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

MoCha-V2	0.18 24	0.12 58	0.40 35	0.30 311	0.24 326	0.16 6	0.15 26	0.28 19	0.19 4	0.16 13	0.16 16	0.13 12	0.13 34	0.30 129	0.13 8	0.06 1	0.28 365	0.06 1	0.06 24	0.06 2	0.25 318

MIM_Stereo	0.20 63	0.17 172	0.55 180	0.20 37	0.21 291	0.17 11	0.14 13	0.37 103	0.27 62	0.28 97	0.35 150	0.23 91	0.13 34	0.28 103	0.16 51	0.06 1	0.08 143	0.09 123	0.08 108	0.08 67	0.15 222

LoS_RVC	0.14 1	0.11 28	0.32 10	0.18 9	0.16 191	0.20 52	0.18 98	0.21 2	0.18 1	0.14 6	0.20 33	0.12 3	0.17 82	0.17 8	0.14 27	0.06 1	0.05 3	0.06 1	0.04 1	0.05 1	0.14 211

Selective-IGEV	0.15 5	0.10 12	0.34 14	0.32 328	0.19 260	0.16 6	0.14 13	0.29 32	0.20 7	0.13 1	0.14 14	0.13 12	0.08 1	0.23 43	0.14 27	0.06 1	0.13 248	0.07 15	0.06 24	0.06 2	0.11 133

ProNet	0.16 13	0.13 76	0.36 21	0.21 57	0.15 162	0.20 52	0.19 130	0.29 32	0.23 17	0.14 6	0.13 5	0.13 12	0.12 18	0.25 59	0.13 8	0.06 1	0.09 172	0.07 15	0.06 24	0.07 32	0.22 290

RAFT_CTSACE	0.23 128	0.21 217	0.57 197	0.26 235	0.15 162	0.22 92	0.23 226	0.34 77	0.30 97	0.34 205	0.51 286	0.31 181	0.17 82	0.33 153	0.15 41	0.06 1	0.09 172	0.09 123	0.08 108	0.08 67	0.07 12

test_4	0.19 41	0.16 149	0.39 31	0.24 171	0.13 83	0.19 26	0.21 180	0.27 15	0.24 27	0.24 66	0.47 270	0.22 78	0.13 34	0.27 85	0.18 83	0.06 1	0.06 35	0.09 123	0.09 170	0.07 32	0.06 4

test-3	0.18 24	0.10 12	0.48 90	0.23 133	0.14 112	0.18 16	0.16 43	0.32 60	0.29 83	0.26 82	0.17 19	0.22 78	0.13 34	0.26 76	0.19 104	0.06 1	0.14 257	0.08 63	0.08 108	0.06 2	0.10 104

test_1	0.18 24	0.10 12	0.48 90	0.23 133	0.14 112	0.18 16	0.16 43	0.32 60	0.29 83	0.26 82	0.17 19	0.22 78	0.13 34	0.26 76	0.19 104	0.06 1	0.14 257	0.08 63	0.08 108	0.06 2	0.10 104

test_3	0.20 63	0.12 58	0.49 107	0.26 235	0.14 112	0.22 92	0.25 261	0.34 77	0.33 127	0.25 77	0.18 24	0.23 91	0.13 34	0.25 59	0.20 121	0.06 1	0.14 257	0.09 123	0.10 214	0.07 32	0.10 104

cross-raft	0.18 24	0.12 58	0.40 35	0.27 267	0.16 191	0.20 52	0.24 248	0.34 77	0.24 27	0.23 60	0.28 84	0.29 162	0.15 55	0.19 21	0.16 51	0.06 1	0.05 3	0.08 63	0.07 48	0.07 32	0.07 12

RAFT-Stereo + iAFF	0.20 63	0.23 244	0.49 107	0.21 57	0.16 191	0.19 26	0.17 59	0.35 86	0.32 113	0.26 82	0.33 136	0.20 65	0.17 82	0.21 27	0.17 64	0.06 1	0.10 197	0.07 15	0.07 48	0.07 32	0.11 133

AFF-stereo	0.20 63	0.24 254	0.49 107	0.22 89	0.11 26	0.18 16	0.18 98	0.35 86	0.29 83	0.25 77	0.36 163	0.25 117	0.17 82	0.25 59	0.17 64	0.06 1	0.09 172	0.08 63	0.08 108	0.08 67	0.11 133

MGS-Stereo	0.15 5	0.12 58	0.38 27	0.19 15	0.11 26	0.18 16	0.17 59	0.21 2	0.23 17	0.14 6	0.24 59	0.16 36	0.10 3	0.19 21	0.13 8	0.07 14	0.06 35	0.07 15	0.06 24	0.10 182	0.07 12

LargeStereo	0.19 41	0.13 76	0.38 27	0.30 311	0.19 260	0.15 4	0.15 26	0.32 60	0.18 1	0.13 1	0.16 16	0.12 3	0.11 11	0.24 49	0.15 41	0.07 14	0.32 383	0.07 15	0.05 9	0.07 32	0.42 375

MyStereo07	0.18 24	0.15 128	0.44 58	0.22 89	0.16 191	0.25 136	0.22 202	0.31 55	0.26 52	0.22 53	0.13 5	0.12 3	0.13 34	0.33 153	0.14 27	0.07 14	0.13 248	0.09 123	0.09 170	0.09 134	0.11 133

MyStereo06	0.23 128	0.15 128	0.74 272	0.22 89	0.14 112	0.25 136	0.22 202	0.43 162	0.25 45	0.36 231	0.24 59	0.34 204	0.18 108	0.24 49	0.20 121	0.07 14	0.12 234	0.09 123	0.09 170	0.09 134	0.11 133

MyStereo05	0.24 154	0.15 128	0.58 210	0.22 89	0.14 112	0.25 136	0.22 202	0.50 227	0.54 309	0.32 181	0.23 54	0.26 134	0.23 153	0.32 144	0.25 185	0.07 14	0.12 234	0.09 123	0.09 170	0.09 134	0.11 133

MyStereo04	0.24 154	0.15 128	0.58 210	0.22 89	0.16 191	0.25 136	0.22 202	0.51 237	0.54 309	0.29 120	0.23 54	0.27 138	0.23 153	0.32 144	0.25 185	0.07 14	0.13 248	0.09 123	0.09 170	0.09 134	0.11 133

AE-Stereo	0.21 86	0.12 58	0.50 125	0.25 203	0.15 162	0.24 126	0.18 98	0.40 137	0.34 135	0.19 28	0.26 71	0.21 75	0.13 34	0.22 38	0.16 51	0.07 14	0.26 358	0.09 123	0.10 214	0.07 32	0.31 346

ff7	0.18 24	0.13 76	0.41 38	0.21 57	0.15 162	0.21 69	0.17 59	0.28 19	0.23 17	0.21 37	0.13 5	0.12 3	0.12 18	0.27 85	0.13 8	0.07 14	0.25 352	0.08 63	0.07 48	0.08 67	0.36 357

IGEVStereo-DCA	0.20 63	0.17 172	0.41 38	0.22 89	0.15 162	0.20 52	0.17 59	0.28 19	0.23 17	0.19 28	0.12 2	0.14 25	0.12 18	0.38 188	0.31 231	0.07 14	0.16 287	0.08 63	0.07 48	0.08 67	0.36 357

ffff	0.18 24	0.13 76	0.41 38	0.21 57	0.15 162	0.21 69	0.17 59	0.28 19	0.23 17	0.21 37	0.13 5	0.12 3	0.12 18	0.27 85	0.13 8	0.07 14	0.25 352	0.08 63	0.07 48	0.08 67	0.36 357

rrr	0.22 99	0.17 172	0.79 290	0.22 89	0.15 162	0.20 52	0.18 98	0.40 137	0.27 62	0.19 28	0.12 2	0.14 25	0.12 18	0.38 188	0.31 231	0.07 14	0.16 287	0.08 63	0.07 48	0.08 67	0.28 337

11t	0.18 24	0.13 76	0.41 38	0.21 57	0.15 162	0.21 69	0.17 59	0.28 19	0.23 17	0.21 37	0.13 5	0.12 3	0.12 18	0.27 85	0.13 8	0.07 14	0.25 352	0.08 63	0.07 48	0.08 67	0.36 357

IGEV_Zeroshot_test	0.23 128	0.11 28	0.82 297	0.21 57	0.23 315	0.20 52	0.19 130	0.38 112	0.23 17	0.34 205	0.22 52	0.29 162	0.14 46	0.24 49	0.20 121	0.07 14	0.09 172	0.08 63	0.08 108	0.08 67	0.35 356

MSKI-zero shot	0.19 41	0.10 12	0.47 78	0.30 311	0.14 112	0.21 69	0.14 13	0.33 73	0.22 14	0.24 66	0.25 64	0.22 78	0.10 3	0.32 144	0.14 27	0.07 14	0.30 378	0.07 15	0.07 48	0.06 2	0.09 61

CASnet	0.15 5	0.13 76	0.30 6	0.22 89	0.08 3	0.15 4	0.14 13	0.28 19	0.26 52	0.23 60	0.20 33	0.15 31	0.11 11	0.18 12	0.13 8	0.07 14	0.05 3	0.11 234	0.09 170	0.08 67	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
AEACV	0.20 63	0.09 3	0.32 10	0.39 363	0.34 363	0.21 69	0.16 43	0.30 41	0.18 1	0.17 19	0.17 19	0.13 12	0.16 67	0.27 85	0.13 8	0.07 14	0.29 377	0.07 15	0.09 170	0.07 32	0.37 365

RAFT-Test	0.19 41	0.11 28	0.41 38	0.26 235	0.21 291	0.26 150	0.17 59	0.37 103	0.26 52	0.24 66	0.29 90	0.32 191	0.14 46	0.22 38	0.15 41	0.07 14	0.08 143	0.07 15	0.07 48	0.06 2	0.07 12

HH	0.22 99	0.12 58	0.55 180	0.32 328	0.16 191	0.27 156	0.18 98	0.36 91	0.25 45	0.20 33	0.26 71	0.34 204	0.18 108	0.33 153	0.15 41	0.07 14	0.16 287	0.07 15	0.07 48	0.07 32	0.31 346

HanStereo	0.22 99	0.12 58	0.55 180	0.32 328	0.16 191	0.27 156	0.18 98	0.36 91	0.25 45	0.20 33	0.26 71	0.34 204	0.18 108	0.33 153	0.15 41	0.07 14	0.16 287	0.07 15	0.07 48	0.07 32	0.31 346

LL-Strereo2	0.21 86	0.25 268	0.53 164	0.32 328	0.20 278	0.25 136	0.14 13	0.32 60	0.25 45	0.25 77	0.20 33	0.24 106	0.12 18	0.28 103	0.18 83	0.07 14	0.07 95	0.12 265	0.09 170	0.09 134	0.16 232

4D-IteraStereo	0.20 63	0.21 217	0.62 233	0.21 57	0.14 112	0.19 26	0.17 59	0.29 32	0.28 70	0.24 66	0.20 33	0.20 65	0.10 3	0.22 38	0.18 83	0.07 14	0.07 95	0.10 187	0.08 108	0.08 67	0.33 351

anonymousdsp2	0.23 128	0.11 28	0.42 46	0.26 235	0.24 326	0.25 136	0.17 59	0.43 162	0.37 168	0.30 141	0.23 54	0.24 106	0.15 55	0.32 144	0.17 64	0.07 14	0.28 365	0.07 15	0.05 9	0.08 67	0.44 379

anonymousdsp	0.20 63	0.13 76	0.49 107	0.28 291	0.20 278	0.21 69	0.17 59	0.29 32	0.24 27	0.22 53	0.13 5	0.12 3	0.12 18	0.32 144	0.13 8	0.07 14	0.26 358	0.08 63	0.07 48	0.08 67	0.48 386

CES	0.14 1	0.08 2	0.24 1	0.17 5	0.23 315	0.18 16	0.15 26	0.24 8	0.20 7	0.14 6	0.18 24	0.14 25	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

EGLCR-Stereo	0.19 41	0.09 3	0.34 14	0.29 304	0.17 216	0.28 170	0.16 43	0.30 41	0.23 17	0.22 53	0.11 1	0.16 36	0.09 2	0.28 103	0.15 41	0.07 14	0.25 352	0.07 15	0.07 48	0.06 2	0.37 365

DCRE	0.24 154	0.15 128	0.45 61	0.26 235	0.26 340	0.23 108	0.21 180	0.37 103	0.29 83	0.23 60	0.81 365	0.23 91	0.16 67	0.24 49	0.18 83	0.07 14	0.14 257	0.07 15	0.08 108	0.07 32	0.25 318

Selective-RAFT	0.19 41	0.14 112	0.37 26	0.24 171	0.11 26	0.30 198	0.15 26	0.35 86	0.34 135	0.17 19	0.17 19	0.22 78	0.18 108	0.29 120	0.18 83	0.07 14	0.16 287	0.07 15	0.07 48	0.08 67	0.08 39

MC-Stereo	0.18 24	0.10 12	0.36 21	0.28 291	0.14 112	0.18 16	0.15 26	0.24 8	0.20 7	0.21 37	0.24 59	0.16 36	0.13 34	0.25 59	0.14 27	0.07 14	0.17 305	0.07 15	0.07 48	0.06 2	0.30 343

RCA-Stereo	0.17 20	0.10 12	0.33 12	0.20 37	0.11 26	0.19 26	0.17 59	0.39 128	0.36 155	0.21 37	0.25 64	0.17 44	0.17 82	0.18 12	0.15 41	0.07 14	0.14 257	0.07 15	0.06 24	0.06 2	0.08 39

CroCo-Stereo Lap2	0.16 13	0.18 189	0.39 31	0.26 235	0.18 237	0.11 1	0.19 130	0.30 41	0.22 14	0.13 1	0.16 16	0.15 31	0.11 11	0.17 8	0.15 41	0.07 14	0.07 95	0.08 63	0.06 24	0.08 67	0.07 12

DCANet-4	0.20 63	0.11 28	0.58 210	0.19 15	0.09 6	0.19 26	0.18 98	0.39 128	0.42 212	0.29 120	0.31 111	0.17 44	0.22 144	0.21 27	0.20 121	0.07 14	0.05 3	0.07 15	0.05 9	0.06 2	0.09 61

ccc-4	0.18 24	0.13 76	0.41 38	0.21 57	0.15 162	0.21 69	0.17 59	0.28 19	0.23 17	0.21 37	0.13 5	0.12 3	0.12 18	0.27 85	0.13 8	0.07 14	0.25 352	0.08 63	0.07 48	0.08 67	0.36 357

fff	0.20 63	0.15 128	0.57 197	0.19 15	0.09 6	0.19 26	0.18 98	0.38 112	0.46 250	0.29 120	0.31 111	0.18 52	0.28 219	0.21 27	0.20 121	0.07 14	0.05 3	0.07 15	0.05 9	0.06 2	0.09 61

ADStereo(finetuned)	0.21 86	0.15 128	0.59 217	0.19 15	0.09 6	0.19 26	0.18 98	0.37 103	0.41 200	0.30 141	0.31 111	0.19 58	0.31 256	0.21 27	0.20 121	0.07 14	0.05 3	0.07 15	0.05 9	0.07 32	0.10 104

raft_robust	0.25 178	0.23 244	0.44 58	0.22 89	0.13 83	0.23 108	0.22 202	0.52 242	0.50 287	0.33 190	0.32 120	0.33 197	0.23 153	0.55 241	0.18 83	0.07 14	0.11 218	0.08 63	0.10 214	0.08 67	0.07 12

RAFT+CT+SA	0.23 128	0.24 254	0.48 90	0.25 203	0.18 237	0.23 108	0.29 294	0.42 156	0.38 176	0.24 66	0.39 191	0.20 65	0.17 82	0.34 167	0.17 64	0.07 14	0.07 95	0.09 123	0.12 277	0.09 134	0.13 188

test_5	0.25 178	0.25 268	0.57 197	0.27 267	0.18 237	0.25 136	0.29 294	0.42 156	0.39 187	0.29 120	0.40 199	0.27 138	0.23 153	0.35 174	0.19 104	0.07 14	0.07 95	0.09 123	0.09 170	0.10 182	0.14 211

SA	0.24 154	0.22 231	0.55 180	0.23 133	0.14 112	0.25 136	0.23 226	0.48 212	0.42 212	0.28 97	0.44 238	0.23 91	0.23 153	0.34 167	0.17 64	0.07 14	0.09 172	0.11 234	0.11 240	0.08 67	0.09 61

IGEV-Stereo	0.20 63	0.13 76	0.49 107	0.28 291	0.20 278	0.21 69	0.17 59	0.29 32	0.24 27	0.22 53	0.13 5	0.12 3	0.12 18	0.32 144	0.13 8	0.07 14	0.26 358	0.08 63	0.07 48	0.08 67	0.48 386
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.25 178	0.24 254	0.50 125	0.23 133	0.18 237	0.19 26	0.19 130	0.39 128	0.35 142	0.28 97	0.36 163	0.34 204	0.23 153	0.66 293	0.28 207	0.07 14	0.07 95	0.08 63	0.07 48	0.09 134	0.14 211

iRaft-Stereo_20w	0.29 234	0.11 28	0.86 310	0.33 339	0.24 326	0.32 229	0.26 271	0.60 318	0.26 52	0.41 284	0.21 45	0.28 150	0.19 125	0.32 144	0.24 173	0.07 14	0.31 382	0.07 15	0.09 170	0.08 67	0.47 384

GLC_STEREO	0.15 5	0.11 28	0.31 8	0.22 89	0.09 6	0.17 11	0.15 26	0.24 8	0.28 70	0.17 19	0.20 33	0.17 44	0.11 11	0.24 49	0.17 64	0.07 14	0.09 172	0.09 123	0.08 108	0.07 32	0.07 12

IPLG	0.23 128	0.19 198	0.65 245	0.21 57	0.12 50	0.28 170	0.17 59	0.45 187	0.32 113	0.33 190	0.32 120	0.16 36	0.17 82	0.50 220	0.23 168	0.07 14	0.06 35	0.08 63	0.07 48	0.07 32	0.08 39

