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

MoCha-V2	1.21 24	0.30 21	2.75 91	1.44 178	0.39 144	2.72 108	0.78 185	4.88 64	2.60 20	0.65 26	3.31 57	0.18 1	1.97 125	1.30 14	0.54 34	0.00 1	0.03 210	0.00 1	0.26 333	0.13 207	0.02 39

GLC_STEREO	0.75 1	0.29 17	1.19 3	0.55 78	0.01 1	1.98 47	0.57 141	3.07 5	3.02 45	0.90 31	1.48 22	0.19 2	0.40 23	0.93 3	0.36 8	0.00 1	0.01 126	0.00 1	0.00 1	0.04 79	0.02 39

Anonymous	1.37 36	0.52 143	4.23 208	1.38 167	2.70 306	1.85 41	0.42 103	4.77 62	3.54 75	0.53 23	1.56 25	0.19 2	1.32 87	3.11 61	0.92 91	0.05 271	0.08 274	0.00 1	0.00 1	0.17 234	0.15 244

test_xeample3	1.08 13	0.43 111	3.39 150	0.49 74	0.05 10	2.58 91	0.93 210	3.32 7	1.77 4	0.23 1	0.23 6	0.19 2	0.28 7	6.34 135	0.85 74	0.00 1	0.01 126	0.00 1	0.26 333	0.06 117	0.10 199

ff7	1.12 15	0.57 156	2.06 31	0.03 1	0.07 23	2.80 118	0.84 195	3.71 18	2.27 6	0.38 8	1.06 9	0.20 5	0.40 23	7.12 174	0.49 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 298	0.09 158	0.06 144

IGEVStereo-DCA	1.06 12	0.45 119	2.06 31	0.32 50	0.06 17	2.74 110	0.84 195	3.71 18	2.27 6	0.39 12	0.16 2	0.20 5	0.29 8	6.47 143	0.87 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 298	0.06 117	0.06 144

ffff	1.12 15	0.57 156	2.06 31	0.03 1	0.07 23	2.80 118	0.84 195	3.71 18	2.27 6	0.38 8	1.06 9	0.20 5	0.40 23	7.12 174	0.49 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 298	0.09 158	0.06 144

rrr	1.05 11	0.45 119	3.18 137	0.32 50	0.06 17	2.74 110	0.95 214	3.49 13	1.12 2	0.39 12	0.16 2	0.20 5	0.29 8	6.47 143	0.87 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 317	0.06 117	0.10 199

11t	1.12 15	0.57 156	2.06 31	0.03 1	0.07 23	2.80 118	0.84 195	3.71 18	2.27 6	0.38 8	1.06 9	0.20 5	0.40 23	7.12 174	0.49 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 298	0.09 158	0.06 144

MIF-Stereo	0.83 4	0.33 46	1.98 25	0.92 112	1.27 236	0.54 3	0.11 29	1.35 1	2.94 34	1.67 46	2.09 36	0.20 5	0.31 13	1.57 26	1.07 103	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 226	0.01 16

ccc-4	1.12 15	0.57 156	2.06 31	0.03 1	0.07 23	2.80 118	0.84 195	3.71 18	2.27 6	0.38 8	1.06 9	0.20 5	0.40 23	7.12 174	0.49 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 298	0.09 158	0.06 144

sAnonymous2	1.35 33	1.66 319	8.14 323	0.55 78	0.46 159	1.23 6	0.24 69	4.00 28	3.47 71	0.40 14	1.11 14	0.23 12	1.42 95	0.96 5	0.57 35	0.01 146	0.00 1	0.00 1	0.20 314	2.07 368	0.22 275

CroCo_RVC	1.35 33	1.66 319	8.14 323	0.55 78	0.46 159	1.23 6	0.24 69	4.00 28	3.47 71	0.40 14	1.11 14	0.23 12	1.42 95	0.96 5	0.57 35	0.01 146	0.00 1	0.00 1	0.20 314	2.07 368	0.22 275

CAS	2.24 102	0.25 11	1.86 14	11.21 385	3.86 346	1.67 28	0.02 7	3.87 24	2.67 23	0.41 16	1.63 27	0.24 14	0.27 5	1.50 23	0.74 56	9.43 393	0.01 126	0.00 1	0.00 1	0.01 7	5.21 381

Selective-IGEV	1.23 26	0.18 2	1.13 2	0.07 9	0.17 71	2.38 71	0.54 128	6.10 128	2.51 17	0.41 16	3.20 55	0.26 15	0.29 8	6.94 165	0.16 1	0.00 1	0.01 126	0.00 1	0.11 287	0.04 79	0.10 199

XX-TBD	1.44 38	0.85 231	2.04 29	2.45 302	0.05 10	2.34 67	0.01 1	3.46 12	7.51 219	2.88 61	4.98 93	0.26 15	0.25 3	1.15 10	0.46 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Former-RAFT_DAM_RVC	1.26 28	0.42 103	2.36 56	0.59 86	1.26 234	2.43 75	0.01 1	3.29 6	7.76 228	1.71 47	2.78 48	0.27 17	0.32 15	1.16 12	0.58 38	0.04 259	0.01 126	0.00 1	0.00 1	0.04 79	0.10 199

MyStereo07	1.31 31	0.79 218	1.61 6	1.03 128	1.11 225	2.63 100	0.46 109	5.48 107	2.24 5	0.64 25	1.48 22	0.27 17	0.59 40	7.03 169	0.45 17	0.00 1	0.09 282	0.00 1	0.01 210	0.11 185	0.09 180

PMTNet	1.41 37	0.37 77	2.06 31	0.26 41	0.15 63	2.94 142	0.34 91	3.39 9	5.33 147	1.00 32	1.27 18	0.28 19	0.93 61	4.04 80	0.74 56	5.00 381	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 59	0.01 16

AEACV	0.80 2	0.29 17	1.70 12	0.96 121	0.24 107	2.03 50	0.88 205	3.50 14	0.88 1	0.34 6	0.20 4	0.29 20	2.01 127	1.77 35	0.33 5	0.00 1	0.03 210	0.00 1	0.29 336	0.10 168	0.09 180

LoS_RVC	1.26 28	1.43 298	1.91 18	0.42 67	3.77 344	1.71 37	0.04 10	2.58 3	2.49 16	0.42 20	2.58 46	0.30 21	0.57 39	1.71 30	0.66 44	0.01 146	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.02 23	4.49 378

anonymousdsp	1.12 15	0.59 163	1.66 8	0.03 1	0.07 23	2.81 127	0.82 188	4.07 30	2.30 11	0.41 16	1.12 17	0.30 21	0.40 23	7.05 170	0.49 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 304	0.10 168	0.05 134

IGEV-Stereo	1.12 15	0.59 163	1.66 8	0.03 1	0.07 23	2.82 130	0.82 188	4.09 32	2.30 11	0.41 16	1.11 14	0.30 21	0.41 29	7.05 170	0.49 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 304	0.10 168	0.05 134
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
MIF-Stereo (partial)	1.29 30	0.33 46	3.02 121	0.03 1	1.12 227	1.26 8	0.13 42	4.46 44	3.75 82	0.35 7	2.39 44	0.31 24	0.74 48	6.09 123	1.76 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 141	0.04 105

CASnet	0.98 6	0.32 34	1.62 7	0.65 90	0.07 23	2.11 55	0.14 49	3.50 14	4.03 96	3.77 81	1.41 21	0.31 24	0.29 8	0.80 2	0.57 35	0.01 146	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 79	0.01 16
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
ACVNet-DCA	2.01 83	0.65 180	2.15 43	2.30 285	0.02 3	5.80 252	0.56 133	8.45 192	3.33 64	1.03 33	3.33 58	0.32 26	3.71 196	8.05 224	0.45 17	0.00 1	0.02 167	0.00 1	0.03 242	0.02 23	0.03 69

1test111	1.86 62	0.65 180	2.15 43	2.30 285	0.02 3	5.80 252	0.56 133	8.45 192	3.33 64	1.03 33	3.33 58	0.32 26	3.71 196	4.40 85	0.96 94	0.00 1	0.02 167	0.00 1	0.03 242	0.02 23	0.03 69

cc1	2.17 97	0.65 180	2.15 43	2.30 285	0.02 3	5.80 252	0.56 133	4.31 35	10.41 286	1.03 33	3.33 58	0.32 26	3.71 196	8.05 224	0.45 17	0.00 1	0.02 167	0.00 1	0.03 242	0.10 168	0.05 134

tt1	2.14 93	0.63 175	2.22 49	2.27 281	0.02 3	5.71 250	0.63 150	4.53 48	10.19 280	1.16 40	3.39 63	0.33 29	3.05 167	8.00 217	0.46 21	0.00 1	0.02 167	0.00 1	0.03 242	0.10 168	0.04 105

CES	1.56 41	0.35 64	1.44 4	0.42 67	7.70 382	2.66 105	0.13 42	4.89 65	2.53 19	0.25 2	1.10 13	0.33 29	0.31 13	1.61 29	0.58 38	0.01 146	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.54 327	6.26 384

whm_eth	3.00 175	1.32 294	5.51 269	0.75 96	2.73 307	2.57 88	0.28 76	6.84 164	7.24 212	5.29 117	24.32 353	0.37 31	0.46 34	1.03 7	0.95 93	0.01 146	0.03 210	0.00 1	0.00 1	0.06 117	0.14 235

ProNet	1.20 22	0.60 165	2.00 27	0.26 41	0.08 34	2.73 109	0.68 160	5.00 75	2.52 18	0.29 3	1.32 19	0.37 31	0.36 17	6.94 165	0.44 13	0.00 1	0.07 266	0.00 1	0.00 1	0.17 234	0.07 157

TANstereo	1.20 22	0.49 135	2.04 29	0.34 59	0.10 39	1.80 39	0.01 1	3.40 10	4.10 104	4.37 89	4.82 87	0.41 33	0.70 44	0.94 4	0.46 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

StereoIM	0.80 2	0.69 195	3.02 121	0.33 55	1.83 272	1.22 5	0.06 15	3.41 11	1.49 3	0.31 5	0.38 7	0.42 34	0.51 36	1.14 9	1.21 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 101	0.05 134

LargeStereo	1.14 21	0.51 140	1.66 8	0.55 78	0.08 34	2.52 79	1.01 217	6.51 151	3.16 52	0.59 24	2.11 38	0.43 35	1.18 80	1.44 20	0.79 67	0.00 1	0.05 241	0.00 1	0.05 263	0.11 185	0.11 211

CREStereo	0.98 6	0.42 103	1.86 14	0.07 9	0.22 103	1.65 27	0.02 7	4.07 30	6.33 188	0.72 28	1.54 24	0.43 35	0.64 42	1.22 13	0.44 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 7	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
DIP-Stereo	1.97 80	0.64 176	2.95 115	0.17 31	0.10 39	4.83 235	0.13 42	8.60 203	4.06 103	6.42 176	4.92 90	0.44 37	0.72 47	3.57 68	1.80 162	0.00 1	0.01 126	0.00 1	0.00 1	0.05 101	0.04 105
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
panet	0.99 8	0.37 77	1.89 16	0.08 11	0.19 92	1.68 31	0.02 7	4.12 33	6.41 191	0.70 27	1.57 26	0.46 38	0.67 43	1.15 10	0.41 10	0.00 1	0.01 126	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.01 16

CREStereo++_RVC	1.59 42	0.39 83	2.26 50	0.36 61	0.01 1	1.67 28	0.01 1	2.95 4	8.12 238	3.69 80	7.44 166	0.47 39	0.32 15	0.74 1	0.39 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	3.03 385	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
MGS-Stereo	1.10 14	0.26 13	2.45 59	0.58 84	0.06 17	1.84 40	0.67 159	2.16 2	3.42 69	1.03 33	6.13 126	0.49 40	0.36 17	1.43 19	0.62 40	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.47 325	0.00 1

LoS	0.91 5	0.34 55	2.10 41	0.38 64	0.13 57	2.47 76	0.26 74	5.00 75	2.74 27	0.89 30	0.21 5	0.49 40	0.36 17	1.97 43	0.67 45	0.02 216	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.06 117	0.01 16

sCroCo_RVC	1.21 24	0.65 180	5.16 254	1.09 137	1.29 238	0.92 4	0.19 60	3.92 25	2.68 24	0.30 4	3.04 52	0.52 42	1.56 108	1.58 27	0.78 66	0.09 297	0.25 350	0.00 1	0.00 1	0.07 132	0.11 211

GMStereo	1.83 60	0.99 254	4.55 223	0.57 83	0.05 10	2.53 82	0.01 1	4.95 68	11.14 299	3.52 77	2.24 41	0.53 43	0.49 35	3.76 71	0.80 70	0.20 322	0.00 1	0.00 1	0.12 290	0.12 197	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
MC-Stereo	1.47 40	0.36 71	2.54 68	1.99 247	0.12 55	1.90 42	0.12 35	4.47 45	2.83 30	3.31 73	3.44 64	0.56 44	1.47 98	5.39 109	0.47 26	0.00 1	0.04 232	0.00 1	0.21 317	0.07 132	0.04 105

s12784h	1.89 69	0.30 21	2.57 71	0.11 18	0.09 36	4.18 216	0.13 42	6.61 154	7.44 218	3.62 79	4.28 77	0.59 45	0.81 55	6.61 152	0.46 21	0.01 146	0.01 126	0.00 1	0.00 1	0.02 23	0.00 1

test croco	1.34 32	0.51 140	5.09 248	0.30 46	0.05 10	1.58 24	0.08 22	4.47 45	3.77 84	0.42 20	1.76 29	0.60 46	0.74 48	6.11 124	0.94 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.40 317	0.02 39

DLNR_Zeroshot_test	24.70 396	50.77 415	90.11 420	98.11 429	97.34 427	1.38 13	0.12 35	22.79 385	3.09 51	1.07 38	2.95 50	0.71 47	0.29 8	6.93 162	2.29 189	38.56 412	0.37 359	0.00 1	0.30 341	76.73 424	0.09 180

RCA-Stereo	1.99 81	0.34 55	2.71 86	0.26 41	0.06 17	2.29 64	0.48 112	4.89 65	14.65 329	2.81 59	5.51 115	0.78 48	3.21 171	1.44 20	0.33 5	0.00 1	0.01 126	0.00 1	0.00 1	0.07 132	0.02 39

HHNet	2.59 143	0.55 151	2.55 69	0.20 33	0.32 132	2.84 133	0.94 212	5.77 119	5.14 142	7.33 218	13.80 284	0.94 49	3.20 170	5.27 107	2.41 197	0.13 306	0.02 167	0.06 324	0.00 1	0.23 272	0.03 69

UDGNet	2.73 153	7.09 378	3.90 189	2.71 313	0.06 17	2.98 143	0.20 63	4.63 55	8.58 254	2.69 55	2.70 47	0.95 50	1.01 64	6.27 130	1.51 137	1.28 371	0.00 1	5.24 386	0.94 370	1.70 364	0.13 230

CroCo-Stereo	0.99 8	0.89 239	3.19 138	0.46 70	0.44 153	0.38 1	0.05 13	4.61 53	3.95 90	0.48 22	1.78 31	1.01 51	0.27 5	1.11 8	1.07 103	0.01 146	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 101	0.04 105
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
AE-Stereo	1.44 38	0.32 34	2.69 82	1.58 194	0.20 97	2.24 61	0.59 143	6.01 124	5.70 160	1.18 42	3.17 54	1.02 52	0.78 53	1.73 31	0.83 72	0.02 216	0.18 333	0.00 1	0.29 336	0.11 185	0.07 157

DCANet-4	2.03 85	0.34 55	5.30 261	0.31 47	0.18 83	1.69 32	0.12 35	4.95 68	8.55 253	5.78 125	5.17 97	1.12 53	2.82 159	2.11 49	1.92 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 23	0.18 256

11t1	1.62 43	0.26 13	2.53 67	2.37 296	0.24 107	2.58 91	0.06 15	6.66 156	3.00 43	3.40 75	3.01 51	1.14 54	1.94 123	4.18 83	0.91 88	0.01 146	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.03 59	0.03 69

raft+_RVC	1.79 52	0.84 229	2.32 52	2.40 297	0.85 203	1.38 13	0.09 25	6.36 139	4.75 131	2.85 60	5.46 113	1.17 55	1.36 93	4.54 87	0.91 88	0.00 1	0.10 290	0.00 1	0.00 1	0.11 185	0.22 275

EAI-Stereo	2.31 115	0.44 115	2.72 88	0.68 92	0.56 175	3.51 176	2.62 275	11.42 268	4.14 106	2.09 49	7.23 163	1.21 56	0.91 59	5.67 114	1.51 137	0.01 146	0.25 350	0.00 1	0.88 368	0.04 79	0.26 293

ADStereo(finetuned)	2.26 110	0.64 176	5.22 258	0.31 47	0.18 83	1.71 37	0.25 72	5.23 85	8.46 248	6.06 147	5.30 110	1.41 57	6.37 286	1.87 40	1.87 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 79	0.18 256

