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

LoS_RVC	0.29 5	0.33 87	1.19 10	0.25 16	0.34 266	0.43 21	0.22 50	0.42 6	0.32 2	0.22 5	0.33 38	0.23 16	0.24 34	0.31 18	0.21 24	0.07 1	0.07 11	0.07 1	0.05 1	0.10 12	0.31 309

Selective-IGEV	0.29 5	0.23 21	1.28 15	0.27 43	0.30 224	0.35 12	0.20 25	0.56 65	0.38 11	0.21 2	0.30 26	0.22 9	0.18 7	0.37 48	0.18 1	0.07 1	0.06 1	0.08 3	0.15 229	0.16 112	0.29 294

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 85	0.86 285	1.78 113	0.28 61	0.17 64	0.52 74	0.20 25	0.62 91	0.61 162	0.50 137	0.61 212	0.39 83	0.32 115	0.35 36	0.30 103	0.07 1	0.10 144	0.09 23	0.09 46	0.35 309	0.10 29

MoCha-V2	0.36 42	0.32 81	1.41 34	0.36 214	0.31 240	0.35 12	0.19 15	0.57 68	0.39 16	0.30 37	0.32 33	0.28 45	0.27 71	0.47 92	0.24 51	0.08 4	0.56 385	0.08 3	0.38 365	0.18 151	0.12 66

MIM_Stereo	0.41 72	0.60 193	1.88 163	0.31 121	0.21 118	0.50 55	0.19 15	0.64 95	0.44 41	0.43 80	0.53 149	0.43 111	0.27 71	0.51 114	0.28 79	0.08 4	0.14 231	0.11 96	0.10 78	0.26 250	0.26 274

ProNet	0.30 9	0.54 178	1.29 16	0.25 16	0.15 27	0.47 38	0.25 105	0.48 24	0.39 16	0.21 2	0.23 5	0.22 9	0.20 16	0.44 72	0.19 4	0.08 4	0.08 60	0.10 52	0.08 30	0.23 209	0.12 66

RAFT_CTSACE	0.46 125	0.76 246	2.07 216	0.35 196	0.30 224	0.54 83	0.30 181	0.61 87	0.48 69	0.49 130	0.76 299	0.55 173	0.36 133	0.58 136	0.22 33	0.08 4	0.13 217	0.11 96	0.10 78	0.41 341	0.08 11

test_4	0.40 68	0.37 110	2.01 204	0.29 82	0.21 118	0.50 55	0.28 154	0.47 21	0.39 16	0.42 75	0.76 299	0.38 79	0.22 23	0.52 118	0.33 133	0.08 4	0.07 11	0.11 96	0.15 229	0.28 263	0.07 3

GMOStereo	0.41 72	0.62 201	1.78 113	0.28 61	0.36 283	0.51 61	0.31 191	0.53 51	0.44 41	0.57 210	0.48 106	0.41 95	0.27 71	0.28 3	0.23 37	0.08 4	0.38 364	0.13 196	0.11 128	0.34 301	0.11 39

error version	0.41 72	0.62 201	1.78 113	0.28 61	0.36 283	0.51 61	0.31 191	0.53 51	0.44 41	0.57 210	0.48 106	0.41 95	0.27 71	0.28 3	0.23 37	0.08 4	0.38 364	0.13 196	0.11 128	0.34 301	0.11 39

test-v	0.41 72	0.62 201	1.78 113	0.28 61	0.36 283	0.51 61	0.31 191	0.53 51	0.44 41	0.57 210	0.48 106	0.41 95	0.27 71	0.28 3	0.23 37	0.08 4	0.38 364	0.13 196	0.11 128	0.34 301	0.11 39

test-3	0.43 91	0.20 4	1.70 79	0.34 182	0.32 249	0.45 23	0.23 67	0.71 122	0.46 54	0.51 149	0.29 21	0.45 129	0.21 18	0.59 139	0.98 301	0.08 4	0.07 11	0.10 52	0.35 356	0.29 266	0.28 288

test_1	0.43 91	0.20 4	1.70 79	0.34 182	0.32 249	0.45 23	0.23 67	0.71 122	0.46 54	0.50 137	0.29 21	0.45 129	0.21 18	0.59 139	0.98 301	0.08 4	0.07 11	0.10 52	0.35 356	0.29 266	0.29 294

test_3	0.44 100	0.20 4	1.70 79	0.36 214	0.32 249	0.47 38	0.30 181	0.73 135	0.49 73	0.50 137	0.30 26	0.45 129	0.22 23	0.59 139	0.98 301	0.08 4	0.10 144	0.11 96	0.35 356	0.29 266	0.28 288

test-2	0.41 72	0.62 201	1.78 113	0.28 61	0.36 283	0.51 61	0.31 191	0.53 51	0.44 41	0.57 210	0.48 106	0.41 95	0.27 71	0.28 3	0.23 37	0.08 4	0.38 364	0.13 196	0.11 128	0.34 301	0.11 39

cross-raft	0.40 68	0.27 43	2.22 249	0.30 96	0.17 64	0.49 49	0.35 230	0.71 122	0.39 16	0.43 80	0.45 87	0.64 220	0.25 45	0.32 23	0.25 58	0.08 4	0.08 60	0.09 23	0.23 309	0.11 23	0.14 112

AFF-stereo	0.44 100	0.96 314	1.78 113	0.31 121	0.15 27	0.50 55	0.21 37	0.64 95	0.63 187	0.47 100	0.64 243	0.49 152	0.34 126	0.46 85	0.31 113	0.08 4	0.09 115	0.10 52	0.10 78	0.37 321	0.10 29

MGS-Stereo	0.32 16	0.34 96	1.70 79	0.25 16	0.14 13	0.40 18	0.22 50	0.38 3	0.43 38	0.24 12	0.51 133	0.25 30	0.18 7	0.31 18	0.20 20	0.09 18	0.08 60	0.09 23	0.08 30	0.47 355	0.08 11

LargeStereo	0.34 29	0.43 136	1.32 21	0.31 121	0.14 13	0.32 7	0.21 37	0.70 119	0.34 3	0.22 5	0.28 17	0.22 9	0.27 71	0.35 36	0.27 69	0.09 18	0.39 370	0.08 3	0.15 229	0.25 235	0.45 361

MyStereo07	0.34 29	0.40 124	1.46 41	0.29 82	0.23 151	0.60 162	0.31 191	0.53 51	0.42 31	0.25 21	0.25 14	0.20 2	0.26 57	0.57 134	0.19 4	0.09 18	0.18 284	0.12 141	0.11 128	0.16 112	0.19 201

MyStereo06	0.54 202	0.41 127	2.68 326	0.30 96	0.23 151	0.60 162	0.30 181	0.81 202	0.44 41	0.84 338	0.52 141	0.78 290	0.58 273	0.48 97	1.10 318	0.09 18	0.17 276	0.12 141	0.10 78	0.16 112	0.20 215

MyStereo05	0.49 159	0.41 127	2.72 332	0.30 96	0.23 151	0.60 162	0.30 181	0.82 208	0.77 300	0.52 156	0.37 50	0.51 158	0.42 193	0.52 118	0.38 154	0.09 18	0.17 276	0.12 141	0.10 78	0.16 112	0.20 215

MyStereo04	0.48 142	0.40 124	2.65 323	0.29 82	0.23 151	0.60 162	0.31 191	0.83 214	0.75 286	0.47 100	0.36 47	0.53 166	0.42 193	0.53 124	0.39 161	0.09 18	0.18 284	0.12 141	0.11 128	0.16 112	0.19 201

AE-Stereo	0.42 85	0.29 67	1.65 67	0.43 283	0.47 340	0.56 104	0.23 67	0.86 237	0.46 54	0.31 40	0.41 71	0.43 111	0.24 34	0.34 34	0.24 51	0.09 18	0.48 381	0.11 96	0.45 374	0.22 201	0.19 201

ff7	0.32 16	0.52 170	1.38 29	0.25 16	0.16 40	0.56 104	0.23 67	0.46 13	0.41 25	0.24 12	0.23 5	0.20 2	0.23 28	0.48 97	0.19 4	0.09 18	0.08 60	0.10 52	0.18 270	0.23 209	0.22 231

IGEVStereo-DCA	0.33 22	0.34 96	1.38 29	0.27 43	0.16 40	0.45 23	0.23 67	0.46 13	0.41 25	0.24 12	0.21 2	0.26 36	0.25 45	0.64 152	0.52 217	0.09 18	0.07 11	0.10 52	0.18 270	0.16 112	0.22 231

ffff	0.32 16	0.52 170	1.38 29	0.25 16	0.16 40	0.56 104	0.23 67	0.46 13	0.41 25	0.24 12	0.23 5	0.20 2	0.23 28	0.48 97	0.19 4	0.09 18	0.08 60	0.10 52	0.18 270	0.23 209	0.22 231

rrr	0.46 125	0.34 96	3.08 367	0.27 43	0.16 40	0.45 23	0.28 154	1.09 364	0.51 84	0.24 12	0.21 2	0.26 36	0.25 45	0.64 152	0.52 217	0.09 18	0.07 11	0.10 52	0.29 334	0.16 112	0.25 265

11t	0.32 16	0.52 170	1.38 29	0.25 16	0.16 40	0.56 104	0.23 67	0.46 13	0.41 25	0.24 12	0.23 5	0.20 2	0.23 28	0.48 97	0.19 4	0.09 18	0.08 60	0.10 52	0.18 270	0.23 209	0.22 231

IGEV_Zeroshot_test	0.53 197	0.33 87	2.91 355	0.32 144	0.18 88	0.54 83	0.21 37	0.72 127	0.42 31	0.81 331	0.51 133	0.71 264	0.41 178	0.48 97	1.13 320	0.09 18	0.15 252	0.10 52	0.35 356	0.19 169	0.09 18

MSKI-zero shot	0.46 125	0.38 115	2.47 295	0.27 43	0.43 323	0.56 104	0.20 25	0.77 169	0.43 38	0.60 243	0.51 133	0.44 122	0.17 2	0.68 163	0.21 24	0.09 18	0.29 348	0.09 23	0.32 347	0.14 70	0.10 29

AEACV	0.33 22	0.24 29	1.44 39	0.28 61	0.35 276	0.47 38	0.21 37	0.43 7	0.28 1	0.26 28	0.25 14	0.22 9	0.38 146	0.30 14	0.18 1	0.09 18	0.35 358	0.09 23	0.36 362	0.23 209	0.25 265

RAFT-Test	0.44 100	0.38 115	2.01 204	0.27 43	0.44 324	0.64 229	0.37 243	0.72 127	0.57 127	0.45 92	0.48 106	0.65 223	0.24 34	0.35 36	0.29 92	0.09 18	0.11 177	0.09 23	0.38 365	0.10 12	0.11 39

HH	0.49 159	0.49 161	2.78 342	0.50 322	0.41 316	0.38 15	0.23 67	0.72 127	0.38 11	0.63 270	0.48 106	0.87 316	0.41 178	0.64 152	0.21 24	0.09 18	0.17 276	0.10 52	0.09 46	0.16 112	0.12 66

HanStereo	0.49 159	0.49 161	2.78 342	0.50 322	0.41 316	0.38 15	0.23 67	0.72 127	0.38 11	0.63 270	0.48 106	0.87 316	0.41 178	0.64 152	0.21 24	0.09 18	0.17 276	0.10 52	0.09 46	0.16 112	0.12 66

LL-Strereo2	0.41 72	0.90 296	1.83 145	0.44 288	0.24 164	0.54 83	0.27 144	0.58 73	0.45 51	0.41 71	0.33 38	0.44 122	0.21 18	0.44 72	0.34 138	0.09 18	0.08 60	0.16 267	0.14 208	0.17 132	0.17 175

4D-IteraStereo	0.44 100	0.96 314	2.63 319	0.27 43	0.30 224	0.45 23	0.25 105	0.52 45	0.50 79	0.40 65	0.31 30	0.40 91	0.19 11	0.35 36	0.32 123	0.09 18	0.06 1	0.12 141	0.11 128	0.19 169	0.30 302

anonymousdsp2	0.34 29	0.24 29	1.16 8	0.28 61	0.15 27	0.57 121	0.23 67	0.79 196	0.47 68	0.38 58	0.37 50	0.40 91	0.25 45	0.47 92	0.21 24	0.09 18	0.07 11	0.10 52	0.13 183	0.19 169	0.27 282

anonymousdsp	0.34 29	0.53 175	1.47 43	0.25 16	0.16 40	0.56 104	0.23 67	0.49 29	0.40 21	0.25 21	0.24 11	0.22 9	0.24 34	0.55 131	0.19 4	0.09 18	0.11 177	0.10 52	0.18 270	0.24 224	0.29 294

CES	0.30 9	0.27 43	1.09 4	0.23 4	0.50 344	0.40 18	0.20 25	0.46 13	0.44 41	0.22 5	0.28 17	0.26 36	0.19 11	0.33 29	0.21 24	0.09 18	0.07 11	0.08 3	0.05 1	0.15 84	0.49 367

EGLCR-Stereo	0.29 5	0.27 43	0.97 2	0.30 96	0.19 101	0.56 104	0.17 6	0.68 113	0.36 7	0.30 37	0.18 1	0.27 42	0.17 2	0.38 52	0.19 4	0.09 18	0.07 11	0.10 52	0.08 30	0.10 12	0.35 326

DCRE	0.50 168	0.63 208	2.13 231	0.30 96	0.23 151	0.45 23	0.24 90	0.59 78	0.53 105	0.50 137	2.10 386	0.42 108	0.26 57	0.35 36	0.23 37	0.09 18	0.14 231	0.10 52	0.32 347	0.16 112	0.15 142

MC-Stereo	0.32 16	0.31 78	1.46 41	0.31 121	0.15 27	0.53 80	0.19 15	0.44 9	0.35 5	0.36 49	0.38 57	0.27 42	0.27 71	0.42 64	0.19 4	0.09 18	0.13 217	0.09 23	0.16 245	0.20 181	0.13 99

RCA-Stereo	0.34 29	0.32 81	1.30 18	0.26 34	0.14 13	0.58 136	0.23 67	0.78 183	0.62 178	0.40 65	0.44 86	0.28 45	0.35 128	0.29 11	0.20 20	0.09 18	0.10 144	0.09 23	0.07 14	0.19 169	0.08 11

CroCo-Stereo Lap2	0.33 22	0.61 197	1.47 43	0.32 144	0.38 300	0.23 2	0.22 50	0.58 73	0.46 54	0.22 5	0.27 16	0.29 50	0.23 28	0.32 23	0.26 61	0.09 18	0.09 115	0.10 52	0.08 30	0.21 189	0.14 112

DCANet-4	0.40 68	0.27 43	2.21 246	0.25 16	0.14 13	0.51 61	0.22 50	0.77 169	0.72 256	0.54 177	0.47 94	0.28 45	0.37 141	0.37 48	0.34 138	0.09 18	0.07 11	0.08 3	0.07 14	0.08 1	0.22 231

ccc-4	0.32 16	0.52 170	1.38 29	0.25 16	0.16 40	0.56 104	0.23 67	0.46 13	0.41 25	0.24 12	0.23 5	0.20 2	0.23 28	0.48 97	0.19 4	0.09 18	0.08 60	0.10 52	0.18 270	0.23 209	0.22 231

fff	0.43 91	0.77 254	1.95 189	0.24 8	0.13 6	0.51 61	0.22 50	0.77 169	0.75 286	0.54 177	0.47 94	0.31 53	0.65 296	0.36 41	0.34 138	0.09 18	0.07 11	0.08 3	0.07 14	0.08 1	0.22 231

ADStereo(finetuned)	0.45 115	0.77 254	2.12 229	0.25 16	0.14 13	0.51 61	0.22 50	0.77 169	0.72 256	0.54 177	0.48 106	0.31 53	0.76 323	0.37 48	0.38 154	0.09 18	0.07 11	0.09 23	0.07 14	0.13 52	0.23 249

raft_robust	0.55 214	0.84 280	1.73 87	0.28 61	0.54 353	0.53 80	0.25 105	0.88 251	0.75 286	0.48 119	0.46 91	0.76 285	0.75 322	1.46 251	0.27 69	0.09 18	0.10 144	0.10 52	0.30 339	0.26 250	0.16 164

RAFT+CT+SA	0.50 168	0.86 285	1.82 143	0.37 233	0.75 376	0.54 83	0.34 224	0.77 169	0.63 187	0.38 58	0.55 167	0.34 66	0.29 96	0.68 163	0.27 69	0.09 18	0.07 11	0.11 96	0.51 379	0.29 266	0.41 356

test_5	0.51 183	0.87 288	1.99 201	0.37 233	0.65 369	0.58 136	0.35 230	0.78 183	0.62 178	0.48 119	0.55 167	0.45 129	0.40 167	0.72 177	0.30 103	0.09 18	0.07 11	0.12 141	0.12 158	0.33 294	0.38 344

SA	0.50 168	0.75 245	1.95 189	0.31 121	0.61 367	0.57 121	0.31 191	0.91 273	0.73 270	0.42 75	0.62 217	0.38 79	0.47 227	0.68 163	0.29 92	0.09 18	0.09 115	0.13 196	0.32 347	0.30 275	0.10 29

IGEV-Stereo	0.34 29	0.54 178	1.47 43	0.25 16	0.16 40	0.56 104	0.23 67	0.49 29	0.40 21	0.25 21	0.24 11	0.22 9	0.24 34	0.54 127	0.19 4	0.09 18	0.10 144	0.10 52	0.18 270	0.24 224	0.29 294
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.54 202	1.01 335	2.08 221	0.27 43	0.21 118	0.49 49	0.28 154	0.73 135	0.58 137	0.40 65	0.61 212	0.62 209	0.46 222	1.78 299	0.47 199	0.09 18	0.07 11	0.11 96	0.10 78	0.39 335	0.12 66

iRaft-Stereo_20w	0.58 231	0.39 122	1.96 198	0.45 301	0.32 249	0.92 343	0.57 323	1.14 370	0.56 124	0.81 331	0.40 67	0.55 173	0.69 306	0.65 159	1.04 315	0.09 18	0.16 266	0.09 23	0.36 362	0.17 132	0.25 265

