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	0.16 13	0.07 1	0.29 5	0.42 371	0.17 216	0.20 51	0.18 97	0.23 4	0.20 7	0.15 12	0.19 27	0.11 2	0.10 3	0.15 1	0.14 26	0.31 376	0.04 1	0.06 1	0.04 1	0.06 2	0.16 231

CES	0.14 1	0.08 2	0.24 1	0.17 5	0.23 315	0.18 15	0.15 26	0.24 8	0.20 7	0.14 7	0.18 24	0.14 24	0.10 3	0.19 21	0.12 1	0.07 14	0.05 3	0.06 1	0.04 1	0.08 67	0.20 272

panet	0.14 1	0.09 3	0.26 2	0.15 2	0.07 1	0.21 68	0.12 1	0.25 11	0.26 51	0.16 14	0.21 44	0.15 30	0.13 34	0.19 21	0.14 26	0.09 147	0.05 3	0.06 1	0.04 1	0.06 2	0.06 4

AEACV	0.20 62	0.09 3	0.32 10	0.39 360	0.34 362	0.21 68	0.16 42	0.30 41	0.18 2	0.17 19	0.17 19	0.13 13	0.16 66	0.27 85	0.13 7	0.07 14	0.29 375	0.07 15	0.09 169	0.07 31	0.37 363

Any-RAFT	0.18 24	0.09 3	0.33 12	0.19 14	0.10 18	0.29 186	0.16 42	0.44 179	0.32 112	0.25 76	0.27 79	0.29 161	0.16 66	0.23 42	0.13 7	0.08 90	0.07 95	0.06 1	0.05 9	0.07 31	0.07 12

LoS	0.15 5	0.09 3	0.34 14	0.17 5	0.09 6	0.22 91	0.14 13	0.27 15	0.27 61	0.15 12	0.18 24	0.19 57	0.14 45	0.23 42	0.14 26	0.08 90	0.06 35	0.06 1	0.04 1	0.06 2	0.06 4

EGLCR-Stereo	0.19 40	0.09 3	0.34 14	0.29 303	0.17 216	0.28 169	0.16 42	0.30 41	0.23 17	0.22 52	0.11 1	0.16 35	0.09 2	0.28 103	0.15 40	0.07 14	0.25 351	0.07 15	0.07 47	0.06 2	0.37 363

CREStereo++_RVC	0.16 13	0.09 3	0.42 45	0.17 5	0.11 26	0.18 15	0.13 3	0.23 4	0.31 103	0.21 36	0.31 110	0.13 13	0.11 10	0.17 8	0.16 50	0.07 14	0.04 1	0.06 1	0.15 323	0.06 2	0.05 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
s12784h	0.18 24	0.09 3	0.38 27	0.18 9	0.07 1	0.33 234	0.19 129	0.39 128	0.34 134	0.24 65	0.25 63	0.18 51	0.18 107	0.25 59	0.17 63	0.07 14	0.05 3	0.07 15	0.05 9	0.06 2	0.05 1

CREStereo	0.14 1	0.09 3	0.27 3	0.14 1	0.08 3	0.22 91	0.15 26	0.26 12	0.26 51	0.16 14	0.21 44	0.14 24	0.13 34	0.19 21	0.14 26	0.09 147	0.05 3	0.06 1	0.04 1	0.07 31	0.06 4
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.16 13	0.09 3	0.31 8	0.15 2	0.09 6	0.23 107	0.15 26	0.26 12	0.24 27	0.17 19	0.21 44	0.16 35	0.14 45	0.23 42	0.14 26	0.29 372	0.05 3	0.06 1	0.04 1	0.07 31	0.07 12

MoCha-V2	0.16 13	0.10 12	0.36 20	0.39 360	0.14 111	0.13 3	0.16 42	0.27 15	0.17 1	0.13 1	0.16 16	0.12 3	0.12 17	0.23 42	0.13 7	0.06 1	0.23 341	0.06 1	0.07 47	0.07 31	0.18 245

MSKI-zero shot	0.19 40	0.10 12	0.47 77	0.30 309	0.14 111	0.21 68	0.14 13	0.33 73	0.22 14	0.24 65	0.25 63	0.22 77	0.10 3	0.32 143	0.14 26	0.07 14	0.30 376	0.07 15	0.07 47	0.06 2	0.09 61

Selective-IGEV	0.15 5	0.10 12	0.34 14	0.32 325	0.19 260	0.16 7	0.14 13	0.29 32	0.20 7	0.13 1	0.14 14	0.13 13	0.08 1	0.23 42	0.14 26	0.06 1	0.13 247	0.07 15	0.06 24	0.06 2	0.11 132

knoymous	0.18 24	0.10 12	0.35 18	0.17 5	0.11 26	0.21 68	0.17 58	0.33 73	0.24 27	0.24 65	0.28 83	0.27 137	0.16 66	0.24 49	0.17 63	0.09 147	0.06 35	0.09 123	0.06 24	0.09 134	0.10 103

riskmin	0.24 153	0.10 12	0.43 50	0.32 325	0.26 339	0.33 234	0.19 129	0.44 179	0.30 96	0.24 65	0.27 79	0.37 226	0.25 181	0.30 129	0.22 152	0.09 147	0.18 311	0.09 123	0.13 300	0.10 182	0.27 329

MC-Stereo	0.18 24	0.10 12	0.36 20	0.28 290	0.14 111	0.18 15	0.15 26	0.24 8	0.20 7	0.21 36	0.24 58	0.16 35	0.13 34	0.25 59	0.14 26	0.07 14	0.17 304	0.07 15	0.07 47	0.06 2	0.30 341

RCA-Stereo	0.17 21	0.10 12	0.33 12	0.20 36	0.11 26	0.19 25	0.17 58	0.39 128	0.36 154	0.21 36	0.25 63	0.17 43	0.17 81	0.18 12	0.15 40	0.07 14	0.14 256	0.07 15	0.06 24	0.06 2	0.08 39

test-3	0.18 24	0.10 12	0.48 89	0.23 132	0.14 111	0.18 15	0.16 42	0.32 60	0.29 82	0.26 81	0.17 19	0.22 77	0.13 34	0.26 76	0.19 103	0.06 1	0.14 256	0.08 63	0.08 108	0.06 2	0.10 103

test_1	0.18 24	0.10 12	0.48 89	0.23 132	0.14 111	0.18 15	0.16 42	0.32 60	0.29 82	0.26 81	0.17 19	0.22 77	0.13 34	0.26 76	0.19 103	0.06 1	0.14 256	0.08 63	0.08 108	0.06 2	0.10 103

DEmStereo	0.26 196	0.10 12	0.52 153	0.19 14	0.13 83	0.31 215	0.25 260	0.29 32	0.38 175	0.36 230	0.57 312	0.24 105	0.48 332	0.53 232	0.44 289	0.07 14	0.06 35	0.08 63	0.08 108	0.07 31	0.08 39

GrayStereo	0.26 196	0.10 12	0.45 60	0.27 266	0.14 111	0.23 107	0.46 358	0.36 91	0.33 126	0.40 273	0.47 269	0.30 171	0.78 373	0.29 120	0.17 63	0.07 14	0.06 35	0.08 63	0.09 169	0.07 31	0.15 221

GMM-Stereo	0.22 98	0.10 12	0.56 189	0.23 132	0.13 83	0.24 125	0.24 247	0.38 112	0.29 82	0.31 155	0.44 237	0.27 137	0.21 138	0.31 138	0.17 63	0.07 14	0.05 3	0.10 187	0.09 169	0.08 67	0.19 260

Prome-Stereo	0.22 98	0.10 12	0.43 50	0.24 170	0.13 83	0.23 107	0.23 225	0.37 103	0.27 61	0.33 189	0.58 315	0.24 105	0.28 218	0.30 129	0.16 50	0.07 14	0.05 3	0.08 63	0.07 47	0.08 67	0.20 272

CFNet-RSSM	0.18 24	0.10 12	0.45 60	0.20 36	0.12 50	0.20 51	0.16 42	0.40 137	0.31 103	0.23 59	0.21 44	0.26 133	0.15 54	0.21 27	0.14 26	0.07 14	0.05 3	0.07 15	0.07 47	0.06 2	0.06 4

Gwc-CoAtRS	0.17 21	0.10 12	0.41 37	0.20 36	0.12 50	0.20 51	0.15 26	0.34 77	0.29 82	0.23 59	0.23 53	0.27 137	0.15 54	0.21 27	0.14 26	0.07 14	0.06 35	0.07 15	0.07 47	0.06 2	0.07 12

R-Stereo Train	0.19 40	0.10 12	0.49 106	0.22 88	0.12 50	0.23 107	0.18 97	0.43 161	0.20 7	0.31 155	0.45 250	0.20 64	0.14 45	0.18 12	0.18 82	0.08 90	0.06 35	0.07 15	0.06 24	0.06 2	0.07 12

RAFT-Stereo	0.19 40	0.10 12	0.49 106	0.22 88	0.12 50	0.23 107	0.18 97	0.43 161	0.20 7	0.31 155	0.45 250	0.20 64	0.14 45	0.18 12	0.18 82	0.08 90	0.06 35	0.07 15	0.06 24	0.06 2	0.07 12
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
IGEV_Zeroshot_test	0.23 127	0.11 29	0.82 296	0.21 56	0.23 315	0.20 51	0.19 129	0.38 112	0.23 17	0.34 204	0.22 51	0.29 161	0.14 45	0.24 49	0.20 120	0.07 14	0.09 172	0.08 63	0.08 108	0.08 67	0.35 354

RAFT-Test	0.19 40	0.11 29	0.41 37	0.26 234	0.21 291	0.26 149	0.17 58	0.37 103	0.26 51	0.24 65	0.29 89	0.32 190	0.14 45	0.22 38	0.15 40	0.07 14	0.08 143	0.07 15	0.07 47	0.06 2	0.07 12

LoS_RVC	0.14 1	0.11 29	0.32 10	0.18 9	0.16 191	0.20 51	0.18 97	0.21 2	0.18 2	0.14 7	0.20 32	0.12 3	0.17 81	0.17 8	0.14 26	0.06 1	0.05 3	0.06 1	0.04 1	0.05 1	0.14 210

anonymousdsp2	0.23 127	0.11 29	0.42 45	0.26 234	0.24 326	0.25 135	0.17 58	0.43 161	0.37 167	0.30 140	0.23 53	0.24 105	0.15 54	0.32 143	0.17 63	0.07 14	0.28 364	0.07 15	0.05 9	0.08 67	0.44 377

DCANet-4	0.20 62	0.11 29	0.58 209	0.19 14	0.09 6	0.19 25	0.18 97	0.39 128	0.42 211	0.29 119	0.31 110	0.17 43	0.22 143	0.21 27	0.20 120	0.07 14	0.05 3	0.07 15	0.05 9	0.06 2	0.09 61

tt	4.71 417	0.11 29	3.94 413	2.06 418	1.54 416	10.14 424	16.85 425	9.28 425	4.99 417	1.41 400	1.05 378	4.68 417	4.89 417	3.36 418	5.86 421	5.73 424	9.15 429	2.23 420	2.51 421	3.02 420	1.34 416

DisPM	0.20 62	0.11 29	0.52 153	0.24 170	0.13 83	0.18 15	0.19 129	0.30 41	0.31 103	0.33 189	0.34 143	0.23 90	0.16 66	0.34 166	0.17 63	0.09 147	0.06 35	0.09 123	0.08 108	0.08 67	0.12 167

iRaft-Stereo_20w	0.29 233	0.11 29	0.86 309	0.33 336	0.24 326	0.32 228	0.26 270	0.60 317	0.26 51	0.41 283	0.21 44	0.28 149	0.19 124	0.32 143	0.24 172	0.07 14	0.31 380	0.07 15	0.09 169	0.08 67	0.47 381

GLC_STEREO	0.15 5	0.11 29	0.31 8	0.22 88	0.09 6	0.17 11	0.15 26	0.24 8	0.28 69	0.17 19	0.20 32	0.17 43	0.11 10	0.24 49	0.17 63	0.07 14	0.09 172	0.09 123	0.08 108	0.07 31	0.07 12

CrosDoStereo	0.32 261	0.11 29	0.53 163	0.19 14	0.12 50	0.22 91	1.07 404	0.36 91	0.38 175	0.38 253	0.60 323	0.28 149	0.45 319	0.61 266	0.56 323	0.08 90	0.06 35	0.08 63	0.09 169	0.08 67	0.09 61

PFNet+	0.21 85	0.11 29	0.54 173	0.22 88	0.12 50	0.17 11	0.18 97	0.31 55	0.36 154	0.33 189	0.32 119	0.24 105	0.16 66	0.33 152	0.18 82	0.10 204	0.07 95	0.11 234	0.10 213	0.08 67	0.12 167

NF-Stereo	0.22 98	0.11 29	0.52 153	0.25 202	0.12 50	0.21 68	0.18 97	0.40 137	0.35 141	0.28 96	0.30 100	0.22 77	0.17 81	0.52 230	0.21 137	0.09 147	0.06 35	0.09 123	0.08 108	0.08 67	0.13 187

OCTAStereo	0.22 98	0.11 29	0.52 153	0.25 202	0.12 50	0.21 68	0.18 97	0.40 137	0.35 141	0.28 96	0.30 100	0.22 77	0.17 81	0.51 224	0.21 137	0.09 147	0.06 35	0.09 123	0.08 108	0.08 67	0.13 187

PSM-softLoss	0.22 98	0.11 29	0.53 163	0.25 202	0.12 50	0.20 51	0.17 58	0.39 128	0.29 82	0.29 119	0.32 119	0.24 105	0.16 66	0.53 232	0.21 137	0.09 147	0.06 35	0.10 187	0.09 169	0.08 67	0.12 167

KMStereo	0.22 98	0.11 29	0.53 163	0.25 202	0.12 50	0.20 51	0.17 58	0.39 128	0.29 82	0.29 119	0.32 119	0.24 105	0.16 66	0.53 232	0.21 137	0.09 147	0.06 35	0.10 187	0.09 169	0.08 67	0.12 167

PSM-AAD	0.26 196	0.11 29	0.43 50	0.24 170	0.12 50	0.27 155	0.37 331	0.36 91	0.30 96	0.36 230	0.39 190	0.28 149	0.77 372	0.30 129	0.16 50	0.07 14	0.06 35	0.12 264	0.11 239	0.09 134	0.21 281

FTStereo	0.28 219	0.11 29	0.56 189	0.24 170	0.13 83	0.21 68	0.52 371	0.36 91	0.28 69	0.38 253	0.94 374	0.30 171	0.56 350	0.33 152	0.18 82	0.08 90	0.06 35	0.09 123	0.08 108	0.08 67	0.19 260

KYRaft	0.23 127	0.11 29	0.43 50	0.23 132	0.12 50	0.23 107	0.23 225	0.37 103	0.26 51	0.35 219	0.53 298	0.34 203	0.26 193	0.29 120	0.16 50	0.07 14	0.05 3	0.09 123	0.10 213	0.08 67	0.30 341

ASMatch	0.23 127	0.11 29	0.55 179	0.25 202	0.14 111	0.19 25	0.16 42	0.32 60	0.30 96	0.28 96	0.68 344	0.28 149	0.26 193	0.50 219	0.22 152	0.07 14	0.06 35	0.08 63	0.07 47	0.06 2	0.11 132

DeepStereo_LL	0.32 261	0.11 29	0.53 163	0.19 14	0.12 50	0.22 91	1.07 404	0.36 91	0.38 175	0.38 253	0.60 323	0.28 149	0.45 319	0.61 266	0.56 323	0.08 90	0.06 35	0.08 63	0.09 169	0.08 67	0.09 61

SST-Stereo	0.22 98	0.11 29	0.52 153	0.25 202	0.14 111	0.19 25	0.17 58	0.32 60	0.26 51	0.34 204	0.33 135	0.29 161	0.25 181	0.56 245	0.18 82	0.08 90	0.05 3	0.10 187	0.08 108	0.09 134	0.07 12

RAFT_R40	0.22 98	0.11 29	0.52 153	0.25 202	0.13 83	0.18 15	0.18 97	0.32 60	0.31 103	0.33 189	0.33 135	0.30 171	0.23 152	0.55 240	0.19 103	0.08 90	0.05 3	0.10 187	0.08 108	0.09 134	0.07 12

DRaft	0.25 177	0.11 29	0.47 77	0.18 9	0.12 50	0.28 169	0.23 225	0.34 77	0.40 194	0.38 253	0.60 323	0.20 64	0.41 308	0.48 213	0.41 276	0.07 14	0.06 35	0.08 63	0.08 108	0.07 31	0.08 39

PFNet	0.24 153	0.11 29	0.63 237	0.25 202	0.14 111	0.22 91	0.19 129	0.40 137	0.35 141	0.36 230	0.32 119	0.27 137	0.20 130	0.63 277	0.23 167	0.09 147	0.05 3	0.09 123	0.08 108	0.08 67	0.08 39

RE-Stereo	0.22 98	0.11 29	0.52 153	0.25 202	0.12 50	0.21 68	0.18 97	0.40 137	0.35 141	0.28 96	0.30 100	0.22 77	0.17 81	0.51 224	0.21 137	0.09 147	0.06 35	0.09 123	0.08 108	0.08 67	0.13 187

TVStereo	0.22 98	0.11 29	0.52 153	0.25 202	0.12 50	0.21 68	0.18 97	0.40 137	0.35 141	0.28 96	0.30 100	0.22 77	0.17 81	0.51 224	0.21 137	0.09 147	0.06 35	0.09 123	0.08 108	0.08 67	0.13 187

RAFT-345	0.22 98	0.11 29	0.55 179	0.22 88	0.12 50	0.20 51	0.16 42	0.27 15	0.28 69	0.27 90	0.65 338	0.20 64	0.17 81	0.55 240	0.22 152	0.07 14	0.06 35	0.08 63	0.07 47	0.06 2	0.07 12

