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.

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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

GLC_STEREO	0.13 1	0.08 38	0.61 4	0.01 17	0.00 1	0.94 24	0.03 143	0.29 1	0.21 28	0.05 17	0.02 31	0.06 36	0.04 47	0.26 37	0.07 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.01 63

MIF-Stereo	0.16 2	0.11 83	1.13 93	0.03 103	0.17 285	0.32 4	0.02 101	0.38 2	0.32 38	0.03 11	0.16 84	0.05 27	0.07 80	0.16 12	0.16 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 261	0.00 1

CASnet	0.16 2	0.14 101	0.52 3	0.01 17	0.00 1	0.86 19	0.00 1	0.51 4	0.75 132	0.10 34	0.01 1	0.04 10	0.02 16	0.22 23	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 133	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LoS_RVC	0.19 4	0.48 263	0.51 2	0.12 216	0.10 257	1.01 32	0.01 55	0.81 21	0.19 21	0.07 19	0.02 31	0.06 36	0.05 54	0.31 47	0.05 17	0.00 1	0.01 225	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.04 217

ProNet	0.20 5	0.25 169	0.78 20	0.01 17	0.01 102	0.95 27	0.00 1	0.70 15	0.68 103	0.02 2	0.01 1	0.05 27	0.03 34	0.31 47	0.03 5	0.00 1	0.01 225	0.00 1	0.00 1	0.12 266	0.04 217

anonymousdsp	0.21 6	0.21 150	0.63 6	0.02 64	0.00 1	1.07 51	0.00 1	0.74 19	0.77 141	0.09 24	0.01 1	0.04 10	0.07 80	0.25 31	0.04 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 349	0.08 223	0.03 192

IGEV-Stereo	0.21 6	0.21 150	0.63 6	0.02 64	0.00 1	1.07 51	0.00 1	0.73 18	0.77 141	0.09 24	0.01 1	0.04 10	0.07 80	0.24 28	0.04 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 349	0.08 223	0.03 192
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
sCroCo_RVC	0.21 6	0.14 101	1.54 155	0.01 17	0.00 1	0.13 1	0.04 163	1.10 30	0.65 84	0.10 34	0.05 58	0.03 6	0.04 47	0.23 25	0.05 17	0.00 1	0.07 333	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

PMTNet	0.21 6	0.19 137	0.85 24	0.02 64	0.02 171	1.14 71	0.30 282	0.88 23	0.11 1	0.03 11	0.02 31	0.07 44	0.02 16	0.37 63	0.12 71	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 133	0.00 1

StereoIM	0.22 10	0.29 192	0.87 28	0.05 144	0.18 289	0.41 9	0.01 55	1.24 33	0.56 51	0.02 2	0.03 49	0.13 63	0.05 54	0.32 53	0.24 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 63

AEACV	0.22 10	0.05 8	0.66 12	0.02 64	0.03 190	0.87 20	0.00 1	1.07 29	0.15 9	0.18 50	0.01 1	0.02 2	0.72 242	0.15 9	0.09 54	0.00 1	0.03 297	0.00 1	0.27 378	0.08 223	0.07 278

Selective-IGEV	0.22 10	0.06 22	0.46 1	0.05 144	0.04 206	0.34 6	0.04 163	2.16 75	0.59 53	0.09 24	0.01 1	0.02 2	0.05 54	0.18 14	0.05 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 329	0.03 133	0.09 292

CREStereo	0.22 10	0.17 125	0.64 9	0.00 1	0.01 102	1.22 100	0.01 55	1.15 32	0.56 51	0.10 34	0.07 64	0.04 10	0.00 1	0.32 53	0.10 62	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1
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
Former-RAFT_DAM_RVC	0.23 14	0.13 96	0.62 5	0.01 17	0.00 1	1.05 48	0.00 1	0.63 13	0.80 144	0.76 122	0.18 93	0.09 50	0.06 69	0.05 1	0.05 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.05 234

ff7	0.23 14	0.21 150	1.02 58	0.02 64	0.00 1	1.07 51	0.00 1	0.53 5	0.75 132	0.09 24	0.01 1	0.04 10	0.07 80	0.44 72	0.04 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 343	0.07 212	0.01 63

ffff	0.23 14	0.21 150	1.02 58	0.02 64	0.00 1	1.07 51	0.00 1	0.53 5	0.75 132	0.09 24	0.01 1	0.04 10	0.07 80	0.44 72	0.04 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 343	0.07 212	0.01 63

11t	0.23 14	0.21 150	1.02 58	0.02 64	0.00 1	1.07 51	0.00 1	0.53 5	0.75 132	0.09 24	0.01 1	0.04 10	0.07 80	0.44 72	0.04 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 343	0.07 212	0.01 63

ccc-4	0.23 14	0.21 150	1.02 58	0.02 64	0.00 1	1.07 51	0.00 1	0.53 5	0.75 132	0.09 24	0.01 1	0.04 10	0.07 80	0.44 72	0.04 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 343	0.07 212	0.01 63

MC-Stereo	0.24 19	0.12 87	0.71 15	0.04 127	0.02 171	1.07 51	0.00 1	1.30 35	0.17 17	0.59 100	0.02 31	0.08 47	0.11 115	0.18 14	0.05 17	0.00 1	0.02 274	0.00 1	0.17 355	0.06 198	0.02 151

Anonymous	0.25 20	0.13 96	1.19 109	0.00 1	0.00 1	0.24 3	0.01 55	2.54 106	0.42 44	0.02 2	0.02 31	0.05 27	0.07 80	0.15 9	0.06 34	0.00 1	0.01 225	0.00 1	0.00 1	0.10 252	0.08 287

GMStereo	0.25 20	0.60 296	1.28 123	0.01 17	0.00 1	0.48 11	0.00 1	0.74 19	1.24 211	0.16 47	0.03 49	0.07 44	0.09 99	0.22 23	0.10 62	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
MyStereo07	0.27 22	0.27 174	0.64 9	0.02 64	0.01 102	1.64 245	0.01 55	1.41 38	0.73 128	0.10 34	0.01 1	0.03 6	0.10 106	0.24 28	0.04 7	0.00 1	0.07 333	0.00 1	0.00 1	0.03 133	0.06 262

MIF-Stereo (partial)	0.27 22	0.18 130	1.14 94	0.01 17	0.00 1	0.43 10	0.02 101	1.97 67	0.39 43	0.11 39	0.08 67	0.07 44	0.06 69	0.44 72	0.33 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 182	0.02 151

LoS	0.28 24	0.16 119	0.95 42	0.07 178	0.01 102	1.32 139	0.07 192	1.30 35	0.60 57	0.04 16	0.03 49	0.28 85	0.11 115	0.48 82	0.11 69	0.00 1	0.01 225	0.00 1	0.00 1	0.03 133	0.00 1

EGLCR-Stereo	0.28 24	0.09 50	0.73 16	0.18 245	0.05 213	1.17 79	0.04 163	2.37 82	0.17 17	0.35 74	0.01 1	0.01 1	0.02 16	0.38 66	0.04 7	0.00 1	0.01 225	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 192

XX-TBD	0.28 24	0.39 223	0.97 48	0.05 144	0.00 1	1.09 58	0.00 1	0.71 17	0.54 50	0.44 86	1.04 217	0.06 36	0.06 69	0.19 17	0.09 54	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CREStereo++_RVC	0.29 27	0.19 137	0.83 23	0.05 144	0.00 1	1.19 87	0.00 1	0.66 14	0.99 175	0.25 53	1.26 237	0.05 27	0.07 80	0.20 20	0.09 54	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.30 28	0.28 184	0.86 26	0.03 103	0.01 102	1.14 71	0.00 1	0.53 5	0.44 46	1.06 173	1.24 234	0.06 36	0.05 54	0.25 31	0.05 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MGS-Stereo	0.31 29	0.10 69	0.89 33	0.02 64	0.00 1	0.50 12	0.00 1	0.39 3	0.61 63	0.02 2	2.91 306	0.04 10	0.03 34	0.21 22	0.06 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.44 364	0.00 1

11t1	0.33 30	0.05 8	0.86 26	0.44 307	0.00 1	1.04 42	0.00 1	2.45 95	0.60 57	0.44 86	0.01 1	0.05 27	0.05 54	0.43 70	0.06 34	0.00 1	0.01 225	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.01 63

CroCo-Stereo Lap2	0.33 30	0.49 267	1.18 106	0.02 64	0.00 1	0.33 5	0.00 1	3.08 146	0.61 63	0.02 2	0.01 1	0.04 10	0.08 94	0.45 77	0.15 84	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 212	0.02 151

dd	0.34 32	0.67 311	1.55 157	0.04 127	0.01 102	1.22 100	0.03 143	0.84 22	1.16 201	0.18 50	0.05 58	0.12 59	0.05 54	0.29 45	0.44 190	0.02 331	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 182	0.00 1

AnonymousM	0.34 32	0.07 32	0.63 6	0.02 64	0.01 102	1.09 58	0.03 143	1.54 51	0.68 103	0.17 48	0.04 56	0.02 2	0.24 163	0.25 31	0.04 7	0.00 1	0.01 225	1.93 389	0.00 1	0.01 25	0.00 1

IGEV+	0.35 34	0.28 184	0.66 12	0.03 103	0.05 213	1.03 34	0.02 101	3.18 160	0.63 73	0.29 57	0.02 31	0.04 10	0.10 106	0.26 37	0.25 128	0.00 1	0.06 323	0.00 1	0.00 1	0.09 242	0.02 151

4D-IteraStereo	0.35 34	0.60 296	1.93 203	0.02 64	0.09 248	1.03 34	0.07 192	1.25 34	0.34 40	0.02 2	0.03 49	0.84 153	0.10 106	0.31 47	0.35 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 182	0.07 278

knoymous	0.35 34	0.05 8	1.11 87	0.05 144	0.01 102	1.15 76	0.01 55	2.06 70	0.14 6	0.40 82	0.02 31	1.67 219	0.00 1	0.31 47	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

UDGNet	0.35 34	0.50 270	1.14 94	0.02 64	0.00 1	1.12 66	0.02 101	0.70 15	1.57 262	0.31 59	0.05 58	0.06 36	0.02 16	1.45 134	0.09 54	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

test_xeample3	0.35 34	0.10 69	1.95 207	0.02 64	0.00 1	0.93 23	0.07 192	1.70 57	0.86 157	0.09 24	0.04 56	0.05 27	0.05 54	0.23 25	0.51 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 371	0.06 198	0.08 287

LL-Strereo2	0.36 39	0.47 261	1.08 82	0.09 200	0.03 190	1.12 66	0.07 192	1.66 56	0.93 164	0.43 85	0.02 31	0.51 116	0.08 94	0.23 25	0.29 146	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 296	0.04 164	0.04 217

iRaftStereo_RVC	0.36 39	0.27 174	0.76 18	0.01 17	0.00 1	1.20 95	0.01 55	2.15 74	0.62 70	0.15 46	0.22 110	0.69 134	0.12 125	0.28 43	0.18 103	0.00 1	0.06 323	0.00 1	0.00 1	0.27 337	0.22 346

Selective-RAFT	0.37 41	0.06 22	0.65 11	0.03 103	0.01 102	1.17 79	0.02 101	2.63 109	0.66 90	0.01 1	0.01 1	0.22 78	0.18 142	1.31 126	0.24 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 361	0.04 164	0.00 1

RCA-Stereo	0.37 41	0.14 101	0.76 18	0.01 17	0.00 1	1.17 79	0.00 1	3.14 152	0.61 63	0.71 116	0.47 154	0.05 27	0.13 131	0.19 17	0.03 5	0.00 1	0.01 225	0.00 1	0.00 1	0.06 198	0.01 63

sAnonymous2	0.37 41	0.32 200	3.21 296	0.01 17	0.00 1	0.35 7	0.08 198	1.96 65	0.90 158	0.03 11	0.05 58	0.04 10	0.11 115	0.11 6	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 276	0.18 334

CroCo_RVC	0.37 41	0.32 200	3.21 296	0.01 17	0.00 1	0.35 7	0.08 198	1.96 65	0.90 158	0.03 11	0.05 58	0.04 10	0.11 115	0.11 6	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 276	0.18 334

CroCo-Stereo	0.39 45	0.40 228	1.67 182	0.07 178	0.00 1	0.19 2	0.01 55	3.55 212	0.75 132	0.08 22	0.02 31	0.46 107	0.08 94	0.28 43	0.18 103	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 63
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
rafts_anoy	0.39 45	0.44 245	1.15 97	0.06 158	0.03 190	1.12 66	0.04 163	2.75 118	0.33 39	0.10 34	0.16 84	0.11 56	0.19 148	0.74 102	0.31 154	0.00 1	0.14 364	0.00 1	0.01 273	0.02 94	0.05 234

CRE-IMP	0.40 47	0.06 22	1.04 73	0.07 178	0.05 213	1.45 184	0.46 303	1.48 49	0.63 73	0.90 139	0.30 119	0.88 155	0.01 4	0.26 37	0.22 114	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.17 328

test croco	0.41 48	0.28 184	2.26 243	0.07 178	0.00 1	0.50 12	0.01 55	2.84 124	0.92 161	0.05 17	0.07 64	0.13 63	0.17 139	0.43 70	0.20 110	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 352	0.01 63

x	0.41 48	0.04 4	0.74 17	0.54 322	0.00 1	0.98 29	0.00 1	3.07 144	0.67 98	0.48 92	0.01 1	0.48 111	0.07 80	0.93 107	0.07 39	0.00 1	0.01 225	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 63

GMOStereo	0.42 50	0.28 184	1.02 58	0.05 144	0.18 289	1.04 42	0.02 101	2.40 85	0.16 12	2.25 277	0.01 1	0.32 88	0.03 34	0.09 2	0.15 84	0.00 1	0.11 355	0.00 1	0.00 1	0.19 309	0.02 151

error version	0.42 50	0.28 184	1.02 58	0.05 144	0.18 289	1.04 42	0.02 101	2.40 85	0.16 12	2.25 277	0.01 1	0.32 88	0.03 34	0.09 2	0.15 84	0.00 1	0.11 355	0.00 1	0.00 1	0.19 309	0.02 151

test-v	0.42 50	0.28 184	1.02 58	0.05 144	0.18 289	1.04 42	0.02 101	2.40 85	0.16 12	2.25 277	0.01 1	0.32 88	0.03 34	0.09 2	0.15 84	0.00 1	0.11 355	0.00 1	0.00 1	0.19 309	0.02 151

test-2	0.42 50	0.28 184	1.02 58	0.05 144	0.18 289	1.04 42	0.02 101	2.40 85	0.16 12	2.25 277	0.01 1	0.32 88	0.03 34	0.09 2	0.15 84	0.00 1	0.11 355	0.00 1	0.00 1	0.19 309	0.02 151

raft+_RVC	0.42 50	0.48 263	1.11 87	0.51 319	0.17 285	1.16 77	0.04 163	2.25 77	0.59 53	0.12 40	0.42 142	0.08 47	0.15 133	0.60 95	0.28 142	0.00 1	0.09 346	0.00 1	0.00 1	0.06 198	0.19 338

Gwc-CoAtRS	0.42 50	0.12 87	1.28 123	0.03 103	0.13 267	1.03 34	0.02 101	2.33 80	0.15 9	0.35 74	0.01 1	2.27 259	0.03 34	0.20 20	0.25 128	0.00 1	0.01 225	0.00 1	0.22 367	0.01 25	0.01 63

CES	0.43 56	0.14 101	0.85 24	0.05 144	1.52 378	1.22 100	0.05 176	1.01 27	0.59 53	0.03 11	0.02 31	0.14 69	0.10 106	0.40 68	0.10 62	0.00 1	0.01 225	0.00 1	0.00 1	0.01 25	2.45 389

ROB_FTStereo_v2	0.43 56	0.09 50	1.00 50	0.06 158	0.08 241	1.57 217	0.33 288	1.44 43	0.67 98	0.97 149	0.19 101	0.77 146	0.02 16	1.23 122	0.17 93	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.05 234

