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

EGLCR-Stereo	0.08 2	0.05 6	0.08 12	0.14 14	0.06 3	0.10 59	0.12 22	0.11 2	0.16 91	0.06 1	0.05 1	0.07 18	0.05 2	0.10 19	0.11 90	0.06 58	0.04 2	0.06 34	0.05 34	0.04 1	0.04 8

MGS-Stereo	0.09 14	0.07 72	0.12 94	0.15 39	0.08 50	0.09 36	0.15 117	0.12 6	0.12 28	0.07 2	0.10 40	0.08 27	0.06 7	0.10 19	0.09 20	0.05 2	0.04 2	0.06 34	0.05 34	0.06 103	0.05 53

MoCha-V2	0.08 2	0.06 20	0.08 12	0.35 381	0.06 3	0.06 2	0.15 117	0.11 2	0.08 2	0.07 2	0.07 14	0.07 18	0.05 2	0.09 10	0.08 11	0.05 2	0.04 2	0.05 2	0.04 9	0.04 1	0.03 1

DLNR_Zeroshot_test	10.40 430	1.82 424	19.49 440	120.77 445	13.11 435	0.06 2	0.13 44	0.23 178	0.10 9	0.07 2	0.10 40	0.09 40	0.06 7	0.10 19	0.09 20	0.13 337	0.04 2	0.06 34	0.04 9	51.54 444	0.04 8

AEACV	0.08 2	0.05 6	0.08 12	0.14 14	0.13 306	0.14 159	0.13 44	0.14 19	0.09 3	0.07 2	0.09 25	0.07 18	0.08 52	0.10 19	0.09 20	0.06 58	0.04 2	0.06 34	0.05 34	0.05 41	0.04 8

CroCo-Stereo	0.09 14	0.08 144	0.08 12	0.22 310	0.09 135	0.09 36	0.19 267	0.15 31	0.12 28	0.07 2	0.07 14	0.08 27	0.06 7	0.08 6	0.07 1	0.07 145	0.05 110	0.06 34	0.04 9	0.05 41	0.04 8
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
panet	0.08 2	0.05 6	0.07 2	0.12 3	0.05 1	0.12 108	0.11 11	0.13 12	0.10 9	0.08 7	0.13 75	0.09 40	0.08 52	0.11 48	0.10 52	0.08 195	0.05 110	0.05 2	0.03 1	0.06 103	0.05 53

LargeStereo	0.08 2	0.06 20	0.08 12	0.18 184	0.07 20	0.09 36	0.13 44	0.10 1	0.09 3	0.08 7	0.08 18	0.06 3	0.06 7	0.13 137	0.09 20	0.05 2	0.04 2	0.05 2	0.04 9	0.05 41	0.04 8

HH	0.09 14	0.06 20	0.13 133	0.17 117	0.08 50	0.10 59	0.16 175	0.14 19	0.10 9	0.08 7	0.09 25	0.08 27	0.07 34	0.10 19	0.09 20	0.06 58	0.04 2	0.06 34	0.05 34	0.05 41	0.04 8

HanStereo	0.09 14	0.06 20	0.13 133	0.17 117	0.08 50	0.10 59	0.16 175	0.14 19	0.10 9	0.08 7	0.09 25	0.08 27	0.07 34	0.10 19	0.09 20	0.06 58	0.04 2	0.06 34	0.05 34	0.05 41	0.04 8

LoS_RVC	0.08 2	0.05 6	0.07 2	0.15 39	0.07 20	0.08 24	0.15 117	0.11 2	0.10 9	0.08 7	0.09 25	0.06 3	0.09 71	0.10 19	0.09 20	0.05 2	0.04 2	0.05 2	0.03 1	0.04 1	0.03 1

CES	0.08 2	0.04 1	0.08 12	0.14 14	0.07 20	0.09 36	0.14 71	0.11 2	0.09 3	0.08 7	0.09 25	0.11 79	0.06 7	0.12 105	0.08 11	0.06 58	0.04 2	0.05 2	0.03 1	0.05 41	0.05 53

Selective-IGEV	0.07 1	0.06 20	0.08 12	0.17 117	0.06 3	0.08 24	0.12 22	0.13 12	0.07 1	0.08 7	0.07 14	0.06 3	0.04 1	0.10 19	0.09 20	0.05 2	0.04 2	0.05 2	0.04 9	0.04 1	0.03 1

cross-raft	0.10 54	0.09 195	0.09 31	0.19 231	0.07 20	0.11 85	0.25 341	0.13 12	0.15 73	0.08 7	0.11 57	0.12 94	0.10 92	0.09 10	0.11 90	0.05 2	0.04 2	0.06 34	0.05 34	0.04 1	0.04 8

EAI-Stereo	0.09 14	0.07 72	0.11 74	0.15 39	0.06 3	0.10 59	0.15 117	0.16 47	0.09 3	0.08 7	0.09 25	0.08 27	0.07 34	0.09 10	0.11 90	0.05 2	0.04 2	0.05 2	0.05 34	0.05 41	0.04 8

CFNet-RSSM	0.09 14	0.07 72	0.09 31	0.16 70	0.07 20	0.09 36	0.15 117	0.16 47	0.17 103	0.08 7	0.12 65	0.10 62	0.09 71	0.11 48	0.09 20	0.06 58	0.04 2	0.06 34	0.04 9	0.04 1	0.04 8

Gwc-CoAtRS	0.09 14	0.06 20	0.10 48	0.16 70	0.07 20	0.10 59	0.14 71	0.17 77	0.17 103	0.08 7	0.10 40	0.12 94	0.09 71	0.12 105	0.09 20	0.06 58	0.04 2	0.06 34	0.04 9	0.04 1	0.04 8

CREStereo	0.09 14	0.04 1	0.08 12	0.11 1	0.06 3	0.13 135	0.14 71	0.14 19	0.10 9	0.08 7	0.13 75	0.09 40	0.08 52	0.11 48	0.10 52	0.08 195	0.04 2	0.05 2	0.03 1	0.06 103	0.06 103
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
MyStereo07	0.10 54	0.07 72	0.10 48	0.17 117	0.09 135	0.14 159	0.18 236	0.15 31	0.15 73	0.09 19	0.06 2	0.06 3	0.07 34	0.12 105	0.09 20	0.06 58	0.05 110	0.08 166	0.07 165	0.06 103	0.06 103

AE-Stereo	0.10 54	0.08 144	0.10 48	0.18 184	0.09 135	0.10 59	0.15 117	0.14 19	0.19 132	0.09 19	0.14 85	0.12 94	0.08 52	0.11 48	0.10 52	0.05 2	0.06 195	0.07 102	0.06 90	0.05 41	0.04 8

ACVNet-DCA	0.10 54	0.08 144	0.12 94	0.17 117	0.09 135	0.13 135	0.15 117	0.23 178	0.16 91	0.09 19	0.09 25	0.06 3	0.06 7	0.10 19	0.07 1	0.06 58	0.04 2	0.06 34	0.05 34	0.07 160	0.07 163

xx1	0.11 85	0.08 144	0.12 94	0.17 117	0.09 135	0.13 135	0.15 117	0.16 47	0.18 120	0.09 19	0.09 25	0.16 167	0.16 231	0.10 19	0.07 1	0.06 58	0.04 2	0.08 166	0.08 215	0.07 160	0.07 163

1test111	0.11 85	0.08 144	0.12 94	0.17 117	0.09 135	0.13 135	0.15 117	0.23 178	0.16 91	0.09 19	0.09 25	0.06 3	0.06 7	0.15 171	0.16 228	0.06 58	0.04 2	0.06 34	0.05 34	0.07 160	0.07 163

cc1	0.10 54	0.08 144	0.12 94	0.17 117	0.09 135	0.13 135	0.15 117	0.16 47	0.18 120	0.09 19	0.09 25	0.06 3	0.06 7	0.10 19	0.07 1	0.06 58	0.04 2	0.06 34	0.05 34	0.06 103	0.06 103

tt1	0.10 54	0.08 144	0.12 94	0.17 117	0.09 135	0.12 108	0.16 175	0.15 31	0.19 132	0.09 19	0.08 18	0.06 3	0.06 7	0.10 19	0.07 1	0.06 58	0.04 2	0.06 34	0.05 34	0.06 103	0.06 103

StereoIM	0.09 14	0.09 195	0.08 12	0.17 117	0.09 135	0.13 135	0.10 6	0.16 47	0.16 91	0.09 19	0.11 57	0.06 3	0.06 7	0.09 10	0.13 162	0.07 145	0.06 195	0.07 102	0.05 34	0.05 41	0.04 8

MSKI-zero shot	0.09 14	0.05 6	0.09 31	0.15 39	0.07 20	0.10 59	0.13 44	0.14 19	0.13 45	0.09 19	0.09 25	0.09 40	0.06 7	0.12 105	0.10 52	0.06 58	0.04 2	0.05 2	0.04 9	0.04 1	0.04 8

RAFT-Test	0.09 14	0.06 20	0.10 48	0.15 39	0.07 20	0.11 85	0.15 117	0.16 47	0.13 45	0.09 19	0.10 40	0.10 62	0.09 71	0.12 105	0.09 20	0.06 58	0.04 2	0.05 2	0.04 9	0.04 1	0.05 53

CAS	0.08 2	0.04 1	0.07 2	0.17 117	0.08 50	0.10 59	0.13 44	0.12 6	0.09 3	0.09 19	0.10 40	0.08 27	0.06 7	0.09 10	0.08 11	0.08 195	0.04 2	0.05 2	0.03 1	0.05 41	0.04 8

anonymousdsp	0.09 14	0.07 72	0.11 74	0.16 70	0.09 135	0.11 85	0.15 117	0.16 47	0.12 28	0.09 19	0.06 2	0.06 3	0.06 7	0.11 48	0.09 20	0.05 2	0.04 2	0.06 34	0.05 34	0.05 41	0.06 103

LoS	0.09 14	0.05 6	0.11 74	0.13 7	0.07 20	0.14 159	0.11 11	0.15 31	0.15 73	0.09 19	0.09 25	0.12 94	0.09 71	0.15 171	0.10 52	0.07 145	0.05 110	0.05 2	0.03 1	0.05 41	0.05 53

ProNet	0.09 14	0.07 72	0.10 48	0.17 117	0.08 50	0.10 59	0.15 117	0.15 31	0.12 28	0.09 19	0.06 2	0.07 18	0.06 7	0.11 48	0.09 20	0.05 2	0.04 2	0.06 34	0.05 34	0.04 1	0.06 103

MC-Stereo	0.08 2	0.06 20	0.09 31	0.17 117	0.06 3	0.10 59	0.14 71	0.12 6	0.10 9	0.09 19	0.12 65	0.09 40	0.06 7	0.11 48	0.10 52	0.06 58	0.04 2	0.06 34	0.05 34	0.04 1	0.04 8

RCA-Stereo	0.09 14	0.06 20	0.09 31	0.16 70	0.06 3	0.09 36	0.13 44	0.18 101	0.14 62	0.09 19	0.10 40	0.08 27	0.07 34	0.12 105	0.11 90	0.06 58	0.04 2	0.06 34	0.05 34	0.05 41	0.04 8

CroCo-Stereo Lap2	0.09 14	0.09 195	0.08 12	0.22 310	0.09 135	0.09 36	0.19 267	0.16 47	0.12 28	0.09 19	0.10 40	0.05 1	0.05 2	0.08 6	0.08 11	0.06 58	0.06 195	0.07 102	0.05 34	0.05 41	0.05 53

IGEV-Stereo	0.09 14	0.07 72	0.11 74	0.16 70	0.09 135	0.11 85	0.15 117	0.16 47	0.12 28	0.09 19	0.06 2	0.06 3	0.06 7	0.11 48	0.09 20	0.05 2	0.04 2	0.06 34	0.05 34	0.05 41	0.06 103
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
test-3	0.08 2	0.06 20	0.09 31	0.17 117	0.07 20	0.07 17	0.14 71	0.12 6	0.15 73	0.09 19	0.08 18	0.07 18	0.08 52	0.11 48	0.10 52	0.05 2	0.04 2	0.07 102	0.05 34	0.04 1	0.04 8

test_1	0.08 2	0.06 20	0.09 31	0.17 117	0.07 20	0.07 17	0.14 71	0.12 6	0.15 73	0.09 19	0.08 18	0.07 18	0.08 52	0.11 48	0.10 52	0.05 2	0.04 2	0.07 102	0.05 34	0.04 1	0.04 8

TRStereo	0.09 14	0.05 6	0.12 94	0.15 39	0.12 288	0.10 59	0.13 44	0.18 101	0.18 120	0.09 19	0.09 25	0.09 40	0.06 7	0.10 19	0.08 11	0.07 145	0.05 110	0.07 102	0.07 165	0.04 1	0.04 8

test-1	0.10 54	0.07 72	0.16 226	0.19 231	0.08 50	0.11 85	0.24 327	0.14 19	0.18 120	0.09 19	0.07 14	0.09 40	0.08 52	0.07 1	0.09 20	0.06 58	0.04 2	0.06 34	0.05 34	0.04 1	0.04 8

iRaftStereo_RVC	0.10 54	0.07 72	0.09 31	0.17 117	0.09 135	0.11 85	0.17 196	0.18 101	0.12 28	0.09 19	0.12 65	0.10 62	0.07 34	0.11 48	0.10 52	0.05 2	0.04 2	0.08 166	0.08 215	0.04 1	0.04 8

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 14	0.06 20	0.10 48	0.17 117	0.06 3	0.10 59	0.16 175	0.17 77	0.14 62	0.09 19	0.10 40	0.08 27	0.09 71	0.11 48	0.09 20	0.05 2	0.04 2	0.06 34	0.06 90	0.04 1	0.03 1

PMTNet	0.09 14	0.05 6	0.09 31	0.12 3	0.06 3	0.12 108	0.14 71	0.15 31	0.11 20	0.09 19	0.13 75	0.10 62	0.07 34	0.13 137	0.10 52	0.15 351	0.04 2	0.05 2	0.03 1	0.07 160	0.06 103

H2IRNET	0.10 54	0.09 195	0.09 31	0.18 184	0.09 135	0.12 108	0.15 117	0.14 19	0.21 166	0.10 44	0.10 40	0.10 62	0.10 92	0.10 19	0.10 52	0.05 2	0.04 2	0.08 166	0.08 215	0.06 103	0.05 53

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 54	0.08 144	0.12 94	0.16 70	0.08 50	0.15 181	0.16 175	0.18 101	0.18 120	0.10 44	0.09 25	0.09 40	0.08 52	0.11 48	0.12 132	0.07 145	0.05 110	0.08 166	0.06 90	0.07 160	0.06 103

ff7	0.09 14	0.07 72	0.11 74	0.16 70	0.09 135	0.11 85	0.15 117	0.16 47	0.12 28	0.10 44	0.06 2	0.06 3	0.06 7	0.11 48	0.09 20	0.05 2	0.04 2	0.06 34	0.05 34	0.05 41	0.06 103

IGEVStereo-DCA	0.09 14	0.06 20	0.11 74	0.15 39	0.10 221	0.11 85	0.15 117	0.16 47	0.12 28	0.10 44	0.06 2	0.08 27	0.06 7	0.10 19	0.08 11	0.06 58	0.05 110	0.06 34	0.05 34	0.05 41	0.06 103

ffff	0.09 14	0.07 72	0.11 74	0.16 70	0.09 135	0.11 85	0.15 117	0.16 47	0.12 28	0.10 44	0.06 2	0.06 3	0.06 7	0.11 48	0.09 20	0.05 2	0.04 2	0.06 34	0.05 34	0.05 41	0.06 103

rrr	0.09 14	0.06 20	0.12 94	0.15 39	0.10 221	0.11 85	0.16 175	0.16 47	0.15 73	0.10 44	0.06 2	0.08 27	0.06 7	0.10 19	0.08 11	0.06 58	0.05 110	0.06 34	0.05 34	0.05 41	0.06 103

11t	0.09 14	0.07 72	0.11 74	0.16 70	0.09 135	0.11 85	0.15 117	0.16 47	0.12 28	0.10 44	0.06 2	0.06 3	0.06 7	0.11 48	0.09 20	0.05 2	0.04 2	0.06 34	0.05 34	0.05 41	0.06 103

IGEV_Zeroshot_test	0.09 14	0.05 6	0.12 94	0.13 7	0.08 50	0.12 108	0.13 44	0.17 77	0.11 20	0.10 44	0.06 2	0.09 40	0.06 7	0.11 48	0.09 20	0.06 58	0.04 2	0.06 34	0.06 90	0.05 41	0.05 53

MIF-Stereo	0.09 14	0.07 72	0.08 12	0.18 184	0.08 50	0.13 135	0.11 11	0.12 6	0.11 20	0.10 44	0.12 65	0.05 1	0.07 34	0.09 10	0.09 20	0.07 145	0.05 110	0.05 2	0.05 34	0.05 41	0.05 53

4D-IteraStereo	0.09 14	0.07 72	0.10 48	0.18 184	0.07 20	0.09 36	0.15 117	0.17 77	0.15 73	0.10 44	0.11 57	0.10 62	0.07 34	0.11 48	0.09 20	0.05 2	0.03 1	0.08 166	0.07 165	0.06 103	0.05 53

Selective-RAFT	0.11 85	0.10 243	0.11 74	0.21 297	0.08 50	0.16 205	0.13 44	0.20 128	0.22 178	0.10 44	0.10 40	0.11 79	0.10 92	0.15 171	0.11 90	0.05 2	0.05 110	0.06 34	0.05 34	0.06 103	0.05 53

ccc-4	0.09 14	0.07 72	0.11 74	0.16 70	0.09 135	0.11 85	0.15 117	0.16 47	0.12 28	0.10 44	0.06 2	0.06 3	0.06 7	0.11 48	0.09 20	0.05 2	0.04 2	0.06 34	0.05 34	0.05 41	0.06 103

test_3	0.10 54	0.09 195	0.10 48	0.20 273	0.08 50	0.13 135	0.26 347	0.14 19	0.21 166	0.10 44	0.10 40	0.09 40	0.09 71	0.08 6	0.11 90	0.05 2	0.04 2	0.08 166	0.07 165	0.04 1	0.04 8