GLC_STEREO	0.28 1	0.27 43	1.36 26	0.28 61	0.12 3	0.41 20	0.20 25	0.37 2	0.38 11	0.26 28	0.30 26	0.25 30	0.19 11	0.33 29	0.24 51	0.09 18	0.11 177	0.12 141	0.10 78	0.13 52	0.09 18

IPLG	0.69 283	0.84 280	2.43 288	0.35 196	0.21 118	1.65 388	0.61 332	1.36 384	0.58 137	1.39 385	0.51 133	0.37 73	0.87 338	1.41 244	0.36 147	0.09 18	0.07 11	0.14 226	0.12 158	0.32 287	0.11 39

MIPNet	0.83 333	0.81 271	2.40 281	0.61 357	0.18 88	1.48 378	1.39 400	1.60 393	0.74 274	1.94 395	0.85 316	0.73 270	1.68 389	0.87 200	0.31 113	0.09 18	0.08 60	0.11 96	0.32 347	0.25 235	0.12 66

IPLGR	0.54 202	0.56 188	2.68 326	0.36 214	0.18 88	0.62 202	0.54 311	1.02 346	0.64 194	0.73 315	0.46 91	0.47 143	0.45 214	1.12 222	0.29 92	0.09 18	0.08 60	0.11 96	0.09 46	0.19 169	0.12 66

LCNet	0.54 202	0.37 110	1.78 113	0.92 382	0.22 139	0.96 346	0.30 181	0.59 78	0.58 137	0.51 149	0.55 167	0.41 95	0.76 323	0.84 196	0.26 61	0.09 18	0.06 1	0.12 141	0.18 270	0.98 388	0.39 347

STrans-v2	0.67 272	0.56 188	2.64 321	0.27 43	0.23 151	0.57 121	0.33 220	0.96 305	0.69 230	0.92 347	0.85 316	0.89 322	0.93 345	1.83 309	1.21 328	0.09 18	0.07 11	0.10 52	0.09 46	0.11 23	0.12 66

PSM-AAD	0.63 254	0.22 17	1.77 109	0.37 233	0.23 151	0.86 332	1.17 390	0.59 78	0.60 148	0.64 279	0.71 286	0.68 244	2.93 405	0.65 159	0.31 113	0.09 18	0.07 11	0.17 283	0.15 229	0.13 52	0.33 320

GrayStereo	0.66 269	0.19 2	1.76 101	0.90 380	0.23 151	0.62 202	1.42 404	0.62 91	0.60 148	0.72 311	0.78 303	0.56 182	3.07 408	0.60 144	0.26 61	0.09 18	0.08 60	0.10 52	0.21 303	0.11 23	0.18 193

CroCo-Stereo	0.30 9	0.45 148	1.08 3	0.31 121	0.17 64	0.19 1	0.21 37	0.73 135	0.50 79	0.21 2	0.24 11	0.55 173	0.22 23	0.27 1	0.26 61	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
test-1	0.44 100	0.48 159	1.69 75	0.30 96	0.27 200	0.50 55	0.28 154	0.80 198	0.43 38	0.40 65	0.54 159	0.41 95	0.24 34	0.31 18	1.16 324	0.09 18	0.20 303	0.10 52	0.17 260	0.11 23	0.26 274

Prome-Stereo	0.49 159	0.30 72	1.76 101	0.60 356	0.23 151	0.63 218	0.42 264	0.62 91	0.60 148	0.59 235	1.03 346	0.43 111	0.72 313	0.60 144	0.33 133	0.09 18	0.07 11	0.10 52	0.09 46	0.11 23	0.43 358

iRaftStereo_RVC	0.37 46	0.53 175	1.41 34	0.28 61	0.15 27	0.52 74	0.20 25	0.54 61	0.46 54	0.37 53	0.43 76	0.41 95	0.23 28	0.36 41	0.26 61	0.09 18	0.15 252	0.12 141	0.11 128	0.41 341	0.37 341

CREStereo++_RVC	0.33 22	0.29 67	1.74 91	0.24 8	0.16 40	0.54 83	0.15 1	0.40 4	0.55 116	0.37 53	0.51 133	0.24 23	0.19 11	0.27 1	0.26 61	0.09 18	0.06 1	0.08 3	0.30 339	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
raft+_RVC	0.44 100	0.67 222	1.85 148	0.34 182	0.71 374	0.51 61	0.25 105	0.64 95	0.51 84	0.35 47	0.45 87	0.32 59	0.28 83	0.43 67	0.32 123	0.09 18	0.19 294	0.10 52	0.09 46	0.20 181	0.40 351

DCANet	0.42 85	0.77 254	1.95 189	0.25 16	0.14 13	0.51 61	0.22 50	0.77 169	0.72 256	0.54 177	0.48 106	0.31 53	0.41 178	0.36 41	0.39 161	0.09 18	0.07 11	0.09 23	0.07 14	0.13 52	0.23 249

csc	0.43 91	0.77 254	1.95 189	0.24 8	0.13 6	0.51 61	0.22 50	0.77 169	0.75 286	0.54 177	0.47 94	0.31 53	0.65 296	0.36 41	0.34 138	0.09 18	0.07 11	0.08 3	0.07 14	0.08 1	0.22 231

cscssc	0.43 91	0.77 254	1.95 189	0.24 8	0.13 6	0.51 61	0.22 50	0.77 169	0.75 286	0.54 177	0.47 94	0.31 53	0.65 296	0.36 41	0.34 138	0.09 18	0.07 11	0.08 3	0.07 14	0.08 1	0.22 231

111	0.48 142	1.09 346	1.95 189	0.24 8	0.13 6	0.59 152	0.26 121	0.83 214	0.78 305	0.48 119	0.52 141	0.56 182	0.38 146	0.49 106	0.38 154	0.09 18	0.07 11	0.09 23	0.07 14	0.23 209	0.35 326

test_xeample3	0.46 125	0.34 96	2.99 362	0.37 233	0.16 40	0.49 49	0.33 220	1.06 359	0.44 41	0.25 21	0.23 5	0.24 23	0.25 45	0.49 106	0.56 233	0.09 18	0.07 11	0.10 52	0.40 369	0.17 132	0.26 274

EAI-Stereo	0.78 321	0.25 32	1.67 72	0.54 338	0.59 362	1.95 397	2.05 409	1.11 369	0.64 194	0.95 351	1.49 371	0.50 155	0.67 302	0.59 139	1.44 343	0.09 18	0.19 294	0.09 23	0.49 377	0.13 52	0.22 231

CFNet-RSSM	0.41 72	0.32 81	2.20 245	0.27 43	0.44 324	0.52 74	0.19 15	0.76 159	0.48 69	0.43 80	0.36 47	0.54 170	0.26 57	0.33 29	0.25 58	0.09 18	0.08 60	0.09 23	0.38 365	0.10 12	0.09 18

Gwc-CoAtRS	0.38 51	0.33 87	1.92 179	0.27 43	0.41 316	0.48 44	0.19 15	0.59 78	0.46 54	0.43 80	0.39 64	0.57 188	0.26 57	0.32 23	0.26 61	0.09 18	0.09 115	0.09 23	0.31 343	0.11 23	0.09 18

HITNet	0.46 125	0.92 298	2.09 222	0.33 159	0.14 13	0.55 95	0.22 50	0.83 214	0.56 124	0.51 149	0.49 123	0.48 150	0.37 141	0.48 97	0.54 225	0.09 18	0.06 1	0.10 52	0.08 30	0.23 209	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
MLCV	0.48 142	0.89 294	1.85 148	0.29 82	0.14 13	0.59 152	0.23 67	0.72 127	0.59 144	0.66 289	0.66 254	0.55 173	0.36 133	1.03 213	0.49 207	0.09 18	0.06 1	0.09 23	0.07 14	0.19 169	0.11 39

panet	0.28 1	0.26 41	1.32 21	0.19 1	0.12 3	0.54 83	0.15 1	0.48 24	0.46 54	0.27 31	0.33 38	0.24 23	0.21 18	0.30 14	0.21 24	0.10 81	0.07 11	0.08 3	0.05 1	0.09 7	0.07 3

H2IRNET	0.40 68	0.61 197	1.90 170	0.29 82	0.17 64	0.54 83	0.18 12	0.52 45	0.50 79	0.27 31	0.56 178	0.47 143	0.35 128	0.46 85	0.33 133	0.10 81	0.07 11	0.12 141	0.14 208	0.32 287	0.12 66

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 168	0.33 87	0.93 1	0.26 34	0.22 139	0.46 35	0.20 25	1.10 365	1.34 380	3.16 415	0.32 33	0.22 9	0.20 16	0.30 14	0.22 33	0.10 81	0.09 115	0.11 96	0.09 46	0.15 84	0.19 201

MyStereo8	0.54 202	0.80 266	2.76 338	0.32 144	0.33 260	0.71 272	0.20 25	0.87 246	0.57 127	0.51 149	0.59 193	0.50 155	0.33 118	0.68 163	0.55 226	0.10 81	0.29 348	0.10 52	0.13 183	0.21 189	0.34 324

ACVNet-DCA	0.42 85	0.64 210	2.07 216	0.35 196	0.14 13	0.76 294	0.25 105	0.76 159	0.52 89	0.31 40	0.38 57	0.24 23	0.38 146	0.69 169	0.19 4	0.10 81	0.24 324	0.11 96	0.09 46	0.12 33	0.14 112

xx1	0.46 125	0.64 210	2.07 216	0.35 196	0.14 13	0.76 294	0.25 105	0.74 140	1.01 355	0.31 40	0.38 57	0.46 137	0.36 133	0.69 169	0.19 4	0.10 81	0.24 324	0.12 141	0.12 158	0.12 33	0.14 112

1test111	0.44 100	0.64 210	2.07 216	0.35 196	0.14 13	0.76 294	0.25 105	0.76 159	0.52 89	0.31 40	0.38 57	0.24 23	0.38 146	0.96 205	0.30 103	0.10 81	0.24 324	0.11 96	0.09 46	0.12 33	0.14 112

cc1	0.47 138	0.64 210	2.07 216	0.35 196	0.14 13	0.76 294	0.25 105	0.74 140	1.01 355	0.31 40	0.38 57	0.24 23	0.38 146	0.69 169	0.19 4	0.10 81	0.24 324	0.11 96	0.09 46	0.25 235	0.40 351

DualNet	0.64 257	0.23 21	2.01 204	0.30 96	0.21 118	0.57 121	0.26 121	0.74 140	0.88 333	0.53 165	0.63 227	0.66 228	0.39 160	0.63 149	3.43 397	0.10 81	0.24 324	0.15 252	0.13 183	0.25 235	0.36 334

ffm	0.47 138	0.23 21	2.01 204	0.30 96	0.21 118	0.57 121	0.26 121	0.74 140	0.88 333	0.53 165	0.63 227	0.66 228	0.39 160	0.63 149	0.19 4	0.10 81	0.24 324	0.15 252	0.13 183	0.25 235	0.36 334

ff1	0.73 305	0.23 21	2.01 204	0.30 96	0.21 118	0.57 121	0.26 121	0.74 140	0.88 333	0.53 165	0.63 227	0.66 228	0.39 160	2.52 373	3.43 397	0.10 81	0.24 324	0.15 252	0.13 183	0.25 235	0.36 334

tt1	0.44 100	0.64 210	1.83 145	0.35 196	0.14 13	0.76 294	0.25 105	0.74 140	0.88 333	0.31 40	0.37 50	0.25 30	0.35 128	0.63 149	0.19 4	0.10 81	0.24 324	0.11 96	0.09 46	0.25 235	0.36 334

StereoIM	0.29 5	0.54 178	1.44 39	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 23	0.30 14	0.29 92	0.10 81	0.09 115	0.10 52	0.08 30	0.11 23	0.11 39

MIF-Stereo	0.30 9	0.36 108	1.68 73	0.27 43	0.24 164	0.29 3	0.18 12	0.33 1	0.34 3	0.26 28	0.37 50	0.18 1	0.18 7	0.31 18	0.27 69	0.10 81	0.08 60	0.08 3	0.07 14	0.25 235	0.08 11

CASnet	0.28 1	0.31 78	1.20 11	0.28 61	0.11 1	0.47 38	0.19 15	0.44 9	0.44 41	0.38 58	0.31 30	0.23 16	0.17 2	0.29 11	0.19 4	0.10 81	0.06 1	0.15 252	0.12 158	0.16 112	0.07 3
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Any-RAFT	0.38 51	0.25 32	1.89 167	0.27 43	0.17 64	0.68 262	0.21 37	0.78 183	0.53 105	0.43 80	0.43 76	0.54 170	0.30 104	0.41 61	0.20 20	0.10 81	0.12 202	0.08 3	0.06 8	0.10 12	0.09 18

LL-Strereo	0.72 297	1.29 371	2.49 299	0.36 214	0.45 332	0.55 95	0.32 212	0.93 286	0.71 248	0.67 293	0.58 190	0.85 310	0.79 326	2.67 382	0.46 190	0.10 81	0.18 284	0.14 226	0.12 158	0.40 339	0.42 357

CBFPSM	0.56 220	0.91 297	1.82 143	0.28 61	0.23 151	0.71 272	0.37 243	0.72 127	0.64 194	0.50 137	0.49 123	1.03 350	0.83 330	0.62 147	1.35 336	0.10 81	0.12 202	0.10 52	0.10 78	0.18 151	0.19 201

LoS	0.31 13	0.30 72	1.52 51	0.23 4	0.13 6	0.54 83	0.20 25	0.48 24	0.49 73	0.25 21	0.28 17	0.37 73	0.24 34	0.38 52	0.23 37	0.10 81	0.08 60	0.08 3	0.05 1	0.15 84	0.07 3

ToySt	0.44 100	0.61 197	1.89 167	0.29 82	0.18 88	0.55 95	0.35 230	0.67 110	0.53 105	0.39 63	0.50 129	0.59 197	0.43 203	0.51 114	0.49 207	0.10 81	0.12 202	0.13 196	0.16 245	0.24 224	0.19 201

anonymousa	0.48 142	0.46 150	2.44 290	0.29 82	0.34 266	0.61 182	0.25 105	0.66 101	0.54 112	0.53 165	0.77 302	0.73 270	0.46 222	0.33 29	0.31 113	0.10 81	0.09 115	0.12 141	0.29 334	0.10 12	0.19 201

Selective-RAFT	0.35 38	0.26 41	1.48 46	0.31 121	0.15 27	0.61 182	0.19 15	0.60 85	0.54 112	0.28 35	0.29 21	0.40 91	0.33 118	0.50 111	0.27 69	0.10 81	0.07 11	0.09 23	0.35 356	0.19 169	0.08 11

TestStereo1	0.49 159	0.81 271	1.85 148	0.39 255	0.57 359	0.56 104	0.34 224	0.75 150	0.69 230	0.44 85	0.63 227	0.35 70	0.42 193	0.64 152	0.29 92	0.10 81	0.08 60	0.12 141	0.10 78	0.33 294	0.26 274

SA-5K	0.49 159	0.81 271	1.85 148	0.39 255	0.57 359	0.56 104	0.34 224	0.75 150	0.69 230	0.44 85	0.63 227	0.35 70	0.42 193	0.64 152	0.29 92	0.10 81	0.08 60	0.12 141	0.10 78	0.33 294	0.26 274

Sa-1000	0.51 183	0.72 236	1.90 170	0.31 121	0.60 366	0.60 162	0.31 191	0.94 290	0.71 248	0.52 156	0.83 309	0.42 108	0.33 118	0.68 163	0.28 79	0.10 81	0.09 115	0.13 196	0.29 334	0.29 266	0.10 29

CrosDoStereo	0.94 347	0.37 110	2.53 304	0.25 16	0.32 249	0.54 83	3.76 419	0.72 127	0.60 148	0.70 304	1.40 368	0.53 166	1.49 382	1.78 299	3.09 387	0.10 81	0.08 60	0.11 96	0.11 128	0.21 189	0.11 39

TransformOpticalFlow	0.64 257	0.56 188	2.66 324	0.44 288	0.26 189	0.62 202	0.28 154	0.83 214	0.71 248	0.76 320	0.74 294	0.91 325	0.85 334	1.83 309	0.81 290	0.10 81	0.07 11	0.11 96	0.09 46	0.11 23	0.12 66

OMP-Stereo	0.59 235	0.65 216	1.74 91	0.56 346	0.37 295	0.60 162	0.26 121	0.70 119	0.65 206	0.66 289	0.60 205	0.69 251	0.32 115	2.09 339	1.20 326	0.10 81	0.07 11	0.12 141	0.09 46	0.17 132	0.10 29

KYRaft	0.48 142	0.29 67	1.75 97	0.33 159	0.21 118	0.75 292	0.44 278	0.58 73	0.57 127	0.64 279	0.93 330	0.53 166	0.72 313	0.60 144	0.24 51	0.10 81	0.07 11	0.12 141	0.14 208	0.12 33	0.54 369

ASMatch	0.60 239	0.43 136	2.58 314	0.91 381	0.36 283	0.56 104	0.25 105	0.52 45	0.61 162	0.47 100	1.21 358	0.47 143	0.66 300	1.34 240	0.94 297	0.10 81	0.08 60	0.11 96	0.11 128	0.10 12	0.16 164

DeepStereo_LL	0.94 347	0.37 110	2.53 304	0.25 16	0.32 249	0.54 83	3.76 419	0.72 127	0.60 148	0.70 304	1.40 368	0.53 166	1.49 382	1.78 299	3.09 387	0.10 81	0.08 60	0.11 96	0.11 128	0.21 189	0.11 39

DEmStereo	0.68 279	0.31 78	2.25 256	0.42 278	0.17 64	0.66 246	0.89 369	0.51 35	0.59 144	0.60 243	1.01 342	0.45 129	1.26 367	1.54 264	2.26 376	0.10 81	0.08 60	0.10 52	0.10 78	0.10 12	0.11 39

