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

CAS	0.34 40	0.13 1	0.25 7	1.28 395	0.30 230	0.46 139	0.38 191	0.48 12	0.47 62	0.34 16	0.52 47	0.24 1	0.19 2	0.29 1	0.27 37	0.69 386	0.08 1	0.12 2	0.08 1	0.12 9	0.15 111

CroCo-Stereo	0.26 5	0.22 133	0.36 38	0.48 263	0.22 44	0.20 1	0.29 62	0.51 19	0.44 54	0.28 4	0.23 1	0.42 54	0.26 20	0.29 1	0.26 28	0.15 81	0.13 156	0.13 11	0.11 18	0.16 112	0.12 35
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
LargeStereo	0.24 1	0.17 21	0.31 15	0.38 69	0.22 44	0.24 7	0.22 8	0.50 18	0.23 1	0.28 4	0.35 18	0.30 6	0.22 7	0.31 3	0.28 47	0.14 33	0.10 9	0.13 11	0.10 11	0.13 21	0.13 60

XX-TBD	0.32 32	0.53 347	0.26 8	0.51 304	0.20 22	0.37 90	0.24 28	0.40 4	0.73 143	0.54 70	0.69 86	0.31 10	0.25 14	0.32 4	0.27 37	0.16 115	0.10 9	0.12 2	0.09 7	0.13 21	0.11 10

TANstereo	0.30 28	0.15 4	0.31 15	0.30 5	0.17 4	0.55 170	0.23 19	0.44 7	0.55 81	0.59 79	0.68 85	0.37 37	0.26 20	0.35 5	0.27 37	0.15 81	0.16 235	0.12 2	0.10 11	0.13 21	0.14 92

AEACV	0.27 7	0.17 21	0.31 15	0.34 12	0.45 336	0.26 18	0.28 55	0.37 1	0.32 9	0.30 8	0.46 27	0.31 10	0.37 94	0.36 6	0.24 7	0.14 33	0.10 9	0.15 45	0.12 32	0.13 21	0.11 10

LoS_RVC	0.27 7	0.16 10	0.27 9	0.32 9	0.30 230	0.44 132	0.34 124	0.41 5	0.33 10	0.31 9	0.51 41	0.29 5	0.32 65	0.36 6	0.28 47	0.11 1	0.10 9	0.11 1	0.08 1	0.11 1	0.19 211

CREStereo++_RVC	0.32 32	0.15 4	0.23 1	0.31 7	0.24 90	0.27 26	0.22 8	0.46 9	0.88 218	0.46 51	0.80 129	0.30 6	0.26 20	0.36 6	0.33 91	0.13 13	0.09 2	0.13 11	0.51 381	0.13 21	0.09 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
GMOStereo	0.37 85	0.19 52	0.38 58	0.43 194	0.24 90	0.37 90	0.38 191	0.52 22	0.62 92	0.87 240	0.84 149	0.64 151	0.35 81	0.37 9	0.28 47	0.13 13	0.11 59	0.20 184	0.18 190	0.15 81	0.11 10

error version	0.37 85	0.19 52	0.38 58	0.43 194	0.24 90	0.37 90	0.38 191	0.52 22	0.62 92	0.87 240	0.84 149	0.64 151	0.35 81	0.37 9	0.28 47	0.13 13	0.11 59	0.20 184	0.18 190	0.15 81	0.11 10

test-v	0.37 85	0.19 52	0.38 58	0.43 194	0.24 90	0.37 90	0.38 191	0.52 22	0.62 92	0.87 240	0.84 149	0.64 151	0.35 81	0.37 9	0.28 47	0.13 13	0.11 59	0.20 184	0.18 190	0.15 81	0.11 10

test-2	0.37 85	0.19 52	0.38 58	0.43 194	0.24 90	0.37 90	0.38 191	0.52 22	0.62 92	0.87 240	0.84 149	0.64 151	0.35 81	0.37 9	0.28 47	0.13 13	0.11 59	0.20 184	0.18 190	0.15 81	0.11 10

RCA-Stereo	0.35 52	0.17 21	0.34 30	0.38 69	0.22 44	0.31 57	0.34 124	0.68 105	1.24 339	0.45 49	0.65 75	0.47 74	0.43 128	0.38 13	0.27 37	0.13 13	0.10 9	0.14 19	0.11 18	0.11 1	0.11 10

CREStereo	0.28 11	0.15 4	0.24 4	0.27 1	0.17 4	0.37 90	0.25 35	0.51 19	0.72 136	0.42 41	0.51 41	0.32 12	0.26 20	0.38 13	0.25 11	0.16 115	0.11 59	0.12 2	0.08 1	0.12 9	0.11 10
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
panet	0.27 7	0.14 2	0.23 1	0.28 2	0.15 1	0.37 90	0.23 19	0.52 22	0.72 136	0.42 41	0.51 41	0.34 24	0.26 20	0.39 15	0.25 11	0.15 81	0.11 59	0.12 2	0.08 1	0.11 1	0.10 3

CES	0.28 11	0.14 2	0.23 1	0.30 5	0.70 377	0.37 90	0.27 48	0.48 12	0.46 59	0.34 16	0.48 33	0.27 3	0.22 7	0.39 15	0.23 5	0.13 13	0.11 59	0.12 2	0.08 1	0.13 21	0.17 168

CroCo-Stereo Lap2	0.28 11	0.24 186	0.39 75	0.50 292	0.29 220	0.20 1	0.31 92	0.49 14	0.38 37	0.24 1	0.27 4	0.46 72	0.31 61	0.39 15	0.30 64	0.14 33	0.15 208	0.16 64	0.13 53	0.16 112	0.15 111

StereoIM	0.26 5	0.18 37	0.36 38	0.36 38	0.26 153	0.27 26	0.27 48	0.43 6	0.35 18	0.27 2	0.26 3	0.41 48	0.28 36	0.40 18	0.28 47	0.16 115	0.14 183	0.16 64	0.13 53	0.14 48	0.12 35

CASnet	0.30 28	0.20 74	0.33 23	0.41 139	0.16 3	0.26 18	0.24 28	0.52 22	0.53 73	0.52 65	0.54 51	0.39 42	0.24 12	0.40 18	0.26 28	0.14 33	0.10 9	0.22 236	0.18 190	0.18 163	0.11 10
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
test-1	0.36 70	0.19 52	0.71 293	0.46 249	0.26 153	0.44 132	0.36 159	0.60 51	0.59 88	0.48 56	0.67 83	0.53 92	0.36 91	0.40 18	0.29 59	0.14 33	0.11 59	0.16 64	0.14 76	0.15 81	0.16 150

test_3	0.36 70	0.19 52	0.44 125	0.44 209	0.23 72	0.48 143	0.36 159	0.66 86	0.82 185	0.64 105	0.45 23	0.68 172	0.25 14	0.41 21	0.31 71	0.12 4	0.10 9	0.18 123	0.16 127	0.15 81	0.11 10

AnonymousM	0.41 137	0.81 374	0.29 11	0.34 12	0.22 44	0.28 35	0.38 191	0.53 30	0.41 44	0.70 141	0.49 35	0.47 74	0.27 27	0.41 21	0.31 71	0.15 81	0.12 101	1.51 394	0.26 313	0.12 9	0.10 3

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 70	0.17 21	0.41 87	0.35 30	0.19 11	0.33 71	0.29 62	0.65 77	0.73 143	0.68 130	1.01 226	0.56 101	0.40 114	0.42 23	0.30 64	0.11 1	0.09 2	0.15 45	0.14 76	0.13 21	0.10 3

R-Stereo Train	0.39 114	0.18 37	0.42 106	0.42 176	0.26 153	0.40 108	0.32 108	0.72 137	0.34 11	0.89 252	1.28 306	0.57 106	0.35 81	0.42 23	0.32 79	0.15 81	0.12 101	0.14 19	0.12 32	0.14 48	0.13 60

RAFT-Stereo	0.39 114	0.18 37	0.42 106	0.42 176	0.26 153	0.40 108	0.32 108	0.72 137	0.34 11	0.89 252	1.28 306	0.57 106	0.35 81	0.42 23	0.32 79	0.15 81	0.12 101	0.14 19	0.12 32	0.14 48	0.13 60
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MGS-Stereo	0.28 11	0.19 52	0.40 82	0.36 38	0.23 72	0.37 90	0.30 75	0.39 2	0.44 54	0.31 9	0.51 41	0.40 45	0.24 12	0.43 26	0.26 28	0.15 81	0.12 101	0.15 45	0.13 53	0.14 48	0.13 60

test-3	0.34 40	0.16 10	0.43 115	0.39 90	0.21 31	0.43 128	0.22 8	0.63 66	0.78 170	0.71 147	0.45 23	0.64 151	0.27 27	0.43 26	0.31 71	0.12 4	0.09 2	0.17 89	0.13 53	0.12 9	0.10 3

test_1	0.34 40	0.16 10	0.43 115	0.39 90	0.21 31	0.43 128	0.23 19	0.63 66	0.78 170	0.68 130	0.45 23	0.64 151	0.27 27	0.43 26	0.31 71	0.12 4	0.09 2	0.17 89	0.13 53	0.12 9	0.10 3

cross-raft	0.34 40	0.20 74	0.37 49	0.44 209	0.23 72	0.32 67	0.35 141	0.74 146	0.40 41	0.60 83	0.77 110	0.57 106	0.27 27	0.43 26	0.28 47	0.12 4	0.10 9	0.15 45	0.13 53	0.15 81	0.11 10

sAnonymous2	0.40 126	0.39 306	0.85 319	0.48 263	0.37 289	0.40 108	0.46 248	0.57 35	0.52 70	0.38 24	0.46 27	0.35 30	0.42 121	0.43 26	0.30 64	0.19 205	0.14 183	0.18 123	0.17 167	0.57 375	0.44 360

CroCo_RVC	0.40 126	0.39 306	0.85 319	0.48 263	0.37 289	0.40 108	0.46 248	0.57 35	0.52 70	0.38 24	0.46 27	0.35 30	0.42 121	0.43 26	0.30 64	0.19 205	0.14 183	0.18 123	0.17 167	0.57 375	0.44 360

MIPNet	0.37 85	0.21 106	0.59 240	0.39 90	0.25 116	0.50 148	0.28 55	0.77 160	0.70 125	0.65 112	0.60 65	0.40 45	0.49 153	0.44 32	0.37 144	0.14 33	0.11 59	0.16 64	0.13 53	0.14 48	0.13 60

4D-IteraStereo	0.33 39	0.18 37	0.40 82	0.40 114	0.24 90	0.32 67	0.27 48	0.58 39	0.72 136	0.65 112	0.54 51	0.42 54	0.23 9	0.45 33	0.28 47	0.14 33	0.09 2	0.19 160	0.16 127	0.16 112	0.11 10

EGLCR-Stereo	0.25 3	0.16 10	0.33 23	0.34 12	0.20 22	0.35 82	0.20 1	0.52 22	0.36 23	0.28 4	0.27 4	0.41 48	0.18 1	0.45 33	0.26 28	0.14 33	0.10 9	0.16 64	0.14 76	0.13 21	0.11 10

DCANet-4	0.36 70	0.20 74	0.48 178	0.34 12	0.19 11	0.29 40	0.30 75	0.66 86	0.92 240	0.69 135	0.78 118	0.40 45	0.47 146	0.45 33	0.34 101	0.14 33	0.10 9	0.14 19	0.11 18	0.11 1	0.13 60

ADStereo(finetuned)	0.37 85	0.16 10	0.49 188	0.34 12	0.19 11	0.30 47	0.30 75	0.68 105	0.91 235	0.70 141	0.77 110	0.43 60	0.69 259	0.45 33	0.33 91	0.14 33	0.10 9	0.14 19	0.11 18	0.13 21	0.12 35

iRaftStereo_RVC	0.32 32	0.19 52	0.37 49	0.39 90	0.22 44	0.31 57	0.29 62	0.68 105	0.51 67	0.49 57	0.66 79	0.37 37	0.23 9	0.45 33	0.33 91	0.14 33	0.10 9	0.18 123	0.17 167	0.15 81	0.12 35

DCANet	0.36 70	0.16 10	0.41 87	0.34 12	0.19 11	0.30 47	0.30 75	0.68 105	0.91 235	0.70 141	0.77 110	0.43 60	0.57 192	0.45 33	0.34 101	0.14 33	0.10 9	0.14 19	0.11 18	0.13 21	0.12 35

Gwc-CoAtRS	0.34 40	0.17 21	0.44 125	0.39 90	0.23 72	0.34 77	0.22 8	0.70 128	0.75 150	0.60 83	0.59 64	0.58 114	0.29 46	0.45 33	0.26 28	0.14 33	0.11 59	0.14 19	0.12 32	0.12 9	0.12 35

Any-RAFT	0.35 52	0.16 10	0.30 13	0.34 12	0.21 31	0.52 155	0.22 8	0.88 197	0.73 143	0.53 68	0.73 94	0.64 151	0.28 36	0.46 40	0.24 7	0.15 81	0.10 9	0.13 11	0.10 11	0.13 21	0.12 35

RAFT-Test	0.34 40	0.18 37	0.37 49	0.38 69	0.23 72	0.50 148	0.23 19	0.69 114	0.40 41	0.60 83	0.85 158	0.61 137	0.28 36	0.46 40	0.27 37	0.14 33	0.11 59	0.14 19	0.11 18	0.13 21	0.12 35

fff	0.37 85	0.16 10	0.41 87	0.34 12	0.19 11	0.29 40	0.30 75	0.69 114	1.06 305	0.69 135	0.78 118	0.42 54	0.63 225	0.46 40	0.34 101	0.14 33	0.10 9	0.14 19	0.11 18	0.11 1	0.13 60

sCroCo_RVC	0.35 52	0.28 247	0.69 286	0.51 304	0.39 302	0.41 121	0.31 92	0.49 14	0.45 58	0.31 9	0.48 33	0.38 41	0.32 65	0.46 40	0.32 79	0.21 241	0.22 296	0.19 160	0.19 215	0.21 228	0.20 231

csc	0.37 85	0.16 10	0.41 87	0.34 12	0.19 11	0.29 40	0.30 75	0.69 114	1.06 305	0.69 135	0.78 118	0.42 54	0.63 225	0.46 40	0.34 101	0.14 33	0.10 9	0.14 19	0.11 18	0.11 1	0.13 60

cscssc	0.37 85	0.16 10	0.41 87	0.34 12	0.19 11	0.29 40	0.30 75	0.69 114	1.06 305	0.69 135	0.78 118	0.42 54	0.63 225	0.46 40	0.34 101	0.14 33	0.10 9	0.14 19	0.11 18	0.11 1	0.13 60

CFNet-RSSM	0.34 40	0.17 21	0.45 136	0.39 90	0.22 44	0.35 82	0.23 19	0.73 144	0.84 193	0.65 112	0.54 51	0.57 106	0.28 36	0.46 40	0.26 28	0.13 13	0.10 9	0.14 19	0.12 32	0.13 21	0.11 10

AE-Stereo	0.34 40	0.21 106	0.42 106	0.48 263	0.31 247	0.48 143	0.35 141	0.61 57	0.62 92	0.32 14	0.55 56	0.52 88	0.27 27	0.47 47	0.29 59	0.13 13	0.13 156	0.18 123	0.16 127	0.15 81	0.12 35

MIF-Stereo	0.27 7	0.17 21	0.37 49	0.40 114	0.27 178	0.30 47	0.28 55	0.39 2	0.31 7	0.29 7	0.46 27	0.27 3	0.25 14	0.47 47	0.34 101	0.17 148	0.13 156	0.13 11	0.12 32	0.14 48	0.12 35

LoS	0.29 16	0.15 4	0.30 13	0.29 3	0.18 8	0.33 71	0.29 62	0.51 19	0.72 136	0.34 16	0.52 47	0.41 48	0.28 36	0.47 47	0.28 47	0.15 81	0.11 59	0.13 11	0.09 7	0.11 1	0.11 10

IPLGR	0.39 114	0.21 106	0.63 258	0.39 90	0.22 44	0.49 147	0.29 62	0.76 157	0.74 148	0.78 187	0.77 110	0.44 65	0.42 121	0.47 47	0.38 152	0.13 13	0.12 101	0.16 64	0.14 76	0.15 81	0.13 60

rafts_anoy	0.37 85	0.21 106	0.36 38	0.41 139	0.26 153	0.30 47	0.33 117	0.67 96	0.90 230	0.58 77	0.66 79	0.45 66	0.33 73	0.47 47	0.39 158	0.16 115	0.11 59	0.21 224	0.23 281	0.17 145	0.14 92

PMTNet	0.32 32	0.16 10	0.24 4	0.29 3	0.18 8	0.45 137	0.22 8	0.56 32	0.63 102	0.46 51	0.54 51	0.39 42	0.34 79	0.48 52	0.24 7	0.75 388	0.10 9	0.12 2	0.08 1	0.12 9	0.11 10

CAS++	0.32 32	0.24 186	0.36 38	0.37 47	0.26 153	0.28 35	0.23 19	0.87 192	0.50 65	0.47 54	0.45 23	0.26 2	0.21 5	0.49 53	0.24 7	0.23 264	0.19 274	0.22 236	0.17 167	0.21 228	0.16 150
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MoCha-V2	0.25 3	0.15 4	0.29 11	0.40 114	0.18 8	0.27 26	0.26 41	0.49 14	0.27 3	0.36 19	0.27 4	0.33 20	0.35 81	0.49 53	0.22 1	0.12 4	0.10 9	0.12 2	0.10 11	0.13 21	0.11 10

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 40	0.27 233	0.45 136	0.36 38	0.25 116	0.48 143	0.30 75	0.58 39	0.90 230	0.42 41	0.36 19	0.30 6	0.29 46	0.49 53	0.30 64	0.16 115	0.14 183	0.18 123	0.15 98	0.18 163	0.15 111

x	0.39 114	0.24 186	0.41 87	0.34 12	0.23 72	0.52 155	0.32 108	0.86 185	0.52 70	0.57 76	0.70 88	0.59 128	0.50 163	0.49 53	0.46 204	0.17 148	0.15 208	0.17 89	0.15 98	0.17 145	0.16 150

