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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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
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

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

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

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

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
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

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

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
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

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	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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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