THIR-Stereo	0.86 337	0.62 201	2.13 231	0.25 16	0.16 40	0.58 136	2.74 415	0.59 78	0.51 84	0.62 261	1.62 375	0.97 340	1.80 393	1.69 287	2.25 375	0.10 81	0.08 60	0.14 226	0.11 128	0.15 84	0.11 39

DRaft	0.62 251	0.38 115	1.76 101	0.24 8	0.16 40	0.64 229	0.66 340	0.53 51	0.53 105	0.67 293	0.99 339	0.38 79	1.00 352	1.44 246	2.10 370	0.10 81	0.14 231	0.10 52	0.14 208	0.18 151	0.21 221

RAFT-345	0.53 197	0.30 72	2.34 269	0.38 247	0.34 266	0.58 136	0.42 264	0.47 21	0.61 162	0.51 149	1.00 341	0.43 111	0.28 83	1.57 268	0.82 291	0.10 81	0.07 11	0.11 96	0.09 46	0.10 12	0.08 11

GMM-Stereo	0.50 168	0.23 21	2.41 282	0.54 338	0.24 164	0.77 302	0.46 287	0.59 78	0.57 127	0.58 222	0.73 292	0.47 143	0.43 203	0.68 163	0.27 69	0.10 81	0.06 1	0.13 196	0.13 183	0.14 70	0.44 360

rafts_anoy	0.43 91	0.89 294	1.96 198	0.32 144	0.30 224	0.48 44	0.24 90	0.62 91	0.49 73	0.37 53	0.38 57	0.33 62	0.30 104	0.51 114	0.34 138	0.10 81	0.39 370	0.13 196	0.15 229	0.17 132	0.15 142

TANstereo	0.33 22	0.49 161	1.75 97	0.23 4	0.12 3	0.54 83	0.16 4	0.40 4	0.45 51	0.45 92	0.51 133	0.26 36	0.22 23	0.29 11	0.20 20	0.10 81	0.10 144	0.08 3	0.06 8	0.08 1	0.11 39

XX-TBD	0.34 29	0.77 254	1.75 97	0.34 182	0.13 6	0.51 61	0.17 6	0.43 7	0.50 79	0.37 53	0.49 123	0.23 16	0.18 7	0.28 3	0.24 51	0.10 81	0.07 11	0.08 3	0.06 8	0.09 7	0.07 3

raftrobust	0.38 51	0.68 224	1.54 52	0.32 144	0.46 338	0.52 74	0.21 37	0.56 65	0.42 31	0.52 156	0.35 46	0.31 53	0.33 118	0.37 48	0.30 103	0.10 81	0.11 177	0.08 3	0.07 14	0.21 189	0.19 201

RALCasStereoNet	0.45 115	0.88 291	1.85 148	0.30 96	0.26 189	0.49 49	0.26 121	0.58 73	0.51 84	0.36 49	0.48 106	0.36 72	0.28 83	0.55 131	0.34 138	0.10 81	0.53 383	0.09 23	0.08 30	0.25 235	0.34 324

RALAANet	0.43 91	0.98 325	1.90 170	0.32 144	0.23 151	0.48 44	0.19 15	0.67 110	0.53 105	0.48 119	0.45 87	0.39 83	0.30 104	0.48 97	0.37 149	0.10 81	0.08 60	0.11 96	0.14 208	0.27 257	0.10 29

XX-Stereo	0.55 214	0.54 178	3.50 390	0.48 318	0.39 302	0.54 83	0.17 6	0.89 257	0.40 21	0.44 85	0.65 252	0.85 310	0.19 11	0.77 187	0.21 24	0.10 81	0.14 231	0.10 52	0.32 347	0.17 132	0.14 112

ARAFT	0.60 239	1.23 365	3.10 369	0.28 61	0.16 40	0.64 229	0.36 236	0.90 263	0.67 219	0.61 250	0.49 123	0.55 173	0.31 112	1.24 236	0.32 123	0.10 81	0.08 60	0.14 226	0.13 183	0.37 321	0.21 221

MMNet	0.50 168	0.48 159	1.93 182	0.33 159	0.27 200	0.79 311	0.28 154	0.81 202	0.74 274	0.60 243	0.56 178	0.59 197	0.55 260	0.79 192	0.59 243	0.10 81	0.09 115	0.12 141	0.11 128	0.13 52	0.14 112

DIP-Stereo	0.37 46	0.34 96	1.50 48	0.27 43	0.18 88	0.63 218	0.17 6	0.92 281	0.53 105	0.49 130	0.48 106	0.30 51	0.30 104	0.39 55	0.30 103	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
R-Stereo Train	0.36 42	0.21 9	1.70 79	0.29 82	0.18 88	0.55 95	0.26 121	0.78 183	0.36 7	0.57 210	0.67 257	0.33 62	0.24 34	0.32 23	0.23 37	0.10 81	0.08 60	0.09 23	0.07 14	0.09 7	0.12 66

RAFT-Stereo	0.36 42	0.21 9	1.70 79	0.29 82	0.18 88	0.55 95	0.26 121	0.78 183	0.36 7	0.57 210	0.67 257	0.33 62	0.24 34	0.32 23	0.23 37	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
iResNet	0.51 183	0.76 246	2.59 316	0.41 270	0.17 64	0.64 229	0.27 144	0.82 208	0.70 239	0.57 210	0.64 243	0.43 111	0.36 133	0.70 173	0.52 217	0.10 81	0.07 11	0.09 23	0.08 30	0.21 189	0.13 99

mmm	0.38 51	0.21 9	1.18 9	0.35 196	0.17 64	0.49 49	0.26 121	0.78 183	0.52 89	0.50 137	0.57 184	0.41 95	0.37 141	0.71 175	0.31 113	0.11 130	0.13 217	0.14 226	0.13 183	0.15 84	0.14 112

11t1	0.33 22	0.19 2	1.41 34	0.33 159	0.16 40	0.48 44	0.21 37	0.67 110	0.48 69	0.40 65	0.34 43	0.32 59	0.33 118	0.42 64	0.27 69	0.11 130	0.12 202	0.10 52	0.08 30	0.13 52	0.14 112

test croco	0.37 46	0.47 158	2.15 237	0.27 43	0.19 101	0.33 9	0.20 25	0.58 73	0.46 54	0.23 11	0.37 50	0.23 16	0.25 45	0.45 79	0.28 79	0.11 130	0.08 60	0.13 196	0.09 46	0.42 345	0.12 66

MIF-Stereo (partial)	0.34 29	0.41 127	1.93 182	0.26 34	0.24 164	0.32 7	0.17 6	0.53 51	0.42 31	0.25 21	0.37 50	0.25 30	0.26 57	0.44 72	0.31 113	0.11 130	0.08 60	0.12 141	0.10 78	0.19 169	0.14 112

PCWNet_CMD	0.46 125	0.45 148	2.28 260	0.26 34	0.20 111	0.55 95	0.21 37	0.75 150	0.64 194	0.48 119	0.55 167	0.68 244	0.57 269	0.46 85	0.30 103	0.11 130	0.10 144	0.14 226	0.10 78	0.18 151	0.14 112

gwcnet-sp	0.49 159	0.43 136	2.54 310	0.31 121	0.22 139	0.67 251	0.31 191	0.78 183	0.65 206	0.58 222	0.47 94	0.46 137	0.43 203	0.76 183	0.46 190	0.11 130	0.11 177	0.11 96	0.11 128	0.15 84	0.14 112

scenet	0.49 159	0.43 136	2.54 310	0.31 121	0.22 139	0.67 251	0.31 191	0.78 183	0.65 206	0.58 222	0.47 94	0.46 137	0.43 203	0.76 183	0.46 190	0.11 130	0.11 177	0.11 96	0.11 128	0.15 84	0.14 112

knoymous	0.34 29	0.25 32	1.75 97	0.24 8	0.18 88	0.45 23	0.24 90	0.57 68	0.38 11	0.41 71	0.39 64	0.55 173	0.25 45	0.38 52	0.23 37	0.11 130	0.08 60	0.12 141	0.07 14	0.13 52	0.12 66

riskmin	0.37 46	0.22 17	1.74 91	0.32 144	0.20 111	0.48 44	0.20 25	0.66 101	0.46 54	0.36 49	0.34 43	0.69 251	0.45 214	0.39 55	0.27 69	0.11 130	0.08 60	0.12 141	0.08 30	0.13 52	0.16 164

ssnet	0.49 159	0.43 136	2.54 310	0.31 121	0.22 139	0.67 251	0.31 191	0.78 183	0.65 206	0.58 222	0.47 94	0.46 137	0.43 203	0.76 183	0.46 190	0.11 130	0.11 177	0.11 96	0.11 128	0.15 84	0.14 112

qqq	0.38 51	0.21 9	1.34 25	0.28 61	0.15 27	0.45 23	0.26 121	0.76 159	0.52 89	0.39 63	0.41 71	0.46 137	0.36 133	0.96 205	0.30 103	0.11 130	0.14 231	0.12 141	0.12 158	0.12 33	0.14 112

x	0.35 38	0.20 4	1.36 26	0.33 159	0.17 64	0.47 38	0.24 90	0.75 150	0.54 112	0.40 65	0.40 67	0.42 108	0.34 126	0.45 79	0.32 123	0.11 130	0.14 231	0.11 96	0.09 46	0.12 33	0.14 112

IER	0.43 91	0.38 115	1.69 75	0.26 34	0.25 176	0.66 246	0.26 121	0.71 122	0.55 116	0.54 177	0.59 193	0.60 203	0.53 252	0.52 118	0.39 161	0.11 130	0.08 60	0.11 96	0.11 128	0.14 70	0.11 39

hknet	0.47 138	0.29 67	1.70 79	0.30 96	0.24 164	0.76 294	0.31 191	1.00 335	0.64 194	0.63 270	0.53 149	0.80 296	0.38 146	0.77 187	0.37 149	0.11 130	0.10 144	0.14 226	0.12 158	0.12 33	0.11 39

CIPLG	0.56 220	1.19 361	2.46 293	0.80 373	0.31 240	0.61 182	0.57 323	0.76 159	0.57 127	0.56 200	0.63 227	0.41 95	0.30 104	0.45 79	0.40 166	0.11 130	0.20 303	0.13 196	0.13 183	0.35 309	0.19 201

IPLGR_C	0.58 231	1.25 368	2.72 332	0.80 373	0.31 240	0.60 162	0.61 332	0.76 159	0.58 137	0.56 200	0.62 217	0.41 95	0.31 112	0.43 67	0.40 166	0.11 130	0.22 316	0.13 196	0.15 229	0.35 309	0.19 201

ACRE	0.56 220	1.14 352	2.77 340	0.76 369	0.28 209	0.60 162	0.56 319	0.76 159	0.58 137	0.55 191	0.62 217	0.41 95	0.29 96	0.44 72	0.39 161	0.11 130	0.19 294	0.13 196	0.14 208	0.36 314	0.18 193

AAGNet	0.88 340	0.33 87	1.79 131	0.54 338	0.98 389	0.62 202	0.46 287	0.50 33	0.60 148	0.58 222	0.53 149	0.50 155	0.73 316	1.23 233	7.48 418	0.11 130	0.07 11	0.12 141	0.10 78	0.14 70	0.09 18

IIG-Stereo	0.59 235	0.65 216	1.74 91	0.54 338	0.23 151	0.61 182	0.21 37	0.73 135	0.65 206	0.64 279	0.69 272	0.69 251	0.38 146	2.09 339	1.39 339	0.11 130	0.07 11	0.11 96	0.09 46	0.15 84	0.09 18

NF-Stereo	0.48 142	0.25 32	1.81 138	0.52 329	0.16 40	0.61 182	0.44 278	0.66 101	0.61 162	0.50 137	0.47 94	0.37 73	0.26 57	1.45 250	0.79 288	0.11 130	0.07 11	0.12 141	0.10 78	0.13 52	0.16 164

OCTAStereo	0.48 142	0.25 32	1.81 138	0.52 329	0.16 40	0.61 182	0.43 270	0.66 101	0.61 162	0.50 137	0.47 94	0.37 73	0.26 57	1.44 246	0.80 289	0.11 130	0.07 11	0.12 141	0.10 78	0.13 52	0.17 175

NRIStereo	0.46 125	0.25 32	1.77 109	0.47 310	0.16 40	0.95 345	0.74 355	0.51 35	0.56 124	0.48 119	0.39 64	0.59 197	0.29 96	0.77 187	0.32 123	0.11 130	0.13 217	0.11 96	0.09 46	0.21 189	0.24 256

SST-Stereo	0.52 192	0.20 4	1.76 101	0.62 358	0.53 351	0.62 202	0.66 340	0.55 64	0.61 162	0.58 222	0.53 149	0.52 164	0.60 278	1.59 274	0.29 92	0.11 130	0.07 11	0.12 141	0.10 78	0.16 112	0.10 29

RAFT_R40	0.50 168	0.21 9	1.76 101	0.50 322	0.40 309	0.61 182	0.53 308	0.56 65	0.60 148	0.56 200	0.54 159	0.55 173	0.51 245	1.57 268	0.53 221	0.11 130	0.07 11	0.12 141	0.10 78	0.16 112	0.09 18

RE-Stereo	0.48 142	0.25 32	1.81 138	0.52 329	0.16 40	0.61 182	0.43 270	0.66 101	0.60 148	0.50 137	0.47 94	0.37 73	0.26 57	1.44 246	0.78 283	0.11 130	0.07 11	0.12 141	0.10 78	0.13 52	0.17 175

TVStereo	0.48 142	0.25 32	1.81 138	0.52 329	0.16 40	0.61 182	0.43 270	0.66 101	0.60 148	0.50 137	0.47 94	0.37 73	0.26 57	1.44 246	0.78 283	0.11 130	0.07 11	0.12 141	0.10 78	0.13 52	0.17 175

DeepStereo_RVC	0.44 100	0.28 63	1.92 179	0.49 320	0.17 64	0.60 162	0.59 327	0.50 33	0.52 89	0.49 130	0.45 87	0.39 83	0.86 337	0.45 79	0.33 133	0.11 130	0.08 60	0.11 96	0.09 46	0.15 84	0.19 201

IRAFT_RVC	0.54 202	0.53 175	1.78 113	0.46 305	0.21 118	0.58 136	0.43 270	0.65 99	0.66 216	0.54 177	0.50 129	0.49 152	0.51 245	1.58 272	1.01 311	0.11 130	0.25 338	0.13 196	0.10 78	0.15 84	0.13 99

AnonymousM	0.37 46	0.44 143	1.50 48	0.25 16	0.15 27	0.52 74	0.23 67	0.60 85	0.42 31	0.42 75	0.32 33	0.30 51	0.25 45	0.34 34	0.23 37	0.11 130	0.09 115	0.71 386	0.36 362	0.12 33	0.07 3

CRE-IMP	0.41 72	0.22 17	1.76 101	0.48 318	0.17 64	0.79 311	0.69 347	0.52 45	0.52 89	0.47 100	0.42 74	0.45 129	0.26 57	0.41 61	0.31 113	0.11 130	0.07 11	0.12 141	0.09 46	0.17 132	0.23 249

RAFT	0.45 115	0.92 298	1.59 58	0.34 182	0.19 101	0.46 35	0.35 230	0.65 99	0.49 73	0.49 130	0.49 123	0.70 261	0.40 167	0.47 92	0.32 123	0.11 130	0.16 266	0.14 226	0.13 183	0.51 362	0.13 99

s12784h	0.36 42	0.28 63	1.58 57	0.23 4	0.11 1	0.62 202	0.24 90	0.79 196	0.64 194	0.44 85	0.52 141	0.28 45	0.26 57	0.50 111	0.24 51	0.11 130	0.06 1	0.09 23	0.06 8	0.16 112	0.06 1

TestStereo	0.45 115	0.54 178	2.11 226	0.29 82	0.16 40	0.43 21	0.24 90	0.54 61	0.45 51	0.37 53	0.46 91	0.34 66	0.27 71	1.98 328	0.27 69	0.11 130	0.08 60	0.12 141	0.09 46	0.14 70	0.08 11

CFNet_pseudo	0.45 115	0.46 150	2.23 253	0.25 16	0.19 101	0.56 104	0.21 37	0.77 169	0.60 148	0.49 130	0.56 178	0.69 251	0.47 227	0.52 118	0.31 113	0.11 130	0.10 144	0.15 252	0.10 78	0.17 132	0.14 112

delet	0.52 192	0.54 178	1.62 65	0.31 121	0.35 276	0.74 286	0.46 287	0.85 229	0.74 274	0.55 191	0.60 205	0.67 238	0.50 243	1.12 222	0.57 236	0.11 130	0.11 177	0.13 196	0.14 208	0.16 112	0.12 66

UNet	0.54 202	0.44 143	2.83 345	0.31 121	0.33 260	0.74 286	0.27 144	0.82 208	0.61 162	0.53 165	0.54 159	0.72 266	0.54 255	0.78 191	0.56 233	0.11 130	0.09 115	0.13 196	0.11 128	0.14 70	0.12 66

CREStereo	0.28 1	0.30 72	1.33 23	0.19 1	0.13 6	0.55 95	0.17 6	0.48 24	0.46 54	0.27 31	0.33 38	0.24 23	0.21 18	0.31 18	0.21 24	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
ACVNet	0.45 115	0.44 143	1.79 131	0.28 61	0.21 118	0.59 152	0.36 236	0.66 101	0.68 221	0.45 92	0.59 193	0.69 251	0.40 167	0.44 72	0.55 226	0.11 130	0.09 115	0.10 52	0.09 46	0.34 301	0.10 29

acv_ft	0.48 142	0.44 143	1.76 101	0.32 144	0.41 316	0.63 218	0.28 154	0.81 202	0.68 221	0.61 250	0.59 193	0.69 251	0.45 214	0.44 72	0.63 251	0.11 130	0.09 115	0.10 52	0.09 46	0.41 341	0.10 29

