Low-res two-view results

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

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

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

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

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

MGS-Stereo	0.35 12	0.20 79	1.15 8	0.04 82	0.00 1	0.52 14	0.01 18	0.52 3	0.80 55	0.03 5	2.86 301	0.04 7	0.03 33	0.28 8	0.07 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 354	0.00 1

Former-RAFT_DAM_RVC	0.29 7	0.32 125	0.88 1	0.02 39	0.00 1	1.05 33	0.01 18	0.80 17	1.00 86	0.76 106	0.34 115	0.10 55	0.06 65	0.13 1	0.09 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 123	0.09 102

whm_eth	0.81 98	0.77 235	4.13 276	0.03 58	0.00 1	1.26 104	0.02 75	4.05 187	2.20 273	0.35 46	2.47 291	0.13 63	0.11 110	0.28 8	0.14 36	0.00 1	0.01 192	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.28 209

GMStereo_Zeroshot	0.67 72	0.24 97	1.87 91	0.87 334	0.00 1	1.26 104	0.01 18	2.01 59	0.42 14	1.44 198	0.58 162	1.73 219	0.19 146	2.62 154	0.10 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 90	0.09 102

test croco	0.55 45	0.55 184	3.45 243	0.10 159	0.00 1	0.50 13	0.02 75	3.49 131	1.16 104	0.05 13	0.10 58	0.13 63	0.17 138	0.67 64	0.28 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 343	0.01 11

MIF-Stereo (partial)	0.37 15	0.39 144	1.98 105	0.02 39	0.00 1	0.43 11	0.02 75	2.35 67	0.61 32	0.18 26	0.10 58	0.07 40	0.07 75	0.61 58	0.40 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 167	0.02 24

CASnet	0.21 2	0.22 89	0.95 4	0.01 9	0.00 1	0.87 18	0.01 18	0.55 4	0.88 67	0.16 23	0.03 29	0.04 7	0.02 16	0.39 20	0.03 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 90	0.01 11
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CroCo-Stereo Lap2	0.42 19	0.75 228	1.76 61	0.03 58	0.00 1	0.33 4	0.01 18	3.75 145	0.81 56	0.02 1	0.03 29	0.04 7	0.07 75	0.52 39	0.23 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 157	0.03 37

ADStereo(finetuned)	0.98 156	0.65 213	4.66 300	0.03 58	0.00 1	1.25 98	0.01 18	3.99 180	2.16 268	2.65 294	0.30 109	0.09 50	2.33 315	0.58 46	0.45 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 90	0.41 240

Wz-Net-LNSev-Ref	1.86 286	1.13 301	5.96 339	0.02 39	0.00 1	5.00 352	0.29 272	5.31 291	2.38 289	2.65 294	1.15 221	2.32 265	1.95 307	5.59 267	3.35 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 111	0.14 138

BUS	1.05 173	0.15 28	1.48 20	0.04 82	0.00 1	5.73 359	0.03 123	6.00 333	1.17 107	2.36 275	0.64 168	2.35 266	0.06 65	0.80 85	0.05 5	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.06 66

IER	0.88 116	0.38 142	2.74 202	0.01 9	0.00 1	2.27 274	0.02 75	3.65 139	1.30 162	1.45 199	0.96 206	1.39 193	1.16 260	1.60 128	0.53 160	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 133	0.02 24

BSDual-CNN	0.94 135	0.15 28	1.48 20	0.04 82	0.00 1	3.30 316	0.20 236	6.00 333	1.17 107	2.36 275	0.64 168	1.78 222	0.10 102	0.80 85	0.71 186	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.06 66

hknet	1.21 200	0.25 100	2.89 212	0.04 82	0.00 1	3.30 316	0.20 236	6.00 333	1.19 112	2.36 275	0.64 168	3.38 304	0.05 58	3.04 163	0.73 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.06 66

psmg	0.93 132	0.15 28	1.48 20	0.02 39	0.00 1	3.25 315	0.26 257	5.45 305	1.17 107	2.00 248	1.45 236	1.78 222	0.10 102	0.80 85	0.71 186	0.00 1	0.00 1	0.01 322	0.00 1	0.02 35	0.04 43

CSP-Net	1.13 186	0.76 232	1.67 43	0.01 9	0.00 1	2.81 303	0.05 164	5.62 310	1.14 102	1.14 162	0.85 197	1.80 224	0.23 156	6.10 282	0.36 114	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 238	0.03 37

UDGNet	0.44 20	0.91 256	1.89 96	0.04 82	0.00 1	1.15 61	0.02 75	0.75 14	1.77 241	0.45 64	0.07 54	0.06 29	0.02 16	1.62 131	0.11 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.01 11

GLC_STEREO	0.19 1	0.13 23	0.94 3	0.03 58	0.00 1	0.95 21	0.03 123	0.33 1	0.44 16	0.10 18	0.04 39	0.06 29	0.04 43	0.44 27	0.11 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.05 58

AASNet	1.05 173	1.11 298	3.12 226	0.05 97	0.00 1	1.73 249	0.05 164	5.73 317	2.17 272	1.10 157	1.84 257	0.94 161	0.19 146	1.16 103	1.37 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 337	0.16 149

SACVNet	1.14 189	0.74 226	2.49 187	0.07 125	0.00 1	1.65 234	0.28 265	4.52 234	1.51 198	2.11 256	0.79 187	1.57 200	0.07 75	5.28 254	1.31 238	0.01 296	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 316	0.18 162

AACVNet	1.04 170	0.87 250	2.22 142	0.25 226	0.00 1	1.79 254	0.01 18	4.21 208	0.79 50	1.17 166	0.27 102	1.50 197	0.16 133	6.30 290	0.89 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 301	0.04 43

CroCo-Stereo	0.50 25	0.63 208	2.38 166	0.14 181	0.00 1	0.19 2	0.02 75	4.28 218	0.96 80	0.14 20	0.03 29	0.46 99	0.08 86	0.32 13	0.29 94	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.01 11
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	0.55 45	0.59 196	1.20 10	0.03 58	0.00 1	1.23 87	0.01 18	2.55 74	0.81 56	0.15 21	0.23 93	0.70 130	0.12 123	0.48 30	0.22 69	0.00 1	1.14 371	0.00 1	0.00 1	0.33 334	1.13 313

Anonymous3	0.61 58	0.23 93	2.97 217	0.01 9	0.00 1	2.54 289	0.09 199	3.88 167	0.89 70	0.19 30	0.23 93	0.12 58	0.05 58	0.61 58	0.17 48	0.00 1	0.08 248	0.00 1	0.00 1	0.05 123	0.18 162

CREStereo++_RVC	0.37 15	0.24 97	1.62 34	0.06 115	0.00 1	1.21 79	0.01 18	0.77 15	1.12 100	0.26 41	1.45 236	0.06 29	0.06 65	0.42 24	0.09 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 66
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	0.67 72	0.17 46	1.87 91	0.02 39	0.00 1	1.16 64	0.03 123	4.08 192	1.89 249	1.04 147	1.59 245	0.05 22	0.02 16	1.25 115	0.12 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.02 24

TestStereo	0.67 72	0.99 279	2.26 149	0.00 1	0.00 1	0.92 19	0.01 18	1.77 51	0.30 10	0.20 36	0.05 47	0.08 45	0.06 65	6.62 302	0.09 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.08 81

XX-TBD	0.36 14	0.59 196	1.75 55	0.07 125	0.00 1	1.11 56	0.00 1	0.73 13	0.63 34	0.44 60	1.24 225	0.06 29	0.06 65	0.39 20	0.08 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 37

sAnonymous2	0.50 25	0.60 199	4.41 294	0.01 9	0.00 1	0.34 5	0.08 188	2.33 65	1.09 94	0.03 5	0.06 51	0.04 7	0.10 102	0.29 11	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 246	0.35 223

CroCo_RVC	0.50 25	0.60 199	4.41 294	0.01 9	0.00 1	0.34 5	0.08 188	2.33 65	1.09 94	0.03 5	0.06 51	0.04 7	0.10 102	0.29 11	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 246	0.35 223

sCroCo_RVC	0.27 6	0.19 73	2.20 139	0.02 39	0.00 1	0.13 1	0.04 152	1.15 27	0.89 70	0.15 21	0.07 54	0.03 5	0.04 43	0.39 20	0.05 5	0.00 1	0.07 244	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.01 11

Anonymous	0.35 12	0.22 89	2.01 109	0.00 1	0.00 1	0.24 3	0.01 18	3.01 104	0.54 23	0.02 1	0.03 29	0.05 22	0.07 75	0.32 13	0.07 9	0.00 1	0.01 192	0.00 1	0.00 1	0.11 220	0.22 184

GES	0.75 88	0.26 102	2.66 199	0.01 9	0.00 1	1.63 226	0.08 188	6.06 338	0.57 27	0.68 91	0.40 134	0.37 89	0.66 232	0.84 91	0.49 152	0.02 320	0.00 1	0.01 322	0.00 1	0.08 167	0.10 112

HCRNet	0.83 101	0.39 144	1.59 33	0.02 39	0.00 1	1.18 69	0.01 18	3.69 140	2.28 280	0.75 104	0.21 89	0.56 111	0.11 110	5.32 257	0.25 82	0.00 1	0.01 192	0.00 1	0.00 1	0.08 167	0.04 43

DCANet	0.84 107	0.65 213	3.63 253	0.03 58	0.00 1	1.25 98	0.01 18	3.99 180	2.16 268	2.66 297	0.31 112	0.09 50	0.48 204	0.57 45	0.45 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 90	0.41 240

ARAFT	1.27 222	1.38 326	4.73 302	0.08 133	0.00 1	1.67 240	0.04 152	5.52 307	1.98 258	3.02 311	0.59 163	0.47 101	0.11 110	4.87 235	0.38 126	0.00 1	0.03 226	0.00 1	0.00 1	0.25 310	0.25 199

GMStereo	0.34 11	1.03 288	2.11 131	0.01 9	0.00 1	0.47 12	0.01 18	0.77 15	1.38 184	0.24 38	0.04 39	0.07 40	0.08 86	0.43 26	0.12 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 90	0.00 1
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
Syn2CoEx	1.91 290	1.85 354	6.43 353	0.05 97	0.00 1	1.47 174	0.54 301	6.03 337	2.24 276	2.24 266	2.19 269	2.06 241	3.10 337	6.57 300	2.58 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 337	0.40 238

psm_up	1.01 163	0.68 217	2.47 184	0.04 82	0.00 1	2.01 265	0.05 164	4.09 193	1.29 154	2.65 294	0.47 149	1.71 217	0.44 199	3.65 180	0.45 141	0.06 346	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 246	0.06 66

UPFNet	0.99 158	0.32 125	2.89 212	0.00 1	0.00 1	1.90 260	0.11 208	4.10 195	1.10 97	2.35 273	0.12 65	1.91 230	0.08 86	4.02 190	0.78 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 167	0.04 43

FENet	0.61 58	0.22 89	1.75 55	0.05 97	0.00 1	1.21 79	0.05 164	3.78 146	1.28 150	1.08 153	0.02 1	1.61 206	0.09 95	0.60 55	0.35 110	0.00 1	0.01 192	0.00 1	0.00 1	0.04 111	0.08 81

ACVNet	0.75 88	0.56 190	2.30 154	0.09 149	0.00 1	1.39 144	0.21 242	2.76 79	1.34 170	0.88 118	0.75 181	1.92 231	0.26 162	0.51 37	1.65 257	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 258	0.20 177

hitnet-ft	1.26 220	0.71 221	2.37 165	0.04 82	0.00 1	1.39 144	0.21 242	3.94 172	2.53 302	1.61 216	1.11 217	4.21 328	0.36 180	4.83 234	1.65 257	0.01 296	0.00 1	0.03 347	0.00 1	0.11 220	0.08 81

GANet-RSSM	1.09 179	0.80 240	2.41 170	0.72 312	0.00 1	1.39 144	0.02 75	5.15 279	1.07 91	0.95 130	0.34 115	2.06 241	1.12 258	4.69 219	0.80 195	0.00 1	0.00 1	0.04 351	0.00 1	0.15 258	0.09 102

PSMNet-RSSM	1.10 180	0.88 251	2.30 154	0.23 216	0.00 1	1.41 155	0.03 123	5.44 304	1.19 112	1.56 208	0.50 151	2.46 268	0.71 237	4.23 198	0.90 213	0.00 1	0.00 1	0.01 322	0.00 1	0.10 197	0.08 81

FADNet-RVC	1.30 231	1.62 344	6.28 345	0.03 58	0.00 1	1.61 218	0.08 188	4.49 229	2.04 263	0.41 57	0.10 58	0.63 114	0.64 227	5.55 265	1.69 260	0.01 296	0.08 248	0.00 1	0.00 1	0.52 365	0.31 213

DIP-Stereo	0.68 77	0.35 134	1.76 61	0.08 133	0.00 1	1.46 168	0.01 18	6.53 353	1.71 232	0.91 122	0.11 61	0.04 7	0.19 146	0.19 2	0.09 13	0.00 1	0.01 192	0.00 1	0.00 1	0.03 90	0.17 154
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.56 48	0.15 28	1.83 80	0.02 39	0.00 1	1.26 104	0.09 199	4.14 202	0.45 17	1.86 233	0.42 138	0.06 29	0.01 4	0.32 13	0.46 146	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 58

RAFT-Stereo	0.56 48	0.15 28	1.83 80	0.02 39	0.00 1	1.26 104	0.09 199	4.14 202	0.45 17	1.86 233	0.42 138	0.06 29	0.01 4	0.32 13	0.46 146	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 58
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
GANetREF_RVC	1.25 211	1.39 327	4.10 275	0.10 159	0.00 1	2.25 272	0.18 232	4.68 251	2.78 321	0.69 92	0.34 115	1.87 226	0.65 230	5.07 244	0.68 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 167	0.07 76
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
AANet_RVC	1.95 292	1.64 345	4.89 308	0.09 149	0.00 1	1.24 91	0.01 18	3.93 171	2.82 324	2.32 271	4.64 335	3.61 314	0.19 146	7.61 350	4.73 338	0.60 373	0.19 270	0.00 1	0.00 1	0.11 220	0.47 246

HITNet	1.01 163	1.08 296	3.32 238	0.80 327	0.00 1	1.37 138	0.02 75	5.20 284	1.59 205	1.88 235	0.18 71	0.64 116	0.31 172	1.24 113	2.01 272	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 167	0.47 246
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
AdaStereo	0.76 90	0.12 18	1.73 50	0.05 97	0.00 1	1.46 168	0.23 248	5.16 282	1.66 223	1.19 167	0.37 126	1.54 199	0.17 138	0.86 94	0.54 162	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.08 81
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.
DeepPruner_ROB	1.04 170	0.99 279	3.05 221	0.02 39	0.00 1	1.60 211	0.17 226	3.96 174	0.52 20	3.41 322	0.03 29	2.06 241	0.17 138	3.35 167	1.12 233	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 246	0.14 138

iResNetv2_ROB	1.32 235	1.82 350	6.02 340	1.27 356	0.00 1	1.41 155	0.05 164	4.48 228	1.46 192	1.02 145	1.28 227	1.00 171	0.27 165	4.72 222	1.12 233	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 348	0.16 149

MLCV	1.19 197	0.97 273	3.09 223	0.07 125	0.00 1	1.63 226	0.04 152	3.33 127	1.57 203	2.74 303	1.83 256	0.99 169	0.40 195	5.31 255	1.53 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 228	0.11 119

CBMV_ROB	2.06 300	0.31 121	2.72 200	0.63 297	0.00 1	2.83 304	0.88 321	5.24 287	2.41 293	4.28 338	6.16 347	3.07 295	3.47 344	5.81 274	2.69 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 123	0.56 262

DLCB_ROB	1.38 244	0.60 199	1.96 104	0.10 159	0.00 1	1.53 192	0.23 248	4.02 183	1.91 252	3.54 324	1.97 262	3.40 305	0.30 168	4.91 236	2.97 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 111	0.12 125

iResNet_ROB	1.22 204	1.37 324	2.59 191	0.14 181	0.00 1	1.38 143	0.04 152	7.36 372	2.85 327	1.07 152	1.24 225	0.93 160	0.11 110	4.28 202	0.84 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 228	0.11 119

PCWNet_CMD	0.70 80	0.18 50	2.22 142	0.01 9	0.01 60	1.09 48	0.00 1	3.17 117	1.35 174	0.50 77	0.29 105	2.28 258	1.46 282	1.22 111	0.11 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.19 165