MIPNet	0.22 99	0.19 198	0.64 242	0.22 89	0.12 50	0.28 170	0.20 161	0.48 212	0.39 187	0.31 156	0.24 59	0.19 58	0.24 171	0.28 103	0.20 121	0.07 14	0.05 3	0.08 63	0.07 48	0.07 32	0.08 39

IPLGR	0.22 99	0.14 112	0.75 275	0.21 57	0.11 26	0.25 136	0.18 98	0.44 180	0.38 176	0.29 120	0.28 84	0.21 75	0.19 125	0.37 186	0.19 104	0.07 14	0.06 35	0.08 63	0.07 48	0.07 32	0.07 12

GMOStereo	0.20 63	0.17 172	0.45 61	0.23 133	0.18 237	0.21 69	0.27 276	0.28 19	0.28 70	0.31 156	0.32 120	0.28 150	0.17 82	0.16 3	0.13 8	0.07 14	0.23 343	0.10 187	0.08 108	0.08 67	0.07 12

error version	0.20 63	0.17 172	0.45 61	0.23 133	0.18 237	0.21 69	0.27 276	0.28 19	0.28 70	0.31 156	0.32 120	0.28 150	0.17 82	0.16 3	0.13 8	0.07 14	0.23 343	0.10 187	0.08 108	0.08 67	0.07 12

test-v	0.20 63	0.17 172	0.45 61	0.23 133	0.18 237	0.21 69	0.27 276	0.28 19	0.28 70	0.31 156	0.32 120	0.28 150	0.17 82	0.16 3	0.13 8	0.07 14	0.23 343	0.10 187	0.08 108	0.08 67	0.07 12

LCNet	0.22 99	0.12 58	0.42 46	0.26 235	0.12 50	0.23 108	0.19 130	0.36 91	0.28 70	0.28 97	0.35 150	0.26 134	0.30 243	0.35 174	0.17 64	0.07 14	0.05 3	0.09 123	0.10 214	0.13 263	0.22 290

STrans-v2	0.25 178	0.14 112	0.56 190	0.21 57	0.12 50	0.23 108	0.20 161	0.50 227	0.31 104	0.31 156	0.42 217	0.35 218	0.35 279	0.62 275	0.24 173	0.07 14	0.05 3	0.08 63	0.07 48	0.06 2	0.08 39

TransformOpticalFlow	0.24 154	0.14 112	0.57 197	0.24 171	0.11 26	0.21 69	0.19 130	0.43 162	0.34 135	0.30 141	0.43 229	0.36 223	0.31 256	0.61 267	0.20 121	0.07 14	0.05 3	0.08 63	0.07 48	0.06 2	0.08 39

PSM-AAD	0.26 197	0.11 28	0.43 51	0.24 171	0.12 50	0.27 156	0.37 333	0.36 91	0.30 97	0.36 231	0.39 191	0.28 150	0.77 374	0.30 129	0.16 51	0.07 14	0.06 35	0.12 265	0.11 240	0.09 134	0.21 282

KYRaft	0.23 128	0.11 28	0.43 51	0.23 133	0.12 50	0.23 108	0.23 226	0.37 103	0.26 52	0.35 220	0.53 299	0.34 204	0.26 194	0.29 120	0.16 51	0.07 14	0.05 3	0.09 123	0.10 214	0.08 67	0.30 343

ASMatch	0.23 128	0.11 28	0.55 180	0.25 203	0.14 112	0.19 26	0.16 43	0.32 60	0.30 97	0.28 97	0.68 347	0.28 150	0.26 194	0.50 220	0.22 153	0.07 14	0.06 35	0.08 63	0.07 48	0.06 2	0.11 133

DEmStereo	0.26 197	0.10 12	0.52 154	0.19 15	0.13 83	0.31 216	0.25 261	0.29 32	0.38 176	0.36 231	0.57 314	0.24 106	0.48 334	0.53 233	0.44 291	0.07 14	0.06 35	0.08 63	0.08 108	0.07 32	0.08 39

DRaft	0.25 178	0.11 28	0.47 78	0.18 9	0.12 50	0.28 170	0.23 226	0.34 77	0.40 195	0.38 254	0.60 325	0.20 65	0.41 309	0.48 214	0.41 278	0.07 14	0.06 35	0.08 63	0.08 108	0.07 32	0.08 39

GrayStereo	0.26 197	0.10 12	0.45 61	0.27 267	0.14 112	0.23 108	0.46 360	0.36 91	0.33 127	0.40 274	0.47 270	0.30 172	0.78 375	0.29 120	0.17 64	0.07 14	0.06 35	0.08 63	0.09 170	0.07 32	0.15 222

RAFT-RH_RVC	0.26 197	0.13 76	0.57 197	0.22 89	0.12 50	0.25 136	0.14 13	0.27 15	0.29 83	0.38 254	1.14 385	0.23 91	0.18 108	0.58 250	0.24 173	0.07 14	0.06 35	0.10 187	0.07 48	0.06 2	0.08 39

RAFT-345	0.22 99	0.11 28	0.55 180	0.22 89	0.12 50	0.20 52	0.16 43	0.27 15	0.28 70	0.27 91	0.65 340	0.20 65	0.17 82	0.55 241	0.22 153	0.07 14	0.06 35	0.08 63	0.07 48	0.06 2	0.07 12

test-2	0.20 63	0.17 172	0.45 61	0.23 133	0.18 237	0.21 69	0.27 276	0.28 19	0.28 70	0.31 156	0.32 120	0.28 150	0.17 82	0.16 3	0.13 8	0.07 14	0.23 343	0.10 187	0.08 108	0.08 67	0.07 12

test-1	0.20 63	0.12 58	0.49 107	0.23 133	0.23 315	0.22 92	0.23 226	0.36 91	0.29 83	0.21 37	0.25 64	0.24 106	0.14 46	0.18 12	0.22 153	0.07 14	0.14 257	0.08 63	0.07 48	0.06 2	0.14 211

GMM-Stereo	0.22 99	0.10 12	0.56 190	0.23 133	0.13 83	0.24 126	0.24 248	0.38 112	0.29 83	0.31 156	0.44 238	0.27 138	0.21 139	0.31 139	0.17 64	0.07 14	0.05 3	0.10 187	0.09 170	0.08 67	0.19 261

Prome-Stereo	0.22 99	0.10 12	0.43 51	0.24 171	0.13 83	0.23 108	0.23 226	0.37 103	0.27 62	0.33 190	0.58 317	0.24 106	0.28 219	0.30 129	0.16 51	0.07 14	0.05 3	0.08 63	0.07 48	0.08 67	0.20 273

iRaftStereo_RVC	0.17 20	0.16 149	0.35 18	0.21 57	0.11 26	0.20 52	0.17 59	0.34 77	0.25 45	0.20 33	0.25 64	0.19 58	0.12 18	0.21 27	0.16 51	0.07 14	0.12 234	0.10 187	0.09 170	0.09 134	0.14 211

CREStereo++_RVC	0.16 13	0.09 3	0.42 46	0.17 5	0.11 26	0.18 16	0.13 3	0.23 4	0.31 104	0.21 37	0.31 111	0.13 12	0.11 11	0.17 8	0.16 51	0.07 14	0.04 1	0.06 1	0.15 324	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
s12784h	0.18 24	0.09 3	0.38 27	0.18 9	0.07 1	0.33 235	0.19 130	0.39 128	0.34 135	0.24 66	0.25 64	0.18 52	0.18 108	0.25 59	0.17 64	0.07 14	0.05 3	0.07 15	0.05 9	0.06 2	0.05 1

DCANet	0.20 63	0.15 128	0.57 197	0.19 15	0.09 6	0.19 26	0.18 98	0.37 103	0.41 200	0.30 141	0.31 111	0.19 58	0.23 153	0.21 27	0.20 121	0.07 14	0.05 3	0.07 15	0.05 9	0.07 32	0.10 104

csc	0.20 63	0.15 128	0.57 197	0.19 15	0.09 6	0.19 26	0.18 98	0.38 112	0.46 250	0.29 120	0.31 111	0.18 52	0.28 219	0.21 27	0.20 121	0.07 14	0.05 3	0.07 15	0.05 9	0.06 2	0.09 61

cscssc	0.20 63	0.15 128	0.57 197	0.19 15	0.09 6	0.19 26	0.18 98	0.38 112	0.46 250	0.29 120	0.31 111	0.18 52	0.28 219	0.21 27	0.20 121	0.07 14	0.05 3	0.07 15	0.05 9	0.06 2	0.09 61

test_xeample3	0.22 99	0.17 172	0.81 294	0.21 57	0.15 162	0.20 52	0.18 98	0.40 137	0.25 45	0.19 28	0.12 2	0.13 12	0.12 18	0.34 167	0.33 245	0.07 14	0.20 324	0.07 15	0.08 108	0.08 67	0.34 354

EAI-Stereo	0.29 234	0.11 28	0.38 27	0.22 89	0.18 237	0.33 235	1.66 417	0.53 252	0.27 62	0.27 91	0.50 283	0.17 44	0.16 67	0.25 59	0.25 185	0.07 14	0.07 95	0.07 15	0.11 240	0.07 32	0.10 104

CFNet-RSSM	0.18 24	0.10 12	0.45 61	0.20 37	0.12 50	0.20 52	0.16 43	0.40 137	0.31 104	0.23 60	0.21 45	0.26 134	0.15 55	0.21 27	0.14 27	0.07 14	0.05 3	0.07 15	0.07 48	0.06 2	0.06 4

Gwc-CoAtRS	0.17 20	0.10 12	0.41 38	0.20 37	0.12 50	0.20 52	0.15 26	0.34 77	0.29 83	0.23 60	0.23 54	0.27 138	0.15 55	0.21 27	0.14 27	0.07 14	0.06 35	0.07 15	0.07 48	0.06 2	0.07 12

HITNet	0.22 99	0.23 244	0.60 224	0.20 37	0.09 6	0.27 156	0.15 26	0.45 187	0.33 127	0.29 120	0.33 136	0.27 138	0.22 144	0.29 120	0.27 201	0.07 14	0.05 3	0.07 15	0.06 24	0.09 134	0.11 133
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	0.25 178	0.23 244	0.59 217	0.22 89	0.09 6	0.30 198	0.18 98	0.40 137	0.38 176	0.38 254	0.44 238	0.31 181	0.22 144	0.44 203	0.32 237	0.07 14	0.05 3	0.07 15	0.06 24	0.07 32	0.08 39

DN-CSS_ROB	0.24 154	0.33 314	0.69 257	0.25 203	0.14 112	0.26 150	0.13 3	0.42 156	0.35 142	0.30 141	0.42 217	0.22 78	0.20 131	0.34 167	0.22 153	0.07 14	0.06 35	0.11 234	0.11 240	0.11 226	0.09 61

H2IRNET	0.19 41	0.18 189	0.50 125	0.22 89	0.12 50	0.20 52	0.16 43	0.28 19	0.31 104	0.17 19	0.32 120	0.25 117	0.20 131	0.24 49	0.19 104	0.08 90	0.06 35	0.09 123	0.10 214	0.10 182	0.08 39

Former-RAFT_DAM_RVC	0.18 24	0.15 128	0.27 3	0.20 37	0.13 83	0.24 126	0.17 59	0.31 55	0.37 168	0.43 297	0.17 19	0.13 12	0.12 18	0.20 26	0.16 51	0.08 90	0.07 95	0.09 123	0.07 48	0.09 134	0.08 39

MyStereo8	0.25 178	0.20 210	0.69 257	0.24 171	0.17 216	0.31 216	0.16 43	0.50 227	0.32 113	0.29 120	0.38 177	0.25 117	0.19 125	0.33 153	0.29 220	0.08 90	0.20 324	0.08 63	0.08 108	0.10 182	0.16 232

ACVNet-DCA	0.21 86	0.16 149	0.50 125	0.27 267	0.13 83	0.31 216	0.19 130	0.43 162	0.32 113	0.21 37	0.20 33	0.13 12	0.17 82	0.28 103	0.12 1	0.08 90	0.28 365	0.08 63	0.06 24	0.09 134	0.23 297

xx1	0.23 128	0.16 149	0.50 125	0.27 267	0.13 83	0.31 216	0.19 130	0.39 128	0.48 269	0.21 37	0.20 33	0.28 150	0.25 182	0.28 103	0.12 1	0.08 90	0.28 365	0.10 187	0.11 240	0.09 134	0.23 297

1test111	0.22 99	0.16 149	0.50 125	0.27 267	0.13 83	0.31 216	0.19 130	0.43 162	0.32 113	0.21 37	0.20 33	0.13 12	0.17 82	0.36 178	0.28 207	0.08 90	0.28 365	0.08 63	0.06 24	0.09 134	0.23 297

cc1	0.22 99	0.16 149	0.50 125	0.27 267	0.13 83	0.31 216	0.19 130	0.39 128	0.48 269	0.21 37	0.20 33	0.13 12	0.17 82	0.28 103	0.12 1	0.08 90	0.28 365	0.08 63	0.06 24	0.08 67	0.37 365

DualNet	0.33 269	0.17 172	0.84 303	0.21 57	0.13 83	0.29 187	0.21 180	0.38 112	0.46 250	0.31 156	0.44 238	0.34 204	0.24 171	0.28 103	1.30 383	0.08 90	0.28 365	0.12 265	0.11 240	0.08 67	0.37 365

ffm	0.27 213	0.17 172	0.84 303	0.21 57	0.13 83	0.29 187	0.21 180	0.38 112	0.46 250	0.31 156	0.44 238	0.34 204	0.24 171	0.28 103	0.12 1	0.08 90	0.28 365	0.12 265	0.11 240	0.08 67	0.37 365

ff1	0.36 285	0.17 172	0.84 303	0.21 57	0.13 83	0.29 187	0.21 180	0.38 112	0.46 250	0.31 156	0.44 238	0.34 204	0.24 171	0.91 358	1.30 383	0.08 90	0.28 365	0.12 265	0.11 240	0.08 67	0.37 365

tt1	0.22 99	0.16 149	0.49 107	0.26 235	0.15 162	0.31 216	0.19 130	0.38 112	0.46 250	0.21 37	0.19 28	0.13 12	0.16 67	0.28 103	0.12 1	0.08 90	0.28 365	0.08 63	0.06 24	0.08 67	0.37 365

StereoIM	0.15 5	0.17 172	0.39 31	0.19 15	0.15 162	0.16 6	0.13 3	0.26 12	0.22 14	0.13 1	0.15 15	0.14 25	0.11 11	0.17 8	0.17 64	0.08 90	0.07 95	0.08 63	0.06 24	0.07 32	0.06 4

MIF-Stereo	0.15 5	0.12 58	0.45 61	0.21 57	0.14 112	0.17 11	0.13 3	0.20 1	0.19 4	0.16 13	0.20 33	0.10 1	0.11 11	0.18 12	0.17 64	0.08 90	0.06 35	0.07 15	0.06 24	0.08 67	0.07 12

Any-RAFT	0.18 24	0.09 3	0.33 12	0.19 15	0.10 18	0.29 187	0.16 43	0.44 180	0.32 113	0.25 77	0.27 80	0.29 162	0.16 67	0.23 43	0.13 8	0.08 90	0.07 95	0.06 1	0.05 9	0.07 32	0.07 12

LL-Strereo	0.32 262	0.33 314	0.77 285	0.26 235	0.24 326	0.22 92	0.23 226	0.58 301	0.44 230	0.35 220	0.32 120	0.41 254	0.40 304	0.93 364	0.25 185	0.08 90	0.13 248	0.11 234	0.09 170	0.09 134	0.22 290

CBFPSM	0.28 220	0.23 244	0.76 279	0.21 57	0.14 112	0.38 281	0.26 271	0.42 156	0.37 168	0.34 205	0.36 163	0.55 323	0.38 294	0.33 153	0.40 273	0.08 90	0.08 143	0.07 15	0.08 108	0.09 134	0.12 168

LoS	0.15 5	0.09 3	0.34 14	0.17 5	0.09 6	0.22 92	0.14 13	0.27 15	0.27 62	0.15 11	0.18 24	0.19 58	0.14 46	0.23 43	0.14 27	0.08 90	0.06 35	0.06 1	0.04 1	0.06 2	0.06 4

ToySt	0.28 220	0.19 198	0.68 256	0.22 89	0.19 260	0.31 216	0.31 309	0.43 162	0.43 223	0.28 97	0.38 177	0.42 264	0.32 267	0.33 153	0.32 237	0.08 90	0.14 257	0.10 187	0.12 277	0.11 226	0.24 309

anonymousa	0.26 197	0.13 76	0.56 190	0.29 304	0.30 357	0.31 216	0.20 161	0.38 112	0.36 155	0.33 190	0.51 286	0.41 254	0.27 200	0.25 59	0.24 173	0.08 90	0.18 312	0.09 123	0.18 348	0.08 67	0.17 244

TestStereo1	0.23 128	0.22 231	0.50 125	0.27 267	0.14 112	0.26 150	0.27 276	0.43 162	0.38 176	0.29 120	0.39 191	0.23 91	0.21 139	0.33 153	0.18 83	0.08 90	0.08 143	0.09 123	0.08 108	0.08 67	0.10 104

qqq	0.24 154	0.16 149	0.46 73	0.20 37	0.15 162	0.23 108	0.20 161	0.43 162	0.32 113	0.26 82	0.31 111	0.28 150	0.25 182	0.36 178	0.28 207	0.08 90	0.22 335	0.10 187	0.11 240	0.09 134	0.23 297

SA-5K	0.23 128	0.22 231	0.50 125	0.27 267	0.14 112	0.26 150	0.27 276	0.43 162	0.38 176	0.29 120	0.39 191	0.23 91	0.21 139	0.33 153	0.18 83	0.08 90	0.08 143	0.09 123	0.08 108	0.08 67	0.10 104

Sa-1000	0.24 154	0.20 210	0.53 164	0.23 133	0.14 112	0.30 198	0.23 226	0.50 227	0.41 200	0.30 141	0.50 283	0.26 134	0.19 125	0.33 153	0.16 51	0.08 90	0.10 197	0.10 187	0.11 240	0.08 67	0.08 39

