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 9	0.22 6	0.19 26	0.10 20	0.15 4	0.14 13	0.27 22	0.15 2	0.13 2	0.14 14	0.13 11	0.08 1	0.21 42	0.12 6	0.06 1	0.05 6	0.07 14	0.06 24	0.06 6	0.05 1

AEACV	0.13 2	0.09 9	0.23 8	0.18 8	0.19 286	0.19 36	0.16 39	0.23 7	0.14 1	0.13 2	0.17 19	0.13 11	0.16 66	0.16 7	0.12 6	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.08 112	0.07 37	0.06 18

LoS_RVC	0.13 2	0.10 24	0.19 1	0.18 8	0.16 232	0.20 57	0.18 90	0.20 2	0.17 3	0.13 2	0.19 27	0.12 3	0.15 52	0.17 11	0.13 25	0.06 1	0.05 6	0.06 1	0.04 1	0.05 1	0.12 258

EGLCR-Stereo	0.13 2	0.08 2	0.20 3	0.18 8	0.09 7	0.21 76	0.13 3	0.27 22	0.21 26	0.13 2	0.10 1	0.15 29	0.09 2	0.20 31	0.13 25	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.07 52	0.06 6	0.06 18

CREStereo	0.13 2	0.08 2	0.21 4	0.14 1	0.08 2	0.22 96	0.15 26	0.25 12	0.24 56	0.16 25	0.21 45	0.14 22	0.13 35	0.18 19	0.13 25	0.09 168	0.05 6	0.06 1	0.04 1	0.07 37	0.06 18
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 6	0.11 63	0.32 62	0.19 26	0.11 43	0.18 14	0.17 61	0.20 2	0.22 34	0.14 8	0.24 61	0.15 29	0.10 4	0.18 19	0.12 6	0.07 16	0.06 72	0.07 14	0.06 24	0.10 193	0.06 18

IGEV+	0.14 6	0.11 63	0.25 14	0.19 26	0.10 20	0.17 9	0.16 39	0.29 42	0.21 26	0.17 29	0.17 19	0.14 22	0.12 15	0.19 26	0.13 25	0.07 16	0.06 72	0.07 14	0.05 9	0.08 81	0.06 18

ff7	0.14 6	0.12 83	0.27 23	0.19 26	0.12 79	0.21 76	0.18 90	0.27 22	0.20 16	0.15 12	0.13 6	0.12 3	0.12 15	0.24 60	0.12 6	0.07 16	0.05 6	0.08 67	0.07 52	0.07 37	0.07 68

IGEVStereo-DCA	0.14 6	0.11 63	0.27 23	0.19 26	0.12 79	0.20 57	0.18 90	0.27 22	0.20 16	0.15 12	0.12 2	0.14 22	0.12 15	0.28 124	0.14 42	0.07 16	0.06 72	0.08 67	0.07 52	0.07 37	0.07 68

ffff	0.14 6	0.12 83	0.27 23	0.19 26	0.12 79	0.21 76	0.18 90	0.27 22	0.20 16	0.15 12	0.13 6	0.12 3	0.12 15	0.24 60	0.12 6	0.07 16	0.05 6	0.08 67	0.07 52	0.07 37	0.07 68

11t	0.14 6	0.12 83	0.27 23	0.19 26	0.12 79	0.21 76	0.18 90	0.27 22	0.20 16	0.15 12	0.13 6	0.12 3	0.12 15	0.24 60	0.12 6	0.07 16	0.05 6	0.08 67	0.07 52	0.07 37	0.07 68

StereoIM	0.14 6	0.13 138	0.26 18	0.19 26	0.14 168	0.16 6	0.13 3	0.25 12	0.21 26	0.13 2	0.14 14	0.14 22	0.11 9	0.17 11	0.17 93	0.08 102	0.07 161	0.08 67	0.06 24	0.07 37	0.06 18

MIF-Stereo	0.14 6	0.10 24	0.30 44	0.21 89	0.13 134	0.17 9	0.13 3	0.19 1	0.18 5	0.15 12	0.20 37	0.10 1	0.11 9	0.18 19	0.16 70	0.08 102	0.06 72	0.07 14	0.06 24	0.08 81	0.06 18

CASnet	0.14 6	0.12 83	0.22 6	0.22 133	0.08 2	0.16 6	0.15 26	0.27 22	0.25 60	0.22 57	0.20 37	0.15 29	0.11 9	0.17 11	0.13 25	0.07 16	0.05 6	0.11 234	0.09 186	0.08 81	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
anonymousdsp	0.14 6	0.12 83	0.27 23	0.19 26	0.12 79	0.21 76	0.18 90	0.28 35	0.20 16	0.15 12	0.13 6	0.12 3	0.12 15	0.24 60	0.12 6	0.07 16	0.05 6	0.08 67	0.07 52	0.08 81	0.07 68

LoS	0.14 6	0.08 2	0.27 23	0.16 3	0.09 7	0.22 96	0.14 13	0.26 15	0.26 67	0.15 12	0.18 24	0.18 49	0.13 35	0.22 47	0.14 42	0.08 102	0.06 72	0.06 1	0.04 1	0.06 6	0.06 18

CES	0.14 6	0.08 2	0.19 1	0.17 5	0.22 323	0.18 14	0.16 39	0.23 7	0.19 7	0.14 8	0.17 19	0.14 22	0.10 4	0.18 19	0.12 6	0.07 16	0.05 6	0.06 1	0.04 1	0.08 81	0.18 325

ProNet	0.14 6	0.12 83	0.25 14	0.19 26	0.11 43	0.19 36	0.19 127	0.27 22	0.20 16	0.14 8	0.13 6	0.13 11	0.12 15	0.24 60	0.12 6	0.06 1	0.05 6	0.07 14	0.06 24	0.07 37	0.07 68

MC-Stereo	0.14 6	0.09 9	0.25 14	0.21 89	0.09 7	0.18 14	0.16 39	0.23 7	0.19 7	0.18 42	0.23 51	0.16 37	0.13 35	0.22 47	0.13 25	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.07 52	0.06 6	0.05 1

ccc-4	0.14 6	0.12 83	0.27 23	0.19 26	0.12 79	0.21 76	0.18 90	0.27 22	0.20 16	0.15 12	0.13 6	0.12 3	0.12 15	0.24 60	0.12 6	0.07 16	0.05 6	0.08 67	0.07 52	0.07 37	0.07 68

IGEV-Stereo	0.14 6	0.12 83	0.27 23	0.19 26	0.12 79	0.21 76	0.18 90	0.28 35	0.20 16	0.15 12	0.13 6	0.12 3	0.12 15	0.24 60	0.12 6	0.07 16	0.05 6	0.08 67	0.07 52	0.08 81	0.07 68
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CroCo-Stereo	0.14 6	0.13 138	0.24 10	0.25 250	0.11 43	0.11 1	0.18 90	0.32 71	0.23 46	0.12 1	0.12 2	0.18 49	0.12 15	0.14 1	0.13 25	0.08 102	0.06 72	0.07 14	0.05 9	0.07 37	0.06 18
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
CAS	0.15 23	0.07 1	0.21 4	0.41 371	0.16 232	0.20 57	0.18 90	0.22 4	0.19 7	0.15 12	0.19 27	0.11 2	0.09 2	0.14 1	0.13 25	0.29 375	0.04 1	0.06 1	0.04 1	0.06 6	0.14 287

CroCo-Stereo Lap2	0.15 23	0.15 193	0.28 31	0.25 250	0.18 268	0.11 1	0.19 127	0.28 35	0.21 26	0.13 2	0.16 16	0.15 29	0.12 15	0.17 11	0.14 42	0.07 16	0.07 161	0.08 67	0.06 24	0.08 81	0.07 68

GLC_STEREO	0.15 23	0.10 24	0.24 10	0.21 89	0.09 7	0.17 9	0.15 26	0.23 7	0.27 76	0.17 29	0.20 37	0.17 42	0.11 9	0.23 54	0.16 70	0.07 16	0.09 256	0.09 122	0.08 112	0.07 37	0.06 18

CREStereo++_RVC	0.15 23	0.08 2	0.26 18	0.17 5	0.11 43	0.18 14	0.13 3	0.22 4	0.30 116	0.21 53	0.30 102	0.13 11	0.11 9	0.16 7	0.15 53	0.07 16	0.04 1	0.06 1	0.15 322	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 23	0.09 9	0.28 31	0.16 3	0.08 2	0.25 139	0.14 13	0.23 7	0.28 89	0.24 73	0.30 102	0.16 37	0.12 15	0.17 11	0.13 25	0.08 102	0.07 161	0.06 1	0.05 9	0.06 6	0.07 68

XX-TBD	0.15 23	0.18 239	0.28 31	0.22 133	0.10 20	0.22 96	0.15 26	0.22 4	0.27 76	0.22 57	0.26 73	0.14 22	0.12 15	0.16 7	0.13 25	0.08 102	0.05 6	0.06 1	0.04 1	0.07 37	0.06 18

PMTNet	0.15 23	0.08 2	0.23 8	0.15 2	0.09 7	0.23 113	0.16 39	0.25 12	0.23 46	0.17 29	0.21 45	0.16 37	0.14 45	0.22 47	0.13 25	0.29 375	0.05 6	0.06 1	0.04 1	0.07 37	0.06 18

MyStereo07	0.16 30	0.12 83	0.26 18	0.22 133	0.14 168	0.25 139	0.23 225	0.29 42	0.21 26	0.15 12	0.13 6	0.12 3	0.13 35	0.25 84	0.13 25	0.07 16	0.07 161	0.09 122	0.08 112	0.08 81	0.08 114

MIF-Stereo (partial)	0.16 30	0.10 24	0.34 81	0.21 89	0.15 209	0.15 4	0.13 3	0.28 35	0.25 60	0.17 29	0.26 73	0.15 29	0.16 66	0.25 84	0.17 93	0.09 168	0.06 72	0.10 186	0.08 112	0.09 144	0.08 114

RCA-Stereo	0.16 30	0.09 9	0.25 14	0.20 60	0.10 20	0.19 36	0.17 61	0.36 127	0.35 159	0.20 44	0.25 67	0.17 42	0.17 89	0.18 19	0.14 42	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.06 24	0.06 6	0.05 1

test-3	0.16 30	0.09 9	0.31 56	0.21 89	0.11 43	0.18 14	0.16 39	0.30 57	0.27 76	0.26 88	0.16 16	0.22 77	0.12 15	0.26 97	0.18 107	0.06 1	0.04 1	0.08 67	0.08 112	0.06 6	0.06 18

test_1	0.16 30	0.09 9	0.31 56	0.21 89	0.11 43	0.18 14	0.16 39	0.30 57	0.27 76	0.25 79	0.16 16	0.22 77	0.12 15	0.26 97	0.18 107	0.06 1	0.04 1	0.08 67	0.08 112	0.06 6	0.06 18

iRaftStereo_RVC	0.16 30	0.12 83	0.26 18	0.21 89	0.11 43	0.20 57	0.17 61	0.32 71	0.23 46	0.20 44	0.25 67	0.18 49	0.12 15	0.20 31	0.15 53	0.07 16	0.05 6	0.09 122	0.09 186	0.08 81	0.07 68

raftrobust	0.16 30	0.13 138	0.29 38	0.22 133	0.15 209	0.19 36	0.13 3	0.32 71	0.26 67	0.26 88	0.20 37	0.19 60	0.17 89	0.21 42	0.15 53	0.08 102	0.06 72	0.07 14	0.06 24	0.06 6	0.07 68

test_xeample3	0.16 30	0.11 63	0.56 264	0.19 26	0.12 79	0.20 57	0.18 90	0.35 108	0.20 16	0.16 25	0.12 2	0.13 11	0.12 15	0.24 60	0.15 53	0.07 16	0.06 72	0.07 14	0.08 112	0.07 37	0.07 68

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 38	0.13 138	0.24 10	0.19 26	0.13 134	0.24 128	0.17 61	0.30 57	0.37 178	0.43 305	0.17 19	0.13 11	0.12 15	0.19 26	0.15 53	0.08 102	0.07 161	0.09 122	0.07 52	0.09 144	0.08 114

AE-Stereo	0.17 38	0.11 63	0.31 56	0.24 213	0.14 168	0.23 113	0.18 90	0.34 91	0.29 107	0.15 12	0.25 67	0.21 70	0.13 35	0.20 31	0.14 42	0.07 16	0.08 228	0.09 122	0.10 218	0.07 37	0.06 18

rrr	0.17 38	0.11 63	0.57 268	0.19 26	0.12 79	0.20 57	0.18 90	0.35 108	0.22 34	0.15 12	0.12 2	0.14 22	0.12 15	0.28 124	0.14 42	0.07 16	0.06 72	0.08 67	0.07 52	0.07 37	0.07 68

test croco	0.17 38	0.13 138	0.43 186	0.21 89	0.13 134	0.16 6	0.17 61	0.27 22	0.22 34	0.16 25	0.26 73	0.13 11	0.16 66	0.27 112	0.16 70	0.08 102	0.06 72	0.10 186	0.07 52	0.10 193	0.07 68

MSKI-zero shot	0.17 38	0.09 9	0.43 186	0.20 60	0.11 43	0.21 76	0.15 26	0.32 71	0.21 26	0.23 60	0.24 61	0.23 96	0.10 4	0.31 154	0.13 25	0.07 16	0.06 72	0.07 14	0.06 24	0.06 6	0.06 18

Any-RAFT	0.17 38	0.08 2	0.31 56	0.19 26	0.10 20	0.29 196	0.16 39	0.42 179	0.30 116	0.24 73	0.27 78	0.27 142	0.16 66	0.21 42	0.12 6	0.08 102	0.05 6	0.06 1	0.05 9	0.07 37	0.06 18

RAFT-Test	0.17 38	0.10 24	0.38 131	0.19 26	0.12 79	0.25 139	0.17 61	0.33 85	0.23 46	0.23 60	0.29 91	0.27 142	0.14 45	0.20 31	0.14 42	0.07 16	0.06 72	0.07 14	0.07 52	0.06 6	0.06 18

4D-IteraStereo	0.17 38	0.16 211	0.50 239	0.21 89	0.14 168	0.19 36	0.17 61	0.28 35	0.28 89	0.23 60	0.20 37	0.20 62	0.11 9	0.19 26	0.14 42	0.06 1	0.04 1	0.10 186	0.08 112	0.08 81	0.06 18

anonymousdsp2	0.17 38	0.10 24	0.28 31	0.20 60	0.11 43	0.25 139	0.17 61	0.41 167	0.31 127	0.23 60	0.23 51	0.22 77	0.15 52	0.25 84	0.15 53	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.05 9	0.08 81	0.07 68

knoymous	0.17 38	0.09 9	0.32 62	0.17 5	0.11 43	0.21 76	0.17 61	0.32 71	0.23 46	0.23 60	0.28 82	0.27 142	0.16 66	0.23 54	0.16 70	0.09 168	0.06 72	0.09 122	0.06 24	0.09 144	0.09 166

Selective-RAFT	0.17 38	0.12 83	0.30 44	0.24 213	0.10 20	0.29 196	0.15 26	0.32 71	0.31 127	0.17 29	0.17 19	0.21 70	0.18 111	0.28 124	0.17 93	0.07 16	0.06 72	0.07 14	0.07 52	0.08 81	0.06 18

AnonymousM	0.17 38	0.19 255	0.24 10	0.18 8	0.10 20	0.18 14	0.17 61	0.30 57	0.23 46	0.26 88	0.20 37	0.18 49	0.14 45	0.19 26	0.14 42	0.09 168	0.06 72	0.38 378	0.15 322	0.06 6	0.05 1

cross-raft	0.17 38	0.12 83	0.41 169	0.23 175	0.10 20	0.20 57	0.24 247	0.33 85	0.23 46	0.23 60	0.28 82	0.29 164	0.15 52	0.17 11	0.15 53	0.06 1	0.05 6	0.07 14	0.07 52	0.06 6	0.05 1

test-1	0.17 38	0.11 63	0.40 147	0.23 175	0.13 134	0.22 96	0.23 225	0.34 91	0.26 67	0.20 44	0.24 61	0.22 77	0.14 45	0.16 7	0.20 143	0.07 16	0.06 72	0.08 67	0.07 52	0.06 6	0.08 114

s12784h	0.17 38	0.09 9	0.26 18	0.18 8	0.07 1	0.32 232	0.19 127	0.37 133	0.32 135	0.23 60	0.25 67	0.18 49	0.17 89	0.25 84	0.16 70	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.05 9	0.06 6	0.05 1

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 38	0.14 168	0.32 62	0.20 60	0.09 7	0.19 36	0.17 61	0.32 71	0.30 116	0.25 79	0.33 139	0.20 62	0.17 89	0.19 26	0.15 53	0.06 1	0.05 6	0.07 14	0.07 52	0.07 37	0.05 1

CFNet-RSSM	0.17 38	0.10 24	0.40 147	0.20 60	0.11 43	0.20 57	0.15 26	0.36 127	0.30 116	0.23 60	0.21 45	0.26 134	0.15 52	0.20 31	0.13 25	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.07 52	0.06 6	0.05 1

Gwc-CoAtRS	0.17 38	0.10 24	0.37 112	0.20 60	0.12 79	0.19 36	0.15 26	0.32 71	0.28 89	0.23 60	0.23 51	0.27 142	0.15 52	0.20 31	0.13 25	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.07 52	0.06 6	0.06 18

H2IRNET	0.18 56	0.13 138	0.35 89	0.21 89	0.12 79	0.20 57	0.15 26	0.27 22	0.30 116	0.17 29	0.31 116	0.25 114	0.20 132	0.24 60	0.18 107	0.07 16	0.06 72	0.09 122	0.10 218	0.09 144	0.06 18

