Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

MIF-Stereo	0.15 4	0.12 57	0.45 58	0.21 55	0.14 110	0.17 10	0.13 2	0.20 1	0.19 4	0.16 13	0.20 31	0.10 1	0.11 10	0.18 12	0.17 61	0.08 89	0.06 34	0.07 13	0.06 23	0.08 65	0.07 11

CAS	0.16 12	0.07 1	0.29 4	0.42 370	0.17 214	0.20 50	0.18 95	0.23 4	0.20 6	0.15 11	0.19 26	0.11 2	0.10 3	0.15 1	0.14 25	0.31 375	0.04 1	0.06 1	0.04 1	0.06 2	0.16 230

IGEV+	0.19 38	0.13 74	0.38 25	0.30 309	0.19 258	0.15 4	0.15 25	0.32 58	0.18 1	0.13 1	0.16 16	0.12 3	0.11 10	0.24 47	0.15 38	0.07 13	0.32 380	0.07 13	0.05 8	0.07 30	0.42 372

MyStereo07	0.18 22	0.15 125	0.44 55	0.22 87	0.16 189	0.25 133	0.22 199	0.31 53	0.26 50	0.22 50	0.13 5	0.12 3	0.13 33	0.33 150	0.14 25	0.07 13	0.13 246	0.09 121	0.09 168	0.09 132	0.11 131

ff7	0.18 22	0.13 74	0.41 35	0.21 55	0.15 160	0.21 67	0.17 56	0.28 18	0.23 16	0.21 34	0.13 5	0.12 3	0.12 17	0.27 83	0.13 7	0.07 13	0.25 350	0.08 61	0.07 46	0.08 65	0.36 354

ffff	0.18 22	0.13 74	0.41 35	0.21 55	0.15 160	0.21 67	0.17 56	0.28 18	0.23 16	0.21 34	0.13 5	0.12 3	0.12 17	0.27 83	0.13 7	0.07 13	0.25 350	0.08 61	0.07 46	0.08 65	0.36 354

11t	0.18 22	0.13 74	0.41 35	0.21 55	0.15 160	0.21 67	0.17 56	0.28 18	0.23 16	0.21 34	0.13 5	0.12 3	0.12 17	0.27 83	0.13 7	0.07 13	0.25 350	0.08 61	0.07 46	0.08 65	0.36 354

LoS_RVC	0.14 1	0.11 27	0.32 9	0.18 8	0.16 189	0.20 50	0.18 95	0.21 2	0.18 1	0.14 6	0.20 31	0.12 3	0.17 79	0.17 8	0.14 25	0.06 1	0.05 3	0.06 1	0.04 1	0.05 1	0.14 209

anonymousdsp	0.20 60	0.13 74	0.49 104	0.28 289	0.20 276	0.21 67	0.17 56	0.29 30	0.24 26	0.22 50	0.13 5	0.12 3	0.12 17	0.32 141	0.13 7	0.07 13	0.26 356	0.08 61	0.07 46	0.08 65	0.48 383

ccc-4	0.18 22	0.13 74	0.41 35	0.21 55	0.15 160	0.21 67	0.17 56	0.28 18	0.23 16	0.21 34	0.13 5	0.12 3	0.12 17	0.27 83	0.13 7	0.07 13	0.25 350	0.08 61	0.07 46	0.08 65	0.36 354

IGEV-Stereo	0.20 60	0.13 74	0.49 104	0.28 289	0.20 276	0.21 67	0.17 56	0.29 30	0.24 26	0.22 50	0.13 5	0.12 3	0.12 17	0.32 141	0.13 7	0.07 13	0.26 356	0.08 61	0.07 46	0.08 65	0.48 383
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
Former-RAFT_DAM_RVC	0.18 22	0.15 125	0.27 2	0.20 35	0.13 82	0.24 123	0.17 56	0.31 53	0.37 165	0.43 294	0.17 18	0.13 12	0.12 17	0.20 25	0.16 48	0.08 89	0.07 94	0.09 121	0.07 46	0.09 132	0.08 38

ACVNet-DCA	0.21 83	0.16 146	0.50 122	0.27 265	0.13 82	0.31 213	0.19 127	0.43 159	0.32 110	0.21 34	0.20 31	0.13 12	0.17 79	0.28 101	0.12 1	0.08 89	0.28 363	0.08 61	0.06 23	0.09 132	0.23 295

1test111	0.22 96	0.16 146	0.50 122	0.27 265	0.13 82	0.31 213	0.19 127	0.43 159	0.32 110	0.21 34	0.20 31	0.13 12	0.17 79	0.36 175	0.28 204	0.08 89	0.28 363	0.08 61	0.06 23	0.09 132	0.23 295

cc1	0.22 96	0.16 146	0.50 122	0.27 265	0.13 82	0.31 213	0.19 127	0.39 126	0.48 265	0.21 34	0.20 31	0.13 12	0.17 79	0.28 101	0.12 1	0.08 89	0.28 363	0.08 61	0.06 23	0.08 65	0.37 362

tt1	0.22 96	0.16 146	0.49 104	0.26 232	0.15 160	0.31 213	0.19 127	0.38 110	0.46 246	0.21 34	0.19 26	0.13 12	0.16 64	0.28 101	0.12 1	0.08 89	0.28 363	0.08 61	0.06 23	0.08 65	0.37 362

test croco	0.18 22	0.16 146	0.59 214	0.21 55	0.13 82	0.16 6	0.17 56	0.29 30	0.23 16	0.16 13	0.26 68	0.13 12	0.17 79	0.27 83	0.17 61	0.09 146	0.06 34	0.10 186	0.07 46	0.10 180	0.07 11

AEACV	0.20 60	0.09 3	0.32 9	0.39 360	0.34 360	0.21 67	0.16 41	0.30 39	0.18 1	0.17 17	0.17 18	0.13 12	0.16 64	0.27 83	0.13 7	0.07 13	0.29 374	0.07 13	0.09 168	0.07 30	0.37 362

Selective-IGEV	0.15 4	0.10 11	0.34 13	0.32 325	0.19 258	0.16 6	0.14 12	0.29 30	0.20 6	0.13 1	0.14 14	0.13 12	0.08 1	0.23 41	0.14 25	0.06 1	0.13 246	0.07 13	0.06 23	0.06 2	0.11 131

ProNet	0.16 12	0.13 74	0.36 19	0.21 55	0.15 160	0.20 50	0.19 127	0.29 30	0.23 16	0.14 6	0.13 5	0.13 12	0.12 17	0.25 57	0.13 7	0.06 1	0.09 171	0.07 13	0.06 23	0.07 30	0.22 288

CREStereo++_RVC	0.16 12	0.09 3	0.42 43	0.17 4	0.11 25	0.18 14	0.13 2	0.23 4	0.31 101	0.21 34	0.31 108	0.13 12	0.11 10	0.17 8	0.16 48	0.07 13	0.04 1	0.06 1	0.15 321	0.06 2	0.05 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
test_xeample3	0.22 96	0.17 169	0.81 291	0.21 55	0.15 160	0.20 50	0.18 95	0.40 135	0.25 44	0.19 26	0.12 2	0.13 12	0.12 17	0.34 164	0.33 242	0.07 13	0.20 322	0.07 13	0.08 106	0.08 65	0.34 351

IGEVStereo-DCA	0.20 60	0.17 169	0.41 35	0.22 87	0.15 160	0.20 50	0.17 56	0.28 18	0.23 16	0.19 26	0.12 2	0.14 23	0.12 17	0.38 185	0.31 228	0.07 13	0.16 285	0.08 61	0.07 46	0.08 65	0.36 354

rrr	0.22 96	0.17 169	0.79 287	0.22 87	0.15 160	0.20 50	0.18 95	0.40 135	0.27 59	0.19 26	0.12 2	0.14 23	0.12 17	0.38 185	0.31 228	0.07 13	0.16 285	0.08 61	0.07 46	0.08 65	0.28 334

StereoIM	0.15 4	0.17 169	0.39 29	0.19 13	0.15 160	0.16 6	0.13 2	0.26 11	0.22 13	0.13 1	0.15 15	0.14 23	0.11 10	0.17 8	0.17 61	0.08 89	0.07 94	0.08 61	0.06 23	0.07 30	0.06 4

CES	0.14 1	0.08 2	0.24 1	0.17 4	0.23 313	0.18 14	0.15 25	0.24 8	0.20 6	0.14 6	0.18 23	0.14 23	0.10 3	0.19 21	0.12 1	0.07 13	0.05 3	0.06 1	0.04 1	0.08 65	0.20 271

XX-TBD	0.16 12	0.21 214	0.43 48	0.22 87	0.10 17	0.23 105	0.15 25	0.23 4	0.28 67	0.22 50	0.26 68	0.14 23	0.12 17	0.16 3	0.14 25	0.08 89	0.05 3	0.06 1	0.04 1	0.07 30	0.06 4

CREStereo	0.14 1	0.09 3	0.27 2	0.14 1	0.08 2	0.22 89	0.15 25	0.26 11	0.26 50	0.16 13	0.21 43	0.14 23	0.13 33	0.19 21	0.14 25	0.09 146	0.05 3	0.06 1	0.04 1	0.07 30	0.06 4
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
whm_eth	0.24 151	0.21 214	0.72 267	0.24 168	0.19 258	0.21 67	0.19 127	0.40 135	0.43 219	0.31 153	0.60 322	0.15 29	0.18 105	0.26 74	0.19 101	0.09 146	0.08 141	0.10 186	0.09 168	0.09 132	0.13 186

CASnet	0.15 4	0.13 74	0.30 5	0.22 87	0.08 2	0.15 4	0.14 12	0.28 18	0.26 50	0.23 57	0.20 31	0.15 29	0.11 10	0.18 12	0.13 7	0.07 13	0.05 3	0.11 232	0.09 168	0.08 65	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CroCo-Stereo Lap2	0.16 12	0.18 186	0.39 29	0.26 232	0.18 235	0.11 1	0.19 127	0.30 39	0.22 13	0.13 1	0.16 16	0.15 29	0.11 10	0.17 8	0.15 38	0.07 13	0.07 94	0.08 61	0.06 23	0.08 65	0.07 11

Anonymous	0.21 83	0.15 125	0.63 235	0.27 265	0.20 276	0.26 147	0.27 272	0.34 75	0.27 59	0.18 25	0.19 26	0.15 29	0.19 122	0.25 57	0.19 101	0.10 201	0.09 171	0.09 121	0.09 168	0.15 287	0.13 186

MGS-Stereo	0.15 4	0.12 57	0.38 25	0.19 13	0.11 25	0.18 14	0.17 56	0.21 2	0.23 16	0.14 6	0.24 56	0.16 33	0.10 3	0.19 21	0.13 7	0.07 13	0.06 34	0.07 13	0.06 23	0.10 180	0.07 11

MIF-Stereo (partial)	0.18 22	0.13 74	0.50 122	0.22 87	0.15 160	0.16 6	0.13 2	0.29 30	0.26 50	0.17 17	0.26 68	0.16 33	0.17 79	0.25 57	0.18 80	0.09 146	0.06 34	0.10 186	0.08 106	0.09 132	0.08 38

DLNR_Zeroshot_test	10.53 424	12.28 431	20.32 432	105.84 443	23.88 440	0.14 3	0.13 2	3.20 418	0.20 6	0.16 13	0.23 51	0.16 33	0.10 3	0.32 141	0.16 48	2.54 418	0.32 380	0.07 13	0.07 46	40.17 441	0.28 334

EGLCR-Stereo	0.19 38	0.09 3	0.34 13	0.29 302	0.17 214	0.28 167	0.16 41	0.30 39	0.23 16	0.22 50	0.11 1	0.16 33	0.09 2	0.28 101	0.15 38	0.07 13	0.25 350	0.07 13	0.07 46	0.06 2	0.37 362

MC-Stereo	0.18 22	0.10 11	0.36 19	0.28 289	0.14 110	0.18 14	0.15 25	0.24 8	0.20 6	0.21 34	0.24 56	0.16 33	0.13 33	0.25 57	0.14 25	0.07 13	0.17 303	0.07 13	0.07 46	0.06 2	0.30 340

IPLG	0.23 125	0.19 195	0.65 242	0.21 55	0.12 49	0.28 167	0.17 56	0.45 184	0.32 110	0.33 187	0.32 117	0.16 33	0.17 79	0.50 217	0.23 165	0.07 13	0.06 34	0.08 61	0.07 46	0.07 30	0.08 38

TANstereo	0.16 12	0.11 27	0.43 48	0.16 3	0.08 2	0.25 133	0.14 12	0.23 4	0.29 80	0.25 74	0.30 98	0.16 33	0.12 17	0.18 12	0.13 7	0.08 89	0.07 94	0.06 1	0.05 8	0.07 30	0.08 38

PMTNet	0.16 12	0.09 3	0.31 7	0.15 2	0.09 5	0.23 105	0.15 25	0.26 11	0.24 26	0.17 17	0.21 43	0.16 33	0.14 43	0.23 41	0.14 25	0.29 371	0.05 3	0.06 1	0.04 1	0.07 30	0.07 11

RCA-Stereo	0.17 19	0.10 11	0.33 11	0.20 35	0.11 25	0.19 24	0.17 56	0.39 126	0.36 152	0.21 34	0.25 61	0.17 41	0.17 79	0.18 12	0.15 38	0.07 13	0.14 255	0.07 13	0.06 23	0.06 2	0.08 38

DCANet-4	0.20 60	0.11 27	0.58 207	0.19 13	0.09 5	0.19 24	0.18 95	0.39 126	0.42 209	0.29 117	0.31 108	0.17 41	0.22 141	0.21 26	0.20 118	0.07 13	0.05 3	0.07 13	0.05 8	0.06 2	0.09 60

GLC_STEREO	0.15 4	0.11 27	0.31 7	0.22 87	0.09 5	0.17 10	0.15 25	0.24 8	0.28 67	0.17 17	0.20 31	0.17 41	0.11 10	0.24 47	0.17 61	0.07 13	0.09 171	0.09 121	0.08 106	0.07 30	0.07 11

sAnonymous2	0.21 83	0.24 251	0.79 287	0.24 168	0.17 214	0.22 89	0.20 158	0.36 89	0.29 80	0.17 17	0.19 26	0.17 41	0.16 64	0.18 12	0.15 38	0.10 201	0.07 94	0.09 121	0.08 106	0.23 349	0.18 244

CroCo_RVC	0.21 83	0.24 251	0.79 287	0.24 168	0.17 214	0.22 89	0.20 158	0.36 89	0.29 80	0.17 17	0.19 26	0.17 41	0.16 64	0.18 12	0.15 38	0.10 201	0.07 94	0.09 121	0.08 106	0.23 349	0.18 244

sCroCo_RVC	0.19 38	0.15 125	0.60 221	0.27 265	0.18 235	0.23 105	0.16 41	0.28 18	0.24 26	0.14 6	0.22 49	0.17 41	0.14 43	0.22 37	0.16 48	0.11 232	0.11 216	0.09 121	0.09 168	0.09 132	0.10 102

GMStereo	0.21 83	0.30 297	0.57 194	0.21 55	0.12 49	0.24 123	0.18 95	0.30 39	0.41 197	0.26 79	0.24 56	0.17 41	0.16 64	0.25 57	0.19 101	0.10 201	0.07 94	0.08 61	0.08 106	0.11 223	0.09 60
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
EAI-Stereo	0.29 231	0.11 27	0.38 25	0.22 87	0.18 235	0.33 232	1.66 414	0.53 249	0.27 59	0.27 88	0.50 280	0.17 41	0.16 64	0.25 57	0.25 182	0.07 13	0.07 94	0.07 13	0.11 237	0.07 30	0.10 102

fff	0.20 60	0.15 125	0.57 194	0.19 13	0.09 5	0.19 24	0.18 95	0.38 110	0.46 246	0.29 117	0.31 108	0.18 49	0.28 216	0.21 26	0.20 118	0.07 13	0.05 3	0.07 13	0.05 8	0.06 2	0.09 60

AnonymousM	0.19 38	0.20 207	0.30 5	0.18 8	0.10 17	0.19 24	0.17 56	0.32 58	0.27 59	0.27 88	0.21 43	0.18 49	0.14 43	0.21 26	0.16 48	0.09 146	0.08 141	0.38 378	0.15 321	0.06 2	0.08 38

CroCo-Stereo	0.15 4	0.16 146	0.34 13	0.25 200	0.12 49	0.11 1	0.18 95	0.35 84	0.24 26	0.13 1	0.13 5	0.18 49	0.12 17	0.15 1	0.13 7	0.08 89	0.06 34	0.07 13	0.05 8	0.07 30	0.06 4
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
s12784h	0.18 22	0.09 3	0.38 25	0.18 8	0.07 1	0.33 232	0.19 127	0.39 126	0.34 132	0.24 63	0.25 61	0.18 49	0.18 105	0.25 57	0.17 61	0.07 13	0.05 3	0.07 13	0.05 8	0.06 2	0.05 1

csc	0.20 60	0.15 125	0.57 194	0.19 13	0.09 5	0.19 24	0.18 95	0.38 110	0.46 246	0.29 117	0.31 108	0.18 49	0.28 216	0.21 26	0.20 118	0.07 13	0.05 3	0.07 13	0.05 8	0.06 2	0.09 60

cscssc	0.20 60	0.15 125	0.57 194	0.19 13	0.09 5	0.19 24	0.18 95	0.38 110	0.46 246	0.29 117	0.31 108	0.18 49	0.28 216	0.21 26	0.20 118	0.07 13	0.05 3	0.07 13	0.05 8	0.06 2	0.09 60

LoS	0.15 4	0.09 3	0.34 13	0.17 4	0.09 5	0.22 89	0.14 12	0.27 14	0.27 59	0.15 11	0.18 23	0.19 55	0.14 43	0.23 41	0.14 25	0.08 89	0.06 34	0.06 1	0.04 1	0.06 2	0.06 4