CrosDoStereo	0.32 262	0.11 28	0.53 164	0.19 15	0.12 50	0.22 92	1.07 407	0.36 91	0.38 176	0.38 254	0.60 325	0.28 150	0.45 321	0.61 267	0.56 325	0.08 90	0.06 35	0.08 63	0.09 170	0.08 67	0.09 61

HHNet	0.23 128	0.12 58	0.66 248	0.19 15	0.18 237	0.20 52	0.20 161	0.36 91	0.32 113	0.33 190	0.59 321	0.19 58	0.21 139	0.24 49	0.31 231	0.08 90	0.06 35	0.09 123	0.07 48	0.08 67	0.12 168

AAGNet	0.34 277	0.12 58	0.53 164	0.26 235	0.16 191	0.20 52	0.19 130	0.31 55	0.29 83	0.35 220	0.35 150	0.27 138	0.30 243	0.44 203	2.56 415	0.08 90	0.05 3	0.10 187	0.07 48	0.09 134	0.07 12

OMP-Stereo	0.24 154	0.16 149	0.48 90	0.30 311	0.13 83	0.21 69	0.16 43	0.38 112	0.35 142	0.34 205	0.30 101	0.33 197	0.20 131	0.70 303	0.24 173	0.08 90	0.06 35	0.09 123	0.07 48	0.08 67	0.07 12

IIG-Stereo	0.24 154	0.16 149	0.47 78	0.29 304	0.12 50	0.23 108	0.14 13	0.40 137	0.33 127	0.35 220	0.37 171	0.33 197	0.22 144	0.70 303	0.26 194	0.08 90	0.06 35	0.09 123	0.07 48	0.08 67	0.07 12

NRIStereo	0.20 63	0.12 58	0.50 125	0.23 133	0.11 26	0.24 126	0.19 130	0.30 41	0.28 70	0.26 82	0.26 71	0.25 117	0.18 108	0.34 167	0.19 104	0.08 90	0.06 35	0.09 123	0.07 48	0.09 134	0.09 61

FTStereo	0.28 220	0.11 28	0.56 190	0.24 171	0.13 83	0.21 69	0.52 374	0.36 91	0.28 70	0.38 254	0.94 377	0.30 172	0.56 352	0.33 153	0.18 83	0.08 90	0.06 35	0.09 123	0.08 108	0.08 67	0.19 261

DeepStereo_LL	0.32 262	0.11 28	0.53 164	0.19 15	0.12 50	0.22 92	1.07 407	0.36 91	0.38 176	0.38 254	0.60 325	0.28 150	0.45 321	0.61 267	0.56 325	0.08 90	0.06 35	0.08 63	0.09 170	0.08 67	0.09 61

SST-Stereo	0.22 99	0.11 28	0.52 154	0.25 203	0.14 112	0.19 26	0.17 59	0.32 60	0.26 52	0.34 205	0.33 136	0.29 162	0.25 182	0.56 246	0.18 83	0.08 90	0.05 3	0.10 187	0.08 108	0.09 134	0.07 12

THIR-Stereo	0.30 247	0.15 128	0.46 73	0.19 15	0.11 26	0.28 170	0.70 388	0.33 73	0.36 155	0.37 246	0.64 338	0.33 197	0.49 338	0.58 250	0.44 291	0.08 90	0.06 35	0.08 63	0.09 170	0.07 32	0.08 39

RAFT_R40	0.22 99	0.11 28	0.52 154	0.25 203	0.13 83	0.18 16	0.18 98	0.32 60	0.31 104	0.33 190	0.33 136	0.30 172	0.23 153	0.55 241	0.19 104	0.08 90	0.05 3	0.10 187	0.08 108	0.09 134	0.07 12

DeepStereo_RVC	0.19 41	0.12 58	0.47 78	0.22 89	0.11 26	0.19 26	0.16 43	0.29 32	0.24 27	0.28 97	0.27 80	0.23 91	0.28 219	0.24 49	0.19 104	0.08 90	0.06 35	0.09 123	0.07 48	0.09 134	0.10 104

IRAFT_RVC	0.23 128	0.15 128	0.54 174	0.26 235	0.12 50	0.19 26	0.23 226	0.41 155	0.39 187	0.31 156	0.30 101	0.29 162	0.24 171	0.55 241	0.23 168	0.08 90	0.06 35	0.10 187	0.08 108	0.08 67	0.08 39

CroCo-Stereo	0.15 5	0.16 149	0.34 14	0.25 203	0.12 50	0.11 1	0.18 98	0.35 86	0.24 27	0.13 1	0.13 5	0.18 52	0.12 18	0.15 1	0.13 8	0.08 90	0.06 35	0.07 15	0.05 9	0.07 32	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
RAFT	0.24 154	0.24 254	0.46 73	0.27 267	0.15 162	0.26 150	0.26 271	0.37 103	0.31 104	0.34 205	0.34 144	0.41 254	0.22 144	0.30 129	0.18 83	0.08 90	0.15 278	0.11 234	0.10 214	0.11 226	0.13 188

rafts_anoy	0.21 86	0.22 231	0.49 107	0.25 203	0.24 326	0.19 26	0.17 59	0.34 77	0.32 113	0.24 66	0.25 64	0.20 65	0.16 67	0.25 59	0.21 138	0.08 90	0.19 316	0.11 234	0.12 277	0.09 134	0.09 61

TestStereo	0.22 99	0.24 254	0.48 90	0.25 203	0.11 26	0.22 92	0.22 202	0.32 60	0.31 104	0.24 66	0.34 144	0.23 91	0.19 125	0.62 275	0.19 104	0.08 90	0.07 95	0.10 187	0.07 48	0.11 226	0.07 12

raft+_RVC	0.21 86	0.21 217	0.46 73	0.22 89	0.35 366	0.21 69	0.16 43	0.39 128	0.35 142	0.22 53	0.28 84	0.20 65	0.15 55	0.25 59	0.20 121	0.08 90	0.16 287	0.08 63	0.07 48	0.07 32	0.12 168

TANstereo	0.16 13	0.11 28	0.43 51	0.16 4	0.08 3	0.25 136	0.14 13	0.23 4	0.29 83	0.25 77	0.30 101	0.16 36	0.12 18	0.18 12	0.13 8	0.08 90	0.07 95	0.06 1	0.05 9	0.07 32	0.08 39

XX-TBD	0.16 13	0.21 217	0.43 51	0.22 89	0.10 18	0.23 108	0.15 26	0.23 4	0.28 70	0.22 53	0.26 71	0.14 25	0.12 18	0.16 3	0.14 27	0.08 90	0.05 3	0.06 1	0.04 1	0.07 32	0.06 4

raftrobust	0.19 41	0.19 198	0.42 46	0.23 133	0.24 326	0.19 26	0.13 3	0.33 73	0.28 70	0.26 82	0.20 33	0.19 58	0.17 82	0.23 43	0.17 64	0.08 90	0.10 197	0.07 15	0.06 24	0.07 32	0.09 61

RALCasStereoNet	0.22 99	0.22 231	0.48 90	0.23 133	0.23 315	0.22 92	0.18 98	0.32 60	0.27 62	0.22 53	0.30 101	0.22 78	0.15 55	0.29 120	0.20 121	0.08 90	0.22 335	0.07 15	0.06 24	0.10 182	0.25 318

RALAANet	0.21 86	0.24 254	0.53 164	0.23 133	0.14 112	0.22 92	0.13 3	0.38 112	0.30 97	0.29 120	0.26 71	0.25 117	0.15 55	0.28 103	0.20 121	0.08 90	0.08 143	0.09 123	0.08 108	0.10 182	0.07 12

XX-Stereo	0.25 178	0.11 28	1.09 350	0.35 348	0.38 375	0.23 108	0.13 3	0.43 162	0.19 4	0.20 33	0.40 199	0.31 181	0.10 3	0.33 153	0.13 8	0.08 90	0.11 218	0.08 63	0.09 170	0.07 32	0.10 104

111	0.22 99	0.22 231	0.57 197	0.19 15	0.09 6	0.24 126	0.17 59	0.44 180	0.46 250	0.24 66	0.30 101	0.29 162	0.22 144	0.25 59	0.19 104	0.08 90	0.05 3	0.07 15	0.06 24	0.07 32	0.15 222

ARAFT	0.26 197	0.30 300	0.87 312	0.22 89	0.12 50	0.30 198	0.24 248	0.46 193	0.34 135	0.33 190	0.28 84	0.29 162	0.20 131	0.49 216	0.19 104	0.08 90	0.06 35	0.12 265	0.11 240	0.09 134	0.09 61

MMNet	0.28 220	0.19 198	0.54 174	0.24 171	0.17 216	0.47 324	0.22 202	0.47 202	0.53 305	0.40 274	0.43 229	0.36 223	0.34 272	0.40 192	0.35 255	0.08 90	0.08 143	0.09 123	0.09 170	0.10 182	0.09 61

DIP-Stereo	0.20 63	0.13 76	0.48 90	0.20 37	0.13 83	0.28 170	0.12 1	0.43 162	0.26 52	0.27 91	0.32 120	0.21 75	0.17 82	0.26 76	0.20 121	0.08 90	0.06 35	0.08 63	0.06 24	0.07 32	0.10 104
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
BEATNet_4x	0.25 178	0.25 268	0.66 248	0.23 133	0.10 18	0.29 187	0.14 13	0.49 219	0.34 135	0.31 156	0.35 150	0.32 191	0.26 194	0.34 167	0.33 245	0.08 90	0.06 35	0.08 63	0.07 48	0.11 226	0.13 188

R-Stereo Train	0.19 41	0.10 12	0.49 107	0.22 89	0.12 50	0.23 108	0.18 98	0.43 162	0.20 7	0.31 156	0.45 251	0.20 65	0.14 46	0.18 12	0.18 83	0.08 90	0.06 35	0.07 15	0.06 24	0.06 2	0.07 12

RAFT-Stereo	0.19 41	0.10 12	0.49 107	0.22 89	0.12 50	0.23 108	0.18 98	0.43 162	0.20 7	0.31 156	0.45 251	0.20 65	0.14 46	0.18 12	0.18 83	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
HSM-Net_RVC	0.28 220	0.12 58	0.48 90	0.19 15	0.11 26	0.35 262	0.21 180	0.64 343	0.44 230	0.40 274	0.43 229	0.50 308	0.27 200	0.75 319	0.25 185	0.08 90	0.07 95	0.08 63	0.07 48	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
iResNet	0.25 178	0.22 231	0.62 233	0.26 235	0.11 26	0.31 216	0.23 226	0.46 193	0.45 241	0.34 205	0.43 229	0.27 138	0.23 153	0.36 178	0.37 265	0.08 90	0.05 3	0.07 15	0.06 24	0.08 67	0.10 104

iResNet_ROB	0.27 213	0.27 284	0.48 90	0.21 57	0.12 50	0.32 229	0.17 59	0.57 289	0.55 317	0.39 265	0.44 238	0.37 227	0.28 219	0.43 200	0.28 207	0.08 90	0.06 35	0.06 1	0.05 9	0.09 134	0.11 133

panet	0.14 1	0.09 3	0.26 2	0.15 2	0.07 1	0.21 69	0.12 1	0.25 11	0.26 52	0.16 13	0.21 45	0.15 31	0.13 34	0.19 21	0.14 27	0.09 147	0.05 3	0.06 1	0.04 1	0.06 2	0.06 4

DispNO	0.29 234	0.24 254	0.83 299	0.23 133	0.17 216	0.25 136	0.22 202	0.47 202	0.42 212	0.33 190	0.39 191	0.38 233	0.28 219	0.78 329	0.35 255	0.09 147	0.07 95	0.10 187	0.10 214	0.09 134	0.09 61

CoDeX	0.24 154	0.13 76	0.48 90	0.22 89	0.14 112	0.29 187	0.21 180	0.55 270	0.42 212	0.29 120	0.36 163	0.28 150	0.23 153	0.48 214	0.20 121	0.09 147	0.06 35	0.08 63	0.07 48	0.08 67	0.08 39

mmm	0.25 178	0.15 128	0.44 58	0.23 133	0.20 278	0.28 170	0.21 180	0.43 162	0.32 113	0.31 156	0.40 199	0.30 172	0.24 171	0.31 139	0.28 207	0.09 147	0.21 329	0.11 234	0.12 277	0.10 182	0.26 328

11t1	0.21 86	0.12 58	0.45 61	0.20 37	0.15 162	0.27 156	0.17 59	0.37 103	0.28 70	0.27 91	0.25 64	0.24 106	0.23 153	0.28 103	0.25 185	0.09 147	0.19 316	0.07 15	0.07 48	0.09 134	0.23 297

1111x	0.39 302	0.17 172	0.80 293	0.23 133	0.15 162	0.33 235	0.27 276	0.62 333	0.48 269	0.32 181	0.43 229	0.40 247	0.29 236	0.86 348	1.60 399	0.09 147	0.23 343	0.09 123	0.12 277	0.10 182	0.23 297

whm_eth	0.24 154	0.21 217	0.72 270	0.24 171	0.19 260	0.21 69	0.19 130	0.40 137	0.43 223	0.31 156	0.60 325	0.15 31	0.18 108	0.26 76	0.19 104	0.09 147	0.08 143	0.10 187	0.09 170	0.09 134	0.13 188

test croco	0.18 24	0.16 149	0.59 217	0.21 57	0.13 83	0.16 6	0.17 59	0.29 32	0.23 17	0.16 13	0.26 71	0.13 12	0.17 82	0.27 85	0.17 64	0.09 147	0.06 35	0.10 187	0.07 48	0.10 182	0.07 12

MIF-Stereo (partial)	0.18 24	0.13 76	0.50 125	0.22 89	0.15 162	0.16 6	0.13 3	0.29 32	0.26 52	0.17 19	0.26 71	0.16 36	0.17 82	0.25 59	0.18 83	0.09 147	0.06 35	0.10 187	0.08 108	0.09 134	0.08 39

PCWNet_CMD	0.23 128	0.14 112	0.48 90	0.21 57	0.13 83	0.28 170	0.17 59	0.47 202	0.47 263	0.30 141	0.36 163	0.37 227	0.24 171	0.29 120	0.21 138	0.09 147	0.06 35	0.10 187	0.08 108	0.11 226	0.11 133

gwcnet-sp	0.25 178	0.16 149	0.70 260	0.23 133	0.14 112	0.34 249	0.22 202	0.46 193	0.41 200	0.37 246	0.35 150	0.27 138	0.27 200	0.36 178	0.26 194	0.09 147	0.08 143	0.09 123	0.09 170	0.10 182	0.10 104

scenet	0.25 178	0.16 149	0.70 260	0.23 133	0.14 112	0.34 249	0.22 202	0.46 193	0.41 200	0.37 246	0.35 150	0.27 138	0.27 200	0.36 178	0.26 194	0.09 147	0.08 143	0.09 123	0.09 170	0.10 182	0.10 104

knoymous	0.18 24	0.10 12	0.35 18	0.17 5	0.11 26	0.21 69	0.17 59	0.33 73	0.24 27	0.24 66	0.28 84	0.27 138	0.16 67	0.24 49	0.17 64	0.09 147	0.06 35	0.09 123	0.06 24	0.09 134	0.10 104

riskmin	0.24 154	0.10 12	0.43 51	0.32 328	0.26 340	0.33 235	0.19 130	0.44 180	0.30 97	0.24 66	0.27 80	0.37 227	0.25 182	0.30 129	0.22 153	0.09 147	0.18 312	0.09 123	0.13 301	0.10 182	0.27 331

ssnet	0.25 178	0.16 149	0.70 260	0.23 133	0.14 112	0.34 249	0.22 202	0.46 193	0.41 200	0.37 246	0.35 150	0.27 138	0.27 200	0.36 178	0.26 194	0.09 147	0.08 143	0.09 123	0.09 170	0.10 182	0.10 104

x	0.23 128	0.15 128	0.45 61	0.20 37	0.15 162	0.27 156	0.17 59	0.43 162	0.35 142	0.26 82	0.31 111	0.29 162	0.25 182	0.29 120	0.30 222	0.09 147	0.22 335	0.08 63	0.09 170	0.09 134	0.24 309

DisPM	0.20 63	0.11 28	0.52 154	0.24 171	0.13 83	0.18 16	0.19 130	0.30 41	0.31 104	0.33 190	0.34 144	0.23 91	0.16 67	0.34 167	0.17 64	0.09 147	0.06 35	0.09 123	0.08 108	0.08 67	0.12 168

IER	0.24 154	0.15 128	0.50 125	0.21 57	0.15 162	0.31 216	0.20 161	0.44 180	0.38 176	0.34 205	0.41 210	0.32 191	0.34 272	0.31 139	0.23 168	0.09 147	0.07 95	0.08 63	0.08 108	0.09 134	0.09 61

hknet	0.26 197	0.15 128	0.49 107	0.25 203	0.16 191	0.35 262	0.22 202	0.59 309	0.40 195	0.34 205	0.35 150	0.43 270	0.28 219	0.38 188	0.26 194	0.09 147	0.07 95	0.11 234	0.10 214	0.09 134	0.10 104

CIPLG	0.23 128	0.28 291	0.75 275	0.24 171	0.16 191	0.25 136	0.20 161	0.38 112	0.33 127	0.32 181	0.34 144	0.23 91	0.15 55	0.27 85	0.22 153	0.09 147	0.07 95	0.08 63	0.07 48	0.08 67	0.09 61

DAS	0.28 220	0.13 76	0.49 107	0.24 171	0.18 237	0.30 198	0.24 248	0.48 212	0.48 269	0.42 288	0.45 251	0.34 204	0.31 256	0.76 325	0.24 173	0.09 147	0.07 95	0.09 123	0.07 48	0.10 182	0.11 133

SepStereo	0.27 213	0.13 76	0.49 107	0.24 171	0.18 237	0.30 198	0.24 248	0.48 212	0.48 269	0.42 288	0.45 251	0.34 204	0.31 256	0.64 283	0.24 173	0.09 147	0.07 95	0.09 123	0.07 48	0.10 182	0.11 133

