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

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 167	0.33 87	0.93 1	0.26 33	0.22 138	0.46 34	0.20 24	1.10 364	1.34 379	3.16 414	0.32 32	0.22 8	0.20 15	0.30 14	0.22 32	0.10 81	0.09 115	0.11 96	0.09 46	0.15 84	0.19 200

EGLCR-Stereo	0.29 5	0.27 44	0.97 2	0.30 95	0.19 100	0.56 103	0.17 6	0.68 113	0.36 7	0.30 38	0.18 1	0.27 42	0.17 1	0.38 51	0.19 3	0.09 18	0.07 11	0.10 52	0.08 30	0.10 12	0.35 325

CroCo-Stereo	0.30 9	0.45 147	1.08 3	0.31 120	0.17 64	0.19 1	0.21 35	0.73 135	0.50 78	0.21 2	0.24 11	0.55 172	0.22 22	0.27 1	0.26 60	0.09 18	0.08 60	0.08 3	0.07 14	0.12 33	0.09 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
CES	0.30 9	0.27 44	1.09 4	0.23 4	0.50 343	0.40 17	0.20 24	0.46 13	0.44 40	0.22 5	0.28 17	0.26 36	0.19 10	0.33 29	0.21 23	0.09 18	0.07 11	0.08 3	0.05 1	0.15 84	0.49 366

BUS	0.41 71	0.27 44	1.13 5	0.30 95	0.21 117	0.91 340	0.23 66	1.00 334	0.61 161	0.63 269	0.53 148	0.66 227	0.30 103	0.43 67	0.32 122	0.13 206	0.10 144	0.14 225	0.12 157	0.12 33	0.11 40

BSDual-CNN	0.41 71	0.27 44	1.13 5	0.30 95	0.21 117	0.76 293	0.31 190	1.00 334	0.61 161	0.63 269	0.53 148	0.63 211	0.37 140	0.43 67	0.38 153	0.13 206	0.10 144	0.14 225	0.12 157	0.12 33	0.11 40

psmg	0.41 71	0.27 44	1.13 5	0.27 42	0.21 117	0.75 291	0.36 235	0.90 262	0.61 161	0.59 234	0.59 192	0.63 211	0.37 140	0.43 67	0.38 153	0.13 206	0.10 144	0.13 196	0.12 157	0.13 52	0.11 40

anonymousdsp2	0.34 29	0.24 30	1.16 8	0.28 60	0.15 27	0.57 120	0.23 66	0.79 195	0.47 67	0.38 57	0.37 49	0.40 90	0.25 44	0.47 92	0.21 23	0.09 18	0.07 11	0.10 52	0.13 182	0.19 167	0.27 281

mmm	0.38 50	0.21 9	1.18 9	0.35 195	0.17 64	0.49 48	0.26 120	0.78 183	0.52 88	0.50 136	0.57 183	0.41 94	0.37 140	0.71 174	0.31 112	0.11 130	0.13 216	0.14 225	0.13 182	0.15 84	0.14 111

LoS_RVC	0.29 5	0.33 87	1.19 10	0.25 16	0.34 265	0.43 20	0.22 48	0.42 6	0.32 2	0.22 5	0.33 36	0.23 15	0.24 33	0.31 18	0.21 23	0.07 1	0.07 11	0.07 1	0.05 1	0.10 12	0.31 308

CASnet	0.28 1	0.31 79	1.20 11	0.28 60	0.11 1	0.47 37	0.19 15	0.44 9	0.44 40	0.38 57	0.31 29	0.23 15	0.17 1	0.29 11	0.19 3	0.10 81	0.06 1	0.15 251	0.12 157	0.16 111	0.07 3
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
222	0.78 320	0.23 22	1.23 12	0.28 60	0.18 87	0.62 201	0.24 89	1.02 345	0.70 238	0.58 221	0.66 253	0.46 136	0.42 192	1.80 304	6.53 416	0.13 206	0.10 144	0.11 96	0.10 78	0.12 33	0.17 174

CSP-Net	0.50 167	0.39 121	1.25 13	0.29 81	0.23 150	0.77 301	0.35 229	0.86 236	0.57 126	0.59 234	0.59 192	0.65 222	0.40 166	1.77 297	0.44 185	0.16 265	0.11 177	0.10 52	0.10 78	0.20 179	0.14 111

MoCha-V2	0.32 15	0.22 17	1.26 14	0.45 299	0.25 175	0.32 6	0.22 48	0.59 77	0.38 11	0.22 5	0.34 41	0.23 15	0.26 56	0.38 51	0.24 50	0.08 4	0.19 293	0.08 3	0.35 355	0.29 264	0.10 29

DMCA	0.41 71	0.52 169	1.26 14	0.31 120	0.24 163	0.59 151	0.26 120	0.77 169	0.63 186	0.58 221	0.48 105	0.57 187	0.35 127	0.40 59	0.50 211	0.14 234	0.10 144	0.14 225	0.10 78	0.15 84	0.15 141

Selective-IGEV	0.29 5	0.23 22	1.28 16	0.27 42	0.30 224	0.35 12	0.20 24	0.56 65	0.38 11	0.21 2	0.30 26	0.22 8	0.18 6	0.37 47	0.18 1	0.07 1	0.06 1	0.08 3	0.15 228	0.16 111	0.29 293

ProNet	0.30 9	0.54 177	1.29 17	0.25 16	0.15 27	0.47 37	0.25 104	0.48 24	0.39 17	0.21 2	0.23 5	0.22 8	0.20 15	0.44 72	0.19 3	0.08 4	0.08 60	0.10 52	0.08 30	0.23 207	0.12 66

anonymity	0.80 324	0.66 220	1.29 17	0.59 352	0.75 375	0.67 250	0.52 304	0.95 300	0.71 247	0.94 348	0.70 281	0.67 237	0.87 337	0.71 174	1.35 335	0.64 380	0.62 388	0.58 378	1.44 413	0.60 372	0.65 378

CAS	0.35 38	0.25 33	1.30 19	0.79 371	0.34 265	0.51 60	0.23 66	0.46 13	0.39 17	0.22 5	0.31 29	0.20 2	0.17 1	0.28 3	0.23 36	0.73 385	0.06 1	0.07 1	0.05 1	0.09 7	0.37 340

RCA-Stereo	0.34 29	0.32 82	1.30 19	0.26 33	0.14 13	0.58 135	0.23 66	0.78 183	0.62 177	0.40 64	0.44 85	0.28 45	0.35 127	0.29 11	0.20 19	0.09 18	0.10 144	0.09 23	0.07 14	0.19 167	0.08 11

PMTNet	0.31 13	0.35 102	1.30 19	0.20 3	0.14 13	0.57 120	0.25 104	0.46 13	0.42 30	0.27 32	0.32 32	0.27 42	0.24 33	0.39 55	0.23 36	0.43 367	0.07 11	0.08 3	0.05 1	0.18 150	0.07 3

panet	0.28 1	0.26 42	1.32 22	0.19 1	0.12 3	0.54 82	0.15 1	0.48 24	0.46 53	0.27 32	0.33 36	0.24 23	0.21 17	0.30 14	0.21 23	0.10 81	0.07 11	0.08 3	0.05 1	0.09 7	0.07 3

LargeStereo	0.34 29	0.43 135	1.32 22	0.31 120	0.14 13	0.32 6	0.21 35	0.70 119	0.34 3	0.22 5	0.28 17	0.22 8	0.27 71	0.35 35	0.27 68	0.09 18	0.39 370	0.08 3	0.15 228	0.25 233	0.45 360

xxxx	0.70 286	0.21 9	1.33 24	0.28 60	0.18 87	0.63 217	0.24 89	1.02 345	0.69 229	0.50 136	0.62 216	0.58 194	0.38 145	1.47 257	5.21 411	0.13 206	0.12 202	0.11 96	0.10 78	0.12 33	0.15 141

CREStereo	0.28 1	0.30 73	1.33 24	0.19 1	0.13 6	0.55 94	0.17 6	0.48 24	0.46 53	0.27 32	0.33 36	0.24 23	0.21 17	0.31 18	0.21 23	0.11 130	0.07 11	0.08 3	0.05 1	0.10 12	0.07 3
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
qqq	0.38 50	0.21 9	1.34 26	0.28 60	0.15 27	0.45 22	0.26 120	0.76 159	0.52 88	0.39 62	0.41 70	0.46 136	0.36 132	0.96 204	0.30 102	0.11 130	0.14 230	0.12 141	0.12 157	0.12 33	0.14 111

x	0.35 38	0.20 4	1.36 27	0.33 158	0.17 64	0.47 37	0.24 89	0.75 150	0.54 111	0.40 64	0.40 66	0.42 107	0.34 125	0.45 79	0.32 122	0.11 130	0.14 230	0.11 96	0.09 46	0.12 33	0.14 111

GLC_STEREO	0.28 1	0.27 44	1.36 27	0.28 60	0.12 3	0.41 19	0.20 24	0.37 2	0.38 11	0.26 29	0.30 26	0.25 30	0.19 10	0.33 29	0.24 50	0.09 18	0.11 177	0.12 141	0.10 78	0.13 52	0.09 18

test_xeample	0.72 296	0.21 9	1.36 27	0.27 42	0.17 64	0.59 151	0.28 153	1.01 342	0.70 238	0.55 190	0.67 256	0.44 121	0.39 159	1.88 320	5.17 410	0.12 177	0.10 144	0.11 96	0.10 78	0.13 52	0.15 141

ff7	0.32 15	0.52 169	1.38 30	0.25 16	0.16 40	0.56 103	0.23 66	0.46 13	0.41 25	0.24 13	0.23 5	0.20 2	0.23 27	0.48 96	0.19 3	0.09 18	0.08 60	0.10 52	0.18 269	0.23 207	0.22 230

IGEVStereo-DCA	0.33 22	0.34 95	1.38 30	0.27 42	0.16 40	0.45 22	0.23 66	0.46 13	0.41 25	0.24 13	0.21 2	0.26 36	0.25 44	0.64 151	0.52 216	0.09 18	0.07 11	0.10 52	0.18 269	0.16 111	0.22 230

ffff	0.32 15	0.52 169	1.38 30	0.25 16	0.16 40	0.56 103	0.23 66	0.46 13	0.41 25	0.24 13	0.23 5	0.20 2	0.23 27	0.48 96	0.19 3	0.09 18	0.08 60	0.10 52	0.18 269	0.23 207	0.22 230

11t	0.32 15	0.52 169	1.38 30	0.25 16	0.16 40	0.56 103	0.23 66	0.46 13	0.41 25	0.24 13	0.23 5	0.20 2	0.23 27	0.48 96	0.19 3	0.09 18	0.08 60	0.10 52	0.18 269	0.23 207	0.22 230

ccc-4	0.32 15	0.52 169	1.38 30	0.25 16	0.16 40	0.56 103	0.23 66	0.46 13	0.41 25	0.24 13	0.23 5	0.20 2	0.23 27	0.48 96	0.19 3	0.09 18	0.08 60	0.10 52	0.18 269	0.23 207	0.22 230

11t1	0.33 22	0.19 2	1.41 35	0.33 158	0.16 40	0.48 43	0.21 35	0.67 110	0.48 68	0.40 64	0.34 41	0.32 58	0.33 117	0.42 64	0.27 68	0.11 130	0.12 202	0.10 52	0.08 30	0.13 52	0.14 111

iRaftStereo_RVC	0.37 45	0.53 174	1.41 35	0.28 60	0.15 27	0.52 73	0.20 24	0.54 61	0.46 53	0.37 52	0.43 75	0.41 94	0.23 27	0.36 40	0.26 60	0.09 18	0.15 251	0.12 141	0.11 127	0.41 340	0.37 340

DSFCA	0.54 201	0.35 102	1.41 35	0.28 60	0.28 209	0.79 310	0.88 367	0.76 159	0.70 238	0.72 310	0.66 253	0.67 237	0.57 268	1.17 227	0.63 250	0.16 265	0.14 230	0.13 196	0.14 207	0.16 111	0.13 98

StereoIM	0.29 5	0.54 177	1.44 38	0.24 8	0.29 214	0.29 3	0.16 4	0.45 12	0.37 10	0.19 1	0.21 2	0.28 45	0.22 22	0.30 14	0.29 91	0.10 81	0.09 115	0.10 52	0.08 30	0.11 23	0.11 40

AEACV	0.33 22	0.24 30	1.44 38	0.28 60	0.35 275	0.47 37	0.21 35	0.43 7	0.28 1	0.26 29	0.25 14	0.22 8	0.38 145	0.30 14	0.18 1	0.09 18	0.35 358	0.09 23	0.36 362	0.23 207	0.25 264

MyStereo07	0.34 29	0.40 123	1.46 40	0.29 81	0.23 150	0.60 161	0.31 190	0.53 51	0.42 30	0.25 22	0.25 14	0.20 2	0.26 56	0.57 133	0.19 3	0.09 18	0.18 283	0.12 141	0.11 127	0.16 111	0.19 200

MC-Stereo	0.32 15	0.31 79	1.46 40	0.31 120	0.15 27	0.53 79	0.19 15	0.44 9	0.35 5	0.36 48	0.38 56	0.27 42	0.27 71	0.42 64	0.19 3	0.09 18	0.13 216	0.09 23	0.16 244	0.20 179	0.13 98

anonymousdsp	0.34 29	0.53 174	1.47 42	0.25 16	0.16 40	0.56 103	0.23 66	0.49 29	0.40 21	0.25 22	0.24 11	0.22 8	0.24 33	0.55 130	0.19 3	0.09 18	0.11 177	0.10 52	0.18 269	0.24 222	0.29 293

CroCo-Stereo Lap2	0.33 22	0.61 196	1.47 42	0.32 143	0.38 299	0.23 2	0.22 48	0.58 72	0.46 53	0.22 5	0.27 16	0.29 49	0.23 27	0.32 23	0.26 60	0.09 18	0.09 115	0.10 52	0.08 30	0.21 187	0.14 111

IGEV-Stereo	0.34 29	0.54 177	1.47 42	0.25 16	0.16 40	0.56 103	0.23 66	0.49 29	0.40 21	0.25 22	0.24 11	0.22 8	0.24 33	0.54 126	0.19 3	0.09 18	0.10 144	0.10 52	0.18 269	0.24 222	0.29 293
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
Selective-RAFT	0.35 38	0.26 42	1.48 45	0.31 120	0.15 27	0.61 181	0.19 15	0.60 85	0.54 111	0.28 36	0.29 21	0.40 90	0.33 117	0.50 110	0.27 68	0.10 81	0.07 11	0.09 23	0.35 355	0.19 167	0.08 11

DLCB_ROB	0.54 201	0.55 185	1.49 46	0.36 213	0.25 175	0.65 240	0.36 235	0.80 197	0.70 238	0.72 310	0.69 271	0.83 303	0.46 221	1.53 262	0.60 244	0.13 206	0.12 202	0.14 225	0.14 207	0.14 70	0.13 98

AnonymousM	0.37 45	0.44 142	1.50 47	0.25 16	0.15 27	0.52 73	0.23 66	0.60 85	0.42 30	0.42 74	0.32 32	0.30 50	0.25 44	0.34 33	0.23 36	0.11 130	0.09 115	0.71 385	0.36 362	0.12 33	0.07 3

DIP-Stereo	0.37 45	0.34 95	1.50 47	0.27 42	0.18 87	0.63 217	0.17 6	0.92 280	0.53 104	0.49 129	0.48 105	0.30 50	0.30 103	0.39 55	0.30 102	0.10 81	0.08 60	0.10 52	0.08 30	0.15 84	0.12 66
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
StereoDRNet-Refined	0.50 167	0.41 126	1.50 47	0.33 158	0.21 117	0.68 261	0.26 120	0.81 201	0.68 220	0.67 292	0.68 264	0.73 269	0.42 192	1.10 218	0.59 242	0.11 130	0.08 60	0.14 225	0.14 207	0.25 233	0.21 220
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
LoS	0.31 13	0.30 73	1.52 50	0.23 4	0.13 6	0.54 82	0.20 24	0.48 24	0.49 72	0.25 22	0.28 17	0.37 72	0.24 33	0.38 51	0.23 36	0.10 81	0.08 60	0.08 3	0.05 1	0.15 84	0.07 3

GMStereo_Zeroshot	0.41 71	0.36 107	1.54 51	0.41 268	0.19 100	0.52 73	0.19 15	0.59 77	0.52 88	0.57 209	0.59 192	0.63 211	0.29 95	0.58 135	0.33 132	0.15 248	0.09 115	0.16 266	0.09 46	0.24 222	0.12 66

raftrobust	0.38 50	0.68 223	1.54 51	0.32 143	0.46 337	0.52 73	0.21 35	0.56 65	0.42 30	0.52 155	0.35 45	0.31 52	0.33 117	0.37 47	0.30 102	0.10 81	0.11 177	0.08 3	0.07 14	0.21 187	0.19 200

DAS	0.56 219	0.35 102	1.55 53	0.33 158	0.34 265	0.50 54	0.42 263	0.83 213	0.74 273	0.83 335	0.68 264	0.56 181	0.48 234	2.40 360	0.46 189	0.12 177	0.08 60	0.12 141	0.09 46	0.18 150	0.15 141

SepStereo	0.52 191	0.35 102	1.55 53	0.33 158	0.34 265	0.50 54	0.42 263	0.83 213	0.74 273	0.83 335	0.68 264	0.56 181	0.48 234	1.56 265	0.46 189	0.12 177	0.08 60	0.12 141	0.09 46	0.18 150	0.15 141

ETE_ROB	0.60 238	0.71 231	1.55 53	0.37 231	0.25 175	0.69 264	0.51 301	1.47 386	0.70 238	0.80 325	0.69 271	0.85 309	0.49 239	1.36 241	0.58 240	0.16 265	0.13 216	0.19 304	0.16 244	0.21 187	0.23 248

s12784h	0.36 42	0.28 64	1.58 56	0.23 4	0.11 1	0.62 201	0.24 89	0.79 195	0.64 193	0.44 84	0.52 140	0.28 45	0.26 56	0.50 110	0.24 50	0.11 130	0.06 1	0.09 23	0.06 8	0.16 111	0.06 1

