Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

CAS	0.34 39	0.13 1	0.25 7	1.28 394	0.30 229	0.46 138	0.38 190	0.48 13	0.47 62	0.34 16	0.52 46	0.24 1	0.19 2	0.29 1	0.27 36	0.69 385	0.08 1	0.12 2	0.08 1	0.12 9	0.15 111

panet	0.27 7	0.14 2	0.23 1	0.28 2	0.15 1	0.37 89	0.23 18	0.52 22	0.72 135	0.42 41	0.51 40	0.34 22	0.26 19	0.39 15	0.25 10	0.15 80	0.11 59	0.12 2	0.08 1	0.11 1	0.10 4

CES	0.28 11	0.14 2	0.23 1	0.30 5	0.70 376	0.37 89	0.27 46	0.48 13	0.46 59	0.34 16	0.48 32	0.27 2	0.22 6	0.39 15	0.23 5	0.13 13	0.11 59	0.12 2	0.08 1	0.13 21	0.17 167

LoS	0.29 16	0.15 4	0.30 12	0.29 3	0.18 9	0.33 70	0.29 60	0.51 18	0.72 135	0.34 16	0.52 46	0.41 47	0.28 36	0.47 48	0.28 46	0.15 80	0.11 59	0.13 11	0.09 7	0.11 1	0.11 11

CREStereo++_RVC	0.32 32	0.15 4	0.23 1	0.31 7	0.24 90	0.27 27	0.22 8	0.46 10	0.88 217	0.46 51	0.80 128	0.30 5	0.26 19	0.36 6	0.33 90	0.13 13	0.09 2	0.13 11	0.51 380	0.13 21	0.09 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
s12784h	0.36 69	0.15 4	0.24 4	0.34 12	0.15 1	0.77 262	0.29 60	0.80 171	0.83 189	0.56 73	0.57 58	0.43 59	0.40 113	0.57 94	0.33 90	0.12 4	0.10 10	0.14 18	0.09 7	0.14 47	0.09 1

TANstereo	0.30 28	0.15 4	0.31 14	0.30 5	0.17 4	0.55 169	0.23 18	0.44 8	0.55 80	0.59 78	0.68 84	0.37 35	0.26 19	0.35 5	0.27 36	0.15 80	0.16 235	0.12 2	0.10 11	0.13 21	0.14 92

CREStereo	0.28 11	0.15 4	0.24 4	0.27 1	0.17 4	0.37 89	0.25 34	0.51 18	0.72 135	0.42 41	0.51 40	0.32 11	0.26 19	0.38 13	0.25 10	0.16 115	0.11 59	0.12 2	0.08 1	0.12 9	0.11 11
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
IGEV+	0.26 4	0.16 9	0.31 14	0.35 30	0.21 31	0.24 8	0.35 139	0.51 18	0.37 32	0.36 19	0.32 10	0.37 35	0.26 19	0.39 15	0.28 46	0.15 80	0.09 2	0.14 18	0.11 17	0.14 47	0.11 11

Any-RAFT	0.35 51	0.16 9	0.30 12	0.34 12	0.21 31	0.52 154	0.22 8	0.88 196	0.73 142	0.53 67	0.73 93	0.64 150	0.28 36	0.46 41	0.24 7	0.15 80	0.10 10	0.13 11	0.10 11	0.13 21	0.12 36

LoS_RVC	0.27 7	0.16 9	0.27 9	0.32 9	0.30 229	0.44 131	0.34 122	0.41 6	0.33 9	0.31 9	0.51 40	0.29 4	0.32 65	0.36 6	0.28 46	0.11 1	0.10 10	0.11 1	0.08 1	0.11 1	0.19 210

EGLCR-Stereo	0.25 3	0.16 9	0.33 23	0.34 12	0.20 22	0.35 81	0.20 1	0.52 22	0.36 22	0.28 4	0.27 5	0.41 47	0.18 1	0.45 34	0.26 27	0.14 33	0.10 10	0.16 64	0.14 76	0.13 21	0.11 11

fff	0.37 84	0.16 9	0.41 86	0.34 12	0.19 11	0.29 39	0.30 73	0.69 114	1.06 304	0.69 134	0.78 117	0.42 53	0.63 224	0.46 41	0.34 100	0.14 33	0.10 10	0.14 18	0.11 17	0.11 1	0.13 61

ADStereo(finetuned)	0.37 84	0.16 9	0.49 187	0.34 12	0.19 11	0.30 46	0.30 73	0.68 105	0.91 234	0.70 140	0.77 109	0.43 59	0.69 258	0.45 34	0.33 90	0.14 33	0.10 10	0.14 18	0.11 17	0.13 21	0.12 36

test-3	0.34 39	0.16 9	0.43 114	0.39 89	0.21 31	0.43 127	0.22 8	0.63 66	0.78 169	0.71 146	0.45 23	0.64 150	0.27 27	0.43 27	0.31 70	0.12 4	0.09 2	0.17 89	0.13 53	0.12 9	0.10 4

test_1	0.34 39	0.16 9	0.43 114	0.39 89	0.21 31	0.43 127	0.23 18	0.63 66	0.78 169	0.68 129	0.45 23	0.64 150	0.27 27	0.43 27	0.31 70	0.12 4	0.09 2	0.17 89	0.13 53	0.12 9	0.10 4

DCANet	0.36 69	0.16 9	0.41 86	0.34 12	0.19 11	0.30 46	0.30 73	0.68 105	0.91 234	0.70 140	0.77 109	0.43 59	0.57 191	0.45 34	0.34 100	0.14 33	0.10 10	0.14 18	0.11 17	0.13 21	0.12 36

csc	0.37 84	0.16 9	0.41 86	0.34 12	0.19 11	0.29 39	0.30 73	0.69 114	1.06 304	0.69 134	0.78 117	0.42 53	0.63 224	0.46 41	0.34 100	0.14 33	0.10 10	0.14 18	0.11 17	0.11 1	0.13 61

cscssc	0.37 84	0.16 9	0.41 86	0.34 12	0.19 11	0.29 39	0.30 73	0.69 114	1.06 304	0.69 134	0.78 117	0.42 53	0.63 224	0.46 41	0.34 100	0.14 33	0.10 10	0.14 18	0.11 17	0.11 1	0.13 61

PMTNet	0.32 32	0.16 9	0.24 4	0.29 3	0.18 9	0.45 136	0.22 8	0.56 32	0.63 101	0.46 51	0.54 50	0.39 41	0.34 79	0.48 53	0.24 7	0.75 387	0.10 10	0.12 2	0.08 1	0.12 9	0.11 11

MSKI-zero shot	0.32 32	0.17 21	0.34 30	0.39 89	0.21 31	0.32 66	0.22 8	0.61 57	0.43 50	0.52 64	0.64 72	0.61 136	0.20 4	0.74 219	0.25 10	0.14 33	0.10 10	0.14 18	0.10 11	0.12 9	0.12 36

MIF-Stereo	0.27 7	0.17 21	0.37 48	0.40 113	0.27 177	0.30 46	0.28 53	0.39 2	0.31 6	0.29 6	0.46 26	0.27 2	0.25 12	0.47 48	0.34 100	0.17 148	0.13 156	0.13 11	0.12 32	0.14 47	0.12 36

MIM_Stereo	0.38 99	0.17 21	0.53 217	0.37 48	0.24 90	0.27 27	0.24 26	0.70 128	0.54 76	0.72 157	1.00 222	0.63 143	0.29 46	0.64 161	0.38 151	0.13 13	0.14 183	0.17 89	0.16 127	0.14 47	0.11 11

AEACV	0.27 7	0.17 21	0.31 14	0.34 12	0.45 335	0.26 19	0.28 53	0.37 1	0.32 8	0.30 7	0.46 26	0.31 9	0.37 93	0.36 6	0.24 7	0.14 33	0.10 10	0.15 45	0.12 32	0.13 21	0.11 11

MC-Stereo	0.28 11	0.17 21	0.32 20	0.38 69	0.20 22	0.26 19	0.26 40	0.49 15	0.37 32	0.37 20	0.61 67	0.41 47	0.31 61	0.55 76	0.25 10	0.13 13	0.09 2	0.14 18	0.12 32	0.12 9	0.11 11

RCA-Stereo	0.35 51	0.17 21	0.34 30	0.38 69	0.22 45	0.31 56	0.34 122	0.68 105	1.24 338	0.45 49	0.65 74	0.47 73	0.43 127	0.38 13	0.27 36	0.13 13	0.10 10	0.14 18	0.11 17	0.11 1	0.11 11

HHNet	0.41 136	0.17 21	0.41 86	0.34 12	0.37 288	0.33 70	0.34 122	0.69 114	0.75 149	0.86 232	1.30 309	0.52 87	0.32 65	0.52 65	0.35 115	0.15 80	0.11 59	0.19 160	0.15 98	0.15 81	0.24 269

DEmStereo	0.48 188	0.17 21	0.50 199	0.38 69	0.25 116	0.59 199	0.34 122	0.63 66	0.74 147	0.89 251	1.66 352	0.58 113	1.06 344	0.60 131	0.42 169	0.14 33	0.11 59	0.16 64	0.16 127	0.14 47	0.15 111

DRaft	0.49 204	0.17 21	0.47 161	0.37 48	0.25 116	0.58 190	0.40 216	0.65 77	0.85 199	1.02 307	1.75 360	0.50 82	0.82 303	0.63 154	0.40 162	0.13 13	0.11 59	0.16 64	0.16 127	0.14 47	0.15 111

RAFT-RH_RVC	0.56 258	0.17 21	0.41 86	0.37 48	0.23 72	0.57 188	0.24 26	0.60 51	0.70 124	1.19 340	3.94 407	0.56 100	0.38 96	0.65 168	0.36 131	0.13 13	0.11 59	0.20 184	0.14 76	0.12 9	0.13 61

XX-Stereo	0.37 84	0.17 21	0.45 135	0.55 327	0.36 283	0.38 103	0.20 1	0.60 51	0.30 4	0.46 51	1.30 309	0.73 201	0.26 19	0.56 84	0.26 27	0.16 115	0.11 59	0.17 89	0.16 127	0.14 47	0.10 4

111	0.40 125	0.17 21	0.41 86	0.34 12	0.19 11	0.52 154	0.28 53	0.74 146	1.16 325	0.50 59	0.91 181	0.63 143	0.48 149	0.61 138	0.35 115	0.14 33	0.10 10	0.14 18	0.12 32	0.13 21	0.13 61

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 69	0.17 21	0.41 86	0.35 30	0.19 11	0.33 70	0.29 60	0.65 77	0.73 142	0.68 129	1.01 225	0.56 100	0.40 113	0.42 24	0.30 63	0.11 1	0.09 2	0.15 45	0.14 76	0.13 21	0.10 4

CFNet-RSSM	0.34 39	0.17 21	0.45 135	0.39 89	0.22 45	0.35 81	0.23 18	0.73 144	0.84 192	0.65 111	0.54 50	0.57 105	0.28 36	0.46 41	0.26 27	0.13 13	0.10 10	0.14 18	0.12 32	0.13 21	0.11 11

Gwc-CoAtRS	0.34 39	0.17 21	0.44 124	0.39 89	0.23 72	0.34 76	0.22 8	0.70 128	0.75 149	0.60 82	0.59 63	0.58 113	0.29 46	0.45 34	0.26 27	0.14 33	0.11 59	0.14 18	0.12 32	0.12 9	0.12 36

MoCha-V2	0.23 1	0.18 36	0.31 14	0.64 352	0.17 4	0.21 4	0.24 26	0.40 4	0.22 1	0.30 7	0.26 3	0.30 5	0.25 12	0.30 3	0.22 1	0.12 4	0.10 10	0.12 2	0.10 11	0.13 21	0.09 1

StereoIM	0.26 4	0.18 36	0.36 38	0.36 39	0.26 153	0.27 27	0.27 46	0.43 7	0.35 17	0.27 2	0.26 3	0.41 47	0.28 36	0.40 19	0.28 46	0.16 115	0.14 183	0.16 64	0.13 53	0.14 47	0.12 36

IGEV_Zeroshot_test	0.34 39	0.18 36	0.67 276	0.39 89	0.28 196	0.30 46	0.25 34	0.74 146	0.31 6	0.62 88	0.57 58	0.54 95	0.25 12	0.53 71	0.27 36	0.14 33	0.10 10	0.15 45	0.14 76	0.14 47	0.12 36

MIF-Stereo (partial)	0.31 30	0.18 36	0.37 48	0.41 137	0.31 246	0.28 35	0.23 18	0.47 11	0.42 48	0.31 9	0.63 69	0.36 33	0.35 81	0.57 94	0.31 70	0.17 148	0.13 156	0.19 160	0.17 167	0.18 163	0.14 92

RAFT-Test	0.34 39	0.18 36	0.37 48	0.38 69	0.23 72	0.50 147	0.23 18	0.69 114	0.40 41	0.60 82	0.85 157	0.61 136	0.28 36	0.46 41	0.27 36	0.14 33	0.11 59	0.14 18	0.11 17	0.13 21	0.12 36

4D-IteraStereo	0.33 38	0.18 36	0.40 81	0.40 113	0.24 90	0.32 66	0.27 46	0.58 39	0.72 135	0.65 111	0.54 50	0.42 53	0.23 7	0.45 34	0.28 46	0.14 33	0.09 2	0.19 160	0.16 127	0.16 112	0.11 11

Selective-IGEV	0.24 2	0.18 36	0.35 33	0.35 30	0.19 11	0.27 27	0.25 34	0.55 31	0.23 2	0.27 2	0.25 2	0.34 22	0.19 2	0.58 111	0.22 1	0.12 4	0.10 10	0.14 18	0.11 17	0.12 9	0.10 4

DCRE	0.37 84	0.18 36	0.46 151	0.45 228	0.32 259	0.42 125	0.37 170	0.63 66	0.51 66	0.47 54	0.94 189	0.56 100	0.36 90	0.52 65	0.32 78	0.14 33	0.13 156	0.15 45	0.14 76	0.14 47	0.13 61

test_4	0.36 69	0.18 36	0.31 14	0.44 207	0.25 116	0.20 1	0.34 122	0.56 32	0.41 44	0.59 78	1.45 336	0.43 59	0.25 12	0.63 154	0.28 46	0.12 4	0.10 10	0.17 89	0.19 214	0.15 81	0.11 11

CrosDoStereo	0.50 217	0.18 36	0.45 135	0.38 69	0.24 90	0.40 107	1.18 381	0.67 96	0.86 204	0.94 275	1.37 319	0.63 143	0.77 288	0.65 168	0.45 193	0.15 80	0.12 101	0.17 89	0.18 189	0.14 47	0.14 92

DeepStereo_LL	0.50 217	0.18 36	0.45 135	0.38 69	0.24 90	0.40 107	1.18 381	0.67 96	0.86 204	0.94 275	1.37 319	0.63 143	0.77 288	0.65 168	0.45 193	0.15 80	0.12 101	0.17 89	0.18 189	0.14 47	0.14 92

THIR-Stereo	0.50 217	0.18 36	0.45 135	0.38 69	0.23 72	0.75 259	0.67 323	0.66 86	0.87 213	1.02 307	1.40 325	0.72 191	0.76 284	0.62 144	0.42 169	0.15 80	0.11 59	0.17 89	0.18 189	0.14 47	0.15 111

PFNet	0.42 142	0.18 36	0.58 238	0.43 192	0.24 90	0.43 127	0.32 106	0.74 146	0.78 169	1.00 300	0.74 102	0.68 171	0.39 108	0.72 207	0.37 143	0.16 115	0.10 10	0.20 184	0.15 98	0.16 112	0.13 61

RAFT-345	0.40 125	0.18 36	0.40 81	0.38 69	0.22 45	0.33 70	0.26 40	0.61 57	0.51 66	0.74 170	1.79 361	0.45 65	0.33 73	0.66 173	0.36 131	0.14 33	0.11 59	0.18 123	0.14 76	0.13 21	0.13 61

R-Stereo Train	0.39 113	0.18 36	0.42 105	0.42 174	0.26 153	0.40 107	0.32 106	0.72 137	0.34 10	0.89 251	1.28 305	0.57 105	0.35 81	0.42 24	0.32 78	0.15 80	0.12 101	0.14 18	0.12 32	0.14 47	0.13 61

RAFT-Stereo	0.39 113	0.18 36	0.42 105	0.42 174	0.26 153	0.40 107	0.32 106	0.72 137	0.34 10	0.89 251	1.28 305	0.57 105	0.35 81	0.42 24	0.32 78	0.15 80	0.12 101	0.14 18	0.12 32	0.14 47	0.13 61
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MGS-Stereo	0.28 11	0.19 52	0.40 81	0.36 39	0.23 72	0.37 89	0.30 73	0.39 2	0.44 54	0.31 9	0.51 40	0.40 44	0.24 10	0.43 27	0.26 27	0.15 80	0.12 101	0.15 45	0.13 53	0.14 47	0.13 61

DisPM	0.39 113	0.19 52	0.44 124	0.41 137	0.27 177	0.24 8	0.31 90	0.65 77	0.57 85	0.87 239	0.87 164	0.60 132	0.32 65	0.76 226	0.32 78	0.18 176	0.12 101	0.19 160	0.17 167	0.15 81	0.20 230

iRaft-Stereo_20w	0.39 113	0.19 52	0.57 234	0.37 48	0.27 177	0.31 56	0.24 26	1.44 363	0.29 3	0.69 134	0.53 48	0.60 132	0.42 120	0.83 253	0.27 36	0.14 33	0.11 59	0.14 18	0.13 53	0.15 81	0.13 61

GLC_STEREO	0.29 16	0.19 52	0.27 9	0.44 207	0.19 11	0.31 56	0.26 40	0.47 11	0.43 50	0.37 20	0.47 31	0.41 47	0.23 7	0.50 56	0.34 100	0.14 33	0.18 260	0.19 160	0.16 127	0.16 112	0.13 61