BEATNet_4x	0.47 138	0.73 239	1.91 176	0.33 159	0.15 27	0.56 104	0.25 105	0.85 229	0.58 137	0.54 177	0.51 133	0.57 188	0.42 193	0.57 134	0.61 247	0.11 130	0.08 60	0.12 141	0.09 46	0.20 181	0.16 164

MSMDNet	0.46 125	0.44 143	2.28 260	0.26 34	0.20 111	0.55 95	0.21 37	0.75 150	0.64 194	0.48 119	0.55 167	0.68 244	0.56 264	0.46 85	0.30 103	0.11 130	0.10 144	0.13 196	0.10 78	0.18 151	0.15 142

ccs_rob	0.45 115	0.46 150	2.22 249	0.26 34	0.19 101	0.56 104	0.21 37	0.77 169	0.60 148	0.49 130	0.56 178	0.69 251	0.47 227	0.52 118	0.31 113	0.11 130	0.09 115	0.16 267	0.10 78	0.17 132	0.14 112

iResNetv2_ROB	0.59 235	1.43 381	2.96 357	0.40 264	0.22 139	0.58 136	0.28 154	0.91 273	0.73 270	0.57 210	0.63 227	0.60 203	0.41 178	0.74 179	0.35 145	0.11 130	0.08 60	0.10 52	0.07 14	0.43 346	0.17 175

HSM	0.62 251	0.76 246	1.72 86	0.30 96	0.29 214	0.64 229	0.28 154	0.94 290	0.62 178	0.58 222	0.57 184	1.40 378	0.64 294	2.59 377	0.42 174	0.11 130	0.08 60	0.10 52	0.08 30	0.14 70	0.11 39

StereoDRNet-Refined	0.50 168	0.41 127	1.50 48	0.33 159	0.21 118	0.68 262	0.26 121	0.81 202	0.68 221	0.67 293	0.68 265	0.73 270	0.42 193	1.10 219	0.59 243	0.11 130	0.08 60	0.14 226	0.14 208	0.25 235	0.21 221
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet_ROB	0.50 168	1.15 356	1.73 87	0.31 121	0.21 118	0.58 136	0.22 50	0.95 301	0.82 318	0.58 222	0.62 217	0.57 188	0.39 160	0.84 196	0.40 166	0.11 130	0.08 60	0.09 23	0.06 8	0.21 189	0.13 99

DN-CSS_ROB	0.48 142	1.23 365	1.99 201	0.39 255	0.22 139	0.56 104	0.19 15	0.75 150	0.61 162	0.45 92	0.62 217	0.41 95	0.31 112	0.70 173	0.32 123	0.11 130	0.08 60	0.14 226	0.13 183	0.36 314	0.12 66

DispNO	0.67 272	0.98 325	2.58 314	0.31 121	0.27 200	0.59 152	0.29 174	0.83 214	0.68 221	0.53 165	0.79 306	0.83 304	0.47 227	2.46 368	0.68 263	0.12 177	0.10 144	0.19 305	0.31 343	0.16 112	0.17 175

CoDeX	0.52 192	0.43 136	2.25 256	0.29 82	0.26 189	0.61 182	0.32 212	0.99 327	0.68 221	0.48 119	0.55 167	0.52 164	0.40 167	1.60 275	0.35 145	0.12 177	0.09 115	0.11 96	0.10 78	0.13 52	0.12 66

1111x	0.74 308	0.21 9	1.93 182	0.31 121	0.17 64	0.63 218	0.32 212	1.03 353	0.74 274	0.52 156	0.62 217	0.57 188	0.47 227	2.38 357	4.25 406	0.12 177	0.14 231	0.11 96	0.12 158	0.12 33	0.14 112

whm_eth	0.45 115	0.73 239	2.23 253	0.30 96	0.31 240	0.49 49	0.24 90	0.73 135	0.69 230	0.47 100	0.87 319	0.26 36	0.26 57	0.36 41	0.28 79	0.12 177	0.11 177	0.13 196	0.12 158	0.14 70	0.26 274

EKT-Stereo	1.47 387	0.49 161	1.93 182	2.57 416	19.31 431	0.55 95	0.22 50	0.69 115	0.42 31	0.38 58	0.36 47	0.43 111	0.27 71	0.69 169	0.26 61	0.12 177	0.14 231	0.11 96	0.16 245	0.20 181	0.15 142

DisPM	0.43 91	0.33 87	1.78 113	0.57 348	0.18 88	0.59 152	0.63 338	0.53 51	0.61 162	0.60 243	0.53 149	0.38 79	0.26 57	0.75 180	0.29 92	0.12 177	0.07 11	0.12 141	0.11 128	0.11 23	0.14 112

DAS	0.56 220	0.35 103	1.55 54	0.33 159	0.34 266	0.50 55	0.42 264	0.83 214	0.74 274	0.83 336	0.68 265	0.56 182	0.48 235	2.40 361	0.46 190	0.12 177	0.08 60	0.12 141	0.09 46	0.18 151	0.15 142

SepStereo	0.52 192	0.35 103	1.55 54	0.33 159	0.34 266	0.50 55	0.42 264	0.83 214	0.74 274	0.83 336	0.68 265	0.56 182	0.48 235	1.56 266	0.46 190	0.12 177	0.08 60	0.12 141	0.09 46	0.18 151	0.15 142

TRStereo	0.53 197	0.76 246	2.38 277	0.42 278	0.29 214	0.69 265	0.23 67	1.81 398	0.55 116	0.36 49	0.32 33	0.47 143	0.40 167	0.46 85	0.25 58	0.12 177	0.11 177	0.11 96	0.41 372	0.13 52	0.32 313

Patchmatch Stereo++	0.39 64	0.27 43	1.78 113	0.44 288	0.16 40	0.61 182	0.27 144	0.51 35	0.52 89	0.47 100	0.43 76	0.43 111	0.28 83	0.54 127	0.28 79	0.12 177	0.08 60	0.12 141	0.10 78	0.17 132	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-softLoss	0.48 142	0.27 43	1.85 148	0.51 325	0.17 64	0.61 182	0.40 255	0.61 87	0.57 127	0.52 156	0.48 106	0.39 83	0.25 45	1.46 251	0.77 281	0.12 177	0.08 60	0.13 196	0.12 158	0.12 33	0.14 112

KMStereo	0.48 142	0.27 43	1.85 148	0.51 325	0.17 64	0.61 182	0.40 255	0.61 87	0.57 127	0.52 156	0.48 106	0.39 83	0.25 45	1.46 251	0.77 281	0.12 177	0.08 60	0.13 196	0.12 158	0.12 33	0.14 112

PSM-adaLoss	0.38 51	0.27 43	1.78 113	0.44 288	0.17 64	0.60 162	0.29 174	0.51 35	0.52 89	0.47 100	0.43 76	0.44 122	0.28 83	0.47 92	0.28 79	0.12 177	0.08 60	0.12 141	0.10 78	0.17 132	0.12 66

ROB_FTStereo_v2	0.38 51	0.27 43	1.78 113	0.44 288	0.17 64	0.61 182	0.28 154	0.51 35	0.52 89	0.47 100	0.43 76	0.44 122	0.28 83	0.47 92	0.28 79	0.12 177	0.08 60	0.12 141	0.10 78	0.17 132	0.12 66

ROB_FTStereo	0.38 51	0.27 43	1.78 113	0.44 288	0.17 64	0.61 182	0.26 121	0.51 35	0.52 89	0.47 100	0.43 76	0.43 111	0.28 83	0.49 106	0.28 79	0.12 177	0.08 60	0.12 141	0.10 78	0.17 132	0.12 66

HUI-Stereo	0.38 51	0.27 43	1.79 131	0.44 288	0.17 64	0.61 182	0.28 154	0.51 35	0.52 89	0.47 100	0.43 76	0.44 122	0.28 83	0.45 79	0.28 79	0.12 177	0.08 60	0.12 141	0.10 78	0.17 132	0.12 66

Pruner-Stereo	0.51 183	0.27 43	1.78 113	1.79 407	0.19 101	0.62 202	0.45 285	0.57 68	0.60 148	0.61 250	0.48 106	0.41 95	0.24 34	0.46 85	1.00 307	0.12 177	0.07 11	0.12 141	0.10 78	0.12 33	0.13 99

iGMRVC	0.39 64	0.27 43	1.78 113	0.44 288	0.17 64	0.61 182	0.27 144	0.51 35	0.52 89	0.47 100	0.43 76	0.44 122	0.28 83	0.55 131	0.28 79	0.12 177	0.08 60	0.12 141	0.10 78	0.17 132	0.12 66

iRAFT	0.39 64	0.27 43	1.78 113	0.44 288	0.16 40	0.61 182	0.27 144	0.51 35	0.52 89	0.47 100	0.43 76	0.43 111	0.28 83	0.54 127	0.28 79	0.12 177	0.08 60	0.12 141	0.10 78	0.17 132	0.12 66

RAFT-IKP	0.38 51	0.27 43	1.79 131	0.44 288	0.16 40	0.60 162	0.28 154	0.51 35	0.52 89	0.47 100	0.43 76	0.43 111	0.28 83	0.50 111	0.28 79	0.12 177	0.08 60	0.12 141	0.10 78	0.17 132	0.12 66

sAnonymous2	0.38 51	0.62 201	2.15 237	0.31 121	0.24 164	0.34 10	0.27 144	0.53 51	0.46 54	0.24 12	0.29 21	0.23 16	0.28 83	0.28 3	0.22 33	0.12 177	0.09 115	0.11 96	0.13 183	0.38 327	0.35 326

CroCo_RVC	0.38 51	0.62 201	2.15 237	0.31 121	0.24 164	0.34 10	0.27 144	0.53 51	0.46 54	0.24 12	0.29 21	0.23 16	0.28 83	0.28 3	0.22 33	0.12 177	0.09 115	0.11 96	0.13 183	0.38 327	0.35 326

test_xeample	0.72 297	0.21 9	1.36 26	0.27 43	0.17 64	0.59 152	0.28 154	1.01 343	0.70 239	0.55 191	0.67 257	0.44 122	0.39 160	1.88 321	5.17 411	0.12 177	0.10 144	0.11 96	0.10 78	0.13 52	0.15 142

RAFT + AFF	0.64 257	1.20 362	1.95 189	0.34 182	0.33 260	0.67 251	0.52 305	0.99 327	0.74 274	0.53 165	0.58 190	0.57 188	0.80 327	1.76 296	0.51 215	0.12 177	0.27 345	0.15 252	0.14 208	0.43 346	0.29 294

SFCPSM	0.46 125	0.24 29	2.35 272	0.27 43	0.27 200	0.70 270	0.32 212	0.96 305	0.63 187	0.49 130	0.52 141	0.43 111	0.36 133	0.52 118	0.43 182	0.12 177	0.09 115	0.12 141	0.16 245	0.16 112	0.12 66

FENet	0.44 100	0.30 72	2.42 284	0.32 144	0.17 64	0.58 136	0.22 50	0.77 169	0.59 144	0.47 100	0.42 74	0.55 173	0.38 146	0.49 106	0.47 199	0.12 177	0.09 115	0.12 141	0.11 128	0.13 52	0.16 164

RASNet	0.61 247	0.68 224	2.03 212	0.35 196	0.46 338	0.65 241	0.28 154	0.78 183	0.70 239	0.48 119	0.64 243	0.93 330	0.61 285	2.21 346	0.73 275	0.12 177	0.09 115	0.09 23	0.10 78	0.14 70	0.11 39

CFNet	0.58 231	0.96 314	1.78 113	0.33 159	0.25 176	0.63 218	0.22 50	0.88 251	0.75 286	0.46 99	0.59 193	0.58 195	0.40 167	2.29 350	0.48 202	0.12 177	0.09 115	0.15 252	0.14 208	0.30 275	0.15 142

DISCO	0.57 226	0.34 96	1.87 161	0.45 301	0.34 266	0.84 326	0.35 230	0.84 225	0.78 305	0.59 235	0.63 227	1.06 357	0.53 252	1.10 219	0.82 291	0.12 177	0.09 115	0.11 96	0.10 78	0.22 201	0.18 193

SMFormer	0.50 168	0.46 150	1.60 60	0.30 96	0.15 27	0.45 23	0.24 90	0.90 263	0.72 256	0.56 200	0.64 243	0.51 158	0.41 178	1.87 316	0.49 207	0.13 206	0.10 144	0.11 96	0.10 78	0.15 84	0.16 164

tta	0.50 168	0.46 150	1.60 60	0.30 96	0.15 27	0.45 23	0.24 90	0.90 263	0.72 256	0.56 200	0.64 243	0.51 158	0.41 178	1.87 316	0.49 207	0.13 206	0.10 144	0.11 96	0.10 78	0.14 70	0.11 39

qqq1	0.48 142	0.46 150	1.60 60	0.30 96	0.15 27	0.45 23	0.24 90	0.90 263	0.72 256	0.56 200	0.64 243	0.51 158	0.41 178	1.87 316	0.23 37	0.13 206	0.10 144	0.09 23	0.08 30	0.14 70	0.11 39

fff1	0.48 142	0.46 150	1.60 60	0.30 96	0.15 27	0.45 23	0.24 90	0.90 263	0.72 256	0.56 200	0.64 243	0.51 158	0.41 178	1.87 316	0.23 37	0.13 206	0.10 144	0.09 23	0.08 30	0.14 70	0.11 39

mmx	0.72 297	0.23 21	2.01 204	0.30 96	0.21 118	0.57 121	0.26 121	0.99 327	0.76 296	0.53 165	0.63 227	0.66 228	0.39 160	2.52 373	3.43 397	0.13 206	0.10 144	0.15 252	0.13 183	0.15 84	0.15 142

xxx	0.72 297	0.23 21	2.01 204	0.30 96	0.21 118	0.57 121	0.26 121	0.99 327	0.76 296	0.53 165	0.63 227	0.66 228	0.39 160	2.52 373	3.43 397	0.13 206	0.10 144	0.15 252	0.13 183	0.15 84	0.15 142

StereoVision	0.45 115	0.72 236	1.94 186	0.33 159	0.32 249	0.47 38	0.26 121	0.68 113	0.57 127	0.32 46	0.89 324	0.45 129	0.27 71	0.49 106	0.36 147	0.13 206	0.15 252	0.16 267	0.15 229	0.19 169	0.13 99

CFNet_ucs	0.48 142	0.50 167	2.32 264	0.26 34	0.22 139	0.57 121	0.22 50	0.85 229	0.65 206	0.53 165	0.64 243	0.68 244	0.44 210	0.54 127	0.31 113	0.13 206	0.12 202	0.16 267	0.11 128	0.19 169	0.17 175

iinet-f	0.57 226	0.93 304	2.27 259	0.31 121	0.25 176	0.83 324	0.33 220	0.81 202	0.65 206	0.54 177	0.63 227	0.73 270	0.67 302	0.73 178	0.67 260	0.13 206	0.13 217	0.11 96	0.10 78	0.43 346	0.16 164

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 226	0.87 288	2.11 226	0.32 144	0.30 224	0.84 326	0.40 255	0.88 251	0.72 256	0.65 286	0.73 292	0.66 228	0.57 269	0.93 202	0.71 268	0.13 206	0.07 11	0.10 52	0.08 30	0.15 84	0.14 112

BUS	0.41 72	0.27 43	1.13 5	0.30 96	0.21 118	0.91 341	0.23 67	1.00 335	0.61 162	0.63 270	0.53 149	0.66 228	0.30 104	0.43 67	0.32 123	0.13 206	0.10 144	0.14 226	0.12 158	0.12 33	0.11 39

BSDual-CNN	0.41 72	0.27 43	1.13 5	0.30 96	0.21 118	0.76 294	0.31 191	1.00 335	0.61 162	0.63 270	0.53 149	0.63 212	0.37 141	0.43 67	0.38 154	0.13 206	0.10 144	0.14 226	0.12 158	0.12 33	0.11 39

psmg	0.41 72	0.27 43	1.13 5	0.27 43	0.21 118	0.75 292	0.36 236	0.90 263	0.61 162	0.59 235	0.59 193	0.63 212	0.37 141	0.43 67	0.38 154	0.13 206	0.10 144	0.13 196	0.12 158	0.13 52	0.11 39

GwcNet-ADL	0.50 168	0.74 243	2.90 354	0.31 121	0.20 111	0.58 136	0.29 174	0.87 246	0.64 194	0.47 100	0.47 94	0.56 182	0.33 118	0.46 85	0.46 190	0.13 206	0.12 202	0.09 23	0.09 46	0.14 70	0.21 221

ADLNet2	0.68 279	0.84 280	3.19 379	0.33 159	0.36 283	0.64 229	0.37 243	0.89 257	0.79 310	0.54 177	0.65 252	0.93 330	0.48 235	2.07 336	0.56 233	0.13 206	0.11 177	0.11 96	0.11 128	0.33 294	0.18 193

PFNet+	0.45 115	0.37 110	1.86 156	0.46 305	0.18 88	0.58 136	0.77 359	0.52 45	0.64 194	0.56 200	0.48 106	0.39 83	0.26 57	0.93 202	0.32 123	0.13 206	0.09 115	0.14 226	0.13 183	0.12 33	0.15 142

222	0.78 321	0.23 21	1.23 12	0.28 61	0.18 88	0.62 202	0.24 90	1.02 346	0.70 239	0.58 222	0.66 254	0.46 137	0.42 193	1.80 305	6.53 417	0.13 206	0.10 144	0.11 96	0.10 78	0.12 33	0.17 175

xxxx	0.70 287	0.21 9	1.33 23	0.28 61	0.18 88	0.63 218	0.24 90	1.02 346	0.69 230	0.50 137	0.62 217	0.58 195	0.38 146	1.47 258	5.21 412	0.13 206	0.12 202	0.11 96	0.10 78	0.12 33	0.15 142

UPFNet	0.46 125	0.28 63	1.73 87	0.33 159	0.32 249	0.65 241	0.38 249	0.83 214	0.59 144	0.57 210	0.52 141	0.61 205	0.40 167	0.75 180	0.52 217	0.13 206	0.12 202	0.13 196	0.12 158	0.15 84	0.11 39