RAFT	0.45 114	0.92 297	1.59 57	0.34 181	0.19 100	0.46 34	0.35 229	0.65 99	0.49 72	0.49 129	0.49 122	0.70 260	0.40 166	0.47 92	0.32 122	0.11 130	0.16 265	0.14 225	0.13 182	0.51 361	0.13 98

ccnet	0.71 293	0.41 126	1.59 57	0.40 262	0.45 331	1.06 355	0.55 313	0.98 315	0.71 247	0.88 341	0.97 335	0.82 301	0.88 340	1.68 284	0.94 296	0.32 358	0.26 340	0.32 357	0.27 327	0.34 300	0.30 301

SMFormer	0.50 167	0.46 149	1.60 59	0.30 95	0.15 27	0.45 22	0.24 89	0.90 262	0.72 255	0.56 199	0.64 242	0.51 157	0.41 177	1.87 315	0.49 206	0.13 206	0.10 144	0.11 96	0.10 78	0.15 84	0.16 163

tta	0.50 167	0.46 149	1.60 59	0.30 95	0.15 27	0.45 22	0.24 89	0.90 262	0.72 255	0.56 199	0.64 242	0.51 157	0.41 177	1.87 315	0.49 206	0.13 206	0.10 144	0.11 96	0.10 78	0.14 70	0.11 40

qqq1	0.48 141	0.46 149	1.60 59	0.30 95	0.15 27	0.45 22	0.24 89	0.90 262	0.72 255	0.56 199	0.64 242	0.51 157	0.41 177	1.87 315	0.23 36	0.13 206	0.10 144	0.09 23	0.08 30	0.14 70	0.11 40

fff1	0.48 141	0.46 149	1.60 59	0.30 95	0.15 27	0.45 22	0.24 89	0.90 262	0.72 255	0.56 199	0.64 242	0.51 157	0.41 177	1.87 315	0.23 36	0.13 206	0.10 144	0.09 23	0.08 30	0.14 70	0.11 40

CASS	0.39 63	0.30 73	1.61 63	0.32 143	0.17 64	0.53 79	0.24 89	0.70 119	0.49 72	0.59 234	0.54 158	0.40 90	0.40 166	0.41 61	0.30 102	0.17 279	0.10 144	0.14 225	0.11 127	0.18 150	0.17 174
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
delet	0.52 191	0.54 177	1.62 64	0.31 120	0.35 275	0.74 285	0.46 286	0.85 228	0.74 273	0.55 190	0.60 204	0.67 237	0.50 242	1.12 221	0.57 235	0.11 130	0.11 177	0.13 196	0.14 207	0.16 111	0.12 66

NOSS_ROB	0.64 256	0.65 215	1.62 64	0.46 304	0.25 175	0.67 250	0.30 180	0.93 285	0.77 299	0.59 234	0.57 183	0.77 286	0.38 145	2.78 387	0.44 185	0.23 328	0.24 324	0.28 346	0.26 323	0.27 255	0.39 346

AE-Stereo	0.42 84	0.29 68	1.65 66	0.43 281	0.47 339	0.56 103	0.23 66	0.86 236	0.46 53	0.31 39	0.41 70	0.43 110	0.24 33	0.34 33	0.24 50	0.09 18	0.48 381	0.11 96	0.45 373	0.22 199	0.19 200

Anonymous_2	0.74 307	0.32 82	1.65 66	0.33 158	0.30 224	0.67 250	0.32 211	0.69 115	0.46 53	0.48 118	0.41 70	0.84 306	0.58 272	0.51 113	0.40 165	0.32 358	0.38 364	1.43 407	3.69 421	0.80 383	0.27 281

PSMNet-ADL	0.51 182	0.38 114	1.65 66	0.35 195	0.21 117	0.67 250	0.26 120	0.74 140	0.55 115	0.42 74	0.52 140	0.70 260	0.45 213	1.91 323	0.57 235	0.15 248	0.13 216	0.11 96	0.13 182	0.15 84	0.20 214

HCRNet	0.46 124	0.49 160	1.65 66	0.38 245	0.29 214	0.58 135	0.22 48	0.75 150	0.62 177	0.47 99	0.49 122	0.48 149	0.36 132	1.12 221	0.37 148	0.15 248	0.10 144	0.15 251	0.13 182	0.17 131	0.17 174

XPNet_ROB	0.61 246	0.72 235	1.66 70	0.37 231	0.27 200	0.67 250	0.47 294	0.89 256	0.71 247	0.78 323	0.70 281	0.81 298	0.53 251	1.70 287	0.76 278	0.21 312	0.16 265	0.16 266	0.15 228	0.20 179	0.21 220

EAI-Stereo	0.78 320	0.25 33	1.67 71	0.54 337	0.59 361	1.95 396	2.05 408	1.11 368	0.64 193	0.95 350	1.49 370	0.50 154	0.67 301	0.59 138	1.44 342	0.09 18	0.19 293	0.09 23	0.49 376	0.13 52	0.22 230

ttt	0.66 268	0.22 17	1.68 72	0.34 181	0.24 163	0.60 161	0.26 120	1.00 334	0.77 299	0.55 190	0.67 256	0.54 169	0.36 132	2.14 341	3.03 385	0.16 265	0.13 216	0.13 196	0.12 157	0.15 84	0.17 174

MIF-Stereo	0.30 9	0.36 107	1.68 72	0.27 42	0.24 163	0.29 3	0.18 12	0.33 1	0.34 3	0.26 29	0.37 49	0.18 1	0.18 6	0.31 18	0.27 68	0.10 81	0.08 60	0.08 3	0.07 14	0.25 233	0.08 11

IER	0.43 90	0.38 114	1.69 74	0.26 33	0.25 175	0.66 245	0.26 120	0.71 122	0.55 115	0.54 176	0.59 192	0.60 202	0.53 251	0.52 117	0.39 160	0.11 130	0.08 60	0.11 96	0.11 127	0.14 70	0.11 40

NINENet	0.50 167	0.33 87	1.69 74	0.55 343	0.25 175	0.91 340	0.23 66	0.98 315	0.71 247	0.53 164	0.55 166	0.66 227	0.30 103	1.22 231	0.32 122	0.15 248	0.13 216	0.16 266	0.11 127	0.16 111	0.13 98

test-1	0.44 99	0.48 158	1.69 74	0.30 95	0.27 200	0.50 54	0.28 153	0.80 197	0.43 37	0.40 64	0.54 158	0.41 94	0.24 33	0.31 18	1.16 323	0.09 18	0.20 303	0.10 52	0.17 259	0.11 23	0.26 273

LALA_ROB	0.60 238	0.76 245	1.69 74	0.36 213	0.29 214	0.79 310	0.55 313	0.94 289	0.77 299	0.81 330	0.67 256	0.94 333	0.49 239	0.99 207	0.73 274	0.21 312	0.15 251	0.20 313	0.18 269	0.23 207	0.21 220

MGS-Stereo	0.32 15	0.34 95	1.70 78	0.25 16	0.14 13	0.40 17	0.22 48	0.38 3	0.43 37	0.24 13	0.51 132	0.25 30	0.18 6	0.31 18	0.20 19	0.09 18	0.08 60	0.09 23	0.08 30	0.47 354	0.08 11

hknet	0.47 137	0.29 68	1.70 78	0.30 95	0.24 163	0.76 293	0.31 190	1.00 334	0.64 193	0.63 269	0.53 148	0.80 295	0.38 145	0.77 186	0.37 148	0.11 130	0.10 144	0.14 225	0.12 157	0.12 33	0.11 40

test-3	0.43 90	0.20 4	1.70 78	0.34 181	0.32 248	0.45 22	0.23 66	0.71 122	0.46 53	0.51 148	0.29 21	0.45 128	0.21 17	0.59 138	0.98 300	0.08 4	0.07 11	0.10 52	0.35 355	0.29 264	0.28 287

test_1	0.43 90	0.20 4	1.70 78	0.34 181	0.32 248	0.45 22	0.23 66	0.71 122	0.46 53	0.50 136	0.29 21	0.45 128	0.21 17	0.59 138	0.98 300	0.08 4	0.07 11	0.10 52	0.35 355	0.29 264	0.29 293

test_3	0.44 99	0.20 4	1.70 78	0.36 213	0.32 248	0.47 37	0.30 180	0.73 135	0.49 72	0.50 136	0.30 26	0.45 128	0.22 22	0.59 138	0.98 300	0.08 4	0.10 144	0.11 96	0.35 355	0.29 264	0.28 287

R-Stereo Train	0.36 42	0.21 9	1.70 78	0.29 81	0.18 87	0.55 94	0.26 120	0.78 183	0.36 7	0.57 209	0.67 256	0.33 61	0.24 33	0.32 23	0.23 36	0.10 81	0.08 60	0.09 23	0.07 14	0.09 7	0.12 66

RAFT-Stereo	0.36 42	0.21 9	1.70 78	0.29 81	0.18 87	0.55 94	0.26 120	0.78 183	0.36 7	0.57 209	0.67 256	0.33 61	0.24 33	0.32 23	0.23 36	0.10 81	0.08 60	0.09 23	0.07 14	0.09 7	0.12 66
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HSM	0.62 250	0.76 245	1.72 85	0.30 95	0.29 214	0.64 228	0.28 153	0.94 289	0.62 177	0.58 221	0.57 183	1.40 377	0.64 293	2.59 376	0.42 173	0.11 130	0.08 60	0.10 52	0.08 30	0.14 70	0.11 40

raft_robust	0.55 213	0.84 279	1.73 86	0.28 60	0.54 352	0.53 79	0.25 104	0.88 250	0.75 285	0.48 118	0.46 90	0.76 284	0.75 321	1.46 250	0.27 68	0.09 18	0.10 144	0.10 52	0.30 338	0.26 248	0.16 163

AACVNet	0.54 201	0.78 261	1.73 86	0.36 213	0.21 117	0.57 120	0.25 104	0.71 122	0.51 83	0.55 190	0.59 192	0.64 219	0.41 177	2.13 340	0.41 171	0.14 234	0.11 177	0.14 225	0.11 127	0.33 293	0.15 141

UPFNet	0.46 124	0.28 64	1.73 86	0.33 158	0.32 248	0.65 240	0.38 248	0.83 213	0.59 143	0.57 209	0.52 140	0.61 204	0.40 166	0.75 179	0.52 216	0.13 206	0.12 202	0.13 196	0.12 157	0.15 84	0.11 40

iResNet_ROB	0.50 167	1.15 355	1.73 86	0.31 120	0.21 117	0.58 135	0.22 48	0.95 300	0.82 317	0.58 221	0.62 216	0.57 187	0.39 159	0.84 195	0.40 165	0.11 130	0.08 60	0.09 23	0.06 8	0.21 187	0.13 98

riskmin	0.37 45	0.22 17	1.74 90	0.32 143	0.20 110	0.48 43	0.20 24	0.66 101	0.46 53	0.36 48	0.34 41	0.69 250	0.45 213	0.39 55	0.27 68	0.11 130	0.08 60	0.12 141	0.08 30	0.13 52	0.16 163

UDGNet	0.44 99	1.02 337	1.74 90	0.35 195	0.19 100	0.58 135	0.23 66	0.49 29	0.66 215	0.41 70	0.38 56	0.34 65	0.29 95	0.53 123	0.30 102	0.24 335	0.10 144	0.37 366	0.19 287	0.27 255	0.15 141

dad	0.51 182	1.01 334	1.74 90	0.29 81	0.19 100	0.60 161	0.26 120	0.52 45	0.75 285	0.63 269	0.63 226	0.63 211	0.33 117	0.85 197	0.47 198	0.27 348	0.15 251	0.40 369	0.18 269	0.22 199	0.14 111

OMP-Stereo	0.59 234	0.65 215	1.74 90	0.56 345	0.37 294	0.60 161	0.26 120	0.70 119	0.65 205	0.66 288	0.60 204	0.69 250	0.32 114	2.09 338	1.20 325	0.10 81	0.07 11	0.12 141	0.09 46	0.17 131	0.10 29

IIG-Stereo	0.59 234	0.65 215	1.74 90	0.54 337	0.23 150	0.61 181	0.21 35	0.73 135	0.65 205	0.64 278	0.69 271	0.69 250	0.38 145	2.09 338	1.39 338	0.11 130	0.07 11	0.11 96	0.09 46	0.15 84	0.09 18

CREStereo++_RVC	0.33 22	0.29 68	1.74 90	0.24 8	0.16 40	0.54 82	0.15 1	0.40 4	0.55 115	0.37 52	0.51 132	0.24 23	0.19 10	0.27 1	0.26 60	0.09 18	0.06 1	0.08 3	0.30 338	0.08 1	0.06 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
knoymous	0.34 29	0.25 33	1.75 96	0.24 8	0.18 87	0.45 22	0.24 89	0.57 68	0.38 11	0.41 70	0.39 63	0.55 172	0.25 44	0.38 51	0.23 36	0.11 130	0.08 60	0.12 141	0.07 14	0.13 52	0.12 66

KYRaft	0.48 141	0.29 68	1.75 96	0.33 158	0.21 117	0.75 291	0.44 277	0.58 72	0.57 126	0.64 278	0.93 329	0.53 165	0.72 312	0.60 143	0.24 50	0.10 81	0.07 11	0.12 141	0.14 207	0.12 33	0.54 368

TANstereo	0.33 22	0.49 160	1.75 96	0.23 4	0.12 3	0.54 82	0.16 4	0.40 4	0.45 50	0.45 91	0.51 132	0.26 36	0.22 22	0.29 11	0.20 19	0.10 81	0.10 144	0.08 3	0.06 8	0.08 1	0.11 40

XX-TBD	0.34 29	0.77 253	1.75 96	0.34 181	0.13 6	0.51 60	0.17 6	0.43 7	0.50 78	0.37 52	0.49 122	0.23 15	0.18 6	0.28 3	0.24 50	0.10 81	0.07 11	0.08 3	0.06 8	0.09 7	0.07 3

SST-Stereo	0.52 191	0.20 4	1.76 100	0.62 357	0.53 350	0.62 201	0.66 339	0.55 64	0.61 161	0.58 221	0.53 148	0.52 163	0.60 277	1.59 273	0.29 91	0.11 130	0.07 11	0.12 141	0.10 78	0.16 111	0.10 29

RAFT_R40	0.50 167	0.21 9	1.76 100	0.50 321	0.40 308	0.61 181	0.53 307	0.56 65	0.60 147	0.56 199	0.54 158	0.55 172	0.51 244	1.57 267	0.53 220	0.11 130	0.07 11	0.12 141	0.10 78	0.16 111	0.09 18

DRaft	0.62 250	0.38 114	1.76 100	0.24 8	0.16 40	0.64 228	0.66 339	0.53 51	0.53 104	0.67 292	0.99 338	0.38 78	1.00 351	1.44 245	2.10 369	0.10 81	0.14 230	0.10 52	0.14 207	0.18 150	0.21 220

GrayStereo	0.66 268	0.19 2	1.76 100	0.90 379	0.23 150	0.62 201	1.42 403	0.62 91	0.60 147	0.72 310	0.78 302	0.56 181	3.07 407	0.60 143	0.26 60	0.09 18	0.08 60	0.10 52	0.21 302	0.11 23	0.18 192

CRE-IMP	0.41 71	0.22 17	1.76 100	0.48 317	0.17 64	0.79 310	0.69 346	0.52 45	0.52 88	0.47 99	0.42 73	0.45 128	0.26 56	0.41 61	0.31 112	0.11 130	0.07 11	0.12 141	0.09 46	0.17 131	0.23 248

Prome-Stereo	0.49 158	0.30 73	1.76 100	0.60 355	0.23 150	0.63 217	0.42 263	0.62 91	0.60 147	0.59 234	1.03 345	0.43 110	0.72 312	0.60 143	0.33 132	0.09 18	0.07 11	0.10 52	0.09 46	0.11 23	0.43 357

acv_ft	0.48 141	0.44 142	1.76 100	0.32 143	0.41 315	0.63 217	0.28 153	0.81 201	0.68 220	0.61 249	0.59 192	0.69 250	0.45 213	0.44 72	0.63 250	0.11 130	0.09 115	0.10 52	0.09 46	0.41 340	0.10 29

TDLM	0.67 271	0.92 297	1.76 100	0.37 231	0.24 163	0.66 245	0.56 318	0.82 207	0.74 273	1.16 364	0.62 216	0.61 204	0.48 234	2.70 383	0.50 211	0.20 308	0.11 177	0.35 360	0.14 207	0.32 286	0.16 163

dd	0.42 84	0.96 313	1.77 108	0.31 120	0.17 64	0.57 120	0.26 120	0.49 29	0.68 220	0.41 70	0.40 66	0.34 65	0.27 71	0.45 79	0.40 165	0.17 279	0.10 144	0.13 196	0.12 157	0.21 187	0.12 66

NRIStereo	0.46 124	0.25 33	1.77 108	0.47 309	0.16 40	0.95 344	0.74 354	0.51 35	0.56 123	0.48 118	0.39 63	0.59 196	0.29 95	0.77 186	0.32 122	0.11 130	0.13 216	0.11 96	0.09 46	0.21 187	0.24 255

PSM-AAD	0.63 253	0.22 17	1.77 108	0.37 231	0.23 150	0.86 331	1.17 389	0.59 77	0.60 147	0.64 278	0.71 285	0.68 243	2.93 404	0.65 158	0.31 112	0.09 18	0.07 11	0.17 282	0.15 228	0.13 52	0.33 319

FBW_ROB	0.83 332	0.77 253	1.77 108	0.44 286	0.30 224	0.87 335	0.46 286	1.10 364	0.91 340	0.81 330	0.75 296	1.01 345	0.61 284	3.66 405	1.23 329	0.26 343	0.23 321	0.36 362	0.25 317	0.27 255	0.62 375

DisPM	0.43 90	0.33 87	1.78 112	0.57 347	0.18 87	0.59 151	0.63 337	0.53 51	0.61 161	0.60 242	0.53 148	0.38 78	0.26 56	0.75 179	0.29 91	0.12 177	0.07 11	0.12 141	0.11 127	0.11 23	0.14 111