ADStereo(finetuned)	0.21 83	0.15 125	0.59 214	0.19 13	0.09 5	0.19 24	0.18 95	0.37 101	0.41 197	0.30 138	0.31 108	0.19 55	0.31 252	0.21 26	0.20 118	0.07 13	0.05 3	0.07 13	0.05 8	0.07 30	0.10 102

MIPNet	0.22 96	0.19 195	0.64 239	0.22 87	0.12 49	0.28 167	0.20 158	0.48 209	0.39 184	0.31 153	0.24 56	0.19 55	0.24 168	0.28 101	0.20 118	0.07 13	0.05 3	0.08 61	0.07 46	0.07 30	0.08 38

HHNet	0.23 125	0.12 57	0.66 245	0.19 13	0.18 235	0.20 50	0.20 158	0.36 89	0.32 110	0.33 187	0.59 318	0.19 55	0.21 136	0.24 47	0.31 228	0.08 89	0.06 34	0.09 121	0.07 46	0.08 65	0.12 166

iRaftStereo_RVC	0.17 19	0.16 146	0.35 17	0.21 55	0.11 25	0.20 50	0.17 56	0.34 75	0.25 44	0.20 30	0.25 61	0.19 55	0.12 17	0.21 26	0.16 48	0.07 13	0.12 232	0.10 186	0.09 168	0.09 132	0.14 209

raftrobust	0.19 38	0.19 195	0.42 43	0.23 131	0.24 324	0.19 24	0.13 2	0.33 71	0.28 67	0.26 79	0.20 31	0.19 55	0.17 79	0.23 41	0.17 61	0.08 89	0.10 196	0.07 13	0.06 23	0.07 30	0.09 60

DCANet	0.20 60	0.15 125	0.57 194	0.19 13	0.09 5	0.19 24	0.18 95	0.37 101	0.41 197	0.30 138	0.31 108	0.19 55	0.23 150	0.21 26	0.20 118	0.07 13	0.05 3	0.07 13	0.05 8	0.07 30	0.10 102

4D-IteraStereo	0.20 60	0.21 214	0.62 230	0.21 55	0.14 110	0.19 24	0.17 56	0.29 30	0.28 67	0.24 63	0.20 31	0.20 62	0.10 3	0.22 37	0.18 80	0.07 13	0.07 94	0.10 186	0.08 106	0.08 65	0.33 348

RAFT+CT+SA	0.23 125	0.24 251	0.48 87	0.25 200	0.18 235	0.23 105	0.29 290	0.42 154	0.38 173	0.24 63	0.39 188	0.20 62	0.17 79	0.34 164	0.17 61	0.07 13	0.07 94	0.09 121	0.12 274	0.09 132	0.13 186

DRaft	0.25 175	0.11 27	0.47 75	0.18 8	0.12 49	0.28 167	0.23 222	0.34 75	0.40 192	0.38 251	0.60 322	0.20 62	0.41 306	0.48 211	0.41 274	0.07 13	0.06 34	0.08 61	0.08 106	0.07 30	0.08 38

RAFT-345	0.22 96	0.11 27	0.55 177	0.22 87	0.12 49	0.20 50	0.16 41	0.27 14	0.28 67	0.27 88	0.65 337	0.20 62	0.17 79	0.55 238	0.22 150	0.07 13	0.06 34	0.08 61	0.07 46	0.06 2	0.07 11

rafts_anoy	0.21 83	0.22 228	0.49 104	0.25 200	0.24 324	0.19 24	0.17 56	0.34 75	0.32 110	0.24 63	0.25 61	0.20 62	0.16 64	0.25 57	0.21 135	0.08 89	0.19 314	0.11 232	0.12 274	0.09 132	0.09 60

Anonymous3	0.24 151	0.19 195	0.76 276	0.27 265	0.18 235	0.41 291	0.24 244	0.45 184	0.36 152	0.23 57	0.27 77	0.20 62	0.18 105	0.28 101	0.19 101	0.12 261	0.11 216	0.10 186	0.10 212	0.11 223	0.13 186

raft+_RVC	0.21 83	0.21 214	0.46 70	0.22 87	0.35 363	0.21 67	0.16 41	0.39 126	0.35 139	0.22 50	0.28 81	0.20 62	0.15 52	0.25 57	0.20 118	0.08 89	0.16 285	0.08 61	0.07 46	0.07 30	0.12 166

RAFT-Stereo + iAFF	0.20 60	0.23 241	0.49 104	0.21 55	0.16 189	0.19 24	0.17 56	0.35 84	0.32 110	0.26 79	0.33 133	0.20 62	0.17 79	0.21 26	0.17 61	0.06 1	0.10 196	0.07 13	0.07 46	0.07 30	0.11 131

R-Stereo Train	0.19 38	0.10 11	0.49 104	0.22 87	0.12 49	0.23 105	0.18 95	0.43 159	0.20 6	0.31 153	0.45 248	0.20 62	0.14 43	0.18 12	0.18 80	0.08 89	0.06 34	0.07 13	0.06 23	0.06 2	0.07 11

RAFT-Stereo	0.19 38	0.10 11	0.49 104	0.22 87	0.12 49	0.23 105	0.18 95	0.43 159	0.20 6	0.31 153	0.45 248	0.20 62	0.14 43	0.18 12	0.18 80	0.08 89	0.06 34	0.07 13	0.06 23	0.06 2	0.07 11
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
AE-Stereo	0.21 83	0.12 57	0.50 122	0.25 200	0.15 160	0.24 123	0.18 95	0.40 135	0.34 132	0.19 26	0.26 68	0.21 72	0.13 33	0.22 37	0.16 48	0.07 13	0.26 356	0.09 121	0.10 212	0.07 30	0.31 343

IPLGR	0.22 96	0.14 109	0.75 272	0.21 55	0.11 25	0.25 133	0.18 95	0.44 177	0.38 173	0.29 117	0.28 81	0.21 72	0.19 122	0.37 183	0.19 101	0.07 13	0.06 34	0.08 61	0.07 46	0.07 30	0.07 11

DIP-Stereo	0.20 60	0.13 74	0.48 87	0.20 35	0.13 82	0.28 167	0.12 1	0.43 159	0.26 50	0.27 88	0.32 117	0.21 72	0.17 79	0.26 74	0.20 118	0.08 89	0.06 34	0.08 61	0.06 23	0.07 30	0.10 102
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MSKI-zero shot	0.19 38	0.10 11	0.47 75	0.30 309	0.14 110	0.21 67	0.14 12	0.33 71	0.22 13	0.24 63	0.25 61	0.22 75	0.10 3	0.32 141	0.14 25	0.07 13	0.30 375	0.07 13	0.07 46	0.06 2	0.09 60

StereoVision	0.23 125	0.23 241	0.55 177	0.27 265	0.17 214	0.23 105	0.22 199	0.40 135	0.32 110	0.21 34	0.51 283	0.22 75	0.16 64	0.29 118	0.19 101	0.11 232	0.12 232	0.13 285	0.13 298	0.10 180	0.08 38

Selective-RAFT	0.19 38	0.14 109	0.37 24	0.24 168	0.11 25	0.30 195	0.15 25	0.35 84	0.34 132	0.17 17	0.17 18	0.22 75	0.18 105	0.29 118	0.18 80	0.07 13	0.16 285	0.07 13	0.07 46	0.08 65	0.08 38

test_4	0.19 38	0.16 146	0.39 29	0.24 168	0.13 82	0.19 24	0.21 177	0.27 14	0.24 26	0.24 63	0.47 267	0.22 75	0.13 33	0.27 83	0.18 80	0.06 1	0.06 34	0.09 121	0.09 168	0.07 30	0.06 4

test-3	0.18 22	0.10 11	0.48 87	0.23 131	0.14 110	0.18 14	0.16 41	0.32 58	0.29 80	0.26 79	0.17 18	0.22 75	0.13 33	0.26 74	0.19 101	0.06 1	0.14 255	0.08 61	0.08 106	0.06 2	0.10 102

test_1	0.18 22	0.10 11	0.48 87	0.23 131	0.14 110	0.18 14	0.16 41	0.32 58	0.29 80	0.26 79	0.17 18	0.22 75	0.13 33	0.26 74	0.19 101	0.06 1	0.14 255	0.08 61	0.08 106	0.06 2	0.10 102

TRStereo	0.22 96	0.21 214	0.62 230	0.40 364	0.19 258	0.22 89	0.16 41	0.58 298	0.30 94	0.21 34	0.21 43	0.22 75	0.13 33	0.27 83	0.14 25	0.09 146	0.09 171	0.09 121	0.11 237	0.06 2	0.19 259

NF-Stereo	0.22 96	0.11 27	0.52 151	0.25 200	0.12 49	0.21 67	0.18 95	0.40 135	0.35 139	0.28 94	0.30 98	0.22 75	0.17 79	0.52 228	0.21 135	0.09 146	0.06 34	0.09 121	0.08 106	0.08 65	0.13 186

OCTAStereo	0.22 96	0.11 27	0.52 151	0.25 200	0.12 49	0.21 67	0.18 95	0.40 135	0.35 139	0.28 94	0.30 98	0.22 75	0.17 79	0.51 222	0.21 135	0.09 146	0.06 34	0.09 121	0.08 106	0.08 65	0.13 186

RE-Stereo	0.22 96	0.11 27	0.52 151	0.25 200	0.12 49	0.21 67	0.18 95	0.40 135	0.35 139	0.28 94	0.30 98	0.22 75	0.17 79	0.51 222	0.21 135	0.09 146	0.06 34	0.09 121	0.08 106	0.08 65	0.13 186

TVStereo	0.22 96	0.11 27	0.52 151	0.25 200	0.12 49	0.21 67	0.18 95	0.40 135	0.35 139	0.28 94	0.30 98	0.22 75	0.17 79	0.51 222	0.21 135	0.09 146	0.06 34	0.09 121	0.08 106	0.08 65	0.13 186

RALCasStereoNet	0.22 96	0.22 228	0.48 87	0.23 131	0.23 313	0.22 89	0.18 95	0.32 58	0.27 59	0.22 50	0.30 98	0.22 75	0.15 52	0.29 118	0.20 118	0.08 89	0.22 333	0.07 13	0.06 23	0.10 180	0.25 316

DN-CSS_ROB	0.24 151	0.33 311	0.69 254	0.25 200	0.14 110	0.26 147	0.13 2	0.42 154	0.35 139	0.30 138	0.42 213	0.22 75	0.20 128	0.34 164	0.22 150	0.07 13	0.06 34	0.11 232	0.11 237	0.11 223	0.09 60

EKT-Stereo	0.39 299	0.13 74	0.53 161	0.42 370	3.94 419	0.22 89	0.17 56	0.38 110	0.30 94	0.21 34	0.20 31	0.23 88	0.15 52	0.30 127	0.18 80	0.10 201	0.08 141	0.09 121	0.08 106	0.09 132	0.12 166

MIM_Stereo	0.20 60	0.17 169	0.55 177	0.20 35	0.21 289	0.17 10	0.14 12	0.37 101	0.27 59	0.28 94	0.35 147	0.23 88	0.13 33	0.28 101	0.16 48	0.06 1	0.08 141	0.09 121	0.08 106	0.08 65	0.15 220

DCRE	0.24 151	0.15 125	0.45 58	0.26 232	0.26 337	0.23 105	0.21 177	0.37 101	0.29 80	0.23 57	0.81 362	0.23 88	0.16 64	0.24 47	0.18 80	0.07 13	0.14 255	0.07 13	0.08 106	0.07 30	0.25 316

TestStereo1	0.23 125	0.22 228	0.50 122	0.27 265	0.14 110	0.26 147	0.27 272	0.43 159	0.38 173	0.29 117	0.39 188	0.23 88	0.21 136	0.33 150	0.18 80	0.08 89	0.08 141	0.09 121	0.08 106	0.08 65	0.10 102

DisPM	0.20 60	0.11 27	0.52 151	0.24 168	0.13 82	0.18 14	0.19 127	0.30 39	0.31 101	0.33 187	0.34 141	0.23 88	0.16 64	0.34 164	0.17 61	0.09 146	0.06 34	0.09 121	0.08 106	0.08 65	0.12 166

SA-5K	0.23 125	0.22 228	0.50 122	0.27 265	0.14 110	0.26 147	0.27 272	0.43 159	0.38 173	0.29 117	0.39 188	0.23 88	0.21 136	0.33 150	0.18 80	0.08 89	0.08 141	0.09 121	0.08 106	0.08 65	0.10 102

SA	0.24 151	0.22 228	0.55 177	0.23 131	0.14 110	0.25 133	0.23 222	0.48 209	0.42 209	0.28 94	0.44 234	0.23 88	0.23 150	0.34 164	0.17 61	0.07 13	0.09 171	0.11 232	0.11 237	0.08 65	0.09 60

CIPLG	0.23 125	0.28 287	0.75 272	0.24 168	0.16 189	0.25 133	0.20 158	0.38 110	0.33 124	0.32 178	0.34 141	0.23 88	0.15 52	0.27 83	0.22 150	0.09 146	0.07 94	0.08 61	0.07 46	0.08 65	0.09 60

IPLGR_C	0.23 125	0.29 290	0.81 291	0.24 168	0.16 189	0.24 123	0.20 158	0.38 110	0.33 124	0.32 178	0.33 133	0.23 88	0.15 52	0.26 74	0.22 150	0.09 146	0.07 94	0.08 61	0.07 46	0.08 65	0.09 60

ACRE	0.23 125	0.27 280	0.83 296	0.24 168	0.15 160	0.24 123	0.20 158	0.38 110	0.32 110	0.32 178	0.33 133	0.23 88	0.15 52	0.26 74	0.22 150	0.09 146	0.07 94	0.08 61	0.07 46	0.08 65	0.09 60

test_3	0.20 60	0.12 57	0.49 104	0.26 232	0.14 110	0.22 89	0.25 257	0.34 75	0.33 124	0.25 74	0.18 23	0.23 88	0.13 33	0.25 57	0.20 118	0.06 1	0.14 255	0.09 121	0.10 212	0.07 30	0.10 102

DeepStereo_RVC	0.19 38	0.12 57	0.47 75	0.22 87	0.11 25	0.19 24	0.16 41	0.29 30	0.24 26	0.28 94	0.27 77	0.23 88	0.28 216	0.24 47	0.19 101	0.08 89	0.06 34	0.09 121	0.07 46	0.09 132	0.10 102

RAFT-RH_RVC	0.26 194	0.13 74	0.57 194	0.22 87	0.12 49	0.25 133	0.14 12	0.27 14	0.29 80	0.38 251	1.14 382	0.23 88	0.18 105	0.58 247	0.24 170	0.07 13	0.06 34	0.10 186	0.07 46	0.06 2	0.08 38

TestStereo	0.22 96	0.24 251	0.48 87	0.25 200	0.11 25	0.22 89	0.22 199	0.32 58	0.31 101	0.24 63	0.34 141	0.23 88	0.19 122	0.62 272	0.19 101	0.08 89	0.07 94	0.10 186	0.07 46	0.11 223	0.07 11

SFCPSM	0.23 125	0.12 57	0.51 135	0.21 55	0.14 110	0.34 246	0.22 199	0.57 286	0.41 197	0.29 117	0.32 117	0.23 88	0.22 141	0.28 101	0.20 118	0.10 201	0.07 94	0.09 121	0.10 212	0.09 132	0.09 60

11t1	0.21 83	0.12 57	0.45 58	0.20 35	0.15 160	0.27 153	0.17 56	0.37 101	0.28 67	0.27 88	0.25 61	0.24 103	0.23 150	0.28 101	0.25 182	0.09 146	0.19 314	0.07 13	0.07 46	0.09 132	0.23 295

LL-Strereo2	0.21 83	0.25 264	0.53 161	0.32 325	0.20 276	0.25 133	0.14 12	0.32 58	0.25 44	0.25 74	0.20 31	0.24 103	0.12 17	0.28 101	0.18 80	0.07 13	0.07 94	0.12 262	0.09 168	0.09 132	0.16 230

anonymousdsp2	0.23 125	0.11 27	0.42 43	0.26 232	0.24 324	0.25 133	0.17 56	0.43 159	0.37 165	0.30 138	0.23 51	0.24 103	0.15 52	0.32 141	0.17 61	0.07 13	0.28 363	0.07 13	0.05 8	0.08 65	0.44 376

UDGNet	0.24 151	0.37 332	0.53 161	0.25 200	0.14 110	0.24 123	0.18 95	0.32 58	0.44 226	0.29 117	0.28 81	0.24 103	0.20 128	0.30 127	0.21 135	0.16 319	0.07 94	0.21 352	0.11 237	0.16 296	0.11 131

PFNet+	0.21 83	0.11 27	0.54 171	0.22 87	0.12 49	0.17 10	0.18 95	0.31 53	0.36 152	0.33 187	0.32 117	0.24 103	0.16 64	0.33 150	0.18 80	0.10 201	0.07 94	0.11 232	0.10 212	0.08 65	0.12 166

PSM-softLoss	0.22 96	0.11 27	0.53 161	0.25 200	0.12 49	0.20 50	0.17 56	0.39 126	0.29 80	0.29 117	0.32 117	0.24 103	0.16 64	0.53 230	0.21 135	0.09 146	0.06 34	0.10 186	0.09 168	0.08 65	0.12 166

KMStereo	0.22 96	0.11 27	0.53 161	0.25 200	0.12 49	0.20 50	0.17 56	0.39 126	0.29 80	0.29 117	0.32 117	0.24 103	0.16 64	0.53 230	0.21 135	0.09 146	0.06 34	0.10 186	0.09 168	0.08 65	0.12 166

DEmStereo	0.26 194	0.10 11	0.52 151	0.19 13	0.13 82	0.31 213	0.25 257	0.29 30	0.38 173	0.36 227	0.57 311	0.24 103	0.48 331	0.53 230	0.44 288	0.07 13	0.06 34	0.08 61	0.08 106	0.07 30	0.08 38