CFNet_ucs	0.84 107	0.23 93	2.43 180	0.01 9	0.01 60	1.34 132	0.01 18	3.82 154	1.61 208	1.24 177	1.13 218	2.16 253	0.41 197	2.08 148	0.17 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.17 154

Any-RAFT	0.76 90	0.13 23	1.46 18	0.03 58	0.01 60	2.76 300	0.08 188	4.09 193	1.69 226	1.08 153	0.26 101	1.95 234	0.31 172	0.95 99	0.09 13	0.01 296	0.20 271	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.08 81

CBFPSM	1.51 261	1.00 281	5.32 328	0.05 97	0.01 60	3.57 328	0.04 152	4.06 189	1.03 87	0.65 87	0.21 89	6.06 355	3.60 345	2.65 155	1.82 264	0.00 1	0.01 192	0.00 1	0.00 1	0.09 186	0.12 125

LoS	0.32 10	0.19 73	1.27 13	0.11 171	0.01 60	1.32 127	0.07 182	1.44 33	0.79 50	0.06 14	0.04 39	0.27 83	0.11 110	0.60 55	0.13 34	0.00 1	0.01 192	0.00 1	0.00 1	0.03 90	0.01 11

gwcnet-sp	1.11 181	0.71 221	4.90 309	0.05 97	0.01 60	2.59 292	0.14 219	4.22 210	1.38 184	1.93 241	0.18 71	0.68 127	0.38 184	3.77 184	0.98 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 238	0.08 81

scenet	1.11 181	0.71 221	4.90 309	0.05 97	0.01 60	2.59 292	0.14 219	4.22 210	1.38 184	1.93 241	0.18 71	0.68 127	0.38 184	3.77 184	0.98 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 238	0.08 81

CASS	0.63 65	0.16 38	1.88 93	0.03 58	0.01 60	1.67 240	0.04 152	3.11 115	0.81 56	2.25 267	1.02 209	0.29 84	0.35 178	0.70 67	0.23 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 90	0.04 43
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
knoymous	0.41 18	0.09 6	1.34 15	0.05 97	0.01 60	1.15 61	0.01 18	2.36 68	0.23 3	0.51 79	0.02 1	1.64 211	0.00 1	0.49 32	0.33 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.04 43

Selective-RAFT	0.53 36	0.18 50	1.12 7	0.04 82	0.01 60	1.19 71	0.02 75	3.26 124	1.29 154	0.02 1	0.02 1	0.24 77	0.18 142	1.34 119	0.44 137	0.00 1	0.93 339	0.00 1	0.19 338	0.05 123	0.17 154

ssnet	1.11 181	0.71 221	4.90 309	0.05 97	0.01 60	2.59 292	0.14 219	4.22 210	1.38 184	1.93 241	0.18 71	0.68 127	0.38 184	3.77 184	0.98 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 238	0.08 81

DCANet-4	0.83 101	0.18 50	4.76 304	0.04 82	0.01 60	1.24 91	0.02 75	3.84 160	2.21 274	2.39 280	0.25 96	0.11 56	0.24 158	0.59 53	0.36 114	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.37 226

Wz-Net-MNSev	2.17 314	1.90 358	7.77 366	0.02 39	0.01 60	4.60 347	2.08 352	5.70 316	2.83 325	4.02 334	1.50 240	1.87 226	2.53 322	5.10 246	3.04 313	0.00 1	0.01 192	0.00 1	0.00 1	0.14 246	0.31 213

NINENet	1.14 189	0.34 132	2.08 122	0.10 159	0.01 60	5.73 359	0.03 123	5.39 298	1.54 201	1.61 216	0.72 177	2.35 266	0.06 65	2.82 159	0.05 5	0.00 1	0.01 192	0.01 322	0.00 1	0.04 111	0.00 1

dd	0.45 21	1.20 308	2.52 189	0.06 115	0.01 60	1.23 87	0.03 123	0.88 19	1.48 196	0.26 41	0.06 51	0.12 58	0.05 58	0.42 24	0.44 137	0.02 320	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 133	0.06 66

dad	1.04 170	1.21 309	3.14 227	0.08 133	0.01 60	1.25 98	0.01 18	1.30 28	2.54 303	1.95 245	0.37 126	0.40 94	0.04 43	5.95 277	1.06 229	0.01 296	0.00 1	1.11 385	0.12 306	0.07 157	0.19 165

DAS	1.40 248	0.11 13	2.83 209	0.04 82	0.01 60	1.31 119	1.14 335	4.51 231	2.02 261	4.84 348	2.33 276	1.65 212	0.56 210	5.53 263	0.85 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.19 165

SepStereo	1.41 250	0.11 13	2.83 209	0.04 82	0.01 60	1.31 119	1.14 335	4.51 231	2.02 261	4.84 348	2.33 276	1.65 212	0.56 210	5.78 272	0.85 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.19 165

GwcNet-ADL	0.71 82	0.22 89	2.22 142	0.05 97	0.01 60	1.32 127	0.02 75	3.82 154	1.61 208	1.06 151	0.44 142	1.46 195	0.22 155	0.94 97	0.62 173	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.14 138

PSMNet-ADL	0.88 116	0.12 18	1.32 14	0.07 125	0.01 60	2.03 266	0.03 123	3.00 102	1.28 150	0.39 51	0.66 171	2.12 246	0.67 233	4.19 194	1.38 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.24 193

NF-Stereo	0.92 128	0.18 50	1.99 107	1.31 360	0.01 60	1.55 197	0.28 265	3.09 111	1.24 129	1.20 171	0.57 157	0.24 77	0.01 4	6.43 293	0.35 110	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.00 1

OCTAStereo	0.93 132	0.18 50	2.01 109	1.31 360	0.01 60	1.56 201	0.28 265	3.09 111	1.24 129	1.21 172	0.57 157	0.25 81	0.01 4	6.43 293	0.35 110	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.00 1

DRaft	1.40 248	0.20 79	1.83 80	0.09 149	0.01 60	1.66 235	0.42 291	2.13 62	0.59 29	3.75 328	5.16 339	0.41 95	4.27 355	5.52 262	1.63 256	0.01 296	0.06 241	0.00 1	0.07 285	0.08 167	0.12 125

RE-Stereo	0.92 128	0.18 50	2.01 109	1.31 360	0.01 60	1.55 197	0.28 265	3.09 111	1.24 129	1.21 172	0.57 157	0.24 77	0.01 4	6.43 293	0.34 108	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.00 1

TVStereo	0.92 128	0.18 50	2.01 109	1.31 360	0.01 60	1.55 197	0.28 265	3.09 111	1.24 129	1.21 172	0.57 157	0.24 77	0.01 4	6.43 293	0.34 108	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.00 1

AnonymousM	0.48 23	0.11 13	1.03 5	0.06 115	0.01 60	1.10 53	0.03 123	1.91 56	1.37 181	0.25 39	0.04 39	0.02 2	0.24 158	0.56 43	0.33 100	0.00 1	0.43 291	1.91 389	0.00 1	0.01 9	0.22 184

ICVP	0.53 36	0.09 6	1.86 86	0.01 9	0.01 60	1.12 57	0.21 242	4.35 222	0.68 40	0.45 64	0.28 103	0.33 86	0.07 75	0.72 71	0.25 82	0.00 1	0.07 244	0.00 1	0.00 1	0.04 111	0.11 119
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	1.25 211	0.76 232	2.61 194	0.37 246	0.01 60	1.40 148	0.11 208	6.93 361	1.20 118	1.22 175	0.78 186	1.58 203	0.77 241	6.13 283	0.66 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 246	0.23 189

TANstereo	0.37 15	0.50 168	1.62 34	0.03 58	0.01 60	1.16 64	0.00 1	0.56 5	0.53 21	1.05 148	1.38 233	0.06 29	0.05 58	0.45 28	0.07 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 24

CFNet_pseudo	0.71 82	0.20 79	2.34 161	0.01 9	0.01 60	1.24 91	0.00 1	3.19 120	0.92 75	0.85 114	0.47 149	2.29 262	0.61 217	1.79 142	0.17 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.14 138

pcwnet_v2	1.36 242	0.21 84	5.89 338	0.15 186	0.01 60	1.78 253	0.02 75	5.77 324	3.19 335	1.69 225	1.94 261	2.00 238	0.79 244	3.09 164	0.33 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 239	0.04 111	0.27 206

RALAANet	0.68 77	1.09 297	2.29 152	0.03 58	0.01 60	0.93 20	0.03 123	2.65 76	1.97 257	1.19 167	0.39 133	0.15 69	0.30 168	1.27 116	0.75 190	0.00 1	0.25 272	0.00 1	0.09 292	0.19 287	0.03 37

APVNet	1.68 276	0.75 228	4.94 313	0.13 179	0.01 60	4.56 346	0.08 188	5.20 284	1.44 189	1.51 203	1.05 210	2.87 283	0.93 252	6.76 312	2.76 302	0.01 296	0.00 1	0.07 356	0.00 1	0.34 337	0.08 81

MMNet	1.33 239	0.69 220	4.18 277	0.11 171	0.01 60	4.08 335	0.02 75	4.27 217	1.49 197	2.17 259	0.33 114	1.34 192	1.20 262	4.52 214	1.93 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 220	0.06 66

CREStereo	0.29 7	0.19 73	0.91 2	0.00 1	0.01 60	1.24 91	0.01 18	1.31 29	0.99 85	0.17 24	0.17 68	0.04 7	0.00 1	0.56 43	0.14 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.02 24
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
DMCA	0.87 114	0.52 180	3.24 233	0.01 9	0.01 60	1.30 117	0.02 75	3.69 140	1.87 247	2.29 268	0.17 68	1.71 217	0.10 102	0.76 75	1.42 246	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 167	0.12 125

MSMDNet	0.71 82	0.18 50	2.22 142	0.01 9	0.01 60	1.09 48	0.00 1	3.25 122	1.35 174	0.52 80	0.29 105	2.29 262	1.45 279	1.22 111	0.11 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.19 165

HSM-Net_RVC	1.51 261	0.11 13	1.93 101	0.00 1	0.01 60	1.91 262	0.05 164	7.86 378	1.93 255	3.77 329	3.76 321	3.16 296	0.36 180	4.34 204	0.83 200	0.01 296	0.01 192	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.11 119
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
STTRV1_RVC	2.03 298	0.39 144	5.14 322	0.34 241	0.01 60	2.50 287	0.34 284	6.44 350	3.75 343	0.86 117	5.12 338	1.63 210	1.08 257	7.64 351	1.58 253	1.07 378	2.64 410	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.04 43

ccs_rob	0.71 82	0.20 79	2.35 162	0.00 1	0.01 60	1.24 91	0.00 1	3.17 117	0.91 74	0.82 112	0.45 145	2.28 258	0.63 224	1.78 141	0.18 51	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.14 138

StereoDRNet-Refined	0.96 147	0.28 110	1.94 103	0.03 58	0.01 60	1.34 132	0.01 18	4.02 183	1.33 167	2.16 258	1.23 224	2.62 272	0.18 142	2.06 147	1.82 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 266	0.06 66
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet	1.20 198	0.77 235	3.37 240	1.01 346	0.01 60	2.00 264	0.01 18	4.44 226	1.74 238	1.88 235	1.09 213	0.35 87	0.35 178	4.22 197	2.44 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 186	0.26 203

XPNet_ROB	1.41 250	0.81 242	2.75 203	0.04 82	0.01 60	1.70 245	0.17 226	4.14 202	1.69 226	4.12 336	1.10 215	1.58 203	0.52 205	5.13 248	4.07 330	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 220	0.25 199

DN-CSS_ROB	0.96 147	1.51 336	3.52 249	1.05 348	0.01 60	1.50 183	0.02 75	3.35 128	1.18 110	0.18 26	0.54 156	0.44 97	0.16 133	4.39 207	0.82 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 343	0.08 81

MSMD_ROB	5.26 371	0.52 180	3.22 230	0.15 186	0.01 60	8.63 378	1.06 332	4.76 256	4.16 348	13.72 391	26.77 405	13.87 383	15.95 399	7.89 360	3.94 328	0.11 356	0.01 192	0.00 1	0.00 1	0.06 133	0.34 222

SMFormer	1.31 232	0.30 115	2.08 122	0.47 265	0.02 105	1.04 29	0.01 18	5.75 320	2.69 310	1.65 218	2.43 286	0.91 153	0.02 16	4.75 226	2.20 279	0.00 1	0.88 327	0.00 1	0.14 309	0.06 133	0.76 284

tta	1.32 235	0.30 115	2.08 122	0.47 265	0.02 105	1.04 29	0.01 18	5.75 320	2.69 310	1.65 218	2.43 286	0.91 153	0.02 16	4.75 226	2.20 279	0.00 1	0.88 327	0.00 1	0.14 309	0.09 186	0.92 298

qqq1	1.25 211	0.30 115	2.08 122	0.47 265	0.02 105	1.04 29	0.01 18	5.75 320	2.69 310	1.65 218	2.43 286	0.91 153	0.02 16	4.75 226	0.88 209	0.00 1	0.88 327	0.00 1	0.11 300	0.09 186	0.92 298

fff1	1.25 211	0.30 115	2.08 122	0.47 265	0.02 105	1.04 29	0.01 18	5.75 320	2.69 310	1.65 218	2.43 286	0.91 153	0.02 16	4.75 226	0.88 209	0.00 1	0.88 327	0.00 1	0.11 300	0.09 186	0.92 298

StereoVision	1.00 161	0.77 235	2.81 206	0.05 97	0.02 105	1.14 60	0.03 123	4.13 201	1.18 110	0.19 30	6.80 353	0.49 103	0.12 123	1.20 107	1.01 225	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 133	0.02 24

GASNet	1.77 283	2.50 374	7.05 358	0.47 265	0.02 105	1.50 183	0.20 236	4.55 238	2.55 304	0.98 132	1.48 239	2.24 257	1.57 292	6.25 285	3.41 322	0.00 1	0.05 235	0.00 1	0.00 1	0.55 368	0.12 125

DisPM	0.96 147	0.17 46	2.10 129	0.90 337	0.02 105	1.53 192	0.55 305	1.86 54	1.31 165	2.42 284	0.82 191	0.38 91	0.01 4	6.92 322	0.20 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.00 1

IPLGR_C	0.94 135	1.37 324	3.71 261	0.19 196	0.02 105	1.44 160	0.29 272	3.88 167	1.62 214	2.04 251	2.44 290	0.20 71	0.12 123	0.79 80	0.29 94	0.00 1	0.05 235	0.01 322	0.05 276	0.21 294	0.08 81

ACRE	0.94 135	1.27 315	3.93 272	0.22 212	0.02 105	1.44 160	0.29 272	3.88 167	1.60 207	1.97 246	2.42 285	0.21 75	0.11 110	0.82 89	0.29 94	0.00 1	0.04 230	0.01 322	0.05 276	0.21 294	0.09 102

GANet-ADL	0.62 60	0.16 38	1.89 96	0.15 186	0.02 105	1.46 168	0.02 75	3.83 159	0.75 45	0.40 52	1.08 212	1.09 179	0.18 142	0.65 63	0.47 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 111	0.13 133

DEmStereo	1.56 270	0.16 38	2.44 182	0.09 149	0.02 105	1.77 252	0.87 320	1.72 49	1.08 93	2.48 288	6.30 350	1.06 175	5.02 362	6.28 288	1.81 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.01 11

THIR-Stereo	1.54 266	0.48 166	1.88 93	0.01 9	0.02 105	1.08 41	4.17 373	2.48 72	0.41 13	1.09 155	4.30 332	1.90 228	4.08 354	6.84 315	1.81 262	0.00 1	0.00 1	0.04 351	0.00 1	0.06 133	0.04 43

UNet	1.21 200	0.36 136	4.56 297	0.04 82	0.02 105	2.30 278	0.02 75	3.70 142	0.98 84	1.32 184	0.14 67	2.70 275	1.54 286	4.49 211	1.96 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 167	0.07 76

HGLStereo	1.17 194	0.53 182	2.39 167	0.01 9	0.02 105	1.45 164	0.01 18	4.05 187	1.14 102	1.42 196	3.06 304	2.09 244	1.21 266	4.60 218	1.33 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 197	0.06 66

cf-r	1.18 196	1.02 284	3.22 230	0.25 226	0.02 105	1.44 160	0.03 123	5.11 278	2.16 268	1.31 183	0.59 163	2.87 283	0.24 158	4.26 201	0.79 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 258	0.12 125

PMTNet	0.26 5	0.21 84	1.40 16	0.02 39	0.02 105	1.16 64	0.29 272	1.00 22	0.18 1	0.04 10	0.03 29	0.07 40	0.02 16	0.47 29	0.15 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 90	0.02 24