GMOStereo	0.41 71	0.62 200	1.78 112	0.28 60	0.36 282	0.51 60	0.31 190	0.53 51	0.44 40	0.57 209	0.48 105	0.41 94	0.27 71	0.28 3	0.23 36	0.08 4	0.38 364	0.13 196	0.11 127	0.34 300	0.11 40

error version	0.41 71	0.62 200	1.78 112	0.28 60	0.36 282	0.51 60	0.31 190	0.53 51	0.44 40	0.57 209	0.48 105	0.41 94	0.27 71	0.28 3	0.23 36	0.08 4	0.38 364	0.13 196	0.11 127	0.34 300	0.11 40

test-v	0.41 71	0.62 200	1.78 112	0.28 60	0.36 282	0.51 60	0.31 190	0.53 51	0.44 40	0.57 209	0.48 105	0.41 94	0.27 71	0.28 3	0.23 36	0.08 4	0.38 364	0.13 196	0.11 127	0.34 300	0.11 40

LCNet	0.54 201	0.37 109	1.78 112	0.92 381	0.22 138	0.96 345	0.30 180	0.59 77	0.58 136	0.51 148	0.55 166	0.41 94	0.76 322	0.84 195	0.26 60	0.09 18	0.06 1	0.12 141	0.18 269	0.98 387	0.39 346

Patchmatch Stereo++	0.39 63	0.27 44	1.78 112	0.44 286	0.16 40	0.61 181	0.27 143	0.51 35	0.52 88	0.47 99	0.43 75	0.43 110	0.28 82	0.54 126	0.28 78	0.12 177	0.08 60	0.12 141	0.10 78	0.17 131	0.12 66
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
PSM-adaLoss	0.38 50	0.27 44	1.78 112	0.44 286	0.17 64	0.60 161	0.29 173	0.51 35	0.52 88	0.47 99	0.43 75	0.44 121	0.28 82	0.47 92	0.28 78	0.12 177	0.08 60	0.12 141	0.10 78	0.17 131	0.12 66

ROB_FTStereo_v2	0.38 50	0.27 44	1.78 112	0.44 286	0.17 64	0.61 181	0.28 153	0.51 35	0.52 88	0.47 99	0.43 75	0.44 121	0.28 82	0.47 92	0.28 78	0.12 177	0.08 60	0.12 141	0.10 78	0.17 131	0.12 66

ROB_FTStereo	0.38 50	0.27 44	1.78 112	0.44 286	0.17 64	0.61 181	0.26 120	0.51 35	0.52 88	0.47 99	0.43 75	0.43 110	0.28 82	0.49 105	0.28 78	0.12 177	0.08 60	0.12 141	0.10 78	0.17 131	0.12 66

Pruner-Stereo	0.51 182	0.27 44	1.78 112	1.79 406	0.19 100	0.62 201	0.45 284	0.57 68	0.60 147	0.61 249	0.48 105	0.41 94	0.24 33	0.46 85	1.00 306	0.12 177	0.07 11	0.12 141	0.10 78	0.12 33	0.13 98

iGMRVC	0.39 63	0.27 44	1.78 112	0.44 286	0.17 64	0.61 181	0.27 143	0.51 35	0.52 88	0.47 99	0.43 75	0.44 121	0.28 82	0.55 130	0.28 78	0.12 177	0.08 60	0.12 141	0.10 78	0.17 131	0.12 66

IRAFT_RVC	0.54 201	0.53 174	1.78 112	0.46 304	0.21 117	0.58 135	0.43 269	0.65 99	0.66 215	0.54 176	0.50 128	0.49 151	0.51 244	1.58 271	1.01 310	0.11 130	0.25 338	0.13 196	0.10 78	0.15 84	0.13 98

iRAFT	0.39 63	0.27 44	1.78 112	0.44 286	0.16 40	0.61 181	0.27 143	0.51 35	0.52 88	0.47 99	0.43 75	0.43 110	0.28 82	0.54 126	0.28 78	0.12 177	0.08 60	0.12 141	0.10 78	0.17 131	0.12 66

test-2	0.41 71	0.62 200	1.78 112	0.28 60	0.36 282	0.51 60	0.31 190	0.53 51	0.44 40	0.57 209	0.48 105	0.41 94	0.27 71	0.28 3	0.23 36	0.08 4	0.38 364	0.13 196	0.11 127	0.34 300	0.11 40

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 84	0.86 284	1.78 112	0.28 60	0.17 64	0.52 73	0.20 24	0.62 91	0.61 161	0.50 136	0.61 211	0.39 82	0.32 114	0.35 35	0.30 102	0.07 1	0.10 144	0.09 23	0.09 46	0.35 308	0.10 29

AFF-stereo	0.44 99	0.96 313	1.78 112	0.31 120	0.15 27	0.50 54	0.21 35	0.64 95	0.63 186	0.47 99	0.64 242	0.49 151	0.34 125	0.46 85	0.31 112	0.08 4	0.09 115	0.10 52	0.10 78	0.37 320	0.10 29

PSMNet-RSSM	0.53 196	0.82 274	1.78 112	0.31 120	0.25 175	0.58 135	0.28 153	0.84 224	0.60 147	0.50 136	0.61 211	0.67 237	0.43 202	1.68 284	0.42 173	0.15 248	0.10 144	0.14 225	0.16 244	0.15 84	0.13 98

CFNet	0.58 230	0.96 313	1.78 112	0.33 158	0.25 175	0.63 217	0.22 48	0.88 250	0.75 285	0.46 98	0.59 192	0.58 194	0.40 166	2.29 349	0.48 201	0.12 177	0.09 115	0.15 251	0.14 207	0.30 274	0.15 141

AAGNet	0.88 339	0.33 87	1.79 130	0.54 337	0.98 388	0.62 201	0.46 286	0.50 33	0.60 147	0.58 221	0.53 148	0.50 154	0.73 315	1.23 232	7.48 417	0.11 130	0.07 11	0.12 141	0.10 78	0.14 70	0.09 18

HUI-Stereo	0.38 50	0.27 44	1.79 130	0.44 286	0.17 64	0.61 181	0.28 153	0.51 35	0.52 88	0.47 99	0.43 75	0.44 121	0.28 82	0.45 79	0.28 78	0.12 177	0.08 60	0.12 141	0.10 78	0.17 131	0.12 66

RAFT-IKP	0.38 50	0.27 44	1.79 130	0.44 286	0.16 40	0.60 161	0.28 153	0.51 35	0.52 88	0.47 99	0.43 75	0.43 110	0.28 82	0.50 110	0.28 78	0.12 177	0.08 60	0.12 141	0.10 78	0.17 131	0.12 66

ACVNet	0.45 114	0.44 142	1.79 130	0.28 60	0.21 117	0.59 151	0.36 235	0.66 101	0.68 220	0.45 91	0.59 192	0.69 250	0.40 166	0.44 72	0.55 225	0.11 130	0.09 115	0.10 52	0.09 46	0.34 300	0.10 29

CFNet-ft	0.51 182	0.76 245	1.79 130	0.28 60	0.30 224	0.63 217	0.28 153	0.66 101	0.55 115	0.45 91	0.57 183	0.74 275	0.41 177	1.46 250	0.42 173	0.14 234	0.10 144	0.28 346	0.13 182	0.18 150	0.14 111

CFNet_RVC	0.51 182	0.76 245	1.79 130	0.28 60	0.30 224	0.63 217	0.28 153	0.66 101	0.55 115	0.45 91	0.57 183	0.74 275	0.41 177	1.46 250	0.42 173	0.14 234	0.10 144	0.28 346	0.13 182	0.18 150	0.14 111

AdaStereo	0.44 99	0.38 114	1.79 130	0.34 181	0.20 110	0.57 120	0.28 153	0.92 280	0.69 229	0.52 155	0.55 166	0.61 204	0.33 117	0.48 96	0.39 160	0.17 279	0.08 60	0.17 282	0.11 127	0.18 150	0.12 66
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.
NF-Stereo	0.48 141	0.25 33	1.81 137	0.52 328	0.16 40	0.61 181	0.44 277	0.66 101	0.61 161	0.50 136	0.47 93	0.37 72	0.26 56	1.45 249	0.79 287	0.11 130	0.07 11	0.12 141	0.10 78	0.13 52	0.16 163

OCTAStereo	0.48 141	0.25 33	1.81 137	0.52 328	0.16 40	0.61 181	0.43 269	0.66 101	0.61 161	0.50 136	0.47 93	0.37 72	0.26 56	1.44 245	0.80 288	0.11 130	0.07 11	0.12 141	0.10 78	0.13 52	0.17 174

RE-Stereo	0.48 141	0.25 33	1.81 137	0.52 328	0.16 40	0.61 181	0.43 269	0.66 101	0.60 147	0.50 136	0.47 93	0.37 72	0.26 56	1.44 245	0.78 282	0.11 130	0.07 11	0.12 141	0.10 78	0.13 52	0.17 174

TVStereo	0.48 141	0.25 33	1.81 137	0.52 328	0.16 40	0.61 181	0.43 269	0.66 101	0.60 147	0.50 136	0.47 93	0.37 72	0.26 56	1.44 245	0.78 282	0.11 130	0.07 11	0.12 141	0.10 78	0.13 52	0.17 174

PS-NSSS	0.63 253	1.00 330	1.81 137	0.30 95	0.31 240	0.63 217	0.34 223	0.98 315	0.69 229	0.54 176	0.74 293	0.51 157	0.41 177	2.43 364	0.48 201	0.24 335	0.17 275	0.27 342	0.18 269	0.27 255	0.21 220

CBFPSM	0.56 219	0.91 296	1.82 142	0.28 60	0.23 150	0.71 271	0.37 242	0.72 127	0.64 193	0.50 136	0.49 122	1.03 349	0.83 329	0.62 146	1.35 335	0.10 81	0.12 202	0.10 52	0.10 78	0.18 150	0.19 200

RAFT+CT+SA	0.50 167	0.86 284	1.82 142	0.37 231	0.75 375	0.54 82	0.34 223	0.77 169	0.63 186	0.38 57	0.55 166	0.34 65	0.29 95	0.68 162	0.27 68	0.09 18	0.07 11	0.11 96	0.51 378	0.29 264	0.41 355

tt1	0.44 99	0.64 209	1.83 144	0.35 195	0.14 13	0.76 293	0.25 104	0.74 140	0.88 332	0.31 39	0.37 49	0.25 30	0.35 127	0.63 148	0.19 3	0.10 81	0.24 324	0.11 96	0.09 46	0.25 233	0.36 333

LL-Strereo2	0.41 71	0.90 295	1.83 144	0.44 286	0.24 163	0.54 82	0.27 143	0.58 72	0.45 50	0.41 70	0.33 36	0.44 121	0.21 17	0.44 72	0.34 137	0.09 18	0.08 60	0.16 266	0.14 207	0.17 131	0.17 174

psm_up	0.57 225	0.61 196	1.83 144	0.35 195	0.30 224	0.64 228	0.37 242	0.90 262	0.68 220	0.59 234	0.55 166	0.68 243	0.54 254	1.91 323	0.46 189	0.16 265	0.15 251	0.16 266	0.15 228	0.23 207	0.13 98

TestStereo1	0.49 158	0.81 270	1.85 147	0.39 253	0.57 358	0.56 103	0.34 223	0.75 150	0.69 229	0.44 84	0.63 226	0.35 69	0.42 192	0.64 151	0.29 91	0.10 81	0.08 60	0.12 141	0.10 78	0.33 293	0.26 273

SA-5K	0.49 158	0.81 270	1.85 147	0.39 253	0.57 358	0.56 103	0.34 223	0.75 150	0.69 229	0.44 84	0.63 226	0.35 69	0.42 192	0.64 151	0.29 91	0.10 81	0.08 60	0.12 141	0.10 78	0.33 293	0.26 273

PSM-softLoss	0.48 141	0.27 44	1.85 147	0.51 324	0.17 64	0.61 181	0.40 254	0.61 87	0.57 126	0.52 155	0.48 105	0.39 82	0.25 44	1.46 250	0.77 280	0.12 177	0.08 60	0.13 196	0.12 157	0.12 33	0.14 111

KMStereo	0.48 141	0.27 44	1.85 147	0.51 324	0.17 64	0.61 181	0.40 254	0.61 87	0.57 126	0.52 155	0.48 105	0.39 82	0.25 44	1.46 250	0.77 280	0.12 177	0.08 60	0.13 196	0.12 157	0.12 33	0.14 111

raft+_RVC	0.44 99	0.67 221	1.85 147	0.34 181	0.71 373	0.51 60	0.25 104	0.64 95	0.51 83	0.35 46	0.45 86	0.32 58	0.28 82	0.43 67	0.32 122	0.09 18	0.19 293	0.10 52	0.09 46	0.20 179	0.40 350

RALCasStereoNet	0.45 114	0.88 290	1.85 147	0.30 95	0.26 189	0.49 48	0.26 120	0.58 72	0.51 83	0.36 48	0.48 105	0.36 71	0.28 82	0.55 130	0.34 137	0.10 81	0.53 383	0.09 23	0.08 30	0.25 233	0.34 323

UCFNet_RVC	0.48 141	0.82 274	1.85 147	0.30 95	0.27 200	0.64 228	0.26 120	0.74 140	0.55 115	0.48 118	0.53 148	0.63 211	0.41 177	0.88 200	0.38 153	0.15 248	0.10 144	0.17 282	0.17 259	0.18 150	0.15 141

MLCV	0.48 141	0.89 293	1.85 147	0.29 81	0.14 13	0.59 151	0.23 66	0.72 127	0.59 143	0.66 288	0.66 253	0.55 172	0.36 132	1.03 212	0.49 206	0.09 18	0.06 1	0.09 23	0.07 14	0.19 167	0.11 40

IMH-64-1	1.39 382	1.64 388	1.86 155	1.36 397	1.11 396	1.39 374	1.19 390	1.76 395	1.45 384	1.16 364	2.21 389	1.53 381	1.38 375	1.98 327	1.52 345	1.29 400	0.67 392	1.27 401	0.69 392	1.29 398	0.98 396

IMH-64	1.39 382	1.64 388	1.86 155	1.36 397	1.11 396	1.39 374	1.19 390	1.76 395	1.45 384	1.16 364	2.21 389	1.53 381	1.38 375	1.98 327	1.52 345	1.29 400	0.67 392	1.27 401	0.69 392	1.29 398	0.98 396

ssnet_v2	0.55 213	0.60 192	1.86 155	0.32 143	0.22 138	0.72 277	0.44 277	0.94 289	0.74 273	0.63 269	0.54 158	0.81 298	0.47 226	0.77 186	0.70 265	0.16 265	0.14 230	0.14 225	0.14 207	0.30 274	0.30 301

CRFU-Net	0.56 219	0.38 114	1.86 155	0.46 304	0.26 189	0.82 321	0.36 235	0.90 262	0.49 72	0.62 260	0.59 192	0.78 289	1.35 373	1.00 208	0.48 201	0.15 248	0.14 230	0.17 282	0.10 78	0.19 167	0.14 111

PFNet+	0.45 114	0.37 109	1.86 155	0.46 304	0.18 87	0.58 135	0.77 358	0.52 45	0.64 193	0.56 199	0.48 105	0.39 82	0.26 56	0.93 201	0.32 122	0.13 206	0.09 115	0.14 225	0.13 182	0.12 33	0.15 141

Anonymous	0.35 38	0.32 82	1.87 160	0.34 181	0.31 240	0.37 13	0.31 190	0.54 61	0.40 21	0.25 22	0.28 17	0.23 15	0.29 95	0.36 40	0.27 68	0.14 234	0.13 216	0.11 96	0.12 157	0.24 222	0.20 214

DISCO	0.57 225	0.34 95	1.87 160	0.45 299	0.34 265	0.84 325	0.35 229	0.84 224	0.78 304	0.59 234	0.63 226	1.06 356	0.53 251	1.10 218	0.82 290	0.12 177	0.09 115	0.11 96	0.10 78	0.22 199	0.18 192

MIM_Stereo	0.41 71	0.60 192	1.88 162	0.31 120	0.21 117	0.50 54	0.19 15	0.64 95	0.44 40	0.43 79	0.53 148	0.43 110	0.27 71	0.51 113	0.28 78	0.08 4	0.14 230	0.11 96	0.10 78	0.26 248	0.26 273

DDUNet	0.77 316	1.12 347	1.88 162	0.76 368	0.69 371	0.84 325	0.43 269	0.85 228	0.65 205	0.67 292	0.75 296	0.91 324	0.52 249	1.03 212	0.57 235	0.54 377	0.37 362	0.95 391	0.52 380	0.71 377	0.57 371

GES	0.44 99	0.28 64	1.88 162	0.30 95	0.18 87	0.61 181	0.30 180	0.88 250	0.46 53	0.47 99	0.52 140	0.39 82	0.42 192	0.58 135	0.67 259	0.15 248	0.11 177	0.12 141	0.10 78	0.15 84	0.17 174

PWC_ROB	0.70 286	0.94 305	1.88 162	0.39 253	0.39 301	0.62 201	0.30 180	0.98 315	0.94 344	0.91 345	1.29 362	0.77 286	0.62 289	1.62 278	1.03 313	0.18 289	0.11 177	0.18 299	0.13 182	0.51 361	0.22 230

Any-RAFT	0.38 50	0.25 33	1.89 166	0.27 42	0.17 64	0.68 261	0.21 35	0.78 183	0.53 104	0.43 79	0.43 75	0.54 169	0.30 103	0.41 61	0.20 19	0.10 81	0.12 202	0.08 3	0.06 8	0.10 12	0.09 18

ToySt	0.44 99	0.61 196	1.89 166	0.29 81	0.18 87	0.55 94	0.35 229	0.67 110	0.53 104	0.39 62	0.50 128	0.59 196	0.43 202	0.51 113	0.49 206	0.10 81	0.12 202	0.13 196	0.16 244	0.24 222	0.19 200

sCroCo_RVC	0.33 22	0.32 82	1.89 166	0.34 181	0.27 200	0.30 5	0.22 48	0.48 24	0.44 40	0.22 5	0.33 36	0.25 30	0.25 44	0.32 23	0.24 50	0.14 234	0.16 265	0.12 141	0.12 157	0.15 84	0.13 98