CRE-IMP	0.19 38	0.13 74	0.51 135	0.23 131	0.11 25	0.24 123	0.17 56	0.31 53	0.24 26	0.27 88	0.26 68	0.24 103	0.17 79	0.24 47	0.19 101	0.09 146	0.05 3	0.10 186	0.07 46	0.10 180	0.10 102

test-1	0.20 60	0.12 57	0.49 104	0.23 131	0.23 313	0.22 89	0.23 222	0.36 89	0.29 80	0.21 34	0.25 61	0.24 103	0.14 43	0.18 12	0.22 150	0.07 13	0.14 255	0.08 61	0.07 46	0.06 2	0.14 209

Prome-Stereo	0.22 96	0.10 11	0.43 48	0.24 168	0.13 82	0.23 105	0.23 222	0.37 101	0.27 59	0.33 187	0.58 314	0.24 103	0.28 216	0.30 127	0.16 48	0.07 13	0.05 3	0.08 61	0.07 46	0.08 65	0.20 271

H2IRNET	0.19 38	0.18 186	0.50 122	0.22 87	0.12 49	0.20 50	0.16 41	0.28 18	0.31 101	0.17 17	0.32 117	0.25 114	0.20 128	0.24 47	0.19 101	0.08 89	0.06 34	0.09 121	0.10 212	0.10 180	0.08 38

MyStereo8	0.25 175	0.20 207	0.69 254	0.24 168	0.17 214	0.31 213	0.16 41	0.50 224	0.32 110	0.29 117	0.38 174	0.25 114	0.19 122	0.33 150	0.29 217	0.08 89	0.20 322	0.08 61	0.08 106	0.10 180	0.16 230

CASS	0.22 96	0.16 146	0.40 33	0.26 232	0.12 49	0.29 184	0.19 127	0.40 135	0.32 110	0.34 201	0.35 147	0.25 114	0.25 179	0.26 74	0.21 135	0.13 278	0.08 141	0.11 232	0.09 168	0.11 223	0.12 166
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
dd	0.23 125	0.32 307	0.55 177	0.23 131	0.12 49	0.27 153	0.21 177	0.32 58	0.45 237	0.30 138	0.29 87	0.25 114	0.17 79	0.31 136	0.26 191	0.13 278	0.07 94	0.10 186	0.08 106	0.12 248	0.09 60

Patchmatch Stereo++	0.19 38	0.13 74	0.51 135	0.22 87	0.11 25	0.19 24	0.14 12	0.30 39	0.24 26	0.28 94	0.29 87	0.25 114	0.18 105	0.27 83	0.18 80	0.09 146	0.06 34	0.10 186	0.08 106	0.10 180	0.09 60
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
NRIStereo	0.20 60	0.12 57	0.50 122	0.23 131	0.11 25	0.24 123	0.19 127	0.30 39	0.28 67	0.26 79	0.26 68	0.25 114	0.18 105	0.34 164	0.19 101	0.08 89	0.06 34	0.09 121	0.07 46	0.09 132	0.09 60

PSM-adaLoss	0.19 38	0.13 74	0.51 135	0.22 87	0.11 25	0.19 24	0.15 25	0.30 39	0.24 26	0.28 94	0.29 87	0.25 114	0.18 105	0.25 57	0.17 61	0.09 146	0.06 34	0.10 186	0.08 106	0.10 180	0.09 60

ROB_FTStereo_v2	0.19 38	0.13 74	0.51 135	0.22 87	0.11 25	0.19 24	0.15 25	0.30 39	0.24 26	0.28 94	0.29 87	0.25 114	0.18 105	0.25 57	0.18 80	0.09 146	0.06 34	0.10 186	0.08 106	0.10 180	0.09 60

ROB_FTStereo	0.19 38	0.13 74	0.51 135	0.22 87	0.11 25	0.19 24	0.13 2	0.30 39	0.24 26	0.28 94	0.29 87	0.25 114	0.18 105	0.25 57	0.17 61	0.09 146	0.06 34	0.10 186	0.08 106	0.10 180	0.09 60

HUI-Stereo	0.19 38	0.13 74	0.52 151	0.22 87	0.11 25	0.19 24	0.14 12	0.30 39	0.24 26	0.28 94	0.29 87	0.25 114	0.18 105	0.23 41	0.17 61	0.09 146	0.06 34	0.10 186	0.08 106	0.10 180	0.09 60

Pruner-Stereo	0.20 60	0.12 57	0.49 104	0.29 302	0.12 49	0.19 24	0.17 56	0.32 58	0.31 101	0.33 187	0.32 117	0.25 114	0.15 52	0.25 57	0.22 150	0.09 146	0.06 34	0.09 121	0.08 106	0.08 65	0.10 102

iGMRVC	0.19 38	0.13 74	0.51 135	0.22 87	0.11 25	0.19 24	0.15 25	0.30 39	0.24 26	0.28 94	0.29 87	0.25 114	0.18 105	0.27 83	0.18 80	0.09 146	0.06 34	0.10 186	0.08 106	0.10 180	0.09 60

iRAFT	0.19 38	0.13 74	0.51 135	0.22 87	0.11 25	0.19 24	0.14 12	0.30 39	0.24 26	0.28 94	0.29 87	0.25 114	0.18 105	0.27 83	0.18 80	0.09 146	0.06 34	0.10 186	0.08 106	0.10 180	0.09 60

RAFT-IKP	0.19 38	0.13 74	0.51 135	0.22 87	0.11 25	0.18 14	0.15 25	0.30 39	0.24 26	0.28 94	0.29 87	0.25 114	0.18 105	0.26 74	0.18 80	0.09 146	0.06 34	0.10 186	0.08 106	0.10 180	0.09 60

RALAANet	0.21 83	0.24 251	0.53 161	0.23 131	0.14 110	0.22 89	0.13 2	0.38 110	0.30 94	0.29 117	0.26 68	0.25 114	0.15 52	0.28 101	0.20 118	0.08 89	0.08 141	0.09 121	0.08 106	0.10 180	0.07 11

GES	0.23 125	0.14 109	0.54 171	0.21 55	0.14 110	0.28 167	0.19 127	0.51 234	0.35 139	0.31 153	0.36 160	0.25 114	0.24 168	0.30 127	0.23 165	0.11 232	0.09 171	0.08 61	0.08 106	0.10 180	0.12 166

AFF-stereo	0.20 60	0.24 251	0.49 104	0.22 87	0.11 25	0.18 14	0.18 95	0.35 84	0.29 80	0.25 74	0.36 160	0.25 114	0.17 79	0.25 57	0.17 61	0.06 1	0.09 171	0.08 61	0.08 106	0.08 65	0.11 131

MyStereo05	0.24 151	0.15 125	0.58 207	0.22 87	0.14 110	0.25 133	0.22 199	0.50 224	0.54 306	0.32 178	0.23 51	0.26 131	0.23 150	0.32 141	0.25 182	0.07 13	0.12 232	0.09 121	0.09 168	0.09 132	0.11 131

Sa-1000	0.24 151	0.20 207	0.53 161	0.23 131	0.14 110	0.30 195	0.23 222	0.50 224	0.41 197	0.30 138	0.50 280	0.26 131	0.19 122	0.33 150	0.16 48	0.08 89	0.10 196	0.10 186	0.11 237	0.08 65	0.08 38

LCNet	0.22 96	0.12 57	0.42 43	0.26 232	0.12 49	0.23 105	0.19 127	0.36 89	0.28 67	0.28 94	0.35 147	0.26 131	0.30 239	0.35 171	0.17 61	0.07 13	0.05 3	0.09 121	0.10 212	0.13 260	0.22 288

CFNet-RSSM	0.18 22	0.10 11	0.45 58	0.20 35	0.12 49	0.20 50	0.16 41	0.40 135	0.31 101	0.23 57	0.21 43	0.26 131	0.15 52	0.21 26	0.14 25	0.07 13	0.05 3	0.07 13	0.07 46	0.06 2	0.06 4

MyStereo04	0.24 151	0.15 125	0.58 207	0.22 87	0.16 189	0.25 133	0.22 199	0.51 234	0.54 306	0.29 117	0.23 51	0.27 135	0.23 150	0.32 141	0.25 182	0.07 13	0.13 246	0.09 121	0.09 168	0.09 132	0.11 131

gwcnet-sp	0.25 175	0.16 146	0.70 257	0.23 131	0.14 110	0.34 246	0.22 199	0.46 190	0.41 197	0.37 243	0.35 147	0.27 135	0.27 197	0.36 175	0.26 191	0.09 146	0.08 141	0.09 121	0.09 168	0.10 180	0.10 102

scenet	0.25 175	0.16 146	0.70 257	0.23 131	0.14 110	0.34 246	0.22 199	0.46 190	0.41 197	0.37 243	0.35 147	0.27 135	0.27 197	0.36 175	0.26 191	0.09 146	0.08 141	0.09 121	0.09 168	0.10 180	0.10 102

knoymous	0.18 22	0.10 11	0.35 17	0.17 4	0.11 25	0.21 67	0.17 56	0.33 71	0.24 26	0.24 63	0.28 81	0.27 135	0.16 64	0.24 47	0.17 61	0.09 146	0.06 34	0.09 121	0.06 23	0.09 132	0.10 102

ssnet	0.25 175	0.16 146	0.70 257	0.23 131	0.14 110	0.34 246	0.22 199	0.46 190	0.41 197	0.37 243	0.35 147	0.27 135	0.27 197	0.36 175	0.26 191	0.09 146	0.08 141	0.09 121	0.09 168	0.10 180	0.10 102

test_5	0.25 175	0.25 264	0.57 194	0.27 265	0.18 235	0.25 133	0.29 290	0.42 154	0.39 184	0.29 117	0.40 195	0.27 135	0.23 150	0.35 171	0.19 101	0.07 13	0.07 94	0.09 121	0.09 168	0.10 180	0.14 209

AAGNet	0.34 274	0.12 57	0.53 161	0.26 232	0.16 189	0.20 50	0.19 127	0.31 53	0.29 80	0.35 216	0.35 147	0.27 135	0.30 239	0.44 200	2.56 412	0.08 89	0.05 3	0.10 186	0.07 46	0.09 132	0.07 11

PFNet	0.24 151	0.11 27	0.63 235	0.25 200	0.14 110	0.22 89	0.19 127	0.40 135	0.35 139	0.36 227	0.32 117	0.27 135	0.20 128	0.63 275	0.23 165	0.09 146	0.05 3	0.09 121	0.08 106	0.08 65	0.08 38

GMM-Stereo	0.22 96	0.10 11	0.56 187	0.23 131	0.13 82	0.24 123	0.24 244	0.38 110	0.29 80	0.31 153	0.44 234	0.27 135	0.21 136	0.31 136	0.17 61	0.07 13	0.05 3	0.10 186	0.09 168	0.08 65	0.19 259

Gwc-CoAtRS	0.17 19	0.10 11	0.41 35	0.20 35	0.12 49	0.20 50	0.15 25	0.34 75	0.29 80	0.23 57	0.23 51	0.27 135	0.15 52	0.21 26	0.14 25	0.07 13	0.06 34	0.07 13	0.07 46	0.06 2	0.07 11

HITNet	0.22 96	0.23 241	0.60 221	0.20 35	0.09 5	0.27 153	0.15 25	0.45 184	0.33 124	0.29 117	0.33 133	0.27 135	0.22 141	0.29 118	0.27 198	0.07 13	0.05 3	0.07 13	0.06 23	0.09 132	0.11 131
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
iResNet	0.25 175	0.22 228	0.62 230	0.26 232	0.11 25	0.31 213	0.23 222	0.46 190	0.45 237	0.34 201	0.43 225	0.27 135	0.23 150	0.36 175	0.37 261	0.08 89	0.05 3	0.07 13	0.06 23	0.08 65	0.10 102

CoDeX	0.24 151	0.13 74	0.48 87	0.22 87	0.14 110	0.29 184	0.21 177	0.55 267	0.42 209	0.29 117	0.36 160	0.28 147	0.23 150	0.48 211	0.20 118	0.09 146	0.06 34	0.08 61	0.07 46	0.08 65	0.08 38

xx1	0.23 125	0.16 146	0.50 122	0.27 265	0.13 82	0.31 213	0.19 127	0.39 126	0.48 265	0.21 34	0.20 31	0.28 147	0.25 179	0.28 101	0.12 1	0.08 89	0.28 363	0.10 186	0.11 237	0.09 132	0.23 295

qqq	0.24 151	0.16 146	0.46 70	0.20 35	0.15 160	0.23 105	0.20 158	0.43 159	0.32 110	0.26 79	0.31 108	0.28 147	0.25 179	0.36 175	0.28 204	0.08 89	0.22 333	0.10 186	0.11 237	0.09 132	0.23 295

iRaft-Stereo_20w	0.29 231	0.11 27	0.86 306	0.33 336	0.24 324	0.32 226	0.26 267	0.60 315	0.26 50	0.41 281	0.21 43	0.28 147	0.19 122	0.32 141	0.24 170	0.07 13	0.31 379	0.07 13	0.09 168	0.08 65	0.47 381

GMOStereo	0.20 60	0.17 169	0.45 58	0.23 131	0.18 235	0.21 67	0.27 272	0.28 18	0.28 67	0.31 153	0.32 117	0.28 147	0.17 79	0.16 3	0.13 7	0.07 13	0.23 341	0.10 186	0.08 106	0.08 65	0.07 11

error version	0.20 60	0.17 169	0.45 58	0.23 131	0.18 235	0.21 67	0.27 272	0.28 18	0.28 67	0.31 153	0.32 117	0.28 147	0.17 79	0.16 3	0.13 7	0.07 13	0.23 341	0.10 186	0.08 106	0.08 65	0.07 11

test-v	0.20 60	0.17 169	0.45 58	0.23 131	0.18 235	0.21 67	0.27 272	0.28 18	0.28 67	0.31 153	0.32 117	0.28 147	0.17 79	0.16 3	0.13 7	0.07 13	0.23 341	0.10 186	0.08 106	0.08 65	0.07 11

CrosDoStereo	0.32 258	0.11 27	0.53 161	0.19 13	0.12 49	0.22 89	1.07 404	0.36 89	0.38 173	0.38 251	0.60 322	0.28 147	0.45 318	0.61 264	0.56 322	0.08 89	0.06 34	0.08 61	0.09 168	0.08 65	0.09 60

PSM-AAD	0.26 194	0.11 27	0.43 48	0.24 168	0.12 49	0.27 153	0.37 330	0.36 89	0.30 94	0.36 227	0.39 188	0.28 147	0.77 371	0.30 127	0.16 48	0.07 13	0.06 34	0.12 262	0.11 237	0.09 132	0.21 280

ASMatch	0.23 125	0.11 27	0.55 177	0.25 200	0.14 110	0.19 24	0.16 41	0.32 58	0.30 94	0.28 94	0.68 344	0.28 147	0.26 191	0.50 217	0.22 150	0.07 13	0.06 34	0.08 61	0.07 46	0.06 2	0.11 131

DeepStereo_LL	0.32 258	0.11 27	0.53 161	0.19 13	0.12 49	0.22 89	1.07 404	0.36 89	0.38 173	0.38 251	0.60 322	0.28 147	0.45 318	0.61 264	0.56 322	0.08 89	0.06 34	0.08 61	0.09 168	0.08 65	0.09 60

test-2	0.20 60	0.17 169	0.45 58	0.23 131	0.18 235	0.21 67	0.27 272	0.28 18	0.28 67	0.31 153	0.32 117	0.28 147	0.17 79	0.16 3	0.13 7	0.07 13	0.23 341	0.10 186	0.08 106	0.08 65	0.07 11

IGEV_Zeroshot_test	0.23 125	0.11 27	0.82 294	0.21 55	0.23 313	0.20 50	0.19 127	0.38 110	0.23 16	0.34 201	0.22 49	0.29 159	0.14 43	0.24 47	0.20 118	0.07 13	0.09 171	0.08 61	0.08 106	0.08 65	0.35 353

Any-RAFT	0.18 22	0.09 3	0.33 11	0.19 13	0.10 17	0.29 184	0.16 41	0.44 177	0.32 110	0.25 74	0.27 77	0.29 159	0.16 64	0.23 41	0.13 7	0.08 89	0.07 94	0.06 1	0.05 8	0.07 30	0.07 11

x	0.23 125	0.15 125	0.45 58	0.20 35	0.15 160	0.27 153	0.17 56	0.43 159	0.35 139	0.26 79	0.31 108	0.29 159	0.25 179	0.29 118	0.30 219	0.09 146	0.22 333	0.08 61	0.09 168	0.09 132	0.24 307

SST-Stereo	0.22 96	0.11 27	0.52 151	0.25 200	0.14 110	0.19 24	0.17 56	0.32 58	0.26 50	0.34 201	0.33 133	0.29 159	0.25 179	0.56 243	0.18 80	0.08 89	0.05 3	0.10 186	0.08 106	0.09 132	0.07 11

IRAFT_RVC	0.23 125	0.15 125	0.54 171	0.26 232	0.12 49	0.19 24	0.23 222	0.41 153	0.39 184	0.31 153	0.30 98	0.29 159	0.24 168	0.55 238	0.23 165	0.08 89	0.06 34	0.10 186	0.08 106	0.08 65	0.08 38

cross-raft	0.18 22	0.12 57	0.40 33	0.27 265	0.16 189	0.20 50	0.24 244	0.34 75	0.24 26	0.23 57	0.28 81	0.29 159	0.15 52	0.19 21	0.16 48	0.06 1	0.05 3	0.08 61	0.07 46	0.07 30	0.07 11

LMCR-Stereo	0.28 217	0.22 228	0.56 187	0.29 302	0.14 110	0.37 272	0.23 222	0.57 286	0.36 152	0.40 271	0.40 195	0.29 159	0.30 239	0.41 192	0.38 263	0.11 232	0.07 94	0.09 121	0.07 46	0.13 260	0.10 102

111	0.22 96	0.22 228	0.57 194	0.19 13	0.09 5	0.24 123	0.17 56	0.44 177	0.46 246	0.24 63	0.30 98	0.29 159	0.22 141	0.25 57	0.19 101	0.08 89	0.05 3	0.07 13	0.06 23	0.07 30	0.15 220

