Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

CASnet	0.28 1	0.31 78	1.20 11	0.28 61	0.11 1	0.47 38	0.19 15	0.44 9	0.44 41	0.38 58	0.31 30	0.23 16	0.17 2	0.29 11	0.19 4	0.10 81	0.06 1	0.15 252	0.12 158	0.16 112	0.07 3
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
4D-IteraStereo	0.44 100	0.96 313	2.63 319	0.27 43	0.30 224	0.45 23	0.25 105	0.52 45	0.50 79	0.40 65	0.31 30	0.40 91	0.19 11	0.35 36	0.32 123	0.09 18	0.06 1	0.12 141	0.11 128	0.19 169	0.30 301

CAS	0.35 38	0.25 32	1.30 18	0.79 371	0.34 266	0.51 61	0.23 67	0.46 13	0.39 16	0.22 5	0.31 30	0.20 2	0.17 2	0.28 3	0.23 37	0.73 385	0.06 1	0.07 1	0.05 1	0.09 7	0.37 340

Selective-IGEV	0.29 5	0.23 21	1.28 15	0.27 43	0.30 224	0.35 12	0.20 25	0.56 65	0.38 11	0.21 2	0.30 26	0.22 9	0.18 7	0.37 48	0.18 1	0.07 1	0.06 1	0.08 3	0.15 229	0.16 112	0.29 293

LCNet	0.54 202	0.37 110	1.78 113	0.92 381	0.22 139	0.96 345	0.30 181	0.59 78	0.58 137	0.51 149	0.55 167	0.41 95	0.76 322	0.84 196	0.26 61	0.09 18	0.06 1	0.12 141	0.18 270	0.98 387	0.39 346

GMM-Stereo	0.50 168	0.23 21	2.41 282	0.54 337	0.24 164	0.77 302	0.46 286	0.59 78	0.57 127	0.58 222	0.73 292	0.47 143	0.43 203	0.68 163	0.27 69	0.10 81	0.06 1	0.13 196	0.13 183	0.14 70	0.44 359

CREStereo++_RVC	0.33 22	0.29 67	1.74 91	0.24 8	0.16 40	0.54 83	0.15 1	0.40 4	0.55 116	0.37 53	0.51 133	0.24 23	0.19 11	0.27 1	0.26 61	0.09 18	0.06 1	0.08 3	0.30 338	0.08 1	0.06 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
s12784h	0.36 42	0.28 63	1.58 57	0.23 4	0.11 1	0.62 202	0.24 90	0.79 196	0.64 194	0.44 85	0.52 141	0.28 45	0.26 57	0.50 111	0.24 51	0.11 130	0.06 1	0.09 23	0.06 8	0.16 112	0.06 1

HITNet	0.46 125	0.92 297	2.09 222	0.33 159	0.14 13	0.55 95	0.22 50	0.83 214	0.56 124	0.51 149	0.49 123	0.48 150	0.37 141	0.48 97	0.54 225	0.09 18	0.06 1	0.10 52	0.08 30	0.23 209	0.09 18
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
MLCV	0.48 142	0.89 293	1.85 148	0.29 82	0.14 13	0.59 152	0.23 67	0.72 127	0.59 144	0.66 288	0.66 254	0.55 173	0.36 133	1.03 213	0.49 207	0.09 18	0.06 1	0.09 23	0.07 14	0.19 169	0.11 39

panet	0.28 1	0.26 41	1.32 21	0.19 1	0.12 3	0.54 83	0.15 1	0.48 24	0.46 54	0.27 31	0.33 38	0.24 23	0.21 18	0.30 14	0.21 24	0.10 81	0.07 11	0.08 3	0.05 1	0.09 7	0.07 3

H2IRNET	0.40 68	0.61 196	1.90 170	0.29 82	0.17 64	0.54 83	0.18 12	0.52 45	0.50 79	0.27 31	0.56 178	0.47 143	0.35 128	0.46 85	0.33 133	0.10 81	0.07 11	0.12 141	0.14 208	0.32 287	0.12 66

IGEVStereo-DCA	0.33 22	0.34 96	1.38 29	0.27 43	0.16 40	0.45 23	0.23 67	0.46 13	0.41 25	0.24 12	0.21 2	0.26 36	0.25 45	0.64 152	0.52 217	0.09 18	0.07 11	0.10 52	0.18 270	0.16 112	0.22 231

rrr	0.46 125	0.34 96	3.08 366	0.27 43	0.16 40	0.45 23	0.28 154	1.09 364	0.51 84	0.24 12	0.21 2	0.26 36	0.25 45	0.64 152	0.52 217	0.09 18	0.07 11	0.10 52	0.29 333	0.16 112	0.25 265

LoS_RVC	0.29 5	0.33 87	1.19 10	0.25 16	0.34 266	0.43 21	0.22 50	0.42 6	0.32 2	0.22 5	0.33 38	0.23 16	0.24 34	0.31 18	0.21 24	0.07 1	0.07 11	0.07 1	0.05 1	0.10 12	0.31 308

anonymousdsp2	0.34 29	0.24 29	1.16 8	0.28 61	0.15 27	0.57 121	0.23 67	0.79 196	0.47 68	0.38 58	0.37 50	0.40 91	0.25 45	0.47 92	0.21 24	0.09 18	0.07 11	0.10 52	0.13 183	0.19 169	0.27 282

CES	0.30 9	0.27 43	1.09 4	0.23 4	0.50 343	0.40 18	0.20 25	0.46 13	0.44 41	0.22 5	0.28 17	0.26 36	0.19 11	0.33 29	0.21 24	0.09 18	0.07 11	0.08 3	0.05 1	0.15 84	0.49 366

EGLCR-Stereo	0.29 5	0.27 43	0.97 2	0.30 96	0.19 101	0.56 104	0.17 6	0.68 113	0.36 7	0.30 37	0.18 1	0.27 42	0.17 2	0.38 52	0.19 4	0.09 18	0.07 11	0.10 52	0.08 30	0.10 12	0.35 325

Selective-RAFT	0.35 38	0.26 41	1.48 46	0.31 121	0.15 27	0.61 182	0.19 15	0.60 85	0.54 112	0.28 35	0.29 21	0.40 91	0.33 118	0.50 111	0.27 69	0.10 81	0.07 11	0.09 23	0.35 355	0.19 169	0.08 11

DCANet-4	0.40 68	0.27 43	2.21 246	0.25 16	0.14 13	0.51 61	0.22 50	0.77 169	0.72 256	0.54 177	0.47 94	0.28 45	0.37 141	0.37 48	0.34 138	0.09 18	0.07 11	0.08 3	0.07 14	0.08 1	0.22 231

fff	0.43 91	0.77 253	1.95 189	0.24 8	0.13 6	0.51 61	0.22 50	0.77 169	0.75 286	0.54 177	0.47 94	0.31 53	0.65 295	0.36 41	0.34 138	0.09 18	0.07 11	0.08 3	0.07 14	0.08 1	0.22 231

ADStereo(finetuned)	0.45 115	0.77 253	2.12 229	0.25 16	0.14 13	0.51 61	0.22 50	0.77 169	0.72 256	0.54 177	0.48 106	0.31 53	0.76 322	0.37 48	0.38 154	0.09 18	0.07 11	0.09 23	0.07 14	0.13 52	0.23 249

DisPM	0.43 91	0.33 87	1.78 113	0.57 347	0.18 88	0.59 152	0.63 337	0.53 51	0.61 162	0.60 243	0.53 149	0.38 79	0.26 57	0.75 180	0.29 92	0.12 177	0.07 11	0.12 141	0.11 128	0.11 23	0.14 112

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 226	0.87 287	2.11 226	0.32 144	0.30 224	0.84 325	0.40 255	0.88 251	0.72 256	0.65 285	0.73 292	0.66 228	0.57 269	0.93 202	0.71 267	0.13 206	0.07 11	0.10 52	0.08 30	0.15 84	0.14 112

RAFT+CT+SA	0.50 168	0.86 284	1.82 143	0.37 233	0.75 375	0.54 83	0.34 224	0.77 169	0.63 187	0.38 58	0.55 167	0.34 66	0.29 96	0.68 163	0.27 69	0.09 18	0.07 11	0.11 96	0.51 378	0.29 266	0.41 355

test_5	0.51 183	0.87 287	1.99 201	0.37 233	0.65 368	0.58 136	0.35 230	0.78 183	0.62 178	0.48 119	0.55 167	0.45 129	0.40 167	0.72 177	0.30 103	0.09 18	0.07 11	0.12 141	0.12 158	0.33 294	0.38 343

test_4	0.40 68	0.37 110	2.01 204	0.29 82	0.21 118	0.50 55	0.28 154	0.47 21	0.39 16	0.42 75	0.76 299	0.38 79	0.22 23	0.52 118	0.33 133	0.08 4	0.07 11	0.11 96	0.15 229	0.28 263	0.07 3

iRaft-Stereo_5w	0.54 202	1.01 334	2.08 221	0.27 43	0.21 118	0.49 49	0.28 154	0.73 135	0.58 137	0.40 65	0.61 212	0.62 209	0.46 222	1.78 299	0.47 199	0.09 18	0.07 11	0.11 96	0.10 78	0.39 334	0.12 66

IPLG	0.69 283	0.84 279	2.43 288	0.35 196	0.21 118	1.65 386	0.61 331	1.36 383	0.58 137	1.39 383	0.51 133	0.37 73	0.87 337	1.41 244	0.36 147	0.09 18	0.07 11	0.14 226	0.12 158	0.32 287	0.11 39

test-3	0.43 91	0.20 4	1.70 79	0.34 182	0.32 249	0.45 23	0.23 67	0.71 122	0.46 54	0.51 149	0.29 21	0.45 129	0.21 18	0.59 139	0.98 300	0.08 4	0.07 11	0.10 52	0.35 355	0.29 266	0.28 287

test_1	0.43 91	0.20 4	1.70 79	0.34 182	0.32 249	0.45 23	0.23 67	0.71 122	0.46 54	0.50 137	0.29 21	0.45 129	0.21 18	0.59 139	0.98 300	0.08 4	0.07 11	0.10 52	0.35 355	0.29 266	0.29 293

HHNet	0.60 239	0.65 215	2.60 318	0.36 214	0.25 176	0.64 229	0.61 331	0.64 95	0.62 178	0.55 191	1.13 354	0.32 59	0.60 278	0.42 64	1.79 356	0.15 248	0.07 11	0.12 141	0.10 78	0.18 151	0.15 142

AAGNet	0.88 339	0.33 87	1.79 131	0.54 337	0.98 388	0.62 202	0.46 286	0.50 33	0.60 148	0.58 222	0.53 149	0.50 155	0.73 315	1.23 233	7.48 416	0.11 130	0.07 11	0.12 141	0.10 78	0.14 70	0.09 18

STrans-v2	0.67 272	0.56 187	2.64 321	0.27 43	0.23 151	0.57 121	0.33 220	0.96 305	0.69 230	0.92 346	0.85 316	0.89 321	0.93 344	1.83 309	1.21 327	0.09 18	0.07 11	0.10 52	0.09 46	0.11 23	0.12 66

TransformOpticalFlow	0.64 257	0.56 187	2.66 324	0.44 287	0.26 189	0.62 202	0.28 154	0.83 214	0.71 248	0.76 319	0.74 294	0.91 324	0.85 333	1.83 309	0.81 289	0.10 81	0.07 11	0.11 96	0.09 46	0.11 23	0.12 66

OMP-Stereo	0.59 235	0.65 215	1.74 91	0.56 345	0.37 295	0.60 162	0.26 121	0.70 119	0.65 206	0.66 288	0.60 205	0.69 251	0.32 115	2.09 339	1.20 325	0.10 81	0.07 11	0.12 141	0.09 46	0.17 132	0.10 29

IIG-Stereo	0.59 235	0.65 215	1.74 91	0.54 337	0.23 151	0.61 182	0.21 37	0.73 135	0.65 206	0.64 278	0.69 272	0.69 251	0.38 146	2.09 339	1.39 338	0.11 130	0.07 11	0.11 96	0.09 46	0.15 84	0.09 18

NF-Stereo	0.48 142	0.25 32	1.81 138	0.52 328	0.16 40	0.61 182	0.44 278	0.66 101	0.61 162	0.50 137	0.47 94	0.37 73	0.26 57	1.45 250	0.79 287	0.11 130	0.07 11	0.12 141	0.10 78	0.13 52	0.16 164

OCTAStereo	0.48 142	0.25 32	1.81 138	0.52 328	0.16 40	0.61 182	0.43 270	0.66 101	0.61 162	0.50 137	0.47 94	0.37 73	0.26 57	1.44 246	0.80 288	0.11 130	0.07 11	0.12 141	0.10 78	0.13 52	0.17 175

PSM-AAD	0.63 254	0.22 17	1.77 109	0.37 233	0.23 151	0.86 331	1.17 388	0.59 78	0.60 148	0.64 278	0.71 286	0.68 244	2.93 404	0.65 159	0.31 113	0.09 18	0.07 11	0.17 283	0.15 229	0.13 52	0.33 319

KYRaft	0.48 142	0.29 67	1.75 97	0.33 159	0.21 118	0.75 292	0.44 278	0.58 73	0.57 127	0.64 278	0.93 329	0.53 166	0.72 312	0.60 144	0.24 51	0.10 81	0.07 11	0.12 141	0.14 208	0.12 33	0.54 368

SST-Stereo	0.52 192	0.20 4	1.76 101	0.62 357	0.53 350	0.62 202	0.66 339	0.55 64	0.61 162	0.58 222	0.53 149	0.52 164	0.60 278	1.59 274	0.29 92	0.11 130	0.07 11	0.12 141	0.10 78	0.16 112	0.10 29

RAFT_R40	0.50 168	0.21 9	1.76 101	0.50 321	0.40 309	0.61 182	0.53 307	0.56 65	0.60 148	0.56 200	0.54 159	0.55 173	0.51 245	1.57 268	0.53 221	0.11 130	0.07 11	0.12 141	0.10 78	0.16 112	0.09 18

RE-Stereo	0.48 142	0.25 32	1.81 138	0.52 328	0.16 40	0.61 182	0.43 270	0.66 101	0.60 148	0.50 137	0.47 94	0.37 73	0.26 57	1.44 246	0.78 282	0.11 130	0.07 11	0.12 141	0.10 78	0.13 52	0.17 175

Pruner-Stereo	0.51 183	0.27 43	1.78 113	1.79 406	0.19 101	0.62 202	0.45 284	0.57 68	0.60 148	0.61 250	0.48 106	0.41 95	0.24 34	0.46 85	1.00 306	0.12 177	0.07 11	0.12 141	0.10 78	0.12 33	0.13 99

TVStereo	0.48 142	0.25 32	1.81 138	0.52 328	0.16 40	0.61 182	0.43 270	0.66 101	0.60 148	0.50 137	0.47 94	0.37 73	0.26 57	1.44 246	0.78 282	0.11 130	0.07 11	0.12 141	0.10 78	0.13 52	0.17 175

RAFT-RH_RVC	0.61 247	0.50 167	2.33 267	0.36 214	0.29 214	0.60 162	0.18 12	0.44 9	0.58 137	0.76 319	1.91 380	0.47 143	0.29 96	1.60 275	1.23 329	0.14 234	0.07 11	0.13 196	0.13 183	0.10 12	0.09 18

RAFT-345	0.53 197	0.30 72	2.34 269	0.38 247	0.34 266	0.58 136	0.42 264	0.47 21	0.61 162	0.51 149	1.00 340	0.43 111	0.28 83	1.57 268	0.82 290	0.10 81	0.07 11	0.11 96	0.09 46	0.10 12	0.08 11

CRE-IMP	0.41 72	0.22 17	1.76 101	0.48 317	0.17 64	0.79 311	0.69 346	0.52 45	0.52 89	0.47 100	0.42 74	0.45 129	0.26 57	0.41 61	0.31 113	0.11 130	0.07 11	0.12 141	0.09 46	0.17 132	0.23 249

Prome-Stereo	0.49 159	0.30 72	1.76 101	0.60 355	0.23 151	0.63 218	0.42 264	0.62 91	0.60 148	0.59 235	1.03 345	0.43 111	0.72 312	0.60 144	0.33 133	0.09 18	0.07 11	0.10 52	0.09 46	0.11 23	0.43 357

XX-TBD	0.34 29	0.77 253	1.75 97	0.34 182	0.13 6	0.51 61	0.17 6	0.43 7	0.50 79	0.37 53	0.49 123	0.23 16	0.18 7	0.28 3	0.24 51	0.10 81	0.07 11	0.08 3	0.06 8	0.09 7	0.07 3

DCANet	0.42 85	0.77 253	1.95 189	0.25 16	0.14 13	0.51 61	0.22 50	0.77 169	0.72 256	0.54 177	0.48 106	0.31 53	0.41 178	0.36 41	0.39 161	0.09 18	0.07 11	0.09 23	0.07 14	0.13 52	0.23 249

csc	0.43 91	0.77 253	1.95 189	0.24 8	0.13 6	0.51 61	0.22 50	0.77 169	0.75 286	0.54 177	0.47 94	0.31 53	0.65 295	0.36 41	0.34 138	0.09 18	0.07 11	0.08 3	0.07 14	0.08 1	0.22 231

cscssc	0.43 91	0.77 253	1.95 189	0.24 8	0.13 6	0.51 61	0.22 50	0.77 169	0.75 286	0.54 177	0.47 94	0.31 53	0.65 295	0.36 41	0.34 138	0.09 18	0.07 11	0.08 3	0.07 14	0.08 1	0.22 231

111	0.48 142	1.09 345	1.95 189	0.24 8	0.13 6	0.59 152	0.26 121	0.83 214	0.78 305	0.48 119	0.52 141	0.56 182	0.38 146	0.49 106	0.38 154	0.09 18	0.07 11	0.09 23	0.07 14	0.23 209	0.35 325

test_xeample3	0.46 125	0.34 96	2.99 361	0.37 233	0.16 40	0.49 49	0.33 220	1.06 359	0.44 41	0.25 21	0.23 5	0.24 23	0.25 45	0.49 106	0.56 233	0.09 18	0.07 11	0.10 52	0.40 368	0.17 132	0.26 274

