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

CroCo-Stereo	0.30 9	0.45 147	1.08 3	0.31 120	0.17 64	0.19 1	0.21 35	0.73 135	0.50 78	0.21 2	0.24 11	0.55 172	0.22 22	0.27 1	0.26 60	0.09 18	0.08 60	0.08 3	0.07 14	0.12 33	0.09 18
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
CroCo-Stereo Lap2	0.33 22	0.61 195	1.47 42	0.32 143	0.38 299	0.23 2	0.22 48	0.58 72	0.46 53	0.22 5	0.27 16	0.29 49	0.23 27	0.32 23	0.26 60	0.09 18	0.09 115	0.10 52	0.08 30	0.21 187	0.14 111

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

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

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

MoCha-V2	0.32 15	0.22 17	1.26 14	0.45 298	0.25 175	0.32 6	0.22 48	0.59 77	0.38 11	0.22 5	0.34 41	0.23 15	0.26 56	0.38 51	0.24 50	0.08 4	0.19 293	0.08 3	0.35 354	0.29 264	0.10 29

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

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

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

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

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

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

Anonymous	0.35 38	0.32 82	1.87 160	0.34 181	0.31 240	0.37 13	0.31 190	0.54 61	0.40 21	0.25 22	0.28 17	0.23 15	0.29 95	0.36 40	0.27 68	0.14 234	0.13 216	0.11 96	0.12 157	0.24 222	0.20 214

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

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

GMStereo	0.38 50	0.99 327	1.91 175	0.27 42	0.16 40	0.39 16	0.23 66	0.47 21	0.62 177	0.38 57	0.34 41	0.25 30	0.25 44	0.39 55	0.29 91	0.14 234	0.08 60	0.10 52	0.12 157	0.15 84	0.11 40
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
MGS-Stereo	0.32 15	0.34 95	1.70 78	0.25 16	0.14 13	0.40 17	0.22 48	0.38 3	0.43 37	0.24 13	0.51 132	0.25 30	0.18 6	0.31 18	0.20 19	0.09 18	0.08 60	0.09 23	0.08 30	0.47 353	0.08 11

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

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

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

TestStereo	0.45 114	0.54 177	2.11 225	0.29 81	0.16 40	0.43 20	0.24 89	0.54 61	0.45 50	0.37 52	0.46 90	0.34 65	0.27 71	1.98 327	0.27 68	0.11 130	0.08 60	0.12 141	0.09 46	0.14 70	0.08 11

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CASnet	0.28 1	0.31 79	1.20 11	0.28 60	0.11 1	0.47 37	0.19 15	0.44 9	0.44 40	0.38 57	0.31 29	0.23 15	0.17 1	0.29 11	0.19 3	0.10 81	0.06 1	0.15 251	0.12 157	0.16 111	0.07 3
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
AEACV	0.33 22	0.24 30	1.44 38	0.28 60	0.35 275	0.47 37	0.21 35	0.43 7	0.28 1	0.26 29	0.25 14	0.22 8	0.38 145	0.30 14	0.18 1	0.09 18	0.35 358	0.09 23	0.36 361	0.23 207	0.25 264

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CASS	0.39 63	0.30 73	1.61 63	0.32 143	0.17 64	0.53 79	0.24 89	0.70 119	0.49 72	0.59 234	0.54 158	0.40 90	0.40 166	0.41 61	0.30 102	0.17 279	0.10 144	0.14 225	0.11 127	0.18 150	0.17 174
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
MC-Stereo	0.32 15	0.31 79	1.46 40	0.31 120	0.15 27	0.53 79	0.19 15	0.44 9	0.35 5	0.36 48	0.38 56	0.27 42	0.27 71	0.42 64	0.19 3	0.09 18	0.13 216	0.09 23	0.16 244	0.20 179	0.13 98

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CREStereo++_RVC	0.33 22	0.29 68	1.74 90	0.24 8	0.16 40	0.54 82	0.15 1	0.40 4	0.55 115	0.37 52	0.51 132	0.24 23	0.19 10	0.27 1	0.26 60	0.09 18	0.06 1	0.08 3	0.30 337	0.08 1	0.06 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.33 22	0.49 160	1.75 96	0.23 4	0.12 3	0.54 82	0.16 4	0.40 4	0.45 50	0.45 91	0.51 132	0.26 36	0.22 22	0.29 11	0.20 19	0.10 81	0.10 144	0.08 3	0.06 8	0.08 1	0.11 40

