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.

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Method	all	deliv. area 1l	deliv. area 1s	deliv. area 2l	deliv. area 2s	deliv. area 3l	deliv. area 3s	elect. 1l	elect. 1s	elect. 2l	elect. 2s	elect. 3l	elect. 3s	facade 1s	forest 1s	forest 2s	playg. 1l	playg. 1s	playg. 2l	playg. 2s	playg. 3l	playg. 3s	terra. 1s	terra. 2s	terra. 1l	terra. 1s	terra. 2l	terra. 2s

111111	0.13 14	0.02 1	0.03 15	0.01 6	0.02 12	0.10 112	0.00 1	0.01 4	0.01 5	0.00 1	0.01 77	0.18 30	0.05 38	0.01 31	0.85 21	0.48 13	0.05 24	0.06 26	0.33 31	0.02 7	0.20 22	0.84 58	0.00 1	0.01 9	0.02 21	0.05 48	0.02 3	0.00 1

AIO-test1	0.08 6	0.03 2	0.03 15	0.01 6	0.07 44	0.05 96	0.00 1	0.01 4	0.03 21	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.04 29	0.00 1	0.68 13	0.55 18	0.02 2	0.00 1	0.11 12	0.19 73	0.12 13	0.15 17	0.00 1	0.01 9	0.01 9	0.01 15	0.01 2	0.00 1

IGEV-Stereo++	0.18 21	0.03 2	0.05 20	0.02 17	0.02 12	0.10 112	0.00 1	0.01 4	0.03 21	0.00 1	0.07 97	0.18 30	0.03 20	0.01 31	0.89 22	0.54 17	0.04 18	0.08 39	0.50 40	0.02 7	0.15 18	0.67 49	0.00 1	0.01 9	0.02 21	0.01 15	1.27 70	0.00 1

ProNet	0.06 1	0.03 2	0.08 28	0.01 6	0.00 1	0.12 125	0.27 182	0.00 1	0.01 5	0.00 1	0.00 1	0.05 3	0.00 1	0.05 102	0.43 4	0.28 3	0.02 2	0.00 1	0.09 9	0.00 1	0.05 2	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.08 63	0.00 1	0.05 8	0.00 1

LG-Stereo	0.13 14	0.04 5	0.02 8	0.02 17	0.07 44	0.12 125	0.00 1	0.02 18	0.04 30	0.00 1	0.55 150	0.43 98	0.00 1	0.00 1	0.78 18	0.59 22	0.02 2	0.06 26	0.45 37	0.04 20	0.14 16	0.03 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 68	0.05 8	0.00 1

MM-Stereo_test3	0.07 4	0.04 5	0.02 8	0.00 1	0.01 6	0.02 67	0.00 1	0.01 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 14	0.03 20	0.00 1	0.38 3	0.30 4	0.03 11	0.00 1	0.15 16	0.07 34	0.05 2	0.03 2	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.06 52	0.38 45	0.06 60

MM-Stereo_test2	0.13 14	0.04 5	0.07 23	0.00 1	0.02 12	0.02 67	0.00 1	0.01 4	0.02 12	0.00 1	0.00 1	0.17 22	0.02 14	0.00 1	0.76 15	0.59 22	0.07 33	0.05 21	0.18 20	0.28 111	0.29 31	0.53 40	0.01 50	0.01 9	0.08 63	0.20 87	0.04 6	0.00 1

MM-Stereo_test1	0.07 4	0.04 5	0.08 28	0.00 1	0.01 6	0.03 82	0.00 1	0.01 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 22	0.03 20	0.00 1	0.55 7	0.45 9	0.04 18	0.00 1	0.18 20	0.06 29	0.07 5	0.04 5	0.00 1	0.00 1	0.03 33	0.08 61	0.05 8	0.00 1

Pointernet	0.06 1	0.04 5	0.01 2	0.00 1	0.00 1	0.07 102	0.18 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 97	0.10 10	0.01 4	0.00 1	0.31 2	0.33 6	0.02 2	0.00 1	0.04 3	0.06 29	0.10 9	0.05 8	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 6	0.18 86

AIO-Stereo	0.14 18	0.04 5	0.36 89	0.01 6	0.03 23	0.13 134	0.00 1	0.00 1	0.01 5	0.00 1	0.00 1	0.18 30	0.05 38	0.00 1	0.61 10	0.42 8	0.04 18	0.07 36	1.51 87	0.06 29	0.12 13	0.04 5	0.00 1	0.01 9	0.01 9	0.02 35	0.12 25	0.00 1

RAFT	0.18 21	0.04 5	0.33 69	0.02 17	0.00 1	0.12 125	0.12 159	0.94 114	0.01 5	0.70 135	0.00 1	0.17 22	0.00 1	0.01 31	0.57 8	0.46 10	0.03 11	0.00 1	0.06 6	0.21 84	0.14 16	0.50 35	0.00 1	0.00 1	0.02 21	0.00 1	0.27 41	0.00 1

RAFT + AFF	0.41 55	0.04 5	0.01 2	0.22 87	0.02 12	0.04 90	0.00 1	0.03 29	0.03 21	0.00 1	0.00 1	0.28 64	0.02 14	0.01 31	4.88 221	0.92 50	0.35 97	0.02 13	2.33 114	0.03 13	0.65 58	0.50 35	0.01 50	0.12 105	0.15 98	0.10 68	0.24 38	0.01 29

RYNet	0.45 62	0.04 5	0.00 1	0.02 17	0.03 23	0.00 1	0.00 1	0.01 4	0.04 30	0.07 79	0.00 1	0.05 3	0.12 72	0.00 1	4.77 215	0.60 24	0.10 41	1.00 207	0.35 32	0.01 3	0.21 26	0.04 5	0.00 1	0.02 23	0.08 63	3.06 190	1.39 72	0.13 79

MLG-Stereo_test3	0.31 44	0.05 14	0.34 75	0.11 69	0.15 74	0.17 157	0.01 54	0.06 45	0.04 30	1.15 162	0.00 1	0.18 30	0.08 52	0.01 31	1.50 42	0.89 45	0.04 18	0.17 66	1.19 76	0.08 40	0.57 51	0.82 56	0.02 72	0.05 48	0.03 33	0.02 35	0.75 56	0.01 29

MLG-Stereo_test1	0.09 9	0.05 14	0.01 2	0.01 6	0.00 1	0.17 157	0.00 1	0.02 18	0.02 12	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.05 38	0.00 1	0.75 14	0.56 19	0.03 11	0.04 17	0.17 19	0.03 13	0.10 9	0.31 24	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.01 15	0.07 15	0.00 1

GIP-stereo	0.18 21	0.05 14	0.13 34	0.02 17	0.03 23	0.16 149	0.02 86	0.06 45	0.03 21	0.00 1	0.26 123	0.31 72	0.05 38	0.01 31	1.03 26	0.57 20	0.06 29	0.01 9	0.26 28	0.29 112	0.38 38	0.81 55	0.07 127	0.02 23	0.03 33	0.09 65	0.21 33	0.00 1

RSM++	0.10 11	0.05 14	0.36 89	0.02 17	0.01 6	0.11 116	0.00 1	0.01 4	0.01 5	0.00 1	0.00 1	0.18 30	0.08 52	0.00 1	0.77 16	0.52 16	0.02 2	0.04 17	0.10 11	0.03 13	0.20 22	0.16 18	0.00 1	0.03 31	0.01 9	0.00 1	0.11 22	0.00 1

RSM	0.10 11	0.05 14	0.36 89	0.02 17	0.02 12	0.11 116	0.00 1	0.01 4	0.01 5	0.00 1	0.00 1	0.17 22	0.05 38	0.00 1	0.60 9	0.49 15	0.01 1	0.04 17	0.15 16	0.03 13	0.20 22	0.03 2	0.00 1	0.02 23	0.02 21	0.19 84	0.05 8	0.00 1

AANet_RVC	0.25 37	0.05 14	0.29 57	0.06 50	0.19 95	0.00 1	0.23 179	0.03 29	0.17 102	0.35 113	0.01 77	0.07 6	0.04 29	0.01 31	1.37 39	0.48 13	0.10 41	0.06 26	0.43 35	0.17 64	0.10 9	0.25 21	0.03 93	0.05 48	0.02 21	0.06 52	1.15 64	0.89 137

MLG-Stereo	0.08 6	0.06 20	0.01 2	0.01 6	0.00 1	0.17 157	0.00 1	0.02 18	0.02 12	0.00 1	0.00 1	0.08 7	0.05 38	0.00 1	0.80 19	0.60 24	0.02 2	0.04 17	0.15 16	0.03 13	0.08 6	0.05 8	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.01 15	0.07 15	0.00 1

LGtest1	0.40 54	0.06 20	0.35 80	0.03 28	0.13 65	0.16 149	0.01 54	0.08 54	0.13 88	0.04 75	0.89 174	0.20 48	0.15 82	0.00 1	1.69 57	1.30 91	0.18 62	0.29 96	0.66 49	0.23 91	0.52 47	3.25 166	0.05 114	0.08 83	0.04 45	0.02 35	0.22 34	0.01 29

GREAT-IGEV	0.14 18	0.06 20	0.30 58	0.02 17	0.01 6	0.15 144	0.00 1	0.02 18	0.02 12	0.00 1	0.00 1	0.17 22	0.06 46	0.00 1	0.77 16	0.57 20	0.02 2	0.05 21	0.19 22	0.26 102	0.16 20	0.39 29	0.02 72	0.03 31	0.02 21	0.00 1	0.60 50	0.00 1

MoCha-V2	0.13 14	0.06 20	0.31 60	0.01 6	0.05 35	0.09 109	0.00 1	0.01 4	0.01 5	0.00 1	0.00 1	0.17 22	0.18 98	0.00 1	0.84 20	0.47 12	0.07 33	0.00 1	0.09 9	0.15 58	0.26 28	0.49 34	0.00 1	0.01 9	0.00 1	0.08 61	0.02 3	0.00 1

Former-RAFT_DAM_RVC	0.65 86	0.06 20	0.35 80	0.17 75	0.16 75	0.01 39	0.01 54	1.78 141	0.20 113	0.14 90	0.16 112	0.41 95	0.17 96	0.02 57	2.91 125	1.69 135	0.26 81	0.38 118	1.18 75	0.12 52	1.54 118	2.66 146	0.01 50	0.06 56	0.16 99	2.28 179	0.22 34	0.33 102

GASTEREO	0.18 21	0.07 25	0.35 80	0.03 28	0.01 6	0.14 135	0.00 1	0.03 29	0.02 12	0.00 1	0.00 1	0.18 30	0.13 73	0.01 31	1.05 27	0.70 32	0.07 33	0.07 36	0.11 12	0.21 84	0.08 6	0.44 33	0.10 138	0.03 31	0.02 21	0.75 136	0.15 29	0.00 1

MSCF	0.18 21	0.07 25	0.35 80	0.03 28	0.02 12	0.14 135	0.00 1	0.03 29	0.02 12	0.00 1	0.00 1	0.18 30	0.13 73	0.01 31	1.01 25	0.71 33	0.07 33	0.06 26	0.11 12	0.23 91	0.09 8	0.51 39	0.09 133	0.03 31	0.02 21	0.76 137	0.11 22	0.00 1

CroCo-Stereo	0.18 21	0.07 25	0.02 8	0.05 40	0.06 42	0.00 1	0.00 1	0.04 37	0.04 30	0.00 1	0.00 1	0.05 3	0.02 14	0.00 1	1.54 46	1.07 60	0.04 18	0.03 15	0.65 48	0.04 20	0.32 36	0.73 52	0.00 1	0.02 23	0.03 33	0.01 15	0.08 17	0.00 1
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
delet	0.19 28	0.07 25	0.25 48	0.06 50	0.04 31	0.02 67	0.02 86	0.01 4	0.04 30	0.34 109	0.00 1	0.10 10	0.03 20	0.02 57	1.36 38	0.46 10	0.16 57	0.05 21	0.13 15	0.05 26	0.13 15	0.18 19	0.00 1	0.04 42	0.00 1	0.01 15	1.41 73	0.02 42

TDLM	0.09 9	0.08 29	0.12 33	0.02 17	0.02 12	0.00 1	0.01 54	0.19 67	0.04 30	0.00 1	0.00 1	0.48 106	0.01 4	0.01 31	0.26 1	0.22 1	0.08 37	0.06 26	0.01 1	0.00 1	0.10 9	0.10 14	0.01 50	0.01 9	0.00 1	0.01 15	0.30 44	0.39 107

AIO-test2	0.06 1	0.09 30	0.01 2	0.00 1	0.09 52	0.04 90	0.01 54	0.01 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 7	0.04 29	0.00 1	0.45 5	0.25 2	0.02 2	0.00 1	0.03 2	0.03 13	0.05 2	0.06 11	0.00 1	0.16 127	0.05 51	0.01 15	0.00 1	0.00 1

anonymousdsp	0.27 39	0.09 30	0.36 89	0.24 97	0.05 35	0.09 109	0.00 1	0.03 29	0.05 41	0.00 1	0.28 125	0.19 43	0.15 82	0.00 1	1.24 33	0.84 40	0.12 45	0.10 45	0.29 29	0.18 67	0.42 40	1.05 73	0.02 72	0.05 48	0.01 9	0.01 15	1.54 77	0.00 1

CroCo-Stereo Lap2	0.14 18	0.09 30	0.03 15	0.05 40	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.03 29	0.05 41	0.24 101	0.00 1	0.08 7	0.02 14	0.01 31	1.28 35	1.00 55	0.03 11	0.02 13	0.05 4	0.04 20	0.31 35	0.34 27	0.00 1	0.03 31	0.03 33	0.00 1	0.05 8	0.00 1

SGD-Stereo	0.44 59	0.10 33	0.27 51	0.02 17	0.03 23	0.00 1	0.00 1	0.04 37	0.07 55	0.00 1	0.00 1	0.40 94	0.08 52	0.01 31	4.44 196	1.85 146	0.29 87	0.29 96	0.45 37	0.19 73	1.40 108	1.47 88	0.02 72	0.04 42	0.05 51	0.06 52	0.19 30	0.23 88

DEFOM-Stereo_RVC	0.47 65	0.10 33	0.33 69	0.05 40	0.16 75	0.08 105	0.00 1	0.12 60	0.23 126	0.03 72	0.04 88	0.46 103	0.15 82	0.01 31	1.97 67	1.14 73	0.25 76	0.44 129	1.88 96	0.20 81	1.65 122	2.18 121	0.15 162	0.07 63	0.04 45	0.14 76	0.78 57	0.06 60

Occ-G	0.22 33	0.10 33	0.23 45	0.04 35	0.10 56	0.16 149	0.00 1	0.04 37	0.02 12	0.00 1	0.00 1	0.13 15	0.01 4	0.00 1	1.13 30	0.76 37	0.05 24	0.15 60	0.80 55	0.01 3	0.71 64	0.74 54	0.00 1	0.03 31	0.03 33	0.01 15	0.71 54	0.01 29

StereoVision	0.11 13	0.10 33	0.02 8	0.04 35	0.03 23	0.00 1	0.02 86	0.04 37	0.03 21	0.03 72	0.00 1	0.17 22	0.02 14	0.03 76	0.99 24	0.75 36	0.05 24	0.01 9	0.29 29	0.03 13	0.15 18	0.07 12	0.00 1	0.05 48	0.03 33	0.00 1	0.06 13	0.00 1

test_4	0.60 80	0.10 33	0.53 131	0.29 125	0.13 65	0.07 102	0.22 177	0.09 56	0.07 55	0.03 72	0.00 1	0.68 132	0.15 82	0.08 132	2.06 70	1.55 116	0.12 45	0.39 120	1.82 95	0.18 67	1.12 87	2.11 116	0.01 50	0.07 63	0.20 105	0.30 98	3.49 144	0.24 91

CoSv	0.08 6	0.11 38	0.21 40	0.01 6	0.02 12	0.01 39	0.00 1	0.02 18	0.02 12	0.00 1	0.00 1	0.11 13	0.01 4	0.00 1	0.66 12	0.62 27	0.03 11	0.06 26	0.08 7	0.02 7	0.03 1	0.12 16	0.00 1	0.01 9	0.01 9	0.00 1	0.08 17	0.00 1

S2M2_XL	0.41 55	0.12 39	0.39 101	0.04 35	0.11 60	0.00 1	0.02 86	0.24 76	0.37 137	0.00 1	0.00 1	0.29 67	0.51 163	0.00 1	1.87 64	1.58 118	0.27 85	0.42 127	0.43 35	0.16 62	1.56 121	2.24 126	0.08 129	0.05 48	0.04 45	0.08 61	0.03 5	0.25 93

U	0.20 30	0.12 39	0.02 8	0.06 50	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.04 37	0.04 30	0.00 1	0.00 1	0.18 30	0.01 4	0.00 1	1.57 47	1.16 78	0.03 11	0.07 36	0.45 37	0.07 34	0.45 43	0.85 60	0.00 1	0.02 23	0.07 58	0.00 1	0.06 13	0.02 42

MIM_Stereo	0.55 70	0.13 41	0.43 115	0.34 139	0.22 112	0.11 116	0.02 86	2.05 157	0.07 55	0.00 1	0.01 77	0.23 53	0.09 63	0.03 76	2.07 71	1.15 75	0.15 53	0.39 120	2.56 124	0.27 109	1.24 99	0.94 67	0.06 123	0.13 112	0.18 102	0.19 84	1.72 80	0.17 85

MLG-Stereo_test2	0.20 30	0.14 42	0.04 19	0.01 6	0.05 35	0.18 162	0.00 1	0.02 18	0.03 21	0.00 1	0.67 166	0.18 30	0.01 4	0.00 1	1.27 34	0.71 33	0.03 11	0.16 64	1.04 66	0.05 26	0.27 29	0.40 31	0.00 1	0.01 9	0.04 45	0.00 1	0.09 20	0.00 1

S2M2	0.78 98	0.14 42	1.69 220	0.27 113	0.14 70	0.00 1	0.01 54	0.23 74	0.31 133	2.17 208	0.00 1	0.42 96	0.14 79	0.00 1	2.15 80	2.06 164	0.38 108	0.48 137	1.19 76	0.22 89	2.27 139	1.92 104	0.05 114	0.08 83	0.09 72	0.71 133	3.67 150	0.16 83

