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

CAS	0.16 13	0.07 1	0.29 5	0.42 372	0.17 216	0.20 51	0.18 97	0.23 4	0.20 6	0.15 11	0.19 27	0.11 2	0.10 3	0.15 1	0.14 26	0.31 377	0.04 1	0.06 1	0.04 1	0.06 2	0.16 231

CES	0.14 1	0.08 2	0.24 1	0.17 5	0.23 314	0.18 15	0.15 26	0.24 8	0.20 6	0.14 6	0.18 24	0.14 23	0.10 3	0.19 21	0.12 1	0.07 14	0.05 3	0.06 1	0.04 1	0.08 66	0.20 273

panet	0.14 1	0.09 3	0.26 2	0.15 2	0.07 1	0.21 68	0.12 1	0.25 11	0.26 51	0.16 13	0.21 44	0.15 30	0.13 34	0.19 21	0.14 26	0.09 147	0.05 3	0.06 1	0.04 1	0.06 2	0.06 4

AEACV	0.20 61	0.09 3	0.32 10	0.39 361	0.34 362	0.21 68	0.16 41	0.30 41	0.18 2	0.17 18	0.17 18	0.13 12	0.16 66	0.27 85	0.13 7	0.07 14	0.29 376	0.07 15	0.09 169	0.07 31	0.37 364

Any-RAFT	0.18 24	0.09 3	0.33 12	0.19 14	0.10 18	0.29 186	0.16 41	0.44 179	0.32 112	0.25 76	0.27 79	0.29 161	0.16 66	0.23 42	0.13 7	0.08 89	0.07 95	0.06 1	0.05 9	0.07 31	0.07 12

LoS	0.15 5	0.09 3	0.34 14	0.17 5	0.09 6	0.22 91	0.14 13	0.27 15	0.27 61	0.15 11	0.18 24	0.19 57	0.14 45	0.23 42	0.14 26	0.08 89	0.06 35	0.06 1	0.04 1	0.06 2	0.06 4

EGLCR-Stereo	0.19 40	0.09 3	0.34 14	0.29 304	0.17 216	0.28 169	0.16 41	0.30 41	0.23 16	0.22 52	0.11 1	0.16 35	0.09 2	0.28 103	0.15 40	0.07 14	0.25 352	0.07 15	0.07 47	0.06 2	0.37 364

CREStereo++_RVC	0.16 13	0.09 3	0.42 44	0.17 5	0.11 26	0.18 15	0.13 3	0.23 4	0.31 103	0.21 36	0.31 110	0.13 12	0.11 10	0.17 8	0.16 50	0.07 14	0.04 1	0.06 1	0.15 323	0.06 2	0.05 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
s12784h	0.18 24	0.09 3	0.38 27	0.18 9	0.07 1	0.33 234	0.19 129	0.39 128	0.34 134	0.24 65	0.25 63	0.18 51	0.18 107	0.25 58	0.17 63	0.07 14	0.05 3	0.07 15	0.05 9	0.06 2	0.05 1

CREStereo	0.14 1	0.09 3	0.27 3	0.14 1	0.08 3	0.22 91	0.15 26	0.26 12	0.26 51	0.16 13	0.21 44	0.14 23	0.13 34	0.19 21	0.14 26	0.09 147	0.05 3	0.06 1	0.04 1	0.07 31	0.06 4
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.16 13	0.09 3	0.31 8	0.15 2	0.09 6	0.23 107	0.15 26	0.26 12	0.24 27	0.17 18	0.21 44	0.16 35	0.14 45	0.23 42	0.14 26	0.29 373	0.05 3	0.06 1	0.04 1	0.07 31	0.07 12

MoCha-V2	0.16 13	0.10 12	0.36 20	0.39 361	0.14 111	0.13 3	0.16 41	0.27 15	0.17 1	0.13 1	0.16 16	0.12 3	0.12 16	0.23 42	0.13 7	0.06 1	0.23 342	0.06 1	0.07 47	0.07 31	0.18 245

MSKI-zero shot	0.19 40	0.10 12	0.47 77	0.30 311	0.14 111	0.21 68	0.14 13	0.33 73	0.22 13	0.24 65	0.25 63	0.22 77	0.10 3	0.32 143	0.14 26	0.07 14	0.30 378	0.07 15	0.07 47	0.06 2	0.09 61

Selective-IGEV	0.15 5	0.10 12	0.34 14	0.32 326	0.19 260	0.16 6	0.14 13	0.29 32	0.20 6	0.13 1	0.14 14	0.13 12	0.08 1	0.23 42	0.14 26	0.06 1	0.13 247	0.07 15	0.06 23	0.06 2	0.11 132

knoymous	0.18 24	0.10 12	0.35 18	0.17 5	0.11 26	0.21 68	0.17 58	0.33 73	0.24 27	0.24 65	0.28 83	0.27 137	0.16 66	0.24 49	0.17 63	0.09 147	0.06 35	0.09 123	0.06 23	0.09 134	0.10 103

riskmin	0.24 153	0.10 12	0.43 49	0.32 326	0.26 339	0.33 234	0.19 129	0.44 179	0.30 96	0.24 65	0.27 79	0.37 226	0.25 181	0.30 129	0.22 152	0.09 147	0.18 311	0.09 123	0.13 300	0.10 182	0.27 330

MC-Stereo	0.18 24	0.10 12	0.36 20	0.28 291	0.14 111	0.18 15	0.15 26	0.24 8	0.20 6	0.21 36	0.24 58	0.16 35	0.13 34	0.25 58	0.14 26	0.07 14	0.17 304	0.07 15	0.07 47	0.06 2	0.30 342

RCA-Stereo	0.17 21	0.10 12	0.33 12	0.20 36	0.11 26	0.19 25	0.17 58	0.39 128	0.36 154	0.21 36	0.25 63	0.17 43	0.17 81	0.18 12	0.15 40	0.07 14	0.14 256	0.07 15	0.06 23	0.06 2	0.08 39

test-3	0.18 24	0.10 12	0.48 89	0.23 132	0.14 111	0.18 15	0.16 41	0.32 60	0.29 82	0.26 81	0.17 18	0.22 77	0.13 34	0.26 75	0.19 103	0.06 1	0.14 256	0.08 63	0.08 108	0.06 2	0.10 103

test_1	0.18 24	0.10 12	0.48 89	0.23 132	0.14 111	0.18 15	0.16 41	0.32 60	0.29 82	0.26 81	0.17 18	0.22 77	0.13 34	0.26 75	0.19 103	0.06 1	0.14 256	0.08 63	0.08 108	0.06 2	0.10 103

DEmStereo	0.26 196	0.10 12	0.52 153	0.19 14	0.13 83	0.31 215	0.25 260	0.29 32	0.38 175	0.36 230	0.57 313	0.24 105	0.48 333	0.53 232	0.44 290	0.07 14	0.06 35	0.08 63	0.08 108	0.07 31	0.08 39

GrayStereo	0.26 196	0.10 12	0.45 60	0.27 266	0.14 111	0.23 107	0.46 359	0.36 91	0.33 126	0.40 273	0.47 269	0.30 171	0.78 374	0.29 120	0.17 63	0.07 14	0.06 35	0.08 63	0.09 169	0.07 31	0.15 221

GMM-Stereo	0.22 98	0.10 12	0.56 189	0.23 132	0.13 83	0.24 125	0.24 247	0.38 112	0.29 82	0.31 155	0.44 237	0.27 137	0.21 138	0.31 138	0.17 63	0.07 14	0.05 3	0.10 187	0.09 169	0.08 66	0.19 261

Prome-Stereo	0.22 98	0.10 12	0.43 49	0.24 170	0.13 83	0.23 107	0.23 225	0.37 103	0.27 61	0.33 189	0.58 316	0.24 105	0.28 218	0.30 129	0.16 50	0.07 14	0.05 3	0.08 63	0.07 47	0.08 66	0.20 273

CFNet-RSSM	0.18 24	0.10 12	0.45 60	0.20 36	0.12 50	0.20 51	0.16 41	0.40 137	0.31 103	0.23 59	0.21 44	0.26 133	0.15 54	0.21 27	0.14 26	0.07 14	0.05 3	0.07 15	0.07 47	0.06 2	0.06 4

Gwc-CoAtRS	0.17 21	0.10 12	0.41 36	0.20 36	0.12 50	0.20 51	0.15 26	0.34 77	0.29 82	0.23 59	0.23 53	0.27 137	0.15 54	0.21 27	0.14 26	0.07 14	0.06 35	0.07 15	0.07 47	0.06 2	0.07 12

R-Stereo Train	0.19 40	0.10 12	0.49 106	0.22 88	0.12 50	0.23 107	0.18 97	0.43 161	0.20 6	0.31 155	0.45 250	0.20 64	0.14 45	0.18 12	0.18 82	0.08 89	0.06 35	0.07 15	0.06 23	0.06 2	0.07 12

RAFT-Stereo	0.19 40	0.10 12	0.49 106	0.22 88	0.12 50	0.23 107	0.18 97	0.43 161	0.20 6	0.31 155	0.45 250	0.20 64	0.14 45	0.18 12	0.18 82	0.08 89	0.06 35	0.07 15	0.06 23	0.06 2	0.07 12
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
IGEV_Zeroshot_test	0.23 127	0.11 29	0.82 296	0.21 56	0.23 314	0.20 51	0.19 129	0.38 112	0.23 16	0.34 204	0.22 51	0.29 161	0.14 45	0.24 49	0.20 120	0.07 14	0.09 172	0.08 63	0.08 108	0.08 66	0.35 355

RAFT-Test	0.19 40	0.11 29	0.41 36	0.26 234	0.21 290	0.26 149	0.17 58	0.37 103	0.26 51	0.24 65	0.29 89	0.32 190	0.14 45	0.22 38	0.15 40	0.07 14	0.08 143	0.07 15	0.07 47	0.06 2	0.07 12

LoS_RVC	0.14 1	0.11 29	0.32 10	0.18 9	0.16 191	0.20 51	0.18 97	0.21 2	0.18 2	0.14 6	0.20 32	0.12 3	0.17 81	0.17 8	0.14 26	0.06 1	0.05 3	0.06 1	0.04 1	0.05 1	0.14 210

anonymousdsp2	0.23 127	0.11 29	0.42 44	0.26 234	0.24 326	0.25 135	0.17 58	0.43 161	0.37 167	0.30 140	0.23 53	0.24 105	0.15 54	0.32 143	0.17 63	0.07 14	0.28 365	0.07 15	0.05 9	0.08 66	0.44 377

DCANet-4	0.20 61	0.11 29	0.58 209	0.19 14	0.09 6	0.19 25	0.18 97	0.39 128	0.42 211	0.29 119	0.31 110	0.17 43	0.22 143	0.21 27	0.20 120	0.07 14	0.05 3	0.07 15	0.05 9	0.06 2	0.09 61

tt	4.71 418	0.11 29	3.94 414	2.06 420	1.54 418	10.14 425	16.85 426	9.28 428	4.99 419	1.41 402	1.05 379	4.68 419	4.89 418	3.36 420	5.86 422	5.73 425	9.15 432	2.23 421	2.51 422	3.02 422	1.34 418

DisPM	0.20 61	0.11 29	0.52 153	0.24 170	0.13 83	0.18 15	0.19 129	0.30 41	0.31 103	0.33 189	0.34 143	0.23 90	0.16 66	0.34 166	0.17 63	0.09 147	0.06 35	0.09 123	0.08 108	0.08 66	0.12 167

iRaft-Stereo_20w	0.29 233	0.11 29	0.86 309	0.33 337	0.24 326	0.32 228	0.26 270	0.60 317	0.26 51	0.41 283	0.21 44	0.28 149	0.19 124	0.32 143	0.24 172	0.07 14	0.31 382	0.07 15	0.09 169	0.08 66	0.47 383

GLC_STEREO	0.15 5	0.11 29	0.31 8	0.22 88	0.09 6	0.17 10	0.15 26	0.24 8	0.28 69	0.17 18	0.20 32	0.17 43	0.11 10	0.24 49	0.17 63	0.07 14	0.09 172	0.09 123	0.08 108	0.07 31	0.07 12

CrosDoStereo	0.32 261	0.11 29	0.53 163	0.19 14	0.12 50	0.22 91	1.07 405	0.36 91	0.38 175	0.38 253	0.60 324	0.28 149	0.45 320	0.61 266	0.56 324	0.08 89	0.06 35	0.08 63	0.09 169	0.08 66	0.09 61

PFNet+	0.21 85	0.11 29	0.54 173	0.22 88	0.12 50	0.17 10	0.18 97	0.31 55	0.36 154	0.33 189	0.32 119	0.24 105	0.16 66	0.33 152	0.18 82	0.10 204	0.07 95	0.11 234	0.10 213	0.08 66	0.12 167

NF-Stereo	0.22 98	0.11 29	0.52 153	0.25 202	0.12 50	0.21 68	0.18 97	0.40 137	0.35 141	0.28 96	0.30 100	0.22 77	0.17 81	0.52 230	0.21 137	0.09 147	0.06 35	0.09 123	0.08 108	0.08 66	0.13 187

OCTAStereo	0.22 98	0.11 29	0.52 153	0.25 202	0.12 50	0.21 68	0.18 97	0.40 137	0.35 141	0.28 96	0.30 100	0.22 77	0.17 81	0.51 224	0.21 137	0.09 147	0.06 35	0.09 123	0.08 108	0.08 66	0.13 187

PSM-softLoss	0.22 98	0.11 29	0.53 163	0.25 202	0.12 50	0.20 51	0.17 58	0.39 128	0.29 82	0.29 119	0.32 119	0.24 105	0.16 66	0.53 232	0.21 137	0.09 147	0.06 35	0.10 187	0.09 169	0.08 66	0.12 167

KMStereo	0.22 98	0.11 29	0.53 163	0.25 202	0.12 50	0.20 51	0.17 58	0.39 128	0.29 82	0.29 119	0.32 119	0.24 105	0.16 66	0.53 232	0.21 137	0.09 147	0.06 35	0.10 187	0.09 169	0.08 66	0.12 167

PSM-AAD	0.26 196	0.11 29	0.43 49	0.24 170	0.12 50	0.27 155	0.37 332	0.36 91	0.30 96	0.36 230	0.39 190	0.28 149	0.77 373	0.30 129	0.16 50	0.07 14	0.06 35	0.12 264	0.11 239	0.09 134	0.21 282

FTStereo	0.28 219	0.11 29	0.56 189	0.24 170	0.13 83	0.21 68	0.52 372	0.36 91	0.28 69	0.38 253	0.94 375	0.30 171	0.56 351	0.33 152	0.18 82	0.08 89	0.06 35	0.09 123	0.08 108	0.08 66	0.19 261

KYRaft	0.23 127	0.11 29	0.43 49	0.23 132	0.12 50	0.23 107	0.23 225	0.37 103	0.26 51	0.35 219	0.53 298	0.34 203	0.26 193	0.29 120	0.16 50	0.07 14	0.05 3	0.09 123	0.10 213	0.08 66	0.30 342

ASMatch	0.23 127	0.11 29	0.55 179	0.25 202	0.14 111	0.19 25	0.16 41	0.32 60	0.30 96	0.28 96	0.68 345	0.28 149	0.26 193	0.50 219	0.22 152	0.07 14	0.06 35	0.08 63	0.07 47	0.06 2	0.11 132

DeepStereo_LL	0.32 261	0.11 29	0.53 163	0.19 14	0.12 50	0.22 91	1.07 405	0.36 91	0.38 175	0.38 253	0.60 324	0.28 149	0.45 320	0.61 266	0.56 324	0.08 89	0.06 35	0.08 63	0.09 169	0.08 66	0.09 61

SST-Stereo	0.22 98	0.11 29	0.52 153	0.25 202	0.14 111	0.19 25	0.17 58	0.32 60	0.26 51	0.34 204	0.33 135	0.29 161	0.25 181	0.56 245	0.18 82	0.08 89	0.05 3	0.10 187	0.08 108	0.09 134	0.07 12

RAFT_R40	0.22 98	0.11 29	0.52 153	0.25 202	0.13 83	0.18 15	0.18 97	0.32 60	0.31 103	0.33 189	0.33 135	0.30 171	0.23 152	0.55 240	0.19 103	0.08 89	0.05 3	0.10 187	0.08 108	0.09 134	0.07 12

DRaft	0.25 177	0.11 29	0.47 77	0.18 9	0.12 50	0.28 169	0.23 225	0.34 77	0.40 194	0.38 253	0.60 324	0.20 64	0.41 308	0.48 213	0.41 277	0.07 14	0.06 35	0.08 63	0.08 108	0.07 31	0.08 39

PFNet	0.24 153	0.11 29	0.63 237	0.25 202	0.14 111	0.22 91	0.19 129	0.40 137	0.35 141	0.36 230	0.32 119	0.27 137	0.20 130	0.63 277	0.23 167	0.09 147	0.05 3	0.09 123	0.08 108	0.08 66	0.08 39

RE-Stereo	0.22 98	0.11 29	0.52 153	0.25 202	0.12 50	0.21 68	0.18 97	0.40 137	0.35 141	0.28 96	0.30 100	0.22 77	0.17 81	0.51 224	0.21 137	0.09 147	0.06 35	0.09 123	0.08 108	0.08 66	0.13 187

TVStereo	0.22 98	0.11 29	0.52 153	0.25 202	0.12 50	0.21 68	0.18 97	0.40 137	0.35 141	0.28 96	0.30 100	0.22 77	0.17 81	0.51 224	0.21 137	0.09 147	0.06 35	0.09 123	0.08 108	0.08 66	0.13 187

RAFT-345	0.22 98	0.11 29	0.55 179	0.22 88	0.12 50	0.20 51	0.16 41	0.27 15	0.28 69	0.27 90	0.65 339	0.20 64	0.17 81	0.55 240	0.22 152	0.07 14	0.06 35	0.08 63	0.07 47	0.06 2	0.07 12

TANstereo	0.16 13	0.11 29	0.43 49	0.16 4	0.08 3	0.25 135	0.14 13	0.23 4	0.29 82	0.25 76	0.30 100	0.16 35	0.12 16	0.18 12	0.13 7	0.08 89	0.07 95	0.06 1	0.05 9	0.07 31	0.08 39