CREStereo++_RVC	0.08 2	0.04 1	0.06 1	0.13 7	0.07 20	0.09 36	0.12 22	0.14 19	0.14 62	0.10 44	0.14 85	0.08 27	0.07 34	0.09 10	0.11 90	0.06 58	0.04 2	0.05 2	0.05 34	0.04 1	0.04 8
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
s12784h	0.09 14	0.06 20	0.07 2	0.15 39	0.05 1	0.16 205	0.18 236	0.15 31	0.15 73	0.10 44	0.11 57	0.11 79	0.11 114	0.10 19	0.12 132	0.05 2	0.04 2	0.05 2	0.04 9	0.04 1	0.04 8

raftrobust	0.09 14	0.06 20	0.10 48	0.17 117	0.08 50	0.09 36	0.10 6	0.18 101	0.16 91	0.10 44	0.09 25	0.12 94	0.07 34	0.12 105	0.10 52	0.08 195	0.05 110	0.06 34	0.05 34	0.05 41	0.05 53

sCroCo_RVC	0.12 140	0.09 195	0.23 305	0.24 334	0.11 259	0.19 259	0.14 71	0.17 77	0.14 62	0.10 44	0.13 75	0.12 94	0.07 34	0.14 153	0.11 90	0.08 195	0.08 274	0.08 166	0.08 215	0.05 41	0.07 163

XX-Stereo	0.09 14	0.05 6	0.08 12	0.17 117	0.09 135	0.15 181	0.12 22	0.20 128	0.10 9	0.10 44	0.14 85	0.07 18	0.06 7	0.12 105	0.08 11	0.06 58	0.05 110	0.06 34	0.06 90	0.04 1	0.04 8

test_xeample3	0.09 14	0.06 20	0.12 94	0.16 70	0.09 135	0.11 85	0.15 117	0.16 47	0.13 45	0.10 44	0.06 2	0.08 27	0.06 7	0.10 19	0.09 20	0.05 2	0.04 2	0.06 34	0.05 34	0.05 41	0.06 103

AFF-stereo	0.09 14	0.06 20	0.10 48	0.17 117	0.07 20	0.10 59	0.16 175	0.17 77	0.09 3	0.10 44	0.12 65	0.09 40	0.09 71	0.12 105	0.09 20	0.05 2	0.04 2	0.07 102	0.07 165	0.04 1	0.03 1

EKT-Stereo	0.11 85	0.07 72	0.14 159	0.15 39	0.10 221	0.13 135	0.14 71	0.18 101	0.21 166	0.11 64	0.08 18	0.12 94	0.09 71	0.11 48	0.12 132	0.08 195	0.06 195	0.07 102	0.06 90	0.08 204	0.07 163

CASnet	0.09 14	0.09 195	0.09 31	0.19 231	0.06 3	0.07 17	0.11 11	0.18 101	0.14 62	0.11 64	0.10 40	0.09 40	0.07 34	0.10 19	0.10 52	0.06 58	0.04 2	0.10 273	0.08 215	0.05 41	0.03 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Any-RAFT	0.10 54	0.05 6	0.09 31	0.14 14	0.07 20	0.13 135	0.14 71	0.21 145	0.15 73	0.11 64	0.12 65	0.12 94	0.09 71	0.12 105	0.09 20	0.07 145	0.04 2	0.05 2	0.04 9	0.06 103	0.05 53

DCRE	0.11 85	0.07 72	0.13 133	0.16 70	0.11 259	0.11 85	0.17 196	0.18 101	0.17 103	0.11 64	0.18 147	0.10 62	0.10 92	0.15 171	0.11 90	0.06 58	0.05 110	0.06 34	0.06 90	0.05 41	0.04 8

knoymous	0.11 85	0.05 6	0.12 94	0.13 7	0.07 20	0.15 181	0.14 71	0.19 121	0.13 45	0.11 64	0.17 125	0.13 117	0.09 71	0.13 137	0.11 90	0.08 195	0.05 110	0.06 34	0.05 34	0.08 204	0.07 163

riskmin	0.11 85	0.06 20	0.13 133	0.14 14	0.08 50	0.14 159	0.14 71	0.18 101	0.14 62	0.11 64	0.14 85	0.16 167	0.11 114	0.14 153	0.12 132	0.09 241	0.05 110	0.07 102	0.05 34	0.08 204	0.08 223

iRaft-Stereo_20w	0.09 14	0.05 6	0.13 133	0.14 14	0.08 50	0.12 108	0.15 117	0.18 101	0.10 9	0.11 64	0.08 18	0.08 27	0.05 2	0.10 19	0.09 20	0.06 58	0.04 2	0.06 34	0.05 34	0.06 103	0.05 53

MIPNet	0.11 85	0.08 144	0.14 159	0.17 117	0.09 135	0.12 108	0.14 71	0.20 128	0.24 197	0.11 64	0.10 40	0.09 40	0.07 34	0.13 137	0.12 132	0.06 58	0.04 2	0.06 34	0.05 34	0.04 1	0.04 8

IPLGR	0.11 85	0.09 195	0.16 226	0.18 184	0.08 50	0.12 108	0.17 196	0.21 145	0.24 197	0.11 64	0.12 65	0.11 79	0.08 52	0.12 105	0.12 132	0.06 58	0.05 110	0.06 34	0.06 90	0.04 1	0.04 8

GMOStereo	0.11 85	0.09 195	0.07 2	0.19 231	0.08 50	0.12 108	0.28 359	0.13 12	0.17 103	0.11 64	0.17 125	0.14 132	0.12 143	0.07 1	0.07 1	0.05 2	0.05 110	0.09 232	0.07 165	0.04 1	0.04 8

error version	0.11 85	0.09 195	0.07 2	0.19 231	0.08 50	0.12 108	0.28 359	0.13 12	0.17 103	0.11 64	0.17 125	0.14 132	0.12 143	0.07 1	0.07 1	0.05 2	0.05 110	0.09 232	0.07 165	0.04 1	0.04 8

test-v	0.11 85	0.09 195	0.07 2	0.19 231	0.08 50	0.12 108	0.28 359	0.13 12	0.17 103	0.11 64	0.17 125	0.14 132	0.12 143	0.07 1	0.07 1	0.05 2	0.05 110	0.09 232	0.07 165	0.04 1	0.04 8

LCNet	0.11 85	0.07 72	0.09 31	0.19 231	0.09 135	0.08 24	0.15 117	0.21 145	0.15 73	0.11 64	0.15 99	0.16 167	0.11 114	0.12 105	0.11 90	0.05 2	0.04 2	0.08 166	0.07 165	0.06 103	0.15 348

STrans-v2	0.10 54	0.07 72	0.12 94	0.18 184	0.07 20	0.10 59	0.14 71	0.21 145	0.11 20	0.11 64	0.15 99	0.12 94	0.10 92	0.11 48	0.12 132	0.05 2	0.04 2	0.06 34	0.06 90	0.04 1	0.04 8

RAFT-345	0.11 85	0.07 72	0.15 196	0.16 70	0.08 50	0.08 24	0.12 22	0.15 31	0.10 9	0.11 64	0.36 313	0.09 40	0.09 71	0.11 48	0.12 132	0.05 2	0.05 110	0.07 102	0.06 90	0.04 1	0.05 53

test-2	0.11 85	0.09 195	0.07 2	0.19 231	0.08 50	0.12 108	0.28 359	0.13 12	0.17 103	0.11 64	0.17 125	0.14 132	0.12 143	0.07 1	0.07 1	0.05 2	0.05 110	0.09 232	0.07 165	0.04 1	0.04 8

GMM-Stereo	0.11 85	0.07 72	0.10 48	0.18 184	0.09 135	0.08 24	0.15 117	0.23 178	0.16 91	0.11 64	0.15 99	0.13 117	0.11 114	0.11 48	0.11 90	0.05 2	0.04 2	0.08 166	0.07 165	0.06 103	0.09 256

TANstereo	0.09 14	0.04 1	0.08 12	0.13 7	0.06 3	0.11 85	0.14 71	0.15 31	0.19 132	0.11 64	0.15 99	0.10 62	0.06 7	0.12 105	0.09 20	0.07 145	0.05 110	0.05 2	0.04 9	0.06 103	0.05 53

XX-TBD	0.09 14	0.06 20	0.07 2	0.14 14	0.07 20	0.12 108	0.16 175	0.14 19	0.13 45	0.11 64	0.12 65	0.09 40	0.08 52	0.10 19	0.10 52	0.06 58	0.04 2	0.05 2	0.03 1	0.06 103	0.05 53

sAnonymous2	0.13 162	0.12 277	0.24 308	0.20 273	0.12 288	0.17 224	0.13 44	0.26 221	0.21 166	0.11 64	0.11 57	0.13 117	0.08 52	0.10 19	0.10 52	0.09 241	0.05 110	0.08 166	0.06 90	0.15 348	0.10 275

CroCo_RVC	0.13 162	0.12 277	0.24 308	0.20 273	0.12 288	0.17 224	0.13 44	0.26 221	0.21 166	0.11 64	0.11 57	0.13 117	0.08 52	0.10 19	0.10 52	0.09 241	0.05 110	0.08 166	0.06 90	0.15 348	0.10 275

111	0.10 54	0.06 20	0.12 94	0.15 39	0.07 20	0.10 59	0.14 71	0.21 145	0.23 187	0.11 64	0.12 65	0.14 132	0.11 114	0.13 137	0.10 52	0.06 58	0.04 2	0.06 34	0.04 9	0.05 41	0.05 53

RAFT + AFF	0.13 162	0.07 72	0.20 286	0.20 273	0.10 221	0.14 159	0.24 327	0.26 221	0.20 153	0.11 64	0.10 40	0.12 94	0.10 92	0.15 171	0.12 132	0.07 145	0.06 195	0.09 232	0.08 215	0.06 103	0.08 223

DIP-Stereo	0.11 85	0.07 72	0.14 159	0.17 117	0.09 135	0.13 135	0.09 3	0.16 47	0.16 91	0.11 64	0.16 107	0.14 132	0.12 143	0.15 171	0.13 162	0.06 58	0.05 110	0.06 34	0.05 34	0.05 41	0.06 103
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MyStereo8	0.12 140	0.07 72	0.15 196	0.15 39	0.09 135	0.18 239	0.14 71	0.19 121	0.22 178	0.12 88	0.18 147	0.11 79	0.10 92	0.16 203	0.18 253	0.07 145	0.05 110	0.07 102	0.05 34	0.08 204	0.09 256

MyStereo06	0.10 54	0.07 72	0.12 94	0.17 117	0.09 135	0.13 135	0.18 236	0.19 121	0.12 28	0.12 88	0.08 18	0.07 18	0.07 34	0.11 48	0.09 20	0.06 58	0.05 110	0.07 102	0.07 165	0.06 103	0.06 103

StereoVision	0.13 162	0.12 277	0.09 31	0.24 334	0.10 221	0.15 181	0.21 298	0.21 145	0.20 153	0.12 88	0.24 202	0.10 62	0.10 92	0.16 203	0.10 52	0.09 241	0.11 325	0.12 315	0.12 329	0.06 103	0.05 53

test_4	0.10 54	0.10 243	0.08 12	0.19 231	0.09 135	0.08 24	0.22 308	0.15 31	0.17 103	0.12 88	0.18 147	0.12 94	0.09 71	0.08 6	0.11 90	0.04 1	0.04 2	0.08 166	0.08 215	0.04 1	0.03 1

GLC_STEREO	0.11 85	0.07 72	0.11 74	0.17 117	0.07 20	0.09 36	0.13 44	0.15 31	0.24 197	0.12 88	0.13 75	0.12 94	0.08 52	0.18 236	0.11 90	0.06 58	0.08 274	0.08 166	0.06 90	0.05 41	0.05 53

IPLG	0.10 54	0.07 72	0.15 196	0.17 117	0.08 50	0.11 85	0.14 71	0.20 128	0.15 73	0.12 88	0.17 125	0.07 18	0.07 34	0.14 153	0.13 162	0.06 58	0.04 2	0.06 34	0.05 34	0.04 1	0.04 8

TransformOpticalFlow	0.10 54	0.08 144	0.13 133	0.18 184	0.07 20	0.09 36	0.15 117	0.19 121	0.15 73	0.12 88	0.17 125	0.11 79	0.11 114	0.11 48	0.10 52	0.05 2	0.04 2	0.06 34	0.06 90	0.05 41	0.05 53

NF-Stereo	0.11 85	0.07 72	0.13 133	0.17 117	0.09 135	0.10 59	0.14 71	0.23 178	0.19 132	0.12 88	0.17 125	0.12 94	0.11 114	0.11 48	0.11 90	0.06 58	0.04 2	0.07 102	0.06 90	0.06 103	0.12 309

OCTAStereo	0.11 85	0.07 72	0.13 133	0.17 117	0.09 135	0.10 59	0.14 71	0.23 178	0.19 132	0.12 88	0.17 125	0.12 94	0.11 114	0.11 48	0.11 90	0.06 58	0.04 2	0.07 102	0.06 90	0.06 103	0.12 309

NRIStereo	0.11 85	0.08 144	0.14 159	0.18 184	0.08 50	0.10 59	0.14 71	0.16 47	0.15 73	0.12 88	0.14 85	0.13 117	0.12 143	0.13 137	0.10 52	0.06 58	0.04 2	0.07 102	0.06 90	0.06 103	0.07 163

PSM-AAD	0.11 85	0.07 72	0.10 48	0.19 231	0.09 135	0.10 59	0.15 117	0.20 128	0.13 45	0.12 88	0.14 85	0.18 197	0.11 114	0.11 48	0.10 52	0.05 2	0.05 110	0.09 232	0.08 215	0.06 103	0.14 340

FTStereo	0.12 140	0.06 20	0.14 159	0.18 184	0.09 135	0.07 17	0.15 117	0.21 145	0.18 120	0.12 88	0.24 202	0.12 94	0.12 143	0.13 137	0.13 162	0.05 2	0.05 110	0.07 102	0.06 90	0.06 103	0.10 275

ASMatch	0.11 85	0.06 20	0.13 133	0.16 70	0.10 221	0.07 17	0.14 71	0.17 77	0.17 103	0.12 88	0.16 107	0.16 167	0.10 92	0.13 137	0.10 52	0.05 2	0.04 2	0.06 34	0.05 34	0.04 1	0.08 223

RE-Stereo	0.11 85	0.07 72	0.13 133	0.17 117	0.09 135	0.10 59	0.14 71	0.23 178	0.19 132	0.12 88	0.17 125	0.12 94	0.11 114	0.11 48	0.11 90	0.06 58	0.04 2	0.07 102	0.06 90	0.06 103	0.12 309

TVStereo	0.11 85	0.07 72	0.13 133	0.17 117	0.09 135	0.10 59	0.14 71	0.23 178	0.19 132	0.12 88	0.17 125	0.12 94	0.11 114	0.11 48	0.11 90	0.06 58	0.04 2	0.07 102	0.06 90	0.06 103	0.12 309

Prome-Stereo	0.11 85	0.06 20	0.10 48	0.18 184	0.08 50	0.12 108	0.15 117	0.22 161	0.13 45	0.12 88	0.17 125	0.13 117	0.08 52	0.12 105	0.10 52	0.05 2	0.04 2	0.07 102	0.06 90	0.06 103	0.09 256

raft+_RVC	0.11 85	0.07 72	0.09 31	0.16 70	0.07 20	0.10 59	0.11 11	0.24 196	0.20 153	0.12 88	0.15 99	0.12 94	0.08 52	0.12 105	0.13 162	0.07 145	0.04 2	0.07 102	0.06 90	0.05 41	0.05 53

RALCasStereoNet	0.10 54	0.06 20	0.09 31	0.16 70	0.08 50	0.12 108	0.14 71	0.17 77	0.11 20	0.12 88	0.17 125	0.14 132	0.10 92	0.12 105	0.11 90	0.07 145	0.06 195	0.06 34	0.05 34	0.08 204	0.07 163

ARAFT	0.12 140	0.08 144	0.17 251	0.19 231	0.09 135	0.14 159	0.18 236	0.20 128	0.12 28	0.12 88	0.13 75	0.14 132	0.11 114	0.15 171	0.12 132	0.06 58	0.05 110	0.10 273	0.09 256	0.05 41	0.04 8

R-Stereo Train	0.10 54	0.06 20	0.10 48	0.17 117	0.08 50	0.11 85	0.14 71	0.23 178	0.11 20	0.12 88	0.19 153	0.11 79	0.08 52	0.09 10	0.11 90	0.07 145	0.05 110	0.06 34	0.05 34	0.05 41	0.05 53

RAFT-Stereo	0.10 54	0.06 20	0.10 48	0.17 117	0.08 50	0.11 85	0.14 71	0.23 178	0.11 20	0.12 88	0.19 153	0.11 79	0.08 52	0.09 10	0.11 90	0.07 145	0.05 110	0.06 34	0.05 34	0.05 41	0.05 53
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
CoDeX	0.12 140	0.07 72	0.12 94	0.17 117	0.08 50	0.12 108	0.15 117	0.23 178	0.27 236	0.13 109	0.17 125	0.16 167	0.11 114	0.14 153	0.11 90	0.07 145	0.05 110	0.07 102	0.06 90	0.06 103	0.05 53

test croco	0.10 54	0.08 144	0.10 48	0.19 231	0.09 135	0.10 59	0.15 117	0.14 19	0.13 45	0.13 109	0.15 99	0.09 40	0.12 143	0.13 137	0.12 132	0.07 145	0.05 110	0.09 232	0.06 90	0.06 103	0.06 103

MIM_Stereo	0.09 14	0.07 72	0.11 74	0.15 39	0.07 20	0.06 2	0.12 22	0.20 128	0.14 62	0.13 109	0.13 75	0.09 40	0.05 2	0.12 105	0.08 11	0.05 2	0.06 195	0.07 102	0.06 90	0.06 103	0.05 53

anonymousdsp2	0.11 85	0.07 72	0.10 48	0.16 70	0.09 135	0.13 135	0.14 71	0.18 101	0.22 178	0.13 109	0.14 85	0.12 94	0.09 71	0.14 153	0.11 90	0.05 2	0.04 2	0.05 2	0.04 9	0.06 103	0.05 53