ACVNet-DCA	0.18 56	0.14 168	0.38 131	0.23 175	0.11 43	0.31 224	0.19 127	0.41 167	0.27 76	0.17 29	0.19 27	0.13 11	0.18 111	0.28 124	0.11 1	0.08 102	0.05 6	0.08 67	0.06 24	0.09 144	0.09 166

cc1	0.18 56	0.14 168	0.38 131	0.23 175	0.11 43	0.31 224	0.19 127	0.35 108	0.47 276	0.17 29	0.19 27	0.13 11	0.18 111	0.28 124	0.11 1	0.08 102	0.05 6	0.08 67	0.06 24	0.08 81	0.08 114

11t1	0.18 56	0.10 24	0.30 44	0.20 60	0.11 43	0.27 164	0.17 61	0.35 108	0.23 46	0.25 79	0.23 51	0.23 96	0.23 158	0.25 84	0.18 107	0.09 168	0.07 161	0.07 14	0.06 24	0.09 144	0.09 166

tt1	0.18 56	0.14 168	0.35 89	0.23 175	0.11 43	0.30 213	0.19 127	0.35 108	0.44 245	0.17 29	0.19 27	0.13 11	0.16 66	0.27 112	0.11 1	0.08 102	0.05 6	0.08 67	0.06 24	0.08 81	0.08 114

IGEV_Zeroshot_test	0.18 56	0.10 24	0.65 298	0.20 60	0.12 79	0.19 36	0.15 26	0.34 91	0.19 7	0.28 101	0.22 49	0.27 142	0.13 35	0.23 54	0.18 107	0.07 16	0.06 72	0.08 67	0.08 112	0.07 37	0.06 18

MIM_Stereo	0.18 56	0.12 83	0.38 131	0.20 60	0.11 43	0.17 9	0.14 13	0.35 108	0.25 60	0.27 92	0.35 152	0.23 96	0.13 35	0.27 112	0.16 70	0.06 1	0.07 161	0.08 67	0.08 112	0.08 81	0.06 18

HH	0.18 56	0.12 83	0.55 260	0.22 133	0.12 79	0.18 14	0.18 90	0.34 91	0.19 7	0.20 44	0.24 61	0.34 203	0.18 111	0.29 137	0.12 6	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.07 52	0.07 37	0.06 18

HanStereo	0.18 56	0.12 83	0.55 260	0.22 133	0.12 79	0.18 14	0.18 90	0.34 91	0.19 7	0.20 44	0.24 61	0.34 203	0.18 111	0.29 137	0.12 6	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.07 52	0.07 37	0.06 18

LL-Strereo2	0.18 56	0.18 239	0.39 142	0.22 133	0.12 79	0.24 128	0.13 3	0.31 63	0.23 46	0.24 73	0.20 37	0.24 107	0.12 15	0.26 97	0.15 53	0.06 1	0.06 72	0.12 267	0.09 186	0.08 81	0.07 68

riskmin	0.18 56	0.09 9	0.34 81	0.18 8	0.12 79	0.24 128	0.16 39	0.34 91	0.28 89	0.21 53	0.23 51	0.33 197	0.24 173	0.23 54	0.17 93	0.09 168	0.06 72	0.09 122	0.06 24	0.10 193	0.10 211

test_4	0.18 56	0.12 83	0.34 81	0.23 175	0.12 79	0.18 14	0.22 204	0.26 15	0.24 56	0.24 73	0.47 273	0.22 77	0.13 35	0.24 60	0.16 70	0.06 1	0.05 6	0.09 122	0.09 186	0.07 37	0.05 1

GMOStereo	0.18 56	0.14 168	0.30 44	0.22 133	0.12 79	0.20 57	0.27 277	0.26 15	0.28 89	0.31 171	0.32 120	0.26 134	0.17 89	0.15 3	0.12 6	0.07 16	0.07 161	0.10 186	0.08 112	0.08 81	0.05 1

error version	0.18 56	0.14 168	0.30 44	0.22 133	0.12 79	0.20 57	0.27 277	0.26 15	0.28 89	0.31 171	0.32 120	0.26 134	0.17 89	0.15 3	0.12 6	0.07 16	0.07 161	0.10 186	0.08 112	0.08 81	0.05 1

test-v	0.18 56	0.14 168	0.30 44	0.22 133	0.12 79	0.20 57	0.27 277	0.26 15	0.28 89	0.31 171	0.32 120	0.26 134	0.17 89	0.15 3	0.12 6	0.07 16	0.07 161	0.10 186	0.08 112	0.08 81	0.05 1

test_3	0.18 56	0.11 63	0.32 62	0.24 213	0.11 43	0.22 96	0.25 261	0.31 63	0.31 127	0.25 79	0.18 24	0.23 96	0.13 35	0.25 84	0.19 132	0.06 1	0.05 6	0.09 122	0.10 218	0.07 37	0.06 18

Patchmatch Stereo++	0.18 56	0.12 83	0.37 112	0.22 133	0.10 20	0.18 14	0.14 13	0.29 42	0.22 34	0.28 101	0.29 91	0.25 114	0.17 89	0.26 97	0.16 70	0.08 102	0.06 72	0.10 186	0.08 112	0.10 193	0.08 114
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 56	0.11 63	0.35 89	0.23 175	0.11 43	0.24 128	0.20 165	0.29 42	0.26 67	0.26 88	0.25 67	0.25 114	0.18 111	0.34 172	0.18 107	0.07 16	0.06 72	0.09 122	0.07 52	0.09 144	0.08 114

PSM-adaLoss	0.18 56	0.12 83	0.37 112	0.22 133	0.10 20	0.18 14	0.16 39	0.29 42	0.22 34	0.28 101	0.29 91	0.25 114	0.18 111	0.24 60	0.16 70	0.08 102	0.06 72	0.10 186	0.08 112	0.10 193	0.08 114

ROB_FTStereo_v2	0.18 56	0.12 83	0.37 112	0.22 133	0.10 20	0.18 14	0.16 39	0.29 42	0.22 34	0.28 101	0.29 91	0.25 114	0.17 89	0.24 60	0.16 70	0.08 102	0.06 72	0.10 186	0.08 112	0.10 193	0.08 114

ROB_FTStereo	0.18 56	0.12 83	0.37 112	0.22 133	0.10 20	0.18 14	0.14 13	0.29 42	0.22 34	0.28 101	0.28 82	0.25 114	0.17 89	0.24 60	0.16 70	0.08 102	0.06 72	0.10 186	0.08 112	0.10 193	0.08 114

HUI-Stereo	0.18 56	0.12 83	0.37 112	0.22 133	0.10 20	0.18 14	0.14 13	0.29 42	0.22 34	0.28 101	0.28 82	0.25 114	0.17 89	0.22 47	0.16 70	0.08 102	0.06 72	0.10 186	0.08 112	0.10 193	0.08 114

DeepStereo_RVC	0.18 56	0.11 63	0.40 147	0.21 89	0.11 43	0.19 36	0.16 39	0.28 35	0.22 34	0.27 92	0.27 78	0.23 96	0.28 228	0.24 60	0.18 107	0.08 102	0.06 72	0.09 122	0.07 52	0.09 144	0.10 211

iGMRVC	0.18 56	0.12 83	0.37 112	0.22 133	0.10 20	0.18 14	0.15 26	0.29 42	0.22 34	0.28 101	0.29 91	0.25 114	0.17 89	0.27 112	0.17 93	0.08 102	0.06 72	0.10 186	0.08 112	0.10 193	0.08 114

iRAFT	0.18 56	0.12 83	0.37 112	0.22 133	0.10 20	0.18 14	0.14 13	0.29 42	0.22 34	0.28 101	0.29 91	0.25 114	0.17 89	0.26 97	0.16 70	0.08 102	0.06 72	0.10 186	0.08 112	0.10 193	0.08 114

CRE-IMP	0.18 56	0.12 83	0.37 112	0.22 133	0.11 43	0.24 128	0.17 61	0.29 42	0.21 26	0.27 92	0.26 73	0.24 107	0.17 89	0.23 54	0.18 107	0.08 102	0.05 6	0.10 186	0.07 52	0.10 193	0.10 211

test-2	0.18 56	0.14 168	0.30 44	0.22 133	0.12 79	0.20 57	0.27 277	0.26 15	0.28 89	0.31 171	0.32 120	0.26 134	0.17 89	0.15 3	0.12 6	0.07 16	0.07 161	0.10 186	0.08 112	0.08 81	0.05 1

RAFT-IKP	0.18 56	0.12 83	0.37 112	0.22 133	0.10 20	0.18 14	0.15 26	0.29 42	0.22 34	0.28 101	0.29 91	0.25 114	0.18 111	0.25 84	0.16 70	0.08 102	0.06 72	0.10 186	0.08 112	0.10 193	0.08 114

rafts_anoy	0.18 56	0.15 193	0.35 89	0.22 133	0.14 168	0.19 36	0.17 61	0.32 71	0.30 116	0.23 60	0.25 67	0.20 62	0.16 66	0.22 47	0.19 132	0.08 102	0.07 161	0.10 186	0.12 285	0.09 144	0.08 114

raft+_RVC	0.18 56	0.14 168	0.32 62	0.21 89	0.15 209	0.21 76	0.16 39	0.38 139	0.34 153	0.21 53	0.28 82	0.20 62	0.15 52	0.24 60	0.19 132	0.08 102	0.06 72	0.08 67	0.07 52	0.07 37	0.08 114

RALCasStereoNet	0.18 56	0.15 193	0.33 76	0.21 89	0.14 168	0.21 76	0.18 90	0.31 63	0.25 60	0.21 53	0.29 91	0.22 77	0.15 52	0.27 112	0.17 93	0.08 102	0.10 274	0.07 14	0.06 24	0.09 144	0.09 166

sCroCo_RVC	0.18 56	0.14 168	0.49 229	0.27 301	0.18 268	0.22 96	0.17 61	0.27 22	0.23 46	0.14 8	0.22 49	0.17 42	0.14 45	0.21 42	0.15 53	0.10 211	0.11 291	0.09 122	0.09 186	0.09 144	0.09 166

DCANet	0.18 56	0.13 138	0.40 147	0.19 26	0.09 7	0.19 36	0.18 90	0.34 91	0.39 197	0.29 126	0.31 116	0.18 49	0.23 158	0.20 31	0.19 132	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.05 9	0.06 6	0.07 68

AFF-stereo	0.18 56	0.15 193	0.32 62	0.21 89	0.10 20	0.18 14	0.18 90	0.33 85	0.27 76	0.25 79	0.37 171	0.25 114	0.17 89	0.24 60	0.15 53	0.06 1	0.05 6	0.08 67	0.08 112	0.07 37	0.05 1

DIP-Stereo	0.18 56	0.12 83	0.33 76	0.20 60	0.13 134	0.28 177	0.12 1	0.42 179	0.25 60	0.27 92	0.32 120	0.21 70	0.17 89	0.25 84	0.20 143	0.07 16	0.06 72	0.08 67	0.06 24	0.07 37	0.08 114
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 56	0.09 9	0.32 62	0.22 133	0.12 79	0.22 96	0.19 127	0.42 179	0.19 7	0.31 171	0.45 256	0.20 62	0.14 45	0.18 19	0.15 53	0.08 102	0.06 72	0.07 14	0.06 24	0.06 6	0.06 18

RAFT-Stereo	0.18 56	0.09 9	0.32 62	0.22 133	0.12 79	0.22 96	0.19 127	0.42 179	0.19 7	0.31 171	0.45 256	0.20 62	0.14 45	0.18 19	0.15 53	0.08 102	0.06 72	0.07 14	0.06 24	0.06 6	0.06 18
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
1test111	0.19 93	0.14 168	0.38 131	0.23 175	0.11 43	0.31 224	0.19 127	0.41 167	0.27 76	0.17 29	0.19 27	0.13 11	0.18 111	0.34 172	0.22 178	0.08 102	0.05 6	0.08 67	0.06 24	0.09 144	0.09 166

DCANet-4	0.19 93	0.10 24	0.52 249	0.19 26	0.09 7	0.19 36	0.18 90	0.36 127	0.39 197	0.29 126	0.30 102	0.17 42	0.22 149	0.20 31	0.18 107	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.05 9	0.05 1	0.07 68

fff	0.19 93	0.13 138	0.40 147	0.18 8	0.09 7	0.19 36	0.18 90	0.35 108	0.43 231	0.29 126	0.30 102	0.18 49	0.28 228	0.20 31	0.18 107	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.05 9	0.05 1	0.07 68

ADStereo(finetuned)	0.19 93	0.13 138	0.49 229	0.19 26	0.09 7	0.19 36	0.18 90	0.34 91	0.39 197	0.29 126	0.31 116	0.18 49	0.31 261	0.21 42	0.19 132	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.05 9	0.06 6	0.07 68

x	0.19 93	0.11 63	0.29 38	0.20 60	0.11 43	0.26 157	0.18 90	0.41 167	0.29 107	0.25 79	0.29 91	0.28 157	0.24 173	0.26 97	0.23 192	0.09 168	0.07 161	0.08 67	0.07 52	0.09 144	0.08 114

DisPM	0.19 93	0.10 24	0.35 89	0.23 175	0.13 134	0.18 14	0.20 165	0.29 42	0.29 107	0.33 199	0.34 145	0.23 96	0.16 66	0.33 166	0.16 70	0.09 168	0.06 72	0.09 122	0.08 112	0.07 37	0.11 236

iRaft-Stereo_20w	0.19 93	0.10 24	0.46 208	0.19 26	0.13 134	0.25 139	0.19 127	0.52 266	0.19 7	0.29 126	0.21 45	0.22 77	0.20 132	0.28 124	0.18 107	0.07 16	0.06 72	0.07 14	0.08 112	0.08 81	0.08 114

TRStereo	0.19 93	0.17 227	0.47 215	0.23 175	0.19 286	0.19 36	0.16 39	0.52 266	0.28 89	0.20 44	0.19 27	0.21 70	0.13 35	0.24 60	0.13 25	0.09 168	0.06 72	0.09 122	0.11 253	0.06 6	0.06 18

Pruner-Stereo	0.19 93	0.11 63	0.34 81	0.29 321	0.12 79	0.19 36	0.17 61	0.31 63	0.29 107	0.33 199	0.32 120	0.25 114	0.15 52	0.24 60	0.21 164	0.09 168	0.06 72	0.09 122	0.08 112	0.08 81	0.09 166

RALAANet	0.19 93	0.18 239	0.37 112	0.23 175	0.14 168	0.23 113	0.13 3	0.37 133	0.29 107	0.28 101	0.26 73	0.25 114	0.15 52	0.26 97	0.18 107	0.08 102	0.06 72	0.09 122	0.08 112	0.09 144	0.06 18

csc	0.19 93	0.13 138	0.40 147	0.18 8	0.09 7	0.19 36	0.18 90	0.35 108	0.43 231	0.29 126	0.30 102	0.18 49	0.28 228	0.20 31	0.18 107	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.05 9	0.05 1	0.07 68

cscssc	0.19 93	0.13 138	0.40 147	0.18 8	0.09 7	0.19 36	0.18 90	0.35 108	0.43 231	0.29 126	0.30 102	0.18 49	0.28 228	0.20 31	0.18 107	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.05 9	0.05 1	0.07 68

GMStereo	0.19 93	0.25 302	0.40 147	0.21 89	0.12 79	0.22 96	0.19 127	0.29 42	0.40 210	0.25 79	0.23 51	0.16 37	0.15 52	0.25 84	0.19 132	0.09 168	0.06 72	0.08 67	0.08 112	0.10 193	0.08 114
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
MyStereo06	0.20 106	0.12 83	0.57 268	0.21 89	0.14 168	0.25 139	0.23 225	0.40 157	0.21 26	0.30 154	0.24 61	0.31 182	0.18 111	0.22 47	0.18 107	0.07 16	0.07 161	0.09 122	0.08 112	0.08 81	0.08 114

xx1	0.20 106	0.14 168	0.38 131	0.23 175	0.11 43	0.31 224	0.19 127	0.35 108	0.47 276	0.17 29	0.19 27	0.28 157	0.24 173	0.28 124	0.11 1	0.08 102	0.05 6	0.10 186	0.09 186	0.09 144	0.09 166

DCRE	0.20 106	0.13 138	0.40 147	0.21 89	0.15 209	0.20 57	0.19 127	0.30 57	0.27 76	0.22 57	0.80 362	0.23 96	0.16 66	0.23 54	0.15 53	0.07 16	0.07 161	0.07 14	0.08 112	0.07 37	0.06 18

qqq	0.20 106	0.12 83	0.31 56	0.20 60	0.11 43	0.23 113	0.19 127	0.41 167	0.27 76	0.24 73	0.28 82	0.28 157	0.24 173	0.34 172	0.22 178	0.08 102	0.07 161	0.10 186	0.09 186	0.09 144	0.09 166

PFNet+	0.20 106	0.10 24	0.37 112	0.21 89	0.12 79	0.17 9	0.19 127	0.29 42	0.34 153	0.33 199	0.32 120	0.24 107	0.16 66	0.32 160	0.17 93	0.10 211	0.07 161	0.11 234	0.10 218	0.08 81	0.12 258

NF-Stereo	0.20 106	0.10 24	0.35 89	0.24 213	0.12 79	0.21 76	0.18 90	0.38 139	0.32 135	0.28 101	0.30 102	0.22 77	0.16 66	0.51 227	0.20 143	0.08 102	0.06 72	0.09 122	0.08 112	0.08 81	0.13 270

OCTAStereo	0.20 106	0.10 24	0.35 89	0.24 213	0.12 79	0.21 76	0.18 90	0.38 139	0.32 135	0.28 101	0.30 102	0.22 77	0.16 66	0.51 227	0.20 143	0.08 102	0.06 72	0.09 122	0.08 112	0.08 81	0.13 270

