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

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

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

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
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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
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

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

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

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

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
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.
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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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
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

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

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

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

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
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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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
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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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 + 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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Low-res two-view benchmark