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

GLC_STEREO	0.04 1	0.05 60	0.52 15	0.00 1	0.00 1	0.06 20	0.00 1	0.01 1	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.01 84	0.01 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

LoS_RVC	0.05 2	0.05 60	0.41 3	0.00 1	0.00 1	0.16 35	0.00 1	0.17 92	0.07 18	0.00 1	0.00 1	0.04 96	0.01 84	0.04 103	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

Selective-IGEV	0.05 2	0.04 38	0.43 7	0.00 1	0.04 317	0.25 44	0.00 1	0.01 1	0.08 31	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.02 131	0.00 1	0.01 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 362	0.03 183	0.08 336

Anonymous	0.05 2	0.06 83	0.86 108	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 6	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.02 39	0.01 84	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 183	0.05 304

IGEV+	0.06 5	0.24 210	0.56 29	0.02 268	0.04 317	0.05 16	0.00 1	0.06 28	0.08 31	0.00 1	0.00 1	0.03 75	0.02 131	0.00 1	0.01 76	0.00 1	0.05 371	0.00 1	0.00 1	0.08 270	0.01 127

StereoIM	0.06 5	0.16 166	0.66 41	0.00 1	0.00 1	0.05 16	0.01 215	0.06 28	0.12 85	0.00 1	0.01 203	0.04 96	0.02 131	0.02 69	0.03 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 127

MIF-Stereo	0.06 5	0.06 83	0.83 97	0.00 1	0.00 1	0.08 23	0.01 215	0.06 28	0.03 4	0.00 1	0.08 302	0.02 39	0.00 1	0.01 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 270	0.00 1

GMStereo_Zeroshot	0.07 8	0.04 38	0.80 90	0.08 334	0.00 1	0.03 5	0.00 1	0.05 18	0.10 67	0.00 1	0.03 280	0.19 204	0.03 174	0.00 1	0.05 148	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

CASS	0.07 8	0.06 83	0.73 49	0.00 1	0.00 1	0.10 27	0.01 215	0.15 86	0.12 85	0.16 320	0.00 1	0.02 39	0.02 131	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Former-RAFT_DAM_RVC	0.08 10	0.06 83	0.41 3	0.00 1	0.00 1	0.05 16	0.00 1	0.11 71	0.22 115	0.75 362	0.00 1	0.02 39	0.01 84	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.03 257

11t1	0.08 10	0.01 1	0.54 23	0.00 1	0.00 1	0.09 25	0.00 1	0.44 157	0.55 163	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.01 27	0.00 1	0.00 1	0.01 303	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 127

MIF-Stereo (partial)	0.08 10	0.11 134	0.96 133	0.00 1	0.00 1	0.08 23	0.00 1	0.19 97	0.08 31	0.00 1	0.01 203	0.02 39	0.02 131	0.02 69	0.02 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 204	0.01 127

CASnet	0.08 10	0.05 60	0.40 1	0.00 1	0.00 1	0.82 182	0.00 1	0.14 83	0.08 31	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 183	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CES	0.08 10	0.07 102	0.43 7	0.00 1	0.00 1	0.21 41	0.01 215	0.08 46	0.56 175	0.01 127	0.00 1	0.08 143	0.04 205	0.02 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

GMStereo	0.08 10	0.54 325	0.90 120	0.00 1	0.00 1	0.03 5	0.00 1	0.04 12	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.02 131	0.00 1	0.03 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	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
knoymous	0.09 16	0.04 38	1.04 147	0.00 1	0.00 1	0.11 30	0.00 1	0.23 116	0.05 12	0.00 1	0.00 1	0.23 214	0.00 1	0.02 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ProNet	0.09 16	0.20 187	0.53 22	0.00 1	0.00 1	0.80 178	0.00 1	0.04 12	0.07 18	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 270	0.01 127

CroCo-Stereo Lap2	0.09 16	0.23 206	0.74 58	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.00 1	0.07 41	0.56 175	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.03 174	0.02 69	0.01 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 241	0.01 127

sCroCo_RVC	0.09 16	0.05 60	1.02 144	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.00 1	0.12 75	0.48 148	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.01 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

MGS-Stereo	0.10 20	0.08 109	0.82 94	0.00 1	0.00 1	0.41 75	0.00 1	0.20 107	0.08 31	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.01 84	0.04 103	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 384	0.00 1

MyStereo07	0.10 20	0.12 143	0.59 35	0.00 1	0.00 1	0.98 221	0.00 1	0.03 6	0.10 67	0.01 127	0.00 1	0.01 7	0.05 230	0.04 103	0.00 1	0.00 1	0.05 371	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.04 287

IGEVStereo-DCA	0.10 20	0.06 83	0.52 15	0.01 244	0.00 1	0.32 60	0.00 1	0.09 52	0.09 49	0.01 127	0.01 203	0.02 39	0.04 205	0.14 148	0.44 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 367	0.05 221	0.01 127

MIM_Stereo	0.10 20	0.32 240	0.90 120	0.00 1	0.03 302	0.29 52	0.00 1	0.11 71	0.11 73	0.02 216	0.00 1	0.04 96	0.01 84	0.01 27	0.00 1	0.00 1	0.03 343	0.00 1	0.00 1	0.11 299	0.08 336

AEACV	0.10 20	0.02 7	0.49 11	0.00 1	0.02 281	0.75 169	0.00 1	0.07 41	0.02 2	0.09 298	0.00 1	0.01 7	0.08 251	0.01 27	0.00 1	0.00 1	0.03 343	0.00 1	0.24 403	0.07 253	0.05 304

CAS	0.10 20	0.05 60	0.46 9	0.00 1	0.00 1	1.03 239	0.00 1	0.21 113	0.09 49	0.00 1	0.00 1	0.03 75	0.01 84	0.01 27	0.02 106	0.08 378	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

anonymousdsp2	0.10 20	0.04 38	0.98 141	0.00 1	0.00 1	0.62 133	0.00 1	0.09 52	0.11 73	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.01 84	0.01 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 333	0.04 204	0.03 257

MC-Stereo	0.10 20	0.10 120	0.59 35	0.01 244	0.01 237	1.06 258	0.00 1	0.03 6	0.09 49	0.02 216	0.00 1	0.03 75	0.02 131	0.03 94	0.00 1	0.00 1	0.01 303	0.00 1	0.02 333	0.05 221	0.01 127

x	0.10 20	0.01 1	0.51 12	0.00 1	0.00 1	0.09 25	0.00 1	0.67 194	0.55 163	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.09 134	0.00 1	0.00 1	0.01 303	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127

AnonymousM	0.10 20	0.04 38	0.56 29	0.00 1	0.00 1	1.02 233	0.00 1	0.19 97	0.11 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 120	0.02 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

iRaftStereo_RVC	0.10 20	0.20 187	0.57 31	0.00 1	0.00 1	0.52 107	0.00 1	0.05 18	0.07 18	0.00 1	0.01 203	0.14 179	0.03 174	0.02 69	0.01 76	0.00 1	0.03 343	0.00 1	0.00 1	0.25 365	0.20 383

CREStereo++_RVC	0.10 20	0.06 83	0.78 82	0.00 1	0.00 1	1.00 229	0.00 1	0.10 67	0.08 31	0.00 1	0.01 203	0.03 75	0.00 1	0.01 27	0.03 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 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
sAnonymous2	0.10 20	0.22 197	1.35 211	0.00 1	0.00 1	0.04 13	0.00 1	0.03 6	0.06 13	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 270	0.15 373

CroCo_RVC	0.10 20	0.22 197	1.35 211	0.00 1	0.00 1	0.04 13	0.00 1	0.03 6	0.06 13	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 270	0.15 373

CREStereo	0.10 20	0.06 83	0.51 12	0.00 1	0.00 1	1.06 258	0.00 1	0.20 107	0.08 31	0.00 1	0.00 1	0.02 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1
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
ff7	0.11 35	0.18 174	0.52 15	0.00 1	0.00 1	1.06 258	0.00 1	0.09 52	0.09 49	0.01 127	0.00 1	0.01 7	0.03 174	0.02 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 367	0.07 253	0.01 127

ffff	0.11 35	0.18 174	0.52 15	0.00 1	0.00 1	1.06 258	0.00 1	0.09 52	0.09 49	0.01 127	0.00 1	0.01 7	0.03 174	0.02 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 367	0.07 253	0.01 127

11t	0.11 35	0.18 174	0.52 15	0.00 1	0.00 1	1.06 258	0.00 1	0.09 52	0.09 49	0.01 127	0.00 1	0.01 7	0.03 174	0.02 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 367	0.07 253	0.01 127

test croco	0.11 35	0.17 170	1.21 194	0.00 1	0.00 1	0.05 16	0.00 1	0.16 87	0.32 133	0.01 127	0.01 203	0.02 39	0.01 84	0.03 94	0.03 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 367	0.01 127

anonymousdsp	0.11 35	0.18 174	0.58 32	0.00 1	0.00 1	1.06 258	0.00 1	0.08 46	0.09 49	0.01 127	0.00 1	0.01 7	0.04 205	0.03 94	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 372	0.07 253	0.03 257

riskmin	0.11 35	0.01 1	0.87 113	0.01 244	0.00 1	0.13 34	0.00 1	0.30 137	0.09 49	0.00 1	0.01 203	0.76 315	0.00 1	0.02 69	0.01 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127

ccc-4	0.11 35	0.18 174	0.52 15	0.00 1	0.00 1	1.06 258	0.00 1	0.09 52	0.09 49	0.01 127	0.00 1	0.01 7	0.03 174	0.02 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 367	0.07 253	0.01 127

IGEV-Stereo	0.11 35	0.18 174	0.58 32	0.00 1	0.00 1	1.06 258	0.00 1	0.08 46	0.09 49	0.01 127	0.00 1	0.01 7	0.04 205	0.03 94	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 372	0.07 253	0.03 257
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
PMTNet	0.11 35	0.07 102	0.60 37	0.00 1	0.00 1	1.05 249	0.04 283	0.16 87	0.08 31	0.00 1	0.00 1	0.04 96	0.00 1	0.03 94	0.01 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.00 1

LL-Strereo2	0.12 44	0.41 289	0.91 124	0.05 307	0.03 302	0.51 101	0.04 283	0.13 79	0.11 73	0.01 127	0.00 1	0.03 75	0.02 131	0.06 115	0.10 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 319	0.03 183	0.03 257

ToySt	0.12 44	0.15 159	0.92 126	0.00 1	0.00 1	0.46 92	0.00 1	0.41 152	0.10 67	0.00 1	0.00 1	0.10 157	0.00 1	0.07 120	0.19 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 333	0.04 204	0.02 224

RAFT	0.12 44	0.43 293	0.79 85	0.01 244	0.02 281	0.10 27	0.07 299	0.06 28	0.27 124	0.00 1	0.01 203	0.18 197	0.04 205	0.01 27	0.00 1	0.00 1	0.02 333	0.00 1	0.01 319	0.37 381	0.01 127

TANstereo	0.12 44	0.15 159	0.78 82	0.00 1	0.00 1	1.03 239	0.00 1	0.07 41	0.08 31	0.01 127	0.15 312	0.04 96	0.00 1	0.01 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

XX-TBD	0.12 44	0.25 217	0.79 85	0.00 1	0.00 1	0.92 212	0.00 1	0.18 94	0.08 31	0.00 1	0.21 320	0.03 75	0.00 1	0.01 27	0.03 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Gwc-CoAtRS	0.12 44	0.06 83	1.17 179	0.00 1	0.11 355	0.41 75	0.00 1	0.20 107	0.04 9	0.01 127	0.00 1	0.18 197	0.00 1	0.01 27	0.06 162	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 387	0.01 57	0.00 1

mmm	0.13 50	0.02 7	0.42 6	0.00 1	0.00 1	0.04 13	0.00 1	0.88 219	0.56 175	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.01 84	0.51 178	0.00 1	0.00 1	0.01 303	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 127

Selective-RAFT	0.13 50	0.04 38	0.51 12	0.00 1	0.00 1	1.06 258	0.00 1	0.04 12	0.57 208	0.00 1	0.00 1	0.06 130	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 390	0.04 204	0.00 1

test_4	0.13 50	0.07 102	1.12 171	0.00 1	0.05 326	0.82 182	0.00 1	0.04 12	0.08 31	0.10 302	0.00 1	0.01 7	0.01 84	0.02 69	0.06 162	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 333	0.11 299	0.00 1

GMOStereo	0.13 50	0.24 210	0.83 97	0.00 1	0.14 362	0.86 194	0.01 215	0.09 52	0.11 73	0.01 127	0.01 203	0.02 39	0.01 84	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 387	0.00 1	0.00 1	0.16 333	0.01 127

error version	0.13 50	0.24 210	0.83 97	0.00 1	0.14 362	0.86 194	0.01 215	0.09 52	0.11 73	0.01 127	0.01 203	0.02 39	0.01 84	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 387	0.00 1	0.00 1	0.16 333	0.01 127

test-v	0.13 50	0.24 210	0.83 97	0.00 1	0.14 362	0.86 194	0.01 215	0.09 52	0.11 73	0.01 127	0.01 203	0.02 39	0.01 84	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 387	0.00 1	0.00 1	0.16 333	0.01 127

Patchmatch Stereo++	0.13 50	0.04 38	0.73 49	0.05 307	0.01 237	1.06 258	0.08 306	0.06 28	0.56 175	0.01 127	0.00 1	0.05 117	0.00 1	0.01 27	0.02 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.00 1
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
ROB_FTStereo	0.13 50	0.04 38	0.73 49	0.05 307	0.02 281	1.06 258	0.07 299	0.06 28	0.56 175	0.01 127	0.00 1	0.03 75	0.00 1	0.01 27	0.02 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.00 1

iRAFT	0.13 50	0.04 38	0.73 49	0.05 307	0.01 237	1.06 258	0.08 306	0.06 28	0.56 175	0.01 127	0.00 1	0.05 117	0.00 1	0.01 27	0.02 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.00 1

CroCo-Stereo	0.13 50	0.16 166	0.40 1	0.00 1	0.00 1	0.03 5	0.00 1	0.98 235	0.57 208	0.00 1	0.01 203	0.31 236	0.03 174	0.01 27	0.03 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1
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
test-2	0.13 50	0.24 210	0.83 97	0.00 1	0.14 362	0.86 194	0.01 215	0.09 52	0.11 73	0.01 127	0.01 203	0.02 39	0.01 84	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 387	0.00 1	0.00 1	0.16 333	0.01 127

raftrobust	0.13 50	0.36 264	0.94 130	0.00 1	0.18 376	0.62 133	0.02 255	0.07 41	0.07 18	0.00 1	0.00 1	0.03 75	0.03 174	0.03 94	0.05 148	0.00 1	0.01 303	0.00 1	0.00 1	0.06 241	0.04 287

RALAANet	0.13 50	0.51 316	0.95 131	0.00 1	0.00 1	0.32 60	0.01 215	0.38 145	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.05 117	0.09 254	0.02 69	0.12 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 333	0.10 293	0.00 1