RALCasStereoNet	0.44 58	0.44 245	1.03 69	0.03 103	0.00 1	1.10 60	0.03 143	2.46 97	0.90 158	0.07 19	0.32 120	0.12 59	0.20 154	1.28 125	0.25 128	0.00 1	0.31 381	0.00 1	0.00 1	0.08 223	0.12 309

R-Stereo Train	0.44 58	0.09 50	0.94 38	0.02 64	0.00 1	1.24 114	0.09 207	3.65 221	0.11 1	1.87 250	0.42 142	0.06 36	0.01 4	0.25 31	0.05 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 151

RAFT-Stereo	0.44 58	0.09 50	0.94 38	0.02 64	0.00 1	1.24 114	0.09 207	3.65 221	0.11 1	1.87 250	0.42 142	0.06 36	0.01 4	0.25 31	0.05 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 151
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MIM_Stereo	0.45 61	0.43 240	1.18 106	0.51 319	0.04 206	1.26 123	0.02 101	2.38 83	0.65 84	0.07 19	0.02 31	0.70 136	0.20 154	1.01 113	0.13 75	0.00 1	0.09 346	0.00 1	0.00 1	0.14 276	0.10 296

HUI-Stereo	0.45 61	0.09 50	1.08 82	0.06 158	0.08 241	1.61 236	0.32 286	1.43 39	0.70 125	0.97 149	0.18 93	0.77 146	0.02 16	1.44 133	0.17 93	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.05 234

RAFT-IKP	0.45 61	0.09 50	1.06 79	0.06 158	0.06 223	1.44 178	0.31 285	1.44 43	0.69 116	0.97 149	0.18 93	0.76 142	0.02 16	1.65 140	0.17 93	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.04 217

IGEVStereo-DCA	0.46 64	0.09 50	1.02 58	0.02 64	0.00 1	0.82 17	0.00 1	0.53 5	0.75 132	0.09 24	0.03 49	0.03 6	0.06 69	5.04 254	0.51 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 343	0.05 182	0.01 63

PSM-adaLoss	0.46 64	0.09 50	1.01 53	0.06 158	0.09 248	1.61 236	0.30 282	1.43 39	0.69 116	0.97 149	0.18 93	0.77 146	0.02 16	1.67 141	0.17 93	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.05 234

ICVP	0.46 64	0.08 38	1.58 167	0.01 17	0.01 102	1.10 60	0.21 248	3.80 236	0.52 49	0.42 84	0.27 115	0.33 92	0.06 69	0.57 91	0.13 75	0.00 1	0.07 333	0.00 1	0.00 1	0.04 164	0.01 63
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
raftrobust	0.46 64	0.42 234	1.05 78	0.01 17	0.21 305	1.17 79	0.05 176	2.07 72	0.19 21	2.98 316	0.02 31	0.12 59	0.15 133	0.25 31	0.31 154	0.00 1	0.03 297	0.00 1	0.00 1	0.08 223	0.06 262

H2IRNET	0.47 68	0.22 159	1.27 121	0.15 231	0.01 102	1.18 85	0.01 55	1.65 54	0.48 48	0.02 2	1.80 261	0.46 107	0.04 47	1.62 139	0.35 172	0.00 1	0.00 1	0.01 322	0.01 273	0.16 290	0.02 151

AE-Stereo	0.47 68	0.11 83	1.03 69	0.04 127	0.09 248	1.11 64	0.03 143	4.16 261	0.34 40	0.35 74	0.82 201	0.15 71	0.16 136	0.45 77	0.05 17	0.00 1	0.09 346	0.00 1	0.26 376	0.09 242	0.05 234

ToySt	0.47 68	0.25 169	2.47 258	0.04 127	0.01 102	1.17 79	0.00 1	2.01 68	0.63 73	0.08 22	0.14 76	1.16 186	0.05 54	0.80 105	0.46 197	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 296	0.10 252	0.04 217

riskmin	0.47 68	0.03 1	1.01 53	0.08 190	0.01 102	1.12 66	0.01 55	3.00 131	0.21 28	0.46 90	0.02 31	2.08 243	1.06 258	0.26 37	0.04 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63

ROB_FTStereo	0.47 68	0.09 50	1.04 73	0.06 158	0.08 241	1.59 229	0.33 288	1.43 39	0.68 103	0.97 149	0.19 101	0.76 142	0.03 34	1.86 147	0.17 93	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.05 234

Anonymous3	0.49 73	0.12 87	2.21 233	0.01 17	0.00 1	2.53 293	0.09 207	3.16 157	0.65 84	0.12 40	0.22 110	0.12 59	0.05 54	0.37 63	0.08 48	0.00 1	0.07 333	0.00 1	0.00 1	0.04 164	0.03 192

qqq	0.50 74	0.04 4	0.78 20	0.02 64	0.00 1	1.05 48	0.00 1	3.15 154	0.68 103	0.46 90	0.01 1	0.73 139	0.12 125	2.95 165	0.07 39	0.00 1	0.01 225	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 63

Patchmatch Stereo++	0.50 74	0.09 50	1.01 53	0.06 158	0.07 231	1.60 232	0.27 265	1.45 46	0.68 103	0.98 158	0.18 93	0.77 146	0.03 34	2.58 156	0.17 93	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.05 234
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
iRAFT	0.50 74	0.09 50	1.01 53	0.06 158	0.07 231	1.60 232	0.27 265	1.45 46	0.68 103	0.98 158	0.18 93	0.77 146	0.03 34	2.58 156	0.17 93	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.05 234

test_4	0.51 77	0.10 69	1.27 121	0.01 17	0.06 223	0.97 28	0.03 143	1.12 31	0.16 12	0.27 55	3.42 319	0.65 127	0.09 99	1.59 135	0.26 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 326	0.14 276	0.00 1

iGMRVC	0.51 77	0.09 50	1.04 73	0.06 158	0.08 241	1.61 236	0.27 265	1.44 43	0.69 116	0.97 149	0.19 101	0.76 142	0.03 34	2.69 160	0.17 93	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.04 217

CFNet-RSSM	0.51 77	0.12 87	1.26 119	0.03 103	0.14 273	1.24 114	0.02 101	4.12 259	0.15 9	0.31 59	0.01 1	1.96 237	0.04 47	0.19 17	0.25 128	0.00 1	0.01 225	0.00 1	0.27 378	0.01 25	0.01 63

mmm	0.52 80	0.04 4	1.14 94	0.61 332	0.00 1	1.14 71	0.00 1	3.45 201	0.75 132	1.24 197	0.58 160	0.20 77	0.18 142	0.93 107	0.08 48	0.00 1	0.01 225	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.01 63

anonymousdsp2	0.52 80	0.06 22	1.51 153	0.10 207	0.00 1	1.19 87	0.01 55	4.32 278	0.63 73	0.33 62	0.15 82	0.78 151	0.09 99	1.01 113	0.06 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 337	0.04 164	0.05 234

GANet-ADL	0.52 80	0.09 50	1.43 144	0.13 219	0.02 171	1.43 176	0.02 101	3.22 169	0.59 53	0.34 73	0.98 214	1.09 182	0.19 148	0.40 68	0.34 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 164	0.01 63

DeepStereo_RVC	0.52 80	0.08 38	1.37 140	0.06 158	0.06 223	1.34 147	0.41 298	1.43 39	0.68 103	1.03 167	0.85 204	0.49 113	1.56 290	0.79 104	0.17 93	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.13 314

test-1	0.52 80	0.25 169	0.94 38	0.03 103	0.22 307	1.20 95	0.08 198	4.03 254	0.25 35	0.70 115	0.66 178	0.71 137	0.03 34	0.30 46	0.43 187	0.00 1	0.18 372	0.00 1	0.07 321	0.01 25	0.25 351

FENet	0.52 80	0.07 32	1.62 171	0.04 127	0.00 1	1.19 87	0.05 176	3.10 148	0.98 171	0.89 137	0.01 1	1.63 215	0.09 99	0.47 81	0.28 142	0.00 1	0.01 225	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63

Pruner-Stereo	0.53 86	0.10 69	1.02 58	0.89 358	0.10 257	1.57 217	0.36 294	2.06 70	0.63 73	2.23 275	0.46 151	0.25 82	0.01 4	0.45 77	0.37 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 151

cross-raft	0.53 86	0.12 87	1.78 193	0.03 103	0.01 102	1.04 42	0.10 214	3.21 168	0.23 31	0.37 80	0.01 1	2.86 285	0.04 47	0.24 28	0.24 122	0.00 1	0.01 225	0.00 1	0.16 349	0.01 25	0.02 151

PFNet+	0.54 88	0.10 69	1.31 132	0.16 238	0.05 213	1.44 178	0.56 310	1.60 53	0.98 171	1.35 208	0.46 151	0.37 95	0.01 4	2.18 153	0.22 114	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 63

RALAANet	0.54 88	0.62 301	1.41 142	0.01 17	0.01 102	0.92 22	0.02 101	2.39 84	1.87 290	1.13 179	0.38 135	0.15 71	0.30 173	1.00 112	0.38 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 306	0.14 276	0.01 63

CASS	0.56 90	0.13 96	1.40 141	0.03 103	0.01 102	1.65 249	0.04 163	3.03 136	0.63 73	1.96 257	0.93 210	0.28 85	0.36 189	0.52 84	0.18 103	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 133	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
s12784h	0.56 90	0.14 101	1.22 115	0.02 64	0.00 1	1.14 71	0.03 143	3.43 198	1.47 244	1.02 164	1.41 243	0.05 27	0.02 16	1.08 115	0.09 54	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.00 1

ACVNet	0.57 92	0.21 150	1.34 135	0.09 200	0.00 1	1.36 152	0.22 252	2.40 85	1.05 184	0.63 106	0.66 178	1.94 235	0.26 168	0.31 47	0.79 238	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 223	0.00 1

test_3	0.58 93	0.06 22	1.04 73	0.07 178	0.12 263	1.01 32	0.01 55	2.45 95	0.20 25	0.95 145	0.01 1	1.05 176	0.05 54	3.74 189	0.23 118	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 374	0.15 286	0.13 314

DIP-Stereo	0.58 93	0.23 165	0.90 34	0.08 190	0.00 1	1.43 176	0.01 55	6.01 363	1.38 225	0.92 143	0.11 73	0.04 10	0.19 148	0.12 8	0.07 39	0.00 1	0.01 225	0.00 1	0.00 1	0.03 133	0.01 63
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
TRStereo	0.59 95	0.79 329	1.59 170	0.56 325	0.01 102	1.19 87	0.03 143	4.74 302	0.60 57	0.17 48	0.01 1	0.62 123	0.44 201	0.57 91	0.07 39	0.00 1	0.04 307	0.00 1	0.24 371	0.01 25	0.14 321

RAFT	0.60 96	0.50 270	1.01 53	0.50 316	0.04 206	0.94 24	0.08 198	3.01 133	0.65 84	0.22 52	0.09 68	3.41 311	0.27 171	0.53 86	0.37 179	0.00 1	0.03 297	0.00 1	0.01 273	0.40 361	0.03 192

RAFT-Stereo + iAFF	0.60 96	0.36 210	0.96 43	0.03 103	0.02 171	1.21 98	0.02 101	2.80 121	1.55 256	1.08 174	2.63 299	0.43 104	0.16 136	0.37 63	0.25 128	0.00 1	0.02 274	0.00 1	0.00 1	0.19 309	0.01 63

ACVNet-DCA	0.61 98	0.27 174	1.28 123	0.13 219	0.00 1	3.44 323	0.01 55	3.15 154	0.68 103	0.33 62	0.69 187	0.04 10	0.61 220	1.43 129	0.05 17	0.00 1	0.02 274	0.00 1	0.03 296	0.01 25	0.01 63

RAFT-Test	0.61 98	0.16 119	2.27 246	0.04 127	0.15 278	1.80 264	0.17 235	2.52 103	0.65 84	0.56 98	0.11 73	2.76 279	0.02 16	0.27 42	0.34 168	0.00 1	0.07 333	0.00 1	0.29 383	0.01 25	0.01 63

test_1	0.61 98	0.06 22	1.00 50	0.07 178	0.12 263	0.99 30	0.01 55	2.46 97	0.20 25	1.71 237	0.01 1	1.10 184	0.04 47	3.71 188	0.23 118	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 374	0.15 286	0.13 314

TestStereo	0.61 98	0.55 284	1.84 200	0.00 1	0.00 1	0.94 24	0.00 1	1.65 54	0.23 31	0.12 40	0.03 49	0.08 47	0.06 69	6.59 315	0.08 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GES	0.61 98	0.08 38	1.78 193	0.00 1	0.00 1	1.59 229	0.07 192	5.32 336	0.13 4	0.62 102	0.32 120	0.37 95	0.67 239	0.68 100	0.49 201	0.03 339	0.00 1	0.01 322	0.00 1	0.02 94	0.01 63

rrr	0.62 103	0.09 50	2.07 224	0.02 64	0.00 1	0.82 17	0.06 189	2.29 78	0.85 155	0.09 24	0.03 49	0.03 6	0.06 69	5.04 254	0.51 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 358	0.05 182	0.07 278

GwcNet-ADL	0.62 103	0.20 144	2.03 220	0.05 144	0.01 102	1.29 131	0.02 101	3.16 157	1.39 227	0.97 149	0.44 147	1.48 199	0.23 161	0.78 103	0.27 138	0.01 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.03 192

GMStereo_Zeroshot	0.63 105	0.14 101	1.54 155	0.75 344	0.00 1	1.26 123	0.01 55	1.85 60	0.31 37	1.44 217	0.58 160	1.76 222	0.19 148	2.55 155	0.10 62	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 133	0.00 1

test-3	0.63 105	0.06 22	1.00 50	0.07 178	0.13 267	0.99 30	0.01 55	2.46 97	0.20 25	1.96 257	0.01 1	1.10 184	0.05 54	3.75 190	0.23 118	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 376	0.15 286	0.13 314

Any-RAFT	0.64 107	0.08 38	1.07 80	0.03 103	0.00 1	2.77 306	0.08 198	3.57 214	1.23 208	0.96 147	0.26 113	1.61 210	0.31 177	0.72 101	0.06 34	0.00 1	0.10 352	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

MIPNet	0.64 107	0.42 234	2.01 216	0.08 190	0.07 231	1.29 131	0.11 216	3.47 205	1.29 216	0.67 111	0.10 70	0.63 125	0.97 256	1.25 123	0.25 128	0.00 1	0.01 225	0.01 322	0.01 273	0.11 261	0.04 217

PCWNet_CMD	0.65 109	0.14 101	2.02 218	0.01 17	0.01 102	1.10 60	0.00 1	2.80 121	0.97 169	0.48 92	0.28 117	2.31 263	1.50 285	1.19 119	0.08 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.01 63

AFF-stereo	0.65 109	0.46 253	0.82 22	0.37 300	0.00 1	1.19 87	0.00 1	3.04 141	1.42 234	0.72 118	1.95 268	1.16 186	0.26 168	0.97 111	0.31 154	0.00 1	0.02 274	0.00 1	0.00 1	0.21 319	0.02 151

MSMDNet	0.65 109	0.14 101	2.02 218	0.01 17	0.01 102	1.11 64	0.00 1	2.88 127	0.98 171	0.49 95	0.28 117	2.32 264	1.49 282	1.19 119	0.08 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.01 63

ccs_rob	0.65 109	0.17 125	2.09 227	0.00 1	0.01 102	1.22 100	0.00 1	2.77 119	0.73 128	0.75 120	0.44 147	2.32 264	0.64 229	1.76 143	0.15 84	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 63

AdaStereo	0.65 109	0.09 50	1.12 89	0.02 64	0.00 1	1.45 184	0.23 256	4.38 279	1.44 239	1.17 185	0.37 133	1.56 204	0.18 142	0.56 90	0.37 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1
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.
fff	0.66 114	0.42 234	2.21 233	0.01 17	0.01 102	1.22 100	0.02 101	3.26 172	1.04 180	2.34 287	0.14 76	0.09 50	1.83 306	0.34 57	0.29 146	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 234

RAFT+CT+SA	0.66 114	0.45 249	1.22 115	0.10 207	0.30 338	1.24 114	0.02 101	4.21 266	0.67 98	0.62 102	0.39 138	0.33 92	0.05 54	2.69 160	0.14 80	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 387	0.13 270	0.30 353