DCANet-4	0.10 54	0.06 20	0.12 94	0.16 70	0.06 3	0.09 36	0.17 196	0.18 101	0.19 132	0.13 109	0.16 107	0.09 40	0.14 198	0.11 48	0.12 132	0.06 58	0.04 2	0.05 2	0.04 9	0.04 1	0.05 53

fff	0.10 54	0.06 20	0.12 94	0.15 39	0.07 20	0.09 36	0.17 196	0.16 47	0.20 153	0.13 109	0.16 107	0.10 62	0.11 114	0.11 48	0.12 132	0.06 58	0.04 2	0.05 2	0.04 9	0.04 1	0.05 53

ADStereo(finetuned)	0.10 54	0.06 20	0.12 94	0.16 70	0.06 3	0.09 36	0.17 196	0.15 31	0.19 132	0.13 109	0.17 125	0.10 62	0.12 143	0.11 48	0.12 132	0.06 58	0.04 2	0.05 2	0.04 9	0.05 41	0.04 8

GwcNet-ADL	0.13 162	0.08 144	0.14 159	0.20 273	0.09 135	0.11 85	0.20 282	0.30 277	0.24 197	0.13 109	0.14 85	0.18 197	0.14 198	0.13 137	0.14 190	0.07 145	0.05 110	0.06 34	0.05 34	0.07 160	0.06 103

GANet-ADL	0.13 162	0.07 72	0.15 196	0.17 117	0.10 221	0.18 239	0.15 117	0.30 277	0.20 153	0.13 109	0.18 147	0.19 206	0.12 143	0.16 203	0.13 162	0.08 195	0.06 195	0.06 34	0.05 34	0.07 160	0.08 223

OMP-Stereo	0.11 85	0.06 20	0.14 159	0.18 184	0.08 50	0.09 36	0.12 22	0.21 145	0.21 166	0.13 109	0.14 85	0.11 79	0.12 143	0.11 48	0.13 162	0.06 58	0.04 2	0.07 102	0.06 90	0.05 41	0.04 8

KYRaft	0.11 85	0.07 72	0.10 48	0.19 231	0.09 135	0.08 24	0.15 117	0.22 161	0.12 28	0.13 109	0.16 107	0.20 216	0.10 92	0.12 105	0.10 52	0.05 2	0.04 2	0.08 166	0.08 215	0.06 103	0.16 359

Pruner-Stereo	0.11 85	0.07 72	0.12 94	0.17 117	0.09 135	0.06 2	0.12 22	0.17 77	0.17 103	0.13 109	0.19 153	0.13 117	0.09 71	0.11 48	0.11 90	0.06 58	0.04 2	0.07 102	0.06 90	0.06 103	0.08 223

DeepStereo_RVC	0.11 85	0.08 144	0.16 226	0.18 184	0.08 50	0.08 24	0.12 22	0.17 77	0.12 28	0.13 109	0.14 85	0.12 94	0.12 143	0.12 105	0.11 90	0.06 58	0.04 2	0.07 102	0.06 90	0.07 160	0.08 223

RAFT-RH_RVC	0.11 85	0.06 20	0.14 159	0.16 70	0.09 135	0.12 108	0.12 22	0.17 77	0.12 28	0.13 109	0.41 347	0.11 79	0.10 92	0.13 137	0.12 132	0.05 2	0.04 2	0.08 166	0.05 34	0.04 1	0.06 103

AnonymousM	0.09 14	0.05 6	0.10 48	0.14 14	0.06 3	0.09 36	0.13 44	0.19 121	0.14 62	0.13 109	0.11 57	0.09 40	0.08 52	0.13 137	0.10 52	0.08 195	0.05 110	0.08 166	0.05 34	0.05 41	0.05 53

rafts_anoy	0.11 85	0.06 20	0.10 48	0.17 117	0.08 50	0.10 59	0.14 71	0.17 77	0.14 62	0.13 109	0.13 75	0.12 94	0.10 92	0.11 48	0.12 132	0.07 145	0.04 2	0.09 232	0.11 311	0.07 160	0.06 103

DCANet	0.10 54	0.06 20	0.12 94	0.16 70	0.06 3	0.09 36	0.17 196	0.15 31	0.19 132	0.13 109	0.17 125	0.10 62	0.11 114	0.11 48	0.12 132	0.06 58	0.04 2	0.05 2	0.04 9	0.05 41	0.04 8

csc	0.10 54	0.06 20	0.12 94	0.15 39	0.07 20	0.09 36	0.17 196	0.16 47	0.20 153	0.13 109	0.16 107	0.10 62	0.11 114	0.11 48	0.12 132	0.06 58	0.04 2	0.05 2	0.04 9	0.04 1	0.05 53

cscssc	0.10 54	0.06 20	0.12 94	0.15 39	0.07 20	0.09 36	0.17 196	0.16 47	0.20 153	0.13 109	0.16 107	0.10 62	0.11 114	0.11 48	0.12 132	0.06 58	0.04 2	0.05 2	0.04 9	0.04 1	0.05 53

HITNet	0.10 54	0.06 20	0.12 94	0.14 14	0.06 3	0.11 85	0.10 6	0.18 101	0.18 120	0.13 109	0.16 107	0.14 132	0.11 114	0.15 171	0.13 162	0.06 58	0.04 2	0.04 1	0.04 9	0.06 103	0.05 53
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
MIF-Stereo (partial)	0.11 85	0.06 20	0.10 48	0.19 231	0.10 221	0.10 59	0.11 11	0.17 77	0.18 120	0.14 129	0.16 107	0.09 40	0.11 114	0.12 105	0.12 132	0.08 195	0.05 110	0.08 166	0.07 165	0.06 103	0.07 163

PCWNet_CMD	0.14 191	0.08 144	0.15 196	0.17 117	0.09 135	0.14 159	0.14 71	0.29 263	0.36 303	0.14 129	0.20 164	0.21 222	0.12 143	0.17 225	0.13 162	0.07 145	0.05 110	0.07 102	0.07 165	0.07 160	0.07 163

LL-Strereo2	0.10 54	0.10 243	0.15 196	0.18 184	0.08 50	0.15 181	0.09 3	0.17 77	0.14 62	0.14 129	0.10 40	0.09 40	0.07 34	0.16 203	0.10 52	0.05 2	0.05 110	0.10 273	0.07 165	0.06 103	0.05 53

DisPM	0.11 85	0.07 72	0.12 94	0.16 70	0.09 135	0.06 2	0.13 44	0.17 77	0.17 103	0.14 129	0.20 164	0.12 94	0.10 92	0.11 48	0.10 52	0.06 58	0.04 2	0.07 102	0.06 90	0.06 103	0.11 298

CIPLG	0.11 85	0.08 144	0.14 159	0.17 117	0.08 50	0.12 108	0.15 117	0.17 77	0.15 73	0.14 129	0.11 57	0.16 167	0.09 71	0.16 203	0.11 90	0.07 145	0.05 110	0.06 34	0.05 34	0.05 41	0.06 103

IPLGR_C	0.11 85	0.08 144	0.14 159	0.17 117	0.08 50	0.12 108	0.15 117	0.17 77	0.15 73	0.14 129	0.10 40	0.16 167	0.09 71	0.16 203	0.11 90	0.07 145	0.05 110	0.06 34	0.05 34	0.05 41	0.06 103

ACRE	0.11 85	0.08 144	0.14 159	0.17 117	0.08 50	0.12 108	0.15 117	0.17 77	0.14 62	0.14 129	0.10 40	0.16 167	0.09 71	0.16 203	0.11 90	0.07 145	0.05 110	0.06 34	0.05 34	0.05 41	0.06 103

HHNet	0.11 85	0.06 20	0.16 226	0.15 39	0.14 323	0.07 17	0.13 44	0.20 128	0.17 103	0.14 129	0.25 231	0.11 79	0.08 52	0.13 137	0.10 52	0.05 2	0.04 2	0.08 166	0.06 90	0.05 41	0.09 256

IIG-Stereo	0.11 85	0.06 20	0.13 133	0.17 117	0.08 50	0.11 85	0.12 22	0.22 161	0.17 103	0.14 129	0.17 125	0.11 79	0.12 143	0.12 105	0.12 132	0.06 58	0.05 110	0.07 102	0.06 90	0.05 41	0.04 8

PSM-softLoss	0.12 140	0.07 72	0.15 196	0.17 117	0.09 135	0.08 24	0.13 44	0.24 196	0.17 103	0.14 129	0.19 153	0.13 117	0.11 114	0.11 48	0.11 90	0.07 145	0.05 110	0.08 166	0.07 165	0.06 103	0.12 309

KMStereo	0.12 140	0.07 72	0.15 196	0.17 117	0.09 135	0.08 24	0.13 44	0.24 196	0.17 103	0.14 129	0.19 153	0.13 117	0.11 114	0.11 48	0.11 90	0.07 145	0.05 110	0.08 166	0.07 165	0.06 103	0.12 309

RAFT_R40	0.11 85	0.07 72	0.14 159	0.18 184	0.09 135	0.06 2	0.13 44	0.17 77	0.16 91	0.14 129	0.18 147	0.15 156	0.12 143	0.10 19	0.11 90	0.06 58	0.04 2	0.09 232	0.06 90	0.06 103	0.05 53

GrayStereo	0.11 85	0.06 20	0.11 74	0.19 231	0.09 135	0.09 36	0.16 175	0.18 101	0.17 103	0.14 129	0.17 125	0.17 186	0.11 114	0.12 105	0.11 90	0.05 2	0.05 110	0.07 102	0.06 90	0.05 41	0.10 275

IRAFT_RVC	0.12 140	0.08 144	0.16 226	0.19 231	0.08 50	0.07 17	0.15 117	0.24 196	0.23 187	0.14 129	0.14 85	0.15 156	0.12 143	0.12 105	0.10 52	0.06 58	0.04 2	0.09 232	0.06 90	0.06 103	0.06 103

CRE-IMP	0.11 85	0.09 195	0.16 226	0.19 231	0.08 50	0.10 59	0.12 22	0.18 101	0.10 9	0.14 129	0.13 75	0.13 117	0.12 143	0.12 105	0.11 90	0.07 145	0.04 2	0.08 166	0.06 90	0.08 204	0.08 223

TestStereo	0.13 162	0.14 310	0.11 74	0.23 329	0.08 50	0.15 181	0.21 298	0.20 128	0.23 187	0.14 129	0.24 202	0.16 167	0.12 143	0.16 203	0.14 190	0.05 2	0.06 195	0.08 166	0.06 90	0.09 252	0.05 53

CFNet_pseudo	0.14 191	0.08 144	0.15 196	0.16 70	0.09 135	0.13 135	0.14 71	0.27 239	0.34 291	0.14 129	0.21 178	0.22 239	0.13 175	0.18 236	0.14 190	0.07 145	0.05 110	0.08 166	0.06 90	0.07 160	0.07 163

RALAANet	0.11 85	0.08 144	0.10 48	0.17 117	0.09 135	0.14 159	0.10 6	0.20 128	0.15 73	0.14 129	0.13 75	0.16 167	0.09 71	0.12 105	0.11 90	0.06 58	0.05 110	0.07 102	0.06 90	0.05 41	0.04 8

Anonymous	0.14 191	0.10 243	0.24 308	0.22 310	0.13 306	0.18 239	0.22 308	0.20 128	0.19 132	0.14 129	0.12 65	0.11 79	0.13 175	0.16 203	0.13 162	0.08 195	0.07 252	0.08 166	0.08 215	0.12 308	0.10 275

xxxx	0.15 225	0.07 72	0.14 159	0.14 14	0.08 50	0.23 306	0.18 236	0.31 283	0.19 132	0.14 129	0.28 262	0.22 239	0.14 198	0.15 171	0.26 335	0.09 241	0.05 110	0.07 102	0.07 165	0.08 204	0.07 163

SFCPSM	0.13 162	0.07 72	0.14 159	0.17 117	0.09 135	0.15 181	0.16 175	0.28 253	0.27 236	0.14 129	0.17 125	0.12 94	0.13 175	0.14 153	0.11 90	0.08 195	0.05 110	0.07 102	0.07 165	0.07 160	0.06 103

DMCA	0.14 191	0.09 195	0.16 226	0.19 231	0.09 135	0.15 181	0.17 196	0.23 178	0.27 236	0.14 129	0.19 153	0.17 186	0.18 260	0.15 171	0.17 239	0.10 272	0.06 195	0.08 166	0.06 90	0.09 252	0.10 275

MSMDNet	0.14 191	0.08 144	0.15 196	0.17 117	0.09 135	0.14 159	0.14 71	0.29 263	0.36 303	0.14 129	0.21 178	0.21 222	0.12 143	0.17 225	0.14 190	0.07 145	0.05 110	0.07 102	0.07 165	0.07 160	0.07 163

ccs_rob	0.14 191	0.08 144	0.15 196	0.16 70	0.09 135	0.12 108	0.14 71	0.27 239	0.34 291	0.14 129	0.21 178	0.22 239	0.13 175	0.18 236	0.14 190	0.07 145	0.05 110	0.08 166	0.07 165	0.07 160	0.07 163

mmm	0.14 191	0.08 144	0.17 251	0.17 117	0.09 135	0.17 224	0.18 236	0.21 145	0.15 73	0.15 153	0.23 193	0.21 222	0.16 231	0.16 203	0.17 239	0.08 195	0.05 110	0.08 166	0.07 165	0.07 160	0.07 163

11t1	0.12 140	0.06 20	0.13 133	0.14 14	0.08 50	0.17 224	0.15 117	0.18 101	0.15 73	0.15 153	0.15 99	0.16 167	0.16 231	0.15 171	0.13 162	0.08 195	0.05 110	0.06 34	0.05 34	0.08 204	0.07 163

DualNet	0.13 162	0.09 195	0.14 159	0.16 70	0.08 50	0.17 224	0.17 196	0.15 31	0.19 132	0.15 153	0.25 231	0.19 206	0.13 175	0.10 19	0.20 268	0.06 58	0.04 2	0.09 232	0.08 215	0.06 103	0.06 103

ffm	0.12 140	0.09 195	0.14 159	0.16 70	0.08 50	0.17 224	0.17 196	0.15 31	0.19 132	0.15 153	0.25 231	0.19 206	0.13 175	0.10 19	0.07 1	0.06 58	0.04 2	0.09 232	0.08 215	0.06 103	0.06 103

ff1	0.13 162	0.09 195	0.14 159	0.16 70	0.08 50	0.17 224	0.17 196	0.15 31	0.19 132	0.15 153	0.25 231	0.19 206	0.13 175	0.14 153	0.20 268	0.06 58	0.04 2	0.09 232	0.08 215	0.06 103	0.06 103

mmx	0.14 191	0.09 195	0.14 159	0.16 70	0.08 50	0.17 224	0.17 196	0.27 239	0.25 216	0.15 153	0.25 231	0.19 206	0.13 175	0.14 153	0.20 268	0.08 195	0.06 195	0.09 232	0.08 215	0.08 204	0.08 223

xxx	0.14 191	0.09 195	0.14 159	0.16 70	0.08 50	0.17 224	0.17 196	0.27 239	0.25 216	0.15 153	0.25 231	0.19 206	0.13 175	0.14 153	0.20 268	0.08 195	0.06 195	0.09 232	0.08 215	0.08 204	0.08 223

LL-Strereo	0.13 162	0.09 195	0.11 74	0.20 273	0.10 221	0.11 85	0.18 236	0.32 292	0.24 197	0.15 153	0.15 99	0.14 132	0.13 175	0.19 247	0.11 90	0.06 58	0.04 2	0.09 232	0.08 215	0.04 1	0.05 53

anonymousa	0.13 162	0.07 72	0.13 133	0.18 184	0.09 135	0.13 135	0.17 196	0.19 121	0.29 254	0.15 153	0.24 202	0.15 156	0.14 198	0.14 153	0.14 190	0.07 145	0.05 110	0.07 102	0.09 256	0.05 41	0.06 103

qqq	0.13 162	0.09 195	0.15 196	0.16 70	0.08 50	0.13 135	0.15 117	0.23 178	0.16 91	0.15 153	0.19 153	0.16 167	0.16 231	0.15 171	0.16 228	0.07 145	0.06 195	0.08 166	0.08 215	0.07 160	0.07 163

x	0.13 162	0.07 72	0.14 159	0.14 14	0.08 50	0.18 239	0.14 71	0.22 161	0.20 153	0.15 153	0.19 153	0.19 206	0.17 250	0.18 236	0.18 253	0.07 145	0.05 110	0.06 34	0.06 90	0.07 160	0.07 163

RAFT+CT+SA	0.13 162	0.11 263	0.09 31	0.19 231	0.09 135	0.15 181	0.28 359	0.22 161	0.22 178	0.15 153	0.26 246	0.10 62	0.10 92	0.11 48	0.12 132	0.05 2	0.04 2	0.07 102	0.08 215	0.07 160	0.06 103

Sa-1000	0.12 140	0.08 144	0.08 12	0.18 184	0.08 50	0.14 159	0.22 308	0.22 161	0.18 120	0.15 153	0.20 164	0.17 186	0.11 114	0.10 19	0.10 52	0.06 58	0.05 110	0.09 232	0.09 256	0.05 41	0.05 53

Patchmatch Stereo++	0.11 85	0.09 195	0.16 226	0.18 184	0.08 50	0.06 2	0.11 11	0.16 47	0.13 45	0.15 153	0.16 107	0.14 132	0.12 143	0.11 48	0.10 52	0.06 58	0.04 2	0.08 166	0.06 90	0.08 204	0.07 163
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.11 85	0.09 195	0.16 226	0.18 184	0.08 50	0.06 2	0.12 22	0.16 47	0.13 45	0.15 153	0.16 107	0.14 132	0.12 143	0.11 48	0.10 52	0.06 58	0.04 2	0.08 166	0.06 90	0.08 204	0.07 163