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

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

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

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

ToySt	0.44 99	0.61 195	1.89 166	0.29 81	0.18 87	0.55 94	0.35 229	0.67 110	0.53 104	0.39 62	0.50 128	0.59 196	0.43 202	0.51 113	0.49 206	0.10 81	0.12 202	0.13 196	0.16 244	0.24 222	0.19 200

CREStereo	0.28 1	0.30 73	1.33 24	0.19 1	0.13 6	0.55 94	0.17 6	0.48 24	0.46 53	0.27 32	0.33 36	0.24 23	0.21 17	0.31 18	0.21 23	0.11 130	0.07 11	0.08 3	0.05 1	0.10 12	0.07 3
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
R-Stereo Train	0.36 42	0.21 9	1.70 78	0.29 81	0.18 87	0.55 94	0.26 120	0.78 183	0.36 7	0.57 209	0.67 256	0.33 61	0.24 33	0.32 23	0.23 36	0.10 81	0.08 60	0.09 23	0.07 14	0.09 7	0.12 66

RAFT-Stereo	0.36 42	0.21 9	1.70 78	0.29 81	0.18 87	0.55 94	0.26 120	0.78 183	0.36 7	0.57 209	0.67 256	0.33 61	0.24 33	0.32 23	0.23 36	0.10 81	0.08 60	0.09 23	0.07 14	0.09 7	0.12 66
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MSMDNet	0.46 124	0.44 142	2.28 259	0.26 33	0.20 110	0.55 94	0.21 35	0.75 150	0.64 193	0.48 118	0.55 166	0.68 243	0.56 263	0.46 85	0.30 102	0.11 130	0.10 144	0.13 196	0.10 78	0.18 150	0.15 141

HITNet	0.46 124	0.92 296	2.09 221	0.33 158	0.14 13	0.55 94	0.22 48	0.83 213	0.56 123	0.51 148	0.49 122	0.48 149	0.37 140	0.48 96	0.54 224	0.09 18	0.06 1	0.10 52	0.08 30	0.23 207	0.09 18
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
AE-Stereo	0.42 84	0.29 68	1.65 66	0.43 280	0.47 339	0.56 103	0.23 66	0.86 236	0.46 53	0.31 39	0.41 70	0.43 110	0.24 33	0.34 33	0.24 50	0.09 18	0.48 381	0.11 96	0.45 372	0.22 199	0.19 200

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

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

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

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

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

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

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

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

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

IGEV-Stereo	0.34 29	0.54 177	1.47 42	0.25 16	0.16 40	0.56 103	0.23 66	0.49 29	0.40 21	0.25 22	0.24 11	0.22 8	0.24 33	0.54 126	0.19 3	0.09 18	0.10 144	0.10 52	0.18 269	0.24 222	0.29 292
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
ASMatch	0.60 238	0.43 135	2.58 313	0.91 379	0.36 282	0.56 103	0.25 104	0.52 45	0.61 161	0.47 99	1.21 355	0.47 142	0.66 298	1.34 239	0.94 295	0.10 81	0.08 60	0.11 96	0.11 127	0.10 12	0.16 163

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

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

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

ccs_rob	0.45 114	0.46 149	2.22 248	0.26 33	0.19 100	0.56 103	0.21 35	0.77 169	0.60 147	0.49 129	0.56 177	0.69 250	0.47 226	0.52 117	0.31 112	0.11 130	0.09 115	0.16 266	0.10 78	0.17 131	0.14 111

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

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

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

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

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

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

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

anonymousdsp2	0.34 29	0.24 30	1.16 8	0.28 60	0.15 27	0.57 120	0.23 66	0.79 195	0.47 67	0.38 57	0.37 49	0.40 90	0.25 44	0.47 92	0.21 23	0.09 18	0.07 11	0.10 52	0.13 182	0.19 167	0.27 281