EDNetEfficientorigin	8.18 420	0.98 325	145.96 446	0.51 325	0.89 384	0.72 278	0.48 298	0.85 229	1.56 390	2.12 397	1.49 371	1.29 372	1.31 371	1.83 309	2.13 371	0.13 206	0.12 202	0.17 283	0.18 270	0.39 335	0.45 361

HGLStereo	0.54 202	0.69 227	2.00 203	0.35 196	0.40 309	0.66 246	0.30 181	0.83 214	0.62 178	0.57 210	0.69 272	0.69 251	0.54 255	1.07 216	0.55 226	0.13 206	0.13 217	0.13 196	0.11 128	0.19 169	0.17 175

cf-r	0.53 197	0.81 271	2.15 237	0.33 159	0.28 209	0.60 162	0.28 154	0.78 183	0.64 194	0.51 149	0.60 205	0.75 281	0.40 167	1.32 238	0.43 182	0.13 206	0.09 115	0.11 96	0.12 158	0.15 84	0.14 112

GwcNet-RSSM	0.57 226	0.94 306	2.13 231	0.32 144	0.25 176	0.60 162	0.30 181	0.80 198	0.66 216	0.52 156	0.64 243	0.71 264	0.40 167	1.79 303	0.50 212	0.13 206	0.09 115	0.12 141	0.12 158	0.21 189	0.15 142

ADCRef	0.80 325	0.96 314	2.29 262	0.37 233	0.35 276	0.96 346	0.51 302	0.87 246	0.75 286	0.88 342	0.83 309	0.61 205	1.36 375	1.02 211	3.27 392	0.13 206	0.11 177	0.17 283	0.19 288	0.25 235	0.21 221

ADCP+	0.94 347	1.12 348	3.14 373	0.34 182	0.39 302	1.06 356	0.79 361	0.89 257	0.80 313	0.66 289	0.67 257	0.85 310	1.55 385	0.93 202	4.55 408	0.13 206	0.11 177	0.16 267	0.15 229	0.26 250	0.25 265

HSM-Net_RVC	0.67 272	0.34 96	2.23 253	0.26 34	0.19 101	0.67 251	0.29 174	1.26 380	0.69 230	0.72 311	0.70 282	0.78 290	0.42 193	3.77 407	0.41 172	0.13 206	0.09 115	0.10 52	0.09 46	0.12 33	0.11 39
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DLCB_ROB	0.54 202	0.55 186	1.49 47	0.36 214	0.25 176	0.65 241	0.36 236	0.80 198	0.70 239	0.72 311	0.69 272	0.83 304	0.46 222	1.53 263	0.60 245	0.13 206	0.12 202	0.14 226	0.14 208	0.14 70	0.13 99

pmcnn	1.32 376	1.05 341	2.77 340	0.74 368	1.43 404	0.72 278	0.56 319	0.96 305	0.91 341	0.99 353	2.92 407	6.01 417	0.70 308	2.38 357	3.32 394	0.13 206	0.10 144	0.08 3	0.06 8	0.34 301	0.22 231

AASNet	0.56 220	1.03 339	2.34 269	0.37 233	0.33 260	0.65 241	0.29 174	0.96 305	0.73 270	0.54 177	0.60 205	0.55 173	0.38 146	0.59 139	0.58 241	0.14 234	0.12 202	0.13 196	0.10 78	0.43 346	0.24 256

AACVNet	0.54 202	0.78 262	1.73 87	0.36 214	0.21 118	0.57 121	0.25 105	0.71 122	0.51 84	0.55 191	0.59 193	0.64 220	0.41 178	2.13 341	0.41 172	0.14 234	0.11 177	0.14 226	0.11 128	0.33 294	0.15 142

GANet-ADL	0.44 100	0.41 127	2.31 263	0.33 159	0.20 111	0.57 121	0.25 105	0.75 150	0.54 112	0.42 75	0.59 193	0.56 182	0.30 104	0.40 59	0.38 154	0.14 234	0.11 177	0.09 23	0.08 30	0.22 201	0.17 175

RAFT-RH_RVC	0.61 247	0.50 167	2.33 267	0.36 214	0.29 214	0.60 162	0.18 12	0.44 9	0.58 137	0.76 320	1.91 382	0.47 143	0.29 96	1.60 275	1.23 330	0.14 234	0.07 11	0.13 196	0.13 183	0.10 12	0.09 18

sCroCo_RVC	0.33 22	0.32 81	1.89 167	0.34 182	0.27 200	0.30 5	0.22 50	0.48 24	0.44 41	0.22 5	0.33 38	0.25 30	0.25 45	0.32 23	0.24 51	0.14 234	0.16 266	0.12 141	0.12 158	0.15 84	0.13 99

Anonymous	0.35 38	0.32 81	1.87 161	0.34 182	0.31 240	0.37 14	0.31 191	0.54 61	0.40 21	0.25 21	0.28 17	0.23 16	0.29 96	0.36 41	0.27 69	0.14 234	0.13 217	0.11 96	0.12 158	0.24 224	0.20 215

ADLNet	0.60 239	0.71 232	1.95 189	0.35 196	0.34 266	0.67 251	0.34 224	0.90 263	0.74 274	0.68 299	0.62 217	0.80 296	0.45 214	1.78 299	0.64 254	0.14 234	0.11 177	0.14 226	0.14 208	0.29 266	0.21 221

GMStereo	0.38 51	0.99 329	1.91 176	0.27 43	0.16 40	0.39 17	0.23 67	0.47 21	0.62 178	0.38 58	0.34 43	0.25 30	0.25 45	0.39 55	0.29 92	0.14 234	0.08 60	0.10 52	0.12 158	0.15 84	0.11 39
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
ac_64	0.55 214	0.46 150	1.92 179	0.36 214	0.34 266	0.63 218	0.31 191	0.82 208	0.61 162	0.55 191	0.51 133	0.89 322	0.48 235	1.83 309	0.55 226	0.14 234	0.11 177	0.12 141	0.12 158	0.18 151	0.12 66

GANet-RSSM	0.55 214	0.73 239	1.90 170	0.36 214	0.26 189	0.59 152	0.27 144	0.78 183	0.52 89	0.47 100	0.57 184	0.63 212	0.45 214	1.92 326	0.43 182	0.14 234	0.10 144	0.25 339	0.11 128	0.34 301	0.14 112

CFNet-ft	0.51 183	0.76 246	1.79 131	0.28 61	0.30 224	0.63 218	0.28 154	0.66 101	0.55 116	0.45 92	0.57 184	0.74 276	0.41 178	1.46 251	0.42 174	0.14 234	0.10 144	0.28 347	0.13 183	0.18 151	0.14 112

DMCA	0.41 72	0.52 170	1.26 14	0.31 121	0.24 164	0.59 152	0.26 121	0.77 169	0.63 187	0.58 222	0.48 106	0.57 188	0.35 128	0.40 59	0.50 212	0.14 234	0.10 144	0.14 226	0.10 78	0.15 84	0.15 142

RYNet	0.70 287	0.56 188	2.25 256	0.35 196	0.41 316	0.86 332	0.43 270	0.94 290	0.82 318	0.62 261	0.53 149	0.91 325	0.60 278	2.70 384	1.00 307	0.14 234	0.11 177	0.16 267	0.14 208	0.25 235	0.27 282

CFNet_RVC	0.51 183	0.76 246	1.79 131	0.28 61	0.30 224	0.63 218	0.28 154	0.66 101	0.55 116	0.45 92	0.57 184	0.74 276	0.41 178	1.46 251	0.42 174	0.14 234	0.10 144	0.28 347	0.13 183	0.18 151	0.14 112

CAS++	0.31 13	0.33 87	1.43 38	0.25 16	0.17 64	0.31 6	0.20 25	0.78 183	0.41 25	0.30 37	0.30 26	0.21 8	0.16 1	0.33 29	0.18 1	0.15 248	0.12 202	0.13 196	0.10 78	0.15 84	0.11 39
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
GMStereo_Zeroshot	0.41 72	0.36 108	1.54 52	0.41 270	0.19 101	0.52 74	0.19 15	0.59 78	0.52 89	0.57 210	0.59 193	0.63 212	0.29 96	0.58 136	0.33 133	0.15 248	0.09 115	0.16 267	0.09 46	0.24 224	0.12 66

fast-acv-ft	0.63 254	0.88 291	3.10 369	0.38 247	0.30 224	0.79 311	0.48 298	0.69 115	0.72 256	0.58 222	0.78 303	0.76 285	0.60 278	0.67 162	0.73 275	0.15 248	0.15 252	0.18 300	0.17 260	0.37 321	0.16 164

Wz-Net-LNSev	0.59 235	0.96 314	2.47 295	0.34 182	0.37 295	0.79 311	0.44 278	0.86 237	0.77 300	0.61 250	0.67 257	0.79 294	0.56 264	0.64 152	0.62 249	0.15 248	0.14 231	0.12 141	0.12 158	0.18 151	0.19 201

CRFU-Net	0.56 220	0.38 115	1.86 156	0.46 305	0.26 189	0.82 322	0.36 236	0.90 263	0.49 73	0.62 261	0.59 193	0.78 290	1.35 374	1.00 209	0.48 202	0.15 248	0.14 231	0.17 283	0.10 78	0.19 169	0.14 112

NINENet	0.50 168	0.33 87	1.69 75	0.55 344	0.25 176	0.91 341	0.23 67	0.98 316	0.71 248	0.53 165	0.55 167	0.66 228	0.30 104	1.22 232	0.32 123	0.15 248	0.13 217	0.16 267	0.11 128	0.16 112	0.13 99

PSMNet-ADL	0.51 183	0.38 115	1.65 67	0.35 196	0.21 118	0.67 251	0.26 121	0.74 140	0.55 116	0.42 75	0.52 141	0.70 261	0.45 214	1.91 324	0.57 236	0.15 248	0.13 217	0.11 96	0.13 183	0.15 84	0.20 215

HHNet	0.60 239	0.65 216	2.60 318	0.36 214	0.25 176	0.64 229	0.61 332	0.64 95	0.62 178	0.55 191	1.13 355	0.32 59	0.60 278	0.42 64	1.79 357	0.15 248	0.07 11	0.12 141	0.10 78	0.18 151	0.15 142

GEStereo_RVC	0.54 202	0.87 288	1.95 189	0.47 310	0.25 176	0.62 202	0.37 243	1.00 335	0.74 274	0.53 165	0.54 159	0.59 197	0.44 210	1.10 219	0.46 190	0.15 248	0.11 177	0.12 141	0.10 78	0.26 250	0.19 201

GES	0.44 100	0.28 63	1.88 163	0.30 96	0.18 88	0.61 182	0.30 181	0.88 251	0.46 54	0.47 100	0.52 141	0.39 83	0.42 193	0.58 136	0.67 260	0.15 248	0.11 177	0.12 141	0.10 78	0.15 84	0.17 175

HCRNet	0.46 125	0.49 161	1.65 67	0.38 247	0.29 214	0.58 136	0.22 50	0.75 150	0.62 178	0.47 100	0.49 123	0.48 150	0.36 133	1.12 222	0.37 149	0.15 248	0.10 144	0.15 252	0.13 183	0.17 132	0.17 175

EDNetEfficient	1.27 374	0.70 230	4.05 401	0.64 360	0.98 389	0.94 344	1.40 401	0.85 229	1.75 395	2.34 406	1.33 366	1.05 355	2.21 399	1.58 272	4.15 404	0.15 248	0.19 294	0.14 226	0.27 328	0.38 327	0.32 313

PSMNet-RSSM	0.53 197	0.82 275	1.78 113	0.31 121	0.25 176	0.58 136	0.28 154	0.84 225	0.60 148	0.50 137	0.61 212	0.67 238	0.43 203	1.68 285	0.42 174	0.15 248	0.10 144	0.14 226	0.16 245	0.15 84	0.13 99

SuperB	1.15 364	1.14 352	5.43 413	0.36 214	0.26 189	0.81 319	0.89 369	0.88 251	1.17 371	0.67 293	0.68 265	0.63 212	1.39 378	1.74 294	3.37 395	0.15 248	0.12 202	0.17 283	0.16 245	2.80 417	0.25 265

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 214	0.92 298	2.36 275	0.38 247	0.37 295	0.60 162	0.28 154	0.82 208	0.62 178	0.62 261	0.55 167	0.72 266	0.45 214	1.00 209	0.43 182	0.15 248	0.11 177	0.14 226	0.14 208	0.15 84	0.16 164
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
UCFNet_RVC	0.48 142	0.82 275	1.85 148	0.30 96	0.27 200	0.64 229	0.26 121	0.74 140	0.55 116	0.48 119	0.53 149	0.63 212	0.41 178	0.88 201	0.38 154	0.15 248	0.10 144	0.17 283	0.17 260	0.18 151	0.15 142

DRN-Test	0.64 257	0.43 136	2.44 290	0.39 255	0.44 324	0.80 318	0.41 261	1.02 346	0.78 305	0.80 326	0.63 227	0.69 251	0.56 264	1.79 303	0.69 265	0.15 248	0.12 202	0.17 283	0.16 245	0.18 151	0.17 175

StereoDRNet	0.64 257	0.88 291	2.35 272	0.41 270	0.45 332	0.73 283	0.47 295	0.94 290	0.74 274	0.75 317	0.54 159	0.74 276	0.47 227	1.70 288	0.72 272	0.15 248	0.14 231	0.15 252	0.14 208	0.20 181	0.19 201

ttt	0.66 269	0.22 17	1.68 73	0.34 182	0.24 164	0.60 162	0.26 121	1.00 335	0.77 300	0.55 191	0.67 257	0.54 170	0.36 133	2.14 342	3.03 386	0.16 266	0.13 217	0.13 196	0.12 158	0.15 84	0.17 175

ssnet_v2	0.55 214	0.60 193	1.86 156	0.32 144	0.22 139	0.72 278	0.44 278	0.94 290	0.74 274	0.63 270	0.54 159	0.81 299	0.47 227	0.77 187	0.70 266	0.16 266	0.14 231	0.14 226	0.14 208	0.30 275	0.30 302

Wz-Net-SNSev	0.76 313	1.32 376	3.11 371	0.40 264	0.31 240	0.71 272	0.60 329	0.98 316	0.87 330	0.67 293	0.83 309	0.96 337	0.60 278	1.67 284	0.97 300	0.16 266	0.15 252	0.16 267	0.17 260	0.36 314	0.24 256

Wz-Net-MNSev	0.65 265	0.97 322	2.19 244	0.36 214	0.33 260	0.90 339	0.60 329	0.92 281	0.81 317	0.75 317	0.72 290	0.73 270	0.65 296	1.39 243	0.71 268	0.16 266	0.13 217	0.14 226	0.14 208	0.24 224	0.18 193

CSP-Net	0.50 168	0.39 122	1.25 13	0.29 82	0.23 151	0.77 302	0.35 230	0.86 237	0.57 127	0.59 235	0.59 193	0.65 223	0.40 167	1.77 298	0.44 186	0.16 266	0.11 177	0.10 52	0.10 78	0.20 181	0.14 112

ICVP	0.46 125	0.29 67	2.41 282	0.33 159	0.22 139	0.59 152	0.55 314	0.75 150	0.50 79	0.44 85	0.60 205	0.49 152	0.35 128	0.53 124	0.37 149	0.16 266	0.16 266	0.14 226	0.11 128	0.15 84	0.15 142
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
psm_up	0.57 226	0.61 197	1.83 145	0.35 196	0.30 224	0.64 229	0.37 243	0.90 263	0.68 221	0.59 235	0.55 167	0.68 244	0.54 255	1.91 324	0.46 190	0.16 266	0.15 252	0.16 267	0.15 229	0.23 209	0.13 99

GwcNet	0.69 283	0.71 232	3.12 372	0.36 214	0.45 332	0.81 319	0.44 278	0.86 237	0.84 324	0.60 243	0.74 294	0.82 302	0.49 240	1.65 281	0.66 257	0.16 266	0.15 252	0.15 252	0.15 229	0.31 283	0.24 256

DSFCA	0.54 202	0.35 103	1.41 34	0.28 61	0.28 209	0.79 311	0.88 368	0.76 159	0.70 239	0.72 311	0.66 254	0.67 238	0.57 269	1.17 228	0.63 251	0.16 266	0.14 231	0.13 196	0.14 208	0.16 112	0.13 99

DMCA-RVC	0.62 251	0.96 314	2.63 319	0.36 214	0.90 385	0.56 104	0.31 191	0.69 115	0.57 127	0.68 299	0.52 141	0.59 197	0.56 264	1.23 233	0.53 221	0.16 266	0.38 364	0.20 314	0.15 229	0.20 181	0.15 142

STTStereo	0.51 183	0.69 227	2.14 236	0.36 214	0.30 224	0.61 182	0.32 212	0.77 169	0.60 148	0.60 243	0.54 159	0.67 238	0.43 203	0.86 199	0.42 174	0.16 266	0.15 252	0.17 283	0.20 298	0.16 112	0.15 142

NaN_ROB	1.14 362	0.94 306	2.96 357	0.53 335	0.56 358	1.13 365	0.99 376	0.98 316	1.00 353	1.09 360	0.87 319	0.77 287	1.06 359	5.90 415	2.72 381	0.16 266	0.23 321	0.16 267	0.24 311	0.22 201	0.36 334

MDST_ROB	1.17 367	0.42 133	3.87 395	0.54 338	0.44 324	4.11 417	0.58 325	1.31 382	0.84 324	2.12 397	1.12 354	0.98 341	0.71 310	4.24 411	0.99 306	0.16 266	0.14 231	0.19 305	0.17 260	0.18 151	0.35 326

ETE_ROB	0.60 239	0.71 232	1.55 54	0.37 233	0.25 176	0.69 265	0.51 302	1.47 387	0.70 239	0.80 326	0.69 272	0.85 310	0.49 240	1.36 242	0.58 241	0.16 266	0.13 217	0.19 305	0.16 245	0.21 189	0.23 249