RE-Stereo	0.20 106	0.10 24	0.35 89	0.24 213	0.12 79	0.21 76	0.18 90	0.38 139	0.32 135	0.28 101	0.30 102	0.22 77	0.16 66	0.51 227	0.20 143	0.08 102	0.06 72	0.09 122	0.08 112	0.08 81	0.13 270

TVStereo	0.20 106	0.10 24	0.35 89	0.24 213	0.12 79	0.21 76	0.18 90	0.38 139	0.32 135	0.28 101	0.30 102	0.22 77	0.16 66	0.51 227	0.20 143	0.08 102	0.06 72	0.09 122	0.08 112	0.08 81	0.13 270

sAnonymous2	0.20 106	0.21 276	0.58 272	0.24 213	0.17 248	0.22 96	0.19 127	0.34 91	0.28 89	0.17 29	0.19 27	0.17 42	0.16 66	0.17 11	0.14 42	0.10 211	0.07 161	0.09 122	0.08 112	0.23 351	0.17 311

CroCo_RVC	0.20 106	0.21 276	0.58 272	0.24 213	0.17 248	0.22 96	0.19 127	0.34 91	0.28 89	0.17 29	0.19 27	0.17 42	0.16 66	0.17 11	0.14 42	0.10 211	0.07 161	0.09 122	0.08 112	0.23 351	0.17 311

Anonymous	0.20 106	0.14 168	0.47 215	0.27 301	0.20 300	0.25 139	0.25 261	0.32 71	0.26 67	0.18 42	0.18 24	0.15 29	0.19 124	0.24 60	0.18 107	0.10 211	0.09 256	0.09 122	0.09 186	0.15 293	0.13 270

111	0.20 106	0.17 227	0.40 147	0.18 8	0.09 7	0.24 128	0.17 61	0.41 167	0.45 257	0.23 60	0.29 91	0.29 164	0.21 138	0.24 60	0.18 107	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.06 24	0.07 37	0.08 114

HITNet	0.20 106	0.17 227	0.43 186	0.19 26	0.08 2	0.27 164	0.14 13	0.42 179	0.30 116	0.29 126	0.32 120	0.27 142	0.21 138	0.28 124	0.25 210	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.06 24	0.09 144	0.06 18
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
mmm	0.21 120	0.12 83	0.31 56	0.22 133	0.12 79	0.28 177	0.21 188	0.41 167	0.27 76	0.29 126	0.38 181	0.29 164	0.24 173	0.29 137	0.22 178	0.09 168	0.07 161	0.11 234	0.09 186	0.10 193	0.09 166

CASS	0.21 120	0.15 193	0.32 62	0.26 278	0.11 43	0.28 177	0.19 127	0.39 150	0.30 116	0.32 189	0.34 145	0.25 114	0.24 173	0.25 84	0.20 143	0.13 281	0.08 228	0.11 234	0.09 186	0.11 230	0.11 236
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
TestStereo1	0.21 120	0.16 211	0.32 62	0.26 278	0.13 134	0.26 157	0.27 277	0.40 157	0.36 169	0.29 126	0.39 193	0.22 77	0.21 138	0.33 166	0.17 93	0.07 16	0.06 72	0.09 122	0.08 112	0.08 81	0.07 68

RAFT_CTSACE	0.21 120	0.16 211	0.41 169	0.25 250	0.15 209	0.22 96	0.24 247	0.32 71	0.28 89	0.33 199	0.51 288	0.29 164	0.17 89	0.32 160	0.13 25	0.06 1	0.07 161	0.09 122	0.08 112	0.08 81	0.06 18

RAFT+CT+SA	0.21 120	0.18 239	0.33 76	0.25 250	0.18 268	0.23 113	0.29 294	0.40 157	0.36 169	0.24 73	0.38 181	0.18 49	0.16 66	0.32 160	0.16 70	0.07 16	0.05 6	0.09 122	0.12 285	0.09 144	0.09 166

SA-5K	0.21 120	0.16 211	0.32 62	0.26 278	0.13 134	0.26 157	0.27 277	0.40 157	0.36 169	0.29 126	0.39 193	0.22 77	0.21 138	0.33 166	0.17 93	0.07 16	0.06 72	0.09 122	0.08 112	0.08 81	0.07 68

CIPLG	0.21 120	0.21 276	0.55 260	0.23 175	0.15 209	0.25 139	0.20 165	0.35 108	0.29 107	0.31 171	0.33 139	0.22 77	0.15 52	0.26 97	0.20 143	0.08 102	0.07 161	0.07 14	0.07 52	0.08 81	0.08 114

IPLG	0.21 120	0.15 193	0.53 252	0.21 89	0.12 79	0.28 177	0.17 61	0.42 179	0.30 116	0.33 199	0.32 120	0.15 29	0.17 89	0.50 222	0.21 164	0.07 16	0.05 6	0.08 67	0.07 52	0.07 37	0.06 18

IPLGR_C	0.21 120	0.22 288	0.60 278	0.23 175	0.15 209	0.24 128	0.20 165	0.35 108	0.29 107	0.31 171	0.32 120	0.22 77	0.15 52	0.25 84	0.20 143	0.08 102	0.07 161	0.07 14	0.07 52	0.08 81	0.08 114

MIPNet	0.21 120	0.15 193	0.52 249	0.21 89	0.12 79	0.27 164	0.20 165	0.45 201	0.37 178	0.30 154	0.23 51	0.19 60	0.24 173	0.27 112	0.19 132	0.07 16	0.05 6	0.08 67	0.07 52	0.07 37	0.06 18

IPLGR	0.21 120	0.13 138	0.61 281	0.21 89	0.11 43	0.25 139	0.18 90	0.41 167	0.37 178	0.28 101	0.27 78	0.21 70	0.19 124	0.37 187	0.18 107	0.07 16	0.06 72	0.08 67	0.07 52	0.07 37	0.06 18

ACRE	0.21 120	0.20 263	0.62 289	0.23 175	0.15 209	0.24 128	0.20 165	0.35 108	0.28 89	0.31 171	0.32 120	0.22 77	0.15 52	0.25 84	0.20 143	0.08 102	0.07 161	0.07 14	0.07 52	0.08 81	0.08 114

GANet-ADL	0.21 120	0.12 83	0.45 202	0.23 175	0.14 168	0.29 196	0.19 127	0.46 211	0.35 159	0.25 79	0.32 120	0.32 190	0.19 124	0.24 60	0.20 143	0.10 211	0.07 161	0.07 14	0.06 24	0.09 144	0.10 211

LCNet	0.21 120	0.11 63	0.29 38	0.25 250	0.12 79	0.23 113	0.19 127	0.34 91	0.26 67	0.28 101	0.35 152	0.26 134	0.30 250	0.35 181	0.17 93	0.07 16	0.05 6	0.09 122	0.10 218	0.13 269	0.22 354

PSM-softLoss	0.21 120	0.10 24	0.39 142	0.24 213	0.12 79	0.20 57	0.18 90	0.38 139	0.26 67	0.29 126	0.32 120	0.24 107	0.16 66	0.52 233	0.20 143	0.09 168	0.06 72	0.10 186	0.09 186	0.08 81	0.12 258

KMStereo	0.21 120	0.10 24	0.39 142	0.24 213	0.12 79	0.20 57	0.18 90	0.38 139	0.26 67	0.29 126	0.32 120	0.24 107	0.16 66	0.52 233	0.20 143	0.09 168	0.06 72	0.10 186	0.09 186	0.08 81	0.12 258

SST-Stereo	0.21 120	0.10 24	0.37 112	0.24 213	0.13 134	0.19 36	0.17 61	0.31 63	0.24 56	0.34 215	0.33 139	0.29 164	0.25 188	0.56 251	0.17 93	0.08 102	0.05 6	0.10 186	0.08 112	0.09 144	0.07 68

RAFT_R40	0.21 120	0.10 24	0.37 112	0.24 213	0.13 134	0.18 14	0.18 90	0.31 63	0.29 107	0.33 199	0.33 139	0.30 174	0.24 173	0.55 243	0.18 107	0.08 102	0.05 6	0.10 186	0.08 112	0.08 81	0.07 68

RAFT-345	0.21 120	0.10 24	0.46 208	0.22 133	0.11 43	0.20 57	0.16 39	0.26 15	0.25 60	0.27 92	0.66 340	0.21 70	0.16 66	0.55 243	0.21 164	0.07 16	0.06 72	0.08 67	0.07 52	0.06 6	0.06 18

RAFT	0.21 120	0.17 227	0.32 62	0.24 213	0.12 79	0.25 139	0.27 277	0.35 108	0.28 89	0.33 199	0.33 139	0.38 231	0.22 149	0.29 137	0.17 93	0.08 102	0.08 228	0.11 234	0.10 218	0.10 193	0.06 18

GMM-Stereo	0.21 120	0.10 24	0.43 186	0.23 175	0.13 134	0.24 128	0.25 261	0.37 133	0.27 76	0.30 154	0.45 256	0.27 142	0.21 138	0.31 154	0.17 93	0.07 16	0.05 6	0.10 186	0.09 186	0.08 81	0.19 332

Prome-Stereo	0.21 120	0.10 24	0.30 44	0.24 213	0.12 79	0.23 113	0.23 225	0.36 127	0.25 60	0.33 199	0.59 319	0.24 107	0.28 228	0.29 137	0.16 70	0.07 16	0.05 6	0.08 67	0.07 52	0.08 81	0.20 342

TestStereo	0.21 120	0.19 255	0.40 147	0.25 250	0.10 20	0.22 96	0.21 188	0.31 63	0.31 127	0.23 60	0.34 145	0.22 77	0.18 111	0.62 279	0.18 107	0.08 102	0.06 72	0.10 186	0.07 52	0.11 230	0.06 18

XX-Stereo	0.21 120	0.10 24	0.83 336	0.26 278	0.17 248	0.23 113	0.13 3	0.40 157	0.18 5	0.20 44	0.41 209	0.31 182	0.10 4	0.32 160	0.12 6	0.08 102	0.06 72	0.08 67	0.08 112	0.07 37	0.05 1

EAI-Stereo	0.21 120	0.10 24	0.33 76	0.21 89	0.12 79	0.30 213	0.46 362	0.46 211	0.20 16	0.25 79	0.50 282	0.17 42	0.16 66	0.24 60	0.23 192	0.07 16	0.06 72	0.07 14	0.10 218	0.06 6	0.07 68

FENet	0.21 120	0.11 63	0.45 202	0.21 89	0.12 79	0.26 157	0.17 61	0.41 167	0.35 159	0.30 154	0.31 116	0.29 164	0.23 158	0.26 97	0.23 192	0.09 168	0.06 72	0.09 122	0.09 186	0.09 144	0.09 166

MyStereo8	0.22 146	0.15 193	0.63 292	0.21 89	0.17 248	0.31 224	0.16 39	0.36 127	0.32 135	0.28 101	0.36 162	0.25 114	0.18 111	0.25 84	0.28 229	0.08 102	0.07 161	0.08 67	0.07 52	0.10 193	0.12 258

ffm	0.22 146	0.12 83	0.42 176	0.20 60	0.13 134	0.28 177	0.20 165	0.35 108	0.44 245	0.30 154	0.42 223	0.34 203	0.23 158	0.27 112	0.11 1	0.08 102	0.05 6	0.11 234	0.10 218	0.08 81	0.08 114

StereoVision	0.22 146	0.18 239	0.37 112	0.27 301	0.17 248	0.23 113	0.22 204	0.38 139	0.31 127	0.20 44	0.51 288	0.22 77	0.16 66	0.28 124	0.18 107	0.11 238	0.12 308	0.13 286	0.13 303	0.10 193	0.07 68

raft_robust	0.22 146	0.17 227	0.30 44	0.22 133	0.12 79	0.23 113	0.22 204	0.49 235	0.48 285	0.32 189	0.32 120	0.26 134	0.23 158	0.53 238	0.15 53	0.07 16	0.06 72	0.08 67	0.10 218	0.08 81	0.06 18

Sa-1000	0.22 146	0.15 193	0.35 89	0.23 175	0.13 134	0.28 177	0.23 225	0.47 218	0.39 197	0.30 154	0.50 282	0.26 134	0.19 124	0.33 166	0.16 70	0.07 16	0.06 72	0.10 186	0.11 253	0.08 81	0.06 18

SA	0.22 146	0.16 211	0.36 107	0.23 175	0.13 134	0.24 128	0.23 225	0.45 201	0.40 210	0.27 92	0.44 244	0.23 96	0.23 158	0.33 166	0.17 93	0.07 16	0.06 72	0.10 186	0.11 253	0.08 81	0.06 18

dd	0.22 146	0.26 313	0.40 147	0.22 133	0.12 79	0.25 139	0.21 188	0.32 71	0.44 245	0.29 126	0.28 82	0.25 114	0.16 66	0.30 149	0.25 210	0.12 265	0.07 161	0.10 186	0.08 112	0.11 230	0.09 166

GwcNet-ADL	0.22 146	0.14 168	0.58 272	0.24 213	0.13 134	0.22 96	0.23 225	0.49 235	0.40 210	0.27 92	0.29 91	0.30 174	0.20 132	0.26 97	0.23 192	0.09 168	0.07 161	0.07 14	0.07 52	0.09 144	0.09 166

HHNet	0.22 146	0.12 83	0.52 249	0.18 8	0.18 268	0.20 57	0.20 165	0.34 91	0.31 127	0.32 189	0.59 319	0.20 62	0.21 138	0.24 60	0.31 249	0.08 102	0.05 6	0.09 122	0.07 52	0.08 81	0.11 236

KYRaft	0.22 146	0.10 24	0.30 44	0.23 175	0.12 79	0.23 113	0.23 225	0.35 108	0.24 56	0.35 231	0.54 304	0.34 203	0.26 197	0.29 137	0.15 53	0.07 16	0.05 6	0.09 122	0.10 218	0.08 81	0.31 373

IRAFT_RVC	0.22 146	0.12 83	0.39 142	0.26 278	0.11 43	0.18 14	0.24 247	0.40 157	0.37 178	0.31 171	0.30 102	0.29 164	0.24 173	0.55 243	0.22 178	0.08 102	0.06 72	0.10 186	0.08 112	0.08 81	0.07 68

GES	0.22 146	0.12 83	0.42 176	0.20 60	0.14 168	0.27 164	0.19 127	0.49 235	0.33 146	0.30 154	0.36 162	0.25 114	0.23 158	0.29 137	0.22 178	0.10 211	0.08 228	0.08 67	0.07 52	0.10 193	0.11 236

SFCPSM	0.22 146	0.10 24	0.51 245	0.21 89	0.14 168	0.34 254	0.22 204	0.55 294	0.39 197	0.29 126	0.32 120	0.23 96	0.21 138	0.27 112	0.19 132	0.09 168	0.07 161	0.09 122	0.09 186	0.09 144	0.08 114

DMCA	0.22 146	0.14 168	0.36 107	0.22 133	0.14 168	0.27 164	0.20 165	0.43 189	0.38 191	0.31 171	0.32 120	0.33 197	0.24 173	0.24 60	0.28 229	0.11 238	0.08 228	0.10 186	0.08 112	0.10 193	0.11 236

BEATNet_4x	0.22 146	0.18 239	0.47 215	0.22 133	0.10 20	0.28 177	0.14 13	0.46 211	0.32 135	0.31 171	0.34 145	0.31 182	0.25 188	0.31 154	0.29 239	0.08 102	0.06 72	0.08 67	0.06 24	0.10 193	0.08 114

MLCV	0.22 146	0.16 211	0.44 192	0.21 89	0.08 2	0.29 196	0.19 127	0.38 139	0.37 178	0.38 259	0.44 244	0.31 182	0.21 138	0.41 198	0.24 201	0.07 16	0.05 6	0.06 1	0.05 9	0.07 37	0.06 18

DN-CSS_ROB	0.22 146	0.25 302	0.47 215	0.24 213	0.14 168	0.25 139	0.12 1	0.40 157	0.33 146	0.29 126	0.42 223	0.22 77	0.20 132	0.33 166	0.19 132	0.07 16	0.06 72	0.11 234	0.11 253	0.11 230	0.07 68

MyStereo05	0.23 163	0.12 83	0.57 268	0.21 89	0.14 168	0.25 139	0.23 225	0.48 229	0.52 311	0.31 171	0.23 51	0.25 114	0.22 149	0.30 149	0.21 164	0.07 16	0.07 161	0.09 122	0.08 112	0.08 81	0.08 114

MyStereo04	0.23 163	0.12 83	0.55 260	0.22 133	0.14 168	0.25 139	0.23 225	0.49 235	0.52 311	0.28 101	0.23 51	0.27 142	0.23 158	0.30 149	0.22 178	0.07 16	0.07 161	0.09 122	0.08 112	0.08 81	0.08 114

CoDeX	0.23 163	0.12 83	0.46 208	0.21 89	0.14 168	0.29 196	0.21 188	0.53 277	0.41 221	0.29 126	0.35 152	0.29 164	0.22 149	0.48 215	0.19 132	0.09 168	0.06 72	0.08 67	0.07 52	0.08 81	0.07 68

whm_eth	0.23 163	0.18 239	0.56 264	0.24 213	0.19 286	0.21 76	0.18 90	0.37 133	0.40 210	0.31 171	0.60 324	0.15 29	0.17 89	0.26 97	0.19 132	0.09 168	0.08 228	0.10 186	0.09 186	0.09 144	0.11 236

PCWNet_CMD	0.23 163	0.13 138	0.48 224	0.20 60	0.13 134	0.28 177	0.16 39	0.46 211	0.46 271	0.29 126	0.36 162	0.37 226	0.24 173	0.28 124	0.20 143	0.09 168	0.06 72	0.10 186	0.08 112	0.11 230	0.09 166

anonymousa	0.23 163	0.11 63	0.50 239	0.21 89	0.16 232	0.31 224	0.20 165	0.36 127	0.35 159	0.32 189	0.50 282	0.39 243	0.26 197	0.22 47	0.20 143	0.08 102	0.06 72	0.09 122	0.11 253	0.07 37	0.08 114