TANstereo	0.16 13	0.11 29	0.43 50	0.16 4	0.08 3	0.25 135	0.14 13	0.23 4	0.29 82	0.25 76	0.30 100	0.16 35	0.12 17	0.18 12	0.13 7	0.08 90	0.07 95	0.06 1	0.05 9	0.07 31	0.08 39

XX-Stereo	0.25 177	0.11 29	1.09 348	0.35 345	0.38 373	0.23 107	0.13 3	0.43 161	0.19 5	0.20 32	0.40 198	0.31 180	0.10 3	0.33 152	0.13 7	0.08 90	0.11 217	0.08 63	0.09 169	0.07 31	0.10 103

EAI-Stereo	0.29 233	0.11 29	0.38 27	0.22 88	0.18 237	0.33 234	1.66 414	0.53 251	0.27 61	0.27 90	0.50 282	0.17 43	0.16 66	0.25 59	0.25 184	0.07 14	0.07 95	0.07 15	0.11 239	0.07 31	0.10 103

MGS-Stereo	0.15 5	0.12 59	0.38 27	0.19 14	0.11 26	0.18 15	0.17 58	0.21 2	0.23 17	0.14 7	0.24 58	0.16 35	0.10 3	0.19 21	0.13 7	0.07 14	0.06 35	0.07 15	0.06 24	0.10 182	0.07 12

AE-Stereo	0.21 85	0.12 59	0.50 124	0.25 202	0.15 162	0.24 125	0.18 97	0.40 137	0.34 134	0.19 28	0.26 70	0.21 74	0.13 34	0.22 38	0.16 50	0.07 14	0.26 357	0.09 123	0.10 213	0.07 31	0.31 344

11t1	0.21 85	0.12 59	0.45 60	0.20 36	0.15 162	0.27 155	0.17 58	0.37 103	0.28 69	0.27 90	0.25 63	0.24 105	0.23 152	0.28 103	0.25 184	0.09 147	0.19 315	0.07 15	0.07 47	0.09 134	0.23 296

MIF-Stereo	0.15 5	0.12 59	0.45 60	0.21 56	0.14 111	0.17 11	0.13 3	0.20 1	0.19 5	0.16 14	0.20 32	0.10 1	0.11 10	0.18 12	0.17 63	0.08 90	0.06 35	0.07 15	0.06 24	0.08 67	0.07 12

HH	0.22 98	0.12 59	0.55 179	0.32 325	0.16 191	0.27 155	0.18 97	0.36 91	0.25 45	0.20 32	0.26 70	0.34 203	0.18 107	0.33 152	0.15 40	0.07 14	0.16 286	0.07 15	0.07 47	0.07 31	0.31 344

HanStereo	0.22 98	0.12 59	0.55 179	0.32 325	0.16 191	0.27 155	0.18 97	0.36 91	0.25 45	0.20 32	0.26 70	0.34 203	0.18 107	0.33 152	0.15 40	0.07 14	0.16 286	0.07 15	0.07 47	0.07 31	0.31 344

test_3	0.20 62	0.12 59	0.49 106	0.26 234	0.14 111	0.22 91	0.25 260	0.34 77	0.33 126	0.25 76	0.18 24	0.23 90	0.13 34	0.25 59	0.20 120	0.06 1	0.14 256	0.09 123	0.10 213	0.07 31	0.10 103

LCNet	0.22 98	0.12 59	0.42 45	0.26 234	0.12 50	0.23 107	0.19 129	0.36 91	0.28 69	0.28 96	0.35 149	0.26 133	0.30 242	0.35 173	0.17 63	0.07 14	0.05 3	0.09 123	0.10 213	0.13 262	0.22 289

HHNet	0.23 127	0.12 59	0.66 247	0.19 14	0.18 237	0.20 51	0.20 160	0.36 91	0.32 112	0.33 189	0.59 319	0.19 57	0.21 138	0.24 49	0.31 230	0.08 90	0.06 35	0.09 123	0.07 47	0.08 67	0.12 167

AAGNet	0.34 276	0.12 59	0.53 163	0.26 234	0.16 191	0.20 51	0.19 129	0.31 55	0.29 82	0.35 219	0.35 149	0.27 137	0.30 242	0.44 202	2.56 412	0.08 90	0.05 3	0.10 187	0.07 47	0.09 134	0.07 12

NRIStereo	0.20 62	0.12 59	0.50 124	0.23 132	0.11 26	0.24 125	0.19 129	0.30 41	0.28 69	0.26 81	0.26 70	0.25 116	0.18 107	0.34 166	0.19 103	0.08 90	0.06 35	0.09 123	0.07 47	0.09 134	0.09 61

Pruner-Stereo	0.20 62	0.12 59	0.49 106	0.29 303	0.12 50	0.19 25	0.17 58	0.32 60	0.31 103	0.33 189	0.32 119	0.25 116	0.15 54	0.25 59	0.22 152	0.09 147	0.06 35	0.09 123	0.08 108	0.08 67	0.10 103

DeepStereo_RVC	0.19 40	0.12 59	0.47 77	0.22 88	0.11 26	0.19 25	0.16 42	0.29 32	0.24 27	0.28 96	0.27 79	0.23 90	0.28 218	0.24 49	0.19 103	0.08 90	0.06 35	0.09 123	0.07 47	0.09 134	0.10 103

cross-raft	0.18 24	0.12 59	0.40 35	0.27 266	0.16 191	0.20 51	0.24 247	0.34 77	0.24 27	0.23 59	0.28 83	0.29 161	0.15 54	0.19 21	0.16 50	0.06 1	0.05 3	0.08 63	0.07 47	0.07 31	0.07 12

test-1	0.20 62	0.12 59	0.49 106	0.23 132	0.23 315	0.22 91	0.23 225	0.36 91	0.29 82	0.21 36	0.25 63	0.24 105	0.14 45	0.18 12	0.22 152	0.07 14	0.14 256	0.08 63	0.07 47	0.06 2	0.14 210

SFCPSM	0.23 127	0.12 59	0.51 137	0.21 56	0.14 111	0.34 248	0.22 201	0.57 288	0.41 199	0.29 119	0.32 119	0.23 90	0.22 143	0.28 103	0.20 120	0.10 204	0.07 95	0.09 123	0.10 213	0.09 134	0.09 61

HSM-Net_RVC	0.28 219	0.12 59	0.48 89	0.19 14	0.11 26	0.35 261	0.21 179	0.64 341	0.44 229	0.40 273	0.43 228	0.50 306	0.27 199	0.75 318	0.25 184	0.08 90	0.07 95	0.08 63	0.07 47	0.08 67	0.09 61
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
LargeStereo	0.19 40	0.13 76	0.38 27	0.30 309	0.19 260	0.15 5	0.15 26	0.32 60	0.18 2	0.13 1	0.16 16	0.12 3	0.11 10	0.24 49	0.15 40	0.07 14	0.32 381	0.07 15	0.05 9	0.07 31	0.42 373

SMFormer	0.27 212	0.13 76	0.47 77	0.20 36	0.10 18	0.28 169	0.19 129	0.54 258	0.48 268	0.35 219	0.42 216	0.31 180	0.27 199	0.60 260	0.34 248	0.10 204	0.16 286	0.08 63	0.09 169	0.10 182	0.16 231

tta	0.27 212	0.13 76	0.47 77	0.20 36	0.10 18	0.28 169	0.19 129	0.54 258	0.48 268	0.35 219	0.42 216	0.31 180	0.27 199	0.60 260	0.34 248	0.10 204	0.16 286	0.08 63	0.09 169	0.08 67	0.13 187

qqq1	0.26 196	0.13 76	0.47 77	0.20 36	0.10 18	0.28 169	0.19 129	0.54 258	0.48 268	0.35 219	0.42 216	0.31 180	0.27 199	0.60 260	0.21 137	0.10 204	0.16 286	0.07 15	0.07 47	0.08 67	0.13 187

fff1	0.26 196	0.13 76	0.47 77	0.20 36	0.10 18	0.28 169	0.19 129	0.54 258	0.48 268	0.35 219	0.42 216	0.31 180	0.27 199	0.60 260	0.21 137	0.10 204	0.16 286	0.07 15	0.07 47	0.08 67	0.13 187

CoDeX	0.24 153	0.13 76	0.48 89	0.22 88	0.14 111	0.29 186	0.21 179	0.55 269	0.42 211	0.29 119	0.36 162	0.28 149	0.23 152	0.48 213	0.20 120	0.09 147	0.06 35	0.08 63	0.07 47	0.08 67	0.08 39

ff7	0.18 24	0.13 76	0.41 37	0.21 56	0.15 162	0.21 68	0.17 58	0.28 20	0.23 17	0.21 36	0.13 5	0.12 3	0.12 17	0.27 85	0.13 7	0.07 14	0.25 351	0.08 63	0.07 47	0.08 67	0.36 355

ffff	0.18 24	0.13 76	0.41 37	0.21 56	0.15 162	0.21 68	0.17 58	0.28 20	0.23 17	0.21 36	0.13 5	0.12 3	0.12 17	0.27 85	0.13 7	0.07 14	0.25 351	0.08 63	0.07 47	0.08 67	0.36 355

11t	0.18 24	0.13 76	0.41 37	0.21 56	0.15 162	0.21 68	0.17 58	0.28 20	0.23 17	0.21 36	0.13 5	0.12 3	0.12 17	0.27 85	0.13 7	0.07 14	0.25 351	0.08 63	0.07 47	0.08 67	0.36 355

MIF-Stereo (partial)	0.18 24	0.13 76	0.50 124	0.22 88	0.15 162	0.16 7	0.13 3	0.29 32	0.26 51	0.17 19	0.26 70	0.16 35	0.17 81	0.25 59	0.18 82	0.09 147	0.06 35	0.10 187	0.08 108	0.09 134	0.08 39

EKT-Stereo	0.39 301	0.13 76	0.53 163	0.42 371	3.94 419	0.22 91	0.17 58	0.38 112	0.30 96	0.21 36	0.20 32	0.23 90	0.15 54	0.30 129	0.18 82	0.10 204	0.08 143	0.09 123	0.08 108	0.09 134	0.12 167

CASnet	0.15 5	0.13 76	0.30 6	0.22 88	0.08 3	0.15 5	0.14 13	0.28 20	0.26 51	0.23 59	0.20 32	0.15 30	0.11 10	0.18 12	0.13 7	0.07 14	0.05 3	0.11 234	0.09 169	0.08 67	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
anonymousdsp	0.20 62	0.13 76	0.49 106	0.28 290	0.20 278	0.21 68	0.17 58	0.29 32	0.24 27	0.22 52	0.13 5	0.12 3	0.12 17	0.32 143	0.13 7	0.07 14	0.26 357	0.08 63	0.07 47	0.08 67	0.48 383

anonymousa	0.26 196	0.13 76	0.56 189	0.29 303	0.30 356	0.31 215	0.20 160	0.38 112	0.36 154	0.33 189	0.51 285	0.41 253	0.27 199	0.25 59	0.24 172	0.08 90	0.18 311	0.09 123	0.18 347	0.08 67	0.17 243

ProNet	0.16 13	0.13 76	0.36 20	0.21 56	0.15 162	0.20 51	0.19 129	0.29 32	0.23 17	0.14 7	0.13 5	0.13 13	0.12 17	0.25 59	0.13 7	0.06 1	0.09 172	0.07 15	0.06 24	0.07 31	0.22 289

ccc-4	0.18 24	0.13 76	0.41 37	0.21 56	0.15 162	0.21 68	0.17 58	0.28 20	0.23 17	0.21 36	0.13 5	0.12 3	0.12 17	0.27 85	0.13 7	0.07 14	0.25 351	0.08 63	0.07 47	0.08 67	0.36 355

BUS	0.24 153	0.13 76	0.36 20	0.25 202	0.14 111	0.44 307	0.17 58	0.59 308	0.36 154	0.34 204	0.35 149	0.31 180	0.22 143	0.27 85	0.22 152	0.10 204	0.07 95	0.11 234	0.10 213	0.09 134	0.10 103

BSDual-CNN	0.24 153	0.13 76	0.36 20	0.25 202	0.14 111	0.35 261	0.22 201	0.59 308	0.36 154	0.34 204	0.35 149	0.38 232	0.25 181	0.27 85	0.28 206	0.10 204	0.07 95	0.11 234	0.10 213	0.09 134	0.10 103

IGEV-Stereo	0.20 62	0.13 76	0.49 106	0.28 290	0.20 278	0.21 68	0.17 58	0.29 32	0.24 27	0.22 52	0.13 5	0.12 3	0.12 17	0.32 143	0.13 7	0.07 14	0.26 357	0.08 63	0.07 47	0.08 67	0.48 383
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
psmg	0.24 153	0.13 76	0.36 20	0.21 56	0.14 111	0.35 261	0.23 225	0.54 258	0.36 154	0.36 230	0.38 176	0.38 232	0.25 181	0.27 85	0.28 206	0.10 204	0.08 143	0.10 187	0.10 213	0.09 134	0.09 61

DAS	0.28 219	0.13 76	0.49 106	0.24 170	0.18 237	0.30 197	0.24 247	0.48 211	0.48 268	0.42 287	0.45 250	0.34 203	0.31 255	0.76 324	0.24 172	0.09 147	0.07 95	0.09 123	0.07 47	0.10 182	0.11 132

SepStereo	0.27 212	0.13 76	0.49 106	0.24 170	0.18 237	0.30 197	0.24 247	0.48 211	0.48 268	0.42 287	0.45 250	0.34 203	0.31 255	0.64 282	0.24 172	0.09 147	0.07 95	0.09 123	0.07 47	0.10 182	0.11 132

Patchmatch Stereo++	0.19 40	0.13 76	0.51 137	0.22 88	0.11 26	0.19 25	0.14 13	0.30 41	0.24 27	0.28 96	0.29 89	0.25 116	0.18 107	0.27 85	0.18 82	0.09 147	0.06 35	0.10 187	0.08 108	0.10 182	0.09 61
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	0.19 40	0.13 76	0.51 137	0.22 88	0.11 26	0.19 25	0.15 26	0.30 41	0.24 27	0.28 96	0.29 89	0.25 116	0.18 107	0.25 59	0.17 63	0.09 147	0.06 35	0.10 187	0.08 108	0.10 182	0.09 61

ROB_FTStereo_v2	0.19 40	0.13 76	0.51 137	0.22 88	0.11 26	0.19 25	0.15 26	0.30 41	0.24 27	0.28 96	0.29 89	0.25 116	0.18 107	0.25 59	0.18 82	0.09 147	0.06 35	0.10 187	0.08 108	0.10 182	0.09 61

ROB_FTStereo	0.19 40	0.13 76	0.51 137	0.22 88	0.11 26	0.19 25	0.13 3	0.30 41	0.24 27	0.28 96	0.29 89	0.25 116	0.18 107	0.25 59	0.17 63	0.09 147	0.06 35	0.10 187	0.08 108	0.10 182	0.09 61

HUI-Stereo	0.19 40	0.13 76	0.52 153	0.22 88	0.11 26	0.19 25	0.14 13	0.30 41	0.24 27	0.28 96	0.29 89	0.25 116	0.18 107	0.23 42	0.17 63	0.09 147	0.06 35	0.10 187	0.08 108	0.10 182	0.09 61

iGMRVC	0.19 40	0.13 76	0.51 137	0.22 88	0.11 26	0.19 25	0.15 26	0.30 41	0.24 27	0.28 96	0.29 89	0.25 116	0.18 107	0.27 85	0.18 82	0.09 147	0.06 35	0.10 187	0.08 108	0.10 182	0.09 61

RAFT-RH_RVC	0.26 196	0.13 76	0.57 196	0.22 88	0.12 50	0.25 135	0.14 13	0.27 15	0.29 82	0.38 253	1.14 382	0.23 90	0.18 107	0.58 249	0.24 172	0.07 14	0.06 35	0.10 187	0.07 47	0.06 2	0.08 39

iRAFT	0.19 40	0.13 76	0.51 137	0.22 88	0.11 26	0.19 25	0.14 13	0.30 41	0.24 27	0.28 96	0.29 89	0.25 116	0.18 107	0.27 85	0.18 82	0.09 147	0.06 35	0.10 187	0.08 108	0.10 182	0.09 61

CRE-IMP	0.19 40	0.13 76	0.51 137	0.23 132	0.11 26	0.24 125	0.17 58	0.31 55	0.24 27	0.27 90	0.26 70	0.24 105	0.17 81	0.24 49	0.19 103	0.09 147	0.05 3	0.10 187	0.07 47	0.10 182	0.10 103

RAFT-IKP	0.19 40	0.13 76	0.51 137	0.22 88	0.11 26	0.18 15	0.15 26	0.30 41	0.24 27	0.28 96	0.29 89	0.25 116	0.18 107	0.26 76	0.18 82	0.09 147	0.06 35	0.10 187	0.08 108	0.10 182	0.09 61

ICVP	0.24 153	0.13 76	0.45 60	0.26 234	0.14 111	0.30 197	0.25 260	0.47 201	0.35 141	0.29 119	0.43 228	0.35 217	0.25 181	0.28 103	0.25 184	0.12 263	0.09 172	0.09 123	0.09 169	0.09 134	0.11 132
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
FENet	0.22 98	0.13 76	0.48 89	0.22 88	0.12 50	0.27 155	0.18 97	0.43 161	0.37 167	0.31 155	0.32 119	0.29 161	0.23 152	0.27 85	0.24 172	0.10 204	0.07 95	0.09 123	0.09 169	0.09 134	0.11 132