CASS	0.39 64	0.30 72	1.61 64	0.32 144	0.17 64	0.53 80	0.24 90	0.70 119	0.49 73	0.59 235	0.54 159	0.40 91	0.40 167	0.41 61	0.30 103	0.17 280	0.10 144	0.14 226	0.11 128	0.18 151	0.17 175
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
dd	0.42 85	0.96 314	1.77 109	0.31 121	0.17 64	0.57 121	0.26 121	0.49 29	0.68 221	0.41 71	0.40 67	0.34 66	0.27 71	0.45 79	0.40 166	0.17 280	0.10 144	0.13 196	0.12 158	0.21 189	0.12 66

pcwnet_v2	0.64 257	0.49 161	4.41 405	0.32 144	0.27 200	0.60 162	0.25 105	0.97 312	0.88 333	0.59 235	0.70 282	0.63 212	0.55 260	0.66 161	0.37 149	0.17 280	0.15 252	0.15 252	0.14 208	0.21 189	0.23 249

APVNet	0.70 287	0.67 222	2.71 330	0.38 247	0.36 283	0.85 330	0.43 270	0.91 273	0.68 221	0.55 191	0.69 272	0.75 281	0.55 260	2.31 351	0.78 283	0.17 280	0.17 276	0.24 334	0.19 288	0.33 294	0.23 249

FADNet-RVC	0.61 247	1.26 369	2.12 229	0.33 159	0.26 189	0.59 152	0.29 174	0.86 237	0.62 178	0.45 92	0.50 129	0.62 209	0.46 222	1.73 292	0.55 226	0.17 280	0.20 303	0.17 283	0.18 270	0.59 370	0.28 288

ADCL	0.99 351	0.79 264	2.43 288	0.39 255	0.32 249	1.50 380	1.90 408	0.92 281	0.97 349	1.26 378	1.27 361	1.00 345	1.42 380	1.14 225	3.31 393	0.17 280	0.14 231	0.22 322	0.21 303	0.30 275	0.22 231

PA-Net	0.84 335	1.00 331	3.49 389	0.63 359	0.40 309	0.70 270	0.52 305	0.86 237	0.84 324	0.52 156	0.59 193	0.70 261	0.54 255	2.35 353	2.23 374	0.17 280	0.27 345	0.19 305	0.28 331	0.22 201	0.36 334
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GANet	0.75 310	0.84 280	2.01 204	0.40 264	0.25 176	0.74 286	0.66 340	0.87 246	0.73 270	0.71 308	1.07 351	0.84 307	0.59 276	2.71 386	1.15 323	0.17 280	0.16 266	0.44 374	0.16 245	0.31 283	0.20 215

AdaStereo	0.44 100	0.38 115	1.79 131	0.34 182	0.20 111	0.57 121	0.28 154	0.92 281	0.69 230	0.52 156	0.55 167	0.61 205	0.33 118	0.48 97	0.39 161	0.17 280	0.08 60	0.17 283	0.11 128	0.18 151	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.
PSMNet_ROB	0.66 269	1.01 335	2.33 267	0.38 247	0.31 240	0.72 278	0.55 314	0.86 237	0.69 230	0.54 177	0.60 205	0.75 281	0.47 227	2.00 332	0.82 291	0.17 280	0.13 217	0.19 305	0.19 288	0.24 224	0.27 282

SACVNet	0.60 239	0.74 243	1.90 170	0.37 233	0.28 209	0.64 229	0.37 243	0.86 237	0.61 162	0.65 286	0.62 217	0.69 251	0.44 210	2.08 337	0.42 174	0.18 290	0.14 231	0.16 267	0.15 229	0.38 327	0.24 256

Anonymous3	0.42 85	0.35 103	2.09 222	0.33 159	0.24 164	0.72 278	0.31 191	0.74 140	0.55 116	0.35 47	0.40 67	0.33 62	0.29 96	0.44 72	0.28 79	0.18 290	0.18 284	0.13 196	0.13 183	0.17 132	0.17 175

aanetorigin	0.77 317	0.80 266	2.59 316	0.43 283	0.44 324	0.58 136	1.01 380	0.57 68	0.68 221	1.53 390	1.23 359	0.81 299	1.08 360	1.07 216	1.07 316	0.18 290	0.15 252	0.17 283	0.21 303	0.54 367	0.30 302

FAT-Stereo	0.70 287	0.54 178	2.88 347	0.36 214	0.29 214	0.62 202	0.54 311	0.97 312	0.87 330	0.76 320	0.92 327	0.94 334	0.80 327	1.84 314	0.57 236	0.18 290	0.19 294	0.17 283	0.16 245	0.22 201	0.25 265

S-Stereo	0.80 325	0.69 227	3.89 396	0.39 255	0.37 295	0.69 265	0.70 350	0.94 290	0.98 352	0.62 261	0.91 326	0.83 304	0.60 278	2.37 354	0.66 257	0.18 290	0.21 311	0.17 283	0.18 270	0.30 275	0.35 326

RTSC	0.72 297	1.00 331	2.22 249	0.40 264	0.29 214	0.82 322	0.31 191	0.96 305	1.10 366	0.92 347	0.81 307	0.78 290	0.58 273	1.23 233	1.55 348	0.18 290	0.17 276	0.14 226	0.17 260	0.43 346	0.30 302

DANet	0.80 325	0.65 216	2.21 246	1.19 396	0.48 342	0.74 286	1.25 393	0.89 257	1.53 388	0.89 344	0.71 286	0.96 337	0.56 264	1.83 309	0.96 299	0.18 290	0.16 266	0.19 305	0.16 245	0.26 250	0.29 294
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
SANet	1.20 368	1.21 363	3.33 388	0.38 247	0.27 200	1.73 392	0.85 366	1.10 365	2.49 404	1.16 365	1.83 380	1.72 385	1.50 384	2.37 354	2.84 384	0.18 290	0.16 266	0.16 267	0.15 229	0.32 287	0.32 313

PWC_ROB	0.70 287	0.94 306	1.88 163	0.39 255	0.39 302	0.62 202	0.30 181	0.98 316	0.94 345	0.91 346	1.29 363	0.77 287	0.62 290	1.62 279	1.03 314	0.18 290	0.11 177	0.18 300	0.13 183	0.51 362	0.22 231

CBMV	0.71 294	0.76 246	2.64 321	0.33 159	0.20 111	0.78 307	0.79 361	0.98 316	0.78 305	0.85 341	0.71 286	0.86 314	1.10 362	1.46 251	0.62 249	0.18 290	0.20 303	0.21 320	0.19 288	0.25 235	0.33 320
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
WZ-Net	0.92 345	1.31 373	3.76 393	0.41 270	0.36 283	0.86 332	0.71 351	1.00 335	1.06 362	0.82 335	0.92 327	1.06 357	1.05 357	2.16 343	1.61 350	0.19 300	0.13 217	0.15 252	0.16 245	0.32 287	0.28 288

FTStereo	0.76 313	0.18 1	2.35 272	0.71 366	0.21 118	0.73 283	1.79 407	0.57 68	0.53 105	1.07 358	1.63 376	1.29 372	2.13 397	0.75 180	0.29 92	0.19 300	0.08 60	0.12 141	0.11 128	0.11 23	0.40 351

LMCR-Stereo	0.52 192	0.71 232	2.39 279	0.40 264	0.21 118	0.74 286	0.31 191	1.02 346	0.64 194	0.61 250	0.63 227	0.39 83	0.51 245	0.62 147	0.42 174	0.19 300	0.09 115	0.12 141	0.09 46	0.23 209	0.12 66

psmorigin	1.36 380	0.60 193	13.80 427	0.37 233	0.29 214	0.62 202	0.33 220	0.77 169	0.61 162	0.96 352	0.88 322	1.17 370	0.73 316	4.00 408	0.86 294	0.19 300	0.22 316	0.17 283	0.18 270	0.24 224	0.29 294

stereogan	0.69 283	0.51 169	2.44 290	0.39 255	0.39 302	1.01 353	0.41 261	0.94 290	0.92 344	0.73 315	0.85 316	1.15 368	0.69 306	1.57 268	0.53 221	0.19 300	0.18 284	0.20 314	0.16 245	0.36 314	0.24 256

CVANet_RVC	0.65 265	0.80 266	2.13 231	0.36 214	0.26 189	0.62 202	0.42 264	0.84 225	0.72 256	0.69 301	0.68 265	0.68 244	0.52 250	2.64 379	0.42 174	0.19 300	0.12 202	0.22 322	0.17 260	0.37 321	0.15 142

Anonymous Stereo	0.70 287	1.08 345	2.47 295	0.42 278	0.36 283	0.60 162	0.78 360	0.83 214	0.75 286	0.65 286	0.63 227	0.62 209	0.38 146	2.43 365	0.78 283	0.19 300	0.18 284	0.19 305	0.20 298	0.30 275	0.23 249

NVstereo2D	0.58 231	0.40 124	2.03 212	0.35 196	0.35 276	0.69 265	0.39 253	0.91 273	0.80 313	0.47 100	0.53 149	0.67 238	0.46 222	1.99 331	0.48 202	0.19 300	0.11 177	0.17 283	0.13 183	0.25 235	0.25 265

DeepPruner_ROB	0.50 168	0.70 230	1.94 186	0.29 82	0.26 189	0.63 218	0.31 191	0.80 198	0.48 69	0.61 250	0.55 167	0.66 228	0.38 146	0.98 207	0.40 166	0.19 300	0.14 231	0.14 226	0.14 208	0.23 209	0.17 175

Wz-Net-TNSev	0.91 343	1.73 397	3.08 367	0.36 214	0.31 240	1.00 352	0.71 351	1.06 359	0.97 349	0.71 308	0.72 290	1.09 361	0.87 338	2.42 363	1.59 349	0.20 309	0.20 303	0.16 267	0.20 298	0.44 353	0.35 326

Syn2CoEx	0.70 287	1.07 344	2.74 336	0.43 283	0.30 224	0.64 229	0.42 264	0.99 327	0.78 305	0.62 261	0.78 303	0.74 276	0.72 313	1.92 326	0.61 247	0.20 309	0.17 276	0.19 305	0.15 229	0.29 266	0.22 231

TDLM	0.67 272	0.92 298	1.76 101	0.37 233	0.24 164	0.66 246	0.56 319	0.82 208	0.74 274	1.16 365	0.62 217	0.61 205	0.48 235	2.70 384	0.50 212	0.20 309	0.11 177	0.35 361	0.14 208	0.32 287	0.16 164

NCCL2	0.65 265	0.94 306	1.96 198	0.43 283	0.30 224	0.71 272	0.68 345	0.84 225	0.65 206	0.70 304	0.60 205	0.86 314	0.54 255	1.56 266	0.57 236	0.20 309	0.16 266	0.67 384	0.25 318	0.22 201	0.24 256

GASNet	0.73 305	1.47 383	3.04 364	0.47 310	0.33 260	0.57 121	0.34 224	0.91 273	0.75 286	0.58 222	0.58 190	0.74 276	0.55 260	2.03 333	0.65 256	0.21 313	0.15 252	0.19 305	0.17 260	0.51 362	0.28 288

edge stereo	0.81 331	0.73 239	3.30 385	0.37 233	1.21 401	0.62 202	0.39 253	0.93 286	0.79 310	0.80 326	0.88 322	1.14 367	0.71 310	2.18 344	0.71 268	0.21 313	0.20 303	0.26 342	0.18 270	0.38 327	0.26 274

SHD	0.72 297	0.77 254	2.36 275	0.45 301	0.40 309	0.71 272	0.32 212	1.02 346	1.25 376	1.07 358	0.84 312	0.90 324	0.73 316	1.09 218	0.98 301	0.21 313	0.18 284	0.20 314	0.21 303	0.32 287	0.31 309

RTS	1.21 369	1.31 373	6.39 415	0.52 329	0.51 349	1.61 384	0.79 361	1.03 353	1.37 382	1.13 362	1.30 364	1.10 363	0.85 334	2.65 380	2.08 367	0.21 313	0.24 324	0.18 300	0.18 270	0.43 346	0.32 313

RTSA	1.21 369	1.31 373	6.39 415	0.52 329	0.51 349	1.61 384	0.79 361	1.03 353	1.37 382	1.13 362	1.30 364	1.10 363	0.85 334	2.65 380	2.08 367	0.21 313	0.24 324	0.18 300	0.18 270	0.43 346	0.32 313

ADCMid	0.96 350	1.32 376	2.74 336	0.38 247	0.35 276	0.99 349	0.58 325	0.94 290	0.86 327	1.23 373	1.01 342	1.01 346	1.00 352	1.05 215	3.97 401	0.21 313	0.19 294	0.42 372	0.32 347	0.40 339	0.29 294

ADCS	1.05 359	1.36 380	2.98 361	0.42 278	0.36 283	0.96 346	0.81 365	1.06 359	1.12 368	1.25 374	0.97 336	1.08 359	0.90 343	1.25 237	4.86 410	0.21 313	0.21 311	0.22 322	0.23 309	0.36 314	0.38 344

AnyNet_C32	1.00 354	1.33 378	2.53 304	0.49 320	0.54 353	1.15 367	1.14 388	0.91 273	0.89 338	1.11 361	0.95 333	0.87 316	0.93 345	1.50 260	4.07 403	0.21 313	0.20 303	0.25 339	0.24 311	0.38 327	0.33 320

ADCPNet	0.99 351	0.99 329	3.93 399	0.37 233	0.68 371	1.36 374	0.62 336	0.87 246	0.76 296	0.78 324	0.81 307	1.08 359	1.18 365	1.14 225	2.49 380	0.21 313	0.69 398	0.21 320	0.95 405	0.29 266	0.37 341

LSM	3.31 412	1.11 347	5.29 412	9.40 426	30.65 440	0.84 326	1.12 387	0.91 273	1.22 374	1.36 381	2.19 389	0.93 330	0.83 330	1.66 282	0.90 295	0.21 313	0.31 352	0.24 334	0.28 331	0.39 335	6.33 424

XPNet_ROB	0.61 247	0.72 236	1.66 71	0.37 233	0.27 200	0.67 251	0.47 295	0.89 257	0.71 248	0.78 324	0.70 282	0.81 299	0.53 252	1.70 288	0.76 279	0.21 313	0.16 266	0.16 267	0.15 229	0.20 181	0.21 221

LALA_ROB	0.60 239	0.76 246	1.69 75	0.36 214	0.29 214	0.79 311	0.55 314	0.94 290	0.77 300	0.81 331	0.67 257	0.94 334	0.49 240	0.99 208	0.73 275	0.21 313	0.15 252	0.20 314	0.18 270	0.23 209	0.21 221

SGM-Forest	1.04 358	0.42 133	3.59 392	0.41 270	0.32 249	1.05 355	1.32 396	0.94 290	0.83 322	1.16 365	2.23 392	1.03 350	1.39 378	2.49 371	2.35 377	0.21 313	0.21 311	0.20 314	0.19 288	0.23 209	0.32 313
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
AF-Net	0.69 283	0.92 298	2.21 246	0.41 270	0.40 309	0.68 262	0.40 255	1.02 346	0.86 327	0.69 301	1.03 346	1.04 353	0.84 333	1.19 229	0.78 283	0.22 326	0.14 231	0.25 339	0.17 260	0.30 275	0.18 193

CBMV_ROB	0.76 313	0.42 133	2.68 326	0.33 159	0.22 139	0.74 286	0.47 295	0.96 305	0.76 296	1.04 357	0.96 334	0.88 320	0.93 345	2.06 335	1.19 325	0.22 326	0.24 324	0.27 343	0.25 318	0.25 235	0.28 288

MeshStereo	1.21 369	1.15 356	3.01 363	0.34 182	0.28 209	1.10 362	0.69 347	1.35 383	1.01 355	2.71 410	2.41 395	2.96 398	1.45 381	2.80 390	1.40 341	0.22 326	0.22 316	0.22 322	0.19 288	0.50 360	0.26 274
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
HBP-ISP	0.76 313	1.30 372	3.19 379	0.35 196	0.26 189	0.85 330	0.54 311	1.03 353	0.72 256	0.80 326	0.69 272	0.68 244	0.83 330	2.04 334	0.44 186	0.23 329	0.24 324	0.29 354	0.25 318	0.28 263	0.24 256

FINET	0.65 265	0.95 312	3.06 366	0.35 196	0.40 309	0.58 136	0.48 298	0.92 281	1.10 366	0.57 210	0.68 265	0.47 143	0.44 210	1.15 227	0.60 245	0.23 329	0.21 311	0.17 283	0.15 229	0.26 250	0.25 265

hitnet-ft	0.67 272	0.80 266	1.90 170	0.28 61	0.22 139	0.69 265	0.36 236	0.85 229	0.65 206	0.56 200	0.84 312	1.03 350	0.95 350	2.32 352	0.55 226	0.23 329	0.14 231	0.41 371	0.13 183	0.24 224	0.17 175

RGC	0.71 294	0.97 322	2.18 243	0.44 288	0.44 324	0.73 283	0.40 255	0.94 290	0.71 248	0.71 308	1.04 349	1.01 346	0.71 310	1.74 294	0.70 266	0.23 329	0.18 284	0.28 347	0.26 324	0.29 266	0.27 282

Nwc_Net	0.68 279	0.83 278	2.53 304	0.41 270	0.39 302	0.77 302	0.38 249	1.01 343	0.70 239	0.60 243	0.99 339	0.98 341	0.68 305	1.41 244	0.63 251	0.23 329	0.15 252	0.23 328	0.25 318	0.23 209	0.18 193

DeepPrunerF	0.86 337	0.86 285	2.91 355	0.45 301	0.50 344	0.64 229	0.48 298	1.14 370	2.64 406	0.63 270	0.61 212	0.65 223	0.62 290	2.21 346	1.31 333	0.23 329	0.19 294	0.30 355	0.28 331	0.36 314	0.25 265

NOSS_ROB	0.64 257	0.65 216	1.62 65	0.46 305	0.25 176	0.67 251	0.30 181	0.93 286	0.77 300	0.59 235	0.57 184	0.77 287	0.38 146	2.78 388	0.44 186	0.23 329	0.24 324	0.28 347	0.26 324	0.27 257	0.39 347