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

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

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

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

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

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

PMTNet	0.31 13	0.35 102	1.30 19	0.20 3	0.14 13	0.57 120	0.25 104	0.46 13	0.42 30	0.27 32	0.32 32	0.27 42	0.24 33	0.39 55	0.23 36	0.43 367	0.07 11	0.08 3	0.05 1	0.18 150	0.07 3

AdaStereo	0.44 99	0.38 114	1.79 130	0.34 181	0.20 110	0.57 120	0.28 153	0.92 280	0.69 229	0.52 155	0.55 166	0.61 204	0.33 117	0.48 96	0.39 160	0.17 279	0.08 60	0.17 282	0.11 127	0.18 150	0.12 66
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
RCA-Stereo	0.34 29	0.32 82	1.30 19	0.26 33	0.14 13	0.58 135	0.23 66	0.78 183	0.62 177	0.40 64	0.44 85	0.28 45	0.35 127	0.29 11	0.20 19	0.09 18	0.10 144	0.09 23	0.07 14	0.19 167	0.08 11

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

iResNetv2_ROB	0.59 234	1.43 379	2.96 355	0.40 262	0.22 138	0.58 135	0.28 153	0.91 272	0.73 269	0.57 209	0.63 226	0.60 202	0.41 177	0.74 178	0.35 144	0.11 130	0.08 60	0.10 52	0.07 14	0.43 344	0.17 174

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

DispNO	0.67 271	0.98 323	2.58 313	0.31 120	0.27 200	0.59 151	0.29 173	0.83 213	0.68 220	0.53 164	0.79 305	0.83 302	0.47 226	2.46 367	0.68 261	0.12 177	0.10 144	0.19 304	0.31 341	0.16 111	0.17 174

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

ICVP	0.46 124	0.29 68	2.41 281	0.33 158	0.22 138	0.59 151	0.55 312	0.75 150	0.50 78	0.44 84	0.60 204	0.49 151	0.35 127	0.53 123	0.37 148	0.16 265	0.16 265	0.14 225	0.11 127	0.15 84	0.15 141
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
111	0.48 141	1.09 344	1.95 188	0.24 8	0.13 6	0.59 151	0.26 120	0.83 213	0.78 304	0.48 118	0.52 140	0.56 181	0.38 145	0.49 105	0.38 153	0.09 18	0.07 11	0.09 23	0.07 14	0.23 207	0.35 324

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

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

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

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

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

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

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

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

MyStereo05	0.49 158	0.41 126	2.72 331	0.30 95	0.23 150	0.60 161	0.30 180	0.82 207	0.77 299	0.52 155	0.37 49	0.51 157	0.42 192	0.52 117	0.38 153	0.09 18	0.17 275	0.12 141	0.10 78	0.16 111	0.20 214

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

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

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

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

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

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

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

PSM-adaLoss	0.38 50	0.27 44	1.78 112	0.44 285	0.17 64	0.60 161	0.29 173	0.51 35	0.52 88	0.47 99	0.43 75	0.44 121	0.28 82	0.47 92	0.28 78	0.12 177	0.08 60	0.12 141	0.10 78	0.17 131	0.12 66

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

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

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

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

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

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

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 213	0.92 296	2.36 274	0.38 245	0.37 294	0.60 161	0.28 153	0.82 207	0.62 177	0.62 260	0.55 166	0.72 265	0.45 213	1.00 208	0.43 181	0.15 248	0.11 177	0.14 225	0.14 207	0.15 84	0.16 163
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
Anonymous Stereo	0.70 286	1.08 343	2.47 294	0.42 276	0.36 282	0.60 161	0.78 358	0.83 213	0.75 285	0.65 284	0.63 226	0.62 208	0.38 145	2.43 364	0.78 281	0.19 299	0.18 283	0.19 304	0.20 297	0.30 274	0.23 248

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

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

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

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

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

Patchmatch Stereo++	0.39 63	0.27 44	1.78 112	0.44 285	0.16 40	0.61 181	0.27 143	0.51 35	0.52 88	0.47 99	0.43 75	0.43 110	0.28 82	0.54 126	0.28 78	0.12 177	0.08 60	0.12 141	0.10 78	0.17 131	0.12 66
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
IIG-Stereo	0.59 234	0.65 214	1.74 90	0.54 336	0.23 150	0.61 181	0.21 35	0.73 135	0.65 205	0.64 277	0.69 271	0.69 250	0.38 145	2.09 338	1.39 337	0.11 130	0.07 11	0.11 96	0.09 46	0.15 84	0.09 18