CREStereo	0.28 1	0.30 72	1.33 23	0.19 1	0.13 6	0.55 95	0.17 6	0.48 24	0.46 54	0.27 31	0.33 38	0.24 23	0.21 18	0.31 18	0.21 24	0.11 130	0.07 11	0.08 3	0.05 1	0.10 12	0.07 3
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.31 13	0.35 103	1.30 18	0.20 3	0.14 13	0.57 121	0.25 105	0.46 13	0.42 31	0.27 31	0.32 33	0.27 42	0.24 34	0.39 55	0.23 37	0.43 368	0.07 11	0.08 3	0.05 1	0.18 151	0.07 3

iResNet	0.51 183	0.76 245	2.59 316	0.41 270	0.17 64	0.64 229	0.27 144	0.82 208	0.70 239	0.57 210	0.64 243	0.43 111	0.36 133	0.70 173	0.52 217	0.10 81	0.07 11	0.09 23	0.08 30	0.21 189	0.13 99

MGS-Stereo	0.32 16	0.34 96	1.70 79	0.25 16	0.14 13	0.40 18	0.22 50	0.38 3	0.43 38	0.24 12	0.51 133	0.25 30	0.18 7	0.31 18	0.20 20	0.09 18	0.08 60	0.09 23	0.08 30	0.47 354	0.08 11

ff7	0.32 16	0.52 170	1.38 29	0.25 16	0.16 40	0.56 104	0.23 67	0.46 13	0.41 25	0.24 12	0.23 5	0.20 2	0.23 28	0.48 97	0.19 4	0.09 18	0.08 60	0.10 52	0.18 270	0.23 209	0.22 231

ffff	0.32 16	0.52 170	1.38 29	0.25 16	0.16 40	0.56 104	0.23 67	0.46 13	0.41 25	0.24 12	0.23 5	0.20 2	0.23 28	0.48 97	0.19 4	0.09 18	0.08 60	0.10 52	0.18 270	0.23 209	0.22 231

11t	0.32 16	0.52 170	1.38 29	0.25 16	0.16 40	0.56 104	0.23 67	0.46 13	0.41 25	0.24 12	0.23 5	0.20 2	0.23 28	0.48 97	0.19 4	0.09 18	0.08 60	0.10 52	0.18 270	0.23 209	0.22 231

test croco	0.37 46	0.47 158	2.15 237	0.27 43	0.19 101	0.33 9	0.20 25	0.58 73	0.46 54	0.23 11	0.37 50	0.23 16	0.25 45	0.45 79	0.28 79	0.11 130	0.08 60	0.13 196	0.09 46	0.42 344	0.12 66

MIF-Stereo (partial)	0.34 29	0.41 127	1.93 182	0.26 34	0.24 164	0.32 7	0.17 6	0.53 51	0.42 31	0.25 21	0.37 50	0.25 30	0.26 57	0.44 72	0.31 113	0.11 130	0.08 60	0.12 141	0.10 78	0.19 169	0.14 112

MIF-Stereo	0.30 9	0.36 108	1.68 73	0.27 43	0.24 164	0.29 3	0.18 12	0.33 1	0.34 3	0.26 28	0.37 50	0.18 1	0.18 7	0.31 18	0.27 69	0.10 81	0.08 60	0.08 3	0.07 14	0.25 235	0.08 11

LL-Strereo2	0.41 72	0.90 295	1.83 145	0.44 287	0.24 164	0.54 83	0.27 144	0.58 73	0.45 51	0.41 71	0.33 38	0.44 122	0.21 18	0.44 72	0.34 138	0.09 18	0.08 60	0.16 267	0.14 208	0.17 132	0.17 175

LoS	0.31 13	0.30 72	1.52 51	0.23 4	0.13 6	0.54 83	0.20 25	0.48 24	0.49 73	0.25 21	0.28 17	0.37 73	0.24 34	0.38 52	0.23 37	0.10 81	0.08 60	0.08 3	0.05 1	0.15 84	0.07 3

knoymous	0.34 29	0.25 32	1.75 97	0.24 8	0.18 88	0.45 23	0.24 90	0.57 68	0.38 11	0.41 71	0.39 64	0.55 173	0.25 45	0.38 52	0.23 37	0.11 130	0.08 60	0.12 141	0.07 14	0.13 52	0.12 66

riskmin	0.37 46	0.22 17	1.74 91	0.32 144	0.20 111	0.48 44	0.20 25	0.66 101	0.46 54	0.36 49	0.34 43	0.69 251	0.45 214	0.39 55	0.27 69	0.11 130	0.08 60	0.12 141	0.08 30	0.13 52	0.16 164

ProNet	0.30 9	0.54 178	1.29 16	0.25 16	0.15 27	0.47 38	0.25 105	0.48 24	0.39 16	0.21 2	0.23 5	0.22 9	0.20 16	0.44 72	0.19 4	0.08 4	0.08 60	0.10 52	0.08 30	0.23 209	0.12 66

TestStereo1	0.49 159	0.81 270	1.85 148	0.39 255	0.57 358	0.56 104	0.34 224	0.75 150	0.69 230	0.44 85	0.63 227	0.35 70	0.42 193	0.64 152	0.29 92	0.10 81	0.08 60	0.12 141	0.10 78	0.33 294	0.26 274

ccc-4	0.32 16	0.52 170	1.38 29	0.25 16	0.16 40	0.56 104	0.23 67	0.46 13	0.41 25	0.24 12	0.23 5	0.20 2	0.23 28	0.48 97	0.19 4	0.09 18	0.08 60	0.10 52	0.18 270	0.23 209	0.22 231

IER	0.43 91	0.38 115	1.69 75	0.26 34	0.25 176	0.66 246	0.26 121	0.71 122	0.55 116	0.54 177	0.59 193	0.60 203	0.53 252	0.52 118	0.39 161	0.11 130	0.08 60	0.11 96	0.11 128	0.14 70	0.11 39

SA-5K	0.49 159	0.81 270	1.85 148	0.39 255	0.57 358	0.56 104	0.34 224	0.75 150	0.69 230	0.44 85	0.63 227	0.35 70	0.42 193	0.64 152	0.29 92	0.10 81	0.08 60	0.12 141	0.10 78	0.33 294	0.26 274

DAS	0.56 220	0.35 103	1.55 54	0.33 159	0.34 266	0.50 55	0.42 264	0.83 214	0.74 274	0.83 335	0.68 265	0.56 182	0.48 235	2.40 361	0.46 190	0.12 177	0.08 60	0.12 141	0.09 46	0.18 151	0.15 142

SepStereo	0.52 192	0.35 103	1.55 54	0.33 159	0.34 266	0.50 55	0.42 264	0.83 214	0.74 274	0.83 335	0.68 265	0.56 182	0.48 235	1.56 266	0.46 190	0.12 177	0.08 60	0.12 141	0.09 46	0.18 151	0.15 142

MIPNet	0.83 332	0.81 270	2.40 281	0.61 356	0.18 88	1.48 376	1.39 398	1.60 392	0.74 274	1.94 393	0.85 316	0.73 269	1.68 388	0.87 200	0.31 113	0.09 18	0.08 60	0.11 96	0.32 346	0.25 235	0.12 66

IPLGR	0.54 202	0.56 187	2.68 326	0.36 214	0.18 88	0.62 202	0.54 310	1.02 346	0.64 194	0.73 314	0.46 91	0.47 143	0.45 214	1.12 222	0.29 92	0.09 18	0.08 60	0.11 96	0.09 46	0.19 169	0.12 66

CrosDoStereo	0.94 346	0.37 110	2.53 304	0.25 16	0.32 249	0.54 83	3.76 417	0.72 127	0.60 148	0.70 303	1.40 366	0.53 166	1.49 381	1.78 299	3.09 386	0.10 81	0.08 60	0.11 96	0.11 128	0.21 189	0.11 39

Patchmatch Stereo++	0.39 64	0.27 43	1.78 113	0.44 287	0.16 40	0.61 182	0.27 144	0.51 35	0.52 89	0.47 100	0.43 76	0.43 111	0.28 83	0.54 127	0.28 79	0.12 177	0.08 60	0.12 141	0.10 78	0.17 132	0.12 66
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-softLoss	0.48 142	0.27 43	1.85 148	0.51 324	0.17 64	0.61 182	0.40 255	0.61 87	0.57 127	0.52 156	0.48 106	0.39 83	0.25 45	1.46 251	0.77 280	0.12 177	0.08 60	0.13 196	0.12 158	0.12 33	0.14 112

KMStereo	0.48 142	0.27 43	1.85 148	0.51 324	0.17 64	0.61 182	0.40 255	0.61 87	0.57 127	0.52 156	0.48 106	0.39 83	0.25 45	1.46 251	0.77 280	0.12 177	0.08 60	0.13 196	0.12 158	0.12 33	0.14 112

PSM-adaLoss	0.38 51	0.27 43	1.78 113	0.44 287	0.17 64	0.60 162	0.29 174	0.51 35	0.52 89	0.47 100	0.43 76	0.44 122	0.28 83	0.47 92	0.28 79	0.12 177	0.08 60	0.12 141	0.10 78	0.17 132	0.12 66

FTStereo	0.76 313	0.18 1	2.35 272	0.71 365	0.21 118	0.73 283	1.79 405	0.57 68	0.53 105	1.07 357	1.63 374	1.29 371	2.13 396	0.75 180	0.29 92	0.19 300	0.08 60	0.12 141	0.11 128	0.11 23	0.40 350

ROB_FTStereo_v2	0.38 51	0.27 43	1.78 113	0.44 287	0.17 64	0.61 182	0.28 154	0.51 35	0.52 89	0.47 100	0.43 76	0.44 122	0.28 83	0.47 92	0.28 79	0.12 177	0.08 60	0.12 141	0.10 78	0.17 132	0.12 66

ROB_FTStereo	0.38 51	0.27 43	1.78 113	0.44 287	0.17 64	0.61 182	0.26 121	0.51 35	0.52 89	0.47 100	0.43 76	0.43 111	0.28 83	0.49 106	0.28 79	0.12 177	0.08 60	0.12 141	0.10 78	0.17 132	0.12 66

HUI-Stereo	0.38 51	0.27 43	1.79 131	0.44 287	0.17 64	0.61 182	0.28 154	0.51 35	0.52 89	0.47 100	0.43 76	0.44 122	0.28 83	0.45 79	0.28 79	0.12 177	0.08 60	0.12 141	0.10 78	0.17 132	0.12 66

ASMatch	0.60 239	0.43 136	2.58 314	0.91 380	0.36 283	0.56 104	0.25 105	0.52 45	0.61 162	0.47 100	1.21 356	0.47 143	0.66 299	1.34 240	0.94 296	0.10 81	0.08 60	0.11 96	0.11 128	0.10 12	0.16 164

DeepStereo_LL	0.94 346	0.37 110	2.53 304	0.25 16	0.32 249	0.54 83	3.76 417	0.72 127	0.60 148	0.70 303	1.40 366	0.53 166	1.49 381	1.78 299	3.09 386	0.10 81	0.08 60	0.11 96	0.11 128	0.21 189	0.11 39

DEmStereo	0.68 279	0.31 78	2.25 256	0.42 278	0.17 64	0.66 246	0.89 368	0.51 35	0.59 144	0.60 243	1.01 341	0.45 129	1.26 366	1.54 264	2.26 375	0.10 81	0.08 60	0.10 52	0.10 78	0.10 12	0.11 39

THIR-Stereo	0.86 336	0.62 200	2.13 231	0.25 16	0.16 40	0.58 136	2.74 413	0.59 78	0.51 84	0.62 261	1.62 373	0.97 339	1.80 392	1.69 287	2.25 374	0.10 81	0.08 60	0.14 226	0.11 128	0.15 84	0.11 39

GrayStereo	0.66 269	0.19 2	1.76 101	0.90 379	0.23 151	0.62 202	1.42 402	0.62 91	0.60 148	0.72 310	0.78 303	0.56 182	3.07 407	0.60 144	0.26 61	0.09 18	0.08 60	0.10 52	0.21 303	0.11 23	0.18 193

DeepStereo_RVC	0.44 100	0.28 63	1.92 179	0.49 319	0.17 64	0.60 162	0.59 326	0.50 33	0.52 89	0.49 130	0.45 87	0.39 83	0.86 336	0.45 79	0.33 133	0.11 130	0.08 60	0.11 96	0.09 46	0.15 84	0.19 201

iGMRVC	0.39 64	0.27 43	1.78 113	0.44 287	0.17 64	0.61 182	0.27 144	0.51 35	0.52 89	0.47 100	0.43 76	0.44 122	0.28 83	0.55 131	0.28 79	0.12 177	0.08 60	0.12 141	0.10 78	0.17 132	0.12 66

iRAFT	0.39 64	0.27 43	1.78 113	0.44 287	0.16 40	0.61 182	0.27 144	0.51 35	0.52 89	0.47 100	0.43 76	0.43 111	0.28 83	0.54 127	0.28 79	0.12 177	0.08 60	0.12 141	0.10 78	0.17 132	0.12 66

CroCo-Stereo	0.30 9	0.45 148	1.08 3	0.31 121	0.17 64	0.19 1	0.21 37	0.73 135	0.50 79	0.21 2	0.24 11	0.55 173	0.22 23	0.27 1	0.26 61	0.09 18	0.08 60	0.08 3	0.07 14	0.12 33	0.09 18
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
cross-raft	0.40 68	0.27 43	2.22 249	0.30 96	0.17 64	0.49 49	0.35 230	0.71 122	0.39 16	0.43 80	0.45 87	0.64 220	0.25 45	0.32 23	0.25 58	0.08 4	0.08 60	0.09 23	0.23 309	0.11 23	0.14 112

RAFT-IKP	0.38 51	0.27 43	1.79 131	0.44 287	0.16 40	0.60 162	0.28 154	0.51 35	0.52 89	0.47 100	0.43 76	0.43 111	0.28 83	0.50 111	0.28 79	0.12 177	0.08 60	0.12 141	0.10 78	0.17 132	0.12 66

TestStereo	0.45 115	0.54 178	2.11 226	0.29 82	0.16 40	0.43 21	0.24 90	0.54 61	0.45 51	0.37 53	0.46 91	0.34 66	0.27 71	1.98 328	0.27 69	0.11 130	0.08 60	0.12 141	0.09 46	0.14 70	0.08 11

RALAANet	0.43 91	0.98 324	1.90 170	0.32 144	0.23 151	0.48 44	0.19 15	0.67 110	0.53 105	0.48 119	0.45 87	0.39 83	0.30 104	0.48 97	0.37 149	0.10 81	0.08 60	0.11 96	0.14 208	0.27 257	0.10 29

ARAFT	0.60 239	1.23 364	3.10 368	0.28 61	0.16 40	0.64 229	0.36 236	0.90 263	0.67 219	0.61 250	0.49 123	0.55 173	0.31 112	1.24 236	0.32 123	0.10 81	0.08 60	0.14 226	0.13 183	0.37 320	0.21 221

GMStereo	0.38 51	0.99 328	1.91 176	0.27 43	0.16 40	0.39 17	0.23 67	0.47 21	0.62 178	0.38 58	0.34 43	0.25 30	0.25 45	0.39 55	0.29 92	0.14 234	0.08 60	0.10 52	0.12 158	0.15 84	0.11 39
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CFNet-RSSM	0.41 72	0.32 81	2.20 245	0.27 43	0.44 324	0.52 74	0.19 15	0.76 159	0.48 69	0.43 80	0.36 47	0.54 170	0.26 57	0.33 29	0.25 58	0.09 18	0.08 60	0.09 23	0.38 364	0.10 12	0.09 18

DIP-Stereo	0.37 46	0.34 96	1.50 48	0.27 43	0.18 88	0.63 218	0.17 6	0.92 281	0.53 105	0.49 130	0.48 106	0.30 51	0.30 104	0.39 55	0.30 103	0.10 81	0.08 60	0.10 52	0.08 30	0.15 84	0.12 66
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
BEATNet_4x	0.47 138	0.73 238	1.91 176	0.33 159	0.15 27	0.56 104	0.25 105	0.85 229	0.58 137	0.54 177	0.51 133	0.57 188	0.42 193	0.57 134	0.61 247	0.11 130	0.08 60	0.12 141	0.09 46	0.20 181	0.16 164

R-Stereo Train	0.36 42	0.21 9	1.70 79	0.29 82	0.18 88	0.55 95	0.26 121	0.78 183	0.36 7	0.57 210	0.67 257	0.33 62	0.24 34	0.32 23	0.23 37	0.10 81	0.08 60	0.09 23	0.07 14	0.09 7	0.12 66

RAFT-Stereo	0.36 42	0.21 9	1.70 79	0.29 82	0.18 88	0.55 95	0.26 121	0.78 183	0.36 7	0.57 210	0.67 257	0.33 62	0.24 34	0.32 23	0.23 37	0.10 81	0.08 60	0.09 23	0.07 14	0.09 7	0.12 66
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
AdaStereo	0.44 100	0.38 115	1.79 131	0.34 182	0.20 111	0.57 121	0.28 154	0.92 281	0.69 230	0.52 156	0.55 167	0.61 205	0.33 118	0.48 97	0.39 161	0.17 280	0.08 60	0.17 283	0.11 128	0.18 151	0.12 66
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
iResNetv2_ROB	0.59 235	1.43 380	2.96 356	0.40 264	0.22 139	0.58 136	0.28 154	0.91 273	0.73 270	0.57 210	0.63 227	0.60 203	0.41 178	0.74 179	0.35 145	0.11 130	0.08 60	0.10 52	0.07 14	0.43 345	0.17 175

HSM	0.62 251	0.76 245	1.72 86	0.30 96	0.29 214	0.64 229	0.28 154	0.94 290	0.62 178	0.58 222	0.57 184	1.40 377	0.64 293	2.59 377	0.42 174	0.11 130	0.08 60	0.10 52	0.08 30	0.14 70	0.11 39

