Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

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

Selective-IGEV	0.29 5	0.23 22	1.28 16	0.27 42	0.30 224	0.35 12	0.20 24	0.56 65	0.38 11	0.21 2	0.30 26	0.22 8	0.18 6	0.37 47	0.18 1	0.07 1	0.06 1	0.08 3	0.15 228	0.16 111	0.29 292

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

CroCo-Stereo	0.30 9	0.45 147	1.08 3	0.31 120	0.17 64	0.19 1	0.21 35	0.73 135	0.50 78	0.21 2	0.24 11	0.55 172	0.22 22	0.27 1	0.26 60	0.09 18	0.08 60	0.08 3	0.07 14	0.12 33	0.09 18
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
MoCha-V2	0.32 15	0.22 17	1.26 14	0.45 298	0.25 175	0.32 6	0.22 48	0.59 77	0.38 11	0.22 5	0.34 41	0.23 15	0.26 56	0.38 51	0.24 50	0.08 4	0.19 293	0.08 3	0.35 354	0.29 264	0.10 29

LargeStereo	0.34 29	0.43 135	1.32 22	0.31 120	0.14 13	0.32 6	0.21 35	0.70 119	0.34 3	0.22 5	0.28 17	0.22 8	0.27 71	0.35 35	0.27 68	0.09 18	0.39 370	0.08 3	0.15 228	0.25 233	0.45 359

LoS_RVC	0.29 5	0.33 87	1.19 10	0.25 16	0.34 265	0.43 20	0.22 48	0.42 6	0.32 2	0.22 5	0.33 36	0.23 15	0.24 33	0.31 18	0.21 23	0.07 1	0.07 11	0.07 1	0.05 1	0.10 12	0.31 307

CAS	0.35 38	0.25 33	1.30 19	0.79 370	0.34 265	0.51 60	0.23 66	0.46 13	0.39 17	0.22 5	0.31 29	0.20 2	0.17 1	0.28 3	0.23 36	0.73 384	0.06 1	0.07 1	0.05 1	0.09 7	0.37 339

CES	0.30 9	0.27 44	1.09 4	0.23 4	0.50 342	0.40 17	0.20 24	0.46 13	0.44 40	0.22 5	0.28 17	0.26 36	0.19 10	0.33 29	0.21 23	0.09 18	0.07 11	0.08 3	0.05 1	0.15 84	0.49 365

CroCo-Stereo Lap2	0.33 22	0.61 195	1.47 42	0.32 143	0.38 299	0.23 2	0.22 48	0.58 72	0.46 53	0.22 5	0.27 16	0.29 49	0.23 27	0.32 23	0.26 60	0.09 18	0.09 115	0.10 52	0.08 30	0.21 187	0.14 111

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

test croco	0.37 45	0.47 157	2.15 236	0.27 42	0.19 100	0.33 9	0.20 24	0.58 72	0.46 53	0.23 12	0.37 49	0.23 15	0.25 44	0.45 79	0.28 78	0.11 130	0.08 60	0.13 196	0.09 46	0.42 343	0.12 66

MGS-Stereo	0.32 15	0.34 95	1.70 78	0.25 16	0.14 13	0.40 17	0.22 48	0.38 3	0.43 37	0.24 13	0.51 132	0.25 30	0.18 6	0.31 18	0.20 19	0.09 18	0.08 60	0.09 23	0.08 30	0.47 353	0.08 11

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

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

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

rrr	0.46 124	0.34 95	3.08 365	0.27 42	0.16 40	0.45 22	0.28 153	1.09 363	0.51 83	0.24 13	0.21 2	0.26 36	0.25 44	0.64 151	0.52 216	0.09 18	0.07 11	0.10 52	0.29 332	0.16 111	0.25 264

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

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

sAnonymous2	0.38 50	0.62 199	2.15 236	0.31 120	0.24 163	0.34 10	0.27 143	0.53 51	0.46 53	0.24 13	0.29 21	0.23 15	0.28 82	0.28 3	0.22 32	0.12 177	0.09 115	0.11 96	0.13 182	0.38 325	0.35 324

CroCo_RVC	0.38 50	0.62 199	2.15 236	0.31 120	0.24 163	0.34 10	0.27 143	0.53 51	0.46 53	0.24 13	0.29 21	0.23 15	0.28 82	0.28 3	0.22 32	0.12 177	0.09 115	0.11 96	0.13 182	0.38 325	0.35 324

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

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

anonymousdsp	0.34 29	0.53 174	1.47 42	0.25 16	0.16 40	0.56 103	0.23 66	0.49 29	0.40 21	0.25 22	0.24 11	0.22 8	0.24 33	0.55 130	0.19 3	0.09 18	0.11 177	0.10 52	0.18 269	0.24 222	0.29 292

LoS	0.31 13	0.30 73	1.52 50	0.23 4	0.13 6	0.54 82	0.20 24	0.48 24	0.49 72	0.25 22	0.28 17	0.37 72	0.24 33	0.38 51	0.23 36	0.10 81	0.08 60	0.08 3	0.05 1	0.15 84	0.07 3

IGEV-Stereo	0.34 29	0.54 177	1.47 42	0.25 16	0.16 40	0.56 103	0.23 66	0.49 29	0.40 21	0.25 22	0.24 11	0.22 8	0.24 33	0.54 126	0.19 3	0.09 18	0.10 144	0.10 52	0.18 269	0.24 222	0.29 292
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
Anonymous	0.35 38	0.32 82	1.87 160	0.34 181	0.31 240	0.37 13	0.31 190	0.54 61	0.40 21	0.25 22	0.28 17	0.23 15	0.29 95	0.36 40	0.27 68	0.14 234	0.13 216	0.11 96	0.12 157	0.24 222	0.20 214

test_xeample3	0.46 124	0.34 95	2.99 360	0.37 231	0.16 40	0.49 48	0.33 219	1.06 358	0.44 40	0.25 22	0.23 5	0.24 23	0.25 44	0.49 105	0.56 232	0.09 18	0.07 11	0.10 52	0.40 367	0.17 131	0.26 273

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

AEACV	0.33 22	0.24 30	1.44 38	0.28 60	0.35 275	0.47 37	0.21 35	0.43 7	0.28 1	0.26 29	0.25 14	0.22 8	0.38 145	0.30 14	0.18 1	0.09 18	0.35 358	0.09 23	0.36 361	0.23 207	0.25 264

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

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

H2IRNET	0.40 67	0.61 195	1.90 169	0.29 81	0.17 64	0.54 82	0.18 12	0.52 45	0.50 78	0.27 32	0.56 177	0.47 142	0.35 127	0.46 85	0.33 132	0.10 81	0.07 11	0.12 141	0.14 207	0.32 286	0.12 66

CREStereo	0.28 1	0.30 73	1.33 24	0.19 1	0.13 6	0.55 94	0.17 6	0.48 24	0.46 53	0.27 32	0.33 36	0.24 23	0.21 17	0.31 18	0.21 23	0.11 130	0.07 11	0.08 3	0.05 1	0.10 12	0.07 3
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.31 13	0.35 102	1.30 19	0.20 3	0.14 13	0.57 120	0.25 104	0.46 13	0.42 30	0.27 32	0.32 32	0.27 42	0.24 33	0.39 55	0.23 36	0.43 367	0.07 11	0.08 3	0.05 1	0.18 150	0.07 3

DLNR_Zeroshot_test	13.43 424	19.94 429	23.55 429	121.61 442	35.03 437	0.46 34	0.15 1	8.02 421	0.35 5	0.28 36	0.37 49	0.26 36	0.17 1	0.76 182	0.29 91	6.42 422	0.26 340	0.09 23	0.38 364	50.13 440	0.18 192

Selective-RAFT	0.35 38	0.26 42	1.48 45	0.31 120	0.15 27	0.61 181	0.19 15	0.60 85	0.54 111	0.28 36	0.29 21	0.40 90	0.33 117	0.50 110	0.27 68	0.10 81	0.07 11	0.09 23	0.35 354	0.19 167	0.08 11

EGLCR-Stereo	0.29 5	0.27 44	0.97 2	0.30 95	0.19 100	0.56 103	0.17 6	0.68 113	0.36 7	0.30 38	0.18 1	0.27 42	0.17 1	0.38 51	0.19 3	0.09 18	0.07 11	0.10 52	0.08 30	0.10 12	0.35 324

AE-Stereo	0.42 84	0.29 68	1.65 66	0.43 280	0.47 339	0.56 103	0.23 66	0.86 236	0.46 53	0.31 39	0.41 70	0.43 110	0.24 33	0.34 33	0.24 50	0.09 18	0.48 381	0.11 96	0.45 372	0.22 199	0.19 200

ACVNet-DCA	0.42 84	0.64 208	2.07 215	0.35 195	0.14 13	0.76 293	0.25 104	0.76 159	0.52 88	0.31 39	0.38 56	0.24 23	0.38 145	0.69 168	0.19 3	0.10 81	0.24 324	0.11 96	0.09 46	0.12 33	0.14 111

xx1	0.46 124	0.64 208	2.07 215	0.35 195	0.14 13	0.76 293	0.25 104	0.74 140	1.01 353	0.31 39	0.38 56	0.46 136	0.36 132	0.69 168	0.19 3	0.10 81	0.24 324	0.12 141	0.12 157	0.12 33	0.14 111

1test111	0.44 99	0.64 208	2.07 215	0.35 195	0.14 13	0.76 293	0.25 104	0.76 159	0.52 88	0.31 39	0.38 56	0.24 23	0.38 145	0.96 204	0.30 102	0.10 81	0.24 324	0.11 96	0.09 46	0.12 33	0.14 111

cc1	0.47 137	0.64 208	2.07 215	0.35 195	0.14 13	0.76 293	0.25 104	0.74 140	1.01 353	0.31 39	0.38 56	0.24 23	0.38 145	0.69 168	0.19 3	0.10 81	0.24 324	0.11 96	0.09 46	0.25 233	0.40 349

tt1	0.44 99	0.64 208	1.83 144	0.35 195	0.14 13	0.76 293	0.25 104	0.74 140	0.88 331	0.31 39	0.37 49	0.25 30	0.35 127	0.63 148	0.19 3	0.10 81	0.24 324	0.11 96	0.09 46	0.25 233	0.36 332

StereoVision	0.45 114	0.72 234	1.94 185	0.33 158	0.32 248	0.47 37	0.26 120	0.68 113	0.57 126	0.32 45	0.89 323	0.45 128	0.27 71	0.49 105	0.36 146	0.13 206	0.15 251	0.16 266	0.15 228	0.19 167	0.13 98

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

raft+_RVC	0.44 99	0.67 220	1.85 147	0.34 181	0.71 372	0.51 60	0.25 104	0.64 95	0.51 83	0.35 46	0.45 86	0.32 58	0.28 82	0.43 67	0.32 122	0.09 18	0.19 293	0.10 52	0.09 46	0.20 179	0.40 349

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

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

TRStereo	0.53 196	0.76 244	2.38 276	0.42 276	0.29 214	0.69 264	0.23 66	1.81 396	0.55 115	0.36 48	0.32 32	0.47 142	0.40 166	0.46 85	0.25 57	0.12 177	0.11 177	0.11 96	0.41 370	0.13 52	0.32 311

RALCasStereoNet	0.45 114	0.88 289	1.85 147	0.30 95	0.26 189	0.49 48	0.26 120	0.58 72	0.51 83	0.36 48	0.48 105	0.36 71	0.28 82	0.55 130	0.34 137	0.10 81	0.53 383	0.09 23	0.08 30	0.25 233	0.34 322

rafts_anoy	0.43 90	0.89 292	1.96 197	0.32 143	0.30 224	0.48 43	0.24 89	0.62 91	0.49 72	0.37 52	0.38 56	0.33 61	0.30 103	0.51 113	0.34 137	0.10 81	0.39 370	0.13 196	0.15 228	0.17 131	0.15 141

iRaftStereo_RVC	0.37 45	0.53 174	1.41 35	0.28 60	0.15 27	0.52 73	0.20 24	0.54 61	0.46 53	0.37 52	0.43 75	0.41 94	0.23 27	0.36 40	0.26 60	0.09 18	0.15 251	0.12 141	0.11 127	0.41 339	0.37 339

CREStereo++_RVC	0.33 22	0.29 68	1.74 90	0.24 8	0.16 40	0.54 82	0.15 1	0.40 4	0.55 115	0.37 52	0.51 132	0.24 23	0.19 10	0.27 1	0.26 60	0.09 18	0.06 1	0.08 3	0.30 337	0.08 1	0.06 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TestStereo	0.45 114	0.54 177	2.11 225	0.29 81	0.16 40	0.43 20	0.24 89	0.54 61	0.45 50	0.37 52	0.46 90	0.34 65	0.27 71	1.98 327	0.27 68	0.11 130	0.08 60	0.12 141	0.09 46	0.14 70	0.08 11

XX-TBD	0.34 29	0.77 252	1.75 96	0.34 181	0.13 6	0.51 60	0.17 6	0.43 7	0.50 78	0.37 52	0.49 122	0.23 15	0.18 6	0.28 3	0.24 50	0.10 81	0.07 11	0.08 3	0.06 8	0.09 7	0.07 3

EKT-Stereo	1.47 385	0.49 160	1.93 181	2.57 413	19.31 427	0.55 94	0.22 48	0.69 115	0.42 30	0.38 57	0.36 46	0.43 110	0.27 71	0.69 168	0.26 60	0.12 177	0.14 230	0.11 96	0.16 244	0.20 179	0.15 141

CASnet	0.28 1	0.31 79	1.20 11	0.28 60	0.11 1	0.47 37	0.19 15	0.44 9	0.44 40	0.38 57	0.31 29	0.23 15	0.17 1	0.29 11	0.19 3	0.10 81	0.06 1	0.15 251	0.12 157	0.16 111	0.07 3
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
anonymousdsp2	0.34 29	0.24 30	1.16 8	0.28 60	0.15 27	0.57 120	0.23 66	0.79 195	0.47 67	0.38 57	0.37 49	0.40 90	0.25 44	0.47 92	0.21 23	0.09 18	0.07 11	0.10 52	0.13 182	0.19 167	0.27 281

RAFT+CT+SA	0.50 167	0.86 283	1.82 142	0.37 231	0.75 374	0.54 82	0.34 223	0.77 169	0.63 186	0.38 57	0.55 166	0.34 65	0.29 95	0.68 162	0.27 68	0.09 18	0.07 11	0.11 96	0.51 377	0.29 264	0.41 354

GMStereo	0.38 50	0.99 327	1.91 175	0.27 42	0.16 40	0.39 16	0.23 66	0.47 21	0.62 177	0.38 57	0.34 41	0.25 30	0.25 44	0.39 55	0.29 91	0.14 234	0.08 60	0.10 52	0.12 157	0.15 84	0.11 40
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
ToySt	0.44 99	0.61 195	1.89 166	0.29 81	0.18 87	0.55 94	0.35 229	0.67 110	0.53 104	0.39 62	0.50 128	0.59 196	0.43 202	0.51 113	0.49 206	0.10 81	0.12 202	0.13 196	0.16 244	0.24 222	0.19 200

qqq	0.38 50	0.21 9	1.34 26	0.28 60	0.15 27	0.45 22	0.26 120	0.76 159	0.52 88	0.39 62	0.41 70	0.46 136	0.36 132	0.96 204	0.30 102	0.11 130	0.14 230	0.12 141	0.12 157	0.12 33	0.14 111

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

4D-IteraStereo	0.44 99	0.96 312	2.63 318	0.27 42	0.30 224	0.45 22	0.25 104	0.52 45	0.50 78	0.40 64	0.31 29	0.40 90	0.19 10	0.35 35	0.32 122	0.09 18	0.06 1	0.12 141	0.11 127	0.19 167	0.30 300

