Low-res two-view results

This table lists the benchmark results for the low-res two-view scenario. This benchmark evaluates the Middlebury stereo metrics (for all metrics, smaller is better):

bad 0.5, 1.0, 2.0, 4.0 [%]: Fraction of pixels with errors larger than the given number of disparities.
Average error [px]: The per-pixel average disparity error.
Root mean square error [px]: The per-pixel root mean square disparity error.
50%, 90%, 95%, 99% error quantile [px]: The highest disparity error within the given percentage of best pixels (for 50%, this is the median error).
Time [s]: The runtime of the method.

The mask determines whether the metric is evaluated for all pixels with ground truth, or only for pixels which are visible in both images (non-occluded).
The coverage selector allows to limit the table to results for all pixels (dense), or a given minimum fraction of pixels.

Methods with suffix _ROB may participate in the Robust Vision Challenge.

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

Method	all	lakes. 1l	lakes. 1s	sand box 1l	sand box 1s	stora. room 1l	stora. room 1s	stora. room 2l	stora. room 2s	stora. room 2 1l	stora. room 2 1s	stora. room 2 2l	stora. room 2 2s	stora. room 3l	stora. room 3s	tunnel 1l	tunnel 1s	tunnel 2l	tunnel 2s	tunnel 3l	tunnel 3s

EGLCR-Stereo	0.29 5	0.27 44	0.97 2	0.30 95	0.19 100	0.56 103	0.17 6	0.68 113	0.36 7	0.30 38	0.18 1	0.27 42	0.17 1	0.38 51	0.19 3	0.09 18	0.07 11	0.10 52	0.08 30	0.10 12	0.35 325

IGEVStereo-DCA	0.33 22	0.34 95	1.38 30	0.27 42	0.16 40	0.45 22	0.23 66	0.46 13	0.41 25	0.24 13	0.21 2	0.26 36	0.25 44	0.64 151	0.52 216	0.09 18	0.07 11	0.10 52	0.18 269	0.16 111	0.22 230

rrr	0.46 124	0.34 95	3.08 366	0.27 42	0.16 40	0.45 22	0.28 153	1.09 363	0.51 83	0.24 13	0.21 2	0.26 36	0.25 44	0.64 151	0.52 216	0.09 18	0.07 11	0.10 52	0.29 333	0.16 111	0.25 264

StereoIM	0.29 5	0.54 177	1.44 38	0.24 8	0.29 214	0.29 3	0.16 4	0.45 12	0.37 10	0.19 1	0.21 2	0.28 45	0.22 22	0.30 14	0.29 91	0.10 81	0.09 115	0.10 52	0.08 30	0.11 23	0.11 40

ff7	0.32 15	0.52 169	1.38 30	0.25 16	0.16 40	0.56 103	0.23 66	0.46 13	0.41 25	0.24 13	0.23 5	0.20 2	0.23 27	0.48 96	0.19 3	0.09 18	0.08 60	0.10 52	0.18 269	0.23 207	0.22 230

ffff	0.32 15	0.52 169	1.38 30	0.25 16	0.16 40	0.56 103	0.23 66	0.46 13	0.41 25	0.24 13	0.23 5	0.20 2	0.23 27	0.48 96	0.19 3	0.09 18	0.08 60	0.10 52	0.18 269	0.23 207	0.22 230

11t	0.32 15	0.52 169	1.38 30	0.25 16	0.16 40	0.56 103	0.23 66	0.46 13	0.41 25	0.24 13	0.23 5	0.20 2	0.23 27	0.48 96	0.19 3	0.09 18	0.08 60	0.10 52	0.18 269	0.23 207	0.22 230

ProNet	0.30 9	0.54 177	1.29 17	0.25 16	0.15 27	0.47 37	0.25 104	0.48 24	0.39 17	0.21 2	0.23 5	0.22 8	0.20 15	0.44 72	0.19 3	0.08 4	0.08 60	0.10 52	0.08 30	0.23 207	0.12 66

ccc-4	0.32 15	0.52 169	1.38 30	0.25 16	0.16 40	0.56 103	0.23 66	0.46 13	0.41 25	0.24 13	0.23 5	0.20 2	0.23 27	0.48 96	0.19 3	0.09 18	0.08 60	0.10 52	0.18 269	0.23 207	0.22 230

test_xeample3	0.46 124	0.34 95	2.99 361	0.37 231	0.16 40	0.49 48	0.33 219	1.06 358	0.44 40	0.25 22	0.23 5	0.24 23	0.25 44	0.49 105	0.56 232	0.09 18	0.07 11	0.10 52	0.40 368	0.17 131	0.26 273

anonymousdsp	0.34 29	0.53 174	1.47 42	0.25 16	0.16 40	0.56 103	0.23 66	0.49 29	0.40 21	0.25 22	0.24 11	0.22 8	0.24 33	0.55 130	0.19 3	0.09 18	0.11 177	0.10 52	0.18 269	0.24 222	0.29 293

IGEV-Stereo	0.34 29	0.54 177	1.47 42	0.25 16	0.16 40	0.56 103	0.23 66	0.49 29	0.40 21	0.25 22	0.24 11	0.22 8	0.24 33	0.54 126	0.19 3	0.09 18	0.10 144	0.10 52	0.18 269	0.24 222	0.29 293
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CroCo-Stereo	0.30 9	0.45 147	1.08 3	0.31 120	0.17 64	0.19 1	0.21 35	0.73 135	0.50 78	0.21 2	0.24 11	0.55 172	0.22 22	0.27 1	0.26 60	0.09 18	0.08 60	0.08 3	0.07 14	0.12 33	0.09 18
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
MyStereo07	0.34 29	0.40 123	1.46 40	0.29 81	0.23 150	0.60 161	0.31 190	0.53 51	0.42 30	0.25 22	0.25 14	0.20 2	0.26 56	0.57 133	0.19 3	0.09 18	0.18 283	0.12 141	0.11 127	0.16 111	0.19 200

AEACV	0.33 22	0.24 30	1.44 38	0.28 60	0.35 275	0.47 37	0.21 35	0.43 7	0.28 1	0.26 29	0.25 14	0.22 8	0.38 145	0.30 14	0.18 1	0.09 18	0.35 358	0.09 23	0.36 362	0.23 207	0.25 264

CroCo-Stereo Lap2	0.33 22	0.61 196	1.47 42	0.32 143	0.38 299	0.23 2	0.22 48	0.58 72	0.46 53	0.22 5	0.27 16	0.29 49	0.23 27	0.32 23	0.26 60	0.09 18	0.09 115	0.10 52	0.08 30	0.21 187	0.14 111

LargeStereo	0.34 29	0.43 135	1.32 22	0.31 120	0.14 13	0.32 6	0.21 35	0.70 119	0.34 3	0.22 5	0.28 17	0.22 8	0.27 71	0.35 35	0.27 68	0.09 18	0.39 370	0.08 3	0.15 228	0.25 233	0.45 360

LoS	0.31 13	0.30 73	1.52 50	0.23 4	0.13 6	0.54 82	0.20 24	0.48 24	0.49 72	0.25 22	0.28 17	0.37 72	0.24 33	0.38 51	0.23 36	0.10 81	0.08 60	0.08 3	0.05 1	0.15 84	0.07 3

CES	0.30 9	0.27 44	1.09 4	0.23 4	0.50 343	0.40 17	0.20 24	0.46 13	0.44 40	0.22 5	0.28 17	0.26 36	0.19 10	0.33 29	0.21 23	0.09 18	0.07 11	0.08 3	0.05 1	0.15 84	0.49 366

Anonymous	0.35 38	0.32 82	1.87 160	0.34 181	0.31 240	0.37 13	0.31 190	0.54 61	0.40 21	0.25 22	0.28 17	0.23 15	0.29 95	0.36 40	0.27 68	0.14 234	0.13 216	0.11 96	0.12 157	0.24 222	0.20 214

Selective-RAFT	0.35 38	0.26 42	1.48 45	0.31 120	0.15 27	0.61 181	0.19 15	0.60 85	0.54 111	0.28 36	0.29 21	0.40 90	0.33 117	0.50 110	0.27 68	0.10 81	0.07 11	0.09 23	0.35 355	0.19 167	0.08 11

test-3	0.43 90	0.20 4	1.70 78	0.34 181	0.32 248	0.45 22	0.23 66	0.71 122	0.46 53	0.51 148	0.29 21	0.45 128	0.21 17	0.59 138	0.98 300	0.08 4	0.07 11	0.10 52	0.35 355	0.29 264	0.28 287

test_1	0.43 90	0.20 4	1.70 78	0.34 181	0.32 248	0.45 22	0.23 66	0.71 122	0.46 53	0.50 136	0.29 21	0.45 128	0.21 17	0.59 138	0.98 300	0.08 4	0.07 11	0.10 52	0.35 355	0.29 264	0.29 293

sAnonymous2	0.38 50	0.62 200	2.15 236	0.31 120	0.24 163	0.34 10	0.27 143	0.53 51	0.46 53	0.24 13	0.29 21	0.23 15	0.28 82	0.28 3	0.22 32	0.12 177	0.09 115	0.11 96	0.13 182	0.38 326	0.35 325

CroCo_RVC	0.38 50	0.62 200	2.15 236	0.31 120	0.24 163	0.34 10	0.27 143	0.53 51	0.46 53	0.24 13	0.29 21	0.23 15	0.28 82	0.28 3	0.22 32	0.12 177	0.09 115	0.11 96	0.13 182	0.38 326	0.35 325

Selective-IGEV	0.29 5	0.23 22	1.28 16	0.27 42	0.30 224	0.35 12	0.20 24	0.56 65	0.38 11	0.21 2	0.30 26	0.22 8	0.18 6	0.37 47	0.18 1	0.07 1	0.06 1	0.08 3	0.15 228	0.16 111	0.29 293

GLC_STEREO	0.28 1	0.27 44	1.36 27	0.28 60	0.12 3	0.41 19	0.20 24	0.37 2	0.38 11	0.26 29	0.30 26	0.25 30	0.19 10	0.33 29	0.24 50	0.09 18	0.11 177	0.12 141	0.10 78	0.13 52	0.09 18

test_3	0.44 99	0.20 4	1.70 78	0.36 213	0.32 248	0.47 37	0.30 180	0.73 135	0.49 72	0.50 136	0.30 26	0.45 128	0.22 22	0.59 138	0.98 300	0.08 4	0.10 144	0.11 96	0.35 355	0.29 264	0.28 287

CASnet	0.28 1	0.31 79	1.20 11	0.28 60	0.11 1	0.47 37	0.19 15	0.44 9	0.44 40	0.38 57	0.31 29	0.23 15	0.17 1	0.29 11	0.19 3	0.10 81	0.06 1	0.15 251	0.12 157	0.16 111	0.07 3
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
4D-IteraStereo	0.44 99	0.96 313	2.63 318	0.27 42	0.30 224	0.45 22	0.25 104	0.52 45	0.50 78	0.40 64	0.31 29	0.40 90	0.19 10	0.35 35	0.32 122	0.09 18	0.06 1	0.12 141	0.11 127	0.19 167	0.30 301

CAS	0.35 38	0.25 33	1.30 19	0.79 371	0.34 265	0.51 60	0.23 66	0.46 13	0.39 17	0.22 5	0.31 29	0.20 2	0.17 1	0.28 3	0.23 36	0.73 385	0.06 1	0.07 1	0.05 1	0.09 7	0.37 340

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 167	0.33 87	0.93 1	0.26 33	0.22 138	0.46 34	0.20 24	1.10 364	1.34 379	3.16 414	0.32 32	0.22 8	0.20 15	0.30 14	0.22 32	0.10 81	0.09 115	0.11 96	0.09 46	0.15 84	0.19 200

TRStereo	0.53 196	0.76 245	2.38 276	0.42 276	0.29 214	0.69 264	0.23 66	1.81 397	0.55 115	0.36 48	0.32 32	0.47 142	0.40 166	0.46 85	0.25 57	0.12 177	0.11 177	0.11 96	0.41 371	0.13 52	0.32 312

AnonymousM	0.37 45	0.44 142	1.50 47	0.25 16	0.15 27	0.52 73	0.23 66	0.60 85	0.42 30	0.42 74	0.32 32	0.30 50	0.25 44	0.34 33	0.23 36	0.11 130	0.09 115	0.71 385	0.36 362	0.12 33	0.07 3

PMTNet	0.31 13	0.35 102	1.30 19	0.20 3	0.14 13	0.57 120	0.25 104	0.46 13	0.42 30	0.27 32	0.32 32	0.27 42	0.24 33	0.39 55	0.23 36	0.43 367	0.07 11	0.08 3	0.05 1	0.18 150	0.07 3

panet	0.28 1	0.26 42	1.32 22	0.19 1	0.12 3	0.54 82	0.15 1	0.48 24	0.46 53	0.27 32	0.33 36	0.24 23	0.21 17	0.30 14	0.21 23	0.10 81	0.07 11	0.08 3	0.05 1	0.09 7	0.07 3

LL-Strereo2	0.41 71	0.90 295	1.83 144	0.44 286	0.24 163	0.54 82	0.27 143	0.58 72	0.45 50	0.41 70	0.33 36	0.44 121	0.21 17	0.44 72	0.34 137	0.09 18	0.08 60	0.16 266	0.14 207	0.17 131	0.17 174

LoS_RVC	0.29 5	0.33 87	1.19 10	0.25 16	0.34 265	0.43 20	0.22 48	0.42 6	0.32 2	0.22 5	0.33 36	0.23 15	0.24 33	0.31 18	0.21 23	0.07 1	0.07 11	0.07 1	0.05 1	0.10 12	0.31 308

sCroCo_RVC	0.33 22	0.32 82	1.89 166	0.34 181	0.27 200	0.30 5	0.22 48	0.48 24	0.44 40	0.22 5	0.33 36	0.25 30	0.25 44	0.32 23	0.24 50	0.14 234	0.16 265	0.12 141	0.12 157	0.15 84	0.13 98

CREStereo	0.28 1	0.30 73	1.33 24	0.19 1	0.13 6	0.55 94	0.17 6	0.48 24	0.46 53	0.27 32	0.33 36	0.24 23	0.21 17	0.31 18	0.21 23	0.11 130	0.07 11	0.08 3	0.05 1	0.10 12	0.07 3
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
MoCha-V2	0.32 15	0.22 17	1.26 14	0.45 299	0.25 175	0.32 6	0.22 48	0.59 77	0.38 11	0.22 5	0.34 41	0.23 15	0.26 56	0.38 51	0.24 50	0.08 4	0.19 293	0.08 3	0.35 355	0.29 264	0.10 29

11t1	0.33 22	0.19 2	1.41 35	0.33 158	0.16 40	0.48 43	0.21 35	0.67 110	0.48 68	0.40 64	0.34 41	0.32 58	0.33 117	0.42 64	0.27 68	0.11 130	0.12 202	0.10 52	0.08 30	0.13 52	0.14 111

riskmin	0.37 45	0.22 17	1.74 90	0.32 143	0.20 110	0.48 43	0.20 24	0.66 101	0.46 53	0.36 48	0.34 41	0.69 250	0.45 213	0.39 55	0.27 68	0.11 130	0.08 60	0.12 141	0.08 30	0.13 52	0.16 163

GMStereo	0.38 50	0.99 328	1.91 175	0.27 42	0.16 40	0.39 16	0.23 66	0.47 21	0.62 177	0.38 57	0.34 41	0.25 30	0.25 44	0.39 55	0.29 91	0.14 234	0.08 60	0.10 52	0.12 157	0.15 84	0.11 40
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
raftrobust	0.38 50	0.68 223	1.54 51	0.32 143	0.46 337	0.52 73	0.21 35	0.56 65	0.42 30	0.52 155	0.35 45	0.31 52	0.33 117	0.37 47	0.30 102	0.10 81	0.11 177	0.08 3	0.07 14	0.21 187	0.19 200

MyStereo04	0.48 141	0.40 123	2.65 322	0.29 81	0.23 150	0.60 161	0.31 190	0.83 213	0.75 285	0.47 99	0.36 46	0.53 165	0.42 192	0.53 123	0.39 160	0.09 18	0.18 283	0.12 141	0.11 127	0.16 111	0.19 200

EKT-Stereo	1.47 386	0.49 160	1.93 181	2.57 415	19.31 430	0.55 94	0.22 48	0.69 115	0.42 30	0.38 57	0.36 46	0.43 110	0.27 71	0.69 168	0.26 60	0.12 177	0.14 230	0.11 96	0.16 244	0.20 179	0.15 141

CFNet-RSSM	0.41 71	0.32 82	2.20 244	0.27 42	0.44 323	0.52 73	0.19 15	0.76 159	0.48 68	0.43 79	0.36 46	0.54 169	0.26 56	0.33 29	0.25 57	0.09 18	0.08 60	0.09 23	0.38 365	0.10 12	0.09 18

MyStereo05	0.49 158	0.41 126	2.72 331	0.30 95	0.23 150	0.60 161	0.30 180	0.82 207	0.77 299	0.52 155	0.37 49	0.51 157	0.42 192	0.52 117	0.38 153	0.09 18	0.17 275	0.12 141	0.10 78	0.16 111	0.20 214

tt1	0.44 99	0.64 209	1.83 144	0.35 195	0.14 13	0.76 293	0.25 104	0.74 140	0.88 332	0.31 39	0.37 49	0.25 30	0.35 127	0.63 148	0.19 3	0.10 81	0.24 324	0.11 96	0.09 46	0.25 233	0.36 333

test croco	0.37 45	0.47 157	2.15 236	0.27 42	0.19 100	0.33 9	0.20 24	0.58 72	0.46 53	0.23 12	0.37 49	0.23 15	0.25 44	0.45 79	0.28 78	0.11 130	0.08 60	0.13 196	0.09 46	0.42 344	0.12 66

MIF-Stereo (partial)	0.34 29	0.41 126	1.93 181	0.26 33	0.24 163	0.32 6	0.17 6	0.53 51	0.42 30	0.25 22	0.37 49	0.25 30	0.26 56	0.44 72	0.31 112	0.11 130	0.08 60	0.12 141	0.10 78	0.19 167	0.14 111