DIP-Stereo	0.20 62	0.13 76	0.48 89	0.20 36	0.13 83	0.28 169	0.12 1	0.43 161	0.26 51	0.27 90	0.32 119	0.21 74	0.17 81	0.26 76	0.20 120	0.08 90	0.06 35	0.08 63	0.06 24	0.07 31	0.10 103
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
ttt	0.33 268	0.14 111	0.54 173	0.22 88	0.14 111	0.30 197	0.22 201	0.59 308	0.51 292	0.31 155	0.46 262	0.30 171	0.23 152	0.71 305	1.07 370	0.13 280	0.22 333	0.10 187	0.11 239	0.12 250	0.24 308

PCWNet_CMD	0.23 127	0.14 111	0.48 89	0.21 56	0.13 83	0.28 169	0.17 58	0.47 201	0.47 262	0.30 140	0.36 162	0.37 226	0.24 170	0.29 120	0.21 137	0.09 147	0.06 35	0.10 187	0.08 108	0.11 225	0.11 132

CFNet_ucs	0.25 177	0.14 111	0.51 137	0.20 36	0.15 162	0.29 186	0.18 97	0.51 236	0.46 249	0.32 180	0.42 216	0.38 232	0.23 152	0.31 138	0.22 152	0.11 235	0.08 143	0.12 264	0.09 169	0.13 262	0.13 187

Selective-RAFT	0.19 40	0.14 111	0.37 26	0.24 170	0.11 26	0.30 197	0.15 26	0.35 86	0.34 134	0.17 19	0.17 19	0.22 77	0.18 107	0.29 120	0.18 82	0.07 14	0.16 286	0.07 15	0.07 47	0.08 67	0.08 39

CRFU-Net	0.29 233	0.14 111	0.48 89	0.26 234	0.15 162	0.46 317	0.22 201	0.52 241	0.32 112	0.44 303	0.42 216	0.48 296	0.47 328	0.44 202	0.31 230	0.12 263	0.10 197	0.09 123	0.08 108	0.10 182	0.11 132

IPLGR	0.22 98	0.14 111	0.75 274	0.21 56	0.11 26	0.25 135	0.18 97	0.44 179	0.38 175	0.29 119	0.28 83	0.21 74	0.19 124	0.37 185	0.19 103	0.07 14	0.06 35	0.08 63	0.07 47	0.07 31	0.07 12

GANet-ADL	0.22 98	0.14 111	0.51 137	0.23 132	0.14 111	0.29 186	0.19 129	0.48 211	0.36 154	0.26 81	0.33 135	0.32 190	0.20 130	0.26 76	0.22 152	0.11 235	0.07 95	0.07 15	0.06 24	0.09 134	0.11 132

STrans-v2	0.25 177	0.14 111	0.56 189	0.21 56	0.12 50	0.23 107	0.20 160	0.50 226	0.31 103	0.31 155	0.42 216	0.35 217	0.35 278	0.62 274	0.24 172	0.07 14	0.05 3	0.08 63	0.07 47	0.06 2	0.08 39

TransformOpticalFlow	0.24 153	0.14 111	0.57 196	0.24 170	0.11 26	0.21 68	0.19 129	0.43 161	0.34 134	0.30 140	0.43 228	0.36 222	0.31 255	0.61 266	0.20 120	0.07 14	0.05 3	0.08 63	0.07 47	0.06 2	0.08 39

CFNet_pseudo	0.23 127	0.14 111	0.48 89	0.20 36	0.13 83	0.27 155	0.17 58	0.46 192	0.45 240	0.30 140	0.37 170	0.38 232	0.23 152	0.30 129	0.22 152	0.09 147	0.06 35	0.11 234	0.08 108	0.11 225	0.11 132

GES	0.23 127	0.14 111	0.54 173	0.21 56	0.14 111	0.28 169	0.19 129	0.51 236	0.35 141	0.31 155	0.36 162	0.25 116	0.24 170	0.30 129	0.23 167	0.11 235	0.09 172	0.08 63	0.08 108	0.10 182	0.12 167

222	0.45 330	0.14 111	0.43 50	0.19 14	0.15 162	0.36 269	0.20 160	0.60 317	0.43 222	0.37 245	0.45 250	0.30 171	0.28 218	0.59 255	3.72 416	0.11 235	0.19 315	0.08 63	0.09 169	0.09 134	0.27 329

xxxx	0.39 301	0.14 111	0.47 77	0.20 36	0.16 191	0.38 280	0.20 160	0.61 324	0.43 222	0.30 140	0.44 237	0.38 232	0.25 181	0.50 219	2.41 410	0.11 235	0.21 328	0.09 123	0.10 213	0.10 182	0.26 326

test_xeample	0.39 301	0.14 111	0.46 72	0.19 14	0.16 191	0.34 248	0.22 201	0.59 308	0.43 222	0.33 189	0.47 269	0.30 171	0.27 199	0.60 260	2.44 411	0.10 204	0.21 328	0.09 123	0.09 169	0.09 134	0.25 317

MSMDNet	0.23 127	0.14 111	0.49 106	0.20 36	0.13 83	0.28 169	0.17 58	0.47 201	0.47 262	0.30 140	0.36 162	0.37 226	0.24 170	0.29 120	0.21 137	0.09 147	0.07 95	0.09 123	0.08 108	0.11 225	0.11 132

ccs_rob	0.23 127	0.14 111	0.48 89	0.20 36	0.13 83	0.27 155	0.17 58	0.46 192	0.45 240	0.30 140	0.37 170	0.38 232	0.23 152	0.30 129	0.22 152	0.09 147	0.06 35	0.11 234	0.08 108	0.12 250	0.11 132

Former-RAFT_DAM_RVC	0.18 24	0.15 127	0.27 3	0.20 36	0.13 83	0.24 125	0.17 58	0.31 55	0.37 167	0.43 296	0.17 19	0.13 13	0.12 17	0.20 26	0.16 50	0.08 90	0.07 95	0.09 123	0.07 47	0.09 134	0.08 39

MyStereo07	0.18 24	0.15 127	0.44 57	0.22 88	0.16 191	0.25 135	0.22 201	0.31 55	0.26 51	0.22 52	0.13 5	0.12 3	0.13 34	0.33 152	0.14 26	0.07 14	0.13 247	0.09 123	0.09 169	0.09 134	0.11 132

MyStereo06	0.23 127	0.15 127	0.74 271	0.22 88	0.14 111	0.25 135	0.22 201	0.43 161	0.25 45	0.36 230	0.24 58	0.34 203	0.18 107	0.24 49	0.20 120	0.07 14	0.12 233	0.09 123	0.09 169	0.09 134	0.11 132

MyStereo05	0.24 153	0.15 127	0.58 209	0.22 88	0.14 111	0.25 135	0.22 201	0.50 226	0.54 308	0.32 180	0.23 53	0.26 133	0.23 152	0.32 143	0.25 184	0.07 14	0.12 233	0.09 123	0.09 169	0.09 134	0.11 132

MyStereo04	0.24 153	0.15 127	0.58 209	0.22 88	0.16 191	0.25 135	0.22 201	0.51 236	0.54 308	0.29 119	0.23 53	0.27 137	0.23 152	0.32 143	0.25 184	0.07 14	0.13 247	0.09 123	0.09 169	0.09 134	0.11 132

mmm	0.25 177	0.15 127	0.44 57	0.23 132	0.20 278	0.28 169	0.21 179	0.43 161	0.32 112	0.31 155	0.40 198	0.30 171	0.24 170	0.31 138	0.28 206	0.09 147	0.21 328	0.11 234	0.12 276	0.10 182	0.26 326

DCRE	0.24 153	0.15 127	0.45 60	0.26 234	0.26 339	0.23 107	0.21 179	0.37 103	0.29 82	0.23 59	0.81 362	0.23 90	0.16 66	0.24 49	0.18 82	0.07 14	0.14 256	0.07 15	0.08 108	0.07 31	0.25 317

fff	0.20 62	0.15 127	0.57 196	0.19 14	0.09 6	0.19 25	0.18 97	0.38 112	0.46 249	0.29 119	0.31 110	0.18 51	0.28 218	0.21 27	0.20 120	0.07 14	0.05 3	0.07 15	0.05 9	0.06 2	0.09 61

ADStereo(finetuned)	0.21 85	0.15 127	0.59 216	0.19 14	0.09 6	0.19 25	0.18 97	0.37 103	0.41 199	0.30 140	0.31 110	0.19 57	0.31 255	0.21 27	0.20 120	0.07 14	0.05 3	0.07 15	0.05 9	0.07 31	0.10 103

x	0.23 127	0.15 127	0.45 60	0.20 36	0.15 162	0.27 155	0.17 58	0.43 161	0.35 141	0.26 81	0.31 110	0.29 161	0.25 181	0.29 120	0.30 221	0.09 147	0.22 333	0.08 63	0.09 169	0.09 134	0.24 308

IER	0.24 153	0.15 127	0.50 124	0.21 56	0.15 162	0.31 215	0.20 160	0.44 179	0.38 175	0.34 204	0.41 209	0.32 190	0.34 271	0.31 138	0.23 167	0.09 147	0.07 95	0.08 63	0.08 108	0.09 134	0.09 61

hknet	0.26 196	0.15 127	0.49 106	0.25 202	0.16 191	0.35 261	0.22 201	0.59 308	0.40 194	0.34 204	0.35 149	0.43 269	0.28 218	0.38 187	0.26 193	0.09 147	0.07 95	0.11 234	0.10 213	0.09 134	0.10 103

GwcNet-ADL	0.23 127	0.15 127	0.58 209	0.24 170	0.13 83	0.23 107	0.24 247	0.51 236	0.41 199	0.28 96	0.29 89	0.30 171	0.20 130	0.27 85	0.28 206	0.09 147	0.07 95	0.07 15	0.07 47	0.09 134	0.11 132

THIR-Stereo	0.30 246	0.15 127	0.46 72	0.19 14	0.11 26	0.28 169	0.70 385	0.33 73	0.36 154	0.37 245	0.64 336	0.33 196	0.49 336	0.58 249	0.44 289	0.08 90	0.06 35	0.08 63	0.09 169	0.07 31	0.08 39

IRAFT_RVC	0.23 127	0.15 127	0.54 173	0.26 234	0.12 50	0.19 25	0.23 225	0.41 155	0.39 186	0.31 155	0.30 100	0.29 161	0.24 170	0.55 240	0.23 167	0.08 90	0.06 35	0.10 187	0.08 108	0.08 67	0.08 39

sCroCo_RVC	0.19 40	0.15 127	0.60 223	0.27 266	0.18 237	0.23 107	0.16 42	0.28 20	0.24 27	0.14 7	0.22 51	0.17 43	0.14 45	0.22 38	0.16 50	0.11 235	0.11 217	0.09 123	0.09 169	0.09 134	0.10 103

Anonymous	0.21 85	0.15 127	0.63 237	0.27 266	0.20 278	0.26 149	0.27 275	0.34 77	0.27 61	0.18 27	0.19 27	0.15 30	0.19 124	0.25 59	0.19 103	0.10 204	0.09 172	0.09 123	0.09 169	0.15 289	0.13 187

DCANet	0.20 62	0.15 127	0.57 196	0.19 14	0.09 6	0.19 25	0.18 97	0.37 103	0.41 199	0.30 140	0.31 110	0.19 57	0.23 152	0.21 27	0.20 120	0.07 14	0.05 3	0.07 15	0.05 9	0.07 31	0.10 103

csc	0.20 62	0.15 127	0.57 196	0.19 14	0.09 6	0.19 25	0.18 97	0.38 112	0.46 249	0.29 119	0.31 110	0.18 51	0.28 218	0.21 27	0.20 120	0.07 14	0.05 3	0.07 15	0.05 9	0.06 2	0.09 61

cscssc	0.20 62	0.15 127	0.57 196	0.19 14	0.09 6	0.19 25	0.18 97	0.38 112	0.46 249	0.29 119	0.31 110	0.18 51	0.28 218	0.21 27	0.20 120	0.07 14	0.05 3	0.07 15	0.05 9	0.06 2	0.09 61

UPFNet	0.27 212	0.15 127	0.47 77	0.25 202	0.20 278	0.37 274	0.27 275	0.50 226	0.40 194	0.36 230	0.38 176	0.37 226	0.29 235	0.40 191	0.34 248	0.10 204	0.10 197	0.10 187	0.10 213	0.10 182	0.08 39

ACVNet-DCA	0.21 85	0.16 148	0.50 124	0.27 266	0.13 83	0.31 215	0.19 129	0.43 161	0.32 112	0.21 36	0.20 32	0.13 13	0.17 81	0.28 103	0.12 1	0.08 90	0.28 364	0.08 63	0.06 24	0.09 134	0.23 296

xx1	0.23 127	0.16 148	0.50 124	0.27 266	0.13 83	0.31 215	0.19 129	0.39 128	0.48 268	0.21 36	0.20 32	0.28 149	0.25 181	0.28 103	0.12 1	0.08 90	0.28 364	0.10 187	0.11 239	0.09 134	0.23 296

1test111	0.22 98	0.16 148	0.50 124	0.27 266	0.13 83	0.31 215	0.19 129	0.43 161	0.32 112	0.21 36	0.20 32	0.13 13	0.17 81	0.36 177	0.28 206	0.08 90	0.28 364	0.08 63	0.06 24	0.09 134	0.23 296

cc1	0.22 98	0.16 148	0.50 124	0.27 266	0.13 83	0.31 215	0.19 129	0.39 128	0.48 268	0.21 36	0.20 32	0.13 13	0.17 81	0.28 103	0.12 1	0.08 90	0.28 364	0.08 63	0.06 24	0.08 67	0.37 363

tt1	0.22 98	0.16 148	0.49 106	0.26 234	0.15 162	0.31 215	0.19 129	0.38 112	0.46 249	0.21 36	0.19 27	0.13 13	0.16 66	0.28 103	0.12 1	0.08 90	0.28 364	0.08 63	0.06 24	0.08 67	0.37 363

test croco	0.18 24	0.16 148	0.59 216	0.21 56	0.13 83	0.16 7	0.17 58	0.29 32	0.23 17	0.16 14	0.26 70	0.13 13	0.17 81	0.27 85	0.17 63	0.09 147	0.06 35	0.10 187	0.07 47	0.10 182	0.07 12

gwcnet-sp	0.25 177	0.16 148	0.70 259	0.23 132	0.14 111	0.34 248	0.22 201	0.46 192	0.41 199	0.37 245	0.35 149	0.27 137	0.27 199	0.36 177	0.26 193	0.09 147	0.08 143	0.09 123	0.09 169	0.10 182	0.10 103

scenet	0.25 177	0.16 148	0.70 259	0.23 132	0.14 111	0.34 248	0.22 201	0.46 192	0.41 199	0.37 245	0.35 149	0.27 137	0.27 199	0.36 177	0.26 193	0.09 147	0.08 143	0.09 123	0.09 169	0.10 182	0.10 103

CASS	0.22 98	0.16 148	0.40 35	0.26 234	0.12 50	0.29 186	0.19 129	0.40 137	0.32 112	0.34 204	0.35 149	0.25 116	0.25 181	0.26 76	0.21 137	0.13 280	0.08 143	0.11 234	0.09 169	0.11 225	0.12 167
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet	0.25 177	0.16 148	0.70 259	0.23 132	0.14 111	0.34 248	0.22 201	0.46 192	0.41 199	0.37 245	0.35 149	0.27 137	0.27 199	0.36 177	0.26 193	0.09 147	0.08 143	0.09 123	0.09 169	0.10 182	0.10 103

qqq	0.24 153	0.16 148	0.46 72	0.20 36	0.15 162	0.23 107	0.20 160	0.43 161	0.32 112	0.26 81	0.31 110	0.28 149	0.25 181	0.36 177	0.28 206	0.08 90	0.22 333	0.10 187	0.11 239	0.09 134	0.23 296

NINENet	0.27 212	0.16 148	0.49 106	0.23 132	0.16 191	0.44 307	0.17 58	0.63 336	0.49 281	0.33 189	0.38 176	0.31 180	0.22 143	0.43 199	0.22 152	0.11 235	0.10 197	0.12 264	0.08 108	0.12 250	0.11 132

test_4	0.19 40	0.16 148	0.39 31	0.24 170	0.13 83	0.19 25	0.21 179	0.27 15	0.24 27	0.24 65	0.47 269	0.22 77	0.13 34	0.27 85	0.18 82	0.06 1	0.06 35	0.09 123	0.09 169	0.07 31	0.06 4

PSMNet-ADL	0.26 196	0.16 148	0.39 31	0.27 266	0.14 111	0.32 228	0.22 201	0.45 186	0.37 167	0.28 96	0.34 143	0.41 253	0.28 218	0.61 266	0.32 236	0.11 235	0.10 197	0.09 123	0.11 239	0.10 182	0.13 187

OMP-Stereo	0.24 153	0.16 148	0.48 89	0.30 309	0.13 83	0.21 68	0.16 42	0.38 112	0.35 141	0.34 204	0.30 100	0.33 196	0.20 130	0.70 302	0.24 172	0.08 90	0.06 35	0.09 123	0.07 47	0.08 67	0.07 12

IIG-Stereo	0.24 153	0.16 148	0.47 77	0.29 303	0.12 50	0.23 107	0.14 13	0.40 137	0.33 126	0.35 219	0.37 170	0.33 196	0.22 143	0.70 302	0.26 193	0.08 90	0.06 35	0.09 123	0.07 47	0.08 67	0.07 12

CroCo-Stereo	0.15 5	0.16 148	0.34 14	0.25 202	0.12 50	0.11 1	0.18 97	0.35 86	0.24 27	0.13 1	0.13 5	0.18 51	0.12 17	0.15 1	0.13 7	0.08 90	0.06 35	0.07 15	0.05 9	0.07 31	0.06 4
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
iRaftStereo_RVC	0.17 21	0.16 148	0.35 18	0.21 56	0.11 26	0.20 51	0.17 58	0.34 77	0.25 45	0.20 32	0.25 63	0.19 57	0.12 17	0.21 27	0.16 50	0.07 14	0.12 233	0.10 187	0.09 169	0.09 134	0.14 210

pcwnet_v2	0.32 261	0.16 148	1.22 367	0.23 132	0.19 260	0.32 228	0.19 129	0.61 324	0.61 334	0.37 245	0.45 250	0.35 217	0.29 235	0.37 185	0.26 193	0.14 301	0.11 217	0.12 264	0.11 239	0.14 282	0.18 245