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

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

iRaft-Stereo_5w	0.54 201	1.01 333	2.08 220	0.27 42	0.21 117	0.49 48	0.28 153	0.73 135	0.58 136	0.40 64	0.61 211	0.62 208	0.46 221	1.78 298	0.47 198	0.09 18	0.07 11	0.11 96	0.10 78	0.39 333	0.12 66

test-1	0.44 99	0.48 158	1.69 74	0.30 95	0.27 200	0.50 54	0.28 153	0.80 197	0.43 37	0.40 64	0.54 158	0.41 94	0.24 33	0.31 18	1.16 322	0.09 18	0.20 303	0.10 52	0.17 259	0.11 23	0.26 273

LL-Strereo2	0.41 71	0.90 294	1.83 144	0.44 285	0.24 163	0.54 82	0.27 143	0.58 72	0.45 50	0.41 70	0.33 36	0.44 121	0.21 17	0.44 72	0.34 137	0.09 18	0.08 60	0.16 266	0.14 207	0.17 131	0.17 174

knoymous	0.34 29	0.25 33	1.75 96	0.24 8	0.18 87	0.45 22	0.24 89	0.57 68	0.38 11	0.41 70	0.39 63	0.55 172	0.25 44	0.38 51	0.23 36	0.11 130	0.08 60	0.12 141	0.07 14	0.13 52	0.12 66

UDGNet	0.44 99	1.02 336	1.74 90	0.35 195	0.19 100	0.58 135	0.23 66	0.49 29	0.66 215	0.41 70	0.38 56	0.34 65	0.29 95	0.53 123	0.30 102	0.24 335	0.10 144	0.37 365	0.19 287	0.27 255	0.15 141

dd	0.42 84	0.96 312	1.77 108	0.31 120	0.17 64	0.57 120	0.26 120	0.49 29	0.68 220	0.41 70	0.40 66	0.34 65	0.27 71	0.45 79	0.40 165	0.17 279	0.10 144	0.13 196	0.12 157	0.21 187	0.12 66

SA	0.50 167	0.75 243	1.95 188	0.31 120	0.61 365	0.57 120	0.31 190	0.91 272	0.73 269	0.42 74	0.62 216	0.38 78	0.47 226	0.68 162	0.29 91	0.09 18	0.09 115	0.13 196	0.32 345	0.30 274	0.10 29

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

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

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

AnonymousM	0.37 45	0.44 142	1.50 47	0.25 16	0.15 27	0.52 73	0.23 66	0.60 85	0.42 30	0.42 74	0.32 32	0.30 50	0.25 44	0.34 33	0.23 36	0.11 130	0.09 115	0.71 384	0.36 361	0.12 33	0.07 3

MIM_Stereo	0.41 71	0.60 191	1.88 162	0.31 120	0.21 117	0.50 54	0.19 15	0.64 95	0.44 40	0.43 79	0.53 148	0.43 110	0.27 71	0.51 113	0.28 78	0.08 4	0.14 230	0.11 96	0.10 78	0.26 248	0.26 273

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

cross-raft	0.40 67	0.27 44	2.22 248	0.30 95	0.17 64	0.49 48	0.35 229	0.71 122	0.39 17	0.43 79	0.45 86	0.64 219	0.25 44	0.32 23	0.25 57	0.08 4	0.08 60	0.09 23	0.23 308	0.11 23	0.14 111

CFNet-RSSM	0.41 71	0.32 82	2.20 244	0.27 42	0.44 323	0.52 73	0.19 15	0.76 159	0.48 68	0.43 79	0.36 46	0.54 169	0.26 56	0.33 29	0.25 57	0.09 18	0.08 60	0.09 23	0.38 364	0.10 12	0.09 18

Gwc-CoAtRS	0.38 50	0.33 87	1.92 178	0.27 42	0.41 315	0.48 43	0.19 15	0.59 77	0.46 53	0.43 79	0.39 63	0.57 187	0.26 56	0.32 23	0.26 60	0.09 18	0.09 115	0.09 23	0.31 341	0.11 23	0.09 18

TestStereo1	0.49 158	0.81 269	1.85 147	0.39 253	0.57 357	0.56 103	0.34 223	0.75 150	0.69 229	0.44 84	0.63 226	0.35 69	0.42 192	0.64 151	0.29 91	0.10 81	0.08 60	0.12 141	0.10 78	0.33 293	0.26 273

SA-5K	0.49 158	0.81 269	1.85 147	0.39 253	0.57 357	0.56 103	0.34 223	0.75 150	0.69 229	0.44 84	0.63 226	0.35 69	0.42 192	0.64 151	0.29 91	0.10 81	0.08 60	0.12 141	0.10 78	0.33 293	0.26 273

ICVP	0.46 124	0.29 68	2.41 281	0.33 158	0.22 138	0.59 151	0.55 312	0.75 150	0.50 78	0.44 84	0.60 204	0.49 151	0.35 127	0.53 123	0.37 148	0.16 265	0.16 265	0.14 225	0.11 127	0.15 84	0.15 141
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
s12784h	0.36 42	0.28 64	1.58 56	0.23 4	0.11 1	0.62 201	0.24 89	0.79 195	0.64 193	0.44 84	0.52 140	0.28 45	0.26 56	0.50 110	0.24 50	0.11 130	0.06 1	0.09 23	0.06 8	0.16 111	0.06 1

XX-Stereo	0.55 213	0.54 177	3.50 388	0.48 316	0.39 301	0.54 82	0.17 6	0.89 256	0.40 21	0.44 84	0.65 251	0.85 308	0.19 10	0.77 186	0.21 23	0.10 81	0.14 230	0.10 52	0.32 345	0.17 131	0.14 111

FADNet_RVC	0.81 329	1.14 350	2.42 283	0.30 95	0.24 163	0.71 271	0.24 89	0.95 300	0.61 161	0.44 84	0.56 177	0.59 196	0.42 192	1.52 261	0.68 261	0.94 389	0.96 406	0.28 345	1.00 405	0.90 385	1.36 407

FADNet	0.64 256	1.22 362	2.06 213	0.32 143	0.30 224	0.66 245	0.29 173	0.88 250	0.72 255	0.44 84	0.48 105	0.66 227	0.57 268	1.84 313	0.45 188	0.46 372	0.20 303	0.17 282	0.19 287	0.59 368	0.24 255

RAFT-Test	0.44 99	0.38 114	2.01 203	0.27 42	0.44 323	0.64 228	0.37 242	0.72 127	0.57 126	0.45 91	0.48 105	0.65 222	0.24 33	0.35 35	0.29 91	0.09 18	0.11 177	0.09 23	0.38 364	0.10 12	0.11 40

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

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

CFNet-ft	0.51 182	0.76 244	1.79 130	0.28 60	0.30 224	0.63 217	0.28 153	0.66 101	0.55 115	0.45 91	0.57 183	0.74 274	0.41 177	1.46 250	0.42 173	0.14 234	0.10 144	0.28 345	0.13 182	0.18 150	0.14 111

FADNet-RVC	0.61 246	1.26 367	2.12 228	0.33 158	0.26 189	0.59 151	0.29 173	0.86 236	0.62 177	0.45 91	0.50 128	0.62 208	0.46 221	1.73 291	0.55 225	0.17 279	0.20 303	0.17 282	0.18 269	0.59 368	0.28 286

CFNet_RVC	0.51 182	0.76 244	1.79 130	0.28 60	0.30 224	0.63 217	0.28 153	0.66 101	0.55 115	0.45 91	0.57 183	0.74 274	0.41 177	1.46 250	0.42 173	0.14 234	0.10 144	0.28 345	0.13 182	0.18 150	0.14 111

DN-CSS_ROB	0.48 141	1.23 363	1.99 200	0.39 253	0.22 138	0.56 103	0.19 15	0.75 150	0.61 161	0.45 91	0.62 216	0.41 94	0.31 111	0.70 172	0.32 122	0.11 130	0.08 60	0.14 225	0.13 182	0.36 312	0.12 66

CFNet	0.58 230	0.96 312	1.78 112	0.33 158	0.25 175	0.63 217	0.22 48	0.88 250	0.75 285	0.46 98	0.59 192	0.58 194	0.40 166	2.29 349	0.48 201	0.12 177	0.09 115	0.15 251	0.14 207	0.30 274	0.15 141

MyStereo04	0.48 141	0.40 123	2.65 322	0.29 81	0.23 150	0.60 161	0.31 190	0.83 213	0.75 285	0.47 99	0.36 46	0.53 165	0.42 192	0.53 123	0.39 160	0.09 18	0.18 283	0.12 141	0.11 127	0.16 111	0.19 200

whm_eth	0.45 114	0.73 237	2.23 252	0.30 95	0.31 240	0.49 48	0.24 89	0.73 135	0.69 229	0.47 99	0.87 318	0.26 36	0.26 56	0.36 40	0.28 78	0.12 177	0.11 177	0.13 196	0.12 157	0.14 70	0.26 273

GwcNet-ADL	0.50 167	0.74 241	2.90 352	0.31 120	0.20 110	0.58 135	0.29 173	0.87 245	0.64 193	0.47 99	0.47 93	0.56 181	0.33 117	0.46 85	0.46 189	0.13 206	0.12 202	0.09 23	0.09 46	0.14 70	0.21 220

Patchmatch Stereo++	0.39 63	0.27 44	1.78 112	0.44 285	0.16 40	0.61 181	0.27 143	0.51 35	0.52 88	0.47 99	0.43 75	0.43 110	0.28 82	0.54 126	0.28 78	0.12 177	0.08 60	0.12 141	0.10 78	0.17 131	0.12 66
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.38 50	0.27 44	1.78 112	0.44 285	0.17 64	0.60 161	0.29 173	0.51 35	0.52 88	0.47 99	0.43 75	0.44 121	0.28 82	0.47 92	0.28 78	0.12 177	0.08 60	0.12 141	0.10 78	0.17 131	0.12 66

ROB_FTStereo_v2	0.38 50	0.27 44	1.78 112	0.44 285	0.17 64	0.61 181	0.28 153	0.51 35	0.52 88	0.47 99	0.43 75	0.44 121	0.28 82	0.47 92	0.28 78	0.12 177	0.08 60	0.12 141	0.10 78	0.17 131	0.12 66

ROB_FTStereo	0.38 50	0.27 44	1.78 112	0.44 285	0.17 64	0.61 181	0.26 120	0.51 35	0.52 88	0.47 99	0.43 75	0.43 110	0.28 82	0.49 105	0.28 78	0.12 177	0.08 60	0.12 141	0.10 78	0.17 131	0.12 66

HUI-Stereo	0.38 50	0.27 44	1.79 130	0.44 285	0.17 64	0.61 181	0.28 153	0.51 35	0.52 88	0.47 99	0.43 75	0.44 121	0.28 82	0.45 79	0.28 78	0.12 177	0.08 60	0.12 141	0.10 78	0.17 131	0.12 66

ASMatch	0.60 238	0.43 135	2.58 313	0.91 379	0.36 282	0.56 103	0.25 104	0.52 45	0.61 161	0.47 99	1.21 355	0.47 142	0.66 298	1.34 239	0.94 295	0.10 81	0.08 60	0.11 96	0.11 127	0.10 12	0.16 163

iGMRVC	0.39 63	0.27 44	1.78 112	0.44 285	0.17 64	0.61 181	0.27 143	0.51 35	0.52 88	0.47 99	0.43 75	0.44 121	0.28 82	0.55 130	0.28 78	0.12 177	0.08 60	0.12 141	0.10 78	0.17 131	0.12 66

iRAFT	0.39 63	0.27 44	1.78 112	0.44 285	0.16 40	0.61 181	0.27 143	0.51 35	0.52 88	0.47 99	0.43 75	0.43 110	0.28 82	0.54 126	0.28 78	0.12 177	0.08 60	0.12 141	0.10 78	0.17 131	0.12 66

CRE-IMP	0.41 71	0.22 17	1.76 100	0.48 316	0.17 64	0.79 310	0.69 345	0.52 45	0.52 88	0.47 99	0.42 73	0.45 128	0.26 56	0.41 61	0.31 112	0.11 130	0.07 11	0.12 141	0.09 46	0.17 131	0.23 248

RAFT-IKP	0.38 50	0.27 44	1.79 130	0.44 285	0.16 40	0.60 161	0.28 153	0.51 35	0.52 88	0.47 99	0.43 75	0.43 110	0.28 82	0.50 110	0.28 78	0.12 177	0.08 60	0.12 141	0.10 78	0.17 131	0.12 66

GES	0.44 99	0.28 64	1.88 162	0.30 95	0.18 87	0.61 181	0.30 180	0.88 250	0.46 53	0.47 99	0.52 140	0.39 82	0.42 192	0.58 135	0.67 258	0.15 248	0.11 177	0.12 141	0.10 78	0.15 84	0.17 174

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

AFF-stereo	0.44 99	0.96 312	1.78 112	0.31 120	0.15 27	0.50 54	0.21 35	0.64 95	0.63 186	0.47 99	0.64 242	0.49 151	0.34 125	0.46 85	0.31 112	0.08 4	0.09 115	0.10 52	0.10 78	0.37 319	0.10 29

FENet	0.44 99	0.30 73	2.42 283	0.32 143	0.17 64	0.58 135	0.22 48	0.77 169	0.59 143	0.47 99	0.42 73	0.55 172	0.38 145	0.49 105	0.47 198	0.12 177	0.09 115	0.12 141	0.11 127	0.13 52	0.16 163

GANet-RSSM	0.55 213	0.73 237	1.90 169	0.36 213	0.26 189	0.59 151	0.27 143	0.78 183	0.52 88	0.47 99	0.57 183	0.63 211	0.45 213	1.92 325	0.43 181	0.14 234	0.10 144	0.25 338	0.11 127	0.34 300	0.14 111

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

CoDeX	0.52 191	0.43 135	2.25 255	0.29 81	0.26 189	0.61 181	0.32 211	0.99 326	0.68 220	0.48 118	0.55 166	0.52 163	0.40 166	1.60 274	0.35 144	0.12 177	0.09 115	0.11 96	0.10 78	0.13 52	0.12 66

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

Anonymous_2	0.74 307	0.32 82	1.65 66	0.33 158	0.30 224	0.67 250	0.32 211	0.69 115	0.46 53	0.48 118	0.41 70	0.84 305	0.58 272	0.51 113	0.40 165	0.32 358	0.38 364	1.43 406	3.69 420	0.80 382	0.27 281

raft_robust	0.55 213	0.84 278	1.73 86	0.28 60	0.54 351	0.53 79	0.25 104	0.88 250	0.75 285	0.48 118	0.46 90	0.76 283	0.75 320	1.46 250	0.27 68	0.09 18	0.10 144	0.10 52	0.30 337	0.26 248	0.16 163

test_5	0.51 182	0.87 286	1.99 200	0.37 231	0.65 367	0.58 135	0.35 229	0.78 183	0.62 177	0.48 118	0.55 166	0.45 128	0.40 166	0.72 176	0.30 102	0.09 18	0.07 11	0.12 141	0.12 157	0.33 293	0.38 342

NRIStereo	0.46 124	0.25 33	1.77 108	0.47 308	0.16 40	0.95 343	0.74 353	0.51 35	0.56 123	0.48 118	0.39 63	0.59 196	0.29 95	0.77 186	0.32 122	0.11 130	0.13 216	0.11 96	0.09 46	0.21 187	0.24 255

RALAANet	0.43 90	0.98 323	1.90 169	0.32 143	0.23 150	0.48 43	0.19 15	0.67 110	0.53 104	0.48 118	0.45 86	0.39 82	0.30 103	0.48 96	0.37 148	0.10 81	0.08 60	0.11 96	0.14 207	0.27 255	0.10 29

111	0.48 141	1.09 344	1.95 188	0.24 8	0.13 6	0.59 151	0.26 120	0.83 213	0.78 304	0.48 118	0.52 140	0.56 181	0.38 145	0.49 105	0.38 153	0.09 18	0.07 11	0.09 23	0.07 14	0.23 207	0.35 324

