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

panet	0.14 1	0.09 3	0.26 2	0.15 2	0.07 1	0.21 68	0.12 1	0.25 11	0.26 51	0.16 14	0.21 44	0.15 30	0.13 34	0.19 21	0.14 26	0.09 147	0.05 3	0.06 1	0.04 1	0.06 2	0.06 4

LoS_RVC	0.14 1	0.11 29	0.32 10	0.18 9	0.16 191	0.20 51	0.18 97	0.21 2	0.18 2	0.14 7	0.20 32	0.12 3	0.17 81	0.17 8	0.14 26	0.06 1	0.05 3	0.06 1	0.04 1	0.05 1	0.14 210

CES	0.14 1	0.08 2	0.24 1	0.17 5	0.23 315	0.18 15	0.15 26	0.24 8	0.20 7	0.14 7	0.18 24	0.14 24	0.10 3	0.19 21	0.12 1	0.07 14	0.05 3	0.06 1	0.04 1	0.08 67	0.20 273

CREStereo	0.14 1	0.09 3	0.27 3	0.14 1	0.08 3	0.22 91	0.15 26	0.26 12	0.26 51	0.16 14	0.21 44	0.14 24	0.13 34	0.19 21	0.14 26	0.09 147	0.05 3	0.06 1	0.04 1	0.07 31	0.06 4
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
MGS-Stereo	0.15 5	0.12 59	0.38 27	0.19 14	0.11 26	0.18 15	0.17 58	0.21 2	0.23 17	0.14 7	0.24 58	0.16 35	0.10 3	0.19 21	0.13 7	0.07 14	0.06 35	0.07 15	0.06 24	0.10 182	0.07 12

StereoIM	0.15 5	0.17 171	0.39 31	0.19 14	0.15 162	0.16 7	0.13 3	0.26 12	0.22 14	0.13 1	0.15 15	0.14 24	0.11 10	0.17 8	0.17 63	0.08 90	0.07 95	0.08 63	0.06 24	0.07 31	0.06 4

MIF-Stereo	0.15 5	0.12 59	0.45 60	0.21 56	0.14 111	0.17 11	0.13 3	0.20 1	0.19 5	0.16 14	0.20 32	0.10 1	0.11 10	0.18 12	0.17 63	0.08 90	0.06 35	0.07 15	0.06 24	0.08 67	0.07 12

CASnet	0.15 5	0.13 76	0.30 6	0.22 88	0.08 3	0.15 5	0.14 13	0.28 20	0.26 51	0.23 59	0.20 32	0.15 30	0.11 10	0.18 12	0.13 7	0.07 14	0.05 3	0.11 234	0.09 169	0.08 67	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LoS	0.15 5	0.09 3	0.34 14	0.17 5	0.09 6	0.22 91	0.14 13	0.27 15	0.27 61	0.15 12	0.18 24	0.19 57	0.14 45	0.23 42	0.14 26	0.08 90	0.06 35	0.06 1	0.04 1	0.06 2	0.06 4

Selective-IGEV	0.15 5	0.10 12	0.34 14	0.32 326	0.19 260	0.16 7	0.14 13	0.29 32	0.20 7	0.13 1	0.14 14	0.13 13	0.08 1	0.23 42	0.14 26	0.06 1	0.13 247	0.07 15	0.06 24	0.06 2	0.11 132

GLC_STEREO	0.15 5	0.11 29	0.31 8	0.22 88	0.09 6	0.17 11	0.15 26	0.24 8	0.28 69	0.17 19	0.20 32	0.17 43	0.11 10	0.24 49	0.17 63	0.07 14	0.09 172	0.09 123	0.08 108	0.07 31	0.07 12

CroCo-Stereo	0.15 5	0.16 148	0.34 14	0.25 202	0.12 50	0.11 1	0.18 97	0.35 86	0.24 27	0.13 1	0.13 5	0.18 51	0.12 17	0.15 1	0.13 7	0.08 90	0.06 35	0.07 15	0.05 9	0.07 31	0.06 4
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
MoCha-V2	0.16 13	0.10 12	0.36 20	0.39 361	0.14 111	0.13 3	0.16 42	0.27 15	0.17 1	0.13 1	0.16 16	0.12 3	0.12 17	0.23 42	0.13 7	0.06 1	0.23 342	0.06 1	0.07 47	0.07 31	0.18 245

CAS	0.16 13	0.07 1	0.29 5	0.42 372	0.17 216	0.20 51	0.18 97	0.23 4	0.20 7	0.15 12	0.19 27	0.11 2	0.10 3	0.15 1	0.14 26	0.31 377	0.04 1	0.06 1	0.04 1	0.06 2	0.16 231

ProNet	0.16 13	0.13 76	0.36 20	0.21 56	0.15 162	0.20 51	0.19 129	0.29 32	0.23 17	0.14 7	0.13 5	0.13 13	0.12 17	0.25 59	0.13 7	0.06 1	0.09 172	0.07 15	0.06 24	0.07 31	0.22 290

CroCo-Stereo Lap2	0.16 13	0.18 188	0.39 31	0.26 234	0.18 237	0.11 1	0.19 129	0.30 41	0.22 14	0.13 1	0.16 16	0.15 30	0.11 10	0.17 8	0.15 40	0.07 14	0.07 95	0.08 63	0.06 24	0.08 67	0.07 12

CREStereo++_RVC	0.16 13	0.09 3	0.42 45	0.17 5	0.11 26	0.18 15	0.13 3	0.23 4	0.31 103	0.21 36	0.31 110	0.13 13	0.11 10	0.17 8	0.16 50	0.07 14	0.04 1	0.06 1	0.15 323	0.06 2	0.05 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.16 13	0.11 29	0.43 50	0.16 4	0.08 3	0.25 135	0.14 13	0.23 4	0.29 82	0.25 76	0.30 100	0.16 35	0.12 17	0.18 12	0.13 7	0.08 90	0.07 95	0.06 1	0.05 9	0.07 31	0.08 39

XX-TBD	0.16 13	0.21 216	0.43 50	0.22 88	0.10 18	0.23 107	0.15 26	0.23 4	0.28 69	0.22 52	0.26 70	0.14 24	0.12 17	0.16 3	0.14 26	0.08 90	0.05 3	0.06 1	0.04 1	0.07 31	0.06 4

PMTNet	0.16 13	0.09 3	0.31 8	0.15 2	0.09 6	0.23 107	0.15 26	0.26 12	0.24 27	0.17 19	0.21 44	0.16 35	0.14 45	0.23 42	0.14 26	0.29 373	0.05 3	0.06 1	0.04 1	0.07 31	0.07 12

RCA-Stereo	0.17 21	0.10 12	0.33 12	0.20 36	0.11 26	0.19 25	0.17 58	0.39 128	0.36 154	0.21 36	0.25 63	0.17 43	0.17 81	0.18 12	0.15 40	0.07 14	0.14 256	0.07 15	0.06 24	0.06 2	0.08 39

iRaftStereo_RVC	0.17 21	0.16 148	0.35 18	0.21 56	0.11 26	0.20 51	0.17 58	0.34 77	0.25 45	0.20 32	0.25 63	0.19 57	0.12 17	0.21 27	0.16 50	0.07 14	0.12 233	0.10 187	0.09 169	0.09 134	0.14 210

Gwc-CoAtRS	0.17 21	0.10 12	0.41 37	0.20 36	0.12 50	0.20 51	0.15 26	0.34 77	0.29 82	0.23 59	0.23 53	0.27 137	0.15 54	0.21 27	0.14 26	0.07 14	0.06 35	0.07 15	0.07 47	0.06 2	0.07 12

Former-RAFT_DAM_RVC	0.18 24	0.15 127	0.27 3	0.20 36	0.13 83	0.24 125	0.17 58	0.31 55	0.37 167	0.43 296	0.17 19	0.13 13	0.12 17	0.20 26	0.16 50	0.08 90	0.07 95	0.09 123	0.07 47	0.09 134	0.08 39

MyStereo07	0.18 24	0.15 127	0.44 57	0.22 88	0.16 191	0.25 135	0.22 201	0.31 55	0.26 51	0.22 52	0.13 5	0.12 3	0.13 34	0.33 152	0.14 26	0.07 14	0.13 247	0.09 123	0.09 169	0.09 134	0.11 132

ff7	0.18 24	0.13 76	0.41 37	0.21 56	0.15 162	0.21 68	0.17 58	0.28 20	0.23 17	0.21 36	0.13 5	0.12 3	0.12 17	0.27 85	0.13 7	0.07 14	0.25 352	0.08 63	0.07 47	0.08 67	0.36 356

ffff	0.18 24	0.13 76	0.41 37	0.21 56	0.15 162	0.21 68	0.17 58	0.28 20	0.23 17	0.21 36	0.13 5	0.12 3	0.12 17	0.27 85	0.13 7	0.07 14	0.25 352	0.08 63	0.07 47	0.08 67	0.36 356

11t	0.18 24	0.13 76	0.41 37	0.21 56	0.15 162	0.21 68	0.17 58	0.28 20	0.23 17	0.21 36	0.13 5	0.12 3	0.12 17	0.27 85	0.13 7	0.07 14	0.25 352	0.08 63	0.07 47	0.08 67	0.36 356

test croco	0.18 24	0.16 148	0.59 216	0.21 56	0.13 83	0.16 7	0.17 58	0.29 32	0.23 17	0.16 14	0.26 70	0.13 13	0.17 81	0.27 85	0.17 63	0.09 147	0.06 35	0.10 187	0.07 47	0.10 182	0.07 12

MIF-Stereo (partial)	0.18 24	0.13 76	0.50 124	0.22 88	0.15 162	0.16 7	0.13 3	0.29 32	0.26 51	0.17 19	0.26 70	0.16 35	0.17 81	0.25 59	0.18 82	0.09 147	0.06 35	0.10 187	0.08 108	0.09 134	0.08 39

Any-RAFT	0.18 24	0.09 3	0.33 12	0.19 14	0.10 18	0.29 186	0.16 42	0.44 179	0.32 112	0.25 76	0.27 79	0.29 161	0.16 66	0.23 42	0.13 7	0.08 90	0.07 95	0.06 1	0.05 9	0.07 31	0.07 12

knoymous	0.18 24	0.10 12	0.35 18	0.17 5	0.11 26	0.21 68	0.17 58	0.33 73	0.24 27	0.24 65	0.28 83	0.27 137	0.16 66	0.24 49	0.17 63	0.09 147	0.06 35	0.09 123	0.06 24	0.09 134	0.10 103

MC-Stereo	0.18 24	0.10 12	0.36 20	0.28 290	0.14 111	0.18 15	0.15 26	0.24 8	0.20 7	0.21 36	0.24 58	0.16 35	0.13 34	0.25 59	0.14 26	0.07 14	0.17 304	0.07 15	0.07 47	0.06 2	0.30 342

ccc-4	0.18 24	0.13 76	0.41 37	0.21 56	0.15 162	0.21 68	0.17 58	0.28 20	0.23 17	0.21 36	0.13 5	0.12 3	0.12 17	0.27 85	0.13 7	0.07 14	0.25 352	0.08 63	0.07 47	0.08 67	0.36 356

test-3	0.18 24	0.10 12	0.48 89	0.23 132	0.14 111	0.18 15	0.16 42	0.32 60	0.29 82	0.26 81	0.17 19	0.22 77	0.13 34	0.26 76	0.19 103	0.06 1	0.14 256	0.08 63	0.08 108	0.06 2	0.10 103

test_1	0.18 24	0.10 12	0.48 89	0.23 132	0.14 111	0.18 15	0.16 42	0.32 60	0.29 82	0.26 81	0.17 19	0.22 77	0.13 34	0.26 76	0.19 103	0.06 1	0.14 256	0.08 63	0.08 108	0.06 2	0.10 103

cross-raft	0.18 24	0.12 59	0.40 35	0.27 266	0.16 191	0.20 51	0.24 247	0.34 77	0.24 27	0.23 59	0.28 83	0.29 161	0.15 54	0.19 21	0.16 50	0.06 1	0.05 3	0.08 63	0.07 47	0.07 31	0.07 12

s12784h	0.18 24	0.09 3	0.38 27	0.18 9	0.07 1	0.33 234	0.19 129	0.39 128	0.34 134	0.24 65	0.25 63	0.18 51	0.18 107	0.25 59	0.17 63	0.07 14	0.05 3	0.07 15	0.05 9	0.06 2	0.05 1

CFNet-RSSM	0.18 24	0.10 12	0.45 60	0.20 36	0.12 50	0.20 51	0.16 42	0.40 137	0.31 103	0.23 59	0.21 44	0.26 133	0.15 54	0.21 27	0.14 26	0.07 14	0.05 3	0.07 15	0.07 47	0.06 2	0.06 4

H2IRNET	0.19 40	0.18 188	0.50 124	0.22 88	0.12 50	0.20 51	0.16 42	0.28 20	0.31 103	0.17 19	0.32 119	0.25 116	0.20 130	0.24 49	0.19 103	0.08 90	0.06 35	0.09 123	0.10 213	0.10 182	0.08 39

LargeStereo	0.19 40	0.13 76	0.38 27	0.30 310	0.19 260	0.15 5	0.15 26	0.32 60	0.18 2	0.13 1	0.16 16	0.12 3	0.11 10	0.24 49	0.15 40	0.07 14	0.32 382	0.07 15	0.05 9	0.07 31	0.42 374

MSKI-zero shot	0.19 40	0.10 12	0.47 77	0.30 310	0.14 111	0.21 68	0.14 13	0.33 73	0.22 14	0.24 65	0.25 63	0.22 77	0.10 3	0.32 143	0.14 26	0.07 14	0.30 377	0.07 15	0.07 47	0.06 2	0.09 61

RAFT-Test	0.19 40	0.11 29	0.41 37	0.26 234	0.21 291	0.26 149	0.17 58	0.37 103	0.26 51	0.24 65	0.29 89	0.32 190	0.14 45	0.22 38	0.15 40	0.07 14	0.08 143	0.07 15	0.07 47	0.06 2	0.07 12

EGLCR-Stereo	0.19 40	0.09 3	0.34 14	0.29 303	0.17 216	0.28 169	0.16 42	0.30 41	0.23 17	0.22 52	0.11 1	0.16 35	0.09 2	0.28 103	0.15 40	0.07 14	0.25 352	0.07 15	0.07 47	0.06 2	0.37 364

Selective-RAFT	0.19 40	0.14 111	0.37 26	0.24 170	0.11 26	0.30 197	0.15 26	0.35 86	0.34 134	0.17 19	0.17 19	0.22 77	0.18 107	0.29 120	0.18 82	0.07 14	0.16 286	0.07 15	0.07 47	0.08 67	0.08 39

test_4	0.19 40	0.16 148	0.39 31	0.24 170	0.13 83	0.19 25	0.21 179	0.27 15	0.24 27	0.24 65	0.47 269	0.22 77	0.13 34	0.27 85	0.18 82	0.06 1	0.06 35	0.09 123	0.09 169	0.07 31	0.06 4

Patchmatch Stereo++	0.19 40	0.13 76	0.51 137	0.22 88	0.11 26	0.19 25	0.14 13	0.30 41	0.24 27	0.28 96	0.29 89	0.25 116	0.18 107	0.27 85	0.18 82	0.09 147	0.06 35	0.10 187	0.08 108	0.10 182	0.09 61
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.19 40	0.13 76	0.51 137	0.22 88	0.11 26	0.19 25	0.15 26	0.30 41	0.24 27	0.28 96	0.29 89	0.25 116	0.18 107	0.25 59	0.17 63	0.09 147	0.06 35	0.10 187	0.08 108	0.10 182	0.09 61

ROB_FTStereo_v2	0.19 40	0.13 76	0.51 137	0.22 88	0.11 26	0.19 25	0.15 26	0.30 41	0.24 27	0.28 96	0.29 89	0.25 116	0.18 107	0.25 59	0.18 82	0.09 147	0.06 35	0.10 187	0.08 108	0.10 182	0.09 61

ROB_FTStereo	0.19 40	0.13 76	0.51 137	0.22 88	0.11 26	0.19 25	0.13 3	0.30 41	0.24 27	0.28 96	0.29 89	0.25 116	0.18 107	0.25 59	0.17 63	0.09 147	0.06 35	0.10 187	0.08 108	0.10 182	0.09 61

HUI-Stereo	0.19 40	0.13 76	0.52 153	0.22 88	0.11 26	0.19 25	0.14 13	0.30 41	0.24 27	0.28 96	0.29 89	0.25 116	0.18 107	0.23 42	0.17 63	0.09 147	0.06 35	0.10 187	0.08 108	0.10 182	0.09 61

DeepStereo_RVC	0.19 40	0.12 59	0.47 77	0.22 88	0.11 26	0.19 25	0.16 42	0.29 32	0.24 27	0.28 96	0.27 79	0.23 90	0.28 218	0.24 49	0.19 103	0.08 90	0.06 35	0.09 123	0.07 47	0.09 134	0.10 103

iGMRVC	0.19 40	0.13 76	0.51 137	0.22 88	0.11 26	0.19 25	0.15 26	0.30 41	0.24 27	0.28 96	0.29 89	0.25 116	0.18 107	0.27 85	0.18 82	0.09 147	0.06 35	0.10 187	0.08 108	0.10 182	0.09 61

iRAFT	0.19 40	0.13 76	0.51 137	0.22 88	0.11 26	0.19 25	0.14 13	0.30 41	0.24 27	0.28 96	0.29 89	0.25 116	0.18 107	0.27 85	0.18 82	0.09 147	0.06 35	0.10 187	0.08 108	0.10 182	0.09 61

AnonymousM	0.19 40	0.20 209	0.30 6	0.18 9	0.10 18	0.19 25	0.17 58	0.32 60	0.27 61	0.27 90	0.21 44	0.18 51	0.14 45	0.21 27	0.16 50	0.09 147	0.08 143	0.38 380	0.15 323	0.06 2	0.08 39

CRE-IMP	0.19 40	0.13 76	0.51 137	0.23 132	0.11 26	0.24 125	0.17 58	0.31 55	0.24 27	0.27 90	0.26 70	0.24 105	0.17 81	0.24 49	0.19 103	0.09 147	0.05 3	0.10 187	0.07 47	0.10 182	0.10 103