BEATNet_4x	1.24 208	1.45 331	5.03 316	0.58 287	0.02 105	1.34 132	0.09 199	5.29 289	1.69 226	2.01 249	0.25 96	1.18 184	0.44 199	2.11 149	2.70 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 246	0.54 255

PWCDC_ROB	3.41 345	2.29 367	5.16 324	0.19 196	0.02 105	3.11 311	0.02 75	5.15 279	12.27 384	1.36 191	23.33 402	1.98 236	3.35 341	4.93 237	3.71 325	0.28 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.71 378	0.32 215

DualNet	1.91 290	0.50 168	4.37 287	0.46 259	0.03 123	1.60 211	0.03 123	3.81 149	6.87 368	1.57 210	2.38 278	2.14 247	0.38 184	1.73 135	9.02 365	0.00 1	1.12 361	0.00 1	0.17 325	0.10 197	1.86 372

ffm	1.46 255	0.50 168	4.37 287	0.46 259	0.03 123	1.60 211	0.03 123	3.81 149	6.87 368	1.57 210	2.38 278	2.14 247	0.38 184	1.73 135	0.12 26	0.00 1	1.12 361	0.00 1	0.17 325	0.10 197	1.86 372

ff1	2.20 316	0.50 168	4.37 287	0.46 259	0.03 123	1.60 211	0.03 123	3.81 149	6.87 368	1.57 210	2.38 278	2.14 247	0.38 184	7.65 352	9.02 365	0.00 1	1.12 361	0.00 1	0.17 325	0.10 197	1.86 372

mmx	2.08 302	0.50 168	4.37 287	0.46 259	0.03 123	1.60 211	0.03 123	6.21 341	2.77 319	1.57 210	2.38 278	2.14 247	0.38 184	7.65 352	9.02 365	0.00 1	1.08 350	0.00 1	0.17 325	0.06 133	1.25 323

xxx	2.08 302	0.50 168	4.37 287	0.46 259	0.03 123	1.60 211	0.03 123	6.21 341	2.77 319	1.57 210	2.38 278	2.14 247	0.38 184	7.65 352	9.02 365	0.00 1	1.08 350	0.00 1	0.17 325	0.06 133	1.25 323

iinet-f	1.90 289	0.98 276	13.29 392	0.42 254	0.03 123	4.30 342	0.04 152	3.86 162	1.32 166	1.28 179	0.57 157	2.91 286	2.70 326	2.60 153	3.11 315	0.00 1	0.02 219	0.02 342	0.00 1	0.49 358	0.09 102

ssnet_v2	1.33 239	0.64 212	2.83 209	0.06 115	0.03 123	2.08 269	0.36 287	5.88 329	2.33 285	2.52 291	0.88 199	3.06 293	0.54 206	1.75 138	3.30 319	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 310	0.13 133

Wz-Net-LNSev	1.60 273	1.48 335	8.20 372	0.03 58	0.03 123	3.95 333	0.13 216	4.89 262	2.33 285	0.92 126	0.31 112	3.64 316	1.40 277	2.90 160	1.50 249	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 197	0.20 177

CRFU-Net	1.43 253	0.33 131	2.98 218	1.27 356	0.03 123	4.01 334	0.05 164	6.21 341	0.95 77	1.92 240	0.74 179	3.41 306	2.55 323	3.36 168	0.36 114	0.01 296	0.01 192	0.11 363	0.00 1	0.13 238	0.09 102

CIPLG	0.94 135	1.29 318	3.53 250	0.19 196	0.03 123	1.45 164	0.29 272	3.87 164	1.61 208	2.10 255	2.52 292	0.21 75	0.11 110	0.85 93	0.29 94	0.00 1	0.05 235	0.01 322	0.05 276	0.21 294	0.08 81

PSM-softLoss	0.96 147	0.18 50	2.32 159	1.26 354	0.03 123	1.50 183	0.26 257	2.90 90	1.27 146	1.30 181	0.38 129	0.39 92	0.01 4	6.94 325	0.36 114	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.01 11

KMStereo	0.96 147	0.18 50	2.32 159	1.26 354	0.03 123	1.50 183	0.26 257	2.90 90	1.27 146	1.30 181	0.38 129	0.39 92	0.01 4	6.94 325	0.36 114	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.01 11

LMCR-Stereo	1.28 223	1.13 301	2.41 170	0.57 286	0.03 123	2.72 298	0.09 199	6.86 360	0.88 67	2.44 286	1.92 259	0.14 66	1.55 289	3.57 178	1.12 233	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 266	0.02 24

psmorigin	2.16 313	0.75 228	10.72 385	0.24 221	0.03 123	1.62 223	0.20 236	3.80 148	1.16 104	5.40 355	3.08 305	5.77 353	2.29 313	5.62 269	2.13 276	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 167	0.25 199

FAT-Stereo	1.95 292	0.23 93	3.66 258	0.18 191	0.03 123	1.80 255	0.94 324	5.35 292	3.11 332	4.23 337	5.00 337	5.22 351	2.76 328	5.07 244	1.09 232	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 123	0.17 154

DSFCA	1.45 254	0.51 175	2.76 204	0.01 9	0.03 123	3.64 329	0.83 318	3.28 125	1.45 191	3.25 318	0.44 142	2.89 285	1.45 279	6.07 280	2.14 277	0.00 1	0.02 219	0.00 1	0.00 1	0.06 133	0.10 112

TDLM	1.32 235	0.90 254	2.42 178	0.61 292	0.03 123	1.59 207	2.04 351	3.73 144	2.29 281	1.70 226	0.94 204	1.07 177	0.67 233	6.49 297	1.12 233	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 284	0.54 255

CFNet	1.24 208	1.33 322	3.20 229	0.26 231	0.03 123	1.43 157	0.04 152	5.03 272	2.39 291	0.61 84	0.71 175	1.30 190	0.23 156	6.72 309	1.16 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 310	0.10 112

NVstereo2D	1.25 211	0.34 132	5.21 326	0.09 149	0.03 123	1.61 218	0.23 248	4.95 269	1.92 253	1.05 148	0.38 129	2.53 269	0.61 217	5.36 258	0.44 137	0.00 1	0.10 256	0.00 1	0.03 261	0.04 111	0.19 165

PS-NSSS	1.25 211	0.85 245	2.77 205	0.05 97	0.03 123	1.40 148	0.01 18	5.04 273	2.38 289	1.34 187	2.80 298	0.65 117	0.06 65	6.36 291	0.91 216	0.18 364	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 228	0.01 11

ETE_ROB	1.42 252	1.04 289	3.10 224	0.02 39	0.03 123	1.81 256	0.22 245	4.73 253	1.67 225	4.77 346	1.43 235	2.77 277	0.08 86	4.23 198	2.20 279	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 133	0.20 177

MyStereo8	1.16 193	0.86 248	3.73 264	0.86 333	0.04 144	1.47 174	0.01 18	4.64 246	2.13 266	1.47 201	1.10 215	1.21 185	0.31 172	1.12 101	1.50 249	0.00 1	1.45 388	0.00 1	0.30 372	0.10 197	0.93 302

fff	0.83 101	0.63 208	3.63 253	0.01 9	0.04 144	1.25 98	0.02 75	3.98 176	1.29 154	2.39 280	0.25 96	0.09 50	1.78 300	0.58 46	0.36 114	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.37 226

Wz-Net-SNSev	3.01 337	3.59 390	12.98 391	0.45 258	0.04 144	2.72 298	1.12 334	5.80 325	2.42 294	2.30 269	2.62 295	6.39 358	1.29 273	10.20 381	7.19 356	0.00 1	0.01 192	0.00 1	0.00 1	0.29 327	0.72 280

csc	0.83 101	0.63 208	3.63 253	0.01 9	0.04 144	1.25 98	0.02 75	3.98 176	1.29 154	2.39 280	0.25 96	0.09 50	1.78 300	0.58 46	0.36 114	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.37 226

cscssc	0.83 101	0.63 208	3.63 253	0.01 9	0.04 144	1.25 98	0.02 75	3.98 176	1.29 154	2.39 280	0.25 96	0.09 50	1.78 300	0.58 46	0.36 114	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.37 226

111	1.00 161	1.05 290	3.63 253	0.01 9	0.04 144	1.20 72	0.16 223	4.50 230	2.24 276	1.32 184	1.15 221	2.00 238	0.31 172	0.59 53	0.79 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 197	0.84 290

GwcNet-RSSM	1.22 204	1.24 313	3.66 258	0.23 216	0.04 144	1.46 168	0.05 164	4.65 248	1.61 208	1.33 186	0.46 148	2.98 288	0.26 162	4.48 210	1.59 254	0.00 1	0.00 1	0.02 342	0.00 1	0.21 294	0.10 112

DMCA-RVC	1.12 184	1.19 307	5.30 327	0.03 58	0.04 144	1.30 117	0.06 180	3.05 106	0.87 64	3.33 319	0.12 65	0.98 168	0.65 230	3.40 170	1.82 264	0.01 296	0.04 230	0.02 342	0.01 239	0.10 197	0.09 102

RAFT_CTSACE	0.85 110	0.95 266	2.60 192	0.60 290	0.05 152	1.20 72	0.01 18	3.18 119	0.85 62	0.79 108	1.57 244	2.18 254	0.78 243	1.20 107	0.22 69	0.00 1	0.33 284	0.00 1	0.00 1	0.28 324	0.21 183

IIG-Stereo	1.39 246	0.67 216	1.73 50	2.48 382	0.05 152	1.63 226	0.14 219	3.00 102	1.20 118	2.94 307	2.23 272	3.03 290	0.55 208	7.41 344	0.66 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.07 76

NRIStereo	0.82 100	0.17 46	1.56 30	0.61 292	0.05 152	1.61 218	0.48 296	1.52 35	1.19 112	0.91 122	0.17 68	0.65 117	0.03 33	7.00 331	0.25 82	0.00 1	0.06 241	0.00 1	0.00 1	0.06 133	0.17 154

CRE-IMP	0.49 24	0.14 27	1.75 55	0.08 133	0.05 152	1.48 179	0.45 293	1.64 45	1.22 125	0.92 126	0.29 105	0.87 151	0.01 4	0.39 20	0.25 82	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 90	0.17 154

ADLNet	1.35 241	0.55 184	2.95 216	0.01 9	0.05 152	2.22 271	0.11 208	5.06 275	2.83 325	2.42 284	2.19 269	2.63 273	0.68 235	3.59 179	1.37 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 279	0.27 206

H2IRNET	0.57 50	0.56 190	2.03 114	0.25 226	0.06 157	1.20 72	0.01 18	1.91 56	0.64 35	0.04 10	1.78 253	0.47 101	0.04 43	1.69 133	0.42 135	0.00 1	0.00 1	0.01 322	0.01 239	0.24 309	0.08 81

Wz-Net-TNSev	4.36 364	6.36 401	22.98 401	0.22 212	0.06 157	7.00 366	3.45 366	7.46 374	3.81 345	2.12 257	0.63 166	7.29 367	5.11 363	9.87 379	9.72 373	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 259	0.36 343	0.66 272

IPLG	0.99 158	0.76 232	3.08 222	0.06 115	0.06 157	1.40 148	0.11 208	3.81 149	1.07 91	0.81 110	1.00 208	0.50 106	0.60 216	5.65 271	0.38 126	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 301	0.20 177

PFNet+	0.65 70	0.19 73	2.19 138	0.29 236	0.06 157	1.46 168	0.54 301	1.74 50	1.62 214	1.35 189	0.45 145	0.36 88	0.01 4	2.41 151	0.25 82	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.01 11

DeepStereo_RVC	0.59 52	0.16 38	1.65 42	0.08 133	0.06 157	1.37 138	0.40 289	1.58 36	1.26 142	1.03 146	0.83 192	0.49 103	1.52 285	0.94 97	0.18 51	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.13 133

FADNet_RVC	1.32 235	1.54 338	5.37 329	0.02 39	0.06 157	2.78 301	0.07 182	4.19 207	1.03 87	0.44 60	0.35 122	0.67 123	0.10 102	5.42 260	1.92 269	0.24 368	0.33 284	0.11 363	0.33 374	0.66 375	0.68 276

FADNet	1.38 244	1.42 330	5.62 335	0.03 58	0.06 157	2.56 290	0.16 223	4.66 249	1.64 221	0.35 46	0.11 61	1.66 214	1.05 256	5.64 270	1.59 254	0.18 364	0.02 219	0.01 322	0.01 239	0.52 365	0.23 189

SuperB	3.75 355	2.46 373	15.54 397	0.32 239	0.06 157	4.29 341	1.61 344	4.25 214	11.49 383	2.56 293	1.31 230	2.01 240	1.86 304	6.94 325	8.94 364	0.05 340	0.03 226	0.10 362	0.08 289	10.62 400	0.56 262

LALA_ROB	1.55 268	1.07 294	2.99 220	0.02 39	0.06 157	3.20 313	0.49 297	4.07 191	1.80 244	3.79 330	0.66 171	4.51 330	0.25 161	3.82 187	4.07 330	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 197	0.11 119

MIPNet	0.77 93	0.74 226	2.72 200	0.08 133	0.07 166	1.32 127	0.12 215	4.14 202	1.51 198	0.90 121	0.11 61	0.67 123	0.95 253	1.42 122	0.30 98	0.00 1	0.01 192	0.01 322	0.01 239	0.15 258	0.23 189

IPLGR	0.88 116	0.30 115	3.78 266	0.06 115	0.07 166	1.26 104	0.05 164	3.78 146	1.62 214	0.80 109	0.35 122	0.79 146	0.76 240	3.42 171	0.27 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 167	0.16 149

CrosDoStereo	1.72 278	0.31 121	1.91 98	0.03 58	0.07 166	1.40 148	5.95 391	3.61 136	1.62 214	0.98 132	3.79 322	0.94 161	4.66 360	7.11 336	1.86 267	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 228	0.08 81

TransformOpticalFlow	1.53 265	0.40 149	3.46 244	0.66 302	0.07 166	1.56 201	0.09 199	4.35 222	1.86 246	1.72 227	2.27 274	3.53 312	3.04 335	6.93 324	0.49 152	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 90	0.10 112

DeepStereo_LL	1.72 278	0.31 121	1.91 98	0.03 58	0.07 166	1.40 148	5.95 391	3.61 136	1.62 214	0.98 132	3.79 322	0.94 161	4.66 360	7.11 336	1.86 267	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 228	0.08 81

RAFT-IKP	0.54 40	0.18 50	1.77 64	0.08 133	0.07 166	1.47 174	0.29 272	1.61 40	1.26 142	0.99 137	0.18 71	0.74 135	0.02 16	1.77 139	0.20 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.04 43

SFCPSM	0.87 114	0.20 79	2.57 190	0.02 39	0.07 166	2.45 285	0.18 232	5.65 312	1.51 198	0.85 114	0.77 184	0.67 123	0.30 168	1.77 139	0.22 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 273	0.09 186	0.09 102

NCCL2	1.51 261	1.32 321	3.27 235	0.03 58	0.07 166	1.63 226	3.29 364	4.54 237	1.61 208	3.22 317	0.37 126	3.84 322	0.31 172	4.42 208	2.02 274	0.00 1	0.00 1	0.02 342	0.00 1	0.09 186	0.22 184

CBMV	1.97 297	0.56 190	2.61 194	0.46 259	0.07 166	2.91 308	4.18 374	4.58 241	2.78 321	5.50 357	2.21 271	2.84 282	2.94 330	4.75 226	2.31 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 258	0.60 266
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
CAS	0.95 144	0.12 18	1.08 6	6.79 394	0.08 175	1.10 53	0.01 18	0.97 20	0.87 64	0.03 5	0.04 39	0.07 40	0.06 65	0.37 18	0.15 38	6.94 395	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 211

HHNet	0.94 135	0.28 110	2.48 185	0.19 196	0.08 175	1.32 127	0.42 291	2.48 72	0.84 61	1.39 195	5.80 344	0.14 66	1.74 299	0.49 32	0.94 218	0.06 346	0.00 1	0.01 322	0.00 1	0.14 246	0.04 43

Patchmatch Stereo++	0.59 52	0.18 50	1.73 50	0.08 133	0.08 175	1.62 223	0.26 257	1.62 43	1.25 136	1.00 143	0.18 71	0.75 137	0.03 33	2.68 156	0.20 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.05 58
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
HUI-Stereo	0.54 40	0.18 50	1.78 66	0.08 133	0.08 175	1.63 226	0.31 279	1.60 37	1.28 150	0.99 137	0.18 71	0.76 142	0.02 16	1.56 125	0.19 59	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.05 58

iRAFT	0.59 52	0.18 50	1.73 50	0.08 133	0.08 175	1.62 223	0.26 257	1.62 43	1.25 136	1.00 143	0.18 71	0.75 137	0.03 33	2.68 156	0.20 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.05 58

