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

Former-RAFT_DAM_RVC	0.08 11	0.06 85	0.41 3	0.00 1	0.00 1	0.05 18	0.00 1	0.11 71	0.22 117	0.75 363	0.00 1	0.02 39	0.01 86	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.03 258

MyStereo05	0.28 159	0.13 151	2.37 313	0.01 245	0.00 1	1.09 314	0.00 1	1.02 242	0.45 148	0.04 261	0.01 205	0.26 225	0.14 275	0.00 1	0.06 164	0.00 1	0.05 374	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.04 287

MyStereo04	0.26 149	0.12 145	2.34 310	0.00 1	0.00 1	0.98 221	0.00 1	0.84 217	0.20 114	0.06 278	0.01 205	0.33 240	0.11 268	0.00 1	0.06 164	0.00 1	0.05 374	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.04 287

GMStereo_Zeroshot	0.07 8	0.04 38	0.80 92	0.08 335	0.00 1	0.03 5	0.00 1	0.05 19	0.10 69	0.00 1	0.03 282	0.19 206	0.03 175	0.00 1	0.05 150	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

CASnet	0.08 11	0.05 61	0.40 1	0.00 1	0.00 1	0.82 182	0.00 1	0.14 84	0.08 31	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 183	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Selective-IGEV	0.05 2	0.04 38	0.43 7	0.00 1	0.04 318	0.25 45	0.00 1	0.01 1	0.08 31	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.02 133	0.00 1	0.01 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 362	0.03 183	0.08 337

EGLCR-Stereo	0.15 78	0.05 61	0.47 11	0.07 330	0.03 303	1.06 258	0.01 217	1.06 246	0.12 87	0.16 321	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 225

CASS	0.07 8	0.06 85	0.73 51	0.00 1	0.00 1	0.10 28	0.01 217	0.15 87	0.12 87	0.16 321	0.00 1	0.02 39	0.02 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DCRE	0.51 268	0.25 218	0.96 135	0.00 1	0.01 238	0.43 86	0.00 1	0.25 124	0.21 115	0.33 344	7.49 393	0.01 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 304	0.00 1	0.17 386	0.02 134	0.01 128

Selective-RAFT	0.13 52	0.04 38	0.51 13	0.00 1	0.00 1	1.06 258	0.00 1	0.04 13	0.57 210	0.00 1	0.00 1	0.06 131	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 390	0.04 204	0.00 1

ProNet	0.09 17	0.20 190	0.53 24	0.00 1	0.00 1	0.80 178	0.00 1	0.04 13	0.07 18	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 270	0.01 128

RCA-Stereo	0.18 101	0.11 136	0.63 40	0.00 1	0.00 1	1.06 258	0.00 1	1.48 307	0.07 18	0.07 284	0.00 1	0.02 39	0.05 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 304	0.00 1	0.00 1	0.05 221	0.01 128

dd	0.16 83	0.52 322	0.86 110	0.01 245	0.00 1	1.03 239	0.00 1	0.09 52	0.52 155	0.01 127	0.00 1	0.02 39	0.02 133	0.00 1	0.00 1	0.01 350	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 183	0.00 1

GMOStereo	0.13 52	0.24 212	0.83 99	0.00 1	0.14 363	0.86 194	0.01 217	0.09 52	0.11 75	0.01 127	0.01 205	0.02 39	0.01 86	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 389	0.00 1	0.00 1	0.16 334	0.01 128

error version	0.13 52	0.24 212	0.83 99	0.00 1	0.14 363	0.86 194	0.01 217	0.09 52	0.11 75	0.01 127	0.01 205	0.02 39	0.01 86	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 389	0.00 1	0.00 1	0.16 334	0.01 128

test-v	0.13 52	0.24 212	0.83 99	0.00 1	0.14 363	0.86 194	0.01 217	0.09 52	0.11 75	0.01 127	0.01 205	0.02 39	0.01 86	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 389	0.00 1	0.00 1	0.16 334	0.01 128

HHNet	0.48 249	0.21 193	1.60 250	0.10 344	0.00 1	1.14 339	0.26 343	0.47 164	0.59 261	0.01 127	3.56 378	0.04 97	0.71 335	0.00 1	0.73 323	0.02 364	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 183	0.00 1

GrayStereo	0.46 240	0.01 1	0.71 47	0.10 344	0.00 1	1.12 335	2.67 406	0.20 109	0.59 261	0.00 1	0.00 1	0.08 145	3.76 395	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

test-2	0.13 52	0.24 212	0.83 99	0.00 1	0.14 363	0.86 194	0.01 217	0.09 52	0.11 75	0.01 127	0.01 205	0.02 39	0.01 86	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 389	0.00 1	0.00 1	0.16 334	0.01 128

GMM-Stereo	0.18 101	0.02 7	1.37 219	0.08 335	0.00 1	1.11 328	0.13 325	0.09 52	0.60 283	0.01 127	0.00 1	0.02 39	0.10 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

sAnonymous2	0.10 21	0.22 199	1.35 213	0.00 1	0.00 1	0.04 13	0.00 1	0.03 6	0.06 13	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 270	0.15 374

CroCo_RVC	0.10 21	0.22 199	1.35 213	0.00 1	0.00 1	0.04 13	0.00 1	0.03 6	0.06 13	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 270	0.15 374

Anonymous	0.05 2	0.06 85	0.86 110	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 6	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.02 39	0.01 86	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 183	0.05 304

GMStereo	0.08 11	0.54 326	0.90 122	0.00 1	0.00 1	0.03 5	0.00 1	0.04 13	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.02 133	0.00 1	0.03 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CREStereo	0.10 21	0.06 85	0.51 13	0.00 1	0.00 1	1.06 258	0.00 1	0.20 109	0.08 31	0.00 1	0.00 1	0.02 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1
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
panet	0.10 21	0.05 61	0.52 16	0.00 1	0.00 1	1.06 258	0.00 1	0.17 93	0.09 50	0.00 1	0.00 1	0.02 39	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

H2IRNET	0.14 65	0.19 186	1.11 170	0.00 1	0.00 1	1.07 293	0.01 217	0.13 80	0.14 96	0.00 1	0.00 1	0.05 118	0.01 86	0.01 26	0.02 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 325	0.01 128

AE-Stereo	0.17 91	0.05 61	0.79 87	0.03 286	0.09 347	1.06 258	0.00 1	0.57 178	0.06 13	0.08 291	0.00 1	0.13 175	0.00 1	0.01 26	0.01 77	0.00 1	0.06 384	0.00 1	0.23 399	0.08 270	0.04 287

11t1	0.08 11	0.01 1	0.54 26	0.00 1	0.00 1	0.09 26	0.00 1	0.44 159	0.55 165	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.01 304	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 128

whm_eth	0.17 91	0.36 265	1.51 242	0.00 1	0.00 1	0.53 111	0.00 1	0.25 124	0.61 298	0.00 1	0.00 1	0.03 77	0.01 86	0.01 26	0.01 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 350

MIF-Stereo	0.06 5	0.06 85	0.83 99	0.00 1	0.00 1	0.08 24	0.01 217	0.06 29	0.03 4	0.00 1	0.08 304	0.02 39	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 270	0.00 1

MIM_Stereo	0.10 21	0.32 241	0.90 122	0.00 1	0.03 303	0.29 53	0.00 1	0.11 71	0.11 75	0.02 216	0.00 1	0.04 97	0.01 86	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.03 345	0.00 1	0.00 1	0.11 299	0.08 337

PCWNet_CMD	0.19 106	0.10 122	1.38 220	0.00 1	0.01 238	0.75 169	0.00 1	0.35 143	0.12 87	0.00 1	0.00 1	0.48 277	0.51 321	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 128

CFNet_ucs	0.26 149	0.14 157	1.53 245	0.00 1	0.01 238	0.84 189	0.00 1	1.78 337	0.17 109	0.00 1	0.00 1	0.49 285	0.30 306	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 128

AEACV	0.10 21	0.02 7	0.49 12	0.00 1	0.02 282	0.75 169	0.00 1	0.07 41	0.02 2	0.09 299	0.00 1	0.01 7	0.08 253	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.03 345	0.00 1	0.24 404	0.07 253	0.05 304

CAS	0.10 21	0.05 61	0.46 9	0.00 1	0.00 1	1.03 239	0.00 1	0.21 115	0.09 50	0.00 1	0.00 1	0.03 77	0.01 86	0.01 26	0.02 106	0.08 380	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

anonymousdsp2	0.10 21	0.04 38	0.98 143	0.00 1	0.00 1	0.62 133	0.00 1	0.09 52	0.11 75	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.01 86	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 332	0.04 204	0.03 258

anonymousa	0.14 65	0.15 162	1.74 268	0.00 1	0.00 1	0.28 51	0.00 1	0.01 1	0.11 75	0.00 1	0.01 205	0.42 267	0.02 133	0.01 26	0.01 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 354	0.00 1	0.02 225

BUS	0.33 190	0.05 61	0.54 26	0.00 1	0.00 1	1.87 379	0.00 1	2.43 366	0.58 249	0.30 339	0.09 305	0.65 303	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

BSDual-CNN	0.28 159	0.05 61	0.54 26	0.00 1	0.00 1	1.07 293	0.00 1	2.43 366	0.58 249	0.30 339	0.09 305	0.36 250	0.03 175	0.01 26	0.08 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

psmg	0.22 124	0.05 61	0.54 26	0.00 1	0.00 1	1.05 249	0.00 1	1.73 334	0.58 249	0.00 1	0.00 1	0.36 250	0.03 175	0.01 26	0.08 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

GLC_STEREO	0.04 1	0.05 61	0.52 16	0.00 1	0.00 1	0.06 21	0.00 1	0.01 1	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.01 86	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

Patchmatch Stereo++	0.13 52	0.04 38	0.73 51	0.05 308	0.01 238	1.06 258	0.08 307	0.06 29	0.56 177	0.01 127	0.00 1	0.05 118	0.00 1	0.01 26	0.02 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.00 1
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.14 65	0.04 38	0.73 51	0.05 308	0.02 282	1.06 258	0.08 307	0.05 19	0.56 177	0.01 127	0.00 1	0.07 139	0.00 1	0.01 26	0.02 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.00 1

ROB_FTStereo_v2	0.14 65	0.04 38	0.73 51	0.05 308	0.01 238	1.06 258	0.06 297	0.05 19	0.56 177	0.01 127	0.00 1	0.07 139	0.00 1	0.01 26	0.02 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.00 1

ROB_FTStereo	0.13 52	0.04 38	0.73 51	0.05 308	0.02 282	1.06 258	0.07 300	0.06 29	0.56 177	0.01 127	0.00 1	0.03 77	0.00 1	0.01 26	0.02 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.00 1

HUI-Stereo	0.14 65	0.04 38	0.75 68	0.05 308	0.02 282	1.06 258	0.08 307	0.06 29	0.57 210	0.01 127	0.00 1	0.07 139	0.00 1	0.01 26	0.02 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.00 1

DeepStereo_RVC	0.22 124	0.04 38	0.87 115	0.05 308	0.02 282	1.07 293	0.32 354	0.04 13	0.56 177	0.01 127	0.00 1	0.00 1	1.25 361	0.01 26	0.03 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.05 304

iGMRVC	0.14 65	0.04 38	0.74 60	0.05 308	0.02 282	1.06 258	0.07 300	0.06 29	0.56 177	0.01 127	0.00 1	0.05 118	0.00 1	0.01 26	0.02 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.00 1

iRAFT	0.13 52	0.04 38	0.73 51	0.05 308	0.01 238	1.06 258	0.08 307	0.06 29	0.56 177	0.01 127	0.00 1	0.05 118	0.00 1	0.01 26	0.02 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.00 1

CRE-IMP	0.16 83	0.03 23	0.75 68	0.05 308	0.01 238	1.11 328	0.34 359	0.04 13	0.56 177	0.02 216	0.00 1	0.12 168	0.00 1	0.01 26	0.01 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.08 337

CroCo-Stereo	0.13 52	0.16 169	0.40 1	0.00 1	0.00 1	0.03 5	0.00 1	0.98 237	0.57 210	0.00 1	0.01 205	0.31 237	0.03 175	0.01 26	0.03 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	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
RAFT	0.12 46	0.43 294	0.79 87	0.01 245	0.02 282	0.10 28	0.07 300	0.06 29	0.27 126	0.00 1	0.01 205	0.18 199	0.04 206	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.02 334	0.00 1	0.01 318	0.37 382	0.01 128

test-1	0.19 106	0.13 151	0.67 45	0.00 1	0.15 367	0.57 120	0.00 1	1.01 241	0.11 75	0.04 261	0.48 342	0.05 118	0.00 1	0.01 26	0.30 282	0.00 1	0.07 385	0.00 1	0.06 359	0.01 57	0.18 381

RAFT-IKP	0.14 65	0.04 38	0.75 68	0.05 308	0.01 238	1.06 258	0.08 307	0.05 19	0.56 177	0.01 127	0.00 1	0.05 118	0.00 1	0.01 26	0.02 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.00 1

LMCR-Stereo	0.27 155	0.34 249	1.42 230	0.00 1	0.00 1	0.79 176	0.00 1	2.15 356	0.61 298	0.00 1	0.00 1	0.04 97	0.04 206	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 221	0.00 1

Anonymous3	0.19 106	0.07 104	1.33 209	0.00 1	0.00 1	1.12 335	0.00 1	0.56 176	0.56 177	0.01 127	0.00 1	0.06 131	0.00 1	0.01 26	0.01 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 128

CREStereo++_RVC	0.10 21	0.06 85	0.78 84	0.00 1	0.00 1	1.00 229	0.00 1	0.10 67	0.08 31	0.00 1	0.01 205	0.03 77	0.00 1	0.01 26	0.03 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
s12784h	0.21 120	0.05 61	0.81 93	0.00 1	0.00 1	1.06 258	0.02 256	1.36 275	0.56 177	0.01 127	0.34 334	0.02 39	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.00 1

TANstereo	0.12 46	0.15 162	0.78 84	0.00 1	0.00 1	1.03 239	0.00 1	0.07 41	0.08 31	0.01 127	0.15 314	0.04 97	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

XX-TBD	0.12 46	0.25 218	0.79 87	0.00 1	0.00 1	0.92 212	0.00 1	0.18 96	0.08 31	0.00 1	0.21 322	0.03 77	0.00 1	0.01 26	0.03 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

sCroCo_RVC	0.09 17	0.05 61	1.02 146	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.00 1	0.12 75	0.48 150	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

CFNet-RSSM	0.17 91	0.06 85	1.16 180	0.00 1	0.12 359	0.61 128	0.00 1	0.90 224	0.08 31	0.01 127	0.00 1	0.09 156	0.00 1	0.01 26	0.03 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 399	0.00 1	0.00 1

Gwc-CoAtRS	0.12 46	0.06 85	1.17 181	0.00 1	0.11 356	0.41 76	0.00 1	0.20 109	0.04 9	0.01 127	0.00 1	0.18 199	0.00 1	0.01 26	0.06 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 387	0.01 57	0.00 1