H2IRNET	0.40 67	0.61 196	1.90 169	0.29 81	0.17 64	0.54 82	0.18 12	0.52 45	0.50 78	0.27 32	0.56 177	0.47 142	0.35 127	0.46 85	0.33 132	0.10 81	0.07 11	0.12 141	0.14 207	0.32 286	0.12 66

Sa-1000	0.51 182	0.72 235	1.90 169	0.31 120	0.60 365	0.60 161	0.31 190	0.94 289	0.71 247	0.52 155	0.83 308	0.42 107	0.33 117	0.68 162	0.28 78	0.10 81	0.09 115	0.13 196	0.29 333	0.29 264	0.10 29

SACVNet	0.60 238	0.74 242	1.90 169	0.37 231	0.28 209	0.64 228	0.37 242	0.86 236	0.61 161	0.65 285	0.62 216	0.69 250	0.44 209	2.08 336	0.42 173	0.18 289	0.14 230	0.16 266	0.15 228	0.38 326	0.24 255

RALAANet	0.43 90	0.98 324	1.90 169	0.32 143	0.23 150	0.48 43	0.19 15	0.67 110	0.53 104	0.48 118	0.45 86	0.39 82	0.30 103	0.48 96	0.37 148	0.10 81	0.08 60	0.11 96	0.14 207	0.27 255	0.10 29

hitnet-ft	0.67 271	0.80 265	1.90 169	0.28 60	0.22 138	0.69 264	0.36 235	0.85 228	0.65 205	0.56 199	0.84 311	1.03 349	0.95 349	2.32 351	0.55 225	0.23 328	0.14 230	0.41 370	0.13 182	0.24 222	0.17 174

GANet-RSSM	0.55 213	0.73 238	1.90 169	0.36 213	0.26 189	0.59 151	0.27 143	0.78 183	0.52 88	0.47 99	0.57 183	0.63 211	0.45 213	1.92 325	0.43 181	0.14 234	0.10 144	0.25 338	0.11 127	0.34 300	0.14 111

GMStereo	0.38 50	0.99 328	1.91 175	0.27 42	0.16 40	0.39 16	0.23 66	0.47 21	0.62 177	0.38 57	0.34 41	0.25 30	0.25 44	0.39 55	0.29 91	0.14 234	0.08 60	0.10 52	0.12 157	0.15 84	0.11 40
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
BEATNet_4x	0.47 137	0.73 238	1.91 175	0.33 158	0.15 27	0.56 103	0.25 104	0.85 228	0.58 136	0.54 176	0.51 132	0.57 187	0.42 192	0.57 133	0.61 246	0.11 130	0.08 60	0.12 141	0.09 46	0.20 179	0.16 163

PASM	0.72 296	0.68 223	1.91 175	0.47 309	0.44 323	0.60 161	0.51 301	0.76 159	0.80 312	0.77 322	0.67 256	0.87 315	0.61 284	2.40 360	0.67 259	0.32 358	0.35 358	0.36 362	0.41 371	0.45 353	0.39 346

DeepStereo_RVC	0.44 99	0.28 64	1.92 178	0.49 319	0.17 64	0.60 161	0.59 326	0.50 33	0.52 88	0.49 129	0.45 86	0.39 82	0.86 336	0.45 79	0.33 132	0.11 130	0.08 60	0.11 96	0.09 46	0.15 84	0.19 200

Gwc-CoAtRS	0.38 50	0.33 87	1.92 178	0.27 42	0.41 315	0.48 43	0.19 15	0.59 77	0.46 53	0.43 79	0.39 63	0.57 187	0.26 56	0.32 23	0.26 60	0.09 18	0.09 115	0.09 23	0.31 342	0.11 23	0.09 18

ac_64	0.55 213	0.46 149	1.92 178	0.36 213	0.34 265	0.63 217	0.31 190	0.82 207	0.61 161	0.55 190	0.51 132	0.89 321	0.48 234	1.83 308	0.55 225	0.14 234	0.11 177	0.12 141	0.12 157	0.18 150	0.12 66

1111x	0.74 307	0.21 9	1.93 181	0.31 120	0.17 64	0.63 217	0.32 211	1.03 352	0.74 273	0.52 155	0.62 216	0.57 187	0.47 226	2.38 356	4.25 405	0.12 177	0.14 230	0.11 96	0.12 157	0.12 33	0.14 111

MIF-Stereo (partial)	0.34 29	0.41 126	1.93 181	0.26 33	0.24 163	0.32 6	0.17 6	0.53 51	0.42 30	0.25 22	0.37 49	0.25 30	0.26 56	0.44 72	0.31 112	0.11 130	0.08 60	0.12 141	0.10 78	0.19 167	0.14 111

EKT-Stereo	1.47 386	0.49 160	1.93 181	2.57 415	19.31 430	0.55 94	0.22 48	0.69 115	0.42 30	0.38 57	0.36 46	0.43 110	0.27 71	0.69 168	0.26 60	0.12 177	0.14 230	0.11 96	0.16 244	0.20 179	0.15 141

MMNet	0.50 167	0.48 158	1.93 181	0.33 158	0.27 200	0.79 310	0.28 153	0.81 201	0.74 273	0.60 242	0.56 177	0.59 196	0.55 259	0.79 191	0.59 242	0.10 81	0.09 115	0.12 141	0.11 127	0.13 52	0.14 111

StereoVision	0.45 114	0.72 235	1.94 185	0.33 158	0.32 248	0.47 37	0.26 120	0.68 113	0.57 126	0.32 45	0.89 323	0.45 128	0.27 71	0.49 105	0.36 146	0.13 206	0.15 251	0.16 266	0.15 228	0.19 167	0.13 98

RP	0.67 271	0.82 274	1.94 185	0.43 281	0.44 323	0.65 240	0.45 284	0.89 256	0.82 317	0.66 288	0.92 326	0.99 343	0.76 322	1.55 264	0.66 256	0.25 340	0.18 283	0.23 327	0.20 297	0.31 282	0.22 230

DeepPruner_ROB	0.50 167	0.70 229	1.94 185	0.29 81	0.26 189	0.63 217	0.31 190	0.80 197	0.48 68	0.61 249	0.55 166	0.66 227	0.38 145	0.98 206	0.40 165	0.19 299	0.14 230	0.14 225	0.14 207	0.23 207	0.17 174

fff	0.43 90	0.77 253	1.95 188	0.24 8	0.13 6	0.51 60	0.22 48	0.77 169	0.75 285	0.54 176	0.47 93	0.31 52	0.65 295	0.36 40	0.34 137	0.09 18	0.07 11	0.08 3	0.07 14	0.08 1	0.22 230

SA	0.50 167	0.75 244	1.95 188	0.31 120	0.61 366	0.57 120	0.31 190	0.91 272	0.73 269	0.42 74	0.62 216	0.38 78	0.47 226	0.68 162	0.29 91	0.09 18	0.09 115	0.13 196	0.32 346	0.30 274	0.10 29

GEStereo_RVC	0.54 201	0.87 287	1.95 188	0.47 309	0.25 175	0.62 201	0.37 242	1.00 334	0.74 273	0.53 164	0.54 158	0.59 196	0.44 209	1.10 218	0.46 189	0.15 248	0.11 177	0.12 141	0.10 78	0.26 248	0.19 200

ADLNet	0.60 238	0.71 231	1.95 188	0.35 195	0.34 265	0.67 250	0.34 223	0.90 262	0.74 273	0.68 298	0.62 216	0.80 295	0.45 213	1.78 298	0.64 253	0.14 234	0.11 177	0.14 225	0.14 207	0.29 264	0.21 220

DCANet	0.42 84	0.77 253	1.95 188	0.25 16	0.14 13	0.51 60	0.22 48	0.77 169	0.72 255	0.54 176	0.48 105	0.31 52	0.41 177	0.36 40	0.39 160	0.09 18	0.07 11	0.09 23	0.07 14	0.13 52	0.23 248

csc	0.43 90	0.77 253	1.95 188	0.24 8	0.13 6	0.51 60	0.22 48	0.77 169	0.75 285	0.54 176	0.47 93	0.31 52	0.65 295	0.36 40	0.34 137	0.09 18	0.07 11	0.08 3	0.07 14	0.08 1	0.22 230

cscssc	0.43 90	0.77 253	1.95 188	0.24 8	0.13 6	0.51 60	0.22 48	0.77 169	0.75 285	0.54 176	0.47 93	0.31 52	0.65 295	0.36 40	0.34 137	0.09 18	0.07 11	0.08 3	0.07 14	0.08 1	0.22 230

111	0.48 141	1.09 345	1.95 188	0.24 8	0.13 6	0.59 151	0.26 120	0.83 213	0.78 304	0.48 118	0.52 140	0.56 181	0.38 145	0.49 105	0.38 153	0.09 18	0.07 11	0.09 23	0.07 14	0.23 207	0.35 325

RAFT + AFF	0.64 256	1.20 361	1.95 188	0.34 181	0.33 259	0.67 250	0.52 304	0.99 326	0.74 273	0.53 164	0.58 189	0.57 187	0.80 326	1.76 295	0.51 214	0.12 177	0.27 345	0.15 251	0.14 207	0.43 345	0.29 293

iRaft-Stereo_20w	0.58 230	0.39 121	1.96 197	0.45 299	0.32 248	0.92 342	0.57 322	1.14 369	0.56 123	0.81 330	0.40 66	0.55 172	0.69 305	0.65 158	1.04 314	0.09 18	0.16 265	0.09 23	0.36 362	0.17 131	0.25 264

rafts_anoy	0.43 90	0.89 293	1.96 197	0.32 143	0.30 224	0.48 43	0.24 89	0.62 91	0.49 72	0.37 52	0.38 56	0.33 61	0.30 103	0.51 113	0.34 137	0.10 81	0.39 370	0.13 196	0.15 228	0.17 131	0.15 141

NCCL2	0.65 264	0.94 305	1.96 197	0.43 281	0.30 224	0.71 271	0.68 344	0.84 224	0.65 205	0.70 303	0.60 204	0.86 313	0.54 254	1.56 265	0.57 235	0.20 308	0.16 265	0.67 383	0.25 317	0.22 199	0.24 255

test_5	0.51 182	0.87 287	1.99 200	0.37 231	0.65 368	0.58 135	0.35 229	0.78 183	0.62 177	0.48 118	0.55 166	0.45 128	0.40 166	0.72 176	0.30 102	0.09 18	0.07 11	0.12 141	0.12 157	0.33 293	0.38 343

DN-CSS_ROB	0.48 141	1.23 364	1.99 200	0.39 253	0.22 138	0.56 103	0.19 15	0.75 150	0.61 161	0.45 91	0.62 216	0.41 94	0.31 111	0.70 172	0.32 122	0.11 130	0.08 60	0.14 225	0.13 182	0.36 313	0.12 66

HGLStereo	0.54 201	0.69 226	2.00 202	0.35 195	0.40 308	0.66 245	0.30 180	0.83 213	0.62 177	0.57 209	0.69 271	0.69 250	0.54 254	1.07 215	0.55 225	0.13 206	0.13 216	0.13 196	0.11 127	0.19 167	0.17 174

DualNet	0.64 256	0.23 22	2.01 203	0.30 95	0.21 117	0.57 120	0.26 120	0.74 140	0.88 332	0.53 164	0.63 226	0.66 227	0.39 159	0.63 148	3.43 396	0.10 81	0.24 324	0.15 251	0.13 182	0.25 233	0.36 333

ffm	0.47 137	0.23 22	2.01 203	0.30 95	0.21 117	0.57 120	0.26 120	0.74 140	0.88 332	0.53 164	0.63 226	0.66 227	0.39 159	0.63 148	0.19 3	0.10 81	0.24 324	0.15 251	0.13 182	0.25 233	0.36 333

ff1	0.73 304	0.23 22	2.01 203	0.30 95	0.21 117	0.57 120	0.26 120	0.74 140	0.88 332	0.53 164	0.63 226	0.66 227	0.39 159	2.52 372	3.43 396	0.10 81	0.24 324	0.15 251	0.13 182	0.25 233	0.36 333

mmx	0.72 296	0.23 22	2.01 203	0.30 95	0.21 117	0.57 120	0.26 120	0.99 326	0.76 295	0.53 164	0.63 226	0.66 227	0.39 159	2.52 372	3.43 396	0.13 206	0.10 144	0.15 251	0.13 182	0.15 84	0.15 141

xxx	0.72 296	0.23 22	2.01 203	0.30 95	0.21 117	0.57 120	0.26 120	0.99 326	0.76 295	0.53 164	0.63 226	0.66 227	0.39 159	2.52 372	3.43 396	0.13 206	0.10 144	0.15 251	0.13 182	0.15 84	0.15 141

RAFT-Test	0.44 99	0.38 114	2.01 203	0.27 42	0.44 323	0.64 228	0.37 242	0.72 127	0.57 126	0.45 91	0.48 105	0.65 222	0.24 33	0.35 35	0.29 91	0.09 18	0.11 177	0.09 23	0.38 365	0.10 12	0.11 40

test_4	0.40 67	0.37 109	2.01 203	0.29 81	0.21 117	0.50 54	0.28 153	0.47 21	0.39 17	0.42 74	0.76 298	0.38 78	0.22 22	0.52 117	0.33 132	0.08 4	0.07 11	0.11 96	0.15 228	0.28 261	0.07 3

GANet	0.75 309	0.84 279	2.01 203	0.40 262	0.25 175	0.74 285	0.66 339	0.87 245	0.73 269	0.71 307	1.07 350	0.84 306	0.59 275	2.71 385	1.15 322	0.17 279	0.16 265	0.44 373	0.16 244	0.31 282	0.20 214

RASNet	0.61 246	0.68 223	2.03 211	0.35 195	0.46 337	0.65 240	0.28 153	0.78 183	0.70 238	0.48 118	0.64 242	0.93 329	0.61 284	2.21 345	0.73 274	0.12 177	0.09 115	0.09 23	0.10 78	0.14 70	0.11 40

NVstereo2D	0.58 230	0.40 123	2.03 211	0.35 195	0.35 275	0.69 264	0.39 252	0.91 272	0.80 312	0.47 99	0.53 148	0.67 237	0.46 221	1.99 330	0.48 201	0.19 299	0.11 177	0.17 282	0.13 182	0.25 233	0.25 264

FADNet	0.64 256	1.22 363	2.06 213	0.32 143	0.30 224	0.66 245	0.29 173	0.88 250	0.72 255	0.44 84	0.48 105	0.66 227	0.57 268	1.84 313	0.45 188	0.46 372	0.20 303	0.17 282	0.19 287	0.59 369	0.24 255

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 316	1.04 339	2.06 213	0.94 383	0.35 275	0.89 337	0.40 254	0.85 228	0.63 186	0.55 190	0.63 226	0.75 280	0.38 145	2.38 356	0.48 201	1.10 396	0.31 352	0.36 362	0.21 302	0.53 365	0.55 370

ACVNet-DCA	0.42 84	0.64 209	2.07 215	0.35 195	0.14 13	0.76 293	0.25 104	0.76 159	0.52 88	0.31 39	0.38 56	0.24 23	0.38 145	0.69 168	0.19 3	0.10 81	0.24 324	0.11 96	0.09 46	0.12 33	0.14 111

xx1	0.46 124	0.64 209	2.07 215	0.35 195	0.14 13	0.76 293	0.25 104	0.74 140	1.01 354	0.31 39	0.38 56	0.46 136	0.36 132	0.69 168	0.19 3	0.10 81	0.24 324	0.12 141	0.12 157	0.12 33	0.14 111

1test111	0.44 99	0.64 209	2.07 215	0.35 195	0.14 13	0.76 293	0.25 104	0.76 159	0.52 88	0.31 39	0.38 56	0.24 23	0.38 145	0.96 204	0.30 102	0.10 81	0.24 324	0.11 96	0.09 46	0.12 33	0.14 111

cc1	0.47 137	0.64 209	2.07 215	0.35 195	0.14 13	0.76 293	0.25 104	0.74 140	1.01 354	0.31 39	0.38 56	0.24 23	0.38 145	0.69 168	0.19 3	0.10 81	0.24 324	0.11 96	0.09 46	0.25 233	0.40 350

RAFT_CTSACE	0.46 124	0.76 245	2.07 215	0.35 195	0.30 224	0.54 82	0.30 180	0.61 87	0.48 68	0.49 129	0.76 298	0.55 172	0.36 132	0.58 135	0.22 32	0.08 4	0.13 216	0.11 96	0.10 78	0.41 340	0.08 11

iRaft-Stereo_5w	0.54 201	1.01 334	2.08 220	0.27 42	0.21 117	0.49 48	0.28 153	0.73 135	0.58 136	0.40 64	0.61 211	0.62 208	0.46 221	1.78 298	0.47 198	0.09 18	0.07 11	0.11 96	0.10 78	0.39 334	0.12 66

Anonymous3	0.42 84	0.35 102	2.09 221	0.33 158	0.24 163	0.72 277	0.31 190	0.74 140	0.55 115	0.35 46	0.40 66	0.33 61	0.29 95	0.44 72	0.28 78	0.18 289	0.18 283	0.13 196	0.13 182	0.17 131	0.17 174

AANet_RVC	0.68 278	1.00 330	2.09 221	0.33 158	0.25 175	0.58 135	0.32 211	0.81 201	0.80 312	0.61 249	0.94 330	0.80 295	0.41 177	2.46 367	1.02 311	0.36 364	0.14 230	0.10 52	0.09 46	0.23 207	0.22 230

