Low-res two-view results

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

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

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

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

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

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

MoCha-V2	0.24 1	0.18 16	0.34 14	0.65 352	0.18 6	0.21 4	0.23 20	0.45 6	0.23 1	0.31 7	0.27 2	0.30 6	0.24 10	0.31 3	0.23 1	0.12 4	0.11 40	0.13 9	0.11 16	0.13 15	0.11 3

Selective-IGEV	0.25 2	0.18 16	0.37 31	0.37 37	0.20 20	0.27 28	0.25 33	0.59 33	0.25 2	0.27 2	0.26 1	0.34 23	0.18 1	0.62 122	0.23 1	0.12 4	0.10 8	0.14 15	0.11 16	0.13 15	0.11 3

IGEV+	0.27 3	0.16 5	0.34 14	0.36 28	0.22 32	0.24 8	0.35 143	0.56 27	0.39 22	0.36 19	0.32 10	0.36 34	0.25 14	0.41 19	0.29 40	0.16 101	0.10 8	0.14 15	0.11 16	0.14 38	0.13 33

StereoIM	0.27 3	0.19 36	0.39 40	0.37 37	0.26 135	0.28 34	0.28 53	0.45 6	0.37 15	0.27 2	0.27 2	0.40 43	0.27 25	0.40 16	0.30 52	0.16 101	0.14 177	0.16 61	0.13 52	0.15 69	0.12 12

MIF-Stereo	0.27 3	0.18 16	0.40 49	0.40 91	0.28 185	0.30 42	0.28 53	0.40 1	0.33 5	0.30 6	0.46 25	0.27 2	0.25 14	0.48 45	0.35 94	0.17 130	0.13 145	0.14 15	0.12 29	0.14 38	0.13 33

EGLCR-Stereo	0.27 3	0.17 10	0.36 28	0.35 13	0.21 27	0.37 89	0.20 1	0.58 31	0.37 15	0.29 4	0.28 5	0.42 50	0.18 1	0.47 38	0.27 24	0.14 19	0.10 8	0.16 61	0.14 73	0.13 15	0.12 12

CroCo-Stereo	0.27 3	0.23 125	0.40 49	0.49 263	0.22 32	0.20 2	0.29 60	0.55 22	0.45 49	0.29 4	0.27 2	0.42 50	0.26 20	0.30 1	0.26 9	0.15 68	0.13 145	0.13 9	0.12 29	0.16 107	0.13 33
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
panet	0.28 8	0.15 2	0.25 1	0.29 2	0.16 2	0.38 95	0.23 20	0.53 18	0.77 143	0.43 41	0.52 43	0.34 23	0.28 30	0.39 9	0.27 24	0.15 68	0.11 40	0.12 2	0.08 1	0.11 1	0.11 3

AEACV	0.28 8	0.18 16	0.34 14	0.36 28	0.45 330	0.27 28	0.27 45	0.41 3	0.39 22	0.31 7	0.46 25	0.31 8	0.36 83	0.38 8	0.25 4	0.14 19	0.11 40	0.15 44	0.13 52	0.13 15	0.13 33

LoS_RVC	0.28 8	0.17 10	0.29 10	0.33 9	0.32 251	0.43 126	0.34 121	0.42 5	0.34 6	0.33 13	0.51 39	0.29 4	0.38 94	0.37 6	0.28 31	0.11 1	0.10 8	0.11 1	0.08 1	0.11 1	0.26 269

CREStereo	0.28 8	0.16 5	0.25 1	0.28 1	0.17 3	0.38 95	0.25 33	0.52 15	0.76 141	0.43 41	0.51 39	0.32 15	0.28 30	0.39 9	0.27 24	0.16 101	0.11 40	0.12 2	0.09 5	0.12 3	0.12 12
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
MGS-Stereo	0.29 12	0.20 57	0.42 62	0.37 37	0.24 80	0.37 89	0.30 72	0.40 1	0.50 62	0.32 11	0.51 39	0.40 43	0.24 10	0.45 28	0.28 31	0.16 101	0.12 89	0.15 44	0.13 52	0.15 69	0.14 52

CES	0.29 12	0.15 2	0.25 1	0.31 5	0.71 375	0.36 81	0.27 45	0.51 14	0.47 56	0.34 15	0.48 30	0.27 2	0.23 7	0.40 16	0.24 3	0.13 10	0.11 40	0.12 2	0.08 1	0.13 15	0.32 305

MC-Stereo	0.29 12	0.18 16	0.35 22	0.40 91	0.21 27	0.26 20	0.26 43	0.53 18	0.40 31	0.38 21	0.61 66	0.41 48	0.31 58	0.57 75	0.27 24	0.14 19	0.10 8	0.14 15	0.12 29	0.12 3	0.12 12

CroCo-Stereo Lap2	0.29 12	0.25 173	0.44 84	0.50 274	0.30 223	0.19 1	0.31 92	0.52 15	0.41 36	0.25 1	0.28 5	0.46 69	0.31 58	0.39 9	0.30 52	0.15 68	0.15 197	0.16 61	0.13 52	0.17 132	0.16 103

ff7	0.30 16	0.22 102	0.42 62	0.37 37	0.26 135	0.31 54	0.34 121	0.66 61	0.35 7	0.39 24	0.33 12	0.31 8	0.28 30	0.61 100	0.26 9	0.14 19	0.11 40	0.17 89	0.12 29	0.15 69	0.16 103

IGEVStereo-DCA	0.30 16	0.24 144	0.42 62	0.36 28	0.27 164	0.38 95	0.34 121	0.66 61	0.35 7	0.39 24	0.31 7	0.35 28	0.27 25	0.62 122	0.25 4	0.16 101	0.12 89	0.16 61	0.12 29	0.14 38	0.16 103

ffff	0.30 16	0.22 102	0.42 62	0.37 37	0.26 135	0.31 54	0.34 121	0.66 61	0.35 7	0.39 24	0.33 12	0.31 8	0.28 30	0.61 100	0.26 9	0.14 19	0.11 40	0.17 89	0.12 29	0.15 69	0.16 103

11t	0.30 16	0.22 102	0.42 62	0.37 37	0.26 135	0.31 54	0.34 121	0.66 61	0.35 7	0.39 24	0.33 12	0.31 8	0.28 30	0.61 100	0.26 9	0.14 19	0.11 40	0.17 89	0.12 29	0.15 69	0.16 103

CASnet	0.30 16	0.20 57	0.34 14	0.42 135	0.17 3	0.25 18	0.24 25	0.53 18	0.56 70	0.54 66	0.54 49	0.39 42	0.24 10	0.41 19	0.26 9	0.15 68	0.10 8	0.22 236	0.18 188	0.18 157	0.12 12
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
anonymousdsp	0.30 16	0.22 102	0.41 54	0.38 48	0.26 135	0.31 54	0.35 143	0.68 77	0.36 12	0.40 33	0.33 12	0.32 15	0.28 30	0.62 122	0.26 9	0.14 19	0.10 8	0.17 89	0.12 29	0.15 69	0.16 103

LoS	0.30 16	0.16 5	0.32 13	0.30 4	0.19 10	0.32 63	0.29 60	0.54 21	0.73 130	0.35 17	0.52 43	0.42 50	0.29 45	0.48 45	0.29 40	0.15 68	0.11 40	0.13 9	0.09 5	0.12 3	0.12 12

ProNet	0.30 16	0.22 102	0.41 54	0.36 28	0.25 105	0.33 69	0.42 225	0.62 42	0.41 36	0.33 13	0.31 7	0.32 15	0.28 30	0.60 94	0.28 31	0.13 10	0.11 40	0.16 61	0.13 52	0.13 15	0.14 52

ccc-4	0.30 16	0.22 102	0.42 62	0.37 37	0.26 135	0.31 54	0.34 121	0.66 61	0.35 7	0.39 24	0.33 12	0.31 8	0.28 30	0.61 100	0.26 9	0.14 19	0.11 40	0.17 89	0.12 29	0.15 69	0.16 103

IGEV-Stereo	0.30 16	0.22 102	0.41 54	0.38 48	0.26 135	0.30 42	0.35 143	0.68 77	0.36 12	0.40 33	0.33 12	0.32 15	0.28 30	0.62 122	0.26 9	0.14 19	0.10 8	0.17 89	0.12 29	0.15 69	0.16 103
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GLC_STEREO	0.30 16	0.20 57	0.28 9	0.44 193	0.19 10	0.31 54	0.25 33	0.49 11	0.43 43	0.37 20	0.47 29	0.40 43	0.23 7	0.51 55	0.37 111	0.15 68	0.18 253	0.19 152	0.16 120	0.16 107	0.14 52

rrr	0.31 27	0.24 144	0.56 190	0.36 28	0.27 164	0.38 95	0.31 92	0.56 27	0.44 45	0.39 24	0.31 7	0.35 28	0.27 25	0.62 122	0.25 4	0.16 101	0.12 89	0.16 61	0.13 52	0.14 38	0.14 52

TANstereo	0.31 27	0.16 5	0.34 14	0.31 5	0.17 3	0.55 170	0.23 20	0.46 8	0.56 70	0.60 77	0.69 84	0.37 36	0.26 20	0.36 5	0.28 31	0.16 101	0.16 218	0.13 9	0.10 11	0.14 38	0.15 82

test_xeample3	0.31 27	0.23 125	0.56 190	0.36 28	0.26 135	0.35 77	0.32 104	0.60 35	0.38 18	0.44 44	0.32 10	0.33 20	0.28 30	0.66 152	0.27 24	0.14 19	0.12 89	0.16 61	0.12 29	0.14 38	0.14 52

test croco	0.32 30	0.21 78	0.59 207	0.40 91	0.29 204	0.27 28	0.30 72	0.46 8	0.36 12	0.32 11	0.66 77	0.31 8	0.33 69	0.68 169	0.32 68	0.18 162	0.13 145	0.20 182	0.15 94	0.18 157	0.13 33

MIF-Stereo (partial)	0.32 30	0.19 36	0.41 54	0.41 110	0.32 251	0.29 38	0.24 25	0.49 11	0.44 45	0.31 7	0.63 69	0.37 36	0.36 83	0.60 94	0.32 68	0.17 130	0.13 145	0.19 152	0.17 162	0.18 157	0.15 82

CREStereo++_RVC	0.32 30	0.16 5	0.25 1	0.32 7	0.24 80	0.27 28	0.22 11	0.48 10	0.89 210	0.47 51	0.80 128	0.29 4	0.25 14	0.37 6	0.34 87	0.14 19	0.09 2	0.13 9	0.52 381	0.14 38	0.10 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
XX-TBD	0.32 30	0.53 331	0.26 5	0.53 307	0.21 27	0.38 95	0.24 25	0.41 3	0.77 143	0.55 67	0.70 86	0.31 8	0.26 20	0.33 4	0.28 31	0.16 101	0.10 8	0.12 2	0.09 5	0.13 15	0.11 3

MyStereo07	0.33 34	0.23 125	0.37 31	0.43 172	0.29 204	0.40 106	0.48 255	0.78 149	0.38 18	0.38 21	0.34 18	0.32 15	0.30 55	0.63 131	0.28 31	0.14 19	0.13 145	0.19 152	0.17 162	0.18 157	0.17 140

MSKI-zero shot	0.33 34	0.19 36	0.36 28	0.41 110	0.22 32	0.32 63	0.22 11	0.65 59	0.45 49	0.52 59	0.64 72	0.60 131	0.19 3	0.78 222	0.27 24	0.14 19	0.11 40	0.14 15	0.10 11	0.13 15	0.13 33

4D-IteraStereo	0.33 34	0.19 36	0.43 79	0.40 91	0.24 80	0.32 63	0.27 45	0.59 33	0.72 121	0.66 108	0.53 46	0.42 50	0.22 6	0.46 33	0.30 52	0.14 19	0.09 2	0.20 182	0.16 120	0.16 107	0.12 12

iRaftStereo_RVC	0.33 34	0.20 57	0.40 49	0.40 91	0.23 59	0.31 54	0.29 60	0.70 98	0.55 69	0.49 54	0.66 77	0.37 36	0.23 7	0.47 38	0.33 78	0.14 19	0.11 40	0.19 152	0.17 162	0.16 107	0.13 33

PMTNet	0.33 34	0.17 10	0.26 5	0.29 2	0.18 6	0.44 132	0.22 11	0.57 30	0.66 99	0.46 49	0.54 49	0.38 39	0.34 75	0.50 53	0.25 4	0.75 384	0.10 8	0.12 2	0.09 5	0.13 15	0.12 12

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 39	0.28 226	0.48 120	0.37 37	0.25 105	0.47 138	0.30 72	0.60 35	0.92 226	0.43 41	0.37 19	0.30 6	0.29 45	0.50 53	0.30 52	0.17 130	0.14 177	0.18 120	0.15 94	0.18 157	0.16 103

cross-raft	0.34 39	0.20 57	0.38 37	0.45 205	0.24 80	0.32 63	0.35 143	0.77 146	0.42 40	0.62 83	0.77 106	0.58 119	0.27 25	0.46 33	0.31 62	0.12 4	0.10 8	0.15 44	0.13 52	0.15 69	0.12 12

RAFT-Test	0.35 41	0.19 36	0.42 62	0.39 64	0.24 80	0.50 144	0.23 20	0.74 134	0.44 45	0.62 83	0.85 151	0.64 150	0.28 30	0.48 45	0.30 52	0.14 19	0.11 40	0.14 15	0.11 16	0.13 15	0.13 33

test-3	0.35 41	0.17 10	0.48 120	0.40 91	0.22 32	0.42 122	0.22 11	0.66 61	0.80 159	0.72 139	0.45 23	0.63 143	0.29 45	0.45 28	0.32 68	0.13 10	0.09 2	0.17 89	0.13 52	0.13 15	0.11 3

test_1	0.35 41	0.17 10	0.48 120	0.40 91	0.22 32	0.42 122	0.22 11	0.66 61	0.80 159	0.70 129	0.45 23	0.63 143	0.29 45	0.45 28	0.32 68	0.13 10	0.09 2	0.17 89	0.13 52	0.13 15	0.11 3

raftrobust	0.35 41	0.20 57	0.39 40	0.43 172	0.29 204	0.31 54	0.25 33	0.73 128	0.66 99	0.59 75	0.56 56	0.44 59	0.45 136	0.55 67	0.31 62	0.16 101	0.12 89	0.14 15	0.12 29	0.12 3	0.14 52

CFNet-RSSM	0.35 41	0.18 16	0.47 107	0.39 64	0.22 32	0.35 77	0.23 20	0.78 149	0.86 192	0.67 115	0.54 49	0.56 101	0.28 30	0.49 51	0.28 31	0.14 19	0.10 8	0.14 15	0.12 29	0.13 15	0.12 12

Gwc-CoAtRS	0.35 41	0.18 16	0.46 96	0.39 64	0.23 59	0.34 75	0.22 11	0.74 134	0.77 143	0.62 83	0.60 63	0.58 119	0.29 45	0.47 38	0.29 40	0.14 19	0.11 40	0.14 15	0.12 29	0.13 15	0.13 33

AE-Stereo	0.36 47	0.21 78	0.47 107	0.49 263	0.31 233	0.50 144	0.34 121	0.72 115	0.73 130	0.34 15	0.55 54	0.52 87	0.28 30	0.48 45	0.31 62	0.13 10	0.13 145	0.18 120	0.16 120	0.15 69	0.14 52

ACVNet-DCA	0.36 47	0.25 173	0.35 22	0.42 135	0.23 59	0.53 159	0.37 163	0.91 184	0.59 77	0.42 36	0.50 34	0.34 23	0.47 146	0.61 100	0.26 9	0.17 130	0.11 40	0.19 152	0.13 52	0.18 157	0.19 172

IGEV_Zeroshot_test	0.36 47	0.19 36	0.71 257	0.41 110	0.29 204	0.30 42	0.25 33	0.86 171	0.40 31	0.64 100	0.57 57	0.56 101	0.25 14	0.56 71	0.29 40	0.15 68	0.11 40	0.16 61	0.14 73	0.14 38	0.14 52

EKT-Stereo	0.36 47	0.24 144	0.44 84	0.44 193	0.30 223	0.37 89	0.30 72	0.72 115	0.68 106	0.47 51	0.63 69	0.49 80	0.28 30	0.59 84	0.34 87	0.19 197	0.14 177	0.18 120	0.15 94	0.16 107	0.18 163

Any-RAFT	0.36 47	0.17 10	0.31 11	0.35 13	0.21 27	0.51 149	0.21 5	0.93 195	0.75 138	0.56 69	0.73 90	0.66 166	0.29 45	0.48 45	0.25 4	0.15 68	0.10 8	0.13 9	0.10 11	0.13 15	0.13 33

LL-Strereo2	0.36 47	0.25 173	0.52 164	0.43 172	0.27 164	0.36 81	0.27 45	0.70 98	0.46 54	0.55 67	0.53 46	0.65 154	0.24 10	0.69 175	0.32 68	0.14 19	0.13 145	0.23 250	0.20 232	0.19 191	0.14 52

Selective-RAFT	0.36 47	0.23 125	0.54 183	0.45 205	0.22 32	0.64 215	0.27 45	0.62 42	0.65 96	0.41 35	0.38 20	0.55 95	0.39 107	0.59 84	0.36 103	0.14 19	0.12 89	0.14 15	0.12 29	0.16 107	0.14 52

RCA-Stereo	0.36 47	0.18 16	0.37 31	0.38 48	0.23 59	0.31 54	0.33 113	0.70 98	1.25 333	0.45 45	0.65 74	0.46 69	0.43 124	0.40 16	0.29 40	0.14 19	0.10 8	0.14 15	0.12 29	0.12 3	0.12 12

Patchmatch Stereo++	0.36 47	0.24 144	0.51 145	0.42 135	0.22 32	0.24 8	0.21 5	0.63 48	0.39 22	0.63 90	0.73 90	0.57 104	0.38 94	0.61 100	0.39 132	0.18 162	0.12 89	0.20 182	0.16 120	0.21 215	0.16 103
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.36 47	0.24 144	0.51 145	0.42 135	0.22 32	0.24 8	0.31 92	0.63 48	0.39 22	0.63 90	0.73 90	0.57 104	0.38 94	0.59 84	0.38 124	0.18 162	0.12 89	0.20 182	0.16 120	0.21 215	0.16 103