DCANet	2.08 89	0.64 176	3.81 182	0.31 47	0.17 71	1.70 36	0.25 72	5.23 85	8.47 249	6.07 148	5.30 110	1.41 57	4.23 222	1.85 38	2.02 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 79	0.19 266

fff	2.28 111	0.61 168	3.81 182	0.22 36	0.07 23	1.69 32	0.11 29	5.37 103	11.84 309	5.80 127	5.17 97	1.44 59	5.41 266	2.00 44	1.92 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 23	0.18 256

csc	2.28 111	0.61 168	3.81 182	0.22 36	0.07 23	1.69 32	0.11 29	5.37 103	11.84 309	5.80 127	5.17 97	1.44 59	5.41 266	2.00 44	1.92 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 23	0.18 256

cscssc	2.28 111	0.61 168	3.81 182	0.22 36	0.07 23	1.69 32	0.11 29	5.37 103	11.84 309	5.80 127	5.17 97	1.44 59	5.41 266	2.00 44	1.92 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 23	0.18 256

EGLCR-Stereo	1.04 10	0.20 3	2.00 27	1.14 145	0.16 66	2.50 78	0.11 29	4.96 70	2.61 21	0.79 29	0.07 1	1.46 62	0.37 20	3.96 77	0.23 2	0.01 146	0.05 241	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 157

iRaft-Stereo_20w	2.56 139	0.35 64	4.98 241	0.37 63	0.67 185	3.47 169	0.59 143	12.57 304	3.89 87	6.10 150	6.23 133	1.49 63	2.24 134	6.65 153	0.86 77	0.00 1	0.19 337	0.00 1	0.33 345	0.08 141	0.22 275

dd	2.16 95	1.22 280	4.82 234	0.68 92	0.12 55	1.39 16	0.17 58	5.14 79	11.22 302	2.70 57	3.51 67	1.52 64	1.23 84	5.08 101	3.96 249	0.12 304	0.01 126	0.04 313	0.21 317	0.07 132	0.01 16

Anonymous3	1.76 50	0.44 115	6.37 291	0.33 55	0.50 171	4.33 220	0.54 128	4.43 43	2.48 15	2.21 50	3.24 56	1.53 65	1.14 73	5.64 112	1.29 122	0.17 315	0.23 344	0.00 1	0.00 1	0.12 197	0.15 244

CroCo-Stereo Lap2	1.24 27	0.88 236	3.39 150	0.95 119	4.59 365	0.47 2	0.08 22	3.51 16	2.80 29	1.17 41	2.24 41	1.57 66	0.20 1	1.48 22	1.14 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 220	0.12 223

RAFT+CT+SA	2.36 120	0.71 199	2.46 62	0.83 102	2.26 292	3.18 159	0.93 210	6.82 163	5.48 149	2.55 54	8.07 180	1.64 67	1.59 109	8.54 256	1.15 112	0.02 216	0.00 1	0.00 1	0.38 350	0.19 249	0.36 309

raftrobust	1.86 62	0.74 207	1.94 22	2.15 270	2.24 291	2.74 110	0.53 126	4.89 65	4.05 100	6.09 149	3.89 70	1.64 67	2.55 147	2.44 52	1.12 108	0.00 1	0.03 210	0.00 1	0.00 1	0.12 197	0.08 170

IPLGR_C	2.44 128	1.17 277	4.94 239	0.62 87	2.08 280	2.65 103	0.80 187	5.60 111	4.79 132	7.87 237	9.23 202	1.67 69	1.15 75	3.43 66	2.23 187	0.01 146	0.19 337	0.02 286	0.08 275	0.22 265	0.10 199

ACRE	2.41 123	1.08 266	5.11 249	0.55 78	2.05 279	2.65 103	0.78 185	5.26 96	4.67 125	7.59 227	9.20 200	1.70 70	1.08 69	3.74 70	2.18 186	0.01 146	0.18 333	0.02 286	0.08 275	0.22 265	0.10 199

CIPLG	2.47 133	1.10 270	4.71 232	0.63 88	2.15 285	2.67 106	0.77 181	5.19 83	4.73 129	7.85 236	9.56 216	1.72 71	1.14 73	4.20 84	2.34 191	0.01 146	0.19 337	0.02 286	0.09 282	0.23 272	0.08 170

R-Stereo Train	2.44 128	0.32 34	1.93 20	0.94 115	0.16 66	3.67 186	0.61 147	6.37 141	3.08 48	9.14 279	17.44 322	1.80 72	0.77 50	1.76 33	0.70 49	0.00 1	0.01 126	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.03 69

RAFT-Stereo	2.44 128	0.32 34	1.93 20	0.94 115	0.16 66	3.67 186	0.61 147	6.37 141	3.08 48	9.14 279	17.44 322	1.80 72	0.77 50	1.76 33	0.70 49	0.00 1	0.01 126	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.03 69
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
GES	2.49 134	0.38 80	4.29 211	1.58 194	0.05 10	4.58 230	1.07 222	9.70 229	3.39 68	5.21 112	6.64 143	1.84 74	3.36 175	4.86 92	2.54 202	0.06 281	0.01 126	0.06 324	0.01 210	0.12 197	0.03 69

IPLG	2.43 126	0.66 186	4.77 233	0.54 75	0.31 131	3.01 146	0.26 74	6.15 131	5.55 154	7.69 229	6.21 131	1.89 75	1.74 116	7.19 179	2.35 193	0.01 146	0.01 126	0.00 1	0.00 1	0.24 282	0.12 223

AnonymousM	2.71 150	6.75 375	0.98 1	0.73 94	0.06 17	2.41 73	0.53 126	5.30 97	3.05 46	4.75 103	2.09 36	1.89 75	1.01 64	1.88 42	0.51 33	0.01 146	0.02 167	17.42 393	4.76 393	0.02 23	0.01 16

LMCR-Stereo	3.63 221	1.29 292	4.20 207	2.54 306	0.17 71	8.08 294	1.52 247	11.46 269	4.73 129	8.45 258	10.66 241	1.91 77	5.03 257	7.69 201	3.58 239	0.92 365	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 308	0.02 39

rafts_anoy	1.72 46	0.79 218	2.58 72	2.03 256	1.75 265	2.47 76	0.16 56	5.48 107	6.01 173	3.24 69	2.11 38	1.92 78	1.33 88	3.08 60	1.13 110	0.01 146	0.18 333	0.00 1	0.01 210	0.03 59	0.07 157

MIPNet	2.06 88	0.69 195	4.57 226	0.32 50	0.21 100	1.92 44	0.19 60	6.89 165	5.64 159	5.48 120	4.02 72	2.02 79	3.50 184	3.32 64	2.01 176	0.00 1	0.01 126	0.01 257	0.01 210	0.20 253	0.13 230

TestStereo	1.74 49	1.02 257	3.64 170	0.20 33	0.28 123	1.33 11	0.01 1	5.24 91	4.01 95	3.18 66	4.97 92	2.07 80	0.70 44	7.32 183	0.75 60	0.02 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1

RALCasStereoNet	1.93 74	1.01 255	2.75 91	1.88 232	1.75 265	2.88 139	0.18 59	4.64 57	4.36 112	2.27 52	5.14 96	2.22 81	0.79 54	7.10 173	1.00 100	0.00 1	0.34 356	0.00 1	0.00 1	0.10 168	0.16 253

TestStereo1	2.85 161	0.81 223	3.48 157	3.11 331	0.44 153	2.52 79	1.50 245	6.37 141	8.18 240	4.62 96	9.24 208	2.23 82	3.69 193	9.19 288	1.26 118	0.00 1	0.01 126	0.00 1	0.00 1	0.27 288	0.09 180

SA-5K	2.85 161	0.81 223	3.48 157	3.11 331	0.44 153	2.52 79	1.50 245	6.37 141	8.18 240	4.62 96	9.24 208	2.23 82	3.69 193	9.19 288	1.26 118	0.00 1	0.01 126	0.00 1	0.00 1	0.27 288	0.09 180

DN-CSS_ROB	2.69 147	1.40 297	5.34 262	2.31 291	0.75 194	3.14 155	0.06 15	6.11 129	3.87 85	5.34 118	12.18 268	2.34 84	1.22 83	7.84 211	1.48 135	0.03 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 306	0.03 69

mmm	2.50 137	0.29 17	3.22 140	1.98 246	0.32 132	3.72 194	0.12 35	9.45 223	4.05 100	5.84 131	10.80 242	2.47 85	2.86 162	4.07 81	0.75 60	0.00 1	0.02 167	0.00 1	0.01 210	0.03 59	0.02 39

PFNet+	2.35 118	0.31 25	3.69 172	0.79 98	0.17 71	3.15 158	0.75 178	4.52 47	6.30 185	7.90 240	6.34 139	2.53 86	1.18 80	7.72 205	1.62 149	0.03 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.03 69

iRaftStereo_RVC	1.62 43	0.68 190	1.98 25	0.67 91	0.05 10	2.99 144	0.04 10	5.36 102	3.74 81	3.82 82	4.96 91	2.54 87	0.62 41	3.35 65	0.97 96	0.00 1	0.07 266	0.00 1	0.00 1	0.30 293	0.27 297

OCTAStereo	2.24 102	0.33 46	3.03 123	2.04 258	0.10 39	3.45 166	0.43 104	6.50 148	3.17 53	6.84 188	5.20 102	2.65 88	1.33 88	8.18 240	1.56 144	0.01 146	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 23	0.01 16

RE-Stereo	2.25 107	0.33 46	3.03 123	2.04 258	0.10 39	3.47 169	0.43 104	6.50 148	3.18 56	6.84 188	5.20 102	2.65 88	1.34 90	8.18 240	1.58 146	0.01 146	0.00 1	0.01 257	0.00 1	0.02 23	0.01 16

TVStereo	2.25 107	0.33 46	3.03 123	2.04 258	0.10 39	3.47 169	0.43 104	6.50 148	3.18 56	6.84 188	5.20 102	2.65 88	1.34 90	8.18 240	1.58 146	0.01 146	0.00 1	0.01 257	0.00 1	0.02 23	0.01 16

NF-Stereo	2.24 102	0.33 46	3.00 117	2.04 258	0.10 39	3.46 167	0.43 104	6.51 151	3.17 53	6.84 188	5.24 105	2.67 91	1.34 90	8.17 239	1.53 140	0.01 146	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 23	0.01 16

ICVP	2.32 116	0.38 80	2.89 113	0.92 112	0.70 191	2.55 85	0.87 204	9.97 235	3.99 92	4.13 86	8.97 198	2.71 92	1.69 111	2.52 54	3.52 238	0.05 271	0.24 349	0.01 257	0.01 210	0.11 185	0.13 230
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
DisPM	2.43 126	0.32 34	3.04 126	1.76 218	0.18 83	3.46 167	0.65 155	5.13 78	4.88 134	8.59 263	7.04 158	2.84 93	1.03 67	8.85 275	0.83 72	0.01 146	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.02 39

IPLGR	2.28 111	0.51 140	6.00 282	0.15 30	0.15 63	1.99 49	0.22 65	6.34 138	6.04 174	6.80 186	5.76 117	2.87 94	2.31 138	4.88 93	1.28 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 158	0.18 256

SA	3.06 177	0.74 207	3.79 180	1.60 198	0.30 125	3.19 160	1.43 242	6.72 159	9.06 259	4.63 99	10.80 242	2.89 95	4.71 245	9.62 302	1.18 116	0.00 1	0.09 282	0.00 1	0.19 312	0.23 272	0.02 39

PSM-AAD	3.33 201	0.20 3	1.47 5	0.73 94	0.54 174	2.55 85	6.19 336	4.97 71	3.27 61	10.92 320	11.92 261	2.95 96	9.59 336	7.90 214	0.82 71	0.01 146	0.01 126	0.00 1	0.00 1	0.04 79	2.47 370

GMOStereo	1.81 55	0.47 127	2.09 37	0.10 14	0.27 118	1.49 18	0.89 206	4.40 38	4.51 119	8.16 246	6.97 149	2.96 97	1.15 75	1.42 15	0.88 82	0.00 1	0.14 314	0.00 1	0.00 1	0.23 272	0.03 69

error version	1.81 55	0.47 127	2.09 37	0.10 14	0.27 118	1.49 18	0.89 206	4.40 38	4.51 119	8.16 246	6.97 149	2.96 97	1.15 75	1.42 15	0.88 82	0.00 1	0.14 314	0.00 1	0.00 1	0.23 272	0.03 69

test-v	1.81 55	0.47 127	2.09 37	0.10 14	0.27 118	1.49 18	0.89 206	4.40 38	4.51 119	8.16 246	6.97 149	2.96 97	1.15 75	1.42 15	0.88 82	0.00 1	0.14 314	0.00 1	0.00 1	0.23 272	0.03 69

PSM-softLoss	2.24 102	0.34 55	3.42 154	1.81 224	0.17 71	2.74 110	0.39 97	6.17 133	2.92 32	6.26 164	6.29 136	2.96 97	0.97 62	8.68 264	1.71 153	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 23	0.02 39

KMStereo	2.24 102	0.34 55	3.42 154	1.81 224	0.17 71	2.74 110	0.39 97	6.17 133	2.92 32	6.26 164	6.29 136	2.96 97	0.97 62	8.68 264	1.71 153	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 23	0.02 39

test-2	1.81 55	0.47 127	2.09 37	0.10 14	0.27 118	1.49 18	0.89 206	4.40 38	4.51 119	8.16 246	6.97 149	2.96 97	1.15 75	1.42 15	0.88 82	0.00 1	0.14 314	0.00 1	0.00 1	0.23 272	0.03 69

MyStereo04	2.95 171	0.79 218	5.38 263	1.03 128	1.11 225	2.63 100	0.46 109	10.00 236	12.44 317	4.19 87	3.91 71	3.04 103	3.60 189	7.34 185	2.74 208	0.00 1	0.09 282	0.00 1	0.01 210	0.11 185	0.09 180

RAFT-Stereo + iAFF	2.12 91	0.58 161	2.43 58	1.27 154	0.16 66	1.60 26	0.14 49	5.17 82	5.90 165	7.10 204	10.10 224	3.06 104	1.74 116	1.87 40	0.97 96	0.01 146	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.23 272	0.02 39

Selective-RAFT	1.69 45	0.32 34	3.29 144	0.92 112	0.18 83	3.89 206	0.06 15	4.22 34	4.00 93	1.47 43	1.98 35	3.07 105	2.81 158	6.35 137	0.89 86	0.01 146	0.00 1	0.00 1	0.21 317	0.05 101	0.00 1

x	1.73 48	0.28 16	2.49 65	1.91 236	0.17 71	2.10 54	0.83 192	8.74 207	3.55 76	3.28 70	2.12 40	3.10 106	1.96 124	2.90 57	1.12 108	0.00 1	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.02 23	0.03 69

anonymousdsp2	1.78 51	0.39 83	3.40 152	1.10 138	0.04 9	3.63 184	0.50 123	7.80 179	2.77 28	2.91 62	2.88 49	3.17 107	1.01 64	5.15 105	0.43 12	0.00 1	0.01 126	0.02 286	0.15 296	0.05 101	0.12 223

MyStereo05	2.94 170	0.66 186	5.25 260	1.10 138	0.96 214	2.57 88	0.10 26	8.53 197	12.34 316	6.28 167	3.88 69	3.18 108	3.30 173	7.81 210	2.37 194	0.01 146	0.08 274	0.00 1	0.01 210	0.13 207	0.15 244

HBP-ISP	4.09 253	1.05 261	4.10 206	1.87 229	1.31 241	7.56 288	3.98 305	11.26 264	9.94 277	7.81 234	14.44 292	3.23 109	4.27 224	8.89 278	1.87 165	0.06 281	0.06 254	0.00 1	0.00 1	0.06 117	0.04 105

DRaft	3.74 228	0.43 111	2.60 73	0.12 19	0.15 63	4.76 233	1.34 240	5.33 99	4.31 110	10.30 305	21.91 341	3.27 110	8.83 326	7.36 187	3.66 241	0.05 271	0.10 290	0.00 1	0.14 293	0.10 168	0.14 235

test_xeample	4.13 256	0.36 71	2.75 91	1.23 150	0.51 172	3.96 210	0.13 42	12.63 305	7.65 224	7.49 224	10.86 246	3.29 111	3.36 175	6.71 154	21.53 376	0.02 216	0.03 210	0.00 1	0.00 1	0.03 59	0.04 105

test_4	2.38 122	0.34 55	2.68 80	0.08 11	0.11 47	3.69 189	1.14 227	3.33 8	3.34 67	4.03 85	17.35 321	3.31 112	0.51 36	6.28 131	1.15 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 287	0.16 226	0.01 16

ROB_FTStereo	1.90 70	0.42 103	2.86 106	0.12 19	0.19 92	3.71 191	0.75 178	5.24 91	2.95 35	5.87 137	4.26 76	3.41 113	1.51 99	5.80 116	0.65 42	0.01 146	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 141	0.08 170

SFCPSM	3.29 191	0.43 111	5.11 249	0.34 59	0.94 212	8.48 297	2.15 266	14.51 332	5.29 144	7.00 197	7.65 171	3.43 114	2.59 149	5.11 103	2.37 194	0.01 146	0.03 210	0.01 257	0.07 271	0.13 207	0.15 244