MyStereo8	0.40 126	0.20 74	0.54 221	0.41 139	0.29 220	0.53 161	0.29 62	0.65 77	0.49 64	0.71 147	0.98 216	0.58 114	0.43 128	0.50 57	0.51 223	0.15 81	0.12 101	0.16 64	0.14 76	0.19 197	0.19 211

MyStereo06	0.38 100	0.21 106	0.61 247	0.41 139	0.28 197	0.41 121	0.50 269	0.95 221	0.35 18	0.62 89	0.54 51	0.76 215	0.27 27	0.50 57	0.29 59	0.14 33	0.13 156	0.18 123	0.17 167	0.17 145	0.15 111

GLC_STEREO	0.29 16	0.19 52	0.27 9	0.44 209	0.19 11	0.31 57	0.26 41	0.47 10	0.43 50	0.37 20	0.47 32	0.41 48	0.23 9	0.50 57	0.34 101	0.14 33	0.18 260	0.19 160	0.16 127	0.16 112	0.13 60

HUI-Stereo	0.35 52	0.23 150	0.47 162	0.41 139	0.22 44	0.24 7	0.22 8	0.60 51	0.36 23	0.63 96	0.73 94	0.58 114	0.38 97	0.50 57	0.35 116	0.18 176	0.12 101	0.20 184	0.16 127	0.20 210	0.15 111

IGEVStereo-DCA	0.29 16	0.22 133	0.38 58	0.35 30	0.27 178	0.37 90	0.35 141	0.62 61	0.34 11	0.38 24	0.30 7	0.35 30	0.27 27	0.51 61	0.22 1	0.15 81	0.12 101	0.16 64	0.12 32	0.13 21	0.15 111

rrr	0.29 16	0.22 133	0.41 87	0.35 30	0.27 178	0.37 90	0.32 108	0.52 22	0.42 48	0.38 24	0.30 7	0.35 30	0.27 27	0.51 61	0.22 1	0.15 81	0.12 101	0.16 64	0.13 53	0.13 21	0.14 92

anonymousa	0.49 205	0.20 74	0.42 106	0.38 69	0.23 72	0.91 298	0.35 141	0.75 152	0.62 92	0.85 228	1.54 345	1.06 298	0.66 246	0.51 61	0.43 175	0.16 115	0.13 156	0.19 160	0.21 255	0.16 112	0.14 92

raftrobust	0.34 40	0.19 52	0.36 38	0.41 139	0.27 178	0.30 47	0.25 35	0.71 133	0.63 102	0.58 77	0.55 56	0.45 66	0.46 143	0.51 61	0.29 59	0.16 115	0.12 101	0.14 19	0.12 32	0.12 9	0.13 60

DMCA	0.45 165	0.26 219	0.50 200	0.38 69	0.28 197	0.51 152	0.34 124	0.93 211	0.68 120	0.75 173	0.83 144	0.79 223	0.53 171	0.51 61	0.54 236	0.21 241	0.16 235	0.21 224	0.16 127	0.19 197	0.21 244

H2IRNET	0.37 85	0.20 74	0.33 23	0.38 69	0.25 116	0.27 26	0.23 19	0.59 41	0.72 136	0.39 32	0.90 179	0.74 207	0.55 185	0.52 66	0.43 175	0.15 81	0.13 156	0.18 123	0.20 237	0.16 112	0.13 60

DCRE	0.37 85	0.18 37	0.46 152	0.45 230	0.32 260	0.42 126	0.37 171	0.63 66	0.51 67	0.47 54	0.94 190	0.56 101	0.36 91	0.52 66	0.32 79	0.14 33	0.13 156	0.15 45	0.14 76	0.14 48	0.13 60

IPLGR_C	0.40 126	0.21 106	0.64 263	0.45 230	0.33 269	0.52 155	0.34 124	0.66 86	0.62 92	0.82 208	0.92 186	0.45 66	0.32 65	0.52 66	0.46 204	0.17 148	0.12 101	0.15 45	0.14 76	0.13 21	0.14 92

ACRE	0.40 126	0.21 106	0.65 268	0.45 230	0.33 269	0.51 152	0.33 117	0.66 86	0.63 102	0.80 191	0.92 186	0.45 66	0.32 65	0.52 66	0.45 194	0.16 115	0.12 101	0.15 45	0.14 76	0.13 21	0.14 92

GANet-ADL	0.42 143	0.25 205	0.45 136	0.43 194	0.29 220	0.54 165	0.35 141	0.89 199	0.86 205	0.63 96	0.72 90	0.68 172	0.42 121	0.52 66	0.41 166	0.21 241	0.14 183	0.15 45	0.13 53	0.18 163	0.19 211

HHNet	0.41 137	0.17 21	0.41 87	0.34 12	0.37 289	0.33 71	0.34 124	0.69 114	0.75 150	0.86 233	1.30 310	0.52 88	0.32 65	0.52 66	0.35 116	0.15 81	0.11 59	0.19 160	0.15 98	0.15 81	0.24 270

IGEV_Zeroshot_test	0.34 40	0.18 37	0.67 277	0.39 90	0.28 197	0.30 47	0.25 35	0.74 146	0.31 7	0.62 89	0.57 59	0.54 96	0.25 14	0.53 72	0.27 37	0.14 33	0.10 9	0.15 45	0.14 76	0.14 48	0.12 35

ICVP	0.46 171	0.25 205	0.38 58	0.48 263	0.28 197	0.58 191	0.43 237	1.00 235	0.70 125	0.67 124	0.95 197	0.75 209	0.55 185	0.53 72	0.54 236	0.23 264	0.17 249	0.19 160	0.17 167	0.19 197	0.20 231
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
raft+_RVC	0.38 100	0.19 52	0.35 33	0.37 47	0.25 116	0.45 137	0.37 171	0.78 165	0.89 228	0.51 62	0.78 118	0.50 83	0.29 46	0.53 72	0.40 163	0.15 81	0.12 101	0.17 89	0.15 98	0.14 48	0.12 35

test_xeample3	0.29 16	0.21 106	0.41 87	0.35 30	0.26 153	0.35 82	0.32 108	0.56 32	0.36 23	0.43 44	0.32 10	0.34 24	0.28 36	0.54 75	0.23 5	0.14 33	0.11 59	0.16 64	0.12 32	0.14 48	0.13 60

GMStereo	0.39 114	0.37 293	0.54 221	0.40 114	0.26 153	0.42 126	0.36 159	0.59 41	1.04 293	0.55 72	0.51 41	0.37 37	0.35 81	0.54 75	0.41 166	0.19 205	0.13 156	0.16 64	0.17 167	0.24 264	0.18 183
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
1test111	0.36 70	0.23 150	0.33 23	0.41 139	0.22 44	0.55 170	0.38 191	0.85 182	0.54 77	0.41 36	0.50 36	0.34 24	0.49 153	0.55 77	0.45 194	0.16 115	0.10 9	0.19 160	0.13 53	0.18 163	0.17 168

riskmin	0.38 100	0.20 74	0.39 75	0.32 9	0.23 72	0.53 161	0.30 75	0.63 66	0.80 178	0.49 57	0.56 58	0.73 202	0.58 199	0.55 77	0.36 132	0.17 148	0.11 59	0.19 160	0.13 53	0.19 197	0.20 231

MC-Stereo	0.28 11	0.17 21	0.32 20	0.38 69	0.20 22	0.26 18	0.26 41	0.49 14	0.37 33	0.37 20	0.61 68	0.41 48	0.31 61	0.55 77	0.25 11	0.13 13	0.09 2	0.14 19	0.12 32	0.12 9	0.11 10

qqq	0.40 126	0.26 219	0.44 125	0.36 38	0.22 44	0.46 139	0.36 159	0.85 182	0.54 77	0.56 74	0.69 86	0.65 161	0.53 171	0.55 77	0.45 194	0.17 148	0.16 235	0.20 184	0.19 215	0.18 163	0.17 168

CIPLG	0.41 137	0.21 106	0.63 258	0.45 230	0.33 269	0.52 155	0.33 117	0.65 77	0.60 90	0.82 208	0.96 201	0.46 72	0.32 65	0.55 77	0.44 188	0.16 115	0.12 101	0.15 45	0.14 76	0.13 21	0.14 92

FTStereo	0.56 259	0.20 74	0.37 49	0.41 139	0.25 116	0.40 108	0.79 351	0.66 86	0.43 50	1.09 330	3.27 397	0.70 178	0.73 278	0.55 77	0.33 91	0.14 33	0.13 156	0.19 160	0.17 167	0.15 81	0.30 307

TestStereo	0.38 100	0.31 266	0.40 82	0.45 230	0.20 22	0.40 108	0.37 171	0.66 86	0.65 114	0.53 68	0.78 118	0.47 74	0.40 114	0.55 77	0.37 144	0.18 176	0.13 156	0.20 184	0.15 98	0.22 245	0.13 60

AFF-stereo	0.38 100	0.19 52	0.39 75	0.37 47	0.21 31	0.27 26	0.31 92	0.65 77	0.66 117	0.64 105	1.13 273	0.76 215	0.39 109	0.55 77	0.33 91	0.11 1	0.09 2	0.16 64	0.16 127	0.13 21	0.11 10

11t1	0.36 70	0.21 106	0.42 106	0.35 30	0.22 44	0.62 214	0.29 62	0.69 114	0.43 50	0.60 83	0.53 49	0.53 92	0.48 150	0.56 85	0.40 163	0.18 176	0.14 183	0.16 64	0.13 53	0.17 145	0.17 168

StereoVision	0.42 143	0.28 247	0.45 136	0.49 278	0.28 197	0.38 104	0.38 191	0.72 137	0.62 92	0.44 47	1.14 275	0.54 96	0.39 109	0.56 85	0.34 101	0.21 241	0.24 313	0.25 276	0.24 294	0.26 276	0.16 150

EKT-Stereo	0.35 52	0.23 150	0.39 75	0.43 194	0.29 220	0.38 104	0.31 92	0.69 114	0.64 109	0.45 49	0.63 70	0.49 82	0.27 27	0.56 85	0.33 91	0.18 176	0.14 183	0.18 123	0.15 98	0.16 112	0.16 150

anonymousdsp2	0.35 52	0.20 74	0.43 115	0.37 47	0.24 90	0.48 143	0.31 92	0.86 185	0.65 114	0.55 72	0.50 36	0.50 83	0.34 79	0.56 85	0.31 71	0.14 33	0.10 9	0.14 19	0.10 11	0.16 112	0.14 92

PSM-adaLoss	0.35 52	0.23 150	0.47 162	0.41 139	0.22 44	0.24 7	0.31 92	0.59 41	0.36 23	0.63 96	0.73 94	0.58 114	0.38 97	0.56 85	0.35 116	0.18 176	0.12 101	0.20 184	0.16 127	0.20 210	0.15 111

GrayStereo	0.49 205	0.19 52	0.42 106	0.46 249	0.28 197	0.53 161	0.67 324	0.69 114	0.63 102	1.02 308	1.47 340	0.78 222	0.76 285	0.56 85	0.33 91	0.14 33	0.12 101	0.17 89	0.17 167	0.15 81	0.29 300

DeepStereo_RVC	0.36 70	0.21 106	0.47 162	0.40 114	0.24 90	0.26 18	0.22 8	0.60 51	0.38 37	0.69 135	0.67 83	0.57 106	0.51 166	0.56 85	0.39 158	0.16 115	0.12 101	0.18 123	0.15 98	0.19 197	0.18 183

XX-Stereo	0.37 85	0.17 21	0.45 136	0.55 329	0.36 284	0.38 104	0.20 1	0.60 51	0.30 5	0.46 51	1.30 310	0.73 202	0.26 20	0.56 85	0.26 28	0.16 115	0.11 59	0.17 89	0.16 127	0.14 48	0.10 3

Anonymous	0.39 114	0.27 233	0.66 273	0.53 320	0.43 325	0.55 170	0.49 265	0.63 66	0.50 65	0.37 20	0.42 22	0.33 20	0.42 121	0.56 85	0.38 152	0.20 227	0.19 274	0.17 89	0.18 190	0.30 300	0.24 270

cf-r	0.47 181	0.23 150	0.41 87	0.39 90	0.23 72	0.59 200	0.37 171	0.88 197	0.85 200	0.72 158	1.05 246	0.94 268	0.62 219	0.56 85	0.54 236	0.21 241	0.14 183	0.17 89	0.19 215	0.15 81	0.15 111

ACVNet-DCA	0.35 52	0.23 150	0.33 23	0.41 139	0.22 44	0.55 170	0.38 191	0.85 182	0.54 77	0.41 36	0.50 36	0.34 24	0.49 153	0.57 95	0.25 11	0.16 115	0.10 9	0.19 160	0.13 53	0.18 163	0.17 168

xx1	0.39 114	0.23 150	0.33 23	0.41 139	0.22 44	0.55 170	0.38 191	0.67 96	1.06 305	0.41 36	0.50 36	0.65 161	0.53 171	0.57 95	0.25 11	0.16 115	0.10 9	0.20 184	0.19 215	0.18 163	0.17 168

cc1	0.37 85	0.23 150	0.33 23	0.41 139	0.22 44	0.55 170	0.38 191	0.67 96	1.06 305	0.41 36	0.50 36	0.34 24	0.49 153	0.57 95	0.25 11	0.16 115	0.10 9	0.19 160	0.13 53	0.16 112	0.15 111

mmm	0.44 155	0.27 233	0.46 152	0.38 69	0.24 90	0.61 207	0.35 141	0.94 215	0.53 73	0.72 158	1.05 246	0.63 144	0.50 163	0.57 95	0.45 194	0.18 176	0.15 208	0.23 251	0.20 237	0.20 210	0.18 183

DualNet	0.47 181	0.26 219	0.49 188	0.37 47	0.25 116	0.55 170	0.37 171	0.68 105	1.04 293	0.73 165	0.96 201	0.71 182	0.53 171	0.57 95	0.88 309	0.16 115	0.10 9	0.25 276	0.21 255	0.16 112	0.16 150

ffm	0.44 155	0.26 219	0.49 188	0.37 47	0.25 116	0.55 170	0.37 171	0.68 105	1.04 293	0.73 165	0.96 201	0.71 182	0.53 171	0.57 95	0.25 11	0.16 115	0.10 9	0.25 276	0.21 255	0.16 112	0.16 150

tt1	0.36 70	0.24 186	0.32 20	0.41 139	0.22 44	0.54 165	0.38 191	0.68 105	1.04 293	0.41 36	0.46 27	0.35 30	0.45 140	0.57 95	0.25 11	0.16 115	0.10 9	0.19 160	0.13 53	0.16 112	0.16 150

MIF-Stereo (partial)	0.31 30	0.18 37	0.37 49	0.41 139	0.31 247	0.28 35	0.23 19	0.47 10	0.42 48	0.31 9	0.63 70	0.36 35	0.35 81	0.57 95	0.31 71	0.17 148	0.13 156	0.19 160	0.17 167	0.18 163	0.14 92

PCWNet_CMD	0.48 189	0.24 186	0.52 212	0.39 90	0.27 178	0.63 223	0.30 75	0.95 221	0.96 258	0.86 233	1.07 255	0.79 223	0.44 136	0.57 95	0.43 175	0.17 148	0.12 101	0.21 224	0.16 127	0.24 264	0.19 211

CASS	0.45 165	0.27 233	0.42 106	0.48 263	0.22 44	0.61 207	0.34 124	0.97 227	0.62 92	0.71 147	0.85 158	0.61 137	0.55 185	0.57 95	0.41 166	0.29 313	0.16 235	0.22 236	0.18 190	0.22 245	0.28 294
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Selective-RAFT	0.35 52	0.23 150	0.51 207	0.44 209	0.21 31	0.64 229	0.27 48	0.59 41	0.63 102	0.40 35	0.38 20	0.55 99	0.40 114	0.57 95	0.35 116	0.13 13	0.11 59	0.14 19	0.12 32	0.16 112	0.13 60

ProNet	0.29 16	0.21 106	0.38 58	0.35 30	0.24 90	0.32 67	0.43 237	0.57 35	0.37 33	0.33 15	0.30 7	0.32 12	0.28 36	0.57 95	0.26 28	0.13 13	0.11 59	0.16 64	0.13 53	0.13 21	0.13 60

ROB_FTStereo_v2	0.35 52	0.23 150	0.47 162	0.41 139	0.22 44	0.24 7	0.31 92	0.59 41	0.36 23	0.63 96	0.73 94	0.57 106	0.38 97	0.57 95	0.36 132	0.18 176	0.12 101	0.20 184	0.16 127	0.20 210	0.15 111

ROB_FTStereo	0.35 52	0.23 150	0.47 162	0.41 139	0.22 44	0.25 16	0.21 4	0.59 41	0.36 23	0.63 96	0.73 94	0.58 114	0.38 97	0.57 95	0.35 116	0.18 176	0.12 101	0.20 184	0.16 127	0.20 210	0.15 111

s12784h	0.36 70	0.15 4	0.24 4	0.34 12	0.15 1	0.77 263	0.29 62	0.80 171	0.83 190	0.56 74	0.57 59	0.43 60	0.40 114	0.57 95	0.33 91	0.12 4	0.10 9	0.14 19	0.09 7	0.14 48	0.09 1

SFCPSM	0.47 181	0.21 106	0.55 226	0.40 114	0.27 178	0.87 296	0.37 171	1.33 344	0.77 163	0.80 191	0.84 149	0.54 96	0.49 153	0.57 95	0.37 144	0.18 176	0.13 156	0.18 123	0.20 237	0.16 112	0.15 111

MSMDNet	0.48 189	0.24 186	0.52 212	0.39 90	0.27 178	0.63 223	0.30 75	0.96 223	0.96 258	0.86 233	1.07 255	0.79 223	0.44 136	0.57 95	0.43 175	0.17 148	0.12 101	0.20 184	0.16 127	0.23 254	0.19 211

ff7	0.29 16	0.21 106	0.38 58	0.36 38	0.26 153	0.31 57	0.35 141	0.62 61	0.34 11	0.38 24	0.33 11	0.32 12	0.29 46	0.58 112	0.25 11	0.14 33	0.10 9	0.17 89	0.12 32	0.14 48	0.15 111

ffff	0.29 16	0.21 106	0.38 58	0.36 38	0.26 153	0.31 57	0.35 141	0.62 61	0.34 11	0.38 24	0.33 11	0.32 12	0.29 46	0.58 112	0.25 11	0.14 33	0.10 9	0.17 89	0.12 32	0.14 48	0.15 111