ROB_FTStereo_v2	0.36 47	0.24 144	0.51 145	0.42 135	0.22 32	0.24 8	0.31 92	0.63 48	0.39 22	0.63 90	0.73 90	0.57 104	0.38 94	0.60 94	0.39 132	0.18 162	0.12 89	0.20 182	0.16 120	0.21 215	0.16 103

ROB_FTStereo	0.36 47	0.24 144	0.51 145	0.42 135	0.22 32	0.24 8	0.20 1	0.63 48	0.39 22	0.63 90	0.73 90	0.57 104	0.38 94	0.60 94	0.38 124	0.18 162	0.12 89	0.20 182	0.16 120	0.21 215	0.16 103

HUI-Stereo	0.36 47	0.24 144	0.51 145	0.42 135	0.22 32	0.24 8	0.22 11	0.63 48	0.40 31	0.64 100	0.73 90	0.58 119	0.38 94	0.53 58	0.38 124	0.18 162	0.12 89	0.20 182	0.16 120	0.21 215	0.16 103

iGMRVC	0.36 47	0.24 144	0.51 145	0.42 135	0.22 32	0.24 8	0.29 60	0.63 48	0.39 22	0.63 90	0.73 90	0.57 104	0.38 94	0.61 100	0.39 132	0.18 162	0.12 89	0.20 182	0.16 120	0.21 215	0.16 103

iRAFT	0.36 47	0.24 144	0.51 145	0.42 135	0.22 32	0.24 8	0.21 5	0.63 48	0.39 22	0.63 90	0.73 90	0.57 104	0.38 94	0.61 100	0.39 132	0.18 162	0.12 89	0.20 182	0.16 120	0.21 215	0.16 103

RAFT-IKP	0.36 47	0.24 144	0.51 145	0.42 135	0.22 32	0.24 8	0.27 45	0.63 48	0.39 22	0.63 90	0.73 90	0.57 104	0.38 94	0.61 100	0.39 132	0.18 162	0.12 89	0.20 182	0.16 120	0.21 215	0.16 103

sCroCo_RVC	0.36 47	0.29 236	0.73 267	0.52 300	0.39 298	0.42 122	0.31 92	0.52 15	0.46 54	0.31 7	0.48 30	0.38 39	0.32 64	0.46 33	0.33 78	0.22 248	0.23 300	0.19 152	0.19 213	0.21 215	0.22 230

EAI-Stereo	0.36 47	0.21 78	0.46 96	0.40 91	0.22 32	0.33 69	0.36 151	1.22 292	0.32 4	0.52 59	0.75 103	0.35 28	0.28 30	0.65 144	0.30 52	0.14 19	0.11 40	0.14 15	0.14 73	0.14 38	0.13 33

1test111	0.37 65	0.25 173	0.35 22	0.42 135	0.23 59	0.53 159	0.37 163	0.91 184	0.59 77	0.42 36	0.50 34	0.34 23	0.47 146	0.59 84	0.48 191	0.17 130	0.11 40	0.19 152	0.13 52	0.18 157	0.19 172

tt1	0.37 65	0.25 173	0.35 22	0.43 172	0.23 59	0.52 156	0.37 163	0.72 115	1.13 309	0.42 36	0.46 25	0.35 28	0.44 129	0.61 100	0.26 9	0.17 130	0.11 40	0.19 152	0.13 52	0.16 107	0.17 140

HH	0.37 65	0.22 102	0.49 128	0.41 110	0.26 135	0.36 81	0.30 72	0.87 172	0.41 36	0.45 45	0.59 61	0.78 220	0.43 124	0.77 214	0.26 9	0.15 68	0.11 40	0.15 44	0.14 73	0.14 38	0.14 52

HanStereo	0.37 65	0.22 102	0.49 128	0.41 110	0.26 135	0.36 81	0.30 72	0.87 172	0.41 36	0.45 45	0.59 61	0.78 220	0.43 124	0.77 214	0.26 9	0.15 68	0.11 40	0.15 44	0.14 73	0.14 38	0.14 52

CAS	0.37 65	0.13 1	0.27 8	1.34 394	0.31 233	0.46 136	0.38 176	0.50 13	0.48 58	0.35 17	0.52 43	0.24 1	0.19 3	0.30 1	0.28 31	1.03 395	0.08 1	0.12 2	0.08 1	0.12 3	0.28 286

anonymousdsp2	0.37 65	0.21 78	0.49 128	0.38 48	0.24 80	0.48 143	0.31 92	0.91 184	0.68 106	0.57 71	0.51 39	0.51 84	0.34 75	0.59 84	0.33 78	0.14 19	0.11 40	0.14 15	0.10 11	0.16 107	0.16 103

knoymous	0.37 65	0.22 102	0.34 14	0.32 7	0.22 32	0.38 95	0.29 60	0.63 48	0.65 96	0.69 125	0.69 84	0.60 131	0.40 112	0.61 100	0.36 103	0.17 130	0.11 40	0.20 182	0.12 29	0.18 157	0.19 172

test_4	0.37 65	0.19 36	0.34 14	0.45 205	0.26 135	0.20 2	0.34 121	0.58 31	0.42 40	0.60 77	1.45 334	0.43 56	0.26 20	0.67 161	0.29 40	0.12 4	0.10 8	0.17 89	0.19 213	0.15 69	0.12 12

test_3	0.37 65	0.19 36	0.50 137	0.45 205	0.24 80	0.47 138	0.36 151	0.69 88	0.84 182	0.66 108	0.46 25	0.68 173	0.25 14	0.45 28	0.32 68	0.12 4	0.10 8	0.18 120	0.16 120	0.15 69	0.12 12

NRIStereo	0.37 65	0.21 78	0.49 128	0.42 135	0.23 59	0.33 69	0.25 33	0.68 77	0.59 77	0.65 104	0.63 69	0.55 95	0.37 87	0.67 161	0.40 152	0.16 101	0.12 89	0.18 120	0.15 94	0.17 132	0.15 82

DeepStereo_RVC	0.37 65	0.22 102	0.51 145	0.41 110	0.24 80	0.26 20	0.22 11	0.64 58	0.40 31	0.69 125	0.67 82	0.57 104	0.50 155	0.58 79	0.42 160	0.17 130	0.12 89	0.18 120	0.16 120	0.19 191	0.19 172

CRE-IMP	0.37 65	0.23 125	0.53 171	0.42 135	0.24 80	0.40 106	0.21 5	0.61 39	0.45 49	0.65 104	0.73 90	0.53 91	0.37 87	0.63 131	0.40 152	0.18 162	0.11 40	0.19 152	0.16 120	0.21 215	0.19 172

test-1	0.37 65	0.20 57	0.76 274	0.47 246	0.27 164	0.44 132	0.36 151	0.63 48	0.65 96	0.49 54	0.67 82	0.54 93	0.35 78	0.42 21	0.30 52	0.14 19	0.12 89	0.16 61	0.14 73	0.15 69	0.18 163

s12784h	0.37 65	0.15 2	0.26 5	0.34 10	0.15 1	0.80 270	0.29 60	0.83 164	0.87 196	0.58 74	0.58 59	0.43 56	0.41 116	0.59 84	0.35 94	0.12 4	0.10 8	0.14 15	0.09 5	0.14 38	0.10 1

RALCasStereoNet	0.37 65	0.23 125	0.41 54	0.44 193	0.28 185	0.36 81	0.38 176	0.66 61	0.67 105	0.51 57	0.74 101	0.51 84	0.29 45	0.64 138	0.38 124	0.17 130	0.14 177	0.15 44	0.13 52	0.17 132	0.17 140

RAFT-Stereo + iAFF	0.37 65	0.18 16	0.45 89	0.36 28	0.19 10	0.33 69	0.28 53	0.67 72	0.77 143	0.72 139	0.99 214	0.56 101	0.39 107	0.44 25	0.31 62	0.11 1	0.09 2	0.15 44	0.14 73	0.13 15	0.11 3

H2IRNET	0.38 81	0.21 78	0.36 28	0.39 64	0.25 105	0.26 20	0.24 25	0.61 39	0.74 135	0.39 24	0.89 167	0.74 202	0.53 164	0.53 58	0.44 169	0.16 101	0.13 145	0.19 152	0.20 232	0.17 132	0.15 82

cc1	0.38 81	0.25 173	0.35 22	0.42 135	0.23 59	0.53 159	0.37 163	0.71 105	1.17 321	0.42 36	0.50 34	0.34 23	0.47 146	0.61 100	0.26 9	0.17 130	0.11 40	0.19 152	0.13 52	0.16 107	0.17 140

11t1	0.38 81	0.23 125	0.49 128	0.36 28	0.23 59	0.61 198	0.31 92	0.74 134	0.47 56	0.62 83	0.55 54	0.55 95	0.49 153	0.58 79	0.45 175	0.18 162	0.15 197	0.16 61	0.13 52	0.17 132	0.19 172

DCRE	0.38 81	0.19 36	0.47 107	0.45 205	0.33 262	0.45 135	0.40 200	0.66 61	0.53 68	0.49 54	0.95 191	0.57 104	0.39 107	0.53 58	0.32 68	0.14 19	0.13 145	0.15 44	0.14 73	0.14 38	0.15 82

DCANet-4	0.38 81	0.22 102	0.58 199	0.35 13	0.19 10	0.30 42	0.30 72	0.69 88	0.97 251	0.70 129	0.79 118	0.40 43	0.46 142	0.46 33	0.37 111	0.14 19	0.10 8	0.14 15	0.11 16	0.12 3	0.15 82

GMOStereo	0.38 81	0.19 36	0.42 62	0.43 172	0.24 80	0.40 106	0.39 189	0.55 22	0.64 91	0.89 238	0.84 144	0.65 154	0.37 87	0.39 9	0.29 40	0.14 19	0.12 89	0.20 182	0.18 188	0.15 69	0.12 12

error version	0.38 81	0.19 36	0.42 62	0.43 172	0.24 80	0.40 106	0.39 189	0.55 22	0.64 91	0.89 238	0.84 144	0.65 154	0.37 87	0.39 9	0.29 40	0.14 19	0.12 89	0.20 182	0.18 188	0.15 69	0.12 12

test-v	0.38 81	0.19 36	0.42 62	0.43 172	0.24 80	0.40 106	0.39 189	0.55 22	0.64 91	0.89 238	0.84 144	0.65 154	0.37 87	0.39 9	0.29 40	0.14 19	0.12 89	0.20 182	0.18 188	0.15 69	0.12 12

test-2	0.38 81	0.19 36	0.42 62	0.43 172	0.24 80	0.40 106	0.39 189	0.55 22	0.64 91	0.89 238	0.84 144	0.65 154	0.37 87	0.39 9	0.29 40	0.14 19	0.12 89	0.20 182	0.18 188	0.15 69	0.12 12

rafts_anoy	0.38 81	0.22 102	0.38 37	0.43 172	0.28 185	0.32 63	0.32 104	0.70 98	0.91 220	0.59 75	0.66 77	0.45 66	0.33 69	0.49 51	0.41 157	0.16 101	0.12 89	0.21 224	0.23 277	0.18 157	0.16 103

raft+_RVC	0.38 81	0.20 57	0.38 37	0.39 64	0.27 164	0.44 132	0.35 143	0.81 158	0.90 214	0.52 59	0.78 114	0.50 81	0.29 45	0.56 71	0.41 157	0.15 68	0.12 89	0.17 89	0.15 94	0.14 38	0.13 33

XX-Stereo	0.38 81	0.18 16	0.52 164	0.58 333	0.38 289	0.39 101	0.20 1	0.62 42	0.31 3	0.47 51	1.29 306	0.72 194	0.25 14	0.59 84	0.28 31	0.16 101	0.11 40	0.17 89	0.16 120	0.14 38	0.11 3

DCANet	0.38 81	0.18 16	0.46 96	0.35 13	0.19 10	0.30 42	0.30 72	0.72 115	0.96 246	0.72 139	0.77 106	0.45 66	0.56 180	0.47 38	0.36 103	0.14 19	0.10 8	0.14 15	0.11 16	0.13 15	0.15 82

MIM_Stereo	0.39 94	0.18 16	0.59 207	0.38 48	0.25 105	0.27 28	0.24 25	0.72 115	0.56 70	0.72 139	1.00 218	0.62 139	0.29 45	0.67 161	0.39 132	0.13 10	0.14 177	0.17 89	0.16 120	0.14 38	0.12 12

fff	0.39 94	0.18 16	0.46 96	0.35 13	0.19 10	0.30 42	0.30 72	0.73 128	1.08 295	0.70 129	0.79 118	0.44 59	0.62 206	0.47 38	0.37 111	0.14 19	0.10 8	0.14 15	0.11 16	0.12 3	0.15 82

ADStereo(finetuned)	0.39 94	0.18 16	0.58 199	0.35 13	0.19 10	0.30 42	0.30 72	0.72 115	0.96 246	0.72 139	0.77 106	0.45 66	0.68 243	0.46 33	0.36 103	0.14 19	0.10 8	0.14 15	0.11 16	0.13 15	0.15 82

MIPNet	0.39 94	0.22 102	0.66 233	0.40 91	0.25 105	0.53 159	0.29 60	0.78 149	0.74 135	0.68 122	0.60 63	0.40 43	0.48 149	0.45 28	0.39 132	0.14 19	0.11 40	0.16 61	0.13 52	0.14 38	0.14 52

TRStereo	0.39 94	0.32 259	0.64 226	0.49 263	0.41 306	0.30 42	0.30 72	0.97 209	0.63 87	0.53 65	0.43 21	0.52 87	0.26 20	0.77 214	0.29 40	0.18 162	0.12 89	0.19 152	0.19 213	0.13 15	0.13 33

NF-Stereo	0.39 94	0.21 78	0.51 145	0.42 135	0.25 105	0.26 20	0.30 72	0.71 105	0.72 121	0.66 108	0.77 106	0.57 104	0.31 58	0.69 175	0.39 132	0.18 162	0.12 89	0.20 182	0.16 120	0.16 107	0.27 277

OCTAStereo	0.39 94	0.21 78	0.51 145	0.42 135	0.25 105	0.26 20	0.30 72	0.71 105	0.72 121	0.66 108	0.77 106	0.58 119	0.31 58	0.69 175	0.39 132	0.18 162	0.12 89	0.20 182	0.16 120	0.16 107	0.27 277

RE-Stereo	0.39 94	0.21 78	0.51 145	0.42 135	0.25 105	0.26 20	0.30 72	0.71 105	0.72 121	0.66 108	0.77 106	0.57 104	0.31 58	0.70 182	0.39 132	0.18 162	0.12 89	0.20 182	0.16 120	0.16 107	0.27 277

Pruner-Stereo	0.39 94	0.21 78	0.51 145	0.41 110	0.25 105	0.22 5	0.24 25	0.71 105	0.59 77	0.90 245	0.75 103	0.67 170	0.30 55	0.64 138	0.39 132	0.19 197	0.12 89	0.20 182	0.17 162	0.17 132	0.19 172

TVStereo	0.39 94	0.21 78	0.51 145	0.42 135	0.25 105	0.26 20	0.30 72	0.71 105	0.72 121	0.66 108	0.77 106	0.57 104	0.31 58	0.70 182	0.39 132	0.18 162	0.12 89	0.20 182	0.16 120	0.16 107	0.27 277

TestStereo	0.39 94	0.32 259	0.42 62	0.45 205	0.20 20	0.41 115	0.38 176	0.69 88	0.66 99	0.56 69	0.78 114	0.48 76	0.43 124	0.59 84	0.37 111	0.18 162	0.13 145	0.20 182	0.15 94	0.23 247	0.14 52

csc	0.39 94	0.18 16	0.46 96	0.35 13	0.19 10	0.30 42	0.30 72	0.73 128	1.08 295	0.70 129	0.79 118	0.44 59	0.62 206	0.47 38	0.37 111	0.14 19	0.10 8	0.14 15	0.11 16	0.12 3	0.15 82

cscssc	0.39 94	0.18 16	0.46 96	0.35 13	0.19 10	0.30 42	0.30 72	0.73 128	1.08 295	0.70 129	0.79 118	0.44 59	0.62 206	0.47 38	0.37 111	0.14 19	0.10 8	0.14 15	0.11 16	0.12 3	0.15 82

AFF-stereo	0.39 94	0.20 57	0.42 62	0.37 37	0.22 32	0.27 28	0.31 92	0.67 72	0.72 121	0.66 108	1.12 263	0.75 207	0.38 94	0.57 75	0.35 94	0.11 1	0.09 2	0.16 61	0.16 120	0.14 38	0.12 12

MyStereo06	0.40 108	0.22 102	0.65 231	0.42 135	0.29 204	0.43 126	0.48 255	1.05 235	0.43 43	0.64 100	0.54 49	0.78 220	0.27 25	0.53 58	0.31 62	0.14 19	0.13 145	0.18 120	0.17 162	0.17 132	0.17 140

xx1	0.40 108	0.25 173	0.35 22	0.42 135	0.23 59	0.53 159	0.37 163	0.71 105	1.17 321	0.42 36	0.50 34	0.65 154	0.56 180	0.61 100	0.26 9	0.17 130	0.11 40	0.20 182	0.19 213	0.18 157	0.19 172

DisPM	0.40 108	0.20 57	0.50 137	0.42 135	0.27 164	0.24 8	0.30 72	0.68 77	0.61 86	0.88 231	0.87 161	0.59 128	0.32 64	0.80 226	0.34 87	0.19 197	0.12 89	0.19 152	0.17 162	0.16 107	0.21 215

RAFT+CT+SA	0.40 108	0.24 144	0.40 49	0.53 307	0.27 164	0.28 34	0.45 242	0.79 154	0.81 168	0.51 57	0.90 170	0.42 50	0.39 107	0.81 230	0.33 78	0.15 68	0.11 40	0.18 120	0.18 188	0.15 69	0.15 82