CFNet_pseudo	0.66 114	0.17 125	2.08 226	0.00 1	0.01 102	1.22 100	0.00 1	2.79 120	0.73 128	0.78 127	0.46 151	2.32 264	0.63 226	1.77 144	0.15 84	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 63

DCANet	0.66 114	0.43 240	2.21 233	0.03 103	0.00 1	1.22 100	0.01 55	3.26 172	1.85 287	2.61 304	0.21 106	0.09 50	0.49 206	0.33 56	0.39 184	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.06 262

csc	0.66 114	0.42 234	2.21 233	0.01 17	0.01 102	1.22 100	0.02 101	3.26 172	1.04 180	2.34 287	0.14 76	0.09 50	1.83 306	0.34 57	0.29 146	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 234

cscssc	0.66 114	0.42 234	2.21 233	0.01 17	0.01 102	1.22 100	0.02 101	3.26 172	1.04 180	2.34 287	0.14 76	0.09 50	1.83 306	0.34 57	0.29 146	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 234

UCFNet_RVC	0.66 114	0.35 206	1.20 113	0.02 64	0.30 338	1.53 210	0.01 55	3.42 196	0.67 98	1.12 178	0.73 195	1.26 192	0.20 154	1.84 146	0.46 197	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

whm_eth	0.68 121	0.52 275	3.05 284	0.01 17	0.00 1	1.26 123	0.02 101	3.36 186	1.93 295	0.26 54	2.52 296	0.13 63	0.11 115	0.18 14	0.10 62	0.00 1	0.01 225	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.11 300

RAFT_CTSACE	0.68 121	0.52 275	1.74 188	0.50 316	0.05 213	1.16 77	0.00 1	2.68 116	0.66 90	0.68 113	1.60 247	1.76 222	0.80 246	0.94 109	0.13 75	0.00 1	0.02 274	0.00 1	0.00 1	0.27 337	0.00 1

DMCA	0.68 121	0.22 159	1.96 210	0.01 17	0.01 102	1.28 127	0.02 101	3.02 134	1.54 255	2.14 268	0.15 82	1.74 220	0.10 106	0.45 77	0.95 250	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.01 63

1test111	0.69 124	0.27 174	1.28 123	0.13 219	0.00 1	3.44 323	0.01 55	3.15 154	0.68 103	0.33 62	0.69 187	0.04 10	0.61 220	2.95 165	0.07 39	0.00 1	0.02 274	0.00 1	0.03 296	0.01 25	0.01 63

DCRE	0.69 124	0.35 206	1.16 101	0.06 158	0.02 171	0.91 21	0.00 1	1.05 28	0.30 36	0.98 158	7.63 357	0.72 138	0.02 16	0.16 12	0.07 39	0.00 1	0.02 274	0.00 1	0.21 365	0.02 94	0.03 192

DCANet-4	0.69 124	0.15 111	3.76 320	0.03 103	0.01 102	1.22 100	0.01 55	3.14 152	1.90 292	2.34 287	0.14 76	0.11 56	0.25 166	0.34 57	0.29 146	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 234

MSKI-zero shot	0.73 127	0.13 96	1.56 164	0.02 64	0.14 273	1.34 147	0.04 163	3.00 131	0.23 31	0.67 111	1.64 248	0.89 156	0.00 1	4.55 234	0.10 62	0.00 1	0.02 274	0.00 1	0.21 365	0.03 133	0.01 63

HCRNet	0.73 127	0.19 137	1.10 85	0.01 17	0.00 1	1.17 79	0.01 55	3.07 144	1.97 297	0.60 101	0.21 106	0.56 119	0.11 115	5.34 267	0.20 110	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 133	0.02 151

IGEV_Zeroshot_test	0.74 129	0.20 144	3.00 281	0.26 272	0.02 171	1.10 60	0.05 176	3.72 226	0.19 21	0.88 135	0.71 194	2.84 282	0.63 226	0.53 86	0.33 161	0.00 1	0.07 333	0.00 1	0.16 349	0.04 164	0.00 1

EKT-Stereo	0.74 129	0.18 130	1.23 117	0.81 348	4.25 391	1.19 87	0.03 143	2.17 76	0.13 4	0.35 74	0.40 139	0.97 169	0.08 94	2.61 158	0.09 54	0.00 1	0.09 346	0.00 1	0.07 321	0.04 164	0.03 192

anonymity	0.74 129	0.15 111	1.17 103	0.16 238	0.27 327	0.71 16	0.01 55	4.70 299	1.78 280	1.15 181	1.23 232	0.31 87	1.65 298	0.54 88	0.53 208	0.02 331	0.02 274	0.00 1	0.27 378	0.02 94	0.06 262

test_5	0.74 129	0.50 270	1.55 157	0.44 307	0.25 319	1.45 184	0.01 55	4.16 261	0.78 143	0.79 129	0.17 90	0.42 103	0.64 229	3.06 169	0.18 103	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 290	0.21 344

NRIStereo	0.74 129	0.08 38	0.88 30	0.47 314	0.05 213	1.58 221	0.49 306	1.38 37	0.61 63	0.88 135	0.17 90	0.66 130	0.03 34	6.96 347	0.22 114	0.00 1	0.06 323	0.00 1	0.00 1	0.06 198	0.17 328

IER	0.75 134	0.12 87	1.93 203	0.01 17	0.00 1	2.31 283	0.02 101	2.96 130	0.98 171	1.30 200	0.96 212	1.40 197	1.19 267	1.31 126	0.45 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

CIPLG	0.75 134	0.81 333	2.38 251	0.13 219	0.03 190	1.41 169	0.27 265	3.19 165	0.84 152	1.98 259	2.56 298	0.19 75	0.10 106	0.54 88	0.26 134	0.00 1	0.05 316	0.01 322	0.05 310	0.19 309	0.05 234

IPLGR_C	0.75 134	0.88 341	2.58 266	0.13 219	0.02 171	1.40 165	0.27 265	3.19 165	0.84 152	1.92 253	2.46 293	0.18 74	0.11 115	0.49 83	0.26 134	0.00 1	0.05 316	0.01 322	0.05 310	0.19 309	0.06 262

ACRE	0.75 134	0.78 327	2.72 275	0.13 219	0.02 171	1.40 165	0.26 262	3.20 167	0.82 147	1.84 249	2.46 293	0.19 75	0.10 106	0.52 84	0.26 134	0.00 1	0.04 307	0.01 322	0.05 310	0.19 309	0.05 234

IPLGR	0.76 138	0.21 150	2.98 279	0.06 158	0.07 231	1.24 114	0.05 176	3.09 147	1.38 225	0.62 102	0.34 127	0.75 141	0.78 244	3.35 173	0.22 114	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 182	0.06 262

CFNet_ucs	0.77 139	0.20 144	2.22 240	0.01 17	0.01 102	1.32 139	0.00 1	3.30 179	1.31 220	1.15 181	1.14 222	2.19 258	0.42 199	2.04 149	0.12 71	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.01 63

TestStereo1	0.77 139	0.46 253	1.12 89	0.15 231	0.19 296	1.29 131	0.01 55	3.33 182	1.55 256	0.45 88	1.67 251	0.13 63	1.23 269	3.39 176	0.27 138	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 295	0.07 278

SA-5K	0.77 139	0.46 253	1.12 89	0.15 231	0.19 296	1.29 131	0.01 55	3.33 182	1.55 256	0.45 88	1.67 251	0.13 63	1.23 269	3.39 176	0.27 138	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 295	0.07 278

PSMNet-ADL	0.77 139	0.08 38	0.90 34	0.07 178	0.01 102	2.01 272	0.02 101	2.55 107	1.11 192	0.33 62	0.59 169	2.15 250	0.69 240	4.07 204	0.85 241	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 151

CFNet-ft	0.77 139	0.46 253	1.34 135	0.01 17	0.27 327	1.32 139	0.02 101	2.40 85	0.68 103	0.63 106	0.18 93	3.23 308	0.21 158	3.97 201	0.54 211	0.00 1	0.00 1	0.01 322	0.00 1	0.03 133	0.02 151

CFNet_RVC	0.77 139	0.46 253	1.34 135	0.01 17	0.27 327	1.32 139	0.02 101	2.40 85	0.68 103	0.63 106	0.18 93	3.23 308	0.21 158	3.97 201	0.54 211	0.00 1	0.00 1	0.01 322	0.00 1	0.03 133	0.02 151

DN-CSS_ROB	0.77 139	0.90 344	2.01 216	0.85 352	0.00 1	1.47 191	0.01 55	2.92 129	0.93 164	0.12 40	0.53 157	0.44 105	0.16 136	4.33 214	0.35 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 348	0.01 63

MyStereo04	0.78 146	0.27 174	3.19 293	0.02 64	0.01 102	1.64 245	0.01 55	3.64 220	2.20 316	0.98 158	0.02 31	1.29 193	0.57 215	1.10 116	0.53 208	0.00 1	0.07 333	0.00 1	0.00 1	0.03 133	0.06 262

MyStereo05	0.79 147	0.19 137	3.17 292	0.02 64	0.00 1	1.51 203	0.01 55	3.56 213	2.48 328	1.34 204	0.02 31	1.25 191	0.38 193	1.19 119	0.50 202	0.00 1	0.06 323	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.07 278

anonymousa	0.79 147	0.26 173	1.91 201	0.03 103	0.29 336	1.46 190	0.02 101	3.76 229	0.97 169	0.72 118	2.25 288	3.21 306	0.56 213	0.15 9	0.12 71	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 306	0.00 1	0.02 151

111	0.79 147	0.70 318	2.21 233	0.01 17	0.01 102	1.19 87	0.16 232	3.78 232	1.98 299	1.22 195	0.91 208	2.01 238	0.32 181	0.32 53	0.64 227	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 223	0.17 328

acv_ft	0.79 147	0.21 150	1.28 123	0.01 17	1.08 372	1.68 252	0.01 55	3.75 228	1.05 184	1.31 203	0.66 178	1.94 235	0.46 204	0.31 47	1.68 285	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 337	0.00 1

MyStereo06	0.80 151	0.19 137	2.53 262	0.02 64	0.00 1	1.51 203	0.01 55	4.61 294	0.24 34	0.89 137	0.69 187	3.14 301	1.18 266	0.58 94	0.33 161	0.00 1	0.06 323	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.07 278

HITNet	0.80 151	0.58 292	2.14 229	0.69 340	0.00 1	1.35 150	0.02 101	4.50 289	1.15 200	1.76 243	0.16 84	0.60 120	0.30 173	1.13 118	1.64 283	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 198	0.00 1
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
SFCPSM	0.81 153	0.11 83	2.53 262	0.01 17	0.07 231	2.45 289	0.18 239	4.99 318	1.18 202	0.77 124	0.78 197	0.69 134	0.31 177	1.72 142	0.20 110	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 310	0.06 198	0.01 63

NF-Stereo	0.82 154	0.10 69	1.12 89	1.19 372	0.01 102	1.52 207	0.29 276	2.67 115	0.66 90	1.20 189	0.58 160	0.24 79	0.01 4	6.38 305	0.32 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

OCTAStereo	0.82 154	0.10 69	1.15 97	1.19 372	0.01 102	1.53 210	0.29 276	2.66 111	0.66 90	1.20 189	0.58 160	0.25 82	0.01 4	6.38 305	0.33 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

RE-Stereo	0.82 154	0.10 69	1.15 97	1.19 372	0.01 102	1.52 207	0.29 276	2.66 111	0.66 90	1.20 189	0.58 160	0.24 79	0.01 4	6.38 305	0.32 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

TVStereo	0.82 154	0.10 69	1.15 97	1.19 372	0.01 102	1.52 207	0.29 276	2.66 111	0.66 90	1.20 189	0.58 160	0.24 79	0.01 4	6.38 305	0.32 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

ADStereo(finetuned)	0.83 158	0.43 240	3.68 317	0.03 103	0.00 1	1.22 100	0.01 55	3.26 172	1.86 288	2.61 304	0.20 105	0.09 50	2.39 324	0.34 57	0.38 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.06 262

BSDual-CNN	0.83 158	0.10 69	0.96 43	0.01 17	0.00 1	3.32 318	0.21 248	5.40 339	0.93 164	2.26 281	0.66 178	1.81 227	0.10 106	0.61 96	0.18 103	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

SA	0.83 158	0.41 231	1.17 103	0.00 1	0.20 300	1.28 127	0.01 55	3.98 250	1.86 288	0.41 83	0.96 212	0.27 84	1.33 278	4.07 204	0.35 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 355	0.14 276	0.01 63

psmg	0.83 158	0.10 69	0.96 43	0.01 17	0.00 1	3.28 316	0.27 265	4.83 312	0.93 164	1.92 253	1.46 244	1.81 227	0.10 106	0.61 96	0.18 103	0.00 1	0.00 1	0.01 322	0.00 1	0.01 25	0.00 1

STTStereo	0.83 158	0.34 204	2.44 253	0.24 263	0.15 278	1.41 169	0.10 214	3.02 134	1.55 256	1.34 204	0.17 90	1.77 224	0.45 202	3.42 178	0.30 152	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63

StereoDRNet-Refined	0.83 158	0.12 87	1.18 106	0.02 64	0.01 102	1.31 138	0.00 1	3.33 182	1.07 189	1.92 253	1.24 234	2.48 270	0.18 142	1.86 147	1.67 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 276	0.05 234
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
psm_up	0.84 164	0.32 200	1.44 146	0.02 64	0.00 1	1.98 271	0.05 176	3.40 192	1.04 180	2.06 265	0.40 139	1.74 220	0.45 202	3.47 181	0.24 122	0.06 352	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 223	0.00 1

MyStereo8	0.85 165	0.52 275	3.20 295	0.20 252	0.00 1	1.47 191	0.01 55	3.53 211	1.91 293	1.34 204	0.65 176	1.22 189	0.31 177	0.57 91	1.38 276	0.00 1	0.14 364	0.00 1	0.06 319	0.09 242	0.30 353

CAS	0.85 165	0.09 50	0.67 14	6.43 394	0.05 213	1.12 66	0.00 1	0.88 23	0.69 116	0.02 2	0.02 31	0.06 36	0.06 69	0.26 37	0.12 71	6.37 395	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 342

PSM-softLoss	0.85 165	0.10 69	1.50 150	1.14 368	0.03 190	1.47 191	0.27 265	2.48 100	0.69 116	1.30 200	0.38 135	0.39 100	0.01 4	6.88 338	0.33 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 63

KMStereo	0.85 165	0.10 69	1.50 150	1.14 368	0.03 190	1.47 191	0.27 265	2.48 100	0.69 116	1.30 200	0.38 135	0.39 100	0.01 4	6.88 338	0.33 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 63

StereoVision	0.86 169	0.38 217	1.75 190	0.03 103	0.01 102	1.14 71	0.02 101	3.38 189	0.92 161	0.13 44	6.89 354	0.50 115	0.12 125	1.10 116	0.78 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 164	0.02 151

DisPM	0.86 169	0.09 50	1.10 85	0.76 346	0.02 171	1.51 203	0.57 312	1.75 58	0.70 125	2.43 298	0.83 203	0.38 99	0.01 4	6.89 341	0.17 93	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

IPLG	0.86 169	0.41 231	2.31 248	0.06 158	0.06 223	1.36 152	0.11 216	3.17 159	0.83 149	0.62 102	1.00 215	0.46 107	0.61 220	5.57 279	0.35 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 302	0.01 63

AASNet	0.86 169	0.53 281	1.96 210	0.04 127	0.00 1	1.70 255	0.05 176	5.13 326	1.84 283	0.93 144	1.88 264	0.96 166	0.19 148	0.67 99	0.91 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 337	0.09 292

DeepPruner_ROB	0.86 169	0.50 270	1.80 196	0.01 17	0.00 1	1.57 217	0.17 235	3.48 206	0.42 44	3.31 325	0.02 31	2.09 245	0.17 139	3.01 167	0.61 223	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 266	0.01 63

AACVNet	0.87 174	0.44 245	1.19 109	0.17 241	0.00 1	1.76 259	0.00 1	3.60 217	0.60 57	1.03 167	0.26 113	1.31 194	0.17 139	6.33 302	0.28 142	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 295	0.01 63