ARAFT	0.26 194	0.30 297	0.87 308	0.22 87	0.12 49	0.30 195	0.24 244	0.46 190	0.34 132	0.33 187	0.28 81	0.29 159	0.20 128	0.49 213	0.19 101	0.08 89	0.06 34	0.12 262	0.11 237	0.09 132	0.09 60

FENet	0.22 96	0.13 74	0.48 87	0.22 87	0.12 49	0.27 153	0.18 95	0.43 159	0.37 165	0.31 153	0.32 117	0.29 159	0.23 150	0.27 83	0.24 170	0.10 201	0.07 94	0.09 121	0.09 168	0.09 132	0.11 131

mmm	0.25 175	0.15 125	0.44 55	0.23 131	0.20 276	0.28 167	0.21 177	0.43 159	0.32 110	0.31 153	0.40 195	0.30 169	0.24 168	0.31 136	0.28 204	0.09 146	0.21 327	0.11 232	0.12 274	0.10 180	0.26 325

ttt	0.33 266	0.14 109	0.54 171	0.22 87	0.14 110	0.30 195	0.22 199	0.59 306	0.51 289	0.31 153	0.46 260	0.30 169	0.23 150	0.71 303	1.07 369	0.13 278	0.22 333	0.10 186	0.11 237	0.12 248	0.24 307

GwcNet-ADL	0.23 125	0.15 125	0.58 207	0.24 168	0.13 82	0.23 105	0.24 244	0.51 234	0.41 197	0.28 94	0.29 87	0.30 169	0.20 128	0.27 83	0.28 204	0.09 146	0.07 94	0.07 13	0.07 46	0.09 132	0.11 131

FTStereo	0.28 217	0.11 27	0.56 187	0.24 168	0.13 82	0.21 67	0.52 371	0.36 89	0.28 67	0.38 251	0.94 374	0.30 169	0.56 349	0.33 150	0.18 80	0.08 89	0.06 34	0.09 121	0.08 106	0.08 65	0.19 259

RAFT_R40	0.22 96	0.11 27	0.52 151	0.25 200	0.13 82	0.18 14	0.18 95	0.32 58	0.31 101	0.33 187	0.33 133	0.30 169	0.23 150	0.55 238	0.19 101	0.08 89	0.05 3	0.10 186	0.08 106	0.09 132	0.07 11

GrayStereo	0.26 194	0.10 11	0.45 58	0.27 265	0.14 110	0.23 105	0.46 357	0.36 89	0.33 124	0.40 271	0.47 267	0.30 169	0.78 372	0.29 118	0.17 61	0.07 13	0.06 34	0.08 61	0.09 168	0.07 30	0.15 220

222	0.45 329	0.14 109	0.43 48	0.19 13	0.15 160	0.36 267	0.20 158	0.60 315	0.43 219	0.37 243	0.45 248	0.30 169	0.28 216	0.59 253	3.72 416	0.11 232	0.19 314	0.08 61	0.09 168	0.09 132	0.27 328

test_xeample	0.39 299	0.14 109	0.46 70	0.19 13	0.16 189	0.34 246	0.22 199	0.59 306	0.43 219	0.33 187	0.47 267	0.30 169	0.27 197	0.60 258	2.44 411	0.10 201	0.21 327	0.09 121	0.09 168	0.09 132	0.25 316

FADNet_RVC	0.31 253	0.35 323	0.98 333	0.24 168	0.16 189	0.30 195	0.17 56	0.52 239	0.39 184	0.30 138	0.38 174	0.30 169	0.29 232	0.54 235	0.33 242	0.14 299	0.14 255	0.14 303	0.16 330	0.21 340	0.24 307

SMFormer	0.27 210	0.13 74	0.47 75	0.20 35	0.10 17	0.28 167	0.19 127	0.54 256	0.48 265	0.35 216	0.42 213	0.31 178	0.27 197	0.60 258	0.34 246	0.10 201	0.16 285	0.08 61	0.09 168	0.10 180	0.16 230

tta	0.27 210	0.13 74	0.47 75	0.20 35	0.10 17	0.28 167	0.19 127	0.54 256	0.48 265	0.35 216	0.42 213	0.31 178	0.27 197	0.60 258	0.34 246	0.10 201	0.16 285	0.08 61	0.09 168	0.08 65	0.13 186

qqq1	0.26 194	0.13 74	0.47 75	0.20 35	0.10 17	0.28 167	0.19 127	0.54 256	0.48 265	0.35 216	0.42 213	0.31 178	0.27 197	0.60 258	0.21 135	0.10 201	0.16 285	0.07 13	0.07 46	0.08 65	0.13 186

fff1	0.26 194	0.13 74	0.47 75	0.20 35	0.10 17	0.28 167	0.19 127	0.54 256	0.48 265	0.35 216	0.42 213	0.31 178	0.27 197	0.60 258	0.21 135	0.10 201	0.16 285	0.07 13	0.07 46	0.08 65	0.13 186

BUS	0.24 151	0.13 74	0.36 19	0.25 200	0.14 110	0.44 305	0.17 56	0.59 306	0.36 152	0.34 201	0.35 147	0.31 178	0.22 141	0.27 83	0.22 150	0.10 201	0.07 94	0.11 232	0.10 212	0.09 132	0.10 102

RAFT_CTSACE	0.23 125	0.21 214	0.57 194	0.26 232	0.15 160	0.22 89	0.23 222	0.34 75	0.30 94	0.34 201	0.51 283	0.31 178	0.17 79	0.33 150	0.15 38	0.06 1	0.09 171	0.09 121	0.08 106	0.08 65	0.07 11

NINENet	0.27 210	0.16 146	0.49 104	0.23 131	0.16 189	0.44 305	0.17 56	0.63 334	0.49 278	0.33 187	0.38 174	0.31 178	0.22 141	0.43 197	0.22 150	0.11 232	0.10 196	0.12 262	0.08 106	0.12 248	0.11 131

XX-Stereo	0.25 175	0.11 27	1.09 347	0.35 345	0.38 372	0.23 105	0.13 2	0.43 159	0.19 4	0.20 30	0.40 195	0.31 178	0.10 3	0.33 150	0.13 7	0.08 89	0.11 216	0.08 61	0.09 168	0.07 30	0.10 102

RAFT + AFF	0.30 243	0.33 311	0.76 276	0.25 200	0.17 214	0.30 195	0.33 317	0.55 267	0.42 209	0.28 94	0.30 98	0.31 178	0.31 252	0.64 280	0.32 234	0.09 146	0.11 216	0.11 232	0.10 212	0.12 248	0.16 230

MLCV	0.25 175	0.23 241	0.59 214	0.22 87	0.09 5	0.30 195	0.18 95	0.40 135	0.38 173	0.38 251	0.44 234	0.31 178	0.22 141	0.44 200	0.32 234	0.07 13	0.05 3	0.07 13	0.06 23	0.07 30	0.08 38

RAFT-Test	0.19 38	0.11 27	0.41 35	0.26 232	0.21 289	0.26 147	0.17 56	0.37 101	0.26 50	0.24 63	0.29 87	0.32 188	0.14 43	0.22 37	0.15 38	0.07 13	0.08 141	0.07 13	0.07 46	0.06 2	0.07 11

IER	0.24 151	0.15 125	0.50 122	0.21 55	0.15 160	0.31 213	0.20 158	0.44 177	0.38 173	0.34 201	0.41 206	0.32 188	0.34 269	0.31 136	0.23 165	0.09 146	0.07 94	0.08 61	0.08 106	0.09 132	0.09 60

AASNet	0.29 231	0.27 280	0.67 248	0.26 232	0.18 235	0.34 246	0.21 177	0.64 340	0.49 278	0.36 227	0.41 206	0.32 188	0.26 191	0.33 150	0.39 267	0.12 261	0.09 171	0.10 186	0.08 106	0.14 280	0.12 166

GANet-ADL	0.22 96	0.14 109	0.51 135	0.23 131	0.14 110	0.29 184	0.19 127	0.48 209	0.36 152	0.26 79	0.33 133	0.32 188	0.20 128	0.26 74	0.22 150	0.11 232	0.07 94	0.07 13	0.06 23	0.09 132	0.11 131

HCRNet	0.25 175	0.27 280	0.42 43	0.34 340	0.17 214	0.27 153	0.18 95	0.45 184	0.37 165	0.31 153	0.35 147	0.32 188	0.23 150	0.44 200	0.21 135	0.13 278	0.08 141	0.13 285	0.11 237	0.11 223	0.09 60

BEATNet_4x	0.25 175	0.25 264	0.66 245	0.23 131	0.10 17	0.29 184	0.14 12	0.49 216	0.34 132	0.31 153	0.35 147	0.32 188	0.26 191	0.34 164	0.33 242	0.08 89	0.06 34	0.08 61	0.07 46	0.11 223	0.13 186

HBP-ISP	0.34 274	0.35 323	0.76 276	0.23 131	0.17 214	0.33 232	0.22 199	0.56 277	0.47 259	0.42 285	0.49 278	0.33 194	0.41 306	0.73 307	0.27 198	0.18 341	0.19 314	0.24 361	0.20 352	0.16 296	0.16 230

raft_robust	0.25 175	0.23 241	0.44 55	0.22 87	0.13 82	0.23 105	0.22 199	0.52 239	0.50 283	0.33 187	0.32 117	0.33 194	0.23 150	0.55 238	0.18 80	0.07 13	0.11 216	0.08 61	0.10 212	0.08 65	0.07 11

OMP-Stereo	0.24 151	0.16 146	0.48 87	0.30 309	0.13 82	0.21 67	0.16 41	0.38 110	0.35 139	0.34 201	0.30 98	0.33 194	0.20 128	0.70 300	0.24 170	0.08 89	0.06 34	0.09 121	0.07 46	0.08 65	0.07 11

IIG-Stereo	0.24 151	0.16 146	0.47 75	0.29 302	0.12 49	0.23 105	0.14 12	0.40 135	0.33 124	0.35 216	0.37 168	0.33 194	0.22 141	0.70 300	0.26 191	0.08 89	0.06 34	0.09 121	0.07 46	0.08 65	0.07 11

THIR-Stereo	0.30 243	0.15 125	0.46 70	0.19 13	0.11 25	0.28 167	0.70 385	0.33 71	0.36 152	0.37 243	0.64 335	0.33 194	0.49 335	0.58 247	0.44 288	0.08 89	0.06 34	0.08 61	0.09 168	0.07 30	0.08 38

DMCA	0.24 151	0.18 186	0.51 135	0.23 131	0.14 110	0.27 153	0.20 158	0.45 184	0.40 192	0.32 178	0.33 133	0.33 194	0.25 179	0.27 83	0.30 219	0.11 232	0.08 141	0.10 186	0.08 106	0.11 223	0.12 166

SuperB	0.50 343	0.37 332	2.16 400	0.23 131	0.15 160	0.41 291	0.32 312	0.50 224	0.83 369	0.44 301	0.51 283	0.33 194	0.45 318	0.69 297	1.07 369	0.10 201	0.08 141	0.09 121	0.08 106	0.95 406	0.18 244

MyStereo06	0.23 125	0.15 125	0.74 269	0.22 87	0.14 110	0.25 133	0.22 199	0.43 159	0.25 44	0.36 227	0.24 56	0.34 201	0.18 105	0.24 47	0.20 118	0.07 13	0.12 232	0.09 121	0.09 168	0.09 132	0.11 131

DualNet	0.33 266	0.17 169	0.84 299	0.21 55	0.13 82	0.29 184	0.21 177	0.38 110	0.46 246	0.31 153	0.44 234	0.34 201	0.24 168	0.28 101	1.30 380	0.08 89	0.28 363	0.12 262	0.11 237	0.08 65	0.37 362

ffm	0.27 210	0.17 169	0.84 299	0.21 55	0.13 82	0.29 184	0.21 177	0.38 110	0.46 246	0.31 153	0.44 234	0.34 201	0.24 168	0.28 101	0.12 1	0.08 89	0.28 363	0.12 262	0.11 237	0.08 65	0.37 362

ff1	0.36 282	0.17 169	0.84 299	0.21 55	0.13 82	0.29 184	0.21 177	0.38 110	0.46 246	0.31 153	0.44 234	0.34 201	0.24 168	0.91 355	1.30 380	0.08 89	0.28 363	0.12 262	0.11 237	0.08 65	0.37 362

mmx	0.37 289	0.17 169	0.84 299	0.21 55	0.13 82	0.29 184	0.21 177	0.57 286	0.48 265	0.31 153	0.44 234	0.34 201	0.24 168	0.91 355	1.30 380	0.10 201	0.20 322	0.12 262	0.11 237	0.11 223	0.23 295

xxx	0.37 289	0.17 169	0.84 299	0.21 55	0.13 82	0.29 184	0.21 177	0.57 286	0.48 265	0.31 153	0.44 234	0.34 201	0.24 168	0.91 355	1.30 380	0.10 201	0.20 322	0.12 262	0.11 237	0.11 223	0.23 295

HH	0.22 96	0.12 57	0.55 177	0.32 325	0.16 189	0.27 153	0.18 95	0.36 89	0.25 44	0.20 30	0.26 68	0.34 201	0.18 105	0.33 150	0.15 38	0.07 13	0.16 285	0.07 13	0.07 46	0.07 30	0.31 343

HanStereo	0.22 96	0.12 57	0.55 177	0.32 325	0.16 189	0.27 153	0.18 95	0.36 89	0.25 44	0.20 30	0.26 68	0.34 201	0.18 105	0.33 150	0.15 38	0.07 13	0.16 285	0.07 13	0.07 46	0.07 30	0.31 343

iRaft-Stereo_5w	0.25 175	0.24 251	0.50 122	0.23 131	0.18 235	0.19 24	0.19 127	0.39 126	0.35 139	0.28 94	0.36 160	0.34 201	0.23 150	0.66 290	0.28 204	0.07 13	0.07 94	0.08 61	0.07 46	0.09 132	0.14 209

DAS	0.28 217	0.13 74	0.49 104	0.24 168	0.18 235	0.30 195	0.24 244	0.48 209	0.48 265	0.42 285	0.45 248	0.34 201	0.31 252	0.76 322	0.24 170	0.09 146	0.07 94	0.09 121	0.07 46	0.10 180	0.11 131

SepStereo	0.27 210	0.13 74	0.49 104	0.24 168	0.18 235	0.30 195	0.24 244	0.48 209	0.48 265	0.42 285	0.45 248	0.34 201	0.31 252	0.64 280	0.24 170	0.09 146	0.07 94	0.09 121	0.07 46	0.10 180	0.11 131

KYRaft	0.23 125	0.11 27	0.43 48	0.23 131	0.12 49	0.23 105	0.23 222	0.37 101	0.26 50	0.35 216	0.53 296	0.34 201	0.26 191	0.29 118	0.16 48	0.07 13	0.05 3	0.09 121	0.10 212	0.08 65	0.30 340

GEStereo_RVC	0.29 231	0.24 251	0.60 221	0.27 265	0.16 189	0.33 232	0.25 257	0.58 298	0.56 318	0.35 216	0.38 174	0.34 201	0.25 179	0.51 222	0.29 217	0.12 261	0.08 141	0.09 121	0.08 106	0.11 223	0.13 186

FADNet-RVC-Resample	0.31 253	0.32 307	1.16 355	0.27 265	0.17 214	0.33 232	0.21 177	0.49 216	0.40 192	0.36 227	0.38 174	0.34 201	0.27 197	0.54 235	0.27 198	0.10 201	0.10 196	0.14 303	0.13 298	0.13 260	0.18 244

STrans-v2	0.25 175	0.14 109	0.56 187	0.21 55	0.12 49	0.23 105	0.20 158	0.50 224	0.31 101	0.31 153	0.42 213	0.35 215	0.35 276	0.62 272	0.24 170	0.07 13	0.05 3	0.08 61	0.07 46	0.06 2	0.08 38

ICVP	0.24 151	0.13 74	0.45 58	0.26 232	0.14 110	0.30 195	0.25 257	0.47 199	0.35 139	0.29 117	0.43 225	0.35 215	0.25 179	0.28 101	0.25 182	0.12 261	0.09 171	0.09 121	0.09 168	0.09 132	0.11 131
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
pcwnet_v2	0.32 258	0.16 146	1.22 366	0.23 131	0.19 258	0.32 226	0.19 127	0.61 322	0.61 333	0.37 243	0.45 248	0.35 215	0.29 232	0.37 183	0.26 191	0.14 299	0.11 216	0.12 262	0.11 237	0.14 280	0.18 244

ADCRef	0.41 314	0.33 311	1.05 339	0.26 232	0.21 289	0.49 330	0.27 272	0.54 256	0.51 289	0.51 332	0.59 318	0.35 215	0.47 327	0.54 235	1.35 387	0.09 146	0.08 141	0.12 262	0.12 274	0.12 248	0.13 186

AdaStereo	0.25 175	0.17 169	0.47 75	0.25 200	0.13 82	0.33 232	0.17 56	0.57 286	0.43 219	0.34 201	0.38 174	0.35 215	0.21 136	0.32 141	0.24 170	0.14 299	0.06 34	0.13 285	0.09 168	0.11 223	0.09 60
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.
DispNO	0.32 258	0.29 290	0.95 329	0.26 232	0.17 214	0.25 133	0.30 296	0.47 199	0.53 301	0.36 227	0.44 234	0.36 220	0.31 252	0.77 326	0.43 280	0.11 232	0.08 141	0.09 121	0.08 106	0.09 132	0.09 60

TransformOpticalFlow	0.24 151	0.14 109	0.57 194	0.24 168	0.11 25	0.21 67	0.19 127	0.43 159	0.34 132	0.30 138	0.43 225	0.36 220	0.31 252	0.61 264	0.20 118	0.07 13	0.05 3	0.08 61	0.07 46	0.06 2	0.08 38

MMNet	0.28 217	0.19 195	0.54 171	0.24 168	0.17 214	0.47 321	0.22 199	0.47 199	0.53 301	0.40 271	0.43 225	0.36 220	0.34 269	0.40 189	0.35 252	0.08 89	0.08 141	0.09 121	0.09 168	0.10 180	0.09 60