IPLG	0.40 108	0.21 78	0.64 226	0.41 110	0.25 105	0.54 165	0.27 45	0.77 146	0.68 106	0.85 211	0.82 136	0.33 20	0.32 64	0.64 138	0.49 198	0.13 10	0.11 40	0.16 61	0.14 73	0.14 38	0.14 52

IPLGR	0.40 108	0.22 102	0.70 254	0.40 91	0.22 32	0.51 149	0.29 60	0.78 149	0.78 147	0.80 185	0.77 106	0.44 59	0.41 116	0.48 45	0.40 152	0.14 19	0.12 89	0.16 61	0.14 73	0.16 107	0.14 52

PSM-softLoss	0.40 108	0.21 78	0.53 171	0.42 135	0.26 135	0.29 38	0.34 121	0.70 98	0.49 59	0.63 90	0.82 136	0.59 128	0.33 69	0.75 198	0.43 162	0.20 217	0.12 89	0.20 182	0.18 188	0.17 132	0.22 230

KMStereo	0.40 108	0.21 78	0.53 171	0.42 135	0.26 135	0.29 38	0.34 121	0.70 98	0.49 59	0.63 90	0.82 136	0.59 128	0.33 69	0.75 198	0.43 162	0.20 217	0.12 89	0.20 182	0.18 188	0.17 132	0.22 230

RALAANet	0.40 108	0.24 144	0.56 190	0.43 172	0.30 223	0.36 81	0.25 33	0.89 178	0.69 111	0.69 125	0.65 74	0.61 133	0.30 55	0.63 131	0.35 94	0.16 101	0.13 145	0.18 120	0.15 94	0.21 215	0.14 52

Anonymous	0.40 108	0.29 236	0.70 254	0.54 316	0.44 323	0.56 175	0.54 286	0.68 77	0.52 65	0.38 21	0.44 22	0.33 20	0.42 121	0.57 75	0.39 132	0.20 217	0.20 278	0.18 120	0.18 188	0.30 295	0.24 257

GMStereo	0.40 108	0.38 288	0.61 213	0.41 110	0.27 164	0.47 138	0.35 143	0.62 42	1.04 277	0.57 71	0.54 49	0.38 39	0.36 83	0.56 71	0.41 157	0.20 217	0.13 145	0.16 61	0.17 162	0.24 255	0.20 199
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DIP-Stereo	0.40 108	0.22 102	0.58 199	0.42 135	0.29 204	0.62 202	0.27 45	0.87 172	0.42 40	0.65 104	0.86 155	0.52 87	0.35 78	0.67 161	0.43 162	0.15 68	0.13 145	0.17 89	0.14 73	0.15 69	0.17 140
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	0.40 108	0.19 36	0.47 107	0.43 172	0.27 164	0.41 115	0.31 92	0.74 134	0.38 18	0.90 245	1.28 302	0.58 119	0.35 78	0.43 23	0.35 94	0.15 68	0.13 145	0.14 15	0.12 29	0.14 38	0.14 52

RAFT-Stereo	0.40 108	0.19 36	0.47 107	0.43 172	0.27 164	0.41 115	0.31 92	0.74 134	0.38 18	0.90 245	1.28 302	0.58 119	0.35 78	0.43 23	0.35 94	0.15 68	0.13 145	0.14 15	0.12 29	0.14 38	0.14 52
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
riskmin	0.41 122	0.21 78	0.44 84	0.34 10	0.24 80	0.58 189	0.32 104	0.70 98	0.86 192	0.52 59	0.57 57	0.78 220	0.60 200	0.58 79	0.39 132	0.17 130	0.12 89	0.19 152	0.13 52	0.19 191	0.22 230

x	0.41 122	0.25 173	0.46 96	0.36 28	0.24 80	0.54 165	0.31 92	0.94 200	0.58 76	0.60 77	0.72 88	0.61 133	0.53 164	0.52 56	0.50 200	0.18 162	0.16 218	0.17 89	0.16 120	0.17 132	0.18 163

raft_robust	0.41 122	0.24 144	0.39 40	0.43 172	0.22 32	0.40 106	0.33 113	0.80 156	0.98 255	0.80 185	0.88 164	0.41 48	0.32 64	0.89 254	0.30 52	0.14 19	0.12 89	0.16 61	0.18 188	0.15 69	0.13 33

PFNet+	0.41 122	0.20 57	0.53 171	0.40 91	0.25 105	0.28 34	0.22 11	0.66 61	0.76 141	0.85 211	0.79 118	0.63 143	0.34 75	0.75 198	0.37 111	0.20 217	0.14 177	0.23 250	0.20 232	0.17 132	0.21 215

SST-Stereo	0.41 122	0.20 57	0.48 120	0.43 172	0.25 105	0.25 18	0.21 5	0.68 77	0.50 62	1.08 319	0.79 118	0.71 178	0.42 121	0.81 230	0.38 124	0.17 130	0.11 40	0.20 182	0.16 120	0.19 191	0.15 82

RAFT_R40	0.41 122	0.20 57	0.47 107	0.44 193	0.25 105	0.23 7	0.25 33	0.69 88	0.70 113	0.98 283	0.78 114	0.72 194	0.43 124	0.80 226	0.39 132	0.17 130	0.11 40	0.20 182	0.16 120	0.18 157	0.15 82

RAFT-345	0.41 122	0.19 36	0.42 62	0.39 64	0.23 59	0.32 63	0.25 33	0.62 42	0.56 70	0.74 153	1.77 359	0.44 59	0.35 78	0.67 161	0.37 111	0.14 19	0.11 40	0.18 120	0.14 73	0.14 38	0.13 33

MyStereo8	0.42 129	0.21 78	0.64 226	0.43 172	0.29 204	0.55 170	0.28 53	0.72 115	0.50 62	0.73 146	1.01 222	0.57 104	0.44 129	0.52 56	0.52 207	0.15 68	0.12 89	0.16 61	0.14 73	0.19 191	0.21 215

qqq	0.42 129	0.28 226	0.50 137	0.37 37	0.22 32	0.47 138	0.39 189	0.91 184	0.59 77	0.57 71	0.71 87	0.65 154	0.56 180	0.59 84	0.48 191	0.17 130	0.17 244	0.20 182	0.19 213	0.18 157	0.19 172

CIPLG	0.42 129	0.23 125	0.71 257	0.45 205	0.33 262	0.51 149	0.33 113	0.68 77	0.68 106	0.84 201	0.96 195	0.47 73	0.33 69	0.56 71	0.52 207	0.17 130	0.12 89	0.16 61	0.14 73	0.13 15	0.16 103

iRaft-Stereo_20w	0.42 129	0.20 57	0.63 222	0.39 64	0.27 164	0.33 69	0.25 33	1.76 383	0.37 15	0.73 146	0.53 46	0.63 143	0.42 121	0.86 245	0.29 40	0.14 19	0.11 40	0.14 15	0.13 52	0.15 69	0.15 82

IPLGR_C	0.42 129	0.23 125	0.71 257	0.46 228	0.33 262	0.51 149	0.34 121	0.69 88	0.69 111	0.84 201	0.92 182	0.46 69	0.33 69	0.53 58	0.53 216	0.17 130	0.12 89	0.16 61	0.14 73	0.13 15	0.16 103

ACRE	0.42 129	0.23 125	0.73 267	0.45 205	0.33 262	0.50 144	0.33 113	0.68 77	0.70 113	0.82 190	0.92 182	0.46 69	0.32 64	0.53 58	0.52 207	0.17 130	0.12 89	0.15 44	0.14 73	0.13 15	0.16 103

LCNet	0.42 129	0.21 78	0.34 14	0.44 193	0.24 80	0.47 138	0.28 53	0.69 88	0.57 74	0.72 139	1.03 235	0.66 166	0.58 192	0.60 94	0.35 94	0.15 68	0.10 8	0.19 152	0.19 213	0.22 233	0.37 328

HHNet	0.42 129	0.19 36	0.43 79	0.35 13	0.38 289	0.33 69	0.33 113	0.71 105	0.78 147	0.87 223	1.30 308	0.52 87	0.36 83	0.53 58	0.37 111	0.16 101	0.11 40	0.19 152	0.15 94	0.15 69	0.25 264

AnonymousM	0.42 129	0.86 375	0.31 11	0.35 13	0.23 59	0.30 42	0.37 163	0.56 27	0.44 45	0.72 139	0.50 34	0.47 73	0.29 45	0.42 21	0.35 94	0.16 101	0.12 89	1.51 393	0.32 337	0.12 3	0.11 3

sAnonymous2	0.42 129	0.41 304	0.96 318	0.48 254	0.37 284	0.41 115	0.48 255	0.60 35	0.52 65	0.39 24	0.48 30	0.35 28	0.44 129	0.44 25	0.30 52	0.19 197	0.14 177	0.19 152	0.17 162	0.55 369	0.43 350

CroCo_RVC	0.42 129	0.41 304	0.96 318	0.48 254	0.37 284	0.41 115	0.48 255	0.60 35	0.52 65	0.39 24	0.48 30	0.35 28	0.44 129	0.44 25	0.30 52	0.19 197	0.14 177	0.19 152	0.17 162	0.55 369	0.43 350

111	0.42 129	0.18 16	0.46 96	0.35 13	0.19 10	0.52 156	0.28 53	0.76 141	1.16 318	0.52 59	0.92 182	0.65 154	0.51 160	0.65 144	0.37 111	0.15 68	0.10 8	0.14 15	0.12 29	0.13 15	0.16 103

StereoVision	0.43 141	0.29 236	0.54 183	0.50 274	0.28 185	0.37 89	0.38 176	0.75 139	0.63 87	0.46 49	1.11 261	0.53 91	0.38 94	0.57 75	0.34 87	0.21 232	0.24 308	0.25 274	0.24 291	0.26 270	0.17 140

OMP-Stereo	0.43 141	0.23 125	0.50 137	0.53 307	0.25 105	0.36 81	0.24 25	0.73 128	0.81 168	0.78 180	0.64 72	0.88 248	0.41 116	0.95 274	0.36 103	0.15 68	0.12 89	0.20 182	0.15 94	0.16 107	0.13 33

PFNet	0.43 141	0.19 36	0.61 213	0.44 193	0.24 80	0.42 122	0.31 92	0.76 141	0.81 168	1.01 291	0.74 101	0.67 170	0.41 116	0.75 198	0.39 132	0.16 101	0.10 8	0.20 182	0.15 94	0.16 107	0.14 52

IRAFT_RVC	0.43 141	0.20 57	0.52 164	0.45 205	0.24 80	0.26 20	0.51 271	0.76 141	0.78 147	0.77 169	0.80 128	0.73 198	0.50 155	0.74 193	0.39 132	0.18 162	0.10 8	0.21 224	0.17 162	0.17 132	0.15 82

FENet	0.43 141	0.23 125	0.40 49	0.40 91	0.24 80	0.54 165	0.33 113	0.83 164	0.72 121	0.74 153	0.73 90	0.63 143	0.56 180	0.65 144	0.45 175	0.19 197	0.13 145	0.19 152	0.17 162	0.18 157	0.20 199

HITNet	0.43 141	0.27 213	0.50 137	0.34 10	0.18 6	0.65 221	0.32 104	0.99 214	0.70 113	0.73 146	0.86 155	0.66 166	0.56 180	0.61 100	0.47 188	0.14 19	0.10 8	0.15 44	0.13 52	0.18 157	0.13 33
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
TestStereo1	0.44 147	0.24 144	0.45 89	0.52 300	0.25 105	0.35 77	0.40 200	0.81 158	0.94 235	0.70 129	0.96 195	0.48 76	0.45 136	0.94 269	0.33 78	0.16 101	0.13 145	0.18 120	0.16 120	0.15 69	0.14 52

test_5	0.44 147	0.25 173	0.48 120	0.53 307	0.28 185	0.28 34	0.42 225	0.77 146	0.87 196	0.63 90	0.91 176	0.73 198	0.53 164	0.82 235	0.36 103	0.14 19	0.11 40	0.18 120	0.18 188	0.18 157	0.16 103

SA-5K	0.44 147	0.24 144	0.45 89	0.52 300	0.25 105	0.35 77	0.40 200	0.81 158	0.94 235	0.70 129	0.96 195	0.48 76	0.45 136	0.94 269	0.33 78	0.16 101	0.13 145	0.18 120	0.16 120	0.15 69	0.14 52

dd	0.44 147	0.40 300	0.62 218	0.44 193	0.26 135	0.51 149	0.38 176	0.72 115	1.07 290	0.60 77	0.66 77	0.43 56	0.40 112	0.68 169	0.53 216	0.24 268	0.15 197	0.21 224	0.16 120	0.24 255	0.19 172

GANet-ADL	0.44 147	0.27 213	0.48 120	0.44 193	0.30 223	0.54 165	0.36 151	0.94 200	0.88 206	0.64 100	0.72 88	0.68 173	0.44 129	0.55 67	0.44 169	0.22 248	0.15 197	0.15 44	0.13 52	0.18 157	0.21 215

GMM-Stereo	0.44 147	0.20 57	0.39 40	0.42 135	0.25 105	0.50 144	0.44 238	0.72 115	0.57 74	0.77 169	1.37 319	0.76 213	0.38 94	0.62 122	0.34 87	0.15 68	0.10 8	0.20 182	0.19 213	0.17 132	0.28 286

MyStereo04	0.45 153	0.23 125	0.52 164	0.43 172	0.29 204	0.40 106	0.48 255	1.02 223	1.12 303	0.62 83	0.58 59	0.55 95	0.56 180	0.77 214	0.45 175	0.14 19	0.13 145	0.19 152	0.17 162	0.18 157	0.17 140

SA	0.45 153	0.26 201	0.50 137	0.47 246	0.24 80	0.46 136	0.36 151	0.79 154	1.00 262	0.61 81	1.04 238	0.50 81	0.50 155	0.98 286	0.33 78	0.16 101	0.13 145	0.21 224	0.19 213	0.15 69	0.14 52

GwcNet-ADL	0.45 153	0.24 144	0.51 145	0.46 228	0.30 223	0.41 115	0.40 200	0.95 203	0.98 255	0.73 146	0.78 114	0.61 133	0.41 116	0.67 161	0.55 221	0.20 217	0.14 177	0.15 44	0.14 73	0.19 191	0.22 230

IIG-Stereo	0.45 153	0.22 102	0.48 120	0.51 286	0.26 135	0.43 126	0.21 5	0.73 128	0.80 159	0.84 201	0.95 191	0.82 234	0.46 142	0.95 274	0.37 111	0.16 101	0.12 89	0.19 152	0.15 94	0.15 69	0.12 12

DN-CSS_ROB	0.45 153	0.27 213	0.74 271	0.41 110	0.29 204	0.43 126	0.29 60	0.80 156	0.78 147	0.73 146	1.08 255	0.48 76	0.45 136	0.81 230	0.40 152	0.15 68	0.12 89	0.21 224	0.19 213	0.18 157	0.17 140

MyStereo05	0.46 158	0.22 102	0.51 145	0.42 135	0.29 204	0.43 126	0.48 255	0.96 207	1.12 303	0.77 169	0.62 68	0.51 84	0.57 189	0.79 224	0.43 162	0.14 19	0.13 145	0.18 120	0.17 162	0.17 132	0.17 140

CASS	0.46 158	0.28 226	0.45 89	0.48 254	0.22 32	0.63 207	0.34 121	0.99 214	0.66 99	0.76 161	0.86 155	0.61 133	0.58 192	0.58 79	0.44 169	0.29 309	0.16 218	0.22 236	0.18 188	0.23 247	0.28 286
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
RAFT_CTSACE	0.46 158	0.20 57	0.48 120	0.46 228	0.27 164	0.34 75	0.39 189	0.62 42	0.74 135	0.78 180	1.44 331	0.86 241	0.38 94	1.09 308	0.27 24	0.13 10	0.13 145	0.18 120	0.16 120	0.16 107	0.12 12

iRaft-Stereo_5w	0.46 158	0.22 102	0.53 171	0.43 172	0.30 223	0.30 42	0.53 280	0.66 61	0.71 119	0.62 83	0.89 167	1.01 282	0.67 235	0.76 207	0.67 252	0.13 10	0.12 89	0.17 89	0.15 94	0.15 69	0.17 140

TransformOpticalFlow	0.46 158	0.21 78	0.49 128	0.42 135	0.24 80	0.36 81	0.46 245	1.04 229	0.84 182	0.67 115	1.14 271	0.73 198	0.56 180	0.78 222	0.33 78	0.15 68	0.10 8	0.17 89	0.15 94	0.14 38	0.15 82

RAFT	0.46 158	0.23 125	0.52 164	0.48 254	0.27 164	0.55 170	0.47 250	0.68 77	0.60 84	0.83 195	0.82 136	1.00 278	0.56 180	0.76 207	0.37 111	0.18 162	0.16 218	0.22 236	0.20 232	0.16 107	0.14 52

Prome-Stereo	0.46 158	0.20 57	0.37 31	0.45 205	0.26 135	0.40 106	0.42 225	0.69 88	0.49 59	0.96 277	1.84 362	0.58 119	0.64 218	0.63 131	0.32 68	0.15 68	0.11 40	0.16 61	0.14 73	0.17 132	0.30 295

GES	0.46 158	0.25 173	0.62 218	0.41 110	0.30 223	0.62 202	0.37 163	1.06 240	0.70 113	0.75 156	0.83 141	0.47 73	0.52 163	0.69 175	0.46 179	0.23 262	0.17 244	0.17 89	0.16 120	0.18 157	0.24 257

HCRNet	0.46 158	0.35 274	0.45 89	0.54 316	0.26 135	0.52 156	0.29 60	0.87 172	0.64 91	0.75 156	0.82 136	0.76 213	0.53 164	0.70 182	0.38 124	0.24 268	0.16 218	0.24 263	0.20 232	0.21 215	0.20 199

mmm	0.47 167	0.28 226	0.51 145	0.39 64	0.25 105	0.61 198	0.38 176	1.00 220	0.60 84	0.77 169	1.07 249	0.65 154	0.53 164	0.61 100	0.49 198	0.18 162	0.15 197	0.23 250	0.20 232	0.21 215	0.20 199

ffm	0.47 167	0.28 226	0.68 244	0.39 64	0.26 135	0.56 175	0.40 200	0.72 115	1.13 309	0.76 161	0.98 205	0.71 178	0.55 172	0.61 100	0.26 9	0.17 130	0.11 40	0.25 274	0.21 250	0.16 107	0.17 140