RASNet	0.61 246	0.68 222	2.03 211	0.35 195	0.46 337	0.65 240	0.28 153	0.78 183	0.70 238	0.48 118	0.64 242	0.93 328	0.61 284	2.21 345	0.73 273	0.12 177	0.09 115	0.09 23	0.10 78	0.14 70	0.11 40

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

UCFNet_RVC	0.48 141	0.82 273	1.85 147	0.30 95	0.27 200	0.64 228	0.26 120	0.74 140	0.55 115	0.48 118	0.53 148	0.63 211	0.41 177	0.88 200	0.38 153	0.15 248	0.10 144	0.17 282	0.17 259	0.18 150	0.15 141

RAFT_CTSACE	0.46 124	0.76 244	2.07 215	0.35 195	0.30 224	0.54 82	0.30 180	0.61 87	0.48 68	0.49 129	0.76 298	0.55 172	0.36 132	0.58 135	0.22 32	0.08 4	0.13 216	0.11 96	0.10 78	0.41 339	0.08 11

DeepStereo_RVC	0.44 99	0.28 64	1.92 178	0.49 318	0.17 64	0.60 161	0.59 325	0.50 33	0.52 88	0.49 129	0.45 86	0.39 82	0.86 335	0.45 79	0.33 132	0.11 130	0.08 60	0.11 96	0.09 46	0.15 84	0.19 200

RAFT	0.45 114	0.92 296	1.59 57	0.34 181	0.19 100	0.46 34	0.35 229	0.65 99	0.49 72	0.49 129	0.49 122	0.70 260	0.40 166	0.47 92	0.32 122	0.11 130	0.16 265	0.14 225	0.13 182	0.51 360	0.13 98

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

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

DIP-Stereo	0.37 45	0.34 95	1.50 47	0.27 42	0.18 87	0.63 217	0.17 6	0.92 280	0.53 104	0.49 129	0.48 105	0.30 50	0.30 103	0.39 55	0.30 102	0.10 81	0.08 60	0.10 52	0.08 30	0.15 84	0.12 66
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
ccs_rob	0.45 114	0.46 149	2.22 248	0.26 33	0.19 100	0.56 103	0.21 35	0.77 169	0.60 147	0.49 129	0.56 177	0.69 250	0.47 226	0.52 117	0.31 112	0.11 130	0.09 115	0.16 266	0.10 78	0.17 131	0.14 111

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

CBFPSM	0.56 219	0.91 295	1.82 142	0.28 60	0.23 150	0.71 271	0.37 242	0.72 127	0.64 193	0.50 136	0.49 122	1.03 348	0.83 328	0.62 146	1.35 334	0.10 81	0.12 202	0.10 52	0.10 78	0.18 150	0.19 200

DCRE	0.50 167	0.63 206	2.13 230	0.30 95	0.23 150	0.45 22	0.24 89	0.59 77	0.53 104	0.50 136	2.10 383	0.42 107	0.26 56	0.35 35	0.23 36	0.09 18	0.14 230	0.10 52	0.32 345	0.16 111	0.15 141

test_1	0.43 90	0.20 4	1.70 78	0.34 181	0.32 248	0.45 22	0.23 66	0.71 122	0.46 53	0.50 136	0.29 21	0.45 128	0.21 17	0.59 138	0.98 299	0.08 4	0.07 11	0.10 52	0.35 354	0.29 264	0.29 292

test_3	0.44 99	0.20 4	1.70 78	0.36 213	0.32 248	0.47 37	0.30 180	0.73 135	0.49 72	0.50 136	0.30 26	0.45 128	0.22 22	0.59 138	0.98 299	0.08 4	0.10 144	0.11 96	0.35 354	0.29 264	0.28 286

NF-Stereo	0.48 141	0.25 33	1.81 137	0.52 327	0.16 40	0.61 181	0.44 277	0.66 101	0.61 161	0.50 136	0.47 93	0.37 72	0.26 56	1.45 249	0.79 286	0.11 130	0.07 11	0.12 141	0.10 78	0.13 52	0.16 163

OCTAStereo	0.48 141	0.25 33	1.81 137	0.52 327	0.16 40	0.61 181	0.43 269	0.66 101	0.61 161	0.50 136	0.47 93	0.37 72	0.26 56	1.44 245	0.80 287	0.11 130	0.07 11	0.12 141	0.10 78	0.13 52	0.17 174

RE-Stereo	0.48 141	0.25 33	1.81 137	0.52 327	0.16 40	0.61 181	0.43 269	0.66 101	0.60 147	0.50 136	0.47 93	0.37 72	0.26 56	1.44 245	0.78 281	0.11 130	0.07 11	0.12 141	0.10 78	0.13 52	0.17 174

TVStereo	0.48 141	0.25 33	1.81 137	0.52 327	0.16 40	0.61 181	0.43 269	0.66 101	0.60 147	0.50 136	0.47 93	0.37 72	0.26 56	1.44 245	0.78 281	0.11 130	0.07 11	0.12 141	0.10 78	0.13 52	0.17 174

xxxx	0.70 286	0.21 9	1.33 24	0.28 60	0.18 87	0.63 217	0.24 89	1.02 345	0.69 229	0.50 136	0.62 216	0.58 194	0.38 145	1.47 257	5.21 410	0.13 206	0.12 202	0.11 96	0.10 78	0.12 33	0.15 141

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 84	0.86 283	1.78 112	0.28 60	0.17 64	0.52 73	0.20 24	0.62 91	0.61 161	0.50 136	0.61 211	0.39 82	0.32 114	0.35 35	0.30 102	0.07 1	0.10 144	0.09 23	0.09 46	0.35 308	0.10 29

PSMNet-RSSM	0.53 196	0.82 273	1.78 112	0.31 120	0.25 175	0.58 135	0.28 153	0.84 224	0.60 147	0.50 136	0.61 211	0.67 237	0.43 202	1.68 284	0.42 173	0.15 248	0.10 144	0.14 225	0.16 244	0.15 84	0.13 98

MyStereo8	0.54 201	0.80 264	2.76 337	0.32 143	0.33 259	0.71 271	0.20 24	0.87 245	0.57 126	0.51 148	0.59 192	0.50 154	0.33 117	0.68 162	0.55 225	0.10 81	0.29 348	0.10 52	0.13 182	0.21 187	0.34 322

test-3	0.43 90	0.20 4	1.70 78	0.34 181	0.32 248	0.45 22	0.23 66	0.71 122	0.46 53	0.51 148	0.29 21	0.45 128	0.21 17	0.59 138	0.98 299	0.08 4	0.07 11	0.10 52	0.35 354	0.29 264	0.28 286

LCNet	0.54 201	0.37 109	1.78 112	0.92 380	0.22 138	0.96 344	0.30 180	0.59 77	0.58 136	0.51 148	0.55 166	0.41 94	0.76 321	0.84 195	0.26 60	0.09 18	0.06 1	0.12 141	0.18 269	0.98 386	0.39 345

RAFT-345	0.53 196	0.30 73	2.34 268	0.38 245	0.34 265	0.58 135	0.42 263	0.47 21	0.61 161	0.51 148	1.00 339	0.43 110	0.28 82	1.57 267	0.82 289	0.10 81	0.07 11	0.11 96	0.09 46	0.10 12	0.08 11

cf-r	0.53 196	0.81 269	2.15 236	0.33 158	0.28 209	0.60 161	0.28 153	0.78 183	0.64 193	0.51 148	0.60 204	0.75 279	0.40 166	1.32 237	0.43 181	0.13 206	0.09 115	0.11 96	0.12 157	0.15 84	0.14 111

FADNet-RVC-Resample	0.67 271	1.16 358	3.16 373	0.37 231	0.29 214	0.62 201	0.38 248	0.86 236	0.63 186	0.51 148	0.50 128	0.57 187	0.45 213	1.57 267	0.49 206	0.24 335	0.32 356	0.23 327	0.19 287	0.27 255	0.62 374

HITNet	0.46 124	0.92 296	2.09 221	0.33 158	0.14 13	0.55 94	0.22 48	0.83 213	0.56 123	0.51 148	0.49 122	0.48 149	0.37 140	0.48 96	0.54 224	0.09 18	0.06 1	0.10 52	0.08 30	0.23 207	0.09 18
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
MyStereo05	0.49 158	0.41 126	2.72 331	0.30 95	0.23 150	0.60 161	0.30 180	0.82 207	0.77 299	0.52 155	0.37 49	0.51 157	0.42 192	0.52 117	0.38 153	0.09 18	0.17 275	0.12 141	0.10 78	0.16 111	0.20 214

1111x	0.74 307	0.21 9	1.93 181	0.31 120	0.17 64	0.63 217	0.32 211	1.03 352	0.74 273	0.52 155	0.62 216	0.57 187	0.47 226	2.38 356	4.25 404	0.12 177	0.14 230	0.11 96	0.12 157	0.12 33	0.14 111

Sa-1000	0.51 182	0.72 234	1.90 169	0.31 120	0.60 364	0.60 161	0.31 190	0.94 289	0.71 247	0.52 155	0.83 308	0.42 107	0.33 117	0.68 162	0.28 78	0.10 81	0.09 115	0.13 196	0.29 332	0.29 264	0.10 29

PSM-softLoss	0.48 141	0.27 44	1.85 147	0.51 323	0.17 64	0.61 181	0.40 254	0.61 87	0.57 126	0.52 155	0.48 105	0.39 82	0.25 44	1.46 250	0.77 279	0.12 177	0.08 60	0.13 196	0.12 157	0.12 33	0.14 111

KMStereo	0.48 141	0.27 44	1.85 147	0.51 323	0.17 64	0.61 181	0.40 254	0.61 87	0.57 126	0.52 155	0.48 105	0.39 82	0.25 44	1.46 250	0.77 279	0.12 177	0.08 60	0.13 196	0.12 157	0.12 33	0.14 111

raftrobust	0.38 50	0.68 222	1.54 51	0.32 143	0.46 337	0.52 73	0.21 35	0.56 65	0.42 30	0.52 155	0.35 45	0.31 52	0.33 117	0.37 47	0.30 102	0.10 81	0.11 177	0.08 3	0.07 14	0.21 187	0.19 200

GwcNet-RSSM	0.57 225	0.94 304	2.13 230	0.32 143	0.25 175	0.60 161	0.30 180	0.80 197	0.66 215	0.52 155	0.64 242	0.71 263	0.40 166	1.79 302	0.50 211	0.13 206	0.09 115	0.12 141	0.12 157	0.21 187	0.15 141

PA-Net	0.84 333	1.00 329	3.49 387	0.63 357	0.40 308	0.70 269	0.52 303	0.86 236	0.84 322	0.52 155	0.59 192	0.70 260	0.54 254	2.35 352	2.23 372	0.17 279	0.27 345	0.19 304	0.28 329	0.22 199	0.36 332
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
AdaStereo	0.44 99	0.38 114	1.79 130	0.34 181	0.20 110	0.57 120	0.28 153	0.92 280	0.69 229	0.52 155	0.55 166	0.61 204	0.33 117	0.48 96	0.39 160	0.17 279	0.08 60	0.17 282	0.11 127	0.18 150	0.12 66
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
DispNO	0.67 271	0.98 323	2.58 313	0.31 120	0.27 200	0.59 151	0.29 173	0.83 213	0.68 220	0.53 164	0.79 305	0.83 302	0.47 226	2.46 367	0.68 261	0.12 177	0.10 144	0.19 304	0.31 341	0.16 111	0.17 174

DualNet	0.64 256	0.23 22	2.01 203	0.30 95	0.21 117	0.57 120	0.26 120	0.74 140	0.88 331	0.53 164	0.63 226	0.66 227	0.39 159	0.63 148	3.43 395	0.10 81	0.24 324	0.15 251	0.13 182	0.25 233	0.36 332

ffm	0.47 137	0.23 22	2.01 203	0.30 95	0.21 117	0.57 120	0.26 120	0.74 140	0.88 331	0.53 164	0.63 226	0.66 227	0.39 159	0.63 148	0.19 3	0.10 81	0.24 324	0.15 251	0.13 182	0.25 233	0.36 332

ff1	0.73 304	0.23 22	2.01 203	0.30 95	0.21 117	0.57 120	0.26 120	0.74 140	0.88 331	0.53 164	0.63 226	0.66 227	0.39 159	2.52 372	3.43 395	0.10 81	0.24 324	0.15 251	0.13 182	0.25 233	0.36 332

mmx	0.72 296	0.23 22	2.01 203	0.30 95	0.21 117	0.57 120	0.26 120	0.99 326	0.76 295	0.53 164	0.63 226	0.66 227	0.39 159	2.52 372	3.43 395	0.13 206	0.10 144	0.15 251	0.13 182	0.15 84	0.15 141

xxx	0.72 296	0.23 22	2.01 203	0.30 95	0.21 117	0.57 120	0.26 120	0.99 326	0.76 295	0.53 164	0.63 226	0.66 227	0.39 159	2.52 372	3.43 395	0.13 206	0.10 144	0.15 251	0.13 182	0.15 84	0.15 141

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

anonymousa	0.48 141	0.46 149	2.44 289	0.29 81	0.34 265	0.61 181	0.25 104	0.66 101	0.54 111	0.53 164	0.77 301	0.73 268	0.46 221	0.33 29	0.31 112	0.10 81	0.09 115	0.12 141	0.29 332	0.10 12	0.19 200

NINENet	0.50 167	0.33 87	1.69 74	0.55 342	0.25 175	0.91 339	0.23 66	0.98 315	0.71 247	0.53 164	0.55 166	0.66 227	0.30 103	1.22 231	0.32 122	0.15 248	0.13 216	0.16 266	0.11 127	0.16 111	0.13 98

GEStereo_RVC	0.54 201	0.87 286	1.95 188	0.47 308	0.25 175	0.62 201	0.37 242	1.00 334	0.74 273	0.53 164	0.54 158	0.59 196	0.44 209	1.10 218	0.46 189	0.15 248	0.11 177	0.12 141	0.10 78	0.26 248	0.19 200

RAFT + AFF	0.64 256	1.20 360	1.95 188	0.34 181	0.33 259	0.67 250	0.52 303	0.99 326	0.74 273	0.53 164	0.58 189	0.57 187	0.80 325	1.76 295	0.51 214	0.12 177	0.27 345	0.15 251	0.14 207	0.43 344	0.29 292

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

iinet-f	0.57 225	0.93 302	2.27 258	0.31 120	0.25 175	0.83 322	0.33 219	0.81 201	0.65 205	0.54 176	0.63 226	0.73 268	0.67 300	0.73 177	0.67 258	0.13 206	0.13 216	0.11 96	0.10 78	0.43 344	0.16 163

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

fff	0.43 90	0.77 252	1.95 188	0.24 8	0.13 6	0.51 60	0.22 48	0.77 169	0.75 285	0.54 176	0.47 93	0.31 52	0.65 294	0.36 40	0.34 137	0.09 18	0.07 11	0.08 3	0.07 14	0.08 1	0.22 230

ADStereo(finetuned)	0.45 114	0.77 252	2.12 228	0.25 16	0.14 13	0.51 60	0.22 48	0.77 169	0.72 255	0.54 176	0.48 105	0.31 52	0.76 321	0.37 47	0.38 153	0.09 18	0.07 11	0.09 23	0.07 14	0.13 52	0.23 248

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

AASNet	0.56 219	1.03 337	2.34 268	0.37 231	0.33 259	0.65 240	0.29 173	0.96 304	0.73 269	0.54 176	0.60 204	0.55 172	0.38 145	0.59 138	0.58 240	0.14 234	0.12 202	0.13 196	0.10 78	0.43 344	0.24 255

ADLNet2	0.68 278	0.84 278	3.19 377	0.33 158	0.36 282	0.64 228	0.37 242	0.89 256	0.79 309	0.54 176	0.65 251	0.93 328	0.48 234	2.07 335	0.56 232	0.13 206	0.11 177	0.11 96	0.11 127	0.33 293	0.18 192