BUS	0.23 163	0.12 83	0.28 31	0.25 250	0.14 168	0.43 310	0.17 61	0.56 308	0.34 153	0.34 215	0.35 152	0.32 190	0.20 132	0.26 97	0.21 164	0.10 211	0.07 161	0.11 234	0.10 218	0.09 144	0.09 166

IER	0.23 163	0.12 83	0.39 142	0.20 60	0.14 168	0.31 224	0.19 127	0.42 179	0.36 169	0.33 199	0.40 201	0.32 190	0.33 271	0.29 137	0.22 178	0.09 168	0.07 161	0.08 67	0.08 112	0.09 144	0.08 114

test_5	0.23 163	0.19 255	0.38 131	0.26 278	0.18 268	0.25 139	0.29 294	0.40 157	0.37 178	0.29 126	0.40 201	0.25 114	0.22 149	0.34 172	0.18 107	0.07 16	0.05 6	0.09 122	0.09 186	0.10 193	0.10 211

BSDual-CNN	0.23 163	0.12 83	0.28 31	0.25 250	0.14 168	0.35 263	0.21 188	0.56 308	0.34 153	0.34 215	0.35 152	0.38 231	0.24 173	0.26 97	0.21 164	0.10 211	0.07 161	0.11 234	0.10 218	0.09 144	0.09 166

iRaft-Stereo_5w	0.23 163	0.18 239	0.44 192	0.22 133	0.13 134	0.19 36	0.19 127	0.37 133	0.32 135	0.28 101	0.37 171	0.34 203	0.23 158	0.65 292	0.27 226	0.06 1	0.06 72	0.08 67	0.07 52	0.09 144	0.08 114

psmg	0.23 163	0.12 83	0.28 31	0.21 89	0.14 168	0.35 263	0.23 225	0.51 256	0.34 153	0.35 231	0.38 181	0.38 231	0.24 173	0.26 97	0.21 164	0.10 211	0.08 228	0.10 186	0.10 218	0.09 144	0.08 114

UDGNet	0.23 163	0.31 341	0.38 131	0.24 213	0.14 168	0.24 128	0.18 90	0.32 71	0.43 231	0.29 126	0.28 82	0.24 107	0.19 124	0.29 137	0.20 143	0.15 315	0.07 161	0.21 352	0.11 253	0.14 281	0.10 211

OMP-Stereo	0.23 163	0.14 168	0.35 89	0.29 321	0.13 134	0.21 76	0.16 39	0.37 133	0.33 146	0.34 215	0.30 102	0.34 203	0.19 124	0.70 304	0.24 201	0.07 16	0.06 72	0.09 122	0.07 52	0.07 37	0.06 18

IIG-Stereo	0.23 163	0.13 138	0.35 89	0.29 321	0.12 79	0.23 113	0.14 13	0.38 139	0.31 127	0.34 215	0.37 171	0.33 197	0.21 138	0.70 304	0.26 222	0.08 102	0.06 72	0.09 122	0.07 52	0.07 37	0.06 18

ASMatch	0.23 163	0.11 63	0.51 245	0.24 213	0.14 168	0.19 36	0.17 61	0.31 63	0.28 89	0.28 101	0.68 345	0.27 142	0.26 197	0.50 222	0.22 178	0.07 16	0.06 72	0.08 67	0.07 52	0.06 6	0.11 236

PFNet	0.23 163	0.10 24	0.57 268	0.24 213	0.14 168	0.22 96	0.19 127	0.39 150	0.33 146	0.35 231	0.32 120	0.27 142	0.19 124	0.64 286	0.22 178	0.09 168	0.05 6	0.09 122	0.07 52	0.08 81	0.07 68

ICVP	0.23 163	0.13 138	0.44 192	0.26 278	0.14 168	0.29 196	0.25 261	0.45 201	0.33 146	0.29 126	0.43 235	0.35 217	0.25 188	0.26 97	0.23 192	0.12 265	0.09 256	0.09 122	0.08 112	0.09 144	0.10 211
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.23 163	0.18 239	0.63 292	0.27 301	0.18 268	0.41 295	0.23 225	0.43 189	0.35 159	0.23 60	0.27 78	0.20 62	0.18 111	0.27 112	0.18 107	0.12 265	0.11 291	0.10 186	0.10 218	0.11 230	0.12 258

CFNet_pseudo	0.23 163	0.13 138	0.47 215	0.19 26	0.13 134	0.26 157	0.16 39	0.44 193	0.44 245	0.29 126	0.37 171	0.38 231	0.23 158	0.29 137	0.21 164	0.09 168	0.06 72	0.11 234	0.08 112	0.11 230	0.09 166

ACVNet	0.23 163	0.13 138	0.35 89	0.18 8	0.15 209	0.27 164	0.23 225	0.39 150	0.44 245	0.28 101	0.41 209	0.38 231	0.26 197	0.27 112	0.32 254	0.08 102	0.07 161	0.08 67	0.07 52	0.10 193	0.07 68

MSMDNet	0.23 163	0.13 138	0.48 224	0.20 60	0.13 134	0.28 177	0.16 39	0.46 211	0.46 271	0.29 126	0.36 162	0.37 226	0.24 173	0.28 124	0.20 143	0.09 168	0.06 72	0.09 122	0.08 112	0.11 230	0.09 166

ccs_rob	0.23 163	0.13 138	0.47 215	0.20 60	0.13 134	0.26 157	0.17 61	0.44 193	0.44 245	0.29 126	0.37 171	0.38 231	0.23 158	0.29 137	0.21 164	0.09 168	0.06 72	0.11 234	0.08 112	0.11 230	0.09 166

tta	0.24 186	0.12 83	0.40 147	0.19 26	0.10 20	0.27 164	0.19 127	0.51 256	0.45 257	0.34 215	0.41 209	0.31 182	0.26 197	0.58 259	0.28 229	0.10 211	0.07 161	0.08 67	0.08 112	0.08 81	0.07 68

qqq1	0.24 186	0.12 83	0.40 147	0.19 26	0.10 20	0.27 164	0.19 127	0.51 256	0.45 257	0.34 215	0.41 209	0.31 182	0.26 197	0.58 259	0.16 70	0.10 211	0.07 161	0.07 14	0.06 24	0.08 81	0.07 68

fff1	0.24 186	0.12 83	0.40 147	0.19 26	0.10 20	0.27 164	0.19 127	0.51 256	0.45 257	0.34 215	0.41 209	0.31 182	0.26 197	0.58 259	0.16 70	0.10 211	0.07 161	0.07 14	0.06 24	0.08 81	0.07 68

GMStereo_Zeroshot	0.24 186	0.21 276	0.45 202	0.26 278	0.13 134	0.28 177	0.15 26	0.39 150	0.35 159	0.37 251	0.43 235	0.40 256	0.17 89	0.34 172	0.20 143	0.12 265	0.07 161	0.13 286	0.07 52	0.16 301	0.09 166

CFNet_ucs	0.24 186	0.13 138	0.50 239	0.20 60	0.15 209	0.28 177	0.17 61	0.49 235	0.45 257	0.32 189	0.42 223	0.39 243	0.22 149	0.31 154	0.21 164	0.11 238	0.08 228	0.12 267	0.09 186	0.12 256	0.11 236

gwcnet-sp	0.24 186	0.13 138	0.63 292	0.22 133	0.14 168	0.34 254	0.22 204	0.44 193	0.39 197	0.35 231	0.34 145	0.27 142	0.27 214	0.35 181	0.25 210	0.09 168	0.08 228	0.09 122	0.09 186	0.09 144	0.09 166

scenet	0.24 186	0.13 138	0.63 292	0.22 133	0.14 168	0.34 254	0.22 204	0.44 193	0.39 197	0.35 231	0.34 145	0.27 142	0.27 214	0.35 181	0.25 210	0.09 168	0.08 228	0.09 122	0.09 186	0.09 144	0.09 166

ToySt	0.24 186	0.16 211	0.48 224	0.21 89	0.13 134	0.29 196	0.29 294	0.39 150	0.39 197	0.27 92	0.35 152	0.39 243	0.31 261	0.31 154	0.29 239	0.08 102	0.09 256	0.10 186	0.11 253	0.11 230	0.10 211

ssnet	0.24 186	0.13 138	0.63 292	0.22 133	0.14 168	0.34 254	0.22 204	0.44 193	0.39 197	0.35 231	0.34 145	0.27 142	0.27 214	0.35 181	0.25 210	0.09 168	0.08 228	0.09 122	0.09 186	0.09 144	0.09 166

STrans-v2	0.24 186	0.13 138	0.54 255	0.21 89	0.12 79	0.23 113	0.21 188	0.47 218	0.28 89	0.31 171	0.42 223	0.36 222	0.35 282	0.62 279	0.23 192	0.07 16	0.05 6	0.08 67	0.07 52	0.06 6	0.06 18

TransformOpticalFlow	0.24 186	0.13 138	0.56 264	0.23 175	0.11 43	0.21 76	0.19 127	0.40 157	0.32 135	0.30 154	0.43 235	0.36 222	0.31 261	0.61 271	0.20 143	0.07 16	0.05 6	0.08 67	0.07 52	0.06 6	0.07 68

DRaft	0.24 186	0.10 24	0.34 81	0.18 8	0.12 79	0.28 177	0.23 225	0.33 85	0.39 197	0.38 259	0.61 331	0.21 70	0.41 310	0.48 215	0.42 302	0.07 16	0.06 72	0.08 67	0.08 112	0.07 37	0.08 114

HCRNet	0.24 186	0.25 302	0.33 76	0.34 349	0.16 232	0.27 164	0.18 90	0.43 189	0.35 159	0.30 154	0.35 152	0.32 190	0.22 149	0.44 206	0.20 143	0.13 281	0.08 228	0.13 286	0.11 253	0.10 193	0.09 166

ARAFT	0.24 186	0.21 276	0.78 322	0.22 133	0.12 79	0.29 196	0.24 247	0.43 189	0.32 135	0.33 199	0.28 82	0.28 157	0.19 124	0.49 220	0.18 107	0.07 16	0.06 72	0.12 267	0.11 253	0.09 144	0.06 18

cf-r	0.24 186	0.15 193	0.44 192	0.21 89	0.14 168	0.27 164	0.22 204	0.42 179	0.40 210	0.30 154	0.42 223	0.42 266	0.26 197	0.43 202	0.25 210	0.11 238	0.06 72	0.08 67	0.10 218	0.08 81	0.08 114

GANet-RSSM	0.24 186	0.14 168	0.36 107	0.21 89	0.14 168	0.27 164	0.21 188	0.45 201	0.33 146	0.29 126	0.39 193	0.39 243	0.28 228	0.58 259	0.23 192	0.11 238	0.07 161	0.09 122	0.09 186	0.10 193	0.09 166

PSMNet-RSSM	0.24 186	0.15 193	0.36 107	0.21 89	0.14 168	0.25 139	0.20 165	0.48 229	0.37 178	0.30 154	0.44 244	0.38 231	0.26 197	0.52 233	0.22 178	0.12 265	0.07 161	0.11 234	0.13 303	0.10 193	0.09 166

CFNet-ft	0.24 186	0.15 193	0.35 89	0.18 8	0.15 209	0.30 213	0.21 188	0.39 150	0.36 169	0.28 101	0.40 201	0.43 269	0.25 188	0.47 213	0.24 201	0.12 265	0.07 161	0.12 267	0.11 253	0.12 256	0.09 166

CFNet_RVC	0.24 186	0.15 193	0.35 89	0.18 8	0.15 209	0.30 213	0.21 188	0.39 150	0.36 169	0.28 101	0.40 201	0.43 269	0.25 188	0.47 213	0.24 201	0.12 265	0.07 161	0.12 267	0.11 253	0.12 256	0.09 166

UCFNet_RVC	0.24 186	0.16 211	0.34 81	0.18 8	0.15 209	0.33 241	0.16 39	0.46 211	0.35 159	0.29 126	0.35 152	0.39 243	0.25 188	0.34 172	0.22 178	0.13 281	0.08 228	0.13 286	0.14 314	0.13 269	0.12 258

AdaStereo	0.24 186	0.16 211	0.37 112	0.24 213	0.12 79	0.32 232	0.17 61	0.54 284	0.42 226	0.33 199	0.38 181	0.35 217	0.21 138	0.30 149	0.22 178	0.14 304	0.06 72	0.13 286	0.08 112	0.11 230	0.08 114
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	0.24 186	0.18 239	0.61 281	0.25 250	0.11 43	0.29 196	0.21 188	0.42 179	0.43 231	0.33 199	0.43 235	0.27 142	0.22 149	0.34 172	0.26 222	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.06 24	0.08 81	0.07 68

SMFormer	0.25 208	0.12 83	0.40 147	0.19 26	0.10 20	0.27 164	0.19 127	0.51 256	0.45 257	0.34 215	0.41 209	0.31 182	0.26 197	0.58 259	0.28 229	0.10 211	0.07 161	0.08 67	0.08 112	0.09 144	0.09 166

NINENet	0.25 208	0.15 193	0.37 112	0.23 175	0.16 232	0.43 310	0.17 61	0.60 335	0.46 271	0.32 189	0.37 171	0.32 190	0.20 132	0.42 200	0.21 164	0.10 211	0.10 274	0.12 267	0.08 112	0.11 230	0.10 211

hknet	0.25 208	0.14 168	0.40 147	0.25 250	0.15 209	0.35 263	0.21 188	0.56 308	0.37 178	0.34 215	0.35 152	0.43 269	0.27 214	0.37 187	0.21 164	0.09 168	0.07 161	0.11 234	0.10 218	0.09 144	0.09 166

PSMNet-ADL	0.25 208	0.15 193	0.32 62	0.26 278	0.14 168	0.31 224	0.22 204	0.44 193	0.36 169	0.27 92	0.33 139	0.41 259	0.28 228	0.61 271	0.29 239	0.11 238	0.09 256	0.09 122	0.11 253	0.10 193	0.10 211

PSM-AAD	0.25 208	0.10 24	0.30 44	0.24 213	0.12 79	0.26 157	0.38 341	0.34 91	0.28 89	0.35 231	0.39 193	0.28 157	0.79 376	0.30 149	0.16 70	0.07 16	0.06 72	0.12 267	0.11 253	0.08 81	0.21 349

GrayStereo	0.25 208	0.09 9	0.32 62	0.26 278	0.13 134	0.23 113	0.47 366	0.34 91	0.30 116	0.39 274	0.47 273	0.30 174	0.79 376	0.29 137	0.16 70	0.07 16	0.06 72	0.08 67	0.09 186	0.07 37	0.13 270

RAFT-RH_RVC	0.25 208	0.11 63	0.45 202	0.21 89	0.12 79	0.25 139	0.14 13	0.27 22	0.27 76	0.38 259	1.15 383	0.23 96	0.17 89	0.57 254	0.24 201	0.07 16	0.05 6	0.10 186	0.07 52	0.06 6	0.07 68

UPFNet	0.25 208	0.12 83	0.38 131	0.24 213	0.19 286	0.37 273	0.28 290	0.48 229	0.38 191	0.34 215	0.37 171	0.37 226	0.28 228	0.39 193	0.33 261	0.10 211	0.09 256	0.10 186	0.10 218	0.10 193	0.08 114

acv_ft	0.25 208	0.13 138	0.40 147	0.23 175	0.19 286	0.34 254	0.21 188	0.45 201	0.44 245	0.38 259	0.41 209	0.38 231	0.27 214	0.27 112	0.35 269	0.08 102	0.07 161	0.08 67	0.07 52	0.11 230	0.07 68

iResNet_ROB	0.25 208	0.19 255	0.40 147	0.20 60	0.12 79	0.30 213	0.16 39	0.55 294	0.53 315	0.38 259	0.43 235	0.37 226	0.26 197	0.38 191	0.22 178	0.08 102	0.06 72	0.06 1	0.04 1	0.09 144	0.09 166

DualNet	0.26 218	0.12 83	0.42 176	0.20 60	0.13 134	0.28 177	0.20 165	0.35 108	0.44 245	0.30 154	0.42 223	0.34 203	0.23 158	0.27 112	1.08 375	0.08 102	0.05 6	0.11 234	0.10 218	0.08 81	0.08 114

SepStereo	0.26 218	0.12 83	0.42 176	0.24 213	0.18 268	0.29 196	0.24 247	0.45 201	0.45 257	0.41 291	0.44 244	0.34 203	0.29 241	0.64 286	0.21 164	0.09 168	0.07 161	0.09 122	0.07 52	0.09 144	0.09 166

AACVNet	0.26 218	0.16 211	0.37 112	0.22 133	0.14 168	0.29 196	0.19 127	0.41 167	0.31 127	0.38 259	0.42 223	0.43 269	0.28 228	0.73 314	0.25 210	0.11 238	0.08 228	0.11 234	0.09 186	0.13 269	0.11 236

DEmStereo	0.26 218	0.09 9	0.47 215	0.19 26	0.12 79	0.30 213	0.25 261	0.28 35	0.36 169	0.36 246	0.58 317	0.25 114	0.48 341	0.53 238	0.44 307	0.07 16	0.06 72	0.08 67	0.08 112	0.06 6	0.07 68

LMCR-Stereo	0.26 218	0.18 239	0.49 229	0.28 318	0.14 168	0.36 268	0.23 225	0.54 284	0.34 153	0.39 274	0.40 201	0.29 164	0.29 241	0.37 187	0.27 226	0.11 238	0.07 161	0.09 122	0.07 52	0.13 269	0.09 166

GwcNet-RSSM	0.26 218	0.17 227	0.46 208	0.21 89	0.13 134	0.28 177	0.23 225	0.44 193	0.42 226	0.31 171	0.45 256	0.40 256	0.26 197	0.55 243	0.28 229	0.11 238	0.07 161	0.09 122	0.10 218	0.09 144	0.08 114