IPLGR_C	0.23 128	0.29 294	0.81 294	0.24 171	0.16 191	0.24 126	0.20 161	0.38 112	0.33 127	0.32 181	0.33 136	0.23 91	0.15 55	0.26 76	0.22 153	0.09 147	0.07 95	0.08 63	0.07 48	0.08 67	0.09 61

ACRE	0.23 128	0.27 284	0.83 299	0.24 171	0.15 162	0.24 126	0.20 161	0.38 112	0.32 113	0.32 181	0.33 136	0.23 91	0.15 55	0.26 76	0.22 153	0.09 147	0.07 95	0.08 63	0.07 48	0.08 67	0.09 61

GwcNet-ADL	0.23 128	0.15 128	0.58 210	0.24 171	0.13 83	0.23 108	0.24 248	0.51 237	0.41 200	0.28 97	0.29 90	0.30 172	0.20 131	0.27 85	0.28 207	0.09 147	0.07 95	0.07 15	0.07 48	0.09 134	0.11 133

TRStereo	0.22 99	0.21 217	0.62 233	0.40 367	0.19 260	0.22 92	0.16 43	0.58 301	0.30 97	0.21 37	0.21 45	0.22 78	0.13 34	0.27 85	0.14 27	0.09 147	0.09 172	0.09 123	0.11 240	0.06 2	0.19 261

Patchmatch Stereo++	0.19 41	0.13 76	0.51 138	0.22 89	0.11 26	0.19 26	0.14 13	0.30 41	0.24 27	0.28 97	0.29 90	0.25 117	0.18 108	0.27 85	0.18 83	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
NF-Stereo	0.22 99	0.11 28	0.52 154	0.25 203	0.12 50	0.21 69	0.18 98	0.40 137	0.35 142	0.28 97	0.30 101	0.22 78	0.17 82	0.52 231	0.21 138	0.09 147	0.06 35	0.09 123	0.08 108	0.08 67	0.13 188

OCTAStereo	0.22 99	0.11 28	0.52 154	0.25 203	0.12 50	0.21 69	0.18 98	0.40 137	0.35 142	0.28 97	0.30 101	0.22 78	0.17 82	0.51 225	0.21 138	0.09 147	0.06 35	0.09 123	0.08 108	0.08 67	0.13 188

PSM-softLoss	0.22 99	0.11 28	0.53 164	0.25 203	0.12 50	0.20 52	0.17 59	0.39 128	0.29 83	0.29 120	0.32 120	0.24 106	0.16 67	0.53 233	0.21 138	0.09 147	0.06 35	0.10 187	0.09 170	0.08 67	0.12 168

KMStereo	0.22 99	0.11 28	0.53 164	0.25 203	0.12 50	0.20 52	0.17 59	0.39 128	0.29 83	0.29 120	0.32 120	0.24 106	0.16 67	0.53 233	0.21 138	0.09 147	0.06 35	0.10 187	0.09 170	0.08 67	0.12 168

PSM-adaLoss	0.19 41	0.13 76	0.51 138	0.22 89	0.11 26	0.19 26	0.15 26	0.30 41	0.24 27	0.28 97	0.29 90	0.25 117	0.18 108	0.25 59	0.17 64	0.09 147	0.06 35	0.10 187	0.08 108	0.10 182	0.09 61

ROB_FTStereo_v2	0.19 41	0.13 76	0.51 138	0.22 89	0.11 26	0.19 26	0.15 26	0.30 41	0.24 27	0.28 97	0.29 90	0.25 117	0.18 108	0.25 59	0.18 83	0.09 147	0.06 35	0.10 187	0.08 108	0.10 182	0.09 61

ROB_FTStereo	0.19 41	0.13 76	0.51 138	0.22 89	0.11 26	0.19 26	0.13 3	0.30 41	0.24 27	0.28 97	0.29 90	0.25 117	0.18 108	0.25 59	0.17 64	0.09 147	0.06 35	0.10 187	0.08 108	0.10 182	0.09 61

HUI-Stereo	0.19 41	0.13 76	0.52 154	0.22 89	0.11 26	0.19 26	0.14 13	0.30 41	0.24 27	0.28 97	0.29 90	0.25 117	0.18 108	0.23 43	0.17 64	0.09 147	0.06 35	0.10 187	0.08 108	0.10 182	0.09 61

PFNet	0.24 154	0.11 28	0.63 238	0.25 203	0.14 112	0.22 92	0.19 130	0.40 137	0.35 142	0.36 231	0.32 120	0.27 138	0.20 131	0.63 278	0.23 168	0.09 147	0.05 3	0.09 123	0.08 108	0.08 67	0.08 39

RE-Stereo	0.22 99	0.11 28	0.52 154	0.25 203	0.12 50	0.21 69	0.18 98	0.40 137	0.35 142	0.28 97	0.30 101	0.22 78	0.17 82	0.51 225	0.21 138	0.09 147	0.06 35	0.09 123	0.08 108	0.08 67	0.13 188

Pruner-Stereo	0.20 63	0.12 58	0.49 107	0.29 304	0.12 50	0.19 26	0.17 59	0.32 60	0.31 104	0.33 190	0.32 120	0.25 117	0.15 55	0.25 59	0.22 153	0.09 147	0.06 35	0.09 123	0.08 108	0.08 67	0.10 104

TVStereo	0.22 99	0.11 28	0.52 154	0.25 203	0.12 50	0.21 69	0.18 98	0.40 137	0.35 142	0.28 97	0.30 101	0.22 78	0.17 82	0.51 225	0.21 138	0.09 147	0.06 35	0.09 123	0.08 108	0.08 67	0.13 188

iGMRVC	0.19 41	0.13 76	0.51 138	0.22 89	0.11 26	0.19 26	0.15 26	0.30 41	0.24 27	0.28 97	0.29 90	0.25 117	0.18 108	0.27 85	0.18 83	0.09 147	0.06 35	0.10 187	0.08 108	0.10 182	0.09 61

iRAFT	0.19 41	0.13 76	0.51 138	0.22 89	0.11 26	0.19 26	0.14 13	0.30 41	0.24 27	0.28 97	0.29 90	0.25 117	0.18 108	0.27 85	0.18 83	0.09 147	0.06 35	0.10 187	0.08 108	0.10 182	0.09 61

AnonymousM	0.19 41	0.20 210	0.30 6	0.18 9	0.10 18	0.19 26	0.17 59	0.32 60	0.27 62	0.27 91	0.21 45	0.18 52	0.14 46	0.21 27	0.16 51	0.09 147	0.08 143	0.38 381	0.15 324	0.06 2	0.08 39

CRE-IMP	0.19 41	0.13 76	0.51 138	0.23 133	0.11 26	0.24 126	0.17 59	0.31 55	0.24 27	0.27 91	0.26 71	0.24 106	0.17 82	0.24 49	0.19 104	0.09 147	0.05 3	0.10 187	0.07 48	0.10 182	0.10 104

RAFT-IKP	0.19 41	0.13 76	0.51 138	0.22 89	0.11 26	0.18 16	0.15 26	0.30 41	0.24 27	0.28 97	0.29 90	0.25 117	0.18 108	0.26 76	0.18 83	0.09 147	0.06 35	0.10 187	0.08 108	0.10 182	0.09 61

CFNet_pseudo	0.23 128	0.14 112	0.48 90	0.20 37	0.13 83	0.27 156	0.17 59	0.46 193	0.45 241	0.30 141	0.37 171	0.38 233	0.23 153	0.30 129	0.22 153	0.09 147	0.06 35	0.11 234	0.08 108	0.11 226	0.11 133

RAFT + AFF	0.30 247	0.33 314	0.76 279	0.25 203	0.17 216	0.30 198	0.33 320	0.55 270	0.42 212	0.28 97	0.30 101	0.31 181	0.31 256	0.64 283	0.32 237	0.09 147	0.11 218	0.11 234	0.10 214	0.12 251	0.16 232

UNet	0.28 220	0.16 149	0.70 260	0.24 171	0.20 278	0.44 308	0.21 180	0.52 242	0.42 212	0.36 231	0.40 199	0.43 270	0.33 271	0.41 195	0.32 237	0.09 147	0.07 95	0.10 187	0.09 170	0.10 182	0.09 61

CREStereo	0.14 1	0.09 3	0.27 3	0.14 1	0.08 3	0.22 92	0.15 26	0.26 12	0.26 52	0.16 13	0.21 45	0.14 25	0.13 34	0.19 21	0.14 27	0.09 147	0.05 3	0.06 1	0.04 1	0.07 32	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
ACVNet	0.24 154	0.18 189	0.51 138	0.18 9	0.15 162	0.27 156	0.23 226	0.40 137	0.45 241	0.29 120	0.41 210	0.38 233	0.28 219	0.28 103	0.35 255	0.09 147	0.07 95	0.08 63	0.07 48	0.10 182	0.09 61

acv_ft	0.26 197	0.18 189	0.56 190	0.24 171	0.19 260	0.34 249	0.21 180	0.47 202	0.45 241	0.39 265	0.41 210	0.38 233	0.28 219	0.28 103	0.36 259	0.09 147	0.07 95	0.08 63	0.07 48	0.11 226	0.09 61

ADCRef	0.41 317	0.33 314	1.05 342	0.26 235	0.21 291	0.49 333	0.27 276	0.54 259	0.51 293	0.51 335	0.59 321	0.35 218	0.47 330	0.54 238	1.35 390	0.09 147	0.08 143	0.12 265	0.12 277	0.12 251	0.13 188

RASNet	0.30 247	0.19 198	0.59 217	0.23 133	0.19 260	0.33 235	0.20 161	0.50 227	0.41 200	0.31 156	0.44 238	0.47 294	0.38 294	0.79 333	0.40 273	0.09 147	0.07 95	0.07 15	0.09 170	0.08 67	0.10 104

MSMDNet	0.23 128	0.14 112	0.49 107	0.20 37	0.13 83	0.28 170	0.17 59	0.47 202	0.47 263	0.30 141	0.36 163	0.37 227	0.24 171	0.29 120	0.21 138	0.09 147	0.07 95	0.09 123	0.08 108	0.11 226	0.11 133

ccs_rob	0.23 128	0.14 112	0.48 90	0.20 37	0.13 83	0.27 156	0.17 59	0.46 193	0.45 241	0.30 141	0.37 171	0.38 233	0.23 153	0.30 129	0.22 153	0.09 147	0.06 35	0.11 234	0.08 108	0.12 251	0.11 133

iResNetv2_ROB	0.29 234	0.37 335	0.92 325	0.24 171	0.13 83	0.30 198	0.19 130	0.55 270	0.51 293	0.39 265	0.46 263	0.39 244	0.27 200	0.36 178	0.30 222	0.09 147	0.06 35	0.07 15	0.05 9	0.13 263	0.11 133

HSM	0.29 234	0.18 189	0.48 90	0.21 57	0.15 162	0.33 235	0.20 161	0.55 270	0.39 187	0.36 231	0.39 191	0.67 362	0.32 267	0.88 351	0.24 173	0.09 147	0.07 95	0.08 63	0.07 48	0.09 134	0.10 104

pmcnn	0.54 354	0.24 254	1.06 344	0.25 203	0.26 340	0.40 290	0.31 309	0.55 270	0.55 317	0.56 351	1.22 389	2.53 412	0.39 301	0.84 345	1.08 374	0.09 147	0.06 35	0.06 1	0.05 9	0.10 182	0.14 211

SMFormer	0.27 213	0.13 76	0.47 78	0.20 37	0.10 18	0.28 170	0.19 130	0.54 259	0.48 269	0.35 220	0.42 217	0.31 181	0.27 200	0.60 261	0.34 249	0.10 204	0.16 287	0.08 63	0.09 170	0.10 182	0.16 232

tta	0.27 213	0.13 76	0.47 78	0.20 37	0.10 18	0.28 170	0.19 130	0.54 259	0.48 269	0.35 220	0.42 217	0.31 181	0.27 200	0.60 261	0.34 249	0.10 204	0.16 287	0.08 63	0.09 170	0.08 67	0.13 188

qqq1	0.26 197	0.13 76	0.47 78	0.20 37	0.10 18	0.28 170	0.19 130	0.54 259	0.48 269	0.35 220	0.42 217	0.31 181	0.27 200	0.60 261	0.21 138	0.10 204	0.16 287	0.07 15	0.07 48	0.08 67	0.13 188

fff1	0.26 197	0.13 76	0.47 78	0.20 37	0.10 18	0.28 170	0.19 130	0.54 259	0.48 269	0.35 220	0.42 217	0.31 181	0.27 200	0.60 261	0.21 138	0.10 204	0.16 287	0.07 15	0.07 48	0.08 67	0.13 188

mmx	0.37 292	0.17 172	0.84 303	0.21 57	0.13 83	0.29 187	0.21 180	0.57 289	0.48 269	0.31 156	0.44 238	0.34 204	0.24 171	0.91 358	1.30 383	0.10 204	0.20 324	0.12 265	0.11 240	0.11 226	0.23 297

xxx	0.37 292	0.17 172	0.84 303	0.21 57	0.13 83	0.29 187	0.21 180	0.57 289	0.48 269	0.31 156	0.44 238	0.34 204	0.24 171	0.91 358	1.30 383	0.10 204	0.20 324	0.12 265	0.11 240	0.11 226	0.23 297

EKT-Stereo	0.39 302	0.13 76	0.53 164	0.42 373	3.94 422	0.22 92	0.17 59	0.38 112	0.30 97	0.21 37	0.20 33	0.23 91	0.15 55	0.30 129	0.18 83	0.10 204	0.08 143	0.09 123	0.08 108	0.09 134	0.12 168

iinet-f	0.31 257	0.23 244	1.16 358	0.20 37	0.16 191	0.44 308	0.23 226	0.47 202	0.38 176	0.36 231	0.44 238	0.41 254	0.35 279	0.36 178	0.43 284	0.10 204	0.09 172	0.08 63	0.08 108	0.13 263	0.12 168

Wz-Net-LNSev-Ref	0.33 269	0.25 268	0.82 297	0.22 89	0.17 216	0.46 318	0.28 290	0.53 252	0.53 305	0.43 297	0.57 314	0.44 276	0.31 256	0.50 220	0.48 302	0.10 204	0.06 35	0.08 63	0.06 24	0.11 226	0.12 168

BUS	0.24 154	0.13 76	0.36 21	0.25 203	0.14 112	0.44 308	0.17 59	0.59 309	0.36 155	0.34 205	0.35 150	0.31 181	0.22 144	0.27 85	0.22 153	0.10 204	0.07 95	0.11 234	0.10 214	0.09 134	0.10 104

BSDual-CNN	0.24 154	0.13 76	0.36 21	0.25 203	0.14 112	0.35 262	0.22 202	0.59 309	0.36 155	0.34 205	0.35 150	0.38 233	0.25 182	0.27 85	0.28 207	0.10 204	0.07 95	0.11 234	0.10 214	0.09 134	0.10 104

psmg	0.24 154	0.13 76	0.36 21	0.21 57	0.14 112	0.35 262	0.23 226	0.54 259	0.36 155	0.36 231	0.38 177	0.38 233	0.25 182	0.27 85	0.28 207	0.10 204	0.08 143	0.10 187	0.10 214	0.09 134	0.09 61

ADLNet2	0.31 257	0.23 244	0.77 285	0.23 133	0.18 237	0.36 270	0.24 248	0.55 270	0.54 309	0.33 190	0.38 177	0.45 281	0.31 256	0.70 303	0.36 259	0.10 204	0.08 143	0.09 123	0.09 170	0.12 251	0.11 133

PFNet+	0.21 86	0.11 28	0.54 174	0.22 89	0.12 50	0.17 11	0.18 98	0.31 55	0.36 155	0.33 190	0.32 120	0.24 106	0.16 67	0.33 153	0.18 83	0.10 204	0.07 95	0.11 234	0.10 214	0.08 67	0.12 168

sAnonymous2	0.21 86	0.24 254	0.79 290	0.24 171	0.17 216	0.22 92	0.20 161	0.36 91	0.29 83	0.17 19	0.19 28	0.17 44	0.16 67	0.18 12	0.15 41	0.10 204	0.07 95	0.09 123	0.08 108	0.23 352	0.18 246

CroCo_RVC	0.21 86	0.24 254	0.79 290	0.24 171	0.17 216	0.22 92	0.20 161	0.36 91	0.29 83	0.17 19	0.19 28	0.17 44	0.16 67	0.18 12	0.15 41	0.10 204	0.07 95	0.09 123	0.08 108	0.23 352	0.18 246

Anonymous	0.21 86	0.15 128	0.63 238	0.27 267	0.20 278	0.26 150	0.27 276	0.34 77	0.27 62	0.18 27	0.19 28	0.15 31	0.19 125	0.25 59	0.19 104	0.10 204	0.09 172	0.09 123	0.09 170	0.15 290	0.13 188

test_xeample	0.39 302	0.14 112	0.46 73	0.19 15	0.16 191	0.34 249	0.22 202	0.59 309	0.43 223	0.33 190	0.47 270	0.30 172	0.27 200	0.60 261	2.44 414	0.10 204	0.21 329	0.09 123	0.09 170	0.09 134	0.25 318

GMStereo	0.21 86	0.30 300	0.57 197	0.21 57	0.12 50	0.24 126	0.18 98	0.30 41	0.41 200	0.26 82	0.24 59	0.17 44	0.16 67	0.25 59	0.19 104	0.10 204	0.07 95	0.08 63	0.08 108	0.11 226	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
SFCPSM	0.23 128	0.12 58	0.51 138	0.21 57	0.14 112	0.34 249	0.22 202	0.57 289	0.41 200	0.29 120	0.32 120	0.23 91	0.22 144	0.28 103	0.20 121	0.10 204	0.07 95	0.09 123	0.10 214	0.09 134	0.09 61

delet	0.29 234	0.18 189	0.58 210	0.24 171	0.19 260	0.41 294	0.30 300	0.52 242	0.51 293	0.35 220	0.42 217	0.37 227	0.31 256	0.49 216	0.36 259	0.10 204	0.09 172	0.11 234	0.12 277	0.09 134	0.09 61