H2IRNET	0.14 63	0.19 183	1.11 168	0.00 1	0.00 1	1.07 292	0.01 215	0.13 79	0.14 94	0.00 1	0.00 1	0.05 117	0.01 84	0.01 27	0.02 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 324	0.01 127

LoS	0.14 63	0.07 102	0.66 41	0.02 268	0.00 1	1.05 249	0.01 215	0.07 41	0.57 208	0.01 127	0.01 203	0.16 192	0.04 205	0.04 103	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 183	0.00 1

anonymousa	0.14 63	0.15 159	1.74 266	0.00 1	0.00 1	0.28 50	0.00 1	0.01 1	0.11 73	0.00 1	0.01 203	0.42 266	0.02 131	0.01 27	0.01 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 354	0.00 1	0.02 224

IER	0.14 63	0.09 116	1.29 202	0.00 1	0.00 1	0.62 133	0.00 1	0.17 92	0.10 67	0.00 1	0.00 1	0.40 262	0.02 131	0.11 143	0.04 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

RAFT_CTSACE	0.14 63	0.33 244	1.23 195	0.00 1	0.01 237	0.47 93	0.00 1	0.27 129	0.11 73	0.01 127	0.00 1	0.04 96	0.00 1	0.08 131	0.00 1	0.00 1	0.01 303	0.00 1	0.00 1	0.24 362	0.00 1

UDGNet	0.14 63	0.48 306	0.72 47	0.00 1	0.00 1	1.06 258	0.00 1	0.05 18	0.28 125	0.00 1	0.00 1	0.02 39	0.00 1	0.09 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

PSM-adaLoss	0.14 63	0.04 38	0.73 49	0.05 307	0.02 281	1.06 258	0.08 306	0.05 18	0.56 175	0.01 127	0.00 1	0.07 137	0.00 1	0.01 27	0.02 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.00 1

ROB_FTStereo_v2	0.14 63	0.04 38	0.73 49	0.05 307	0.01 237	1.06 258	0.06 296	0.05 18	0.56 175	0.01 127	0.00 1	0.07 137	0.00 1	0.01 27	0.02 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.00 1

HUI-Stereo	0.14 63	0.04 38	0.75 66	0.05 307	0.02 281	1.06 258	0.08 306	0.06 28	0.57 208	0.01 127	0.00 1	0.07 137	0.00 1	0.01 27	0.02 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.00 1

iGMRVC	0.14 63	0.04 38	0.74 58	0.05 307	0.02 281	1.06 258	0.07 299	0.06 28	0.56 175	0.01 127	0.00 1	0.05 117	0.00 1	0.01 27	0.02 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.00 1

RAFT-IKP	0.14 63	0.04 38	0.75 66	0.05 307	0.01 237	1.06 258	0.08 306	0.05 18	0.56 175	0.01 127	0.00 1	0.05 117	0.00 1	0.01 27	0.02 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.00 1

rafts_anoy	0.14 63	0.35 257	0.99 142	0.00 1	0.02 281	0.49 97	0.03 271	0.11 71	0.07 18	0.00 1	0.01 203	0.06 130	0.06 241	0.24 161	0.06 162	0.00 1	0.14 397	0.00 1	0.01 319	0.02 134	0.03 257

raft+_RVC	0.14 63	0.37 272	0.96 133	0.00 1	0.16 369	0.64 147	0.03 271	0.05 18	0.08 31	0.00 1	0.00 1	0.02 39	0.03 174	0.03 94	0.07 173	0.00 1	0.07 383	0.00 1	0.00 1	0.05 221	0.16 377

EGLCR-Stereo	0.15 76	0.05 60	0.47 10	0.07 329	0.03 302	1.06 258	0.01 215	1.06 245	0.12 85	0.16 320	0.00 1	0.00 1	0.02 131	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 224

cross-raft	0.15 76	0.05 60	1.46 234	0.00 1	0.01 237	0.37 70	0.07 299	0.40 150	0.02 2	0.02 216	0.00 1	0.38 258	0.00 1	0.02 69	0.03 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 372	0.01 57	0.02 224

ICVP	0.15 76	0.03 23	1.23 195	0.00 1	0.01 237	1.02 233	0.09 312	0.19 97	0.10 67	0.00 1	0.02 275	0.07 137	0.01 84	0.18 153	0.01 76	0.00 1	0.01 303	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
R-Stereo Train	0.15 76	0.03 23	0.77 73	0.00 1	0.00 1	0.74 166	0.00 1	1.36 274	0.09 49	0.02 216	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.01 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127

RAFT-Stereo	0.15 76	0.03 23	0.77 73	0.00 1	0.00 1	0.74 166	0.00 1	1.36 274	0.09 49	0.02 216	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.01 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
StereoVision	0.16 81	0.25 217	1.07 163	0.00 1	0.00 1	0.47 93	0.01 215	0.18 94	0.61 297	0.00 1	0.29 326	0.15 185	0.02 131	0.07 120	0.02 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 183	0.01 127

4D-IteraStereo	0.16 81	0.51 316	1.73 262	0.00 1	0.00 1	0.38 71	0.03 271	0.08 46	0.08 31	0.02 216	0.01 203	0.00 1	0.01 84	0.06 115	0.09 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 204	0.06 324

DisPM	0.16 81	0.05 60	0.82 94	0.07 329	0.00 1	1.14 338	0.41 365	0.08 46	0.54 159	0.03 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 115	0.05 148	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

dd	0.16 81	0.52 321	0.86 108	0.01 244	0.00 1	1.03 239	0.00 1	0.09 52	0.52 153	0.01 127	0.00 1	0.02 39	0.02 131	0.00 1	0.00 1	0.01 348	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 183	0.00 1

GANet-ADL	0.16 81	0.06 83	1.18 182	0.00 1	0.01 237	0.83 187	0.00 1	0.23 116	0.07 18	0.00 1	0.30 327	0.35 246	0.00 1	0.07 120	0.10 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 204	0.01 127

Pruner-Stereo	0.16 81	0.04 38	0.73 49	0.19 381	0.00 1	1.08 305	0.21 334	0.16 87	0.59 259	0.03 243	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.02 69	0.22 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 127

CRE-IMP	0.16 81	0.03 23	0.75 66	0.05 307	0.01 237	1.11 327	0.34 358	0.04 12	0.56 175	0.02 216	0.00 1	0.12 166	0.00 1	0.01 27	0.01 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.08 336

RALCasStereoNet	0.16 81	0.35 257	0.84 102	0.00 1	0.00 1	0.32 60	0.03 271	0.16 87	0.56 175	0.02 216	0.07 299	0.05 117	0.08 251	0.13 146	0.08 183	0.00 1	0.31 404	0.00 1	0.00 1	0.07 253	0.11 358

AE-Stereo	0.17 89	0.05 60	0.79 85	0.03 286	0.09 346	1.06 258	0.00 1	0.57 176	0.06 13	0.08 290	0.00 1	0.13 173	0.00 1	0.01 27	0.01 76	0.00 1	0.06 382	0.00 1	0.23 398	0.08 270	0.04 287

whm_eth	0.17 89	0.36 264	1.51 240	0.00 1	0.00 1	0.53 110	0.00 1	0.25 122	0.61 297	0.00 1	0.00 1	0.03 75	0.01 84	0.01 27	0.01 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 349

Any-RAFT	0.17 89	0.04 38	0.93 127	0.00 1	0.00 1	1.10 319	0.00 1	0.99 237	0.03 4	0.01 127	0.00 1	0.21 210	0.00 1	0.07 120	0.01 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

qqq	0.17 89	0.01 1	0.52 15	0.00 1	0.00 1	0.12 33	0.00 1	0.95 230	0.55 163	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	1.23 205	0.00 1	0.00 1	0.01 303	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127

anonymity	0.17 89	0.06 83	0.79 85	0.00 1	0.09 346	0.03 5	0.00 1	0.54 171	0.07 18	0.41 348	0.13 309	0.11 160	0.58 325	0.02 69	0.31 286	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 398	0.01 57	0.02 224

dad	0.17 89	0.54 325	0.82 94	0.00 1	0.00 1	1.03 239	0.00 1	0.02 4	0.23 120	0.01 127	0.00 1	0.02 39	0.01 84	0.63 187	0.11 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

test-3	0.17 89	0.03 23	0.74 58	0.03 286	0.10 350	0.43 85	0.00 1	1.36 274	0.07 18	0.01 127	0.00 1	0.02 39	0.00 1	0.08 131	0.19 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 391	0.12 306	0.11 358

test_1	0.17 89	0.03 23	0.75 66	0.03 286	0.10 350	0.43 85	0.00 1	1.36 274	0.07 18	0.01 127	0.00 1	0.02 39	0.00 1	0.07 120	0.19 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 391	0.12 306	0.11 358

NRIStereo	0.17 89	0.03 23	0.73 49	0.04 297	0.01 237	1.15 341	0.33 357	0.03 6	0.59 259	0.04 260	0.01 203	0.11 160	0.01 84	0.10 138	0.03 123	0.00 1	0.02 333	0.00 1	0.00 1	0.06 241	0.09 349

CFNet-RSSM	0.17 89	0.06 83	1.16 178	0.00 1	0.12 358	0.61 128	0.00 1	0.90 222	0.08 31	0.01 127	0.00 1	0.09 154	0.00 1	0.01 27	0.03 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 398	0.00 1	0.00 1

RCA-Stereo	0.18 99	0.11 134	0.63 38	0.00 1	0.00 1	1.06 258	0.00 1	1.48 306	0.07 18	0.07 283	0.00 1	0.02 39	0.05 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 303	0.00 1	0.00 1	0.05 221	0.01 127

GMM-Stereo	0.18 99	0.02 7	1.37 217	0.08 334	0.00 1	1.11 327	0.13 324	0.09 52	0.60 282	0.01 127	0.00 1	0.02 39	0.10 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

GES	0.18 99	0.05 60	0.87 113	0.00 1	0.00 1	1.06 258	0.02 255	0.60 183	0.08 31	0.00 1	0.02 275	0.11 160	0.09 254	0.44 176	0.16 235	0.01 348	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 127

AFF-stereo	0.18 99	0.42 291	0.77 73	0.00 1	0.00 1	0.91 210	0.00 1	0.41 152	0.65 352	0.05 269	0.00 1	0.04 96	0.05 230	0.06 115	0.04 139	0.00 1	0.01 303	0.00 1	0.00 1	0.19 347	0.01 127

UPFNet	0.18 99	0.05 60	1.11 168	0.00 1	0.00 1	0.48 95	0.00 1	1.11 252	0.48 148	0.00 1	0.00 1	0.10 157	0.00 1	0.10 138	0.10 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

PCWNet_CMD	0.19 104	0.10 120	1.38 218	0.00 1	0.01 237	0.75 169	0.00 1	0.35 141	0.12 85	0.00 1	0.00 1	0.48 276	0.51 320	0.01 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 127

test_3	0.19 104	0.02 7	0.76 71	0.03 286	0.10 350	0.53 110	0.00 1	1.42 285	0.07 18	0.13 310	0.00 1	0.02 39	0.00 1	0.07 120	0.19 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 391	0.12 306	0.11 358

test-1	0.19 104	0.13 149	0.67 43	0.00 1	0.15 366	0.57 119	0.00 1	1.01 239	0.11 73	0.04 260	0.48 340	0.05 117	0.00 1	0.01 27	0.30 281	0.00 1	0.07 383	0.00 1	0.06 359	0.01 57	0.18 380

Anonymous3	0.19 104	0.07 102	1.33 207	0.00 1	0.00 1	1.12 334	0.00 1	0.56 174	0.56 175	0.01 127	0.00 1	0.06 130	0.00 1	0.01 27	0.01 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 127

RAFT-Stereo + iAFF	0.19 104	0.33 244	0.84 102	0.00 1	0.02 281	1.06 258	0.00 1	0.45 158	0.59 259	0.03 243	0.00 1	0.05 117	0.06 241	0.04 103	0.07 173	0.00 1	0.01 303	0.00 1	0.00 1	0.17 340	0.01 127

DMCA	0.19 104	0.16 166	1.39 220	0.00 1	0.01 237	1.00 229	0.01 215	0.38 145	0.57 208	0.01 127	0.01 203	0.05 117	0.00 1	0.05 110	0.12 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

MSMDNet	0.19 104	0.10 120	1.39 220	0.00 1	0.01 237	0.75 169	0.00 1	0.35 141	0.12 85	0.00 1	0.00 1	0.48 276	0.50 319	0.01 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 127

HITNet	0.19 104	0.55 331	1.36 215	0.00 1	0.00 1	0.25 44	0.00 1	1.09 250	0.23 120	0.00 1	0.00 1	0.14 179	0.02 131	0.02 69	0.14 229	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 221	0.00 1
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
RAFT-Test	0.20 112	0.09 116	1.34 209	0.00 1	0.12 358	0.39 72	0.10 316	0.72 199	0.25 122	0.08 290	0.00 1	0.44 269	0.00 1	0.05 110	0.13 223	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 403	0.01 57	0.01 127

TestStereo1	0.20 112	0.30 235	0.84 102	0.00 1	0.16 369	1.12 334	0.01 215	0.69 195	0.57 208	0.00 1	0.05 287	0.04 96	0.01 84	0.09 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 324	0.06 324

SA-5K	0.20 112	0.30 235	0.84 102	0.00 1	0.16 369	1.12 334	0.01 215	0.69 195	0.57 208	0.00 1	0.05 287	0.04 96	0.01 84	0.09 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 324	0.06 324

ACVNet	0.20 112	0.14 155	0.96 133	0.01 244	0.00 1	1.05 249	0.11 320	0.19 97	0.60 282	0.01 127	0.01 203	0.71 311	0.00 1	0.05 110	0.10 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 221	0.00 1

UCFNet_RVC	0.20 112	0.32 240	0.88 117	0.00 1	0.00 1	1.02 233	0.00 1	0.20 107	0.29 129	0.01 127	0.00 1	0.34 242	0.02 131	0.81 191	0.05 148	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AdaStereo	0.20 112	0.06 83	0.86 108	0.00 1	0.00 1	0.25 44	0.00 1	1.71 331	0.56 175	0.00 1	0.00 1	0.31 236	0.01 84	0.11 143	0.11 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1
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.
KYRaft	0.21 118	0.03 23	0.74 58	0.04 297	0.00 1	1.16 345	0.12 323	0.08 46	0.60 282	0.01 127	0.30 327	0.03 75	0.77 340	0.37 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 127

s12784h	0.21 118	0.05 60	0.81 91	0.00 1	0.00 1	1.06 258	0.02 255	1.36 274	0.56 175	0.01 127	0.34 332	0.02 39	0.00 1	0.01 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.00 1

SFCPSM	0.21 118	0.04 38	1.59 247	0.00 1	0.05 326	0.34 67	0.00 1	1.24 264	0.57 208	0.01 127	0.00 1	0.12 166	0.02 131	0.05 110	0.05 148	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 333	0.02 134	0.00 1

acv_ft	0.21 118	0.14 155	0.95 131	0.00 1	0.00 1	0.41 75	0.00 1	0.58 179	0.60 282	0.19 325	0.01 203	0.71 311	0.12 269	0.05 110	0.12 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 362	0.00 1