XX-Stereo	0.25 177	0.11 29	1.09 349	0.35 346	0.38 374	0.23 107	0.13 3	0.43 161	0.19 4	0.20 32	0.40 198	0.31 180	0.10 3	0.33 152	0.13 7	0.08 89	0.11 217	0.08 63	0.09 169	0.07 31	0.10 103

EAI-Stereo	0.29 233	0.11 29	0.38 27	0.22 88	0.18 237	0.33 234	1.66 415	0.53 251	0.27 61	0.27 90	0.50 282	0.17 43	0.16 66	0.25 58	0.25 184	0.07 14	0.07 95	0.07 15	0.11 239	0.07 31	0.10 103

MGS-Stereo	0.15 5	0.12 59	0.38 27	0.19 14	0.11 26	0.18 15	0.17 58	0.21 2	0.23 16	0.14 6	0.24 58	0.16 35	0.10 3	0.19 21	0.13 7	0.07 14	0.06 35	0.07 15	0.06 23	0.10 182	0.07 12

AE-Stereo	0.21 85	0.12 59	0.50 124	0.25 202	0.15 162	0.24 125	0.18 97	0.40 137	0.34 134	0.19 28	0.26 70	0.21 74	0.13 34	0.22 38	0.16 50	0.07 14	0.26 358	0.09 123	0.10 213	0.07 31	0.31 345

11t1	0.21 85	0.12 59	0.45 60	0.20 36	0.15 162	0.27 155	0.17 58	0.37 103	0.28 69	0.27 90	0.25 63	0.24 105	0.23 152	0.28 103	0.25 184	0.09 147	0.19 315	0.07 15	0.07 47	0.09 134	0.23 297

MIF-Stereo	0.15 5	0.12 59	0.45 60	0.21 56	0.14 111	0.17 10	0.13 3	0.20 1	0.19 4	0.16 13	0.20 32	0.10 1	0.11 10	0.18 12	0.17 63	0.08 89	0.06 35	0.07 15	0.06 23	0.08 66	0.07 12

HH	0.22 98	0.12 59	0.55 179	0.32 326	0.16 191	0.27 155	0.18 97	0.36 91	0.25 45	0.20 32	0.26 70	0.34 203	0.18 107	0.33 152	0.15 40	0.07 14	0.16 286	0.07 15	0.07 47	0.07 31	0.31 345

HanStereo	0.22 98	0.12 59	0.55 179	0.32 326	0.16 191	0.27 155	0.18 97	0.36 91	0.25 45	0.20 32	0.26 70	0.34 203	0.18 107	0.33 152	0.15 40	0.07 14	0.16 286	0.07 15	0.07 47	0.07 31	0.31 345

test_3	0.20 61	0.12 59	0.49 106	0.26 234	0.14 111	0.22 91	0.25 260	0.34 77	0.33 126	0.25 76	0.18 24	0.23 90	0.13 34	0.25 58	0.20 120	0.06 1	0.14 256	0.09 123	0.10 213	0.07 31	0.10 103

LCNet	0.22 98	0.12 59	0.42 44	0.26 234	0.12 50	0.23 107	0.19 129	0.36 91	0.28 69	0.28 96	0.35 149	0.26 133	0.30 242	0.35 173	0.17 63	0.07 14	0.05 3	0.09 123	0.10 213	0.13 262	0.22 290

HHNet	0.23 127	0.12 59	0.66 247	0.19 14	0.18 237	0.20 51	0.20 160	0.36 91	0.32 112	0.33 189	0.59 320	0.19 57	0.21 138	0.24 49	0.31 230	0.08 89	0.06 35	0.09 123	0.07 47	0.08 66	0.12 167

AAGNet	0.34 276	0.12 59	0.53 163	0.26 234	0.16 191	0.20 51	0.19 129	0.31 55	0.29 82	0.35 219	0.35 149	0.27 137	0.30 242	0.44 202	2.56 413	0.08 89	0.05 3	0.10 187	0.07 47	0.09 134	0.07 12

NRIStereo	0.20 61	0.12 59	0.50 124	0.23 132	0.11 26	0.24 125	0.19 129	0.30 41	0.28 69	0.26 81	0.26 70	0.25 116	0.18 107	0.34 166	0.19 103	0.08 89	0.06 35	0.09 123	0.07 47	0.09 134	0.09 61

Pruner-Stereo	0.20 61	0.12 59	0.49 106	0.29 304	0.12 50	0.19 25	0.17 58	0.32 60	0.31 103	0.33 189	0.32 119	0.25 116	0.15 54	0.25 58	0.22 152	0.09 147	0.06 35	0.09 123	0.08 108	0.08 66	0.10 103

DeepStereo_RVC	0.19 40	0.12 59	0.47 77	0.22 88	0.11 26	0.19 25	0.16 41	0.29 32	0.24 27	0.28 96	0.27 79	0.23 90	0.28 218	0.24 49	0.19 103	0.08 89	0.06 35	0.09 123	0.07 47	0.09 134	0.10 103

cross-raft	0.18 24	0.12 59	0.40 34	0.27 266	0.16 191	0.20 51	0.24 247	0.34 77	0.24 27	0.23 59	0.28 83	0.29 161	0.15 54	0.19 21	0.16 50	0.06 1	0.05 3	0.08 63	0.07 47	0.07 31	0.07 12

test-1	0.20 61	0.12 59	0.49 106	0.23 132	0.23 314	0.22 91	0.23 225	0.36 91	0.29 82	0.21 36	0.25 63	0.24 105	0.14 45	0.18 12	0.22 152	0.07 14	0.14 256	0.08 63	0.07 47	0.06 2	0.14 210

SFCPSM	0.23 127	0.12 59	0.51 137	0.21 56	0.14 111	0.34 248	0.22 201	0.57 288	0.41 199	0.29 119	0.32 119	0.23 90	0.22 143	0.28 103	0.20 120	0.10 204	0.07 95	0.09 123	0.10 213	0.09 134	0.09 61

HSM-Net_RVC	0.28 219	0.12 59	0.48 89	0.19 14	0.11 26	0.35 261	0.21 179	0.64 342	0.44 229	0.40 273	0.43 228	0.50 307	0.27 199	0.75 318	0.25 184	0.08 89	0.07 95	0.08 63	0.07 47	0.08 66	0.09 61
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
SMFormer	0.27 212	0.13 76	0.47 77	0.20 36	0.10 18	0.28 169	0.19 129	0.54 258	0.48 268	0.35 219	0.42 216	0.31 180	0.27 199	0.60 260	0.34 248	0.10 204	0.16 286	0.08 63	0.09 169	0.10 182	0.16 231

tta	0.27 212	0.13 76	0.47 77	0.20 36	0.10 18	0.28 169	0.19 129	0.54 258	0.48 268	0.35 219	0.42 216	0.31 180	0.27 199	0.60 260	0.34 248	0.10 204	0.16 286	0.08 63	0.09 169	0.08 66	0.13 187

qqq1	0.26 196	0.13 76	0.47 77	0.20 36	0.10 18	0.28 169	0.19 129	0.54 258	0.48 268	0.35 219	0.42 216	0.31 180	0.27 199	0.60 260	0.21 137	0.10 204	0.16 286	0.07 15	0.07 47	0.08 66	0.13 187

fff1	0.26 196	0.13 76	0.47 77	0.20 36	0.10 18	0.28 169	0.19 129	0.54 258	0.48 268	0.35 219	0.42 216	0.31 180	0.27 199	0.60 260	0.21 137	0.10 204	0.16 286	0.07 15	0.07 47	0.08 66	0.13 187

CoDeX	0.24 153	0.13 76	0.48 89	0.22 88	0.14 111	0.29 186	0.21 179	0.55 269	0.42 211	0.29 119	0.36 162	0.28 149	0.23 152	0.48 213	0.20 120	0.09 147	0.06 35	0.08 63	0.07 47	0.08 66	0.08 39

ff7	0.18 24	0.13 76	0.41 36	0.21 56	0.15 162	0.21 68	0.17 58	0.28 20	0.23 16	0.21 36	0.13 5	0.12 3	0.12 16	0.27 85	0.13 7	0.07 14	0.25 352	0.08 63	0.07 47	0.08 66	0.36 356

ffff	0.18 24	0.13 76	0.41 36	0.21 56	0.15 162	0.21 68	0.17 58	0.28 20	0.23 16	0.21 36	0.13 5	0.12 3	0.12 16	0.27 85	0.13 7	0.07 14	0.25 352	0.08 63	0.07 47	0.08 66	0.36 356

11t	0.18 24	0.13 76	0.41 36	0.21 56	0.15 162	0.21 68	0.17 58	0.28 20	0.23 16	0.21 36	0.13 5	0.12 3	0.12 16	0.27 85	0.13 7	0.07 14	0.25 352	0.08 63	0.07 47	0.08 66	0.36 356

MIF-Stereo (partial)	0.18 24	0.13 76	0.50 124	0.22 88	0.15 162	0.16 6	0.13 3	0.29 32	0.26 51	0.17 18	0.26 70	0.16 35	0.17 81	0.25 58	0.18 82	0.09 147	0.06 35	0.10 187	0.08 108	0.09 134	0.08 39

EKT-Stereo	0.39 301	0.13 76	0.53 163	0.42 372	3.94 421	0.22 91	0.17 58	0.38 112	0.30 96	0.21 36	0.20 32	0.23 90	0.15 54	0.30 129	0.18 82	0.10 204	0.08 143	0.09 123	0.08 108	0.09 134	0.12 167

CASnet	0.15 5	0.13 76	0.30 6	0.22 88	0.08 3	0.15 5	0.14 13	0.28 20	0.26 51	0.23 59	0.20 32	0.15 30	0.11 10	0.18 12	0.13 7	0.07 14	0.05 3	0.11 234	0.09 169	0.08 66	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
anonymousdsp	0.20 61	0.13 76	0.49 106	0.28 291	0.20 277	0.21 68	0.17 58	0.29 32	0.24 27	0.22 52	0.13 5	0.12 3	0.12 16	0.32 143	0.13 7	0.07 14	0.26 358	0.08 63	0.07 47	0.08 66	0.48 385

anonymousa	0.26 196	0.13 76	0.56 189	0.29 304	0.30 356	0.31 215	0.20 160	0.38 112	0.36 154	0.33 189	0.51 285	0.41 253	0.27 199	0.25 58	0.24 172	0.08 89	0.18 311	0.09 123	0.18 347	0.08 66	0.17 243

ProNet	0.16 13	0.13 76	0.36 20	0.21 56	0.15 162	0.20 51	0.19 129	0.29 32	0.23 16	0.14 6	0.13 5	0.13 12	0.12 16	0.25 58	0.13 7	0.06 1	0.09 172	0.07 15	0.06 23	0.07 31	0.22 290

ccc-4	0.18 24	0.13 76	0.41 36	0.21 56	0.15 162	0.21 68	0.17 58	0.28 20	0.23 16	0.21 36	0.13 5	0.12 3	0.12 16	0.27 85	0.13 7	0.07 14	0.25 352	0.08 63	0.07 47	0.08 66	0.36 356

BUS	0.24 153	0.13 76	0.36 20	0.25 202	0.14 111	0.44 307	0.17 58	0.59 308	0.36 154	0.34 204	0.35 149	0.31 180	0.22 143	0.27 85	0.22 152	0.10 204	0.07 95	0.11 234	0.10 213	0.09 134	0.10 103

BSDual-CNN	0.24 153	0.13 76	0.36 20	0.25 202	0.14 111	0.35 261	0.22 201	0.59 308	0.36 154	0.34 204	0.35 149	0.38 232	0.25 181	0.27 85	0.28 206	0.10 204	0.07 95	0.11 234	0.10 213	0.09 134	0.10 103

IGEV-Stereo	0.20 61	0.13 76	0.49 106	0.28 291	0.20 277	0.21 68	0.17 58	0.29 32	0.24 27	0.22 52	0.13 5	0.12 3	0.12 16	0.32 143	0.13 7	0.07 14	0.26 358	0.08 63	0.07 47	0.08 66	0.48 385
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
psmg	0.24 153	0.13 76	0.36 20	0.21 56	0.14 111	0.35 261	0.23 225	0.54 258	0.36 154	0.36 230	0.38 176	0.38 232	0.25 181	0.27 85	0.28 206	0.10 204	0.08 143	0.10 187	0.10 213	0.09 134	0.09 61

DAS	0.28 219	0.13 76	0.49 106	0.24 170	0.18 237	0.30 197	0.24 247	0.48 211	0.48 268	0.42 287	0.45 250	0.34 203	0.31 255	0.76 324	0.24 172	0.09 147	0.07 95	0.09 123	0.07 47	0.10 182	0.11 132

SepStereo	0.27 212	0.13 76	0.49 106	0.24 170	0.18 237	0.30 197	0.24 247	0.48 211	0.48 268	0.42 287	0.45 250	0.34 203	0.31 255	0.64 282	0.24 172	0.09 147	0.07 95	0.09 123	0.07 47	0.10 182	0.11 132

Patchmatch Stereo++	0.19 40	0.13 76	0.51 137	0.22 88	0.11 26	0.19 25	0.14 13	0.30 41	0.24 27	0.28 96	0.29 89	0.25 116	0.18 107	0.27 85	0.18 82	0.09 147	0.06 35	0.10 187	0.08 108	0.10 182	0.09 61
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.19 40	0.13 76	0.51 137	0.22 88	0.11 26	0.19 25	0.15 26	0.30 41	0.24 27	0.28 96	0.29 89	0.25 116	0.18 107	0.25 58	0.17 63	0.09 147	0.06 35	0.10 187	0.08 108	0.10 182	0.09 61

ROB_FTStereo_v2	0.19 40	0.13 76	0.51 137	0.22 88	0.11 26	0.19 25	0.15 26	0.30 41	0.24 27	0.28 96	0.29 89	0.25 116	0.18 107	0.25 58	0.18 82	0.09 147	0.06 35	0.10 187	0.08 108	0.10 182	0.09 61

ROB_FTStereo	0.19 40	0.13 76	0.51 137	0.22 88	0.11 26	0.19 25	0.13 3	0.30 41	0.24 27	0.28 96	0.29 89	0.25 116	0.18 107	0.25 58	0.17 63	0.09 147	0.06 35	0.10 187	0.08 108	0.10 182	0.09 61

HUI-Stereo	0.19 40	0.13 76	0.52 153	0.22 88	0.11 26	0.19 25	0.14 13	0.30 41	0.24 27	0.28 96	0.29 89	0.25 116	0.18 107	0.23 42	0.17 63	0.09 147	0.06 35	0.10 187	0.08 108	0.10 182	0.09 61

iGMRVC	0.19 40	0.13 76	0.51 137	0.22 88	0.11 26	0.19 25	0.15 26	0.30 41	0.24 27	0.28 96	0.29 89	0.25 116	0.18 107	0.27 85	0.18 82	0.09 147	0.06 35	0.10 187	0.08 108	0.10 182	0.09 61

RAFT-RH_RVC	0.26 196	0.13 76	0.57 196	0.22 88	0.12 50	0.25 135	0.14 13	0.27 15	0.29 82	0.38 253	1.14 383	0.23 90	0.18 107	0.58 249	0.24 172	0.07 14	0.06 35	0.10 187	0.07 47	0.06 2	0.08 39

iRAFT	0.19 40	0.13 76	0.51 137	0.22 88	0.11 26	0.19 25	0.14 13	0.30 41	0.24 27	0.28 96	0.29 89	0.25 116	0.18 107	0.27 85	0.18 82	0.09 147	0.06 35	0.10 187	0.08 108	0.10 182	0.09 61

CRE-IMP	0.19 40	0.13 76	0.51 137	0.23 132	0.11 26	0.24 125	0.17 58	0.31 55	0.24 27	0.27 90	0.26 70	0.24 105	0.17 81	0.24 49	0.19 103	0.09 147	0.05 3	0.10 187	0.07 47	0.10 182	0.10 103

RAFT-IKP	0.19 40	0.13 76	0.51 137	0.22 88	0.11 26	0.18 15	0.15 26	0.30 41	0.24 27	0.28 96	0.29 89	0.25 116	0.18 107	0.26 75	0.18 82	0.09 147	0.06 35	0.10 187	0.08 108	0.10 182	0.09 61

ICVP	0.24 153	0.13 76	0.45 60	0.26 234	0.14 111	0.30 197	0.25 260	0.47 201	0.35 141	0.29 119	0.43 228	0.35 217	0.25 181	0.28 103	0.25 184	0.12 263	0.09 172	0.09 123	0.09 169	0.09 134	0.11 132
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
FENet	0.22 98	0.13 76	0.48 89	0.22 88	0.12 50	0.27 155	0.18 97	0.43 161	0.37 167	0.31 155	0.32 119	0.29 161	0.23 152	0.27 85	0.24 172	0.10 204	0.07 95	0.09 123	0.09 169	0.09 134	0.11 132

DIP-Stereo	0.20 61	0.13 76	0.48 89	0.20 36	0.13 83	0.28 169	0.12 1	0.43 161	0.26 51	0.27 90	0.32 119	0.21 74	0.17 81	0.26 75	0.20 120	0.08 89	0.06 35	0.08 63	0.06 23	0.07 31	0.10 103
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
IGEV+	0.20 61	0.14 110	0.44 56	0.27 266	0.23 314	0.17 10	0.16 41	0.32 60	0.23 16	0.17 18	0.17 18	0.14 23	0.12 16	0.26 75	0.15 40	0.08 89	0.29 376	0.07 15	0.06 23	0.08 66	0.44 377

ttt	0.33 268	0.14 110	0.54 173	0.22 88	0.14 111	0.30 197	0.22 201	0.59 308	0.51 292	0.31 155	0.46 262	0.30 171	0.23 152	0.71 305	1.07 371	0.13 280	0.22 334	0.10 187	0.11 239	0.12 250	0.24 309