DeepPruner_ROB	0.26 218	0.19 255	0.44 192	0.21 89	0.16 232	0.30 213	0.21 188	0.52 266	0.32 135	0.35 231	0.38 181	0.39 243	0.26 197	0.42 200	0.24 201	0.15 315	0.11 291	0.11 234	0.11 253	0.14 281	0.13 270

DispNO	0.27 225	0.18 239	0.62 289	0.23 175	0.17 248	0.25 139	0.22 204	0.45 201	0.41 221	0.32 189	0.39 193	0.38 231	0.27 214	0.77 333	0.27 226	0.09 168	0.07 161	0.10 186	0.10 218	0.08 81	0.08 114

CBFPSM	0.27 225	0.16 211	0.67 302	0.20 60	0.14 168	0.38 280	0.25 261	0.40 157	0.36 169	0.33 199	0.36 162	0.56 324	0.38 298	0.32 160	0.38 278	0.08 102	0.08 228	0.07 14	0.08 112	0.09 144	0.11 236

CSP-Net	0.27 225	0.15 193	0.30 44	0.21 89	0.14 168	0.44 312	0.24 247	0.50 243	0.40 210	0.41 291	0.43 235	0.42 266	0.26 197	0.66 296	0.28 229	0.12 265	0.08 228	0.08 67	0.08 112	0.10 193	0.09 166

DAS	0.27 225	0.12 83	0.42 176	0.24 213	0.18 268	0.29 196	0.24 247	0.45 201	0.45 257	0.41 291	0.44 244	0.34 203	0.29 241	0.75 322	0.21 164	0.09 168	0.07 161	0.09 122	0.07 52	0.09 144	0.09 166

AASNet	0.27 225	0.19 255	0.49 229	0.26 278	0.17 248	0.34 254	0.20 165	0.62 348	0.48 285	0.35 231	0.40 201	0.32 190	0.25 188	0.28 124	0.34 265	0.11 238	0.09 256	0.10 186	0.08 112	0.13 269	0.11 236

GEStereo_RVC	0.27 225	0.20 263	0.44 192	0.27 301	0.16 232	0.33 241	0.25 261	0.56 308	0.54 319	0.34 215	0.38 181	0.34 203	0.25 188	0.51 227	0.28 229	0.12 265	0.08 228	0.09 122	0.08 112	0.11 230	0.11 236

RAFT + AFF	0.27 225	0.23 295	0.50 239	0.25 250	0.17 248	0.30 213	0.33 323	0.52 266	0.40 210	0.28 101	0.30 102	0.30 174	0.31 261	0.62 279	0.24 201	0.09 168	0.10 274	0.11 234	0.10 218	0.11 230	0.11 236

MMNet	0.27 225	0.14 168	0.49 229	0.24 213	0.17 248	0.47 325	0.22 204	0.45 201	0.51 305	0.39 274	0.41 209	0.36 222	0.33 271	0.39 193	0.34 265	0.08 102	0.07 161	0.09 122	0.09 186	0.10 193	0.08 114

delet	0.27 225	0.14 168	0.40 147	0.23 175	0.19 286	0.41 295	0.29 294	0.49 235	0.48 285	0.33 199	0.41 209	0.37 226	0.30 250	0.48 215	0.34 265	0.09 168	0.09 256	0.11 234	0.12 285	0.08 81	0.08 114

ac_64	0.27 225	0.13 138	0.41 169	0.24 213	0.17 248	0.36 268	0.22 204	0.46 211	0.33 146	0.35 231	0.36 162	0.52 314	0.30 250	0.62 279	0.32 254	0.11 238	0.09 256	0.10 186	0.10 218	0.09 144	0.08 114

HGLStereo	0.27 225	0.14 168	0.46 208	0.24 213	0.21 308	0.33 241	0.23 225	0.50 243	0.42 226	0.35 231	0.48 279	0.41 259	0.33 271	0.45 208	0.33 261	0.11 238	0.10 274	0.09 122	0.09 186	0.10 193	0.12 258

DSFCA	0.27 225	0.13 138	0.36 107	0.20 60	0.17 248	0.38 280	0.31 308	0.47 218	0.43 231	0.43 305	0.37 171	0.39 243	0.29 241	0.52 233	0.32 254	0.12 265	0.10 274	0.10 186	0.11 253	0.11 230	0.10 211

DMCA-RVC	0.27 225	0.21 276	0.61 281	0.28 318	0.17 248	0.29 196	0.21 188	0.42 179	0.35 159	0.40 282	0.37 171	0.39 243	0.36 286	0.43 202	0.30 245	0.13 281	0.10 274	0.15 317	0.11 253	0.13 269	0.10 211

HSM-Net_RVC	0.27 225	0.11 63	0.42 176	0.19 26	0.11 43	0.34 254	0.20 165	0.62 348	0.43 231	0.40 282	0.43 235	0.50 307	0.26 197	0.76 327	0.22 178	0.08 102	0.07 161	0.07 14	0.07 52	0.08 81	0.08 114
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet	0.27 225	0.20 263	0.44 192	0.22 133	0.14 168	0.33 241	0.14 13	0.51 256	0.45 257	0.30 154	0.40 201	0.38 231	0.27 214	0.76 327	0.25 210	0.09 168	0.07 161	0.11 234	0.11 253	0.11 230	0.08 114

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 225	0.21 276	0.59 276	0.25 250	0.18 268	0.29 196	0.22 204	0.50 243	0.40 210	0.38 259	0.41 209	0.43 269	0.27 214	0.43 202	0.29 239	0.11 238	0.08 228	0.10 186	0.10 218	0.10 193	0.11 236
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	0.27 225	0.26 313	0.72 316	0.23 175	0.13 134	0.29 196	0.18 90	0.52 266	0.49 294	0.37 251	0.45 256	0.39 243	0.25 188	0.34 172	0.20 143	0.08 102	0.06 72	0.07 14	0.05 9	0.12 256	0.09 166

StereoDRNet-Refined	0.27 225	0.17 227	0.35 89	0.25 250	0.14 168	0.37 273	0.21 188	0.47 218	0.41 221	0.44 311	0.51 288	0.41 259	0.28 228	0.45 208	0.37 276	0.09 168	0.06 72	0.11 234	0.11 253	0.10 193	0.10 211
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
ssnet_v2	0.28 243	0.16 211	0.44 192	0.22 133	0.15 209	0.40 292	0.30 304	0.57 315	0.46 271	0.38 259	0.36 162	0.47 291	0.29 241	0.38 191	0.39 286	0.13 281	0.11 291	0.11 234	0.11 253	0.11 230	0.11 236

CRFU-Net	0.28 243	0.14 168	0.45 202	0.25 250	0.15 209	0.45 317	0.23 225	0.50 243	0.30 116	0.43 305	0.41 209	0.48 297	0.46 332	0.43 202	0.29 239	0.11 238	0.10 274	0.09 122	0.08 112	0.10 193	0.10 211

dad	0.28 243	0.31 341	0.44 192	0.21 89	0.14 168	0.30 213	0.20 165	0.33 85	0.49 294	0.44 311	0.44 244	0.45 283	0.21 138	0.41 198	0.26 222	0.20 355	0.11 291	0.20 349	0.11 253	0.14 281	0.10 211

FTStereo	0.28 243	0.10 24	0.43 186	0.23 175	0.13 134	0.21 76	0.53 377	0.34 91	0.26 67	0.38 259	0.95 374	0.30 174	0.56 353	0.32 160	0.18 107	0.08 102	0.06 72	0.09 122	0.08 112	0.07 37	0.19 332

ADLNet	0.28 243	0.15 193	0.42 176	0.23 175	0.19 286	0.34 254	0.23 225	0.53 277	0.43 231	0.42 299	0.41 209	0.44 279	0.27 214	0.55 243	0.35 269	0.11 238	0.08 228	0.11 234	0.11 253	0.11 230	0.12 258

UNet	0.28 243	0.14 168	0.69 307	0.23 175	0.20 300	0.44 312	0.22 204	0.50 243	0.40 210	0.34 215	0.39 193	0.43 269	0.33 271	0.40 196	0.31 249	0.09 168	0.07 161	0.10 186	0.08 112	0.10 193	0.08 114

STTStereo	0.28 243	0.20 263	0.61 281	0.25 250	0.17 248	0.29 196	0.24 247	0.47 218	0.39 197	0.39 274	0.41 209	0.44 279	0.28 228	0.40 196	0.28 229	0.13 281	0.12 308	0.13 286	0.16 333	0.12 256	0.11 236

RASNet	0.28 243	0.14 168	0.44 192	0.22 133	0.18 268	0.32 232	0.19 127	0.48 229	0.38 191	0.29 126	0.43 235	0.47 291	0.37 294	0.79 337	0.36 275	0.09 168	0.07 161	0.07 14	0.09 186	0.07 37	0.07 68

HSM	0.28 243	0.16 211	0.35 89	0.20 60	0.15 209	0.33 241	0.19 127	0.53 277	0.37 178	0.36 246	0.38 181	0.67 358	0.31 261	0.89 357	0.23 192	0.08 102	0.06 72	0.08 67	0.07 52	0.08 81	0.08 114

DLCB_ROB	0.28 243	0.16 211	0.34 81	0.27 301	0.16 232	0.38 280	0.25 261	0.48 229	0.43 231	0.46 318	0.46 266	0.51 311	0.33 271	0.53 238	0.33 261	0.10 211	0.10 274	0.11 234	0.11 253	0.10 193	0.09 166

ff1	0.29 253	0.12 83	0.42 176	0.20 60	0.13 134	0.28 177	0.20 165	0.35 108	0.44 245	0.30 154	0.42 223	0.34 203	0.23 158	0.81 344	1.08 375	0.08 102	0.05 6	0.11 234	0.10 218	0.08 81	0.08 114

ttt	0.29 253	0.12 83	0.34 81	0.21 89	0.13 134	0.29 196	0.20 165	0.56 308	0.47 276	0.31 171	0.44 244	0.30 174	0.22 149	0.65 292	0.85 365	0.13 281	0.10 274	0.10 186	0.10 218	0.11 230	0.11 236

LL-Strereo	0.29 253	0.25 302	0.58 272	0.25 250	0.21 308	0.23 113	0.24 247	0.55 294	0.42 226	0.34 215	0.32 120	0.41 259	0.40 306	0.94 366	0.23 192	0.08 102	0.07 161	0.11 234	0.09 186	0.09 144	0.09 166

THIR-Stereo	0.29 253	0.12 83	0.41 169	0.19 26	0.11 43	0.28 177	0.72 390	0.32 71	0.35 159	0.37 251	0.65 338	0.34 203	0.50 343	0.57 254	0.45 310	0.07 16	0.06 72	0.08 67	0.09 186	0.07 37	0.07 68

psm_up	0.29 253	0.16 211	0.41 169	0.26 278	0.17 248	0.32 232	0.26 272	0.55 294	0.43 231	0.36 246	0.40 201	0.45 283	0.37 294	0.58 259	0.30 245	0.11 238	0.12 308	0.13 286	0.12 285	0.10 193	0.10 211

hitnet-ft	0.29 253	0.17 227	0.40 147	0.19 26	0.14 168	0.39 287	0.23 225	0.44 193	0.41 221	0.36 246	0.46 266	0.53 318	0.34 278	0.76 327	0.32 254	0.14 304	0.10 274	0.13 286	0.10 218	0.15 293	0.13 270

FADNet-RVC-Resample	0.29 253	0.25 302	0.93 356	0.26 278	0.16 232	0.32 232	0.21 188	0.47 218	0.39 197	0.35 231	0.38 181	0.33 197	0.27 214	0.53 238	0.24 201	0.10 211	0.10 274	0.14 305	0.13 303	0.13 269	0.16 303

iinet-f	0.30 260	0.18 239	1.03 370	0.20 60	0.15 209	0.44 312	0.22 204	0.45 201	0.37 178	0.35 231	0.44 244	0.41 259	0.34 278	0.34 172	0.40 293	0.10 211	0.09 256	0.08 67	0.08 112	0.13 269	0.11 236

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 260	0.20 263	0.70 313	0.21 89	0.17 248	0.46 319	0.27 277	0.50 243	0.49 294	0.42 299	0.55 308	0.43 269	0.30 250	0.46 210	0.38 278	0.09 168	0.06 72	0.07 14	0.06 24	0.11 230	0.10 211

SACVNet	0.30 260	0.20 263	0.41 169	0.25 250	0.18 268	0.34 254	0.25 261	0.52 266	0.40 210	0.41 291	0.44 244	0.46 289	0.32 268	0.71 307	0.25 210	0.13 281	0.10 274	0.12 267	0.12 285	0.16 301	0.17 311

ADLNet2	0.30 260	0.17 227	0.72 316	0.23 175	0.17 248	0.36 268	0.24 247	0.52 266	0.51 305	0.32 189	0.38 181	0.45 283	0.30 250	0.69 301	0.35 269	0.10 211	0.08 228	0.09 122	0.09 186	0.12 256	0.10 211

FADNet_RVC	0.30 260	0.28 323	0.83 336	0.23 175	0.15 209	0.30 213	0.17 61	0.49 235	0.37 178	0.30 154	0.38 181	0.30 174	0.27 214	0.52 233	0.31 249	0.14 304	0.14 322	0.14 305	0.16 333	0.21 342	0.23 360

TDLM	0.30 260	0.21 276	0.38 131	0.28 318	0.15 209	0.33 241	0.32 313	0.52 266	0.47 276	0.38 259	0.43 235	0.39 243	0.29 241	0.91 361	0.28 229	0.14 304	0.08 228	0.13 286	0.11 253	0.12 256	0.10 211

CVANet_RVC	0.30 260	0.19 255	0.41 169	0.26 278	0.16 232	0.33 241	0.26 272	0.52 266	0.47 276	0.40 282	0.46 266	0.43 269	0.31 261	0.89 357	0.26 222	0.14 304	0.09 256	0.14 305	0.13 303	0.14 281	0.10 211

mmx	0.31 267	0.12 83	0.42 176	0.20 60	0.13 134	0.28 177	0.20 165	0.55 294	0.45 257	0.30 154	0.42 223	0.34 203	0.23 158	0.81 344	1.08 375	0.10 211	0.07 161	0.11 234	0.10 218	0.11 230	0.10 211

xxx	0.31 267	0.12 83	0.42 176	0.20 60	0.13 134	0.28 177	0.20 165	0.55 294	0.45 257	0.30 154	0.42 223	0.34 203	0.23 158	0.81 344	1.08 375	0.10 211	0.07 161	0.11 234	0.10 218	0.11 230	0.10 211

fast-acv-ft	0.31 267	0.20 263	0.81 332	0.24 213	0.18 268	0.46 319	0.27 277	0.41 167	0.49 294	0.39 274	0.55 308	0.49 301	0.35 282	0.37 187	0.38 278	0.11 238	0.11 291	0.11 234	0.12 285	0.12 256	0.09 166

CrosDoStereo	0.31 267	0.10 24	0.49 229	0.18 8	0.12 79	0.22 96	1.11 412	0.34 91	0.37 178	0.38 259	0.61 331	0.28 157	0.46 332	0.61 271	0.57 334	0.07 16	0.06 72	0.08 67	0.08 112	0.07 37	0.07 68

DeepStereo_LL	0.31 267	0.10 24	0.49 229	0.18 8	0.12 79	0.22 96	1.11 412	0.34 91	0.37 178	0.38 259	0.61 331	0.28 157	0.46 332	0.61 271	0.57 334	0.07 16	0.06 72	0.08 67	0.08 112	0.07 37	0.07 68

FADNet-RVC	0.31 267	0.35 352	0.78 322	0.25 250	0.20 300	0.33 241	0.20 165	0.49 235	0.40 210	0.34 215	0.39 193	0.41 259	0.29 241	0.63 284	0.31 249	0.13 281	0.14 322	0.14 305	0.15 322	0.19 331	0.19 332

AANet_RVC	0.31 267	0.22 288	0.50 239	0.23 175	0.14 168	0.30 213	0.24 247	0.47 218	0.54 319	0.38 259	0.60 324	0.43 269	0.29 241	0.87 353	0.40 293	0.11 238	0.07 161	0.07 14	0.07 52	0.09 144	0.09 166

NVstereo2D	0.31 267	0.16 211	0.54 255	0.24 213	0.22 323	0.42 302	0.28 290	0.58 322	0.56 328	0.28 101	0.38 181	0.40 256	0.30 250	0.71 307	0.28 229	0.13 281	0.08 228	0.13 286	0.10 218	0.19 331	0.16 303

NOSS_ROB	0.31 267	0.20 263	0.35 89	0.24 213	0.16 232	0.32 232	0.19 127	0.52 266	0.48 285	0.33 199	0.36 162	0.42 266	0.28 228	0.93 363	0.24 201	0.19 352	0.20 363	0.24 361	0.22 363	0.17 316	0.17 311

1111x	0.32 276	0.11 63	0.40 147	0.22 133	0.11 43	0.32 232	0.26 272	0.59 327	0.43 231	0.31 171	0.41 209	0.39 243	0.28 228	0.76 327	1.37 392	0.09 168	0.08 228	0.09 122	0.10 218	0.09 144	0.08 114

pcwnet_v2	0.32 276	0.15 193	1.26 384	0.23 175	0.18 268	0.32 232	0.18 90	0.59 327	0.60 337	0.36 246	0.45 256	0.35 217	0.29 241	0.36 185	0.25 210	0.14 304	0.11 291	0.12 267	0.11 253	0.14 281	0.15 296

FADNet	0.32 276	0.36 355	0.74 320	0.23 175	0.22 323	0.37 273	0.19 127	0.53 277	0.48 285	0.32 189	0.36 162	0.43 269	0.32 268	0.64 286	0.25 210	0.16 327	0.16 343	0.14 305	0.16 333	0.24 354	0.19 332