BUS	0.47 167	0.26 201	0.47 107	0.46 228	0.29 204	0.78 258	0.34 121	0.99 214	0.80 159	0.77 169	0.80 128	0.64 150	0.54 169	0.66 152	0.56 223	0.21 232	0.15 197	0.22 236	0.19 213	0.18 157	0.19 172

STrans-v2	0.47 167	0.21 78	0.49 128	0.41 110	0.25 105	0.54 165	0.49 265	1.16 269	0.82 176	0.67 115	1.05 241	0.71 178	0.67 235	0.74 193	0.34 87	0.15 68	0.11 40	0.17 89	0.15 94	0.14 38	0.14 52

Anonymous3	0.47 167	0.35 274	0.91 311	0.50 274	0.38 289	0.81 275	0.55 290	0.76 141	0.66 99	0.52 59	0.65 74	0.44 59	0.45 136	0.66 152	0.39 132	0.25 280	0.25 316	0.22 236	0.21 250	0.23 247	0.24 257

CFNet_pseudo	0.47 167	0.25 173	0.55 186	0.38 48	0.28 185	0.58 189	0.32 104	0.89 178	0.90 214	0.83 195	1.03 235	0.75 207	0.48 149	0.61 100	0.46 179	0.17 130	0.13 145	0.24 263	0.16 120	0.26 270	0.21 215

ACVNet	0.47 167	0.24 144	0.39 40	0.40 91	0.28 185	0.58 189	0.40 200	0.91 184	0.81 168	0.67 115	0.96 195	0.79 226	0.66 226	0.65 144	0.71 259	0.18 162	0.15 197	0.16 61	0.15 94	0.18 157	0.15 82

DMCA	0.47 167	0.27 213	0.59 207	0.39 64	0.29 204	0.53 159	0.34 121	0.98 211	0.70 113	0.78 180	0.83 141	0.79 226	0.55 172	0.54 66	0.57 227	0.21 232	0.16 218	0.21 224	0.16 120	0.19 191	0.22 230

ccs_rob	0.47 167	0.25 173	0.55 186	0.38 48	0.28 185	0.58 189	0.32 104	0.89 178	0.90 214	0.83 195	1.02 224	0.75 207	0.48 149	0.61 100	0.46 179	0.17 130	0.12 89	0.24 263	0.16 120	0.26 270	0.21 215

DispNO	0.48 176	0.24 144	0.84 294	0.40 91	0.31 233	0.58 189	0.39 189	0.91 184	0.79 153	0.79 184	0.83 141	0.71 178	0.59 196	0.75 198	0.50 200	0.19 197	0.14 177	0.20 182	0.18 188	0.16 107	0.17 140

CoDeX	0.48 176	0.21 78	0.53 171	0.43 172	0.25 105	0.74 252	0.38 176	1.36 336	0.82 176	0.84 201	0.96 195	0.63 143	0.57 189	0.63 131	0.40 152	0.17 130	0.13 145	0.17 89	0.15 94	0.16 107	0.15 82

IER	0.48 176	0.25 173	0.60 212	0.38 48	0.28 185	0.67 235	0.38 176	0.82 162	0.68 106	0.88 231	0.95 191	0.74 202	0.79 286	0.62 122	0.46 179	0.17 130	0.14 177	0.17 89	0.17 162	0.17 132	0.16 103

BSDual-CNN	0.48 176	0.26 201	0.47 107	0.46 228	0.29 204	0.75 255	0.46 245	0.99 214	0.80 159	0.77 169	0.80 128	0.76 213	0.59 196	0.66 152	0.48 191	0.21 232	0.15 197	0.22 236	0.19 213	0.18 157	0.19 172

PSM-AAD	0.48 176	0.21 78	0.39 40	0.44 193	0.23 59	0.56 175	0.47 250	0.67 72	0.73 130	1.08 319	1.12 263	0.58 119	0.87 310	0.63 131	0.33 78	0.15 68	0.11 40	0.25 274	0.26 310	0.18 157	0.42 346

KYRaft	0.48 176	0.21 78	0.41 54	0.45 205	0.23 59	0.43 126	0.36 151	0.68 77	0.45 49	0.94 260	1.72 356	0.78 220	0.40 112	0.65 144	0.32 68	0.16 101	0.11 40	0.18 120	0.22 268	0.17 132	0.76 384

ASMatch	0.48 176	0.20 57	0.47 107	0.39 64	0.28 185	0.37 89	0.26 43	0.76 141	0.72 121	0.77 169	2.29 374	0.61 133	0.51 160	0.64 138	0.39 132	0.15 68	0.12 89	0.17 89	0.15 94	0.14 38	0.22 230

ICVP	0.48 176	0.26 201	0.42 62	0.49 263	0.28 185	0.63 207	0.43 232	1.05 235	0.72 121	0.68 122	0.95 191	0.75 207	0.56 180	0.55 67	0.61 239	0.24 268	0.18 253	0.19 152	0.17 162	0.19 191	0.21 215
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ARAFT	0.48 176	0.25 173	0.82 287	0.42 135	0.25 105	0.56 175	0.54 286	0.82 162	0.82 176	0.92 253	0.75 103	0.75 207	0.48 149	0.89 254	0.37 111	0.15 68	0.12 89	0.23 250	0.22 268	0.14 38	0.14 52

SFCPSM	0.48 176	0.22 102	0.59 207	0.41 110	0.27 164	0.85 287	0.36 151	1.39 339	0.79 153	0.81 189	0.85 151	0.54 93	0.50 155	0.60 94	0.39 132	0.18 162	0.14 177	0.18 120	0.20 232	0.17 132	0.16 103

whm_eth	0.49 186	0.32 259	0.79 280	0.47 246	0.38 289	0.37 89	0.37 163	0.83 164	0.83 181	0.82 190	1.73 357	0.36 34	0.39 107	0.61 100	0.38 124	0.19 197	0.17 244	0.20 182	0.20 232	0.20 206	0.25 264

PCWNet_CMD	0.49 186	0.25 173	0.56 190	0.40 91	0.27 164	0.64 215	0.32 104	0.98 211	0.99 258	0.87 223	1.07 249	0.78 220	0.46 142	0.61 100	0.44 169	0.17 130	0.13 145	0.21 224	0.16 120	0.26 270	0.20 199

Sa-1000	0.49 186	0.25 173	0.45 89	0.46 228	0.25 105	0.64 215	0.34 121	0.85 169	0.95 239	0.85 211	1.51 341	0.55 95	0.44 129	0.94 269	0.31 62	0.16 101	0.12 89	0.21 224	0.20 232	0.15 69	0.14 52

DEmStereo	0.49 186	0.18 16	0.53 171	0.39 64	0.26 135	0.57 185	0.33 113	0.65 59	0.75 138	0.90 245	1.65 350	0.57 104	1.02 334	0.63 131	0.44 169	0.14 19	0.12 89	0.16 61	0.16 120	0.14 38	0.17 140

DRaft	0.49 186	0.18 16	0.50 137	0.38 48	0.25 105	0.57 185	0.39 189	0.67 72	0.86 192	1.02 295	1.75 358	0.50 81	0.79 286	0.65 144	0.42 160	0.14 19	0.11 40	0.16 61	0.16 120	0.14 38	0.17 140

GrayStereo	0.49 186	0.20 57	0.44 84	0.47 246	0.29 204	0.51 149	0.62 311	0.71 105	0.66 99	1.04 304	1.46 335	0.77 218	0.73 266	0.58 79	0.35 94	0.15 68	0.12 89	0.17 89	0.17 162	0.15 69	0.30 295

cf-r	0.49 186	0.24 144	0.49 128	0.40 91	0.23 59	0.58 189	0.38 176	0.92 193	0.87 196	0.77 169	1.06 247	0.98 273	0.67 235	0.59 84	0.61 239	0.21 232	0.14 177	0.17 89	0.19 213	0.15 69	0.16 103

GANet-RSSM	0.49 186	0.22 102	0.42 62	0.39 64	0.26 135	0.58 189	0.41 220	1.12 256	0.82 176	0.73 146	1.02 224	0.88 248	0.75 271	0.67 161	0.48 191	0.22 248	0.16 218	0.18 120	0.19 213	0.18 157	0.18 163

BEATNet_4x	0.49 186	0.35 274	0.72 263	0.38 48	0.20 20	0.65 221	0.36 151	1.08 247	0.78 147	0.78 180	0.88 164	0.73 198	0.64 218	0.71 187	0.60 235	0.16 101	0.12 89	0.16 61	0.15 94	0.24 255	0.18 163

MSMDNet	0.49 186	0.25 173	0.56 190	0.40 91	0.27 164	0.64 215	0.32 104	0.99 214	0.99 258	0.87 223	1.07 249	0.79 226	0.46 142	0.61 100	0.44 169	0.17 130	0.13 145	0.20 182	0.16 120	0.25 264	0.20 199

MLCV	0.49 186	0.26 201	0.73 267	0.38 48	0.18 6	0.64 215	0.33 113	0.84 168	0.89 210	0.96 277	1.12 263	0.72 194	0.45 136	1.00 295	0.59 234	0.14 19	0.10 8	0.14 15	0.11 16	0.14 38	0.14 52

gwcnet-sp	0.50 197	0.25 173	0.84 294	0.41 110	0.27 164	0.79 264	0.40 200	0.93 195	0.85 186	0.95 265	0.79 118	0.65 154	0.63 211	0.69 175	0.52 207	0.18 162	0.17 244	0.18 120	0.18 188	0.18 157	0.19 172

scenet	0.50 197	0.25 173	0.84 294	0.41 110	0.27 164	0.79 264	0.40 200	0.93 195	0.85 186	0.95 265	0.79 118	0.65 154	0.63 211	0.69 175	0.52 207	0.18 162	0.17 244	0.18 120	0.18 188	0.18 157	0.19 172

ssnet	0.50 197	0.25 173	0.84 294	0.41 110	0.27 164	0.79 264	0.40 200	0.93 195	0.85 186	0.95 265	0.79 118	0.65 154	0.63 211	0.69 175	0.52 207	0.18 162	0.17 244	0.18 120	0.18 188	0.18 157	0.19 172

psmg	0.50 197	0.26 201	0.47 107	0.42 135	0.29 204	0.82 278	0.42 225	1.07 242	0.80 159	0.95 265	0.94 187	0.76 213	0.59 196	0.66 152	0.48 191	0.21 232	0.16 218	0.20 182	0.20 232	0.19 191	0.19 172

UDGNet	0.50 197	0.82 370	0.56 190	0.51 286	0.32 251	0.41 115	0.34 121	0.71 105	0.93 228	0.65 104	0.60 63	0.58 119	0.44 129	0.65 144	0.43 162	0.33 332	0.15 197	0.67 381	0.20 232	0.49 357	0.23 249

PSMNet-ADL	0.50 197	0.28 226	0.43 79	0.49 263	0.31 233	0.70 241	0.38 176	0.94 200	0.81 168	0.62 83	0.80 128	0.91 261	0.62 206	0.76 207	0.68 255	0.24 268	0.18 253	0.19 152	0.20 232	0.22 233	0.22 230

PSMNet-RSSM	0.50 197	0.24 144	0.41 54	0.43 172	0.26 135	0.51 149	0.40 200	1.16 269	0.79 153	0.75 156	1.07 249	0.87 245	0.69 245	0.66 152	0.52 207	0.24 268	0.16 218	0.23 250	0.26 310	0.20 206	0.20 199

CFNet-ft	0.50 197	0.25 173	0.39 40	0.41 110	0.26 135	0.66 226	0.37 163	0.91 184	0.87 196	0.67 115	1.00 218	1.05 293	0.70 250	0.68 169	0.57 227	0.23 262	0.16 218	0.24 263	0.21 250	0.24 255	0.19 172

CFNet_RVC	0.50 197	0.25 173	0.39 40	0.41 110	0.26 135	0.66 226	0.37 163	0.91 184	0.87 196	0.67 115	1.00 218	1.05 293	0.70 250	0.68 169	0.57 227	0.23 262	0.16 218	0.24 263	0.21 250	0.24 255	0.19 172

UCFNet_RVC	0.50 197	0.27 213	0.37 31	0.40 91	0.27 164	0.66 226	0.42 225	1.18 277	0.86 192	0.70 129	0.89 167	0.91 261	0.60 200	0.62 122	0.48 191	0.24 268	0.18 253	0.28 306	0.27 314	0.25 264	0.24 257

qqq1	0.51 207	0.24 144	0.67 237	0.35 13	0.20 20	0.63 207	0.34 121	1.26 304	1.06 283	0.85 211	1.02 224	0.71 178	0.66 226	0.96 277	0.36 103	0.19 197	0.16 218	0.14 15	0.12 29	0.15 69	0.16 103

fff1	0.51 207	0.24 144	0.67 237	0.35 13	0.20 20	0.63 207	0.34 121	1.26 304	1.06 283	0.85 211	1.02 224	0.71 178	0.66 226	0.96 277	0.36 103	0.19 197	0.16 218	0.14 15	0.12 29	0.15 69	0.16 103

GMStereo_Zeroshot	0.51 207	0.46 318	0.80 281	0.50 274	0.28 185	0.57 185	0.30 72	0.75 139	0.79 153	0.88 231	0.94 187	0.90 255	0.37 87	0.77 214	0.46 179	0.27 294	0.14 177	0.26 288	0.15 94	0.39 334	0.19 172

CFNet_ucs	0.51 207	0.25 173	0.58 199	0.39 64	0.31 233	0.59 196	0.35 143	1.04 229	0.95 239	0.89 238	1.19 286	0.80 230	0.49 153	0.66 152	0.45 175	0.21 232	0.16 218	0.26 288	0.18 188	0.27 279	0.23 249

anonymousa	0.51 207	0.21 78	0.47 107	0.39 64	0.25 105	0.89 295	0.36 151	0.78 149	0.63 87	0.88 231	1.54 342	1.09 308	0.67 235	0.53 58	0.46 179	0.17 130	0.14 177	0.19 152	0.21 250	0.16 107	0.16 103

hknet	0.51 207	0.26 201	0.58 199	0.46 228	0.29 204	0.75 255	0.46 245	0.99 214	0.89 210	0.77 169	0.80 128	0.96 270	0.67 235	0.75 198	0.50 200	0.19 197	0.15 197	0.22 236	0.19 213	0.18 157	0.19 172

CrosDoStereo	0.51 207	0.19 36	0.46 96	0.39 64	0.24 80	0.39 101	1.14 376	0.69 88	0.87 196	0.94 260	1.36 316	0.62 139	0.75 271	0.68 169	0.46 179	0.15 68	0.12 89	0.17 89	0.18 188	0.14 38	0.16 103

DeepStereo_LL	0.51 207	0.19 36	0.46 96	0.39 64	0.24 80	0.39 101	1.14 376	0.69 88	0.87 196	0.94 260	1.36 316	0.62 139	0.75 271	0.68 169	0.46 179	0.15 68	0.12 89	0.17 89	0.18 188	0.14 38	0.16 103

THIR-Stereo	0.51 207	0.19 36	0.47 107	0.39 64	0.23 59	0.74 252	0.64 317	0.68 77	0.88 206	1.03 298	1.40 322	0.71 178	0.75 271	0.64 138	0.43 162	0.16 101	0.11 40	0.17 89	0.18 188	0.15 69	0.17 140

GwcNet-RSSM	0.51 207	0.25 173	0.51 145	0.41 110	0.24 80	0.56 175	0.41 220	0.97 209	0.96 246	0.75 156	1.17 281	0.89 253	0.66 226	0.66 152	0.74 264	0.22 248	0.15 197	0.19 152	0.21 250	0.17 132	0.16 103

ToySt	0.52 217	0.27 213	0.93 312	0.42 135	0.28 185	0.67 235	0.56 293	0.88 177	0.79 153	0.61 81	0.85 151	0.92 264	0.70 250	0.72 191	0.61 239	0.16 101	0.17 244	0.21 224	0.21 250	0.22 233	0.21 215

NINENet	0.52 217	0.30 250	0.55 186	0.46 228	0.33 262	0.78 258	0.34 121	1.18 277	0.91 220	0.84 201	0.97 202	0.64 150	0.54 169	0.74 193	0.56 223	0.23 262	0.20 278	0.25 274	0.18 188	0.22 233	0.22 230

AACVNet	0.52 217	0.25 173	0.56 190	0.48 254	0.29 204	0.55 170	0.38 176	0.96 207	0.59 77	0.83 195	1.03 235	1.03 286	0.77 284	0.91 261	0.58 232	0.22 248	0.18 253	0.24 263	0.18 188	0.24 255	0.22 230

acv_ft	0.52 217	0.24 144	0.64 226	0.45 205	0.28 185	0.85 287	0.40 200	0.95 203	0.81 168	1.00 289	0.96 195	0.79 226	0.62 206	0.65 144	0.88 288	0.18 162	0.15 197	0.16 61	0.15 94	0.18 157	0.15 82

AdaStereo	0.52 217	0.34 270	0.53 171	0.49 263	0.25 105	0.71 244	0.36 151	1.24 296	0.91 220	0.77 169	0.98 205	0.75 207	0.50 155	0.71 187	0.51 203	0.27 294	0.13 145	0.28 306	0.18 188	0.23 247	0.18 163
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.
iResNet	0.52 217	0.31 257	0.86 299	0.44 193	0.22 32	0.66 226	0.47 250	0.92 193	1.02 269	0.89 238	1.12 263	0.69 175	0.55 172	0.86 245	0.60 235	0.15 68	0.11 40	0.15 44	0.12 29	0.17 132	0.17 140