HUF	0.45 62	0.14 42	0.59 136	0.03 28	0.10 56	0.16 149	0.01 54	0.33 81	0.05 41	0.00 1	0.01 77	0.20 48	0.26 118	0.00 1	2.26 84	2.24 175	0.21 69	0.24 79	2.24 106	0.12 52	1.54 118	1.02 72	0.08 129	0.03 31	0.12 83	0.02 35	0.25 39	0.01 29

FINET	0.37 52	0.14 42	0.45 120	0.18 77	0.08 49	0.02 67	0.01 54	0.34 82	0.17 102	0.01 61	0.30 129	0.56 122	0.19 99	0.02 57	2.46 99	1.20 82	0.26 81	0.09 42	1.10 69	0.14 54	0.72 66	0.31 24	0.04 103	0.14 115	0.03 33	0.10 68	0.84 59	0.05 54

GMOStereo	0.91 113	0.15 46	0.61 143	0.34 139	0.25 120	0.12 125	0.05 120	2.40 171	0.15 94	0.00 1	0.18 115	0.51 110	0.45 148	0.02 57	2.30 86	1.97 156	0.53 121	0.70 167	2.24 106	0.41 132	1.67 123	3.92 180	0.01 50	0.15 119	1.33 175	0.13 72	3.95 172	0.09 66

error version	0.91 113	0.15 46	0.61 143	0.34 139	0.25 120	0.12 125	0.05 120	2.40 171	0.15 94	0.00 1	0.18 115	0.51 110	0.45 148	0.02 57	2.30 86	1.97 156	0.53 121	0.70 167	2.24 106	0.41 132	1.67 123	3.92 180	0.01 50	0.15 119	1.33 175	0.13 72	3.95 172	0.09 66

test-v	0.91 113	0.15 46	0.61 143	0.34 139	0.25 120	0.12 125	0.05 120	2.40 171	0.15 94	0.00 1	0.18 115	0.51 110	0.45 148	0.02 57	2.30 86	1.97 156	0.53 121	0.70 167	2.24 106	0.41 132	1.67 123	3.92 180	0.01 50	0.15 119	1.33 175	0.13 72	3.95 172	0.09 66

test-2	0.91 113	0.15 46	0.61 143	0.34 139	0.25 120	0.12 125	0.05 120	2.40 171	0.15 94	0.00 1	0.18 115	0.51 110	0.45 148	0.02 57	2.30 86	1.97 156	0.53 121	0.70 167	2.24 106	0.41 132	1.67 123	3.92 180	0.01 50	0.15 119	1.33 175	0.13 72	3.95 172	0.09 66

CVANet_RVC	0.21 32	0.15 46	0.61 143	0.42 165	0.06 42	0.06 101	0.01 54	1.53 134	0.05 41	0.08 82	0.04 88	0.62 127	0.04 29	0.03 76	0.46 6	0.32 5	0.14 51	0.09 42	0.05 4	0.01 3	0.19 21	0.07 12	0.00 1	0.03 31	0.00 1	0.01 15	0.55 48	0.08 64

HITNet	0.59 77	0.16 51	0.10 31	0.06 50	0.07 44	0.01 39	0.02 86	1.76 139	0.82 183	0.11 85	0.00 1	0.68 132	0.28 120	0.11 152	2.51 102	1.02 56	0.25 76	0.13 56	0.63 47	0.24 96	1.43 109	1.56 97	0.01 50	0.12 105	0.02 21	0.16 79	3.32 133	0.42 112
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
RAStereo	0.23 35	0.17 52	0.05 20	0.05 40	0.10 56	0.00 1	0.01 54	0.03 29	0.04 30	0.96 151	0.00 1	0.19 43	0.01 4	0.01 31	1.67 52	1.14 73	0.06 29	0.06 26	0.21 24	0.02 7	0.60 55	0.71 51	0.00 1	0.05 48	0.03 33	0.01 15	0.10 21	0.01 29

RASNet	0.63 84	0.18 53	0.57 132	0.41 164	0.28 133	0.10 112	0.05 120	0.94 114	0.14 92	1.07 158	0.09 102	0.48 106	0.34 129	0.02 57	1.28 35	1.47 109	0.35 97	0.21 75	0.99 62	0.02 7	1.15 90	1.53 93	0.10 138	0.34 187	0.22 109	0.30 98	3.55 146	0.73 130

DEFOM-Stereo	0.23 35	0.19 54	0.23 45	0.01 6	0.05 35	0.12 125	0.01 54	0.02 18	0.03 21	0.00 1	0.00 1	0.17 22	0.03 20	0.00 1	1.06 28	0.66 30	0.08 37	0.12 49	0.20 23	0.02 7	0.43 41	0.42 32	0.00 1	0.02 23	0.01 9	0.02 35	2.26 96	0.06 60

CIPLG	0.87 111	0.19 54	0.67 156	0.27 113	0.21 106	0.00 1	0.20 173	0.19 67	0.50 152	0.07 79	0.12 104	1.16 159	0.08 52	0.21 189	4.78 216	1.50 112	0.68 144	0.22 76	1.92 97	0.18 67	2.28 140	2.98 156	0.04 103	0.27 162	0.66 148	0.09 65	3.80 163	0.12 77

iRaftStereo_RVC	0.22 33	0.19 54	0.35 80	0.22 87	0.11 60	0.01 39	0.00 1	0.04 37	0.07 55	0.00 1	0.00 1	0.22 52	0.10 70	0.03 76	1.13 30	0.87 41	0.16 57	0.06 26	0.37 34	0.11 49	0.95 78	0.62 46	0.00 1	0.02 23	0.08 63	0.00 1	0.11 22	0.03 45

ARAFT	0.70 91	0.19 54	0.28 54	0.31 130	0.08 49	0.00 1	0.01 54	0.16 63	0.08 66	1.30 175	0.00 1	0.38 88	0.03 20	0.10 149	3.41 159	1.87 147	0.29 87	0.27 94	2.54 123	0.05 26	1.83 131	1.60 98	0.01 50	0.10 97	0.42 129	0.02 35	3.41 137	0.12 77

IPLGR_C	0.86 106	0.20 58	0.61 143	0.28 118	0.21 106	0.00 1	0.22 177	0.18 65	0.47 147	0.07 79	0.12 104	1.18 160	0.08 52	0.20 184	4.59 205	1.50 112	0.65 137	0.26 85	2.00 100	0.19 73	2.34 145	2.95 153	0.05 114	0.27 162	0.60 143	0.07 58	3.82 165	0.11 74

AnonymousM	1.53 161	0.20 58	0.39 101	0.05 40	0.04 31	0.25 177	0.01 54	2.74 202	0.57 162	0.35 113	1.45 187	0.55 119	0.53 166	0.22 196	2.76 114	2.91 202	0.98 176	1.05 209	2.00 100	1.32 207	3.73 187	3.49 172	0.20 177	0.28 172	0.13 91	0.28 96	5.87 229	9.03 236

MaDis-Stereo	0.33 47	0.21 60	0.36 89	0.06 50	0.13 65	0.01 39	0.03 106	0.06 45	0.06 49	1.25 172	0.00 1	0.20 48	0.02 14	0.02 57	1.52 44	1.15 75	0.12 45	0.24 79	1.27 79	0.10 46	0.71 64	0.90 64	0.00 1	0.07 63	0.17 101	0.15 77	0.13 26	0.04 49

CAS	0.79 99	0.21 60	0.34 75	0.21 83	0.19 95	0.03 82	0.14 165	0.21 70	0.63 166	1.19 168	0.16 112	0.33 78	0.78 196	0.13 161	2.72 113	1.66 128	0.85 163	0.71 172	1.12 70	0.46 144	2.41 150	2.37 131	0.03 93	0.08 83	0.11 79	0.69 129	1.69 79	1.95 167

EGLCR-Stereo	1.26 143	0.21 60	1.76 224	0.07 59	0.25 120	0.08 105	0.02 86	0.49 97	0.55 158	0.11 85	0.45 144	0.58 126	0.67 182	0.03 76	2.32 90	2.67 194	0.93 169	1.20 222	4.21 170	0.19 73	4.10 199	4.78 212	0.05 114	0.13 112	0.64 146	0.67 126	6.56 239	0.32 100

ACRE	0.87 111	0.21 60	0.64 151	0.28 118	0.20 101	0.00 1	0.20 173	0.18 65	0.48 150	0.08 82	0.15 110	1.22 161	0.08 52	0.23 198	4.70 213	1.49 110	0.67 140	0.25 84	1.97 99	0.18 67	2.33 144	2.98 156	0.05 114	0.26 154	0.67 151	0.07 58	3.81 164	0.11 74

CREStereo++_RVC	0.99 123	0.21 60	1.16 192	0.28 118	0.36 157	0.01 39	0.05 120	2.06 160	0.27 128	0.62 130	0.08 100	0.46 103	0.14 79	0.05 102	2.55 105	2.70 195	0.74 152	0.50 143	2.59 125	0.24 96	2.97 166	2.20 122	0.09 133	0.10 97	0.96 157	0.43 113	4.10 186	0.79 133
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
MMNet	0.30 43	0.21 60	0.07 23	0.05 40	0.05 35	0.00 1	0.06 130	0.01 4	0.03 21	0.22 97	0.00 1	0.19 43	0.01 4	0.05 102	2.24 82	0.62 27	0.24 75	0.12 49	0.35 32	0.07 34	0.30 32	0.11 15	0.04 103	0.08 83	0.03 33	0.04 46	2.84 109	0.02 42

LL-Strereo2	0.61 81	0.22 66	0.36 89	0.09 65	0.10 56	0.17 157	0.01 54	2.25 165	0.18 107	0.00 1	0.00 1	0.21 51	0.04 29	0.21 189	1.68 54	1.32 92	0.05 24	0.12 49	2.34 115	0.39 126	1.51 115	2.98 156	0.00 1	0.08 83	0.43 131	0.01 15	1.44 75	0.31 98

LoS	1.87 180	0.22 66	0.38 98	0.22 87	0.14 70	0.02 67	0.06 130	15.85 291	0.90 190	3.42 244	0.71 170	0.95 148	0.83 206	0.21 189	3.22 147	3.63 230	1.18 191	0.90 195	2.95 140	0.64 167	5.08 228	3.80 176	0.22 187	0.17 129	2.26 201	0.82 140	1.23 67	0.52 116
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ICVP	1.32 147	0.22 66	1.47 209	0.40 159	0.35 156	0.44 184	0.10 151	1.27 125	0.65 168	1.74 194	1.26 185	0.66 130	1.37 225	0.24 199	2.88 123	2.65 191	1.33 200	0.99 206	2.36 118	0.91 184	2.59 155	4.11 193	0.10 138	0.36 190	0.57 140	2.21 178	2.92 111	1.59 161
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
sCroCo_RVC	1.75 177	0.23 69	0.32 63	0.06 50	0.17 89	0.15 144	0.01 54	0.81 112	1.74 227	1.93 199	0.47 145	1.08 150	0.82 201	0.09 140	3.32 156	4.94 258	2.31 228	1.73 242	5.18 181	2.00 236	5.82 242	5.83 244	0.10 138	0.26 154	0.59 142	1.60 161	4.43 193	1.17 150

CES	1.20 139	0.24 70	0.35 80	0.13 71	0.18 92	0.05 96	0.08 144	5.35 264	0.78 181	0.43 121	0.31 130	0.83 145	0.86 208	0.16 168	3.20 142	3.22 216	1.12 189	1.06 212	1.51 87	1.05 189	4.23 200	3.19 163	0.08 129	0.09 95	0.19 103	0.34 106	1.07 63	2.23 176

AdaDepth	0.19 28	0.25 71	0.07 23	0.01 6	0.01 6	0.16 149	0.00 1	0.01 4	0.05 41	0.00 1	0.00 1	0.18 30	0.01 4	0.01 31	0.98 23	1.10 65	0.06 29	0.05 21	1.07 67	0.07 34	0.30 32	0.30 22	0.00 1	0.01 9	0.00 1	0.04 46	0.29 42	0.00 1

LG-Stereo_L1	0.34 48	0.26 72	0.01 2	0.04 35	0.20 101	0.15 144	0.01 54	0.07 50	0.07 55	0.00 1	0.63 165	0.36 85	0.36 135	0.03 76	1.74 59	1.40 102	0.13 50	0.15 60	1.16 72	0.19 73	0.59 54	1.07 74	0.04 103	0.04 42	0.27 112	0.02 35	0.20 32	0.09 66

test-1	2.99 213	0.26 72	1.52 213	0.33 133	0.21 106	0.22 174	0.38 188	3.16 221	0.85 189	3.36 241	4.21 233	5.45 222	0.78 196	0.20 184	4.02 180	4.67 248	1.40 203	1.31 224	10.46 236	1.58 215	5.30 236	7.01 272	0.04 103	0.34 187	2.98 226	6.37 244	5.39 220	8.95 235

sAnonymous2	1.54 164	0.26 72	0.15 35	0.10 67	0.17 89	0.48 187	0.00 1	1.87 148	0.97 195	0.22 97	0.41 136	1.12 155	0.82 201	0.08 132	4.07 181	3.86 233	1.31 196	1.19 220	7.54 200	0.72 173	4.00 190	4.87 217	0.03 93	0.29 174	0.14 96	2.16 176	2.37 97	2.45 180

CroCo_RVC	1.54 164	0.26 72	0.15 35	0.10 67	0.17 89	0.48 187	0.00 1	1.87 148	0.97 195	0.22 97	0.41 136	1.12 155	0.82 201	0.08 132	4.07 181	3.86 233	1.31 196	1.19 220	7.54 200	0.72 173	4.00 190	4.87 217	0.03 93	0.29 174	0.14 96	2.16 176	2.37 97	2.45 180

anonymousdsp2	0.70 91	0.27 76	0.28 54	0.23 93	0.07 44	0.02 67	0.02 86	1.36 127	0.08 66	0.02 68	0.59 155	0.29 67	0.16 91	0.08 132	1.51 43	1.55 116	0.25 76	0.32 102	3.52 160	0.55 159	1.55 120	3.00 159	0.02 72	0.07 63	0.13 91	0.15 77	2.70 105	0.01 29

Sa-1000	1.25 142	0.27 76	0.51 128	0.28 118	0.23 114	0.00 1	0.00 1	2.78 204	0.10 76	0.01 61	0.01 77	0.34 82	0.50 162	0.59 230	4.62 208	1.70 137	0.69 145	0.83 188	4.47 172	0.43 138	1.38 106	4.54 209	0.01 50	0.24 145	2.01 197	1.81 168	5.02 214	0.39 107

LG-G_1	0.31 44	0.28 78	0.35 80	0.18 77	0.20 101	0.16 149	0.00 1	0.05 43	0.07 55	0.01 61	0.61 159	0.16 18	0.25 115	0.02 57	1.68 54	1.11 67	0.12 45	0.26 85	0.54 42	0.21 84	0.66 60	1.16 79	0.01 50	0.07 63	0.05 51	0.01 15	0.22 34	0.01 29

LG-G	0.31 44	0.28 78	0.35 80	0.18 77	0.20 101	0.16 149	0.00 1	0.05 43	0.07 55	0.01 61	0.61 159	0.16 18	0.25 115	0.02 57	1.68 54	1.11 67	0.12 45	0.26 85	0.54 42	0.21 84	0.66 60	1.16 79	0.01 50	0.07 63	0.05 51	0.01 15	0.22 34	0.01 29

UniTT-Stereo	0.35 49	0.28 78	0.38 98	0.07 59	0.18 92	0.00 1	0.01 54	0.07 50	0.08 66	0.00 1	0.00 1	0.29 67	0.03 20	0.05 102	1.88 66	1.42 103	0.15 53	0.33 110	1.70 93	0.07 34	0.88 76	1.21 81	0.00 1	0.12 105	0.06 56	0.03 44	0.14 28	0.03 45

rafts_anoy	0.62 83	0.28 78	0.70 158	0.37 152	0.21 106	0.04 90	0.00 1	2.53 188	0.14 92	0.01 61	0.00 1	0.10 10	0.04 29	0.02 57	2.50 101	1.45 107	0.32 93	0.36 115	1.92 97	0.17 64	1.38 106	0.99 70	0.00 1	0.18 131	0.53 136	0.73 134	0.73 55	1.01 146

GES	1.43 155	0.28 78	0.41 112	0.57 179	0.37 159	0.27 178	0.07 135	2.06 160	0.93 193	1.20 170	0.58 154	0.39 91	0.23 112	0.02 57	4.91 222	2.49 186	0.91 165	0.66 165	9.59 227	1.37 208	2.97 166	2.53 141	0.16 166	0.41 195	0.20 105	0.17 83	2.57 101	2.20 175

AIO_rvc	0.29 41	0.29 83	0.34 75	0.03 28	0.02 12	0.14 135	0.10 151	0.02 18	0.05 41	0.00 1	0.00 1	0.18 30	0.09 63	0.01 31	1.58 48	1.03 57	0.04 18	0.18 69	1.71 94	0.04 20	0.56 50	0.92 65	0.14 159	0.01 9	0.13 91	0.03 44	0.13 26	0.01 29

trnet	0.99 123	0.29 83	0.72 161	0.22 87	0.13 65	0.01 39	0.02 86	2.55 191	0.37 137	0.62 130	0.48 146	0.70 135	0.59 172	0.04 94	2.80 116	3.02 208	0.66 138	0.57 152	2.14 103	0.60 165	2.82 160	2.17 119	0.03 93	0.09 95	1.26 168	0.51 121	2.42 99	0.91 139

RAFT-Stereo + iAFF	0.65 86	0.29 83	0.60 139	0.37 152	0.27 130	0.03 82	0.02 86	0.96 116	0.11 79	1.34 179	0.00 1	0.28 64	0.08 52	0.01 31	1.83 63	1.32 92	0.26 81	0.11 47	3.40 157	0.24 96	0.79 71	0.89 63	0.00 1	0.19 134	0.38 123	0.22 89	3.31 132	0.15 81