UDGNet	0.44 100	1.02 338	1.74 91	0.35 196	0.19 101	0.58 136	0.23 67	0.49 29	0.66 216	0.41 71	0.38 57	0.34 66	0.29 96	0.53 124	0.30 103	0.24 336	0.10 144	0.37 367	0.19 288	0.27 257	0.15 142

FADNet-RVC-Resample	0.67 272	1.16 360	3.16 375	0.37 233	0.29 214	0.62 202	0.38 249	0.86 237	0.63 187	0.51 149	0.50 129	0.57 188	0.45 214	1.57 268	0.49 207	0.24 336	0.32 356	0.23 328	0.19 288	0.27 257	0.62 376

SAMSARA	0.91 343	0.97 322	2.22 249	0.80 373	0.58 361	1.32 372	1.31 395	1.01 343	0.94 345	1.36 381	0.87 319	1.38 377	0.90 343	1.72 291	1.02 312	0.24 336	0.30 351	0.22 322	0.25 318	0.36 314	0.35 326

XQC	0.73 305	0.98 325	2.39 279	0.46 305	0.35 276	0.81 319	0.46 287	1.00 335	1.00 353	0.80 326	0.69 272	0.88 320	0.74 321	1.32 238	1.20 326	0.24 336	0.16 266	0.23 328	0.20 298	0.41 341	0.33 320

PS-NSSS	0.63 254	1.00 331	1.81 138	0.30 96	0.31 240	0.63 218	0.34 224	0.98 316	0.69 230	0.54 177	0.74 294	0.51 158	0.41 178	2.43 365	0.48 202	0.24 336	0.17 276	0.27 343	0.18 270	0.27 257	0.21 221

RP	0.67 272	0.82 275	1.94 186	0.43 283	0.44 324	0.65 241	0.45 285	0.89 257	0.82 318	0.66 289	0.92 327	0.99 344	0.76 323	1.55 265	0.66 257	0.25 341	0.18 284	0.23 328	0.20 298	0.31 283	0.22 231

G-Net	0.99 351	0.64 210	2.76 338	0.57 348	0.67 370	2.03 402	0.72 354	0.76 159	0.67 219	1.14 364	2.56 398	1.30 375	1.02 354	1.48 259	1.74 355	0.25 341	0.24 324	0.24 334	0.26 324	0.37 321	0.31 309

AnyNet_C01	1.14 362	1.49 384	4.23 404	0.54 338	0.53 351	1.51 381	1.37 398	1.04 357	1.07 363	1.17 370	1.33 366	1.15 368	1.08 360	1.61 278	2.74 382	0.25 341	0.22 316	0.28 347	0.24 311	0.48 356	0.40 351

PVD	0.90 342	0.85 284	2.15 237	0.53 335	0.50 344	0.99 349	0.56 319	1.15 373	1.64 391	1.41 386	1.41 370	1.11 365	1.13 364	1.35 241	1.31 333	0.26 344	0.28 347	0.28 347	0.26 324	0.37 321	0.49 367

DPSNet	0.86 337	0.60 193	2.34 269	0.58 350	0.36 283	1.07 361	0.75 356	1.30 381	1.05 359	0.70 304	0.68 265	0.94 334	1.29 368	2.08 337	1.82 358	0.26 344	0.23 321	0.16 267	0.17 260	0.48 356	0.40 351

FBW_ROB	0.83 333	0.77 254	1.77 109	0.44 288	0.30 224	0.87 336	0.46 287	1.10 365	0.91 341	0.81 331	0.75 297	1.01 346	0.61 285	3.66 406	1.23 330	0.26 344	0.23 321	0.36 363	0.25 318	0.27 257	0.62 376

CSAN	1.25 373	1.12 348	3.04 364	0.51 325	0.37 295	1.06 356	1.15 389	1.22 376	1.08 364	1.17 370	1.91 382	1.04 353	1.31 371	5.96 416	2.43 379	0.26 344	0.22 316	0.24 334	0.24 311	0.31 283	0.30 302

WCMA_ROB	1.12 361	0.83 278	2.66 324	0.58 350	0.34 266	1.17 369	0.71 351	0.93 286	0.94 345	1.74 393	2.63 401	3.09 401	1.71 391	1.70 288	1.84 359	0.26 344	0.21 311	0.20 314	0.21 303	0.28 263	0.43 358

dad	0.51 183	1.01 335	1.74 91	0.29 82	0.19 101	0.60 162	0.26 121	0.52 45	0.75 286	0.63 270	0.63 227	0.63 212	0.33 118	0.85 198	0.47 199	0.27 349	0.15 252	0.40 370	0.18 270	0.22 201	0.14 112

NCC-stereo	0.79 323	0.94 306	2.42 284	0.59 353	0.45 332	1.90 395	0.46 287	0.99 327	0.72 256	0.64 279	0.84 312	0.91 325	0.73 316	1.80 305	1.00 307	0.27 349	0.19 294	0.23 328	0.31 343	0.24 224	0.22 231

Abc-Net	0.79 323	0.94 306	2.42 284	0.59 353	0.45 332	1.90 395	0.46 287	0.99 327	0.72 256	0.64 279	0.84 312	0.91 325	0.73 316	1.80 305	1.00 307	0.27 349	0.19 294	0.23 328	0.31 343	0.24 224	0.22 231
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SGM-ForestM	2.98 410	1.70 395	3.52 391	0.67 364	0.47 340	5.18 420	3.36 417	3.30 415	2.86 409	4.44 417	3.79 412	9.80 421	5.50 417	6.29 417	6.52 416	0.27 349	0.36 360	0.24 334	0.27 328	0.38 327	0.58 374

PFNet	0.60 239	0.33 87	2.47 295	0.41 270	0.55 356	0.62 202	0.27 144	0.61 87	0.63 187	0.61 250	0.56 178	0.45 129	0.32 115	1.88 321	1.14 321	0.28 353	0.09 115	0.12 141	0.16 245	0.26 250	0.20 215

FC-DCNN	1.49 389	0.59 192	2.88 347	0.44 288	0.39 302	1.97 400	0.66 340	1.67 395	1.70 393	2.72 411	2.89 405	4.22 408	2.97 407	2.55 376	2.19 372	0.29 354	0.26 340	0.31 356	0.30 339	0.32 287	0.39 347

MSMD_ROB	1.34 378	0.96 314	2.38 277	0.39 255	0.32 249	1.96 398	0.62 336	0.91 273	1.43 384	2.94 413	2.60 399	4.77 413	1.95 395	2.43 365	1.33 335	0.29 354	0.26 340	0.32 358	0.32 347	0.30 275	0.30 302

SDNR	1.22 372	0.80 266	2.71 330	0.33 159	1.48 409	1.98 401	0.23 67	1.93 401	2.44 402	0.89 344	2.52 396	1.36 376	0.51 245	3.65 405	1.93 360	0.30 356	0.31 352	0.22 322	0.16 245	0.33 294	0.36 334

FCDSN-DC	1.29 375	0.54 178	2.50 301	0.47 310	0.41 316	1.12 363	0.60 329	1.10 365	1.27 378	2.23 403	2.87 404	3.67 405	3.12 409	2.39 360	1.69 352	0.30 356	0.26 340	0.31 356	0.30 339	0.35 309	0.38 344
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
PWCDC_ROB	0.72 297	1.06 342	2.09 222	0.47 310	0.36 283	0.78 307	0.26 121	0.98 316	1.34 380	0.61 250	2.07 384	0.64 220	0.61 285	0.83 194	0.71 268	0.31 358	0.14 231	0.15 252	0.12 158	0.60 373	0.21 221

Anonymous_2	0.74 308	0.32 81	1.65 67	0.33 159	0.30 224	0.67 251	0.32 212	0.69 115	0.46 54	0.48 119	0.41 71	0.84 307	0.58 273	0.51 114	0.40 166	0.32 359	0.38 364	1.43 408	3.69 422	0.80 384	0.27 282

ccnet	0.71 294	0.41 127	1.59 58	0.40 264	0.45 332	1.06 356	0.55 314	0.98 316	0.71 248	0.88 342	0.97 336	0.82 302	0.88 341	1.68 285	0.94 297	0.32 359	0.26 340	0.32 358	0.27 328	0.34 301	0.30 302

GANetREF_RVC	0.75 310	1.15 356	2.46 293	0.47 310	0.26 189	0.83 324	0.61 332	0.97 312	0.89 338	0.62 261	0.61 212	0.72 266	0.59 276	2.42 363	0.55 226	0.32 359	0.25 338	0.36 363	0.24 311	0.39 335	0.31 309
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
PASM	0.72 297	0.68 224	1.91 176	0.47 310	0.44 324	0.60 162	0.51 302	0.76 159	0.80 313	0.77 323	0.67 257	0.87 316	0.61 285	2.40 361	0.67 260	0.32 359	0.35 358	0.36 363	0.41 372	0.45 354	0.39 347

ELAS_RVC	1.37 382	0.78 262	3.21 381	0.55 344	0.50 344	1.49 379	2.48 413	1.48 388	1.71 394	2.13 400	2.09 385	2.07 390	2.56 403	1.90 323	2.02 364	0.35 363	0.36 360	0.37 367	0.34 354	0.49 358	0.47 364
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.39 383	0.79 264	2.86 346	0.53 335	0.50 344	2.81 411	2.20 410	1.61 394	1.50 387	2.28 405	2.35 393	1.82 386	2.13 397	1.73 292	2.22 373	0.35 363	0.37 362	0.35 361	0.35 356	0.49 358	0.47 364
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
AANet_RVC	0.68 279	1.00 331	2.09 222	0.33 159	0.25 176	0.58 136	0.32 212	0.81 202	0.80 313	0.61 250	0.94 331	0.80 296	0.41 178	2.46 368	1.02 312	0.36 365	0.14 231	0.10 52	0.09 46	0.23 209	0.22 231

PDISCO_ROB	0.75 310	1.06 342	2.11 226	0.64 360	0.59 362	1.13 365	0.43 270	1.14 370	1.05 359	0.64 279	0.71 286	0.96 337	0.61 285	1.21 230	0.76 279	0.37 366	0.18 284	0.27 343	0.24 311	0.56 369	0.32 313

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 356	1.67 391	2.32 264	0.47 310	0.39 302	1.47 377	0.95 373	0.95 301	0.91 341	0.84 338	0.94 331	1.05 355	0.60 278	2.95 393	0.72 272	0.41 367	0.72 402	0.32 358	0.55 382	0.74 379	1.22 406

PMTNet	0.31 13	0.35 103	1.30 18	0.20 3	0.14 13	0.57 121	0.25 105	0.46 13	0.42 31	0.27 31	0.32 33	0.27 42	0.24 34	0.39 55	0.23 37	0.43 368	0.07 11	0.08 3	0.05 1	0.18 151	0.07 3

coex-ft	5.95 418	1.67 391	60.57 444	0.34 182	0.30 224	0.77 302	0.69 347	0.74 140	4.41 411	19.22 431	2.15 388	1.62 384	7.97 420	1.81 308	8.96 420	0.44 369	2.08 418	0.18 300	0.19 288	0.38 327	4.62 423

Consistency-Raft	0.88 340	0.93 304	3.23 383	0.99 388	0.64 368	0.77 302	0.55 314	0.98 316	0.97 349	0.61 250	1.03 346	0.65 223	1.05 357	0.79 192	1.38 338	0.44 369	0.46 375	0.51 377	0.58 387	0.65 375	0.47 364

UDG	0.77 317	1.23 365	2.15 237	0.67 364	0.59 362	0.78 307	0.38 249	0.90 263	0.70 239	0.61 250	0.69 272	1.01 346	0.67 302	1.02 211	0.73 275	0.45 371	0.34 357	0.87 389	0.51 379	0.67 377	0.46 363

MADNet+	1.36 380	1.93 408	5.95 414	0.81 376	0.59 362	1.57 383	1.09 384	1.39 386	1.22 374	0.84 338	1.01 342	1.25 371	1.12 363	3.19 398	2.36 378	0.45 371	0.47 378	0.38 369	0.34 354	0.59 370	0.57 372

FADNet	0.64 257	1.22 364	2.06 214	0.32 144	0.30 224	0.66 246	0.29 174	0.88 251	0.72 256	0.44 85	0.48 106	0.66 228	0.57 269	1.84 314	0.45 189	0.46 373	0.20 303	0.17 283	0.19 288	0.59 370	0.24 256

STTRV1_RVC	0.80 325	0.55 186	2.89 350	0.42 278	0.49 343	0.79 311	0.44 278	1.15 373	0.82 318	0.62 261	0.89 324	0.72 266	0.63 293	2.69 383	0.64 254	0.48 374	0.64 390	0.27 343	0.24 311	0.35 309	0.27 282

NVStereoNet_ROB	1.16 366	0.95 312	2.54 310	0.58 350	0.55 356	0.78 307	0.63 338	1.00 335	1.08 364	1.03 355	4.07 413	1.48 381	1.22 366	2.88 392	1.27 332	0.50 375	0.46 375	0.54 378	0.62 390	0.50 360	0.63 378
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
JetBlue	1.78 394	1.63 387	3.92 397	0.73 367	1.21 401	4.38 418	3.35 416	1.59 392	1.20 373	1.26 378	1.52 373	2.37 394	1.88 394	3.23 399	3.00 385	0.53 376	0.47 378	0.48 376	0.49 377	1.29 399	0.97 396

SGM_RVC	1.89 397	0.92 298	2.50 301	0.96 387	0.93 388	1.63 386	1.37 398	1.52 391	12.43 420	1.85 394	1.69 377	2.40 395	1.74 392	2.81 391	1.71 353	0.53 376	0.47 378	0.42 372	0.47 375	0.74 379	0.74 382
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DDUNet	0.77 317	1.12 348	1.88 163	0.76 369	0.69 372	0.84 326	0.43 270	0.85 229	0.65 206	0.67 293	0.75 297	0.91 325	0.52 250	1.03 213	0.57 236	0.54 378	0.37 362	0.95 392	0.52 381	0.71 378	0.57 372

DispFullNet	1.67 393	2.10 411	5.22 410	1.53 403	8.90 421	0.86 332	0.31 191	0.96 305	0.96 348	1.37 384	1.01 342	1.13 366	1.98 396	1.51 261	0.91 296	0.54 378	0.31 352	1.18 398	0.63 392	1.13 391	0.80 388

MANE	2.90 409	1.14 352	2.96 357	1.03 389	1.01 392	5.01 419	2.45 412	5.36 420	6.88 418	3.58 416	4.76 417	5.99 416	4.99 414	4.23 410	4.61 409	0.56 380	0.67 393	0.44 374	0.78 398	0.51 362	1.03 402

anonymity	0.80 325	0.66 221	1.29 16	0.59 353	0.75 376	0.67 251	0.52 305	0.95 301	0.71 248	0.94 349	0.70 282	0.67 238	0.87 338	0.71 175	1.35 336	0.64 381	0.62 389	0.58 379	1.44 414	0.60 373	0.65 379

SPS-STEREO	1.07 360	1.13 351	2.88 347	0.65 362	0.69 372	0.99 349	0.68 345	1.05 358	0.87 330	1.36 381	1.23 359	1.46 380	0.94 348	1.87 316	1.72 354	0.66 382	0.61 388	0.58 379	0.57 385	0.65 375	0.77 386
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MFMNet_re	0.92 345	1.28 370	2.53 304	0.82 377	0.76 379	0.90 339	0.75 356	0.98 316	1.04 358	1.03 355	1.05 350	0.84 307	0.94 348	0.83 194	0.72 272	0.68 383	0.60 387	0.63 382	0.60 389	0.77 382	0.74 382

WAO-7	1.48 388	1.63 387	2.49 299	0.93 383	0.75 376	1.72 391	1.10 385	1.84 400	1.96 399	1.43 387	2.54 397	1.97 388	1.61 388	3.06 395	2.08 367	0.69 384	0.66 392	0.94 391	0.74 396	0.80 384	0.69 381

SGM+DAISY	1.83 396	1.43 381	3.81 394	0.87 378	1.01 392	2.38 408	2.53 414	1.36 384	1.75 395	2.92 412	3.22 409	2.65 396	2.93 405	2.22 349	3.10 389	0.72 385	0.69 398	0.63 382	0.62 390	0.77 382	0.98 397

CAS	0.35 38	0.25 32	1.30 18	0.79 372	0.34 266	0.51 61	0.23 67	0.46 13	0.39 16	0.22 5	0.31 30	0.20 2	0.17 2	0.28 3	0.23 37	0.73 386	0.06 1	0.07 1	0.05 1	0.09 7	0.37 341

SQANet	0.80 325	1.58 386	2.53 304	0.76 369	0.83 380	0.76 294	0.36 236	0.83 214	0.64 194	0.63 270	0.69 272	0.73 270	0.51 245	1.21 230	0.53 221	0.77 387	0.29 348	0.59 381	0.29 334	0.86 386	0.61 375

LE_ROB	4.43 415	1.35 379	9.38 419	2.79 419	3.93 418	2.43 409	3.46 418	2.68 408	11.19 419	11.66 424	4.73 416	5.26 414	10.46 422	4.50 413	9.49 421	0.82 388	0.69 398	1.34 405	0.98 406	0.75 381	0.76 385

ACVNet_2	1.42 386	1.81 399	3.23 383	1.08 391	0.92 387	1.32 372	0.85 366	1.49 389	1.69 392	1.19 372	1.73 378	2.13 391	1.03 355	2.50 372	1.40 341	0.91 389	0.53 383	1.00 394	0.55 382	2.11 412	0.85 390

CC-Net-ROB	0.85 336	1.15 356	2.13 231	0.88 379	0.38 300	0.88 337	0.44 278	1.06 359	0.79 310	0.58 222	0.69 272	0.65 223	0.50 243	2.74 387	0.51 215	0.93 390	0.39 370	0.87 389	0.29 334	0.54 367	0.54 369

