	0.48 299	0.47 331	0.44 204	0.31 232	0.12 264	0.10 198	0.09 123	0.08 108	0.10 183	0.11 133

BSDual-CNN	0.24 154	0.13 77	0.36 21	0.25 204	0.14 112	0.35 263	0.22 202	0.59 310	0.36 155	0.34 206	0.35 150	0.38 234	0.25 182	0.27 85	0.28 208	0.10 205	0.07 95	0.11 235	0.10 215	0.09 135	0.10 104

hknet	0.26 198	0.15 129	0.49 108	0.25 204	0.16 192	0.35 263	0.22 202	0.59 310	0.40 195	0.34 206	0.35 150	0.43 271	0.28 219	0.38 189	0.26 194	0.09 147	0.07 95	0.11 235	0.10 215	0.09 135	0.10 104

PSMNet-ADL	0.26 198	0.16 150	0.39 31	0.27 268	0.14 112	0.32 230	0.22 202	0.45 187	0.37 168	0.28 97	0.34 144	0.41 255	0.28 219	0.61 268	0.32 238	0.11 236	0.10 198	0.09 123	0.11 241	0.10 183	0.13 188

TestStereo	0.22 99	0.24 255	0.48 91	0.25 204	0.11 26	0.22 92	0.22 202	0.32 60	0.31 104	0.24 66	0.34 144	0.23 91	0.19 125	0.62 276	0.19 104	0.08 90	0.07 95	0.10 188	0.07 48	0.11 227	0.07 12

test_xeample	0.39 303	0.14 113	0.46 73	0.19 15	0.16 192	0.34 250	0.22 202	0.59 310	0.43 224	0.33 190	0.47 271	0.30 172	0.27 200	0.60 262	2.44 415	0.10 205	0.21 330	0.09 123	0.09 171	0.09 135	0.25 319

SFCPSM	0.23 128	0.12 58	0.51 139	0.21 57	0.14 112	0.34 250	0.22 202	0.57 290	0.41 200	0.29 120	0.32 120	0.23 91	0.22 144	0.28 103	0.20 121	0.10 205	0.07 95	0.09 123	0.10 215	0.09 135	0.09 61

MMNet	0.28 221	0.19 199	0.54 175	0.24 171	0.17 217	0.47 325	0.22 202	0.47 202	0.53 306	0.40 275	0.43 229	0.36 224	0.34 273	0.40 193	0.35 256	0.08 90	0.08 143	0.09 123	0.09 171	0.10 183	0.09 61

ac_64	0.28 221	0.16 150	0.62 234	0.25 204	0.17 217	0.36 271	0.22 202	0.48 212	0.35 142	0.36 232	0.37 171	0.51 312	0.30 243	0.62 276	0.34 250	0.11 236	0.09 172	0.10 188	0.10 215	0.09 135	0.09 61

cf-r	0.26 198	0.22 232	0.66 249	0.22 89	0.14 112	0.28 170	0.22 202	0.44 180	0.42 213	0.32 181	0.42 217	0.43 271	0.27 200	0.44 204	0.27 202	0.11 236	0.07 95	0.08 63	0.10 215	0.08 68	0.09 61

GANet-RSSM	0.26 198	0.19 199	0.54 175	0.21 57	0.14 112	0.27 156	0.22 202	0.47 202	0.34 135	0.30 141	0.40 199	0.41 255	0.30 243	0.59 257	0.25 185	0.11 236	0.08 143	0.09 123	0.09 171	0.10 183	0.10 104

NLCA_NET_v2_RVC	0.29 235	0.24 255	0.81 295	0.26 236	0.18 238	0.30 198	0.22 202	0.52 243	0.41 200	0.38 255	0.42 217	0.42 265	0.28 219	0.46 211	0.31 232	0.11 236	0.08 143	0.10 188	0.11 241	0.10 183	0.12 168
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
SQANet	0.44 330	0.57 378	0.89 321	0.49 382	0.39 377	0.47 325	0.23 226	0.53 253	0.44 231	0.41 285	0.48 280	0.47 295	0.34 273	0.58 251	0.43 285	0.38 386	0.15 279	0.40 384	0.21 358	0.50 385	0.34 355

LL-Strereo	0.32 263	0.33 315	0.77 286	0.26 236	0.24 327	0.22 92	0.23 226	0.58 302	0.44 231	0.35 221	0.32 120	0.41 255	0.40 305	0.93 365	0.25 185	0.08 90	0.13 249	0.11 235	0.09 171	0.09 135	0.22 291

iinet-f	0.31 258	0.23 245	1.16 359	0.20 37	0.16 192	0.44 309	0.23 226	0.47 202	0.38 176	0.36 232	0.44 238	0.41 255	0.35 280	0.36 179	0.43 285	0.10 205	0.09 172	0.08 63	0.08 108	0.13 264	0.12 168

GASNet	0.39 303	0.58 380	1.27 372	0.35 349	0.23 316	0.35 263	0.23 226	0.63 338	0.56 322	0.41 285	0.38 177	0.45 282	0.30 243	0.81 340	0.42 282	0.16 323	0.11 219	0.14 307	0.14 316	0.23 353	0.12 168

RAFT_CTSACE	0.23 128	0.21 218	0.57 198	0.26 236	0.15 162	0.22 92	0.23 226	0.34 77	0.30 97	0.34 206	0.51 287	0.31 181	0.17 82	0.33 153	0.15 41	0.06 1	0.09 172	0.09 123	0.08 108	0.08 68	0.07 12

Sa-1000	0.24 154	0.20 211	0.53 165	0.23 133	0.14 112	0.30 198	0.23 226	0.50 227	0.41 200	0.30 141	0.50 284	0.26 134	0.19 125	0.33 153	0.16 51	0.08 90	0.10 198	0.10 188	0.11 241	0.08 68	0.08 39

SA	0.24 154	0.22 232	0.55 181	0.23 133	0.14 112	0.25 136	0.23 226	0.48 212	0.42 213	0.28 97	0.44 238	0.23 91	0.23 153	0.34 168	0.17 64	0.07 14	0.09 172	0.11 235	0.11 241	0.08 68	0.09 61

psmg	0.24 154	0.13 77	0.36 21	0.21 57	0.14 112	0.35 263	0.23 226	0.54 260	0.36 155	0.36 232	0.38 177	0.38 234	0.25 182	0.27 85	0.28 208	0.10 205	0.08 143	0.10 188	0.10 215	0.09 135	0.09 61

KYRaft	0.23 128	0.11 28	0.43 51	0.23 133	0.12 50	0.23 108	0.23 226	0.37 103	0.26 52	0.35 221	0.53 300	0.34 204	0.26 194	0.29 120	0.16 51	0.07 14	0.05 3	0.09 123	0.10 215	0.08 68	0.30 344

DRaft	0.25 178	0.11 28	0.47 78	0.18 9	0.12 50	0.28 170	0.23 226	0.34 77	0.40 195	0.38 255	0.60 326	0.20 65	0.41 310	0.48 215	0.41 279	0.07 14	0.06 35	0.08 63	0.08 108	0.07 33	0.08 39

IRAFT_RVC	0.23 128	0.15 129	0.54 175	0.26 236	0.12 50	0.19 26	0.23 226	0.41 155	0.39 187	0.31 156	0.30 101	0.29 162	0.24 171	0.55 242	0.23 168	0.08 90	0.06 35	0.10 188	0.08 108	0.08 68	0.08 39

test-1	0.20 63	0.12 58	0.49 108	0.23 133	0.23 316	0.22 92	0.23 226	0.36 91	0.29 83	0.21 37	0.25 64	0.24 106	0.14 46	0.18 12	0.22 153	0.07 14	0.14 258	0.08 63	0.07 48	0.06 2	0.14 211

Prome-Stereo	0.22 99	0.10 12	0.43 51	0.24 171	0.13 83	0.23 108	0.23 226	0.37 103	0.27 62	0.33 190	0.58 318	0.24 106	0.28 219	0.30 129	0.16 51	0.07 14	0.05 3	0.08 63	0.07 48	0.08 68	0.20 274

LMCR-Stereo	0.28 221	0.22 232	0.56 191	0.29 305	0.14 112	0.37 276	0.23 226	0.57 290	0.36 155	0.40 275	0.40 199	0.29 162	0.30 243	0.41 196	0.38 268	0.11 236	0.07 95	0.09 123	0.07 48	0.13 264	0.10 104

ADLNet	0.30 248	0.19 199	0.59 218	0.23 133	0.19 261	0.34 250	0.23 226	0.56 281	0.44 231	0.43 298	0.41 210	0.43 271	0.28 219	0.56 247	0.36 260	0.11 236	0.08 143	0.11 235	0.11 241	0.11 227	0.15 223

ACVNet	0.24 154	0.18 190	0.51 139	0.18 9	0.15 162	0.27 156	0.23 226	0.40 137	0.45 242	0.29 120	0.41 210	0.38 234	0.28 219	0.28 103	0.35 256	0.09 147	0.07 95	0.08 63	0.07 48	0.10 183	0.09 61

HGLStereo	0.29 235	0.19 199	0.60 225	0.24 171	0.21 292	0.33 236	0.23 226	0.52 243	0.44 231	0.36 232	0.49 282	0.41 255	0.35 280	0.46 211	0.34 250	0.11 236	0.11 219	0.09 123	0.09 171	0.11 227	0.12 168

hitnet-ft	0.31 258	0.21 218	0.56 191	0.19 15	0.14 112	0.40 291	0.23 226	0.46 193	0.42 213	0.37 247	0.46 264	0.53 321	0.35 280	0.76 326	0.35 256	0.14 303	0.10 198	0.14 307	0.10 215	0.15 291	0.14 211