PS-NSSS	0.33 266	0.36 329	0.61 227	0.24 168	0.18 235	0.33 232	0.24 244	0.59 306	0.42 209	0.38 251	0.52 289	0.36 220	0.31 252	0.80 333	0.32 234	0.18 341	0.14 255	0.21 352	0.15 321	0.17 308	0.14 209

PWCDC_ROB	0.41 314	0.41 347	0.77 282	0.34 340	0.21 289	0.43 300	0.20 158	0.60 315	0.90 375	0.44 301	1.24 387	0.36 220	0.38 291	0.56 243	0.48 299	0.18 341	0.11 216	0.11 232	0.10 212	0.20 334	0.16 230

PCWNet_CMD	0.23 125	0.14 109	0.48 87	0.21 55	0.13 82	0.28 167	0.17 56	0.47 199	0.47 259	0.30 138	0.36 160	0.37 225	0.24 168	0.29 118	0.21 135	0.09 146	0.06 34	0.10 186	0.08 106	0.11 223	0.11 131

riskmin	0.24 151	0.10 11	0.43 48	0.32 325	0.26 337	0.33 232	0.19 127	0.44 177	0.30 94	0.24 63	0.27 77	0.37 225	0.25 179	0.30 127	0.22 150	0.09 146	0.18 310	0.09 121	0.13 298	0.10 180	0.27 328

delet	0.29 231	0.18 186	0.58 207	0.24 168	0.19 258	0.41 291	0.30 296	0.52 239	0.51 289	0.35 216	0.42 213	0.37 225	0.31 252	0.49 213	0.36 255	0.10 201	0.09 171	0.11 232	0.12 274	0.09 132	0.09 60

UPFNet	0.27 210	0.15 125	0.47 75	0.25 200	0.20 276	0.37 272	0.27 272	0.50 224	0.40 192	0.36 227	0.38 174	0.37 225	0.29 232	0.40 189	0.34 246	0.10 201	0.10 196	0.10 186	0.10 212	0.10 180	0.08 38

MSMDNet	0.23 125	0.14 109	0.49 104	0.20 35	0.13 82	0.28 167	0.17 56	0.47 199	0.47 259	0.30 138	0.36 160	0.37 225	0.24 168	0.29 118	0.21 135	0.09 146	0.07 94	0.09 121	0.08 106	0.11 223	0.11 131

iResNet_ROB	0.27 210	0.27 280	0.48 87	0.21 55	0.12 49	0.32 226	0.17 56	0.57 286	0.55 314	0.39 262	0.44 234	0.37 225	0.28 216	0.43 197	0.28 204	0.08 89	0.06 34	0.06 1	0.05 8	0.09 132	0.11 131

CFNet_ucs	0.25 175	0.14 109	0.51 135	0.20 35	0.15 160	0.29 184	0.18 95	0.51 234	0.46 246	0.32 178	0.42 213	0.38 231	0.23 150	0.31 136	0.22 150	0.11 232	0.08 141	0.12 262	0.09 168	0.13 260	0.13 186

BSDual-CNN	0.24 151	0.13 74	0.36 19	0.25 200	0.14 110	0.35 259	0.22 199	0.59 306	0.36 152	0.34 201	0.35 147	0.38 231	0.25 179	0.27 83	0.28 204	0.10 201	0.07 94	0.11 232	0.10 212	0.09 132	0.10 102

psmg	0.24 151	0.13 74	0.36 19	0.21 55	0.14 110	0.35 259	0.23 222	0.54 256	0.36 152	0.36 227	0.38 174	0.38 231	0.25 179	0.27 83	0.28 204	0.10 201	0.08 141	0.10 186	0.10 212	0.09 132	0.09 60

CFNet_pseudo	0.23 125	0.14 109	0.48 87	0.20 35	0.13 82	0.27 153	0.17 56	0.46 190	0.45 237	0.30 138	0.37 168	0.38 231	0.23 150	0.30 127	0.22 150	0.09 146	0.06 34	0.11 232	0.08 106	0.11 223	0.11 131

xxxx	0.39 299	0.14 109	0.47 75	0.20 35	0.16 189	0.38 278	0.20 158	0.61 322	0.43 219	0.30 138	0.44 234	0.38 231	0.25 179	0.50 217	2.41 410	0.11 232	0.21 327	0.09 121	0.10 212	0.10 180	0.26 325

ACVNet	0.24 151	0.18 186	0.51 135	0.18 8	0.15 160	0.27 153	0.23 222	0.40 135	0.45 237	0.29 117	0.41 206	0.38 231	0.28 216	0.28 101	0.35 252	0.09 146	0.07 94	0.08 61	0.07 46	0.10 180	0.09 60

acv_ft	0.26 194	0.18 186	0.56 187	0.24 168	0.19 258	0.34 246	0.21 177	0.47 199	0.45 237	0.39 262	0.41 206	0.38 231	0.28 216	0.28 101	0.36 255	0.09 146	0.07 94	0.08 61	0.07 46	0.11 223	0.09 60

CFNet	0.29 231	0.29 290	0.57 194	0.23 131	0.14 110	0.34 246	0.15 25	0.53 249	0.46 246	0.31 153	0.40 195	0.38 231	0.27 197	0.76 322	0.28 204	0.10 201	0.07 94	0.11 232	0.11 237	0.11 223	0.09 60

ccs_rob	0.23 125	0.14 109	0.48 87	0.20 35	0.13 82	0.27 153	0.17 56	0.46 190	0.45 237	0.30 138	0.37 168	0.38 231	0.23 150	0.30 127	0.22 150	0.09 146	0.06 34	0.11 232	0.08 106	0.12 248	0.11 131

DeepPruner_ROB	0.28 217	0.25 264	0.64 239	0.22 87	0.16 189	0.30 195	0.21 177	0.54 256	0.33 124	0.36 227	0.38 174	0.38 231	0.26 191	0.45 206	0.28 204	0.15 311	0.11 216	0.11 232	0.11 237	0.14 280	0.14 209

DMCA-RVC	0.30 243	0.27 280	0.93 325	0.28 289	0.17 214	0.30 195	0.21 177	0.43 159	0.36 152	0.40 271	0.38 174	0.39 241	0.36 281	0.44 200	0.34 246	0.13 278	0.10 196	0.16 323	0.12 274	0.13 260	0.11 131

TDLM	0.32 258	0.27 280	0.52 151	0.30 309	0.15 160	0.33 232	0.32 312	0.54 256	0.50 283	0.44 301	0.43 225	0.39 241	0.30 239	0.92 360	0.30 219	0.14 299	0.09 171	0.13 285	0.12 274	0.13 260	0.14 209

iResNetv2_ROB	0.29 231	0.37 332	0.92 321	0.24 168	0.13 82	0.30 195	0.19 127	0.55 267	0.51 289	0.39 262	0.46 260	0.39 241	0.27 197	0.36 175	0.30 219	0.09 146	0.06 34	0.07 13	0.05 8	0.13 260	0.11 131

1111x	0.39 299	0.17 169	0.80 290	0.23 131	0.15 160	0.33 232	0.27 272	0.62 330	0.48 265	0.32 178	0.43 225	0.40 244	0.29 232	0.86 345	1.60 396	0.09 146	0.23 341	0.09 121	0.12 274	0.10 180	0.23 295

GMStereo_Zeroshot	0.25 175	0.22 228	0.51 135	0.27 265	0.14 110	0.28 167	0.15 25	0.40 135	0.36 152	0.37 243	0.43 225	0.40 244	0.17 79	0.35 171	0.21 135	0.12 261	0.07 94	0.13 285	0.07 46	0.17 308	0.10 102

PSMNet-RSSM	0.26 194	0.21 214	0.50 122	0.21 55	0.14 110	0.25 133	0.21 177	0.50 224	0.38 173	0.31 153	0.45 248	0.40 244	0.27 197	0.53 230	0.24 170	0.12 261	0.08 141	0.11 232	0.13 298	0.10 180	0.10 102

DSFCA	0.29 231	0.18 186	0.48 87	0.21 55	0.17 214	0.39 281	0.32 312	0.49 216	0.44 226	0.44 301	0.38 174	0.40 244	0.30 239	0.53 230	0.38 263	0.12 261	0.10 196	0.10 186	0.11 237	0.11 223	0.11 131

DeepPrunerF	0.46 335	0.37 332	1.50 382	0.34 340	0.30 354	0.36 267	0.37 330	0.64 340	1.15 394	0.41 281	0.45 248	0.40 244	0.41 306	0.82 337	0.53 314	0.18 341	0.14 255	0.23 359	0.21 354	0.17 308	0.18 244

UCFNet_RVC	0.25 175	0.21 214	0.49 104	0.19 13	0.15 160	0.34 246	0.18 95	0.47 199	0.36 152	0.30 138	0.35 147	0.40 244	0.26 191	0.35 171	0.24 170	0.13 278	0.08 141	0.13 285	0.14 312	0.13 260	0.13 186

Anonymous Stereo	0.42 318	0.43 351	1.38 374	0.32 325	0.26 337	0.35 259	0.48 361	0.55 267	0.58 322	0.43 294	0.48 276	0.40 244	0.29 232	0.93 361	0.56 322	0.16 319	0.16 285	0.15 317	0.16 330	0.16 296	0.20 271

LL-Strereo	0.32 258	0.33 311	0.77 282	0.26 232	0.24 324	0.22 89	0.23 222	0.58 298	0.44 226	0.35 216	0.32 117	0.41 251	0.40 301	0.93 361	0.25 182	0.08 89	0.13 246	0.11 232	0.09 168	0.09 132	0.22 288

iinet-f	0.31 253	0.23 241	1.16 355	0.20 35	0.16 189	0.44 305	0.23 222	0.47 199	0.38 173	0.36 227	0.44 234	0.41 251	0.35 276	0.36 175	0.43 280	0.10 201	0.09 171	0.08 61	0.08 106	0.13 260	0.12 166

anonymousa	0.26 194	0.13 74	0.56 187	0.29 302	0.30 354	0.31 213	0.20 158	0.38 110	0.36 152	0.33 187	0.51 283	0.41 251	0.27 197	0.25 57	0.24 170	0.08 89	0.18 310	0.09 121	0.18 345	0.08 65	0.17 242

PSMNet-ADL	0.26 194	0.16 146	0.39 29	0.27 265	0.14 110	0.32 226	0.22 199	0.45 184	0.37 165	0.28 94	0.34 141	0.41 251	0.28 216	0.61 264	0.32 234	0.11 232	0.10 196	0.09 121	0.11 237	0.10 180	0.13 186

RAFT	0.24 151	0.24 251	0.46 70	0.27 265	0.15 160	0.26 147	0.26 267	0.37 101	0.31 101	0.34 201	0.34 141	0.41 251	0.22 141	0.30 127	0.18 80	0.08 89	0.15 276	0.11 232	0.10 212	0.11 223	0.13 186

HGLStereo	0.29 231	0.19 195	0.60 221	0.24 168	0.21 289	0.33 232	0.23 222	0.52 239	0.44 226	0.36 227	0.49 278	0.41 251	0.35 276	0.46 207	0.34 246	0.11 232	0.11 216	0.09 121	0.09 168	0.11 223	0.12 166

GANet-RSSM	0.26 194	0.19 195	0.54 171	0.21 55	0.14 110	0.27 153	0.22 199	0.47 199	0.34 132	0.30 138	0.40 195	0.41 251	0.30 239	0.59 253	0.25 182	0.11 232	0.08 141	0.09 121	0.09 168	0.10 180	0.10 102

GwcNet-RSSM	0.28 217	0.25 264	0.61 227	0.22 87	0.14 110	0.28 167	0.24 244	0.46 190	0.44 226	0.33 187	0.46 260	0.41 251	0.28 216	0.55 238	0.31 228	0.11 232	0.07 94	0.09 121	0.10 212	0.10 180	0.09 60

FADNet-RVC	0.34 274	0.43 351	0.97 331	0.25 200	0.20 276	0.33 232	0.20 158	0.51 234	0.42 209	0.34 201	0.40 195	0.41 251	0.29 232	0.65 284	0.36 255	0.14 299	0.14 255	0.14 303	0.15 321	0.19 327	0.20 271

PA-Net	0.40 309	0.35 323	1.05 339	0.32 325	0.28 343	0.39 281	0.43 351	0.53 249	0.56 318	0.35 216	0.43 225	0.41 251	0.36 281	0.83 341	0.61 332	0.12 261	0.23 341	0.16 323	0.23 365	0.13 260	0.20 271
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
ToySt	0.28 217	0.19 195	0.68 253	0.22 87	0.19 258	0.31 213	0.31 306	0.43 159	0.43 219	0.28 94	0.38 174	0.42 261	0.32 264	0.33 150	0.32 234	0.08 89	0.14 255	0.10 186	0.12 274	0.11 223	0.24 307

CSP-Net	0.28 217	0.17 169	0.41 35	0.22 87	0.14 110	0.44 305	0.24 244	0.52 239	0.42 209	0.42 285	0.44 234	0.42 261	0.27 197	0.66 290	0.30 219	0.12 261	0.09 171	0.08 61	0.08 106	0.10 180	0.10 102

NLCA_NET_v2_RVC	0.29 231	0.24 251	0.81 291	0.26 232	0.18 235	0.30 195	0.22 199	0.52 239	0.41 197	0.38 251	0.42 213	0.42 261	0.28 216	0.46 207	0.31 228	0.11 232	0.08 141	0.10 186	0.11 237	0.10 180	0.12 166
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
NVstereo2D	0.32 258	0.18 186	0.63 235	0.24 168	0.23 313	0.43 300	0.28 286	0.60 315	0.58 322	0.28 94	0.39 188	0.42 261	0.30 239	0.71 303	0.30 219	0.13 278	0.09 171	0.13 285	0.10 212	0.20 334	0.18 244

StereoDRNet-Refined	0.28 217	0.19 195	0.47 75	0.25 200	0.14 110	0.36 267	0.21 177	0.49 216	0.43 219	0.46 313	0.52 289	0.42 261	0.30 239	0.46 207	0.38 263	0.10 201	0.07 94	0.11 232	0.11 237	0.10 180	0.11 131
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
NOSS_ROB	0.33 266	0.24 251	0.49 104	0.27 265	0.16 189	0.34 246	0.19 127	0.55 267	0.50 283	0.34 201	0.37 168	0.42 261	0.30 239	0.93 361	0.25 182	0.19 350	0.20 322	0.24 361	0.22 361	0.17 308	0.25 316

hknet	0.26 194	0.15 125	0.49 104	0.25 200	0.16 189	0.35 259	0.22 199	0.59 306	0.40 192	0.34 201	0.35 147	0.43 267	0.28 216	0.38 185	0.26 191	0.09 146	0.07 94	0.11 232	0.10 212	0.09 132	0.10 102

ADLNet	0.30 243	0.19 195	0.59 214	0.23 131	0.19 258	0.34 246	0.23 222	0.56 277	0.44 226	0.43 294	0.41 206	0.43 267	0.28 216	0.56 243	0.36 255	0.11 232	0.08 141	0.11 232	0.11 237	0.11 223	0.15 220

UNet	0.28 217	0.16 146	0.70 257	0.24 168	0.20 276	0.44 305	0.21 177	0.52 239	0.42 209	0.36 227	0.40 195	0.43 267	0.33 268	0.41 192	0.32 234	0.09 146	0.07 94	0.10 186	0.09 168	0.10 180	0.09 60

cf-r	0.26 194	0.22 228	0.66 245	0.22 87	0.14 110	0.28 167	0.22 199	0.44 177	0.42 209	0.32 178	0.42 213	0.43 267	0.27 197	0.44 200	0.27 198	0.11 232	0.07 94	0.08 61	0.10 212	0.08 65	0.09 60

FADNet	0.34 274	0.43 351	0.88 314	0.24 168	0.22 304	0.37 272	0.19 127	0.56 277	0.49 278	0.32 178	0.36 160	0.43 267	0.32 264	0.65 284	0.30 219	0.17 331	0.16 285	0.14 303	0.16 330	0.25 354	0.21 280

AANet_RVC	0.33 266	0.31 300	0.69 254	0.23 131	0.14 110	0.30 195	0.23 222	0.49 216	0.55 314	0.39 262	0.60 322	0.43 267	0.30 239	0.88 348	0.54 318	0.11 232	0.08 141	0.07 13	0.07 46	0.10 180	0.12 166

Wz-Net-LNSev-Ref	0.33 266	0.25 264	0.82 294	0.22 87	0.17 214	0.46 315	0.28 286	0.53 249	0.53 301	0.43 294	0.57 311	0.44 273	0.31 252	0.50 217	0.48 299	0.10 201	0.06 34	0.08 61	0.06 23	0.11 223	0.12 166

AACVNet	0.28 217	0.22 228	0.55 177	0.23 131	0.14 110	0.30 195	0.19 127	0.43 159	0.33 124	0.39 262	0.42 213	0.44 273	0.29 232	0.73 307	0.28 204	0.11 232	0.09 171	0.11 232	0.09 168	0.13 260	0.12 166

STTStereo	0.30 243	0.24 251	0.83 296	0.25 200	0.17 214	0.30 195	0.24 244	0.49 216	0.39 184	0.39 262	0.41 206	0.44 273	0.28 216	0.41 192	0.30 219	0.13 278	0.13 246	0.13 285	0.16 330	0.12 248	0.12 166

CVANet_RVC	0.34 274	0.25 264	0.77 282	0.27 265	0.17 214	0.34 246	0.28 286	0.55 267	0.50 283	0.43 294	0.46 260	0.44 273	0.31 252	0.90 353	0.27 198	0.15 311	0.10 196	0.14 303	0.14 312	0.15 287	0.15 220

DRN-Test	0.35 280	0.20 207	0.75 272	0.28 289	0.19 258	0.46 315	0.29 290	0.68 357	0.54 306	0.49 326	0.47 267	0.44 273	0.35 276	0.63 275	0.44 288	0.13 278	0.09 171	0.13 285	0.12 274	0.13 260	0.13 186