ROB_FTStereo_v2	0.11 85	0.09 195	0.16 226	0.19 231	0.08 50	0.06 2	0.12 22	0.16 47	0.13 45	0.15 153	0.16 107	0.14 132	0.12 143	0.11 48	0.10 52	0.06 58	0.04 2	0.08 166	0.06 90	0.08 204	0.07 163

ROB_FTStereo	0.11 85	0.09 195	0.16 226	0.19 231	0.08 50	0.06 2	0.11 11	0.16 47	0.13 45	0.15 153	0.16 107	0.14 132	0.12 143	0.11 48	0.10 52	0.06 58	0.04 2	0.08 166	0.06 90	0.08 204	0.07 163

HUI-Stereo	0.11 85	0.09 195	0.16 226	0.18 184	0.08 50	0.06 2	0.12 22	0.16 47	0.13 45	0.15 153	0.16 107	0.14 132	0.12 143	0.11 48	0.10 52	0.06 58	0.04 2	0.08 166	0.06 90	0.08 204	0.07 163

SST-Stereo	0.10 54	0.07 72	0.15 196	0.18 184	0.09 135	0.06 2	0.12 22	0.17 77	0.11 20	0.15 153	0.17 125	0.13 117	0.12 143	0.10 19	0.11 90	0.06 58	0.04 2	0.09 232	0.06 90	0.06 103	0.05 53

iGMRVC	0.11 85	0.09 195	0.16 226	0.19 231	0.08 50	0.06 2	0.12 22	0.16 47	0.13 45	0.15 153	0.16 107	0.14 132	0.12 143	0.11 48	0.10 52	0.06 58	0.04 2	0.08 166	0.06 90	0.08 204	0.07 163

iRAFT	0.11 85	0.09 195	0.16 226	0.18 184	0.08 50	0.06 2	0.11 11	0.16 47	0.13 45	0.15 153	0.16 107	0.14 132	0.12 143	0.11 48	0.10 52	0.06 58	0.04 2	0.08 166	0.06 90	0.08 204	0.07 163

RAFT-IKP	0.11 85	0.09 195	0.16 226	0.19 231	0.08 50	0.06 2	0.12 22	0.16 47	0.13 45	0.15 153	0.16 107	0.14 132	0.12 143	0.11 48	0.10 52	0.06 58	0.04 2	0.08 166	0.06 90	0.08 204	0.07 163

Anonymous3	0.16 243	0.13 298	0.33 342	0.26 350	0.14 323	0.27 336	0.17 196	0.28 253	0.28 247	0.15 153	0.17 125	0.14 132	0.10 92	0.15 171	0.12 132	0.08 195	0.08 274	0.08 166	0.08 215	0.08 204	0.11 298

NVstereo2D	0.19 284	0.10 243	0.15 196	0.17 117	0.15 334	0.28 342	0.23 318	0.44 373	0.42 332	0.15 153	0.27 253	0.25 267	0.19 275	0.22 293	0.17 239	0.09 241	0.06 195	0.10 273	0.08 215	0.15 348	0.09 256

iResNet	0.13 162	0.10 243	0.18 269	0.19 231	0.08 50	0.13 135	0.18 236	0.20 128	0.26 229	0.15 153	0.23 193	0.15 156	0.13 175	0.14 153	0.14 190	0.06 58	0.04 2	0.06 34	0.05 34	0.06 103	0.05 53

ttt	0.14 191	0.08 144	0.14 159	0.15 39	0.08 50	0.15 181	0.18 236	0.27 239	0.29 254	0.16 178	0.24 202	0.17 186	0.13 175	0.13 137	0.14 190	0.11 293	0.08 274	0.09 232	0.08 215	0.09 252	0.08 223

CFNet_ucs	0.15 225	0.08 144	0.16 226	0.16 70	0.11 259	0.14 159	0.14 71	0.30 277	0.34 291	0.16 178	0.24 202	0.23 251	0.14 198	0.18 236	0.15 213	0.09 241	0.06 195	0.08 166	0.07 165	0.09 252	0.09 256

ADLNet2	0.16 243	0.09 195	0.13 133	0.16 70	0.09 135	0.20 271	0.16 175	0.31 283	0.39 317	0.16 178	0.20 164	0.20 216	0.18 260	0.21 282	0.22 296	0.08 195	0.06 195	0.07 102	0.07 165	0.09 252	0.07 163

PFNet+	0.11 85	0.06 20	0.13 133	0.16 70	0.09 135	0.05 1	0.12 22	0.17 77	0.21 166	0.16 178	0.19 153	0.14 132	0.10 92	0.11 48	0.11 90	0.08 195	0.05 110	0.09 232	0.08 215	0.06 103	0.11 298

AAGNet	0.11 85	0.07 72	0.16 226	0.19 231	0.09 135	0.08 24	0.13 44	0.18 101	0.13 45	0.16 178	0.21 178	0.13 117	0.14 198	0.11 48	0.14 190	0.06 58	0.04 2	0.09 232	0.06 90	0.06 103	0.05 53

THIR-Stereo	0.12 140	0.07 72	0.11 74	0.15 39	0.08 50	0.14 159	0.16 175	0.17 77	0.25 216	0.16 178	0.24 202	0.14 132	0.12 143	0.12 105	0.14 190	0.06 58	0.04 2	0.07 102	0.07 165	0.05 41	0.05 53

PFNet	0.12 140	0.06 20	0.17 251	0.17 117	0.08 50	0.09 36	0.15 117	0.26 221	0.20 153	0.16 178	0.16 107	0.14 132	0.11 114	0.12 105	0.11 90	0.06 58	0.04 2	0.07 102	0.06 90	0.05 41	0.05 53

GES	0.14 191	0.08 144	0.16 226	0.15 39	0.10 221	0.13 135	0.13 44	0.28 253	0.25 216	0.16 178	0.23 193	0.18 197	0.13 175	0.16 203	0.13 162	0.08 195	0.07 252	0.07 102	0.06 90	0.08 204	0.09 256

test_xeample	0.15 225	0.06 20	0.13 133	0.14 14	0.08 50	0.21 285	0.20 282	0.28 253	0.20 153	0.16 178	0.29 273	0.19 206	0.16 231	0.15 171	0.26 335	0.09 241	0.05 110	0.07 102	0.07 165	0.07 160	0.07 163

GMStereo	0.13 162	0.14 310	0.14 159	0.18 184	0.09 135	0.15 181	0.16 175	0.20 128	0.24 197	0.16 178	0.17 125	0.10 62	0.10 92	0.16 203	0.13 162	0.07 145	0.06 195	0.06 34	0.06 90	0.07 160	0.06 103
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
PSMNet-RSSM	0.14 191	0.07 72	0.13 133	0.15 39	0.08 50	0.13 135	0.16 175	0.24 196	0.24 197	0.16 178	0.28 262	0.22 239	0.14 198	0.15 171	0.13 162	0.11 293	0.06 195	0.09 232	0.12 329	0.08 204	0.07 163

BEATNet_4x	0.12 140	0.08 144	0.14 159	0.18 184	0.07 20	0.15 181	0.07 1	0.22 161	0.18 120	0.16 178	0.19 153	0.18 197	0.14 198	0.16 203	0.15 213	0.07 145	0.05 110	0.05 2	0.05 34	0.06 103	0.06 103

DispNO	0.14 191	0.08 144	0.17 251	0.19 231	0.12 288	0.11 85	0.21 298	0.23 178	0.29 254	0.17 190	0.23 193	0.18 197	0.17 250	0.15 171	0.15 213	0.07 145	0.05 110	0.08 166	0.08 215	0.07 160	0.06 103

MyStereo05	0.13 162	0.07 72	0.10 48	0.17 117	0.09 135	0.13 135	0.18 236	0.27 239	0.35 298	0.17 190	0.14 85	0.15 156	0.11 114	0.15 171	0.13 162	0.06 58	0.05 110	0.07 102	0.07 165	0.06 103	0.06 103

MyStereo04	0.13 162	0.07 72	0.10 48	0.17 117	0.09 135	0.14 159	0.18 236	0.29 263	0.38 314	0.17 190	0.14 85	0.16 167	0.10 92	0.15 171	0.13 162	0.06 58	0.05 110	0.08 166	0.07 165	0.06 103	0.06 103

1111x	0.15 225	0.08 144	0.12 94	0.18 184	0.07 20	0.18 239	0.25 341	0.31 283	0.24 197	0.17 190	0.24 202	0.26 275	0.15 211	0.13 137	0.23 306	0.07 145	0.07 252	0.08 166	0.09 256	0.07 160	0.06 103

whm_eth	0.14 191	0.09 195	0.20 286	0.20 273	0.12 288	0.12 108	0.15 117	0.18 101	0.28 247	0.17 190	0.32 289	0.09 40	0.12 143	0.18 236	0.14 190	0.07 145	0.07 252	0.08 166	0.07 165	0.07 160	0.07 163

CASS	0.13 162	0.12 277	0.11 74	0.23 329	0.09 135	0.15 181	0.17 196	0.18 101	0.19 132	0.17 190	0.18 147	0.15 156	0.15 211	0.14 153	0.14 190	0.09 241	0.06 195	0.10 273	0.08 215	0.09 252	0.07 163
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
TestStereo1	0.13 162	0.08 144	0.08 12	0.19 231	0.08 50	0.18 239	0.29 367	0.23 178	0.16 91	0.17 190	0.20 164	0.16 167	0.10 92	0.12 105	0.13 162	0.06 58	0.06 195	0.08 166	0.06 90	0.05 41	0.05 53

BUS	0.14 191	0.09 195	0.14 159	0.22 310	0.10 221	0.19 259	0.14 71	0.34 319	0.19 132	0.17 190	0.22 187	0.16 167	0.13 175	0.15 171	0.13 162	0.08 195	0.06 195	0.10 273	0.09 256	0.07 160	0.07 163

BSDual-CNN	0.15 225	0.09 195	0.14 159	0.22 310	0.10 221	0.14 159	0.15 117	0.34 319	0.19 132	0.17 190	0.22 187	0.25 267	0.16 231	0.15 171	0.14 190	0.08 195	0.06 195	0.10 273	0.09 256	0.07 160	0.07 163

hknet	0.15 225	0.11 263	0.13 133	0.22 310	0.11 259	0.14 159	0.15 117	0.34 319	0.25 216	0.17 190	0.22 187	0.22 239	0.18 260	0.17 225	0.12 132	0.07 145	0.06 195	0.10 273	0.09 256	0.07 160	0.07 163

SA-5K	0.13 162	0.08 144	0.08 12	0.19 231	0.08 50	0.18 239	0.29 367	0.23 178	0.16 91	0.17 190	0.20 164	0.16 167	0.10 92	0.12 105	0.13 162	0.06 58	0.06 195	0.08 166	0.06 90	0.05 41	0.05 53

SA	0.12 140	0.09 195	0.08 12	0.18 184	0.08 50	0.12 108	0.24 327	0.23 178	0.18 120	0.17 190	0.27 253	0.14 132	0.11 114	0.11 48	0.11 90	0.05 2	0.05 110	0.09 232	0.08 215	0.05 41	0.04 8

psmg	0.14 191	0.09 195	0.14 159	0.17 117	0.10 221	0.15 181	0.17 196	0.29 263	0.19 132	0.17 190	0.21 178	0.25 267	0.16 231	0.15 171	0.14 190	0.08 195	0.06 195	0.08 166	0.08 215	0.07 160	0.06 103

DEmStereo	0.12 140	0.06 20	0.14 159	0.14 14	0.10 221	0.16 205	0.15 117	0.16 47	0.24 197	0.17 190	0.24 202	0.13 117	0.14 198	0.12 105	0.13 162	0.05 2	0.04 2	0.07 102	0.06 90	0.05 41	0.05 53

DRaft	0.12 140	0.06 20	0.11 74	0.14 14	0.09 135	0.14 159	0.17 196	0.21 145	0.30 262	0.17 190	0.28 262	0.10 62	0.15 211	0.10 19	0.12 132	0.05 2	0.04 2	0.07 102	0.06 90	0.05 41	0.05 53

222	0.16 243	0.07 72	0.14 159	0.14 14	0.08 50	0.24 311	0.18 236	0.30 277	0.20 153	0.17 190	0.28 262	0.17 186	0.16 231	0.15 171	0.40 382	0.10 272	0.05 110	0.07 102	0.06 90	0.07 160	0.08 223

delet	0.17 262	0.08 144	0.17 251	0.19 231	0.11 259	0.20 271	0.21 298	0.30 277	0.37 309	0.17 190	0.26 246	0.19 206	0.19 275	0.19 247	0.21 287	0.08 195	0.08 274	0.09 232	0.11 311	0.06 103	0.06 103

UPFNet	0.16 243	0.08 144	0.12 94	0.20 273	0.12 288	0.20 271	0.23 318	0.28 253	0.26 229	0.17 190	0.24 202	0.22 239	0.19 275	0.19 247	0.21 287	0.09 241	0.07 252	0.08 166	0.09 256	0.08 204	0.06 103

FENet	0.13 162	0.08 144	0.12 94	0.16 70	0.08 50	0.14 159	0.15 117	0.22 161	0.23 187	0.17 190	0.23 193	0.16 167	0.12 143	0.14 153	0.15 213	0.08 195	0.05 110	0.08 166	0.08 215	0.07 160	0.07 163

ACVNet	0.15 225	0.09 195	0.15 196	0.13 7	0.12 288	0.14 159	0.20 282	0.22 161	0.33 280	0.17 190	0.26 246	0.21 222	0.16 231	0.17 225	0.21 287	0.07 145	0.06 195	0.06 34	0.06 90	0.08 204	0.06 103

cf-r	0.13 162	0.07 72	0.12 94	0.16 70	0.08 50	0.14 159	0.19 267	0.20 128	0.25 216	0.17 190	0.25 231	0.21 222	0.16 231	0.14 153	0.14 190	0.10 272	0.05 110	0.06 34	0.08 215	0.06 103	0.06 103

GANet-RSSM	0.14 191	0.07 72	0.13 133	0.13 7	0.08 50	0.14 159	0.17 196	0.22 161	0.21 166	0.17 190	0.24 202	0.23 251	0.15 211	0.16 203	0.15 213	0.10 272	0.06 195	0.07 102	0.08 215	0.08 204	0.07 163

CFNet-ft	0.14 191	0.07 72	0.15 196	0.12 3	0.09 135	0.16 205	0.18 236	0.22 161	0.24 197	0.17 190	0.26 246	0.24 257	0.14 198	0.16 203	0.14 190	0.11 293	0.06 195	0.08 166	0.09 256	0.09 252	0.08 223

RASNet	0.14 191	0.07 72	0.14 159	0.16 70	0.08 50	0.18 239	0.14 71	0.29 263	0.20 153	0.17 190	0.25 231	0.21 222	0.18 260	0.20 266	0.19 262	0.07 145	0.06 195	0.06 34	0.08 215	0.06 103	0.06 103

CFNet_RVC	0.14 191	0.07 72	0.15 196	0.12 3	0.09 135	0.16 205	0.18 236	0.22 161	0.24 197	0.17 190	0.26 246	0.24 257	0.14 198	0.16 203	0.14 190	0.11 293	0.06 195	0.08 166	0.09 256	0.09 252	0.08 223

UCFNet_RVC	0.14 191	0.08 144	0.13 133	0.11 1	0.10 221	0.20 271	0.10 6	0.24 196	0.22 178	0.17 190	0.20 164	0.23 251	0.15 211	0.17 225	0.15 213	0.12 317	0.07 252	0.10 273	0.13 338	0.11 294	0.10 275

DN-CSS_ROB	0.13 162	0.13 298	0.16 226	0.18 184	0.10 221	0.16 205	0.08 2	0.22 161	0.18 120	0.17 190	0.22 187	0.13 117	0.13 175	0.12 105	0.13 162	0.05 2	0.05 110	0.10 273	0.10 288	0.08 204	0.06 103

gwcnet-sp	0.14 191	0.07 72	0.12 94	0.18 184	0.09 135	0.16 205	0.17 196	0.24 196	0.24 197	0.18 217	0.24 202	0.15 156	0.16 231	0.15 171	0.15 213	0.08 195	0.06 195	0.07 102	0.08 215	0.08 204	0.07 163

scenet	0.14 191	0.07 72	0.12 94	0.18 184	0.09 135	0.16 205	0.17 196	0.24 196	0.24 197	0.18 217	0.24 202	0.15 156	0.16 231	0.15 171	0.15 213	0.08 195	0.06 195	0.07 102	0.08 215	0.08 204	0.07 163

ssnet	0.14 191	0.07 72	0.12 94	0.18 184	0.09 135	0.16 205	0.17 196	0.24 196	0.24 197	0.18 217	0.24 202	0.15 156	0.16 231	0.15 171	0.15 213	0.08 195	0.06 195	0.07 102	0.08 215	0.08 204	0.07 163

IER	0.14 191	0.07 72	0.13 133	0.17 117	0.09 135	0.14 159	0.16 175	0.25 209	0.26 229	0.18 217	0.25 231	0.17 186	0.20 283	0.16 203	0.14 190	0.08 195	0.05 110	0.07 102	0.06 90	0.08 204	0.07 163

test_5	0.14 191	0.12 277	0.08 12	0.20 273	0.10 221	0.14 159	0.29 367	0.21 145	0.24 197	0.18 217	0.28 262	0.11 79	0.15 211	0.12 105	0.13 162	0.06 58	0.05 110	0.07 102	0.08 215	0.08 204	0.07 163

NINENet	0.16 243	0.10 243	0.15 196	0.17 117	0.11 259	0.19 259	0.14 71	0.40 358	0.36 303	0.18 217	0.21 178	0.16 167	0.13 175	0.15 171	0.13 162	0.08 195	0.08 274	0.10 273	0.07 165	0.10 279	0.09 256

DAS	0.15 225	0.08 144	0.18 269	0.19 231	0.10 221	0.19 259	0.17 196	0.27 239	0.29 254	0.18 217	0.25 231	0.21 222	0.15 211	0.16 203	0.12 132	0.08 195	0.06 195	0.06 34	0.06 90	0.07 160	0.07 163