UPFNet	0.27 213	0.15 128	0.47 78	0.25 203	0.20 278	0.37 275	0.27 276	0.50 227	0.40 195	0.36 231	0.38 177	0.37 227	0.29 236	0.40 192	0.34 249	0.10 204	0.10 197	0.10 187	0.10 214	0.10 182	0.08 39

EDNetEfficientorigin	7.48 423	0.57 377	139.59 446	0.25 203	0.17 216	0.44 308	0.30 300	0.48 212	1.04 387	1.29 398	1.02 380	0.82 375	0.87 384	0.76 325	1.02 368	0.10 204	0.09 172	0.12 265	0.11 240	0.22 347	0.25 318

FENet	0.22 99	0.13 76	0.48 90	0.22 89	0.12 50	0.27 156	0.18 98	0.43 162	0.37 168	0.31 156	0.32 120	0.29 162	0.23 153	0.27 85	0.24 173	0.10 204	0.07 95	0.09 123	0.09 170	0.09 134	0.11 133

FADNet-RVC-Resample	0.31 257	0.32 310	1.16 358	0.27 267	0.17 216	0.33 235	0.21 180	0.49 219	0.40 195	0.36 231	0.38 177	0.34 204	0.27 200	0.54 238	0.27 201	0.10 204	0.10 197	0.14 306	0.13 301	0.13 263	0.18 246

SuperB	0.50 346	0.37 335	2.16 403	0.23 133	0.15 162	0.41 294	0.32 315	0.50 227	0.83 372	0.44 304	0.51 286	0.33 197	0.45 321	0.69 300	1.07 372	0.10 204	0.08 143	0.09 123	0.08 108	0.95 409	0.18 246

ADCP+	0.48 344	0.36 332	1.47 383	0.26 235	0.22 306	0.57 351	0.40 348	0.56 280	0.54 309	0.46 316	0.52 292	0.46 287	0.53 348	0.59 256	1.93 405	0.10 204	0.08 143	0.11 234	0.11 240	0.14 283	0.15 222

CFNet	0.29 234	0.29 294	0.57 197	0.23 133	0.14 112	0.34 249	0.15 26	0.53 252	0.46 250	0.31 156	0.40 199	0.38 233	0.27 200	0.76 325	0.28 207	0.10 204	0.07 95	0.11 234	0.11 240	0.11 226	0.09 61

StereoDRNet-Refined	0.28 220	0.19 198	0.47 78	0.25 203	0.14 112	0.36 270	0.21 180	0.49 219	0.43 223	0.46 316	0.52 292	0.42 264	0.30 243	0.46 210	0.38 267	0.10 204	0.07 95	0.11 234	0.11 240	0.10 182	0.11 133
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DISCO	0.33 269	0.16 149	0.55 180	0.26 235	0.16 191	0.48 330	0.25 261	0.52 242	0.58 325	0.38 254	0.45 251	0.63 348	0.37 289	0.65 287	0.50 309	0.10 204	0.07 95	0.09 123	0.08 108	0.13 263	0.13 188

DLCB_ROB	0.30 247	0.20 210	0.45 61	0.28 291	0.17 216	0.37 275	0.25 261	0.50 227	0.45 241	0.46 316	0.47 270	0.51 311	0.34 272	0.56 246	0.38 267	0.10 204	0.10 197	0.11 234	0.11 240	0.10 182	0.11 133

StereoVision	0.23 128	0.23 244	0.55 180	0.27 267	0.17 216	0.23 108	0.22 202	0.40 137	0.32 113	0.21 37	0.51 286	0.22 78	0.16 67	0.29 120	0.19 104	0.11 235	0.12 234	0.13 288	0.13 301	0.10 182	0.08 39

CFNet_ucs	0.25 178	0.14 112	0.51 138	0.20 37	0.15 162	0.29 187	0.18 98	0.51 237	0.46 250	0.32 181	0.42 217	0.38 233	0.23 153	0.31 139	0.22 153	0.11 235	0.08 143	0.12 265	0.09 170	0.13 263	0.13 188

fast-acv-ft	0.33 269	0.26 278	0.88 318	0.25 203	0.18 237	0.49 333	0.27 276	0.44 180	0.50 287	0.40 274	0.55 307	0.49 304	0.36 284	0.39 191	0.41 278	0.11 235	0.11 218	0.11 234	0.12 277	0.13 263	0.11 133

Wz-Net-MNSev	0.39 302	0.35 326	0.99 338	0.26 235	0.21 291	0.59 355	0.39 344	0.58 301	0.61 336	0.49 329	0.56 311	0.53 320	0.37 289	0.61 267	0.47 300	0.11 235	0.09 172	0.11 234	0.11 240	0.15 290	0.15 222

NINENet	0.27 213	0.16 149	0.49 107	0.23 133	0.16 191	0.44 308	0.17 59	0.63 337	0.49 282	0.33 190	0.38 177	0.31 181	0.22 144	0.43 200	0.22 153	0.11 235	0.10 197	0.12 265	0.08 108	0.12 251	0.11 133

AACVNet	0.28 220	0.22 231	0.55 180	0.23 133	0.14 112	0.30 198	0.19 130	0.43 162	0.33 127	0.39 265	0.42 217	0.44 276	0.29 236	0.73 310	0.28 207	0.11 235	0.09 172	0.11 234	0.09 170	0.13 263	0.12 168

PSMNet-ADL	0.26 197	0.16 149	0.39 31	0.27 267	0.14 112	0.32 229	0.22 202	0.45 187	0.37 168	0.28 97	0.34 144	0.41 254	0.28 219	0.61 267	0.32 237	0.11 235	0.10 197	0.09 123	0.11 240	0.10 182	0.13 188

GANet-ADL	0.22 99	0.14 112	0.51 138	0.23 133	0.14 112	0.29 187	0.19 130	0.48 212	0.36 155	0.26 82	0.33 136	0.32 191	0.20 131	0.26 76	0.22 153	0.11 235	0.07 95	0.07 15	0.06 24	0.09 134	0.11 133

LMCR-Stereo	0.28 220	0.22 231	0.56 190	0.29 304	0.14 112	0.37 275	0.23 226	0.57 289	0.36 155	0.40 274	0.40 199	0.29 162	0.30 243	0.41 195	0.38 267	0.11 235	0.07 95	0.09 123	0.07 48	0.13 263	0.10 104

sCroCo_RVC	0.19 41	0.15 128	0.60 224	0.27 267	0.18 237	0.23 108	0.16 43	0.28 19	0.24 27	0.14 6	0.22 52	0.17 44	0.14 46	0.22 38	0.16 51	0.11 235	0.11 218	0.09 123	0.09 170	0.09 134	0.10 104

ADLNet	0.30 247	0.19 198	0.59 217	0.23 133	0.19 260	0.34 249	0.23 226	0.56 280	0.44 230	0.43 297	0.41 210	0.43 270	0.28 219	0.56 246	0.36 259	0.11 235	0.08 143	0.11 234	0.11 240	0.11 226	0.15 222

GES	0.23 128	0.14 112	0.54 174	0.21 57	0.14 112	0.28 170	0.19 130	0.51 237	0.35 142	0.31 156	0.36 163	0.25 117	0.24 171	0.30 129	0.23 168	0.11 235	0.09 172	0.08 63	0.08 108	0.10 182	0.12 168

222	0.45 332	0.14 112	0.43 51	0.19 15	0.15 162	0.36 270	0.20 161	0.60 318	0.43 223	0.37 246	0.45 251	0.30 172	0.28 219	0.59 256	3.72 419	0.11 235	0.19 316	0.08 63	0.09 170	0.09 134	0.27 331

xxxx	0.39 302	0.14 112	0.47 78	0.20 37	0.16 191	0.38 281	0.20 161	0.61 325	0.43 223	0.30 141	0.44 238	0.38 233	0.25 182	0.50 220	2.41 413	0.11 235	0.21 329	0.09 123	0.10 214	0.10 182	0.26 328

psm_up	0.30 247	0.21 217	0.58 210	0.26 235	0.18 237	0.32 229	0.27 276	0.57 289	0.45 241	0.38 254	0.41 210	0.45 281	0.40 304	0.59 256	0.32 237	0.11 235	0.12 234	0.13 288	0.12 277	0.11 226	0.11 133

aanetorigin	0.40 312	0.33 314	1.14 355	0.25 203	0.19 260	0.30 198	0.37 333	0.34 77	0.47 263	0.95 384	0.82 366	0.52 316	0.56 352	0.50 220	0.52 313	0.11 235	0.09 172	0.10 187	0.10 214	0.16 299	0.19 261

EDNetEfficient	0.64 374	0.39 345	2.52 405	0.26 235	0.26 340	0.39 284	0.49 368	0.42 156	1.06 389	1.38 401	0.86 370	0.61 341	0.97 389	0.66 293	1.62 400	0.11 235	0.10 197	0.10 187	0.12 277	0.20 337	0.19 261

ac_64	0.28 220	0.16 149	0.62 233	0.25 203	0.17 216	0.36 270	0.22 202	0.48 212	0.35 142	0.36 231	0.37 171	0.51 311	0.30 243	0.62 275	0.34 249	0.11 235	0.09 172	0.10 187	0.10 214	0.09 134	0.09 61

HGLStereo	0.29 234	0.19 198	0.60 224	0.24 171	0.21 291	0.33 235	0.23 226	0.52 242	0.44 230	0.36 231	0.49 281	0.41 254	0.35 279	0.46 210	0.34 249	0.11 235	0.11 218	0.09 123	0.09 170	0.11 226	0.12 168

cf-r	0.26 197	0.22 231	0.66 248	0.22 89	0.14 112	0.28 170	0.22 202	0.44 180	0.42 212	0.32 181	0.42 217	0.43 270	0.27 200	0.44 203	0.27 201	0.11 235	0.07 95	0.08 63	0.10 214	0.08 67	0.09 61

GANet-RSSM	0.26 197	0.19 198	0.54 174	0.21 57	0.14 112	0.27 156	0.22 202	0.47 202	0.34 135	0.30 141	0.40 199	0.41 254	0.30 243	0.59 256	0.25 185	0.11 235	0.08 143	0.09 123	0.09 170	0.10 182	0.10 104

GwcNet-RSSM	0.28 220	0.25 268	0.61 230	0.22 89	0.14 112	0.28 170	0.24 248	0.46 193	0.44 230	0.33 190	0.46 263	0.41 254	0.28 219	0.55 241	0.31 231	0.11 235	0.07 95	0.09 123	0.10 214	0.10 182	0.09 61

DMCA	0.24 154	0.18 189	0.51 138	0.23 133	0.14 112	0.27 156	0.20 161	0.45 187	0.40 195	0.32 181	0.33 136	0.33 197	0.25 182	0.27 85	0.30 222	0.11 235	0.08 143	0.10 187	0.08 108	0.11 226	0.12 168

ADCL	0.50 346	0.30 300	1.15 356	0.28 291	0.19 260	0.77 375	0.64 384	0.57 289	0.73 364	0.57 354	0.73 356	0.55 323	0.60 358	0.66 293	1.53 396	0.11 235	0.10 197	0.13 288	0.13 301	0.15 290	0.16 232

RYNet	0.38 297	0.23 244	0.65 245	0.26 235	0.28 346	0.62 358	0.33 320	0.61 325	0.62 340	0.42 288	0.39 191	0.58 333	0.40 304	0.89 353	0.57 328	0.11 235	0.09 172	0.12 265	0.11 240	0.19 330	0.22 290

NLCA_NET_v2_RVC	0.29 234	0.24 254	0.81 294	0.26 235	0.18 237	0.30 198	0.22 202	0.52 242	0.41 200	0.38 254	0.42 217	0.42 264	0.28 219	0.46 210	0.31 231	0.11 235	0.08 143	0.10 187	0.11 240	0.10 182	0.12 168
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
AANet_RVC	0.33 269	0.31 303	0.69 257	0.23 133	0.14 112	0.30 198	0.23 226	0.49 219	0.55 317	0.39 265	0.60 325	0.43 270	0.30 243	0.88 351	0.54 321	0.11 235	0.08 143	0.07 15	0.07 48	0.10 182	0.12 168

LE_ROB	1.82 412	0.39 345	3.15 414	0.50 382	0.55 388	0.79 377	1.00 403	0.89 391	6.48 423	7.40 425	2.07 411	2.07 405	5.08 421	1.33 395	3.96 420	0.11 235	0.09 172	0.12 265	0.11 240	0.11 226	0.13 188

CAS++	0.17 20	0.13 76	0.35 18	0.18 9	0.13 83	0.17 11	0.16 43	0.42 156	0.25 45	0.19 28	0.18 24	0.13 12	0.10 3	0.22 38	0.12 1	0.12 263	0.10 197	0.11 234	0.08 108	0.10 182	0.09 61
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
GMStereo_Zeroshot	0.25 178	0.22 231	0.51 138	0.27 267	0.14 112	0.28 170	0.15 26	0.40 137	0.36 155	0.37 246	0.43 229	0.40 247	0.17 82	0.35 174	0.21 138	0.12 263	0.07 95	0.13 288	0.07 48	0.17 311	0.10 104

Wz-Net-SNSev	0.45 332	0.53 369	1.42 381	0.31 323	0.21 291	0.44 308	0.45 357	0.64 343	0.68 353	0.46 316	0.66 342	0.62 344	0.40 304	0.78 329	0.65 340	0.12 263	0.11 218	0.12 265	0.13 301	0.17 311	0.19 261

Wz-Net-LNSev	0.36 285	0.35 326	1.06 344	0.26 235	0.21 291	0.47 324	0.33 320	0.56 280	0.58 325	0.45 311	0.54 302	0.50 308	0.37 289	0.40 192	0.42 281	0.12 263	0.11 218	0.10 187	0.09 170	0.14 283	0.15 222

CRFU-Net	0.29 234	0.14 112	0.48 90	0.26 235	0.15 162	0.46 318	0.22 202	0.52 242	0.32 113	0.44 304	0.42 217	0.48 298	0.47 330	0.44 203	0.31 231	0.12 263	0.10 197	0.09 123	0.08 108	0.10 182	0.11 133

CSP-Net	0.28 220	0.17 172	0.41 38	0.22 89	0.14 112	0.44 308	0.24 248	0.52 242	0.42 212	0.42 288	0.44 238	0.42 264	0.27 200	0.66 293	0.30 222	0.12 263	0.09 172	0.08 63	0.08 108	0.10 182	0.10 104

AASNet	0.29 234	0.27 284	0.67 251	0.26 235	0.18 237	0.34 249	0.21 180	0.64 343	0.49 282	0.36 231	0.41 210	0.32 191	0.26 194	0.33 153	0.39 271	0.12 263	0.09 172	0.10 187	0.08 108	0.14 283	0.12 168

ICVP	0.24 154	0.13 76	0.45 61	0.26 235	0.14 112	0.30 198	0.25 261	0.47 202	0.35 142	0.29 120	0.43 229	0.35 218	0.25 182	0.28 103	0.25 185	0.12 263	0.09 172	0.09 123	0.09 170	0.09 134	0.11 133
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.29 234	0.24 254	0.60 224	0.27 267	0.16 191	0.33 235	0.25 261	0.58 301	0.56 321	0.35 220	0.38 177	0.34 204	0.25 182	0.51 225	0.29 220	0.12 263	0.08 143	0.09 123	0.08 108	0.11 226	0.13 188

Anonymous3	0.24 154	0.19 198	0.76 279	0.27 267	0.18 237	0.41 294	0.24 248	0.45 187	0.36 155	0.23 60	0.27 80	0.20 65	0.18 108	0.28 103	0.19 104	0.12 263	0.11 218	0.10 187	0.10 214	0.11 226	0.13 188

PSMNet-RSSM	0.26 197	0.21 217	0.50 125	0.21 57	0.14 112	0.25 136	0.21 180	0.50 227	0.38 176	0.31 156	0.45 251	0.40 247	0.27 200	0.53 233	0.24 173	0.12 263	0.08 143	0.11 234	0.13 301	0.10 182	0.10 104

CFNet-ft	0.26 197	0.21 217	0.51 138	0.19 15	0.16 191	0.31 216	0.21 180	0.40 137	0.37 168	0.29 120	0.40 199	0.46 287	0.27 200	0.49 216	0.28 207	0.12 263	0.07 95	0.12 265	0.11 240	0.12 251	0.11 133

DSFCA	0.29 234	0.18 189	0.48 90	0.21 57	0.17 216	0.39 284	0.32 315	0.49 219	0.44 230	0.44 304	0.38 177	0.40 247	0.30 243	0.53 233	0.38 267	0.12 263	0.10 197	0.10 187	0.11 240	0.11 226	0.11 133

S-Stereo	0.39 302	0.20 210	1.04 341	0.28 291	0.22 306	0.39 284	0.31 309	0.58 301	0.69 355	0.40 274	0.59 321	0.48 298	0.41 309	0.75 319	0.42 281	0.12 263	0.15 278	0.13 288	0.13 301	0.16 299	0.25 318

PA-Net	0.40 312	0.35 326	1.05 342	0.32 328	0.28 346	0.39 284	0.43 354	0.53 252	0.56 321	0.35 220	0.43 229	0.41 254	0.36 284	0.83 344	0.61 335	0.12 263	0.23 343	0.16 326	0.23 368	0.13 263	0.20 273
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CFNet_RVC	0.26 197	0.21 217	0.51 138	0.19 15	0.16 191	0.31 216	0.21 180	0.40 137	0.37 168	0.29 120	0.40 199	0.46 287	0.27 200	0.49 216	0.28 207	0.12 263	0.07 95	0.12 265	0.11 240	0.12 251	0.11 133

StereoDRNet	0.34 277	0.28 291	0.70 260	0.28 291	0.21 291	0.43 303	0.30 300	0.63 337	0.51 293	0.47 322	0.40 199	0.48 298	0.31 256	0.58 250	0.44 291	0.12 263	0.10 197	0.12 265	0.11 240	0.13 263	0.13 188