MIF-Stereo	0.30 9	0.36 107	1.68 72	0.27 42	0.24 163	0.29 3	0.18 12	0.33 1	0.34 3	0.26 29	0.37 49	0.18 1	0.18 6	0.31 18	0.27 68	0.10 81	0.08 60	0.08 3	0.07 14	0.25 233	0.08 11

DLNR_Zeroshot_test	13.43 425	19.94 431	23.55 432	121.61 445	35.03 440	0.46 34	0.15 1	8.02 423	0.35 5	0.28 36	0.37 49	0.26 36	0.17 1	0.76 182	0.29 91	6.42 423	0.26 340	0.09 23	0.38 365	50.13 443	0.18 192

anonymousdsp2	0.34 29	0.24 30	1.16 8	0.28 60	0.15 27	0.57 120	0.23 66	0.79 195	0.47 67	0.38 57	0.37 49	0.40 90	0.25 44	0.47 92	0.21 23	0.09 18	0.07 11	0.10 52	0.13 182	0.19 167	0.27 281

ACVNet-DCA	0.42 84	0.64 209	2.07 215	0.35 195	0.14 13	0.76 293	0.25 104	0.76 159	0.52 88	0.31 39	0.38 56	0.24 23	0.38 145	0.69 168	0.19 3	0.10 81	0.24 324	0.11 96	0.09 46	0.12 33	0.14 111

xx1	0.46 124	0.64 209	2.07 215	0.35 195	0.14 13	0.76 293	0.25 104	0.74 140	1.01 354	0.31 39	0.38 56	0.46 136	0.36 132	0.69 168	0.19 3	0.10 81	0.24 324	0.12 141	0.12 157	0.12 33	0.14 111

1test111	0.44 99	0.64 209	2.07 215	0.35 195	0.14 13	0.76 293	0.25 104	0.76 159	0.52 88	0.31 39	0.38 56	0.24 23	0.38 145	0.96 204	0.30 102	0.10 81	0.24 324	0.11 96	0.09 46	0.12 33	0.14 111

cc1	0.47 137	0.64 209	2.07 215	0.35 195	0.14 13	0.76 293	0.25 104	0.74 140	1.01 354	0.31 39	0.38 56	0.24 23	0.38 145	0.69 168	0.19 3	0.10 81	0.24 324	0.11 96	0.09 46	0.25 233	0.40 350

MC-Stereo	0.32 15	0.31 79	1.46 40	0.31 120	0.15 27	0.53 79	0.19 15	0.44 9	0.35 5	0.36 48	0.38 56	0.27 42	0.27 71	0.42 64	0.19 3	0.09 18	0.13 216	0.09 23	0.16 244	0.20 179	0.13 98

UDGNet	0.44 99	1.02 337	1.74 90	0.35 195	0.19 100	0.58 135	0.23 66	0.49 29	0.66 215	0.41 70	0.38 56	0.34 65	0.29 95	0.53 123	0.30 102	0.24 335	0.10 144	0.37 366	0.19 287	0.27 255	0.15 141

rafts_anoy	0.43 90	0.89 293	1.96 197	0.32 143	0.30 224	0.48 43	0.24 89	0.62 91	0.49 72	0.37 52	0.38 56	0.33 61	0.30 103	0.51 113	0.34 137	0.10 81	0.39 370	0.13 196	0.15 228	0.17 131	0.15 141

knoymous	0.34 29	0.25 33	1.75 96	0.24 8	0.18 87	0.45 22	0.24 89	0.57 68	0.38 11	0.41 70	0.39 63	0.55 172	0.25 44	0.38 51	0.23 36	0.11 130	0.08 60	0.12 141	0.07 14	0.13 52	0.12 66

NRIStereo	0.46 124	0.25 33	1.77 108	0.47 309	0.16 40	0.95 344	0.74 354	0.51 35	0.56 123	0.48 118	0.39 63	0.59 196	0.29 95	0.77 186	0.32 122	0.11 130	0.13 216	0.11 96	0.09 46	0.21 187	0.24 255

Gwc-CoAtRS	0.38 50	0.33 87	1.92 178	0.27 42	0.41 315	0.48 43	0.19 15	0.59 77	0.46 53	0.43 79	0.39 63	0.57 187	0.26 56	0.32 23	0.26 60	0.09 18	0.09 115	0.09 23	0.31 342	0.11 23	0.09 18

x	0.35 38	0.20 4	1.36 27	0.33 158	0.17 64	0.47 37	0.24 89	0.75 150	0.54 111	0.40 64	0.40 66	0.42 107	0.34 125	0.45 79	0.32 122	0.11 130	0.14 230	0.11 96	0.09 46	0.12 33	0.14 111

iRaft-Stereo_20w	0.58 230	0.39 121	1.96 197	0.45 299	0.32 248	0.92 342	0.57 322	1.14 369	0.56 123	0.81 330	0.40 66	0.55 172	0.69 305	0.65 158	1.04 314	0.09 18	0.16 265	0.09 23	0.36 362	0.17 131	0.25 264

dd	0.42 84	0.96 313	1.77 108	0.31 120	0.17 64	0.57 120	0.26 120	0.49 29	0.68 220	0.41 70	0.40 66	0.34 65	0.27 71	0.45 79	0.40 165	0.17 279	0.10 144	0.13 196	0.12 157	0.21 187	0.12 66

Anonymous3	0.42 84	0.35 102	2.09 221	0.33 158	0.24 163	0.72 277	0.31 190	0.74 140	0.55 115	0.35 46	0.40 66	0.33 61	0.29 95	0.44 72	0.28 78	0.18 289	0.18 283	0.13 196	0.13 182	0.17 131	0.17 174

AE-Stereo	0.42 84	0.29 68	1.65 66	0.43 281	0.47 339	0.56 103	0.23 66	0.86 236	0.46 53	0.31 39	0.41 70	0.43 110	0.24 33	0.34 33	0.24 50	0.09 18	0.48 381	0.11 96	0.45 373	0.22 199	0.19 200

Anonymous_2	0.74 307	0.32 82	1.65 66	0.33 158	0.30 224	0.67 250	0.32 211	0.69 115	0.46 53	0.48 118	0.41 70	0.84 306	0.58 272	0.51 113	0.40 165	0.32 358	0.38 364	1.43 407	3.69 421	0.80 383	0.27 281

qqq	0.38 50	0.21 9	1.34 26	0.28 60	0.15 27	0.45 22	0.26 120	0.76 159	0.52 88	0.39 62	0.41 70	0.46 136	0.36 132	0.96 204	0.30 102	0.11 130	0.14 230	0.12 141	0.12 157	0.12 33	0.14 111

CRE-IMP	0.41 71	0.22 17	1.76 100	0.48 317	0.17 64	0.79 310	0.69 346	0.52 45	0.52 88	0.47 99	0.42 73	0.45 128	0.26 56	0.41 61	0.31 112	0.11 130	0.07 11	0.12 141	0.09 46	0.17 131	0.23 248

FENet	0.44 99	0.30 73	2.42 283	0.32 143	0.17 64	0.58 135	0.22 48	0.77 169	0.59 143	0.47 99	0.42 73	0.55 172	0.38 145	0.49 105	0.47 198	0.12 177	0.09 115	0.12 141	0.11 127	0.13 52	0.16 163

Any-RAFT	0.38 50	0.25 33	1.89 166	0.27 42	0.17 64	0.68 261	0.21 35	0.78 183	0.53 104	0.43 79	0.43 75	0.54 169	0.30 103	0.41 61	0.20 19	0.10 81	0.12 202	0.08 3	0.06 8	0.10 12	0.09 18

Patchmatch Stereo++	0.39 63	0.27 44	1.78 112	0.44 286	0.16 40	0.61 181	0.27 143	0.51 35	0.52 88	0.47 99	0.43 75	0.43 110	0.28 82	0.54 126	0.28 78	0.12 177	0.08 60	0.12 141	0.10 78	0.17 131	0.12 66
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.38 50	0.27 44	1.78 112	0.44 286	0.17 64	0.60 161	0.29 173	0.51 35	0.52 88	0.47 99	0.43 75	0.44 121	0.28 82	0.47 92	0.28 78	0.12 177	0.08 60	0.12 141	0.10 78	0.17 131	0.12 66

ROB_FTStereo_v2	0.38 50	0.27 44	1.78 112	0.44 286	0.17 64	0.61 181	0.28 153	0.51 35	0.52 88	0.47 99	0.43 75	0.44 121	0.28 82	0.47 92	0.28 78	0.12 177	0.08 60	0.12 141	0.10 78	0.17 131	0.12 66

ROB_FTStereo	0.38 50	0.27 44	1.78 112	0.44 286	0.17 64	0.61 181	0.26 120	0.51 35	0.52 88	0.47 99	0.43 75	0.43 110	0.28 82	0.49 105	0.28 78	0.12 177	0.08 60	0.12 141	0.10 78	0.17 131	0.12 66

HUI-Stereo	0.38 50	0.27 44	1.79 130	0.44 286	0.17 64	0.61 181	0.28 153	0.51 35	0.52 88	0.47 99	0.43 75	0.44 121	0.28 82	0.45 79	0.28 78	0.12 177	0.08 60	0.12 141	0.10 78	0.17 131	0.12 66

iGMRVC	0.39 63	0.27 44	1.78 112	0.44 286	0.17 64	0.61 181	0.27 143	0.51 35	0.52 88	0.47 99	0.43 75	0.44 121	0.28 82	0.55 130	0.28 78	0.12 177	0.08 60	0.12 141	0.10 78	0.17 131	0.12 66

iRAFT	0.39 63	0.27 44	1.78 112	0.44 286	0.16 40	0.61 181	0.27 143	0.51 35	0.52 88	0.47 99	0.43 75	0.43 110	0.28 82	0.54 126	0.28 78	0.12 177	0.08 60	0.12 141	0.10 78	0.17 131	0.12 66

RAFT-IKP	0.38 50	0.27 44	1.79 130	0.44 286	0.16 40	0.60 161	0.28 153	0.51 35	0.52 88	0.47 99	0.43 75	0.43 110	0.28 82	0.50 110	0.28 78	0.12 177	0.08 60	0.12 141	0.10 78	0.17 131	0.12 66

iRaftStereo_RVC	0.37 45	0.53 174	1.41 35	0.28 60	0.15 27	0.52 73	0.20 24	0.54 61	0.46 53	0.37 52	0.43 75	0.41 94	0.23 27	0.36 40	0.26 60	0.09 18	0.15 251	0.12 141	0.11 127	0.41 340	0.37 340

RCA-Stereo	0.34 29	0.32 82	1.30 19	0.26 33	0.14 13	0.58 135	0.23 66	0.78 183	0.62 177	0.40 64	0.44 85	0.28 45	0.35 127	0.29 11	0.20 19	0.09 18	0.10 144	0.09 23	0.07 14	0.19 167	0.08 11

DeepStereo_RVC	0.44 99	0.28 64	1.92 178	0.49 319	0.17 64	0.60 161	0.59 326	0.50 33	0.52 88	0.49 129	0.45 86	0.39 82	0.86 336	0.45 79	0.33 132	0.11 130	0.08 60	0.11 96	0.09 46	0.15 84	0.19 200

cross-raft	0.40 67	0.27 44	2.22 248	0.30 95	0.17 64	0.49 48	0.35 229	0.71 122	0.39 17	0.43 79	0.45 86	0.64 219	0.25 44	0.32 23	0.25 57	0.08 4	0.08 60	0.09 23	0.23 308	0.11 23	0.14 111

raft+_RVC	0.44 99	0.67 221	1.85 147	0.34 181	0.71 373	0.51 60	0.25 104	0.64 95	0.51 83	0.35 46	0.45 86	0.32 58	0.28 82	0.43 67	0.32 122	0.09 18	0.19 293	0.10 52	0.09 46	0.20 179	0.40 350

RALAANet	0.43 90	0.98 324	1.90 169	0.32 143	0.23 150	0.48 43	0.19 15	0.67 110	0.53 104	0.48 118	0.45 86	0.39 82	0.30 103	0.48 96	0.37 148	0.10 81	0.08 60	0.11 96	0.14 207	0.27 255	0.10 29

raft_robust	0.55 213	0.84 279	1.73 86	0.28 60	0.54 352	0.53 79	0.25 104	0.88 250	0.75 285	0.48 118	0.46 90	0.76 284	0.75 321	1.46 250	0.27 68	0.09 18	0.10 144	0.10 52	0.30 338	0.26 248	0.16 163

IPLGR	0.54 201	0.56 187	2.68 325	0.36 213	0.18 87	0.62 201	0.54 310	1.02 345	0.64 193	0.73 314	0.46 90	0.47 142	0.45 213	1.12 221	0.29 91	0.09 18	0.08 60	0.11 96	0.09 46	0.19 167	0.12 66

TestStereo	0.45 114	0.54 177	2.11 225	0.29 81	0.16 40	0.43 20	0.24 89	0.54 61	0.45 50	0.37 52	0.46 90	0.34 65	0.27 71	1.98 327	0.27 68	0.11 130	0.08 60	0.12 141	0.09 46	0.14 70	0.08 11

gwcnet-sp	0.49 158	0.43 135	2.54 309	0.31 120	0.22 138	0.67 250	0.31 190	0.78 183	0.65 205	0.58 221	0.47 93	0.46 136	0.43 202	0.76 182	0.46 189	0.11 130	0.11 177	0.11 96	0.11 127	0.15 84	0.14 111

scenet	0.49 158	0.43 135	2.54 309	0.31 120	0.22 138	0.67 250	0.31 190	0.78 183	0.65 205	0.58 221	0.47 93	0.46 136	0.43 202	0.76 182	0.46 189	0.11 130	0.11 177	0.11 96	0.11 127	0.15 84	0.14 111

ssnet	0.49 158	0.43 135	2.54 309	0.31 120	0.22 138	0.67 250	0.31 190	0.78 183	0.65 205	0.58 221	0.47 93	0.46 136	0.43 202	0.76 182	0.46 189	0.11 130	0.11 177	0.11 96	0.11 127	0.15 84	0.14 111

DCANet-4	0.40 67	0.27 44	2.21 245	0.25 16	0.14 13	0.51 60	0.22 48	0.77 169	0.72 255	0.54 176	0.47 93	0.28 45	0.37 140	0.37 47	0.34 137	0.09 18	0.07 11	0.08 3	0.07 14	0.08 1	0.22 230

fff	0.43 90	0.77 253	1.95 188	0.24 8	0.13 6	0.51 60	0.22 48	0.77 169	0.75 285	0.54 176	0.47 93	0.31 52	0.65 295	0.36 40	0.34 137	0.09 18	0.07 11	0.08 3	0.07 14	0.08 1	0.22 230

GwcNet-ADL	0.50 167	0.74 242	2.90 353	0.31 120	0.20 110	0.58 135	0.29 173	0.87 245	0.64 193	0.47 99	0.47 93	0.56 181	0.33 117	0.46 85	0.46 189	0.13 206	0.12 202	0.09 23	0.09 46	0.14 70	0.21 220

NF-Stereo	0.48 141	0.25 33	1.81 137	0.52 328	0.16 40	0.61 181	0.44 277	0.66 101	0.61 161	0.50 136	0.47 93	0.37 72	0.26 56	1.45 249	0.79 287	0.11 130	0.07 11	0.12 141	0.10 78	0.13 52	0.16 163

OCTAStereo	0.48 141	0.25 33	1.81 137	0.52 328	0.16 40	0.61 181	0.43 269	0.66 101	0.61 161	0.50 136	0.47 93	0.37 72	0.26 56	1.44 245	0.80 288	0.11 130	0.07 11	0.12 141	0.10 78	0.13 52	0.17 174

RE-Stereo	0.48 141	0.25 33	1.81 137	0.52 328	0.16 40	0.61 181	0.43 269	0.66 101	0.60 147	0.50 136	0.47 93	0.37 72	0.26 56	1.44 245	0.78 282	0.11 130	0.07 11	0.12 141	0.10 78	0.13 52	0.17 174

TVStereo	0.48 141	0.25 33	1.81 137	0.52 328	0.16 40	0.61 181	0.43 269	0.66 101	0.60 147	0.50 136	0.47 93	0.37 72	0.26 56	1.44 245	0.78 282	0.11 130	0.07 11	0.12 141	0.10 78	0.13 52	0.17 174

csc	0.43 90	0.77 253	1.95 188	0.24 8	0.13 6	0.51 60	0.22 48	0.77 169	0.75 285	0.54 176	0.47 93	0.31 52	0.65 295	0.36 40	0.34 137	0.09 18	0.07 11	0.08 3	0.07 14	0.08 1	0.22 230

cscssc	0.43 90	0.77 253	1.95 188	0.24 8	0.13 6	0.51 60	0.22 48	0.77 169	0.75 285	0.54 176	0.47 93	0.31 52	0.65 295	0.36 40	0.34 137	0.09 18	0.07 11	0.08 3	0.07 14	0.08 1	0.22 230

RAFT-Test	0.44 99	0.38 114	2.01 203	0.27 42	0.44 323	0.64 228	0.37 242	0.72 127	0.57 126	0.45 91	0.48 105	0.65 222	0.24 33	0.35 35	0.29 91	0.09 18	0.11 177	0.09 23	0.38 365	0.10 12	0.11 40

HH	0.49 158	0.49 160	2.78 341	0.50 321	0.41 315	0.38 14	0.23 66	0.72 127	0.38 11	0.63 269	0.48 105	0.87 315	0.41 177	0.64 151	0.21 23	0.09 18	0.17 275	0.10 52	0.09 46	0.16 111	0.12 66

HanStereo	0.49 158	0.49 160	2.78 341	0.50 321	0.41 315	0.38 14	0.23 66	0.72 127	0.38 11	0.63 269	0.48 105	0.87 315	0.41 177	0.64 151	0.21 23	0.09 18	0.17 275	0.10 52	0.09 46	0.16 111	0.12 66

ADStereo(finetuned)	0.45 114	0.77 253	2.12 228	0.25 16	0.14 13	0.51 60	0.22 48	0.77 169	0.72 255	0.54 176	0.48 105	0.31 52	0.76 322	0.37 47	0.38 153	0.09 18	0.07 11	0.09 23	0.07 14	0.13 52	0.23 248

