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

Selective-IGEV	0.12 1	0.09 10	0.22 7	0.19 27	0.10 22	0.15 5	0.14 14	0.27 24	0.15 2	0.13 3	0.14 14	0.13 13	0.08 1	0.21 44	0.12 7	0.06 1	0.05 6	0.07 16	0.06 25	0.06 6	0.05 1

panet	0.13 2	0.08 2	0.21 4	0.15 2	0.07 1	0.21 77	0.12 1	0.24 12	0.24 57	0.16 27	0.21 46	0.15 30	0.13 36	0.18 21	0.13 26	0.08 103	0.05 6	0.06 1	0.04 1	0.06 6	0.05 1

MoCha-V2	0.13 2	0.09 10	0.23 9	0.38 367	0.09 8	0.13 3	0.16 41	0.24 12	0.15 2	0.13 3	0.16 17	0.12 3	0.12 15	0.15 3	0.11 1	0.06 1	0.05 6	0.06 1	0.07 53	0.07 38	0.05 1

LargeStereo	0.13 2	0.10 26	0.23 9	0.21 89	0.10 22	0.15 5	0.15 27	0.29 44	0.16 4	0.12 1	0.15 16	0.12 3	0.12 15	0.17 12	0.14 43	0.07 17	0.06 74	0.07 16	0.05 10	0.07 38	0.07 69

AEACV	0.13 2	0.09 10	0.23 9	0.18 9	0.19 288	0.19 37	0.16 41	0.23 7	0.14 1	0.13 3	0.17 21	0.13 13	0.16 68	0.16 8	0.12 7	0.07 17	0.05 6	0.07 16	0.08 114	0.07 38	0.06 20

LoS_RVC	0.13 2	0.10 26	0.19 1	0.18 9	0.16 234	0.20 58	0.18 92	0.20 2	0.17 5	0.13 3	0.19 28	0.12 3	0.15 54	0.17 12	0.13 26	0.06 1	0.05 6	0.06 1	0.04 1	0.05 1	0.12 260

EGLCR-Stereo	0.13 2	0.08 2	0.20 3	0.18 9	0.09 8	0.21 77	0.13 4	0.27 24	0.21 28	0.13 3	0.10 1	0.15 30	0.09 2	0.20 33	0.13 26	0.07 17	0.05 6	0.07 16	0.07 53	0.06 6	0.06 20

CREStereo	0.13 2	0.08 2	0.21 4	0.14 1	0.08 3	0.22 98	0.15 27	0.25 14	0.24 57	0.16 27	0.21 46	0.14 24	0.13 36	0.18 21	0.13 26	0.09 170	0.05 6	0.06 1	0.04 1	0.07 38	0.06 20
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
MGS-Stereo	0.14 9	0.11 66	0.32 64	0.19 27	0.11 45	0.18 15	0.17 63	0.20 2	0.22 35	0.14 10	0.24 63	0.15 30	0.10 4	0.18 21	0.12 7	0.07 17	0.06 74	0.07 16	0.06 25	0.10 195	0.06 20

ff7	0.14 9	0.12 85	0.27 25	0.19 27	0.12 81	0.21 77	0.18 92	0.27 24	0.20 18	0.15 14	0.13 6	0.12 3	0.12 15	0.24 62	0.12 7	0.07 17	0.05 6	0.08 69	0.07 53	0.07 38	0.07 69

IGEVStereo-DCA	0.14 9	0.11 66	0.27 25	0.19 27	0.12 81	0.20 58	0.18 92	0.27 24	0.20 18	0.15 14	0.12 2	0.14 24	0.12 15	0.28 126	0.14 43	0.07 17	0.06 74	0.08 69	0.07 53	0.07 38	0.07 69

ffff	0.14 9	0.12 85	0.27 25	0.19 27	0.12 81	0.21 77	0.18 92	0.27 24	0.20 18	0.15 14	0.13 6	0.12 3	0.12 15	0.24 62	0.12 7	0.07 17	0.05 6	0.08 69	0.07 53	0.07 38	0.07 69

11t	0.14 9	0.12 85	0.27 25	0.19 27	0.12 81	0.21 77	0.18 92	0.27 24	0.20 18	0.15 14	0.13 6	0.12 3	0.12 15	0.24 62	0.12 7	0.07 17	0.05 6	0.08 69	0.07 53	0.07 38	0.07 69

StereoIM	0.14 9	0.13 140	0.26 20	0.19 27	0.14 170	0.16 8	0.13 4	0.25 14	0.21 28	0.13 3	0.14 14	0.14 24	0.11 9	0.17 12	0.17 95	0.08 103	0.07 163	0.08 69	0.06 25	0.07 38	0.06 20

MIF-Stereo	0.14 9	0.10 26	0.30 46	0.21 89	0.13 136	0.17 11	0.13 4	0.19 1	0.18 7	0.15 14	0.20 38	0.10 1	0.11 9	0.18 21	0.16 72	0.08 103	0.06 74	0.07 16	0.06 25	0.08 84	0.06 20

CASnet	0.14 9	0.12 85	0.22 7	0.22 134	0.08 3	0.16 8	0.15 27	0.27 24	0.25 62	0.22 59	0.20 38	0.15 30	0.11 9	0.17 12	0.13 26	0.07 17	0.05 6	0.11 236	0.09 188	0.08 84	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
anonymousdsp	0.14 9	0.12 85	0.27 25	0.19 27	0.12 81	0.21 77	0.18 92	0.28 37	0.20 18	0.15 14	0.13 6	0.12 3	0.12 15	0.24 62	0.12 7	0.07 17	0.05 6	0.08 69	0.07 53	0.08 84	0.07 69

LoS	0.14 9	0.08 2	0.27 25	0.16 4	0.09 8	0.22 98	0.14 14	0.26 17	0.26 69	0.15 14	0.18 25	0.18 51	0.13 36	0.22 49	0.14 43	0.08 103	0.06 74	0.06 1	0.04 1	0.06 6	0.06 20

CES	0.14 9	0.08 2	0.19 1	0.17 6	0.22 325	0.18 15	0.16 41	0.23 7	0.19 9	0.14 10	0.17 21	0.14 24	0.10 4	0.18 21	0.12 7	0.07 17	0.05 6	0.06 1	0.04 1	0.08 84	0.18 327

ProNet	0.14 9	0.12 85	0.25 17	0.19 27	0.11 45	0.19 37	0.19 129	0.27 24	0.20 18	0.14 10	0.13 6	0.13 13	0.12 15	0.24 62	0.12 7	0.06 1	0.05 6	0.07 16	0.06 25	0.07 38	0.07 69

MC-Stereo	0.14 9	0.09 10	0.25 17	0.21 89	0.09 8	0.18 15	0.16 41	0.23 7	0.19 9	0.18 44	0.23 53	0.16 39	0.13 36	0.22 49	0.13 26	0.07 17	0.05 6	0.07 16	0.07 53	0.06 6	0.05 1

ccc-4	0.14 9	0.12 85	0.27 25	0.19 27	0.12 81	0.21 77	0.18 92	0.27 24	0.20 18	0.15 14	0.13 6	0.12 3	0.12 15	0.24 62	0.12 7	0.07 17	0.05 6	0.08 69	0.07 53	0.07 38	0.07 69

IGEV-Stereo	0.14 9	0.12 85	0.27 25	0.19 27	0.12 81	0.21 77	0.18 92	0.28 37	0.20 18	0.15 14	0.13 6	0.12 3	0.12 15	0.24 62	0.12 7	0.07 17	0.05 6	0.08 69	0.07 53	0.08 84	0.07 69
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CroCo-Stereo	0.14 9	0.13 140	0.24 13	0.25 251	0.11 45	0.11 1	0.18 92	0.32 73	0.23 47	0.12 1	0.12 2	0.18 51	0.12 15	0.14 1	0.13 26	0.08 103	0.06 74	0.07 16	0.05 10	0.07 38	0.06 20
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
CAS	0.15 25	0.07 1	0.21 4	0.41 373	0.16 234	0.20 58	0.18 92	0.22 4	0.19 9	0.15 14	0.19 28	0.11 2	0.09 2	0.14 1	0.13 26	0.29 377	0.04 1	0.06 1	0.04 1	0.06 6	0.14 289

CroCo-Stereo Lap2	0.15 25	0.15 195	0.28 33	0.25 251	0.18 270	0.11 1	0.19 129	0.28 37	0.21 28	0.13 3	0.16 17	0.15 30	0.12 15	0.17 12	0.14 43	0.07 17	0.07 163	0.08 69	0.06 25	0.08 84	0.07 69

GLC_STEREO	0.15 25	0.10 26	0.24 13	0.21 89	0.09 8	0.17 11	0.15 27	0.23 7	0.27 78	0.17 32	0.20 38	0.17 44	0.11 9	0.23 56	0.16 72	0.07 17	0.09 258	0.09 124	0.08 114	0.07 38	0.06 20

CREStereo++_RVC	0.15 25	0.08 2	0.26 20	0.17 6	0.11 45	0.18 15	0.13 4	0.22 4	0.30 118	0.21 55	0.30 104	0.13 13	0.11 9	0.16 8	0.15 55	0.07 17	0.04 1	0.06 1	0.15 324	0.06 6	0.05 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.15 25	0.09 10	0.28 33	0.16 4	0.08 3	0.25 141	0.14 14	0.23 7	0.28 91	0.24 75	0.30 104	0.16 39	0.12 15	0.17 12	0.13 26	0.08 103	0.07 163	0.06 1	0.05 10	0.06 6	0.07 69

XX-TBD	0.15 25	0.18 241	0.28 33	0.22 134	0.10 22	0.22 98	0.15 27	0.22 4	0.27 78	0.22 59	0.26 75	0.14 24	0.12 15	0.16 8	0.13 26	0.08 103	0.05 6	0.06 1	0.04 1	0.07 38	0.06 20

PMTNet	0.15 25	0.08 2	0.23 9	0.15 2	0.09 8	0.23 115	0.16 41	0.25 14	0.23 47	0.17 32	0.21 46	0.16 39	0.14 47	0.22 49	0.13 26	0.29 377	0.05 6	0.06 1	0.04 1	0.07 38	0.06 20

MyStereo07	0.16 32	0.12 85	0.26 20	0.22 134	0.14 170	0.25 141	0.23 227	0.29 44	0.21 28	0.15 14	0.13 6	0.12 3	0.13 36	0.25 86	0.13 26	0.07 17	0.07 163	0.09 124	0.08 114	0.08 84	0.08 116

MIF-Stereo (partial)	0.16 32	0.10 26	0.34 83	0.21 89	0.15 211	0.15 5	0.13 4	0.28 37	0.25 62	0.17 32	0.26 75	0.15 30	0.16 68	0.25 86	0.17 95	0.09 170	0.06 74	0.10 188	0.08 114	0.09 146	0.08 116

RCA-Stereo	0.16 32	0.09 10	0.25 17	0.20 60	0.10 22	0.19 37	0.17 63	0.36 129	0.35 161	0.20 46	0.25 69	0.17 44	0.17 91	0.18 21	0.14 43	0.07 17	0.05 6	0.07 16	0.06 25	0.06 6	0.05 1

test-3	0.16 32	0.09 10	0.31 58	0.21 89	0.11 45	0.18 15	0.16 41	0.30 59	0.27 78	0.26 90	0.16 17	0.22 79	0.12 15	0.26 99	0.18 109	0.06 1	0.04 1	0.08 69	0.08 114	0.06 6	0.06 20

test_1	0.16 32	0.09 10	0.31 58	0.21 89	0.11 45	0.18 15	0.16 41	0.30 59	0.27 78	0.25 81	0.16 17	0.22 79	0.12 15	0.26 99	0.18 109	0.06 1	0.04 1	0.08 69	0.08 114	0.06 6	0.06 20

iRaftStereo_RVC	0.16 32	0.12 85	0.26 20	0.21 89	0.11 45	0.20 58	0.17 63	0.32 73	0.23 47	0.20 46	0.25 69	0.18 51	0.12 15	0.20 33	0.15 55	0.07 17	0.05 6	0.09 124	0.09 188	0.08 84	0.07 69

raftrobust	0.16 32	0.13 140	0.29 40	0.22 134	0.15 211	0.19 37	0.13 4	0.32 73	0.26 69	0.26 90	0.20 38	0.19 62	0.17 91	0.21 44	0.15 55	0.08 103	0.06 74	0.07 16	0.06 25	0.06 6	0.07 69

test_xeample3	0.16 32	0.11 66	0.56 266	0.19 27	0.12 81	0.20 58	0.18 92	0.35 110	0.20 18	0.16 27	0.12 2	0.13 13	0.12 15	0.24 62	0.15 55	0.07 17	0.06 74	0.07 16	0.08 114	0.07 38	0.07 69

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 40	0.13 140	0.24 13	0.19 27	0.13 136	0.24 130	0.17 63	0.30 59	0.37 180	0.43 307	0.17 21	0.13 13	0.12 15	0.19 29	0.15 55	0.08 103	0.07 163	0.09 124	0.07 53	0.09 146	0.08 116

AE-Stereo	0.17 40	0.11 66	0.31 58	0.24 214	0.14 170	0.23 115	0.18 92	0.34 93	0.29 109	0.15 14	0.25 69	0.21 72	0.13 36	0.20 33	0.14 43	0.07 17	0.08 230	0.09 124	0.10 220	0.07 38	0.06 20

rrr	0.17 40	0.11 66	0.57 270	0.19 27	0.12 81	0.20 58	0.18 92	0.35 110	0.22 35	0.15 14	0.12 2	0.14 24	0.12 15	0.28 126	0.14 43	0.07 17	0.06 74	0.08 69	0.07 53	0.07 38	0.07 69

test croco	0.17 40	0.13 140	0.43 188	0.21 89	0.13 136	0.16 8	0.17 63	0.27 24	0.22 35	0.16 27	0.26 75	0.13 13	0.16 68	0.27 114	0.16 72	0.08 103	0.06 74	0.10 188	0.07 53	0.10 195	0.07 69

MSKI-zero shot	0.17 40	0.09 10	0.43 188	0.20 60	0.11 45	0.21 77	0.15 27	0.32 73	0.21 28	0.23 62	0.24 63	0.23 98	0.10 4	0.31 156	0.13 26	0.07 17	0.06 74	0.07 16	0.06 25	0.06 6	0.06 20

Any-RAFT	0.17 40	0.08 2	0.31 58	0.19 27	0.10 22	0.29 198	0.16 41	0.42 181	0.30 118	0.24 75	0.27 80	0.27 144	0.16 68	0.21 44	0.12 7	0.08 103	0.05 6	0.06 1	0.05 10	0.07 38	0.06 20

RAFT-Test	0.17 40	0.10 26	0.38 133	0.19 27	0.12 81	0.25 141	0.17 63	0.33 87	0.23 47	0.23 62	0.29 93	0.27 144	0.14 47	0.20 33	0.14 43	0.07 17	0.06 74	0.07 16	0.07 53	0.06 6	0.06 20

4D-IteraStereo	0.17 40	0.16 213	0.50 241	0.21 89	0.14 170	0.19 37	0.17 63	0.28 37	0.28 91	0.23 62	0.20 38	0.20 64	0.11 9	0.19 29	0.14 43	0.06 1	0.04 1	0.10 188	0.08 114	0.08 84	0.06 20

anonymousdsp2	0.17 40	0.10 26	0.28 33	0.20 60	0.11 45	0.25 141	0.17 63	0.41 169	0.31 129	0.23 62	0.23 53	0.22 79	0.15 54	0.25 86	0.15 55	0.07 17	0.05 6	0.07 16	0.05 10	0.08 84	0.07 69

knoymous	0.17 40	0.09 10	0.32 64	0.17 6	0.11 45	0.21 77	0.17 63	0.32 73	0.23 47	0.23 62	0.28 84	0.27 144	0.16 68	0.23 56	0.16 72	0.09 170	0.06 74	0.09 124	0.06 25	0.09 146	0.09 168

Selective-RAFT	0.17 40	0.12 85	0.30 46	0.24 214	0.10 22	0.29 198	0.15 27	0.32 73	0.31 129	0.17 32	0.17 21	0.21 72	0.18 113	0.28 126	0.17 95	0.07 17	0.06 74	0.07 16	0.07 53	0.08 84	0.06 20

AnonymousM	0.17 40	0.19 257	0.24 13	0.18 9	0.10 22	0.18 15	0.17 63	0.30 59	0.23 47	0.26 90	0.20 38	0.18 51	0.14 47	0.19 29	0.14 43	0.09 170	0.06 74	0.38 380	0.15 324	0.06 6	0.05 1

cross-raft	0.17 40	0.12 85	0.41 171	0.23 176	0.10 22	0.20 58	0.24 249	0.33 87	0.23 47	0.23 62	0.28 84	0.29 166	0.15 54	0.17 12	0.15 55	0.06 1	0.05 6	0.07 16	0.07 53	0.06 6	0.05 1

test-1	0.17 40	0.11 66	0.40 149	0.23 176	0.13 136	0.22 98	0.23 227	0.34 93	0.26 69	0.20 46	0.24 63	0.22 79	0.14 47	0.16 8	0.20 145	0.07 17	0.06 74	0.08 69	0.07 53	0.06 6	0.08 116

s12784h	0.17 40	0.09 10	0.26 20	0.18 9	0.07 1	0.32 234	0.19 129	0.37 135	0.32 137	0.23 62	0.25 69	0.18 51	0.17 91	0.25 86	0.16 72	0.07 17	0.05 6	0.07 16	0.05 10	0.06 6	0.05 1

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 40	0.14 170	0.32 64	0.20 60	0.09 8	0.19 37	0.17 63	0.32 73	0.30 118	0.25 81	0.33 141	0.20 64	0.17 91	0.19 29	0.15 55	0.06 1	0.05 6	0.07 16	0.07 53	0.07 38	0.05 1

CFNet-RSSM	0.17 40	0.10 26	0.40 149	0.20 60	0.11 45	0.20 58	0.15 27	0.36 129	0.30 118	0.23 62	0.21 46	0.26 136	0.15 54	0.20 33	0.13 26	0.07 17	0.05 6	0.07 16	0.07 53	0.06 6	0.05 1