RAFT-IKP	0.19 40	0.13 76	0.51 137	0.22 88	0.11 26	0.18 15	0.15 26	0.30 41	0.24 27	0.28 96	0.29 89	0.25 116	0.18 107	0.26 76	0.18 82	0.09 147	0.06 35	0.10 187	0.08 108	0.10 182	0.09 61

raftrobust	0.19 40	0.19 197	0.42 45	0.23 132	0.24 326	0.19 25	0.13 3	0.33 73	0.28 69	0.26 81	0.20 32	0.19 57	0.17 81	0.23 42	0.17 63	0.08 90	0.10 197	0.07 15	0.06 24	0.07 31	0.09 61

sCroCo_RVC	0.19 40	0.15 127	0.60 223	0.27 266	0.18 237	0.23 107	0.16 42	0.28 20	0.24 27	0.14 7	0.22 51	0.17 43	0.14 45	0.22 38	0.16 50	0.11 235	0.11 217	0.09 123	0.09 169	0.09 134	0.10 103

R-Stereo Train	0.19 40	0.10 12	0.49 106	0.22 88	0.12 50	0.23 107	0.18 97	0.43 161	0.20 7	0.31 155	0.45 250	0.20 64	0.14 45	0.18 12	0.18 82	0.08 90	0.06 35	0.07 15	0.06 24	0.06 2	0.07 12

RAFT-Stereo	0.19 40	0.10 12	0.49 106	0.22 88	0.12 50	0.23 107	0.18 97	0.43 161	0.20 7	0.31 155	0.45 250	0.20 64	0.14 45	0.18 12	0.18 82	0.08 90	0.06 35	0.07 15	0.06 24	0.06 2	0.07 12
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
IGEVStereo-DCA	0.20 62	0.17 171	0.41 37	0.22 88	0.15 162	0.20 51	0.17 58	0.28 20	0.23 17	0.19 28	0.12 2	0.14 24	0.12 17	0.38 187	0.31 230	0.07 14	0.16 286	0.08 63	0.07 47	0.08 67	0.36 356

MIM_Stereo	0.20 62	0.17 171	0.55 179	0.20 36	0.21 291	0.17 11	0.14 13	0.37 103	0.27 61	0.28 96	0.35 149	0.23 90	0.13 34	0.28 103	0.16 50	0.06 1	0.08 143	0.09 123	0.08 108	0.08 67	0.15 221

AEACV	0.20 62	0.09 3	0.32 10	0.39 361	0.34 362	0.21 68	0.16 42	0.30 41	0.18 2	0.17 19	0.17 19	0.13 13	0.16 66	0.27 85	0.13 7	0.07 14	0.29 376	0.07 15	0.09 169	0.07 31	0.37 364

4D-IteraStereo	0.20 62	0.21 216	0.62 232	0.21 56	0.14 111	0.19 25	0.17 58	0.29 32	0.28 69	0.24 65	0.20 32	0.20 64	0.10 3	0.22 38	0.18 82	0.07 14	0.07 95	0.10 187	0.08 108	0.08 67	0.33 350

anonymousdsp	0.20 62	0.13 76	0.49 106	0.28 290	0.20 278	0.21 68	0.17 58	0.29 32	0.24 27	0.22 52	0.13 5	0.12 3	0.12 17	0.32 143	0.13 7	0.07 14	0.26 358	0.08 63	0.07 47	0.08 67	0.48 385

DCANet-4	0.20 62	0.11 29	0.58 209	0.19 14	0.09 6	0.19 25	0.18 97	0.39 128	0.42 211	0.29 119	0.31 110	0.17 43	0.22 143	0.21 27	0.20 120	0.07 14	0.05 3	0.07 15	0.05 9	0.06 2	0.09 61

fff	0.20 62	0.15 127	0.57 196	0.19 14	0.09 6	0.19 25	0.18 97	0.38 112	0.46 249	0.29 119	0.31 110	0.18 51	0.28 218	0.21 27	0.20 120	0.07 14	0.05 3	0.07 15	0.05 9	0.06 2	0.09 61

DisPM	0.20 62	0.11 29	0.52 153	0.24 170	0.13 83	0.18 15	0.19 129	0.30 41	0.31 103	0.33 189	0.34 143	0.23 90	0.16 66	0.34 166	0.17 63	0.09 147	0.06 35	0.09 123	0.08 108	0.08 67	0.12 167

IGEV-Stereo	0.20 62	0.13 76	0.49 106	0.28 290	0.20 278	0.21 68	0.17 58	0.29 32	0.24 27	0.22 52	0.13 5	0.12 3	0.12 17	0.32 143	0.13 7	0.07 14	0.26 358	0.08 63	0.07 47	0.08 67	0.48 385
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GMOStereo	0.20 62	0.17 171	0.45 60	0.23 132	0.18 237	0.21 68	0.27 275	0.28 20	0.28 69	0.31 155	0.32 119	0.28 149	0.17 81	0.16 3	0.13 7	0.07 14	0.23 342	0.10 187	0.08 108	0.08 67	0.07 12

error version	0.20 62	0.17 171	0.45 60	0.23 132	0.18 237	0.21 68	0.27 275	0.28 20	0.28 69	0.31 155	0.32 119	0.28 149	0.17 81	0.16 3	0.13 7	0.07 14	0.23 342	0.10 187	0.08 108	0.08 67	0.07 12

test-v	0.20 62	0.17 171	0.45 60	0.23 132	0.18 237	0.21 68	0.27 275	0.28 20	0.28 69	0.31 155	0.32 119	0.28 149	0.17 81	0.16 3	0.13 7	0.07 14	0.23 342	0.10 187	0.08 108	0.08 67	0.07 12

test_3	0.20 62	0.12 59	0.49 106	0.26 234	0.14 111	0.22 91	0.25 260	0.34 77	0.33 126	0.25 76	0.18 24	0.23 90	0.13 34	0.25 59	0.20 120	0.06 1	0.14 256	0.09 123	0.10 213	0.07 31	0.10 103

NRIStereo	0.20 62	0.12 59	0.50 124	0.23 132	0.11 26	0.24 125	0.19 129	0.30 41	0.28 69	0.26 81	0.26 70	0.25 116	0.18 107	0.34 166	0.19 103	0.08 90	0.06 35	0.09 123	0.07 47	0.09 134	0.09 61

Pruner-Stereo	0.20 62	0.12 59	0.49 106	0.29 303	0.12 50	0.19 25	0.17 58	0.32 60	0.31 103	0.33 189	0.32 119	0.25 116	0.15 54	0.25 59	0.22 152	0.09 147	0.06 35	0.09 123	0.08 108	0.08 67	0.10 103

test-2	0.20 62	0.17 171	0.45 60	0.23 132	0.18 237	0.21 68	0.27 275	0.28 20	0.28 69	0.31 155	0.32 119	0.28 149	0.17 81	0.16 3	0.13 7	0.07 14	0.23 342	0.10 187	0.08 108	0.08 67	0.07 12

test-1	0.20 62	0.12 59	0.49 106	0.23 132	0.23 315	0.22 91	0.23 225	0.36 91	0.29 82	0.21 36	0.25 63	0.24 105	0.14 45	0.18 12	0.22 152	0.07 14	0.14 256	0.08 63	0.07 47	0.06 2	0.14 210

DCANet	0.20 62	0.15 127	0.57 196	0.19 14	0.09 6	0.19 25	0.18 97	0.37 103	0.41 199	0.30 140	0.31 110	0.19 57	0.23 152	0.21 27	0.20 120	0.07 14	0.05 3	0.07 15	0.05 9	0.07 31	0.10 103

csc	0.20 62	0.15 127	0.57 196	0.19 14	0.09 6	0.19 25	0.18 97	0.38 112	0.46 249	0.29 119	0.31 110	0.18 51	0.28 218	0.21 27	0.20 120	0.07 14	0.05 3	0.07 15	0.05 9	0.06 2	0.09 61

cscssc	0.20 62	0.15 127	0.57 196	0.19 14	0.09 6	0.19 25	0.18 97	0.38 112	0.46 249	0.29 119	0.31 110	0.18 51	0.28 218	0.21 27	0.20 120	0.07 14	0.05 3	0.07 15	0.05 9	0.06 2	0.09 61

RAFT-Stereo + iAFF	0.20 62	0.23 243	0.49 106	0.21 56	0.16 191	0.19 25	0.17 58	0.35 86	0.32 112	0.26 81	0.33 135	0.20 64	0.17 81	0.21 27	0.17 63	0.06 1	0.10 197	0.07 15	0.07 47	0.07 31	0.11 132

AFF-stereo	0.20 62	0.24 253	0.49 106	0.22 88	0.11 26	0.18 15	0.18 97	0.35 86	0.29 82	0.25 76	0.36 162	0.25 116	0.17 81	0.25 59	0.17 63	0.06 1	0.09 172	0.08 63	0.08 108	0.08 67	0.11 132

DIP-Stereo	0.20 62	0.13 76	0.48 89	0.20 36	0.13 83	0.28 169	0.12 1	0.43 161	0.26 51	0.27 90	0.32 119	0.21 74	0.17 81	0.26 76	0.20 120	0.08 90	0.06 35	0.08 63	0.06 24	0.07 31	0.10 103
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
AE-Stereo	0.21 85	0.12 59	0.50 124	0.25 202	0.15 162	0.24 125	0.18 97	0.40 137	0.34 134	0.19 28	0.26 70	0.21 74	0.13 34	0.22 38	0.16 50	0.07 14	0.26 358	0.09 123	0.10 213	0.07 31	0.31 345

ACVNet-DCA	0.21 85	0.16 148	0.50 124	0.27 266	0.13 83	0.31 215	0.19 129	0.43 161	0.32 112	0.21 36	0.20 32	0.13 13	0.17 81	0.28 103	0.12 1	0.08 90	0.28 365	0.08 63	0.06 24	0.09 134	0.23 297

11t1	0.21 85	0.12 59	0.45 60	0.20 36	0.15 162	0.27 155	0.17 58	0.37 103	0.28 69	0.27 90	0.25 63	0.24 105	0.23 152	0.28 103	0.25 184	0.09 147	0.19 315	0.07 15	0.07 47	0.09 134	0.23 297

LL-Strereo2	0.21 85	0.25 267	0.53 163	0.32 326	0.20 278	0.25 135	0.14 13	0.32 60	0.25 45	0.25 76	0.20 32	0.24 105	0.12 17	0.28 103	0.18 82	0.07 14	0.07 95	0.12 264	0.09 169	0.09 134	0.16 231

ADStereo(finetuned)	0.21 85	0.15 127	0.59 216	0.19 14	0.09 6	0.19 25	0.18 97	0.37 103	0.41 199	0.30 140	0.31 110	0.19 57	0.31 255	0.21 27	0.20 120	0.07 14	0.05 3	0.07 15	0.05 9	0.07 31	0.10 103

PFNet+	0.21 85	0.11 29	0.54 173	0.22 88	0.12 50	0.17 11	0.18 97	0.31 55	0.36 154	0.33 189	0.32 119	0.24 105	0.16 66	0.33 152	0.18 82	0.10 204	0.07 95	0.11 234	0.10 213	0.08 67	0.12 167

rafts_anoy	0.21 85	0.22 230	0.49 106	0.25 202	0.24 326	0.19 25	0.17 58	0.34 77	0.32 112	0.24 65	0.25 63	0.20 64	0.16 66	0.25 59	0.21 137	0.08 90	0.19 315	0.11 234	0.12 276	0.09 134	0.09 61

raft+_RVC	0.21 85	0.21 216	0.46 72	0.22 88	0.35 365	0.21 68	0.16 42	0.39 128	0.35 141	0.22 52	0.28 83	0.20 64	0.15 54	0.25 59	0.20 120	0.08 90	0.16 286	0.08 63	0.07 47	0.07 31	0.12 167

sAnonymous2	0.21 85	0.24 253	0.79 289	0.24 170	0.17 216	0.22 91	0.20 160	0.36 91	0.29 82	0.17 19	0.19 27	0.17 43	0.16 66	0.18 12	0.15 40	0.10 204	0.07 95	0.09 123	0.08 108	0.23 351	0.18 245

CroCo_RVC	0.21 85	0.24 253	0.79 289	0.24 170	0.17 216	0.22 91	0.20 160	0.36 91	0.29 82	0.17 19	0.19 27	0.17 43	0.16 66	0.18 12	0.15 40	0.10 204	0.07 95	0.09 123	0.08 108	0.23 351	0.18 245

RALAANet	0.21 85	0.24 253	0.53 163	0.23 132	0.14 111	0.22 91	0.13 3	0.38 112	0.30 96	0.29 119	0.26 70	0.25 116	0.15 54	0.28 103	0.20 120	0.08 90	0.08 143	0.09 123	0.08 108	0.10 182	0.07 12

Anonymous	0.21 85	0.15 127	0.63 237	0.27 266	0.20 278	0.26 149	0.27 275	0.34 77	0.27 61	0.18 27	0.19 27	0.15 30	0.19 124	0.25 59	0.19 103	0.10 204	0.09 172	0.09 123	0.09 169	0.15 289	0.13 187

GMStereo	0.21 85	0.30 299	0.57 196	0.21 56	0.12 50	0.24 125	0.18 97	0.30 41	0.41 199	0.26 81	0.24 58	0.17 43	0.16 66	0.25 59	0.19 103	0.10 204	0.07 95	0.08 63	0.08 108	0.11 225	0.09 61
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
1test111	0.22 98	0.16 148	0.50 124	0.27 266	0.13 83	0.31 215	0.19 129	0.43 161	0.32 112	0.21 36	0.20 32	0.13 13	0.17 81	0.36 177	0.28 206	0.08 90	0.28 365	0.08 63	0.06 24	0.09 134	0.23 297

cc1	0.22 98	0.16 148	0.50 124	0.27 266	0.13 83	0.31 215	0.19 129	0.39 128	0.48 268	0.21 36	0.20 32	0.13 13	0.17 81	0.28 103	0.12 1	0.08 90	0.28 365	0.08 63	0.06 24	0.08 67	0.37 364

rrr	0.22 98	0.17 171	0.79 289	0.22 88	0.15 162	0.20 51	0.18 97	0.40 137	0.27 61	0.19 28	0.12 2	0.14 24	0.12 17	0.38 187	0.31 230	0.07 14	0.16 286	0.08 63	0.07 47	0.08 67	0.28 336

tt1	0.22 98	0.16 148	0.49 106	0.26 234	0.15 162	0.31 215	0.19 129	0.38 112	0.46 249	0.21 36	0.19 27	0.13 13	0.16 66	0.28 103	0.12 1	0.08 90	0.28 365	0.08 63	0.06 24	0.08 67	0.37 364

HH	0.22 98	0.12 59	0.55 179	0.32 326	0.16 191	0.27 155	0.18 97	0.36 91	0.25 45	0.20 32	0.26 70	0.34 203	0.18 107	0.33 152	0.15 40	0.07 14	0.16 286	0.07 15	0.07 47	0.07 31	0.31 345

HanStereo	0.22 98	0.12 59	0.55 179	0.32 326	0.16 191	0.27 155	0.18 97	0.36 91	0.25 45	0.20 32	0.26 70	0.34 203	0.18 107	0.33 152	0.15 40	0.07 14	0.16 286	0.07 15	0.07 47	0.07 31	0.31 345

CASS	0.22 98	0.16 148	0.40 35	0.26 234	0.12 50	0.29 186	0.19 129	0.40 137	0.32 112	0.34 204	0.35 149	0.25 116	0.25 181	0.26 76	0.21 137	0.13 280	0.08 143	0.11 234	0.09 169	0.11 225	0.12 167
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
MIPNet	0.22 98	0.19 197	0.64 241	0.22 88	0.12 50	0.28 169	0.20 160	0.48 211	0.39 186	0.31 155	0.24 58	0.19 57	0.24 170	0.28 103	0.20 120	0.07 14	0.05 3	0.08 63	0.07 47	0.07 31	0.08 39

IPLGR	0.22 98	0.14 111	0.75 274	0.21 56	0.11 26	0.25 135	0.18 97	0.44 179	0.38 175	0.29 119	0.28 83	0.21 74	0.19 124	0.37 185	0.19 103	0.07 14	0.06 35	0.08 63	0.07 47	0.07 31	0.07 12

GANet-ADL	0.22 98	0.14 111	0.51 137	0.23 132	0.14 111	0.29 186	0.19 129	0.48 211	0.36 154	0.26 81	0.33 135	0.32 190	0.20 130	0.26 76	0.22 152	0.11 235	0.07 95	0.07 15	0.06 24	0.09 134	0.11 132

TRStereo	0.22 98	0.21 216	0.62 232	0.40 366	0.19 260	0.22 91	0.16 42	0.58 300	0.30 96	0.21 36	0.21 44	0.22 77	0.13 34	0.27 85	0.14 26	0.09 147	0.09 172	0.09 123	0.11 239	0.06 2	0.19 261

LCNet	0.22 98	0.12 59	0.42 45	0.26 234	0.12 50	0.23 107	0.19 129	0.36 91	0.28 69	0.28 96	0.35 149	0.26 133	0.30 242	0.35 173	0.17 63	0.07 14	0.05 3	0.09 123	0.10 213	0.13 262	0.22 290

NF-Stereo	0.22 98	0.11 29	0.52 153	0.25 202	0.12 50	0.21 68	0.18 97	0.40 137	0.35 141	0.28 96	0.30 100	0.22 77	0.17 81	0.52 230	0.21 137	0.09 147	0.06 35	0.09 123	0.08 108	0.08 67	0.13 187

OCTAStereo	0.22 98	0.11 29	0.52 153	0.25 202	0.12 50	0.21 68	0.18 97	0.40 137	0.35 141	0.28 96	0.30 100	0.22 77	0.17 81	0.51 224	0.21 137	0.09 147	0.06 35	0.09 123	0.08 108	0.08 67	0.13 187