PS-NSSS	0.32 276	0.30 336	0.46 208	0.23 175	0.17 248	0.33 241	0.24 247	0.57 315	0.41 221	0.37 251	0.52 296	0.35 217	0.30 250	0.80 341	0.30 245	0.17 337	0.14 322	0.21 352	0.15 322	0.15 293	0.13 270

StereoDRNet	0.32 276	0.22 288	0.61 281	0.27 301	0.21 308	0.42 302	0.30 304	0.61 339	0.48 285	0.46 318	0.39 193	0.48 297	0.30 250	0.57 254	0.40 293	0.11 238	0.09 256	0.12 267	0.11 253	0.12 256	0.10 211

DISCO	0.32 276	0.13 138	0.51 245	0.25 250	0.16 232	0.48 329	0.25 261	0.50 243	0.57 331	0.37 251	0.45 256	0.62 342	0.36 286	0.64 286	0.49 322	0.09 168	0.07 161	0.09 122	0.08 112	0.12 256	0.11 236

HBP-ISP	0.33 282	0.30 336	0.72 316	0.22 133	0.16 232	0.32 232	0.22 204	0.54 284	0.44 245	0.41 291	0.49 280	0.33 197	0.38 298	0.73 314	0.25 210	0.18 347	0.19 358	0.24 361	0.20 353	0.16 301	0.13 270

AAGNet	0.33 282	0.11 63	0.37 112	0.25 250	0.16 232	0.20 57	0.19 127	0.30 57	0.27 76	0.35 231	0.35 152	0.27 142	0.30 250	0.44 206	2.66 413	0.08 102	0.05 6	0.10 186	0.07 52	0.08 81	0.06 18

DRN-Test	0.33 282	0.17 227	0.61 281	0.27 301	0.19 286	0.46 319	0.29 294	0.65 356	0.51 305	0.47 326	0.46 266	0.44 279	0.34 278	0.62 279	0.41 299	0.12 265	0.08 228	0.13 286	0.12 285	0.12 256	0.10 211

CBMV_ROB	0.33 282	0.18 239	0.53 252	0.21 89	0.14 168	0.33 241	0.20 165	0.51 256	0.45 257	0.51 335	0.55 308	0.45 283	0.42 318	0.71 307	0.32 254	0.18 347	0.19 358	0.23 359	0.21 356	0.14 281	0.15 296

XPNet_ROB	0.33 282	0.20 263	0.43 186	0.27 301	0.18 268	0.37 273	0.31 308	0.55 294	0.50 302	0.51 335	0.53 301	0.58 331	0.37 294	0.63 284	0.45 310	0.17 337	0.12 308	0.13 286	0.12 285	0.15 293	0.14 287

PSMNet_ROB	0.33 282	0.24 298	0.54 255	0.31 336	0.21 308	0.42 302	0.43 355	0.59 327	0.47 276	0.37 251	0.44 244	0.49 301	0.31 261	0.64 286	0.43 303	0.14 304	0.10 274	0.15 317	0.14 314	0.13 269	0.11 236

CBMV	0.33 282	0.21 276	0.54 255	0.23 175	0.13 134	0.42 302	0.33 323	0.53 277	0.48 285	0.52 341	0.49 280	0.50 307	0.41 310	0.56 251	0.31 249	0.15 315	0.16 343	0.18 339	0.16 333	0.13 269	0.13 270
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	0.34 289	0.29 330	0.91 352	0.26 278	0.21 308	0.47 325	0.31 308	0.54 284	0.54 319	0.44 311	0.52 296	0.50 307	0.35 282	0.39 193	0.39 286	0.11 238	0.11 291	0.10 186	0.09 186	0.14 281	0.13 270

xxxx	0.34 289	0.10 24	0.29 38	0.19 26	0.11 43	0.37 273	0.20 165	0.58 322	0.38 191	0.29 126	0.42 223	0.38 231	0.24 173	0.46 210	2.20 409	0.11 238	0.07 161	0.09 122	0.08 112	0.09 144	0.09 166

test_xeample	0.34 289	0.10 24	0.29 38	0.19 26	0.11 43	0.33 241	0.23 225	0.55 294	0.38 191	0.32 189	0.45 256	0.29 164	0.26 197	0.57 254	2.24 411	0.10 211	0.07 161	0.09 122	0.08 112	0.09 144	0.09 166

FINET	0.34 289	0.27 320	0.80 330	0.24 213	0.24 339	0.36 268	0.34 325	0.54 284	0.72 361	0.39 274	0.47 273	0.32 190	0.30 250	0.51 227	0.32 254	0.19 352	0.17 348	0.13 286	0.12 285	0.18 327	0.16 303

ETE_ROB	0.34 289	0.26 313	0.45 202	0.29 321	0.18 268	0.40 292	0.37 335	0.57 315	0.47 276	0.50 330	0.50 282	0.62 342	0.36 286	0.55 243	0.38 278	0.13 281	0.10 274	0.14 305	0.12 285	0.16 301	0.16 303

GwcNet	0.35 294	0.23 295	0.88 347	0.25 250	0.24 339	0.48 329	0.27 277	0.55 294	0.57 331	0.38 259	0.52 296	0.51 311	0.32 268	0.60 266	0.41 299	0.13 281	0.11 291	0.12 267	0.11 253	0.13 269	0.14 287

RP	0.35 294	0.22 288	0.51 245	0.31 336	0.24 339	0.37 273	0.28 290	0.50 243	0.58 333	0.40 282	0.63 336	0.61 340	0.47 335	0.61 271	0.39 286	0.16 327	0.15 336	0.17 332	0.15 322	0.17 316	0.17 311

DANet	0.35 294	0.23 295	0.60 278	0.36 359	0.22 323	0.39 287	0.25 261	0.48 229	0.43 231	0.52 341	0.50 282	0.59 333	0.41 310	0.76 327	0.49 322	0.13 281	0.11 291	0.14 305	0.12 285	0.17 316	0.15 296
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NCCL2	0.35 294	0.26 313	0.49 229	0.36 359	0.22 323	0.41 295	0.41 350	0.53 277	0.42 226	0.47 326	0.46 266	0.61 340	0.39 303	0.55 243	0.37 276	0.16 327	0.13 318	0.21 352	0.21 356	0.16 301	0.16 303

GASNet	0.36 298	0.46 368	0.88 347	0.34 349	0.23 334	0.35 263	0.22 204	0.60 335	0.53 315	0.40 282	0.37 171	0.45 283	0.30 250	0.79 337	0.35 269	0.15 315	0.10 274	0.14 305	0.14 314	0.22 348	0.12 258

Wz-Net-MNSev	0.36 298	0.26 313	0.79 328	0.26 278	0.21 308	0.59 354	0.38 341	0.55 294	0.56 328	0.48 329	0.54 304	0.53 318	0.36 286	0.60 266	0.44 307	0.11 238	0.09 256	0.11 234	0.11 253	0.15 293	0.13 270

APVNet	0.36 298	0.20 263	0.70 313	0.26 278	0.22 323	0.52 346	0.35 328	0.61 339	0.44 245	0.38 259	0.52 296	0.48 297	0.38 298	0.84 349	0.46 316	0.13 281	0.14 322	0.15 317	0.16 333	0.16 301	0.15 296

Syn2CoEx	0.36 298	0.31 341	0.78 322	0.34 349	0.21 308	0.41 295	0.28 290	0.61 339	0.49 294	0.42 299	0.56 313	0.45 283	0.44 323	0.69 301	0.38 278	0.17 337	0.14 322	0.15 317	0.12 285	0.13 269	0.12 258

FAT-Stereo	0.36 298	0.18 239	0.73 319	0.26 278	0.18 268	0.33 241	0.29 294	0.60 335	0.59 334	0.46 318	0.60 324	0.60 336	0.50 343	0.61 271	0.34 265	0.13 281	0.14 322	0.13 286	0.12 285	0.14 281	0.18 325

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 298	0.36 355	0.53 252	0.34 349	0.19 286	0.51 337	0.24 247	0.55 294	0.38 191	0.41 291	0.47 273	0.47 291	0.27 214	0.73 314	0.30 245	0.36 381	0.19 358	0.27 364	0.17 342	0.26 362	0.23 360

GANet	0.36 298	0.22 288	0.49 229	0.29 321	0.17 248	0.41 295	0.38 341	0.57 315	0.45 257	0.46 318	0.75 356	0.55 322	0.40 306	0.94 366	0.41 299	0.13 281	0.13 318	0.13 286	0.11 253	0.14 281	0.11 236

LALA_ROB	0.36 298	0.25 302	0.46 208	0.30 329	0.21 308	0.47 325	0.39 346	0.61 339	0.51 305	0.52 341	0.51 288	0.69 363	0.36 286	0.50 222	0.43 303	0.17 337	0.11 291	0.16 326	0.14 314	0.17 316	0.15 296

SGM-Forest	0.36 298	0.17 227	0.47 215	0.23 175	0.16 232	0.45 317	0.41 350	0.55 294	0.48 285	0.52 341	0.60 324	0.52 314	0.41 310	0.85 350	0.50 327	0.17 337	0.17 348	0.17 332	0.15 322	0.15 293	0.15 296
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Anonymous_2	0.37 307	0.21 276	0.47 215	0.20 60	0.21 308	0.42 302	0.26 272	0.38 139	0.29 107	0.33 199	0.30 102	0.44 279	0.38 298	0.36 185	0.29 239	0.26 364	0.29 382	0.44 382	1.41 416	0.34 375	0.21 349

AF-Net	0.37 307	0.26 313	0.56 264	0.32 342	0.23 334	0.41 295	0.29 294	0.61 339	0.64 346	0.42 299	0.68 345	0.65 353	0.49 342	0.57 254	0.44 307	0.15 315	0.11 291	0.19 346	0.14 314	0.15 293	0.13 270

stereogan	0.37 307	0.17 227	0.65 298	0.27 301	0.22 323	0.62 359	0.26 272	0.59 327	0.63 345	0.43 305	0.60 324	0.67 358	0.42 318	0.68 299	0.35 269	0.13 281	0.14 322	0.14 305	0.12 285	0.19 331	0.17 311

Nwc_Net	0.37 307	0.25 302	0.68 306	0.31 336	0.24 339	0.44 312	0.30 304	0.65 356	0.50 302	0.37 251	0.69 349	0.58 331	0.45 326	0.60 266	0.40 293	0.15 315	0.12 308	0.19 346	0.21 356	0.14 281	0.13 270

RYNet	0.37 307	0.18 239	0.59 276	0.25 250	0.28 356	0.61 358	0.32 313	0.59 327	0.59 334	0.41 291	0.38 181	0.57 328	0.39 303	0.87 353	0.53 332	0.11 238	0.08 228	0.12 267	0.11 253	0.18 327	0.18 325

PA-Net	0.37 307	0.28 323	0.83 336	0.31 336	0.28 356	0.39 287	0.42 353	0.51 256	0.55 325	0.34 215	0.42 223	0.41 259	0.36 286	0.79 337	0.49 322	0.12 265	0.23 372	0.16 326	0.23 365	0.12 256	0.18 325
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
EKT-Stereo	0.38 313	0.12 83	0.38 131	0.42 372	3.88 420	0.21 76	0.17 61	0.35 108	0.28 89	0.20 44	0.20 37	0.23 96	0.15 52	0.28 124	0.16 70	0.09 168	0.07 161	0.09 122	0.07 52	0.09 144	0.09 166

S-Stereo	0.38 313	0.20 263	1.05 371	0.27 301	0.22 323	0.38 280	0.32 313	0.55 294	0.66 348	0.39 274	0.59 319	0.49 301	0.41 310	0.75 322	0.40 293	0.12 265	0.15 336	0.13 286	0.13 303	0.16 301	0.21 349

ADCRef	0.38 313	0.24 298	0.88 347	0.26 278	0.21 308	0.49 332	0.27 277	0.52 266	0.48 285	0.50 330	0.58 317	0.35 217	0.47 335	0.48 215	1.29 391	0.09 168	0.08 228	0.12 267	0.12 285	0.11 230	0.11 236

Anonymous Stereo	0.38 313	0.34 349	1.00 364	0.30 329	0.25 346	0.33 241	0.44 358	0.50 243	0.54 319	0.41 291	0.45 256	0.39 243	0.26 197	0.93 363	0.48 319	0.15 315	0.14 322	0.15 317	0.16 333	0.16 301	0.17 311

PWC_ROB	0.38 313	0.29 330	0.69 307	0.25 250	0.20 300	0.38 280	0.19 127	0.58 322	0.67 351	0.57 352	0.85 367	0.51 311	0.40 306	0.71 307	0.52 330	0.13 281	0.09 256	0.14 305	0.10 218	0.17 316	0.14 287

PWCDC_ROB	0.38 313	0.30 336	0.60 278	0.33 347	0.20 300	0.42 302	0.19 127	0.58 322	0.89 378	0.42 299	1.26 387	0.36 222	0.34 278	0.50 222	0.38 278	0.18 347	0.11 291	0.11 234	0.09 186	0.19 331	0.13 270

aanetorigin	0.39 319	0.29 330	1.09 373	0.24 213	0.19 286	0.28 177	0.37 335	0.33 85	0.47 276	0.94 381	0.82 364	0.52 314	0.54 349	0.49 220	0.50 327	0.11 238	0.09 256	0.10 186	0.10 218	0.16 301	0.15 296

RGC	0.39 319	0.32 346	0.64 297	0.34 349	0.27 353	0.40 292	0.29 294	0.57 315	0.53 315	0.45 315	0.64 337	0.62 342	0.45 326	0.72 312	0.39 286	0.15 315	0.15 336	0.21 352	0.20 353	0.18 327	0.19 332

NCC-stereo	0.39 319	0.25 302	0.69 307	0.32 342	0.28 356	0.46 319	0.36 331	0.65 356	0.52 311	0.40 282	0.57 315	0.56 324	0.47 335	0.73 314	0.45 310	0.17 337	0.14 322	0.18 339	0.25 367	0.16 301	0.16 303

edge stereo	0.39 319	0.22 288	0.81 332	0.27 301	0.22 323	0.37 273	0.24 247	0.56 308	0.54 319	0.53 346	0.60 324	0.71 366	0.50 343	0.78 335	0.40 293	0.16 327	0.14 322	0.19 346	0.14 314	0.16 301	0.17 311

Abc-Net	0.39 319	0.25 302	0.69 307	0.32 342	0.28 356	0.46 319	0.36 331	0.65 356	0.52 311	0.40 282	0.57 315	0.56 324	0.47 335	0.73 314	0.45 310	0.17 337	0.14 322	0.18 339	0.25 367	0.16 301	0.16 303
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RTSC	0.39 319	0.28 323	0.78 322	0.27 301	0.18 268	0.49 332	0.22 204	0.59 327	0.84 377	0.55 349	0.53 301	0.49 301	0.36 286	0.67 298	0.82 361	0.13 281	0.10 274	0.11 234	0.12 285	0.17 316	0.17 311

SQANet	0.40 325	0.48 372	0.67 302	0.48 379	0.39 374	0.48 329	0.22 204	0.51 256	0.43 231	0.40 282	0.47 273	0.47 291	0.33 271	0.54 242	0.32 254	0.36 381	0.15 336	0.40 380	0.21 356	0.45 381	0.31 373

UDG	0.40 325	0.46 368	0.49 229	0.40 370	0.35 371	0.47 325	0.27 277	0.54 284	0.47 276	0.39 274	0.45 256	0.59 333	0.44 323	0.46 210	0.39 286	0.26 364	0.19 358	0.48 384	0.22 363	0.34 375	0.26 366

DDUNet	0.41 327	0.50 377	0.48 224	0.44 375	0.39 374	0.46 319	0.32 313	0.50 243	0.43 231	0.45 315	0.52 296	0.57 328	0.36 286	0.48 215	0.33 261	0.33 379	0.21 364	0.55 388	0.25 367	0.37 378	0.32 376

222	0.41 327	0.10 24	0.29 38	0.19 26	0.11 43	0.36 268	0.20 165	0.57 315	0.39 197	0.35 231	0.44 244	0.30 174	0.27 214	0.55 243	3.56 416	0.11 238	0.07 161	0.08 67	0.08 112	0.09 144	0.09 166

NaN_ROB	0.41 327	0.28 323	0.62 289	0.30 329	0.19 286	0.51 337	0.47 366	0.58 322	0.59 334	0.56 350	0.47 273	0.49 301	0.41 310	1.21 387	0.64 349	0.12 265	0.18 354	0.12 267	0.13 303	0.11 230	0.14 287

SDNR	0.42 330	0.21 276	0.82 335	0.21 89	0.18 268	1.27 400	0.17 61	0.50 243	0.49 294	0.42 299	0.81 363	0.38 231	0.27 214	1.19 384	0.38 278	0.23 359	0.24 374	0.17 332	0.13 303	0.17 316	0.20 342

ccnet	0.42 330	0.31 341	0.48 224	0.27 301	0.32 367	0.60 357	0.32 313	0.65 356	0.46 271	0.53 346	0.66 340	0.56 324	0.45 326	0.72 312	0.61 343	0.26 364	0.19 358	0.24 361	0.21 356	0.26 362	0.22 354

SHD	0.42 330	0.27 320	0.81 332	0.31 336	0.25 346	0.42 302	0.22 204	0.66 362	0.94 385	0.63 357	0.60 324	0.59 333	0.47 335	0.59 265	0.58 339	0.15 315	0.13 318	0.16 326	0.16 333	0.20 339	0.22 354

STTRV1_RVC	0.42 330	0.32 346	0.89 350	0.29 321	0.36 372	0.49 332	0.31 308	0.61 339	0.53 315	0.46 318	0.56 313	0.47 291	0.43 321	1.00 373	0.39 286	0.27 369	0.21 364	0.20 349	0.18 347	0.25 355	0.17 311