GMOStereo	0.41 71	0.62 200	1.78 112	0.28 60	0.36 282	0.51 60	0.31 190	0.53 51	0.44 40	0.57 209	0.48 105	0.41 94	0.27 71	0.28 3	0.23 36	0.08 4	0.38 364	0.13 196	0.11 127	0.34 300	0.11 40

error version	0.41 71	0.62 200	1.78 112	0.28 60	0.36 282	0.51 60	0.31 190	0.53 51	0.44 40	0.57 209	0.48 105	0.41 94	0.27 71	0.28 3	0.23 36	0.08 4	0.38 364	0.13 196	0.11 127	0.34 300	0.11 40

test-v	0.41 71	0.62 200	1.78 112	0.28 60	0.36 282	0.51 60	0.31 190	0.53 51	0.44 40	0.57 209	0.48 105	0.41 94	0.27 71	0.28 3	0.23 36	0.08 4	0.38 364	0.13 196	0.11 127	0.34 300	0.11 40

PFNet+	0.45 114	0.37 109	1.86 155	0.46 304	0.18 87	0.58 135	0.77 358	0.52 45	0.64 193	0.56 199	0.48 105	0.39 82	0.26 56	0.93 201	0.32 122	0.13 206	0.09 115	0.14 225	0.13 182	0.12 33	0.15 141

PSM-softLoss	0.48 141	0.27 44	1.85 147	0.51 324	0.17 64	0.61 181	0.40 254	0.61 87	0.57 126	0.52 155	0.48 105	0.39 82	0.25 44	1.46 250	0.77 280	0.12 177	0.08 60	0.13 196	0.12 157	0.12 33	0.14 111

KMStereo	0.48 141	0.27 44	1.85 147	0.51 324	0.17 64	0.61 181	0.40 254	0.61 87	0.57 126	0.52 155	0.48 105	0.39 82	0.25 44	1.46 250	0.77 280	0.12 177	0.08 60	0.13 196	0.12 157	0.12 33	0.14 111

Pruner-Stereo	0.51 182	0.27 44	1.78 112	1.79 406	0.19 100	0.62 201	0.45 284	0.57 68	0.60 147	0.61 249	0.48 105	0.41 94	0.24 33	0.46 85	1.00 306	0.12 177	0.07 11	0.12 141	0.10 78	0.12 33	0.13 98

test-2	0.41 71	0.62 200	1.78 112	0.28 60	0.36 282	0.51 60	0.31 190	0.53 51	0.44 40	0.57 209	0.48 105	0.41 94	0.27 71	0.28 3	0.23 36	0.08 4	0.38 364	0.13 196	0.11 127	0.34 300	0.11 40

RALCasStereoNet	0.45 114	0.88 290	1.85 147	0.30 95	0.26 189	0.49 48	0.26 120	0.58 72	0.51 83	0.36 48	0.48 105	0.36 71	0.28 82	0.55 130	0.34 137	0.10 81	0.53 383	0.09 23	0.08 30	0.25 233	0.34 323

DCANet	0.42 84	0.77 253	1.95 188	0.25 16	0.14 13	0.51 60	0.22 48	0.77 169	0.72 255	0.54 176	0.48 105	0.31 52	0.41 177	0.36 40	0.39 160	0.09 18	0.07 11	0.09 23	0.07 14	0.13 52	0.23 248

DMCA	0.41 71	0.52 169	1.26 14	0.31 120	0.24 163	0.59 151	0.26 120	0.77 169	0.63 186	0.58 221	0.48 105	0.57 187	0.35 127	0.40 59	0.50 211	0.14 234	0.10 144	0.14 225	0.10 78	0.15 84	0.15 141

FADNet	0.64 256	1.22 363	2.06 213	0.32 143	0.30 224	0.66 245	0.29 173	0.88 250	0.72 255	0.44 84	0.48 105	0.66 227	0.57 268	1.84 313	0.45 188	0.46 372	0.20 303	0.17 282	0.19 287	0.59 369	0.24 255

DIP-Stereo	0.37 45	0.34 95	1.50 47	0.27 42	0.18 87	0.63 217	0.17 6	0.92 280	0.53 104	0.49 129	0.48 105	0.30 50	0.30 103	0.39 55	0.30 102	0.10 81	0.08 60	0.10 52	0.08 30	0.15 84	0.12 66
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
CBFPSM	0.56 219	0.91 296	1.82 142	0.28 60	0.23 150	0.71 271	0.37 242	0.72 127	0.64 193	0.50 136	0.49 122	1.03 349	0.83 329	0.62 146	1.35 335	0.10 81	0.12 202	0.10 52	0.10 78	0.18 150	0.19 200

RAFT	0.45 114	0.92 297	1.59 57	0.34 181	0.19 100	0.46 34	0.35 229	0.65 99	0.49 72	0.49 129	0.49 122	0.70 260	0.40 166	0.47 92	0.32 122	0.11 130	0.16 265	0.14 225	0.13 182	0.51 361	0.13 98

XX-TBD	0.34 29	0.77 253	1.75 96	0.34 181	0.13 6	0.51 60	0.17 6	0.43 7	0.50 78	0.37 52	0.49 122	0.23 15	0.18 6	0.28 3	0.24 50	0.10 81	0.07 11	0.08 3	0.06 8	0.09 7	0.07 3

HCRNet	0.46 124	0.49 160	1.65 66	0.38 245	0.29 214	0.58 135	0.22 48	0.75 150	0.62 177	0.47 99	0.49 122	0.48 149	0.36 132	1.12 221	0.37 148	0.15 248	0.10 144	0.15 251	0.13 182	0.17 131	0.17 174

ARAFT	0.60 238	1.23 364	3.10 368	0.28 60	0.16 40	0.64 228	0.36 235	0.90 262	0.67 218	0.61 249	0.49 122	0.55 172	0.31 111	1.24 235	0.32 122	0.10 81	0.08 60	0.14 225	0.13 182	0.37 320	0.21 220

HITNet	0.46 124	0.92 297	2.09 221	0.33 158	0.14 13	0.55 94	0.22 48	0.83 213	0.56 123	0.51 148	0.49 122	0.48 149	0.37 140	0.48 96	0.54 224	0.09 18	0.06 1	0.10 52	0.08 30	0.23 207	0.09 18
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
ToySt	0.44 99	0.61 196	1.89 166	0.29 81	0.18 87	0.55 94	0.35 229	0.67 110	0.53 104	0.39 62	0.50 128	0.59 196	0.43 202	0.51 113	0.49 206	0.10 81	0.12 202	0.13 196	0.16 244	0.24 222	0.19 200

IRAFT_RVC	0.54 201	0.53 174	1.78 112	0.46 304	0.21 117	0.58 135	0.43 269	0.65 99	0.66 215	0.54 176	0.50 128	0.49 151	0.51 244	1.58 271	1.01 310	0.11 130	0.25 338	0.13 196	0.10 78	0.15 84	0.13 98

FADNet-RVC-Resample	0.67 271	1.16 359	3.16 374	0.37 231	0.29 214	0.62 201	0.38 248	0.86 236	0.63 186	0.51 148	0.50 128	0.57 187	0.45 213	1.57 267	0.49 206	0.24 335	0.32 356	0.23 327	0.19 287	0.27 255	0.62 375

FADNet-RVC	0.61 246	1.26 368	2.12 228	0.33 158	0.26 189	0.59 151	0.29 173	0.86 236	0.62 177	0.45 91	0.50 128	0.62 208	0.46 221	1.73 291	0.55 225	0.17 279	0.20 303	0.17 282	0.18 269	0.59 369	0.28 287

MGS-Stereo	0.32 15	0.34 95	1.70 78	0.25 16	0.14 13	0.40 17	0.22 48	0.38 3	0.43 37	0.24 13	0.51 132	0.25 30	0.18 6	0.31 18	0.20 19	0.09 18	0.08 60	0.09 23	0.08 30	0.47 354	0.08 11

IGEV_Zeroshot_test	0.53 196	0.33 87	2.91 354	0.32 143	0.18 87	0.54 82	0.21 35	0.72 127	0.42 30	0.81 330	0.51 132	0.71 263	0.41 177	0.48 96	1.13 319	0.09 18	0.15 251	0.10 52	0.35 355	0.19 167	0.09 18

MSKI-zero shot	0.46 124	0.38 114	2.47 294	0.27 42	0.43 322	0.56 103	0.20 24	0.77 169	0.43 37	0.60 242	0.51 132	0.44 121	0.17 1	0.68 162	0.21 23	0.09 18	0.29 348	0.09 23	0.32 346	0.14 70	0.10 29

IPLG	0.69 282	0.84 279	2.43 287	0.35 195	0.21 117	1.65 387	0.61 331	1.36 383	0.58 136	1.39 384	0.51 132	0.37 72	0.87 337	1.41 243	0.36 146	0.09 18	0.07 11	0.14 225	0.12 157	0.32 286	0.11 40

CREStereo++_RVC	0.33 22	0.29 68	1.74 90	0.24 8	0.16 40	0.54 82	0.15 1	0.40 4	0.55 115	0.37 52	0.51 132	0.24 23	0.19 10	0.27 1	0.26 60	0.09 18	0.06 1	0.08 3	0.30 338	0.08 1	0.06 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	0.33 22	0.49 160	1.75 96	0.23 4	0.12 3	0.54 82	0.16 4	0.40 4	0.45 50	0.45 91	0.51 132	0.26 36	0.22 22	0.29 11	0.20 19	0.10 81	0.10 144	0.08 3	0.06 8	0.08 1	0.11 40

ac_64	0.55 213	0.46 149	1.92 178	0.36 213	0.34 265	0.63 217	0.31 190	0.82 207	0.61 161	0.55 190	0.51 132	0.89 321	0.48 234	1.83 308	0.55 225	0.14 234	0.11 177	0.12 141	0.12 157	0.18 150	0.12 66

BEATNet_4x	0.47 137	0.73 238	1.91 175	0.33 158	0.15 27	0.56 103	0.25 104	0.85 228	0.58 136	0.54 176	0.51 132	0.57 187	0.42 192	0.57 133	0.61 246	0.11 130	0.08 60	0.12 141	0.09 46	0.20 179	0.16 163

MyStereo06	0.54 201	0.41 126	2.68 325	0.30 95	0.23 150	0.60 161	0.30 180	0.81 201	0.44 40	0.84 337	0.52 140	0.78 289	0.58 272	0.48 96	1.10 317	0.09 18	0.17 275	0.12 141	0.10 78	0.16 111	0.20 214

PSMNet-ADL	0.51 182	0.38 114	1.65 66	0.35 195	0.21 117	0.67 250	0.26 120	0.74 140	0.55 115	0.42 74	0.52 140	0.70 260	0.45 213	1.91 323	0.57 235	0.15 248	0.13 216	0.11 96	0.13 182	0.15 84	0.20 214

s12784h	0.36 42	0.28 64	1.58 56	0.23 4	0.11 1	0.62 201	0.24 89	0.79 195	0.64 193	0.44 84	0.52 140	0.28 45	0.26 56	0.50 110	0.24 50	0.11 130	0.06 1	0.09 23	0.06 8	0.16 111	0.06 1

GES	0.44 99	0.28 64	1.88 162	0.30 95	0.18 87	0.61 181	0.30 180	0.88 250	0.46 53	0.47 99	0.52 140	0.39 82	0.42 192	0.58 135	0.67 259	0.15 248	0.11 177	0.12 141	0.10 78	0.15 84	0.17 174

111	0.48 141	1.09 345	1.95 188	0.24 8	0.13 6	0.59 151	0.26 120	0.83 213	0.78 304	0.48 118	0.52 140	0.56 181	0.38 145	0.49 105	0.38 153	0.09 18	0.07 11	0.09 23	0.07 14	0.23 207	0.35 325

SFCPSM	0.46 124	0.24 30	2.35 271	0.27 42	0.27 200	0.70 269	0.32 211	0.96 304	0.63 186	0.49 129	0.52 140	0.43 110	0.36 132	0.52 117	0.43 181	0.12 177	0.09 115	0.12 141	0.16 244	0.16 111	0.12 66

UPFNet	0.46 124	0.28 64	1.73 86	0.33 158	0.32 248	0.65 240	0.38 248	0.83 213	0.59 143	0.57 209	0.52 140	0.61 204	0.40 166	0.75 179	0.52 216	0.13 206	0.12 202	0.13 196	0.12 157	0.15 84	0.11 40

DMCA-RVC	0.62 250	0.96 313	2.63 318	0.36 213	0.90 384	0.56 103	0.31 190	0.69 115	0.57 126	0.68 298	0.52 140	0.59 196	0.56 263	1.23 232	0.53 220	0.16 265	0.38 364	0.20 313	0.15 228	0.20 179	0.15 141

MIM_Stereo	0.41 71	0.60 192	1.88 162	0.31 120	0.21 117	0.50 54	0.19 15	0.64 95	0.44 40	0.43 79	0.53 148	0.43 110	0.27 71	0.51 113	0.28 78	0.08 4	0.14 230	0.11 96	0.10 78	0.26 248	0.26 273

DisPM	0.43 90	0.33 87	1.78 112	0.57 347	0.18 87	0.59 151	0.63 337	0.53 51	0.61 161	0.60 242	0.53 148	0.38 78	0.26 56	0.75 179	0.29 91	0.12 177	0.07 11	0.12 141	0.11 127	0.11 23	0.14 111

BUS	0.41 71	0.27 44	1.13 5	0.30 95	0.21 117	0.91 340	0.23 66	1.00 334	0.61 161	0.63 269	0.53 148	0.66 227	0.30 103	0.43 67	0.32 122	0.13 206	0.10 144	0.14 225	0.12 157	0.12 33	0.11 40

BSDual-CNN	0.41 71	0.27 44	1.13 5	0.30 95	0.21 117	0.76 293	0.31 190	1.00 334	0.61 161	0.63 269	0.53 148	0.63 211	0.37 140	0.43 67	0.38 153	0.13 206	0.10 144	0.14 225	0.12 157	0.12 33	0.11 40

hknet	0.47 137	0.29 68	1.70 78	0.30 95	0.24 163	0.76 293	0.31 190	1.00 334	0.64 193	0.63 269	0.53 148	0.80 295	0.38 145	0.77 186	0.37 148	0.11 130	0.10 144	0.14 225	0.12 157	0.12 33	0.11 40

AAGNet	0.88 339	0.33 87	1.79 130	0.54 337	0.98 388	0.62 201	0.46 286	0.50 33	0.60 147	0.58 221	0.53 148	0.50 154	0.73 315	1.23 232	7.48 417	0.11 130	0.07 11	0.12 141	0.10 78	0.14 70	0.09 18

SST-Stereo	0.52 191	0.20 4	1.76 100	0.62 357	0.53 350	0.62 201	0.66 339	0.55 64	0.61 161	0.58 221	0.53 148	0.52 163	0.60 277	1.59 273	0.29 91	0.11 130	0.07 11	0.12 141	0.10 78	0.16 111	0.10 29

RYNet	0.70 286	0.56 187	2.25 255	0.35 195	0.41 315	0.86 331	0.43 269	0.94 289	0.82 317	0.62 260	0.53 148	0.91 324	0.60 277	2.70 383	1.00 306	0.14 234	0.11 177	0.16 266	0.14 207	0.25 233	0.27 281

UCFNet_RVC	0.48 141	0.82 274	1.85 147	0.30 95	0.27 200	0.64 228	0.26 120	0.74 140	0.55 115	0.48 118	0.53 148	0.63 211	0.41 177	0.88 200	0.38 153	0.15 248	0.10 144	0.17 282	0.17 259	0.18 150	0.15 141

NVstereo2D	0.58 230	0.40 123	2.03 211	0.35 195	0.35 275	0.69 264	0.39 252	0.91 272	0.80 312	0.47 99	0.53 148	0.67 237	0.46 221	1.99 330	0.48 201	0.19 299	0.11 177	0.17 282	0.13 182	0.25 233	0.25 264

CASS	0.39 63	0.30 73	1.61 63	0.32 143	0.17 64	0.53 79	0.24 89	0.70 119	0.49 72	0.59 234	0.54 158	0.40 90	0.40 166	0.41 61	0.30 102	0.17 279	0.10 144	0.14 225	0.11 127	0.18 150	0.17 174
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet_v2	0.55 213	0.60 192	1.86 155	0.32 143	0.22 138	0.72 277	0.44 277	0.94 289	0.74 273	0.63 269	0.54 158	0.81 298	0.47 226	0.77 186	0.70 265	0.16 265	0.14 230	0.14 225	0.14 207	0.30 274	0.30 301

RAFT_R40	0.50 167	0.21 9	1.76 100	0.50 321	0.40 308	0.61 181	0.53 307	0.56 65	0.60 147	0.56 199	0.54 158	0.55 172	0.51 244	1.57 267	0.53 220	0.11 130	0.07 11	0.12 141	0.10 78	0.16 111	0.09 18

test-1	0.44 99	0.48 158	1.69 74	0.30 95	0.27 200	0.50 54	0.28 153	0.80 197	0.43 37	0.40 64	0.54 158	0.41 94	0.24 33	0.31 18	1.16 323	0.09 18	0.20 303	0.10 52	0.17 259	0.11 23	0.26 273

GEStereo_RVC	0.54 201	0.87 287	1.95 188	0.47 309	0.25 175	0.62 201	0.37 242	1.00 334	0.74 273	0.53 164	0.54 158	0.59 196	0.44 209	1.10 218	0.46 189	0.15 248	0.11 177	0.12 141	0.10 78	0.26 248	0.19 200

UNet	0.54 201	0.44 142	2.83 344	0.31 120	0.33 259	0.74 285	0.27 143	0.82 207	0.61 161	0.53 164	0.54 158	0.72 265	0.54 254	0.78 190	0.56 232	0.11 130	0.09 115	0.13 196	0.11 127	0.14 70	0.12 66

STTStereo	0.51 182	0.69 226	2.14 235	0.36 213	0.30 224	0.61 181	0.32 211	0.77 169	0.60 147	0.60 242	0.54 158	0.67 237	0.43 202	0.86 198	0.42 173	0.16 265	0.15 251	0.17 282	0.20 297	0.16 111	0.15 141