LCNet	0.87 174	0.18 130	0.97 48	0.14 229	0.26 322	1.19 87	0.22 252	2.36 81	0.71 127	1.82 247	0.21 106	0.11 56	2.56 326	5.56 276	0.14 80	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 286	0.81 374

HHNet	0.87 174	0.25 169	1.78 193	0.16 238	0.08 241	1.30 135	0.44 301	1.93 63	0.64 81	1.41 216	5.92 346	0.14 69	1.79 304	0.35 62	0.95 250	0.05 347	0.00 1	0.01 322	0.00 1	0.14 276	0.01 63

UPFNet	0.87 174	0.09 50	2.05 222	0.00 1	0.00 1	1.90 269	0.11 216	3.41 194	0.83 149	2.15 269	0.10 70	1.92 233	0.09 99	3.94 200	0.70 232	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.00 1

tt1	0.88 178	0.27 174	1.25 118	0.08 190	0.00 1	3.36 321	0.02 101	3.03 136	6.40 369	0.33 62	0.66 178	0.05 27	0.40 197	1.59 135	0.05 17	0.00 1	0.02 274	0.00 1	0.00 1	0.09 242	0.03 192

HH	0.88 178	0.37 214	1.93 203	0.25 266	0.10 257	0.62 14	0.00 1	3.79 233	0.18 19	0.33 62	0.59 169	3.94 324	0.81 247	4.44 223	0.09 54	0.00 1	0.06 323	0.00 1	0.00 1	0.03 133	0.02 151

HanStereo	0.88 178	0.37 214	1.93 203	0.25 266	0.10 257	0.62 14	0.00 1	3.79 233	0.18 19	0.33 62	0.59 169	3.94 324	0.81 247	4.44 223	0.09 54	0.00 1	0.06 323	0.00 1	0.00 1	0.03 133	0.02 151

dad	0.88 178	0.62 301	2.26 243	0.06 158	0.01 102	1.24 114	0.00 1	0.98 26	2.17 313	1.29 199	0.35 130	0.37 95	0.04 47	5.80 284	1.06 255	0.01 309	0.00 1	1.13 386	0.11 337	0.05 182	0.00 1

GANet-RSSM	0.88 178	0.38 217	1.45 147	0.60 329	0.00 1	1.36 152	0.02 101	4.55 291	0.69 116	0.71 116	0.32 120	1.56 204	0.61 220	4.55 234	0.64 227	0.00 1	0.00 1	0.05 357	0.00 1	0.08 223	0.02 151

PSMNet-RSSM	0.90 183	0.44 245	1.35 138	0.13 219	0.00 1	1.37 157	0.03 143	4.79 310	0.85 155	1.11 177	0.49 155	2.15 250	0.35 188	4.09 207	0.73 234	0.00 1	0.00 1	0.01 322	0.00 1	0.03 133	0.01 63

DMCA-RVC	0.90 183	0.64 305	3.30 301	0.03 103	0.04 206	1.30 135	0.06 189	2.65 110	0.73 128	3.21 322	0.09 68	0.99 171	0.66 236	3.14 170	0.99 252	0.01 309	0.04 307	0.02 345	0.01 273	0.07 212	0.01 63

iRaft-Stereo_20w	0.92 185	0.15 111	2.68 271	0.24 263	0.06 223	1.36 152	0.28 273	7.46 382	0.34 40	1.56 230	0.37 133	0.62 123	1.24 272	1.25 123	0.34 168	0.00 1	0.09 346	0.00 1	0.16 349	0.02 94	0.13 314

CoDeX	0.94 186	0.34 204	2.09 227	0.05 144	0.20 300	1.49 198	0.20 246	5.89 359	1.57 262	0.66 110	0.67 185	1.05 176	0.32 181	3.82 195	0.33 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 133	0.00 1

cc1	0.94 186	0.27 174	1.28 123	0.13 219	0.00 1	3.44 323	0.01 55	3.18 160	7.23 378	0.33 62	0.69 187	0.04 10	0.61 220	1.43 129	0.05 17	0.00 1	0.02 274	0.00 1	0.03 296	0.09 242	0.04 217

xx1	0.95 188	0.27 174	1.28 123	0.13 219	0.00 1	3.44 323	0.01 55	3.18 160	7.23 378	0.33 62	0.69 187	0.73 139	0.12 125	1.43 129	0.05 17	0.00 1	0.02 274	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 63

SACVNet	0.96 189	0.36 210	1.49 149	0.05 144	0.00 1	1.62 242	0.28 273	3.86 245	1.28 215	1.79 246	0.80 199	1.59 206	0.07 80	5.29 263	0.48 200	0.01 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 323	0.01 63

BUS	0.97 190	0.10 69	0.96 43	0.01 17	0.00 1	5.85 362	0.03 143	5.40 339	0.93 164	2.26 281	0.66 178	2.39 268	0.06 69	0.61 96	0.05 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

BEATNet_4x	0.97 190	0.77 326	3.36 304	0.46 311	0.01 102	1.32 139	0.09 207	4.57 293	1.26 213	1.88 252	0.22 110	1.09 182	0.42 199	1.79 145	2.09 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 223	0.06 262

qqq1	0.98 192	0.16 119	1.55 157	0.33 287	0.01 102	1.03 34	0.00 1	5.24 329	2.12 306	1.53 222	2.16 282	0.92 157	0.02 16	4.46 225	0.07 39	0.00 1	0.01 225	0.00 1	0.00 1	0.03 133	0.01 63

fff1	0.98 192	0.16 119	1.55 157	0.33 287	0.01 102	1.03 34	0.00 1	5.24 329	2.12 306	1.53 222	2.16 282	0.92 157	0.02 16	4.46 225	0.07 39	0.00 1	0.01 225	0.00 1	0.00 1	0.03 133	0.01 63

gwcnet-sp	0.98 192	0.38 217	4.06 330	0.04 127	0.00 1	2.60 296	0.15 228	3.51 208	1.13 197	1.75 239	0.16 84	0.68 131	0.39 194	3.69 185	0.90 244	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 198	0.03 192

scenet	0.98 192	0.38 217	4.06 330	0.04 127	0.00 1	2.60 296	0.15 228	3.51 208	1.13 197	1.75 239	0.16 84	0.68 131	0.39 194	3.69 185	0.90 244	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 198	0.03 192

ssnet	0.98 192	0.38 217	4.06 330	0.04 127	0.00 1	2.60 296	0.15 228	3.51 208	1.13 197	1.75 239	0.16 84	0.68 131	0.39 194	3.69 185	0.90 244	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 198	0.03 192

raft_robust	0.98 192	0.57 291	1.21 114	0.06 158	0.17 285	1.36 152	0.02 101	3.46 203	2.18 314	0.33 62	0.01 1	1.54 203	1.42 280	6.77 330	0.15 84	0.00 1	0.02 274	0.00 1	0.18 357	0.11 261	0.09 292

cf-r	0.98 192	0.51 274	2.04 221	0.25 266	0.01 102	1.40 165	0.03 143	4.47 288	1.65 271	0.95 145	0.58 160	2.63 272	0.24 163	4.19 209	0.58 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 198	0.04 217

RAFT_R40	0.99 199	0.05 8	1.26 119	0.71 341	0.20 300	1.65 249	0.67 317	1.94 64	0.61 63	1.05 170	1.15 224	1.80 226	1.47 281	6.91 343	0.31 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.01 63

iResNet	1.00 200	0.45 249	3.08 287	0.86 356	0.01 102	1.97 270	0.01 55	3.67 224	1.49 250	1.77 244	1.09 219	0.35 94	0.13 131	3.83 196	1.27 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 212	0.01 63

CSP-Net	1.01 201	0.52 275	0.92 36	0.01 17	0.00 1	2.83 308	0.05 176	4.99 318	0.69 116	0.91 142	0.85 204	1.82 229	0.23 161	6.04 288	0.29 146	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 252	0.01 63

MLCV	1.01 201	0.53 281	2.17 231	0.03 103	0.00 1	1.60 232	0.03 143	2.90 128	1.30 218	2.60 303	1.85 263	1.00 172	0.40 197	4.88 248	0.74 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 212	0.01 63

IRAFT_RVC	1.02 203	0.20 144	1.58 167	1.39 376	0.26 322	1.33 145	0.32 286	2.52 103	0.66 90	1.58 231	0.81 200	1.16 186	1.58 294	6.51 313	0.43 187	0.00 1	0.12 359	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.03 192

GwcNet-RSSM	1.02 203	0.69 315	2.70 272	0.22 255	0.02 171	1.42 174	0.05 176	4.02 252	1.01 177	0.90 139	0.42 142	2.89 286	0.26 168	4.43 222	1.17 261	0.00 1	0.00 1	0.02 345	0.00 1	0.13 270	0.05 234

NINENet	1.03 205	0.22 159	1.30 131	0.10 207	0.01 102	5.85 362	0.03 143	4.41 283	1.25 212	1.55 229	0.60 174	2.39 268	0.06 69	2.72 162	0.05 17	0.00 1	0.01 225	0.01 322	0.00 1	0.04 164	0.00 1

HGLStereo	1.03 205	0.18 130	1.50 150	0.01 17	0.01 102	1.41 169	0.01 55	3.41 194	0.82 147	1.05 170	3.09 309	2.11 246	1.24 272	4.51 230	1.18 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 164	0.03 192

SMFormer	1.04 207	0.16 119	1.55 157	0.33 287	0.01 102	1.03 34	0.00 1	5.24 329	2.12 306	1.53 222	2.16 282	0.92 157	0.02 16	4.46 225	1.24 265	0.00 1	0.01 225	0.00 1	0.00 1	0.03 133	0.02 151

tta	1.04 207	0.16 119	1.55 157	0.33 287	0.01 102	1.03 34	0.00 1	5.24 329	2.12 306	1.53 222	2.16 282	0.92 157	0.02 16	4.46 225	1.24 265	0.00 1	0.01 225	0.00 1	0.00 1	0.03 133	0.01 63

ffm	1.04 207	0.05 8	1.65 174	0.34 293	0.01 102	1.58 221	0.02 101	3.03 136	6.40 369	1.39 211	2.07 273	2.15 250	0.34 183	1.59 135	0.05 17	0.00 1	0.02 274	0.00 1	0.00 1	0.09 242	0.03 192

Sa-1000	1.04 207	0.39 223	1.17 103	0.00 1	0.20 300	1.33 145	0.03 143	4.19 264	1.81 281	0.99 162	5.33 342	0.61 121	0.15 133	4.07 204	0.30 152	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 349	0.13 270	0.00 1

SST-Stereo	1.04 207	0.05 8	1.16 101	0.72 342	0.23 312	1.70 255	0.58 313	1.92 62	1.46 242	1.19 187	1.09 219	1.60 208	1.93 311	6.92 345	0.21 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.01 63

XX-Stereo	1.04 207	0.20 144	4.94 356	0.85 352	0.04 206	1.25 121	0.00 1	3.37 187	0.45 47	1.22 195	0.50 156	3.70 320	0.02 16	3.91 199	0.05 17	0.00 1	0.09 346	0.00 1	0.20 361	0.03 133	0.02 151

NLCA_NET_v2_RVC	1.04 207	0.55 284	2.52 261	0.56 325	1.00 369	1.37 157	0.00 1	3.43 198	1.35 223	2.24 276	0.35 130	2.18 257	0.58 217	4.28 212	0.34 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 273	0.00 1	0.00 1
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNet_ROB	1.05 214	0.76 324	2.06 223	0.07 178	0.00 1	1.35 150	0.03 143	6.80 377	2.57 333	0.79 129	1.20 230	0.94 165	0.12 125	3.81 193	0.41 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 223	0.01 63

PFNet	1.06 215	0.19 137	2.95 278	1.16 370	0.56 358	1.58 221	0.25 259	1.50 50	0.60 57	2.38 294	1.23 232	0.63 125	0.30 173	6.85 334	0.43 187	0.16 365	0.01 225	0.00 1	0.07 321	0.18 302	0.18 334

hknet	1.08 216	0.13 96	2.07 224	0.01 17	0.00 1	3.32 318	0.21 248	5.40 339	0.92 161	2.26 281	0.66 178	3.43 312	0.05 54	2.81 163	0.27 138	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

iRaft-Stereo_5w	1.08 216	0.56 288	2.70 272	0.02 64	0.02 171	1.20 95	0.01 55	3.18 160	0.63 73	0.14 45	2.00 271	1.62 212	1.54 288	6.69 324	1.01 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 323	0.01 63

FADNet-RVC-Resample	1.08 216	1.00 352	5.32 360	0.10 207	0.14 273	1.53 210	0.25 259	3.62 218	1.18 202	0.51 96	0.19 101	1.04 175	0.28 172	5.20 259	0.44 190	0.10 358	0.16 369	0.09 361	0.06 319	0.24 326	0.21 344

TDLM	1.08 216	0.49 267	1.43 144	0.27 275	0.00 1	1.56 216	2.12 352	3.10 148	1.75 278	1.36 209	0.93 210	1.06 178	0.49 206	6.21 295	0.70 232	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 290	0.02 151

CFNet	1.08 216	0.62 301	2.26 243	0.26 272	0.03 190	1.40 165	0.04 163	4.45 287	2.09 304	0.48 92	0.69 187	1.31 194	0.24 163	6.63 319	0.83 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 295	0.04 217

PS-NSSS	1.08 216	0.45 249	1.70 185	0.02 64	0.01 102	1.37 157	0.01 55	4.38 279	2.09 304	1.15 181	2.65 300	0.65 127	0.07 80	6.35 303	0.56 214	0.16 365	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 182	0.00 1

iResNetv2_ROB	1.08 216	1.12 359	4.68 351	1.09 367	0.00 1	1.38 162	0.05 176	3.83 240	1.11 192	0.80 131	1.15 224	1.02 174	0.12 125	4.52 231	0.45 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 349	0.03 192

GMM-Stereo	1.09 223	0.05 8	1.62 171	0.13 219	0.22 307	1.41 169	0.87 325	2.31 79	0.62 70	2.75 307	3.14 310	0.54 118	0.90 253	5.33 266	0.13 75	0.01 309	0.00 1	0.00 1	0.02 290	0.01 25	1.80 387

hitnet-ft	1.09 223	0.39 223	1.45 147	0.04 127	0.00 1	1.34 147	0.22 252	3.34 185	2.25 319	1.48 219	1.11 221	4.17 327	0.37 191	4.73 242	0.79 238	0.01 309	0.00 1	0.03 350	0.00 1	0.09 242	0.01 63

NVstereo2D	1.09 223	0.17 125	4.40 344	0.00 1	0.00 1	1.59 229	0.18 239	4.29 275	1.40 231	0.85 134	0.36 132	2.30 261	0.62 225	5.26 262	0.35 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 63

PSMNet_ROB	1.09 223	0.69 315	2.92 277	0.03 103	0.07 231	1.68 252	0.16 232	3.44 200	1.30 218	0.96 147	0.32 120	2.81 280	0.63 226	4.23 210	2.48 318	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 223	0.04 217

LMCR-Stereo	1.10 227	0.69 315	1.95 207	0.50 316	0.01 102	2.73 301	0.09 207	6.20 365	0.64 81	2.37 292	1.76 258	0.13 63	1.59 296	2.94 164	0.23 118	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 266	0.00 1

GEStereo_RVC	1.10 227	0.42 234	1.72 187	0.28 277	0.01 102	1.37 157	0.11 216	6.25 366	0.84 152	1.05 170	0.67 185	1.61 210	0.79 245	6.11 291	0.63 225	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 252	0.04 217

FADNet-RVC	1.10 227	1.07 357	4.79 352	0.03 103	0.00 1	1.60 232	0.08 198	3.77 230	1.70 275	0.35 74	0.07 64	0.61 121	0.66 236	5.32 265	1.11 256	0.01 309	0.08 342	0.00 1	0.00 1	0.48 369	0.18 334

GANetREF_RVC	1.10 227	0.95 347	2.98 279	0.06 158	0.00 1	2.23 278	0.18 239	3.95 249	2.53 331	0.56 98	0.32 120	1.89 232	0.66 236	5.03 253	0.51 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 182	0.04 217
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
CVANet_RVC	1.10 227	0.39 223	1.69 184	0.28 277	0.00 1	1.45 184	0.48 304	3.26 172	1.64 270	2.93 312	1.22 231	1.51 200	0.37 191	6.09 290	0.50 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 302	0.01 63