SMFormer	0.53 223	0.24 144	0.67 237	0.35 13	0.20 20	0.63 207	0.34 121	1.26 304	1.06 283	0.85 211	1.02 224	0.71 178	0.66 226	0.96 277	0.60 235	0.19 197	0.16 218	0.18 120	0.17 162	0.19 191	0.20 199

tta	0.53 223	0.24 144	0.67 237	0.35 13	0.20 20	0.63 207	0.34 121	1.26 304	1.06 283	0.85 211	1.02 224	0.71 178	0.66 226	0.96 277	0.60 235	0.19 197	0.16 218	0.18 120	0.17 162	0.15 69	0.16 103

DualNet	0.53 223	0.28 226	0.68 244	0.39 64	0.26 135	0.56 175	0.40 200	0.72 115	1.13 309	0.76 161	0.98 205	0.71 178	0.55 172	0.61 100	1.46 356	0.17 130	0.11 40	0.25 274	0.21 250	0.16 107	0.17 140

CFNet	0.53 223	0.30 250	0.53 171	0.42 135	0.28 185	0.73 248	0.35 143	1.21 286	1.01 264	0.74 153	1.07 249	0.85 237	0.60 200	0.83 237	0.58 232	0.19 197	0.15 197	0.23 250	0.23 277	0.21 215	0.17 140

HSM	0.53 223	0.25 173	0.46 96	0.40 91	0.25 105	0.74 252	0.44 238	1.29 318	0.78 147	0.82 190	0.92 182	1.21 320	0.75 271	0.90 259	0.48 191	0.18 162	0.14 177	0.17 89	0.14 73	0.17 132	0.18 163

DAS	0.54 228	0.26 201	0.66 233	0.49 263	0.31 233	0.61 198	0.43 232	0.89 178	1.01 264	0.95 265	1.16 276	0.71 178	0.85 303	0.89 254	0.47 188	0.18 162	0.14 177	0.18 120	0.15 94	0.22 233	0.19 172

SepStereo	0.54 228	0.26 201	0.66 233	0.49 263	0.31 233	0.61 198	0.43 232	0.89 178	1.01 264	0.95 265	1.16 276	0.71 178	0.85 303	0.97 284	0.47 188	0.18 162	0.14 177	0.18 120	0.15 94	0.22 233	0.19 172

RAFT + AFF	0.54 228	0.30 250	0.84 294	0.51 286	0.32 251	0.63 207	0.57 295	1.05 235	0.95 239	0.80 185	0.87 161	0.85 237	0.57 189	0.87 247	0.51 203	0.18 162	0.21 284	0.23 250	0.22 268	0.19 191	0.19 172

ac_64	0.54 228	0.24 144	0.58 199	0.46 228	0.28 185	0.79 264	0.44 238	1.11 255	0.63 87	0.94 260	0.85 151	1.06 297	0.70 250	0.76 207	0.72 262	0.22 248	0.18 253	0.20 182	0.19 213	0.18 157	0.16 103

DMCA-RVC	0.54 228	0.32 259	0.83 291	0.51 286	0.32 251	0.59 196	0.38 176	0.89 178	0.70 113	0.95 265	0.88 164	0.90 255	0.69 245	0.75 198	0.63 246	0.23 262	0.18 253	0.31 324	0.24 291	0.27 279	0.21 215

AASNet	0.55 233	0.27 213	0.62 218	0.51 286	0.32 251	0.73 248	0.44 238	1.55 363	0.88 206	0.88 231	0.94 187	0.64 150	0.63 211	0.62 122	0.84 283	0.23 262	0.20 278	0.20 182	0.16 120	0.22 233	0.20 199

LMCR-Stereo	0.55 233	0.33 265	0.57 197	0.60 337	0.30 223	0.80 270	0.36 151	1.30 320	0.79 153	0.90 245	1.04 238	0.57 104	0.64 218	0.87 247	0.73 263	0.20 217	0.15 197	0.19 152	0.14 73	0.25 264	0.18 163

UNet	0.55 233	0.27 213	0.72 263	0.45 205	0.41 306	0.97 306	0.40 200	1.01 221	0.80 159	0.87 223	0.90 170	1.03 286	0.75 271	0.76 207	0.67 252	0.19 197	0.15 197	0.20 182	0.17 162	0.21 215	0.18 163

UPFNet	0.55 233	0.26 201	0.59 207	0.46 228	0.38 289	0.83 281	0.48 255	1.03 228	0.80 159	0.92 253	0.91 176	0.85 237	0.67 235	0.87 247	0.78 270	0.20 217	0.21 284	0.20 182	0.20 232	0.20 206	0.15 82

HSM-Net_RVC	0.55 233	0.23 125	0.37 31	0.38 48	0.22 32	0.86 289	0.40 200	1.31 321	0.93 228	0.92 253	1.15 273	1.26 324	0.71 255	0.75 198	0.53 216	0.17 130	0.14 177	0.16 61	0.15 94	0.17 132	0.17 140
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NLCA_NET_v2_RVC	0.55 233	0.33 265	0.71 257	0.46 228	0.31 233	0.66 226	0.43 232	1.07 242	0.89 210	0.93 256	0.91 176	0.98 273	0.61 204	0.76 207	0.64 248	0.22 248	0.18 253	0.22 236	0.22 268	0.22 233	0.24 257
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DeepPruner_ROB	0.55 233	0.37 284	0.67 237	0.42 135	0.31 233	0.50 144	0.43 232	1.22 292	0.73 130	0.86 221	1.05 241	0.85 237	0.58 192	0.90 259	0.56 223	0.29 309	0.23 300	0.22 236	0.22 268	0.26 270	0.26 269

iResNetv2_ROB	0.55 233	0.29 236	0.86 299	0.39 64	0.25 105	0.67 235	0.37 163	1.21 286	1.02 269	1.02 295	1.10 257	0.89 253	0.79 286	0.74 193	0.43 162	0.19 197	0.13 145	0.15 44	0.11 16	0.19 191	0.16 103

iResNet_ROB	0.55 233	0.24 144	0.61 213	0.38 48	0.22 32	0.66 226	0.30 72	1.59 371	1.33 347	0.94 260	1.05 241	0.81 232	0.69 245	0.84 241	0.46 179	0.17 130	0.12 89	0.14 15	0.09 5	0.15 69	0.20 199

ff1	0.56 242	0.28 226	0.68 244	0.39 64	0.26 135	0.56 175	0.40 200	0.72 115	1.13 309	0.76 161	0.98 205	0.71 178	0.55 172	1.25 327	1.46 356	0.17 130	0.11 40	0.25 274	0.21 250	0.16 107	0.17 140

ttt	0.56 242	0.27 213	0.49 128	0.39 64	0.25 105	0.65 221	0.42 225	1.24 296	1.08 295	0.76 161	1.10 257	0.63 143	0.51 160	0.95 274	1.03 322	0.25 280	0.22 293	0.22 236	0.21 250	0.25 264	0.25 264

FTStereo	0.56 242	0.21 78	0.39 40	0.42 135	0.25 105	0.39 101	0.73 336	0.69 88	0.45 49	1.09 323	3.23 394	0.69 175	0.71 255	0.55 67	0.34 87	0.15 68	0.13 145	0.19 152	0.17 162	0.15 69	0.32 305

GEStereo_RVC	0.56 242	0.30 250	0.70 254	0.51 286	0.31 233	0.70 241	0.54 286	1.31 321	0.93 228	0.85 211	0.86 155	0.84 235	0.63 211	0.92 263	0.67 252	0.24 268	0.16 218	0.19 152	0.17 162	0.21 215	0.23 249

CSP-Net	0.57 246	0.29 236	0.55 186	0.42 135	0.29 204	1.20 346	0.49 265	1.29 318	0.75 138	0.98 283	0.97 202	0.88 248	0.69 245	0.85 243	0.66 249	0.27 294	0.18 253	0.17 89	0.17 162	0.18 157	0.19 172

ADLNet2	0.57 246	0.26 201	0.71 257	0.48 254	0.31 233	0.83 281	0.51 271	1.10 254	0.99 258	0.85 211	0.99 214	0.99 277	0.70 250	0.79 224	0.78 270	0.21 232	0.17 244	0.18 120	0.18 188	0.22 233	0.22 230

RAFT-RH_RVC	0.57 246	0.18 16	0.44 84	0.38 48	0.23 59	0.56 175	0.24 25	0.61 39	0.73 130	1.18 335	3.90 405	0.55 95	0.40 112	0.67 161	0.38 124	0.14 19	0.11 40	0.20 182	0.15 94	0.12 3	0.14 52

ADLNet	0.57 246	0.29 236	0.58 199	0.46 228	0.35 277	0.80 270	0.46 245	1.14 264	0.88 206	1.03 298	0.98 205	0.92 264	0.66 226	0.71 187	0.83 282	0.22 248	0.16 218	0.22 236	0.22 268	0.22 233	0.23 249

MMNet	0.57 246	0.26 201	0.67 237	0.45 205	0.35 277	1.04 323	0.39 189	0.93 195	0.98 255	0.96 277	0.97 202	0.86 241	0.80 290	0.83 237	0.80 278	0.16 101	0.15 197	0.19 152	0.19 213	0.20 206	0.17 140

delet	0.57 246	0.25 173	0.63 222	0.46 228	0.34 272	1.05 325	0.51 271	1.04 229	0.94 235	0.90 245	0.99 214	0.90 255	0.68 243	0.87 247	0.78 270	0.18 162	0.18 253	0.20 182	0.21 250	0.17 132	0.17 140

psm_up	0.57 246	0.27 213	0.52 164	0.50 274	0.33 262	0.65 221	0.60 307	1.07 242	0.84 182	0.87 223	0.91 176	1.00 278	1.06 339	0.80 226	0.66 249	0.22 248	0.25 316	0.26 288	0.23 277	0.22 233	0.21 215

hitnet-ft	0.57 246	0.29 236	0.43 79	0.42 135	0.29 204	0.81 275	0.40 200	0.98 211	0.91 220	0.84 201	1.01 222	1.13 314	0.72 262	0.83 237	0.71 259	0.28 302	0.21 284	0.28 306	0.22 268	0.29 288	0.27 277

DSFCA	0.57 246	0.27 213	0.71 257	0.41 110	0.36 282	0.78 258	0.53 280	1.08 247	0.85 186	1.08 319	0.84 144	0.90 255	0.66 226	1.05 303	0.63 246	0.26 285	0.22 293	0.21 224	0.21 250	0.22 233	0.20 199

STTStereo	0.57 246	0.39 292	0.87 304	0.45 205	0.32 251	0.62 202	0.45 242	1.01 221	0.87 196	1.01 291	0.91 176	0.95 267	0.58 192	0.77 214	0.66 249	0.25 280	0.24 308	0.27 296	0.33 343	0.25 264	0.26 269

RASNet	0.57 246	0.24 144	0.61 213	0.39 64	0.23 59	0.71 244	0.40 200	1.02 223	0.93 228	0.77 169	1.05 241	1.05 293	0.98 332	0.99 290	1.03 322	0.16 101	0.14 177	0.14 15	0.17 162	0.15 69	0.14 52

LL-Strereo	0.58 257	0.29 236	0.83 291	0.48 254	0.35 277	0.39 101	0.48 255	1.04 229	0.99 258	0.87 223	0.79 118	1.08 302	1.15 351	1.35 345	0.51 203	0.18 162	0.15 197	0.22 236	0.19 213	0.17 132	0.21 215

HGLStereo	0.58 257	0.30 250	0.65 231	0.51 286	0.38 289	0.78 258	0.45 242	1.07 242	0.82 176	0.89 238	1.16 276	0.88 248	0.91 319	0.80 226	0.74 264	0.21 232	0.21 284	0.20 182	0.18 188	0.19 191	0.22 230

FADNet-RVC-Resample	0.58 257	0.35 274	1.34 354	0.50 274	0.34 272	0.73 248	0.43 232	1.09 250	0.96 246	0.83 195	0.87 161	0.76 213	0.66 226	0.77 214	0.52 207	0.19 197	0.18 253	0.26 288	0.27 314	0.28 286	0.29 291

FADNet_RVC	0.58 257	0.39 292	1.26 343	0.45 205	0.32 251	0.55 170	0.34 121	1.12 256	0.90 214	0.68 122	0.90 170	0.61 133	0.71 255	1.03 301	0.80 278	0.21 232	0.18 253	0.27 296	0.23 277	0.33 309	0.30 295

mmx	0.59 261	0.28 226	0.68 244	0.39 64	0.26 135	0.56 175	0.40 200	1.24 296	1.06 283	0.76 161	0.98 205	0.71 178	0.55 172	1.25 327	1.46 356	0.21 232	0.16 218	0.25 274	0.21 250	0.24 255	0.22 230

xxx	0.59 261	0.28 226	0.68 244	0.39 64	0.26 135	0.56 175	0.40 200	1.24 296	1.06 283	0.76 161	0.98 205	0.71 178	0.55 172	1.25 327	1.46 356	0.21 232	0.16 218	0.25 274	0.21 250	0.24 255	0.22 230

CRFU-Net	0.59 261	0.29 236	0.62 218	0.47 246	0.31 233	1.20 346	0.51 271	1.19 280	0.59 77	1.05 309	1.00 218	1.06 297	0.87 310	0.83 237	0.77 269	0.22 248	0.19 270	0.18 120	0.16 120	0.19 191	0.20 199

TDLM	0.59 261	0.35 274	0.57 197	0.53 307	0.32 251	0.67 235	0.72 331	1.09 250	1.03 273	0.84 201	1.11 261	0.84 235	0.71 255	0.96 277	0.61 239	0.28 302	0.18 253	0.26 288	0.22 268	0.27 279	0.21 215

CVANet_RVC	0.59 261	0.35 274	0.54 183	0.49 263	0.33 262	0.70 241	0.67 319	1.12 256	0.97 251	0.88 231	1.05 241	1.01 282	0.72 262	0.94 269	0.55 221	0.30 316	0.20 278	0.28 306	0.26 310	0.32 305	0.23 249

AANet_RVC	0.59 261	0.35 274	0.68 244	0.47 246	0.28 185	0.57 185	0.47 250	1.04 229	1.28 338	0.87 223	1.33 310	0.86 241	0.63 211	1.16 318	0.89 290	0.19 197	0.13 145	0.15 44	0.14 73	0.18 157	0.20 199

NOSS_ROB	0.59 261	0.40 300	0.42 62	0.45 205	0.31 233	0.79 264	0.53 280	1.09 250	1.12 303	0.69 125	0.92 182	0.77 218	0.63 211	0.81 230	0.52 207	0.39 356	0.38 366	0.44 358	0.42 366	0.38 330	0.36 322

pcwnet_v2	0.60 268	0.29 236	0.89 308	0.46 228	0.36 282	0.62 202	0.38 176	1.33 329	1.24 331	1.02 295	1.27 301	0.71 178	0.59 196	0.71 187	0.51 203	0.28 302	0.21 284	0.24 263	0.23 277	0.29 288	0.30 295

PS-NSSS	0.60 268	0.46 318	0.68 244	0.43 172	0.34 272	0.66 226	0.57 295	1.05 235	0.91 220	0.80 185	1.28 302	0.72 194	0.67 235	0.89 254	0.61 239	0.32 324	0.26 325	0.40 353	0.27 314	0.35 321	0.29 291

DLCB_ROB	0.60 268	0.29 236	0.53 171	0.50 274	0.33 262	0.76 257	0.51 271	1.02 223	0.94 235	1.07 318	1.16 276	1.21 320	0.73 266	0.98 286	0.75 266	0.21 232	0.20 278	0.22 236	0.23 277	0.22 233	0.20 199

CBFPSM	0.61 271	0.25 173	1.41 359	0.39 64	0.27 164	1.10 328	0.67 319	0.83 164	0.84 182	0.82 190	0.81 134	1.33 336	0.85 303	0.72 191	0.86 286	0.16 101	0.15 197	0.15 44	0.17 162	0.17 132	0.23 249

ssnet_v2	0.61 271	0.29 236	0.69 252	0.45 205	0.30 223	0.93 299	0.62 311	1.20 283	1.03 273	0.97 280	0.81 134	0.98 273	0.67 235	0.84 241	0.97 313	0.26 285	0.23 300	0.23 250	0.24 291	0.20 206	0.21 215

HBP-ISP	0.61 271	0.47 324	0.45 89	0.46 228	0.33 262	0.79 264	0.29 60	1.15 267	1.05 279	0.85 211	1.18 285	0.67 170	0.71 255	0.92 263	0.57 227	0.37 350	0.38 366	0.47 364	0.41 364	0.39 334	0.32 305

dad	0.61 271	0.53 331	0.72 263	0.44 193	0.31 233	0.64 215	0.37 163	0.85 169	1.28 338	1.05 309	1.17 281	1.18 318	0.61 204	0.70 182	0.54 219	0.36 346	0.23 300	0.37 344	0.21 250	0.31 299	0.23 249

SACVNet	0.61 271	0.36 282	0.67 237	0.57 328	0.37 284	0.65 221	0.47 250	1.16 269	0.80 159	1.04 304	1.06 247	1.02 284	0.81 293	0.99 290	0.57 227	0.28 302	0.21 284	0.25 274	0.24 291	0.30 295	0.39 331

StereoDRNet-Refined	0.61 271	0.33 265	0.63 222	0.47 246	0.31 233	0.94 301	0.41 220	1.04 229	0.97 251	1.15 333	1.13 269	1.00 278	0.74 268	0.93 266	0.93 303	0.18 162	0.13 145	0.22 236	0.21 250	0.20 206	0.21 215
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
FADNet-RVC	0.62 277	0.56 345	1.29 348	0.47 246	0.39 298	0.63 207	0.40 200	1.16 269	0.91 220	0.71 138	0.86 155	1.04 290	0.55 172	0.99 290	0.78 270	0.27 294	0.26 325	0.28 306	0.29 324	0.32 305	0.31 302

NVstereo2D	0.62 277	0.32 259	0.82 287	0.50 274	0.44 323	0.88 292	0.48 255	1.12 256	1.17 321	0.67 115	0.90 170	0.90 255	0.69 245	1.02 299	0.69 256	0.33 332	0.16 218	0.29 314	0.20 232	0.43 344	0.46 360