StereoDRNet-Refined	0.50 168	0.41 127	1.50 48	0.33 159	0.21 118	0.68 262	0.26 121	0.81 202	0.68 221	0.67 292	0.68 265	0.73 269	0.42 193	1.10 219	0.59 243	0.11 130	0.08 60	0.14 226	0.14 208	0.25 235	0.21 221
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet_ROB	0.50 168	1.15 355	1.73 87	0.31 121	0.21 118	0.58 136	0.22 50	0.95 301	0.82 318	0.58 222	0.62 217	0.57 188	0.39 160	0.84 196	0.40 166	0.11 130	0.08 60	0.09 23	0.06 8	0.21 189	0.13 99

DN-CSS_ROB	0.48 142	1.23 364	1.99 201	0.39 255	0.22 139	0.56 104	0.19 15	0.75 150	0.61 162	0.45 92	0.62 217	0.41 95	0.31 112	0.70 173	0.32 123	0.11 130	0.08 60	0.14 226	0.13 183	0.36 313	0.12 66

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 168	0.33 87	0.93 1	0.26 34	0.22 139	0.46 35	0.20 25	1.10 365	1.34 379	3.16 413	0.32 33	0.22 9	0.20 16	0.30 14	0.22 33	0.10 81	0.09 115	0.11 96	0.09 46	0.15 84	0.19 201

CoDeX	0.52 192	0.43 136	2.25 256	0.29 82	0.26 189	0.61 182	0.32 212	0.99 327	0.68 221	0.48 119	0.55 167	0.52 164	0.40 167	1.60 275	0.35 145	0.12 177	0.09 115	0.11 96	0.10 78	0.13 52	0.12 66

GMStereo_Zeroshot	0.41 72	0.36 108	1.54 52	0.41 270	0.19 101	0.52 74	0.19 15	0.59 78	0.52 89	0.57 210	0.59 193	0.63 212	0.29 96	0.58 136	0.33 133	0.15 248	0.09 115	0.16 267	0.09 46	0.24 224	0.12 66

StereoIM	0.29 5	0.54 178	1.44 39	0.24 8	0.29 214	0.29 3	0.16 4	0.45 12	0.37 10	0.19 1	0.21 2	0.28 45	0.22 23	0.30 14	0.29 92	0.10 81	0.09 115	0.10 52	0.08 30	0.11 23	0.11 39

anonymousa	0.48 142	0.46 150	2.44 290	0.29 82	0.34 266	0.61 182	0.25 105	0.66 101	0.54 112	0.53 165	0.77 302	0.73 269	0.46 222	0.33 29	0.31 113	0.10 81	0.09 115	0.12 141	0.29 333	0.10 12	0.19 201

CroCo-Stereo Lap2	0.33 22	0.61 196	1.47 43	0.32 144	0.38 300	0.23 2	0.22 50	0.58 73	0.46 54	0.22 5	0.27 16	0.29 50	0.23 28	0.32 23	0.26 61	0.09 18	0.09 115	0.10 52	0.08 30	0.21 189	0.14 112

Sa-1000	0.51 183	0.72 235	1.90 170	0.31 121	0.60 365	0.60 162	0.31 191	0.94 290	0.71 248	0.52 156	0.83 309	0.42 108	0.33 118	0.68 163	0.28 79	0.10 81	0.09 115	0.13 196	0.29 333	0.29 266	0.10 29

SA	0.50 168	0.75 244	1.95 189	0.31 121	0.61 366	0.57 121	0.31 191	0.91 273	0.73 270	0.42 75	0.62 217	0.38 79	0.47 227	0.68 163	0.29 92	0.09 18	0.09 115	0.13 196	0.32 346	0.30 275	0.10 29

PFNet+	0.45 115	0.37 110	1.86 156	0.46 304	0.18 88	0.58 136	0.77 358	0.52 45	0.64 194	0.56 200	0.48 106	0.39 83	0.26 57	0.93 202	0.32 123	0.13 206	0.09 115	0.14 226	0.13 183	0.12 33	0.15 142

PFNet	0.60 239	0.33 87	2.47 295	0.41 270	0.55 355	0.62 202	0.27 144	0.61 87	0.63 187	0.61 250	0.56 178	0.45 129	0.32 115	1.88 321	1.14 320	0.28 353	0.09 115	0.12 141	0.16 245	0.26 250	0.20 215

AnonymousM	0.37 46	0.44 143	1.50 48	0.25 16	0.15 27	0.52 74	0.23 67	0.60 85	0.42 31	0.42 75	0.32 33	0.30 51	0.25 45	0.34 34	0.23 37	0.11 130	0.09 115	0.71 385	0.36 361	0.12 33	0.07 3

LMCR-Stereo	0.52 192	0.71 231	2.39 279	0.40 264	0.21 118	0.74 286	0.31 191	1.02 346	0.64 194	0.61 250	0.63 227	0.39 83	0.51 245	0.62 147	0.42 174	0.19 300	0.09 115	0.12 141	0.09 46	0.23 209	0.12 66

sAnonymous2	0.38 51	0.62 200	2.15 237	0.31 121	0.24 164	0.34 10	0.27 144	0.53 51	0.46 54	0.24 12	0.29 21	0.23 16	0.28 83	0.28 3	0.22 33	0.12 177	0.09 115	0.11 96	0.13 183	0.38 326	0.35 325

CroCo_RVC	0.38 51	0.62 200	2.15 237	0.31 121	0.24 164	0.34 10	0.27 144	0.53 51	0.46 54	0.24 12	0.29 21	0.23 16	0.28 83	0.28 3	0.22 33	0.12 177	0.09 115	0.11 96	0.13 183	0.38 326	0.35 325

AFF-stereo	0.44 100	0.96 313	1.78 113	0.31 121	0.15 27	0.50 55	0.21 37	0.64 95	0.63 187	0.47 100	0.64 243	0.49 152	0.34 126	0.46 85	0.31 113	0.08 4	0.09 115	0.10 52	0.10 78	0.37 320	0.10 29

SFCPSM	0.46 125	0.24 29	2.35 272	0.27 43	0.27 200	0.70 270	0.32 212	0.96 305	0.63 187	0.49 130	0.52 141	0.43 111	0.36 133	0.52 118	0.43 182	0.12 177	0.09 115	0.12 141	0.16 245	0.16 112	0.12 66

MMNet	0.50 168	0.48 159	1.93 182	0.33 159	0.27 200	0.79 311	0.28 154	0.81 202	0.74 274	0.60 243	0.56 178	0.59 197	0.55 260	0.79 192	0.59 243	0.10 81	0.09 115	0.12 141	0.11 128	0.13 52	0.14 112

UNet	0.54 202	0.44 143	2.83 345	0.31 121	0.33 260	0.74 286	0.27 144	0.82 208	0.61 162	0.53 165	0.54 159	0.72 266	0.54 255	0.78 191	0.56 233	0.11 130	0.09 115	0.13 196	0.11 128	0.14 70	0.12 66

Gwc-CoAtRS	0.38 51	0.33 87	1.92 179	0.27 43	0.41 316	0.48 44	0.19 15	0.59 78	0.46 54	0.43 80	0.39 64	0.57 188	0.26 57	0.32 23	0.26 61	0.09 18	0.09 115	0.09 23	0.31 342	0.11 23	0.09 18

FENet	0.44 100	0.30 72	2.42 284	0.32 144	0.17 64	0.58 136	0.22 50	0.77 169	0.59 144	0.47 100	0.42 74	0.55 173	0.38 146	0.49 106	0.47 199	0.12 177	0.09 115	0.12 141	0.11 128	0.13 52	0.16 164

ACVNet	0.45 115	0.44 143	1.79 131	0.28 61	0.21 118	0.59 152	0.36 236	0.66 101	0.68 221	0.45 92	0.59 193	0.69 251	0.40 167	0.44 72	0.55 226	0.11 130	0.09 115	0.10 52	0.09 46	0.34 301	0.10 29

acv_ft	0.48 142	0.44 143	1.76 101	0.32 144	0.41 316	0.63 218	0.28 154	0.81 202	0.68 221	0.61 250	0.59 193	0.69 251	0.45 214	0.44 72	0.63 251	0.11 130	0.09 115	0.10 52	0.09 46	0.41 340	0.10 29

cf-r	0.53 197	0.81 270	2.15 237	0.33 159	0.28 209	0.60 162	0.28 154	0.78 183	0.64 194	0.51 149	0.60 205	0.75 280	0.40 167	1.32 238	0.43 182	0.13 206	0.09 115	0.11 96	0.12 158	0.15 84	0.14 112

GwcNet-RSSM	0.57 226	0.94 305	2.13 231	0.32 144	0.25 176	0.60 162	0.30 181	0.80 198	0.66 216	0.52 156	0.64 243	0.71 264	0.40 167	1.79 303	0.50 212	0.13 206	0.09 115	0.12 141	0.12 158	0.21 189	0.15 142

RASNet	0.61 247	0.68 223	2.03 212	0.35 196	0.46 338	0.65 241	0.28 154	0.78 183	0.70 239	0.48 119	0.64 243	0.93 329	0.61 285	2.21 346	0.73 274	0.12 177	0.09 115	0.09 23	0.10 78	0.14 70	0.11 39

HSM-Net_RVC	0.67 272	0.34 96	2.23 253	0.26 34	0.19 101	0.67 251	0.29 174	1.26 379	0.69 230	0.72 310	0.70 282	0.78 289	0.42 193	3.77 406	0.41 172	0.13 206	0.09 115	0.10 52	0.09 46	0.12 33	0.11 39
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet	0.58 231	0.96 313	1.78 113	0.33 159	0.25 176	0.63 218	0.22 50	0.88 251	0.75 286	0.46 99	0.59 193	0.58 195	0.40 167	2.29 350	0.48 202	0.12 177	0.09 115	0.15 252	0.14 208	0.30 275	0.15 142

ccs_rob	0.45 115	0.46 150	2.22 249	0.26 34	0.19 101	0.56 104	0.21 37	0.77 169	0.60 148	0.49 130	0.56 178	0.69 251	0.47 227	0.52 118	0.31 113	0.11 130	0.09 115	0.16 267	0.10 78	0.17 132	0.14 112

DISCO	0.57 226	0.34 96	1.87 161	0.45 300	0.34 266	0.84 325	0.35 230	0.84 225	0.78 305	0.59 235	0.63 227	1.06 356	0.53 252	1.10 219	0.82 290	0.12 177	0.09 115	0.11 96	0.10 78	0.22 201	0.18 193

DispNO	0.67 272	0.98 324	2.58 314	0.31 121	0.27 200	0.59 152	0.29 174	0.83 214	0.68 221	0.53 165	0.79 306	0.83 303	0.47 227	2.46 368	0.68 262	0.12 177	0.10 144	0.19 305	0.31 342	0.16 112	0.17 175

SMFormer	0.50 168	0.46 150	1.60 60	0.30 96	0.15 27	0.45 23	0.24 90	0.90 263	0.72 256	0.56 200	0.64 243	0.51 158	0.41 178	1.87 316	0.49 207	0.13 206	0.10 144	0.11 96	0.10 78	0.15 84	0.16 164

tta	0.50 168	0.46 150	1.60 60	0.30 96	0.15 27	0.45 23	0.24 90	0.90 263	0.72 256	0.56 200	0.64 243	0.51 158	0.41 178	1.87 316	0.49 207	0.13 206	0.10 144	0.11 96	0.10 78	0.14 70	0.11 39

qqq1	0.48 142	0.46 150	1.60 60	0.30 96	0.15 27	0.45 23	0.24 90	0.90 263	0.72 256	0.56 200	0.64 243	0.51 158	0.41 178	1.87 316	0.23 37	0.13 206	0.10 144	0.09 23	0.08 30	0.14 70	0.11 39

fff1	0.48 142	0.46 150	1.60 60	0.30 96	0.15 27	0.45 23	0.24 90	0.90 263	0.72 256	0.56 200	0.64 243	0.51 158	0.41 178	1.87 316	0.23 37	0.13 206	0.10 144	0.09 23	0.08 30	0.14 70	0.11 39

mmx	0.72 297	0.23 21	2.01 204	0.30 96	0.21 118	0.57 121	0.26 121	0.99 327	0.76 296	0.53 165	0.63 227	0.66 228	0.39 160	2.52 373	3.43 396	0.13 206	0.10 144	0.15 252	0.13 183	0.15 84	0.15 142

xxx	0.72 297	0.23 21	2.01 204	0.30 96	0.21 118	0.57 121	0.26 121	0.99 327	0.76 296	0.53 165	0.63 227	0.66 228	0.39 160	2.52 373	3.43 396	0.13 206	0.10 144	0.15 252	0.13 183	0.15 84	0.15 142

PCWNet_CMD	0.46 125	0.45 148	2.28 260	0.26 34	0.20 111	0.55 95	0.21 37	0.75 150	0.64 194	0.48 119	0.55 167	0.68 244	0.57 269	0.46 85	0.30 103	0.11 130	0.10 144	0.14 226	0.10 78	0.18 151	0.14 112

CASS	0.39 64	0.30 72	1.61 64	0.32 144	0.17 64	0.53 80	0.24 90	0.70 119	0.49 73	0.59 235	0.54 159	0.40 91	0.40 167	0.41 61	0.30 103	0.17 280	0.10 144	0.14 226	0.11 128	0.18 151	0.17 175
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
RCA-Stereo	0.34 29	0.32 81	1.30 18	0.26 34	0.14 13	0.58 136	0.23 67	0.78 183	0.62 178	0.40 65	0.44 86	0.28 45	0.35 128	0.29 11	0.20 20	0.09 18	0.10 144	0.09 23	0.07 14	0.19 169	0.08 11

BUS	0.41 72	0.27 43	1.13 5	0.30 96	0.21 118	0.91 340	0.23 67	1.00 335	0.61 162	0.63 269	0.53 149	0.66 228	0.30 104	0.43 67	0.32 123	0.13 206	0.10 144	0.14 226	0.12 158	0.12 33	0.11 39

raft_robust	0.55 214	0.84 279	1.73 87	0.28 61	0.54 352	0.53 80	0.25 105	0.88 251	0.75 286	0.48 119	0.46 91	0.76 284	0.75 321	1.46 251	0.27 69	0.09 18	0.10 144	0.10 52	0.30 338	0.26 250	0.16 164

BSDual-CNN	0.41 72	0.27 43	1.13 5	0.30 96	0.21 118	0.76 294	0.31 191	1.00 335	0.61 162	0.63 269	0.53 149	0.63 212	0.37 141	0.43 67	0.38 154	0.13 206	0.10 144	0.14 226	0.12 158	0.12 33	0.11 39

hknet	0.47 138	0.29 67	1.70 79	0.30 96	0.24 164	0.76 294	0.31 191	1.00 335	0.64 194	0.63 269	0.53 149	0.80 295	0.38 146	0.77 187	0.37 149	0.11 130	0.10 144	0.14 226	0.12 158	0.12 33	0.11 39

IGEV-Stereo	0.34 29	0.54 178	1.47 43	0.25 16	0.16 40	0.56 104	0.23 67	0.49 29	0.40 21	0.25 21	0.24 11	0.22 9	0.24 34	0.54 127	0.19 4	0.09 18	0.10 144	0.10 52	0.18 270	0.24 224	0.29 293
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
psmg	0.41 72	0.27 43	1.13 5	0.27 43	0.21 118	0.75 292	0.36 236	0.90 263	0.61 162	0.59 235	0.59 193	0.63 212	0.37 141	0.43 67	0.38 154	0.13 206	0.10 144	0.13 196	0.12 158	0.13 52	0.11 39

UDGNet	0.44 100	1.02 337	1.74 91	0.35 196	0.19 101	0.58 136	0.23 67	0.49 29	0.66 216	0.41 71	0.38 57	0.34 66	0.29 96	0.53 124	0.30 103	0.24 336	0.10 144	0.37 366	0.19 288	0.27 257	0.15 142

dd	0.42 85	0.96 313	1.77 109	0.31 121	0.17 64	0.57 121	0.26 121	0.49 29	0.68 221	0.41 71	0.40 67	0.34 66	0.27 71	0.45 79	0.40 166	0.17 280	0.10 144	0.13 196	0.12 158	0.21 189	0.12 66

test_3	0.44 100	0.20 4	1.70 79	0.36 214	0.32 249	0.47 38	0.30 181	0.73 135	0.49 73	0.50 137	0.30 26	0.45 129	0.22 23	0.59 139	0.98 300	0.08 4	0.10 144	0.11 96	0.35 355	0.29 266	0.28 287

TANstereo	0.33 22	0.49 161	1.75 97	0.23 4	0.12 3	0.54 83	0.16 4	0.40 4	0.45 51	0.45 92	0.51 133	0.26 36	0.22 23	0.29 11	0.20 20	0.10 81	0.10 144	0.08 3	0.06 8	0.08 1	0.11 39

CFNet_pseudo	0.45 115	0.46 150	2.23 253	0.25 16	0.19 101	0.56 104	0.21 37	0.77 169	0.60 148	0.49 130	0.56 178	0.69 251	0.47 227	0.52 118	0.31 113	0.11 130	0.10 144	0.15 252	0.10 78	0.17 132	0.14 112

HCRNet	0.46 125	0.49 161	1.65 67	0.38 247	0.29 214	0.58 136	0.22 50	0.75 150	0.62 178	0.47 100	0.49 123	0.48 150	0.36 133	1.12 222	0.37 149	0.15 248	0.10 144	0.15 252	0.13 183	0.17 132	0.17 175

222	0.78 321	0.23 21	1.23 12	0.28 61	0.18 88	0.62 202	0.24 90	1.02 346	0.70 239	0.58 222	0.66 254	0.46 137	0.42 193	1.80 305	6.53 415	0.13 206	0.10 144	0.11 96	0.10 78	0.12 33	0.17 175

test_xeample	0.72 297	0.21 9	1.36 26	0.27 43	0.17 64	0.59 152	0.28 154	1.01 343	0.70 239	0.55 191	0.67 257	0.44 122	0.39 160	1.88 321	5.17 410	0.12 177	0.10 144	0.11 96	0.10 78	0.13 52	0.15 142