IRAFT_RVC	0.54 201	0.53 174	1.78 112	0.46 303	0.21 117	0.58 135	0.43 269	0.65 99	0.66 215	0.54 176	0.50 128	0.49 151	0.51 244	1.58 271	1.01 309	0.11 130	0.25 338	0.13 196	0.10 78	0.15 84	0.13 98

DCANet	0.42 84	0.77 252	1.95 188	0.25 16	0.14 13	0.51 60	0.22 48	0.77 169	0.72 255	0.54 176	0.48 105	0.31 52	0.41 177	0.36 40	0.39 160	0.09 18	0.07 11	0.09 23	0.07 14	0.13 52	0.23 248

csc	0.43 90	0.77 252	1.95 188	0.24 8	0.13 6	0.51 60	0.22 48	0.77 169	0.75 285	0.54 176	0.47 93	0.31 52	0.65 294	0.36 40	0.34 137	0.09 18	0.07 11	0.08 3	0.07 14	0.08 1	0.22 230

cscssc	0.43 90	0.77 252	1.95 188	0.24 8	0.13 6	0.51 60	0.22 48	0.77 169	0.75 285	0.54 176	0.47 93	0.31 52	0.65 294	0.36 40	0.34 137	0.09 18	0.07 11	0.08 3	0.07 14	0.08 1	0.22 230

BEATNet_4x	0.47 137	0.73 237	1.91 175	0.33 158	0.15 27	0.56 103	0.25 104	0.85 228	0.58 136	0.54 176	0.51 132	0.57 187	0.42 192	0.57 133	0.61 246	0.11 130	0.08 60	0.12 141	0.09 46	0.20 179	0.16 163

PS-NSSS	0.63 253	1.00 329	1.81 137	0.30 95	0.31 240	0.63 217	0.34 223	0.98 315	0.69 229	0.54 176	0.74 293	0.51 157	0.41 177	2.43 364	0.48 201	0.24 335	0.17 275	0.27 342	0.18 269	0.27 255	0.21 220

PSMNet_ROB	0.66 268	1.01 333	2.33 266	0.38 245	0.31 240	0.72 277	0.55 312	0.86 236	0.69 229	0.54 176	0.60 204	0.75 279	0.47 226	2.00 331	0.82 289	0.17 279	0.13 216	0.19 304	0.19 287	0.24 222	0.27 281

ttt	0.66 268	0.22 17	1.68 72	0.34 181	0.24 163	0.60 161	0.26 120	1.00 334	0.77 299	0.55 190	0.67 256	0.54 169	0.36 132	2.14 341	3.03 384	0.16 265	0.13 216	0.13 196	0.12 157	0.15 84	0.17 174

ACRE	0.56 219	1.14 350	2.77 339	0.76 367	0.28 209	0.60 161	0.56 317	0.76 159	0.58 136	0.55 190	0.62 216	0.41 94	0.29 95	0.44 72	0.39 160	0.11 130	0.19 293	0.13 196	0.14 207	0.36 312	0.18 192

AACVNet	0.54 201	0.78 260	1.73 86	0.36 213	0.21 117	0.57 120	0.25 104	0.71 122	0.51 83	0.55 190	0.59 192	0.64 219	0.41 177	2.13 340	0.41 171	0.14 234	0.11 177	0.14 225	0.11 127	0.33 293	0.15 141

HHNet	0.60 238	0.65 214	2.60 317	0.36 213	0.25 175	0.64 228	0.61 330	0.64 95	0.62 177	0.55 190	1.13 353	0.32 58	0.60 277	0.42 64	1.79 355	0.15 248	0.07 11	0.12 141	0.10 78	0.18 150	0.15 141

test_xeample	0.72 296	0.21 9	1.36 27	0.27 42	0.17 64	0.59 151	0.28 153	1.01 342	0.70 238	0.55 190	0.67 256	0.44 121	0.39 159	1.88 320	5.17 409	0.12 177	0.10 144	0.11 96	0.10 78	0.13 52	0.15 141

APVNet	0.70 286	0.67 220	2.71 329	0.38 245	0.36 282	0.85 328	0.43 269	0.91 272	0.68 220	0.55 190	0.69 271	0.75 279	0.55 259	2.31 350	0.78 281	0.17 279	0.17 275	0.24 333	0.19 287	0.33 293	0.23 248

delet	0.52 191	0.54 177	1.62 64	0.31 120	0.35 275	0.74 285	0.46 285	0.85 228	0.74 273	0.55 190	0.60 204	0.67 237	0.50 242	1.12 221	0.57 235	0.11 130	0.11 177	0.13 196	0.14 207	0.16 111	0.12 66

ac_64	0.55 213	0.46 149	1.92 178	0.36 213	0.34 265	0.63 217	0.31 190	0.82 207	0.61 161	0.55 190	0.51 132	0.89 320	0.48 234	1.83 308	0.55 225	0.14 234	0.11 177	0.12 141	0.12 157	0.18 150	0.12 66

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 316	1.04 338	2.06 213	0.94 382	0.35 275	0.89 336	0.40 254	0.85 228	0.63 186	0.55 190	0.63 226	0.75 279	0.38 145	2.38 356	0.48 201	1.10 395	0.31 352	0.36 361	0.21 302	0.53 364	0.55 369

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

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

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

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

CIPLG	0.56 219	1.19 359	2.46 292	0.80 371	0.31 240	0.61 181	0.57 321	0.76 159	0.57 126	0.56 199	0.63 226	0.41 94	0.30 103	0.45 79	0.40 165	0.11 130	0.20 303	0.13 196	0.13 182	0.35 308	0.19 200

IPLGR_C	0.58 230	1.25 366	2.72 331	0.80 371	0.31 240	0.60 161	0.61 330	0.76 159	0.58 136	0.56 199	0.62 216	0.41 94	0.31 111	0.43 67	0.40 165	0.11 130	0.22 316	0.13 196	0.15 228	0.35 308	0.19 200

PFNet+	0.45 114	0.37 109	1.86 155	0.46 303	0.18 87	0.58 135	0.77 357	0.52 45	0.64 193	0.56 199	0.48 105	0.39 82	0.26 56	0.93 201	0.32 122	0.13 206	0.09 115	0.14 225	0.13 182	0.12 33	0.15 141

RAFT_R40	0.50 167	0.21 9	1.76 100	0.50 320	0.40 308	0.61 181	0.53 306	0.56 65	0.60 147	0.56 199	0.54 158	0.55 172	0.51 244	1.57 267	0.53 220	0.11 130	0.07 11	0.12 141	0.10 78	0.16 111	0.09 18

DGSMNet	2.89 406	0.63 206	3.18 376	3.43 418	4.17 417	2.57 407	6.98 419	0.97 311	0.83 320	0.56 199	1.86 378	0.79 292	0.62 289	1.64 279	1.39 337	4.61 417	5.01 420	5.17 422	4.71 421	4.44 420	4.19 419

hitnet-ft	0.67 271	0.80 264	1.90 169	0.28 60	0.22 138	0.69 264	0.36 235	0.85 228	0.65 205	0.56 199	0.84 311	1.03 348	0.95 348	2.32 351	0.55 225	0.23 328	0.14 230	0.41 369	0.13 182	0.24 222	0.17 174

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

GMOStereo	0.41 71	0.62 199	1.78 112	0.28 60	0.36 282	0.51 60	0.31 190	0.53 51	0.44 40	0.57 209	0.48 105	0.41 94	0.27 71	0.28 3	0.23 36	0.08 4	0.38 364	0.13 196	0.11 127	0.34 300	0.11 40

error version	0.41 71	0.62 199	1.78 112	0.28 60	0.36 282	0.51 60	0.31 190	0.53 51	0.44 40	0.57 209	0.48 105	0.41 94	0.27 71	0.28 3	0.23 36	0.08 4	0.38 364	0.13 196	0.11 127	0.34 300	0.11 40

test-v	0.41 71	0.62 199	1.78 112	0.28 60	0.36 282	0.51 60	0.31 190	0.53 51	0.44 40	0.57 209	0.48 105	0.41 94	0.27 71	0.28 3	0.23 36	0.08 4	0.38 364	0.13 196	0.11 127	0.34 300	0.11 40

test-2	0.41 71	0.62 199	1.78 112	0.28 60	0.36 282	0.51 60	0.31 190	0.53 51	0.44 40	0.57 209	0.48 105	0.41 94	0.27 71	0.28 3	0.23 36	0.08 4	0.38 364	0.13 196	0.11 127	0.34 300	0.11 40

FINET	0.65 264	0.95 310	3.06 364	0.35 195	0.40 308	0.58 135	0.48 296	0.92 280	1.10 364	0.57 209	0.68 264	0.47 142	0.44 209	1.15 226	0.60 244	0.23 328	0.21 311	0.17 282	0.15 228	0.26 248	0.25 264

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

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

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

RAFT-Stereo	0.36 42	0.21 9	1.70 78	0.29 81	0.18 87	0.55 94	0.26 120	0.78 183	0.36 7	0.57 209	0.67 256	0.33 61	0.24 33	0.32 23	0.23 36	0.10 81	0.08 60	0.09 23	0.07 14	0.09 7	0.12 66
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
iResNetv2_ROB	0.59 234	1.43 379	2.96 355	0.40 262	0.22 138	0.58 135	0.28 153	0.91 272	0.73 269	0.57 209	0.63 226	0.60 202	0.41 177	0.74 178	0.35 144	0.11 130	0.08 60	0.10 52	0.07 14	0.43 344	0.17 174

iResNet	0.51 182	0.76 244	2.59 315	0.41 268	0.17 64	0.64 228	0.27 143	0.82 207	0.70 238	0.57 209	0.64 242	0.43 110	0.36 132	0.70 172	0.52 216	0.10 81	0.07 11	0.09 23	0.08 30	0.21 187	0.13 98

fast-acv-ft	0.63 253	0.88 289	3.10 367	0.38 245	0.30 224	0.79 310	0.48 296	0.69 115	0.72 255	0.58 221	0.78 302	0.76 283	0.60 277	0.67 161	0.73 273	0.15 248	0.15 251	0.18 299	0.17 259	0.37 319	0.16 163

GASNet	0.73 304	1.47 381	3.04 362	0.47 308	0.33 259	0.57 120	0.34 223	0.91 272	0.75 285	0.58 221	0.58 189	0.74 274	0.55 259	2.03 332	0.65 254	0.21 312	0.15 251	0.19 304	0.17 259	0.51 360	0.28 286

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

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

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

AAGNet	0.88 338	0.33 87	1.79 130	0.54 336	0.98 387	0.62 201	0.46 285	0.50 33	0.60 147	0.58 221	0.53 148	0.50 154	0.73 314	1.23 232	7.48 415	0.11 130	0.07 11	0.12 141	0.10 78	0.14 70	0.09 18

SST-Stereo	0.52 191	0.20 4	1.76 100	0.62 356	0.53 349	0.62 201	0.66 338	0.55 64	0.61 161	0.58 221	0.53 148	0.52 163	0.60 277	1.59 273	0.29 91	0.11 130	0.07 11	0.12 141	0.10 78	0.16 111	0.10 29

GMM-Stereo	0.50 167	0.23 22	2.41 281	0.54 336	0.24 163	0.77 301	0.46 285	0.59 77	0.57 126	0.58 221	0.73 291	0.47 142	0.43 202	0.68 162	0.27 68	0.10 81	0.06 1	0.13 196	0.13 182	0.14 70	0.44 358

222	0.78 320	0.23 22	1.23 12	0.28 60	0.18 87	0.62 201	0.24 89	1.02 345	0.70 238	0.58 221	0.66 253	0.46 136	0.42 192	1.80 304	6.53 414	0.13 206	0.10 144	0.11 96	0.10 78	0.12 33	0.17 174

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

CC-Net-ROB	0.85 334	1.15 354	2.13 230	0.88 377	0.38 299	0.88 335	0.44 277	1.06 358	0.79 309	0.58 221	0.69 271	0.65 222	0.50 242	2.74 385	0.51 214	0.93 388	0.39 370	0.87 387	0.29 332	0.54 365	0.54 367

HSM	0.62 250	0.76 244	1.72 85	0.30 95	0.29 214	0.64 228	0.28 153	0.94 289	0.62 177	0.58 221	0.57 183	1.40 376	0.64 292	2.59 376	0.42 173	0.11 130	0.08 60	0.10 52	0.08 30	0.14 70	0.11 40

iResNet_ROB	0.50 167	1.15 354	1.73 86	0.31 120	0.21 117	0.58 135	0.22 48	0.95 300	0.82 317	0.58 221	0.62 216	0.57 187	0.39 159	0.84 195	0.40 165	0.11 130	0.08 60	0.09 23	0.06 8	0.21 187	0.13 98

CASS	0.39 63	0.30 73	1.61 63	0.32 143	0.17 64	0.53 79	0.24 89	0.70 119	0.49 72	0.59 234	0.54 158	0.40 90	0.40 166	0.41 61	0.30 102	0.17 279	0.10 144	0.14 225	0.11 127	0.18 150	0.17 174
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
psmg	0.41 71	0.27 44	1.13 5	0.27 42	0.21 117	0.75 291	0.36 235	0.90 262	0.61 161	0.59 234	0.59 192	0.63 211	0.37 140	0.43 67	0.38 153	0.13 206	0.10 144	0.13 196	0.12 157	0.13 52	0.11 40

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

Prome-Stereo	0.49 158	0.30 73	1.76 100	0.60 354	0.23 150	0.63 217	0.42 263	0.62 91	0.60 147	0.59 234	1.03 344	0.43 110	0.72 311	0.60 143	0.33 132	0.09 18	0.07 11	0.10 52	0.09 46	0.11 23	0.43 356

pcwnet_v2	0.64 256	0.49 160	4.41 403	0.32 143	0.27 200	0.60 161	0.25 104	0.97 311	0.88 331	0.59 234	0.70 281	0.63 211	0.55 259	0.66 160	0.37 148	0.17 279	0.15 251	0.15 251	0.14 207	0.21 187	0.23 248

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

DISCO	0.57 225	0.34 95	1.87 160	0.45 298	0.34 265	0.84 324	0.35 229	0.84 224	0.78 304	0.59 234	0.63 226	1.06 355	0.53 251	1.10 218	0.82 289	0.12 177	0.09 115	0.11 96	0.10 78	0.22 199	0.18 192

NOSS_ROB	0.64 256	0.65 214	1.62 64	0.46 303	0.25 175	0.67 250	0.30 180	0.93 285	0.77 299	0.59 234	0.57 183	0.77 285	0.38 145	2.78 386	0.44 185	0.23 328	0.24 324	0.28 345	0.26 322	0.27 255	0.39 345

MSKI-zero shot	0.46 124	0.38 114	2.47 294	0.27 42	0.43 322	0.56 103	0.20 24	0.77 169	0.43 37	0.60 242	0.51 132	0.44 121	0.17 1	0.68 162	0.21 23	0.09 18	0.29 348	0.09 23	0.32 345	0.14 70	0.10 29

DisPM	0.43 90	0.33 87	1.78 112	0.57 346	0.18 87	0.59 151	0.63 336	0.53 51	0.61 161	0.60 242	0.53 148	0.38 78	0.26 56	0.75 179	0.29 91	0.12 177	0.07 11	0.12 141	0.11 127	0.11 23	0.14 111

DEmStereo	0.68 278	0.31 79	2.25 255	0.42 276	0.17 64	0.66 245	0.89 367	0.51 35	0.59 143	0.60 242	1.01 340	0.45 128	1.26 365	1.54 263	2.26 374	0.10 81	0.08 60	0.10 52	0.10 78	0.10 12	0.11 40

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

GwcNet	0.69 282	0.71 230	3.12 370	0.36 213	0.45 331	0.81 317	0.44 277	0.86 236	0.84 322	0.60 242	0.74 293	0.82 300	0.49 239	1.65 280	0.66 255	0.16 265	0.15 251	0.15 251	0.15 228	0.31 282	0.24 255