StereoDRNet	0.64 256	0.88 290	2.35 271	0.41 268	0.45 331	0.73 282	0.47 294	0.94 289	0.74 273	0.75 316	0.54 158	0.74 275	0.47 226	1.70 287	0.72 271	0.15 248	0.14 230	0.15 251	0.14 207	0.20 179	0.19 200

CoDeX	0.52 191	0.43 135	2.25 255	0.29 81	0.26 189	0.61 181	0.32 211	0.99 326	0.68 220	0.48 118	0.55 166	0.52 163	0.40 166	1.60 274	0.35 144	0.12 177	0.09 115	0.11 96	0.10 78	0.13 52	0.12 66

PCWNet_CMD	0.46 124	0.45 147	2.28 259	0.26 33	0.20 110	0.55 94	0.21 35	0.75 150	0.64 193	0.48 118	0.55 166	0.68 243	0.57 268	0.46 85	0.30 102	0.11 130	0.10 144	0.14 225	0.10 78	0.18 150	0.14 111

RAFT+CT+SA	0.50 167	0.86 284	1.82 142	0.37 231	0.75 375	0.54 82	0.34 223	0.77 169	0.63 186	0.38 57	0.55 166	0.34 65	0.29 95	0.68 162	0.27 68	0.09 18	0.07 11	0.11 96	0.51 378	0.29 264	0.41 355

test_5	0.51 182	0.87 287	1.99 200	0.37 231	0.65 368	0.58 135	0.35 229	0.78 183	0.62 177	0.48 118	0.55 166	0.45 128	0.40 166	0.72 176	0.30 102	0.09 18	0.07 11	0.12 141	0.12 157	0.33 293	0.38 343

NINENet	0.50 167	0.33 87	1.69 74	0.55 343	0.25 175	0.91 340	0.23 66	0.98 315	0.71 247	0.53 164	0.55 166	0.66 227	0.30 103	1.22 231	0.32 122	0.15 248	0.13 216	0.16 266	0.11 127	0.16 111	0.13 98

LCNet	0.54 201	0.37 109	1.78 112	0.92 381	0.22 138	0.96 345	0.30 180	0.59 77	0.58 136	0.51 148	0.55 166	0.41 94	0.76 322	0.84 195	0.26 60	0.09 18	0.06 1	0.12 141	0.18 269	0.98 387	0.39 346

psm_up	0.57 225	0.61 196	1.83 144	0.35 195	0.30 224	0.64 228	0.37 242	0.90 262	0.68 220	0.59 234	0.55 166	0.68 243	0.54 254	1.91 323	0.46 189	0.16 265	0.15 251	0.16 266	0.15 228	0.23 207	0.13 98

MSMDNet	0.46 124	0.44 142	2.28 259	0.26 33	0.20 110	0.55 94	0.21 35	0.75 150	0.64 193	0.48 118	0.55 166	0.68 243	0.56 263	0.46 85	0.30 102	0.11 130	0.10 144	0.13 196	0.10 78	0.18 150	0.15 141

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 213	0.92 297	2.36 274	0.38 245	0.37 294	0.60 161	0.28 153	0.82 207	0.62 177	0.62 260	0.55 166	0.72 265	0.45 213	1.00 208	0.43 181	0.15 248	0.11 177	0.14 225	0.14 207	0.15 84	0.16 163
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
AdaStereo	0.44 99	0.38 114	1.79 130	0.34 181	0.20 110	0.57 120	0.28 153	0.92 280	0.69 229	0.52 155	0.55 166	0.61 204	0.33 117	0.48 96	0.39 160	0.17 279	0.08 60	0.17 282	0.11 127	0.18 150	0.12 66
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.
DeepPruner_ROB	0.50 167	0.70 229	1.94 185	0.29 81	0.26 189	0.63 217	0.31 190	0.80 197	0.48 68	0.61 249	0.55 166	0.66 227	0.38 145	0.98 206	0.40 165	0.19 299	0.14 230	0.14 225	0.14 207	0.23 207	0.17 174

H2IRNET	0.40 67	0.61 196	1.90 169	0.29 81	0.17 64	0.54 82	0.18 12	0.52 45	0.50 78	0.27 32	0.56 177	0.47 142	0.35 127	0.46 85	0.33 132	0.10 81	0.07 11	0.12 141	0.14 207	0.32 286	0.12 66

PFNet	0.60 238	0.33 87	2.47 294	0.41 268	0.55 355	0.62 201	0.27 143	0.61 87	0.63 186	0.61 249	0.56 177	0.45 128	0.32 114	1.88 320	1.14 320	0.28 352	0.09 115	0.12 141	0.16 244	0.26 248	0.20 214

CFNet_pseudo	0.45 114	0.46 149	2.23 252	0.25 16	0.19 100	0.56 103	0.21 35	0.77 169	0.60 147	0.49 129	0.56 177	0.69 250	0.47 226	0.52 117	0.31 112	0.11 130	0.10 144	0.15 251	0.10 78	0.17 131	0.14 111

MMNet	0.50 167	0.48 158	1.93 181	0.33 158	0.27 200	0.79 310	0.28 153	0.81 201	0.74 273	0.60 242	0.56 177	0.59 196	0.55 259	0.79 191	0.59 242	0.10 81	0.09 115	0.12 141	0.11 127	0.13 52	0.14 111

FADNet_RVC	0.81 330	1.14 351	2.42 283	0.30 95	0.24 163	0.71 271	0.24 89	0.95 300	0.61 161	0.44 84	0.56 177	0.59 196	0.42 192	1.52 261	0.68 262	0.94 390	0.96 407	0.28 346	1.00 406	0.90 386	1.36 409

ccs_rob	0.45 114	0.46 149	2.22 248	0.26 33	0.19 100	0.56 103	0.21 35	0.77 169	0.60 147	0.49 129	0.56 177	0.69 250	0.47 226	0.52 117	0.31 112	0.11 130	0.09 115	0.16 266	0.10 78	0.17 131	0.14 111

mmm	0.38 50	0.21 9	1.18 9	0.35 195	0.17 64	0.49 48	0.26 120	0.78 183	0.52 88	0.50 136	0.57 183	0.41 94	0.37 140	0.71 174	0.31 112	0.11 130	0.13 216	0.14 225	0.13 182	0.15 84	0.14 111

GANet-RSSM	0.55 213	0.73 238	1.90 169	0.36 213	0.26 189	0.59 151	0.27 143	0.78 183	0.52 88	0.47 99	0.57 183	0.63 211	0.45 213	1.92 325	0.43 181	0.14 234	0.10 144	0.25 338	0.11 127	0.34 300	0.14 111

CFNet-ft	0.51 182	0.76 245	1.79 130	0.28 60	0.30 224	0.63 217	0.28 153	0.66 101	0.55 115	0.45 91	0.57 183	0.74 275	0.41 177	1.46 250	0.42 173	0.14 234	0.10 144	0.28 346	0.13 182	0.18 150	0.14 111

CFNet_RVC	0.51 182	0.76 245	1.79 130	0.28 60	0.30 224	0.63 217	0.28 153	0.66 101	0.55 115	0.45 91	0.57 183	0.74 275	0.41 177	1.46 250	0.42 173	0.14 234	0.10 144	0.28 346	0.13 182	0.18 150	0.14 111

HSM	0.62 250	0.76 245	1.72 85	0.30 95	0.29 214	0.64 228	0.28 153	0.94 289	0.62 177	0.58 221	0.57 183	1.40 377	0.64 293	2.59 376	0.42 173	0.11 130	0.08 60	0.10 52	0.08 30	0.14 70	0.11 40

NOSS_ROB	0.64 256	0.65 215	1.62 64	0.46 304	0.25 175	0.67 250	0.30 180	0.93 285	0.77 299	0.59 234	0.57 183	0.77 286	0.38 145	2.78 387	0.44 185	0.23 328	0.24 324	0.28 346	0.26 323	0.27 255	0.39 346

LL-Strereo	0.72 296	1.29 370	2.49 298	0.36 213	0.45 331	0.55 94	0.32 211	0.93 285	0.71 247	0.67 292	0.58 189	0.85 309	0.79 325	2.67 381	0.46 189	0.10 81	0.18 283	0.14 225	0.12 157	0.40 338	0.42 356

GASNet	0.73 304	1.47 382	3.04 363	0.47 309	0.33 259	0.57 120	0.34 223	0.91 272	0.75 285	0.58 221	0.58 189	0.74 275	0.55 259	2.03 332	0.65 255	0.21 312	0.15 251	0.19 304	0.17 259	0.51 361	0.28 287

RAFT + AFF	0.64 256	1.20 361	1.95 188	0.34 181	0.33 259	0.67 250	0.52 304	0.99 326	0.74 273	0.53 164	0.58 189	0.57 187	0.80 326	1.76 295	0.51 214	0.12 177	0.27 345	0.15 251	0.14 207	0.43 345	0.29 293

MyStereo8	0.54 201	0.80 265	2.76 337	0.32 143	0.33 259	0.71 271	0.20 24	0.87 245	0.57 126	0.51 148	0.59 192	0.50 154	0.33 117	0.68 162	0.55 225	0.10 81	0.29 348	0.10 52	0.13 182	0.21 187	0.34 323

GMStereo_Zeroshot	0.41 71	0.36 107	1.54 51	0.41 268	0.19 100	0.52 73	0.19 15	0.59 77	0.52 88	0.57 209	0.59 192	0.63 211	0.29 95	0.58 135	0.33 132	0.15 248	0.09 115	0.16 266	0.09 46	0.24 222	0.12 66

IER	0.43 90	0.38 114	1.69 74	0.26 33	0.25 175	0.66 245	0.26 120	0.71 122	0.55 115	0.54 176	0.59 192	0.60 202	0.53 251	0.52 117	0.39 160	0.11 130	0.08 60	0.11 96	0.11 127	0.14 70	0.11 40

CRFU-Net	0.56 219	0.38 114	1.86 155	0.46 304	0.26 189	0.82 321	0.36 235	0.90 262	0.49 72	0.62 260	0.59 192	0.78 289	1.35 373	1.00 208	0.48 201	0.15 248	0.14 230	0.17 282	0.10 78	0.19 167	0.14 111

psmg	0.41 71	0.27 44	1.13 5	0.27 42	0.21 117	0.75 291	0.36 235	0.90 262	0.61 161	0.59 234	0.59 192	0.63 211	0.37 140	0.43 67	0.38 153	0.13 206	0.10 144	0.13 196	0.12 157	0.13 52	0.11 40

CSP-Net	0.50 167	0.39 121	1.25 13	0.29 81	0.23 150	0.77 301	0.35 229	0.86 236	0.57 126	0.59 234	0.59 192	0.65 222	0.40 166	1.77 297	0.44 185	0.16 265	0.11 177	0.10 52	0.10 78	0.20 179	0.14 111

AACVNet	0.54 201	0.78 261	1.73 86	0.36 213	0.21 117	0.57 120	0.25 104	0.71 122	0.51 83	0.55 190	0.59 192	0.64 219	0.41 177	2.13 340	0.41 171	0.14 234	0.11 177	0.14 225	0.11 127	0.33 293	0.15 141

GANet-ADL	0.44 99	0.41 126	2.31 262	0.33 158	0.20 110	0.57 120	0.25 104	0.75 150	0.54 111	0.42 74	0.59 192	0.56 181	0.30 103	0.40 59	0.38 153	0.14 234	0.11 177	0.09 23	0.08 30	0.22 199	0.17 174

ACVNet	0.45 114	0.44 142	1.79 130	0.28 60	0.21 117	0.59 151	0.36 235	0.66 101	0.68 220	0.45 91	0.59 192	0.69 250	0.40 166	0.44 72	0.55 225	0.11 130	0.09 115	0.10 52	0.09 46	0.34 300	0.10 29

acv_ft	0.48 141	0.44 142	1.76 100	0.32 143	0.41 315	0.63 217	0.28 153	0.81 201	0.68 220	0.61 249	0.59 192	0.69 250	0.45 213	0.44 72	0.63 250	0.11 130	0.09 115	0.10 52	0.09 46	0.41 340	0.10 29

PA-Net	0.84 334	1.00 330	3.49 388	0.63 358	0.40 308	0.70 269	0.52 304	0.86 236	0.84 323	0.52 155	0.59 192	0.70 260	0.54 254	2.35 352	2.23 373	0.17 279	0.27 345	0.19 304	0.28 330	0.22 199	0.36 333
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CFNet	0.58 230	0.96 313	1.78 112	0.33 158	0.25 175	0.63 217	0.22 48	0.88 250	0.75 285	0.46 98	0.59 192	0.58 194	0.40 166	2.29 349	0.48 201	0.12 177	0.09 115	0.15 251	0.14 207	0.30 274	0.15 141

AASNet	0.56 219	1.03 338	2.34 268	0.37 231	0.33 259	0.65 240	0.29 173	0.96 304	0.73 269	0.54 176	0.60 204	0.55 172	0.38 145	0.59 138	0.58 240	0.14 234	0.12 202	0.13 196	0.10 78	0.43 345	0.24 255

OMP-Stereo	0.59 234	0.65 215	1.74 90	0.56 345	0.37 294	0.60 161	0.26 120	0.70 119	0.65 205	0.66 288	0.60 204	0.69 250	0.32 114	2.09 338	1.20 325	0.10 81	0.07 11	0.12 141	0.09 46	0.17 131	0.10 29

ICVP	0.46 124	0.29 68	2.41 281	0.33 158	0.22 138	0.59 151	0.55 313	0.75 150	0.50 78	0.44 84	0.60 204	0.49 151	0.35 127	0.53 123	0.37 148	0.16 265	0.16 265	0.14 225	0.11 127	0.15 84	0.15 141
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
delet	0.52 191	0.54 177	1.62 64	0.31 120	0.35 275	0.74 285	0.46 286	0.85 228	0.74 273	0.55 190	0.60 204	0.67 237	0.50 242	1.12 221	0.57 235	0.11 130	0.11 177	0.13 196	0.14 207	0.16 111	0.12 66

cf-r	0.53 196	0.81 270	2.15 236	0.33 158	0.28 209	0.60 161	0.28 153	0.78 183	0.64 193	0.51 148	0.60 204	0.75 280	0.40 166	1.32 237	0.43 181	0.13 206	0.09 115	0.11 96	0.12 157	0.15 84	0.14 111

NCCL2	0.65 264	0.94 305	1.96 197	0.43 281	0.30 224	0.71 271	0.68 344	0.84 224	0.65 205	0.70 303	0.60 204	0.86 313	0.54 254	1.56 265	0.57 235	0.20 308	0.16 265	0.67 383	0.25 317	0.22 199	0.24 255

PSMNet_ROB	0.66 268	1.01 334	2.33 266	0.38 245	0.31 240	0.72 277	0.55 313	0.86 236	0.69 229	0.54 176	0.60 204	0.75 280	0.47 226	2.00 331	0.82 290	0.17 279	0.13 216	0.19 304	0.19 287	0.24 222	0.27 281

iRaft-Stereo_5w	0.54 201	1.01 334	2.08 220	0.27 42	0.21 117	0.49 48	0.28 153	0.73 135	0.58 136	0.40 64	0.61 211	0.62 208	0.46 221	1.78 298	0.47 198	0.09 18	0.07 11	0.11 96	0.10 78	0.39 334	0.12 66

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 84	0.86 284	1.78 112	0.28 60	0.17 64	0.52 73	0.20 24	0.62 91	0.61 161	0.50 136	0.61 211	0.39 82	0.32 114	0.35 35	0.30 102	0.07 1	0.10 144	0.09 23	0.09 46	0.35 308	0.10 29

PSMNet-RSSM	0.53 196	0.82 274	1.78 112	0.31 120	0.25 175	0.58 135	0.28 153	0.84 224	0.60 147	0.50 136	0.61 211	0.67 237	0.43 202	1.68 284	0.42 173	0.15 248	0.10 144	0.14 225	0.16 244	0.15 84	0.13 98

DeepPrunerF	0.86 336	0.86 284	2.91 354	0.45 299	0.50 343	0.64 228	0.48 297	1.14 369	2.64 405	0.63 269	0.61 211	0.65 222	0.62 289	2.21 345	1.31 332	0.23 328	0.19 293	0.30 354	0.28 330	0.36 313	0.25 264

GANetREF_RVC	0.75 309	1.15 355	2.46 292	0.47 309	0.26 189	0.83 323	0.61 331	0.97 311	0.89 337	0.62 260	0.61 211	0.72 265	0.59 275	2.42 362	0.55 225	0.32 358	0.25 338	0.36 362	0.24 310	0.39 334	0.31 308
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
1111x	0.74 307	0.21 9	1.93 181	0.31 120	0.17 64	0.63 217	0.32 211	1.03 352	0.74 273	0.52 155	0.62 216	0.57 187	0.47 226	2.38 356	4.25 405	0.12 177	0.14 230	0.11 96	0.12 157	0.12 33	0.14 111

SA	0.50 167	0.75 244	1.95 188	0.31 120	0.61 366	0.57 120	0.31 190	0.91 272	0.73 269	0.42 74	0.62 216	0.38 78	0.47 226	0.68 162	0.29 91	0.09 18	0.09 115	0.13 196	0.32 346	0.30 274	0.10 29

IPLGR_C	0.58 230	1.25 367	2.72 331	0.80 372	0.31 240	0.60 161	0.61 331	0.76 159	0.58 136	0.56 199	0.62 216	0.41 94	0.31 111	0.43 67	0.40 165	0.11 130	0.22 316	0.13 196	0.15 228	0.35 308	0.19 200

ACRE	0.56 219	1.14 351	2.77 339	0.76 368	0.28 209	0.60 161	0.56 318	0.76 159	0.58 136	0.55 190	0.62 216	0.41 94	0.29 95	0.44 72	0.39 160	0.11 130	0.19 293	0.13 196	0.14 207	0.36 313	0.18 192

SACVNet	0.60 238	0.74 242	1.90 169	0.37 231	0.28 209	0.64 228	0.37 242	0.86 236	0.61 161	0.65 285	0.62 216	0.69 250	0.44 209	2.08 336	0.42 173	0.18 289	0.14 230	0.16 266	0.15 228	0.38 326	0.24 255