MSKI-zero shot	0.22 122	0.08 109	1.46 234	0.00 1	0.12 358	1.08 305	0.03 271	0.85 217	0.16 105	0.22 327	0.05 287	0.06 130	0.00 1	0.07 120	0.01 76	0.00 1	0.02 333	0.00 1	0.18 387	0.02 134	0.01 127

psmg	0.22 122	0.05 60	0.54 23	0.00 1	0.00 1	1.05 249	0.00 1	1.73 333	0.58 247	0.00 1	0.00 1	0.36 249	0.03 174	0.01 27	0.08 183	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

LCNet	0.22 122	0.11 134	0.74 58	0.11 353	0.00 1	0.97 219	0.00 1	0.09 52	0.59 259	0.01 127	0.00 1	0.02 39	1.10 353	0.43 174	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 317	0.01 127

DeepStereo_RVC	0.22 122	0.04 38	0.87 113	0.05 307	0.02 281	1.07 292	0.32 353	0.04 12	0.56 175	0.01 127	0.00 1	0.00 1	1.25 360	0.01 27	0.03 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.05 304

CFNet_pseudo	0.22 122	0.10 120	1.39 220	0.00 1	0.01 237	0.98 221	0.00 1	0.94 228	0.09 49	0.00 1	0.00 1	0.48 276	0.36 312	0.02 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DIP-Stereo	0.22 122	0.10 120	0.77 73	0.00 1	0.00 1	1.09 313	0.00 1	1.68 327	0.57 208	0.01 127	0.00 1	0.01 7	0.07 247	0.01 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.01 127
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
ccs_rob	0.22 122	0.10 120	1.38 218	0.00 1	0.01 237	0.98 221	0.00 1	0.94 228	0.09 49	0.00 1	0.00 1	0.48 276	0.36 312	0.02 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

HH	0.23 129	0.21 190	1.69 258	0.16 371	0.08 342	0.11 30	0.00 1	0.24 120	0.06 13	0.30 338	0.18 314	1.47 361	0.04 205	0.04 103	0.01 76	0.00 1	0.03 343	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.01 127

HanStereo	0.23 129	0.21 190	1.69 258	0.16 371	0.08 342	0.11 30	0.00 1	0.24 120	0.06 13	0.30 338	0.18 314	1.47 361	0.04 205	0.04 103	0.01 76	0.00 1	0.03 343	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.01 127

PFNet+	0.23 129	0.06 83	0.79 85	0.07 329	0.01 237	1.11 327	0.42 367	0.11 71	0.59 259	0.08 290	0.01 203	0.02 39	0.00 1	1.21 203	0.04 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

Prome-Stereo	0.23 129	0.04 38	0.76 71	0.10 343	0.00 1	1.15 341	0.02 255	0.27 129	0.65 352	0.01 127	0.54 342	0.04 96	0.71 334	0.27 164	0.07 173	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127

MMNet	0.23 129	0.18 174	1.84 272	0.00 1	0.00 1	0.67 152	0.00 1	0.59 181	0.59 259	0.00 1	0.01 203	0.18 197	0.09 254	0.26 163	0.12 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127

FENet	0.23 129	0.05 60	1.39 220	0.00 1	0.00 1	1.00 229	0.00 1	0.80 208	0.57 208	0.00 1	0.00 1	0.24 216	0.04 205	0.23 160	0.18 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127

DeepPruner_ROB	0.23 129	0.37 272	1.26 197	0.00 1	0.00 1	1.11 327	0.03 271	0.20 107	0.07 18	0.00 1	0.00 1	0.39 260	0.03 174	1.12 201	0.02 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 204	0.00 1

MLCV	0.23 129	0.46 300	1.15 174	0.00 1	0.00 1	0.45 90	0.00 1	0.57 176	0.15 99	0.09 298	0.00 1	0.27 227	0.03 174	1.09 200	0.25 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 221	0.00 1

rrr	0.24 137	0.06 83	1.91 280	0.01 244	0.00 1	0.32 60	0.04 283	1.34 272	0.15 99	0.01 127	0.01 203	0.02 39	0.04 205	0.14 148	0.44 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 387	0.05 221	0.05 304

test_xeample3	0.24 137	0.06 83	1.84 272	0.02 268	0.00 1	0.33 64	0.05 291	1.33 271	0.14 94	0.00 1	0.03 280	0.03 75	0.03 174	0.10 138	0.43 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 398	0.05 221	0.06 324

STTStereo	0.24 137	0.28 228	1.68 256	0.00 1	0.00 1	0.84 189	0.03 271	0.16 87	0.08 31	0.02 216	0.00 1	0.20 208	0.03 174	1.54 210	0.01 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

BEATNet_4x	0.24 137	0.51 316	1.71 261	0.00 1	0.00 1	0.31 56	0.00 1	0.99 237	0.31 132	0.00 1	0.00 1	0.29 230	0.03 174	0.22 158	0.35 291	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.02 224

StereoDRNet-Refined	0.24 137	0.08 109	0.68 44	0.00 1	0.00 1	0.83 187	0.00 1	0.66 192	0.61 297	0.00 1	0.00 1	0.50 287	0.02 131	1.28 207	0.08 183	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 293	0.04 287
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
MFMNet_re	0.24 137	0.74 356	2.31 307	0.53 394	0.00 1	0.17 36	0.01 215	0.02 4	0.59 259	0.01 127	0.03 280	0.12 166	0.00 1	0.07 120	0.01 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 347	0.01 127

ACVNet-DCA	0.25 143	0.22 197	1.20 184	0.00 1	0.00 1	1.31 361	0.00 1	0.95 230	0.55 163	0.07 283	0.00 1	0.03 75	0.02 131	0.59 183	0.01 76	0.00 1	0.01 303	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127

ffm	0.25 143	0.02 7	1.06 156	0.00 1	0.00 1	0.62 133	0.00 1	1.42 285	0.57 208	0.00 1	0.00 1	0.67 305	0.02 131	0.57 180	0.01 76	0.00 1	0.01 303	0.00 1	0.00 1	0.08 270	0.03 257

DCANet	0.25 143	0.37 272	1.20 184	0.00 1	0.00 1	1.06 258	0.00 1	1.49 312	0.61 297	0.08 290	0.00 1	0.04 96	0.00 1	0.02 69	0.10 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.05 304

iResNet	0.25 143	0.27 224	1.68 256	0.00 1	0.00 1	0.69 156	0.00 1	1.22 263	0.56 175	0.00 1	0.00 1	0.04 96	0.03 174	0.12 145	0.30 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 221	0.01 127

MyStereo04	0.26 147	0.12 143	2.34 309	0.00 1	0.00 1	0.98 221	0.00 1	0.84 215	0.20 112	0.06 277	0.01 203	0.33 239	0.11 266	0.00 1	0.06 162	0.00 1	0.05 371	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.04 287

CFNet_ucs	0.26 147	0.14 155	1.53 243	0.00 1	0.01 237	0.84 189	0.00 1	1.78 336	0.17 107	0.00 1	0.00 1	0.49 284	0.30 305	0.01 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127

RAFT+CT+SA	0.26 147	0.34 248	1.11 168	0.02 268	0.27 387	1.10 319	0.00 1	0.70 198	0.56 175	0.00 1	0.00 1	0.07 137	0.01 84	0.36 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 410	0.11 299	0.22 389

test_5	0.26 147	0.35 257	1.35 211	0.01 244	0.22 386	0.80 178	0.01 215	0.81 210	0.58 247	0.12 307	0.00 1	0.06 130	0.01 84	0.61 186	0.03 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 317	0.16 377

UNet	0.26 147	0.18 174	2.41 316	0.00 1	0.00 1	0.71 161	0.00 1	0.39 148	0.60 282	0.00 1	0.00 1	0.37 255	0.02 131	0.45 177	0.09 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

DN-CSS_ROB	0.26 147	0.75 357	1.33 207	0.00 1	0.00 1	0.99 227	0.00 1	1.04 241	0.61 297	0.01 127	0.00 1	0.19 204	0.02 131	0.07 120	0.01 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 357	0.01 127

tt1	0.27 153	0.23 206	1.17 179	0.00 1	0.00 1	1.29 359	0.00 1	1.42 285	0.57 208	0.07 283	0.00 1	0.03 75	0.02 131	0.57 180	0.01 76	0.00 1	0.01 303	0.00 1	0.00 1	0.08 270	0.03 257

AASNet	0.27 153	0.47 304	1.56 244	0.00 1	0.00 1	0.91 210	0.00 1	0.58 179	0.58 247	0.00 1	0.00 1	0.39 260	0.02 131	0.33 166	0.13 223	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 365	0.06 324

LMCR-Stereo	0.27 153	0.34 248	1.42 228	0.00 1	0.00 1	0.79 176	0.00 1	2.15 355	0.61 297	0.00 1	0.00 1	0.04 96	0.04 205	0.01 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 221	0.00 1

DLCB_ROB	0.27 153	0.16 166	0.71 45	0.00 1	0.00 1	0.44 89	0.00 1	0.43 155	0.57 208	0.02 216	0.04 285	0.63 297	0.04 205	2.18 227	0.24 268	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MyStereo8	0.28 157	0.37 272	2.57 331	0.02 268	0.00 1	1.23 354	0.00 1	0.26 125	0.15 99	0.02 216	0.05 287	0.14 179	0.04 205	0.24 161	0.05 148	0.00 1	0.11 394	0.00 1	0.01 319	0.04 204	0.21 387

MyStereo05	0.28 157	0.13 149	2.37 312	0.01 244	0.00 1	1.09 313	0.00 1	1.02 240	0.45 146	0.04 260	0.01 203	0.26 223	0.14 273	0.00 1	0.06 162	0.00 1	0.05 371	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.04 287

xx1	0.28 157	0.22 197	1.20 184	0.00 1	0.00 1	1.31 361	0.00 1	1.41 282	0.69 360	0.07 283	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.59 183	0.01 76	0.00 1	0.01 303	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127

1test111	0.28 157	0.22 197	1.20 184	0.00 1	0.00 1	1.31 361	0.00 1	0.95 230	0.55 163	0.07 283	0.00 1	0.03 75	0.02 131	1.23 205	0.00 1	0.00 1	0.01 303	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127

cc1	0.28 157	0.22 197	1.20 184	0.00 1	0.00 1	1.31 361	0.00 1	1.41 282	0.69 360	0.07 283	0.00 1	0.03 75	0.02 131	0.59 183	0.01 76	0.00 1	0.01 303	0.00 1	0.00 1	0.08 270	0.04 287

gwcnet-sp	0.28 157	0.15 159	2.75 341	0.00 1	0.00 1	0.51 101	0.02 255	0.49 165	0.57 208	0.01 127	0.01 203	0.08 143	0.04 205	0.87 193	0.11 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 127

scenet	0.28 157	0.15 159	2.75 341	0.00 1	0.00 1	0.51 101	0.02 255	0.49 165	0.57 208	0.01 127	0.01 203	0.08 143	0.04 205	0.87 193	0.11 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 127

ssnet_v2	0.28 157	0.17 170	1.18 182	0.00 1	0.00 1	0.81 180	0.00 1	1.05 242	0.59 259	0.09 298	0.01 203	0.88 323	0.09 254	0.43 174	0.08 183	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 306	0.09 349

ssnet	0.28 157	0.15 159	2.75 341	0.00 1	0.00 1	0.51 101	0.02 255	0.49 165	0.57 208	0.01 127	0.01 203	0.08 143	0.04 205	0.87 193	0.11 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 127

fff	0.28 157	0.37 272	1.20 184	0.00 1	0.01 237	1.05 249	0.00 1	1.48 306	0.61 297	0.13 310	0.00 1	0.04 96	0.60 328	0.02 69	0.05 148	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 304

BSDual-CNN	0.28 157	0.05 60	0.54 23	0.00 1	0.00 1	1.07 292	0.00 1	2.43 365	0.58 247	0.30 338	0.09 303	0.36 249	0.03 174	0.01 27	0.08 183	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

csc	0.28 157	0.37 272	1.20 184	0.00 1	0.01 237	1.05 249	0.00 1	1.48 306	0.61 297	0.13 310	0.00 1	0.04 96	0.60 328	0.02 69	0.05 148	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 304

cscssc	0.28 157	0.37 272	1.20 184	0.00 1	0.01 237	1.05 249	0.00 1	1.48 306	0.61 297	0.13 310	0.00 1	0.04 96	0.60 328	0.02 69	0.05 148	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 304

HGLStereo	0.28 157	0.12 143	1.15 174	0.00 1	0.00 1	0.65 149	0.00 1	0.57 176	0.25 122	0.02 216	0.01 203	0.47 274	0.03 174	2.17 226	0.14 229	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 183	0.01 127

fast-acv-ft	0.29 171	0.37 272	3.76 373	0.06 325	0.01 237	0.28 50	0.17 326	0.06 28	0.21 113	0.00 1	0.00 1	0.08 143	0.09 254	0.10 138	0.23 265	0.01 348	0.00 1	0.03 382	0.01 319	0.26 367	0.01 127

NCCL2	0.29 171	0.50 311	1.52 241	0.00 1	0.00 1	0.81 180	0.00 1	0.45 158	0.22 115	0.00 1	0.00 1	0.02 39	0.03 174	2.14 221	0.06 162	0.00 1	0.00 1	0.02 373	0.00 1	0.01 57	0.03 257

SA	0.30 173	0.27 224	0.97 139	0.00 1	0.17 374	1.10 319	0.00 1	2.50 368	0.56 175	0.00 1	0.01 203	0.03 75	0.01 84	0.16 152	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 380	0.12 306	0.00 1

GwcNet-ADL	0.30 173	0.19 183	1.78 268	0.00 1	0.00 1	1.03 239	0.00 1	2.08 351	0.28 125	0.00 1	0.00 1	0.37 255	0.04 205	0.02 69	0.09 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 257

111	0.30 173	0.66 344	1.20 184	0.00 1	0.01 237	1.06 258	0.03 271	1.60 320	0.59 259	0.27 335	0.00 1	0.20 208	0.05 230	0.08 131	0.07 173	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 253	0.12 367

iResNet_ROB	0.30 173	0.66 344	1.41 226	0.00 1	0.00 1	0.70 157	0.00 1	0.79 206	0.57 208	0.04 260	0.01 203	0.08 143	0.01 84	1.55 211	0.03 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 241	0.00 1

DCANet-4	0.31 177	0.05 60	2.61 333	0.00 1	0.00 1	1.05 249	0.00 1	1.49 312	0.61 297	0.13 310	0.00 1	0.03 75	0.05 230	0.03 94	0.05 148	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 304

Sa-1000	0.31 177	0.26 223	0.93 127	0.00 1	0.18 376	1.08 305	0.01 215	2.59 379	0.56 175	0.00 1	0.09 303	0.03 75	0.00 1	0.18 153	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 379	0.11 299	0.00 1

TestStereo	0.31 177	0.22 197	1.36 215	0.00 1	0.00 1	0.27 47	0.00 1	0.06 28	0.04 9	0.01 127	0.00 1	0.03 75	0.01 84	4.27 307	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CFNet-ft	0.31 177	0.34 248	0.96 133	0.00 1	0.00 1	1.08 305	0.00 1	0.19 97	0.15 99	0.01 127	0.00 1	0.48 276	0.00 1	2.95 253	0.05 148	0.00 1	0.00 1	0.01 357	0.00 1	0.01 57	0.01 127