GMOStereo	0.37 84	0.19 52	0.38 57	0.43 192	0.24 90	0.37 89	0.38 190	0.52 22	0.62 91	0.87 239	0.84 148	0.64 150	0.35 81	0.37 9	0.28 46	0.13 13	0.11 59	0.20 184	0.18 189	0.15 81	0.11 11

error version	0.37 84	0.19 52	0.38 57	0.43 192	0.24 90	0.37 89	0.38 190	0.52 22	0.62 91	0.87 239	0.84 148	0.64 150	0.35 81	0.37 9	0.28 46	0.13 13	0.11 59	0.20 184	0.18 189	0.15 81	0.11 11

test-v	0.37 84	0.19 52	0.38 57	0.43 192	0.24 90	0.37 89	0.38 190	0.52 22	0.62 91	0.87 239	0.84 148	0.64 150	0.35 81	0.37 9	0.28 46	0.13 13	0.11 59	0.20 184	0.18 189	0.15 81	0.11 11

test_3	0.36 69	0.19 52	0.44 124	0.44 207	0.23 72	0.48 142	0.36 158	0.66 86	0.82 184	0.64 104	0.45 23	0.68 171	0.25 12	0.41 22	0.31 70	0.12 4	0.10 10	0.18 123	0.16 127	0.15 81	0.11 11

PFNet+	0.40 125	0.19 52	0.49 187	0.39 89	0.25 116	0.28 35	0.23 18	0.64 76	0.70 124	0.85 227	0.79 126	0.64 150	0.35 81	0.72 207	0.34 100	0.19 205	0.14 183	0.23 250	0.20 236	0.16 112	0.20 230

ASMatch	0.48 188	0.19 52	0.45 135	0.39 89	0.28 196	0.37 89	0.26 40	0.74 146	0.68 119	0.76 178	2.34 376	0.61 136	0.52 167	0.62 144	0.37 143	0.14 33	0.12 101	0.17 89	0.15 98	0.14 47	0.21 243

SST-Stereo	0.40 125	0.19 52	0.45 135	0.42 174	0.25 116	0.25 17	0.21 4	0.66 86	0.47 62	1.08 327	0.79 126	0.72 191	0.43 127	0.77 233	0.35 115	0.16 115	0.11 59	0.20 184	0.16 127	0.19 197	0.15 111

RAFT_R40	0.40 125	0.19 52	0.44 124	0.43 192	0.25 116	0.23 6	0.26 40	0.67 96	0.67 118	0.98 292	0.78 117	0.72 191	0.43 127	0.76 226	0.35 115	0.16 115	0.11 59	0.20 184	0.16 127	0.18 163	0.14 92

GrayStereo	0.49 204	0.19 52	0.42 105	0.46 247	0.28 196	0.53 160	0.67 323	0.69 114	0.63 101	1.02 307	1.47 339	0.78 221	0.76 284	0.56 84	0.33 90	0.14 33	0.12 101	0.17 89	0.17 167	0.15 81	0.29 299

test-2	0.37 84	0.19 52	0.38 57	0.43 192	0.24 90	0.37 89	0.38 190	0.52 22	0.62 91	0.87 239	0.84 148	0.64 150	0.35 81	0.37 9	0.28 46	0.13 13	0.11 59	0.20 184	0.18 189	0.15 81	0.11 11

test-1	0.36 69	0.19 52	0.71 292	0.46 247	0.26 153	0.44 131	0.36 158	0.60 51	0.59 87	0.48 55	0.67 82	0.53 91	0.36 90	0.40 19	0.29 58	0.14 33	0.11 59	0.16 64	0.14 76	0.15 81	0.16 150

GMM-Stereo	0.44 154	0.19 52	0.36 38	0.42 174	0.25 116	0.51 151	0.47 252	0.71 133	0.53 72	0.76 178	1.37 319	0.76 214	0.38 96	0.60 131	0.33 90	0.15 80	0.10 10	0.20 184	0.19 214	0.16 112	0.27 286

Prome-Stereo	0.46 170	0.19 52	0.35 33	0.44 207	0.26 153	0.40 107	0.45 244	0.68 105	0.44 54	0.96 283	1.84 363	0.59 127	0.67 248	0.61 138	0.32 78	0.14 33	0.11 59	0.16 64	0.14 76	0.16 112	0.29 299

iRaftStereo_RVC	0.32 32	0.19 52	0.37 48	0.39 89	0.22 45	0.31 56	0.29 60	0.68 105	0.51 66	0.49 56	0.66 78	0.37 35	0.23 7	0.45 34	0.33 90	0.14 33	0.10 10	0.18 123	0.17 167	0.15 81	0.12 36

raft+_RVC	0.38 99	0.19 52	0.35 33	0.37 48	0.25 116	0.45 136	0.37 170	0.78 165	0.89 227	0.51 61	0.78 117	0.50 82	0.29 46	0.53 71	0.40 162	0.15 80	0.12 101	0.17 89	0.15 98	0.14 47	0.12 36

raftrobust	0.34 39	0.19 52	0.36 38	0.41 137	0.27 177	0.30 46	0.25 34	0.71 133	0.63 101	0.58 76	0.55 55	0.45 65	0.46 142	0.51 60	0.29 58	0.16 115	0.12 101	0.14 18	0.12 32	0.12 9	0.13 61

AFF-stereo	0.38 99	0.19 52	0.39 74	0.37 48	0.21 31	0.27 27	0.31 90	0.65 77	0.66 116	0.64 104	1.13 272	0.76 214	0.39 108	0.55 76	0.33 90	0.11 1	0.09 2	0.16 64	0.16 127	0.13 21	0.11 11

EAI-Stereo	0.34 39	0.19 52	0.44 124	0.39 89	0.21 31	0.31 56	0.30 73	1.15 288	0.30 4	0.49 56	0.75 103	0.36 33	0.28 36	0.62 144	0.27 36	0.14 33	0.11 59	0.14 18	0.13 53	0.13 21	0.12 36

H2IRNET	0.37 84	0.20 74	0.33 23	0.38 69	0.25 116	0.27 27	0.23 18	0.59 41	0.72 135	0.39 32	0.90 178	0.74 206	0.55 184	0.52 65	0.43 174	0.15 80	0.13 156	0.18 123	0.20 236	0.16 112	0.13 61

MyStereo8	0.40 125	0.20 74	0.54 220	0.41 137	0.29 219	0.53 160	0.29 60	0.65 77	0.49 64	0.71 146	0.98 215	0.58 113	0.43 127	0.50 56	0.51 222	0.15 80	0.12 101	0.16 64	0.14 76	0.19 197	0.19 210

CoDeX	0.47 180	0.20 74	0.49 187	0.42 174	0.25 116	0.75 259	0.36 158	1.27 332	0.80 177	0.82 207	0.96 200	0.62 142	0.57 191	0.60 131	0.36 131	0.17 148	0.12 101	0.17 89	0.15 98	0.16 112	0.14 92

test croco	0.31 30	0.20 74	0.50 199	0.39 89	0.29 219	0.27 27	0.30 73	0.44 8	0.35 17	0.31 9	0.66 78	0.30 5	0.31 61	0.65 168	0.31 70	0.17 148	0.13 156	0.20 184	0.15 98	0.17 145	0.12 36

CASnet	0.30 28	0.20 74	0.33 23	0.41 137	0.16 3	0.26 19	0.24 26	0.52 22	0.53 72	0.52 64	0.54 50	0.39 41	0.24 10	0.40 19	0.26 27	0.14 33	0.10 10	0.22 236	0.18 189	0.18 163	0.11 11
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
HH	0.35 51	0.20 74	0.47 161	0.40 113	0.25 116	0.33 70	0.31 90	0.76 157	0.38 37	0.43 44	0.57 58	0.79 222	0.44 135	0.71 202	0.25 10	0.15 80	0.11 59	0.15 45	0.14 76	0.14 47	0.12 36

HanStereo	0.35 51	0.20 74	0.47 161	0.40 113	0.25 116	0.33 70	0.31 90	0.76 157	0.38 37	0.43 44	0.57 58	0.79 222	0.44 135	0.71 202	0.25 10	0.15 80	0.11 59	0.15 45	0.14 76	0.14 47	0.12 36

anonymousdsp2	0.35 51	0.20 74	0.43 114	0.37 48	0.24 90	0.48 142	0.31 90	0.86 185	0.65 113	0.55 71	0.50 35	0.50 82	0.34 79	0.56 84	0.31 70	0.14 33	0.10 10	0.14 18	0.10 11	0.16 112	0.14 92

knoymous	0.36 69	0.20 74	0.31 14	0.31 7	0.22 45	0.36 87	0.29 60	0.61 57	0.64 108	0.67 123	0.70 87	0.60 132	0.40 113	0.58 111	0.34 100	0.17 148	0.11 59	0.20 184	0.11 17	0.17 145	0.18 182

anonymousa	0.49 204	0.20 74	0.42 105	0.38 69	0.23 72	0.91 297	0.35 139	0.75 152	0.62 91	0.85 227	1.54 344	1.06 297	0.66 245	0.51 60	0.43 174	0.16 115	0.13 156	0.19 160	0.21 254	0.16 112	0.14 92

riskmin	0.38 99	0.20 74	0.39 74	0.32 9	0.23 72	0.53 160	0.30 73	0.63 66	0.80 177	0.49 56	0.56 57	0.73 201	0.58 198	0.55 76	0.36 131	0.17 148	0.11 59	0.19 160	0.13 53	0.19 197	0.20 230

DCANet-4	0.36 69	0.20 74	0.48 177	0.34 12	0.19 11	0.29 39	0.30 73	0.66 86	0.92 239	0.69 134	0.78 117	0.40 44	0.47 145	0.45 34	0.34 100	0.14 33	0.10 10	0.14 18	0.11 17	0.11 1	0.13 61

tt	6.20 418	0.20 74	5.89 409	3.55 421	2.07 410	11.26 423	19.21 424	11.74 425	5.46 411	2.69 398	2.04 372	4.87 410	6.25 417	3.70 408	7.09 415	8.32 426	11.17 431	4.93 422	5.41 425	5.74 424	2.37 418

RAFT_CTSACE	0.45 164	0.20 74	0.44 124	0.45 228	0.27 177	0.34 76	0.39 210	0.60 51	0.73 142	0.76 178	1.44 333	0.83 234	0.38 96	1.08 321	0.26 27	0.12 4	0.13 156	0.18 123	0.16 127	0.15 81	0.11 11

IPLG	0.39 113	0.20 74	0.59 239	0.40 113	0.24 90	0.54 164	0.27 46	0.75 152	0.63 101	0.84 226	0.81 135	0.32 11	0.32 65	0.60 131	0.45 193	0.13 13	0.11 59	0.16 64	0.13 53	0.13 21	0.12 36

LCNet	0.41 136	0.20 74	0.32 20	0.44 207	0.24 90	0.47 140	0.29 60	0.67 96	0.53 72	0.72 157	1.03 237	0.66 165	0.60 208	0.58 111	0.34 100	0.14 33	0.10 10	0.19 160	0.19 214	0.21 228	0.36 331

AAGNet	1.43 379	0.20 74	0.48 177	0.44 207	0.25 116	0.29 39	0.31 90	0.65 77	0.68 119	0.97 288	0.86 160	0.67 170	0.62 218	0.64 161	20.63 426	0.16 115	0.11 59	0.19 160	0.15 98	0.19 197	0.12 36

STrans-v2	0.46 170	0.20 74	0.48 177	0.40 113	0.24 90	0.55 169	0.50 268	1.07 260	0.73 142	0.65 111	1.05 245	0.72 191	0.69 258	0.72 207	0.33 90	0.14 33	0.10 10	0.17 89	0.14 76	0.13 21	0.12 36

TransformOpticalFlow	0.44 154	0.20 74	0.47 161	0.41 137	0.23 72	0.37 89	0.47 252	0.94 214	0.76 155	0.65 111	1.14 274	0.73 201	0.56 190	0.76 226	0.32 78	0.15 80	0.10 10	0.17 89	0.15 98	0.14 47	0.13 61

NF-Stereo	0.38 99	0.20 74	0.45 135	0.41 137	0.25 116	0.26 19	0.31 90	0.69 114	0.70 124	0.65 111	0.77 109	0.57 105	0.30 57	0.67 183	0.35 115	0.18 176	0.12 101	0.20 184	0.16 127	0.16 112	0.27 286

OCTAStereo	0.38 99	0.20 74	0.46 151	0.41 137	0.25 116	0.26 19	0.31 90	0.69 114	0.70 124	0.65 111	0.77 109	0.58 113	0.30 57	0.67 183	0.35 115	0.18 176	0.12 101	0.20 184	0.16 127	0.16 112	0.27 286

PSM-softLoss	0.38 99	0.20 74	0.48 177	0.41 137	0.26 153	0.30 46	0.35 139	0.69 114	0.46 59	0.62 88	0.82 138	0.59 127	0.33 73	0.70 197	0.39 157	0.19 205	0.12 101	0.20 184	0.18 189	0.16 112	0.22 256

KMStereo	0.38 99	0.20 74	0.48 177	0.41 137	0.26 153	0.30 46	0.35 139	0.69 114	0.46 59	0.62 88	0.82 138	0.59 127	0.33 73	0.70 197	0.39 157	0.19 205	0.12 101	0.20 184	0.18 189	0.16 112	0.22 256

NRIStereo	0.36 69	0.20 74	0.45 135	0.41 137	0.23 72	0.34 76	0.26 40	0.65 77	0.55 80	0.64 104	0.63 69	0.56 100	0.37 93	0.65 168	0.37 143	0.15 80	0.11 59	0.18 123	0.15 98	0.17 145	0.14 92

PSM-AAD	0.48 188	0.20 74	0.37 48	0.43 192	0.23 72	0.56 184	0.50 268	0.65 77	0.70 124	1.07 324	1.12 266	0.58 113	0.92 324	0.61 138	0.32 78	0.15 80	0.11 59	0.25 275	0.26 312	0.18 163	0.43 358

FTStereo	0.56 258	0.20 74	0.37 48	0.41 137	0.25 116	0.40 107	0.79 350	0.66 86	0.43 50	1.09 329	3.27 396	0.70 177	0.73 277	0.55 76	0.33 90	0.14 33	0.13 156	0.19 160	0.17 167	0.15 81	0.30 306

KYRaft	0.48 188	0.20 74	0.38 57	0.44 207	0.23 72	0.44 131	0.37 170	0.66 86	0.41 44	0.94 275	1.73 356	0.79 222	0.41 119	0.63 154	0.31 70	0.16 115	0.11 59	0.18 123	0.22 269	0.16 112	0.78 386

RE-Stereo	0.38 99	0.20 74	0.46 151	0.41 137	0.25 116	0.26 19	0.31 90	0.69 114	0.70 124	0.65 111	0.77 109	0.58 113	0.30 57	0.67 183	0.35 115	0.18 176	0.12 101	0.20 184	0.16 127	0.16 112	0.27 286

Pruner-Stereo	0.38 99	0.20 74	0.45 135	0.40 113	0.25 116	0.22 5	0.24 26	0.67 96	0.55 80	0.89 251	0.76 105	0.68 171	0.29 46	0.62 144	0.35 115	0.18 176	0.12 101	0.20 184	0.17 167	0.17 145	0.18 182

TVStereo	0.38 99	0.20 74	0.46 151	0.41 137	0.25 116	0.26 19	0.31 90	0.69 114	0.70 124	0.65 111	0.77 109	0.58 113	0.30 57	0.67 183	0.35 115	0.18 176	0.12 101	0.20 184	0.16 127	0.16 112	0.27 286

IRAFT_RVC	0.42 142	0.20 74	0.48 177	0.44 207	0.24 90	0.27 27	0.54 292	0.74 146	0.77 162	0.76 178	0.80 128	0.73 201	0.51 165	0.70 197	0.36 131	0.17 148	0.10 10	0.21 224	0.16 127	0.16 112	0.14 92

cross-raft	0.34 39	0.20 74	0.37 48	0.44 207	0.23 72	0.32 66	0.35 139	0.74 146	0.40 41	0.60 82	0.77 109	0.57 105	0.27 27	0.43 27	0.28 46	0.12 4	0.10 10	0.15 45	0.13 53	0.15 81	0.11 11

MyStereo06	0.38 99	0.21 106	0.61 246	0.41 137	0.28 196	0.41 120	0.50 268	0.95 220	0.35 17	0.62 88	0.54 50	0.76 214	0.27 27	0.50 56	0.29 58	0.14 33	0.13 156	0.18 123	0.17 167	0.17 145	0.15 111

MyStereo05	0.44 154	0.21 106	0.45 135	0.41 137	0.28 196	0.41 120	0.50 268	0.93 210	1.09 315	0.76 178	0.61 67	0.51 85	0.57 191	0.73 212	0.42 169	0.14 33	0.13 156	0.18 123	0.17 167	0.17 145	0.15 111

AE-Stereo	0.34 39	0.21 106	0.42 105	0.48 261	0.31 246	0.48 142	0.35 139	0.61 57	0.62 91	0.32 14	0.55 55	0.52 87	0.27 27	0.47 48	0.29 58	0.13 13	0.13 156	0.18 123	0.16 127	0.15 81	0.12 36

11t1	0.36 69	0.21 106	0.42 105	0.35 30	0.22 45	0.62 213	0.29 60	0.69 114	0.43 50	0.60 82	0.53 48	0.53 91	0.48 149	0.56 84	0.40 162	0.18 176	0.14 183	0.16 64	0.13 53	0.17 145	0.17 167

ff7	0.29 16	0.21 106	0.38 57	0.36 39	0.26 153	0.31 56	0.35 139	0.62 61	0.34 10	0.38 24	0.33 12	0.32 11	0.29 46	0.58 111	0.25 10	0.14 33	0.10 10	0.17 89	0.12 32	0.14 47	0.15 111

ffff	0.29 16	0.21 106	0.38 57	0.36 39	0.26 153	0.31 56	0.35 139	0.62 61	0.34 10	0.38 24	0.33 12	0.32 11	0.29 46	0.58 111	0.25 10	0.14 33	0.10 10	0.17 89	0.12 32	0.14 47	0.15 111