SHD	0.45 333	0.34 323	0.89 321	0.37 354	0.28 347	0.46 319	0.23 226	0.72 372	0.96 386	0.65 362	0.61 335	0.61 342	0.48 335	0.64 284	0.69 346	0.16 323	0.16 288	0.16 327	0.16 334	0.21 344	0.25 319

RTSC	0.43 328	0.37 336	0.95 334	0.30 312	0.20 279	0.50 337	0.23 226	0.65 350	0.86 376	0.56 352	0.54 303	0.51 312	0.36 285	0.71 307	0.92 361	0.13 282	0.14 258	0.11 235	0.13 302	0.18 327	0.19 262

AANet_RVC	0.33 270	0.31 304	0.69 258	0.23 133	0.14 112	0.30 198	0.23 226	0.49 219	0.55 318	0.39 266	0.60 326	0.43 271	0.30 243	0.88 352	0.54 322	0.11 236	0.08 143	0.07 15	0.07 48	0.10 183	0.12 168

iResNet	0.25 178	0.22 232	0.62 234	0.26 236	0.11 26	0.31 217	0.23 226	0.46 193	0.45 242	0.34 206	0.43 229	0.27 138	0.23 153	0.36 179	0.37 266	0.08 90	0.05 3	0.07 15	0.06 24	0.08 68	0.10 104

CSP-Net	0.28 221	0.17 173	0.41 38	0.22 89	0.14 112	0.44 309	0.24 248	0.52 243	0.42 213	0.42 289	0.44 238	0.42 265	0.27 200	0.66 294	0.30 223	0.12 264	0.09 172	0.08 63	0.08 108	0.10 183	0.10 104

DAS	0.28 221	0.13 77	0.49 108	0.24 171	0.18 238	0.30 198	0.24 248	0.48 212	0.48 270	0.42 289	0.45 252	0.34 204	0.31 256	0.76 326	0.24 173	0.09 147	0.07 95	0.09 123	0.07 48	0.10 183	0.11 133

SepStereo	0.27 214	0.13 77	0.49 108	0.24 171	0.18 238	0.30 198	0.24 248	0.48 212	0.48 270	0.42 289	0.45 252	0.34 204	0.31 256	0.64 284	0.24 173	0.09 147	0.07 95	0.09 123	0.07 48	0.10 183	0.11 133

GwcNet-ADL	0.23 128	0.15 129	0.58 211	0.24 171	0.13 83	0.23 108	0.24 248	0.51 237	0.41 200	0.28 97	0.29 90	0.30 172	0.20 131	0.27 85	0.28 208	0.09 147	0.07 95	0.07 15	0.07 48	0.09 135	0.11 133

ADLNet2	0.31 258	0.23 245	0.77 286	0.23 133	0.18 238	0.36 271	0.24 248	0.55 271	0.54 310	0.33 190	0.38 177	0.45 282	0.31 256	0.70 304	0.36 260	0.10 205	0.08 143	0.09 123	0.09 171	0.12 252	0.11 133

cross-raft	0.18 24	0.12 58	0.40 35	0.27 268	0.16 192	0.20 52	0.24 248	0.34 77	0.24 27	0.23 60	0.28 84	0.29 162	0.15 55	0.19 21	0.16 51	0.06 1	0.05 3	0.08 63	0.07 48	0.07 33	0.07 12

GMM-Stereo	0.22 99	0.10 12	0.56 191	0.23 133	0.13 83	0.24 126	0.24 248	0.38 112	0.29 83	0.31 156	0.44 238	0.27 138	0.21 139	0.31 139	0.17 64	0.07 14	0.05 3	0.10 188	0.09 171	0.08 68	0.19 262

Anonymous3	0.24 154	0.19 199	0.76 280	0.27 268	0.18 238	0.41 295	0.24 248	0.45 187	0.36 155	0.23 60	0.27 80	0.20 65	0.18 108	0.28 103	0.19 104	0.12 264	0.11 219	0.10 188	0.10 215	0.11 227	0.13 188

ARAFT	0.26 198	0.30 301	0.87 313	0.22 89	0.12 50	0.30 198	0.24 248	0.46 193	0.34 135	0.33 190	0.28 84	0.29 162	0.20 131	0.49 217	0.19 104	0.08 90	0.06 35	0.12 266	0.11 241	0.09 135	0.09 61

psmorigin	0.52 352	0.29 295	3.10 414	0.24 171	0.19 261	0.39 285	0.24 248	0.52 243	0.45 242	0.66 364	0.68 348	0.70 370	0.52 344	0.86 349	0.49 309	0.15 315	0.17 306	0.13 289	0.14 316	0.16 300	0.23 298

GwcNet-RSSM	0.28 221	0.25 269	0.61 231	0.22 89	0.14 112	0.28 170	0.24 248	0.46 193	0.44 231	0.33 190	0.46 264	0.41 255	0.28 219	0.55 242	0.31 232	0.11 236	0.07 95	0.09 123	0.10 215	0.10 183	0.09 61

STTStereo	0.30 248	0.24 255	0.83 300	0.25 204	0.17 217	0.30 198	0.24 248	0.49 219	0.39 187	0.39 266	0.41 210	0.44 277	0.28 219	0.41 196	0.30 223	0.13 282	0.13 249	0.13 289	0.16 334	0.12 252	0.12 168

PS-NSSS	0.33 270	0.36 333	0.61 231	0.24 171	0.18 238	0.33 236	0.24 248	0.59 310	0.42 213	0.38 255	0.52 293	0.36 224	0.31 256	0.80 337	0.32 238	0.18 345	0.14 258	0.21 356	0.15 325	0.17 312	0.14 211

SACVNet	0.32 263	0.25 269	0.59 218	0.26 236	0.19 261	0.35 263	0.25 261	0.54 260	0.41 200	0.43 298	0.45 252	0.46 288	0.34 273	0.71 307	0.30 223	0.14 303	0.10 198	0.12 266	0.12 278	0.16 300	0.20 274

test_3	0.20 63	0.12 58	0.49 108	0.26 236	0.14 112	0.22 92	0.25 261	0.34 77	0.33 127	0.25 77	0.18 24	0.23 91	0.13 34	0.25 59	0.20 121	0.06 1	0.14 258	0.09 123	0.10 215	0.07 33	0.10 104

DEmStereo	0.26 198	0.10 12	0.52 155	0.19 15	0.13 83	0.31 217	0.25 261	0.29 32	0.38 176	0.36 232	0.57 315	0.24 106	0.48 335	0.53 234	0.44 292	0.07 14	0.06 35	0.08 63	0.08 108	0.07 33	0.08 39

ICVP	0.24 154	0.13 77	0.45 61	0.26 236	0.14 112	0.30 198	0.25 261	0.47 202	0.35 142	0.29 120	0.43 229	0.35 219	0.25 182	0.28 103	0.25 185	0.12 264	0.09 172	0.09 123	0.09 171	0.09 135	0.11 133
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.29 235	0.24 255	0.60 225	0.27 268	0.16 192	0.33 236	0.25 261	0.58 302	0.56 322	0.35 221	0.38 177	0.34 204	0.25 182	0.51 226	0.29 221	0.12 264	0.08 143	0.09 123	0.08 108	0.11 227	0.13 188

MaskLacGwcNet_RVC	0.38 298	0.43 355	0.72 271	0.35 349	0.19 261	0.51 338	0.25 261	0.56 281	0.39 187	0.42 289	0.47 271	0.47 295	0.27 200	0.74 315	0.32 238	0.38 386	0.19 317	0.27 368	0.17 345	0.29 372	0.27 332

DANet	0.37 293	0.25 269	0.67 252	0.37 354	0.22 307	0.42 300	0.25 261	0.50 227	0.44 231	0.52 339	0.50 284	0.59 335	0.42 314	0.78 330	0.53 318	0.13 282	0.12 235	0.14 307	0.12 278	0.17 312	0.21 283
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DISCO	0.33 270	0.16 150	0.55 181	0.26 236	0.16 192	0.48 331	0.25 261	0.52 243	0.58 326	0.38 255	0.45 252	0.63 349	0.37 290	0.65 288	0.50 310	0.10 205	0.07 95	0.09 123	0.08 108	0.13 264	0.13 188

DLCB_ROB	0.30 248	0.20 211	0.45 61	0.28 292	0.17 217	0.37 276	0.25 261	0.50 227	0.45 242	0.46 317	0.47 271	0.51 312	0.34 273	0.56 247	0.38 268	0.10 205	0.10 198	0.11 235	0.11 241	0.10 183	0.11 133

DispFullNet	0.67 376	0.94 398	1.63 391	0.77 399	1.19 416	0.53 346	0.25 261	0.61 326	0.72 362	0.70 368	0.60 326	0.69 367	0.90 386	0.80 337	0.52 314	0.27 371	0.13 249	0.74 400	0.31 381	0.68 396	0.44 380

CBFPSM	0.28 221	0.23 245	0.76 280	0.21 57	0.14 112	0.38 282	0.26 271	0.42 156	0.37 168	0.34 206	0.36 163	0.55 324	0.38 295	0.33 153	0.40 274	0.08 90	0.08 143	0.07 15	0.08 108	0.09 135	0.12 168

iRaft-Stereo_20w	0.29 235	0.11 28	0.86 311	0.33 340	0.24 327	0.32 230	0.26 271	0.60 319	0.26 52	0.41 285	0.21 45	0.28 150	0.19 125	0.32 144	0.24 173	0.07 14	0.31 383	0.07 15	0.09 171	0.08 68	0.47 385