STTStereo	0.51 182	0.69 225	2.14 235	0.36 213	0.30 224	0.61 181	0.32 211	0.77 169	0.60 147	0.60 242	0.54 158	0.67 237	0.43 202	0.86 198	0.42 173	0.16 265	0.15 251	0.17 282	0.20 297	0.16 111	0.15 141

Nwc_Net	0.68 278	0.83 276	2.53 303	0.41 268	0.39 301	0.77 301	0.38 248	1.01 342	0.70 238	0.60 242	0.99 337	0.98 339	0.68 303	1.41 243	0.63 250	0.23 328	0.15 251	0.23 327	0.25 316	0.23 207	0.18 192

Wz-Net-LNSev	0.59 234	0.96 312	2.47 294	0.34 181	0.37 294	0.79 310	0.44 277	0.86 236	0.77 299	0.61 249	0.67 256	0.79 292	0.56 263	0.64 151	0.62 248	0.15 248	0.14 230	0.12 141	0.12 157	0.18 150	0.19 200

UDG	0.77 316	1.23 363	2.15 236	0.67 362	0.59 360	0.78 306	0.38 248	0.90 262	0.70 238	0.61 249	0.69 271	1.01 344	0.67 300	1.02 210	0.73 273	0.45 370	0.34 357	0.87 387	0.51 377	0.67 375	0.46 361

Consistency-Raft	0.88 338	0.93 302	3.23 381	0.99 386	0.64 366	0.77 301	0.55 312	0.98 315	0.97 347	0.61 249	1.03 344	0.65 222	1.05 355	0.79 191	1.38 336	0.44 368	0.46 375	0.51 375	0.58 385	0.65 373	0.47 362

PFNet	0.60 238	0.33 87	2.47 294	0.41 268	0.55 354	0.62 201	0.27 143	0.61 87	0.63 186	0.61 249	0.56 177	0.45 128	0.32 114	1.88 320	1.14 319	0.28 352	0.09 115	0.12 141	0.16 244	0.26 248	0.20 214

Pruner-Stereo	0.51 182	0.27 44	1.78 112	1.79 405	0.19 100	0.62 201	0.45 283	0.57 68	0.60 147	0.61 249	0.48 105	0.41 94	0.24 33	0.46 85	1.00 305	0.12 177	0.07 11	0.12 141	0.10 78	0.12 33	0.13 98

LMCR-Stereo	0.52 191	0.71 230	2.39 278	0.40 262	0.21 117	0.74 285	0.31 190	1.02 345	0.64 193	0.61 249	0.63 226	0.39 82	0.51 244	0.62 146	0.42 173	0.19 299	0.09 115	0.12 141	0.09 46	0.23 207	0.12 66

ARAFT	0.60 238	1.23 363	3.10 367	0.28 60	0.16 40	0.64 228	0.36 235	0.90 262	0.67 218	0.61 249	0.49 122	0.55 172	0.31 111	1.24 235	0.32 122	0.10 81	0.08 60	0.14 225	0.13 182	0.37 319	0.21 220

acv_ft	0.48 141	0.44 142	1.76 100	0.32 143	0.41 315	0.63 217	0.28 153	0.81 201	0.68 220	0.61 249	0.59 192	0.69 250	0.45 213	0.44 72	0.63 250	0.11 130	0.09 115	0.10 52	0.09 46	0.41 339	0.10 29

AANet_RVC	0.68 278	1.00 329	2.09 221	0.33 158	0.25 175	0.58 135	0.32 211	0.81 201	0.80 312	0.61 249	0.94 329	0.80 294	0.41 177	2.46 367	1.02 310	0.36 364	0.14 230	0.10 52	0.09 46	0.23 207	0.22 230

DeepPruner_ROB	0.50 167	0.70 228	1.94 185	0.29 81	0.26 189	0.63 217	0.31 190	0.80 197	0.48 68	0.61 249	0.55 166	0.66 227	0.38 145	0.98 206	0.40 165	0.19 299	0.14 230	0.14 225	0.14 207	0.23 207	0.17 174

PWCDC_ROB	0.72 296	1.06 340	2.09 221	0.47 308	0.36 282	0.78 306	0.26 120	0.98 315	1.34 378	0.61 249	2.07 381	0.64 219	0.61 284	0.83 193	0.71 266	0.31 357	0.14 230	0.15 251	0.12 157	0.60 371	0.21 220

Ntro	1.00 352	1.68 391	2.80 343	0.95 383	0.85 379	1.06 354	0.53 306	0.98 315	0.90 338	0.62 260	0.76 298	0.93 328	0.66 298	1.66 281	0.98 299	0.99 392	0.45 374	0.75 386	0.40 367	1.19 391	0.75 382

CRFU-Net	0.56 219	0.38 114	1.86 155	0.46 303	0.26 189	0.82 320	0.36 235	0.90 262	0.49 72	0.62 260	0.59 192	0.78 288	1.35 372	1.00 208	0.48 201	0.15 248	0.14 230	0.17 282	0.10 78	0.19 167	0.14 111

THIR-Stereo	0.86 335	0.62 199	2.13 230	0.25 16	0.16 40	0.58 135	2.74 412	0.59 77	0.51 83	0.62 260	1.62 372	0.97 338	1.80 391	1.69 286	2.25 373	0.10 81	0.08 60	0.14 225	0.11 127	0.15 84	0.11 40

Syn2CoEx	0.70 286	1.07 342	2.74 335	0.43 280	0.30 224	0.64 228	0.42 263	0.99 326	0.78 304	0.62 260	0.78 302	0.74 274	0.72 311	1.92 325	0.61 246	0.20 308	0.17 275	0.19 304	0.15 228	0.29 264	0.22 230

S-Stereo	0.80 324	0.69 225	3.89 394	0.39 253	0.37 294	0.69 264	0.70 348	0.94 289	0.98 350	0.62 260	0.91 324	0.83 302	0.60 277	2.37 353	0.66 255	0.18 289	0.21 311	0.17 282	0.18 269	0.30 274	0.35 324

RYNet	0.70 286	0.56 186	2.25 255	0.35 195	0.41 315	0.86 330	0.43 269	0.94 289	0.82 317	0.62 260	0.53 148	0.91 323	0.60 277	2.70 382	1.00 305	0.14 234	0.11 177	0.16 266	0.14 207	0.25 233	0.27 281

GANetREF_RVC	0.75 309	1.15 354	2.46 292	0.47 308	0.26 189	0.83 322	0.61 330	0.97 311	0.89 336	0.62 260	0.61 211	0.72 265	0.59 275	2.42 362	0.55 225	0.32 358	0.25 338	0.36 361	0.24 310	0.39 333	0.31 307
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
NLCA_NET_v2_RVC	0.55 213	0.92 296	2.36 274	0.38 245	0.37 294	0.60 161	0.28 153	0.82 207	0.62 177	0.62 260	0.55 166	0.72 265	0.45 213	1.00 208	0.43 181	0.15 248	0.11 177	0.14 225	0.14 207	0.15 84	0.16 163
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
SQANet	0.80 324	1.58 384	2.53 303	0.76 367	0.83 378	0.76 293	0.36 235	0.83 213	0.64 193	0.63 268	0.69 271	0.73 268	0.51 244	1.21 229	0.53 220	0.77 385	0.29 348	0.59 379	0.29 332	0.86 384	0.61 373

HH	0.49 158	0.49 160	2.78 341	0.50 320	0.41 315	0.38 14	0.23 66	0.72 127	0.38 11	0.63 268	0.48 105	0.87 314	0.41 177	0.64 151	0.21 23	0.09 18	0.17 275	0.10 52	0.09 46	0.16 111	0.12 66

HanStereo	0.49 158	0.49 160	2.78 341	0.50 320	0.41 315	0.38 14	0.23 66	0.72 127	0.38 11	0.63 268	0.48 105	0.87 314	0.41 177	0.64 151	0.21 23	0.09 18	0.17 275	0.10 52	0.09 46	0.16 111	0.12 66

ssnet_v2	0.55 213	0.60 191	1.86 155	0.32 143	0.22 138	0.72 277	0.44 277	0.94 289	0.74 273	0.63 268	0.54 158	0.81 297	0.47 226	0.77 186	0.70 264	0.16 265	0.14 230	0.14 225	0.14 207	0.30 274	0.30 300

BUS	0.41 71	0.27 44	1.13 5	0.30 95	0.21 117	0.91 339	0.23 66	1.00 334	0.61 161	0.63 268	0.53 148	0.66 227	0.30 103	0.43 67	0.32 122	0.13 206	0.10 144	0.14 225	0.12 157	0.12 33	0.11 40

BSDual-CNN	0.41 71	0.27 44	1.13 5	0.30 95	0.21 117	0.76 293	0.31 190	1.00 334	0.61 161	0.63 268	0.53 148	0.63 211	0.37 140	0.43 67	0.38 153	0.13 206	0.10 144	0.14 225	0.12 157	0.12 33	0.11 40

hknet	0.47 137	0.29 68	1.70 78	0.30 95	0.24 163	0.76 293	0.31 190	1.00 334	0.64 193	0.63 268	0.53 148	0.80 294	0.38 145	0.77 186	0.37 148	0.11 130	0.10 144	0.14 225	0.12 157	0.12 33	0.11 40

dad	0.51 182	1.01 333	1.74 90	0.29 81	0.19 100	0.60 161	0.26 120	0.52 45	0.75 285	0.63 268	0.63 226	0.63 211	0.33 117	0.85 197	0.47 198	0.27 348	0.15 251	0.40 368	0.18 269	0.22 199	0.14 111

DeepPrunerF	0.86 335	0.86 283	2.91 353	0.45 298	0.50 342	0.64 228	0.48 296	1.14 369	2.64 403	0.63 268	0.61 211	0.65 222	0.62 289	2.21 345	1.31 331	0.23 328	0.19 293	0.30 353	0.28 329	0.36 312	0.25 264

ACVNet-4b	1.93 396	1.85 400	4.10 400	1.07 388	0.86 380	1.15 365	0.53 306	1.06 358	1.12 366	0.64 277	1.09 350	1.99 387	0.70 306	2.20 344	9.86 420	5.62 419	0.41 373	1.03 394	0.55 380	1.86 407	0.85 388

IIG-Stereo	0.59 234	0.65 214	1.74 90	0.54 336	0.23 150	0.61 181	0.21 35	0.73 135	0.65 205	0.64 277	0.69 271	0.69 250	0.38 145	2.09 338	1.39 337	0.11 130	0.07 11	0.11 96	0.09 46	0.15 84	0.09 18

PSM-AAD	0.63 253	0.22 17	1.77 108	0.37 231	0.23 150	0.86 330	1.17 387	0.59 77	0.60 147	0.64 277	0.71 285	0.68 243	2.93 403	0.65 158	0.31 112	0.09 18	0.07 11	0.17 282	0.15 228	0.13 52	0.33 318

KYRaft	0.48 141	0.29 68	1.75 96	0.33 158	0.21 117	0.75 291	0.44 277	0.58 72	0.57 126	0.64 277	0.93 328	0.53 165	0.72 311	0.60 143	0.24 50	0.10 81	0.07 11	0.12 141	0.14 207	0.12 33	0.54 367

NCC-stereo	0.79 322	0.94 304	2.42 283	0.59 351	0.45 331	1.90 392	0.46 285	0.99 326	0.72 255	0.64 277	0.84 311	0.91 323	0.73 314	1.80 304	1.00 305	0.27 348	0.19 293	0.23 327	0.31 341	0.24 222	0.22 230

Abc-Net	0.79 322	0.94 304	2.42 283	0.59 351	0.45 331	1.90 392	0.46 285	0.99 326	0.72 255	0.64 277	0.84 311	0.91 323	0.73 314	1.80 304	1.00 305	0.27 348	0.19 293	0.23 327	0.31 341	0.24 222	0.22 230
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
PDISCO_ROB	0.75 309	1.06 340	2.11 225	0.64 358	0.59 360	1.13 363	0.43 269	1.14 369	1.05 357	0.64 277	0.71 285	0.96 335	0.61 284	1.21 229	0.76 277	0.37 365	0.18 283	0.27 342	0.24 310	0.56 367	0.32 311

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 225	0.87 286	2.11 225	0.32 143	0.30 224	0.84 324	0.40 254	0.88 250	0.72 255	0.65 284	0.73 291	0.66 227	0.57 268	0.93 201	0.71 266	0.13 206	0.07 11	0.10 52	0.08 30	0.15 84	0.14 111

SACVNet	0.60 238	0.74 241	1.90 169	0.37 231	0.28 209	0.64 228	0.37 242	0.86 236	0.61 161	0.65 284	0.62 216	0.69 250	0.44 209	2.08 336	0.42 173	0.18 289	0.14 230	0.16 266	0.15 228	0.38 325	0.24 255

Anonymous Stereo	0.70 286	1.08 343	2.47 294	0.42 276	0.36 282	0.60 161	0.78 358	0.83 213	0.75 285	0.65 284	0.63 226	0.62 208	0.38 145	2.43 364	0.78 281	0.19 299	0.18 283	0.19 304	0.20 297	0.30 274	0.23 248

OMP-Stereo	0.59 234	0.65 214	1.74 90	0.56 344	0.37 294	0.60 161	0.26 120	0.70 119	0.65 205	0.66 287	0.60 204	0.69 250	0.32 114	2.09 338	1.20 324	0.10 81	0.07 11	0.12 141	0.09 46	0.17 131	0.10 29

RP	0.67 271	0.82 273	1.94 185	0.43 280	0.44 323	0.65 240	0.45 283	0.89 256	0.82 317	0.66 287	0.92 325	0.99 342	0.76 321	1.55 264	0.66 255	0.25 340	0.18 283	0.23 327	0.20 297	0.31 282	0.22 230

ADCP+	0.94 345	1.12 346	3.14 371	0.34 181	0.39 301	1.06 354	0.79 359	0.89 256	0.80 312	0.66 287	0.67 256	0.85 308	1.55 383	0.93 201	4.55 406	0.13 206	0.11 177	0.16 266	0.15 228	0.26 248	0.25 264

MLCV	0.48 141	0.89 292	1.85 147	0.29 81	0.14 13	0.59 151	0.23 66	0.72 127	0.59 143	0.66 287	0.66 253	0.55 172	0.36 132	1.03 212	0.49 206	0.09 18	0.06 1	0.09 23	0.07 14	0.19 167	0.11 40

LL-Strereo	0.72 296	1.29 369	2.49 298	0.36 213	0.45 331	0.55 94	0.32 211	0.93 285	0.71 247	0.67 291	0.58 189	0.85 308	0.79 324	2.67 381	0.46 189	0.10 81	0.18 283	0.14 225	0.12 157	0.40 337	0.42 355

Wz-Net-SNSev	0.76 312	1.32 374	3.11 369	0.40 262	0.31 240	0.71 271	0.60 327	0.98 315	0.87 328	0.67 291	0.83 308	0.96 335	0.60 277	1.67 283	0.97 298	0.16 265	0.15 251	0.16 266	0.17 259	0.36 312	0.24 255

DDUNet	0.77 316	1.12 346	1.88 162	0.76 367	0.69 370	0.84 324	0.43 269	0.85 228	0.65 205	0.67 291	0.75 296	0.91 323	0.52 249	1.03 212	0.57 235	0.54 376	0.37 362	0.95 390	0.52 379	0.71 376	0.57 370

DRaft	0.62 250	0.38 114	1.76 100	0.24 8	0.16 40	0.64 228	0.66 338	0.53 51	0.53 104	0.67 291	0.99 337	0.38 78	1.00 350	1.44 245	2.10 368	0.10 81	0.14 230	0.10 52	0.14 207	0.18 150	0.21 220

SuperB	1.15 362	1.14 350	5.43 411	0.36 213	0.26 189	0.81 317	0.89 367	0.88 250	1.17 369	0.67 291	0.68 264	0.63 211	1.39 376	1.74 293	3.37 393	0.15 248	0.12 202	0.17 282	0.16 244	2.80 414	0.25 264