DIP-Stereo	0.22 124	0.10 122	0.77 75	0.00 1	0.00 1	1.09 314	0.00 1	1.68 328	0.57 210	0.01 127	0.00 1	0.01 7	0.07 249	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.01 128
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.15 78	0.03 23	0.77 75	0.00 1	0.00 1	0.74 166	0.00 1	1.36 275	0.09 50	0.02 216	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 128

RAFT-Stereo	0.15 78	0.03 23	0.77 75	0.00 1	0.00 1	0.74 166	0.00 1	1.36 275	0.09 50	0.02 216	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 128
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MSMDNet	0.19 106	0.10 122	1.39 222	0.00 1	0.01 238	0.75 169	0.00 1	0.35 143	0.12 87	0.00 1	0.00 1	0.48 277	0.50 320	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 128

ff7	0.11 37	0.18 177	0.52 16	0.00 1	0.00 1	1.06 258	0.00 1	0.09 52	0.09 50	0.01 127	0.00 1	0.01 7	0.03 175	0.02 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 367	0.07 253	0.01 128

ffff	0.11 37	0.18 177	0.52 16	0.00 1	0.00 1	1.06 258	0.00 1	0.09 52	0.09 50	0.01 127	0.00 1	0.01 7	0.03 175	0.02 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 367	0.07 253	0.01 128

11t	0.11 37	0.18 177	0.52 16	0.00 1	0.00 1	1.06 258	0.00 1	0.09 52	0.09 50	0.01 127	0.00 1	0.01 7	0.03 175	0.02 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 367	0.07 253	0.01 128

StereoIM	0.06 5	0.16 169	0.66 43	0.00 1	0.00 1	0.05 18	0.01 217	0.06 29	0.12 87	0.00 1	0.01 205	0.04 97	0.02 133	0.02 69	0.03 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 128

MIF-Stereo (partial)	0.08 11	0.11 136	0.96 135	0.00 1	0.00 1	0.08 24	0.00 1	0.19 99	0.08 31	0.00 1	0.01 205	0.02 39	0.02 133	0.02 69	0.02 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 204	0.01 128

CES	0.08 11	0.07 104	0.43 7	0.00 1	0.00 1	0.21 42	0.01 217	0.08 46	0.56 177	0.01 127	0.00 1	0.08 145	0.04 206	0.02 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

knoymous	0.09 17	0.04 38	1.04 149	0.00 1	0.00 1	0.11 31	0.00 1	0.23 118	0.05 12	0.00 1	0.00 1	0.23 216	0.00 1	0.02 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

riskmin	0.11 37	0.01 1	0.87 115	0.01 245	0.00 1	0.13 35	0.00 1	0.30 139	0.09 50	0.00 1	0.01 205	0.76 316	0.00 1	0.02 69	0.01 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 128

Anonymous_2	0.88 338	0.02 7	1.06 158	0.01 245	0.00 1	0.19 39	0.00 1	0.14 84	0.08 31	0.01 127	0.04 287	1.07 339	0.00 1	0.02 69	0.02 106	0.01 350	0.04 360	2.31 417	11.16 421	1.35 402	0.01 128

CroCo-Stereo Lap2	0.09 17	0.23 208	0.74 60	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.00 1	0.07 41	0.56 177	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.03 175	0.02 69	0.01 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 241	0.01 128

ccc-4	0.11 37	0.18 177	0.52 16	0.00 1	0.00 1	1.06 258	0.00 1	0.09 52	0.09 50	0.01 127	0.00 1	0.01 7	0.03 175	0.02 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 367	0.07 253	0.01 128

fff	0.28 159	0.37 273	1.20 186	0.00 1	0.01 238	1.05 249	0.00 1	1.48 307	0.61 298	0.13 311	0.00 1	0.04 97	0.60 329	0.02 69	0.05 150	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 304

anonymity	0.17 91	0.06 85	0.79 87	0.00 1	0.09 347	0.03 5	0.00 1	0.54 173	0.07 18	0.41 349	0.13 311	0.11 162	0.58 326	0.02 69	0.31 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 399	0.01 57	0.02 225

test_4	0.13 52	0.07 104	1.12 173	0.00 1	0.05 326	0.82 182	0.00 1	0.04 13	0.08 31	0.10 303	0.00 1	0.01 7	0.01 86	0.02 69	0.06 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 332	0.11 299	0.00 1

GwcNet-ADL	0.30 175	0.19 186	1.78 270	0.00 1	0.00 1	1.03 239	0.00 1	2.08 352	0.28 127	0.00 1	0.00 1	0.37 256	0.04 206	0.02 69	0.09 191	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 258

Pruner-Stereo	0.16 83	0.04 38	0.73 51	0.19 382	0.00 1	1.08 306	0.21 335	0.16 88	0.59 261	0.03 244	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.02 69	0.22 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 128

cross-raft	0.15 78	0.05 61	1.46 236	0.00 1	0.01 238	0.37 71	0.07 300	0.40 152	0.02 2	0.02 216	0.00 1	0.38 259	0.00 1	0.02 69	0.03 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 372	0.01 57	0.02 225

iRaftStereo_RVC	0.10 21	0.20 190	0.57 33	0.00 1	0.00 1	0.52 108	0.00 1	0.05 19	0.07 18	0.00 1	0.01 205	0.14 181	0.03 175	0.02 69	0.01 77	0.00 1	0.03 345	0.00 1	0.00 1	0.25 366	0.20 384

CFNet_pseudo	0.22 124	0.10 122	1.39 222	0.00 1	0.01 238	0.98 221	0.00 1	0.94 230	0.09 50	0.00 1	0.00 1	0.48 277	0.36 313	0.02 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RALAANet	0.13 52	0.51 317	0.95 133	0.00 1	0.00 1	0.32 61	0.01 217	0.38 147	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.05 118	0.09 256	0.02 69	0.12 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 332	0.10 293	0.00 1

DCANet	0.25 145	0.37 273	1.20 186	0.00 1	0.00 1	1.06 258	0.00 1	1.49 313	0.61 298	0.08 291	0.00 1	0.04 97	0.00 1	0.02 69	0.10 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.05 304

csc	0.28 159	0.37 273	1.20 186	0.00 1	0.01 238	1.05 249	0.00 1	1.48 307	0.61 298	0.13 311	0.00 1	0.04 97	0.60 329	0.02 69	0.05 150	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 304

cscssc	0.28 159	0.37 273	1.20 186	0.00 1	0.01 238	1.05 249	0.00 1	1.48 307	0.61 298	0.13 311	0.00 1	0.04 97	0.60 329	0.02 69	0.05 150	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 304

ccs_rob	0.22 124	0.10 122	1.38 220	0.00 1	0.01 238	0.98 221	0.00 1	0.94 230	0.09 50	0.00 1	0.00 1	0.48 277	0.36 313	0.02 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

HITNet	0.19 106	0.55 332	1.36 217	0.00 1	0.00 1	0.25 45	0.00 1	1.09 251	0.23 122	0.00 1	0.00 1	0.14 181	0.02 133	0.02 69	0.14 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 221	0.00 1
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
MoCha-V2	0.07 8	0.04 38	0.53 24	0.00 1	0.06 333	0.04 13	0.00 1	0.12 75	0.08 31	0.02 216	0.00 1	0.06 131	0.00 1	0.03 94	0.03 123	0.00 1	0.02 334	0.00 1	0.22 397	0.12 306	0.01 128

test croco	0.11 37	0.17 173	1.21 196	0.00 1	0.00 1	0.05 18	0.00 1	0.16 88	0.32 135	0.01 127	0.01 205	0.02 39	0.01 86	0.03 94	0.03 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 368	0.01 128

anonymousdsp	0.11 37	0.18 177	0.58 34	0.00 1	0.00 1	1.06 258	0.00 1	0.08 46	0.09 50	0.01 127	0.00 1	0.01 7	0.04 206	0.03 94	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 372	0.07 253	0.03 258

MC-Stereo	0.10 21	0.10 122	0.59 37	0.01 245	0.01 238	1.06 258	0.00 1	0.03 6	0.09 50	0.02 216	0.00 1	0.03 77	0.02 133	0.03 94	0.00 1	0.00 1	0.01 304	0.00 1	0.02 332	0.05 221	0.01 128

DCANet-4	0.31 179	0.05 61	2.61 334	0.00 1	0.00 1	1.05 249	0.00 1	1.49 313	0.61 298	0.13 311	0.00 1	0.03 77	0.05 231	0.03 94	0.05 150	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 304

ADStereo(finetuned)	0.34 197	0.37 273	2.24 306	0.00 1	0.00 1	1.04 246	0.00 1	1.49 313	0.61 298	0.08 291	0.00 1	0.04 97	0.74 339	0.03 94	0.09 191	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.05 304

IGEV-Stereo	0.11 37	0.18 177	0.58 34	0.00 1	0.00 1	1.06 258	0.00 1	0.08 46	0.09 50	0.01 127	0.00 1	0.01 7	0.04 206	0.03 94	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 372	0.07 253	0.03 258
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
raft+_RVC	0.14 65	0.37 273	0.96 135	0.00 1	0.16 370	0.64 147	0.03 272	0.05 19	0.08 31	0.00 1	0.00 1	0.02 39	0.03 175	0.03 94	0.07 175	0.00 1	0.07 385	0.00 1	0.00 1	0.05 221	0.16 378

raftrobust	0.13 52	0.36 265	0.94 132	0.00 1	0.18 377	0.62 133	0.02 256	0.07 41	0.07 18	0.00 1	0.00 1	0.03 77	0.03 175	0.03 94	0.05 150	0.00 1	0.01 304	0.00 1	0.00 1	0.06 241	0.04 287

PMTNet	0.11 37	0.07 104	0.60 39	0.00 1	0.00 1	1.05 249	0.04 284	0.16 88	0.08 31	0.00 1	0.00 1	0.04 97	0.00 1	0.03 94	0.01 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.00 1

MGS-Stereo	0.10 21	0.08 111	0.82 96	0.00 1	0.00 1	0.41 76	0.00 1	0.20 109	0.08 31	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.01 86	0.04 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 385	0.00 1

LargeStereo	0.06 5	0.14 157	0.46 9	0.03 286	0.00 1	0.04 13	0.00 1	0.03 6	0.08 31	0.01 127	0.00 1	0.02 39	0.06 242	0.04 104	0.03 123	0.00 1	0.04 360	0.00 1	0.03 353	0.08 270	0.07 335

MyStereo07	0.10 21	0.12 145	0.59 37	0.00 1	0.00 1	0.98 221	0.00 1	0.03 6	0.10 69	0.01 127	0.00 1	0.01 7	0.05 231	0.04 104	0.00 1	0.00 1	0.05 374	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.04 287

HH	0.23 131	0.21 193	1.69 260	0.16 372	0.08 343	0.11 31	0.00 1	0.24 122	0.06 13	0.30 339	0.18 316	1.47 362	0.04 206	0.04 104	0.01 77	0.00 1	0.03 345	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.01 128

HanStereo	0.23 131	0.21 193	1.69 260	0.16 372	0.08 343	0.11 31	0.00 1	0.24 122	0.06 13	0.30 339	0.18 316	1.47 362	0.04 206	0.04 104	0.01 77	0.00 1	0.03 345	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.01 128

LoS_RVC	0.05 2	0.05 61	0.41 3	0.00 1	0.00 1	0.16 36	0.00 1	0.17 93	0.07 18	0.00 1	0.00 1	0.04 97	0.01 86	0.04 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

LoS	0.14 65	0.07 104	0.66 43	0.02 269	0.00 1	1.05 249	0.01 217	0.07 41	0.57 210	0.01 127	0.01 205	0.16 194	0.04 206	0.04 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 183	0.00 1

RAFT-Stereo + iAFF	0.19 106	0.33 245	0.84 104	0.00 1	0.02 282	1.06 258	0.00 1	0.45 160	0.59 261	0.03 244	0.00 1	0.05 118	0.06 242	0.04 104	0.07 175	0.00 1	0.01 304	0.00 1	0.00 1	0.17 341	0.01 128

RAFT-Test	0.20 114	0.09 118	1.34 211	0.00 1	0.12 359	0.39 73	0.10 317	0.72 201	0.25 124	0.08 291	0.00 1	0.44 270	0.00 1	0.05 112	0.13 225	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 404	0.01 57	0.01 128

SFCPSM	0.21 120	0.04 38	1.59 249	0.00 1	0.05 326	0.34 68	0.00 1	1.24 265	0.57 210	0.01 127	0.00 1	0.12 168	0.02 133	0.05 112	0.05 150	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 332	0.02 134	0.00 1

ACVNet	0.20 114	0.14 157	0.96 135	0.01 245	0.00 1	1.05 249	0.11 321	0.19 99	0.60 283	0.01 127	0.01 205	0.71 312	0.00 1	0.05 112	0.10 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 221	0.00 1

acv_ft	0.21 120	0.14 157	0.95 133	0.00 1	0.00 1	0.41 76	0.00 1	0.58 181	0.60 283	0.19 326	0.01 205	0.71 312	0.12 271	0.05 112	0.12 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 363	0.00 1

DMCA	0.19 106	0.16 169	1.39 222	0.00 1	0.01 238	1.00 229	0.01 217	0.38 147	0.57 210	0.01 127	0.01 205	0.05 118	0.00 1	0.05 112	0.12 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

LL-Strereo2	0.12 46	0.41 290	0.91 126	0.05 308	0.03 303	0.51 102	0.04 284	0.13 80	0.11 75	0.01 127	0.00 1	0.03 77	0.02 133	0.06 117	0.10 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 318	0.03 183	0.03 258

4D-IteraStereo	0.16 83	0.51 317	1.73 264	0.00 1	0.00 1	0.38 72	0.03 272	0.08 46	0.08 31	0.02 216	0.01 205	0.00 1	0.01 86	0.06 117	0.09 191	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 204	0.06 324

DisPM	0.16 83	0.05 61	0.82 96	0.07 330	0.00 1	1.14 339	0.41 366	0.08 46	0.54 161	0.03 244	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 117	0.05 150	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

TRStereo	0.37 212	0.23 208	1.41 228	0.03 286	0.00 1	1.07 293	0.02 256	3.07 389	0.57 210	0.01 127	0.00 1	0.11 162	0.40 316	0.06 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 397	0.01 57	0.08 337

AFF-stereo	0.18 101	0.42 292	0.77 75	0.00 1	0.00 1	0.91 210	0.00 1	0.41 154	0.65 353	0.05 270	0.00 1	0.04 97	0.05 231	0.06 117	0.04 141	0.00 1	0.01 304	0.00 1	0.00 1	0.19 348	0.01 128

MSKI-zero shot	0.22 124	0.08 111	1.46 236	0.00 1	0.12 359	1.08 306	0.03 272	0.85 219	0.16 107	0.22 328	0.05 289	0.06 131	0.00 1	0.07 122	0.01 77	0.00 1	0.02 334	0.00 1	0.18 387	0.02 134	0.01 128