PSM-softLoss	0.22 98	0.11 29	0.53 163	0.25 202	0.12 50	0.20 51	0.17 58	0.39 128	0.29 82	0.29 119	0.32 119	0.24 105	0.16 66	0.53 232	0.21 137	0.09 147	0.06 35	0.10 187	0.09 169	0.08 67	0.12 167

KMStereo	0.22 98	0.11 29	0.53 163	0.25 202	0.12 50	0.20 51	0.17 58	0.39 128	0.29 82	0.29 119	0.32 119	0.24 105	0.16 66	0.53 232	0.21 137	0.09 147	0.06 35	0.10 187	0.09 169	0.08 67	0.12 167

SST-Stereo	0.22 98	0.11 29	0.52 153	0.25 202	0.14 111	0.19 25	0.17 58	0.32 60	0.26 51	0.34 204	0.33 135	0.29 161	0.25 181	0.56 245	0.18 82	0.08 90	0.05 3	0.10 187	0.08 108	0.09 134	0.07 12

RAFT_R40	0.22 98	0.11 29	0.52 153	0.25 202	0.13 83	0.18 15	0.18 97	0.32 60	0.31 103	0.33 189	0.33 135	0.30 171	0.23 152	0.55 240	0.19 103	0.08 90	0.05 3	0.10 187	0.08 108	0.09 134	0.07 12

RE-Stereo	0.22 98	0.11 29	0.52 153	0.25 202	0.12 50	0.21 68	0.18 97	0.40 137	0.35 141	0.28 96	0.30 100	0.22 77	0.17 81	0.51 224	0.21 137	0.09 147	0.06 35	0.09 123	0.08 108	0.08 67	0.13 187

TVStereo	0.22 98	0.11 29	0.52 153	0.25 202	0.12 50	0.21 68	0.18 97	0.40 137	0.35 141	0.28 96	0.30 100	0.22 77	0.17 81	0.51 224	0.21 137	0.09 147	0.06 35	0.09 123	0.08 108	0.08 67	0.13 187

RAFT-345	0.22 98	0.11 29	0.55 179	0.22 88	0.12 50	0.20 51	0.16 42	0.27 15	0.28 69	0.27 90	0.65 339	0.20 64	0.17 81	0.55 240	0.22 152	0.07 14	0.06 35	0.08 63	0.07 47	0.06 2	0.07 12

GMM-Stereo	0.22 98	0.10 12	0.56 189	0.23 132	0.13 83	0.24 125	0.24 247	0.38 112	0.29 82	0.31 155	0.44 237	0.27 137	0.21 138	0.31 138	0.17 63	0.07 14	0.05 3	0.10 187	0.09 169	0.08 67	0.19 261

Prome-Stereo	0.22 98	0.10 12	0.43 50	0.24 170	0.13 83	0.23 107	0.23 225	0.37 103	0.27 61	0.33 189	0.58 316	0.24 105	0.28 218	0.30 129	0.16 50	0.07 14	0.05 3	0.08 63	0.07 47	0.08 67	0.20 273

TestStereo	0.22 98	0.24 253	0.48 89	0.25 202	0.11 26	0.22 91	0.22 201	0.32 60	0.31 103	0.24 65	0.34 143	0.23 90	0.19 124	0.62 274	0.19 103	0.08 90	0.07 95	0.10 187	0.07 47	0.11 225	0.07 12

RALCasStereoNet	0.22 98	0.22 230	0.48 89	0.23 132	0.23 315	0.22 91	0.18 97	0.32 60	0.27 61	0.22 52	0.30 100	0.22 77	0.15 54	0.29 120	0.20 120	0.08 90	0.22 334	0.07 15	0.06 24	0.10 182	0.25 318

111	0.22 98	0.22 230	0.57 196	0.19 14	0.09 6	0.24 125	0.17 58	0.44 179	0.46 249	0.24 65	0.30 100	0.29 161	0.22 143	0.25 59	0.19 103	0.08 90	0.05 3	0.07 15	0.06 24	0.07 31	0.15 221

test_xeample3	0.22 98	0.17 171	0.81 293	0.21 56	0.15 162	0.20 51	0.18 97	0.40 137	0.25 45	0.19 28	0.12 2	0.13 13	0.12 17	0.34 166	0.33 244	0.07 14	0.20 323	0.07 15	0.08 108	0.08 67	0.34 353

FENet	0.22 98	0.13 76	0.48 89	0.22 88	0.12 50	0.27 155	0.18 97	0.43 161	0.37 167	0.31 155	0.32 119	0.29 161	0.23 152	0.27 85	0.24 172	0.10 204	0.07 95	0.09 123	0.09 169	0.09 134	0.11 132

HITNet	0.22 98	0.23 243	0.60 223	0.20 36	0.09 6	0.27 155	0.15 26	0.45 186	0.33 126	0.29 119	0.33 135	0.27 137	0.22 143	0.29 120	0.27 200	0.07 14	0.05 3	0.07 15	0.06 24	0.09 134	0.11 132
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
MyStereo06	0.23 127	0.15 127	0.74 271	0.22 88	0.14 111	0.25 135	0.22 201	0.43 161	0.25 45	0.36 230	0.24 58	0.34 203	0.18 107	0.24 49	0.20 120	0.07 14	0.12 233	0.09 123	0.09 169	0.09 134	0.11 132

xx1	0.23 127	0.16 148	0.50 124	0.27 266	0.13 83	0.31 215	0.19 129	0.39 128	0.48 268	0.21 36	0.20 32	0.28 149	0.25 181	0.28 103	0.12 1	0.08 90	0.28 365	0.10 187	0.11 239	0.09 134	0.23 297

IGEV_Zeroshot_test	0.23 127	0.11 29	0.82 296	0.21 56	0.23 315	0.20 51	0.19 129	0.38 112	0.23 17	0.34 204	0.22 51	0.29 161	0.14 45	0.24 49	0.20 120	0.07 14	0.09 172	0.08 63	0.08 108	0.08 67	0.35 355

StereoVision	0.23 127	0.23 243	0.55 179	0.27 266	0.17 216	0.23 107	0.22 201	0.40 137	0.32 112	0.21 36	0.51 285	0.22 77	0.16 66	0.29 120	0.19 103	0.11 235	0.12 233	0.13 287	0.13 300	0.10 182	0.08 39

PCWNet_CMD	0.23 127	0.14 111	0.48 89	0.21 56	0.13 83	0.28 169	0.17 58	0.47 201	0.47 262	0.30 140	0.36 162	0.37 226	0.24 170	0.29 120	0.21 137	0.09 147	0.06 35	0.10 187	0.08 108	0.11 225	0.11 132

anonymousdsp2	0.23 127	0.11 29	0.42 45	0.26 234	0.24 326	0.25 135	0.17 58	0.43 161	0.37 167	0.30 140	0.23 53	0.24 105	0.15 54	0.32 143	0.17 63	0.07 14	0.28 365	0.07 15	0.05 9	0.08 67	0.44 378

TestStereo1	0.23 127	0.22 230	0.50 124	0.27 266	0.14 111	0.26 149	0.27 275	0.43 161	0.38 175	0.29 119	0.39 190	0.23 90	0.21 138	0.33 152	0.18 82	0.08 90	0.08 143	0.09 123	0.08 108	0.08 67	0.10 103

x	0.23 127	0.15 127	0.45 60	0.20 36	0.15 162	0.27 155	0.17 58	0.43 161	0.35 141	0.26 81	0.31 110	0.29 161	0.25 181	0.29 120	0.30 221	0.09 147	0.22 334	0.08 63	0.09 169	0.09 134	0.24 309

RAFT_CTSACE	0.23 127	0.21 216	0.57 196	0.26 234	0.15 162	0.22 91	0.23 225	0.34 77	0.30 96	0.34 204	0.51 285	0.31 180	0.17 81	0.33 152	0.15 40	0.06 1	0.09 172	0.09 123	0.08 108	0.08 67	0.07 12

RAFT+CT+SA	0.23 127	0.24 253	0.48 89	0.25 202	0.18 237	0.23 107	0.29 293	0.42 156	0.38 175	0.24 65	0.39 190	0.20 64	0.17 81	0.34 166	0.17 63	0.07 14	0.07 95	0.09 123	0.12 276	0.09 134	0.13 187

SA-5K	0.23 127	0.22 230	0.50 124	0.27 266	0.14 111	0.26 149	0.27 275	0.43 161	0.38 175	0.29 119	0.39 190	0.23 90	0.21 138	0.33 152	0.18 82	0.08 90	0.08 143	0.09 123	0.08 108	0.08 67	0.10 103

CIPLG	0.23 127	0.28 290	0.75 274	0.24 170	0.16 191	0.25 135	0.20 160	0.38 112	0.33 126	0.32 180	0.34 143	0.23 90	0.15 54	0.27 85	0.22 152	0.09 147	0.07 95	0.08 63	0.07 47	0.08 67	0.09 61

dd	0.23 127	0.32 309	0.55 179	0.23 132	0.12 50	0.27 155	0.21 179	0.32 60	0.45 240	0.30 140	0.29 89	0.25 116	0.17 81	0.31 138	0.26 193	0.13 280	0.07 95	0.10 187	0.08 108	0.12 250	0.09 61

IPLG	0.23 127	0.19 197	0.65 244	0.21 56	0.12 50	0.28 169	0.17 58	0.45 186	0.32 112	0.33 189	0.32 119	0.16 35	0.17 81	0.50 219	0.23 167	0.07 14	0.06 35	0.08 63	0.07 47	0.07 31	0.08 39

IPLGR_C	0.23 127	0.29 293	0.81 293	0.24 170	0.16 191	0.24 125	0.20 160	0.38 112	0.33 126	0.32 180	0.33 135	0.23 90	0.15 54	0.26 76	0.22 152	0.09 147	0.07 95	0.08 63	0.07 47	0.08 67	0.09 61

ACRE	0.23 127	0.27 283	0.83 298	0.24 170	0.15 162	0.24 125	0.20 160	0.38 112	0.32 112	0.32 180	0.33 135	0.23 90	0.15 54	0.26 76	0.22 152	0.09 147	0.07 95	0.08 63	0.07 47	0.08 67	0.09 61

GwcNet-ADL	0.23 127	0.15 127	0.58 209	0.24 170	0.13 83	0.23 107	0.24 247	0.51 236	0.41 199	0.28 96	0.29 89	0.30 171	0.20 130	0.27 85	0.28 206	0.09 147	0.07 95	0.07 15	0.07 47	0.09 134	0.11 132

HHNet	0.23 127	0.12 59	0.66 247	0.19 14	0.18 237	0.20 51	0.20 160	0.36 91	0.32 112	0.33 189	0.59 320	0.19 57	0.21 138	0.24 49	0.31 230	0.08 90	0.06 35	0.09 123	0.07 47	0.08 67	0.12 167

KYRaft	0.23 127	0.11 29	0.43 50	0.23 132	0.12 50	0.23 107	0.23 225	0.37 103	0.26 51	0.35 219	0.53 298	0.34 203	0.26 193	0.29 120	0.16 50	0.07 14	0.05 3	0.09 123	0.10 213	0.08 67	0.30 342

ASMatch	0.23 127	0.11 29	0.55 179	0.25 202	0.14 111	0.19 25	0.16 42	0.32 60	0.30 96	0.28 96	0.68 346	0.28 149	0.26 193	0.50 219	0.22 152	0.07 14	0.06 35	0.08 63	0.07 47	0.06 2	0.11 132

IRAFT_RVC	0.23 127	0.15 127	0.54 173	0.26 234	0.12 50	0.19 25	0.23 225	0.41 155	0.39 186	0.31 155	0.30 100	0.29 161	0.24 170	0.55 240	0.23 167	0.08 90	0.06 35	0.10 187	0.08 108	0.08 67	0.08 39

CFNet_pseudo	0.23 127	0.14 111	0.48 89	0.20 36	0.13 83	0.27 155	0.17 58	0.46 192	0.45 240	0.30 140	0.37 170	0.38 232	0.23 152	0.30 129	0.22 152	0.09 147	0.06 35	0.11 234	0.08 108	0.11 225	0.11 132

GES	0.23 127	0.14 111	0.54 173	0.21 56	0.14 111	0.28 169	0.19 129	0.51 236	0.35 141	0.31 155	0.36 162	0.25 116	0.24 170	0.30 129	0.23 167	0.11 235	0.09 172	0.08 63	0.08 108	0.10 182	0.12 167

SFCPSM	0.23 127	0.12 59	0.51 137	0.21 56	0.14 111	0.34 248	0.22 201	0.57 288	0.41 199	0.29 119	0.32 119	0.23 90	0.22 143	0.28 103	0.20 120	0.10 204	0.07 95	0.09 123	0.10 213	0.09 134	0.09 61

MSMDNet	0.23 127	0.14 111	0.49 106	0.20 36	0.13 83	0.28 169	0.17 58	0.47 201	0.47 262	0.30 140	0.36 162	0.37 226	0.24 170	0.29 120	0.21 137	0.09 147	0.07 95	0.09 123	0.08 108	0.11 225	0.11 132

ccs_rob	0.23 127	0.14 111	0.48 89	0.20 36	0.13 83	0.27 155	0.17 58	0.46 192	0.45 240	0.30 140	0.37 170	0.38 232	0.23 152	0.30 129	0.22 152	0.09 147	0.06 35	0.11 234	0.08 108	0.12 250	0.11 132

MyStereo05	0.24 153	0.15 127	0.58 209	0.22 88	0.14 111	0.25 135	0.22 201	0.50 226	0.54 308	0.32 180	0.23 53	0.26 133	0.23 152	0.32 143	0.25 184	0.07 14	0.12 233	0.09 123	0.09 169	0.09 134	0.11 132

MyStereo04	0.24 153	0.15 127	0.58 209	0.22 88	0.16 191	0.25 135	0.22 201	0.51 236	0.54 308	0.29 119	0.23 53	0.27 137	0.23 152	0.32 143	0.25 184	0.07 14	0.13 247	0.09 123	0.09 169	0.09 134	0.11 132

CoDeX	0.24 153	0.13 76	0.48 89	0.22 88	0.14 111	0.29 186	0.21 179	0.55 269	0.42 211	0.29 119	0.36 162	0.28 149	0.23 152	0.48 213	0.20 120	0.09 147	0.06 35	0.08 63	0.07 47	0.08 67	0.08 39

whm_eth	0.24 153	0.21 216	0.72 269	0.24 170	0.19 260	0.21 68	0.19 129	0.40 137	0.43 222	0.31 155	0.60 324	0.15 30	0.18 107	0.26 76	0.19 103	0.09 147	0.08 143	0.10 187	0.09 169	0.09 134	0.13 187

DCRE	0.24 153	0.15 127	0.45 60	0.26 234	0.26 339	0.23 107	0.21 179	0.37 103	0.29 82	0.23 59	0.81 364	0.23 90	0.16 66	0.24 49	0.18 82	0.07 14	0.14 256	0.07 15	0.08 108	0.07 31	0.25 318

riskmin	0.24 153	0.10 12	0.43 50	0.32 326	0.26 339	0.33 234	0.19 129	0.44 179	0.30 96	0.24 65	0.27 79	0.37 226	0.25 181	0.30 129	0.22 152	0.09 147	0.18 311	0.09 123	0.13 300	0.10 182	0.27 330

qqq	0.24 153	0.16 148	0.46 72	0.20 36	0.15 162	0.23 107	0.20 160	0.43 161	0.32 112	0.26 81	0.31 110	0.28 149	0.25 181	0.36 177	0.28 206	0.08 90	0.22 334	0.10 187	0.11 239	0.09 134	0.23 297

BUS	0.24 153	0.13 76	0.36 20	0.25 202	0.14 111	0.44 307	0.17 58	0.59 308	0.36 154	0.34 204	0.35 149	0.31 180	0.22 143	0.27 85	0.22 152	0.10 204	0.07 95	0.11 234	0.10 213	0.09 134	0.10 103

IER	0.24 153	0.15 127	0.50 124	0.21 56	0.15 162	0.31 215	0.20 160	0.44 179	0.38 175	0.34 204	0.41 209	0.32 190	0.34 271	0.31 138	0.23 167	0.09 147	0.07 95	0.08 63	0.08 108	0.09 134	0.09 61

BSDual-CNN	0.24 153	0.13 76	0.36 20	0.25 202	0.14 111	0.35 261	0.22 201	0.59 308	0.36 154	0.34 204	0.35 149	0.38 232	0.25 181	0.27 85	0.28 206	0.10 204	0.07 95	0.11 234	0.10 213	0.09 134	0.10 103

Sa-1000	0.24 153	0.20 209	0.53 163	0.23 132	0.14 111	0.30 197	0.23 225	0.50 226	0.41 199	0.30 140	0.50 282	0.26 133	0.19 124	0.33 152	0.16 50	0.08 90	0.10 197	0.10 187	0.11 239	0.08 67	0.08 39

SA	0.24 153	0.22 230	0.55 179	0.23 132	0.14 111	0.25 135	0.23 225	0.48 211	0.42 211	0.28 96	0.44 237	0.23 90	0.23 152	0.34 166	0.17 63	0.07 14	0.09 172	0.11 234	0.11 239	0.08 67	0.09 61

psmg	0.24 153	0.13 76	0.36 20	0.21 56	0.14 111	0.35 261	0.23 225	0.54 258	0.36 154	0.36 230	0.38 176	0.38 232	0.25 181	0.27 85	0.28 206	0.10 204	0.08 143	0.10 187	0.10 213	0.09 134	0.09 61

UDGNet	0.24 153	0.37 334	0.53 163	0.25 202	0.14 111	0.24 125	0.18 97	0.32 60	0.44 229	0.29 119	0.28 83	0.24 105	0.20 130	0.30 129	0.21 137	0.16 321	0.07 95	0.21 354	0.11 239	0.16 298	0.11 132

TransformOpticalFlow	0.24 153	0.14 111	0.57 196	0.24 170	0.11 26	0.21 68	0.19 129	0.43 161	0.34 134	0.30 140	0.43 228	0.36 222	0.31 255	0.61 266	0.20 120	0.07 14	0.05 3	0.08 63	0.07 47	0.06 2	0.08 39