AFF-stereo	0.55 70	0.29 83	0.41 112	0.33 133	0.09 52	0.03 82	0.00 1	0.38 87	0.10 76	1.17 165	0.01 77	0.32 75	0.06 46	0.00 1	1.52 44	1.24 84	0.15 53	0.59 156	3.40 157	0.07 34	0.54 48	0.60 44	0.00 1	0.07 63	0.13 91	0.06 52	3.05 116	0.10 72

UPFNet	0.44 59	0.29 83	0.59 136	0.21 83	0.26 128	0.01 39	0.02 86	0.08 54	0.08 66	0.39 116	0.00 1	0.27 61	0.03 20	0.24 199	3.08 137	0.92 50	0.14 51	0.12 49	0.57 45	0.31 116	0.36 37	0.39 29	0.01 50	0.12 105	0.02 21	0.01 15	3.44 140	0.05 54

4D-IteraStereo	0.83 103	0.30 88	1.14 188	0.28 118	0.31 143	0.01 39	0.02 86	2.15 164	0.11 79	0.00 1	0.20 120	0.25 55	0.22 105	0.16 168	2.28 85	1.65 126	0.11 43	0.37 117	2.84 137	0.41 132	2.82 160	2.87 148	0.02 72	0.21 142	0.08 63	0.22 89	3.10 120	0.35 104

RALCasStereoNet	0.70 91	0.30 88	0.84 171	0.37 152	0.28 133	0.05 96	0.12 159	2.12 162	0.13 88	1.03 155	0.04 88	0.50 109	0.15 82	0.03 76	2.37 93	1.67 131	0.23 73	0.24 79	1.26 78	0.14 54	1.21 93	2.03 113	0.01 50	0.11 104	0.34 119	1.39 156	0.78 57	1.25 151

UNet	0.56 73	0.30 88	0.39 101	0.26 109	0.19 95	0.03 82	0.08 144	0.52 102	0.13 88	1.15 162	0.00 1	0.44 99	0.16 91	0.16 168	2.13 78	1.28 89	0.34 95	0.20 74	1.42 84	0.19 73	0.62 56	0.50 35	0.13 151	0.24 145	0.03 33	0.26 93	3.32 133	0.62 126

HSM	0.97 121	0.30 88	0.87 173	0.54 177	0.46 167	0.00 1	0.01 54	2.93 211	0.30 132	0.13 89	0.56 151	0.65 129	0.13 73	0.05 102	2.97 131	1.08 62	0.66 138	0.17 66	3.26 153	0.35 120	1.78 129	2.03 113	0.04 103	0.33 185	0.38 123	0.81 139	4.16 188	1.10 147

DFGA-Net	0.41 55	0.31 92	0.08 28	0.24 97	0.04 31	0.01 39	0.01 54	0.55 103	0.05 41	1.29 174	0.00 1	0.16 18	0.04 29	0.03 76	1.67 52	1.15 75	0.16 57	0.08 39	0.92 59	0.04 20	0.57 51	0.30 22	0.00 1	0.08 83	0.01 9	0.00 1	3.34 135	0.01 29

AE-Stereo	1.43 155	0.31 92	1.73 222	0.33 133	0.32 148	0.04 90	0.32 185	0.43 92	0.32 134	0.04 75	0.00 1	3.38 191	0.44 147	0.07 118	2.86 121	3.30 219	0.96 172	0.79 179	3.65 162	0.79 178	3.64 182	4.40 202	0.04 103	0.40 194	2.93 224	2.14 175	4.74 203	0.18 86

CREStereo	1.03 127	0.31 92	0.74 162	0.24 97	0.16 75	0.01 39	0.04 114	2.66 198	0.55 158	0.63 132	0.56 151	0.71 136	0.59 172	0.05 102	2.97 131	3.31 220	0.60 129	0.43 128	2.12 102	0.57 161	3.00 169	2.30 129	0.06 123	0.12 105	1.18 166	0.53 123	2.42 99	0.88 134
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
FADNet-RVC	1.64 174	0.31 92	0.64 151	0.33 133	1.19 209	0.01 39	2.53 240	0.57 104	0.22 122	1.03 155	0.32 132	6.04 229	0.29 122	0.32 209	4.47 197	1.90 151	0.62 132	0.78 177	6.45 193	1.80 226	1.85 132	2.02 112	0.19 174	0.52 208	1.78 190	1.74 167	3.10 120	3.15 185

HGLStereo	0.58 75	0.32 96	0.38 98	0.23 93	0.26 128	0.01 39	0.06 130	0.06 45	0.12 85	1.22 171	0.70 169	0.14 17	0.15 82	0.09 140	2.33 92	1.33 95	0.37 104	0.24 79	1.13 71	0.15 58	0.97 80	1.51 92	0.06 123	0.07 63	0.08 63	0.08 61	3.08 118	0.47 113

G2L-Stereo	0.58 75	0.33 97	0.23 45	0.37 152	0.61 180	0.01 39	0.04 114	0.17 64	0.08 66	0.52 128	0.04 88	0.13 15	0.47 156	0.42 218	2.91 125	0.91 48	0.20 67	0.19 70	1.31 82	0.22 89	1.22 96	0.54 41	0.02 72	0.06 56	0.21 107	0.67 126	3.48 143	0.39 107

castereo	1.20 139	0.33 97	0.83 170	0.07 59	0.25 120	0.19 167	0.01 54	0.36 85	0.52 153	0.14 90	0.19 119	1.09 152	0.49 160	0.04 94	2.66 110	2.91 202	1.04 180	0.60 158	4.65 176	0.52 155	4.93 225	4.40 202	0.11 145	0.15 119	1.13 164	2.05 173	1.19 65	1.47 156

LG-Stereo_L2	0.35 49	0.34 99	0.02 8	0.03 28	0.20 101	0.17 157	0.01 54	0.07 50	0.07 55	0.00 1	0.62 162	0.42 96	0.35 130	0.03 76	1.72 58	1.42 103	0.17 60	0.15 60	0.95 61	0.17 64	0.66 60	1.10 76	0.04 103	0.04 42	0.26 111	0.05 48	0.19 30	0.08 64

Reg-Stereo(zero)	2.47 196	0.35 100	2.58 239	0.48 172	0.84 198	0.14 135	0.17 168	3.76 241	0.77 177	3.03 230	8.81 277	2.75 188	0.81 199	1.26 255	2.61 108	3.41 226	1.42 204	0.49 139	7.28 198	1.29 204	4.00 190	4.42 205	0.41 209	0.19 134	1.28 169	3.03 188	5.77 227	5.27 204

HI	2.47 196	0.35 100	2.58 239	0.48 172	0.84 198	0.14 135	0.17 168	3.76 241	0.77 177	3.03 230	8.81 277	2.75 188	0.81 199	1.26 255	2.61 108	3.41 226	1.42 204	0.49 139	7.28 198	1.29 204	4.00 190	4.42 205	0.41 209	0.19 134	1.28 169	3.03 188	5.77 227	5.27 204

RALAANet	0.92 117	0.35 100	0.48 123	0.36 150	0.24 118	0.18 162	0.02 86	1.89 150	0.19 110	0.51 125	0.01 77	0.26 58	0.25 115	0.06 113	2.32 90	1.73 138	0.35 97	0.69 166	3.14 142	0.55 159	2.51 154	2.39 132	0.01 50	0.26 154	0.37 122	1.12 151	4.01 180	0.53 118

MIF-Stereo (partial)	0.47 65	0.36 103	0.44 118	0.07 59	0.18 92	0.01 39	0.00 1	0.07 50	0.11 79	0.01 61	0.01 77	0.38 88	0.09 63	0.03 76	2.00 68	1.58 118	0.22 70	0.50 143	0.75 54	0.06 29	1.09 85	0.94 67	0.00 1	0.19 134	0.08 63	0.26 93	2.83 108	0.39 107

IPLG	1.12 135	0.36 103	0.65 155	0.29 125	0.23 114	0.00 1	0.05 120	2.30 167	0.29 131	0.39 116	0.29 127	0.27 61	0.72 189	0.24 199	5.68 241	1.79 143	1.05 182	0.84 189	2.78 133	0.41 132	0.98 81	4.31 201	0.02 72	0.25 150	0.46 133	1.49 159	3.86 169	0.11 74

HCRNet	0.41 55	0.36 103	0.34 75	0.30 128	0.12 63	0.00 1	0.05 120	0.02 18	0.02 12	1.46 187	0.00 1	0.18 30	0.05 38	0.00 1	2.70 112	0.67 31	0.22 70	0.06 26	0.22 25	0.11 49	0.30 32	0.59 43	0.02 72	0.01 9	0.01 9	0.01 15	3.21 129	0.03 45

plain	0.45 62	0.37 106	0.43 115	0.16 74	0.37 159	0.00 1	0.00 1	0.74 110	0.08 66	0.01 61	0.00 1	0.53 116	0.09 63	0.04 94	2.41 94	1.80 144	0.25 76	0.31 100	0.93 60	0.10 46	1.31 102	1.36 86	0.00 1	0.23 144	0.13 91	0.02 35	0.25 39	0.09 66

DMCA	0.27 39	0.37 106	0.20 38	0.17 75	0.09 52	0.02 67	0.01 54	0.02 18	0.04 30	0.59 129	0.00 1	0.34 82	0.05 38	0.01 31	1.81 62	0.88 43	0.31 91	0.12 49	0.22 25	0.10 46	0.38 38	0.23 20	0.00 1	0.03 31	0.03 33	0.06 52	1.19 65	0.15 81

DeepPruner_ROB	1.57 168	0.37 106	0.71 159	0.50 175	0.55 176	0.37 181	1.60 224	1.74 138	0.84 185	1.37 182	2.40 205	0.49 108	0.51 163	0.10 149	5.38 234	2.16 171	1.10 187	1.08 213	2.28 113	0.40 127	4.83 220	3.42 168	0.66 236	0.34 187	0.57 140	5.04 228	3.07 117	0.53 118

raft+_RVC	0.49 67	0.38 109	0.37 97	0.34 139	0.21 106	0.03 82	0.04 114	2.29 166	0.09 73	0.00 1	0.00 1	0.25 55	0.08 52	0.02 57	1.79 61	1.24 84	0.29 87	0.09 42	2.37 120	0.24 96	0.77 70	1.09 75	0.00 1	0.06 56	0.07 58	0.12 71	0.57 49	0.36 105

YMNet	0.66 89	0.39 110	0.02 8	0.20 82	0.25 120	0.34 179	2.55 241	0.36 85	0.06 49	1.11 160	0.00 1	0.39 91	2.89 234	0.01 31	2.52 103	2.02 161	0.52 120	0.46 132	0.50 40	0.21 84	0.27 29	1.21 81	0.00 1	0.10 97	0.33 116	0.05 48	0.62 51	0.39 107

raftrobust	0.86 106	0.40 111	0.77 165	0.40 159	0.31 143	0.01 39	0.04 114	2.51 186	0.13 88	0.51 125	0.00 1	0.51 110	0.24 113	0.09 140	2.98 133	2.12 167	0.22 70	0.31 100	4.90 179	0.11 49	1.68 127	2.15 117	0.16 166	0.15 119	0.78 153	0.40 110	0.97 61	0.36 105

DMCA-RVC	0.65 86	0.42 112	0.43 115	0.31 130	0.58 178	0.15 144	0.44 190	0.29 80	1.57 221	1.31 176	0.35 133	0.55 119	0.13 73	0.11 152	2.54 104	1.10 65	0.51 119	0.46 132	0.84 57	0.36 122	0.76 69	0.83 57	0.19 174	0.14 115	0.11 79	0.06 52	2.59 104	0.52 116

DSFCA	0.70 91	0.43 113	0.51 128	0.29 125	0.58 178	0.04 90	0.59 195	0.22 71	0.54 155	0.49 124	0.56 151	0.33 78	0.08 52	0.04 94	2.86 121	1.28 89	0.67 140	0.73 174	1.00 63	0.44 141	1.01 84	1.14 78	0.21 179	0.24 145	0.54 137	0.82 140	2.81 107	0.47 113

NVstereo2D	0.83 103	0.43 113	0.07 23	0.23 93	0.36 157	0.41 183	0.08 144	1.61 136	0.59 164	0.84 143	1.11 183	0.36 85	0.21 103	0.07 118	5.88 246	2.16 171	0.62 132	0.45 131	1.50 86	0.19 73	1.20 92	0.94 67	0.02 72	0.32 181	1.30 173	0.24 92	0.95 60	0.24 91

GLC_STEREO	0.76 97	0.44 115	0.48 123	0.22 87	0.24 118	0.00 1	0.00 1	2.40 171	0.19 110	0.15 93	0.04 88	0.27 61	0.14 79	0.02 57	2.55 105	1.82 145	0.46 111	0.24 79	2.26 111	0.30 115	2.66 157	1.47 88	0.05 114	0.08 83	0.05 51	0.07 58	3.59 147	0.32 100

AASNet	0.18 21	0.44 115	0.26 50	0.08 64	0.08 49	0.00 1	0.08 144	0.03 29	0.05 41	0.26 102	0.00 1	0.16 18	0.03 20	0.01 31	1.06 28	0.60 24	0.08 37	0.03 15	0.08 7	0.16 62	0.24 27	0.64 47	0.00 1	0.03 31	0.00 1	0.01 15	0.38 45	0.03 45

FADNet	1.92 182	0.44 115	0.60 139	0.54 177	1.05 202	0.00 1	2.95 246	0.78 111	0.38 139	0.81 141	0.61 159	2.40 182	0.47 156	0.65 232	5.57 238	1.73 138	0.69 145	1.08 213	8.93 220	1.61 217	2.36 146	2.52 140	0.09 133	0.36 190	2.54 212	3.77 206	3.43 139	5.46 209

AIO_test	0.35 49	0.45 118	0.42 114	0.03 28	0.02 12	0.14 135	0.23 179	0.12 60	0.04 30	0.00 1	0.00 1	0.19 43	0.09 63	0.00 1	1.60 51	1.26 87	0.06 29	0.08 39	0.80 55	0.06 29	1.12 87	1.01 71	0.18 172	0.01 9	0.19 103	0.45 114	0.99 62	0.01 29

HH	2.94 210	0.45 118	4.88 262	0.58 181	0.51 170	0.73 198	1.38 218	3.25 225	0.84 185	2.85 225	0.60 157	5.15 217	0.82 201	0.19 179	3.29 153	6.00 276	0.67 140	0.89 193	9.52 225	1.83 227	7.59 273	5.88 247	0.41 209	0.27 162	3.12 228	5.47 236	5.66 223	6.52 219

HanStereo	2.94 210	0.45 118	4.88 262	0.58 181	0.51 170	0.73 198	1.38 218	3.25 225	0.84 185	2.85 225	0.60 157	5.15 217	0.82 201	0.19 179	3.29 153	6.00 276	0.67 140	0.89 193	9.52 225	1.83 227	7.59 273	5.88 247	0.41 209	0.27 162	3.12 228	5.47 236	5.66 223	6.52 219

IER	0.59 77	0.45 118	0.27 51	0.30 128	0.16 75	0.00 1	0.01 54	0.42 89	0.11 79	1.09 159	0.07 97	1.35 165	0.04 29	0.20 184	3.17 141	1.08 62	0.20 67	0.13 56	0.73 51	0.40 127	0.51 46	0.64 47	0.21 179	0.07 63	0.08 63	1.01 149	2.92 111	0.28 95

model_zeroshot	3.10 217	0.46 122	1.69 220	1.87 227	0.56 177	0.23 175	0.00 1	3.03 214	0.44 144	2.48 211	3.95 229	4.58 210	0.55 169	0.15 166	5.31 231	4.57 243	1.45 206	0.88 192	14.88 250	1.15 197	5.62 240	5.52 236	0.03 93	0.19 134	3.71 234	6.21 241	5.26 218	8.89 234

dd	0.93 119	0.46 122	0.32 63	1.70 220	0.04 31	0.21 171	0.11 157	0.46 96	0.06 49	0.11 85	0.01 77	1.91 174	0.06 46	0.16 168	4.29 189	0.96 52	0.81 160	0.34 112	5.67 183	0.37 123	0.58 53	0.68 50	0.15 162	0.26 154	0.07 58	0.09 65	3.26 131	1.96 168

CFNet	0.57 74	0.46 122	0.64 151	0.43 166	0.34 155	0.04 90	0.00 1	0.58 105	0.09 73	0.66 133	0.05 93	0.64 128	0.07 49	0.05 102	2.25 83	0.65 29	0.35 97	0.06 26	0.73 51	0.34 118	0.85 75	0.73 52	0.00 1	0.08 83	0.45 132	0.16 79	3.22 130	1.51 158

castereo++	1.13 136	0.49 125	0.33 69	0.05 40	0.21 106	0.23 175	0.00 1	0.42 89	0.44 144	0.20 95	0.17 114	1.13 158	0.41 143	0.07 118	2.01 69	2.66 192	1.01 178	0.52 145	2.80 136	0.52 155	4.60 206	4.06 191	0.30 194	0.15 119	0.98 159	1.06 150	3.70 154	1.89 165

PWCDC_ROB	2.82 208	0.49 125	0.17 37	0.38 157	0.79 195	0.03 82	0.10 151	1.16 121	8.93 278	0.14 90	2.49 211	0.55 119	31.02 296	0.57 224	5.58 239	3.32 221	1.73 214	0.91 197	2.53 122	0.88 182	2.92 163	7.18 273	0.15 162	0.53 209	0.55 138	0.69 129	1.43 74	0.88 134

XX-Stereo	3.48 224	0.50 127	1.80 225	1.21 207	0.27 130	0.34 179	0.44 190	1.47 131	0.41 142	2.51 212	6.92 260	4.97 213	1.06 217	0.12 155	3.21 145	5.22 265	0.96 172	0.80 184	6.95 195	0.80 179	4.33 203	4.04 190	0.21 179	0.27 162	26.57 299	3.75 204	5.08 215	9.77 240

gcap-zeroshot	3.09 216	0.51 128	3.99 255	1.67 219	0.29 136	1.36 220	1.37 217	3.29 228	0.65 168	2.77 219	4.48 238	6.22 230	0.69 184	0.09 140	3.93 177	4.80 251	0.92 167	0.78 177	16.30 254	2.38 244	5.15 232	5.77 243	1.31 252	0.26 154	2.97 225	4.91 226	4.58 201	2.00 169