ADLNet	0.60 238	0.71 231	1.95 188	0.35 195	0.34 265	0.67 250	0.34 223	0.90 262	0.74 273	0.68 298	0.62 216	0.80 295	0.45 213	1.78 298	0.64 253	0.14 234	0.11 177	0.14 225	0.14 207	0.29 264	0.21 220

xxxx	0.70 286	0.21 9	1.33 24	0.28 60	0.18 87	0.63 217	0.24 89	1.02 345	0.69 229	0.50 136	0.62 216	0.58 194	0.38 145	1.47 257	5.21 411	0.13 206	0.12 202	0.11 96	0.10 78	0.12 33	0.15 141

TDLM	0.67 271	0.92 297	1.76 100	0.37 231	0.24 163	0.66 245	0.56 318	0.82 207	0.74 273	1.16 364	0.62 216	0.61 204	0.48 234	2.70 383	0.50 211	0.20 308	0.11 177	0.35 360	0.14 207	0.32 286	0.16 163

iResNet_ROB	0.50 167	1.15 355	1.73 86	0.31 120	0.21 117	0.58 135	0.22 48	0.95 300	0.82 317	0.58 221	0.62 216	0.57 187	0.39 159	0.84 195	0.40 165	0.11 130	0.08 60	0.09 23	0.06 8	0.21 187	0.13 98

DN-CSS_ROB	0.48 141	1.23 364	1.99 200	0.39 253	0.22 138	0.56 103	0.19 15	0.75 150	0.61 161	0.45 91	0.62 216	0.41 94	0.31 111	0.70 172	0.32 122	0.11 130	0.08 60	0.14 225	0.13 182	0.36 313	0.12 66

DualNet	0.64 256	0.23 22	2.01 203	0.30 95	0.21 117	0.57 120	0.26 120	0.74 140	0.88 332	0.53 164	0.63 226	0.66 227	0.39 159	0.63 148	3.43 396	0.10 81	0.24 324	0.15 251	0.13 182	0.25 233	0.36 333

ffm	0.47 137	0.23 22	2.01 203	0.30 95	0.21 117	0.57 120	0.26 120	0.74 140	0.88 332	0.53 164	0.63 226	0.66 227	0.39 159	0.63 148	0.19 3	0.10 81	0.24 324	0.15 251	0.13 182	0.25 233	0.36 333

ff1	0.73 304	0.23 22	2.01 203	0.30 95	0.21 117	0.57 120	0.26 120	0.74 140	0.88 332	0.53 164	0.63 226	0.66 227	0.39 159	2.52 372	3.43 396	0.10 81	0.24 324	0.15 251	0.13 182	0.25 233	0.36 333

mmx	0.72 296	0.23 22	2.01 203	0.30 95	0.21 117	0.57 120	0.26 120	0.99 326	0.76 295	0.53 164	0.63 226	0.66 227	0.39 159	2.52 372	3.43 396	0.13 206	0.10 144	0.15 251	0.13 182	0.15 84	0.15 141

xxx	0.72 296	0.23 22	2.01 203	0.30 95	0.21 117	0.57 120	0.26 120	0.99 326	0.76 295	0.53 164	0.63 226	0.66 227	0.39 159	2.52 372	3.43 396	0.13 206	0.10 144	0.15 251	0.13 182	0.15 84	0.15 141

iinet-f	0.57 225	0.93 303	2.27 258	0.31 120	0.25 175	0.83 323	0.33 219	0.81 201	0.65 205	0.54 176	0.63 226	0.73 269	0.67 301	0.73 177	0.67 259	0.13 206	0.13 216	0.11 96	0.10 78	0.43 345	0.16 163

TestStereo1	0.49 158	0.81 270	1.85 147	0.39 253	0.57 358	0.56 103	0.34 223	0.75 150	0.69 229	0.44 84	0.63 226	0.35 69	0.42 192	0.64 151	0.29 91	0.10 81	0.08 60	0.12 141	0.10 78	0.33 293	0.26 273

SA-5K	0.49 158	0.81 270	1.85 147	0.39 253	0.57 358	0.56 103	0.34 223	0.75 150	0.69 229	0.44 84	0.63 226	0.35 69	0.42 192	0.64 151	0.29 91	0.10 81	0.08 60	0.12 141	0.10 78	0.33 293	0.26 273

CIPLG	0.56 219	1.19 360	2.46 292	0.80 372	0.31 240	0.61 181	0.57 322	0.76 159	0.57 126	0.56 199	0.63 226	0.41 94	0.30 103	0.45 79	0.40 165	0.11 130	0.20 303	0.13 196	0.13 182	0.35 308	0.19 200

dad	0.51 182	1.01 334	1.74 90	0.29 81	0.19 100	0.60 161	0.26 120	0.52 45	0.75 285	0.63 269	0.63 226	0.63 211	0.33 117	0.85 197	0.47 198	0.27 348	0.15 251	0.40 369	0.18 269	0.22 199	0.14 111

LMCR-Stereo	0.52 191	0.71 231	2.39 278	0.40 262	0.21 117	0.74 285	0.31 190	1.02 345	0.64 193	0.61 249	0.63 226	0.39 82	0.51 244	0.62 146	0.42 173	0.19 299	0.09 115	0.12 141	0.09 46	0.23 207	0.12 66

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 316	1.04 339	2.06 213	0.94 383	0.35 275	0.89 337	0.40 254	0.85 228	0.63 186	0.55 190	0.63 226	0.75 280	0.38 145	2.38 356	0.48 201	1.10 396	0.31 352	0.36 362	0.21 302	0.53 365	0.55 370

Anonymous Stereo	0.70 286	1.08 344	2.47 294	0.42 276	0.36 282	0.60 161	0.78 359	0.83 213	0.75 285	0.65 285	0.63 226	0.62 208	0.38 145	2.43 364	0.78 282	0.19 299	0.18 283	0.19 304	0.20 297	0.30 274	0.23 248

iResNetv2_ROB	0.59 234	1.43 380	2.96 356	0.40 262	0.22 138	0.58 135	0.28 153	0.91 272	0.73 269	0.57 209	0.63 226	0.60 202	0.41 177	0.74 178	0.35 144	0.11 130	0.08 60	0.10 52	0.07 14	0.43 345	0.17 174

DRN-Test	0.64 256	0.43 135	2.44 289	0.39 253	0.44 323	0.80 317	0.41 260	1.02 345	0.78 304	0.80 325	0.63 226	0.69 250	0.56 263	1.79 302	0.69 264	0.15 248	0.12 202	0.17 282	0.16 244	0.18 150	0.17 174

DISCO	0.57 225	0.34 95	1.87 160	0.45 299	0.34 265	0.84 325	0.35 229	0.84 224	0.78 304	0.59 234	0.63 226	1.06 356	0.53 251	1.10 218	0.82 290	0.12 177	0.09 115	0.11 96	0.10 78	0.22 199	0.18 192

SMFormer	0.50 167	0.46 149	1.60 59	0.30 95	0.15 27	0.45 22	0.24 89	0.90 262	0.72 255	0.56 199	0.64 242	0.51 157	0.41 177	1.87 315	0.49 206	0.13 206	0.10 144	0.11 96	0.10 78	0.15 84	0.16 163

tta	0.50 167	0.46 149	1.60 59	0.30 95	0.15 27	0.45 22	0.24 89	0.90 262	0.72 255	0.56 199	0.64 242	0.51 157	0.41 177	1.87 315	0.49 206	0.13 206	0.10 144	0.11 96	0.10 78	0.14 70	0.11 40

qqq1	0.48 141	0.46 149	1.60 59	0.30 95	0.15 27	0.45 22	0.24 89	0.90 262	0.72 255	0.56 199	0.64 242	0.51 157	0.41 177	1.87 315	0.23 36	0.13 206	0.10 144	0.09 23	0.08 30	0.14 70	0.11 40

fff1	0.48 141	0.46 149	1.60 59	0.30 95	0.15 27	0.45 22	0.24 89	0.90 262	0.72 255	0.56 199	0.64 242	0.51 157	0.41 177	1.87 315	0.23 36	0.13 206	0.10 144	0.09 23	0.08 30	0.14 70	0.11 40

CFNet_ucs	0.48 141	0.50 166	2.32 263	0.26 33	0.22 138	0.57 120	0.22 48	0.85 228	0.65 205	0.53 164	0.64 242	0.68 243	0.44 209	0.54 126	0.31 112	0.13 206	0.12 202	0.16 266	0.11 127	0.19 167	0.17 174

AFF-stereo	0.44 99	0.96 313	1.78 112	0.31 120	0.15 27	0.50 54	0.21 35	0.64 95	0.63 186	0.47 99	0.64 242	0.49 151	0.34 125	0.46 85	0.31 112	0.08 4	0.09 115	0.10 52	0.10 78	0.37 320	0.10 29

GwcNet-RSSM	0.57 225	0.94 305	2.13 230	0.32 143	0.25 175	0.60 161	0.30 180	0.80 197	0.66 215	0.52 155	0.64 242	0.71 263	0.40 166	1.79 302	0.50 211	0.13 206	0.09 115	0.12 141	0.12 157	0.21 187	0.15 141

RASNet	0.61 246	0.68 223	2.03 211	0.35 195	0.46 337	0.65 240	0.28 153	0.78 183	0.70 238	0.48 118	0.64 242	0.93 329	0.61 284	2.21 345	0.73 274	0.12 177	0.09 115	0.09 23	0.10 78	0.14 70	0.11 40

iResNet	0.51 182	0.76 245	2.59 315	0.41 268	0.17 64	0.64 228	0.27 143	0.82 207	0.70 238	0.57 209	0.64 242	0.43 110	0.36 132	0.70 172	0.52 216	0.10 81	0.07 11	0.09 23	0.08 30	0.21 187	0.13 98

ADLNet2	0.68 278	0.84 279	3.19 378	0.33 158	0.36 282	0.64 228	0.37 242	0.89 256	0.79 309	0.54 176	0.65 251	0.93 329	0.48 234	2.07 335	0.56 232	0.13 206	0.11 177	0.11 96	0.11 127	0.33 293	0.18 192

XX-Stereo	0.55 213	0.54 177	3.50 389	0.48 317	0.39 301	0.54 82	0.17 6	0.89 256	0.40 21	0.44 84	0.65 251	0.85 309	0.19 10	0.77 186	0.21 23	0.10 81	0.14 230	0.10 52	0.32 346	0.17 131	0.14 111

222	0.78 320	0.23 22	1.23 12	0.28 60	0.18 87	0.62 201	0.24 89	1.02 345	0.70 238	0.58 221	0.66 253	0.46 136	0.42 192	1.80 304	6.53 416	0.13 206	0.10 144	0.11 96	0.10 78	0.12 33	0.17 174

DSFCA	0.54 201	0.35 102	1.41 35	0.28 60	0.28 209	0.79 310	0.88 367	0.76 159	0.70 238	0.72 310	0.66 253	0.67 237	0.57 268	1.17 227	0.63 250	0.16 265	0.14 230	0.13 196	0.14 207	0.16 111	0.13 98

MLCV	0.48 141	0.89 293	1.85 147	0.29 81	0.14 13	0.59 151	0.23 66	0.72 127	0.59 143	0.66 288	0.66 253	0.55 172	0.36 132	1.03 212	0.49 206	0.09 18	0.06 1	0.09 23	0.07 14	0.19 167	0.11 40

ttt	0.66 268	0.22 17	1.68 72	0.34 181	0.24 163	0.60 161	0.26 120	1.00 334	0.77 299	0.55 190	0.67 256	0.54 169	0.36 132	2.14 341	3.03 385	0.16 265	0.13 216	0.13 196	0.12 157	0.15 84	0.17 174

Wz-Net-LNSev	0.59 234	0.96 313	2.47 294	0.34 181	0.37 294	0.79 310	0.44 277	0.86 236	0.77 299	0.61 249	0.67 256	0.79 293	0.56 263	0.64 151	0.62 248	0.15 248	0.14 230	0.12 141	0.12 157	0.18 150	0.19 200

test_xeample	0.72 296	0.21 9	1.36 27	0.27 42	0.17 64	0.59 151	0.28 153	1.01 342	0.70 238	0.55 190	0.67 256	0.44 121	0.39 159	1.88 320	5.17 410	0.12 177	0.10 144	0.11 96	0.10 78	0.13 52	0.15 141

R-Stereo Train	0.36 42	0.21 9	1.70 78	0.29 81	0.18 87	0.55 94	0.26 120	0.78 183	0.36 7	0.57 209	0.67 256	0.33 61	0.24 33	0.32 23	0.23 36	0.10 81	0.08 60	0.09 23	0.07 14	0.09 7	0.12 66

ADCP+	0.94 346	1.12 347	3.14 372	0.34 181	0.39 301	1.06 355	0.79 360	0.89 256	0.80 312	0.66 288	0.67 256	0.85 309	1.55 384	0.93 201	4.55 407	0.13 206	0.11 177	0.16 266	0.15 228	0.26 248	0.25 264

RAFT-Stereo	0.36 42	0.21 9	1.70 78	0.29 81	0.18 87	0.55 94	0.26 120	0.78 183	0.36 7	0.57 209	0.67 256	0.33 61	0.24 33	0.32 23	0.23 36	0.10 81	0.08 60	0.09 23	0.07 14	0.09 7	0.12 66
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
PASM	0.72 296	0.68 223	1.91 175	0.47 309	0.44 323	0.60 161	0.51 301	0.76 159	0.80 312	0.77 322	0.67 256	0.87 315	0.61 284	2.40 360	0.67 259	0.32 358	0.35 358	0.36 362	0.41 371	0.45 353	0.39 346

LALA_ROB	0.60 238	0.76 245	1.69 74	0.36 213	0.29 214	0.79 310	0.55 313	0.94 289	0.77 299	0.81 330	0.67 256	0.94 333	0.49 239	0.99 207	0.73 274	0.21 312	0.15 251	0.20 313	0.18 269	0.23 207	0.21 220

DAS	0.56 219	0.35 102	1.55 53	0.33 158	0.34 265	0.50 54	0.42 263	0.83 213	0.74 273	0.83 335	0.68 264	0.56 181	0.48 234	2.40 360	0.46 189	0.12 177	0.08 60	0.12 141	0.09 46	0.18 150	0.15 141

SepStereo	0.52 191	0.35 102	1.55 53	0.33 158	0.34 265	0.50 54	0.42 263	0.83 213	0.74 273	0.83 335	0.68 264	0.56 181	0.48 234	1.56 265	0.46 189	0.12 177	0.08 60	0.12 141	0.09 46	0.18 150	0.15 141

FINET	0.65 264	0.95 311	3.06 365	0.35 195	0.40 308	0.58 135	0.48 297	0.92 280	1.10 365	0.57 209	0.68 264	0.47 142	0.44 209	1.15 226	0.60 244	0.23 328	0.21 311	0.17 282	0.15 228	0.26 248	0.25 264

SuperB	1.15 363	1.14 351	5.43 412	0.36 213	0.26 189	0.81 318	0.89 368	0.88 250	1.17 370	0.67 292	0.68 264	0.63 211	1.39 377	1.74 293	3.37 394	0.15 248	0.12 202	0.17 282	0.16 244	2.80 416	0.25 264

CVANet_RVC	0.65 264	0.80 265	2.13 230	0.36 213	0.26 189	0.62 201	0.42 263	0.84 224	0.72 255	0.69 300	0.68 264	0.68 243	0.52 249	2.64 378	0.42 173	0.19 299	0.12 202	0.22 321	0.17 259	0.37 320	0.15 141

DPSNet	0.86 336	0.60 192	2.34 268	0.58 349	0.36 282	1.07 360	0.75 355	1.30 380	1.05 358	0.70 303	0.68 264	0.94 333	1.29 367	2.08 336	1.82 357	0.26 343	0.23 321	0.16 266	0.17 259	0.48 355	0.40 350

StereoDRNet-Refined	0.50 167	0.41 126	1.50 47	0.33 158	0.21 117	0.68 261	0.26 120	0.81 201	0.68 220	0.67 292	0.68 264	0.73 269	0.42 192	1.10 218	0.59 242	0.11 130	0.08 60	0.14 225	0.14 207	0.25 233	0.21 220
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
SQANet	0.80 324	1.58 385	2.53 303	0.76 368	0.83 379	0.76 293	0.36 235	0.83 213	0.64 193	0.63 269	0.69 271	0.73 269	0.51 244	1.21 229	0.53 220	0.77 386	0.29 348	0.59 380	0.29 333	0.86 385	0.61 374

HBP-ISP	0.76 312	1.30 371	3.19 378	0.35 195	0.26 189	0.85 329	0.54 310	1.03 352	0.72 255	0.80 325	0.69 271	0.68 243	0.83 329	2.04 333	0.44 185	0.23 328	0.24 324	0.29 353	0.25 317	0.28 261	0.24 255

UDG	0.77 316	1.23 364	2.15 236	0.67 363	0.59 361	0.78 306	0.38 248	0.90 262	0.70 238	0.61 249	0.69 271	1.01 345	0.67 301	1.02 210	0.73 274	0.45 370	0.34 357	0.87 388	0.51 378	0.67 376	0.46 362

IIG-Stereo	0.59 234	0.65 215	1.74 90	0.54 337	0.23 150	0.61 181	0.21 35	0.73 135	0.65 205	0.64 278	0.69 271	0.69 250	0.38 145	2.09 338	1.39 338	0.11 130	0.07 11	0.11 96	0.09 46	0.15 84	0.09 18

APVNet	0.70 286	0.67 221	2.71 329	0.38 245	0.36 282	0.85 329	0.43 269	0.91 272	0.68 220	0.55 190	0.69 271	0.75 280	0.55 259	2.31 350	0.78 282	0.17 279	0.17 275	0.24 333	0.19 287	0.33 293	0.23 248

HGLStereo	0.54 201	0.69 226	2.00 202	0.35 195	0.40 308	0.66 245	0.30 180	0.83 213	0.62 177	0.57 209	0.69 271	0.69 250	0.54 254	1.07 215	0.55 225	0.13 206	0.13 216	0.13 196	0.11 127	0.19 167	0.17 174

XQC	0.73 304	0.98 324	2.39 278	0.46 304	0.35 275	0.81 318	0.46 286	1.00 334	1.00 352	0.80 325	0.69 271	0.88 319	0.74 320	1.32 237	1.20 325	0.24 335	0.16 265	0.23 327	0.20 297	0.41 340	0.33 319

