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	0.37 63	0.13 1	0.27 7	1.34 392	0.31 231	0.46 134	0.38 174	0.50 12	0.48 57	0.35 16	0.52 42	0.24 1	0.19 3	0.30 1	0.28 29	1.03 393	0.08 1	0.12 2	0.08 1	0.12 2	0.28 284

CES	0.29 10	0.15 2	0.25 1	0.31 4	0.71 373	0.36 80	0.27 43	0.51 13	0.47 55	0.34 14	0.48 29	0.27 2	0.23 7	0.40 14	0.24 2	0.13 9	0.11 40	0.12 2	0.08 1	0.13 14	0.32 303

s12784h	0.37 63	0.15 2	0.26 4	0.34 9	0.15 1	0.80 268	0.29 58	0.83 162	0.87 194	0.58 72	0.58 57	0.43 54	0.41 114	0.59 82	0.35 92	0.12 4	0.10 8	0.14 13	0.09 4	0.14 36	0.10 1

IGEV+	0.27 2	0.16 4	0.34 13	0.36 27	0.22 30	0.24 7	0.35 141	0.56 25	0.39 21	0.36 18	0.32 9	0.36 32	0.25 13	0.41 17	0.29 38	0.16 99	0.10 8	0.14 13	0.11 15	0.14 36	0.13 31

LoS	0.30 14	0.16 4	0.32 12	0.30 3	0.19 8	0.32 62	0.29 58	0.54 19	0.73 129	0.35 16	0.52 42	0.42 48	0.29 43	0.48 43	0.29 38	0.15 67	0.11 40	0.13 8	0.09 4	0.12 2	0.12 10

CREStereo++_RVC	0.32 28	0.16 4	0.25 1	0.32 6	0.24 78	0.27 27	0.22 11	0.48 9	0.89 208	0.47 49	0.80 126	0.29 4	0.25 13	0.37 5	0.34 85	0.14 18	0.09 2	0.13 8	0.52 379	0.14 36	0.10 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.31 25	0.16 4	0.34 13	0.31 4	0.17 2	0.55 168	0.23 20	0.46 7	0.56 69	0.60 75	0.69 82	0.37 34	0.26 19	0.36 4	0.28 29	0.16 99	0.16 216	0.13 8	0.10 10	0.14 36	0.15 80

CREStereo	0.28 7	0.16 4	0.25 1	0.28 1	0.17 2	0.38 94	0.25 31	0.52 14	0.76 140	0.43 40	0.51 38	0.32 14	0.28 29	0.39 8	0.27 23	0.16 99	0.11 40	0.12 2	0.09 4	0.12 2	0.12 10
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
Any-RAFT	0.36 45	0.17 9	0.31 10	0.35 12	0.21 25	0.51 147	0.21 5	0.93 193	0.75 137	0.56 67	0.73 88	0.66 164	0.29 43	0.48 43	0.25 3	0.15 67	0.10 8	0.13 8	0.10 10	0.13 14	0.13 31

LoS_RVC	0.28 7	0.17 9	0.29 9	0.33 8	0.32 249	0.43 124	0.34 119	0.42 5	0.34 5	0.33 12	0.51 38	0.29 4	0.38 92	0.37 5	0.28 29	0.11 1	0.10 8	0.11 1	0.08 1	0.11 1	0.26 267

EGLCR-Stereo	0.27 2	0.17 9	0.36 26	0.35 12	0.21 25	0.37 88	0.20 1	0.58 29	0.37 14	0.29 4	0.28 4	0.42 48	0.18 1	0.47 36	0.27 23	0.14 18	0.10 8	0.16 59	0.14 71	0.13 14	0.12 10

test-3	0.35 39	0.17 9	0.48 118	0.40 90	0.22 30	0.42 120	0.22 11	0.66 59	0.80 157	0.72 137	0.45 22	0.63 141	0.29 43	0.45 26	0.32 66	0.13 9	0.09 2	0.17 87	0.13 50	0.13 14	0.11 3

test_1	0.35 39	0.17 9	0.48 118	0.40 90	0.22 30	0.42 120	0.22 11	0.66 59	0.80 157	0.70 127	0.45 22	0.63 141	0.29 43	0.45 26	0.32 66	0.13 9	0.09 2	0.17 87	0.13 50	0.13 14	0.11 3

PMTNet	0.33 32	0.17 9	0.26 4	0.29 2	0.18 5	0.44 130	0.22 11	0.57 28	0.66 98	0.46 47	0.54 47	0.38 37	0.34 73	0.50 51	0.25 3	0.75 382	0.10 8	0.12 2	0.09 4	0.13 14	0.12 10

MIF-Stereo	0.27 2	0.18 15	0.40 47	0.40 90	0.28 183	0.30 41	0.28 51	0.40 1	0.33 4	0.30 6	0.46 24	0.27 2	0.25 13	0.48 43	0.35 92	0.17 128	0.13 143	0.14 13	0.12 27	0.14 36	0.13 31