UNet	0.28 219	0.16 148	0.70 259	0.24 170	0.20 278	0.44 307	0.21 179	0.52 241	0.42 211	0.36 230	0.40 198	0.43 269	0.33 270	0.41 194	0.32 236	0.09 147	0.07 95	0.10 187	0.09 169	0.10 182	0.09 61

ac_64	0.28 219	0.16 148	0.62 232	0.25 202	0.17 216	0.36 269	0.22 201	0.48 211	0.35 141	0.36 230	0.37 170	0.51 309	0.30 242	0.62 274	0.34 248	0.11 235	0.09 172	0.10 187	0.10 213	0.09 134	0.09 61

DISCO	0.33 268	0.16 148	0.55 179	0.26 234	0.16 191	0.48 329	0.25 260	0.52 241	0.58 323	0.38 253	0.45 250	0.63 346	0.37 288	0.65 286	0.50 307	0.10 204	0.07 95	0.09 123	0.08 108	0.13 262	0.13 187

MDST_ROB	0.51 346	0.16 148	0.97 332	0.31 320	0.21 291	1.35 402	0.34 322	0.80 378	0.59 331	1.09 390	0.74 354	0.49 302	0.37 288	1.31 391	0.60 330	0.14 301	0.12 233	0.16 325	0.13 300	0.13 262	0.18 245

IGEVStereo-DCA	0.20 62	0.17 171	0.41 37	0.22 88	0.15 162	0.20 51	0.17 58	0.28 20	0.23 17	0.19 28	0.12 2	0.14 24	0.12 17	0.38 187	0.31 230	0.07 14	0.16 286	0.08 63	0.07 47	0.08 67	0.36 355

rrr	0.22 98	0.17 171	0.79 289	0.22 88	0.15 162	0.20 51	0.18 97	0.40 137	0.27 61	0.19 28	0.12 2	0.14 24	0.12 17	0.38 187	0.31 230	0.07 14	0.16 286	0.08 63	0.07 47	0.08 67	0.28 335

DualNet	0.33 268	0.17 171	0.84 302	0.21 56	0.13 83	0.29 186	0.21 179	0.38 112	0.46 249	0.31 155	0.44 237	0.34 203	0.24 170	0.28 103	1.30 381	0.08 90	0.28 364	0.12 264	0.11 239	0.08 67	0.37 363

ffm	0.27 212	0.17 171	0.84 302	0.21 56	0.13 83	0.29 186	0.21 179	0.38 112	0.46 249	0.31 155	0.44 237	0.34 203	0.24 170	0.28 103	0.12 1	0.08 90	0.28 364	0.12 264	0.11 239	0.08 67	0.37 363

ff1	0.36 284	0.17 171	0.84 302	0.21 56	0.13 83	0.29 186	0.21 179	0.38 112	0.46 249	0.31 155	0.44 237	0.34 203	0.24 170	0.91 357	1.30 381	0.08 90	0.28 364	0.12 264	0.11 239	0.08 67	0.37 363

mmx	0.37 291	0.17 171	0.84 302	0.21 56	0.13 83	0.29 186	0.21 179	0.57 288	0.48 268	0.31 155	0.44 237	0.34 203	0.24 170	0.91 357	1.30 381	0.10 204	0.20 323	0.12 264	0.11 239	0.11 225	0.23 296

1111x	0.39 301	0.17 171	0.80 292	0.23 132	0.15 162	0.33 234	0.27 275	0.62 332	0.48 268	0.32 180	0.43 228	0.40 246	0.29 235	0.86 347	1.60 397	0.09 147	0.23 341	0.09 123	0.12 276	0.10 182	0.23 296

xxx	0.37 291	0.17 171	0.84 302	0.21 56	0.13 83	0.29 186	0.21 179	0.57 288	0.48 268	0.31 155	0.44 237	0.34 203	0.24 170	0.91 357	1.30 381	0.10 204	0.20 323	0.12 264	0.11 239	0.11 225	0.23 296

StereoIM	0.15 5	0.17 171	0.39 31	0.19 14	0.15 162	0.16 7	0.13 3	0.26 12	0.22 14	0.13 1	0.15 15	0.14 24	0.11 10	0.17 8	0.17 63	0.08 90	0.07 95	0.08 63	0.06 24	0.07 31	0.06 4

MIM_Stereo	0.20 62	0.17 171	0.55 179	0.20 36	0.21 291	0.17 11	0.14 13	0.37 103	0.27 61	0.28 96	0.35 149	0.23 90	0.13 34	0.28 103	0.16 50	0.06 1	0.08 143	0.09 123	0.08 108	0.08 67	0.15 221

CSP-Net	0.28 219	0.17 171	0.41 37	0.22 88	0.14 111	0.44 307	0.24 247	0.52 241	0.42 211	0.42 287	0.44 237	0.42 263	0.27 199	0.66 292	0.30 221	0.12 263	0.09 172	0.08 63	0.08 108	0.10 182	0.10 103

GMOStereo	0.20 62	0.17 171	0.45 60	0.23 132	0.18 237	0.21 68	0.27 275	0.28 20	0.28 69	0.31 155	0.32 119	0.28 149	0.17 81	0.16 3	0.13 7	0.07 14	0.23 341	0.10 187	0.08 108	0.08 67	0.07 12

error version	0.20 62	0.17 171	0.45 60	0.23 132	0.18 237	0.21 68	0.27 275	0.28 20	0.28 69	0.31 155	0.32 119	0.28 149	0.17 81	0.16 3	0.13 7	0.07 14	0.23 341	0.10 187	0.08 108	0.08 67	0.07 12

test-v	0.20 62	0.17 171	0.45 60	0.23 132	0.18 237	0.21 68	0.27 275	0.28 20	0.28 69	0.31 155	0.32 119	0.28 149	0.17 81	0.16 3	0.13 7	0.07 14	0.23 341	0.10 187	0.08 108	0.08 67	0.07 12

test-2	0.20 62	0.17 171	0.45 60	0.23 132	0.18 237	0.21 68	0.27 275	0.28 20	0.28 69	0.31 155	0.32 119	0.28 149	0.17 81	0.16 3	0.13 7	0.07 14	0.23 341	0.10 187	0.08 108	0.08 67	0.07 12

test_xeample3	0.22 98	0.17 171	0.81 293	0.21 56	0.15 162	0.20 51	0.18 97	0.40 137	0.25 45	0.19 28	0.12 2	0.13 13	0.12 17	0.34 166	0.33 244	0.07 14	0.20 323	0.07 15	0.08 108	0.08 67	0.34 352

AdaStereo	0.25 177	0.17 171	0.47 77	0.25 202	0.13 83	0.33 234	0.17 58	0.57 288	0.43 222	0.34 204	0.38 176	0.35 217	0.21 138	0.32 143	0.24 172	0.14 301	0.06 35	0.13 287	0.09 169	0.11 225	0.09 61
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.
H2IRNET	0.19 40	0.18 188	0.50 124	0.22 88	0.12 50	0.20 51	0.16 42	0.28 20	0.31 103	0.17 19	0.32 119	0.25 116	0.20 130	0.24 49	0.19 103	0.08 90	0.06 35	0.09 123	0.10 213	0.10 182	0.08 39

CroCo-Stereo Lap2	0.16 13	0.18 188	0.39 31	0.26 234	0.18 237	0.11 1	0.19 129	0.30 41	0.22 14	0.13 1	0.16 16	0.15 30	0.11 10	0.17 8	0.15 40	0.07 14	0.07 95	0.08 63	0.06 24	0.08 67	0.07 12

delet	0.29 233	0.18 188	0.58 209	0.24 170	0.19 260	0.41 293	0.30 299	0.52 241	0.51 292	0.35 219	0.42 216	0.37 226	0.31 255	0.49 215	0.36 258	0.10 204	0.09 172	0.11 234	0.12 276	0.09 134	0.09 61

ACVNet	0.24 153	0.18 188	0.51 137	0.18 9	0.15 162	0.27 155	0.23 225	0.40 137	0.45 240	0.29 119	0.41 209	0.38 232	0.28 218	0.28 103	0.35 254	0.09 147	0.07 95	0.08 63	0.07 47	0.10 182	0.09 61

acv_ft	0.26 196	0.18 188	0.56 189	0.24 170	0.19 260	0.34 248	0.21 179	0.47 201	0.45 240	0.39 264	0.41 209	0.38 232	0.28 218	0.28 103	0.36 258	0.09 147	0.07 95	0.08 63	0.07 47	0.11 225	0.09 61

DSFCA	0.29 233	0.18 188	0.48 89	0.21 56	0.17 216	0.39 283	0.32 313	0.49 218	0.44 229	0.44 303	0.38 176	0.40 246	0.30 242	0.53 232	0.38 266	0.12 263	0.10 197	0.10 187	0.11 239	0.11 225	0.11 132

DMCA	0.24 153	0.18 188	0.51 137	0.23 132	0.14 111	0.27 155	0.20 160	0.45 186	0.40 194	0.32 180	0.33 135	0.33 196	0.25 181	0.27 85	0.30 221	0.11 235	0.08 143	0.10 187	0.08 108	0.11 225	0.12 167

NVstereo2D	0.32 261	0.18 188	0.63 237	0.24 170	0.23 315	0.43 302	0.28 289	0.60 317	0.58 323	0.28 96	0.39 190	0.42 263	0.30 242	0.71 305	0.30 221	0.13 280	0.09 172	0.13 287	0.10 213	0.20 336	0.18 245

HSM	0.29 233	0.18 188	0.48 89	0.21 56	0.15 162	0.33 234	0.20 160	0.55 269	0.39 186	0.36 230	0.39 190	0.67 360	0.32 266	0.88 350	0.24 172	0.09 147	0.07 95	0.08 63	0.07 47	0.09 134	0.10 103

ToySt	0.28 219	0.19 197	0.68 255	0.22 88	0.19 260	0.31 215	0.31 308	0.43 161	0.43 222	0.28 96	0.38 176	0.42 263	0.32 266	0.33 152	0.32 236	0.08 90	0.14 256	0.10 187	0.12 276	0.11 225	0.24 308

IPLG	0.23 127	0.19 197	0.65 244	0.21 56	0.12 50	0.28 169	0.17 58	0.45 186	0.32 112	0.33 189	0.32 119	0.16 35	0.17 81	0.50 219	0.23 167	0.07 14	0.06 35	0.08 63	0.07 47	0.07 31	0.08 39

MIPNet	0.22 98	0.19 197	0.64 241	0.22 88	0.12 50	0.28 169	0.20 160	0.48 211	0.39 186	0.31 155	0.24 58	0.19 57	0.24 170	0.28 103	0.20 120	0.07 14	0.05 3	0.08 63	0.07 47	0.07 31	0.08 39

Anonymous3	0.24 153	0.19 197	0.76 278	0.27 266	0.18 237	0.41 293	0.24 247	0.45 186	0.36 154	0.23 59	0.27 79	0.20 64	0.18 107	0.28 103	0.19 103	0.12 263	0.11 217	0.10 187	0.10 213	0.11 225	0.13 187

raftrobust	0.19 40	0.19 197	0.42 45	0.23 132	0.24 326	0.19 25	0.13 3	0.33 73	0.28 69	0.26 81	0.20 32	0.19 57	0.17 81	0.23 42	0.17 63	0.08 90	0.10 197	0.07 15	0.06 24	0.07 31	0.09 61

ADLNet	0.30 246	0.19 197	0.59 216	0.23 132	0.19 260	0.34 248	0.23 225	0.56 279	0.44 229	0.43 296	0.41 209	0.43 269	0.28 218	0.56 245	0.36 258	0.11 235	0.08 143	0.11 234	0.11 239	0.11 225	0.15 221

MMNet	0.28 219	0.19 197	0.54 173	0.24 170	0.17 216	0.47 323	0.22 201	0.47 201	0.53 304	0.40 273	0.43 228	0.36 222	0.34 271	0.40 191	0.35 254	0.08 90	0.08 143	0.09 123	0.09 169	0.10 182	0.09 61

HGLStereo	0.29 233	0.19 197	0.60 223	0.24 170	0.21 291	0.33 234	0.23 225	0.52 241	0.44 229	0.36 230	0.49 280	0.41 253	0.35 278	0.46 209	0.34 248	0.11 235	0.11 217	0.09 123	0.09 169	0.11 225	0.12 167

GANet-RSSM	0.26 196	0.19 197	0.54 173	0.21 56	0.14 111	0.27 155	0.22 201	0.47 201	0.34 134	0.30 140	0.40 198	0.41 253	0.30 242	0.59 255	0.25 184	0.11 235	0.08 143	0.09 123	0.09 169	0.10 182	0.10 103

FAT-Stereo	0.36 284	0.19 197	0.75 274	0.26 234	0.18 237	0.34 248	0.30 299	0.62 332	0.61 334	0.47 321	0.61 332	0.59 332	0.50 337	0.61 266	0.36 258	0.13 280	0.14 256	0.13 287	0.12 276	0.14 282	0.20 272

RASNet	0.30 246	0.19 197	0.59 216	0.23 132	0.19 260	0.33 234	0.20 160	0.50 226	0.41 199	0.31 155	0.44 237	0.47 293	0.38 293	0.79 332	0.40 272	0.09 147	0.07 95	0.07 15	0.09 169	0.08 67	0.10 103

StereoDRNet-Refined	0.28 219	0.19 197	0.47 77	0.25 202	0.14 111	0.36 269	0.21 179	0.49 218	0.43 222	0.46 315	0.52 291	0.42 263	0.30 242	0.46 209	0.38 266	0.10 204	0.07 95	0.11 234	0.11 239	0.10 182	0.11 132
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
MyStereo8	0.25 177	0.20 209	0.69 256	0.24 170	0.17 216	0.31 215	0.16 42	0.50 226	0.32 112	0.29 119	0.38 176	0.25 116	0.19 124	0.33 152	0.29 219	0.08 90	0.20 323	0.08 63	0.08 108	0.10 182	0.16 231

Sa-1000	0.24 153	0.20 209	0.53 163	0.23 132	0.14 111	0.30 197	0.23 225	0.50 226	0.41 199	0.30 140	0.50 282	0.26 133	0.19 124	0.33 152	0.16 50	0.08 90	0.10 197	0.10 187	0.11 239	0.08 67	0.08 39

AnonymousM	0.19 40	0.20 209	0.30 6	0.18 9	0.10 18	0.19 25	0.17 58	0.32 60	0.27 61	0.27 90	0.21 44	0.18 51	0.14 45	0.21 27	0.16 50	0.09 147	0.08 143	0.38 379	0.15 323	0.06 2	0.08 39

S-Stereo	0.39 301	0.20 209	1.04 339	0.28 290	0.22 306	0.39 283	0.31 308	0.58 300	0.69 353	0.40 273	0.59 319	0.48 296	0.41 308	0.75 318	0.42 279	0.12 263	0.15 277	0.13 287	0.13 300	0.16 298	0.25 317

stereogan	0.39 301	0.20 209	0.78 288	0.28 290	0.22 306	0.65 361	0.26 270	0.62 332	0.65 343	0.45 310	0.60 323	0.67 360	0.45 319	0.69 299	0.37 264	0.14 301	0.14 256	0.14 305	0.12 276	0.20 336	0.19 260

DRN-Test	0.35 282	0.20 209	0.75 274	0.28 290	0.19 260	0.46 317	0.29 293	0.68 358	0.54 308	0.49 327	0.47 269	0.44 275	0.35 278	0.63 277	0.44 289	0.13 280	0.09 172	0.13 287	0.12 276	0.13 262	0.13 187

DLCB_ROB	0.30 246	0.20 209	0.45 60	0.28 290	0.17 216	0.37 274	0.25 260	0.50 226	0.45 240	0.46 315	0.47 269	0.51 309	0.34 271	0.56 245	0.38 266	0.10 204	0.10 197	0.11 234	0.11 239	0.10 182	0.11 132

whm_eth	0.24 153	0.21 216	0.72 269	0.24 170	0.19 260	0.21 68	0.19 129	0.40 137	0.43 222	0.31 155	0.60 323	0.15 30	0.18 107	0.26 76	0.19 103	0.09 147	0.08 143	0.10 187	0.09 169	0.09 134	0.13 187

4D-IteraStereo	0.20 62	0.21 216	0.62 232	0.21 56	0.14 111	0.19 25	0.17 58	0.29 32	0.28 69	0.24 65	0.20 32	0.20 64	0.10 3	0.22 38	0.18 82	0.07 14	0.07 95	0.10 187	0.08 108	0.08 67	0.33 349

ssnet_v2	0.30 246	0.21 216	0.63 237	0.23 132	0.15 162	0.40 289	0.30 299	0.59 308	0.48 268	0.40 273	0.37 170	0.46 286	0.30 242	0.41 194	0.44 289	0.13 280	0.11 217	0.11 234	0.11 239	0.12 250	0.11 132

RAFT_CTSACE	0.23 127	0.21 216	0.57 196	0.26 234	0.15 162	0.22 91	0.23 225	0.34 77	0.30 96	0.34 204	0.51 285	0.31 180	0.17 81	0.33 152	0.15 40	0.06 1	0.09 172	0.09 123	0.08 108	0.08 67	0.07 12

TRStereo	0.22 98	0.21 216	0.62 232	0.40 365	0.19 260	0.22 91	0.16 42	0.58 300	0.30 96	0.21 36	0.21 44	0.22 77	0.13 34	0.27 85	0.14 26	0.09 147	0.09 172	0.09 123	0.11 239	0.06 2	0.19 260

raft+_RVC	0.21 85	0.21 216	0.46 72	0.22 88	0.35 365	0.21 68	0.16 42	0.39 128	0.35 141	0.22 52	0.28 83	0.20 64	0.15 54	0.25 59	0.20 120	0.08 90	0.16 286	0.08 63	0.07 47	0.07 31	0.12 167