Gwc-CoAtRS	0.17 40	0.10 26	0.37 114	0.20 60	0.12 81	0.19 37	0.15 27	0.32 73	0.28 91	0.23 62	0.23 53	0.27 144	0.15 54	0.20 33	0.13 26	0.07 17	0.05 6	0.07 16	0.07 53	0.06 6	0.06 20

H2IRNET	0.18 58	0.13 140	0.35 91	0.21 89	0.12 81	0.20 58	0.15 27	0.27 24	0.30 118	0.17 32	0.31 118	0.25 116	0.20 134	0.24 62	0.18 109	0.07 17	0.06 74	0.09 124	0.10 220	0.09 146	0.06 20

ACVNet-DCA	0.18 58	0.14 170	0.38 133	0.23 176	0.11 45	0.31 226	0.19 129	0.41 169	0.27 78	0.17 32	0.19 28	0.13 13	0.18 113	0.28 126	0.11 1	0.08 103	0.05 6	0.08 69	0.06 25	0.09 146	0.09 168

cc1	0.18 58	0.14 170	0.38 133	0.23 176	0.11 45	0.31 226	0.19 129	0.35 110	0.47 278	0.17 32	0.19 28	0.13 13	0.18 113	0.28 126	0.11 1	0.08 103	0.05 6	0.08 69	0.06 25	0.08 84	0.08 116

11t1	0.18 58	0.10 26	0.30 46	0.20 60	0.11 45	0.27 166	0.17 63	0.35 110	0.23 47	0.25 81	0.23 53	0.23 98	0.23 160	0.25 86	0.18 109	0.09 170	0.07 163	0.07 16	0.06 25	0.09 146	0.09 168

tt1	0.18 58	0.14 170	0.35 91	0.23 176	0.11 45	0.30 215	0.19 129	0.35 110	0.44 247	0.17 32	0.19 28	0.13 13	0.16 68	0.27 114	0.11 1	0.08 103	0.05 6	0.08 69	0.06 25	0.08 84	0.08 116

IGEV_Zeroshot_test	0.18 58	0.10 26	0.65 300	0.20 60	0.12 81	0.19 37	0.15 27	0.34 93	0.19 9	0.28 103	0.22 51	0.27 144	0.13 36	0.23 56	0.18 109	0.07 17	0.06 74	0.08 69	0.08 114	0.07 38	0.06 20

MIM_Stereo	0.18 58	0.12 85	0.38 133	0.20 60	0.11 45	0.17 11	0.14 14	0.35 110	0.25 62	0.27 94	0.35 154	0.23 98	0.13 36	0.27 114	0.16 72	0.06 1	0.07 163	0.08 69	0.08 114	0.08 84	0.06 20

HH	0.18 58	0.12 85	0.55 262	0.22 134	0.12 81	0.18 15	0.18 92	0.34 93	0.19 9	0.20 46	0.24 63	0.34 205	0.18 113	0.29 139	0.12 7	0.07 17	0.05 6	0.07 16	0.07 53	0.07 38	0.06 20

HanStereo	0.18 58	0.12 85	0.55 262	0.22 134	0.12 81	0.18 15	0.18 92	0.34 93	0.19 9	0.20 46	0.24 63	0.34 205	0.18 113	0.29 139	0.12 7	0.07 17	0.05 6	0.07 16	0.07 53	0.07 38	0.06 20

LL-Strereo2	0.18 58	0.18 241	0.39 144	0.22 134	0.12 81	0.24 130	0.13 4	0.31 65	0.23 47	0.24 75	0.20 38	0.24 109	0.12 15	0.26 99	0.15 55	0.06 1	0.06 74	0.12 269	0.09 188	0.08 84	0.07 69

riskmin	0.18 58	0.09 10	0.34 83	0.18 9	0.12 81	0.24 130	0.16 41	0.34 93	0.28 91	0.21 55	0.23 53	0.33 199	0.24 175	0.23 56	0.17 95	0.09 170	0.06 74	0.09 124	0.06 25	0.10 195	0.10 213

test_4	0.18 58	0.12 85	0.34 83	0.23 176	0.12 81	0.18 15	0.22 206	0.26 17	0.24 57	0.24 75	0.47 275	0.22 79	0.13 36	0.24 62	0.16 72	0.06 1	0.05 6	0.09 124	0.09 188	0.07 38	0.05 1

GMOStereo	0.18 58	0.14 170	0.30 46	0.22 134	0.12 81	0.20 58	0.27 279	0.26 17	0.28 91	0.31 173	0.32 122	0.26 136	0.17 91	0.15 3	0.12 7	0.07 17	0.07 163	0.10 188	0.08 114	0.08 84	0.05 1

error version	0.18 58	0.14 170	0.30 46	0.22 134	0.12 81	0.20 58	0.27 279	0.26 17	0.28 91	0.31 173	0.32 122	0.26 136	0.17 91	0.15 3	0.12 7	0.07 17	0.07 163	0.10 188	0.08 114	0.08 84	0.05 1

test-v	0.18 58	0.14 170	0.30 46	0.22 134	0.12 81	0.20 58	0.27 279	0.26 17	0.28 91	0.31 173	0.32 122	0.26 136	0.17 91	0.15 3	0.12 7	0.07 17	0.07 163	0.10 188	0.08 114	0.08 84	0.05 1

test_3	0.18 58	0.11 66	0.32 64	0.24 214	0.11 45	0.22 98	0.25 263	0.31 65	0.31 129	0.25 81	0.18 25	0.23 98	0.13 36	0.25 86	0.19 134	0.06 1	0.05 6	0.09 124	0.10 220	0.07 38	0.06 20

Patchmatch Stereo++	0.18 58	0.12 85	0.37 114	0.22 134	0.10 22	0.18 15	0.14 14	0.29 44	0.22 35	0.28 103	0.29 93	0.25 116	0.17 91	0.26 99	0.16 72	0.08 103	0.06 74	0.10 188	0.08 114	0.10 195	0.08 116
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
NRIStereo	0.18 58	0.11 66	0.35 91	0.23 176	0.11 45	0.24 130	0.20 167	0.29 44	0.26 69	0.26 90	0.25 69	0.25 116	0.18 113	0.34 174	0.18 109	0.07 17	0.06 74	0.09 124	0.07 53	0.09 146	0.08 116

PSM-adaLoss	0.18 58	0.12 85	0.37 114	0.22 134	0.10 22	0.18 15	0.16 41	0.29 44	0.22 35	0.28 103	0.29 93	0.25 116	0.18 113	0.24 62	0.16 72	0.08 103	0.06 74	0.10 188	0.08 114	0.10 195	0.08 116

ROB_FTStereo_v2	0.18 58	0.12 85	0.37 114	0.22 134	0.10 22	0.18 15	0.16 41	0.29 44	0.22 35	0.28 103	0.29 93	0.25 116	0.17 91	0.24 62	0.16 72	0.08 103	0.06 74	0.10 188	0.08 114	0.10 195	0.08 116

ROB_FTStereo	0.18 58	0.12 85	0.37 114	0.22 134	0.10 22	0.18 15	0.14 14	0.29 44	0.22 35	0.28 103	0.28 84	0.25 116	0.17 91	0.24 62	0.16 72	0.08 103	0.06 74	0.10 188	0.08 114	0.10 195	0.08 116

HUI-Stereo	0.18 58	0.12 85	0.37 114	0.22 134	0.10 22	0.18 15	0.14 14	0.29 44	0.22 35	0.28 103	0.28 84	0.25 116	0.17 91	0.22 49	0.16 72	0.08 103	0.06 74	0.10 188	0.08 114	0.10 195	0.08 116

DeepStereo_RVC	0.18 58	0.11 66	0.40 149	0.21 89	0.11 45	0.19 37	0.16 41	0.28 37	0.22 35	0.27 94	0.27 80	0.23 98	0.28 230	0.24 62	0.18 109	0.08 103	0.06 74	0.09 124	0.07 53	0.09 146	0.10 213

iGMRVC	0.18 58	0.12 85	0.37 114	0.22 134	0.10 22	0.18 15	0.15 27	0.29 44	0.22 35	0.28 103	0.29 93	0.25 116	0.17 91	0.27 114	0.17 95	0.08 103	0.06 74	0.10 188	0.08 114	0.10 195	0.08 116

iRAFT	0.18 58	0.12 85	0.37 114	0.22 134	0.10 22	0.18 15	0.14 14	0.29 44	0.22 35	0.28 103	0.29 93	0.25 116	0.17 91	0.26 99	0.16 72	0.08 103	0.06 74	0.10 188	0.08 114	0.10 195	0.08 116

CRE-IMP	0.18 58	0.12 85	0.37 114	0.22 134	0.11 45	0.24 130	0.17 63	0.29 44	0.21 28	0.27 94	0.26 75	0.24 109	0.17 91	0.23 56	0.18 109	0.08 103	0.05 6	0.10 188	0.07 53	0.10 195	0.10 213

test-2	0.18 58	0.14 170	0.30 46	0.22 134	0.12 81	0.20 58	0.27 279	0.26 17	0.28 91	0.31 173	0.32 122	0.26 136	0.17 91	0.15 3	0.12 7	0.07 17	0.07 163	0.10 188	0.08 114	0.08 84	0.05 1

RAFT-IKP	0.18 58	0.12 85	0.37 114	0.22 134	0.10 22	0.18 15	0.15 27	0.29 44	0.22 35	0.28 103	0.29 93	0.25 116	0.18 113	0.25 86	0.16 72	0.08 103	0.06 74	0.10 188	0.08 114	0.10 195	0.08 116

rafts_anoy	0.18 58	0.15 195	0.35 91	0.22 134	0.14 170	0.19 37	0.17 63	0.32 73	0.30 118	0.23 62	0.25 69	0.20 64	0.16 68	0.22 49	0.19 134	0.08 103	0.07 163	0.10 188	0.12 287	0.09 146	0.08 116

raft+_RVC	0.18 58	0.14 170	0.32 64	0.21 89	0.15 211	0.21 77	0.16 41	0.38 141	0.34 155	0.21 55	0.28 84	0.20 64	0.15 54	0.24 62	0.19 134	0.08 103	0.06 74	0.08 69	0.07 53	0.07 38	0.08 116

RALCasStereoNet	0.18 58	0.15 195	0.33 78	0.21 89	0.14 170	0.21 77	0.18 92	0.31 65	0.25 62	0.21 55	0.29 93	0.22 79	0.15 54	0.27 114	0.17 95	0.08 103	0.10 276	0.07 16	0.06 25	0.09 146	0.09 168

sCroCo_RVC	0.18 58	0.14 170	0.49 231	0.27 302	0.18 270	0.22 98	0.17 63	0.27 24	0.23 47	0.14 10	0.22 51	0.17 44	0.14 47	0.21 44	0.15 55	0.10 213	0.11 293	0.09 124	0.09 188	0.09 146	0.09 168

DCANet	0.18 58	0.13 140	0.40 149	0.19 27	0.09 8	0.19 37	0.18 92	0.34 93	0.39 199	0.29 128	0.31 118	0.18 51	0.23 160	0.20 33	0.19 134	0.07 17	0.05 6	0.07 16	0.05 10	0.06 6	0.07 69

AFF-stereo	0.18 58	0.15 195	0.32 64	0.21 89	0.10 22	0.18 15	0.18 92	0.33 87	0.27 78	0.25 81	0.37 173	0.25 116	0.17 91	0.24 62	0.15 55	0.06 1	0.05 6	0.08 69	0.08 114	0.07 38	0.05 1

DIP-Stereo	0.18 58	0.12 85	0.33 78	0.20 60	0.13 136	0.28 179	0.12 1	0.42 181	0.25 62	0.27 94	0.32 122	0.21 72	0.17 91	0.25 86	0.20 145	0.07 17	0.06 74	0.08 69	0.06 25	0.07 38	0.08 116
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.18 58	0.09 10	0.32 64	0.22 134	0.12 81	0.22 98	0.19 129	0.42 181	0.19 9	0.31 173	0.45 258	0.20 64	0.14 47	0.18 21	0.15 55	0.08 103	0.06 74	0.07 16	0.06 25	0.06 6	0.06 20

RAFT-Stereo	0.18 58	0.09 10	0.32 64	0.22 134	0.12 81	0.22 98	0.19 129	0.42 181	0.19 9	0.31 173	0.45 258	0.20 64	0.14 47	0.18 21	0.15 55	0.08 103	0.06 74	0.07 16	0.06 25	0.06 6	0.06 20
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
1test111	0.19 95	0.14 170	0.38 133	0.23 176	0.11 45	0.31 226	0.19 129	0.41 169	0.27 78	0.17 32	0.19 28	0.13 13	0.18 113	0.34 174	0.22 180	0.08 103	0.05 6	0.08 69	0.06 25	0.09 146	0.09 168

DCANet-4	0.19 95	0.10 26	0.52 251	0.19 27	0.09 8	0.19 37	0.18 92	0.36 129	0.39 199	0.29 128	0.30 104	0.17 44	0.22 151	0.20 33	0.18 109	0.07 17	0.05 6	0.07 16	0.05 10	0.05 1	0.07 69

fff	0.19 95	0.13 140	0.40 149	0.18 9	0.09 8	0.19 37	0.18 92	0.35 110	0.43 233	0.29 128	0.30 104	0.18 51	0.28 230	0.20 33	0.18 109	0.07 17	0.05 6	0.07 16	0.05 10	0.05 1	0.07 69

ADStereo(finetuned)	0.19 95	0.13 140	0.49 231	0.19 27	0.09 8	0.19 37	0.18 92	0.34 93	0.39 199	0.29 128	0.31 118	0.18 51	0.31 263	0.21 44	0.19 134	0.07 17	0.05 6	0.07 16	0.05 10	0.06 6	0.07 69

x	0.19 95	0.11 66	0.29 40	0.20 60	0.11 45	0.26 159	0.18 92	0.41 169	0.29 109	0.25 81	0.29 93	0.28 159	0.24 175	0.26 99	0.23 194	0.09 170	0.07 163	0.08 69	0.07 53	0.09 146	0.08 116

DisPM	0.19 95	0.10 26	0.35 91	0.23 176	0.13 136	0.18 15	0.20 167	0.29 44	0.29 109	0.33 201	0.34 147	0.23 98	0.16 68	0.33 168	0.16 72	0.09 170	0.06 74	0.09 124	0.08 114	0.07 38	0.11 238

iRaft-Stereo_20w	0.19 95	0.10 26	0.46 210	0.19 27	0.13 136	0.25 141	0.19 129	0.52 268	0.19 9	0.29 128	0.21 46	0.22 79	0.20 134	0.28 126	0.18 109	0.07 17	0.06 74	0.07 16	0.08 114	0.08 84	0.08 116

TRStereo	0.19 95	0.17 229	0.47 217	0.23 176	0.19 288	0.19 37	0.16 41	0.52 268	0.28 91	0.20 46	0.19 28	0.21 72	0.13 36	0.24 62	0.13 26	0.09 170	0.06 74	0.09 124	0.11 255	0.06 6	0.06 20

Pruner-Stereo	0.19 95	0.11 66	0.34 83	0.29 322	0.12 81	0.19 37	0.17 63	0.31 65	0.29 109	0.33 201	0.32 122	0.25 116	0.15 54	0.24 62	0.21 166	0.09 170	0.06 74	0.09 124	0.08 114	0.08 84	0.09 168

RALAANet	0.19 95	0.18 241	0.37 114	0.23 176	0.14 170	0.23 115	0.13 4	0.37 135	0.29 109	0.28 103	0.26 75	0.25 116	0.15 54	0.26 99	0.18 109	0.08 103	0.06 74	0.09 124	0.08 114	0.09 146	0.06 20

csc	0.19 95	0.13 140	0.40 149	0.18 9	0.09 8	0.19 37	0.18 92	0.35 110	0.43 233	0.29 128	0.30 104	0.18 51	0.28 230	0.20 33	0.18 109	0.07 17	0.05 6	0.07 16	0.05 10	0.05 1	0.07 69

cscssc	0.19 95	0.13 140	0.40 149	0.18 9	0.09 8	0.19 37	0.18 92	0.35 110	0.43 233	0.29 128	0.30 104	0.18 51	0.28 230	0.20 33	0.18 109	0.07 17	0.05 6	0.07 16	0.05 10	0.05 1	0.07 69

GMStereo	0.19 95	0.25 304	0.40 149	0.21 89	0.12 81	0.22 98	0.19 129	0.29 44	0.40 212	0.25 81	0.23 53	0.16 39	0.15 54	0.25 86	0.19 134	0.09 170	0.06 74	0.08 69	0.08 114	0.10 195	0.08 116
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
MyStereo06	0.20 108	0.12 85	0.57 270	0.21 89	0.14 170	0.25 141	0.23 227	0.40 159	0.21 28	0.30 156	0.24 63	0.31 184	0.18 113	0.22 49	0.18 109	0.07 17	0.07 163	0.09 124	0.08 114	0.08 84	0.08 116

xx1	0.20 108	0.14 170	0.38 133	0.23 176	0.11 45	0.31 226	0.19 129	0.35 110	0.47 278	0.17 32	0.19 28	0.28 159	0.24 175	0.28 126	0.11 1	0.08 103	0.05 6	0.10 188	0.09 188	0.09 146	0.09 168

DCRE	0.20 108	0.13 140	0.40 149	0.21 89	0.15 211	0.20 58	0.19 129	0.30 59	0.27 78	0.22 59	0.80 364	0.23 98	0.16 68	0.23 56	0.15 55	0.07 17	0.07 163	0.07 16	0.08 114	0.07 38	0.06 20

qqq	0.20 108	0.12 85	0.31 58	0.20 60	0.11 45	0.23 115	0.19 129	0.41 169	0.27 78	0.24 75	0.28 84	0.28 159	0.24 175	0.34 174	0.22 180	0.08 103	0.07 163	0.10 188	0.09 188	0.09 146	0.09 168