StereoDRNet-Refined	0.50 167	0.41 126	1.50 47	0.33 158	0.21 117	0.68 261	0.26 120	0.81 201	0.68 220	0.67 291	0.68 264	0.73 268	0.42 192	1.10 218	0.59 242	0.11 130	0.08 60	0.14 225	0.14 207	0.25 233	0.21 220
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
ADLNet	0.60 238	0.71 230	1.95 188	0.35 195	0.34 265	0.67 250	0.34 223	0.90 262	0.74 273	0.68 297	0.62 216	0.80 294	0.45 213	1.78 298	0.64 253	0.14 234	0.11 177	0.14 225	0.14 207	0.29 264	0.21 220

DMCA-RVC	0.62 250	0.96 312	2.63 318	0.36 213	0.90 383	0.56 103	0.31 190	0.69 115	0.57 126	0.68 297	0.52 140	0.59 196	0.56 263	1.23 232	0.53 220	0.16 265	0.38 364	0.20 313	0.15 228	0.20 179	0.15 141

otaku	1.03 355	1.68 391	2.72 331	0.95 383	0.73 373	1.03 352	0.59 325	0.99 326	0.86 325	0.69 299	1.61 371	0.98 339	0.64 292	1.46 250	1.14 319	0.95 390	0.46 375	0.72 385	0.40 367	1.24 395	0.78 385

AF-Net	0.69 282	0.92 296	2.21 245	0.41 268	0.40 308	0.68 261	0.40 254	1.02 345	0.86 325	0.69 299	1.03 344	1.04 351	0.84 331	1.19 228	0.78 281	0.22 325	0.14 230	0.25 338	0.17 259	0.30 274	0.18 192

CVANet_RVC	0.65 264	0.80 264	2.13 230	0.36 213	0.26 189	0.62 201	0.42 263	0.84 224	0.72 255	0.69 299	0.68 264	0.68 243	0.52 249	2.64 378	0.42 173	0.19 299	0.12 202	0.22 321	0.17 259	0.37 319	0.15 141

CrosDoStereo	0.94 345	0.37 109	2.53 303	0.25 16	0.32 248	0.54 82	3.76 416	0.72 127	0.60 147	0.70 302	1.40 365	0.53 165	1.49 380	1.78 298	3.09 385	0.10 81	0.08 60	0.11 96	0.11 127	0.21 187	0.11 40

DeepStereo_LL	0.94 345	0.37 109	2.53 303	0.25 16	0.32 248	0.54 82	3.76 416	0.72 127	0.60 147	0.70 302	1.40 365	0.53 165	1.49 380	1.78 298	3.09 385	0.10 81	0.08 60	0.11 96	0.11 127	0.21 187	0.11 40

DPSNet	0.86 335	0.60 191	2.34 268	0.58 348	0.36 282	1.07 359	0.75 354	1.30 379	1.05 357	0.70 302	0.68 264	0.94 332	1.29 366	2.08 336	1.82 356	0.26 343	0.23 321	0.16 266	0.17 259	0.48 354	0.40 349

NCCL2	0.65 264	0.94 304	1.96 197	0.43 280	0.30 224	0.71 271	0.68 343	0.84 224	0.65 205	0.70 302	0.60 204	0.86 312	0.54 254	1.56 265	0.57 235	0.20 308	0.16 265	0.67 382	0.25 316	0.22 199	0.24 255

Wz-Net-TNSev	0.91 341	1.73 395	3.08 365	0.36 213	0.31 240	1.00 350	0.71 349	1.06 358	0.97 347	0.71 306	0.72 289	1.09 359	0.87 336	2.42 362	1.59 347	0.20 308	0.20 303	0.16 266	0.20 297	0.44 351	0.35 324

RGC	0.71 293	0.97 320	2.18 242	0.44 285	0.44 323	0.73 282	0.40 254	0.94 289	0.71 247	0.71 306	1.04 347	1.01 344	0.71 308	1.74 293	0.70 264	0.23 328	0.18 283	0.28 345	0.26 322	0.29 264	0.27 281

GANet	0.75 309	0.84 278	2.01 203	0.40 262	0.25 175	0.74 285	0.66 338	0.87 245	0.73 269	0.71 306	1.07 349	0.84 305	0.59 275	2.71 384	1.15 321	0.17 279	0.16 265	0.44 372	0.16 244	0.31 282	0.20 214

GrayStereo	0.66 268	0.19 2	1.76 100	0.90 378	0.23 150	0.62 201	1.42 401	0.62 91	0.60 147	0.72 309	0.78 302	0.56 181	3.07 406	0.60 143	0.26 60	0.09 18	0.08 60	0.10 52	0.21 302	0.11 23	0.18 192

DSFCA	0.54 201	0.35 102	1.41 35	0.28 60	0.28 209	0.79 310	0.88 366	0.76 159	0.70 238	0.72 309	0.66 253	0.67 237	0.57 268	1.17 227	0.63 250	0.16 265	0.14 230	0.13 196	0.14 207	0.16 111	0.13 98

HSM-Net_RVC	0.67 271	0.34 95	2.23 252	0.26 33	0.19 100	0.67 250	0.29 173	1.26 378	0.69 229	0.72 309	0.70 281	0.78 288	0.42 192	3.77 405	0.41 171	0.13 206	0.09 115	0.10 52	0.09 46	0.12 33	0.11 40
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DLCB_ROB	0.54 201	0.55 185	1.49 46	0.36 213	0.25 175	0.65 240	0.36 235	0.80 197	0.70 238	0.72 309	0.69 271	0.83 302	0.46 221	1.53 262	0.60 244	0.13 206	0.12 202	0.14 225	0.14 207	0.14 70	0.13 98

IPLGR	0.54 201	0.56 186	2.68 325	0.36 213	0.18 87	0.62 201	0.54 309	1.02 345	0.64 193	0.73 313	0.46 90	0.47 142	0.45 213	1.12 221	0.29 91	0.09 18	0.08 60	0.11 96	0.09 46	0.19 167	0.12 66

stereogan	0.69 282	0.51 168	2.44 289	0.39 253	0.39 301	1.01 351	0.41 260	0.94 289	0.92 342	0.73 313	0.85 315	1.15 366	0.69 304	1.57 267	0.53 220	0.19 299	0.18 283	0.20 313	0.16 244	0.36 312	0.24 255

RainbowNet	1.15 362	1.78 396	2.72 331	1.12 392	0.91 384	1.06 354	0.76 356	1.16 373	1.13 368	0.75 315	0.97 334	1.09 359	0.80 325	1.60 274	1.21 326	1.17 397	1.26 409	1.01 393	0.57 383	1.13 389	0.88 392

Wz-Net-MNSev	0.65 264	0.97 320	2.19 243	0.36 213	0.33 259	0.90 337	0.60 327	0.92 280	0.81 316	0.75 315	0.72 289	0.73 268	0.65 294	1.39 242	0.71 266	0.16 265	0.13 216	0.14 225	0.14 207	0.24 222	0.18 192

StereoDRNet	0.64 256	0.88 289	2.35 271	0.41 268	0.45 331	0.73 282	0.47 293	0.94 289	0.74 273	0.75 315	0.54 158	0.74 274	0.47 226	1.70 287	0.72 270	0.15 248	0.14 230	0.15 251	0.14 207	0.20 179	0.19 200

TransformOpticalFlow	0.64 256	0.56 186	2.66 323	0.44 285	0.26 189	0.62 201	0.28 153	0.83 213	0.71 247	0.76 318	0.74 293	0.91 323	0.85 332	1.83 308	0.81 288	0.10 81	0.07 11	0.11 96	0.09 46	0.11 23	0.12 66

RAFT-RH_RVC	0.61 246	0.50 166	2.33 266	0.36 213	0.29 214	0.60 161	0.18 12	0.44 9	0.58 136	0.76 318	1.91 379	0.47 142	0.29 95	1.60 274	1.23 328	0.14 234	0.07 11	0.13 196	0.13 182	0.10 12	0.09 18

FAT-Stereo	0.70 286	0.54 177	2.88 346	0.36 213	0.29 214	0.62 201	0.54 309	0.97 311	0.87 328	0.76 318	0.92 325	0.94 332	0.80 325	1.84 313	0.57 235	0.18 289	0.19 293	0.17 282	0.16 244	0.22 199	0.25 264

PASM	0.72 296	0.68 222	1.91 175	0.47 308	0.44 323	0.60 161	0.51 300	0.76 159	0.80 312	0.77 321	0.67 256	0.87 314	0.61 284	2.40 360	0.67 258	0.32 358	0.35 358	0.36 361	0.41 370	0.45 352	0.39 345

ADCPNet	0.99 349	0.99 327	3.93 397	0.37 231	0.68 369	1.36 371	0.62 334	0.87 245	0.76 295	0.78 322	0.81 306	1.08 357	1.18 363	1.14 224	2.49 378	0.21 312	0.69 396	0.21 319	0.95 403	0.29 264	0.37 339

XPNet_ROB	0.61 246	0.72 234	1.66 70	0.37 231	0.27 200	0.67 250	0.47 293	0.89 256	0.71 247	0.78 322	0.70 281	0.81 297	0.53 251	1.70 287	0.76 277	0.21 312	0.16 265	0.16 266	0.15 228	0.20 179	0.21 220

HBP-ISP	0.76 312	1.30 370	3.19 377	0.35 195	0.26 189	0.85 328	0.54 309	1.03 352	0.72 255	0.80 324	0.69 271	0.68 243	0.83 328	2.04 333	0.44 185	0.23 328	0.24 324	0.29 352	0.25 316	0.28 261	0.24 255

edge stereo	0.81 329	0.73 237	3.30 383	0.37 231	1.21 399	0.62 201	0.39 252	0.93 285	0.79 309	0.80 324	0.88 321	1.14 365	0.71 308	2.18 343	0.71 266	0.21 312	0.20 303	0.26 341	0.18 269	0.38 325	0.26 273

XQC	0.73 304	0.98 323	2.39 278	0.46 303	0.35 275	0.81 317	0.46 285	1.00 334	1.00 351	0.80 324	0.69 271	0.88 318	0.74 319	1.32 237	1.20 324	0.24 335	0.16 265	0.23 327	0.20 297	0.41 339	0.33 318

DRN-Test	0.64 256	0.43 135	2.44 289	0.39 253	0.44 323	0.80 316	0.41 260	1.02 345	0.78 304	0.80 324	0.63 226	0.69 250	0.56 263	1.79 302	0.69 263	0.15 248	0.12 202	0.17 282	0.16 244	0.18 150	0.17 174

ETE_ROB	0.60 238	0.71 230	1.55 53	0.37 231	0.25 175	0.69 264	0.51 300	1.47 385	0.70 238	0.80 324	0.69 271	0.85 308	0.49 239	1.36 241	0.58 240	0.16 265	0.13 216	0.19 304	0.16 244	0.21 187	0.23 248

IGEV_Zeroshot_test	0.53 196	0.33 87	2.91 353	0.32 143	0.18 87	0.54 82	0.21 35	0.72 127	0.42 30	0.81 329	0.51 132	0.71 263	0.41 177	0.48 96	1.13 318	0.09 18	0.15 251	0.10 52	0.35 354	0.19 167	0.09 18

iRaft-Stereo_20w	0.58 230	0.39 121	1.96 197	0.45 298	0.32 248	0.92 341	0.57 321	1.14 369	0.56 123	0.81 329	0.40 66	0.55 172	0.69 304	0.65 158	1.04 313	0.09 18	0.16 265	0.09 23	0.36 361	0.17 131	0.25 264

FBW_ROB	0.83 331	0.77 252	1.77 108	0.44 285	0.30 224	0.87 334	0.46 285	1.10 364	0.91 339	0.81 329	0.75 296	1.01 344	0.61 284	3.66 404	1.23 328	0.26 343	0.23 321	0.36 361	0.25 316	0.27 255	0.62 374

LALA_ROB	0.60 238	0.76 244	1.69 74	0.36 213	0.29 214	0.79 310	0.55 312	0.94 289	0.77 299	0.81 329	0.67 256	0.94 332	0.49 239	0.99 207	0.73 273	0.21 312	0.15 251	0.20 313	0.18 269	0.23 207	0.21 220

WZ-Net	0.92 343	1.31 371	3.76 391	0.41 268	0.36 282	0.86 330	0.71 349	1.00 334	1.06 360	0.82 333	0.92 325	1.06 355	1.05 355	2.16 342	1.61 348	0.19 299	0.13 216	0.15 251	0.16 244	0.32 286	0.28 286

DAS	0.56 219	0.35 102	1.55 53	0.33 158	0.34 265	0.50 54	0.42 263	0.83 213	0.74 273	0.83 334	0.68 264	0.56 181	0.48 234	2.40 360	0.46 189	0.12 177	0.08 60	0.12 141	0.09 46	0.18 150	0.15 141

SepStereo	0.52 191	0.35 102	1.55 53	0.33 158	0.34 265	0.50 54	0.42 263	0.83 213	0.74 273	0.83 334	0.68 264	0.56 181	0.48 234	1.56 265	0.46 189	0.12 177	0.08 60	0.12 141	0.09 46	0.18 150	0.15 141

MyStereo06	0.54 201	0.41 126	2.68 325	0.30 95	0.23 150	0.60 161	0.30 180	0.81 201	0.44 40	0.84 336	0.52 140	0.78 288	0.58 272	0.48 96	1.10 316	0.09 18	0.17 275	0.12 141	0.10 78	0.16 111	0.20 214

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 354	1.67 389	2.32 263	0.47 308	0.39 301	1.47 374	0.95 370	0.95 300	0.91 339	0.84 336	0.94 329	1.05 353	0.60 277	2.95 391	0.72 270	0.41 366	0.72 400	0.32 356	0.55 380	0.74 377	1.22 404

MADNet+	1.36 378	1.93 406	5.95 412	0.81 374	0.59 360	1.57 380	1.09 381	1.39 384	1.22 372	0.84 336	1.01 340	1.25 369	1.12 361	3.19 396	2.36 376	0.45 370	0.47 378	0.38 367	0.34 352	0.59 368	0.57 370

CBMV	0.71 293	0.76 244	2.64 320	0.33 158	0.20 110	0.78 306	0.79 359	0.98 315	0.78 304	0.85 339	0.71 285	0.86 312	1.10 360	1.46 250	0.62 248	0.18 289	0.20 303	0.21 319	0.19 287	0.25 233	0.33 318
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ccnet	0.71 293	0.41 126	1.59 57	0.40 262	0.45 331	1.06 354	0.55 312	0.98 315	0.71 247	0.88 340	0.97 334	0.82 300	0.88 339	1.68 284	0.94 295	0.32 358	0.26 340	0.32 356	0.27 326	0.34 300	0.30 300

ADCRef	0.80 324	0.96 312	2.29 261	0.37 231	0.35 275	0.96 344	0.51 300	0.87 245	0.75 285	0.88 340	0.83 308	0.61 204	1.36 373	1.02 210	3.27 390	0.13 206	0.11 177	0.17 282	0.19 287	0.25 233	0.21 220

SDNR	1.22 370	0.80 264	2.71 329	0.33 158	1.48 407	1.98 398	0.23 66	1.93 399	2.44 400	0.89 342	2.52 393	1.36 374	0.51 244	3.65 403	1.93 358	0.30 355	0.31 352	0.22 321	0.16 244	0.33 293	0.36 332

DANet	0.80 324	0.65 214	2.21 245	1.19 394	0.48 341	0.74 285	1.25 390	0.89 256	1.53 386	0.89 342	0.71 285	0.96 335	0.56 263	1.83 308	0.96 297	0.18 289	0.16 265	0.19 304	0.16 244	0.26 248	0.29 292
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
PWC_ROB	0.70 286	0.94 304	1.88 162	0.39 253	0.39 301	0.62 201	0.30 180	0.98 315	0.94 343	0.91 344	1.29 360	0.77 285	0.62 289	1.62 278	1.03 312	0.18 289	0.11 177	0.18 299	0.13 182	0.51 360	0.22 230