RAFT	0.24 154	0.24 255	0.46 73	0.27 268	0.15 162	0.26 150	0.26 271	0.37 103	0.31 104	0.34 206	0.34 144	0.41 255	0.22 144	0.30 129	0.18 83	0.08 90	0.15 279	0.11 235	0.10 215	0.11 227	0.13 188

stereogan	0.39 303	0.20 211	0.78 290	0.28 292	0.22 307	0.65 364	0.26 271	0.62 334	0.65 346	0.45 312	0.60 326	0.67 363	0.45 322	0.69 301	0.37 266	0.14 303	0.14 258	0.14 307	0.12 278	0.20 338	0.19 262

edge stereo	0.40 313	0.22 232	0.87 313	0.27 268	0.22 307	0.38 282	0.26 271	0.59 310	0.56 322	0.53 345	0.60 326	0.71 371	0.50 340	0.78 330	0.43 285	0.16 323	0.15 279	0.19 349	0.14 316	0.17 312	0.19 262

1111x	0.39 303	0.17 173	0.80 294	0.23 133	0.15 162	0.33 236	0.27 276	0.62 334	0.48 270	0.32 181	0.43 229	0.40 248	0.29 236	0.86 349	1.60 400	0.09 147	0.23 344	0.09 123	0.12 278	0.10 183	0.23 298

fast-acv-ft	0.33 270	0.26 279	0.88 319	0.25 204	0.18 238	0.49 334	0.27 276	0.44 180	0.50 288	0.40 275	0.55 308	0.49 305	0.36 285	0.39 192	0.41 279	0.11 236	0.11 219	0.11 235	0.12 278	0.13 264	0.11 133

TestStereo1	0.23 128	0.22 232	0.50 126	0.27 268	0.14 112	0.26 150	0.27 276	0.43 162	0.38 176	0.29 120	0.39 191	0.23 91	0.21 139	0.33 153	0.18 83	0.08 90	0.08 143	0.09 123	0.08 108	0.08 68	0.10 104

SA-5K	0.23 128	0.22 232	0.50 126	0.27 268	0.14 112	0.26 150	0.27 276	0.43 162	0.38 176	0.29 120	0.39 191	0.23 91	0.21 139	0.33 153	0.18 83	0.08 90	0.08 143	0.09 123	0.08 108	0.08 68	0.10 104

UDG	0.42 322	0.54 371	0.67 252	0.41 372	0.35 367	0.47 325	0.27 276	0.57 290	0.48 270	0.40 275	0.46 264	0.59 335	0.45 322	0.47 214	0.46 298	0.26 367	0.19 317	0.49 388	0.22 365	0.37 380	0.30 344

GMOStereo	0.20 63	0.17 173	0.45 61	0.23 133	0.18 238	0.21 69	0.27 276	0.28 19	0.28 70	0.31 156	0.32 120	0.28 150	0.17 82	0.16 3	0.13 8	0.07 14	0.23 344	0.10 188	0.08 108	0.08 68	0.07 12

error version	0.20 63	0.17 173	0.45 61	0.23 133	0.18 238	0.21 69	0.27 276	0.28 19	0.28 70	0.31 156	0.32 120	0.28 150	0.17 82	0.16 3	0.13 8	0.07 14	0.23 344	0.10 188	0.08 108	0.08 68	0.07 12

test-v	0.20 63	0.17 173	0.45 61	0.23 133	0.18 238	0.21 69	0.27 276	0.28 19	0.28 70	0.31 156	0.32 120	0.28 150	0.17 82	0.16 3	0.13 8	0.07 14	0.23 344	0.10 188	0.08 108	0.08 68	0.07 12

test-2	0.20 63	0.17 173	0.45 61	0.23 133	0.18 238	0.21 69	0.27 276	0.28 19	0.28 70	0.31 156	0.32 120	0.28 150	0.17 82	0.16 3	0.13 8	0.07 14	0.23 344	0.10 188	0.08 108	0.08 68	0.07 12

Anonymous	0.21 86	0.15 129	0.63 239	0.27 268	0.20 279	0.26 150	0.27 276	0.34 77	0.27 62	0.18 27	0.19 28	0.15 31	0.19 125	0.25 59	0.19 104	0.10 205	0.09 172	0.09 123	0.09 171	0.15 291	0.13 188

psm_up	0.30 248	0.21 218	0.58 211	0.26 236	0.18 238	0.32 230	0.27 276	0.57 290	0.45 242	0.38 255	0.41 210	0.45 282	0.40 305	0.59 257	0.32 238	0.11 236	0.12 235	0.13 289	0.12 278	0.11 227	0.11 133

UPFNet	0.27 214	0.15 129	0.47 78	0.25 204	0.20 279	0.37 276	0.27 276	0.50 227	0.40 195	0.36 232	0.38 177	0.37 228	0.29 236	0.40 193	0.34 250	0.10 205	0.10 198	0.10 188	0.10 215	0.10 183	0.08 39

GwcNet	0.37 293	0.29 295	1.12 353	0.25 204	0.24 327	0.48 331	0.27 276	0.58 302	0.60 335	0.39 266	0.54 303	0.51 312	0.34 273	0.60 262	0.46 298	0.13 282	0.12 235	0.12 266	0.11 241	0.13 264	0.15 223

ADCRef	0.41 318	0.33 315	1.05 343	0.26 236	0.21 292	0.49 334	0.27 276	0.54 260	0.51 294	0.51 336	0.59 322	0.35 219	0.47 331	0.54 239	1.35 391	0.09 147	0.08 143	0.12 266	0.12 278	0.12 252	0.13 188

modified_for_full_sf	0.25 178	0.12 58	0.47 78	0.24 171	0.15 162	0.30 198	0.28 290	0.51 237	0.41 200	0.33 190	0.44 238	0.34 204	0.31 256	0.33 153	0.26 194	0.09 147	0.09 172	0.09 123	0.08 108	0.06 2	0.14 211

Anonymous_2	0.44 330	0.23 245	0.57 198	0.34 344	0.34 364	0.53 346	0.28 290	0.49 219	0.39 187	0.36 232	0.34 144	0.48 299	0.38 295	0.43 201	0.33 246	0.26 367	0.41 393	0.44 386	1.45 420	0.33 378	0.37 366

Wz-Net-LNSev-Ref	0.33 270	0.25 269	0.82 298	0.22 89	0.17 217	0.46 319	0.28 290	0.53 253	0.53 306	0.43 298	0.57 315	0.44 277	0.31 256	0.50 221	0.48 303	0.10 205	0.06 35	0.08 63	0.06 24	0.11 227	0.12 168

CVANet_RVC	0.34 278	0.25 269	0.77 286	0.27 268	0.17 217	0.34 250	0.28 290	0.55 271	0.50 288	0.43 298	0.46 264	0.44 277	0.31 256	0.90 357	0.27 202	0.15 315	0.10 198	0.14 307	0.14 316	0.15 291	0.15 223

NVstereo2D	0.32 263	0.18 190	0.63 239	0.24 171	0.23 316	0.43 304	0.28 290	0.60 319	0.58 326	0.28 97	0.39 191	0.42 265	0.30 243	0.71 307	0.30 223	0.13 282	0.09 172	0.13 289	0.10 215	0.20 338	0.18 247

RAFT+CT+SA	0.23 128	0.24 255	0.48 91	0.25 204	0.18 238	0.23 108	0.29 295	0.42 156	0.38 176	0.24 66	0.39 191	0.20 65	0.17 82	0.34 168	0.17 64	0.07 14	0.07 95	0.09 123	0.12 278	0.09 135	0.13 188

test_5	0.25 178	0.25 269	0.57 198	0.27 268	0.18 238	0.25 136	0.29 295	0.42 156	0.39 187	0.29 120	0.40 199	0.27 138	0.23 153	0.35 175	0.19 104	0.07 14	0.07 95	0.09 123	0.09 171	0.10 183	0.14 211

Syn2CoEx	0.39 303	0.39 346	1.08 350	0.35 349	0.21 292	0.41 295	0.29 295	0.63 338	0.51 294	0.43 298	0.56 312	0.45 282	0.45 322	0.69 301	0.39 272	0.17 335	0.14 258	0.16 327	0.12 278	0.13 264	0.16 233

RP	0.38 298	0.26 279	0.67 252	0.31 324	0.24 327	0.37 276	0.29 295	0.53 253	0.61 337	0.42 289	0.65 341	0.62 345	0.51 342	0.63 279	0.43 285	0.17 335	0.15 279	0.17 336	0.15 325	0.17 312	0.19 262

RGC	0.41 318	0.35 327	0.76 280	0.35 349	0.28 347	0.41 295	0.29 295	0.60 319	0.55 318	0.47 323	0.64 339	0.63 349	0.47 331	0.74 315	0.46 298	0.16 323	0.15 279	0.21 356	0.21 358	0.19 331	0.21 283

DRN-Test	0.35 284	0.20 211	0.75 276	0.28 292	0.19 261	0.46 319	0.29 295	0.68 361	0.54 310	0.49 330	0.47 271	0.44 277	0.35 280	0.63 279	0.44 292	0.13 282	0.09 172	0.13 289	0.12 278	0.13 264	0.13 188

ssnet_v2	0.30 248	0.21 218	0.63 239	0.23 133	0.15 162	0.40 291	0.30 301	0.59 310	0.48 270	0.40 275	0.37 171	0.46 288	0.30 243	0.41 196	0.44 292	0.13 282	0.11 219	0.11 235	0.11 241	0.12 252	0.11 133

delet	0.29 235	0.18 190	0.58 211	0.24 171	0.19 261	0.41 295	0.30 301	0.52 243	0.51 294	0.35 221	0.42 217	0.37 228	0.31 256	0.49 217	0.36 260	0.10 205	0.09 172	0.11 235	0.12 278	0.09 135	0.09 61