PFNet+	0.20 108	0.10 26	0.37 114	0.21 89	0.12 81	0.17 11	0.19 129	0.29 44	0.34 155	0.33 201	0.32 122	0.24 109	0.16 68	0.32 162	0.17 95	0.10 213	0.07 163	0.11 236	0.10 220	0.08 84	0.12 260

NF-Stereo	0.20 108	0.10 26	0.35 91	0.24 214	0.12 81	0.21 77	0.18 92	0.38 141	0.32 137	0.28 103	0.30 104	0.22 79	0.16 68	0.51 229	0.20 145	0.08 103	0.06 74	0.09 124	0.08 114	0.08 84	0.13 272

OCTAStereo	0.20 108	0.10 26	0.35 91	0.24 214	0.12 81	0.21 77	0.18 92	0.38 141	0.32 137	0.28 103	0.30 104	0.22 79	0.16 68	0.51 229	0.20 145	0.08 103	0.06 74	0.09 124	0.08 114	0.08 84	0.13 272

RE-Stereo	0.20 108	0.10 26	0.35 91	0.24 214	0.12 81	0.21 77	0.18 92	0.38 141	0.32 137	0.28 103	0.30 104	0.22 79	0.16 68	0.51 229	0.20 145	0.08 103	0.06 74	0.09 124	0.08 114	0.08 84	0.13 272

TVStereo	0.20 108	0.10 26	0.35 91	0.24 214	0.12 81	0.21 77	0.18 92	0.38 141	0.32 137	0.28 103	0.30 104	0.22 79	0.16 68	0.51 229	0.20 145	0.08 103	0.06 74	0.09 124	0.08 114	0.08 84	0.13 272

sAnonymous2	0.20 108	0.21 278	0.58 274	0.24 214	0.17 250	0.22 98	0.19 129	0.34 93	0.28 91	0.17 32	0.19 28	0.17 44	0.16 68	0.17 12	0.14 43	0.10 213	0.07 163	0.09 124	0.08 114	0.23 353	0.17 313

CroCo_RVC	0.20 108	0.21 278	0.58 274	0.24 214	0.17 250	0.22 98	0.19 129	0.34 93	0.28 91	0.17 32	0.19 28	0.17 44	0.16 68	0.17 12	0.14 43	0.10 213	0.07 163	0.09 124	0.08 114	0.23 353	0.17 313

Anonymous	0.20 108	0.14 170	0.47 217	0.27 302	0.20 302	0.25 141	0.25 263	0.32 73	0.26 69	0.18 44	0.18 25	0.15 30	0.19 126	0.24 62	0.18 109	0.10 213	0.09 258	0.09 124	0.09 188	0.15 295	0.13 272

111	0.20 108	0.17 229	0.40 149	0.18 9	0.09 8	0.24 130	0.17 63	0.41 169	0.45 259	0.23 62	0.29 93	0.29 166	0.21 140	0.24 62	0.18 109	0.07 17	0.05 6	0.07 16	0.06 25	0.07 38	0.08 116

HITNet	0.20 108	0.17 229	0.43 188	0.19 27	0.08 3	0.27 166	0.14 14	0.42 181	0.30 118	0.29 128	0.32 122	0.27 144	0.21 140	0.28 126	0.25 212	0.07 17	0.05 6	0.07 16	0.06 25	0.09 146	0.06 20
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
mmm	0.21 122	0.12 85	0.31 58	0.22 134	0.12 81	0.28 179	0.21 190	0.41 169	0.27 78	0.29 128	0.38 183	0.29 166	0.24 175	0.29 139	0.22 180	0.09 170	0.07 163	0.11 236	0.09 188	0.10 195	0.09 168

CASS	0.21 122	0.15 195	0.32 64	0.26 279	0.11 45	0.28 179	0.19 129	0.39 152	0.30 118	0.32 191	0.34 147	0.25 116	0.24 175	0.25 86	0.20 145	0.13 283	0.08 230	0.11 236	0.09 188	0.11 232	0.11 238
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
TestStereo1	0.21 122	0.16 213	0.32 64	0.26 279	0.13 136	0.26 159	0.27 279	0.40 159	0.36 171	0.29 128	0.39 195	0.22 79	0.21 140	0.33 168	0.17 95	0.07 17	0.06 74	0.09 124	0.08 114	0.08 84	0.07 69

RAFT_CTSACE	0.21 122	0.16 213	0.41 171	0.25 251	0.15 211	0.22 98	0.24 249	0.32 73	0.28 91	0.33 201	0.51 290	0.29 166	0.17 91	0.32 162	0.13 26	0.06 1	0.07 163	0.09 124	0.08 114	0.08 84	0.06 20

RAFT+CT+SA	0.21 122	0.18 241	0.33 78	0.25 251	0.18 270	0.23 115	0.29 296	0.40 159	0.36 171	0.24 75	0.38 183	0.18 51	0.16 68	0.32 162	0.16 72	0.07 17	0.05 6	0.09 124	0.12 287	0.09 146	0.09 168

SA-5K	0.21 122	0.16 213	0.32 64	0.26 279	0.13 136	0.26 159	0.27 279	0.40 159	0.36 171	0.29 128	0.39 195	0.22 79	0.21 140	0.33 168	0.17 95	0.07 17	0.06 74	0.09 124	0.08 114	0.08 84	0.07 69

CIPLG	0.21 122	0.21 278	0.55 262	0.23 176	0.15 211	0.25 141	0.20 167	0.35 110	0.29 109	0.31 173	0.33 141	0.22 79	0.15 54	0.26 99	0.20 145	0.08 103	0.07 163	0.07 16	0.07 53	0.08 84	0.08 116

IPLG	0.21 122	0.15 195	0.53 254	0.21 89	0.12 81	0.28 179	0.17 63	0.42 181	0.30 118	0.33 201	0.32 122	0.15 30	0.17 91	0.50 224	0.21 166	0.07 17	0.05 6	0.08 69	0.07 53	0.07 38	0.06 20

IPLGR_C	0.21 122	0.22 290	0.60 280	0.23 176	0.15 211	0.24 130	0.20 167	0.35 110	0.29 109	0.31 173	0.32 122	0.22 79	0.15 54	0.25 86	0.20 145	0.08 103	0.07 163	0.07 16	0.07 53	0.08 84	0.08 116

MIPNet	0.21 122	0.15 195	0.52 251	0.21 89	0.12 81	0.27 166	0.20 167	0.45 203	0.37 180	0.30 156	0.23 53	0.19 62	0.24 175	0.27 114	0.19 134	0.07 17	0.05 6	0.08 69	0.07 53	0.07 38	0.06 20

IPLGR	0.21 122	0.13 140	0.61 283	0.21 89	0.11 45	0.25 141	0.18 92	0.41 169	0.37 180	0.28 103	0.27 80	0.21 72	0.19 126	0.37 189	0.18 109	0.07 17	0.06 74	0.08 69	0.07 53	0.07 38	0.06 20

ACRE	0.21 122	0.20 265	0.62 291	0.23 176	0.15 211	0.24 130	0.20 167	0.35 110	0.28 91	0.31 173	0.32 122	0.22 79	0.15 54	0.25 86	0.20 145	0.08 103	0.07 163	0.07 16	0.07 53	0.08 84	0.08 116

GANet-ADL	0.21 122	0.12 85	0.45 204	0.23 176	0.14 170	0.29 198	0.19 129	0.46 213	0.35 161	0.25 81	0.32 122	0.32 192	0.19 126	0.24 62	0.20 145	0.10 213	0.07 163	0.07 16	0.06 25	0.09 146	0.10 213

LCNet	0.21 122	0.11 66	0.29 40	0.25 251	0.12 81	0.23 115	0.19 129	0.34 93	0.26 69	0.28 103	0.35 154	0.26 136	0.30 252	0.35 183	0.17 95	0.07 17	0.05 6	0.09 124	0.10 220	0.13 271	0.22 356

PSM-softLoss	0.21 122	0.10 26	0.39 144	0.24 214	0.12 81	0.20 58	0.18 92	0.38 141	0.26 69	0.29 128	0.32 122	0.24 109	0.16 68	0.52 235	0.20 145	0.09 170	0.06 74	0.10 188	0.09 188	0.08 84	0.12 260

KMStereo	0.21 122	0.10 26	0.39 144	0.24 214	0.12 81	0.20 58	0.18 92	0.38 141	0.26 69	0.29 128	0.32 122	0.24 109	0.16 68	0.52 235	0.20 145	0.09 170	0.06 74	0.10 188	0.09 188	0.08 84	0.12 260

SST-Stereo	0.21 122	0.10 26	0.37 114	0.24 214	0.13 136	0.19 37	0.17 63	0.31 65	0.24 57	0.34 217	0.33 141	0.29 166	0.25 190	0.56 253	0.17 95	0.08 103	0.05 6	0.10 188	0.08 114	0.09 146	0.07 69

RAFT_R40	0.21 122	0.10 26	0.37 114	0.24 214	0.13 136	0.18 15	0.18 92	0.31 65	0.29 109	0.33 201	0.33 141	0.30 176	0.24 175	0.55 245	0.18 109	0.08 103	0.05 6	0.10 188	0.08 114	0.08 84	0.07 69

RAFT-345	0.21 122	0.10 26	0.46 210	0.22 134	0.11 45	0.20 58	0.16 41	0.26 17	0.25 62	0.27 94	0.66 342	0.21 72	0.16 68	0.55 245	0.21 166	0.07 17	0.06 74	0.08 69	0.07 53	0.06 6	0.06 20

RAFT	0.21 122	0.17 229	0.32 64	0.24 214	0.12 81	0.25 141	0.27 279	0.35 110	0.28 91	0.33 201	0.33 141	0.38 233	0.22 151	0.29 139	0.17 95	0.08 103	0.08 230	0.11 236	0.10 220	0.10 195	0.06 20

GMM-Stereo	0.21 122	0.10 26	0.43 188	0.23 176	0.13 136	0.24 130	0.25 263	0.37 135	0.27 78	0.30 156	0.45 258	0.27 144	0.21 140	0.31 156	0.17 95	0.07 17	0.05 6	0.10 188	0.09 188	0.08 84	0.19 334

Prome-Stereo	0.21 122	0.10 26	0.30 46	0.24 214	0.12 81	0.23 115	0.23 227	0.36 129	0.25 62	0.33 201	0.59 321	0.24 109	0.28 230	0.29 139	0.16 72	0.07 17	0.05 6	0.08 69	0.07 53	0.08 84	0.20 344

TestStereo	0.21 122	0.19 257	0.40 149	0.25 251	0.10 22	0.22 98	0.21 190	0.31 65	0.31 129	0.23 62	0.34 147	0.22 79	0.18 113	0.62 281	0.18 109	0.08 103	0.06 74	0.10 188	0.07 53	0.11 232	0.06 20

XX-Stereo	0.21 122	0.10 26	0.83 338	0.26 279	0.17 250	0.23 115	0.13 4	0.40 159	0.18 7	0.20 46	0.41 211	0.31 184	0.10 4	0.32 162	0.12 7	0.08 103	0.06 74	0.08 69	0.08 114	0.07 38	0.05 1

EAI-Stereo	0.21 122	0.10 26	0.33 78	0.21 89	0.12 81	0.30 215	0.46 364	0.46 213	0.20 18	0.25 81	0.50 284	0.17 44	0.16 68	0.24 62	0.23 194	0.07 17	0.06 74	0.07 16	0.10 220	0.06 6	0.07 69

FENet	0.21 122	0.11 66	0.45 204	0.21 89	0.12 81	0.26 159	0.17 63	0.41 169	0.35 161	0.30 156	0.31 118	0.29 166	0.23 160	0.26 99	0.23 194	0.09 170	0.06 74	0.09 124	0.09 188	0.09 146	0.09 168

MyStereo8	0.22 148	0.15 195	0.63 294	0.21 89	0.17 250	0.31 226	0.16 41	0.36 129	0.32 137	0.28 103	0.36 164	0.25 116	0.18 113	0.25 86	0.28 231	0.08 103	0.07 163	0.08 69	0.07 53	0.10 195	0.12 260

ffm	0.22 148	0.12 85	0.42 178	0.20 60	0.13 136	0.28 179	0.20 167	0.35 110	0.44 247	0.30 156	0.42 225	0.34 205	0.23 160	0.27 114	0.11 1	0.08 103	0.05 6	0.11 236	0.10 220	0.08 84	0.08 116

StereoVision	0.22 148	0.18 241	0.37 114	0.27 302	0.17 250	0.23 115	0.22 206	0.38 141	0.31 129	0.20 46	0.51 290	0.22 79	0.16 68	0.28 126	0.18 109	0.11 240	0.12 310	0.13 288	0.13 305	0.10 195	0.07 69

raft_robust	0.22 148	0.17 229	0.30 46	0.22 134	0.12 81	0.23 115	0.22 206	0.49 237	0.48 287	0.32 191	0.32 122	0.26 136	0.23 160	0.53 240	0.15 55	0.07 17	0.06 74	0.08 69	0.10 220	0.08 84	0.06 20

Sa-1000	0.22 148	0.15 195	0.35 91	0.23 176	0.13 136	0.28 179	0.23 227	0.47 220	0.39 199	0.30 156	0.50 284	0.26 136	0.19 126	0.33 168	0.16 72	0.07 17	0.06 74	0.10 188	0.11 255	0.08 84	0.06 20

SA	0.22 148	0.16 213	0.36 109	0.23 176	0.13 136	0.24 130	0.23 227	0.45 203	0.40 212	0.27 94	0.44 246	0.23 98	0.23 160	0.33 168	0.17 95	0.07 17	0.06 74	0.10 188	0.11 255	0.08 84	0.06 20

dd	0.22 148	0.26 315	0.40 149	0.22 134	0.12 81	0.25 141	0.21 190	0.32 73	0.44 247	0.29 128	0.28 84	0.25 116	0.16 68	0.30 151	0.25 212	0.12 267	0.07 163	0.10 188	0.08 114	0.11 232	0.09 168

GwcNet-ADL	0.22 148	0.14 170	0.58 274	0.24 214	0.13 136	0.22 98	0.23 227	0.49 237	0.40 212	0.27 94	0.29 93	0.30 176	0.20 134	0.26 99	0.23 194	0.09 170	0.07 163	0.07 16	0.07 53	0.09 146	0.09 168

HHNet	0.22 148	0.12 85	0.52 251	0.18 9	0.18 270	0.20 58	0.20 167	0.34 93	0.31 129	0.32 191	0.59 321	0.20 64	0.21 140	0.24 62	0.31 251	0.08 103	0.05 6	0.09 124	0.07 53	0.08 84	0.11 238

KYRaft	0.22 148	0.10 26	0.30 46	0.23 176	0.12 81	0.23 115	0.23 227	0.35 110	0.24 57	0.35 233	0.54 306	0.34 205	0.26 199	0.29 139	0.15 55	0.07 17	0.05 6	0.09 124	0.10 220	0.08 84	0.31 375

IRAFT_RVC	0.22 148	0.12 85	0.39 144	0.26 279	0.11 45	0.18 15	0.24 249	0.40 159	0.37 180	0.31 173	0.30 104	0.29 166	0.24 175	0.55 245	0.22 180	0.08 103	0.06 74	0.10 188	0.08 114	0.08 84	0.07 69

GES	0.22 148	0.12 85	0.42 178	0.20 60	0.14 170	0.27 166	0.19 129	0.49 237	0.33 148	0.30 156	0.36 164	0.25 116	0.23 160	0.29 139	0.22 180	0.10 213	0.08 230	0.08 69	0.07 53	0.10 195	0.11 238

SFCPSM	0.22 148	0.10 26	0.51 247	0.21 89	0.14 170	0.34 256	0.22 206	0.55 296	0.39 199	0.29 128	0.32 122	0.23 98	0.21 140	0.27 114	0.19 134	0.09 170	0.07 163	0.09 124	0.09 188	0.09 146	0.08 116

DMCA	0.22 148	0.14 170	0.36 109	0.22 134	0.14 170	0.27 166	0.20 167	0.43 191	0.38 193	0.31 173	0.32 122	0.33 199	0.24 175	0.24 62	0.28 231	0.11 240	0.08 230	0.10 188	0.08 114	0.10 195	0.11 238

BEATNet_4x	0.22 148	0.18 241	0.47 217	0.22 134	0.10 22	0.28 179	0.14 14	0.46 213	0.32 137	0.31 173	0.34 147	0.31 184	0.25 190	0.31 156	0.29 241	0.08 103	0.06 74	0.08 69	0.06 25	0.10 195	0.08 116

MLCV	0.22 148	0.16 213	0.44 194	0.21 89	0.08 3	0.29 198	0.19 129	0.38 141	0.37 180	0.38 261	0.44 246	0.31 184	0.21 140	0.41 200	0.24 203	0.07 17	0.05 6	0.06 1	0.05 10	0.07 38	0.06 20

DN-CSS_ROB	0.22 148	0.25 304	0.47 217	0.24 214	0.14 170	0.25 141	0.12 1	0.40 159	0.33 148	0.29 128	0.42 225	0.22 79	0.20 134	0.33 168	0.19 134	0.07 17	0.06 74	0.11 236	0.11 255	0.11 232	0.07 69

MyStereo05	0.23 165	0.12 85	0.57 270	0.21 89	0.14 170	0.25 141	0.23 227	0.48 231	0.52 313	0.31 173	0.23 53	0.25 116	0.22 151	0.30 151	0.21 166	0.07 17	0.07 163	0.09 124	0.08 114	0.08 84	0.08 116

MyStereo04	0.23 165	0.12 85	0.55 262	0.22 134	0.14 170	0.25 141	0.23 227	0.49 237	0.52 313	0.28 103	0.23 53	0.27 144	0.23 160	0.30 151	0.22 180	0.07 17	0.07 163	0.09 124	0.08 114	0.08 84	0.08 116