HITNet	0.46 124	0.92 297	2.09 221	0.33 158	0.14 13	0.55 94	0.22 48	0.83 213	0.56 123	0.51 148	0.49 122	0.48 149	0.37 140	0.48 96	0.54 224	0.09 18	0.06 1	0.10 52	0.08 30	0.23 207	0.09 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
PWCDC_ROB	0.72 296	1.06 341	2.09 221	0.47 309	0.36 282	0.78 306	0.26 120	0.98 315	1.34 379	0.61 249	2.07 383	0.64 219	0.61 284	0.83 193	0.71 267	0.31 357	0.14 230	0.15 251	0.12 157	0.60 372	0.21 220

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 225	0.87 287	2.11 225	0.32 143	0.30 224	0.84 325	0.40 254	0.88 250	0.72 255	0.65 285	0.73 291	0.66 227	0.57 268	0.93 201	0.71 267	0.13 206	0.07 11	0.10 52	0.08 30	0.15 84	0.14 111

TestStereo	0.45 114	0.54 177	2.11 225	0.29 81	0.16 40	0.43 20	0.24 89	0.54 61	0.45 50	0.37 52	0.46 90	0.34 65	0.27 71	1.98 327	0.27 68	0.11 130	0.08 60	0.12 141	0.09 46	0.14 70	0.08 11

PDISCO_ROB	0.75 309	1.06 341	2.11 225	0.64 359	0.59 361	1.13 364	0.43 269	1.14 369	1.05 358	0.64 278	0.71 285	0.96 336	0.61 284	1.21 229	0.76 278	0.37 365	0.18 283	0.27 342	0.24 310	0.56 368	0.32 312

ADStereo(finetuned)	0.45 114	0.77 253	2.12 228	0.25 16	0.14 13	0.51 60	0.22 48	0.77 169	0.72 255	0.54 176	0.48 105	0.31 52	0.76 322	0.37 47	0.38 153	0.09 18	0.07 11	0.09 23	0.07 14	0.13 52	0.23 248

FADNet-RVC	0.61 246	1.26 368	2.12 228	0.33 158	0.26 189	0.59 151	0.29 173	0.86 236	0.62 177	0.45 91	0.50 128	0.62 208	0.46 221	1.73 291	0.55 225	0.17 279	0.20 303	0.17 282	0.18 269	0.59 369	0.28 287

DCRE	0.50 167	0.63 207	2.13 230	0.30 95	0.23 150	0.45 22	0.24 89	0.59 77	0.53 104	0.50 136	2.10 385	0.42 107	0.26 56	0.35 35	0.23 36	0.09 18	0.14 230	0.10 52	0.32 346	0.16 111	0.15 141

THIR-Stereo	0.86 336	0.62 200	2.13 230	0.25 16	0.16 40	0.58 135	2.74 414	0.59 77	0.51 83	0.62 260	1.62 374	0.97 339	1.80 392	1.69 286	2.25 374	0.10 81	0.08 60	0.14 225	0.11 127	0.15 84	0.11 40

GwcNet-RSSM	0.57 225	0.94 305	2.13 230	0.32 143	0.25 175	0.60 161	0.30 180	0.80 197	0.66 215	0.52 155	0.64 242	0.71 263	0.40 166	1.79 302	0.50 211	0.13 206	0.09 115	0.12 141	0.12 157	0.21 187	0.15 141

CC-Net-ROB	0.85 335	1.15 355	2.13 230	0.88 378	0.38 299	0.88 336	0.44 277	1.06 358	0.79 309	0.58 221	0.69 271	0.65 222	0.50 242	2.74 386	0.51 214	0.93 389	0.39 370	0.87 388	0.29 333	0.54 366	0.54 368

CVANet_RVC	0.65 264	0.80 265	2.13 230	0.36 213	0.26 189	0.62 201	0.42 263	0.84 224	0.72 255	0.69 300	0.68 264	0.68 243	0.52 249	2.64 378	0.42 173	0.19 299	0.12 202	0.22 321	0.17 259	0.37 320	0.15 141

STTStereo	0.51 182	0.69 226	2.14 235	0.36 213	0.30 224	0.61 181	0.32 211	0.77 169	0.60 147	0.60 242	0.54 158	0.67 237	0.43 202	0.86 198	0.42 173	0.16 265	0.15 251	0.17 282	0.20 297	0.16 111	0.15 141

test croco	0.37 45	0.47 157	2.15 236	0.27 42	0.19 100	0.33 9	0.20 24	0.58 72	0.46 53	0.23 12	0.37 49	0.23 15	0.25 44	0.45 79	0.28 78	0.11 130	0.08 60	0.13 196	0.09 46	0.42 344	0.12 66

UDG	0.77 316	1.23 364	2.15 236	0.67 363	0.59 361	0.78 306	0.38 248	0.90 262	0.70 238	0.61 249	0.69 271	1.01 345	0.67 301	1.02 210	0.73 274	0.45 370	0.34 357	0.87 388	0.51 378	0.67 376	0.46 362

sAnonymous2	0.38 50	0.62 200	2.15 236	0.31 120	0.24 163	0.34 10	0.27 143	0.53 51	0.46 53	0.24 13	0.29 21	0.23 15	0.28 82	0.28 3	0.22 32	0.12 177	0.09 115	0.11 96	0.13 182	0.38 326	0.35 325

CroCo_RVC	0.38 50	0.62 200	2.15 236	0.31 120	0.24 163	0.34 10	0.27 143	0.53 51	0.46 53	0.24 13	0.29 21	0.23 15	0.28 82	0.28 3	0.22 32	0.12 177	0.09 115	0.11 96	0.13 182	0.38 326	0.35 325

cf-r	0.53 196	0.81 270	2.15 236	0.33 158	0.28 209	0.60 161	0.28 153	0.78 183	0.64 193	0.51 148	0.60 204	0.75 280	0.40 166	1.32 237	0.43 181	0.13 206	0.09 115	0.11 96	0.12 157	0.15 84	0.14 111

PVD	0.90 341	0.85 283	2.15 236	0.53 334	0.50 343	0.99 348	0.56 318	1.15 372	1.64 390	1.41 385	1.41 369	1.11 364	1.13 363	1.35 240	1.31 332	0.26 343	0.28 347	0.28 346	0.26 323	0.37 320	0.49 366

RGC	0.71 293	0.97 321	2.18 242	0.44 286	0.44 323	0.73 282	0.40 254	0.94 289	0.71 247	0.71 307	1.04 348	1.01 345	0.71 309	1.74 293	0.70 265	0.23 328	0.18 283	0.28 346	0.26 323	0.29 264	0.27 281

Wz-Net-MNSev	0.65 264	0.97 321	2.19 243	0.36 213	0.33 259	0.90 338	0.60 328	0.92 280	0.81 316	0.75 316	0.72 289	0.73 269	0.65 295	1.39 242	0.71 267	0.16 265	0.13 216	0.14 225	0.14 207	0.24 222	0.18 192

CFNet-RSSM	0.41 71	0.32 82	2.20 244	0.27 42	0.44 323	0.52 73	0.19 15	0.76 159	0.48 68	0.43 79	0.36 46	0.54 169	0.26 56	0.33 29	0.25 57	0.09 18	0.08 60	0.09 23	0.38 365	0.10 12	0.09 18

DCANet-4	0.40 67	0.27 44	2.21 245	0.25 16	0.14 13	0.51 60	0.22 48	0.77 169	0.72 255	0.54 176	0.47 93	0.28 45	0.37 140	0.37 47	0.34 137	0.09 18	0.07 11	0.08 3	0.07 14	0.08 1	0.22 230

AF-Net	0.69 282	0.92 297	2.21 245	0.41 268	0.40 308	0.68 261	0.40 254	1.02 345	0.86 326	0.69 300	1.03 345	1.04 352	0.84 332	1.19 228	0.78 282	0.22 325	0.14 230	0.25 338	0.17 259	0.30 274	0.18 192

DANet	0.80 324	0.65 215	2.21 245	1.19 395	0.48 341	0.74 285	1.25 392	0.89 256	1.53 387	0.89 343	0.71 285	0.96 336	0.56 263	1.83 308	0.96 298	0.18 289	0.16 265	0.19 304	0.16 244	0.26 248	0.29 293
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
cross-raft	0.40 67	0.27 44	2.22 248	0.30 95	0.17 64	0.49 48	0.35 229	0.71 122	0.39 17	0.43 79	0.45 86	0.64 219	0.25 44	0.32 23	0.25 57	0.08 4	0.08 60	0.09 23	0.23 308	0.11 23	0.14 111

SAMSARA	0.91 342	0.97 321	2.22 248	0.80 372	0.58 360	1.32 371	1.31 394	1.01 342	0.94 344	1.36 380	0.87 318	1.38 376	0.90 342	1.72 290	1.02 311	0.24 335	0.30 351	0.22 321	0.25 317	0.36 313	0.35 325

RTSC	0.72 296	1.00 330	2.22 248	0.40 262	0.29 214	0.82 321	0.31 190	0.96 304	1.10 365	0.92 346	0.81 306	0.78 289	0.58 272	1.23 232	1.55 347	0.18 289	0.17 275	0.14 225	0.17 259	0.43 345	0.30 301

ccs_rob	0.45 114	0.46 149	2.22 248	0.26 33	0.19 100	0.56 103	0.21 35	0.77 169	0.60 147	0.49 129	0.56 177	0.69 250	0.47 226	0.52 117	0.31 112	0.11 130	0.09 115	0.16 266	0.10 78	0.17 131	0.14 111

whm_eth	0.45 114	0.73 238	2.23 252	0.30 95	0.31 240	0.49 48	0.24 89	0.73 135	0.69 229	0.47 99	0.87 318	0.26 36	0.26 56	0.36 40	0.28 78	0.12 177	0.11 177	0.13 196	0.12 157	0.14 70	0.26 273

CFNet_pseudo	0.45 114	0.46 149	2.23 252	0.25 16	0.19 100	0.56 103	0.21 35	0.77 169	0.60 147	0.49 129	0.56 177	0.69 250	0.47 226	0.52 117	0.31 112	0.11 130	0.10 144	0.15 251	0.10 78	0.17 131	0.14 111

HSM-Net_RVC	0.67 271	0.34 95	2.23 252	0.26 33	0.19 100	0.67 250	0.29 173	1.26 379	0.69 229	0.72 310	0.70 281	0.78 289	0.42 192	3.77 406	0.41 171	0.13 206	0.09 115	0.10 52	0.09 46	0.12 33	0.11 40
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CoDeX	0.52 191	0.43 135	2.25 255	0.29 81	0.26 189	0.61 181	0.32 211	0.99 326	0.68 220	0.48 118	0.55 166	0.52 163	0.40 166	1.60 274	0.35 144	0.12 177	0.09 115	0.11 96	0.10 78	0.13 52	0.12 66

DEmStereo	0.68 278	0.31 79	2.25 255	0.42 276	0.17 64	0.66 245	0.89 368	0.51 35	0.59 143	0.60 242	1.01 341	0.45 128	1.26 366	1.54 263	2.26 375	0.10 81	0.08 60	0.10 52	0.10 78	0.10 12	0.11 40

RYNet	0.70 286	0.56 187	2.25 255	0.35 195	0.41 315	0.86 331	0.43 269	0.94 289	0.82 317	0.62 260	0.53 148	0.91 324	0.60 277	2.70 383	1.00 306	0.14 234	0.11 177	0.16 266	0.14 207	0.25 233	0.27 281

iinet-f	0.57 225	0.93 303	2.27 258	0.31 120	0.25 175	0.83 323	0.33 219	0.81 201	0.65 205	0.54 176	0.63 226	0.73 269	0.67 301	0.73 177	0.67 259	0.13 206	0.13 216	0.11 96	0.10 78	0.43 345	0.16 163

PCWNet_CMD	0.46 124	0.45 147	2.28 259	0.26 33	0.20 110	0.55 94	0.21 35	0.75 150	0.64 193	0.48 118	0.55 166	0.68 243	0.57 268	0.46 85	0.30 102	0.11 130	0.10 144	0.14 225	0.10 78	0.18 150	0.14 111

MSMDNet	0.46 124	0.44 142	2.28 259	0.26 33	0.20 110	0.55 94	0.21 35	0.75 150	0.64 193	0.48 118	0.55 166	0.68 243	0.56 263	0.46 85	0.30 102	0.11 130	0.10 144	0.13 196	0.10 78	0.18 150	0.15 141

ADCRef	0.80 324	0.96 313	2.29 261	0.37 231	0.35 275	0.96 345	0.51 301	0.87 245	0.75 285	0.88 341	0.83 308	0.61 204	1.36 374	1.02 210	3.27 391	0.13 206	0.11 177	0.17 282	0.19 287	0.25 233	0.21 220

GANet-ADL	0.44 99	0.41 126	2.31 262	0.33 158	0.20 110	0.57 120	0.25 104	0.75 150	0.54 111	0.42 74	0.59 192	0.56 181	0.30 103	0.40 59	0.38 153	0.14 234	0.11 177	0.09 23	0.08 30	0.22 199	0.17 174

WAO-6	1.58 391	1.54 384	2.32 263	1.14 394	1.00 390	2.30 405	1.03 380	1.82 398	2.85 407	1.25 373	2.61 399	2.20 391	1.56 385	2.47 369	1.99 362	0.95 391	0.67 392	1.19 400	0.83 399	1.08 388	0.88 393

CFNet_ucs	0.48 141	0.50 166	2.32 263	0.26 33	0.22 138	0.57 120	0.22 48	0.85 228	0.65 205	0.53 164	0.64 242	0.68 243	0.44 209	0.54 126	0.31 112	0.13 206	0.12 202	0.16 266	0.11 127	0.19 167	0.17 174

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 355	1.67 390	2.32 263	0.47 309	0.39 301	1.47 376	0.95 372	0.95 300	0.91 340	0.84 337	0.94 330	1.05 354	0.60 277	2.95 392	0.72 271	0.41 366	0.72 401	0.32 357	0.55 381	0.74 378	1.22 405

RAFT-RH_RVC	0.61 246	0.50 166	2.33 266	0.36 213	0.29 214	0.60 161	0.18 12	0.44 9	0.58 136	0.76 319	1.91 381	0.47 142	0.29 95	1.60 274	1.23 329	0.14 234	0.07 11	0.13 196	0.13 182	0.10 12	0.09 18

PSMNet_ROB	0.66 268	1.01 334	2.33 266	0.38 245	0.31 240	0.72 277	0.55 313	0.86 236	0.69 229	0.54 176	0.60 204	0.75 280	0.47 226	2.00 331	0.82 290	0.17 279	0.13 216	0.19 304	0.19 287	0.24 222	0.27 281

AASNet	0.56 219	1.03 338	2.34 268	0.37 231	0.33 259	0.65 240	0.29 173	0.96 304	0.73 269	0.54 176	0.60 204	0.55 172	0.38 145	0.59 138	0.58 240	0.14 234	0.12 202	0.13 196	0.10 78	0.43 345	0.24 255

RAFT-345	0.53 196	0.30 73	2.34 268	0.38 245	0.34 265	0.58 135	0.42 263	0.47 21	0.61 161	0.51 148	1.00 340	0.43 110	0.28 82	1.57 267	0.82 290	0.10 81	0.07 11	0.11 96	0.09 46	0.10 12	0.08 11

DPSNet	0.86 336	0.60 192	2.34 268	0.58 349	0.36 282	1.07 360	0.75 355	1.30 380	1.05 358	0.70 303	0.68 264	0.94 333	1.29 367	2.08 336	1.82 357	0.26 343	0.23 321	0.16 266	0.17 259	0.48 355	0.40 350

FTStereo	0.76 312	0.18 1	2.35 271	0.71 365	0.21 117	0.73 282	1.79 406	0.57 68	0.53 104	1.07 357	1.63 375	1.29 371	2.13 396	0.75 179	0.29 91	0.19 299	0.08 60	0.12 141	0.11 127	0.11 23	0.40 350

SFCPSM	0.46 124	0.24 30	2.35 271	0.27 42	0.27 200	0.70 269	0.32 211	0.96 304	0.63 186	0.49 129	0.52 140	0.43 110	0.36 132	0.52 117	0.43 181	0.12 177	0.09 115	0.12 141	0.16 244	0.16 111	0.12 66

StereoDRNet	0.64 256	0.88 290	2.35 271	0.41 268	0.45 331	0.73 282	0.47 294	0.94 289	0.74 273	0.75 316	0.54 158	0.74 275	0.47 226	1.70 287	0.72 271	0.15 248	0.14 230	0.15 251	0.14 207	0.20 179	0.19 200

SHD	0.72 296	0.77 253	2.36 274	0.45 299	0.40 308	0.71 271	0.32 211	1.02 345	1.25 375	1.07 357	0.84 311	0.90 323	0.73 315	1.09 217	0.98 300	0.21 312	0.18 283	0.20 313	0.21 302	0.32 286	0.31 308

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 213	0.92 297	2.36 274	0.38 245	0.37 294	0.60 161	0.28 153	0.82 207	0.62 177	0.62 260	0.55 166	0.72 265	0.45 213	1.00 208	0.43 181	0.15 248	0.11 177	0.14 225	0.14 207	0.15 84	0.16 163
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
TRStereo	0.53 196	0.76 245	2.38 276	0.42 276	0.29 214	0.69 264	0.23 66	1.81 397	0.55 115	0.36 48	0.32 32	0.47 142	0.40 166	0.46 85	0.25 57	0.12 177	0.11 177	0.11 96	0.41 371	0.13 52	0.32 312

MSMD_ROB	1.34 377	0.96 313	2.38 276	0.39 253	0.32 248	1.96 397	0.62 335	0.91 272	1.43 383	2.94 412	2.60 398	4.77 412	1.95 394	2.43 364	1.33 334	0.29 353	0.26 340	0.32 357	0.32 346	0.30 274	0.30 301

LMCR-Stereo	0.52 191	0.71 231	2.39 278	0.40 262	0.21 117	0.74 285	0.31 190	1.02 345	0.64 193	0.61 249	0.63 226	0.39 82	0.51 244	0.62 146	0.42 173	0.19 299	0.09 115	0.12 141	0.09 46	0.23 207	0.12 66

XQC	0.73 304	0.98 324	2.39 278	0.46 304	0.35 275	0.81 318	0.46 286	1.00 334	1.00 352	0.80 325	0.69 271	0.88 319	0.74 320	1.32 237	1.20 325	0.24 335	0.16 265	0.23 327	0.20 297	0.41 340	0.33 319