PCWNet_CMD	0.23 127	0.14 110	0.48 89	0.21 56	0.13 83	0.28 169	0.17 58	0.47 201	0.47 262	0.30 140	0.36 162	0.37 226	0.24 170	0.29 120	0.21 137	0.09 147	0.06 35	0.10 187	0.08 108	0.11 225	0.11 132

CFNet_ucs	0.25 177	0.14 110	0.51 137	0.20 36	0.15 162	0.29 186	0.18 97	0.51 236	0.46 249	0.32 180	0.42 216	0.38 232	0.23 152	0.31 138	0.22 152	0.11 235	0.08 143	0.12 264	0.09 169	0.13 262	0.13 187

Selective-RAFT	0.19 40	0.14 110	0.37 26	0.24 170	0.11 26	0.30 197	0.15 26	0.35 86	0.34 134	0.17 18	0.17 18	0.22 77	0.18 107	0.29 120	0.18 82	0.07 14	0.16 286	0.07 15	0.07 47	0.08 66	0.08 39

CRFU-Net	0.29 233	0.14 110	0.48 89	0.26 234	0.15 162	0.46 317	0.22 201	0.52 241	0.32 112	0.44 303	0.42 216	0.48 297	0.47 329	0.44 202	0.31 230	0.12 263	0.10 197	0.09 123	0.08 108	0.10 182	0.11 132

IPLGR	0.22 98	0.14 110	0.75 274	0.21 56	0.11 26	0.25 135	0.18 97	0.44 179	0.38 175	0.29 119	0.28 83	0.21 74	0.19 124	0.37 185	0.19 103	0.07 14	0.06 35	0.08 63	0.07 47	0.07 31	0.07 12

GANet-ADL	0.22 98	0.14 110	0.51 137	0.23 132	0.14 111	0.29 186	0.19 129	0.48 211	0.36 154	0.26 81	0.33 135	0.32 190	0.20 130	0.26 75	0.22 152	0.11 235	0.07 95	0.07 15	0.06 23	0.09 134	0.11 132

STrans-v2	0.25 177	0.14 110	0.56 189	0.21 56	0.12 50	0.23 107	0.20 160	0.50 226	0.31 103	0.31 155	0.42 216	0.35 217	0.35 278	0.62 274	0.24 172	0.07 14	0.05 3	0.08 63	0.07 47	0.06 2	0.08 39

TransformOpticalFlow	0.24 153	0.14 110	0.57 196	0.24 170	0.11 26	0.21 68	0.19 129	0.43 161	0.34 134	0.30 140	0.43 228	0.36 222	0.31 255	0.61 266	0.20 120	0.07 14	0.05 3	0.08 63	0.07 47	0.06 2	0.08 39

CFNet_pseudo	0.23 127	0.14 110	0.48 89	0.20 36	0.13 83	0.27 155	0.17 58	0.46 192	0.45 240	0.30 140	0.37 170	0.38 232	0.23 152	0.30 129	0.22 152	0.09 147	0.06 35	0.11 234	0.08 108	0.11 225	0.11 132

GES	0.23 127	0.14 110	0.54 173	0.21 56	0.14 111	0.28 169	0.19 129	0.51 236	0.35 141	0.31 155	0.36 162	0.25 116	0.24 170	0.30 129	0.23 167	0.11 235	0.09 172	0.08 63	0.08 108	0.10 182	0.12 167

222	0.45 331	0.14 110	0.43 49	0.19 14	0.15 162	0.36 269	0.20 160	0.60 317	0.43 222	0.37 245	0.45 250	0.30 171	0.28 218	0.59 255	3.72 417	0.11 235	0.19 315	0.08 63	0.09 169	0.09 134	0.27 330

xxxx	0.39 301	0.14 110	0.47 77	0.20 36	0.16 191	0.38 280	0.20 160	0.61 324	0.43 222	0.30 140	0.44 237	0.38 232	0.25 181	0.50 219	2.41 411	0.11 235	0.21 328	0.09 123	0.10 213	0.10 182	0.26 327

test_xeample	0.39 301	0.14 110	0.46 72	0.19 14	0.16 191	0.34 248	0.22 201	0.59 308	0.43 222	0.33 189	0.47 269	0.30 171	0.27 199	0.60 260	2.44 412	0.10 204	0.21 328	0.09 123	0.09 169	0.09 134	0.25 318

MSMDNet	0.23 127	0.14 110	0.49 106	0.20 36	0.13 83	0.28 169	0.17 58	0.47 201	0.47 262	0.30 140	0.36 162	0.37 226	0.24 170	0.29 120	0.21 137	0.09 147	0.07 95	0.09 123	0.08 108	0.11 225	0.11 132

ccs_rob	0.23 127	0.14 110	0.48 89	0.20 36	0.13 83	0.27 155	0.17 58	0.46 192	0.45 240	0.30 140	0.37 170	0.38 232	0.23 152	0.30 129	0.22 152	0.09 147	0.06 35	0.11 234	0.08 108	0.12 250	0.11 132

Former-RAFT_DAM_RVC	0.18 24	0.15 127	0.27 3	0.20 36	0.13 83	0.24 125	0.17 58	0.31 55	0.37 167	0.43 296	0.17 18	0.13 12	0.12 16	0.20 26	0.16 50	0.08 89	0.07 95	0.09 123	0.07 47	0.09 134	0.08 39

MyStereo07	0.18 24	0.15 127	0.44 56	0.22 88	0.16 191	0.25 135	0.22 201	0.31 55	0.26 51	0.22 52	0.13 5	0.12 3	0.13 34	0.33 152	0.14 26	0.07 14	0.13 247	0.09 123	0.09 169	0.09 134	0.11 132

MyStereo06	0.23 127	0.15 127	0.74 271	0.22 88	0.14 111	0.25 135	0.22 201	0.43 161	0.25 45	0.36 230	0.24 58	0.34 203	0.18 107	0.24 49	0.20 120	0.07 14	0.12 233	0.09 123	0.09 169	0.09 134	0.11 132

MyStereo05	0.24 153	0.15 127	0.58 209	0.22 88	0.14 111	0.25 135	0.22 201	0.50 226	0.54 308	0.32 180	0.23 53	0.26 133	0.23 152	0.32 143	0.25 184	0.07 14	0.12 233	0.09 123	0.09 169	0.09 134	0.11 132

MyStereo04	0.24 153	0.15 127	0.58 209	0.22 88	0.16 191	0.25 135	0.22 201	0.51 236	0.54 308	0.29 119	0.23 53	0.27 137	0.23 152	0.32 143	0.25 184	0.07 14	0.13 247	0.09 123	0.09 169	0.09 134	0.11 132

mmm	0.25 177	0.15 127	0.44 56	0.23 132	0.20 277	0.28 169	0.21 179	0.43 161	0.32 112	0.31 155	0.40 198	0.30 171	0.24 170	0.31 138	0.28 206	0.09 147	0.21 328	0.11 234	0.12 276	0.10 182	0.26 327

DCRE	0.24 153	0.15 127	0.45 60	0.26 234	0.26 339	0.23 107	0.21 179	0.37 103	0.29 82	0.23 59	0.81 363	0.23 90	0.16 66	0.24 49	0.18 82	0.07 14	0.14 256	0.07 15	0.08 108	0.07 31	0.25 318

fff	0.20 61	0.15 127	0.57 196	0.19 14	0.09 6	0.19 25	0.18 97	0.38 112	0.46 249	0.29 119	0.31 110	0.18 51	0.28 218	0.21 27	0.20 120	0.07 14	0.05 3	0.07 15	0.05 9	0.06 2	0.09 61

ADStereo(finetuned)	0.21 85	0.15 127	0.59 216	0.19 14	0.09 6	0.19 25	0.18 97	0.37 103	0.41 199	0.30 140	0.31 110	0.19 57	0.31 255	0.21 27	0.20 120	0.07 14	0.05 3	0.07 15	0.05 9	0.07 31	0.10 103

x	0.23 127	0.15 127	0.45 60	0.20 36	0.15 162	0.27 155	0.17 58	0.43 161	0.35 141	0.26 81	0.31 110	0.29 161	0.25 181	0.29 120	0.30 221	0.09 147	0.22 334	0.08 63	0.09 169	0.09 134	0.24 309

IER	0.24 153	0.15 127	0.50 124	0.21 56	0.15 162	0.31 215	0.20 160	0.44 179	0.38 175	0.34 204	0.41 209	0.32 190	0.34 271	0.31 138	0.23 167	0.09 147	0.07 95	0.08 63	0.08 108	0.09 134	0.09 61

hknet	0.26 196	0.15 127	0.49 106	0.25 202	0.16 191	0.35 261	0.22 201	0.59 308	0.40 194	0.34 204	0.35 149	0.43 269	0.28 218	0.38 187	0.26 193	0.09 147	0.07 95	0.11 234	0.10 213	0.09 134	0.10 103

GwcNet-ADL	0.23 127	0.15 127	0.58 209	0.24 170	0.13 83	0.23 107	0.24 247	0.51 236	0.41 199	0.28 96	0.29 89	0.30 171	0.20 130	0.27 85	0.28 206	0.09 147	0.07 95	0.07 15	0.07 47	0.09 134	0.11 132

THIR-Stereo	0.30 246	0.15 127	0.46 72	0.19 14	0.11 26	0.28 169	0.70 386	0.33 73	0.36 154	0.37 245	0.64 337	0.33 196	0.49 337	0.58 249	0.44 290	0.08 89	0.06 35	0.08 63	0.09 169	0.07 31	0.08 39

IRAFT_RVC	0.23 127	0.15 127	0.54 173	0.26 234	0.12 50	0.19 25	0.23 225	0.41 155	0.39 186	0.31 155	0.30 100	0.29 161	0.24 170	0.55 240	0.23 167	0.08 89	0.06 35	0.10 187	0.08 108	0.08 66	0.08 39

sCroCo_RVC	0.19 40	0.15 127	0.60 223	0.27 266	0.18 237	0.23 107	0.16 41	0.28 20	0.24 27	0.14 6	0.22 51	0.17 43	0.14 45	0.22 38	0.16 50	0.11 235	0.11 217	0.09 123	0.09 169	0.09 134	0.10 103

Anonymous	0.21 85	0.15 127	0.63 237	0.27 266	0.20 277	0.26 149	0.27 275	0.34 77	0.27 61	0.18 27	0.19 27	0.15 30	0.19 124	0.25 58	0.19 103	0.10 204	0.09 172	0.09 123	0.09 169	0.15 289	0.13 187

DCANet	0.20 61	0.15 127	0.57 196	0.19 14	0.09 6	0.19 25	0.18 97	0.37 103	0.41 199	0.30 140	0.31 110	0.19 57	0.23 152	0.21 27	0.20 120	0.07 14	0.05 3	0.07 15	0.05 9	0.07 31	0.10 103

csc	0.20 61	0.15 127	0.57 196	0.19 14	0.09 6	0.19 25	0.18 97	0.38 112	0.46 249	0.29 119	0.31 110	0.18 51	0.28 218	0.21 27	0.20 120	0.07 14	0.05 3	0.07 15	0.05 9	0.06 2	0.09 61

cscssc	0.20 61	0.15 127	0.57 196	0.19 14	0.09 6	0.19 25	0.18 97	0.38 112	0.46 249	0.29 119	0.31 110	0.18 51	0.28 218	0.21 27	0.20 120	0.07 14	0.05 3	0.07 15	0.05 9	0.06 2	0.09 61

UPFNet	0.27 212	0.15 127	0.47 77	0.25 202	0.20 277	0.37 274	0.27 275	0.50 226	0.40 194	0.36 230	0.38 176	0.37 226	0.29 235	0.40 191	0.34 248	0.10 204	0.10 197	0.10 187	0.10 213	0.10 182	0.08 39

ACVNet-DCA	0.21 85	0.16 148	0.50 124	0.27 266	0.13 83	0.31 215	0.19 129	0.43 161	0.32 112	0.21 36	0.20 32	0.13 12	0.17 81	0.28 103	0.12 1	0.08 89	0.28 365	0.08 63	0.06 23	0.09 134	0.23 297

xx1	0.23 127	0.16 148	0.50 124	0.27 266	0.13 83	0.31 215	0.19 129	0.39 128	0.48 268	0.21 36	0.20 32	0.28 149	0.25 181	0.28 103	0.12 1	0.08 89	0.28 365	0.10 187	0.11 239	0.09 134	0.23 297

1test111	0.22 98	0.16 148	0.50 124	0.27 266	0.13 83	0.31 215	0.19 129	0.43 161	0.32 112	0.21 36	0.20 32	0.13 12	0.17 81	0.36 177	0.28 206	0.08 89	0.28 365	0.08 63	0.06 23	0.09 134	0.23 297

cc1	0.22 98	0.16 148	0.50 124	0.27 266	0.13 83	0.31 215	0.19 129	0.39 128	0.48 268	0.21 36	0.20 32	0.13 12	0.17 81	0.28 103	0.12 1	0.08 89	0.28 365	0.08 63	0.06 23	0.08 66	0.37 364

tt1	0.22 98	0.16 148	0.49 106	0.26 234	0.15 162	0.31 215	0.19 129	0.38 112	0.46 249	0.21 36	0.19 27	0.13 12	0.16 66	0.28 103	0.12 1	0.08 89	0.28 365	0.08 63	0.06 23	0.08 66	0.37 364

test croco	0.18 24	0.16 148	0.59 216	0.21 56	0.13 83	0.16 6	0.17 58	0.29 32	0.23 16	0.16 13	0.26 70	0.13 12	0.17 81	0.27 85	0.17 63	0.09 147	0.06 35	0.10 187	0.07 47	0.10 182	0.07 12

gwcnet-sp	0.25 177	0.16 148	0.70 259	0.23 132	0.14 111	0.34 248	0.22 201	0.46 192	0.41 199	0.37 245	0.35 149	0.27 137	0.27 199	0.36 177	0.26 193	0.09 147	0.08 143	0.09 123	0.09 169	0.10 182	0.10 103

scenet	0.25 177	0.16 148	0.70 259	0.23 132	0.14 111	0.34 248	0.22 201	0.46 192	0.41 199	0.37 245	0.35 149	0.27 137	0.27 199	0.36 177	0.26 193	0.09 147	0.08 143	0.09 123	0.09 169	0.10 182	0.10 103

CASS	0.22 98	0.16 148	0.40 34	0.26 234	0.12 50	0.29 186	0.19 129	0.40 137	0.32 112	0.34 204	0.35 149	0.25 116	0.25 181	0.26 75	0.21 137	0.13 280	0.08 143	0.11 234	0.09 169	0.11 225	0.12 167
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet	0.25 177	0.16 148	0.70 259	0.23 132	0.14 111	0.34 248	0.22 201	0.46 192	0.41 199	0.37 245	0.35 149	0.27 137	0.27 199	0.36 177	0.26 193	0.09 147	0.08 143	0.09 123	0.09 169	0.10 182	0.10 103

qqq	0.24 153	0.16 148	0.46 72	0.20 36	0.15 162	0.23 107	0.20 160	0.43 161	0.32 112	0.26 81	0.31 110	0.28 149	0.25 181	0.36 177	0.28 206	0.08 89	0.22 334	0.10 187	0.11 239	0.09 134	0.23 297

NINENet	0.27 212	0.16 148	0.49 106	0.23 132	0.16 191	0.44 307	0.17 58	0.63 336	0.49 281	0.33 189	0.38 176	0.31 180	0.22 143	0.43 199	0.22 152	0.11 235	0.10 197	0.12 264	0.08 108	0.12 250	0.11 132

test_4	0.19 40	0.16 148	0.39 30	0.24 170	0.13 83	0.19 25	0.21 179	0.27 15	0.24 27	0.24 65	0.47 269	0.22 77	0.13 34	0.27 85	0.18 82	0.06 1	0.06 35	0.09 123	0.09 169	0.07 31	0.06 4

PSMNet-ADL	0.26 196	0.16 148	0.39 30	0.27 266	0.14 111	0.32 228	0.22 201	0.45 186	0.37 167	0.28 96	0.34 143	0.41 253	0.28 218	0.61 266	0.32 236	0.11 235	0.10 197	0.09 123	0.11 239	0.10 182	0.13 187

OMP-Stereo	0.24 153	0.16 148	0.48 89	0.30 311	0.13 83	0.21 68	0.16 41	0.38 112	0.35 141	0.34 204	0.30 100	0.33 196	0.20 130	0.70 302	0.24 172	0.08 89	0.06 35	0.09 123	0.07 47	0.08 66	0.07 12

IIG-Stereo	0.24 153	0.16 148	0.47 77	0.29 304	0.12 50	0.23 107	0.14 13	0.40 137	0.33 126	0.35 219	0.37 170	0.33 196	0.22 143	0.70 302	0.26 193	0.08 89	0.06 35	0.09 123	0.07 47	0.08 66	0.07 12

CroCo-Stereo	0.15 5	0.16 148	0.34 14	0.25 202	0.12 50	0.11 1	0.18 97	0.35 86	0.24 27	0.13 1	0.13 5	0.18 51	0.12 16	0.15 1	0.13 7	0.08 89	0.06 35	0.07 15	0.05 9	0.07 31	0.06 4
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
iRaftStereo_RVC	0.17 21	0.16 148	0.35 18	0.21 56	0.11 26	0.20 51	0.17 58	0.34 77	0.25 45	0.20 32	0.25 63	0.19 57	0.12 16	0.21 27	0.16 50	0.07 14	0.12 233	0.10 187	0.09 169	0.09 134	0.14 210

pcwnet_v2	0.32 261	0.16 148	1.22 368	0.23 132	0.19 260	0.32 228	0.19 129	0.61 324	0.61 335	0.37 245	0.45 250	0.35 217	0.29 235	0.37 185	0.26 193	0.14 301	0.11 217	0.12 264	0.11 239	0.14 282	0.18 245

UNet	0.28 219	0.16 148	0.70 259	0.24 170	0.20 277	0.44 307	0.21 179	0.52 241	0.42 211	0.36 230	0.40 198	0.43 269	0.33 270	0.41 194	0.32 236	0.09 147	0.07 95	0.10 187	0.09 169	0.10 182	0.09 61

ac_64	0.28 219	0.16 148	0.62 232	0.25 202	0.17 216	0.36 269	0.22 201	0.48 211	0.35 141	0.36 230	0.37 170	0.51 310	0.30 242	0.62 274	0.34 248	0.11 235	0.09 172	0.10 187	0.10 213	0.09 134	0.09 61