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

s12784h	0.36 42	0.28 64	1.58 56	0.23 4	0.11 1	0.62 201	0.24 89	0.79 195	0.64 193	0.44 84	0.52 140	0.28 45	0.26 56	0.50 110	0.24 50	0.11 130	0.06 1	0.09 23	0.06 8	0.16 111	0.06 1

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

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

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

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

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

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

PWC_ROB	0.70 286	0.94 304	1.88 162	0.39 253	0.39 301	0.62 201	0.30 180	0.98 315	0.94 343	0.91 344	1.29 360	0.77 285	0.62 289	1.62 278	1.03 312	0.18 289	0.11 177	0.18 299	0.13 182	0.51 360	0.22 230

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

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

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

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

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

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

DIP-Stereo	0.37 45	0.34 95	1.50 47	0.27 42	0.18 87	0.63 217	0.17 6	0.92 280	0.53 104	0.49 129	0.48 105	0.30 50	0.30 103	0.39 55	0.30 102	0.10 81	0.08 60	0.10 52	0.08 30	0.15 84	0.12 66
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
CFNet	0.58 230	0.96 312	1.78 112	0.33 158	0.25 175	0.63 217	0.22 48	0.88 250	0.75 285	0.46 98	0.59 192	0.58 194	0.40 166	2.29 349	0.48 201	0.12 177	0.09 115	0.15 251	0.14 207	0.30 274	0.15 141

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DLCB_ROB	0.54 201	0.55 185	1.49 46	0.36 213	0.25 175	0.65 240	0.36 235	0.80 197	0.70 238	0.72 309	0.69 271	0.83 302	0.46 221	1.53 262	0.60 244	0.13 206	0.12 202	0.14 225	0.14 207	0.14 70	0.13 98

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ADLNet	0.60 238	0.71 230	1.95 188	0.35 195	0.34 265	0.67 250	0.34 223	0.90 262	0.74 273	0.68 297	0.62 216	0.80 294	0.45 213	1.78 298	0.64 253	0.14 234	0.11 177	0.14 225	0.14 207	0.29 264	0.21 220

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

HSM-Net_RVC	0.67 271	0.34 95	2.23 252	0.26 33	0.19 100	0.67 250	0.29 173	1.26 378	0.69 229	0.72 309	0.70 281	0.78 288	0.42 192	3.77 405	0.41 171	0.13 206	0.09 115	0.10 52	0.09 46	0.12 33	0.11 40
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NOSS_ROB	0.64 256	0.65 214	1.62 64	0.46 303	0.25 175	0.67 250	0.30 180	0.93 285	0.77 299	0.59 234	0.57 183	0.77 285	0.38 145	2.78 386	0.44 185	0.23 328	0.24 324	0.28 345	0.26 322	0.27 255	0.39 345

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

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

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

StereoDRNet-Refined	0.50 167	0.41 126	1.50 47	0.33 158	0.21 117	0.68 261	0.26 120	0.81 201	0.68 220	0.67 291	0.68 264	0.73 268	0.42 192	1.10 218	0.59 242	0.11 130	0.08 60	0.14 225	0.14 207	0.25 233	0.21 220
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
TRStereo	0.53 196	0.76 244	2.38 276	0.42 276	0.29 214	0.69 264	0.23 66	1.81 396	0.55 115	0.36 48	0.32 32	0.47 142	0.40 166	0.46 85	0.25 57	0.12 177	0.11 177	0.11 96	0.41 370	0.13 52	0.32 311