GANet	2.23 319	0.92 261	3.10 224	0.88 335	0.08 175	2.25 272	3.25 363	4.61 243	1.71 232	2.55 292	9.98 366	2.56 270	1.47 283	7.52 349	2.98 311	0.00 1	0.04 230	0.02 342	0.08 289	0.14 246	0.42 244

4D-IteraStereo	0.59 52	0.98 276	2.62 196	0.04 82	0.09 181	1.07 36	0.08 188	1.45 34	0.39 12	0.12 19	0.05 47	0.82 149	0.10 102	0.77 77	1.05 228	0.00 1	0.40 288	0.00 1	0.00 1	0.08 167	1.79 367

WZ-Net	4.64 366	2.57 375	25.72 404	0.10 159	0.09 181	3.07 310	2.08 352	6.59 358	5.41 359	6.08 359	4.09 331	7.02 366	6.04 374	11.64 388	11.45 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 294	0.61 267

PSM-adaLoss	0.54 40	0.18 50	1.72 49	0.08 133	0.09 181	1.63 226	0.29 272	1.60 37	1.27 146	0.99 137	0.18 71	0.76 142	0.02 16	1.79 142	0.20 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.05 58

ROB_FTStereo_v2	0.52 34	0.18 50	1.71 48	0.08 133	0.09 181	1.59 207	0.32 281	1.61 40	1.25 136	0.99 137	0.19 82	0.76 142	0.02 16	1.36 120	0.20 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.04 43

ROB_FTStereo	0.55 45	0.18 50	1.75 55	0.08 133	0.09 181	1.61 218	0.32 281	1.60 37	1.26 142	0.99 137	0.19 82	0.75 137	0.03 33	1.97 146	0.19 59	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.04 43

iGMRVC	0.59 52	0.18 50	1.75 55	0.08 133	0.09 181	1.63 226	0.27 264	1.61 40	1.27 146	0.99 137	0.19 82	0.75 137	0.03 33	2.78 158	0.20 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.04 43

stereogan	2.38 326	0.59 196	5.05 317	0.01 9	0.09 181	8.26 376	0.58 307	4.92 266	3.65 340	4.68 345	4.60 334	6.43 359	2.39 317	5.27 253	0.72 188	0.00 1	0.01 192	0.01 322	0.00 1	0.27 321	0.13 133

edge stereo	2.06 300	0.42 155	4.20 279	0.14 181	0.09 181	1.82 257	0.51 298	5.38 296	2.48 300	3.45 323	3.96 329	8.28 369	1.80 303	5.90 275	2.30 286	0.00 1	0.00 1	0.01 322	0.00 1	0.16 266	0.19 165

HBP-ISP	1.59 272	1.12 299	3.42 241	0.53 280	0.10 189	4.27 339	1.44 341	5.35 292	1.61 208	3.58 326	0.87 198	0.91 153	1.18 261	6.64 304	0.46 146	0.04 336	0.02 219	0.00 1	0.00 1	0.06 133	0.24 193

TRStereo	0.88 116	1.18 306	2.44 182	0.72 312	0.10 189	1.56 201	0.03 123	5.73 317	1.28 150	0.18 26	0.30 109	0.62 113	0.43 198	1.02 100	0.13 34	0.00 1	0.47 292	0.00 1	0.25 357	0.01 9	1.23 320

Pruner-Stereo	0.63 65	0.21 84	1.86 86	1.03 347	0.10 189	1.59 207	0.35 286	2.26 63	1.22 125	2.22 261	0.45 145	0.25 81	0.01 4	0.67 64	0.38 126	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.02 24

RYNet	1.76 282	0.81 242	4.24 281	0.34 241	0.10 189	2.62 296	0.07 182	5.36 295	2.08 265	1.38 192	0.35 122	4.71 338	1.35 275	6.73 310	4.61 336	0.00 1	0.05 235	0.00 1	0.00 1	0.05 123	0.33 220

Nwc_Net	2.25 320	0.98 276	5.37 329	0.07 125	0.11 193	2.80 302	0.05 164	7.36 372	1.30 162	2.77 304	8.21 359	5.18 348	2.98 334	5.16 250	2.46 296	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 228	0.08 81

ADCRef	2.57 331	1.40 328	7.90 368	0.11 171	0.11 193	4.71 349	0.74 316	5.45 305	1.66 223	3.15 315	1.65 248	1.61 206	2.25 312	4.54 217	15.56 392	0.03 330	0.00 1	0.01 322	0.10 297	0.27 321	0.23 189

CVANet_RVC	1.37 243	0.82 244	3.23 232	0.54 281	0.11 193	1.48 179	0.46 294	4.01 182	2.23 275	3.33 319	1.34 231	1.51 198	0.37 182	6.38 292	0.69 184	0.01 296	0.00 1	0.00 1	0.05 276	0.19 287	0.62 269

StereoDRNet	1.66 275	1.21 309	5.39 331	0.06 115	0.11 193	2.49 286	1.06 332	5.28 288	1.89 249	3.60 327	0.63 166	2.28 258	0.64 227	4.70 220	3.25 317	0.00 1	0.03 226	0.00 1	0.01 239	0.15 258	0.36 225

PSMNet_ROB	1.31 232	1.27 315	3.91 271	0.05 97	0.11 193	1.69 244	0.16 223	3.98 176	1.59 205	1.15 164	0.34 115	2.77 277	0.62 222	4.43 209	3.80 326	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 228	0.12 125

fast-acv-ft	1.54 266	0.86 248	4.85 307	0.11 171	0.12 198	3.88 331	0.28 265	2.97 99	2.26 278	0.96 131	3.49 316	2.97 287	1.23 268	3.47 173	2.75 301	0.04 336	0.01 192	0.04 351	0.04 273	0.44 355	0.08 81

SANet	5.04 368	1.86 356	7.96 369	0.39 250	0.12 198	7.51 370	3.73 370	7.20 368	16.07 391	7.15 364	13.16 374	12.35 378	8.70 382	8.28 365	5.37 342	0.00 1	0.01 192	0.00 1	0.00 1	0.13 238	0.71 279

LoS_RVC	0.25 4	0.60 199	1.21 11	0.16 190	0.13 200	0.98 24	0.01 18	0.85 18	0.25 4	0.08 17	0.02 1	0.07 40	0.04 43	0.49 32	0.05 5	0.00 1	0.01 192	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.07 76

FTStereo	2.20 316	0.09 6	2.07 121	0.18 191	0.13 200	1.43 157	4.50 380	2.98 100	0.97 81	3.35 321	17.70 383	0.77 145	4.06 352	4.36 205	0.15 38	0.15 361	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	1.19 318

RAFT-345	1.25 211	0.12 18	2.08 122	0.54 281	0.13 200	1.55 197	0.24 251	0.65 7	2.51 301	1.19 167	7.68 356	0.92 158	0.05 58	6.86 317	0.50 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.00 1

Gwc-CoAtRS	0.52 34	0.16 38	1.68 46	0.05 97	0.13 200	1.06 34	0.03 123	2.88 87	0.54 23	0.40 52	0.02 1	2.22 255	0.03 33	0.49 32	0.26 89	0.00 1	0.09 254	0.00 1	0.22 349	0.01 9	0.11 119

AF-Net	2.51 328	1.12 299	5.46 333	0.01 9	0.13 200	2.03 266	0.47 295	7.04 366	2.74 316	4.09 335	10.64 368	4.99 342	2.94 330	4.94 238	3.28 318	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 279	0.15 145

MyStereo06	1.08 177	0.47 164	3.30 237	0.03 58	0.14 205	1.53 192	0.02 75	5.58 308	0.88 67	1.15 164	0.73 178	3.48 310	1.15 259	0.86 94	0.66 178	0.00 1	1.10 357	0.00 1	0.16 317	0.02 35	0.37 226

MyStereo05	1.01 163	0.47 164	3.36 239	0.03 58	0.14 205	1.53 192	0.02 75	4.11 198	3.37 336	1.43 197	0.03 29	1.27 187	0.39 194	1.39 121	0.97 220	0.00 1	1.10 357	0.00 1	0.16 317	0.02 35	0.37 226

CFNet-RSSM	0.60 57	0.15 28	1.55 29	0.05 97	0.14 205	1.27 110	0.02 75	4.87 260	0.58 28	0.34 45	0.02 1	1.92 231	0.04 43	0.49 32	0.25 82	0.00 1	0.01 192	0.00 1	0.27 368	0.01 9	0.10 112

FADNet-RVC-Resample	1.28 223	1.46 332	6.58 354	0.10 159	0.14 205	1.54 196	0.25 255	4.29 220	1.46 192	0.61 84	0.23 93	1.29 189	0.28 167	5.23 252	1.06 229	0.10 354	0.16 264	0.09 359	0.06 283	0.28 324	0.39 236

ADCS	5.55 374	3.55 386	19.07 399	0.43 256	0.14 205	5.87 362	4.20 376	7.65 376	7.80 377	9.79 380	6.22 348	6.48 361	5.52 370	10.52 385	22.41 409	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.48 357	0.97 304

DRN-Test	1.79 284	0.51 175	4.94 313	0.19 196	0.14 205	3.30 316	0.19 235	6.58 356	2.31 282	4.40 342	0.77 184	2.10 245	1.73 298	5.40 259	2.82 308	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 239	0.12 228	0.27 206

CSAN	3.10 338	1.72 348	5.85 337	0.37 246	0.14 205	4.15 338	3.91 371	4.94 268	4.65 355	6.43 361	6.29 349	4.62 333	5.17 365	8.13 362	4.85 339	0.02 320	0.03 226	0.03 347	0.05 276	0.26 316	0.48 250

MeshStereo	6.09 375	0.97 273	3.59 251	0.26 231	0.14 205	7.68 372	2.02 350	10.42 386	5.77 362	20.76 406	19.69 394	22.78 399	10.56 389	10.29 382	6.16 349	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 327	0.41 240
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
DispNO	1.68 276	1.27 315	6.40 349	0.11 171	0.15 213	1.40 148	0.17 226	5.17 283	2.33 285	2.03 250	2.85 300	1.90 228	0.99 254	6.17 284	2.33 289	0.00 1	0.00 1	0.01 322	0.01 239	0.16 266	0.17 154

coex-ft	12.25 400	6.22 400	80.44 420	0.15 186	0.15 213	2.43 284	0.98 327	3.07 109	29.54 404	49.22 419	16.44 381	15.69 387	16.17 400	7.44 346	15.30 391	0.05 340	0.07 244	0.01 322	0.05 276	0.35 341	1.15 316

STTStereo	0.98 156	0.62 206	3.78 266	0.25 226	0.15 213	1.44 160	0.10 206	3.57 133	1.75 239	1.46 200	0.19 82	1.74 220	0.44 199	3.47 173	0.54 162	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.05 58

IGEVStereo-DCA	0.88 116	1.21 309	1.81 74	0.18 191	0.16 216	0.83 16	0.01 18	0.71 8	1.36 176	0.40 52	0.04 39	0.06 29	0.09 95	6.04 278	2.22 283	0.00 1	0.48 295	0.00 1	0.15 311	0.16 266	1.76 358

rrr	1.15 191	1.21 309	5.05 317	0.18 191	0.16 216	0.83 16	0.06 180	2.88 87	1.44 189	0.40 52	0.04 39	0.06 29	0.09 95	6.04 278	2.22 283	0.00 1	0.48 295	0.00 1	0.19 338	0.16 266	1.59 346

MIF-Stereo	0.23 3	0.28 110	1.91 98	0.05 97	0.16 216	0.34 5	0.02 75	0.46 2	0.42 14	0.06 14	0.18 71	0.05 22	0.07 75	0.22 3	0.33 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 220	0.01 11

delet	1.31 232	0.61 204	2.64 198	0.05 97	0.17 219	2.84 305	1.00 329	4.88 261	2.46 297	1.38 192	1.37 232	1.62 208	0.90 251	4.52 214	1.48 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 246	0.08 81

PA-Net	1.56 270	1.13 301	5.13 320	0.07 125	0.17 219	1.46 168	0.53 300	4.73 253	3.04 330	0.92 126	1.30 228	2.29 262	0.62 222	6.63 303	3.00 312	0.01 296	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 157	0.15 145
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NOSS_ROB	1.47 257	0.49 167	2.40 168	1.00 343	0.17 219	2.56 290	0.01 18	4.86 259	2.62 306	2.32 271	1.74 250	2.79 279	0.02 16	6.96 328	0.60 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 133	0.73 281

AFF-stereo	0.89 122	1.05 290	1.70 47	0.49 274	0.18 222	1.21 79	0.01 18	3.58 135	1.62 214	0.84 113	1.93 260	1.14 182	0.26 162	1.24 113	0.68 182	0.00 1	0.64 307	0.00 1	0.00 1	0.26 316	0.89 296

FBW_ROB	2.74 334	1.02 284	4.72 301	0.43 256	0.18 222	4.35 343	0.18 232	7.28 371	3.50 337	3.57 325	3.38 314	4.86 339	1.22 267	11.70 391	5.76 344	0.17 363	0.08 248	0.59 379	0.12 306	0.28 324	1.40 332

StereoIM	0.30 9	0.62 206	1.63 40	0.07 125	0.19 224	0.40 10	0.02 75	1.36 30	0.76 48	0.04 10	0.05 47	0.13 63	0.05 58	0.38 19	0.33 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.02 24

test_4	0.65 70	0.40 149	1.73 50	0.11 171	0.19 224	1.28 113	0.03 123	1.41 31	0.22 2	0.28 43	3.49 316	0.72 132	0.09 95	1.93 145	0.53 160	0.00 1	0.11 258	0.00 1	0.08 289	0.16 266	0.15 145

STrans-v2	1.75 280	0.45 159	3.43 242	0.03 58	0.19 224	1.48 179	0.08 188	7.25 369	2.16 268	2.04 251	2.80 298	3.60 313	3.78 349	7.00 331	0.52 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.10 112

ccnet	1.96 294	0.68 217	3.59 251	0.26 231	0.19 224	3.68 330	1.55 343	4.89 262	1.77 241	2.68 299	3.92 325	3.44 307	1.72 297	5.02 243	5.22 340	0.06 346	0.00 1	0.09 359	0.01 239	0.13 238	0.32 215

CoDeX	1.03 169	0.45 159	2.50 188	0.06 115	0.20 228	1.51 187	0.20 236	6.54 354	1.96 256	0.73 101	0.68 174	1.04 172	0.31 172	3.86 188	0.38 126	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 167	0.07 76

ASMatch	1.46 255	0.17 46	2.35 162	0.73 317	0.20 228	1.22 83	0.25 255	1.04 25	0.89 70	0.30 44	11.50 370	0.92 158	2.31 314	6.65 305	0.56 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 239	0.00 1	0.04 43

RAFT_R40	1.08 177	0.11 13	2.09 128	0.83 330	0.20 228	1.68 243	0.64 309	2.11 61	1.19 112	1.05 148	1.13 218	1.77 221	1.43 278	6.90 320	0.33 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 90	0.01 11

GrayStereo	1.55 268	0.06 1	1.53 26	0.75 322	0.20 228	1.27 110	4.44 378	3.44 130	1.20 118	4.92 351	3.92 325	0.45 98	4.54 358	3.43 172	0.09 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.49 385	0.02 35	0.25 199

ADCP+	3.18 342	1.81 349	11.33 387	0.07 125	0.20 228	5.83 361	2.80 359	4.60 242	2.69 310	1.68 224	0.28 103	3.75 319	3.14 339	6.82 314	17.90 395	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 291	0.56 262

WAO-7	9.62 388	2.87 381	5.64 336	0.96 341	0.21 233	20.37 401	5.13 385	23.65 414	26.32 403	13.11 390	27.70 408	22.69 397	14.04 397	14.53 398	13.11 384	0.13 359	0.09 254	0.58 377	0.10 297	0.51 361	0.75 283

SDNR	3.62 351	1.25 314	7.41 362	0.71 310	0.22 234	26.06 412	0.02 75	4.55 238	2.42 294	3.10 313	11.33 369	3.05 292	0.77 241	8.31 367	2.21 282	0.05 340	0.11 258	0.00 1	0.01 239	0.08 167	0.66 272