DISCO	0.33 268	0.16 148	0.55 179	0.26 234	0.16 191	0.48 329	0.25 260	0.52 241	0.58 324	0.38 253	0.45 250	0.63 347	0.37 288	0.65 286	0.50 308	0.10 204	0.07 95	0.09 123	0.08 108	0.13 262	0.13 187

MDST_ROB	0.51 347	0.16 148	0.97 333	0.31 321	0.21 290	1.35 403	0.34 323	0.80 379	0.59 332	1.09 392	0.74 355	0.49 303	0.37 288	1.31 392	0.60 331	0.14 301	0.12 233	0.16 325	0.13 300	0.13 262	0.18 245

IGEVStereo-DCA	0.20 61	0.17 171	0.41 36	0.22 88	0.15 162	0.20 51	0.17 58	0.28 20	0.23 16	0.19 28	0.12 2	0.14 23	0.12 16	0.38 187	0.31 230	0.07 14	0.16 286	0.08 63	0.07 47	0.08 66	0.36 356

rrr	0.22 98	0.17 171	0.79 289	0.22 88	0.15 162	0.20 51	0.18 97	0.40 137	0.27 61	0.19 28	0.12 2	0.14 23	0.12 16	0.38 187	0.31 230	0.07 14	0.16 286	0.08 63	0.07 47	0.08 66	0.28 336

DualNet	0.33 268	0.17 171	0.84 302	0.21 56	0.13 83	0.29 186	0.21 179	0.38 112	0.46 249	0.31 155	0.44 237	0.34 203	0.24 170	0.28 103	1.30 382	0.08 89	0.28 365	0.12 264	0.11 239	0.08 66	0.37 364

ffm	0.27 212	0.17 171	0.84 302	0.21 56	0.13 83	0.29 186	0.21 179	0.38 112	0.46 249	0.31 155	0.44 237	0.34 203	0.24 170	0.28 103	0.12 1	0.08 89	0.28 365	0.12 264	0.11 239	0.08 66	0.37 364

ff1	0.36 284	0.17 171	0.84 302	0.21 56	0.13 83	0.29 186	0.21 179	0.38 112	0.46 249	0.31 155	0.44 237	0.34 203	0.24 170	0.91 357	1.30 382	0.08 89	0.28 365	0.12 264	0.11 239	0.08 66	0.37 364

mmx	0.37 291	0.17 171	0.84 302	0.21 56	0.13 83	0.29 186	0.21 179	0.57 288	0.48 268	0.31 155	0.44 237	0.34 203	0.24 170	0.91 357	1.30 382	0.10 204	0.20 323	0.12 264	0.11 239	0.11 225	0.23 297

1111x	0.39 301	0.17 171	0.80 292	0.23 132	0.15 162	0.33 234	0.27 275	0.62 332	0.48 268	0.32 180	0.43 228	0.40 246	0.29 235	0.86 347	1.60 398	0.09 147	0.23 342	0.09 123	0.12 276	0.10 182	0.23 297

xxx	0.37 291	0.17 171	0.84 302	0.21 56	0.13 83	0.29 186	0.21 179	0.57 288	0.48 268	0.31 155	0.44 237	0.34 203	0.24 170	0.91 357	1.30 382	0.10 204	0.20 323	0.12 264	0.11 239	0.11 225	0.23 297

StereoIM	0.15 5	0.17 171	0.39 30	0.19 14	0.15 162	0.16 6	0.13 3	0.26 12	0.22 13	0.13 1	0.15 15	0.14 23	0.11 10	0.17 8	0.17 63	0.08 89	0.07 95	0.08 63	0.06 23	0.07 31	0.06 4

MIM_Stereo	0.20 61	0.17 171	0.55 179	0.20 36	0.21 290	0.17 10	0.14 13	0.37 103	0.27 61	0.28 96	0.35 149	0.23 90	0.13 34	0.28 103	0.16 50	0.06 1	0.08 143	0.09 123	0.08 108	0.08 66	0.15 221

CSP-Net	0.28 219	0.17 171	0.41 36	0.22 88	0.14 111	0.44 307	0.24 247	0.52 241	0.42 211	0.42 287	0.44 237	0.42 263	0.27 199	0.66 292	0.30 221	0.12 263	0.09 172	0.08 63	0.08 108	0.10 182	0.10 103

GMOStereo	0.20 61	0.17 171	0.45 60	0.23 132	0.18 237	0.21 68	0.27 275	0.28 20	0.28 69	0.31 155	0.32 119	0.28 149	0.17 81	0.16 3	0.13 7	0.07 14	0.23 342	0.10 187	0.08 108	0.08 66	0.07 12

error version	0.20 61	0.17 171	0.45 60	0.23 132	0.18 237	0.21 68	0.27 275	0.28 20	0.28 69	0.31 155	0.32 119	0.28 149	0.17 81	0.16 3	0.13 7	0.07 14	0.23 342	0.10 187	0.08 108	0.08 66	0.07 12

test-v	0.20 61	0.17 171	0.45 60	0.23 132	0.18 237	0.21 68	0.27 275	0.28 20	0.28 69	0.31 155	0.32 119	0.28 149	0.17 81	0.16 3	0.13 7	0.07 14	0.23 342	0.10 187	0.08 108	0.08 66	0.07 12

test-2	0.20 61	0.17 171	0.45 60	0.23 132	0.18 237	0.21 68	0.27 275	0.28 20	0.28 69	0.31 155	0.32 119	0.28 149	0.17 81	0.16 3	0.13 7	0.07 14	0.23 342	0.10 187	0.08 108	0.08 66	0.07 12

test_xeample3	0.22 98	0.17 171	0.81 293	0.21 56	0.15 162	0.20 51	0.18 97	0.40 137	0.25 45	0.19 28	0.12 2	0.13 12	0.12 16	0.34 166	0.33 244	0.07 14	0.20 323	0.07 15	0.08 108	0.08 66	0.34 353

AdaStereo	0.25 177	0.17 171	0.47 77	0.25 202	0.13 83	0.33 234	0.17 58	0.57 288	0.43 222	0.34 204	0.38 176	0.35 217	0.21 138	0.32 143	0.24 172	0.14 301	0.06 35	0.13 287	0.09 169	0.11 225	0.09 61
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.
H2IRNET	0.19 40	0.18 188	0.50 124	0.22 88	0.12 50	0.20 51	0.16 41	0.28 20	0.31 103	0.17 18	0.32 119	0.25 116	0.20 130	0.24 49	0.19 103	0.08 89	0.06 35	0.09 123	0.10 213	0.10 182	0.08 39

CroCo-Stereo Lap2	0.16 13	0.18 188	0.39 30	0.26 234	0.18 237	0.11 1	0.19 129	0.30 41	0.22 13	0.13 1	0.16 16	0.15 30	0.11 10	0.17 8	0.15 40	0.07 14	0.07 95	0.08 63	0.06 23	0.08 66	0.07 12

delet	0.29 233	0.18 188	0.58 209	0.24 170	0.19 260	0.41 293	0.30 299	0.52 241	0.51 292	0.35 219	0.42 216	0.37 226	0.31 255	0.49 215	0.36 258	0.10 204	0.09 172	0.11 234	0.12 276	0.09 134	0.09 61

ACVNet	0.24 153	0.18 188	0.51 137	0.18 9	0.15 162	0.27 155	0.23 225	0.40 137	0.45 240	0.29 119	0.41 209	0.38 232	0.28 218	0.28 103	0.35 254	0.09 147	0.07 95	0.08 63	0.07 47	0.10 182	0.09 61

acv_ft	0.26 196	0.18 188	0.56 189	0.24 170	0.19 260	0.34 248	0.21 179	0.47 201	0.45 240	0.39 264	0.41 209	0.38 232	0.28 218	0.28 103	0.36 258	0.09 147	0.07 95	0.08 63	0.07 47	0.11 225	0.09 61

DSFCA	0.29 233	0.18 188	0.48 89	0.21 56	0.17 216	0.39 283	0.32 314	0.49 218	0.44 229	0.44 303	0.38 176	0.40 246	0.30 242	0.53 232	0.38 266	0.12 263	0.10 197	0.10 187	0.11 239	0.11 225	0.11 132

DMCA	0.24 153	0.18 188	0.51 137	0.23 132	0.14 111	0.27 155	0.20 160	0.45 186	0.40 194	0.32 180	0.33 135	0.33 196	0.25 181	0.27 85	0.30 221	0.11 235	0.08 143	0.10 187	0.08 108	0.11 225	0.12 167

NVstereo2D	0.32 261	0.18 188	0.63 237	0.24 170	0.23 314	0.43 302	0.28 289	0.60 317	0.58 324	0.28 96	0.39 190	0.42 263	0.30 242	0.71 305	0.30 221	0.13 280	0.09 172	0.13 287	0.10 213	0.20 336	0.18 245

HSM	0.29 233	0.18 188	0.48 89	0.21 56	0.15 162	0.33 234	0.20 160	0.55 269	0.39 186	0.36 230	0.39 190	0.67 361	0.32 266	0.88 350	0.24 172	0.09 147	0.07 95	0.08 63	0.07 47	0.09 134	0.10 103

ToySt	0.28 219	0.19 197	0.68 255	0.22 88	0.19 260	0.31 215	0.31 308	0.43 161	0.43 222	0.28 96	0.38 176	0.42 263	0.32 266	0.33 152	0.32 236	0.08 89	0.14 256	0.10 187	0.12 276	0.11 225	0.24 309

IPLG	0.23 127	0.19 197	0.65 244	0.21 56	0.12 50	0.28 169	0.17 58	0.45 186	0.32 112	0.33 189	0.32 119	0.16 35	0.17 81	0.50 219	0.23 167	0.07 14	0.06 35	0.08 63	0.07 47	0.07 31	0.08 39

MIPNet	0.22 98	0.19 197	0.64 241	0.22 88	0.12 50	0.28 169	0.20 160	0.48 211	0.39 186	0.31 155	0.24 58	0.19 57	0.24 170	0.28 103	0.20 120	0.07 14	0.05 3	0.08 63	0.07 47	0.07 31	0.08 39

Anonymous3	0.24 153	0.19 197	0.76 278	0.27 266	0.18 237	0.41 293	0.24 247	0.45 186	0.36 154	0.23 59	0.27 79	0.20 64	0.18 107	0.28 103	0.19 103	0.12 263	0.11 217	0.10 187	0.10 213	0.11 225	0.13 187

raftrobust	0.19 40	0.19 197	0.42 44	0.23 132	0.24 326	0.19 25	0.13 3	0.33 73	0.28 69	0.26 81	0.20 32	0.19 57	0.17 81	0.23 42	0.17 63	0.08 89	0.10 197	0.07 15	0.06 23	0.07 31	0.09 61

ADLNet	0.30 246	0.19 197	0.59 216	0.23 132	0.19 260	0.34 248	0.23 225	0.56 279	0.44 229	0.43 296	0.41 209	0.43 269	0.28 218	0.56 245	0.36 258	0.11 235	0.08 143	0.11 234	0.11 239	0.11 225	0.15 221

MMNet	0.28 219	0.19 197	0.54 173	0.24 170	0.17 216	0.47 323	0.22 201	0.47 201	0.53 304	0.40 273	0.43 228	0.36 222	0.34 271	0.40 191	0.35 254	0.08 89	0.08 143	0.09 123	0.09 169	0.10 182	0.09 61

HGLStereo	0.29 233	0.19 197	0.60 223	0.24 170	0.21 290	0.33 234	0.23 225	0.52 241	0.44 229	0.36 230	0.49 280	0.41 253	0.35 278	0.46 209	0.34 248	0.11 235	0.11 217	0.09 123	0.09 169	0.11 225	0.12 167

GANet-RSSM	0.26 196	0.19 197	0.54 173	0.21 56	0.14 111	0.27 155	0.22 201	0.47 201	0.34 134	0.30 140	0.40 198	0.41 253	0.30 242	0.59 255	0.25 184	0.11 235	0.08 143	0.09 123	0.09 169	0.10 182	0.10 103

FAT-Stereo	0.36 284	0.19 197	0.75 274	0.26 234	0.18 237	0.34 248	0.30 299	0.62 332	0.61 335	0.47 321	0.61 333	0.59 333	0.50 338	0.61 266	0.36 258	0.13 280	0.14 256	0.13 287	0.12 276	0.14 282	0.20 273

RASNet	0.30 246	0.19 197	0.59 216	0.23 132	0.19 260	0.33 234	0.20 160	0.50 226	0.41 199	0.31 155	0.44 237	0.47 293	0.38 293	0.79 332	0.40 272	0.09 147	0.07 95	0.07 15	0.09 169	0.08 66	0.10 103

StereoDRNet-Refined	0.28 219	0.19 197	0.47 77	0.25 202	0.14 111	0.36 269	0.21 179	0.49 218	0.43 222	0.46 315	0.52 291	0.42 263	0.30 242	0.46 209	0.38 266	0.10 204	0.07 95	0.11 234	0.11 239	0.10 182	0.11 132
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
MyStereo8	0.25 177	0.20 209	0.69 256	0.24 170	0.17 216	0.31 215	0.16 41	0.50 226	0.32 112	0.29 119	0.38 176	0.25 116	0.19 124	0.33 152	0.29 219	0.08 89	0.20 323	0.08 63	0.08 108	0.10 182	0.16 231

Sa-1000	0.24 153	0.20 209	0.53 163	0.23 132	0.14 111	0.30 197	0.23 225	0.50 226	0.41 199	0.30 140	0.50 282	0.26 133	0.19 124	0.33 152	0.16 50	0.08 89	0.10 197	0.10 187	0.11 239	0.08 66	0.08 39

AnonymousM	0.19 40	0.20 209	0.30 6	0.18 9	0.10 18	0.19 25	0.17 58	0.32 60	0.27 61	0.27 90	0.21 44	0.18 51	0.14 45	0.21 27	0.16 50	0.09 147	0.08 143	0.38 380	0.15 323	0.06 2	0.08 39

S-Stereo	0.39 301	0.20 209	1.04 340	0.28 291	0.22 305	0.39 283	0.31 308	0.58 300	0.69 354	0.40 273	0.59 320	0.48 297	0.41 308	0.75 318	0.42 280	0.12 263	0.15 277	0.13 287	0.13 300	0.16 298	0.25 318

stereogan	0.39 301	0.20 209	0.78 288	0.28 291	0.22 305	0.65 362	0.26 270	0.62 332	0.65 344	0.45 310	0.60 324	0.67 361	0.45 320	0.69 299	0.37 264	0.14 301	0.14 256	0.14 305	0.12 276	0.20 336	0.19 261

DRN-Test	0.35 282	0.20 209	0.75 274	0.28 291	0.19 260	0.46 317	0.29 293	0.68 359	0.54 308	0.49 328	0.47 269	0.44 275	0.35 278	0.63 277	0.44 290	0.13 280	0.09 172	0.13 287	0.12 276	0.13 262	0.13 187

DLCB_ROB	0.30 246	0.20 209	0.45 60	0.28 291	0.17 216	0.37 274	0.25 260	0.50 226	0.45 240	0.46 315	0.47 269	0.51 310	0.34 271	0.56 245	0.38 266	0.10 204	0.10 197	0.11 234	0.11 239	0.10 182	0.11 132

whm_eth	0.24 153	0.21 216	0.72 269	0.24 170	0.19 260	0.21 68	0.19 129	0.40 137	0.43 222	0.31 155	0.60 324	0.15 30	0.18 107	0.26 75	0.19 103	0.09 147	0.08 143	0.10 187	0.09 169	0.09 134	0.13 187

4D-IteraStereo	0.20 61	0.21 216	0.62 232	0.21 56	0.14 111	0.19 25	0.17 58	0.29 32	0.28 69	0.24 65	0.20 32	0.20 64	0.10 3	0.22 38	0.18 82	0.07 14	0.07 95	0.10 187	0.08 108	0.08 66	0.33 350

ssnet_v2	0.30 246	0.21 216	0.63 237	0.23 132	0.15 162	0.40 289	0.30 299	0.59 308	0.48 268	0.40 273	0.37 170	0.46 286	0.30 242	0.41 194	0.44 290	0.13 280	0.11 217	0.11 234	0.11 239	0.12 250	0.11 132

RAFT_CTSACE	0.23 127	0.21 216	0.57 196	0.26 234	0.15 162	0.22 91	0.23 225	0.34 77	0.30 96	0.34 204	0.51 285	0.31 180	0.17 81	0.33 152	0.15 40	0.06 1	0.09 172	0.09 123	0.08 108	0.08 66	0.07 12

TRStereo	0.22 98	0.21 216	0.62 232	0.40 366	0.19 260	0.22 91	0.16 41	0.58 300	0.30 96	0.21 36	0.21 44	0.22 77	0.13 34	0.27 85	0.14 26	0.09 147	0.09 172	0.09 123	0.11 239	0.06 2	0.19 261

raft+_RVC	0.21 85	0.21 216	0.46 72	0.22 88	0.35 365	0.21 68	0.16 41	0.39 128	0.35 141	0.22 52	0.28 83	0.20 64	0.15 54	0.25 58	0.20 120	0.08 89	0.16 286	0.08 63	0.07 47	0.07 31	0.12 167

XX-TBD	0.16 13	0.21 216	0.43 49	0.22 88	0.10 18	0.23 107	0.15 26	0.23 4	0.28 69	0.22 52	0.26 70	0.14 23	0.12 16	0.16 3	0.14 26	0.08 89	0.05 3	0.06 1	0.04 1	0.07 31	0.06 4

psm_up	0.30 246	0.21 216	0.58 209	0.26 234	0.18 237	0.32 228	0.27 275	0.57 288	0.45 240	0.38 253	0.41 209	0.45 280	0.40 303	0.59 255	0.32 236	0.11 235	0.12 233	0.13 287	0.12 276	0.11 225	0.11 132

hitnet-ft	0.31 256	0.21 216	0.56 189	0.19 14	0.14 111	0.40 289	0.23 225	0.46 192	0.42 211	0.37 245	0.46 262	0.53 319	0.35 278	0.76 324	0.35 254	0.14 301	0.10 197	0.14 305	0.10 213	0.15 289	0.14 210