DMCA-RVC	0.31 177	0.48 306	2.47 322	0.00 1	0.03 302	0.78 174	0.03 271	0.06 28	0.08 31	0.01 127	0.01 203	0.08 143	0.33 310	1.59 212	0.16 235	0.00 1	0.02 333	0.01 357	0.00 1	0.01 57	0.01 127

CFNet_RVC	0.31 177	0.34 248	0.96 133	0.00 1	0.00 1	1.08 305	0.00 1	0.19 97	0.15 99	0.01 127	0.00 1	0.48 276	0.00 1	2.95 253	0.05 148	0.00 1	0.00 1	0.01 357	0.00 1	0.01 57	0.01 127

DISCO	0.31 177	0.11 134	1.73 262	0.16 371	0.16 369	0.31 56	0.00 1	0.09 52	0.17 107	0.00 1	0.01 203	1.51 364	0.00 1	1.21 203	0.62 318	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 183	0.01 127

ETE_ROB	0.31 177	0.34 248	0.89 118	0.00 1	0.00 1	0.97 219	0.01 215	1.45 293	0.57 208	0.02 216	0.00 1	0.17 194	0.02 131	1.75 213	0.07 173	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LALA_ROB	0.31 177	0.38 282	0.91 124	0.00 1	0.01 237	1.00 229	0.01 215	1.60 320	0.61 297	0.15 319	0.00 1	0.09 154	0.01 84	1.04 199	0.41 296	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.00 1

IGEV_Zeroshot_test	0.32 186	0.10 120	2.61 333	0.01 244	0.01 237	0.50 99	0.04 283	0.21 113	0.09 49	0.45 351	0.45 337	0.81 319	0.51 320	0.20 156	0.23 265	0.00 1	0.05 371	0.00 1	0.14 380	0.03 183	0.00 1

HCRNet	0.32 186	0.10 120	0.81 91	0.00 1	0.00 1	1.10 319	0.00 1	0.39 148	0.59 259	0.01 127	0.01 203	0.06 130	0.03 174	3.24 263	0.05 148	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.02 224

SMFormer	0.33 188	0.10 120	1.04 147	0.00 1	0.00 1	0.03 5	0.00 1	1.45 293	0.55 163	0.00 1	0.00 1	0.15 185	0.00 1	3.24 263	0.09 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.02 224

tta	0.33 188	0.10 120	1.04 147	0.00 1	0.00 1	0.03 5	0.00 1	1.45 293	0.55 163	0.00 1	0.00 1	0.15 185	0.00 1	3.24 263	0.09 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.01 127

qqq1	0.33 188	0.10 120	1.04 147	0.00 1	0.00 1	0.03 5	0.00 1	1.45 293	0.55 163	0.00 1	0.00 1	0.15 185	0.00 1	3.24 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.01 127

fff1	0.33 188	0.10 120	1.04 147	0.00 1	0.00 1	0.03 5	0.00 1	1.45 293	0.55 163	0.00 1	0.00 1	0.15 185	0.00 1	3.24 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.01 127

BUS	0.33 188	0.05 60	0.54 23	0.00 1	0.00 1	1.87 378	0.00 1	2.43 365	0.58 247	0.30 338	0.09 303	0.65 302	0.00 1	0.01 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CIPLG	0.33 188	0.75 357	1.79 269	0.10 343	0.01 237	0.93 215	0.21 334	1.45 293	0.61 297	0.02 216	0.01 203	0.14 179	0.06 241	0.13 146	0.17 239	0.00 1	0.04 358	0.01 357	0.01 319	0.17 340	0.04 287

delet	0.33 188	0.24 210	1.05 155	0.00 1	0.00 1	0.60 127	0.00 1	0.53 170	0.59 259	0.03 243	0.01 203	0.52 291	0.19 287	2.68 242	0.13 223	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.00 1

ADStereo(finetuned)	0.34 195	0.37 272	2.24 304	0.00 1	0.00 1	1.04 246	0.00 1	1.49 312	0.61 297	0.08 290	0.00 1	0.04 96	0.74 338	0.03 94	0.09 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.05 304

Wz-Net-LNSev	0.34 195	0.61 339	4.26 380	0.00 1	0.00 1	0.49 97	0.00 1	0.26 125	0.61 297	0.00 1	0.01 203	0.23 214	0.03 174	0.10 138	0.16 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127

DDUNet	0.34 195	0.20 187	1.06 156	0.00 1	0.00 1	0.79 176	0.01 215	0.91 224	0.54 159	0.04 260	0.01 203	1.11 342	0.01 84	1.89 216	0.17 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 241	0.00 1

MIPNet	0.34 195	0.35 257	1.56 244	0.02 268	0.00 1	1.11 327	0.09 312	1.57 317	0.65 352	0.11 305	0.05 287	0.18 197	0.19 287	0.74 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 319	0.06 241	0.01 127

ACRE	0.34 195	0.70 349	2.13 297	0.10 343	0.00 1	0.90 203	0.20 333	1.45 293	0.61 297	0.02 216	0.01 203	0.13 173	0.05 230	0.14 148	0.17 239	0.00 1	0.03 343	0.01 357	0.02 333	0.17 340	0.04 287

GANet-RSSM	0.34 195	0.29 232	0.97 139	0.00 1	0.00 1	1.05 249	0.00 1	0.22 115	0.15 99	0.03 243	0.00 1	0.31 236	0.00 1	3.62 280	0.14 229	0.00 1	0.00 1	0.03 382	0.00 1	0.05 221	0.01 127

IPLGR_C	0.35 201	0.81 367	2.03 287	0.10 343	0.01 237	0.90 203	0.21 334	1.46 303	0.61 297	0.02 216	0.01 203	0.13 173	0.07 247	0.14 148	0.17 239	0.00 1	0.05 371	0.01 357	0.02 333	0.17 340	0.04 287

PSMNet-ADL	0.35 201	0.05 60	0.65 40	0.00 1	0.00 1	1.03 239	0.00 1	0.59 181	0.09 49	0.00 1	0.07 299	0.47 274	0.01 84	3.66 283	0.30 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.02 224

cf-r	0.35 201	0.41 289	1.45 232	0.00 1	0.00 1	1.06 258	0.00 1	0.43 155	0.38 139	0.05 269	0.00 1	0.65 302	0.00 1	2.53 238	0.04 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 204	0.02 224

NLCA_NET_v2_RVC	0.35 201	0.49 310	2.00 285	0.00 1	0.02 281	0.96 217	0.00 1	0.55 173	0.18 110	0.03 243	0.00 1	0.35 246	0.10 262	2.37 232	0.01 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MyStereo06	0.36 205	0.13 149	2.17 301	0.01 244	0.00 1	1.09 313	0.00 1	0.23 116	0.09 49	0.49 355	0.41 335	1.01 332	1.05 350	0.21 157	0.24 268	0.00 1	0.05 371	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.04 287

CoDeX	0.36 205	0.24 210	1.39 220	0.00 1	0.01 237	0.29 52	0.00 1	1.58 319	0.57 208	0.00 1	0.00 1	0.25 221	0.07 247	2.82 246	0.02 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

CBFPSM	0.36 205	0.54 325	2.16 300	0.00 1	0.00 1	0.30 55	0.00 1	0.26 125	0.62 345	0.01 127	0.01 203	1.68 367	1.03 348	0.27 164	0.33 288	0.00 1	0.01 303	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 127

PSMNet-RSSM	0.36 205	0.36 264	0.93 127	0.00 1	0.00 1	1.06 258	0.00 1	0.50 168	0.53 156	0.04 260	0.00 1	0.40 262	0.00 1	3.33 270	0.06 162	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.01 127

iResNetv2_ROB	0.36 205	1.03 379	2.96 350	0.00 1	0.00 1	0.58 122	0.00 1	1.51 315	0.58 247	0.01 127	0.00 1	0.08 143	0.02 131	0.07 120	0.02 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 374	0.02 224

CSP-Net	0.37 210	0.10 120	0.54 23	0.00 1	0.00 1	0.50 99	0.00 1	0.64 190	0.13 92	0.00 1	0.00 1	0.15 185	0.02 131	5.27 333	0.06 162	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 221	0.00 1

TRStereo	0.37 210	0.23 206	1.41 226	0.03 286	0.00 1	1.07 292	0.02 255	3.07 388	0.57 208	0.01 127	0.00 1	0.11 160	0.40 315	0.06 115	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 397	0.01 57	0.08 336

XPNet_ROB	0.37 210	0.34 248	1.01 143	0.01 244	0.00 1	0.96 217	0.00 1	1.11 252	0.46 147	0.00 1	0.00 1	0.17 194	0.02 131	2.73 243	0.54 311	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 127

hknet	0.38 213	0.07 102	1.32 206	0.00 1	0.00 1	1.07 292	0.00 1	2.43 365	0.58 247	0.30 338	0.09 303	0.63 297	0.00 1	0.96 197	0.07 173	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

iRaft-Stereo_20w	0.38 213	0.11 134	1.91 280	0.12 357	0.04 317	0.70 157	0.24 338	1.72 332	0.16 105	0.41 348	0.00 1	0.26 223	1.04 349	0.41 173	0.24 268	0.00 1	0.04 358	0.00 1	0.14 380	0.02 134	0.09 349

ADLNet	0.38 213	0.21 190	0.86 108	0.00 1	0.00 1	0.67 152	0.00 1	0.86 218	0.60 282	0.18 323	0.01 203	1.01 332	0.02 131	2.92 251	0.26 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 286	0.02 224

Consistency-Raft	0.39 216	0.30 235	2.53 329	0.14 366	0.03 302	0.90 203	0.04 283	1.36 274	0.59 259	0.00 1	0.02 275	0.02 39	1.15 357	0.33 166	0.43 298	0.02 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

psm_up	0.39 216	0.25 217	1.04 147	0.00 1	0.00 1	0.82 182	0.00 1	1.88 339	0.57 208	0.00 1	0.00 1	0.28 229	0.01 84	2.78 245	0.09 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 241	0.00 1

ac_64	0.39 216	0.12 143	1.15 174	0.04 297	0.01 237	0.43 85	0.02 255	0.25 122	0.59 259	0.12 307	0.01 203	0.89 324	0.04 205	3.92 292	0.12 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 204	0.00 1

CRFU-Net	0.40 219	0.12 143	1.50 239	0.14 366	0.01 237	0.90 203	0.00 1	0.42 154	0.14 94	0.00 1	0.00 1	0.42 266	1.94 372	2.15 223	0.12 216	0.00 1	0.00 1	0.03 382	0.00 1	0.03 183	0.00 1

AACVNet	0.40 219	0.36 264	0.90 120	0.00 1	0.00 1	0.53 110	0.00 1	0.18 94	0.41 145	0.02 216	0.00 1	0.11 160	0.01 84	5.33 336	0.07 173	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 324	0.00 1

DSFCA	0.40 219	0.09 116	0.84 102	0.00 1	0.01 237	0.98 221	0.37 361	0.29 134	0.62 345	0.02 216	0.32 329	0.03 75	0.24 299	3.91 291	0.34 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

PSMNet_ROB	0.41 222	0.54 325	1.69 258	0.00 1	0.00 1	0.92 212	0.00 1	0.27 129	0.53 156	0.00 1	0.00 1	0.25 221	0.03 174	3.43 273	0.47 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 221	0.03 257

SQANet	0.42 223	1.14 388	1.86 275	0.04 297	0.48 394	0.36 69	0.03 271	0.40 150	0.56 175	0.02 216	0.24 321	0.49 284	0.06 241	2.14 221	0.21 259	0.02 362	0.02 333	0.01 357	0.00 1	0.19 347	0.03 257

Wz-Net-LNSev-Ref	0.42 223	0.52 321	3.02 352	0.00 1	0.00 1	0.57 119	0.00 1	1.15 258	0.60 282	0.00 1	0.00 1	0.04 96	0.14 273	1.51 209	0.76 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

UDG	0.42 223	0.43 293	1.17 179	0.00 1	0.00 1	0.99 227	0.00 1	1.70 330	0.60 282	0.05 269	0.00 1	1.51 364	0.19 287	1.20 202	0.61 317	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 221	0.00 1

SACVNet	0.42 223	0.29 232	1.10 164	0.00 1	0.00 1	1.02 233	0.00 1	0.78 203	0.29 129	0.03 243	0.00 1	0.24 216	0.02 131	4.27 307	0.07 173	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 353	0.01 127

hitnet-ft	0.42 223	0.30 235	1.15 174	0.00 1	0.00 1	0.73 165	0.11 320	0.30 137	0.19 111	0.04 260	0.14 310	0.75 314	0.17 285	4.33 310	0.10 198	0.01 348	0.00 1	0.03 382	0.00 1	0.04 204	0.01 127

RP	0.42 223	0.44 296	1.52 241	0.00 1	0.01 237	0.61 128	0.02 255	1.06 245	0.39 143	0.03 243	0.01 203	0.99 330	0.16 280	2.89 250	0.18 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 293	0.00 1

StereoDRNet	0.42 223	0.50 311	2.50 324	0.02 268	0.06 333	0.51 101	0.00 1	0.34 140	0.61 297	0.00 1	0.00 1	0.33 239	0.02 131	2.87 248	0.50 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.02 224

IPLGR	0.43 230	0.17 170	2.05 292	0.02 268	0.02 281	1.08 305	0.04 283	1.62 325	0.57 208	0.09 298	0.00 1	0.15 185	0.22 295	2.62 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 204	0.00 1

GEStereo_RVC	0.43 230	0.38 282	1.10 164	0.01 244	0.00 1	1.02 233	0.00 1	1.94 344	0.57 208	0.00 1	0.00 1	0.14 179	0.01 84	3.25 268	0.03 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 270	0.02 224

Nwc_Net	0.43 230	0.42 291	2.64 335	0.00 1	0.00 1	0.67 152	0.00 1	0.82 213	0.28 125	0.00 1	0.01 203	0.90 325	0.10 262	2.62 239	0.05 148	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 183	0.00 1

DRN-Test	0.43 230	0.13 149	1.95 284	0.03 286	0.09 346	0.61 128	0.00 1	1.43 290	0.61 297	0.00 1	0.00 1	0.18 197	0.04 205	3.32 269	0.11 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 127

NINENet	0.45 234	0.09 116	0.81 91	0.06 325	0.00 1	1.87 378	0.00 1	2.69 383	0.56 175	0.00 1	0.00 1	0.65 302	0.00 1	2.15 223	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

SepStereo	0.45 234	0.05 60	1.29 202	0.00 1	0.00 1	0.07 21	0.00 1	1.25 265	0.61 297	1.18 373	0.00 1	0.24 216	0.03 174	3.93 293	0.22 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.01 127

GwcNet-RSSM	0.45 234	0.56 333	1.74 266	0.00 1	0.00 1	1.06 258	0.00 1	0.65 191	0.55 163	0.18 323	0.00 1	0.37 255	0.00 1	3.70 285	0.04 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 270	0.02 224