ARAFT	1.12 232	0.82 336	4.11 333	0.04 127	0.00 1	1.64 245	0.03 143	4.85 313	1.69 274	2.78 309	0.57 158	0.47 110	0.11 115	4.81 245	0.24 122	0.00 1	0.03 297	0.00 1	0.00 1	0.24 326	0.05 234

ac_64	1.12 232	0.18 130	1.64 173	0.18 245	0.25 319	1.48 197	0.02 101	4.97 317	1.47 244	0.69 114	0.45 150	4.94 343	0.46 204	4.87 247	0.74 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 198	0.00 1

UNet	1.13 234	0.24 167	4.21 335	0.01 17	0.02 171	2.31 283	0.02 101	3.06 142	0.76 140	1.17 185	0.14 76	2.73 277	1.58 294	4.48 229	1.92 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

ssnet_v2	1.14 235	0.28 184	1.77 191	0.03 103	0.00 1	2.07 274	0.37 295	5.20 327	1.87 290	2.00 260	0.87 206	3.09 298	0.55 212	1.31 126	3.02 329	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 302	0.12 309

EAI-Stereo	1.14 235	0.12 87	1.19 109	0.21 253	0.32 343	1.84 266	2.32 357	5.42 342	1.19 204	1.02 164	5.66 344	0.48 111	0.60 218	0.86 106	0.62 224	0.00 1	0.13 363	0.00 1	0.65 394	0.02 94	0.17 328

delet	1.14 235	0.32 200	1.56 164	0.03 103	0.17 285	2.86 310	1.03 332	4.25 270	2.14 311	1.03 167	1.17 228	1.64 217	0.92 254	4.35 216	1.27 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 164	0.00 1

PSM-AAD	1.15 238	0.04 4	0.88 30	0.10 207	0.27 327	1.32 139	3.25 367	2.41 92	0.64 81	2.93 312	1.92 266	0.15 71	5.39 374	3.42 178	0.19 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.05 234

FADNet_RVC	1.15 238	1.06 356	4.34 343	0.02 64	0.06 223	2.77 306	0.04 163	3.50 207	0.80 144	0.35 74	0.32 120	0.65 127	0.09 99	5.20 259	1.56 279	0.24 374	0.34 383	0.11 365	0.33 386	0.65 378	0.60 367

ETE_ROB	1.16 240	0.52 275	1.71 186	0.01 17	0.02 171	1.79 263	0.22 252	4.10 257	1.32 221	4.68 351	1.18 229	2.81 280	0.08 94	3.56 182	1.12 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.06 262

DLCB_ROB	1.17 241	0.22 159	1.28 123	0.08 190	0.00 1	1.51 203	0.23 256	3.39 190	1.52 253	3.43 330	2.00 271	3.40 310	0.31 177	4.29 213	1.82 291	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

XPNet_ROB	1.17 241	0.41 231	1.68 183	0.04 127	0.01 102	1.65 249	0.17 235	3.46 203	1.39 227	3.89 338	1.01 216	1.60 208	0.53 209	4.35 216	3.07 330	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 133	0.02 151

KYRaft	1.19 243	0.05 8	0.94 38	0.06 158	0.24 316	1.25 121	0.78 323	2.48 100	0.61 63	3.23 323	7.13 356	1.00 172	2.77 332	1.43 129	0.14 80	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	1.71 386

RAFT-345	1.19 243	0.06 22	1.55 157	0.54 322	0.13 267	1.53 210	0.25 259	0.56 11	1.76 279	1.20 189	7.85 358	0.93 162	0.05 54	6.87 337	0.46 197	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

OMP-Stereo	1.20 245	0.54 283	0.96 43	2.39 383	0.29 336	1.58 221	0.33 288	2.01 68	0.68 103	2.68 306	1.16 226	3.10 299	0.18 142	7.40 359	0.56 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 212	0.01 63

ADLNet	1.20 245	0.29 192	1.98 213	0.00 1	0.02 171	2.20 277	0.11 216	4.39 281	2.52 330	2.19 273	2.20 287	2.66 273	0.70 241	3.42 178	1.25 267	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 252	0.04 217

MMNet	1.20 245	0.27 174	3.59 315	0.09 200	0.00 1	4.15 338	0.01 55	3.63 219	1.19 204	1.93 256	0.32 120	1.35 196	1.23 269	4.42 221	1.84 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 151

FADNet	1.20 245	0.93 346	4.51 347	0.03 103	0.06 223	2.56 294	0.16 232	4.02 252	1.42 234	0.32 61	0.06 63	1.66 218	1.07 259	5.56 276	0.87 242	0.19 368	0.02 274	0.01 322	0.01 273	0.50 371	0.03 192

Prome-Stereo	1.23 249	0.06 22	0.93 37	0.12 216	0.24 316	1.26 123	0.67 317	2.53 105	0.69 116	2.08 266	8.70 364	0.76 142	2.91 336	2.12 150	0.11 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.43 385

DispNO	1.25 250	0.52 275	3.40 306	0.11 215	0.05 213	1.45 184	0.01 55	3.73 227	1.68 273	1.34 204	1.59 246	3.15 302	1.12 265	5.56 276	1.14 260	0.00 1	0.02 274	0.03 350	0.12 341	0.05 182	0.03 192

DAS	1.26 251	0.08 38	2.25 241	0.04 127	0.01 102	1.28 127	1.18 336	3.80 236	1.58 266	4.60 348	2.37 291	1.53 201	0.53 209	5.36 268	0.59 220	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.01 63

SepStereo	1.28 252	0.08 38	2.25 241	0.04 127	0.01 102	1.28 127	1.18 336	3.80 236	1.58 266	4.60 348	2.37 291	1.53 201	0.53 209	5.63 280	0.59 220	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.01 63

pcwnet_v2	1.29 253	0.17 125	5.98 370	0.10 207	0.01 102	1.76 259	0.02 101	5.08 325	2.90 338	1.54 228	1.98 270	2.03 241	0.81 247	3.01 167	0.28 142	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 273	0.03 133	0.03 192

NOSS_ROB	1.29 253	0.22 159	1.35 138	0.64 336	0.16 283	2.56 294	0.00 1	4.14 260	2.37 323	2.29 286	1.76 258	2.84 282	0.02 16	6.80 333	0.45 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 164	0.11 300

Wz-Net-LNSev	1.30 255	0.85 338	6.26 375	0.02 64	0.03 190	4.02 335	0.13 224	4.21 266	1.12 196	0.77 124	0.10 70	3.60 316	1.11 262	2.68 159	1.12 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 151

IIG-Stereo	1.30 255	0.48 263	1.04 73	2.41 384	0.05 213	1.61 236	0.14 227	2.59 108	0.68 103	2.97 315	2.28 289	3.08 297	0.57 215	7.41 360	0.65 229	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.00 1

DSFCA	1.30 255	0.14 101	1.82 197	0.01 17	0.03 190	3.74 332	0.86 324	2.71 117	1.23 208	3.09 319	0.41 141	2.93 288	1.49 282	6.12 292	1.35 273	0.00 1	0.02 274	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.01 63

NCCL2	1.30 255	0.63 304	2.31 248	0.02 64	0.03 190	1.57 217	3.41 369	3.91 248	1.39 227	3.14 321	0.34 127	3.90 323	0.30 173	3.75 190	1.19 263	0.00 1	0.00 1	0.02 345	0.00 1	0.03 133	0.05 234

PA-Net	1.31 259	0.59 294	3.65 316	0.06 158	0.15 278	1.44 178	0.54 309	4.08 255	2.71 335	0.78 127	1.16 226	2.32 264	0.64 229	5.96 286	1.92 299	0.01 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 164	0.06 262
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CRFU-Net	1.32 260	0.27 174	2.46 257	1.17 371	0.03 190	4.08 336	0.05 176	5.61 349	0.67 98	1.53 222	0.70 193	3.47 314	2.62 329	3.24 171	0.24 122	0.01 309	0.01 225	0.11 365	0.00 1	0.13 270	0.00 1

LALA_ROB	1.33 261	0.59 294	1.74 188	0.02 64	0.06 223	3.25 315	0.50 308	3.45 201	1.39 227	3.70 333	0.59 169	4.59 336	0.25 166	3.58 183	2.79 326	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 164	0.02 151

DRaft	1.34 262	0.12 87	1.19 109	0.06 158	0.01 102	1.64 245	0.43 300	1.86 61	0.14 6	3.76 334	5.27 341	0.41 102	4.38 361	5.49 272	1.68 285	0.01 309	0.06 323	0.00 1	0.07 321	0.07 212	0.11 300

ttt	1.35 263	0.05 8	1.09 84	0.46 311	0.01 102	1.61 236	0.00 1	5.61 349	1.97 297	1.75 239	2.10 278	1.40 197	0.11 115	4.81 245	6.07 359	0.00 1	0.01 225	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 151

Consistency-Raft	1.36 264	0.65 308	4.81 353	0.33 287	0.32 343	1.62 242	0.11 216	3.65 221	3.80 351	0.33 62	6.12 350	0.86 154	2.14 317	0.94 109	1.25 267	0.02 331	0.01 225	0.00 1	0.00 1	0.24 326	0.01 63

FINET	1.36 264	0.46 253	4.05 329	0.22 255	0.73 364	1.03 34	0.00 1	3.57 214	5.71 366	1.59 232	1.64 248	0.49 113	0.19 148	5.53 273	1.90 296	0.00 1	0.01 225	0.00 1	0.00 1	0.08 223	0.03 192

HSM	1.36 264	0.40 228	1.07 80	0.01 17	0.30 338	1.73 258	0.03 143	5.89 359	1.22 207	1.83 248	1.36 241	4.78 340	1.30 277	6.61 318	0.57 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.00 1

ADLNet2	1.38 267	0.39 223	3.13 290	0.00 1	0.70 363	1.23 113	0.26 262	4.19 264	2.36 322	1.45 218	3.16 313	4.23 328	0.82 250	4.56 236	0.88 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 270	0.02 151

DualNet	1.39 268	0.05 8	1.65 174	0.34 293	0.01 102	1.58 221	0.02 101	3.03 136	6.40 369	1.39 211	2.07 273	2.15 250	0.34 183	1.59 135	7.08 362	0.00 1	0.02 274	0.00 1	0.00 1	0.09 242	0.03 192

CBFPSM	1.39 268	0.61 299	4.29 339	0.01 17	0.01 102	3.64 329	0.03 143	3.39 190	0.80 144	0.64 109	0.21 106	6.18 357	3.70 354	2.38 154	1.82 291	0.00 1	0.01 225	0.00 1	0.00 1	0.08 223	0.01 63

HSM-Net_RVC	1.40 270	0.07 32	1.58 167	0.00 1	0.01 102	1.88 267	0.05 176	7.24 379	1.71 277	3.63 332	3.63 323	3.21 306	0.36 189	4.25 211	0.44 190	0.01 309	0.01 225	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
fast-acv-ft	1.41 271	0.46 253	4.29 339	0.10 207	0.13 267	3.97 334	0.29 276	2.42 93	1.91 293	0.81 132	3.55 321	3.02 294	1.26 274	3.35 173	2.05 308	0.04 341	0.01 225	0.04 353	0.04 306	0.39 360	0.05 234

GASNet	1.43 272	1.53 373	4.54 348	0.31 283	0.02 171	1.49 198	0.20 246	3.86 245	1.95 296	0.75 120	1.37 242	2.11 246	1.57 293	5.82 285	2.60 322	0.00 1	0.05 316	0.00 1	0.00 1	0.43 363	0.10 296

ASMatch	1.44 273	0.14 101	2.15 230	0.60 329	0.21 305	1.21 98	0.26 262	0.96 25	0.66 90	0.29 57	11.75 373	0.93 162	2.37 322	6.73 327	0.54 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 273	0.00 1	0.04 217

HBP-ISP	1.45 274	0.75 320	3.02 282	0.30 281	0.10 257	4.28 342	1.49 344	4.68 298	1.29 216	3.43 330	0.78 197	0.93 162	1.01 257	6.48 312	0.36 178	0.04 341	0.02 274	0.00 1	0.00 1	0.05 182	0.03 192

GrayStereo	1.46 275	0.03 1	0.87 28	0.63 335	0.20 300	1.24 114	4.61 383	2.85 125	0.62 70	4.98 354	4.00 331	0.45 106	4.67 363	3.37 175	0.08 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.50 390	0.01 25	0.01 63

TransformOpticalFlow	1.47 276	0.31 196	3.22 299	0.66 337	0.08 241	1.54 214	0.09 207	3.84 241	1.58 266	1.66 235	2.32 290	3.60 316	3.12 341	6.99 349	0.42 186	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 63

THIR-Stereo	1.48 277	0.29 192	1.51 153	0.01 17	0.02 171	1.05 48	4.32 379	2.11 73	0.22 30	1.08 174	4.24 332	1.93 234	4.19 359	6.76 329	1.87 295	0.00 1	0.00 1	0.04 353	0.00 1	0.05 182	0.00 1

StereoDRNet	1.48 277	0.75 320	4.58 349	0.05 144	0.10 257	2.49 291	1.10 335	4.62 295	1.47 244	3.38 329	0.62 175	2.29 260	0.65 234	4.52 231	2.89 327	0.00 1	0.03 297	0.00 1	0.01 273	0.05 182	0.07 278

DEmStereo	1.51 279	0.08 38	2.17 231	0.09 200	0.02 171	1.76 259	0.90 327	1.47 48	0.60 57	2.46 299	6.42 352	1.08 180	5.16 369	6.21 295	1.86 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 63

APVNet	1.52 280	0.31 196	4.00 326	0.09 200	0.00 1	4.64 349	0.08 198	4.41 283	1.21 206	1.25 198	1.05 218	2.90 287	0.93 255	6.70 325	2.48 318	0.01 309	0.00 1	0.07 358	0.00 1	0.27 337	0.05 234

RYNet	1.52 280	0.35 206	3.38 305	0.25 266	0.04 206	2.31 283	0.03 143	4.62 295	1.47 244	1.14 180	0.34 127	4.52 334	1.38 279	6.36 304	4.23 341	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 151

1111x	1.53 282	0.06 22	1.77 191	0.27 275	0.00 1	2.12 276	0.01 55	5.63 353	1.65 271	1.53 222	1.67 251	0.92 157	0.64 229	6.18 293	8.17 372	0.00 1	0.01 225	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63

RASNet	1.53 282	0.31 196	1.97 212	0.09 200	3.20 387	1.69 254	0.06 189	3.27 178	2.12 306	0.77 124	1.29 238	5.32 352	1.69 301	6.60 316	2.17 311	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.02 151

Wz-Net-LNSev-Ref	1.54 284	0.68 313	4.62 350	0.01 17	0.00 1	5.13 356	0.30 282	4.64 297	1.23 208	2.39 295	0.59 169	2.12 248	2.00 314	4.94 250	2.19 313	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 63

AAGNet	1.54 284	0.07 32	0.88 30	1.04 364	0.27 327	1.47 191	0.66 316	1.57 52	0.61 63	1.68 236	0.82 201	1.62 212	2.29 319	6.18 293	11.63 385	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 63

mmx	1.56 286	0.05 8	1.65 174	0.34 293	0.01 102	1.58 221	0.02 101	5.51 346	2.25 319	1.39 211	2.07 273	2.15 250	0.34 183	6.68 321	7.08 362	0.00 1	0.01 225	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 63

xxx	1.56 286	0.05 8	1.65 174	0.34 293	0.01 102	1.58 221	0.02 101	5.51 346	2.25 319	1.39 211	2.07 273	2.15 250	0.34 183	6.68 321	7.08 362	0.00 1	0.01 225	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 63

CBMV	1.56 286	0.24 167	1.92 202	0.31 283	0.03 190	2.90 311	4.33 380	3.79 233	1.81 281	4.98 354	1.73 256	2.70 275	1.68 300	3.81 193	0.92 249	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 182	0.08 287
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
PASM	1.58 289	1.05 355	7.51 380	0.56 325	0.09 248	1.37 157	0.28 273	2.85 125	1.44 239	3.91 339	0.44 147	3.02 294	0.64 229	6.38 305	1.59 282	0.00 1	0.01 225	0.00 1	0.03 296	0.26 334	0.15 322