PSMNet-RSSM	0.26 196	0.21 216	0.50 124	0.21 56	0.14 111	0.25 135	0.21 179	0.50 226	0.38 175	0.31 155	0.45 250	0.40 246	0.27 199	0.53 232	0.24 172	0.12 263	0.08 143	0.11 234	0.13 300	0.10 182	0.10 103

CFNet-ft	0.26 196	0.21 216	0.51 137	0.19 14	0.16 191	0.31 215	0.21 179	0.40 137	0.37 167	0.29 119	0.40 198	0.46 286	0.27 199	0.49 215	0.28 206	0.12 263	0.07 95	0.12 264	0.11 239	0.12 250	0.11 132

CFNet_RVC	0.26 196	0.21 216	0.51 137	0.19 14	0.16 191	0.31 215	0.21 179	0.40 137	0.37 167	0.29 119	0.40 198	0.46 286	0.27 199	0.49 215	0.28 206	0.12 263	0.07 95	0.12 264	0.11 239	0.12 250	0.11 132

UCFNet_RVC	0.25 177	0.21 216	0.49 106	0.19 14	0.15 162	0.34 248	0.18 97	0.47 201	0.36 154	0.30 140	0.35 149	0.40 246	0.26 193	0.35 173	0.24 172	0.13 280	0.08 143	0.13 287	0.14 314	0.13 262	0.13 187

CBMV_ROB	0.36 284	0.21 216	0.57 196	0.22 88	0.14 111	0.35 261	0.20 160	0.55 269	0.47 262	0.52 337	0.58 316	0.45 280	0.53 347	0.75 318	0.50 308	0.18 343	0.19 315	0.23 361	0.21 356	0.15 289	0.20 273

GMStereo_Zeroshot	0.25 177	0.22 230	0.51 137	0.27 266	0.14 111	0.28 169	0.15 26	0.40 137	0.36 154	0.37 245	0.43 228	0.40 246	0.17 81	0.35 173	0.21 137	0.12 263	0.07 95	0.13 287	0.07 47	0.17 310	0.10 103

TestStereo1	0.23 127	0.22 230	0.50 124	0.27 266	0.14 111	0.26 149	0.27 275	0.43 161	0.38 175	0.29 119	0.39 190	0.23 90	0.21 138	0.33 152	0.18 82	0.08 89	0.08 143	0.09 123	0.08 108	0.08 66	0.10 103

SA-5K	0.23 127	0.22 230	0.50 124	0.27 266	0.14 111	0.26 149	0.27 275	0.43 161	0.38 175	0.29 119	0.39 190	0.23 90	0.21 138	0.33 152	0.18 82	0.08 89	0.08 143	0.09 123	0.08 108	0.08 66	0.10 103

SA	0.24 153	0.22 230	0.55 179	0.23 132	0.14 111	0.25 135	0.23 225	0.48 211	0.42 211	0.28 96	0.44 237	0.23 90	0.23 152	0.34 166	0.17 63	0.07 14	0.09 172	0.11 234	0.11 239	0.08 66	0.09 61

AACVNet	0.28 219	0.22 230	0.55 179	0.23 132	0.14 111	0.30 197	0.19 129	0.43 161	0.33 126	0.39 264	0.42 216	0.44 275	0.29 235	0.73 309	0.28 206	0.11 235	0.09 172	0.11 234	0.09 169	0.13 262	0.12 167

LMCR-Stereo	0.28 219	0.22 230	0.56 189	0.29 304	0.14 111	0.37 274	0.23 225	0.57 288	0.36 154	0.40 273	0.40 198	0.29 161	0.30 242	0.41 194	0.38 266	0.11 235	0.07 95	0.09 123	0.07 47	0.13 262	0.10 103

rafts_anoy	0.21 85	0.22 230	0.49 106	0.25 202	0.24 326	0.19 25	0.17 58	0.34 77	0.32 112	0.24 65	0.25 63	0.20 64	0.16 66	0.25 58	0.21 137	0.08 89	0.19 315	0.11 234	0.12 276	0.09 134	0.09 61

RALCasStereoNet	0.22 98	0.22 230	0.48 89	0.23 132	0.23 314	0.22 91	0.18 97	0.32 60	0.27 61	0.22 52	0.30 100	0.22 77	0.15 54	0.29 120	0.20 120	0.08 89	0.22 334	0.07 15	0.06 23	0.10 182	0.25 318

111	0.22 98	0.22 230	0.57 196	0.19 14	0.09 6	0.24 125	0.17 58	0.44 179	0.46 249	0.24 65	0.30 100	0.29 161	0.22 143	0.25 58	0.19 103	0.08 89	0.05 3	0.07 15	0.06 23	0.07 31	0.15 221

cf-r	0.26 196	0.22 230	0.66 247	0.22 88	0.14 111	0.28 169	0.22 201	0.44 179	0.42 211	0.32 180	0.42 216	0.43 269	0.27 199	0.44 202	0.27 200	0.11 235	0.07 95	0.08 63	0.10 213	0.08 66	0.09 61

edge stereo	0.40 311	0.22 230	0.87 311	0.27 266	0.22 305	0.38 280	0.26 270	0.59 308	0.56 320	0.53 343	0.60 324	0.71 369	0.50 338	0.78 328	0.43 283	0.16 321	0.15 277	0.19 347	0.14 314	0.17 310	0.19 261

iResNet	0.25 177	0.22 230	0.62 232	0.26 234	0.11 26	0.31 215	0.23 225	0.46 192	0.45 240	0.34 204	0.43 228	0.27 137	0.23 152	0.36 177	0.37 264	0.08 89	0.05 3	0.07 15	0.06 23	0.08 66	0.10 103

SGM_RVC	0.57 360	0.22 230	0.60 223	0.26 234	0.16 191	0.97 388	0.46 359	0.76 376	0.90 377	1.03 389	0.92 374	1.16 386	0.93 386	1.21 385	0.72 346	0.17 333	0.16 286	0.16 325	0.16 332	0.16 298	0.24 309
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
StereoVision	0.23 127	0.23 243	0.55 179	0.27 266	0.17 216	0.23 107	0.22 201	0.40 137	0.32 112	0.21 36	0.51 285	0.22 77	0.16 66	0.29 120	0.19 103	0.11 235	0.12 233	0.13 287	0.13 300	0.10 182	0.08 39

CBFPSM	0.28 219	0.23 243	0.76 278	0.21 56	0.14 111	0.38 280	0.26 270	0.42 156	0.37 167	0.34 204	0.36 162	0.55 322	0.38 293	0.33 152	0.40 272	0.08 89	0.08 143	0.07 15	0.08 108	0.09 134	0.12 167

iinet-f	0.31 256	0.23 243	1.16 357	0.20 36	0.16 191	0.44 307	0.23 225	0.47 201	0.38 175	0.36 230	0.44 237	0.41 253	0.35 278	0.36 177	0.43 283	0.10 204	0.09 172	0.08 63	0.08 108	0.13 262	0.12 167

Anonymous_2	0.44 328	0.23 243	0.57 196	0.34 341	0.34 362	0.53 344	0.28 289	0.49 218	0.39 186	0.36 230	0.34 143	0.48 297	0.38 293	0.43 199	0.33 244	0.26 365	0.41 391	0.44 384	1.45 418	0.33 376	0.37 364

raft_robust	0.25 177	0.23 243	0.44 56	0.22 88	0.13 83	0.23 107	0.22 201	0.52 241	0.50 286	0.33 189	0.32 119	0.33 196	0.23 152	0.55 240	0.18 82	0.07 14	0.11 217	0.08 63	0.10 213	0.08 66	0.07 12

ADLNet2	0.31 256	0.23 243	0.77 284	0.23 132	0.18 237	0.36 269	0.24 247	0.55 269	0.54 308	0.33 189	0.38 176	0.45 280	0.31 255	0.70 302	0.36 258	0.10 204	0.08 143	0.09 123	0.09 169	0.12 250	0.11 132

RAFT-Stereo + iAFF	0.20 61	0.23 243	0.49 106	0.21 56	0.16 191	0.19 25	0.17 58	0.35 86	0.32 112	0.26 81	0.33 135	0.20 64	0.17 81	0.21 27	0.17 63	0.06 1	0.10 197	0.07 15	0.07 47	0.07 31	0.11 132

RYNet	0.38 296	0.23 243	0.65 244	0.26 234	0.28 345	0.62 357	0.33 319	0.61 324	0.62 339	0.42 287	0.39 190	0.58 332	0.40 303	0.89 352	0.57 327	0.11 235	0.09 172	0.12 264	0.11 239	0.19 329	0.22 290

HITNet	0.22 98	0.23 243	0.60 223	0.20 36	0.09 6	0.27 155	0.15 26	0.45 186	0.33 126	0.29 119	0.33 135	0.27 137	0.22 143	0.29 120	0.27 200	0.07 14	0.05 3	0.07 15	0.06 23	0.09 134	0.11 132
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
MLCV	0.25 177	0.23 243	0.59 216	0.22 88	0.09 6	0.30 197	0.18 97	0.40 137	0.38 175	0.38 253	0.44 237	0.31 180	0.22 143	0.44 202	0.32 236	0.07 14	0.05 3	0.07 15	0.06 23	0.07 31	0.08 39

DispNO	0.29 233	0.24 253	0.83 298	0.23 132	0.17 216	0.25 135	0.22 201	0.47 201	0.42 211	0.33 189	0.39 190	0.38 232	0.28 218	0.78 328	0.35 254	0.09 147	0.07 95	0.10 187	0.10 213	0.09 134	0.09 61

RAFT+CT+SA	0.23 127	0.24 253	0.48 89	0.25 202	0.18 237	0.23 107	0.29 293	0.42 156	0.38 175	0.24 65	0.39 190	0.20 64	0.17 81	0.34 166	0.17 63	0.07 14	0.07 95	0.09 123	0.12 276	0.09 134	0.13 187

iRaft-Stereo_5w	0.25 177	0.24 253	0.50 124	0.23 132	0.18 237	0.19 25	0.19 129	0.39 128	0.35 141	0.28 96	0.36 162	0.34 203	0.23 152	0.66 292	0.28 206	0.07 14	0.07 95	0.08 63	0.07 47	0.09 134	0.14 210

RAFT	0.24 153	0.24 253	0.46 72	0.27 266	0.15 162	0.26 149	0.26 270	0.37 103	0.31 103	0.34 204	0.34 143	0.41 253	0.22 143	0.30 129	0.18 82	0.08 89	0.15 277	0.11 234	0.10 213	0.11 225	0.13 187

GEStereo_RVC	0.29 233	0.24 253	0.60 223	0.27 266	0.16 191	0.33 234	0.25 260	0.58 300	0.56 320	0.35 219	0.38 176	0.34 203	0.25 181	0.51 224	0.29 219	0.12 263	0.08 143	0.09 123	0.08 108	0.11 225	0.13 187

TestStereo	0.22 98	0.24 253	0.48 89	0.25 202	0.11 26	0.22 91	0.22 201	0.32 60	0.31 103	0.24 65	0.34 143	0.23 90	0.19 124	0.62 274	0.19 103	0.08 89	0.07 95	0.10 187	0.07 47	0.11 225	0.07 12

sAnonymous2	0.21 85	0.24 253	0.79 289	0.24 170	0.17 216	0.22 91	0.20 160	0.36 91	0.29 82	0.17 18	0.19 27	0.17 43	0.16 66	0.18 12	0.15 40	0.10 204	0.07 95	0.09 123	0.08 108	0.23 351	0.18 245

CroCo_RVC	0.21 85	0.24 253	0.79 289	0.24 170	0.17 216	0.22 91	0.20 160	0.36 91	0.29 82	0.17 18	0.19 27	0.17 43	0.16 66	0.18 12	0.15 40	0.10 204	0.07 95	0.09 123	0.08 108	0.23 351	0.18 245

RALAANet	0.21 85	0.24 253	0.53 163	0.23 132	0.14 111	0.22 91	0.13 3	0.38 112	0.30 96	0.29 119	0.26 70	0.25 116	0.15 54	0.28 103	0.20 120	0.08 89	0.08 143	0.09 123	0.08 108	0.10 182	0.07 12

AFF-stereo	0.20 61	0.24 253	0.49 106	0.22 88	0.11 26	0.18 15	0.18 97	0.35 86	0.29 82	0.25 76	0.36 162	0.25 116	0.17 81	0.25 58	0.17 63	0.06 1	0.09 172	0.08 63	0.08 108	0.08 66	0.11 132

STTStereo	0.30 246	0.24 253	0.83 298	0.25 202	0.17 216	0.30 197	0.24 247	0.49 218	0.39 186	0.39 264	0.41 209	0.44 275	0.28 218	0.41 194	0.30 221	0.13 280	0.13 247	0.13 287	0.16 332	0.12 250	0.12 167

NLCA_NET_v2_RVC	0.29 233	0.24 253	0.81 293	0.26 234	0.18 237	0.30 197	0.22 201	0.52 241	0.41 199	0.38 253	0.42 216	0.42 263	0.28 218	0.46 209	0.31 230	0.11 235	0.08 143	0.10 187	0.11 239	0.10 182	0.12 167
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
NOSS_ROB	0.33 268	0.24 253	0.49 106	0.27 266	0.16 191	0.34 248	0.19 129	0.55 269	0.50 286	0.34 204	0.37 170	0.42 263	0.30 242	0.93 363	0.25 184	0.19 352	0.20 323	0.24 363	0.22 363	0.17 310	0.25 318

pmcnn	0.54 353	0.24 253	1.06 343	0.25 202	0.26 339	0.40 289	0.31 308	0.55 269	0.55 316	0.56 350	1.22 387	2.53 411	0.39 300	0.84 344	1.08 373	0.09 147	0.06 35	0.06 1	0.05 9	0.10 182	0.14 210

LL-Strereo2	0.21 85	0.25 267	0.53 163	0.32 326	0.20 277	0.25 135	0.14 13	0.32 60	0.25 45	0.25 76	0.20 32	0.24 105	0.12 16	0.28 103	0.18 82	0.07 14	0.07 95	0.12 264	0.09 169	0.09 134	0.16 231

Wz-Net-LNSev-Ref	0.33 268	0.25 267	0.82 296	0.22 88	0.17 216	0.46 317	0.28 289	0.53 251	0.53 304	0.43 296	0.57 313	0.44 275	0.31 255	0.50 219	0.48 301	0.10 204	0.06 35	0.08 63	0.06 23	0.11 225	0.12 167

test_5	0.25 177	0.25 267	0.57 196	0.27 266	0.18 237	0.25 135	0.29 293	0.42 156	0.39 186	0.29 119	0.40 198	0.27 137	0.23 152	0.35 173	0.19 103	0.07 14	0.07 95	0.09 123	0.09 169	0.10 182	0.14 210

SACVNet	0.32 261	0.25 267	0.59 216	0.26 234	0.19 260	0.35 261	0.25 260	0.54 258	0.41 199	0.43 296	0.45 250	0.46 286	0.34 271	0.71 305	0.30 221	0.14 301	0.10 197	0.12 264	0.12 276	0.16 298	0.20 273

GwcNet-RSSM	0.28 219	0.25 267	0.61 229	0.22 88	0.14 111	0.28 169	0.24 247	0.46 192	0.44 229	0.33 189	0.46 262	0.41 253	0.28 218	0.55 240	0.31 230	0.11 235	0.07 95	0.09 123	0.10 213	0.10 182	0.09 61

BEATNet_4x	0.25 177	0.25 267	0.66 247	0.23 132	0.10 18	0.29 186	0.14 13	0.49 218	0.34 134	0.31 155	0.35 149	0.32 190	0.26 193	0.34 166	0.33 244	0.08 89	0.06 35	0.08 63	0.07 47	0.11 225	0.13 187

DANet	0.37 291	0.25 267	0.67 250	0.37 351	0.22 305	0.42 298	0.25 260	0.50 226	0.44 229	0.52 337	0.50 282	0.59 333	0.42 312	0.78 328	0.53 316	0.13 280	0.12 233	0.14 305	0.12 276	0.17 310	0.21 282
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CVANet_RVC	0.34 276	0.25 267	0.77 284	0.27 266	0.17 216	0.34 248	0.28 289	0.55 269	0.50 286	0.43 296	0.46 262	0.44 275	0.31 255	0.90 355	0.27 200	0.15 313	0.10 197	0.14 305	0.14 314	0.15 289	0.15 221

DeepPruner_ROB	0.28 219	0.25 267	0.64 241	0.22 88	0.16 191	0.30 197	0.21 179	0.54 258	0.33 126	0.36 230	0.38 176	0.38 232	0.26 193	0.45 208	0.28 206	0.15 313	0.11 217	0.11 234	0.11 239	0.14 282	0.14 210

CBMV	0.36 284	0.25 267	0.61 229	0.24 170	0.14 111	0.42 298	0.33 319	0.56 279	0.52 303	0.54 346	0.52 291	0.51 310	0.58 354	0.63 277	0.43 283	0.15 313	0.16 286	0.18 341	0.16 332	0.13 262	0.19 261
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	0.33 268	0.26 277	0.88 317	0.25 202	0.18 237	0.49 332	0.27 275	0.44 179	0.50 286	0.40 273	0.55 306	0.49 303	0.36 283	0.39 190	0.41 277	0.11 235	0.11 217	0.11 234	0.12 276	0.13 262	0.11 132

APVNet	0.38 296	0.26 277	0.87 311	0.26 234	0.22 305	0.52 341	0.35 325	0.64 342	0.46 249	0.40 273	0.52 291	0.48 297	0.39 300	0.84 344	0.48 301	0.13 280	0.14 256	0.15 319	0.16 332	0.16 298	0.16 231