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 85	0.86 284	1.78 113	0.28 61	0.17 64	0.52 74	0.20 25	0.62 91	0.61 162	0.50 137	0.61 212	0.39 83	0.32 115	0.35 36	0.30 103	0.07 1	0.10 144	0.09 23	0.09 46	0.35 309	0.10 29

GANet-RSSM	0.55 214	0.73 238	1.90 170	0.36 214	0.26 189	0.59 152	0.27 144	0.78 183	0.52 89	0.47 100	0.57 184	0.63 212	0.45 214	1.92 326	0.43 182	0.14 234	0.10 144	0.25 339	0.11 128	0.34 301	0.14 112

PSMNet-RSSM	0.53 197	0.82 274	1.78 113	0.31 121	0.25 176	0.58 136	0.28 154	0.84 225	0.60 148	0.50 137	0.61 212	0.67 238	0.43 203	1.68 285	0.42 174	0.15 248	0.10 144	0.14 226	0.16 245	0.15 84	0.13 99

CFNet-ft	0.51 183	0.76 245	1.79 131	0.28 61	0.30 224	0.63 218	0.28 154	0.66 101	0.55 116	0.45 92	0.57 184	0.74 275	0.41 178	1.46 251	0.42 174	0.14 234	0.10 144	0.28 346	0.13 183	0.18 151	0.14 112

DMCA	0.41 72	0.52 170	1.26 14	0.31 121	0.24 164	0.59 152	0.26 121	0.77 169	0.63 187	0.58 222	0.48 106	0.57 188	0.35 128	0.40 59	0.50 212	0.14 234	0.10 144	0.14 226	0.10 78	0.15 84	0.15 142

MSMDNet	0.46 125	0.44 143	2.28 260	0.26 34	0.20 111	0.55 95	0.21 37	0.75 150	0.64 194	0.48 119	0.55 167	0.68 244	0.56 264	0.46 85	0.30 103	0.11 130	0.10 144	0.13 196	0.10 78	0.18 151	0.15 142

CFNet_RVC	0.51 183	0.76 245	1.79 131	0.28 61	0.30 224	0.63 218	0.28 154	0.66 101	0.55 116	0.45 92	0.57 184	0.74 275	0.41 178	1.46 251	0.42 174	0.14 234	0.10 144	0.28 346	0.13 183	0.18 151	0.14 112

UCFNet_RVC	0.48 142	0.82 274	1.85 148	0.30 96	0.27 200	0.64 229	0.26 121	0.74 140	0.55 116	0.48 119	0.53 149	0.63 212	0.41 178	0.88 201	0.38 154	0.15 248	0.10 144	0.17 283	0.17 260	0.18 151	0.15 142

pmcnn	1.32 375	1.05 340	2.77 340	0.74 367	1.43 403	0.72 278	0.56 318	0.96 305	0.91 340	0.99 352	2.92 405	6.01 415	0.70 307	2.38 357	3.32 393	0.13 206	0.10 144	0.08 3	0.06 8	0.34 301	0.22 231

whm_eth	0.45 115	0.73 238	2.23 253	0.30 96	0.31 240	0.49 49	0.24 90	0.73 135	0.69 230	0.47 100	0.87 319	0.26 36	0.26 57	0.36 41	0.28 79	0.12 177	0.11 177	0.13 196	0.12 158	0.14 70	0.26 274

RAFT-Test	0.44 100	0.38 115	2.01 204	0.27 43	0.44 324	0.64 229	0.37 243	0.72 127	0.57 127	0.45 92	0.48 106	0.65 223	0.24 34	0.35 36	0.29 92	0.09 18	0.11 177	0.09 23	0.38 364	0.10 12	0.11 39

anonymousdsp	0.34 29	0.53 175	1.47 43	0.25 16	0.16 40	0.56 104	0.23 67	0.49 29	0.40 21	0.25 21	0.24 11	0.22 9	0.24 34	0.55 131	0.19 4	0.09 18	0.11 177	0.10 52	0.18 270	0.24 224	0.29 293

gwcnet-sp	0.49 159	0.43 136	2.54 310	0.31 121	0.22 139	0.67 251	0.31 191	0.78 183	0.65 206	0.58 222	0.47 94	0.46 137	0.43 203	0.76 183	0.46 190	0.11 130	0.11 177	0.11 96	0.11 128	0.15 84	0.14 112

scenet	0.49 159	0.43 136	2.54 310	0.31 121	0.22 139	0.67 251	0.31 191	0.78 183	0.65 206	0.58 222	0.47 94	0.46 137	0.43 203	0.76 183	0.46 190	0.11 130	0.11 177	0.11 96	0.11 128	0.15 84	0.14 112

ssnet	0.49 159	0.43 136	2.54 310	0.31 121	0.22 139	0.67 251	0.31 191	0.78 183	0.65 206	0.58 222	0.47 94	0.46 137	0.43 203	0.76 183	0.46 190	0.11 130	0.11 177	0.11 96	0.11 128	0.15 84	0.14 112

CSP-Net	0.50 168	0.39 122	1.25 13	0.29 82	0.23 151	0.77 302	0.35 230	0.86 237	0.57 127	0.59 235	0.59 193	0.65 223	0.40 167	1.77 298	0.44 186	0.16 266	0.11 177	0.10 52	0.10 78	0.20 181	0.14 112

GLC_STEREO	0.28 1	0.27 43	1.36 26	0.28 61	0.12 3	0.41 20	0.20 25	0.37 2	0.38 11	0.26 28	0.30 26	0.25 30	0.19 11	0.33 29	0.24 51	0.09 18	0.11 177	0.12 141	0.10 78	0.13 52	0.09 18

AACVNet	0.54 202	0.78 261	1.73 87	0.36 214	0.21 118	0.57 121	0.25 105	0.71 122	0.51 84	0.55 191	0.59 193	0.64 220	0.41 178	2.13 341	0.41 172	0.14 234	0.11 177	0.14 226	0.11 128	0.33 294	0.15 142

GANet-ADL	0.44 100	0.41 127	2.31 263	0.33 159	0.20 111	0.57 121	0.25 105	0.75 150	0.54 112	0.42 75	0.59 193	0.56 182	0.30 104	0.40 59	0.38 154	0.14 234	0.11 177	0.09 23	0.08 30	0.22 201	0.17 175

ADLNet2	0.68 279	0.84 279	3.19 378	0.33 159	0.36 283	0.64 229	0.37 243	0.89 257	0.79 310	0.54 177	0.65 252	0.93 329	0.48 235	2.07 336	0.56 233	0.13 206	0.11 177	0.11 96	0.11 128	0.33 294	0.18 193

TRStereo	0.53 197	0.76 245	2.38 277	0.42 278	0.29 214	0.69 265	0.23 67	1.81 397	0.55 116	0.36 49	0.32 33	0.47 143	0.40 167	0.46 85	0.25 58	0.12 177	0.11 177	0.11 96	0.41 371	0.13 52	0.32 312

GEStereo_RVC	0.54 202	0.87 287	1.95 189	0.47 309	0.25 176	0.62 202	0.37 243	1.00 335	0.74 274	0.53 165	0.54 159	0.59 197	0.44 210	1.10 219	0.46 190	0.15 248	0.11 177	0.12 141	0.10 78	0.26 250	0.19 201

raftrobust	0.38 51	0.68 223	1.54 52	0.32 144	0.46 338	0.52 74	0.21 37	0.56 65	0.42 31	0.52 156	0.35 46	0.31 53	0.33 118	0.37 48	0.30 103	0.10 81	0.11 177	0.08 3	0.07 14	0.21 189	0.19 201

ADLNet	0.60 239	0.71 231	1.95 189	0.35 196	0.34 266	0.67 251	0.34 224	0.90 263	0.74 274	0.68 298	0.62 217	0.80 295	0.45 214	1.78 299	0.64 254	0.14 234	0.11 177	0.14 226	0.14 208	0.29 266	0.21 221

GES	0.44 100	0.28 63	1.88 163	0.30 96	0.18 88	0.61 182	0.30 181	0.88 251	0.46 54	0.47 100	0.52 141	0.39 83	0.42 193	0.58 136	0.67 259	0.15 248	0.11 177	0.12 141	0.10 78	0.15 84	0.17 175

delet	0.52 192	0.54 178	1.62 65	0.31 121	0.35 276	0.74 286	0.46 286	0.85 229	0.74 274	0.55 191	0.60 205	0.67 238	0.50 243	1.12 222	0.57 236	0.11 130	0.11 177	0.13 196	0.14 208	0.16 112	0.12 66

ac_64	0.55 214	0.46 150	1.92 179	0.36 214	0.34 266	0.63 218	0.31 191	0.82 208	0.61 162	0.55 191	0.51 133	0.89 321	0.48 235	1.83 309	0.55 226	0.14 234	0.11 177	0.12 141	0.12 158	0.18 151	0.12 66

ADCRef	0.80 325	0.96 313	2.29 262	0.37 233	0.35 276	0.96 345	0.51 301	0.87 246	0.75 286	0.88 341	0.83 309	0.61 205	1.36 374	1.02 211	3.27 391	0.13 206	0.11 177	0.17 283	0.19 288	0.25 235	0.21 221

ADCP+	0.94 346	1.12 347	3.14 372	0.34 182	0.39 302	1.06 355	0.79 360	0.89 257	0.80 313	0.66 288	0.67 257	0.85 309	1.55 384	0.93 202	4.55 407	0.13 206	0.11 177	0.16 267	0.15 229	0.26 250	0.25 265

RYNet	0.70 287	0.56 187	2.25 256	0.35 196	0.41 316	0.86 331	0.43 270	0.94 290	0.82 318	0.62 261	0.53 149	0.91 324	0.60 278	2.70 383	1.00 306	0.14 234	0.11 177	0.16 267	0.14 208	0.25 235	0.27 282

TDLM	0.67 272	0.92 297	1.76 101	0.37 233	0.24 164	0.66 246	0.56 318	0.82 208	0.74 274	1.16 364	0.62 217	0.61 205	0.48 235	2.70 383	0.50 212	0.20 309	0.11 177	0.35 360	0.14 208	0.32 287	0.16 164

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 214	0.92 297	2.36 275	0.38 247	0.37 295	0.60 162	0.28 154	0.82 208	0.62 178	0.62 261	0.55 167	0.72 266	0.45 214	1.00 209	0.43 182	0.15 248	0.11 177	0.14 226	0.14 208	0.15 84	0.16 164
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
NVstereo2D	0.58 231	0.40 124	2.03 212	0.35 196	0.35 276	0.69 265	0.39 253	0.91 273	0.80 313	0.47 100	0.53 149	0.67 238	0.46 222	1.99 331	0.48 202	0.19 300	0.11 177	0.17 283	0.13 183	0.25 235	0.25 265

PWC_ROB	0.70 287	0.94 305	1.88 163	0.39 255	0.39 302	0.62 202	0.30 181	0.98 316	0.94 344	0.91 345	1.29 361	0.77 286	0.62 290	1.62 279	1.03 313	0.18 290	0.11 177	0.18 300	0.13 183	0.51 361	0.22 231

CAS++	0.31 13	0.33 87	1.43 38	0.25 16	0.17 64	0.31 6	0.20 25	0.78 183	0.41 25	0.30 37	0.30 26	0.21 8	0.16 1	0.33 29	0.18 1	0.15 248	0.12 202	0.13 196	0.10 78	0.15 84	0.11 39
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
11t1	0.33 22	0.19 2	1.41 34	0.33 159	0.16 40	0.48 44	0.21 37	0.67 110	0.48 69	0.40 65	0.34 43	0.32 59	0.33 118	0.42 64	0.27 69	0.11 130	0.12 202	0.10 52	0.08 30	0.13 52	0.14 112

CFNet_ucs	0.48 142	0.50 167	2.32 264	0.26 34	0.22 139	0.57 121	0.22 50	0.85 229	0.65 206	0.53 165	0.64 243	0.68 244	0.44 210	0.54 127	0.31 113	0.13 206	0.12 202	0.16 267	0.11 128	0.19 169	0.17 175

Any-RAFT	0.38 51	0.25 32	1.89 167	0.27 43	0.17 64	0.68 262	0.21 37	0.78 183	0.53 105	0.43 80	0.43 76	0.54 170	0.30 104	0.41 61	0.20 20	0.10 81	0.12 202	0.08 3	0.06 8	0.10 12	0.09 18

CBFPSM	0.56 220	0.91 296	1.82 143	0.28 61	0.23 151	0.71 272	0.37 243	0.72 127	0.64 194	0.50 137	0.49 123	1.03 349	0.83 329	0.62 147	1.35 335	0.10 81	0.12 202	0.10 52	0.10 78	0.18 151	0.19 201

ToySt	0.44 100	0.61 196	1.89 167	0.29 82	0.18 88	0.55 95	0.35 230	0.67 110	0.53 105	0.39 63	0.50 129	0.59 197	0.43 203	0.51 114	0.49 207	0.10 81	0.12 202	0.13 196	0.16 245	0.24 224	0.19 201

AASNet	0.56 220	1.03 338	2.34 269	0.37 233	0.33 260	0.65 241	0.29 174	0.96 305	0.73 270	0.54 177	0.60 205	0.55 173	0.38 146	0.59 139	0.58 241	0.14 234	0.12 202	0.13 196	0.10 78	0.43 345	0.24 256

GwcNet-ADL	0.50 168	0.74 242	2.90 353	0.31 121	0.20 111	0.58 136	0.29 174	0.87 246	0.64 194	0.47 100	0.47 94	0.56 182	0.33 118	0.46 85	0.46 190	0.13 206	0.12 202	0.09 23	0.09 46	0.14 70	0.21 221

xxxx	0.70 287	0.21 9	1.33 23	0.28 61	0.18 88	0.63 218	0.24 90	1.02 346	0.69 230	0.50 137	0.62 217	0.58 195	0.38 146	1.47 258	5.21 411	0.13 206	0.12 202	0.11 96	0.10 78	0.12 33	0.15 142

UPFNet	0.46 125	0.28 63	1.73 87	0.33 159	0.32 249	0.65 241	0.38 249	0.83 214	0.59 144	0.57 210	0.52 141	0.61 205	0.40 167	0.75 180	0.52 217	0.13 206	0.12 202	0.13 196	0.12 158	0.15 84	0.11 39

EDNetEfficientorigin	8.18 419	0.98 324	145.96 443	0.51 324	0.89 383	0.72 278	0.48 297	0.85 229	1.56 389	2.12 395	1.49 369	1.29 371	1.31 370	1.83 309	2.13 370	0.13 206	0.12 202	0.17 283	0.18 270	0.39 334	0.45 360

SuperB	1.15 363	1.14 351	5.43 412	0.36 214	0.26 189	0.81 318	0.89 368	0.88 251	1.17 370	0.67 292	0.68 265	0.63 212	1.39 377	1.74 294	3.37 394	0.15 248	0.12 202	0.17 283	0.16 245	2.80 415	0.25 265

CVANet_RVC	0.65 265	0.80 265	2.13 231	0.36 214	0.26 189	0.62 202	0.42 264	0.84 225	0.72 256	0.69 300	0.68 265	0.68 244	0.52 250	2.64 379	0.42 174	0.19 300	0.12 202	0.22 322	0.17 260	0.37 320	0.15 142

DRN-Test	0.64 257	0.43 136	2.44 290	0.39 255	0.44 324	0.80 317	0.41 261	1.02 346	0.78 305	0.80 325	0.63 227	0.69 251	0.56 264	1.79 303	0.69 264	0.15 248	0.12 202	0.17 283	0.16 245	0.18 151	0.17 175

DLCB_ROB	0.54 202	0.55 186	1.49 47	0.36 214	0.25 176	0.65 241	0.36 236	0.80 198	0.70 239	0.72 310	0.69 272	0.83 303	0.46 222	1.53 263	0.60 245	0.13 206	0.12 202	0.14 226	0.14 208	0.14 70	0.13 99

mmm	0.38 51	0.21 9	1.18 9	0.35 196	0.17 64	0.49 49	0.26 121	0.78 183	0.52 89	0.50 137	0.57 184	0.41 95	0.37 141	0.71 175	0.31 113	0.11 130	0.13 217	0.14 226	0.13 183	0.15 84	0.14 112

ttt	0.66 269	0.22 17	1.68 73	0.34 182	0.24 164	0.60 162	0.26 121	1.00 335	0.77 300	0.55 191	0.67 257	0.54 170	0.36 133	2.14 342	3.03 385	0.16 266	0.13 217	0.13 196	0.12 158	0.15 84	0.17 175

iinet-f	0.57 226	0.93 303	2.27 259	0.31 121	0.25 176	0.83 323	0.33 220	0.81 202	0.65 206	0.54 177	0.63 227	0.73 269	0.67 301	0.73 178	0.67 259	0.13 206	0.13 217	0.11 96	0.10 78	0.43 345	0.16 164

MC-Stereo	0.32 16	0.31 78	1.46 41	0.31 121	0.15 27	0.53 80	0.19 15	0.44 9	0.35 5	0.36 49	0.38 57	0.27 42	0.27 71	0.42 64	0.19 4	0.09 18	0.13 217	0.09 23	0.16 245	0.20 181	0.13 99

Wz-Net-MNSev	0.65 265	0.97 321	2.19 244	0.36 214	0.33 260	0.90 338	0.60 328	0.92 281	0.81 317	0.75 316	0.72 290	0.73 269	0.65 295	1.39 243	0.71 267	0.16 266	0.13 217	0.14 226	0.14 208	0.24 224	0.18 193

RAFT_CTSACE	0.46 125	0.76 245	2.07 216	0.35 196	0.30 224	0.54 83	0.30 181	0.61 87	0.48 69	0.49 130	0.76 299	0.55 173	0.36 133	0.58 136	0.22 33	0.08 4	0.13 217	0.11 96	0.10 78	0.41 340	0.08 11