PSM-adaLoss	1.88 66	0.40 92	2.86 106	0.12 19	0.19 92	3.75 199	0.71 168	5.23 85	2.96 37	5.86 132	4.33 80	3.45 115	1.51 99	5.40 110	0.69 47	0.01 146	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 141	0.09 180

HUI-Stereo	1.80 54	0.41 99	2.85 104	0.12 19	0.18 83	3.72 194	0.65 155	5.23 85	2.97 41	5.87 137	4.34 81	3.45 115	1.52 103	3.93 76	0.65 42	0.02 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 141	0.10 199

Patchmatch Stereo++	1.95 76	0.40 92	2.86 106	0.12 19	0.18 83	3.74 196	0.66 157	5.24 91	2.96 37	5.86 132	4.32 78	3.46 117	1.52 103	6.88 158	0.70 49	0.01 146	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 141	0.09 180
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
ROB_FTStereo_v2	1.91 72	0.41 99	2.85 104	0.12 19	0.19 92	3.71 191	0.73 173	5.23 85	2.95 35	5.86 132	4.36 83	3.46 117	1.51 99	5.86 117	0.69 47	0.01 146	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 141	0.08 170

iRAFT	1.95 76	0.40 92	2.86 106	0.12 19	0.18 83	3.74 196	0.66 157	5.24 91	2.96 37	5.86 132	4.32 78	3.46 117	1.52 103	6.88 158	0.70 49	0.01 146	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 141	0.09 180

DeepStereo_RVC	2.05 87	0.39 83	2.87 110	0.14 29	0.17 71	3.51 176	0.70 166	5.21 84	3.00 43	6.27 166	4.13 73	3.47 120	4.53 238	4.81 91	1.49 136	0.01 146	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 158	0.18 256

iGMRVC	1.96 79	0.40 92	2.88 111	0.12 19	0.19 92	3.74 196	0.73 173	5.23 85	2.97 41	5.87 137	4.37 84	3.48 121	1.52 103	6.73 155	0.74 56	0.02 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 141	0.08 170

CRE-IMP	1.95 76	0.35 64	2.68 80	0.27 45	0.17 71	3.90 207	0.85 201	5.14 79	2.87 31	5.74 124	4.14 74	3.49 122	0.83 56	6.40 138	1.80 162	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 168	0.19 266

RAFT-IKP	1.90 70	0.42 103	2.83 101	0.12 19	0.18 83	3.50 174	0.64 153	5.24 91	2.96 37	5.86 132	4.34 81	3.50 123	1.51 99	5.99 121	0.76 62	0.01 146	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 141	0.08 170

RALAANet	2.46 132	1.09 268	3.70 175	2.55 308	0.80 199	3.37 164	0.15 53	7.44 175	5.54 153	5.65 123	6.01 121	3.54 124	1.13 72	6.34 135	1.58 146	0.00 1	0.01 126	0.00 1	0.05 263	0.21 261	0.03 69

EKT-Stereo	1.91 72	0.48 133	2.77 96	2.19 273	4.36 355	1.42 17	0.24 69	4.63 55	3.51 73	2.94 63	3.47 65	3.55 125	2.25 136	5.26 106	0.85 74	0.04 259	0.12 303	0.00 1	0.09 282	0.06 117	0.05 134

CASS	2.44 128	0.44 115	3.56 162	0.85 104	0.38 142	3.14 155	0.22 65	9.64 227	4.00 93	6.78 185	7.62 170	3.57 126	3.58 188	3.80 72	1.10 106	0.02 216	0.01 126	0.00 1	0.00 1	0.05 101	0.01 16
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
test-1	1.82 59	0.45 119	5.42 264	0.89 106	0.41 150	2.14 56	0.56 133	5.75 114	4.15 107	3.28 70	5.11 95	3.61 127	0.70 44	1.53 25	1.56 144	0.02 216	0.34 356	0.00 1	0.08 275	0.02 23	0.30 302

HITNet	2.79 157	0.77 213	4.02 197	2.03 256	0.11 47	5.58 247	0.59 143	9.24 218	5.15 143	6.42 176	7.26 164	3.66 128	2.92 164	4.07 81	3.87 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 117	0.02 39
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
MSKI-zero shot	2.00 82	0.36 71	2.15 43	0.81 99	0.25 110	2.69 107	0.29 81	6.16 132	2.34 13	4.31 88	7.52 167	3.70 129	0.25 3	8.42 251	0.41 10	0.01 146	0.13 310	0.00 1	0.25 327	0.03 59	0.02 39

222	5.36 292	0.40 92	2.72 88	1.50 181	0.48 166	6.15 260	0.07 19	13.73 322	8.06 236	8.79 267	11.03 248	3.71 130	4.21 220	7.47 192	38.74 406	0.03 243	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.04 79	0.05 134

raft_robust	2.64 145	1.20 279	2.62 76	1.10 138	0.28 123	1.50 22	0.12 35	6.28 137	9.04 258	6.80 186	7.19 161	3.73 131	2.13 130	9.06 283	1.07 103	0.03 243	0.12 303	0.00 1	0.21 317	0.17 234	0.22 275

DCRE	1.79 52	0.68 190	2.55 69	1.66 206	0.27 118	1.27 9	0.05 13	4.57 52	4.04 98	3.30 72	9.24 208	3.83 132	1.20 82	2.08 48	0.67 45	0.00 1	0.12 303	0.00 1	0.24 325	0.04 79	0.09 180

StereoVision	2.25 107	0.72 200	4.00 196	1.03 128	2.64 304	1.91 43	0.28 76	5.83 121	4.43 114	1.89 48	10.65 240	3.88 133	0.52 38	5.13 104	1.98 175	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 158	0.03 69

4D-IteraStereo	1.72 46	0.86 232	3.01 119	0.09 13	2.86 311	3.57 183	1.06 220	3.92 25	5.31 145	5.28 115	1.02 8	3.92 134	0.38 22	1.83 37	1.04 102	0.00 1	0.01 126	0.00 1	0.00 1	0.07 132	0.09 180

TRStereo	2.36 120	3.10 352	4.70 231	1.99 247	2.08 280	2.61 96	1.11 225	8.79 209	3.73 80	3.19 67	3.04 52	3.96 135	0.77 50	5.92 118	1.44 132	0.03 243	0.14 314	0.00 1	0.29 336	0.08 141	0.25 288

GANet-ADL	2.20 101	0.50 136	3.27 143	2.02 254	0.11 47	2.21 60	0.48 112	8.64 205	6.79 197	4.56 95	5.83 119	3.98 136	1.27 86	2.68 55	1.43 131	0.04 259	0.08 274	0.02 286	0.00 1	0.15 220	0.03 69

Sa-1000	3.55 218	0.75 209	3.63 169	1.91 236	0.30 125	3.55 179	1.63 253	7.39 173	8.54 252	7.70 230	17.44 322	4.00 137	2.82 159	9.44 299	1.33 124	0.00 1	0.10 290	0.00 1	0.18 308	0.21 261	0.04 105

iResNet	3.68 224	0.91 242	7.94 321	2.97 327	0.34 137	4.44 228	0.48 112	7.70 176	9.74 271	7.72 231	12.74 275	4.03 138	2.87 163	8.05 224	3.37 225	0.02 216	0.01 126	0.00 1	0.00 1	0.10 168	0.09 180

Prome-Stereo	3.65 222	0.29 17	1.92 19	0.91 108	0.49 169	2.07 52	4.75 322	4.41 42	3.23 59	9.32 285	20.63 337	4.06 139	7.19 301	7.70 202	1.17 115	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 101	4.72 380

ttt	3.86 240	0.23 10	2.34 54	2.22 279	1.68 259	4.36 222	0.28 76	12.45 296	11.09 298	6.90 195	11.85 260	4.08 140	3.28 172	8.47 253	7.85 302	0.06 281	0.04 232	0.00 1	0.00 1	0.03 59	0.03 69

CoDeX	3.43 211	0.68 190	4.49 218	0.98 124	1.65 254	6.37 264	2.14 265	13.23 316	6.07 175	7.23 212	8.95 195	4.09 141	3.79 205	6.31 133	2.37 194	0.03 243	0.06 254	0.00 1	0.00 1	0.07 132	0.15 244

test_1	1.85 61	0.21 6	2.45 59	1.02 126	0.22 103	1.37 12	0.82 188	4.66 59	5.06 138	7.02 198	1.73 28	4.09 141	0.41 29	6.51 148	0.76 62	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 336	0.18 244	0.14 235

test-3	1.86 62	0.21 6	2.46 62	1.03 128	0.22 103	1.38 13	0.83 192	4.65 58	5.04 137	7.26 214	1.78 31	4.10 143	0.41 29	6.53 150	0.76 62	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 336	0.18 244	0.14 235

FADNet_RVC	3.91 246	1.67 321	12.95 353	0.96 121	0.75 194	5.71 250	0.54 128	10.83 257	6.60 193	3.46 76	8.09 181	4.10 143	3.40 182	9.43 296	6.33 281	0.36 340	0.44 365	0.17 348	0.46 358	0.91 348	0.95 346

GwcNet-ADL	2.65 146	0.48 133	3.84 188	0.82 100	0.33 135	2.04 51	0.69 164	8.07 184	9.42 265	6.05 145	6.66 144	4.14 145	1.73 114	5.40 110	3.01 212	0.08 293	0.06 254	0.00 1	0.00 1	0.06 117	0.03 69

NRIStereo	2.14 93	0.35 64	2.65 79	1.10 138	0.14 59	3.05 148	0.86 202	5.35 100	3.18 56	6.24 161	3.36 62	4.17 146	1.82 121	8.12 232	2.01 176	0.00 1	0.10 290	0.00 1	0.00 1	0.12 197	0.19 266

LL-Strereo2	1.86 62	0.83 228	2.33 53	0.36 61	0.17 71	3.79 202	1.52 247	5.82 120	4.04 98	4.43 90	2.51 45	4.23 147	0.37 20	5.66 113	0.99 98	0.00 1	0.02 167	0.00 1	0.05 263	0.06 117	0.11 211

FINET	5.32 290	1.14 274	10.04 335	2.17 271	3.67 337	6.49 267	6.76 349	11.68 273	22.08 362	7.42 221	12.15 266	4.24 148	3.61 190	9.25 291	5.35 268	0.04 259	0.04 232	0.00 1	0.00 1	0.17 234	0.09 180

RAFT-345	3.27 189	0.41 99	2.88 111	1.02 126	0.21 100	2.63 100	0.48 112	3.76 23	5.51 152	7.35 219	24.88 357	4.25 149	1.76 119	8.15 235	2.13 183	0.01 146	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.01 16

gwcnet-sp	3.31 193	1.47 301	7.26 310	1.73 215	0.69 187	7.57 289	1.14 227	8.59 199	6.17 182	8.57 260	5.25 107	4.26 150	3.36 175	6.46 140	3.44 228	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 220	0.11 211

scenet	3.31 193	1.47 301	7.26 310	1.73 215	0.69 187	7.57 289	1.14 227	8.59 199	6.17 182	8.57 260	5.25 107	4.26 150	3.36 175	6.46 140	3.44 228	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 220	0.11 211

ssnet	3.31 193	1.47 301	7.26 310	1.73 215	0.69 187	7.57 289	1.14 227	8.59 199	6.17 182	8.57 260	5.25 107	4.26 150	3.36 175	6.46 140	3.44 228	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 220	0.11 211

MyStereo8	2.88 166	1.19 278	5.03 244	1.61 199	3.75 342	4.30 219	0.07 19	6.14 130	6.16 181	6.22 159	9.64 219	4.28 153	1.45 97	2.05 47	4.76 262	0.00 1	0.16 326	0.00 1	0.14 293	0.26 283	0.43 318

test_3	1.88 66	0.22 9	2.75 91	0.96 121	0.22 103	1.28 10	0.77 181	4.62 54	5.87 164	6.55 181	1.84 33	4.28 153	0.45 32	6.48 145	0.76 62	0.00 1	0.01 126	0.00 1	0.28 335	0.17 234	0.14 235

MIM_Stereo	2.50 137	0.75 209	4.26 209	1.18 147	0.11 47	3.08 149	0.33 89	6.07 127	3.28 62	5.01 107	10.12 225	4.29 155	1.74 116	8.06 228	1.27 120	0.00 1	0.12 303	0.00 1	0.01 210	0.18 244	0.15 244

AASNet	3.90 244	0.92 245	4.41 215	3.56 348	4.00 350	6.70 270	1.26 235	18.71 362	6.14 180	7.35 219	7.91 179	4.35 156	2.58 148	3.04 59	6.62 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 314	0.14 235

DAS	3.74 228	0.35 64	5.19 256	1.99 247	3.74 338	2.36 68	3.22 290	7.77 177	9.27 262	8.70 264	12.08 263	4.45 157	5.43 269	8.39 248	1.71 153	0.01 146	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 79	0.02 39

SepStereo	3.78 233	0.35 64	5.19 256	1.99 247	3.74 338	2.36 68	3.22 290	7.77 177	9.27 262	8.70 264	12.08 263	4.45 157	5.43 269	9.18 287	1.71 153	0.01 146	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 79	0.02 39

Pruner-Stereo	2.49 134	0.40 92	2.46 62	1.80 223	0.25 110	3.51 176	0.77 181	6.03 125	4.92 135	8.91 273	6.09 122	4.45 157	1.11 70	6.99 167	2.11 181	0.02 216	0.00 1	0.02 286	0.00 1	0.01 7	0.04 105

BEATNet_4x	3.24 187	1.27 287	5.89 279	1.56 192	0.10 39	5.26 243	1.07 222	10.08 240	5.50 150	6.89 193	7.73 173	4.53 160	4.13 215	5.05 100	5.27 266	0.04 259	0.05 241	0.00 1	0.00 1	0.23 272	0.23 281

knoymous	1.36 35	0.21 6	1.68 11	0.20 33	0.49 169	1.58 24	0.11 29	5.15 81	2.40 14	4.62 96	1.77 30	4.56 161	0.45 32	3.23 62	0.63 41	0.00 1	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.02 23	0.01 16

LCNet	2.85 161	0.42 103	1.90 17	0.95 119	0.56 175	2.07 52	1.60 251	4.99 74	3.57 77	6.05 145	10.59 237	4.59 162	6.79 296	7.46 190	0.72 54	0.01 146	0.00 1	0.01 257	0.77 366	0.30 293	3.57 372

ASMatch	3.32 199	0.50 136	3.32 145	1.72 214	0.45 158	1.93 45	0.68 160	6.42 147	3.89 87	6.18 157	22.30 344	4.61 163	4.82 252	7.65 198	1.70 152	0.00 1	0.02 167	0.00 1	0.03 242	0.01 7	0.18 256

xx1	2.33 117	0.65 180	2.15 43	2.30 285	0.02 3	5.80 252	0.56 133	4.31 35	10.41 286	1.03 33	3.33 58	4.67 164	2.70 151	8.05 224	0.45 17	0.00 1	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.02 23	0.03 69

qqq	1.93 74	0.30 21	2.96 116	1.40 170	0.05 10	1.96 46	0.39 97	8.45 192	3.33 64	3.06 65	3.84 68	4.67 164	2.70 151	4.40 85	0.96 94	0.00 1	0.01 126	0.00 1	0.00 1	0.02 23	0.03 69

IGEV_Zeroshot_test	2.13 92	0.50 136	4.91 238	1.41 173	0.18 83	2.62 99	0.36 93	7.80 179	3.87 85	5.04 108	5.42 112	4.77 166	1.03 67	3.43 66	0.79 67	0.00 1	0.16 326	0.00 1	0.18 308	0.17 234	0.04 105

SMFormer	3.54 216	0.39 83	3.61 165	1.69 208	0.11 47	2.85 134	0.29 81	12.46 297	10.41 286	7.16 207	10.23 228	4.78 167	4.45 234	8.71 267	3.51 234	0.07 288	0.05 241	0.00 1	0.00 1	0.06 117	0.04 105

tta	3.54 216	0.39 83	3.61 165	1.69 208	0.11 47	2.85 134	0.29 81	12.46 297	10.41 286	7.16 207	10.23 228	4.78 167	4.45 234	8.71 267	3.51 234	0.07 288	0.05 241	0.00 1	0.00 1	0.06 117	0.03 69

qqq1	3.38 205	0.39 83	3.61 165	1.69 208	0.11 47	2.85 134	0.29 81	12.46 297	10.41 286	7.16 207	10.23 228	4.78 167	4.45 234	8.71 267	0.30 3	0.07 288	0.05 241	0.00 1	0.00 1	0.06 117	0.03 69

fff1	3.38 205	0.39 83	3.61 165	1.69 208	0.11 47	2.85 134	0.29 81	12.46 297	10.41 286	7.16 207	10.23 228	4.78 167	4.45 234	8.71 267	0.30 3	0.07 288	0.05 241	0.00 1	0.00 1	0.06 117	0.03 69

PFNet	2.93 169	0.40 92	5.51 269	2.13 269	0.84 202	3.11 153	0.75 178	6.78 161	4.79 132	9.98 301	6.00 120	4.78 167	2.13 130	8.33 246	2.11 181	0.19 319	0.06 254	0.00 1	0.11 287	0.20 253	0.35 308