Wz-Net-SNSev	0.43 334	0.41 367	1.27 385	0.30 329	0.21 308	0.44 312	0.41 350	0.61 339	0.65 347	0.46 318	0.65 338	0.62 342	0.39 303	0.74 321	0.59 340	0.12 265	0.11 291	0.12 267	0.13 303	0.16 301	0.14 287

XQC	0.43 334	0.37 360	0.96 360	0.34 349	0.25 346	0.53 347	0.34 325	0.60 335	0.73 364	0.51 335	0.46 266	0.57 328	0.47 335	0.70 304	0.72 354	0.17 337	0.12 308	0.18 339	0.15 322	0.25 355	0.23 360

CC-Net-ROB	0.43 334	0.47 370	0.65 298	0.37 364	0.23 334	0.51 337	0.29 294	0.66 362	0.49 294	0.46 318	0.51 288	0.48 297	0.38 298	0.96 369	0.35 269	0.34 380	0.23 372	0.55 388	0.25 367	0.31 372	0.20 342

GANetREF_RVC	0.43 334	0.47 370	0.69 307	0.38 366	0.20 300	0.51 337	0.48 370	0.66 362	0.66 348	0.46 318	0.46 266	0.50 307	0.44 323	0.90 360	0.39 286	0.27 369	0.21 364	0.32 374	0.18 347	0.27 365	0.22 354
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	0.43 334	0.26 313	0.54 255	0.31 336	0.20 300	0.51 337	0.32 313	0.70 372	0.60 337	0.59 353	0.55 308	0.65 353	0.41 310	1.40 395	0.51 329	0.13 281	0.17 348	0.21 352	0.16 333	0.17 316	0.18 325

PDISCO_ROB	0.43 334	0.30 336	0.67 302	0.43 373	0.36 372	0.67 364	0.32 313	0.72 375	0.76 366	0.43 305	0.53 301	0.63 350	0.40 306	0.66 296	0.47 318	0.21 356	0.12 308	0.21 352	0.19 352	0.25 355	0.20 342

DeepPrunerF	0.44 340	0.29 330	1.29 387	0.33 347	0.30 364	0.35 263	0.36 331	0.62 348	1.15 394	0.40 282	0.44 244	0.39 243	0.41 310	0.80 341	0.52 330	0.18 347	0.14 322	0.23 359	0.21 356	0.17 316	0.17 311

ADCP+	0.45 341	0.24 298	1.15 378	0.25 250	0.22 323	0.56 349	0.39 346	0.54 284	0.51 305	0.44 311	0.51 288	0.46 289	0.52 348	0.56 251	1.89 404	0.10 211	0.08 228	0.11 234	0.10 218	0.14 281	0.13 270

PASM	0.45 341	0.35 352	0.90 351	0.35 358	0.33 368	0.39 287	0.38 341	0.50 243	0.61 340	0.52 341	0.51 288	0.62 342	0.45 326	0.93 363	0.48 319	0.26 364	0.29 382	0.29 370	0.33 378	0.29 370	0.26 366

G-Net	0.46 343	0.25 302	0.86 344	0.34 349	0.28 356	0.90 385	0.35 328	0.47 218	0.45 257	0.68 363	1.22 385	0.64 352	0.60 358	0.61 271	0.57 334	0.16 327	0.14 322	0.17 332	0.13 303	0.22 348	0.19 332

ADCL	0.47 344	0.22 288	1.00 364	0.27 301	0.19 286	0.74 371	0.64 385	0.54 284	0.69 356	0.56 350	0.71 350	0.55 322	0.60 358	0.60 266	1.43 393	0.11 238	0.09 256	0.13 286	0.13 303	0.14 281	0.14 287

DPSNet	0.47 344	0.24 298	0.93 356	0.27 301	0.20 300	0.75 373	0.57 379	0.84 388	0.79 370	0.47 326	0.51 288	0.60 336	0.69 370	0.87 353	0.71 353	0.16 327	0.13 318	0.12 267	0.10 218	0.25 355	0.21 349

ADCPNet	0.48 346	0.29 330	1.60 395	0.27 301	0.23 334	0.70 368	0.38 341	0.53 277	0.51 305	0.51 335	0.59 319	0.67 358	0.56 353	0.60 266	1.14 381	0.15 315	0.18 354	0.14 305	0.23 365	0.19 331	0.19 332

MDST_ROB	0.48 346	0.14 168	0.95 359	0.30 329	0.21 308	1.33 403	0.32 313	0.77 379	0.56 328	1.06 389	0.71 350	0.49 301	0.35 282	1.26 390	0.38 278	0.13 281	0.11 291	0.16 326	0.13 303	0.12 256	0.12 258

SuperB	0.49 348	0.28 323	2.23 401	0.23 175	0.15 209	0.41 295	0.32 313	0.47 218	0.82 372	0.43 305	0.50 282	0.33 197	0.45 326	0.68 299	1.08 375	0.10 211	0.07 161	0.09 122	0.08 112	0.98 408	0.14 287

ADCMid	0.49 348	0.34 349	1.13 377	0.26 278	0.21 308	0.51 337	0.37 335	0.57 315	0.54 319	0.75 371	0.66 340	0.62 342	0.64 368	0.64 286	1.68 398	0.13 281	0.12 308	0.17 332	0.17 342	0.20 339	0.17 311

psmorigin	0.50 350	0.25 302	3.03 411	0.24 213	0.19 286	0.38 280	0.22 204	0.50 243	0.44 245	0.64 359	0.68 345	0.71 366	0.51 346	0.85 350	0.45 310	0.14 304	0.17 348	0.13 286	0.14 314	0.16 301	0.21 349

CSAN	0.50 350	0.35 352	0.78 322	0.36 359	0.23 334	0.56 349	0.59 382	0.61 339	0.70 358	0.64 359	0.78 360	0.65 353	0.60 358	1.38 394	0.62 345	0.21 356	0.17 348	0.20 349	0.20 353	0.18 327	0.18 325

SGM_RVC	0.50 350	0.19 255	0.50 239	0.25 250	0.15 209	0.69 365	0.39 346	0.68 370	0.82 372	0.95 383	0.84 366	1.13 382	0.76 374	1.16 383	0.60 342	0.16 327	0.16 343	0.16 326	0.16 333	0.16 301	0.17 311
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
pmcnn	0.50 350	0.20 263	0.78 322	0.24 213	0.26 351	0.39 287	0.30 304	0.51 256	0.50 302	0.54 348	1.23 386	2.52 409	0.37 294	0.77 333	0.95 369	0.08 102	0.06 72	0.06 1	0.05 9	0.10 193	0.08 114

Wz-Net-TNSev	0.51 354	0.58 382	1.61 397	0.25 250	0.21 308	0.65 361	0.45 360	0.63 354	0.69 356	0.51 335	0.54 304	0.71 366	0.60 358	1.00 373	0.77 358	0.15 315	0.15 336	0.13 286	0.15 322	0.21 342	0.20 342

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 354	0.50 377	0.86 344	0.39 368	0.24 339	0.84 381	0.55 378	0.56 308	0.62 342	0.60 354	0.68 345	0.62 342	0.42 318	1.13 382	0.43 303	0.23 359	0.27 378	0.27 364	0.35 380	0.25 355	0.29 370

AnyNet_C32	0.51 354	0.40 364	1.10 376	0.29 321	0.28 356	0.59 354	0.58 380	0.54 284	0.60 337	0.62 356	0.66 340	0.54 320	0.54 349	0.78 335	1.74 401	0.15 315	0.14 322	0.15 317	0.17 342	0.20 339	0.20 342

WCMA_ROB	0.51 354	0.21 276	0.65 298	0.25 250	0.21 308	0.58 353	0.32 313	0.54 284	0.55 325	0.95 383	1.40 391	1.28 389	0.81 379	0.73 314	0.62 345	0.18 347	0.15 336	0.15 317	0.15 322	0.19 331	0.19 332

WZ-Net	0.52 358	0.38 362	1.90 399	0.30 329	0.24 339	0.57 352	0.48 370	0.62 348	0.78 369	0.50 330	0.71 350	0.68 361	0.54 349	0.98 372	0.84 362	0.13 281	0.10 274	0.11 234	0.12 285	0.19 331	0.20 342

SANet	0.53 359	0.28 323	0.96 360	0.26 278	0.15 209	0.69 365	0.44 358	0.67 367	1.34 396	0.67 362	0.98 376	0.94 377	0.71 372	0.89 357	0.76 355	0.14 304	0.12 308	0.12 267	0.11 253	0.17 316	0.16 303

Consistency-Raft	0.55 360	0.48 372	1.02 368	0.45 376	0.49 382	0.49 332	0.47 366	0.72 375	0.72 361	0.45 315	0.82 364	0.47 291	0.60 358	0.50 222	0.63 348	0.39 385	0.39 390	0.44 382	0.51 393	0.52 384	0.37 379

anonymity	0.56 361	0.54 381	0.70 313	0.47 378	0.61 390	0.56 349	0.43 355	0.69 371	0.49 294	0.63 357	0.55 308	0.54 320	0.60 358	0.61 271	0.57 334	0.55 390	0.53 398	0.50 385	0.54 396	0.51 383	0.56 393

MFN_U_SF_RVC	0.56 361	0.51 379	1.19 379	0.38 366	0.22 323	0.69 365	0.27 277	0.80 384	0.67 351	0.73 367	0.74 355	0.87 373	0.61 367	0.81 344	0.76 355	0.29 375	0.27 378	0.32 374	0.37 384	0.32 374	0.31 373

SAMSARA	0.56 361	0.39 363	0.80 330	0.60 387	0.46 380	1.00 389	1.23 415	0.67 367	0.68 354	0.71 366	0.54 304	0.89 376	0.57 355	0.81 344	0.62 345	0.19 352	0.22 369	0.18 339	0.18 347	0.27 365	0.25 365

otaku	0.57 364	0.62 385	0.87 346	0.63 389	0.44 379	0.73 369	0.37 335	0.65 356	0.66 348	0.51 335	0.75 356	0.66 357	0.45 326	0.69 301	0.46 316	0.53 387	0.34 387	0.55 388	0.35 380	0.60 389	0.45 386

Ntro	0.58 365	0.64 386	0.92 354	0.66 390	0.50 383	0.77 374	0.36 331	0.66 362	0.70 358	0.50 330	0.59 319	0.65 353	0.51 346	0.75 322	0.45 310	0.56 391	0.32 386	0.56 391	0.34 379	0.63 390	0.46 389

PVD	0.58 365	0.34 349	0.84 340	0.39 368	0.31 366	0.59 354	0.47 366	0.80 384	1.25 395	0.92 380	1.09 379	0.79 370	0.82 380	0.85 350	0.76 355	0.21 356	0.18 354	0.22 358	0.18 347	0.27 365	0.35 378

ADCS	0.58 365	0.40 364	1.35 390	0.29 321	0.24 339	0.55 348	0.45 360	0.67 367	0.83 375	0.76 373	0.71 350	0.68 361	0.60 358	0.76 327	2.23 410	0.16 327	0.16 343	0.16 326	0.17 342	0.22 348	0.22 354

MeshStereo	0.58 365	0.27 320	0.67 302	0.22 133	0.17 248	0.66 363	0.37 335	0.78 380	0.61 340	1.47 409	1.30 388	1.65 396	0.79 376	1.12 381	0.59 340	0.17 337	0.17 348	0.17 332	0.14 314	0.17 316	0.14 287
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	0.60 369	0.33 348	0.61 281	0.30 329	0.25 346	0.86 382	0.35 328	0.55 294	0.67 351	1.10 391	1.49 396	1.76 399	0.97 390	0.88 356	0.49 322	0.23 359	0.21 364	0.27 364	0.27 373	0.25 355	0.24 364

DGSMNet	0.61 370	0.29 330	0.91 352	0.51 382	0.70 394	0.62 359	1.38 416	0.59 327	0.55 325	0.37 251	0.61 331	0.52 314	0.33 271	0.65 292	0.43 303	0.53 387	0.60 405	0.67 393	0.61 401	0.63 390	0.61 400

FCDSN-DC	0.63 371	0.31 341	0.61 281	0.36 359	0.30 364	0.65 361	0.37 335	0.66 362	0.68 354	1.14 393	1.54 399	1.71 398	1.26 399	0.92 362	0.64 349	0.24 362	0.22 369	0.27 364	0.26 371	0.27 365	0.27 369
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
EDNetEfficient	0.63 371	0.37 360	2.40 405	0.26 278	0.25 346	0.38 280	0.49 372	0.41 167	1.06 389	1.38 399	0.87 371	0.62 342	0.95 387	0.65 292	1.65 397	0.11 238	0.09 256	0.10 186	0.11 253	0.19 331	0.17 311

AnyNet_C01	0.65 373	0.58 382	2.60 408	0.32 342	0.26 351	0.88 383	0.61 383	0.63 354	0.62 342	0.68 363	0.96 375	0.76 369	0.60 358	0.96 369	1.43 393	0.16 327	0.16 343	0.17 332	0.17 342	0.23 351	0.23 360

DispFullNet	0.66 374	0.89 397	1.59 394	0.77 395	1.21 412	0.51 337	0.23 225	0.59 327	0.72 361	0.69 365	0.61 331	0.69 363	0.91 386	0.79 337	0.48 319	0.27 369	0.12 308	0.73 396	0.30 377	0.65 393	0.40 382

NVStereoNet_ROB	0.67 375	0.49 376	0.83 336	0.48 379	0.40 376	0.51 337	0.46 362	0.70 372	0.77 368	0.84 376	1.72 402	1.02 381	0.83 381	1.23 388	0.79 360	0.32 378	0.38 389	0.40 380	0.46 388	0.36 377	0.41 383
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	0.68 376	0.64 386	1.06 372	0.45 376	0.27 353	1.40 406	0.58 380	0.78 380	0.92 382	0.84 376	0.86 368	0.88 375	0.68 369	1.33 393	0.68 352	0.37 383	0.29 382	0.34 376	0.36 383	0.43 379	0.37 379

SPS-STEREO	0.69 377	0.61 384	0.98 362	0.52 384	0.57 388	0.74 371	0.50 373	0.78 380	0.62 342	0.95 383	0.86 368	0.94 377	0.70 371	1.01 375	0.87 366	0.58 393	0.51 395	0.50 385	0.50 392	0.55 386	0.58 395
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
FC-DCNN	0.70 378	0.30 336	0.69 307	0.32 342	0.27 353	0.81 380	0.39 346	0.79 383	0.82 372	1.41 402	1.58 401	1.98 401	1.26 399	1.02 376	0.77 358	0.24 362	0.22 369	0.27 364	0.26 371	0.26 362	0.26 366

RainbowNet	0.72 379	0.89 397	1.02 368	0.82 396	0.63 392	0.78 377	0.52 375	0.81 386	0.93 384	0.60 354	0.79 361	0.80 371	0.60 358	0.80 341	0.57 334	0.78 400	0.55 401	0.78 398	0.49 390	0.76 398	0.58 395

ACVNet_1	0.72 379	0.81 392	1.37 391	0.72 393	0.53 386	0.77 374	0.42 353	0.85 390	0.90 380	0.74 370	0.75 356	1.32 391	0.72 373	1.02 376	0.55 333	0.54 389	0.31 385	0.71 395	0.35 380	0.64 392	0.45 386

ACVNet-4b	0.72 379	0.81 392	1.33 389	0.72 393	0.50 383	0.80 379	0.31 308	0.71 374	0.80 371	0.50 330	0.72 354	0.95 379	0.43 321	0.96 369	1.20 388	1.13 413	0.21 364	0.76 397	0.45 387	0.65 393	0.46 389

MFMNet_re	0.72 379	0.76 390	0.99 363	0.62 388	0.70 394	0.77 374	0.67 386	0.75 377	0.83 375	0.78 374	0.86 368	0.69 363	0.78 375	0.71 307	0.61 343	0.66 396	0.59 404	0.61 392	0.58 400	0.68 396	0.71 404

ELAS_RVC	0.74 383	0.36 355	1.00 364	0.37 364	0.33 368	0.88 383	0.93 404	0.83 387	1.08 390	1.35 398	1.33 390	1.24 387	1.33 402	1.06 378	0.95 369	0.27 369	0.25 376	0.29 370	0.27 373	0.30 371	0.30 371
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.74 383	0.36 355	0.85 343	0.36 359	0.33 368	1.36 404	0.77 395	0.93 391	0.92 382	1.41 402	1.53 398	1.16 385	1.17 395	0.95 368	1.03 373	0.26 364	0.25 376	0.28 369	0.28 376	0.31 372	0.30 371
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RTS	0.78 385	0.48 372	4.68 414	0.34 349	0.28 356	1.12 393	0.46 362	0.62 348	1.03 386	0.73 367	0.89 372	0.60 336	0.59 356	1.61 398	1.16 384	0.14 304	0.11 291	0.15 317	0.15 322	0.21 342	0.19 332

RTSA	0.78 385	0.48 372	4.68 414	0.34 349	0.28 356	1.12 393	0.46 362	0.62 348	1.03 386	0.73 367	0.89 372	0.60 336	0.59 356	1.61 398	1.16 384	0.14 304	0.11 291	0.15 317	0.15 322	0.21 342	0.19 332

SGM+DAISY	0.87 387	0.66 388	1.30 388	0.51 382	0.60 389	1.03 390	0.84 401	0.76 378	0.73 364	1.39 400	1.51 397	1.31 390	1.22 397	1.11 379	1.08 375	0.57 392	0.53 398	0.51 387	0.51 393	0.54 385	0.61 400

ACVNet_2	0.89 388	0.87 396	1.25 383	0.82 396	0.62 391	0.97 388	0.62 384	1.14 395	1.42 398	1.00 386	1.40 391	1.47 394	0.84 382	1.11 379	0.66 351	0.61 394	0.43 392	0.78 398	0.49 390	0.75 397	0.52 391