GASNet	0.39 299	0.58 376	1.27 368	0.35 345	0.23 313	0.35 259	0.23 222	0.63 334	0.56 318	0.41 281	0.38 174	0.45 278	0.30 239	0.81 336	0.42 277	0.16 319	0.11 216	0.14 303	0.14 312	0.23 349	0.12 166

ADLNet2	0.31 253	0.23 241	0.77 282	0.23 131	0.18 235	0.36 267	0.24 244	0.55 267	0.54 306	0.33 187	0.38 174	0.45 278	0.31 252	0.70 300	0.36 255	0.10 201	0.08 141	0.09 121	0.09 168	0.12 248	0.11 131

FINET	0.58 360	0.48 360	1.35 373	0.38 358	0.37 369	0.96 386	1.13 408	0.84 384	1.05 385	0.50 329	0.70 348	0.45 278	0.61 359	0.63 275	0.62 333	0.26 363	0.28 363	0.14 303	0.13 298	0.20 334	0.44 376

Syn2CoEx	0.39 299	0.39 342	1.08 346	0.35 345	0.21 289	0.41 291	0.29 290	0.63 334	0.51 289	0.43 294	0.56 308	0.45 278	0.45 318	0.69 297	0.39 267	0.17 331	0.14 255	0.16 323	0.12 274	0.13 260	0.16 230

psm_up	0.30 243	0.21 214	0.58 207	0.26 232	0.18 235	0.32 226	0.27 272	0.57 286	0.45 237	0.38 251	0.41 206	0.45 278	0.40 301	0.59 253	0.32 234	0.11 232	0.12 232	0.13 285	0.12 274	0.11 223	0.11 131

CBMV_ROB	0.36 282	0.21 214	0.57 194	0.22 87	0.14 110	0.35 259	0.20 158	0.55 267	0.47 259	0.52 335	0.58 314	0.45 278	0.53 345	0.75 316	0.50 306	0.18 341	0.19 314	0.23 359	0.21 354	0.15 287	0.20 271

ssnet_v2	0.30 243	0.21 214	0.63 235	0.23 131	0.15 160	0.40 287	0.30 296	0.59 306	0.48 265	0.40 271	0.37 168	0.46 284	0.30 239	0.41 192	0.44 288	0.13 278	0.11 216	0.11 232	0.11 237	0.12 248	0.11 131

dad	0.30 243	0.38 338	0.60 221	0.22 87	0.14 110	0.32 226	0.21 177	0.35 84	0.51 289	0.45 308	0.45 248	0.46 284	0.23 150	0.41 192	0.27 198	0.21 353	0.11 216	0.20 349	0.11 237	0.15 287	0.11 131

SACVNet	0.32 258	0.25 264	0.59 214	0.26 232	0.19 258	0.35 259	0.25 257	0.54 256	0.41 197	0.43 294	0.45 248	0.46 284	0.34 269	0.71 303	0.30 219	0.14 299	0.10 196	0.12 262	0.12 274	0.16 296	0.20 271

Consistency-Raft	0.56 356	0.52 364	1.12 349	0.45 374	0.49 379	0.48 327	0.45 354	0.73 369	0.74 362	0.45 308	0.82 363	0.46 284	0.60 355	0.51 222	0.63 336	0.39 384	0.40 387	0.44 382	0.51 393	0.53 384	0.38 370

CFNet-ft	0.26 194	0.21 214	0.51 135	0.19 13	0.16 189	0.31 213	0.21 177	0.40 135	0.37 165	0.29 117	0.40 195	0.46 284	0.27 197	0.49 213	0.28 204	0.12 261	0.07 94	0.12 262	0.11 237	0.12 248	0.11 131

ADCP+	0.48 341	0.36 329	1.47 380	0.26 232	0.22 304	0.57 348	0.40 345	0.56 277	0.54 306	0.46 313	0.52 289	0.46 284	0.53 345	0.59 253	1.93 402	0.10 201	0.08 141	0.11 232	0.11 237	0.14 280	0.15 220

CFNet_RVC	0.26 194	0.21 214	0.51 135	0.19 13	0.16 189	0.31 213	0.21 177	0.40 135	0.37 165	0.29 117	0.40 195	0.46 284	0.27 197	0.49 213	0.28 204	0.12 261	0.07 94	0.12 262	0.11 237	0.12 248	0.11 131

SQANet	0.44 326	0.57 374	0.89 316	0.49 378	0.39 373	0.47 321	0.23 222	0.53 249	0.44 226	0.41 281	0.48 276	0.47 291	0.34 269	0.58 247	0.43 280	0.38 382	0.15 276	0.40 380	0.21 354	0.50 381	0.34 351

MaskLacGwcNet_RVC	0.38 294	0.43 351	0.72 267	0.35 345	0.19 258	0.51 334	0.25 257	0.56 277	0.39 184	0.42 285	0.47 267	0.47 291	0.27 197	0.74 311	0.32 234	0.38 382	0.19 314	0.27 364	0.17 341	0.29 368	0.27 328

RASNet	0.30 243	0.19 195	0.59 214	0.23 131	0.19 258	0.33 232	0.20 158	0.50 224	0.41 197	0.31 153	0.44 234	0.47 291	0.38 291	0.79 330	0.40 269	0.09 146	0.07 94	0.07 13	0.09 168	0.08 65	0.10 102

STTRV1_RVC	0.42 318	0.33 311	0.89 316	0.29 302	0.36 368	0.49 330	0.31 306	0.63 334	0.54 306	0.47 319	0.56 308	0.47 291	0.43 313	1.00 368	0.40 269	0.28 369	0.21 327	0.20 349	0.18 345	0.25 354	0.18 244

Anonymous_2	0.44 326	0.23 241	0.57 194	0.34 340	0.34 360	0.53 342	0.28 286	0.49 216	0.39 184	0.36 227	0.34 141	0.48 295	0.38 291	0.43 197	0.33 242	0.26 363	0.41 389	0.44 382	1.45 416	0.33 374	0.37 362

CRFU-Net	0.29 231	0.14 109	0.48 87	0.26 232	0.15 160	0.46 315	0.22 199	0.52 239	0.32 110	0.44 301	0.42 213	0.48 295	0.47 327	0.44 200	0.31 228	0.12 261	0.10 196	0.09 121	0.08 106	0.10 180	0.11 131

APVNet	0.38 294	0.26 274	0.87 308	0.26 232	0.22 304	0.52 339	0.35 323	0.64 340	0.46 246	0.40 271	0.52 289	0.48 295	0.39 298	0.84 342	0.48 299	0.13 278	0.14 255	0.15 317	0.16 330	0.16 296	0.16 230

S-Stereo	0.39 299	0.20 207	1.04 338	0.28 289	0.22 304	0.39 281	0.31 306	0.58 298	0.69 352	0.40 271	0.59 318	0.48 295	0.41 306	0.75 316	0.42 277	0.12 261	0.15 276	0.13 285	0.13 298	0.16 296	0.25 316

CC-Net-ROB	0.46 335	0.55 368	0.86 306	0.38 358	0.23 313	0.51 334	0.30 296	0.69 363	0.51 289	0.46 313	0.51 283	0.48 295	0.38 291	0.96 365	0.40 269	0.36 379	0.23 341	0.56 388	0.25 367	0.34 375	0.22 288

StereoDRNet	0.34 274	0.28 287	0.70 257	0.28 289	0.21 289	0.43 300	0.30 296	0.63 334	0.51 289	0.47 319	0.40 195	0.48 295	0.31 252	0.58 247	0.44 288	0.12 261	0.10 196	0.12 262	0.11 237	0.13 260	0.13 186

fast-acv-ft	0.33 266	0.26 274	0.88 314	0.25 200	0.18 235	0.49 330	0.27 272	0.44 177	0.50 283	0.40 271	0.55 304	0.49 301	0.36 281	0.39 188	0.41 274	0.11 232	0.11 216	0.11 232	0.12 274	0.13 260	0.11 131

NaN_ROB	0.44 326	0.38 338	0.94 328	0.30 309	0.20 276	0.52 339	0.49 365	0.61 322	0.60 331	0.56 348	0.47 267	0.49 301	0.42 310	1.24 384	0.76 347	0.12 261	0.18 310	0.12 262	0.13 298	0.12 248	0.18 244

MDST_ROB	0.51 345	0.16 146	0.97 331	0.31 320	0.21 289	1.35 402	0.34 321	0.80 377	0.59 330	1.09 390	0.74 354	0.49 301	0.37 286	1.31 390	0.60 329	0.14 299	0.12 232	0.16 323	0.13 298	0.13 260	0.18 244

PSMNet_ROB	0.36 282	0.31 300	0.71 263	0.31 320	0.21 289	0.44 305	0.44 353	0.61 322	0.49 278	0.39 262	0.45 248	0.49 301	0.32 264	0.66 290	0.53 314	0.14 299	0.10 196	0.15 317	0.14 312	0.13 260	0.13 186

Wz-Net-LNSev	0.36 282	0.35 323	1.06 341	0.26 232	0.21 289	0.47 321	0.33 317	0.56 277	0.58 322	0.45 308	0.54 299	0.50 305	0.37 286	0.40 189	0.42 277	0.12 261	0.11 216	0.10 186	0.09 168	0.14 280	0.15 220

HSM-Net_RVC	0.28 217	0.12 57	0.48 87	0.19 13	0.11 25	0.35 259	0.21 177	0.64 340	0.44 226	0.40 271	0.43 225	0.50 305	0.27 197	0.75 316	0.25 182	0.08 89	0.07 94	0.08 61	0.07 46	0.08 65	0.09 60
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
GANetREF_RVC	0.45 329	0.52 364	0.87 308	0.39 360	0.20 276	0.51 334	0.50 367	0.68 357	0.67 346	0.47 319	0.46 260	0.50 305	0.43 313	0.91 355	0.40 269	0.28 369	0.21 327	0.32 373	0.19 348	0.28 366	0.23 295
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
GwcNet	0.37 289	0.29 290	1.12 349	0.25 200	0.24 324	0.48 327	0.27 272	0.58 298	0.60 331	0.39 262	0.54 299	0.51 308	0.34 269	0.60 258	0.46 294	0.13 278	0.12 232	0.12 262	0.11 237	0.13 260	0.15 220

ac_64	0.28 217	0.16 146	0.62 230	0.25 200	0.17 214	0.36 267	0.22 199	0.48 209	0.35 139	0.36 227	0.37 168	0.51 308	0.30 239	0.62 272	0.34 246	0.11 232	0.09 171	0.10 186	0.10 212	0.09 132	0.09 60

RTSC	0.43 324	0.37 332	0.95 329	0.30 309	0.20 276	0.50 333	0.23 222	0.65 346	0.86 372	0.56 348	0.54 299	0.51 308	0.36 281	0.71 303	0.92 357	0.13 278	0.14 255	0.11 232	0.13 298	0.18 323	0.19 259

DLCB_ROB	0.30 243	0.20 207	0.45 58	0.28 289	0.17 214	0.37 272	0.25 257	0.50 224	0.45 237	0.46 313	0.47 267	0.51 308	0.34 269	0.56 243	0.38 263	0.10 201	0.10 196	0.11 232	0.11 237	0.10 180	0.11 131

CBMV	0.36 282	0.25 264	0.61 227	0.24 168	0.14 110	0.42 296	0.33 317	0.56 277	0.52 300	0.54 344	0.52 289	0.51 308	0.58 352	0.63 275	0.43 280	0.15 311	0.16 285	0.18 339	0.16 330	0.13 260	0.19 259
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
DGSMNet	0.63 369	0.32 307	1.01 336	0.54 381	0.73 394	0.62 355	1.36 412	0.62 330	0.58 322	0.38 251	0.62 333	0.52 313	0.34 269	0.65 284	0.47 297	0.54 387	0.61 404	0.67 393	0.61 401	0.65 389	0.69 400

aanetorigin	0.40 309	0.33 311	1.14 352	0.25 200	0.19 258	0.30 195	0.37 330	0.34 75	0.47 259	0.95 381	0.82 363	0.52 313	0.56 349	0.50 217	0.52 310	0.11 232	0.09 171	0.10 186	0.10 212	0.16 296	0.19 259

PWC_ROB	0.41 314	0.38 338	0.92 321	0.26 232	0.20 276	0.39 281	0.19 127	0.61 322	0.69 352	0.58 352	0.84 365	0.52 313	0.44 316	0.74 311	0.62 333	0.13 278	0.09 171	0.14 303	0.10 212	0.17 308	0.18 244

SGM-Forest	0.42 318	0.44 355	0.92 321	0.24 168	0.16 189	0.45 313	0.40 345	0.58 298	0.50 283	0.54 344	0.63 334	0.52 313	0.51 338	0.91 355	0.66 339	0.17 331	0.17 303	0.17 332	0.15 321	0.15 287	0.21 280
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Wz-Net-MNSev	0.39 299	0.35 323	0.99 335	0.26 232	0.21 289	0.59 352	0.39 341	0.58 298	0.61 333	0.49 326	0.56 308	0.53 317	0.37 286	0.61 264	0.47 297	0.11 232	0.09 171	0.11 232	0.11 237	0.15 287	0.15 220

hitnet-ft	0.31 253	0.21 214	0.56 187	0.19 13	0.14 110	0.40 287	0.23 222	0.46 190	0.42 209	0.37 243	0.46 260	0.53 317	0.35 276	0.76 322	0.35 252	0.14 299	0.10 196	0.14 303	0.10 212	0.15 287	0.14 209

AnyNet_C32	0.55 352	0.51 363	1.34 372	0.29 302	0.28 343	0.61 354	0.62 380	0.57 286	0.62 337	0.63 356	0.68 344	0.54 319	0.55 347	0.82 337	1.81 399	0.15 311	0.15 276	0.15 317	0.18 345	0.21 340	0.25 316

SDNR	0.47 338	0.29 290	0.92 321	0.24 168	0.37 369	1.27 398	0.17 56	0.54 256	0.58 322	0.44 301	0.85 366	0.55 320	0.28 216	1.19 382	0.52 310	0.23 357	0.24 349	0.17 332	0.13 298	0.19 327	0.26 325

CBFPSM	0.28 217	0.23 241	0.76 276	0.21 55	0.14 110	0.38 278	0.26 267	0.42 154	0.37 165	0.34 201	0.36 160	0.55 320	0.38 291	0.33 150	0.40 269	0.08 89	0.08 141	0.07 13	0.08 106	0.09 132	0.12 166

ADCL	0.50 343	0.30 297	1.15 353	0.28 289	0.19 258	0.77 372	0.64 381	0.57 286	0.73 361	0.57 351	0.73 353	0.55 320	0.60 355	0.66 290	1.53 393	0.11 232	0.10 196	0.13 285	0.13 298	0.15 287	0.16 230

GANet	0.40 309	0.28 287	0.67 248	0.31 320	0.18 235	0.43 300	0.39 341	0.60 315	0.46 246	0.48 325	0.78 358	0.55 320	0.45 318	0.96 365	0.55 321	0.13 278	0.14 255	0.13 285	0.12 274	0.15 287	0.16 230

ccnet	0.43 324	0.34 319	0.62 230	0.28 289	0.33 359	0.60 353	0.34 321	0.68 357	0.47 259	0.54 344	0.66 339	0.56 324	0.46 325	0.73 307	0.66 339	0.26 363	0.19 314	0.24 361	0.22 361	0.27 363	0.25 316

anonymity	0.57 358	0.55 368	0.74 269	0.48 377	0.63 388	0.56 346	0.43 351	0.71 365	0.51 289	0.64 357	0.55 304	0.57 325	0.61 359	0.65 284	0.57 325	0.55 388	0.55 399	0.50 385	0.54 394	0.51 382	0.61 391

DDUNet	0.45 329	0.60 379	0.71 263	0.45 374	0.39 373	0.46 315	0.32 312	0.53 249	0.44 226	0.46 313	0.53 296	0.57 325	0.38 291	0.51 222	0.43 280	0.34 377	0.21 327	0.56 388	0.25 367	0.41 378	0.36 354

NCC-stereo	0.42 318	0.31 300	0.87 308	0.32 325	0.29 352	0.47 321	0.37 330	0.68 357	0.53 301	0.42 285	0.58 314	0.57 325	0.52 340	0.75 316	0.54 318	0.18 341	0.14 255	0.18 339	0.25 367	0.17 308	0.18 244

Abc-Net	0.42 318	0.31 300	0.87 308	0.32 325	0.29 352	0.47 321	0.37 330	0.68 357	0.53 301	0.42 285	0.58 314	0.57 325	0.52 340	0.75 316	0.54 318	0.18 341	0.14 255	0.18 339	0.25 367	0.17 308	0.18 244
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
XPNet_ROB	0.35 280	0.26 274	0.58 207	0.28 289	0.19 258	0.37 272	0.31 306	0.57 286	0.51 289	0.52 335	0.54 299	0.57 325	0.38 291	0.65 284	0.48 299	0.17 331	0.12 232	0.13 285	0.12 274	0.16 296	0.17 242

RYNet	0.38 294	0.23 241	0.65 242	0.26 232	0.28 343	0.62 355	0.33 317	0.61 322	0.62 337	0.42 285	0.39 188	0.58 330	0.40 301	0.89 350	0.57 325	0.11 232	0.09 171	0.12 262	0.11 237	0.19 327	0.22 288

UDG	0.42 318	0.54 367	0.67 248	0.41 368	0.35 363	0.47 321	0.27 272	0.57 286	0.48 265	0.40 271	0.46 260	0.59 331	0.45 318	0.47 210	0.46 294	0.26 363	0.19 314	0.49 384	0.22 361	0.37 376	0.30 340

FAT-Stereo	0.36 282	0.19 195	0.75 272	0.26 232	0.18 235	0.34 246	0.30 296	0.62 330	0.61 333	0.47 319	0.61 331	0.59 331	0.50 336	0.61 264	0.36 255	0.13 278	0.14 255	0.13 285	0.12 274	0.14 280	0.20 271