CC-Net-ROB	0.85 335	1.15 355	2.13 230	0.88 378	0.38 299	0.88 336	0.44 277	1.06 358	0.79 309	0.58 221	0.69 271	0.65 222	0.50 242	2.74 386	0.51 214	0.93 389	0.39 370	0.87 388	0.29 333	0.54 366	0.54 368

DLCB_ROB	0.54 201	0.55 185	1.49 46	0.36 213	0.25 175	0.65 240	0.36 235	0.80 197	0.70 238	0.72 310	0.69 271	0.83 303	0.46 221	1.53 262	0.60 244	0.13 206	0.12 202	0.14 225	0.14 207	0.14 70	0.13 98

ETE_ROB	0.60 238	0.71 231	1.55 53	0.37 231	0.25 175	0.69 264	0.51 301	1.47 386	0.70 238	0.80 325	0.69 271	0.85 309	0.49 239	1.36 241	0.58 240	0.16 265	0.13 216	0.19 304	0.16 244	0.21 187	0.23 248

anonymity	0.80 324	0.66 220	1.29 17	0.59 352	0.75 375	0.67 250	0.52 304	0.95 300	0.71 247	0.94 348	0.70 281	0.67 237	0.87 337	0.71 174	1.35 335	0.64 380	0.62 388	0.58 378	1.44 413	0.60 372	0.65 378

pcwnet_v2	0.64 256	0.49 160	4.41 404	0.32 143	0.27 200	0.60 161	0.25 104	0.97 311	0.88 332	0.59 234	0.70 281	0.63 211	0.55 259	0.66 160	0.37 148	0.17 279	0.15 251	0.15 251	0.14 207	0.21 187	0.23 248

HSM-Net_RVC	0.67 271	0.34 95	2.23 252	0.26 33	0.19 100	0.67 250	0.29 173	1.26 379	0.69 229	0.72 310	0.70 281	0.78 289	0.42 192	3.77 406	0.41 171	0.13 206	0.09 115	0.10 52	0.09 46	0.12 33	0.11 40
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
XPNet_ROB	0.61 246	0.72 235	1.66 70	0.37 231	0.27 200	0.67 250	0.47 294	0.89 256	0.71 247	0.78 323	0.70 281	0.81 298	0.53 251	1.70 287	0.76 278	0.21 312	0.16 265	0.16 266	0.15 228	0.20 179	0.21 220

PSM-AAD	0.63 253	0.22 17	1.77 108	0.37 231	0.23 150	0.86 331	1.17 389	0.59 77	0.60 147	0.64 278	0.71 285	0.68 243	2.93 404	0.65 158	0.31 112	0.09 18	0.07 11	0.17 282	0.15 228	0.13 52	0.33 319

DANet	0.80 324	0.65 215	2.21 245	1.19 395	0.48 341	0.74 285	1.25 392	0.89 256	1.53 387	0.89 343	0.71 285	0.96 336	0.56 263	1.83 308	0.96 298	0.18 289	0.16 265	0.19 304	0.16 244	0.26 248	0.29 293
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
PDISCO_ROB	0.75 309	1.06 341	2.11 225	0.64 359	0.59 361	1.13 364	0.43 269	1.14 369	1.05 358	0.64 278	0.71 285	0.96 336	0.61 284	1.21 229	0.76 278	0.37 365	0.18 283	0.27 342	0.24 310	0.56 368	0.32 312

CBMV	0.71 293	0.76 245	2.64 320	0.33 158	0.20 110	0.78 306	0.79 360	0.98 315	0.78 304	0.85 340	0.71 285	0.86 313	1.10 361	1.46 250	0.62 248	0.18 289	0.20 303	0.21 319	0.19 287	0.25 233	0.33 319
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
Wz-Net-TNSev	0.91 342	1.73 396	3.08 366	0.36 213	0.31 240	1.00 351	0.71 350	1.06 358	0.97 348	0.71 307	0.72 289	1.09 360	0.87 337	2.42 362	1.59 348	0.20 308	0.20 303	0.16 266	0.20 297	0.44 352	0.35 325

Wz-Net-MNSev	0.65 264	0.97 321	2.19 243	0.36 213	0.33 259	0.90 338	0.60 328	0.92 280	0.81 316	0.75 316	0.72 289	0.73 269	0.65 295	1.39 242	0.71 267	0.16 265	0.13 216	0.14 225	0.14 207	0.24 222	0.18 192

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 225	0.87 287	2.11 225	0.32 143	0.30 224	0.84 325	0.40 254	0.88 250	0.72 255	0.65 285	0.73 291	0.66 227	0.57 268	0.93 201	0.71 267	0.13 206	0.07 11	0.10 52	0.08 30	0.15 84	0.14 111

GMM-Stereo	0.50 167	0.23 22	2.41 281	0.54 337	0.24 163	0.77 301	0.46 286	0.59 77	0.57 126	0.58 221	0.73 291	0.47 142	0.43 202	0.68 162	0.27 68	0.10 81	0.06 1	0.13 196	0.13 182	0.14 70	0.44 359

TransformOpticalFlow	0.64 256	0.56 187	2.66 323	0.44 286	0.26 189	0.62 201	0.28 153	0.83 213	0.71 247	0.76 319	0.74 293	0.91 324	0.85 333	1.83 308	0.81 289	0.10 81	0.07 11	0.11 96	0.09 46	0.11 23	0.12 66

GwcNet	0.69 282	0.71 231	3.12 371	0.36 213	0.45 331	0.81 318	0.44 277	0.86 236	0.84 323	0.60 242	0.74 293	0.82 301	0.49 239	1.65 280	0.66 256	0.16 265	0.15 251	0.15 251	0.15 228	0.31 282	0.24 255

PS-NSSS	0.63 253	1.00 330	1.81 137	0.30 95	0.31 240	0.63 217	0.34 223	0.98 315	0.69 229	0.54 176	0.74 293	0.51 157	0.41 177	2.43 364	0.48 201	0.24 335	0.17 275	0.27 342	0.18 269	0.27 255	0.21 220

DDUNet	0.77 316	1.12 347	1.88 162	0.76 368	0.69 371	0.84 325	0.43 269	0.85 228	0.65 205	0.67 292	0.75 296	0.91 324	0.52 249	1.03 212	0.57 235	0.54 377	0.37 362	0.95 391	0.52 380	0.71 377	0.57 371

FBW_ROB	0.83 332	0.77 253	1.77 108	0.44 286	0.30 224	0.87 335	0.46 286	1.10 364	0.91 340	0.81 330	0.75 296	1.01 345	0.61 284	3.66 405	1.23 329	0.26 343	0.23 321	0.36 362	0.25 317	0.27 255	0.62 375

Ntro	1.00 353	1.68 392	2.80 343	0.95 384	0.85 380	1.06 355	0.53 307	0.98 315	0.90 339	0.62 260	0.76 298	0.93 329	0.66 299	1.66 281	0.98 300	0.99 393	0.45 374	0.75 387	0.40 368	1.19 392	0.75 383

RAFT_CTSACE	0.46 124	0.76 245	2.07 215	0.35 195	0.30 224	0.54 82	0.30 180	0.61 87	0.48 68	0.49 129	0.76 298	0.55 172	0.36 132	0.58 135	0.22 32	0.08 4	0.13 216	0.11 96	0.10 78	0.41 340	0.08 11

test_4	0.40 67	0.37 109	2.01 203	0.29 81	0.21 117	0.50 54	0.28 153	0.47 21	0.39 17	0.42 74	0.76 298	0.38 78	0.22 22	0.52 117	0.33 132	0.08 4	0.07 11	0.11 96	0.15 228	0.28 261	0.07 3

anonymousa	0.48 141	0.46 149	2.44 289	0.29 81	0.34 265	0.61 181	0.25 104	0.66 101	0.54 111	0.53 164	0.77 301	0.73 269	0.46 221	0.33 29	0.31 112	0.10 81	0.09 115	0.12 141	0.29 333	0.10 12	0.19 200

fast-acv-ft	0.63 253	0.88 290	3.10 368	0.38 245	0.30 224	0.79 310	0.48 297	0.69 115	0.72 255	0.58 221	0.78 302	0.76 284	0.60 277	0.67 161	0.73 274	0.15 248	0.15 251	0.18 299	0.17 259	0.37 320	0.16 163

GrayStereo	0.66 268	0.19 2	1.76 100	0.90 379	0.23 150	0.62 201	1.42 403	0.62 91	0.60 147	0.72 310	0.78 302	0.56 181	3.07 407	0.60 143	0.26 60	0.09 18	0.08 60	0.10 52	0.21 302	0.11 23	0.18 192

Syn2CoEx	0.70 286	1.07 343	2.74 335	0.43 281	0.30 224	0.64 228	0.42 263	0.99 326	0.78 304	0.62 260	0.78 302	0.74 275	0.72 312	1.92 325	0.61 246	0.20 308	0.17 275	0.19 304	0.15 228	0.29 264	0.22 230

DispNO	0.67 271	0.98 324	2.58 313	0.31 120	0.27 200	0.59 151	0.29 173	0.83 213	0.68 220	0.53 164	0.79 305	0.83 303	0.47 226	2.46 367	0.68 262	0.12 177	0.10 144	0.19 304	0.31 342	0.16 111	0.17 174

RTSC	0.72 296	1.00 330	2.22 248	0.40 262	0.29 214	0.82 321	0.31 190	0.96 304	1.10 365	0.92 346	0.81 306	0.78 289	0.58 272	1.23 232	1.55 347	0.18 289	0.17 275	0.14 225	0.17 259	0.43 345	0.30 301

ADCPNet	0.99 350	0.99 328	3.93 398	0.37 231	0.68 370	1.36 373	0.62 335	0.87 245	0.76 295	0.78 323	0.81 306	1.08 358	1.18 364	1.14 224	2.49 379	0.21 312	0.69 397	0.21 319	0.95 404	0.29 264	0.37 340

Wz-Net-SNSev	0.76 312	1.32 375	3.11 370	0.40 262	0.31 240	0.71 271	0.60 328	0.98 315	0.87 329	0.67 292	0.83 308	0.96 336	0.60 277	1.67 283	0.97 299	0.16 265	0.15 251	0.16 266	0.17 259	0.36 313	0.24 255

Sa-1000	0.51 182	0.72 235	1.90 169	0.31 120	0.60 365	0.60 161	0.31 190	0.94 289	0.71 247	0.52 155	0.83 308	0.42 107	0.33 117	0.68 162	0.28 78	0.10 81	0.09 115	0.13 196	0.29 333	0.29 264	0.10 29

ADCRef	0.80 324	0.96 313	2.29 261	0.37 231	0.35 275	0.96 345	0.51 301	0.87 245	0.75 285	0.88 341	0.83 308	0.61 204	1.36 374	1.02 210	3.27 391	0.13 206	0.11 177	0.17 282	0.19 287	0.25 233	0.21 220

hitnet-ft	0.67 271	0.80 265	1.90 169	0.28 60	0.22 138	0.69 264	0.36 235	0.85 228	0.65 205	0.56 199	0.84 311	1.03 349	0.95 349	2.32 351	0.55 225	0.23 328	0.14 230	0.41 370	0.13 182	0.24 222	0.17 174

NCC-stereo	0.79 322	0.94 305	2.42 283	0.59 352	0.45 331	1.90 394	0.46 286	0.99 326	0.72 255	0.64 278	0.84 311	0.91 324	0.73 315	1.80 304	1.00 306	0.27 348	0.19 293	0.23 327	0.31 342	0.24 222	0.22 230

Abc-Net	0.79 322	0.94 305	2.42 283	0.59 352	0.45 331	1.90 394	0.46 286	0.99 326	0.72 255	0.64 278	0.84 311	0.91 324	0.73 315	1.80 304	1.00 306	0.27 348	0.19 293	0.23 327	0.31 342	0.24 222	0.22 230
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SHD	0.72 296	0.77 253	2.36 274	0.45 299	0.40 308	0.71 271	0.32 211	1.02 345	1.25 375	1.07 357	0.84 311	0.90 323	0.73 315	1.09 217	0.98 300	0.21 312	0.18 283	0.20 313	0.21 302	0.32 286	0.31 308

MIPNet	0.83 332	0.81 270	2.40 280	0.61 356	0.18 87	1.48 377	1.39 399	1.60 392	0.74 273	1.94 394	0.85 315	0.73 269	1.68 388	0.87 199	0.31 112	0.09 18	0.08 60	0.11 96	0.32 346	0.25 233	0.12 66

STrans-v2	0.67 271	0.56 187	2.64 320	0.27 42	0.23 150	0.57 120	0.33 219	0.96 304	0.69 229	0.92 346	0.85 315	0.89 321	0.93 344	1.83 308	1.21 327	0.09 18	0.07 11	0.10 52	0.09 46	0.11 23	0.12 66

stereogan	0.69 282	0.51 168	2.44 289	0.39 253	0.39 301	1.01 352	0.41 260	0.94 289	0.92 343	0.73 314	0.85 315	1.15 367	0.69 305	1.57 267	0.53 220	0.19 299	0.18 283	0.20 313	0.16 244	0.36 313	0.24 255

whm_eth	0.45 114	0.73 238	2.23 252	0.30 95	0.31 240	0.49 48	0.24 89	0.73 135	0.69 229	0.47 99	0.87 318	0.26 36	0.26 56	0.36 40	0.28 78	0.12 177	0.11 177	0.13 196	0.12 157	0.14 70	0.26 273

SAMSARA	0.91 342	0.97 321	2.22 248	0.80 372	0.58 360	1.32 371	1.31 394	1.01 342	0.94 344	1.36 380	0.87 318	1.38 376	0.90 342	1.72 290	1.02 311	0.24 335	0.30 351	0.22 321	0.25 317	0.36 313	0.35 325

NaN_ROB	1.14 361	0.94 305	2.96 356	0.53 334	0.56 357	1.13 364	0.99 375	0.98 315	1.00 352	1.09 359	0.87 318	0.77 286	1.06 358	5.90 414	2.72 380	0.16 265	0.23 321	0.16 266	0.24 310	0.22 199	0.36 333

psmorigin	1.36 379	0.60 192	13.80 426	0.37 231	0.29 214	0.62 201	0.33 219	0.77 169	0.61 161	0.96 351	0.88 321	1.17 369	0.73 315	4.00 407	0.86 293	0.19 299	0.22 316	0.17 282	0.18 269	0.24 222	0.29 293

edge stereo	0.81 330	0.73 238	3.30 384	0.37 231	1.21 400	0.62 201	0.39 252	0.93 285	0.79 309	0.80 325	0.88 321	1.14 366	0.71 309	2.18 343	0.71 267	0.21 312	0.20 303	0.26 341	0.18 269	0.38 326	0.26 273

StereoVision	0.45 114	0.72 235	1.94 185	0.33 158	0.32 248	0.47 37	0.26 120	0.68 113	0.57 126	0.32 45	0.89 323	0.45 128	0.27 71	0.49 105	0.36 146	0.13 206	0.15 251	0.16 266	0.15 228	0.19 167	0.13 98

STTRV1_RVC	0.80 324	0.55 185	2.89 349	0.42 276	0.49 342	0.79 310	0.44 277	1.15 372	0.82 317	0.62 260	0.89 323	0.72 265	0.63 292	2.69 382	0.64 253	0.48 373	0.64 389	0.27 342	0.24 310	0.35 308	0.27 281

S-Stereo	0.80 324	0.69 226	3.89 395	0.39 253	0.37 294	0.69 264	0.70 349	0.94 289	0.98 351	0.62 260	0.91 325	0.83 303	0.60 277	2.37 353	0.66 256	0.18 289	0.21 311	0.17 282	0.18 269	0.30 274	0.35 325

WZ-Net	0.92 344	1.31 372	3.76 392	0.41 268	0.36 282	0.86 331	0.71 350	1.00 334	1.06 361	0.82 334	0.92 326	1.06 356	1.05 356	2.16 342	1.61 349	0.19 299	0.13 216	0.15 251	0.16 244	0.32 286	0.28 287

FAT-Stereo	0.70 286	0.54 177	2.88 346	0.36 213	0.29 214	0.62 201	0.54 310	0.97 311	0.87 329	0.76 319	0.92 326	0.94 333	0.80 326	1.84 313	0.57 235	0.18 289	0.19 293	0.17 282	0.16 244	0.22 199	0.25 264

RP	0.67 271	0.82 274	1.94 185	0.43 281	0.44 323	0.65 240	0.45 284	0.89 256	0.82 317	0.66 288	0.92 326	0.99 343	0.76 322	1.55 264	0.66 256	0.25 340	0.18 283	0.23 327	0.20 297	0.31 282	0.22 230

KYRaft	0.48 141	0.29 68	1.75 96	0.33 158	0.21 117	0.75 291	0.44 277	0.58 72	0.57 126	0.64 278	0.93 329	0.53 165	0.72 312	0.60 143	0.24 50	0.10 81	0.07 11	0.12 141	0.14 207	0.12 33	0.54 368

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 355	1.67 390	2.32 263	0.47 309	0.39 301	1.47 376	0.95 372	0.95 300	0.91 340	0.84 337	0.94 330	1.05 354	0.60 277	2.95 392	0.72 271	0.41 366	0.72 401	0.32 357	0.55 381	0.74 378	1.22 405

AANet_RVC	0.68 278	1.00 330	2.09 221	0.33 158	0.25 175	0.58 135	0.32 211	0.81 201	0.80 312	0.61 249	0.94 330	0.80 295	0.41 177	2.46 367	1.02 311	0.36 364	0.14 230	0.10 52	0.09 46	0.23 207	0.22 230

AnyNet_C32	1.00 353	1.33 377	2.53 303	0.49 319	0.54 352	1.15 366	1.14 387	0.91 272	0.89 337	1.11 360	0.95 332	0.87 315	0.93 344	1.50 259	4.07 402	0.21 312	0.20 303	0.25 338	0.24 310	0.38 326	0.33 319

ACVNet_1	1.33 376	1.91 405	4.03 399	1.09 391	0.88 382	1.19 369	0.66 339	1.24 377	1.17 370	0.94 348	0.96 333	3.09 400	1.04 355	2.37 353	1.11 318	1.04 394	0.48 381	1.03 395	0.48 375	1.12 389	0.83 388