SepStereo	0.15 225	0.08 144	0.18 269	0.19 231	0.10 221	0.19 259	0.17 196	0.27 239	0.29 254	0.18 217	0.25 231	0.21 222	0.15 211	0.25 317	0.12 132	0.08 195	0.06 195	0.06 34	0.06 90	0.07 160	0.07 163

PSMNet-ADL	0.15 225	0.12 277	0.13 133	0.22 310	0.09 135	0.13 135	0.20 282	0.26 221	0.23 187	0.18 217	0.20 164	0.24 257	0.16 231	0.18 236	0.17 239	0.08 195	0.08 274	0.08 166	0.11 311	0.08 204	0.07 163

ICVP	0.15 225	0.09 195	0.12 94	0.22 310	0.09 135	0.17 224	0.21 298	0.25 209	0.23 187	0.18 217	0.30 277	0.26 275	0.18 260	0.17 225	0.14 190	0.09 241	0.07 252	0.08 166	0.07 165	0.07 160	0.07 163
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ac_64	0.16 243	0.08 144	0.15 196	0.18 184	0.10 221	0.22 293	0.18 236	0.24 196	0.21 166	0.18 217	0.24 202	0.29 296	0.18 260	0.19 247	0.22 296	0.09 241	0.07 252	0.08 166	0.09 256	0.07 160	0.06 103

GwcNet-RSSM	0.14 191	0.07 72	0.12 94	0.15 39	0.08 50	0.15 181	0.20 282	0.21 145	0.27 236	0.18 217	0.27 253	0.22 239	0.16 231	0.14 153	0.15 213	0.10 272	0.05 110	0.07 102	0.09 256	0.07 160	0.07 163

MLCV	0.12 140	0.07 72	0.16 226	0.18 184	0.06 3	0.15 181	0.17 196	0.19 121	0.21 166	0.18 217	0.25 231	0.17 186	0.13 175	0.14 153	0.13 162	0.05 2	0.04 2	0.05 2	0.04 9	0.05 41	0.04 8

SMFormer	0.14 191	0.07 72	0.17 251	0.14 14	0.08 50	0.16 205	0.17 196	0.26 221	0.27 236	0.19 230	0.20 164	0.18 197	0.15 211	0.15 171	0.17 239	0.08 195	0.05 110	0.07 102	0.06 90	0.07 160	0.06 103

tta	0.14 191	0.07 72	0.17 251	0.14 14	0.08 50	0.16 205	0.17 196	0.26 221	0.27 236	0.19 230	0.20 164	0.18 197	0.15 211	0.15 171	0.17 239	0.08 195	0.05 110	0.07 102	0.06 90	0.06 103	0.06 103

qqq1	0.13 162	0.07 72	0.17 251	0.14 14	0.08 50	0.16 205	0.17 196	0.26 221	0.27 236	0.19 230	0.20 164	0.18 197	0.15 211	0.15 171	0.11 90	0.08 195	0.05 110	0.05 2	0.05 34	0.06 103	0.06 103

fff1	0.13 162	0.07 72	0.17 251	0.14 14	0.08 50	0.16 205	0.17 196	0.26 221	0.27 236	0.19 230	0.20 164	0.18 197	0.15 211	0.15 171	0.11 90	0.08 195	0.05 110	0.05 2	0.05 34	0.06 103	0.06 103

SDNR	0.19 284	0.08 144	0.19 278	0.16 70	0.12 288	0.77 406	0.14 71	0.25 209	0.32 274	0.19 230	0.24 202	0.19 206	0.13 175	0.19 247	0.15 213	0.16 362	0.18 370	0.14 339	0.11 311	0.08 204	0.11 298

ToySt	0.17 262	0.11 263	0.18 269	0.17 117	0.11 259	0.16 205	0.25 341	0.24 196	0.33 280	0.19 230	0.24 202	0.26 275	0.24 308	0.19 247	0.20 268	0.07 145	0.08 274	0.09 232	0.10 288	0.09 252	0.08 223

iRaft-Stereo_5w	0.12 140	0.09 195	0.12 94	0.19 231	0.08 50	0.09 36	0.12 22	0.21 145	0.21 166	0.19 230	0.14 85	0.11 79	0.09 71	0.20 266	0.16 228	0.05 2	0.05 110	0.07 102	0.06 90	0.05 41	0.06 103

AASNet	0.16 243	0.08 144	0.12 94	0.19 231	0.09 135	0.18 239	0.15 117	0.37 343	0.37 309	0.19 230	0.23 193	0.20 216	0.16 231	0.17 225	0.20 268	0.10 272	0.08 274	0.08 166	0.07 165	0.09 252	0.09 256

CrosDoStereo	0.12 140	0.06 20	0.12 94	0.14 14	0.08 50	0.12 108	0.15 117	0.17 77	0.22 178	0.19 230	0.24 202	0.15 156	0.11 114	0.11 48	0.12 132	0.06 58	0.04 2	0.07 102	0.07 165	0.05 41	0.05 53

DeepStereo_LL	0.12 140	0.06 20	0.12 94	0.14 14	0.08 50	0.12 108	0.15 117	0.17 77	0.22 178	0.19 230	0.24 202	0.15 156	0.11 114	0.11 48	0.12 132	0.06 58	0.04 2	0.07 102	0.07 165	0.05 41	0.05 53

pcwnet_v2	0.19 284	0.10 243	0.26 315	0.17 117	0.14 323	0.18 239	0.15 117	0.37 343	0.46 349	0.19 230	0.24 202	0.21 222	0.19 275	0.20 266	0.19 262	0.13 337	0.10 315	0.10 273	0.10 288	0.11 294	0.13 323

HCRNet	0.16 243	0.24 366	0.12 94	0.35 381	0.11 259	0.15 181	0.17 196	0.26 221	0.22 178	0.19 230	0.24 202	0.21 222	0.14 198	0.15 171	0.13 162	0.11 293	0.07 252	0.11 300	0.10 288	0.09 252	0.07 163

acv_ft	0.15 225	0.09 195	0.15 196	0.19 231	0.10 221	0.16 205	0.17 196	0.25 209	0.33 280	0.19 230	0.26 246	0.21 222	0.17 250	0.17 225	0.18 253	0.07 145	0.06 195	0.06 34	0.06 90	0.08 204	0.06 103

HSM-Net_RVC	0.14 191	0.08 144	0.11 74	0.15 39	0.08 50	0.15 181	0.15 117	0.27 239	0.29 254	0.19 230	0.21 178	0.29 296	0.14 198	0.17 225	0.13 162	0.06 58	0.06 195	0.06 34	0.06 90	0.07 160	0.06 103
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet	0.15 225	0.10 243	0.17 251	0.17 117	0.08 50	0.18 239	0.09 3	0.28 253	0.25 216	0.19 230	0.24 202	0.24 257	0.17 250	0.17 225	0.14 190	0.08 195	0.06 195	0.09 232	0.10 288	0.07 160	0.06 103

DeepPruner_ROB	0.16 243	0.11 263	0.15 196	0.17 117	0.10 221	0.17 224	0.15 117	0.32 292	0.21 166	0.19 230	0.21 178	0.22 239	0.18 260	0.20 266	0.15 213	0.13 337	0.09 297	0.09 232	0.09 256	0.11 294	0.10 275

HSM	0.15 225	0.08 144	0.14 159	0.16 70	0.09 135	0.16 205	0.14 71	0.28 253	0.25 216	0.19 230	0.23 193	0.37 342	0.16 231	0.20 266	0.15 213	0.07 145	0.05 110	0.07 102	0.06 90	0.07 160	0.06 103

CBFPSM	0.14 191	0.06 20	0.26 315	0.17 117	0.09 135	0.13 135	0.15 117	0.22 161	0.23 187	0.20 247	0.27 253	0.24 257	0.16 231	0.16 203	0.18 253	0.06 58	0.06 195	0.06 34	0.07 165	0.07 160	0.07 163

raft_robust	0.13 162	0.10 243	0.07 2	0.18 184	0.08 50	0.13 135	0.24 327	0.28 253	0.33 280	0.20 247	0.19 153	0.14 132	0.10 92	0.11 48	0.12 132	0.05 2	0.05 110	0.07 102	0.07 165	0.05 41	0.04 8

RAFT_CTSACE	0.12 140	0.09 195	0.10 48	0.22 310	0.08 50	0.12 108	0.24 327	0.18 101	0.16 91	0.20 247	0.27 253	0.13 117	0.07 34	0.13 137	0.09 20	0.05 2	0.06 195	0.08 166	0.07 165	0.04 1	0.04 8

UDGNet	0.14 191	0.13 298	0.16 226	0.17 117	0.10 221	0.12 108	0.16 175	0.21 145	0.27 236	0.20 247	0.20 164	0.16 167	0.13 175	0.16 203	0.13 162	0.10 272	0.06 195	0.09 232	0.07 165	0.06 103	0.07 163

GEStereo_RVC	0.17 262	0.12 277	0.15 196	0.22 310	0.11 259	0.19 259	0.17 196	0.32 292	0.48 351	0.20 247	0.25 231	0.17 186	0.13 175	0.21 282	0.16 228	0.10 272	0.06 195	0.08 166	0.07 165	0.09 252	0.08 223

GwcNet	0.20 293	0.13 298	0.19 278	0.18 184	0.12 288	0.24 311	0.19 267	0.35 332	0.43 337	0.20 247	0.32 289	0.33 326	0.20 283	0.22 293	0.24 316	0.11 293	0.09 297	0.09 232	0.09 256	0.09 252	0.10 275

AdaStereo	0.15 225	0.11 263	0.15 196	0.18 184	0.09 135	0.20 271	0.11 11	0.32 292	0.28 247	0.20 247	0.23 193	0.20 216	0.13 175	0.19 247	0.14 190	0.12 317	0.05 110	0.10 273	0.07 165	0.09 252	0.07 163
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.
NOSS_ROB	0.19 284	0.12 277	0.18 269	0.16 70	0.12 288	0.15 181	0.12 22	0.30 277	0.32 274	0.20 247	0.22 187	0.27 282	0.23 302	0.21 282	0.16 228	0.16 362	0.18 370	0.23 374	0.21 370	0.12 308	0.13 323

iinet-f	0.16 243	0.06 20	0.45 364	0.14 14	0.10 221	0.21 285	0.14 71	0.27 239	0.23 187	0.21 255	0.24 202	0.21 222	0.15 211	0.18 236	0.21 287	0.09 241	0.07 252	0.07 102	0.06 90	0.09 252	0.10 275

RAFT	0.13 162	0.09 195	0.11 74	0.18 184	0.08 50	0.15 181	0.24 327	0.20 128	0.19 132	0.21 255	0.21 178	0.17 186	0.12 143	0.16 203	0.09 20	0.06 58	0.07 252	0.10 273	0.09 256	0.05 41	0.05 53

psm_up	0.18 274	0.10 243	0.18 269	0.20 273	0.11 259	0.17 224	0.19 267	0.37 343	0.34 291	0.21 255	0.28 262	0.29 296	0.24 308	0.20 266	0.22 296	0.09 241	0.10 315	0.11 300	0.11 311	0.08 204	0.08 223

UNet	0.17 262	0.09 195	0.18 269	0.19 231	0.12 288	0.27 336	0.19 267	0.33 309	0.29 254	0.21 255	0.24 202	0.23 251	0.19 275	0.19 247	0.18 253	0.07 145	0.06 195	0.08 166	0.07 165	0.08 204	0.06 103

HGLStereo	0.17 262	0.08 144	0.19 278	0.17 117	0.12 288	0.18 239	0.18 236	0.31 283	0.32 274	0.21 255	0.32 289	0.25 267	0.18 260	0.19 247	0.20 268	0.09 241	0.09 297	0.07 102	0.07 165	0.09 252	0.10 275

DMCA-RVC	0.17 262	0.10 243	0.15 196	0.24 334	0.11 259	0.18 239	0.18 236	0.25 209	0.24 197	0.21 255	0.26 246	0.25 267	0.27 327	0.18 236	0.20 268	0.12 317	0.08 274	0.13 329	0.10 288	0.10 279	0.08 223

FADNet_RVC	0.16 243	0.14 310	0.40 359	0.20 273	0.11 259	0.13 135	0.13 44	0.26 221	0.22 178	0.21 255	0.23 193	0.20 216	0.17 250	0.14 153	0.16 228	0.08 195	0.08 274	0.12 315	0.09 256	0.11 294	0.10 275

STTStereo	0.18 274	0.12 277	0.27 321	0.20 273	0.11 259	0.16 205	0.21 298	0.29 263	0.23 187	0.21 255	0.30 277	0.29 296	0.18 260	0.20 266	0.19 262	0.12 317	0.11 325	0.11 300	0.14 342	0.09 252	0.08 223

RP	0.21 302	0.13 298	0.21 291	0.23 329	0.11 259	0.21 285	0.20 282	0.25 209	0.44 341	0.21 255	0.38 324	0.36 338	0.24 308	0.27 322	0.25 325	0.11 293	0.12 334	0.13 329	0.12 329	0.12 308	0.14 340

TDLM	0.17 262	0.12 277	0.13 133	0.24 334	0.10 221	0.18 239	0.18 236	0.36 338	0.30 262	0.21 255	0.28 262	0.28 289	0.18 260	0.23 304	0.18 253	0.11 293	0.07 252	0.10 273	0.10 288	0.08 204	0.08 223

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 262	0.10 243	0.22 296	0.20 273	0.10 221	0.15 181	0.18 236	0.31 283	0.25 216	0.21 255	0.30 277	0.25 267	0.17 250	0.21 282	0.20 268	0.09 241	0.06 195	0.08 166	0.08 215	0.07 160	0.08 223
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNetv2_ROB	0.14 191	0.08 144	0.15 196	0.16 70	0.08 50	0.16 205	0.12 22	0.25 209	0.35 298	0.21 255	0.29 273	0.24 257	0.13 175	0.14 153	0.14 190	0.06 58	0.05 110	0.06 34	0.04 9	0.09 252	0.08 223

pmcnn	0.15 225	0.07 72	0.19 278	0.15 39	0.07 20	0.20 271	0.15 117	0.24 196	0.26 229	0.21 255	0.34 306	0.28 289	0.18 260	0.18 236	0.17 239	0.07 145	0.05 110	0.05 2	0.04 9	0.07 160	0.06 103

fast-acv-ft	0.18 274	0.11 263	0.19 278	0.19 231	0.12 288	0.24 311	0.21 298	0.25 209	0.34 291	0.22 268	0.34 306	0.27 282	0.20 283	0.21 282	0.23 306	0.09 241	0.09 297	0.08 166	0.10 288	0.08 204	0.07 163

ssnet_v2	0.17 262	0.10 243	0.17 251	0.17 117	0.11 259	0.21 285	0.21 298	0.33 309	0.25 216	0.22 268	0.22 187	0.27 282	0.18 260	0.22 293	0.20 268	0.11 293	0.09 297	0.09 232	0.09 256	0.08 204	0.08 223

HBP-ISP	0.18 274	0.13 298	0.16 226	0.15 39	0.11 259	0.08 24	0.13 44	0.28 253	0.29 254	0.22 268	0.33 302	0.21 222	0.25 316	0.23 304	0.17 239	0.14 348	0.16 363	0.21 369	0.17 362	0.10 279	0.08 223

ADLNet	0.16 243	0.08 144	0.15 196	0.16 70	0.10 221	0.16 205	0.17 196	0.32 292	0.27 236	0.22 268	0.27 253	0.24 257	0.16 231	0.18 236	0.21 287	0.10 272	0.06 195	0.10 273	0.10 288	0.08 204	0.09 256

MMNet	0.17 262	0.09 195	0.16 226	0.20 273	0.11 259	0.27 336	0.20 282	0.25 209	0.41 326	0.22 268	0.30 277	0.21 222	0.20 283	0.17 225	0.20 268	0.06 58	0.06 195	0.07 102	0.07 165	0.08 204	0.07 163

stereogan	0.22 311	0.11 263	0.21 291	0.20 273	0.12 288	0.31 350	0.19 267	0.35 332	0.44 341	0.22 268	0.39 332	0.35 336	0.27 327	0.33 352	0.22 296	0.10 272	0.12 334	0.10 273	0.10 288	0.14 337	0.13 323

Nwc_Net	0.23 326	0.16 323	0.21 291	0.25 345	0.14 323	0.24 311	0.26 347	0.37 343	0.38 314	0.22 268	0.41 347	0.30 304	0.28 335	0.28 333	0.25 325	0.11 293	0.10 315	0.17 356	0.20 368	0.10 279	0.10 275

PA-Net	0.23 326	0.18 344	0.33 342	0.28 364	0.22 373	0.21 285	0.38 390	0.29 263	0.39 317	0.22 268	0.32 289	0.25 267	0.26 319	0.20 266	0.25 325	0.09 241	0.23 386	0.15 347	0.22 373	0.09 252	0.13 323
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CVANet_RVC	0.18 274	0.10 243	0.14 159	0.21 297	0.10 221	0.18 239	0.17 196	0.34 319	0.33 280	0.22 268	0.31 285	0.28 289	0.18 260	0.23 304	0.17 239	0.12 317	0.08 274	0.12 315	0.11 311	0.09 252	0.07 163

AANet_RVC	0.16 243	0.10 243	0.10 48	0.18 184	0.09 135	0.18 239	0.19 267	0.26 221	0.31 268	0.22 268	0.35 310	0.21 222	0.21 287	0.22 293	0.16 228	0.06 58	0.05 110	0.06 34	0.06 90	0.07 160	0.06 103

DISCO	0.19 284	0.09 195	0.22 296	0.17 117	0.10 221	0.25 321	0.18 236	0.27 239	0.44 341	0.22 268	0.31 285	0.33 326	0.26 319	0.28 333	0.28 350	0.08 195	0.06 195	0.07 102	0.07 165	0.09 252	0.09 256

iResNet_ROB	0.14 191	0.07 72	0.13 133	0.14 14	0.07 20	0.18 239	0.14 71	0.26 221	0.31 268	0.22 268	0.25 231	0.23 251	0.15 211	0.15 171	0.13 162	0.07 145	0.05 110	0.05 2	0.04 9	0.08 204	0.08 223