FENet	2.19 100	0.34 55	3.04 126	2.05 262	0.26 116	2.82 130	0.13 42	7.02 167	5.55 154	4.97 106	1.94 34	4.91 172	3.39 180	4.71 89	2.50 199	0.02 216	0.03 210	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 273

AAGNet	3.41 209	0.34 55	2.45 59	1.78 221	0.39 144	3.69 189	1.05 219	4.79 63	4.61 124	9.62 291	7.74 174	4.98 173	6.38 287	7.34 185	13.02 353	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 59	0.04 105

test_5	2.90 167	0.70 197	3.69 172	2.01 252	3.17 316	4.61 232	1.32 239	6.69 158	7.02 205	2.79 58	7.18 160	4.99 174	4.14 216	7.96 215	1.31 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 242	0.19 249	0.26 293

CrosDoStereo	3.96 247	0.45 119	3.04 126	0.32 50	0.20 97	3.28 162	11.63 379	5.76 116	4.45 116	9.04 277	16.58 306	4.99 174	7.45 305	8.04 221	3.72 242	0.00 1	0.02 167	0.01 257	0.00 1	0.16 226	0.10 199

DeepStereo_LL	3.96 247	0.45 119	3.04 126	0.32 50	0.20 97	3.28 162	11.63 379	5.76 116	4.45 116	9.04 277	16.58 306	4.99 174	7.45 305	8.04 221	3.72 242	0.00 1	0.02 167	0.01 257	0.00 1	0.16 226	0.10 199

SST-Stereo	2.75 154	0.31 25	2.78 98	1.33 157	0.33 135	3.99 211	0.82 188	5.60 111	3.93 89	10.92 320	6.19 130	5.00 177	4.23 222	8.66 263	0.74 56	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 59	0.03 69

PS-NSSS	3.90 244	1.84 328	4.55 223	0.87 105	2.95 312	4.10 215	2.00 263	10.77 255	8.23 242	6.75 183	14.63 294	5.01 178	2.24 134	8.41 250	2.91 210	0.33 338	0.03 210	0.83 369	0.00 1	0.82 346	0.70 339

RAFT_R40	2.71 150	0.33 46	3.00 117	1.26 152	0.30 125	3.83 204	1.00 216	5.69 113	4.29 109	9.69 293	6.33 138	5.02 179	4.02 213	8.58 259	0.86 77	0.01 146	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 59	0.02 39

IRAFT_RVC	2.85 161	0.41 99	3.32 145	2.09 264	0.41 150	2.92 140	5.22 329	6.41 146	3.63 78	6.53 180	5.48 114	5.09 180	4.88 254	8.20 243	2.15 185	0.01 146	0.17 329	0.01 257	0.00 1	0.02 23	0.04 105

MLCV	3.44 213	0.88 236	5.60 273	1.39 169	0.25 110	4.36 222	0.33 89	7.25 170	7.28 213	9.17 281	12.24 270	5.09 180	2.47 143	9.15 286	3.23 220	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 168	0.02 39

DEmStereo	3.79 234	0.37 77	3.69 172	0.17 31	0.17 71	5.28 244	2.54 273	4.35 37	3.70 79	8.21 251	20.15 332	5.13 182	10.38 341	7.65 198	3.85 246	0.01 146	0.01 126	0.01 257	0.00 1	0.02 23	0.06 144

ARAFT	3.13 183	1.11 272	7.34 313	0.42 67	0.14 59	4.52 229	2.99 283	7.41 174	5.97 170	8.85 271	7.06 159	5.20 183	1.25 85	8.49 254	1.44 132	0.00 1	0.03 210	0.00 1	0.00 1	0.33 302	0.11 211

HCRNet	2.56 139	0.53 147	3.35 147	0.24 40	3.39 325	2.19 58	0.23 68	6.89 165	5.50 150	5.26 114	4.79 86	5.27 184	2.78 156	7.71 203	2.89 209	0.00 1	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.04 79	0.04 105

BUS	2.49 134	0.32 34	3.05 131	0.46 70	0.46 159	7.12 278	0.50 123	9.05 211	4.69 126	6.11 151	6.15 127	5.29 185	0.83 56	3.91 73	1.77 159	0.01 146	0.03 210	0.03 302	0.00 1	0.04 79	0.00 1

NINENet	3.09 179	0.56 154	3.22 140	1.61 199	1.37 244	7.12 278	0.50 123	11.88 280	5.63 158	6.63 182	8.40 185	5.29 185	0.83 56	6.51 148	1.77 159	0.15 309	0.07 266	0.07 330	0.00 1	0.09 158	0.00 1

RAFT-RH_RVC	3.96 247	0.46 125	2.93 114	1.55 189	0.42 152	3.14 155	0.14 49	3.70 17	5.98 171	11.25 325	32.23 376	5.29 185	1.68 110	8.13 233	2.14 184	0.08 293	0.00 1	0.00 1	0.03 242	0.01 7	0.00 1

SDNR	7.50 328	2.32 341	15.58 363	1.82 226	0.63 180	44.66 406	0.44 108	8.59 199	9.52 267	9.84 296	25.18 359	5.30 188	4.38 230	11.46 328	6.49 285	0.05 271	0.03 210	0.00 1	0.01 210	1.79 365	1.87 361

FADNet-RVC-Resample	3.79 234	1.62 315	12.06 343	1.43 175	0.66 183	5.94 257	2.41 269	10.18 244	8.58 254	6.28 167	4.22 75	5.33 189	4.80 251	7.71 203	3.19 218	0.17 315	0.21 341	0.17 348	0.12 290	0.41 320	0.29 300

CFNet-RSSM	2.11 90	0.33 46	2.71 86	1.04 133	0.30 125	3.21 161	0.41 101	6.67 157	6.96 201	5.62 122	4.58 85	5.40 190	1.71 112	1.86 39	0.87 79	0.00 1	0.08 274	0.00 1	0.32 343	0.02 23	0.02 39

Any-RAFT	2.18 99	0.25 11	1.94 22	1.37 166	0.80 199	5.01 240	0.56 133	8.51 196	5.58 157	4.01 84	4.85 89	5.44 191	2.26 137	2.45 53	0.35 7	0.00 1	0.15 319	0.00 1	0.00 1	0.02 23	0.02 39

111	2.78 156	0.92 245	3.81 182	0.22 36	0.07 23	2.83 132	0.70 166	6.03 125	14.00 324	3.22 68	8.93 194	5.48 192	3.30 173	3.66 69	2.03 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 168	0.29 300

Gwc-CoAtRS	2.02 84	0.33 46	2.61 75	1.04 133	0.30 125	3.56 180	0.40 100	5.89 122	5.94 167	5.08 110	5.01 94	5.55 193	1.72 113	1.60 28	0.91 88	0.01 146	0.09 282	0.00 1	0.25 327	0.01 7	0.02 39

DualNet	3.35 204	0.31 25	3.97 190	1.34 159	0.98 216	2.80 118	0.48 112	4.53 48	10.19 280	6.29 169	9.23 202	5.59 194	3.72 200	8.00 217	9.35 326	0.00 1	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.10 168	0.04 105

ffm	2.90 167	0.31 25	3.97 190	1.34 159	0.98 216	2.80 118	0.48 112	4.53 48	10.19 280	6.29 169	9.23 202	5.59 194	3.72 200	8.00 217	0.46 21	0.00 1	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.10 168	0.04 105

ff1	3.45 214	0.31 25	3.97 190	1.34 159	0.98 216	2.80 118	0.48 112	4.53 48	10.19 280	6.29 169	9.23 202	5.59 194	3.72 200	10.11 306	9.35 326	0.00 1	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.10 168	0.04 105

mmx	3.86 240	0.31 25	3.97 190	1.34 159	0.98 216	2.80 118	0.48 112	12.18 292	10.66 293	6.29 169	9.23 202	5.59 194	3.72 200	10.11 306	9.35 326	0.05 271	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.03 59	0.04 105

xxx	3.86 240	0.31 25	3.98 195	1.34 159	0.98 216	2.80 118	0.48 112	12.18 292	10.66 293	6.29 169	9.23 202	5.59 194	3.72 200	10.11 306	9.35 326	0.05 271	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.03 59	0.04 105

FTStereo	4.55 281	0.36 71	2.18 48	0.94 115	0.38 142	2.60 95	8.82 361	4.98 73	3.17 53	10.88 319	30.35 372	5.60 199	7.60 310	7.62 197	1.55 143	0.17 315	0.00 1	0.05 320	0.00 1	0.03 59	3.80 374

CFNet_ucs	3.07 178	0.44 115	4.05 201	0.54 75	0.37 140	3.08 149	0.19 60	9.80 231	8.49 251	7.64 228	12.62 274	5.67 200	1.76 119	4.96 98	1.51 137	0.00 1	0.04 232	0.01 257	0.00 1	0.09 158	0.11 211

NOSS_ROB	3.30 192	0.46 125	2.62 76	2.08 263	1.01 221	5.60 248	0.74 176	10.37 246	11.48 305	5.15 111	8.43 186	5.67 200	1.73 114	7.97 216	2.34 191	0.02 216	0.06 254	0.00 1	0.00 1	0.07 132	0.14 235

ACVNet	2.58 142	0.53 147	2.69 82	0.84 103	0.59 177	2.61 96	0.55 131	8.35 188	5.70 160	4.45 91	9.26 211	5.77 202	3.50 184	2.24 50	4.41 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 234	0.01 16

acv_ft	3.69 225	0.53 147	4.58 227	2.31 291	4.71 367	7.44 286	0.86 202	8.54 198	5.70 160	9.29 284	9.26 211	5.77 202	4.15 217	2.24 50	8.13 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 292	0.01 16

AdaStereo	3.09 179	0.58 161	3.04 126	2.84 319	0.48 166	4.08 213	1.29 237	12.16 291	7.77 229	6.03 144	9.62 217	5.79 204	1.53 107	4.56 88	1.93 174	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 23	0.02 39
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.
GrayStereo	3.74 228	0.20 3	1.94 22	1.55 189	0.60 178	3.12 154	8.22 358	5.76 116	3.32 63	10.40 309	16.66 308	5.81 205	8.60 324	6.57 151	1.37 128	0.01 146	0.00 1	0.01 257	0.63 361	0.02 23	0.04 105

H2IRNET	2.16 95	0.45 119	2.60 73	1.22 149	0.03 8	1.98 47	0.13 42	4.73 60	7.04 206	1.15 39	7.79 176	5.88 206	3.39 180	4.97 99	1.45 134	0.01 146	0.00 1	0.04 313	0.17 304	0.19 249	0.03 69

pcwnet_v2	4.20 262	0.36 71	8.53 326	1.33 157	1.12 227	3.43 165	0.41 101	12.85 308	14.16 326	9.90 299	14.29 290	5.90 207	3.03 165	6.20 128	2.06 180	0.01 146	0.05 241	0.04 313	0.02 230	0.16 226	0.18 256

MyStereo06	2.35 118	0.66 186	4.54 221	1.10 138	0.96 214	2.57 88	0.10 26	9.30 220	4.05 100	5.22 113	6.09 122	5.95 208	2.38 140	3.00 58	0.73 55	0.01 146	0.08 274	0.00 1	0.01 210	0.13 207	0.15 244

TDLM	4.11 254	1.11 272	3.54 161	1.62 202	1.04 222	3.91 208	7.41 356	10.60 251	10.67 295	6.38 175	12.59 273	5.95 208	4.77 247	8.79 273	3.04 213	0.58 354	0.00 1	0.01 257	0.00 1	0.19 249	0.12 223

riskmin	1.88 66	0.15 1	2.11 42	1.38 167	0.88 205	2.40 72	0.04 10	5.93 123	6.10 176	2.25 51	1.34 20	6.06 210	5.08 260	2.78 56	1.01 101	0.00 1	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.06 144

SuperB	8.10 339	3.15 355	24.67 386	2.65 311	1.23 232	9.88 315	4.29 312	10.18 244	30.07 377	11.53 328	12.18 268	6.12 211	6.65 292	10.50 314	14.47 362	0.14 307	0.11 296	0.35 361	0.25 327	13.06 393	0.48 324

AFF-stereo	2.59 143	0.68 190	2.35 55	1.55 189	0.17 71	1.67 28	0.08 22	5.75 114	6.60 193	6.20 158	12.13 265	6.16 212	2.36 139	4.75 90	1.11 107	0.02 216	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.23 272	0.05 134

IER	3.20 186	0.54 150	5.13 251	0.58 84	1.59 250	7.29 283	0.56 133	6.36 139	4.95 136	7.44 222	8.84 191	6.20 213	6.26 283	4.88 93	3.29 223	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 23	0.01 16

GMM-Stereo	3.32 199	0.27 15	2.52 66	0.82 100	0.48 166	2.27 63	4.91 324	5.06 77	3.08 48	7.06 202	16.72 309	6.21 214	3.70 195	7.60 196	1.16 114	0.04 259	0.00 1	0.00 1	0.04 259	0.10 168	4.45 376

BSDual-CNN	2.69 147	0.32 34	3.05 131	0.46 70	0.46 159	7.13 280	1.63 253	9.05 211	4.69 126	6.11 151	6.15 127	6.26 215	2.54 145	3.91 73	1.91 168	0.01 146	0.03 210	0.03 302	0.00 1	0.04 79	0.00 1

psmg	3.10 182	0.32 34	3.05 131	0.54 75	0.46 159	8.68 301	2.84 281	9.87 232	4.69 126	8.08 243	8.69 189	6.26 215	2.54 145	3.91 73	1.91 168	0.01 146	0.04 232	0.06 324	0.00 1	0.11 185	0.00 1

cross-raft	2.03 85	0.35 64	2.78 98	1.10 138	0.16 66	3.77 200	0.48 112	7.03 168	3.75 82	5.06 109	5.55 116	6.26 215	1.41 94	1.75 32	0.89 86	0.01 146	0.07 266	0.00 1	0.19 312	0.03 59	0.03 69

DispNO	3.25 188	0.72 200	6.85 303	1.95 242	1.34 243	3.49 172	0.84 195	8.14 185	6.30 185	6.34 174	7.76 175	6.30 218	4.28 225	6.93 162	3.51 234	0.00 1	0.03 210	0.03 302	0.12 290	0.07 132	0.07 157

RAFT-Test	2.17 97	0.36 71	3.40 152	1.05 135	0.34 137	4.90 237	0.69 164	6.27 136	3.98 91	4.65 100	7.02 155	6.30 218	1.12 71	1.81 36	0.99 98	0.01 146	0.17 329	0.00 1	0.34 347	0.02 23	0.02 39

CFNet	3.72 227	1.10 270	5.03 244	2.49 304	1.59 250	4.90 237	0.22 65	11.38 267	9.88 276	4.80 104	11.25 251	6.44 220	3.68 192	8.33 246	3.00 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 265	0.07 157

ccs_rob	2.81 158	0.42 103	4.06 202	0.33 55	0.25 110	2.59 93	0.12 35	8.19 186	7.68 226	7.02 198	10.37 232	6.54 221	2.06 129	4.88 93	1.53 140	0.00 1	0.02 167	0.01 257	0.00 1	0.05 101	0.07 157

CFNet_pseudo	2.81 158	0.42 103	4.04 200	0.33 55	0.24 107	2.59 93	0.12 35	8.20 187	7.66 225	7.04 201	10.42 233	6.56 222	2.05 128	4.88 93	1.53 140	0.00 1	0.02 167	0.01 257	0.00 1	0.05 101	0.07 157

GANet-RSSM	3.27 189	0.60 165	3.38 149	2.94 326	2.00 278	2.61 96	0.48 112	10.93 260	6.11 179	5.47 119	10.20 227	6.57 223	5.44 272	6.25 129	2.23 187	0.00 1	0.00 1	0.08 333	0.00 1	0.17 234	0.03 69

THIR-Stereo	3.86 240	0.77 213	2.62 76	0.12 19	0.13 57	4.25 217	6.63 346	5.30 97	4.18 108	10.33 306	17.13 316	6.58 224	7.62 311	7.78 208	3.51 234	0.01 146	0.07 266	0.07 330	0.00 1	0.11 185	0.02 39

KYRaft	3.59 219	0.31 25	1.84 13	0.76 97	0.46 159	2.29 64	4.04 306	4.75 61	3.25 60	8.93 276	19.47 330	6.62 225	5.07 259	7.79 209	0.71 53	0.01 146	0.00 1	0.00 1	0.01 210	0.04 79	5.38 383

TransformOpticalFlow	3.38 205	0.70 197	4.54 221	1.00 125	0.30 125	3.56 180	0.14 49	9.67 228	7.30 214	5.55 121	13.34 280	6.74 226	5.03 257	8.22 244	1.34 126	0.00 1	0.01 126	0.01 257	0.00 1	0.04 79	0.11 211

STrans-v2	3.43 211	0.73 203	4.82 234	0.26 41	0.60 178	3.00 145	1.19 231	10.41 248	7.22 210	5.79 126	10.97 247	6.75 227	7.03 300	8.25 245	1.40 129	0.00 1	0.01 126	0.00 1	0.00 1	0.03 59	0.18 256