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

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

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

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

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

PA-Net	0.84 333	1.00 329	3.49 387	0.63 357	0.40 308	0.70 269	0.52 303	0.86 236	0.84 322	0.52 155	0.59 192	0.70 260	0.54 254	2.35 352	2.23 372	0.17 279	0.27 345	0.19 304	0.28 329	0.22 199	0.36 332
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MyStereo8	0.54 201	0.80 264	2.76 337	0.32 143	0.33 259	0.71 271	0.20 24	0.87 245	0.57 126	0.51 148	0.59 192	0.50 154	0.33 117	0.68 162	0.55 225	0.10 81	0.29 348	0.10 52	0.13 182	0.21 187	0.34 322

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DANet	0.80 324	0.65 214	2.21 245	1.19 394	0.48 341	0.74 285	1.25 390	0.89 256	1.53 386	0.89 342	0.71 285	0.96 335	0.56 263	1.83 308	0.96 297	0.18 289	0.16 265	0.19 304	0.16 244	0.26 248	0.29 292
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANet	0.75 309	0.84 278	2.01 203	0.40 262	0.25 175	0.74 285	0.66 338	0.87 245	0.73 269	0.71 306	1.07 349	0.84 305	0.59 275	2.71 384	1.15 321	0.17 279	0.16 265	0.44 372	0.16 244	0.31 282	0.20 214

CBMV_ROB	0.76 312	0.42 132	2.68 325	0.33 158	0.22 138	0.74 285	0.47 293	0.96 304	0.76 295	1.04 355	0.96 332	0.88 318	0.93 343	2.06 334	1.19 323	0.22 325	0.24 324	0.27 342	0.25 316	0.25 233	0.28 286

psmg	0.41 71	0.27 44	1.13 5	0.27 42	0.21 117	0.75 291	0.36 235	0.90 262	0.61 161	0.59 234	0.59 192	0.63 211	0.37 140	0.43 67	0.38 153	0.13 206	0.10 144	0.13 196	0.12 157	0.13 52	0.11 40

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

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

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

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

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

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

SQANet	0.80 324	1.58 384	2.53 303	0.76 367	0.83 378	0.76 293	0.36 235	0.83 213	0.64 193	0.63 268	0.69 271	0.73 268	0.51 244	1.21 229	0.53 220	0.77 385	0.29 348	0.59 379	0.29 332	0.86 384	0.61 373

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

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

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

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

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

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

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

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

NVStereoNet_ROB	1.16 364	0.95 310	2.54 309	0.58 348	0.55 354	0.78 306	0.63 336	1.00 334	1.08 362	1.03 353	4.07 410	1.48 379	1.22 364	2.88 390	1.27 330	0.50 373	0.46 375	0.54 376	0.62 388	0.50 358	0.63 376
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
PWCDC_ROB	0.72 296	1.06 340	2.09 221	0.47 308	0.36 282	0.78 306	0.26 120	0.98 315	1.34 378	0.61 249	2.07 381	0.64 219	0.61 284	0.83 193	0.71 266	0.31 357	0.14 230	0.15 251	0.12 157	0.60 371	0.21 220

CBMV	0.71 293	0.76 244	2.64 320	0.33 158	0.20 110	0.78 306	0.79 359	0.98 315	0.78 304	0.85 339	0.71 285	0.86 312	1.10 360	1.46 250	0.62 248	0.18 289	0.20 303	0.21 319	0.19 287	0.25 233	0.33 318
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
fast-acv-ft	0.63 253	0.88 289	3.10 367	0.38 245	0.30 224	0.79 310	0.48 296	0.69 115	0.72 255	0.58 221	0.78 302	0.76 283	0.60 277	0.67 161	0.73 273	0.15 248	0.15 251	0.18 299	0.17 259	0.37 319	0.16 163

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GANetREF_RVC	0.75 309	1.15 354	2.46 292	0.47 308	0.26 189	0.83 322	0.61 330	0.97 311	0.89 336	0.62 260	0.61 211	0.72 265	0.59 275	2.42 362	0.55 225	0.32 358	0.25 338	0.36 361	0.24 310	0.39 333	0.31 307
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 225	0.87 286	2.11 225	0.32 143	0.30 224	0.84 324	0.40 254	0.88 250	0.72 255	0.65 284	0.73 291	0.66 227	0.57 268	0.93 201	0.71 266	0.13 206	0.07 11	0.10 52	0.08 30	0.15 84	0.14 111