NVstereo2D	0.45 234	0.11 134	1.91 280	0.00 1	0.00 1	0.59 126	0.00 1	1.39 281	0.61 297	0.03 243	0.00 1	0.33 239	0.00 1	3.94 294	0.07 173	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

EKT-Stereo	0.46 238	0.12 143	1.03 146	0.75 399	4.21 417	1.06 258	0.00 1	0.83 214	0.04 9	0.02 216	0.00 1	0.08 143	0.00 1	0.89 196	0.01 76	0.00 1	0.03 343	0.00 1	0.05 356	0.04 204	0.01 127

GrayStereo	0.46 238	0.01 1	0.71 45	0.10 343	0.00 1	1.12 334	2.67 405	0.20 107	0.59 259	0.00 1	0.00 1	0.08 143	3.76 394	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

NF-Stereo	0.47 240	0.03 23	0.77 73	0.12 357	0.00 1	1.07 292	0.26 342	0.19 97	0.60 282	0.01 127	0.00 1	0.02 39	0.00 1	6.18 373	0.18 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

OCTAStereo	0.47 240	0.03 23	0.77 73	0.12 357	0.00 1	1.07 292	0.26 342	0.19 97	0.60 282	0.01 127	0.00 1	0.02 39	0.00 1	6.16 372	0.18 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

RE-Stereo	0.47 240	0.03 23	0.77 73	0.12 357	0.00 1	1.07 292	0.26 342	0.19 97	0.60 282	0.01 127	0.00 1	0.02 39	0.00 1	6.18 373	0.18 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

TVStereo	0.47 240	0.03 23	0.77 73	0.12 357	0.00 1	1.07 292	0.26 342	0.19 97	0.60 282	0.01 127	0.00 1	0.02 39	0.00 1	6.18 373	0.18 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

pcwnet_v2	0.47 240	0.11 134	5.03 388	0.00 1	0.00 1	0.70 157	0.00 1	1.98 346	0.61 297	0.01 127	0.00 1	0.36 249	0.33 310	0.18 153	0.01 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.02 224

MaskLacGwcNet_RVC	0.47 240	0.43 293	1.04 147	0.11 353	0.00 1	1.10 319	0.00 1	0.80 208	0.54 159	0.00 1	0.05 287	0.38 258	0.03 174	3.50 276	0.14 229	0.88 402	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 299	0.20 383

AF-Net	0.47 240	0.53 323	2.05 292	0.00 1	0.00 1	0.41 75	0.01 215	1.18 261	0.40 144	0.13 310	0.05 287	1.30 350	0.45 317	2.43 236	0.30 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 286	0.00 1

iinet-f	0.48 247	0.57 334	4.45 383	0.00 1	0.01 237	0.77 172	0.00 1	1.48 306	0.61 297	0.01 127	0.00 1	0.40 262	0.44 316	0.38 171	0.03 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 380	0.01 127

Wz-Net-MNSev	0.48 247	0.76 362	3.11 357	0.00 1	0.00 1	0.23 43	0.00 1	1.07 247	0.61 297	0.01 127	0.01 203	0.13 173	0.13 272	3.12 258	0.34 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 221	0.01 127

HHNet	0.48 247	0.21 190	1.60 248	0.10 343	0.00 1	1.14 338	0.26 342	0.47 162	0.59 259	0.01 127	3.56 377	0.04 96	0.71 334	0.00 1	0.73 322	0.02 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 183	0.00 1

PSM-softLoss	0.48 247	0.04 38	1.10 164	0.17 375	0.00 1	1.07 292	0.25 340	0.12 75	0.61 297	0.03 243	0.01 203	0.02 39	0.01 84	6.03 365	0.18 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

KMStereo	0.48 247	0.04 38	1.10 164	0.17 375	0.00 1	1.07 292	0.25 340	0.12 75	0.61 297	0.03 243	0.01 203	0.02 39	0.01 84	6.03 365	0.18 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

DAS	0.49 252	0.05 60	1.29 202	0.00 1	0.00 1	0.07 21	0.00 1	1.25 265	0.61 297	1.18 373	0.00 1	0.24 216	0.03 174	4.76 319	0.22 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.01 127

PSM-AAD	0.49 252	0.02 7	0.75 66	0.06 325	0.00 1	1.19 351	2.19 400	0.12 75	0.59 259	0.01 127	0.45 337	0.13 173	4.04 395	0.22 158	0.06 162	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 127

RAFT_R40	0.49 252	0.03 23	0.74 58	0.05 307	0.15 366	1.09 313	0.32 353	0.27 129	0.59 259	0.02 216	0.03 280	0.07 137	0.30 305	6.12 369	0.11 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.00 1

RAFT-345	0.49 252	0.04 38	1.26 197	0.10 343	0.07 338	1.16 345	0.19 331	0.14 83	0.57 208	0.00 1	0.01 203	0.09 154	0.01 84	6.00 363	0.20 257	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

ccnet	0.49 252	0.05 60	1.26 197	0.01 244	0.08 342	0.72 164	0.18 328	1.18 261	0.35 136	0.45 351	0.68 349	0.13 173	0.39 314	3.54 278	0.74 323	0.01 348	0.00 1	0.02 373	0.00 1	0.02 134	0.01 127

NCC-stereo	0.49 252	0.46 300	2.04 289	0.03 286	0.03 302	1.06 258	0.01 215	0.78 203	0.22 115	0.06 277	0.19 316	0.64 300	0.05 230	3.65 281	0.63 319	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.00 1

stereogan	0.49 252	0.22 197	2.39 313	0.00 1	0.00 1	0.63 143	0.02 255	0.79 206	0.72 364	0.06 277	0.00 1	1.68 367	0.46 318	2.63 241	0.04 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 317	0.00 1

Abc-Net	0.49 252	0.46 300	2.04 289	0.03 286	0.03 302	1.06 258	0.01 215	0.78 203	0.22 115	0.06 277	0.19 316	0.64 300	0.05 230	3.65 281	0.63 319	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.00 1
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
TDLM	0.49 252	0.39 285	1.02 144	0.00 1	0.00 1	1.08 305	0.01 215	0.36 143	0.58 247	0.14 317	0.00 1	0.27 227	0.19 287	5.46 343	0.20 257	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 314	0.01 127

iRaft-Stereo_5w	0.50 261	0.51 316	1.44 231	0.00 1	0.00 1	0.29 52	0.00 1	0.63 189	0.59 259	0.00 1	0.00 1	0.08 143	0.01 84	6.14 371	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 357	0.01 127

GwcNet	0.50 261	0.46 300	3.90 377	0.00 1	0.00 1	0.42 80	0.10 316	0.38 145	0.74 366	0.03 243	0.00 1	0.63 297	0.05 230	2.92 251	0.16 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 340	0.05 304

FAT-Stereo	0.50 261	0.14 155	2.51 326	0.00 1	0.00 1	0.33 64	0.09 312	1.88 339	0.61 297	0.05 269	0.76 352	0.60 295	0.52 322	2.46 237	0.06 162	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.00 1

RGC	0.50 261	0.53 323	2.42 318	0.00 1	0.01 237	0.65 149	0.00 1	1.07 247	0.17 107	0.01 127	0.62 347	1.00 331	0.19 287	3.03 257	0.28 280	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 221	0.02 224

SHD	0.50 261	0.51 316	3.61 369	0.05 307	0.00 1	0.01 2	0.01 215	0.72 199	0.61 297	1.57 379	0.00 1	0.34 242	0.09 254	1.79 215	0.49 308	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 319	0.09 286	0.03 257

DCRE	0.51 266	0.25 217	0.96 133	0.00 1	0.01 237	0.43 85	0.00 1	0.25 122	0.21 113	0.33 343	7.49 392	0.01 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 303	0.00 1	0.17 386	0.02 134	0.01 127

IPLG	0.51 266	0.38 282	1.60 248	0.02 268	0.00 1	1.11 327	0.07 299	1.48 306	0.57 208	0.05 269	0.00 1	0.12 166	0.15 278	4.58 313	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 299	0.00 1

SST-Stereo	0.51 266	0.02 7	0.74 58	0.05 307	0.19 380	1.09 313	0.49 372	0.26 125	0.61 297	0.04 260	0.00 1	0.05 117	0.58 325	6.12 369	0.03 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.00 1

IRAFT_RVC	0.51 266	0.13 149	1.14 173	0.10 343	0.00 1	1.17 348	0.10 316	0.28 133	0.61 297	0.01 127	0.00 1	0.02 39	0.12 269	6.22 380	0.22 260	0.00 1	0.09 387	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.01 127

FINET	0.51 266	0.36 264	2.40 314	0.00 1	0.00 1	0.27 47	0.00 1	2.06 350	1.49 387	0.00 1	0.00 1	0.04 96	0.04 205	3.38 272	0.10 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 183	0.02 224

APVNet	0.51 266	0.21 190	2.43 320	0.00 1	0.00 1	0.94 216	0.00 1	0.45 158	0.62 345	0.01 127	0.01 203	0.34 242	0.03 174	4.59 314	0.27 276	0.00 1	0.00 1	0.03 382	0.00 1	0.15 324	0.02 224

FADNet-RVC-Resample	0.51 266	0.82 368	3.08 356	0.04 297	0.04 317	0.42 80	0.09 312	1.16 259	0.34 135	0.00 1	0.03 280	0.24 216	0.05 230	3.16 259	0.13 223	0.07 375	0.12 395	0.05 391	0.02 333	0.08 270	0.20 383

FADNet-RVC	0.51 266	0.80 366	2.47 322	0.01 244	0.00 1	0.48 95	0.00 1	1.32 270	0.14 94	0.00 1	0.01 203	0.12 166	0.06 241	4.07 298	0.15 233	0.00 1	0.04 358	0.00 1	0.00 1	0.38 382	0.08 336

PASM	0.51 266	0.32 240	3.07 355	0.00 1	0.00 1	0.31 56	0.00 1	0.46 161	0.12 85	0.03 243	0.00 1	0.44 269	0.02 131	5.22 332	0.04 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 306	0.03 257

HSM-Net_RVC	0.52 275	0.06 83	1.45 232	0.00 1	0.00 1	0.61 128	0.00 1	3.83 392	0.52 153	0.14 317	0.00 1	0.22 213	0.03 174	3.50 276	0.04 139	0.01 348	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
RYNet	0.53 276	0.19 183	1.79 269	0.00 1	0.00 1	0.55 115	0.00 1	1.12 254	0.61 297	0.02 216	0.00 1	0.83 320	0.04 205	5.05 328	0.45 303	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 224

CVANet_RVC	0.53 276	0.32 240	1.26 197	0.00 1	0.00 1	0.98 221	0.00 1	0.72 199	0.55 163	0.35 345	0.12 308	0.36 249	0.14 273	5.53 345	0.08 183	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 333	0.00 1

GANetREF_RVC	0.54 278	0.70 349	2.06 294	0.00 1	0.00 1	1.14 338	0.00 1	1.61 322	0.58 247	0.00 1	0.01 203	0.29 230	0.04 205	4.21 304	0.06 162	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 183	0.02 224
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
PS-NSSS	0.54 278	0.44 296	0.86 108	0.00 1	0.00 1	1.04 246	0.00 1	2.37 362	0.56 175	0.00 1	0.00 1	0.11 160	0.01 84	5.32 335	0.13 223	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.00 1

DualNet	0.55 280	0.02 7	1.06 156	0.00 1	0.00 1	0.62 133	0.00 1	1.42 285	0.57 208	0.00 1	0.00 1	0.67 305	0.02 131	0.57 180	5.86 385	0.00 1	0.01 303	0.00 1	0.00 1	0.08 270	0.03 257

ADLNet2	0.55 280	0.33 244	2.54 330	0.00 1	0.00 1	0.88 199	0.00 1	0.69 195	0.65 352	0.00 1	0.07 299	1.47 361	0.02 131	4.12 301	0.11 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 314	0.01 127

FADNet	0.55 280	0.75 357	2.42 318	0.00 1	0.01 237	0.82 182	0.00 1	0.88 219	0.54 159	0.01 127	0.01 203	0.16 192	0.16 280	4.49 312	0.09 189	0.18 385	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 387	0.00 1

GANet	0.55 280	0.35 257	1.40 225	0.00 1	0.00 1	0.77 172	0.08 306	0.36 143	0.57 208	0.01 127	0.00 1	0.68 310	0.11 266	5.52 344	1.07 331	0.00 1	0.00 1	0.02 373	0.00 1	0.09 286	0.03 257

GASNet	0.56 284	1.09 381	2.57 331	0.00 1	0.00 1	0.52 107	0.02 255	1.12 254	0.22 115	0.01 127	0.14 310	0.50 287	0.12 269	4.09 299	0.39 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 377	0.08 336

raft_robust	0.56 284	0.36 264	0.87 113	0.00 1	0.15 366	0.64 147	0.00 1	2.20 357	0.56 175	0.00 1	0.01 203	0.44 269	1.18 359	4.46 311	0.01 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 384	0.09 286	0.03 257

DRaft	0.56 284	0.08 109	0.73 49	0.00 1	0.00 1	0.92 212	0.19 331	0.05 18	0.09 49	0.03 243	0.26 323	0.06 130	2.55 381	4.61 316	1.38 343	0.00 1	0.03 343	0.00 1	0.02 333	0.03 183	0.08 336

Syn2CoEx	0.56 284	0.78 364	2.86 346	0.00 1	0.00 1	0.10 27	0.01 215	0.91 224	0.61 297	0.02 216	0.00 1	0.49 284	0.21 293	5.03 327	0.03 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 317	0.03 257

CFNet	0.56 284	0.50 311	1.58 246	0.00 1	0.00 1	1.06 258	0.01 215	1.08 249	0.57 208	0.00 1	0.01 203	0.12 166	0.01 84	5.87 360	0.19 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 314	0.02 224

PDISCO_ROB	0.56 284	0.57 334	2.07 295	0.17 375	0.00 1	1.56 370	0.01 215	2.27 360	0.51 152	0.08 290	0.01 203	0.74 313	0.28 304	2.37 232	0.13 223	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 379	0.00 1

Ntro	0.57 290	1.13 386	2.24 304	0.04 297	0.36 391	1.04 246	0.02 255	0.74 202	0.57 208	0.01 127	0.00 1	0.76 315	0.08 251	3.01 255	0.47 304	0.07 375	0.04 358	0.01 357	0.00 1	0.76 396	0.02 224

XX-Stereo	0.57 290	0.15 159	4.26 380	0.08 334	0.03 302	1.10 319	0.00 1	2.55 373	0.11 73	0.11 305	0.00 1	1.43 359	0.01 84	1.34 208	0.00 1	0.00 1	0.04 358	0.00 1	0.16 385	0.03 183	0.01 127