Nwc_Net	0.39 299	0.29 290	0.84 299	0.32 325	0.24 324	0.45 313	0.30 296	0.67 352	0.51 289	0.39 262	0.70 348	0.59 331	0.48 331	0.61 264	0.45 293	0.16 319	0.12 232	0.19 345	0.21 354	0.14 280	0.15 220

XQC	0.47 338	0.45 356	1.07 343	0.40 364	0.28 343	0.58 350	0.38 338	0.67 352	0.76 363	0.53 341	0.47 267	0.59 331	0.47 327	0.74 311	0.80 351	0.18 341	0.14 255	0.18 339	0.16 330	0.26 359	0.24 307

DANet	0.37 289	0.25 264	0.67 248	0.37 350	0.22 304	0.42 296	0.25 257	0.50 224	0.44 226	0.52 335	0.50 280	0.59 331	0.42 310	0.78 327	0.53 314	0.13 278	0.12 232	0.14 303	0.12 274	0.17 308	0.21 280
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
RTS	0.81 385	0.56 370	4.76 414	0.37 350	0.30 354	1.11 390	0.52 371	0.67 352	1.07 387	0.76 370	0.91 371	0.60 336	0.61 359	1.64 398	1.24 377	0.15 311	0.13 246	0.15 317	0.15 321	0.22 344	0.24 307

RTSA	0.81 385	0.56 370	4.76 414	0.37 350	0.30 354	1.11 390	0.52 371	0.67 352	1.07 387	0.76 370	0.91 371	0.60 336	0.61 359	1.64 398	1.24 377	0.15 311	0.13 246	0.15 317	0.15 321	0.22 344	0.24 307

EDNetEfficient	0.64 371	0.39 342	2.52 402	0.26 232	0.26 337	0.39 281	0.49 365	0.42 154	1.06 386	1.38 398	0.86 367	0.61 338	0.97 386	0.66 290	1.62 397	0.11 232	0.10 196	0.10 186	0.12 274	0.20 334	0.19 259

SHD	0.45 329	0.34 319	0.89 316	0.37 350	0.28 343	0.46 315	0.23 222	0.72 368	0.96 382	0.65 358	0.61 331	0.61 338	0.48 331	0.64 280	0.69 342	0.16 319	0.16 285	0.16 323	0.16 330	0.21 340	0.25 316

NCCL2	0.37 289	0.33 311	0.59 214	0.37 350	0.23 313	0.42 296	0.41 348	0.56 277	0.44 226	0.47 319	0.47 267	0.61 338	0.39 298	0.58 247	0.41 274	0.16 319	0.13 246	0.21 352	0.22 361	0.16 296	0.18 244

Wz-Net-SNSev	0.45 329	0.53 366	1.42 378	0.31 320	0.21 289	0.44 305	0.45 354	0.64 340	0.68 350	0.46 313	0.66 339	0.62 341	0.40 301	0.78 327	0.65 337	0.12 261	0.11 216	0.12 262	0.13 298	0.17 308	0.19 259

RP	0.38 294	0.26 274	0.67 248	0.31 320	0.24 324	0.37 272	0.29 290	0.53 249	0.61 333	0.42 285	0.65 337	0.62 341	0.51 338	0.63 275	0.43 280	0.17 331	0.15 276	0.17 332	0.15 321	0.17 308	0.19 259

ADCMid	0.53 349	0.45 356	1.46 379	0.27 265	0.22 304	0.51 334	0.38 338	0.61 322	0.58 322	0.75 367	0.67 341	0.62 341	0.66 368	0.66 290	1.75 398	0.13 278	0.12 232	0.17 332	0.17 341	0.20 334	0.21 280

ETE_ROB	0.36 282	0.32 307	0.64 239	0.30 309	0.18 235	0.40 287	0.38 338	0.59 306	0.49 278	0.50 329	0.52 289	0.62 341	0.37 286	0.58 247	0.43 280	0.13 278	0.10 196	0.14 303	0.12 274	0.17 308	0.18 244

MFN_U_SF_DS_RVC	0.53 349	0.60 379	0.98 333	0.40 364	0.25 334	0.87 379	0.57 377	0.60 315	0.64 341	0.60 353	0.67 341	0.63 345	0.42 310	1.13 378	0.50 306	0.23 357	0.28 363	0.27 364	0.35 380	0.25 354	0.33 348

RGC	0.41 314	0.35 323	0.76 276	0.35 345	0.28 343	0.41 291	0.29 290	0.60 315	0.55 314	0.47 319	0.64 335	0.63 345	0.47 327	0.74 311	0.46 294	0.16 319	0.15 276	0.21 352	0.21 354	0.19 327	0.21 280

PASM	0.49 342	0.41 347	1.15 353	0.37 350	0.35 363	0.42 296	0.42 349	0.54 256	0.65 342	0.54 344	0.54 299	0.63 345	0.48 331	0.94 364	0.51 309	0.27 367	0.30 375	0.30 369	0.33 378	0.29 368	0.29 338

LSM	1.68 407	0.48 360	2.91 407	2.28 420	17.60 430	0.52 339	0.55 375	0.65 346	0.78 364	0.84 375	1.11 380	0.63 345	0.55 347	0.79 330	0.53 314	0.16 319	0.25 350	0.18 339	0.21 354	0.25 354	2.37 421

DISCO	0.33 266	0.16 146	0.55 177	0.26 232	0.16 189	0.48 327	0.25 257	0.52 239	0.58 322	0.38 251	0.45 248	0.63 345	0.37 286	0.65 284	0.50 306	0.10 201	0.07 94	0.09 121	0.08 106	0.13 260	0.13 186

G-Net	0.47 338	0.26 274	1.02 337	0.34 340	0.28 343	0.89 381	0.35 323	0.47 199	0.46 246	0.68 362	1.20 384	0.64 350	0.59 354	0.61 264	0.60 329	0.16 319	0.14 255	0.17 332	0.13 298	0.22 344	0.21 280

DPSNet	0.51 345	0.26 274	1.16 355	0.28 289	0.21 289	0.76 369	0.56 376	0.89 388	0.82 368	0.49 326	0.51 283	0.64 350	0.81 376	0.89 350	0.85 355	0.17 331	0.16 285	0.13 285	0.13 298	0.26 359	0.27 328

Ntro	0.61 365	0.75 387	1.16 355	0.67 387	0.50 380	0.76 369	0.37 330	0.68 357	0.71 356	0.50 329	0.59 318	0.65 352	0.52 340	0.79 330	0.58 327	0.58 391	0.32 380	0.57 391	0.34 379	0.69 394	0.50 386

AF-Net	0.40 309	0.31 300	0.74 269	0.33 336	0.24 324	0.43 300	0.30 296	0.64 340	0.67 346	0.44 301	0.69 347	0.65 352	0.52 340	0.59 253	0.48 299	0.16 319	0.12 232	0.19 345	0.14 312	0.16 296	0.14 209

FBW_ROB	0.46 335	0.34 319	0.71 263	0.32 325	0.20 276	0.51 334	0.32 312	0.73 369	0.63 339	0.60 353	0.57 311	0.65 352	0.44 316	1.42 395	0.62 333	0.14 299	0.17 303	0.22 357	0.16 330	0.17 308	0.23 295

PDISCO_ROB	0.45 329	0.37 332	0.89 316	0.44 372	0.37 369	0.70 363	0.35 323	0.75 372	0.78 364	0.45 308	0.53 296	0.65 352	0.40 301	0.68 296	0.52 310	0.22 356	0.12 232	0.21 352	0.19 348	0.26 359	0.22 288

otaku	0.60 363	0.73 385	1.13 351	0.64 385	0.45 378	0.73 367	0.37 330	0.67 352	0.67 346	0.52 335	0.75 356	0.66 356	0.46 325	0.74 311	0.59 328	0.55 388	0.34 384	0.56 388	0.36 382	0.65 389	0.49 385

ADCPNet	0.51 345	0.36 329	1.82 394	0.27 265	0.23 313	0.71 364	0.39 341	0.56 277	0.54 306	0.52 335	0.60 322	0.66 356	0.57 351	0.64 280	1.23 376	0.15 311	0.18 310	0.14 303	0.23 365	0.19 327	0.22 288

CSAN	0.55 352	0.47 358	1.19 363	0.37 350	0.23 313	0.57 348	0.61 379	0.65 346	0.72 358	0.65 358	0.78 358	0.66 356	0.65 367	1.41 394	0.77 348	0.21 353	0.17 303	0.20 349	0.21 354	0.18 323	0.21 280

stereogan	0.39 299	0.20 207	0.78 286	0.28 289	0.22 304	0.65 360	0.26 267	0.62 330	0.65 342	0.45 308	0.60 322	0.67 359	0.45 318	0.69 297	0.37 261	0.14 299	0.14 255	0.14 303	0.12 274	0.20 334	0.19 259

HSM	0.29 231	0.18 186	0.48 87	0.21 55	0.15 160	0.33 232	0.20 158	0.55 267	0.39 184	0.36 227	0.39 188	0.67 359	0.32 264	0.88 348	0.24 170	0.09 146	0.07 94	0.08 61	0.07 46	0.09 132	0.10 102

WZ-Net	0.56 356	0.49 362	2.14 399	0.30 309	0.24 324	0.58 350	0.48 361	0.65 346	0.80 366	0.51 332	0.72 350	0.68 361	0.60 355	1.06 375	1.01 364	0.13 278	0.10 196	0.11 232	0.12 274	0.19 327	0.23 295

ADCS	0.62 366	0.56 370	1.54 385	0.30 309	0.25 334	0.56 346	0.46 357	0.71 365	0.86 372	0.77 372	0.72 350	0.68 361	0.62 363	0.82 337	2.33 409	0.17 331	0.16 285	0.16 323	0.17 341	0.23 349	0.27 328

MFMNet_re	0.74 377	0.84 389	1.16 355	0.64 385	0.70 393	0.79 374	0.71 386	0.77 375	0.85 371	0.79 374	0.86 367	0.69 363	0.80 374	0.73 307	0.65 337	0.66 395	0.59 403	0.61 392	0.58 399	0.68 392	0.71 401

DispFullNet	0.67 372	0.94 394	1.63 387	0.77 395	1.19 412	0.53 342	0.25 257	0.61 322	0.72 358	0.70 364	0.60 322	0.69 363	0.90 382	0.80 333	0.52 310	0.27 367	0.13 246	0.74 396	0.31 377	0.68 392	0.44 376

LALA_ROB	0.38 294	0.31 300	0.65 242	0.30 309	0.21 289	0.46 315	0.39 341	0.63 334	0.54 306	0.53 341	0.52 289	0.69 363	0.36 281	0.52 228	0.48 299	0.18 341	0.11 216	0.16 323	0.14 312	0.17 308	0.16 230

psmorigin	0.52 348	0.29 290	3.10 410	0.24 168	0.19 258	0.39 281	0.24 244	0.52 239	0.45 237	0.66 360	0.68 344	0.70 366	0.52 340	0.86 345	0.49 305	0.15 311	0.17 303	0.13 285	0.14 312	0.16 296	0.23 295

Wz-Net-TNSev	0.55 352	0.72 383	1.90 395	0.26 232	0.21 289	0.64 359	0.45 354	0.66 350	0.71 356	0.52 335	0.55 304	0.71 367	0.63 365	1.04 373	0.94 360	0.16 319	0.15 276	0.13 285	0.15 321	0.21 340	0.24 307

edge stereo	0.40 309	0.22 228	0.87 308	0.27 265	0.22 304	0.38 278	0.26 267	0.59 306	0.56 318	0.53 341	0.60 322	0.71 367	0.50 336	0.78 327	0.43 280	0.16 319	0.15 276	0.19 345	0.14 312	0.17 308	0.19 259

AnyNet_C01	0.68 374	0.69 382	2.64 404	0.33 336	0.27 342	0.93 382	0.64 381	0.66 350	0.65 342	0.70 364	0.97 375	0.75 369	0.63 365	1.01 370	1.52 392	0.17 331	0.16 285	0.17 332	0.17 341	0.24 353	0.28 334

RainbowNet	0.76 380	1.00 398	1.29 369	0.82 396	0.63 388	0.79 374	0.52 371	0.83 382	0.93 378	0.61 355	0.79 361	0.79 370	0.62 363	0.82 337	0.67 341	0.80 401	0.55 399	0.79 399	0.49 389	0.81 398	0.62 392

PVD	0.62 366	0.41 347	0.93 325	0.44 372	0.39 373	0.63 358	0.51 370	0.86 385	1.27 395	0.93 380	1.09 379	0.81 371	0.85 378	0.89 350	0.89 356	0.21 353	0.23 341	0.22 357	0.19 348	0.28 366	0.41 371

EDNetEfficientorigin	7.48 420	0.57 374	139.59 443	0.25 200	0.17 214	0.44 305	0.30 296	0.48 209	1.04 384	1.29 395	1.02 377	0.82 372	0.87 381	0.76 322	1.02 365	0.10 201	0.09 171	0.12 262	0.11 237	0.22 344	0.25 316

MFN_U_SF_RVC	0.58 360	0.58 376	1.31 371	0.39 360	0.23 313	0.72 365	0.30 296	0.83 382	0.68 350	0.74 366	0.74 354	0.86 373	0.60 355	0.84 342	0.83 353	0.29 371	0.27 359	0.32 373	0.37 384	0.31 370	0.33 348

MADNet+	1.05 390	1.26 409	4.77 416	0.73 392	0.50 380	1.25 397	0.97 399	1.05 391	0.93 378	0.67 361	0.78 358	0.87 374	0.85 378	2.14 408	1.83 400	0.40 385	0.42 390	0.32 373	0.28 374	0.45 380	0.43 374

MSC_U_SF_DS_RVC	0.70 375	0.73 385	1.26 367	0.47 376	0.28 343	1.42 404	0.60 378	0.82 380	0.94 381	0.85 376	0.86 367	0.88 375	0.70 369	1.32 391	0.75 346	0.37 380	0.30 375	0.34 376	0.36 382	0.44 379	0.42 372

SAMSARA	0.62 366	0.47 358	0.93 325	0.70 390	0.50 380	1.15 393	1.29 411	0.79 376	0.70 354	0.77 372	0.55 304	0.92 376	0.58 352	0.87 347	0.77 348	0.19 350	0.27 359	0.18 339	0.19 348	0.27 363	0.28 334

ACVNet-4b	0.76 380	0.90 392	1.67 389	0.73 392	0.51 383	0.80 377	0.31 306	0.74 371	0.81 367	0.51 332	0.72 350	0.94 377	0.43 313	1.01 370	1.32 385	1.18 413	0.22 333	0.77 397	0.45 387	0.70 395	0.50 386

SANet	0.58 360	0.41 347	1.38 374	0.27 265	0.16 189	0.72 365	0.48 361	0.71 365	1.34 396	0.69 363	0.97 375	0.94 377	0.78 372	0.97 367	0.93 358	0.14 299	0.12 232	0.12 262	0.12 274	0.18 323	0.20 271

SPS-STEREO	0.74 377	0.72 383	1.18 362	0.52 380	0.57 386	0.76 369	0.50 367	0.80 377	0.66 345	0.97 383	0.88 370	0.94 377	0.74 370	1.08 376	1.04 367	0.58 391	0.51 393	0.50 385	0.50 392	0.56 385	0.72 402
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
coex-ft	3.48 415	0.81 388	48.53 441	0.24 168	0.19 258	0.53 342	0.47 360	0.49 216	2.36 408	7.18 421	1.20 384	0.96 380	2.53 412	0.75 316	2.14 406	0.13 278	0.15 276	0.14 303	0.12 274	0.22 344	0.47 381

NVStereoNet_ROB	0.74 377	0.64 381	1.20 365	0.55 382	0.43 377	0.54 345	0.48 361	0.75 372	0.87 374	0.88 377	1.72 402	1.06 381	1.03 389	1.29 388	0.98 363	0.35 378	0.42 390	0.41 381	0.48 388	0.38 377	0.43 374
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
IMH-64-1	0.94 387	0.95 395	1.07 343	0.98 401	0.76 395	0.93 382	0.72 387	1.30 396	1.11 390	0.91 378	1.45 393	1.14 382	1.00 387	1.25 386	0.97 361	0.77 397	0.51 393	0.97 402	0.55 397	0.90 400	0.66 397

IMH-64	0.94 387	0.95 395	1.07 343	0.98 401	0.76 395	0.93 382	0.72 387	1.30 396	1.11 390	0.91 378	1.45 393	1.14 382	1.00 387	1.25 386	0.97 361	0.77 397	0.51 393	0.97 402	0.55 397	0.90 400	0.66 397

SGM_RVC	0.57 358	0.22 228	0.60 221	0.26 232	0.16 189	0.97 387	0.46 357	0.76 374	0.90 375	1.03 387	0.92 373	1.16 384	0.93 384	1.21 383	0.72 344	0.17 331	0.16 285	0.16 323	0.16 330	0.16 296	0.24 307
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
FADE	4.36 416	1.19 405	4.67 413	0.71 391	0.76 395	0.73 367	0.50 367	1.87 412	1.53 400	0.75 367	0.67 341	1.17 385	2.69 414	2.88 413	2.14 406	24.66 440	4.77 422	17.17 435	17.41 434	0.51 382	0.45 379

ELAS	0.80 383	0.40 345	0.91 320	0.39 360	0.35 363	1.52 406	0.81 394	0.97 390	0.98 383	1.47 407	1.58 399	1.19 386	1.33 398	1.01 370	1.21 375	0.29 371	0.27 359	0.30 369	0.29 376	0.32 373	0.36 354
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PWCK	1.05 390	1.29 410	2.12 398	0.92 399	0.42 376	1.27 398	1.01 401	1.14 393	1.14 393	1.16 394	1.14 382	1.25 387	0.90 382	1.77 403	1.15 373	0.89 404	0.51 393	0.87 400	0.54 394	1.02 408	0.57 389