XX-TBD	0.16 13	0.21 216	0.43 50	0.22 88	0.10 18	0.23 107	0.15 26	0.23 4	0.28 69	0.22 52	0.26 70	0.14 24	0.12 17	0.16 3	0.14 26	0.08 90	0.05 3	0.06 1	0.04 1	0.07 31	0.06 4

psm_up	0.30 246	0.21 216	0.58 209	0.26 234	0.18 237	0.32 228	0.27 275	0.57 288	0.45 240	0.38 253	0.41 209	0.45 280	0.40 303	0.59 255	0.32 236	0.11 235	0.12 233	0.13 287	0.12 276	0.11 225	0.11 132

hitnet-ft	0.31 256	0.21 216	0.56 189	0.19 14	0.14 111	0.40 289	0.23 225	0.46 192	0.42 211	0.37 245	0.46 262	0.53 318	0.35 278	0.76 324	0.35 254	0.14 301	0.10 197	0.14 305	0.10 213	0.15 289	0.14 210

PSMNet-RSSM	0.26 196	0.21 216	0.50 124	0.21 56	0.14 111	0.25 135	0.21 179	0.50 226	0.38 175	0.31 155	0.45 250	0.40 246	0.27 199	0.53 232	0.24 172	0.12 263	0.08 143	0.11 234	0.13 300	0.10 182	0.10 103

CFNet-ft	0.26 196	0.21 216	0.51 137	0.19 14	0.16 191	0.31 215	0.21 179	0.40 137	0.37 167	0.29 119	0.40 198	0.46 286	0.27 199	0.49 215	0.28 206	0.12 263	0.07 95	0.12 264	0.11 239	0.12 250	0.11 132

CFNet_RVC	0.26 196	0.21 216	0.51 137	0.19 14	0.16 191	0.31 215	0.21 179	0.40 137	0.37 167	0.29 119	0.40 198	0.46 286	0.27 199	0.49 215	0.28 206	0.12 263	0.07 95	0.12 264	0.11 239	0.12 250	0.11 132

UCFNet_RVC	0.25 177	0.21 216	0.49 106	0.19 14	0.15 162	0.34 248	0.18 97	0.47 201	0.36 154	0.30 140	0.35 149	0.40 246	0.26 193	0.35 173	0.24 172	0.13 280	0.08 143	0.13 287	0.14 314	0.13 262	0.13 187

CBMV_ROB	0.36 284	0.21 216	0.57 196	0.22 88	0.14 111	0.35 261	0.20 160	0.55 269	0.47 262	0.52 336	0.58 315	0.45 280	0.53 346	0.75 318	0.50 307	0.18 343	0.19 315	0.23 360	0.21 355	0.15 289	0.20 272

GMStereo_Zeroshot	0.25 177	0.22 230	0.51 137	0.27 266	0.14 111	0.28 169	0.15 26	0.40 137	0.36 154	0.37 245	0.43 228	0.40 246	0.17 81	0.35 173	0.21 137	0.12 263	0.07 95	0.13 287	0.07 47	0.17 310	0.10 103

TestStereo1	0.23 127	0.22 230	0.50 124	0.27 266	0.14 111	0.26 149	0.27 275	0.43 161	0.38 175	0.29 119	0.39 190	0.23 90	0.21 138	0.33 152	0.18 82	0.08 90	0.08 143	0.09 123	0.08 108	0.08 67	0.10 103

SA-5K	0.23 127	0.22 230	0.50 124	0.27 266	0.14 111	0.26 149	0.27 275	0.43 161	0.38 175	0.29 119	0.39 190	0.23 90	0.21 138	0.33 152	0.18 82	0.08 90	0.08 143	0.09 123	0.08 108	0.08 67	0.10 103

SA	0.24 153	0.22 230	0.55 179	0.23 132	0.14 111	0.25 135	0.23 225	0.48 211	0.42 211	0.28 96	0.44 237	0.23 90	0.23 152	0.34 166	0.17 63	0.07 14	0.09 172	0.11 234	0.11 239	0.08 67	0.09 61

AACVNet	0.28 219	0.22 230	0.55 179	0.23 132	0.14 111	0.30 197	0.19 129	0.43 161	0.33 126	0.39 264	0.42 216	0.44 275	0.29 235	0.73 309	0.28 206	0.11 235	0.09 172	0.11 234	0.09 169	0.13 262	0.12 167

LMCR-Stereo	0.28 219	0.22 230	0.56 189	0.29 303	0.14 111	0.37 274	0.23 225	0.57 288	0.36 154	0.40 273	0.40 198	0.29 161	0.30 242	0.41 194	0.38 266	0.11 235	0.07 95	0.09 123	0.07 47	0.13 262	0.10 103

rafts_anoy	0.21 85	0.22 230	0.49 106	0.25 202	0.24 326	0.19 25	0.17 58	0.34 77	0.32 112	0.24 65	0.25 63	0.20 64	0.16 66	0.25 59	0.21 137	0.08 90	0.19 315	0.11 234	0.12 276	0.09 134	0.09 61

RALCasStereoNet	0.22 98	0.22 230	0.48 89	0.23 132	0.23 315	0.22 91	0.18 97	0.32 60	0.27 61	0.22 52	0.30 100	0.22 77	0.15 54	0.29 120	0.20 120	0.08 90	0.22 333	0.07 15	0.06 24	0.10 182	0.25 317

111	0.22 98	0.22 230	0.57 196	0.19 14	0.09 6	0.24 125	0.17 58	0.44 179	0.46 249	0.24 65	0.30 100	0.29 161	0.22 143	0.25 59	0.19 103	0.08 90	0.05 3	0.07 15	0.06 24	0.07 31	0.15 221

cf-r	0.26 196	0.22 230	0.66 247	0.22 88	0.14 111	0.28 169	0.22 201	0.44 179	0.42 211	0.32 180	0.42 216	0.43 269	0.27 199	0.44 202	0.27 200	0.11 235	0.07 95	0.08 63	0.10 213	0.08 67	0.09 61

edge stereo	0.40 311	0.22 230	0.87 311	0.27 266	0.22 306	0.38 280	0.26 270	0.59 308	0.56 319	0.53 342	0.60 323	0.71 368	0.50 337	0.78 328	0.43 282	0.16 321	0.15 277	0.19 347	0.14 314	0.17 310	0.19 260

iResNet	0.25 177	0.22 230	0.62 232	0.26 234	0.11 26	0.31 215	0.23 225	0.46 192	0.45 240	0.34 204	0.43 228	0.27 137	0.23 152	0.36 177	0.37 264	0.08 90	0.05 3	0.07 15	0.06 24	0.08 67	0.10 103

SGM_RVC	0.57 359	0.22 230	0.60 223	0.26 234	0.16 191	0.97 387	0.46 358	0.76 375	0.90 376	1.03 387	0.92 373	1.16 385	0.93 385	1.21 384	0.72 345	0.17 333	0.16 286	0.16 325	0.16 332	0.16 298	0.24 308
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
StereoVision	0.23 127	0.23 243	0.55 179	0.27 266	0.17 216	0.23 107	0.22 201	0.40 137	0.32 112	0.21 36	0.51 285	0.22 77	0.16 66	0.29 120	0.19 103	0.11 235	0.12 233	0.13 287	0.13 300	0.10 182	0.08 39

CBFPSM	0.28 219	0.23 243	0.76 278	0.21 56	0.14 111	0.38 280	0.26 270	0.42 156	0.37 167	0.34 204	0.36 162	0.55 321	0.38 293	0.33 152	0.40 272	0.08 90	0.08 143	0.07 15	0.08 108	0.09 134	0.12 167

iinet-f	0.31 256	0.23 243	1.16 356	0.20 36	0.16 191	0.44 307	0.23 225	0.47 201	0.38 175	0.36 230	0.44 237	0.41 253	0.35 278	0.36 177	0.43 282	0.10 204	0.09 172	0.08 63	0.08 108	0.13 262	0.12 167

Anonymous_2	0.44 327	0.23 243	0.57 196	0.34 340	0.34 362	0.53 343	0.28 289	0.49 218	0.39 186	0.36 230	0.34 143	0.48 296	0.38 293	0.43 199	0.33 244	0.26 365	0.41 390	0.44 383	1.45 417	0.33 375	0.37 363

raft_robust	0.25 177	0.23 243	0.44 57	0.22 88	0.13 83	0.23 107	0.22 201	0.52 241	0.50 286	0.33 189	0.32 119	0.33 196	0.23 152	0.55 240	0.18 82	0.07 14	0.11 217	0.08 63	0.10 213	0.08 67	0.07 12

ADLNet2	0.31 256	0.23 243	0.77 284	0.23 132	0.18 237	0.36 269	0.24 247	0.55 269	0.54 308	0.33 189	0.38 176	0.45 280	0.31 255	0.70 302	0.36 258	0.10 204	0.08 143	0.09 123	0.09 169	0.12 250	0.11 132

RAFT-Stereo + iAFF	0.20 62	0.23 243	0.49 106	0.21 56	0.16 191	0.19 25	0.17 58	0.35 86	0.32 112	0.26 81	0.33 135	0.20 64	0.17 81	0.21 27	0.17 63	0.06 1	0.10 197	0.07 15	0.07 47	0.07 31	0.11 132

RYNet	0.38 296	0.23 243	0.65 244	0.26 234	0.28 345	0.62 356	0.33 318	0.61 324	0.62 338	0.42 287	0.39 190	0.58 331	0.40 303	0.89 352	0.57 326	0.11 235	0.09 172	0.12 264	0.11 239	0.19 329	0.22 289

HITNet	0.22 98	0.23 243	0.60 223	0.20 36	0.09 6	0.27 155	0.15 26	0.45 186	0.33 126	0.29 119	0.33 135	0.27 137	0.22 143	0.29 120	0.27 200	0.07 14	0.05 3	0.07 15	0.06 24	0.09 134	0.11 132
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
MLCV	0.25 177	0.23 243	0.59 216	0.22 88	0.09 6	0.30 197	0.18 97	0.40 137	0.38 175	0.38 253	0.44 237	0.31 180	0.22 143	0.44 202	0.32 236	0.07 14	0.05 3	0.07 15	0.06 24	0.07 31	0.08 39

DispNO	0.29 233	0.24 253	0.83 298	0.23 132	0.17 216	0.25 135	0.22 201	0.47 201	0.42 211	0.33 189	0.39 190	0.38 232	0.28 218	0.78 328	0.35 254	0.09 147	0.07 95	0.10 187	0.10 213	0.09 134	0.09 61

RAFT+CT+SA	0.23 127	0.24 253	0.48 89	0.25 202	0.18 237	0.23 107	0.29 293	0.42 156	0.38 175	0.24 65	0.39 190	0.20 64	0.17 81	0.34 166	0.17 63	0.07 14	0.07 95	0.09 123	0.12 276	0.09 134	0.13 187

iRaft-Stereo_5w	0.25 177	0.24 253	0.50 124	0.23 132	0.18 237	0.19 25	0.19 129	0.39 128	0.35 141	0.28 96	0.36 162	0.34 203	0.23 152	0.66 292	0.28 206	0.07 14	0.07 95	0.08 63	0.07 47	0.09 134	0.14 210

RAFT	0.24 153	0.24 253	0.46 72	0.27 266	0.15 162	0.26 149	0.26 270	0.37 103	0.31 103	0.34 204	0.34 143	0.41 253	0.22 143	0.30 129	0.18 82	0.08 90	0.15 277	0.11 234	0.10 213	0.11 225	0.13 187

GEStereo_RVC	0.29 233	0.24 253	0.60 223	0.27 266	0.16 191	0.33 234	0.25 260	0.58 300	0.56 319	0.35 219	0.38 176	0.34 203	0.25 181	0.51 224	0.29 219	0.12 263	0.08 143	0.09 123	0.08 108	0.11 225	0.13 187

TestStereo	0.22 98	0.24 253	0.48 89	0.25 202	0.11 26	0.22 91	0.22 201	0.32 60	0.31 103	0.24 65	0.34 143	0.23 90	0.19 124	0.62 274	0.19 103	0.08 90	0.07 95	0.10 187	0.07 47	0.11 225	0.07 12

sAnonymous2	0.21 85	0.24 253	0.79 289	0.24 170	0.17 216	0.22 91	0.20 160	0.36 91	0.29 82	0.17 19	0.19 27	0.17 43	0.16 66	0.18 12	0.15 40	0.10 204	0.07 95	0.09 123	0.08 108	0.23 351	0.18 245

CroCo_RVC	0.21 85	0.24 253	0.79 289	0.24 170	0.17 216	0.22 91	0.20 160	0.36 91	0.29 82	0.17 19	0.19 27	0.17 43	0.16 66	0.18 12	0.15 40	0.10 204	0.07 95	0.09 123	0.08 108	0.23 351	0.18 245

RALAANet	0.21 85	0.24 253	0.53 163	0.23 132	0.14 111	0.22 91	0.13 3	0.38 112	0.30 96	0.29 119	0.26 70	0.25 116	0.15 54	0.28 103	0.20 120	0.08 90	0.08 143	0.09 123	0.08 108	0.10 182	0.07 12

AFF-stereo	0.20 62	0.24 253	0.49 106	0.22 88	0.11 26	0.18 15	0.18 97	0.35 86	0.29 82	0.25 76	0.36 162	0.25 116	0.17 81	0.25 59	0.17 63	0.06 1	0.09 172	0.08 63	0.08 108	0.08 67	0.11 132

STTStereo	0.30 246	0.24 253	0.83 298	0.25 202	0.17 216	0.30 197	0.24 247	0.49 218	0.39 186	0.39 264	0.41 209	0.44 275	0.28 218	0.41 194	0.30 221	0.13 280	0.13 247	0.13 287	0.16 332	0.12 250	0.12 167

NLCA_NET_v2_RVC	0.29 233	0.24 253	0.81 293	0.26 234	0.18 237	0.30 197	0.22 201	0.52 241	0.41 199	0.38 253	0.42 216	0.42 263	0.28 218	0.46 209	0.31 230	0.11 235	0.08 143	0.10 187	0.11 239	0.10 182	0.12 167
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
NOSS_ROB	0.33 268	0.24 253	0.49 106	0.27 266	0.16 191	0.34 248	0.19 129	0.55 269	0.50 286	0.34 204	0.37 170	0.42 263	0.30 242	0.93 363	0.25 184	0.19 352	0.20 323	0.24 362	0.22 362	0.17 310	0.25 317

pmcnn	0.54 352	0.24 253	1.06 342	0.25 202	0.26 339	0.40 289	0.31 308	0.55 269	0.55 315	0.56 349	1.22 386	2.53 409	0.39 300	0.84 344	1.08 372	0.09 147	0.06 35	0.06 1	0.05 9	0.10 182	0.14 210

LL-Strereo2	0.21 85	0.25 267	0.53 163	0.32 325	0.20 278	0.25 135	0.14 13	0.32 60	0.25 45	0.25 76	0.20 32	0.24 105	0.12 17	0.28 103	0.18 82	0.07 14	0.07 95	0.12 264	0.09 169	0.09 134	0.16 231

Wz-Net-LNSev-Ref	0.33 268	0.25 267	0.82 296	0.22 88	0.17 216	0.46 317	0.28 289	0.53 251	0.53 304	0.43 296	0.57 312	0.44 275	0.31 255	0.50 219	0.48 300	0.10 204	0.06 35	0.08 63	0.06 24	0.11 225	0.12 167

test_5	0.25 177	0.25 267	0.57 196	0.27 266	0.18 237	0.25 135	0.29 293	0.42 156	0.39 186	0.29 119	0.40 198	0.27 137	0.23 152	0.35 173	0.19 103	0.07 14	0.07 95	0.09 123	0.09 169	0.10 182	0.14 210

SACVNet	0.32 261	0.25 267	0.59 216	0.26 234	0.19 260	0.35 261	0.25 260	0.54 258	0.41 199	0.43 296	0.45 250	0.46 286	0.34 271	0.71 305	0.30 221	0.14 301	0.10 197	0.12 264	0.12 276	0.16 298	0.20 272

GwcNet-RSSM	0.28 219	0.25 267	0.61 229	0.22 88	0.14 111	0.28 169	0.24 247	0.46 192	0.44 229	0.33 189	0.46 262	0.41 253	0.28 218	0.55 240	0.31 230	0.11 235	0.07 95	0.09 123	0.10 213	0.10 182	0.09 61

BEATNet_4x	0.25 177	0.25 267	0.66 247	0.23 132	0.10 18	0.29 186	0.14 13	0.49 218	0.34 134	0.31 155	0.35 149	0.32 190	0.26 193	0.34 166	0.33 244	0.08 90	0.06 35	0.08 63	0.07 47	0.11 225	0.13 187

DANet	0.37 291	0.25 267	0.67 250	0.37 350	0.22 306	0.42 298	0.25 260	0.50 226	0.44 229	0.52 336	0.50 282	0.59 332	0.42 312	0.78 328	0.53 315	0.13 280	0.12 233	0.14 305	0.12 276	0.17 310	0.21 281
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CVANet_RVC	0.34 276	0.25 267	0.77 284	0.27 266	0.17 216	0.34 248	0.28 289	0.55 269	0.50 286	0.43 296	0.46 262	0.44 275	0.31 255	0.90 355	0.27 200	0.15 313	0.10 197	0.14 305	0.14 314	0.15 289	0.15 221

DeepPruner_ROB	0.28 219	0.25 267	0.64 241	0.22 88	0.16 191	0.30 197	0.21 179	0.54 258	0.33 126	0.36 230	0.38 176	0.38 232	0.26 193	0.45 208	0.28 206	0.15 313	0.11 217	0.11 234	0.11 239	0.14 282	0.14 210