CoDeX	0.23 165	0.12 85	0.46 210	0.21 89	0.14 170	0.29 198	0.21 190	0.53 279	0.41 223	0.29 128	0.35 154	0.29 166	0.22 151	0.48 217	0.19 134	0.09 170	0.06 74	0.08 69	0.07 53	0.08 84	0.07 69

whm_eth	0.23 165	0.18 241	0.56 266	0.24 214	0.19 288	0.21 77	0.18 92	0.37 135	0.40 212	0.31 173	0.60 326	0.15 30	0.17 91	0.26 99	0.19 134	0.09 170	0.08 230	0.10 188	0.09 188	0.09 146	0.11 238

PCWNet_CMD	0.23 165	0.13 140	0.48 226	0.20 60	0.13 136	0.28 179	0.16 41	0.46 213	0.46 273	0.29 128	0.36 164	0.37 228	0.24 175	0.28 126	0.20 145	0.09 170	0.06 74	0.10 188	0.08 114	0.11 232	0.09 168

anonymousa	0.23 165	0.11 66	0.50 241	0.21 89	0.16 234	0.31 226	0.20 167	0.36 129	0.35 161	0.32 191	0.50 284	0.39 245	0.26 199	0.22 49	0.20 145	0.08 103	0.06 74	0.09 124	0.11 255	0.07 38	0.08 116

BUS	0.23 165	0.12 85	0.28 33	0.25 251	0.14 170	0.43 312	0.17 63	0.56 310	0.34 155	0.34 217	0.35 154	0.32 192	0.20 134	0.26 99	0.21 166	0.10 213	0.07 163	0.11 236	0.10 220	0.09 146	0.09 168

IER	0.23 165	0.12 85	0.39 144	0.20 60	0.14 170	0.31 226	0.19 129	0.42 181	0.36 171	0.33 201	0.40 203	0.32 192	0.33 273	0.29 139	0.22 180	0.09 170	0.07 163	0.08 69	0.08 114	0.09 146	0.08 116

test_5	0.23 165	0.19 257	0.38 133	0.26 279	0.18 270	0.25 141	0.29 296	0.40 159	0.37 180	0.29 128	0.40 203	0.25 116	0.22 151	0.34 174	0.18 109	0.07 17	0.05 6	0.09 124	0.09 188	0.10 195	0.10 213

BSDual-CNN	0.23 165	0.12 85	0.28 33	0.25 251	0.14 170	0.35 265	0.21 190	0.56 310	0.34 155	0.34 217	0.35 154	0.38 233	0.24 175	0.26 99	0.21 166	0.10 213	0.07 163	0.11 236	0.10 220	0.09 146	0.09 168

iRaft-Stereo_5w	0.23 165	0.18 241	0.44 194	0.22 134	0.13 136	0.19 37	0.19 129	0.37 135	0.32 137	0.28 103	0.37 173	0.34 205	0.23 160	0.65 294	0.27 228	0.06 1	0.06 74	0.08 69	0.07 53	0.09 146	0.08 116

psmg	0.23 165	0.12 85	0.28 33	0.21 89	0.14 170	0.35 265	0.23 227	0.51 258	0.34 155	0.35 233	0.38 183	0.38 233	0.24 175	0.26 99	0.21 166	0.10 213	0.08 230	0.10 188	0.10 220	0.09 146	0.08 116

UDGNet	0.23 165	0.31 343	0.38 133	0.24 214	0.14 170	0.24 130	0.18 92	0.32 73	0.43 233	0.29 128	0.28 84	0.24 109	0.19 126	0.29 139	0.20 145	0.15 317	0.07 163	0.21 354	0.11 255	0.14 283	0.10 213

OMP-Stereo	0.23 165	0.14 170	0.35 91	0.29 322	0.13 136	0.21 77	0.16 41	0.37 135	0.33 148	0.34 217	0.30 104	0.34 205	0.19 126	0.70 306	0.24 203	0.07 17	0.06 74	0.09 124	0.07 53	0.07 38	0.06 20

IIG-Stereo	0.23 165	0.13 140	0.35 91	0.29 322	0.12 81	0.23 115	0.14 14	0.38 141	0.31 129	0.34 217	0.37 173	0.33 199	0.21 140	0.70 306	0.26 224	0.08 103	0.06 74	0.09 124	0.07 53	0.07 38	0.06 20

ASMatch	0.23 165	0.11 66	0.51 247	0.24 214	0.14 170	0.19 37	0.17 63	0.31 65	0.28 91	0.28 103	0.68 347	0.27 144	0.26 199	0.50 224	0.22 180	0.07 17	0.06 74	0.08 69	0.07 53	0.06 6	0.11 238

PFNet	0.23 165	0.10 26	0.57 270	0.24 214	0.14 170	0.22 98	0.19 129	0.39 152	0.33 148	0.35 233	0.32 122	0.27 144	0.19 126	0.64 288	0.22 180	0.09 170	0.05 6	0.09 124	0.07 53	0.08 84	0.07 69

ICVP	0.23 165	0.13 140	0.44 194	0.26 279	0.14 170	0.29 198	0.25 263	0.45 203	0.33 148	0.29 128	0.43 237	0.35 219	0.25 190	0.26 99	0.23 194	0.12 267	0.09 258	0.09 124	0.08 114	0.09 146	0.10 213
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.23 165	0.18 241	0.63 294	0.27 302	0.18 270	0.41 297	0.23 227	0.43 191	0.35 161	0.23 62	0.27 80	0.20 64	0.18 113	0.27 114	0.18 109	0.12 267	0.11 293	0.10 188	0.10 220	0.11 232	0.12 260

CFNet_pseudo	0.23 165	0.13 140	0.47 217	0.19 27	0.13 136	0.26 159	0.16 41	0.44 195	0.44 247	0.29 128	0.37 173	0.38 233	0.23 160	0.29 139	0.21 166	0.09 170	0.06 74	0.11 236	0.08 114	0.11 232	0.09 168

ACVNet	0.23 165	0.13 140	0.35 91	0.18 9	0.15 211	0.27 166	0.23 227	0.39 152	0.44 247	0.28 103	0.41 211	0.38 233	0.26 199	0.27 114	0.32 256	0.08 103	0.07 163	0.08 69	0.07 53	0.10 195	0.07 69

MSMDNet	0.23 165	0.13 140	0.48 226	0.20 60	0.13 136	0.28 179	0.16 41	0.46 213	0.46 273	0.29 128	0.36 164	0.37 228	0.24 175	0.28 126	0.20 145	0.09 170	0.06 74	0.09 124	0.08 114	0.11 232	0.09 168

ccs_rob	0.23 165	0.13 140	0.47 217	0.20 60	0.13 136	0.26 159	0.17 63	0.44 195	0.44 247	0.29 128	0.37 173	0.38 233	0.23 160	0.29 139	0.21 166	0.09 170	0.06 74	0.11 236	0.08 114	0.11 232	0.09 168

tta	0.24 188	0.12 85	0.40 149	0.19 27	0.10 22	0.27 166	0.19 129	0.51 258	0.45 259	0.34 217	0.41 211	0.31 184	0.26 199	0.58 261	0.28 231	0.10 213	0.07 163	0.08 69	0.08 114	0.08 84	0.07 69

qqq1	0.24 188	0.12 85	0.40 149	0.19 27	0.10 22	0.27 166	0.19 129	0.51 258	0.45 259	0.34 217	0.41 211	0.31 184	0.26 199	0.58 261	0.16 72	0.10 213	0.07 163	0.07 16	0.06 25	0.08 84	0.07 69

fff1	0.24 188	0.12 85	0.40 149	0.19 27	0.10 22	0.27 166	0.19 129	0.51 258	0.45 259	0.34 217	0.41 211	0.31 184	0.26 199	0.58 261	0.16 72	0.10 213	0.07 163	0.07 16	0.06 25	0.08 84	0.07 69

GMStereo_Zeroshot	0.24 188	0.21 278	0.45 204	0.26 279	0.13 136	0.28 179	0.15 27	0.39 152	0.35 161	0.37 253	0.43 237	0.40 258	0.17 91	0.34 174	0.20 145	0.12 267	0.07 163	0.13 288	0.07 53	0.16 303	0.09 168

CFNet_ucs	0.24 188	0.13 140	0.50 241	0.20 60	0.15 211	0.28 179	0.17 63	0.49 237	0.45 259	0.32 191	0.42 225	0.39 245	0.22 151	0.31 156	0.21 166	0.11 240	0.08 230	0.12 269	0.09 188	0.12 258	0.11 238

gwcnet-sp	0.24 188	0.13 140	0.63 294	0.22 134	0.14 170	0.34 256	0.22 206	0.44 195	0.39 199	0.35 233	0.34 147	0.27 144	0.27 216	0.35 183	0.25 212	0.09 170	0.08 230	0.09 124	0.09 188	0.09 146	0.09 168

scenet	0.24 188	0.13 140	0.63 294	0.22 134	0.14 170	0.34 256	0.22 206	0.44 195	0.39 199	0.35 233	0.34 147	0.27 144	0.27 216	0.35 183	0.25 212	0.09 170	0.08 230	0.09 124	0.09 188	0.09 146	0.09 168

ToySt	0.24 188	0.16 213	0.48 226	0.21 89	0.13 136	0.29 198	0.29 296	0.39 152	0.39 199	0.27 94	0.35 154	0.39 245	0.31 263	0.31 156	0.29 241	0.08 103	0.09 258	0.10 188	0.11 255	0.11 232	0.10 213

ssnet	0.24 188	0.13 140	0.63 294	0.22 134	0.14 170	0.34 256	0.22 206	0.44 195	0.39 199	0.35 233	0.34 147	0.27 144	0.27 216	0.35 183	0.25 212	0.09 170	0.08 230	0.09 124	0.09 188	0.09 146	0.09 168

STrans-v2	0.24 188	0.13 140	0.54 257	0.21 89	0.12 81	0.23 115	0.21 190	0.47 220	0.28 91	0.31 173	0.42 225	0.36 224	0.35 284	0.62 281	0.23 194	0.07 17	0.05 6	0.08 69	0.07 53	0.06 6	0.06 20

TransformOpticalFlow	0.24 188	0.13 140	0.56 266	0.23 176	0.11 45	0.21 77	0.19 129	0.40 159	0.32 137	0.30 156	0.43 237	0.36 224	0.31 263	0.61 273	0.20 145	0.07 17	0.05 6	0.08 69	0.07 53	0.06 6	0.07 69

DRaft	0.24 188	0.10 26	0.34 83	0.18 9	0.12 81	0.28 179	0.23 227	0.33 87	0.39 199	0.38 261	0.61 333	0.21 72	0.41 312	0.48 217	0.42 304	0.07 17	0.06 74	0.08 69	0.08 114	0.07 38	0.08 116

HCRNet	0.24 188	0.25 304	0.33 78	0.34 350	0.16 234	0.27 166	0.18 92	0.43 191	0.35 161	0.30 156	0.35 154	0.32 192	0.22 151	0.44 208	0.20 145	0.13 283	0.08 230	0.13 288	0.11 255	0.10 195	0.09 168

ARAFT	0.24 188	0.21 278	0.78 324	0.22 134	0.12 81	0.29 198	0.24 249	0.43 191	0.32 137	0.33 201	0.28 84	0.28 159	0.19 126	0.49 222	0.18 109	0.07 17	0.06 74	0.12 269	0.11 255	0.09 146	0.06 20

cf-r	0.24 188	0.15 195	0.44 194	0.21 89	0.14 170	0.27 166	0.22 206	0.42 181	0.40 212	0.30 156	0.42 225	0.42 268	0.26 199	0.43 204	0.25 212	0.11 240	0.06 74	0.08 69	0.10 220	0.08 84	0.08 116

GANet-RSSM	0.24 188	0.14 170	0.36 109	0.21 89	0.14 170	0.27 166	0.21 190	0.45 203	0.33 148	0.29 128	0.39 195	0.39 245	0.28 230	0.58 261	0.23 194	0.11 240	0.07 163	0.09 124	0.09 188	0.10 195	0.09 168

PSMNet-RSSM	0.24 188	0.15 195	0.36 109	0.21 89	0.14 170	0.25 141	0.20 167	0.48 231	0.37 180	0.30 156	0.44 246	0.38 233	0.26 199	0.52 235	0.22 180	0.12 267	0.07 163	0.11 236	0.13 305	0.10 195	0.09 168

CFNet-ft	0.24 188	0.15 195	0.35 91	0.18 9	0.15 211	0.30 215	0.21 190	0.39 152	0.36 171	0.28 103	0.40 203	0.43 271	0.25 190	0.47 215	0.24 203	0.12 267	0.07 163	0.12 269	0.11 255	0.12 258	0.09 168

CFNet_RVC	0.24 188	0.15 195	0.35 91	0.18 9	0.15 211	0.30 215	0.21 190	0.39 152	0.36 171	0.28 103	0.40 203	0.43 271	0.25 190	0.47 215	0.24 203	0.12 267	0.07 163	0.12 269	0.11 255	0.12 258	0.09 168

UCFNet_RVC	0.24 188	0.16 213	0.34 83	0.18 9	0.15 211	0.33 243	0.16 41	0.46 213	0.35 161	0.29 128	0.35 154	0.39 245	0.25 190	0.34 174	0.22 180	0.13 283	0.08 230	0.13 288	0.14 316	0.13 271	0.12 260

AdaStereo	0.24 188	0.16 213	0.37 114	0.24 214	0.12 81	0.32 234	0.17 63	0.54 286	0.42 228	0.33 201	0.38 183	0.35 219	0.21 140	0.30 151	0.22 180	0.14 306	0.06 74	0.13 288	0.08 114	0.11 232	0.08 116
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.
iResNet	0.24 188	0.18 241	0.61 283	0.25 251	0.11 45	0.29 198	0.21 190	0.42 181	0.43 233	0.33 201	0.43 237	0.27 144	0.22 151	0.34 174	0.26 224	0.07 17	0.05 6	0.07 16	0.06 25	0.08 84	0.07 69

SMFormer	0.25 210	0.12 85	0.40 149	0.19 27	0.10 22	0.27 166	0.19 129	0.51 258	0.45 259	0.34 217	0.41 211	0.31 184	0.26 199	0.58 261	0.28 231	0.10 213	0.07 163	0.08 69	0.08 114	0.09 146	0.09 168

NINENet	0.25 210	0.15 195	0.37 114	0.23 176	0.16 234	0.43 312	0.17 63	0.60 337	0.46 273	0.32 191	0.37 173	0.32 192	0.20 134	0.42 202	0.21 166	0.10 213	0.10 276	0.12 269	0.08 114	0.11 232	0.10 213

hknet	0.25 210	0.14 170	0.40 149	0.25 251	0.15 211	0.35 265	0.21 190	0.56 310	0.37 180	0.34 217	0.35 154	0.43 271	0.27 216	0.37 189	0.21 166	0.09 170	0.07 163	0.11 236	0.10 220	0.09 146	0.09 168

PSMNet-ADL	0.25 210	0.15 195	0.32 64	0.26 279	0.14 170	0.31 226	0.22 206	0.44 195	0.36 171	0.27 94	0.33 141	0.41 261	0.28 230	0.61 273	0.29 241	0.11 240	0.09 258	0.09 124	0.11 255	0.10 195	0.10 213

PSM-AAD	0.25 210	0.10 26	0.30 46	0.24 214	0.12 81	0.26 159	0.38 343	0.34 93	0.28 91	0.35 233	0.39 195	0.28 159	0.79 378	0.30 151	0.16 72	0.07 17	0.06 74	0.12 269	0.11 255	0.08 84	0.21 351

GrayStereo	0.25 210	0.09 10	0.32 64	0.26 279	0.13 136	0.23 115	0.47 368	0.34 93	0.30 118	0.39 276	0.47 275	0.30 176	0.79 378	0.29 139	0.16 72	0.07 17	0.06 74	0.08 69	0.09 188	0.07 38	0.13 272

RAFT-RH_RVC	0.25 210	0.11 66	0.45 204	0.21 89	0.12 81	0.25 141	0.14 14	0.27 24	0.27 78	0.38 261	1.15 385	0.23 98	0.17 91	0.57 256	0.24 203	0.07 17	0.05 6	0.10 188	0.07 53	0.06 6	0.07 69

UPFNet	0.25 210	0.12 85	0.38 133	0.24 214	0.19 288	0.37 275	0.28 292	0.48 231	0.38 193	0.34 217	0.37 173	0.37 228	0.28 230	0.39 195	0.33 263	0.10 213	0.09 258	0.10 188	0.10 220	0.10 195	0.08 116

acv_ft	0.25 210	0.13 140	0.40 149	0.23 176	0.19 288	0.34 256	0.21 190	0.45 203	0.44 247	0.38 261	0.41 211	0.38 233	0.27 216	0.27 114	0.35 271	0.08 103	0.07 163	0.08 69	0.07 53	0.11 232	0.07 69

iResNet_ROB	0.25 210	0.19 257	0.40 149	0.20 60	0.12 81	0.30 215	0.16 41	0.55 296	0.53 317	0.38 261	0.43 237	0.37 228	0.26 199	0.38 193	0.22 180	0.08 103	0.06 74	0.06 1	0.04 1	0.09 146	0.09 168

DualNet	0.26 220	0.12 85	0.42 178	0.20 60	0.13 136	0.28 179	0.20 167	0.35 110	0.44 247	0.30 156	0.42 225	0.34 205	0.23 160	0.27 114	1.08 377	0.08 103	0.05 6	0.11 236	0.10 220	0.08 84	0.08 116

SepStereo	0.26 220	0.12 85	0.42 178	0.24 214	0.18 270	0.29 198	0.24 249	0.45 203	0.45 259	0.41 293	0.44 246	0.34 205	0.29 243	0.64 288	0.21 166	0.09 170	0.07 163	0.09 124	0.07 53	0.09 146	0.09 168

AACVNet	0.26 220	0.16 213	0.37 114	0.22 134	0.14 170	0.29 198	0.19 129	0.41 169	0.31 129	0.38 261	0.42 225	0.43 271	0.28 230	0.73 316	0.25 212	0.11 240	0.08 230	0.11 236	0.09 188	0.13 271	0.11 238