DRN-Test	1.62 290	0.23 165	3.72 318	0.18 245	0.13 267	3.34 320	0.19 244	5.93 362	2.01 302	4.14 342	0.76 196	2.12 248	1.78 303	5.22 261	2.62 324	0.00 1	0.00 1	0.01 322	0.01 273	0.03 133	0.01 63

RAFT + AFF	1.63 291	1.13 360	2.62 269	0.04 127	0.80 365	2.29 282	1.03 332	5.54 348	2.06 303	1.77 244	1.81 262	1.22 189	3.65 353	6.23 297	1.57 281	0.01 309	0.35 384	0.00 1	0.01 273	0.33 349	0.12 309

MaskLacGwcNet_RVC	1.63 291	0.45 249	2.21 233	1.53 378	0.18 289	4.33 343	0.41 298	3.37 187	1.40 231	0.54 97	0.65 176	3.10 299	0.11 115	4.93 249	0.60 222	4.57 391	0.51 386	0.00 1	0.00 1	1.37 383	2.39 388

ff1	1.65 293	0.05 8	1.65 174	0.34 293	0.01 102	1.58 221	0.02 101	3.03 136	6.40 369	1.39 211	2.07 273	2.15 250	0.34 183	6.68 321	7.08 362	0.00 1	0.02 274	0.00 1	0.00 1	0.09 242	0.03 192

CrosDoStereo	1.66 294	0.15 111	1.66 179	0.02 64	0.07 231	1.38 162	6.16 398	3.12 150	1.06 187	0.97 149	3.74 325	0.96 166	4.79 365	7.00 350	1.92 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 261	0.00 1

DeepStereo_LL	1.66 294	0.15 111	1.66 179	0.02 64	0.07 231	1.38 162	6.16 398	3.12 150	1.06 187	0.97 149	3.74 325	0.96 166	4.79 365	7.00 350	1.92 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 261	0.00 1

Syn2CoEx	1.66 294	1.17 361	4.29 339	0.04 127	0.00 1	1.44 178	0.56 310	5.33 337	1.98 299	2.01 263	2.12 280	2.08 243	2.81 333	6.55 314	2.42 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 349	0.06 262

AANet_RVC	1.66 294	0.88 341	3.52 311	0.06 158	0.00 1	1.22 100	0.00 1	3.25 170	2.51 329	2.21 274	4.49 333	3.65 318	0.20 154	7.10 353	3.42 334	0.50 381	0.04 307	0.00 1	0.00 1	0.08 223	0.05 234

STrans-v2	1.67 298	0.36 210	3.28 300	0.02 64	0.19 296	1.45 184	0.08 198	6.69 373	1.49 250	2.00 260	2.86 305	3.67 319	3.88 357	7.04 352	0.45 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

GwcNet	1.67 298	0.81 333	5.52 363	0.23 261	1.21 373	4.21 340	0.62 315	3.71 225	1.57 262	1.01 163	1.65 250	3.99 326	0.52 208	5.46 270	2.30 314	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 273	0.35 355	0.13 314

NCC-stereo	1.67 298	0.56 288	3.10 288	0.08 190	0.22 307	2.24 279	0.13 224	5.05 323	1.42 234	2.27 284	2.72 301	4.29 329	3.53 349	5.76 282	2.01 305	0.04 341	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 133	0.02 151

Abc-Net	1.67 298	0.56 288	3.10 288	0.08 190	0.22 307	2.24 279	0.13 224	5.05 323	1.42 234	2.27 284	2.72 301	4.29 329	3.53 349	5.76 282	2.01 305	0.04 341	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 133	0.02 151
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
iinet-f	1.68 302	0.61 299	11.37 393	0.29 279	0.03 190	4.39 345	0.04 163	3.18 160	1.10 190	1.16 184	0.58 160	2.96 291	2.76 331	2.13 151	2.46 317	0.00 1	0.02 274	0.02 345	0.00 1	0.46 365	0.01 63

Anonymous_2	1.69 303	0.05 8	1.31 132	0.08 190	0.03 190	1.22 100	0.01 55	3.25 170	0.19 21	0.76 122	0.13 75	2.68 274	1.99 313	0.39 67	0.13 75	0.05 347	0.25 376	3.27 392	14.54 416	3.40 386	0.01 63

ccnet	1.70 304	0.20 144	1.95 207	0.26 272	0.18 289	3.72 331	1.22 338	4.22 269	1.43 238	2.37 292	3.96 329	3.45 313	1.51 286	4.69 239	4.47 343	0.06 352	0.00 1	0.09 361	0.01 273	0.10 252	0.01 63

CBMV_ROB	1.70 304	0.11 83	1.98 213	0.46 311	0.00 1	2.85 309	0.91 328	4.27 273	2.21 317	4.02 341	5.00 338	2.97 292	2.32 321	5.40 269	1.35 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 133	0.06 262

DANet	1.74 306	0.22 159	3.06 285	0.75 344	0.44 349	2.46 290	0.35 293	3.40 192	1.41 233	4.22 343	1.56 245	5.03 345	0.56 213	6.29 300	5.00 351	0.01 309	0.00 1	0.00 1	0.01 273	0.04 164	0.08 287
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
RP	1.76 307	0.55 284	2.59 268	0.22 255	0.60 361	1.70 255	0.98 331	4.31 277	1.99 301	3.12 320	5.04 339	4.41 332	2.96 337	4.72 241	1.90 296	0.01 309	0.00 1	0.00 1	0.01 273	0.14 276	0.01 63

xxxx	1.78 308	0.07 32	1.02 58	0.00 1	0.01 102	1.44 178	0.00 1	5.81 358	1.53 254	1.37 210	1.91 265	1.08 180	0.05 54	4.37 219	16.98 397	0.00 1	0.01 225	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 151

Anonymous Stereo	1.78 308	1.37 371	7.79 381	0.42 305	0.07 231	1.49 198	3.20 366	3.31 180	1.84 283	2.75 307	1.14 222	1.84 230	0.09 99	6.89 341	3.32 333	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 242	0.01 63

test_xeample	1.79 310	0.08 38	1.03 69	0.02 64	0.00 1	1.44 178	0.00 1	5.48 344	1.84 283	1.65 234	2.17 286	0.37 95	0.06 69	4.00 203	17.67 399	0.00 1	0.01 225	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 151

SGM-Forest	1.84 311	0.08 38	1.31 132	0.15 231	0.22 307	3.52 327	2.46 362	3.85 243	2.16 312	5.29 356	3.90 327	3.71 321	1.56 290	6.28 299	1.90 296	0.01 309	0.02 274	0.00 1	0.00 1	0.03 133	0.30 353
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Wz-Net-MNSev	1.85 312	1.19 363	5.61 366	0.01 17	0.00 1	4.74 350	2.16 354	4.93 316	1.48 248	3.77 335	1.24 234	1.77 224	2.56 326	4.94 250	2.61 323	0.00 1	0.01 225	0.00 1	0.00 1	0.07 212	0.01 63

FAT-Stereo	1.86 313	0.19 137	3.31 302	0.17 241	0.03 190	1.78 262	0.97 329	4.76 306	2.79 336	4.22 343	4.87 336	5.31 351	2.83 335	5.06 256	0.90 244	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 164	0.01 63

RGC	1.86 313	0.67 311	3.45 310	0.07 178	0.26 322	3.29 317	0.11 216	4.78 309	1.46 242	3.26 324	4.51 334	5.14 347	2.68 330	5.46 270	1.94 303	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 223	0.09 292

CC-Net-ROB	1.86 313	0.64 305	2.55 264	1.42 377	0.19 296	3.38 322	0.04 163	4.41 283	2.45 327	0.90 139	1.31 239	0.98 170	0.18 142	6.60 316	0.53 208	1.14 386	1.60 396	7.16 393	0.00 1	1.33 382	0.32 358

GANet	1.90 316	0.43 240	1.83 198	0.39 302	0.00 1	2.24 279	3.37 368	3.90 247	1.44 239	2.17 271	9.66 366	2.57 271	1.09 261	6.88 338	1.81 290	0.00 1	0.00 1	0.02 345	0.00 1	0.10 252	0.03 192

LL-Strereo	1.93 317	0.97 348	3.83 324	0.55 324	2.19 385	1.49 198	0.05 176	4.09 256	1.00 176	2.59 302	2.77 303	5.17 348	5.63 375	7.19 354	0.63 225	0.00 1	0.10 352	0.00 1	0.00 1	0.25 332	0.20 342

DISCO	1.93 317	0.18 130	2.44 253	0.67 339	0.53 356	5.25 357	0.00 1	5.43 343	1.56 261	2.09 267	0.91 208	6.48 359	0.89 252	8.55 375	3.60 337	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 198	0.01 63

edge stereo	1.94 319	0.40 228	3.82 323	0.15 231	0.09 248	1.81 265	0.45 302	4.77 307	2.21 317	3.36 326	3.94 328	8.39 370	1.72 302	5.75 281	1.69 287	0.00 1	0.00 1	0.01 322	0.00 1	0.17 295	0.01 63

Nwc_Net	1.94 319	0.55 284	3.79 321	0.07 178	0.08 241	2.73 301	0.04 163	6.75 376	1.11 192	2.03 264	7.92 359	4.82 341	2.11 316	4.78 243	2.01 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 182	0.01 63

STTRV1_RVC	1.94 319	0.35 206	4.85 354	0.32 286	0.01 102	2.41 288	0.34 292	5.79 356	3.55 345	0.82 133	5.11 340	1.63 215	1.08 260	7.63 364	1.41 277	0.91 383	2.53 408	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.04 217

S-Stereo	2.00 322	0.30 195	5.74 368	0.24 263	0.23 312	2.51 292	1.90 348	4.74 302	5.15 363	2.42 296	5.80 345	2.85 284	0.72 242	5.08 257	2.17 311	0.00 1	0.02 274	0.00 1	0.00 1	0.08 223	0.04 217

psmorigin	2.01 323	0.37 214	10.25 389	0.22 255	0.03 190	1.62 242	0.19 244	3.31 180	1.05 184	4.92 353	3.14 310	5.85 353	2.21 318	5.31 264	1.71 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 182	0.02 151

MFMNet_re	2.02 324	0.98 349	4.27 338	2.74 387	0.88 366	1.47 191	0.15 228	4.21 266	3.18 341	6.63 364	6.93 355	1.87 231	3.63 352	2.13 151	0.99 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 323	0.05 234

NaN_ROB	2.02 324	0.58 292	2.65 270	0.29 279	0.28 335	3.19 313	5.19 391	3.84 241	2.55 332	5.31 357	1.73 256	2.30 261	1.96 312	6.78 331	3.09 331	0.01 309	0.06 323	0.03 350	0.10 333	0.10 252	0.37 362

RAFT-RH_RVC	2.05 326	0.15 111	1.66 179	0.60 329	0.27 327	1.49 198	0.02 101	0.58 12	0.65 84	5.35 358	21.66 397	1.06 178	0.07 80	6.85 334	0.57 216	0.04 341	0.00 1	0.00 1	0.03 296	0.01 25	0.00 1

stereogan	2.13 327	0.31 196	3.75 319	0.01 17	0.09 248	7.44 375	0.60 314	4.27 273	3.29 342	3.91 339	4.62 335	6.41 358	1.84 309	5.17 258	0.58 218	0.00 1	0.01 225	0.01 322	0.00 1	0.24 326	0.05 234

FTStereo	2.16 328	0.03 1	1.42 143	0.17 241	0.13 267	1.42 174	4.67 385	2.44 94	0.63 73	3.36 326	17.95 385	0.78 151	4.17 358	4.41 220	0.14 80	0.15 364	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	1.25 382

AF-Net	2.17 329	0.65 308	3.53 312	0.00 1	0.09 248	2.02 273	0.48 304	6.44 367	1.70 275	3.36 326	10.22 368	4.95 344	2.81 333	4.34 215	2.66 325	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 270	0.01 63

PDISCO_ROB	2.21 330	0.78 327	3.43 308	0.96 360	2.04 384	7.04 371	0.09 207	7.36 381	5.72 367	1.21 194	1.67 251	3.16 303	1.28 275	7.52 362	1.37 275	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 352	0.13 314

DGSMNet	2.23 331	0.80 330	6.10 372	0.96 360	1.73 379	3.22 314	4.12 376	5.30 335	1.11 192	1.19 187	2.48 295	3.18 304	0.65 234	4.57 237	1.33 272	1.11 385	1.37 395	1.55 387	1.26 400	1.37 383	1.28 383

SQANet	2.28 332	1.25 366	2.39 252	4.17 390	2.91 386	2.60 296	0.24 258	4.17 263	0.83 149	2.42 296	0.57 158	1.59 206	0.88 251	3.30 172	0.68 230	7.35 396	0.12 359	0.47 379	0.02 290	6.56 391	3.00 392

ADCRef	2.29 333	0.65 308	5.67 367	0.10 207	0.09 248	4.81 351	0.76 322	4.75 305	1.37 224	2.88 311	1.67 251	1.62 212	2.30 320	3.77 192	14.93 392	0.02 331	0.00 1	0.01 322	0.10 333	0.20 318	0.11 300

FBW_ROB	2.36 334	0.36 210	3.16 291	0.37 300	0.14 273	4.42 347	0.18 239	6.64 371	3.05 340	2.98 316	2.85 304	4.86 342	1.11 262	11.00 393	4.53 344	0.16 365	0.05 316	0.37 378	0.09 329	0.19 309	0.78 373

DeepPrunerF	2.50 335	0.87 340	14.90 397	0.17 241	0.31 341	1.41 169	0.29 276	5.62 352	9.97 382	1.02 164	0.43 146	2.01 238	1.65 298	6.85 334	3.99 338	0.00 1	0.01 225	0.07 358	0.10 333	0.24 326	0.12 309

Wz-Net-SNSev	2.53 336	2.49 388	10.66 391	0.39 302	0.01 102	2.73 301	0.40 296	5.02 321	1.50 252	2.15 269	2.12 280	6.48 359	1.11 262	9.47 382	5.84 358	0.00 1	0.01 225	0.00 1	0.00 1	0.21 319	0.06 262

XQC	2.57 337	1.20 364	6.33 377	0.18 245	0.01 102	3.84 333	0.33 288	5.24 329	3.83 352	4.43 346	1.94 267	4.58 335	3.19 343	7.19 354	8.67 374	0.00 1	0.03 297	0.00 1	0.03 296	0.27 337	0.19 338

RTSC	2.66 338	1.24 365	6.04 371	0.18 245	0.02 171	4.40 346	0.08 198	4.29 275	4.98 362	6.00 360	3.15 312	2.97 292	1.56 290	6.71 326	10.89 381	0.00 1	0.07 333	0.00 1	0.05 310	0.40 361	0.24 350

222	2.69 339	0.09 50	1.03 69	0.00 1	0.00 1	1.54 214	0.00 1	5.61 349	1.55 256	1.51 220	2.10 278	0.53 117	0.07 80	4.54 233	35.09 416	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 151

CSAN	2.70 340	0.75 320	3.41 307	0.18 245	0.12 263	4.18 339	4.05 375	4.11 258	4.36 356	6.03 361	6.24 351	4.60 337	4.74 364	7.29 357	3.43 335	0.02 331	0.03 297	0.01 322	0.02 290	0.18 302	0.22 346

UDG	2.86 341	8.81 408	1.57 166	2.60 385	0.89 368	2.39 287	0.11 216	3.42 196	1.02 178	2.18 272	3.64 324	5.04 346	1.60 297	4.17 208	2.09 309	1.21 387	0.04 307	7.69 394	3.67 407	4.10 388	0.93 379

aanetorigin	2.87 342	0.73 319	8.74 385	0.23 261	0.23 312	1.61 236	2.07 350	1.76 59	1.10 190	14.21 396	10.25 369	2.93 288	3.38 347	4.98 252	4.06 339	0.10 358	0.05 316	0.09 361	0.11 337	0.57 374	0.15 322