EDNetEfficientorigin	7.48 424	0.57 378	139.59 447	0.25 204	0.17 217	0.44 309	0.30 301	0.48 212	1.04 388	1.29 399	1.02 381	0.82 376	0.87 385	0.76 326	1.02 369	0.10 205	0.09 172	0.12 266	0.11 241	0.22 348	0.25 319

FAT-Stereo	0.36 286	0.19 199	0.75 276	0.26 236	0.18 238	0.34 250	0.30 301	0.62 334	0.61 337	0.47 323	0.61 335	0.59 335	0.50 340	0.61 268	0.36 260	0.13 282	0.14 258	0.13 289	0.12 278	0.14 284	0.20 274

MFN_U_SF_RVC	0.58 364	0.58 380	1.31 375	0.39 364	0.23 316	0.72 369	0.30 301	0.83 386	0.68 354	0.74 370	0.74 358	0.86 377	0.60 359	0.84 346	0.83 357	0.29 375	0.27 362	0.32 377	0.37 388	0.31 374	0.33 352

AF-Net	0.40 313	0.31 304	0.74 273	0.33 340	0.24 327	0.43 304	0.30 301	0.64 344	0.67 350	0.44 305	0.69 351	0.65 356	0.52 344	0.59 257	0.48 303	0.16 323	0.12 235	0.19 349	0.14 316	0.16 300	0.14 211

Nwc_Net	0.39 303	0.29 295	0.84 304	0.32 329	0.24 327	0.45 317	0.30 301	0.67 356	0.51 294	0.39 266	0.70 352	0.59 335	0.48 335	0.61 268	0.45 297	0.16 323	0.12 235	0.19 349	0.21 358	0.14 284	0.15 223

CC-Net-ROB	0.46 339	0.55 372	0.86 311	0.38 362	0.23 316	0.51 338	0.30 301	0.69 367	0.51 294	0.46 317	0.51 287	0.48 299	0.38 295	0.96 369	0.40 274	0.36 383	0.23 344	0.56 392	0.25 371	0.34 379	0.22 291

StereoDRNet	0.34 278	0.28 292	0.70 261	0.28 292	0.21 292	0.43 304	0.30 301	0.63 338	0.51 294	0.47 323	0.40 199	0.48 299	0.31 256	0.58 251	0.44 292	0.12 264	0.10 198	0.12 266	0.11 241	0.13 264	0.13 188

ACVNet-4b	0.76 384	0.90 396	1.67 393	0.73 396	0.51 387	0.80 381	0.31 310	0.74 375	0.81 371	0.51 336	0.72 354	0.94 381	0.43 317	1.01 374	1.32 389	1.18 417	0.22 336	0.77 401	0.45 391	0.70 399	0.50 390

ToySt	0.28 221	0.19 199	0.68 257	0.22 89	0.19 261	0.31 217	0.31 310	0.43 162	0.43 224	0.28 97	0.38 177	0.42 265	0.32 268	0.33 153	0.32 238	0.08 90	0.14 258	0.10 188	0.12 278	0.11 227	0.24 310

S-Stereo	0.39 303	0.20 211	1.04 342	0.28 292	0.22 307	0.39 285	0.31 310	0.58 302	0.69 356	0.40 275	0.59 322	0.48 299	0.41 310	0.75 320	0.42 282	0.12 264	0.15 279	0.13 289	0.13 302	0.16 300	0.25 319

STTRV1_RVC	0.42 322	0.33 315	0.89 321	0.29 305	0.36 372	0.49 334	0.31 310	0.63 338	0.54 310	0.47 323	0.56 312	0.47 295	0.43 317	1.00 372	0.40 274	0.28 373	0.21 330	0.20 353	0.18 349	0.25 358	0.18 247

XPNet_ROB	0.35 284	0.26 279	0.58 211	0.28 292	0.19 261	0.37 276	0.31 310	0.57 290	0.51 294	0.52 339	0.54 303	0.57 329	0.38 295	0.65 288	0.48 303	0.17 335	0.12 235	0.13 289	0.12 278	0.16 300	0.17 245

pmcnn	0.54 355	0.24 255	1.06 345	0.25 204	0.26 341	0.40 291	0.31 310	0.55 271	0.55 318	0.56 352	1.22 390	2.53 413	0.39 302	0.84 346	1.08 375	0.09 147	0.06 35	0.06 1	0.05 9	0.10 183	0.14 211

DDUNet	0.45 333	0.60 383	0.71 267	0.45 378	0.39 377	0.46 319	0.32 316	0.53 253	0.44 231	0.46 317	0.53 300	0.57 329	0.38 295	0.51 226	0.43 285	0.34 381	0.21 330	0.56 392	0.25 371	0.41 382	0.36 358

DSFCA	0.29 235	0.18 190	0.48 91	0.21 57	0.17 217	0.39 285	0.32 316	0.49 219	0.44 231	0.44 305	0.38 177	0.40 248	0.30 243	0.53 234	0.38 268	0.12 264	0.10 198	0.10 188	0.11 241	0.11 227	0.11 133

SuperB	0.50 347	0.37 336	2.16 404	0.23 133	0.15 162	0.41 295	0.32 316	0.50 227	0.83 373	0.44 305	0.51 287	0.33 197	0.45 322	0.69 301	1.07 373	0.10 205	0.08 143	0.09 123	0.08 108	0.95 410	0.18 247

TDLM	0.32 263	0.27 285	0.52 155	0.30 312	0.15 162	0.33 236	0.32 316	0.54 260	0.50 288	0.44 305	0.43 229	0.39 245	0.30 243	0.92 364	0.30 223	0.14 303	0.09 172	0.13 289	0.12 278	0.13 264	0.14 211

FBW_ROB	0.46 339	0.34 323	0.71 267	0.32 329	0.20 279	0.51 338	0.32 316	0.73 373	0.63 343	0.60 357	0.57 315	0.65 356	0.44 320	1.42 399	0.62 337	0.14 303	0.17 306	0.22 361	0.16 334	0.17 312	0.23 298

Wz-Net-LNSev	0.36 286	0.35 327	1.06 345	0.26 236	0.21 292	0.47 325	0.33 321	0.56 281	0.58 326	0.45 312	0.54 303	0.50 309	0.37 290	0.40 193	0.42 282	0.12 264	0.11 219	0.10 188	0.09 171	0.14 284	0.15 223

RAFT + AFF	0.30 248	0.33 315	0.76 280	0.25 204	0.17 217	0.30 198	0.33 321	0.55 271	0.42 213	0.28 97	0.30 101	0.31 181	0.31 256	0.64 284	0.32 238	0.09 147	0.11 219	0.11 235	0.10 215	0.12 252	0.16 233

RYNet	0.38 298	0.23 245	0.65 246	0.26 236	0.28 347	0.62 359	0.33 321	0.61 326	0.62 341	0.42 289	0.39 191	0.58 334	0.40 305	0.89 354	0.57 329	0.11 236	0.09 172	0.12 266	0.11 241	0.19 331	0.22 291

CBMV	0.36 286	0.25 269	0.61 231	0.24 171	0.14 112	0.42 300	0.33 321	0.56 281	0.52 305	0.54 348	0.52 293	0.51 312	0.58 356	0.63 279	0.43 285	0.15 315	0.16 288	0.18 343	0.16 334	0.13 264	0.19 262
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ccnet	0.43 328	0.34 323	0.62 234	0.28 292	0.33 363	0.60 357	0.34 325	0.68 361	0.47 264	0.54 348	0.66 343	0.56 328	0.46 329	0.73 311	0.66 343	0.26 367	0.19 317	0.24 365	0.22 365	0.27 367	0.25 319

MDST_ROB	0.51 349	0.16 150	0.97 335	0.31 324	0.21 292	1.35 406	0.34 325	0.80 381	0.59 334	1.09 394	0.74 358	0.49 305	0.37 290	1.31 394	0.60 333	0.14 303	0.12 235	0.16 327	0.13 302	0.13 264	0.18 247

LRCNet_RVC	10.94 429	14.45 437	9.66 425	15.38 433	8.02 427	1.08 393	0.35 327	8.72 428	0.72 362	12.63 435	15.84 435	9.73 428	6.52 424	8.58 429	6.38 426	20.33 442	5.39 428	23.79 441	21.95 440	15.35 435	13.96 437

APVNet	0.38 298	0.26 279	0.87 313	0.26 236	0.22 307	0.52 343	0.35 327	0.64 344	0.46 251	0.40 275	0.52 293	0.48 299	0.39 302	0.84 346	0.48 303	0.13 282	0.14 258	0.15 321	0.16 334	0.16 300	0.16 233

G-Net	0.47 342	0.26 279	1.02 341	0.34 344	0.28 347	0.89 385	0.35 327	0.47 202	0.46 251	0.68 366	1.20 388	0.64 354	0.59 358	0.61 268	0.60 333	0.16 323	0.14 258	0.17 336	0.13 302	0.22 348	0.21 283

PDISCO_ROB	0.45 333	0.37 336	0.89 321	0.44 376	0.37 373	0.70 367	0.35 327	0.75 376	0.78 368	0.45 312	0.53 300	0.65 356	0.40 305	0.68 300	0.52 314	0.22 360	0.12 235	0.21 356	0.19 352	0.26 363	0.22 291