StereoVision	0.16 83	0.25 218	1.07 165	0.00 1	0.00 1	0.47 94	0.01 217	0.18 96	0.61 298	0.00 1	0.29 328	0.15 187	0.02 133	0.07 122	0.02 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 183	0.01 128

Any-RAFT	0.17 91	0.04 38	0.93 129	0.00 1	0.00 1	1.10 320	0.00 1	0.99 239	0.03 4	0.01 127	0.00 1	0.21 212	0.00 1	0.07 122	0.01 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ToySt	0.12 46	0.15 162	0.92 128	0.00 1	0.00 1	0.46 93	0.00 1	0.41 154	0.10 69	0.00 1	0.00 1	0.10 159	0.00 1	0.07 122	0.19 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 332	0.04 204	0.02 225

test_1	0.17 91	0.03 23	0.75 68	0.03 286	0.10 351	0.43 86	0.00 1	1.36 275	0.07 18	0.01 127	0.00 1	0.02 39	0.00 1	0.07 122	0.19 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 391	0.12 306	0.11 359

test_3	0.19 106	0.02 7	0.76 73	0.03 286	0.10 351	0.53 111	0.00 1	1.42 286	0.07 18	0.13 311	0.00 1	0.02 39	0.00 1	0.07 122	0.19 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 391	0.12 306	0.11 359

GANet-ADL	0.16 83	0.06 85	1.18 184	0.00 1	0.01 238	0.83 187	0.00 1	0.23 118	0.07 18	0.00 1	0.30 329	0.35 247	0.00 1	0.07 122	0.10 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 204	0.01 128

AnonymousM	0.10 21	0.04 38	0.56 32	0.00 1	0.00 1	1.02 233	0.00 1	0.19 99	0.11 75	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 122	0.02 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

iResNetv2_ROB	0.36 207	1.03 380	2.96 351	0.00 1	0.00 1	0.58 123	0.00 1	1.51 316	0.58 249	0.01 127	0.00 1	0.08 145	0.02 133	0.07 122	0.02 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 375	0.02 225

MFMNet_re	0.24 139	0.74 357	2.31 309	0.53 395	0.00 1	0.17 37	0.01 217	0.02 4	0.59 261	0.01 127	0.03 282	0.12 168	0.00 1	0.07 122	0.01 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 348	0.01 128

DN-CSS_ROB	0.26 149	0.75 358	1.33 209	0.00 1	0.00 1	0.99 227	0.00 1	1.04 243	0.61 298	0.01 127	0.00 1	0.19 206	0.02 133	0.07 122	0.01 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 358	0.01 128

RAFT_CTSACE	0.14 65	0.33 245	1.23 197	0.00 1	0.01 238	0.47 94	0.00 1	0.27 131	0.11 75	0.01 127	0.00 1	0.04 97	0.00 1	0.08 133	0.00 1	0.00 1	0.01 304	0.00 1	0.00 1	0.24 363	0.00 1

test-3	0.17 91	0.03 23	0.74 60	0.03 286	0.10 351	0.43 86	0.00 1	1.36 275	0.07 18	0.01 127	0.00 1	0.02 39	0.00 1	0.08 133	0.19 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 391	0.12 306	0.11 359

111	0.30 175	0.66 345	1.20 186	0.00 1	0.01 238	1.06 258	0.03 272	1.60 321	0.59 261	0.27 336	0.00 1	0.20 210	0.05 231	0.08 133	0.07 175	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 253	0.12 368

TestStereo1	0.20 114	0.30 236	0.84 104	0.00 1	0.16 370	1.12 335	0.01 217	0.69 197	0.57 210	0.00 1	0.05 289	0.04 97	0.01 86	0.09 136	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 325	0.06 324

x	0.10 21	0.01 1	0.51 13	0.00 1	0.00 1	0.09 26	0.00 1	0.67 196	0.55 165	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.09 136	0.00 1	0.00 1	0.01 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 128

SA-5K	0.20 114	0.30 236	0.84 104	0.00 1	0.16 370	1.12 335	0.01 217	0.69 197	0.57 210	0.00 1	0.05 289	0.04 97	0.01 86	0.09 136	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 325	0.06 324

UDGNet	0.14 65	0.48 307	0.72 49	0.00 1	0.00 1	1.06 258	0.00 1	0.05 19	0.28 127	0.00 1	0.00 1	0.02 39	0.00 1	0.09 136	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

fast-acv-ft	0.29 173	0.37 273	3.76 374	0.06 326	0.01 238	0.28 51	0.17 327	0.06 29	0.21 115	0.00 1	0.00 1	0.08 145	0.09 256	0.10 140	0.23 267	0.01 350	0.00 1	0.03 383	0.01 318	0.26 368	0.01 128

Wz-Net-LNSev	0.34 197	0.61 340	4.26 381	0.00 1	0.00 1	0.49 98	0.00 1	0.26 127	0.61 298	0.00 1	0.01 205	0.23 216	0.03 175	0.10 140	0.16 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 128

NRIStereo	0.17 91	0.03 23	0.73 51	0.04 298	0.01 238	1.15 342	0.33 358	0.03 6	0.59 261	0.04 261	0.01 205	0.11 162	0.01 86	0.10 140	0.03 123	0.00 1	0.02 334	0.00 1	0.00 1	0.06 241	0.09 350

test_xeample3	0.24 139	0.06 85	1.84 274	0.02 269	0.00 1	0.33 65	0.05 292	1.33 272	0.14 96	0.00 1	0.03 282	0.03 77	0.03 175	0.10 140	0.43 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 399	0.05 221	0.06 324

UPFNet	0.18 101	0.05 61	1.11 170	0.00 1	0.00 1	0.48 96	0.00 1	1.11 253	0.48 150	0.00 1	0.00 1	0.10 159	0.00 1	0.10 140	0.10 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

IER	0.14 65	0.09 118	1.29 204	0.00 1	0.00 1	0.62 133	0.00 1	0.17 93	0.10 69	0.00 1	0.00 1	0.40 263	0.02 133	0.11 145	0.04 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

AdaStereo	0.20 114	0.06 85	0.86 110	0.00 1	0.00 1	0.25 45	0.00 1	1.71 332	0.56 177	0.00 1	0.00 1	0.31 237	0.01 86	0.11 145	0.11 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
iResNet	0.25 145	0.27 225	1.68 258	0.00 1	0.00 1	0.69 156	0.00 1	1.22 264	0.56 177	0.00 1	0.00 1	0.04 97	0.03 175	0.12 147	0.30 282	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 221	0.01 128

CIPLG	0.33 190	0.75 358	1.79 271	0.10 344	0.01 238	0.93 215	0.21 335	1.45 294	0.61 298	0.02 216	0.01 205	0.14 181	0.06 242	0.13 148	0.17 241	0.00 1	0.04 360	0.01 358	0.01 318	0.17 341	0.04 287

RALCasStereoNet	0.16 83	0.35 258	0.84 104	0.00 1	0.00 1	0.32 61	0.03 272	0.16 88	0.56 177	0.02 216	0.07 301	0.05 118	0.08 253	0.13 148	0.08 185	0.00 1	0.31 406	0.00 1	0.00 1	0.07 253	0.11 359

IGEVStereo-DCA	0.10 21	0.06 85	0.52 16	0.01 245	0.00 1	0.32 61	0.00 1	0.09 52	0.09 50	0.01 127	0.01 205	0.02 39	0.04 206	0.14 150	0.44 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 367	0.05 221	0.01 128

rrr	0.24 139	0.06 85	1.91 282	0.01 245	0.00 1	0.32 61	0.04 284	1.34 273	0.15 101	0.01 127	0.01 205	0.02 39	0.04 206	0.14 150	0.44 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 387	0.05 221	0.05 304

IPLGR_C	0.35 203	0.81 368	2.03 289	0.10 344	0.01 238	0.90 203	0.21 335	1.46 304	0.61 298	0.02 216	0.01 205	0.13 175	0.07 249	0.14 150	0.17 241	0.00 1	0.05 374	0.01 358	0.02 332	0.17 341	0.04 287

ACRE	0.34 197	0.70 350	2.13 299	0.10 344	0.00 1	0.90 203	0.20 334	1.45 294	0.61 298	0.02 216	0.01 205	0.13 175	0.05 231	0.14 150	0.17 241	0.00 1	0.03 345	0.01 358	0.02 332	0.17 341	0.04 287

SA	0.30 175	0.27 225	0.97 141	0.00 1	0.17 375	1.10 320	0.00 1	2.50 369	0.56 177	0.00 1	0.01 205	0.03 77	0.01 86	0.16 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 380	0.12 306	0.00 1

Sa-1000	0.31 179	0.26 224	0.93 129	0.00 1	0.18 377	1.08 306	0.01 217	2.59 380	0.56 177	0.00 1	0.09 305	0.03 77	0.00 1	0.18 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 379	0.11 299	0.00 1

ICVP	0.15 78	0.03 23	1.23 197	0.00 1	0.01 238	1.02 233	0.09 313	0.19 99	0.10 69	0.00 1	0.02 277	0.07 139	0.01 86	0.18 155	0.01 77	0.00 1	0.01 304	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
pcwnet_v2	0.47 242	0.11 136	5.03 389	0.00 1	0.00 1	0.70 157	0.00 1	1.98 347	0.61 298	0.01 127	0.00 1	0.36 250	0.33 311	0.18 155	0.01 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.02 225

IGEV_Zeroshot_test	0.32 188	0.10 122	2.61 334	0.01 245	0.01 238	0.50 100	0.04 284	0.21 115	0.09 50	0.45 352	0.45 339	0.81 320	0.51 321	0.20 158	0.23 267	0.00 1	0.05 374	0.00 1	0.14 380	0.03 183	0.00 1

MyStereo06	0.36 207	0.13 151	2.17 303	0.01 245	0.00 1	1.09 314	0.00 1	0.23 118	0.09 50	0.49 356	0.41 337	1.01 333	1.05 351	0.21 159	0.24 270	0.00 1	0.05 374	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.04 287

PSM-AAD	0.49 254	0.02 7	0.75 68	0.06 326	0.00 1	1.19 352	2.19 401	0.12 75	0.59 261	0.01 127	0.45 339	0.13 175	4.04 396	0.22 160	0.06 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 128

BEATNet_4x	0.24 139	0.51 317	1.71 263	0.00 1	0.00 1	0.31 57	0.00 1	0.99 239	0.31 134	0.00 1	0.00 1	0.29 231	0.03 175	0.22 160	0.35 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.02 225

FENet	0.23 131	0.05 61	1.39 222	0.00 1	0.00 1	1.00 229	0.00 1	0.80 210	0.57 210	0.00 1	0.00 1	0.24 218	0.04 206	0.23 162	0.18 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 128

MyStereo8	0.28 159	0.37 273	2.57 332	0.02 269	0.00 1	1.23 355	0.00 1	0.26 127	0.15 101	0.02 216	0.05 289	0.14 181	0.04 206	0.24 163	0.05 150	0.00 1	0.11 396	0.00 1	0.01 318	0.04 204	0.21 388

rafts_anoy	0.14 65	0.35 258	0.99 144	0.00 1	0.02 282	0.49 98	0.03 272	0.11 71	0.07 18	0.00 1	0.01 205	0.06 131	0.06 242	0.24 163	0.06 164	0.00 1	0.14 399	0.00 1	0.01 318	0.02 134	0.03 258

MMNet	0.23 131	0.18 177	1.84 274	0.00 1	0.00 1	0.67 152	0.00 1	0.59 183	0.59 261	0.00 1	0.01 205	0.18 199	0.09 256	0.26 165	0.12 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 128

CBFPSM	0.36 207	0.54 326	2.16 302	0.00 1	0.00 1	0.30 56	0.00 1	0.26 127	0.62 346	0.01 127	0.01 205	1.68 368	1.03 349	0.27 166	0.33 289	0.00 1	0.01 304	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 128

Prome-Stereo	0.23 131	0.04 38	0.76 73	0.10 344	0.00 1	1.15 342	0.02 256	0.27 131	0.65 353	0.01 127	0.54 343	0.04 97	0.71 335	0.27 166	0.07 175	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 128

AASNet	0.27 155	0.47 305	1.56 246	0.00 1	0.00 1	0.91 210	0.00 1	0.58 181	0.58 249	0.00 1	0.00 1	0.39 261	0.02 133	0.33 168	0.13 225	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 366	0.06 324

Consistency-Raft	0.39 218	0.30 236	2.53 330	0.14 367	0.03 303	0.90 203	0.04 284	1.36 275	0.59 261	0.00 1	0.02 277	0.02 39	1.15 358	0.33 168	0.43 299	0.02 364	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

ADCP+	1.36 363	0.76 363	6.73 394	0.01 245	0.02 282	1.32 366	0.80 389	0.81 212	0.72 365	0.01 127	0.01 205	0.96 329	1.05 351	0.33 168	13.50 410	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 241	0.02 225

RAFT+CT+SA	0.26 149	0.34 249	1.11 170	0.02 269	0.27 388	1.10 320	0.00 1	0.70 200	0.56 177	0.00 1	0.00 1	0.07 139	0.01 86	0.36 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 411	0.11 299	0.22 390

KYRaft	0.21 120	0.03 23	0.74 60	0.04 298	0.00 1	1.16 346	0.12 324	0.08 46	0.60 283	0.01 127	0.30 329	0.03 77	0.77 341	0.37 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 128

iinet-f	0.48 249	0.57 335	4.45 384	0.00 1	0.01 238	0.77 172	0.00 1	1.48 307	0.61 298	0.01 127	0.00 1	0.40 263	0.44 317	0.38 173	0.03 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 381	0.01 128

EAI-Stereo	0.70 316	0.03 23	0.84 104	0.13 365	0.20 386	0.87 198	2.23 402	2.05 348	0.29 131	0.72 360	4.60 382	0.29 231	0.55 324	0.39 174	0.44 301	0.00 1	0.07 385	0.00 1	0.29 410	0.01 57	0.08 337

iRaft-Stereo_20w	0.38 215	0.11 136	1.91 282	0.12 358	0.04 318	0.70 157	0.24 339	1.72 333	0.16 107	0.41 349	0.00 1	0.26 225	1.04 350	0.41 175	0.24 270	0.00 1	0.04 360	0.00 1	0.14 380	0.02 134	0.09 350

ssnet_v2	0.28 159	0.17 173	1.18 184	0.00 1	0.00 1	0.81 180	0.00 1	1.05 244	0.59 261	0.09 299	0.01 205	0.88 324	0.09 256	0.43 176	0.08 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 306	0.09 350

LCNet	0.22 124	0.11 136	0.74 60	0.11 354	0.00 1	0.97 219	0.00 1	0.09 52	0.59 261	0.01 127	0.00 1	0.02 39	1.10 354	0.43 176	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 318	0.01 128

GES	0.18 101	0.05 61	0.87 115	0.00 1	0.00 1	1.06 258	0.02 256	0.60 185	0.08 31	0.00 1	0.02 277	0.11 162	0.09 256	0.44 178	0.16 237	0.01 350	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 128