11t	0.29 16	0.21 106	0.38 57	0.36 39	0.26 153	0.31 56	0.35 139	0.62 61	0.34 10	0.38 24	0.33 12	0.32 11	0.29 46	0.58 111	0.25 10	0.14 33	0.10 10	0.17 89	0.12 32	0.14 47	0.15 111

anonymousdsp	0.29 16	0.21 106	0.38 57	0.37 48	0.25 116	0.30 46	0.35 139	0.63 66	0.35 17	0.39 32	0.33 12	0.33 19	0.28 36	0.59 125	0.25 10	0.14 33	0.10 10	0.17 89	0.12 32	0.14 47	0.15 111

ProNet	0.29 16	0.21 106	0.38 57	0.35 30	0.24 90	0.32 66	0.43 236	0.57 35	0.37 32	0.33 15	0.30 7	0.32 11	0.28 36	0.57 94	0.26 27	0.13 13	0.11 59	0.16 64	0.13 53	0.13 21	0.13 61

ccc-4	0.29 16	0.21 106	0.38 57	0.36 39	0.26 153	0.31 56	0.35 139	0.62 61	0.34 10	0.38 24	0.33 12	0.32 11	0.29 46	0.58 111	0.25 10	0.14 33	0.10 10	0.17 89	0.12 32	0.14 47	0.15 111

IGEV-Stereo	0.29 16	0.21 106	0.38 57	0.37 48	0.25 116	0.30 46	0.35 139	0.63 66	0.35 17	0.39 32	0.33 12	0.33 19	0.28 36	0.59 125	0.25 10	0.14 33	0.10 10	0.17 89	0.12 32	0.14 47	0.15 111
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.45 164	0.21 106	0.48 177	0.42 174	0.28 196	0.31 56	0.54 292	0.63 66	0.62 91	0.62 88	0.89 175	1.01 283	0.69 258	0.75 223	0.66 260	0.13 13	0.12 101	0.17 89	0.15 98	0.14 47	0.15 111

CIPLG	0.41 136	0.21 106	0.63 257	0.45 228	0.33 268	0.52 154	0.33 115	0.65 77	0.60 89	0.82 207	0.96 200	0.46 71	0.32 65	0.55 76	0.44 187	0.16 115	0.12 101	0.15 45	0.14 76	0.13 21	0.14 92

IPLGR_C	0.40 125	0.21 106	0.64 262	0.45 228	0.33 268	0.52 154	0.34 122	0.66 86	0.62 91	0.82 207	0.92 185	0.45 65	0.32 65	0.52 65	0.46 203	0.17 148	0.12 101	0.15 45	0.14 76	0.13 21	0.14 92

MIPNet	0.37 84	0.21 106	0.59 239	0.39 89	0.25 116	0.50 147	0.28 53	0.77 160	0.70 124	0.65 111	0.60 64	0.40 44	0.49 152	0.44 33	0.37 143	0.14 33	0.11 59	0.16 64	0.13 53	0.14 47	0.13 61

IPLGR	0.39 113	0.21 106	0.63 257	0.39 89	0.22 45	0.49 146	0.29 60	0.76 157	0.74 147	0.78 186	0.77 109	0.44 64	0.42 120	0.47 48	0.38 151	0.13 13	0.12 101	0.16 64	0.14 76	0.15 81	0.13 61

ACRE	0.40 125	0.21 106	0.65 267	0.45 228	0.33 268	0.51 151	0.33 115	0.66 86	0.63 101	0.80 190	0.92 185	0.45 65	0.32 65	0.52 65	0.45 193	0.16 115	0.12 101	0.15 45	0.14 76	0.13 21	0.14 92

IIG-Stereo	0.43 148	0.21 106	0.44 124	0.50 290	0.25 116	0.44 131	0.21 4	0.71 133	0.76 155	0.83 219	0.95 196	0.83 234	0.43 127	0.90 278	0.35 115	0.15 80	0.12 101	0.19 160	0.14 76	0.15 81	0.11 11

DeepStereo_RVC	0.36 69	0.21 106	0.47 161	0.40 113	0.24 90	0.26 19	0.22 8	0.60 51	0.38 37	0.69 134	0.67 82	0.57 105	0.51 165	0.56 84	0.39 157	0.16 115	0.12 101	0.18 123	0.15 98	0.19 197	0.18 182

rafts_anoy	0.37 84	0.21 106	0.36 38	0.41 137	0.26 153	0.30 46	0.33 115	0.67 96	0.90 229	0.58 76	0.66 78	0.45 65	0.33 73	0.47 48	0.39 157	0.16 115	0.11 59	0.21 224	0.23 280	0.17 145	0.14 92

RALCasStereoNet	0.36 69	0.21 106	0.37 48	0.42 174	0.26 153	0.35 81	0.38 190	0.63 66	0.64 108	0.50 59	0.72 89	0.51 85	0.29 46	0.59 125	0.36 131	0.16 115	0.14 183	0.15 45	0.13 53	0.17 145	0.16 150

test_xeample3	0.29 16	0.21 106	0.41 86	0.35 30	0.26 153	0.35 81	0.32 106	0.56 32	0.36 22	0.43 44	0.32 10	0.34 22	0.28 36	0.54 74	0.23 5	0.14 33	0.11 59	0.16 64	0.12 32	0.14 47	0.13 61

test_xeample	1.01 347	0.21 106	0.42 105	0.35 30	0.21 31	0.71 251	0.39 210	1.23 319	0.86 204	0.81 198	1.04 241	0.69 175	0.61 213	0.69 194	10.93 418	0.19 205	0.15 208	0.18 123	0.17 167	0.18 163	0.17 167

SFCPSM	0.47 180	0.21 106	0.55 225	0.40 113	0.27 177	0.87 295	0.37 170	1.33 343	0.77 162	0.80 190	0.84 148	0.54 95	0.49 152	0.57 94	0.37 143	0.18 176	0.13 156	0.18 123	0.20 236	0.16 112	0.15 111

GANet-RSSM	0.47 180	0.21 106	0.37 48	0.38 69	0.25 116	0.58 190	0.36 158	1.07 260	0.78 169	0.68 129	1.01 225	0.86 242	0.67 248	0.62 144	0.44 187	0.21 241	0.15 208	0.18 123	0.18 189	0.18 163	0.17 167

DIP-Stereo	0.39 113	0.21 106	0.50 199	0.41 137	0.28 196	0.62 213	0.27 46	0.77 160	0.40 41	0.64 104	0.86 160	0.52 87	0.33 73	0.66 173	0.42 169	0.15 80	0.13 156	0.17 89	0.14 76	0.15 81	0.15 111
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
iResNet_ROB	0.52 233	0.21 106	0.53 217	0.37 48	0.21 31	0.61 206	0.29 60	1.51 372	1.32 350	0.90 258	1.02 233	0.80 230	0.62 218	0.76 226	0.43 174	0.16 115	0.12 101	0.13 11	0.09 7	0.15 81	0.18 182

MyStereo07	0.32 32	0.22 133	0.34 30	0.42 174	0.28 196	0.40 107	0.50 268	0.72 137	0.37 32	0.37 20	0.34 18	0.32 11	0.31 61	0.59 125	0.27 36	0.14 33	0.13 156	0.18 123	0.17 167	0.17 145	0.16 150

MyStereo04	0.44 154	0.22 133	0.44 124	0.42 174	0.28 196	0.40 107	0.50 268	1.00 234	1.08 313	0.62 88	0.58 62	0.55 98	0.57 191	0.71 202	0.44 187	0.14 33	0.13 156	0.18 123	0.17 167	0.17 145	0.16 150

IGEVStereo-DCA	0.29 16	0.22 133	0.38 57	0.35 30	0.27 177	0.37 89	0.35 139	0.62 61	0.34 10	0.38 24	0.30 7	0.35 28	0.27 27	0.51 60	0.22 1	0.15 80	0.12 101	0.16 64	0.12 32	0.13 21	0.15 111

rrr	0.29 16	0.22 133	0.41 86	0.35 30	0.27 177	0.37 89	0.32 106	0.52 22	0.42 48	0.38 24	0.30 7	0.35 28	0.27 27	0.51 60	0.22 1	0.15 80	0.12 101	0.16 64	0.13 53	0.13 21	0.14 92

1111x	0.55 247	0.22 133	0.46 151	0.38 69	0.20 22	0.66 236	0.43 236	1.23 319	0.99 269	0.71 146	0.99 220	0.95 269	0.69 258	0.90 278	1.08 345	0.18 176	0.17 249	0.18 123	0.19 214	0.20 210	0.18 182

CBFPSM	0.59 276	0.22 133	1.31 365	0.38 69	0.27 177	1.12 336	0.65 320	0.79 167	0.82 184	0.80 190	0.81 135	1.35 344	0.87 315	0.67 183	0.76 282	0.16 115	0.15 208	0.15 45	0.16 127	0.17 145	0.22 256

GwcNet-ADL	0.44 154	0.22 133	0.48 177	0.45 228	0.30 229	0.40 107	0.37 170	0.92 208	0.97 260	0.71 146	0.78 117	0.61 136	0.42 120	0.62 144	0.50 214	0.19 205	0.14 183	0.15 45	0.14 76	0.18 163	0.18 182

OMP-Stereo	0.42 142	0.22 133	0.46 151	0.52 313	0.24 90	0.36 87	0.25 34	0.71 133	0.78 169	0.77 183	0.64 72	0.89 256	0.39 108	0.91 285	0.35 115	0.15 80	0.12 101	0.20 184	0.15 98	0.15 81	0.12 36

CroCo-Stereo	0.26 4	0.22 133	0.36 38	0.48 261	0.22 45	0.20 1	0.29 60	0.51 18	0.44 54	0.28 4	0.23 1	0.42 53	0.26 19	0.29 1	0.26 27	0.15 80	0.13 156	0.13 11	0.11 17	0.16 112	0.12 36
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
RAFT	0.45 164	0.22 133	0.45 135	0.47 256	0.26 153	0.54 164	0.47 252	0.66 86	0.58 86	0.80 190	0.82 138	0.94 267	0.57 191	0.75 223	0.34 100	0.17 148	0.15 208	0.22 236	0.20 236	0.16 112	0.12 36

222	1.18 366	0.22 133	0.44 124	0.37 48	0.22 45	0.79 269	0.37 170	1.31 340	0.89 227	0.92 271	1.08 257	0.72 191	0.71 272	0.66 173	13.89 421	0.20 227	0.15 208	0.17 89	0.16 127	0.18 163	0.19 210

xxxx	1.01 347	0.22 133	0.43 114	0.36 39	0.21 31	0.82 285	0.36 158	1.32 341	0.88 217	0.71 146	0.94 189	0.97 273	0.63 224	0.64 161	10.58 417	0.20 227	0.16 235	0.18 123	0.17 167	0.19 197	0.19 210

FENet	0.42 142	0.22 133	0.38 57	0.39 89	0.24 90	0.55 169	0.32 106	0.79 167	0.70 124	0.71 146	0.72 89	0.63 143	0.57 191	0.62 144	0.44 187	0.19 205	0.13 156	0.19 160	0.17 167	0.18 163	0.19 210

ac_64	0.52 233	0.22 133	0.50 199	0.45 228	0.28 196	0.80 272	0.45 244	1.02 244	0.61 90	0.91 263	0.83 143	1.07 302	0.68 254	0.74 219	0.70 270	0.21 241	0.18 260	0.20 184	0.19 214	0.18 163	0.15 111

PSMNet-RSSM	0.48 188	0.22 133	0.38 57	0.42 174	0.25 116	0.50 147	0.37 170	1.10 269	0.77 162	0.70 140	1.06 251	0.84 238	0.64 234	0.62 144	0.47 208	0.23 264	0.15 208	0.23 250	0.25 302	0.20 210	0.19 210

RASNet	0.53 236	0.22 133	0.52 211	0.38 69	0.22 45	0.68 242	0.38 190	0.97 226	0.88 217	0.73 164	1.04 241	1.03 290	0.92 324	0.90 278	0.86 301	0.16 115	0.14 183	0.14 18	0.17 167	0.15 81	0.13 61

HSM-Net_RVC	0.53 236	0.22 133	0.35 33	0.37 48	0.21 31	0.85 291	0.37 170	1.23 319	0.93 244	0.90 258	1.15 279	1.26 324	0.63 224	0.72 207	0.48 211	0.17 148	0.13 156	0.16 64	0.15 98	0.17 145	0.15 111
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DispNO	0.47 180	0.23 150	0.71 292	0.39 89	0.31 246	0.60 204	0.38 190	0.89 198	0.77 162	0.75 172	0.84 148	0.72 191	0.54 181	0.73 212	0.46 203	0.19 205	0.14 183	0.20 184	0.18 189	0.16 112	0.17 167

SMFormer	0.51 224	0.23 150	0.62 249	0.34 12	0.20 22	0.62 213	0.34 122	1.21 307	1.02 283	0.81 198	1.01 225	0.71 181	0.65 240	0.84 258	0.55 239	0.19 205	0.15 208	0.18 123	0.16 127	0.18 163	0.18 182

tta	0.51 224	0.23 150	0.62 249	0.34 12	0.20 22	0.62 213	0.34 122	1.21 307	1.02 283	0.81 198	1.01 225	0.71 181	0.65 240	0.84 258	0.55 239	0.19 205	0.15 208	0.18 123	0.16 127	0.15 81	0.14 92

qqq1	0.49 204	0.23 150	0.62 249	0.34 12	0.20 22	0.62 213	0.34 122	1.21 307	1.02 283	0.81 198	1.01 225	0.71 181	0.65 240	0.84 258	0.34 100	0.19 205	0.15 208	0.14 18	0.12 32	0.15 81	0.14 92

fff1	0.49 204	0.23 150	0.62 249	0.34 12	0.20 22	0.62 213	0.34 122	1.21 307	1.02 283	0.81 198	1.01 225	0.71 181	0.65 240	0.84 258	0.34 100	0.19 205	0.15 208	0.14 18	0.12 32	0.15 81	0.14 92

ACVNet-DCA	0.35 51	0.23 150	0.33 23	0.41 137	0.22 45	0.55 169	0.38 190	0.85 182	0.54 76	0.41 36	0.50 35	0.34 22	0.49 152	0.57 94	0.25 10	0.16 115	0.10 10	0.19 160	0.13 53	0.18 163	0.17 167

xx1	0.39 113	0.23 150	0.33 23	0.41 137	0.22 45	0.55 169	0.38 190	0.67 96	1.06 304	0.41 36	0.50 35	0.65 160	0.53 170	0.57 94	0.25 10	0.16 115	0.10 10	0.20 184	0.19 214	0.18 163	0.17 167

1test111	0.36 69	0.23 150	0.33 23	0.41 137	0.22 45	0.55 169	0.38 190	0.85 182	0.54 76	0.41 36	0.50 35	0.34 22	0.49 152	0.55 76	0.45 193	0.16 115	0.10 10	0.19 160	0.13 53	0.18 163	0.17 167

cc1	0.37 84	0.23 150	0.33 23	0.41 137	0.22 45	0.55 169	0.38 190	0.67 96	1.06 304	0.41 36	0.50 35	0.34 22	0.49 152	0.57 94	0.25 10	0.16 115	0.10 10	0.19 160	0.13 53	0.16 112	0.15 111

EKT-Stereo	0.35 51	0.23 150	0.39 74	0.43 192	0.29 219	0.38 103	0.31 90	0.69 114	0.64 108	0.45 49	0.63 69	0.49 81	0.27 27	0.56 84	0.33 90	0.18 176	0.14 183	0.18 123	0.15 98	0.16 112	0.16 150

gwcnet-sp	0.48 188	0.23 150	0.70 289	0.40 113	0.26 153	0.81 277	0.41 228	0.89 198	0.84 192	0.91 263	0.76 105	0.66 165	0.61 213	0.66 173	0.50 214	0.18 176	0.17 249	0.18 123	0.18 189	0.18 163	0.18 182

scenet	0.48 188	0.23 150	0.70 289	0.40 113	0.26 153	0.81 277	0.41 228	0.89 198	0.84 192	0.91 263	0.76 105	0.66 165	0.61 213	0.66 173	0.50 214	0.18 176	0.17 249	0.18 123	0.18 189	0.18 163	0.18 182

Selective-RAFT	0.35 51	0.23 150	0.51 206	0.44 207	0.21 31	0.64 228	0.27 46	0.59 41	0.63 101	0.40 35	0.38 20	0.55 98	0.40 113	0.57 94	0.35 115	0.13 13	0.11 59	0.14 18	0.12 32	0.16 112	0.13 61

ssnet	0.48 188	0.23 150	0.70 289	0.40 113	0.26 153	0.81 277	0.41 228	0.89 198	0.84 192	0.91 263	0.76 105	0.66 165	0.61 213	0.66 173	0.50 214	0.18 176	0.17 249	0.18 123	0.18 189	0.18 163	0.18 182

TestStereo1	0.43 148	0.23 150	0.41 86	0.51 302	0.24 90	0.34 76	0.40 216	0.77 160	0.90 229	0.68 129	0.96 200	0.48 77	0.46 142	0.91 285	0.32 78	0.16 115	0.13 156	0.18 123	0.15 98	0.14 47	0.13 61

IER	0.46 170	0.23 150	0.50 199	0.38 69	0.28 196	0.69 244	0.35 139	0.80 171	0.66 116	0.83 219	0.94 189	0.75 208	0.77 288	0.60 131	0.42 169	0.17 148	0.14 183	0.17 89	0.17 167	0.17 145	0.15 111

raft_robust	0.41 136	0.23 150	0.36 38	0.42 174	0.21 31	0.40 107	0.33 115	0.79 167	0.98 264	0.79 188	0.87 164	0.39 41	0.33 73	0.84 258	0.29 58	0.13 13	0.12 101	0.16 64	0.17 167	0.15 81	0.12 36

RAFT+CT+SA	0.39 113	0.23 150	0.36 38	0.51 302	0.27 177	0.29 39	0.46 247	0.75 152	0.80 177	0.51 61	0.89 175	0.41 47	0.40 113	0.78 237	0.32 78	0.14 33	0.11 59	0.18 123	0.18 189	0.15 81	0.14 92