MSMD_ROB	0.63 373	0.34 323	0.70 261	0.30 312	0.25 338	0.88 384	0.35 327	0.58 302	0.67 350	1.13 395	1.52 400	1.75 403	1.05 394	0.90 357	0.60 333	0.24 363	0.22 336	0.27 368	0.27 377	0.25 358	0.27 332

WCMA_ROB	0.55 356	0.27 285	0.76 280	0.26 236	0.22 307	0.62 359	0.36 332	0.57 290	0.58 326	0.97 387	1.40 396	1.28 393	0.94 389	0.80 337	0.80 355	0.20 356	0.17 306	0.16 327	0.16 334	0.19 331	0.29 342

MeshStereo	0.60 367	0.31 304	0.71 267	0.22 89	0.17 217	0.66 365	0.36 332	0.81 383	0.63 343	1.48 412	1.32 393	1.65 400	0.83 381	1.18 385	0.74 349	0.17 335	0.17 306	0.17 336	0.14 316	0.17 312	0.19 262
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
otaku	0.60 367	0.73 389	1.13 355	0.64 389	0.45 382	0.73 371	0.37 334	0.67 356	0.67 350	0.52 339	0.75 360	0.66 360	0.46 329	0.74 315	0.59 332	0.55 392	0.34 388	0.56 392	0.36 386	0.65 393	0.49 389

Ntro	0.61 369	0.75 391	1.16 359	0.67 391	0.50 384	0.76 373	0.37 334	0.68 361	0.71 360	0.50 333	0.59 322	0.65 356	0.52 344	0.79 334	0.58 331	0.58 395	0.32 384	0.57 395	0.34 383	0.69 398	0.50 390

PSM-AAD	0.26 198	0.11 28	0.43 51	0.24 171	0.12 50	0.27 156	0.37 334	0.36 91	0.30 97	0.36 232	0.39 191	0.28 150	0.77 375	0.30 129	0.16 51	0.07 14	0.06 35	0.12 266	0.11 241	0.09 135	0.21 283

FCDSN-DC	0.67 376	0.38 342	0.83 300	0.37 354	0.30 358	0.66 365	0.37 334	0.69 367	0.70 358	1.15 397	1.53 401	1.70 402	1.38 403	1.00 372	0.83 357	0.24 363	0.22 336	0.27 368	0.26 375	0.27 367	0.32 350
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
aanetorigin	0.40 313	0.33 315	1.14 356	0.25 204	0.19 261	0.30 198	0.37 334	0.34 77	0.47 264	0.95 385	0.82 367	0.52 317	0.56 353	0.50 221	0.52 314	0.11 236	0.09 172	0.10 188	0.10 215	0.16 300	0.19 262

NCC-stereo	0.42 322	0.31 304	0.87 313	0.32 329	0.29 356	0.47 325	0.37 334	0.68 361	0.53 306	0.42 289	0.58 318	0.57 329	0.52 344	0.75 320	0.54 322	0.18 345	0.14 258	0.18 343	0.25 371	0.17 312	0.18 247

Abc-Net	0.42 322	0.31 304	0.87 313	0.32 329	0.29 356	0.47 325	0.37 334	0.68 361	0.53 306	0.42 289	0.58 318	0.57 329	0.52 344	0.75 320	0.54 322	0.18 345	0.14 258	0.18 343	0.25 371	0.17 312	0.18 247
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DeepPrunerF	0.46 339	0.37 336	1.50 386	0.34 344	0.30 358	0.36 271	0.37 334	0.64 344	1.15 398	0.41 285	0.45 252	0.40 248	0.41 310	0.82 341	0.53 318	0.18 345	0.14 258	0.23 363	0.21 358	0.17 312	0.18 247

XQC	0.47 342	0.45 360	1.07 347	0.40 368	0.28 347	0.58 354	0.38 342	0.67 356	0.76 367	0.53 345	0.47 271	0.59 335	0.47 331	0.74 315	0.80 355	0.18 345	0.14 258	0.18 343	0.16 334	0.26 363	0.24 310

ADCMid	0.53 353	0.45 360	1.46 383	0.27 268	0.22 307	0.51 338	0.38 342	0.61 326	0.58 326	0.75 371	0.67 345	0.62 345	0.66 372	0.66 294	1.75 402	0.13 282	0.12 235	0.17 336	0.17 345	0.20 338	0.21 283

ETE_ROB	0.36 286	0.32 311	0.64 243	0.30 312	0.18 238	0.40 291	0.38 342	0.59 310	0.49 283	0.50 333	0.52 293	0.62 345	0.37 290	0.58 251	0.43 285	0.13 282	0.10 198	0.14 307	0.12 278	0.17 312	0.18 247

Wz-Net-MNSev	0.39 303	0.35 327	0.99 339	0.26 236	0.21 292	0.59 356	0.39 345	0.58 302	0.61 337	0.49 330	0.56 312	0.53 321	0.37 290	0.61 268	0.47 301	0.11 236	0.09 172	0.11 235	0.11 241	0.15 291	0.15 223

ADCPNet	0.51 349	0.36 333	1.82 398	0.27 268	0.23 316	0.71 368	0.39 345	0.56 281	0.54 310	0.52 339	0.60 326	0.66 360	0.57 355	0.64 284	1.23 380	0.15 315	0.18 313	0.14 307	0.23 369	0.19 331	0.22 291

GANet	0.40 313	0.28 292	0.67 252	0.31 324	0.18 238	0.43 304	0.39 345	0.60 319	0.46 251	0.48 329	0.78 362	0.55 324	0.45 322	0.96 369	0.55 325	0.13 282	0.14 258	0.13 289	0.12 278	0.15 291	0.16 233

LALA_ROB	0.38 298	0.31 304	0.65 246	0.30 312	0.21 292	0.46 319	0.39 345	0.63 338	0.54 310	0.53 345	0.52 293	0.69 367	0.36 285	0.52 232	0.48 303	0.18 345	0.11 219	0.16 327	0.14 316	0.17 312	0.16 233

ADCP+	0.48 345	0.36 333	1.47 384	0.26 236	0.22 307	0.57 352	0.40 349	0.56 281	0.54 310	0.46 317	0.52 293	0.46 288	0.53 349	0.59 257	1.93 406	0.10 205	0.08 143	0.11 235	0.11 241	0.14 284	0.15 223

FC-DCNN	0.73 380	0.33 315	0.84 304	0.33 340	0.28 347	0.82 382	0.40 349	0.82 384	0.83 373	1.43 405	1.60 404	1.97 405	1.38 403	1.10 381	0.93 362	0.24 363	0.22 336	0.27 368	0.26 375	0.26 363	0.32 350

SGM-Forest	0.42 322	0.44 359	0.92 326	0.24 171	0.16 192	0.45 317	0.40 349	0.58 302	0.50 288	0.54 348	0.63 338	0.52 317	0.51 342	0.91 359	0.66 343	0.17 335	0.17 306	0.17 336	0.15 325	0.15 291	0.21 283
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
NCCL2	0.37 293	0.33 315	0.59 218	0.37 354	0.23 316	0.42 300	0.41 352	0.56 281	0.44 231	0.47 323	0.47 271	0.61 342	0.39 302	0.58 251	0.41 279	0.16 323	0.13 249	0.21 356	0.22 365	0.16 300	0.18 247

ACVNet_1	0.77 386	0.92 397	1.79 397	0.73 396	0.53 388	0.78 377	0.42 353	0.88 391	0.90 379	0.75 371	0.76 361	1.32 394	0.80 378	1.04 377	0.70 347	0.57 394	0.32 384	0.72 399	0.35 384	0.70 399	0.50 390

PASM	0.49 346	0.41 351	1.15 357	0.37 354	0.35 367	0.42 300	0.42 353	0.54 260	0.65 346	0.54 348	0.54 303	0.63 349	0.48 335	0.94 368	0.51 313	0.27 371	0.30 379	0.30 373	0.33 382	0.29 372	0.29 342

anonymity	0.57 362	0.55 372	0.74 273	0.48 381	0.63 392	0.56 350	0.43 355	0.71 369	0.51 294	0.64 361	0.55 308	0.57 329	0.61 363	0.65 288	0.57 329	0.55 392	0.55 403	0.50 389	0.54 398	0.51 386	0.61 395

PA-Net	0.40 313	0.35 327	1.05 343	0.32 329	0.28 347	0.39 285	0.43 355	0.53 253	0.56 322	0.35 221	0.43 229	0.41 255	0.36 285	0.83 345	0.61 336	0.12 264	0.23 344	0.16 327	0.23 369	0.13 264	0.20 274
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
PSMNet_ROB	0.36 286	0.31 304	0.71 267	0.31 324	0.21 292	0.44 309	0.44 357	0.61 326	0.49 283	0.39 266	0.45 252	0.49 305	0.32 268	0.66 294	0.53 318	0.14 303	0.10 198	0.15 321	0.14 316	0.13 264	0.13 188

Wz-Net-TNSev	0.55 356	0.72 387	1.90 399	0.26 236	0.21 292	0.64 363	0.45 358	0.66 354	0.71 360	0.52 339	0.55 308	0.71 371	0.63 369	1.04 377	0.94 364	0.16 323	0.15 279	0.13 289	0.15 325	0.21 344	0.24 310

Wz-Net-SNSev	0.45 333	0.53 370	1.42 382	0.31 324	0.21 292	0.44 309	0.45 358	0.64 344	0.68 354	0.46 317	0.66 343	0.62 345	0.40 305	0.78 330	0.65 341	0.12 264	0.11 219	0.12 266	0.13 302	0.17 312	0.19 262

Consistency-Raft	0.56 360	0.52 368	1.12 353	0.45 378	0.49 383	0.48 331	0.45 358	0.73 373	0.74 366	0.45 312	0.82 367	0.46 288	0.60 359	0.51 226	0.63 340	0.39 388	0.40 391	0.44 386	0.51 397	0.53 388	0.38 374