UNet	0.26 149	0.18 177	2.41 317	0.00 1	0.00 1	0.71 161	0.00 1	0.39 150	0.60 283	0.00 1	0.00 1	0.37 256	0.02 133	0.45 179	0.09 191	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

mmm	0.13 52	0.02 7	0.42 6	0.00 1	0.00 1	0.04 13	0.00 1	0.88 221	0.56 177	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.01 86	0.51 180	0.00 1	0.00 1	0.01 304	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 128

FTStereo	0.78 324	0.01 1	1.27 203	0.12 358	0.00 1	1.15 342	2.80 407	0.09 52	0.61 298	0.16 321	5.93 388	0.36 250	2.56 383	0.53 181	0.01 77	0.07 377	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DualNet	0.55 282	0.02 7	1.06 158	0.00 1	0.00 1	0.62 133	0.00 1	1.42 286	0.57 210	0.00 1	0.00 1	0.67 306	0.02 133	0.57 182	5.86 386	0.00 1	0.01 304	0.00 1	0.00 1	0.08 270	0.03 258

ffm	0.25 145	0.02 7	1.06 158	0.00 1	0.00 1	0.62 133	0.00 1	1.42 286	0.57 210	0.00 1	0.00 1	0.67 306	0.02 133	0.57 182	0.01 77	0.00 1	0.01 304	0.00 1	0.00 1	0.08 270	0.03 258

tt1	0.27 155	0.23 208	1.17 181	0.00 1	0.00 1	1.29 360	0.00 1	1.42 286	0.57 210	0.07 284	0.00 1	0.03 77	0.02 133	0.57 182	0.01 77	0.00 1	0.01 304	0.00 1	0.00 1	0.08 270	0.03 258

ACVNet-DCA	0.25 145	0.22 199	1.20 186	0.00 1	0.00 1	1.31 362	0.00 1	0.95 232	0.55 165	0.07 284	0.00 1	0.03 77	0.02 133	0.59 185	0.01 77	0.00 1	0.01 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 128

xx1	0.28 159	0.22 199	1.20 186	0.00 1	0.00 1	1.31 362	0.00 1	1.41 283	0.69 361	0.07 284	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.59 185	0.01 77	0.00 1	0.01 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 128

cc1	0.28 159	0.22 199	1.20 186	0.00 1	0.00 1	1.31 362	0.00 1	1.41 283	0.69 361	0.07 284	0.00 1	0.03 77	0.02 133	0.59 185	0.01 77	0.00 1	0.01 304	0.00 1	0.00 1	0.08 270	0.04 287

test_5	0.26 149	0.35 258	1.35 213	0.01 245	0.22 387	0.80 178	0.01 217	0.81 212	0.58 249	0.12 308	0.00 1	0.06 131	0.01 86	0.61 188	0.03 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 318	0.16 378

dad	0.17 91	0.54 326	0.82 96	0.00 1	0.00 1	1.03 239	0.00 1	0.02 4	0.23 122	0.01 127	0.00 1	0.02 39	0.01 86	0.63 189	0.11 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

PWCDC_ROB	0.94 342	0.91 376	2.52 328	0.00 1	0.00 1	1.15 342	0.00 1	2.11 353	1.18 381	0.00 1	8.99 400	0.35 247	0.09 256	0.64 190	0.40 296	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.50 390	0.03 258

DLNR_Zeroshot_test	21.09 420	47.65 423	85.43 426	96.34 434	87.67 432	0.31 57	0.00 1	17.86 420	0.07 18	0.01 127	0.01 205	0.00 1	0.00 1	0.70 191	0.01 77	15.78 421	0.01 304	0.00 1	0.21 395	69.62 428	0.04 287

MIPNet	0.34 197	0.35 258	1.56 246	0.02 269	0.00 1	1.11 328	0.09 313	1.57 318	0.65 353	0.11 306	0.05 289	0.18 199	0.19 288	0.74 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 318	0.06 241	0.01 128

UCFNet_RVC	0.20 114	0.32 241	0.88 119	0.00 1	0.00 1	1.02 233	0.00 1	0.20 109	0.29 131	0.01 127	0.00 1	0.34 243	0.02 133	0.81 193	0.05 150	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DispFullNet	1.20 357	0.63 342	3.58 369	1.00 401	0.82 402	0.41 76	0.00 1	1.44 292	0.61 298	2.55 388	0.64 349	1.10 341	8.95 411	0.84 194	1.22 338	0.00 1	0.02 334	0.00 1	0.00 1	0.24 363	0.02 225

gwcnet-sp	0.28 159	0.15 162	2.75 342	0.00 1	0.00 1	0.51 102	0.02 256	0.49 167	0.57 210	0.01 127	0.01 205	0.08 145	0.04 206	0.87 195	0.11 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 128

scenet	0.28 159	0.15 162	2.75 342	0.00 1	0.00 1	0.51 102	0.02 256	0.49 167	0.57 210	0.01 127	0.01 205	0.08 145	0.04 206	0.87 195	0.11 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 128

ssnet	0.28 159	0.15 162	2.75 342	0.00 1	0.00 1	0.51 102	0.02 256	0.49 167	0.57 210	0.01 127	0.01 205	0.08 145	0.04 206	0.87 195	0.11 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 128

EKT-Stereo	0.46 240	0.12 145	1.03 148	0.75 400	4.21 417	1.06 258	0.00 1	0.83 216	0.04 9	0.02 216	0.00 1	0.08 145	0.00 1	0.89 198	0.01 77	0.00 1	0.03 345	0.00 1	0.05 356	0.04 204	0.01 128

hknet	0.38 215	0.07 104	1.32 208	0.00 1	0.00 1	1.07 293	0.00 1	2.43 366	0.58 249	0.30 339	0.09 305	0.63 298	0.00 1	0.96 199	0.07 175	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ADCMid	1.38 364	0.90 375	6.15 392	0.04 298	0.03 303	1.67 374	0.18 329	1.13 258	0.93 378	0.89 365	0.58 346	0.86 323	0.71 335	1.03 200	11.96 406	0.01 350	0.00 1	0.29 406	0.08 365	0.17 341	0.03 258

LALA_ROB	0.31 179	0.38 283	0.91 126	0.00 1	0.01 238	1.00 229	0.01 217	1.60 321	0.61 298	0.15 320	0.00 1	0.09 156	0.01 86	1.04 201	0.41 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.00 1

MLCV	0.23 131	0.46 301	1.15 176	0.00 1	0.00 1	0.45 91	0.00 1	0.57 178	0.15 101	0.09 299	0.00 1	0.27 228	0.03 175	1.09 202	0.25 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 221	0.00 1

DeepPruner_ROB	0.23 131	0.37 273	1.26 199	0.00 1	0.00 1	1.11 328	0.03 272	0.20 109	0.07 18	0.00 1	0.00 1	0.39 261	0.03 175	1.12 203	0.02 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 204	0.00 1

UDG	0.42 225	0.43 294	1.17 181	0.00 1	0.00 1	0.99 227	0.00 1	1.70 331	0.60 283	0.05 270	0.00 1	1.51 365	0.19 288	1.20 204	0.61 318	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 221	0.00 1

PFNet+	0.23 131	0.06 85	0.79 87	0.07 330	0.01 238	1.11 328	0.42 368	0.11 71	0.59 261	0.08 291	0.01 205	0.02 39	0.00 1	1.21 205	0.04 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

DISCO	0.31 179	0.11 136	1.73 264	0.16 372	0.16 370	0.31 57	0.00 1	0.09 52	0.17 109	0.00 1	0.01 205	1.51 365	0.00 1	1.21 205	0.62 319	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 183	0.01 128

1test111	0.28 159	0.22 199	1.20 186	0.00 1	0.00 1	1.31 362	0.00 1	0.95 232	0.55 165	0.07 284	0.00 1	0.03 77	0.02 133	1.23 207	0.00 1	0.00 1	0.01 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 128

qqq	0.17 91	0.01 1	0.52 16	0.00 1	0.00 1	0.12 34	0.00 1	0.95 232	0.55 165	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	1.23 207	0.00 1	0.00 1	0.01 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 128

StereoDRNet-Refined	0.24 139	0.08 111	0.68 46	0.00 1	0.00 1	0.83 187	0.00 1	0.66 194	0.61 298	0.00 1	0.00 1	0.50 288	0.02 133	1.28 209	0.08 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 293	0.04 287
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
XX-Stereo	0.57 292	0.15 162	4.26 381	0.08 335	0.03 303	1.10 320	0.00 1	2.55 374	0.11 75	0.11 306	0.00 1	1.43 360	0.01 86	1.34 210	0.00 1	0.00 1	0.04 360	0.00 1	0.16 385	0.03 183	0.01 128

Wz-Net-LNSev-Ref	0.42 225	0.52 322	3.02 353	0.00 1	0.00 1	0.57 120	0.00 1	1.15 259	0.60 283	0.00 1	0.00 1	0.04 97	0.14 275	1.51 211	0.76 325	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

STTStereo	0.24 139	0.28 229	1.68 258	0.00 1	0.00 1	0.84 189	0.03 272	0.16 88	0.08 31	0.02 216	0.00 1	0.20 210	0.03 175	1.54 212	0.01 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

iResNet_ROB	0.30 175	0.66 345	1.41 228	0.00 1	0.00 1	0.70 157	0.00 1	0.79 208	0.57 210	0.04 261	0.01 205	0.08 145	0.01 86	1.55 213	0.03 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 241	0.00 1

DMCA-RVC	0.31 179	0.48 307	2.47 323	0.00 1	0.03 303	0.78 174	0.03 272	0.06 29	0.08 31	0.01 127	0.01 205	0.08 145	0.33 311	1.59 214	0.16 237	0.00 1	0.02 334	0.01 358	0.00 1	0.01 57	0.01 128

ETE_ROB	0.31 179	0.34 249	0.89 120	0.00 1	0.00 1	0.97 219	0.01 217	1.45 294	0.57 210	0.02 216	0.00 1	0.17 196	0.02 133	1.75 215	0.07 175	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ADCL	1.52 369	0.44 297	4.70 388	0.07 330	0.03 303	2.21 383	2.35 404	0.92 228	0.80 373	1.57 380	1.11 362	1.25 346	1.55 368	1.77 216	11.53 405	0.01 350	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 293	0.01 128

SHD	0.50 263	0.51 317	3.61 370	0.05 308	0.00 1	0.01 2	0.01 217	0.72 201	0.61 298	1.57 380	0.00 1	0.34 243	0.09 256	1.79 217	0.49 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 318	0.09 286	0.03 258

DDUNet	0.34 197	0.20 190	1.06 158	0.00 1	0.00 1	0.79 176	0.01 217	0.91 226	0.54 161	0.04 261	0.01 205	1.11 343	0.01 86	1.89 218	0.17 241	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 241	0.00 1

ADCS	1.72 372	1.22 393	8.11 399	0.00 1	0.01 238	0.88 199	0.68 382	1.44 292	0.63 349	2.60 389	0.11 309	1.42 359	0.26 303	1.97 219	14.92 413	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 270	0.07 335

xxxx	1.04 347	0.02 7	0.54 26	0.00 1	0.00 1	0.53 111	0.00 1	2.53 373	0.57 210	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.01 86	2.04 220	14.52 412	0.00 1	0.01 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 128

RTSC	0.70 316	0.71 354	3.19 359	0.01 245	0.00 1	0.20 41	0.00 1	0.81 212	0.60 283	0.29 338	0.36 335	0.36 250	0.04 206	2.04 220	4.87 379	0.00 1	0.03 345	0.00 1	0.02 332	0.28 373	0.11 359

CBMV	0.57 292	0.22 199	1.61 253	0.00 1	0.00 1	0.84 189	0.78 387	2.58 378	0.61 298	0.38 348	0.00 1	1.25 346	0.63 333	2.07 222	0.38 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 204	0.08 337
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
SQANet	0.42 225	1.14 389	1.86 277	0.04 298	0.48 395	0.36 70	0.03 272	0.40 152	0.56 177	0.02 216	0.24 323	0.49 285	0.06 242	2.14 223	0.21 261	0.02 364	0.02 334	0.01 358	0.00 1	0.19 348	0.03 258

NCCL2	0.29 173	0.50 312	1.52 243	0.00 1	0.00 1	0.81 180	0.00 1	0.45 160	0.22 117	0.00 1	0.00 1	0.02 39	0.03 175	2.14 223	0.06 164	0.00 1	0.00 1	0.02 374	0.00 1	0.01 57	0.03 258

CRFU-Net	0.40 221	0.12 145	1.50 241	0.14 367	0.01 238	0.90 203	0.00 1	0.42 156	0.14 96	0.00 1	0.00 1	0.42 267	1.94 373	2.15 225	0.12 218	0.00 1	0.00 1	0.03 383	0.00 1	0.03 183	0.00 1

NINENet	0.45 236	0.09 118	0.81 93	0.06 326	0.00 1	1.87 379	0.00 1	2.69 384	0.56 177	0.00 1	0.00 1	0.65 303	0.00 1	2.15 225	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

ADCRef	0.92 340	0.48 307	3.35 363	0.02 269	0.02 282	0.90 203	0.32 354	0.61 189	0.65 353	0.72 360	0.17 315	0.17 196	0.82 344	2.15 225	7.95 393	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 253	0.03 258

HGLStereo	0.28 159	0.12 145	1.15 176	0.00 1	0.00 1	0.65 149	0.00 1	0.57 178	0.25 124	0.02 216	0.01 205	0.47 275	0.03 175	2.17 228	0.14 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 183	0.01 128

DLCB_ROB	0.27 155	0.16 169	0.71 47	0.00 1	0.00 1	0.44 90	0.00 1	0.43 157	0.57 210	0.02 216	0.04 287	0.63 298	0.04 206	2.18 229	0.24 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

PVD	0.73 320	0.57 335	3.38 365	0.04 298	0.19 381	0.74 166	0.00 1	0.29 136	0.79 372	2.37 387	0.00 1	0.53 293	0.09 256	2.19 230	3.20 366	0.00 1	0.05 374	0.00 1	0.02 332	0.08 270	0.15 374

ADCPNet	1.44 367	0.55 332	7.88 398	0.01 245	0.19 381	2.78 386	0.27 348	0.90 224	0.38 141	0.04 261	0.02 277	1.43 360	1.81 371	2.22 231	9.08 398	0.00 1	0.47 412	0.00 1	0.64 415	0.04 204	0.15 374

tt	48.25 421	0.05 61	28.22 414	1.29 405	0.00 1	100.00 433	100.00 431	100.00 432	97.19 427	0.08 291	0.00 1	97.99 431	86.70 427	2.26 232	99.92 432	83.66 428	94.83 427	16.47 421	21.27 423	35.05 421	0.01 128

RainbowNet	0.61 306	1.13 387	1.83 273	0.10 344	0.04 318	1.23 355	0.07 300	1.74 335	0.57 210	0.01 127	0.02 277	1.14 345	0.25 302	2.29 233	0.48 307	0.61 397	0.05 374	0.00 1	0.00 1	0.47 389	0.20 384