SA-5K	0.43 148	0.23 150	0.41 86	0.51 302	0.24 90	0.34 76	0.40 216	0.77 160	0.90 229	0.68 129	0.96 200	0.48 77	0.46 142	0.91 285	0.32 78	0.16 115	0.13 156	0.18 123	0.15 98	0.14 47	0.13 61

AACVNet	0.50 217	0.23 150	0.49 187	0.46 247	0.29 219	0.52 154	0.38 190	0.90 203	0.55 80	0.81 198	1.03 237	1.00 280	0.70 268	0.83 253	0.54 235	0.21 241	0.18 260	0.24 264	0.18 189	0.23 253	0.20 230

Patchmatch Stereo++	0.35 51	0.23 150	0.47 161	0.41 137	0.22 45	0.24 8	0.22 8	0.59 41	0.36 22	0.63 95	0.73 93	0.58 113	0.38 96	0.58 111	0.36 131	0.18 176	0.12 101	0.20 184	0.16 127	0.20 210	0.15 111
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	0.35 51	0.23 150	0.47 161	0.41 137	0.22 45	0.24 8	0.31 90	0.59 41	0.36 22	0.63 95	0.73 93	0.58 113	0.38 96	0.56 84	0.35 115	0.18 176	0.12 101	0.20 184	0.16 127	0.20 210	0.15 111

ROB_FTStereo_v2	0.35 51	0.23 150	0.47 161	0.41 137	0.22 45	0.24 8	0.31 90	0.59 41	0.36 22	0.63 95	0.73 93	0.57 105	0.38 96	0.57 94	0.36 131	0.18 176	0.12 101	0.20 184	0.16 127	0.20 210	0.15 111

ROB_FTStereo	0.35 51	0.23 150	0.47 161	0.41 137	0.22 45	0.25 17	0.21 4	0.59 41	0.36 22	0.63 95	0.73 93	0.58 113	0.38 96	0.57 94	0.35 115	0.18 176	0.12 101	0.20 184	0.16 127	0.20 210	0.15 111

HUI-Stereo	0.35 51	0.23 150	0.47 161	0.41 137	0.22 45	0.24 8	0.22 8	0.60 51	0.36 22	0.63 95	0.73 93	0.58 113	0.38 96	0.50 56	0.35 115	0.18 176	0.12 101	0.20 184	0.16 127	0.20 210	0.15 111

iGMRVC	0.35 51	0.23 150	0.47 161	0.41 137	0.22 45	0.24 8	0.30 73	0.59 41	0.36 22	0.63 95	0.73 93	0.58 113	0.38 96	0.58 111	0.36 131	0.18 176	0.12 101	0.20 184	0.16 127	0.20 210	0.15 111

iRAFT	0.35 51	0.23 150	0.47 161	0.41 137	0.22 45	0.24 8	0.22 8	0.59 41	0.36 22	0.63 95	0.73 93	0.58 113	0.38 96	0.58 111	0.36 131	0.18 176	0.12 101	0.20 184	0.16 127	0.20 210	0.15 111

CRE-IMP	0.36 69	0.23 150	0.49 187	0.42 174	0.24 90	0.41 120	0.21 4	0.57 35	0.41 44	0.65 111	0.72 89	0.53 91	0.37 93	0.61 138	0.38 151	0.17 148	0.11 59	0.19 160	0.15 98	0.21 228	0.18 182

RAFT-IKP	0.35 51	0.23 150	0.47 161	0.41 137	0.22 45	0.24 8	0.28 53	0.59 41	0.36 22	0.63 95	0.73 93	0.57 105	0.38 96	0.58 111	0.36 131	0.18 176	0.12 101	0.20 184	0.16 127	0.20 210	0.15 111

RALAANet	0.38 99	0.23 150	0.48 177	0.42 174	0.29 219	0.35 81	0.25 34	0.86 185	0.64 108	0.67 123	0.65 74	0.60 132	0.29 46	0.60 131	0.34 100	0.15 80	0.12 101	0.17 89	0.15 98	0.21 228	0.13 61

GES	0.44 154	0.23 150	0.57 234	0.40 113	0.30 229	0.59 199	0.36 158	0.96 222	0.68 119	0.74 170	0.83 143	0.47 73	0.48 149	0.67 183	0.43 174	0.22 259	0.16 235	0.17 89	0.16 127	0.18 163	0.23 263

ACVNet	0.46 170	0.23 150	0.36 38	0.39 89	0.28 196	0.58 190	0.40 216	0.87 192	0.80 177	0.64 104	0.96 200	0.79 222	0.60 208	0.63 154	0.67 263	0.17 148	0.15 208	0.16 64	0.15 98	0.18 163	0.15 111

acv_ft	0.51 224	0.23 150	0.56 231	0.44 207	0.28 196	0.86 294	0.39 210	0.91 207	0.80 177	0.97 288	0.96 200	0.79 222	0.59 204	0.63 154	0.87 305	0.17 148	0.15 208	0.16 64	0.15 98	0.17 145	0.15 111

cf-r	0.47 180	0.23 150	0.41 86	0.39 89	0.23 72	0.59 199	0.37 170	0.88 196	0.85 199	0.72 157	1.05 245	0.94 267	0.62 218	0.56 84	0.54 235	0.21 241	0.14 183	0.17 89	0.19 214	0.15 81	0.15 111

CFNet-ft	0.48 188	0.23 150	0.36 38	0.40 113	0.26 153	0.64 228	0.37 170	0.87 192	0.85 199	0.64 104	1.00 222	1.01 283	0.64 234	0.61 138	0.53 232	0.23 264	0.15 208	0.24 264	0.21 254	0.23 253	0.18 182

CFNet_RVC	0.48 188	0.23 150	0.36 38	0.40 113	0.26 153	0.64 228	0.37 170	0.87 192	0.85 199	0.64 104	1.00 222	1.01 283	0.64 234	0.61 138	0.53 232	0.23 264	0.15 208	0.24 264	0.21 254	0.23 253	0.18 182

tt1	0.36 69	0.24 186	0.32 20	0.41 137	0.22 45	0.54 164	0.38 190	0.68 105	1.04 292	0.41 36	0.46 26	0.35 28	0.45 139	0.57 94	0.25 10	0.16 115	0.10 10	0.19 160	0.13 53	0.16 112	0.16 150

PCWNet_CMD	0.48 188	0.24 186	0.52 211	0.39 89	0.27 177	0.63 222	0.30 73	0.95 220	0.96 257	0.86 232	1.07 254	0.79 222	0.44 135	0.57 94	0.43 174	0.17 148	0.12 101	0.21 224	0.16 127	0.24 263	0.19 210

CFNet_ucs	0.50 217	0.24 186	0.55 225	0.38 69	0.31 246	0.58 190	0.33 115	0.98 229	0.93 244	0.88 247	1.19 292	0.80 230	0.49 152	0.63 154	0.43 174	0.21 241	0.15 208	0.26 289	0.18 189	0.26 275	0.22 256

LL-Strereo2	0.35 51	0.24 186	0.48 177	0.41 137	0.26 153	0.35 81	0.24 26	0.67 96	0.44 54	0.54 69	0.51 40	0.66 165	0.25 12	0.66 173	0.30 63	0.14 33	0.12 101	0.23 250	0.20 236	0.18 163	0.13 61

CroCo-Stereo Lap2	0.28 11	0.24 186	0.39 74	0.50 290	0.29 219	0.20 1	0.31 90	0.49 15	0.38 37	0.24 1	0.27 5	0.46 71	0.31 61	0.39 15	0.30 63	0.14 33	0.15 208	0.16 64	0.13 53	0.16 112	0.15 111

x	0.39 113	0.24 186	0.41 86	0.34 12	0.23 72	0.52 154	0.32 106	0.86 185	0.52 69	0.57 75	0.70 87	0.59 127	0.50 162	0.49 54	0.46 203	0.17 148	0.15 208	0.17 89	0.15 98	0.17 145	0.16 150

test_5	0.43 148	0.24 186	0.43 114	0.52 313	0.28 196	0.28 35	0.42 235	0.72 137	0.82 184	0.62 88	0.91 181	0.72 191	0.55 184	0.79 240	0.35 115	0.14 33	0.11 59	0.18 123	0.18 189	0.18 163	0.16 150

Sa-1000	0.48 188	0.24 186	0.41 86	0.45 228	0.25 116	0.59 199	0.34 122	0.81 174	0.93 244	0.82 207	1.50 340	0.53 91	0.45 139	0.92 288	0.30 63	0.15 80	0.12 101	0.21 224	0.19 214	0.15 81	0.13 61

CFNet_pseudo	0.46 170	0.24 186	0.52 211	0.37 48	0.27 177	0.58 190	0.30 73	0.86 185	0.88 217	0.82 207	1.03 237	0.75 208	0.47 145	0.58 111	0.44 187	0.17 148	0.12 101	0.24 264	0.16 127	0.24 263	0.19 210

ARAFT	0.47 180	0.24 186	0.79 313	0.42 174	0.25 116	0.55 169	0.55 296	0.75 152	0.81 183	0.89 251	0.75 103	0.73 201	0.47 145	0.88 271	0.37 143	0.15 80	0.12 101	0.23 250	0.22 269	0.14 47	0.13 61

delet	0.55 247	0.24 186	0.55 225	0.44 207	0.33 268	1.07 327	0.50 268	1.00 234	0.86 204	0.85 227	0.96 200	0.90 260	0.63 224	0.83 253	0.74 280	0.18 176	0.18 260	0.20 184	0.21 254	0.16 112	0.15 111

UPFNet	0.53 236	0.24 186	0.51 206	0.45 228	0.38 296	0.84 290	0.49 264	0.99 231	0.75 149	0.87 239	0.88 171	0.86 242	0.64 234	0.80 241	0.71 274	0.20 227	0.20 282	0.20 184	0.20 236	0.19 197	0.15 111

GwcNet-RSSM	0.49 204	0.24 186	0.42 105	0.40 113	0.23 72	0.55 169	0.38 190	0.93 210	0.93 244	0.71 146	1.16 284	0.86 242	0.60 208	0.62 144	0.66 260	0.21 241	0.14 183	0.19 160	0.20 236	0.16 112	0.15 111

MSMDNet	0.48 188	0.24 186	0.52 211	0.39 89	0.27 177	0.63 222	0.30 73	0.96 222	0.96 257	0.86 232	1.07 254	0.79 222	0.44 135	0.57 94	0.43 174	0.17 148	0.12 101	0.20 184	0.16 127	0.23 253	0.19 210

ccs_rob	0.46 170	0.24 186	0.52 211	0.37 48	0.27 177	0.58 190	0.31 90	0.86 185	0.88 217	0.82 207	1.02 233	0.75 208	0.47 145	0.58 111	0.44 187	0.17 148	0.12 101	0.24 264	0.16 127	0.24 263	0.19 210

MLCV	0.47 180	0.24 186	0.61 246	0.37 48	0.17 4	0.61 206	0.33 115	0.80 171	0.87 213	0.94 275	1.13 272	0.72 191	0.43 127	0.89 276	0.51 222	0.13 13	0.10 10	0.13 11	0.11 17	0.14 47	0.12 36

HSM	0.51 224	0.24 186	0.41 86	0.39 89	0.24 90	0.75 259	0.40 216	1.22 315	0.75 149	0.81 198	0.91 181	1.21 320	0.69 258	0.87 268	0.46 203	0.17 148	0.13 156	0.17 89	0.14 76	0.17 145	0.17 167

LE_ROB	4.42 413	0.24 186	2.75 397	0.42 174	0.23 72	1.57 372	0.90 363	1.71 386	17.88 429	16.56 431	4.88 415	5.17 411	18.85 431	1.63 372	14.62 422	0.17 148	0.14 183	0.16 64	0.16 127	0.19 197	0.17 167

ttt	0.51 224	0.25 204	0.43 114	0.38 69	0.24 90	0.65 233	0.38 190	1.18 299	1.05 297	0.72 157	1.08 257	0.63 143	0.49 152	0.84 258	0.59 246	0.24 273	0.21 289	0.22 236	0.20 236	0.24 263	0.24 269

BUS	0.45 164	0.25 204	0.43 114	0.45 228	0.28 196	0.70 246	0.34 122	0.94 214	0.76 155	0.75 172	0.80 128	0.65 160	0.49 152	0.64 161	0.51 222	0.20 227	0.14 183	0.22 236	0.19 214	0.18 163	0.18 182

BSDual-CNN	0.46 170	0.25 204	0.43 114	0.45 228	0.28 196	0.77 262	0.40 216	0.94 214	0.76 155	0.75 172	0.80 128	0.76 214	0.54 181	0.64 161	0.43 174	0.20 227	0.14 183	0.22 236	0.19 214	0.18 163	0.18 182

hknet	0.49 204	0.25 204	0.51 206	0.45 228	0.29 219	0.77 262	0.40 216	0.94 214	0.83 189	0.75 172	0.80 128	0.97 273	0.61 213	0.73 212	0.45 193	0.18 176	0.14 183	0.22 236	0.19 214	0.18 163	0.18 182

SA	0.44 154	0.25 204	0.46 151	0.46 247	0.24 90	0.43 127	0.36 158	0.75 152	0.96 257	0.59 78	1.03 237	0.48 77	0.52 167	0.94 300	0.32 78	0.16 115	0.12 101	0.21 224	0.19 214	0.15 81	0.13 61

psmg	0.49 204	0.25 204	0.43 114	0.41 137	0.28 196	0.85 291	0.43 236	0.99 231	0.76 155	0.91 263	0.94 189	0.76 214	0.54 181	0.64 161	0.43 174	0.20 227	0.15 208	0.20 184	0.20 236	0.18 163	0.18 182

DAS	0.51 224	0.25 204	0.60 244	0.48 261	0.31 246	0.58 190	0.41 228	0.83 176	0.97 260	0.89 251	1.12 266	0.70 177	0.75 281	0.82 246	0.43 174	0.17 148	0.13 156	0.18 123	0.15 98	0.20 210	0.18 182

SepStereo	0.51 224	0.25 204	0.60 244	0.48 261	0.31 246	0.58 190	0.41 228	0.83 176	0.97 260	0.89 251	1.12 266	0.70 177	0.75 281	0.93 293	0.43 174	0.17 148	0.13 156	0.18 123	0.15 98	0.20 210	0.18 182

AASNet	0.53 236	0.25 204	0.52 211	0.49 276	0.32 259	0.74 256	0.40 216	1.50 369	0.86 204	0.86 232	0.92 185	0.64 150	0.59 204	0.59 125	0.79 287	0.23 264	0.19 274	0.20 184	0.16 127	0.21 228	0.19 210

GANet-ADL	0.42 142	0.25 204	0.45 135	0.43 192	0.29 219	0.54 164	0.35 139	0.89 198	0.86 204	0.63 95	0.72 89	0.68 171	0.42 120	0.52 65	0.41 165	0.21 241	0.14 183	0.15 45	0.13 53	0.18 163	0.19 210

ADLNet2	0.55 247	0.25 204	0.65 267	0.47 256	0.30 229	0.83 287	0.50 268	1.05 256	0.95 256	0.80 190	0.98 215	0.99 277	0.69 258	0.77 233	0.73 277	0.20 227	0.16 235	0.17 89	0.18 189	0.21 228	0.21 243

ICVP	0.46 170	0.25 204	0.38 57	0.48 261	0.28 196	0.58 190	0.43 236	1.00 234	0.70 124	0.67 123	0.95 196	0.75 208	0.55 184	0.53 71	0.54 235	0.23 264	0.17 249	0.19 160	0.17 167	0.19 197	0.20 230
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
MMNet	0.55 247	0.25 204	0.61 246	0.43 192	0.34 275	1.07 327	0.39 210	0.87 192	0.91 234	0.91 263	0.93 188	0.86 242	0.76 284	0.81 244	0.76 282	0.15 80	0.14 183	0.18 123	0.19 214	0.20 210	0.16 150

DSFCA	0.55 247	0.25 204	0.62 249	0.40 113	0.36 283	0.74 256	0.52 285	1.04 251	0.82 184	1.06 321	0.84 148	0.89 256	0.63 224	0.99 303	0.58 242	0.25 283	0.21 289	0.21 224	0.21 254	0.21 228	0.19 210

DualNet	0.47 180	0.26 218	0.49 187	0.37 48	0.25 116	0.55 169	0.37 170	0.68 105	1.04 292	0.73 164	0.96 200	0.71 181	0.53 170	0.57 94	0.88 308	0.16 115	0.10 10	0.25 275	0.21 254	0.16 112	0.16 150

ffm	0.44 154	0.26 218	0.49 187	0.37 48	0.25 116	0.55 169	0.37 170	0.68 105	1.04 292	0.73 164	0.96 200	0.71 181	0.53 170	0.57 94	0.25 10	0.16 115	0.10 10	0.25 275	0.21 254	0.16 112	0.16 150

ff1	0.49 204	0.26 218	0.49 187	0.37 48	0.25 116	0.55 169	0.37 170	0.68 105	1.04 292	0.73 164	0.96 200	0.71 181	0.53 170	1.01 306	0.88 308	0.16 115	0.10 10	0.25 275	0.21 254	0.16 112	0.16 150

mmx	0.53 236	0.26 218	0.49 187	0.37 48	0.25 116	0.55 169	0.37 170	1.16 291	1.03 288	0.73 164	0.96 200	0.71 181	0.53 170	1.01 306	0.88 308	0.20 227	0.15 208	0.25 275	0.21 254	0.22 244	0.20 230

xxx	0.53 236	0.26 218	0.49 187	0.37 48	0.25 116	0.55 169	0.37 170	1.16 291	1.03 288	0.73 164	0.96 200	0.71 181	0.53 170	1.01 306	0.88 308	0.20 227	0.15 208	0.25 275	0.21 254	0.22 244	0.20 230

iinet-f	0.67 289	0.26 218	2.15 393	0.39 89	0.31 246	1.19 346	0.56 301	0.84 179	0.84 192	0.80 190	1.17 286	1.05 296	0.84 309	0.71 202	1.21 355	0.20 227	0.18 260	0.17 89	0.15 98	0.20 210	0.20 230

qqq	0.40 125	0.26 218	0.44 124	0.36 39	0.22 45	0.46 138	0.36 158	0.85 182	0.54 76	0.56 73	0.69 85	0.65 160	0.53 170	0.55 76	0.45 193	0.17 148	0.16 235	0.20 184	0.19 214	0.18 163	0.17 167

psm_up	0.55 247	0.26 218	0.47 161	0.49 276	0.32 259	0.65 233	0.56 301	1.04 251	0.82 184	0.82 207	0.88 171	1.01 283	0.94 330	0.74 219	0.61 250	0.21 241	0.25 320	0.26 289	0.23 280	0.21 228	0.20 230