GrayStereo	0.26 198	0.10 12	0.45 61	0.27 268	0.14 112	0.23 108	0.46 361	0.36 91	0.33 127	0.40 275	0.47 271	0.30 172	0.78 376	0.29 120	0.17 64	0.07 14	0.06 35	0.08 63	0.09 171	0.07 33	0.15 223

ADCS	0.62 370	0.56 374	1.54 389	0.30 312	0.25 338	0.56 350	0.46 361	0.71 369	0.86 376	0.77 376	0.72 354	0.68 365	0.62 367	0.82 341	2.33 413	0.17 335	0.16 288	0.16 327	0.17 345	0.23 353	0.27 332

SGM_RVC	0.57 362	0.22 232	0.60 225	0.26 236	0.16 192	0.97 391	0.46 361	0.76 378	0.90 379	1.03 391	0.92 377	1.16 388	0.93 388	1.21 387	0.72 348	0.17 335	0.16 288	0.16 327	0.16 334	0.16 300	0.24 310
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
coex-ft	3.48 419	0.81 392	48.53 445	0.24 171	0.19 261	0.53 346	0.47 364	0.49 219	2.36 412	7.18 425	1.20 388	0.96 384	2.53 416	0.75 320	2.14 410	0.13 282	0.15 279	0.14 307	0.12 278	0.22 348	0.47 385

WZ-Net	0.56 360	0.49 366	2.14 403	0.30 312	0.24 327	0.58 354	0.48 365	0.65 350	0.80 370	0.51 336	0.72 354	0.68 365	0.60 359	1.06 379	1.01 368	0.13 282	0.10 198	0.11 235	0.12 278	0.19 331	0.23 298

Anonymous Stereo	0.42 322	0.43 355	1.38 378	0.32 329	0.26 341	0.35 263	0.48 365	0.55 271	0.58 326	0.43 298	0.48 280	0.40 248	0.29 236	0.93 365	0.56 326	0.16 323	0.16 288	0.15 321	0.16 334	0.16 300	0.20 274

NVStereoNet_ROB	0.74 381	0.64 385	1.20 369	0.55 386	0.43 381	0.54 349	0.48 365	0.75 376	0.87 378	0.88 381	1.72 406	1.06 385	1.03 393	1.29 392	0.98 367	0.35 382	0.42 394	0.41 385	0.48 392	0.38 381	0.43 378
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SANet	0.58 364	0.41 351	1.38 378	0.27 268	0.16 192	0.72 369	0.48 365	0.71 369	1.34 400	0.69 367	0.97 379	0.94 381	0.78 376	0.97 371	0.93 362	0.14 303	0.12 235	0.12 266	0.12 278	0.18 327	0.20 274

EDNetEfficient	0.64 375	0.39 346	2.52 406	0.26 236	0.26 341	0.39 285	0.49 369	0.42 156	1.06 390	1.38 402	0.86 371	0.61 342	0.97 390	0.66 294	1.62 401	0.11 236	0.10 198	0.10 188	0.12 278	0.20 338	0.19 262

NaN_ROB	0.44 330	0.38 342	0.94 333	0.30 312	0.20 279	0.52 343	0.49 369	0.61 326	0.60 335	0.56 352	0.47 271	0.49 305	0.42 314	1.24 388	0.76 351	0.12 264	0.18 313	0.12 266	0.13 302	0.12 252	0.18 247

GANetREF_RVC	0.45 333	0.52 368	0.87 313	0.39 364	0.20 279	0.51 338	0.50 371	0.68 361	0.67 350	0.47 323	0.46 264	0.50 309	0.43 317	0.91 359	0.40 274	0.28 373	0.21 330	0.32 377	0.19 352	0.28 370	0.23 298
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
FADE	4.36 420	1.19 409	4.67 417	0.71 395	0.76 399	0.73 371	0.50 371	1.87 416	1.53 404	0.75 371	0.67 345	1.17 389	2.69 418	2.88 417	2.14 410	24.66 444	4.77 426	17.17 439	17.41 438	0.51 386	0.45 383

SPS-STEREO	0.74 381	0.72 387	1.18 366	0.52 384	0.57 390	0.76 373	0.50 371	0.80 381	0.66 349	0.97 387	0.88 374	0.94 381	0.74 374	1.08 380	1.04 371	0.58 395	0.51 397	0.50 389	0.50 396	0.56 389	0.72 406
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PVD	0.62 370	0.41 351	0.93 330	0.44 376	0.39 377	0.63 362	0.51 374	0.86 389	1.27 399	0.93 384	1.09 383	0.81 375	0.85 382	0.89 354	0.89 360	0.21 357	0.23 344	0.22 361	0.19 352	0.28 370	0.41 375

RainbowNet	0.76 384	1.00 402	1.29 373	0.82 400	0.63 392	0.79 378	0.52 375	0.83 386	0.93 382	0.61 359	0.79 365	0.79 374	0.62 367	0.82 341	0.67 345	0.80 405	0.55 403	0.79 403	0.49 393	0.81 402	0.62 396

FTStereo	0.28 221	0.11 28	0.56 191	0.24 171	0.13 83	0.21 69	0.52 375	0.36 91	0.28 70	0.38 255	0.94 378	0.30 172	0.56 353	0.33 153	0.18 83	0.08 90	0.06 35	0.09 123	0.08 108	0.08 68	0.19 262

RTS	0.81 389	0.56 374	4.76 418	0.37 354	0.30 358	1.11 394	0.52 375	0.67 356	1.07 391	0.76 374	0.91 375	0.60 340	0.61 363	1.64 402	1.24 381	0.15 315	0.13 249	0.15 321	0.15 325	0.22 348	0.24 310

RTSA	0.81 389	0.56 374	4.76 418	0.37 354	0.30 358	1.11 394	0.52 375	0.67 356	1.07 391	0.76 374	0.91 375	0.60 340	0.61 363	1.64 402	1.24 381	0.15 315	0.13 249	0.15 321	0.15 325	0.22 348	0.24 310

LSM	1.68 411	0.48 364	2.91 411	2.28 424	17.60 434	0.52 343	0.55 379	0.65 350	0.78 368	0.84 379	1.11 384	0.63 349	0.55 351	0.79 334	0.53 318	0.16 323	0.25 353	0.18 343	0.21 358	0.25 358	2.37 425

DPSNet	0.51 349	0.26 279	1.16 359	0.28 292	0.21 292	0.76 373	0.56 380	0.89 392	0.82 372	0.49 330	0.51 287	0.64 354	0.81 380	0.89 354	0.85 359	0.17 335	0.16 288	0.13 289	0.13 302	0.26 363	0.27 332

MFN_U_SF_DS_RVC	0.53 353	0.60 383	0.98 337	0.40 368	0.25 338	0.87 383	0.57 381	0.60 319	0.64 345	0.60 357	0.67 345	0.63 349	0.42 314	1.13 382	0.50 310	0.23 361	0.28 366	0.27 368	0.35 384	0.25 358	0.33 352

MSC_U_SF_DS_RVC	0.70 379	0.73 389	1.26 371	0.47 380	0.28 347	1.42 408	0.60 382	0.82 384	0.94 385	0.85 380	0.86 371	0.88 379	0.70 373	1.32 395	0.75 350	0.37 384	0.30 379	0.34 380	0.36 386	0.44 383	0.42 376

CSAN	0.55 356	0.47 362	1.19 367	0.37 354	0.23 316	0.57 352	0.61 383	0.65 350	0.72 362	0.65 362	0.78 362	0.66 360	0.65 371	1.41 398	0.77 352	0.21 357	0.17 306	0.20 353	0.21 358	0.18 327	0.21 283

AnyNet_C32	0.55 356	0.51 367	1.34 376	0.29 305	0.28 347	0.61 358	0.62 384	0.57 290	0.62 341	0.63 360	0.68 348	0.54 323	0.55 351	0.82 341	1.81 403	0.15 315	0.15 279	0.15 321	0.18 349	0.21 344	0.25 319

ACVNet_2	0.94 391	0.98 401	1.71 395	0.83 401	0.63 392	1.02 392	0.64 385	1.16 398	1.43 403	1.02 389	1.39 394	1.47 397	0.86 384	1.16 384	0.79 354	0.63 398	0.43 396	0.78 402	0.49 393	0.80 401	0.57 393

ADCL	0.50 347	0.30 301	1.15 357	0.28 292	0.19 261	0.77 376	0.64 385	0.57 290	0.73 365	0.57 355	0.73 357	0.55 324	0.60 359	0.66 294	1.53 397	0.11 236	0.10 198	0.13 289	0.13 302	0.15 291	0.16 233

AnyNet_C01	0.68 378	0.69 386	2.64 408	0.33 340	0.27 346	0.93 386	0.64 385	0.66 354	0.65 346	0.70 368	0.97 379	0.75 373	0.63 369	1.01 374	1.52 396	0.17 335	0.16 288	0.17 336	0.17 345	0.24 357	0.28 338

IMH	1.09 397	1.04 405	1.29 373	1.03 407	0.79 403	1.11 394	0.69 388	1.40 403	1.42 402	1.02 389	1.71 405	1.42 395	1.19 398	1.78 408	1.03 370	1.14 415	0.56 406	1.00 408	0.58 403	0.93 407	0.68 403

THIR-Stereo	0.30 248	0.15 129	0.46 73	0.19 15	0.11 26	0.28 170	0.70 389	0.33 73	0.36 155	0.37 247	0.64 339	0.33 197	0.49 339	0.58 251	0.44 292	0.08 90	0.06 35	0.08 63	0.09 171	0.07 33	0.08 39