NLCA_NET_v2_RVC	0.35 203	0.49 311	2.00 287	0.00 1	0.02 282	0.96 217	0.00 1	0.55 175	0.18 112	0.03 244	0.00 1	0.35 247	0.10 264	2.37 234	0.01 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PDISCO_ROB	0.56 286	0.57 335	2.07 297	0.17 376	0.00 1	1.56 371	0.01 217	2.27 361	0.51 154	0.08 291	0.01 205	0.74 314	0.28 305	2.37 234	0.13 225	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 380	0.00 1

otaku	0.59 300	1.12 385	1.90 281	0.08 335	0.11 356	0.89 201	0.05 292	0.60 185	0.57 210	0.01 127	1.41 368	1.03 335	0.14 275	2.39 236	0.56 316	0.06 376	0.03 345	0.01 358	0.00 1	0.61 392	0.21 388

G-Net	1.20 357	0.28 229	2.96 351	0.05 308	0.49 396	1.73 376	0.48 371	0.23 118	0.35 138	1.35 377	9.14 401	2.33 380	0.81 343	2.40 237	1.15 335	0.01 350	0.03 345	0.02 374	0.09 366	0.07 253	0.05 304

AF-Net	0.47 242	0.53 324	2.05 294	0.00 1	0.00 1	0.41 76	0.01 217	1.18 262	0.40 146	0.13 311	0.05 289	1.30 351	0.45 318	2.43 238	0.30 282	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 286	0.00 1

FAT-Stereo	0.50 263	0.14 157	2.51 327	0.00 1	0.00 1	0.33 65	0.09 313	1.88 340	0.61 298	0.05 270	0.76 353	0.60 296	0.52 323	2.46 239	0.06 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.00 1

cf-r	0.35 203	0.41 290	1.45 234	0.00 1	0.00 1	1.06 258	0.00 1	0.43 157	0.38 141	0.05 270	0.00 1	0.65 303	0.00 1	2.53 240	0.04 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 204	0.02 225

IPLGR	0.43 232	0.17 173	2.05 294	0.02 269	0.02 282	1.08 306	0.04 284	1.62 326	0.57 210	0.09 299	0.00 1	0.15 187	0.22 296	2.62 241	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 204	0.00 1

Nwc_Net	0.43 232	0.42 292	2.64 336	0.00 1	0.00 1	0.67 152	0.00 1	0.82 215	0.28 127	0.00 1	0.01 205	0.90 326	0.10 264	2.62 241	0.05 150	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 183	0.00 1

stereogan	0.49 254	0.22 199	2.39 314	0.00 1	0.00 1	0.63 143	0.02 256	0.79 208	0.72 365	0.06 278	0.00 1	1.68 368	0.46 319	2.63 243	0.04 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 318	0.00 1

delet	0.33 190	0.24 212	1.05 157	0.00 1	0.00 1	0.60 127	0.00 1	0.53 172	0.59 261	0.03 244	0.01 205	0.52 292	0.19 288	2.68 244	0.13 225	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.00 1

XPNet_ROB	0.37 212	0.34 249	1.01 145	0.01 245	0.00 1	0.96 217	0.00 1	1.11 253	0.46 149	0.00 1	0.00 1	0.17 196	0.02 133	2.73 245	0.54 312	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 128

AnyNet_C32	1.44 367	1.47 403	6.09 391	0.12 358	0.19 381	1.74 378	1.11 393	0.84 217	0.56 177	1.30 376	0.46 341	0.21 212	0.59 328	2.74 246	11.09 403	0.02 364	0.00 1	0.06 394	0.00 1	0.16 334	0.05 304

psm_up	0.39 218	0.25 218	1.04 149	0.00 1	0.00 1	0.82 182	0.00 1	1.88 340	0.57 210	0.00 1	0.00 1	0.28 230	0.01 86	2.78 247	0.09 191	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 241	0.00 1

CoDeX	0.36 207	0.24 212	1.39 222	0.00 1	0.01 238	0.29 53	0.00 1	1.58 320	0.57 210	0.00 1	0.00 1	0.25 223	0.07 249	2.82 248	0.02 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

XQC	0.68 315	0.72 356	3.82 376	0.06 326	0.00 1	0.39 73	0.01 217	1.92 343	0.61 298	0.03 244	0.01 205	0.46 274	0.21 294	2.84 249	2.26 356	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 318	0.15 325	0.05 304

aanetorigin	0.86 336	0.36 265	3.45 368	0.11 354	0.13 362	0.39 73	0.93 391	0.13 80	0.14 96	3.38 392	1.21 363	0.29 231	2.01 377	2.87 250	1.35 343	0.02 364	0.00 1	0.02 374	0.05 356	0.30 376	0.08 337

StereoDRNet	0.42 225	0.50 312	2.50 325	0.02 269	0.06 333	0.51 102	0.00 1	0.34 142	0.61 298	0.00 1	0.00 1	0.33 240	0.02 133	2.87 250	0.50 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.02 225

RP	0.42 225	0.44 297	1.52 243	0.00 1	0.01 238	0.61 128	0.02 256	1.06 246	0.39 145	0.03 244	0.01 205	0.99 331	0.16 282	2.89 252	0.18 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 293	0.00 1

ADLNet	0.38 215	0.21 193	0.86 110	0.00 1	0.00 1	0.67 152	0.00 1	0.86 220	0.60 283	0.18 324	0.01 205	1.01 333	0.02 133	2.92 253	0.26 276	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 286	0.02 225

GwcNet	0.50 263	0.46 301	3.90 378	0.00 1	0.00 1	0.42 81	0.10 317	0.38 147	0.74 367	0.03 244	0.00 1	0.63 298	0.05 231	2.92 253	0.16 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 341	0.05 304

CFNet-ft	0.31 179	0.34 249	0.96 135	0.00 1	0.00 1	1.08 306	0.00 1	0.19 99	0.15 101	0.01 127	0.00 1	0.48 277	0.00 1	2.95 255	0.05 150	0.00 1	0.00 1	0.01 358	0.00 1	0.01 57	0.01 128

CFNet_RVC	0.31 179	0.34 249	0.96 135	0.00 1	0.00 1	1.08 306	0.00 1	0.19 99	0.15 101	0.01 127	0.00 1	0.48 277	0.00 1	2.95 255	0.05 150	0.00 1	0.00 1	0.01 358	0.00 1	0.01 57	0.01 128

Ntro	0.57 292	1.13 387	2.24 306	0.04 298	0.36 392	1.04 246	0.02 256	0.74 204	0.57 210	0.01 127	0.00 1	0.76 316	0.08 253	3.01 257	0.47 305	0.07 377	0.04 360	0.01 358	0.00 1	0.76 397	0.02 225

psmorigin	0.75 321	0.25 218	7.10 395	0.00 1	0.00 1	0.19 39	0.00 1	0.10 67	0.12 87	0.65 358	0.00 1	2.74 381	0.23 299	3.02 258	0.54 312	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.01 128

RGC	0.50 263	0.53 324	2.42 319	0.00 1	0.01 238	0.65 149	0.00 1	1.07 248	0.17 109	0.01 127	0.62 348	1.00 332	0.19 288	3.03 259	0.28 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 221	0.02 225

Wz-Net-MNSev	0.48 249	0.76 363	3.11 358	0.00 1	0.00 1	0.23 44	0.00 1	1.07 248	0.61 298	0.01 127	0.01 205	0.13 175	0.13 274	3.12 260	0.34 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 221	0.01 128

FADNet-RVC-Resample	0.51 268	0.82 369	3.08 357	0.04 298	0.04 318	0.42 81	0.09 313	1.16 260	0.34 137	0.00 1	0.03 282	0.24 218	0.05 231	3.16 261	0.13 225	0.07 377	0.12 397	0.05 392	0.02 332	0.08 270	0.20 384

LSM	4.58 400	0.88 371	17.79 410	3.73 416	38.79 421	0.85 192	2.37 405	0.54 173	1.64 389	2.88 390	3.09 375	0.62 297	0.60 329	3.16 261	1.06 331	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 306	13.55 422

FADNet_RVC	0.60 303	0.83 370	2.50 325	0.00 1	0.00 1	1.09 314	0.00 1	1.29 268	0.50 152	0.02 216	0.05 289	0.26 225	0.03 175	3.17 263	0.25 273	0.21 389	0.26 405	0.08 397	0.28 409	0.53 391	0.55 404

DGSMNet	1.21 359	0.37 273	3.02 353	0.71 399	1.33 411	1.61 372	3.53 409	1.45 294	0.33 136	0.00 1	0.79 357	0.48 277	0.24 300	3.22 264	0.53 311	0.98 405	1.21 417	1.35 414	1.09 416	1.03 399	0.92 408

SMFormer	0.33 190	0.10 122	1.04 149	0.00 1	0.00 1	0.03 5	0.00 1	1.45 294	0.55 165	0.00 1	0.00 1	0.15 187	0.00 1	3.24 265	0.09 191	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.02 225

tta	0.33 190	0.10 122	1.04 149	0.00 1	0.00 1	0.03 5	0.00 1	1.45 294	0.55 165	0.00 1	0.00 1	0.15 187	0.00 1	3.24 265	0.09 191	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.01 128

qqq1	0.33 190	0.10 122	1.04 149	0.00 1	0.00 1	0.03 5	0.00 1	1.45 294	0.55 165	0.00 1	0.00 1	0.15 187	0.00 1	3.24 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.01 128

fff1	0.33 190	0.10 122	1.04 149	0.00 1	0.00 1	0.03 5	0.00 1	1.45 294	0.55 165	0.00 1	0.00 1	0.15 187	0.00 1	3.24 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.01 128

HCRNet	0.32 188	0.10 122	0.81 93	0.00 1	0.00 1	1.10 320	0.00 1	0.39 150	0.59 261	0.01 127	0.01 205	0.06 131	0.03 175	3.24 265	0.05 150	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.02 225

GEStereo_RVC	0.43 232	0.38 283	1.10 166	0.01 245	0.00 1	1.02 233	0.00 1	1.94 345	0.57 210	0.00 1	0.00 1	0.14 181	0.01 86	3.25 270	0.03 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 270	0.02 225

DRN-Test	0.43 232	0.13 151	1.95 286	0.03 286	0.09 347	0.61 128	0.00 1	1.43 291	0.61 298	0.00 1	0.00 1	0.18 199	0.04 206	3.32 271	0.11 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 128

PSMNet-RSSM	0.36 207	0.36 265	0.93 129	0.00 1	0.00 1	1.06 258	0.00 1	0.50 170	0.53 158	0.04 261	0.00 1	0.40 263	0.00 1	3.33 272	0.06 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.01 128

222	1.95 375	0.03 23	0.41 3	0.00 1	0.00 1	0.58 123	0.00 1	2.64 383	0.57 210	0.02 216	0.00 1	0.05 118	0.02 133	3.34 273	31.23 420	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 225

FINET	0.51 268	0.36 265	2.40 315	0.00 1	0.00 1	0.27 48	0.00 1	2.06 351	1.49 388	0.00 1	0.00 1	0.04 97	0.04 206	3.38 274	0.10 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 183	0.02 225

PSMNet_ROB	0.41 224	0.54 326	1.69 260	0.00 1	0.00 1	0.92 212	0.00 1	0.27 131	0.53 158	0.00 1	0.00 1	0.25 223	0.03 175	3.43 275	0.47 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 221	0.03 258

test_xeample	1.14 353	0.02 7	0.58 34	0.00 1	0.00 1	0.57 120	0.00 1	2.57 376	0.57 210	0.00 1	0.00 1	0.03 77	0.02 133	3.45 276	15.00 415	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 225

PWC_ROB	0.62 308	0.54 326	3.22 361	0.00 1	0.00 1	0.22 43	0.00 1	2.18 357	0.61 298	0.00 1	0.20 320	0.29 231	0.03 175	3.46 277	1.22 338	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 385	0.01 128

MaskLacGwcNet_RVC	0.47 242	0.43 294	1.04 149	0.11 354	0.00 1	1.10 320	0.00 1	0.80 210	0.54 161	0.00 1	0.05 289	0.38 259	0.03 175	3.50 278	0.14 231	0.88 403	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 299	0.20 384

HSM-Net_RVC	0.52 277	0.06 85	1.45 234	0.00 1	0.00 1	0.61 128	0.00 1	3.83 393	0.52 155	0.14 318	0.00 1	0.22 215	0.03 175	3.50 278	0.04 141	0.01 350	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ARAFT	0.58 296	0.75 358	2.78 345	0.00 1	0.00 1	1.20 354	0.00 1	2.26 360	0.57 210	0.05 270	0.00 1	0.18 199	0.03 175	3.54 280	0.04 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 348	0.04 287

ccnet	0.49 254	0.05 61	1.26 199	0.01 245	0.08 343	0.72 164	0.18 329	1.18 262	0.35 138	0.45 352	0.68 350	0.13 175	0.39 315	3.54 280	0.74 324	0.01 350	0.00 1	0.02 374	0.00 1	0.02 134	0.01 128

GANet-RSSM	0.34 197	0.29 233	0.97 141	0.00 1	0.00 1	1.05 249	0.00 1	0.22 117	0.15 101	0.03 244	0.00 1	0.31 237	0.00 1	3.62 282	0.14 231	0.00 1	0.00 1	0.03 383	0.00 1	0.05 221	0.01 128

NCC-stereo	0.49 254	0.46 301	2.04 291	0.03 286	0.03 303	1.06 258	0.01 217	0.78 205	0.22 117	0.06 278	0.19 318	0.64 301	0.05 231	3.65 283	0.63 320	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.00 1

Abc-Net	0.49 254	0.46 301	2.04 291	0.03 286	0.03 303	1.06 258	0.01 217	0.78 205	0.22 117	0.06 278	0.19 318	0.64 301	0.05 231	3.65 283	0.63 320	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.00 1
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
PSMNet-ADL	0.35 203	0.05 61	0.65 42	0.00 1	0.00 1	1.03 239	0.00 1	0.59 183	0.09 50	0.00 1	0.07 301	0.47 275	0.01 86	3.66 285	0.30 282	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.02 225

AAGNet	0.96 344	0.05 61	0.74 60	0.09 340	0.27 388	1.11 328	0.28 350	0.05 19	0.59 261	0.01 127	0.00 1	0.01 7	1.00 348	3.68 286	11.30 404	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

GwcNet-RSSM	0.45 236	0.56 334	1.74 268	0.00 1	0.00 1	1.06 258	0.00 1	0.65 193	0.55 165	0.18 324	0.00 1	0.37 256	0.00 1	3.70 287	0.04 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 270	0.02 225

EDNetEfficient	2.96 394	0.23 208	19.99 412	0.19 382	0.85 403	1.02 233	2.03 399	0.56 176	5.14 398	8.09 409	1.81 371	0.94 327	4.14 400	3.72 288	10.22 402	0.00 1	0.03 345	0.00 1	0.06 359	0.05 221	0.03 258