Anonymous Stereo	6.16 305	3.15 355	23.75 384	2.97 327	2.48 300	4.39 227	13.30 385	9.21 216	9.86 275	9.56 290	8.76 190	6.79 228	1.99 126	13.50 345	13.04 354	0.01 146	0.05 241	0.00 1	0.06 269	0.22 265	0.19 266

MSMDNet	2.99 173	0.39 83	4.02 197	0.40 66	0.25 110	2.53 82	0.16 56	9.35 221	9.25 261	7.08 203	11.39 252	6.93 229	2.43 142	4.01 78	1.34 126	0.01 146	0.02 167	0.02 286	0.00 1	0.05 101	0.07 157

PCWNet_CMD	2.99 173	0.39 83	4.02 197	0.39 65	0.26 116	2.53 82	0.15 53	9.24 218	9.22 260	7.12 205	11.53 257	6.94 230	2.41 141	4.02 79	1.33 124	0.01 146	0.02 167	0.02 286	0.00 1	0.05 101	0.07 157

HGLStereo	4.25 267	0.52 143	4.65 228	3.09 329	5.18 369	6.51 269	0.73 173	10.37 246	6.74 196	7.32 217	12.44 272	7.00 231	7.21 303	7.46 190	5.51 270	0.00 1	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.06 117	0.10 199

XX-Stereo	2.71 150	0.38 80	5.96 281	2.25 280	2.20 289	1.54 23	0.21 64	5.44 106	3.05 46	2.28 53	16.16 303	7.03 232	0.24 2	6.19 126	0.79 67	0.00 1	0.15 319	0.00 1	0.23 323	0.13 207	0.04 105

iResNet_ROB	4.23 265	1.02 257	4.90 237	2.18 272	0.93 211	2.92 140	0.37 95	15.10 339	16.91 342	7.89 239	10.51 236	7.03 232	3.07 168	8.16 236	3.46 232	0.01 146	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 168	0.02 39

PSMNet-RSSM	3.33 201	0.77 213	3.22 140	2.12 267	1.90 277	2.33 66	0.71 168	11.17 262	5.83 163	5.90 140	11.43 255	7.04 234	4.83 253	5.96 120	3.17 217	0.00 1	0.00 1	0.02 286	0.00 1	0.08 141	0.02 39

PWCDC_ROB	7.92 337	3.17 357	7.48 317	5.73 375	4.40 356	10.45 322	0.35 92	14.52 333	28.19 374	10.36 308	31.27 374	7.04 234	9.14 332	13.22 344	8.78 319	2.74 379	0.02 167	0.00 1	0.00 1	1.31 358	0.17 254

DeepPruner_ROB	3.52 215	1.14 274	4.06 202	1.12 144	1.65 254	3.65 185	0.83 192	13.96 324	4.47 118	7.80 233	10.84 244	7.05 236	2.16 133	8.14 234	3.08 215	0.07 288	0.03 210	0.00 1	0.01 210	0.32 300	0.06 144

RAFT + AFF	4.30 271	1.55 309	5.84 277	1.43 175	2.36 294	5.94 257	6.72 348	10.01 237	7.56 221	7.55 225	8.96 197	7.09 237	6.73 294	8.57 258	4.02 250	0.02 216	0.47 368	0.00 1	0.01 210	0.56 328	0.54 331

CBMV_ROB	4.14 257	0.52 143	3.14 135	1.30 156	0.77 197	6.92 275	1.97 262	10.11 242	9.58 268	8.92 274	14.20 289	7.12 238	5.90 278	8.65 262	3.50 233	0.01 146	0.05 241	0.00 1	0.00 1	0.04 79	0.09 180

DMCA	2.82 160	0.64 176	4.45 217	1.61 199	0.89 206	3.86 205	0.57 141	9.18 215	5.10 140	6.24 161	6.49 141	7.17 239	2.13 130	3.31 63	4.73 260	0.00 1	0.01 126	0.00 1	0.00 1	0.04 79	0.02 39

DeepPrunerF	6.75 316	2.69 346	23.31 383	3.68 351	7.16 377	3.78 201	4.29 312	13.42 318	20.13 356	8.13 245	10.46 234	7.18 240	8.06 317	11.10 323	9.44 330	0.24 328	0.15 319	0.29 357	0.42 354	0.66 340	0.45 321

RAFT_CTSACE	3.40 208	1.07 264	4.52 220	1.27 154	3.14 313	4.00 212	1.07 222	3.93 27	4.43 114	4.66 101	17.94 325	7.21 241	2.76 155	10.82 319	0.85 74	0.00 1	0.07 266	0.00 1	0.00 1	0.30 293	0.01 16

MMNet	4.16 260	0.77 213	5.47 267	1.40 170	1.67 257	10.78 326	0.63 150	8.64 205	8.47 249	8.80 269	8.33 184	7.51 242	6.61 290	7.53 194	6.54 286	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 59	0.05 134

UCFNet_RVC	3.09 179	0.77 213	2.27 51	2.35 294	1.79 269	3.50 174	1.06 220	12.12 289	6.91 199	4.71 102	7.67 172	7.58 243	4.40 232	4.95 97	1.67 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 185	0.01 16

CC-Net-ROB	7.68 331	9.21 384	7.46 316	3.82 356	3.66 336	15.68 354	5.02 326	17.95 356	10.45 292	6.44 178	14.00 286	7.63 244	4.77 247	10.75 318	3.10 216	5.99 385	2.46 385	16.28 392	1.08 372	6.30 383	1.56 358

iResNetv2_ROB	4.28 270	1.43 298	7.17 309	2.91 321	1.26 234	4.36 222	1.62 252	13.64 321	10.25 285	9.83 295	11.41 253	7.68 245	4.00 210	7.75 207	1.85 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 309	0.09 180

GEStereo_RVC	3.74 228	0.73 203	4.95 240	2.01 252	1.24 233	4.36 222	3.07 285	11.77 277	7.80 230	6.87 192	6.52 142	7.70 246	4.31 228	8.98 281	4.19 252	0.03 243	0.01 126	0.02 286	0.02 230	0.13 207	0.11 211

NVstereo2D	4.51 277	0.82 226	6.86 304	3.28 339	3.38 323	8.16 295	3.13 287	10.51 249	15.15 332	4.90 105	6.89 148	7.87 247	4.78 249	9.88 304	3.91 248	0.01 146	0.00 1	0.00 1	0.06 269	0.02 23	0.58 333

PA-Net	4.98 286	1.47 301	7.42 315	2.40 297	2.14 284	8.73 302	3.64 302	12.42 295	13.11 319	7.03 200	7.57 169	7.88 248	6.52 289	10.16 311	7.82 301	0.02 216	0.03 210	0.00 1	0.00 1	0.11 185	1.07 349
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
UPFNet	3.82 237	0.47 127	4.34 214	2.21 276	3.38 323	7.26 282	2.69 277	9.89 233	5.96 168	7.98 241	7.53 168	7.89 249	3.15 169	7.72 205	5.88 277	0.01 146	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.04 79	0.06 144

HH	2.42 124	0.73 203	3.76 177	0.91 108	0.14 59	2.78 116	0.71 168	7.92 182	2.72 25	1.53 44	6.10 124	7.93 250	4.01 211	8.60 260	0.44 13	0.00 1	0.09 282	0.00 1	0.00 1	0.05 101	0.04 105

HanStereo	2.42 124	0.73 203	3.76 177	0.91 108	0.14 59	2.78 116	0.71 168	7.92 182	2.72 25	1.53 44	6.10 124	7.93 250	4.01 211	8.60 260	0.44 13	0.00 1	0.09 282	0.00 1	0.00 1	0.05 101	0.04 105

IIG-Stereo	3.16 184	0.75 209	2.83 101	4.08 361	0.21 100	2.56 87	0.74 176	6.55 153	5.56 156	8.39 255	9.38 214	7.94 252	2.79 157	9.50 301	1.89 167	0.02 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 23	0.04 105

GwcNet-RSSM	3.77 232	1.05 261	5.06 246	2.21 276	1.87 274	2.36 68	1.52 247	8.98 210	7.96 234	5.91 141	14.59 293	7.94 252	3.50 184	6.43 139	5.70 273	0.00 1	0.00 1	0.04 313	0.00 1	0.20 253	0.08 170

ToySt	2.69 147	0.55 151	7.03 306	1.03 128	0.10 39	3.49 172	1.04 218	6.38 145	4.55 123	2.69 55	6.28 135	7.95 254	4.38 230	5.08 101	2.58 203	0.01 146	0.11 296	0.00 1	0.04 259	0.28 290	0.19 266

Anonymous_2	4.14 257	0.62 173	3.21 139	1.40 170	1.43 246	5.19 242	0.32 87	6.63 155	4.38 113	4.48 94	2.30 43	8.08 255	7.00 298	5.37 108	2.29 189	0.23 326	0.75 372	5.20 385	18.12 408	5.66 380	0.23 281

ADCRef	7.27 325	1.38 295	16.37 364	2.52 305	3.30 321	11.63 333	3.16 289	10.80 256	9.35 264	13.03 342	25.27 360	8.17 256	8.92 328	8.06 228	21.81 379	0.15 309	0.08 274	0.16 345	0.34 347	0.38 310	0.58 333

GASNet	5.19 289	4.61 365	9.38 331	4.73 369	2.10 282	3.80 203	1.57 250	12.07 285	10.96 296	8.92 274	7.03 157	8.21 257	7.67 312	14.02 349	7.36 294	0.02 216	0.15 319	0.00 1	0.00 1	0.69 341	0.42 316

ADLNet	4.32 272	0.80 222	4.33 213	3.60 349	3.56 331	6.87 274	2.48 272	11.20 263	7.58 223	9.87 297	9.62 217	8.39 258	4.95 255	6.16 125	6.60 288	0.01 146	0.01 126	0.00 1	0.01 210	0.12 197	0.25 288

PSMNet-ADL	2.98 172	0.43 111	2.41 57	1.43 175	0.40 147	5.94 257	0.28 76	8.45 192	5.13 141	3.36 74	6.77 145	8.41 259	4.61 241	7.20 180	4.55 257	0.02 216	0.09 282	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.03 69

CSP-Net	4.12 255	1.28 290	3.70 175	1.54 187	1.06 223	13.28 348	2.33 268	12.96 311	5.45 148	8.87 272	8.54 188	8.43 260	3.03 165	8.16 236	3.65 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 244	0.03 69

delet	4.27 269	0.72 200	4.50 219	1.07 136	3.75 342	10.79 327	4.04 306	9.95 234	7.89 231	8.09 244	8.89 193	8.46 261	3.81 206	7.56 195	5.80 275	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 185	0.02 39

DMCA-RVC	3.17 185	1.26 285	6.39 293	2.10 266	1.51 249	3.02 147	0.56 133	7.84 181	5.06 138	9.23 282	5.19 101	8.46 261	2.72 154	6.31 133	3.22 219	0.06 281	0.11 296	0.09 336	0.02 230	0.16 226	0.08 170

DSFCA	4.21 264	0.50 136	5.45 266	1.34 159	1.68 259	7.04 277	4.51 317	10.73 254	7.00 203	10.78 317	6.80 146	8.48 263	4.63 242	9.91 305	5.12 265	0.02 216	0.06 254	0.02 286	0.03 242	0.08 141	0.03 69

AANet_RVC	5.01 287	1.74 323	6.38 292	1.96 244	1.29 238	2.26 62	1.69 257	10.07 239	18.53 345	7.88 238	18.15 326	8.49 264	2.70 151	10.59 316	7.04 292	0.96 366	0.15 319	0.02 286	0.00 1	0.13 207	0.12 223

GMStereo_Zeroshot	2.77 155	1.98 335	5.14 252	1.53 186	0.36 139	3.56 180	0.10 26	5.57 110	5.91 166	6.89 193	7.02 155	8.50 265	0.91 59	6.01 122	1.65 150	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 253	0.01 16

OMP-Stereo	3.03 176	0.93 248	2.72 88	4.21 365	0.51 172	2.19 58	1.25 233	6.19 135	6.00 172	7.99 242	6.21 131	8.50 265	2.49 144	9.44 299	1.74 157	0.01 146	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 141	0.05 134

1111x	4.25 267	0.30 21	4.31 212	1.47 180	0.37 140	5.10 241	0.32 87	12.86 309	9.82 273	6.01 143	9.73 220	8.78 267	5.97 280	9.43 296	10.39 338	0.06 281	0.03 210	0.00 1	0.00 1	0.02 23	0.04 105

STTStereo	3.60 220	0.93 248	6.34 290	2.71 313	2.23 290	3.68 188	0.63 150	9.42 222	6.73 195	9.87 297	6.97 149	8.84 268	3.65 191	6.85 157	3.04 213	0.00 1	0.02 167	0.01 257	0.00 1	0.02 23	0.02 39

cf-r	3.42 210	0.81 223	3.97 190	2.41 300	2.78 308	2.85 134	0.64 153	8.44 191	6.32 187	6.25 163	11.57 258	8.97 269	3.54 187	5.93 119	3.83 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 158	0.07 157

MaskLacGwcNet_RVC	5.97 299	5.36 369	5.02 242	3.75 355	3.57 332	15.81 355	4.27 311	11.72 275	6.96 201	7.23 212	8.47 187	9.09 270	2.66 150	9.36 295	2.71 205	7.49 388	2.32 383	2.01 379	0.08 275	6.77 384	4.67 379

xxxx	4.51 277	0.31 25	2.77 96	1.69 208	0.47 165	7.74 293	0.07 19	14.04 325	7.91 233	5.82 130	8.97 198	9.34 271	3.41 183	7.33 184	20.24 371	0.05 271	0.03 210	0.00 1	0.00 1	0.03 59	0.04 105

StereoDRNet-Refined	4.46 274	0.62 173	3.80 181	1.92 238	0.40 147	9.35 308	0.15 53	10.02 238	8.83 257	12.69 336	11.62 259	9.34 271	3.87 207	8.06 228	8.02 306	0.00 1	0.00 1	0.01 257	0.05 263	0.20 253	0.26 293
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
RAFT	2.57 141	0.76 212	3.09 134	0.91 108	0.09 36	2.41 73	0.94 212	5.35 100	2.65 22	6.11 151	7.21 162	9.43 273	4.30 226	5.73 115	1.77 159	0.00 1	0.12 303	0.00 1	0.02 230	0.46 324	0.08 170

MDST_ROB	8.37 341	0.32 34	9.03 328	4.18 364	2.42 298	26.86 385	6.14 335	19.36 372	13.52 323	27.09 380	22.75 347	9.47 274	4.74 246	15.06 357	6.34 282	0.02 216	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.02 23	0.13 230

FADNet	4.23 265	1.65 318	11.75 342	1.64 204	0.80 199	4.80 234	0.77 181	13.76 323	11.65 307	3.97 83	5.24 105	9.62 275	5.14 261	8.40 249	3.78 244	0.21 323	0.04 232	0.07 330	0.05 263	1.14 353	0.10 199

hknet	3.31 193	0.42 103	4.68 230	0.46 70	1.17 230	7.13 280	1.63 253	9.05 211	6.91 199	6.11 151	6.15 127	9.66 276	2.85 161	7.48 193	2.45 198	0.01 146	0.03 210	0.03 302	0.00 1	0.04 79	0.00 1

ADLNet2	4.46 274	0.90 241	6.06 284	2.74 316	3.91 347	6.79 273	3.01 284	10.95 261	8.40 247	7.27 215	9.80 221	9.85 277	5.43 269	7.29 182	6.44 284	0.01 146	0.03 210	0.00 1	0.00 1	0.15 220	0.11 211

NLCA_NET_v2_RVC	3.84 238	1.06 263	5.23 259	2.72 315	3.27 319	4.36 222	0.61 147	10.71 253	7.56 221	8.75 266	7.89 178	9.86 278	3.90 208	7.15 178	3.44 228	0.14 307	0.02 167	0.02 286	0.03 242	0.04 79	0.03 69
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
ssnet_v2	4.46 274	0.87 234	5.18 255	1.57 193	0.67 185	9.14 306	4.73 321	11.84 278	9.68 269	8.79 267	6.24 134	9.91 279	4.34 229	6.28 131	9.30 325	0.00 1	0.01 126	0.00 1	0.00 1	0.28 290	0.30 302

DGSMNet	6.47 312	2.61 345	13.64 356	3.46 344	3.74 338	8.97 304	6.01 334	14.15 328	13.01 318	7.46 223	14.10 287	9.94 280	4.79 250	10.44 313	6.22 279	1.30 372	1.70 380	1.80 376	1.52 379	2.27 371	2.35 368

anonymity	7.68 331	3.83 362	12.39 346	7.04 380	12.67 392	8.18 296	2.00 263	17.50 354	6.85 198	13.56 346	9.21 201	9.97 281	7.82 314	11.28 326	5.58 271	6.27 386	4.98 406	3.68 382	2.96 384	3.33 376	4.48 377