DEmStereo	0.26 220	0.09 10	0.47 217	0.19 27	0.12 81	0.30 215	0.25 263	0.28 37	0.36 171	0.36 248	0.58 319	0.25 116	0.48 343	0.53 240	0.44 309	0.07 17	0.06 74	0.08 69	0.08 114	0.06 6	0.07 69

LMCR-Stereo	0.26 220	0.18 241	0.49 231	0.28 319	0.14 170	0.36 270	0.23 227	0.54 286	0.34 155	0.39 276	0.40 203	0.29 166	0.29 243	0.37 189	0.27 228	0.11 240	0.07 163	0.09 124	0.07 53	0.13 271	0.09 168

GwcNet-RSSM	0.26 220	0.17 229	0.46 210	0.21 89	0.13 136	0.28 179	0.23 227	0.44 195	0.42 228	0.31 173	0.45 258	0.40 258	0.26 199	0.55 245	0.28 231	0.11 240	0.07 163	0.09 124	0.10 220	0.09 146	0.08 116

DeepPruner_ROB	0.26 220	0.19 257	0.44 194	0.21 89	0.16 234	0.30 215	0.21 190	0.52 268	0.32 137	0.35 233	0.38 183	0.39 245	0.26 199	0.42 202	0.24 203	0.15 317	0.11 293	0.11 236	0.11 255	0.14 283	0.13 272

DispNO	0.27 227	0.18 241	0.62 291	0.23 176	0.17 250	0.25 141	0.22 206	0.45 203	0.41 223	0.32 191	0.39 195	0.38 233	0.27 216	0.77 335	0.27 228	0.09 170	0.07 163	0.10 188	0.10 220	0.08 84	0.08 116

CBFPSM	0.27 227	0.16 213	0.67 304	0.20 60	0.14 170	0.38 282	0.25 263	0.40 159	0.36 171	0.33 201	0.36 164	0.56 326	0.38 300	0.32 162	0.38 280	0.08 103	0.08 230	0.07 16	0.08 114	0.09 146	0.11 238

CSP-Net	0.27 227	0.15 195	0.30 46	0.21 89	0.14 170	0.44 314	0.24 249	0.50 245	0.40 212	0.41 293	0.43 237	0.42 268	0.26 199	0.66 298	0.28 231	0.12 267	0.08 230	0.08 69	0.08 114	0.10 195	0.09 168

DAS	0.27 227	0.12 85	0.42 178	0.24 214	0.18 270	0.29 198	0.24 249	0.45 203	0.45 259	0.41 293	0.44 246	0.34 205	0.29 243	0.75 324	0.21 166	0.09 170	0.07 163	0.09 124	0.07 53	0.09 146	0.09 168

AASNet	0.27 227	0.19 257	0.49 231	0.26 279	0.17 250	0.34 256	0.20 167	0.62 350	0.48 287	0.35 233	0.40 203	0.32 192	0.25 190	0.28 126	0.34 267	0.11 240	0.09 258	0.10 188	0.08 114	0.13 271	0.11 238

GEStereo_RVC	0.27 227	0.20 265	0.44 194	0.27 302	0.16 234	0.33 243	0.25 263	0.56 310	0.54 321	0.34 217	0.38 183	0.34 205	0.25 190	0.51 229	0.28 231	0.12 267	0.08 230	0.09 124	0.08 114	0.11 232	0.11 238

RAFT + AFF	0.27 227	0.23 297	0.50 241	0.25 251	0.17 250	0.30 215	0.33 325	0.52 268	0.40 212	0.28 103	0.30 104	0.30 176	0.31 263	0.62 281	0.24 203	0.09 170	0.10 276	0.11 236	0.10 220	0.11 232	0.11 238

MMNet	0.27 227	0.14 170	0.49 231	0.24 214	0.17 250	0.47 327	0.22 206	0.45 203	0.51 307	0.39 276	0.41 211	0.36 224	0.33 273	0.39 195	0.34 267	0.08 103	0.07 163	0.09 124	0.09 188	0.10 195	0.08 116

delet	0.27 227	0.14 170	0.40 149	0.23 176	0.19 288	0.41 297	0.29 296	0.49 237	0.48 287	0.33 201	0.41 211	0.37 228	0.30 252	0.48 217	0.34 267	0.09 170	0.09 258	0.11 236	0.12 287	0.08 84	0.08 116

ac_64	0.27 227	0.13 140	0.41 171	0.24 214	0.17 250	0.36 270	0.22 206	0.46 213	0.33 148	0.35 233	0.36 164	0.52 316	0.30 252	0.62 281	0.32 256	0.11 240	0.09 258	0.10 188	0.10 220	0.09 146	0.08 116

HGLStereo	0.27 227	0.14 170	0.46 210	0.24 214	0.21 310	0.33 243	0.23 227	0.50 245	0.42 228	0.35 233	0.48 281	0.41 261	0.33 273	0.45 210	0.33 263	0.11 240	0.10 276	0.09 124	0.09 188	0.10 195	0.12 260

DSFCA	0.27 227	0.13 140	0.36 109	0.20 60	0.17 250	0.38 282	0.31 310	0.47 220	0.43 233	0.43 307	0.37 173	0.39 245	0.29 243	0.52 235	0.32 256	0.12 267	0.10 276	0.10 188	0.11 255	0.11 232	0.10 213

DMCA-RVC	0.27 227	0.21 278	0.61 283	0.28 319	0.17 250	0.29 198	0.21 190	0.42 181	0.35 161	0.40 284	0.37 173	0.39 245	0.36 288	0.43 204	0.30 247	0.13 283	0.10 276	0.15 319	0.11 255	0.13 271	0.10 213

HSM-Net_RVC	0.27 227	0.11 66	0.42 178	0.19 27	0.11 45	0.34 256	0.20 167	0.62 350	0.43 233	0.40 284	0.43 237	0.50 309	0.26 199	0.76 329	0.22 180	0.08 103	0.07 163	0.07 16	0.07 53	0.08 84	0.08 116
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet	0.27 227	0.20 265	0.44 194	0.22 134	0.14 170	0.33 243	0.14 14	0.51 258	0.45 259	0.30 156	0.40 203	0.38 233	0.27 216	0.76 329	0.25 212	0.09 170	0.07 163	0.11 236	0.11 255	0.11 232	0.08 116

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 227	0.21 278	0.59 278	0.25 251	0.18 270	0.29 198	0.22 206	0.50 245	0.40 212	0.38 261	0.41 211	0.43 271	0.27 216	0.43 204	0.29 241	0.11 240	0.08 230	0.10 188	0.10 220	0.10 195	0.11 238
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNetv2_ROB	0.27 227	0.26 315	0.72 318	0.23 176	0.13 136	0.29 198	0.18 92	0.52 268	0.49 296	0.37 253	0.45 258	0.39 245	0.25 190	0.34 174	0.20 145	0.08 103	0.06 74	0.07 16	0.05 10	0.12 258	0.09 168

StereoDRNet-Refined	0.27 227	0.17 229	0.35 91	0.25 251	0.14 170	0.37 275	0.21 190	0.47 220	0.41 223	0.44 313	0.51 290	0.41 261	0.28 230	0.45 210	0.37 278	0.09 170	0.06 74	0.11 236	0.11 255	0.10 195	0.10 213
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
ssnet_v2	0.28 245	0.16 213	0.44 194	0.22 134	0.15 211	0.40 294	0.30 306	0.57 317	0.46 273	0.38 261	0.36 164	0.47 293	0.29 243	0.38 193	0.39 288	0.13 283	0.11 293	0.11 236	0.11 255	0.11 232	0.11 238

CRFU-Net	0.28 245	0.14 170	0.45 204	0.25 251	0.15 211	0.45 319	0.23 227	0.50 245	0.30 118	0.43 307	0.41 211	0.48 299	0.46 334	0.43 204	0.29 241	0.11 240	0.10 276	0.09 124	0.08 114	0.10 195	0.10 213

dad	0.28 245	0.31 343	0.44 194	0.21 89	0.14 170	0.30 215	0.20 167	0.33 87	0.49 296	0.44 313	0.44 246	0.45 285	0.21 140	0.41 200	0.26 224	0.20 357	0.11 293	0.20 351	0.11 255	0.14 283	0.10 213

FTStereo	0.28 245	0.10 26	0.43 188	0.23 176	0.13 136	0.21 77	0.53 379	0.34 93	0.26 69	0.38 261	0.95 376	0.30 176	0.56 355	0.32 162	0.18 109	0.08 103	0.06 74	0.09 124	0.08 114	0.07 38	0.19 334

ADLNet	0.28 245	0.15 195	0.42 178	0.23 176	0.19 288	0.34 256	0.23 227	0.53 279	0.43 233	0.42 301	0.41 211	0.44 281	0.27 216	0.55 245	0.35 271	0.11 240	0.08 230	0.11 236	0.11 255	0.11 232	0.12 260

UNet	0.28 245	0.14 170	0.69 309	0.23 176	0.20 302	0.44 314	0.22 206	0.50 245	0.40 212	0.34 217	0.39 195	0.43 271	0.33 273	0.40 198	0.31 251	0.09 170	0.07 163	0.10 188	0.08 114	0.10 195	0.08 116

STTStereo	0.28 245	0.20 265	0.61 283	0.25 251	0.17 250	0.29 198	0.24 249	0.47 220	0.39 199	0.39 276	0.41 211	0.44 281	0.28 230	0.40 198	0.28 231	0.13 283	0.12 310	0.13 288	0.16 335	0.12 258	0.11 238

RASNet	0.28 245	0.14 170	0.44 194	0.22 134	0.18 270	0.32 234	0.19 129	0.48 231	0.38 193	0.29 128	0.43 237	0.47 293	0.37 296	0.79 339	0.36 277	0.09 170	0.07 163	0.07 16	0.09 188	0.07 38	0.07 69

HSM	0.28 245	0.16 213	0.35 91	0.20 60	0.15 211	0.33 243	0.19 129	0.53 279	0.37 180	0.36 248	0.38 183	0.67 360	0.31 263	0.89 359	0.23 194	0.08 103	0.06 74	0.08 69	0.07 53	0.08 84	0.08 116

DLCB_ROB	0.28 245	0.16 213	0.34 83	0.27 302	0.16 234	0.38 282	0.25 263	0.48 231	0.43 233	0.46 320	0.46 268	0.51 313	0.33 273	0.53 240	0.33 263	0.10 213	0.10 276	0.11 236	0.11 255	0.10 195	0.09 168

ff1	0.29 255	0.12 85	0.42 178	0.20 60	0.13 136	0.28 179	0.20 167	0.35 110	0.44 247	0.30 156	0.42 225	0.34 205	0.23 160	0.81 346	1.08 377	0.08 103	0.05 6	0.11 236	0.10 220	0.08 84	0.08 116

ttt	0.29 255	0.12 85	0.34 83	0.21 89	0.13 136	0.29 198	0.20 167	0.56 310	0.47 278	0.31 173	0.44 246	0.30 176	0.22 151	0.65 294	0.85 367	0.13 283	0.10 276	0.10 188	0.10 220	0.11 232	0.11 238

LL-Strereo	0.29 255	0.25 304	0.58 274	0.25 251	0.21 310	0.23 115	0.24 249	0.55 296	0.42 228	0.34 217	0.32 122	0.41 261	0.40 308	0.94 368	0.23 194	0.08 103	0.07 163	0.11 236	0.09 188	0.09 146	0.09 168

THIR-Stereo	0.29 255	0.12 85	0.41 171	0.19 27	0.11 45	0.28 179	0.72 392	0.32 73	0.35 161	0.37 253	0.65 340	0.34 205	0.50 345	0.57 256	0.45 312	0.07 17	0.06 74	0.08 69	0.09 188	0.07 38	0.07 69

psm_up	0.29 255	0.16 213	0.41 171	0.26 279	0.17 250	0.32 234	0.26 274	0.55 296	0.43 233	0.36 248	0.40 203	0.45 285	0.37 296	0.58 261	0.30 247	0.11 240	0.12 310	0.13 288	0.12 287	0.10 195	0.10 213

hitnet-ft	0.29 255	0.17 229	0.40 149	0.19 27	0.14 170	0.39 289	0.23 227	0.44 195	0.41 223	0.36 248	0.46 268	0.53 320	0.34 280	0.76 329	0.32 256	0.14 306	0.10 276	0.13 288	0.10 220	0.15 295	0.13 272

FADNet-RVC-Resample	0.29 255	0.25 304	0.93 358	0.26 279	0.16 234	0.32 234	0.21 190	0.47 220	0.39 199	0.35 233	0.38 183	0.33 199	0.27 216	0.53 240	0.24 203	0.10 213	0.10 276	0.14 307	0.13 305	0.13 271	0.16 305

iinet-f	0.30 262	0.18 241	1.03 372	0.20 60	0.15 211	0.44 314	0.22 206	0.45 203	0.37 180	0.35 233	0.44 246	0.41 261	0.34 280	0.34 174	0.40 295	0.10 213	0.09 258	0.08 69	0.08 114	0.13 271	0.11 238

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 262	0.20 265	0.70 315	0.21 89	0.17 250	0.46 321	0.27 279	0.50 245	0.49 296	0.42 301	0.55 310	0.43 271	0.30 252	0.46 212	0.38 280	0.09 170	0.06 74	0.07 16	0.06 25	0.11 232	0.10 213

SACVNet	0.30 262	0.20 265	0.41 171	0.25 251	0.18 270	0.34 256	0.25 263	0.52 268	0.40 212	0.41 293	0.44 246	0.46 291	0.32 270	0.71 309	0.25 212	0.13 283	0.10 276	0.12 269	0.12 287	0.16 303	0.17 313

ADLNet2	0.30 262	0.17 229	0.72 318	0.23 176	0.17 250	0.36 270	0.24 249	0.52 268	0.51 307	0.32 191	0.38 183	0.45 285	0.30 252	0.69 303	0.35 271	0.10 213	0.08 230	0.09 124	0.09 188	0.12 258	0.10 213

FADNet_RVC	0.30 262	0.28 325	0.83 338	0.23 176	0.15 211	0.30 215	0.17 63	0.49 237	0.37 180	0.30 156	0.38 183	0.30 176	0.27 216	0.52 235	0.31 251	0.14 306	0.14 324	0.14 307	0.16 335	0.21 344	0.23 362

TDLM	0.30 262	0.21 278	0.38 133	0.28 319	0.15 211	0.33 243	0.32 315	0.52 268	0.47 278	0.38 261	0.43 237	0.39 245	0.29 243	0.91 363	0.28 231	0.14 306	0.08 230	0.13 288	0.11 255	0.12 258	0.10 213

CVANet_RVC	0.30 262	0.19 257	0.41 171	0.26 279	0.16 234	0.33 243	0.26 274	0.52 268	0.47 278	0.40 284	0.46 268	0.43 271	0.31 263	0.89 359	0.26 224	0.14 306	0.09 258	0.14 307	0.13 305	0.14 283	0.10 213

mmx	0.31 269	0.12 85	0.42 178	0.20 60	0.13 136	0.28 179	0.20 167	0.55 296	0.45 259	0.30 156	0.42 225	0.34 205	0.23 160	0.81 346	1.08 377	0.10 213	0.07 163	0.11 236	0.10 220	0.11 232	0.10 213

xxx	0.31 269	0.12 85	0.42 178	0.20 60	0.13 136	0.28 179	0.20 167	0.55 296	0.45 259	0.30 156	0.42 225	0.34 205	0.23 160	0.81 346	1.08 377	0.10 213	0.07 163	0.11 236	0.10 220	0.11 232	0.10 213

fast-acv-ft	0.31 269	0.20 265	0.81 334	0.24 214	0.18 270	0.46 321	0.27 279	0.41 169	0.49 296	0.39 276	0.55 310	0.49 303	0.35 284	0.37 189	0.38 280	0.11 240	0.11 293	0.11 236	0.12 287	0.12 258	0.09 168

CrosDoStereo	0.31 269	0.10 26	0.49 231	0.18 9	0.12 81	0.22 98	1.11 414	0.34 93	0.37 180	0.38 261	0.61 333	0.28 159	0.46 334	0.61 273	0.57 336	0.07 17	0.06 74	0.08 69	0.08 114	0.07 38	0.07 69

DeepStereo_LL	0.31 269	0.10 26	0.49 231	0.18 9	0.12 81	0.22 98	1.11 414	0.34 93	0.37 180	0.38 261	0.61 333	0.28 159	0.46 334	0.61 273	0.57 336	0.07 17	0.06 74	0.08 69	0.08 114	0.07 38	0.07 69

FADNet-RVC	0.31 269	0.35 354	0.78 324	0.25 251	0.20 302	0.33 243	0.20 167	0.49 237	0.40 212	0.34 217	0.39 195	0.41 261	0.29 243	0.63 286	0.31 251	0.13 283	0.14 324	0.14 307	0.15 324	0.19 333	0.19 334

AANet_RVC	0.31 269	0.22 290	0.50 241	0.23 176	0.14 170	0.30 215	0.24 249	0.47 220	0.54 321	0.38 261	0.60 326	0.43 271	0.29 243	0.87 355	0.40 295	0.11 240	0.07 163	0.07 16	0.07 53	0.09 146	0.09 168

NVstereo2D	0.31 269	0.16 213	0.54 257	0.24 214	0.22 325	0.42 304	0.28 292	0.58 324	0.56 330	0.28 103	0.38 183	0.40 258	0.30 252	0.71 309	0.28 231	0.13 283	0.08 230	0.13 288	0.10 220	0.19 333	0.16 305

NOSS_ROB	0.31 269	0.20 265	0.35 91	0.24 214	0.16 234	0.32 234	0.19 129	0.52 268	0.48 287	0.33 201	0.36 164	0.42 268	0.28 230	0.93 365	0.24 203	0.19 354	0.20 365	0.24 363	0.22 365	0.17 318	0.17 313

1111x	0.32 278	0.11 66	0.40 149	0.22 134	0.11 45	0.32 234	0.26 274	0.59 329	0.43 233	0.31 173	0.41 211	0.39 245	0.28 230	0.76 329	1.37 394	0.09 170	0.08 230	0.09 124	0.10 220	0.09 146	0.08 116

pcwnet_v2	0.32 278	0.15 195	1.26 386	0.23 176	0.18 270	0.32 234	0.18 92	0.59 329	0.60 339	0.36 248	0.45 258	0.35 219	0.29 243	0.36 187	0.25 212	0.14 306	0.11 293	0.12 269	0.11 255	0.14 283	0.15 298