NINENet	0.50 168	0.33 87	1.69 75	0.55 343	0.25 176	0.91 340	0.23 67	0.98 316	0.71 248	0.53 165	0.55 167	0.66 228	0.30 104	1.22 232	0.32 123	0.15 248	0.13 217	0.16 267	0.11 128	0.16 112	0.13 99

WZ-Net	0.92 344	1.31 372	3.76 392	0.41 270	0.36 283	0.86 331	0.71 350	1.00 335	1.06 361	0.82 334	0.92 326	1.06 356	1.05 356	2.16 343	1.61 349	0.19 300	0.13 217	0.15 252	0.16 245	0.32 287	0.28 287

PSMNet-ADL	0.51 183	0.38 115	1.65 67	0.35 196	0.21 118	0.67 251	0.26 121	0.74 140	0.55 116	0.42 75	0.52 141	0.70 261	0.45 214	1.91 324	0.57 236	0.15 248	0.13 217	0.11 96	0.13 183	0.15 84	0.20 215

NRIStereo	0.46 125	0.25 32	1.77 109	0.47 309	0.16 40	0.95 344	0.74 354	0.51 35	0.56 124	0.48 119	0.39 64	0.59 197	0.29 96	0.77 187	0.32 123	0.11 130	0.13 217	0.11 96	0.09 46	0.21 189	0.24 256

Anonymous	0.35 38	0.32 81	1.87 161	0.34 182	0.31 240	0.37 14	0.31 191	0.54 61	0.40 21	0.25 21	0.28 17	0.23 16	0.29 96	0.36 41	0.27 69	0.14 234	0.13 217	0.11 96	0.12 158	0.24 224	0.20 215

HGLStereo	0.54 202	0.69 226	2.00 203	0.35 196	0.40 309	0.66 246	0.30 181	0.83 214	0.62 178	0.57 210	0.69 272	0.69 251	0.54 255	1.07 216	0.55 226	0.13 206	0.13 217	0.13 196	0.11 128	0.19 169	0.17 175

ETE_ROB	0.60 239	0.71 231	1.55 54	0.37 233	0.25 176	0.69 265	0.51 301	1.47 386	0.70 239	0.80 325	0.69 272	0.85 309	0.49 240	1.36 242	0.58 241	0.16 266	0.13 217	0.19 305	0.16 245	0.21 189	0.23 249

PSMNet_ROB	0.66 269	1.01 334	2.33 267	0.38 247	0.31 240	0.72 278	0.55 313	0.86 237	0.69 230	0.54 177	0.60 205	0.75 280	0.47 227	2.00 332	0.82 290	0.17 280	0.13 217	0.19 305	0.19 288	0.24 224	0.27 282

1111x	0.74 308	0.21 9	1.93 182	0.31 121	0.17 64	0.63 218	0.32 212	1.03 353	0.74 274	0.52 156	0.62 217	0.57 188	0.47 227	2.38 357	4.25 405	0.12 177	0.14 231	0.11 96	0.12 158	0.12 33	0.14 112

EKT-Stereo	1.47 386	0.49 161	1.93 182	2.57 414	19.31 428	0.55 95	0.22 50	0.69 115	0.42 31	0.38 58	0.36 47	0.43 111	0.27 71	0.69 169	0.26 61	0.12 177	0.14 231	0.11 96	0.16 245	0.20 181	0.15 142

MIM_Stereo	0.41 72	0.60 192	1.88 163	0.31 121	0.21 118	0.50 55	0.19 15	0.64 95	0.44 41	0.43 80	0.53 149	0.43 111	0.27 71	0.51 114	0.28 79	0.08 4	0.14 231	0.11 96	0.10 78	0.26 250	0.26 274

DCRE	0.50 168	0.63 207	2.13 231	0.30 96	0.23 151	0.45 23	0.24 90	0.59 78	0.53 105	0.50 137	2.10 384	0.42 108	0.26 57	0.35 36	0.23 37	0.09 18	0.14 231	0.10 52	0.32 346	0.16 112	0.15 142

ssnet_v2	0.55 214	0.60 192	1.86 156	0.32 144	0.22 139	0.72 278	0.44 278	0.94 290	0.74 274	0.63 269	0.54 159	0.81 298	0.47 227	0.77 187	0.70 265	0.16 266	0.14 231	0.14 226	0.14 208	0.30 275	0.30 301

qqq	0.38 51	0.21 9	1.34 25	0.28 61	0.15 27	0.45 23	0.26 121	0.76 159	0.52 89	0.39 63	0.41 71	0.46 137	0.36 133	0.96 205	0.30 103	0.11 130	0.14 231	0.12 141	0.12 158	0.12 33	0.14 112

x	0.35 38	0.20 4	1.36 26	0.33 159	0.17 64	0.47 38	0.24 90	0.75 150	0.54 112	0.40 65	0.40 67	0.42 108	0.34 126	0.45 79	0.32 123	0.11 130	0.14 231	0.11 96	0.09 46	0.12 33	0.14 112

Wz-Net-LNSev	0.59 235	0.96 313	2.47 295	0.34 182	0.37 295	0.79 311	0.44 278	0.86 237	0.77 300	0.61 250	0.67 257	0.79 293	0.56 264	0.64 152	0.62 249	0.15 248	0.14 231	0.12 141	0.12 158	0.18 151	0.19 201

CRFU-Net	0.56 220	0.38 115	1.86 156	0.46 304	0.26 189	0.82 321	0.36 236	0.90 263	0.49 73	0.62 261	0.59 193	0.78 289	1.35 373	1.00 209	0.48 202	0.15 248	0.14 231	0.17 283	0.10 78	0.19 169	0.14 112

SACVNet	0.60 239	0.74 242	1.90 170	0.37 233	0.28 209	0.64 229	0.37 243	0.86 237	0.61 162	0.65 285	0.62 217	0.69 251	0.44 210	2.08 337	0.42 174	0.18 290	0.14 231	0.16 267	0.15 229	0.38 326	0.24 256

DRaft	0.62 251	0.38 115	1.76 101	0.24 8	0.16 40	0.64 229	0.66 339	0.53 51	0.53 105	0.67 292	0.99 338	0.38 79	1.00 351	1.44 246	2.10 369	0.10 81	0.14 231	0.10 52	0.14 208	0.18 151	0.21 221

XX-Stereo	0.55 214	0.54 178	3.50 389	0.48 317	0.39 302	0.54 83	0.17 6	0.89 257	0.40 21	0.44 85	0.65 252	0.85 309	0.19 11	0.77 187	0.21 24	0.10 81	0.14 231	0.10 52	0.32 346	0.17 132	0.14 112

hitnet-ft	0.67 272	0.80 265	1.90 170	0.28 61	0.22 139	0.69 265	0.36 236	0.85 229	0.65 206	0.56 200	0.84 312	1.03 349	0.95 349	2.32 352	0.55 226	0.23 329	0.14 231	0.41 370	0.13 183	0.24 224	0.17 175

DSFCA	0.54 202	0.35 103	1.41 34	0.28 61	0.28 209	0.79 311	0.88 367	0.76 159	0.70 239	0.72 310	0.66 254	0.67 238	0.57 269	1.17 228	0.63 251	0.16 266	0.14 231	0.13 196	0.14 208	0.16 112	0.13 99

AF-Net	0.69 283	0.92 297	2.21 246	0.41 270	0.40 309	0.68 262	0.40 255	1.02 346	0.86 326	0.69 300	1.03 345	1.04 352	0.84 332	1.19 229	0.78 282	0.22 326	0.14 231	0.25 339	0.17 260	0.30 275	0.18 193

ADCL	0.99 350	0.79 263	2.43 288	0.39 255	0.32 249	1.50 378	1.90 406	0.92 281	0.97 348	1.26 376	1.27 359	1.00 344	1.42 379	1.14 225	3.31 392	0.17 280	0.14 231	0.22 322	0.21 303	0.30 275	0.22 231

AANet_RVC	0.68 279	1.00 330	2.09 222	0.33 159	0.25 176	0.58 136	0.32 212	0.81 202	0.80 313	0.61 250	0.94 330	0.80 295	0.41 178	2.46 368	1.02 311	0.36 365	0.14 231	0.10 52	0.09 46	0.23 209	0.22 231

DeepPruner_ROB	0.50 168	0.70 229	1.94 186	0.29 82	0.26 189	0.63 218	0.31 191	0.80 198	0.48 69	0.61 250	0.55 167	0.66 228	0.38 146	0.98 207	0.40 166	0.19 300	0.14 231	0.14 226	0.14 208	0.23 209	0.17 175

StereoDRNet	0.64 257	0.88 290	2.35 272	0.41 270	0.45 332	0.73 283	0.47 294	0.94 290	0.74 274	0.75 316	0.54 159	0.74 275	0.47 227	1.70 288	0.72 271	0.15 248	0.14 231	0.15 252	0.14 208	0.20 181	0.19 201

MDST_ROB	1.17 366	0.42 133	3.87 394	0.54 337	0.44 324	4.11 415	0.58 324	1.31 381	0.84 323	2.12 395	1.12 353	0.98 340	0.71 309	4.24 410	0.99 305	0.16 266	0.14 231	0.19 305	0.17 260	0.18 151	0.35 325

PWCDC_ROB	0.72 297	1.06 341	2.09 222	0.47 309	0.36 283	0.78 307	0.26 121	0.98 316	1.34 379	0.61 250	2.07 382	0.64 220	0.61 285	0.83 194	0.71 267	0.31 358	0.14 231	0.15 252	0.12 158	0.60 372	0.21 221

IGEV_Zeroshot_test	0.53 197	0.33 87	2.91 354	0.32 144	0.18 88	0.54 83	0.21 37	0.72 127	0.42 31	0.81 330	0.51 133	0.71 264	0.41 178	0.48 97	1.13 319	0.09 18	0.15 252	0.10 52	0.35 355	0.19 169	0.09 18

StereoVision	0.45 115	0.72 235	1.94 186	0.33 159	0.32 249	0.47 38	0.26 121	0.68 113	0.57 127	0.32 46	0.89 324	0.45 129	0.27 71	0.49 106	0.36 147	0.13 206	0.15 252	0.16 267	0.15 229	0.19 169	0.13 99

fast-acv-ft	0.63 254	0.88 290	3.10 368	0.38 247	0.30 224	0.79 311	0.48 297	0.69 115	0.72 256	0.58 222	0.78 303	0.76 284	0.60 278	0.67 162	0.73 274	0.15 248	0.15 252	0.18 300	0.17 260	0.37 320	0.16 164

GASNet	0.73 305	1.47 382	3.04 363	0.47 309	0.33 260	0.57 121	0.34 224	0.91 273	0.75 286	0.58 222	0.58 190	0.74 275	0.55 260	2.03 333	0.65 255	0.21 313	0.15 252	0.19 305	0.17 260	0.51 361	0.28 287

Wz-Net-SNSev	0.76 313	1.32 375	3.11 370	0.40 264	0.31 240	0.71 272	0.60 328	0.98 316	0.87 329	0.67 292	0.83 309	0.96 336	0.60 278	1.67 284	0.97 299	0.16 266	0.15 252	0.16 267	0.17 260	0.36 313	0.24 256

dad	0.51 183	1.01 334	1.74 91	0.29 82	0.19 101	0.60 162	0.26 121	0.52 45	0.75 286	0.63 269	0.63 227	0.63 212	0.33 118	0.85 198	0.47 199	0.27 349	0.15 252	0.40 369	0.18 270	0.22 201	0.14 112

iRaftStereo_RVC	0.37 46	0.53 175	1.41 34	0.28 61	0.15 27	0.52 74	0.20 25	0.54 61	0.46 54	0.37 53	0.43 76	0.41 95	0.23 28	0.36 41	0.26 61	0.09 18	0.15 252	0.12 141	0.11 128	0.41 340	0.37 340

pcwnet_v2	0.64 257	0.49 161	4.41 404	0.32 144	0.27 200	0.60 162	0.25 105	0.97 312	0.88 332	0.59 235	0.70 282	0.63 212	0.55 260	0.66 161	0.37 149	0.17 280	0.15 252	0.15 252	0.14 208	0.21 189	0.23 249

psm_up	0.57 226	0.61 196	1.83 145	0.35 196	0.30 224	0.64 229	0.37 243	0.90 263	0.68 221	0.59 235	0.55 167	0.68 244	0.54 255	1.91 324	0.46 190	0.16 266	0.15 252	0.16 267	0.15 229	0.23 209	0.13 99

aanetorigin	0.77 317	0.80 265	2.59 316	0.43 282	0.44 324	0.58 136	1.01 378	0.57 68	0.68 221	1.53 388	1.23 357	0.81 298	1.08 359	1.07 216	1.07 315	0.18 290	0.15 252	0.17 283	0.21 303	0.54 366	0.30 301

GwcNet	0.69 283	0.71 231	3.12 371	0.36 214	0.45 332	0.81 318	0.44 278	0.86 237	0.84 323	0.60 243	0.74 294	0.82 301	0.49 240	1.65 281	0.66 256	0.16 266	0.15 252	0.15 252	0.15 229	0.31 283	0.24 256

STTStereo	0.51 183	0.69 226	2.14 236	0.36 214	0.30 224	0.61 182	0.32 212	0.77 169	0.60 148	0.60 243	0.54 159	0.67 238	0.43 203	0.86 199	0.42 174	0.16 266	0.15 252	0.17 283	0.20 298	0.16 112	0.15 142

Nwc_Net	0.68 279	0.83 277	2.53 304	0.41 270	0.39 302	0.77 302	0.38 249	1.01 343	0.70 239	0.60 243	0.99 338	0.98 340	0.68 304	1.41 244	0.63 251	0.23 329	0.15 252	0.23 328	0.25 317	0.23 209	0.18 193

LALA_ROB	0.60 239	0.76 245	1.69 75	0.36 214	0.29 214	0.79 311	0.55 313	0.94 290	0.77 300	0.81 330	0.67 257	0.94 333	0.49 240	0.99 208	0.73 274	0.21 313	0.15 252	0.20 314	0.18 270	0.23 209	0.21 221

iRaft-Stereo_20w	0.58 231	0.39 122	1.96 198	0.45 300	0.32 249	0.92 342	0.57 322	1.14 370	0.56 124	0.81 330	0.40 67	0.55 173	0.69 305	0.65 159	1.04 314	0.09 18	0.16 266	0.09 23	0.36 361	0.17 132	0.25 265

RAFT	0.45 115	0.92 297	1.59 58	0.34 182	0.19 101	0.46 35	0.35 230	0.65 99	0.49 73	0.49 130	0.49 123	0.70 261	0.40 167	0.47 92	0.32 123	0.11 130	0.16 266	0.14 226	0.13 183	0.51 361	0.13 99

ICVP	0.46 125	0.29 67	2.41 282	0.33 159	0.22 139	0.59 152	0.55 313	0.75 150	0.50 79	0.44 85	0.60 205	0.49 152	0.35 128	0.53 124	0.37 149	0.16 266	0.16 266	0.14 226	0.11 128	0.15 84	0.15 142
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
sCroCo_RVC	0.33 22	0.32 81	1.89 167	0.34 182	0.27 200	0.30 5	0.22 50	0.48 24	0.44 41	0.22 5	0.33 38	0.25 30	0.25 45	0.32 23	0.24 51	0.14 234	0.16 266	0.12 141	0.12 158	0.15 84	0.13 99

XQC	0.73 305	0.98 324	2.39 279	0.46 304	0.35 276	0.81 318	0.46 286	1.00 335	1.00 352	0.80 325	0.69 272	0.88 319	0.74 320	1.32 238	1.20 325	0.24 336	0.16 266	0.23 328	0.20 298	0.41 340	0.33 319

DANet	0.80 325	0.65 215	2.21 246	1.19 395	0.48 342	0.74 286	1.25 391	0.89 257	1.53 387	0.89 343	0.71 286	0.96 336	0.56 264	1.83 309	0.96 298	0.18 290	0.16 266	0.19 305	0.16 245	0.26 250	0.29 293
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANet	0.75 310	0.84 279	2.01 204	0.40 264	0.25 176	0.74 286	0.66 339	0.87 246	0.73 270	0.71 307	1.07 350	0.84 306	0.59 276	2.71 385	1.15 322	0.17 280	0.16 266	0.44 373	0.16 245	0.31 283	0.20 215

NCCL2	0.65 265	0.94 305	1.96 198	0.43 282	0.30 224	0.71 272	0.68 344	0.84 225	0.65 206	0.70 303	0.60 205	0.86 313	0.54 255	1.56 266	0.57 236	0.20 309	0.16 266	0.67 383	0.25 317	0.22 201	0.24 256

SANet	1.20 367	1.21 362	3.33 387	0.38 247	0.27 200	1.73 390	0.85 365	1.10 365	2.49 403	1.16 364	1.83 378	1.72 384	1.50 383	2.37 354	2.84 383	0.18 290	0.16 266	0.16 267	0.15 229	0.32 287	0.32 312

XPNet_ROB	0.61 247	0.72 235	1.66 71	0.37 233	0.27 200	0.67 251	0.47 294	0.89 257	0.71 248	0.78 323	0.70 282	0.81 298	0.53 252	1.70 288	0.76 278	0.21 313	0.16 266	0.16 267	0.15 229	0.20 181	0.21 221

MyStereo06	0.54 202	0.41 127	2.68 326	0.30 96	0.23 151	0.60 162	0.30 181	0.81 202	0.44 41	0.84 337	0.52 141	0.78 289	0.58 273	0.48 97	1.10 317	0.09 18	0.17 276	0.12 141	0.10 78	0.16 112	0.20 215

MyStereo05	0.49 159	0.41 127	2.72 332	0.30 96	0.23 151	0.60 162	0.30 181	0.82 208	0.77 300	0.52 156	0.37 50	0.51 158	0.42 193	0.52 118	0.38 154	0.09 18	0.17 276	0.12 141	0.10 78	0.16 112	0.20 215