AACVNet	3.33 201	1.03 259	3.56 162	3.46 344	0.63 180	3.09 151	0.28 76	8.78 208	3.43 70	5.99 142	10.64 239	10.08 282	4.03 214	8.69 266	2.51 200	0.03 243	0.01 126	0.00 1	0.00 1	0.26 283	0.06 144

psm_up	3.85 239	0.82 226	3.01 119	2.00 251	2.58 303	5.28 244	3.34 294	10.85 258	6.33 188	7.27 215	7.32 165	10.15 283	9.02 330	6.19 126	2.51 200	0.22 325	0.01 126	0.00 1	0.00 1	0.12 197	0.03 69

iRaft-Stereo_5w	2.86 165	0.86 232	4.08 205	0.06 8	0.25 110	2.76 115	0.60 146	4.97 71	4.10 104	2.98 64	7.85 177	10.17 284	4.17 219	8.16 236	5.83 276	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 210	0.26 283	0.06 144

CFNet-ft	3.31 193	0.94 250	2.69 82	1.50 181	2.38 295	2.81 127	0.68 160	8.35 188	7.43 216	4.45 91	9.94 222	10.20 285	4.60 239	6.50 147	3.41 226	0.00 1	0.00 1	0.03 302	0.00 1	0.22 265	0.03 69

CFNet_RVC	3.31 193	0.94 250	2.69 82	1.50 181	2.38 295	2.81 127	0.68 160	8.35 188	7.43 216	4.45 91	9.94 222	10.20 285	4.60 239	6.49 146	3.41 226	0.00 1	0.00 1	0.03 302	0.00 1	0.22 265	0.03 69

CVANet_RVC	4.16 260	1.16 276	3.60 164	1.94 241	1.46 247	3.92 209	4.68 320	10.89 259	8.34 244	7.58 226	10.84 244	10.27 287	6.62 291	8.56 257	2.69 204	0.39 343	0.00 1	0.00 1	0.01 210	0.21 261	0.09 180

Syn2CoEx	6.32 308	2.72 347	9.33 330	2.45 302	1.67 257	8.59 299	3.32 293	18.08 358	12.27 314	8.53 259	21.08 338	10.30 288	9.80 337	9.30 293	7.86 303	0.01 146	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.63 337	0.43 318

RASNet	4.52 280	0.61 168	4.42 216	3.42 342	4.68 366	4.58 230	0.99 215	9.54 226	8.01 235	5.28 115	11.42 254	10.34 289	8.88 327	9.28 292	8.68 317	0.15 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 59	0.04 105

SACVNet	4.15 259	1.26 285	3.81 182	3.12 333	1.68 259	3.09 151	2.85 282	11.91 281	5.96 168	10.52 312	11.20 249	10.59 290	3.95 209	8.97 280	3.25 222	0.08 293	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.32 300	0.44 320

UNet	3.97 250	0.61 168	6.50 296	1.68 207	3.22 317	9.82 314	0.31 86	9.50 224	5.32 146	7.20 211	6.35 140	10.59 290	5.91 279	6.93 162	5.49 269	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 23	0.01 16

anonymousa	3.80 236	0.55 151	3.35 147	1.24 151	3.74 338	9.04 305	0.36 93	6.74 160	4.03 96	7.72 231	19.64 331	10.62 292	6.01 281	1.52 24	1.40 129	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 263	0.00 1	0.03 69

FADNet-RVC	3.98 251	1.84 328	12.48 348	1.69 208	0.44 153	4.33 220	1.31 238	11.84 278	7.15 209	3.53 78	3.50 66	10.63 293	4.43 233	9.12 284	6.25 280	0.03 243	0.10 290	0.00 1	0.03 242	0.60 334	0.25 288

iinet-f	5.94 298	1.60 313	26.88 390	1.79 222	1.38 245	11.92 336	1.47 244	6.80 162	7.11 207	6.90 195	14.43 291	10.64 294	7.97 315	7.00 168	12.12 349	0.02 216	0.03 210	0.05 320	0.00 1	0.63 337	0.02 39

APVNet	5.98 300	1.72 322	8.72 327	3.21 337	4.04 351	12.31 339	1.81 260	19.09 368	6.10 176	6.13 155	13.41 281	10.69 295	6.30 284	11.26 325	13.90 359	0.05 271	0.02 167	0.11 338	0.03 242	0.53 326	0.20 272

LL-Strereo	4.71 283	1.64 317	7.51 318	1.15 146	4.31 354	3.71 191	1.45 243	9.21 216	8.36 245	8.37 254	8.17 183	10.82 296	11.36 347	12.51 337	4.82 263	0.00 1	0.12 303	0.00 1	0.00 1	0.31 298	0.32 305

ac_64	3.70 226	0.47 127	3.50 160	2.87 320	3.50 329	5.91 256	0.72 172	10.17 243	4.34 111	8.16 246	5.80 118	10.82 296	5.64 275	7.08 172	4.73 260	0.03 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 141	0.14 235

GwcNet	6.42 310	1.97 334	10.92 338	2.59 310	5.58 372	11.55 332	2.21 267	14.10 327	16.52 341	10.04 302	17.19 319	10.86 298	5.61 274	9.23 290	8.84 320	0.01 146	0.06 254	0.03 302	0.08 275	0.56 328	0.40 313

CRFU-Net	4.45 273	0.67 189	5.02 242	2.78 317	1.32 242	12.67 343	3.35 295	11.26 264	3.52 74	10.06 303	9.30 213	10.91 299	6.92 297	7.26 181	3.24 221	0.15 309	0.16 326	0.16 345	0.00 1	0.26 283	0.05 134

CBMV	5.35 291	0.91 242	3.67 171	1.62 202	0.44 153	10.09 317	7.19 354	12.49 301	12.33 315	12.22 332	14.69 295	10.93 300	6.48 288	8.51 255	4.96 264	0.02 216	0.15 319	0.00 1	0.00 1	0.17 234	0.17 254
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
SQANet	7.64 330	3.40 359	5.49 268	11.73 387	9.62 386	11.96 337	2.82 280	11.33 266	6.10 176	8.33 252	11.49 256	11.00 301	5.16 262	10.12 310	2.72 207	8.92 391	2.21 382	10.41 388	1.58 380	11.13 389	7.39 388

ADCP+	8.09 338	1.79 326	14.50 358	1.54 187	4.28 353	16.57 358	5.20 328	12.80 307	11.20 301	12.83 340	17.07 315	11.02 302	10.80 344	17.59 369	23.18 384	0.03 243	0.05 241	0.01 257	0.18 308	0.39 314	0.81 342

DRN-Test	5.87 296	0.98 253	5.89 279	2.69 312	3.65 335	12.37 340	3.35 295	20.07 379	10.20 284	11.93 331	12.31 271	11.06 303	5.31 264	7.89 213	9.05 321	0.04 259	0.05 241	0.04 313	0.04 259	0.18 244	0.25 288

Wz-Net-LNSev-Ref	5.98 300	1.55 309	9.92 334	2.40 297	3.22 317	10.28 320	3.14 288	11.64 271	9.79 272	9.54 288	20.22 334	11.16 304	6.77 295	10.61 317	9.16 322	0.06 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 59	0.04 105

Wz-Net-LNSev	6.46 311	1.93 333	16.44 366	1.52 185	4.15 352	12.66 342	4.96 325	13.05 313	12.10 313	10.55 314	16.23 304	11.32 305	7.19 301	8.43 252	8.48 315	0.00 1	0.01 126	0.00 1	0.00 1	0.08 141	0.06 144

StereoDRNet	5.59 293	1.75 324	6.80 301	3.12 333	4.45 360	10.61 325	4.35 314	18.80 364	9.73 270	12.22 332	6.87 147	11.44 306	4.65 243	8.09 231	8.26 312	0.02 216	0.11 296	0.00 1	0.03 242	0.20 253	0.28 299

SGM-Forest	4.96 285	0.32 34	2.84 103	1.21 148	0.64 182	10.23 319	6.64 347	11.55 270	10.98 297	10.94 322	13.59 282	11.65 307	4.30 226	8.94 279	4.63 258	0.11 301	0.04 232	0.00 1	0.00 1	0.05 101	0.46 323
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
NaN_ROB	6.00 302	1.24 283	6.29 288	1.34 159	1.68 259	9.60 313	10.31 372	15.09 337	15.79 335	12.62 335	8.95 195	11.67 308	5.83 276	11.78 331	6.41 283	0.05 271	0.13 310	0.08 333	0.20 314	0.22 265	0.79 341

S-Stereo	6.63 315	0.84 229	9.67 333	3.15 335	3.48 328	6.49 267	6.22 338	12.99 312	22.84 364	9.48 286	15.51 299	12.00 309	8.43 321	8.04 221	10.70 341	0.12 304	0.17 329	0.00 1	0.38 350	0.13 207	1.92 362

PSMNet_ROB	5.02 288	1.63 316	6.03 283	1.90 235	1.83 272	9.57 312	6.35 343	15.58 344	7.23 211	6.15 156	10.48 235	12.22 310	4.16 218	8.02 220	8.71 318	0.02 216	0.01 126	0.01 257	0.10 286	0.20 253	0.12 223

GANetREF_RVC	6.56 313	2.89 349	7.58 319	3.41 341	0.40 147	12.96 345	9.58 367	15.09 337	17.25 344	10.33 306	10.62 238	12.27 311	8.16 319	12.21 334	4.53 256	0.41 346	0.00 1	0.00 1	0.02 230	3.12 374	0.39 312
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
hitnet-ft	3.66 223	0.65 180	2.79 100	0.89 106	0.72 193	4.25 217	0.55 131	9.11 214	7.52 220	7.14 206	10.19 226	12.49 312	4.70 244	7.44 189	4.41 254	0.03 243	0.00 1	0.06 324	0.00 1	0.20 253	0.04 105

ADCL	10.16 359	2.11 337	19.36 374	1.92 238	1.88 275	22.23 373	8.91 362	14.04 325	23.56 366	14.62 350	26.19 361	12.75 313	13.59 359	16.06 364	22.95 383	0.26 331	0.18 333	0.75 367	0.65 362	0.69 341	0.58 333

RTSC	9.15 347	3.00 351	13.57 355	3.72 353	1.76 267	11.82 335	0.46 109	16.95 350	36.83 390	15.80 355	15.53 300	12.91 314	7.46 307	20.01 379	21.76 378	0.31 336	0.13 310	0.01 257	0.08 275	0.57 330	0.41 315

Consistency-Raft	9.42 351	4.74 367	12.66 349	5.30 373	9.08 383	4.08 213	5.26 330	19.26 370	24.87 368	11.17 324	29.85 370	13.57 315	5.51 273	7.67 200	13.40 356	0.36 340	0.35 358	1.81 377	4.24 390	11.61 390	3.57 372

Wz-Net-MNSev	7.43 327	2.35 342	15.22 361	2.34 293	3.41 327	17.27 364	8.55 359	11.91 281	13.48 322	13.37 343	17.05 314	13.70 316	7.47 308	11.90 332	9.99 337	0.40 345	0.03 210	0.00 1	0.01 210	0.16 226	0.07 157

RTS	18.87 391	9.32 386	86.48 417	4.95 371	6.10 374	42.08 402	14.70 390	15.49 342	41.06 395	22.65 370	32.32 377	13.77 317	19.54 374	37.98 401	28.96 394	0.41 346	0.23 344	0.00 1	0.02 230	0.91 348	0.50 327

RTSA	18.87 391	9.32 386	86.48 417	4.95 371	6.10 374	42.08 402	14.70 390	15.49 342	41.06 395	22.65 370	32.32 377	13.77 317	19.54 374	37.98 401	28.96 394	0.41 346	0.23 344	0.00 1	0.02 230	0.91 348	0.50 327

GANet	6.22 306	1.07 264	4.07 204	2.27 281	0.89 206	9.19 307	9.52 366	12.02 284	8.13 239	10.72 316	29.09 368	13.86 319	7.52 309	11.00 322	4.39 253	0.36 340	0.00 1	0.02 286	0.02 230	0.12 197	0.08 170

HSM	4.00 252	0.79 218	3.16 136	1.59 197	2.17 286	6.77 272	1.11 225	12.28 294	6.35 190	6.75 183	8.11 182	13.90 320	5.37 265	8.85 275	2.71 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 23	0.02 39

DLCB_ROB	4.51 277	0.91 242	3.78 179	2.19 273	1.07 224	6.28 261	3.09 286	9.78 230	7.72 227	10.65 315	12.97 276	13.91 321	3.71 196	8.72 271	5.30 267	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 59	0.10 199

PWC_ROB	8.24 340	3.13 353	12.74 351	2.43 301	4.43 359	7.51 287	1.22 232	16.63 349	19.24 351	16.08 356	28.29 365	13.99 322	10.16 340	13.63 347	14.06 360	0.42 349	0.00 1	0.05 320	0.00 1	0.59 332	0.27 297

RYNet	6.34 309	0.89 239	5.88 278	1.41 173	4.48 362	15.97 356	4.18 309	13.41 317	16.49 338	10.81 318	7.00 154	14.33 323	8.72 325	9.43 296	13.71 358	0.00 1	0.01 126	0.00 1	0.00 1	0.02 23	0.07 157

G-Net	8.41 342	1.54 308	10.97 339	5.73 375	3.60 333	26.19 379	4.41 315	10.10 241	7.42 215	19.71 364	24.99 358	14.38 324	15.83 364	10.99 321	9.53 332	0.50 353	0.46 367	0.19 351	0.25 327	0.80 345	0.66 337

fast-acv-ft	5.62 294	1.39 296	7.01 305	2.02 254	1.89 276	12.23 338	1.82 261	7.35 172	9.45 266	10.46 311	20.27 335	14.55 325	7.71 313	7.41 188	7.61 298	0.10 299	0.09 282	0.16 345	0.07 271	0.59 332	0.13 230

AnyNet_C32	10.98 364	5.58 370	22.79 382	4.16 362	5.83 373	15.64 353	14.30 388	13.18 314	17.15 343	16.44 358	20.52 336	14.68 326	13.44 358	22.46 383	30.08 397	0.17 315	0.26 352	0.36 362	0.36 349	1.23 355	0.91 345

dad	4.66 282	1.89 332	5.51 269	0.94 115	0.09 36	2.16 57	0.37 95	7.10 169	14.43 327	10.13 304	16.84 310	14.97 327	1.90 122	6.82 156	4.15 251	1.09 368	0.11 296	4.08 383	0.46 358	0.17 234	0.06 144

XQC	8.43 343	3.58 360	16.40 365	2.92 323	2.17 286	13.22 347	3.60 299	14.64 334	25.86 370	11.87 330	12.04 262	15.06 328	10.67 343	15.24 359	19.41 369	0.39 343	0.08 274	0.05 320	0.07 271	0.84 347	0.45 321

HSM-Net_RVC	4.20 262	0.32 34	2.76 95	0.63 88	0.69 187	6.95 276	1.69 257	11.96 283	8.36 245	8.83 270	12.17 267	15.18 329	4.21 220	6.91 161	3.30 224	0.02 216	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.01 16
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CBFPSM	4.87 284	0.94 250	14.70 360	1.51 184	1.15 229	11.49 331	2.55 274	7.28 171	6.47 192	6.23 160	4.83 88	15.30 330	8.99 329	6.88 158	8.20 311	0.03 243	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.40 317	0.42 316

aanetorigin	8.72 346	3.29 358	27.55 391	1.95 242	3.84 345	4.93 239	5.39 332	5.49 109	10.05 279	27.85 381	31.47 375	15.80 331	12.78 354	9.04 282	11.98 347	0.25 329	0.22 342	0.22 353	0.25 327	1.28 357	0.84 344

NCC-stereo	6.77 318	1.49 305	6.48 294	2.92 323	4.40 356	7.43 284	3.61 300	19.52 375	13.29 320	8.39 255	16.91 311	15.96 332	12.13 349	12.85 339	7.70 299	1.47 373	0.11 296	0.01 257	0.42 354	0.14 218	0.24 285

Abc-Net	6.77 318	1.49 305	6.48 294	2.92 323	4.40 356	7.43 284	3.61 300	19.52 375	13.29 320	8.39 255	16.91 311	15.96 332	12.13 349	12.85 339	7.70 299	1.47 373	0.11 296	0.01 257	0.42 354	0.14 218	0.24 285
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DANet	6.02 303	1.23 282	8.45 325	3.86 358	3.94 349	7.64 292	1.34 240	9.51 225	7.00 203	13.39 344	15.53 300	15.99 334	7.02 299	12.14 333	12.37 350	0.19 319	0.12 303	0.02 286	0.03 242	0.13 207	0.56 332
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
ccnet	6.87 322	0.92 245	5.15 253	3.09 329	2.18 288	11.78 334	4.90 323	17.97 357	8.79 256	12.79 339	20.20 333	16.00 335	8.35 320	9.12 284	14.17 361	0.42 349	0.33 355	0.25 356	0.09 282	0.40 317	0.48 324

DDUNet	9.47 352	11.32 390	6.14 286	12.93 389	11.65 389	10.45 322	3.87 304	11.70 274	7.89 231	9.27 283	13.28 279	16.18 336	6.14 282	8.80 274	5.77 274	6.64 387	3.38 399	20.90 395	4.28 391	11.01 388	7.80 389