FADNet_RVC	0.81 331	1.14 352	2.42 284	0.30 96	0.24 164	0.71 272	0.24 90	0.95 301	0.61 162	0.44 85	0.56 178	0.59 197	0.42 193	1.52 262	0.68 263	0.94 391	0.96 408	0.28 347	1.00 407	0.90 387	1.36 410

WAO-6	1.58 392	1.54 385	2.32 264	1.14 395	1.00 391	2.30 406	1.03 381	1.82 399	2.85 408	1.25 374	2.61 400	2.20 392	1.56 386	2.47 370	1.99 363	0.95 392	0.67 393	1.19 401	0.83 400	1.08 389	0.88 394

otaku	1.03 357	1.68 393	2.72 332	0.95 385	0.73 375	1.03 354	0.59 327	0.99 327	0.86 327	0.69 301	1.61 374	0.98 341	0.64 294	1.46 251	1.14 321	0.95 392	0.46 375	0.72 387	0.40 369	1.24 397	0.78 387

Ntro	1.00 354	1.68 393	2.80 344	0.95 385	0.85 381	1.06 356	0.53 308	0.98 316	0.90 340	0.62 261	0.76 299	0.93 330	0.66 300	1.66 282	0.98 301	0.99 394	0.45 374	0.75 388	0.40 369	1.19 393	0.75 384

ACVNet_1	1.33 377	1.91 406	4.03 400	1.09 392	0.88 383	1.19 370	0.66 340	1.24 378	1.17 371	0.94 349	0.96 334	3.09 401	1.04 356	2.37 354	1.11 319	1.04 395	0.48 381	1.03 396	0.48 376	1.12 390	0.83 389

PWCK	1.49 389	1.90 405	3.22 382	1.09 392	0.54 353	1.71 390	1.73 406	1.49 389	1.53 388	1.44 388	1.80 379	1.82 386	1.30 370	3.34 401	1.76 356	1.07 396	0.56 385	0.97 393	0.58 387	1.38 403	0.65 379

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 317	1.04 340	2.06 214	0.94 384	0.35 276	0.89 338	0.40 255	0.85 229	0.63 187	0.55 191	0.63 227	0.75 281	0.38 146	2.38 357	0.48 202	1.10 397	0.31 352	0.36 363	0.21 303	0.53 366	0.55 371

Dean	1.79 395	1.83 400	3.92 397	1.29 397	1.07 396	1.55 382	1.00 379	1.95 402	2.33 401	1.47 389	4.19 414	4.26 411	1.33 373	2.21 346	1.48 345	1.14 398	0.68 397	1.18 398	0.74 396	1.24 397	0.98 397

RainbowNet	1.15 364	1.78 398	2.72 332	1.12 394	0.91 386	1.06 356	0.76 358	1.16 375	1.13 370	0.75 317	0.97 336	1.09 361	0.80 327	1.60 275	1.21 328	1.17 399	1.26 411	1.01 395	0.57 385	1.13 391	0.88 394

TorneroNet-64	2.65 402	1.83 400	3.30 385	1.46 401	1.20 400	3.89 414	0.99 376	3.51 417	6.71 417	2.56 408	4.60 415	4.22 408	3.85 412	3.33 400	3.14 390	1.19 400	0.65 391	1.39 407	0.79 399	3.31 419	1.15 404

IMH-64-1	1.39 383	1.64 389	1.86 156	1.36 398	1.11 397	1.39 375	1.19 391	1.76 396	1.45 385	1.16 365	2.21 390	1.53 382	1.38 376	1.98 328	1.52 346	1.29 401	0.67 393	1.27 402	0.69 393	1.29 399	0.98 397

IMH-64	1.39 383	1.64 389	1.86 156	1.36 398	1.11 397	1.39 375	1.19 391	1.76 396	1.45 385	1.16 365	2.21 390	1.53 382	1.38 376	1.98 328	1.52 346	1.29 401	0.67 393	1.27 402	0.69 393	1.29 399	0.98 397

TorneroNet	5.50 417	1.92 407	3.16 375	1.47 402	1.25 403	14.07 426	1.06 383	4.90 418	20.99 437	10.17 420	16.48 429	11.88 425	6.93 418	3.34 401	4.20 405	1.30 403	0.69 398	1.45 409	0.86 401	2.61 416	1.20 405

JetRed	3.29 411	4.93 422	10.17 420	1.45 400	1.72 412	7.44 421	5.05 421	3.06 410	2.12 400	2.41 407	2.39 394	2.99 399	2.37 400	3.51 404	6.44 415	1.32 404	1.90 417	1.37 406	1.23 413	2.21 414	1.76 415

UNDER WATER	2.74 404	1.85 402	4.54 406	1.81 409	1.44 406	2.34 407	1.40 401	3.24 412	6.60 416	2.60 409	2.76 403	5.75 415	5.24 416	3.02 394	4.01 402	1.45 405	0.81 403	1.59 413	1.06 408	1.80 408	1.51 413

UNDER WATER-64	2.47 401	1.89 404	4.86 408	1.82 410	1.44 406	3.18 413	1.57 405	2.62 406	5.64 413	2.05 396	2.13 387	4.13 407	3.76 411	2.62 378	3.42 396	1.47 406	0.85 405	1.57 412	1.07 409	1.82 409	1.49 412

KSHMR	4.10 413	1.97 409	5.27 411	1.71 406	1.47 408	1.96 398	1.28 394	3.19 411	17.33 431	2.12 397	15.91 427	9.18 420	1.57 387	8.42 421	1.98 362	1.52 407	1.26 411	1.67 414	1.19 411	1.67 407	1.40 411

notaker	2.66 403	2.07 410	3.31 387	2.61 417	1.43 404	1.76 393	1.11 386	2.76 409	1.79 397	2.26 404	11.53 424	3.96 406	4.29 413	3.09 396	2.76 383	1.55 408	0.88 406	1.70 415	1.07 409	2.00 411	1.35 409

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 378	1.70 395	2.50 301	0.56 346	0.40 309	2.15 404	0.99 376	1.24 378	1.26 377	1.02 354	1.10 353	1.29 372	0.88 341	3.10 397	1.08 317	1.66 409	0.83 404	0.68 385	0.88 402	1.57 404	1.80 417

BEATNet-Init1	12.10 423	11.19 425	27.29 442	2.99 420	3.51 417	21.84 436	11.10 423	14.34 429	13.83 426	20.34 432	20.33 434	26.35 443	20.03 431	19.06 434	14.80 429	1.74 410	1.81 414	2.05 418	2.49 419	3.69 421	3.12 421

ktn	4.35 414	2.10 411	2.89 350	1.80 408	1.49 410	2.13 403	1.41 403	2.26 404	12.72 421	11.41 423	16.43 428	11.15 423	3.75 410	4.36 412	3.18 391	1.82 411	0.98 410	1.73 416	1.21 412	2.97 418	1.27 407

MFN_U_SF_RVC	1.55 391	2.39 418	3.16 375	0.65 362	0.41 316	1.12 363	0.46 287	1.23 377	1.33 379	1.61 391	1.20 357	1.43 379	0.98 351	1.76 296	1.97 361	1.90 412	1.80 413	1.98 417	2.15 416	1.63 405	1.77 416

WAO-8	2.80 406	2.14 414	2.89 350	1.91 411	1.04 394	3.98 415	0.96 374	3.26 413	6.17 414	2.15 401	3.37 410	3.31 403	2.41 401	11.84 423	2.03 365	2.05 413	1.86 415	1.54 410	0.92 403	1.22 394	0.87 392

Venus	2.80 406	2.14 414	2.89 350	1.91 411	1.04 394	3.98 415	0.96 374	3.26 413	6.17 414	2.15 401	3.37 410	3.31 403	2.41 401	11.84 423	2.03 365	2.05 413	1.86 415	1.54 410	0.92 403	1.22 394	0.87 392

SPstereo	16.50 429	2.87 420	4.74 407	2.64 418	2.53 415	29.48 438	52.22 438	39.30 445	29.70 445	21.90 440	21.75 436	27.53 444	23.84 440	28.05 445	26.36 439	2.38 415	2.58 421	4.92 422	3.03 420	2.19 413	2.05 418

MADNet++	2.79 405	2.11 413	2.97 360	2.49 415	2.28 414	2.95 412	2.31 411	2.67 407	2.47 403	3.03 414	3.13 408	2.70 397	2.92 404	4.10 409	4.48 407	2.68 416	2.24 420	3.04 420	2.44 418	2.37 415	2.34 419

LVE	1.96 399	2.17 417	3.14 373	1.68 404	1.80 413	1.63 386	1.03 381	2.34 405	2.81 407	1.25 374	2.89 405	4.24 410	1.29 368	2.79 389	1.44 343	2.85 417	0.91 407	1.18 398	1.46 415	1.23 396	1.10 403

DGTPSM_ROB	8.89 421	5.62 423	12.25 422	5.92 423	11.32 423	8.54 422	24.18 429	6.40 422	13.49 422	5.15 418	11.46 422	6.19 418	10.92 423	7.00 418	13.72 425	4.47 418	7.65 423	3.92 421	7.45 426	4.38 422	7.87 426

DGSMNet	2.89 408	0.63 208	3.18 378	3.43 421	4.17 420	2.57 410	6.98 422	0.97 312	0.83 322	0.56 200	1.86 381	0.79 294	0.62 290	1.64 280	1.39 339	4.61 419	5.01 422	5.17 424	4.71 423	4.44 423	4.19 422

IMH	2.02 400	2.15 416	2.69 329	1.68 404	1.12 399	1.66 389	0.92 372	2.10 403	1.92 398	1.32 380	2.66 402	2.21 393	1.69 390	5.78 414	1.68 351	5.54 420	0.96 408	1.31 404	0.71 395	1.32 402	0.99 401

ACVNet-4b	1.93 398	1.85 402	4.10 402	1.07 390	0.86 382	1.15 367	0.53 308	1.06 359	1.12 368	0.64 279	1.09 352	1.99 389	0.70 308	2.20 345	9.86 423	5.62 421	0.41 373	1.03 396	0.55 382	1.86 410	0.85 390

tt	4.93 416	0.27 43	4.20 403	2.29 414	1.58 411	10.20 424	16.97 427	9.42 425	5.02 412	1.67 392	1.28 362	4.68 412	5.03 415	3.37 403	5.92 414	6.16 422	9.47 429	2.82 419	3.18 421	3.60 420	1.53 414

PML	23.15 434	16.83 429	7.78 417	5.49 422	9.93 422	51.13 445	104.50 445	5.76 421	13.62 424	37.30 445	105.93 445	30.86 445	23.50 436	12.07 425	7.87 419	6.30 423	2.12 419	6.32 426	2.43 417	10.44 428	2.90 420

DLNR_Zeroshot_test	13.43 426	19.94 432	23.55 433	121.61 446	35.03 441	0.46 35	0.15 1	8.02 424	0.35 5	0.28 35	0.37 50	0.26 36	0.17 2	0.76 183	0.29 92	6.42 424	0.26 340	0.09 23	0.38 365	50.13 444	0.18 193

DPSM_ROB	12.34 424	11.21 427	12.51 423	12.91 428	12.80 426	19.84 433	28.28 435	14.38 430	14.28 427	10.58 421	11.26 420	12.03 426	11.85 426	13.15 429	15.34 430	7.11 425	8.31 426	6.50 427	7.35 424	8.84 426	8.31 428

DPSM	12.34 424	11.21 427	12.51 423	12.91 428	12.80 426	19.84 433	28.28 435	14.38 430	14.28 427	10.58 421	11.26 420	12.03 426	11.85 426	13.15 429	15.34 430	7.11 425	8.31 426	6.50 427	7.35 424	8.84 426	8.31 428

DPSMNet_ROB	9.48 422	5.64 424	13.01 426	8.82 425	11.82 424	8.54 422	24.20 430	6.41 423	13.65 425	5.32 419	11.47 423	6.33 419	10.92 423	7.69 419	13.89 426	7.25 427	8.19 425	5.06 423	7.78 427	5.31 424	8.26 427

HanzoNet	7.64 419	2.86 419	5.05 409	7.01 424	3.97 419	2.18 405	1.34 397	3.37 416	4.05 410	13.17 425	10.58 418	10.73 422	16.52 429	8.45 422	10.51 424	10.48 428	9.72 430	5.59 425	13.46 429	6.84 425	6.83 425

CasAABBNet	24.81 436	22.53 438	24.83 434	26.08 436	25.74 437	39.86 439	57.06 441	28.87 441	28.83 440	21.16 435	22.54 438	24.22 439	23.89 442	26.38 441	30.87 441	14.25 429	16.71 433	13.09 429	14.81 431	17.78 433	16.71 432

MyStereo03	24.83 437	22.55 439	25.13 436	26.08 436	25.72 434	39.87 440	57.07 442	28.77 438	28.85 441	21.33 437	22.66 440	24.16 436	23.82 437	26.32 438	30.89 443	14.27 430	16.73 435	13.09 429	14.82 432	17.77 430	16.71 432

MyStereo02	24.83 437	22.55 439	25.13 436	26.08 436	25.72 434	39.87 440	57.07 442	28.77 438	28.85 441	21.33 437	22.66 440	24.16 436	23.82 437	26.32 438	30.89 443	14.27 430	16.73 435	13.09 429	14.82 432	17.77 430	16.71 432

MyStereo	24.83 437	22.55 439	25.13 436	26.08 436	25.72 434	39.87 440	57.07 442	28.77 438	28.85 441	21.33 437	22.66 440	24.16 436	23.82 437	26.32 438	30.89 443	14.27 430	16.73 435	13.09 429	14.82 432	17.77 430	16.71 432

Selective-RAFT-Error	24.87 440	22.59 442	25.14 439	26.13 440	25.82 438	39.93 443	57.03 440	28.97 442	28.95 444	21.21 436	22.65 439	24.25 440	23.98 443	26.43 442	30.83 440	14.27 430	16.71 433	13.10 433	14.82 432	17.82 434	16.76 436

LSM0	26.58 441	22.63 443	25.88 440	30.13 441	52.21 445	39.94 444	56.74 439	28.97 442	28.72 439	21.14 434	22.26 437	24.43 441	23.88 441	26.54 443	30.87 441	14.32 434	16.55 432	13.12 434	14.71 430	17.92 435	20.60 439

DPSimNet_ROB	17.97 430	20.20 436	24.98 435	17.62 430	15.92 428	21.53 435	21.00 428	13.70 427	15.61 429	23.89 441	14.69 426	22.87 434	24.58 444	12.70 428	14.56 427	18.48 435	12.91 431	20.21 435	12.05 428	17.76 429	14.17 431

ASD4	21.52 432	19.65 431	22.13 431	22.45 434	16.42 429	23.29 437	30.71 437	33.06 444	17.47 432	24.18 442	14.11 425	21.71 433	15.88 428	21.06 436	18.11 432	19.78 436	17.78 438	26.52 438	20.33 436	27.03 438	18.73 438

LRCNet_RVC	13.74 427	19.30 430	12.75 425	19.46 432	12.69 425	1.86 394	0.41 261	12.33 426	1.05 359	15.77 427	18.83 433	12.62 428	8.70 421	12.21 426	9.62 422	22.22 437	8.37 428	25.85 437	24.01 438	19.32 436	17.44 437

xxxxx1	28.96 443	20.11 433	14.07 428	49.74 442	39.15 442	18.98 428	26.64 431	21.94 434	20.21 434	16.45 428	17.48 430	18.36 429	21.56 432	16.21 431	20.88 434	23.07 438	26.55 440	66.40 443	78.70 443	30.27 440	32.51 443

tt_ll	28.96 443	20.11 433	14.07 428	49.74 442	39.15 442	18.98 428	26.64 431	21.94 434	20.21 434	16.45 428	17.48 430	18.36 429	21.56 432	16.21 431	20.88 434	23.07 438	26.55 440	66.40 443	78.70 443	30.27 440	32.51 443

ff	28.96 443	20.11 433	14.07 428	49.74 442	39.15 442	18.98 428	26.64 431	21.94 434	20.21 434	16.45 428	17.48 430	18.36 429	21.56 432	16.21 431	20.88 434	23.07 438	26.55 440	66.40 443	78.70 443	30.27 440	32.51 443

HaxPig	19.86 431	22.40 437	22.34 432	17.95 431	17.95 430	11.77 425	11.89 424	16.02 432	15.89 430	21.10 433	21.41 435	18.74 432	18.39 430	20.08 435	19.69 433	23.63 441	23.22 439	24.06 436	23.69 437	23.00 437	23.95 440

MEDIAN_ROB	23.96 435	27.05 444	26.39 441	22.16 433	22.13 432	16.12 427	13.97 425	20.24 433	20.05 433	25.50 443	25.31 443	22.96 435	22.63 435	24.39 437	23.24 437	28.20 442	27.23 443	28.62 439	27.75 439	27.50 439	27.76 441

AVERAGE_ROB	26.93 442	30.34 445	29.27 443	25.82 435	25.34 433	19.48 432	15.17 426	23.55 437	23.00 438	28.45 444	27.87 444	26.25 442	25.86 445	26.96 444	25.55 438	31.30 443	30.07 444	31.76 440	30.81 440	30.79 443	30.93 442

Anonymous_1	22.91 433	11.20 426	12.13 421	12.75 427	26.28 439	19.43 431	27.92 434	14.08 428	13.61 423	14.96 426	10.58 418	11.26 424	11.19 425	12.55 427	14.57 428	38.28 444	7.88 424	34.96 441	63.99 441	89.57 445	10.94 430

FADE	15.89 428	3.00 421	8.70 418	2.11 413	2.94 416	1.19 370	0.91 371	5.00 419	2.49 404	1.25 374	1.19 356	3.05 400	7.02 419	8.02 420	5.31 413	94.83 445	35.90 445	65.83 442	66.18 442	1.66 406	1.30 408

test_example2	115.39 446	123.23 446	94.57 445	115.52 445	123.55 446	101.63 446	114.33 446	53.41 446	99.48 446	134.90 446	135.05 446	85.83 446	85.11 446	111.32 446	106.15 446	152.55 446	205.26 446	99.78 446	114.96 446	140.96 446	110.20 446

Low-res two-view benchmark