CASnet	0.75 96	0.51 128	0.49 127	0.23 93	0.29 136	0.00 1	0.00 1	0.50 98	0.18 107	0.06 78	0.06 94	0.54 117	0.36 135	0.01 31	2.44 96	1.35 96	0.50 116	0.41 125	2.34 115	0.25 100	3.65 183	2.36 130	0.02 72	0.14 115	1.63 186	0.05 48	1.61 78	0.23 88
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GANet-ADL	2.26 188	0.51 128	1.82 227	0.99 202	0.99 201	1.45 221	0.29 183	2.00 154	1.01 198	3.12 234	3.40 221	1.38 167	0.33 128	0.03 76	5.34 232	3.89 235	2.23 225	0.79 179	7.70 202	1.85 229	3.10 170	4.63 211	0.18 172	0.43 201	1.38 180	3.47 200	4.81 205	3.97 193

AF-Net	1.11 133	0.51 128	0.87 173	0.34 139	0.78 193	0.89 207	1.87 228	2.40 171	1.15 205	0.48 122	0.68 167	3.66 193	0.16 91	0.27 203	2.44 96	0.98 53	0.35 97	0.01 9	1.60 89	0.40 127	0.50 44	2.58 143	0.05 114	0.08 83	0.66 148	0.45 114	3.47 141	2.34 177

Nwc_Net	1.11 133	0.51 128	0.87 173	0.34 139	0.78 193	0.89 207	1.87 228	2.40 171	1.15 205	0.48 122	0.68 167	3.66 193	0.16 91	0.27 203	2.44 96	0.98 53	0.35 97	0.01 9	1.60 89	0.40 127	0.50 44	2.58 143	0.05 114	0.08 83	0.66 148	0.45 114	3.47 141	2.34 177

CFNet_pseudo	0.86 106	0.52 133	0.57 132	0.44 168	0.52 175	0.05 96	0.02 86	0.60 106	0.10 76	0.93 148	0.12 104	0.71 136	0.30 124	0.51 221	4.66 210	1.68 133	0.33 94	0.32 102	2.61 127	0.34 118	0.96 79	1.53 93	0.55 227	0.13 112	0.49 134	0.50 120	2.17 94	1.63 163

DN-CSS_ROB	1.45 158	0.52 133	1.11 186	0.81 190	0.69 186	0.00 1	0.03 106	2.86 210	0.35 136	1.50 188	3.76 227	0.73 139	0.36 135	0.07 118	2.89 124	1.44 105	1.08 186	0.79 179	8.61 211	0.23 91	3.25 177	1.97 105	0.02 72	0.66 216	0.10 75	0.52 122	3.12 124	1.56 160

LMCR-Stereo	0.97 121	0.53 135	0.59 136	0.28 118	0.25 120	0.07 102	0.02 86	1.39 128	0.28 129	0.34 109	0.12 104	0.74 140	0.15 82	0.12 155	3.20 142	1.88 150	1.07 185	0.36 115	5.87 188	1.71 220	2.10 138	2.39 132	0.02 72	0.33 185	0.35 121	0.38 108	1.44 75	0.34 103

BEATNet_4x	1.40 148	0.54 136	0.27 51	0.13 71	0.27 130	0.01 39	0.10 151	1.80 143	1.74 227	0.41 120	0.53 147	0.82 144	0.59 172	0.54 222	4.30 190	2.92 204	1.87 219	1.84 248	1.39 83	0.71 172	4.68 209	6.21 261	0.02 72	0.81 222	0.21 107	0.40 110	3.69 151	0.96 142

Anonymous3	3.16 219	0.55 137	0.79 167	0.09 65	1.10 203	0.50 189	0.03 106	3.52 235	1.26 211	1.12 161	0.84 173	10.62 246	1.31 223	0.36 212	7.37 262	6.90 284	3.59 244	3.15 269	10.88 240	2.20 240	6.83 262	9.50 292	0.31 198	0.37 192	1.43 182	3.45 199	5.32 219	1.91 166

PDISCO_ROB	1.03 127	0.55 137	0.06 22	0.67 185	0.28 133	0.00 1	0.21 175	0.71 108	0.49 151	1.28 173	0.99 179	0.25 55	0.32 126	0.19 179	3.02 136	2.03 163	0.69 145	1.42 230	2.26 111	0.58 162	2.32 142	3.22 165	0.14 159	0.27 162	1.36 179	0.37 107	3.84 168	0.23 88

Any-RAFT	2.56 201	0.56 139	3.45 250	0.34 139	0.51 170	0.01 39	0.04 114	2.96 213	0.64 167	0.51 125	3.99 230	3.76 195	0.35 130	0.16 168	2.92 128	3.82 232	0.81 160	0.80 184	8.30 209	0.51 154	5.45 238	3.87 178	0.44 218	0.16 127	4.84 249	7.87 255	3.19 127	8.70 231

AACVNet	0.85 105	0.56 139	0.35 80	0.58 181	0.67 184	0.09 109	0.01 54	0.35 84	0.19 110	0.17 94	0.15 110	0.45 102	0.24 113	0.19 179	2.81 118	1.91 152	0.48 115	0.38 118	1.44 85	0.23 91	1.44 111	1.22 83	0.33 201	0.08 83	0.50 135	1.57 160	4.09 184	2.39 179

GANet	0.29 41	0.56 139	0.39 101	0.27 113	0.11 60	0.88 205	0.14 165	0.27 77	0.06 49	0.02 68	0.28 125	1.85 173	0.04 29	0.03 76	0.62 11	0.39 7	0.37 104	0.14 59	0.24 27	0.01 3	0.20 22	0.05 8	0.06 123	0.02 23	0.06 56	0.01 15	0.48 47	0.16 83

IGEV-BASED-STEREO-	0.54 68	0.58 142	0.31 60	0.07 59	0.14 70	0.16 149	0.00 1	0.11 58	0.18 107	0.04 75	0.54 149	0.47 105	0.42 145	0.02 57	1.77 60	1.93 154	0.27 85	0.46 132	1.01 64	0.27 109	2.04 137	2.17 119	0.09 133	0.07 63	0.02 21	0.16 79	1.26 69	0.07 63

PMTNet	1.28 145	0.58 142	0.96 179	0.28 118	0.22 112	0.01 39	0.16 167	0.50 98	0.57 162	0.72 137	0.35 133	0.54 117	0.48 158	0.09 140	3.27 151	3.32 221	0.72 151	0.39 120	6.17 189	0.35 120	3.67 185	2.41 136	0.09 133	0.12 105	3.12 228	1.00 148	1.23 67	3.32 189

MSKI-zero shot	3.19 220	0.59 144	1.39 205	0.19 81	0.37 159	0.18 162	0.03 106	3.19 222	0.96 194	0.82 142	4.84 241	3.83 196	0.60 176	0.03 76	3.33 157	5.29 267	1.15 190	0.81 186	11.77 244	1.76 224	6.55 255	5.98 255	0.22 187	0.32 181	4.41 243	12.05 277	7.79 254	7.75 227

CFNet_RVC	0.86 106	0.59 144	0.74 162	0.33 133	0.32 148	0.11 116	0.02 86	0.11 58	0.17 102	0.87 146	0.74 171	0.57 125	0.16 91	0.08 132	3.11 138	1.19 81	0.50 116	0.34 112	1.28 80	0.15 58	1.68 127	1.48 91	0.02 72	0.25 150	0.86 155	1.89 171	3.64 149	2.13 173

test_5	0.54 68	0.60 146	0.22 42	0.02 17	0.02 12	0.11 116	0.01 54	2.77 203	0.04 30	0.00 1	1.10 182	0.44 99	0.45 148	0.00 1	1.47 41	1.13 70	0.08 37	0.10 45	1.01 64	0.04 20	0.43 41	1.34 85	0.00 1	0.05 48	0.07 58	0.00 1	2.98 114	0.01 29

psm_up	1.01 126	0.60 146	0.96 179	0.38 157	0.75 191	0.01 39	0.03 106	2.33 169	1.18 207	0.78 138	0.00 1	0.94 146	0.09 63	0.45 219	2.41 94	1.18 79	0.62 132	0.44 129	3.67 164	0.32 117	1.14 89	0.85 60	0.00 1	0.58 213	1.06 162	1.42 158	3.75 159	1.44 155

GCAP-BAT	1.42 149	0.61 148	0.40 106	0.25 101	0.16 75	0.02 67	0.07 135	2.44 178	0.20 113	0.00 1	0.00 1	4.08 201	0.22 105	0.07 118	2.09 72	2.28 176	11.83 285	0.32 102	3.20 143	0.26 102	4.81 214	2.01 106	0.13 151	0.07 63	0.12 83	0.32 100	1.72 80	0.54 120

test_for_model	1.42 149	0.61 148	0.40 106	0.25 101	0.16 75	0.02 67	0.07 135	2.44 178	0.20 113	0.00 1	0.00 1	4.08 201	0.22 105	0.07 118	2.09 72	2.28 176	11.83 285	0.32 102	3.20 143	0.26 102	4.81 214	2.01 106	0.13 151	0.07 63	0.12 83	0.32 100	1.72 80	0.54 120

testlalala2	1.42 149	0.61 148	0.40 106	0.25 101	0.16 75	0.02 67	0.07 135	2.44 178	0.20 113	0.00 1	0.00 1	4.08 201	0.22 105	0.07 118	2.09 72	2.28 176	11.83 285	0.32 102	3.20 143	0.26 102	4.81 214	2.01 106	0.13 151	0.07 63	0.12 83	0.32 100	1.72 80	0.54 120

testlalala	1.42 149	0.61 148	0.40 106	0.25 101	0.16 75	0.02 67	0.07 135	2.44 178	0.20 113	0.00 1	0.00 1	4.08 201	0.22 105	0.07 118	2.09 72	2.28 176	11.83 285	0.32 102	3.20 143	0.26 102	4.81 214	2.01 106	0.13 151	0.07 63	0.12 83	0.32 100	1.72 80	0.54 120

testlalala_base	1.42 149	0.61 148	0.40 106	0.25 101	0.16 75	0.02 67	0.07 135	2.44 178	0.20 113	0.00 1	0.00 1	4.08 201	0.22 105	0.07 118	2.09 72	2.28 176	11.83 285	0.32 102	3.20 143	0.26 102	4.81 214	2.01 106	0.13 151	0.07 63	0.12 83	0.32 100	1.72 80	0.54 120

GCAP-Stereo	1.42 149	0.61 148	0.40 106	0.25 101	0.16 75	0.02 67	0.07 135	2.44 178	0.20 113	0.00 1	0.00 1	4.08 201	0.22 105	0.07 118	2.09 72	2.28 176	11.83 285	0.32 102	3.20 143	0.26 102	4.81 214	2.01 106	0.13 151	0.07 63	0.12 83	0.32 100	1.72 80	0.54 120

MLCV	2.45 195	0.61 148	0.81 168	2.48 235	1.21 210	0.95 209	0.50 194	3.57 237	0.61 165	3.75 254	4.26 235	5.13 216	3.34 239	0.06 113	4.63 209	1.78 142	1.32 199	0.86 190	10.05 232	1.09 192	2.30 141	3.92 180	0.29 193	2.16 247	1.87 191	3.06 190	4.01 180	1.40 154

RAFT-Test	2.40 192	0.62 155	1.45 208	1.07 204	0.41 164	0.21 171	0.21 175	3.19 222	0.77 177	1.05 157	3.09 219	0.94 146	0.92 211	0.17 173	3.47 161	5.18 264	0.97 175	0.56 151	10.36 235	1.38 209	6.37 251	5.29 223	0.38 207	0.25 150	2.80 221	4.66 221	4.56 199	4.51 196

TestStereo	0.55 70	0.62 155	0.47 122	0.22 87	0.09 52	0.00 1	0.01 54	1.90 152	0.22 122	0.30 106	0.00 1	0.28 64	0.08 52	0.01 31	1.58 48	0.87 41	0.34 95	0.19 70	2.65 131	0.08 40	1.43 109	0.55 42	0.02 72	0.07 63	0.10 75	0.42 112	2.09 92	0.13 79

pcwnet_v2	1.73 175	0.62 155	0.78 166	0.73 188	1.15 205	0.59 195	0.23 179	1.77 140	0.68 171	3.36 241	1.85 201	1.23 162	1.01 214	1.61 265	5.43 236	2.08 165	0.92 167	0.62 161	4.07 168	0.37 123	1.82 130	2.39 132	1.01 246	0.41 195	1.32 174	2.11 174	3.98 178	4.53 198

MSMDNet	2.28 189	0.62 155	1.27 197	0.37 152	0.30 141	0.19 167	0.07 135	3.15 220	0.68 171	1.01 154	0.97 176	1.10 154	2.40 231	0.17 173	3.93 177	5.26 266	1.11 188	0.55 149	10.21 233	2.94 254	6.12 247	5.76 242	0.31 198	0.26 154	2.47 207	4.23 212	3.01 115	3.18 186

IPLGR	1.73 175	0.63 159	0.67 156	0.35 148	0.40 163	0.00 1	0.03 106	1.41 129	0.26 127	2.36 209	2.42 207	0.33 78	0.80 198	0.17 173	6.12 253	1.87 147	1.22 193	1.28 223	5.37 182	1.72 222	2.44 151	4.20 196	0.02 72	0.56 212	2.66 216	4.85 224	3.82 165	0.77 131

iResNet_ROB	1.07 130	0.65 160	0.30 58	0.45 170	0.30 141	0.01 39	0.02 86	3.10 218	0.12 85	1.34 179	0.00 1	0.66 130	0.35 130	0.04 94	4.37 193	1.65 126	0.54 125	0.49 139	5.83 187	0.29 112	1.30 101	0.87 62	0.20 177	0.26 154	0.16 99	0.84 142	3.74 156	1.12 148

MyStereo04	2.04 183	0.66 161	0.91 176	0.69 186	0.82 196	0.02 67	0.04 114	2.62 195	0.91 191	2.83 223	0.75 172	1.37 166	0.09 63	0.08 132	5.03 227	3.04 211	0.58 128	0.72 173	10.25 234	1.62 218	4.78 210	3.27 167	0.94 245	0.69 217	2.62 214	4.29 214	4.75 204	0.65 128

anonymity	3.65 226	0.66 161	5.99 274	1.34 211	0.51 170	0.44 184	0.11 157	3.79 243	0.79 182	2.66 216	18.15 304	3.83 196	0.89 209	0.26 202	3.21 145	5.09 262	0.93 169	0.53 146	7.76 206	1.11 195	4.31 202	5.87 246	0.28 192	0.42 199	4.98 252	9.60 270	5.40 221	9.75 239

FADNet-RVC-Resample	1.60 172	0.67 163	0.97 181	0.50 175	0.64 183	0.18 162	1.05 208	1.27 125	0.83 184	0.96 151	0.97 176	5.23 221	0.42 145	1.02 245	4.81 219	1.68 133	1.05 182	1.96 252	3.78 166	1.06 190	1.52 116	2.28 128	0.21 179	1.35 233	0.55 138	3.16 193	2.13 93	2.92 184

MIPNet	1.49 160	0.69 164	0.74 162	0.32 132	0.51 170	0.00 1	0.03 106	1.79 142	0.38 139	2.13 207	0.97 176	0.31 72	0.76 194	0.22 196	5.02 226	1.92 153	1.31 196	0.86 190	3.68 165	1.25 202	1.21 93	4.62 210	0.03 93	0.50 205	1.90 193	4.87 225	3.90 171	0.30 97

raft_robust	1.21 141	0.70 165	0.61 143	0.27 113	0.19 95	0.00 1	0.00 1	3.05 216	0.22 122	1.18 166	0.03 87	0.34 82	0.69 184	0.07 118	2.94 130	1.76 141	0.57 127	0.63 163	4.95 180	0.19 73	2.98 168	4.81 213	0.01 50	0.19 134	0.97 158	1.39 156	2.87 110	0.98 145

cross-raft	2.33 191	0.70 165	1.33 201	0.40 159	0.61 180	0.19 167	0.08 144	3.13 219	0.71 174	0.78 138	1.62 194	1.09 152	0.70 188	0.17 173	3.66 171	4.78 250	0.99 177	0.55 149	10.72 238	1.52 214	6.33 250	5.61 239	0.30 194	0.24 145	2.56 213	4.68 222	4.44 194	5.06 203

DCVSM-stereo	5.01 245	0.71 167	3.03 245	3.15 242	1.12 204	7.80 265	0.89 204	4.62 253	2.36 237	5.22 277	8.35 273	23.33 269	11.95 267	0.62 231	3.74 172	4.04 236	1.81 217	1.40 228	16.15 253	3.33 261	5.11 230	3.97 186	2.55 264	3.56 264	1.98 196	3.62 202	4.91 210	5.83 213

AEACV	0.25 37	0.71 167	0.36 89	0.04 35	0.03 23	0.10 112	0.00 1	0.02 18	0.03 21	0.00 1	0.00 1	0.18 30	0.13 73	0.02 57	1.22 32	0.79 38	0.05 24	0.26 85	0.73 51	0.29 112	0.63 57	0.50 35	0.12 148	0.04 42	0.01 9	0.21 88	0.29 42	0.00 1

EKT-Stereo	2.55 200	0.72 169	1.73 222	0.49 174	0.32 148	0.51 190	1.72 225	3.38 230	1.00 197	1.96 202	2.80 214	1.33 164	0.76 194	0.10 149	4.55 203	5.93 274	1.26 194	3.18 270	8.70 213	2.73 249	6.75 259	5.86 245	0.10 138	0.26 154	3.99 236	1.81 168	5.40 221	1.62 162

DLCB_ROB	0.92 117	0.72 169	0.64 151	0.43 166	0.42 165	0.14 135	0.18 171	0.43 92	0.28 129	0.85 144	0.53 147	1.12 155	0.72 189	0.07 118	2.16 81	1.12 69	0.88 164	0.26 85	0.69 50	0.20 81	1.35 103	1.53 93	0.49 220	0.28 172	4.11 239	2.41 182	2.04 90	0.78 132

iResNetv2_ROB	1.26 143	0.75 171	0.32 63	1.29 209	0.33 152	0.02 67	0.02 86	3.19 222	0.20 113	2.00 203	0.29 127	2.24 179	0.41 143	0.06 113	3.64 169	1.45 107	0.75 153	0.13 56	5.77 185	0.43 138	2.86 162	1.71 100	0.16 166	0.37 192	0.38 123	0.47 117	4.08 183	0.72 129

