Low-res two-view results

This table lists the benchmark results for the low-res two-view scenario. This benchmark evaluates the Middlebury stereo metrics (for all metrics, smaller is better):

bad 0.5, 1.0, 2.0, 4.0 [%]: Fraction of pixels with errors larger than the given number of disparities.
Average error [px]: The per-pixel average disparity error.
Root mean square error [px]: The per-pixel root mean square disparity error.
50%, 90%, 95%, 99% error quantile [px]: The highest disparity error within the given percentage of best pixels (for 50%, this is the median error).
Time [s]: The runtime of the method.

The mask determines whether the metric is evaluated for all pixels with ground truth, or only for pixels which are visible in both images (non-occluded).
The coverage selector allows to limit the table to results for all pixels (dense), or a given minimum fraction of pixels.

Methods with suffix _ROB may participate in the Robust Vision Challenge.

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

Method	all	lakes. 1l	lakes. 1s	sand box 1l	sand box 1s	stora. room 1l	stora. room 1s	stora. room 2l	stora. room 2s	stora. room 2 1l	stora. room 2 1s	stora. room 2 2l	stora. room 2 2s	stora. room 3l	stora. room 3s	tunnel 1l	tunnel 1s	tunnel 2l	tunnel 2s	tunnel 3l	tunnel 3s

panet	0.13 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

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
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

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 (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

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

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

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

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++_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
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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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+_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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.
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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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_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
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

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

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
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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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