CBMV_ROB	0.62 277	0.39 292	0.41 54	0.41 110	0.28 185	0.86 289	0.28 53	1.06 240	1.02 269	0.95 265	1.33 310	0.81 232	0.84 299	0.94 269	0.56 223	0.37 350	0.37 365	0.43 356	0.40 359	0.33 309	0.32 305

FADNet	0.63 280	0.53 331	1.20 339	0.46 228	0.44 323	0.66 226	0.41 220	1.24 296	1.07 290	0.70 129	0.84 144	0.98 273	0.65 224	0.87 247	0.54 219	0.29 309	0.30 338	0.27 296	0.30 325	0.48 354	0.36 322

1111x	0.64 281	0.23 125	0.61 213	0.39 64	0.21 27	0.68 239	0.46 245	1.32 326	1.03 273	0.76 161	1.02 224	0.95 267	0.72 262	1.13 312	2.15 379	0.18 162	0.18 253	0.18 120	0.19 213	0.20 206	0.19 172

SGM-Forest	0.65 282	0.33 265	0.43 79	0.44 193	0.30 223	1.01 317	0.54 286	1.13 262	1.09 301	1.11 329	1.21 288	1.10 309	0.76 280	0.99 290	0.71 259	0.32 324	0.33 357	0.33 334	0.30 325	0.30 295	0.28 286
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
fast-acv-ft	0.66 283	0.32 259	0.80 281	0.46 228	0.34 272	1.26 349	0.50 268	0.91 184	1.00 262	1.05 309	1.36 316	1.28 325	0.84 299	0.81 230	0.90 296	0.22 248	0.24 308	0.23 250	0.23 277	0.21 215	0.22 230

Wz-Net-LNSev-Ref	0.67 284	0.30 250	1.20 339	0.42 135	0.31 233	1.00 313	0.58 302	1.16 269	1.07 290	1.01 291	1.25 294	1.08 302	0.75 271	1.18 321	1.03 322	0.20 217	0.12 89	0.16 61	0.13 52	0.22 233	0.22 230

StereoDRNet	0.67 284	0.35 274	0.82 287	0.53 307	0.44 323	1.03 321	0.53 280	1.51 360	1.06 283	1.13 331	0.91 176	1.07 301	0.74 268	0.87 247	0.95 308	0.24 268	0.19 270	0.25 274	0.23 277	0.27 279	0.22 230

PSMNet_ROB	0.67 284	0.39 292	0.76 274	0.57 328	0.43 318	1.00 313	0.85 356	1.25 302	0.93 228	0.82 190	1.04 238	1.08 302	0.64 218	0.89 254	1.02 321	0.29 309	0.21 284	0.31 324	0.31 334	0.27 279	0.25 264

DRN-Test	0.68 287	0.34 270	0.77 277	0.52 300	0.40 301	1.14 336	0.61 309	1.56 367	1.04 277	1.18 335	1.10 257	1.05 293	0.72 262	0.82 235	1.01 317	0.24 268	0.18 253	0.26 288	0.25 302	0.26 270	0.23 249

CBMV	0.68 287	0.37 284	0.50 137	0.43 172	0.26 135	1.00 313	0.71 327	1.17 275	1.16 318	1.24 344	1.29 306	1.06 297	0.86 307	0.98 286	0.75 266	0.29 309	0.30 338	0.34 336	0.30 325	0.26 270	0.27 277
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
iinet-f	0.69 289	0.29 236	2.34 390	0.41 110	0.31 233	1.16 340	0.58 302	0.87 172	0.85 186	0.86 221	1.17 281	1.04 290	0.83 296	0.76 207	1.26 345	0.21 232	0.18 253	0.17 89	0.16 120	0.21 215	0.21 215

GASNet	0.70 290	0.77 367	1.16 336	0.71 369	0.49 342	0.62 202	0.48 255	1.12 256	1.05 279	0.98 283	0.84 144	0.94 266	0.82 294	1.41 349	0.85 285	0.33 332	0.22 293	0.29 314	0.28 320	0.44 347	0.26 269

PA-Net	0.70 290	0.46 318	0.96 318	0.51 286	0.53 351	0.94 301	0.73 336	1.14 264	1.15 316	0.83 195	0.90 170	0.88 248	0.76 280	1.19 322	0.96 310	0.25 280	0.41 375	0.29 314	0.44 367	0.27 279	0.39 331
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MaskLacGwcNet_RVC	0.71 292	0.84 374	0.80 281	0.55 322	0.38 289	1.38 355	0.57 295	1.07 242	0.81 168	0.90 245	0.94 187	0.95 267	0.54 169	1.01 296	0.61 239	0.41 361	0.30 338	0.57 377	0.31 334	0.86 383	0.39 331

DISCO	0.72 293	0.27 213	0.72 263	0.45 205	0.31 233	1.12 333	0.53 280	1.32 326	1.25 333	0.84 201	1.07 249	1.52 361	0.87 310	1.82 375	1.08 334	0.20 217	0.15 197	0.18 120	0.16 120	0.24 255	0.24 257

APVNet	0.73 294	0.39 292	1.01 325	0.58 333	0.45 330	1.16 340	0.68 322	1.47 356	0.87 196	0.84 201	1.15 273	1.04 290	0.84 299	1.14 314	1.18 340	0.27 294	0.28 332	0.32 329	0.31 334	0.29 288	0.32 305

GwcNet	0.73 294	0.39 292	1.37 356	0.53 307	0.43 318	1.10 328	0.52 277	1.27 309	1.19 326	1.05 309	1.41 324	1.06 297	0.86 307	0.98 286	1.01 317	0.26 285	0.24 308	0.24 263	0.23 277	0.23 247	0.28 286

NaN_ROB	0.73 294	0.46 318	0.89 308	0.52 300	0.34 272	0.98 310	1.11 373	1.28 314	1.20 328	1.27 348	0.96 195	1.08 302	0.79 286	1.34 344	0.78 270	0.24 268	0.30 338	0.23 250	0.24 291	0.23 247	0.26 269

XPNet_ROB	0.73 294	0.38 288	0.80 281	0.53 307	0.40 301	0.80 270	0.83 352	1.21 286	0.96 246	1.37 353	1.17 281	1.37 343	0.87 310	1.14 314	0.99 315	0.33 332	0.25 316	0.27 296	0.24 291	0.31 299	0.29 291

ETE_ROB	0.73 294	0.52 329	0.93 312	0.57 328	0.37 284	0.80 270	0.86 357	1.19 280	0.95 239	1.20 337	1.22 290	1.39 348	0.86 307	1.07 304	0.88 288	0.27 294	0.21 284	0.31 324	0.27 314	0.34 315	0.35 319

Syn2CoEx	0.74 299	0.55 343	1.17 337	0.66 355	0.45 330	0.89 295	0.56 293	1.54 362	1.15 316	0.95 265	1.35 315	1.03 286	1.03 335	0.96 277	0.89 290	0.31 319	0.27 327	0.29 314	0.24 291	0.23 247	0.27 277

DANet	0.74 299	0.47 324	0.98 323	0.60 337	0.41 306	0.92 298	0.41 220	1.02 223	0.87 196	1.22 340	1.22 290	1.33 336	0.88 314	1.26 330	1.37 352	0.27 294	0.24 308	0.31 324	0.25 302	0.37 328	0.36 322
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANet	0.74 299	0.38 288	0.63 222	0.54 316	0.35 277	1.01 317	0.95 364	1.15 267	0.95 239	1.09 323	2.00 369	1.14 315	0.92 321	1.29 335	0.75 266	0.25 280	0.27 327	0.27 296	0.23 277	0.32 305	0.24 257

NCCL2	0.74 299	0.45 313	0.77 277	0.65 352	0.45 330	0.97 306	1.16 378	1.16 269	1.02 269	1.00 289	0.98 205	1.48 355	0.88 314	0.99 290	0.89 290	0.31 319	0.27 327	0.39 350	0.39 355	0.33 309	0.34 316

Wz-Net-LNSev	0.75 303	0.54 337	1.59 369	0.51 286	0.41 306	1.16 340	0.79 346	1.27 309	1.13 309	1.04 304	1.14 271	1.11 311	0.94 326	0.93 266	1.00 316	0.24 268	0.22 293	0.21 224	0.19 213	0.26 270	0.27 277

FINET	0.75 303	0.45 313	1.38 357	0.48 254	0.46 338	0.98 310	1.00 368	1.22 292	1.69 375	0.91 252	1.25 294	0.74 202	0.74 268	1.09 308	0.82 281	0.37 350	0.31 346	0.27 296	0.24 291	0.35 321	0.34 316

FAT-Stereo	0.75 303	0.34 270	0.81 286	0.51 286	0.38 289	0.78 258	0.63 314	1.39 339	1.32 345	1.05 309	1.40 322	1.58 366	1.14 349	0.92 263	0.91 299	0.29 309	0.28 332	0.28 306	0.23 277	0.28 286	0.41 342

S-Stereo	0.76 306	0.36 282	1.10 330	0.57 328	0.46 338	0.83 281	0.59 305	1.31 321	1.62 371	0.98 283	1.41 324	1.11 311	0.93 323	0.85 243	1.07 332	0.27 294	0.31 346	0.28 306	0.25 302	0.33 309	0.50 367

RYNet	0.76 306	0.37 284	0.74 271	0.54 316	0.67 372	1.35 353	0.68 322	1.28 314	1.21 330	1.10 326	0.90 170	1.31 329	0.94 326	1.01 296	1.30 347	0.22 248	0.16 218	0.27 296	0.23 277	0.43 344	0.45 356

LALA_ROB	0.76 306	0.46 318	0.86 299	0.55 322	0.41 306	1.00 313	0.93 363	1.25 302	1.13 309	1.23 342	1.15 273	1.55 363	0.80 290	1.11 311	0.96 310	0.33 332	0.23 300	0.35 337	0.30 325	0.35 321	0.32 305

edge stereo	0.79 309	0.40 300	0.82 287	0.52 300	0.44 323	0.83 281	0.58 302	1.34 331	1.08 295	1.30 349	1.38 320	1.79 371	1.13 348	1.15 317	0.92 301	0.34 339	0.32 352	0.42 355	0.28 320	0.33 309	0.39 331

DGSMNet	0.80 310	0.58 349	1.42 360	0.61 341	0.65 369	0.94 301	0.75 340	1.35 332	1.16 318	0.88 231	1.26 297	1.00 278	0.75 271	1.07 304	0.89 290	0.36 346	0.31 346	0.41 354	0.40 359	0.60 375	0.59 379

RP	0.80 310	0.38 288	0.73 267	0.67 357	0.59 362	0.82 278	0.57 295	1.21 286	1.28 338	1.03 298	1.68 352	1.45 350	1.49 372	1.08 307	0.90 296	0.36 346	0.31 346	0.37 344	0.30 325	0.36 325	0.36 322

Wz-Net-MNSev	0.81 312	0.42 308	1.64 375	0.51 286	0.41 306	1.46 359	0.95 364	1.24 296	1.26 336	1.31 350	1.25 294	1.17 317	0.83 296	1.21 326	1.06 330	0.22 248	0.19 270	0.24 263	0.23 277	0.29 288	0.26 269

RGC	0.82 313	0.62 355	0.80 281	0.67 357	0.66 371	0.91 297	0.59 305	1.35 332	1.09 301	1.12 330	1.46 335	1.50 357	1.09 342	1.28 333	0.97 313	0.34 339	0.30 338	0.48 367	0.40 359	0.38 330	0.38 330

NCC-stereo	0.82 313	0.43 310	0.87 304	0.63 347	0.68 373	0.88 292	0.72 331	1.60 373	1.12 303	0.95 265	1.41 324	1.37 343	1.37 364	1.26 330	0.94 305	0.32 324	0.30 338	0.37 344	0.49 376	0.34 315	0.35 319

Nwc_Net	0.82 313	0.40 300	0.86 299	0.62 345	0.56 355	1.04 323	0.57 295	1.72 381	1.08 295	0.93 256	1.88 364	1.44 349	1.24 356	1.19 322	0.94 305	0.31 319	0.25 316	0.36 340	0.39 355	0.31 299	0.31 302

Abc-Net	0.82 313	0.43 310	0.87 304	0.63 347	0.68 373	0.88 292	0.72 331	1.60 373	1.12 303	0.95 265	1.41 324	1.37 343	1.37 364	1.26 330	0.94 305	0.32 324	0.30 338	0.37 344	0.49 376	0.34 315	0.35 319
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
GANetREF_RVC	0.82 313	0.77 367	0.95 317	0.68 361	0.43 318	1.15 338	1.06 371	1.19 280	1.20 328	1.03 298	1.02 224	1.10 309	0.89 316	1.20 325	0.78 270	0.49 369	0.39 370	0.58 378	0.39 355	0.69 378	0.49 365
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
Anonymous Stereo	0.82 313	0.59 351	2.10 386	0.59 335	0.58 360	0.68 239	1.42 394	1.05 235	1.07 290	1.03 298	1.02 224	0.86 241	0.65 224	1.33 343	1.36 351	0.32 324	0.31 346	0.31 324	0.33 343	0.34 315	0.39 331

stereogan	0.83 319	0.33 265	0.89 308	0.61 341	0.51 347	1.80 378	0.50 268	1.41 345	1.39 352	1.05 309	1.47 337	1.56 365	1.04 337	1.32 342	0.87 287	0.29 309	0.29 334	0.29 314	0.25 302	0.39 334	0.40 337

STTRV1_RVC	0.83 319	0.60 353	1.19 338	0.67 357	0.81 377	1.12 333	0.63 314	1.37 338	1.12 303	0.98 283	1.34 314	1.08 302	0.95 328	1.28 333	0.90 296	0.57 379	0.25 316	0.44 358	0.39 355	0.60 375	0.41 342

Anonymous_2	0.84 321	0.45 313	0.66 233	0.41 110	0.45 330	0.82 278	0.53 280	0.81 158	0.81 168	0.73 146	0.61 66	0.91 261	0.76 280	0.77 214	0.61 239	0.51 372	0.55 388	0.54 375	4.92 423	0.54 367	0.42 346

ccnet	0.84 321	0.59 351	0.86 299	0.56 325	0.60 365	1.11 332	0.72 331	1.44 352	0.97 251	1.15 333	1.44 331	1.28 325	0.95 328	1.01 296	1.33 350	0.49 369	0.43 379	0.50 372	0.47 369	0.52 365	0.48 364

psmorigin	0.84 321	0.53 331	2.21 388	0.50 274	0.41 306	0.86 289	0.57 295	1.08 247	0.90 214	1.50 358	1.42 328	1.50 357	1.09 342	1.29 335	1.03 322	0.32 324	0.33 357	0.27 296	0.27 314	0.34 315	0.45 356

ADCRef	0.84 321	0.46 318	1.60 372	0.52 300	0.45 330	1.08 327	0.52 277	1.13 262	1.03 273	1.22 340	1.43 330	0.87 245	0.93 323	0.91 261	3.35 394	0.19 197	0.16 218	0.23 250	0.23 277	0.23 247	0.22 230

CC-Net-ROB	0.84 321	1.01 384	0.93 312	0.60 337	0.45 330	1.25 348	0.71 327	1.20 283	1.05 279	0.84 201	1.24 293	0.90 255	0.78 285	1.14 314	0.70 257	0.48 368	0.34 360	1.71 395	0.38 353	0.78 381	0.40 337

aanetorigin	0.85 326	0.58 349	1.98 383	0.50 274	0.40 301	0.66 226	0.70 325	0.72 115	1.01 264	2.44 394	2.00 369	1.32 331	1.25 357	0.96 277	1.16 339	0.20 217	0.19 270	0.20 182	0.20 232	0.27 279	0.33 314

AF-Net	0.85 326	0.41 304	0.87 304	0.66 355	0.54 353	0.96 305	0.52 277	1.66 377	1.37 349	1.03 298	2.04 371	1.46 351	1.36 362	1.19 322	1.05 329	0.34 339	0.24 308	0.39 350	0.28 320	0.31 299	0.26 269

SQANet	0.87 328	0.76 366	0.76 274	1.16 389	0.99 386	1.10 328	0.51 271	1.12 256	0.85 186	0.93 256	1.05 241	1.03 286	0.76 280	1.07 304	0.70 257	0.79 385	0.25 316	1.04 389	0.36 348	1.56 393	0.70 382

CSAN	0.88 329	0.52 329	0.93 312	0.61 341	0.42 315	1.19 345	1.11 373	1.27 309	1.48 362	1.37 353	1.44 331	1.37 343	1.30 359	1.46 356	1.01 317	0.39 356	0.31 346	0.36 340	0.37 350	0.35 321	0.36 322

SDNR	0.89 330	0.39 292	1.66 378	0.42 135	0.39 298	3.35 406	0.32 104	0.95 203	1.05 279	1.05 309	2.12 372	0.62 139	0.71 255	1.40 346	0.78 270	0.53 374	0.56 389	0.36 340	0.27 314	0.46 351	0.50 367

PWC_ROB	0.92 331	0.57 346	1.64 375	0.53 307	0.33 262	0.93 299	0.39 189	1.42 350	1.51 364	1.66 367	2.57 383	1.18 318	1.11 344	1.50 358	1.54 363	0.26 285	0.18 253	0.28 306	0.20 232	0.30 295	0.32 305

UDG	0.93 332	1.03 385	0.75 273	1.00 382	0.97 384	1.02 319	0.57 295	1.18 277	1.01 264	0.93 256	1.02 224	1.32 331	1.03 335	0.88 253	0.92 301	0.55 378	0.33 357	1.82 397	0.41 364	1.20 391	0.74 383

RTSC	0.93 332	0.54 337	1.59 369	0.56 325	0.40 301	1.17 344	0.55 290	1.44 352	1.82 379	1.53 360	1.26 297	1.15 316	0.82 294	1.70 369	2.44 383	0.26 285	0.20 278	0.23 250	0.24 291	0.31 299	0.32 305

DeepPrunerF	0.93 332	0.55 343	3.88 398	0.70 367	0.81 377	0.72 247	0.74 338	1.28 314	1.97 382	0.95 265	1.02 224	0.87 245	0.85 303	1.16 318	1.07 332	0.35 344	0.29 334	0.43 356	0.40 359	0.31 299	0.33 314