MIPNet	0.83 332	0.81 270	2.40 280	0.61 356	0.18 87	1.48 377	1.39 399	1.60 392	0.74 273	1.94 394	0.85 315	0.73 269	1.68 388	0.87 199	0.31 112	0.09 18	0.08 60	0.11 96	0.32 346	0.25 233	0.12 66

GMM-Stereo	0.50 167	0.23 22	2.41 281	0.54 337	0.24 163	0.77 301	0.46 286	0.59 77	0.57 126	0.58 221	0.73 291	0.47 142	0.43 202	0.68 162	0.27 68	0.10 81	0.06 1	0.13 196	0.13 182	0.14 70	0.44 359

ICVP	0.46 124	0.29 68	2.41 281	0.33 158	0.22 138	0.59 151	0.55 313	0.75 150	0.50 78	0.44 84	0.60 204	0.49 151	0.35 127	0.53 123	0.37 148	0.16 265	0.16 265	0.14 225	0.11 127	0.15 84	0.15 141
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
FENet	0.44 99	0.30 73	2.42 283	0.32 143	0.17 64	0.58 135	0.22 48	0.77 169	0.59 143	0.47 99	0.42 73	0.55 172	0.38 145	0.49 105	0.47 198	0.12 177	0.09 115	0.12 141	0.11 127	0.13 52	0.16 163

FADNet_RVC	0.81 330	1.14 351	2.42 283	0.30 95	0.24 163	0.71 271	0.24 89	0.95 300	0.61 161	0.44 84	0.56 177	0.59 196	0.42 192	1.52 261	0.68 262	0.94 390	0.96 407	0.28 346	1.00 406	0.90 386	1.36 409

NCC-stereo	0.79 322	0.94 305	2.42 283	0.59 352	0.45 331	1.90 394	0.46 286	0.99 326	0.72 255	0.64 278	0.84 311	0.91 324	0.73 315	1.80 304	1.00 306	0.27 348	0.19 293	0.23 327	0.31 342	0.24 222	0.22 230

Abc-Net	0.79 322	0.94 305	2.42 283	0.59 352	0.45 331	1.90 394	0.46 286	0.99 326	0.72 255	0.64 278	0.84 311	0.91 324	0.73 315	1.80 304	1.00 306	0.27 348	0.19 293	0.23 327	0.31 342	0.24 222	0.22 230
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
IPLG	0.69 282	0.84 279	2.43 287	0.35 195	0.21 117	1.65 387	0.61 331	1.36 383	0.58 136	1.39 384	0.51 132	0.37 72	0.87 337	1.41 243	0.36 146	0.09 18	0.07 11	0.14 225	0.12 157	0.32 286	0.11 40

ADCL	0.99 350	0.79 263	2.43 287	0.39 253	0.32 248	1.50 379	1.90 407	0.92 280	0.97 348	1.26 377	1.27 360	1.00 344	1.42 379	1.14 224	3.31 392	0.17 279	0.14 230	0.22 321	0.21 302	0.30 274	0.22 230

anonymousa	0.48 141	0.46 149	2.44 289	0.29 81	0.34 265	0.61 181	0.25 104	0.66 101	0.54 111	0.53 164	0.77 301	0.73 269	0.46 221	0.33 29	0.31 112	0.10 81	0.09 115	0.12 141	0.29 333	0.10 12	0.19 200

stereogan	0.69 282	0.51 168	2.44 289	0.39 253	0.39 301	1.01 352	0.41 260	0.94 289	0.92 343	0.73 314	0.85 315	1.15 367	0.69 305	1.57 267	0.53 220	0.19 299	0.18 283	0.20 313	0.16 244	0.36 313	0.24 255

DRN-Test	0.64 256	0.43 135	2.44 289	0.39 253	0.44 323	0.80 317	0.41 260	1.02 345	0.78 304	0.80 325	0.63 226	0.69 250	0.56 263	1.79 302	0.69 264	0.15 248	0.12 202	0.17 282	0.16 244	0.18 150	0.17 174

CIPLG	0.56 219	1.19 360	2.46 292	0.80 372	0.31 240	0.61 181	0.57 322	0.76 159	0.57 126	0.56 199	0.63 226	0.41 94	0.30 103	0.45 79	0.40 165	0.11 130	0.20 303	0.13 196	0.13 182	0.35 308	0.19 200

GANetREF_RVC	0.75 309	1.15 355	2.46 292	0.47 309	0.26 189	0.83 323	0.61 331	0.97 311	0.89 337	0.62 260	0.61 211	0.72 265	0.59 275	2.42 362	0.55 225	0.32 358	0.25 338	0.36 362	0.24 310	0.39 334	0.31 308
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
MSKI-zero shot	0.46 124	0.38 114	2.47 294	0.27 42	0.43 322	0.56 103	0.20 24	0.77 169	0.43 37	0.60 242	0.51 132	0.44 121	0.17 1	0.68 162	0.21 23	0.09 18	0.29 348	0.09 23	0.32 346	0.14 70	0.10 29

Wz-Net-LNSev	0.59 234	0.96 313	2.47 294	0.34 181	0.37 294	0.79 310	0.44 277	0.86 236	0.77 299	0.61 249	0.67 256	0.79 293	0.56 263	0.64 151	0.62 248	0.15 248	0.14 230	0.12 141	0.12 157	0.18 150	0.19 200

PFNet	0.60 238	0.33 87	2.47 294	0.41 268	0.55 355	0.62 201	0.27 143	0.61 87	0.63 186	0.61 249	0.56 177	0.45 128	0.32 114	1.88 320	1.14 320	0.28 352	0.09 115	0.12 141	0.16 244	0.26 248	0.20 214

Anonymous Stereo	0.70 286	1.08 344	2.47 294	0.42 276	0.36 282	0.60 161	0.78 359	0.83 213	0.75 285	0.65 285	0.63 226	0.62 208	0.38 145	2.43 364	0.78 282	0.19 299	0.18 283	0.19 304	0.20 297	0.30 274	0.23 248

WAO-7	1.48 387	1.63 386	2.49 298	0.93 382	0.75 375	1.72 390	1.10 384	1.84 399	1.96 398	1.43 386	2.54 396	1.97 387	1.61 387	3.06 394	2.08 366	0.69 383	0.66 391	0.94 390	0.74 395	0.80 383	0.69 380

LL-Strereo	0.72 296	1.29 370	2.49 298	0.36 213	0.45 331	0.55 94	0.32 211	0.93 285	0.71 247	0.67 292	0.58 189	0.85 309	0.79 325	2.67 381	0.46 189	0.10 81	0.18 283	0.14 225	0.12 157	0.40 338	0.42 356

FCDSN-DC	1.29 374	0.54 177	2.50 300	0.47 309	0.41 315	1.12 362	0.60 328	1.10 364	1.27 377	2.23 402	2.87 403	3.67 404	3.12 408	2.39 359	1.69 351	0.30 355	0.26 340	0.31 355	0.30 338	0.35 308	0.38 343
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 377	1.70 394	2.50 300	0.56 345	0.40 308	2.15 403	0.99 375	1.24 377	1.26 376	1.02 353	1.10 352	1.29 371	0.88 340	3.10 396	1.08 316	1.66 408	0.83 403	0.68 384	0.88 401	1.57 403	1.80 416

SGM_RVC	1.89 396	0.92 297	2.50 300	0.96 386	0.93 387	1.63 385	1.37 397	1.52 390	12.43 419	1.85 393	1.69 376	2.40 394	1.74 391	2.81 390	1.71 352	0.53 375	0.47 378	0.42 371	0.47 374	0.74 378	0.74 381
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SQANet	0.80 324	1.58 385	2.53 303	0.76 368	0.83 379	0.76 293	0.36 235	0.83 213	0.64 193	0.63 269	0.69 271	0.73 269	0.51 244	1.21 229	0.53 220	0.77 386	0.29 348	0.59 380	0.29 333	0.86 385	0.61 374

CrosDoStereo	0.94 346	0.37 109	2.53 303	0.25 16	0.32 248	0.54 82	3.76 418	0.72 127	0.60 147	0.70 303	1.40 367	0.53 165	1.49 381	1.78 298	3.09 386	0.10 81	0.08 60	0.11 96	0.11 127	0.21 187	0.11 40

DeepStereo_LL	0.94 346	0.37 109	2.53 303	0.25 16	0.32 248	0.54 82	3.76 418	0.72 127	0.60 147	0.70 303	1.40 367	0.53 165	1.49 381	1.78 298	3.09 386	0.10 81	0.08 60	0.11 96	0.11 127	0.21 187	0.11 40

Nwc_Net	0.68 278	0.83 277	2.53 303	0.41 268	0.39 301	0.77 301	0.38 248	1.01 342	0.70 238	0.60 242	0.99 338	0.98 340	0.68 304	1.41 243	0.63 250	0.23 328	0.15 251	0.23 327	0.25 317	0.23 207	0.18 192

AnyNet_C32	1.00 353	1.33 377	2.53 303	0.49 319	0.54 352	1.15 366	1.14 387	0.91 272	0.89 337	1.11 360	0.95 332	0.87 315	0.93 344	1.50 259	4.07 402	0.21 312	0.20 303	0.25 338	0.24 310	0.38 326	0.33 319

MFMNet_re	0.92 344	1.28 369	2.53 303	0.82 376	0.76 378	0.90 338	0.75 355	0.98 315	1.04 357	1.03 354	1.05 349	0.84 306	0.94 347	0.83 193	0.72 271	0.68 382	0.60 386	0.63 381	0.60 388	0.77 381	0.74 381

gwcnet-sp	0.49 158	0.43 135	2.54 309	0.31 120	0.22 138	0.67 250	0.31 190	0.78 183	0.65 205	0.58 221	0.47 93	0.46 136	0.43 202	0.76 182	0.46 189	0.11 130	0.11 177	0.11 96	0.11 127	0.15 84	0.14 111

scenet	0.49 158	0.43 135	2.54 309	0.31 120	0.22 138	0.67 250	0.31 190	0.78 183	0.65 205	0.58 221	0.47 93	0.46 136	0.43 202	0.76 182	0.46 189	0.11 130	0.11 177	0.11 96	0.11 127	0.15 84	0.14 111

ssnet	0.49 158	0.43 135	2.54 309	0.31 120	0.22 138	0.67 250	0.31 190	0.78 183	0.65 205	0.58 221	0.47 93	0.46 136	0.43 202	0.76 182	0.46 189	0.11 130	0.11 177	0.11 96	0.11 127	0.15 84	0.14 111

NVStereoNet_ROB	1.16 365	0.95 311	2.54 309	0.58 349	0.55 355	0.78 306	0.63 337	1.00 334	1.08 363	1.03 354	4.07 412	1.48 380	1.22 365	2.88 391	1.27 331	0.50 374	0.46 375	0.54 377	0.62 389	0.50 359	0.63 377
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DispNO	0.67 271	0.98 324	2.58 313	0.31 120	0.27 200	0.59 151	0.29 173	0.83 213	0.68 220	0.53 164	0.79 305	0.83 303	0.47 226	2.46 367	0.68 262	0.12 177	0.10 144	0.19 304	0.31 342	0.16 111	0.17 174

ASMatch	0.60 238	0.43 135	2.58 313	0.91 380	0.36 282	0.56 103	0.25 104	0.52 45	0.61 161	0.47 99	1.21 357	0.47 142	0.66 299	1.34 239	0.94 296	0.10 81	0.08 60	0.11 96	0.11 127	0.10 12	0.16 163

aanetorigin	0.77 316	0.80 265	2.59 315	0.43 281	0.44 323	0.58 135	1.01 379	0.57 68	0.68 220	1.53 389	1.23 358	0.81 298	1.08 359	1.07 215	1.07 315	0.18 289	0.15 251	0.17 282	0.21 302	0.54 366	0.30 301

iResNet	0.51 182	0.76 245	2.59 315	0.41 268	0.17 64	0.64 228	0.27 143	0.82 207	0.70 238	0.57 209	0.64 242	0.43 110	0.36 132	0.70 172	0.52 216	0.10 81	0.07 11	0.09 23	0.08 30	0.21 187	0.13 98

HHNet	0.60 238	0.65 215	2.60 317	0.36 213	0.25 175	0.64 228	0.61 331	0.64 95	0.62 177	0.55 190	1.13 354	0.32 58	0.60 277	0.42 64	1.79 356	0.15 248	0.07 11	0.12 141	0.10 78	0.18 150	0.15 141

4D-IteraStereo	0.44 99	0.96 313	2.63 318	0.27 42	0.30 224	0.45 22	0.25 104	0.52 45	0.50 78	0.40 64	0.31 29	0.40 90	0.19 10	0.35 35	0.32 122	0.09 18	0.06 1	0.12 141	0.11 127	0.19 167	0.30 301

DMCA-RVC	0.62 250	0.96 313	2.63 318	0.36 213	0.90 384	0.56 103	0.31 190	0.69 115	0.57 126	0.68 298	0.52 140	0.59 196	0.56 263	1.23 232	0.53 220	0.16 265	0.38 364	0.20 313	0.15 228	0.20 179	0.15 141

STrans-v2	0.67 271	0.56 187	2.64 320	0.27 42	0.23 150	0.57 120	0.33 219	0.96 304	0.69 229	0.92 346	0.85 315	0.89 321	0.93 344	1.83 308	1.21 327	0.09 18	0.07 11	0.10 52	0.09 46	0.11 23	0.12 66

CBMV	0.71 293	0.76 245	2.64 320	0.33 158	0.20 110	0.78 306	0.79 360	0.98 315	0.78 304	0.85 340	0.71 285	0.86 313	1.10 361	1.46 250	0.62 248	0.18 289	0.20 303	0.21 319	0.19 287	0.25 233	0.33 319
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MyStereo04	0.48 141	0.40 123	2.65 322	0.29 81	0.23 150	0.60 161	0.31 190	0.83 213	0.75 285	0.47 99	0.36 46	0.53 165	0.42 192	0.53 123	0.39 160	0.09 18	0.18 283	0.12 141	0.11 127	0.16 111	0.19 200

TransformOpticalFlow	0.64 256	0.56 187	2.66 323	0.44 286	0.26 189	0.62 201	0.28 153	0.83 213	0.71 247	0.76 319	0.74 293	0.91 324	0.85 333	1.83 308	0.81 289	0.10 81	0.07 11	0.11 96	0.09 46	0.11 23	0.12 66

WCMA_ROB	1.12 360	0.83 277	2.66 323	0.58 349	0.34 265	1.17 368	0.71 350	0.93 285	0.94 344	1.74 392	2.63 400	3.09 400	1.71 390	1.70 287	1.84 358	0.26 343	0.21 311	0.20 313	0.21 302	0.28 261	0.43 357

MyStereo06	0.54 201	0.41 126	2.68 325	0.30 95	0.23 150	0.60 161	0.30 180	0.81 201	0.44 40	0.84 337	0.52 140	0.78 289	0.58 272	0.48 96	1.10 317	0.09 18	0.17 275	0.12 141	0.10 78	0.16 111	0.20 214

IPLGR	0.54 201	0.56 187	2.68 325	0.36 213	0.18 87	0.62 201	0.54 310	1.02 345	0.64 193	0.73 314	0.46 90	0.47 142	0.45 213	1.12 221	0.29 91	0.09 18	0.08 60	0.11 96	0.09 46	0.19 167	0.12 66

CBMV_ROB	0.76 312	0.42 132	2.68 325	0.33 158	0.22 138	0.74 285	0.47 294	0.96 304	0.76 295	1.04 356	0.96 333	0.88 319	0.93 344	2.06 334	1.19 324	0.22 325	0.24 324	0.27 342	0.25 317	0.25 233	0.28 287

IMH	2.02 399	2.15 415	2.69 328	1.68 403	1.12 398	1.66 388	0.92 371	2.10 402	1.92 397	1.32 379	2.66 401	2.21 392	1.69 389	5.78 413	1.68 350	5.54 419	0.96 407	1.31 403	0.71 394	1.32 401	0.99 400

SDNR	1.22 371	0.80 265	2.71 329	0.33 158	1.48 408	1.98 400	0.23 66	1.93 400	2.44 401	0.89 343	2.52 395	1.36 375	0.51 244	3.65 404	1.93 359	0.30 355	0.31 352	0.22 321	0.16 244	0.33 293	0.36 333

APVNet	0.70 286	0.67 221	2.71 329	0.38 245	0.36 282	0.85 329	0.43 269	0.91 272	0.68 220	0.55 190	0.69 271	0.75 280	0.55 259	2.31 350	0.78 282	0.17 279	0.17 275	0.24 333	0.19 287	0.33 293	0.23 248

MyStereo05	0.49 158	0.41 126	2.72 331	0.30 95	0.23 150	0.60 161	0.30 180	0.82 207	0.77 299	0.52 155	0.37 49	0.51 157	0.42 192	0.52 117	0.38 153	0.09 18	0.17 275	0.12 141	0.10 78	0.16 111	0.20 214

otaku	1.03 356	1.68 392	2.72 331	0.95 384	0.73 374	1.03 353	0.59 326	0.99 326	0.86 326	0.69 300	1.61 373	0.98 340	0.64 293	1.46 250	1.14 320	0.95 391	0.46 375	0.72 386	0.40 368	1.24 396	0.78 386

RainbowNet	1.15 363	1.78 397	2.72 331	1.12 393	0.91 385	1.06 355	0.76 357	1.16 374	1.13 369	0.75 316	0.97 335	1.09 360	0.80 326	1.60 274	1.21 327	1.17 398	1.26 410	1.01 394	0.57 384	1.13 390	0.88 393

IPLGR_C	0.58 230	1.25 367	2.72 331	0.80 372	0.31 240	0.60 161	0.61 331	0.76 159	0.58 136	0.56 199	0.62 216	0.41 94	0.31 111	0.43 67	0.40 165	0.11 130	0.22 316	0.13 196	0.15 228	0.35 308	0.19 200