ELAS_RVC	0.80 383	0.40 345	1.10 348	0.40 364	0.35 363	0.93 382	1.10 407	0.87 386	1.12 392	1.40 399	1.39 390	1.27 388	1.55 406	1.13 378	1.13 372	0.29 371	0.27 359	0.30 369	0.28 374	0.31 370	0.36 354
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WCMA_ROB	0.55 352	0.27 280	0.76 276	0.26 232	0.22 304	0.62 355	0.36 328	0.57 286	0.58 322	0.97 383	1.40 392	1.28 389	0.94 385	0.80 333	0.80 351	0.20 352	0.17 303	0.16 323	0.16 330	0.19 327	0.29 338

ACVNet_1	0.77 382	0.92 393	1.79 393	0.73 392	0.53 384	0.78 373	0.42 349	0.88 387	0.90 375	0.75 367	0.76 357	1.32 390	0.80 374	1.04 373	0.70 343	0.57 390	0.32 380	0.72 395	0.35 380	0.70 395	0.50 386

IMH	1.09 393	1.04 401	1.29 369	1.03 403	0.79 399	1.11 390	0.69 384	1.40 399	1.42 398	1.02 385	1.71 401	1.42 391	1.19 394	1.78 404	1.03 366	1.14 411	0.56 402	1.00 404	0.58 399	0.93 403	0.68 399

WAO-7	1.05 390	1.00 398	1.19 363	0.83 397	0.67 392	1.22 396	0.84 396	1.43 400	1.56 401	1.13 391	1.75 403	1.46 392	1.25 395	1.56 397	1.28 379	0.61 393	0.62 407	0.70 394	0.68 403	0.66 391	0.62 392

ACVNet_2	0.94 387	0.98 397	1.71 391	0.83 397	0.63 388	1.02 388	0.64 381	1.16 394	1.43 399	1.02 385	1.39 390	1.47 393	0.86 380	1.16 380	0.79 350	0.63 394	0.43 392	0.78 398	0.49 389	0.80 397	0.57 389

SGM+DAISY	1.12 395	0.86 390	1.64 388	0.68 388	0.80 402	1.68 408	1.68 416	1.08 392	1.10 389	1.53 409	1.76 404	1.47 393	1.53 405	1.24 384	1.42 391	0.66 395	0.65 409	0.52 387	0.54 394	0.57 386	0.91 409

WAO-6	1.11 394	1.01 400	1.17 361	0.96 400	0.79 399	1.30 400	0.78 391	1.36 398	1.99 406	1.04 388	1.54 398	1.59 395	1.27 396	1.37 393	1.30 380	0.78 399	0.55 399	1.03 406	0.75 407	0.87 399	0.72 402

JetBlue	1.20 397	0.89 391	2.53 403	0.59 383	0.76 395	3.16 417	2.09 417	1.16 394	0.93 378	0.95 381	1.12 381	1.65 396	1.27 396	2.15 409	1.87 401	0.43 386	0.37 386	0.38 378	0.39 386	0.62 387	0.63 394

MeshStereo	0.60 363	0.31 300	0.71 263	0.22 87	0.17 214	0.66 361	0.36 328	0.81 379	0.63 339	1.48 408	1.32 389	1.65 396	0.83 377	1.18 381	0.74 345	0.17 331	0.17 303	0.17 332	0.14 312	0.17 308	0.19 259
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
FCDSN-DC	0.67 372	0.38 338	0.83 296	0.37 350	0.30 354	0.66 361	0.37 330	0.69 363	0.70 354	1.15 393	1.53 397	1.70 398	1.38 399	1.00 368	0.83 353	0.24 359	0.22 333	0.27 364	0.26 371	0.27 363	0.32 346
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MSMD_ROB	0.63 369	0.34 319	0.70 257	0.30 309	0.25 334	0.88 380	0.35 323	0.58 298	0.67 346	1.13 391	1.52 396	1.75 399	1.05 390	0.90 353	0.60 329	0.24 359	0.22 333	0.27 364	0.27 373	0.25 354	0.27 328

LVE	1.18 396	1.16 403	1.67 389	1.04 404	0.81 403	1.32 401	0.82 395	1.49 402	1.94 404	1.08 389	1.90 405	1.89 400	1.07 391	1.51 396	1.04 367	0.96 407	0.61 404	0.94 401	0.69 404	0.92 402	0.79 407

FC-DCNN	0.73 376	0.33 311	0.84 299	0.33 336	0.28 343	0.82 378	0.40 345	0.82 380	0.83 369	1.43 401	1.60 400	1.97 401	1.38 399	1.10 377	0.93 358	0.24 359	0.22 333	0.27 364	0.26 371	0.26 359	0.32 346

LE_ROB	1.82 409	0.39 342	3.15 411	0.50 379	0.55 385	0.79 374	1.00 400	0.89 388	6.48 420	7.40 422	2.07 408	2.07 402	5.08 418	1.33 392	3.96 417	0.11 232	0.09 171	0.12 262	0.11 237	0.11 223	0.13 186

Dean	1.22 398	1.17 404	1.97 396	1.04 404	0.79 399	1.21 395	0.76 389	1.51 403	1.96 405	1.30 397	1.98 407	2.14 403	1.18 393	1.30 389	1.15 373	0.83 402	0.61 404	1.01 405	0.69 404	0.97 407	0.77 406

JetRed	2.35 413	2.70 419	6.11 417	1.14 409	1.38 415	6.03 419	3.61 419	2.12 414	1.72 402	1.99 411	1.97 406	2.15 404	1.59 407	2.49 412	4.19 418	1.05 408	1.60 417	1.10 407	1.02 414	1.72 417	1.41 417

WAO-8	1.50 401	1.22 407	1.39 376	1.10 406	0.85 404	2.15 410	0.78 391	1.84 409	3.76 413	1.46 403	2.18 409	2.15 404	1.50 403	3.20 416	1.35 387	0.92 405	0.66 410	1.10 407	0.79 408	0.94 404	0.74 404

Venus	1.50 401	1.22 407	1.39 376	1.10 406	0.85 404	2.15 410	0.78 391	1.84 409	3.76 413	1.46 403	2.18 409	2.15 404	1.50 403	3.20 416	1.35 387	0.92 405	0.66 410	1.10 407	0.79 408	0.94 404	0.74 404

notaker	1.49 400	1.44 413	1.77 392	1.42 413	1.08 410	1.19 394	0.87 398	1.51 403	1.40 397	1.53 409	3.41 415	2.40 407	1.94 408	1.83 406	1.57 395	1.14 411	0.69 413	1.38 414	0.88 410	1.39 415	1.03 412

MADNet++	2.34 412	1.81 416	2.24 401	2.15 419	1.97 418	2.79 416	2.19 418	2.42 416	2.26 407	2.79 416	2.70 413	2.43 408	2.60 413	3.18 415	3.32 414	2.19 417	1.97 418	1.93 417	1.62 417	2.02 418	2.10 419

pmcnn	0.54 351	0.24 251	1.06 341	0.25 200	0.26 337	0.40 287	0.31 306	0.55 267	0.55 314	0.56 348	1.22 386	2.53 409	0.39 298	0.84 342	1.08 371	0.09 146	0.06 34	0.06 1	0.05 8	0.10 180	0.14 209

UNDER WATER-64	1.61 404	1.30 411	2.93 408	1.33 411	0.96 408	2.20 412	1.25 410	1.47 401	3.15 410	1.46 403	1.31 388	2.61 410	2.22 410	1.69 400	1.93 402	1.13 410	0.67 412	1.29 412	0.94 411	1.26 409	1.09 413

TorneroNet-64	1.47 399	1.15 402	1.51 383	1.11 408	0.86 406	2.27 413	0.76 389	1.84 409	3.76 413	1.29 395	2.22 411	2.68 411	1.46 401	1.81 405	1.55 394	0.79 400	0.51 393	1.10 407	0.67 402	1.31 411	0.81 408

UNDER WATER	1.64 406	1.34 412	2.72 406	1.40 412	1.04 409	1.70 409	1.14 409	1.57 406	3.58 411	1.46 403	1.46 395	2.82 412	2.43 411	1.74 401	2.04 405	1.08 409	0.63 408	1.31 413	0.94 411	1.29 410	1.10 414

KSHMR	1.92 410	1.47 415	1.97 396	1.48 415	1.22 413	1.39 403	1.06 403	1.81 408	5.83 419	1.43 401	5.56 419	2.95 413	1.17 392	2.24 410	1.33 386	1.29 414	1.13 415	1.47 416	1.11 415	1.37 414	1.21 415

ktn	1.80 408	1.46 414	1.49 381	1.44 414	1.14 411	1.50 405	1.07 404	1.53 405	3.90 416	2.77 415	4.62 416	3.42 414	1.49 402	1.74 401	1.40 390	1.45 415	0.77 414	1.46 415	0.99 413	1.41 416	1.00 411

MANE	1.63 405	0.58 376	1.16 355	0.59 383	0.60 387	2.71 414	1.53 413	2.63 417	3.62 412	2.33 412	3.26 414	3.66 415	2.98 416	2.26 411	2.26 408	0.37 380	0.40 387	0.31 372	0.49 389	0.31 370	0.63 394

TorneroNet	2.26 411	1.20 406	1.55 386	1.15 410	0.91 407	5.84 418	0.84 396	2.12 414	8.45 423	2.59 414	5.32 418	3.84 416	2.15 409	1.84 407	1.98 404	0.88 403	0.54 398	1.16 411	0.74 406	1.31 411	0.91 409

tt	4.71 417	0.11 27	3.94 412	2.06 418	1.54 416	10.14 424	16.85 425	9.28 426	4.99 417	1.41 400	1.05 378	4.68 417	4.89 417	3.36 418	5.86 421	5.73 423	9.15 430	2.23 419	2.51 420	3.02 420	1.34 416

DGTPSM_ROB	8.38 422	5.24 422	10.71 428	5.32 422	10.19 424	8.34 421	23.49 430	6.11 422	13.43 429	4.93 417	10.93 427	5.64 418	10.55 423	6.17 421	12.73 426	3.74 420	7.56 425	3.68 421	7.24 426	4.09 422	7.49 425

DPSMNet_ROB	8.44 423	5.25 423	10.87 429	5.59 423	10.27 425	8.34 421	23.51 431	6.12 423	13.47 430	4.96 418	10.94 428	5.65 419	10.55 423	6.25 422	12.77 427	4.01 421	7.62 426	3.75 422	7.27 427	4.16 423	7.54 426

HanzoNet	3.08 414	1.87 418	2.70 405	1.81 416	1.34 414	1.60 407	1.05 402	2.06 413	2.62 409	5.63 419	5.12 417	5.96 420	7.09 421	4.39 420	3.43 415	3.29 419	2.06 420	1.98 418	2.94 421	2.47 419	2.15 420

SGM-ForestM	1.59 403	0.56 370	1.52 384	0.41 368	0.34 360	2.77 415	1.67 415	1.69 407	1.73 403	2.48 413	2.27 412	6.02 421	2.90 415	3.08 414	2.83 413	0.25 362	0.30 375	0.19 345	0.20 352	0.18 323	0.45 379

DPSimNet_ROB	6.21 419	5.16 421	9.50 420	5.59 423	5.56 420	7.64 420	10.02 422	4.07 419	7.33 421	6.84 420	6.26 420	7.17 422	10.55 423	4.07 419	5.68 419	5.50 422	4.29 421	5.24 423	3.66 422	4.05 421	5.96 424

ASD4	8.08 421	7.42 424	8.23 419	6.03 425	6.01 421	14.62 427	20.55 426	9.03 425	8.06 422	7.51 423	6.52 421	7.36 423	6.42 419	8.13 424	9.88 424	5.93 424	5.10 423	6.60 427	5.79 423	6.82 424	5.52 423

LRCNet_RVC	10.94 425	14.45 433	9.66 421	15.38 429	8.02 423	1.08 389	0.35 323	8.72 424	0.72 358	12.63 431	15.84 431	9.73 424	6.52 420	8.58 425	6.38 422	20.33 438	5.39 424	23.79 437	21.95 436	15.35 431	13.96 433

Anonymous_1	16.44 433	9.26 425	9.67 422	10.63 426	14.54 428	18.62 432	26.98 432	12.68 430	13.53 431	10.78 430	10.37 426	10.15 425	10.66 426	10.99 430	12.64 425	15.61 437	7.73 427	16.87 434	43.01 439	56.14 442	7.86 429

xxxxx1	15.30 429	9.78 426	10.23 425	20.34 432	19.47 431	17.10 428	23.00 427	10.36 427	11.04 425	9.25 425	9.66 423	10.74 426	10.66 426	10.60 427	13.72 430	8.14 428	9.35 431	31.88 440	44.61 440	12.63 428	13.46 430

tt_ll	15.30 429	9.78 426	10.23 425	20.34 432	19.47 431	17.10 428	23.00 427	10.36 427	11.04 425	9.25 425	9.66 423	10.74 426	10.66 426	10.60 427	13.72 430	8.14 428	9.35 431	31.88 440	44.61 440	12.63 428	13.46 430

ff	15.30 429	9.78 426	10.23 425	20.34 432	19.47 431	17.10 428	23.00 427	10.36 427	11.04 425	9.25 425	9.66 423	10.74 426	10.66 426	10.60 427	13.72 430	8.14 428	9.35 431	31.88 440	44.61 440	12.63 428	13.46 430

DPSM_ROB	11.46 426	9.79 429	10.18 423	11.11 427	11.31 426	19.08 433	27.38 433	13.42 431	14.23 432	10.34 428	11.13 429	10.97 429	11.33 430	11.89 431	13.49 428	6.74 426	8.19 428	6.00 424	7.05 424	7.74 425	7.76 427

DPSM	11.46 426	9.79 429	10.18 423	11.11 427	11.31 426	19.08 433	27.38 433	13.42 431	14.23 432	10.34 428	11.13 429	10.97 429	11.33 430	11.89 431	13.49 428	6.74 426	8.19 428	6.00 424	7.05 424	7.74 425	7.76 427

BEATNet-Init1	4.91 418	3.27 420	14.39 430	0.69 389	0.65 391	10.19 425	3.83 420	5.04 420	5.11 418	8.73 424	8.52 422	13.95 431	7.66 422	7.79 423	5.79 420	0.32 376	0.34 384	0.34 376	0.38 385	0.64 388	0.64 396

HaxPig	17.72 434	20.23 440	19.76 431	16.55 430	16.52 429	9.46 423	9.42 421	14.48 433	13.31 428	18.59 432	18.67 432	17.39 432	16.68 433	17.07 433	16.43 433	21.99 439	20.86 440	22.28 436	21.55 435	21.30 438	21.88 440

PML	15.86 432	13.12 432	7.07 418	5.22 421	7.66 422	32.93 436	64.30 442	5.37 421	10.12 424	25.87 441	67.29 442	20.25 433	13.20 432	10.09 426	6.81 423	5.94 425	2.00 419	6.03 426	2.18 418	9.13 427	2.62 422

MEDIAN_ROB	21.20 435	24.56 441	23.42 439	19.57 431	19.62 434	13.29 426	11.21 423	18.04 434	17.02 434	22.07 440	21.92 434	20.84 434	20.24 434	21.02 434	19.68 435	25.59 441	24.08 441	26.20 438	25.19 437	25.31 439	25.19 441

MyStereo03	23.12 438	19.74 435	20.70 435	22.51 437	22.82 437	38.36 438	55.25 439	26.92 436	28.81 438	20.90 436	22.38 437	22.06 435	22.80 436	23.83 435	27.20 440	13.55 433	16.70 437	12.09 429	14.22 431	15.58 433	16.03 436

MyStereo02	23.12 438	19.74 435	20.70 435	22.51 437	22.82 437	38.36 438	55.25 439	26.92 436	28.81 438	20.90 436	22.38 437	22.06 435	22.80 436	23.83 435	27.20 440	13.55 433	16.70 437	12.09 429	14.22 431	15.58 433	16.03 436

MyStereo	23.12 438	19.74 435	20.70 435	22.51 437	22.82 437	38.36 438	55.25 439	26.92 436	28.81 438	20.90 436	22.38 437	22.06 435	22.80 436	23.83 435	27.20 440	13.55 433	16.70 437	12.09 429	14.22 431	15.58 433	16.03 436

Selective-RAFT-Error	23.11 437	19.77 438	20.60 434	22.49 436	22.80 436	38.46 442	55.19 437	27.13 441	28.90 441	20.73 435	22.38 437	22.11 438	22.91 441	23.94 439	27.18 439	13.54 432	16.57 436	12.09 429	14.21 429	15.61 436	15.65 435

CasAABBNet	23.04 436	19.69 434	20.32 432	22.42 435	22.73 435	38.35 437	55.23 438	26.99 439	28.74 437	20.67 434	22.28 436	22.11 438	22.86 439	23.84 438	27.17 438	13.52 431	16.47 435	12.08 428	14.21 429	15.57 432	15.60 434

LSM0	24.21 441	19.88 439	22.33 438	24.42 440	40.13 442	38.41 441	54.99 436	27.05 440	28.61 436	20.59 433	22.00 435	22.29 440	22.86 439	24.12 440	27.16 437	13.59 436	16.33 434	12.13 433	14.08 428	15.72 437	17.53 439

AVERAGE_ROB	25.43 442	29.01 442	27.22 440	24.60 441	24.16 441	17.78 431	12.87 424	22.39 435	21.40 435	26.72 442	26.08 441	25.18 441	24.52 442	25.07 441	23.57 436	29.94 442	28.36 442	30.60 439	29.57 438	29.83 440	29.66 442

SPstereo	14.29 428	1.85 417	2.95 409	1.89 417	1.68 417	23.50 435	43.36 435	35.81 442	29.54 442	20.90 436	20.49 433	26.26 442	21.86 435	25.13 442	19.49 434	1.60 416	1.44 416	2.99 420	2.21 419	1.34 413	1.43 418

test_example2	100.95 443	107.33 443	67.16 442	98.17 442	106.88 443	89.44 443	101.34 443	37.23 443	97.88 443	129.56 443	131.26 443	65.41 443	67.34 443	91.22 443	79.29 443	143.32 443	199.32 443	81.12 443	102.17 443	121.89 443	101.70 443

Low-res two-view benchmark