GMM-Stereo	1.17 194	0.10 10	2.29 152	0.13 179	0.22 234	1.43 157	0.84 319	2.83 85	1.16 104	2.73 301	3.09 306	0.54 110	0.87 249	5.31 255	0.16 42	0.01 296	0.00 1	0.00 1	0.02 259	0.02 35	1.72 353

S-Stereo	2.12 310	0.32 125	6.30 346	0.24 221	0.22 234	2.51 288	1.83 347	5.38 296	5.55 360	2.46 287	5.91 345	2.81 280	0.71 237	5.19 251	2.45 295	0.00 1	0.02 219	0.00 1	0.00 1	0.07 157	0.37 226

MaskLacGwcNet_RVC	1.88 287	0.88 251	3.47 245	1.64 373	0.22 234	4.27 339	0.40 289	3.90 170	1.63 220	0.72 100	0.71 175	3.06 293	0.11 110	5.13 248	1.03 227	5.07 391	0.54 300	0.00 1	0.00 1	1.73 384	3.16 391

Anonymous Stereo	2.31 324	1.93 360	10.83 386	0.65 301	0.22 234	1.66 235	4.27 377	4.51 231	2.99 329	3.12 314	1.87 258	1.95 234	0.11 110	7.17 340	4.68 337	0.01 296	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 220	0.20 177

PWCK	9.63 389	6.94 405	19.91 400	6.25 392	0.22 234	22.62 404	14.62 413	12.15 390	13.48 386	14.34 393	13.17 375	13.25 382	8.40 380	16.14 399	11.57 380	6.38 394	0.26 275	2.41 391	0.11 300	8.57 392	1.74 356

KYRaft	1.26 220	0.08 3	1.58 31	0.06 115	0.23 240	1.28 113	0.75 317	2.92 93	0.81 56	3.20 316	7.14 355	0.99 169	2.70 326	1.56 125	0.16 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	1.66 352

test_xeample3	0.95 144	1.30 319	5.13 320	0.19 196	0.23 240	0.95 21	0.07 182	2.30 64	1.47 195	0.40 52	0.05 47	0.08 45	0.07 75	1.45 123	2.27 285	0.00 1	0.69 308	0.00 1	0.33 374	0.17 279	1.85 371

aanetorigin	2.99 335	1.00 281	9.85 381	0.23 216	0.23 240	1.59 207	2.01 349	1.94 58	1.25 136	14.45 394	10.04 367	2.98 288	3.75 347	4.97 240	4.01 329	0.10 354	0.05 235	0.09 359	0.11 300	0.55 368	0.55 260

CC-Net-ROB	2.09 304	1.17 305	3.97 273	1.52 369	0.23 240	3.35 321	0.05 164	5.09 276	2.74 316	1.09 155	1.40 234	0.97 167	0.18 142	6.66 306	0.87 206	1.46 386	1.64 393	7.13 393	0.00 1	1.67 383	0.54 255

SPS-STEREO	3.67 354	1.46 332	4.23 280	0.36 243	0.23 240	3.93 332	1.20 337	6.67 359	3.50 337	11.05 383	8.81 361	9.53 375	4.63 359	9.10 372	7.25 357	0.01 296	0.01 192	0.00 1	0.00 1	0.13 238	1.28 326
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
AE-Stereo	0.83 101	0.13 23	2.17 136	0.08 133	0.24 245	1.24 91	0.03 123	5.22 286	1.26 142	0.70 93	1.09 213	0.20 71	0.16 133	0.70 67	0.33 100	0.00 1	0.89 332	0.00 1	0.26 364	0.09 186	1.75 357

RCA-Stereo	0.53 36	0.18 50	1.16 9	0.01 9	0.24 245	1.20 72	0.01 18	3.86 162	0.97 81	0.77 107	0.50 151	0.05 22	0.13 126	0.32 13	0.03 3	0.00 1	0.87 326	0.00 1	0.00 1	0.08 167	0.24 193

SST-Stereo	1.12 184	0.10 10	1.98 105	0.85 332	0.24 245	1.72 247	0.56 306	2.10 60	2.01 259	1.19 167	1.07 211	1.57 200	1.88 305	6.92 322	0.24 80	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 90	0.02 24

Prome-Stereo	1.29 227	0.09 6	1.62 34	0.12 178	0.24 245	1.28 113	0.65 311	2.98 100	0.93 76	2.08 254	8.52 360	0.75 137	2.83 329	2.19 150	0.11 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	1.39 331

ff7	0.51 28	0.26 102	1.81 74	0.19 196	0.25 249	1.08 41	0.01 18	0.71 8	1.36 176	0.47 67	0.02 1	0.04 7	0.08 86	0.79 80	0.18 51	0.00 1	0.92 333	0.00 1	0.15 311	0.10 197	1.76 358

ffff	0.51 28	0.26 102	1.81 74	0.19 196	0.25 249	1.08 41	0.01 18	0.71 8	1.36 176	0.47 67	0.02 1	0.04 7	0.08 86	0.79 80	0.18 51	0.00 1	0.92 333	0.00 1	0.15 311	0.10 197	1.76 358

11t	0.51 28	0.26 102	1.81 74	0.19 196	0.25 249	1.08 41	0.01 18	0.71 8	1.36 176	0.47 67	0.02 1	0.04 7	0.08 86	0.79 80	0.18 51	0.00 1	0.92 333	0.00 1	0.15 311	0.10 197	1.76 358

ccc-4	0.51 28	0.26 102	1.81 74	0.19 196	0.25 249	1.08 41	0.01 18	0.71 8	1.36 176	0.47 67	0.02 1	0.04 7	0.08 86	0.79 80	0.18 51	0.00 1	0.92 333	0.00 1	0.15 311	0.10 197	1.76 358

test_5	0.94 135	0.94 263	2.60 192	0.55 284	0.25 249	1.47 174	0.02 75	4.89 262	0.97 81	0.81 110	0.30 109	0.80 147	0.63 224	3.39 169	0.24 80	0.00 1	0.27 277	0.00 1	0.00 1	0.17 279	0.54 255

IRAFT_RVC	1.13 186	0.39 144	2.40 168	1.51 368	0.25 249	1.37 138	0.31 279	2.93 98	1.24 129	1.58 215	0.79 187	1.14 182	1.54 286	6.53 298	0.44 137	0.00 1	0.12 260	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.03 37

EDNetEfficientorigin	10.48 394	2.34 369	98.78 429	0.23 216	0.25 249	3.01 309	0.70 314	4.69 252	17.04 393	19.07 400	15.43 379	12.52 380	11.56 394	9.41 375	12.62 383	0.01 296	0.01 192	0.00 1	0.01 239	0.25 310	1.76 358

ac_64	1.28 223	0.43 156	2.90 214	0.18 191	0.25 249	1.52 190	0.03 123	5.58 308	1.89 249	0.92 126	0.53 155	4.86 339	0.45 202	5.01 242	0.88 209	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 197	0.06 66

SGM-Forest	2.15 312	0.50 168	2.42 178	0.19 196	0.25 249	3.47 326	2.38 357	4.53 235	2.46 297	5.64 358	3.99 330	3.74 318	2.22 310	6.99 330	3.08 314	0.01 296	0.02 219	0.00 1	0.00 1	0.05 123	0.98 305
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ttt	1.79 284	0.32 125	2.41 170	0.58 287	0.26 258	1.64 233	0.00 1	6.26 346	2.57 305	1.91 238	2.39 283	1.39 193	0.11 110	5.55 265	7.97 360	0.00 1	1.05 347	0.00 1	0.16 317	0.06 133	1.14 314

LCNet	0.93 132	0.21 84	1.62 34	0.14 181	0.26 258	1.20 72	0.22 245	2.71 77	0.90 73	1.82 231	0.21 89	0.12 58	2.50 321	5.59 267	0.16 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 266	0.79 287

RAFT-RH_RVC	2.11 308	0.30 115	2.27 150	0.74 319	0.26 258	1.51 187	0.02 75	0.61 6	1.23 127	5.28 354	21.18 395	1.04 172	0.07 75	6.90 320	0.61 170	0.04 336	0.00 1	0.00 1	0.03 261	0.02 35	0.00 1

NCC-stereo	2.09 304	1.02 284	4.78 305	0.10 159	0.26 258	2.33 280	0.13 216	5.82 326	1.70 230	2.98 308	3.18 308	4.63 334	5.69 371	6.26 286	2.76 302	0.05 340	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 167	0.14 138

Abc-Net	2.09 304	1.02 284	4.78 305	0.10 159	0.26 258	2.33 280	0.13 216	5.82 326	1.70 230	2.98 308	3.18 308	4.63 334	5.69 371	6.26 286	2.76 302	0.05 340	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 167	0.14 138
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
AAGNet	1.60 273	0.15 28	1.76 61	1.17 353	0.27 263	1.51 187	0.64 309	1.71 48	1.20 118	1.67 222	0.81 190	1.59 205	2.23 311	6.08 281	11.16 378	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 90	0.02 24

PSM-AAD	1.21 200	0.08 3	1.53 26	0.10 159	0.27 263	1.35 135	3.14 362	2.74 78	0.83 60	2.89 305	2.04 267	0.16 70	5.25 366	3.51 175	0.21 68	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.08 81

CFNet-ft	0.97 154	0.94 263	2.30 154	0.01 9	0.27 263	1.37 138	0.02 75	2.76 79	0.79 50	0.88 118	0.20 86	3.76 320	0.38 184	4.21 195	1.34 241	0.00 1	0.00 1	0.01 322	0.00 1	0.08 167	0.09 102

MFN_U_SF_RVC	4.10 360	2.36 370	12.04 388	1.00 343	0.27 263	10.31 381	0.51 298	8.83 383	3.69 341	4.90 350	3.30 312	9.33 374	3.43 343	8.28 365	9.42 369	0.41 372	0.53 299	0.52 375	0.81 391	0.90 379	1.05 309

CFNet_RVC	0.97 154	0.94 263	2.30 154	0.01 9	0.27 263	1.37 138	0.02 75	2.76 79	0.79 50	0.88 118	0.20 86	3.76 320	0.38 184	4.21 195	1.34 241	0.00 1	0.00 1	0.01 322	0.00 1	0.08 167	0.09 102

ADCL	3.64 352	1.54 338	8.53 377	0.26 231	0.28 268	7.37 368	4.49 379	5.42 302	3.61 339	4.79 347	3.85 324	5.14 347	4.47 357	6.28 288	15.73 393	0.05 340	0.01 192	0.11 363	0.13 308	0.34 337	0.33 220

ACVNet-DCA	0.94 135	0.36 136	2.41 170	0.50 275	0.29 269	3.40 322	0.02 75	3.82 154	1.29 154	0.71 94	0.83 192	0.05 22	0.61 217	1.60 128	0.12 26	0.00 1	1.13 366	0.00 1	0.03 261	0.06 133	1.57 341

xx1	1.29 227	0.36 136	2.41 170	0.50 275	0.29 269	3.40 322	0.02 75	4.02 183	7.67 375	0.71 94	0.83 192	0.73 133	0.15 128	1.60 128	0.12 26	0.00 1	1.13 366	0.00 1	0.23 352	0.06 133	1.57 341

1test111	1.06 175	0.36 136	2.41 170	0.50 275	0.29 269	3.40 322	0.02 75	3.82 154	1.29 154	0.71 94	0.83 192	0.05 22	0.61 217	3.19 165	0.90 213	0.00 1	1.13 366	0.00 1	0.03 261	0.06 133	1.57 341

cc1	1.29 227	0.36 136	2.41 170	0.50 275	0.29 269	3.40 322	0.02 75	4.02 183	7.67 375	0.71 94	0.83 192	0.05 22	0.61 217	1.59 127	0.12 26	0.00 1	1.13 366	0.00 1	0.03 261	0.10 197	1.86 372

RAFT+CT+SA	0.85 110	0.91 256	2.23 147	0.19 196	0.29 269	1.27 110	0.03 123	4.92 266	0.86 63	0.65 87	0.40 134	0.67 123	0.05 58	3.03 162	0.18 51	0.00 1	0.28 281	0.00 1	0.35 376	0.15 258	0.61 267

OMP-Stereo	1.29 227	0.75 228	1.67 43	2.47 381	0.29 269	1.61 218	0.32 281	2.38 70	1.09 94	2.66 297	1.14 220	3.04 291	0.17 138	7.40 343	0.60 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 157	0.08 81

XX-Stereo	1.24 208	0.25 100	6.03 341	1.30 359	0.29 269	1.28 113	0.00 1	4.12 199	0.60 31	1.29 180	0.50 151	3.63 315	0.03 33	4.05 191	0.18 51	0.00 1	0.58 303	0.00 1	0.23 352	0.03 90	0.47 246

MSC_U_SF_DS_RVC	5.48 373	3.14 384	10.56 384	0.47 265	0.29 269	24.98 409	8.65 406	6.24 344	9.96 382	4.38 340	8.16 358	8.42 370	2.44 319	9.46 377	6.27 350	1.11 380	1.70 395	0.33 373	0.47 383	1.16 381	1.35 329

RGC	2.11 308	0.95 266	4.61 299	0.08 133	0.29 269	3.34 320	0.11 208	5.40 300	1.78 243	3.93 333	4.52 333	5.20 349	3.05 336	5.78 272	2.78 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 228	0.18 162

UCFNet_RVC	0.78 95	0.68 217	2.05 119	0.02 39	0.29 269	1.57 204	0.02 75	3.57 133	0.87 64	1.35 189	0.74 179	1.66 214	0.20 151	1.92 144	0.61 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.04 43

HSM	1.48 258	0.60 199	1.85 83	0.01 9	0.29 269	1.76 251	0.04 152	6.50 352	1.46 192	1.91 238	1.55 242	4.69 337	1.27 272	6.66 306	0.70 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 157	0.26 203

SGM_RVC	4.67 367	0.61 204	2.62 196	1.13 351	0.29 269	7.96 374	2.60 358	7.55 375	4.36 351	12.34 388	9.95 365	15.94 388	8.56 381	10.88 387	6.38 352	0.22 367	0.25 272	0.20 370	0.23 352	0.32 332	0.92 298
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MFN_U_SF_DS_RVC	3.61 349	3.47 385	9.32 379	0.19 196	0.30 281	13.80 388	7.49 402	5.15 279	3.95 346	3.06 312	3.94 327	4.60 332	1.20 262	8.49 369	2.79 306	0.70 374	1.22 378	0.04 351	0.84 392	0.50 360	1.23 320

NaN_ROB	2.33 325	1.31 320	4.55 296	0.32 239	0.30 281	3.13 312	5.01 384	4.57 240	2.78 321	5.49 356	1.73 249	2.28 258	1.98 308	7.48 347	4.32 333	0.01 296	0.06 241	0.03 347	0.09 292	0.20 291	0.88 295

Consistency-Raft	1.48 258	0.96 270	5.40 332	0.36 243	0.31 283	1.66 235	0.11 208	4.30 221	4.32 350	0.47 67	5.99 346	0.86 150	2.09 309	1.19 106	1.31 238	0.03 330	0.01 192	0.00 1	0.00 1	0.27 321	0.02 24

DeepPrunerF	2.71 333	1.57 342	16.51 398	0.22 212	0.33 284	1.45 164	0.28 265	6.26 346	9.92 381	1.25 178	0.44 142	1.98 236	1.61 294	7.33 342	4.17 332	0.00 1	0.01 192	0.07 356	0.10 297	0.33 334	0.29 210

MyStereo07	0.53 36	0.51 175	1.58 31	0.03 58	0.34 285	1.66 235	0.02 75	1.68 46	1.34 170	0.53 81	0.02 1	0.04 7	0.11 110	0.74 74	0.26 89	0.00 1	1.19 376	0.00 1	0.18 332	0.03 90	0.37 226

MyStereo04	1.01 163	0.51 175	3.49 246	0.03 58	0.34 285	1.66 235	0.02 75	4.18 206	2.93 328	1.10 157	0.03 29	1.30 190	0.58 214	1.32 118	1.02 226	0.00 1	1.19 376	0.00 1	0.18 332	0.03 90	0.37 226

RTSC	3.18 342	2.15 366	8.20 372	0.67 307	0.38 287	4.41 345	0.08 188	5.64 311	5.80 364	6.14 360	3.43 315	3.37 302	1.55 289	7.50 348	12.15 381	0.00 1	0.84 322	0.00 1	0.25 357	0.51 361	0.53 254

Sa-1000	1.23 206	0.79 238	2.16 135	0.00 1	0.40 288	1.36 136	0.03 123	5.00 271	2.01 259	1.11 159	5.38 340	0.61 112	0.15 128	4.18 192	0.37 125	0.00 1	0.54 300	0.00 1	0.16 317	0.15 258	0.16 149