11t	0.29 16	0.21 106	0.38 58	0.36 38	0.26 153	0.31 57	0.35 141	0.62 61	0.34 11	0.38 24	0.33 11	0.32 12	0.29 46	0.58 112	0.25 11	0.14 33	0.10 9	0.17 89	0.12 32	0.14 48	0.15 111

Selective-IGEV	0.24 1	0.18 37	0.35 33	0.35 30	0.19 11	0.27 26	0.25 35	0.55 31	0.23 1	0.27 2	0.25 2	0.34 24	0.19 2	0.58 112	0.22 1	0.12 4	0.10 9	0.14 19	0.11 18	0.12 9	0.10 3

knoymous	0.36 70	0.20 74	0.31 15	0.31 7	0.22 44	0.36 88	0.29 62	0.61 57	0.64 109	0.67 124	0.70 88	0.60 133	0.40 114	0.58 112	0.34 101	0.17 148	0.11 59	0.20 184	0.11 18	0.17 145	0.18 183

ccc-4	0.29 16	0.21 106	0.38 58	0.36 38	0.26 153	0.31 57	0.35 141	0.62 61	0.34 11	0.38 24	0.33 11	0.32 12	0.29 46	0.58 112	0.25 11	0.14 33	0.10 9	0.17 89	0.12 32	0.14 48	0.15 111

LCNet	0.41 137	0.20 74	0.32 20	0.44 209	0.24 90	0.47 141	0.29 62	0.67 96	0.53 73	0.72 158	1.03 238	0.66 166	0.60 209	0.58 112	0.34 101	0.14 33	0.10 9	0.19 160	0.19 215	0.21 228	0.36 332

Patchmatch Stereo++	0.35 52	0.23 150	0.47 162	0.41 139	0.22 44	0.24 7	0.22 8	0.59 41	0.36 23	0.63 96	0.73 94	0.58 114	0.38 97	0.58 112	0.36 132	0.18 176	0.12 101	0.20 184	0.16 127	0.20 210	0.15 111
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
iGMRVC	0.35 52	0.23 150	0.47 162	0.41 139	0.22 44	0.24 7	0.30 75	0.59 41	0.36 23	0.63 96	0.73 94	0.58 114	0.38 97	0.58 112	0.36 132	0.18 176	0.12 101	0.20 184	0.16 127	0.20 210	0.15 111

iRAFT	0.35 52	0.23 150	0.47 162	0.41 139	0.22 44	0.24 7	0.22 8	0.59 41	0.36 23	0.63 96	0.73 94	0.58 114	0.38 97	0.58 112	0.36 132	0.18 176	0.12 101	0.20 184	0.16 127	0.20 210	0.15 111

RAFT-IKP	0.35 52	0.23 150	0.47 162	0.41 139	0.22 44	0.24 7	0.28 55	0.59 41	0.36 23	0.63 96	0.73 94	0.57 106	0.38 97	0.58 112	0.36 132	0.18 176	0.12 101	0.20 184	0.16 127	0.20 210	0.15 111

CFNet_pseudo	0.46 171	0.24 186	0.52 212	0.37 47	0.27 178	0.58 191	0.30 75	0.86 185	0.88 218	0.82 208	1.03 238	0.75 209	0.47 146	0.58 112	0.44 188	0.17 148	0.12 101	0.24 265	0.16 127	0.24 264	0.19 211

ccs_rob	0.46 171	0.24 186	0.52 212	0.37 47	0.27 178	0.58 191	0.31 92	0.86 185	0.88 218	0.82 208	1.02 234	0.75 209	0.47 146	0.58 112	0.44 188	0.17 148	0.12 101	0.24 265	0.16 127	0.24 264	0.19 211

UCFNet_RVC	0.49 205	0.26 219	0.35 33	0.39 90	0.26 153	0.64 229	0.36 159	1.15 289	0.84 193	0.67 124	0.88 172	0.88 253	0.59 205	0.58 112	0.45 194	0.24 274	0.17 249	0.27 302	0.27 318	0.25 272	0.23 264

MyStereo07	0.32 32	0.22 133	0.34 30	0.42 176	0.28 197	0.40 108	0.50 269	0.72 137	0.37 33	0.37 20	0.34 17	0.32 12	0.31 61	0.59 126	0.27 37	0.14 33	0.13 156	0.18 123	0.17 167	0.17 145	0.16 150

anonymousdsp	0.29 16	0.21 106	0.38 58	0.37 47	0.25 116	0.30 47	0.35 141	0.63 66	0.35 18	0.39 32	0.33 11	0.33 20	0.28 36	0.59 126	0.25 11	0.14 33	0.10 9	0.17 89	0.12 32	0.14 48	0.15 111

IGEV-Stereo	0.29 16	0.21 106	0.38 58	0.37 47	0.25 116	0.30 47	0.35 141	0.63 66	0.35 18	0.39 32	0.33 11	0.33 20	0.28 36	0.59 126	0.25 11	0.14 33	0.10 9	0.17 89	0.12 32	0.14 48	0.15 111
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
AASNet	0.53 237	0.25 205	0.52 212	0.49 278	0.32 260	0.74 257	0.40 217	1.50 370	0.86 205	0.86 233	0.92 186	0.64 151	0.59 205	0.59 126	0.79 288	0.23 264	0.19 274	0.20 184	0.16 127	0.21 228	0.19 211

RALCasStereoNet	0.36 70	0.21 106	0.37 49	0.42 176	0.26 153	0.35 82	0.38 191	0.63 66	0.64 109	0.50 60	0.72 90	0.51 86	0.29 46	0.59 126	0.36 132	0.16 115	0.14 183	0.15 45	0.13 53	0.17 145	0.16 150

HITNet	0.41 137	0.26 219	0.45 136	0.33 11	0.17 4	0.63 223	0.30 75	0.93 211	0.64 109	0.71 147	0.82 139	0.64 151	0.52 168	0.59 126	0.43 175	0.14 33	0.10 9	0.15 45	0.13 53	0.19 197	0.12 35
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
CoDeX	0.47 181	0.20 74	0.49 188	0.42 176	0.25 116	0.75 260	0.36 159	1.27 333	0.80 178	0.82 208	0.96 201	0.62 143	0.57 192	0.60 132	0.36 132	0.17 148	0.12 101	0.17 89	0.15 98	0.16 112	0.14 92

whm_eth	0.48 189	0.30 261	0.74 301	0.46 249	0.38 297	0.37 90	0.37 171	0.79 167	0.78 170	0.82 208	1.74 359	0.37 37	0.38 97	0.60 132	0.38 152	0.18 176	0.16 235	0.20 184	0.20 237	0.19 197	0.22 257

IER	0.46 171	0.23 150	0.50 200	0.38 69	0.28 197	0.69 245	0.35 141	0.80 171	0.66 117	0.83 220	0.94 190	0.75 209	0.77 289	0.60 132	0.42 170	0.17 148	0.14 183	0.17 89	0.17 167	0.17 145	0.15 111

IPLG	0.39 114	0.20 74	0.59 240	0.40 114	0.24 90	0.54 165	0.27 48	0.75 152	0.63 102	0.84 227	0.81 136	0.32 12	0.32 65	0.60 132	0.45 194	0.13 13	0.11 59	0.16 64	0.13 53	0.13 21	0.12 35

DEmStereo	0.48 189	0.17 21	0.50 200	0.38 69	0.25 116	0.59 200	0.34 124	0.63 66	0.74 148	0.89 252	1.66 353	0.58 114	1.06 345	0.60 132	0.42 170	0.14 33	0.11 59	0.16 64	0.16 127	0.14 48	0.15 111

GMM-Stereo	0.44 155	0.19 52	0.36 38	0.42 176	0.25 116	0.51 152	0.47 253	0.71 133	0.53 73	0.76 179	1.37 320	0.76 215	0.38 97	0.60 132	0.33 91	0.15 81	0.10 9	0.20 184	0.19 215	0.16 112	0.27 287

RALAANet	0.38 100	0.23 150	0.48 178	0.42 176	0.29 220	0.35 82	0.25 35	0.86 185	0.64 109	0.67 124	0.65 75	0.60 133	0.29 46	0.60 132	0.34 101	0.15 81	0.12 101	0.17 89	0.15 98	0.21 228	0.13 60

PSM-AAD	0.48 189	0.20 74	0.37 49	0.43 194	0.23 72	0.56 185	0.50 269	0.65 77	0.70 125	1.07 325	1.12 267	0.58 114	0.92 325	0.61 139	0.32 79	0.15 81	0.11 59	0.25 276	0.26 313	0.18 163	0.43 359

CRE-IMP	0.36 70	0.23 150	0.49 188	0.42 176	0.24 90	0.41 121	0.21 4	0.57 35	0.41 44	0.65 112	0.72 90	0.53 92	0.37 94	0.61 139	0.38 152	0.17 148	0.11 59	0.19 160	0.15 98	0.21 228	0.18 183

Prome-Stereo	0.46 171	0.19 52	0.35 33	0.44 209	0.26 153	0.40 108	0.45 245	0.68 105	0.44 54	0.96 284	1.84 364	0.59 128	0.67 249	0.61 139	0.32 79	0.14 33	0.11 59	0.16 64	0.14 76	0.16 112	0.29 300

111	0.40 126	0.17 21	0.41 87	0.34 12	0.19 11	0.52 155	0.28 55	0.74 146	1.16 326	0.50 60	0.91 182	0.63 144	0.48 150	0.61 139	0.35 116	0.14 33	0.10 9	0.14 19	0.12 32	0.13 21	0.13 60

CFNet-ft	0.48 189	0.23 150	0.36 38	0.40 114	0.26 153	0.64 229	0.37 171	0.87 192	0.85 200	0.64 105	1.00 223	1.01 284	0.64 235	0.61 139	0.53 233	0.23 264	0.15 208	0.24 265	0.21 255	0.23 254	0.18 183

CFNet_RVC	0.48 189	0.23 150	0.36 38	0.40 114	0.26 153	0.64 229	0.37 171	0.87 192	0.85 200	0.64 105	1.00 223	1.01 284	0.64 235	0.61 139	0.53 233	0.23 264	0.15 208	0.24 265	0.21 255	0.23 254	0.18 183

DLNR_Zeroshot_test	20.09 429	36.28 436	38.04 434	169.85 445	61.80 441	0.23 5	0.20 1	13.88 428	0.37 33	0.44 47	0.66 79	0.43 60	0.21 5	0.62 145	0.28 47	5.46 426	0.10 9	0.15 45	0.11 18	72.60 444	0.11 10

GwcNet-ADL	0.44 155	0.22 133	0.48 178	0.45 230	0.30 230	0.40 108	0.37 171	0.92 209	0.97 261	0.71 147	0.78 118	0.61 137	0.42 121	0.62 145	0.50 215	0.19 205	0.14 183	0.15 45	0.14 76	0.18 163	0.18 183

ASMatch	0.48 189	0.19 52	0.45 136	0.39 90	0.28 197	0.37 90	0.26 41	0.74 146	0.68 120	0.76 179	2.34 377	0.61 137	0.52 168	0.62 145	0.37 144	0.14 33	0.12 101	0.17 89	0.15 98	0.14 48	0.21 244

THIR-Stereo	0.50 218	0.18 37	0.45 136	0.38 69	0.23 72	0.75 260	0.67 324	0.66 86	0.87 214	1.02 308	1.40 326	0.72 192	0.76 285	0.62 145	0.42 170	0.15 81	0.11 59	0.17 89	0.18 190	0.14 48	0.15 111

Pruner-Stereo	0.38 100	0.20 74	0.45 136	0.40 114	0.25 116	0.22 4	0.24 28	0.67 96	0.55 81	0.89 252	0.76 106	0.68 172	0.29 46	0.62 145	0.35 116	0.18 176	0.12 101	0.20 184	0.17 167	0.17 145	0.18 183

EAI-Stereo	0.34 40	0.19 52	0.44 125	0.39 90	0.21 31	0.31 57	0.30 75	1.15 289	0.30 5	0.49 57	0.75 104	0.36 35	0.28 36	0.62 145	0.27 37	0.14 33	0.11 59	0.14 19	0.13 53	0.13 21	0.12 35

FENet	0.42 143	0.22 133	0.38 58	0.39 90	0.24 90	0.55 170	0.32 108	0.79 167	0.70 125	0.71 147	0.72 90	0.63 144	0.57 192	0.62 145	0.44 188	0.19 205	0.13 156	0.19 160	0.17 167	0.18 163	0.19 211

GANet-RSSM	0.47 181	0.21 106	0.37 49	0.38 69	0.25 116	0.58 191	0.36 159	1.07 261	0.78 170	0.68 130	1.01 226	0.86 243	0.67 249	0.62 145	0.44 188	0.21 241	0.15 208	0.18 123	0.18 190	0.18 163	0.17 168

PSMNet-RSSM	0.48 189	0.22 133	0.38 58	0.42 176	0.25 116	0.50 148	0.37 171	1.10 270	0.77 163	0.70 141	1.06 252	0.84 239	0.64 235	0.62 145	0.47 209	0.23 264	0.15 208	0.23 251	0.25 303	0.20 210	0.19 211

GwcNet-RSSM	0.49 205	0.24 186	0.42 106	0.40 114	0.23 72	0.55 170	0.38 191	0.93 211	0.93 245	0.71 147	1.16 285	0.86 243	0.60 209	0.62 145	0.66 261	0.21 241	0.14 183	0.19 160	0.20 237	0.16 112	0.15 111

CFNet_ucs	0.50 218	0.24 186	0.55 226	0.38 69	0.31 247	0.58 191	0.33 117	0.98 230	0.93 245	0.88 248	1.19 293	0.80 231	0.49 153	0.63 155	0.43 175	0.21 241	0.15 208	0.26 290	0.18 190	0.26 276	0.22 257

test_4	0.36 70	0.18 37	0.31 15	0.44 209	0.25 116	0.20 1	0.34 124	0.56 32	0.41 44	0.59 79	1.45 337	0.43 60	0.25 14	0.63 155	0.28 47	0.12 4	0.10 9	0.17 89	0.19 215	0.15 81	0.11 10

UDGNet	0.48 189	0.77 371	0.50 200	0.48 263	0.31 247	0.41 121	0.34 124	0.70 128	0.92 240	0.65 112	0.60 65	0.58 114	0.43 128	0.63 155	0.41 166	0.32 334	0.15 208	0.66 382	0.19 215	0.36 330	0.21 244

KYRaft	0.48 189	0.20 74	0.38 58	0.44 209	0.23 72	0.44 132	0.37 171	0.66 86	0.41 44	0.94 276	1.73 357	0.79 223	0.41 120	0.63 155	0.31 71	0.16 115	0.11 59	0.18 123	0.22 270	0.16 112	0.78 387

DRaft	0.49 205	0.17 21	0.47 162	0.37 47	0.25 116	0.58 191	0.40 217	0.65 77	0.85 200	1.02 308	1.75 361	0.50 83	0.82 304	0.63 155	0.40 163	0.13 13	0.11 59	0.16 64	0.16 127	0.14 48	0.15 111

ACVNet	0.46 171	0.23 150	0.36 38	0.39 90	0.28 197	0.58 191	0.40 217	0.87 192	0.80 178	0.64 105	0.96 201	0.79 223	0.60 209	0.63 155	0.67 264	0.17 148	0.15 208	0.16 64	0.15 98	0.18 163	0.15 111

acv_ft	0.51 225	0.23 150	0.56 232	0.44 209	0.28 197	0.86 295	0.39 211	0.91 208	0.80 178	0.97 289	0.96 201	0.79 223	0.59 205	0.63 155	0.87 306	0.17 148	0.15 208	0.16 64	0.15 98	0.17 145	0.15 111

MIM_Stereo	0.38 100	0.17 21	0.53 218	0.37 47	0.24 90	0.27 26	0.24 28	0.70 128	0.54 77	0.72 158	1.00 223	0.63 144	0.29 46	0.64 162	0.38 152	0.13 13	0.14 183	0.17 89	0.16 127	0.14 48	0.11 10

BUS	0.45 165	0.25 205	0.43 115	0.45 230	0.28 197	0.70 247	0.34 124	0.94 215	0.76 156	0.75 173	0.80 129	0.65 161	0.49 153	0.64 162	0.51 223	0.20 227	0.14 183	0.22 236	0.19 215	0.18 163	0.18 183

BSDual-CNN	0.46 171	0.25 205	0.43 115	0.45 230	0.28 197	0.77 263	0.40 217	0.94 215	0.76 156	0.75 173	0.80 129	0.76 215	0.54 182	0.64 162	0.43 175	0.20 227	0.14 183	0.22 236	0.19 215	0.18 163	0.18 183

psmg	0.49 205	0.25 205	0.43 115	0.41 139	0.28 197	0.85 292	0.43 237	0.99 232	0.76 156	0.91 264	0.94 190	0.76 215	0.54 182	0.64 162	0.43 175	0.20 227	0.15 208	0.20 184	0.20 237	0.18 163	0.18 183

AAGNet	1.43 380	0.20 74	0.48 178	0.44 209	0.25 116	0.29 40	0.31 92	0.65 77	0.68 120	0.97 289	0.86 161	0.67 171	0.62 219	0.64 162	20.63 427	0.16 115	0.11 59	0.19 160	0.15 98	0.19 197	0.12 35