UNet	0.54 246	0.26 218	0.66 272	0.44 207	0.40 306	0.99 314	0.41 228	0.98 229	0.75 149	0.83 219	0.89 175	1.04 292	0.72 276	0.73 212	0.62 252	0.19 205	0.14 183	0.20 184	0.17 167	0.20 210	0.17 167

DMCA	0.45 164	0.26 218	0.50 199	0.38 69	0.28 196	0.51 151	0.34 122	0.93 210	0.68 119	0.75 172	0.83 143	0.79 222	0.53 170	0.51 60	0.54 235	0.21 241	0.16 235	0.21 224	0.16 127	0.19 197	0.21 243

UCFNet_RVC	0.49 204	0.26 218	0.35 33	0.39 89	0.26 153	0.64 228	0.36 158	1.15 288	0.84 192	0.67 123	0.88 171	0.88 252	0.59 204	0.58 111	0.45 193	0.24 273	0.17 249	0.27 301	0.27 317	0.25 271	0.23 263

HITNet	0.41 136	0.26 218	0.45 135	0.33 11	0.17 4	0.63 222	0.30 73	0.93 210	0.64 108	0.71 146	0.82 138	0.64 150	0.52 167	0.59 125	0.43 174	0.14 33	0.10 10	0.15 45	0.13 53	0.19 197	0.12 36
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
DISCO	0.70 296	0.26 218	0.68 279	0.44 207	0.31 246	1.14 338	0.51 282	1.23 319	1.23 336	0.81 198	1.05 245	1.50 358	0.85 310	1.82 381	1.03 339	0.19 205	0.15 208	0.18 123	0.16 127	0.24 263	0.23 263

DN-CSS_ROB	0.43 148	0.26 218	0.62 249	0.40 113	0.29 219	0.44 131	0.27 46	0.77 160	0.75 149	0.72 157	1.09 261	0.48 77	0.43 127	0.69 194	0.37 143	0.15 80	0.12 101	0.21 224	0.19 214	0.18 163	0.16 150

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 39	0.27 232	0.45 135	0.36 39	0.25 116	0.48 142	0.30 73	0.58 39	0.90 229	0.42 41	0.36 19	0.30 5	0.29 46	0.49 54	0.30 63	0.16 115	0.14 183	0.18 123	0.15 98	0.18 163	0.15 111

mmm	0.44 154	0.27 232	0.46 151	0.38 69	0.24 90	0.61 206	0.35 139	0.94 214	0.53 72	0.72 157	1.05 245	0.63 143	0.50 162	0.57 94	0.45 193	0.18 176	0.15 208	0.23 250	0.20 236	0.20 210	0.18 182

LL-Strereo	0.57 263	0.27 232	0.68 279	0.48 261	0.34 275	0.39 106	0.48 258	0.94 214	0.97 260	0.83 219	0.78 117	1.10 308	1.18 356	1.33 351	0.49 213	0.17 148	0.14 183	0.22 236	0.19 214	0.16 112	0.17 167

CASS	0.45 164	0.27 232	0.42 105	0.48 261	0.22 45	0.61 206	0.34 122	0.97 226	0.62 91	0.71 146	0.85 157	0.61 136	0.55 184	0.57 94	0.41 165	0.29 312	0.16 235	0.22 236	0.18 189	0.22 244	0.28 293
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ToySt	0.49 204	0.27 232	0.75 303	0.40 113	0.27 177	0.64 228	0.49 264	0.84 179	0.77 162	0.60 82	0.83 143	0.88 252	0.66 245	0.70 197	0.56 241	0.16 115	0.17 249	0.21 224	0.20 236	0.21 228	0.19 210

CRFU-Net	0.57 263	0.27 232	0.57 234	0.46 247	0.30 229	1.20 347	0.52 285	1.10 269	0.56 84	1.00 300	0.98 215	1.06 297	0.79 295	0.81 244	0.71 274	0.21 241	0.19 274	0.18 123	0.16 127	0.18 163	0.19 210

CSP-Net	0.56 258	0.27 232	0.49 187	0.41 137	0.28 196	1.22 348	0.50 268	1.23 319	0.72 135	0.95 282	0.95 196	0.89 256	0.62 218	0.83 253	0.62 252	0.26 293	0.17 249	0.17 89	0.17 167	0.18 163	0.17 167

PSMNet-ADL	0.48 188	0.27 232	0.40 81	0.48 261	0.30 229	0.68 242	0.37 170	0.90 203	0.80 177	0.61 87	0.80 128	0.92 264	0.62 218	0.72 207	0.63 255	0.23 264	0.18 260	0.18 123	0.20 236	0.22 244	0.20 230

TRStereo	0.37 84	0.27 232	0.59 239	0.47 256	0.41 313	0.29 39	0.30 73	0.84 179	0.59 87	0.52 64	0.41 21	0.52 87	0.26 19	0.73 212	0.27 36	0.17 148	0.12 101	0.19 160	0.19 214	0.13 21	0.11 11

Anonymous	0.39 113	0.27 232	0.66 272	0.53 318	0.43 324	0.55 169	0.49 264	0.63 66	0.50 65	0.37 20	0.42 22	0.33 19	0.42 120	0.56 84	0.38 151	0.20 227	0.19 274	0.17 89	0.18 189	0.30 299	0.24 269

ADLNet	0.55 247	0.27 232	0.51 206	0.44 207	0.35 281	0.78 266	0.46 247	1.08 264	0.86 204	0.99 295	0.98 215	0.92 264	0.63 224	0.69 194	0.81 292	0.22 259	0.16 235	0.22 236	0.22 269	0.21 228	0.21 243

hitnet-ft	0.55 247	0.27 232	0.39 74	0.41 137	0.28 196	0.78 266	0.40 216	0.92 208	0.90 229	0.82 207	1.01 225	1.13 315	0.70 268	0.78 237	0.67 263	0.28 306	0.20 282	0.28 308	0.22 269	0.29 290	0.26 279

iResNetv2_ROB	0.52 233	0.27 232	0.69 285	0.38 69	0.25 116	0.62 213	0.35 139	1.17 296	1.01 280	0.99 295	1.06 251	0.88 252	0.67 248	0.66 173	0.39 157	0.19 205	0.13 156	0.15 45	0.11 17	0.18 163	0.16 150

MDST_ROB	0.91 339	0.27 232	0.85 318	0.63 351	0.41 313	2.53 392	0.71 341	1.60 379	1.13 321	2.83 401	1.73 356	0.97 273	0.69 258	1.61 369	0.73 277	0.25 283	0.22 295	0.32 329	0.28 322	0.25 271	0.24 269

StereoVision	0.42 142	0.28 246	0.45 135	0.49 276	0.28 196	0.38 103	0.38 190	0.72 137	0.62 91	0.44 47	1.14 274	0.54 95	0.39 108	0.56 84	0.34 100	0.21 241	0.24 312	0.25 275	0.24 293	0.26 275	0.16 150

ssnet_v2	0.58 269	0.28 246	0.56 231	0.43 192	0.29 219	0.95 305	0.59 307	1.13 279	0.99 269	0.93 272	0.80 128	0.99 277	0.64 234	0.82 246	0.94 325	0.25 283	0.22 295	0.23 250	0.24 293	0.20 210	0.19 210

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 283	0.28 246	0.99 334	0.40 113	0.30 229	1.03 321	0.56 301	1.10 269	0.99 269	0.97 288	1.22 294	1.06 297	0.69 258	1.07 319	0.95 328	0.19 205	0.11 59	0.16 64	0.13 53	0.22 244	0.21 243

pcwnet_v2	0.58 269	0.28 246	0.84 317	0.45 228	0.35 281	0.61 206	0.35 139	1.27 332	1.21 333	0.99 295	1.27 303	0.72 191	0.58 198	0.67 183	0.48 211	0.27 300	0.21 289	0.24 264	0.23 280	0.29 290	0.29 299

sCroCo_RVC	0.35 51	0.28 246	0.69 285	0.51 302	0.39 301	0.41 120	0.31 90	0.49 15	0.45 58	0.31 9	0.48 32	0.38 40	0.32 65	0.46 41	0.32 78	0.21 241	0.22 295	0.19 160	0.19 214	0.21 228	0.20 230

HGLStereo	0.56 258	0.28 246	0.57 234	0.50 290	0.37 288	0.80 272	0.45 244	1.02 244	0.78 169	0.86 232	1.14 274	0.89 256	0.82 303	0.76 226	0.73 277	0.21 241	0.20 282	0.19 160	0.18 189	0.19 197	0.21 243

DLCB_ROB	0.58 269	0.28 246	0.47 161	0.49 276	0.32 259	0.77 262	0.50 268	0.99 231	0.92 239	1.04 316	1.14 274	1.21 320	0.69 258	0.88 271	0.69 267	0.20 227	0.20 282	0.22 236	0.22 269	0.21 228	0.18 182

SGM_RVC	0.97 344	0.28 246	0.41 86	0.39 89	0.22 45	1.55 370	0.73 343	1.51 372	1.25 342	2.25 391	1.92 366	2.58 388	1.56 377	2.02 388	1.19 354	0.27 300	0.27 330	0.27 301	0.25 302	0.25 271	0.25 275
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
NINENet	0.50 217	0.29 254	0.51 206	0.45 228	0.32 259	0.70 246	0.34 122	1.10 269	0.88 217	0.80 190	0.94 189	0.65 160	0.49 152	0.73 212	0.51 222	0.22 259	0.20 282	0.25 275	0.18 189	0.22 244	0.21 243

GEStereo_RVC	0.55 247	0.29 254	0.63 257	0.49 276	0.31 246	0.70 246	0.54 292	1.22 315	0.92 239	0.82 207	0.85 157	0.85 240	0.63 224	0.90 278	0.65 258	0.24 273	0.16 235	0.19 160	0.16 127	0.21 228	0.22 256

RAFT + AFF	0.53 236	0.29 254	0.75 303	0.51 302	0.32 259	0.63 222	0.60 309	1.00 234	0.91 234	0.78 186	0.87 164	0.83 234	0.58 198	0.80 241	0.47 208	0.17 148	0.20 282	0.23 250	0.22 269	0.18 163	0.18 182

CFNet	0.51 224	0.29 254	0.46 151	0.41 137	0.27 177	0.70 246	0.32 106	1.13 279	1.00 276	0.72 157	1.07 254	0.85 240	0.60 208	0.76 226	0.52 229	0.19 205	0.14 183	0.23 250	0.23 280	0.21 228	0.16 150

iResNet	0.49 204	0.29 254	0.79 313	0.42 174	0.21 31	0.61 206	0.40 216	0.82 175	0.99 269	0.87 239	1.12 266	0.69 175	0.53 170	0.78 237	0.51 222	0.15 80	0.11 59	0.14 18	0.12 32	0.17 145	0.15 111

pmcnn	1.23 369	0.29 254	0.96 331	0.40 113	0.23 72	0.95 305	0.69 332	1.16 291	1.28 346	1.67 372	2.33 375	11.15 423	0.86 312	0.93 293	0.88 308	0.15 80	0.12 101	0.12 2	0.10 11	0.15 81	0.15 111

whm_eth	0.48 188	0.30 260	0.74 300	0.46 247	0.38 296	0.37 89	0.37 170	0.79 167	0.78 169	0.82 207	1.74 358	0.37 35	0.38 96	0.60 131	0.38 151	0.18 176	0.16 235	0.20 184	0.20 236	0.19 197	0.22 256

fast-acv-ft	0.64 284	0.30 260	0.73 296	0.45 228	0.34 275	1.17 343	0.49 264	0.86 185	0.98 264	1.02 307	1.36 316	1.29 328	0.85 310	0.76 226	0.81 292	0.21 241	0.23 305	0.23 250	0.23 280	0.21 228	0.20 230

LMCR-Stereo	0.53 236	0.30 260	0.53 217	0.58 337	0.30 229	0.83 287	0.36 158	1.19 301	0.76 155	0.88 247	1.04 241	0.56 100	0.62 218	0.82 246	0.67 263	0.19 205	0.15 208	0.19 160	0.14 76	0.23 253	0.17 167

DMCA-RVC	0.51 224	0.30 260	0.59 239	0.50 290	0.32 259	0.54 164	0.38 190	0.86 185	0.68 119	0.94 275	0.86 160	0.91 262	0.68 254	0.70 197	0.59 246	0.23 264	0.18 260	0.31 324	0.23 280	0.26 275	0.19 210

NVstereo2D	0.60 279	0.30 260	0.75 303	0.48 261	0.43 324	0.89 296	0.48 258	1.05 256	1.15 324	0.66 122	0.86 160	0.88 252	0.70 268	0.99 303	0.65 258	0.32 333	0.15 208	0.28 308	0.20 236	0.40 338	0.36 331

TestStereo	0.38 99	0.31 265	0.40 81	0.45 228	0.20 22	0.40 107	0.37 170	0.66 86	0.65 113	0.53 67	0.78 117	0.47 73	0.40 113	0.55 76	0.37 143	0.18 176	0.13 156	0.20 184	0.15 98	0.22 244	0.13 61

stereogan	0.80 318	0.31 265	0.71 292	0.59 340	0.50 346	1.72 380	0.48 258	1.35 348	1.37 353	1.00 300	1.46 338	1.56 364	0.95 333	1.29 347	0.84 296	0.28 306	0.29 337	0.29 316	0.25 302	0.38 335	0.38 343

BEATNet_4x	0.46 170	0.32 267	0.56 231	0.37 48	0.19 11	0.63 222	0.35 139	1.01 241	0.72 135	0.77 183	0.83 143	0.70 177	0.59 204	0.68 191	0.53 232	0.16 115	0.12 101	0.16 64	0.14 76	0.24 263	0.16 150

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 236	0.32 267	0.64 262	0.44 207	0.30 229	0.66 236	0.44 242	1.04 251	0.88 217	0.91 263	0.91 181	0.99 277	0.60 208	0.68 191	0.60 249	0.21 241	0.17 249	0.22 236	0.22 269	0.21 228	0.21 243
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
AANet_RVC	0.57 263	0.32 267	0.54 220	0.45 228	0.27 177	0.57 188	0.48 258	1.00 234	1.28 346	0.86 232	1.33 313	0.87 247	0.58 198	1.07 319	0.75 281	0.18 176	0.12 101	0.15 45	0.13 53	0.18 163	0.18 182

AdaStereo	0.50 217	0.32 267	0.47 161	0.48 261	0.25 116	0.67 240	0.32 106	1.17 296	0.88 217	0.75 172	0.99 220	0.75 208	0.49 152	0.67 183	0.46 203	0.27 300	0.12 101	0.28 308	0.18 189	0.23 253	0.18 182
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.
SGM-ForestM	4.04 411	0.32 267	0.46 151	0.43 192	0.27 177	7.50 419	1.45 402	3.84 411	4.24 410	8.19 422	6.76 419	19.00 429	9.08 419	10.74 423	6.62 413	0.31 321	0.33 359	0.32 329	0.32 341	0.29 290	0.29 299

StereoDRNet-Refined	0.58 269	0.32 267	0.54 220	0.46 247	0.30 229	0.96 308	0.40 216	1.00 234	0.94 251	1.12 333	1.08 257	0.96 271	0.67 248	0.90 278	0.89 319	0.17 148	0.13 156	0.22 236	0.21 254	0.20 210	0.19 210
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DRN-Test	0.66 288	0.32 267	0.66 272	0.50 290	0.39 301	1.15 340	0.61 314	1.49 368	1.01 280	1.12 333	1.08 257	1.06 297	0.69 258	0.77 233	0.94 325	0.23 264	0.17 249	0.26 289	0.25 302	0.25 271	0.21 243

SGM-Forest	0.62 282	0.32 267	0.39 74	0.43 192	0.30 229	1.02 318	0.55 296	1.09 268	1.05 297	1.06 321	1.18 288	1.10 308	0.67 248	0.88 271	0.62 252	0.31 321	0.33 359	0.33 334	0.30 328	0.30 299	0.28 293
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
FAT-Stereo	0.73 306	0.33 275	0.75 303	0.49 276	0.37 288	0.71 251	0.59 307	1.36 351	1.30 348	1.03 315	1.40 325	1.59 367	1.15 352	0.87 268	0.86 301	0.28 306	0.28 332	0.28 308	0.23 280	0.28 287	0.38 343

FADNet-RVC-Resample	0.56 258	0.33 275	1.16 348	0.49 276	0.34 275	0.71 251	0.43 236	1.01 241	0.93 244	0.82 207	0.87 164	0.74 206	0.67 248	0.73 212	0.45 193	0.18 176	0.18 260	0.26 289	0.27 317	0.26 275	0.27 286

TDLM	0.57 263	0.33 275	0.49 187	0.51 302	0.30 229	0.66 236	0.73 343	1.03 248	1.01 280	0.82 207	1.10 263	0.84 238	0.70 268	0.86 267	0.58 242	0.28 306	0.17 249	0.25 275	0.22 269	0.26 275	0.19 210

CVANet_RVC	0.57 263	0.33 275	0.44 124	0.47 256	0.32 259	0.67 240	0.61 314	1.05 256	0.93 244	0.85 227	1.04 241	1.01 283	0.73 277	0.83 253	0.52 229	0.29 312	0.19 274	0.27 301	0.25 302	0.31 304	0.21 243