RP	0.38 296	0.26 277	0.67 250	0.31 321	0.24 326	0.37 274	0.29 293	0.53 251	0.61 335	0.42 287	0.65 339	0.62 343	0.51 340	0.63 277	0.43 283	0.17 333	0.15 277	0.17 334	0.15 323	0.17 310	0.19 261

G-Net	0.47 340	0.26 277	1.02 339	0.34 341	0.28 345	0.89 382	0.35 325	0.47 201	0.46 249	0.68 364	1.20 385	0.64 352	0.59 356	0.61 266	0.60 331	0.16 321	0.14 256	0.17 334	0.13 300	0.22 346	0.21 282

DPSNet	0.51 347	0.26 277	1.16 357	0.28 291	0.21 290	0.76 370	0.56 377	0.89 390	0.82 370	0.49 328	0.51 285	0.64 352	0.81 378	0.89 352	0.85 357	0.17 333	0.16 286	0.13 287	0.13 300	0.26 361	0.27 330

XPNet_ROB	0.35 282	0.26 277	0.58 209	0.28 291	0.19 260	0.37 274	0.31 308	0.57 288	0.51 292	0.52 337	0.54 301	0.57 327	0.38 293	0.65 286	0.48 301	0.17 333	0.12 233	0.13 287	0.12 276	0.16 298	0.17 243

AASNet	0.29 233	0.27 283	0.67 250	0.26 234	0.18 237	0.34 248	0.21 179	0.64 342	0.49 281	0.36 230	0.41 209	0.32 190	0.26 193	0.33 152	0.39 270	0.12 263	0.09 172	0.10 187	0.08 108	0.14 282	0.12 167

ACRE	0.23 127	0.27 283	0.83 298	0.24 170	0.15 162	0.24 125	0.20 160	0.38 112	0.32 112	0.32 180	0.33 135	0.23 90	0.15 54	0.26 75	0.22 152	0.09 147	0.07 95	0.08 63	0.07 47	0.08 66	0.09 61

HCRNet	0.25 177	0.27 283	0.42 44	0.34 341	0.17 216	0.27 155	0.18 97	0.45 186	0.37 167	0.31 155	0.35 149	0.32 190	0.23 152	0.44 202	0.21 137	0.13 280	0.08 143	0.13 287	0.11 239	0.11 225	0.09 61

DMCA-RVC	0.30 246	0.27 283	0.93 328	0.28 291	0.17 216	0.30 197	0.21 179	0.43 161	0.36 154	0.40 273	0.38 176	0.39 243	0.36 283	0.44 202	0.34 248	0.13 280	0.10 197	0.16 325	0.12 276	0.13 262	0.11 132

TDLM	0.32 261	0.27 283	0.52 153	0.30 311	0.15 162	0.33 234	0.32 314	0.54 258	0.50 286	0.44 303	0.43 228	0.39 243	0.30 242	0.92 362	0.30 221	0.14 301	0.09 172	0.13 287	0.12 276	0.13 262	0.14 210

iResNet_ROB	0.27 212	0.27 283	0.48 89	0.21 56	0.12 50	0.32 228	0.17 58	0.57 288	0.55 316	0.39 264	0.44 237	0.37 226	0.28 218	0.43 199	0.28 206	0.08 89	0.06 35	0.06 1	0.05 9	0.09 134	0.11 132

WCMA_ROB	0.55 354	0.27 283	0.76 278	0.26 234	0.22 305	0.62 357	0.36 330	0.57 288	0.58 324	0.97 385	1.40 393	1.28 391	0.94 387	0.80 335	0.80 353	0.20 354	0.17 304	0.16 325	0.16 332	0.19 329	0.29 340

CIPLG	0.23 127	0.28 290	0.75 274	0.24 170	0.16 191	0.25 135	0.20 160	0.38 112	0.33 126	0.32 180	0.34 143	0.23 90	0.15 54	0.27 85	0.22 152	0.09 147	0.07 95	0.08 63	0.07 47	0.08 66	0.09 61

GANet	0.40 311	0.28 290	0.67 250	0.31 321	0.18 237	0.43 302	0.39 343	0.60 317	0.46 249	0.48 327	0.78 359	0.55 322	0.45 320	0.96 367	0.55 323	0.13 280	0.14 256	0.13 287	0.12 276	0.15 289	0.16 231

StereoDRNet	0.34 276	0.28 290	0.70 259	0.28 291	0.21 290	0.43 302	0.30 299	0.63 336	0.51 292	0.47 321	0.40 198	0.48 297	0.31 255	0.58 249	0.44 290	0.12 263	0.10 197	0.12 264	0.11 239	0.13 262	0.13 187

SDNR	0.47 340	0.29 293	0.92 324	0.24 170	0.37 371	1.27 399	0.17 58	0.54 258	0.58 324	0.44 303	0.85 367	0.55 322	0.28 218	1.19 384	0.52 312	0.23 359	0.24 351	0.17 334	0.13 300	0.19 329	0.26 327

IPLGR_C	0.23 127	0.29 293	0.81 293	0.24 170	0.16 191	0.24 125	0.20 160	0.38 112	0.33 126	0.32 180	0.33 135	0.23 90	0.15 54	0.26 75	0.22 152	0.09 147	0.07 95	0.08 63	0.07 47	0.08 66	0.09 61

psmorigin	0.52 350	0.29 293	3.10 412	0.24 170	0.19 260	0.39 283	0.24 247	0.52 241	0.45 240	0.66 362	0.68 345	0.70 368	0.52 342	0.86 347	0.49 307	0.15 313	0.17 304	0.13 287	0.14 314	0.16 298	0.23 297

GwcNet	0.37 291	0.29 293	1.12 351	0.25 202	0.24 326	0.48 329	0.27 275	0.58 300	0.60 333	0.39 264	0.54 301	0.51 310	0.34 271	0.60 260	0.46 296	0.13 280	0.12 233	0.12 264	0.11 239	0.13 262	0.15 221

Nwc_Net	0.39 301	0.29 293	0.84 302	0.32 326	0.24 326	0.45 315	0.30 299	0.67 354	0.51 292	0.39 264	0.70 349	0.59 333	0.48 333	0.61 266	0.45 295	0.16 321	0.12 233	0.19 347	0.21 356	0.14 282	0.15 221

CFNet	0.29 233	0.29 293	0.57 196	0.23 132	0.14 111	0.34 248	0.15 26	0.53 251	0.46 249	0.31 155	0.40 198	0.38 232	0.27 199	0.76 324	0.28 206	0.10 204	0.07 95	0.11 234	0.11 239	0.11 225	0.09 61

ARAFT	0.26 196	0.30 299	0.87 311	0.22 88	0.12 50	0.30 197	0.24 247	0.46 192	0.34 134	0.33 189	0.28 83	0.29 161	0.20 130	0.49 215	0.19 103	0.08 89	0.06 35	0.12 264	0.11 239	0.09 134	0.09 61

GMStereo	0.21 85	0.30 299	0.57 196	0.21 56	0.12 50	0.24 125	0.18 97	0.30 41	0.41 199	0.26 81	0.24 58	0.17 43	0.16 66	0.25 58	0.19 103	0.10 204	0.07 95	0.08 63	0.08 108	0.11 225	0.09 61
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
ADCL	0.50 345	0.30 299	1.15 355	0.28 291	0.19 260	0.77 373	0.64 382	0.57 288	0.73 363	0.57 353	0.73 354	0.55 322	0.60 357	0.66 292	1.53 395	0.11 235	0.10 197	0.13 287	0.13 300	0.15 289	0.16 231

AF-Net	0.40 311	0.31 302	0.74 271	0.33 337	0.24 326	0.43 302	0.30 299	0.64 342	0.67 348	0.44 303	0.69 348	0.65 354	0.52 342	0.59 255	0.48 301	0.16 321	0.12 233	0.19 347	0.14 314	0.16 298	0.14 210

NCC-stereo	0.42 320	0.31 302	0.87 311	0.32 326	0.29 354	0.47 323	0.37 332	0.68 359	0.53 304	0.42 287	0.58 316	0.57 327	0.52 342	0.75 318	0.54 320	0.18 343	0.14 256	0.18 341	0.25 369	0.17 310	0.18 245

Abc-Net	0.42 320	0.31 302	0.87 311	0.32 326	0.29 354	0.47 323	0.37 332	0.68 359	0.53 304	0.42 287	0.58 316	0.57 327	0.52 342	0.75 318	0.54 320	0.18 343	0.14 256	0.18 341	0.25 369	0.17 310	0.18 245
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
AANet_RVC	0.33 268	0.31 302	0.69 256	0.23 132	0.14 111	0.30 197	0.23 225	0.49 218	0.55 316	0.39 264	0.60 324	0.43 269	0.30 242	0.88 350	0.54 320	0.11 235	0.08 143	0.07 15	0.07 47	0.10 182	0.12 167

LALA_ROB	0.38 296	0.31 302	0.65 244	0.30 311	0.21 290	0.46 317	0.39 343	0.63 336	0.54 308	0.53 343	0.52 291	0.69 365	0.36 283	0.52 230	0.48 301	0.18 343	0.11 217	0.16 325	0.14 314	0.17 310	0.16 231

PSMNet_ROB	0.36 284	0.31 302	0.71 265	0.31 321	0.21 290	0.44 307	0.44 355	0.61 324	0.49 281	0.39 264	0.45 250	0.49 303	0.32 266	0.66 292	0.53 316	0.14 301	0.10 197	0.15 319	0.14 314	0.13 262	0.13 187

MeshStereo	0.60 365	0.31 302	0.71 265	0.22 88	0.17 216	0.66 363	0.36 330	0.81 381	0.63 341	1.48 410	1.32 390	1.65 398	0.83 379	1.18 383	0.74 347	0.17 333	0.17 304	0.17 334	0.14 314	0.17 310	0.19 261
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
dd	0.23 127	0.32 309	0.55 179	0.23 132	0.12 50	0.27 155	0.21 179	0.32 60	0.45 240	0.30 140	0.29 89	0.25 116	0.17 81	0.31 138	0.26 193	0.13 280	0.07 95	0.10 187	0.08 108	0.12 250	0.09 61

DGSMNet	0.63 371	0.32 309	1.01 338	0.54 383	0.73 396	0.62 357	1.36 413	0.62 332	0.58 324	0.38 253	0.62 335	0.52 315	0.34 271	0.65 286	0.47 299	0.54 389	0.61 406	0.67 395	0.61 403	0.65 391	0.69 402

FADNet-RVC-Resample	0.31 256	0.32 309	1.16 357	0.27 266	0.17 216	0.33 234	0.21 179	0.49 218	0.40 194	0.36 230	0.38 176	0.34 203	0.27 199	0.54 237	0.27 200	0.10 204	0.10 197	0.14 305	0.13 300	0.13 262	0.18 245

ETE_ROB	0.36 284	0.32 309	0.64 241	0.30 311	0.18 237	0.40 289	0.38 340	0.59 308	0.49 281	0.50 331	0.52 291	0.62 343	0.37 288	0.58 249	0.43 283	0.13 280	0.10 197	0.14 305	0.12 276	0.17 310	0.18 245

LL-Strereo	0.32 261	0.33 313	0.77 284	0.26 234	0.24 326	0.22 91	0.23 225	0.58 300	0.44 229	0.35 219	0.32 119	0.41 253	0.40 303	0.93 363	0.25 184	0.08 89	0.13 247	0.11 234	0.09 169	0.09 134	0.22 290

RAFT + AFF	0.30 246	0.33 313	0.76 278	0.25 202	0.17 216	0.30 197	0.33 319	0.55 269	0.42 211	0.28 96	0.30 100	0.31 180	0.31 255	0.64 282	0.32 236	0.09 147	0.11 217	0.11 234	0.10 213	0.12 250	0.16 231

aanetorigin	0.40 311	0.33 313	1.14 354	0.25 202	0.19 260	0.30 197	0.37 332	0.34 77	0.47 262	0.95 383	0.82 364	0.52 315	0.56 351	0.50 219	0.52 312	0.11 235	0.09 172	0.10 187	0.10 213	0.16 298	0.19 261

ADCRef	0.41 316	0.33 313	1.05 341	0.26 234	0.21 290	0.49 332	0.27 275	0.54 258	0.51 292	0.51 334	0.59 320	0.35 217	0.47 329	0.54 237	1.35 389	0.09 147	0.08 143	0.12 264	0.12 276	0.12 250	0.13 187

STTRV1_RVC	0.42 320	0.33 313	0.89 319	0.29 304	0.36 370	0.49 332	0.31 308	0.63 336	0.54 308	0.47 321	0.56 310	0.47 293	0.43 315	1.00 370	0.40 272	0.28 371	0.21 328	0.20 351	0.18 347	0.25 356	0.18 245

FC-DCNN	0.73 378	0.33 313	0.84 302	0.33 337	0.28 345	0.82 379	0.40 347	0.82 382	0.83 371	1.43 403	1.60 401	1.97 403	1.38 401	1.10 379	0.93 360	0.24 361	0.22 334	0.27 366	0.26 373	0.26 361	0.32 348

NCCL2	0.37 291	0.33 313	0.59 216	0.37 351	0.23 314	0.42 298	0.41 350	0.56 279	0.44 229	0.47 321	0.47 269	0.61 340	0.39 300	0.58 249	0.41 277	0.16 321	0.13 247	0.21 354	0.22 363	0.16 298	0.18 245

DN-CSS_ROB	0.24 153	0.33 313	0.69 256	0.25 202	0.14 111	0.26 149	0.13 3	0.42 156	0.35 141	0.30 140	0.42 216	0.22 77	0.20 130	0.34 166	0.22 152	0.07 14	0.06 35	0.11 234	0.11 239	0.11 225	0.09 61

ccnet	0.43 326	0.34 321	0.62 232	0.28 291	0.33 361	0.60 355	0.34 323	0.68 359	0.47 262	0.54 346	0.66 341	0.56 326	0.46 327	0.73 309	0.66 341	0.26 365	0.19 315	0.24 363	0.22 363	0.27 365	0.25 318

SHD	0.45 331	0.34 321	0.89 319	0.37 351	0.28 345	0.46 317	0.23 225	0.72 370	0.96 384	0.65 360	0.61 333	0.61 340	0.48 333	0.64 282	0.69 344	0.16 321	0.16 286	0.16 325	0.16 332	0.21 342	0.25 318

FBW_ROB	0.46 337	0.34 321	0.71 265	0.32 326	0.20 277	0.51 336	0.32 314	0.73 371	0.63 341	0.60 355	0.57 313	0.65 354	0.44 318	1.42 397	0.62 335	0.14 301	0.17 304	0.22 359	0.16 332	0.17 310	0.23 297

MSMD_ROB	0.63 371	0.34 321	0.70 259	0.30 311	0.25 336	0.88 381	0.35 325	0.58 300	0.67 348	1.13 393	1.52 397	1.75 401	1.05 392	0.90 355	0.60 331	0.24 361	0.22 334	0.27 366	0.27 375	0.25 356	0.27 330

HBP-ISP	0.34 276	0.35 325	0.76 278	0.23 132	0.17 216	0.33 234	0.22 201	0.56 279	0.47 262	0.42 287	0.49 280	0.33 196	0.41 308	0.73 309	0.27 200	0.18 343	0.19 315	0.24 363	0.20 354	0.16 298	0.16 231

Wz-Net-LNSev	0.36 284	0.35 325	1.06 343	0.26 234	0.21 290	0.47 323	0.33 319	0.56 279	0.58 324	0.45 310	0.54 301	0.50 307	0.37 288	0.40 191	0.42 280	0.12 263	0.11 217	0.10 187	0.09 169	0.14 282	0.15 221

Wz-Net-MNSev	0.39 301	0.35 325	0.99 337	0.26 234	0.21 290	0.59 354	0.39 343	0.58 300	0.61 335	0.49 328	0.56 310	0.53 319	0.37 288	0.61 266	0.47 299	0.11 235	0.09 172	0.11 234	0.11 239	0.15 289	0.15 221

FADNet_RVC	0.31 256	0.35 325	0.98 335	0.24 170	0.16 191	0.30 197	0.17 58	0.52 241	0.39 186	0.30 140	0.38 176	0.30 171	0.29 235	0.54 237	0.33 244	0.14 301	0.14 256	0.14 305	0.16 332	0.21 342	0.24 309

RGC	0.41 316	0.35 325	0.76 278	0.35 346	0.28 345	0.41 293	0.29 293	0.60 317	0.55 316	0.47 321	0.64 337	0.63 347	0.47 329	0.74 313	0.46 296	0.16 321	0.15 277	0.21 354	0.21 356	0.19 329	0.21 282

PA-Net	0.40 311	0.35 325	1.05 341	0.32 326	0.28 345	0.39 283	0.43 353	0.53 251	0.56 320	0.35 219	0.43 228	0.41 253	0.36 283	0.83 343	0.61 334	0.12 263	0.23 342	0.16 325	0.23 367	0.13 262	0.20 273
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
ADCP+	0.48 343	0.36 331	1.47 382	0.26 234	0.22 305	0.57 350	0.40 347	0.56 279	0.54 308	0.46 315	0.52 291	0.46 286	0.53 347	0.59 255	1.93 404	0.10 204	0.08 143	0.11 234	0.11 239	0.14 282	0.15 221

ADCPNet	0.51 347	0.36 331	1.82 396	0.27 266	0.23 314	0.71 366	0.39 343	0.56 279	0.54 308	0.52 337	0.60 324	0.66 358	0.57 353	0.64 282	1.23 378	0.15 313	0.18 311	0.14 305	0.23 367	0.19 329	0.22 290

PS-NSSS	0.33 268	0.36 331	0.61 229	0.24 170	0.18 237	0.33 234	0.24 247	0.59 308	0.42 211	0.38 253	0.52 291	0.36 222	0.31 255	0.80 335	0.32 236	0.18 343	0.14 256	0.21 354	0.15 323	0.17 310	0.14 210

UDGNet	0.24 153	0.37 334	0.53 163	0.25 202	0.14 111	0.24 125	0.18 97	0.32 60	0.44 229	0.29 119	0.28 83	0.24 105	0.20 130	0.30 129	0.21 137	0.16 321	0.07 95	0.21 354	0.11 239	0.16 298	0.11 132