Syn2CoEx	0.70 286	1.07 343	2.74 335	0.43 281	0.30 224	0.64 228	0.42 263	0.99 326	0.78 304	0.62 260	0.78 302	0.74 275	0.72 312	1.92 325	0.61 246	0.20 308	0.17 275	0.19 304	0.15 228	0.29 264	0.22 230

ADCMid	0.96 349	1.32 375	2.74 335	0.38 245	0.35 275	0.99 348	0.58 324	0.94 289	0.86 326	1.23 372	1.01 341	1.01 345	1.00 351	1.05 214	3.97 400	0.21 312	0.19 293	0.42 371	0.32 346	0.40 338	0.29 293

MyStereo8	0.54 201	0.80 265	2.76 337	0.32 143	0.33 259	0.71 271	0.20 24	0.87 245	0.57 126	0.51 148	0.59 192	0.50 154	0.33 117	0.68 162	0.55 225	0.10 81	0.29 348	0.10 52	0.13 182	0.21 187	0.34 323

G-Net	0.99 350	0.64 209	2.76 337	0.57 347	0.67 369	2.03 401	0.72 353	0.76 159	0.67 218	1.14 363	2.56 397	1.30 374	1.02 353	1.48 258	1.74 354	0.25 340	0.24 324	0.24 333	0.26 323	0.37 320	0.31 308

ACRE	0.56 219	1.14 351	2.77 339	0.76 368	0.28 209	0.60 161	0.56 318	0.76 159	0.58 136	0.55 190	0.62 216	0.41 94	0.29 95	0.44 72	0.39 160	0.11 130	0.19 293	0.13 196	0.14 207	0.36 313	0.18 192

pmcnn	1.32 375	1.05 340	2.77 339	0.74 367	1.43 403	0.72 277	0.56 318	0.96 304	0.91 340	0.99 352	2.92 406	6.01 416	0.70 307	2.38 356	3.32 393	0.13 206	0.10 144	0.08 3	0.06 8	0.34 300	0.22 230

HH	0.49 158	0.49 160	2.78 341	0.50 321	0.41 315	0.38 14	0.23 66	0.72 127	0.38 11	0.63 269	0.48 105	0.87 315	0.41 177	0.64 151	0.21 23	0.09 18	0.17 275	0.10 52	0.09 46	0.16 111	0.12 66

HanStereo	0.49 158	0.49 160	2.78 341	0.50 321	0.41 315	0.38 14	0.23 66	0.72 127	0.38 11	0.63 269	0.48 105	0.87 315	0.41 177	0.64 151	0.21 23	0.09 18	0.17 275	0.10 52	0.09 46	0.16 111	0.12 66

Ntro	1.00 353	1.68 392	2.80 343	0.95 384	0.85 380	1.06 355	0.53 307	0.98 315	0.90 339	0.62 260	0.76 298	0.93 329	0.66 299	1.66 281	0.98 300	0.99 393	0.45 374	0.75 387	0.40 368	1.19 392	0.75 383

UNet	0.54 201	0.44 142	2.83 344	0.31 120	0.33 259	0.74 285	0.27 143	0.82 207	0.61 161	0.53 164	0.54 158	0.72 265	0.54 254	0.78 190	0.56 232	0.11 130	0.09 115	0.13 196	0.11 127	0.14 70	0.12 66

ELAS	1.39 382	0.79 263	2.86 345	0.53 334	0.50 343	2.81 410	2.20 409	1.61 393	1.50 386	2.28 404	2.35 392	1.82 385	2.13 396	1.73 291	2.22 372	0.35 362	0.37 362	0.35 360	0.35 355	0.49 357	0.47 363
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FAT-Stereo	0.70 286	0.54 177	2.88 346	0.36 213	0.29 214	0.62 201	0.54 310	0.97 311	0.87 329	0.76 319	0.92 326	0.94 333	0.80 326	1.84 313	0.57 235	0.18 289	0.19 293	0.17 282	0.16 244	0.22 199	0.25 264

FC-DCNN	1.49 388	0.59 191	2.88 346	0.44 286	0.39 301	1.97 399	0.66 339	1.67 394	1.70 392	2.72 410	2.89 404	4.22 407	2.97 406	2.55 375	2.19 371	0.29 353	0.26 340	0.31 355	0.30 338	0.32 286	0.39 346

SPS-STEREO	1.07 359	1.13 350	2.88 346	0.65 361	0.69 371	0.99 348	0.68 344	1.05 357	0.87 329	1.36 380	1.23 358	1.46 379	0.94 347	1.87 315	1.72 353	0.66 381	0.61 387	0.58 378	0.57 384	0.65 374	0.77 385
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
WAO-8	2.80 405	2.14 413	2.89 349	1.91 410	1.04 393	3.98 414	0.96 373	3.26 412	6.17 413	2.15 400	3.37 409	3.31 402	2.41 400	11.84 422	2.03 364	2.05 412	1.86 414	1.54 409	0.92 402	1.22 393	0.87 391

ktn	4.35 413	2.10 410	2.89 349	1.80 407	1.49 409	2.13 402	1.41 402	2.26 403	12.72 420	11.41 422	16.43 427	11.15 422	3.75 409	4.36 411	3.18 390	1.82 410	0.98 409	1.73 415	1.21 411	2.97 417	1.27 406

Venus	2.80 405	2.14 413	2.89 349	1.91 410	1.04 393	3.98 414	0.96 373	3.26 412	6.17 413	2.15 400	3.37 409	3.31 402	2.41 400	11.84 422	2.03 364	2.05 412	1.86 414	1.54 409	0.92 402	1.22 393	0.87 391

STTRV1_RVC	0.80 324	0.55 185	2.89 349	0.42 276	0.49 342	0.79 310	0.44 277	1.15 372	0.82 317	0.62 260	0.89 323	0.72 265	0.63 292	2.69 382	0.64 253	0.48 373	0.64 389	0.27 342	0.24 310	0.35 308	0.27 281

GwcNet-ADL	0.50 167	0.74 242	2.90 353	0.31 120	0.20 110	0.58 135	0.29 173	0.87 245	0.64 193	0.47 99	0.47 93	0.56 181	0.33 117	0.46 85	0.46 189	0.13 206	0.12 202	0.09 23	0.09 46	0.14 70	0.21 220

IGEV_Zeroshot_test	0.53 196	0.33 87	2.91 354	0.32 143	0.18 87	0.54 82	0.21 35	0.72 127	0.42 30	0.81 330	0.51 132	0.71 263	0.41 177	0.48 96	1.13 319	0.09 18	0.15 251	0.10 52	0.35 355	0.19 167	0.09 18

DeepPrunerF	0.86 336	0.86 284	2.91 354	0.45 299	0.50 343	0.64 228	0.48 297	1.14 369	2.64 405	0.63 269	0.61 211	0.65 222	0.62 289	2.21 345	1.31 332	0.23 328	0.19 293	0.30 354	0.28 330	0.36 313	0.25 264

MANE	2.90 408	1.14 351	2.96 356	1.03 388	1.01 391	5.01 418	2.45 411	5.36 419	6.88 417	3.58 415	4.76 416	5.99 415	4.99 413	4.23 409	4.61 408	0.56 379	0.67 392	0.44 373	0.78 397	0.51 361	1.03 401

iResNetv2_ROB	0.59 234	1.43 380	2.96 356	0.40 262	0.22 138	0.58 135	0.28 153	0.91 272	0.73 269	0.57 209	0.63 226	0.60 202	0.41 177	0.74 178	0.35 144	0.11 130	0.08 60	0.10 52	0.07 14	0.43 345	0.17 174

NaN_ROB	1.14 361	0.94 305	2.96 356	0.53 334	0.56 357	1.13 364	0.99 375	0.98 315	1.00 352	1.09 359	0.87 318	0.77 286	1.06 358	5.90 414	2.72 380	0.16 265	0.23 321	0.16 266	0.24 310	0.22 199	0.36 333

MADNet++	2.79 404	2.11 412	2.97 359	2.49 414	2.28 413	2.95 411	2.31 410	2.67 406	2.47 402	3.03 413	3.13 407	2.70 396	2.92 403	4.10 408	4.48 406	2.68 415	2.24 419	3.04 419	2.44 417	2.37 414	2.34 418

ADCS	1.05 358	1.36 379	2.98 360	0.42 276	0.36 282	0.96 345	0.81 364	1.06 358	1.12 367	1.25 373	0.97 335	1.08 358	0.90 342	1.25 236	4.86 409	0.21 312	0.21 311	0.22 321	0.23 308	0.36 313	0.38 343

test_xeample3	0.46 124	0.34 95	2.99 361	0.37 231	0.16 40	0.49 48	0.33 219	1.06 358	0.44 40	0.25 22	0.23 5	0.24 23	0.25 44	0.49 105	0.56 232	0.09 18	0.07 11	0.10 52	0.40 368	0.17 131	0.26 273

MeshStereo	1.21 368	1.15 355	3.01 362	0.34 181	0.28 209	1.10 361	0.69 346	1.35 382	1.01 354	2.71 409	2.41 394	2.96 397	1.45 380	2.80 389	1.40 340	0.22 325	0.22 316	0.22 321	0.19 287	0.50 359	0.26 273
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
GASNet	0.73 304	1.47 382	3.04 363	0.47 309	0.33 259	0.57 120	0.34 223	0.91 272	0.75 285	0.58 221	0.58 189	0.74 275	0.55 259	2.03 332	0.65 255	0.21 312	0.15 251	0.19 304	0.17 259	0.51 361	0.28 287

CSAN	1.25 372	1.12 347	3.04 363	0.51 324	0.37 294	1.06 355	1.15 388	1.22 375	1.08 363	1.17 369	1.91 381	1.04 352	1.31 370	5.96 415	2.43 378	0.26 343	0.22 316	0.24 333	0.24 310	0.31 282	0.30 301

FINET	0.65 264	0.95 311	3.06 365	0.35 195	0.40 308	0.58 135	0.48 297	0.92 280	1.10 365	0.57 209	0.68 264	0.47 142	0.44 209	1.15 226	0.60 244	0.23 328	0.21 311	0.17 282	0.15 228	0.26 248	0.25 264

rrr	0.46 124	0.34 95	3.08 366	0.27 42	0.16 40	0.45 22	0.28 153	1.09 363	0.51 83	0.24 13	0.21 2	0.26 36	0.25 44	0.64 151	0.52 216	0.09 18	0.07 11	0.10 52	0.29 333	0.16 111	0.25 264

Wz-Net-TNSev	0.91 342	1.73 396	3.08 366	0.36 213	0.31 240	1.00 351	0.71 350	1.06 358	0.97 348	0.71 307	0.72 289	1.09 360	0.87 337	2.42 362	1.59 348	0.20 308	0.20 303	0.16 266	0.20 297	0.44 352	0.35 325

fast-acv-ft	0.63 253	0.88 290	3.10 368	0.38 245	0.30 224	0.79 310	0.48 297	0.69 115	0.72 255	0.58 221	0.78 302	0.76 284	0.60 277	0.67 161	0.73 274	0.15 248	0.15 251	0.18 299	0.17 259	0.37 320	0.16 163

ARAFT	0.60 238	1.23 364	3.10 368	0.28 60	0.16 40	0.64 228	0.36 235	0.90 262	0.67 218	0.61 249	0.49 122	0.55 172	0.31 111	1.24 235	0.32 122	0.10 81	0.08 60	0.14 225	0.13 182	0.37 320	0.21 220

Wz-Net-SNSev	0.76 312	1.32 375	3.11 370	0.40 262	0.31 240	0.71 271	0.60 328	0.98 315	0.87 329	0.67 292	0.83 308	0.96 336	0.60 277	1.67 283	0.97 299	0.16 265	0.15 251	0.16 266	0.17 259	0.36 313	0.24 255

GwcNet	0.69 282	0.71 231	3.12 371	0.36 213	0.45 331	0.81 318	0.44 277	0.86 236	0.84 323	0.60 242	0.74 293	0.82 301	0.49 239	1.65 280	0.66 256	0.16 265	0.15 251	0.15 251	0.15 228	0.31 282	0.24 255

LVE	1.96 398	2.17 416	3.14 372	1.68 403	1.80 412	1.63 385	1.03 380	2.34 404	2.81 406	1.25 373	2.89 404	4.24 409	1.29 367	2.79 388	1.44 342	2.85 416	0.91 406	1.18 397	1.46 414	1.23 395	1.10 402

ADCP+	0.94 346	1.12 347	3.14 372	0.34 181	0.39 301	1.06 355	0.79 360	0.89 256	0.80 312	0.66 288	0.67 256	0.85 309	1.55 384	0.93 201	4.55 407	0.13 206	0.11 177	0.16 266	0.15 228	0.26 248	0.25 264

TorneroNet	5.50 416	1.92 406	3.16 374	1.47 401	1.25 402	14.07 425	1.06 382	4.90 417	20.99 436	10.17 419	16.48 428	11.88 424	6.93 417	3.34 400	4.20 404	1.30 402	0.69 397	1.45 408	0.86 400	2.61 415	1.20 404

MFN_U_SF_RVC	1.55 390	2.39 417	3.16 374	0.65 361	0.41 315	1.12 362	0.46 286	1.23 376	1.33 378	1.61 390	1.20 356	1.43 378	0.98 350	1.76 295	1.97 360	1.90 411	1.80 412	1.98 416	2.15 415	1.63 404	1.77 415

FADNet-RVC-Resample	0.67 271	1.16 359	3.16 374	0.37 231	0.29 214	0.62 201	0.38 248	0.86 236	0.63 186	0.51 148	0.50 128	0.57 187	0.45 213	1.57 267	0.49 206	0.24 335	0.32 356	0.23 327	0.19 287	0.27 255	0.62 375

DGSMNet	2.89 407	0.63 207	3.18 377	3.43 420	4.17 419	2.57 409	6.98 421	0.97 311	0.83 321	0.56 199	1.86 380	0.79 293	0.62 289	1.64 279	1.39 338	4.61 418	5.01 421	5.17 423	4.71 422	4.44 422	4.19 421

HBP-ISP	0.76 312	1.30 371	3.19 378	0.35 195	0.26 189	0.85 329	0.54 310	1.03 352	0.72 255	0.80 325	0.69 271	0.68 243	0.83 329	2.04 333	0.44 185	0.23 328	0.24 324	0.29 353	0.25 317	0.28 261	0.24 255

ADLNet2	0.68 278	0.84 279	3.19 378	0.33 158	0.36 282	0.64 228	0.37 242	0.89 256	0.79 309	0.54 176	0.65 251	0.93 329	0.48 234	2.07 335	0.56 232	0.13 206	0.11 177	0.11 96	0.11 127	0.33 293	0.18 192

ELAS_RVC	1.37 381	0.78 261	3.21 380	0.55 343	0.50 343	1.49 378	2.48 412	1.48 387	1.71 393	2.13 399	2.09 384	2.07 389	2.56 402	1.90 322	2.02 363	0.35 362	0.36 360	0.37 366	0.34 353	0.49 357	0.47 363
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PWCK	1.49 388	1.90 404	3.22 381	1.09 391	0.54 352	1.71 389	1.73 405	1.49 388	1.53 387	1.44 387	1.80 378	1.82 385	1.30 369	3.34 400	1.76 355	1.07 395	0.56 385	0.97 392	0.58 386	1.38 402	0.65 378

ACVNet_2	1.42 385	1.81 398	3.23 382	1.08 390	0.92 386	1.32 371	0.85 365	1.49 388	1.69 391	1.19 371	1.73 377	2.13 390	1.03 354	2.50 371	1.40 340	0.91 388	0.53 383	1.00 393	0.55 381	2.11 411	0.85 389

Consistency-Raft	0.88 339	0.93 303	3.23 382	0.99 387	0.64 367	0.77 301	0.55 313	0.98 315	0.97 348	0.61 249	1.03 345	0.65 222	1.05 356	0.79 191	1.38 337	0.44 368	0.46 375	0.51 376	0.58 386	0.65 374	0.47 363

TorneroNet-64	2.65 401	1.83 399	3.30 384	1.46 400	1.20 399	3.89 413	0.99 375	3.51 416	6.71 416	2.56 407	4.60 414	4.22 407	3.85 411	3.33 399	3.14 389	1.19 399	0.65 390	1.39 406	0.79 398	3.31 418	1.15 403

edge stereo	0.81 330	0.73 238	3.30 384	0.37 231	1.21 400	0.62 201	0.39 252	0.93 285	0.79 309	0.80 325	0.88 321	1.14 366	0.71 309	2.18 343	0.71 267	0.21 312	0.20 303	0.26 341	0.18 269	0.38 326	0.26 273

notaker	2.66 402	2.07 409	3.31 386	2.61 416	1.43 403	1.76 392	1.11 385	2.76 408	1.79 396	2.26 403	11.53 423	3.96 405	4.29 412	3.09 395	2.76 382	1.55 407	0.88 405	1.70 414	1.07 408	2.00 410	1.35 408

SANet	1.20 367	1.21 362	3.33 387	0.38 245	0.27 200	1.73 391	0.85 365	1.10 364	2.49 403	1.16 364	1.83 379	1.72 384	1.50 383	2.37 353	2.84 383	0.18 289	0.16 265	0.16 266	0.15 228	0.32 286	0.32 312

PA-Net	0.84 334	1.00 330	3.49 388	0.63 358	0.40 308	0.70 269	0.52 304	0.86 236	0.84 323	0.52 155	0.59 192	0.70 260	0.54 254	2.35 352	2.23 373	0.17 279	0.27 345	0.19 304	0.28 330	0.22 199	0.36 333
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
XX-Stereo	0.55 213	0.54 177	3.50 389	0.48 317	0.39 301	0.54 82	0.17 6	0.89 256	0.40 21	0.44 84	0.65 251	0.85 309	0.19 10	0.77 186	0.21 23	0.10 81	0.14 230	0.10 52	0.32 346	0.17 131	0.14 111

SGM-ForestM	2.98 409	1.70 394	3.52 390	0.67 363	0.47 339	5.18 419	3.36 416	3.30 414	2.86 408	4.44 416	3.79 411	9.80 420	5.50 416	6.29 416	6.52 415	0.27 348	0.36 360	0.24 333	0.27 327	0.38 326	0.58 373