NaN_ROB	0.44 329	0.38 341	0.94 332	0.30 311	0.20 278	0.52 342	0.49 368	0.61 325	0.60 334	0.56 351	0.47 270	0.49 304	0.42 313	1.24 387	0.76 350	0.12 263	0.18 312	0.12 265	0.13 301	0.12 251	0.18 246

ttt	0.33 269	0.14 112	0.54 174	0.22 89	0.14 112	0.30 198	0.22 202	0.59 309	0.51 293	0.31 156	0.46 263	0.30 172	0.23 153	0.71 306	1.07 372	0.13 281	0.22 335	0.10 187	0.11 240	0.12 251	0.24 309

coex-ft	3.48 418	0.81 391	48.53 444	0.24 171	0.19 260	0.53 345	0.47 363	0.49 219	2.36 411	7.18 424	1.20 387	0.96 383	2.53 415	0.75 319	2.14 409	0.13 281	0.15 278	0.14 306	0.12 277	0.22 347	0.47 384

CASS	0.22 99	0.16 149	0.40 35	0.26 235	0.12 50	0.29 187	0.19 130	0.40 137	0.32 113	0.34 205	0.35 150	0.25 117	0.25 182	0.26 76	0.21 138	0.13 281	0.08 143	0.11 234	0.09 170	0.11 226	0.12 168
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet_v2	0.30 247	0.21 217	0.63 238	0.23 133	0.15 162	0.40 290	0.30 300	0.59 309	0.48 269	0.40 274	0.37 171	0.46 287	0.30 243	0.41 195	0.44 291	0.13 281	0.11 218	0.11 234	0.11 240	0.12 251	0.11 133

WZ-Net	0.56 359	0.49 365	2.14 402	0.30 311	0.24 326	0.58 353	0.48 364	0.65 349	0.80 369	0.51 335	0.72 353	0.68 364	0.60 358	1.06 378	1.01 367	0.13 281	0.10 197	0.11 234	0.12 277	0.19 330	0.23 297

dd	0.23 128	0.32 310	0.55 180	0.23 133	0.12 50	0.27 156	0.21 180	0.32 60	0.45 241	0.30 141	0.29 90	0.25 117	0.17 82	0.31 139	0.26 194	0.13 281	0.07 95	0.10 187	0.08 108	0.12 251	0.09 61

HCRNet	0.25 178	0.27 284	0.42 46	0.34 343	0.17 216	0.27 156	0.18 98	0.45 187	0.37 168	0.31 156	0.35 150	0.32 191	0.23 153	0.44 203	0.21 138	0.13 281	0.08 143	0.13 288	0.11 240	0.11 226	0.09 61

APVNet	0.38 297	0.26 278	0.87 312	0.26 235	0.22 306	0.52 342	0.35 326	0.64 343	0.46 250	0.40 274	0.52 292	0.48 298	0.39 301	0.84 345	0.48 302	0.13 281	0.14 257	0.15 320	0.16 333	0.16 299	0.16 232

GwcNet	0.37 292	0.29 294	1.12 352	0.25 203	0.24 326	0.48 330	0.27 276	0.58 301	0.60 334	0.39 265	0.54 302	0.51 311	0.34 272	0.60 261	0.46 297	0.13 281	0.12 234	0.12 265	0.11 240	0.13 263	0.15 222

FAT-Stereo	0.36 285	0.19 198	0.75 275	0.26 235	0.18 237	0.34 249	0.30 300	0.62 333	0.61 336	0.47 322	0.61 334	0.59 334	0.50 339	0.61 267	0.36 259	0.13 281	0.14 257	0.13 288	0.12 277	0.14 283	0.20 273

DMCA-RVC	0.30 247	0.27 284	0.93 329	0.28 291	0.17 216	0.30 198	0.21 180	0.43 162	0.36 155	0.40 274	0.38 177	0.39 244	0.36 284	0.44 203	0.34 249	0.13 281	0.10 197	0.16 326	0.12 277	0.13 263	0.11 133

STTStereo	0.30 247	0.24 254	0.83 299	0.25 203	0.17 216	0.30 198	0.24 248	0.49 219	0.39 187	0.39 265	0.41 210	0.44 276	0.28 219	0.41 195	0.30 222	0.13 281	0.13 248	0.13 288	0.16 333	0.12 251	0.12 168

RTSC	0.43 327	0.37 335	0.95 333	0.30 311	0.20 278	0.50 336	0.23 226	0.65 349	0.86 375	0.56 351	0.54 302	0.51 311	0.36 284	0.71 306	0.92 360	0.13 281	0.14 257	0.11 234	0.13 301	0.18 326	0.19 261

ADCMid	0.53 352	0.45 359	1.46 382	0.27 267	0.22 306	0.51 337	0.38 341	0.61 325	0.58 325	0.75 370	0.67 344	0.62 344	0.66 371	0.66 293	1.75 401	0.13 281	0.12 234	0.17 335	0.17 344	0.20 337	0.21 282

DANet	0.37 292	0.25 268	0.67 251	0.37 353	0.22 306	0.42 299	0.25 261	0.50 227	0.44 230	0.52 338	0.50 283	0.59 334	0.42 313	0.78 329	0.53 317	0.13 281	0.12 234	0.14 306	0.12 277	0.17 311	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
GANet	0.40 312	0.28 291	0.67 251	0.31 323	0.18 237	0.43 303	0.39 344	0.60 318	0.46 250	0.48 328	0.78 361	0.55 323	0.45 321	0.96 368	0.55 324	0.13 281	0.14 257	0.13 288	0.12 277	0.15 290	0.16 232

UCFNet_RVC	0.25 178	0.21 217	0.49 107	0.19 15	0.15 162	0.34 249	0.18 98	0.47 202	0.36 155	0.30 141	0.35 150	0.40 247	0.26 194	0.35 174	0.24 173	0.13 281	0.08 143	0.13 288	0.14 315	0.13 263	0.13 188

NVstereo2D	0.32 262	0.18 189	0.63 238	0.24 171	0.23 315	0.43 303	0.28 290	0.60 318	0.58 325	0.28 97	0.39 191	0.42 264	0.30 243	0.71 306	0.30 222	0.13 281	0.09 172	0.13 288	0.10 214	0.20 337	0.18 246

DRN-Test	0.35 283	0.20 210	0.75 275	0.28 291	0.19 260	0.46 318	0.29 294	0.68 360	0.54 309	0.49 329	0.47 270	0.44 276	0.35 279	0.63 278	0.44 291	0.13 281	0.09 172	0.13 288	0.12 277	0.13 263	0.13 188

ETE_ROB	0.36 285	0.32 310	0.64 242	0.30 311	0.18 237	0.40 290	0.38 341	0.59 309	0.49 282	0.50 332	0.52 292	0.62 344	0.37 289	0.58 250	0.43 284	0.13 281	0.10 197	0.14 306	0.12 277	0.17 311	0.18 246

PWC_ROB	0.41 317	0.38 341	0.92 325	0.26 235	0.20 278	0.39 284	0.19 130	0.61 325	0.69 355	0.58 355	0.84 368	0.52 316	0.44 319	0.74 314	0.62 336	0.13 281	0.09 172	0.14 306	0.10 214	0.17 311	0.18 246

SACVNet	0.32 262	0.25 268	0.59 217	0.26 235	0.19 260	0.35 262	0.25 261	0.54 259	0.41 200	0.43 297	0.45 251	0.46 287	0.34 272	0.71 306	0.30 222	0.14 302	0.10 197	0.12 265	0.12 277	0.16 299	0.20 273

pcwnet_v2	0.32 262	0.16 149	1.22 369	0.23 133	0.19 260	0.32 229	0.19 130	0.61 325	0.61 336	0.37 246	0.45 251	0.35 218	0.29 236	0.37 186	0.26 194	0.14 302	0.11 218	0.12 265	0.11 240	0.14 283	0.18 246

hitnet-ft	0.31 257	0.21 217	0.56 190	0.19 15	0.14 112	0.40 290	0.23 226	0.46 193	0.42 212	0.37 246	0.46 263	0.53 320	0.35 279	0.76 325	0.35 255	0.14 302	0.10 197	0.14 306	0.10 214	0.15 290	0.14 211

FADNet_RVC	0.31 257	0.35 326	0.98 336	0.24 171	0.16 191	0.30 198	0.17 59	0.52 242	0.39 187	0.30 141	0.38 177	0.30 172	0.29 236	0.54 238	0.33 245	0.14 302	0.14 257	0.14 306	0.16 333	0.21 343	0.24 309

FADNet-RVC	0.34 277	0.43 354	0.97 334	0.25 203	0.20 278	0.33 235	0.20 161	0.51 237	0.42 212	0.34 205	0.40 199	0.41 254	0.29 236	0.65 287	0.36 259	0.14 302	0.14 257	0.14 306	0.15 324	0.19 330	0.20 273

stereogan	0.39 302	0.20 210	0.78 289	0.28 291	0.22 306	0.65 363	0.26 271	0.62 333	0.65 345	0.45 311	0.60 325	0.67 362	0.45 321	0.69 300	0.37 265	0.14 302	0.14 257	0.14 306	0.12 277	0.20 337	0.19 261

TDLM	0.32 262	0.27 284	0.52 154	0.30 311	0.15 162	0.33 235	0.32 315	0.54 259	0.50 287	0.44 304	0.43 229	0.39 244	0.30 243	0.92 363	0.30 222	0.14 302	0.09 172	0.13 288	0.12 277	0.13 263	0.14 211

AdaStereo	0.25 178	0.17 172	0.47 78	0.25 203	0.13 83	0.33 235	0.17 59	0.57 289	0.43 223	0.34 205	0.38 177	0.35 218	0.21 139	0.32 144	0.24 173	0.14 302	0.06 35	0.13 288	0.09 170	0.11 226	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.
MDST_ROB	0.51 348	0.16 149	0.97 334	0.31 323	0.21 291	1.35 405	0.34 324	0.80 380	0.59 333	1.09 393	0.74 357	0.49 304	0.37 289	1.31 393	0.60 332	0.14 302	0.12 234	0.16 326	0.13 301	0.13 263	0.18 246

FBW_ROB	0.46 338	0.34 322	0.71 266	0.32 328	0.20 278	0.51 337	0.32 315	0.73 372	0.63 342	0.60 356	0.57 314	0.65 355	0.44 319	1.42 398	0.62 336	0.14 302	0.17 305	0.22 360	0.16 333	0.17 311	0.23 297

SANet	0.58 363	0.41 350	1.38 377	0.27 267	0.16 191	0.72 368	0.48 364	0.71 368	1.34 399	0.69 366	0.97 378	0.94 380	0.78 375	0.97 370	0.93 361	0.14 302	0.12 234	0.12 265	0.12 277	0.18 326	0.20 273

PSMNet_ROB	0.36 285	0.31 303	0.71 266	0.31 323	0.21 291	0.44 308	0.44 356	0.61 325	0.49 282	0.39 265	0.45 251	0.49 304	0.32 267	0.66 293	0.53 317	0.14 302	0.10 197	0.15 320	0.14 315	0.13 263	0.13 188

psmorigin	0.52 351	0.29 294	3.10 413	0.24 171	0.19 260	0.39 284	0.24 248	0.52 242	0.45 241	0.66 363	0.68 347	0.70 369	0.52 343	0.86 348	0.49 308	0.15 314	0.17 305	0.13 288	0.14 315	0.16 299	0.23 297

RTS	0.81 388	0.56 373	4.76 417	0.37 353	0.30 357	1.11 393	0.52 374	0.67 355	1.07 390	0.76 373	0.91 374	0.60 339	0.61 362	1.64 401	1.24 380	0.15 314	0.13 248	0.15 320	0.15 324	0.22 347	0.24 309

RTSA	0.81 388	0.56 373	4.76 417	0.37 353	0.30 357	1.11 393	0.52 374	0.67 355	1.07 390	0.76 373	0.91 374	0.60 339	0.61 362	1.64 401	1.24 380	0.15 314	0.13 248	0.15 320	0.15 324	0.22 347	0.24 309

AnyNet_C32	0.55 355	0.51 366	1.34 375	0.29 304	0.28 346	0.61 357	0.62 383	0.57 289	0.62 340	0.63 359	0.68 347	0.54 322	0.55 350	0.82 340	1.81 402	0.15 314	0.15 278	0.15 320	0.18 348	0.21 343	0.25 318

ADCPNet	0.51 348	0.36 332	1.82 397	0.27 267	0.23 315	0.71 367	0.39 344	0.56 280	0.54 309	0.52 338	0.60 325	0.66 359	0.57 354	0.64 283	1.23 379	0.15 314	0.18 312	0.14 306	0.23 368	0.19 330	0.22 290

CVANet_RVC	0.34 277	0.25 268	0.77 285	0.27 267	0.17 216	0.34 249	0.28 290	0.55 270	0.50 287	0.43 297	0.46 263	0.44 276	0.31 256	0.90 356	0.27 201	0.15 314	0.10 197	0.14 306	0.14 315	0.15 290	0.15 222

DeepPruner_ROB	0.28 220	0.25 268	0.64 242	0.22 89	0.16 191	0.30 198	0.21 180	0.54 259	0.33 127	0.36 231	0.38 177	0.38 233	0.26 194	0.45 209	0.28 207	0.15 314	0.11 218	0.11 234	0.11 240	0.14 283	0.14 211

CBMV	0.36 285	0.25 268	0.61 230	0.24 171	0.14 112	0.42 299	0.33 320	0.56 280	0.52 304	0.54 347	0.52 292	0.51 311	0.58 355	0.63 278	0.43 284	0.15 314	0.16 287	0.18 342	0.16 333	0.13 263	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
GASNet	0.39 302	0.58 379	1.27 371	0.35 348	0.23 315	0.35 262	0.23 226	0.63 337	0.56 321	0.41 284	0.38 177	0.45 281	0.30 243	0.81 339	0.42 281	0.16 322	0.11 218	0.14 306	0.14 315	0.23 352	0.12 168

Wz-Net-TNSev	0.55 355	0.72 386	1.90 398	0.26 235	0.21 291	0.64 362	0.45 357	0.66 353	0.71 359	0.52 338	0.55 307	0.71 370	0.63 368	1.04 376	0.94 363	0.16 322	0.15 278	0.13 288	0.15 324	0.21 343	0.24 309

UDGNet	0.24 154	0.37 335	0.53 164	0.25 203	0.14 112	0.24 126	0.18 98	0.32 60	0.44 230	0.29 120	0.28 84	0.24 106	0.20 131	0.30 129	0.21 138	0.16 322	0.07 95	0.21 355	0.11 240	0.16 299	0.11 133

AF-Net	0.40 312	0.31 303	0.74 272	0.33 339	0.24 326	0.43 303	0.30 300	0.64 343	0.67 349	0.44 304	0.69 350	0.65 355	0.52 343	0.59 256	0.48 302	0.16 322	0.12 234	0.19 348	0.14 315	0.16 299	0.14 211

RGC	0.41 317	0.35 326	0.76 279	0.35 348	0.28 346	0.41 294	0.29 294	0.60 318	0.55 317	0.47 322	0.64 338	0.63 348	0.47 330	0.74 314	0.46 297	0.16 322	0.15 278	0.21 355	0.21 357	0.19 330	0.21 282

G-Net	0.47 341	0.26 278	1.02 340	0.34 343	0.28 346	0.89 384	0.35 326	0.47 202	0.46 250	0.68 365	1.20 387	0.64 353	0.59 357	0.61 267	0.60 332	0.16 322	0.14 257	0.17 335	0.13 301	0.22 347	0.21 282

edge stereo	0.40 312	0.22 231	0.87 312	0.27 267	0.22 306	0.38 281	0.26 271	0.59 309	0.56 321	0.53 344	0.60 325	0.71 370	0.50 339	0.78 329	0.43 284	0.16 322	0.15 278	0.19 348	0.14 315	0.17 311	0.19 261

Nwc_Net	0.39 302	0.29 294	0.84 303	0.32 328	0.24 326	0.45 316	0.30 300	0.67 355	0.51 293	0.39 265	0.70 351	0.59 334	0.48 334	0.61 267	0.45 296	0.16 322	0.12 234	0.19 348	0.21 357	0.14 283	0.15 222

SHD	0.45 332	0.34 322	0.89 320	0.37 353	0.28 346	0.46 318	0.23 226	0.72 371	0.96 385	0.65 361	0.61 334	0.61 341	0.48 334	0.64 283	0.69 345	0.16 322	0.16 287	0.16 326	0.16 333	0.21 343	0.25 318

Anonymous Stereo	0.42 321	0.43 354	1.38 377	0.32 328	0.26 340	0.35 262	0.48 364	0.55 270	0.58 325	0.43 297	0.48 279	0.40 247	0.29 236	0.93 364	0.56 325	0.16 322	0.16 287	0.15 320	0.16 333	0.16 299	0.20 273

LSM	1.68 410	0.48 363	2.91 410	2.28 423	17.60 433	0.52 342	0.55 378	0.65 349	0.78 367	0.84 378	1.11 383	0.63 348	0.55 350	0.79 333	0.53 317	0.16 322	0.25 352	0.18 342	0.21 357	0.25 357	2.37 424

NCCL2	0.37 292	0.33 314	0.59 217	0.37 353	0.23 315	0.42 299	0.41 351	0.56 280	0.44 230	0.47 322	0.47 270	0.61 341	0.39 301	0.58 250	0.41 278	0.16 322	0.13 248	0.21 355	0.22 364	0.16 299	0.18 246

Syn2CoEx	0.39 302	0.39 345	1.08 349	0.35 348	0.21 291	0.41 294	0.29 294	0.63 337	0.51 293	0.43 297	0.56 311	0.45 281	0.45 321	0.69 300	0.39 271	0.17 334	0.14 257	0.16 326	0.12 277	0.13 263	0.16 232

FADNet	0.34 277	0.43 354	0.88 318	0.24 171	0.22 306	0.37 275	0.19 130	0.56 280	0.49 282	0.32 181	0.36 163	0.43 270	0.32 267	0.65 287	0.30 222	0.17 334	0.16 287	0.14 306	0.16 333	0.25 357	0.21 282