Anonymous3	0.46 171	0.34 281	0.86 324	0.50 292	0.37 289	0.81 278	0.50 269	0.72 137	0.65 114	0.51 62	0.65 75	0.45 66	0.45 140	0.64 162	0.38 152	0.24 274	0.24 313	0.22 236	0.21 255	0.23 254	0.23 264

xxxx	1.01 348	0.22 133	0.43 115	0.36 38	0.21 31	0.82 286	0.36 159	1.32 342	0.88 218	0.71 147	0.94 190	0.97 274	0.63 225	0.64 162	10.58 418	0.20 227	0.16 235	0.18 123	0.17 167	0.19 197	0.19 211

test croco	0.31 30	0.20 74	0.50 200	0.39 90	0.29 220	0.27 26	0.30 75	0.44 7	0.35 18	0.31 9	0.66 79	0.30 6	0.31 61	0.65 169	0.31 71	0.17 148	0.13 156	0.20 184	0.15 98	0.17 145	0.12 35

CrosDoStereo	0.50 218	0.18 37	0.45 136	0.38 69	0.24 90	0.40 108	1.18 382	0.67 96	0.86 205	0.94 276	1.37 320	0.63 144	0.77 289	0.65 169	0.45 194	0.15 81	0.12 101	0.17 89	0.18 190	0.14 48	0.14 92

NRIStereo	0.36 70	0.20 74	0.45 136	0.41 139	0.23 72	0.34 77	0.26 41	0.65 77	0.55 81	0.64 105	0.63 70	0.56 101	0.37 94	0.65 169	0.37 144	0.15 81	0.11 59	0.18 123	0.15 98	0.17 145	0.14 92

DeepStereo_LL	0.50 218	0.18 37	0.45 136	0.38 69	0.24 90	0.40 108	1.18 382	0.67 96	0.86 205	0.94 276	1.37 320	0.63 144	0.77 289	0.65 169	0.45 194	0.15 81	0.12 101	0.17 89	0.18 190	0.14 48	0.14 92

RAFT-RH_RVC	0.56 259	0.17 21	0.41 87	0.37 47	0.23 72	0.57 189	0.24 28	0.60 51	0.70 125	1.19 341	3.94 408	0.56 101	0.38 97	0.65 169	0.36 132	0.13 13	0.11 59	0.20 184	0.14 76	0.12 9	0.13 60

LL-Strereo2	0.35 52	0.24 186	0.48 178	0.41 139	0.26 153	0.35 82	0.24 28	0.67 96	0.44 54	0.54 70	0.51 41	0.66 166	0.25 14	0.66 174	0.30 64	0.14 33	0.12 101	0.23 251	0.20 237	0.18 163	0.13 60

gwcnet-sp	0.48 189	0.23 150	0.70 290	0.40 114	0.26 153	0.81 278	0.41 229	0.89 199	0.84 193	0.91 264	0.76 106	0.66 166	0.61 214	0.66 174	0.50 215	0.18 176	0.17 249	0.18 123	0.18 190	0.18 163	0.18 183

scenet	0.48 189	0.23 150	0.70 290	0.40 114	0.26 153	0.81 278	0.41 229	0.89 199	0.84 193	0.91 264	0.76 106	0.66 166	0.61 214	0.66 174	0.50 215	0.18 176	0.17 249	0.18 123	0.18 190	0.18 163	0.18 183

ssnet	0.48 189	0.23 150	0.70 290	0.40 114	0.26 153	0.81 278	0.41 229	0.89 199	0.84 193	0.91 264	0.76 106	0.66 166	0.61 214	0.66 174	0.50 215	0.18 176	0.17 249	0.18 123	0.18 190	0.18 163	0.18 183

dd	0.43 149	0.38 302	0.55 226	0.44 209	0.25 116	0.47 141	0.38 191	0.70 128	1.05 298	0.59 79	0.65 75	0.42 54	0.39 109	0.66 174	0.50 215	0.24 274	0.15 208	0.21 224	0.15 98	0.22 245	0.18 183

RAFT-345	0.40 126	0.18 37	0.40 82	0.38 69	0.22 44	0.33 71	0.26 41	0.61 57	0.51 67	0.74 171	1.79 362	0.45 66	0.33 73	0.66 174	0.36 132	0.14 33	0.11 59	0.18 123	0.14 76	0.13 21	0.13 60

HCRNet	0.44 155	0.34 281	0.41 87	0.53 320	0.26 153	0.53 161	0.29 62	0.83 176	0.63 102	0.71 147	0.81 136	0.77 221	0.50 163	0.66 174	0.36 132	0.24 274	0.16 235	0.24 265	0.20 237	0.21 228	0.18 183

222	1.18 367	0.22 133	0.44 125	0.37 47	0.22 44	0.79 270	0.37 171	1.31 341	0.89 228	0.92 272	1.08 258	0.72 192	0.71 273	0.66 174	13.89 422	0.20 227	0.15 208	0.17 89	0.16 127	0.18 163	0.19 211

DIP-Stereo	0.39 114	0.21 106	0.50 200	0.41 139	0.28 197	0.62 214	0.27 48	0.77 160	0.40 41	0.64 105	0.86 161	0.52 88	0.33 73	0.66 174	0.42 170	0.15 81	0.13 156	0.17 89	0.14 76	0.15 81	0.15 111
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
iResNetv2_ROB	0.52 234	0.27 233	0.69 286	0.38 69	0.25 116	0.62 214	0.35 141	1.17 297	1.01 281	0.99 296	1.06 252	0.88 253	0.67 249	0.66 174	0.39 158	0.19 205	0.13 156	0.15 45	0.11 18	0.18 163	0.16 150

CBFPSM	0.59 277	0.22 133	1.31 366	0.38 69	0.27 178	1.12 337	0.65 321	0.79 167	0.82 185	0.80 191	0.81 136	1.35 345	0.87 316	0.67 184	0.76 283	0.16 115	0.15 208	0.15 45	0.16 127	0.17 145	0.22 257

NF-Stereo	0.38 100	0.20 74	0.45 136	0.41 139	0.25 116	0.26 18	0.31 92	0.69 114	0.70 125	0.65 112	0.77 110	0.57 106	0.30 57	0.67 184	0.35 116	0.18 176	0.12 101	0.20 184	0.16 127	0.16 112	0.27 287

OCTAStereo	0.38 100	0.20 74	0.46 152	0.41 139	0.25 116	0.26 18	0.31 92	0.69 114	0.70 125	0.65 112	0.77 110	0.58 114	0.30 57	0.67 184	0.35 116	0.18 176	0.12 101	0.20 184	0.16 127	0.16 112	0.27 287

RE-Stereo	0.38 100	0.20 74	0.46 152	0.41 139	0.25 116	0.26 18	0.31 92	0.69 114	0.70 125	0.65 112	0.77 110	0.58 114	0.30 57	0.67 184	0.35 116	0.18 176	0.12 101	0.20 184	0.16 127	0.16 112	0.27 287

TVStereo	0.38 100	0.20 74	0.46 152	0.41 139	0.25 116	0.26 18	0.31 92	0.69 114	0.70 125	0.65 112	0.77 110	0.58 114	0.30 57	0.67 184	0.35 116	0.18 176	0.12 101	0.20 184	0.16 127	0.16 112	0.27 287

pcwnet_v2	0.58 270	0.28 247	0.84 318	0.45 230	0.35 282	0.61 207	0.35 141	1.27 333	1.21 334	0.99 296	1.27 304	0.72 192	0.58 199	0.67 184	0.48 212	0.27 301	0.21 290	0.24 265	0.23 281	0.29 291	0.29 300

GES	0.44 155	0.23 150	0.57 235	0.40 114	0.30 230	0.59 200	0.36 159	0.96 223	0.68 120	0.74 171	0.83 144	0.47 74	0.48 150	0.67 184	0.43 175	0.22 259	0.16 235	0.17 89	0.16 127	0.18 163	0.23 264

AdaStereo	0.50 218	0.32 268	0.47 162	0.48 263	0.25 116	0.67 241	0.32 108	1.17 297	0.88 218	0.75 173	0.99 221	0.75 209	0.49 153	0.67 184	0.46 204	0.27 301	0.12 101	0.28 309	0.18 190	0.23 254	0.18 183
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.
dad	0.58 270	0.50 335	0.64 263	0.43 194	0.30 230	0.59 200	0.36 159	0.78 165	1.25 343	1.01 306	1.17 287	1.15 319	0.53 171	0.68 192	0.50 215	0.35 350	0.23 306	0.37 346	0.21 255	0.29 291	0.20 231

BEATNet_4x	0.46 171	0.32 268	0.56 232	0.37 47	0.19 11	0.63 223	0.35 141	1.01 242	0.72 136	0.77 184	0.83 144	0.70 178	0.59 205	0.68 192	0.53 233	0.16 115	0.12 101	0.16 64	0.14 76	0.24 264	0.16 150

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 237	0.32 268	0.64 263	0.44 209	0.30 230	0.66 237	0.44 243	1.04 252	0.88 218	0.91 264	0.91 182	0.99 278	0.60 209	0.68 192	0.60 250	0.21 241	0.17 249	0.22 236	0.22 270	0.21 228	0.21 244
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
ADLNet	0.55 248	0.27 233	0.51 207	0.44 209	0.35 282	0.78 267	0.46 248	1.08 265	0.86 205	0.99 296	0.98 216	0.92 265	0.63 225	0.69 195	0.81 293	0.22 259	0.16 235	0.22 236	0.22 270	0.21 228	0.21 244

test_xeample	1.01 348	0.21 106	0.42 106	0.35 30	0.21 31	0.71 252	0.39 211	1.23 320	0.86 205	0.81 199	1.04 242	0.69 176	0.61 214	0.69 195	10.93 419	0.19 205	0.15 208	0.18 123	0.17 167	0.18 163	0.17 168

DN-CSS_ROB	0.43 149	0.26 219	0.62 250	0.40 114	0.29 220	0.44 132	0.27 48	0.77 160	0.75 150	0.72 158	1.09 262	0.48 78	0.43 128	0.69 195	0.37 144	0.15 81	0.12 101	0.21 224	0.19 215	0.18 163	0.16 150

ToySt	0.49 205	0.27 233	0.75 304	0.40 114	0.27 178	0.64 229	0.49 265	0.84 179	0.77 163	0.60 83	0.83 144	0.88 253	0.66 246	0.70 198	0.56 242	0.16 115	0.17 249	0.21 224	0.20 237	0.21 228	0.19 211

PSM-softLoss	0.38 100	0.20 74	0.48 178	0.41 139	0.26 153	0.30 47	0.35 141	0.69 114	0.46 59	0.62 89	0.82 139	0.59 128	0.33 73	0.70 198	0.39 158	0.19 205	0.12 101	0.20 184	0.18 190	0.16 112	0.22 257

KMStereo	0.38 100	0.20 74	0.48 178	0.41 139	0.26 153	0.30 47	0.35 141	0.69 114	0.46 59	0.62 89	0.82 139	0.59 128	0.33 73	0.70 198	0.39 158	0.19 205	0.12 101	0.20 184	0.18 190	0.16 112	0.22 257

IRAFT_RVC	0.42 143	0.20 74	0.48 178	0.44 209	0.24 90	0.27 26	0.54 293	0.74 146	0.77 163	0.76 179	0.80 129	0.73 202	0.51 166	0.70 198	0.36 132	0.17 148	0.10 9	0.21 224	0.16 127	0.16 112	0.14 92

DMCA-RVC	0.51 225	0.30 261	0.59 240	0.50 292	0.32 260	0.54 165	0.38 191	0.86 185	0.68 120	0.94 276	0.86 161	0.91 263	0.68 255	0.70 198	0.59 247	0.23 264	0.18 260	0.31 325	0.23 281	0.26 276	0.19 211

MyStereo04	0.44 155	0.22 133	0.44 125	0.42 176	0.28 197	0.40 108	0.50 269	1.00 235	1.08 314	0.62 89	0.58 63	0.55 99	0.57 192	0.71 203	0.44 188	0.14 33	0.13 156	0.18 123	0.17 167	0.17 145	0.16 150

HH	0.35 52	0.20 74	0.47 162	0.40 114	0.25 116	0.33 71	0.31 92	0.76 157	0.38 37	0.43 44	0.57 59	0.79 223	0.44 136	0.71 203	0.25 11	0.15 81	0.11 59	0.15 45	0.14 76	0.14 48	0.12 35

HanStereo	0.35 52	0.20 74	0.47 162	0.40 114	0.25 116	0.33 71	0.31 92	0.76 157	0.38 37	0.43 44	0.57 59	0.79 223	0.44 136	0.71 203	0.25 11	0.15 81	0.11 59	0.15 45	0.14 76	0.14 48	0.12 35

iinet-f	0.67 290	0.26 219	2.15 394	0.39 90	0.31 247	1.19 347	0.56 302	0.84 179	0.84 193	0.80 191	1.17 287	1.05 297	0.84 310	0.71 203	1.21 356	0.20 227	0.18 260	0.17 89	0.15 98	0.20 210	0.20 231

STTStereo	0.55 248	0.37 293	0.76 309	0.44 209	0.31 247	0.60 205	0.44 243	0.96 223	0.86 205	0.99 296	0.90 179	0.96 272	0.58 199	0.71 203	0.61 251	0.25 284	0.23 306	0.26 290	0.32 342	0.24 264	0.23 264

PSMNet-ADL	0.48 189	0.27 233	0.40 82	0.48 263	0.30 230	0.68 243	0.37 171	0.90 204	0.80 178	0.61 88	0.80 129	0.92 265	0.62 219	0.72 208	0.63 256	0.23 264	0.18 260	0.18 123	0.20 237	0.22 245	0.20 231

PFNet+	0.40 126	0.19 52	0.49 188	0.39 90	0.25 116	0.28 35	0.23 19	0.64 76	0.70 125	0.85 228	0.79 127	0.64 151	0.35 81	0.72 208	0.34 101	0.19 205	0.14 183	0.23 251	0.20 237	0.16 112	0.20 231

STrans-v2	0.46 171	0.20 74	0.48 178	0.40 114	0.24 90	0.55 170	0.50 269	1.07 261	0.73 143	0.65 112	1.05 246	0.72 192	0.69 259	0.72 208	0.33 91	0.14 33	0.10 9	0.17 89	0.14 76	0.13 21	0.12 35

PFNet	0.42 143	0.18 37	0.58 239	0.43 194	0.24 90	0.43 128	0.32 108	0.74 146	0.78 170	1.00 301	0.74 103	0.68 172	0.39 109	0.72 208	0.37 144	0.16 115	0.10 9	0.20 184	0.15 98	0.16 112	0.13 60

HSM-Net_RVC	0.53 237	0.22 133	0.35 33	0.37 47	0.21 31	0.85 292	0.37 171	1.23 320	0.93 245	0.90 259	1.15 280	1.26 325	0.63 225	0.72 208	0.48 212	0.17 148	0.13 156	0.16 64	0.15 98	0.17 145	0.15 111
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DispNO	0.47 181	0.23 150	0.71 293	0.39 90	0.31 247	0.60 205	0.38 191	0.89 199	0.77 163	0.75 173	0.84 149	0.72 192	0.54 182	0.73 213	0.46 204	0.19 205	0.14 183	0.20 184	0.18 190	0.16 112	0.17 168

MyStereo05	0.44 155	0.21 106	0.45 136	0.41 139	0.28 197	0.41 121	0.50 269	0.93 211	1.09 316	0.76 179	0.61 68	0.51 86	0.57 192	0.73 213	0.42 170	0.14 33	0.13 156	0.18 123	0.17 167	0.17 145	0.15 111

NINENet	0.50 218	0.29 255	0.51 207	0.45 230	0.32 260	0.70 247	0.34 124	1.10 270	0.88 218	0.80 191	0.94 190	0.65 161	0.49 153	0.73 213	0.51 223	0.22 259	0.20 283	0.25 276	0.18 190	0.22 245	0.21 244

hknet	0.49 205	0.25 205	0.51 207	0.45 230	0.29 220	0.77 263	0.40 217	0.94 215	0.83 190	0.75 173	0.80 129	0.97 274	0.61 214	0.73 213	0.45 194	0.18 176	0.14 183	0.22 236	0.19 215	0.18 163	0.18 183

TRStereo	0.37 85	0.27 233	0.59 240	0.47 258	0.41 314	0.29 40	0.30 75	0.84 179	0.59 88	0.52 65	0.41 21	0.52 88	0.26 20	0.73 213	0.27 37	0.17 148	0.12 101	0.19 160	0.19 215	0.13 21	0.11 10

UNet	0.54 247	0.26 219	0.66 273	0.44 209	0.40 307	0.99 315	0.41 229	0.98 230	0.75 150	0.83 220	0.89 176	1.04 293	0.72 277	0.73 213	0.62 253	0.19 205	0.14 183	0.20 184	0.17 167	0.20 210	0.17 168

FADNet-RVC-Resample	0.56 259	0.33 276	1.16 349	0.49 278	0.34 276	0.71 252	0.43 237	1.01 242	0.93 245	0.82 208	0.87 165	0.74 207	0.67 249	0.73 213	0.45 194	0.18 176	0.18 260	0.26 290	0.27 318	0.26 276	0.27 287

GMStereo_Zeroshot	0.49 205	0.44 321	0.74 301	0.49 278	0.27 178	0.56 185	0.29 62	0.73 144	0.76 156	0.86 233	0.94 190	0.91 263	0.36 91	0.74 220	0.43 175	0.26 294	0.14 183	0.26 290	0.15 98	0.36 330	0.18 183

MSKI-zero shot	0.32 32	0.17 21	0.34 30	0.39 90	0.21 31	0.32 67	0.22 8	0.61 57	0.43 50	0.52 65	0.64 73	0.61 137	0.20 4	0.74 220	0.25 11	0.14 33	0.10 9	0.14 19	0.10 11	0.12 9	0.12 35

psm_up	0.55 248	0.26 219	0.47 162	0.49 278	0.32 260	0.65 234	0.56 302	1.04 252	0.82 185	0.82 208	0.88 172	1.01 284	0.94 331	0.74 220	0.61 251	0.21 241	0.25 321	0.26 290	0.23 281	0.21 228	0.20 231

ac_64	0.52 234	0.22 133	0.50 200	0.45 230	0.28 197	0.80 273	0.45 245	1.02 245	0.61 91	0.91 264	0.83 144	1.07 303	0.68 255	0.74 220	0.70 271	0.21 241	0.18 260	0.20 184	0.19 215	0.18 163	0.15 111