OMP-Stereo	0.24 153	0.16 148	0.48 89	0.30 310	0.13 83	0.21 68	0.16 42	0.38 112	0.35 141	0.34 204	0.30 100	0.33 196	0.20 130	0.70 302	0.24 172	0.08 90	0.06 35	0.09 123	0.07 47	0.08 67	0.07 12

IIG-Stereo	0.24 153	0.16 148	0.47 77	0.29 303	0.12 50	0.23 107	0.14 13	0.40 137	0.33 126	0.35 219	0.37 170	0.33 196	0.22 143	0.70 302	0.26 193	0.08 90	0.06 35	0.09 123	0.07 47	0.08 67	0.07 12

PFNet	0.24 153	0.11 29	0.63 237	0.25 202	0.14 111	0.22 91	0.19 129	0.40 137	0.35 141	0.36 230	0.32 119	0.27 137	0.20 130	0.63 277	0.23 167	0.09 147	0.05 3	0.09 123	0.08 108	0.08 67	0.08 39

RAFT	0.24 153	0.24 253	0.46 72	0.27 266	0.15 162	0.26 149	0.26 270	0.37 103	0.31 103	0.34 204	0.34 143	0.41 253	0.22 143	0.30 129	0.18 82	0.08 90	0.15 277	0.11 234	0.10 213	0.11 225	0.13 187

ICVP	0.24 153	0.13 76	0.45 60	0.26 234	0.14 111	0.30 197	0.25 260	0.47 201	0.35 141	0.29 119	0.43 228	0.35 217	0.25 181	0.28 103	0.25 184	0.12 263	0.09 172	0.09 123	0.09 169	0.09 134	0.11 132
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.24 153	0.19 197	0.76 278	0.27 266	0.18 237	0.41 293	0.24 247	0.45 186	0.36 154	0.23 59	0.27 79	0.20 64	0.18 107	0.28 103	0.19 103	0.12 263	0.11 217	0.10 187	0.10 213	0.11 225	0.13 187

ACVNet	0.24 153	0.18 188	0.51 137	0.18 9	0.15 162	0.27 155	0.23 225	0.40 137	0.45 240	0.29 119	0.41 209	0.38 232	0.28 218	0.28 103	0.35 254	0.09 147	0.07 95	0.08 63	0.07 47	0.10 182	0.09 61

DMCA	0.24 153	0.18 188	0.51 137	0.23 132	0.14 111	0.27 155	0.20 160	0.45 186	0.40 194	0.32 180	0.33 135	0.33 196	0.25 181	0.27 85	0.30 221	0.11 235	0.08 143	0.10 187	0.08 108	0.11 225	0.12 167

DN-CSS_ROB	0.24 153	0.33 313	0.69 256	0.25 202	0.14 111	0.26 149	0.13 3	0.42 156	0.35 141	0.30 140	0.42 216	0.22 77	0.20 130	0.34 166	0.22 152	0.07 14	0.06 35	0.11 234	0.11 239	0.11 225	0.09 61

MyStereo8	0.25 177	0.20 209	0.69 256	0.24 170	0.17 216	0.31 215	0.16 42	0.50 226	0.32 112	0.29 119	0.38 176	0.25 116	0.19 124	0.33 152	0.29 219	0.08 90	0.20 323	0.08 63	0.08 108	0.10 182	0.16 231

mmm	0.25 177	0.15 127	0.44 57	0.23 132	0.20 278	0.28 169	0.21 179	0.43 161	0.32 112	0.31 155	0.40 198	0.30 171	0.24 170	0.31 138	0.28 206	0.09 147	0.21 328	0.11 234	0.12 276	0.10 182	0.26 327

GMStereo_Zeroshot	0.25 177	0.22 230	0.51 137	0.27 266	0.14 111	0.28 169	0.15 26	0.40 137	0.36 154	0.37 245	0.43 228	0.40 246	0.17 81	0.35 173	0.21 137	0.12 263	0.07 95	0.13 287	0.07 47	0.17 310	0.10 103

CFNet_ucs	0.25 177	0.14 111	0.51 137	0.20 36	0.15 162	0.29 186	0.18 97	0.51 236	0.46 249	0.32 180	0.42 216	0.38 232	0.23 152	0.31 138	0.22 152	0.11 235	0.08 143	0.12 264	0.09 169	0.13 262	0.13 187

gwcnet-sp	0.25 177	0.16 148	0.70 259	0.23 132	0.14 111	0.34 248	0.22 201	0.46 192	0.41 199	0.37 245	0.35 149	0.27 137	0.27 199	0.36 177	0.26 193	0.09 147	0.08 143	0.09 123	0.09 169	0.10 182	0.10 103

scenet	0.25 177	0.16 148	0.70 259	0.23 132	0.14 111	0.34 248	0.22 201	0.46 192	0.41 199	0.37 245	0.35 149	0.27 137	0.27 199	0.36 177	0.26 193	0.09 147	0.08 143	0.09 123	0.09 169	0.10 182	0.10 103

ssnet	0.25 177	0.16 148	0.70 259	0.23 132	0.14 111	0.34 248	0.22 201	0.46 192	0.41 199	0.37 245	0.35 149	0.27 137	0.27 199	0.36 177	0.26 193	0.09 147	0.08 143	0.09 123	0.09 169	0.10 182	0.10 103

raft_robust	0.25 177	0.23 243	0.44 57	0.22 88	0.13 83	0.23 107	0.22 201	0.52 241	0.50 286	0.33 189	0.32 119	0.33 196	0.23 152	0.55 240	0.18 82	0.07 14	0.11 217	0.08 63	0.10 213	0.08 67	0.07 12

test_5	0.25 177	0.25 267	0.57 196	0.27 266	0.18 237	0.25 135	0.29 293	0.42 156	0.39 186	0.29 119	0.40 198	0.27 137	0.23 152	0.35 173	0.19 103	0.07 14	0.07 95	0.09 123	0.09 169	0.10 182	0.14 210

iRaft-Stereo_5w	0.25 177	0.24 253	0.50 124	0.23 132	0.18 237	0.19 25	0.19 129	0.39 128	0.35 141	0.28 96	0.36 162	0.34 203	0.23 152	0.66 292	0.28 206	0.07 14	0.07 95	0.08 63	0.07 47	0.09 134	0.14 210

STrans-v2	0.25 177	0.14 111	0.56 189	0.21 56	0.12 50	0.23 107	0.20 160	0.50 226	0.31 103	0.31 155	0.42 216	0.35 217	0.35 278	0.62 274	0.24 172	0.07 14	0.05 3	0.08 63	0.07 47	0.06 2	0.08 39

DRaft	0.25 177	0.11 29	0.47 77	0.18 9	0.12 50	0.28 169	0.23 225	0.34 77	0.40 194	0.38 253	0.60 324	0.20 64	0.41 308	0.48 213	0.41 277	0.07 14	0.06 35	0.08 63	0.08 108	0.07 31	0.08 39

XX-Stereo	0.25 177	0.11 29	1.09 349	0.35 346	0.38 374	0.23 107	0.13 3	0.43 161	0.19 5	0.20 32	0.40 198	0.31 180	0.10 3	0.33 152	0.13 7	0.08 90	0.11 217	0.08 63	0.09 169	0.07 31	0.10 103

HCRNet	0.25 177	0.27 283	0.42 45	0.34 341	0.17 216	0.27 155	0.18 97	0.45 186	0.37 167	0.31 155	0.35 149	0.32 190	0.23 152	0.44 202	0.21 137	0.13 280	0.08 143	0.13 287	0.11 239	0.11 225	0.09 61

BEATNet_4x	0.25 177	0.25 267	0.66 247	0.23 132	0.10 18	0.29 186	0.14 13	0.49 218	0.34 134	0.31 155	0.35 149	0.32 190	0.26 193	0.34 166	0.33 244	0.08 90	0.06 35	0.08 63	0.07 47	0.11 225	0.13 187

UCFNet_RVC	0.25 177	0.21 216	0.49 106	0.19 14	0.15 162	0.34 248	0.18 97	0.47 201	0.36 154	0.30 140	0.35 149	0.40 246	0.26 193	0.35 173	0.24 172	0.13 280	0.08 143	0.13 287	0.14 314	0.13 262	0.13 187

AdaStereo	0.25 177	0.17 171	0.47 77	0.25 202	0.13 83	0.33 234	0.17 58	0.57 288	0.43 222	0.34 204	0.38 176	0.35 217	0.21 138	0.32 143	0.24 172	0.14 301	0.06 35	0.13 287	0.09 169	0.11 225	0.09 61
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.
MLCV	0.25 177	0.23 243	0.59 216	0.22 88	0.09 6	0.30 197	0.18 97	0.40 137	0.38 175	0.38 253	0.44 237	0.31 180	0.22 143	0.44 202	0.32 236	0.07 14	0.05 3	0.07 15	0.06 24	0.07 31	0.08 39

iResNet	0.25 177	0.22 230	0.62 232	0.26 234	0.11 26	0.31 215	0.23 225	0.46 192	0.45 240	0.34 204	0.43 228	0.27 137	0.23 152	0.36 177	0.37 264	0.08 90	0.05 3	0.07 15	0.06 24	0.08 67	0.10 103

qqq1	0.26 196	0.13 76	0.47 77	0.20 36	0.10 18	0.28 169	0.19 129	0.54 258	0.48 268	0.35 219	0.42 216	0.31 180	0.27 199	0.60 260	0.21 137	0.10 204	0.16 286	0.07 15	0.07 47	0.08 67	0.13 187

fff1	0.26 196	0.13 76	0.47 77	0.20 36	0.10 18	0.28 169	0.19 129	0.54 258	0.48 268	0.35 219	0.42 216	0.31 180	0.27 199	0.60 260	0.21 137	0.10 204	0.16 286	0.07 15	0.07 47	0.08 67	0.13 187

anonymousa	0.26 196	0.13 76	0.56 189	0.29 303	0.30 356	0.31 215	0.20 160	0.38 112	0.36 154	0.33 189	0.51 285	0.41 253	0.27 199	0.25 59	0.24 172	0.08 90	0.18 311	0.09 123	0.18 347	0.08 67	0.17 243

hknet	0.26 196	0.15 127	0.49 106	0.25 202	0.16 191	0.35 261	0.22 201	0.59 308	0.40 194	0.34 204	0.35 149	0.43 269	0.28 218	0.38 187	0.26 193	0.09 147	0.07 95	0.11 234	0.10 213	0.09 134	0.10 103

PSMNet-ADL	0.26 196	0.16 148	0.39 31	0.27 266	0.14 111	0.32 228	0.22 201	0.45 186	0.37 167	0.28 96	0.34 143	0.41 253	0.28 218	0.61 266	0.32 236	0.11 235	0.10 197	0.09 123	0.11 239	0.10 182	0.13 187

PSM-AAD	0.26 196	0.11 29	0.43 50	0.24 170	0.12 50	0.27 155	0.37 332	0.36 91	0.30 96	0.36 230	0.39 190	0.28 149	0.77 373	0.30 129	0.16 50	0.07 14	0.06 35	0.12 264	0.11 239	0.09 134	0.21 282

DEmStereo	0.26 196	0.10 12	0.52 153	0.19 14	0.13 83	0.31 215	0.25 260	0.29 32	0.38 175	0.36 230	0.57 313	0.24 105	0.48 333	0.53 232	0.44 290	0.07 14	0.06 35	0.08 63	0.08 108	0.07 31	0.08 39

GrayStereo	0.26 196	0.10 12	0.45 60	0.27 266	0.14 111	0.23 107	0.46 359	0.36 91	0.33 126	0.40 273	0.47 269	0.30 171	0.78 374	0.29 120	0.17 63	0.07 14	0.06 35	0.08 63	0.09 169	0.07 31	0.15 221

RAFT-RH_RVC	0.26 196	0.13 76	0.57 196	0.22 88	0.12 50	0.25 135	0.14 13	0.27 15	0.29 82	0.38 253	1.14 384	0.23 90	0.18 107	0.58 249	0.24 172	0.07 14	0.06 35	0.10 187	0.07 47	0.06 2	0.08 39

ARAFT	0.26 196	0.30 299	0.87 311	0.22 88	0.12 50	0.30 197	0.24 247	0.46 192	0.34 134	0.33 189	0.28 83	0.29 161	0.20 130	0.49 215	0.19 103	0.08 90	0.06 35	0.12 264	0.11 239	0.09 134	0.09 61

acv_ft	0.26 196	0.18 188	0.56 189	0.24 170	0.19 260	0.34 248	0.21 179	0.47 201	0.45 240	0.39 264	0.41 209	0.38 232	0.28 218	0.28 103	0.36 258	0.09 147	0.07 95	0.08 63	0.07 47	0.11 225	0.09 61

cf-r	0.26 196	0.22 230	0.66 247	0.22 88	0.14 111	0.28 169	0.22 201	0.44 179	0.42 211	0.32 180	0.42 216	0.43 269	0.27 199	0.44 202	0.27 200	0.11 235	0.07 95	0.08 63	0.10 213	0.08 67	0.09 61

GANet-RSSM	0.26 196	0.19 197	0.54 173	0.21 56	0.14 111	0.27 155	0.22 201	0.47 201	0.34 134	0.30 140	0.40 198	0.41 253	0.30 242	0.59 255	0.25 184	0.11 235	0.08 143	0.09 123	0.09 169	0.10 182	0.10 103

PSMNet-RSSM	0.26 196	0.21 216	0.50 124	0.21 56	0.14 111	0.25 135	0.21 179	0.50 226	0.38 175	0.31 155	0.45 250	0.40 246	0.27 199	0.53 232	0.24 172	0.12 263	0.08 143	0.11 234	0.13 300	0.10 182	0.10 103

CFNet-ft	0.26 196	0.21 216	0.51 137	0.19 14	0.16 191	0.31 215	0.21 179	0.40 137	0.37 167	0.29 119	0.40 198	0.46 286	0.27 199	0.49 215	0.28 206	0.12 263	0.07 95	0.12 264	0.11 239	0.12 250	0.11 132

CFNet_RVC	0.26 196	0.21 216	0.51 137	0.19 14	0.16 191	0.31 215	0.21 179	0.40 137	0.37 167	0.29 119	0.40 198	0.46 286	0.27 199	0.49 215	0.28 206	0.12 263	0.07 95	0.12 264	0.11 239	0.12 250	0.11 132

SMFormer	0.27 212	0.13 76	0.47 77	0.20 36	0.10 18	0.28 169	0.19 129	0.54 258	0.48 268	0.35 219	0.42 216	0.31 180	0.27 199	0.60 260	0.34 248	0.10 204	0.16 286	0.08 63	0.09 169	0.10 182	0.16 231

tta	0.27 212	0.13 76	0.47 77	0.20 36	0.10 18	0.28 169	0.19 129	0.54 258	0.48 268	0.35 219	0.42 216	0.31 180	0.27 199	0.60 260	0.34 248	0.10 204	0.16 286	0.08 63	0.09 169	0.08 67	0.13 187

ffm	0.27 212	0.17 171	0.84 302	0.21 56	0.13 83	0.29 186	0.21 179	0.38 112	0.46 249	0.31 155	0.44 237	0.34 203	0.24 170	0.28 103	0.12 1	0.08 90	0.28 365	0.12 264	0.11 239	0.08 67	0.37 364

NINENet	0.27 212	0.16 148	0.49 106	0.23 132	0.16 191	0.44 307	0.17 58	0.63 336	0.49 281	0.33 189	0.38 176	0.31 180	0.22 143	0.43 199	0.22 152	0.11 235	0.10 197	0.12 264	0.08 108	0.12 250	0.11 132

SepStereo	0.27 212	0.13 76	0.49 106	0.24 170	0.18 237	0.30 197	0.24 247	0.48 211	0.48 268	0.42 287	0.45 250	0.34 203	0.31 255	0.64 282	0.24 172	0.09 147	0.07 95	0.09 123	0.07 47	0.10 182	0.11 132

UPFNet	0.27 212	0.15 127	0.47 77	0.25 202	0.20 278	0.37 274	0.27 275	0.50 226	0.40 194	0.36 230	0.38 176	0.37 226	0.29 235	0.40 191	0.34 248	0.10 204	0.10 197	0.10 187	0.10 213	0.10 182	0.08 39

iResNet_ROB	0.27 212	0.27 283	0.48 89	0.21 56	0.12 50	0.32 228	0.17 58	0.57 288	0.55 316	0.39 264	0.44 237	0.37 226	0.28 218	0.43 199	0.28 206	0.08 90	0.06 35	0.06 1	0.05 9	0.09 134	0.11 132

CBFPSM	0.28 219	0.23 243	0.76 278	0.21 56	0.14 111	0.38 280	0.26 270	0.42 156	0.37 167	0.34 204	0.36 162	0.55 322	0.38 293	0.33 152	0.40 272	0.08 90	0.08 143	0.07 15	0.08 108	0.09 134	0.12 167

ToySt	0.28 219	0.19 197	0.68 255	0.22 88	0.19 260	0.31 215	0.31 308	0.43 161	0.43 222	0.28 96	0.38 176	0.42 263	0.32 266	0.33 152	0.32 236	0.08 90	0.14 256	0.10 187	0.12 276	0.11 225	0.24 309

CSP-Net	0.28 219	0.17 171	0.41 37	0.22 88	0.14 111	0.44 307	0.24 247	0.52 241	0.42 211	0.42 287	0.44 237	0.42 263	0.27 199	0.66 292	0.30 221	0.12 263	0.09 172	0.08 63	0.08 108	0.10 182	0.10 103

DAS	0.28 219	0.13 76	0.49 106	0.24 170	0.18 237	0.30 197	0.24 247	0.48 211	0.48 268	0.42 287	0.45 250	0.34 203	0.31 255	0.76 324	0.24 172	0.09 147	0.07 95	0.09 123	0.07 47	0.10 182	0.11 132

AACVNet	0.28 219	0.22 230	0.55 179	0.23 132	0.14 111	0.30 197	0.19 129	0.43 161	0.33 126	0.39 264	0.42 216	0.44 275	0.29 235	0.73 309	0.28 206	0.11 235	0.09 172	0.11 234	0.09 169	0.13 262	0.12 167