CBMV	0.36 284	0.25 267	0.61 229	0.24 170	0.14 111	0.42 298	0.33 318	0.56 279	0.52 303	0.54 345	0.52 291	0.51 309	0.58 353	0.63 277	0.43 282	0.15 313	0.16 286	0.18 341	0.16 332	0.13 262	0.19 260
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
fast-acv-ft	0.33 268	0.26 277	0.88 317	0.25 202	0.18 237	0.49 332	0.27 275	0.44 179	0.50 286	0.40 273	0.55 306	0.49 302	0.36 283	0.39 190	0.41 276	0.11 235	0.11 217	0.11 234	0.12 276	0.13 262	0.11 132

APVNet	0.38 296	0.26 277	0.87 311	0.26 234	0.22 306	0.52 340	0.35 324	0.64 341	0.46 249	0.40 273	0.52 291	0.48 296	0.39 300	0.84 344	0.48 300	0.13 280	0.14 256	0.15 319	0.16 332	0.16 298	0.16 231

RP	0.38 296	0.26 277	0.67 250	0.31 320	0.24 326	0.37 274	0.29 293	0.53 251	0.61 334	0.42 287	0.65 338	0.62 342	0.51 339	0.63 277	0.43 282	0.17 333	0.15 277	0.17 334	0.15 323	0.17 310	0.19 260

G-Net	0.47 339	0.26 277	1.02 338	0.34 340	0.28 345	0.89 381	0.35 324	0.47 201	0.46 249	0.68 363	1.20 384	0.64 351	0.59 355	0.61 266	0.60 330	0.16 321	0.14 256	0.17 334	0.13 300	0.22 346	0.21 281

DPSNet	0.51 346	0.26 277	1.16 356	0.28 290	0.21 291	0.76 369	0.56 376	0.89 389	0.82 369	0.49 327	0.51 285	0.64 351	0.81 377	0.89 352	0.85 356	0.17 333	0.16 286	0.13 287	0.13 300	0.26 360	0.27 329

XPNet_ROB	0.35 282	0.26 277	0.58 209	0.28 290	0.19 260	0.37 274	0.31 308	0.57 288	0.51 292	0.52 336	0.54 301	0.57 326	0.38 293	0.65 286	0.48 300	0.17 333	0.12 233	0.13 287	0.12 276	0.16 298	0.17 243

AASNet	0.29 233	0.27 283	0.67 250	0.26 234	0.18 237	0.34 248	0.21 179	0.64 341	0.49 281	0.36 230	0.41 209	0.32 190	0.26 193	0.33 152	0.39 270	0.12 263	0.09 172	0.10 187	0.08 108	0.14 282	0.12 167

ACRE	0.23 127	0.27 283	0.83 298	0.24 170	0.15 162	0.24 125	0.20 160	0.38 112	0.32 112	0.32 180	0.33 135	0.23 90	0.15 54	0.26 76	0.22 152	0.09 147	0.07 95	0.08 63	0.07 47	0.08 67	0.09 61

HCRNet	0.25 177	0.27 283	0.42 45	0.34 340	0.17 216	0.27 155	0.18 97	0.45 186	0.37 167	0.31 155	0.35 149	0.32 190	0.23 152	0.44 202	0.21 137	0.13 280	0.08 143	0.13 287	0.11 239	0.11 225	0.09 61

DMCA-RVC	0.30 246	0.27 283	0.93 327	0.28 290	0.17 216	0.30 197	0.21 179	0.43 161	0.36 154	0.40 273	0.38 176	0.39 243	0.36 283	0.44 202	0.34 248	0.13 280	0.10 197	0.16 325	0.12 276	0.13 262	0.11 132

TDLM	0.32 261	0.27 283	0.52 153	0.30 309	0.15 162	0.33 234	0.32 313	0.54 258	0.50 286	0.44 303	0.43 228	0.39 243	0.30 242	0.92 362	0.30 221	0.14 301	0.09 172	0.13 287	0.12 276	0.13 262	0.14 210

iResNet_ROB	0.27 212	0.27 283	0.48 89	0.21 56	0.12 50	0.32 228	0.17 58	0.57 288	0.55 315	0.39 264	0.44 237	0.37 226	0.28 218	0.43 199	0.28 206	0.08 90	0.06 35	0.06 1	0.05 9	0.09 134	0.11 132

WCMA_ROB	0.55 353	0.27 283	0.76 278	0.26 234	0.22 306	0.62 356	0.36 329	0.57 288	0.58 323	0.97 383	1.40 392	1.28 389	0.94 386	0.80 335	0.80 352	0.20 354	0.17 304	0.16 325	0.16 332	0.19 329	0.29 339

CIPLG	0.23 127	0.28 290	0.75 274	0.24 170	0.16 191	0.25 135	0.20 160	0.38 112	0.33 126	0.32 180	0.34 143	0.23 90	0.15 54	0.27 85	0.22 152	0.09 147	0.07 95	0.08 63	0.07 47	0.08 67	0.09 61

GANet	0.40 311	0.28 290	0.67 250	0.31 320	0.18 237	0.43 302	0.39 342	0.60 317	0.46 249	0.48 326	0.78 358	0.55 321	0.45 319	0.96 367	0.55 322	0.13 280	0.14 256	0.13 287	0.12 276	0.15 289	0.16 231

StereoDRNet	0.34 276	0.28 290	0.70 259	0.28 290	0.21 291	0.43 302	0.30 299	0.63 336	0.51 292	0.47 321	0.40 198	0.48 296	0.31 255	0.58 249	0.44 289	0.12 263	0.10 197	0.12 264	0.11 239	0.13 262	0.13 187

SDNR	0.47 339	0.29 293	0.92 323	0.24 170	0.37 370	1.27 398	0.17 58	0.54 258	0.58 323	0.44 303	0.85 366	0.55 321	0.28 218	1.19 383	0.52 311	0.23 359	0.24 350	0.17 334	0.13 300	0.19 329	0.26 326

IPLGR_C	0.23 127	0.29 293	0.81 293	0.24 170	0.16 191	0.24 125	0.20 160	0.38 112	0.33 126	0.32 180	0.33 135	0.23 90	0.15 54	0.26 76	0.22 152	0.09 147	0.07 95	0.08 63	0.07 47	0.08 67	0.09 61

psmorigin	0.52 349	0.29 293	3.10 411	0.24 170	0.19 260	0.39 283	0.24 247	0.52 241	0.45 240	0.66 361	0.68 344	0.70 367	0.52 341	0.86 347	0.49 306	0.15 313	0.17 304	0.13 287	0.14 314	0.16 298	0.23 296

GwcNet	0.37 291	0.29 293	1.12 350	0.25 202	0.24 326	0.48 329	0.27 275	0.58 300	0.60 332	0.39 264	0.54 301	0.51 309	0.34 271	0.60 260	0.46 295	0.13 280	0.12 233	0.12 264	0.11 239	0.13 262	0.15 221

Nwc_Net	0.39 301	0.29 293	0.84 302	0.32 325	0.24 326	0.45 315	0.30 299	0.67 353	0.51 292	0.39 264	0.70 348	0.59 332	0.48 332	0.61 266	0.45 294	0.16 321	0.12 233	0.19 347	0.21 355	0.14 282	0.15 221

CFNet	0.29 233	0.29 293	0.57 196	0.23 132	0.14 111	0.34 248	0.15 26	0.53 251	0.46 249	0.31 155	0.40 198	0.38 232	0.27 199	0.76 324	0.28 206	0.10 204	0.07 95	0.11 234	0.11 239	0.11 225	0.09 61

ARAFT	0.26 196	0.30 299	0.87 311	0.22 88	0.12 50	0.30 197	0.24 247	0.46 192	0.34 134	0.33 189	0.28 83	0.29 161	0.20 130	0.49 215	0.19 103	0.08 90	0.06 35	0.12 264	0.11 239	0.09 134	0.09 61

GMStereo	0.21 85	0.30 299	0.57 196	0.21 56	0.12 50	0.24 125	0.18 97	0.30 41	0.41 199	0.26 81	0.24 58	0.17 43	0.16 66	0.25 59	0.19 103	0.10 204	0.07 95	0.08 63	0.08 108	0.11 225	0.09 61
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
ADCL	0.50 344	0.30 299	1.15 354	0.28 290	0.19 260	0.77 372	0.64 381	0.57 288	0.73 362	0.57 352	0.73 353	0.55 321	0.60 356	0.66 292	1.53 394	0.11 235	0.10 197	0.13 287	0.13 300	0.15 289	0.16 231

AF-Net	0.40 311	0.31 302	0.74 271	0.33 336	0.24 326	0.43 302	0.30 299	0.64 341	0.67 347	0.44 303	0.69 347	0.65 353	0.52 341	0.59 255	0.48 300	0.16 321	0.12 233	0.19 347	0.14 314	0.16 298	0.14 210

NCC-stereo	0.42 320	0.31 302	0.87 311	0.32 325	0.29 354	0.47 323	0.37 331	0.68 358	0.53 304	0.42 287	0.58 315	0.57 326	0.52 341	0.75 318	0.54 319	0.18 343	0.14 256	0.18 341	0.25 368	0.17 310	0.18 245

Abc-Net	0.42 320	0.31 302	0.87 311	0.32 325	0.29 354	0.47 323	0.37 331	0.68 358	0.53 304	0.42 287	0.58 315	0.57 326	0.52 341	0.75 318	0.54 319	0.18 343	0.14 256	0.18 341	0.25 368	0.17 310	0.18 245
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
AANet_RVC	0.33 268	0.31 302	0.69 256	0.23 132	0.14 111	0.30 197	0.23 225	0.49 218	0.55 315	0.39 264	0.60 323	0.43 269	0.30 242	0.88 350	0.54 319	0.11 235	0.08 143	0.07 15	0.07 47	0.10 182	0.12 167

LALA_ROB	0.38 296	0.31 302	0.65 244	0.30 309	0.21 291	0.46 317	0.39 342	0.63 336	0.54 308	0.53 342	0.52 291	0.69 364	0.36 283	0.52 230	0.48 300	0.18 343	0.11 217	0.16 325	0.14 314	0.17 310	0.16 231

PSMNet_ROB	0.36 284	0.31 302	0.71 265	0.31 320	0.21 291	0.44 307	0.44 354	0.61 324	0.49 281	0.39 264	0.45 250	0.49 302	0.32 266	0.66 292	0.53 315	0.14 301	0.10 197	0.15 319	0.14 314	0.13 262	0.13 187

MeshStereo	0.60 364	0.31 302	0.71 265	0.22 88	0.17 216	0.66 362	0.36 329	0.81 380	0.63 340	1.48 408	1.32 389	1.65 396	0.83 378	1.18 382	0.74 346	0.17 333	0.17 304	0.17 334	0.14 314	0.17 310	0.19 260
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
dd	0.23 127	0.32 309	0.55 179	0.23 132	0.12 50	0.27 155	0.21 179	0.32 60	0.45 240	0.30 140	0.29 89	0.25 116	0.17 81	0.31 138	0.26 193	0.13 280	0.07 95	0.10 187	0.08 108	0.12 250	0.09 61

DGSMNet	0.63 370	0.32 309	1.01 337	0.54 382	0.73 395	0.62 356	1.36 412	0.62 332	0.58 323	0.38 253	0.62 334	0.52 314	0.34 271	0.65 286	0.47 298	0.54 388	0.61 405	0.67 394	0.61 402	0.65 389	0.69 400

FADNet-RVC-Resample	0.31 256	0.32 309	1.16 356	0.27 266	0.17 216	0.33 234	0.21 179	0.49 218	0.40 194	0.36 230	0.38 176	0.34 203	0.27 199	0.54 237	0.27 200	0.10 204	0.10 197	0.14 305	0.13 300	0.13 262	0.18 245

ETE_ROB	0.36 284	0.32 309	0.64 241	0.30 309	0.18 237	0.40 289	0.38 339	0.59 308	0.49 281	0.50 330	0.52 291	0.62 342	0.37 288	0.58 249	0.43 282	0.13 280	0.10 197	0.14 305	0.12 276	0.17 310	0.18 245

LL-Strereo	0.32 261	0.33 313	0.77 284	0.26 234	0.24 326	0.22 91	0.23 225	0.58 300	0.44 229	0.35 219	0.32 119	0.41 253	0.40 303	0.93 363	0.25 184	0.08 90	0.13 247	0.11 234	0.09 169	0.09 134	0.22 289

RAFT + AFF	0.30 246	0.33 313	0.76 278	0.25 202	0.17 216	0.30 197	0.33 318	0.55 269	0.42 211	0.28 96	0.30 100	0.31 180	0.31 255	0.64 282	0.32 236	0.09 147	0.11 217	0.11 234	0.10 213	0.12 250	0.16 231

aanetorigin	0.40 311	0.33 313	1.14 353	0.25 202	0.19 260	0.30 197	0.37 331	0.34 77	0.47 262	0.95 381	0.82 363	0.52 314	0.56 350	0.50 219	0.52 311	0.11 235	0.09 172	0.10 187	0.10 213	0.16 298	0.19 260

ADCRef	0.41 316	0.33 313	1.05 340	0.26 234	0.21 291	0.49 332	0.27 275	0.54 258	0.51 292	0.51 333	0.59 319	0.35 217	0.47 328	0.54 237	1.35 388	0.09 147	0.08 143	0.12 264	0.12 276	0.12 250	0.13 187

FC-DCNN	0.73 377	0.33 313	0.84 302	0.33 336	0.28 345	0.82 378	0.40 346	0.82 381	0.83 370	1.43 401	1.60 400	1.97 401	1.38 400	1.10 378	0.93 359	0.24 361	0.22 333	0.27 365	0.26 372	0.26 360	0.32 347

NCCL2	0.37 291	0.33 313	0.59 216	0.37 350	0.23 315	0.42 298	0.41 349	0.56 279	0.44 229	0.47 321	0.47 269	0.61 339	0.39 300	0.58 249	0.41 276	0.16 321	0.13 247	0.21 353	0.22 362	0.16 298	0.18 245

DN-CSS_ROB	0.24 153	0.33 313	0.69 256	0.25 202	0.14 111	0.26 149	0.13 3	0.42 156	0.35 141	0.30 140	0.42 216	0.22 77	0.20 130	0.34 166	0.22 152	0.07 14	0.06 35	0.11 234	0.11 239	0.11 225	0.09 61

ccnet	0.43 325	0.34 320	0.62 232	0.28 290	0.33 361	0.60 354	0.34 322	0.68 358	0.47 262	0.54 345	0.66 340	0.56 325	0.46 326	0.73 309	0.66 340	0.26 365	0.19 315	0.24 362	0.22 362	0.27 364	0.25 317

SHD	0.45 330	0.34 320	0.89 319	0.37 350	0.28 345	0.46 317	0.23 225	0.72 369	0.96 383	0.65 359	0.61 332	0.61 339	0.48 332	0.64 282	0.69 343	0.16 321	0.16 286	0.16 325	0.16 332	0.21 342	0.25 317

FBW_ROB	0.46 336	0.34 320	0.71 265	0.32 325	0.20 278	0.51 335	0.32 313	0.73 370	0.63 340	0.60 354	0.57 312	0.65 353	0.44 317	1.42 396	0.62 334	0.14 301	0.17 304	0.22 358	0.16 332	0.17 310	0.23 296

MSMD_ROB	0.63 370	0.34 320	0.70 259	0.30 309	0.25 336	0.88 380	0.35 324	0.58 300	0.67 347	1.13 391	1.52 396	1.75 399	1.05 391	0.90 355	0.60 330	0.24 361	0.22 333	0.27 365	0.27 374	0.25 356	0.27 329

HBP-ISP	0.34 276	0.35 324	0.76 278	0.23 132	0.17 216	0.33 234	0.22 201	0.56 279	0.47 262	0.42 287	0.49 280	0.33 196	0.41 308	0.73 309	0.27 200	0.18 343	0.19 315	0.24 362	0.20 353	0.16 298	0.16 231

Wz-Net-LNSev	0.36 284	0.35 324	1.06 342	0.26 234	0.21 291	0.47 323	0.33 318	0.56 279	0.58 323	0.45 310	0.54 301	0.50 306	0.37 288	0.40 191	0.42 279	0.12 263	0.11 217	0.10 187	0.09 169	0.14 282	0.15 221

Wz-Net-MNSev	0.39 301	0.35 324	0.99 336	0.26 234	0.21 291	0.59 353	0.39 342	0.58 300	0.61 334	0.49 327	0.56 310	0.53 318	0.37 288	0.61 266	0.47 298	0.11 235	0.09 172	0.11 234	0.11 239	0.15 289	0.15 221

FADNet_RVC	0.31 256	0.35 324	0.98 334	0.24 170	0.16 191	0.30 197	0.17 58	0.52 241	0.39 186	0.30 140	0.38 176	0.30 171	0.29 235	0.54 237	0.33 244	0.14 301	0.14 256	0.14 305	0.16 332	0.21 342	0.24 308

RGC	0.41 316	0.35 324	0.76 278	0.35 345	0.28 345	0.41 293	0.29 293	0.60 317	0.55 315	0.47 321	0.64 336	0.63 346	0.47 328	0.74 313	0.46 295	0.16 321	0.15 277	0.21 353	0.21 355	0.19 329	0.21 281

PA-Net	0.40 311	0.35 324	1.05 340	0.32 325	0.28 345	0.39 283	0.43 352	0.53 251	0.56 319	0.35 219	0.43 228	0.41 253	0.36 283	0.83 343	0.61 333	0.12 263	0.23 341	0.16 325	0.23 366	0.13 262	0.20 272
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
ADCP+	0.48 342	0.36 330	1.47 381	0.26 234	0.22 306	0.57 349	0.40 346	0.56 279	0.54 308	0.46 315	0.52 291	0.46 286	0.53 346	0.59 255	1.93 403	0.10 204	0.08 143	0.11 234	0.11 239	0.14 282	0.15 221