Anonymous_2	0.82 323	0.44 321	0.63 258	0.40 114	0.43 325	0.80 273	0.52 286	0.72 137	0.77 163	0.71 147	0.60 65	0.87 248	0.76 285	0.75 224	0.58 243	0.52 376	0.54 389	0.54 376	4.82 425	0.56 373	0.40 349

iRaft-Stereo_5w	0.45 165	0.21 106	0.48 178	0.42 176	0.28 197	0.31 57	0.54 293	0.63 66	0.62 92	0.62 89	0.89 176	1.01 284	0.69 259	0.75 224	0.66 261	0.13 13	0.12 101	0.17 89	0.15 98	0.14 48	0.15 111

RAFT	0.45 165	0.22 133	0.45 136	0.47 258	0.26 153	0.54 165	0.47 253	0.66 86	0.58 87	0.80 191	0.82 139	0.94 268	0.57 192	0.75 224	0.34 101	0.17 148	0.15 208	0.22 236	0.20 237	0.16 112	0.12 35

fast-acv-ft	0.64 285	0.30 261	0.73 297	0.45 230	0.34 276	1.17 344	0.49 265	0.86 185	0.98 265	1.02 308	1.36 317	1.29 329	0.85 311	0.76 227	0.81 293	0.21 241	0.23 306	0.23 251	0.23 281	0.21 228	0.20 231

DisPM	0.39 114	0.19 52	0.44 125	0.41 139	0.27 178	0.24 7	0.31 92	0.65 77	0.57 86	0.87 240	0.87 165	0.60 133	0.32 65	0.76 227	0.32 79	0.18 176	0.12 101	0.19 160	0.17 167	0.15 81	0.20 231

TransformOpticalFlow	0.44 155	0.20 74	0.47 162	0.41 139	0.23 72	0.37 90	0.47 253	0.94 215	0.76 156	0.65 112	1.14 275	0.73 202	0.56 191	0.76 227	0.32 79	0.15 81	0.10 9	0.17 89	0.15 98	0.14 48	0.13 60

RAFT_R40	0.40 126	0.19 52	0.44 125	0.43 194	0.25 116	0.23 5	0.26 41	0.67 96	0.67 119	0.98 293	0.78 118	0.72 192	0.43 128	0.76 227	0.35 116	0.16 115	0.11 59	0.20 184	0.16 127	0.18 163	0.14 92

HGLStereo	0.56 259	0.28 247	0.57 235	0.50 292	0.37 289	0.80 273	0.45 245	1.02 245	0.78 170	0.86 233	1.14 275	0.89 257	0.82 304	0.76 227	0.73 278	0.21 241	0.20 283	0.19 160	0.18 190	0.19 197	0.21 244

CFNet	0.51 225	0.29 255	0.46 152	0.41 139	0.27 178	0.70 247	0.32 108	1.13 280	1.00 277	0.72 158	1.07 255	0.85 241	0.60 209	0.76 227	0.52 230	0.19 205	0.14 183	0.23 251	0.23 281	0.21 228	0.16 150

iResNet_ROB	0.52 234	0.21 106	0.53 218	0.37 47	0.21 31	0.61 207	0.29 62	1.51 373	1.32 351	0.90 259	1.02 234	0.80 231	0.62 219	0.76 227	0.43 175	0.16 115	0.12 101	0.13 11	0.09 7	0.15 81	0.18 183

ADLNet2	0.55 248	0.25 205	0.65 268	0.47 258	0.30 230	0.83 288	0.50 269	1.05 257	0.95 257	0.80 191	0.98 216	0.99 278	0.69 259	0.77 234	0.73 278	0.20 227	0.16 235	0.17 89	0.18 190	0.21 228	0.21 244

SST-Stereo	0.40 126	0.19 52	0.45 136	0.42 176	0.25 116	0.25 16	0.21 4	0.66 86	0.47 62	1.08 328	0.79 127	0.72 192	0.43 128	0.77 234	0.35 116	0.16 115	0.11 59	0.20 184	0.16 127	0.19 197	0.15 111

DRN-Test	0.66 289	0.32 268	0.66 273	0.50 292	0.39 302	1.15 341	0.61 315	1.49 369	1.01 281	1.12 334	1.08 258	1.06 298	0.69 259	0.77 234	0.94 326	0.23 264	0.17 249	0.26 290	0.25 303	0.25 272	0.21 244

NOSS_ROB	0.57 264	0.39 306	0.39 75	0.44 209	0.30 230	0.73 256	0.54 293	1.03 249	1.08 314	0.67 124	0.87 165	0.76 215	0.57 192	0.77 234	0.47 209	0.38 357	0.38 369	0.44 360	0.42 367	0.37 332	0.34 325

RAFT+CT+SA	0.39 114	0.23 150	0.36 38	0.51 304	0.27 178	0.29 40	0.46 248	0.75 152	0.80 178	0.51 62	0.89 176	0.41 48	0.40 114	0.78 238	0.32 79	0.14 33	0.11 59	0.18 123	0.18 190	0.15 81	0.14 92

hitnet-ft	0.55 248	0.27 233	0.39 75	0.41 139	0.28 197	0.78 267	0.40 217	0.92 209	0.90 230	0.82 208	1.01 226	1.13 316	0.70 269	0.78 238	0.67 264	0.28 307	0.20 283	0.28 309	0.22 270	0.29 291	0.26 280

iResNet	0.49 205	0.29 255	0.79 314	0.42 176	0.21 31	0.61 207	0.40 217	0.82 175	0.99 270	0.87 240	1.12 267	0.69 176	0.53 171	0.78 238	0.51 223	0.15 81	0.11 59	0.14 19	0.12 32	0.17 145	0.15 111

test_5	0.43 149	0.24 186	0.43 115	0.52 315	0.28 197	0.28 35	0.42 236	0.72 137	0.82 185	0.62 89	0.91 182	0.72 192	0.55 185	0.79 241	0.35 116	0.14 33	0.11 59	0.18 123	0.18 190	0.18 163	0.16 150

RAFT + AFF	0.53 237	0.29 255	0.75 304	0.51 304	0.32 260	0.63 223	0.60 310	1.00 235	0.91 235	0.78 187	0.87 165	0.83 235	0.58 199	0.80 242	0.47 209	0.17 148	0.20 283	0.23 251	0.22 270	0.18 163	0.18 183

UPFNet	0.53 237	0.24 186	0.51 207	0.45 230	0.38 297	0.84 291	0.49 265	0.99 232	0.75 150	0.87 240	0.88 172	0.86 243	0.64 235	0.80 242	0.71 275	0.20 227	0.20 283	0.20 184	0.20 237	0.19 197	0.15 111

S-Stereo	0.74 308	0.35 285	0.96 332	0.56 332	0.45 336	0.82 286	0.60 310	1.24 327	1.60 375	0.96 284	1.41 328	1.12 313	0.94 331	0.80 242	1.04 343	0.26 294	0.31 351	0.28 309	0.25 303	0.32 310	0.47 369

CRFU-Net	0.57 264	0.27 233	0.57 235	0.46 249	0.30 230	1.20 348	0.52 286	1.10 270	0.56 85	1.00 301	0.98 216	1.06 298	0.79 296	0.81 245	0.71 275	0.21 241	0.19 274	0.18 123	0.16 127	0.18 163	0.19 211

MMNet	0.55 248	0.25 205	0.61 247	0.43 194	0.34 276	1.07 328	0.39 211	0.87 192	0.91 235	0.91 264	0.93 189	0.86 243	0.76 285	0.81 245	0.76 283	0.15 81	0.14 183	0.18 123	0.19 215	0.20 210	0.16 150

ssnet_v2	0.58 270	0.28 247	0.56 232	0.43 194	0.29 220	0.95 306	0.59 308	1.13 280	0.99 270	0.93 273	0.80 129	0.99 278	0.64 235	0.82 247	0.94 326	0.25 284	0.22 296	0.23 251	0.24 294	0.20 210	0.19 211

DAS	0.51 225	0.25 205	0.60 245	0.48 263	0.31 247	0.58 191	0.41 229	0.83 176	0.97 261	0.89 252	1.12 267	0.70 178	0.75 282	0.82 247	0.43 175	0.17 148	0.13 156	0.18 123	0.15 98	0.20 210	0.18 183

LMCR-Stereo	0.53 237	0.30 261	0.53 218	0.58 339	0.30 230	0.83 288	0.36 159	1.19 302	0.76 156	0.88 248	1.04 242	0.56 101	0.62 219	0.82 247	0.67 264	0.19 205	0.15 208	0.19 160	0.14 76	0.23 254	0.17 168

FADNet	0.61 282	0.51 338	1.10 343	0.45 230	0.44 332	0.65 234	0.41 229	1.19 302	1.05 298	0.70 141	0.84 149	0.98 277	0.66 246	0.82 247	0.50 215	0.29 313	0.30 341	0.27 302	0.30 329	0.46 357	0.35 330

PS-NSSS	0.58 270	0.44 321	0.62 250	0.42 176	0.33 269	0.66 237	0.58 306	1.02 245	0.86 205	0.77 184	1.28 306	0.72 192	0.64 235	0.82 247	0.59 247	0.31 322	0.26 327	0.40 354	0.27 318	0.33 315	0.26 280

StereoDRNet	0.64 285	0.33 276	0.68 280	0.51 304	0.43 325	1.03 322	0.53 289	1.47 366	0.99 270	1.10 332	0.87 165	1.07 303	0.71 273	0.82 247	0.88 309	0.23 264	0.19 274	0.25 276	0.23 281	0.27 286	0.19 211

PSMNet_ROB	0.64 285	0.37 293	0.65 268	0.56 332	0.42 320	0.97 310	0.83 354	1.21 308	0.92 240	0.79 189	1.02 234	1.08 305	0.63 225	0.82 247	0.91 324	0.29 313	0.20 283	0.31 325	0.31 336	0.26 276	0.23 264

CSP-Net	0.56 259	0.27 233	0.49 188	0.41 139	0.28 197	1.22 349	0.50 269	1.23 320	0.72 136	0.95 283	0.95 197	0.89 257	0.62 219	0.83 254	0.62 253	0.26 294	0.17 249	0.17 89	0.17 167	0.18 163	0.17 168

iRaft-Stereo_20w	0.39 114	0.19 52	0.57 235	0.37 47	0.27 178	0.31 57	0.24 28	1.44 364	0.29 4	0.69 135	0.53 49	0.60 133	0.42 121	0.83 254	0.27 37	0.14 33	0.11 59	0.14 19	0.13 53	0.15 81	0.13 60

AACVNet	0.50 218	0.23 150	0.49 188	0.46 249	0.29 220	0.52 155	0.38 191	0.90 204	0.55 81	0.81 199	1.03 238	1.00 281	0.70 269	0.83 254	0.54 236	0.21 241	0.18 260	0.24 265	0.18 190	0.23 254	0.20 231

delet	0.55 248	0.24 186	0.55 226	0.44 209	0.33 269	1.07 328	0.50 269	1.00 235	0.86 205	0.85 228	0.96 201	0.90 261	0.63 225	0.83 254	0.74 281	0.18 176	0.18 260	0.20 184	0.21 255	0.16 112	0.15 111

CVANet_RVC	0.57 264	0.33 276	0.44 125	0.47 258	0.32 260	0.67 241	0.61 315	1.05 257	0.93 245	0.85 228	1.04 242	1.01 284	0.73 278	0.83 254	0.52 230	0.29 313	0.19 274	0.27 302	0.25 303	0.31 305	0.21 244

SMFormer	0.51 225	0.23 150	0.62 250	0.34 12	0.20 22	0.62 214	0.34 124	1.21 308	1.02 284	0.81 199	1.01 226	0.71 182	0.65 241	0.84 259	0.55 240	0.19 205	0.15 208	0.18 123	0.16 127	0.18 163	0.18 183

tta	0.51 225	0.23 150	0.62 250	0.34 12	0.20 22	0.62 214	0.34 124	1.21 308	1.02 284	0.81 199	1.01 226	0.71 182	0.65 241	0.84 259	0.55 240	0.19 205	0.15 208	0.18 123	0.16 127	0.15 81	0.14 92

qqq1	0.49 205	0.23 150	0.62 250	0.34 12	0.20 22	0.62 214	0.34 124	1.21 308	1.02 284	0.81 199	1.01 226	0.71 182	0.65 241	0.84 259	0.34 101	0.19 205	0.15 208	0.14 19	0.12 32	0.15 81	0.14 92

fff1	0.49 205	0.23 150	0.62 250	0.34 12	0.20 22	0.62 214	0.34 124	1.21 308	1.02 284	0.81 199	1.01 226	0.71 182	0.65 241	0.84 259	0.34 101	0.19 205	0.15 208	0.14 19	0.12 32	0.15 81	0.14 92

ttt	0.51 225	0.25 205	0.43 115	0.38 69	0.24 90	0.65 234	0.38 191	1.18 300	1.05 298	0.72 158	1.08 258	0.63 144	0.49 153	0.84 259	0.59 247	0.24 274	0.21 290	0.22 236	0.20 237	0.24 264	0.24 270

raft_robust	0.41 137	0.23 150	0.36 38	0.42 176	0.21 31	0.40 108	0.33 117	0.79 167	0.98 265	0.79 189	0.87 165	0.39 42	0.33 73	0.84 259	0.29 59	0.13 13	0.12 101	0.16 64	0.17 167	0.15 81	0.12 35

DeepPruner_ROB	0.53 237	0.34 281	0.59 240	0.41 139	0.30 230	0.50 148	0.43 237	1.19 302	0.70 125	0.85 228	1.05 246	0.86 243	0.55 185	0.84 259	0.51 223	0.29 313	0.23 306	0.22 236	0.22 270	0.26 276	0.25 276

UDG	0.88 334	0.82 377	0.67 277	1.00 386	0.96 385	1.02 319	0.57 305	1.13 280	0.99 270	0.90 259	0.97 215	1.31 332	0.99 339	0.85 266	0.84 297	0.54 380	0.32 354	1.77 397	0.40 361	0.94 387	0.66 384

ADCRef	0.80 319	0.43 317	1.32 368	0.50 292	0.45 336	1.07 328	0.51 283	1.07 261	0.98 265	1.17 339	1.42 329	0.87 248	0.91 322	0.85 266	3.19 395	0.18 176	0.16 235	0.23 251	0.23 281	0.22 245	0.21 244

TDLM	0.57 264	0.33 276	0.49 188	0.51 304	0.30 230	0.66 237	0.73 344	1.03 249	1.01 281	0.82 208	1.10 264	0.84 239	0.70 269	0.86 268	0.58 243	0.28 307	0.17 249	0.25 276	0.22 270	0.26 276	0.19 211

FAT-Stereo	0.73 307	0.33 276	0.75 304	0.49 278	0.37 289	0.71 252	0.59 308	1.36 352	1.30 349	1.03 316	1.40 326	1.59 368	1.15 353	0.87 269	0.86 302	0.28 307	0.28 333	0.28 309	0.23 281	0.28 288	0.38 344

HSM	0.51 225	0.24 186	0.41 87	0.39 90	0.24 90	0.75 260	0.40 217	1.22 316	0.75 150	0.81 199	0.91 182	1.21 321	0.69 259	0.87 269	0.46 204	0.17 148	0.13 156	0.17 89	0.14 76	0.17 145	0.17 168

CBMV_ROB	0.59 277	0.37 293	0.38 58	0.39 90	0.28 197	0.74 257	0.28 55	1.00 235	0.98 265	0.94 276	1.25 302	0.81 233	0.78 294	0.87 269	0.50 215	0.36 353	0.37 367	0.43 357	0.40 361	0.33 315	0.30 307

HBP-ISP	0.59 277	0.45 325	0.43 115	0.45 230	0.33 269	0.70 247	0.28 55	1.11 275	1.00 277	0.83 220	1.18 289	0.65 161	0.68 255	0.88 272	0.52 230	0.35 350	0.38 369	0.47 365	0.41 366	0.38 336	0.31 313

ARAFT	0.47 181	0.24 186	0.79 314	0.42 176	0.25 116	0.55 170	0.55 297	0.75 152	0.81 184	0.89 252	0.75 104	0.73 202	0.47 146	0.88 272	0.37 144	0.15 81	0.12 101	0.23 251	0.22 270	0.14 48	0.13 60

DLCB_ROB	0.58 270	0.28 247	0.47 162	0.49 278	0.32 260	0.77 263	0.50 269	0.99 232	0.92 240	1.04 317	1.14 275	1.21 321	0.69 259	0.88 272	0.69 268	0.20 227	0.20 283	0.22 236	0.22 270	0.21 228	0.18 183

SGM-Forest	0.62 283	0.32 268	0.39 75	0.43 194	0.30 230	1.02 319	0.55 297	1.09 269	1.05 298	1.06 322	1.18 289	1.10 309	0.67 249	0.88 272	0.62 253	0.31 322	0.33 360	0.33 335	0.30 329	0.30 300	0.28 294
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.64 285	0.35 285	0.41 87	0.42 176	0.25 116	1.01 317	0.77 348	1.13 280	1.09 316	1.17 339	1.22 295	1.04 293	0.75 282	0.88 272	0.63 256	0.28 307	0.30 341	0.34 337	0.30 329	0.26 276	0.26 280
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
Wz-Net-LNSev	0.71 301	0.51 338	1.36 374	0.50 292	0.41 314	1.15 341	0.69 333	1.21 308	1.07 311	1.02 308	1.12 267	1.08 305	0.87 316	0.89 277	0.89 320	0.24 274	0.22 296	0.21 224	0.19 215	0.26 276	0.26 280

MLCV	0.47 181	0.24 186	0.61 247	0.37 47	0.17 4	0.61 207	0.33 117	0.80 171	0.87 214	0.94 276	1.13 273	0.72 192	0.43 128	0.89 277	0.51 223	0.13 13	0.10 9	0.13 11	0.11 18	0.14 48	0.12 35

1111x	0.55 248	0.22 133	0.46 152	0.38 69	0.20 22	0.66 237	0.43 237	1.23 320	0.99 270	0.71 147	0.99 221	0.95 270	0.69 259	0.90 279	1.08 346	0.18 176	0.17 249	0.18 123	0.19 215	0.20 210	0.18 183