STrans-v2	0.67 271	0.56 186	2.64 320	0.27 42	0.23 150	0.57 120	0.33 219	0.96 304	0.69 229	0.92 345	0.85 315	0.89 320	0.93 343	1.83 308	1.21 326	0.09 18	0.07 11	0.10 52	0.09 46	0.11 23	0.12 66

RTSC	0.72 296	1.00 329	2.22 248	0.40 262	0.29 214	0.82 320	0.31 190	0.96 304	1.10 364	0.92 345	0.81 306	0.78 288	0.58 272	1.23 232	1.55 346	0.18 289	0.17 275	0.14 225	0.17 259	0.43 344	0.30 300

ACVNet_1	1.33 375	1.91 404	4.03 398	1.09 390	0.88 381	1.19 368	0.66 338	1.24 376	1.17 369	0.94 347	0.96 332	3.09 398	1.04 354	2.37 353	1.11 317	1.04 393	0.48 381	1.03 394	0.48 374	1.12 388	0.83 387

anonymity	0.80 324	0.66 219	1.29 17	0.59 351	0.75 374	0.67 250	0.52 303	0.95 300	0.71 247	0.94 347	0.70 281	0.67 237	0.87 336	0.71 174	1.35 334	0.64 379	0.62 388	0.58 377	1.44 412	0.60 371	0.65 377

EAI-Stereo	0.78 320	0.25 33	1.67 71	0.54 336	0.59 360	1.95 394	2.05 406	1.11 368	0.64 193	0.95 349	1.49 368	0.50 154	0.67 300	0.59 138	1.44 341	0.09 18	0.19 293	0.09 23	0.49 375	0.13 52	0.22 230

psmorigin	1.36 378	0.60 191	13.80 424	0.37 231	0.29 214	0.62 201	0.33 219	0.77 169	0.61 161	0.96 350	0.88 321	1.17 368	0.73 314	4.00 406	0.86 292	0.19 299	0.22 316	0.17 282	0.18 269	0.24 222	0.29 292

pmcnn	1.32 374	1.05 339	2.77 339	0.74 366	1.43 402	0.72 277	0.56 317	0.96 304	0.91 339	0.99 351	2.92 404	6.01 414	0.70 306	2.38 356	3.32 392	0.13 206	0.10 144	0.08 3	0.06 8	0.34 300	0.22 230

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 376	1.70 393	2.50 300	0.56 344	0.40 308	2.15 401	0.99 373	1.24 376	1.26 375	1.02 352	1.10 351	1.29 370	0.88 339	3.10 395	1.08 315	1.66 407	0.83 402	0.68 383	0.88 400	1.57 402	1.80 414

MFMNet_re	0.92 343	1.28 368	2.53 303	0.82 375	0.76 377	0.90 337	0.75 354	0.98 315	1.04 356	1.03 353	1.05 348	0.84 305	0.94 346	0.83 193	0.72 270	0.68 381	0.60 386	0.63 380	0.60 387	0.77 380	0.74 380

NVStereoNet_ROB	1.16 364	0.95 310	2.54 309	0.58 348	0.55 354	0.78 306	0.63 336	1.00 334	1.08 362	1.03 353	4.07 410	1.48 379	1.22 364	2.88 390	1.27 330	0.50 373	0.46 375	0.54 376	0.62 388	0.50 358	0.63 376
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
CBMV_ROB	0.76 312	0.42 132	2.68 325	0.33 158	0.22 138	0.74 285	0.47 293	0.96 304	0.76 295	1.04 355	0.96 332	0.88 318	0.93 343	2.06 334	1.19 323	0.22 325	0.24 324	0.27 342	0.25 316	0.25 233	0.28 286

FTStereo	0.76 312	0.18 1	2.35 271	0.71 364	0.21 117	0.73 282	1.79 404	0.57 68	0.53 104	1.07 356	1.63 373	1.29 370	2.13 395	0.75 179	0.29 91	0.19 299	0.08 60	0.12 141	0.11 127	0.11 23	0.40 349

SHD	0.72 296	0.77 252	2.36 274	0.45 298	0.40 308	0.71 271	0.32 211	1.02 345	1.25 374	1.07 356	0.84 311	0.90 322	0.73 314	1.09 217	0.98 299	0.21 312	0.18 283	0.20 313	0.21 302	0.32 286	0.31 307

NaN_ROB	1.14 360	0.94 304	2.96 355	0.53 333	0.56 356	1.13 363	0.99 373	0.98 315	1.00 351	1.09 358	0.87 318	0.77 285	1.06 357	5.90 413	2.72 379	0.16 265	0.23 321	0.16 266	0.24 310	0.22 199	0.36 332

AnyNet_C32	1.00 352	1.33 376	2.53 303	0.49 318	0.54 351	1.15 365	1.14 385	0.91 272	0.89 336	1.11 359	0.95 331	0.87 314	0.93 343	1.50 259	4.07 401	0.21 312	0.20 303	0.25 338	0.24 310	0.38 325	0.33 318

RTS	1.21 367	1.31 371	6.39 413	0.52 327	0.51 347	1.61 381	0.79 359	1.03 352	1.37 380	1.13 360	1.30 361	1.10 361	0.85 332	2.65 379	2.08 365	0.21 312	0.24 324	0.18 299	0.18 269	0.43 344	0.32 311

RTSA	1.21 367	1.31 371	6.39 413	0.52 327	0.51 347	1.61 381	0.79 359	1.03 352	1.37 380	1.13 360	1.30 361	1.10 361	0.85 332	2.65 379	2.08 365	0.21 312	0.24 324	0.18 299	0.18 269	0.43 344	0.32 311

G-Net	0.99 349	0.64 208	2.76 337	0.57 346	0.67 368	2.03 399	0.72 352	0.76 159	0.67 218	1.14 362	2.56 395	1.30 373	1.02 352	1.48 258	1.74 353	0.25 340	0.24 324	0.24 333	0.26 322	0.37 319	0.31 307

IMH-64-1	1.39 381	1.64 387	1.86 155	1.36 396	1.11 395	1.39 372	1.19 388	1.76 394	1.45 383	1.16 363	2.21 387	1.53 380	1.38 374	1.98 327	1.52 344	1.29 399	0.67 391	1.27 400	0.69 391	1.29 397	0.98 395

IMH-64	1.39 381	1.64 387	1.86 155	1.36 396	1.11 395	1.39 372	1.19 388	1.76 394	1.45 383	1.16 363	2.21 387	1.53 380	1.38 374	1.98 327	1.52 344	1.29 399	0.67 391	1.27 400	0.69 391	1.29 397	0.98 395

TDLM	0.67 271	0.92 296	1.76 100	0.37 231	0.24 163	0.66 245	0.56 317	0.82 207	0.74 273	1.16 363	0.62 216	0.61 204	0.48 234	2.70 382	0.50 211	0.20 308	0.11 177	0.35 359	0.14 207	0.32 286	0.16 163

SANet	1.20 366	1.21 361	3.33 386	0.38 245	0.27 200	1.73 389	0.85 364	1.10 364	2.49 402	1.16 363	1.83 377	1.72 383	1.50 382	2.37 353	2.84 382	0.18 289	0.16 265	0.16 266	0.15 228	0.32 286	0.32 311

SGM-Forest	1.04 356	0.42 132	3.59 390	0.41 268	0.32 248	1.05 353	1.32 393	0.94 289	0.83 320	1.16 363	2.23 389	1.03 348	1.39 376	2.49 370	2.35 375	0.21 312	0.21 311	0.20 313	0.19 287	0.23 207	0.32 311
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
AnyNet_C01	1.14 360	1.49 382	4.23 402	0.54 336	0.53 349	1.51 378	1.37 395	1.04 356	1.07 361	1.17 368	1.33 363	1.15 366	1.08 358	1.61 277	2.74 380	0.25 340	0.22 316	0.28 345	0.24 310	0.48 354	0.40 349

CSAN	1.25 371	1.12 346	3.04 362	0.51 323	0.37 294	1.06 354	1.15 386	1.22 374	1.08 362	1.17 368	1.91 379	1.04 351	1.31 369	5.96 414	2.43 377	0.26 343	0.22 316	0.24 333	0.24 310	0.31 282	0.30 300

ACVNet_2	1.42 384	1.81 397	3.23 381	1.08 389	0.92 385	1.32 369	0.85 364	1.49 387	1.69 390	1.19 370	1.73 375	2.13 389	1.03 353	2.50 371	1.40 339	0.91 387	0.53 383	1.00 392	0.55 380	2.11 409	0.85 388

ADCMid	0.96 348	1.32 374	2.74 335	0.38 245	0.35 275	0.99 347	0.58 323	0.94 289	0.86 325	1.23 371	1.01 340	1.01 344	1.00 350	1.05 214	3.97 399	0.21 312	0.19 293	0.42 370	0.32 345	0.40 337	0.29 292

WAO-6	1.58 390	1.54 383	2.32 263	1.14 393	1.00 389	2.30 403	1.03 378	1.82 397	2.85 405	1.25 372	2.61 397	2.20 390	1.56 384	2.47 369	1.99 361	0.95 390	0.67 391	1.19 399	0.83 398	1.08 387	0.88 392

LVE	1.96 397	2.17 415	3.14 371	1.68 402	1.80 411	1.63 383	1.03 378	2.34 403	2.81 404	1.25 372	2.89 402	4.24 407	1.29 366	2.79 387	1.44 341	2.85 415	0.91 405	1.18 396	1.46 413	1.23 394	1.10 401

ADCS	1.05 357	1.36 378	2.98 359	0.42 276	0.36 282	0.96 344	0.81 363	1.06 358	1.12 366	1.25 372	0.97 334	1.08 357	0.90 341	1.25 236	4.86 408	0.21 312	0.21 311	0.22 321	0.23 308	0.36 312	0.38 342

JetBlue	1.78 392	1.63 385	3.92 395	0.73 365	1.21 399	4.38 415	3.35 413	1.59 390	1.20 371	1.26 375	1.52 370	2.37 392	1.88 392	3.23 397	3.00 383	0.53 374	0.47 378	0.48 374	0.49 375	1.29 397	0.97 394

ADCL	0.99 349	0.79 262	2.43 287	0.39 253	0.32 248	1.50 377	1.90 405	0.92 280	0.97 347	1.26 375	1.27 358	1.00 343	1.42 378	1.14 224	3.31 391	0.17 279	0.14 230	0.22 321	0.21 302	0.30 274	0.22 230

IMH	2.02 398	2.15 414	2.69 328	1.68 402	1.12 397	1.66 386	0.92 369	2.10 401	1.92 396	1.32 377	2.66 399	2.21 391	1.69 388	5.78 412	1.68 349	5.54 418	0.96 406	1.31 402	0.71 393	1.32 400	0.99 399

SAMSARA	0.91 341	0.97 320	2.22 248	0.80 371	0.58 359	1.32 369	1.31 392	1.01 342	0.94 343	1.36 378	0.87 318	1.38 375	0.90 341	1.72 290	1.02 310	0.24 335	0.30 351	0.22 321	0.25 316	0.36 312	0.35 324

LSM	3.31 410	1.11 345	5.29 410	9.40 423	30.65 436	0.84 324	1.12 384	0.91 272	1.22 372	1.36 378	2.19 386	0.93 328	0.83 328	1.66 281	0.90 293	0.21 312	0.31 352	0.24 333	0.28 329	0.39 333	6.33 421

SPS-STEREO	1.07 358	1.13 349	2.88 346	0.65 360	0.69 370	0.99 347	0.68 343	1.05 357	0.87 328	1.36 378	1.23 356	1.46 378	0.94 346	1.87 315	1.72 352	0.66 380	0.61 387	0.58 377	0.57 383	0.65 373	0.77 384
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
DispFullNet	1.67 391	2.10 409	5.22 408	1.53 401	8.90 418	0.86 330	0.31 190	0.96 304	0.96 346	1.37 381	1.01 340	1.13 364	1.98 394	1.51 260	0.91 294	0.54 376	0.31 352	1.18 396	0.63 390	1.13 389	0.80 386

IPLG	0.69 282	0.84 278	2.43 287	0.35 195	0.21 117	1.65 385	0.61 330	1.36 382	0.58 136	1.39 382	0.51 132	0.37 72	0.87 336	1.41 243	0.36 146	0.09 18	0.07 11	0.14 225	0.12 157	0.32 286	0.11 40

PVD	0.90 340	0.85 282	2.15 236	0.53 333	0.50 342	0.99 347	0.56 317	1.15 372	1.64 389	1.41 383	1.41 367	1.11 363	1.13 362	1.35 240	1.31 331	0.26 343	0.28 347	0.28 345	0.26 322	0.37 319	0.49 365

WAO-7	1.48 386	1.63 385	2.49 298	0.93 381	0.75 374	1.72 388	1.10 382	1.84 398	1.96 397	1.43 384	2.54 394	1.97 386	1.61 386	3.06 393	2.08 365	0.69 382	0.66 390	0.94 389	0.74 394	0.80 382	0.69 379

PWCK	1.49 387	1.90 403	3.22 380	1.09 390	0.54 351	1.71 387	1.73 403	1.49 387	1.53 386	1.44 385	1.80 376	1.82 384	1.30 368	3.34 399	1.76 354	1.07 394	0.56 385	0.97 391	0.58 385	1.38 401	0.65 377

Dean	1.79 393	1.83 398	3.92 395	1.29 395	1.07 394	1.55 379	1.00 376	1.95 400	2.33 399	1.47 386	4.19 411	4.26 408	1.33 371	2.21 345	1.48 343	1.14 396	0.68 395	1.18 396	0.74 394	1.24 395	0.98 395

aanetorigin	0.77 316	0.80 264	2.59 315	0.43 280	0.44 323	0.58 135	1.01 377	0.57 68	0.68 220	1.53 387	1.23 356	0.81 297	1.08 358	1.07 215	1.07 314	0.18 289	0.15 251	0.17 282	0.21 302	0.54 365	0.30 300

MFN_U_SF_RVC	1.55 389	2.39 416	3.16 373	0.65 360	0.41 315	1.12 361	0.46 285	1.23 375	1.33 377	1.61 388	1.20 354	1.43 377	0.98 349	1.76 295	1.97 359	1.90 410	1.80 411	1.98 415	2.15 414	1.63 403	1.77 413

tt	4.93 414	0.27 44	4.20 401	2.29 411	1.58 409	10.20 421	16.97 424	9.42 422	5.02 409	1.67 389	1.28 359	4.68 409	5.03 413	3.37 401	5.92 411	6.16 420	9.47 427	2.82 417	3.18 419	3.60 417	1.53 411

WCMA_ROB	1.12 359	0.83 276	2.66 323	0.58 348	0.34 265	1.17 367	0.71 349	0.93 285	0.94 343	1.74 390	2.63 398	3.09 398	1.71 389	1.70 287	1.84 357	0.26 343	0.21 311	0.20 313	0.21 302	0.28 261	0.43 356

SGM_RVC	1.89 395	0.92 296	2.50 300	0.96 385	0.93 386	1.63 383	1.37 395	1.52 389	12.43 417	1.85 391	1.69 374	2.40 393	1.74 390	2.81 389	1.71 351	0.53 374	0.47 378	0.42 370	0.47 373	0.74 377	0.74 380
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MIPNet	0.83 331	0.81 269	2.40 280	0.61 355	0.18 87	1.48 375	1.39 397	1.60 391	0.74 273	1.94 392	0.85 315	0.73 268	1.68 387	0.87 199	0.31 112	0.09 18	0.08 60	0.11 96	0.32 345	0.25 233	0.12 66

UNDER WATER-64	2.47 399	1.89 402	4.86 406	1.82 408	1.44 404	3.18 410	1.57 402	2.62 404	5.64 410	2.05 393	2.13 384	4.13 404	3.76 409	2.62 377	3.42 394	1.47 404	0.85 403	1.57 410	1.07 407	1.82 406	1.49 409