UDG	8.58 345	9.31 385	4.89 236	10.00 384	9.52 384	10.36 321	2.41 269	12.07 285	9.82 273	7.81 234	9.55 215	16.52 337	9.81 338	7.84 211	7.88 304	4.20 380	2.51 387	18.53 394	3.71 389	9.55 386	5.28 382

DPSNet	10.14 358	1.88 331	16.82 367	1.85 228	1.73 263	24.84 377	17.20 400	19.92 378	27.41 372	12.23 334	13.62 283	16.52 337	18.35 368	14.42 353	12.50 351	0.78 359	0.54 371	0.08 333	0.25 327	1.18 354	0.59 336

Wz-Net-SNSev	9.23 349	6.70 374	24.28 385	1.87 229	1.81 271	8.57 298	12.29 384	17.37 353	20.39 358	10.43 310	23.11 348	16.66 339	8.03 316	14.47 354	17.86 366	0.00 1	0.02 167	0.01 257	0.00 1	0.41 320	0.30 302

MFN_U_SF_DS_RVC	9.78 356	4.27 364	14.47 357	2.29 284	2.85 310	23.40 376	13.62 387	13.60 319	19.54 352	19.42 363	24.27 352	16.74 340	8.59 323	17.05 368	7.98 305	1.25 370	1.68 379	0.17 348	2.63 382	0.72 343	1.04 347

SHD	9.61 354	2.60 344	12.46 347	3.69 352	3.54 330	9.47 310	1.25 233	20.16 380	37.84 393	18.19 360	21.24 339	16.96 341	12.83 356	14.47 354	16.05 364	0.32 337	0.13 310	0.01 257	0.08 275	0.38 310	0.48 324

DISCO	6.28 307	0.57 156	5.78 276	3.43 343	1.17 230	11.22 329	3.39 297	12.14 290	16.16 337	6.52 179	11.22 250	16.96 341	6.32 285	19.51 376	10.74 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 306	0.11 211

Nwc_Net	6.97 324	1.25 284	6.63 298	3.82 356	3.37 322	10.83 328	1.67 256	19.56 377	11.35 303	8.36 253	23.62 349	17.19 343	11.44 348	11.21 324	8.08 309	0.80 360	0.00 1	0.00 1	0.02 230	0.13 207	0.09 180

CSAN	7.62 329	1.60 313	6.56 297	1.83 227	0.66 183	12.40 341	10.52 375	14.45 331	21.32 360	14.19 347	15.98 302	17.84 344	13.02 357	12.32 335	8.38 313	0.09 297	0.07 266	0.03 302	0.04 259	0.33 302	0.67 338

RGC	6.88 323	2.23 339	6.13 285	4.05 360	4.73 368	8.94 303	2.78 279	15.19 341	11.74 308	11.13 323	19.34 329	17.86 345	10.42 342	13.02 342	8.03 308	0.73 358	0.01 126	0.24 355	0.41 353	0.31 298	0.38 311

ADCMid	10.24 360	3.13 353	20.70 377	2.21 276	2.39 297	11.23 330	6.19 336	14.17 329	11.19 300	23.20 374	22.25 343	17.89 346	19.54 374	18.51 372	26.21 391	0.45 351	0.42 364	1.10 372	1.29 374	1.56 363	1.18 350

PASM	7.90 336	4.22 363	21.97 381	3.25 338	3.29 320	5.39 246	6.57 345	10.57 250	19.09 348	12.77 338	13.92 285	18.11 347	9.51 335	13.79 348	10.77 344	0.19 319	0.45 366	0.29 357	1.08 372	1.49 361	1.19 351

RP	6.84 321	1.29 292	5.53 272	3.92 359	5.18 369	6.32 262	3.53 298	11.73 276	15.31 333	9.54 288	22.38 345	18.25 348	14.47 362	10.11 306	7.49 296	0.91 364	0.01 126	0.12 340	0.15 296	0.33 302	0.19 266

EDNetEfficient	13.82 373	6.19 372	54.79 408	2.83 318	3.60 333	4.86 236	8.57 360	8.61 204	32.90 381	40.77 399	30.59 373	18.33 349	21.87 382	11.38 327	25.36 389	0.15 309	0.23 344	0.06 324	1.03 371	2.54 372	1.79 359

FAT-Stereo	6.78 320	0.68 190	6.80 301	2.30 285	1.77 268	5.63 249	4.20 310	18.79 363	18.62 346	10.53 313	17.15 317	18.52 350	13.74 360	8.86 277	7.38 295	0.03 243	0.15 319	0.01 257	0.07 271	0.12 197	0.26 293

LSM	14.01 374	5.95 371	33.49 395	6.78 379	43.61 415	10.22 318	9.98 371	15.16 340	22.93 365	23.07 373	32.34 379	18.52 350	12.67 353	15.45 360	11.10 345	0.16 314	0.51 370	0.09 336	0.32 343	1.08 352	16.85 410

MFMNet_re	13.29 372	8.60 381	18.29 370	9.75 382	7.25 379	19.65 370	14.84 392	20.71 382	30.72 378	23.03 372	28.77 366	18.85 352	26.09 389	13.55 346	9.82 333	2.44 377	1.35 378	0.34 360	0.23 323	4.78 379	6.69 386

FBW_ROB	8.50 344	1.03 259	7.98 322	1.93 240	1.28 237	13.10 346	6.23 339	22.50 383	18.98 347	18.82 361	14.91 297	19.06 353	10.04 339	18.41 371	9.83 334	0.62 356	0.22 342	1.82 378	0.82 367	0.99 351	1.36 354

ADCPNet	9.54 353	2.39 343	31.46 394	2.09 264	1.60 252	16.71 360	6.39 344	12.11 287	11.45 304	13.53 345	21.45 340	19.41 354	10.94 345	14.38 352	21.54 377	0.27 334	1.16 375	0.39 364	1.49 377	0.58 331	1.45 355

Wz-Net-TNSev	11.35 365	10.56 388	35.88 399	2.28 283	1.73 263	18.25 366	11.42 377	15.88 345	20.88 359	14.44 348	16.97 313	19.57 355	19.04 372	19.31 375	18.67 368	0.01 146	0.06 254	0.00 1	0.16 298	0.62 335	1.25 352

ADCS	13.02 371	4.93 368	28.38 392	3.17 336	2.67 305	13.61 350	10.83 376	18.70 361	33.46 382	22.59 369	24.78 356	19.59 356	18.51 370	23.40 386	32.16 400	0.10 299	0.19 337	0.37 363	0.18 308	1.26 356	1.46 356

XPNet_ROB	6.03 304	1.22 280	5.61 274	2.56 309	0.90 208	6.32 262	7.07 352	12.92 310	8.30 243	14.76 351	15.13 298	19.84 357	6.66 293	10.36 312	8.58 316	0.02 216	0.04 232	0.00 1	0.03 242	0.11 185	0.24 285

PDISCO_ROB	9.62 355	1.99 336	11.51 340	9.88 383	9.61 385	21.48 372	3.83 303	19.33 371	28.49 375	11.27 326	14.17 288	19.92 358	5.02 256	16.35 365	9.18 323	5.28 383	0.41 362	0.14 343	0.09 282	2.05 367	2.36 369

psmorigin	7.34 326	1.58 311	18.31 371	2.35 294	0.87 204	6.72 271	1.70 259	10.63 252	7.14 208	19.77 365	22.71 346	20.13 359	11.34 346	12.96 341	9.49 331	0.04 259	0.17 329	0.06 324	0.17 304	0.21 261	0.50 327

otaku	11.73 367	7.51 380	7.07 307	13.22 390	10.85 388	26.61 384	7.25 355	18.84 365	19.16 350	11.58 329	17.23 320	20.19 360	8.09 318	15.11 358	4.64 259	9.13 392	2.42 384	13.08 389	1.83 381	12.48 392	8.22 391

Ntro	12.35 368	8.88 382	7.80 320	13.79 391	12.42 391	26.54 383	6.98 351	18.54 360	22.14 363	9.82 294	16.45 305	20.30 361	9.29 334	15.95 363	6.61 289	9.53 394	2.47 386	14.93 391	2.77 383	13.11 394	8.63 394

AF-Net	7.78 335	1.44 300	6.68 299	3.37 340	4.50 363	8.61 300	2.69 277	17.07 351	20.17 357	9.52 287	24.02 350	20.31 362	14.59 363	11.58 329	9.84 335	0.61 355	0.00 1	0.12 340	0.00 1	0.38 310	0.12 223

stereogan	7.69 333	0.88 236	7.08 308	3.49 347	3.93 348	18.98 367	3.23 292	16.52 348	19.58 353	9.93 300	18.92 328	20.50 363	9.04 331	14.07 350	6.14 278	0.26 331	0.04 232	0.21 352	0.03 242	0.63 337	0.33 306

DispFullNet	17.47 387	26.01 397	33.98 397	22.58 398	20.86 402	13.84 351	1.28 236	16.50 347	26.27 371	19.97 366	17.17 318	20.52 364	18.49 369	22.86 385	10.76 343	5.13 382	2.83 392	30.72 402	7.72 398	20.86 400	11.01 400

ETE_ROB	5.80 295	1.77 325	6.33 289	1.44 178	0.78 198	6.43 266	6.90 350	12.53 302	8.08 237	12.93 341	14.89 296	21.13 365	5.87 277	9.83 303	6.57 287	0.04 259	0.01 126	0.00 1	0.02 230	0.08 141	0.33 306

edge stereo	6.76 317	1.01 255	6.76 300	2.20 275	2.45 299	6.41 265	2.45 271	14.84 336	11.98 312	15.29 353	18.31 327	22.02 366	12.56 352	10.82 319	7.49 296	0.03 243	0.06 254	0.11 338	0.03 242	0.30 293	0.14 235

WZ-Net	13.00 370	4.64 366	41.07 402	3.48 346	3.15 315	19.12 368	15.66 398	14.81 335	31.33 379	15.71 354	27.88 363	22.22 367	14.01 361	20.44 381	25.03 388	0.64 357	0.00 1	0.01 257	0.03 242	0.39 314	0.37 310

NCCL2	5.88 297	1.59 312	5.44 265	1.87 229	0.92 209	9.55 311	11.55 378	12.11 287	9.94 277	9.67 292	8.85 192	22.28 368	7.41 304	8.78 272	7.17 293	0.01 146	0.00 1	0.03 302	0.00 1	0.13 207	0.23 281

AnyNet_C01	16.12 381	10.81 389	59.36 410	4.42 367	2.49 301	30.06 388	15.15 396	17.51 355	16.51 339	17.88 359	37.69 388	24.04 369	17.54 366	29.60 392	33.29 401	0.28 335	0.38 360	0.43 365	0.42 354	2.57 373	1.98 363

LALA_ROB	6.58 314	1.80 327	6.25 287	1.26 152	0.94 212	10.08 316	9.02 363	16.00 346	11.51 306	12.74 337	13.02 277	24.77 370	5.25 263	10.56 315	8.02 306	0.04 259	0.05 241	0.00 1	0.02 230	0.10 168	0.25 288

MADNet+	27.07 398	33.84 404	90.97 421	20.14 396	7.47 381	48.43 410	47.10 417	35.43 397	36.46 389	20.11 367	30.05 371	25.29 371	35.08 397	45.50 409	50.28 415	2.13 375	2.00 381	1.19 375	0.76 365	4.71 378	4.43 375

RainbowNet	18.01 389	26.22 398	19.95 375	18.59 395	14.88 394	27.38 386	10.46 373	27.39 390	34.54 385	14.91 352	27.01 362	25.65 372	12.44 351	18.94 374	9.23 324	13.91 402	3.46 400	23.36 397	4.86 394	16.03 395	10.91 399

MSMD_ROB	9.28 350	1.09 268	4.65 228	1.58 194	0.39 144	16.52 357	4.41 315	13.60 319	14.87 331	22.34 368	39.89 391	25.67 373	20.71 378	12.42 336	6.98 291	0.34 339	0.03 210	0.00 1	0.00 1	0.05 101	0.09 180

SANet	10.64 362	1.86 330	10.91 337	1.76 218	0.71 192	14.62 352	9.23 365	19.18 369	37.14 391	19.22 362	27.96 364	25.86 374	19.11 373	13.02 342	10.63 340	0.08 293	0.06 254	0.03 302	0.02 230	0.62 335	0.81 342

WCMA_ROB	9.21 348	0.87 234	7.37 314	2.54 306	2.13 283	13.59 349	5.80 333	11.64 271	14.01 325	24.43 377	32.99 381	27.09 375	18.02 367	12.51 337	9.85 336	0.81 361	0.07 266	0.01 257	0.01 210	0.16 226	0.23 281

pmcnn	7.72 334	1.27 287	9.42 332	2.91 321	3.14 313	9.44 309	6.23 339	12.56 303	16.51 339	14.53 349	24.08 351	27.44 376	8.49 322	9.32 294	8.44 314	0.06 281	0.08 274	0.00 1	0.00 1	0.30 293	0.15 244

EDNetEfficientorigin	17.87 388	14.00 391	99.53 429	1.64 204	0.92 209	10.55 324	6.26 341	13.21 315	34.84 387	38.20 396	36.91 387	27.47 377	26.32 390	14.71 356	25.69 390	0.04 259	0.06 254	0.14 343	0.52 360	3.16 375	3.27 371

coex-ft	19.78 394	19.39 393	87.73 419	1.77 220	1.80 270	17.25 363	13.50 386	12.63 305	42.10 397	60.18 413	38.90 389	28.72 378	28.74 391	11.74 330	27.40 393	0.21 323	0.23 344	0.04 313	0.30 341	1.36 359	1.54 357

SAMSARA	14.63 375	2.74 348	12.38 345	12.65 388	6.74 376	36.50 398	72.93 421	19.36 372	23.77 367	16.20 357	13.04 278	29.21 379	12.78 354	16.98 367	15.21 363	0.11 301	0.26 352	0.03 302	0.14 293	0.76 344	0.77 340

MSC_U_SF_DS_RVC	16.41 382	6.93 377	21.83 380	5.94 377	2.81 309	38.71 400	14.59 389	24.55 387	34.87 388	33.66 391	34.35 383	29.24 380	24.20 385	22.59 384	17.95 367	2.52 378	2.81 391	1.17 374	1.51 378	5.89 382	2.16 365

PVD	15.44 377	2.93 350	14.67 359	4.21 365	3.39 325	17.43 365	4.16 308	27.84 393	48.84 402	31.02 385	43.54 396	29.76 381	30.81 394	25.97 389	21.40 375	0.23 326	0.41 362	0.04 313	0.33 345	0.41 320	1.33 353

MFN_U_SF_RVC	12.94 369	3.66 361	25.81 389	3.61 350	2.26 292	22.77 374	4.55 318	27.10 389	20.06 355	23.90 375	28.99 367	30.53 382	16.98 365	19.92 378	20.26 372	1.24 369	1.07 374	0.98 371	1.33 375	1.80 366	2.04 364

SPS-STEREO	15.04 376	6.23 373	13.21 354	11.34 386	11.65 389	23.30 375	7.15 353	24.16 386	15.65 334	31.78 386	29.19 369	31.62 383	21.32 380	24.62 387	19.50 370	7.59 389	4.19 404	3.22 381	1.48 376	6.99 385	6.54 385
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ACVNet-4b	15.90 379	22.00 394	12.37 344	16.40 393	15.14 395	31.87 391	7.50 357	19.04 367	27.85 373	11.48 327	22.02 342	31.86 384	9.16 333	17.95 370	5.69 272	10.43 396	2.58 388	24.44 398	4.87 395	16.04 396	9.28 395

SGM+DAISY	15.62 378	7.26 379	19.28 373	8.94 381	10.11 387	26.25 380	10.49 374	19.36 372	14.65 329	30.64 384	33.59 382	33.00 385	22.32 384	24.96 388	16.42 365	7.90 390	6.25 408	4.51 384	3.37 386	5.86 381	7.20 387

SGM_RVC	10.08 357	0.60 165	3.42 154	2.30 285	0.32 132	19.41 369	6.33 342	18.95 366	14.64 328	25.14 379	24.32 353	33.34 386	18.79 371	19.86 377	12.55 352	0.25 329	0.26 352	0.22 353	0.24 325	0.34 305	0.40 313
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
FCDSN-DC	10.24 360	0.56 154	3.49 159	1.96 244	1.29 238	16.90 361	4.59 319	17.16 352	19.10 349	24.64 378	32.46 380	33.82 387	22.14 383	15.93 362	10.45 339	0.04 259	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 101	0.21 273
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	10.72 363	0.52 143	4.27 210	1.88 232	1.63 253	17.18 362	5.29 331	18.20 359	19.69 354	28.50 382	34.51 384	34.03 388	21.48 381	15.89 361	11.15 346	0.03 243	0.01 126	0.02 286	0.01 210	0.07 132	0.09 180

NVStereoNet_ROB	16.04 380	6.75 375	12.90 352	6.37 378	7.42 380	12.89 344	9.74 369	22.78 384	25.12 369	30.32 383	46.19 399	34.37 389	25.38 386	21.48 382	21.38 374	5.94 384	3.10 396	6.07 387	10.09 400	4.01 377	8.54 393
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
LE_ROB	16.73 385	1.28 290	11.61 341	3.72 353	1.65 254	16.67 359	9.17 364	14.39 330	55.91 406	63.81 417	40.86 394	35.94 390	37.73 401	14.24 351	26.87 392	0.05 271	0.10 290	0.13 342	0.22 322	0.12 197	0.15 244