IGEV_Zeroshot_test	3.61 225	0.78 172	7.78 283	6.84 259	0.33 152	2.04 232	1.78 226	3.97 245	0.92 192	2.12 205	6.05 253	4.60 211	1.01 214	0.08 132	3.44 160	5.73 271	0.76 154	0.61 159	9.25 223	1.49 212	7.12 268	6.47 265	0.31 198	0.27 162	5.02 253	5.44 235	5.95 230	7.38 224

RAFT_CTSACE	0.59 77	0.80 173	0.45 120	0.25 101	0.07 44	0.14 135	0.00 1	2.03 156	0.06 49	0.00 1	0.12 104	0.44 99	0.46 153	0.01 31	1.58 48	1.08 62	0.15 53	0.12 49	0.57 45	0.08 40	0.74 68	2.54 142	0.00 1	0.04 42	0.24 110	0.00 1	3.77 162	0.04 49

SACVNet	1.43 155	0.80 173	0.85 172	0.58 181	1.31 215	0.63 197	0.62 197	2.60 194	0.52 153	1.33 178	0.02 86	0.74 140	0.32 126	0.34 211	2.78 115	2.11 166	1.38 202	0.39 120	4.62 175	0.70 171	2.37 147	3.83 177	0.05 114	0.42 199	1.29 172	1.64 163	3.74 156	2.62 182

PSMNet-ADL	3.15 218	0.80 173	1.49 210	1.54 214	1.63 223	0.88 205	0.30 184	2.50 185	1.91 231	4.43 268	8.13 271	4.06 198	6.80 252	0.07 118	4.23 185	5.16 263	1.83 218	0.91 197	11.85 245	1.86 230	4.02 195	4.02 188	0.70 238	0.51 206	1.61 185	4.33 215	8.01 255	1.36 153

PA-Net	1.61 173	0.81 176	1.43 207	0.27 113	1.99 236	0.12 125	0.34 186	0.19 67	1.90 230	0.85 144	0.41 136	0.24 54	0.20 100	0.78 238	4.61 207	1.44 105	0.17 60	0.26 85	1.08 68	0.53 157	1.44 111	3.18 162	0.65 234	0.44 202	0.99 160	7.71 254	1.78 88	9.78 242
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
RAFT+CT+SA	0.64 85	0.82 177	0.25 48	0.15 73	0.03 23	0.00 1	0.00 1	2.49 184	0.08 66	0.08 82	0.00 1	0.74 140	0.39 141	0.01 31	1.39 40	1.38 100	0.11 43	0.15 60	2.23 105	0.18 67	0.84 73	2.50 137	0.01 50	0.06 56	0.11 79	0.01 15	3.34 135	0.04 49

SA	0.95 120	0.82 177	0.44 118	0.21 83	0.23 114	0.01 39	0.00 1	2.73 201	0.12 85	0.02 68	0.00 1	0.39 91	0.39 141	0.36 212	2.49 100	1.61 121	0.31 91	0.47 136	3.23 150	0.20 81	1.23 97	3.19 163	0.01 50	0.18 131	0.41 127	1.70 164	4.81 205	0.10 72

NLCA_NET_v2_RVC	0.99 123	0.82 177	0.34 75	0.18 77	0.43 166	0.03 82	1.10 212	1.20 122	2.50 240	2.06 204	0.11 103	0.69 134	0.07 49	0.54 222	3.65 170	0.91 48	0.19 66	0.22 76	1.65 92	0.15 58	0.73 67	0.92 65	0.08 129	0.18 131	0.11 79	3.29 196	2.58 103	2.09 171
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
EAI-Stereo	2.70 205	0.83 180	2.70 243	0.89 197	1.47 221	0.83 203	1.46 220	3.07 217	1.18 207	0.21 96	3.82 228	3.19 190	0.72 189	0.09 140	5.24 230	4.82 253	0.83 162	0.91 197	9.83 231	1.25 202	4.49 205	5.29 223	0.39 208	0.80 221	1.87 191	3.19 194	7.10 248	6.43 217

FCDSN-DC	1.58 171	0.84 181	2.05 230	1.66 218	1.43 219	1.08 215	0.99 205	0.72 109	0.44 144	1.18 166	0.31 130	1.45 169	0.49 160	0.07 118	6.05 252	1.96 155	2.13 224	1.97 253	1.16 72	0.44 141	2.39 149	2.62 145	0.49 220	3.18 256	1.72 188	3.24 195	1.34 71	1.27 152
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
iResNet	4.14 235	0.84 181	0.71 159	2.34 234	2.59 243	4.58 250	1.07 210	4.67 254	1.21 209	3.72 253	3.61 225	12.28 251	16.06 274	0.03 76	6.64 258	3.14 215	2.35 229	1.89 249	16.43 255	2.53 246	3.76 188	2.90 151	0.17 170	3.88 267	1.66 187	4.23 212	5.19 216	3.23 187

GEStereo_RVC	2.30 190	0.85 183	0.97 181	1.05 203	0.71 189	1.61 223	1.09 211	2.72 200	0.56 161	0.78 138	0.41 136	2.40 182	0.28 120	0.06 113	4.81 219	4.48 240	1.79 215	2.17 255	8.91 219	1.90 232	3.58 181	7.25 275	0.52 222	0.92 223	0.41 127	0.85 143	4.47 196	6.48 218

STTStereo	1.06 129	0.85 183	0.57 132	0.36 150	0.29 136	0.08 105	0.64 198	0.43 92	1.56 220	1.40 185	0.26 123	1.95 176	0.07 49	0.29 205	4.26 186	1.06 59	0.25 76	0.23 78	1.16 72	0.14 54	1.46 113	0.84 58	0.12 148	0.10 97	0.07 58	1.81 168	3.51 145	4.84 202

dad	4.05 232	0.87 185	0.28 54	10.24 271	1.70 225	1.03 213	12.23 281	12.58 286	0.11 79	3.46 247	0.00 1	1.93 175	3.59 241	0.19 179	4.92 223	1.26 87	1.60 210	0.53 146	14.05 249	0.63 166	2.73 159	1.88 103	0.16 166	0.71 218	5.78 258	0.19 84	17.00 283	9.60 238

TESTraft	0.86 106	0.88 186	0.32 63	0.05 40	0.16 75	0.00 1	0.00 1	1.51 133	0.06 49	0.69 134	0.00 1	0.33 78	0.64 179	0.20 184	4.51 200	1.67 131	0.18 62	0.16 64	2.63 129	0.25 100	1.10 86	2.24 126	0.07 127	0.08 83	0.10 75	1.62 162	3.71 155	0.04 49

RTSC	2.56 201	0.89 187	1.50 211	0.47 171	0.76 192	0.87 204	2.29 236	1.56 135	1.91 231	2.12 205	2.86 216	1.23 162	0.97 213	1.03 247	7.27 261	3.36 223	4.68 259	1.74 243	7.73 204	1.11 195	3.95 189	5.39 230	0.21 179	1.11 228	0.40 126	0.95 145	4.56 199	8.26 230

TestStereo1	0.81 101	0.91 188	0.22 42	0.06 50	0.16 75	0.00 1	0.01 54	1.08 119	0.07 55	0.00 1	0.00 1	0.26 58	0.57 170	0.12 155	4.26 186	1.66 128	0.18 62	0.19 70	2.84 137	0.09 44	1.37 104	2.51 138	0.01 50	0.06 56	0.09 72	1.26 153	3.75 159	0.05 54

SA-5K	0.81 101	0.91 188	0.22 42	0.06 50	0.16 75	0.00 1	0.01 54	1.08 119	0.07 55	0.00 1	0.00 1	0.26 58	0.57 170	0.12 155	4.26 186	1.66 128	0.18 62	0.19 70	2.84 137	0.09 44	1.37 104	2.51 138	0.01 50	0.06 56	0.09 72	1.26 153	3.75 159	0.05 54

GMStereo	0.44 59	0.93 190	0.07 23	0.25 101	0.03 23	0.00 1	0.00 1	0.14 62	0.07 55	0.00 1	0.00 1	0.30 71	0.01 4	0.01 31	1.87 64	0.90 46	0.26 81	0.17 66	2.60 126	0.08 40	1.17 91	0.33 26	0.00 1	0.05 48	0.08 63	0.02 35	2.57 101	0.04 49
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DAS	4.09 233	0.94 191	1.15 190	1.82 224	1.27 213	1.15 216	1.11 213	3.48 232	4.23 257	3.34 239	6.52 256	12.55 252	5.36 245	0.05 102	4.66 210	4.57 243	4.02 253	2.27 258	9.63 228	5.33 272	5.93 243	5.39 230	0.52 222	4.30 271	4.09 237	5.06 229	7.48 249	4.17 194

SepStereo	4.09 233	0.94 191	1.15 190	1.82 224	1.27 213	1.15 216	1.11 213	3.48 232	4.23 257	3.34 239	6.52 256	12.55 252	5.36 245	0.05 102	4.66 210	4.57 243	4.02 253	2.27 258	9.63 228	5.33 272	5.93 243	5.39 230	0.52 222	4.30 271	4.09 237	5.06 229	7.48 249	4.17 194

MGS-Stereo	0.61 81	0.95 193	0.61 143	0.26 109	0.16 75	0.01 39	0.02 86	0.06 45	0.15 94	0.00 1	0.00 1	0.29 67	0.15 82	0.01 31	5.46 237	0.88 43	0.30 90	0.27 94	0.86 58	0.38 125	1.25 100	1.76 102	0.03 93	0.14 115	0.29 113	0.26 93	1.72 80	0.25 93

DISCO	0.79 99	0.95 193	0.31 60	0.06 50	0.33 152	0.51 190	0.44 190	0.23 74	0.32 134	1.75 195	0.59 155	0.38 88	0.29 122	0.04 94	2.98 133	1.36 97	0.96 172	0.29 96	3.24 151	0.53 157	0.79 71	1.45 87	0.10 138	0.07 63	0.12 83	0.29 97	2.76 106	0.31 98

ADLNet	0.67 90	0.96 195	0.10 31	0.21 83	0.23 114	0.08 105	0.01 54	1.26 124	0.09 73	0.32 107	0.06 94	2.28 181	0.08 52	0.18 177	3.28 152	1.03 57	0.35 97	0.11 47	0.54 42	0.18 67	0.54 48	1.10 76	0.00 1	0.03 31	0.88 156	0.68 128	3.16 125	0.28 95

UDGNet	2.51 198	1.01 196	0.33 69	10.93 272	5.26 264	8.50 269	3.54 252	1.72 137	0.15 94	0.23 100	0.08 100	0.52 115	0.10 70	10.25 292	3.55 163	1.25 86	0.46 111	0.46 132	2.73 132	0.59 163	2.44 151	4.14 195	2.94 267	0.15 119	1.72 188	0.77 138	2.94 113	1.13 149

SHD	4.34 240	1.02 197	2.50 238	1.71 221	1.33 216	1.46 222	2.01 231	4.90 257	4.30 260	2.63 214	4.99 243	4.39 209	9.41 262	0.58 227	8.20 274	4.81 252	4.43 257	2.44 263	13.01 247	2.95 255	5.61 239	6.88 270	0.30 194	3.26 257	4.11 239	5.16 232	3.88 170	10.98 246

IGEV-Stereo+	0.37 52	1.03 198	0.03 15	0.11 69	0.12 63	0.11 116	0.00 1	0.09 56	0.11 79	0.02 68	0.99 179	0.31 72	0.30 124	0.02 57	1.32 37	1.22 83	0.02 2	0.26 85	1.29 81	0.23 91	0.84 73	1.24 84	0.10 138	0.01 9	0.02 21	0.22 89	0.08 17	0.00 1

test-3	1.53 161	1.03 198	1.25 196	0.40 159	0.31 143	0.11 116	0.06 130	2.79 206	0.17 102	0.35 113	0.44 142	4.06 198	0.35 130	0.03 76	2.84 119	1.63 124	0.37 104	0.57 152	8.86 217	0.46 144	3.20 174	5.38 228	0.02 72	0.27 162	0.61 145	0.95 145	3.95 172	0.88 134

APVNet	1.14 138	1.04 200	0.20 38	0.33 133	0.37 159	0.21 171	0.36 187	0.34 82	0.39 141	0.95 149	0.44 142	0.71 136	0.15 82	0.15 166	3.51 162	2.84 198	1.63 213	0.93 200	4.54 174	0.69 170	1.89 133	4.06 191	0.02 72	0.53 209	0.10 75	0.38 108	3.20 128	0.95 140

CASS	2.68 204	1.05 201	1.93 229	2.07 232	0.98 200	0.45 186	2.15 234	2.82 208	1.03 201	1.83 197	3.58 224	1.38 167	0.53 166	0.02 57	4.01 179	3.03 210	4.89 261	1.34 225	9.14 222	1.47 211	7.05 266	6.20 259	0.03 93	0.27 162	2.76 219	2.80 187	4.30 191	5.36 206
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
test_1	1.53 161	1.05 201	1.24 195	0.40 159	0.31 143	0.11 116	0.06 130	2.78 204	0.17 102	0.32 107	0.42 140	4.06 198	0.36 135	0.03 76	2.84 119	1.62 123	0.37 104	0.57 152	8.88 218	0.46 144	3.22 176	5.38 228	0.02 72	0.27 162	0.60 143	0.95 145	3.95 172	0.90 138

RP	1.29 146	1.06 203	2.32 236	0.84 192	1.16 206	0.39 182	1.53 221	1.89 150	1.68 224	0.29 105	2.21 203	2.25 180	0.13 73	0.40 215	3.31 155	1.07 60	0.61 130	0.05 21	1.61 91	0.40 127	0.65 58	3.05 160	0.11 145	0.29 174	0.29 113	0.92 144	4.24 190	2.04 170

coex_refinement	0.73 95	1.07 204	0.51 128	0.24 97	0.70 188	0.01 39	0.13 163	0.27 77	1.06 202	0.11 85	1.07 181	0.80 143	0.17 96	0.14 165	2.80 116	0.90 46	0.47 113	0.12 49	2.36 118	0.49 151	0.67 63	0.61 45	0.14 159	0.10 97	0.64 146	0.62 125	3.08 118	0.49 115

R-Stereo Train	2.16 186	1.08 205	1.57 215	0.84 192	0.19 95	0.01 39	0.01 54	2.05 157	1.01 198	1.37 182	2.45 209	1.50 170	0.46 153	0.21 189	3.23 148	4.53 241	1.62 211	1.05 209	7.07 196	1.09 192	4.86 221	5.93 251	0.04 103	0.31 178	2.48 208	4.63 219	3.10 120	5.74 211

RAFT-Stereo	2.16 186	1.08 205	1.57 215	0.84 192	0.19 95	0.01 39	0.01 54	2.05 157	1.01 198	1.37 182	2.45 209	1.50 170	0.46 153	0.21 189	3.23 148	4.53 241	1.62 211	1.05 209	7.07 196	1.09 192	4.86 221	5.93 251	0.04 103	0.31 178	2.48 208	4.63 219	3.10 120	5.74 211
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
LG-Stereo_Zeroshot	2.51 198	1.14 207	0.32 63	1.45 212	2.85 247	4.14 249	1.19 215	2.80 207	0.54 155	6.52 284	1.79 198	7.67 233	0.72 189	0.05 102	2.57 107	2.59 190	0.54 125	0.57 152	4.65 176	0.59 163	3.70 186	3.88 179	0.03 93	0.20 141	0.42 129	1.90 172	4.17 189	10.91 245

iRaft-Stereo_20w	4.18 236	1.14 207	8.05 285	7.32 261	1.81 232	3.33 244	1.55 222	3.45 231	1.28 213	3.63 250	7.12 261	3.54 192	1.33 224	0.11 152	4.16 184	4.85 254	0.93 169	0.61 159	9.28 224	1.22 200	5.08 228	5.56 238	0.43 215	0.53 209	3.85 235	8.64 263	11.20 268	12.91 252

test_3	1.56 167	1.14 207	1.14 188	0.44 168	0.32 148	0.11 116	0.07 135	2.84 209	0.16 101	0.39 116	0.43 141	4.16 207	0.36 135	0.03 76	2.91 125	1.52 115	0.41 109	0.59 156	8.96 221	0.46 144	3.12 173	5.36 227	0.02 72	0.25 150	0.85 154	1.20 152	3.83 167	0.95 140

NaN_ROB	3.01 214	1.16 210	1.13 187	0.86 196	3.03 249	0.59 195	0.75 200	3.25 225	2.58 241	0.98 153	1.32 186	21.10 266	0.59 172	1.15 253	4.15 183	1.58 118	0.80 158	0.70 167	2.38 121	1.30 206	1.52 116	2.15 117	0.46 219	1.07 227	2.50 210	6.25 242	4.54 198	13.27 253

AIO-Stereo-zeroshot	4.31 239	1.17 211	7.69 281	1.88 228	0.63 182	5.37 253	1.86 227	3.49 234	2.61 242	3.69 252	9.28 283	5.22 220	1.87 227	0.04 94	4.47 197	6.37 281	1.46 207	1.46 231	9.75 230	2.23 242	6.73 258	6.20 259	0.25 190	1.56 239	5.23 256	7.70 253	6.43 237	11.78 249

iinet-f	1.47 159	1.20 212	0.32 63	0.82 191	0.13 65	0.14 135	0.10 151	0.42 89	0.21 121	1.93 199	4.19 231	0.19 43	0.21 103	0.08 132	5.12 229	2.54 188	0.23 73	0.30 99	7.71 203	1.00 187	1.95 135	4.30 200	0.21 179	0.17 129	1.25 167	0.16 79	4.11 187	0.62 126