ADCMid	4.33 363	2.40 372	13.81 393	0.23 216	0.40 288	4.90 351	1.23 339	5.73 317	3.73 342	11.06 384	3.94 327	6.67 363	5.11 363	7.11 336	18.03 396	0.12 358	0.08 248	0.55 376	0.46 381	0.61 371	0.49 251

HH	1.25 211	0.40 149	2.13 132	0.90 337	0.41 290	2.28 275	0.01 18	4.25 214	0.95 77	0.37 49	0.89 200	3.87 323	0.80 245	4.74 223	0.51 156	0.00 1	0.96 343	0.00 1	0.00 1	0.03 90	1.53 337

HanStereo	1.25 211	0.40 149	2.13 132	0.90 337	0.41 290	2.28 275	0.01 18	4.25 214	0.95 77	0.37 49	0.89 200	3.87 323	0.80 245	4.74 223	0.51 156	0.00 1	0.96 343	0.00 1	0.00 1	0.03 90	1.53 337

PASM	2.20 316	1.85 354	10.33 383	1.00 343	0.41 290	1.98 263	0.90 323	3.85 161	2.76 318	4.38 340	1.53 241	3.49 311	1.54 286	6.60 301	2.43 293	0.14 360	0.02 219	0.00 1	0.03 261	0.33 334	0.39 236

TestStereo1	0.96 147	0.91 256	2.21 140	0.24 221	0.42 293	1.31 119	0.02 75	4.10 195	1.71 232	0.47 67	1.64 246	0.20 71	1.20 262	3.55 176	0.36 114	0.00 1	0.27 277	0.00 1	0.00 1	0.19 287	0.32 215

SA-5K	0.96 147	0.91 256	2.21 140	0.24 221	0.42 293	1.31 119	0.02 75	4.10 195	1.71 232	0.47 67	1.64 246	0.20 71	1.20 262	3.55 176	0.36 114	0.00 1	0.27 277	0.00 1	0.00 1	0.19 287	0.32 215

SA	1.02 168	0.85 245	2.22 142	0.00 1	0.42 293	1.31 119	0.01 18	4.74 255	2.04 263	0.50 77	0.95 205	0.30 85	1.30 274	4.24 200	0.42 135	0.00 1	0.47 292	0.00 1	0.17 325	0.16 266	0.30 211

raft_robust	1.21 200	1.05 290	2.00 108	0.10 159	0.43 296	1.39 144	0.02 75	4.21 208	2.32 283	0.44 60	0.02 1	2.23 256	1.39 276	7.00 331	0.35 110	0.00 1	0.78 316	0.00 1	0.18 332	0.10 197	0.19 165

RAFT	0.91 125	0.96 270	1.82 79	0.89 336	0.44 297	0.97 23	0.08 188	3.71 143	1.25 136	0.36 48	0.20 86	3.87 323	0.27 165	0.70 67	0.49 152	0.00 1	0.83 321	0.00 1	0.01 239	0.47 356	0.87 294

tt1	1.23 206	0.37 141	2.41 170	0.41 253	0.45 298	3.33 319	0.02 75	3.81 149	6.87 368	0.71 94	0.80 189	0.06 29	0.40 195	1.73 135	0.12 26	0.00 1	1.12 361	0.00 1	0.00 1	0.10 197	1.86 372

222	3.11 339	0.43 156	2.10 129	0.02 39	0.45 298	1.57 204	0.01 18	6.44 350	2.34 288	1.73 228	2.24 273	0.52 108	0.07 75	4.95 239	36.29 415	0.00 1	1.07 349	0.00 1	0.21 345	0.06 133	1.65 348

ADCPNet	3.94 357	1.47 334	14.87 394	0.11 171	0.45 298	7.19 367	2.23 355	5.42 302	3.18 334	4.53 344	2.03 266	7.48 368	5.27 367	7.05 335	14.73 389	0.02 320	0.74 314	0.04 351	0.91 398	0.23 301	0.85 292

FCDSN-DC	5.38 372	0.65 213	3.19 228	0.24 221	0.46 301	5.71 358	1.61 344	5.83 328	4.51 353	14.74 396	22.03 398	20.43 395	13.01 396	8.48 368	6.00 348	0.02 320	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 157	0.52 253
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DANet	1.96 294	0.24 97	3.72 262	0.78 325	0.48 302	2.65 297	0.34 284	3.94 172	1.71 232	4.35 339	1.56 243	5.09 345	0.56 210	6.97 329	5.99 347	0.01 296	0.00 1	0.00 1	0.01 239	0.04 111	0.66 272
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
x	0.80 96	0.39 144	1.80 67	0.66 302	0.50 303	1.02 27	0.00 1	3.61 136	1.34 170	0.65 87	0.34 115	0.53 109	0.14 127	1.21 109	0.91 216	0.00 1	1.09 353	0.00 1	0.20 340	0.06 133	1.59 346

AnyNet_C32	4.41 365	3.74 392	15.17 396	0.48 273	0.51 304	5.99 363	6.52 398	5.30 290	2.72 315	6.86 362	3.66 320	5.21 350	3.19 340	7.42 345	19.54 399	0.08 351	0.04 230	0.20 370	0.09 292	0.67 376	0.76 284

DISCO	2.03 298	0.45 159	2.82 208	0.72 312	0.53 305	5.13 354	0.01 18	6.01 336	1.81 245	2.31 270	0.91 202	6.43 359	0.87 249	8.57 371	3.67 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 228	0.17 154

ProNet	0.47 22	0.35 134	1.75 55	0.19 196	0.54 306	1.09 48	0.01 18	0.97 20	1.25 136	0.02 1	0.02 1	0.06 29	0.03 33	0.58 46	0.09 13	0.00 1	0.57 302	0.00 1	0.00 1	0.14 246	1.65 348

test_1	0.84 107	0.15 28	2.03 114	0.37 246	0.55 307	1.01 25	0.02 75	3.06 108	0.55 26	1.73 228	0.02 1	1.09 179	0.04 43	3.70 181	0.38 126	0.00 1	0.93 339	0.00 1	0.25 357	0.16 266	0.84 290

PFNet	1.13 186	0.26 102	3.28 236	1.27 356	0.55 307	1.60 211	0.24 251	1.80 52	1.19 112	2.37 278	1.21 223	0.63 114	0.30 168	6.85 316	0.46 146	0.16 362	0.01 192	0.00 1	0.07 285	0.18 284	0.24 193

DPSNet	3.98 358	1.01 283	12.58 389	0.74 319	0.55 307	5.24 356	1.53 342	12.44 391	4.82 356	2.89 305	0.97 207	6.37 357	11.43 393	8.20 363	8.61 363	0.09 353	0.51 297	0.11 363	0.38 379	0.35 341	0.83 289

11t1	0.70 80	0.28 110	1.86 86	0.56 285	0.56 310	1.06 34	0.00 1	2.89 89	1.21 123	0.60 83	0.34 115	0.08 45	0.04 43	0.76 75	0.85 203	0.02 320	1.09 353	0.00 1	0.18 332	0.06 133	1.58 345

iRaft-Stereo_20w	1.39 246	0.18 50	3.72 262	0.79 326	0.56 310	1.90 260	0.65 311	8.85 384	1.05 89	2.05 253	0.42 138	1.24 186	1.23 268	1.69 133	0.95 219	0.00 1	0.62 305	0.00 1	0.44 380	0.02 35	1.41 333

test-3	0.86 113	0.15 28	2.03 114	0.37 246	0.56 310	1.01 25	0.02 75	3.05 106	0.54 23	1.98 247	0.02 1	1.09 179	0.04 43	3.73 183	0.38 126	0.00 1	0.93 339	0.00 1	0.25 357	0.16 266	0.82 288

FC-DCNN	6.44 378	0.46 162	3.25 234	0.54 281	0.56 310	8.01 375	1.37 340	8.76 382	7.15 373	19.35 404	22.25 400	22.72 398	15.44 398	10.37 383	7.93 359	0.00 1	0.01 192	0.00 1	0.00 1	0.03 90	0.64 271

PWC_ROB	3.30 344	1.83 351	8.47 375	0.62 296	0.56 310	1.31 119	0.39 288	4.53 235	5.05 358	7.66 368	15.14 378	3.37 302	2.43 318	6.86 317	6.74 354	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.51 361	0.54 255

IGEV_Zeroshot_test	1.07 176	0.28 110	3.68 260	0.51 279	0.58 315	1.13 58	0.54 301	4.64 246	0.73 44	1.14 162	0.75 181	3.21 299	0.70 236	0.77 77	0.57 165	0.00 1	0.52 298	0.00 1	0.16 317	0.04 111	1.56 340

test_3	0.81 98	0.15 28	2.17 136	0.36 243	0.58 315	1.03 28	0.01 18	3.01 104	0.59 29	0.98 132	0.02 1	1.04 172	0.04 43	3.72 182	0.39 133	0.00 1	0.92 333	0.00 1	0.25 357	0.16 266	0.69 277

qqq	0.90 123	0.41 153	1.88 93	0.10 159	0.59 317	1.09 48	0.00 1	3.82 154	1.29 154	0.61 84	0.38 129	0.73 133	0.15 128	3.19 165	0.90 213	0.00 1	1.08 350	0.00 1	0.23 352	0.06 133	1.57 341

AnyNet_C01	7.15 382	5.48 399	37.47 410	1.08 350	0.59 317	11.50 384	6.49 397	6.93 361	4.31 349	8.06 370	9.11 363	8.72 371	4.06 352	14.50 397	21.97 408	0.11 356	0.08 248	0.24 372	0.09 292	1.11 380	1.07 312

anonymousdsp	0.54 40	0.26 102	1.62 34	0.47 265	0.60 319	1.08 41	0.01 18	1.01 24	1.37 181	0.49 75	0.02 1	0.04 7	0.09 95	0.73 72	0.15 38	0.00 1	0.82 319	0.00 1	0.16 317	0.10 197	1.83 368

1111x	2.13 311	0.58 194	4.38 292	0.39 250	0.61 320	2.14 270	0.01 18	6.38 349	2.40 292	1.80 230	1.97 262	0.95 165	0.64 227	7.16 339	10.30 375	0.00 1	1.18 375	0.00 1	0.29 370	0.07 157	1.32 328

IGEV-Stereo	0.54 40	0.26 102	1.62 34	0.47 265	0.61 320	1.08 41	0.01 18	1.00 22	1.37 181	0.49 75	0.02 1	0.04 7	0.09 95	0.73 72	0.16 42	0.00 1	0.82 319	0.00 1	0.16 317	0.10 197	1.83 368
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GMOStereo	0.62 60	0.55 184	1.80 67	0.09 149	0.61 320	1.07 36	0.03 123	2.92 93	0.25 4	2.23 262	0.02 1	0.66 119	0.04 43	0.25 4	0.22 69	0.00 1	1.26 379	0.00 1	0.00 1	0.23 301	0.19 165

error version	0.62 60	0.55 184	1.80 67	0.09 149	0.61 320	1.07 36	0.03 123	2.92 93	0.25 4	2.23 262	0.02 1	0.66 119	0.04 43	0.25 4	0.22 69	0.00 1	1.26 379	0.00 1	0.00 1	0.23 301	0.19 165

test-v	0.62 60	0.55 184	1.80 67	0.09 149	0.61 320	1.07 36	0.03 123	2.92 93	0.25 4	2.23 262	0.02 1	0.66 119	0.04 43	0.25 4	0.22 69	0.00 1	1.26 379	0.00 1	0.00 1	0.23 301	0.19 165

test-2	0.62 60	0.55 184	1.80 67	0.09 149	0.61 320	1.07 36	0.03 123	2.92 93	0.25 4	2.23 262	0.02 1	0.66 119	0.04 43	0.25 4	0.22 69	0.00 1	1.26 379	0.00 1	0.00 1	0.23 301	0.19 165

RP	2.09 304	0.90 254	3.88 269	0.22 212	0.61 320	1.72 247	0.94 324	4.97 270	2.65 308	3.87 331	5.63 343	4.44 329	4.28 356	4.99 241	2.35 290	0.01 296	0.00 1	0.00 1	0.01 239	0.20 291	0.13 133

MSKI-zero shot	0.91 125	0.18 50	1.86 86	0.61 292	0.62 327	1.36 136	0.05 164	3.41 129	0.31 11	0.73 101	1.79 254	0.88 152	0.00 1	4.71 221	0.16 42	0.00 1	0.93 339	0.00 1	0.21 345	0.02 35	0.32 215

Selective-IGEV	0.51 28	0.13 23	1.41 17	0.72 312	0.62 327	0.38 8	0.04 152	2.58 75	1.21 123	0.19 30	0.02 1	0.02 2	0.06 65	0.48 30	0.46 146	0.01 296	0.80 318	0.00 1	0.09 292	0.07 157	0.91 297

iRaft-Stereo_5w	1.28 223	0.93 262	3.51 247	0.14 181	0.66 329	1.21 79	0.01 18	3.87 164	1.06 90	0.19 30	1.97 262	1.62 208	1.50 284	6.80 313	1.07 231	0.00 1	0.16 264	0.00 1	0.06 283	0.26 316	0.67 275

anonymity	0.99 158	0.18 50	1.80 67	0.39 250	0.67 330	0.74 15	0.01 18	5.09 276	2.13 266	1.34 187	1.30 228	0.80 147	1.62 295	0.82 89	0.64 174	0.03 330	0.59 304	0.00 1	0.48 384	0.02 35	1.15 316

XQC	3.16 341	2.00 362	7.71 365	0.97 342	0.67 330	5.07 353	0.69 313	6.58 356	4.95 357	5.04 352	1.98 265	4.99 342	3.12 338	7.96 361	10.02 374	0.00 1	0.63 306	0.00 1	0.18 332	0.36 343	0.38 235

xxxx	2.26 321	0.43 156	2.30 154	0.01 9	0.68 332	1.47 174	0.00 1	6.56 355	2.32 283	1.56 208	2.07 268	1.07 177	0.06 65	4.81 232	18.87 398	0.00 1	1.11 359	0.00 1	0.21 345	0.06 133	1.65 348

ADLNet2	1.52 264	0.79 238	3.51 247	0.01 9	0.69 333	1.26 104	0.26 257	4.84 258	3.10 331	1.67 222	3.23 310	4.17 327	0.80 245	4.77 231	1.00 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 300	0.12 125

test_xeample	2.27 322	0.46 162	2.25 148	0.10 159	0.69 333	1.48 179	0.00 1	6.24 344	2.46 297	1.83 232	2.40 284	0.37 89	0.07 75	4.49 211	19.55 400	0.00 1	1.11 359	0.00 1	0.21 345	0.07 157	1.65 348

WCMA_ROB	5.16 369	1.07 294	4.40 293	0.66 302	0.69 333	6.28 365	3.63 369	5.39 298	4.05 347	14.77 397	19.39 392	15.46 386	10.72 391	7.67 356	6.77 355	0.19 366	0.27 277	0.18 369	0.20 340	0.18 284	1.23 320

ToySt	0.92 128	0.51 175	4.35 286	0.21 211	0.71 336	1.32 127	0.00 1	2.77 82	1.33 167	0.21 37	0.51 154	1.47 196	0.11 110	1.14 102	0.87 206	0.03 330	0.69 308	0.00 1	0.20 340	0.10 197	1.88 377

cross-raft	0.67 72	0.19 73	1.85 83	0.58 287	0.71 336	1.09 48	0.10 206	3.52 132	0.69 41	0.41 57	0.02 1	2.81 280	0.04 43	0.55 40	0.23 76	0.00 1	0.13 262	0.00 1	0.16 317	0.01 9	0.22 184

EGLCR-Stereo	0.64 68	0.12 18	1.52 24	0.74 319	0.75 338	1.83 258	0.54 301	2.79 83	0.67 37	0.66 90	0.04 39	0.01 1	0.02 16	0.77 77	0.45 141	0.00 1	0.71 312	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.14 314

anonymousdsp2	0.88 116	0.10 10	2.48 185	0.42 254	0.77 339	1.22 83	0.02 75	4.89 262	1.23 127	0.75 104	0.21 89	0.94 161	0.09 95	1.46 124	0.31 99	0.00 1	0.88 327	0.00 1	0.11 300	0.05 123	1.78 365

mmm	0.94 135	0.32 125	2.04 118	0.73 317	0.85 340	1.17 68	0.01 18	3.97 175	1.42 188	1.51 203	0.93 203	0.46 99	0.21 154	1.18 105	0.87 206	0.00 1	1.16 373	0.00 1	0.26 364	0.06 133	1.72 353