ADCP+	2.87 342	0.98 349	8.75 386	0.07 178	0.16 283	5.93 365	2.90 365	4.00 251	1.84 283	1.52 221	0.27 115	3.81 322	3.22 345	6.05 289	17.38 398	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 276	0.30 353

PWC_ROB	2.90 344	1.01 353	6.12 373	0.53 321	0.57 360	1.30 135	0.40 296	3.85 243	4.42 359	7.37 369	15.40 381	3.03 296	1.55 289	6.31 301	5.74 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.46 365	0.05 234

SHD	3.01 345	1.02 354	5.52 363	0.45 310	0.39 346	4.12 337	0.17 235	6.68 372	12.04 385	7.20 368	3.36 317	4.40 331	2.58 328	4.69 239	7.17 366	0.01 309	0.04 307	0.00 1	0.03 296	0.22 322	0.17 328

PWCDC_ROB	3.06 346	1.38 372	3.81 322	0.14 229	0.00 1	3.14 312	0.02 101	4.40 282	12.35 386	1.08 174	23.69 403	2.01 238	2.01 315	3.87 197	2.43 316	0.24 374	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.61 376	0.08 287

SPS-STEREO	3.08 347	0.49 267	2.49 259	0.21 253	0.24 316	3.67 330	1.24 339	5.80 357	2.43 326	10.68 383	8.00 360	9.48 375	3.59 351	8.11 371	5.08 352	0.01 309	0.01 225	0.00 1	0.00 1	0.04 164	0.11 300
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
otaku	3.17 348	1.32 367	2.49 259	6.07 393	3.26 388	4.62 348	2.15 353	5.35 338	1.34 222	2.00 260	2.54 297	3.50 315	1.49 282	3.68 184	1.11 256	7.89 397	0.23 375	1.88 388	0.03 296	7.74 394	4.78 397

Ntro	3.24 349	1.34 368	2.83 276	7.27 395	4.43 392	6.22 367	0.74 321	4.73 301	1.48 248	0.39 81	1.77 260	2.70 275	1.28 275	4.59 238	1.25 267	8.06 398	0.28 380	2.12 391	0.05 310	8.11 395	5.16 398

NVStereoNet_ROB	3.25 350	0.46 253	2.71 274	0.34 293	0.56 358	2.36 286	0.87 325	4.56 292	4.47 360	4.55 347	14.09 379	11.93 378	3.23 346	9.79 385	3.14 332	0.43 379	0.03 297	0.53 382	0.31 384	0.36 357	0.38 363
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DDUNet	3.28 351	10.54 411	2.29 247	3.50 388	3.31 389	4.21 340	0.21 248	3.77 230	1.03 179	2.54 300	3.17 314	3.20 305	0.21 158	3.89 198	0.69 231	1.94 388	0.05 316	9.87 397	3.53 406	5.03 390	2.55 390

MFN_U_SF_DS_RVC	3.30 352	2.61 390	7.84 382	0.09 200	0.26 322	12.92 389	7.62 406	4.25 270	3.64 349	2.95 314	3.99 330	4.61 338	1.22 268	8.36 372	1.77 289	0.59 382	1.15 394	0.04 353	0.85 398	0.48 369	0.67 371

ADCL	3.30 352	0.81 333	6.76 379	0.25 266	0.25 319	6.93 369	4.65 384	4.79 310	2.62 334	4.61 350	3.36 317	5.22 349	4.55 362	5.54 275	14.91 391	0.05 347	0.01 225	0.11 365	0.13 342	0.28 343	0.10 296

SDNR	3.31 354	0.91 345	6.28 376	0.44 307	0.02 171	26.11 413	0.01 55	3.81 239	1.62 269	2.82 310	11.06 371	2.93 288	0.60 218	7.95 369	1.52 278	0.01 309	0.01 225	0.00 1	0.00 1	0.06 198	0.12 309

SAMSARA	3.32 355	1.07 357	6.25 374	0.86 356	0.31 341	7.55 376	3.87 374	5.26 334	4.20 355	7.43 370	3.35 316	10.04 376	3.83 356	6.98 348	4.83 348	0.00 1	0.14 364	0.00 1	0.05 310	0.17 295	0.22 346

DPSNet	3.38 356	0.60 296	9.55 387	0.61 332	0.46 351	5.10 355	1.44 343	11.17 391	3.92 353	2.57 301	0.88 207	5.90 354	9.68 391	7.63 364	7.25 367	0.08 354	0.16 369	0.01 322	0.07 321	0.34 352	0.17 328

G-Net	3.49 357	0.47 261	4.03 328	1.61 379	1.91 380	10.78 386	1.92 349	3.06 142	1.26 213	8.59 377	12.06 374	6.13 356	7.82 383	4.78 243	4.77 347	0.08 354	0.12 359	0.07 358	0.15 343	0.16 290	0.11 300

MDST_ROB	3.50 358	0.07 32	3.94 325	2.66 386	1.46 376	12.94 390	0.97 329	7.32 380	2.42 325	14.82 398	8.08 361	2.74 278	1.51 286	8.44 374	2.48 318	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.11 300

pmcnn	3.61 359	0.68 313	5.38 362	0.61 332	1.46 376	2.75 305	1.26 340	5.04 322	1.57 262	8.77 378	11.67 372	18.69 393	2.38 323	6.03 287	5.61 356	0.00 1	0.07 333	0.00 1	0.00 1	0.21 319	0.07 278

ADCPNet	3.63 360	0.82 336	13.20 395	0.08 190	0.43 348	7.02 370	2.23 356	4.77 307	2.41 324	4.31 345	1.96 269	7.57 368	5.16 369	6.45 311	13.80 389	0.02 331	0.75 390	0.04 353	0.90 399	0.16 290	0.53 366

SuperB	3.70 361	1.77 378	15.73 398	0.31 283	0.05 213	4.37 344	1.67 346	3.58 216	11.57 383	2.36 291	1.32 240	2.03 241	1.91 310	6.95 346	9.01 375	0.05 347	0.03 297	0.10 364	0.08 326	11.00 406	0.10 296

MFN_U_SF_RVC	3.76 362	1.77 378	9.85 388	0.84 349	0.27 327	9.50 382	0.49 306	8.07 383	3.41 343	4.81 352	3.28 315	9.40 374	3.49 348	7.76 368	8.31 373	0.41 378	0.54 387	0.52 381	0.80 397	0.89 379	0.84 375

Wz-Net-TNSev	3.91 363	5.20 401	20.57 401	0.15 231	0.01 102	7.14 372	3.57 370	6.70 374	3.57 346	1.74 238	0.58 160	7.39 367	4.33 360	8.86 376	7.99 369	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 290	0.24 326	0.16 324

AnyNet_C32	3.93 364	2.58 389	12.07 394	0.39 302	0.49 354	5.50 359	6.45 402	4.44 286	2.19 315	6.86 366	2.94 307	5.28 350	3.20 344	6.63 319	18.37 401	0.08 354	0.04 307	0.20 372	0.09 329	0.57 374	0.19 338

ADCMid	3.95 365	1.34 368	10.91 392	0.18 245	0.38 345	5.02 354	1.27 341	4.87 314	2.94 339	11.15 385	3.60 322	6.76 363	5.21 372	6.40 310	16.96 396	0.12 361	0.08 342	0.55 383	0.46 388	0.53 373	0.19 338

SGM_RVC	4.07 366	0.38 217	1.98 213	0.84 349	0.26 322	6.20 366	2.37 358	6.45 368	3.57 346	11.56 388	9.27 365	15.55 387	6.78 379	10.07 386	4.60 346	0.22 369	0.25 376	0.20 372	0.23 369	0.26 334	0.34 359
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
WZ-Net	4.16 367	1.75 377	23.59 404	0.08 190	0.04 206	2.62 300	2.16 354	5.89 359	4.74 361	5.73 359	3.51 320	6.99 366	4.89 367	10.82 390	10.11 378	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 266	0.11 300

SGM+DAISY	4.39 368	1.34 368	5.18 358	1.01 363	0.88 366	5.61 361	2.86 364	4.88 315	3.53 344	13.29 392	13.95 378	12.66 380	7.55 380	7.98 370	5.39 355	0.23 373	0.18 372	0.15 369	0.24 371	0.29 344	0.64 369

WCMA_ROB	4.54 369	0.48 263	3.19 293	0.49 315	0.63 362	5.38 358	2.57 363	4.70 299	3.77 350	14.17 395	19.02 390	15.47 386	9.03 387	6.73 327	4.85 349	0.01 309	0.05 316	0.01 322	0.01 273	0.08 223	0.16 324

SANet	4.63 370	0.89 343	5.34 361	0.30 281	0.09 248	7.43 374	3.75 373	6.53 369	16.16 392	6.79 365	13.29 376	12.44 379	7.74 381	7.38 358	4.11 340	0.00 1	0.01 225	0.00 1	0.00 1	0.10 252	0.31 357

RainbowNet	4.74 371	3.21 395	3.07 286	9.34 400	6.01 394	4.89 353	3.60 371	7.09 378	4.39 358	1.63 233	3.01 308	4.72 339	2.96 337	5.53 273	1.19 263	8.95 400	2.12 399	8.48 396	0.19 358	8.75 396	5.73 399

MSMD_ROB	4.94 372	0.43 240	2.58 266	0.12 216	0.01 102	8.43 380	1.09 334	4.25 270	4.11 354	13.11 391	26.36 406	13.95 384	13.88 399	7.45 361	2.92 328	0.10 358	0.01 225	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 151

FCDSN-DC	5.04 373	0.15 111	1.83 198	0.22 255	0.44 349	5.60 360	1.66 345	5.22 328	4.37 357	14.49 397	21.86 398	20.65 396	11.88 396	7.66 366	4.55 345	0.02 331	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 133	0.05 234
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ADCS	5.09 374	2.15 385	16.58 399	0.34 293	0.07 231	5.91 364	4.26 378	6.73 375	6.99 376	9.44 380	6.09 348	6.57 361	5.17 371	9.54 383	21.38 411	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 357	0.23 349

MSC_U_SF_DS_RVC	5.12 375	2.33 386	8.42 384	0.33 287	0.27 327	24.60 412	8.84 409	5.50 345	9.75 381	3.82 336	8.16 362	8.53 371	1.82 305	9.44 381	5.18 353	1.02 384	1.65 397	0.33 377	0.47 389	1.06 381	0.90 377

ACVNet-4b	5.67 376	1.65 374	4.43 345	9.46 401	7.11 400	8.72 381	1.68 347	6.61 370	5.76 368	0.27 55	6.49 353	11.67 377	2.43 325	8.40 373	1.56 279	9.06 402	2.34 401	10.49 401	0.02 290	9.22 401	5.98 401

MeshStereo	5.78 377	0.75 320	3.04 283	0.25 266	0.14 273	7.88 379	2.09 351	9.64 386	5.18 364	20.48 406	19.06 391	22.80 398	9.54 390	9.64 384	4.88 350	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 344	0.03 192
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
PVD	5.81 378	0.99 351	5.56 365	0.72 342	0.51 355	6.72 368	0.18 239	9.90 388	23.69 398	11.45 387	19.26 393	8.18 369	9.46 389	9.24 379	9.49 377	0.02 331	0.16 369	0.00 1	0.08 326	0.18 302	0.40 364

FC-DCNN	6.09 379	0.18 130	2.35 250	0.42 305	0.53 356	7.80 378	1.42 342	8.14 384	7.07 377	19.05 404	22.10 399	22.85 399	13.84 398	9.42 380	6.44 360	0.00 1	0.01 225	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.06 262

ACVNet_1	6.16 380	1.86 382	4.43 345	9.52 402	7.22 401	7.59 377	2.37 358	9.99 389	6.71 374	3.84 337	5.35 343	13.23 383	4.90 368	6.25 298	1.94 303	9.06 402	2.40 403	10.88 403	0.11 337	9.58 403	6.03 402

EDNetEfficient	6.54 381	1.17 361	33.15 408	0.66 337	1.96 381	2.07 274	3.72 372	2.80 121	14.85 389	20.02 405	9.69 367	6.59 362	10.19 392	7.19 354	15.49 394	0.03 339	0.10 352	0.01 322	0.20 361	0.62 377	0.29 352

AnyNet_C01	6.59 382	4.31 399	36.24 410	0.96 360	0.46 351	9.96 383	5.74 395	6.02 364	3.63 348	7.59 371	8.56 363	8.83 372	3.14 342	13.74 398	20.83 409	0.12 361	0.08 342	0.25 375	0.09 329	1.01 380	0.34 359

LSM	7.38 383	1.68 375	22.24 403	3.99 389	40.72 420	3.54 328	4.79 388	4.74 302	6.65 373	10.25 382	13.51 377	4.49 333	3.81 355	6.91 343	5.31 354	0.00 1	0.04 307	0.00 1	0.00 1	0.26 334	14.60 416

ELAS_RVC	7.69 384	0.80 330	4.90 355	1.06 365	1.02 370	10.00 384	9.43 410	9.75 387	14.69 388	21.83 409	20.27 396	17.88 391	16.41 403	13.01 396	10.44 380	0.22 369	0.55 388	0.28 376	0.19 358	0.35 355	0.65 370
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DispFullNet	7.91 385	23.96 417	13.67 396	14.71 410	7.88 402	4.83 352	0.04 163	5.01 320	2.89 337	8.86 379	4.96 337	6.11 355	10.72 393	10.18 387	3.51 336	2.44 389	0.33 382	15.15 406	4.65 410	12.33 408	5.95 400

ELAS	8.05 386	0.76 324	4.02 327	0.95 359	1.02 370	14.85 395	6.99 405	12.80 393	11.73 384	22.43 411	27.75 409	17.88 391	15.19 401	10.96 391	11.31 382	0.22 369	0.56 389	0.23 374	0.22 367	0.50 371	0.71 372
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	8.69 387	1.80 381	5.09 357	8.55 399	6.72 397	13.47 391	4.34 381	13.70 394	23.86 399	6.89 367	19.74 395	20.52 394	5.36 373	7.70 367	2.48 318	8.53 399	1.67 398	7.99 395	0.32 385	8.79 399	6.29 405

PWCK	8.72 388	5.37 402	16.61 400	5.74 392	0.12 263	19.88 402	11.41 412	11.31 392	13.42 387	14.07 393	12.84 375	13.20 382	8.05 385	15.44 399	10.25 379	5.95 394	0.22 374	2.09 390	0.05 310	7.50 392	0.92 378

WAO-7	9.09 389	1.79 380	3.55 314	0.80 347	0.15 278	18.67 400	4.36 382	23.07 415	26.68 403	12.59 390	27.90 410	22.52 397	13.03 397	13.53 397	11.47 383	0.09 357	0.03 297	0.58 384	0.10 333	0.47 368	0.34 359

IMH-64-1	9.55 390	2.76 393	2.44 253	11.17 405	9.13 405	12.03 387	5.45 392	18.33 400	15.78 390	6.59 362	18.69 386	16.95 389	6.20 376	10.63 388	8.06 370	9.46 405	2.46 404	15.42 408	1.61 401	10.89 404	6.88 406

IMH-64	9.55 390	2.76 393	2.44 253	11.17 405	9.13 405	12.03 387	5.45 392	18.33 400	15.78 390	6.59 362	18.69 386	16.95 389	6.20 376	10.63 388	8.06 370	9.46 405	2.46 404	15.42 408	1.61 401	10.89 404	6.88 406

RTS	9.75 392	2.69 391	65.25 418	0.85 352	1.99 382	14.36 392	4.75 386	5.69 354	17.29 394	7.97 372	19.00 388	6.83 364	3.02 339	26.15 413	18.62 404	0.00 1	0.15 367	0.00 1	0.00 1	0.29 344	0.16 324

RTSA	9.75 392	2.69 391	65.25 418	0.85 352	1.99 382	14.36 392	4.75 386	5.69 354	17.29 394	7.97 372	19.00 388	6.83 364	3.02 339	26.15 413	18.62 404	0.00 1	0.15 367	0.00 1	0.00 1	0.29 344	0.16 324