ELAS	2.75 390	0.35 258	2.67 337	0.05 308	0.04 318	6.72 405	1.83 397	2.84 386	3.38 394	8.25 410	9.14 401	3.95 384	6.15 405	3.73 289	5.70 384	0.00 1	0.04 360	0.01 358	0.01 318	0.10 293	0.08 337
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WCMA_ROB	2.01 379	0.34 249	1.89 279	0.04 298	0.00 1	1.07 293	0.60 379	1.09 251	1.21 382	5.12 398	9.87 406	8.09 399	4.48 401	3.74 290	2.55 361	0.00 1	0.00 1	0.01 358	0.00 1	0.02 134	0.13 370

AnyNet_C01	2.33 382	2.14 412	18.59 411	0.15 370	0.18 377	2.43 385	2.34 403	1.29 268	1.24 383	1.03 368	0.83 359	1.25 346	0.78 342	3.75 291	10.06 399	0.05 374	0.00 1	0.07 396	0.00 1	0.30 376	0.12 368

SAMSARA	1.01 346	0.70 350	3.29 362	0.20 385	0.06 333	1.65 373	0.05 292	0.48 166	0.53 158	2.91 391	0.68 350	2.97 382	1.08 353	3.89 292	1.54 347	0.00 1	0.04 360	0.00 1	0.02 332	0.05 221	0.03 258

DSFCA	0.40 221	0.09 118	0.84 104	0.00 1	0.01 238	0.98 221	0.37 362	0.29 136	0.62 346	0.02 216	0.32 331	0.03 77	0.24 300	3.91 293	0.34 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

ac_64	0.39 218	0.12 145	1.15 176	0.04 298	0.01 238	0.43 86	0.02 256	0.25 124	0.59 261	0.12 308	0.01 205	0.89 325	0.04 206	3.92 294	0.12 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 204	0.00 1

SepStereo	0.45 236	0.05 61	1.29 204	0.00 1	0.00 1	0.07 22	0.00 1	1.25 266	0.61 298	1.18 374	0.00 1	0.24 218	0.03 175	3.93 295	0.22 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.01 128

coex-ft	8.40 412	2.59 415	75.27 422	0.00 1	0.00 1	0.18 38	0.04 284	0.13 80	20.18 412	39.66 420	4.06 379	4.68 388	8.53 408	3.94 296	7.96 394	0.02 364	0.07 385	0.00 1	0.02 332	0.14 318	0.50 401

NVstereo2D	0.45 236	0.11 136	1.91 282	0.00 1	0.00 1	0.59 126	0.00 1	1.39 282	0.61 298	0.03 244	0.00 1	0.33 240	0.00 1	3.94 296	0.07 175	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MFN_U_SF_RVC	0.95 343	1.40 401	4.49 385	0.16 372	0.11 356	0.56 118	0.07 300	1.12 255	0.36 140	0.43 351	0.27 326	1.27 349	0.73 338	3.98 298	1.47 346	0.29 393	0.34 410	0.36 408	0.55 413	0.63 393	0.46 397

CBMV_ROB	0.84 330	0.06 85	1.73 264	0.00 1	0.00 1	1.37 367	0.47 369	2.57 376	0.58 249	2.13 385	0.76 353	1.06 337	1.38 364	4.04 299	0.54 312	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 183	0.05 304

FADNet-RVC	0.51 268	0.80 367	2.47 323	0.01 245	0.00 1	0.48 96	0.00 1	1.32 271	0.14 96	0.00 1	0.01 205	0.12 168	0.06 242	4.07 300	0.15 235	0.00 1	0.04 360	0.00 1	0.00 1	0.38 383	0.08 337

GASNet	0.56 286	1.09 382	2.57 332	0.00 1	0.00 1	0.52 108	0.02 256	1.12 255	0.22 117	0.01 127	0.14 312	0.50 288	0.12 271	4.09 301	0.39 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 378	0.08 337

Dean	2.41 385	1.16 391	3.63 372	0.36 392	0.40 393	1.19 352	0.50 375	7.85 405	8.44 406	1.17 373	8.12 398	7.07 395	1.13 356	4.11 302	1.04 330	0.70 398	0.00 1	0.01 358	0.00 1	1.07 400	0.29 392

ADLNet2	0.55 282	0.33 245	2.54 331	0.00 1	0.00 1	0.88 199	0.00 1	0.69 197	0.65 353	0.00 1	0.07 301	1.47 362	0.02 133	4.12 303	0.11 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 315	0.01 128

ttt	0.70 316	0.02 7	0.78 84	0.00 1	0.00 1	0.62 133	0.00 1	2.50 369	0.56 177	0.00 1	0.00 1	0.29 231	0.01 86	4.18 304	5.00 381	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 128

edge stereo	0.58 296	0.29 233	2.86 347	0.01 245	0.03 303	0.33 65	0.03 272	0.97 236	0.50 152	0.21 327	0.33 332	1.31 352	0.16 282	4.20 305	0.18 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 299	0.01 128

GANetREF_RVC	0.54 280	0.70 350	2.06 296	0.00 1	0.00 1	1.14 339	0.00 1	1.61 323	0.58 249	0.00 1	0.01 205	0.29 231	0.04 206	4.21 306	0.06 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 183	0.02 225
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
DANet	0.58 296	0.19 186	1.87 278	0.26 387	0.06 333	0.51 102	0.11 321	1.41 283	0.52 155	0.22 328	0.06 298	1.06 337	0.02 133	4.25 307	0.92 329	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.06 324
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
EDNetEfficientorigin	6.23 406	0.45 300	98.39 431	0.02 269	0.04 318	0.42 81	0.02 256	0.33 141	2.90 392	7.07 405	3.12 376	1.31 352	1.61 369	4.26 308	4.55 376	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 253	0.02 225

SACVNet	0.42 225	0.29 233	1.10 166	0.00 1	0.00 1	1.02 233	0.00 1	0.78 205	0.29 131	0.03 244	0.00 1	0.24 218	0.02 133	4.27 309	0.07 175	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 354	0.01 128

TestStereo	0.31 179	0.22 199	1.36 217	0.00 1	0.00 1	0.27 48	0.00 1	0.06 29	0.04 9	0.01 127	0.00 1	0.03 77	0.01 86	4.27 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

S-Stereo	0.65 312	0.25 218	3.44 367	0.00 1	0.00 1	0.56 118	0.05 292	1.86 339	0.61 298	0.00 1	0.76 353	0.84 322	0.11 268	4.28 311	0.11 208	0.00 1	0.01 304	0.00 1	0.00 1	0.07 253	0.03 258

hitnet-ft	0.42 225	0.30 236	1.15 176	0.00 1	0.00 1	0.73 165	0.11 321	0.30 139	0.19 113	0.04 261	0.14 312	0.75 315	0.17 287	4.33 312	0.10 200	0.01 350	0.00 1	0.03 383	0.00 1	0.04 204	0.01 128

raft_robust	0.56 286	0.36 265	0.87 115	0.00 1	0.15 367	0.64 147	0.00 1	2.20 358	0.56 177	0.00 1	0.01 205	0.44 270	1.18 360	4.46 313	0.01 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 384	0.09 286	0.03 258

FADNet	0.55 282	0.75 358	2.42 319	0.00 1	0.01 238	0.82 182	0.00 1	0.88 221	0.54 161	0.01 127	0.01 205	0.16 194	0.16 282	4.49 314	0.09 191	0.18 387	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 388	0.00 1

IPLG	0.51 268	0.38 283	1.60 250	0.02 269	0.00 1	1.11 328	0.07 300	1.48 307	0.57 210	0.05 270	0.00 1	0.12 168	0.15 280	4.58 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 299	0.00 1

APVNet	0.51 268	0.21 193	2.43 321	0.00 1	0.00 1	0.94 216	0.00 1	0.45 160	0.62 346	0.01 127	0.01 205	0.34 243	0.03 175	4.59 316	0.27 278	0.00 1	0.00 1	0.03 383	0.00 1	0.15 325	0.02 225

HBP-ISP	0.80 326	0.70 350	2.86 347	0.02 269	0.01 238	1.67 374	0.48 371	2.63 382	0.56 177	1.11 371	0.06 298	0.50 288	0.74 339	4.60 317	0.09 191	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 221	0.03 258

DRaft	0.56 286	0.08 111	0.73 51	0.00 1	0.00 1	0.92 212	0.19 332	0.05 19	0.09 50	0.03 244	0.26 325	0.06 131	2.55 382	4.61 318	1.38 344	0.00 1	0.03 345	0.00 1	0.02 332	0.03 183	0.08 337

MSMD_ROB	2.04 380	0.40 288	2.13 299	0.00 1	0.00 1	4.88 399	0.22 338	0.93 229	1.82 390	5.71 401	7.79 397	7.39 397	3.72 393	4.62 319	1.22 338	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 225

ACVNet_1	1.10 350	1.42 402	4.00 380	0.31 391	0.02 282	1.25 357	0.10 317	1.69 329	0.61 298	0.26 332	0.01 205	4.39 387	1.29 363	4.75 320	0.57 317	0.79 402	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 378	0.18 381

DAS	0.49 254	0.05 61	1.29 204	0.00 1	0.00 1	0.07 22	0.00 1	1.25 266	0.61 298	1.18 374	0.00 1	0.24 218	0.03 175	4.76 321	0.22 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.01 128

FCDSN-DC	2.66 389	0.08 111	1.65 255	0.00 1	0.00 1	1.73 376	0.37 362	1.64 327	1.35 385	8.08 408	11.18 410	11.78 404	7.59 406	4.76 321	2.80 362	0.02 364	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 183	0.05 304
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
RAFT + AFF	0.60 303	0.75 358	1.04 149	0.00 1	0.00 1	1.10 320	0.06 297	1.45 294	0.57 210	0.02 216	0.00 1	0.18 199	1.43 365	4.80 323	0.15 235	0.00 1	0.17 403	0.00 1	0.00 1	0.27 372	0.08 337

PA-Net	0.57 292	0.50 312	2.73 341	0.03 286	0.06 333	0.89 201	0.02 256	0.66 194	0.63 349	0.00 1	0.00 1	0.43 269	0.07 249	4.82 324	0.55 315	0.01 350	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.04 287
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
pmcnn	2.10 381	0.59 338	4.52 386	0.27 388	0.86 404	0.34 68	0.29 352	1.69 329	0.75 369	0.36 347	7.50 394	14.39 411	0.56 325	4.90 325	4.69 378	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 334	0.04 287

Wz-Net-SNSev	0.78 324	1.10 383	6.27 393	0.00 1	0.00 1	0.27 48	0.00 1	0.95 232	0.61 298	0.00 1	0.01 205	0.41 266	0.10 264	4.92 326	0.81 326	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 341	0.03 258

ELAS_RVC	2.84 393	0.34 249	3.86 377	0.05 308	0.05 326	1.52 369	5.02 413	1.93 344	5.28 399	7.10 406	6.96 391	6.26 391	8.34 407	4.96 327	4.90 380	0.00 1	0.04 360	0.01 358	0.01 318	0.10 293	0.09 350
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
NaN_ROB	0.80 326	0.47 305	1.63 254	0.17 376	0.19 381	0.58 123	0.38 364	2.11 353	0.80 373	0.53 357	0.33 332	0.48 277	1.13 356	4.98 328	1.94 353	0.00 1	0.02 334	0.01 358	0.05 356	0.06 241	0.14 373

Syn2CoEx	0.56 286	0.78 365	2.86 347	0.00 1	0.00 1	0.10 28	0.01 217	0.91 226	0.61 298	0.02 216	0.00 1	0.49 285	0.21 294	5.03 329	0.03 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 318	0.03 258

RYNet	0.53 278	0.19 186	1.79 271	0.00 1	0.00 1	0.55 116	0.00 1	1.12 255	0.61 298	0.02 216	0.00 1	0.83 321	0.04 206	5.05 330	0.45 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 225

SPS-STEREO	0.88 338	0.40 288	2.01 288	0.00 1	0.01 238	0.42 81	0.17 327	0.50 170	0.61 298	2.19 386	0.79 357	2.04 375	0.27 304	5.10 331	2.89 365	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 183	0.11 359
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
DispNO	0.64 310	0.48 307	2.04 291	0.00 1	0.00 1	0.71 161	0.01 217	1.47 306	0.56 177	0.00 1	0.54 343	1.34 354	0.06 242	5.12 332	0.31 287	0.00 1	0.00 1	0.03 383	0.12 376	0.01 57	0.02 225

ACVNet_2	1.32 361	1.30 397	2.83 346	0.11 354	0.07 339	1.30 361	0.18 329	2.29 362	0.75 369	0.26 332	3.44 377	6.65 394	0.16 282	5.12 332	1.08 333	0.13 383	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.38 383	0.32 394

PASM	0.51 268	0.32 241	3.07 356	0.00 1	0.00 1	0.31 57	0.00 1	0.46 163	0.12 87	0.03 244	0.00 1	0.44 270	0.02 133	5.22 334	0.04 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 306	0.03 258

CSP-Net	0.37 212	0.10 122	0.54 26	0.00 1	0.00 1	0.50 100	0.00 1	0.64 192	0.13 94	0.00 1	0.00 1	0.15 187	0.02 133	5.27 335	0.06 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 221	0.00 1

SuperB	1.85 374	1.06 381	10.54 405	0.02 269	0.01 238	0.90 203	0.78 387	1.75 336	0.64 351	0.05 270	0.05 289	0.34 243	0.89 346	5.29 336	5.80 385	0.01 350	0.00 1	0.02 374	0.02 332	8.71 420	0.06 324

PS-NSSS	0.54 280	0.44 297	0.86 110	0.00 1	0.00 1	1.04 246	0.00 1	2.37 363	0.56 177	0.00 1	0.00 1	0.11 162	0.01 86	5.32 337	0.13 225	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.00 1

IMH-64-1	1.98 376	0.88 371	1.46 236	1.92 407	0.54 397	2.90 388	1.64 394	5.24 397	0.91 376	0.97 366	4.83 383	2.10 376	2.00 375	5.33 338	2.83 363	3.56 412	0.04 360	0.02 374	0.00 1	1.90 403	0.50 401

IMH-64	1.98 376	0.88 371	1.46 236	1.92 407	0.54 397	2.90 388	1.64 394	5.24 397	0.91 376	0.97 366	4.83 383	2.10 376	2.00 375	5.33 338	2.83 363	3.56 412	0.04 360	0.02 374	0.00 1	1.90 403	0.50 401

AACVNet	0.40 221	0.36 265	0.90 122	0.00 1	0.00 1	0.53 111	0.00 1	0.18 96	0.41 147	0.02 216	0.00 1	0.11 162	0.01 86	5.33 338	0.07 175	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 325	0.00 1

1111x	0.87 337	0.02 7	1.20 186	0.00 1	0.00 1	0.70 157	0.00 1	2.60 381	0.56 177	0.00 1	0.00 1	0.04 97	0.01 86	5.36 341	6.80 391	0.00 1	0.01 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 128

CSAN	1.05 348	0.61 340	2.46 322	0.09 340	0.08 343	0.71 161	0.71 384	2.20 358	0.93 378	0.85 364	2.92 374	0.79 319	1.46 366	5.37 342	1.58 348	0.01 350	0.01 304	0.00 1	0.00 1	0.09 286	0.05 304