FTStereo	0.28 219	0.11 29	0.56 189	0.24 170	0.13 83	0.21 68	0.52 373	0.36 91	0.28 69	0.38 253	0.94 376	0.30 171	0.56 351	0.33 152	0.18 82	0.08 90	0.06 35	0.09 123	0.08 108	0.08 67	0.19 261

LMCR-Stereo	0.28 219	0.22 230	0.56 189	0.29 303	0.14 111	0.37 274	0.23 225	0.57 288	0.36 154	0.40 273	0.40 198	0.29 161	0.30 242	0.41 194	0.38 266	0.11 235	0.07 95	0.09 123	0.07 47	0.13 262	0.10 103

MMNet	0.28 219	0.19 197	0.54 173	0.24 170	0.17 216	0.47 323	0.22 201	0.47 201	0.53 304	0.40 273	0.43 228	0.36 222	0.34 271	0.40 191	0.35 254	0.08 90	0.08 143	0.09 123	0.09 169	0.10 182	0.09 61

UNet	0.28 219	0.16 148	0.70 259	0.24 170	0.20 278	0.44 307	0.21 179	0.52 241	0.42 211	0.36 230	0.40 198	0.43 269	0.33 270	0.41 194	0.32 236	0.09 147	0.07 95	0.10 187	0.09 169	0.10 182	0.09 61

ac_64	0.28 219	0.16 148	0.62 232	0.25 202	0.17 216	0.36 269	0.22 201	0.48 211	0.35 141	0.36 230	0.37 170	0.51 310	0.30 242	0.62 274	0.34 248	0.11 235	0.09 172	0.10 187	0.10 213	0.09 134	0.09 61

GwcNet-RSSM	0.28 219	0.25 267	0.61 229	0.22 88	0.14 111	0.28 169	0.24 247	0.46 192	0.44 229	0.33 189	0.46 262	0.41 253	0.28 218	0.55 240	0.31 230	0.11 235	0.07 95	0.09 123	0.10 213	0.10 182	0.09 61

HSM-Net_RVC	0.28 219	0.12 59	0.48 89	0.19 14	0.11 26	0.35 261	0.21 179	0.64 342	0.44 229	0.40 273	0.43 228	0.50 307	0.27 199	0.75 318	0.25 184	0.08 90	0.07 95	0.08 63	0.07 47	0.08 67	0.09 61
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DeepPruner_ROB	0.28 219	0.25 267	0.64 241	0.22 88	0.16 191	0.30 197	0.21 179	0.54 258	0.33 126	0.36 230	0.38 176	0.38 232	0.26 193	0.45 208	0.28 206	0.15 313	0.11 217	0.11 234	0.11 239	0.14 282	0.14 210

StereoDRNet-Refined	0.28 219	0.19 197	0.47 77	0.25 202	0.14 111	0.36 269	0.21 179	0.49 218	0.43 222	0.46 315	0.52 291	0.42 263	0.30 242	0.46 209	0.38 266	0.10 204	0.07 95	0.11 234	0.11 239	0.10 182	0.11 132
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DispNO	0.29 233	0.24 253	0.83 298	0.23 132	0.17 216	0.25 135	0.22 201	0.47 201	0.42 211	0.33 189	0.39 190	0.38 232	0.28 218	0.78 328	0.35 254	0.09 147	0.07 95	0.10 187	0.10 213	0.09 134	0.09 61

CRFU-Net	0.29 233	0.14 111	0.48 89	0.26 234	0.15 162	0.46 317	0.22 201	0.52 241	0.32 112	0.44 303	0.42 216	0.48 297	0.47 329	0.44 202	0.31 230	0.12 263	0.10 197	0.09 123	0.08 108	0.10 182	0.11 132

iRaft-Stereo_20w	0.29 233	0.11 29	0.86 309	0.33 337	0.24 326	0.32 228	0.26 270	0.60 317	0.26 51	0.41 283	0.21 44	0.28 149	0.19 124	0.32 143	0.24 172	0.07 14	0.31 381	0.07 15	0.09 169	0.08 67	0.47 383

AASNet	0.29 233	0.27 283	0.67 250	0.26 234	0.18 237	0.34 248	0.21 179	0.64 342	0.49 281	0.36 230	0.41 209	0.32 190	0.26 193	0.33 152	0.39 270	0.12 263	0.09 172	0.10 187	0.08 108	0.14 282	0.12 167

GEStereo_RVC	0.29 233	0.24 253	0.60 223	0.27 266	0.16 191	0.33 234	0.25 260	0.58 300	0.56 320	0.35 219	0.38 176	0.34 203	0.25 181	0.51 224	0.29 219	0.12 263	0.08 143	0.09 123	0.08 108	0.11 225	0.13 187

EAI-Stereo	0.29 233	0.11 29	0.38 27	0.22 88	0.18 237	0.33 234	1.66 416	0.53 251	0.27 61	0.27 90	0.50 282	0.17 43	0.16 66	0.25 59	0.25 184	0.07 14	0.07 95	0.07 15	0.11 239	0.07 31	0.10 103

delet	0.29 233	0.18 188	0.58 209	0.24 170	0.19 260	0.41 293	0.30 299	0.52 241	0.51 292	0.35 219	0.42 216	0.37 226	0.31 255	0.49 215	0.36 258	0.10 204	0.09 172	0.11 234	0.12 276	0.09 134	0.09 61

HGLStereo	0.29 233	0.19 197	0.60 223	0.24 170	0.21 291	0.33 234	0.23 225	0.52 241	0.44 229	0.36 230	0.49 280	0.41 253	0.35 278	0.46 209	0.34 248	0.11 235	0.11 217	0.09 123	0.09 169	0.11 225	0.12 167

DSFCA	0.29 233	0.18 188	0.48 89	0.21 56	0.17 216	0.39 283	0.32 314	0.49 218	0.44 229	0.44 303	0.38 176	0.40 246	0.30 242	0.53 232	0.38 266	0.12 263	0.10 197	0.10 187	0.11 239	0.11 225	0.11 132

CFNet	0.29 233	0.29 293	0.57 196	0.23 132	0.14 111	0.34 248	0.15 26	0.53 251	0.46 249	0.31 155	0.40 198	0.38 232	0.27 199	0.76 324	0.28 206	0.10 204	0.07 95	0.11 234	0.11 239	0.11 225	0.09 61

NLCA_NET_v2_RVC	0.29 233	0.24 253	0.81 293	0.26 234	0.18 237	0.30 197	0.22 201	0.52 241	0.41 199	0.38 253	0.42 216	0.42 263	0.28 218	0.46 209	0.31 230	0.11 235	0.08 143	0.10 187	0.11 239	0.10 182	0.12 167
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNetv2_ROB	0.29 233	0.37 334	0.92 324	0.24 170	0.13 83	0.30 197	0.19 129	0.55 269	0.51 292	0.39 264	0.46 262	0.39 243	0.27 199	0.36 177	0.30 221	0.09 147	0.06 35	0.07 15	0.05 9	0.13 262	0.11 132

HSM	0.29 233	0.18 188	0.48 89	0.21 56	0.15 162	0.33 234	0.20 160	0.55 269	0.39 186	0.36 230	0.39 190	0.67 361	0.32 266	0.88 350	0.24 172	0.09 147	0.07 95	0.08 63	0.07 47	0.09 134	0.10 103

ssnet_v2	0.30 246	0.21 216	0.63 237	0.23 132	0.15 162	0.40 289	0.30 299	0.59 308	0.48 268	0.40 273	0.37 170	0.46 286	0.30 242	0.41 194	0.44 290	0.13 280	0.11 217	0.11 234	0.11 239	0.12 250	0.11 132

dad	0.30 246	0.38 340	0.60 223	0.22 88	0.14 111	0.32 228	0.21 179	0.35 86	0.51 292	0.45 310	0.45 250	0.46 286	0.23 152	0.41 194	0.27 200	0.21 355	0.11 217	0.20 351	0.11 239	0.15 289	0.11 132

THIR-Stereo	0.30 246	0.15 127	0.46 72	0.19 14	0.11 26	0.28 169	0.70 387	0.33 73	0.36 154	0.37 245	0.64 337	0.33 196	0.49 337	0.58 249	0.44 290	0.08 90	0.06 35	0.08 63	0.09 169	0.07 31	0.08 39

ADLNet	0.30 246	0.19 197	0.59 216	0.23 132	0.19 260	0.34 248	0.23 225	0.56 279	0.44 229	0.43 296	0.41 209	0.43 269	0.28 218	0.56 245	0.36 258	0.11 235	0.08 143	0.11 234	0.11 239	0.11 225	0.15 221

RAFT + AFF	0.30 246	0.33 313	0.76 278	0.25 202	0.17 216	0.30 197	0.33 319	0.55 269	0.42 211	0.28 96	0.30 100	0.31 180	0.31 255	0.64 282	0.32 236	0.09 147	0.11 217	0.11 234	0.10 213	0.12 250	0.16 231

psm_up	0.30 246	0.21 216	0.58 209	0.26 234	0.18 237	0.32 228	0.27 275	0.57 288	0.45 240	0.38 253	0.41 209	0.45 280	0.40 303	0.59 255	0.32 236	0.11 235	0.12 233	0.13 287	0.12 276	0.11 225	0.11 132

DMCA-RVC	0.30 246	0.27 283	0.93 328	0.28 290	0.17 216	0.30 197	0.21 179	0.43 161	0.36 154	0.40 273	0.38 176	0.39 243	0.36 283	0.44 202	0.34 248	0.13 280	0.10 197	0.16 325	0.12 276	0.13 262	0.11 132

STTStereo	0.30 246	0.24 253	0.83 298	0.25 202	0.17 216	0.30 197	0.24 247	0.49 218	0.39 186	0.39 264	0.41 209	0.44 275	0.28 218	0.41 194	0.30 221	0.13 280	0.13 247	0.13 287	0.16 332	0.12 250	0.12 167

RASNet	0.30 246	0.19 197	0.59 216	0.23 132	0.19 260	0.33 234	0.20 160	0.50 226	0.41 199	0.31 155	0.44 237	0.47 293	0.38 293	0.79 332	0.40 272	0.09 147	0.07 95	0.07 15	0.09 169	0.08 67	0.10 103

DLCB_ROB	0.30 246	0.20 209	0.45 60	0.28 290	0.17 216	0.37 274	0.25 260	0.50 226	0.45 240	0.46 315	0.47 269	0.51 310	0.34 271	0.56 245	0.38 266	0.10 204	0.10 197	0.11 234	0.11 239	0.10 182	0.11 132

iinet-f	0.31 256	0.23 243	1.16 357	0.20 36	0.16 191	0.44 307	0.23 225	0.47 201	0.38 175	0.36 230	0.44 237	0.41 253	0.35 278	0.36 177	0.43 283	0.10 204	0.09 172	0.08 63	0.08 108	0.13 262	0.12 167

ADLNet2	0.31 256	0.23 243	0.77 284	0.23 132	0.18 237	0.36 269	0.24 247	0.55 269	0.54 308	0.33 189	0.38 176	0.45 280	0.31 255	0.70 302	0.36 258	0.10 204	0.08 143	0.09 123	0.09 169	0.12 250	0.11 132

hitnet-ft	0.31 256	0.21 216	0.56 189	0.19 14	0.14 111	0.40 289	0.23 225	0.46 192	0.42 211	0.37 245	0.46 262	0.53 319	0.35 278	0.76 324	0.35 254	0.14 301	0.10 197	0.14 305	0.10 213	0.15 289	0.14 210

FADNet-RVC-Resample	0.31 256	0.32 309	1.16 357	0.27 266	0.17 216	0.33 234	0.21 179	0.49 218	0.40 194	0.36 230	0.38 176	0.34 203	0.27 199	0.54 237	0.27 200	0.10 204	0.10 197	0.14 305	0.13 300	0.13 262	0.18 245

FADNet_RVC	0.31 256	0.35 325	0.98 335	0.24 170	0.16 191	0.30 197	0.17 58	0.52 241	0.39 186	0.30 140	0.38 176	0.30 171	0.29 235	0.54 237	0.33 244	0.14 301	0.14 256	0.14 305	0.16 332	0.21 342	0.24 309

LL-Strereo	0.32 261	0.33 313	0.77 284	0.26 234	0.24 326	0.22 91	0.23 225	0.58 300	0.44 229	0.35 219	0.32 119	0.41 253	0.40 303	0.93 363	0.25 184	0.08 90	0.13 247	0.11 234	0.09 169	0.09 134	0.22 290

SACVNet	0.32 261	0.25 267	0.59 216	0.26 234	0.19 260	0.35 261	0.25 260	0.54 258	0.41 199	0.43 296	0.45 250	0.46 286	0.34 271	0.71 305	0.30 221	0.14 301	0.10 197	0.12 264	0.12 276	0.16 298	0.20 273

CrosDoStereo	0.32 261	0.11 29	0.53 163	0.19 14	0.12 50	0.22 91	1.07 406	0.36 91	0.38 175	0.38 253	0.60 324	0.28 149	0.45 320	0.61 266	0.56 324	0.08 90	0.06 35	0.08 63	0.09 169	0.08 67	0.09 61

DeepStereo_LL	0.32 261	0.11 29	0.53 163	0.19 14	0.12 50	0.22 91	1.07 406	0.36 91	0.38 175	0.38 253	0.60 324	0.28 149	0.45 320	0.61 266	0.56 324	0.08 90	0.06 35	0.08 63	0.09 169	0.08 67	0.09 61

pcwnet_v2	0.32 261	0.16 148	1.22 368	0.23 132	0.19 260	0.32 228	0.19 129	0.61 324	0.61 335	0.37 245	0.45 250	0.35 217	0.29 235	0.37 185	0.26 193	0.14 301	0.11 217	0.12 264	0.11 239	0.14 282	0.18 245

TDLM	0.32 261	0.27 283	0.52 153	0.30 310	0.15 162	0.33 234	0.32 314	0.54 258	0.50 286	0.44 303	0.43 228	0.39 243	0.30 242	0.92 362	0.30 221	0.14 301	0.09 172	0.13 287	0.12 276	0.13 262	0.14 210

NVstereo2D	0.32 261	0.18 188	0.63 237	0.24 170	0.23 315	0.43 302	0.28 289	0.60 317	0.58 324	0.28 96	0.39 190	0.42 263	0.30 242	0.71 305	0.30 221	0.13 280	0.09 172	0.13 287	0.10 213	0.20 336	0.18 245

DualNet	0.33 268	0.17 171	0.84 302	0.21 56	0.13 83	0.29 186	0.21 179	0.38 112	0.46 249	0.31 155	0.44 237	0.34 203	0.24 170	0.28 103	1.30 382	0.08 90	0.28 365	0.12 264	0.11 239	0.08 67	0.37 364

ttt	0.33 268	0.14 111	0.54 173	0.22 88	0.14 111	0.30 197	0.22 201	0.59 308	0.51 292	0.31 155	0.46 262	0.30 171	0.23 152	0.71 305	1.07 371	0.13 280	0.22 334	0.10 187	0.11 239	0.12 250	0.24 309

fast-acv-ft	0.33 268	0.26 277	0.88 317	0.25 202	0.18 237	0.49 332	0.27 275	0.44 179	0.50 286	0.40 273	0.55 306	0.49 303	0.36 283	0.39 190	0.41 277	0.11 235	0.11 217	0.11 234	0.12 276	0.13 262	0.11 132

Wz-Net-LNSev-Ref	0.33 268	0.25 267	0.82 296	0.22 88	0.17 216	0.46 317	0.28 289	0.53 251	0.53 304	0.43 296	0.57 313	0.44 275	0.31 255	0.50 219	0.48 301	0.10 204	0.06 35	0.08 63	0.06 24	0.11 225	0.12 167

AANet_RVC	0.33 268	0.31 302	0.69 256	0.23 132	0.14 111	0.30 197	0.23 225	0.49 218	0.55 316	0.39 264	0.60 324	0.43 269	0.30 242	0.88 350	0.54 320	0.11 235	0.08 143	0.07 15	0.07 47	0.10 182	0.12 167

PS-NSSS	0.33 268	0.36 331	0.61 229	0.24 170	0.18 237	0.33 234	0.24 247	0.59 308	0.42 211	0.38 253	0.52 291	0.36 222	0.31 255	0.80 335	0.32 236	0.18 343	0.14 256	0.21 354	0.15 323	0.17 310	0.14 210

DISCO	0.33 268	0.16 148	0.55 179	0.26 234	0.16 191	0.48 329	0.25 260	0.52 241	0.58 324	0.38 253	0.45 250	0.63 347	0.37 288	0.65 286	0.50 308	0.10 204	0.07 95	0.09 123	0.08 108	0.13 262	0.13 187

NOSS_ROB	0.33 268	0.24 253	0.49 106	0.27 266	0.16 191	0.34 248	0.19 129	0.55 269	0.50 286	0.34 204	0.37 170	0.42 263	0.30 242	0.93 363	0.25 184	0.19 352	0.20 323	0.24 363	0.22 363	0.17 310	0.25 318

HBP-ISP	0.34 276	0.35 325	0.76 278	0.23 132	0.17 216	0.33 234	0.22 201	0.56 279	0.47 262	0.42 287	0.49 280	0.33 196	0.41 308	0.73 309	0.27 200	0.18 343	0.19 315	0.24 363	0.20 354	0.16 298	0.16 231

AAGNet	0.34 276	0.12 59	0.53 163	0.26 234	0.16 191	0.20 51	0.19 129	0.31 55	0.29 82	0.35 219	0.35 149	0.27 137	0.30 242	0.44 202	2.56 414	0.08 90	0.05 3	0.10 187	0.07 47	0.09 134	0.07 12

FADNet-RVC	0.34 276	0.43 353	0.97 333	0.25 202	0.20 278	0.33 234	0.20 160	0.51 236	0.42 211	0.34 204	0.40 198	0.41 253	0.29 235	0.65 286	0.36 258	0.14 301	0.14 256	0.14 305	0.15 323	0.19 329	0.20 273