RP	0.38 297	0.26 278	0.67 251	0.31 323	0.24 326	0.37 275	0.29 294	0.53 252	0.61 336	0.42 288	0.65 340	0.62 344	0.51 341	0.63 278	0.43 284	0.17 334	0.15 278	0.17 335	0.15 324	0.17 311	0.19 261

ADCS	0.62 369	0.56 373	1.54 388	0.30 311	0.25 337	0.56 349	0.46 360	0.71 368	0.86 375	0.77 375	0.72 353	0.68 364	0.62 366	0.82 340	2.33 412	0.17 334	0.16 287	0.16 326	0.17 344	0.23 352	0.27 331

AnyNet_C01	0.68 377	0.69 385	2.64 407	0.33 339	0.27 345	0.93 385	0.64 384	0.66 353	0.65 345	0.70 367	0.97 378	0.75 372	0.63 368	1.01 373	1.52 395	0.17 334	0.16 287	0.17 335	0.17 344	0.24 356	0.28 337

DPSNet	0.51 348	0.26 278	1.16 358	0.28 291	0.21 291	0.76 372	0.56 379	0.89 391	0.82 371	0.49 329	0.51 286	0.64 353	0.81 379	0.89 353	0.85 358	0.17 334	0.16 287	0.13 288	0.13 301	0.26 362	0.27 331

XPNet_ROB	0.35 283	0.26 278	0.58 210	0.28 291	0.19 260	0.37 275	0.31 309	0.57 289	0.51 293	0.52 338	0.54 302	0.57 328	0.38 294	0.65 287	0.48 302	0.17 334	0.12 234	0.13 288	0.12 277	0.16 299	0.17 244

SGM_RVC	0.57 361	0.22 231	0.60 224	0.26 235	0.16 191	0.97 390	0.46 360	0.76 377	0.90 378	1.03 390	0.92 376	1.16 387	0.93 387	1.21 386	0.72 347	0.17 334	0.16 287	0.16 326	0.16 333	0.16 299	0.24 309
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SGM-Forest	0.42 321	0.44 358	0.92 325	0.24 171	0.16 191	0.45 316	0.40 348	0.58 301	0.50 287	0.54 347	0.63 337	0.52 316	0.51 341	0.91 358	0.66 342	0.17 334	0.17 305	0.17 335	0.15 324	0.15 290	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
MeshStereo	0.60 366	0.31 303	0.71 266	0.22 89	0.17 216	0.66 364	0.36 331	0.81 382	0.63 342	1.48 411	1.32 392	1.65 399	0.83 380	1.18 384	0.74 348	0.17 334	0.17 305	0.17 335	0.14 315	0.17 311	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
HBP-ISP	0.34 277	0.35 326	0.76 279	0.23 133	0.17 216	0.33 235	0.22 202	0.56 280	0.47 263	0.42 288	0.49 281	0.33 197	0.41 309	0.73 310	0.27 201	0.18 344	0.19 316	0.24 364	0.20 355	0.16 299	0.16 232

NCC-stereo	0.42 321	0.31 303	0.87 312	0.32 328	0.29 355	0.47 324	0.37 333	0.68 360	0.53 305	0.42 288	0.58 317	0.57 328	0.52 343	0.75 319	0.54 321	0.18 344	0.14 257	0.18 342	0.25 370	0.17 311	0.18 246

Abc-Net	0.42 321	0.31 303	0.87 312	0.32 328	0.29 355	0.47 324	0.37 333	0.68 360	0.53 305	0.42 288	0.58 317	0.57 328	0.52 343	0.75 319	0.54 321	0.18 344	0.14 257	0.18 342	0.25 370	0.17 311	0.18 246
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
XQC	0.47 341	0.45 359	1.07 346	0.40 367	0.28 346	0.58 353	0.38 341	0.67 355	0.76 366	0.53 344	0.47 270	0.59 334	0.47 330	0.74 314	0.80 354	0.18 344	0.14 257	0.18 342	0.16 333	0.26 362	0.24 309

DeepPrunerF	0.46 338	0.37 335	1.50 385	0.34 343	0.30 357	0.36 270	0.37 333	0.64 343	1.15 397	0.41 284	0.45 251	0.40 247	0.41 309	0.82 340	0.53 317	0.18 344	0.14 257	0.23 362	0.21 357	0.17 311	0.18 246

PS-NSSS	0.33 269	0.36 332	0.61 230	0.24 171	0.18 237	0.33 235	0.24 248	0.59 309	0.42 212	0.38 254	0.52 292	0.36 223	0.31 256	0.80 336	0.32 237	0.18 344	0.14 257	0.21 355	0.15 324	0.17 311	0.14 211

CBMV_ROB	0.36 285	0.21 217	0.57 197	0.22 89	0.14 112	0.35 262	0.20 161	0.55 270	0.47 263	0.52 338	0.58 317	0.45 281	0.53 348	0.75 319	0.50 309	0.18 344	0.19 316	0.23 362	0.21 357	0.15 290	0.20 273

LALA_ROB	0.38 297	0.31 303	0.65 245	0.30 311	0.21 291	0.46 318	0.39 344	0.63 337	0.54 309	0.53 344	0.52 292	0.69 366	0.36 284	0.52 231	0.48 302	0.18 344	0.11 218	0.16 326	0.14 315	0.17 311	0.16 232

PWCDC_ROB	0.41 317	0.41 350	0.77 285	0.34 343	0.21 291	0.43 303	0.20 161	0.60 318	0.90 378	0.44 304	1.24 390	0.36 223	0.38 294	0.56 246	0.48 302	0.18 344	0.11 218	0.11 234	0.10 214	0.20 337	0.16 232

SAMSARA	0.62 369	0.47 361	0.93 329	0.70 393	0.50 383	1.15 396	1.29 414	0.79 379	0.70 357	0.77 375	0.55 307	0.92 379	0.58 355	0.87 350	0.77 351	0.19 353	0.27 361	0.18 342	0.19 351	0.27 366	0.28 337

NOSS_ROB	0.33 269	0.24 254	0.49 107	0.27 267	0.16 191	0.34 249	0.19 130	0.55 270	0.50 287	0.34 205	0.37 171	0.42 264	0.30 243	0.93 364	0.25 185	0.19 353	0.20 324	0.24 364	0.22 364	0.17 311	0.25 318

WCMA_ROB	0.55 355	0.27 284	0.76 279	0.26 235	0.22 306	0.62 358	0.36 331	0.57 289	0.58 325	0.97 386	1.40 395	1.28 392	0.94 388	0.80 336	0.80 354	0.20 355	0.17 305	0.16 326	0.16 333	0.19 330	0.29 341

dad	0.30 247	0.38 341	0.60 224	0.22 89	0.14 112	0.32 229	0.21 180	0.35 86	0.51 293	0.45 311	0.45 251	0.46 287	0.23 153	0.41 195	0.27 201	0.21 356	0.11 218	0.20 352	0.11 240	0.15 290	0.11 133

PVD	0.62 369	0.41 350	0.93 329	0.44 375	0.39 376	0.63 361	0.51 373	0.86 388	1.27 398	0.93 383	1.09 382	0.81 374	0.85 381	0.89 353	0.89 359	0.21 356	0.23 343	0.22 360	0.19 351	0.28 369	0.41 374

CSAN	0.55 355	0.47 361	1.19 366	0.37 353	0.23 315	0.57 351	0.61 382	0.65 349	0.72 361	0.65 361	0.78 361	0.66 359	0.65 370	1.41 397	0.77 351	0.21 356	0.17 305	0.20 352	0.21 357	0.18 326	0.21 282

PDISCO_ROB	0.45 332	0.37 335	0.89 320	0.44 375	0.37 372	0.70 366	0.35 326	0.75 375	0.78 367	0.45 311	0.53 299	0.65 355	0.40 304	0.68 299	0.52 313	0.22 359	0.12 234	0.21 355	0.19 351	0.26 362	0.22 290

SDNR	0.47 341	0.29 294	0.92 325	0.24 171	0.37 372	1.27 401	0.17 59	0.54 259	0.58 325	0.44 304	0.85 369	0.55 323	0.28 219	1.19 385	0.52 313	0.23 360	0.24 351	0.17 335	0.13 301	0.19 330	0.26 328

MFN_U_SF_DS_RVC	0.53 352	0.60 382	0.98 336	0.40 367	0.25 337	0.87 382	0.57 380	0.60 318	0.64 344	0.60 356	0.67 344	0.63 348	0.42 313	1.13 381	0.50 309	0.23 360	0.28 365	0.27 367	0.35 383	0.25 357	0.33 351

FCDSN-DC	0.67 375	0.38 341	0.83 299	0.37 353	0.30 357	0.66 364	0.37 333	0.69 366	0.70 357	1.15 396	1.53 400	1.70 401	1.38 402	1.00 371	0.83 356	0.24 362	0.22 335	0.27 367	0.26 374	0.27 366	0.32 349
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	0.73 379	0.33 314	0.84 303	0.33 339	0.28 346	0.82 381	0.40 348	0.82 383	0.83 372	1.43 404	1.60 403	1.97 404	1.38 402	1.10 380	0.93 361	0.24 362	0.22 335	0.27 367	0.26 374	0.26 362	0.32 349

MSMD_ROB	0.63 372	0.34 322	0.70 260	0.30 311	0.25 337	0.88 383	0.35 326	0.58 301	0.67 349	1.13 394	1.52 399	1.75 402	1.05 393	0.90 356	0.60 332	0.24 362	0.22 335	0.27 367	0.27 376	0.25 357	0.27 331

SGM-ForestM	1.59 406	0.56 373	1.52 387	0.41 371	0.34 363	2.77 418	1.67 418	1.69 410	1.73 406	2.48 416	2.27 415	6.02 424	2.90 418	3.08 417	2.83 416	0.25 365	0.30 378	0.19 348	0.20 355	0.18 326	0.45 382

Anonymous_2	0.44 329	0.23 244	0.57 197	0.34 343	0.34 363	0.53 345	0.28 290	0.49 219	0.39 187	0.36 231	0.34 144	0.48 298	0.38 294	0.43 200	0.33 245	0.26 366	0.41 392	0.44 385	1.45 419	0.33 377	0.37 365

UDG	0.42 321	0.54 370	0.67 251	0.41 371	0.35 366	0.47 324	0.27 276	0.57 289	0.48 269	0.40 274	0.46 263	0.59 334	0.45 321	0.47 213	0.46 297	0.26 366	0.19 316	0.49 387	0.22 364	0.37 379	0.30 343

FINET	0.58 363	0.48 363	1.35 376	0.38 361	0.37 372	0.96 389	1.13 411	0.84 387	1.05 388	0.50 332	0.70 351	0.45 281	0.61 362	0.63 278	0.62 336	0.26 366	0.28 365	0.14 306	0.13 301	0.20 337	0.44 379

ccnet	0.43 327	0.34 322	0.62 233	0.28 291	0.33 362	0.60 356	0.34 324	0.68 360	0.47 263	0.54 347	0.66 342	0.56 327	0.46 328	0.73 310	0.66 342	0.26 366	0.19 316	0.24 364	0.22 364	0.27 366	0.25 318

PASM	0.49 345	0.41 350	1.15 356	0.37 353	0.35 366	0.42 299	0.42 352	0.54 259	0.65 345	0.54 347	0.54 302	0.63 348	0.48 334	0.94 367	0.51 312	0.27 370	0.30 378	0.30 372	0.33 381	0.29 371	0.29 341

DispFullNet	0.67 375	0.94 397	1.63 390	0.77 398	1.19 415	0.53 345	0.25 261	0.61 325	0.72 361	0.70 367	0.60 325	0.69 366	0.90 385	0.80 336	0.52 313	0.27 370	0.13 248	0.74 399	0.31 380	0.68 395	0.44 379

STTRV1_RVC	0.42 321	0.33 314	0.89 320	0.29 304	0.36 371	0.49 333	0.31 309	0.63 337	0.54 309	0.47 322	0.56 311	0.47 294	0.43 316	1.00 371	0.40 273	0.28 372	0.21 329	0.20 352	0.18 348	0.25 357	0.18 246

GANetREF_RVC	0.45 332	0.52 367	0.87 312	0.39 363	0.20 278	0.51 337	0.50 370	0.68 360	0.67 349	0.47 322	0.46 263	0.50 308	0.43 316	0.91 358	0.40 273	0.28 372	0.21 329	0.32 376	0.19 351	0.28 369	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
MFN_U_SF_RVC	0.58 363	0.58 379	1.31 374	0.39 363	0.23 315	0.72 368	0.30 300	0.83 385	0.68 353	0.74 369	0.74 357	0.86 376	0.60 358	0.84 345	0.83 356	0.29 374	0.27 361	0.32 376	0.37 387	0.31 373	0.33 351

PMTNet	0.16 13	0.09 3	0.31 8	0.15 2	0.09 6	0.23 108	0.15 26	0.26 12	0.24 27	0.17 19	0.21 45	0.16 36	0.14 46	0.23 43	0.14 27	0.29 374	0.05 3	0.06 1	0.04 1	0.07 32	0.07 12

ELAS_RVC	0.80 386	0.40 348	1.10 351	0.40 367	0.35 366	0.93 385	1.10 410	0.87 389	1.12 395	1.40 402	1.39 393	1.27 391	1.55 409	1.13 381	1.13 375	0.29 374	0.27 361	0.30 372	0.28 377	0.31 373	0.36 357
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.80 386	0.40 348	0.91 324	0.39 363	0.35 366	1.52 409	0.81 397	0.97 393	0.98 386	1.47 410	1.58 402	1.19 389	1.33 401	1.01 373	1.21 378	0.29 374	0.27 361	0.30 372	0.29 379	0.32 376	0.36 357
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
CAS	0.16 13	0.07 1	0.29 5	0.42 373	0.17 216	0.20 52	0.18 98	0.23 4	0.20 7	0.15 11	0.19 28	0.11 2	0.10 3	0.15 1	0.14 27	0.31 378	0.04 1	0.06 1	0.04 1	0.06 2	0.16 232

BEATNet-Init1	4.91 421	3.27 423	14.39 433	0.69 392	0.65 394	10.19 428	3.83 423	5.04 423	5.11 421	8.73 427	8.52 425	13.95 434	7.66 425	7.79 426	5.79 423	0.32 379	0.34 387	0.34 379	0.38 388	0.64 391	0.64 399

DDUNet	0.45 332	0.60 382	0.71 266	0.45 377	0.39 376	0.46 318	0.32 315	0.53 252	0.44 230	0.46 316	0.53 299	0.57 328	0.38 294	0.51 225	0.43 284	0.34 380	0.21 329	0.56 391	0.25 370	0.41 381	0.36 357

NVStereoNet_ROB	0.74 380	0.64 384	1.20 368	0.55 385	0.43 380	0.54 348	0.48 364	0.75 375	0.87 377	0.88 380	1.72 405	1.06 384	1.03 392	1.29 391	0.98 366	0.35 381	0.42 393	0.41 384	0.48 391	0.38 380	0.43 377
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
CC-Net-ROB	0.46 338	0.55 371	0.86 310	0.38 361	0.23 315	0.51 337	0.30 300	0.69 366	0.51 293	0.46 316	0.51 286	0.48 298	0.38 294	0.96 368	0.40 273	0.36 382	0.23 343	0.56 391	0.25 370	0.34 378	0.22 290

MSC_U_SF_DS_RVC	0.70 378	0.73 388	1.26 370	0.47 379	0.28 346	1.42 407	0.60 381	0.82 383	0.94 384	0.85 379	0.86 370	0.88 378	0.70 372	1.32 394	0.75 349	0.37 383	0.30 378	0.34 379	0.36 385	0.44 382	0.42 375

MANE	1.63 408	0.58 379	1.16 358	0.59 386	0.60 390	2.71 417	1.53 416	2.63 420	3.62 415	2.33 415	3.26 417	3.66 418	2.98 419	2.26 414	2.26 411	0.37 383	0.40 390	0.31 375	0.49 392	0.31 373	0.63 397

SQANet	0.44 329	0.57 377	0.89 320	0.49 381	0.39 376	0.47 324	0.23 226	0.53 252	0.44 230	0.41 284	0.48 279	0.47 294	0.34 272	0.58 250	0.43 284	0.38 385	0.15 278	0.40 383	0.21 357	0.50 384	0.34 354

MaskLacGwcNet_RVC	0.38 297	0.43 354	0.72 270	0.35 348	0.19 260	0.51 337	0.25 261	0.56 280	0.39 187	0.42 288	0.47 270	0.47 294	0.27 200	0.74 314	0.32 237	0.38 385	0.19 316	0.27 367	0.17 344	0.29 371	0.27 331

Consistency-Raft	0.56 359	0.52 367	1.12 352	0.45 377	0.49 382	0.48 330	0.45 357	0.73 372	0.74 365	0.45 311	0.82 366	0.46 287	0.60 358	0.51 225	0.63 339	0.39 387	0.40 390	0.44 385	0.51 396	0.53 387	0.38 373

MADNet+	1.05 393	1.26 412	4.77 419	0.73 395	0.50 383	1.25 400	0.97 402	1.05 394	0.93 381	0.67 364	0.78 361	0.87 377	0.85 381	2.14 411	1.83 403	0.40 388	0.42 393	0.32 376	0.28 377	0.45 383	0.43 377

JetBlue	1.20 400	0.89 394	2.53 406	0.59 386	0.76 398	3.16 420	2.09 420	1.16 397	0.93 381	0.95 384	1.12 384	1.65 399	1.27 399	2.15 412	1.87 404	0.43 389	0.37 389	0.38 381	0.39 389	0.62 390	0.63 397