SACVNet	0.58 270	0.34 281	0.55 226	0.55 329	0.36 284	0.63 223	0.48 259	1.13 280	0.77 163	1.02 308	1.06 252	1.02 289	0.74 280	0.90 279	0.51 223	0.27 301	0.21 290	0.25 276	0.24 294	0.29 291	0.36 332

IIG-Stereo	0.43 149	0.21 106	0.44 125	0.50 292	0.25 116	0.44 132	0.21 4	0.71 133	0.76 156	0.83 220	0.95 197	0.83 235	0.43 128	0.90 279	0.35 116	0.15 81	0.12 101	0.19 160	0.14 76	0.15 81	0.11 10

GEStereo_RVC	0.55 248	0.29 255	0.63 258	0.49 278	0.31 247	0.70 247	0.54 293	1.22 316	0.92 240	0.82 208	0.85 158	0.85 241	0.63 225	0.90 279	0.65 259	0.24 274	0.16 235	0.19 160	0.16 127	0.21 228	0.22 257

RASNet	0.53 237	0.22 133	0.52 212	0.38 69	0.22 44	0.68 243	0.38 191	0.97 227	0.88 218	0.73 165	1.04 242	1.03 291	0.92 325	0.90 279	0.86 302	0.16 115	0.14 183	0.14 19	0.17 167	0.15 81	0.13 60

StereoDRNet-Refined	0.58 270	0.32 268	0.54 221	0.46 249	0.30 230	0.96 309	0.40 217	1.00 235	0.94 252	1.12 334	1.08 258	0.96 272	0.67 249	0.90 279	0.89 320	0.17 148	0.13 156	0.22 236	0.21 255	0.20 210	0.19 211
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
NCCL2	0.72 305	0.41 313	0.65 268	0.64 354	0.44 332	0.98 314	1.20 384	1.11 275	1.00 277	0.98 293	0.96 201	1.49 358	0.87 316	0.90 279	0.79 288	0.31 322	0.26 327	0.39 351	0.39 358	0.32 310	0.32 317

TestStereo1	0.43 149	0.23 150	0.41 87	0.51 304	0.24 90	0.34 77	0.40 217	0.77 160	0.90 230	0.68 130	0.96 201	0.48 78	0.46 143	0.91 286	0.32 79	0.16 115	0.13 156	0.18 123	0.15 98	0.14 48	0.13 60

SA-5K	0.43 149	0.23 150	0.41 87	0.51 304	0.24 90	0.34 77	0.40 217	0.77 160	0.90 230	0.68 130	0.96 201	0.48 78	0.46 143	0.91 286	0.32 79	0.16 115	0.13 156	0.18 123	0.15 98	0.14 48	0.13 60

OMP-Stereo	0.42 143	0.22 133	0.46 152	0.52 315	0.24 90	0.36 88	0.25 35	0.71 133	0.78 170	0.77 184	0.64 73	0.89 257	0.39 109	0.91 286	0.35 116	0.15 81	0.12 101	0.20 184	0.15 98	0.15 81	0.12 35

Sa-1000	0.48 189	0.24 186	0.41 87	0.45 230	0.25 116	0.59 200	0.34 124	0.81 174	0.93 245	0.82 208	1.50 341	0.53 92	0.45 140	0.92 289	0.30 64	0.15 81	0.12 101	0.21 224	0.19 215	0.15 81	0.13 60

Consistency-Raft	1.01 348	0.81 374	1.24 361	0.84 379	0.97 386	0.81 278	0.84 357	1.30 339	1.59 372	1.05 319	1.68 356	1.12 313	0.91 322	0.92 289	1.11 348	0.65 384	0.74 397	0.79 385	0.90 397	1.06 392	0.79 389

FINET	0.67 290	0.42 315	1.00 336	0.46 249	0.43 325	0.83 288	0.89 362	1.08 265	1.50 366	0.87 240	1.14 275	0.71 182	0.68 255	0.92 289	0.70 271	0.36 353	0.30 341	0.26 290	0.24 294	0.35 326	0.33 321

Syn2CoEx	0.71 301	0.51 338	0.95 330	0.64 354	0.45 336	0.91 298	0.53 289	1.48 367	1.13 322	0.93 273	1.35 316	1.02 289	0.99 339	0.92 289	0.80 290	0.30 319	0.27 331	0.28 309	0.24 294	0.23 254	0.24 270

GwcNet	0.69 295	0.36 290	1.10 343	0.51 304	0.42 320	1.08 332	0.50 269	1.21 308	1.16 326	1.00 301	1.37 320	1.06 298	0.79 296	0.92 289	0.94 326	0.25 284	0.24 313	0.24 265	0.22 270	0.23 254	0.26 280

DDUNet	1.06 356	2.56 420	0.68 280	1.21 392	1.26 396	1.03 322	0.69 333	1.11 275	0.94 252	0.96 284	1.22 295	1.27 326	0.82 304	0.93 294	0.72 277	0.84 391	0.38 369	1.99 400	0.60 386	1.10 393	0.85 391

SepStereo	0.51 225	0.25 205	0.60 245	0.48 263	0.31 247	0.58 191	0.41 229	0.83 176	0.97 261	0.89 252	1.12 267	0.70 178	0.75 282	0.93 294	0.43 175	0.17 148	0.13 156	0.18 123	0.15 98	0.20 210	0.18 183

aanetorigin	0.83 329	0.56 351	1.87 389	0.49 278	0.38 297	0.56 185	0.66 322	0.70 128	1.00 277	2.42 395	2.02 371	1.31 332	1.18 357	0.93 294	1.13 352	0.20 227	0.18 260	0.20 184	0.19 215	0.27 286	0.30 307

FADNet_RVC	0.55 248	0.37 293	1.17 354	0.44 209	0.31 247	0.56 185	0.34 124	1.06 260	0.88 218	0.67 124	0.90 179	0.61 137	0.65 241	0.93 294	0.70 271	0.21 241	0.18 260	0.26 290	0.23 281	0.31 305	0.28 294

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 290	0.81 374	0.73 297	0.53 320	0.37 289	1.40 360	0.53 289	1.04 252	0.79 177	0.88 248	0.94 190	0.95 270	0.53 171	0.93 294	0.58 243	0.39 359	0.30 341	0.57 378	0.31 336	0.53 369	0.30 307

RYNet	0.72 305	0.35 285	0.64 263	0.53 320	0.67 373	1.31 356	0.67 324	1.20 306	1.18 329	1.05 319	0.87 165	1.27 326	0.93 330	0.93 294	1.27 362	0.22 259	0.16 235	0.26 290	0.23 281	0.40 339	0.39 346

pmcnn	1.23 370	0.29 255	0.96 332	0.40 114	0.23 72	0.95 306	0.69 333	1.16 292	1.28 347	1.67 373	2.33 376	11.15 424	0.86 313	0.93 294	0.88 309	0.15 81	0.12 101	0.12 2	0.10 11	0.15 81	0.15 111

SA	0.44 155	0.25 205	0.46 152	0.46 249	0.24 90	0.43 128	0.36 159	0.75 152	0.96 258	0.59 79	1.03 238	0.48 78	0.52 168	0.94 301	0.32 79	0.16 115	0.12 101	0.21 224	0.19 215	0.15 81	0.13 60

FADNet-RVC	0.60 280	0.53 347	1.14 348	0.46 249	0.39 302	0.61 207	0.39 211	1.12 279	0.87 214	0.70 141	0.84 149	1.04 293	0.55 185	0.94 301	0.69 268	0.26 294	0.25 321	0.28 309	0.28 323	0.31 305	0.31 313

ccnet	0.82 323	0.57 353	0.75 304	0.54 326	0.59 368	1.09 333	0.66 322	1.38 355	0.94 252	1.12 334	1.44 334	1.29 329	0.92 325	0.95 303	1.24 358	0.49 372	0.42 378	0.50 373	0.47 372	0.51 364	0.46 365

DSFCA	0.55 248	0.25 205	0.62 250	0.40 114	0.36 284	0.74 257	0.52 286	1.04 252	0.82 185	1.06 322	0.84 149	0.89 257	0.63 225	0.99 304	0.58 243	0.25 284	0.21 290	0.21 224	0.21 255	0.21 228	0.19 211

NVstereo2D	0.60 280	0.30 261	0.75 304	0.48 263	0.43 325	0.89 297	0.48 259	1.05 257	1.15 325	0.66 123	0.86 161	0.88 253	0.70 269	0.99 304	0.65 259	0.32 334	0.15 208	0.28 309	0.20 237	0.40 339	0.36 332

ETE_ROB	0.70 297	0.49 331	0.73 297	0.56 332	0.36 284	0.79 270	0.87 361	1.14 286	0.93 245	1.19 341	1.18 289	1.39 348	0.82 304	0.99 304	0.80 290	0.26 294	0.21 290	0.31 325	0.26 313	0.33 315	0.34 325

ff1	0.49 205	0.26 219	0.49 188	0.37 47	0.25 116	0.55 170	0.37 171	0.68 105	1.04 293	0.73 165	0.96 201	0.71 182	0.53 171	1.01 307	0.88 309	0.16 115	0.10 9	0.25 276	0.21 255	0.16 112	0.16 150

mmx	0.53 237	0.26 219	0.49 188	0.37 47	0.25 116	0.55 170	0.37 171	1.16 292	1.03 289	0.73 165	0.96 201	0.71 182	0.53 171	1.01 307	0.88 309	0.20 227	0.15 208	0.25 276	0.21 255	0.22 245	0.20 231

xxx	0.53 237	0.26 219	0.49 188	0.37 47	0.25 116	0.55 170	0.37 171	1.16 292	1.03 289	0.73 165	0.96 201	0.71 182	0.53 171	1.01 307	0.88 309	0.20 227	0.15 208	0.25 276	0.21 255	0.22 245	0.20 231

SQANet	0.82 323	0.74 369	0.67 277	1.13 390	0.98 388	1.11 334	0.47 253	1.07 261	0.83 190	0.91 264	1.05 246	1.03 291	0.74 280	1.01 307	0.64 258	0.61 383	0.24 313	1.03 390	0.35 349	1.18 394	0.58 381

RP	0.76 311	0.36 290	0.63 258	0.66 362	0.58 367	0.80 273	0.55 297	1.14 286	1.22 336	0.97 289	1.65 351	1.43 352	1.32 367	1.01 307	0.84 297	0.33 340	0.30 341	0.36 342	0.30 329	0.34 322	0.34 325

anonymity	0.97 345	0.89 380	1.05 339	0.92 382	1.03 391	0.97 310	0.81 353	1.29 336	0.91 235	1.07 325	0.98 216	1.00 281	0.95 334	1.02 312	0.92 325	0.96 394	0.95 412	0.90 387	0.91 400	0.92 386	0.94 394

PA-Net	0.67 290	0.43 317	0.83 317	0.50 292	0.53 354	0.94 303	0.68 329	1.10 270	1.14 324	0.80 191	0.88 172	0.87 248	0.77 289	1.02 312	0.88 309	0.24 274	0.41 376	0.29 317	0.44 368	0.26 276	0.34 325
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DGSMNet	0.76 311	0.55 350	1.29 365	0.58 339	0.62 370	0.94 303	0.70 338	1.26 331	1.11 318	0.83 220	1.24 300	1.00 281	0.71 273	1.03 314	0.81 293	0.34 346	0.29 338	0.41 355	0.40 361	0.57 375	0.55 380

XPNet_ROB	0.70 297	0.35 285	0.68 280	0.52 315	0.40 307	0.79 270	0.85 360	1.16 292	0.94 252	1.33 355	1.15 280	1.38 347	0.83 308	1.03 314	0.90 322	0.32 334	0.25 321	0.26 290	0.24 294	0.31 305	0.28 294

LALA_ROB	0.74 308	0.43 317	0.69 286	0.54 326	0.40 307	1.01 317	0.95 368	1.21 308	1.07 311	1.22 346	1.12 267	1.56 365	0.79 296	1.04 316	0.86 302	0.33 340	0.22 296	0.35 339	0.30 329	0.35 326	0.31 313

SuperB	1.04 353	0.37 293	4.81 409	0.43 194	0.31 247	0.99 315	0.46 248	1.02 245	2.09 386	1.09 330	1.09 262	0.75 209	0.81 300	1.06 317	1.76 374	0.19 205	0.15 208	0.17 89	0.15 98	2.82 417	0.26 280

G-Net	0.95 344	0.46 327	1.04 338	0.64 354	0.48 344	2.12 389	0.64 320	1.01 242	0.87 214	1.75 375	2.82 393	1.30 331	1.64 383	1.06 317	0.96 331	0.36 353	0.29 338	0.35 339	0.25 303	0.45 354	0.42 354

CC-Net-ROB	0.82 323	0.96 385	0.85 319	0.58 339	0.45 336	1.27 354	0.70 338	1.17 297	1.02 284	0.83 220	1.23 299	0.90 261	0.77 289	1.06 317	0.69 268	0.46 367	0.34 362	1.71 396	0.38 354	0.59 379	0.36 332

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 284	0.28 247	0.99 335	0.40 114	0.30 230	1.03 322	0.56 302	1.10 270	0.99 270	0.97 289	1.22 295	1.06 298	0.69 259	1.07 320	0.95 329	0.19 205	0.11 59	0.16 64	0.13 53	0.22 245	0.21 244

AANet_RVC	0.57 264	0.32 268	0.54 221	0.45 230	0.27 178	0.57 189	0.48 259	1.00 235	1.28 347	0.86 233	1.33 314	0.87 248	0.58 199	1.07 320	0.75 282	0.18 176	0.12 101	0.15 45	0.13 53	0.18 163	0.18 183

RAFT_CTSACE	0.45 165	0.20 74	0.44 125	0.45 230	0.27 178	0.34 77	0.39 211	0.60 51	0.73 143	0.76 179	1.44 334	0.83 235	0.38 97	1.08 322	0.26 28	0.12 4	0.13 156	0.18 123	0.16 127	0.15 81	0.11 10

edge stereo	0.76 311	0.38 302	0.74 301	0.52 315	0.43 325	0.80 273	0.53 289	1.28 335	1.06 305	1.28 351	1.38 325	1.81 372	1.11 350	1.08 322	0.85 301	0.33 340	0.32 354	0.41 355	0.28 323	0.32 310	0.36 332

DeepPrunerF	0.89 336	0.52 344	3.43 402	0.68 369	0.81 378	0.72 255	0.72 343	1.22 316	1.99 385	0.93 273	1.01 226	0.87 248	0.86 313	1.08 322	0.95 329	0.34 346	0.28 333	0.43 357	0.39 358	0.30 300	0.32 317

APVNet	0.71 301	0.37 293	0.89 327	0.56 332	0.45 336	1.18 346	0.68 329	1.41 360	0.85 200	0.81 199	1.15 280	1.04 293	0.81 300	1.10 325	1.17 353	0.26 294	0.28 333	0.32 330	0.31 336	0.29 291	0.30 307

Nwc_Net	0.78 315	0.38 302	0.73 297	0.60 347	0.55 358	1.05 327	0.55 297	1.67 385	1.05 298	0.88 248	1.86 366	1.40 350	1.09 348	1.10 325	0.87 306	0.30 319	0.25 321	0.36 342	0.38 354	0.29 291	0.29 300

AF-Net	0.81 322	0.39 306	0.68 280	0.64 354	0.54 356	0.91 298	0.51 283	1.61 381	1.31 350	0.96 284	2.02 371	1.46 353	1.26 365	1.11 327	0.99 336	0.32 334	0.24 313	0.39 351	0.27 318	0.30 300	0.25 276

GANet	0.70 297	0.37 293	0.55 226	0.51 304	0.34 276	0.94 303	0.96 369	1.08 265	0.94 252	1.04 317	1.98 370	1.13 316	0.88 319	1.12 328	0.66 261	0.25 284	0.26 327	0.27 302	0.22 270	0.31 305	0.22 257

MFMNet_re	1.14 362	0.97 388	1.19 356	0.99 384	0.95 384	1.25 353	1.22 387	1.39 356	1.55 370	1.69 374	1.67 355	1.21 321	1.53 375	1.12 328	0.99 336	0.87 393	0.75 401	0.79 385	0.75 392	0.90 385	0.94 394

GANetREF_RVC	0.80 319	0.75 370	0.86 324	0.66 362	0.42 320	1.15 341	0.98 370	1.14 286	1.19 331	1.01 306	1.02 234	1.10 309	0.90 321	1.15 330	0.76 283	0.48 370	0.39 373	0.57 378	0.38 354	0.63 381	0.46 365
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
coex-ft	6.43 420	1.51 402	87.33 444	0.49 278	0.38 297	1.34 357	1.21 386	1.16 292	8.09 416	12.12 424	2.79 390	2.77 392	3.31 410	1.16 331	3.15 394	0.24 274	0.23 306	0.27 302	0.24 294	0.45 354	0.37 338

Wz-Net-MNSev	0.76 311	0.40 310	1.34 369	0.50 292	0.40 307	1.44 365	0.83 354	1.15 289	1.16 326	1.25 350	1.20 294	1.13 316	0.81 300	1.16 331	1.00 339	0.22 259	0.19 274	0.24 265	0.23 281	0.28 288	0.26 280

DANet	0.71 301	0.45 325	0.91 328	0.59 342	0.40 307	0.81 278	0.40 217	0.97 227	0.84 193	1.20 344	1.22 295	1.33 339	0.88 319	1.16 331	1.24 358	0.27 301	0.23 306	0.31 325	0.25 303	0.35 326	0.32 317
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NCC-stereo	0.78 315	0.40 310	0.76 309	0.61 349	0.67 373	0.81 278	0.69 333	1.54 377	1.11 318	0.90 259	1.36 317	1.33 339	1.16 354	1.19 334	0.88 309	0.31 322	0.30 341	0.37 346	0.48 374	0.33 315	0.33 321