PWCDC_ROB	0.93 332	0.54 337	0.97 322	0.78 376	0.41 306	1.03 321	0.42 225	1.39 339	2.34 391	1.04 304	3.73 402	0.80 230	1.12 346	1.29 335	1.04 327	0.37 350	0.22 293	0.24 263	0.20 232	0.36 325	0.31 302

FBW_ROB	0.94 336	0.54 337	1.03 327	0.56 325	0.42 315	1.16 340	0.76 341	1.56 367	1.41 353	1.38 355	1.33 310	1.47 353	1.07 340	2.94 400	1.14 338	0.26 285	0.32 352	0.45 360	0.30 325	0.34 315	0.30 295

G-Net	0.95 337	0.48 326	1.13 333	0.67 357	0.49 342	2.07 384	0.63 314	1.02 223	0.90 214	1.77 373	2.62 386	1.28 325	1.60 375	1.09 308	1.06 330	0.37 350	0.30 338	0.35 337	0.25 302	0.46 351	0.45 356

PASM	0.96 338	0.71 364	2.05 385	0.72 370	0.72 376	0.84 286	0.92 360	1.14 264	1.34 348	1.25 345	1.22 290	1.34 339	1.07 340	1.31 340	1.11 335	0.53 374	0.57 390	0.59 379	0.67 387	0.56 374	0.57 378

PDISCO_ROB	0.96 338	0.51 327	1.13 333	1.03 385	1.00 387	1.81 379	0.77 342	1.72 381	1.60 369	1.09 323	1.19 286	1.34 339	0.80 290	1.62 363	1.01 317	0.58 380	0.22 293	0.45 360	0.40 359	0.50 359	0.41 342

XQC	0.97 340	0.70 361	1.54 367	0.70 367	0.55 354	1.48 361	0.81 348	1.41 345	1.57 367	1.21 338	1.12 263	1.33 336	1.04 337	1.55 360	2.00 376	0.39 356	0.25 316	0.37 344	0.32 337	0.55 369	0.49 365

MDST_ROB	0.97 340	0.29 236	1.02 326	0.64 350	0.43 318	2.64 393	0.82 350	1.68 379	1.18 325	2.89 399	1.82 361	0.97 271	0.75 271	1.83 376	0.89 290	0.26 285	0.22 293	0.32 329	0.28 320	0.26 270	0.26 269

anonymity	0.98 342	0.89 376	1.06 329	0.93 381	1.04 391	0.97 306	0.82 350	1.33 329	0.93 228	1.08 319	0.98 205	1.02 284	0.95 328	1.02 299	0.93 303	0.96 391	0.96 411	0.90 386	0.91 396	0.92 385	0.95 390

SHD	0.98 342	0.54 337	1.30 350	0.63 347	0.50 345	1.14 336	0.50 268	1.80 385	2.20 386	1.66 367	1.39 321	1.47 353	1.21 353	1.40 346	1.80 369	0.32 324	0.27 327	0.32 329	0.34 345	0.41 338	0.44 354

Wz-Net-SNSev	0.99 344	0.80 369	3.00 392	0.57 328	0.46 338	0.94 301	1.22 383	1.40 343	1.28 338	1.04 304	1.33 310	1.46 351	0.90 318	2.06 383	1.65 366	0.26 285	0.24 308	0.25 274	0.26 310	0.33 309	0.30 295

SuperB	1.00 345	0.41 304	4.03 401	0.45 205	0.32 251	0.99 312	0.49 265	1.09 250	2.09 385	1.10 326	1.10 257	0.74 202	0.83 296	1.13 312	1.75 368	0.20 217	0.15 197	0.17 89	0.15 94	2.50 410	0.27 277

Consistency-Raft	1.01 346	0.82 370	1.27 346	0.85 378	0.97 384	0.81 275	0.83 352	1.35 332	1.61 370	1.06 317	1.66 351	1.11 311	0.93 323	0.93 266	1.11 335	0.65 382	0.75 398	0.79 383	0.91 396	1.09 390	0.79 385

SGM_RVC	1.04 347	0.30 250	0.47 107	0.41 110	0.23 59	1.73 377	0.77 342	1.63 375	1.30 343	2.39 392	1.99 368	2.64 387	1.78 382	2.22 389	1.40 353	0.28 302	0.27 327	0.27 296	0.25 302	0.25 264	0.25 264
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
test_xeample	1.06 348	0.23 125	0.51 145	0.37 37	0.22 32	0.71 244	0.39 189	1.31 321	0.92 226	0.87 223	1.08 255	0.70 177	0.64 218	0.75 198	11.43 418	0.19 197	0.16 218	0.18 120	0.17 162	0.18 157	0.19 172

MFN_U_SF_DS_RVC	1.06 348	0.61 354	1.82 380	0.69 364	0.51 347	2.62 392	1.69 403	1.28 314	1.44 357	1.39 356	1.56 344	1.34 339	0.91 319	1.68 368	0.95 308	0.38 355	0.39 370	0.46 363	0.61 386	0.41 338	0.43 350

xxxx	1.07 350	0.23 125	0.53 171	0.38 48	0.22 32	0.83 281	0.36 151	1.41 345	0.95 239	0.75 156	0.99 214	0.97 271	0.64 218	0.70 182	11.37 417	0.20 217	0.17 244	0.18 120	0.17 162	0.19 191	0.20 199

DPSNet	1.08 351	0.44 312	2.64 391	0.54 316	0.42 315	1.59 368	1.25 384	2.39 395	1.50 363	1.13 331	1.12 263	1.51 359	2.19 395	1.44 353	1.51 362	0.35 344	0.25 316	0.25 274	0.21 250	0.49 357	0.39 331

otaku	1.10 352	0.96 379	0.96 318	1.37 395	1.06 392	1.65 372	0.72 331	1.46 355	1.19 326	1.10 326	1.32 309	1.32 331	0.95 328	1.29 335	0.81 280	0.89 390	0.46 383	1.24 391	0.50 378	1.86 395	0.89 387

DDUNet	1.10 352	2.58 418	0.83 291	1.21 391	1.27 395	1.02 319	0.69 324	1.17 275	0.95 239	0.98 283	1.26 297	1.28 325	0.84 299	0.97 284	0.79 277	0.85 388	0.40 373	2.00 400	0.60 385	1.34 392	0.94 388

ADCL	1.10 352	0.42 308	1.57 368	0.51 286	0.41 306	1.71 376	0.92 360	1.36 336	1.45 358	1.33 351	1.56 344	1.22 323	1.26 358	1.45 354	5.27 407	0.22 248	0.19 270	0.25 274	0.25 302	0.29 288	0.29 291

ADCPNet	1.11 355	0.53 331	3.26 396	0.55 322	0.44 323	1.47 360	0.83 352	1.21 286	1.17 321	1.26 347	1.42 328	1.67 369	1.12 346	1.48 357	3.86 400	0.30 316	0.29 334	0.30 323	0.32 337	0.37 328	0.37 328

MFN_U_SF_RVC	1.14 356	0.63 356	2.33 389	0.69 364	0.46 338	2.04 383	0.70 325	1.90 386	1.37 349	1.62 363	1.56 344	1.94 376	1.36 362	1.73 371	1.90 371	0.41 361	0.38 366	0.45 360	0.48 373	0.45 348	0.47 362

Ntro	1.15 357	1.00 383	1.00 324	1.49 396	1.20 394	1.69 375	0.81 348	1.39 339	1.25 333	1.01 291	1.28 302	1.31 329	1.00 333	1.31 340	0.89 290	1.10 396	0.43 379	1.36 392	0.51 379	1.95 397	0.99 393

SAMSARA	1.15 357	0.69 360	1.44 362	1.09 388	0.93 380	2.10 386	1.87 410	1.64 376	1.47 361	1.64 365	1.21 288	2.06 378	1.14 349	1.61 362	1.50 361	0.39 356	0.45 381	0.36 340	0.38 353	0.50 359	0.51 371

SANet	1.15 357	0.45 313	1.40 358	0.50 274	0.32 251	1.54 367	1.21 381	1.49 357	3.35 403	1.61 362	2.41 379	2.32 384	1.80 383	1.57 361	1.27 346	0.28 302	0.25 316	0.26 288	0.24 291	0.36 325	0.32 305

MFMNet_re	1.17 360	0.99 381	1.31 351	1.02 384	0.95 382	1.32 351	1.32 387	1.44 352	1.58 368	1.72 372	1.70 355	1.21 320	1.57 374	1.16 318	1.04 327	0.88 389	0.76 400	0.79 383	0.75 391	0.90 384	0.94 388

ADCP+	1.18 361	0.37 284	3.09 393	0.50 274	0.52 349	1.48 361	0.61 309	1.32 326	1.07 290	1.21 338	1.16 276	1.08 302	1.11 344	1.63 364	7.17 412	0.20 217	0.16 218	0.24 263	0.22 268	0.29 288	0.22 230

ADCMid	1.22 362	0.57 346	3.17 395	0.54 316	0.44 323	1.07 326	0.77 342	1.31 321	1.13 309	2.14 387	1.48 338	1.49 356	1.47 371	1.65 366	5.30 408	0.26 285	0.24 308	0.29 314	0.32 337	0.38 330	0.36 322

WCMA_ROB	1.22 362	0.39 292	0.93 312	0.51 286	0.45 330	1.44 358	0.79 346	1.20 283	1.30 343	2.99 405	3.94 406	3.30 398	2.17 394	1.42 350	1.31 348	0.46 364	0.35 362	0.35 337	0.37 350	0.41 338	0.42 346

Wz-Net-TNSev	1.23 364	1.24 390	5.25 406	0.51 286	0.43 318	1.49 364	1.09 372	1.58 370	1.42 355	1.25 345	1.26 297	1.58 366	1.52 373	1.97 380	1.95 372	0.33 332	0.32 352	0.26 288	0.30 325	0.41 338	0.43 350

222	1.25 365	0.23 125	0.53 171	0.38 48	0.23 59	0.78 258	0.37 163	1.41 345	0.93 228	0.97 280	1.13 269	0.74 202	0.71 255	0.74 193	14.86 421	0.20 217	0.16 218	0.17 89	0.16 120	0.18 157	0.20 199

MSMD_ROB	1.25 365	0.51 327	0.64 226	0.60 337	0.50 345	1.66 373	0.67 319	1.26 304	1.26 336	2.64 396	3.82 403	3.06 394	3.20 407	1.45 354	0.91 299	0.46 364	0.41 375	0.49 370	0.51 379	0.47 353	0.45 356

AnyNet_C32	1.27 367	0.72 365	3.33 397	0.59 335	0.56 355	1.51 365	1.53 396	1.27 309	1.28 338	1.52 359	1.48 338	1.38 347	1.23 355	1.64 365	5.26 406	0.30 316	0.29 334	0.29 314	0.34 345	0.38 330	0.44 354

pmcnn	1.27 367	0.31 257	1.14 335	0.41 110	0.23 59	0.97 306	0.71 327	1.23 295	1.32 345	1.83 376	2.34 376	11.25 422	0.89 316	1.04 302	0.96 310	0.15 68	0.12 89	0.12 2	0.10 11	0.15 69	0.16 103

WZ-Net	1.29 369	0.64 357	5.42 407	0.64 350	0.52 349	1.37 354	1.29 386	1.41 345	1.77 378	1.56 361	1.69 354	1.74 370	1.41 366	2.50 395	2.16 380	0.28 302	0.21 284	0.23 250	0.25 302	0.39 334	0.41 342

SPS-STEREO	1.29 369	0.94 378	1.10 330	1.05 387	1.03 390	1.48 361	0.91 358	1.57 369	1.24 331	2.13 384	1.90 365	1.94 376	1.46 369	1.77 372	1.64 365	0.97 392	0.94 410	0.90 386	0.89 395	0.96 387	0.97 391
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
NVStereoNet_ROB	1.31 371	0.96 379	1.33 353	0.90 380	0.92 379	1.15 338	1.05 370	1.49 357	1.62 371	1.63 364	2.51 381	2.31 382	1.62 376	2.16 388	1.42 354	0.81 387	0.73 394	0.79 383	1.02 400	0.73 379	0.97 391
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
PVD	1.34 372	0.70 361	1.42 360	0.78 376	0.65 369	1.68 374	0.91 358	2.12 391	3.01 398	2.25 389	2.35 378	1.90 375	1.99 389	1.98 381	2.14 378	0.40 360	0.38 366	0.49 370	0.37 350	0.51 362	0.67 381

MSC_U_SF_DS_RVC	1.38 373	0.91 377	2.11 387	0.89 379	0.57 359	4.27 412	1.79 407	1.55 363	2.00 384	1.64 365	1.85 363	1.83 372	1.44 368	1.89 379	1.49 360	0.49 369	0.40 373	0.56 376	0.58 383	0.75 380	0.52 373

MeshStereo	1.38 373	0.45 313	0.58 199	0.45 205	0.35 277	1.63 371	0.60 307	2.07 388	1.43 356	4.49 414	3.32 398	4.67 405	2.08 391	2.08 385	1.32 349	0.36 346	0.36 364	0.37 344	0.32 337	0.32 305	0.34 316
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
AAGNet	1.40 375	0.20 57	0.52 164	0.45 205	0.26 135	0.29 38	0.29 60	0.67 72	0.71 119	0.97 280	0.86 155	0.66 166	0.60 200	0.66 152	19.98 425	0.17 130	0.11 40	0.19 152	0.15 94	0.20 206	0.13 33

RainbowNet	1.42 376	1.53 399	1.31 351	1.93 402	1.46 396	1.52 366	1.03 369	1.67 378	1.55 365	1.23 342	1.59 347	1.54 362	1.21 353	1.40 346	1.03 322	1.70 402	0.70 393	1.82 397	0.80 393	2.11 401	1.22 398

ACVNet-4b	1.43 377	1.34 393	1.28 347	1.95 403	1.60 398	1.93 382	0.77 342	1.59 371	1.64 373	1.05 309	1.60 348	2.10 379	0.92 321	1.79 374	0.84 283	1.76 404	0.35 362	2.03 403	0.67 387	2.16 402	1.18 397

FCDSN-DC	1.43 377	0.57 346	0.69 252	0.74 372	0.59 362	1.42 357	0.65 318	1.40 343	1.41 353	3.31 409	4.42 412	4.57 404	3.01 405	1.70 369	1.19 342	0.46 364	0.42 377	0.48 367	0.47 369	0.51 362	0.51 371
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
EDNetEfficient	1.47 379	0.82 370	6.28 409	0.48 254	0.40 301	0.73 248	0.83 352	0.95 203	2.77 396	3.48 411	1.95 366	1.64 368	2.12 392	1.42 350	3.84 399	0.21 232	0.19 270	0.21 224	0.21 250	0.43 344	0.42 346

SGM+DAISY	1.52 380	0.99 381	1.61 373	1.01 383	1.02 389	1.86 381	1.19 380	1.49 357	1.38 351	2.96 403	3.00 393	2.79 390	1.94 385	1.88 377	1.62 364	0.98 393	0.97 412	0.91 388	0.91 396	0.94 386	0.99 393

ACVNet_1	1.55 381	1.36 394	1.35 355	1.96 404	1.63 399	1.83 380	0.96 366	2.09 389	1.85 380	1.43 357	1.54 342	2.31 382	1.68 379	1.42 350	1.18 340	1.76 404	0.51 387	2.05 405	0.59 384	2.24 405	1.30 402

ADCS	1.60 382	0.70 361	4.02 400	0.61 341	0.53 351	1.31 350	1.11 373	1.71 380	1.86 381	1.97 382	1.68 352	1.51 359	1.46 369	2.07 384	9.20 415	0.34 339	0.32 352	0.33 334	0.36 348	0.45 348	0.46 360

AnyNet_C01	1.63 383	1.16 388	7.38 411	0.65 352	0.56 355	2.25 388	1.53 396	1.53 361	1.46 360	1.71 371	1.95 366	1.83 372	1.41 366	2.48 393	4.42 403	0.33 332	0.32 352	0.32 329	0.34 345	0.45 348	0.50 367

DispFullNet	1.64 384	2.64 419	3.14 394	2.57 411	1.78 404	1.32 351	0.55 290	1.42 350	1.45 358	1.89 378	1.48 338	1.55 363	2.35 397	2.08 385	1.12 337	0.60 381	0.19 270	2.33 408	0.73 390	2.35 406	1.30 402

FC-DCNN	1.67 385	0.53 331	0.68 244	0.62 345	0.49 342	1.62 370	0.71 327	1.77 384	1.55 365	4.73 416	4.66 414	5.82 413	3.94 410	2.13 387	1.42 354	0.47 367	0.42 377	0.47 364	0.46 368	0.48 354	0.47 362

ACVNet_2	1.74 386	1.30 392	1.62 374	1.81 399	1.63 399	2.28 389	1.34 389	2.35 394	2.64 394	1.82 375	2.55 382	2.99 392	1.71 380	1.67 367	1.20 343	1.48 400	0.59 391	1.81 396	0.71 389	2.09 400	1.29 401

ELAS_RVC	1.76 387	0.64 357	1.20 339	0.74 372	0.59 362	2.18 387	2.53 415	2.10 390	2.85 397	3.46 410	3.41 401	3.12 395	4.11 411	2.69 398	2.53 388	0.54 377	0.47 384	0.51 374	0.48 373	0.55 369	0.55 376
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.77 388	0.64 357	1.10 330	0.72 370	0.58 360	3.37 407	1.76 405	2.54 396	2.57 393	3.77 412	3.96 407	2.83 391	3.44 408	2.34 392	2.73 390	0.53 374	0.47 384	0.50 372	0.48 373	0.55 369	0.55 376
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-7	1.96 389	1.24 390	1.52 364	1.28 393	1.06 392	2.92 402	1.64 401	3.32 403	3.05 401	2.28 390	3.32 398	3.19 397	2.38 398	3.39 402	2.49 387	1.02 394	0.92 406	1.06 390	1.04 402	1.05 389	0.99 393