DGSMNet	0.63 372	0.32 310	1.01 339	0.54 384	0.73 397	0.62 358	1.36 415	0.62 333	0.58 325	0.38 254	0.62 336	0.52 316	0.34 272	0.65 287	0.47 300	0.54 390	0.61 407	0.67 396	0.61 404	0.65 392	0.69 403

otaku	0.60 366	0.73 388	1.13 354	0.64 388	0.45 381	0.73 370	0.37 333	0.67 355	0.67 349	0.52 338	0.75 359	0.66 359	0.46 328	0.74 314	0.59 331	0.55 391	0.34 387	0.56 391	0.36 385	0.65 392	0.49 388

anonymity	0.57 361	0.55 371	0.74 272	0.48 380	0.63 391	0.56 349	0.43 354	0.71 368	0.51 293	0.64 360	0.55 307	0.57 328	0.61 362	0.65 287	0.57 328	0.55 391	0.55 402	0.50 388	0.54 397	0.51 385	0.61 394

ACVNet_1	0.77 385	0.92 396	1.79 396	0.73 395	0.53 387	0.78 376	0.42 352	0.88 390	0.90 378	0.75 370	0.76 360	1.32 393	0.80 377	1.04 376	0.70 346	0.57 393	0.32 383	0.72 398	0.35 383	0.70 398	0.50 389

Ntro	0.61 368	0.75 390	1.16 358	0.67 390	0.50 383	0.76 372	0.37 333	0.68 360	0.71 359	0.50 332	0.59 321	0.65 355	0.52 343	0.79 333	0.58 330	0.58 394	0.32 383	0.57 394	0.34 382	0.69 397	0.50 389

SPS-STEREO	0.74 380	0.72 386	1.18 365	0.52 383	0.57 389	0.76 372	0.50 370	0.80 380	0.66 348	0.97 386	0.88 373	0.94 380	0.74 373	1.08 379	1.04 370	0.58 394	0.51 396	0.50 388	0.50 395	0.56 388	0.72 405
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
WAO-7	1.05 393	1.00 401	1.19 366	0.83 400	0.67 395	1.22 399	0.84 399	1.43 403	1.56 404	1.13 394	1.75 406	1.46 395	1.25 398	1.56 400	1.28 382	0.61 396	0.62 410	0.70 397	0.68 406	0.66 394	0.62 395

ACVNet_2	0.94 390	0.98 400	1.71 394	0.83 400	0.63 391	1.02 391	0.64 384	1.16 397	1.43 402	1.02 388	1.39 393	1.47 396	0.86 383	1.16 383	0.79 353	0.63 397	0.43 395	0.78 401	0.49 392	0.80 400	0.57 392

MFMNet_re	0.74 380	0.84 392	1.16 358	0.64 388	0.70 396	0.79 377	0.71 389	0.77 378	0.85 374	0.79 377	0.86 370	0.69 366	0.80 377	0.73 310	0.65 340	0.66 398	0.59 406	0.61 395	0.58 402	0.68 395	0.71 404

SGM+DAISY	1.12 398	0.86 393	1.64 391	0.68 391	0.80 405	1.68 411	1.68 419	1.08 395	1.10 392	1.53 412	1.76 407	1.47 396	1.53 408	1.24 387	1.42 394	0.66 398	0.65 412	0.52 390	0.54 397	0.57 389	0.91 412

IMH-64-1	0.94 390	0.95 398	1.07 346	0.98 404	0.76 398	0.93 385	0.72 390	1.30 399	1.11 393	0.91 381	1.45 396	1.14 385	1.00 390	1.25 389	0.97 364	0.77 400	0.51 396	0.97 405	0.55 400	0.90 403	0.66 400

IMH-64	0.94 390	0.95 398	1.07 346	0.98 404	0.76 398	0.93 385	0.72 390	1.30 399	1.11 393	0.91 381	1.45 396	1.14 385	1.00 390	1.25 389	0.97 364	0.77 400	0.51 396	0.97 405	0.55 400	0.90 403	0.66 400

WAO-6	1.11 397	1.01 403	1.17 364	0.96 403	0.79 402	1.30 403	0.78 394	1.36 401	1.99 409	1.04 391	1.54 401	1.59 398	1.27 399	1.37 396	1.30 383	0.78 402	0.55 402	1.03 409	0.75 410	0.87 402	0.72 405

TorneroNet-64	1.47 402	1.15 405	1.51 386	1.11 411	0.86 409	2.27 416	0.76 392	1.84 412	3.76 416	1.29 398	2.22 414	2.68 414	1.46 404	1.81 408	1.55 397	0.79 403	0.51 396	1.10 410	0.67 405	1.31 414	0.81 411

RainbowNet	0.76 383	1.00 401	1.29 372	0.82 399	0.63 391	0.79 377	0.52 374	0.83 385	0.93 381	0.61 358	0.79 364	0.79 373	0.62 366	0.82 340	0.67 344	0.80 404	0.55 402	0.79 402	0.49 392	0.81 401	0.62 395

Dean	1.22 401	1.17 407	1.97 399	1.04 407	0.79 402	1.21 398	0.76 392	1.51 406	1.96 408	1.30 400	1.98 410	2.14 406	1.18 396	1.30 392	1.15 376	0.83 405	0.61 407	1.01 408	0.69 407	0.97 410	0.77 409

TorneroNet	2.26 414	1.20 409	1.55 389	1.15 413	0.91 410	5.84 421	0.84 399	2.12 417	8.45 426	2.59 417	5.32 421	3.84 419	2.15 412	1.84 410	1.98 407	0.88 406	0.54 401	1.16 414	0.74 409	1.31 414	0.91 412

PWCK	1.05 393	1.29 413	2.12 401	0.92 402	0.42 379	1.27 401	1.01 404	1.14 396	1.14 396	1.16 397	1.14 385	1.25 390	0.90 385	1.77 406	1.15 376	0.89 407	0.51 396	0.87 403	0.54 397	1.02 411	0.57 392

WAO-8	1.50 404	1.22 410	1.39 379	1.10 409	0.85 407	2.15 413	0.78 394	1.84 412	3.76 416	1.46 406	2.18 412	2.15 407	1.50 406	3.20 419	1.35 390	0.92 408	0.66 413	1.10 410	0.79 411	0.94 407	0.74 407

Venus	1.50 404	1.22 410	1.39 379	1.10 409	0.85 407	2.15 413	0.78 394	1.84 412	3.76 416	1.46 406	2.18 412	2.15 407	1.50 406	3.20 419	1.35 390	0.92 408	0.66 413	1.10 410	0.79 411	0.94 407	0.74 407

LVE	1.18 399	1.16 406	1.67 392	1.04 407	0.81 406	1.32 404	0.82 398	1.49 405	1.94 407	1.08 392	1.90 408	1.89 403	1.07 394	1.51 399	1.04 370	0.96 410	0.61 407	0.94 404	0.69 407	0.92 405	0.79 410

JetRed	2.35 416	2.70 422	6.11 420	1.14 412	1.38 418	6.03 422	3.61 422	2.12 417	1.72 405	1.99 414	1.97 409	2.15 407	1.59 410	2.49 415	4.19 421	1.05 411	1.60 420	1.10 410	1.02 417	1.72 420	1.41 420

UNDER WATER	1.64 409	1.34 415	2.72 409	1.40 415	1.04 412	1.70 412	1.14 412	1.57 409	3.58 414	1.46 406	1.46 398	2.82 415	2.43 414	1.74 404	2.04 408	1.08 412	0.63 411	1.31 416	0.94 414	1.29 413	1.10 417

UNDER WATER-64	1.61 407	1.30 414	2.93 411	1.33 414	0.96 411	2.20 415	1.25 413	1.47 404	3.15 413	1.46 406	1.31 391	2.61 413	2.22 413	1.69 403	1.93 405	1.13 413	0.67 415	1.29 415	0.94 414	1.26 412	1.09 416

IMH	1.09 396	1.04 404	1.29 372	1.03 406	0.79 402	1.11 393	0.69 387	1.40 402	1.42 401	1.02 388	1.71 404	1.42 394	1.19 397	1.78 407	1.03 369	1.14 414	0.56 405	1.00 407	0.58 402	0.93 406	0.68 402

notaker	1.49 403	1.44 416	1.77 395	1.42 416	1.08 413	1.19 397	0.87 401	1.51 406	1.40 400	1.53 412	3.41 418	2.40 410	1.94 411	1.83 409	1.57 398	1.14 414	0.69 416	1.38 417	0.88 413	1.39 418	1.03 415

ACVNet-4b	0.76 383	0.90 395	1.67 392	0.73 395	0.51 386	0.80 380	0.31 309	0.74 374	0.81 370	0.51 335	0.72 353	0.94 380	0.43 316	1.01 373	1.32 388	1.18 416	0.22 335	0.77 400	0.45 390	0.70 398	0.50 389

KSHMR	1.92 413	1.47 418	1.97 399	1.48 418	1.22 416	1.39 406	1.06 406	1.81 411	5.83 422	1.43 404	5.56 422	2.95 416	1.17 395	2.24 413	1.33 389	1.29 417	1.13 418	1.47 419	1.11 418	1.37 417	1.21 418

ktn	1.80 411	1.46 417	1.49 384	1.44 417	1.14 414	1.50 408	1.07 407	1.53 408	3.90 419	2.77 418	4.62 419	3.42 417	1.49 405	1.74 404	1.40 393	1.45 418	0.77 417	1.46 418	0.99 416	1.41 419	1.00 414

SPstereo	14.29 431	1.85 420	2.95 412	1.89 420	1.68 420	23.50 438	43.36 438	35.81 445	29.54 445	20.90 439	20.49 436	26.26 445	21.86 438	25.13 445	19.49 437	1.60 419	1.44 419	2.99 423	2.21 422	1.34 416	1.43 421

MADNet++	2.34 415	1.81 419	2.24 404	2.15 422	1.97 421	2.79 419	2.19 421	2.42 419	2.26 410	2.79 419	2.70 416	2.43 411	2.60 416	3.18 418	3.32 417	2.19 420	1.97 421	1.93 420	1.62 420	2.02 421	2.10 422

DLNR_Zeroshot_test	10.53 427	12.28 434	20.32 435	105.84 446	23.88 443	0.14 3	0.13 3	3.20 421	0.20 7	0.16 13	0.23 54	0.16 36	0.10 3	0.32 144	0.16 51	2.54 421	0.32 383	0.07 15	0.07 48	40.17 444	0.28 337

HanzoNet	3.08 417	1.87 421	2.70 408	1.81 419	1.34 417	1.60 410	1.05 405	2.06 416	2.62 412	5.63 422	5.12 420	5.96 423	7.09 424	4.39 423	3.43 418	3.29 422	2.06 423	1.98 421	2.94 424	2.47 422	2.15 423

DGTPSM_ROB	8.38 425	5.24 425	10.71 431	5.32 425	10.19 427	8.34 424	23.49 433	6.11 425	13.43 432	4.93 420	10.93 430	5.64 421	10.55 426	6.17 424	12.73 429	3.74 423	7.56 428	3.68 424	7.24 429	4.09 425	7.49 428

DPSMNet_ROB	8.44 426	5.25 426	10.87 432	5.59 426	10.27 428	8.34 424	23.51 434	6.12 426	13.47 433	4.96 421	10.94 431	5.65 422	10.55 426	6.25 425	12.77 430	4.01 424	7.62 429	3.75 425	7.27 430	4.16 426	7.54 429

DPSimNet_ROB	6.21 422	5.16 424	9.50 423	5.59 426	5.56 423	7.64 423	10.02 425	4.07 422	7.33 424	6.84 423	6.26 423	7.17 425	10.55 426	4.07 422	5.68 422	5.50 425	4.29 424	5.24 426	3.66 425	4.05 424	5.96 427

tt	4.71 420	0.11 28	3.94 415	2.06 421	1.54 419	10.14 427	16.85 428	9.28 429	4.99 420	1.41 403	1.05 381	4.68 420	4.89 420	3.36 421	5.86 424	5.73 426	9.15 433	2.23 422	2.51 423	3.02 423	1.34 419

ASD4	8.08 424	7.42 427	8.23 422	6.03 428	6.01 424	14.62 430	20.55 429	9.03 428	8.06 425	7.51 426	6.52 424	7.36 426	6.42 422	8.13 427	9.88 427	5.93 427	5.10 426	6.60 430	5.79 426	6.82 427	5.52 426

PML	15.86 435	13.12 435	7.07 421	5.22 424	7.66 425	32.93 439	64.30 445	5.37 424	10.12 427	25.87 444	67.29 445	20.25 436	13.20 435	10.09 429	6.81 426	5.94 428	2.00 422	6.03 429	2.18 421	9.13 430	2.62 425

DPSM_ROB	11.46 429	9.79 432	10.18 426	11.11 430	11.31 429	19.08 436	27.38 436	13.42 434	14.23 435	10.34 431	11.13 432	10.97 432	11.33 433	11.89 434	13.49 431	6.74 429	8.19 431	6.00 427	7.05 427	7.74 428	7.76 430

DPSM	11.46 429	9.79 432	10.18 426	11.11 430	11.31 429	19.08 436	27.38 436	13.42 434	14.23 435	10.34 431	11.13 432	10.97 432	11.33 433	11.89 434	13.49 431	6.74 429	8.19 431	6.00 427	7.05 427	7.74 428	7.76 430

xxxxx1	15.30 432	9.78 429	10.23 428	20.34 435	19.47 434	17.10 431	23.00 430	10.36 430	11.04 428	9.25 428	9.66 426	10.74 429	10.66 429	10.60 430	13.72 433	8.14 431	9.35 434	31.88 443	44.61 443	12.63 431	13.46 433

tt_ll	15.30 432	9.78 429	10.23 428	20.34 435	19.47 434	17.10 431	23.00 430	10.36 430	11.04 428	9.25 428	9.66 426	10.74 429	10.66 429	10.60 430	13.72 433	8.14 431	9.35 434	31.88 443	44.61 443	12.63 431	13.46 433

ff	15.30 432	9.78 429	10.23 428	20.34 435	19.47 434	17.10 431	23.00 430	10.36 430	11.04 428	9.25 428	9.66 426	10.74 429	10.66 429	10.60 430	13.72 433	8.14 431	9.35 434	31.88 443	44.61 443	12.63 431	13.46 433

CasAABBNet	23.04 439	19.69 437	20.32 435	22.42 438	22.73 438	38.35 440	55.23 441	26.99 442	28.74 440	20.67 437	22.28 439	22.11 441	22.86 442	23.84 441	27.17 441	13.52 434	16.47 438	12.08 431	14.21 432	15.57 435	15.60 437

Selective-RAFT-Error	23.11 440	19.77 441	20.60 437	22.49 439	22.80 439	38.46 445	55.19 440	27.13 444	28.90 444	20.73 438	22.38 440	22.11 441	22.91 444	23.94 442	27.18 442	13.54 435	16.57 439	12.09 432	14.21 432	15.61 439	15.65 438

MyStereo03	23.12 441	19.74 438	20.70 438	22.51 440	22.82 440	38.36 441	55.25 442	26.92 439	28.81 441	20.90 439	22.38 440	22.06 438	22.80 439	23.83 438	27.20 443	13.55 436	16.70 440	12.09 432	14.22 434	15.58 436	16.03 439

MyStereo02	23.12 441	19.74 438	20.70 438	22.51 440	22.82 440	38.36 441	55.25 442	26.92 439	28.81 441	20.90 439	22.38 440	22.06 438	22.80 439	23.83 438	27.20 443	13.55 436	16.70 440	12.09 432	14.22 434	15.58 436	16.03 439

MyStereo	23.12 441	19.74 438	20.70 438	22.51 440	22.82 440	38.36 441	55.25 442	26.92 439	28.81 441	20.90 439	22.38 440	22.06 438	22.80 439	23.83 438	27.20 443	13.55 436	16.70 440	12.09 432	14.22 434	15.58 436	16.03 439

LSM0	24.21 444	19.88 442	22.33 441	24.42 443	40.13 445	38.41 444	54.99 439	27.05 443	28.61 439	20.59 436	22.00 438	22.29 443	22.86 442	24.12 443	27.16 440	13.59 439	16.33 437	12.13 436	14.08 431	15.72 440	17.53 442

Anonymous_1	16.44 436	9.26 428	9.67 425	10.63 429	14.54 431	18.62 435	26.98 435	12.68 433	13.53 434	10.78 433	10.37 429	10.15 428	10.66 429	10.99 433	12.64 428	15.61 440	7.73 430	16.87 437	43.01 442	56.14 445	7.86 432

LRCNet_RVC	10.94 428	14.45 436	9.66 424	15.38 432	8.02 426	1.08 392	0.35 326	8.72 427	0.72 361	12.63 434	15.84 434	9.73 427	6.52 423	8.58 428	6.38 425	20.33 441	5.39 427	23.79 440	21.95 439	15.35 434	13.96 436

HaxPig	17.72 437	20.23 443	19.76 434	16.55 433	16.52 432	9.46 426	9.42 424	14.48 436	13.31 431	18.59 435	18.67 435	17.39 435	16.68 436	17.07 436	16.43 436	21.99 442	20.86 443	22.28 439	21.55 438	21.30 441	21.88 443

FADE	4.36 419	1.19 408	4.67 416	0.71 394	0.76 398	0.73 370	0.50 370	1.87 415	1.53 403	0.75 370	0.67 344	1.17 388	2.69 417	2.88 416	2.14 409	24.66 443	4.77 425	17.17 438	17.41 437	0.51 385	0.45 382

MEDIAN_ROB	21.20 438	24.56 444	23.42 442	19.57 434	19.62 437	13.29 429	11.21 426	18.04 437	17.02 437	22.07 443	21.92 437	20.84 437	20.24 437	21.02 437	19.68 438	25.59 444	24.08 444	26.20 441	25.19 440	25.31 442	25.19 444

AVERAGE_ROB	25.43 445	29.01 445	27.22 443	24.60 444	24.16 444	17.78 434	12.87 427	22.39 438	21.40 438	26.72 445	26.08 444	25.18 444	24.52 445	25.07 444	23.57 439	29.94 445	28.36 445	30.60 442	29.57 441	29.83 443	29.66 445

test_example2	100.95 446	107.33 446	67.16 445	98.17 445	106.88 446	89.44 446	101.34 446	37.23 446	97.88 446	129.56 446	131.26 446	65.41 446	67.34 446	91.22 446	79.29 446	143.32 446	199.32 446	81.12 446	102.17 446	121.89 446	101.70 446

Low-res two-view benchmark