StereoDRNet	0.64 284	0.33 275	0.68 279	0.51 302	0.43 324	1.03 321	0.53 288	1.47 365	0.99 269	1.10 331	0.87 164	1.07 302	0.71 272	0.82 246	0.88 308	0.23 264	0.19 274	0.25 275	0.23 280	0.27 285	0.19 210

SACVNet	0.58 269	0.34 280	0.55 225	0.55 327	0.36 283	0.63 222	0.48 258	1.13 279	0.77 162	1.02 307	1.06 251	1.02 288	0.74 279	0.90 278	0.51 222	0.27 300	0.21 289	0.25 275	0.24 293	0.29 290	0.36 331

Anonymous3	0.46 170	0.34 280	0.86 323	0.50 290	0.37 288	0.81 277	0.50 268	0.72 137	0.65 113	0.51 61	0.65 74	0.45 65	0.45 139	0.64 161	0.38 151	0.24 273	0.24 312	0.22 236	0.21 254	0.23 253	0.23 263

HCRNet	0.44 154	0.34 280	0.41 86	0.53 318	0.26 153	0.53 160	0.29 60	0.83 176	0.63 101	0.71 146	0.81 135	0.77 220	0.50 162	0.66 173	0.36 131	0.24 273	0.16 235	0.24 264	0.20 236	0.21 228	0.18 182

DeepPruner_ROB	0.53 236	0.34 280	0.59 239	0.41 137	0.30 229	0.50 147	0.43 236	1.19 301	0.70 124	0.85 227	1.05 245	0.86 242	0.55 184	0.84 258	0.51 222	0.29 312	0.23 305	0.22 236	0.22 269	0.26 275	0.25 275

S-Stereo	0.74 307	0.35 284	0.96 331	0.56 330	0.45 335	0.82 285	0.60 309	1.24 326	1.60 374	0.96 283	1.41 327	1.12 312	0.94 330	0.80 241	1.04 342	0.26 293	0.31 350	0.28 308	0.25 302	0.32 309	0.47 368

ADCP+	1.06 355	0.35 284	1.51 380	0.49 276	0.51 349	1.45 365	0.55 296	1.25 329	1.03 288	1.16 337	1.15 279	1.10 308	1.07 346	1.56 366	6.75 414	0.19 205	0.16 235	0.23 250	0.21 254	0.28 287	0.21 243

RYNet	0.72 304	0.35 284	0.64 262	0.53 318	0.67 372	1.31 355	0.67 323	1.20 305	1.18 328	1.05 318	0.87 164	1.27 325	0.93 329	0.93 293	1.27 361	0.22 259	0.16 235	0.26 289	0.23 280	0.40 338	0.39 345

XPNet_ROB	0.70 296	0.35 284	0.68 279	0.52 313	0.40 306	0.79 269	0.85 359	1.16 291	0.94 251	1.33 354	1.15 279	1.38 346	0.83 307	1.03 313	0.90 321	0.32 333	0.25 320	0.26 289	0.24 293	0.31 304	0.28 293

CBMV	0.64 284	0.35 284	0.41 86	0.42 174	0.25 116	1.01 316	0.77 347	1.13 279	1.09 315	1.17 338	1.22 294	1.04 292	0.75 281	0.88 271	0.63 255	0.28 306	0.30 340	0.34 336	0.30 328	0.26 275	0.26 279
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
GwcNet	0.69 294	0.36 289	1.10 342	0.51 302	0.42 319	1.08 331	0.50 268	1.21 307	1.16 325	1.00 300	1.37 319	1.06 297	0.79 295	0.92 288	0.94 325	0.25 283	0.24 312	0.24 264	0.22 269	0.23 253	0.26 279

RP	0.76 310	0.36 289	0.63 257	0.66 361	0.58 366	0.80 272	0.55 296	1.14 285	1.22 335	0.97 288	1.65 350	1.43 351	1.32 366	1.01 306	0.84 296	0.33 339	0.30 340	0.36 341	0.30 328	0.34 321	0.34 324

WCMA_ROB	1.14 361	0.36 289	0.76 308	0.49 276	0.44 331	1.23 350	0.67 323	1.11 274	1.23 336	2.84 402	3.95 408	3.28 398	1.83 388	1.25 341	0.99 335	0.44 364	0.34 361	0.34 336	0.37 350	0.41 344	0.40 348

SDNR	0.86 330	0.37 292	1.47 378	0.40 113	0.38 296	3.38 408	0.33 115	0.90 203	0.98 264	0.99 295	2.09 373	0.59 127	0.71 272	1.29 347	0.70 270	0.51 374	0.56 389	0.36 341	0.26 312	0.43 348	0.46 364

GMStereo	0.39 113	0.37 292	0.54 220	0.40 113	0.26 153	0.42 125	0.36 158	0.59 41	1.04 292	0.55 71	0.51 40	0.37 35	0.35 81	0.54 74	0.41 165	0.19 205	0.13 156	0.16 64	0.17 167	0.24 263	0.18 182
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
APVNet	0.71 300	0.37 292	0.89 326	0.56 330	0.45 335	1.18 345	0.68 328	1.41 359	0.85 199	0.81 198	1.15 279	1.04 292	0.81 299	1.10 324	1.17 352	0.26 293	0.28 332	0.32 329	0.31 335	0.29 290	0.30 306

FADNet_RVC	0.55 247	0.37 292	1.17 353	0.44 207	0.31 246	0.56 184	0.34 122	1.06 259	0.88 217	0.67 123	0.90 178	0.61 136	0.65 240	0.93 293	0.70 270	0.21 241	0.18 260	0.26 289	0.23 280	0.31 304	0.28 293

STTStereo	0.55 247	0.37 292	0.76 308	0.44 207	0.31 246	0.60 204	0.44 242	0.96 222	0.86 204	0.99 295	0.90 178	0.96 271	0.58 198	0.71 202	0.61 250	0.25 283	0.23 305	0.26 289	0.32 341	0.24 263	0.23 263

SuperB	1.04 352	0.37 292	4.81 408	0.43 192	0.31 246	0.99 314	0.46 247	1.02 244	2.09 385	1.09 329	1.09 261	0.75 208	0.81 299	1.06 316	1.76 373	0.19 205	0.15 208	0.17 89	0.15 98	2.82 416	0.26 279

GANet	0.70 296	0.37 292	0.55 225	0.51 302	0.34 275	0.94 302	0.96 368	1.08 264	0.94 251	1.04 316	1.98 369	1.13 315	0.88 318	1.12 327	0.66 260	0.25 283	0.26 326	0.27 301	0.22 269	0.31 304	0.22 256

CBMV_ROB	0.59 276	0.37 292	0.38 57	0.39 89	0.28 196	0.74 256	0.28 53	1.00 234	0.98 264	0.94 275	1.25 301	0.81 232	0.78 293	0.87 268	0.50 214	0.36 352	0.37 366	0.43 356	0.40 360	0.33 314	0.30 306

PSMNet_ROB	0.64 284	0.37 292	0.65 267	0.56 330	0.42 319	0.97 309	0.83 353	1.21 307	0.92 239	0.79 188	1.02 233	1.08 304	0.63 224	0.82 246	0.91 323	0.29 312	0.20 282	0.31 324	0.31 335	0.26 275	0.23 263

dd	0.43 148	0.38 301	0.55 225	0.44 207	0.25 116	0.47 140	0.38 190	0.70 128	1.05 297	0.59 78	0.65 74	0.42 53	0.39 108	0.66 173	0.50 214	0.24 273	0.15 208	0.21 224	0.15 98	0.22 244	0.18 182

edge stereo	0.76 310	0.38 301	0.74 300	0.52 313	0.43 324	0.80 272	0.53 288	1.28 334	1.06 304	1.28 350	1.38 324	1.81 371	1.11 349	1.08 321	0.85 300	0.33 339	0.32 353	0.41 354	0.28 322	0.32 309	0.36 331

Nwc_Net	0.78 314	0.38 301	0.73 296	0.60 345	0.55 357	1.05 326	0.55 296	1.67 384	1.05 297	0.88 247	1.86 365	1.40 349	1.09 347	1.10 324	0.87 305	0.30 318	0.25 320	0.36 341	0.38 353	0.29 290	0.29 299

ADCL	1.04 352	0.38 301	1.35 369	0.50 290	0.39 301	1.61 374	0.89 361	1.29 335	1.39 356	1.29 351	1.50 340	1.24 323	1.24 361	1.37 359	4.87 407	0.21 241	0.19 274	0.25 275	0.25 302	0.29 290	0.27 286

sAnonymous2	0.40 125	0.39 305	0.85 318	0.48 261	0.37 288	0.40 107	0.46 247	0.57 35	0.52 69	0.38 24	0.46 26	0.35 28	0.42 120	0.43 27	0.30 63	0.19 205	0.14 183	0.18 123	0.17 167	0.57 374	0.44 359

CroCo_RVC	0.40 125	0.39 305	0.85 318	0.48 261	0.37 288	0.40 107	0.46 247	0.57 35	0.52 69	0.38 24	0.46 26	0.35 28	0.42 120	0.43 27	0.30 63	0.19 205	0.14 183	0.18 123	0.17 167	0.57 374	0.44 359

AF-Net	0.81 321	0.39 305	0.68 279	0.64 352	0.54 355	0.91 297	0.51 282	1.61 380	1.31 349	0.96 283	2.02 370	1.46 352	1.26 364	1.11 326	0.99 335	0.32 333	0.24 312	0.39 350	0.27 317	0.30 299	0.25 275

NOSS_ROB	0.57 263	0.39 305	0.39 74	0.44 207	0.30 229	0.73 255	0.54 292	1.03 248	1.08 313	0.67 123	0.87 164	0.76 214	0.57 191	0.77 233	0.47 208	0.38 356	0.38 368	0.44 359	0.42 366	0.37 331	0.34 324

Wz-Net-MNSev	0.76 310	0.40 309	1.34 368	0.50 290	0.40 306	1.44 364	0.83 353	1.15 288	1.16 325	1.25 349	1.20 293	1.13 315	0.81 299	1.16 330	1.00 338	0.22 259	0.19 274	0.24 264	0.23 280	0.28 287	0.26 279

NCC-stereo	0.78 314	0.40 309	0.76 308	0.61 347	0.67 372	0.81 277	0.69 332	1.54 376	1.11 317	0.90 258	1.36 316	1.33 338	1.16 353	1.19 333	0.88 308	0.31 321	0.30 340	0.37 345	0.48 373	0.33 314	0.33 320

Abc-Net	0.78 314	0.40 309	0.76 308	0.61 347	0.67 372	0.81 277	0.69 332	1.54 376	1.11 317	0.90 258	1.36 316	1.33 338	1.16 353	1.19 333	0.88 308	0.31 321	0.30 340	0.37 345	0.48 373	0.33 314	0.33 320
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
NCCL2	0.72 304	0.41 312	0.65 267	0.64 352	0.44 331	0.98 313	1.20 383	1.11 274	1.00 276	0.98 292	0.96 200	1.49 357	0.87 315	0.90 278	0.79 287	0.31 321	0.26 326	0.39 350	0.39 357	0.32 309	0.32 316

SANet	1.07 357	0.41 312	1.06 339	0.48 261	0.30 229	1.41 361	0.94 366	1.42 360	3.36 404	1.58 363	2.43 379	2.33 384	1.70 383	1.34 353	1.07 344	0.28 306	0.24 312	0.26 289	0.23 280	0.34 321	0.30 306

FINET	0.67 289	0.42 314	1.00 335	0.46 247	0.43 324	0.83 287	0.89 361	1.08 264	1.50 365	0.87 239	1.14 274	0.71 181	0.68 254	0.92 288	0.70 270	0.36 352	0.30 340	0.26 289	0.24 293	0.35 325	0.33 320

DPSNet	0.99 346	0.42 314	1.88 389	0.53 318	0.41 313	1.59 373	1.26 390	2.21 394	1.43 359	1.10 331	1.11 264	1.46 352	1.95 392	1.34 353	1.26 359	0.34 345	0.25 320	0.25 275	0.21 254	0.46 356	0.37 337

ADCRef	0.80 318	0.43 316	1.32 367	0.50 290	0.45 335	1.07 327	0.51 282	1.07 260	0.98 264	1.17 338	1.42 328	0.87 247	0.91 321	0.85 265	3.19 394	0.18 176	0.16 235	0.23 250	0.23 280	0.22 244	0.21 243

PA-Net	0.67 289	0.43 316	0.83 316	0.50 290	0.53 353	0.94 302	0.68 328	1.10 269	1.14 323	0.80 190	0.88 171	0.87 247	0.77 288	1.02 311	0.88 308	0.24 273	0.41 375	0.29 316	0.44 367	0.26 275	0.34 324
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
LALA_ROB	0.74 307	0.43 316	0.69 285	0.54 324	0.40 306	1.01 316	0.95 367	1.21 307	1.07 310	1.22 345	1.12 266	1.56 364	0.79 295	1.04 315	0.86 301	0.33 339	0.22 295	0.35 338	0.30 328	0.35 325	0.31 312

MeshStereo	1.34 373	0.43 316	0.54 220	0.44 207	0.34 275	1.66 376	0.60 309	1.94 388	1.37 353	4.47 415	3.25 394	4.71 406	1.94 391	1.92 384	1.17 352	0.35 349	0.35 363	0.37 345	0.31 335	0.32 309	0.32 316
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
GMStereo_Zeroshot	0.49 204	0.44 320	0.74 300	0.49 276	0.27 177	0.56 184	0.29 60	0.73 144	0.76 155	0.86 232	0.94 189	0.91 262	0.36 90	0.74 219	0.43 174	0.26 293	0.14 183	0.26 289	0.15 98	0.36 329	0.18 182

Anonymous_2	0.82 322	0.44 320	0.63 257	0.40 113	0.43 324	0.80 272	0.52 285	0.72 137	0.77 162	0.71 146	0.60 64	0.87 247	0.76 284	0.75 223	0.58 242	0.52 375	0.54 388	0.54 375	4.82 424	0.56 372	0.40 348

PS-NSSS	0.58 269	0.44 320	0.62 249	0.42 174	0.33 268	0.66 236	0.58 305	1.02 244	0.86 204	0.77 183	1.28 305	0.72 191	0.64 234	0.82 246	0.59 246	0.31 321	0.26 326	0.40 353	0.27 317	0.33 314	0.26 279

NaN_ROB	0.69 294	0.44 320	0.69 285	0.51 302	0.33 268	0.97 309	1.06 375	1.22 315	1.19 330	1.24 348	0.96 200	1.08 304	0.78 293	1.20 335	0.67 263	0.24 273	0.30 340	0.23 250	0.24 293	0.23 253	0.25 275

HBP-ISP	0.59 276	0.45 324	0.43 114	0.45 228	0.33 268	0.70 246	0.28 53	1.11 274	1.00 276	0.83 219	1.18 288	0.65 160	0.68 254	0.88 271	0.52 229	0.35 349	0.38 368	0.47 364	0.41 365	0.38 335	0.31 312

DANet	0.71 300	0.45 324	0.91 327	0.59 340	0.40 306	0.81 277	0.40 216	0.97 226	0.84 192	1.20 343	1.22 294	1.33 338	0.88 318	1.16 330	1.24 357	0.27 300	0.23 305	0.31 324	0.25 302	0.35 325	0.32 316
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
G-Net	0.95 343	0.46 326	1.04 337	0.64 352	0.48 343	2.12 388	0.64 319	1.01 241	0.87 213	1.75 374	2.82 392	1.30 330	1.64 382	1.06 316	0.96 330	0.36 352	0.29 337	0.35 338	0.25 302	0.45 353	0.42 353

RTSC	0.87 331	0.48 327	1.23 359	0.52 313	0.37 288	1.13 337	0.50 268	1.34 345	1.79 379	1.51 360	1.24 299	1.12 312	0.81 299	1.62 370	2.16 383	0.25 283	0.19 274	0.23 250	0.24 293	0.30 299	0.31 312

ADCPNet	1.03 351	0.48 327	2.70 396	0.54 324	0.42 319	1.40 359	0.75 345	1.13 279	1.07 310	1.22 345	1.42 328	1.68 369	1.09 347	1.36 358	3.45 398	0.30 318	0.28 332	0.29 316	0.32 341	0.37 331	0.35 329

PDISCO_ROB	0.91 339	0.48 327	1.06 339	0.99 383	0.97 385	1.67 378	0.63 316	1.64 382	1.59 371	1.06 321	1.18 288	1.31 331	0.79 295	1.55 364	0.97 331	0.49 371	0.22 295	0.45 360	0.40 360	0.45 353	0.37 337

CSAN	0.83 328	0.49 330	0.77 312	0.60 345	0.41 313	1.14 338	1.06 375	1.19 301	1.46 363	1.32 352	1.43 331	1.37 345	1.19 358	1.27 345	0.86 301	0.39 358	0.31 350	0.36 341	0.37 350	0.35 325	0.34 324

ETE_ROB	0.70 296	0.49 330	0.73 296	0.56 330	0.36 283	0.79 269	0.87 360	1.14 285	0.93 244	1.19 340	1.18 288	1.39 347	0.82 303	0.99 303	0.80 289	0.26 293	0.21 289	0.31 324	0.26 312	0.33 314	0.34 324

MSMD_ROB	1.21 368	0.49 330	0.62 249	0.59 340	0.50 346	1.62 375	0.67 323	1.23 319	1.24 338	2.45 395	3.77 402	3.09 395	2.98 407	1.32 350	0.81 292	0.45 365	0.41 375	0.49 370	0.51 380	0.47 358	0.44 359

PWCDC_ROB	0.89 335	0.49 330	0.80 315	0.74 375	0.40 306	1.03 321	0.39 210	1.33 343	2.35 392	1.02 307	3.77 402	0.81 232	0.92 324	1.20 335	0.90 321	0.34 345	0.22 295	0.24 264	0.20 236	0.34 321	0.29 299

dad	0.58 269	0.50 334	0.64 262	0.43 192	0.30 229	0.59 199	0.36 158	0.78 165	1.25 342	1.01 305	1.17 286	1.15 318	0.53 170	0.68 191	0.50 214	0.35 349	0.23 305	0.37 345	0.21 254	0.29 290	0.20 230