HH	0.49 159	0.49 161	2.78 342	0.50 321	0.41 316	0.38 15	0.23 67	0.72 127	0.38 11	0.63 269	0.48 106	0.87 315	0.41 178	0.64 152	0.21 24	0.09 18	0.17 276	0.10 52	0.09 46	0.16 112	0.12 66

HanStereo	0.49 159	0.49 161	2.78 342	0.50 321	0.41 316	0.38 15	0.23 67	0.72 127	0.38 11	0.63 269	0.48 106	0.87 315	0.41 178	0.64 152	0.21 24	0.09 18	0.17 276	0.10 52	0.09 46	0.16 112	0.12 66

APVNet	0.70 287	0.67 221	2.71 330	0.38 247	0.36 283	0.85 329	0.43 270	0.91 273	0.68 221	0.55 191	0.69 272	0.75 280	0.55 260	2.31 351	0.78 282	0.17 280	0.17 276	0.24 334	0.19 288	0.33 294	0.23 249

Syn2CoEx	0.70 287	1.07 343	2.74 336	0.43 282	0.30 224	0.64 229	0.42 264	0.99 327	0.78 305	0.62 261	0.78 303	0.74 275	0.72 312	1.92 326	0.61 247	0.20 309	0.17 276	0.19 305	0.15 229	0.29 266	0.22 231

RTSC	0.72 297	1.00 330	2.22 249	0.40 264	0.29 214	0.82 321	0.31 191	0.96 305	1.10 365	0.92 346	0.81 307	0.78 289	0.58 273	1.23 233	1.55 347	0.18 290	0.17 276	0.14 226	0.17 260	0.43 345	0.30 301

PS-NSSS	0.63 254	1.00 330	1.81 138	0.30 96	0.31 240	0.63 218	0.34 224	0.98 316	0.69 230	0.54 177	0.74 294	0.51 158	0.41 178	2.43 365	0.48 202	0.24 336	0.17 276	0.27 343	0.18 270	0.27 257	0.21 221

MyStereo07	0.34 29	0.40 124	1.46 41	0.29 82	0.23 151	0.60 162	0.31 191	0.53 51	0.42 31	0.25 21	0.25 14	0.20 2	0.26 57	0.57 134	0.19 4	0.09 18	0.18 284	0.12 141	0.11 128	0.16 112	0.19 201

MyStereo04	0.48 142	0.40 124	2.65 323	0.29 82	0.23 151	0.60 162	0.31 191	0.83 214	0.75 286	0.47 100	0.36 47	0.53 166	0.42 193	0.53 124	0.39 161	0.09 18	0.18 284	0.12 141	0.11 128	0.16 112	0.19 201

LL-Strereo	0.72 297	1.29 370	2.49 299	0.36 214	0.45 332	0.55 95	0.32 212	0.93 286	0.71 248	0.67 292	0.58 190	0.85 309	0.79 325	2.67 382	0.46 190	0.10 81	0.18 284	0.14 226	0.12 158	0.40 338	0.42 356

Anonymous3	0.42 85	0.35 103	2.09 222	0.33 159	0.24 164	0.72 278	0.31 191	0.74 140	0.55 116	0.35 47	0.40 67	0.33 62	0.29 96	0.44 72	0.28 79	0.18 290	0.18 284	0.13 196	0.13 183	0.17 132	0.17 175

RP	0.67 272	0.82 274	1.94 186	0.43 282	0.44 324	0.65 241	0.45 284	0.89 257	0.82 318	0.66 288	0.92 326	0.99 343	0.76 322	1.55 265	0.66 256	0.25 341	0.18 284	0.23 328	0.20 298	0.31 283	0.22 231

RGC	0.71 294	0.97 321	2.18 243	0.44 287	0.44 324	0.73 283	0.40 255	0.94 290	0.71 248	0.71 307	1.04 348	1.01 345	0.71 309	1.74 294	0.70 265	0.23 329	0.18 284	0.28 346	0.26 323	0.29 266	0.27 282

stereogan	0.69 283	0.51 169	2.44 290	0.39 255	0.39 302	1.01 352	0.41 261	0.94 290	0.92 343	0.73 314	0.85 316	1.15 367	0.69 305	1.57 268	0.53 221	0.19 300	0.18 284	0.20 314	0.16 245	0.36 313	0.24 256

SHD	0.72 297	0.77 253	2.36 275	0.45 300	0.40 309	0.71 272	0.32 212	1.02 346	1.25 375	1.07 357	0.84 312	0.90 323	0.73 315	1.09 218	0.98 300	0.21 313	0.18 284	0.20 314	0.21 303	0.32 287	0.31 308

Anonymous Stereo	0.70 287	1.08 344	2.47 295	0.42 278	0.36 283	0.60 162	0.78 359	0.83 214	0.75 286	0.65 285	0.63 227	0.62 209	0.38 146	2.43 365	0.78 282	0.19 300	0.18 284	0.19 305	0.20 298	0.30 275	0.23 249

PDISCO_ROB	0.75 310	1.06 341	2.11 226	0.64 359	0.59 361	1.13 364	0.43 270	1.14 370	1.05 358	0.64 278	0.71 286	0.96 336	0.61 285	1.21 230	0.76 278	0.37 366	0.18 284	0.27 343	0.24 311	0.56 368	0.32 312

ACRE	0.56 220	1.14 351	2.77 340	0.76 368	0.28 209	0.60 162	0.56 318	0.76 159	0.58 137	0.55 191	0.62 217	0.41 95	0.29 96	0.44 72	0.39 161	0.11 130	0.19 294	0.13 196	0.14 208	0.36 313	0.18 193

raft+_RVC	0.44 100	0.67 221	1.85 148	0.34 182	0.71 373	0.51 61	0.25 105	0.64 95	0.51 84	0.35 47	0.45 87	0.32 59	0.28 83	0.43 67	0.32 123	0.09 18	0.19 294	0.10 52	0.09 46	0.20 181	0.40 350

EAI-Stereo	0.78 321	0.25 32	1.67 72	0.54 337	0.59 361	1.95 395	2.05 407	1.11 369	0.64 194	0.95 350	1.49 369	0.50 155	0.67 301	0.59 139	1.44 342	0.09 18	0.19 294	0.09 23	0.49 376	0.13 52	0.22 231

EDNetEfficient	1.27 373	0.70 229	4.05 400	0.64 359	0.98 388	0.94 343	1.40 399	0.85 229	1.75 394	2.34 404	1.33 364	1.05 354	2.21 398	1.58 272	4.15 403	0.15 248	0.19 294	0.14 226	0.27 327	0.38 326	0.32 312

FAT-Stereo	0.70 287	0.54 178	2.88 347	0.36 214	0.29 214	0.62 202	0.54 310	0.97 312	0.87 329	0.76 319	0.92 326	0.94 333	0.80 326	1.84 314	0.57 236	0.18 290	0.19 294	0.17 283	0.16 245	0.22 201	0.25 265

NCC-stereo	0.79 323	0.94 305	2.42 284	0.59 352	0.45 332	1.90 393	0.46 286	0.99 327	0.72 256	0.64 278	0.84 312	0.91 324	0.73 315	1.80 305	1.00 306	0.27 349	0.19 294	0.23 328	0.31 342	0.24 224	0.22 231

Abc-Net	0.79 323	0.94 305	2.42 284	0.59 352	0.45 332	1.90 393	0.46 286	0.99 327	0.72 256	0.64 278	0.84 312	0.91 324	0.73 315	1.80 305	1.00 306	0.27 349	0.19 294	0.23 328	0.31 342	0.24 224	0.22 231
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ADCMid	0.96 349	1.32 375	2.74 336	0.38 247	0.35 276	0.99 348	0.58 324	0.94 290	0.86 326	1.23 372	1.01 341	1.01 345	1.00 351	1.05 215	3.97 400	0.21 313	0.19 294	0.42 371	0.32 346	0.40 338	0.29 293

DeepPrunerF	0.86 336	0.86 284	2.91 354	0.45 300	0.50 343	0.64 229	0.48 297	1.14 370	2.64 404	0.63 269	0.61 212	0.65 223	0.62 290	2.21 346	1.31 332	0.23 329	0.19 294	0.30 354	0.28 330	0.36 313	0.25 265

Wz-Net-TNSev	0.91 342	1.73 396	3.08 366	0.36 214	0.31 240	1.00 351	0.71 350	1.06 359	0.97 348	0.71 307	0.72 290	1.09 360	0.87 337	2.42 363	1.59 348	0.20 309	0.20 303	0.16 267	0.20 298	0.44 352	0.35 325

CIPLG	0.56 220	1.19 360	2.46 293	0.80 372	0.31 240	0.61 182	0.57 322	0.76 159	0.57 127	0.56 200	0.63 227	0.41 95	0.30 104	0.45 79	0.40 166	0.11 130	0.20 303	0.13 196	0.13 183	0.35 309	0.19 201

test-1	0.44 100	0.48 159	1.69 75	0.30 96	0.27 200	0.50 55	0.28 154	0.80 198	0.43 38	0.40 65	0.54 159	0.41 95	0.24 34	0.31 18	1.16 323	0.09 18	0.20 303	0.10 52	0.17 260	0.11 23	0.26 274

FADNet-RVC	0.61 247	1.26 368	2.12 229	0.33 159	0.26 189	0.59 152	0.29 174	0.86 237	0.62 178	0.45 92	0.50 129	0.62 209	0.46 222	1.73 292	0.55 226	0.17 280	0.20 303	0.17 283	0.18 270	0.59 369	0.28 287

FADNet	0.64 257	1.22 363	2.06 214	0.32 144	0.30 224	0.66 246	0.29 174	0.88 251	0.72 256	0.44 85	0.48 106	0.66 228	0.57 269	1.84 314	0.45 189	0.46 373	0.20 303	0.17 283	0.19 288	0.59 369	0.24 256

edge stereo	0.81 330	0.73 238	3.30 384	0.37 233	1.21 400	0.62 202	0.39 253	0.93 286	0.79 310	0.80 325	0.88 322	1.14 366	0.71 309	2.18 344	0.71 267	0.21 313	0.20 303	0.26 342	0.18 270	0.38 326	0.26 274

AnyNet_C32	1.00 353	1.33 377	2.53 304	0.49 319	0.54 352	1.15 366	1.14 386	0.91 273	0.89 337	1.11 360	0.95 332	0.87 315	0.93 344	1.50 260	4.07 402	0.21 313	0.20 303	0.25 339	0.24 311	0.38 326	0.33 319

CBMV	0.71 294	0.76 245	2.64 321	0.33 159	0.20 111	0.78 307	0.79 360	0.98 316	0.78 305	0.85 340	0.71 286	0.86 313	1.10 361	1.46 251	0.62 249	0.18 290	0.20 303	0.21 320	0.19 288	0.25 235	0.33 319
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
FINET	0.65 265	0.95 311	3.06 365	0.35 196	0.40 309	0.58 136	0.48 297	0.92 281	1.10 365	0.57 210	0.68 265	0.47 143	0.44 210	1.15 227	0.60 245	0.23 329	0.21 311	0.17 283	0.15 229	0.26 250	0.25 265

S-Stereo	0.80 325	0.69 226	3.89 395	0.39 255	0.37 295	0.69 265	0.70 349	0.94 290	0.98 351	0.62 261	0.91 325	0.83 303	0.60 278	2.37 354	0.66 256	0.18 290	0.21 311	0.17 283	0.18 270	0.30 275	0.35 325

ADCS	1.05 358	1.36 379	2.98 360	0.42 278	0.36 283	0.96 345	0.81 364	1.06 359	1.12 367	1.25 373	0.97 335	1.08 358	0.90 342	1.25 237	4.86 409	0.21 313	0.21 311	0.22 322	0.23 309	0.36 313	0.38 343

WCMA_ROB	1.12 360	0.83 277	2.66 324	0.58 349	0.34 266	1.17 368	0.71 350	0.93 286	0.94 344	1.74 391	2.63 399	3.09 399	1.71 390	1.70 288	1.84 358	0.26 344	0.21 311	0.20 314	0.21 303	0.28 263	0.43 357

SGM-Forest	1.04 357	0.42 133	3.59 391	0.41 270	0.32 249	1.05 354	1.32 394	0.94 290	0.83 321	1.16 364	2.23 390	1.03 349	1.39 377	2.49 371	2.35 376	0.21 313	0.21 311	0.20 314	0.19 288	0.23 209	0.32 312
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
IPLGR_C	0.58 231	1.25 367	2.72 332	0.80 372	0.31 240	0.60 162	0.61 331	0.76 159	0.58 137	0.56 200	0.62 217	0.41 95	0.31 112	0.43 67	0.40 166	0.11 130	0.22 316	0.13 196	0.15 229	0.35 309	0.19 201

psmorigin	1.36 379	0.60 192	13.80 425	0.37 233	0.29 214	0.62 202	0.33 220	0.77 169	0.61 162	0.96 351	0.88 322	1.17 369	0.73 315	4.00 407	0.86 293	0.19 300	0.22 316	0.17 283	0.18 270	0.24 224	0.29 293

AnyNet_C01	1.14 361	1.49 383	4.23 403	0.54 337	0.53 350	1.51 379	1.37 396	1.04 357	1.07 362	1.17 369	1.33 364	1.15 367	1.08 359	1.61 278	2.74 381	0.25 341	0.22 316	0.28 346	0.24 311	0.48 355	0.40 350

CSAN	1.25 372	1.12 347	3.04 363	0.51 324	0.37 295	1.06 355	1.15 387	1.22 375	1.08 363	1.17 369	1.91 380	1.04 352	1.31 370	5.96 415	2.43 378	0.26 344	0.22 316	0.24 334	0.24 311	0.31 283	0.30 301

MeshStereo	1.21 368	1.15 355	3.01 362	0.34 182	0.28 209	1.10 361	0.69 346	1.35 382	1.01 354	2.71 408	2.41 393	2.96 397	1.45 380	2.80 389	1.40 340	0.22 326	0.22 316	0.22 322	0.19 288	0.50 359	0.26 274
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
DPSNet	0.86 336	0.60 192	2.34 269	0.58 349	0.36 283	1.07 360	0.75 355	1.30 380	1.05 358	0.70 303	0.68 265	0.94 333	1.29 367	2.08 337	1.82 357	0.26 344	0.23 321	0.16 267	0.17 260	0.48 355	0.40 350

NaN_ROB	1.14 361	0.94 305	2.96 356	0.53 334	0.56 357	1.13 364	0.99 374	0.98 316	1.00 352	1.09 359	0.87 319	0.77 286	1.06 358	5.90 414	2.72 380	0.16 266	0.23 321	0.16 267	0.24 311	0.22 201	0.36 333

FBW_ROB	0.83 332	0.77 253	1.77 109	0.44 287	0.30 224	0.87 335	0.46 286	1.10 365	0.91 340	0.81 330	0.75 297	1.01 345	0.61 285	3.66 405	1.23 329	0.26 344	0.23 321	0.36 362	0.25 317	0.27 257	0.62 375

ACVNet-DCA	0.42 85	0.64 209	2.07 216	0.35 196	0.14 13	0.76 294	0.25 105	0.76 159	0.52 89	0.31 40	0.38 57	0.24 23	0.38 146	0.69 169	0.19 4	0.10 81	0.24 324	0.11 96	0.09 46	0.12 33	0.14 112

xx1	0.46 125	0.64 209	2.07 216	0.35 196	0.14 13	0.76 294	0.25 105	0.74 140	1.01 354	0.31 40	0.38 57	0.46 137	0.36 133	0.69 169	0.19 4	0.10 81	0.24 324	0.12 141	0.12 158	0.12 33	0.14 112

1test111	0.44 100	0.64 209	2.07 216	0.35 196	0.14 13	0.76 294	0.25 105	0.76 159	0.52 89	0.31 40	0.38 57	0.24 23	0.38 146	0.96 205	0.30 103	0.10 81	0.24 324	0.11 96	0.09 46	0.12 33	0.14 112

cc1	0.47 138	0.64 209	2.07 216	0.35 196	0.14 13	0.76 294	0.25 105	0.74 140	1.01 354	0.31 40	0.38 57	0.24 23	0.38 146	0.69 169	0.19 4	0.10 81	0.24 324	0.11 96	0.09 46	0.25 235	0.40 350

DualNet	0.64 257	0.23 21	2.01 204	0.30 96	0.21 118	0.57 121	0.26 121	0.74 140	0.88 332	0.53 165	0.63 227	0.66 228	0.39 160	0.63 149	3.43 396	0.10 81	0.24 324	0.15 252	0.13 183	0.25 235	0.36 333

ffm	0.47 138	0.23 21	2.01 204	0.30 96	0.21 118	0.57 121	0.26 121	0.74 140	0.88 332	0.53 165	0.63 227	0.66 228	0.39 160	0.63 149	0.19 4	0.10 81	0.24 324	0.15 252	0.13 183	0.25 235	0.36 333

ff1	0.73 305	0.23 21	2.01 204	0.30 96	0.21 118	0.57 121	0.26 121	0.74 140	0.88 332	0.53 165	0.63 227	0.66 228	0.39 160	2.52 373	3.43 396	0.10 81	0.24 324	0.15 252	0.13 183	0.25 235	0.36 333

tt1	0.44 100	0.64 209	1.83 145	0.35 196	0.14 13	0.76 294	0.25 105	0.74 140	0.88 332	0.31 40	0.37 50	0.25 30	0.35 128	0.63 149	0.19 4	0.10 81	0.24 324	0.11 96	0.09 46	0.25 235	0.36 333

HBP-ISP	0.76 313	1.30 371	3.19 378	0.35 196	0.26 189	0.85 329	0.54 310	1.03 353	0.72 256	0.80 325	0.69 272	0.68 244	0.83 329	2.04 334	0.44 186	0.23 329	0.24 324	0.29 353	0.25 317	0.28 263	0.24 256