ELAS_RVC	16.54 383	2.26 340	10.09 336	5.50 374	4.46 361	28.28 387	16.72 399	25.55 388	33.54 383	40.19 397	40.30 393	36.68 391	30.03 392	29.40 391	20.61 373	0.98 367	1.21 376	0.86 370	0.70 364	1.39 360	2.16 365
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_1	18.70 390	25.08 396	12.72 350	17.33 394	15.18 396	26.02 378	9.62 368	28.44 394	34.49 384	24.39 376	24.32 353	37.22 392	20.13 377	16.67 366	13.39 355	10.45 397	2.59 389	24.77 399	4.92 396	16.57 397	9.75 396

ELAS	16.72 384	2.14 338	9.23 329	4.92 370	4.53 364	32.66 394	15.11 395	27.40 391	28.68 376	40.27 398	44.90 397	38.33 393	30.50 393	26.44 390	21.94 380	0.88 362	1.23 377	0.67 366	0.89 369	1.49 361	2.18 367
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MeshStereo	11.52 366	1.52 307	4.55 223	1.89 234	1.46 247	19.87 371	5.11 327	20.66 381	15.91 336	32.67 387	34.51 384	39.34 394	21.15 379	18.74 373	12.10 348	0.11 301	0.06 254	0.01 257	0.00 1	0.45 323	0.22 275
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
IMH-64-1	27.21 399	28.77 399	16.84 368	31.57 401	20.76 400	26.43 381	15.10 393	47.11 403	45.20 399	33.53 389	51.16 405	41.42 395	31.10 395	36.48 397	22.39 381	13.48 400	2.87 394	33.95 404	10.70 401	23.50 402	11.75 401

IMH-64	27.21 399	28.77 399	16.84 368	31.57 401	20.76 400	26.43 381	15.10 393	47.11 403	45.20 399	33.53 389	51.16 405	41.42 395	31.10 395	36.48 397	22.39 381	13.48 400	2.87 394	33.95 404	10.70 401	23.50 402	11.75 401

IMH	29.82 403	29.11 401	18.51 372	34.28 405	21.40 405	32.33 393	15.39 397	49.40 410	53.07 404	37.88 394	55.32 410	45.05 397	39.54 402	40.63 404	24.12 385	14.03 403	3.27 398	34.93 406	11.24 403	24.69 404	12.21 403

PWCK	30.53 404	44.32 411	47.25 405	29.76 399	7.23 378	40.78 401	27.10 409	44.73 402	44.32 398	47.31 405	36.37 386	47.16 398	26.05 388	41.26 405	31.87 399	21.83 407	4.03 403	29.50 401	4.67 392	27.17 408	7.80 389

ACVNet_2	26.45 397	29.35 402	25.14 387	20.27 397	15.43 397	34.97 396	12.23 383	48.37 408	66.25 416	42.69 400	56.73 411	51.77 399	25.59 387	20.39 380	13.52 357	10.13 395	2.59 389	22.78 396	3.52 388	17.57 398	9.80 397

WAO-7	29.39 402	24.43 395	20.47 376	32.71 404	13.83 393	34.70 395	20.27 406	52.19 413	65.03 414	43.29 401	59.35 413	52.19 400	44.68 407	31.71 393	30.56 398	10.98 398	4.94 405	13.71 390	12.52 405	12.06 391	8.22 391

MANE	19.47 393	1.27 287	5.07 247	4.69 368	5.55 371	30.49 389	9.94 370	34.01 396	37.27 392	44.13 403	51.57 407	52.51 401	40.41 403	33.58 395	24.81 387	0.89 363	0.86 373	1.11 373	9.72 399	0.38 310	1.06 348

WAO-6	34.74 407	36.76 408	15.36 362	37.53 407	24.15 409	35.99 397	19.36 402	48.96 409	68.54 417	43.84 402	47.58 401	52.77 402	52.60 411	32.63 394	34.73 404	26.20 410	7.74 411	42.78 411	21.64 411	28.07 409	17.62 411

SGM-ForestM	16.99 386	1.08 266	5.74 275	2.12 267	0.75 194	31.63 390	12.21 382	27.80 392	32.25 380	37.88 394	39.99 392	52.96 403	35.20 398	33.60 396	24.47 386	0.26 331	0.39 361	0.31 359	0.39 352	0.26 283	0.53 330

LVE	34.99 408	40.10 410	34.97 398	32.49 403	18.61 399	51.45 415	26.82 408	52.15 412	65.94 415	47.21 404	61.04 415	53.99 404	37.30 400	37.95 400	34.09 403	15.55 406	5.95 407	31.01 403	13.81 406	22.58 401	16.72 409

ktn	48.94 415	57.58 417	38.86 401	59.57 418	43.27 414	50.37 413	43.38 415	48.07 406	61.11 410	51.30 408	54.25 409	54.96 405	52.88 412	47.30 412	35.83 405	57.77 418	24.88 415	62.69 418	43.55 415	50.70 416	40.41 415

JetBlue	29.12 401	15.72 392	54.12 407	15.93 392	20.98 403	60.90 419	30.62 410	39.38 398	34.62 386	34.08 392	39.69 390	57.35 406	43.17 405	50.71 415	50.60 416	2.41 376	3.79 402	2.81 380	3.45 387	9.57 387	12.59 404

BEATNet-Init1	23.31 395	9.03 383	41.67 403	4.17 363	2.53 302	45.68 408	19.47 403	33.43 395	38.45 394	47.59 406	49.10 403	59.31 407	41.80 404	38.35 403	29.21 396	0.47 352	0.50 369	0.81 368	0.66 363	2.10 370	1.86 360

notaker	47.42 414	55.20 416	49.13 406	56.52 416	40.18 412	38.52 399	32.97 411	47.21 405	56.08 407	57.21 412	57.24 412	60.09 408	59.19 418	53.93 417	41.64 411	40.61 414	19.93 414	57.21 415	37.41 413	49.02 415	39.02 414

TorneroNet-64	32.42 405	31.89 403	30.52 393	34.73 406	21.13 404	46.99 409	18.82 401	43.10 401	59.42 409	32.70 388	46.98 400	62.01 409	36.98 399	43.97 408	33.88 402	14.10 404	3.22 397	35.28 407	11.72 404	26.84 407	14.07 405

WAO-8	38.15 410	35.51 406	21.50 378	43.67 409	23.92 407	44.44 404	20.26 404	52.83 414	76.62 419	53.57 410	66.79 418	62.63 410	54.56 414	42.03 406	39.18 408	22.71 408	6.65 409	37.08 409	19.08 409	24.72 406	15.24 406

Venus	38.15 410	35.51 406	21.50 378	43.67 409	23.92 407	44.44 404	20.26 404	52.83 414	76.62 419	53.57 410	66.81 419	62.63 410	54.56 414	42.03 406	39.18 408	22.71 408	6.65 409	37.08 409	19.08 409	24.70 405	15.24 406

TorneroNet	35.11 409	33.92 405	33.82 396	37.86 408	22.01 406	49.64 412	21.58 407	48.09 407	55.23 405	37.50 393	53.79 408	62.81 412	43.66 406	46.71 411	41.25 410	14.80 405	3.53 401	36.72 408	14.57 407	28.28 410	16.49 408

DPSimNet_ROB	53.45 416	64.73 421	44.39 404	53.97 414	45.39 416	53.66 416	54.83 418	55.15 416	57.87 408	64.16 418	50.83 404	63.40 413	53.34 413	46.45 410	65.81 419	63.13 419	26.54 416	57.94 416	51.11 418	45.52 414	50.69 420

JetRed	61.02 419	61.05 419	82.56 416	46.09 412	56.80 420	83.19 421	63.76 419	59.26 419	63.61 412	69.29 420	68.85 420	66.59 414	47.62 409	61.57 418	74.09 420	45.58 415	66.14 421	46.59 412	45.06 416	63.17 419	49.58 419

Dean	34.67 406	38.70 409	25.33 388	29.89 400	17.21 398	45.24 407	11.98 381	56.90 417	76.55 418	63.47 416	60.22 414	67.36 415	48.14 410	37.24 399	39.01 407	11.00 399	2.83 392	28.35 400	5.60 397	18.14 399	10.31 398

UNDER WATER-64	45.16 413	46.99 412	66.69 412	43.90 411	27.64 410	55.58 418	41.87 414	39.42 399	48.42 401	51.73 409	43.08 395	67.76 416	56.69 416	48.02 413	48.34 413	39.50 413	17.64 413	51.78 414	38.93 414	36.62 411	32.61 413

UNDER WATER	45.09 412	48.60 414	67.37 413	49.30 413	31.41 411	53.80 417	37.39 412	40.25 400	52.48 403	50.24 407	45.37 398	68.37 417	57.76 417	51.03 416	49.88 414	29.97 411	13.75 412	51.22 413	36.57 412	37.87 412	29.12 412

HanzoNet	56.48 418	59.32 418	58.25 409	55.32 415	41.94 413	50.95 414	41.33 413	51.12 411	61.40 411	65.62 419	65.59 417	71.66 418	69.41 419	70.77 420	60.03 418	63.99 420	34.70 417	61.96 417	50.54 417	51.00 417	44.71 417

KSHMR	55.63 417	63.60 420	37.85 400	74.69 420	49.56 418	49.01 411	45.73 416	57.46 418	63.97 413	61.61 415	62.07 416	72.39 419	47.01 408	50.65 414	43.29 412	54.10 417	62.21 419	66.10 419	53.94 419	51.25 418	46.11 418

LRCNet_RVC	66.23 420	65.67 422	67.63 414	71.47 419	54.32 419	32.17 392	2.66 276	63.19 420	21.35 361	81.79 421	91.26 422	83.62 420	71.62 420	69.32 419	52.57 417	95.49 426	64.45 420	95.07 426	95.19 426	71.52 420	74.31 422

MADNet++	82.84 422	82.38 424	73.57 415	87.72 425	82.97 424	93.14 422	69.15 420	86.42 424	82.50 421	93.46 425	86.70 421	86.28 421	80.92 421	88.34 421	88.84 422	86.83 424	84.17 425	72.64 421	68.92 421	80.47 425	81.42 426

xxxxx1	85.63 424	90.31 425	96.68 424	76.54 421	80.57 421	97.44 425	96.86 426	85.53 421	88.53 422	88.68 422	91.71 423	94.23 422	92.93 422	90.02 422	91.98 423	70.60 421	70.39 422	73.68 422	81.46 423	74.61 421	79.86 423

tt_ll	85.63 424	90.31 425	96.68 424	76.54 421	80.57 421	97.44 425	96.86 426	85.53 421	88.53 422	88.68 422	91.71 423	94.23 422	92.93 422	90.02 422	91.98 423	70.60 421	70.39 422	73.68 422	81.46 423	74.61 421	79.86 423

ff	85.63 424	90.31 425	96.68 424	76.54 421	80.57 421	97.44 425	96.86 426	85.53 421	88.53 422	88.68 422	91.71 423	94.23 422	92.93 422	90.02 422	91.98 423	70.60 421	70.39 422	73.68 422	81.46 423	74.61 421	79.86 423

test_example2	99.39 431	99.98 432	99.99 431	100.00 435	99.98 430	99.72 429	99.99 430	97.34 426	100.00 430	100.00 432	100.00 430	96.42 425	96.66 426	99.97 429	99.96 430	100.00 433	99.97 430	98.66 428	99.15 429	100.00 432	100.00 434

PML	97.88 427	100.00 433	96.45 423	98.01 428	97.88 428	100.00 430	99.35 429	96.88 425	97.72 426	100.00 432	97.36 426	97.38 426	99.60 428	100.00 433	96.32 427	99.99 431	97.55 426	100.00 429	96.01 427	99.18 428	87.92 427

MEDIAN_ROB	98.41 428	99.70 428	99.30 428	97.09 426	97.02 426	96.89 424	95.77 425	97.66 427	97.28 425	98.79 429	98.94 428	99.18 427	98.14 427	96.89 425	96.88 428	99.96 430	99.16 427	100.00 429	99.99 430	99.69 429	99.88 429

Anonymous_1	99.08 430	99.91 429	99.85 430	97.63 427	99.10 429	100.00 430	100.00 431	99.61 429	99.96 428	99.28 430	99.86 429	99.54 428	99.99 430	99.29 428	99.75 429	96.05 427	99.59 428	97.31 427	98.57 428	97.71 427	98.63 428

DPSMNet_ROB	99.91 434	100.00 433	99.99 431	99.99 432	100.00 431	100.00 430	100.00 431	99.98 431	100.00 430	98.35 426	100.00 430	99.84 429	100.00 432	99.98 430	99.99 431	100.00 433	100.00 432	100.00 429	100.00 432	100.00 432	100.00 434

DGTPSM_ROB	99.90 433	100.00 433	99.99 431	99.99 432	100.00 431	100.00 430	100.00 431	99.97 430	100.00 430	98.35 426	100.00 430	99.84 429	100.00 432	99.98 430	99.99 431	99.99 431	100.00 432	100.00 429	100.00 432	100.00 432	100.00 434

HaxPig	98.85 429	99.94 430	95.08 422	99.99 432	100.00 431	94.03 423	94.78 423	99.15 428	99.98 429	99.99 431	100.00 430	99.98 431	99.99 430	98.12 427	95.97 426	100.00 433	99.99 431	100.00 429	99.99 430	100.00 432	99.99 432

tt	83.26 423	0.34 55	99.99 431	79.40 424	93.18 425	100.00 430	100.00 431	100.00 432	99.95 427	60.33 414	47.63 402	99.98 431	99.96 429	99.98 430	100.00 434	92.42 425	99.82 429	73.83 425	73.63 422	88.42 426	56.35 421

MyStereo03	100.00 437	100.00 433	100.00 435	100.00 435	100.00 431	100.00 430	100.00 431	100.00 432	100.00 430	100.00 432	100.00 430	100.00 433	100.00 432	100.00 433	100.00 434	100.00 433	100.00 432	100.00 429	100.00 432	100.00 432	100.00 434

MyStereo02	100.00 437	100.00 433	100.00 435	100.00 435	100.00 431	100.00 430	100.00 431	100.00 432	100.00 430	100.00 432	100.00 430	100.00 433	100.00 432	100.00 433	100.00 434	100.00 433	100.00 432	100.00 429	100.00 432	100.00 432	100.00 434

MyStereo	100.00 437	100.00 433	100.00 435	100.00 435	100.00 431	100.00 430	100.00 431	100.00 432	100.00 430	100.00 432	100.00 430	100.00 433	100.00 432	100.00 433	100.00 434	100.00 433	100.00 432	100.00 429	100.00 432	100.00 432	100.00 434

SPstereo	72.39 421	47.55 413	62.34 411	56.88 417	45.69 417	78.85 420	84.60 422	100.00 432	100.00 430	98.50 428	98.20 427	100.00 433	96.58 425	96.95 426	81.91 421	46.63 416	38.86 418	67.86 420	64.79 420	39.95 413	41.68 416

Selective-RAFT-Error	100.00 437	100.00 433	100.00 435	100.00 435	100.00 431	100.00 430	100.00 431	100.00 432	100.00 430	100.00 432	100.00 430	100.00 433	100.00 432	100.00 433	100.00 434	100.00 433	100.00 432	100.00 429	100.00 432	100.00 432	100.00 434

CasAABBNet	100.00 437	100.00 433	100.00 435	100.00 435	100.00 431	100.00 430	100.00 431	100.00 432	100.00 430	100.00 432	100.00 430	100.00 433	100.00 432	100.00 433	100.00 434	100.00 433	100.00 432	100.00 429	100.00 432	100.00 432	100.00 434

LSM0	100.00 437	100.00 433	100.00 435	100.00 435	100.00 431	100.00 430	100.00 431	100.00 432	100.00 430	100.00 432	100.00 430	100.00 433	100.00 432	100.00 433	100.00 434	100.00 433	100.00 432	100.00 429	100.00 432	100.00 432	99.99 432

DPSM_ROB	99.95 435	100.00 433	100.00 435	99.76 430	100.00 431	100.00 430	100.00 431	100.00 432	100.00 430	100.00 432	100.00 430	100.00 433	100.00 432	100.00 433	100.00 434	99.21 428	100.00 432	100.00 429	100.00 432	99.99 430	99.95 430

DPSM	99.95 435	100.00 433	100.00 435	99.76 430	100.00 431	100.00 430	100.00 431	100.00 432	100.00 430	100.00 432	100.00 430	100.00 433	100.00 432	100.00 433	100.00 434	99.21 428	100.00 432	100.00 429	100.00 432	99.99 430	99.95 430

AVERAGE_ROB	99.62 432	99.95 431	98.81 427	100.00 435	100.00 431	98.08 428	95.47 424	100.00 432	100.00 430	100.00 432	100.00 430	100.00 433	100.00 432	100.00 433	99.99 431	100.00 433	100.00 432	100.00 429	100.00 432	100.00 432	100.00 434

ASD4		81.57 423

Low-res two-view benchmark