SANet	1.99 378	0.71 354	3.37 364	0.03 286	0.03 303	2.85 387	0.85 390	2.42 365	8.33 405	1.55 379	4.13 380	4.29 385	3.23 389	5.39 343	2.47 359	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 241	0.06 324

KSHMR	3.68 396	1.11 384	3.06 355	2.84 412	1.78 412	5.33 402	0.41 366	8.64 407	14.09 409	1.85 383	9.32 403	7.19 396	1.93 372	5.45 344	2.30 357	1.95 407	0.41 411	0.50 410	0.21 395	3.53 410	1.76 413

TDLM	0.49 254	0.39 286	1.02 146	0.00 1	0.00 1	1.08 306	0.01 217	0.36 145	0.58 249	0.14 318	0.00 1	0.27 228	0.19 288	5.46 345	0.20 259	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 315	0.01 128

GANet	0.55 282	0.35 258	1.40 227	0.00 1	0.00 1	0.77 172	0.08 307	0.36 145	0.57 210	0.01 127	0.00 1	0.68 311	0.11 268	5.52 346	1.07 332	0.00 1	0.00 1	0.02 374	0.00 1	0.09 286	0.03 258

CVANet_RVC	0.53 278	0.32 241	1.26 199	0.00 1	0.00 1	0.98 221	0.00 1	0.72 201	0.55 165	0.35 346	0.12 310	0.36 250	0.14 275	5.53 347	0.08 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 334	0.00 1

Anonymous Stereo	0.59 300	0.78 365	2.67 337	0.00 1	0.00 1	0.55 116	0.49 373	1.05 244	0.28 127	0.00 1	0.01 205	0.12 168	0.02 133	5.54 348	0.27 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 253	0.00 1

SGM-Forest	0.84 330	0.07 104	0.90 122	0.02 269	0.07 339	1.10 320	0.68 382	2.12 355	0.61 298	1.14 372	0.78 356	1.36 356	0.98 347	5.55 349	1.31 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.06 324
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ff1	0.80 326	0.02 7	1.06 158	0.00 1	0.00 1	0.62 133	0.00 1	1.42 286	0.57 210	0.00 1	0.00 1	0.67 306	0.02 133	5.57 350	5.86 386	0.00 1	0.01 304	0.00 1	0.00 1	0.08 270	0.03 258

mmx	0.85 332	0.02 7	1.06 158	0.00 1	0.00 1	0.62 133	0.00 1	2.50 369	0.56 177	0.00 1	0.00 1	0.67 306	0.02 133	5.57 350	5.86 386	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 128

xxx	0.85 332	0.02 7	1.06 158	0.00 1	0.00 1	0.62 133	0.00 1	2.50 369	0.56 177	0.00 1	0.00 1	0.67 306	0.02 133	5.57 350	5.86 386	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 128

DeepPrunerF	1.33 362	0.59 338	8.62 401	0.02 269	0.09 347	0.90 203	0.00 1	1.34 273	6.72 401	0.22 328	0.01 205	0.21 212	0.14 275	5.64 353	1.99 354	0.00 1	0.00 1	0.01 358	0.02 332	0.14 318	0.02 225

DPSNet	1.25 360	0.28 229	5.34 390	0.28 389	0.07 339	1.50 368	0.00 1	3.53 392	0.69 361	0.03 244	0.00 1	0.45 273	2.10 378	5.67 354	4.61 377	0.02 364	0.04 360	0.00 1	0.02 332	0.23 362	0.09 350

Wz-Net-TNSev	1.42 366	2.41 414	11.01 406	0.00 1	0.00 1	0.42 81	0.14 326	2.05 348	0.61 298	0.06 278	0.01 205	1.34 354	0.16 282	5.70 355	4.19 372	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 318	0.19 348	0.10 357

FC-DCNN	3.42 395	0.11 136	2.03 289	0.00 1	0.00 1	3.18 391	0.60 379	3.13 390	2.98 393	11.40 413	12.28 412	13.93 409	8.68 409	5.70 355	4.27 373	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.06 324

THIR-Stereo	0.93 341	0.18 177	1.34 211	0.00 1	0.01 238	0.53 111	3.86 410	0.10 67	0.10 69	0.10 303	1.50 370	0.76 316	2.90 386	5.73 357	1.45 345	0.00 1	0.00 1	0.02 374	0.00 1	0.01 57	0.00 1

CC-Net-ROB	0.64 310	0.50 312	1.13 174	0.07 330	0.00 1	1.08 306	0.01 217	2.58 378	0.56 177	0.01 127	0.00 1	0.14 181	0.01 86	5.73 357	0.12 218	0.50 396	0.00 1	0.21 405	0.00 1	0.09 286	0.02 225

SGM+DAISY	2.38 383	0.98 378	4.37 383	0.48 394	0.33 391	2.24 384	1.94 398	1.16 260	1.47 387	6.62 404	5.89 387	5.77 390	5.09 403	5.76 359	4.39 374	0.16 386	0.15 401	0.06 394	0.14 380	0.26 368	0.40 396

DEmStereo	0.75 321	0.06 85	1.73 264	0.04 298	0.00 1	0.78 174	0.52 377	0.05 19	0.57 210	0.05 270	0.72 352	0.02 39	3.42 391	5.79 360	1.29 341	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

MDST_ROB	1.54 370	0.06 85	3.42 366	0.14 367	0.16 370	5.42 403	0.32 354	4.33 396	0.61 298	6.08 403	1.25 366	1.04 336	1.16 359	5.81 361	0.83 327	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.11 359

CFNet	0.56 286	0.50 312	1.58 248	0.00 1	0.00 1	1.06 258	0.01 217	1.08 250	0.57 210	0.00 1	0.01 205	0.12 168	0.01 86	5.87 362	0.19 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 315	0.02 225

WAO-6	2.38 383	0.69 348	1.93 285	0.00 1	0.00 1	3.94 395	0.29 352	5.62 399	7.23 403	0.34 345	6.76 390	7.73 398	1.96 374	5.88 363	5.07 382	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 325	0.03 258

AANet_RVC	0.75 321	0.65 343	2.52 328	0.01 245	0.00 1	0.66 151	0.00 1	0.61 189	0.13 94	0.00 1	1.29 367	0.96 329	0.04 206	5.98 364	1.82 352	0.13 383	0.02 334	0.00 1	0.00 1	0.07 253	0.04 287

RAFT-RH_RVC	0.96 344	0.13 151	1.35 213	0.02 269	0.05 326	1.06 258	0.00 1	0.06 29	0.55 165	0.01 127	9.57 405	0.10 159	0.00 1	6.00 365	0.30 282	0.01 350	0.00 1	0.00 1	0.02 332	0.01 57	0.00 1

RAFT-345	0.49 254	0.04 38	1.26 199	0.10 344	0.07 339	1.16 346	0.19 332	0.14 84	0.57 210	0.00 1	0.01 205	0.09 156	0.01 86	6.00 365	0.20 259	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

PSM-softLoss	0.48 249	0.04 38	1.10 166	0.17 376	0.00 1	1.07 293	0.25 341	0.12 75	0.61 298	0.03 244	0.01 205	0.02 39	0.01 86	6.03 367	0.18 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

KMStereo	0.48 249	0.04 38	1.10 166	0.17 376	0.00 1	1.07 293	0.25 341	0.12 75	0.61 298	0.03 244	0.01 205	0.02 39	0.01 86	6.03 367	0.18 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

MFN_U_SF_DS_RVC	1.16 356	2.03 410	4.57 387	0.02 269	0.04 318	3.52 394	0.27 348	1.80 338	0.58 249	0.22 328	0.28 327	1.38 357	0.02 133	6.08 369	0.42 298	0.14 385	0.68 414	0.01 358	0.26 407	0.39 385	0.47 398

SST-Stereo	0.51 268	0.02 7	0.74 60	0.05 308	0.19 381	1.09 314	0.49 373	0.26 127	0.61 298	0.04 261	0.00 1	0.05 118	0.58 326	6.12 370	0.03 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.00 1

RAFT_R40	0.49 254	0.03 23	0.74 60	0.05 308	0.15 367	1.09 314	0.32 354	0.27 131	0.59 261	0.02 216	0.03 282	0.07 139	0.30 306	6.12 370	0.11 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.00 1

iRaft-Stereo_5w	0.50 263	0.51 317	1.44 233	0.00 1	0.00 1	0.29 53	0.00 1	0.63 191	0.59 261	0.00 1	0.00 1	0.08 145	0.01 86	6.14 372	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 358	0.01 128

OCTAStereo	0.47 242	0.03 23	0.77 75	0.12 358	0.00 1	1.07 293	0.26 343	0.19 99	0.60 283	0.01 127	0.00 1	0.02 39	0.00 1	6.16 373	0.18 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

ACVNet-4b	1.14 353	1.34 399	3.96 379	0.17 376	0.03 303	1.03 239	0.01 217	1.31 270	0.65 353	0.01 127	0.97 361	1.98 374	0.32 310	6.18 374	1.20 337	2.52 410	0.02 334	0.00 1	0.00 1	0.82 398	0.28 391

NF-Stereo	0.47 242	0.03 23	0.77 75	0.12 358	0.00 1	1.07 293	0.26 343	0.19 99	0.60 283	0.01 127	0.00 1	0.02 39	0.00 1	6.18 374	0.18 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

RE-Stereo	0.47 242	0.03 23	0.77 75	0.12 358	0.00 1	1.07 293	0.26 343	0.19 99	0.60 283	0.01 127	0.00 1	0.02 39	0.00 1	6.18 374	0.18 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

TVStereo	0.47 242	0.03 23	0.77 75	0.12 358	0.00 1	1.07 293	0.26 343	0.19 99	0.60 283	0.01 127	0.00 1	0.02 39	0.00 1	6.18 374	0.18 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

RASNet	0.58 296	0.27 225	1.30 207	0.00 1	0.00 1	0.61 128	0.01 217	0.47 164	0.60 283	0.08 291	0.06 298	1.52 367	0.04 206	6.18 374	0.48 307	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.00 1

HSM	0.63 309	0.36 265	0.89 120	0.00 1	0.00 1	0.52 108	0.01 217	0.98 237	0.56 177	0.00 1	0.01 205	2.27 379	0.65 334	6.18 374	0.11 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

NVStereoNet_ROB	1.08 349	0.39 286	2.15 301	0.08 335	0.02 282	0.45 91	0.02 256	0.89 223	0.67 359	0.10 303	5.85 386	1.90 371	1.11 355	6.20 380	1.14 334	0.20 388	0.00 1	0.03 383	0.07 362	0.12 306	0.13 370
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
IRAFT_RVC	0.51 268	0.13 151	1.14 175	0.10 344	0.00 1	1.17 349	0.10 317	0.28 135	0.61 298	0.01 127	0.00 1	0.02 39	0.12 271	6.22 381	0.22 262	0.00 1	0.09 389	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.01 128

NOSS_ROB	0.61 306	0.17 173	0.63 40	0.19 382	0.00 1	0.67 152	0.00 1	2.38 364	0.57 210	0.13 311	0.00 1	0.94 327	0.00 1	6.27 382	0.10 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 204	0.10 357

ASMatch	0.59 300	0.10 122	1.66 256	0.13 365	0.04 318	1.07 293	0.00 1	0.10 67	0.64 351	0.06 278	0.44 338	0.05 118	0.87 345	6.32 383	0.27 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 318	0.00 1	0.00 1

MeshStereo	2.61 388	0.65 343	2.71 339	0.02 269	0.02 282	1.55 370	0.94 392	3.02 387	1.29 384	11.21 412	7.34 392	11.54 403	2.74 385	6.34 384	2.43 358	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 373	0.03 258
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
LL-Strereo	0.71 319	0.88 371	2.40 315	0.00 1	0.00 1	0.63 143	0.01 217	1.57 318	0.58 249	0.45 352	0.00 1	0.54 294	0.30 306	6.37 385	0.07 175	0.00 1	0.05 374	0.00 1	0.00 1	0.22 358	0.17 380

WZ-Net	1.38 364	1.14 389	10.22 404	0.00 1	0.00 1	0.82 182	0.00 1	1.37 281	0.61 298	0.01 127	0.01 205	1.09 340	2.20 380	6.39 386	3.68 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 253	0.02 225

TransformOpticalFlow	0.85 332	0.27 225	2.72 340	0.30 390	0.03 303	1.25 357	0.05 292	1.53 317	0.61 298	0.28 337	0.38 336	1.27 349	1.54 367	6.53 387	0.22 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

PFNet	0.60 303	0.11 136	2.08 298	0.00 1	0.30 390	1.16 346	0.00 1	0.29 136	0.59 261	0.01 127	0.24 323	0.02 39	0.00 1	6.58 388	0.23 267	0.10 382	0.00 1	0.00 1	0.04 354	0.14 318	0.05 304

IMH	2.83 392	1.28 395	1.89 279	1.96 410	0.60 399	5.22 401	0.24 339	6.28 402	4.13 396	1.90 384	7.52 395	6.39 392	3.40 390	6.59 389	2.53 360	3.92 414	0.12 397	0.05 392	0.00 1	2.06 405	0.47 398

CrosDoStereo	1.10 350	0.08 111	1.43 231	0.00 1	0.05 326	0.63 143	5.86 414	0.60 185	0.38 141	0.26 332	1.21 363	0.19 206	3.02 387	6.61 390	1.64 349	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 241	0.00 1

DeepStereo_LL	1.10 350	0.08 111	1.43 231	0.00 1	0.05 326	0.63 143	5.86 414	0.60 185	0.38 141	0.26 332	1.21 363	0.19 206	3.02 387	6.61 390	1.64 349	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 241	0.00 1

STrans-v2	0.85 332	0.28 229	1.66 256	0.00 1	0.01 238	0.85 192	0.04 284	2.05 348	0.67 359	0.48 355	0.87 360	1.12 344	2.12 379	6.64 392	0.25 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

LE_ROB	9.96 415	0.54 326	9.62 402	1.40 406	1.24 410	3.29 392	4.64 411	4.31 395	43.01 421	51.54 421	13.34 415	14.15 410	24.60 419	6.66 393	20.28 418	0.04 372	0.05 374	0.12 402	0.20 391	0.07 253	0.09 350

MSC_U_SF_DS_RVC	1.79 373	1.81 407	3.81 375	0.01 245	0.02 282	12.12 410	0.50 375	2.74 385	0.71 364	0.07 284	0.20 320	2.17 378	0.15 280	6.82 394	1.19 336	0.74 399	0.80 416	0.20 403	0.27 408	0.73 396	0.70 406

LVE	2.75 390	1.12 385	2.30 308	0.46 393	0.45 394	1.87 379	0.06 297	7.19 404	9.72 407	0.03 244	11.08 409	9.01 400	1.26 362	6.93 395	0.91 328	1.86 406	0.16 402	0.04 391	0.24 404	0.22 358	0.13 370