FADNet	0.32 278	0.36 357	0.74 322	0.23 176	0.22 325	0.37 275	0.19 129	0.53 279	0.48 287	0.32 191	0.36 164	0.43 271	0.32 270	0.64 288	0.25 212	0.16 329	0.16 345	0.14 307	0.16 335	0.24 356	0.19 334

PS-NSSS	0.32 278	0.30 338	0.46 210	0.23 176	0.17 250	0.33 243	0.24 249	0.57 317	0.41 223	0.37 253	0.52 298	0.35 219	0.30 252	0.80 343	0.30 247	0.17 339	0.14 324	0.21 354	0.15 324	0.15 295	0.13 272

StereoDRNet	0.32 278	0.22 290	0.61 283	0.27 302	0.21 310	0.42 304	0.30 306	0.61 341	0.48 287	0.46 320	0.39 195	0.48 299	0.30 252	0.57 256	0.40 295	0.11 240	0.09 258	0.12 269	0.11 255	0.12 258	0.10 213

DISCO	0.32 278	0.13 140	0.51 247	0.25 251	0.16 234	0.48 331	0.25 263	0.50 245	0.57 333	0.37 253	0.45 258	0.62 344	0.36 288	0.64 288	0.49 324	0.09 170	0.07 163	0.09 124	0.08 114	0.12 258	0.11 238

HBP-ISP	0.33 284	0.30 338	0.72 318	0.22 134	0.16 234	0.32 234	0.22 206	0.54 286	0.44 247	0.41 293	0.49 282	0.33 199	0.38 300	0.73 316	0.25 212	0.18 349	0.19 360	0.24 363	0.20 355	0.16 303	0.13 272

AAGNet	0.33 284	0.11 66	0.37 114	0.25 251	0.16 234	0.20 58	0.19 129	0.30 59	0.27 78	0.35 233	0.35 154	0.27 144	0.30 252	0.44 208	2.66 415	0.08 103	0.05 6	0.10 188	0.07 53	0.08 84	0.06 20

DRN-Test	0.33 284	0.17 229	0.61 283	0.27 302	0.19 288	0.46 321	0.29 296	0.65 358	0.51 307	0.47 328	0.46 268	0.44 281	0.34 280	0.62 281	0.41 301	0.12 267	0.08 230	0.13 288	0.12 287	0.12 258	0.10 213

CBMV_ROB	0.33 284	0.18 241	0.53 254	0.21 89	0.14 170	0.33 243	0.20 167	0.51 258	0.45 259	0.51 337	0.55 310	0.45 285	0.42 320	0.71 309	0.32 256	0.18 349	0.19 360	0.23 361	0.21 358	0.14 283	0.15 298

XPNet_ROB	0.33 284	0.20 265	0.43 188	0.27 302	0.18 270	0.37 275	0.31 310	0.55 296	0.50 304	0.51 337	0.53 303	0.58 333	0.37 296	0.63 286	0.45 312	0.17 339	0.12 310	0.13 288	0.12 287	0.15 295	0.14 289

PSMNet_ROB	0.33 284	0.24 300	0.54 257	0.31 337	0.21 310	0.42 304	0.43 357	0.59 329	0.47 278	0.37 253	0.44 246	0.49 303	0.31 263	0.64 288	0.43 305	0.14 306	0.10 276	0.15 319	0.14 316	0.13 271	0.11 238

CBMV	0.33 284	0.21 278	0.54 257	0.23 176	0.13 136	0.42 304	0.33 325	0.53 279	0.48 287	0.52 343	0.49 282	0.50 309	0.41 312	0.56 253	0.31 251	0.15 317	0.16 345	0.18 341	0.16 335	0.13 271	0.13 272
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	0.34 291	0.29 332	0.91 354	0.26 279	0.21 310	0.47 327	0.31 310	0.54 286	0.54 321	0.44 313	0.52 298	0.50 309	0.35 284	0.39 195	0.39 288	0.11 240	0.11 293	0.10 188	0.09 188	0.14 283	0.13 272

xxxx	0.34 291	0.10 26	0.29 40	0.19 27	0.11 45	0.37 275	0.20 167	0.58 324	0.38 193	0.29 128	0.42 225	0.38 233	0.24 175	0.46 212	2.20 411	0.11 240	0.07 163	0.09 124	0.08 114	0.09 146	0.09 168

test_xeample	0.34 291	0.10 26	0.29 40	0.19 27	0.11 45	0.33 243	0.23 227	0.55 296	0.38 193	0.32 191	0.45 258	0.29 166	0.26 199	0.57 256	2.24 413	0.10 213	0.07 163	0.09 124	0.08 114	0.09 146	0.09 168

FINET	0.34 291	0.27 322	0.80 332	0.24 214	0.24 341	0.36 270	0.34 327	0.54 286	0.72 363	0.39 276	0.47 275	0.32 192	0.30 252	0.51 229	0.32 256	0.19 354	0.17 350	0.13 288	0.12 287	0.18 329	0.16 305

ETE_ROB	0.34 291	0.26 315	0.45 204	0.29 322	0.18 270	0.40 294	0.37 337	0.57 317	0.47 278	0.50 332	0.50 284	0.62 344	0.36 288	0.55 245	0.38 280	0.13 283	0.10 276	0.14 307	0.12 287	0.16 303	0.16 305

GwcNet	0.35 296	0.23 297	0.88 349	0.25 251	0.24 341	0.48 331	0.27 279	0.55 296	0.57 333	0.38 261	0.52 298	0.51 313	0.32 270	0.60 268	0.41 301	0.13 283	0.11 293	0.12 269	0.11 255	0.13 271	0.14 289

RP	0.35 296	0.22 290	0.51 247	0.31 337	0.24 341	0.37 275	0.28 292	0.50 245	0.58 335	0.40 284	0.63 338	0.61 342	0.47 337	0.61 273	0.39 288	0.16 329	0.15 338	0.17 334	0.15 324	0.17 318	0.17 313

DANet	0.35 296	0.23 297	0.60 280	0.36 360	0.22 325	0.39 289	0.25 263	0.48 231	0.43 233	0.52 343	0.50 284	0.59 335	0.41 312	0.76 329	0.49 324	0.13 283	0.11 293	0.14 307	0.12 287	0.17 318	0.15 298
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NCCL2	0.35 296	0.26 315	0.49 231	0.36 360	0.22 325	0.41 297	0.41 352	0.53 279	0.42 228	0.47 328	0.46 268	0.61 342	0.39 305	0.55 245	0.37 278	0.16 329	0.13 320	0.21 354	0.21 358	0.16 303	0.16 305

GASNet	0.36 300	0.46 370	0.88 349	0.34 350	0.23 336	0.35 265	0.22 206	0.60 337	0.53 317	0.40 284	0.37 173	0.45 285	0.30 252	0.79 339	0.35 271	0.15 317	0.10 276	0.14 307	0.14 316	0.22 350	0.12 260

Wz-Net-MNSev	0.36 300	0.26 315	0.79 330	0.26 279	0.21 310	0.59 356	0.38 343	0.55 296	0.56 330	0.48 331	0.54 306	0.53 320	0.36 288	0.60 268	0.44 309	0.11 240	0.09 258	0.11 236	0.11 255	0.15 295	0.13 272

APVNet	0.36 300	0.20 265	0.70 315	0.26 279	0.22 325	0.52 348	0.35 330	0.61 341	0.44 247	0.38 261	0.52 298	0.48 299	0.38 300	0.84 351	0.46 318	0.13 283	0.14 324	0.15 319	0.16 335	0.16 303	0.15 298

Syn2CoEx	0.36 300	0.31 343	0.78 324	0.34 350	0.21 310	0.41 297	0.28 292	0.61 341	0.49 296	0.42 301	0.56 315	0.45 285	0.44 325	0.69 303	0.38 280	0.17 339	0.14 324	0.15 319	0.12 287	0.13 271	0.12 260

FAT-Stereo	0.36 300	0.18 241	0.73 321	0.26 279	0.18 270	0.33 243	0.29 296	0.60 337	0.59 336	0.46 320	0.60 326	0.60 338	0.50 345	0.61 273	0.34 267	0.13 283	0.14 324	0.13 288	0.12 287	0.14 283	0.18 327

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 300	0.36 357	0.53 254	0.34 350	0.19 288	0.51 339	0.24 249	0.55 296	0.38 193	0.41 293	0.47 275	0.47 293	0.27 216	0.73 316	0.30 247	0.36 383	0.19 360	0.27 366	0.17 344	0.26 364	0.23 362

GANet	0.36 300	0.22 290	0.49 231	0.29 322	0.17 250	0.41 297	0.38 343	0.57 317	0.45 259	0.46 320	0.75 358	0.55 324	0.40 308	0.94 368	0.41 301	0.13 283	0.13 320	0.13 288	0.11 255	0.14 283	0.11 238

LALA_ROB	0.36 300	0.25 304	0.46 210	0.30 330	0.21 310	0.47 327	0.39 348	0.61 341	0.51 307	0.52 343	0.51 290	0.69 365	0.36 288	0.50 224	0.43 305	0.17 339	0.11 293	0.16 328	0.14 316	0.17 318	0.15 298

SGM-Forest	0.36 300	0.17 229	0.47 217	0.23 176	0.16 234	0.45 319	0.41 352	0.55 296	0.48 287	0.52 343	0.60 326	0.52 316	0.41 312	0.85 352	0.50 329	0.17 339	0.17 350	0.17 334	0.15 324	0.15 295	0.15 298
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Anonymous_2	0.37 309	0.21 278	0.47 217	0.20 60	0.21 310	0.42 304	0.26 274	0.38 141	0.29 109	0.33 201	0.30 104	0.44 281	0.38 300	0.36 187	0.29 241	0.26 366	0.29 384	0.44 384	1.41 418	0.34 377	0.21 351

AF-Net	0.37 309	0.26 315	0.56 266	0.32 343	0.23 336	0.41 297	0.29 296	0.61 341	0.64 348	0.42 301	0.68 347	0.65 355	0.49 344	0.57 256	0.44 309	0.15 317	0.11 293	0.19 348	0.14 316	0.15 295	0.13 272

stereogan	0.37 309	0.17 229	0.65 300	0.27 302	0.22 325	0.62 361	0.26 274	0.59 329	0.63 347	0.43 307	0.60 326	0.67 360	0.42 320	0.68 301	0.35 271	0.13 283	0.14 324	0.14 307	0.12 287	0.19 333	0.17 313

Nwc_Net	0.37 309	0.25 304	0.68 308	0.31 337	0.24 341	0.44 314	0.30 306	0.65 358	0.50 304	0.37 253	0.69 351	0.58 333	0.45 328	0.60 268	0.40 295	0.15 317	0.12 310	0.19 348	0.21 358	0.14 283	0.13 272

RYNet	0.37 309	0.18 241	0.59 278	0.25 251	0.28 358	0.61 360	0.32 315	0.59 329	0.59 336	0.41 293	0.38 183	0.57 330	0.39 305	0.87 355	0.53 334	0.11 240	0.08 230	0.12 269	0.11 255	0.18 329	0.18 327

PA-Net	0.37 309	0.28 325	0.83 338	0.31 337	0.28 358	0.39 289	0.42 355	0.51 258	0.55 327	0.34 217	0.42 225	0.41 261	0.36 288	0.79 339	0.49 324	0.12 267	0.23 374	0.16 328	0.23 367	0.12 258	0.18 327
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
EKT-Stereo	0.38 315	0.12 85	0.38 133	0.42 374	3.88 422	0.21 77	0.17 63	0.35 110	0.28 91	0.20 46	0.20 38	0.23 98	0.15 54	0.28 126	0.16 72	0.09 170	0.07 163	0.09 124	0.07 53	0.09 146	0.09 168

S-Stereo	0.38 315	0.20 265	1.05 373	0.27 302	0.22 325	0.38 282	0.32 315	0.55 296	0.66 350	0.39 276	0.59 321	0.49 303	0.41 312	0.75 324	0.40 295	0.12 267	0.15 338	0.13 288	0.13 305	0.16 303	0.21 351

ADCRef	0.38 315	0.24 300	0.88 349	0.26 279	0.21 310	0.49 334	0.27 279	0.52 268	0.48 287	0.50 332	0.58 319	0.35 219	0.47 337	0.48 217	1.29 393	0.09 170	0.08 230	0.12 269	0.12 287	0.11 232	0.11 238

Anonymous Stereo	0.38 315	0.34 351	1.00 366	0.30 330	0.25 348	0.33 243	0.44 360	0.50 245	0.54 321	0.41 293	0.45 258	0.39 245	0.26 199	0.93 365	0.48 321	0.15 317	0.14 324	0.15 319	0.16 335	0.16 303	0.17 313

PWC_ROB	0.38 315	0.29 332	0.69 309	0.25 251	0.20 302	0.38 282	0.19 129	0.58 324	0.67 353	0.57 354	0.85 369	0.51 313	0.40 308	0.71 309	0.52 332	0.13 283	0.09 258	0.14 307	0.10 220	0.17 318	0.14 289

PWCDC_ROB	0.38 315	0.30 338	0.60 280	0.33 348	0.20 302	0.42 304	0.19 129	0.58 324	0.89 380	0.42 301	1.26 389	0.36 224	0.34 280	0.50 224	0.38 280	0.18 349	0.11 293	0.11 236	0.09 188	0.19 333	0.13 272

aanetorigin	0.39 321	0.29 332	1.09 375	0.24 214	0.19 288	0.28 179	0.37 337	0.33 87	0.47 278	0.94 383	0.82 366	0.52 316	0.54 351	0.49 222	0.50 329	0.11 240	0.09 258	0.10 188	0.10 220	0.16 303	0.15 298

RGC	0.39 321	0.32 348	0.64 299	0.34 350	0.27 355	0.40 294	0.29 296	0.57 317	0.53 317	0.45 317	0.64 339	0.62 344	0.45 328	0.72 314	0.39 288	0.15 317	0.15 338	0.21 354	0.20 355	0.18 329	0.19 334

NCC-stereo	0.39 321	0.25 304	0.69 309	0.32 343	0.28 358	0.46 321	0.36 333	0.65 358	0.52 313	0.40 284	0.57 317	0.56 326	0.47 337	0.73 316	0.45 312	0.17 339	0.14 324	0.18 341	0.25 369	0.16 303	0.16 305

edge stereo	0.39 321	0.22 290	0.81 334	0.27 302	0.22 325	0.37 275	0.24 249	0.56 310	0.54 321	0.53 348	0.60 326	0.71 368	0.50 345	0.78 337	0.40 295	0.16 329	0.14 324	0.19 348	0.14 316	0.16 303	0.17 313

Abc-Net	0.39 321	0.25 304	0.69 309	0.32 343	0.28 358	0.46 321	0.36 333	0.65 358	0.52 313	0.40 284	0.57 317	0.56 326	0.47 337	0.73 316	0.45 312	0.17 339	0.14 324	0.18 341	0.25 369	0.16 303	0.16 305
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RTSC	0.39 321	0.28 325	0.78 324	0.27 302	0.18 270	0.49 334	0.22 206	0.59 329	0.84 379	0.55 351	0.53 303	0.49 303	0.36 288	0.67 300	0.82 363	0.13 283	0.10 276	0.11 236	0.12 287	0.17 318	0.17 313

SQANet	0.40 327	0.48 374	0.67 304	0.48 381	0.39 376	0.48 331	0.22 206	0.51 258	0.43 233	0.40 284	0.47 275	0.47 293	0.33 273	0.54 244	0.32 256	0.36 383	0.15 338	0.40 382	0.21 358	0.45 383	0.31 375

UDG	0.40 327	0.46 370	0.49 231	0.40 372	0.35 373	0.47 327	0.27 279	0.54 286	0.47 278	0.39 276	0.45 258	0.59 335	0.44 325	0.46 212	0.39 288	0.26 366	0.19 360	0.48 386	0.22 365	0.34 377	0.26 368

DDUNet	0.41 329	0.50 379	0.48 226	0.44 377	0.39 376	0.46 321	0.32 315	0.50 245	0.43 233	0.45 317	0.52 298	0.57 330	0.36 288	0.48 217	0.33 263	0.33 381	0.21 366	0.55 390	0.25 369	0.37 380	0.32 378

222	0.41 329	0.10 26	0.29 40	0.19 27	0.11 45	0.36 270	0.20 167	0.57 317	0.39 199	0.35 233	0.44 246	0.30 176	0.27 216	0.55 245	3.56 418	0.11 240	0.07 163	0.08 69	0.08 114	0.09 146	0.09 168

NaN_ROB	0.41 329	0.28 325	0.62 291	0.30 330	0.19 288	0.51 339	0.47 368	0.58 324	0.59 336	0.56 352	0.47 275	0.49 303	0.41 312	1.21 389	0.64 351	0.12 267	0.18 356	0.12 269	0.13 305	0.11 232	0.14 289

SDNR	0.42 332	0.21 278	0.82 337	0.21 89	0.18 270	1.27 402	0.17 63	0.50 245	0.49 296	0.42 301	0.81 365	0.38 233	0.27 216	1.19 386	0.38 280	0.23 361	0.24 376	0.17 334	0.13 305	0.17 318	0.20 344

ccnet	0.42 332	0.31 343	0.48 226	0.27 302	0.32 369	0.60 359	0.32 315	0.65 358	0.46 273	0.53 348	0.66 342	0.56 326	0.45 328	0.72 314	0.61 345	0.26 366	0.19 360	0.24 363	0.21 358	0.26 364	0.22 356

SHD	0.42 332	0.27 322	0.81 334	0.31 337	0.25 348	0.42 304	0.22 206	0.66 364	0.94 387	0.63 359	0.60 326	0.59 335	0.47 337	0.59 267	0.58 341	0.15 317	0.13 320	0.16 328	0.16 335	0.20 341	0.22 356

