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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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
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

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
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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)
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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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.
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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
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
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

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

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
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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