Anonymous_2	2.17 314	0.32 125	2.35 162	0.80 327	0.85 340	1.67 240	0.22 245	4.62 244	0.71 42	1.12 160	0.40 134	3.18 298	1.94 306	0.84 91	0.77 191	0.06 346	1.09 353	3.25 392	14.62 416	3.25 386	1.43 334

RAFT + AFF	1.88 287	1.84 353	4.19 278	0.05 97	0.85 340	2.29 277	1.00 329	6.32 348	2.26 278	1.88 235	1.80 255	1.27 187	3.66 346	6.56 299	2.36 291	0.02 320	0.34 287	0.00 1	0.01 239	0.41 353	0.50 252

LL-Strereo2	0.63 65	0.97 273	2.03 114	0.76 324	0.86 343	1.15 61	0.08 188	1.85 53	1.20 118	0.45 64	0.02 1	0.50 106	0.07 75	0.63 61	0.65 176	0.00 1	0.17 266	0.00 1	0.03 261	0.05 123	1.05 309

riskmin	0.95 144	0.06 1	2.01 109	0.80 327	0.86 343	1.58 206	0.24 251	4.28 218	0.53 21	0.85 114	0.29 105	2.60 271	1.04 255	0.70 67	0.61 170	0.00 1	0.85 323	0.00 1	0.26 364	0.01 9	1.48 336

IGEV+	0.76 90	0.41 153	1.49 23	0.75 322	0.88 345	0.38 8	0.03 123	5.40 300	0.75 45	0.25 39	0.07 54	0.04 7	0.16 133	0.81 88	0.36 114	0.00 1	1.17 374	0.00 1	0.04 273	0.14 246	1.96 380

MFMNet_re	2.39 327	1.65 346	6.10 342	3.04 385	0.90 346	2.34 282	0.98 327	4.77 257	3.79 344	6.95 363	7.08 354	1.84 225	3.79 350	2.53 152	1.57 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 310	0.26 203

EAI-Stereo	1.50 260	0.16 38	1.53 26	0.25 226	0.91 347	2.30 278	4.98 381	6.09 339	1.87 247	1.38 192	5.56 342	0.49 103	0.59 215	1.21 109	0.83 200	0.00 1	0.31 282	0.00 1	1.09 399	0.02 35	0.56 262

UDG	3.15 340	9.41 407	2.81 206	2.72 384	0.92 348	2.39 283	0.11 208	4.12 199	1.30 162	2.35 273	3.63 319	4.96 341	1.58 293	4.33 203	2.89 309	1.22 384	0.04 230	8.09 395	3.80 407	4.94 388	1.35 329

RAFT-Stereo + iAFF	0.90 123	0.95 266	1.93 101	0.06 115	0.92 348	1.24 91	0.02 75	3.30 126	1.75 239	1.23 176	2.58 294	0.43 96	0.16 133	0.68 66	0.82 198	0.00 1	0.70 311	0.00 1	0.00 1	0.23 301	1.05 309

MC-Stereo	0.57 50	0.16 38	1.63 40	0.70 308	0.93 350	1.10 53	0.01 18	1.43 32	0.26 9	0.91 122	0.02 1	0.08 45	0.11 110	0.61 58	0.23 76	0.00 1	1.15 372	0.00 1	0.17 325	0.10 197	1.84 370

AEACV	0.64 68	0.08 3	1.46 18	0.72 312	0.96 351	1.22 83	0.00 1	1.90 55	0.67 37	0.54 82	0.07 54	0.02 2	0.73 239	0.63 61	0.28 92	0.01 296	0.92 333	0.00 1	0.36 377	0.09 186	2.04 381

test-1	0.77 93	0.31 121	1.67 43	0.03 58	0.97 352	1.23 87	0.07 182	4.63 245	0.75 45	0.73 101	0.67 173	1.06 175	0.03 33	0.58 46	0.80 195	0.02 320	0.79 317	0.00 1	0.07 285	0.01 9	0.96 303

RALCasStereoNet	0.80 96	0.96 270	1.77 64	0.28 235	0.97 352	1.13 58	0.03 123	2.91 92	1.11 98	0.17 24	0.34 115	0.12 58	0.20 151	1.65 132	0.65 176	0.00 1	1.72 396	0.00 1	0.00 1	0.11 220	1.90 379

RAFT-Test	0.85 110	0.19 73	2.98 218	0.66 302	0.99 354	1.83 258	0.17 226	3.16 116	1.19 112	0.71 94	0.11 61	3.21 299	0.02 16	0.58 46	0.33 100	0.00 1	0.47 292	0.00 1	0.29 370	0.01 9	0.15 145

DCRE	1.01 163	0.54 183	1.52 24	0.30 237	0.99 354	1.31 119	0.00 1	1.69 47	0.71 42	1.12 160	7.77 357	0.74 135	0.02 16	0.28 8	0.45 141	0.00 1	0.71 312	0.00 1	0.25 357	0.02 35	1.78 365

NLCA_NET_v2_RVC	1.20 198	0.85 245	3.90 270	0.61 292	0.99 354	1.40 148	0.01 18	4.06 189	1.56 202	2.38 279	0.36 125	2.15 252	0.57 213	4.52 214	0.67 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 239	0.02 35	0.03 37
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
rafts_anoy	0.67 72	0.91 256	1.85 83	0.60 290	1.02 357	1.16 64	0.04 152	3.25 122	0.48 19	0.19 30	0.18 71	0.11 56	0.19 146	1.17 104	0.58 166	0.00 1	1.47 389	0.00 1	0.01 239	0.05 123	0.22 184

MIM_Stereo	0.72 87	0.80 240	2.05 119	0.63 297	1.06 358	1.31 119	0.02 75	2.80 84	1.24 129	0.19 30	0.02 1	0.70 130	0.20 151	1.31 117	0.16 42	0.00 1	0.18 267	0.00 1	0.00 1	0.17 279	1.53 337

acv_ft	0.94 135	0.56 190	2.28 151	0.04 82	1.07 359	1.71 246	0.01 18	4.41 225	1.34 170	1.53 206	0.75 181	1.92 231	0.45 202	0.51 37	1.74 261	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 332	0.20 177

NVStereoNet_ROB	4.22 361	2.29 367	6.13 344	1.40 367	1.14 360	2.84 305	0.97 326	5.67 314	5.66 361	5.25 353	14.28 377	12.40 379	5.35 368	10.74 386	5.33 341	1.24 385	1.01 346	0.67 383	0.62 389	0.63 373	0.69 277
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
GwcNet	1.96 294	1.51 336	7.43 363	0.30 237	1.20 361	4.13 336	0.61 308	4.45 227	1.92 253	1.53 206	2.31 275	3.93 326	0.54 206	5.50 261	3.16 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 239	0.39 349	0.24 193

SHD	3.58 346	1.83 351	6.41 350	1.34 364	1.21 362	4.84 350	0.17 226	7.95 379	12.83 385	7.86 369	3.32 313	5.08 344	2.63 324	5.54 264	8.57 362	0.01 296	0.75 315	0.00 1	0.18 332	0.31 330	0.73 281

raftrobust	0.68 77	0.89 253	1.80 67	0.02 39	1.29 363	1.22 83	0.05 164	2.37 69	0.62 33	2.99 310	0.03 29	0.12 58	0.15 128	0.60 55	0.51 156	0.00 1	0.69 308	0.00 1	0.00 1	0.10 197	0.24 193

raft+_RVC	0.71 82	1.05 290	1.86 86	0.64 299	1.31 364	1.20 72	0.05 164	2.44 71	0.77 49	0.18 26	0.43 141	0.08 45	0.15 128	0.93 96	0.64 174	0.00 1	1.43 387	0.00 1	0.00 1	0.09 186	1.03 308

SAMSARA	4.31 362	1.94 361	7.80 367	1.96 377	1.40 365	10.65 383	7.35 399	7.17 367	4.49 352	8.27 371	3.58 318	10.58 376	3.75 347	7.87 359	6.66 353	0.01 296	1.09 353	0.00 1	0.23 352	0.26 316	1.19 318

pmcnn	3.98 358	0.95 266	7.29 360	0.71 310	1.42 366	2.84 305	1.22 338	5.89 330	2.42 294	9.34 379	11.71 371	18.88 393	2.65 325	6.89 319	6.35 351	0.00 1	0.07 244	0.00 1	0.00 1	0.21 294	0.76 284

LE_ROB	13.25 401	1.86 356	12.84 390	2.35 379	1.43 367	7.50 369	5.92 390	10.14 385	48.57 420	57.70 420	24.61 404	23.44 401	32.60 415	10.12 380	24.95 413	0.06 346	0.08 248	0.13 367	0.20 340	0.09 186	0.41 240

MDST_ROB	3.81 356	0.21 84	4.29 284	2.64 383	1.45 368	13.85 389	1.02 331	8.06 381	2.67 309	15.14 398	8.81 361	2.70 275	1.55 289	9.31 374	3.90 327	0.03 330	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 90	0.63 270

anonymousa	1.15 191	0.38 142	2.43 180	0.70 308	1.49 369	1.45 164	0.02 75	4.23 213	1.13 101	0.91 122	2.52 292	3.46 308	0.55 208	0.55 40	0.60 167	0.00 1	1.13 366	0.00 1	0.54 386	0.04 111	0.86 293

MADNet+	11.36 395	15.59 413	70.62 419	1.36 366	1.52 370	20.21 400	4.98 381	12.73 392	8.13 379	3.88 332	6.42 351	8.89 373	6.29 375	32.76 416	29.90 414	0.25 369	1.05 347	0.01 322	0.22 349	0.60 370	1.76 358

CES	0.51 28	0.16 38	1.23 12	0.09 149	1.58 371	1.18 69	0.05 164	1.07 26	0.79 50	0.03 5	0.03 29	0.14 66	0.10 102	0.55 40	0.12 26	0.00 1	0.01 192	0.00 1	0.00 1	0.01 9	2.98 388

PVD	6.50 379	1.70 347	6.71 356	1.66 374	1.59 372	7.94 373	0.89 322	11.13 389	24.35 399	12.01 387	19.10 388	8.76 372	9.89 387	9.85 378	11.06 377	0.02 320	1.12 361	0.00 1	0.26 364	0.25 310	1.72 353

FINET	2.99 335	2.11 365	7.66 364	1.13 351	1.79 373	4.35 343	3.34 365	5.66 313	7.93 378	2.49 290	3.29 311	1.66 214	2.47 320	6.70 308	4.44 334	0.82 375	1.38 386	0.03 347	0.30 372	0.36 343	1.88 377

G-Net	3.58 346	0.58 194	5.14 322	1.61 370	1.86 374	10.46 382	1.85 348	3.24 121	1.69 226	8.68 373	11.81 372	6.03 354	7.62 379	4.82 233	5.52 343	0.08 351	0.12 260	0.07 356	0.15 311	0.16 266	0.16 149

ELAS_RVC	8.75 385	1.59 343	6.34 348	1.91 376	1.87 375	11.67 385	12.14 411	10.75 388	16.11 392	22.55 410	21.45 396	18.49 391	18.29 406	14.17 396	12.53 382	0.92 377	1.32 384	0.70 384	0.46 381	0.53 367	1.25 323
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM-ForestM	14.25 402	3.00 382	8.67 378	2.38 380	1.88 376	24.45 408	11.87 409	19.27 401	21.66 396	30.68 413	29.79 412	46.58 417	28.97 412	27.26 414	21.22 406	1.14 382	1.67 394	0.61 381	0.89 397	0.51 361	2.50 384

ELAS	9.07 386	1.55 340	5.19 325	1.87 375	1.92 377	17.05 394	8.29 404	13.92 393	13.52 387	23.08 411	28.56 410	18.59 392	16.90 402	12.06 393	13.39 386	0.91 376	1.32 384	0.65 382	0.59 387	0.68 377	1.31 327
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
EDNetEfficient	6.66 380	1.34 323	34.37 408	0.66 302	1.93 378	2.04 268	3.59 368	3.08 110	14.92 388	20.02 405	9.53 364	6.48 361	10.85 392	7.65 352	15.21 390	0.03 330	0.10 256	0.01 322	0.22 349	0.61 371	0.55 260

PDISCO_ROB	2.54 329	1.40 328	5.07 319	1.06 349	2.01 379	8.28 377	0.17 226	7.96 380	6.01 366	1.48 202	1.75 251	3.67 317	1.25 270	7.74 358	2.07 275	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 349	0.42 244

DGSMNet	2.56 330	1.15 304	7.39 361	1.34 364	2.02 380	3.20 313	3.97 372	6.11 340	1.72 237	1.52 205	2.72 297	3.23 301	0.63 224	4.74 223	2.39 292	1.12 381	1.53 391	1.54 387	1.32 400	1.40 382	2.10 383

RTS	10.27 392	3.55 386	66.16 417	1.62 371	2.34 381	13.96 390	6.25 393	6.95 363	18.07 394	8.81 374	19.18 389	6.82 364	2.96 332	26.87 412	19.93 401	0.00 1	0.42 289	0.00 1	0.03 261	0.40 351	0.99 306

RTSA	10.27 392	3.55 386	66.16 417	1.62 371	2.34 381	13.96 390	6.25 393	6.95 363	18.07 394	8.81 374	19.18 389	6.82 364	2.96 332	26.87 412	19.93 401	0.00 1	0.42 289	0.00 1	0.03 261	0.40 351	0.99 306

SGM+DAISY	6.27 377	3.62 391	9.36 380	2.30 378	2.34 381	9.12 380	6.38 395	6.98 365	6.00 365	14.26 392	15.55 380	14.02 384	9.84 386	9.45 376	8.56 361	1.21 383	1.60 392	0.58 377	0.86 395	0.63 373	2.74 385

BEATNet-Init1	19.30 411	9.61 408	39.48 411	3.09 386	2.67 384	39.40 417	17.68 414	23.58 413	25.88 401	38.63 416	37.63 416	50.99 418	33.56 416	30.54 415	24.44 412	1.09 379	1.51 390	0.60 380	0.88 396	1.81 385	2.89 387

LL-Strereo	2.29 323	1.55 340	5.01 315	0.64 299	2.78 385	1.52 190	0.05 164	5.04 273	1.24 129	2.73 301	2.87 302	5.10 346	5.49 369	7.22 341	0.81 197	0.04 336	1.31 383	0.00 1	0.00 1	0.31 330	2.08 382

SQANet	2.65 332	1.92 359	3.73 264	4.47 389	2.98 386	2.59 292	0.24 251	4.66 249	1.11 98	2.48 288	0.59 163	1.57 200	0.86 248	3.95 189	1.67 259	7.97 396	0.14 263	0.48 374	0.03 261	7.84 391	3.68 392

RASNet	1.75 280	0.71 221	2.93 215	0.20 210	3.20 387	1.75 250	0.26 257	3.87 164	2.64 307	0.98 132	1.46 238	5.25 352	1.67 296	6.73 310	2.81 307	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 133	0.47 246

DDUNet	3.58 346	11.19 409	3.84 268	3.59 388	3.31 388	4.14 337	0.20 236	4.40 224	1.33 167	2.72 300	3.11 307	3.16 296	0.37 182	4.18 192	1.47 247	2.02 388	0.05 235	10.10 400	3.59 406	5.85 390	3.05 390

otaku	3.61 349	2.06 363	4.04 274	6.41 393	3.35 389	4.67 348	2.08 352	5.97 332	1.58 204	2.19 260	2.62 295	3.47 309	1.45 279	4.36 205	2.17 278	8.55 397	0.25 272	1.89 388	0.03 261	9.29 394	5.81 397

EKT-Stereo	0.91 125	0.23 93	2.14 134	0.84 331	4.27 390	1.23 87	0.04 152	2.85 86	0.67 37	0.44 60	0.40 134	0.95 165	0.08 86	2.93 161	0.38 126	0.00 1	0.18 267	0.00 1	0.07 285	0.04 111	0.40 238

Ntro	3.66 353	2.08 364	4.34 285	7.58 395	4.53 391	6.25 364	0.72 315	5.35 292	1.65 222	0.48 74	1.77 252	2.68 274	1.25 270	5.10 246	2.31 287	8.72 398	0.31 282	2.13 390	0.05 276	9.73 395	6.18 398

FADE		11.70 410		4.77 391	4.88 392			19.70 403	23.34 397	8.37 372		14.69 385		26.42 411		25.10 417	8.60 416	35.80 421	36.52 421	3.69 387	2.77 386