GMStereo_Zeroshot	0.16 243	0.13 298	0.24 308	0.20 273	0.10 221	0.17 224	0.13 44	0.29 263	0.25 216	0.23 280	0.32 289	0.25 267	0.11 114	0.19 247	0.14 190	0.09 241	0.06 195	0.11 300	0.06 90	0.12 308	0.08 223

Anonymous_2	0.22 311	0.17 334	0.28 326	0.15 39	0.16 344	0.32 351	0.22 308	0.22 161	0.17 103	0.23 280	0.24 202	0.26 275	0.27 327	0.27 322	0.23 306	0.22 380	0.25 388	0.17 356	0.17 362	0.17 362	0.17 366

dd	0.15 225	0.16 323	0.16 226	0.19 231	0.09 135	0.15 181	0.18 236	0.21 145	0.25 216	0.23 280	0.20 164	0.21 222	0.09 71	0.21 282	0.16 228	0.10 272	0.06 195	0.08 166	0.06 90	0.08 204	0.06 103

UDG	0.21 302	0.17 334	0.19 278	0.23 329	0.15 334	0.30 348	0.20 282	0.33 309	0.35 298	0.23 280	0.28 262	0.31 314	0.27 327	0.20 266	0.22 296	0.15 351	0.12 334	0.13 329	0.09 256	0.14 337	0.14 340

SACVNet	0.18 274	0.12 277	0.14 159	0.17 117	0.13 306	0.22 293	0.18 236	0.31 283	0.30 262	0.23 280	0.31 285	0.30 304	0.22 296	0.22 293	0.17 239	0.11 293	0.08 274	0.10 273	0.10 288	0.12 308	0.14 340

DSFCA	0.16 243	0.09 195	0.14 159	0.16 70	0.10 221	0.20 271	0.19 267	0.28 253	0.31 268	0.23 280	0.24 202	0.22 239	0.15 211	0.19 247	0.20 268	0.10 272	0.07 252	0.09 232	0.09 256	0.08 204	0.08 223

FADNet	0.21 302	0.22 362	0.36 351	0.18 184	0.17 357	0.24 311	0.13 44	0.31 283	0.31 268	0.23 280	0.25 231	0.27 282	0.21 287	0.19 247	0.15 213	0.13 337	0.15 360	0.12 315	0.15 353	0.16 355	0.18 368

S-Stereo	0.20 293	0.12 277	0.25 314	0.21 297	0.13 306	0.20 271	0.18 236	0.32 292	0.43 337	0.23 280	0.36 313	0.28 289	0.30 347	0.19 247	0.22 296	0.09 241	0.12 334	0.10 273	0.10 288	0.13 325	0.13 323

SQANet	0.23 326	0.23 363	0.30 335	0.30 373	0.19 366	0.27 336	0.13 44	0.29 263	0.33 280	0.24 288	0.37 319	0.31 314	0.22 296	0.27 322	0.23 306	0.15 351	0.10 315	0.21 369	0.16 355	0.21 371	0.15 348

WZ-Net	0.28 355	0.17 334	0.78 399	0.22 310	0.16 344	0.34 360	0.29 367	0.39 354	0.57 372	0.24 288	0.55 373	0.37 342	0.24 308	0.33 352	0.35 371	0.09 241	0.08 274	0.09 232	0.10 288	0.14 337	0.16 359

LMCR-Stereo	0.15 225	0.08 144	0.13 133	0.21 297	0.09 135	0.17 224	0.20 282	0.27 239	0.19 132	0.24 288	0.24 202	0.23 251	0.17 250	0.20 266	0.17 239	0.07 145	0.06 195	0.08 166	0.06 90	0.10 279	0.08 223

DGSMNet	0.24 334	0.19 347	0.33 342	0.21 297	0.24 376	0.24 311	0.20 282	0.35 332	0.41 326	0.24 288	0.32 289	0.38 346	0.21 287	0.29 340	0.23 306	0.12 317	0.11 325	0.14 339	0.16 355	0.23 374	0.23 380

hitnet-ft	0.18 274	0.09 195	0.17 251	0.14 14	0.09 135	0.26 329	0.20 282	0.25 209	0.26 229	0.24 288	0.32 289	0.31 314	0.22 296	0.24 312	0.21 287	0.12 317	0.07 252	0.10 273	0.08 215	0.12 308	0.11 298

FADNet-RVC-Resample	0.16 243	0.11 263	0.31 337	0.22 310	0.11 259	0.19 259	0.14 71	0.25 209	0.24 197	0.24 288	0.27 253	0.20 216	0.15 211	0.16 203	0.15 213	0.07 145	0.08 274	0.12 315	0.10 288	0.09 252	0.10 275

NCC-stereo	0.24 334	0.15 316	0.31 337	0.26 350	0.16 344	0.20 271	0.30 375	0.40 358	0.40 323	0.24 288	0.38 324	0.33 326	0.28 335	0.36 366	0.27 342	0.12 317	0.11 325	0.15 347	0.22 373	0.13 325	0.13 323

Abc-Net	0.24 334	0.15 316	0.31 337	0.26 350	0.16 344	0.20 271	0.30 375	0.40 358	0.40 323	0.24 288	0.38 324	0.33 326	0.28 335	0.36 366	0.27 342	0.12 317	0.11 325	0.15 347	0.22 373	0.13 325	0.13 323
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ADCL	0.24 334	0.11 263	0.47 368	0.22 310	0.12 288	0.34 360	0.29 367	0.29 263	0.56 370	0.24 288	0.46 360	0.30 304	0.30 347	0.29 340	0.29 353	0.08 195	0.07 252	0.09 232	0.09 256	0.10 279	0.10 275

RYNet	0.22 311	0.12 277	0.22 296	0.19 231	0.17 357	0.46 377	0.26 347	0.38 350	0.48 351	0.24 288	0.28 262	0.34 332	0.23 302	0.20 266	0.30 357	0.10 272	0.06 195	0.09 232	0.09 256	0.13 325	0.15 348

DRN-Test	0.19 284	0.11 263	0.20 286	0.22 310	0.10 221	0.22 293	0.22 308	0.39 354	0.37 309	0.24 288	0.32 289	0.26 275	0.21 287	0.22 293	0.24 316	0.11 293	0.07 252	0.11 300	0.10 288	0.09 252	0.07 163

StereoDRNet	0.18 274	0.11 263	0.17 251	0.22 310	0.11 259	0.21 285	0.22 308	0.37 343	0.33 280	0.24 288	0.28 262	0.30 304	0.19 275	0.20 266	0.20 268	0.09 241	0.08 274	0.11 300	0.09 256	0.09 252	0.07 163

SGM-Forest	0.20 293	0.14 310	0.18 269	0.19 231	0.13 306	0.20 271	0.22 308	0.33 309	0.30 262	0.24 288	0.29 273	0.28 289	0.19 275	0.23 304	0.17 239	0.15 351	0.16 363	0.15 347	0.14 342	0.12 308	0.12 309
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 274	0.09 195	0.29 332	0.15 39	0.10 221	0.22 293	0.20 282	0.26 221	0.39 317	0.25 301	0.42 353	0.24 257	0.15 211	0.20 266	0.19 262	0.07 145	0.05 110	0.06 34	0.05 34	0.10 279	0.09 256

CSP-Net	0.16 243	0.09 195	0.14 159	0.16 70	0.09 135	0.19 259	0.17 196	0.25 209	0.32 274	0.25 301	0.30 277	0.24 257	0.15 211	0.21 282	0.18 253	0.09 241	0.06 195	0.07 102	0.07 165	0.08 204	0.07 163

FINET	0.21 302	0.18 344	0.26 315	0.18 184	0.16 344	0.23 306	0.23 318	0.32 292	0.48 351	0.25 301	0.32 289	0.22 239	0.22 296	0.22 293	0.17 239	0.18 368	0.16 363	0.11 300	0.10 288	0.15 348	0.13 323

AF-Net	0.22 311	0.17 334	0.17 251	0.26 350	0.13 306	0.25 321	0.24 327	0.32 292	0.50 358	0.25 301	0.33 302	0.38 346	0.26 319	0.28 333	0.25 325	0.11 293	0.10 315	0.16 353	0.11 311	0.11 294	0.10 275

Anonymous Stereo	0.23 326	0.19 347	0.50 370	0.24 334	0.17 357	0.21 285	0.21 298	0.33 309	0.44 341	0.25 301	0.34 306	0.26 275	0.18 260	0.31 344	0.27 342	0.13 337	0.12 334	0.12 315	0.13 338	0.11 294	0.14 340

FADNet-RVC	0.20 293	0.20 352	0.38 355	0.21 297	0.16 344	0.20 271	0.15 117	0.26 221	0.26 229	0.26 306	0.32 289	0.26 275	0.21 287	0.22 293	0.19 262	0.12 317	0.13 347	0.12 315	0.14 342	0.13 325	0.18 368

SuperB	0.20 293	0.10 243	0.56 378	0.16 70	0.09 135	0.18 239	0.18 236	0.24 196	0.50 358	0.26 306	0.39 332	0.17 186	0.21 287	0.22 293	0.21 287	0.08 195	0.06 195	0.06 34	0.06 90	0.12 308	0.10 275

ADCRef	0.19 284	0.12 277	0.41 361	0.20 273	0.12 288	0.22 293	0.18 236	0.32 292	0.36 303	0.26 306	0.32 289	0.17 186	0.23 302	0.24 312	0.24 316	0.07 145	0.06 195	0.09 232	0.09 256	0.08 204	0.08 223

DeepPrunerF	0.24 334	0.17 334	0.42 362	0.26 350	0.16 344	0.22 293	0.28 359	0.37 343	0.50 358	0.26 306	0.29 273	0.24 257	0.28 335	0.21 282	0.22 296	0.15 351	0.11 325	0.20 368	0.18 366	0.12 308	0.13 323

ADCP+	0.20 293	0.10 243	0.33 342	0.20 273	0.12 288	0.22 293	0.26 347	0.31 283	0.34 291	0.26 306	0.37 319	0.22 239	0.22 296	0.27 322	0.27 342	0.09 241	0.06 195	0.08 166	0.08 215	0.09 252	0.10 275

StereoDRNet-Refined	0.17 262	0.12 277	0.15 196	0.20 273	0.09 135	0.18 239	0.18 236	0.26 221	0.23 187	0.26 306	0.40 337	0.22 239	0.17 250	0.21 282	0.20 268	0.08 195	0.05 110	0.09 232	0.10 288	0.07 160	0.07 163
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
GASNet	0.22 311	0.23 363	0.33 342	0.26 350	0.17 357	0.26 329	0.16 175	0.44 373	0.42 332	0.27 312	0.24 202	0.30 304	0.15 211	0.27 322	0.18 253	0.12 317	0.08 274	0.12 315	0.11 311	0.16 355	0.07 163

AACVNet	0.16 243	0.08 144	0.14 159	0.15 39	0.10 221	0.18 239	0.15 117	0.23 178	0.24 197	0.27 312	0.27 253	0.28 289	0.17 250	0.19 247	0.16 228	0.09 241	0.07 252	0.09 232	0.07 165	0.10 279	0.09 256

APVNet	0.22 311	0.12 277	0.19 278	0.18 184	0.14 323	0.32 351	0.31 381	0.39 354	0.32 274	0.27 312	0.40 337	0.30 304	0.29 343	0.26 319	0.25 325	0.11 293	0.12 334	0.11 300	0.14 342	0.12 308	0.12 309

FAT-Stereo	0.20 293	0.12 277	0.22 296	0.21 297	0.12 288	0.17 224	0.18 236	0.34 319	0.39 317	0.27 312	0.37 319	0.34 332	0.32 355	0.21 282	0.20 268	0.09 241	0.11 325	0.10 273	0.09 256	0.11 294	0.14 340

RGC	0.25 343	0.20 352	0.29 332	0.28 364	0.16 344	0.22 293	0.23 318	0.32 292	0.44 341	0.27 312	0.40 337	0.38 346	0.27 327	0.36 366	0.22 296	0.11 293	0.13 347	0.17 356	0.17 362	0.14 337	0.16 359

RTSC	0.23 326	0.12 277	0.28 326	0.21 297	0.13 306	0.28 342	0.16 175	0.35 332	0.66 386	0.27 312	0.33 302	0.30 304	0.21 287	0.31 344	0.29 353	0.10 272	0.08 274	0.09 232	0.10 288	0.13 325	0.13 323

PS-NSSS	0.20 293	0.21 358	0.23 305	0.20 273	0.10 221	0.19 259	0.17 196	0.36 338	0.25 216	0.27 312	0.33 302	0.27 282	0.24 308	0.20 266	0.20 268	0.15 351	0.12 334	0.17 356	0.14 342	0.10 279	0.08 223

CBMV_ROB	0.19 284	0.13 298	0.17 251	0.16 70	0.11 259	0.15 181	0.13 44	0.26 221	0.28 247	0.27 312	0.30 277	0.27 282	0.24 308	0.23 304	0.16 228	0.15 351	0.17 368	0.22 373	0.20 368	0.10 279	0.11 298

DLCB_ROB	0.18 274	0.10 243	0.15 196	0.23 329	0.11 259	0.24 311	0.18 236	0.29 263	0.28 247	0.27 312	0.28 262	0.28 289	0.24 308	0.19 247	0.20 268	0.08 195	0.08 274	0.09 232	0.09 256	0.07 160	0.07 163

DispFullNet	0.27 352	0.21 358	0.65 385	0.28 364	0.16 344	0.26 329	0.17 196	0.33 309	0.58 375	0.27 312	0.38 324	0.43 364	0.23 302	0.38 371	0.23 306	0.12 317	0.06 195	0.19 366	0.11 311	0.21 371	0.15 348

PSMNet_ROB	0.21 302	0.11 263	0.15 196	0.27 361	0.15 334	0.24 311	0.35 385	0.43 371	0.37 309	0.27 312	0.32 289	0.32 323	0.22 296	0.21 282	0.26 335	0.12 317	0.08 274	0.13 329	0.11 311	0.09 252	0.09 256

Wz-Net-MNSev	0.22 311	0.13 298	0.31 337	0.20 273	0.14 323	0.36 370	0.24 327	0.33 309	0.44 341	0.28 323	0.40 337	0.38 346	0.19 275	0.24 312	0.25 325	0.09 241	0.07 252	0.09 232	0.09 256	0.12 308	0.10 275

CRFU-Net	0.16 243	0.08 144	0.14 159	0.17 117	0.09 135	0.19 259	0.14 71	0.26 221	0.20 153	0.28 323	0.27 253	0.29 296	0.17 250	0.19 247	0.17 239	0.09 241	0.09 297	0.07 102	0.07 165	0.08 204	0.08 223

Syn2CoEx	0.21 302	0.16 323	0.27 321	0.29 371	0.14 323	0.26 329	0.20 282	0.33 309	0.31 268	0.28 323	0.36 313	0.27 282	0.25 316	0.19 247	0.24 316	0.16 362	0.12 334	0.14 339	0.11 311	0.09 252	0.08 223

DANet	0.21 302	0.15 316	0.28 326	0.25 345	0.13 306	0.22 293	0.19 267	0.27 239	0.27 236	0.28 323	0.32 289	0.35 336	0.31 351	0.31 344	0.23 306	0.11 293	0.09 297	0.11 300	0.10 288	0.13 325	0.11 298
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
ETE_ROB	0.23 326	0.17 334	0.22 296	0.25 345	0.13 306	0.26 329	0.29 367	0.31 283	0.36 303	0.28 323	0.36 313	0.45 368	0.26 319	0.27 322	0.26 335	0.11 293	0.08 274	0.12 315	0.09 256	0.14 337	0.13 323

PDISCO_ROB	0.27 352	0.16 323	0.26 315	0.28 364	0.20 369	0.32 351	0.26 347	0.44 373	0.57 372	0.28 323	0.40 337	0.45 368	0.29 343	0.33 352	0.34 370	0.12 317	0.09 297	0.17 356	0.16 355	0.17 362	0.13 323

DPSNet	0.28 355	0.16 323	0.31 337	0.18 184	0.13 306	0.54 385	0.42 394	0.51 385	0.67 387	0.29 329	0.38 324	0.38 346	0.29 343	0.31 344	0.23 306	0.11 293	0.10 315	0.11 300	0.08 215	0.20 370	0.16 359

PWCDC_ROB	0.20 293	0.13 298	0.22 296	0.24 334	0.11 259	0.19 259	0.15 117	0.33 309	0.54 367	0.29 329	0.50 368	0.21 222	0.15 211	0.27 322	0.20 268	0.11 293	0.09 297	0.10 273	0.08 215	0.11 294	0.09 256

CBMV	0.19 284	0.14 310	0.17 251	0.18 184	0.10 221	0.20 271	0.11 11	0.29 263	0.30 262	0.29 329	0.30 277	0.30 304	0.23 302	0.27 322	0.19 262	0.13 337	0.15 360	0.17 356	0.16 355	0.10 279	0.10 275
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
Wz-Net-SNSev	0.25 343	0.17 334	0.44 363	0.25 345	0.14 323	0.26 329	0.23 318	0.38 350	0.56 370	0.30 332	0.55 373	0.39 354	0.26 319	0.23 304	0.30 357	0.10 272	0.09 297	0.09 232	0.10 288	0.11 294	0.11 298

Wz-Net-LNSev	0.22 311	0.16 323	0.38 355	0.21 297	0.13 306	0.25 321	0.23 318	0.32 292	0.43 337	0.30 332	0.41 347	0.31 314	0.18 260	0.22 293	0.25 325	0.10 272	0.09 297	0.08 166	0.08 215	0.12 308	0.11 298

dad	0.17 262	0.20 352	0.20 286	0.16 70	0.11 259	0.20 271	0.18 236	0.21 145	0.28 247	0.30 332	0.24 202	0.29 296	0.13 175	0.19 247	0.16 228	0.18 368	0.09 297	0.11 300	0.09 256	0.11 294	0.07 163