CBMV_ROB	0.76 312	0.42 132	2.68 325	0.33 158	0.22 138	0.74 285	0.47 294	0.96 304	0.76 295	1.04 356	0.96 333	0.88 319	0.93 344	2.06 334	1.19 324	0.22 325	0.24 324	0.27 342	0.25 317	0.25 233	0.28 287

RainbowNet	1.15 363	1.78 397	2.72 331	1.12 393	0.91 385	1.06 355	0.76 357	1.16 374	1.13 369	0.75 316	0.97 335	1.09 360	0.80 326	1.60 274	1.21 327	1.17 398	1.26 410	1.01 394	0.57 384	1.13 390	0.88 393

ccnet	0.71 293	0.41 126	1.59 57	0.40 262	0.45 331	1.06 355	0.55 313	0.98 315	0.71 247	0.88 341	0.97 335	0.82 301	0.88 340	1.68 284	0.94 296	0.32 358	0.26 340	0.32 357	0.27 327	0.34 300	0.30 301

ADCS	1.05 358	1.36 379	2.98 360	0.42 276	0.36 282	0.96 345	0.81 364	1.06 358	1.12 367	1.25 373	0.97 335	1.08 358	0.90 342	1.25 236	4.86 409	0.21 312	0.21 311	0.22 321	0.23 308	0.36 313	0.38 343

DRaft	0.62 250	0.38 114	1.76 100	0.24 8	0.16 40	0.64 228	0.66 339	0.53 51	0.53 104	0.67 292	0.99 338	0.38 78	1.00 351	1.44 245	2.10 369	0.10 81	0.14 230	0.10 52	0.14 207	0.18 150	0.21 220

Nwc_Net	0.68 278	0.83 277	2.53 303	0.41 268	0.39 301	0.77 301	0.38 248	1.01 342	0.70 238	0.60 242	0.99 338	0.98 340	0.68 304	1.41 243	0.63 250	0.23 328	0.15 251	0.23 327	0.25 317	0.23 207	0.18 192

RAFT-345	0.53 196	0.30 73	2.34 268	0.38 245	0.34 265	0.58 135	0.42 263	0.47 21	0.61 161	0.51 148	1.00 340	0.43 110	0.28 82	1.57 267	0.82 290	0.10 81	0.07 11	0.11 96	0.09 46	0.10 12	0.08 11

DEmStereo	0.68 278	0.31 79	2.25 255	0.42 276	0.17 64	0.66 245	0.89 368	0.51 35	0.59 143	0.60 242	1.01 341	0.45 128	1.26 366	1.54 263	2.26 375	0.10 81	0.08 60	0.10 52	0.10 78	0.10 12	0.11 40

ADCMid	0.96 349	1.32 375	2.74 335	0.38 245	0.35 275	0.99 348	0.58 324	0.94 289	0.86 326	1.23 372	1.01 341	1.01 345	1.00 351	1.05 214	3.97 400	0.21 312	0.19 293	0.42 371	0.32 346	0.40 338	0.29 293

MADNet+	1.36 379	1.93 407	5.95 413	0.81 375	0.59 361	1.57 382	1.09 383	1.39 385	1.22 373	0.84 337	1.01 341	1.25 370	1.12 362	3.19 397	2.36 377	0.45 370	0.47 378	0.38 368	0.34 353	0.59 369	0.57 371

DispFullNet	1.67 392	2.10 410	5.22 409	1.53 402	8.90 420	0.86 331	0.31 190	0.96 304	0.96 347	1.37 383	1.01 341	1.13 365	1.98 395	1.51 260	0.91 295	0.54 377	0.31 352	1.18 397	0.63 391	1.13 390	0.80 387

Consistency-Raft	0.88 339	0.93 303	3.23 382	0.99 387	0.64 367	0.77 301	0.55 313	0.98 315	0.97 348	0.61 249	1.03 345	0.65 222	1.05 356	0.79 191	1.38 337	0.44 368	0.46 375	0.51 376	0.58 386	0.65 374	0.47 363

Prome-Stereo	0.49 158	0.30 73	1.76 100	0.60 355	0.23 150	0.63 217	0.42 263	0.62 91	0.60 147	0.59 234	1.03 345	0.43 110	0.72 312	0.60 143	0.33 132	0.09 18	0.07 11	0.10 52	0.09 46	0.11 23	0.43 357

AF-Net	0.69 282	0.92 297	2.21 245	0.41 268	0.40 308	0.68 261	0.40 254	1.02 345	0.86 326	0.69 300	1.03 345	1.04 352	0.84 332	1.19 228	0.78 282	0.22 325	0.14 230	0.25 338	0.17 259	0.30 274	0.18 192

RGC	0.71 293	0.97 321	2.18 242	0.44 286	0.44 323	0.73 282	0.40 254	0.94 289	0.71 247	0.71 307	1.04 348	1.01 345	0.71 309	1.74 293	0.70 265	0.23 328	0.18 283	0.28 346	0.26 323	0.29 264	0.27 281

MFMNet_re	0.92 344	1.28 369	2.53 303	0.82 376	0.76 378	0.90 338	0.75 355	0.98 315	1.04 357	1.03 354	1.05 349	0.84 306	0.94 347	0.83 193	0.72 271	0.68 382	0.60 386	0.63 381	0.60 388	0.77 381	0.74 381

GANet	0.75 309	0.84 279	2.01 203	0.40 262	0.25 175	0.74 285	0.66 339	0.87 245	0.73 269	0.71 307	1.07 350	0.84 306	0.59 275	2.71 385	1.15 322	0.17 279	0.16 265	0.44 373	0.16 244	0.31 282	0.20 214

ACVNet-4b	1.93 397	1.85 401	4.10 401	1.07 389	0.86 381	1.15 366	0.53 307	1.06 358	1.12 367	0.64 278	1.09 351	1.99 388	0.70 307	2.20 344	9.86 422	5.62 420	0.41 373	1.03 395	0.55 381	1.86 409	0.85 389

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 377	1.70 394	2.50 300	0.56 345	0.40 308	2.15 403	0.99 375	1.24 377	1.26 376	1.02 353	1.10 352	1.29 371	0.88 340	3.10 396	1.08 316	1.66 408	0.83 403	0.68 384	0.88 401	1.57 403	1.80 416

MDST_ROB	1.17 366	0.42 132	3.87 394	0.54 337	0.44 323	4.11 416	0.58 324	1.31 381	0.84 323	2.12 396	1.12 353	0.98 340	0.71 309	4.24 410	0.99 305	0.16 265	0.14 230	0.19 304	0.17 259	0.18 150	0.35 325

HHNet	0.60 238	0.65 215	2.60 317	0.36 213	0.25 175	0.64 228	0.61 331	0.64 95	0.62 177	0.55 190	1.13 354	0.32 58	0.60 277	0.42 64	1.79 356	0.15 248	0.07 11	0.12 141	0.10 78	0.18 150	0.15 141

FADE	15.89 427	3.00 420	8.70 417	2.11 412	2.94 415	1.19 369	0.91 370	5.00 418	2.49 403	1.25 373	1.19 355	3.05 399	7.02 418	8.02 419	5.31 412	94.83 444	35.90 444	65.83 441	66.18 441	1.66 405	1.30 407

MFN_U_SF_RVC	1.55 390	2.39 417	3.16 374	0.65 361	0.41 315	1.12 362	0.46 286	1.23 376	1.33 378	1.61 390	1.20 356	1.43 378	0.98 350	1.76 295	1.97 360	1.90 411	1.80 412	1.98 416	2.15 415	1.63 404	1.77 415

ASMatch	0.60 238	0.43 135	2.58 313	0.91 380	0.36 282	0.56 103	0.25 104	0.52 45	0.61 161	0.47 99	1.21 357	0.47 142	0.66 299	1.34 239	0.94 296	0.10 81	0.08 60	0.11 96	0.11 127	0.10 12	0.16 163

aanetorigin	0.77 316	0.80 265	2.59 315	0.43 281	0.44 323	0.58 135	1.01 379	0.57 68	0.68 220	1.53 389	1.23 358	0.81 298	1.08 359	1.07 215	1.07 315	0.18 289	0.15 251	0.17 282	0.21 302	0.54 366	0.30 301

SPS-STEREO	1.07 359	1.13 350	2.88 346	0.65 361	0.69 371	0.99 348	0.68 344	1.05 357	0.87 329	1.36 380	1.23 358	1.46 379	0.94 347	1.87 315	1.72 353	0.66 381	0.61 387	0.58 378	0.57 384	0.65 374	0.77 385
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ADCL	0.99 350	0.79 263	2.43 287	0.39 253	0.32 248	1.50 379	1.90 407	0.92 280	0.97 348	1.26 377	1.27 360	1.00 344	1.42 379	1.14 224	3.31 392	0.17 279	0.14 230	0.22 321	0.21 302	0.30 274	0.22 230

tt	4.93 415	0.27 44	4.20 402	2.29 413	1.58 410	10.20 423	16.97 426	9.42 424	5.02 411	1.67 391	1.28 361	4.68 411	5.03 414	3.37 402	5.92 413	6.16 421	9.47 428	2.82 418	3.18 420	3.60 419	1.53 413

PWC_ROB	0.70 286	0.94 305	1.88 162	0.39 253	0.39 301	0.62 201	0.30 180	0.98 315	0.94 344	0.91 345	1.29 362	0.77 286	0.62 289	1.62 278	1.03 313	0.18 289	0.11 177	0.18 299	0.13 182	0.51 361	0.22 230

RTS	1.21 368	1.31 372	6.39 414	0.52 328	0.51 348	1.61 383	0.79 360	1.03 352	1.37 381	1.13 361	1.30 363	1.10 362	0.85 333	2.65 379	2.08 366	0.21 312	0.24 324	0.18 299	0.18 269	0.43 345	0.32 312

RTSA	1.21 368	1.31 372	6.39 414	0.52 328	0.51 348	1.61 383	0.79 360	1.03 352	1.37 381	1.13 361	1.30 363	1.10 362	0.85 333	2.65 379	2.08 366	0.21 312	0.24 324	0.18 299	0.18 269	0.43 345	0.32 312

EDNetEfficient	1.27 373	0.70 229	4.05 400	0.64 359	0.98 388	0.94 343	1.40 400	0.85 228	1.75 394	2.34 405	1.33 365	1.05 354	2.21 398	1.58 271	4.15 403	0.15 248	0.19 293	0.14 225	0.27 327	0.38 326	0.32 312

AnyNet_C01	1.14 361	1.49 383	4.23 403	0.54 337	0.53 350	1.51 380	1.37 397	1.04 356	1.07 362	1.17 369	1.33 365	1.15 367	1.08 359	1.61 277	2.74 381	0.25 340	0.22 316	0.28 346	0.24 310	0.48 355	0.40 350

CrosDoStereo	0.94 346	0.37 109	2.53 303	0.25 16	0.32 248	0.54 82	3.76 418	0.72 127	0.60 147	0.70 303	1.40 367	0.53 165	1.49 381	1.78 298	3.09 386	0.10 81	0.08 60	0.11 96	0.11 127	0.21 187	0.11 40

DeepStereo_LL	0.94 346	0.37 109	2.53 303	0.25 16	0.32 248	0.54 82	3.76 418	0.72 127	0.60 147	0.70 303	1.40 367	0.53 165	1.49 381	1.78 298	3.09 386	0.10 81	0.08 60	0.11 96	0.11 127	0.21 187	0.11 40

PVD	0.90 341	0.85 283	2.15 236	0.53 334	0.50 343	0.99 348	0.56 318	1.15 372	1.64 390	1.41 385	1.41 369	1.11 364	1.13 363	1.35 240	1.31 332	0.26 343	0.28 347	0.28 346	0.26 323	0.37 320	0.49 366

EAI-Stereo	0.78 320	0.25 33	1.67 71	0.54 337	0.59 361	1.95 396	2.05 408	1.11 368	0.64 193	0.95 350	1.49 370	0.50 154	0.67 301	0.59 138	1.44 342	0.09 18	0.19 293	0.09 23	0.49 376	0.13 52	0.22 230

EDNetEfficientorigin	8.18 419	0.98 324	145.96 445	0.51 324	0.89 383	0.72 277	0.48 297	0.85 228	1.56 389	2.12 396	1.49 370	1.29 371	1.31 370	1.83 308	2.13 370	0.13 206	0.12 202	0.17 282	0.18 269	0.39 334	0.45 360

JetBlue	1.78 393	1.63 386	3.92 396	0.73 366	1.21 400	4.38 417	3.35 415	1.59 391	1.20 372	1.26 377	1.52 372	2.37 393	1.88 393	3.23 398	3.00 384	0.53 375	0.47 378	0.48 375	0.49 376	1.29 398	0.97 395

otaku	1.03 356	1.68 392	2.72 331	0.95 384	0.73 374	1.03 353	0.59 326	0.99 326	0.86 326	0.69 300	1.61 373	0.98 340	0.64 293	1.46 250	1.14 320	0.95 391	0.46 375	0.72 386	0.40 368	1.24 396	0.78 386

THIR-Stereo	0.86 336	0.62 200	2.13 230	0.25 16	0.16 40	0.58 135	2.74 414	0.59 77	0.51 83	0.62 260	1.62 374	0.97 339	1.80 392	1.69 286	2.25 374	0.10 81	0.08 60	0.14 225	0.11 127	0.15 84	0.11 40

FTStereo	0.76 312	0.18 1	2.35 271	0.71 365	0.21 117	0.73 282	1.79 406	0.57 68	0.53 104	1.07 357	1.63 375	1.29 371	2.13 396	0.75 179	0.29 91	0.19 299	0.08 60	0.12 141	0.11 127	0.11 23	0.40 350

SGM_RVC	1.89 396	0.92 297	2.50 300	0.96 386	0.93 387	1.63 385	1.37 397	1.52 390	12.43 419	1.85 393	1.69 376	2.40 394	1.74 391	2.81 390	1.71 352	0.53 375	0.47 378	0.42 371	0.47 374	0.74 378	0.74 381
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ACVNet_2	1.42 385	1.81 398	3.23 382	1.08 390	0.92 386	1.32 371	0.85 365	1.49 388	1.69 391	1.19 371	1.73 377	2.13 390	1.03 354	2.50 371	1.40 340	0.91 388	0.53 383	1.00 393	0.55 381	2.11 411	0.85 389

PWCK	1.49 388	1.90 404	3.22 381	1.09 391	0.54 352	1.71 389	1.73 405	1.49 388	1.53 387	1.44 387	1.80 378	1.82 385	1.30 369	3.34 400	1.76 355	1.07 395	0.56 385	0.97 392	0.58 386	1.38 402	0.65 378

SANet	1.20 367	1.21 362	3.33 387	0.38 245	0.27 200	1.73 391	0.85 365	1.10 364	2.49 403	1.16 364	1.83 379	1.72 384	1.50 383	2.37 353	2.84 383	0.18 289	0.16 265	0.16 266	0.15 228	0.32 286	0.32 312

DGSMNet	2.89 407	0.63 207	3.18 377	3.43 420	4.17 419	2.57 409	6.98 421	0.97 311	0.83 321	0.56 199	1.86 380	0.79 293	0.62 289	1.64 279	1.39 338	4.61 418	5.01 421	5.17 423	4.71 422	4.44 422	4.19 421

RAFT-RH_RVC	0.61 246	0.50 166	2.33 266	0.36 213	0.29 214	0.60 161	0.18 12	0.44 9	0.58 136	0.76 319	1.91 381	0.47 142	0.29 95	1.60 274	1.23 329	0.14 234	0.07 11	0.13 196	0.13 182	0.10 12	0.09 18

CSAN	1.25 372	1.12 347	3.04 363	0.51 324	0.37 294	1.06 355	1.15 388	1.22 375	1.08 363	1.17 369	1.91 381	1.04 352	1.31 370	5.96 415	2.43 378	0.26 343	0.22 316	0.24 333	0.24 310	0.31 282	0.30 301

PWCDC_ROB	0.72 296	1.06 341	2.09 221	0.47 309	0.36 282	0.78 306	0.26 120	0.98 315	1.34 379	0.61 249	2.07 383	0.64 219	0.61 284	0.83 193	0.71 267	0.31 357	0.14 230	0.15 251	0.12 157	0.60 372	0.21 220

ELAS_RVC	1.37 381	0.78 261	3.21 380	0.55 343	0.50 343	1.49 378	2.48 412	1.48 387	1.71 393	2.13 399	2.09 384	2.07 389	2.56 402	1.90 322	2.02 363	0.35 362	0.36 360	0.37 366	0.34 353	0.49 357	0.47 363
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DCRE	0.50 167	0.63 207	2.13 230	0.30 95	0.23 150	0.45 22	0.24 89	0.59 77	0.53 104	0.50 136	2.10 385	0.42 107	0.26 56	0.35 35	0.23 36	0.09 18	0.14 230	0.10 52	0.32 346	0.16 111	0.15 141

UNDER WATER-64	2.47 400	1.89 403	4.86 407	1.82 409	1.44 405	3.18 412	1.57 404	2.62 405	5.64 412	2.05 395	2.13 386	4.13 406	3.76 410	2.62 377	3.42 395	1.47 405	0.85 404	1.57 411	1.07 408	1.82 408	1.49 411

coex-ft	5.95 417	1.67 390	60.57 443	0.34 181	0.30 224	0.77 301	0.69 346	0.74 140	4.41 410	19.22 430	2.15 387	1.62 383	7.97 419	1.81 307	8.96 419	0.44 368	2.08 417	0.18 299	0.19 287	0.38 326	4.62 422

LSM	3.31 411	1.11 346	5.29 411	9.40 425	30.65 439	0.84 325	1.12 386	0.91 272	1.22 373	1.36 380	2.19 388	0.93 329	0.83 329	1.66 281	0.90 294	0.21 312	0.31 352	0.24 333	0.28 330	0.39 334	6.33 423

IMH-64-1	1.39 382	1.64 388	1.86 155	1.36 397	1.11 396	1.39 374	1.19 390	1.76 395	1.45 384	1.16 364	2.21 389	1.53 381	1.38 375	1.98 327	1.52 345	1.29 400	0.67 392	1.27 401	0.69 392	1.29 398	0.98 396