MANE	15.61 407	2.70 377	7.19 359	3.43 387	5.19 393	21.44 402	9.54 407	24.27 415	29.58 405	33.72 415	42.10 417	42.08 416	32.55 414	24.60 407	20.72 404	1.46 386	2.17 398	1.34 386	4.60 408	0.49 358	3.04 389

RainbowNet	5.23 370	4.09 395	4.92 312	9.61 400	6.18 394	5.26 357	3.48 367	7.68 377	4.58 354	1.94 244	3.02 303	4.67 336	3.42 342	5.90 275	2.01 272	9.59 400	2.19 399	8.45 396	0.20 340	10.52 398	6.82 400

WAO-8	14.47 403	5.06 397	6.42 351	8.00 397	6.65 395	23.95 406	2.97 360	23.01 411	45.08 418	19.24 402	34.86 415	33.07 407	17.51 403	17.59 402	14.38 387	5.22 392	0.86 324	10.06 398	0.85 393	10.25 396	4.34 393

Venus	14.47 403	5.06 397	6.42 351	8.00 397	6.65 395	23.95 406	2.97 360	23.01 411	45.08 418	19.24 402	34.85 414	33.07 407	17.51 403	17.59 402	14.38 387	5.22 392	0.86 324	10.06 398	0.85 393	10.25 396	4.34 393

ACVNet_2	9.32 387	2.76 380	8.07 370	8.84 399	6.89 397	14.54 393	4.19 375	14.25 394	23.92 398	7.62 367	19.61 393	20.42 394	5.93 373	8.52 370	3.64 323	9.16 399	1.74 397	7.93 394	0.36 377	10.56 399	7.47 405

JetBlue	14.57 405	6.38 402	35.83 409	0.95 340	7.05 398	51.27 418	22.93 416	16.51 395	9.78 380	11.72 385	17.82 384	27.82 404	17.62 405	33.31 417	20.36 403	0.35 371	0.18 267	0.15 368	0.25 357	5.36 389	5.74 396

ACVNet-4b	6.14 376	2.39 371	6.31 347	9.73 401	7.26 399	8.81 379	1.62 346	7.27 370	6.07 367	0.41 57	6.42 351	11.47 377	2.37 316	9.17 373	2.72 300	9.70 402	2.42 401	10.45 401	0.01 239	11.04 402	7.12 401

WAO-6	11.65 396	2.71 378	4.73 302	7.69 396	7.28 400	17.41 395	7.45 400	20.43 405	38.14 415	10.13 381	19.37 391	27.36 403	12.38 395	13.35 394	13.26 385	4.38 390	2.43 402	10.51 402	0.03 261	9.00 393	4.96 395

ACVNet_1	6.79 381	2.72 379	6.97 357	9.78 402	7.38 401	7.67 371	2.29 356	10.50 387	6.93 372	4.51 343	5.39 341	13.21 381	6.34 376	7.02 334	3.31 320	9.70 402	2.48 403	10.85 403	0.11 300	11.41 404	7.23 402

DispFullNet	8.26 384	24.76 417	14.96 395	14.77 410	7.78 402	5.23 355	0.09 199	5.67 314	3.16 333	9.01 377	4.87 336	6.15 356	10.66 390	10.44 384	4.54 335	2.54 389	0.33 284	15.59 407	4.84 410	13.17 408	6.59 399

LVE	11.75 398	3.56 389	5.48 334	10.38 403	8.28 403	22.54 403	7.53 403	17.01 397	32.01 408	9.26 378	23.28 401	23.43 400	9.72 384	11.79 392	7.81 358	10.09 404	2.62 409	11.07 404	0.59 387	11.18 403	7.44 404

Dean	12.08 399	3.10 383	8.10 371	10.98 404	8.34 404	18.85 398	5.53 389	21.57 410	40.96 417	11.81 386	21.91 397	25.74 402	9.74 385	8.20 363	5.76 344	9.65 401	2.35 400	9.94 397	0.65 390	10.97 401	7.40 403

IMH-64-1	10.12 390	3.75 393	4.24 281	11.47 405	9.26 405	11.93 386	5.30 387	18.72 399	15.74 389	7.16 365	18.55 385	16.83 389	6.83 377	11.66 389	9.62 371	10.09 404	2.54 404	15.69 408	1.72 401	12.82 405	8.45 406

IMH-64	10.12 390	3.75 393	4.24 281	11.47 405	9.26 405	11.93 386	5.30 387	18.72 399	15.74 389	7.16 365	18.55 385	16.83 389	6.83 377	11.66 389	9.62 371	10.09 404	2.54 404	15.69 408	1.72 401	12.82 405	8.45 406

IMH	11.71 397	4.49 396	4.59 298	11.55 407	9.35 407	14.27 392	5.00 383	21.03 408	25.97 402	8.90 376	23.64 403	20.58 396	10.29 388	13.39 395	9.59 370	10.13 407	2.57 406	15.53 406	1.75 403	13.04 407	8.53 408

TorneroNet	16.83 409	6.92 404	6.68 355	14.15 409	12.07 408	27.63 413	8.39 405	21.53 409	37.64 413	14.70 395	32.94 413	33.55 409	18.95 408	19.68 404	20.80 405	10.39 409	2.61 408	19.77 412	3.45 405	15.42 410	9.28 409

TorneroNet-64	16.11 408	6.82 403	6.11 343	14.13 408	12.13 409	28.42 414	6.47 396	20.35 404	38.01 414	12.80 389	27.88 409	35.94 411	16.83 401	20.38 405	16.77 394	10.33 408	2.60 407	19.45 411	2.86 404	14.63 409	9.33 410

KSHMR	14.93 406	8.30 406	8.52 376	15.54 411	13.01 410	17.62 396	10.36 408	19.39 402	30.53 406	19.03 399	22.15 399	28.32 405	9.61 383	16.44 400	10.96 376	10.98 412	3.74 415	21.96 414	4.87 411	16.79 411	10.39 411

UNDER WATER-64	20.90 414	11.73 411	33.74 407	20.56 414	13.88 411	34.56 416	24.71 417	16.81 396	33.52 410	22.54 409	17.10 382	40.14 415	33.68 417	25.46 409	23.75 411	10.68 410	2.78 412	18.70 410	4.60 408	17.07 412	12.03 415

UNDER WATER	20.50 413	13.77 412	33.30 406	20.84 415	14.55 412	30.38 415	19.68 415	17.23 398	34.25 411	21.44 407	18.98 387	38.38 412	31.61 413	25.31 408	22.42 410	10.71 411	2.76 411	19.90 413	4.92 412	17.87 413	11.76 414

notaker	18.29 410	22.89 416	10.13 382	18.52 413	14.64 413	17.81 397	7.48 401	20.77 406	24.37 400	21.91 408	27.45 407	39.00 413	20.06 409	20.53 406	21.90 407	12.54 413	2.81 413	25.96 416	6.03 413	19.60 414	11.37 412

tt	68.57 423	0.18 50	99.50 430	50.44 422	14.99 414	100.00 431	100.00 431	100.00 433	99.70 428	28.28 412	12.01 373	99.97 433	98.67 429	99.55 430	99.99 432	89.99 427	98.19 428	46.13 422	51.48 424	60.62 422	21.71 418

ktn	19.65 412	19.61 414	8.27 374	22.99 417	17.38 415	23.89 405	11.97 410	24.83 416	34.40 412	19.19 401	27.37 406	32.56 406	18.29 406	16.52 401	18.28 397	22.43 416	3.70 414	29.28 418	10.90 415	19.65 415	11.59 413

DPSimNet_ROB	26.59 416	21.34 415	28.49 405	25.34 418	19.24 416	25.03 410	28.61 418	30.13 418	30.91 407	33.36 414	29.60 411	33.91 410	28.18 411	25.99 410	42.58 416	17.84 415	15.40 418	25.41 415	22.86 419	21.10 417	26.45 421

HanzoNet	30.55 417	30.82 419	24.44 402	22.40 416	19.25 417	25.74 411	14.00 412	29.76 417	40.45 416	43.57 417	44.15 418	55.63 420	46.26 418	43.79 419	45.27 417	28.35 419	9.71 417	30.23 419	16.18 417	23.20 418	17.85 417

SPstereo	61.24 422	27.43 418	41.43 413	33.64 419	25.42 418	72.54 421	80.04 421	100.00 433	100.00 431	97.56 429	96.24 427	100.00 434	95.10 427	94.86 427	76.77 422	29.55 420	22.53 419	47.20 423	42.52 422	19.77 416	22.12 420

JetRed	35.17 418	40.12 421	62.92 415	15.92 412	26.66 419	70.02 420	42.94 420	32.33 419	33.48 409	46.29 418	45.31 419	39.98 414	26.04 410	38.73 418	56.93 419	12.90 414	37.58 423	13.38 405	9.53 414	30.41 419	21.91 419

LSM	7.83 383	2.59 376	24.93 403	4.71 390	40.61 420	3.55 327	5.22 386	5.91 331	7.48 374	10.86 382	13.66 376	4.55 331	3.92 351	7.72 357	5.88 346	0.02 320	0.26 275	0.00 1	0.00 1	0.30 329	14.53 416

MADNet++	48.24 419	34.06 420	39.67 412	43.36 420	41.25 421	66.15 419	33.15 419	60.90 422	54.14 421	72.30 422	61.91 420	58.11 421	56.05 419	58.09 420	59.59 420	43.04 422	36.86 422	35.73 420	22.37 418	45.96 421	42.06 423

LRCNet_RVC	60.82 421	63.91 423	64.33 416	69.26 426	50.13 422	19.76 399	0.07 182	58.24 421	5.77 362	75.95 423	85.64 422	74.51 422	62.84 420	58.99 421	50.33 418	93.38 430	56.04 427	93.60 428	93.06 428	68.67 426	71.95 428

ASD4	55.67 420	67.80 424	50.61 414	44.70 421	58.12 423	92.14 423	98.24 429	55.49 420	86.70 425	58.61 421	65.05 421	51.13 419	64.00 421	59.18 422	67.96 421	26.48 418	30.21 420	26.86 417	29.22 420	43.04 420	37.90 422

xxxxx1	76.86 424	82.53 425	93.06 424	61.86 423	67.25 424	95.91 425	95.20 425	75.90 423	81.13 422	82.69 424	86.70 423	89.27 423	87.62 422	85.18 423	86.89 423	55.21 423	54.91 424	60.27 424	72.48 425	60.77 423	62.32 424

tt_ll	76.86 424	82.53 425	93.06 424	61.86 423	67.25 424	95.91 425	95.20 425	75.90 423	81.13 422	82.69 424	86.70 423	89.27 423	87.62 422	85.18 423	86.89 423	55.21 423	54.91 424	60.27 424	72.48 425	60.77 423	62.32 424

ff	76.86 424	82.53 425	93.06 424	61.86 423	67.25 424	95.91 425	95.20 425	75.90 423	81.13 422	82.69 424	86.70 423	89.27 423	87.62 422	85.18 423	86.89 423	55.21 423	54.91 424	60.27 424	72.48 425	60.77 423	62.32 424

Anonymous_1	96.94 429	99.72 431	99.64 431	92.03 427	93.81 427	100.00 431	100.00 431	99.18 430	99.90 430	98.59 431	99.75 429	99.15 429	99.95 431	98.52 429	99.54 429	87.31 426	98.83 430	90.77 427	96.89 429	91.07 428	94.14 429

PML	88.69 427	99.49 429	92.95 423	94.34 428	94.09 428	98.57 429	96.73 428	93.58 426	94.50 426	99.57 432	91.07 426	95.40 427	91.48 425	99.96 434	90.33 426	99.98 440	31.85 421	100.00 434	46.15 423	93.62 429	70.14 427

MEDIAN_ROB	96.88 428	99.41 428	98.74 428	94.82 429	94.30 429	93.21 424	90.85 423	95.70 428	94.83 427	97.65 430	97.67 428	98.31 428	96.57 428	94.60 426	93.95 428	99.78 438	98.28 429	99.99 432	99.90 431	99.50 434	99.57 432

DLNR_Zeroshot_test	23.30 415	50.27 422	88.62 421	97.23 434	94.59 430	1.20 72	0.00 1	20.92 407	0.64 35	0.06 14	0.02 1	0.03 5	0.02 16	4.50 213	0.25 82	32.51 421	0.96 343	0.00 1	0.27 368	72.47 427	1.47 335

DPSM_ROB	99.05 432	100.00 436	100.00 435	95.92 430	98.77 431	100.00 431	100.00 431	100.00 433	100.00 431	100.00 434	100.00 431	100.00 434	100.00 432	100.00 436	100.00 435	93.10 428	100.00 433	100.00 434	100.00 433	95.46 430	97.74 430

DPSM	99.05 432	100.00 436	100.00 435	95.92 430	98.77 431	100.00 431	100.00 431	100.00 433	100.00 431	100.00 434	100.00 431	100.00 434	100.00 432	100.00 436	100.00 435	93.10 428	100.00 433	100.00 434	100.00 433	95.46 430	97.74 430

HaxPig	97.67 430	99.63 430	91.79 422	99.82 439	99.96 433	88.42 422	87.25 422	98.22 429	99.89 429	99.93 433	99.96 430	99.95 432	99.86 430	96.37 428	92.57 427	99.96 439	99.98 432	99.99 432	99.99 432	99.99 441	99.91 434

test_example2	98.82 431	99.97 435	99.97 432	99.95 441	99.97 434	99.48 430	99.97 430	94.95 427	100.00 431	100.00 434	100.00 431	93.49 426	93.63 426	99.93 433	99.91 430	100.00 441	99.77 431	96.68 429	98.65 430	100.00 442	100.00 442

MyStereo03	99.94 439	100.00 436	100.00 435	99.73 436	100.00 435	100.00 431	100.00 431	100.00 433	100.00 431	100.00 434	100.00 431	100.00 434	100.00 432	100.00 436	100.00 435	99.08 433	100.00 433	100.00 434	100.00 433	99.98 436	99.94 435

MyStereo02	99.94 439	100.00 436	100.00 435	99.73 436	100.00 435	100.00 431	100.00 431	100.00 433	100.00 431	100.00 434	100.00 431	100.00 434	100.00 432	100.00 436	100.00 435	99.08 433	100.00 433	100.00 434	100.00 433	99.98 436	99.94 435

MyStereo	99.94 439	100.00 436	100.00 435	99.73 436	100.00 435	100.00 431	100.00 431	100.00 433	100.00 431	100.00 434	100.00 431	100.00 434	100.00 432	100.00 436	100.00 435	99.08 433	100.00 433	100.00 434	100.00 433	99.98 436	99.94 435

Selective-RAFT-Error	100.00 442	100.00 436	100.00 435	100.00 442	100.00 435	100.00 431	100.00 431	100.00 433	100.00 431	100.00 434	100.00 431	100.00 434	100.00 432	100.00 436	100.00 435	100.00 441	100.00 433	100.00 434	100.00 433	99.98 436	99.94 435

CasAABBNet	99.93 437	100.00 436	100.00 435	99.70 435	100.00 435	100.00 431	100.00 431	100.00 433	100.00 431	100.00 434	100.00 431	100.00 434	100.00 432	100.00 436	100.00 435	99.08 433	100.00 433	100.00 434	100.00 433	99.96 435	99.94 435

LSM0	99.93 437	100.00 436	100.00 435	99.82 439	100.00 435	100.00 431	100.00 431	100.00 433	100.00 431	100.00 434	100.00 431	100.00 434	100.00 432	100.00 436	100.00 435	99.09 437	100.00 433	100.00 434	100.00 433	99.98 436	99.79 433

DPSMNet_ROB	99.43 436	99.92 433	99.98 433	96.44 433	100.00 435	100.00 431	100.00 431	99.82 432	100.00 431	95.92 427	100.00 431	99.26 430	100.00 432	99.77 431	99.99 432	98.36 432	100.00 433	99.86 430	100.00 433	99.38 432	99.98 441

DGTPSM_ROB	99.42 435	99.92 433	99.98 433	96.43 432	100.00 435	100.00 431	100.00 431	99.81 431	100.00 431	95.92 427	100.00 431	99.26 430	100.00 432	99.77 431	99.99 432	98.23 431	100.00 433	99.86 430	100.00 433	99.38 432	99.97 440

AVERAGE_ROB	99.26 434	99.81 432	97.70 427	100.00 442	100.00 435	96.38 428	91.35 424	100.00 433	100.00 431	100.00 434	100.00 431	100.00 434	100.00 432	99.98 435	99.97 431	100.00 441	100.00 433	100.00 434	100.00 433	100.00 442	100.00 442

Low-res two-view benchmark