ADCPNet	0.25 343	0.16 323	0.61 382	0.21 297	0.15 334	0.35 368	0.25 341	0.32 292	0.35 298	0.30 332	0.40 337	0.36 338	0.28 335	0.28 333	0.32 365	0.12 317	0.10 315	0.11 300	0.12 329	0.14 337	0.13 323

XPNet_ROB	0.22 311	0.11 263	0.19 278	0.22 310	0.13 306	0.22 293	0.19 267	0.34 319	0.40 323	0.30 332	0.39 332	0.39 354	0.26 319	0.26 319	0.28 350	0.15 351	0.10 315	0.10 273	0.10 288	0.13 325	0.12 309

PWC_ROB	0.21 302	0.16 323	0.26 315	0.18 184	0.11 259	0.22 293	0.13 44	0.32 292	0.49 356	0.30 332	0.40 337	0.32 323	0.24 308	0.31 344	0.22 296	0.10 272	0.07 252	0.11 300	0.08 215	0.11 294	0.10 275

DDUNet	0.22 311	0.17 334	0.21 291	0.22 310	0.15 334	0.25 321	0.24 327	0.29 263	0.30 262	0.31 338	0.36 313	0.33 326	0.25 316	0.24 312	0.20 268	0.18 368	0.13 347	0.17 356	0.11 311	0.16 355	0.16 359

XQC	0.28 355	0.23 363	0.51 371	0.28 364	0.19 366	0.34 360	0.27 354	0.36 338	0.57 372	0.31 338	0.30 277	0.37 342	0.30 347	0.38 371	0.38 378	0.13 337	0.09 297	0.15 347	0.12 329	0.17 362	0.18 368

AnyNet_C32	0.26 350	0.16 323	0.36 351	0.20 273	0.16 344	0.25 321	0.30 375	0.32 292	0.44 341	0.31 338	0.49 364	0.30 304	0.33 356	0.40 378	0.33 368	0.12 317	0.12 334	0.12 315	0.14 342	0.14 337	0.15 348

GANet	0.21 302	0.12 277	0.21 291	0.24 334	0.13 306	0.22 293	0.22 308	0.41 363	0.26 229	0.31 338	0.42 353	0.37 342	0.28 335	0.23 304	0.22 296	0.10 272	0.12 334	0.10 273	0.09 256	0.10 279	0.08 223

NCCL2	0.23 326	0.15 316	0.17 251	0.34 379	0.18 364	0.24 311	0.23 318	0.34 319	0.28 247	0.31 338	0.38 324	0.38 346	0.28 335	0.23 304	0.24 316	0.15 351	0.12 334	0.18 364	0.21 370	0.13 325	0.13 323

NaN_ROB	0.22 311	0.19 347	0.24 308	0.25 345	0.13 306	0.29 345	0.26 347	0.33 309	0.41 326	0.31 338	0.31 285	0.32 323	0.23 302	0.30 343	0.21 287	0.11 293	0.17 368	0.10 273	0.10 288	0.08 204	0.09 256

Consistency-Raft	0.44 382	0.40 390	0.45 364	0.37 385	0.43 394	0.46 377	0.41 391	0.57 393	0.55 368	0.32 344	0.73 391	0.33 326	0.48 384	0.42 381	0.49 393	0.39 394	0.35 394	0.45 394	0.51 402	0.42 394	0.29 389

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 311	0.21 358	0.24 308	0.26 350	0.11 259	0.23 306	0.14 71	0.39 354	0.24 197	0.32 344	0.36 313	0.30 304	0.21 287	0.19 247	0.21 287	0.17 366	0.14 354	0.21 369	0.16 355	0.12 308	0.12 309

edge stereo	0.22 311	0.13 298	0.20 286	0.21 297	0.13 306	0.23 306	0.16 175	0.32 292	0.42 332	0.32 344	0.40 337	0.38 346	0.35 362	0.25 317	0.24 316	0.13 337	0.11 325	0.14 339	0.11 311	0.12 308	0.13 323

SHD	0.26 350	0.15 316	0.30 335	0.24 334	0.18 364	0.22 293	0.15 117	0.38 350	0.71 390	0.32 344	0.41 347	0.36 338	0.28 335	0.32 350	0.29 353	0.12 317	0.11 325	0.14 339	0.13 338	0.16 355	0.20 374

LALA_ROB	0.25 343	0.16 323	0.22 296	0.26 350	0.17 357	0.27 336	0.27 354	0.42 368	0.37 309	0.33 348	0.38 324	0.51 378	0.26 319	0.28 333	0.27 342	0.16 362	0.09 297	0.12 315	0.11 311	0.13 325	0.12 309

Wz-Net-TNSev	0.29 359	0.20 352	0.65 385	0.19 231	0.15 334	0.38 373	0.27 354	0.35 332	0.55 368	0.34 349	0.42 353	0.45 368	0.38 367	0.32 350	0.30 357	0.12 317	0.13 347	0.10 273	0.12 329	0.15 348	0.14 340

GANetREF_RVC	0.31 365	0.34 385	0.27 321	0.35 381	0.16 344	0.32 351	0.41 391	0.48 380	0.51 365	0.35 350	0.35 310	0.34 332	0.33 356	0.39 374	0.32 365	0.27 388	0.20 376	0.29 385	0.15 353	0.18 366	0.17 366
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
PASM	0.32 367	0.24 366	0.48 369	0.28 364	0.27 384	0.29 345	0.30 375	0.34 319	0.49 356	0.35 350	0.39 332	0.46 372	0.34 360	0.34 355	0.35 371	0.23 384	0.25 388	0.26 376	0.28 384	0.23 374	0.21 376

ccnet	0.29 359	0.28 377	0.23 305	0.20 273	0.28 385	0.41 376	0.21 298	0.45 376	0.33 280	0.36 352	0.46 360	0.36 338	0.30 347	0.39 374	0.42 386	0.23 384	0.14 354	0.21 369	0.17 362	0.23 374	0.18 368

G-Net	0.24 334	0.16 323	0.36 351	0.22 310	0.16 344	0.51 383	0.23 318	0.29 263	0.34 291	0.36 352	0.38 324	0.31 314	0.29 343	0.27 322	0.26 335	0.11 293	0.09 297	0.12 315	0.09 256	0.16 355	0.13 323

SAMSARA	0.40 377	0.28 377	0.33 342	0.55 397	0.39 391	0.82 407	1.23 421	0.47 379	0.51 365	0.36 352	0.35 310	0.55 383	0.39 369	0.38 371	0.39 380	0.15 351	0.20 376	0.15 347	0.14 342	0.23 374	0.20 374

ADCMid	0.25 343	0.15 316	0.40 359	0.20 273	0.14 323	0.25 321	0.26 347	0.34 319	0.38 314	0.36 352	0.44 358	0.34 332	0.40 372	0.35 361	0.33 368	0.10 272	0.09 297	0.11 300	0.11 311	0.13 325	0.12 309

STTRV1_RVC	0.25 343	0.26 372	0.39 357	0.19 231	0.26 383	0.30 348	0.24 327	0.34 319	0.35 298	0.36 352	0.34 306	0.31 314	0.31 351	0.28 333	0.25 325	0.17 366	0.10 315	0.16 353	0.14 342	0.17 362	0.12 309

SANet	0.24 334	0.14 310	0.28 326	0.21 297	0.11 259	0.27 336	0.24 327	0.38 350	0.64 383	0.36 352	0.40 337	0.43 364	0.26 319	0.27 322	0.24 316	0.12 317	0.09 297	0.10 273	0.09 256	0.13 325	0.11 298

CSAN	0.29 359	0.24 366	0.27 321	0.34 379	0.19 366	0.33 357	0.42 394	0.37 343	0.50 358	0.38 358	0.40 337	0.44 366	0.33 356	0.28 333	0.30 357	0.20 374	0.16 363	0.19 366	0.19 367	0.14 337	0.15 348

WCMA_ROB	0.24 334	0.11 263	0.22 296	0.17 117	0.14 323	0.32 351	0.15 117	0.32 292	0.32 274	0.38 358	0.53 370	0.40 357	0.34 360	0.34 355	0.25 325	0.11 293	0.12 334	0.12 315	0.10 288	0.14 337	0.14 340

AnyNet_C01	0.36 373	0.25 371	1.37 412	0.22 310	0.17 357	0.48 381	0.27 354	0.35 332	0.39 317	0.39 360	0.74 393	0.46 372	0.38 367	0.45 382	0.47 391	0.13 337	0.13 347	0.13 329	0.14 342	0.14 337	0.15 348

CC-Net-ROB	0.28 355	0.31 382	0.36 351	0.29 371	0.15 334	0.25 321	0.19 267	0.45 376	0.33 280	0.39 360	0.37 319	0.39 354	0.31 351	0.27 322	0.26 335	0.24 386	0.19 373	0.30 387	0.23 377	0.18 366	0.15 348

MDST_ROB	0.22 311	0.10 243	0.17 251	0.18 184	0.11 259	0.37 371	0.19 267	0.43 371	0.41 326	0.39 360	0.39 332	0.29 296	0.21 287	0.26 319	0.18 253	0.11 293	0.10 315	0.14 339	0.11 311	0.10 279	0.08 223

otaku	0.39 374	0.37 388	0.52 372	0.44 390	0.28 385	0.58 387	0.24 327	0.41 363	0.62 381	0.40 363	0.49 364	0.46 372	0.33 356	0.40 378	0.32 365	0.30 389	0.30 392	0.39 391	0.33 390	0.29 387	0.28 388

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 364	0.24 366	0.29 332	0.36 384	0.16 344	0.34 360	0.30 375	0.32 292	0.42 332	0.40 363	0.46 360	0.38 346	0.31 351	0.34 355	0.28 350	0.19 372	0.20 376	0.26 376	0.29 385	0.18 366	0.19 373

ADCS	0.29 359	0.18 344	0.45 364	0.21 297	0.17 357	0.28 342	0.23 318	0.41 363	0.63 382	0.40 363	0.49 364	0.40 357	0.36 364	0.39 374	0.40 382	0.13 337	0.12 334	0.13 329	0.14 342	0.16 355	0.16 359

MSMD_ROB	0.31 365	0.26 372	0.26 315	0.24 334	0.21 371	0.34 360	0.25 341	0.34 319	0.39 317	0.40 363	0.69 387	0.45 368	0.40 372	0.34 355	0.27 342	0.20 374	0.19 373	0.26 376	0.25 379	0.23 374	0.22 378

Ntro	0.40 377	0.40 390	0.53 373	0.46 394	0.30 389	0.65 393	0.24 327	0.46 378	0.68 388	0.41 367	0.49 364	0.48 376	0.42 379	0.39 374	0.31 364	0.32 391	0.28 390	0.37 390	0.30 387	0.32 392	0.29 389

psmorigin	0.25 343	0.15 316	0.34 350	0.17 117	0.13 306	0.23 306	0.14 71	0.34 319	0.33 280	0.41 367	0.55 373	0.41 359	0.37 366	0.34 355	0.27 342	0.11 293	0.15 360	0.11 300	0.11 311	0.12 308	0.16 359

FBW_ROB	0.24 334	0.17 334	0.22 296	0.26 350	0.14 323	0.25 321	0.22 308	0.41 363	0.41 326	0.41 367	0.41 347	0.42 360	0.27 327	0.31 344	0.23 306	0.09 241	0.14 354	0.14 339	0.12 329	0.11 294	0.09 256

ACVNet-4b	0.39 374	0.53 394	0.55 376	0.45 391	0.24 376	0.47 379	0.18 236	0.49 382	0.64 383	0.42 370	0.45 359	0.60 385	0.27 327	0.34 355	0.24 316	0.33 392	0.14 354	0.48 395	0.42 395	0.30 388	0.26 387

RTS	0.45 384	0.19 347	3.26 419	0.24 334	0.15 334	0.74 400	0.20 282	0.36 338	0.76 396	0.42 370	0.43 356	0.31 314	0.41 376	0.53 390	0.35 371	0.10 272	0.08 274	0.13 329	0.12 329	0.15 348	0.15 348

RTSA	0.45 384	0.19 347	3.26 419	0.24 334	0.15 334	0.74 400	0.20 282	0.36 338	0.76 396	0.42 370	0.43 356	0.31 314	0.41 376	0.53 390	0.35 371	0.10 272	0.08 274	0.13 329	0.12 329	0.15 348	0.15 348

FCDSN-DC	0.33 370	0.28 377	0.28 326	0.30 373	0.24 376	0.39 374	0.28 359	0.42 368	0.42 332	0.43 373	0.53 370	0.51 378	0.41 376	0.36 366	0.30 357	0.21 377	0.20 376	0.27 379	0.26 380	0.25 382	0.24 381
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FADE	0.45 384	0.33 384	1.03 408	0.33 378	0.25 382	0.35 368	0.29 367	0.64 397	1.07 404	0.43 373	0.41 347	0.42 360	0.53 387	0.70 400	0.51 397	0.30 389	0.21 385	0.41 393	0.38 393	0.23 374	0.22 378

SGM_RVC	0.23 326	0.12 277	0.15 196	0.15 39	0.09 135	0.33 357	0.18 236	0.34 319	0.31 268	0.44 375	0.37 319	0.53 381	0.35 362	0.35 361	0.24 316	0.13 337	0.13 347	0.13 329	0.13 338	0.10 279	0.11 298
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
FC-DCNN	0.33 370	0.27 374	0.28 326	0.26 350	0.23 375	0.37 371	0.28 359	0.40 358	0.43 337	0.45 376	0.55 373	0.51 378	0.40 372	0.37 370	0.30 357	0.21 377	0.20 376	0.27 379	0.26 380	0.25 382	0.24 381

LSM	0.33 370	0.20 352	0.58 380	0.26 350	0.60 406	0.34 360	0.25 341	0.42 368	0.48 351	0.45 376	0.58 381	0.42 360	0.36 364	0.35 361	0.25 325	0.12 317	0.20 376	0.14 339	0.16 355	0.19 369	0.33 394

MFN_U_SF_RVC	0.32 367	0.21 358	0.55 376	0.30 373	0.15 334	0.34 360	0.17 196	0.52 386	0.46 349	0.46 378	0.55 373	0.59 384	0.39 369	0.35 361	0.37 376	0.15 351	0.14 354	0.18 364	0.21 370	0.16 355	0.15 348

aanetorigin	0.22 311	0.17 334	0.56 378	0.17 117	0.10 221	0.15 181	0.19 267	0.20 128	0.33 280	0.49 379	0.48 363	0.29 296	0.27 327	0.20 266	0.23 306	0.08 195	0.07 252	0.08 166	0.07 165	0.10 279	0.09 256

RainbowNet	0.54 392	0.61 398	0.70 397	0.57 398	0.43 394	0.65 393	0.37 389	0.60 395	0.87 400	0.50 380	0.66 384	0.64 388	0.47 383	0.49 384	0.43 389	0.47 400	0.48 402	0.52 399	0.41 394	0.52 397	0.40 399

MADNet+	0.75 402	0.71 404	3.70 422	0.66 400	0.41 392	0.98 412	0.97 419	0.69 399	0.73 394	0.52 381	0.57 379	0.64 388	0.68 400	0.86 409	1.01 417	0.34 393	0.36 395	0.28 384	0.23 377	0.36 393	0.31 392

SGM-ForestM	0.32 367	0.12 277	0.16 226	0.16 70	0.11 259	0.39 374	0.19 267	0.41 363	0.50 358	0.52 381	0.54 372	1.32 411	0.42 379	0.40 378	0.27 342	0.14 348	0.16 363	0.16 353	0.16 355	0.12 308	0.12 309

MeshStereo	0.27 352	0.13 298	0.18 269	0.15 39	0.11 259	0.32 351	0.24 327	0.40 358	0.36 303	0.52 381	0.57 379	0.67 392	0.40 372	0.35 361	0.26 335	0.14 348	0.13 347	0.13 329	0.11 311	0.11 294	0.10 275
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
anonymity	0.53 391	0.58 396	0.65 385	0.41 388	0.61 407	0.53 384	0.41 391	0.56 391	0.41 326	0.55 384	0.50 368	0.49 377	0.55 391	0.58 395	0.50 396	0.58 405	0.50 406	0.51 397	0.51 402	0.51 396	0.57 403

PVD	0.39 374	0.20 352	0.39 357	0.31 377	0.22 373	0.29 345	0.43 396	0.52 386	0.96 403	0.55 384	0.79 397	0.53 381	0.59 394	0.52 388	0.38 378	0.19 372	0.14 354	0.17 356	0.14 342	0.24 381	0.31 392

MFMNet_re	0.64 395	0.66 402	0.65 385	0.51 395	0.69 411	0.69 396	0.57 404	0.64 397	0.73 394	0.60 386	0.73 391	0.62 387	0.67 399	0.65 398	0.60 401	0.66 409	0.58 415	0.63 401	0.59 405	0.68 407	0.69 413

ACVNet_1	0.44 382	0.49 393	0.60 381	0.45 391	0.28 385	0.49 382	0.27 354	0.57 393	0.72 391	0.62 387	0.58 381	0.74 396	0.49 385	0.50 385	0.35 371	0.26 387	0.24 387	0.39 391	0.29 385	0.31 391	0.24 381

TorneroNet-64	0.76 403	0.72 405	0.74 398	0.78 405	0.58 405	0.91 411	0.56 403	0.84 403	1.29 410	0.66 388	0.90 400	1.40 413	0.75 402	0.85 408	0.67 407	0.49 401	0.46 397	0.72 405	0.59 405	0.67 406	0.53 402

SGM+DAISY	0.56 393	0.57 395	0.65 385	0.40 386	0.54 399	0.66 395	0.49 398	0.56 391	0.45 348	0.66 388	0.69 387	0.67 392	0.56 392	0.63 397	0.56 399	0.59 406	0.48 402	0.50 396	0.50 401	0.52 397	0.58 404