PA-Net	0.57 290	0.50 311	2.73 340	0.03 286	0.06 333	0.89 201	0.02 255	0.66 192	0.63 348	0.00 1	0.00 1	0.43 268	0.07 247	4.82 322	0.55 314	0.01 348	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.04 287
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CBMV	0.57 290	0.22 197	1.61 251	0.00 1	0.00 1	0.84 189	0.78 386	2.58 377	0.61 297	0.38 347	0.00 1	1.25 345	0.63 332	2.07 220	0.38 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 204	0.08 336
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ARAFT	0.58 294	0.75 357	2.78 344	0.00 1	0.00 1	1.20 353	0.00 1	2.26 359	0.57 208	0.05 269	0.00 1	0.18 197	0.03 174	3.54 278	0.04 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 347	0.04 287

edge stereo	0.58 294	0.29 232	2.86 346	0.01 244	0.03 302	0.33 64	0.03 271	0.97 234	0.50 150	0.21 326	0.33 330	1.31 351	0.16 280	4.20 303	0.18 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 299	0.01 127

RASNet	0.58 294	0.27 224	1.30 205	0.00 1	0.00 1	0.61 128	0.01 215	0.47 162	0.60 282	0.08 290	0.06 296	1.52 366	0.04 205	6.18 373	0.48 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.00 1

DANet	0.58 294	0.19 183	1.87 276	0.26 386	0.06 333	0.51 101	0.11 320	1.41 282	0.52 153	0.22 327	0.06 296	1.06 336	0.02 131	4.25 305	0.92 328	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.06 324
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
otaku	0.59 298	1.12 384	1.90 279	0.08 334	0.11 355	0.89 201	0.05 291	0.60 183	0.57 208	0.01 127	1.41 367	1.03 334	0.14 273	2.39 234	0.56 315	0.06 374	0.03 343	0.01 357	0.00 1	0.61 391	0.21 387

ASMatch	0.59 298	0.10 120	1.66 254	0.13 364	0.04 317	1.07 292	0.00 1	0.10 67	0.64 350	0.06 277	0.44 336	0.05 117	0.87 344	6.32 382	0.27 276	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.00 1

Anonymous Stereo	0.59 298	0.78 364	2.67 336	0.00 1	0.00 1	0.55 115	0.49 372	1.05 242	0.28 125	0.00 1	0.01 203	0.12 166	0.02 131	5.54 346	0.27 276	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 253	0.00 1

PFNet	0.60 301	0.11 134	2.08 296	0.00 1	0.30 389	1.16 345	0.00 1	0.29 134	0.59 259	0.01 127	0.24 321	0.02 39	0.00 1	6.58 387	0.23 265	0.10 380	0.00 1	0.00 1	0.04 354	0.14 317	0.05 304

RAFT + AFF	0.60 301	0.75 357	1.04 147	0.00 1	0.00 1	1.10 319	0.06 296	1.45 293	0.57 208	0.02 216	0.00 1	0.18 197	1.43 364	4.80 321	0.15 233	0.00 1	0.17 401	0.00 1	0.00 1	0.27 371	0.08 336

FADNet_RVC	0.60 301	0.83 369	2.50 324	0.00 1	0.00 1	1.09 313	0.00 1	1.29 267	0.50 150	0.02 216	0.05 287	0.26 223	0.03 174	3.17 261	0.25 271	0.21 387	0.26 403	0.08 396	0.28 408	0.53 390	0.55 403

RainbowNet	0.61 304	1.13 386	1.83 271	0.10 343	0.04 317	1.23 354	0.07 299	1.74 334	0.57 208	0.01 127	0.02 275	1.14 344	0.25 301	2.29 231	0.48 306	0.61 396	0.05 371	0.00 1	0.00 1	0.47 388	0.20 383

NOSS_ROB	0.61 304	0.17 170	0.63 38	0.19 381	0.00 1	0.67 152	0.00 1	2.38 363	0.57 208	0.13 310	0.00 1	0.94 326	0.00 1	6.27 381	0.10 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 204	0.10 356

PWC_ROB	0.62 306	0.54 325	3.22 360	0.00 1	0.00 1	0.22 42	0.00 1	2.18 356	0.61 297	0.00 1	0.20 318	0.29 230	0.03 174	3.46 275	1.22 337	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 384	0.01 127

HSM	0.63 307	0.36 264	0.89 118	0.00 1	0.00 1	0.52 107	0.01 215	0.98 235	0.56 175	0.00 1	0.01 203	2.27 378	0.65 333	6.18 373	0.11 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

DispNO	0.64 308	0.48 306	2.04 289	0.00 1	0.00 1	0.71 161	0.01 215	1.47 305	0.56 175	0.00 1	0.54 342	1.34 353	0.06 241	5.12 330	0.31 286	0.00 1	0.00 1	0.03 382	0.12 376	0.01 57	0.02 224

CC-Net-ROB	0.64 308	0.50 311	1.13 172	0.07 329	0.00 1	1.08 305	0.01 215	2.58 377	0.56 175	0.01 127	0.00 1	0.14 179	0.01 84	5.73 355	0.12 216	0.50 395	0.00 1	0.21 404	0.00 1	0.09 286	0.02 224

IIG-Stereo	0.65 310	0.34 248	0.77 73	0.05 307	0.03 302	1.17 348	0.00 1	1.46 303	0.60 282	0.01 127	0.57 344	0.54 293	0.01 84	7.03 396	0.39 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.00 1

S-Stereo	0.65 310	0.25 217	3.44 366	0.00 1	0.00 1	0.56 117	0.05 291	1.86 338	0.61 297	0.00 1	0.76 352	0.84 321	0.11 266	4.28 309	0.11 206	0.00 1	0.01 303	0.00 1	0.00 1	0.07 253	0.03 257

OMP-Stereo	0.66 312	0.33 244	0.72 47	0.18 380	0.06 333	1.17 348	0.00 1	1.45 293	0.59 259	0.12 307	0.60 346	0.50 287	0.00 1	7.09 397	0.26 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 183	0.00 1

STTRV1_RVC	0.67 313	0.21 190	2.32 308	0.00 1	0.00 1	0.58 122	0.01 215	1.05 242	0.59 259	0.01 127	0.51 341	0.26 223	0.18 286	6.05 367	0.27 276	0.26 390	1.07 415	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 257

XQC	0.68 314	0.72 355	3.82 375	0.06 325	0.00 1	0.39 72	0.01 215	1.92 342	0.61 297	0.03 243	0.01 203	0.46 273	0.21 293	2.84 247	2.26 355	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 319	0.15 324	0.05 304

ttt	0.70 315	0.02 7	0.78 82	0.00 1	0.00 1	0.62 133	0.00 1	2.50 368	0.56 175	0.00 1	0.00 1	0.29 230	0.01 84	4.18 302	5.00 380	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127

EAI-Stereo	0.70 315	0.03 23	0.84 102	0.13 364	0.20 385	0.87 198	2.23 401	2.05 347	0.29 129	0.72 359	4.60 381	0.29 230	0.55 323	0.39 172	0.44 300	0.00 1	0.07 383	0.00 1	0.29 409	0.01 57	0.08 336

RTSC	0.70 315	0.71 353	3.19 358	0.01 244	0.00 1	0.20 40	0.00 1	0.81 210	0.60 282	0.29 337	0.36 333	0.36 249	0.04 205	2.04 218	4.87 378	0.00 1	0.03 343	0.00 1	0.02 333	0.28 372	0.11 358

LL-Strereo	0.71 318	0.88 370	2.40 314	0.00 1	0.00 1	0.63 143	0.01 215	1.57 317	0.58 247	0.45 351	0.00 1	0.54 293	0.30 305	6.37 384	0.07 173	0.00 1	0.05 371	0.00 1	0.00 1	0.22 357	0.17 379

PVD	0.73 319	0.57 334	3.38 364	0.04 297	0.19 380	0.74 166	0.00 1	0.29 134	0.79 371	2.37 386	0.00 1	0.53 292	0.09 254	2.19 228	3.20 365	0.00 1	0.05 371	0.00 1	0.02 333	0.08 270	0.15 373

DEmStereo	0.75 320	0.06 83	1.73 262	0.04 297	0.00 1	0.78 174	0.52 376	0.05 18	0.57 208	0.05 269	0.72 351	0.02 39	3.42 390	5.79 358	1.29 340	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

psmorigin	0.75 320	0.25 217	7.10 394	0.00 1	0.00 1	0.19 38	0.00 1	0.10 67	0.12 85	0.65 357	0.00 1	2.74 380	0.23 298	3.02 256	0.54 311	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.01 127

AANet_RVC	0.75 320	0.65 342	2.52 327	0.01 244	0.00 1	0.66 151	0.00 1	0.61 187	0.13 92	0.00 1	1.29 366	0.96 328	0.04 205	5.98 362	1.82 351	0.13 381	0.02 333	0.00 1	0.00 1	0.07 253	0.04 287

Wz-Net-SNSev	0.78 323	1.10 382	6.27 392	0.00 1	0.00 1	0.27 47	0.00 1	0.95 230	0.61 297	0.00 1	0.01 203	0.41 265	0.10 262	4.92 324	0.81 325	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 340	0.03 257

FTStereo	0.78 323	0.01 1	1.27 201	0.12 357	0.00 1	1.15 341	2.80 406	0.09 52	0.61 297	0.16 320	5.93 387	0.36 249	2.56 382	0.53 179	0.01 76	0.07 375	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ff1	0.80 325	0.02 7	1.06 156	0.00 1	0.00 1	0.62 133	0.00 1	1.42 285	0.57 208	0.00 1	0.00 1	0.67 305	0.02 131	5.57 348	5.86 385	0.00 1	0.01 303	0.00 1	0.00 1	0.08 270	0.03 257

HBP-ISP	0.80 325	0.70 349	2.86 346	0.02 268	0.01 237	1.67 373	0.48 370	2.63 381	0.56 175	1.11 370	0.06 296	0.50 287	0.74 338	4.60 315	0.09 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 221	0.03 257

NaN_ROB	0.80 325	0.47 304	1.63 252	0.17 375	0.19 380	0.58 122	0.38 363	2.11 352	0.80 372	0.53 356	0.33 330	0.48 276	1.13 355	4.98 326	1.94 352	0.00 1	0.02 333	0.01 357	0.05 356	0.06 241	0.14 372

FBW_ROB	0.83 328	0.31 239	1.48 238	0.10 343	0.01 237	0.62 133	0.01 215	1.91 341	0.59 259	0.01 127	0.01 203	1.10 340	0.05 230	7.84 400	2.07 354	0.05 372	0.01 303	0.03 382	0.01 319	0.01 57	0.47 397

CBMV_ROB	0.84 329	0.06 83	1.73 262	0.00 1	0.00 1	1.37 366	0.47 368	2.57 375	0.58 247	2.13 384	0.76 352	1.06 336	1.38 363	4.04 297	0.54 311	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 183	0.05 304

SGM-Forest	0.84 329	0.07 102	0.90 120	0.02 268	0.07 338	1.10 319	0.68 381	2.12 354	0.61 297	1.14 371	0.78 355	1.36 355	0.98 346	5.55 347	1.31 341	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.06 324
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
mmx	0.85 331	0.02 7	1.06 156	0.00 1	0.00 1	0.62 133	0.00 1	2.50 368	0.56 175	0.00 1	0.00 1	0.67 305	0.02 131	5.57 348	5.86 385	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127

xxx	0.85 331	0.02 7	1.06 156	0.00 1	0.00 1	0.62 133	0.00 1	2.50 368	0.56 175	0.00 1	0.00 1	0.67 305	0.02 131	5.57 348	5.86 385	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127

STrans-v2	0.85 331	0.28 228	1.66 254	0.00 1	0.01 237	0.85 192	0.04 283	2.05 347	0.67 358	0.48 354	0.87 359	1.12 343	2.12 378	6.64 391	0.25 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

TransformOpticalFlow	0.85 331	0.27 224	2.72 339	0.30 389	0.03 302	1.25 356	0.05 291	1.53 316	0.61 297	0.28 336	0.38 334	1.27 348	1.54 366	6.53 386	0.22 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

aanetorigin	0.86 335	0.36 264	3.45 367	0.11 353	0.13 361	0.39 72	0.93 390	0.13 79	0.14 94	3.38 392	1.21 362	0.29 230	2.01 376	2.87 248	1.35 342	0.02 362	0.00 1	0.02 373	0.05 356	0.30 375	0.08 336

1111x	0.87 336	0.02 7	1.20 184	0.00 1	0.00 1	0.70 157	0.00 1	2.60 380	0.56 175	0.00 1	0.00 1	0.04 96	0.01 84	5.36 339	6.80 390	0.00 1	0.01 303	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127

Anonymous_2	0.88 337	0.02 7	1.06 156	0.01 244	0.00 1	0.19 38	0.00 1	0.14 83	0.08 31	0.01 127	0.04 285	1.07 338	0.00 1	0.02 69	0.02 106	0.01 348	0.04 358	2.31 416	11.16 421	1.35 401	0.01 127

SPS-STEREO	0.88 337	0.40 287	2.01 286	0.00 1	0.01 237	0.42 80	0.17 326	0.50 168	0.61 297	2.19 385	0.79 356	2.04 374	0.27 303	5.10 329	2.89 364	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 183	0.11 358
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ADCRef	0.92 339	0.48 306	3.35 362	0.02 268	0.02 281	0.90 203	0.32 353	0.61 187	0.65 352	0.72 359	0.17 313	0.17 194	0.82 343	2.15 223	7.95 392	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 253	0.03 257

THIR-Stereo	0.93 340	0.18 174	1.34 209	0.00 1	0.01 237	0.53 110	3.86 409	0.10 67	0.10 67	0.10 302	1.50 369	0.76 315	2.90 385	5.73 355	1.45 344	0.00 1	0.00 1	0.02 373	0.00 1	0.01 57	0.00 1

PWCDC_ROB	0.94 341	0.91 375	2.52 327	0.00 1	0.00 1	1.15 341	0.00 1	2.11 352	1.18 380	0.00 1	8.99 399	0.35 246	0.09 254	0.64 188	0.40 295	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.50 389	0.03 257

MFN_U_SF_RVC	0.95 342	1.40 400	4.49 384	0.16 371	0.11 355	0.56 117	0.07 299	1.12 254	0.36 138	0.43 350	0.27 324	1.27 348	0.73 337	3.98 296	1.47 345	0.29 392	0.34 408	0.36 407	0.55 412	0.63 392	0.46 396

AAGNet	0.96 343	0.05 60	0.74 58	0.09 339	0.27 387	1.11 327	0.28 349	0.05 18	0.59 259	0.01 127	0.00 1	0.01 7	1.00 347	3.68 284	11.30 403	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

RAFT-RH_RVC	0.96 343	0.13 149	1.35 211	0.02 268	0.05 326	1.06 258	0.00 1	0.06 28	0.55 163	0.01 127	9.57 404	0.10 157	0.00 1	6.00 363	0.30 281	0.01 348	0.00 1	0.00 1	0.02 333	0.01 57	0.00 1

SAMSARA	1.01 345	0.70 349	3.29 361	0.20 384	0.06 333	1.65 372	0.05 291	0.48 164	0.53 156	2.91 391	0.68 349	2.97 381	1.08 352	3.89 290	1.54 346	0.00 1	0.04 358	0.00 1	0.02 333	0.05 221	0.03 257

xxxx	1.04 346	0.02 7	0.54 23	0.00 1	0.00 1	0.53 110	0.00 1	2.53 372	0.57 208	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.01 84	2.04 218	14.52 411	0.00 1	0.01 303	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127