HSM-Net_RVC	2.86 209	1.24 213	1.50 211	2.55 236	1.72 226	0.57 194	0.17 168	3.55 236	1.14 204	3.50 248	6.32 255	7.94 235	2.93 235	0.05 102	3.38 158	2.12 167	1.28 195	0.26 85	3.24 151	1.24 201	3.66 184	3.76 175	0.61 230	2.64 253	4.43 244	6.27 243	5.76 226	5.47 210
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
AIO-Stereo-zeroshot1	5.54 253	1.25 214	7.40 278	2.57 237	2.03 238	6.90 259	2.76 243	4.00 246	4.04 255	4.58 271	8.36 274	4.99 215	2.06 229	0.03 76	5.72 242	7.36 290	1.90 220	0.95 202	38.08 293	1.75 223	5.95 245	6.44 263	0.19 174	0.58 213	3.59 232	7.26 249	6.15 232	12.75 251

TANstereo	1.57 168	1.38 215	0.48 123	0.26 109	0.29 136	0.52 192	0.05 120	0.51 100	0.47 147	0.27 103	0.62 162	0.32 75	0.20 100	1.08 250	3.59 164	2.81 196	0.79 156	1.63 240	8.83 215	3.01 256	3.50 179	2.89 149	3.03 270	0.10 97	0.04 45	0.69 129	4.96 212	0.05 54

XX-TBD	1.57 168	1.38 215	0.48 123	0.26 109	0.29 136	0.52 192	0.05 120	0.51 100	0.47 147	0.27 103	0.62 162	0.32 75	0.20 100	1.08 250	3.59 164	2.81 196	0.79 156	1.63 240	8.83 215	3.01 256	3.50 179	2.89 149	3.03 270	0.10 97	0.04 45	0.69 129	4.96 212	0.05 54

RTS	5.53 251	1.46 217	0.94 177	0.90 198	1.73 227	4.08 247	4.63 259	2.53 188	3.41 250	2.79 220	1.70 195	8.18 236	1.27 221	0.72 234	7.83 265	4.87 255	7.37 274	2.34 260	18.33 259	2.92 251	4.78 210	5.88 247	1.04 247	1.31 231	6.74 265	22.88 305	6.66 241	22.00 278

RTSA	5.53 251	1.46 217	0.94 177	0.90 198	1.73 227	4.08 247	4.63 259	2.53 188	3.41 250	2.79 220	1.70 195	8.18 236	1.27 221	0.72 234	7.83 265	4.87 255	7.37 274	2.34 260	18.33 259	2.92 251	4.78 210	5.88 247	1.04 247	1.31 231	6.74 265	22.88 305	6.66 241	22.00 278

ccs_rob	4.75 243	1.46 217	2.39 237	1.96 229	0.68 185	3.13 241	1.58 223	4.94 259	1.36 214	4.31 266	15.82 299	28.46 275	8.43 257	0.38 214	5.65 240	5.42 268	2.23 225	1.60 239	6.31 190	1.98 234	6.14 248	5.97 254	0.35 204	2.33 248	1.28 169	2.40 181	4.09 184	7.49 226

DDVS	5.40 248	1.51 220	2.25 232	1.64 217	2.80 246	1.96 230	1.03 206	5.91 267	4.10 256	3.96 260	19.83 307	26.29 273	6.82 253	1.57 264	5.77 243	6.90 284	2.58 233	1.92 250	10.46 236	4.59 266	6.02 246	7.39 276	0.30 194	1.40 236	1.41 181	3.29 196	6.10 231	8.11 229

LoS_RVC	1.09 131	1.51 220	0.60 139	0.05 40	0.49 168	0.01 39	0.08 144	0.22 71	0.74 175	1.72 191	0.23 121	0.56 122	0.63 177	0.12 155	3.15 139	2.90 200	0.69 145	1.79 244	3.27 154	0.50 152	4.03 196	3.48 170	0.21 179	0.07 63	0.33 116	0.47 117	0.70 52	0.96 142

tt_ll	1.09 131	1.51 220	0.60 139	0.05 40	0.49 168	0.01 39	0.08 144	0.22 71	0.74 175	1.72 191	0.23 121	0.56 122	0.63 177	0.12 155	3.15 139	2.90 200	0.69 145	1.79 244	3.27 154	0.50 152	4.03 196	3.48 170	0.21 179	0.07 63	0.33 116	0.47 117	0.70 52	0.96 142

MaskLacGwcNet_RVC	8.48 265	1.51 220	5.87 272	4.30 251	3.26 250	2.82 238	6.81 268	3.68 239	3.59 253	4.81 273	10.18 285	66.20 316	11.63 266	7.70 288	5.97 248	5.06 261	4.49 258	5.33 285	18.36 261	2.64 248	7.91 275	8.42 286	0.92 244	3.39 262	4.34 242	8.02 258	6.20 233	15.61 262

NCC-stereo	1.86 178	1.63 224	1.33 201	0.95 200	1.22 211	0.80 200	2.29 236	2.62 195	2.93 244	0.34 109	2.87 217	2.16 177	1.17 218	0.21 189	3.63 166	1.13 70	0.63 135	0.96 204	2.79 134	0.75 175	0.98 81	2.96 154	0.36 205	0.32 181	2.31 204	4.50 217	3.69 151	4.78 199

Abc-Net	1.86 178	1.63 224	1.33 201	0.95 200	1.22 211	0.80 200	2.29 236	2.62 195	2.93 244	0.34 109	2.87 217	2.16 177	1.17 218	0.21 189	3.63 166	1.13 70	0.63 135	0.96 204	2.79 134	0.75 175	0.98 81	2.96 154	0.36 205	0.32 181	2.31 204	4.50 217	3.69 151	4.78 199
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DeepPrunerF	2.66 203	1.67 226	0.33 69	3.58 246	9.30 279	1.76 228	3.48 251	0.68 107	3.29 247	0.71 136	1.59 192	0.37 87	0.27 119	0.13 161	5.94 247	3.42 228	1.03 179	0.54 148	4.47 172	0.65 168	2.02 136	2.06 115	0.56 228	0.31 178	15.21 284	3.30 198	3.74 156	1.47 156

GANetREF_RVC	2.43 193	1.69 227	0.81 168	2.04 231	1.16 206	1.02 212	0.10 151	4.72 256	1.44 217	3.62 249	0.06 94	10.03 244	0.69 184	0.09 140	3.63 166	1.36 97	1.06 184	0.94 201	6.44 192	0.46 144	2.32 142	1.74 101	0.17 170	1.35 233	3.41 231	3.75 204	6.55 238	4.82 201
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
PWC_ROB	7.15 259	1.85 228	5.57 269	0.85 195	1.17 208	1.95 229	4.77 261	2.56 192	17.27 298	3.83 258	7.66 265	4.97 213	39.20 303	0.81 240	8.35 277	4.96 259	6.51 269	4.27 276	15.99 252	4.39 264	7.48 272	7.59 280	0.53 225	4.79 276	2.74 218	2.63 186	7.01 246	23.26 282

S-Stereo	9.11 266	1.88 229	3.41 249	7.93 264	7.92 275	12.47 276	19.24 288	5.20 262	6.26 268	6.18 283	20.72 309	29.27 276	7.13 254	0.65 232	9.55 287	7.50 292	3.80 249	5.87 289	17.77 257	6.30 276	6.21 249	7.52 279	12.23 293	6.88 286	2.77 220	6.68 246	6.74 243	18.03 268

AnyNet_C32	5.68 254	1.96 230	2.91 244	1.78 223	2.71 245	3.17 242	5.76 264	4.31 249	12.56 283	3.07 232	7.17 262	4.22 208	1.70 226	2.19 268	8.22 275	5.98 275	5.69 265	4.43 279	12.45 246	2.93 253	9.72 287	8.57 287	1.84 258	3.46 263	6.24 262	9.82 272	6.26 234	14.21 256

zero-FE	4.21 237	1.97 231	0.21 40	18.56 280	2.61 244	20.95 286	6.42 267	1.84 145	0.68 171	1.31 176	3.18 220	10.31 245	3.26 238	0.31 206	2.66 110	2.88 199	1.04 180	1.46 231	13.23 248	0.91 184	5.64 241	4.93 219	0.13 151	0.41 195	0.34 119	2.47 183	4.46 195	1.55 159

ADCPNet	6.67 256	1.97 231	3.86 254	2.75 238	6.19 271	3.07 239	7.60 273	5.21 263	8.03 274	3.82 257	7.92 266	5.17 219	13.78 273	2.98 272	8.10 271	6.12 278	4.35 256	2.04 254	18.50 262	4.74 269	7.04 265	7.43 277	2.98 269	1.91 242	8.96 273	14.04 286	7.02 247	14.47 258

RGC	2.44 194	1.98 233	4.87 261	1.54 214	1.65 224	1.74 227	1.05 208	2.02 155	1.43 216	0.88 147	4.42 237	2.52 186	2.42 232	0.58 227	4.33 191	1.63 124	0.91 165	0.48 137	4.28 171	1.08 191	1.94 134	4.01 187	0.15 162	0.72 220	2.19 200	5.22 233	4.90 209	6.96 222

stereogan	1.89 181	2.00 234	1.17 193	1.47 213	2.05 239	1.72 225	0.87 203	1.84 145	1.11 203	1.36 181	1.51 189	5.81 226	0.48 158	0.32 209	3.87 176	1.69 135	0.80 158	0.39 120	3.96 167	0.78 177	1.23 97	4.02 188	0.26 191	0.51 206	0.30 115	1.30 155	6.30 235	3.84 192

SGM-Forest	2.81 207	2.03 235	0.36 89	6.32 258	1.79 231	2.66 236	0.02 86	1.42 130	0.77 177	2.52 213	0.96 175	6.57 232	5.74 248	0.31 206	4.36 192	2.94 206	0.61 130	0.33 110	3.08 141	0.47 149	2.46 153	2.73 147	0.84 242	0.45 203	3.66 233	3.74 203	11.30 269	7.44 225
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ADCP+	3.47 223	2.05 236	2.64 242	1.31 210	1.93 234	1.19 218	3.99 253	1.07 118	9.83 281	1.78 196	5.75 249	8.79 239	0.37 140	0.90 242	5.04 228	2.20 173	0.44 110	0.90 195	5.82 186	0.88 182	2.38 148	3.43 169	0.33 201	0.41 195	3.03 227	12.72 280	3.59 147	10.90 244

FADNet_RVC	3.95 230	2.06 237	1.30 199	3.33 244	3.36 252	0.99 211	2.06 233	2.30 167	1.39 215	1.72 191	4.72 240	9.29 240	5.82 250	1.76 266	8.23 276	3.12 214	2.98 237	4.27 276	16.83 256	3.30 260	4.99 227	5.51 234	0.63 232	1.39 235	1.45 184	3.14 192	4.86 207	5.92 214

FAT-Stereo	7.20 260	2.13 238	8.68 287	7.00 260	11.87 284	5.95 256	3.19 247	7.26 270	3.52 252	5.84 279	13.06 288	18.26 264	8.49 258	1.41 260	8.81 282	6.34 280	3.65 247	4.07 275	15.49 251	6.21 275	6.75 259	6.94 271	0.74 239	4.80 277	2.92 223	7.26 249	7.50 251	16.30 263

ITSA-stereo	5.15 246	2.22 239	1.65 219	8.76 267	3.63 254	0.95 209	1.93 230	4.42 251	3.38 249	4.33 267	7.98 267	9.94 243	12.44 269	3.01 273	6.17 254	5.02 260	3.28 241	1.93 251	8.63 212	1.99 235	5.29 235	5.96 253	1.38 254	3.33 260	4.43 244	7.25 248	4.95 211	14.86 259

NCCL2	2.12 185	2.27 240	1.29 198	1.28 208	1.85 233	0.18 162	0.77 202	1.24 123	1.25 210	1.62 190	2.71 213	1.06 149	0.51 163	0.31 206	4.40 194	2.33 183	1.57 209	0.62 161	2.35 117	0.68 169	2.68 158	4.29 199	1.52 257	1.06 225	4.65 247	4.17 211	4.04 182	6.58 221

s12784h	2.07 184	2.29 241	2.24 231	1.60 216	0.69 186	0.05 96	0.03 106	2.13 163	0.55 158	1.19 168	0.13 109	1.61 172	0.68 183	0.04 94	3.20 142	3.09 212	0.78 155	0.41 125	3.50 159	0.43 138	5.42 237	2.92 152	0.11 145	0.12 105	2.64 215	1.70 164	6.64 240	11.65 248

STTRV1_RVC	9.47 267	2.31 242	1.06 184	5.61 255	1.39 217	5.42 254	2.59 242	3.68 239	3.77 254	4.47 270	4.40 236	16.44 260	20.14 280	1.02 245	9.83 289	3.26 217	18.06 299	0.81 186	51.87 311	11.45 293	18.05 311	6.27 262	4.52 279	4.23 269	6.12 260	7.90 256	11.99 270	28.90 293

CSAN	4.46 241	2.36 243	1.57 215	3.12 241	3.32 251	1.64 224	0.76 201	4.59 252	4.37 261	3.80 256	2.84 215	17.58 263	10.47 265	0.96 244	4.80 218	1.75 140	2.06 222	1.16 218	5.69 184	2.34 243	2.93 164	2.40 135	0.43 215	2.56 251	4.64 246	11.45 276	7.53 252	13.44 255

XPNet_ROB	3.02 215	2.54 244	1.33 201	0.73 188	1.45 220	1.04 214	0.61 196	0.83 113	1.45 218	1.16 164	3.44 223	26.85 274	0.35 130	0.40 215	3.24 150	2.22 174	3.28 241	0.79 179	3.20 143	1.19 198	2.94 165	5.51 234	0.76 240	0.46 204	0.72 152	2.37 180	9.22 259	3.37 190

SAMSARA	19.29 288	2.55 245	5.07 265	4.09 250	3.44 253	3.26 243	4.38 258	15.32 289	9.58 279	4.44 269	5.63 247	8.73 238	24.82 284	3.30 278	10.45 292	6.81 283	5.49 263	3.46 273	21.26 270	4.77 270	17.96 310	24.74 323	0.82 241	4.77 275	80.12 329	91.25 329	77.91 329	76.45 329

UCFNet_RVC	1.13 136	2.65 246	0.57 132	0.57 179	0.74 190	0.19 167	0.01 54	0.28 79	0.22 122	0.95 149	0.39 135	2.41 184	0.89 209	0.06 113	2.99 135	1.18 79	0.50 116	0.49 139	2.19 104	0.44 141	1.50 114	1.54 96	1.06 249	0.19 134	1.43 182	1.73 166	1.86 89	3.39 191

CBMV_ROB	6.09 255	2.65 246	2.29 235	8.35 266	5.74 266	5.08 251	2.76 243	5.03 260	2.35 236	3.78 255	4.70 239	21.22 267	13.56 272	0.09 140	6.04 251	3.70 231	2.84 235	1.39 227	11.35 241	8.80 287	4.92 224	3.11 161	0.43 215	2.10 246	7.06 267	10.12 273	12.96 272	11.93 250

TRStereo	3.24 222	2.66 248	7.45 279	0.35 148	0.14 70	7.79 264	0.13 163	3.04 215	0.42 143	2.75 218	1.46 188	5.69 224	0.65 180	0.09 140	3.75 173	4.23 239	0.70 150	0.63 163	6.77 194	1.21 199	4.05 198	4.81 213	0.12 148	0.24 145	2.72 217	6.73 247	12.83 271	6.09 215

ADCRef	2.96 212	2.78 249	1.02 183	0.70 187	2.21 241	1.96 230	2.42 239	0.96 116	6.10 265	1.94 201	1.15 184	1.08 150	0.74 193	1.32 258	6.01 249	3.38 224	1.34 201	1.15 217	8.41 210	2.09 238	2.59 155	3.60 173	1.88 259	0.71 218	2.81 222	8.00 257	3.42 138	10.24 243

SFCPSM	5.40 248	2.86 250	1.19 194	1.84 226	1.39 217	1.34 219	0.49 193	2.34 170	4.85 264	3.12 234	8.16 272	15.40 258	22.08 282	1.04 248	5.77 243	4.60 246	2.35 229	1.58 238	22.71 274	7.33 280	4.45 204	4.53 207	0.62 231	1.97 245	4.29 241	4.05 210	5.75 225	9.77 240

pmcnn	8.05 263	2.96 251	2.25 232	6.23 256	5.03 262	6.98 260	4.33 257	4.70 255	2.02 234	4.19 263	9.20 282	19.11 265	20.39 281	0.73 236	7.05 259	6.73 282	6.29 268	4.51 280	22.54 273	4.66 268	9.62 285	5.08 222	4.46 278	4.23 269	5.99 259	5.22 233	17.26 284	25.55 288

GwcNet-ADL	3.21 221	2.99 252	3.34 248	3.11 240	2.07 240	0.82 202	0.12 159	2.95 212	0.67 170	3.84 259	7.51 264	7.80 234	1.22 220	0.20 184	3.79 175	4.73 249	2.11 223	0.73 174	7.81 207	2.53 246	3.21 175	3.69 174	0.22 187	1.53 237	2.17 199	4.84 223	4.00 179	8.77 233

PS-NSSS	1.54 164	3.12 253	0.33 69	3.03 239	0.83 197	1.73 226	0.70 199	0.39 88	0.15 94	0.39 116	0.00 1	11.06 247	1.04 216	0.41 217	2.13 78	0.79 38	0.47 113	0.26 85	4.17 169	0.14 54	0.90 77	0.37 28	2.44 262	0.06 56	0.99 160	0.74 135	3.17 126	1.82 164

XQC	4.76 244	3.14 254	1.63 218	3.31 243	3.69 255	3.46 245	2.94 245	6.02 268	3.05 246	2.64 215	5.51 246	5.67 223	7.46 255	1.41 260	8.02 268	4.65 247	3.59 244	1.49 235	10.75 239	2.91 250	4.96 226	6.67 266	0.41 209	1.91 242	7.13 268	10.47 275	11.17 267	4.51 196

DPSNet	14.25 283	3.23 255	1.83 228	7.63 262	7.22 274	10.44 273	4.19 255	5.68 265	8.64 277	4.20 265	3.75 226	72.37 321	26.68 288	4.43 282	10.42 290	10.25 304	10.56 280	8.02 296	58.50 318	8.44 285	11.36 291	8.93 289	16.95 298	10.34 297	18.62 290	15.80 290	14.33 278	21.91 277