SHD	0.93 342	0.50 334	1.18 354	0.59 340	0.46 342	0.97 309	0.48 258	1.70 385	2.15 386	1.58 363	1.37 319	1.42 350	1.19 358	1.31 349	1.60 368	0.31 321	0.26 326	0.32 329	0.33 344	0.40 338	0.42 353

FBW_ROB	0.88 333	0.50 334	0.85 318	0.55 327	0.40 306	1.17 343	0.78 349	1.50 369	1.37 353	1.33 354	1.27 303	1.48 356	1.00 340	2.57 400	0.98 334	0.25 283	0.32 353	0.45 360	0.30 328	0.34 321	0.28 293

Wz-Net-LNSev	0.71 300	0.51 337	1.36 373	0.50 290	0.41 313	1.15 340	0.69 332	1.21 307	1.07 310	1.02 307	1.12 266	1.08 304	0.87 315	0.89 276	0.89 319	0.24 273	0.22 295	0.21 224	0.19 214	0.26 275	0.26 279

Syn2CoEx	0.71 300	0.51 337	0.95 329	0.64 352	0.45 335	0.91 297	0.53 288	1.48 366	1.13 321	0.93 272	1.35 315	1.02 288	0.99 338	0.92 288	0.80 289	0.30 318	0.27 330	0.28 308	0.24 293	0.23 253	0.24 269

psmorigin	0.82 322	0.51 337	2.09 391	0.49 276	0.41 313	0.85 291	0.50 268	1.04 251	0.88 217	1.45 358	1.43 331	1.50 358	1.06 344	1.22 338	0.97 331	0.31 321	0.32 353	0.27 301	0.27 317	0.33 314	0.42 353

FADNet	0.61 281	0.51 337	1.10 342	0.45 228	0.44 331	0.65 233	0.41 228	1.19 301	1.05 297	0.70 140	0.84 148	0.98 276	0.66 245	0.82 246	0.50 214	0.29 312	0.30 340	0.27 301	0.30 328	0.46 356	0.35 329

MANE	4.13 412	0.51 337	0.64 262	0.66 361	0.56 360	6.89 418	0.99 371	7.55 420	12.04 418	6.68 420	8.57 422	10.69 422	9.45 420	7.59 420	6.39 412	0.49 371	0.43 380	0.48 367	0.98 400	0.49 360	0.48 370

FC-DCNN	1.59 384	0.51 337	0.66 272	0.61 347	0.49 345	1.56 371	0.70 337	1.66 383	1.53 367	4.64 416	4.62 414	5.85 413	3.34 410	1.84 382	1.11 347	0.46 366	0.42 377	0.47 364	0.46 368	0.48 359	0.46 364

ADCMid	1.14 361	0.52 343	2.23 394	0.53 318	0.43 324	1.07 327	0.75 345	1.23 319	1.05 297	2.15 388	1.44 333	1.50 358	1.43 372	1.56 366	5.01 408	0.26 293	0.24 312	0.29 316	0.31 335	0.37 331	0.33 320

DeepPrunerF	0.89 335	0.52 343	3.43 401	0.68 368	0.81 377	0.72 254	0.72 342	1.22 315	1.99 384	0.93 272	1.01 225	0.87 247	0.86 312	1.08 321	0.95 328	0.34 345	0.28 332	0.43 356	0.39 357	0.30 299	0.32 316

PWC_ROB	0.87 331	0.52 343	1.28 362	0.50 290	0.32 259	0.91 297	0.37 170	1.36 351	1.46 363	1.61 366	2.59 385	1.16 319	1.01 341	1.34 353	1.40 366	0.25 283	0.18 260	0.28 308	0.20 236	0.29 290	0.28 293

XX-TBD	0.32 32	0.53 346	0.26 8	0.51 302	0.20 22	0.37 89	0.24 26	0.40 4	0.73 142	0.54 69	0.69 85	0.31 9	0.25 12	0.32 4	0.27 36	0.16 115	0.10 10	0.12 2	0.09 7	0.13 21	0.11 11

FADNet-RVC	0.60 279	0.53 346	1.14 347	0.46 247	0.39 301	0.61 206	0.39 210	1.12 278	0.87 213	0.70 140	0.84 148	1.04 292	0.55 184	0.94 300	0.69 267	0.26 293	0.25 320	0.28 308	0.28 322	0.31 304	0.31 312

Anonymous Stereo	0.75 309	0.54 348	1.78 386	0.57 335	0.56 360	0.62 213	1.25 389	0.96 222	0.99 269	0.96 283	0.95 196	0.83 234	0.58 198	1.27 345	1.21 355	0.31 321	0.30 340	0.31 324	0.33 344	0.33 314	0.36 331

DGSMNet	0.76 310	0.55 349	1.29 364	0.58 337	0.62 369	0.94 302	0.70 337	1.26 330	1.11 317	0.83 219	1.24 299	1.00 280	0.71 272	1.03 313	0.81 292	0.34 345	0.29 337	0.41 354	0.40 360	0.57 374	0.55 379

FCDSN-DC	1.39 378	0.56 350	0.65 267	0.74 375	0.59 367	1.38 358	0.63 316	1.35 348	1.39 356	3.26 409	4.50 413	4.61 404	2.63 402	1.58 368	1.03 339	0.46 366	0.42 377	0.48 367	0.47 371	0.50 362	0.50 374
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
aanetorigin	0.83 328	0.56 350	1.87 388	0.49 276	0.38 296	0.56 184	0.66 321	0.70 128	1.00 276	2.42 394	2.02 370	1.31 331	1.18 356	0.93 293	1.13 351	0.20 227	0.18 260	0.20 184	0.19 214	0.27 285	0.30 306

ccnet	0.82 322	0.57 352	0.75 303	0.54 324	0.59 367	1.09 332	0.66 321	1.38 354	0.94 251	1.12 333	1.44 333	1.29 328	0.92 324	0.95 302	1.24 357	0.49 371	0.42 377	0.50 372	0.47 371	0.51 363	0.46 364

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 350	0.57 352	1.51 380	0.67 364	0.50 346	2.57 393	1.66 405	1.20 305	1.43 359	1.38 356	1.57 346	1.33 338	0.92 324	1.64 373	0.88 308	0.37 355	0.39 372	0.46 363	0.60 385	0.41 344	0.40 348

WZ-Net	1.19 367	0.59 354	4.07 405	0.62 350	0.51 349	1.34 356	1.31 394	1.32 341	1.74 378	1.53 362	1.65 350	1.74 370	1.28 365	2.25 394	2.01 380	0.27 300	0.21 289	0.23 250	0.25 302	0.40 338	0.39 345

MFN_U_SF_RVC	1.09 359	0.59 354	1.97 390	0.67 364	0.44 331	1.93 384	0.60 309	1.85 387	1.36 351	1.61 366	1.54 344	1.95 377	1.37 368	1.64 373	1.73 371	0.40 362	0.37 366	0.45 360	0.48 373	0.44 349	0.44 359

RGC	0.79 317	0.59 354	0.71 292	0.65 358	0.65 371	0.92 301	0.58 305	1.29 335	1.05 297	1.07 324	1.45 336	1.47 355	1.03 342	1.21 337	0.88 308	0.32 333	0.30 340	0.48 367	0.40 360	0.37 331	0.37 337

STTRV1_RVC	0.82 322	0.59 354	1.16 348	0.67 364	0.81 377	1.11 333	0.63 316	1.30 338	1.11 317	0.98 292	1.33 313	1.08 304	0.95 333	1.26 342	0.87 305	0.55 380	0.25 320	0.43 356	0.39 357	0.58 377	0.40 348

ADCS	1.51 382	0.61 358	3.42 400	0.59 340	0.51 349	1.27 353	1.08 378	1.59 378	1.81 380	1.91 382	1.66 352	1.51 361	1.42 371	1.94 386	8.60 416	0.33 339	0.32 353	0.33 334	0.36 349	0.44 349	0.42 353

ELAS_RVC	1.60 385	0.61 358	1.01 336	0.70 371	0.56 360	2.00 386	1.89 412	1.96 389	2.65 395	3.33 410	3.26 395	3.03 392	3.41 411	2.49 398	2.09 382	0.52 375	0.45 383	0.50 372	0.48 373	0.54 370	0.52 376
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.63 387	0.61 358	0.95 329	0.68 368	0.55 357	3.01 406	1.55 403	2.39 396	2.33 391	3.64 412	3.89 406	2.75 390	2.90 406	2.15 392	2.27 389	0.52 375	0.45 383	0.50 372	0.48 373	0.54 370	0.52 376
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
AnyNet_C32	1.16 365	0.62 361	2.40 395	0.57 335	0.55 357	1.41 361	1.34 395	1.18 299	1.24 338	1.49 359	1.42 328	1.39 347	1.20 360	1.55 364	4.82 406	0.29 312	0.28 332	0.29 316	0.34 346	0.38 335	0.42 353

PASM	0.90 338	0.64 362	1.69 382	0.69 370	0.69 375	0.78 266	0.84 356	1.03 248	1.26 345	1.19 340	1.15 279	1.31 331	0.98 337	1.24 340	1.03 339	0.52 375	0.56 389	0.59 380	0.66 387	0.56 372	0.54 378

SAMSARA	1.07 357	0.65 363	1.19 355	1.06 388	0.90 380	1.76 381	1.76 409	1.46 364	1.44 361	1.51 360	1.16 284	2.00 378	1.14 351	1.48 362	1.31 363	0.39 358	0.44 382	0.35 338	0.38 353	0.49 360	0.49 373

XQC	0.89 335	0.65 363	1.31 365	0.67 364	0.52 352	1.22 348	0.68 328	1.26 330	1.52 366	1.14 336	1.11 264	1.28 327	1.04 343	1.40 361	1.77 374	0.38 356	0.24 312	0.37 345	0.31 335	0.53 368	0.47 368

PVD	1.28 372	0.67 365	1.28 362	0.74 375	0.62 369	1.50 367	0.84 356	1.99 390	2.96 398	2.18 389	2.36 378	1.85 374	1.95 392	1.92 384	1.94 378	0.39 358	0.36 365	0.49 370	0.37 350	0.51 363	0.64 381

GASNet	0.67 289	0.72 366	0.96 331	0.70 371	0.48 343	0.62 213	0.47 252	1.08 264	1.03 288	0.94 275	0.82 138	0.93 266	0.83 307	1.33 351	0.80 289	0.31 321	0.22 295	0.29 316	0.28 322	0.44 349	0.24 269

Wz-Net-SNSev	0.91 339	0.73 367	2.13 392	0.56 330	0.45 335	0.95 305	1.13 380	1.34 345	1.24 338	1.02 307	1.30 309	1.46 352	0.86 312	1.81 380	1.50 367	0.25 283	0.23 305	0.25 275	0.26 312	0.32 309	0.29 299

SQANet	0.82 322	0.74 368	0.67 276	1.13 389	0.98 387	1.11 333	0.47 252	1.07 260	0.83 189	0.91 263	1.05 245	1.03 290	0.74 279	1.01 306	0.64 257	0.61 382	0.24 312	1.03 389	0.35 348	1.18 393	0.58 380

GANetREF_RVC	0.80 318	0.75 369	0.86 323	0.66 361	0.42 319	1.15 340	0.98 369	1.14 285	1.19 330	1.01 305	1.02 233	1.10 308	0.90 320	1.15 329	0.76 282	0.48 369	0.39 372	0.57 377	0.38 353	0.63 380	0.46 364
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
UDGNet	0.48 188	0.77 370	0.50 199	0.48 261	0.31 246	0.41 120	0.34 122	0.70 128	0.92 239	0.65 111	0.60 64	0.58 113	0.43 127	0.63 154	0.41 165	0.32 333	0.15 208	0.66 381	0.19 214	0.36 329	0.21 243

LSM	4.74 415	0.77 370	10.16 415	0.70 371	56.56 439	1.02 318	1.00 373	1.24 326	1.62 375	2.04 384	2.34 376	1.33 338	1.17 355	1.38 360	1.09 346	0.33 339	0.49 386	0.39 350	0.46 368	0.51 363	10.09 426

EDNetEfficient	1.46 380	0.80 372	6.12 410	0.47 256	0.39 301	0.69 244	0.83 353	0.90 203	2.77 397	3.50 411	1.96 368	1.66 368	2.03 394	1.26 342	4.18 404	0.21 241	0.18 260	0.21 224	0.20 236	0.41 344	0.39 345

Consistency-Raft	1.01 347	0.81 373	1.24 360	0.84 378	0.97 385	0.81 277	0.84 356	1.30 338	1.59 371	1.05 318	1.68 355	1.12 312	0.91 321	0.92 288	1.11 347	0.65 383	0.74 396	0.79 384	0.90 396	1.06 391	0.79 388

AnonymousM	0.41 136	0.81 373	0.29 11	0.34 12	0.22 45	0.28 35	0.38 190	0.53 30	0.41 44	0.70 140	0.49 34	0.47 73	0.27 27	0.41 22	0.31 70	0.15 80	0.12 101	1.51 393	0.26 312	0.12 9	0.10 4

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 289	0.81 373	0.73 296	0.53 318	0.37 288	1.40 359	0.53 288	1.04 251	0.79 176	0.88 247	0.94 189	0.95 269	0.53 170	0.93 293	0.58 242	0.39 358	0.30 340	0.57 377	0.31 335	0.53 368	0.30 306

UDG	0.88 333	0.82 376	0.67 276	1.00 385	0.96 384	1.02 318	0.57 304	1.13 279	0.99 269	0.90 258	0.97 214	1.31 331	0.99 338	0.85 265	0.84 296	0.54 379	0.32 353	1.77 396	0.40 360	0.94 386	0.66 383

BEATNet-Init1	15.13 425	0.82 376	50.86 442	0.72 374	0.53 353	38.10 436	7.03 422	11.83 426	14.25 423	29.78 440	30.17 440	48.21 443	22.64 433	26.78 434	18.11 424	0.42 363	0.38 368	0.47 364	0.46 368	0.51 363	0.48 370

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 373	0.87 378	1.76 385	0.86 379	0.56 360	4.29 412	1.79 410	1.50 369	1.98 383	1.61 366	1.85 364	1.84 372	1.41 370	1.89 383	1.36 364	0.48 369	0.40 374	0.56 376	0.57 383	0.69 381	0.48 370

anonymity	0.97 344	0.89 379	1.05 338	0.92 381	1.03 390	0.97 309	0.81 352	1.29 335	0.91 234	1.07 324	0.98 215	1.00 280	0.95 333	1.02 311	0.92 324	0.96 393	0.95 411	0.90 386	0.91 399	0.92 385	0.94 393

NVStereoNet_ROB	1.24 370	0.90 380	1.13 346	0.86 379	0.88 379	1.11 333	0.99 371	1.42 360	1.53 367	1.59 365	2.48 380	2.24 381	1.53 374	1.96 387	1.30 362	0.76 388	0.70 393	0.78 383	1.00 401	0.71 382	0.88 391
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
otaku	1.04 352	0.93 381	0.88 325	1.33 395	1.05 392	1.66 376	0.70 337	1.40 358	1.18 328	1.08 327	1.32 312	1.33 338	0.91 321	1.23 339	0.76 282	0.72 386	0.46 385	1.24 391	0.50 378	1.40 394	0.75 384

SPS-STEREO	1.25 371	0.93 381	1.06 339	1.04 387	1.03 390	1.41 361	0.91 364	1.51 372	1.19 330	2.09 386	1.83 362	1.94 376	1.39 369	1.62 370	1.39 365	0.97 394	0.94 410	0.90 386	0.89 395	0.96 388	0.96 396
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	1.35 375	0.94 383	1.25 361	0.96 382	1.00 389	1.52 369	1.02 374	1.34 345	1.21 333	2.64 397	2.65 387	2.44 385	1.56 377	1.64 373	1.26 359	0.97 394	0.95 411	0.90 386	0.90 396	0.94 386	0.96 396

RTS	1.98 393	0.96 384	11.36 417	0.65 358	0.57 364	2.77 398	1.40 398	1.39 355	2.26 387	1.89 379	2.56 382	1.32 336	1.25 362	5.20 413	4.05 402	0.31 321	0.22 295	0.29 316	0.29 326	0.40 338	0.37 337

RTSA	1.98 393	0.96 384	11.36 417	0.65 358	0.57 364	2.77 398	1.40 398	1.39 355	2.26 387	1.89 379	2.56 382	1.32 336	1.25 362	5.20 413	4.05 402	0.31 321	0.22 295	0.29 316	0.29 326	0.40 338	0.37 337

CC-Net-ROB	0.82 322	0.96 384	0.85 318	0.58 337	0.45 335	1.27 353	0.70 337	1.17 296	1.02 283	0.83 219	1.23 298	0.90 260	0.77 288	1.06 316	0.69 267	0.46 366	0.34 361	1.71 395	0.38 353	0.59 378	0.36 331

Ntro	1.09 359	0.97 387	0.91 327	1.44 396	1.19 394	1.69 379	0.80 351	1.35 348	1.25 342	1.00 300	1.29 308	1.31 331	0.97 336	1.26 342	0.84 296	0.84 390	0.43 380	1.36 392	0.50 378	1.56 395	0.78 386

MFMNet_re	1.14 361	0.97 387	1.19 355	0.99 383	0.95 383	1.25 352	1.22 386	1.39 355	1.55 369	1.69 373	1.67 354	1.21 320	1.53 374	1.12 327	0.99 335	0.87 392	0.75 400	0.79 384	0.75 391	0.90 384	0.94 393

AnyNet_C01	1.56 383	1.05 389	7.45 413	0.64 352	0.54 355	1.99 385	1.38 397	1.43 362	1.36 351	1.63 369	1.92 366	1.84 372	1.33 367	2.40 396	4.03 401	0.33 339	0.32 353	0.32 329	0.34 346	0.44 349	0.45 363

Wz-Net-TNSev	1.14 361	1.06 390	4.32 407	0.49 276	0.42 319	1.51 368	1.11 379	1.48 366	1.40 358	1.22 345	1.26 302	1.58 366	1.43 372	1.76 378	1.70 370	0.32 333	0.31 350	0.26 289	0.30 328	0.41 344	0.41 352