CSAN	1.05 347	0.61 339	2.46 321	0.09 339	0.08 342	0.71 161	0.71 383	2.20 357	0.93 377	0.85 363	2.92 373	0.79 318	1.46 365	5.37 340	1.58 347	0.01 348	0.01 303	0.00 1	0.00 1	0.09 286	0.05 304

NVStereoNet_ROB	1.08 348	0.39 285	2.15 299	0.08 334	0.02 281	0.45 90	0.02 255	0.89 221	0.67 358	0.10 302	5.85 385	1.90 370	1.11 354	6.20 379	1.14 333	0.20 386	0.00 1	0.03 382	0.07 362	0.12 306	0.13 369
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
ACVNet_1	1.10 349	1.42 401	4.00 379	0.31 390	0.02 281	1.25 356	0.10 316	1.69 328	0.61 297	0.26 331	0.01 203	4.39 386	1.29 362	4.75 318	0.57 316	0.79 401	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 377	0.18 380

CrosDoStereo	1.10 349	0.08 109	1.43 229	0.00 1	0.05 326	0.63 143	5.86 413	0.60 183	0.38 139	0.26 331	1.21 362	0.19 204	3.02 386	6.61 389	1.64 348	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 241	0.00 1

DeepStereo_LL	1.10 349	0.08 109	1.43 229	0.00 1	0.05 326	0.63 143	5.86 413	0.60 183	0.38 139	0.26 331	1.21 362	0.19 204	3.02 386	6.61 389	1.64 348	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 241	0.00 1

ACVNet-4b	1.14 352	1.34 398	3.96 378	0.17 375	0.03 302	1.03 239	0.01 215	1.31 269	0.65 352	0.01 127	0.97 360	1.98 373	0.32 309	6.18 373	1.20 336	2.52 409	0.02 333	0.00 1	0.00 1	0.82 397	0.28 390

test_xeample	1.14 352	0.02 7	0.58 32	0.00 1	0.00 1	0.57 119	0.00 1	2.57 375	0.57 208	0.00 1	0.00 1	0.03 75	0.02 131	3.45 274	15.00 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 224

SDNR	1.15 354	0.21 190	3.21 359	0.01 244	0.01 237	3.30 392	0.01 215	2.55 373	0.75 368	1.80 381	1.49 368	1.40 357	0.20 292	7.24 398	0.68 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 204	0.04 287

MFN_U_SF_DS_RVC	1.16 355	2.03 409	4.57 386	0.02 268	0.04 317	3.52 393	0.27 347	1.80 337	0.58 247	0.22 327	0.28 325	1.38 356	0.02 131	6.08 368	0.42 297	0.14 383	0.68 412	0.01 357	0.26 406	0.39 384	0.47 397

G-Net	1.20 356	0.28 228	2.96 350	0.05 307	0.49 395	1.73 375	0.48 370	0.23 116	0.35 136	1.35 376	9.14 400	2.33 379	0.81 342	2.40 235	1.15 334	0.01 348	0.03 343	0.02 373	0.09 366	0.07 253	0.05 304

DispFullNet	1.20 356	0.63 341	3.58 368	1.00 400	0.82 401	0.41 75	0.00 1	1.44 291	0.61 297	2.55 387	0.64 348	1.10 340	8.95 410	0.84 192	1.22 337	0.00 1	0.02 333	0.00 1	0.00 1	0.24 362	0.02 224

DGSMNet	1.21 358	0.37 272	3.02 352	0.71 398	1.33 410	1.61 371	3.53 408	1.45 293	0.33 134	0.00 1	0.79 356	0.48 276	0.24 299	3.22 262	0.53 310	0.98 404	1.21 416	1.35 413	1.09 415	1.03 398	0.92 407

DPSNet	1.25 359	0.28 228	5.34 389	0.28 388	0.07 338	1.50 367	0.00 1	3.53 391	0.69 360	0.03 243	0.00 1	0.45 272	2.10 377	5.67 352	4.61 376	0.02 362	0.04 358	0.00 1	0.02 333	0.23 361	0.09 349

ACVNet_2	1.32 360	1.30 396	2.83 345	0.11 353	0.07 338	1.30 360	0.18 328	2.29 361	0.75 368	0.26 331	3.44 376	6.65 394	0.16 280	5.12 330	1.08 332	0.13 381	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.38 382	0.32 393

DeepPrunerF	1.33 361	0.59 337	8.62 400	0.02 268	0.09 346	0.90 203	0.00 1	1.34 272	6.72 400	0.22 327	0.01 203	0.21 210	0.14 273	5.64 351	1.99 353	0.00 1	0.00 1	0.01 357	0.02 333	0.14 317	0.02 224

ADCP+	1.36 362	0.76 362	6.73 393	0.01 244	0.02 281	1.32 365	0.80 388	0.81 210	0.72 364	0.01 127	0.01 203	0.96 328	1.05 350	0.33 166	13.50 409	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 241	0.02 224

WZ-Net	1.38 363	1.14 388	10.22 403	0.00 1	0.00 1	0.82 182	0.00 1	1.37 280	0.61 297	0.01 127	0.01 203	1.09 339	2.20 379	6.39 385	3.68 369	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 253	0.02 224

ADCMid	1.38 363	0.90 374	6.15 391	0.04 297	0.03 302	1.67 373	0.18 328	1.13 257	0.93 377	0.89 364	0.58 345	0.86 322	0.71 334	1.03 198	11.96 405	0.01 348	0.00 1	0.29 405	0.08 365	0.17 340	0.03 257

Wz-Net-TNSev	1.42 365	2.41 413	11.01 405	0.00 1	0.00 1	0.42 80	0.14 325	2.05 347	0.61 297	0.06 277	0.01 203	1.34 353	0.16 280	5.70 353	4.19 371	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 319	0.19 347	0.10 356

AnyNet_C32	1.44 366	1.47 402	6.09 390	0.12 357	0.19 380	1.74 377	1.11 392	0.84 215	0.56 175	1.30 375	0.46 339	0.21 210	0.59 327	2.74 244	11.09 402	0.02 362	0.00 1	0.06 393	0.00 1	0.16 333	0.05 304

ADCPNet	1.44 366	0.55 331	7.88 397	0.01 244	0.19 380	2.78 385	0.27 347	0.90 222	0.38 139	0.04 260	0.02 275	1.43 359	1.81 370	2.22 229	9.08 397	0.00 1	0.47 410	0.00 1	0.64 414	0.04 204	0.15 373

ADCL	1.52 368	0.44 296	4.70 387	0.07 329	0.03 302	2.21 382	2.35 403	0.92 226	0.80 372	1.57 379	1.11 361	1.25 345	1.55 367	1.77 214	11.53 404	0.01 348	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 293	0.01 127

MDST_ROB	1.54 369	0.06 83	3.42 365	0.14 366	0.16 369	5.42 402	0.32 353	4.33 395	0.61 297	6.08 403	1.25 365	1.04 335	1.16 358	5.81 359	0.83 326	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.11 358

SGM_RVC	1.54 369	0.35 257	1.60 248	0.15 369	0.17 374	1.25 356	0.77 384	1.97 345	0.88 374	4.31 393	2.46 372	4.36 385	2.37 380	6.98 395	1.78 350	0.21 387	0.23 402	0.20 402	0.23 398	0.26 367	0.31 392
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ADCS	1.72 371	1.22 392	8.11 398	0.00 1	0.01 237	0.88 199	0.68 381	1.44 291	0.63 348	2.60 388	0.11 307	1.42 358	0.26 302	1.97 217	14.92 412	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 270	0.07 335

MSC_U_SF_DS_RVC	1.79 372	1.81 406	3.81 374	0.01 244	0.02 281	12.12 409	0.50 374	2.74 384	0.71 363	0.07 283	0.20 318	2.17 377	0.15 278	6.82 393	1.19 335	0.74 398	0.80 414	0.20 402	0.27 407	0.73 395	0.70 405

SuperB	1.85 373	1.06 380	10.54 404	0.02 268	0.01 237	0.90 203	0.78 386	1.75 335	0.64 350	0.05 269	0.05 287	0.34 242	0.89 345	5.29 334	5.80 384	0.01 348	0.00 1	0.02 373	0.02 333	8.71 420	0.06 324

222	1.95 374	0.03 23	0.41 3	0.00 1	0.00 1	0.58 122	0.00 1	2.64 382	0.57 208	0.02 216	0.00 1	0.05 117	0.02 131	3.34 271	31.23 419	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 224

IMH-64-1	1.98 375	0.88 370	1.46 234	1.92 406	0.54 396	2.90 387	1.64 393	5.24 396	0.91 375	0.97 365	4.83 382	2.10 375	2.00 374	5.33 336	2.83 362	3.56 411	0.04 358	0.02 373	0.00 1	1.90 403	0.50 400

IMH-64	1.98 375	0.88 370	1.46 234	1.92 406	0.54 396	2.90 387	1.64 393	5.24 396	0.91 375	0.97 365	4.83 382	2.10 375	2.00 374	5.33 336	2.83 362	3.56 411	0.04 358	0.02 373	0.00 1	1.90 403	0.50 400

SANet	1.99 377	0.71 353	3.37 363	0.03 286	0.03 302	2.85 386	0.85 389	2.42 364	8.33 405	1.55 378	4.13 379	4.29 384	3.23 388	5.39 341	2.47 358	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 241	0.06 324

WCMA_ROB	2.01 378	0.34 248	1.89 277	0.04 297	0.00 1	1.07 292	0.60 378	1.09 250	1.21 381	5.12 398	9.87 405	8.09 399	4.48 400	3.74 288	2.55 360	0.00 1	0.00 1	0.01 357	0.00 1	0.02 134	0.13 369

MSMD_ROB	2.04 379	0.40 287	2.13 297	0.00 1	0.00 1	4.88 398	0.22 337	0.93 227	1.82 389	5.71 401	7.79 396	7.39 397	3.72 392	4.62 317	1.22 337	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 224

pmcnn	2.10 380	0.59 337	4.52 385	0.27 387	0.86 403	0.34 67	0.29 351	1.69 328	0.75 368	0.36 346	7.50 393	14.39 411	0.56 324	4.90 323	4.69 377	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 333	0.04 287

AnyNet_C01	2.33 381	2.14 411	18.59 410	0.15 369	0.18 376	2.43 384	2.34 402	1.29 267	1.24 382	1.03 367	0.83 358	1.25 345	0.78 341	3.75 289	10.06 398	0.05 372	0.00 1	0.07 395	0.00 1	0.30 375	0.12 367

WAO-6	2.38 382	0.69 347	1.93 283	0.00 1	0.00 1	3.94 394	0.29 351	5.62 398	7.23 403	0.34 344	6.76 389	7.73 398	1.96 373	5.88 361	5.07 381	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 324	0.03 257

SGM+DAISY	2.38 382	0.98 377	4.37 382	0.48 393	0.33 390	2.24 383	1.94 397	1.16 259	1.47 386	6.62 404	5.89 386	5.77 390	5.09 402	5.76 357	4.39 373	0.16 384	0.15 399	0.06 393	0.14 380	0.26 367	0.40 395

Dean	2.41 384	1.16 390	3.63 371	0.36 391	0.40 392	1.19 351	0.50 374	7.85 404	8.44 406	1.17 372	8.12 397	7.07 395	1.13 355	4.11 300	1.04 329	0.70 397	0.00 1	0.01 357	0.00 1	1.07 399	0.29 391

PWCK	2.44 385	1.65 403	7.31 396	0.22 385	0.02 281	3.12 389	4.74 411	3.06 387	3.48 394	0.72 359	4.42 380	3.40 382	1.67 369	9.06 406	3.36 366	0.39 394	0.01 303	0.00 1	0.00 1	2.19 407	0.08 336

WAO-7	2.46 386	0.92 376	1.85 274	0.03 286	0.05 326	4.73 397	0.54 377	5.67 399	4.50 396	1.49 377	7.64 395	5.52 389	2.69 383	8.48 402	4.51 374	0.00 1	0.00 1	0.33 406	0.02 333	0.19 347	0.06 324

MeshStereo	2.61 387	0.65 342	2.71 338	0.02 268	0.02 281	1.55 369	0.94 391	3.02 386	1.29 383	11.21 412	7.34 391	11.54 403	2.74 384	6.34 383	2.43 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 372	0.03 257
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
FCDSN-DC	2.66 388	0.08 109	1.65 253	0.00 1	0.00 1	1.73 375	0.37 361	1.64 326	1.35 384	8.08 408	11.18 409	11.78 404	7.59 405	4.76 319	2.80 361	0.02 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 183	0.05 304
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
LVE	2.75 389	1.12 384	2.30 306	0.46 392	0.45 393	1.87 378	0.06 296	7.19 403	9.72 407	0.03 243	11.08 408	9.01 400	1.26 361	6.93 394	0.91 327	1.86 405	0.16 400	0.04 390	0.24 403	0.22 357	0.13 369

ELAS	2.75 389	0.35 257	2.67 336	0.05 307	0.04 317	6.72 404	1.83 396	2.84 385	3.38 393	8.25 410	9.14 400	3.95 383	6.15 404	3.73 287	5.70 383	0.00 1	0.04 358	0.01 357	0.01 319	0.10 293	0.08 336
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH	2.83 391	1.28 394	1.89 277	1.96 409	0.60 398	5.22 400	0.24 338	6.28 401	4.13 395	1.90 383	7.52 394	6.39 392	3.40 389	6.59 388	2.53 359	3.92 413	0.12 395	0.05 391	0.00 1	2.06 405	0.47 397

ELAS_RVC	2.84 392	0.34 248	3.86 376	0.05 307	0.05 326	1.52 368	5.02 412	1.93 343	5.28 398	7.10 406	6.96 390	6.26 391	8.34 406	4.96 325	4.90 379	0.00 1	0.04 358	0.01 357	0.01 319	0.10 293	0.09 349
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
EDNetEfficient	2.96 393	0.23 206	19.99 411	0.19 381	0.85 402	1.02 233	2.03 398	0.56 174	5.14 397	8.09 409	1.81 370	0.94 326	4.14 399	3.72 286	10.22 401	0.00 1	0.03 343	0.00 1	0.06 359	0.05 221	0.03 257

FC-DCNN	3.42 394	0.11 134	2.03 287	0.00 1	0.00 1	3.18 390	0.60 378	3.13 389	2.98 392	11.40 413	12.28 411	13.93 409	8.68 408	5.70 353	4.27 372	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.06 324

KSHMR	3.68 395	1.11 383	3.06 354	2.84 412	1.78 411	5.33 401	0.41 365	8.64 406	14.09 409	1.85 382	9.32 402	7.19 396	1.93 371	5.45 342	2.30 356	1.95 406	0.41 409	0.50 409	0.21 395	3.53 410	1.76 413

RTS	4.10 396	1.68 404	43.40 417	0.09 339	0.02 281	3.95 395	0.00 1	1.61 322	0.61 297	1.09 368	0.01 203	1.97 371	0.22 295	16.87 412	10.15 399	0.00 1	0.09 387	0.00 1	0.00 1	0.20 353	0.05 304