Abc-Net	0.78 315	0.40 310	0.76 309	0.61 349	0.67 373	0.81 278	0.69 333	1.54 377	1.11 318	0.90 259	1.36 317	1.33 339	1.16 354	1.19 334	0.88 309	0.31 322	0.30 341	0.37 346	0.48 374	0.33 315	0.33 321
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
NaN_ROB	0.69 295	0.44 321	0.69 286	0.51 304	0.33 269	0.97 310	1.06 376	1.22 316	1.19 331	1.24 349	0.96 201	1.08 305	0.78 294	1.20 336	0.67 264	0.24 274	0.30 341	0.23 251	0.24 294	0.23 254	0.25 276

PWCDC_ROB	0.89 336	0.49 331	0.80 316	0.74 376	0.40 307	1.03 322	0.39 211	1.33 344	2.35 393	1.02 308	3.77 403	0.81 233	0.92 325	1.20 336	0.90 322	0.34 346	0.22 296	0.24 265	0.20 237	0.34 322	0.29 300

RGC	0.79 318	0.59 355	0.71 293	0.65 359	0.65 372	0.92 302	0.58 306	1.29 336	1.05 298	1.07 325	1.45 337	1.47 356	1.03 343	1.21 338	0.88 309	0.32 334	0.30 341	0.48 368	0.40 361	0.37 332	0.37 338

psmorigin	0.82 323	0.51 338	2.09 392	0.49 278	0.41 314	0.85 292	0.50 269	1.04 252	0.88 218	1.45 359	1.43 332	1.50 359	1.06 345	1.22 339	0.97 332	0.31 322	0.32 354	0.27 302	0.27 318	0.33 315	0.42 354

otaku	1.04 353	0.93 382	0.88 326	1.33 396	1.05 393	1.66 377	0.70 338	1.40 359	1.18 329	1.08 328	1.32 313	1.33 339	0.91 322	1.23 340	0.76 283	0.72 387	0.46 386	1.24 392	0.50 379	1.40 395	0.75 385

PASM	0.90 339	0.64 363	1.69 383	0.69 371	0.69 376	0.78 267	0.84 357	1.03 249	1.26 346	1.19 341	1.15 280	1.31 332	0.98 338	1.24 341	1.03 340	0.52 376	0.56 390	0.59 381	0.66 388	0.56 373	0.54 379

WCMA_ROB	1.14 362	0.36 290	0.76 309	0.49 278	0.44 332	1.23 351	0.67 324	1.11 275	1.23 337	2.84 403	3.95 409	3.28 399	1.83 389	1.25 342	0.99 336	0.44 365	0.34 362	0.34 337	0.37 351	0.41 345	0.40 349

Ntro	1.09 360	0.97 388	0.91 328	1.44 397	1.19 395	1.69 380	0.80 352	1.35 349	1.25 343	1.00 301	1.29 309	1.31 332	0.97 337	1.26 343	0.84 297	0.84 391	0.43 381	1.36 393	0.50 379	1.56 396	0.78 387

EDNetEfficient	1.46 381	0.80 373	6.12 411	0.47 258	0.39 302	0.69 245	0.83 354	0.90 204	2.77 398	3.50 412	1.96 369	1.66 369	2.03 395	1.26 343	4.18 405	0.21 241	0.18 260	0.21 224	0.20 237	0.41 345	0.39 346

STTRV1_RVC	0.82 323	0.59 355	1.16 349	0.67 365	0.81 378	1.11 334	0.63 317	1.30 339	1.11 318	0.98 293	1.33 314	1.08 305	0.95 334	1.26 343	0.87 306	0.55 381	0.25 321	0.43 357	0.39 358	0.58 378	0.40 349

Anonymous Stereo	0.75 310	0.54 349	1.78 387	0.57 337	0.56 361	0.62 214	1.25 390	0.96 223	0.99 270	0.96 284	0.95 197	0.83 235	0.58 199	1.27 346	1.21 356	0.31 322	0.30 341	0.31 325	0.33 345	0.33 315	0.36 332

CSAN	0.83 329	0.49 331	0.77 313	0.60 347	0.41 314	1.14 339	1.06 376	1.19 302	1.46 364	1.32 353	1.43 332	1.37 346	1.19 359	1.27 346	0.86 302	0.39 359	0.31 351	0.36 342	0.37 351	0.35 326	0.34 325

SDNR	0.86 331	0.37 293	1.47 379	0.40 114	0.38 297	3.38 409	0.33 117	0.90 204	0.98 265	0.99 296	2.09 374	0.59 128	0.71 273	1.29 348	0.70 271	0.51 375	0.56 390	0.36 342	0.26 313	0.43 349	0.46 365

stereogan	0.80 319	0.31 266	0.71 293	0.59 342	0.50 347	1.72 381	0.48 259	1.35 349	1.37 354	1.00 301	1.46 339	1.56 365	0.95 334	1.29 348	0.84 297	0.28 307	0.29 338	0.29 317	0.25 303	0.38 336	0.38 344

SHD	0.93 343	0.50 335	1.18 355	0.59 342	0.46 343	0.97 310	0.48 259	1.70 386	2.15 387	1.58 364	1.37 320	1.42 351	1.19 359	1.31 350	1.60 369	0.31 322	0.26 327	0.32 330	0.33 345	0.40 339	0.42 354

MSMD_ROB	1.21 369	0.49 331	0.62 250	0.59 342	0.50 347	1.62 376	0.67 324	1.23 320	1.24 339	2.45 396	3.77 403	3.09 396	2.98 408	1.32 351	0.81 293	0.45 366	0.41 376	0.49 371	0.51 381	0.47 359	0.44 360

LL-Strereo	0.57 264	0.27 233	0.68 280	0.48 263	0.34 276	0.39 107	0.48 259	0.94 215	0.97 261	0.83 220	0.78 118	1.10 309	1.18 357	1.33 352	0.49 214	0.17 148	0.14 183	0.22 236	0.19 215	0.16 112	0.17 168

GASNet	0.67 290	0.72 367	0.96 332	0.70 372	0.48 344	0.62 214	0.47 253	1.08 265	1.03 289	0.94 276	0.82 139	0.93 267	0.83 308	1.33 352	0.80 290	0.31 322	0.22 296	0.29 317	0.28 323	0.44 350	0.24 270

RainbowNet	1.35 376	1.49 400	1.19 356	1.88 403	1.45 397	1.48 367	1.07 378	1.61 381	1.55 370	1.20 344	1.59 348	1.54 363	1.13 351	1.34 354	0.97 332	1.36 405	0.70 394	1.82 398	0.79 394	1.71 398	1.07 402

ACVNet_1	1.46 381	1.33 397	1.12 346	1.91 405	1.62 400	1.83 383	0.98 370	2.00 392	1.85 382	1.39 358	1.53 344	2.32 384	1.53 375	1.34 354	1.11 348	1.30 402	0.50 388	2.06 406	0.58 385	1.93 406	0.95 396

DPSNet	0.99 347	0.42 315	1.88 390	0.53 320	0.41 314	1.59 374	1.26 391	2.21 395	1.43 360	1.10 332	1.11 265	1.46 353	1.95 393	1.34 354	1.26 360	0.34 346	0.25 321	0.25 276	0.21 255	0.46 357	0.37 338

SANet	1.07 358	0.41 313	1.06 340	0.48 263	0.30 230	1.41 362	0.94 367	1.42 361	3.36 405	1.58 364	2.43 380	2.33 385	1.70 384	1.34 354	1.07 345	0.28 307	0.24 313	0.26 290	0.23 281	0.34 322	0.30 307

PWC_ROB	0.87 332	0.52 344	1.28 363	0.50 292	0.32 260	0.91 298	0.37 171	1.36 352	1.46 364	1.61 367	2.59 386	1.16 320	1.01 342	1.34 354	1.40 367	0.25 284	0.18 260	0.28 309	0.20 237	0.29 291	0.28 294

ADCPNet	1.03 352	0.48 328	2.70 397	0.54 326	0.42 320	1.40 360	0.75 346	1.13 280	1.07 311	1.22 346	1.42 329	1.68 370	1.09 348	1.36 359	3.45 399	0.30 319	0.28 333	0.29 317	0.32 342	0.37 332	0.35 330

ADCL	1.04 353	0.38 302	1.35 370	0.50 292	0.39 302	1.61 375	0.89 362	1.29 336	1.39 357	1.29 352	1.50 341	1.24 324	1.24 362	1.37 360	4.87 408	0.21 241	0.19 274	0.25 276	0.25 303	0.29 291	0.27 287

LSM	4.74 416	0.77 371	10.16 416	0.70 372	56.56 440	1.02 319	1.00 374	1.24 327	1.62 376	2.04 385	2.34 377	1.33 339	1.17 356	1.38 361	1.09 347	0.33 340	0.49 387	0.39 351	0.46 369	0.51 364	10.09 427

XQC	0.89 336	0.65 364	1.31 366	0.67 365	0.52 353	1.22 349	0.68 329	1.26 331	1.52 367	1.14 337	1.11 265	1.28 328	1.04 344	1.40 362	1.77 375	0.38 357	0.24 313	0.37 346	0.31 336	0.53 369	0.47 369

SAMSARA	1.07 358	0.65 364	1.19 356	1.06 389	0.90 381	1.76 382	1.76 410	1.46 365	1.44 362	1.51 361	1.16 285	2.00 379	1.14 352	1.48 363	1.31 364	0.39 359	0.44 383	0.35 339	0.38 354	0.49 361	0.49 374

ACVNet_2	1.65 389	1.27 395	1.41 377	1.75 400	1.62 400	2.22 390	1.20 384	2.30 396	2.62 395	1.78 377	2.56 383	3.03 393	1.61 380	1.54 364	1.12 351	1.06 398	0.58 392	1.82 398	0.70 391	1.82 400	0.96 397

AnyNet_C32	1.16 366	0.62 362	2.40 396	0.57 337	0.55 358	1.41 362	1.34 396	1.18 300	1.24 339	1.49 360	1.42 329	1.39 348	1.20 361	1.55 365	4.82 407	0.29 313	0.28 333	0.29 317	0.34 347	0.38 336	0.42 354

PDISCO_ROB	0.91 340	0.48 328	1.06 340	0.99 384	0.97 386	1.67 379	0.63 317	1.64 383	1.59 372	1.06 322	1.18 289	1.31 332	0.79 296	1.55 365	0.97 332	0.49 372	0.22 296	0.45 361	0.40 361	0.45 354	0.37 338

ADCMid	1.14 362	0.52 344	2.23 395	0.53 320	0.43 325	1.07 328	0.75 346	1.23 320	1.05 298	2.15 389	1.44 334	1.50 359	1.43 373	1.56 367	5.01 409	0.26 294	0.24 313	0.29 317	0.31 336	0.37 332	0.33 321

ADCP+	1.06 356	0.35 285	1.51 381	0.49 278	0.51 350	1.45 366	0.55 297	1.25 330	1.03 289	1.16 338	1.15 280	1.10 309	1.07 347	1.56 367	6.75 415	0.19 205	0.16 235	0.23 251	0.21 255	0.28 288	0.21 244

FCDSN-DC	1.39 379	0.56 351	0.65 268	0.74 376	0.59 368	1.38 359	0.63 317	1.35 349	1.39 357	3.26 410	4.50 414	4.61 405	2.63 403	1.58 369	1.03 340	0.46 367	0.42 378	0.48 368	0.47 372	0.50 363	0.50 375
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MDST_ROB	0.91 340	0.27 233	0.85 319	0.63 353	0.41 314	2.53 393	0.71 342	1.60 380	1.13 322	2.83 402	1.73 357	0.97 274	0.69 259	1.61 370	0.73 278	0.25 284	0.22 296	0.32 330	0.28 323	0.25 272	0.24 270

RTSC	0.87 332	0.48 328	1.23 360	0.52 315	0.37 289	1.13 338	0.50 269	1.34 346	1.79 380	1.51 361	1.24 300	1.12 313	0.81 300	1.62 371	2.16 384	0.25 284	0.19 274	0.23 251	0.24 294	0.30 300	0.31 313

SPS-STEREO	1.25 372	0.93 382	1.06 340	1.04 388	1.03 391	1.41 362	0.91 365	1.51 373	1.19 331	2.09 387	1.83 363	1.94 377	1.39 370	1.62 371	1.39 366	0.97 395	0.94 411	0.90 387	0.89 396	0.96 389	0.96 397
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
LE_ROB	4.42 414	0.24 186	2.75 398	0.42 176	0.23 72	1.57 373	0.90 364	1.71 387	17.88 430	16.56 432	4.88 416	5.17 412	18.85 432	1.63 373	14.62 423	0.17 148	0.14 183	0.16 64	0.16 127	0.19 197	0.17 168

ACVNet-4b	1.35 376	1.31 396	1.10 343	1.90 404	1.59 399	1.92 384	0.77 348	1.52 376	1.62 376	1.05 319	1.60 349	2.11 380	0.94 331	1.64 374	0.77 287	1.30 402	0.35 364	2.03 404	0.67 389	1.88 404	0.84 390

MFN_U_SF_RVC	1.09 360	0.59 355	1.97 391	0.67 365	0.44 332	1.93 385	0.60 310	1.85 388	1.36 352	1.61 367	1.54 345	1.95 378	1.37 369	1.64 374	1.73 372	0.40 363	0.37 367	0.45 361	0.48 374	0.44 350	0.44 360

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 351	0.57 353	1.51 381	0.67 365	0.50 347	2.57 394	1.66 406	1.20 306	1.43 360	1.38 357	1.57 347	1.33 339	0.92 325	1.64 374	0.88 309	0.37 356	0.39 373	0.46 364	0.60 386	0.41 345	0.40 349

SGM+DAISY	1.35 376	0.94 384	1.25 362	0.96 383	1.00 390	1.52 370	1.02 375	1.34 346	1.21 334	2.64 398	2.65 388	2.44 386	1.56 378	1.64 374	1.26 360	0.97 395	0.95 412	0.90 387	0.90 397	0.94 387	0.96 397

Dean	1.98 394	1.36 398	1.36 374	2.12 407	1.81 407	2.74 396	1.36 397	3.37 409	3.80 409	2.08 386	3.32 399	3.21 398	1.82 387	1.71 378	1.67 370	1.27 399	0.77 403	1.99 400	0.90 397	1.86 401	1.03 401

Wz-Net-TNSev	1.14 362	1.06 391	4.32 408	0.49 278	0.42 320	1.51 369	1.11 380	1.48 367	1.40 359	1.22 346	1.26 303	1.58 367	1.43 373	1.76 379	1.70 371	0.32 334	0.31 351	0.26 290	0.30 329	0.41 345	0.41 353

EDNetEfficientorigin	9.93 422	1.15 392	175.16 445	0.48 263	0.36 284	1.04 326	0.68 329	1.24 327	2.69 397	3.17 409	2.50 382	2.30 383	2.07 396	1.76 379	2.21 385	0.20 227	0.18 260	0.24 265	0.19 215	0.51 364	0.50 375

Wz-Net-SNSev	0.91 340	0.73 368	2.13 393	0.56 332	0.45 336	0.95 306	1.13 381	1.34 346	1.24 339	1.02 308	1.30 310	1.46 353	0.86 313	1.81 381	1.50 368	0.25 284	0.23 306	0.25 276	0.26 313	0.32 310	0.29 300

DISCO	0.70 297	0.26 219	0.68 280	0.44 209	0.31 247	1.14 339	0.51 283	1.23 320	1.23 337	0.81 199	1.05 246	1.50 359	0.85 311	1.82 382	1.03 340	0.19 205	0.15 208	0.18 123	0.16 127	0.24 264	0.23 264

FC-DCNN	1.59 385	0.51 338	0.66 273	0.61 349	0.49 346	1.56 372	0.70 338	1.66 384	1.53 368	4.64 417	4.62 415	5.85 414	3.34 411	1.84 383	1.11 348	0.46 367	0.42 378	0.47 365	0.46 369	0.48 360	0.46 365

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 374	0.87 379	1.76 386	0.86 380	0.56 361	4.29 413	1.79 411	1.50 370	1.98 384	1.61 367	1.85 365	1.84 373	1.41 371	1.89 384	1.36 365	0.48 370	0.40 375	0.56 377	0.57 384	0.69 382	0.48 371

PVD	1.28 373	0.67 366	1.28 363	0.74 376	0.62 370	1.50 368	0.84 357	1.99 391	2.96 399	2.18 390	2.36 379	1.85 375	1.95 393	1.92 385	1.94 379	0.39 359	0.36 366	0.49 371	0.37 351	0.51 364	0.64 382

MeshStereo	1.34 374	0.43 317	0.54 221	0.44 209	0.34 276	1.66 377	0.60 310	1.94 389	1.37 354	4.47 416	3.25 395	4.71 407	1.94 392	1.92 385	1.17 353	0.35 350	0.35 364	0.37 346	0.31 336	0.32 310	0.32 317
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
ADCS	1.51 383	0.61 359	3.42 401	0.59 342	0.51 350	1.27 354	1.08 379	1.59 379	1.81 381	1.91 383	1.66 353	1.51 362	1.42 372	1.94 387	8.60 417	0.33 340	0.32 354	0.33 335	0.36 350	0.44 350	0.42 354

NVStereoNet_ROB	1.24 371	0.90 381	1.13 347	0.86 380	0.88 380	1.11 334	0.99 372	1.42 361	1.53 368	1.59 366	2.48 381	2.24 382	1.53 375	1.96 388	1.30 363	0.76 389	0.70 394	0.78 384	1.00 402	0.71 383	0.88 392
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SGM_RVC	0.97 345	0.28 247	0.41 87	0.39 90	0.22 44	1.55 371	0.73 344	1.51 373	1.25 343	2.25 392	1.92 367	2.58 389	1.56 378	2.02 389	1.19 355	0.27 301	0.27 331	0.27 302	0.25 303	0.25 272	0.25 276
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DispFullNet	1.60 386	2.63 421	2.75 398	2.56 414	1.79 406	1.24 352	0.47 253	1.37 354	1.45 363	1.87 379	1.50 341	1.55 364	2.46 399	2.04 390	1.04 343	0.59 382	0.18 260	2.32 409	0.68 390	2.29 410	1.14 403