SuperB	0.50 345	0.37 334	2.16 402	0.23 132	0.15 162	0.41 293	0.32 314	0.50 226	0.83 371	0.44 303	0.51 285	0.33 196	0.45 320	0.69 299	1.07 371	0.10 204	0.08 143	0.09 123	0.08 108	0.95 408	0.18 245

RTSC	0.43 326	0.37 334	0.95 332	0.30 311	0.20 277	0.50 335	0.23 225	0.65 348	0.86 374	0.56 350	0.54 301	0.51 310	0.36 283	0.71 305	0.92 359	0.13 280	0.14 256	0.11 234	0.13 300	0.18 325	0.19 261

DeepPrunerF	0.46 337	0.37 334	1.50 384	0.34 341	0.30 356	0.36 269	0.37 332	0.64 342	1.15 396	0.41 283	0.45 250	0.40 246	0.41 308	0.82 339	0.53 316	0.18 343	0.14 256	0.23 361	0.21 356	0.17 310	0.18 245

iResNetv2_ROB	0.29 233	0.37 334	0.92 324	0.24 170	0.13 83	0.30 197	0.19 129	0.55 269	0.51 292	0.39 264	0.46 262	0.39 243	0.27 199	0.36 177	0.30 221	0.09 147	0.06 35	0.07 15	0.05 9	0.13 262	0.11 132

PDISCO_ROB	0.45 331	0.37 334	0.89 319	0.44 374	0.37 371	0.70 365	0.35 325	0.75 374	0.78 366	0.45 310	0.53 298	0.65 354	0.40 303	0.68 298	0.52 312	0.22 358	0.12 233	0.21 354	0.19 350	0.26 361	0.22 290

dad	0.30 246	0.38 340	0.60 223	0.22 88	0.14 111	0.32 228	0.21 179	0.35 86	0.51 292	0.45 310	0.45 250	0.46 286	0.23 152	0.41 194	0.27 200	0.21 355	0.11 217	0.20 351	0.11 239	0.15 289	0.11 132

FCDSN-DC	0.67 374	0.38 340	0.83 298	0.37 351	0.30 356	0.66 363	0.37 332	0.69 365	0.70 356	1.15 395	1.53 398	1.70 400	1.38 401	1.00 370	0.83 355	0.24 361	0.22 334	0.27 366	0.26 373	0.27 365	0.32 348
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
NaN_ROB	0.44 328	0.38 340	0.94 331	0.30 311	0.20 277	0.52 341	0.49 367	0.61 324	0.60 333	0.56 350	0.47 269	0.49 303	0.42 312	1.24 386	0.76 349	0.12 263	0.18 311	0.12 264	0.13 300	0.12 250	0.18 245

PWC_ROB	0.41 316	0.38 340	0.92 324	0.26 234	0.20 277	0.39 283	0.19 129	0.61 324	0.69 354	0.58 354	0.84 366	0.52 315	0.44 318	0.74 313	0.62 335	0.13 280	0.09 172	0.14 305	0.10 213	0.17 310	0.18 245

Syn2CoEx	0.39 301	0.39 344	1.08 348	0.35 346	0.21 290	0.41 293	0.29 293	0.63 336	0.51 292	0.43 296	0.56 310	0.45 280	0.45 320	0.69 299	0.39 270	0.17 333	0.14 256	0.16 325	0.12 276	0.13 262	0.16 231

EDNetEfficient	0.64 373	0.39 344	2.52 404	0.26 234	0.26 339	0.39 283	0.49 367	0.42 156	1.06 388	1.38 400	0.86 368	0.61 340	0.97 388	0.66 292	1.62 399	0.11 235	0.10 197	0.10 187	0.12 276	0.20 336	0.19 261

LE_ROB	1.82 411	0.39 344	3.15 413	0.50 381	0.55 387	0.79 375	1.00 401	0.89 390	6.48 422	7.40 424	2.07 409	2.07 404	5.08 419	1.33 394	3.96 418	0.11 235	0.09 172	0.12 264	0.11 239	0.11 225	0.13 187

ELAS_RVC	0.80 385	0.40 347	1.10 350	0.40 366	0.35 365	0.93 383	1.10 408	0.87 388	1.12 394	1.40 401	1.39 391	1.27 390	1.55 408	1.13 380	1.13 374	0.29 373	0.27 361	0.30 371	0.28 376	0.31 372	0.36 356
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.80 385	0.40 347	0.91 323	0.39 361	0.35 365	1.52 407	0.81 395	0.97 392	0.98 385	1.47 409	1.58 400	1.19 388	1.33 400	1.01 372	1.21 377	0.29 373	0.27 361	0.30 371	0.29 378	0.32 375	0.36 356
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PVD	0.62 368	0.41 349	0.93 328	0.44 374	0.39 375	0.63 360	0.51 371	0.86 387	1.27 397	0.93 382	1.09 380	0.81 373	0.85 380	0.89 352	0.89 358	0.21 355	0.23 342	0.22 359	0.19 350	0.28 368	0.41 373

PASM	0.49 344	0.41 349	1.15 355	0.37 351	0.35 365	0.42 298	0.42 351	0.54 258	0.65 344	0.54 346	0.54 301	0.63 347	0.48 333	0.94 366	0.51 311	0.27 369	0.30 378	0.30 371	0.33 380	0.29 370	0.29 340

SANet	0.58 362	0.41 349	1.38 376	0.27 266	0.16 191	0.72 367	0.48 363	0.71 367	1.34 398	0.69 365	0.97 376	0.94 379	0.78 374	0.97 369	0.93 360	0.14 301	0.12 233	0.12 264	0.12 276	0.18 325	0.20 273

PWCDC_ROB	0.41 316	0.41 349	0.77 284	0.34 341	0.21 290	0.43 302	0.20 160	0.60 317	0.90 377	0.44 303	1.24 388	0.36 222	0.38 293	0.56 245	0.48 301	0.18 343	0.11 217	0.11 234	0.10 213	0.20 336	0.16 231

FADNet-RVC	0.34 276	0.43 353	0.97 333	0.25 202	0.20 277	0.33 234	0.20 160	0.51 236	0.42 211	0.34 204	0.40 198	0.41 253	0.29 235	0.65 286	0.36 258	0.14 301	0.14 256	0.14 305	0.15 323	0.19 329	0.20 273

FADNet	0.34 276	0.43 353	0.88 317	0.24 170	0.22 305	0.37 274	0.19 129	0.56 279	0.49 281	0.32 180	0.36 162	0.43 269	0.32 266	0.65 286	0.30 221	0.17 333	0.16 286	0.14 305	0.16 332	0.25 356	0.21 282

MaskLacGwcNet_RVC	0.38 296	0.43 353	0.72 269	0.35 346	0.19 260	0.51 336	0.25 260	0.56 279	0.39 186	0.42 287	0.47 269	0.47 293	0.27 199	0.74 313	0.32 236	0.38 384	0.19 315	0.27 366	0.17 343	0.29 370	0.27 330

Anonymous Stereo	0.42 320	0.43 353	1.38 376	0.32 326	0.26 339	0.35 261	0.48 363	0.55 269	0.58 324	0.43 296	0.48 278	0.40 246	0.29 235	0.93 363	0.56 324	0.16 321	0.16 286	0.15 319	0.16 332	0.16 298	0.20 273

SGM-Forest	0.42 320	0.44 357	0.92 324	0.24 170	0.16 191	0.45 315	0.40 347	0.58 300	0.50 286	0.54 346	0.63 336	0.52 315	0.51 340	0.91 357	0.66 341	0.17 333	0.17 304	0.17 334	0.15 323	0.15 289	0.21 282
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
XQC	0.47 340	0.45 358	1.07 345	0.40 366	0.28 345	0.58 352	0.38 340	0.67 354	0.76 365	0.53 343	0.47 269	0.59 333	0.47 329	0.74 313	0.80 353	0.18 343	0.14 256	0.18 341	0.16 332	0.26 361	0.24 309

ADCMid	0.53 351	0.45 358	1.46 381	0.27 266	0.22 305	0.51 336	0.38 340	0.61 324	0.58 324	0.75 369	0.67 343	0.62 343	0.66 370	0.66 292	1.75 400	0.13 280	0.12 233	0.17 334	0.17 343	0.20 336	0.21 282

SAMSARA	0.62 368	0.47 360	0.93 328	0.70 392	0.50 382	1.15 394	1.29 412	0.79 378	0.70 356	0.77 374	0.55 306	0.92 378	0.58 354	0.87 349	0.77 350	0.19 352	0.27 361	0.18 341	0.19 350	0.27 365	0.28 336

CSAN	0.55 354	0.47 360	1.19 365	0.37 351	0.23 314	0.57 350	0.61 380	0.65 348	0.72 360	0.65 360	0.78 359	0.66 358	0.65 369	1.41 396	0.77 350	0.21 355	0.17 304	0.20 351	0.21 356	0.18 325	0.21 282

FINET	0.58 362	0.48 362	1.35 375	0.38 359	0.37 371	0.96 387	1.13 409	0.84 386	1.05 387	0.50 331	0.70 349	0.45 280	0.61 361	0.63 277	0.62 335	0.26 365	0.28 365	0.14 305	0.13 300	0.20 336	0.44 377

LSM	1.68 409	0.48 362	2.91 409	2.28 422	17.60 432	0.52 341	0.55 376	0.65 348	0.78 366	0.84 377	1.11 381	0.63 347	0.55 349	0.79 332	0.53 316	0.16 321	0.25 352	0.18 341	0.21 356	0.25 356	2.37 423

WZ-Net	0.56 358	0.49 364	2.14 401	0.30 311	0.24 326	0.58 352	0.48 363	0.65 348	0.80 368	0.51 334	0.72 351	0.68 363	0.60 357	1.06 377	1.01 366	0.13 280	0.10 197	0.11 234	0.12 276	0.19 329	0.23 297

AnyNet_C32	0.55 354	0.51 365	1.34 374	0.29 304	0.28 345	0.61 356	0.62 381	0.57 288	0.62 339	0.63 358	0.68 345	0.54 321	0.55 349	0.82 339	1.81 401	0.15 313	0.15 277	0.15 319	0.18 347	0.21 342	0.25 318

Consistency-Raft	0.56 358	0.52 366	1.12 351	0.45 376	0.49 381	0.48 329	0.45 356	0.73 371	0.74 364	0.45 310	0.82 364	0.46 286	0.60 357	0.51 224	0.63 338	0.39 386	0.40 389	0.44 384	0.51 395	0.53 386	0.38 372

GANetREF_RVC	0.45 331	0.52 366	0.87 311	0.39 361	0.20 277	0.51 336	0.50 369	0.68 359	0.67 348	0.47 321	0.46 262	0.50 307	0.43 315	0.91 357	0.40 272	0.28 371	0.21 328	0.32 375	0.19 350	0.28 368	0.23 297
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-SNSev	0.45 331	0.53 368	1.42 380	0.31 321	0.21 290	0.44 307	0.45 356	0.64 342	0.68 352	0.46 315	0.66 341	0.62 343	0.40 303	0.78 328	0.65 339	0.12 263	0.11 217	0.12 264	0.13 300	0.17 310	0.19 261

UDG	0.42 320	0.54 369	0.67 250	0.41 370	0.35 365	0.47 323	0.27 275	0.57 288	0.48 268	0.40 273	0.46 262	0.59 333	0.45 320	0.47 212	0.46 296	0.26 365	0.19 315	0.49 386	0.22 363	0.37 378	0.30 342

anonymity	0.57 360	0.55 370	0.74 271	0.48 379	0.63 390	0.56 348	0.43 353	0.71 367	0.51 292	0.64 359	0.55 306	0.57 327	0.61 361	0.65 286	0.57 327	0.55 390	0.55 401	0.50 387	0.54 396	0.51 384	0.61 393

CC-Net-ROB	0.46 337	0.55 370	0.86 309	0.38 359	0.23 314	0.51 336	0.30 299	0.69 365	0.51 292	0.46 315	0.51 285	0.48 297	0.38 293	0.96 367	0.40 272	0.36 381	0.23 342	0.56 390	0.25 369	0.34 377	0.22 290

RTS	0.81 387	0.56 372	4.76 415	0.37 351	0.30 356	1.11 391	0.52 372	0.67 354	1.07 389	0.76 372	0.91 372	0.60 338	0.61 361	1.64 400	1.24 379	0.15 313	0.13 247	0.15 319	0.15 323	0.22 346	0.24 309

RTSA	0.81 387	0.56 372	4.76 415	0.37 351	0.30 356	1.11 391	0.52 372	0.67 354	1.07 389	0.76 372	0.91 372	0.60 338	0.61 361	1.64 400	1.24 379	0.15 313	0.13 247	0.15 319	0.15 323	0.22 346	0.24 309

ADCS	0.62 368	0.56 372	1.54 387	0.30 311	0.25 336	0.56 348	0.46 359	0.71 367	0.86 374	0.77 374	0.72 351	0.68 363	0.62 365	0.82 339	2.33 410	0.17 333	0.16 286	0.16 325	0.17 343	0.23 351	0.27 330

SGM-ForestM	1.59 405	0.56 372	1.52 386	0.41 370	0.34 362	2.77 416	1.67 416	1.69 409	1.73 405	2.48 415	2.27 413	6.02 423	2.90 416	3.08 416	2.83 414	0.25 364	0.30 378	0.19 347	0.20 354	0.18 325	0.45 381

SQANet	0.44 328	0.57 376	0.89 319	0.49 380	0.39 375	0.47 323	0.23 225	0.53 251	0.44 229	0.41 283	0.48 278	0.47 293	0.34 271	0.58 249	0.43 283	0.38 384	0.15 277	0.40 382	0.21 356	0.50 383	0.34 353

EDNetEfficientorigin	7.48 421	0.57 376	139.59 444	0.25 202	0.17 216	0.44 307	0.30 299	0.48 211	1.04 386	1.29 397	1.02 378	0.82 374	0.87 383	0.76 324	1.02 367	0.10 204	0.09 172	0.12 264	0.11 239	0.22 346	0.25 318

GASNet	0.39 301	0.58 378	1.27 370	0.35 346	0.23 314	0.35 261	0.23 225	0.63 336	0.56 320	0.41 283	0.38 176	0.45 280	0.30 242	0.81 338	0.42 280	0.16 321	0.11 217	0.14 305	0.14 314	0.23 351	0.12 167

MFN_U_SF_RVC	0.58 362	0.58 378	1.31 373	0.39 361	0.23 314	0.72 367	0.30 299	0.83 384	0.68 352	0.74 368	0.74 355	0.86 375	0.60 357	0.84 344	0.83 355	0.29 373	0.27 361	0.32 375	0.37 386	0.31 372	0.33 350

MANE	1.63 407	0.58 378	1.16 357	0.59 385	0.60 389	2.71 415	1.53 414	2.63 419	3.62 414	2.33 414	3.26 415	3.66 417	2.98 417	2.26 413	2.26 409	0.37 382	0.40 389	0.31 374	0.49 391	0.31 372	0.63 396

DDUNet	0.45 331	0.60 381	0.71 265	0.45 376	0.39 375	0.46 317	0.32 314	0.53 251	0.44 229	0.46 315	0.53 298	0.57 327	0.38 293	0.51 224	0.43 283	0.34 379	0.21 328	0.56 390	0.25 369	0.41 380	0.36 356

MFN_U_SF_DS_RVC	0.53 351	0.60 381	0.98 335	0.40 366	0.25 336	0.87 380	0.57 378	0.60 317	0.64 343	0.60 355	0.67 343	0.63 347	0.42 312	1.13 380	0.50 308	0.23 359	0.28 365	0.27 366	0.35 382	0.25 356	0.33 350

NVStereoNet_ROB	0.74 379	0.64 383	1.20 367	0.55 384	0.43 379	0.54 347	0.48 363	0.75 374	0.87 376	0.88 379	1.72 403	1.06 383	1.03 391	1.29 390	0.98 365	0.35 380	0.42 392	0.41 383	0.48 390	0.38 379	0.43 375
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
AnyNet_C01	0.68 376	0.69 384	2.64 406	0.33 337	0.27 344	0.93 383	0.64 382	0.66 352	0.65 344	0.70 366	0.97 376	0.75 371	0.63 367	1.01 372	1.52 394	0.17 333	0.16 286	0.17 334	0.17 343	0.24 355	0.28 336

Wz-Net-TNSev	0.55 354	0.72 385	1.90 397	0.26 234	0.21 290	0.64 361	0.45 356	0.66 352	0.71 358	0.52 337	0.55 306	0.71 369	0.63 367	1.04 375	0.94 362	0.16 321	0.15 277	0.13 287	0.15 323	0.21 342	0.24 309

SPS-STEREO	0.74 379	0.72 385	1.18 364	0.52 382	0.57 388	0.76 370	0.50 369	0.80 379	0.66 347	0.97 385	0.88 371	0.94 379	0.74 372	1.08 378	1.04 369	0.58 393	0.51 395	0.50 387	0.50 394	0.56 387	0.72 404
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
otaku	0.60 365	0.73 387	1.13 353	0.64 387	0.45 380	0.73 369	0.37 332	0.67 354	0.67 348	0.52 337	0.75 357	0.66 358	0.46 327	0.74 313	0.59 330	0.55 390	0.34 386	0.56 390	0.36 384	0.65 391	0.49 387

MSC_U_SF_DS_RVC	0.70 377	0.73 387	1.26 369	0.47 378	0.28 345	1.42 405	0.60 379	0.82 382	0.94 383	0.85 378	0.86 368	0.88 377	0.70 371	1.32 393	0.75 348	0.37 382	0.30 378	0.34 378	0.36 384	0.44 381	0.42 374

Ntro	0.61 367	0.75 389	1.16 357	0.67 389	0.50 382	0.76 370	0.37 332	0.68 359	0.71 358	0.50 331	0.59 320	0.65 354	0.52 342	0.79 332	0.58 329	0.58 393	0.32 383	0.57 393	0.34 381	0.69 396	0.50 388

coex-ft	3.48 417	0.81 390	48.53 442	0.24 170	0.19 260	0.53 344	0.47 362	0.49 218	2.36 410	7.18 423	1.20 385	0.96 382	2.53 414	0.75 318	2.14 408	0.13 280	0.15 277	0.14 305	0.12 276	0.22 346	0.47 383