MFMNet_re	0.74 381	0.84 393	1.16 359	0.64 389	0.70 397	0.79 378	0.71 390	0.77 379	0.85 375	0.79 378	0.86 371	0.69 367	0.80 378	0.73 311	0.65 341	0.66 399	0.59 407	0.61 396	0.58 403	0.68 396	0.71 405

IMH-64-1	0.94 391	0.95 399	1.07 347	0.98 405	0.76 399	0.93 386	0.72 391	1.30 400	1.11 394	0.91 382	1.45 397	1.14 386	1.00 391	1.25 390	0.97 365	0.77 401	0.51 397	0.97 406	0.55 401	0.90 404	0.66 401

IMH-64	0.94 391	0.95 399	1.07 347	0.98 405	0.76 399	0.93 386	0.72 391	1.30 400	1.11 394	0.91 382	1.45 397	1.14 386	1.00 391	1.25 390	0.97 365	0.77 401	0.51 397	0.97 406	0.55 401	0.90 404	0.66 401

TorneroNet-64	1.47 403	1.15 406	1.51 387	1.11 412	0.86 410	2.27 417	0.76 393	1.84 413	3.76 417	1.29 399	2.22 415	2.68 415	1.46 405	1.81 409	1.55 398	0.79 404	0.51 397	1.10 411	0.67 406	1.31 415	0.81 412

Dean	1.22 402	1.17 408	1.97 400	1.04 408	0.79 403	1.21 399	0.76 393	1.51 407	1.96 409	1.30 401	1.98 411	2.14 407	1.18 397	1.30 393	1.15 377	0.83 406	0.61 408	1.01 409	0.69 408	0.97 411	0.77 410

WAO-8	1.50 405	1.22 411	1.39 380	1.10 410	0.85 408	2.15 414	0.78 395	1.84 413	3.76 417	1.46 407	2.18 413	2.15 408	1.50 407	3.20 420	1.35 391	0.92 409	0.66 414	1.10 411	0.79 412	0.94 408	0.74 408

WAO-6	1.11 398	1.01 404	1.17 365	0.96 404	0.79 403	1.30 404	0.78 395	1.36 402	1.99 410	1.04 392	1.54 402	1.59 399	1.27 400	1.37 397	1.30 384	0.78 403	0.55 403	1.03 410	0.75 411	0.87 403	0.72 406

Venus	1.50 405	1.22 411	1.39 380	1.10 410	0.85 408	2.15 414	0.78 395	1.84 413	3.76 417	1.46 407	2.18 413	2.15 408	1.50 407	3.20 420	1.35 391	0.92 409	0.66 414	1.10 411	0.79 412	0.94 408	0.74 408

ELAS	0.80 387	0.40 349	0.91 325	0.39 364	0.35 367	1.52 410	0.81 398	0.97 394	0.98 387	1.47 411	1.58 403	1.19 390	1.33 402	1.01 374	1.21 379	0.29 375	0.27 362	0.30 373	0.29 380	0.32 377	0.36 358
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
LVE	1.18 400	1.16 407	1.67 393	1.04 408	0.81 407	1.32 405	0.82 399	1.49 406	1.94 408	1.08 393	1.90 409	1.89 404	1.07 395	1.51 400	1.04 371	0.96 411	0.61 408	0.94 405	0.69 408	0.92 406	0.79 411

WAO-7	1.05 394	1.00 402	1.19 367	0.83 401	0.67 396	1.22 400	0.84 400	1.43 404	1.56 405	1.13 395	1.75 407	1.46 396	1.25 399	1.56 401	1.28 383	0.61 397	0.62 411	0.70 398	0.68 407	0.66 395	0.62 396

TorneroNet	2.26 415	1.20 410	1.55 390	1.15 414	0.91 411	5.84 422	0.84 400	2.12 418	8.45 427	2.59 418	5.32 422	3.84 420	2.15 413	1.84 411	1.98 408	0.88 407	0.54 402	1.16 415	0.74 410	1.31 415	0.91 413

notaker	1.49 404	1.44 417	1.77 396	1.42 417	1.08 414	1.19 398	0.87 402	1.51 407	1.40 401	1.53 413	3.41 419	2.40 411	1.94 412	1.83 410	1.57 399	1.14 415	0.69 417	1.38 418	0.88 414	1.39 419	1.03 416

MADNet+	1.05 394	1.26 413	4.77 420	0.73 396	0.50 384	1.25 401	0.97 403	1.05 395	0.93 382	0.67 365	0.78 362	0.87 378	0.85 382	2.14 412	1.83 404	0.40 389	0.42 394	0.32 377	0.28 378	0.45 384	0.43 378

LE_ROB	1.82 413	0.39 346	3.15 415	0.50 383	0.55 389	0.79 378	1.00 404	0.89 392	6.48 424	7.40 426	2.07 412	2.07 406	5.08 422	1.33 396	3.96 421	0.11 236	0.09 172	0.12 266	0.11 241	0.11 227	0.13 188

PWCK	1.05 394	1.29 414	2.12 402	0.92 403	0.42 380	1.27 402	1.01 405	1.14 397	1.14 397	1.16 398	1.14 386	1.25 391	0.90 386	1.77 407	1.15 377	0.89 408	0.51 397	0.87 404	0.54 398	1.02 412	0.57 393

HanzoNet	3.08 418	1.87 422	2.70 409	1.81 420	1.34 418	1.60 411	1.05 406	2.06 417	2.62 413	5.63 423	5.12 421	5.96 424	7.09 425	4.39 424	3.43 419	3.29 423	2.06 424	1.98 422	2.94 425	2.47 423	2.15 424

KSHMR	1.92 414	1.47 419	1.97 400	1.48 419	1.22 417	1.39 407	1.06 407	1.81 412	5.83 423	1.43 405	5.56 423	2.95 417	1.17 396	2.24 414	1.33 390	1.29 418	1.13 419	1.47 420	1.11 419	1.37 418	1.21 419

ktn	1.80 412	1.46 418	1.49 385	1.44 418	1.14 415	1.50 409	1.07 408	1.53 409	3.90 420	2.77 419	4.62 420	3.42 418	1.49 406	1.74 405	1.40 394	1.45 419	0.77 418	1.46 419	0.99 417	1.41 420	1.00 415

CrosDoStereo	0.32 263	0.11 28	0.53 165	0.19 15	0.12 50	0.22 92	1.07 408	0.36 91	0.38 176	0.38 255	0.60 326	0.28 150	0.45 322	0.61 268	0.56 326	0.08 90	0.06 35	0.08 63	0.09 171	0.08 68	0.09 61

DeepStereo_LL	0.32 263	0.11 28	0.53 165	0.19 15	0.12 50	0.22 92	1.07 408	0.36 91	0.38 176	0.38 255	0.60 326	0.28 150	0.45 322	0.61 268	0.56 326	0.08 90	0.06 35	0.08 63	0.09 171	0.08 68	0.09 61

ELAS_RVC	0.80 387	0.40 349	1.10 352	0.40 368	0.35 367	0.93 386	1.10 411	0.87 390	1.12 396	1.40 403	1.39 394	1.27 392	1.55 410	1.13 382	1.13 376	0.29 375	0.27 362	0.30 373	0.28 378	0.31 374	0.36 358
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FINET	0.58 364	0.48 364	1.35 377	0.38 362	0.37 373	0.96 390	1.13 412	0.84 388	1.05 389	0.50 333	0.70 352	0.45 282	0.61 363	0.63 279	0.62 337	0.26 367	0.28 366	0.14 307	0.13 302	0.20 338	0.44 380

UNDER WATER	1.64 410	1.34 416	2.72 410	1.40 416	1.04 413	1.70 413	1.14 413	1.57 410	3.58 415	1.46 407	1.46 399	2.82 416	2.43 415	1.74 405	2.04 409	1.08 413	0.63 412	1.31 417	0.94 415	1.29 414	1.10 418

UNDER WATER-64	1.61 408	1.30 415	2.93 412	1.33 415	0.96 412	2.20 416	1.25 414	1.47 405	3.15 414	1.46 407	1.31 392	2.61 414	2.22 414	1.69 404	1.93 406	1.13 414	0.67 416	1.29 416	0.94 415	1.26 413	1.09 417

SAMSARA	0.62 370	0.47 362	0.93 330	0.70 394	0.50 384	1.15 397	1.29 415	0.79 380	0.70 358	0.77 376	0.55 308	0.92 380	0.58 356	0.87 351	0.77 352	0.19 354	0.27 362	0.18 343	0.19 352	0.27 367	0.28 338

DGSMNet	0.63 373	0.32 311	1.01 340	0.54 385	0.73 398	0.62 359	1.36 416	0.62 334	0.58 326	0.38 255	0.62 337	0.52 317	0.34 273	0.65 288	0.47 301	0.54 391	0.61 408	0.67 397	0.61 405	0.65 393	0.69 404

MANE	1.63 409	0.58 380	1.16 359	0.59 387	0.60 391	2.71 418	1.53 417	2.63 421	3.62 416	2.33 416	3.26 418	3.66 419	2.98 420	2.26 415	2.26 412	0.37 384	0.40 391	0.31 376	0.49 393	0.31 374	0.63 398

EAI-Stereo	0.29 235	0.11 28	0.38 27	0.22 89	0.18 238	0.33 236	1.66 418	0.53 253	0.27 62	0.27 91	0.50 284	0.17 44	0.16 67	0.25 59	0.25 185	0.07 14	0.07 95	0.07 15	0.11 241	0.07 33	0.10 104