EDNetEfficientorigin	10.31 394	1.90 383	98.96 430	0.22 255	0.23 312	2.73 301	0.71 319	4.50 289	16.94 393	18.72 399	15.36 380	12.74 381	10.73 394	8.96 377	11.94 386	0.01 309	0.01 225	0.00 1	0.00 1	0.25 332	1.31 384

MADNet+	10.71 395	14.57 413	70.07 420	0.58 328	0.47 353	19.89 403	4.20 377	11.05 390	6.87 375	3.03 318	5.99 347	9.01 373	6.35 378	31.95 416	28.31 415	0.22 369	0.26 379	0.01 322	0.04 306	0.46 365	0.87 376

WAO-6	11.09 396	1.69 376	3.21 296	7.54 396	7.10 399	16.34 396	6.63 403	20.12 405	38.64 414	9.67 381	19.28 394	27.53 403	10.97 395	12.43 395	11.57 384	4.26 390	2.35 402	10.54 402	0.02 290	7.59 393	4.29 395

LVE	11.10 397	2.36 387	3.34 303	9.94 403	8.13 403	21.22 405	7.75 407	16.47 398	32.55 409	8.55 376	23.64 402	23.22 400	7.93 384	10.98 392	6.65 361	9.45 404	2.55 410	11.08 404	0.58 392	9.35 402	6.28 404

IMH	11.11 398	3.50 396	2.56 265	11.25 407	9.13 405	14.49 394	5.10 390	20.68 408	26.30 402	8.28 374	23.85 404	20.63 395	9.19 388	12.39 394	7.96 368	9.50 407	2.50 406	15.28 407	1.66 403	11.07 407	6.96 408

Dean	11.46 399	2.03 384	5.20 359	10.73 404	8.20 404	18.71 401	5.73 394	21.10 409	41.49 417	11.12 384	22.16 400	25.92 402	7.74 381	7.52 362	4.31 342	9.01 401	2.27 400	9.95 400	0.61 393	9.18 400	6.22 403

coex-ft	12.01 400	5.60 403	80.23 421	0.15 231	0.15 278	1.88 267	0.73 320	2.66 111	30.12 406	49.31 419	16.59 382	15.97 388	14.42 400	6.79 332	14.50 390	0.05 347	0.08 342	0.01 322	0.05 310	0.37 359	0.61 368

SGM-ForestM	12.56 401	0.80 330	4.31 342	1.07 366	0.41 347	21.56 406	8.57 408	17.42 399	19.67 396	29.93 413	28.49 413	45.83 417	27.22 413	26.05 412	18.40 402	0.14 363	0.25 376	0.18 371	0.28 382	0.18 302	0.42 365

LE_ROB	12.79 402	0.64 305	10.26 390	2.13 381	1.29 374	7.25 373	5.81 396	9.09 385	49.27 420	57.55 420	24.58 405	23.68 401	31.13 416	9.00 378	23.57 414	0.04 341	0.06 323	0.13 368	0.20 361	0.08 223	0.11 300

JetBlue	13.83 403	5.03 400	33.82 409	0.84 349	6.92 398	50.14 419	20.02 417	15.09 395	8.92 380	11.33 386	17.05 383	28.25 404	18.01 408	32.60 417	18.53 403	0.32 376	0.12 359	0.15 369	0.23 369	4.59 389	4.64 396

WAO-8	13.93 404	3.75 397	4.23 336	7.74 397	6.54 395	22.81 408	2.39 360	22.66 412	45.98 418	18.88 402	35.42 415	33.21 408	16.91 404	16.55 402	12.78 387	5.01 392	0.81 392	9.89 398	0.77 395	8.77 398	3.61 393

Venus	13.93 404	3.75 397	4.23 336	7.74 397	6.54 395	22.81 408	2.39 360	22.66 412	45.98 418	18.88 402	35.42 415	33.21 408	16.91 404	16.55 402	12.78 387	5.01 392	0.81 392	9.89 398	0.77 395	8.76 397	3.61 393

MANE	14.02 406	0.85 338	3.53 312	2.13 381	3.75 390	18.44 399	6.14 397	22.67 414	27.90 404	33.01 415	41.08 418	41.26 416	30.90 415	23.39 407	17.99 400	0.47 380	0.76 391	0.91 385	4.04 408	0.17 295	1.00 380

KSHMR	14.27 407	6.95 406	5.79 369	15.08 411	12.84 410	17.44 397	10.61 411	18.88 402	30.94 407	18.81 401	22.21 401	28.54 405	8.85 386	15.56 400	9.24 376	10.34 412	3.60 414	21.61 414	4.68 411	14.48 411	8.94 411

TorneroNet-64	15.45 408	5.66 404	3.44 309	13.86 408	12.03 409	28.15 415	6.27 400	19.89 404	38.68 415	12.16 389	28.06 411	35.76 411	15.44 402	19.56 405	15.40 393	9.71 408	2.52 407	19.13 411	2.70 404	12.55 409	7.94 410

TorneroNet	16.10 409	5.74 405	4.12 334	13.88 409	11.97 408	26.89 414	6.85 404	21.13 410	38.32 413	14.15 394	33.36 414	33.52 410	17.49 406	18.89 404	19.64 406	9.77 409	2.53 408	19.43 412	3.35 405	13.21 410	7.86 409

FADE	16.19 410	10.20 409	37.43 413	4.76 391	4.82 393	10.62 385	5.00 389	19.13 403	23.28 397	8.35 375	6.09 348	14.63 385	21.62 410	25.45 411	20.32 407	24.52 417	8.46 416	36.14 421	36.87 421	3.46 387	2.72 391

notaker	17.52 411	21.54 416	7.84 382	18.05 413	14.44 413	17.58 398	6.43 401	20.13 406	24.44 401	21.34 408	27.71 408	39.12 413	18.78 409	19.63 406	20.40 408	11.95 413	2.71 413	25.51 416	5.85 413	17.10 414	9.78 412

BEATNet-Init1	17.91 412	7.45 407	36.82 411	1.88 380	1.38 375	37.29 418	14.71 415	21.90 411	24.20 400	38.07 416	36.59 417	50.41 418	32.00 417	29.42 415	21.83 412	0.33 377	0.39 385	0.47 379	0.54 391	1.50 385	1.07 381

ktn	19.15 413	18.52 414	6.39 378	22.64 417	17.26 415	24.47 410	12.11 413	24.52 416	34.74 412	18.75 400	27.70 407	32.54 406	17.85 407	15.71 401	16.67 395	22.09 416	3.64 415	28.95 418	10.91 415	17.40 415	10.22 414

UNDER WATER	19.61 414	12.37 412	31.14 406	20.44 415	14.31 412	28.63 416	18.15 416	16.43 397	34.24 411	20.82 407	19.14 392	38.83 412	30.09 414	24.31 408	20.97 410	10.09 411	2.68 411	19.51 413	4.70 412	15.52 413	9.93 413

UNDER WATER-64	20.03 415	10.28 410	31.50 407	20.05 414	13.64 411	32.81 417	23.45 418	16.01 396	33.44 410	22.01 410	17.25 384	40.58 415	32.20 418	24.50 409	22.36 413	10.06 410	2.70 412	18.37 410	4.24 409	14.84 412	10.24 415

DLNR_Zeroshot_test	23.05 416	49.79 422	87.94 422	97.52 434	94.73 429	1.18 85	0.00 1	20.60 407	0.14 6	0.02 2	0.02 31	0.02 2	0.02 16	4.35 216	0.10 62	32.22 421	0.04 307	0.00 1	0.27 378	72.00 427	0.06 262

DPSimNet_ROB	25.03 417	19.56 415	24.93 405	24.36 418	17.85 416	22.25 407	25.93 419	28.52 417	29.10 405	32.61 414	28.25 412	32.87 407	26.42 411	24.51 410	40.42 417	16.75 415	13.93 418	25.19 415	22.38 418	19.96 417	24.75 421

HanzoNet	29.69 418	29.33 419	21.66 402	21.75 416	19.07 417	24.58 411	12.99 414	28.87 418	40.49 416	43.09 417	44.02 419	55.65 420	44.93 419	43.17 419	44.44 418	27.88 419	9.47 417	29.77 419	15.86 417	20.94 418	15.84 417

JetRed	34.54 419	39.28 421	62.16 416	15.62 412	26.51 419	69.20 421	40.79 421	31.43 419	32.41 408	46.06 418	44.55 420	40.19 414	26.50 412	38.43 418	56.06 420	12.76 414	37.49 423	13.23 405	9.38 414	29.52 419	19.34 418

MADNet++	47.78 420	34.15 420	37.11 412	42.94 420	41.23 421	64.94 420	30.63 420	60.79 422	53.26 421	72.08 422	61.65 421	57.68 421	54.96 420	58.03 420	59.24 421	43.01 422	36.17 422	36.07 420	22.50 419	47.50 421	41.67 423

ASD4	55.28 421	67.10 424	50.57 415	44.24 421	57.82 423	92.00 424	98.23 430	54.95 420	86.61 425	58.30 421	64.61 422	50.57 419	63.33 422	58.83 421	67.37 422	25.76 418	29.60 420	26.82 417	29.01 420	42.42 420	37.42 422

LRCNet_RVC	60.63 422	63.16 423	62.94 417	69.09 426	50.21 422	19.92 404	0.07 192	58.32 421	5.21 365	75.67 423	86.75 423	74.68 422	62.48 421	59.01 422	49.80 419	93.38 428	56.36 427	93.48 428	92.95 428	67.44 426	71.73 428

SPstereo	60.73 423	26.49 418	40.67 414	33.02 419	24.24 418	71.50 422	79.28 422	100.00 433	100.00 431	97.54 429	96.19 428	100.00 434	94.96 428	94.75 427	75.88 423	28.65 420	21.81 419	46.87 423	42.08 422	19.71 416	20.91 419

tt	68.65 424	0.15 111	99.57 431	50.64 422	14.90 414	100.00 432	100.00 432	100.00 433	99.76 428	27.80 412	10.52 370	99.97 433	98.63 430	99.61 430	100.00 435	90.62 427	98.21 428	46.66 422	52.02 424	62.86 425	21.04 420

xxxxx1	76.92 425	82.43 425	93.26 425	61.67 423	66.92 424	95.84 426	95.11 426	75.84 423	80.96 422	82.71 424	86.75 423	89.18 423	87.35 423	85.27 423	87.18 424	55.08 423	54.60 424	60.31 424	72.71 425	62.51 422	62.73 424

tt_ll	76.92 425	82.43 425	93.26 425	61.67 423	66.92 424	95.84 426	95.11 426	75.84 423	80.96 422	82.71 424	86.75 423	89.18 423	87.35 423	85.27 423	87.18 424	55.08 423	54.60 424	60.31 424	72.71 425	62.51 422	62.73 424

ff	76.92 425	82.43 425	93.26 425	61.67 423	66.92 424	95.84 426	95.11 426	75.84 423	80.96 422	82.71 424	86.75 423	89.18 423	87.35 423	85.27 423	87.18 424	55.08 423	54.60 424	60.31 424	72.71 425	62.51 422	62.73 424

PML	89.08 428	99.72 430	92.85 424	94.72 428	94.92 430	99.54 431	97.42 429	93.50 426	95.96 427	99.77 432	92.33 427	95.35 427	93.51 427	99.96 434	91.15 427	99.98 439	31.71 421	100.00 433	45.94 423	93.46 429	69.88 427

MEDIAN_ROB	96.83 429	99.41 428	98.66 429	94.75 429	94.23 428	93.08 425	90.54 424	95.61 428	94.75 426	97.65 430	97.73 429	98.30 428	96.57 429	94.51 426	93.74 429	99.78 438	98.24 429	99.99 432	99.89 431	99.48 432	99.67 432

Anonymous_1	97.10 430	99.72 430	99.64 432	92.33 427	93.91 427	100.00 432	100.00 432	99.20 430	99.90 429	98.57 431	99.75 430	99.14 429	99.94 431	98.50 429	99.54 430	87.90 426	98.87 430	90.88 427	96.91 429	92.22 428	95.12 429

HaxPig	97.68 431	99.63 429	91.34 423	99.82 439	99.97 433	88.15 423	88.00 423	98.28 429	99.93 430	99.98 433	99.99 431	99.95 432	99.99 432	96.29 428	92.24 428	99.99 440	99.98 432	100.00 433	99.99 432	100.00 441	99.98 439

test_example2	98.83 432	99.97 435	99.97 433	99.96 441	99.97 433	99.46 430	99.97 431	95.54 427	100.00 431	100.00 434	100.00 432	93.37 426	93.47 426	99.93 433	99.91 431	100.00 441	99.79 431	96.64 429	98.71 430	100.00 441	100.00 441

DPSM_ROB	99.17 433	100.00 436	100.00 436	96.28 430	98.84 431	100.00 432	100.00 432	100.00 433	100.00 431	100.00 434	100.00 432	100.00 434	100.00 433	100.00 436	100.00 435	93.66 429	100.00 433	100.00 433	100.00 433	96.31 430	98.27 430

DPSM	99.17 433	100.00 436	100.00 436	96.28 430	98.84 431	100.00 432	100.00 432	100.00 433	100.00 431	100.00 434	100.00 432	100.00 434	100.00 433	100.00 436	100.00 435	93.66 429	100.00 433	100.00 433	100.00 433	96.31 430	98.27 430

AVERAGE_ROB	99.23 435	99.81 432	97.56 428	100.00 442	100.00 435	96.24 429	91.02 425	100.00 433	100.00 431	100.00 434	100.00 432	100.00 434	100.00 433	99.98 435	99.97 432	100.00 441	100.00 433	100.00 433	100.00 433	100.00 441	100.00 441

DGTPSM_ROB	99.45 436	99.94 433	99.98 434	96.58 432	100.00 435	100.00 432	100.00 432	99.81 431	100.00 431	95.86 427	100.00 432	99.32 430	100.00 433	99.79 431	99.99 433	98.34 431	100.00 433	99.86 430	100.00 433	99.52 433	99.99 440

DPSMNet_ROB	99.46 437	99.94 433	99.98 434	96.59 433	100.00 435	100.00 432	100.00 432	99.81 431	100.00 431	95.87 428	100.00 432	99.32 430	100.00 433	99.79 431	99.99 433	98.46 432	100.00 433	99.86 430	100.00 433	99.52 433	100.00 441

CasAABBNet	99.94 438	100.00 436	100.00 436	99.72 435	100.00 435	100.00 432	100.00 432	100.00 433	100.00 431	100.00 434	100.00 432	100.00 434	100.00 433	100.00 436	100.00 435	99.21 433	100.00 433	100.00 433	100.00 433	99.96 435	99.95 434

LSM0	99.94 438	100.00 436	100.00 436	99.84 440	100.00 435	100.00 432	100.00 432	100.00 433	100.00 431	100.00 434	100.00 432	100.00 434	100.00 433	100.00 436	100.00 435	99.22 437	100.00 433	100.00 433	100.00 433	99.99 436	99.83 433

MyStereo03	99.95 440	100.00 436	100.00 436	99.75 436	100.00 435	100.00 432	100.00 432	100.00 433	100.00 431	100.00 434	100.00 432	100.00 434	100.00 433	100.00 436	100.00 435	99.21 433	100.00 433	100.00 433	100.00 433	99.99 436	99.95 434

MyStereo02	99.95 440	100.00 436	100.00 436	99.75 436	100.00 435	100.00 432	100.00 432	100.00 433	100.00 431	100.00 434	100.00 432	100.00 434	100.00 433	100.00 436	100.00 435	99.21 433	100.00 433	100.00 433	100.00 433	99.99 436	99.95 434

MyStereo	99.95 440	100.00 436	100.00 436	99.75 436	100.00 435	100.00 432	100.00 432	100.00 433	100.00 431	100.00 434	100.00 432	100.00 434	100.00 433	100.00 436	100.00 435	99.21 433	100.00 433	100.00 433	100.00 433	99.99 436	99.95 434

Selective-RAFT-Error	100.00 443	100.00 436	100.00 436	100.00 442	100.00 435	100.00 432	100.00 432	100.00 433	100.00 431	100.00 434	100.00 432	100.00 434	100.00 433	100.00 436	100.00 435	100.00 441	100.00 433	100.00 433	100.00 433	99.99 436	99.95 434

Low-res two-view benchmark