IMH-64-1	1.86 390	1.62 405	1.16 349	2.20 408	1.89 408	2.33 391	1.30 392	2.89 400	2.29 390	1.66 371	2.80 391	2.49 387	1.61 380	2.10 391	1.78 376	1.60 406	0.74 397	2.43 410	1.02 403	2.12 407	1.17 406

IMH-64	1.86 390	1.62 405	1.16 349	2.20 408	1.89 408	2.33 391	1.30 392	2.89 400	2.29 390	1.66 371	2.80 391	2.49 387	1.61 380	2.10 391	1.78 376	1.60 406	0.74 397	2.43 410	1.02 403	2.12 407	1.17 406

ELAS	1.63 388	0.61 359	0.95 330	0.68 369	0.55 358	3.01 407	1.55 404	2.39 397	2.33 392	3.64 413	3.89 407	2.75 391	2.90 407	2.15 393	2.27 390	0.52 376	0.45 384	0.50 373	0.48 374	0.54 371	0.52 377
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
LVE	2.12 399	1.44 399	1.36 374	1.99 406	1.78 405	2.75 397	1.79 411	2.82 399	3.95 410	1.90 382	4.33 413	3.52 402	1.81 386	2.24 394	1.74 373	1.74 410	0.87 406	2.06 406	1.13 408	1.91 405	1.35 411

WZ-Net	1.19 368	0.59 355	4.07 406	0.62 352	0.51 350	1.34 357	1.31 395	1.32 342	1.74 379	1.53 363	1.65 351	1.74 371	1.28 366	2.25 395	2.01 381	0.27 301	0.21 290	0.23 251	0.25 303	0.40 339	0.39 346

WAO-6	2.04 397	1.50 401	1.16 349	1.70 399	1.67 404	2.69 395	1.44 402	3.06 402	3.63 408	1.98 384	3.27 397	3.54 403	2.07 396	2.36 396	2.22 387	1.31 404	0.91 407	2.04 405	1.22 412	1.73 399	1.27 410

AnyNet_C01	1.56 384	1.05 390	7.45 414	0.64 354	0.54 356	1.99 386	1.38 398	1.43 363	1.36 352	1.63 370	1.92 367	1.84 373	1.33 368	2.40 397	4.03 402	0.33 340	0.32 354	0.32 330	0.34 347	0.44 350	0.45 364

IMH	2.04 397	1.62 405	1.20 359	2.20 408	1.89 408	2.91 406	1.30 392	3.11 403	3.03 401	1.81 378	3.35 401	3.03 393	1.90 390	2.48 398	1.80 378	1.66 409	0.77 403	2.45 412	1.04 406	2.15 409	1.19 409

KSHMR	2.57 401	1.93 411	1.69 383	2.63 416	2.42 415	2.86 403	2.07 414	3.27 407	6.50 414	2.49 397	3.36 402	3.41 401	1.92 391	2.49 399	1.94 379	2.13 415	1.40 417	2.79 419	1.50 415	2.73 415	1.77 414

ELAS_RVC	1.60 386	0.61 359	1.01 337	0.70 372	0.56 361	2.00 387	1.89 413	1.96 390	2.65 396	3.33 411	3.26 396	3.03 393	3.41 412	2.49 399	2.09 383	0.52 376	0.45 384	0.50 373	0.48 374	0.54 371	0.52 377
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FBW_ROB	0.88 334	0.50 335	0.85 319	0.55 329	0.40 307	1.17 344	0.78 350	1.50 370	1.37 354	1.33 355	1.27 304	1.48 357	1.00 341	2.57 401	0.98 335	0.25 284	0.32 354	0.45 361	0.30 329	0.34 322	0.28 294

WAO-7	1.90 392	1.20 393	1.35 370	1.27 394	1.06 394	2.84 401	1.56 405	3.23 405	3.06 403	2.23 391	3.33 400	3.17 397	2.28 398	3.12 402	2.21 385	1.02 397	0.91 407	1.06 391	1.03 405	1.04 391	0.97 400

ktn	2.98 406	2.25 415	1.73 385	2.84 417	2.53 418	3.76 412	2.15 415	3.70 411	5.47 413	2.75 400	5.17 418	5.94 415	2.48 400	3.23 403	2.46 391	2.34 419	1.44 418	2.78 418	2.03 418	2.45 413	2.01 417

notaker	2.76 402	2.29 416	1.80 388	2.96 418	2.58 419	2.90 405	1.75 409	3.24 406	3.05 402	2.78 401	4.24 412	6.15 417	2.51 401	3.34 404	2.75 393	2.31 417	1.18 415	3.00 420	1.65 416	2.84 418	1.97 415

PWCK	1.92 393	1.66 408	3.12 400	1.65 398	0.91 382	2.84 401	2.26 416	2.10 393	2.41 394	2.36 394	2.31 375	2.22 381	1.82 387	3.43 405	2.03 382	1.61 408	0.71 396	1.51 394	0.82 395	1.69 397	0.91 393

WAO-8	2.92 404	1.55 403	1.35 370	1.79 401	1.63 402	5.23 415	1.22 387	4.58 416	12.56 421	2.84 403	4.07 411	4.83 408	2.72 405	3.49 406	2.25 388	1.27 399	0.91 407	1.99 400	1.15 410	1.86 401	1.15 404

Venus	2.92 404	1.55 403	1.35 370	1.79 401	1.63 402	5.23 415	1.22 387	4.58 416	12.56 421	2.84 403	4.06 410	4.83 408	2.72 405	3.49 406	2.25 388	1.27 399	0.91 407	1.99 400	1.15 410	1.86 401	1.15 404

UNDER WATER	3.46 408	2.07 414	3.64 404	3.09 419	2.48 416	3.75 411	2.42 418	3.31 408	13.77 423	2.90 407	2.95 394	5.84 413	3.69 413	3.69 408	3.48 400	2.07 414	1.11 414	2.70 417	1.40 413	2.84 418	1.98 416

tt	6.20 419	0.20 74	5.89 410	3.55 422	2.07 411	11.26 424	19.21 425	11.74 426	5.46 412	2.69 399	2.04 373	4.87 411	6.25 418	3.70 409	7.09 416	8.32 427	11.17 432	4.93 423	5.41 426	5.74 425	2.37 419

UNDER WATER-64	3.53 409	2.01 412	3.94 405	3.22 421	2.49 417	5.41 417	2.60 419	3.43 410	12.41 420	3.03 408	2.68 389	6.07 416	4.04 414	3.79 410	3.33 396	2.02 413	1.24 416	2.63 415	1.46 414	2.78 416	2.08 418

TorneroNet-64	3.44 407	1.86 409	1.42 378	2.58 415	2.28 413	6.87 418	1.68 407	4.70 418	12.03 418	2.31 393	5.59 419	8.25 419	2.55 402	3.97 411	2.73 392	1.81 411	0.74 397	2.57 414	1.07 407	2.35 411	1.44 412

DPSimNet_ROB	3.58 410	2.45 418	8.57 415	2.53 412	2.37 414	2.88 404	3.77 421	3.14 404	3.23 404	4.71 418	3.86 406	4.68 406	4.87 417	4.07 412	5.62 410	2.33 418	2.33 421	2.47 413	2.52 419	2.51 414	2.64 420

TorneroNet	4.53 415	1.89 410	1.48 380	2.55 413	2.27 412	13.78 426	1.69 408	4.84 420	23.73 435	2.89 406	7.70 422	7.06 418	2.69 404	4.26 413	3.42 398	1.84 412	0.77 403	2.68 416	1.13 408	2.42 412	1.47 413

RTS	1.98 394	0.96 385	11.36 418	0.65 359	0.57 365	2.77 399	1.40 399	1.39 356	2.26 388	1.89 380	2.56 383	1.32 337	1.25 363	5.20 414	4.05 403	0.31 322	0.22 296	0.29 317	0.29 327	0.40 339	0.37 338

RTSA	1.98 394	0.96 385	11.36 418	0.65 359	0.57 365	2.77 399	1.40 399	1.39 356	2.26 388	1.89 380	2.56 383	1.32 337	1.25 363	5.20 414	4.05 403	0.31 322	0.22 296	0.29 317	0.29 327	0.40 339	0.37 338

FADE	5.17 417	2.05 413	13.14 422	1.03 387	0.99 389	2.09 388	0.91 365	3.91 413	3.00 400	1.76 376	1.60 349	2.73 390	6.73 419	5.95 416	3.95 401	11.57 431	1.70 419	23.09 437	15.86 431	0.62 380	0.65 383

MADNet+	2.23 400	2.43 417	10.85 417	1.22 393	0.91 382	2.76 398	1.40 399	2.12 394	1.67 378	1.32 353	1.74 359	1.86 376	1.74 385	6.25 417	4.41 406	0.65 384	0.64 393	0.58 380	0.54 383	0.80 384	0.76 386

JetBlue	2.78 403	1.26 394	7.04 413	1.16 391	1.48 398	8.00 421	6.02 422	2.60 398	1.92 383	2.12 388	2.64 387	3.34 400	3.05 409	6.49 418	3.39 397	0.78 390	0.76 402	0.75 383	0.76 393	0.97 390	1.18 408

JetRed	5.27 418	5.84 424	12.81 421	2.36 411	2.83 420	12.23 425	10.50 424	4.46 415	3.60 406	3.86 414	3.83 405	4.85 410	4.18 415	6.78 419	11.96 420	2.17 416	2.96 423	2.18 408	1.97 417	3.38 422	2.68 421

MADNet++	4.03 411	2.70 422	3.44 403	3.72 423	3.44 422	4.44 414	3.52 420	3.95 414	3.61 407	4.46 415	4.98 417	4.10 404	4.58 416	7.00 420	5.89 411	3.74 420	3.67 424	3.27 422	2.71 421	3.70 423	3.66 424

MANE	4.13 413	0.51 338	0.64 263	0.66 362	0.56 361	6.89 419	0.99 372	7.55 421	12.04 419	6.68 421	8.57 423	10.69 423	9.45 421	7.59 421	6.39 413	0.49 372	0.43 381	0.48 368	0.98 401	0.49 361	0.48 371

DGTPSM_ROB	12.07 424	8.00 425	20.99 424	8.93 427	16.78 426	10.67 422	30.87 430	9.01 423	15.16 425	6.50 419	15.41 431	9.04 421	14.85 424	9.25 422	21.67 428	4.57 424	8.57 427	5.08 424	9.28 427	5.90 426	10.95 428

DPSMNet_ROB	12.08 425	8.00 425	21.00 425	8.97 428	16.79 427	10.67 422	30.89 431	9.02 424	15.17 426	6.51 420	15.41 431	9.04 421	14.85 424	9.27 423	21.67 428	4.58 425	8.57 427	5.09 425	9.29 428	5.90 426	10.95 428

SGM-ForestM	4.04 412	0.32 268	0.46 152	0.43 194	0.27 178	7.50 420	1.45 403	3.84 412	4.24 411	8.19 423	6.76 420	19.00 430	9.08 420	10.74 424	6.62 414	0.31 322	0.33 360	0.32 330	0.32 342	0.29 291	0.29 300

ASD4	9.96 423	8.86 427	17.78 423	7.17 425	9.80 424	16.08 427	28.92 429	9.77 425	8.20 417	7.02 422	7.08 421	8.47 420	9.57 422	11.17 425	20.26 426	4.12 422	4.14 426	5.57 426	4.74 424	5.53 424	4.90 426

HanzoNet	6.76 421	2.45 418	4.22 407	3.19 420	2.94 421	3.62 410	2.28 417	4.79 419	7.20 415	14.00 428	13.19 427	17.49 428	22.30 433	13.25 426	6.19 412	4.20 423	1.93 420	3.10 421	2.56 420	3.35 421	2.88 422

Anonymous_1	33.25 433	18.26 428	23.92 427	20.54 429	21.28 430	25.59 429	35.94 432	22.01 436	15.57 427	13.33 425	13.49 428	18.08 429	15.29 426	20.36 427	24.60 430	16.28 435	8.84 429	66.59 442	118.00 442	155.73 445	11.23 430

DPSM_ROB	17.78 427	18.63 429	24.31 431	20.90 430	19.47 428	25.97 430	36.21 433	21.23 434	16.24 428	13.38 426	14.06 429	19.18 431	16.30 427	20.78 428	25.67 431	9.38 429	9.23 430	9.49 429	9.82 429	13.51 429	11.91 431

DPSM	17.78 427	18.63 429	24.31 431	20.90 430	19.47 428	25.97 430	36.21 433	21.23 434	16.24 428	13.38 426	14.06 429	19.18 431	16.30 427	20.78 428	25.67 431	9.38 429	9.23 430	9.49 429	9.82 429	13.51 429	11.91 431

PML	40.80 445	29.24 434	11.87 420	7.20 426	14.47 425	92.13 445	213.69 446	7.63 422	23.35 434	74.72 445	190.14 446	50.17 445	26.15 435	21.39 430	12.70 421	8.76 428	2.92 422	8.45 428	3.25 422	13.26 428	4.42 425

xxxxx1	36.64 439	19.51 431	24.21 428	61.66 442	64.63 442	27.28 433	40.10 435	20.25 429	18.63 431	14.07 429	12.97 424	17.26 425	17.36 429	21.70 431	27.93 433	13.18 432	18.50 435	111.26 443	133.37 443	29.24 437	39.73 440

tt_ll	36.64 439	19.51 431	24.21 428	61.66 442	64.63 442	27.28 433	40.10 435	20.25 429	18.63 431	14.07 429	12.97 424	17.26 425	17.36 429	21.70 431	27.93 433	13.18 432	18.50 435	111.26 443	133.37 443	29.24 437	39.73 440

ff	36.64 439	19.51 431	24.21 428	61.66 442	64.63 442	27.28 433	40.10 435	20.25 429	18.63 431	14.07 429	12.97 424	17.26 425	17.36 429	21.70 431	27.93 433	13.18 432	18.50 435	111.26 443	133.37 443	29.24 437	39.73 440

LRCNet_RVC	21.24 430	31.15 435	21.41 426	28.98 433	23.82 431	3.13 408	0.60 310	20.96 433	1.59 372	25.58 433	28.15 436	21.99 433	14.79 423	21.94 434	16.41 424	28.89 442	14.87 433	33.53 438	31.28 438	29.51 440	26.16 438

BEATNet-Init1	15.13 426	0.82 377	50.86 443	0.72 375	0.53 354	38.10 437	7.03 423	11.83 427	14.25 424	29.78 441	30.17 441	48.21 444	22.64 434	26.78 435	18.11 425	0.42 364	0.38 369	0.47 365	0.46 369	0.51 364	0.48 371

HaxPig	31.96 432	37.24 437	34.27 433	24.37 432	24.88 432	18.26 428	19.86 426	20.64 432	28.52 436	35.97 442	38.75 442	25.57 434	28.72 436	33.88 436	34.39 436	35.94 443	38.87 443	37.80 439	40.48 439	39.68 441	41.15 443

AVERAGE_ROB	37.58 443	40.13 444	40.15 435	34.81 435	33.82 434	28.55 436	25.10 428	32.02 438	34.06 445	41.28 443	40.66 443	34.46 436	34.81 445	39.18 437	37.57 438	42.78 444	43.44 444	43.82 440	43.03 440	40.47 442	41.51 444

MEDIAN_ROB	37.38 442	40.85 445	40.60 436	32.31 434	31.85 433	27.20 432	24.55 427	29.10 437	33.19 443	42.09 444	41.76 444	33.35 435	34.39 444	39.78 438	37.07 437	43.64 445	44.10 445	44.12 441	43.40 441	41.51 443	42.76 445

MyStereo03	35.77 435	37.55 440	48.75 439	42.19 436	39.18 435	52.27 440	73.13 441	42.32 439	32.61 437	27.03 437	28.40 438	38.50 437	32.89 438	41.62 439	51.63 441	18.78 437	18.59 440	19.11 431	19.80 434	27.18 431	23.95 433

MyStereo02	35.77 435	37.55 440	48.75 439	42.19 436	39.18 435	52.27 440	73.13 441	42.32 439	32.61 437	27.03 437	28.40 438	38.50 437	32.89 438	41.62 439	51.63 441	18.78 437	18.59 440	19.11 431	19.80 434	27.18 431	23.95 433

MyStereo	35.77 435	37.55 440	48.75 439	42.19 436	39.18 435	52.27 440	73.13 441	42.32 439	32.61 437	27.03 437	28.40 438	38.50 437	32.89 438	41.62 439	51.63 441	18.78 437	18.59 440	19.11 431	19.80 434	27.18 431	23.95 433

CasAABBNet	35.74 434	37.43 438	48.72 438	42.22 439	39.20 438	52.24 439	73.12 440	42.61 442	32.62 441	26.78 434	27.95 434	38.58 440	32.60 437	41.67 442	51.65 444	18.74 436	18.57 438	19.15 435	19.77 433	27.20 434	23.98 436

Selective-RAFT-Error	35.84 438	37.49 439	48.83 442	42.26 440	39.24 439	52.30 443	73.09 439	42.66 443	32.61 437	26.80 435	28.30 437	38.84 442	33.51 442	41.68 443	51.59 440	18.82 440	18.58 439	19.17 436	19.80 434	27.28 435	24.05 437

LSM0	38.95 444	37.60 443	48.58 437	43.57 441	91.06 445	52.57 444	72.57 438	43.17 444	32.63 442	26.97 436	27.97 435	38.65 441	32.94 441	41.86 444	51.78 445	18.89 441	18.41 434	19.13 434	19.63 432	27.29 436	33.77 439

SPstereo	24.26 431	4.19 423	6.66 412	4.29 424	3.79 423	45.68 438	78.09 444	63.52 445	33.36 444	27.50 440	26.65 433	39.53 443	33.55 443	42.77 445	51.02 439	3.90 421	3.72 425	5.95 427	4.66 423	3.15 420	3.30 423

test_example2	176.61 446	205.14 446	198.86 446	188.60 446	190.98 446	152.67 446	170.61 445	94.86 446	123.55 446	178.88 446	179.48 445	158.94 446	141.34 446	192.61 446	198.96 446	203.76 446	236.37 446	164.13 446	173.55 446	218.58 446	160.41 446

Low-res two-view benchmark