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

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

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

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

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

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

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

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

DispFullNet	1.67 391	2.10 409	5.22 408	1.53 401	8.90 418	0.86 330	0.31 190	0.96 304	0.96 346	1.37 381	1.01 340	1.13 364	1.98 394	1.51 260	0.91 294	0.54 376	0.31 352	1.18 396	0.63 390	1.13 389	0.80 386

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

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

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

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

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

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

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

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

EDNetEfficient	1.27 372	0.70 228	4.05 399	0.64 358	0.98 387	0.94 342	1.40 398	0.85 228	1.75 393	2.34 403	1.33 363	1.05 353	2.21 397	1.58 271	4.15 402	0.15 248	0.19 293	0.14 225	0.27 326	0.38 325	0.32 311

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

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

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

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

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

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

SPS-STEREO	1.07 358	1.13 349	2.88 346	0.65 360	0.69 370	0.99 347	0.68 343	1.05 357	0.87 328	1.36 378	1.23 356	1.46 378	0.94 346	1.87 315	1.72 352	0.66 380	0.61 387	0.58 377	0.57 383	0.65 373	0.77 384
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Wz-Net-TNSev	0.91 341	1.73 395	3.08 365	0.36 213	0.31 240	1.00 350	0.71 349	1.06 358	0.97 347	0.71 306	0.72 289	1.09 359	0.87 336	2.42 362	1.59 347	0.20 308	0.20 303	0.16 266	0.20 297	0.44 351	0.35 324

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

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

SGM-Forest	1.04 356	0.42 132	3.59 390	0.41 268	0.32 248	1.05 353	1.32 393	0.94 289	0.83 320	1.16 363	2.23 389	1.03 348	1.39 376	2.49 370	2.35 375	0.21 312	0.21 311	0.20 313	0.19 287	0.23 207	0.32 311
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Ntro	1.00 352	1.68 391	2.80 343	0.95 383	0.85 379	1.06 354	0.53 306	0.98 315	0.90 338	0.62 260	0.76 298	0.93 328	0.66 298	1.66 281	0.98 299	0.99 392	0.45 374	0.75 386	0.40 367	1.19 391	0.75 382

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

ccnet	0.71 293	0.41 126	1.59 57	0.40 262	0.45 331	1.06 354	0.55 312	0.98 315	0.71 247	0.88 340	0.97 334	0.82 300	0.88 339	1.68 284	0.94 295	0.32 358	0.26 340	0.32 356	0.27 326	0.34 300	0.30 300

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

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

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

MeshStereo	1.21 367	1.15 354	3.01 361	0.34 181	0.28 209	1.10 360	0.69 345	1.35 381	1.01 353	2.71 407	2.41 392	2.96 396	1.45 379	2.80 388	1.40 339	0.22 325	0.22 316	0.22 321	0.19 287	0.50 358	0.26 273
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
FCDSN-DC	1.29 373	0.54 177	2.50 300	0.47 308	0.41 315	1.12 361	0.60 327	1.10 364	1.27 376	2.23 400	2.87 401	3.67 402	3.12 407	2.39 359	1.69 350	0.30 355	0.26 340	0.31 354	0.30 337	0.35 308	0.38 342
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_RVC	1.55 389	2.39 416	3.16 373	0.65 360	0.41 315	1.12 361	0.46 285	1.23 375	1.33 377	1.61 388	1.20 354	1.43 377	0.98 349	1.76 295	1.97 359	1.90 410	1.80 411	1.98 415	2.15 414	1.63 403	1.77 413

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

PDISCO_ROB	0.75 309	1.06 340	2.11 225	0.64 358	0.59 360	1.13 363	0.43 269	1.14 369	1.05 357	0.64 277	0.71 285	0.96 335	0.61 284	1.21 229	0.76 277	0.37 365	0.18 283	0.27 342	0.24 310	0.56 367	0.32 311

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MIPNet	0.83 331	0.81 269	2.40 280	0.61 355	0.18 87	1.48 375	1.39 397	1.60 391	0.74 273	1.94 392	0.85 315	0.73 268	1.68 387	0.87 199	0.31 112	0.09 18	0.08 60	0.11 96	0.32 345	0.25 233	0.12 66