IMH-64-1	0.91 389	0.86 394	0.84 340	0.97 401	0.75 396	0.92 386	0.71 388	1.27 396	1.10 391	0.89 378	1.45 393	1.14 383	0.96 388	1.19 384	0.84 362	0.74 397	0.51 395	0.97 402	0.55 397	0.84 400	0.60 397

IMH-64	0.91 389	0.86 394	0.84 340	0.97 401	0.75 396	0.92 386	0.71 388	1.27 396	1.10 391	0.89 378	1.45 393	1.14 383	0.96 388	1.19 384	0.84 362	0.74 397	0.51 395	0.97 402	0.55 397	0.84 400	0.60 397

PWCK	1.00 391	1.17 410	1.70 398	0.91 399	0.41 377	1.19 397	0.92 403	1.10 393	1.14 393	1.16 394	1.14 382	1.25 388	0.88 385	1.75 404	1.04 374	0.87 404	0.50 393	0.87 400	0.53 395	0.96 407	0.52 391

WAO-7	1.01 392	0.89 397	0.93 356	0.83 398	0.66 393	1.18 395	0.81 399	1.40 400	1.57 402	1.11 392	1.76 404	1.45 393	1.19 396	1.50 397	1.14 381	0.61 394	0.62 408	0.70 394	0.68 403	0.66 395	0.60 397

MADNet+	1.01 392	1.16 409	4.72 416	0.70 391	0.47 381	1.24 399	0.96 405	0.97 392	0.89 378	0.65 361	0.77 359	0.87 373	0.85 384	2.09 408	1.68 398	0.38 384	0.39 390	0.31 373	0.27 373	0.43 379	0.39 381

IMH	1.05 394	0.95 401	1.00 364	1.01 403	0.78 400	1.11 392	0.68 387	1.38 399	1.43 399	1.00 386	1.72 402	1.43 392	1.14 392	1.73 403	0.89 367	1.09 410	0.55 401	0.99 404	0.57 399	0.87 402	0.62 402

WAO-6	1.07 395	0.93 400	0.92 354	0.96 400	0.78 400	1.28 401	0.75 392	1.34 398	2.00 406	1.02 388	1.54 399	1.59 395	1.22 397	1.31 392	1.14 381	0.78 400	0.55 401	1.02 406	0.75 407	0.83 399	0.69 403

LVE	1.13 396	1.02 402	1.28 386	1.01 403	0.80 403	1.29 402	0.81 399	1.47 403	1.96 404	1.07 390	1.90 405	1.90 400	1.01 391	1.48 396	0.91 368	0.93 407	0.61 407	0.94 401	0.69 404	0.87 402	0.75 408

JetBlue	1.14 397	0.76 390	2.36 403	0.59 386	0.75 396	3.04 417	1.78 417	1.11 394	0.90 380	0.94 381	1.10 380	1.66 397	1.28 401	2.09 408	1.72 400	0.43 386	0.36 388	0.38 378	0.38 386	0.58 388	0.56 393

Dean	1.17 398	1.04 404	1.49 393	1.03 405	0.78 400	1.20 398	0.77 395	1.48 404	1.96 404	1.28 396	1.99 407	2.15 403	1.14 392	1.25 389	1.00 372	0.81 402	0.60 405	1.01 405	0.69 404	0.92 406	0.74 407

SGM-ForestM	1.36 399	0.28 323	0.79 328	0.26 278	0.16 232	2.26 414	1.00 407	1.42 401	1.46 400	2.38 413	2.05 408	5.95 422	2.66 414	2.95 414	2.46 412	0.17 337	0.18 354	0.18 339	0.18 347	0.15 293	0.18 325

MANE	1.41 400	0.36 355	0.74 320	0.43 373	0.41 377	2.16 413	0.80 397	2.39 417	3.38 411	2.22 412	3.06 414	3.54 415	2.73 416	2.15 410	1.94 406	0.28 373	0.27 378	0.30 372	0.46 388	0.28 369	0.34 377

TorneroNet-64	1.43 401	1.03 403	1.20 380	1.10 406	0.86 406	2.26 414	0.73 391	1.84 409	3.84 416	1.25 395	2.25 412	2.69 411	1.42 403	1.76 405	1.43 393	0.76 399	0.50 393	1.09 407	0.66 402	1.23 411	0.76 409

notaker	1.45 402	1.34 413	1.48 392	1.40 413	1.07 410	1.18 395	0.85 402	1.48 404	1.40 397	1.51 410	3.46 415	2.40 408	1.81 408	1.76 405	1.45 396	1.11 411	0.69 413	1.38 414	0.87 410	1.31 413	0.97 412

WAO-8	1.46 403	1.10 407	1.09 373	1.10 406	0.84 404	2.06 410	0.75 392	1.84 409	3.83 414	1.44 406	2.21 410	2.15 403	1.43 404	3.17 415	1.19 386	0.91 405	0.65 410	1.09 407	0.79 408	0.90 404	0.71 404

Venus	1.46 403	1.10 407	1.09 373	1.10 406	0.84 404	2.06 410	0.75 392	1.84 409	3.83 414	1.44 406	2.21 410	2.15 403	1.43 404	3.17 415	1.19 386	0.91 405	0.65 410	1.09 407	0.79 408	0.90 404	0.71 404

UNDER WATER-64	1.55 405	1.19 411	2.52 406	1.31 411	0.95 408	2.12 412	1.21 414	1.45 402	3.19 410	1.43 405	1.32 389	2.64 410	2.04 410	1.63 400	1.83 402	1.11 411	0.67 412	1.28 412	0.92 411	1.19 409	1.02 413

UNDER WATER	1.59 406	1.22 412	2.36 403	1.38 412	1.03 409	1.67 409	1.10 411	1.54 407	3.63 412	1.44 406	1.47 395	2.85 412	2.25 412	1.67 401	1.94 406	1.06 409	0.62 408	1.31 413	0.93 412	1.21 410	1.02 413

LSM	1.64 407	0.40 364	2.56 407	2.02 418	17.61 430	0.51 337	0.52 375	0.61 339	0.76 366	0.82 375	1.11 381	0.63 350	0.54 349	0.75 322	0.49 322	0.16 327	0.24 374	0.18 339	0.21 356	0.25 355	2.42 421

LE_ROB	1.76 408	0.20 263	2.68 409	0.48 379	0.52 385	0.78 377	0.96 405	0.84 388	6.61 421	7.40 423	2.08 409	2.08 402	4.83 417	1.27 391	3.79 417	0.10 211	0.08 228	0.12 267	0.11 253	0.11 230	0.10 211

ktn	1.77 409	1.36 414	1.22 381	1.43 414	1.14 411	1.52 407	1.08 410	1.51 406	3.96 417	2.77 416	4.69 417	3.35 414	1.46 406	1.69 402	1.25 390	1.43 415	0.77 414	1.45 415	0.99 413	1.32 415	0.96 411

KSHMR	1.89 410	1.36 414	1.60 395	1.47 415	1.22 413	1.38 405	1.06 409	1.79 408	5.97 420	1.42 404	5.65 421	2.98 413	1.14 392	2.23 411	1.20 388	1.27 414	1.12 415	1.46 416	1.10 415	1.32 415	1.15 415

TorneroNet	2.22 411	1.08 406	1.24 382	1.14 410	0.90 407	5.58 419	0.80 397	2.12 415	8.69 423	2.58 414	5.42 419	3.88 416	1.97 409	1.78 407	1.87 403	0.86 403	0.54 400	1.15 411	0.74 406	1.23 411	0.85 410

MADNet++	2.26 412	1.80 418	2.06 400	2.13 420	1.97 418	2.61 416	1.79 418	2.38 416	2.16 407	2.75 415	2.65 413	2.38 407	2.43 413	3.17 415	3.21 414	2.17 417	1.95 418	1.94 418	1.63 417	2.06 418	2.01 420

JetRed	2.30 413	2.64 420	6.12 417	1.12 409	1.38 415	5.85 420	3.29 419	1.99 413	1.67 403	1.98 411	1.95 406	2.16 406	1.60 407	2.48 412	4.10 418	1.05 408	1.60 417	1.09 407	1.01 414	1.67 417	1.28 416

HanzoNet	2.97 414	1.69 416	2.29 402	1.74 416	1.33 414	1.53 408	1.03 408	1.99 413	2.64 409	5.51 419	5.16 418	5.90 421	6.82 422	4.32 420	3.29 415	3.16 419	2.02 420	1.92 417	2.87 421	2.24 419	1.89 419

coex-ft	3.44 415	0.73 389	48.55 441	0.24 213	0.19 286	0.50 336	0.43 355	0.47 218	2.40 408	7.03 422	1.20 384	0.97 380	2.23 411	0.73 314	1.92 405	0.12 265	0.15 336	0.14 305	0.12 285	0.21 342	0.43 384

FADE	4.32 416	1.06 405	4.35 413	0.71 392	0.76 399	0.73 369	0.50 373	1.85 412	1.52 401	0.75 371	0.66 340	1.17 386	2.69 415	2.83 413	1.96 408	24.23 440	4.70 423	17.35 435	17.61 434	0.49 382	0.44 385

DPSimNet_ROB	4.34 417	4.23 421	6.89 419	3.67 421	3.68 419	4.75 418	5.21 421	2.67 418	3.68 413	5.82 420	3.95 416	5.57 418	6.72 421	3.46 419	4.48 419	4.05 422	2.88 421	4.68 423	3.12 422	3.69 421	3.62 423

tt	4.71 418	0.10 24	3.94 412	2.06 419	1.53 416	10.14 425	16.88 425	9.27 426	4.98 418	1.39 400	1.02 377	4.68 417	4.90 418	3.35 418	5.86 421	5.76 424	9.15 430	2.24 419	2.53 420	3.10 420	1.32 417

BEATNet-Init1	4.73 419	2.61 419	13.29 430	0.58 385	0.53 386	10.12 424	3.33 420	4.83 420	5.01 419	8.75 424	8.51 422	14.08 431	7.60 423	7.70 424	5.34 420	0.28 373	0.28 381	0.34 376	0.37 384	0.57 387	0.45 386

ASD4	7.23 420	6.65 424	7.69 420	5.24 423	5.62 421	11.85 426	20.36 426	7.57 424	7.14 422	6.55 421	5.47 420	5.99 423	5.78 419	7.22 423	9.24 424	4.85 423	4.44 422	6.40 427	5.19 423	6.53 424	4.89 424

EDNetEfficientorigin	7.51 421	0.52 380	140.47 443	0.25 250	0.17 248	0.42 302	0.29 294	0.47 218	1.03 386	1.28 396	1.02 377	0.83 372	0.84 382	0.75 322	0.99 371	0.10 211	0.09 256	0.12 267	0.10 218	0.21 342	0.22 354

DGTPSM_ROB	8.34 422	5.10 422	10.37 428	5.31 424	10.18 424	8.33 421	23.60 430	6.06 422	13.41 429	4.90 417	10.87 427	5.65 419	10.44 424	6.17 421	12.59 425	3.74 420	7.55 425	3.69 421	7.26 426	4.14 422	7.46 425

DPSMNet_ROB	8.40 423	5.11 423	10.49 429	5.58 425	10.25 425	8.34 422	23.62 431	6.07 423	13.45 430	4.93 418	10.88 428	5.66 420	10.44 424	6.24 422	12.64 426	3.98 421	7.61 426	3.76 422	7.30 427	4.20 423	7.51 426

DLNR_Zeroshot_test	10.44 424	12.10 431	19.93 432	106.08 443	23.66 440	0.14 3	0.13 3	3.22 419	0.17 3	0.16 25	0.23 51	0.16 37	0.10 4	0.31 154	0.15 53	2.36 418	0.06 72	0.07 14	0.07 52	39.70 441	0.06 18

LRCNet_RVC	10.90 425	14.34 433	9.35 421	15.35 429	8.04 423	1.08 391	0.34 325	8.78 425	0.70 358	12.63 431	16.05 431	9.85 424	6.54 420	8.57 425	6.34 422	20.27 438	5.40 424	23.70 437	21.88 436	14.87 431	13.83 433

DPSM_ROB	11.49 426	9.87 429	10.35 426	11.13 427	11.31 426	19.11 433	27.51 433	13.37 431	14.21 432	10.31 428	11.06 429	10.96 429	11.27 430	11.96 431	13.59 428	6.78 426	8.19 428	6.03 424	7.09 424	7.93 425	7.73 428

DPSM	11.49 426	9.87 429	10.35 426	11.13 427	11.31 426	19.11 433	27.51 433	13.37 431	14.21 432	10.31 428	11.06 429	10.96 429	11.27 430	11.96 431	13.59 428	6.78 426	8.19 428	6.03 424	7.09 424	7.93 425	7.73 428

SPstereo	14.25 428	1.73 417	2.83 410	1.84 417	1.57 417	23.16 435	43.27 435	35.72 442	29.56 442	20.86 439	20.62 433	26.34 442	21.82 435	25.23 442	19.62 434	1.56 416	1.42 416	2.96 420	2.17 418	1.31 413	1.33 418

xxxxx1	15.27 429	9.54 426	10.31 423	20.13 432	18.88 431	17.08 428	23.03 427	10.36 427	10.99 425	9.21 425	9.62 423	10.74 426	10.61 427	10.72 427	13.89 430	7.97 428	9.20 431	31.85 440	44.72 440	12.84 428	13.69 430

tt_ll	15.27 429	9.54 426	10.31 423	20.13 432	18.88 431	17.08 428	23.03 427	10.36 427	10.99 425	9.21 425	9.62 423	10.74 426	10.61 427	10.72 427	13.89 430	7.97 428	9.20 431	31.85 440	44.72 440	12.84 428	13.69 430

ff	15.27 429	9.54 426	10.31 423	20.13 432	18.88 431	17.08 428	23.03 427	10.36 427	10.99 425	9.21 425	9.62 423	10.74 426	10.61 427	10.72 427	13.89 430	7.97 428	9.20 431	31.85 440	44.72 440	12.84 428	13.69 430

PML	16.10 432	12.82 432	6.78 418	5.23 422	7.76 422	33.92 436	66.56 442	5.30 421	10.28 424	26.12 441	68.59 442	20.51 433	13.49 432	10.06 426	6.78 423	5.96 425	2.00 419	6.04 426	2.18 419	8.96 427	2.60 422

Anonymous_1	16.62 433	9.35 425	9.84 422	10.66 426	14.64 428	18.66 432	27.12 432	12.64 430	13.51 431	10.76 430	10.30 426	10.13 425	10.60 426	11.06 430	12.74 427	15.87 437	7.74 427	16.92 434	43.48 439	58.66 442	7.68 427

HaxPig	17.72 434	20.22 440	19.73 431	16.53 430	16.51 429	9.27 423	9.33 422	14.34 433	13.27 428	18.65 432	18.70 432	17.35 432	16.77 433	17.04 433	16.45 433	22.05 439	20.89 440	22.27 436	21.53 435	21.29 438	22.13 440

MEDIAN_ROB	21.21 435	24.62 441	23.47 439	19.58 431	19.65 434	13.22 427	10.96 423	17.88 434	17.00 434	22.14 440	22.02 435	20.86 434	20.36 434	21.06 434	19.71 435	25.63 441	24.13 441	26.21 438	25.20 437	25.17 439	25.38 441

CasAABBNet	23.10 436	19.86 434	20.64 433	22.47 435	22.73 438	38.41 437	55.50 438	26.89 439	28.70 437	20.61 434	22.15 436	22.08 438	22.75 439	23.99 438	27.36 438	13.59 431	16.48 435	12.14 428	14.27 429	15.95 432	15.53 434

MyStereo03	23.12 437	19.90 435	20.85 434	22.49 436	22.71 435	38.42 438	55.53 439	26.80 436	28.72 438	20.77 436	22.25 437	22.03 435	22.69 436	23.90 435	27.38 440	13.62 433	16.50 437	12.15 429	14.28 430	15.95 432	15.53 434

MyStereo02	23.12 437	19.90 435	20.85 434	22.49 436	22.71 435	38.42 438	55.53 439	26.80 436	28.72 438	20.77 436	22.25 437	22.03 435	22.69 436	23.90 435	27.38 440	13.62 433	16.50 437	12.15 429	14.28 430	15.95 432	15.53 434

MyStereo	23.12 437	19.90 435	20.85 434	22.49 436	22.71 435	38.42 438	55.53 439	26.80 436	28.72 438	20.77 436	22.25 437	22.03 435	22.69 436	23.90 435	27.38 440	13.62 433	16.50 437	12.15 429	14.28 430	15.95 432	15.53 434

Selective-RAFT-Error	23.16 440	19.93 438	20.87 437	22.54 439	22.81 439	38.52 442	55.47 437	27.01 441	28.83 441	20.66 435	22.25 437	22.09 439	22.80 441	24.09 439	27.36 438	13.61 432	16.48 435	12.15 429	14.28 430	15.99 436	15.57 438

LSM0	24.24 441	19.98 439	22.32 438	24.22 440	40.14 442	38.48 441	55.20 436	26.95 440	28.57 436	20.49 433	21.83 434	22.26 440	22.75 439	24.22 440	27.30 437	13.66 436	16.32 434	12.19 433	14.15 428	16.10 437	17.66 439

AVERAGE_ROB	25.43 442	29.06 442	27.24 440	24.63 441	24.20 441	17.73 431	12.61 424	22.29 435	21.39 435	26.79 442	26.16 441	25.20 441	24.64 442	25.07 441	23.53 436	29.96 442	28.40 442	30.60 439	29.58 438	29.72 440	29.84 442

test_example2	101.33 443	108.28 443	68.15 442	98.43 442	106.93 443	89.75 443	102.43 443	36.80 443	97.65 443	129.04 443	130.15 443	65.26 443	66.62 443	92.11 443	80.24 443	144.10 443	199.48 443	81.81 443	103.01 443	125.01 443	101.27 443

Low-res two-view benchmark