HBP-ISP	3.70 227	3.49 256	4.13 256	4.77 252	2.41 242	3.60 246	0.12 159	4.11 247	1.26 211	3.39 243	4.22 234	4.64 212	0.54 168	1.76 266	8.63 279	8.11 294	1.56 208	1.34 225	2.61 127	1.51 213	5.14 231	6.84 269	0.56 228	1.55 238	2.53 211	5.06 229	10.57 265	5.37 207

MFN_U_SF_DS_RVC	7.30 261	3.59 257	1.09 185	9.20 268	3.71 256	7.69 263	7.51 272	10.81 279	8.52 276	4.93 275	4.20 232	16.73 261	9.30 260	5.45 284	8.09 270	3.29 218	1.80 216	1.13 216	18.77 263	2.10 239	6.48 254	7.49 278	3.17 274	1.74 240	12.06 280	14.29 287	9.71 263	14.36 257

ADCL	3.91 229	3.61 258	2.28 234	1.76 222	1.76 230	3.09 240	4.16 254	1.98 153	13.71 288	2.81 222	5.14 244	2.47 185	0.65 180	1.10 252	5.38 234	2.55 189	2.02 221	2.20 256	6.41 191	2.08 237	4.87 223	4.20 196	1.40 255	1.06 225	6.69 264	6.60 245	4.33 192	11.16 247

CBMV	5.52 250	3.65 259	1.32 200	3.46 245	2.86 248	2.04 232	0.41 189	3.64 238	2.63 243	4.09 262	2.36 204	14.13 256	3.70 243	0.57 224	7.16 260	6.19 279	4.26 255	2.36 262	8.76 214	1.44 210	6.43 252	4.53 207	0.54 226	5.62 279	4.85 250	6.08 240	19.41 286	26.62 289
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
NOSS_ROB	2.78 206	3.78 260	0.39 101	2.02 230	1.58 222	2.36 235	0.00 1	2.66 198	1.54 219	3.63 250	1.79 198	2.55 187	3.51 240	0.83 241	5.82 245	5.57 270	2.69 234	1.83 247	2.63 129	0.91 184	4.62 207	4.13 194	0.42 214	2.58 252	2.29 202	4.46 216	7.67 253	2.88 183

AMNet	6.77 257	3.87 261	2.62 241	4.00 249	5.86 267	6.75 258	3.31 250	2.51 186	2.47 238	3.44 245	6.68 258	9.34 241	2.05 228	7.44 286	4.79 217	9.81 301	13.48 292	7.65 295	7.95 208	7.83 282	11.47 293	7.62 281	2.74 266	4.18 268	5.52 257	8.25 260	13.24 273	17.97 267

ETE_ROB	4.62 242	4.04 262	1.52 213	1.14 205	2.02 237	2.70 237	1.28 216	1.50 132	4.25 259	1.89 198	5.88 251	37.95 288	0.84 207	1.42 262	4.94 224	2.66 192	3.81 250	0.95 202	4.84 178	1.63 219	4.01 194	5.32 226	0.67 237	1.14 229	2.03 198	3.84 207	15.25 280	7.23 223

SANet	10.32 271	4.15 263	6.27 275	5.51 253	5.49 265	8.58 270	2.27 235	15.41 290	13.03 287	2.83 223	9.09 280	60.35 312	25.50 287	2.93 271	8.06 269	3.02 208	7.05 270	3.86 274	11.43 242	3.25 259	5.27 234	5.02 221	2.60 265	7.27 290	11.08 278	12.57 279	13.36 274	23.31 283

FC-DCNN	3.82 228	4.38 264	5.67 271	9.61 270	4.14 257	8.01 267	3.26 249	4.21 248	1.69 225	2.95 228	1.54 191	5.87 228	2.09 230	0.13 161	4.40 194	2.15 169	2.54 232	1.11 215	3.38 156	0.82 181	3.11 171	2.20 122	0.65 234	3.29 259	6.33 263	4.91 226	6.98 245	7.80 228

ADCMid	6.83 258	4.46 265	4.95 264	2.16 233	4.31 259	5.71 255	7.29 270	8.83 273	12.78 285	3.11 233	8.10 270	9.83 242	9.65 263	2.84 269	8.51 278	5.42 268	4.68 259	2.83 266	18.87 266	3.22 258	7.09 267	7.70 282	5.37 281	2.33 248	5.12 254	8.71 264	5.21 217	15.24 261

DGSMNet	11.51 276	4.52 266	7.92 284	5.60 254	4.80 261	7.02 261	6.11 265	7.51 271	4.47 262	11.25 297	31.10 316	17.12 262	7.95 256	4.11 281	10.43 291	14.27 309	16.27 296	9.03 300	40.42 297	11.09 292	20.12 315	22.06 317	4.60 280	6.88 286	5.15 255	9.40 267	8.22 256	13.42 254

FC-DCNN v2	4.24 238	4.65 267	5.90 273	11.00 273	4.41 260	8.70 271	3.19 247	5.19 261	2.19 235	2.86 227	1.78 197	6.28 231	2.81 233	0.13 161	4.51 200	2.15 169	2.50 231	1.01 208	3.64 161	0.81 180	3.11 171	2.22 124	0.64 233	3.28 258	7.94 269	5.77 239	8.62 258	9.05 237

LALA_ROB	4.04 231	4.73 268	1.42 206	1.16 206	1.93 234	2.17 234	1.04 207	1.80 143	2.48 239	2.74 217	5.87 250	33.34 281	0.69 184	0.78 238	6.02 250	2.33 183	3.21 240	1.82 246	3.66 163	1.88 231	3.40 178	4.99 220	0.34 203	1.03 224	1.91 194	3.61 201	8.50 257	6.20 216

G-Net	10.87 273	4.96 269	9.71 288	3.77 247	4.24 258	7.37 262	2.01 231	10.08 277	15.80 292	4.95 276	15.59 297	48.52 302	9.05 259	0.58 227	8.11 273	8.67 296	5.49 263	4.42 278	23.80 276	15.66 298	8.01 277	8.23 285	3.06 273	5.14 278	6.15 261	13.92 285	22.56 288	23.75 284

ACV-stereo	8.15 264	5.09 270	4.79 259	8.14 265	1.73 227	11.44 274	4.25 256	3.84 244	6.16 266	5.36 278	6.72 259	5.73 225	25.08 285	1.31 257	9.40 285	10.22 303	5.83 267	2.67 265	51.43 307	14.43 295	8.48 282	6.72 268	0.88 243	2.46 250	1.95 195	3.85 208	6.75 244	5.39 208

ADCS	9.93 268	5.64 271	4.82 260	3.95 248	6.05 269	6.17 257	5.70 263	9.47 275	15.68 290	4.19 263	7.98 267	12.91 254	17.41 275	3.94 280	10.52 294	11.68 305	10.14 279	7.14 294	24.46 278	8.67 286	13.95 303	13.00 308	2.94 267	6.15 283	9.75 276	17.65 295	10.70 266	17.41 264

PVD	12.14 279	5.88 272	8.51 286	7.70 263	6.65 273	10.05 272	6.16 266	21.11 302	19.74 301	3.44 245	8.69 276	16.07 259	27.50 289	2.86 270	8.93 283	7.52 293	11.20 283	6.11 291	24.24 277	6.83 278	11.08 289	11.21 303	1.11 250	5.71 280	15.30 285	21.90 303	17.71 285	34.49 299

LSM0	22.48 296	6.09 273	4.65 258	14.89 276	10.39 282	16.43 280	13.29 283	23.38 304	15.69 291	14.75 303	18.69 305	35.79 285	33.70 299	0.93 243	73.52 327	85.94 327	13.36 291	5.62 287	55.67 316	16.83 301	21.95 316	18.82 314	4.28 277	8.01 291	16.44 286	16.43 292	28.65 294	32.66 298

AnyNet_C01	12.12 278	6.13 274	5.39 266	6.24 257	6.03 268	5.20 252	9.20 276	12.30 283	16.87 295	5.85 280	9.03 279	26.16 272	18.91 278	4.53 283	11.14 298	12.98 307	16.27 296	15.82 312	34.24 287	10.36 290	16.44 307	13.34 310	7.06 283	6.93 288	11.61 279	9.46 268	9.77 264	19.91 273

MFN_U_SF_RVC	10.34 272	6.17 275	3.69 253	9.55 269	5.13 263	12.52 277	10.34 278	12.25 282	7.05 270	12.23 299	14.31 293	22.82 268	13.03 270	8.82 289	11.37 299	4.87 255	3.83 252	3.31 271	39.34 295	5.97 274	8.56 283	8.81 288	1.45 256	6.40 285	9.49 275	8.57 262	9.56 262	19.71 272

edge stereo	11.35 275	6.83 276	10.52 290	14.06 274	12.00 285	16.55 281	12.81 282	12.42 284	7.44 272	6.06 281	15.12 296	38.81 290	17.75 276	1.25 254	7.59 264	7.29 289	5.73 266	3.11 268	25.18 279	4.53 265	6.71 257	8.01 284	4.16 276	3.71 266	8.94 272	7.65 251	13.41 275	28.72 292

MADNet+	19.30 289	7.92 277	15.32 299	17.51 279	11.42 283	8.09 268	18.41 286	28.03 311	17.21 297	12.46 300	12.08 286	33.63 283	30.37 294	9.62 290	18.64 311	14.89 310	25.78 309	10.10 302	40.05 296	16.50 300	17.34 309	12.76 307	9.48 291	18.60 308	35.02 310	20.22 299	21.19 287	38.41 303

CC-Net-ROB	5.26 247	8.36 278	1.81 226	22.68 284	6.07 270	15.19 279	7.74 274	0.45 95	0.84 185	1.53 189	0.00 1	23.78 270	3.00 236	3.15 274	2.92 128	0.74 35	2.29 227	1.51 236	11.50 243	0.48 150	1.21 93	1.47 88	9.41 288	0.22 143	2.30 203	2.51 185	2.25 95	8.72 232

FBW_ROB	7.98 262	9.24 279	5.57 269	20.21 283	8.25 277	12.08 275	8.09 275	4.92 258	1.58 222	3.30 238	5.15 245	13.88 255	3.03 237	7.45 287	6.23 255	1.49 110	2.89 236	0.79 179	33.18 286	1.93 233	5.24 233	4.40 202	9.43 289	8.29 292	4.88 251	7.69 252	4.88 208	21.40 276

MeshStereo	13.21 282	10.28 280	5.53 268	24.29 287	14.71 286	17.26 282	7.30 271	12.03 280	7.47 273	4.66 272	9.13 281	38.56 289	29.80 292	0.45 219	9.43 286	7.37 291	3.76 248	2.44 263	18.85 265	2.41 245	12.93 300	7.18 273	1.21 251	5.79 281	22.04 294	16.38 291	33.15 299	32.34 297
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
SGM_RVC	10.08 269	10.50 281	3.60 252	16.68 277	8.80 278	14.87 278	7.11 269	9.19 274	6.25 267	4.06 261	7.33 263	24.89 271	18.29 277	0.57 224	4.57 204	1.98 160	3.30 243	1.17 219	20.75 269	2.20 240	4.80 213	2.23 125	2.29 261	3.65 265	17.68 289	13.31 283	33.30 301	28.67 291
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MSC_U_SF_DS_RVC	10.98 274	10.59 282	6.33 276	17.49 278	6.29 272	7.85 266	10.69 279	18.03 296	23.43 305	11.13 294	4.86 242	14.66 257	5.81 249	9.65 291	9.78 288	5.91 273	3.18 239	5.17 283	39.06 294	7.03 279	7.92 276	9.81 294	7.04 282	7.22 289	14.77 283	8.85 265	6.40 236	17.43 265

LE_ROB	22.46 295	10.87 283	12.67 294	32.44 289	37.93 300	31.36 291	33.43 296	23.22 303	21.14 304	6.73 285	17.81 303	52.15 307	50.94 319	1.56 263	6.43 257	2.92 204	3.14 238	1.46 231	30.14 281	8.43 284	7.23 269	4.28 198	7.08 284	25.69 314	34.50 309	36.15 321	53.30 322	53.30 317

MFMNet_re	16.26 284	13.95 284	7.70 282	24.27 286	9.34 280	33.99 296	17.43 284	12.42 284	19.62 300	10.23 293	13.58 291	39.02 291	13.47 271	1.40 259	10.73 295	10.12 302	29.43 315	12.22 303	31.31 282	10.07 289	17.19 308	9.15 290	8.44 286	9.02 294	8.97 274	5.68 238	24.08 290	36.04 301

FADE	29.20 305	14.85 285	17.79 304	14.74 275	16.62 287	29.68 290	27.01 293	21.03 301	43.04 313	17.86 307	27.87 315	79.15 326	47.30 313	12.65 295	10.46 293	11.90 306	33.51 318	23.60 317	58.58 319	34.75 319	35.81 325	34.34 324	13.33 294	24.52 312	20.36 293	13.78 284	47.51 315	56.40 322

SPS-STEREO	20.13 292	14.92 286	11.88 292	19.84 282	20.39 288	18.24 283	9.27 277	16.06 293	19.74 301	19.91 309	20.06 308	33.66 284	37.68 302	7.23 285	13.17 304	16.66 313	26.75 311	16.01 313	32.30 284	23.65 309	30.25 322	22.84 320	13.67 295	13.47 305	16.56 287	15.26 289	29.55 297	24.45 285
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM-ForestM	11.60 277	15.35 287	4.54 257	19.02 281	8.08 276	18.74 284	10.83 280	12.03 280	7.24 271	3.01 229	6.09 254	36.06 286	23.95 283	0.75 237	4.47 197	1.51 114	3.60 246	0.75 176	20.06 268	1.60 216	4.23 200	1.65 99	1.36 253	3.34 261	25.09 296	20.48 300	34.27 304	25.03 286

SGM+DAISY	20.91 293	16.10 288	12.43 293	22.81 285	21.80 289	24.45 288	18.63 287	17.89 295	12.77 284	18.42 308	19.55 306	30.39 278	40.48 304	11.67 293	12.56 302	15.10 311	25.73 308	12.69 306	34.93 289	21.56 307	26.12 319	22.15 318	21.16 299	12.73 302	17.44 288	13.30 282	33.35 302	28.26 290

MDST_ROB	10.13 270	16.70 289	3.04 246	29.06 288	9.34 280	20.66 285	5.02 262	5.90 266	1.98 233	3.16 236	2.70 212	11.22 248	28.15 290	0.18 177	6.30 256	1.37 99	1.21 192	0.34 112	7.74 205	1.01 188	4.67 208	3.95 185	1.92 260	1.94 244	26.55 298	19.78 298	37.02 306	22.50 281

MANE	19.83 291	17.14 290	15.43 300	34.46 292	23.74 292	25.27 289	17.85 285	19.50 300	17.04 296	6.13 282	12.40 287	41.03 292	35.23 300	3.36 279	7.87 267	8.98 297	7.09 271	29.77 322	21.81 272	3.71 262	9.51 284	5.54 237	2.50 263	8.83 293	34.12 307	27.95 313	51.25 320	47.85 313

DDUNet	12.41 280	19.68 291	3.23 247	36.37 294	24.08 293	34.35 297	31.95 295	1.86 147	1.63 223	1.44 186	3.43 222	12.02 250	3.65 242	83.75 307	4.54 202	2.28 176	8.10 277	3.39 272	18.01 258	4.26 263	6.60 256	4.81 213	16.44 297	0.64 215	1.08 163	0.61 124	4.68 202	2.12 172

ELAS_RVC	19.26 287	19.85 292	14.31 296	33.92 291	22.40 290	33.39 295	19.24 288	15.07 288	10.89 282	8.20 288	17.30 300	54.84 309	32.79 298	3.23 276	8.72 280	3.46 229	11.25 284	6.19 293	19.97 267	7.86 283	12.63 298	12.02 306	9.45 290	10.70 298	30.22 302	22.17 304	41.23 312	38.75 305
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
UDG	12.63 281	20.60 293	3.50 251	36.40 295	28.77 296	31.44 292	39.49 299	2.59 193	1.77 229	2.37 210	6.03 252	11.55 249	3.79 244	74.28 304	5.35 233	2.47 185	8.42 278	2.92 267	18.81 264	4.63 267	7.35 271	4.85 216	12.22 292	1.18 230	1.15 165	2.47 183	4.49 197	2.18 174

ELAS	19.48 290	22.90 294	14.50 297	35.26 293	24.25 294	31.48 293	19.80 290	16.72 294	15.91 293	7.71 286	15.62 298	48.88 303	30.47 295	3.20 275	9.19 284	3.39 225	10.97 281	5.79 288	21.49 271	6.53 277	11.69 294	11.90 305	9.30 287	9.63 295	32.86 304	24.17 308	41.19 311	41.31 308
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
STStereo	19.12 286	25.20 295	16.96 303	40.13 297	26.93 295	32.21 294	21.77 291	19.35 299	16.49 294	7.75 287	17.60 301	46.83 300	36.96 301	1.06 249	8.10 271	2.99 207	3.81 250	1.57 237	31.85 283	5.18 271	6.77 261	5.31 225	3.04 272	9.71 296	29.57 300	23.01 307	40.22 308	35.81 300

BEATNet-Init1	23.62 299	27.86 296	13.22 295	44.78 298	23.54 291	38.58 298	23.96 292	18.57 297	18.15 299	9.17 289	13.26 289	47.63 301	48.00 314	3.29 277	12.31 300	9.22 298	7.35 273	5.48 286	48.70 305	19.34 303	12.33 297	11.24 304	7.11 285	11.28 299	33.76 306	21.63 301	60.52 326	47.50 312

JetBlue	32.19 308	30.24 297	35.83 321	39.74 296	34.14 298	43.67 299	35.54 297	29.41 315	45.70 317	14.86 304	8.65 275	79.62 327	19.51 279	25.38 297	15.92 310	16.55 312	38.70 322	25.92 321	35.72 290	25.05 312	29.56 321	23.18 321	32.21 300	26.78 315	30.47 303	28.96 314	48.44 318	49.33 314

WAO-7	27.19 303	31.49 298	25.61 313	33.41 290	34.55 299	21.90 287	27.96 294	47.14 321	47.22 319	29.27 314	38.50 319	41.69 294	40.59 307	12.37 294	31.37 318	17.44 314	15.34 294	8.53 297	46.18 301	20.63 306	9.79 288	10.78 299	3.30 275	33.50 319	22.38 295	21.79 302	23.87 289	37.39 302