SGM-Forest	1.04 357	0.42 132	3.59 391	0.41 268	0.32 248	1.05 354	1.32 395	0.94 289	0.83 321	1.16 364	2.23 391	1.03 349	1.39 377	2.49 370	2.35 376	0.21 312	0.21 311	0.20 313	0.19 287	0.23 207	0.32 312
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
WZ-Net	0.92 344	1.31 372	3.76 392	0.41 268	0.36 282	0.86 331	0.71 350	1.00 334	1.06 361	0.82 334	0.92 326	1.06 356	1.05 356	2.16 342	1.61 349	0.19 299	0.13 216	0.15 251	0.16 244	0.32 286	0.28 287

SGM+DAISY	1.83 395	1.43 380	3.81 393	0.87 377	1.01 391	2.38 407	2.53 413	1.36 383	1.75 394	2.92 411	3.22 408	2.65 395	2.93 404	2.22 348	3.10 388	0.72 384	0.69 397	0.63 381	0.62 389	0.77 381	0.98 396

MDST_ROB	1.17 366	0.42 132	3.87 394	0.54 337	0.44 323	4.11 416	0.58 324	1.31 381	0.84 323	2.12 396	1.12 353	0.98 340	0.71 309	4.24 410	0.99 305	0.16 265	0.14 230	0.19 304	0.17 259	0.18 150	0.35 325

S-Stereo	0.80 324	0.69 226	3.89 395	0.39 253	0.37 294	0.69 264	0.70 349	0.94 289	0.98 351	0.62 260	0.91 325	0.83 303	0.60 277	2.37 353	0.66 256	0.18 289	0.21 311	0.17 282	0.18 269	0.30 274	0.35 325

JetBlue	1.78 393	1.63 386	3.92 396	0.73 366	1.21 400	4.38 417	3.35 415	1.59 391	1.20 372	1.26 377	1.52 372	2.37 393	1.88 393	3.23 398	3.00 384	0.53 375	0.47 378	0.48 375	0.49 376	1.29 398	0.97 395

Dean	1.79 394	1.83 399	3.92 396	1.29 396	1.07 395	1.55 381	1.00 378	1.95 401	2.33 400	1.47 388	4.19 413	4.26 410	1.33 372	2.21 345	1.48 344	1.14 397	0.68 396	1.18 397	0.74 395	1.24 396	0.98 396

ADCPNet	0.99 350	0.99 328	3.93 398	0.37 231	0.68 370	1.36 373	0.62 335	0.87 245	0.76 295	0.78 323	0.81 306	1.08 358	1.18 364	1.14 224	2.49 379	0.21 312	0.69 397	0.21 319	0.95 404	0.29 264	0.37 340

ACVNet_1	1.33 376	1.91 405	4.03 399	1.09 391	0.88 382	1.19 369	0.66 339	1.24 377	1.17 370	0.94 348	0.96 333	3.09 400	1.04 355	2.37 353	1.11 318	1.04 394	0.48 381	1.03 395	0.48 375	1.12 389	0.83 388

EDNetEfficient	1.27 373	0.70 229	4.05 400	0.64 359	0.98 388	0.94 343	1.40 400	0.85 228	1.75 394	2.34 405	1.33 365	1.05 354	2.21 398	1.58 271	4.15 403	0.15 248	0.19 293	0.14 225	0.27 327	0.38 326	0.32 312

ACVNet-4b	1.93 397	1.85 401	4.10 401	1.07 389	0.86 381	1.15 366	0.53 307	1.06 358	1.12 367	0.64 278	1.09 351	1.99 388	0.70 307	2.20 344	9.86 422	5.62 420	0.41 373	1.03 395	0.55 381	1.86 409	0.85 389

tt	4.93 415	0.27 44	4.20 402	2.29 413	1.58 410	10.20 423	16.97 426	9.42 424	5.02 411	1.67 391	1.28 361	4.68 411	5.03 414	3.37 402	5.92 413	6.16 421	9.47 428	2.82 418	3.18 420	3.60 419	1.53 413

AnyNet_C01	1.14 361	1.49 383	4.23 403	0.54 337	0.53 350	1.51 380	1.37 397	1.04 356	1.07 362	1.17 369	1.33 365	1.15 367	1.08 359	1.61 277	2.74 381	0.25 340	0.22 316	0.28 346	0.24 310	0.48 355	0.40 350

pcwnet_v2	0.64 256	0.49 160	4.41 404	0.32 143	0.27 200	0.60 161	0.25 104	0.97 311	0.88 332	0.59 234	0.70 281	0.63 211	0.55 259	0.66 160	0.37 148	0.17 279	0.15 251	0.15 251	0.14 207	0.21 187	0.23 248

UNDER WATER	2.74 403	1.85 401	4.54 405	1.81 408	1.44 405	2.34 406	1.40 400	3.24 411	6.60 415	2.60 408	2.76 402	5.75 414	5.24 415	3.02 393	4.01 401	1.45 404	0.81 402	1.59 412	1.06 407	1.80 407	1.51 412

SPstereo	16.50 428	2.87 419	4.74 406	2.64 417	2.53 414	29.48 437	52.22 437	39.30 444	29.70 444	21.90 439	21.75 435	27.53 443	23.84 439	28.05 444	26.36 438	2.38 414	2.58 420	4.92 421	3.03 419	2.19 412	2.05 417

UNDER WATER-64	2.47 400	1.89 403	4.86 407	1.82 409	1.44 405	3.18 412	1.57 404	2.62 405	5.64 412	2.05 395	2.13 386	4.13 406	3.76 410	2.62 377	3.42 395	1.47 405	0.85 404	1.57 411	1.07 408	1.82 408	1.49 411

HanzoNet	7.64 418	2.86 418	5.05 408	7.01 423	3.97 418	2.18 404	1.34 396	3.37 415	4.05 409	13.17 424	10.58 417	10.73 421	16.52 428	8.45 421	10.51 423	10.48 427	9.72 429	5.59 424	13.46 428	6.84 424	6.83 424

DispFullNet	1.67 392	2.10 410	5.22 409	1.53 402	8.90 420	0.86 331	0.31 190	0.96 304	0.96 347	1.37 383	1.01 341	1.13 365	1.98 395	1.51 260	0.91 295	0.54 377	0.31 352	1.18 397	0.63 391	1.13 390	0.80 387

KSHMR	4.10 412	1.97 408	5.27 410	1.71 405	1.47 407	1.96 397	1.28 393	3.19 410	17.33 430	2.12 396	15.91 426	9.18 419	1.57 386	8.42 420	1.98 361	1.52 406	1.26 410	1.67 413	1.19 410	1.67 406	1.40 410

LSM	3.31 411	1.11 346	5.29 411	9.40 425	30.65 439	0.84 325	1.12 386	0.91 272	1.22 373	1.36 380	2.19 388	0.93 329	0.83 329	1.66 281	0.90 294	0.21 312	0.31 352	0.24 333	0.28 330	0.39 334	6.33 423

SuperB	1.15 363	1.14 351	5.43 412	0.36 213	0.26 189	0.81 318	0.89 368	0.88 250	1.17 370	0.67 292	0.68 264	0.63 211	1.39 377	1.74 293	3.37 394	0.15 248	0.12 202	0.17 282	0.16 244	2.80 416	0.25 264

MADNet+	1.36 379	1.93 407	5.95 413	0.81 375	0.59 361	1.57 382	1.09 383	1.39 385	1.22 373	0.84 337	1.01 341	1.25 370	1.12 362	3.19 397	2.36 377	0.45 370	0.47 378	0.38 368	0.34 353	0.59 369	0.57 371

RTS	1.21 368	1.31 372	6.39 414	0.52 328	0.51 348	1.61 383	0.79 360	1.03 352	1.37 381	1.13 361	1.30 363	1.10 362	0.85 333	2.65 379	2.08 366	0.21 312	0.24 324	0.18 299	0.18 269	0.43 345	0.32 312

RTSA	1.21 368	1.31 372	6.39 414	0.52 328	0.51 348	1.61 383	0.79 360	1.03 352	1.37 381	1.13 361	1.30 363	1.10 362	0.85 333	2.65 379	2.08 366	0.21 312	0.24 324	0.18 299	0.18 269	0.43 345	0.32 312

PML	23.15 433	16.83 428	7.78 416	5.49 421	9.93 421	51.13 444	104.50 444	5.76 420	13.62 423	37.30 444	105.93 444	30.86 444	23.50 435	12.07 424	7.87 418	6.30 422	2.12 418	6.32 425	2.43 416	10.44 427	2.90 419

FADE	15.89 427	3.00 420	8.70 417	2.11 412	2.94 415	1.19 369	0.91 370	5.00 418	2.49 403	1.25 373	1.19 355	3.05 399	7.02 418	8.02 419	5.31 412	94.83 444	35.90 444	65.83 441	66.18 441	1.66 405	1.30 407

LE_ROB	4.43 414	1.35 378	9.38 418	2.79 418	3.93 417	2.43 408	3.46 417	2.68 407	11.19 418	11.66 423	4.73 415	5.26 413	10.46 421	4.50 412	9.49 420	0.82 387	0.69 397	1.34 404	0.98 405	0.75 380	0.76 384

JetRed	3.29 410	4.93 421	10.17 419	1.45 399	1.72 411	7.44 420	5.05 420	3.06 409	2.12 399	2.41 406	2.39 393	2.99 398	2.37 399	3.51 403	6.44 414	1.32 403	1.90 416	1.37 405	1.23 412	2.21 413	1.76 414

Anonymous_1	22.91 432	11.20 425	12.13 420	12.75 426	26.28 438	19.43 430	27.92 433	14.08 427	13.61 422	14.96 425	10.58 417	11.26 423	11.19 424	12.55 426	14.57 427	38.28 443	7.88 423	34.96 440	63.99 440	89.57 444	10.94 429

DGTPSM_ROB	8.89 420	5.62 422	12.25 421	5.92 422	11.32 422	8.54 421	24.18 428	6.40 421	13.49 421	5.15 417	11.46 421	6.19 417	10.92 422	7.00 417	13.72 424	4.47 417	7.65 422	3.92 420	7.45 425	4.38 421	7.87 425

DPSM_ROB	12.34 423	11.21 426	12.51 422	12.91 427	12.80 425	19.84 432	28.28 434	14.38 429	14.28 426	10.58 420	11.26 419	12.03 425	11.85 425	13.15 428	15.34 429	7.11 424	8.31 425	6.50 426	7.35 423	8.84 425	8.31 427

DPSM	12.34 423	11.21 426	12.51 422	12.91 427	12.80 425	19.84 432	28.28 434	14.38 429	14.28 426	10.58 420	11.26 419	12.03 425	11.85 425	13.15 428	15.34 429	7.11 424	8.31 425	6.50 426	7.35 423	8.84 425	8.31 427

LRCNet_RVC	13.74 426	19.30 429	12.75 424	19.46 431	12.69 424	1.86 393	0.41 260	12.33 425	1.05 358	15.77 426	18.83 432	12.62 427	8.70 420	12.21 425	9.62 421	22.22 436	8.37 427	25.85 436	24.01 437	19.32 435	17.44 436

DPSMNet_ROB	9.48 421	5.64 423	13.01 425	8.82 424	11.82 423	8.54 421	24.20 429	6.41 422	13.65 424	5.32 418	11.47 422	6.33 418	10.92 422	7.69 418	13.89 425	7.25 426	8.19 424	5.06 422	7.78 426	5.31 423	8.26 426

psmorigin	1.36 379	0.60 192	13.80 426	0.37 231	0.29 214	0.62 201	0.33 219	0.77 169	0.61 161	0.96 351	0.88 321	1.17 369	0.73 315	4.00 407	0.86 293	0.19 299	0.22 316	0.17 282	0.18 269	0.24 222	0.29 293

xxxxx1	28.96 442	20.11 432	14.07 427	49.74 441	39.15 441	18.98 427	26.64 430	21.94 433	20.21 433	16.45 427	17.48 429	18.36 428	21.56 431	16.21 430	20.88 433	23.07 437	26.55 439	66.40 442	78.70 442	30.27 439	32.51 442

tt_ll	28.96 442	20.11 432	14.07 427	49.74 441	39.15 441	18.98 427	26.64 430	21.94 433	20.21 433	16.45 427	17.48 429	18.36 428	21.56 431	16.21 430	20.88 433	23.07 437	26.55 439	66.40 442	78.70 442	30.27 439	32.51 442

ff	28.96 442	20.11 432	14.07 427	49.74 441	39.15 441	18.98 427	26.64 430	21.94 433	20.21 433	16.45 427	17.48 429	18.36 428	21.56 431	16.21 430	20.88 433	23.07 437	26.55 439	66.40 442	78.70 442	30.27 439	32.51 442

ASD4	21.52 431	19.65 430	22.13 430	22.45 433	16.42 428	23.29 436	30.71 436	33.06 443	17.47 431	24.18 441	14.11 424	21.71 432	15.88 427	21.06 435	18.11 431	19.78 435	17.78 437	26.52 437	20.33 435	27.03 437	18.73 437

HaxPig	19.86 430	22.40 436	22.34 431	17.95 430	17.95 429	11.77 424	11.89 423	16.02 431	15.89 429	21.10 432	21.41 434	18.74 431	18.39 429	20.08 434	19.69 432	23.63 440	23.22 438	24.06 435	23.69 436	23.00 436	23.95 439

DLNR_Zeroshot_test	13.43 425	19.94 431	23.55 432	121.61 445	35.03 440	0.46 34	0.15 1	8.02 423	0.35 5	0.28 36	0.37 49	0.26 36	0.17 1	0.76 182	0.29 91	6.42 423	0.26 340	0.09 23	0.38 365	50.13 443	0.18 192

CasAABBNet	24.81 435	22.53 437	24.83 433	26.08 435	25.74 436	39.86 438	57.06 440	28.87 440	28.83 439	21.16 434	22.54 437	24.22 438	23.89 441	26.38 440	30.87 440	14.25 428	16.71 432	13.09 428	14.81 430	17.78 432	16.71 431

DPSimNet_ROB	17.97 429	20.20 435	24.98 434	17.62 429	15.92 427	21.53 434	21.00 427	13.70 426	15.61 428	23.89 440	14.69 425	22.87 433	24.58 443	12.70 427	14.56 426	18.48 434	12.91 430	20.21 434	12.05 427	17.76 428	14.17 430

MyStereo03	24.83 436	22.55 438	25.13 435	26.08 435	25.72 433	39.87 439	57.07 441	28.77 437	28.85 440	21.33 436	22.66 439	24.16 435	23.82 436	26.32 437	30.89 442	14.27 429	16.73 434	13.09 428	14.82 431	17.77 429	16.71 431

MyStereo02	24.83 436	22.55 438	25.13 435	26.08 435	25.72 433	39.87 439	57.07 441	28.77 437	28.85 440	21.33 436	22.66 439	24.16 435	23.82 436	26.32 437	30.89 442	14.27 429	16.73 434	13.09 428	14.82 431	17.77 429	16.71 431

MyStereo	24.83 436	22.55 438	25.13 435	26.08 435	25.72 433	39.87 439	57.07 441	28.77 437	28.85 440	21.33 436	22.66 439	24.16 435	23.82 436	26.32 437	30.89 442	14.27 429	16.73 434	13.09 428	14.82 431	17.77 429	16.71 431

Selective-RAFT-Error	24.87 439	22.59 441	25.14 438	26.13 439	25.82 437	39.93 442	57.03 439	28.97 441	28.95 443	21.21 435	22.65 438	24.25 439	23.98 442	26.43 441	30.83 439	14.27 429	16.71 432	13.10 432	14.82 431	17.82 433	16.76 435

LSM0	26.58 440	22.63 442	25.88 439	30.13 440	52.21 444	39.94 443	56.74 438	28.97 441	28.72 438	21.14 433	22.26 436	24.43 440	23.88 440	26.54 442	30.87 440	14.32 433	16.55 431	13.12 433	14.71 429	17.92 434	20.60 438

MEDIAN_ROB	23.96 434	27.05 443	26.39 440	22.16 432	22.13 431	16.12 426	13.97 424	20.24 432	20.05 432	25.50 442	25.31 442	22.96 434	22.63 434	24.39 436	23.24 436	28.20 441	27.23 442	28.62 438	27.75 438	27.50 438	27.76 440

BEATNet-Init1	12.10 422	11.19 424	27.29 441	2.99 419	3.51 416	21.84 435	11.10 422	14.34 428	13.83 425	20.34 431	20.33 433	26.35 442	20.03 430	19.06 433	14.80 428	1.74 409	1.81 413	2.05 417	2.49 418	3.69 420	3.12 420

AVERAGE_ROB	26.93 441	30.34 444	29.27 442	25.82 434	25.34 432	19.48 431	15.17 425	23.55 436	23.00 437	28.45 443	27.87 443	26.25 441	25.86 444	26.96 443	25.55 437	31.30 442	30.07 443	31.76 439	30.81 439	30.79 442	30.93 441

coex-ft	5.95 417	1.67 390	60.57 443	0.34 181	0.30 224	0.77 301	0.69 346	0.74 140	4.41 410	19.22 430	2.15 387	1.62 383	7.97 419	1.81 307	8.96 419	0.44 368	2.08 417	0.18 299	0.19 287	0.38 326	4.62 422

test_example2	115.39 445	123.23 445	94.57 444	115.52 444	123.55 445	101.63 445	114.33 445	53.41 445	99.48 445	134.90 445	135.05 445	85.83 445	85.11 445	111.32 445	106.15 445	152.55 445	205.26 445	99.78 445	114.96 445	140.96 445	110.20 445

EDNetEfficientorigin	8.18 419	0.98 324	145.96 445	0.51 324	0.89 383	0.72 277	0.48 297	0.85 228	1.56 389	2.12 396	1.49 370	1.29 371	1.31 370	1.83 308	2.13 370	0.13 206	0.12 202	0.17 282	0.18 269	0.39 334	0.45 360

Low-res two-view benchmark