SGM-ForestM	1.59 407	0.56 374	1.52 388	0.41 372	0.34 364	2.77 419	1.67 419	1.69 411	1.73 407	2.48 417	2.27 416	6.02 425	2.90 419	3.08 418	2.83 417	0.25 366	0.30 379	0.19 349	0.20 356	0.18 327	0.45 383

SGM+DAISY	1.12 399	0.86 394	1.64 392	0.68 392	0.80 406	1.68 412	1.68 420	1.08 396	1.10 393	1.53 413	1.76 408	1.47 397	1.53 409	1.24 388	1.42 395	0.66 399	0.65 413	0.52 391	0.54 398	0.57 390	0.91 413

JetBlue	1.20 401	0.89 395	2.53 407	0.59 387	0.76 399	3.16 421	2.09 421	1.16 398	0.93 382	0.95 385	1.12 385	1.65 400	1.27 400	2.15 413	1.87 405	0.43 390	0.37 390	0.38 382	0.39 390	0.62 391	0.63 398

MADNet++	2.34 416	1.81 420	2.24 405	2.15 423	1.97 422	2.79 420	2.19 422	2.42 420	2.26 411	2.79 420	2.70 417	2.43 412	2.60 417	3.18 419	3.32 418	2.19 421	1.97 422	1.93 421	1.62 421	2.02 422	2.10 423

JetRed	2.35 417	2.70 423	6.11 421	1.14 413	1.38 419	6.03 423	3.61 423	2.12 418	1.72 406	1.99 415	1.97 410	2.15 408	1.59 411	2.49 416	4.19 422	1.05 412	1.60 421	1.10 411	1.02 418	1.72 421	1.41 421

BEATNet-Init1	4.91 422	3.27 424	14.39 434	0.69 393	0.65 395	10.19 429	3.83 424	5.04 424	5.11 422	8.73 428	8.52 426	13.95 435	7.66 426	7.79 427	5.79 424	0.32 380	0.34 388	0.34 380	0.38 389	0.64 392	0.64 400

HaxPig	17.72 438	20.23 444	19.76 435	16.55 434	16.52 433	9.46 427	9.42 425	14.48 437	13.31 432	18.59 436	18.67 436	17.39 436	16.68 437	17.07 437	16.43 437	21.99 443	20.86 444	22.28 440	21.55 439	21.30 442	21.88 444

DPSimNet_ROB	6.21 423	5.16 425	9.50 424	5.59 427	5.56 424	7.64 424	10.02 426	4.07 423	7.33 425	6.84 424	6.26 424	7.17 426	10.55 427	4.07 423	5.68 423	5.50 426	4.29 425	5.24 427	3.66 426	4.05 425	5.96 428

MEDIAN_ROB	21.20 439	24.56 445	23.42 443	19.57 435	19.62 438	13.29 430	11.21 427	18.04 438	17.02 438	22.07 444	21.92 438	20.84 438	20.24 438	21.02 438	19.68 439	25.59 445	24.08 445	26.20 442	25.19 441	25.31 443	25.19 445

AVERAGE_ROB	25.43 446	29.01 446	27.22 444	24.60 445	24.16 445	17.78 435	12.87 428	22.39 439	21.40 439	26.72 446	26.08 445	25.18 445	24.52 446	25.07 445	23.57 440	29.94 446	28.36 446	30.60 443	29.57 442	29.83 444	29.66 446

tt	4.71 421	0.11 28	3.94 416	2.06 422	1.54 420	10.14 428	16.85 429	9.28 430	4.99 421	1.41 404	1.05 382	4.68 421	4.89 421	3.36 422	5.86 425	5.73 427	9.15 434	2.23 423	2.51 424	3.02 424	1.34 420

ASD4	8.08 425	7.42 428	8.23 423	6.03 429	6.01 425	14.62 431	20.55 430	9.03 429	8.06 426	7.51 427	6.52 425	7.36 427	6.42 423	8.13 428	9.88 428	5.93 428	5.10 427	6.60 431	5.79 427	6.82 428	5.52 427

xxxxx1	15.30 433	9.78 430	10.23 429	20.34 436	19.47 435	17.10 432	23.00 431	10.36 431	11.04 429	9.25 429	9.66 427	10.74 430	10.66 430	10.60 431	13.72 434	8.14 432	9.35 435	31.88 444	44.61 444	12.63 432	13.46 434

tt_ll	15.30 433	9.78 430	10.23 429	20.34 436	19.47 435	17.10 432	23.00 431	10.36 431	11.04 429	9.25 429	9.66 427	10.74 430	10.66 430	10.60 431	13.72 434	8.14 432	9.35 435	31.88 444	44.61 444	12.63 432	13.46 434

ff	15.30 433	9.78 430	10.23 429	20.34 436	19.47 435	17.10 432	23.00 431	10.36 431	11.04 429	9.25 429	9.66 427	10.74 430	10.66 430	10.60 431	13.72 434	8.14 432	9.35 435	31.88 444	44.61 444	12.63 432	13.46 434

DGTPSM_ROB	8.38 426	5.24 426	10.71 432	5.32 426	10.19 428	8.34 425	23.49 434	6.11 426	13.43 433	4.93 421	10.93 431	5.64 422	10.55 427	6.17 425	12.73 430	3.74 424	7.56 429	3.68 425	7.24 430	4.09 426	7.49 429

DPSMNet_ROB	8.44 427	5.25 427	10.87 433	5.59 427	10.27 429	8.34 425	23.51 435	6.12 427	13.47 434	4.96 422	10.94 432	5.65 423	10.55 427	6.25 426	12.77 431	4.01 425	7.62 430	3.75 426	7.27 431	4.16 427	7.54 430

Anonymous_1	16.44 437	9.26 429	9.67 426	10.63 430	14.54 432	18.62 436	26.98 436	12.68 434	13.53 435	10.78 434	10.37 430	10.15 429	10.66 430	10.99 434	12.64 429	15.61 441	7.73 431	16.87 438	43.01 443	56.14 446	7.86 433

DPSM_ROB	11.46 430	9.79 433	10.18 427	11.11 431	11.31 430	19.08 437	27.38 437	13.42 435	14.23 436	10.34 432	11.13 433	10.97 433	11.33 434	11.89 435	13.49 432	6.74 430	8.19 432	6.00 428	7.05 428	7.74 429	7.76 431

DPSM	11.46 430	9.79 433	10.18 427	11.11 431	11.31 430	19.08 437	27.38 437	13.42 435	14.23 436	10.34 432	11.13 433	10.97 433	11.33 434	11.89 435	13.49 432	6.74 430	8.19 432	6.00 428	7.05 428	7.74 429	7.76 431

SPstereo	14.29 432	1.85 421	2.95 413	1.89 421	1.68 421	23.50 439	43.36 439	35.81 446	29.54 446	20.90 440	20.49 437	26.26 446	21.86 439	25.13 446	19.49 438	1.60 420	1.44 420	2.99 424	2.21 423	1.34 417	1.43 422

LSM0	24.21 445	19.88 443	22.33 442	24.42 444	40.13 446	38.41 445	54.99 440	27.05 444	28.61 440	20.59 437	22.00 439	22.29 444	22.86 443	24.12 444	27.16 441	13.59 440	16.33 438	12.13 437	14.08 432	15.72 441	17.53 443

Selective-RAFT-Error	23.11 441	19.77 442	20.60 438	22.49 440	22.80 440	38.46 446	55.19 441	27.13 445	28.90 445	20.73 439	22.38 441	22.11 442	22.91 445	23.94 443	27.18 443	13.54 436	16.57 440	12.09 433	14.21 433	15.61 440	15.65 439

CasAABBNet	23.04 440	19.69 438	20.32 436	22.42 439	22.73 439	38.35 441	55.23 442	26.99 443	28.74 441	20.67 438	22.28 440	22.11 442	22.86 443	23.84 442	27.17 442	13.52 435	16.47 439	12.08 432	14.21 433	15.57 436	15.60 438

MyStereo03	23.12 442	19.74 439	20.70 439	22.51 441	22.82 441	38.36 442	55.25 443	26.92 440	28.81 442	20.90 440	22.38 441	22.06 439	22.80 440	23.83 439	27.20 444	13.55 437	16.70 441	12.09 433	14.22 435	15.58 437	16.03 440

MyStereo02	23.12 442	19.74 439	20.70 439	22.51 441	22.82 441	38.36 442	55.25 443	26.92 440	28.81 442	20.90 440	22.38 441	22.06 439	22.80 440	23.83 439	27.20 444	13.55 437	16.70 441	12.09 433	14.22 435	15.58 437	16.03 440

MyStereo	23.12 442	19.74 439	20.70 439	22.51 441	22.82 441	38.36 442	55.25 443	26.92 440	28.81 442	20.90 440	22.38 441	22.06 439	22.80 440	23.83 439	27.20 444	13.55 437	16.70 441	12.09 433	14.22 435	15.58 437	16.03 440

PML	15.86 436	13.12 436	7.07 422	5.22 425	7.66 426	32.93 440	64.30 446	5.37 425	10.12 428	25.87 445	67.29 446	20.25 437	13.20 436	10.09 430	6.81 427	5.94 429	2.00 423	6.03 430	2.18 422	9.13 431	2.62 426

test_example2	100.95 447	107.33 447	67.16 446	98.17 446	106.88 447	89.44 447	101.34 447	37.23 447	97.88 447	129.56 447	131.26 447	65.41 447	67.34 447	91.22 447	79.29 447	143.32 447	199.32 447	81.12 447	102.17 447	121.89 447	101.70 447

Low-res two-view benchmark