STTRV1_RVC	0.42 332	0.32 348	0.89 352	0.29 322	0.36 374	0.49 334	0.31 310	0.61 341	0.53 317	0.46 320	0.56 315	0.47 293	0.43 323	1.00 375	0.39 288	0.27 371	0.21 366	0.20 351	0.18 349	0.25 357	0.17 313

Wz-Net-SNSev	0.43 336	0.41 369	1.27 387	0.30 330	0.21 310	0.44 314	0.41 352	0.61 341	0.65 349	0.46 320	0.65 340	0.62 344	0.39 305	0.74 323	0.59 342	0.12 267	0.11 293	0.12 269	0.13 305	0.16 303	0.14 289

XQC	0.43 336	0.37 362	0.96 362	0.34 350	0.25 348	0.53 349	0.34 327	0.60 337	0.73 366	0.51 337	0.46 268	0.57 330	0.47 337	0.70 306	0.72 356	0.17 339	0.12 310	0.18 341	0.15 324	0.25 357	0.23 362

CC-Net-ROB	0.43 336	0.47 372	0.65 300	0.37 365	0.23 336	0.51 339	0.29 296	0.66 364	0.49 296	0.46 320	0.51 290	0.48 299	0.38 300	0.96 371	0.35 271	0.34 382	0.23 374	0.55 390	0.25 369	0.31 374	0.20 344

GANetREF_RVC	0.43 336	0.47 372	0.69 309	0.38 367	0.20 302	0.51 339	0.48 372	0.66 364	0.66 350	0.46 320	0.46 268	0.50 309	0.44 325	0.90 362	0.39 288	0.27 371	0.21 366	0.32 376	0.18 349	0.27 367	0.22 356
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
FBW_ROB	0.43 336	0.26 315	0.54 257	0.31 337	0.20 302	0.51 339	0.32 315	0.70 374	0.60 339	0.59 355	0.55 310	0.65 355	0.41 312	1.40 397	0.51 331	0.13 283	0.17 350	0.21 354	0.16 335	0.17 318	0.18 327

PDISCO_ROB	0.43 336	0.30 338	0.67 304	0.43 375	0.36 374	0.67 366	0.32 315	0.72 377	0.76 368	0.43 307	0.53 303	0.63 352	0.40 308	0.66 298	0.47 320	0.21 358	0.12 310	0.21 354	0.19 354	0.25 357	0.20 344

DeepPrunerF	0.44 342	0.29 332	1.29 389	0.33 348	0.30 366	0.35 265	0.36 333	0.62 350	1.15 396	0.40 284	0.44 246	0.39 245	0.41 312	0.80 343	0.52 332	0.18 349	0.14 324	0.23 361	0.21 358	0.17 318	0.17 313

ADCP+	0.45 343	0.24 300	1.15 380	0.25 251	0.22 325	0.56 351	0.39 348	0.54 286	0.51 307	0.44 313	0.51 290	0.46 291	0.52 350	0.56 253	1.89 406	0.10 213	0.08 230	0.11 236	0.10 220	0.14 283	0.13 272

PASM	0.45 343	0.35 354	0.90 353	0.35 359	0.33 370	0.39 289	0.38 343	0.50 245	0.61 342	0.52 343	0.51 290	0.62 344	0.45 328	0.93 365	0.48 321	0.26 366	0.29 384	0.29 372	0.33 380	0.29 372	0.26 368

G-Net	0.46 345	0.25 304	0.86 346	0.34 350	0.28 358	0.90 387	0.35 330	0.47 220	0.45 259	0.68 365	1.22 387	0.64 354	0.60 360	0.61 273	0.57 336	0.16 329	0.14 324	0.17 334	0.13 305	0.22 350	0.19 334

ADCL	0.47 346	0.22 290	1.00 366	0.27 302	0.19 288	0.74 373	0.64 387	0.54 286	0.69 358	0.56 352	0.71 352	0.55 324	0.60 360	0.60 268	1.43 395	0.11 240	0.09 258	0.13 288	0.13 305	0.14 283	0.14 289

DPSNet	0.47 346	0.24 300	0.93 358	0.27 302	0.20 302	0.75 375	0.57 381	0.84 390	0.79 372	0.47 328	0.51 290	0.60 338	0.69 372	0.87 355	0.71 355	0.16 329	0.13 320	0.12 269	0.10 220	0.25 357	0.21 351

ADCPNet	0.48 348	0.29 332	1.60 397	0.27 302	0.23 336	0.70 370	0.38 343	0.53 279	0.51 307	0.51 337	0.59 321	0.67 360	0.56 355	0.60 268	1.14 383	0.15 317	0.18 356	0.14 307	0.23 367	0.19 333	0.19 334

MDST_ROB	0.48 348	0.14 170	0.95 361	0.30 330	0.21 310	1.33 405	0.32 315	0.77 381	0.56 330	1.06 391	0.71 352	0.49 303	0.35 284	1.26 392	0.38 280	0.13 283	0.11 293	0.16 328	0.13 305	0.12 258	0.12 260

SuperB	0.49 350	0.28 325	2.23 403	0.23 176	0.15 211	0.41 297	0.32 315	0.47 220	0.82 374	0.43 307	0.50 284	0.33 199	0.45 328	0.68 301	1.08 377	0.10 213	0.07 163	0.09 124	0.08 114	0.98 410	0.14 289

ADCMid	0.49 350	0.34 351	1.13 379	0.26 279	0.21 310	0.51 339	0.37 337	0.57 317	0.54 321	0.75 373	0.66 342	0.62 344	0.64 370	0.64 288	1.68 400	0.13 283	0.12 310	0.17 334	0.17 344	0.20 341	0.17 313

psmorigin	0.50 352	0.25 304	3.03 413	0.24 214	0.19 288	0.38 282	0.22 206	0.50 245	0.44 247	0.64 361	0.68 347	0.71 368	0.51 348	0.85 352	0.45 312	0.14 306	0.17 350	0.13 288	0.14 316	0.16 303	0.21 351

CSAN	0.50 352	0.35 354	0.78 324	0.36 360	0.23 336	0.56 351	0.59 384	0.61 341	0.70 360	0.64 361	0.78 362	0.65 355	0.60 360	1.38 396	0.62 347	0.21 358	0.17 350	0.20 351	0.20 355	0.18 329	0.18 327

SGM_RVC	0.50 352	0.19 257	0.50 241	0.25 251	0.15 211	0.69 367	0.39 348	0.68 372	0.82 374	0.95 385	0.84 368	1.13 384	0.76 376	1.16 385	0.60 344	0.16 329	0.16 345	0.16 328	0.16 335	0.16 303	0.17 313
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
pmcnn	0.50 352	0.20 265	0.78 324	0.24 214	0.26 353	0.39 289	0.30 306	0.51 258	0.50 304	0.54 350	1.23 388	2.52 411	0.37 296	0.77 335	0.95 371	0.08 103	0.06 74	0.06 1	0.05 10	0.10 195	0.08 116

Wz-Net-TNSev	0.51 356	0.58 384	1.61 399	0.25 251	0.21 310	0.65 363	0.45 362	0.63 356	0.69 358	0.51 337	0.54 306	0.71 368	0.60 360	1.00 375	0.77 360	0.15 317	0.15 338	0.13 288	0.15 324	0.21 344	0.20 344

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 356	0.50 379	0.86 346	0.39 370	0.24 341	0.84 383	0.55 380	0.56 310	0.62 344	0.60 356	0.68 347	0.62 344	0.42 320	1.13 384	0.43 305	0.23 361	0.27 380	0.27 366	0.35 382	0.25 357	0.29 372

AnyNet_C32	0.51 356	0.40 366	1.10 378	0.29 322	0.28 358	0.59 356	0.58 382	0.54 286	0.60 339	0.62 358	0.66 342	0.54 322	0.54 351	0.78 337	1.74 403	0.15 317	0.14 324	0.15 319	0.17 344	0.20 341	0.20 344

WCMA_ROB	0.51 356	0.21 278	0.65 300	0.25 251	0.21 310	0.58 355	0.32 315	0.54 286	0.55 327	0.95 385	1.40 393	1.28 391	0.81 381	0.73 316	0.62 347	0.18 349	0.15 338	0.15 319	0.15 324	0.19 333	0.19 334

WZ-Net	0.52 360	0.38 364	1.90 401	0.30 330	0.24 341	0.57 354	0.48 372	0.62 350	0.78 371	0.50 332	0.71 352	0.68 363	0.54 351	0.98 374	0.84 364	0.13 283	0.10 276	0.11 236	0.12 287	0.19 333	0.20 344

SANet	0.53 361	0.28 325	0.96 362	0.26 279	0.15 211	0.69 367	0.44 360	0.67 369	1.34 398	0.67 364	0.98 378	0.94 379	0.71 374	0.89 359	0.76 357	0.14 306	0.12 310	0.12 269	0.11 255	0.17 318	0.16 305

Consistency-Raft	0.55 362	0.48 374	1.02 370	0.45 378	0.49 384	0.49 334	0.47 368	0.72 377	0.72 363	0.45 317	0.82 366	0.47 293	0.60 360	0.50 224	0.63 350	0.39 387	0.39 392	0.44 384	0.51 395	0.52 386	0.37 381

anonymity	0.56 363	0.54 383	0.70 315	0.47 380	0.61 392	0.56 351	0.43 357	0.69 373	0.49 296	0.63 359	0.55 310	0.54 322	0.60 360	0.61 273	0.57 336	0.55 392	0.53 400	0.50 387	0.54 398	0.51 385	0.56 395

MFN_U_SF_RVC	0.56 363	0.51 381	1.19 381	0.38 367	0.22 325	0.69 367	0.27 279	0.80 386	0.67 353	0.73 369	0.74 357	0.87 375	0.61 369	0.81 346	0.76 357	0.29 377	0.27 380	0.32 376	0.37 386	0.32 376	0.31 375

SAMSARA	0.56 363	0.39 365	0.80 332	0.60 389	0.46 382	1.00 391	1.23 417	0.67 369	0.68 356	0.71 368	0.54 306	0.89 378	0.57 357	0.81 346	0.62 347	0.19 354	0.22 371	0.18 341	0.18 349	0.27 367	0.25 367

otaku	0.57 366	0.62 387	0.87 348	0.63 391	0.44 381	0.73 371	0.37 337	0.65 358	0.66 350	0.51 337	0.75 358	0.66 359	0.45 328	0.69 303	0.46 318	0.53 389	0.34 389	0.55 390	0.35 382	0.60 391	0.45 388

Ntro	0.58 367	0.64 388	0.92 356	0.66 392	0.50 385	0.77 376	0.36 333	0.66 364	0.70 360	0.50 332	0.59 321	0.65 355	0.51 348	0.75 324	0.45 312	0.56 393	0.32 388	0.56 393	0.34 381	0.63 392	0.46 391

PVD	0.58 367	0.34 351	0.84 342	0.39 370	0.31 368	0.59 356	0.47 368	0.80 386	1.25 397	0.92 382	1.09 381	0.79 372	0.82 382	0.85 352	0.76 357	0.21 358	0.18 356	0.22 360	0.18 349	0.27 367	0.35 380

ADCS	0.58 367	0.40 366	1.35 392	0.29 322	0.24 341	0.55 350	0.45 362	0.67 369	0.83 377	0.76 375	0.71 352	0.68 363	0.60 360	0.76 329	2.23 412	0.16 329	0.16 345	0.16 328	0.17 344	0.22 350	0.22 356

MeshStereo	0.58 367	0.27 322	0.67 304	0.22 134	0.17 250	0.66 365	0.37 337	0.78 382	0.61 342	1.47 411	1.30 390	1.65 398	0.79 378	1.12 383	0.59 342	0.17 339	0.17 350	0.17 334	0.14 316	0.17 318	0.14 289
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
MSMD_ROB	0.60 371	0.33 350	0.61 283	0.30 330	0.25 348	0.86 384	0.35 330	0.55 296	0.67 353	1.10 393	1.49 398	1.76 401	0.97 392	0.88 358	0.49 324	0.23 361	0.21 366	0.27 366	0.27 375	0.25 357	0.24 366

DGSMNet	0.61 372	0.29 332	0.91 354	0.51 384	0.70 396	0.62 361	1.38 418	0.59 329	0.55 327	0.37 253	0.61 333	0.52 316	0.33 273	0.65 294	0.43 305	0.53 389	0.60 407	0.67 395	0.61 403	0.63 392	0.61 402

FCDSN-DC	0.63 373	0.31 343	0.61 283	0.36 360	0.30 366	0.65 363	0.37 337	0.66 364	0.68 356	1.14 395	1.54 401	1.71 400	1.26 401	0.92 364	0.64 351	0.24 364	0.22 371	0.27 366	0.26 373	0.27 367	0.27 371
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
EDNetEfficient	0.63 373	0.37 362	2.40 407	0.26 279	0.25 348	0.38 282	0.49 374	0.41 169	1.06 391	1.38 401	0.87 373	0.62 344	0.95 389	0.65 294	1.65 399	0.11 240	0.09 258	0.10 188	0.11 255	0.19 333	0.17 313

AnyNet_C01	0.65 375	0.58 384	2.60 410	0.32 343	0.26 353	0.88 385	0.61 385	0.63 356	0.62 344	0.68 365	0.96 377	0.76 371	0.60 360	0.96 371	1.43 395	0.16 329	0.16 345	0.17 334	0.17 344	0.23 353	0.23 362

DispFullNet	0.66 376	0.89 399	1.59 396	0.77 397	1.21 414	0.51 339	0.23 227	0.59 329	0.72 363	0.69 367	0.61 333	0.69 365	0.91 388	0.79 339	0.48 321	0.27 371	0.12 310	0.73 398	0.30 379	0.65 395	0.40 384

NVStereoNet_ROB	0.67 377	0.49 378	0.83 338	0.48 381	0.40 378	0.51 339	0.46 364	0.70 374	0.77 370	0.84 378	1.72 404	1.02 383	0.83 383	1.23 390	0.79 362	0.32 380	0.38 391	0.40 382	0.46 390	0.36 379	0.41 385
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 378	0.64 388	1.06 374	0.45 378	0.27 355	1.40 408	0.58 382	0.78 382	0.92 384	0.84 378	0.86 370	0.88 377	0.68 371	1.33 395	0.68 354	0.37 385	0.29 384	0.34 378	0.36 385	0.43 381	0.37 381

SPS-STEREO	0.69 379	0.61 386	0.98 364	0.52 386	0.57 390	0.74 373	0.50 375	0.78 382	0.62 344	0.95 385	0.86 370	0.94 379	0.70 373	1.01 377	0.87 368	0.58 395	0.51 397	0.50 387	0.50 394	0.55 388	0.58 397
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
FC-DCNN	0.70 380	0.30 338	0.69 309	0.32 343	0.27 355	0.81 382	0.39 348	0.79 385	0.82 374	1.41 404	1.58 403	1.98 403	1.26 401	1.02 378	0.77 360	0.24 364	0.22 371	0.27 366	0.26 373	0.26 364	0.26 368

RainbowNet	0.72 381	0.89 399	1.02 370	0.82 398	0.63 394	0.78 379	0.52 377	0.81 388	0.93 386	0.60 356	0.79 363	0.80 373	0.60 360	0.80 343	0.57 336	0.78 402	0.55 403	0.78 400	0.49 392	0.76 400	0.58 397

ACVNet_1	0.72 381	0.81 394	1.37 393	0.72 395	0.53 388	0.77 376	0.42 355	0.85 392	0.90 382	0.74 372	0.75 358	1.32 393	0.72 375	1.02 378	0.55 335	0.54 391	0.31 387	0.71 397	0.35 382	0.64 394	0.45 388

ACVNet-4b	0.72 381	0.81 394	1.33 391	0.72 395	0.50 385	0.80 381	0.31 310	0.71 376	0.80 373	0.50 332	0.72 356	0.95 381	0.43 323	0.96 371	1.20 390	1.13 415	0.21 366	0.76 399	0.45 389	0.65 395	0.46 391

MFMNet_re	0.72 381	0.76 392	0.99 365	0.62 390	0.70 396	0.77 376	0.67 388	0.75 379	0.83 377	0.78 376	0.86 370	0.69 365	0.78 377	0.71 309	0.61 345	0.66 398	0.59 406	0.61 394	0.58 402	0.68 398	0.71 406

ELAS_RVC	0.74 385	0.36 357	1.00 366	0.37 365	0.33 370	0.88 385	0.93 406	0.83 389	1.08 392	1.35 400	1.33 392	1.24 389	1.33 404	1.06 380	0.95 371	0.27 371	0.25 378	0.29 372	0.27 375	0.30 373	0.30 373
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.74 385	0.36 357	0.85 345	0.36 360	0.33 370	1.36 406	0.77 397	0.93 393	0.92 384	1.41 404	1.53 400	1.16 387	1.17 397	0.95 370	1.03 375	0.26 366	0.25 378	0.28 371	0.28 378	0.31 374	0.30 373
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RTS	0.78 387	0.48 374	4.68 416	0.34 350	0.28 358	1.12 395	0.46 364	0.62 350	1.03 388	0.73 369	0.89 374	0.60 338	0.59 358	1.61 400	1.16 386	0.14 306	0.11 293	0.15 319	0.15 324	0.21 344	0.19 334

RTSA	0.78 387	0.48 374	4.68 416	0.34 350	0.28 358	1.12 395	0.46 364	0.62 350	1.03 388	0.73 369	0.89 374	0.60 338	0.59 358	1.61 400	1.16 386	0.14 306	0.11 293	0.15 319	0.15 324	0.21 344	0.19 334

SGM+DAISY	0.87 389	0.66 390	1.30 390	0.51 384	0.60 391	1.03 392	0.84 403	0.76 380	0.73 366	1.39 402	1.51 399	1.31 392	1.22 399	1.11 381	1.08 377	0.57 394	0.53 400	0.51 389	0.51 395	0.54 387	0.61 402