KSHMR	4.10 411	1.97 407	5.27 409	1.71 404	1.47 406	1.96 395	1.28 391	3.19 409	17.33 428	2.12 394	15.91 423	9.18 417	1.57 385	8.42 418	1.98 360	1.52 405	1.26 409	1.67 412	1.19 409	1.67 404	1.40 408

EDNetEfficientorigin	8.18 418	0.98 323	145.96 442	0.51 323	0.89 382	0.72 277	0.48 296	0.85 228	1.56 388	2.12 394	1.49 368	1.29 370	1.31 369	1.83 308	2.13 369	0.13 206	0.12 202	0.17 282	0.18 269	0.39 333	0.45 359

MDST_ROB	1.17 365	0.42 132	3.87 393	0.54 336	0.44 323	4.11 414	0.58 323	1.31 380	0.84 322	2.12 394	1.12 352	0.98 339	0.71 308	4.24 409	0.99 304	0.16 265	0.14 230	0.19 304	0.17 259	0.18 150	0.35 324

ELAS_RVC	1.37 380	0.78 260	3.21 379	0.55 342	0.50 342	1.49 376	2.48 410	1.48 386	1.71 392	2.13 397	2.09 382	2.07 388	2.56 401	1.90 322	2.02 362	0.35 362	0.36 360	0.37 365	0.34 352	0.49 356	0.47 362
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-8	2.80 404	2.14 412	2.89 349	1.91 409	1.04 392	3.98 412	0.96 371	3.26 411	6.17 411	2.15 398	3.37 407	3.31 400	2.41 399	11.84 420	2.03 363	2.05 411	1.86 413	1.54 408	0.92 401	1.22 392	0.87 390

Venus	2.80 404	2.14 412	2.89 349	1.91 409	1.04 392	3.98 412	0.96 371	3.26 411	6.17 411	2.15 398	3.37 407	3.31 400	2.41 399	11.84 420	2.03 363	2.05 411	1.86 413	1.54 408	0.92 401	1.22 392	0.87 390

FCDSN-DC	1.29 373	0.54 177	2.50 300	0.47 308	0.41 315	1.12 361	0.60 327	1.10 364	1.27 376	2.23 400	2.87 401	3.67 402	3.12 407	2.39 359	1.69 350	0.30 355	0.26 340	0.31 354	0.30 337	0.35 308	0.38 342
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
notaker	2.66 401	2.07 408	3.31 385	2.61 414	1.43 402	1.76 390	1.11 383	2.76 407	1.79 395	2.26 401	11.53 421	3.96 403	4.29 411	3.09 394	2.76 381	1.55 406	0.88 404	1.70 413	1.07 407	2.00 408	1.35 406

ELAS	1.39 381	0.79 262	2.86 345	0.53 333	0.50 342	2.81 408	2.20 407	1.61 392	1.50 385	2.28 402	2.35 390	1.82 384	2.13 395	1.73 291	2.22 371	0.35 362	0.37 362	0.35 359	0.35 354	0.49 356	0.47 362
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
EDNetEfficient	1.27 372	0.70 228	4.05 399	0.64 358	0.98 387	0.94 342	1.40 398	0.85 228	1.75 393	2.34 403	1.33 363	1.05 353	2.21 397	1.58 271	4.15 402	0.15 248	0.19 293	0.14 225	0.27 326	0.38 325	0.32 311

JetRed	3.29 409	4.93 419	10.17 417	1.45 398	1.72 410	7.44 418	5.05 418	3.06 408	2.12 398	2.41 404	2.39 391	2.99 397	2.37 398	3.51 402	6.44 412	1.32 402	1.90 415	1.37 404	1.23 411	2.21 411	1.76 412

TorneroNet-64	2.65 400	1.83 398	3.30 383	1.46 399	1.20 398	3.89 411	0.99 373	3.51 415	6.71 414	2.56 405	4.60 412	4.22 405	3.85 410	3.33 398	3.14 388	1.19 398	0.65 389	1.39 405	0.79 397	3.31 416	1.15 402

UNDER WATER	2.74 402	1.85 400	4.54 404	1.81 407	1.44 404	2.34 404	1.40 398	3.24 410	6.60 413	2.60 406	2.76 400	5.75 412	5.24 414	3.02 392	4.01 400	1.45 403	0.81 401	1.59 411	1.06 406	1.80 405	1.51 410

MeshStereo	1.21 367	1.15 354	3.01 361	0.34 181	0.28 209	1.10 360	0.69 345	1.35 381	1.01 353	2.71 407	2.41 392	2.96 396	1.45 379	2.80 388	1.40 339	0.22 325	0.22 316	0.22 321	0.19 287	0.50 358	0.26 273
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
FC-DCNN	1.49 387	0.59 190	2.88 346	0.44 285	0.39 301	1.97 397	0.66 338	1.67 393	1.70 391	2.72 408	2.89 402	4.22 405	2.97 405	2.55 375	2.19 370	0.29 353	0.26 340	0.31 354	0.30 337	0.32 286	0.39 345

SGM+DAISY	1.83 394	1.43 379	3.81 392	0.87 376	1.01 390	2.38 405	2.53 411	1.36 382	1.75 393	2.92 409	3.22 406	2.65 394	2.93 403	2.22 348	3.10 387	0.72 383	0.69 396	0.63 380	0.62 388	0.77 380	0.98 395

MSMD_ROB	1.34 376	0.96 312	2.38 276	0.39 253	0.32 248	1.96 395	0.62 334	0.91 272	1.43 382	2.94 410	2.60 396	4.77 410	1.95 393	2.43 364	1.33 333	0.29 353	0.26 340	0.32 356	0.32 345	0.30 274	0.30 300

MADNet++	2.79 403	2.11 411	2.97 358	2.49 412	2.28 412	2.95 409	2.31 408	2.67 405	2.47 401	3.03 411	3.13 405	2.70 395	2.92 402	4.10 407	4.48 405	2.68 414	2.24 418	3.04 418	2.44 416	2.37 412	2.34 416

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 167	0.33 87	0.93 1	0.26 33	0.22 138	0.46 34	0.20 24	1.10 364	1.34 378	3.16 412	0.32 32	0.22 8	0.20 15	0.30 14	0.22 32	0.10 81	0.09 115	0.11 96	0.09 46	0.15 84	0.19 200

MANE	2.90 407	1.14 350	2.96 355	1.03 387	1.01 390	5.01 416	2.45 409	5.36 417	6.88 415	3.58 413	4.76 414	5.99 413	4.99 412	4.23 408	4.61 407	0.56 378	0.67 391	0.44 372	0.78 396	0.51 360	1.03 400

SGM-ForestM	2.98 408	1.70 393	3.52 389	0.67 362	0.47 339	5.18 417	3.36 414	3.30 413	2.86 406	4.44 414	3.79 409	9.80 418	5.50 415	6.29 415	6.52 413	0.27 348	0.36 360	0.24 333	0.27 326	0.38 325	0.58 372

DGTPSM_ROB	8.89 419	5.62 420	12.25 419	5.92 420	11.32 420	8.54 419	24.18 426	6.40 419	13.49 419	5.15 415	11.46 419	6.19 415	10.92 420	7.00 416	13.72 422	4.47 416	7.65 421	3.92 419	7.45 424	4.38 419	7.87 423

DPSMNet_ROB	9.48 420	5.64 421	13.01 423	8.82 422	11.82 421	8.54 419	24.20 427	6.41 420	13.65 422	5.32 416	11.47 420	6.33 416	10.92 420	7.69 417	13.89 423	7.25 425	8.19 423	5.06 421	7.78 425	5.31 421	8.26 424

TorneroNet	5.50 415	1.92 405	3.16 373	1.47 400	1.25 401	14.07 423	1.06 380	4.90 416	20.99 433	10.17 417	16.48 425	11.88 422	6.93 416	3.34 399	4.20 403	1.30 401	0.69 396	1.45 407	0.86 399	2.61 413	1.20 403

DPSM_ROB	12.34 422	11.21 424	12.51 420	12.91 425	12.80 423	19.84 430	28.28 432	14.38 427	14.28 424	10.58 418	11.26 417	12.03 423	11.85 423	13.15 426	15.34 427	7.11 423	8.31 424	6.50 425	7.35 422	8.84 423	8.31 425

DPSM	12.34 422	11.21 424	12.51 420	12.91 425	12.80 423	19.84 430	28.28 432	14.38 427	14.28 424	10.58 418	11.26 417	12.03 423	11.85 423	13.15 426	15.34 427	7.11 423	8.31 424	6.50 425	7.35 422	8.84 423	8.31 425

ktn	4.35 412	2.10 409	2.89 349	1.80 406	1.49 408	2.13 400	1.41 400	2.26 402	12.72 418	11.41 420	16.43 424	11.15 420	3.75 408	4.36 410	3.18 389	1.82 409	0.98 408	1.73 414	1.21 410	2.97 415	1.27 405

LE_ROB	4.43 413	1.35 377	9.38 416	2.79 416	3.93 415	2.43 406	3.46 415	2.68 406	11.19 416	11.66 421	4.73 413	5.26 411	10.46 419	4.50 411	9.49 418	0.82 386	0.69 396	1.34 403	0.98 404	0.75 379	0.76 383

HanzoNet	7.64 417	2.86 417	5.05 407	7.01 421	3.97 416	2.18 402	1.34 394	3.37 414	4.05 407	13.17 422	10.58 415	10.73 419	16.52 425	8.45 419	10.51 421	10.48 426	9.72 428	5.59 423	13.46 427	6.84 422	6.83 422

Anonymous_1	22.91 429	11.20 423	12.13 418	12.75 424	26.28 435	19.43 428	27.92 431	14.08 425	13.61 420	14.96 423	10.58 415	11.26 421	11.19 422	12.55 424	14.57 425	38.28 441	7.88 422	34.96 438	63.99 438	89.57 441	10.94 427

LRCNet_RVC	13.74 425	19.30 427	12.75 422	19.46 429	12.69 422	1.86 391	0.41 260	12.33 423	1.05 357	15.77 424	18.83 429	12.62 425	8.70 418	12.21 423	9.62 419	22.22 434	8.37 426	25.85 435	24.01 435	19.32 433	17.44 434

xxxxx1	28.96 439	20.11 430	14.07 425	49.74 438	39.15 438	18.98 425	26.64 428	21.94 431	20.21 430	16.45 425	17.48 426	18.36 426	21.56 428	16.21 428	20.88 430	23.07 435	26.55 437	66.40 439	78.70 439	30.27 436	32.51 439

tt_ll	28.96 439	20.11 430	14.07 425	49.74 438	39.15 438	18.98 425	26.64 428	21.94 431	20.21 430	16.45 425	17.48 426	18.36 426	21.56 428	16.21 428	20.88 430	23.07 435	26.55 437	66.40 439	78.70 439	30.27 436	32.51 439

ff	28.96 439	20.11 430	14.07 425	49.74 438	39.15 438	18.98 425	26.64 428	21.94 431	20.21 430	16.45 425	17.48 426	18.36 426	21.56 428	16.21 428	20.88 430	23.07 435	26.55 437	66.40 439	78.70 439	30.27 436	32.51 439

coex-ft	5.95 416	1.67 389	60.57 440	0.34 181	0.30 224	0.77 301	0.69 345	0.74 140	4.41 408	19.22 428	2.15 385	1.62 382	7.97 417	1.81 307	8.96 417	0.44 368	2.08 416	0.18 299	0.19 287	0.38 325	4.62 420

BEATNet-Init1	12.10 421	11.19 422	27.29 438	2.99 417	3.51 414	21.84 433	11.10 420	14.34 426	13.83 423	20.34 429	20.33 430	26.35 439	20.03 427	19.06 431	14.80 426	1.74 408	1.81 412	2.05 416	2.49 417	3.69 418	3.12 418

HaxPig	19.86 428	22.40 434	22.34 428	17.95 428	17.95 426	11.77 422	11.89 421	16.02 429	15.89 427	21.10 430	21.41 431	18.74 429	18.39 426	20.08 432	19.69 429	23.63 438	23.22 436	24.06 434	23.69 434	23.00 434	23.95 436

LSM0	26.58 437	22.63 440	25.88 436	30.13 437	52.21 441	39.94 440	56.74 435	28.97 439	28.72 435	21.14 431	22.26 433	24.43 437	23.88 437	26.54 439	30.87 437	14.32 432	16.55 430	13.12 432	14.71 428	17.92 432	20.60 435

CasAABBNet	24.81 432	22.53 435	24.83 430	26.08 432	25.74 433	39.86 435	57.06 437	28.87 438	28.83 436	21.16 432	22.54 434	24.22 435	23.89 438	26.38 437	30.87 437	14.25 427	16.71 431	13.09 427	14.81 429	17.78 430	16.71 429

Selective-RAFT-Error	24.87 436	22.59 439	25.14 435	26.13 436	25.82 434	39.93 439	57.03 436	28.97 439	28.95 440	21.21 433	22.65 435	24.25 436	23.98 439	26.43 438	30.83 436	14.27 428	16.71 431	13.10 431	14.82 430	17.82 431	16.76 433

MyStereo03	24.83 433	22.55 436	25.13 432	26.08 432	25.72 430	39.87 436	57.07 438	28.77 435	28.85 437	21.33 434	22.66 436	24.16 432	23.82 433	26.32 434	30.89 439	14.27 428	16.73 433	13.09 427	14.82 430	17.77 427	16.71 429

MyStereo02	24.83 433	22.55 436	25.13 432	26.08 432	25.72 430	39.87 436	57.07 438	28.77 435	28.85 437	21.33 434	22.66 436	24.16 432	23.82 433	26.32 434	30.89 439	14.27 428	16.73 433	13.09 427	14.82 430	17.77 427	16.71 429

MyStereo	24.83 433	22.55 436	25.13 432	26.08 432	25.72 430	39.87 436	57.07 438	28.77 435	28.85 437	21.33 434	22.66 436	24.16 432	23.82 433	26.32 434	30.89 439	14.27 428	16.73 433	13.09 427	14.82 430	17.77 427	16.71 429

SPstereo	16.50 426	2.87 418	4.74 405	2.64 415	2.53 413	29.48 434	52.22 434	39.30 441	29.70 441	21.90 437	21.75 432	27.53 440	23.84 436	28.05 441	26.36 435	2.38 413	2.58 419	4.92 420	3.03 418	2.19 410	2.05 415

DPSimNet_ROB	17.97 427	20.20 433	24.98 431	17.62 427	15.92 425	21.53 432	21.00 425	13.70 424	15.61 426	23.89 438	14.69 422	22.87 430	24.58 440	12.70 425	14.56 424	18.48 433	12.91 429	20.21 433	12.05 426	17.76 426	14.17 428

MEDIAN_ROB	23.96 431	27.05 441	26.39 437	22.16 430	22.13 428	16.12 424	13.97 422	20.24 430	20.05 429	25.50 439	25.31 439	22.96 431	22.63 431	24.39 433	23.24 433	28.20 439	27.23 440	28.62 436	27.75 436	27.50 435	27.76 437

AVERAGE_ROB	26.93 438	30.34 442	29.27 439	25.82 431	25.34 429	19.48 429	15.17 423	23.55 434	23.00 434	28.45 440	27.87 440	26.25 438	25.86 441	26.96 440	25.55 434	31.30 440	30.07 441	31.76 437	30.81 437	30.79 439	30.93 438

PML	23.15 430	16.83 426	7.78 415	5.49 419	9.93 419	51.13 441	104.50 441	5.76 418	13.62 421	37.30 441	105.93 441	30.86 441	23.50 432	12.07 422	7.87 416	6.30 421	2.12 417	6.32 424	2.43 415	10.44 425	2.90 417

test_example2	115.39 442	123.23 443	94.57 441	115.52 441	123.55 442	101.63 442	114.33 442	53.41 442	99.48 442	134.90 442	135.05 442	85.83 442	85.11 442	111.32 442	106.15 442	152.55 442	205.26 442	99.78 442	114.96 442	140.96 442	110.20 442

ASD4		19.65 428

Low-res two-view benchmark