RTSA	4.10 396	1.68 404	43.40 417	0.09 339	0.02 281	3.95 395	0.00 1	1.61 322	0.61 297	1.09 368	0.01 203	1.97 371	0.22 295	16.87 412	10.15 399	0.00 1	0.09 387	0.00 1	0.00 1	0.20 353	0.05 304

notaker	4.30 398	1.28 394	3.70 372	3.71 415	0.90 404	4.91 399	0.39 364	6.90 402	1.96 390	5.39 400	11.82 410	16.90 413	3.75 393	7.59 399	5.65 382	5.23 415	0.01 303	0.10 398	0.06 359	4.57 412	1.22 410

LSM	4.58 399	0.88 370	17.79 409	3.73 416	38.79 422	0.85 192	2.37 404	0.54 171	1.64 388	2.88 390	3.09 374	0.62 296	0.60 328	3.16 259	1.06 330	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 306	13.55 423

MADNet+	4.65 400	2.70 415	46.68 419	0.01 244	0.02 281	2.06 381	0.03 271	3.17 390	1.07 379	0.02 216	0.01 203	1.84 369	0.31 308	21.62 417	13.04 407	0.00 1	0.03 343	0.00 1	0.00 1	0.20 353	0.19 382

ktn	4.96 401	1.21 391	2.41 316	3.20 413	1.02 405	8.36 407	2.08 399	9.00 408	17.02 410	5.18 399	12.71 412	13.69 407	3.51 391	8.05 401	3.68 369	5.30 416	0.02 333	0.00 1	0.00 1	2.14 406	0.55 403

Venus	5.12 402	1.91 407	2.34 309	0.60 396	0.10 350	12.98 410	0.34 358	11.65 412	24.58 417	4.87 395	10.54 406	13.32 405	4.10 397	8.85 403	3.55 367	0.75 399	0.32 405	0.71 411	0.12 376	0.70 393	0.11 358

WAO-8	5.13 403	1.91 407	2.34 309	0.60 396	0.10 350	12.98 410	0.34 358	11.65 412	24.58 417	4.87 395	10.60 407	13.32 405	4.10 397	8.85 403	3.55 367	0.75 399	0.32 405	0.71 411	0.12 376	0.70 393	0.11 358

JetBlue	5.71 404	2.18 412	16.18 408	0.00 1	2.13 412	29.20 418	14.20 419	3.90 393	0.74 366	0.71 358	2.30 371	6.42 393	5.97 403	17.84 415	8.74 395	0.09 379	0.01 303	0.00 1	0.00 1	2.62 408	0.96 408

EDNetEfficientorigin	6.23 405	0.45 299	98.39 431	0.02 268	0.04 317	0.42 80	0.02 255	0.33 139	2.90 391	7.07 405	3.12 375	1.31 351	1.61 368	4.26 306	4.55 375	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 253	0.02 224

UNDER WATER	6.24 406	0.99 378	8.13 399	4.62 418	2.68 413	8.66 408	0.77 384	8.37 405	22.50 416	4.55 394	6.36 388	15.93 412	8.89 409	8.99 405	8.85 396	3.25 410	0.04 358	1.36 414	0.02 333	6.24 417	3.56 416

TorneroNet-64	6.39 407	1.31 397	2.23 303	1.99 410	0.65 400	18.82 416	0.28 349	11.98 414	26.18 419	5.99 402	12.75 413	19.37 416	4.08 396	9.94 408	5.95 389	0.89 403	0.00 1	0.11 399	0.00 1	3.44 409	1.81 414

UNDER WATER-64	6.84 408	1.25 393	9.68 402	4.53 417	3.53 416	16.61 415	1.79 395	8.72 407	22.23 414	5.11 397	5.07 384	17.34 414	10.14 411	9.19 407	8.21 394	2.00 408	0.03 343	1.52 415	0.11 372	6.09 416	3.62 417

TorneroNet	6.97 409	1.37 399	2.22 302	1.95 408	1.12 407	19.47 417	0.47 368	13.04 417	26.32 420	7.90 407	17.10 415	17.67 415	4.62 401	10.46 410	7.94 391	1.98 407	0.03 343	0.11 399	0.00 1	4.15 411	1.49 411

DPSimNet_ROB	7.90 410	5.46 417	13.55 407	3.66 414	5.16 419	7.26 405	9.60 417	6.11 400	7.46 404	13.33 414	9.50 403	11.03 401	11.89 413	10.08 409	12.35 406	4.36 414	5.55 420	5.35 419	5.34 418	4.96 413	5.98 420

coex-ft	8.40 411	2.59 414	75.27 422	0.00 1	0.00 1	0.18 37	0.04 283	0.13 79	20.18 412	39.66 421	4.06 378	4.68 387	8.53 407	3.94 294	7.96 393	0.02 362	0.07 383	0.00 1	0.02 333	0.14 317	0.50 400

SGM-ForestM	8.89 412	0.68 346	3.61 369	0.57 395	0.18 376	14.89 414	5.99 415	9.62 411	10.59 408	20.43 416	17.16 416	39.22 420	20.29 415	20.63 416	13.19 408	0.04 370	0.14 397	0.00 1	0.07 362	0.15 324	0.36 394

MADNet++	9.87 413	2.12 410	7.11 395	7.99 420	4.58 418	14.38 413	6.90 416	9.23 409	5.88 399	16.88 415	17.47 417	11.07 402	15.72 414	24.26 418	19.76 416	8.52 417	6.39 421	4.85 418	2.69 416	5.96 415	5.73 419

MANE	9.96 414	0.69 347	2.88 349	1.22 402	0.61 399	13.15 412	3.46 407	15.62 419	22.27 415	22.74 417	30.00 420	29.74 418	23.22 416	17.17 414	13.78 410	0.29 392	0.56 411	0.09 397	0.61 413	0.15 324	1.00 409

LE_ROB	9.96 414	0.54 325	9.62 401	1.40 405	1.24 409	3.29 391	4.64 410	4.31 394	43.01 421	51.54 422	13.34 414	14.15 410	24.60 418	6.66 392	20.28 417	0.04 370	0.05 371	0.12 401	0.20 391	0.07 253	0.09 349

HanzoNet	12.77 416	4.55 416	11.74 406	5.35 419	2.79 414	7.59 406	0.66 380	12.97 416	20.40 413	25.99 418	28.61 419	34.05 419	25.08 419	25.93 421	14.98 413	10.77 420	3.91 419	3.00 417	3.73 417	8.16 419	5.15 418

JetRed	13.51 417	18.77 421	42.38 416	1.28 403	1.18 408	54.67 420	25.60 420	12.87 415	6.75 401	8.50 411	8.61 398	13.77 408	10.87 412	24.50 420	30.67 418	0.24 389	0.68 412	0.53 410	0.02 333	5.93 414	2.43 415

BEATNet-Init1	14.52 418	6.56 419	34.32 415	1.10 401	1.02 405	31.53 419	11.99 418	15.58 418	17.42 411	30.17 420	27.03 418	43.14 421	24.36 417	24.41 419	18.27 415	0.27 391	0.32 405	0.36 407	0.46 411	1.26 400	0.76 406

DLNR_Zeroshot_test	21.09 419	47.65 423	85.43 426	96.34 435	87.67 433	0.31 56	0.00 1	17.86 420	0.07 18	0.01 127	0.01 203	0.00 1	0.00 1	0.70 189	0.01 76	15.78 421	0.01 303	0.00 1	0.21 395	69.62 429	0.04 287

ASD4	35.17 420	42.77 422	34.00 414	20.47 422	35.77 421	80.11 423	95.20 429	26.58 421	69.14 422	27.82 419	35.84 421	27.05 417	44.35 420	37.95 422	53.20 421	10.25 419	10.28 423	12.30 420	11.09 420	16.01 421	13.25 422

tt	48.25 421	0.05 60	28.22 413	1.29 404	0.00 1	100.00 433	100.00 431	100.00 433	97.19 428	0.08 290	0.00 1	97.99 432	86.70 427	2.26 230	99.92 432	83.66 429	94.83 428	16.47 421	21.27 424	35.05 422	0.01 127

SPstereo	50.33 422	10.80 420	21.19 412	11.76 421	9.23 420	66.15 421	76.05 422	100.00 433	100.00 434	95.98 431	93.33 427	100.00 434	93.15 428	90.92 430	72.10 422	9.41 418	8.60 422	19.85 423	14.84 422	6.36 418	6.89 421

LRCNet_RVC	55.44 423	60.56 427	57.70 420	66.68 428	44.91 423	6.22 403	0.00 1	52.80 422	1.37 385	70.44 423	81.09 425	67.07 422	55.41 421	51.59 423	46.24 420	90.66 432	41.89 427	90.95 433	90.04 429	64.32 428	68.75 428

xxxxx1	63.71 424	58.10 424	78.65 423	43.63 423	48.97 424	92.61 426	92.18 426	60.44 423	69.38 423	73.77 426	76.42 422	77.82 425	76.45 423	72.33 424	77.46 424	35.89 425	37.06 424	48.26 426	62.63 425	48.72 425	43.44 425

tt_ll	63.71 424	58.10 424	78.65 423	43.63 423	48.97 424	92.61 426	92.18 426	60.44 423	69.38 423	73.77 426	76.42 422	77.82 425	76.45 423	72.33 424	77.46 424	35.89 425	37.06 424	48.26 426	62.63 425	48.72 425	43.44 425

ff	63.71 424	58.10 424	78.65 423	43.63 423	48.97 424	92.61 426	92.18 426	60.44 423	69.38 423	73.77 426	76.42 422	77.82 425	76.45 423	72.33 424	77.46 424	35.89 425	37.06 424	48.26 426	62.63 425	48.72 425	43.44 425

PML	71.49 427	88.65 433	73.56 421	82.49 430	75.59 427	85.39 424	79.41 424	71.62 426	87.17 426	90.48 429	85.96 426	90.50 429	60.21 422	91.76 433	73.85 423	96.01 439	2.36 417	86.79 432	6.59 419	83.59 431	17.83 424

DGTPSM_ROB	81.49 428	60.74 428	99.95 433	61.20 426	86.99 431	99.11 431	100.00 431	95.92 429	99.99 432	73.08 424	100.00 431	70.81 423	100.00 432	77.39 427	99.98 433	35.10 423	97.48 433	35.12 424	99.89 434	46.16 423	90.85 430

DPSMNet_ROB	81.54 429	60.77 429	99.95 433	61.42 427	87.05 432	99.11 431	100.00 431	95.93 430	99.99 432	73.11 425	100.00 431	70.84 424	100.00 432	77.43 428	99.98 433	35.39 424	97.54 434	35.21 425	99.89 434	46.30 424	90.94 431

Anonymous_1	89.88 430	75.38 430	97.81 430	74.49 429	78.39 428	100.00 433	100.00 431	98.09 432	99.76 430	96.82 432	99.37 429	97.66 431	99.77 430	91.14 432	98.89 430	81.73 428	97.25 430	59.96 429	85.38 428	77.37 430	88.27 429

MEDIAN_ROB	93.37 431	98.75 435	96.05 429	90.90 433	90.53 434	85.63 425	76.45 423	92.03 428	89.53 427	95.05 430	94.99 428	96.02 430	93.85 429	90.36 429	87.21 427	98.36 440	95.79 429	99.61 435	98.77 433	98.80 440	98.72 440

DPSM_ROB	94.00 432	79.32 431	100.00 435	83.19 431	85.69 429	100.00 433	100.00 431	100.00 433	100.00 434	100.00 434	100.00 431	100.00 434	100.00 432	100.00 436	100.00 435	89.53 430	97.42 431	74.97 430	95.13 430	83.79 432	90.98 432

DPSM	94.00 432	79.32 431	100.00 435	83.19 431	85.69 429	100.00 433	100.00 431	100.00 433	100.00 434	100.00 434	100.00 431	100.00 434	100.00 432	100.00 436	100.00 435	89.53 430	97.42 431	74.97 430	95.13 430	83.79 432	90.98 432

HaxPig	95.46 434	97.61 434	87.80 427	97.80 441	99.17 441	77.55 422	75.28 421	96.76 431	99.61 429	99.97 433	99.97 430	99.62 433	99.97 431	91.02 431	87.28 428	99.98 442	99.98 437	99.98 436	99.99 436	99.97 441	99.97 442

test_example2	97.61 435	99.96 437	99.93 432	99.83 442	99.97 442	98.84 430	99.76 430	91.98 427	100.00 434	100.00 434	100.00 431	89.18 428	86.51 426	99.29 434	96.54 429	99.97 441	99.55 435	92.92 434	98.06 432	100.00 442	99.95 441

AVERAGE_ROB	98.45 436	99.13 436	95.46 428	100.00 443	100.00 443	93.36 429	81.95 425	100.00 433	99.97 431	100.00 434	100.00 431	100.00 434	100.00 432	99.72 435	99.40 431	100.00 443	100.00 439	100.00 437	100.00 437	100.00 442	100.00 443

LSM0	99.11 437	99.97 438	100.00 435	95.93 434	98.59 435	100.00 433	100.00 431	100.00 433	100.00 434	100.00 434	100.00 431	100.00 434	100.00 432	100.00 436	100.00 435	93.89 438	99.97 436	100.00 437	100.00 437	96.64 439	97.25 434

CasAABBNet	99.15 438	100.00 439	100.00 435	96.37 436	98.76 436	100.00 433	100.00 431	100.00 433	100.00 434	100.00 434	100.00 431	100.00 434	100.00 432	100.00 436	100.00 435	93.65 434	99.99 438	100.00 437	100.00 437	96.27 435	97.93 435

Selective-RAFT-Error	99.17 439	100.00 439	100.00 435	96.65 440	98.79 440	100.00 433	100.00 431	100.00 433	100.00 434	100.00 434	100.00 431	100.00 434	100.00 432	100.00 436	100.00 435	93.64 433	100.00 439	100.00 437	100.00 437	96.25 434	98.10 439

MyStereo03	99.18 440	100.00 439	100.00 435	96.47 437	98.78 437	100.00 433	100.00 431	100.00 433	100.00 434	100.00 434	100.00 431	100.00 434	100.00 432	100.00 436	100.00 435	93.73 435	100.00 439	100.00 437	100.00 437	96.63 436	97.99 436

MyStereo02	99.18 440	100.00 439	100.00 435	96.47 437	98.78 437	100.00 433	100.00 431	100.00 433	100.00 434	100.00 434	100.00 431	100.00 434	100.00 432	100.00 436	100.00 435	93.73 435	100.00 439	100.00 437	100.00 437	96.63 436	97.99 436

MyStereo	99.18 440	100.00 439	100.00 435	96.47 437	98.78 437	100.00 433	100.00 431	100.00 433	100.00 434	100.00 434	100.00 431	100.00 434	100.00 432	100.00 436	100.00 435	93.73 435	100.00 439	100.00 437	100.00 437	96.63 436	97.99 436

FADE		5.89 418		2.64 411	2.97 415			9.60 410	6.84 402	2.66 389		5.28 388		13.53 411		16.99 422	2.70 418	18.19 422	20.39 423	1.88 402	1.60 412

Low-res two-view benchmark