G-Net	0.99 350	0.64 209	2.76 338	0.57 347	0.67 369	2.03 400	0.72 353	0.76 159	0.67 219	1.14 363	2.56 396	1.30 374	1.02 353	1.48 259	1.74 354	0.25 341	0.24 324	0.24 334	0.26 323	0.37 320	0.31 308

RTS	1.21 368	1.31 372	6.39 414	0.52 328	0.51 348	1.61 382	0.79 360	1.03 353	1.37 381	1.13 361	1.30 362	1.10 362	0.85 333	2.65 380	2.08 366	0.21 313	0.24 324	0.18 300	0.18 270	0.43 345	0.32 312

RTSA	1.21 368	1.31 372	6.39 414	0.52 328	0.51 348	1.61 382	0.79 360	1.03 353	1.37 381	1.13 361	1.30 362	1.10 362	0.85 333	2.65 380	2.08 366	0.21 313	0.24 324	0.18 300	0.18 270	0.43 345	0.32 312

CBMV_ROB	0.76 313	0.42 133	2.68 326	0.33 159	0.22 139	0.74 286	0.47 294	0.96 305	0.76 296	1.04 356	0.96 333	0.88 319	0.93 344	2.06 335	1.19 324	0.22 326	0.24 324	0.27 343	0.25 317	0.25 235	0.28 287

NOSS_ROB	0.64 257	0.65 215	1.62 65	0.46 304	0.25 176	0.67 251	0.30 181	0.93 286	0.77 300	0.59 235	0.57 184	0.77 286	0.38 146	2.78 387	0.44 186	0.23 329	0.24 324	0.28 346	0.26 323	0.27 257	0.39 346

IRAFT_RVC	0.54 202	0.53 175	1.78 113	0.46 304	0.21 118	0.58 136	0.43 270	0.65 99	0.66 216	0.54 177	0.50 129	0.49 152	0.51 245	1.58 272	1.01 310	0.11 130	0.25 338	0.13 196	0.10 78	0.15 84	0.13 99

GANetREF_RVC	0.75 310	1.15 355	2.46 293	0.47 309	0.26 189	0.83 323	0.61 331	0.97 312	0.89 337	0.62 261	0.61 212	0.72 266	0.59 276	2.42 363	0.55 226	0.32 359	0.25 338	0.36 362	0.24 311	0.39 334	0.31 308
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
DLNR_Zeroshot_test	13.43 425	19.94 430	23.55 430	121.61 443	35.03 438	0.46 35	0.15 1	8.02 422	0.35 5	0.28 35	0.37 50	0.26 36	0.17 2	0.76 183	0.29 92	6.42 423	0.26 340	0.09 23	0.38 364	50.13 441	0.18 193

ccnet	0.71 294	0.41 127	1.59 58	0.40 264	0.45 332	1.06 355	0.55 313	0.98 316	0.71 248	0.88 341	0.97 335	0.82 301	0.88 340	1.68 285	0.94 296	0.32 359	0.26 340	0.32 357	0.27 327	0.34 301	0.30 301

FCDSN-DC	1.29 374	0.54 178	2.50 301	0.47 309	0.41 316	1.12 362	0.60 328	1.10 365	1.27 377	2.23 401	2.87 402	3.67 403	3.12 408	2.39 360	1.69 351	0.30 356	0.26 340	0.31 355	0.30 338	0.35 309	0.38 343
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	1.49 388	0.59 191	2.88 347	0.44 287	0.39 302	1.97 398	0.66 339	1.67 394	1.70 392	2.72 409	2.89 403	4.22 406	2.97 406	2.55 376	2.19 371	0.29 354	0.26 340	0.31 355	0.30 338	0.32 287	0.39 346

MSMD_ROB	1.34 377	0.96 313	2.38 277	0.39 255	0.32 249	1.96 396	0.62 335	0.91 273	1.43 383	2.94 411	2.60 397	4.77 411	1.95 394	2.43 365	1.33 334	0.29 354	0.26 340	0.32 357	0.32 346	0.30 275	0.30 301

RAFT + AFF	0.64 257	1.20 361	1.95 189	0.34 182	0.33 260	0.67 251	0.52 304	0.99 327	0.74 274	0.53 165	0.58 190	0.57 188	0.80 326	1.76 296	0.51 215	0.12 177	0.27 345	0.15 252	0.14 208	0.43 345	0.29 293

PA-Net	0.84 334	1.00 330	3.49 388	0.63 358	0.40 309	0.70 270	0.52 304	0.86 237	0.84 323	0.52 156	0.59 193	0.70 261	0.54 255	2.35 353	2.23 373	0.17 280	0.27 345	0.19 305	0.28 330	0.22 201	0.36 333
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
PVD	0.90 341	0.85 283	2.15 237	0.53 334	0.50 343	0.99 348	0.56 318	1.15 373	1.64 390	1.41 384	1.41 368	1.11 364	1.13 363	1.35 241	1.31 332	0.26 344	0.28 347	0.28 346	0.26 323	0.37 320	0.49 366

MyStereo8	0.54 202	0.80 265	2.76 338	0.32 144	0.33 260	0.71 272	0.20 25	0.87 246	0.57 127	0.51 149	0.59 193	0.50 155	0.33 118	0.68 163	0.55 226	0.10 81	0.29 348	0.10 52	0.13 183	0.21 189	0.34 323

MSKI-zero shot	0.46 125	0.38 115	2.47 295	0.27 43	0.43 323	0.56 104	0.20 25	0.77 169	0.43 38	0.60 243	0.51 133	0.44 122	0.17 2	0.68 163	0.21 24	0.09 18	0.29 348	0.09 23	0.32 346	0.14 70	0.10 29

SQANet	0.80 325	1.58 385	2.53 304	0.76 368	0.83 379	0.76 294	0.36 236	0.83 214	0.64 194	0.63 269	0.69 272	0.73 269	0.51 245	1.21 230	0.53 221	0.77 386	0.29 348	0.59 380	0.29 333	0.86 385	0.61 374

SAMSARA	0.91 342	0.97 321	2.22 249	0.80 372	0.58 360	1.32 370	1.31 393	1.01 343	0.94 344	1.36 379	0.87 319	1.38 376	0.90 342	1.72 291	1.02 311	0.24 336	0.30 351	0.22 322	0.25 317	0.36 313	0.35 325

SDNR	1.22 371	0.80 265	2.71 330	0.33 159	1.48 408	1.98 399	0.23 67	1.93 400	2.44 401	0.89 343	2.52 394	1.36 375	0.51 245	3.65 404	1.93 359	0.30 356	0.31 352	0.22 322	0.16 245	0.33 294	0.36 333

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 317	1.04 339	2.06 214	0.94 383	0.35 276	0.89 337	0.40 255	0.85 229	0.63 187	0.55 191	0.63 227	0.75 280	0.38 146	2.38 357	0.48 202	1.10 396	0.31 352	0.36 362	0.21 303	0.53 365	0.55 370

LSM	3.31 411	1.11 346	5.29 411	9.40 424	30.65 437	0.84 325	1.12 385	0.91 273	1.22 373	1.36 379	2.19 387	0.93 329	0.83 329	1.66 282	0.90 294	0.21 313	0.31 352	0.24 334	0.28 330	0.39 334	6.33 422

DispFullNet	1.67 392	2.10 410	5.22 409	1.53 402	8.90 419	0.86 331	0.31 191	0.96 305	0.96 347	1.37 382	1.01 341	1.13 365	1.98 395	1.51 261	0.91 295	0.54 377	0.31 352	1.18 397	0.63 391	1.13 390	0.80 387

FADNet-RVC-Resample	0.67 272	1.16 359	3.16 374	0.37 233	0.29 214	0.62 202	0.38 249	0.86 237	0.63 187	0.51 149	0.50 129	0.57 188	0.45 214	1.57 268	0.49 207	0.24 336	0.32 356	0.23 328	0.19 288	0.27 257	0.62 375

UDG	0.77 317	1.23 364	2.15 237	0.67 363	0.59 361	0.78 307	0.38 249	0.90 263	0.70 239	0.61 250	0.69 272	1.01 345	0.67 301	1.02 211	0.73 274	0.45 371	0.34 357	0.87 388	0.51 378	0.67 376	0.46 362

AEACV	0.33 22	0.24 29	1.44 39	0.28 61	0.35 276	0.47 38	0.21 37	0.43 7	0.28 1	0.26 28	0.25 14	0.22 9	0.38 146	0.30 14	0.18 1	0.09 18	0.35 358	0.09 23	0.36 361	0.23 209	0.25 265

PASM	0.72 297	0.68 223	1.91 176	0.47 309	0.44 324	0.60 162	0.51 301	0.76 159	0.80 313	0.77 322	0.67 257	0.87 315	0.61 285	2.40 361	0.67 259	0.32 359	0.35 358	0.36 362	0.41 371	0.45 353	0.39 346

SGM-ForestM	2.98 409	1.70 394	3.52 390	0.67 363	0.47 340	5.18 418	3.36 415	3.30 414	2.86 407	4.44 415	3.79 410	9.80 419	5.50 416	6.29 416	6.52 414	0.27 349	0.36 360	0.24 334	0.27 327	0.38 326	0.58 373

ELAS_RVC	1.37 381	0.78 261	3.21 380	0.55 343	0.50 343	1.49 377	2.48 411	1.48 387	1.71 393	2.13 398	2.09 383	2.07 389	2.56 402	1.90 323	2.02 363	0.35 363	0.36 360	0.37 366	0.34 353	0.49 357	0.47 363
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DDUNet	0.77 317	1.12 347	1.88 163	0.76 368	0.69 371	0.84 325	0.43 270	0.85 229	0.65 206	0.67 292	0.75 297	0.91 324	0.52 250	1.03 213	0.57 236	0.54 377	0.37 362	0.95 391	0.52 380	0.71 377	0.57 371

ELAS	1.39 382	0.79 263	2.86 346	0.53 334	0.50 343	2.81 409	2.20 408	1.61 393	1.50 386	2.28 403	2.35 391	1.82 385	2.13 396	1.73 292	2.22 372	0.35 363	0.37 362	0.35 360	0.35 355	0.49 357	0.47 363
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
Anonymous_2	0.74 308	0.32 81	1.65 67	0.33 159	0.30 224	0.67 251	0.32 212	0.69 115	0.46 54	0.48 119	0.41 71	0.84 306	0.58 273	0.51 114	0.40 166	0.32 359	0.38 364	1.43 407	3.69 421	0.80 383	0.27 282

GMOStereo	0.41 72	0.62 200	1.78 113	0.28 61	0.36 283	0.51 61	0.31 191	0.53 51	0.44 41	0.57 210	0.48 106	0.41 95	0.27 71	0.28 3	0.23 37	0.08 4	0.38 364	0.13 196	0.11 128	0.34 301	0.11 39

error version	0.41 72	0.62 200	1.78 113	0.28 61	0.36 283	0.51 61	0.31 191	0.53 51	0.44 41	0.57 210	0.48 106	0.41 95	0.27 71	0.28 3	0.23 37	0.08 4	0.38 364	0.13 196	0.11 128	0.34 301	0.11 39

test-v	0.41 72	0.62 200	1.78 113	0.28 61	0.36 283	0.51 61	0.31 191	0.53 51	0.44 41	0.57 210	0.48 106	0.41 95	0.27 71	0.28 3	0.23 37	0.08 4	0.38 364	0.13 196	0.11 128	0.34 301	0.11 39

test-2	0.41 72	0.62 200	1.78 113	0.28 61	0.36 283	0.51 61	0.31 191	0.53 51	0.44 41	0.57 210	0.48 106	0.41 95	0.27 71	0.28 3	0.23 37	0.08 4	0.38 364	0.13 196	0.11 128	0.34 301	0.11 39

DMCA-RVC	0.62 251	0.96 313	2.63 319	0.36 214	0.90 384	0.56 104	0.31 191	0.69 115	0.57 127	0.68 298	0.52 141	0.59 197	0.56 264	1.23 233	0.53 221	0.16 266	0.38 364	0.20 314	0.15 229	0.20 181	0.15 142

LargeStereo	0.34 29	0.43 136	1.32 21	0.31 121	0.14 13	0.32 7	0.21 37	0.70 119	0.34 3	0.22 5	0.28 17	0.22 9	0.27 71	0.35 36	0.27 69	0.09 18	0.39 370	0.08 3	0.15 229	0.25 235	0.45 360

rafts_anoy	0.43 91	0.89 293	1.96 198	0.32 144	0.30 224	0.48 44	0.24 90	0.62 91	0.49 73	0.37 53	0.38 57	0.33 62	0.30 104	0.51 114	0.34 138	0.10 81	0.39 370	0.13 196	0.15 229	0.17 132	0.15 142

CC-Net-ROB	0.85 335	1.15 355	2.13 231	0.88 378	0.38 300	0.88 336	0.44 278	1.06 359	0.79 310	0.58 222	0.69 272	0.65 223	0.50 243	2.74 386	0.51 215	0.93 389	0.39 370	0.87 388	0.29 333	0.54 366	0.54 368

ACVNet-4b	1.93 397	1.85 401	4.10 401	1.07 389	0.86 381	1.15 366	0.53 307	1.06 359	1.12 367	0.64 278	1.09 351	1.99 388	0.70 307	2.20 345	9.86 421	5.62 420	0.41 373	1.03 395	0.55 381	1.86 408	0.85 389

Ntro	1.00 353	1.68 392	2.80 344	0.95 384	0.85 380	1.06 355	0.53 307	0.98 316	0.90 339	0.62 261	0.76 299	0.93 329	0.66 299	1.66 282	0.98 300	0.99 393	0.45 374	0.75 387	0.40 368	1.19 392	0.75 383

otaku	1.03 356	1.68 392	2.72 332	0.95 384	0.73 374	1.03 353	0.59 326	0.99 327	0.86 326	0.69 300	1.61 372	0.98 340	0.64 293	1.46 251	1.14 320	0.95 391	0.46 375	0.72 386	0.40 368	1.24 396	0.78 386

Consistency-Raft	0.88 339	0.93 303	3.23 382	0.99 387	0.64 367	0.77 302	0.55 313	0.98 316	0.97 348	0.61 250	1.03 345	0.65 223	1.05 356	0.79 192	1.38 337	0.44 369	0.46 375	0.51 376	0.58 386	0.65 374	0.47 363

NVStereoNet_ROB	1.16 365	0.95 311	2.54 310	0.58 349	0.55 355	0.78 307	0.63 337	1.00 335	1.08 363	1.03 354	4.07 411	1.48 380	1.22 365	2.88 391	1.27 331	0.50 374	0.46 375	0.54 377	0.62 389	0.50 359	0.63 377
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
JetBlue	1.78 393	1.63 386	3.92 396	0.73 366	1.21 400	4.38 416	3.35 414	1.59 391	1.20 372	1.26 376	1.52 371	2.37 393	1.88 393	3.23 398	3.00 384	0.53 375	0.47 378	0.48 375	0.49 376	1.29 398	0.97 395

MADNet+	1.36 379	1.93 407	5.95 413	0.81 375	0.59 361	1.57 381	1.09 382	1.39 385	1.22 373	0.84 337	1.01 341	1.25 370	1.12 362	3.19 397	2.36 377	0.45 371	0.47 378	0.38 368	0.34 353	0.59 369	0.57 371

SGM_RVC	1.89 396	0.92 297	2.50 301	0.96 386	0.93 387	1.63 384	1.37 396	1.52 390	12.43 418	1.85 392	1.69 375	2.40 394	1.74 391	2.81 390	1.71 352	0.53 375	0.47 378	0.42 371	0.47 374	0.74 378	0.74 381
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
AE-Stereo	0.42 85	0.29 67	1.65 67	0.43 282	0.47 340	0.56 104	0.23 67	0.86 237	0.46 54	0.31 40	0.41 71	0.43 111	0.24 34	0.34 34	0.24 51	0.09 18	0.48 381	0.11 96	0.45 373	0.22 201	0.19 201

ACVNet_1	1.33 376	1.91 405	4.03 399	1.09 391	0.88 382	1.19 369	0.66 339	1.24 377	1.17 370	0.94 348	0.96 333	3.09 399	1.04 355	2.37 354	1.11 318	1.04 394	0.48 381	1.03 395	0.48 375	1.12 389	0.83 388

ACVNet_2	1.42 385	1.81 398	3.23 382	1.08 390	0.92 386	1.32 370	0.85 365	1.49 388	1.69 391	1.19 371	1.73 376	2.13 390	1.03 354	2.50 372	1.40 340	0.91 388	0.53 383	1.00 393	0.55 381	2.11 410	0.85 389

RALCasStereoNet	0.45 115	0.88 290	1.85 148	0.30 96	0.26 189	0.49 49	0.26 121	0.58 73	0.51 84	0.36 49	0.48 106	0.36 72	0.28 83	0.55 131	0.34 138	0.10 81	0.53 383	0.09 23	0.08 30	0.25 235	0.34 323

MoCha-V2	0.36 42	0.32 81	1.41 34	0.36 214	0.31 240	0.35 12	0.19 15	0.57 68	0.39 16	0.30 37	0.32 33	0.28 45	0.27 71	0.47 92	0.24 51	0.08 4	0.56 385	0.08 3	0.38 364	0.18 151	0.12 66

PWCK	1.49 388	1.90 404	3.22 381	1.09 391	0.54 352	1.71 388	1.73 404	1.49 388	1.53 387	1.44 386	1.80 377	1.82 385	1.30 369	3.34 400	1.76 355	1.07 395	0.56 385	0.97 392	0.58 386	1.38 402	0.65 378

MFMNet_re	0.92 344	1.28 369	2.53 304	0.82 376	0.76 378	0.90 338	0.75 355	0.98 316	1.04 357	1.03 354	1.05 349	0.84 306	0.94 347	0.83 194	0.72 271	0.68 382	0.60 387	0.63 381	0.60 388	0.77 381	0.74 381