ADCPNet	0.51 346	0.36 330	1.82 395	0.27 266	0.23 315	0.71 365	0.39 342	0.56 279	0.54 308	0.52 336	0.60 323	0.66 357	0.57 352	0.64 282	1.23 377	0.15 313	0.18 311	0.14 305	0.23 366	0.19 329	0.22 289

PS-NSSS	0.33 268	0.36 330	0.61 229	0.24 170	0.18 237	0.33 234	0.24 247	0.59 308	0.42 211	0.38 253	0.52 291	0.36 222	0.31 255	0.80 335	0.32 236	0.18 343	0.14 256	0.21 353	0.15 323	0.17 310	0.14 210

UDGNet	0.24 153	0.37 333	0.53 163	0.25 202	0.14 111	0.24 125	0.18 97	0.32 60	0.44 229	0.29 119	0.28 83	0.24 105	0.20 130	0.30 129	0.21 137	0.16 321	0.07 95	0.21 353	0.11 239	0.16 298	0.11 132

SuperB	0.50 344	0.37 333	2.16 401	0.23 132	0.15 162	0.41 293	0.32 313	0.50 226	0.83 370	0.44 303	0.51 285	0.33 196	0.45 319	0.69 299	1.07 370	0.10 204	0.08 143	0.09 123	0.08 108	0.95 406	0.18 245

RTSC	0.43 325	0.37 333	0.95 331	0.30 309	0.20 278	0.50 334	0.23 225	0.65 347	0.86 373	0.56 349	0.54 301	0.51 309	0.36 283	0.71 305	0.92 358	0.13 280	0.14 256	0.11 234	0.13 300	0.18 325	0.19 260

DeepPrunerF	0.46 336	0.37 333	1.50 383	0.34 340	0.30 356	0.36 269	0.37 331	0.64 341	1.15 395	0.41 283	0.45 250	0.40 246	0.41 308	0.82 339	0.53 315	0.18 343	0.14 256	0.23 360	0.21 355	0.17 310	0.18 245

iResNetv2_ROB	0.29 233	0.37 333	0.92 323	0.24 170	0.13 83	0.30 197	0.19 129	0.55 269	0.51 292	0.39 264	0.46 262	0.39 243	0.27 199	0.36 177	0.30 221	0.09 147	0.06 35	0.07 15	0.05 9	0.13 262	0.11 132

PDISCO_ROB	0.45 330	0.37 333	0.89 319	0.44 373	0.37 370	0.70 364	0.35 324	0.75 373	0.78 365	0.45 310	0.53 298	0.65 353	0.40 303	0.68 298	0.52 311	0.22 358	0.12 233	0.21 353	0.19 349	0.26 360	0.22 289

dad	0.30 246	0.38 339	0.60 223	0.22 88	0.14 111	0.32 228	0.21 179	0.35 86	0.51 292	0.45 310	0.45 250	0.46 286	0.23 152	0.41 194	0.27 200	0.21 355	0.11 217	0.20 351	0.11 239	0.15 289	0.11 132

FCDSN-DC	0.67 373	0.38 339	0.83 298	0.37 350	0.30 356	0.66 362	0.37 331	0.69 364	0.70 355	1.15 393	1.53 397	1.70 398	1.38 400	1.00 370	0.83 354	0.24 361	0.22 333	0.27 365	0.26 372	0.27 364	0.32 347
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
NaN_ROB	0.44 327	0.38 339	0.94 330	0.30 309	0.20 278	0.52 340	0.49 366	0.61 324	0.60 332	0.56 349	0.47 269	0.49 302	0.42 312	1.24 385	0.76 348	0.12 263	0.18 311	0.12 264	0.13 300	0.12 250	0.18 245

PWC_ROB	0.41 316	0.38 339	0.92 323	0.26 234	0.20 278	0.39 283	0.19 129	0.61 324	0.69 353	0.58 353	0.84 365	0.52 314	0.44 317	0.74 313	0.62 334	0.13 280	0.09 172	0.14 305	0.10 213	0.17 310	0.18 245

Syn2CoEx	0.39 301	0.39 343	1.08 347	0.35 345	0.21 291	0.41 293	0.29 293	0.63 336	0.51 292	0.43 296	0.56 310	0.45 280	0.45 319	0.69 299	0.39 270	0.17 333	0.14 256	0.16 325	0.12 276	0.13 262	0.16 231

EDNetEfficient	0.64 372	0.39 343	2.52 403	0.26 234	0.26 339	0.39 283	0.49 366	0.42 156	1.06 387	1.38 398	0.86 367	0.61 339	0.97 387	0.66 292	1.62 398	0.11 235	0.10 197	0.10 187	0.12 276	0.20 336	0.19 260

LE_ROB	1.82 410	0.39 343	3.15 412	0.50 380	0.55 386	0.79 374	1.00 400	0.89 389	6.48 420	7.40 422	2.07 408	2.07 402	5.08 418	1.33 393	3.96 417	0.11 235	0.09 172	0.12 264	0.11 239	0.11 225	0.13 187

ELAS_RVC	0.80 384	0.40 346	1.10 349	0.40 365	0.35 365	0.93 382	1.10 407	0.87 387	1.12 393	1.40 399	1.39 390	1.27 388	1.55 407	1.13 379	1.13 373	0.29 372	0.27 360	0.30 370	0.28 375	0.31 371	0.36 355
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.80 384	0.40 346	0.91 322	0.39 360	0.35 365	1.52 406	0.81 394	0.97 391	0.98 384	1.47 407	1.58 399	1.19 386	1.33 399	1.01 371	1.21 376	0.29 372	0.27 360	0.30 370	0.29 377	0.32 374	0.36 355
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PVD	0.62 367	0.41 348	0.93 327	0.44 373	0.39 374	0.63 359	0.51 370	0.86 386	1.27 396	0.93 380	1.09 379	0.81 372	0.85 379	0.89 352	0.89 357	0.21 355	0.23 341	0.22 358	0.19 349	0.28 367	0.41 372

PASM	0.49 343	0.41 348	1.15 354	0.37 350	0.35 365	0.42 298	0.42 350	0.54 258	0.65 343	0.54 345	0.54 301	0.63 346	0.48 332	0.94 366	0.51 310	0.27 369	0.30 376	0.30 370	0.33 379	0.29 369	0.29 339

SANet	0.58 361	0.41 348	1.38 375	0.27 266	0.16 191	0.72 366	0.48 362	0.71 366	1.34 397	0.69 364	0.97 375	0.94 378	0.78 373	0.97 369	0.93 359	0.14 301	0.12 233	0.12 264	0.12 276	0.18 325	0.20 272

PWCDC_ROB	0.41 316	0.41 348	0.77 284	0.34 340	0.21 291	0.43 302	0.20 160	0.60 317	0.90 376	0.44 303	1.24 387	0.36 222	0.38 293	0.56 245	0.48 300	0.18 343	0.11 217	0.11 234	0.10 213	0.20 336	0.16 231

FADNet-RVC	0.34 276	0.43 352	0.97 332	0.25 202	0.20 278	0.33 234	0.20 160	0.51 236	0.42 211	0.34 204	0.40 198	0.41 253	0.29 235	0.65 286	0.36 258	0.14 301	0.14 256	0.14 305	0.15 323	0.19 329	0.20 272

FADNet	0.34 276	0.43 352	0.88 317	0.24 170	0.22 306	0.37 274	0.19 129	0.56 279	0.49 281	0.32 180	0.36 162	0.43 269	0.32 266	0.65 286	0.30 221	0.17 333	0.16 286	0.14 305	0.16 332	0.25 356	0.21 281

MaskLacGwcNet_RVC	0.38 296	0.43 352	0.72 269	0.35 345	0.19 260	0.51 335	0.25 260	0.56 279	0.39 186	0.42 287	0.47 269	0.47 293	0.27 199	0.74 313	0.32 236	0.38 383	0.19 315	0.27 365	0.17 343	0.29 369	0.27 329

Anonymous Stereo	0.42 320	0.43 352	1.38 375	0.32 325	0.26 339	0.35 261	0.48 362	0.55 269	0.58 323	0.43 296	0.48 278	0.40 246	0.29 235	0.93 363	0.56 323	0.16 321	0.16 286	0.15 319	0.16 332	0.16 298	0.20 272

SGM-Forest	0.42 320	0.44 356	0.92 323	0.24 170	0.16 191	0.45 315	0.40 346	0.58 300	0.50 286	0.54 345	0.63 335	0.52 314	0.51 339	0.91 357	0.66 340	0.17 333	0.17 304	0.17 334	0.15 323	0.15 289	0.21 281
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
XQC	0.47 339	0.45 357	1.07 344	0.40 365	0.28 345	0.58 351	0.38 339	0.67 353	0.76 364	0.53 342	0.47 269	0.59 332	0.47 328	0.74 313	0.80 352	0.18 343	0.14 256	0.18 341	0.16 332	0.26 360	0.24 308

ADCMid	0.53 350	0.45 357	1.46 380	0.27 266	0.22 306	0.51 335	0.38 339	0.61 324	0.58 323	0.75 368	0.67 342	0.62 342	0.66 369	0.66 292	1.75 399	0.13 280	0.12 233	0.17 334	0.17 343	0.20 336	0.21 281

SAMSARA	0.62 367	0.47 359	0.93 327	0.70 391	0.50 381	1.15 393	1.29 411	0.79 377	0.70 355	0.77 372	0.55 306	0.92 377	0.58 353	0.87 349	0.77 349	0.19 352	0.27 360	0.18 341	0.19 349	0.27 364	0.28 335

CSAN	0.55 353	0.47 359	1.19 364	0.37 350	0.23 315	0.57 349	0.61 379	0.65 347	0.72 359	0.65 359	0.78 358	0.66 357	0.65 368	1.41 395	0.77 349	0.21 355	0.17 304	0.20 351	0.21 355	0.18 325	0.21 281

FINET	0.58 361	0.48 361	1.35 374	0.38 358	0.37 370	0.96 386	1.13 408	0.84 385	1.05 386	0.50 330	0.70 348	0.45 280	0.61 360	0.63 277	0.62 334	0.26 365	0.28 364	0.14 305	0.13 300	0.20 336	0.44 377

LSM	1.68 408	0.48 361	2.91 408	2.28 420	17.60 429	0.52 340	0.55 375	0.65 347	0.78 365	0.84 375	1.11 380	0.63 346	0.55 348	0.79 332	0.53 315	0.16 321	0.25 351	0.18 341	0.21 355	0.25 356	2.37 421

WZ-Net	0.56 357	0.49 363	2.14 400	0.30 309	0.24 326	0.58 351	0.48 362	0.65 347	0.80 367	0.51 333	0.72 350	0.68 362	0.60 356	1.06 376	1.01 365	0.13 280	0.10 197	0.11 234	0.12 276	0.19 329	0.23 296

AnyNet_C32	0.55 353	0.51 364	1.34 373	0.29 303	0.28 345	0.61 355	0.62 380	0.57 288	0.62 338	0.63 357	0.68 344	0.54 320	0.55 348	0.82 339	1.81 400	0.15 313	0.15 277	0.15 319	0.18 347	0.21 342	0.25 317

Consistency-Raft	0.56 357	0.52 365	1.12 350	0.45 375	0.49 380	0.48 329	0.45 355	0.73 370	0.74 363	0.45 310	0.82 363	0.46 286	0.60 356	0.51 224	0.63 337	0.39 385	0.40 388	0.44 383	0.51 394	0.53 384	0.38 371

GANetREF_RVC	0.45 330	0.52 365	0.87 311	0.39 360	0.20 278	0.51 335	0.50 368	0.68 358	0.67 347	0.47 321	0.46 262	0.50 306	0.43 315	0.91 357	0.40 272	0.28 371	0.21 328	0.32 374	0.19 349	0.28 367	0.23 296
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
Wz-Net-SNSev	0.45 330	0.53 367	1.42 379	0.31 320	0.21 291	0.44 307	0.45 355	0.64 341	0.68 351	0.46 315	0.66 340	0.62 342	0.40 303	0.78 328	0.65 338	0.12 263	0.11 217	0.12 264	0.13 300	0.17 310	0.19 260

UDG	0.42 320	0.54 368	0.67 250	0.41 369	0.35 365	0.47 323	0.27 275	0.57 288	0.48 268	0.40 273	0.46 262	0.59 332	0.45 319	0.47 212	0.46 295	0.26 365	0.19 315	0.49 385	0.22 362	0.37 377	0.30 341

anonymity	0.57 359	0.55 369	0.74 271	0.48 378	0.63 389	0.56 347	0.43 352	0.71 366	0.51 292	0.64 358	0.55 306	0.57 326	0.61 360	0.65 286	0.57 326	0.55 389	0.55 400	0.50 386	0.54 395	0.51 383	0.61 391

CC-Net-ROB	0.46 336	0.55 369	0.86 309	0.38 358	0.23 315	0.51 335	0.30 299	0.69 364	0.51 292	0.46 315	0.51 285	0.48 296	0.38 293	0.96 367	0.40 272	0.36 380	0.23 341	0.56 389	0.25 368	0.34 376	0.22 289

RTS	0.81 386	0.56 371	4.76 414	0.37 350	0.30 356	1.11 390	0.52 371	0.67 353	1.07 388	0.76 370	0.91 371	0.60 337	0.61 360	1.64 399	1.24 378	0.15 313	0.13 247	0.15 319	0.15 323	0.22 346	0.24 308

RTSA	0.81 386	0.56 371	4.76 414	0.37 350	0.30 356	1.11 390	0.52 371	0.67 353	1.07 388	0.76 370	0.91 371	0.60 337	0.61 360	1.64 399	1.24 378	0.15 313	0.13 247	0.15 319	0.15 323	0.22 346	0.24 308

ADCS	0.62 367	0.56 371	1.54 386	0.30 309	0.25 336	0.56 347	0.46 358	0.71 366	0.86 373	0.77 372	0.72 350	0.68 362	0.62 364	0.82 339	2.33 409	0.17 333	0.16 286	0.16 325	0.17 343	0.23 351	0.27 329

SGM-ForestM	1.59 404	0.56 371	1.52 385	0.41 369	0.34 362	2.77 415	1.67 415	1.69 408	1.73 403	2.48 413	2.27 412	6.02 421	2.90 415	3.08 414	2.83 413	0.25 364	0.30 376	0.19 347	0.20 353	0.18 325	0.45 380

SQANet	0.44 327	0.57 375	0.89 319	0.49 379	0.39 374	0.47 323	0.23 225	0.53 251	0.44 229	0.41 283	0.48 278	0.47 293	0.34 271	0.58 249	0.43 282	0.38 383	0.15 277	0.40 381	0.21 355	0.50 382	0.34 352

EDNetEfficientorigin	7.48 420	0.57 375	139.59 442	0.25 202	0.17 216	0.44 307	0.30 299	0.48 211	1.04 385	1.29 395	1.02 377	0.82 373	0.87 382	0.76 324	1.02 366	0.10 204	0.09 172	0.12 264	0.11 239	0.22 346	0.25 317

GASNet	0.39 301	0.58 377	1.27 369	0.35 345	0.23 315	0.35 261	0.23 225	0.63 336	0.56 319	0.41 283	0.38 176	0.45 280	0.30 242	0.81 338	0.42 279	0.16 321	0.11 217	0.14 305	0.14 314	0.23 351	0.12 167

MFN_U_SF_RVC	0.58 361	0.58 377	1.31 372	0.39 360	0.23 315	0.72 366	0.30 299	0.83 383	0.68 351	0.74 367	0.74 354	0.86 374	0.60 356	0.84 344	0.83 354	0.29 372	0.27 360	0.32 374	0.37 385	0.31 371	0.33 349

MANE	1.63 406	0.58 377	1.16 356	0.59 384	0.60 388	2.71 414	1.53 413	2.63 417	3.62 412	2.33 412	3.26 414	3.66 415	2.98 416	2.26 412	2.26 408	0.37 381	0.40 388	0.31 373	0.49 390	0.31 371	0.63 394

DDUNet	0.45 330	0.60 380	0.71 265	0.45 375	0.39 374	0.46 317	0.32 313	0.53 251	0.44 229	0.46 315	0.53 298	0.57 326	0.38 293	0.51 224	0.43 282	0.34 378	0.21 328	0.56 389	0.25 368	0.41 379	0.36 355

MFN_U_SF_DS_RVC	0.53 350	0.60 380	0.98 334	0.40 365	0.25 336	0.87 379	0.57 377	0.60 317	0.64 342	0.60 354	0.67 342	0.63 346	0.42 312	1.13 379	0.50 307	0.23 359	0.28 364	0.27 365	0.35 381	0.25 356	0.33 349

NVStereoNet_ROB	0.74 378	0.64 382	1.20 366	0.55 383	0.43 378	0.54 346	0.48 362	0.75 373	0.87 375	0.88 377	1.72 402	1.06 382	1.03 390	1.29 389	0.98 364	0.35 379	0.42 391	0.41 382	0.48 389	0.38 378	0.43 375
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
AnyNet_C01	0.68 375	0.69 383	2.64 405	0.33 336	0.27 344	0.93 382	0.64 381	0.66 351	0.65 343	0.70 365	0.97 375	0.75 370	0.63 366	1.01 371	1.52 393	0.17 333	0.16 286	0.17 334	0.17 343	0.24 355	0.28 335

Wz-Net-TNSev	0.55 353	0.72 384	1.90 396	0.26 234	0.21 291	0.64 360	0.45 355	0.66 351	0.71 357	0.52 336	0.55 306	0.71 368	0.63 366	1.04 374	0.94 361	0.16 321	0.15 277	0.13 287	0.15 323	0.21 342	0.24 308