FADNet	0.34 276	0.43 353	0.88 317	0.24 170	0.22 306	0.37 274	0.19 129	0.56 279	0.49 281	0.32 180	0.36 162	0.43 269	0.32 266	0.65 286	0.30 221	0.17 333	0.16 286	0.14 305	0.16 332	0.25 356	0.21 282

CVANet_RVC	0.34 276	0.25 267	0.77 284	0.27 266	0.17 216	0.34 248	0.28 289	0.55 269	0.50 286	0.43 296	0.46 262	0.44 275	0.31 255	0.90 355	0.27 200	0.15 313	0.10 197	0.14 305	0.14 314	0.15 289	0.15 221

StereoDRNet	0.34 276	0.28 290	0.70 259	0.28 290	0.21 291	0.43 302	0.30 299	0.63 336	0.51 292	0.47 321	0.40 198	0.48 297	0.31 255	0.58 249	0.44 290	0.12 263	0.10 197	0.12 264	0.11 239	0.13 262	0.13 187

DRN-Test	0.35 282	0.20 209	0.75 274	0.28 290	0.19 260	0.46 317	0.29 293	0.68 359	0.54 308	0.49 328	0.47 269	0.44 275	0.35 278	0.63 277	0.44 290	0.13 280	0.09 172	0.13 287	0.12 276	0.13 262	0.13 187

XPNet_ROB	0.35 282	0.26 277	0.58 209	0.28 290	0.19 260	0.37 274	0.31 308	0.57 288	0.51 292	0.52 337	0.54 301	0.57 327	0.38 293	0.65 286	0.48 301	0.17 333	0.12 233	0.13 287	0.12 276	0.16 298	0.17 243

ff1	0.36 284	0.17 171	0.84 302	0.21 56	0.13 83	0.29 186	0.21 179	0.38 112	0.46 249	0.31 155	0.44 237	0.34 203	0.24 170	0.91 357	1.30 382	0.08 90	0.28 365	0.12 264	0.11 239	0.08 67	0.37 364

Wz-Net-LNSev	0.36 284	0.35 325	1.06 343	0.26 234	0.21 291	0.47 323	0.33 319	0.56 279	0.58 324	0.45 310	0.54 301	0.50 307	0.37 288	0.40 191	0.42 280	0.12 263	0.11 217	0.10 187	0.09 169	0.14 282	0.15 221

FAT-Stereo	0.36 284	0.19 197	0.75 274	0.26 234	0.18 237	0.34 248	0.30 299	0.62 332	0.61 335	0.47 321	0.61 333	0.59 333	0.50 338	0.61 266	0.36 258	0.13 280	0.14 256	0.13 287	0.12 276	0.14 282	0.20 273

CBMV_ROB	0.36 284	0.21 216	0.57 196	0.22 88	0.14 111	0.35 261	0.20 160	0.55 269	0.47 262	0.52 337	0.58 316	0.45 280	0.53 347	0.75 318	0.50 308	0.18 343	0.19 315	0.23 361	0.21 356	0.15 289	0.20 273

ETE_ROB	0.36 284	0.32 309	0.64 241	0.30 310	0.18 237	0.40 289	0.38 340	0.59 308	0.49 281	0.50 331	0.52 291	0.62 343	0.37 288	0.58 249	0.43 283	0.13 280	0.10 197	0.14 305	0.12 276	0.17 310	0.18 245

PSMNet_ROB	0.36 284	0.31 302	0.71 265	0.31 321	0.21 291	0.44 307	0.44 355	0.61 324	0.49 281	0.39 264	0.45 250	0.49 303	0.32 266	0.66 292	0.53 316	0.14 301	0.10 197	0.15 319	0.14 314	0.13 262	0.13 187

CBMV	0.36 284	0.25 267	0.61 229	0.24 170	0.14 111	0.42 298	0.33 319	0.56 279	0.52 303	0.54 346	0.52 291	0.51 310	0.58 354	0.63 277	0.43 283	0.15 313	0.16 286	0.18 341	0.16 332	0.13 262	0.19 261
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
mmx	0.37 291	0.17 171	0.84 302	0.21 56	0.13 83	0.29 186	0.21 179	0.57 288	0.48 268	0.31 155	0.44 237	0.34 203	0.24 170	0.91 357	1.30 382	0.10 204	0.20 323	0.12 264	0.11 239	0.11 225	0.23 297

xxx	0.37 291	0.17 171	0.84 302	0.21 56	0.13 83	0.29 186	0.21 179	0.57 288	0.48 268	0.31 155	0.44 237	0.34 203	0.24 170	0.91 357	1.30 382	0.10 204	0.20 323	0.12 264	0.11 239	0.11 225	0.23 297

GwcNet	0.37 291	0.29 293	1.12 351	0.25 202	0.24 326	0.48 329	0.27 275	0.58 300	0.60 333	0.39 264	0.54 301	0.51 310	0.34 271	0.60 260	0.46 296	0.13 280	0.12 233	0.12 264	0.11 239	0.13 262	0.15 221

DANet	0.37 291	0.25 267	0.67 250	0.37 351	0.22 306	0.42 298	0.25 260	0.50 226	0.44 229	0.52 337	0.50 282	0.59 333	0.42 312	0.78 328	0.53 316	0.13 280	0.12 233	0.14 305	0.12 276	0.17 310	0.21 282
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NCCL2	0.37 291	0.33 313	0.59 216	0.37 351	0.23 315	0.42 298	0.41 350	0.56 279	0.44 229	0.47 321	0.47 269	0.61 340	0.39 300	0.58 249	0.41 277	0.16 321	0.13 247	0.21 354	0.22 363	0.16 298	0.18 245

APVNet	0.38 296	0.26 277	0.87 311	0.26 234	0.22 306	0.52 341	0.35 325	0.64 342	0.46 249	0.40 273	0.52 291	0.48 297	0.39 300	0.84 344	0.48 301	0.13 280	0.14 256	0.15 319	0.16 332	0.16 298	0.16 231

MaskLacGwcNet_RVC	0.38 296	0.43 353	0.72 269	0.35 346	0.19 260	0.51 336	0.25 260	0.56 279	0.39 186	0.42 287	0.47 269	0.47 293	0.27 199	0.74 313	0.32 236	0.38 384	0.19 315	0.27 366	0.17 343	0.29 370	0.27 330

RP	0.38 296	0.26 277	0.67 250	0.31 321	0.24 326	0.37 274	0.29 293	0.53 251	0.61 335	0.42 287	0.65 339	0.62 343	0.51 340	0.63 277	0.43 283	0.17 333	0.15 277	0.17 334	0.15 323	0.17 310	0.19 261

RYNet	0.38 296	0.23 243	0.65 244	0.26 234	0.28 345	0.62 357	0.33 319	0.61 324	0.62 339	0.42 287	0.39 190	0.58 332	0.40 303	0.89 352	0.57 327	0.11 235	0.09 172	0.12 264	0.11 239	0.19 329	0.22 290

LALA_ROB	0.38 296	0.31 302	0.65 244	0.30 310	0.21 291	0.46 317	0.39 343	0.63 336	0.54 308	0.53 343	0.52 291	0.69 365	0.36 283	0.52 230	0.48 301	0.18 343	0.11 217	0.16 325	0.14 314	0.17 310	0.16 231

1111x	0.39 301	0.17 171	0.80 292	0.23 132	0.15 162	0.33 234	0.27 275	0.62 332	0.48 268	0.32 180	0.43 228	0.40 246	0.29 235	0.86 347	1.60 398	0.09 147	0.23 342	0.09 123	0.12 276	0.10 182	0.23 297

EKT-Stereo	0.39 301	0.13 76	0.53 163	0.42 372	3.94 421	0.22 91	0.17 58	0.38 112	0.30 96	0.21 36	0.20 32	0.23 90	0.15 54	0.30 129	0.18 82	0.10 204	0.08 143	0.09 123	0.08 108	0.09 134	0.12 167

GASNet	0.39 301	0.58 378	1.27 370	0.35 346	0.23 315	0.35 261	0.23 225	0.63 336	0.56 320	0.41 283	0.38 176	0.45 280	0.30 242	0.81 338	0.42 280	0.16 321	0.11 217	0.14 305	0.14 314	0.23 351	0.12 167

Wz-Net-MNSev	0.39 301	0.35 325	0.99 337	0.26 234	0.21 291	0.59 354	0.39 343	0.58 300	0.61 335	0.49 328	0.56 310	0.53 319	0.37 288	0.61 266	0.47 299	0.11 235	0.09 172	0.11 234	0.11 239	0.15 289	0.15 221

xxxx	0.39 301	0.14 111	0.47 77	0.20 36	0.16 191	0.38 280	0.20 160	0.61 324	0.43 222	0.30 140	0.44 237	0.38 232	0.25 181	0.50 219	2.41 412	0.11 235	0.21 328	0.09 123	0.10 213	0.10 182	0.26 327

test_xeample	0.39 301	0.14 111	0.46 72	0.19 14	0.16 191	0.34 248	0.22 201	0.59 308	0.43 222	0.33 189	0.47 269	0.30 171	0.27 199	0.60 260	2.44 413	0.10 204	0.21 328	0.09 123	0.09 169	0.09 134	0.25 318

Syn2CoEx	0.39 301	0.39 344	1.08 348	0.35 346	0.21 291	0.41 293	0.29 293	0.63 336	0.51 292	0.43 296	0.56 310	0.45 280	0.45 320	0.69 299	0.39 270	0.17 333	0.14 256	0.16 325	0.12 276	0.13 262	0.16 231

S-Stereo	0.39 301	0.20 209	1.04 340	0.28 290	0.22 306	0.39 283	0.31 308	0.58 300	0.69 354	0.40 273	0.59 320	0.48 297	0.41 308	0.75 318	0.42 280	0.12 263	0.15 277	0.13 287	0.13 300	0.16 298	0.25 318

stereogan	0.39 301	0.20 209	0.78 288	0.28 290	0.22 306	0.65 362	0.26 270	0.62 332	0.65 344	0.45 310	0.60 324	0.67 361	0.45 320	0.69 299	0.37 264	0.14 301	0.14 256	0.14 305	0.12 276	0.20 336	0.19 261

Nwc_Net	0.39 301	0.29 293	0.84 302	0.32 326	0.24 326	0.45 315	0.30 299	0.67 354	0.51 292	0.39 264	0.70 350	0.59 333	0.48 333	0.61 266	0.45 295	0.16 321	0.12 233	0.19 347	0.21 356	0.14 282	0.15 221

aanetorigin	0.40 311	0.33 313	1.14 354	0.25 202	0.19 260	0.30 197	0.37 332	0.34 77	0.47 262	0.95 383	0.82 365	0.52 315	0.56 351	0.50 219	0.52 312	0.11 235	0.09 172	0.10 187	0.10 213	0.16 298	0.19 261

AF-Net	0.40 311	0.31 302	0.74 271	0.33 337	0.24 326	0.43 302	0.30 299	0.64 342	0.67 348	0.44 303	0.69 349	0.65 354	0.52 342	0.59 255	0.48 301	0.16 321	0.12 233	0.19 347	0.14 314	0.16 298	0.14 210

edge stereo	0.40 311	0.22 230	0.87 311	0.27 266	0.22 306	0.38 280	0.26 270	0.59 308	0.56 320	0.53 343	0.60 324	0.71 369	0.50 338	0.78 328	0.43 283	0.16 321	0.15 277	0.19 347	0.14 314	0.17 310	0.19 261

PA-Net	0.40 311	0.35 325	1.05 341	0.32 326	0.28 345	0.39 283	0.43 353	0.53 251	0.56 320	0.35 219	0.43 228	0.41 253	0.36 283	0.83 343	0.61 334	0.12 263	0.23 342	0.16 325	0.23 367	0.13 262	0.20 273
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GANet	0.40 311	0.28 290	0.67 250	0.31 321	0.18 237	0.43 302	0.39 343	0.60 317	0.46 249	0.48 327	0.78 360	0.55 322	0.45 320	0.96 367	0.55 323	0.13 280	0.14 256	0.13 287	0.12 276	0.15 289	0.16 231

RGC	0.41 316	0.35 325	0.76 278	0.35 346	0.28 345	0.41 293	0.29 293	0.60 317	0.55 316	0.47 321	0.64 337	0.63 347	0.47 329	0.74 313	0.46 296	0.16 321	0.15 277	0.21 354	0.21 356	0.19 329	0.21 282

ADCRef	0.41 316	0.33 313	1.05 341	0.26 234	0.21 291	0.49 332	0.27 275	0.54 258	0.51 292	0.51 334	0.59 320	0.35 217	0.47 329	0.54 237	1.35 389	0.09 147	0.08 143	0.12 264	0.12 276	0.12 250	0.13 187

PWC_ROB	0.41 316	0.38 340	0.92 324	0.26 234	0.20 278	0.39 283	0.19 129	0.61 324	0.69 354	0.58 354	0.84 367	0.52 315	0.44 318	0.74 313	0.62 335	0.13 280	0.09 172	0.14 305	0.10 213	0.17 310	0.18 245

PWCDC_ROB	0.41 316	0.41 349	0.77 284	0.34 341	0.21 291	0.43 302	0.20 160	0.60 317	0.90 377	0.44 303	1.24 389	0.36 222	0.38 293	0.56 245	0.48 301	0.18 343	0.11 217	0.11 234	0.10 213	0.20 336	0.16 231

UDG	0.42 320	0.54 369	0.67 250	0.41 370	0.35 365	0.47 323	0.27 275	0.57 288	0.48 268	0.40 273	0.46 262	0.59 333	0.45 320	0.47 212	0.46 296	0.26 365	0.19 315	0.49 386	0.22 363	0.37 378	0.30 342

NCC-stereo	0.42 320	0.31 302	0.87 311	0.32 326	0.29 354	0.47 323	0.37 332	0.68 359	0.53 304	0.42 287	0.58 316	0.57 327	0.52 342	0.75 318	0.54 320	0.18 343	0.14 256	0.18 341	0.25 369	0.17 310	0.18 245

Abc-Net	0.42 320	0.31 302	0.87 311	0.32 326	0.29 354	0.47 323	0.37 332	0.68 359	0.53 304	0.42 287	0.58 316	0.57 327	0.52 342	0.75 318	0.54 320	0.18 343	0.14 256	0.18 341	0.25 369	0.17 310	0.18 245
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
STTRV1_RVC	0.42 320	0.33 313	0.89 319	0.29 303	0.36 370	0.49 332	0.31 308	0.63 336	0.54 308	0.47 321	0.56 310	0.47 293	0.43 315	1.00 370	0.40 272	0.28 371	0.21 328	0.20 351	0.18 347	0.25 356	0.18 245

Anonymous Stereo	0.42 320	0.43 353	1.38 376	0.32 326	0.26 339	0.35 261	0.48 363	0.55 269	0.58 324	0.43 296	0.48 278	0.40 246	0.29 235	0.93 363	0.56 324	0.16 321	0.16 286	0.15 319	0.16 332	0.16 298	0.20 273

SGM-Forest	0.42 320	0.44 357	0.92 324	0.24 170	0.16 191	0.45 315	0.40 347	0.58 300	0.50 286	0.54 346	0.63 336	0.52 315	0.51 340	0.91 357	0.66 341	0.17 333	0.17 304	0.17 334	0.15 323	0.15 289	0.21 282
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ccnet	0.43 326	0.34 321	0.62 232	0.28 290	0.33 361	0.60 355	0.34 323	0.68 359	0.47 262	0.54 346	0.66 341	0.56 326	0.46 327	0.73 309	0.66 341	0.26 365	0.19 315	0.24 363	0.22 363	0.27 365	0.25 318

RTSC	0.43 326	0.37 334	0.95 332	0.30 310	0.20 278	0.50 335	0.23 225	0.65 348	0.86 374	0.56 350	0.54 301	0.51 310	0.36 283	0.71 305	0.92 359	0.13 280	0.14 256	0.11 234	0.13 300	0.18 325	0.19 261

SQANet	0.44 328	0.57 376	0.89 319	0.49 380	0.39 375	0.47 323	0.23 225	0.53 251	0.44 229	0.41 283	0.48 278	0.47 293	0.34 271	0.58 249	0.43 283	0.38 384	0.15 277	0.40 382	0.21 356	0.50 383	0.34 353

Anonymous_2	0.44 328	0.23 243	0.57 196	0.34 341	0.34 362	0.53 344	0.28 289	0.49 218	0.39 186	0.36 230	0.34 143	0.48 297	0.38 293	0.43 199	0.33 244	0.26 365	0.41 391	0.44 384	1.45 418	0.33 376	0.37 364

NaN_ROB	0.44 328	0.38 340	0.94 331	0.30 310	0.20 278	0.52 341	0.49 367	0.61 324	0.60 333	0.56 350	0.47 269	0.49 303	0.42 312	1.24 386	0.76 349	0.12 263	0.18 311	0.12 264	0.13 300	0.12 250	0.18 245

Wz-Net-SNSev	0.45 331	0.53 368	1.42 380	0.31 321	0.21 291	0.44 307	0.45 356	0.64 342	0.68 352	0.46 315	0.66 341	0.62 343	0.40 303	0.78 328	0.65 339	0.12 263	0.11 217	0.12 264	0.13 300	0.17 310	0.19 261

DDUNet	0.45 331	0.60 381	0.71 265	0.45 376	0.39 375	0.46 317	0.32 314	0.53 251	0.44 229	0.46 315	0.53 298	0.57 327	0.38 293	0.51 224	0.43 283	0.34 379	0.21 328	0.56 390	0.25 369	0.41 380	0.36 356

222	0.45 331	0.14 111	0.43 50	0.19 14	0.15 162	0.36 269	0.20 160	0.60 317	0.43 222	0.37 245	0.45 250	0.30 171	0.28 218	0.59 255	3.72 418	0.11 235	0.19 315	0.08 63	0.09 169	0.09 134	0.27 330

SHD	0.45 331	0.34 321	0.89 319	0.37 351	0.28 345	0.46 317	0.23 225	0.72 370	0.96 384	0.65 360	0.61 333	0.61 340	0.48 333	0.64 282	0.69 344	0.16 321	0.16 286	0.16 325	0.16 332	0.21 342	0.25 318