IMH-64-1	1.96 389	1.64 404	1.26 343	2.26 408	1.91 407	2.30 390	1.35 390	2.99 399	2.29 387	1.70 369	2.79 390	2.47 385	1.66 377	2.33 390	1.95 372	2.07 407	0.74 396	2.44 409	1.04 402	2.40 407	1.59 408

IMH-64	1.96 389	1.64 404	1.26 343	2.26 408	1.91 407	2.30 390	1.35 390	2.99 399	2.29 387	1.70 369	2.79 390	2.47 385	1.66 377	2.33 390	1.95 372	2.07 407	0.74 396	2.44 409	1.04 402	2.40 407	1.59 408

RTS	2.03 392	1.03 385	11.50 416	0.68 361	0.63 367	2.71 394	1.56 398	1.55 363	2.32 389	1.93 379	2.57 383	1.32 331	1.32 360	5.20 412	4.30 401	0.31 319	0.23 300	0.29 314	0.30 325	0.41 338	0.40 337

RTSA	2.03 392	1.03 385	11.50 416	0.68 361	0.63 367	2.71 394	1.56 398	1.55 363	2.32 389	1.93 379	2.57 383	1.32 331	1.32 360	5.20 412	4.30 401	0.31 319	0.23 300	0.29 314	0.30 325	0.41 338	0.40 337

PWCK	2.06 394	1.75 407	4.11 402	1.69 397	0.93 380	3.13 405	2.86 417	2.18 392	2.41 392	2.38 391	2.33 375	2.22 380	1.85 384	3.52 404	2.20 381	1.65 401	0.73 394	1.52 394	0.83 394	1.81 394	1.02 396

Dean	2.07 395	1.39 395	1.69 379	2.17 406	1.83 406	2.75 397	1.28 385	3.49 407	3.80 407	2.13 384	3.30 397	3.18 396	1.98 388	1.78 373	1.72 367	1.73 403	0.79 404	1.99 399	0.91 396	2.17 403	1.34 405

WAO-6	2.11 396	1.52 398	1.25 342	1.73 398	1.69 403	2.72 396	1.62 400	3.15 401	3.64 404	2.01 383	3.28 396	3.52 402	2.20 396	2.59 396	2.48 386	1.31 399	0.92 406	2.04 404	1.22 411	1.89 396	1.35 406

IMH	2.15 397	1.66 406	1.29 348	2.25 407	1.92 409	2.87 400	1.33 388	3.25 402	3.04 400	1.87 377	3.33 400	3.00 393	2.03 390	2.80 399	1.95 372	2.09 409	0.78 401	2.45 411	1.05 405	2.44 409	1.62 410

LVE	2.20 398	1.47 397	1.44 362	2.06 405	1.80 405	2.79 399	1.77 406	2.96 398	3.94 409	1.95 381	4.29 411	3.47 401	1.97 386	2.48 393	1.85 370	2.06 406	0.88 405	2.06 406	1.13 407	2.17 403	1.53 407

MADNet+	2.28 399	2.56 416	10.82 414	1.25 392	0.96 383	2.77 398	1.44 395	2.34 393	1.76 377	1.36 352	1.78 360	1.84 374	1.74 381	6.33 416	4.57 405	0.67 383	0.66 392	0.59 379	0.54 382	0.84 382	0.81 386

KSHMR	2.64 400	1.96 410	1.86 382	2.69 415	2.44 413	2.88 401	2.04 411	3.46 406	6.31 413	2.51 395	3.27 395	3.39 400	1.97 386	2.59 396	2.08 377	2.48 414	1.41 416	2.80 418	1.51 414	2.98 415	2.09 413

notaker	2.87 401	2.31 414	2.01 384	3.03 417	2.60 418	2.94 403	1.82 408	3.43 405	3.06 402	2.89 399	4.21 410	6.15 416	2.71 400	3.42 403	2.90 391	2.67 417	1.18 414	3.00 419	1.67 415	3.13 416	2.26 415

WAO-8	3.00 402	1.60 401	1.52 364	1.82 400	1.65 401	5.57 414	1.35 390	4.65 415	12.37 419	2.89 399	4.04 408	4.89 408	2.78 401	3.73 406	2.44 383	1.29 397	0.93 408	2.00 400	1.16 409	2.02 398	1.23 399

Venus	3.00 402	1.60 401	1.52 364	1.82 400	1.65 401	5.57 414	1.35 390	4.65 415	12.37 419	2.89 399	4.04 408	4.89 408	2.78 401	3.73 406	2.44 383	1.29 397	0.93 408	2.00 400	1.16 409	2.02 398	1.23 399

JetBlue	3.02 404	1.39 395	7.91 412	1.17 390	1.49 397	8.53 418	7.94 420	2.82 397	1.98 383	2.15 388	2.69 388	3.32 399	3.01 405	6.66 417	3.81 398	0.79 385	0.78 401	0.75 382	0.76 392	1.04 388	1.33 404

ktn	3.02 404	2.27 413	1.85 381	2.89 416	2.54 417	3.72 408	2.14 412	3.79 410	5.33 411	2.82 398	5.09 416	5.95 414	2.54 399	3.34 401	2.58 389	2.65 416	1.44 417	2.78 417	2.03 417	2.61 412	2.10 414

TorneroNet-64	3.54 406	1.89 408	1.59 369	2.62 414	2.29 411	6.88 417	1.72 404	4.72 417	11.88 417	2.43 393	5.46 418	8.16 418	2.80 403	4.13 410	3.03 392	2.25 412	0.75 398	2.57 413	1.09 406	2.65 413	1.84 412

UNDER WATER	3.63 407	2.12 412	4.11 402	3.17 418	2.51 415	3.77 410	2.45 414	3.53 408	13.66 422	2.98 404	2.92 392	5.75 412	4.13 412	3.85 408	3.75 397	2.84 418	1.11 413	2.71 416	1.41 412	3.26 419	2.50 417

UNDER WATER-64	3.72 408	2.07 411	4.57 404	3.30 420	2.52 416	5.61 416	2.63 416	3.67 409	12.27 418	3.09 406	2.66 387	5.99 415	4.74 414	3.93 409	3.57 395	2.54 415	1.24 415	2.65 414	1.48 413	3.21 418	2.62 418

MADNet++	4.18 409	2.72 421	4.00 399	3.80 422	3.44 421	4.72 413	4.05 419	4.01 411	3.74 405	4.52 415	5.14 417	4.20 403	4.89 415	7.04 419	6.39 409	3.79 419	3.70 423	3.27 421	2.70 420	3.68 421	3.74 423

TorneroNet	4.49 410	1.92 409	1.65 377	2.60 413	2.29 411	14.95 425	1.86 409	4.86 418	19.56 433	3.10 407	7.52 421	7.00 417	2.90 404	4.48 411	3.66 396	2.24 411	0.78 401	2.68 415	1.14 408	2.79 414	1.80 411

MANE	4.73 411	0.54 337	0.77 277	0.69 364	0.60 365	10.35 420	1.67 402	8.68 421	12.66 421	6.90 420	9.43 422	11.59 423	10.59 420	8.26 420	8.41 413	0.51 372	0.45 381	0.48 367	1.02 400	0.50 359	0.50 367

SGM-ForestM	4.73 411	0.34 270	1.05 328	0.46 228	0.28 185	10.26 419	3.48 418	4.52 413	5.16 410	8.68 422	7.48 420	18.87 429	10.80 421	11.26 423	10.01 416	0.32 324	0.34 360	0.32 329	0.32 337	0.29 288	0.30 295

LSM	4.83 413	0.83 373	11.23 415	0.76 375	56.73 439	1.10 328	1.18 379	1.35 332	1.70 376	2.13 384	2.34 376	1.34 339	1.19 352	1.52 359	1.23 344	0.34 339	0.50 386	0.39 350	0.47 369	0.51 362	9.82 426

LE_ROB	4.86 414	0.27 213	9.43 413	0.45 205	0.24 80	1.61 369	0.96 366	2.05 387	17.75 429	16.36 431	4.84 415	5.17 410	19.48 431	2.05 382	15.49 422	0.17 130	0.15 197	0.16 61	0.16 120	0.20 206	0.19 172

DPSimNet_ROB	5.19 415	2.71 420	18.56 422	2.59 412	2.49 414	4.25 411	10.93 421	3.33 404	3.93 408	5.02 417	4.52 413	5.74 411	10.18 418	5.44 414	8.79 414	2.40 413	2.47 420	2.48 412	2.54 418	2.56 411	2.87 419

FADE	5.30 416	2.54 415	14.53 420	1.04 386	1.00 387	2.09 385	0.92 360	4.03 412	3.02 399	1.77 373	1.60 348	2.74 388	6.71 417	6.31 415	4.51 404	14.64 434	1.73 418	21.24 436	14.41 430	0.63 377	0.65 380

JetRed	5.38 417	6.17 423	12.68 419	2.38 410	2.85 419	12.60 424	11.17 422	4.60 414	3.74 405	3.87 413	3.85 404	4.83 406	4.13 412	6.81 418	12.18 419	2.18 410	2.95 422	2.19 407	1.98 416	3.49 420	3.01 420

tt	6.21 418	0.22 102	5.88 408	3.55 421	2.07 410	11.25 423	19.19 424	11.84 425	5.47 412	2.71 397	2.18 373	4.87 407	6.25 416	3.71 405	7.09 411	8.31 426	11.17 431	4.91 422	5.39 425	5.72 423	2.42 416

coex-ft	6.50 419	1.57 400	87.99 443	0.49 263	0.38 289	1.41 356	1.21 381	1.21 286	7.96 415	12.14 423	2.78 389	2.74 388	3.83 409	1.30 339	3.19 393	0.24 268	0.23 300	0.27 296	0.24 291	0.48 354	0.40 337

HanzoNet	6.97 420	2.57 417	4.66 405	3.29 419	2.96 420	3.75 409	2.35 413	5.08 419	7.11 414	14.46 430	13.06 423	17.69 427	22.95 433	13.72 425	6.61 410	4.36 421	1.96 419	3.14 420	2.59 419	3.88 422	3.19 421

EDNetEfficientorigin	9.96 421	1.17 389	175.17 444	0.49 263	0.37 284	1.13 335	0.74 338	1.27 309	2.70 395	3.16 408	2.49 380	2.28 381	2.15 393	1.88 377	2.27 382	0.21 232	0.19 270	0.25 274	0.20 232	0.54 367	0.53 375

ASD4	10.37 422	9.12 426	17.90 421	7.49 425	10.02 423	16.90 426	28.93 428	11.05 424	8.53 416	7.42 421	7.41 419	8.91 419	10.32 419	11.44 424	20.38 426	4.52 422	4.58 425	5.68 425	5.04 424	5.72 423	6.02 425

DGTPSM_ROB	12.12 423	8.03 424	21.12 423	8.97 426	16.81 425	10.68 421	30.77 429	9.14 422	15.23 424	6.55 418	15.49 430	9.02 420	15.13 423	9.26 421	21.71 427	4.58 423	8.60 426	5.07 423	9.26 426	5.88 425	11.06 427

DPSMNet_ROB	12.13 424	8.03 424	21.13 424	9.02 427	16.82 426	10.68 421	30.78 430	9.15 423	15.24 425	6.56 419	15.50 431	9.02 420	15.13 423	9.28 422	21.71 427	4.59 424	8.60 426	5.08 424	9.26 426	5.89 426	11.06 427

BEATNet-Init1	15.65 425	1.62 403	54.26 442	0.75 374	0.56 355	37.03 436	13.39 423	13.20 426	14.59 423	29.41 440	29.29 440	47.69 443	21.87 432	26.91 434	19.58 424	0.43 363	0.39 370	0.47 364	0.47 369	0.52 365	0.52 373

DPSM_ROB	17.80 426	18.60 428	24.24 430	20.89 429	19.49 427	25.83 429	36.10 432	21.62 433	16.41 427	13.46 425	14.26 428	19.11 430	16.15 426	20.74 427	25.59 430	9.37 428	9.23 429	9.47 428	9.81 428	13.47 427	12.09 430

DPSM	17.80 426	18.60 428	24.24 430	20.89 429	19.49 427	25.83 429	36.10 432	21.62 433	16.41 427	13.46 425	14.26 428	19.11 430	16.15 426	20.74 427	25.59 430	9.37 428	9.23 429	9.47 428	9.81 428	13.47 427	12.09 430

DLNR_Zeroshot_test	20.12 428	36.36 435	38.38 433	170.13 444	62.28 440	0.22 5	0.20 1	13.43 427	0.40 31	0.45 45	0.66 77	0.42 50	0.21 5	0.64 138	0.32 68	5.57 425	0.10 8	0.15 44	0.11 16	72.31 443	0.13 33

LRCNet_RVC	21.27 429	31.14 434	21.46 425	28.97 432	23.77 430	3.11 404	0.62 311	20.94 431	1.64 373	25.57 432	28.13 433	21.96 432	14.74 422	21.99 433	16.44 423	29.16 441	14.92 432	33.57 437	31.28 437	29.67 439	26.33 437

SPstereo	24.33 430	4.45 422	7.15 410	4.44 423	4.17 422	45.69 437	77.93 443	63.66 444	33.40 442	27.58 439	26.62 432	39.42 442	33.37 442	42.68 444	50.66 438	4.01 420	3.77 424	6.06 426	4.73 422	3.17 417	3.55 422

HaxPig	31.93 431	37.19 436	34.22 432	24.41 431	24.94 431	18.53 427	20.18 425	21.15 432	28.84 435	35.74 441	38.86 441	26.18 433	28.75 435	33.85 435	34.15 435	35.89 442	38.80 442	37.79 438	40.52 438	39.33 440	39.33 442

Anonymous_1	33.12 432	18.23 427	23.86 426	20.53 428	21.18 429	25.45 428	35.84 431	22.44 435	15.68 426	13.41 424	13.70 427	18.00 428	15.15 425	20.31 426	24.47 429	14.56 433	8.84 428	66.24 441	117.79 441	155.41 444	11.40 429

CasAABBNet	35.77 433	37.38 437	48.59 437	42.20 435	39.23 434	51.95 438	72.92 442	43.36 441	33.03 438	26.93 433	28.31 434	38.43 439	32.32 436	41.58 438	51.50 443	18.71 435	18.58 434	19.11 434	19.75 432	27.11 433	24.33 432

MyStereo03	35.83 434	37.48 439	48.64 438	42.37 437	39.41 436	51.98 439	72.91 439	43.07 438	33.07 439	27.20 436	28.81 437	38.36 436	32.60 437	41.58 438	51.47 440	18.74 436	18.61 436	19.07 430	19.77 433	27.10 430	24.35 433

MyStereo02	35.83 434	37.48 439	48.64 438	42.37 437	39.41 436	51.98 439	72.91 439	43.07 438	33.07 439	27.20 436	28.81 437	38.36 436	32.60 437	41.58 438	51.47 440	18.74 436	18.61 436	19.07 430	19.77 433	27.10 430	24.35 433

MyStereo	35.83 434	37.48 439	48.64 438	42.37 437	39.41 436	51.98 439	72.91 439	43.07 438	33.07 439	27.20 436	28.81 437	38.36 436	32.60 437	41.58 438	51.47 440	18.74 436	18.61 436	19.07 430	19.77 433	27.10 430	24.35 433

Selective-RAFT-Error	35.87 437	37.42 438	48.73 441	42.24 436	39.28 435	52.00 442	72.87 438	43.41 442	32.95 437	26.97 434	28.72 435	38.71 441	33.15 441	41.59 442	51.42 439	18.77 439	18.60 435	19.14 435	19.78 436	27.19 434	24.42 436

xxxxx1	36.77 438	19.69 430	24.00 427	62.46 441	66.77 441	27.30 432	39.89 434	20.40 428	18.80 430	14.18 427	13.11 424	17.29 424	17.30 428	21.62 430	27.81 432	13.61 430	18.98 439	111.36 442	133.25 442	28.84 436	38.64 439

tt_ll	36.77 438	19.69 430	24.00 427	62.46 441	66.77 441	27.30 432	39.89 434	20.40 428	18.80 430	14.18 427	13.11 424	17.29 424	17.30 428	21.62 430	27.81 432	13.61 430	18.98 439	111.36 442	133.25 442	28.84 436	38.64 439

ff	36.77 438	19.69 430	24.00 427	62.46 441	66.77 441	27.30 432	39.89 434	20.40 428	18.80 430	14.18 427	13.11 424	17.29 424	17.30 428	21.62 430	27.81 432	13.61 430	18.98 439	111.36 442	133.25 442	28.84 436	38.64 439

MEDIAN_ROB	37.35 441	40.72 444	40.37 435	32.26 433	31.80 432	27.29 431	25.02 426	29.47 436	33.43 443	41.99 443	41.60 443	33.48 434	34.37 443	39.66 437	36.94 436	43.49 444	43.96 444	44.07 440	43.35 440	41.32 442	42.43 444

AVERAGE_ROB	37.53 442	40.05 443	40.01 434	34.74 434	33.76 433	28.46 435	25.14 427	32.31 437	34.08 444	41.20 442	40.52 442	34.51 435	34.78 444	39.11 436	37.48 437	42.68 443	43.32 443	43.80 439	42.99 439	40.42 441	41.31 443

LSM0	38.96 443	37.52 442	48.37 436	43.79 440	91.31 444	52.31 443	72.38 437	43.71 443	32.75 436	27.16 435	28.73 436	38.51 440	32.63 440	41.75 443	51.59 444	18.85 440	18.43 433	19.09 433	19.60 431	27.21 435	33.44 438

PML	40.49 444	30.31 433	12.46 418	7.19 424	14.30 424	91.44 444	212.44 445	7.73 420	23.24 434	74.44 444	185.05 445	49.81 444	25.78 434	21.34 429	12.84 420	8.71 427	2.93 421	8.43 427	3.24 421	13.77 429	4.45 424

test_example2	176.82 445	204.75 445	198.54 445	188.58 445	191.23 445	151.28 445	169.77 444	97.63 445	125.81 445	179.94 445	183.74 444	158.20 445	139.14 445	192.16 445	198.12 445	203.48 445	236.37 445	163.71 445	173.22 445	217.79 445	162.95 445

Low-res two-view benchmark