SGM_RVC	1.54 370	0.35 258	1.60 250	0.15 370	0.17 375	1.25 357	0.77 385	1.97 346	0.88 375	4.31 393	2.46 373	4.36 386	2.37 381	6.98 396	1.78 351	0.21 389	0.23 404	0.20 403	0.23 399	0.26 368	0.31 393
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
IIG-Stereo	0.65 312	0.34 249	0.77 75	0.05 308	0.03 303	1.17 349	0.00 1	1.46 304	0.60 283	0.01 127	0.57 345	0.54 294	0.01 86	7.03 397	0.39 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.00 1

OMP-Stereo	0.66 314	0.33 245	0.72 49	0.18 381	0.06 333	1.17 349	0.00 1	1.45 294	0.59 261	0.12 308	0.60 347	0.50 288	0.00 1	7.09 398	0.26 276	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 183	0.00 1

SDNR	1.15 355	0.21 193	3.21 360	0.01 245	0.01 238	3.30 393	0.01 217	2.55 374	0.75 369	1.80 382	1.49 369	1.40 358	0.20 293	7.24 399	0.68 322	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 204	0.04 287

notaker	4.30 399	1.28 395	3.70 373	3.71 415	0.90 405	4.91 400	0.39 365	6.90 403	1.96 391	5.39 400	11.82 411	16.90 413	3.75 394	7.59 400	5.65 383	5.23 416	0.01 304	0.10 399	0.06 359	4.57 412	1.22 411

FBW_ROB	0.83 329	0.31 240	1.48 240	0.10 344	0.01 238	0.62 133	0.01 217	1.91 342	0.59 261	0.01 127	0.01 205	1.10 341	0.05 231	7.84 401	2.07 355	0.05 374	0.01 304	0.03 383	0.01 318	0.01 57	0.47 398

ktn	4.96 402	1.21 392	2.41 317	3.20 413	1.02 406	8.36 408	2.08 400	9.00 409	17.02 410	5.18 399	12.71 413	13.69 407	3.51 392	8.05 402	3.68 370	5.30 417	0.02 334	0.00 1	0.00 1	2.14 406	0.55 404

WAO-7	2.46 387	0.92 377	1.85 276	0.03 286	0.05 326	4.73 398	0.54 378	5.67 400	4.50 397	1.49 378	7.64 396	5.52 389	2.69 384	8.48 403	4.51 375	0.00 1	0.00 1	0.33 407	0.02 332	0.19 348	0.06 324

WAO-8	5.13 404	1.91 408	2.34 310	0.60 397	0.10 351	12.98 411	0.34 359	11.65 412	24.58 417	4.87 395	10.60 408	13.32 405	4.10 398	8.85 404	3.55 368	0.75 400	0.32 407	0.71 412	0.12 376	0.70 394	0.11 359

Venus	5.12 403	1.91 408	2.34 310	0.60 397	0.10 351	12.98 411	0.34 359	11.65 412	24.58 417	4.87 395	10.54 407	13.32 405	4.10 398	8.85 404	3.55 368	0.75 400	0.32 407	0.71 412	0.12 376	0.70 394	0.11 359

UNDER WATER	6.24 407	0.99 379	8.13 400	4.62 418	2.68 414	8.66 409	0.77 385	8.37 406	22.50 416	4.55 394	6.36 389	15.93 412	8.89 410	8.99 406	8.85 397	3.25 411	0.04 360	1.36 415	0.02 332	6.24 417	3.56 416

PWCK	2.44 386	1.65 404	7.31 397	0.22 386	0.02 282	3.12 390	4.74 412	3.06 388	3.48 395	0.72 360	4.42 381	3.40 383	1.67 370	9.06 407	3.36 367	0.39 395	0.01 304	0.00 1	0.00 1	2.19 407	0.08 337

UNDER WATER-64	6.84 409	1.25 394	9.68 403	4.53 417	3.53 416	16.61 416	1.79 396	8.72 408	22.23 414	5.11 397	5.07 385	17.34 414	10.14 412	9.19 408	8.21 395	2.00 409	0.03 345	1.52 416	0.11 372	6.09 416	3.62 417

TorneroNet-64	6.39 408	1.31 398	2.23 305	1.99 411	0.65 401	18.82 417	0.28 350	11.98 414	26.18 419	5.99 402	12.75 414	19.37 416	4.08 397	9.94 409	5.95 390	0.89 404	0.00 1	0.11 400	0.00 1	3.44 409	1.81 414

DPSimNet_ROB	7.90 411	5.46 418	13.55 408	3.66 414	5.16 419	7.26 406	9.60 418	6.11 401	7.46 404	13.33 414	9.50 404	11.03 401	11.89 414	10.08 410	12.35 407	4.36 415	5.55 420	5.35 420	5.34 419	4.96 413	5.98 420

TorneroNet	6.97 410	1.37 400	2.22 304	1.95 409	1.12 408	19.47 418	0.47 369	13.04 417	26.32 420	7.90 407	17.10 416	17.67 415	4.62 402	10.46 411	7.94 392	1.98 408	0.03 345	0.11 400	0.00 1	4.15 411	1.49 412

RTS	4.10 397	1.68 405	43.40 417	0.09 340	0.02 282	3.95 396	0.00 1	1.61 323	0.61 298	1.09 369	0.01 205	1.97 372	0.22 296	16.87 412	10.15 400	0.00 1	0.09 389	0.00 1	0.00 1	0.20 354	0.05 304

RTSA	4.10 397	1.68 405	43.40 417	0.09 340	0.02 282	3.95 396	0.00 1	1.61 323	0.61 298	1.09 369	0.01 205	1.97 372	0.22 296	16.87 412	10.15 400	0.00 1	0.09 389	0.00 1	0.00 1	0.20 354	0.05 304

MANE	9.96 415	0.69 348	2.88 350	1.22 403	0.61 400	13.15 413	3.46 408	15.62 419	22.27 415	22.74 417	30.00 421	29.74 417	23.22 417	17.17 414	13.78 411	0.29 393	0.56 413	0.09 398	0.61 414	0.15 325	1.00 410

JetBlue	5.71 405	2.18 413	16.18 409	0.00 1	2.13 413	29.20 419	14.20 420	3.90 394	0.74 367	0.71 359	2.30 372	6.42 393	5.97 404	17.84 415	8.74 396	0.09 381	0.01 304	0.00 1	0.00 1	2.62 408	0.96 409

SGM-ForestM	8.89 413	0.68 347	3.61 370	0.57 396	0.18 377	14.89 415	5.99 416	9.62 411	10.59 408	20.43 416	17.16 417	39.22 419	20.29 416	20.63 416	13.19 409	0.04 372	0.14 399	0.00 1	0.07 362	0.15 325	0.36 395

MADNet+	4.65 401	2.70 416	46.68 419	0.01 245	0.02 282	2.06 382	0.03 272	3.17 391	1.07 380	0.02 216	0.01 205	1.84 370	0.31 309	21.62 417	13.04 408	0.00 1	0.03 345	0.00 1	0.00 1	0.20 354	0.19 383

MADNet++	9.87 414	2.12 411	7.11 396	7.99 420	4.58 418	14.38 414	6.90 417	9.23 410	5.88 400	16.88 415	17.47 418	11.07 402	15.72 415	24.26 418	19.76 417	8.52 418	6.39 421	4.85 419	2.69 417	5.96 415	5.73 419

BEATNet-Init1	14.52 419	6.56 419	34.32 415	1.10 402	1.02 406	31.53 420	11.99 419	15.58 418	17.42 411	30.17 419	27.03 419	43.14 420	24.36 418	24.41 419	18.27 416	0.27 392	0.32 407	0.36 408	0.46 412	1.26 401	0.76 407

JetRed	13.51 418	18.77 421	42.38 416	1.28 404	1.18 409	54.67 421	25.60 421	12.87 415	6.75 402	8.50 411	8.61 399	13.77 408	10.87 413	24.50 420	30.67 419	0.24 391	0.68 414	0.53 411	0.02 332	5.93 414	2.43 415

HanzoNet	12.77 417	4.55 417	11.74 407	5.35 419	2.79 415	7.59 407	0.66 381	12.97 416	20.40 413	25.99 418	28.61 420	34.05 418	25.08 420	25.93 421	14.98 414	10.77 420	3.91 419	3.00 418	3.73 418	8.16 419	5.15 418

LRCNet_RVC	55.44 423	60.56 427	57.70 420	66.68 427	44.91 422	6.22 404	0.00 1	52.80 421	1.37 386	70.44 422	81.09 425	67.07 421	55.41 421	51.59 422	46.24 421	90.66 431	41.89 426	90.95 432	90.04 428	64.32 427	68.75 427

xxxxx1	63.71 424	58.10 424	78.65 423	43.63 422	48.97 423	92.61 426	92.18 427	60.44 422	69.38 422	73.77 425	76.42 422	77.82 424	76.45 423	72.33 423	77.46 424	35.89 424	37.06 423	48.26 425	62.63 424	48.72 424	43.44 424

tt_ll	63.71 424	58.10 424	78.65 423	43.63 422	48.97 423	92.61 426	92.18 427	60.44 422	69.38 422	73.77 425	76.42 422	77.82 424	76.45 423	72.33 423	77.46 424	35.89 424	37.06 423	48.26 425	62.63 424	48.72 424	43.44 424

ff	63.71 424	58.10 424	78.65 423	43.63 422	48.97 423	92.61 426	92.18 427	60.44 422	69.38 422	73.77 425	76.42 422	77.82 424	76.45 423	72.33 423	77.46 424	35.89 424	37.06 423	48.26 425	62.63 424	48.72 424	43.44 424

DGTPSM_ROB	81.49 428	60.74 428	99.95 433	61.20 425	86.99 430	99.11 431	100.00 431	95.92 428	99.99 431	73.08 423	100.00 431	70.81 422	100.00 432	77.39 426	99.98 433	35.10 422	97.48 432	35.12 423	99.89 433	46.16 422	90.85 429

DPSMNet_ROB	81.54 429	60.77 429	99.95 433	61.42 426	87.05 431	99.11 431	100.00 431	95.93 429	99.99 431	73.11 424	100.00 431	70.84 423	100.00 432	77.43 427	99.98 433	35.39 423	97.54 433	35.21 424	99.89 433	46.30 423	90.94 430

MEDIAN_ROB	93.37 431	98.75 435	96.05 429	90.90 432	90.53 433	85.63 425	76.45 424	92.03 427	89.53 426	95.05 429	94.99 428	96.02 429	93.85 429	90.36 428	87.21 427	98.36 439	95.79 428	99.61 434	98.77 432	98.80 439	98.72 439

SPstereo	50.33 422	10.80 420	21.19 413	11.76 421	9.23 420	66.15 422	76.05 423	100.00 432	100.00 433	95.98 430	93.33 427	100.00 433	93.15 428	90.92 429	72.10 422	9.41 419	8.60 422	19.85 422	14.84 422	6.36 418	6.89 421

HaxPig	95.46 434	97.61 434	87.80 427	97.80 440	99.17 440	77.55 423	75.28 422	96.76 430	99.61 428	99.97 432	99.97 430	99.62 432	99.97 431	91.02 430	87.28 428	99.98 441	99.98 436	99.98 435	99.99 435	99.97 440	99.97 441

Anonymous_1	89.88 430	75.38 430	97.81 430	74.49 428	78.39 427	100.00 433	100.00 431	98.09 431	99.76 429	96.82 431	99.37 429	97.66 430	99.77 430	91.14 431	98.89 430	81.73 427	97.25 429	59.96 428	85.38 427	77.37 429	88.27 428

PML	71.49 427	88.65 433	73.56 421	82.49 429	75.59 426	85.39 424	79.41 425	71.62 425	87.17 425	90.48 428	85.96 426	90.50 428	60.21 422	91.76 432	73.85 423	96.01 438	2.36 418	86.79 431	6.59 420	83.59 430	17.83 423

test_example2	97.61 435	99.96 437	99.93 432	99.83 441	99.97 441	98.84 430	99.76 430	91.98 426	100.00 433	100.00 433	100.00 431	89.18 427	86.51 426	99.29 433	96.54 429	99.97 440	99.55 434	92.92 433	98.06 431	100.00 441	99.95 440

AVERAGE_ROB	98.45 436	99.13 436	95.46 428	100.00 442	100.00 442	93.36 429	81.95 426	100.00 432	99.97 430	100.00 433	100.00 431	100.00 433	100.00 432	99.72 434	99.40 431	100.00 442	100.00 438	100.00 436	100.00 436	100.00 441	100.00 442

MyStereo03	99.18 440	100.00 439	100.00 435	96.47 436	98.78 436	100.00 433	100.00 431	100.00 432	100.00 433	100.00 433	100.00 431	100.00 433	100.00 432	100.00 435	100.00 435	93.73 434	100.00 438	100.00 436	100.00 436	96.63 435	97.99 435

MyStereo02	99.18 440	100.00 439	100.00 435	96.47 436	98.78 436	100.00 433	100.00 431	100.00 432	100.00 433	100.00 433	100.00 431	100.00 433	100.00 432	100.00 435	100.00 435	93.73 434	100.00 438	100.00 436	100.00 436	96.63 435	97.99 435

MyStereo	99.18 440	100.00 439	100.00 435	96.47 436	98.78 436	100.00 433	100.00 431	100.00 432	100.00 433	100.00 433	100.00 431	100.00 433	100.00 432	100.00 435	100.00 435	93.73 434	100.00 438	100.00 436	100.00 436	96.63 435	97.99 435

Selective-RAFT-Error	99.17 439	100.00 439	100.00 435	96.65 439	98.79 439	100.00 433	100.00 431	100.00 432	100.00 433	100.00 433	100.00 431	100.00 433	100.00 432	100.00 435	100.00 435	93.64 432	100.00 438	100.00 436	100.00 436	96.25 433	98.10 438

CasAABBNet	99.15 438	100.00 439	100.00 435	96.37 435	98.76 435	100.00 433	100.00 431	100.00 432	100.00 433	100.00 433	100.00 431	100.00 433	100.00 432	100.00 435	100.00 435	93.65 433	99.99 437	100.00 436	100.00 436	96.27 434	97.93 434

LSM0	99.11 437	99.97 438	100.00 435	95.93 433	98.59 434	100.00 433	100.00 431	100.00 432	100.00 433	100.00 433	100.00 431	100.00 433	100.00 432	100.00 435	100.00 435	93.89 437	99.97 435	100.00 436	100.00 436	96.64 438	97.25 433

DPSM_ROB	94.00 432	79.32 431	100.00 435	83.19 430	85.69 428	100.00 433	100.00 431	100.00 432	100.00 433	100.00 433	100.00 431	100.00 433	100.00 432	100.00 435	100.00 435	89.53 429	97.42 430	74.97 429	95.13 429	83.79 431	90.98 431

DPSM	94.00 432	79.32 431	100.00 435	83.19 430	85.69 428	100.00 433	100.00 431	100.00 432	100.00 433	100.00 433	100.00 431	100.00 433	100.00 432	100.00 435	100.00 435	89.53 429	97.42 430	74.97 429	95.13 429	83.79 431	90.98 431

ASD4		42.77 422

Low-res two-view benchmark