GANetREF_RVC	0.45 331	0.52 366	0.87 311	0.39 361	0.20 278	0.51 336	0.50 369	0.68 359	0.67 348	0.47 321	0.46 262	0.50 307	0.43 315	0.91 357	0.40 272	0.28 371	0.21 328	0.32 375	0.19 350	0.28 368	0.23 297
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
PDISCO_ROB	0.45 331	0.37 334	0.89 319	0.44 374	0.37 371	0.70 365	0.35 325	0.75 374	0.78 366	0.45 310	0.53 298	0.65 354	0.40 303	0.68 298	0.52 312	0.22 358	0.12 233	0.21 354	0.19 350	0.26 361	0.22 290

DeepPrunerF	0.46 337	0.37 334	1.50 384	0.34 341	0.30 356	0.36 269	0.37 332	0.64 342	1.15 396	0.41 283	0.45 250	0.40 246	0.41 308	0.82 339	0.53 316	0.18 343	0.14 256	0.23 361	0.21 356	0.17 310	0.18 245

CC-Net-ROB	0.46 337	0.55 370	0.86 309	0.38 359	0.23 315	0.51 336	0.30 299	0.69 365	0.51 292	0.46 315	0.51 285	0.48 297	0.38 293	0.96 367	0.40 272	0.36 381	0.23 342	0.56 390	0.25 369	0.34 377	0.22 290

FBW_ROB	0.46 337	0.34 321	0.71 265	0.32 326	0.20 278	0.51 336	0.32 314	0.73 371	0.63 341	0.60 355	0.57 313	0.65 354	0.44 318	1.42 397	0.62 335	0.14 301	0.17 304	0.22 359	0.16 332	0.17 310	0.23 297

SDNR	0.47 340	0.29 293	0.92 324	0.24 170	0.37 371	1.27 400	0.17 58	0.54 258	0.58 324	0.44 303	0.85 368	0.55 322	0.28 218	1.19 384	0.52 312	0.23 359	0.24 351	0.17 334	0.13 300	0.19 329	0.26 327

G-Net	0.47 340	0.26 277	1.02 339	0.34 341	0.28 345	0.89 383	0.35 325	0.47 201	0.46 249	0.68 364	1.20 386	0.64 352	0.59 356	0.61 266	0.60 331	0.16 321	0.14 256	0.17 334	0.13 300	0.22 346	0.21 282

XQC	0.47 340	0.45 358	1.07 345	0.40 366	0.28 345	0.58 352	0.38 340	0.67 354	0.76 365	0.53 343	0.47 269	0.59 333	0.47 329	0.74 313	0.80 353	0.18 343	0.14 256	0.18 341	0.16 332	0.26 361	0.24 309

ADCP+	0.48 343	0.36 331	1.47 382	0.26 234	0.22 306	0.57 350	0.40 347	0.56 279	0.54 308	0.46 315	0.52 291	0.46 286	0.53 347	0.59 255	1.93 404	0.10 204	0.08 143	0.11 234	0.11 239	0.14 282	0.15 221

PASM	0.49 344	0.41 349	1.15 355	0.37 351	0.35 365	0.42 298	0.42 351	0.54 258	0.65 344	0.54 346	0.54 301	0.63 347	0.48 333	0.94 366	0.51 311	0.27 369	0.30 377	0.30 371	0.33 380	0.29 370	0.29 340

SuperB	0.50 345	0.37 334	2.16 402	0.23 132	0.15 162	0.41 293	0.32 314	0.50 226	0.83 371	0.44 303	0.51 285	0.33 196	0.45 320	0.69 299	1.07 371	0.10 204	0.08 143	0.09 123	0.08 108	0.95 408	0.18 245

ADCL	0.50 345	0.30 299	1.15 355	0.28 290	0.19 260	0.77 374	0.64 383	0.57 288	0.73 363	0.57 353	0.73 355	0.55 322	0.60 357	0.66 292	1.53 395	0.11 235	0.10 197	0.13 287	0.13 300	0.15 289	0.16 231

ADCPNet	0.51 347	0.36 331	1.82 396	0.27 266	0.23 315	0.71 366	0.39 343	0.56 279	0.54 308	0.52 337	0.60 324	0.66 358	0.57 353	0.64 282	1.23 378	0.15 313	0.18 311	0.14 305	0.23 367	0.19 329	0.22 290

DPSNet	0.51 347	0.26 277	1.16 357	0.28 290	0.21 291	0.76 371	0.56 378	0.89 390	0.82 370	0.49 328	0.51 285	0.64 352	0.81 378	0.89 352	0.85 357	0.17 333	0.16 286	0.13 287	0.13 300	0.26 361	0.27 330

MDST_ROB	0.51 347	0.16 148	0.97 333	0.31 321	0.21 291	1.35 404	0.34 323	0.80 379	0.59 332	1.09 392	0.74 356	0.49 303	0.37 288	1.31 392	0.60 331	0.14 301	0.12 233	0.16 325	0.13 300	0.13 262	0.18 245

psmorigin	0.52 350	0.29 293	3.10 412	0.24 170	0.19 260	0.39 283	0.24 247	0.52 241	0.45 240	0.66 362	0.68 346	0.70 368	0.52 342	0.86 347	0.49 307	0.15 313	0.17 304	0.13 287	0.14 314	0.16 298	0.23 297

MFN_U_SF_DS_RVC	0.53 351	0.60 381	0.98 335	0.40 366	0.25 336	0.87 381	0.57 379	0.60 317	0.64 343	0.60 355	0.67 343	0.63 347	0.42 312	1.13 380	0.50 308	0.23 359	0.28 365	0.27 366	0.35 382	0.25 356	0.33 350

ADCMid	0.53 351	0.45 358	1.46 381	0.27 266	0.22 306	0.51 336	0.38 340	0.61 324	0.58 324	0.75 369	0.67 343	0.62 343	0.66 370	0.66 292	1.75 400	0.13 280	0.12 233	0.17 334	0.17 343	0.20 336	0.21 282

pmcnn	0.54 353	0.24 253	1.06 343	0.25 202	0.26 339	0.40 289	0.31 308	0.55 269	0.55 316	0.56 350	1.22 388	2.53 411	0.39 300	0.84 344	1.08 373	0.09 147	0.06 35	0.06 1	0.05 9	0.10 182	0.14 210

Wz-Net-TNSev	0.55 354	0.72 385	1.90 397	0.26 234	0.21 291	0.64 361	0.45 356	0.66 352	0.71 358	0.52 337	0.55 306	0.71 369	0.63 367	1.04 375	0.94 362	0.16 321	0.15 277	0.13 287	0.15 323	0.21 342	0.24 309

AnyNet_C32	0.55 354	0.51 365	1.34 374	0.29 303	0.28 345	0.61 356	0.62 382	0.57 288	0.62 339	0.63 358	0.68 346	0.54 321	0.55 349	0.82 339	1.81 401	0.15 313	0.15 277	0.15 319	0.18 347	0.21 342	0.25 318

CSAN	0.55 354	0.47 360	1.19 365	0.37 351	0.23 315	0.57 350	0.61 381	0.65 348	0.72 360	0.65 360	0.78 360	0.66 358	0.65 369	1.41 396	0.77 350	0.21 355	0.17 304	0.20 351	0.21 356	0.18 325	0.21 282

WCMA_ROB	0.55 354	0.27 283	0.76 278	0.26 234	0.22 306	0.62 357	0.36 330	0.57 288	0.58 324	0.97 385	1.40 394	1.28 391	0.94 387	0.80 335	0.80 353	0.20 354	0.17 304	0.16 325	0.16 332	0.19 329	0.29 340

WZ-Net	0.56 358	0.49 364	2.14 401	0.30 310	0.24 326	0.58 352	0.48 363	0.65 348	0.80 368	0.51 334	0.72 352	0.68 363	0.60 357	1.06 377	1.01 366	0.13 280	0.10 197	0.11 234	0.12 276	0.19 329	0.23 297

Consistency-Raft	0.56 358	0.52 366	1.12 351	0.45 376	0.49 381	0.48 329	0.45 356	0.73 371	0.74 364	0.45 310	0.82 365	0.46 286	0.60 357	0.51 224	0.63 338	0.39 386	0.40 389	0.44 384	0.51 395	0.53 386	0.38 372

anonymity	0.57 360	0.55 370	0.74 271	0.48 379	0.63 390	0.56 348	0.43 353	0.71 367	0.51 292	0.64 359	0.55 306	0.57 327	0.61 361	0.65 286	0.57 327	0.55 390	0.55 401	0.50 387	0.54 396	0.51 384	0.61 393

SGM_RVC	0.57 360	0.22 230	0.60 223	0.26 234	0.16 191	0.97 389	0.46 359	0.76 376	0.90 377	1.03 389	0.92 375	1.16 386	0.93 386	1.21 385	0.72 346	0.17 333	0.16 286	0.16 325	0.16 332	0.16 298	0.24 309
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
FINET	0.58 362	0.48 362	1.35 375	0.38 359	0.37 371	0.96 388	1.13 410	0.84 386	1.05 387	0.50 331	0.70 350	0.45 280	0.61 361	0.63 277	0.62 335	0.26 365	0.28 365	0.14 305	0.13 300	0.20 336	0.44 378

MFN_U_SF_RVC	0.58 362	0.58 378	1.31 373	0.39 361	0.23 315	0.72 367	0.30 299	0.83 384	0.68 352	0.74 368	0.74 356	0.86 375	0.60 357	0.84 344	0.83 355	0.29 373	0.27 361	0.32 375	0.37 386	0.31 372	0.33 350

SANet	0.58 362	0.41 349	1.38 376	0.27 266	0.16 191	0.72 367	0.48 363	0.71 367	1.34 398	0.69 365	0.97 377	0.94 379	0.78 374	0.97 369	0.93 360	0.14 301	0.12 233	0.12 264	0.12 276	0.18 325	0.20 273

otaku	0.60 365	0.73 387	1.13 353	0.64 387	0.45 380	0.73 369	0.37 332	0.67 354	0.67 348	0.52 337	0.75 358	0.66 358	0.46 327	0.74 313	0.59 330	0.55 390	0.34 386	0.56 390	0.36 384	0.65 391	0.49 387

MeshStereo	0.60 365	0.31 302	0.71 265	0.22 88	0.17 216	0.66 363	0.36 330	0.81 381	0.63 341	1.48 410	1.32 391	1.65 398	0.83 379	1.18 383	0.74 347	0.17 333	0.17 304	0.17 334	0.14 314	0.17 310	0.19 261
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
Ntro	0.61 367	0.75 389	1.16 357	0.67 389	0.50 382	0.76 371	0.37 332	0.68 359	0.71 358	0.50 331	0.59 320	0.65 354	0.52 342	0.79 332	0.58 329	0.58 393	0.32 382	0.57 393	0.34 381	0.69 396	0.50 388

PVD	0.62 368	0.41 349	0.93 328	0.44 374	0.39 375	0.63 360	0.51 372	0.86 387	1.27 397	0.93 382	1.09 381	0.81 373	0.85 380	0.89 352	0.89 358	0.21 355	0.23 342	0.22 359	0.19 350	0.28 368	0.41 373

SAMSARA	0.62 368	0.47 360	0.93 328	0.70 392	0.50 382	1.15 395	1.29 413	0.79 378	0.70 356	0.77 374	0.55 306	0.92 378	0.58 354	0.87 349	0.77 350	0.19 352	0.27 361	0.18 341	0.19 350	0.27 365	0.28 336

ADCS	0.62 368	0.56 372	1.54 387	0.30 310	0.25 336	0.56 348	0.46 359	0.71 367	0.86 374	0.77 374	0.72 352	0.68 363	0.62 365	0.82 339	2.33 411	0.17 333	0.16 286	0.16 325	0.17 343	0.23 351	0.27 330

DGSMNet	0.63 371	0.32 309	1.01 338	0.54 383	0.73 396	0.62 357	1.36 414	0.62 332	0.58 324	0.38 253	0.62 335	0.52 315	0.34 271	0.65 286	0.47 299	0.54 389	0.61 406	0.67 395	0.61 403	0.65 391	0.69 402

MSMD_ROB	0.63 371	0.34 321	0.70 259	0.30 310	0.25 336	0.88 382	0.35 325	0.58 300	0.67 348	1.13 393	1.52 398	1.75 401	1.05 392	0.90 355	0.60 331	0.24 361	0.22 334	0.27 366	0.27 375	0.25 356	0.27 330

EDNetEfficient	0.64 373	0.39 344	2.52 404	0.26 234	0.26 339	0.39 283	0.49 367	0.42 156	1.06 388	1.38 400	0.86 369	0.61 340	0.97 388	0.66 292	1.62 399	0.11 235	0.10 197	0.10 187	0.12 276	0.20 336	0.19 261

FCDSN-DC	0.67 374	0.38 340	0.83 298	0.37 351	0.30 356	0.66 363	0.37 332	0.69 365	0.70 356	1.15 395	1.53 399	1.70 400	1.38 401	1.00 370	0.83 355	0.24 361	0.22 334	0.27 366	0.26 373	0.27 365	0.32 348
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DispFullNet	0.67 374	0.94 396	1.63 389	0.77 397	1.19 414	0.53 344	0.25 260	0.61 324	0.72 360	0.70 366	0.60 324	0.69 365	0.90 384	0.80 335	0.52 312	0.27 369	0.13 247	0.74 398	0.31 379	0.68 394	0.44 378

AnyNet_C01	0.68 376	0.69 384	2.64 406	0.33 337	0.27 344	0.93 384	0.64 383	0.66 352	0.65 344	0.70 366	0.97 377	0.75 371	0.63 367	1.01 372	1.52 394	0.17 333	0.16 286	0.17 334	0.17 343	0.24 355	0.28 336

MSC_U_SF_DS_RVC	0.70 377	0.73 387	1.26 369	0.47 378	0.28 345	1.42 406	0.60 380	0.82 382	0.94 383	0.85 378	0.86 369	0.88 377	0.70 371	1.32 393	0.75 348	0.37 382	0.30 377	0.34 378	0.36 384	0.44 381	0.42 374

FC-DCNN	0.73 378	0.33 313	0.84 302	0.33 337	0.28 345	0.82 380	0.40 347	0.82 382	0.83 371	1.43 403	1.60 402	1.97 403	1.38 401	1.10 379	0.93 360	0.24 361	0.22 334	0.27 366	0.26 373	0.26 361	0.32 348

MFMNet_re	0.74 379	0.84 391	1.16 357	0.64 387	0.70 395	0.79 376	0.71 388	0.77 377	0.85 373	0.79 376	0.86 369	0.69 365	0.80 376	0.73 309	0.65 339	0.66 397	0.59 405	0.61 394	0.58 401	0.68 394	0.71 403

NVStereoNet_ROB	0.74 379	0.64 383	1.20 367	0.55 384	0.43 379	0.54 347	0.48 363	0.75 374	0.87 376	0.88 379	1.72 404	1.06 383	1.03 391	1.29 390	0.98 365	0.35 380	0.42 392	0.41 383	0.48 390	0.38 379	0.43 376
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SPS-STEREO	0.74 379	0.72 385	1.18 364	0.52 382	0.57 388	0.76 371	0.50 369	0.80 379	0.66 347	0.97 385	0.88 372	0.94 379	0.74 372	1.08 378	1.04 369	0.58 393	0.51 395	0.50 387	0.50 394	0.56 387	0.72 404
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
RainbowNet	0.76 382	1.00 400	1.29 371	0.82 398	0.63 390	0.79 376	0.52 373	0.83 384	0.93 380	0.61 357	0.79 363	0.79 372	0.62 365	0.82 339	0.67 343	0.80 403	0.55 401	0.79 401	0.49 391	0.81 400	0.62 394

ACVNet-4b	0.76 382	0.90 394	1.67 391	0.73 394	0.51 385	0.80 379	0.31 308	0.74 373	0.81 369	0.51 334	0.72 352	0.94 379	0.43 315	1.01 372	1.32 387	1.18 415	0.22 334	0.77 399	0.45 389	0.70 397	0.50 388

ACVNet_1	0.77 384	0.92 395	1.79 395	0.73 394	0.53 386	0.78 375	0.42 351	0.88 389	0.90 377	0.75 369	0.76 359	1.32 392	0.80 376	1.04 375	0.70 345	0.57 392	0.32 382	0.72 397	0.35 382	0.70 397	0.50 388

ELAS_RVC	0.80 385	0.40 347	1.10 350	0.40 366	0.35 365	0.93 384	1.10 409	0.87 388	1.12 394	1.40 401	1.39 392	1.27 390	1.55 408	1.13 380	1.13 374	0.29 373	0.27 361	0.30 371	0.28 376	0.31 372	0.36 356
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.80 385	0.40 347	0.91 323	0.39 361	0.35 365	1.52 408	0.81 396	0.97 392	0.98 385	1.47 409	1.58 401	1.19 388	1.33 400	1.01 372	1.21 377	0.29 373	0.27 361	0.30 371	0.29 378	0.32 375	0.36 356
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RTS	0.81 387	0.56 372	4.76 416	0.37 351	0.30 356	1.11 392	0.52 373	0.67 354	1.07 389	0.76 372	0.91 373	0.60 338	0.61 361	1.64 400	1.24 379	0.15 313	0.13 247	0.15 319	0.15 323	0.22 346	0.24 309

RTSA	0.81 387	0.56 372	4.76 416	0.37 351	0.30 356	1.11 392	0.52 373	0.67 354	1.07 389	0.76 372	0.91 373	0.60 338	0.61 361	1.64 400	1.24 379	0.15 313	0.13 247	0.15 319	0.15 323	0.22 346	0.24 309

IMH-64-1	0.94 389	0.95 397	1.07 345	0.98 403	0.76 397	0.93 384	0.72 389	1.30 398	1.11 392	0.91 380	1.45 395	1.14 384	1.00 389	1.25 388	0.97 363	0.77 399	0.51 395	0.97 404	0.55 399	0.90 402	0.66 399