SPS-STEREO	0.57 394	0.58 396	0.65 385	0.45 391	0.55 401	0.62 391	0.44 397	0.62 396	0.50 358	0.68 390	0.64 383	0.66 391	0.57 393	0.61 396	0.60 401	0.62 408	0.47 401	0.51 397	0.49 399	0.55 401	0.58 404
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
JetBlue	0.71 399	0.45 392	1.14 410	0.51 395	0.47 396	2.02 421	0.64 408	0.75 400	0.70 389	0.69 391	0.77 396	1.22 407	0.83 405	1.03 417	1.01 417	0.40 395	0.28 390	0.33 388	0.33 390	0.30 388	0.34 395

MSC_U_SF_DS_RVC	0.43 381	0.39 389	0.54 374	0.40 386	0.20 369	0.64 392	0.32 383	0.53 388	0.72 391	0.71 392	0.72 390	0.61 386	0.54 388	0.51 386	0.46 390	0.20 374	0.19 373	0.29 385	0.30 387	0.23 374	0.18 368

ELAS	0.41 379	0.29 380	0.33 342	0.27 361	0.24 376	0.60 390	0.36 386	0.50 384	0.50 358	0.71 392	0.79 397	0.67 392	0.54 388	0.51 386	0.42 386	0.22 380	0.20 376	0.27 379	0.26 380	0.26 385	0.25 385
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
EDNetEfficientorigin	7.91 426	0.31 382	153.02 445	0.19 231	0.09 135	0.21 285	0.16 175	0.22 161	0.59 376	0.72 394	0.67 385	0.42 360	0.50 386	0.24 312	0.39 380	0.08 195	0.07 252	0.08 166	0.07 165	0.12 308	0.10 275

MANE	0.45 384	0.27 374	0.27 321	0.27 361	0.24 376	0.47 379	0.31 381	0.55 390	0.59 376	0.72 394	1.13 413	1.15 405	0.61 395	0.52 388	0.37 376	0.21 377	0.20 376	0.27 379	0.31 389	0.25 382	0.24 381

NVStereoNet_ROB	0.46 388	0.36 387	0.46 367	0.41 388	0.28 385	0.34 360	0.34 384	0.48 380	0.60 379	0.72 394	0.93 402	0.70 395	0.66 398	0.47 383	0.60 401	0.22 380	0.33 393	0.34 389	0.34 392	0.30 388	0.30 391
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
ELAS_RVC	0.41 379	0.29 380	0.33 342	0.28 364	0.24 376	0.54 385	0.36 386	0.49 382	0.59 376	0.72 394	0.74 393	0.65 390	0.54 388	0.54 392	0.40 382	0.22 380	0.20 376	0.27 379	0.26 380	0.26 385	0.25 385
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH-64-1	0.65 396	0.61 398	0.68 393	0.71 401	0.51 397	0.59 388	0.49 398	0.91 405	0.85 398	0.74 398	1.02 406	0.81 397	0.78 403	0.79 402	0.49 393	0.42 396	0.46 397	0.71 403	0.47 397	0.52 397	0.39 397

IMH-64	0.65 396	0.61 398	0.68 393	0.71 401	0.51 397	0.59 388	0.49 398	0.91 405	0.85 398	0.74 398	1.02 406	0.81 397	0.78 403	0.79 402	0.49 393	0.42 396	0.46 397	0.71 403	0.47 397	0.52 397	0.39 397

EDNetEfficient	0.29 359	0.24 366	1.13 409	0.18 184	0.10 221	0.19 259	0.20 282	0.20 128	0.60 379	0.74 398	0.56 378	0.31 314	0.39 369	0.22 293	0.30 357	0.09 241	0.07 252	0.08 166	0.07 165	0.11 294	0.09 256

TorneroNet	0.82 406	0.74 406	0.81 403	0.84 408	0.63 408	0.99 413	0.63 406	0.96 409	1.16 407	0.80 401	1.11 411	1.36 412	0.86 407	0.93 413	0.80 412	0.56 403	0.49 404	0.78 410	0.66 409	0.73 412	0.63 412

IMH	0.71 399	0.64 401	0.68 393	0.76 403	0.54 399	0.69 396	0.54 402	0.98 411	1.10 406	0.82 402	1.09 409	0.89 399	0.88 408	0.87 410	0.52 398	0.44 399	0.50 406	0.75 406	0.51 402	0.56 402	0.41 400

BEATNet-Init1	0.52 390	0.27 374	0.62 383	0.30 373	0.21 371	0.76 404	0.29 367	0.54 389	0.65 385	0.86 403	0.95 404	2.07 421	0.62 397	0.56 394	0.42 386	0.18 368	0.18 370	0.23 374	0.22 373	0.22 373	0.21 376

ACVNet_2	0.66 398	0.66 402	0.68 393	0.63 399	0.41 392	0.71 398	0.49 398	0.96 409	1.39 413	0.89 404	1.09 409	1.04 401	0.73 401	0.54 392	0.47 391	0.43 398	0.40 396	0.53 400	0.44 396	0.47 395	0.35 396

WAO-7	0.79 404	0.78 407	0.54 374	0.85 409	0.67 410	0.74 400	0.68 412	1.05 414	1.32 411	0.90 405	1.20 416	1.04 401	0.92 409	0.69 399	0.66 404	0.60 407	0.62 416	0.67 402	0.68 410	0.64 403	0.58 404

WAO-6	0.81 405	0.80 408	0.62 383	0.86 410	0.63 408	0.76 404	0.58 405	0.98 411	1.54 418	0.90 405	0.96 405	1.07 403	1.03 413	0.70 400	0.66 404	0.72 410	0.49 404	0.90 413	0.71 411	0.68 407	0.58 404

LVE	0.83 407	0.85 411	0.85 404	0.80 406	0.56 402	1.04 417	0.65 409	1.05 414	1.47 416	0.96 407	1.22 417	1.10 404	0.85 406	0.83 405	0.71 409	0.49 401	0.55 412	0.76 408	0.60 407	0.65 404	0.59 409

PWCK	0.71 399	0.94 414	0.95 406	0.76 403	0.31 390	0.74 400	0.36 386	0.90 404	0.90 401	0.96 407	0.75 395	0.95 400	0.61 395	0.87 410	0.66 404	0.72 410	0.46 397	0.75 406	0.49 399	0.69 409	0.44 401

UNDER WATER	0.97 412	0.97 416	1.42 413	0.99 415	0.70 414	1.12 419	0.84 415	0.80 402	1.08 405	1.01 409	0.90 400	1.55 417	1.22 420	1.03 417	1.00 416	0.78 414	0.53 409	1.02 415	0.87 416	0.80 415	0.74 415

UNDER WATER-64	0.95 411	0.94 414	1.43 414	0.87 411	0.56 402	1.18 420	0.87 416	0.77 401	0.94 402	1.04 410	0.85 399	1.58 418	1.21 419	0.94 414	0.96 415	0.87 416	0.57 414	1.03 416	0.88 417	0.78 414	0.73 414

ktn	1.01 414	1.21 419	0.80 402	1.23 420	0.86 417	1.01 415	0.87 416	0.94 408	1.39 413	1.04 410	1.12 412	1.15 405	1.07 414	0.94 414	0.59 400	1.28 422	0.71 419	1.38 422	0.83 415	1.02 419	0.75 416

WAO-8	0.91 409	0.81 409	0.65 385	0.94 413	0.69 411	0.90 408	0.67 410	1.07 416	1.83 421	1.06 412	1.45 419	1.30 408	1.07 414	0.84 406	0.78 410	0.74 412	0.53 409	0.86 411	0.75 412	0.69 409	0.62 410

Venus	0.91 409	0.81 409	0.65 385	0.94 413	0.69 411	0.90 408	0.67 410	1.07 416	1.83 421	1.06 412	1.45 419	1.30 408	1.07 414	0.84 406	0.78 410	0.74 412	0.53 409	0.86 411	0.75 412	0.69 409	0.62 410

Dean	0.87 408	0.86 412	0.79 401	0.81 407	0.56 402	0.90 408	0.63 406	1.15 419	1.73 419	1.15 414	1.15 414	1.31 410	0.99 412	0.81 404	0.81 413	0.57 404	0.56 413	0.77 409	0.64 408	0.66 405	0.58 404

KSHMR	1.09 415	1.17 418	0.88 405	1.25 421	1.00 420	0.99 413	0.96 418	1.13 418	1.37 412	1.16 415	1.29 418	1.41 414	0.96 411	1.01 416	0.92 414	1.03 419	1.08 421	1.20 419	1.03 420	1.01 418	0.97 420

notaker	0.97 412	1.11 417	0.98 407	1.13 417	0.81 415	0.73 399	0.68 412	0.93 407	1.16 407	1.18 416	1.18 415	1.41 414	1.16 418	1.08 419	0.69 408	0.81 415	0.64 417	1.17 418	0.79 414	0.98 417	0.80 418

tt	4.67 422	0.06 20	3.55 421	2.02 424	1.55 422	10.25 428	16.71 427	8.91 431	5.03 424	1.31 417	0.94 403	4.71 424	4.76 424	3.33 424	5.87 426	6.06 431	10.30 435	1.88 425	2.11 426	2.75 424	1.21 423

DPSimNet_ROB	1.11 416	1.23 420	0.78 399	1.13 417	0.88 418	1.10 418	1.13 420	1.16 420	1.23 409	1.43 418	1.02 406	1.41 414	1.10 417	0.90 412	1.60 419	1.46 423	0.51 408	1.21 420	1.03 420	0.90 416	1.01 422

HanzoNet	1.29 417	1.26 421	1.19 411	1.12 416	0.85 416	1.02 416	0.83 414	1.03 413	1.48 417	1.64 419	1.61 421	2.50 423	1.72 421	1.61 421	1.61 420	1.26 421	0.80 420	1.31 421	1.01 419	1.02 419	0.86 419

JetRed	1.62 418	1.46 422	2.98 418	0.92 412	1.21 421	4.99 423	1.53 423	1.27 421	1.39 413	1.83 420	1.74 422	1.60 419	0.95 410	1.41 420	2.45 423	0.90 418	1.60 423	0.93 414	0.90 418	1.35 421	0.99 421

coex-ft	3.30 420	0.34 385	59.09 444	0.18 184	0.13 306	0.26 329	0.22 308	0.27 239	0.72 391	1.90 421	0.70 389	0.44 366	0.45 382	0.29 340	0.41 385	0.09 241	0.09 297	0.12 315	0.09 256	0.14 337	0.13 323

ASD4	3.54 421	3.38 425	2.05 417	1.72 422	2.51 425	9.03 427	17.71 428	2.25 422	5.51 425	2.46 422	2.81 424	2.03 420	3.36 423	2.73 423	5.06 424	1.22 420	1.34 422	1.13 417	1.33 422	1.68 422	1.49 424

MADNet++	1.95 419	1.75 423	1.59 416	1.82 423	1.69 423	2.33 422	1.40 422	2.35 423	2.09 423	2.57 423	2.36 423	2.24 422	2.17 422	2.28 422	2.34 422	1.87 424	1.66 424	1.54 423	1.34 423	1.92 423	1.77 425

LE_ROB	0.50 389	0.07 72	0.14 159	0.15 39	0.08 50	0.24 311	0.16 175	0.22 161	1.81 420	4.63 424	0.67 385	0.47 375	0.44 381	0.20 266	0.29 353	0.07 145	0.06 195	0.06 34	0.06 90	0.08 204	0.06 103

DPSMNet_ROB	8.06 427	4.48 426	8.63 431	5.37 430	10.74 432	8.32 425	22.98 433	5.46 425	13.36 432	5.12 425	9.92 428	5.08 425	10.40 430	5.53 427	12.58 430	3.80 429	8.00 430	3.50 426	7.02 429	3.83 428	7.14 431

DGTPSM_ROB	8.06 427	4.48 426	8.63 431	5.35 428	10.72 431	8.32 425	22.97 432	5.46 425	13.35 431	5.12 425	9.92 428	5.08 425	10.40 430	5.52 426	12.58 430	3.79 428	8.00 430	3.50 426	7.02 429	3.83 428	7.14 431

xxxxx1	7.79 423	5.02 428	7.31 425	3.12 425	3.85 426	16.35 431	22.88 429	5.86 428	8.69 427	7.97 427	8.54 425	9.12 429	8.27 427	10.18 429	10.92 427	2.42 425	2.45 426	3.56 428	12.37 432	3.77 425	3.06 427

tt_ll	7.79 423	5.02 428	7.31 425	3.12 425	3.85 426	16.35 431	22.88 429	5.86 428	8.69 427	7.97 427	8.54 425	9.12 429	8.27 427	10.18 429	10.92 427	2.42 425	2.45 426	3.56 428	12.37 432	3.77 425	3.06 427

ff	7.79 423	5.02 428	7.31 425	3.12 425	3.85 426	16.35 431	22.88 429	5.86 428	8.69 427	7.97 427	8.54 425	9.12 429	8.27 427	10.18 429	10.92 427	2.42 425	2.45 426	3.56 428	12.37 432	3.77 425	3.06 427

Anonymous_1	10.96 432	7.92 431	7.46 428	10.33 431	10.06 430	18.65 435	26.34 435	11.06 432	13.44 433	9.40 430	10.05 430	9.67 432	11.23 432	10.73 432	12.72 432	6.42 432	8.38 432	5.77 431	10.61 431	12.12 433	6.77 430

DPSM_ROB	11.15 433	8.58 432	8.00 429	10.88 432	11.58 433	19.10 436	26.71 436	12.05 433	14.07 434	10.36 431	10.84 431	10.33 433	11.86 433	11.70 433	13.54 433	6.99 433	8.79 433	5.89 432	6.95 427	7.29 430	7.42 433

DPSM	11.15 433	8.58 432	8.00 429	10.88 432	11.58 433	19.10 436	26.71 436	12.05 433	14.07 434	10.36 431	10.84 431	10.33 433	11.86 433	11.70 433	13.54 433	6.99 433	8.79 433	5.89 432	6.95 427	7.29 430	7.42 433

LRCNet_RVC	10.62 431	13.42 435	7.30 424	18.92 435	2.07 424	0.33 357	0.30 375	5.59 427	0.48 351	13.03 433	17.94 434	8.87 428	5.65 425	4.79 425	1.89 421	23.51 442	2.73 429	27.55 443	25.71 443	16.07 440	16.33 441

HaxPig	15.71 436	18.52 442	19.18 439	16.89 434	15.89 436	7.73 424	7.60 424	13.31 435	10.82 430	15.42 434	14.91 433	15.98 435	14.92 435	15.58 435	15.98 436	18.95 441	16.73 436	19.46 441	18.08 441	19.26 441	19.05 442

PML	8.91 429	9.34 434	6.13 423	5.35 428	6.41 429	14.99 430	23.38 434	5.27 424	6.83 426	18.04 435	28.19 444	7.67 427	6.83 426	7.85 428	5.75 425	5.35 430	1.83 425	5.95 434	1.93 425	8.64 432	2.52 426

MEDIAN_ROB	20.38 437	24.04 443	23.31 441	21.23 436	21.71 437	10.40 429	7.92 425	17.64 436	15.50 436	20.12 436	19.70 435	20.34 436	20.32 436	21.19 436	21.13 437	23.81 443	21.81 443	24.98 442	23.76 442	24.71 442	23.93 443

CasAABBNet	22.42 438	17.33 437	16.01 433	22.01 440	23.28 441	38.32 439	53.80 443	24.14 438	28.41 439	20.60 437	21.77 437	20.89 441	23.91 441	23.43 437	27.36 439	14.07 435	17.69 438	11.83 439	14.01 436	14.67 437	14.95 439

Selective-RAFT-Error	22.47 442	17.37 441	16.09 434	22.06 441	23.34 442	38.39 443	53.83 444	24.29 443	28.47 443	20.74 438	21.83 438	20.81 440	23.90 440	23.54 442	27.53 444	14.08 436	17.69 438	11.82 435	14.00 435	14.69 438	15.00 440

LSM0	22.87 443	17.28 436	18.96 438	22.19 442	29.04 444	38.42 444	53.71 439	24.28 442	28.31 438	20.78 439	21.00 436	21.43 442	24.16 442	23.50 441	27.39 440	14.09 440	17.38 437	11.84 440	14.04 440	14.73 439	14.89 435

MyStereo03	22.45 439	17.33 437	16.21 435	21.95 437	23.27 438	38.32 439	53.79 440	24.21 439	28.46 440	20.87 440	21.85 439	20.80 437	23.87 437	23.46 438	27.40 441	14.08 436	17.71 440	11.82 435	14.03 437	14.65 434	14.89 435

MyStereo02	22.45 439	17.33 437	16.21 435	21.95 437	23.27 438	38.32 439	53.79 440	24.21 439	28.46 440	20.87 440	21.85 439	20.80 437	23.87 437	23.46 438	27.40 441	14.08 436	17.71 440	11.82 435	14.03 437	14.65 434	14.89 435

MyStereo	22.45 439	17.33 437	16.21 435	21.95 437	23.27 438	38.32 439	53.79 440	24.21 439	28.46 440	20.87 440	21.85 439	20.80 437	23.87 437	23.46 438	27.40 441	14.08 436	17.71 440	11.82 435	14.03 437	14.65 434	14.89 435

SPstereo	13.84 435	0.93 413	1.50 415	1.22 419	0.88 418	28.82 438	48.26 438	26.77 445	29.54 444	22.37 443	22.60 442	23.23 443	24.68 443	24.53 443	15.06 435	0.88 417	0.69 418	1.83 424	1.60 424	0.74 413	0.77 417

AVERAGE_ROB	24.90 444	29.20 444	28.14 442	24.89 443	24.64 443	17.75 434	11.12 426	21.45 437	19.93 437	25.12 444	24.46 443	25.12 444	25.46 444	24.69 444	22.83 438	29.76 444	27.13 444	28.97 444	27.95 444	29.91 443	29.47 444

test_example2	98.32 445	94.13 445	45.89 443	96.35 444	109.85 445	88.61 445	95.45 445	25.75 444	94.37 445	130.00 445	126.06 445	58.17 445	74.63 445	88.51 445	79.96 445	150.23 445	221.02 445	77.62 445	99.10 445	113.75 445	96.94 445

Low-res two-view benchmark