EDNetEfficientorigin	9.93 421	1.15 391	175.16 444	0.48 261	0.36 283	1.04 325	0.68 328	1.24 326	2.69 396	3.17 408	2.50 381	2.30 382	2.07 395	1.76 378	2.21 384	0.20 227	0.18 260	0.24 264	0.19 214	0.51 363	0.50 374

WAO-7	1.90 391	1.20 392	1.35 369	1.27 393	1.06 393	2.84 400	1.56 404	3.23 404	3.06 402	2.23 390	3.33 399	3.17 396	2.28 397	3.12 401	2.21 384	1.02 396	0.91 406	1.06 390	1.03 404	1.04 390	0.97 399

JetBlue	2.78 402	1.26 393	7.04 412	1.16 390	1.48 397	8.00 420	6.02 421	2.60 397	1.92 382	2.12 387	2.64 386	3.34 399	3.05 408	6.49 417	3.39 396	0.78 389	0.76 401	0.75 382	0.76 392	0.97 389	1.18 407

ACVNet_2	1.65 388	1.27 394	1.41 376	1.75 399	1.62 399	2.22 389	1.20 383	2.30 395	2.62 394	1.78 376	2.56 382	3.03 392	1.61 379	1.54 363	1.12 350	1.06 397	0.58 391	1.82 397	0.70 390	1.82 399	0.96 396

ACVNet-4b	1.35 375	1.31 395	1.10 342	1.90 403	1.59 398	1.92 383	0.77 347	1.52 375	1.62 375	1.05 318	1.60 348	2.11 379	0.94 330	1.64 373	0.77 286	1.30 401	0.35 363	2.03 403	0.67 388	1.88 403	0.84 389

ACVNet_1	1.46 380	1.33 396	1.12 345	1.91 404	1.62 399	1.83 382	0.98 369	2.00 391	1.85 381	1.39 357	1.53 343	2.32 383	1.53 374	1.34 353	1.11 347	1.30 401	0.50 387	2.06 405	0.58 384	1.93 405	0.95 395

Dean	1.98 393	1.36 397	1.36 373	2.12 406	1.81 406	2.74 395	1.36 396	3.37 408	3.80 408	2.08 385	3.32 398	3.21 397	1.82 386	1.71 377	1.67 369	1.27 398	0.77 402	1.99 399	0.90 396	1.86 400	1.03 400

LVE	2.12 398	1.44 398	1.36 373	1.99 405	1.78 404	2.75 396	1.79 410	2.82 398	3.95 409	1.90 381	4.33 412	3.52 401	1.81 385	2.24 393	1.74 372	1.74 409	0.87 405	2.06 405	1.13 407	1.91 404	1.35 410

RainbowNet	1.35 375	1.49 399	1.19 355	1.88 402	1.45 396	1.48 366	1.07 377	1.61 380	1.55 369	1.20 343	1.59 347	1.54 362	1.13 350	1.34 353	0.97 331	1.36 404	0.70 393	1.82 397	0.79 393	1.71 397	1.07 401

WAO-6	2.04 396	1.50 400	1.16 348	1.70 398	1.67 403	2.69 394	1.44 401	3.06 401	3.63 407	1.98 383	3.27 396	3.54 402	2.07 395	2.36 395	2.22 386	1.31 403	0.91 406	2.04 404	1.22 411	1.73 398	1.27 409

coex-ft	6.43 419	1.51 401	87.33 443	0.49 276	0.38 296	1.34 356	1.21 385	1.16 291	8.09 415	12.12 423	2.79 389	2.77 391	3.31 409	1.16 330	3.15 393	0.24 273	0.23 305	0.27 301	0.24 293	0.45 353	0.37 337

WAO-8	2.92 403	1.55 402	1.35 369	1.79 400	1.63 401	5.23 414	1.22 386	4.58 415	12.56 420	2.84 402	4.07 410	4.83 407	2.72 404	3.49 405	2.25 387	1.27 398	0.91 406	1.99 399	1.15 409	1.86 400	1.15 403

Venus	2.92 403	1.55 402	1.35 369	1.79 400	1.63 401	5.23 414	1.22 386	4.58 415	12.56 420	2.84 402	4.06 409	4.83 407	2.72 404	3.49 405	2.25 387	1.27 398	0.91 406	1.99 399	1.15 409	1.86 400	1.15 403

IMH-64-1	1.86 389	1.62 404	1.16 348	2.20 407	1.89 407	2.33 390	1.30 391	2.89 399	2.29 389	1.66 370	2.80 390	2.49 386	1.61 379	2.10 390	1.78 375	1.60 405	0.74 396	2.43 409	1.02 402	2.12 406	1.17 405

IMH-64	1.86 389	1.62 404	1.16 348	2.20 407	1.89 407	2.33 390	1.30 391	2.89 399	2.29 389	1.66 370	2.80 390	2.49 386	1.61 379	2.10 390	1.78 375	1.60 405	0.74 396	2.43 409	1.02 402	2.12 406	1.17 405

IMH	2.04 396	1.62 404	1.20 358	2.20 407	1.89 407	2.91 405	1.30 391	3.11 402	3.03 400	1.81 377	3.35 400	3.03 392	1.90 389	2.48 397	1.80 377	1.66 408	0.77 402	2.45 411	1.04 405	2.15 408	1.19 408

PWCK	1.92 392	1.66 407	3.12 399	1.65 397	0.91 381	2.84 400	2.26 415	2.10 392	2.41 393	2.36 393	2.31 374	2.22 380	1.82 386	3.43 404	2.03 381	1.61 407	0.71 395	1.51 393	0.82 394	1.69 396	0.91 392

TorneroNet-64	3.44 406	1.86 408	1.42 377	2.58 414	2.28 412	6.87 417	1.68 406	4.70 417	12.03 417	2.31 392	5.59 418	8.25 418	2.55 401	3.97 410	2.73 391	1.81 410	0.74 396	2.57 413	1.07 406	2.35 410	1.44 411

TorneroNet	4.53 414	1.89 409	1.48 379	2.55 412	2.27 411	13.78 425	1.69 407	4.84 419	23.73 434	2.89 405	7.70 421	7.06 417	2.69 403	4.26 412	3.42 397	1.84 411	0.77 402	2.68 415	1.13 407	2.42 411	1.47 412

KSHMR	2.57 400	1.93 410	1.69 382	2.63 415	2.42 414	2.86 402	2.07 413	3.27 406	6.50 413	2.49 396	3.36 401	3.41 400	1.92 390	2.49 398	1.94 378	2.13 414	1.40 416	2.79 418	1.50 414	2.73 414	1.77 413

UNDER WATER-64	3.53 408	2.01 411	3.94 404	3.22 420	2.49 416	5.41 416	2.60 418	3.43 409	12.41 419	3.03 407	2.68 388	6.07 415	4.04 413	3.79 409	3.33 395	2.02 412	1.24 415	2.63 414	1.46 413	2.78 415	2.08 417

FADE	5.17 416	2.05 412	13.14 421	1.03 386	0.99 388	2.09 387	0.91 364	3.91 412	3.00 399	1.76 375	1.60 348	2.73 389	6.73 418	5.95 415	3.95 400	11.57 430	1.70 418	23.09 436	15.86 430	0.62 379	0.65 382

UNDER WATER	3.46 407	2.07 413	3.64 403	3.09 418	2.48 415	3.75 410	2.42 417	3.31 407	13.77 422	2.90 406	2.95 393	5.84 412	3.69 412	3.69 407	3.48 399	2.07 413	1.11 413	2.70 416	1.40 412	2.84 417	1.98 415

ktn	2.98 405	2.25 414	1.73 384	2.84 416	2.53 417	3.76 411	2.15 414	3.70 410	5.47 412	2.75 399	5.17 417	5.94 414	2.48 399	3.23 402	2.46 390	2.34 418	1.44 417	2.78 417	2.03 417	2.45 412	2.01 416

notaker	2.76 401	2.29 415	1.80 387	2.96 417	2.58 418	2.90 404	1.75 408	3.24 405	3.05 401	2.78 400	4.24 411	6.15 416	2.51 400	3.34 403	2.75 392	2.31 416	1.18 414	3.00 419	1.65 415	2.84 417	1.97 414

MADNet+	2.23 399	2.43 416	10.85 416	1.22 392	0.91 381	2.76 397	1.40 398	2.12 393	1.67 377	1.32 352	1.74 358	1.86 375	1.74 384	6.25 416	4.41 405	0.65 383	0.64 392	0.58 379	0.54 382	0.80 383	0.76 385

HanzoNet	6.76 420	2.45 417	4.22 406	3.19 419	2.94 420	3.62 409	2.28 416	4.79 418	7.20 414	14.00 427	13.19 426	17.49 427	22.30 432	13.25 425	6.19 411	4.20 422	1.93 419	3.10 420	2.56 419	3.35 420	2.88 421

DPSimNet_ROB	3.58 409	2.45 417	8.57 414	2.53 411	2.37 413	2.88 403	3.77 420	3.14 403	3.23 403	4.71 417	3.86 405	4.68 405	4.87 416	4.07 411	5.62 409	2.33 417	2.33 420	2.47 412	2.52 418	2.51 413	2.64 419

DDUNet	1.06 355	2.56 419	0.68 279	1.21 391	1.26 395	1.03 321	0.69 332	1.11 274	0.94 251	0.96 283	1.22 294	1.27 325	0.82 303	0.93 293	0.72 276	0.84 390	0.38 368	1.99 399	0.60 385	1.10 392	0.85 390

DispFullNet	1.60 385	2.63 420	2.75 397	2.56 413	1.79 405	1.24 351	0.47 252	1.37 353	1.45 362	1.87 378	1.50 340	1.55 363	2.46 398	2.04 389	1.04 342	0.59 381	0.18 260	2.32 408	0.68 389	2.29 409	1.14 402

MADNet++	4.03 410	2.70 421	3.44 402	3.72 422	3.44 421	4.44 413	3.52 419	3.95 413	3.61 406	4.46 414	4.98 416	4.10 403	4.58 415	7.00 419	5.89 410	3.74 419	3.67 423	3.27 421	2.71 420	3.70 422	3.66 423

SPstereo	24.26 430	4.19 422	6.66 411	4.29 423	3.79 422	45.68 437	78.09 443	63.52 444	33.36 443	27.50 439	26.65 432	39.53 442	33.55 442	42.77 444	51.02 438	3.90 420	3.72 424	5.95 426	4.66 422	3.15 419	3.30 422

JetRed	5.27 417	5.84 423	12.81 420	2.36 410	2.83 419	12.23 424	10.50 423	4.46 414	3.60 405	3.86 413	3.83 404	4.85 409	4.18 414	6.78 418	11.96 419	2.17 415	2.96 422	2.18 407	1.97 416	3.38 421	2.68 420

DPSMNet_ROB	12.08 424	8.00 424	21.00 424	8.97 427	16.79 426	10.67 421	30.89 430	9.02 423	15.17 425	6.51 419	15.41 430	9.04 420	14.85 423	9.27 422	21.67 427	4.58 424	8.57 426	5.09 424	9.29 427	5.90 425	10.95 427

DGTPSM_ROB	12.07 423	8.00 424	20.99 423	8.93 426	16.78 425	10.67 421	30.87 429	9.01 422	15.16 424	6.50 418	15.41 430	9.04 420	14.85 423	9.25 421	21.67 427	4.57 423	8.57 426	5.08 423	9.28 426	5.90 425	10.95 427

ASD4	9.96 422	8.86 426	17.78 422	7.17 424	9.80 423	16.08 426	28.92 428	9.77 424	8.20 416	7.02 421	7.08 420	8.47 419	9.57 421	11.17 424	20.26 425	4.12 421	4.14 425	5.57 425	4.74 423	5.53 423	4.90 425

Anonymous_1	33.25 432	18.26 427	23.92 426	20.54 428	21.28 429	25.59 428	35.94 431	22.01 435	15.57 426	13.33 424	13.49 427	18.08 428	15.29 425	20.36 426	24.60 429	16.28 434	8.84 428	66.59 441	118.00 441	155.73 444	11.23 429

DPSM_ROB	17.78 426	18.63 428	24.31 430	20.90 429	19.47 427	25.97 429	36.21 432	21.23 433	16.24 427	13.38 425	14.06 428	19.18 430	16.30 426	20.78 427	25.67 430	9.38 428	9.23 429	9.49 428	9.82 428	13.51 428	11.91 430

DPSM	17.78 426	18.63 428	24.31 430	20.90 429	19.47 427	25.97 429	36.21 432	21.23 433	16.24 427	13.38 425	14.06 428	19.18 430	16.30 426	20.78 427	25.67 430	9.38 428	9.23 429	9.49 428	9.82 428	13.51 428	11.91 430

xxxxx1	36.64 438	19.51 430	24.21 427	61.66 441	64.63 441	27.28 432	40.10 434	20.25 428	18.63 430	14.07 428	12.97 423	17.26 424	17.36 428	21.70 430	27.93 432	13.18 431	18.50 434	111.26 442	133.37 442	29.24 436	39.73 439

tt_ll	36.64 438	19.51 430	24.21 427	61.66 441	64.63 441	27.28 432	40.10 434	20.25 428	18.63 430	14.07 428	12.97 423	17.26 424	17.36 428	21.70 430	27.93 432	13.18 431	18.50 434	111.26 442	133.37 442	29.24 436	39.73 439

ff	36.64 438	19.51 430	24.21 427	61.66 441	64.63 441	27.28 432	40.10 434	20.25 428	18.63 430	14.07 428	12.97 423	17.26 424	17.36 428	21.70 430	27.93 432	13.18 431	18.50 434	111.26 442	133.37 442	29.24 436	39.73 439

PML	40.80 444	29.24 433	11.87 419	7.20 425	14.47 424	92.13 444	213.69 445	7.63 421	23.35 433	74.72 444	190.14 445	50.17 444	26.15 434	21.39 429	12.70 420	8.76 427	2.92 421	8.45 427	3.25 421	13.26 427	4.42 424

LRCNet_RVC	21.24 429	31.15 434	21.41 425	28.98 432	23.82 430	3.13 407	0.60 309	20.96 432	1.59 371	25.58 432	28.15 435	21.99 432	14.79 422	21.94 433	16.41 423	28.89 441	14.87 432	33.53 437	31.28 437	29.51 439	26.16 437

DLNR_Zeroshot_test	20.09 428	36.28 435	38.04 433	169.85 444	61.80 440	0.23 6	0.20 1	13.88 427	0.37 32	0.44 47	0.66 78	0.43 59	0.21 5	0.62 144	0.28 46	5.46 425	0.10 10	0.15 45	0.11 17	72.60 443	0.11 11

HaxPig	31.96 431	37.24 436	34.27 432	24.37 431	24.88 431	18.26 427	19.86 425	20.64 431	28.52 435	35.97 441	38.75 441	25.57 433	28.72 435	33.88 435	34.39 435	35.94 442	38.87 442	37.80 438	40.48 438	39.68 440	41.15 442

CasAABBNet	35.74 433	37.43 437	48.72 437	42.22 438	39.20 437	52.24 438	73.12 439	42.61 441	32.62 440	26.78 433	27.95 433	38.58 439	32.60 436	41.67 441	51.65 443	18.74 435	18.57 437	19.15 434	19.77 432	27.20 433	23.98 435

Selective-RAFT-Error	35.84 437	37.49 438	48.83 441	42.26 439	39.24 438	52.30 442	73.09 438	42.66 442	32.61 436	26.80 434	28.30 436	38.84 441	33.51 441	41.68 442	51.59 439	18.82 439	18.58 438	19.17 435	19.80 433	27.28 434	24.05 436

MyStereo03	35.77 434	37.55 439	48.75 438	42.19 435	39.18 434	52.27 439	73.13 440	42.32 438	32.61 436	27.03 436	28.40 437	38.50 436	32.89 437	41.62 438	51.63 440	18.78 436	18.59 439	19.11 430	19.80 433	27.18 430	23.95 432

MyStereo02	35.77 434	37.55 439	48.75 438	42.19 435	39.18 434	52.27 439	73.13 440	42.32 438	32.61 436	27.03 436	28.40 437	38.50 436	32.89 437	41.62 438	51.63 440	18.78 436	18.59 439	19.11 430	19.80 433	27.18 430	23.95 432

MyStereo	35.77 434	37.55 439	48.75 438	42.19 435	39.18 434	52.27 439	73.13 440	42.32 438	32.61 436	27.03 436	28.40 437	38.50 436	32.89 437	41.62 438	51.63 440	18.78 436	18.59 439	19.11 430	19.80 433	27.18 430	23.95 432

LSM0	38.95 443	37.60 442	48.58 436	43.57 440	91.06 444	52.57 443	72.57 437	43.17 443	32.63 441	26.97 435	27.97 434	38.65 440	32.94 440	41.86 443	51.78 444	18.89 440	18.41 433	19.13 433	19.63 431	27.29 435	33.77 438

AVERAGE_ROB	37.58 442	40.13 443	40.15 434	34.81 434	33.82 433	28.55 435	25.10 427	32.02 437	34.06 444	41.28 442	40.66 442	34.46 435	34.81 444	39.18 436	37.57 437	42.78 443	43.44 443	43.82 439	43.03 439	40.47 441	41.51 443

MEDIAN_ROB	37.38 441	40.85 444	40.60 435	32.31 433	31.85 432	27.20 431	24.55 426	29.10 436	33.19 442	42.09 443	41.76 443	33.35 434	34.39 443	39.78 437	37.07 436	43.64 444	44.10 444	44.12 440	43.40 440	41.51 442	42.76 444

test_example2	176.61 445	205.14 445	198.86 445	188.60 445	190.98 445	152.67 445	170.61 444	94.86 445	123.55 445	178.88 445	179.48 444	158.94 445	141.34 445	192.61 445	198.96 445	203.76 445	236.37 445	164.13 445	173.55 445	218.58 445	160.41 445

Low-res two-view benchmark