IMH-64	0.94 389	0.95 397	1.07 345	0.98 403	0.76 397	0.93 384	0.72 389	1.30 398	1.11 392	0.91 380	1.45 395	1.14 384	1.00 389	1.25 388	0.97 363	0.77 399	0.51 395	0.97 404	0.55 399	0.90 402	0.66 399

ACVNet_2	0.94 389	0.98 399	1.71 393	0.83 399	0.63 390	1.02 390	0.64 383	1.16 396	1.43 401	1.02 387	1.39 392	1.47 395	0.86 382	1.16 382	0.79 352	0.63 396	0.43 394	0.78 400	0.49 391	0.80 399	0.57 391

WAO-7	1.05 392	1.00 400	1.19 365	0.83 399	0.67 394	1.22 398	0.84 398	1.43 402	1.56 403	1.13 393	1.75 405	1.46 394	1.25 397	1.56 399	1.28 381	0.61 395	0.62 409	0.70 396	0.68 405	0.66 393	0.62 394

MADNet+	1.05 392	1.26 411	4.77 418	0.73 394	0.50 382	1.25 399	0.97 401	1.05 393	0.93 380	0.67 363	0.78 360	0.87 376	0.85 380	2.14 410	1.83 402	0.40 387	0.42 392	0.32 375	0.28 376	0.45 382	0.43 376

PWCK	1.05 392	1.29 412	2.12 400	0.92 401	0.42 378	1.27 400	1.01 403	1.14 395	1.14 395	1.16 396	1.14 384	1.25 389	0.90 384	1.77 405	1.15 375	0.89 406	0.51 395	0.87 402	0.54 396	1.02 410	0.57 391

IMH	1.09 395	1.04 403	1.29 371	1.03 405	0.79 401	1.11 392	0.69 386	1.40 401	1.42 400	1.02 387	1.71 403	1.42 393	1.19 396	1.78 406	1.03 368	1.14 413	0.56 404	1.00 406	0.58 401	0.93 405	0.68 401

WAO-6	1.11 396	1.01 402	1.17 363	0.96 402	0.79 401	1.30 402	0.78 393	1.36 400	1.99 408	1.04 390	1.54 400	1.59 397	1.27 398	1.37 395	1.30 382	0.78 401	0.55 401	1.03 408	0.75 409	0.87 401	0.72 404

SGM+DAISY	1.12 397	0.86 392	1.64 390	0.68 390	0.80 404	1.68 410	1.68 418	1.08 394	1.10 391	1.53 411	1.76 406	1.47 395	1.53 407	1.24 386	1.42 393	0.66 397	0.65 411	0.52 389	0.54 396	0.57 388	0.91 411

LVE	1.18 398	1.16 405	1.67 391	1.04 406	0.81 405	1.32 403	0.82 397	1.49 404	1.94 406	1.08 391	1.90 407	1.89 402	1.07 393	1.51 398	1.04 369	0.96 409	0.61 406	0.94 403	0.69 406	0.92 404	0.79 409

JetBlue	1.20 399	0.89 393	2.53 405	0.59 385	0.76 397	3.16 419	2.09 419	1.16 396	0.93 380	0.95 383	1.12 383	1.65 398	1.27 398	2.15 411	1.87 403	0.43 388	0.37 388	0.38 380	0.39 388	0.62 389	0.63 396

Dean	1.22 400	1.17 406	1.97 398	1.04 406	0.79 401	1.21 397	0.76 391	1.51 405	1.96 407	1.30 399	1.98 409	2.14 405	1.18 395	1.30 391	1.15 375	0.83 404	0.61 406	1.01 407	0.69 406	0.97 409	0.77 408

TorneroNet-64	1.47 401	1.15 404	1.51 385	1.11 410	0.86 408	2.27 415	0.76 391	1.84 411	3.76 415	1.29 397	2.22 413	2.68 413	1.46 403	1.81 407	1.55 396	0.79 402	0.51 395	1.10 409	0.67 404	1.31 413	0.81 410

notaker	1.49 402	1.44 415	1.77 394	1.42 415	1.08 412	1.19 396	0.87 400	1.51 405	1.40 399	1.53 411	3.41 417	2.40 409	1.94 410	1.83 408	1.57 397	1.14 413	0.69 415	1.38 416	0.88 412	1.39 417	1.03 414

WAO-8	1.50 403	1.22 409	1.39 378	1.10 408	0.85 406	2.15 412	0.78 393	1.84 411	3.76 415	1.46 405	2.18 411	2.15 406	1.50 405	3.20 418	1.35 389	0.92 407	0.66 412	1.10 409	0.79 410	0.94 406	0.74 406

Venus	1.50 403	1.22 409	1.39 378	1.10 408	0.85 406	2.15 412	0.78 393	1.84 411	3.76 415	1.46 405	2.18 411	2.15 406	1.50 405	3.20 418	1.35 389	0.92 407	0.66 412	1.10 409	0.79 410	0.94 406	0.74 406

SGM-ForestM	1.59 405	0.56 372	1.52 386	0.41 370	0.34 362	2.77 417	1.67 417	1.69 409	1.73 405	2.48 415	2.27 414	6.02 423	2.90 417	3.08 416	2.83 415	0.25 364	0.30 377	0.19 347	0.20 354	0.18 325	0.45 381

UNDER WATER-64	1.61 406	1.30 413	2.93 410	1.33 413	0.96 410	2.20 414	1.25 412	1.47 403	3.15 412	1.46 405	1.31 390	2.61 412	2.22 412	1.69 402	1.93 404	1.13 412	0.67 414	1.29 414	0.94 413	1.26 411	1.09 415

MANE	1.63 407	0.58 378	1.16 357	0.59 385	0.60 389	2.71 416	1.53 415	2.63 419	3.62 414	2.33 414	3.26 416	3.66 417	2.98 418	2.26 413	2.26 410	0.37 382	0.40 389	0.31 374	0.49 391	0.31 372	0.63 396

UNDER WATER	1.64 408	1.34 414	2.72 408	1.40 414	1.04 411	1.70 411	1.14 411	1.57 408	3.58 413	1.46 405	1.46 397	2.82 414	2.43 413	1.74 403	2.04 407	1.08 411	0.63 410	1.31 415	0.94 413	1.29 412	1.10 416

LSM	1.68 409	0.48 362	2.91 409	2.28 422	17.60 432	0.52 341	0.55 377	0.65 348	0.78 366	0.84 377	1.11 382	0.63 347	0.55 349	0.79 332	0.53 316	0.16 321	0.25 352	0.18 341	0.21 356	0.25 356	2.37 423

ktn	1.80 410	1.46 416	1.49 383	1.44 416	1.14 413	1.50 407	1.07 406	1.53 407	3.90 418	2.77 417	4.62 418	3.42 416	1.49 404	1.74 403	1.40 392	1.45 417	0.77 416	1.46 417	0.99 415	1.41 418	1.00 413

LE_ROB	1.82 411	0.39 344	3.15 413	0.50 381	0.55 387	0.79 376	1.00 402	0.89 390	6.48 422	7.40 424	2.07 410	2.07 404	5.08 420	1.33 394	3.96 419	0.11 235	0.09 172	0.12 264	0.11 239	0.11 225	0.13 187

KSHMR	1.92 412	1.47 417	1.97 398	1.48 417	1.22 415	1.39 405	1.06 405	1.81 410	5.83 421	1.43 403	5.56 421	2.95 415	1.17 394	2.24 412	1.33 388	1.29 416	1.13 417	1.47 418	1.11 417	1.37 416	1.21 417

TorneroNet	2.26 413	1.20 408	1.55 388	1.15 412	0.91 409	5.84 420	0.84 398	2.12 416	8.45 425	2.59 416	5.32 420	3.84 418	2.15 411	1.84 409	1.98 406	0.88 405	0.54 400	1.16 413	0.74 408	1.31 413	0.91 411

MADNet++	2.34 414	1.81 418	2.24 403	2.15 421	1.97 420	2.79 418	2.19 420	2.42 418	2.26 409	2.79 418	2.70 415	2.43 410	2.60 415	3.18 417	3.32 416	2.19 419	1.97 420	1.93 419	1.62 419	2.02 420	2.10 421

JetRed	2.35 415	2.70 421	6.11 419	1.14 411	1.38 417	6.03 421	3.61 421	2.12 416	1.72 404	1.99 413	1.97 408	2.15 406	1.59 409	2.49 414	4.19 420	1.05 410	1.60 419	1.10 409	1.02 416	1.72 419	1.41 419

HanzoNet	3.08 416	1.87 420	2.70 407	1.81 418	1.34 416	1.60 409	1.05 404	2.06 415	2.62 411	5.63 421	5.12 419	5.96 422	7.09 423	4.39 422	3.43 417	3.29 421	2.06 422	1.98 420	2.94 423	2.47 421	2.15 422

coex-ft	3.48 417	0.81 390	48.53 443	0.24 170	0.19 260	0.53 344	0.47 362	0.49 218	2.36 410	7.18 423	1.20 386	0.96 382	2.53 414	0.75 318	2.14 408	0.13 280	0.15 277	0.14 305	0.12 276	0.22 346	0.47 383

FADE	4.36 418	1.19 407	4.67 415	0.71 393	0.76 397	0.73 369	0.50 369	1.87 414	1.53 402	0.75 369	0.67 343	1.17 387	2.69 416	2.88 415	2.14 408	24.66 442	4.77 424	17.17 437	17.41 436	0.51 384	0.45 381

tt	4.71 419	0.11 29	3.94 414	2.06 420	1.54 418	10.14 426	16.85 427	9.28 428	4.99 419	1.41 402	1.05 380	4.68 419	4.89 419	3.36 420	5.86 423	5.73 425	9.15 432	2.23 421	2.51 422	3.02 422	1.34 418

BEATNet-Init1	4.91 420	3.27 422	14.39 432	0.69 391	0.65 393	10.19 427	3.83 422	5.04 422	5.11 420	8.73 426	8.52 424	13.95 433	7.66 424	7.79 425	5.79 422	0.32 378	0.34 386	0.34 378	0.38 387	0.64 390	0.64 398

DPSimNet_ROB	6.21 421	5.16 423	9.50 422	5.59 425	5.56 422	7.64 422	10.02 424	4.07 421	7.33 423	6.84 422	6.26 422	7.17 424	10.55 425	4.07 421	5.68 421	5.50 424	4.29 423	5.24 425	3.66 424	4.05 423	5.96 426

EDNetEfficientorigin	7.48 422	0.57 376	139.59 445	0.25 202	0.17 216	0.44 307	0.30 299	0.48 211	1.04 386	1.29 397	1.02 379	0.82 374	0.87 383	0.76 324	1.02 367	0.10 204	0.09 172	0.12 264	0.11 239	0.22 346	0.25 318

ASD4	8.08 423	7.42 426	8.23 421	6.03 427	6.01 423	14.62 429	20.55 428	9.03 427	8.06 424	7.51 425	6.52 423	7.36 425	6.42 421	8.13 426	9.88 426	5.93 426	5.10 425	6.60 429	5.79 425	6.82 426	5.52 425

DGTPSM_ROB	8.38 424	5.24 424	10.71 430	5.32 424	10.19 426	8.34 423	23.49 432	6.11 424	13.43 431	4.93 419	10.93 429	5.64 420	10.55 425	6.17 423	12.73 428	3.74 422	7.56 427	3.68 423	7.24 428	4.09 424	7.49 427

DPSMNet_ROB	8.44 425	5.25 425	10.87 431	5.59 425	10.27 427	8.34 423	23.51 433	6.12 425	13.47 432	4.96 420	10.94 430	5.65 421	10.55 425	6.25 424	12.77 429	4.01 423	7.62 428	3.75 424	7.27 429	4.16 425	7.54 428

DLNR_Zeroshot_test	10.53 426	12.28 433	20.32 434	105.84 445	23.88 442	0.14 4	0.13 3	3.20 420	0.20 7	0.16 14	0.23 53	0.16 35	0.10 3	0.32 143	0.16 50	2.54 420	0.32 382	0.07 15	0.07 47	40.17 443	0.28 336

LRCNet_RVC	10.94 427	14.45 435	9.66 423	15.38 431	8.02 425	1.08 391	0.35 325	8.72 426	0.72 360	12.63 433	15.84 433	9.73 426	6.52 422	8.58 427	6.38 424	20.33 440	5.39 426	23.79 439	21.95 438	15.35 433	13.96 435

DPSM_ROB	11.46 428	9.79 431	10.18 425	11.11 429	11.31 428	19.08 435	27.38 435	13.42 433	14.23 434	10.34 430	11.13 431	10.97 431	11.33 432	11.89 433	13.49 430	6.74 428	8.19 430	6.00 426	7.05 426	7.74 427	7.76 429

DPSM	11.46 428	9.79 431	10.18 425	11.11 429	11.31 428	19.08 435	27.38 435	13.42 433	14.23 434	10.34 430	11.13 431	10.97 431	11.33 432	11.89 433	13.49 430	6.74 428	8.19 430	6.00 426	7.05 426	7.74 427	7.76 429

SPstereo	14.29 430	1.85 419	2.95 411	1.89 419	1.68 419	23.50 437	43.36 437	35.81 444	29.54 444	20.90 438	20.49 435	26.26 444	21.86 437	25.13 444	19.49 436	1.60 418	1.44 418	2.99 422	2.21 421	1.34 415	1.43 420

xxxxx1	15.30 431	9.78 428	10.23 427	20.34 434	19.47 433	17.10 430	23.00 429	10.36 429	11.04 427	9.25 427	9.66 425	10.74 428	10.66 428	10.60 429	13.72 432	8.14 430	9.35 433	31.88 442	44.61 442	12.63 430	13.46 432

tt_ll	15.30 431	9.78 428	10.23 427	20.34 434	19.47 433	17.10 430	23.00 429	10.36 429	11.04 427	9.25 427	9.66 425	10.74 428	10.66 428	10.60 429	13.72 432	8.14 430	9.35 433	31.88 442	44.61 442	12.63 430	13.46 432

ff	15.30 431	9.78 428	10.23 427	20.34 434	19.47 433	17.10 430	23.00 429	10.36 429	11.04 427	9.25 427	9.66 425	10.74 428	10.66 428	10.60 429	13.72 432	8.14 430	9.35 433	31.88 442	44.61 442	12.63 430	13.46 432

PML	15.86 434	13.12 434	7.07 420	5.22 423	7.66 424	32.93 438	64.30 444	5.37 423	10.12 426	25.87 443	67.29 444	20.25 435	13.20 434	10.09 428	6.81 425	5.94 427	2.00 421	6.03 428	2.18 420	9.13 429	2.62 424

Anonymous_1	16.44 435	9.26 427	9.67 424	10.63 428	14.54 430	18.62 434	26.98 434	12.68 432	13.53 433	10.78 432	10.37 428	10.15 427	10.66 428	10.99 432	12.64 427	15.61 439	7.73 429	16.87 436	43.01 441	56.14 444	7.86 431

HaxPig	17.72 436	20.23 442	19.76 433	16.55 432	16.52 431	9.46 425	9.42 423	14.48 435	13.31 430	18.59 434	18.67 434	17.39 434	16.68 435	17.07 435	16.43 435	21.99 441	20.86 442	22.28 438	21.55 437	21.30 440	21.88 442

MEDIAN_ROB	21.20 437	24.56 443	23.42 441	19.57 433	19.62 436	13.29 428	11.21 425	18.04 436	17.02 436	22.07 442	21.92 436	20.84 436	20.24 436	21.02 436	19.68 437	25.59 443	24.08 443	26.20 440	25.19 439	25.31 441	25.19 443

CasAABBNet	23.04 438	19.69 436	20.32 434	22.42 437	22.73 437	38.35 439	55.23 440	26.99 441	28.74 439	20.67 436	22.28 438	22.11 440	22.86 441	23.84 440	27.17 440	13.52 433	16.47 437	12.08 430	14.21 431	15.57 434	15.60 436

Selective-RAFT-Error	23.11 439	19.77 440	20.60 436	22.49 438	22.80 438	38.46 444	55.19 439	27.13 443	28.90 443	20.73 437	22.38 439	22.11 440	22.91 443	23.94 441	27.18 441	13.54 434	16.57 438	12.09 431	14.21 431	15.61 438	15.65 437

MyStereo03	23.12 440	19.74 437	20.70 437	22.51 439	22.82 439	38.36 440	55.25 441	26.92 438	28.81 440	20.90 438	22.38 439	22.06 437	22.80 438	23.83 437	27.20 442	13.55 435	16.70 439	12.09 431	14.22 433	15.58 435	16.03 438

MyStereo02	23.12 440	19.74 437	20.70 437	22.51 439	22.82 439	38.36 440	55.25 441	26.92 438	28.81 440	20.90 438	22.38 439	22.06 437	22.80 438	23.83 437	27.20 442	13.55 435	16.70 439	12.09 431	14.22 433	15.58 435	16.03 438

MyStereo	23.12 440	19.74 437	20.70 437	22.51 439	22.82 439	38.36 440	55.25 441	26.92 438	28.81 440	20.90 438	22.38 439	22.06 437	22.80 438	23.83 437	27.20 442	13.55 435	16.70 439	12.09 431	14.22 433	15.58 435	16.03 438

LSM0	24.21 443	19.88 441	22.33 440	24.42 442	40.13 444	38.41 443	54.99 438	27.05 442	28.61 438	20.59 435	22.00 437	22.29 442	22.86 441	24.12 442	27.16 439	13.59 438	16.33 436	12.13 435	14.08 430	15.72 439	17.53 441

AVERAGE_ROB	25.43 444	29.01 444	27.22 442	24.60 443	24.16 443	17.78 433	12.87 426	22.39 437	21.40 437	26.72 444	26.08 443	25.18 443	24.52 444	25.07 443	23.57 438	29.94 444	28.36 444	30.60 441	29.57 440	29.83 442	29.66 444

test_example2	100.95 445	107.33 445	67.16 444	98.17 444	106.88 445	89.44 445	101.34 445	37.23 445	97.88 445	129.56 445	131.26 445	65.41 445	67.34 445	91.22 445	79.29 445	143.32 445	199.32 445	81.12 445	102.17 445	121.89 445	101.70 445

Low-res two-view benchmark