SPS-STEREO	1.07 359	1.13 350	2.88 347	0.65 361	0.69 371	0.99 348	0.68 344	1.05 358	0.87 329	1.36 379	1.23 357	1.46 379	0.94 347	1.87 316	1.72 353	0.66 381	0.61 388	0.58 378	0.57 384	0.65 374	0.77 385
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
anonymity	0.80 325	0.66 220	1.29 16	0.59 352	0.75 375	0.67 251	0.52 304	0.95 301	0.71 248	0.94 348	0.70 282	0.67 238	0.87 337	0.71 175	1.35 335	0.64 380	0.62 389	0.58 378	1.44 413	0.60 372	0.65 378

TorneroNet-64	2.65 401	1.83 399	3.30 384	1.46 400	1.20 399	3.89 412	0.99 374	3.51 416	6.71 415	2.56 406	4.60 413	4.22 406	3.85 411	3.33 399	3.14 389	1.19 399	0.65 390	1.39 406	0.79 398	3.31 417	1.15 403

WAO-7	1.48 387	1.63 386	2.49 299	0.93 382	0.75 375	1.72 389	1.10 383	1.84 399	1.96 398	1.43 385	2.54 395	1.97 387	1.61 387	3.06 394	2.08 366	0.69 383	0.66 391	0.94 390	0.74 395	0.80 383	0.69 380

WAO-6	1.58 391	1.54 384	2.32 264	1.14 394	1.00 390	2.30 404	1.03 379	1.82 398	2.85 406	1.25 373	2.61 398	2.20 391	1.56 385	2.47 370	1.99 362	0.95 391	0.67 392	1.19 400	0.83 399	1.08 388	0.88 393

IMH-64-1	1.39 382	1.64 388	1.86 156	1.36 397	1.11 396	1.39 373	1.19 389	1.76 395	1.45 384	1.16 364	2.21 388	1.53 381	1.38 375	1.98 328	1.52 345	1.29 400	0.67 392	1.27 401	0.69 392	1.29 398	0.98 396

IMH-64	1.39 382	1.64 388	1.86 156	1.36 397	1.11 396	1.39 373	1.19 389	1.76 395	1.45 384	1.16 364	2.21 388	1.53 381	1.38 375	1.98 328	1.52 345	1.29 400	0.67 392	1.27 401	0.69 392	1.29 398	0.98 396

MANE	2.90 408	1.14 351	2.96 356	1.03 388	1.01 391	5.01 417	2.45 410	5.36 418	6.88 416	3.58 414	4.76 415	5.99 414	4.99 413	4.23 409	4.61 408	0.56 379	0.67 392	0.44 373	0.78 397	0.51 361	1.03 401

Dean	1.79 394	1.83 399	3.92 396	1.29 396	1.07 395	1.55 380	1.00 377	1.95 401	2.33 400	1.47 387	4.19 412	4.26 409	1.33 372	2.21 346	1.48 344	1.14 397	0.68 396	1.18 397	0.74 395	1.24 396	0.98 396

TorneroNet	5.50 416	1.92 406	3.16 374	1.47 401	1.25 402	14.07 424	1.06 381	4.90 417	20.99 434	10.17 418	16.48 426	11.88 423	6.93 417	3.34 400	4.20 404	1.30 402	0.69 397	1.45 408	0.86 400	2.61 414	1.20 404

ADCPNet	0.99 350	0.99 328	3.93 398	0.37 233	0.68 370	1.36 372	0.62 335	0.87 246	0.76 296	0.78 323	0.81 307	1.08 358	1.18 364	1.14 225	2.49 379	0.21 313	0.69 397	0.21 320	0.95 404	0.29 266	0.37 340

LE_ROB	4.43 414	1.35 378	9.38 417	2.79 417	3.93 416	2.43 407	3.46 416	2.68 407	11.19 417	11.66 422	4.73 414	5.26 412	10.46 420	4.50 412	9.49 419	0.82 387	0.69 397	1.34 404	0.98 405	0.75 380	0.76 384

SGM+DAISY	1.83 395	1.43 380	3.81 393	0.87 377	1.01 391	2.38 406	2.53 412	1.36 383	1.75 394	2.92 410	3.22 407	2.65 395	2.93 404	2.22 349	3.10 388	0.72 384	0.69 397	0.63 381	0.62 389	0.77 381	0.98 396

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 355	1.67 390	2.32 264	0.47 309	0.39 302	1.47 375	0.95 371	0.95 301	0.91 340	0.84 337	0.94 330	1.05 354	0.60 278	2.95 392	0.72 271	0.41 367	0.72 401	0.32 357	0.55 381	0.74 378	1.22 405

UNDER WATER	2.74 403	1.85 401	4.54 405	1.81 408	1.44 405	2.34 405	1.40 399	3.24 411	6.60 414	2.60 407	2.76 401	5.75 413	5.24 415	3.02 393	4.01 401	1.45 404	0.81 402	1.59 412	1.06 407	1.80 406	1.51 411

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 377	1.70 394	2.50 301	0.56 345	0.40 309	2.15 402	0.99 374	1.24 377	1.26 376	1.02 353	1.10 352	1.29 371	0.88 340	3.10 396	1.08 316	1.66 408	0.83 403	0.68 384	0.88 401	1.57 403	1.80 415

UNDER WATER-64	2.47 400	1.89 403	4.86 407	1.82 409	1.44 405	3.18 411	1.57 403	2.62 405	5.64 411	2.05 394	2.13 385	4.13 405	3.76 410	2.62 378	3.42 395	1.47 405	0.85 404	1.57 411	1.07 408	1.82 407	1.49 410

notaker	2.66 402	2.07 409	3.31 386	2.61 415	1.43 403	1.76 391	1.11 384	2.76 408	1.79 396	2.26 402	11.53 422	3.96 404	4.29 412	3.09 395	2.76 382	1.55 407	0.88 405	1.70 414	1.07 408	2.00 409	1.35 407

LVE	1.96 398	2.17 416	3.14 372	1.68 403	1.80 412	1.63 384	1.03 379	2.34 404	2.81 405	1.25 373	2.89 403	4.24 408	1.29 367	2.79 388	1.44 342	2.85 416	0.91 406	1.18 397	1.46 414	1.23 395	1.10 402

IMH	2.02 399	2.15 415	2.69 329	1.68 403	1.12 398	1.66 387	0.92 370	2.10 402	1.92 397	1.32 378	2.66 400	2.21 392	1.69 389	5.78 413	1.68 350	5.54 419	0.96 407	1.31 403	0.71 394	1.32 401	0.99 400

FADNet_RVC	0.81 330	1.14 351	2.42 284	0.30 96	0.24 164	0.71 272	0.24 90	0.95 301	0.61 162	0.44 85	0.56 178	0.59 197	0.42 193	1.52 262	0.68 262	0.94 390	0.96 407	0.28 346	1.00 406	0.90 386	1.36 408

ktn	4.35 413	2.10 410	2.89 350	1.80 407	1.49 409	2.13 401	1.41 401	2.26 403	12.72 419	11.41 421	16.43 425	11.15 421	3.75 409	4.36 411	3.18 390	1.82 410	0.98 409	1.73 415	1.21 411	2.97 416	1.27 406

KSHMR	4.10 412	1.97 408	5.27 410	1.71 405	1.47 407	1.96 396	1.28 392	3.19 410	17.33 429	2.12 395	15.91 424	9.18 418	1.57 386	8.42 419	1.98 361	1.52 406	1.26 410	1.67 413	1.19 410	1.67 405	1.40 409

RainbowNet	1.15 363	1.78 397	2.72 332	1.12 393	0.91 385	1.06 355	0.76 357	1.16 374	1.13 369	0.75 316	0.97 335	1.09 360	0.80 326	1.60 275	1.21 327	1.17 398	1.26 410	1.01 394	0.57 384	1.13 390	0.88 393

MFN_U_SF_RVC	1.55 390	2.39 417	3.16 374	0.65 361	0.41 316	1.12 362	0.46 286	1.23 376	1.33 378	1.61 389	1.20 355	1.43 378	0.98 350	1.76 296	1.97 360	1.90 411	1.80 412	1.98 416	2.15 415	1.63 404	1.77 414

BEATNet-Init1	12.10 422	11.19 423	27.29 439	2.99 418	3.51 415	21.84 434	11.10 421	14.34 427	13.83 424	20.34 430	20.33 431	26.35 440	20.03 428	19.06 432	14.80 427	1.74 409	1.81 413	2.05 417	2.49 418	3.69 419	3.12 419

WAO-8	2.80 405	2.14 413	2.89 350	1.91 410	1.04 393	3.98 413	0.96 372	3.26 412	6.17 412	2.15 399	3.37 408	3.31 401	2.41 400	11.84 421	2.03 364	2.05 412	1.86 414	1.54 409	0.92 402	1.22 393	0.87 391

Venus	2.80 405	2.14 413	2.89 350	1.91 410	1.04 393	3.98 413	0.96 372	3.26 412	6.17 412	2.15 399	3.37 408	3.31 401	2.41 400	11.84 421	2.03 364	2.05 412	1.86 414	1.54 409	0.92 402	1.22 393	0.87 391

JetRed	3.29 410	4.93 420	10.17 418	1.45 399	1.72 411	7.44 419	5.05 419	3.06 409	2.12 399	2.41 405	2.39 392	2.99 398	2.37 399	3.51 403	6.44 413	1.32 403	1.90 416	1.37 405	1.23 412	2.21 412	1.76 413

coex-ft	5.95 417	1.67 390	60.57 441	0.34 182	0.30 224	0.77 302	0.69 346	0.74 140	4.41 409	19.22 429	2.15 386	1.62 383	7.97 418	1.81 308	8.96 418	0.44 369	2.08 417	0.18 300	0.19 288	0.38 326	4.62 421

PML	23.15 431	16.83 427	7.78 416	5.49 420	9.93 420	51.13 442	104.50 442	5.76 419	13.62 422	37.30 442	105.93 442	30.86 442	23.50 433	12.07 423	7.87 417	6.30 422	2.12 418	6.32 425	2.43 416	10.44 426	2.90 418

MADNet++	2.79 404	2.11 412	2.97 359	2.49 413	2.28 413	2.95 410	2.31 409	2.67 406	2.47 402	3.03 412	3.13 406	2.70 396	2.92 403	4.10 408	4.48 406	2.68 415	2.24 419	3.04 419	2.44 417	2.37 413	2.34 417

SPstereo	16.50 427	2.87 419	4.74 406	2.64 416	2.53 414	29.48 435	52.22 435	39.30 442	29.70 442	21.90 438	21.75 433	27.53 441	23.84 437	28.05 442	26.36 436	2.38 414	2.58 420	4.92 421	3.03 419	2.19 411	2.05 416

DGSMNet	2.89 407	0.63 207	3.18 377	3.43 419	4.17 418	2.57 408	6.98 420	0.97 312	0.83 321	0.56 200	1.86 379	0.79 293	0.62 290	1.64 280	1.39 338	4.61 418	5.01 421	5.17 423	4.71 422	4.44 421	4.19 420

DGTPSM_ROB	8.89 420	5.62 421	12.25 420	5.92 421	11.32 421	8.54 420	24.18 427	6.40 420	13.49 420	5.15 416	11.46 420	6.19 416	10.92 421	7.00 417	13.72 423	4.47 417	7.65 422	3.92 420	7.45 425	4.38 420	7.87 424

Anonymous_1	22.91 430	11.20 424	12.13 419	12.75 425	26.28 436	19.43 429	27.92 432	14.08 426	13.61 421	14.96 424	10.58 416	11.26 422	11.19 423	12.55 425	14.57 426	38.28 442	7.88 423	34.96 439	63.99 439	89.57 442	10.94 428

DPSMNet_ROB	9.48 421	5.64 422	13.01 424	8.82 423	11.82 422	8.54 420	24.20 428	6.41 421	13.65 423	5.32 417	11.47 421	6.33 417	10.92 421	7.69 418	13.89 424	7.25 426	8.19 424	5.06 422	7.78 426	5.31 422	8.26 425

DPSM_ROB	12.34 423	11.21 425	12.51 421	12.91 426	12.80 424	19.84 431	28.28 433	14.38 428	14.28 425	10.58 419	11.26 418	12.03 424	11.85 424	13.15 427	15.34 428	7.11 424	8.31 425	6.50 426	7.35 423	8.84 424	8.31 426

DPSM	12.34 423	11.21 425	12.51 421	12.91 426	12.80 424	19.84 431	28.28 433	14.38 428	14.28 425	10.58 419	11.26 418	12.03 424	11.85 424	13.15 427	15.34 428	7.11 424	8.31 425	6.50 426	7.35 423	8.84 424	8.31 426

LRCNet_RVC	13.74 426	19.30 428	12.75 423	19.46 430	12.69 423	1.86 392	0.41 261	12.33 424	1.05 358	15.77 425	18.83 430	12.62 426	8.70 419	12.21 424	9.62 420	22.22 435	8.37 427	25.85 436	24.01 436	19.32 434	17.44 435

tt	4.93 415	0.27 43	4.20 402	2.29 412	1.58 410	10.20 422	16.97 425	9.42 423	5.02 410	1.67 390	1.28 360	4.68 410	5.03 414	3.37 402	5.92 412	6.16 421	9.47 428	2.82 418	3.18 420	3.60 418	1.53 412

HanzoNet	7.64 418	2.86 418	5.05 408	7.01 422	3.97 417	2.18 403	1.34 395	3.37 415	4.05 408	13.17 423	10.58 416	10.73 420	16.52 426	8.45 420	10.51 422	10.48 427	9.72 429	5.59 424	13.46 428	6.84 423	6.83 423

DPSimNet_ROB	17.97 428	20.20 434	24.98 432	17.62 428	15.92 426	21.53 433	21.00 426	13.70 425	15.61 427	23.89 439	14.69 423	22.87 431	24.58 441	12.70 426	14.56 425	18.48 434	12.91 430	20.21 434	12.05 427	17.76 427	14.17 429

LSM0	26.58 438	22.63 441	25.88 437	30.13 438	52.21 442	39.94 441	56.74 436	28.97 440	28.72 436	21.14 432	22.26 434	24.43 438	23.88 438	26.54 440	30.87 438	14.32 433	16.55 431	13.12 433	14.71 429	17.92 433	20.60 436

Selective-RAFT-Error	24.87 437	22.59 440	25.14 436	26.13 437	25.82 435	39.93 440	57.03 437	28.97 440	28.95 441	21.21 434	22.65 436	24.25 437	23.98 440	26.43 439	30.83 437	14.27 429	16.71 432	13.10 432	14.82 431	17.82 432	16.76 434

CasAABBNet	24.81 433	22.53 436	24.83 431	26.08 433	25.74 434	39.86 436	57.06 438	28.87 439	28.83 437	21.16 433	22.54 435	24.22 436	23.89 439	26.38 438	30.87 438	14.25 428	16.71 432	13.09 428	14.81 430	17.78 431	16.71 430

MyStereo03	24.83 434	22.55 437	25.13 433	26.08 433	25.72 431	39.87 437	57.07 439	28.77 436	28.85 438	21.33 435	22.66 437	24.16 433	23.82 434	26.32 435	30.89 440	14.27 429	16.73 434	13.09 428	14.82 431	17.77 428	16.71 430

MyStereo02	24.83 434	22.55 437	25.13 433	26.08 433	25.72 431	39.87 437	57.07 439	28.77 436	28.85 438	21.33 435	22.66 437	24.16 433	23.82 434	26.32 435	30.89 440	14.27 429	16.73 434	13.09 428	14.82 431	17.77 428	16.71 430

MyStereo	24.83 434	22.55 437	25.13 433	26.08 433	25.72 431	39.87 437	57.07 439	28.77 436	28.85 438	21.33 435	22.66 437	24.16 433	23.82 434	26.32 435	30.89 440	14.27 429	16.73 434	13.09 428	14.82 431	17.77 428	16.71 430

HaxPig	19.86 429	22.40 435	22.34 429	17.95 429	17.95 427	11.77 423	11.89 422	16.02 430	15.89 428	21.10 431	21.41 432	18.74 430	18.39 427	20.08 433	19.69 430	23.63 439	23.22 437	24.06 435	23.69 435	23.00 435	23.95 437

xxxxx1	28.96 440	20.11 431	14.07 426	49.74 439	39.15 439	18.98 426	26.64 429	21.94 432	20.21 431	16.45 426	17.48 427	18.36 427	21.56 429	16.21 429	20.88 431	23.07 436	26.55 438	66.40 440	78.70 440	30.27 437	32.51 440

tt_ll	28.96 440	20.11 431	14.07 426	49.74 439	39.15 439	18.98 426	26.64 429	21.94 432	20.21 431	16.45 426	17.48 427	18.36 427	21.56 429	16.21 429	20.88 431	23.07 436	26.55 438	66.40 440	78.70 440	30.27 437	32.51 440

ff	28.96 440	20.11 431	14.07 426	49.74 439	39.15 439	18.98 426	26.64 429	21.94 432	20.21 431	16.45 426	17.48 427	18.36 427	21.56 429	16.21 429	20.88 431	23.07 436	26.55 438	66.40 440	78.70 440	30.27 437	32.51 440

MEDIAN_ROB	23.96 432	27.05 442	26.39 438	22.16 431	22.13 429	16.12 425	13.97 423	20.24 431	20.05 430	25.50 440	25.31 440	22.96 432	22.63 432	24.39 434	23.24 434	28.20 440	27.23 441	28.62 437	27.75 437	27.50 436	27.76 438

AVERAGE_ROB	26.93 439	30.34 443	29.27 440	25.82 432	25.34 430	19.48 430	15.17 424	23.55 435	23.00 435	28.45 441	27.87 441	26.25 439	25.86 442	26.96 441	25.55 435	31.30 441	30.07 442	31.76 438	30.81 438	30.79 440	30.93 439

test_example2	115.39 443	123.23 444	94.57 442	115.52 442	123.55 443	101.63 443	114.33 443	53.41 443	99.48 443	134.90 443	135.05 443	85.83 443	85.11 443	111.32 443	106.15 443	152.55 443	205.26 443	99.78 443	114.96 443	140.96 443	110.20 443

ASD4		19.65 429

Low-res two-view benchmark