IMH-64	1.39 382	1.64 388	1.86 155	1.36 397	1.11 396	1.39 374	1.19 390	1.76 395	1.45 384	1.16 364	2.21 389	1.53 381	1.38 375	1.98 327	1.52 345	1.29 400	0.67 392	1.27 401	0.69 392	1.29 398	0.98 396

SGM-Forest	1.04 357	0.42 132	3.59 391	0.41 268	0.32 248	1.05 354	1.32 395	0.94 289	0.83 321	1.16 364	2.23 391	1.03 349	1.39 377	2.49 370	2.35 376	0.21 312	0.21 311	0.20 313	0.19 287	0.23 207	0.32 312
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ELAS	1.39 382	0.79 263	2.86 345	0.53 334	0.50 343	2.81 410	2.20 409	1.61 393	1.50 386	2.28 404	2.35 392	1.82 385	2.13 396	1.73 291	2.22 372	0.35 362	0.37 362	0.35 360	0.35 355	0.49 357	0.47 363
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
JetRed	3.29 410	4.93 421	10.17 419	1.45 399	1.72 411	7.44 420	5.05 420	3.06 409	2.12 399	2.41 406	2.39 393	2.99 398	2.37 399	3.51 403	6.44 414	1.32 403	1.90 416	1.37 405	1.23 412	2.21 413	1.76 414

MeshStereo	1.21 368	1.15 355	3.01 362	0.34 181	0.28 209	1.10 361	0.69 346	1.35 382	1.01 354	2.71 409	2.41 394	2.96 397	1.45 380	2.80 389	1.40 340	0.22 325	0.22 316	0.22 321	0.19 287	0.50 359	0.26 273
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	1.22 371	0.80 265	2.71 329	0.33 158	1.48 408	1.98 400	0.23 66	1.93 400	2.44 401	0.89 343	2.52 395	1.36 375	0.51 244	3.65 404	1.93 359	0.30 355	0.31 352	0.22 321	0.16 244	0.33 293	0.36 333

WAO-7	1.48 387	1.63 386	2.49 298	0.93 382	0.75 375	1.72 390	1.10 384	1.84 399	1.96 398	1.43 386	2.54 396	1.97 387	1.61 387	3.06 394	2.08 366	0.69 383	0.66 391	0.94 390	0.74 395	0.80 383	0.69 380

G-Net	0.99 350	0.64 209	2.76 337	0.57 347	0.67 369	2.03 401	0.72 353	0.76 159	0.67 218	1.14 363	2.56 397	1.30 374	1.02 353	1.48 258	1.74 354	0.25 340	0.24 324	0.24 333	0.26 323	0.37 320	0.31 308

MSMD_ROB	1.34 377	0.96 313	2.38 276	0.39 253	0.32 248	1.96 397	0.62 335	0.91 272	1.43 383	2.94 412	2.60 398	4.77 412	1.95 394	2.43 364	1.33 334	0.29 353	0.26 340	0.32 357	0.32 346	0.30 274	0.30 301

WAO-6	1.58 391	1.54 384	2.32 263	1.14 394	1.00 390	2.30 405	1.03 380	1.82 398	2.85 407	1.25 373	2.61 399	2.20 391	1.56 385	2.47 369	1.99 362	0.95 391	0.67 392	1.19 400	0.83 399	1.08 388	0.88 393

WCMA_ROB	1.12 360	0.83 277	2.66 323	0.58 349	0.34 265	1.17 368	0.71 350	0.93 285	0.94 344	1.74 392	2.63 400	3.09 400	1.71 390	1.70 287	1.84 358	0.26 343	0.21 311	0.20 313	0.21 302	0.28 261	0.43 357

IMH	2.02 399	2.15 415	2.69 328	1.68 403	1.12 398	1.66 388	0.92 371	2.10 402	1.92 397	1.32 379	2.66 401	2.21 392	1.69 389	5.78 413	1.68 350	5.54 419	0.96 407	1.31 403	0.71 394	1.32 401	0.99 400

UNDER WATER	2.74 403	1.85 401	4.54 405	1.81 408	1.44 405	2.34 406	1.40 400	3.24 411	6.60 415	2.60 408	2.76 402	5.75 414	5.24 415	3.02 393	4.01 401	1.45 404	0.81 402	1.59 412	1.06 407	1.80 407	1.51 412

FCDSN-DC	1.29 374	0.54 177	2.50 300	0.47 309	0.41 315	1.12 362	0.60 328	1.10 364	1.27 377	2.23 402	2.87 403	3.67 404	3.12 408	2.39 359	1.69 351	0.30 355	0.26 340	0.31 355	0.30 338	0.35 308	0.38 343
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
LVE	1.96 398	2.17 416	3.14 372	1.68 403	1.80 412	1.63 385	1.03 380	2.34 404	2.81 406	1.25 373	2.89 404	4.24 409	1.29 367	2.79 388	1.44 342	2.85 416	0.91 406	1.18 397	1.46 414	1.23 395	1.10 402

FC-DCNN	1.49 388	0.59 191	2.88 346	0.44 286	0.39 301	1.97 399	0.66 339	1.67 394	1.70 392	2.72 410	2.89 404	4.22 407	2.97 406	2.55 375	2.19 371	0.29 353	0.26 340	0.31 355	0.30 338	0.32 286	0.39 346

pmcnn	1.32 375	1.05 340	2.77 339	0.74 367	1.43 403	0.72 277	0.56 318	0.96 304	0.91 340	0.99 352	2.92 406	6.01 416	0.70 307	2.38 356	3.32 393	0.13 206	0.10 144	0.08 3	0.06 8	0.34 300	0.22 230

MADNet++	2.79 404	2.11 412	2.97 359	2.49 414	2.28 413	2.95 411	2.31 410	2.67 406	2.47 402	3.03 413	3.13 407	2.70 396	2.92 403	4.10 408	4.48 406	2.68 415	2.24 419	3.04 419	2.44 417	2.37 414	2.34 418

SGM+DAISY	1.83 395	1.43 380	3.81 393	0.87 377	1.01 391	2.38 407	2.53 413	1.36 383	1.75 394	2.92 411	3.22 408	2.65 395	2.93 404	2.22 348	3.10 388	0.72 384	0.69 397	0.63 381	0.62 389	0.77 381	0.98 396

WAO-8	2.80 405	2.14 413	2.89 349	1.91 410	1.04 393	3.98 414	0.96 373	3.26 412	6.17 413	2.15 400	3.37 409	3.31 402	2.41 400	11.84 422	2.03 364	2.05 412	1.86 414	1.54 409	0.92 402	1.22 393	0.87 391

Venus	2.80 405	2.14 413	2.89 349	1.91 410	1.04 393	3.98 414	0.96 373	3.26 412	6.17 413	2.15 400	3.37 409	3.31 402	2.41 400	11.84 422	2.03 364	2.05 412	1.86 414	1.54 409	0.92 402	1.22 393	0.87 391

SGM-ForestM	2.98 409	1.70 394	3.52 390	0.67 363	0.47 339	5.18 419	3.36 416	3.30 414	2.86 408	4.44 416	3.79 411	9.80 420	5.50 416	6.29 416	6.52 415	0.27 348	0.36 360	0.24 333	0.27 327	0.38 326	0.58 373

NVStereoNet_ROB	1.16 365	0.95 311	2.54 309	0.58 349	0.55 355	0.78 306	0.63 337	1.00 334	1.08 363	1.03 354	4.07 412	1.48 380	1.22 365	2.88 391	1.27 331	0.50 374	0.46 375	0.54 377	0.62 389	0.50 359	0.63 377
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
Dean	1.79 394	1.83 399	3.92 396	1.29 396	1.07 395	1.55 381	1.00 378	1.95 401	2.33 400	1.47 388	4.19 413	4.26 410	1.33 372	2.21 345	1.48 344	1.14 397	0.68 396	1.18 397	0.74 395	1.24 396	0.98 396

TorneroNet-64	2.65 401	1.83 399	3.30 384	1.46 400	1.20 399	3.89 413	0.99 375	3.51 416	6.71 416	2.56 407	4.60 414	4.22 407	3.85 411	3.33 399	3.14 389	1.19 399	0.65 390	1.39 406	0.79 398	3.31 418	1.15 403

LE_ROB	4.43 414	1.35 378	9.38 418	2.79 418	3.93 417	2.43 408	3.46 417	2.68 407	11.19 418	11.66 423	4.73 415	5.26 413	10.46 421	4.50 412	9.49 420	0.82 387	0.69 397	1.34 404	0.98 405	0.75 380	0.76 384

MANE	2.90 408	1.14 351	2.96 356	1.03 388	1.01 391	5.01 418	2.45 411	5.36 419	6.88 417	3.58 415	4.76 416	5.99 415	4.99 413	4.23 409	4.61 408	0.56 379	0.67 392	0.44 373	0.78 397	0.51 361	1.03 401

HanzoNet	7.64 418	2.86 418	5.05 408	7.01 423	3.97 418	2.18 404	1.34 396	3.37 415	4.05 409	13.17 424	10.58 417	10.73 421	16.52 428	8.45 421	10.51 423	10.48 427	9.72 429	5.59 424	13.46 428	6.84 424	6.83 424

Anonymous_1	22.91 432	11.20 425	12.13 420	12.75 426	26.28 438	19.43 430	27.92 433	14.08 427	13.61 422	14.96 425	10.58 417	11.26 423	11.19 424	12.55 426	14.57 427	38.28 443	7.88 423	34.96 440	63.99 440	89.57 444	10.94 429

DPSM_ROB	12.34 423	11.21 426	12.51 422	12.91 427	12.80 425	19.84 432	28.28 434	14.38 429	14.28 426	10.58 420	11.26 419	12.03 425	11.85 425	13.15 428	15.34 429	7.11 424	8.31 425	6.50 426	7.35 423	8.84 425	8.31 427

DPSM	12.34 423	11.21 426	12.51 422	12.91 427	12.80 425	19.84 432	28.28 434	14.38 429	14.28 426	10.58 420	11.26 419	12.03 425	11.85 425	13.15 428	15.34 429	7.11 424	8.31 425	6.50 426	7.35 423	8.84 425	8.31 427

DGTPSM_ROB	8.89 420	5.62 422	12.25 421	5.92 422	11.32 422	8.54 421	24.18 428	6.40 421	13.49 421	5.15 417	11.46 421	6.19 417	10.92 422	7.00 417	13.72 424	4.47 417	7.65 422	3.92 420	7.45 425	4.38 421	7.87 425

DPSMNet_ROB	9.48 421	5.64 423	13.01 425	8.82 424	11.82 423	8.54 421	24.20 429	6.41 422	13.65 424	5.32 418	11.47 422	6.33 418	10.92 422	7.69 418	13.89 425	7.25 426	8.19 424	5.06 422	7.78 426	5.31 423	8.26 426

notaker	2.66 402	2.07 409	3.31 386	2.61 416	1.43 403	1.76 392	1.11 385	2.76 408	1.79 396	2.26 403	11.53 423	3.96 405	4.29 412	3.09 395	2.76 382	1.55 407	0.88 405	1.70 414	1.07 408	2.00 410	1.35 408

ASD4	21.52 431	19.65 430	22.13 430	22.45 433	16.42 428	23.29 436	30.71 436	33.06 443	17.47 431	24.18 441	14.11 424	21.71 432	15.88 427	21.06 435	18.11 431	19.78 435	17.78 437	26.52 437	20.33 435	27.03 437	18.73 437

DPSimNet_ROB	17.97 429	20.20 435	24.98 434	17.62 429	15.92 427	21.53 434	21.00 427	13.70 426	15.61 428	23.89 440	14.69 425	22.87 433	24.58 443	12.70 427	14.56 426	18.48 434	12.91 430	20.21 434	12.05 427	17.76 428	14.17 430

KSHMR	4.10 412	1.97 408	5.27 410	1.71 405	1.47 407	1.96 397	1.28 393	3.19 410	17.33 430	2.12 396	15.91 426	9.18 419	1.57 386	8.42 420	1.98 361	1.52 406	1.26 410	1.67 413	1.19 410	1.67 406	1.40 410

ktn	4.35 413	2.10 410	2.89 349	1.80 407	1.49 409	2.13 402	1.41 402	2.26 403	12.72 420	11.41 422	16.43 427	11.15 422	3.75 409	4.36 411	3.18 390	1.82 410	0.98 409	1.73 415	1.21 411	2.97 417	1.27 406

TorneroNet	5.50 416	1.92 406	3.16 374	1.47 401	1.25 402	14.07 425	1.06 382	4.90 417	20.99 436	10.17 419	16.48 428	11.88 424	6.93 417	3.34 400	4.20 404	1.30 402	0.69 397	1.45 408	0.86 400	2.61 415	1.20 404

xxxxx1	28.96 442	20.11 432	14.07 427	49.74 441	39.15 441	18.98 427	26.64 430	21.94 433	20.21 433	16.45 427	17.48 429	18.36 428	21.56 431	16.21 430	20.88 433	23.07 437	26.55 439	66.40 442	78.70 442	30.27 439	32.51 442

tt_ll	28.96 442	20.11 432	14.07 427	49.74 441	39.15 441	18.98 427	26.64 430	21.94 433	20.21 433	16.45 427	17.48 429	18.36 428	21.56 431	16.21 430	20.88 433	23.07 437	26.55 439	66.40 442	78.70 442	30.27 439	32.51 442

ff	28.96 442	20.11 432	14.07 427	49.74 441	39.15 441	18.98 427	26.64 430	21.94 433	20.21 433	16.45 427	17.48 429	18.36 428	21.56 431	16.21 430	20.88 433	23.07 437	26.55 439	66.40 442	78.70 442	30.27 439	32.51 442

LRCNet_RVC	13.74 426	19.30 429	12.75 424	19.46 431	12.69 424	1.86 393	0.41 260	12.33 425	1.05 358	15.77 426	18.83 432	12.62 427	8.70 420	12.21 425	9.62 421	22.22 436	8.37 427	25.85 436	24.01 437	19.32 435	17.44 436

BEATNet-Init1	12.10 422	11.19 424	27.29 441	2.99 419	3.51 416	21.84 435	11.10 422	14.34 428	13.83 425	20.34 431	20.33 433	26.35 442	20.03 430	19.06 433	14.80 428	1.74 409	1.81 413	2.05 417	2.49 418	3.69 420	3.12 420

HaxPig	19.86 430	22.40 436	22.34 431	17.95 430	17.95 429	11.77 424	11.89 423	16.02 431	15.89 429	21.10 432	21.41 434	18.74 431	18.39 429	20.08 434	19.69 432	23.63 440	23.22 438	24.06 435	23.69 436	23.00 436	23.95 439

SPstereo	16.50 428	2.87 419	4.74 406	2.64 417	2.53 414	29.48 437	52.22 437	39.30 444	29.70 444	21.90 439	21.75 435	27.53 443	23.84 439	28.05 444	26.36 438	2.38 414	2.58 420	4.92 421	3.03 419	2.19 412	2.05 417

LSM0	26.58 440	22.63 442	25.88 439	30.13 440	52.21 444	39.94 443	56.74 438	28.97 441	28.72 438	21.14 433	22.26 436	24.43 440	23.88 440	26.54 442	30.87 440	14.32 433	16.55 431	13.12 433	14.71 429	17.92 434	20.60 438

CasAABBNet	24.81 435	22.53 437	24.83 433	26.08 435	25.74 436	39.86 438	57.06 440	28.87 440	28.83 439	21.16 434	22.54 437	24.22 438	23.89 441	26.38 440	30.87 440	14.25 428	16.71 432	13.09 428	14.81 430	17.78 432	16.71 431

Selective-RAFT-Error	24.87 439	22.59 441	25.14 438	26.13 439	25.82 437	39.93 442	57.03 439	28.97 441	28.95 443	21.21 435	22.65 438	24.25 439	23.98 442	26.43 441	30.83 439	14.27 429	16.71 432	13.10 432	14.82 431	17.82 433	16.76 435

MyStereo03	24.83 436	22.55 438	25.13 435	26.08 435	25.72 433	39.87 439	57.07 441	28.77 437	28.85 440	21.33 436	22.66 439	24.16 435	23.82 436	26.32 437	30.89 442	14.27 429	16.73 434	13.09 428	14.82 431	17.77 429	16.71 431

MyStereo02	24.83 436	22.55 438	25.13 435	26.08 435	25.72 433	39.87 439	57.07 441	28.77 437	28.85 440	21.33 436	22.66 439	24.16 435	23.82 436	26.32 437	30.89 442	14.27 429	16.73 434	13.09 428	14.82 431	17.77 429	16.71 431

MyStereo	24.83 436	22.55 438	25.13 435	26.08 435	25.72 433	39.87 439	57.07 441	28.77 437	28.85 440	21.33 436	22.66 439	24.16 435	23.82 436	26.32 437	30.89 442	14.27 429	16.73 434	13.09 428	14.82 431	17.77 429	16.71 431

MEDIAN_ROB	23.96 434	27.05 443	26.39 440	22.16 432	22.13 431	16.12 426	13.97 424	20.24 432	20.05 432	25.50 442	25.31 442	22.96 434	22.63 434	24.39 436	23.24 436	28.20 441	27.23 442	28.62 438	27.75 438	27.50 438	27.76 440

AVERAGE_ROB	26.93 441	30.34 444	29.27 442	25.82 434	25.34 432	19.48 431	15.17 425	23.55 436	23.00 437	28.45 443	27.87 443	26.25 441	25.86 444	26.96 443	25.55 437	31.30 442	30.07 443	31.76 439	30.81 439	30.79 442	30.93 441

PML	23.15 433	16.83 428	7.78 416	5.49 421	9.93 421	51.13 444	104.50 444	5.76 420	13.62 423	37.30 444	105.93 444	30.86 444	23.50 435	12.07 424	7.87 418	6.30 422	2.12 418	6.32 425	2.43 416	10.44 427	2.90 419

test_example2	115.39 445	123.23 445	94.57 444	115.52 444	123.55 445	101.63 445	114.33 445	53.41 445	99.48 445	134.90 445	135.05 445	85.83 445	85.11 445	111.32 445	106.15 445	152.55 445	205.26 445	99.78 445	114.96 445	140.96 445	110.20 445

Low-res two-view benchmark