SPS-STEREO	0.74 378	0.72 384	1.18 363	0.52 381	0.57 387	0.76 369	0.50 368	0.80 378	0.66 346	0.97 383	0.88 370	0.94 378	0.74 371	1.08 377	1.04 368	0.58 392	0.51 394	0.50 386	0.50 393	0.56 385	0.72 402
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
otaku	0.60 364	0.73 386	1.13 352	0.64 386	0.45 379	0.73 368	0.37 331	0.67 353	0.67 347	0.52 336	0.75 356	0.66 357	0.46 326	0.74 313	0.59 329	0.55 389	0.34 385	0.56 389	0.36 383	0.65 389	0.49 385

MSC_U_SF_DS_RVC	0.70 376	0.73 386	1.26 368	0.47 377	0.28 345	1.42 404	0.60 378	0.82 381	0.94 382	0.85 376	0.86 367	0.88 376	0.70 370	1.32 392	0.75 347	0.37 381	0.30 376	0.34 377	0.36 383	0.44 380	0.42 373

Ntro	0.61 366	0.75 388	1.16 356	0.67 388	0.50 381	0.76 369	0.37 331	0.68 358	0.71 357	0.50 330	0.59 319	0.65 353	0.52 341	0.79 332	0.58 328	0.58 392	0.32 381	0.57 392	0.34 380	0.69 394	0.50 386

coex-ft	3.48 416	0.81 389	48.53 440	0.24 170	0.19 260	0.53 343	0.47 361	0.49 218	2.36 408	7.18 421	1.20 384	0.96 381	2.53 413	0.75 318	2.14 407	0.13 280	0.15 277	0.14 305	0.12 276	0.22 346	0.47 381

MFMNet_re	0.74 378	0.84 390	1.16 356	0.64 386	0.70 394	0.79 374	0.71 386	0.77 376	0.85 372	0.79 374	0.86 367	0.69 364	0.80 375	0.73 309	0.65 338	0.66 396	0.59 404	0.61 393	0.58 400	0.68 392	0.71 401

SGM+DAISY	1.12 396	0.86 391	1.64 389	0.68 389	0.80 402	1.68 408	1.68 416	1.08 393	1.10 390	1.53 409	1.76 404	1.47 393	1.53 406	1.24 385	1.42 392	0.66 396	0.65 410	0.52 388	0.54 395	0.57 386	0.91 409

JetBlue	1.20 398	0.89 392	2.53 404	0.59 384	0.76 396	3.16 417	2.09 417	1.16 395	0.93 379	0.95 381	1.12 381	1.65 396	1.27 397	2.15 410	1.87 402	0.43 387	0.37 387	0.38 379	0.39 387	0.62 387	0.63 394

ACVNet-4b	0.76 381	0.90 393	1.67 390	0.73 392	0.51 384	0.80 377	0.31 308	0.74 372	0.81 368	0.51 333	0.72 350	0.94 378	0.43 315	1.01 371	1.32 386	1.18 414	0.22 333	0.77 398	0.45 388	0.70 395	0.50 386

ACVNet_1	0.77 383	0.92 394	1.79 394	0.73 392	0.53 385	0.78 373	0.42 350	0.88 388	0.90 376	0.75 368	0.76 357	1.32 390	0.80 375	1.04 374	0.70 344	0.57 391	0.32 381	0.72 396	0.35 381	0.70 395	0.50 386

DispFullNet	0.67 373	0.94 395	1.63 388	0.77 395	1.19 412	0.53 343	0.25 260	0.61 324	0.72 359	0.70 365	0.60 323	0.69 364	0.90 383	0.80 335	0.52 311	0.27 369	0.13 247	0.74 397	0.31 378	0.68 392	0.44 377

IMH-64-1	0.94 388	0.95 396	1.07 344	0.98 401	0.76 396	0.93 382	0.72 387	1.30 397	1.11 391	0.91 378	1.45 393	1.14 383	1.00 388	1.25 387	0.97 362	0.77 398	0.51 394	0.97 403	0.55 398	0.90 400	0.66 397

IMH-64	0.94 388	0.95 396	1.07 344	0.98 401	0.76 396	0.93 382	0.72 387	1.30 397	1.11 391	0.91 378	1.45 393	1.14 383	1.00 388	1.25 387	0.97 362	0.77 398	0.51 394	0.97 403	0.55 398	0.90 400	0.66 397

ACVNet_2	0.94 388	0.98 398	1.71 392	0.83 397	0.63 389	1.02 388	0.64 381	1.16 395	1.43 400	1.02 385	1.39 390	1.47 393	0.86 381	1.16 381	0.79 351	0.63 395	0.43 393	0.78 399	0.49 390	0.80 397	0.57 389

WAO-7	1.05 391	1.00 399	1.19 364	0.83 397	0.67 393	1.22 396	0.84 396	1.43 401	1.56 401	1.13 391	1.75 403	1.46 392	1.25 396	1.56 398	1.28 380	0.61 394	0.62 408	0.70 395	0.68 404	0.66 391	0.62 392

RainbowNet	0.76 381	1.00 399	1.29 370	0.82 396	0.63 389	0.79 374	0.52 371	0.83 383	0.93 379	0.61 356	0.79 361	0.79 371	0.62 364	0.82 339	0.67 342	0.80 402	0.55 400	0.79 400	0.49 390	0.81 398	0.62 392

WAO-6	1.11 395	1.01 401	1.17 362	0.96 400	0.79 399	1.30 400	0.78 391	1.36 399	1.99 406	1.04 388	1.54 398	1.59 395	1.27 397	1.37 394	1.30 381	0.78 400	0.55 400	1.03 407	0.75 408	0.87 399	0.72 402

IMH	1.09 394	1.04 402	1.29 370	1.03 403	0.79 399	1.11 390	0.69 384	1.40 400	1.42 399	1.02 385	1.71 401	1.42 391	1.19 395	1.78 405	1.03 367	1.14 412	0.56 403	1.00 405	0.58 400	0.93 403	0.68 399

TorneroNet-64	1.47 400	1.15 403	1.51 384	1.11 408	0.86 406	2.27 413	0.76 389	1.84 410	3.76 413	1.29 395	2.22 411	2.68 411	1.46 402	1.81 406	1.55 395	0.79 401	0.51 394	1.10 408	0.67 403	1.31 411	0.81 408

LVE	1.18 397	1.16 404	1.67 390	1.04 404	0.81 403	1.32 401	0.82 395	1.49 403	1.94 404	1.08 389	1.90 405	1.89 400	1.07 392	1.51 397	1.04 368	0.96 408	0.61 405	0.94 402	0.69 405	0.92 402	0.79 407

Dean	1.22 399	1.17 405	1.97 397	1.04 404	0.79 399	1.21 395	0.76 389	1.51 404	1.96 405	1.30 397	1.98 407	2.14 403	1.18 394	1.30 390	1.15 374	0.83 403	0.61 405	1.01 406	0.69 405	0.97 407	0.77 406

TorneroNet	2.26 412	1.20 406	1.55 387	1.15 410	0.91 407	5.84 418	0.84 396	2.12 414	8.45 422	2.59 414	5.32 418	3.84 416	2.15 410	1.84 408	1.98 405	0.88 404	0.54 399	1.16 412	0.74 407	1.31 411	0.91 409

WAO-8	1.50 402	1.22 407	1.39 377	1.10 406	0.85 404	2.15 410	0.78 391	1.84 410	3.76 413	1.46 403	2.18 409	2.15 404	1.50 404	3.20 416	1.35 388	0.92 406	0.66 411	1.10 408	0.79 409	0.94 404	0.74 404

Venus	1.50 402	1.22 407	1.39 377	1.10 406	0.85 404	2.15 410	0.78 391	1.84 410	3.76 413	1.46 403	2.18 409	2.15 404	1.50 404	3.20 416	1.35 388	0.92 406	0.66 411	1.10 408	0.79 409	0.94 404	0.74 404

MADNet+	1.05 391	1.26 409	4.77 416	0.73 392	0.50 381	1.25 397	0.97 399	1.05 392	0.93 379	0.67 362	0.78 358	0.87 375	0.85 379	2.14 409	1.83 401	0.40 386	0.42 391	0.32 374	0.28 375	0.45 381	0.43 375

PWCK	1.05 391	1.29 410	2.12 399	0.92 399	0.42 377	1.27 398	1.01 401	1.14 394	1.14 394	1.16 394	1.14 382	1.25 387	0.90 383	1.77 404	1.15 374	0.89 405	0.51 394	0.87 401	0.54 395	1.02 408	0.57 389

UNDER WATER-64	1.61 405	1.30 411	2.93 409	1.33 411	0.96 408	2.20 412	1.25 410	1.47 402	3.15 410	1.46 403	1.31 388	2.61 410	2.22 411	1.69 401	1.93 403	1.13 411	0.67 413	1.29 413	0.94 412	1.26 409	1.09 413

UNDER WATER	1.64 407	1.34 412	2.72 407	1.40 412	1.04 409	1.70 409	1.14 409	1.57 407	3.58 411	1.46 403	1.46 395	2.82 412	2.43 412	1.74 402	2.04 406	1.08 410	0.63 409	1.31 414	0.94 412	1.29 410	1.10 414

notaker	1.49 401	1.44 413	1.77 393	1.42 413	1.08 410	1.19 394	0.87 398	1.51 404	1.40 398	1.53 409	3.41 415	2.40 407	1.94 409	1.83 407	1.57 396	1.14 412	0.69 414	1.38 415	0.88 411	1.39 415	1.03 412

ktn	1.80 409	1.46 414	1.49 382	1.44 414	1.14 411	1.50 405	1.07 404	1.53 406	3.90 416	2.77 415	4.62 416	3.42 414	1.49 403	1.74 402	1.40 391	1.45 416	0.77 415	1.46 416	0.99 414	1.41 416	1.00 411

KSHMR	1.92 411	1.47 415	1.97 397	1.48 415	1.22 413	1.39 403	1.06 403	1.81 409	5.83 419	1.43 401	5.56 419	2.95 413	1.17 393	2.24 411	1.33 387	1.29 415	1.13 416	1.47 417	1.11 416	1.37 414	1.21 415

MADNet++	2.34 413	1.81 416	2.24 402	2.15 419	1.97 418	2.79 416	2.19 418	2.42 416	2.26 407	2.79 416	2.70 413	2.43 408	2.60 414	3.18 415	3.32 414	2.19 418	1.97 419	1.93 418	1.62 418	2.02 418	2.10 419

SPstereo	14.29 427	1.85 417	2.95 410	1.89 417	1.68 417	23.50 434	43.36 434	35.81 441	29.54 441	20.90 435	20.49 432	26.26 441	21.86 434	25.13 441	19.49 433	1.60 417	1.44 417	2.99 421	2.21 420	1.34 413	1.43 418

HanzoNet	3.08 415	1.87 418	2.70 406	1.81 416	1.34 414	1.60 407	1.05 402	2.06 413	2.62 409	5.63 419	5.12 417	5.96 420	7.09 420	4.39 420	3.43 415	3.29 420	2.06 421	1.98 419	2.94 422	2.47 419	2.15 420

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

BEATNet-Init1	4.91 418	3.27 420	14.39 429	0.69 390	0.65 392	10.19 425	3.83 420	5.04 420	5.11 418	8.73 423	8.52 421	13.95 430	7.66 421	7.79 423	5.79 420	0.32 377	0.34 385	0.34 377	0.38 386	0.64 388	0.64 396

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

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

DPSMNet_ROB	8.44 422	5.25 423	10.87 428	5.59 423	10.27 424	8.34 421	23.51 430	6.12 423	13.47 429	4.96 418	10.94 427	5.65 419	10.55 422	6.25 422	12.77 426	4.01 422	7.62 425	3.75 423	7.27 427	4.16 423	7.54 425

Anonymous_1	16.44 432	9.26 424	9.67 421	10.63 425	14.54 427	18.62 431	26.98 431	12.68 429	13.53 430	10.78 429	10.37 425	10.15 424	10.66 425	10.99 429	12.64 424	15.61 437	7.73 426	16.87 434	43.01 438	56.14 441	7.86 428

xxxxx1	15.30 428	9.78 425	10.23 424	20.34 431	19.47 430	17.10 427	23.00 426	10.36 426	11.04 424	9.25 424	9.66 422	10.74 425	10.66 425	10.60 426	13.72 429	8.14 428	9.35 430	31.88 439	44.61 439	12.63 427	13.46 429

tt_ll	15.30 428	9.78 425	10.23 424	20.34 431	19.47 430	17.10 427	23.00 426	10.36 426	11.04 424	9.25 424	9.66 422	10.74 425	10.66 425	10.60 426	13.72 429	8.14 428	9.35 430	31.88 439	44.61 439	12.63 427	13.46 429

ff	15.30 428	9.78 425	10.23 424	20.34 431	19.47 430	17.10 427	23.00 426	10.36 426	11.04 424	9.25 424	9.66 422	10.74 425	10.66 425	10.60 426	13.72 429	8.14 428	9.35 430	31.88 439	44.61 439	12.63 427	13.46 429

DPSM_ROB	11.46 425	9.79 428	10.18 422	11.11 426	11.31 425	19.08 432	27.38 432	13.42 430	14.23 431	10.34 427	11.13 428	10.97 428	11.33 429	11.89 430	13.49 427	6.74 426	8.19 427	6.00 425	7.05 424	7.74 424	7.76 426

DPSM	11.46 425	9.79 428	10.18 422	11.11 426	11.31 425	19.08 432	27.38 432	13.42 430	14.23 431	10.34 427	11.13 428	10.97 428	11.33 429	11.89 430	13.49 427	6.74 426	8.19 427	6.00 425	7.05 424	7.74 424	7.76 426

DLNR_Zeroshot_test	10.53 423	12.28 430	20.32 431	105.84 442	23.88 439	0.14 4	0.13 3	3.20 418	0.20 7	0.16 14	0.23 53	0.16 35	0.10 3	0.32 143	0.16 50	2.54 419	0.32 381	0.07 15	0.07 47	40.17 440	0.28 335

PML	15.86 431	13.12 431	7.07 418	5.22 421	7.66 421	32.93 435	64.30 441	5.37 421	10.12 423	25.87 440	67.29 441	20.25 432	13.20 431	10.09 425	6.81 423	5.94 425	2.00 420	6.03 427	2.18 419	9.13 426	2.62 422

LRCNet_RVC	10.94 424	14.45 432	9.66 420	15.38 428	8.02 422	1.08 389	0.35 324	8.72 424	0.72 359	12.63 430	15.84 430	9.73 423	6.52 419	8.58 424	6.38 422	20.33 438	5.39 423	23.79 436	21.95 435	15.35 430	13.96 432

CasAABBNet	23.04 435	19.69 433	20.32 431	22.42 434	22.73 434	38.35 436	55.23 437	26.99 438	28.74 436	20.67 433	22.28 435	22.11 437	22.86 438	23.84 437	27.17 437	13.52 431	16.47 434	12.08 428	14.21 429	15.57 431	15.60 433

MyStereo03	23.12 437	19.74 434	20.70 434	22.51 436	22.82 436	38.36 437	55.25 438	26.92 435	28.81 437	20.90 435	22.38 436	22.06 434	22.80 435	23.83 434	27.20 439	13.55 433	16.70 436	12.09 429	14.22 431	15.58 432	16.03 435

MyStereo02	23.12 437	19.74 434	20.70 434	22.51 436	22.82 436	38.36 437	55.25 438	26.92 435	28.81 437	20.90 435	22.38 436	22.06 434	22.80 435	23.83 434	27.20 439	13.55 433	16.70 436	12.09 429	14.22 431	15.58 432	16.03 435

MyStereo	23.12 437	19.74 434	20.70 434	22.51 436	22.82 436	38.36 437	55.25 438	26.92 435	28.81 437	20.90 435	22.38 436	22.06 434	22.80 435	23.83 434	27.20 439	13.55 433	16.70 436	12.09 429	14.22 431	15.58 432	16.03 435

Selective-RAFT-Error	23.11 436	19.77 437	20.60 433	22.49 435	22.80 435	38.46 441	55.19 436	27.13 440	28.90 440	20.73 434	22.38 436	22.11 437	22.91 440	23.94 438	27.18 438	13.54 432	16.57 435	12.09 429	14.21 429	15.61 435	15.65 434

LSM0	24.21 440	19.88 438	22.33 437	24.42 439	40.13 441	38.41 440	54.99 435	27.05 439	28.61 435	20.59 432	22.00 434	22.29 439	22.86 438	24.12 439	27.16 436	13.59 436	16.33 433	12.13 433	14.08 428	15.72 436	17.53 438

HaxPig	17.72 433	20.23 439	19.76 430	16.55 429	16.52 428	9.46 423	9.42 421	14.48 432	13.31 427	18.59 431	18.67 431	17.39 431	16.68 432	17.07 432	16.43 432	21.99 439	20.86 439	22.28 435	21.55 434	21.30 437	21.88 439

MEDIAN_ROB	21.20 434	24.56 440	23.42 438	19.57 430	19.62 433	13.29 426	11.21 423	18.04 433	17.02 433	22.07 439	21.92 433	20.84 433	20.24 433	21.02 433	19.68 434	25.59 440	24.08 440	26.20 437	25.19 436	25.31 438	25.19 440

AVERAGE_ROB	25.43 441	29.01 441	27.22 439	24.60 440	24.16 440	17.78 430	12.87 424	22.39 434	21.40 434	26.72 441	26.08 440	25.18 440	24.52 441	25.07 440	23.57 435	29.94 441	28.36 441	30.60 438	29.57 437	29.83 439	29.66 441

test_example2	100.95 442	107.33 442	67.16 441	98.17 441	106.88 442	89.44 442	101.34 442	37.23 442	97.88 442	129.56 442	131.26 442	65.41 442	67.34 442	91.22 442	79.29 442	143.32 442	199.32 442	81.12 442	102.17 442	121.89 442	101.70 442

Low-res two-view benchmark