MFMNet_re	0.74 379	0.84 391	1.16 357	0.64 387	0.70 395	0.79 375	0.71 387	0.77 377	0.85 373	0.79 376	0.86 368	0.69 365	0.80 376	0.73 309	0.65 339	0.66 397	0.59 405	0.61 394	0.58 401	0.68 394	0.71 403

SGM+DAISY	1.12 397	0.86 392	1.64 390	0.68 390	0.80 404	1.68 409	1.68 417	1.08 394	1.10 391	1.53 411	1.76 405	1.47 395	1.53 407	1.24 386	1.42 393	0.66 397	0.65 411	0.52 389	0.54 396	0.57 388	0.91 411

JetBlue	1.20 399	0.89 393	2.53 405	0.59 385	0.76 397	3.16 418	2.09 418	1.16 396	0.93 380	0.95 383	1.12 382	1.65 398	1.27 398	2.15 411	1.87 403	0.43 388	0.37 388	0.38 380	0.39 388	0.62 389	0.63 396

ACVNet-4b	0.76 382	0.90 394	1.67 391	0.73 394	0.51 385	0.80 378	0.31 308	0.74 373	0.81 369	0.51 334	0.72 351	0.94 379	0.43 315	1.01 372	1.32 387	1.18 415	0.22 334	0.77 399	0.45 389	0.70 397	0.50 388

ACVNet_1	0.77 384	0.92 395	1.79 395	0.73 394	0.53 386	0.78 374	0.42 351	0.88 389	0.90 377	0.75 369	0.76 358	1.32 392	0.80 376	1.04 375	0.70 345	0.57 392	0.32 383	0.72 397	0.35 382	0.70 397	0.50 388

DispFullNet	0.67 374	0.94 396	1.63 389	0.77 397	1.19 414	0.53 344	0.25 260	0.61 324	0.72 360	0.70 366	0.60 324	0.69 365	0.90 384	0.80 335	0.52 312	0.27 369	0.13 247	0.74 398	0.31 379	0.68 394	0.44 377

IMH-64-1	0.94 389	0.95 397	1.07 345	0.98 403	0.76 397	0.93 383	0.72 388	1.30 398	1.11 392	0.91 380	1.45 394	1.14 384	1.00 389	1.25 388	0.97 363	0.77 399	0.51 395	0.97 404	0.55 399	0.90 402	0.66 399

IMH-64	0.94 389	0.95 397	1.07 345	0.98 403	0.76 397	0.93 383	0.72 388	1.30 398	1.11 392	0.91 380	1.45 394	1.14 384	1.00 389	1.25 388	0.97 363	0.77 399	0.51 395	0.97 404	0.55 399	0.90 402	0.66 399

ACVNet_2	0.94 389	0.98 399	1.71 393	0.83 399	0.63 390	1.02 389	0.64 382	1.16 396	1.43 401	1.02 387	1.39 391	1.47 395	0.86 382	1.16 382	0.79 352	0.63 396	0.43 394	0.78 400	0.49 391	0.80 399	0.57 391

WAO-7	1.05 392	1.00 400	1.19 365	0.83 399	0.67 394	1.22 397	0.84 397	1.43 402	1.56 403	1.13 393	1.75 404	1.46 394	1.25 397	1.56 399	1.28 381	0.61 395	0.62 409	0.70 396	0.68 405	0.66 393	0.62 394

RainbowNet	0.76 382	1.00 400	1.29 371	0.82 398	0.63 390	0.79 375	0.52 372	0.83 384	0.93 380	0.61 357	0.79 362	0.79 372	0.62 365	0.82 339	0.67 343	0.80 403	0.55 401	0.79 401	0.49 391	0.81 400	0.62 394

WAO-6	1.11 396	1.01 402	1.17 363	0.96 402	0.79 401	1.30 401	0.78 392	1.36 400	1.99 408	1.04 390	1.54 399	1.59 397	1.27 398	1.37 395	1.30 382	0.78 401	0.55 401	1.03 408	0.75 409	0.87 401	0.72 404

IMH	1.09 395	1.04 403	1.29 371	1.03 405	0.79 401	1.11 391	0.69 385	1.40 401	1.42 400	1.02 387	1.71 402	1.42 393	1.19 396	1.78 406	1.03 368	1.14 413	0.56 404	1.00 406	0.58 401	0.93 405	0.68 401

TorneroNet-64	1.47 401	1.15 404	1.51 385	1.11 410	0.86 408	2.27 414	0.76 390	1.84 411	3.76 415	1.29 397	2.22 412	2.68 413	1.46 403	1.81 407	1.55 396	0.79 402	0.51 395	1.10 409	0.67 404	1.31 413	0.81 410

LVE	1.18 398	1.16 405	1.67 391	1.04 406	0.81 405	1.32 402	0.82 396	1.49 404	1.94 406	1.08 391	1.90 406	1.89 402	1.07 393	1.51 398	1.04 369	0.96 409	0.61 406	0.94 403	0.69 406	0.92 404	0.79 409

Dean	1.22 400	1.17 406	1.97 398	1.04 406	0.79 401	1.21 396	0.76 390	1.51 405	1.96 407	1.30 399	1.98 408	2.14 405	1.18 395	1.30 391	1.15 375	0.83 404	0.61 406	1.01 407	0.69 406	0.97 409	0.77 408

FADE		1.19 407		0.71 393	0.76 397			1.87 414	1.53 402	0.75 369		1.17 387		2.88 415		24.66 442	4.77 424	17.17 437	17.41 436	0.51 384	0.45 381

TorneroNet	2.26 413	1.20 408	1.55 388	1.15 412	0.91 409	5.84 419	0.84 397	2.12 416	8.45 425	2.59 416	5.32 419	3.84 418	2.15 411	1.84 409	1.98 406	0.88 405	0.54 400	1.16 413	0.74 408	1.31 413	0.91 411

WAO-8	1.50 403	1.22 409	1.39 378	1.10 408	0.85 406	2.15 411	0.78 392	1.84 411	3.76 415	1.46 405	2.18 410	2.15 406	1.50 405	3.20 418	1.35 389	0.92 407	0.66 412	1.10 409	0.79 410	0.94 406	0.74 406

Venus	1.50 403	1.22 409	1.39 378	1.10 408	0.85 406	2.15 411	0.78 392	1.84 411	3.76 415	1.46 405	2.18 410	2.15 406	1.50 405	3.20 418	1.35 389	0.92 407	0.66 412	1.10 409	0.79 410	0.94 406	0.74 406

MADNet+	1.05 392	1.26 411	4.77 417	0.73 394	0.50 382	1.25 398	0.97 400	1.05 393	0.93 380	0.67 363	0.78 359	0.87 376	0.85 380	2.14 410	1.83 402	0.40 387	0.42 392	0.32 375	0.28 376	0.45 382	0.43 375

PWCK	1.05 392	1.29 412	2.12 400	0.92 401	0.42 378	1.27 399	1.01 402	1.14 395	1.14 395	1.16 396	1.14 383	1.25 389	0.90 384	1.77 405	1.15 375	0.89 406	0.51 395	0.87 402	0.54 396	1.02 410	0.57 391

UNDER WATER-64	1.61 406	1.30 413	2.93 410	1.33 413	0.96 410	2.20 413	1.25 411	1.47 403	3.15 412	1.46 405	1.31 389	2.61 412	2.22 412	1.69 402	1.93 404	1.13 412	0.67 414	1.29 414	0.94 413	1.26 411	1.09 415

UNDER WATER	1.64 408	1.34 414	2.72 408	1.40 414	1.04 411	1.70 410	1.14 410	1.57 408	3.58 413	1.46 405	1.46 396	2.82 414	2.43 413	1.74 403	2.04 407	1.08 411	0.63 410	1.31 415	0.94 413	1.29 412	1.10 416

notaker	1.49 402	1.44 415	1.77 394	1.42 415	1.08 412	1.19 395	0.87 399	1.51 405	1.40 399	1.53 411	3.41 416	2.40 409	1.94 410	1.83 408	1.57 397	1.14 413	0.69 415	1.38 416	0.88 412	1.39 417	1.03 414

ktn	1.80 410	1.46 416	1.49 383	1.44 416	1.14 413	1.50 406	1.07 405	1.53 407	3.90 418	2.77 417	4.62 417	3.42 416	1.49 404	1.74 403	1.40 392	1.45 417	0.77 416	1.46 417	0.99 415	1.41 418	1.00 413

KSHMR	1.92 412	1.47 417	1.97 398	1.48 417	1.22 415	1.39 404	1.06 404	1.81 410	5.83 421	1.43 403	5.56 420	2.95 415	1.17 394	2.24 412	1.33 388	1.29 416	1.13 417	1.47 418	1.11 417	1.37 416	1.21 417

MADNet++	2.34 414	1.81 418	2.24 403	2.15 421	1.97 420	2.79 417	2.19 419	2.42 418	2.26 409	2.79 418	2.70 414	2.43 410	2.60 415	3.18 417	3.32 415	2.19 419	1.97 420	1.93 419	1.62 419	2.02 420	2.10 421

SPstereo	14.29 429	1.85 419	2.95 411	1.89 419	1.68 419	23.50 436	43.36 436	35.81 444	29.54 444	20.90 438	20.49 434	26.26 444	21.86 436	25.13 444	19.49 435	1.60 418	1.44 418	2.99 422	2.21 421	1.34 415	1.43 420

HanzoNet	3.08 416	1.87 420	2.70 407	1.81 418	1.34 416	1.60 408	1.05 403	2.06 415	2.62 411	5.63 421	5.12 418	5.96 422	7.09 422	4.39 422	3.43 416	3.29 421	2.06 422	1.98 420	2.94 423	2.47 421	2.15 422

JetRed	2.35 415	2.70 421	6.11 418	1.14 411	1.38 417	6.03 420	3.61 420	2.12 416	1.72 404	1.99 413	1.97 407	2.15 406	1.59 409	2.49 414	4.19 419	1.05 410	1.60 419	1.10 409	1.02 416	1.72 419	1.41 419

BEATNet-Init1	4.91 419	3.27 422	14.39 431	0.69 391	0.65 393	10.19 426	3.83 421	5.04 422	5.11 420	8.73 426	8.52 423	13.95 433	7.66 423	7.79 425	5.79 421	0.32 378	0.34 386	0.34 378	0.38 387	0.64 390	0.64 398

DPSimNet_ROB	6.21 420	5.16 423	9.50 421	5.59 425	5.56 422	7.64 421	10.02 423	4.07 421	7.33 423	6.84 422	6.26 421	7.17 424	10.55 424	4.07 421	5.68 420	5.50 424	4.29 423	5.24 425	3.66 424	4.05 423	5.96 426

DGTPSM_ROB	8.38 423	5.24 424	10.71 429	5.32 424	10.19 426	8.34 422	23.49 431	6.11 424	13.43 431	4.93 419	10.93 428	5.64 420	10.55 424	6.17 423	12.73 427	3.74 422	7.56 427	3.68 423	7.24 428	4.09 424	7.49 427

DPSMNet_ROB	8.44 424	5.25 425	10.87 430	5.59 425	10.27 427	8.34 422	23.51 432	6.12 425	13.47 432	4.96 420	10.94 429	5.65 421	10.55 424	6.25 424	12.77 428	4.01 423	7.62 428	3.75 424	7.27 429	4.16 425	7.54 428

ASD4	8.08 422	7.42 426	8.23 420	6.03 427	6.01 423	14.62 428	20.55 427	9.03 427	8.06 424	7.51 425	6.52 422	7.36 425	6.42 420	8.13 426	9.88 425	5.93 426	5.10 425	6.60 429	5.79 425	6.82 426	5.52 425

Anonymous_1	16.44 434	9.26 427	9.67 423	10.63 428	14.54 430	18.62 433	26.98 433	12.68 432	13.53 433	10.78 432	10.37 427	10.15 427	10.66 427	10.99 432	12.64 426	15.61 439	7.73 429	16.87 436	43.01 441	56.14 444	7.86 431

xxxxx1	15.30 430	9.78 428	10.23 426	20.34 434	19.47 433	17.10 429	23.00 428	10.36 429	11.04 427	9.25 427	9.66 424	10.74 428	10.66 427	10.60 429	13.72 431	8.14 430	9.35 433	31.88 442	44.61 442	12.63 430	13.46 432

tt_ll	15.30 430	9.78 428	10.23 426	20.34 434	19.47 433	17.10 429	23.00 428	10.36 429	11.04 427	9.25 427	9.66 424	10.74 428	10.66 427	10.60 429	13.72 431	8.14 430	9.35 433	31.88 442	44.61 442	12.63 430	13.46 432

ff	15.30 430	9.78 428	10.23 426	20.34 434	19.47 433	17.10 429	23.00 428	10.36 429	11.04 427	9.25 427	9.66 424	10.74 428	10.66 427	10.60 429	13.72 431	8.14 430	9.35 433	31.88 442	44.61 442	12.63 430	13.46 432

DPSM_ROB	11.46 427	9.79 431	10.18 424	11.11 429	11.31 428	19.08 434	27.38 434	13.42 433	14.23 434	10.34 430	11.13 430	10.97 431	11.33 431	11.89 433	13.49 429	6.74 428	8.19 430	6.00 426	7.05 426	7.74 427	7.76 429

DPSM	11.46 427	9.79 431	10.18 424	11.11 429	11.31 428	19.08 434	27.38 434	13.42 433	14.23 434	10.34 430	11.13 430	10.97 431	11.33 431	11.89 433	13.49 429	6.74 428	8.19 430	6.00 426	7.05 426	7.74 427	7.76 429

DLNR_Zeroshot_test	10.53 425	12.28 433	20.32 433	105.84 445	23.88 442	0.14 4	0.13 3	3.20 420	0.20 6	0.16 13	0.23 53	0.16 35	0.10 3	0.32 143	0.16 50	2.54 420	0.32 383	0.07 15	0.07 47	40.17 443	0.28 336

PML	15.86 433	13.12 434	7.07 419	5.22 423	7.66 424	32.93 437	64.30 443	5.37 423	10.12 426	25.87 443	67.29 443	20.25 435	13.20 433	10.09 428	6.81 424	5.94 427	2.00 421	6.03 428	2.18 420	9.13 429	2.62 424

LRCNet_RVC	10.94 426	14.45 435	9.66 422	15.38 431	8.02 425	1.08 390	0.35 325	8.72 426	0.72 360	12.63 433	15.84 432	9.73 426	6.52 421	8.58 427	6.38 423	20.33 440	5.39 426	23.79 439	21.95 438	15.35 433	13.96 435

CasAABBNet	23.04 437	19.69 436	20.32 433	22.42 437	22.73 437	38.35 438	55.23 439	26.99 441	28.74 439	20.67 436	22.28 437	22.11 440	22.86 440	23.84 440	27.17 439	13.52 433	16.47 437	12.08 430	14.21 431	15.57 434	15.60 436

MyStereo03	23.12 439	19.74 437	20.70 436	22.51 439	22.82 439	38.36 439	55.25 440	26.92 438	28.81 440	20.90 438	22.38 438	22.06 437	22.80 437	23.83 437	27.20 441	13.55 435	16.70 439	12.09 431	14.22 433	15.58 435	16.03 438

MyStereo02	23.12 439	19.74 437	20.70 436	22.51 439	22.82 439	38.36 439	55.25 440	26.92 438	28.81 440	20.90 438	22.38 438	22.06 437	22.80 437	23.83 437	27.20 441	13.55 435	16.70 439	12.09 431	14.22 433	15.58 435	16.03 438

MyStereo	23.12 439	19.74 437	20.70 436	22.51 439	22.82 439	38.36 439	55.25 440	26.92 438	28.81 440	20.90 438	22.38 438	22.06 437	22.80 437	23.83 437	27.20 441	13.55 435	16.70 439	12.09 431	14.22 433	15.58 435	16.03 438

Selective-RAFT-Error	23.11 438	19.77 440	20.60 435	22.49 438	22.80 438	38.46 443	55.19 438	27.13 443	28.90 443	20.73 437	22.38 438	22.11 440	22.91 442	23.94 441	27.18 440	13.54 434	16.57 438	12.09 431	14.21 431	15.61 438	15.65 437

LSM0	24.21 442	19.88 441	22.33 439	24.42 442	40.13 444	38.41 442	54.99 437	27.05 442	28.61 438	20.59 435	22.00 436	22.29 442	22.86 440	24.12 442	27.16 438	13.59 438	16.33 436	12.13 435	14.08 430	15.72 439	17.53 441

HaxPig	17.72 435	20.23 442	19.76 432	16.55 432	16.52 431	9.46 424	9.42 422	14.48 435	13.31 430	18.59 434	18.67 433	17.39 434	16.68 434	17.07 435	16.43 434	21.99 441	20.86 442	22.28 438	21.55 437	21.30 440	21.88 442

MEDIAN_ROB	21.20 436	24.56 443	23.42 440	19.57 433	19.62 436	13.29 427	11.21 424	18.04 436	17.02 436	22.07 442	21.92 435	20.84 436	20.24 435	21.02 436	19.68 436	25.59 443	24.08 443	26.20 440	25.19 439	25.31 441	25.19 443

AVERAGE_ROB	25.43 443	29.01 444	27.22 441	24.60 443	24.16 443	17.78 432	12.87 425	22.39 437	21.40 437	26.72 444	26.08 442	25.18 443	24.52 443	25.07 443	23.57 437	29.94 444	28.36 444	30.60 441	29.57 440	29.83 442	29.66 444

test_example2	100.95 444	107.33 445	67.16 443	98.17 444	106.88 445	89.44 444	101.34 444	37.23 445	97.88 445	129.56 445	131.26 444	65.41 445	67.34 444	91.22 445	79.29 444	143.32 445	199.32 445	81.12 445	102.17 445	121.89 445	101.70 445

Low-res two-view benchmark