ACVNet_2	0.89 390	0.87 398	1.25 385	0.82 398	0.62 393	0.97 390	0.62 386	1.14 397	1.42 400	1.00 388	1.40 393	1.47 396	0.84 384	1.11 381	0.66 353	0.61 396	0.43 394	0.78 400	0.49 392	0.75 399	0.52 393

IMH-64-1	0.91 391	0.86 396	0.84 342	0.97 403	0.75 398	0.92 388	0.71 390	1.27 398	1.10 393	0.89 380	1.45 395	1.14 385	0.96 390	1.19 386	0.84 364	0.74 399	0.51 397	0.97 404	0.55 399	0.84 402	0.60 399

IMH-64	0.91 391	0.86 396	0.84 342	0.97 403	0.75 398	0.92 388	0.71 390	1.27 398	1.10 393	0.89 380	1.45 395	1.14 385	0.96 390	1.19 386	0.84 364	0.74 399	0.51 397	0.97 404	0.55 399	0.84 402	0.60 399

PWCK	1.00 393	1.17 412	1.70 400	0.91 401	0.41 379	1.19 399	0.92 405	1.10 395	1.14 395	1.16 396	1.14 384	1.25 390	0.88 387	1.75 406	1.04 376	0.87 406	0.50 395	0.87 402	0.53 397	0.96 409	0.52 393

WAO-7	1.01 394	0.89 399	0.93 358	0.83 400	0.66 395	1.18 397	0.81 401	1.40 402	1.57 404	1.11 394	1.76 406	1.45 395	1.19 398	1.50 399	1.14 383	0.61 396	0.62 410	0.70 396	0.68 405	0.66 397	0.60 399

MADNet+	1.01 394	1.16 411	4.72 418	0.70 393	0.47 383	1.24 401	0.96 407	0.97 394	0.89 380	0.65 363	0.77 361	0.87 375	0.85 386	2.09 410	1.68 400	0.38 386	0.39 392	0.31 375	0.27 375	0.43 381	0.39 383

IMH	1.05 396	0.95 403	1.00 366	1.01 405	0.78 402	1.11 394	0.68 389	1.38 401	1.43 401	1.00 388	1.72 404	1.43 394	1.14 394	1.73 405	0.89 369	1.09 412	0.55 403	0.99 406	0.57 401	0.87 404	0.62 404

WAO-6	1.07 397	0.93 402	0.92 356	0.96 402	0.78 402	1.28 403	0.75 394	1.34 400	2.00 408	1.02 390	1.54 401	1.59 397	1.22 399	1.31 394	1.14 383	0.78 402	0.55 403	1.02 408	0.75 409	0.83 401	0.69 405

LVE	1.13 398	1.02 404	1.28 388	1.01 405	0.80 405	1.29 404	0.81 401	1.47 405	1.96 406	1.07 392	1.90 407	1.90 402	1.01 393	1.48 398	0.91 370	0.93 409	0.61 409	0.94 403	0.69 406	0.87 404	0.75 410

JetBlue	1.14 399	0.76 392	2.36 405	0.59 388	0.75 398	3.04 419	1.78 419	1.11 396	0.90 382	0.94 383	1.10 382	1.66 399	1.28 403	2.09 410	1.72 402	0.43 388	0.36 390	0.38 380	0.38 388	0.58 390	0.56 395

Dean	1.17 400	1.04 406	1.49 395	1.03 407	0.78 402	1.20 400	0.77 397	1.48 406	1.96 406	1.28 398	1.99 409	2.15 405	1.14 394	1.25 391	1.00 374	0.81 404	0.60 407	1.01 407	0.69 406	0.92 408	0.74 409

SGM-ForestM	1.36 401	0.28 325	0.79 330	0.26 279	0.16 234	2.26 416	1.00 409	1.42 403	1.46 402	2.38 415	2.05 410	5.95 424	2.66 416	2.95 416	2.46 414	0.17 339	0.18 356	0.18 341	0.18 349	0.15 295	0.18 327

MANE	1.41 402	0.36 357	0.74 322	0.43 375	0.41 379	2.16 415	0.80 399	2.39 419	3.38 413	2.22 414	3.06 416	3.54 417	2.73 418	2.15 412	1.94 408	0.28 375	0.27 380	0.30 374	0.46 390	0.28 371	0.34 379

TorneroNet-64	1.43 403	1.03 405	1.20 382	1.10 408	0.86 408	2.26 416	0.73 393	1.84 411	3.84 418	1.25 397	2.25 414	2.69 413	1.42 405	1.76 407	1.43 395	0.76 401	0.50 395	1.09 409	0.66 404	1.23 413	0.76 411

notaker	1.45 404	1.34 415	1.48 394	1.40 415	1.07 412	1.18 397	0.85 404	1.48 406	1.40 399	1.51 412	3.46 417	2.40 410	1.81 410	1.76 407	1.45 398	1.11 413	0.69 415	1.38 416	0.87 412	1.31 415	0.97 414

WAO-8	1.46 405	1.10 409	1.09 375	1.10 408	0.84 406	2.06 412	0.75 394	1.84 411	3.83 416	1.44 408	2.21 412	2.15 405	1.43 406	3.17 417	1.19 388	0.91 407	0.65 412	1.09 409	0.79 410	0.90 406	0.71 406

Venus	1.46 405	1.10 409	1.09 375	1.10 408	0.84 406	2.06 412	0.75 394	1.84 411	3.83 416	1.44 408	2.21 412	2.15 405	1.43 406	3.17 417	1.19 388	0.91 407	0.65 412	1.09 409	0.79 410	0.90 406	0.71 406

UNDER WATER-64	1.55 407	1.19 413	2.52 408	1.31 413	0.95 410	2.12 414	1.21 416	1.45 404	3.19 412	1.43 407	1.32 391	2.64 412	2.04 412	1.63 402	1.83 404	1.11 413	0.67 414	1.28 414	0.92 413	1.19 411	1.02 415

UNDER WATER	1.59 408	1.22 414	2.36 405	1.38 414	1.03 411	1.67 411	1.10 413	1.54 409	3.63 414	1.44 408	1.47 397	2.85 414	2.25 414	1.67 403	1.94 408	1.06 411	0.62 410	1.31 415	0.93 414	1.21 412	1.02 415

LSM	1.64 409	0.40 366	2.56 409	2.02 420	17.61 432	0.51 339	0.52 377	0.61 341	0.76 368	0.82 377	1.11 383	0.63 352	0.54 351	0.75 324	0.49 324	0.16 329	0.24 376	0.18 341	0.21 358	0.25 357	2.42 423

LE_ROB	1.76 410	0.20 265	2.68 411	0.48 381	0.52 387	0.78 379	0.96 407	0.84 390	6.61 423	7.40 425	2.08 411	2.08 404	4.83 419	1.27 393	3.79 419	0.10 213	0.08 230	0.12 269	0.11 255	0.11 232	0.10 213

ktn	1.77 411	1.36 416	1.22 383	1.43 416	1.14 413	1.52 409	1.08 412	1.51 408	3.96 419	2.77 418	4.69 419	3.35 416	1.46 408	1.69 404	1.25 392	1.43 417	0.77 416	1.45 417	0.99 415	1.32 417	0.96 413

KSHMR	1.89 412	1.36 416	1.60 397	1.47 417	1.22 415	1.38 407	1.06 411	1.79 410	5.97 422	1.42 406	5.65 423	2.98 415	1.14 394	2.23 413	1.20 390	1.27 416	1.12 417	1.46 418	1.10 417	1.32 417	1.15 417

TorneroNet	2.22 413	1.08 408	1.24 384	1.14 412	0.90 409	5.58 421	0.80 399	2.12 417	8.69 425	2.58 416	5.42 421	3.88 418	1.97 411	1.78 409	1.87 405	0.86 405	0.54 402	1.15 413	0.74 408	1.23 413	0.85 412

MADNet++	2.26 414	1.80 420	2.06 402	2.13 422	1.97 420	2.61 418	1.79 420	2.38 418	2.16 409	2.75 417	2.65 415	2.38 409	2.43 415	3.17 417	3.21 416	2.17 419	1.95 420	1.94 420	1.63 419	2.06 420	2.01 422

JetRed	2.30 415	2.64 422	6.12 419	1.12 411	1.38 417	5.85 422	3.29 421	1.99 415	1.67 405	1.98 413	1.95 408	2.16 408	1.60 409	2.48 414	4.10 420	1.05 410	1.60 419	1.09 409	1.01 416	1.67 419	1.28 418

HanzoNet	2.97 416	1.69 418	2.29 404	1.74 418	1.33 416	1.53 410	1.03 410	1.99 415	2.64 411	5.51 421	5.16 420	5.90 423	6.82 424	4.32 422	3.29 417	3.16 421	2.02 422	1.92 419	2.87 423	2.24 421	1.89 421

coex-ft	3.44 417	0.73 391	48.55 443	0.24 214	0.19 288	0.50 338	0.43 357	0.47 220	2.40 410	7.03 424	1.20 386	0.97 382	2.23 413	0.73 316	1.92 407	0.12 267	0.15 338	0.14 307	0.12 287	0.21 344	0.43 386

FADE	4.32 418	1.06 407	4.35 415	0.71 394	0.76 401	0.73 371	0.50 375	1.85 414	1.52 403	0.75 373	0.66 342	1.17 388	2.69 417	2.83 415	1.96 410	24.23 442	4.70 425	17.35 437	17.61 436	0.49 384	0.44 387

DPSimNet_ROB	4.34 419	4.23 423	6.89 421	3.67 423	3.68 421	4.75 420	5.21 423	2.67 420	3.68 415	5.82 422	3.95 418	5.57 420	6.72 423	3.46 421	4.48 421	4.05 424	2.88 423	4.68 425	3.12 424	3.69 423	3.62 425

tt	4.71 420	0.10 26	3.94 414	2.06 421	1.53 418	10.14 427	16.88 427	9.27 428	4.98 420	1.39 402	1.02 379	4.68 419	4.90 420	3.35 420	5.86 423	5.76 426	9.15 432	2.24 421	2.53 422	3.10 422	1.32 419

BEATNet-Init1	4.73 421	2.61 421	13.29 432	0.58 387	0.53 388	10.12 426	3.33 422	4.83 422	5.01 421	8.75 426	8.51 424	14.08 433	7.60 425	7.70 426	5.34 422	0.28 375	0.28 383	0.34 378	0.37 386	0.57 389	0.45 388

ASD4	7.23 422	6.65 426	7.69 422	5.24 425	5.62 423	11.85 428	20.36 428	7.57 426	7.14 424	6.55 423	5.47 422	5.99 425	5.78 421	7.22 425	9.24 426	4.85 425	4.44 424	6.40 429	5.19 425	6.53 426	4.89 426

EDNetEfficientorigin	7.51 423	0.52 382	140.47 445	0.25 251	0.17 250	0.42 304	0.29 296	0.47 220	1.03 388	1.28 398	1.02 379	0.83 374	0.84 384	0.75 324	0.99 373	0.10 213	0.09 258	0.12 269	0.10 220	0.21 344	0.22 356

DGTPSM_ROB	8.34 424	5.10 424	10.37 430	5.31 426	10.18 426	8.33 423	23.60 432	6.06 424	13.41 431	4.90 419	10.87 429	5.65 421	10.44 426	6.17 423	12.59 427	3.74 422	7.55 427	3.69 423	7.26 428	4.14 424	7.46 427

DPSMNet_ROB	8.40 425	5.11 425	10.49 431	5.58 427	10.25 427	8.34 424	23.62 433	6.07 425	13.45 432	4.93 420	10.88 430	5.66 422	10.44 426	6.24 424	12.64 428	3.98 423	7.61 428	3.76 424	7.30 429	4.20 425	7.51 428

DLNR_Zeroshot_test	10.44 426	12.10 433	19.93 434	106.08 445	23.66 442	0.14 4	0.13 4	3.22 421	0.17 5	0.16 27	0.23 53	0.16 39	0.10 4	0.31 156	0.15 55	2.36 420	0.06 74	0.07 16	0.07 53	39.70 443	0.06 20

LRCNet_RVC	10.90 427	14.34 435	9.35 423	15.35 431	8.04 425	1.08 393	0.34 327	8.78 427	0.70 360	12.63 433	16.05 433	9.85 426	6.54 422	8.57 427	6.34 424	20.27 440	5.40 426	23.70 439	21.88 438	14.87 433	13.83 435

DPSM_ROB	11.49 428	9.87 431	10.35 428	11.13 429	11.31 428	19.11 435	27.51 435	13.37 433	14.21 434	10.31 430	11.06 431	10.96 431	11.27 432	11.96 433	13.59 430	6.78 428	8.19 430	6.03 426	7.09 426	7.93 427	7.73 430

DPSM	11.49 428	9.87 431	10.35 428	11.13 429	11.31 428	19.11 435	27.51 435	13.37 433	14.21 434	10.31 430	11.06 431	10.96 431	11.27 432	11.96 433	13.59 430	6.78 428	8.19 430	6.03 426	7.09 426	7.93 427	7.73 430

SPstereo	14.25 430	1.73 419	2.83 412	1.84 419	1.57 419	23.16 437	43.27 437	35.72 444	29.56 444	20.86 441	20.62 435	26.34 444	21.82 437	25.23 444	19.62 436	1.56 418	1.42 418	2.96 422	2.17 420	1.31 415	1.33 420

xxxxx1	15.27 431	9.54 428	10.31 425	20.13 434	18.88 433	17.08 430	23.03 429	10.36 429	10.99 427	9.21 427	9.62 425	10.74 428	10.61 429	10.72 429	13.89 432	7.97 430	9.20 433	31.85 442	44.72 442	12.84 430	13.69 432

tt_ll	15.27 431	9.54 428	10.31 425	20.13 434	18.88 433	17.08 430	23.03 429	10.36 429	10.99 427	9.21 427	9.62 425	10.74 428	10.61 429	10.72 429	13.89 432	7.97 430	9.20 433	31.85 442	44.72 442	12.84 430	13.69 432

ff	15.27 431	9.54 428	10.31 425	20.13 434	18.88 433	17.08 430	23.03 429	10.36 429	10.99 427	9.21 427	9.62 425	10.74 428	10.61 429	10.72 429	13.89 432	7.97 430	9.20 433	31.85 442	44.72 442	12.84 430	13.69 432

PML	16.10 434	12.82 434	6.78 420	5.23 424	7.76 424	33.92 438	66.56 444	5.30 423	10.28 426	26.12 443	68.59 444	20.51 435	13.49 434	10.06 428	6.78 425	5.96 427	2.00 421	6.04 428	2.18 421	8.96 429	2.60 424

Anonymous_1	16.62 435	9.35 427	9.84 424	10.66 428	14.64 430	18.66 434	27.12 434	12.64 432	13.51 433	10.76 432	10.30 428	10.13 427	10.60 428	11.06 432	12.74 429	15.87 439	7.74 429	16.92 436	43.48 441	58.66 444	7.68 429

HaxPig	17.72 436	20.22 442	19.73 433	16.53 432	16.51 431	9.27 425	9.33 424	14.34 435	13.27 430	18.65 434	18.70 434	17.35 434	16.77 435	17.04 435	16.45 435	22.05 441	20.89 442	22.27 438	21.53 437	21.29 440	22.13 442

MEDIAN_ROB	21.21 437	24.62 443	23.47 441	19.58 433	19.65 436	13.22 429	10.96 425	17.88 436	17.00 436	22.14 442	22.02 437	20.86 436	20.36 436	21.06 436	19.71 437	25.63 443	24.13 443	26.21 440	25.20 439	25.17 441	25.38 443

CasAABBNet	23.10 438	19.86 436	20.64 435	22.47 437	22.73 440	38.41 439	55.50 440	26.89 441	28.70 439	20.61 436	22.15 438	22.08 440	22.75 441	23.99 440	27.36 440	13.59 433	16.48 437	12.14 430	14.27 431	15.95 434	15.53 436

MyStereo03	23.12 439	19.90 437	20.85 436	22.49 438	22.71 437	38.42 440	55.53 441	26.80 438	28.72 440	20.77 438	22.25 439	22.03 437	22.69 438	23.90 437	27.38 442	13.62 435	16.50 439	12.15 431	14.28 432	15.95 434	15.53 436

MyStereo02	23.12 439	19.90 437	20.85 436	22.49 438	22.71 437	38.42 440	55.53 441	26.80 438	28.72 440	20.77 438	22.25 439	22.03 437	22.69 438	23.90 437	27.38 442	13.62 435	16.50 439	12.15 431	14.28 432	15.95 434	15.53 436

MyStereo	23.12 439	19.90 437	20.85 436	22.49 438	22.71 437	38.42 440	55.53 441	26.80 438	28.72 440	20.77 438	22.25 439	22.03 437	22.69 438	23.90 437	27.38 442	13.62 435	16.50 439	12.15 431	14.28 432	15.95 434	15.53 436

Selective-RAFT-Error	23.16 442	19.93 440	20.87 439	22.54 441	22.81 441	38.52 444	55.47 439	27.01 443	28.83 443	20.66 437	22.25 439	22.09 441	22.80 443	24.09 441	27.36 440	13.61 434	16.48 437	12.15 431	14.28 432	15.99 438	15.57 440

LSM0	24.24 443	19.98 441	22.32 440	24.22 442	40.14 444	38.48 443	55.20 438	26.95 442	28.57 438	20.49 435	21.83 436	22.26 442	22.75 441	24.22 442	27.30 439	13.66 438	16.32 436	12.19 435	14.15 430	16.10 439	17.66 441

AVERAGE_ROB	25.43 444	29.06 444	27.24 442	24.63 443	24.20 443	17.73 433	12.61 426	22.29 437	21.39 437	26.79 444	26.16 443	25.20 443	24.64 444	25.07 443	23.53 438	29.96 444	28.40 444	30.60 441	29.58 440	29.72 442	29.84 444

test_example2	101.33 445	108.28 445	68.15 444	98.43 444	106.93 445	89.75 445	102.43 445	36.80 445	97.65 445	129.04 445	130.15 445	65.26 445	66.62 445	92.11 445	80.24 445	144.10 445	199.48 445	81.81 445	103.01 445	125.01 445	101.27 445

Low-res two-view benchmark