SQANet	17.87 285	31.68 299	5.41 267	57.78 300	33.35 297	57.44 301	39.25 298	4.37 250	1.73 226	4.89 274	1.53 190	30.38 277	5.54 247	56.25 300	3.78 174	1.32 92	5.20 262	1.48 234	29.72 280	1.71 220	6.45 253	5.45 233	54.26 306	1.90 241	4.80 248	8.48 261	9.52 261	18.82 271

DispFullNet	26.27 300	39.81 300	17.89 305	52.75 299	38.74 301	45.03 300	55.21 302	13.74 287	12.89 286	13.75 301	9.88 284	43.75 296	32.46 297	86.51 308	11.01 296	13.68 308	29.48 316	16.23 314	51.78 310	14.64 296	13.87 302	10.46 297	14.59 296	6.22 284	8.62 271	8.03 259	16.08 281	32.10 296

Ntro	22.77 297	41.10 301	9.75 289	63.11 308	42.85 304	62.03 309	56.57 303	8.43 272	6.55 269	12.02 298	2.06 202	33.43 282	6.53 251	75.01 305	4.99 225	1.38 100	7.98 276	2.25 257	37.75 292	9.51 288	6.94 263	6.04 257	55.49 308	3.02 255	10.71 277	14.77 288	13.49 277	21.09 275

ACVNet-4b	26.61 301	42.01 302	11.61 291	69.47 317	47.43 307	69.50 319	76.65 318	10.80 278	9.82 280	15.00 305	1.59 192	58.27 310	9.88 264	93.43 315	4.75 214	1.87 147	13.94 293	5.15 282	32.30 284	13.54 294	7.25 270	5.67 241	58.95 312	4.34 273	12.13 281	9.30 266	15.06 279	18.72 270

ACVNet_1	26.74 302	42.56 303	14.81 298	66.86 313	48.56 309	65.11 316	82.56 323	15.95 292	8.17 275	11.16 295	5.65 248	32.31 280	25.19 286	93.82 316	7.38 263	2.02 161	15.91 295	6.16 292	34.50 288	10.98 291	8.17 279	6.10 258	59.12 313	5.79 281	19.06 291	9.75 271	9.37 260	15.02 260

otaku	21.36 294	42.67 304	7.67 280	62.47 306	41.26 303	63.18 311	49.95 300	6.15 269	4.57 263	10.22 292	1.83 200	32.26 279	9.33 261	65.85 302	4.60 206	1.61 121	7.10 272	1.41 229	36.88 291	7.74 281	7.03 264	5.98 255	54.87 307	2.69 254	8.31 270	9.47 269	13.48 276	18.26 269

RainbowNet	27.62 304	45.59 305	16.83 302	69.42 316	46.28 305	68.08 318	69.73 312	9.87 276	3.31 248	17.67 306	2.40 205	45.29 297	28.15 290	91.67 311	11.05 297	3.10 213	10.99 282	5.02 281	43.52 300	16.90 302	8.37 280	6.69 267	58.54 311	4.55 274	13.10 282	12.31 278	16.72 282	20.53 274

WAO-6	36.54 312	46.81 306	19.38 306	60.03 301	52.14 315	58.04 302	63.77 305	27.20 308	42.09 312	33.11 317	17.67 302	42.19 295	50.09 318	89.85 309	29.06 316	18.00 316	22.89 304	12.66 305	41.03 298	25.00 311	19.25 312	17.73 312	34.12 301	17.43 307	42.37 316	25.35 309	36.73 305	42.55 310

ACVNet_2	32.06 307	47.10 307	20.06 307	67.26 315	49.84 314	64.97 314	85.15 326	28.04 312	14.34 289	14.44 302	8.02 269	51.06 306	30.19 293	92.01 314	8.75 281	2.50 187	19.20 300	5.27 284	50.34 306	16.10 299	8.16 278	5.63 240	57.79 309	13.22 304	36.40 311	13.10 281	24.92 291	31.82 295

IMH-64-1	33.95 309	47.85 308	23.39 309	61.17 302	49.33 312	61.76 307	67.81 307	27.05 306	35.73 307	10.03 290	14.78 294	45.47 298	40.48 304	93.88 317	14.40 306	7.26 287	20.70 301	8.75 298	47.06 302	20.52 304	11.86 295	10.05 295	59.37 315	11.73 300	41.46 314	17.26 293	27.54 292	39.89 306

IMH-64	33.95 309	47.85 308	23.39 309	61.17 302	49.33 312	61.76 307	67.81 307	27.05 306	35.73 307	10.03 290	14.78 294	45.47 298	40.48 304	93.88 317	14.40 306	7.26 287	20.70 301	8.75 298	47.06 302	20.52 304	11.86 295	10.05 295	59.37 315	11.73 300	41.46 314	17.26 293	27.54 292	39.89 306

LVE	39.30 315	48.25 310	30.12 316	73.97 324	64.66 320	64.57 313	77.85 319	28.17 313	23.72 306	37.91 319	35.79 317	37.41 287	49.58 315	95.15 327	12.46 301	5.89 272	24.18 305	12.87 308	53.55 313	26.04 314	13.99 304	13.05 309	69.20 324	25.62 313	43.97 317	29.71 316	40.99 310	22.41 280

PSMNet_ROB	31.36 306	48.75 311	16.32 301	64.48 310	46.97 306	60.77 305	61.30 304	19.02 298	20.70 303	27.57 313	24.90 312	41.43 293	42.18 308	83.15 306	13.95 305	4.06 237	17.90 298	5.94 290	42.51 299	15.37 297	11.21 290	9.54 293	57.95 310	14.27 306	29.64 301	19.74 297	29.38 296	17.81 266

IMH	35.14 311	49.00 312	23.80 311	61.52 304	49.14 311	63.04 310	67.99 309	27.86 310	38.05 311	11.18 296	14.22 292	49.01 304	53.30 322	93.93 319	14.60 309	7.08 286	21.66 303	9.65 301	47.64 304	22.22 308	11.39 292	9.32 291	59.41 317	12.98 303	40.95 313	19.12 296	29.12 295	41.73 309

TorneroNet-64	38.80 314	50.14 313	23.16 308	63.45 309	47.59 308	63.57 312	68.85 310	27.44 309	44.99 315	21.03 310	13.47 290	69.75 320	56.51 323	94.74 321	18.85 313	8.54 295	26.03 310	15.59 311	53.93 315	25.94 313	12.81 299	10.53 298	61.35 318	21.98 309	33.37 305	26.73 311	33.93 303	53.30 317

Dean	42.92 317	51.28 314	31.30 317	76.75 325	64.32 319	79.06 328	83.43 325	42.61 317	43.67 314	35.18 318	22.58 311	60.75 313	56.83 324	94.89 324	13.15 303	4.20 238	27.88 312	12.35 304	63.72 322	28.96 317	9.62 285	7.74 283	59.21 314	22.07 310	48.58 320	35.91 320	53.04 321	29.88 294

TorneroNet	39.82 316	53.94 315	26.20 314	66.81 312	49.07 310	65.07 315	70.90 314	26.31 305	46.32 318	24.07 311	20.96 310	67.36 319	52.11 321	94.83 323	18.77 312	9.35 299	24.89 307	16.30 315	53.07 312	24.04 310	13.64 301	11.04 302	61.85 319	22.68 311	36.84 312	25.85 310	42.63 313	50.33 315

DPSimNet_ROB	58.77 325	55.98 316	59.21 327	62.88 307	73.92 328	60.20 304	64.84 306	28.34 314	91.63 330	80.59 328	52.65 322	74.49 324	47.24 312	90.64 310	55.91 324	45.99 325	54.62 326	42.30 325	68.03 325	59.25 327	51.18 327	59.54 327	44.54 302	45.19 324	44.85 318	61.56 326	56.15 323	55.05 319

WAO-8	44.25 318	56.07 317	34.81 319	70.40 319	61.11 316	71.92 322	71.92 315	43.60 318	48.93 320	32.20 315	26.30 313	67.35 317	49.97 316	91.99 312	26.69 314	19.01 319	29.42 313	13.46 309	51.63 308	37.17 321	16.32 305	10.83 300	44.60 303	27.68 316	53.45 324	35.23 318	47.57 316	55.24 320

Venus	44.25 318	56.07 317	34.81 319	70.38 318	61.11 316	71.92 322	71.92 315	43.60 318	48.93 320	32.20 315	26.30 313	67.35 317	49.97 316	91.99 312	26.69 314	19.01 319	29.42 313	13.46 309	51.63 308	37.17 321	16.32 305	10.83 300	44.60 303	27.68 316	53.45 324	35.23 318	47.57 316	55.24 320

UNDER WATER-64	53.24 323	62.47 319	43.72 324	79.20 327	70.94 325	76.00 326	87.61 329	65.70 326	45.62 316	52.26 325	61.76 325	72.47 322	58.44 326	94.91 326	30.75 317	17.95 315	34.62 321	25.80 320	53.84 314	26.41 315	19.77 314	21.35 316	75.52 328	44.10 323	50.84 322	55.27 325	40.93 309	69.21 327

PWCK	38.25 313	63.47 320	23.98 312	73.60 323	41.23 302	60.98 306	51.31 301	54.00 322	35.86 309	26.51 312	39.23 320	62.00 315	46.09 310	26.43 298	14.46 308	9.53 300	30.80 317	12.71 307	83.96 329	28.46 316	23.42 317	13.60 311	47.98 305	30.51 318	34.48 308	27.91 312	31.53 298	38.61 304

notaker	49.83 320	63.78 321	33.18 318	70.81 320	66.40 321	70.73 321	78.98 321	45.33 320	64.15 324	43.75 322	59.49 324	60.26 311	51.62 320	93.99 320	46.45 322	31.86 321	34.38 320	24.64 319	65.77 324	41.22 323	24.40 318	24.26 322	68.58 323	39.92 322	26.43 297	29.62 315	38.96 307	46.51 311

ktn	52.79 322	63.82 322	30.11 315	66.93 314	72.48 327	66.28 317	78.41 320	39.02 316	71.70 326	45.89 324	67.47 326	52.57 308	45.22 309	95.33 328	48.59 323	35.19 322	41.05 324	31.49 323	60.62 320	36.06 320	32.70 324	35.82 325	63.06 320	38.69 320	45.38 319	41.08 322	57.93 324	62.41 324

UNDER WATER	52.38 321	65.77 323	42.25 322	77.68 326	67.77 322	74.59 325	85.69 328	61.52 325	50.72 322	41.81 321	48.33 321	74.09 323	57.87 325	94.82 322	34.80 320	18.86 318	33.89 319	24.15 318	57.03 317	29.54 318	19.73 313	18.75 313	69.48 325	49.19 326	52.93 323	49.45 323	44.09 314	69.45 328

HanzoNet	60.55 327	68.65 324	42.85 323	71.08 321	71.43 326	71.96 324	79.15 322	59.75 324	75.19 327	45.14 323	74.83 328	74.50 325	63.75 327	96.51 329	43.02 321	39.58 323	52.48 325	47.20 326	75.57 326	51.40 325	44.83 326	44.21 326	72.81 326	39.33 321	54.31 326	50.20 324	60.45 325	64.70 326

JetRed	62.68 328	71.30 325	68.71 328	66.70 311	63.10 318	69.94 320	74.63 317	66.20 327	66.87 325	41.55 320	36.99 318	80.77 329	12.41 268	62.44 301	66.90 326	66.45 326	65.00 327	75.57 330	62.84 321	53.56 326	77.95 328	72.78 328	73.29 327	48.99 325	55.75 327	62.99 327	66.04 327	62.58 325

MADNet++	76.54 329	72.15 326	83.11 331	61.53 305	81.21 329	58.42 303	69.47 311	68.24 329	78.58 328	85.63 329	92.37 330	80.60 328	85.04 329	36.71 299	81.19 329	89.82 329	88.15 330	69.64 328	82.54 328	91.39 330	92.32 330	93.48 331	65.75 321	90.26 330	59.09 328	74.29 328	74.25 328	61.32 323

KSHMR	56.45 324	73.76 327	53.18 326	81.77 328	70.47 324	77.94 327	83.01 324	67.07 328	54.37 323	56.94 326	54.51 323	61.36 314	46.54 311	94.90 325	59.43 325	44.62 324	39.11 323	36.00 324	64.69 323	47.55 324	28.73 320	19.90 315	65.78 322	55.97 328	49.71 321	33.30 317	50.13 319	53.27 316

ASD4	81.96 330	73.83 328	78.52 329	73.50 322	68.47 323	82.76 329	70.15 313	72.27 330	81.46 329	64.14 327	76.80 329	49.38 305	95.53 330	68.81 303	77.80 328	87.45 328	86.82 329	89.90 331	81.43 327	90.17 329	88.82 329	88.65 330	81.37 329	86.17 329	99.17 334	99.86 333	99.79 333	99.90 333

LRCNet_RVC	60.25 326	73.90 329	44.96 325	94.13 329	95.20 330	91.02 330	85.32 327	54.56 323	36.51 310	98.66 330	73.01 327	91.80 332	67.46 328	96.60 330	33.95 319	18.60 317	69.32 328	51.86 327	94.53 330	64.28 328	31.29 323	22.24 319	94.67 330	54.29 327	19.85 292	10.16 274	33.16 300	25.34 287

DLNR_Zeroshot_test	22.90 298	78.82 330	7.01 277	99.97 330	0.31 143	0.15 144	98.85 330	3.30 229	0.54 155	3.17 237	2.43 208	5.81 226	0.93 212	21.74 296	96.26 331	100.00 334	24.75 306	22.56 316	22.80 275	1.79 225	8.42 281	6.44 263	0.04 103	0.30 177	2.39 206	4.03 209	2.05 91	3.31 188

MEDIAN_ROB	97.56 332	99.08 331	98.39 332	100.00 331	99.99 331	100.00 334	100.00 334	99.49 333	98.31 331	100.00 333	99.95 334	97.97 333	96.05 331	99.97 332	99.41 332	98.43 331	98.53 332	98.66 332	99.88 333	97.95 331	93.38 332	96.45 333	100.00 333	97.23 331	86.96 330	92.33 330	89.80 330	95.90 331

DGTPSM_ROB	99.52 335	99.77 332	100.00 335	100.00 331	100.00 332	100.00 334	100.00 334	99.17 331	100.00 334	99.31 331	99.64 333	91.36 330	99.13 332	100.00 333	99.94 335	100.00 334	99.82 333	99.99 334	99.53 331	99.99 333	99.80 336	99.66 335	100.00 333	100.00 334	100.00 335	100.00 335	100.00 334	100.00 335

DPSMNet_ROB	99.53 336	99.78 333	100.00 335	100.00 331	100.00 332	100.00 334	100.00 334	99.17 331	100.00 334	99.31 331	99.63 332	91.42 331	99.14 333	100.00 333	99.94 335	100.00 334	99.82 333	99.99 334	99.62 332	99.99 333	99.79 335	99.66 335	100.00 333	100.00 334	100.00 335	100.00 335	100.00 334	100.00 335

FlowAnything	100.00 339	100.00 334	100.00 335	100.00 331	100.00 332	100.00 334	100.00 334	100.00 335	100.00 334	100.00 333	100.00 336	100.00 337	100.00 335	100.00 333	100.00 337	100.00 334	100.00 336	100.00 336	100.00 334	100.00 335	100.00 337	100.00 337	100.00 333	100.00 334	100.00 335	100.00 335	100.00 334	100.00 335

HaxPig	98.97 334	100.00 334	98.94 333	100.00 331	100.00 332	99.99 333	100.00 334	99.99 334	99.97 333	100.00 333	99.99 335	100.00 337	99.95 334	100.00 333	99.56 333	99.43 332	99.97 335	99.57 333	100.00 334	100.00 335	97.25 333	96.32 332	99.99 332	99.98 333	89.17 331	99.51 332	94.19 331	98.51 332

PML	96.14 331	100.00 334	82.26 330	100.00 331	100.00 332	100.00 334	99.16 333	100.00 335	98.98 332	100.00 333	95.95 331	99.91 336	100.00 335	98.52 331	94.87 330	92.63 330	90.73 331	73.63 329	100.00 334	98.25 332	92.56 331	85.93 329	97.80 331	98.67 332	96.15 333	99.98 334	100.00 334	99.92 334

CasAABBNet	100.00 339	100.00 334	100.00 335	100.00 331	100.00 332	100.00 334	100.00 334	100.00 335	100.00 334	100.00 333	100.00 336	100.00 337	100.00 335	100.00 333	100.00 337	100.00 334	100.00 336	100.00 336	100.00 334	100.00 335	100.00 337	100.00 337	100.00 333	100.00 334	100.00 335	100.00 335	100.00 334	100.00 335

DPSM_ROB	99.92 337	100.00 334	100.00 335	100.00 331	100.00 332	98.97 331	98.99 331	100.00 335	100.00 334	100.00 333	100.00 336	99.90 334	100.00 335	100.00 333	100.00 337	100.00 334	100.00 336	100.00 336	100.00 334	100.00 335	100.00 337	100.00 337	100.00 333	100.00 334	100.00 335	100.00 335	100.00 334	100.00 335

DPSM	99.92 337	100.00 334	100.00 335	100.00 331	100.00 332	98.97 331	98.99 331	100.00 335	100.00 334	100.00 333	100.00 336	99.90 334	100.00 335	100.00 333	100.00 337	100.00 334	100.00 336	100.00 336	100.00 334	100.00 335	100.00 337	100.00 337	100.00 333	100.00 334	100.00 335	100.00 335	100.00 334	100.00 335

AVERAGE_ROB	98.95 333	100.00 334	99.79 334	100.00 331	100.00 332	100.00 334	100.00 334	100.00 335	100.00 334	100.00 333	100.00 336	100.00 337	100.00 335	100.00 333	99.77 334	99.85 333	100.00 336	100.00 336	100.00 334	100.00 335	98.12 334	99.51 334	100.00 333	100.00 334	93.43 332	93.75 331	94.35 332	93.16 330

Low-res two-view benchmark