ELAS_RVC	1.37 380	0.78 260	3.21 379	0.55 342	0.50 342	1.49 376	2.48 410	1.48 386	1.71 392	2.13 397	2.09 382	2.07 388	2.56 401	1.90 322	2.02 362	0.35 362	0.36 360	0.37 365	0.34 352	0.49 356	0.47 362
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ADCL	0.99 349	0.79 262	2.43 287	0.39 253	0.32 248	1.50 377	1.90 405	0.92 280	0.97 347	1.26 375	1.27 358	1.00 343	1.42 378	1.14 224	3.31 391	0.17 279	0.14 230	0.22 321	0.21 302	0.30 274	0.22 230

AnyNet_C01	1.14 360	1.49 382	4.23 402	0.54 336	0.53 349	1.51 378	1.37 395	1.04 356	1.07 361	1.17 368	1.33 363	1.15 366	1.08 358	1.61 277	2.74 380	0.25 340	0.22 316	0.28 345	0.24 310	0.48 354	0.40 349

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

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

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

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

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

SGM_RVC	1.89 395	0.92 296	2.50 300	0.96 385	0.93 386	1.63 383	1.37 395	1.52 389	12.43 417	1.85 391	1.69 374	2.40 393	1.74 390	2.81 389	1.71 351	0.53 374	0.47 378	0.42 370	0.47 373	0.74 377	0.74 380
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
IPLG	0.69 282	0.84 278	2.43 287	0.35 195	0.21 117	1.65 385	0.61 330	1.36 382	0.58 136	1.39 382	0.51 132	0.37 72	0.87 336	1.41 243	0.36 146	0.09 18	0.07 11	0.14 225	0.12 157	0.32 286	0.11 40

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

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

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

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

notaker	2.66 401	2.07 408	3.31 385	2.61 414	1.43 402	1.76 390	1.11 383	2.76 407	1.79 395	2.26 401	11.53 421	3.96 403	4.29 411	3.09 394	2.76 381	1.55 406	0.88 404	1.70 413	1.07 407	2.00 408	1.35 406

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

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

Abc-Net	0.79 322	0.94 304	2.42 283	0.59 351	0.45 331	1.90 392	0.46 285	0.99 326	0.72 255	0.64 277	0.84 311	0.91 323	0.73 314	1.80 304	1.00 305	0.27 348	0.19 293	0.23 327	0.31 341	0.24 222	0.22 230
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
EAI-Stereo	0.78 320	0.25 33	1.67 71	0.54 336	0.59 360	1.95 394	2.05 406	1.11 368	0.64 193	0.95 349	1.49 368	0.50 154	0.67 300	0.59 138	1.44 341	0.09 18	0.19 293	0.09 23	0.49 375	0.13 52	0.22 230

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

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

FC-DCNN	1.49 387	0.59 190	2.88 346	0.44 285	0.39 301	1.97 397	0.66 338	1.67 393	1.70 391	2.72 408	2.89 402	4.22 405	2.97 405	2.55 375	2.19 370	0.29 353	0.26 340	0.31 354	0.30 337	0.32 286	0.39 345

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ELAS	1.39 381	0.79 262	2.86 345	0.53 333	0.50 342	2.81 408	2.20 407	1.61 392	1.50 385	2.28 402	2.35 390	1.82 384	2.13 395	1.73 291	2.22 371	0.35 362	0.37 362	0.35 359	0.35 354	0.49 356	0.47 362
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MADNet++	2.79 403	2.11 411	2.97 358	2.49 412	2.28 412	2.95 409	2.31 408	2.67 405	2.47 401	3.03 411	3.13 405	2.70 395	2.92 402	4.10 407	4.48 405	2.68 414	2.24 418	3.04 418	2.44 416	2.37 412	2.34 416

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

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

WAO-8	2.80 404	2.14 412	2.89 349	1.91 409	1.04 392	3.98 412	0.96 371	3.26 411	6.17 411	2.15 398	3.37 407	3.31 400	2.41 399	11.84 420	2.03 363	2.05 411	1.86 413	1.54 408	0.92 401	1.22 392	0.87 390

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ASD4		19.65 428

Low-res two-view benchmark