MIM_Stereo	0.39 92	0.18 15	0.59 205	0.38 47	0.25 103	0.27 27	0.24 23	0.72 113	0.56 69	0.72 137	1.00 216	0.62 137	0.29 43	0.67 159	0.39 130	0.13 9	0.14 175	0.17 87	0.16 118	0.14 36	0.12 10

AEACV	0.28 7	0.18 15	0.34 13	0.36 27	0.45 328	0.27 27	0.27 43	0.41 3	0.39 21	0.31 7	0.46 24	0.31 7	0.36 81	0.38 7	0.25 3	0.14 18	0.11 40	0.15 42	0.13 50	0.13 14	0.13 31

Selective-IGEV	0.25 1	0.18 15	0.37 29	0.37 36	0.20 18	0.27 27	0.25 31	0.59 31	0.25 1	0.27 2	0.26 1	0.34 22	0.18 1	0.62 120	0.23 1	0.12 4	0.10 8	0.14 13	0.11 15	0.13 14	0.11 3

MC-Stereo	0.29 10	0.18 15	0.35 20	0.40 90	0.21 25	0.26 19	0.26 41	0.53 17	0.40 30	0.38 20	0.61 64	0.41 46	0.31 56	0.57 73	0.27 23	0.14 18	0.10 8	0.14 13	0.12 27	0.12 2	0.12 10

RCA-Stereo	0.36 45	0.18 15	0.37 29	0.38 47	0.23 57	0.31 53	0.33 111	0.70 96	1.25 331	0.45 43	0.65 72	0.46 67	0.43 122	0.40 14	0.29 38	0.14 18	0.10 8	0.14 13	0.12 27	0.12 2	0.12 10

fff	0.39 92	0.18 15	0.46 94	0.35 12	0.19 8	0.30 41	0.30 70	0.73 126	1.08 293	0.70 127	0.79 116	0.44 57	0.62 204	0.47 36	0.37 109	0.14 18	0.10 8	0.14 13	0.11 15	0.12 2	0.15 80

ADStereo(finetuned)	0.39 92	0.18 15	0.58 197	0.35 12	0.19 8	0.30 41	0.30 70	0.72 113	0.96 244	0.72 137	0.77 104	0.45 64	0.68 241	0.46 31	0.36 101	0.14 18	0.10 8	0.14 13	0.11 15	0.13 14	0.15 80

DEmStereo	0.49 184	0.18 15	0.53 169	0.39 63	0.26 133	0.57 183	0.33 111	0.65 57	0.75 137	0.90 243	1.65 347	0.57 102	1.02 332	0.63 129	0.44 167	0.14 18	0.12 87	0.16 59	0.16 118	0.14 36	0.17 138

DRaft	0.49 184	0.18 15	0.50 135	0.38 47	0.25 103	0.57 183	0.39 187	0.67 70	0.86 190	1.02 293	1.75 355	0.50 79	0.79 284	0.65 142	0.42 158	0.14 18	0.11 40	0.16 59	0.16 118	0.14 36	0.17 138

RAFT-RH_RVC	0.57 244	0.18 15	0.44 82	0.38 47	0.23 57	0.56 173	0.24 23	0.61 37	0.73 129	1.18 333	3.90 402	0.55 93	0.40 110	0.67 159	0.38 122	0.14 18	0.11 40	0.20 180	0.15 92	0.12 2	0.14 50

XX-Stereo	0.38 79	0.18 15	0.52 162	0.58 332	0.38 287	0.39 99	0.20 1	0.62 40	0.31 2	0.47 49	1.29 304	0.72 192	0.25 13	0.59 82	0.28 29	0.16 99	0.11 40	0.17 87	0.16 118	0.14 36	0.11 3

DCANet	0.38 79	0.18 15	0.46 94	0.35 12	0.19 8	0.30 41	0.30 70	0.72 113	0.96 244	0.72 137	0.77 104	0.45 64	0.56 178	0.47 36	0.36 101	0.14 18	0.10 8	0.14 13	0.11 15	0.13 14	0.15 80

csc	0.39 92	0.18 15	0.46 94	0.35 12	0.19 8	0.30 41	0.30 70	0.73 126	1.08 293	0.70 127	0.79 116	0.44 57	0.62 204	0.47 36	0.37 109	0.14 18	0.10 8	0.14 13	0.11 15	0.12 2	0.15 80

cscssc	0.39 92	0.18 15	0.46 94	0.35 12	0.19 8	0.30 41	0.30 70	0.73 126	1.08 293	0.70 127	0.79 116	0.44 57	0.62 204	0.47 36	0.37 109	0.14 18	0.10 8	0.14 13	0.11 15	0.12 2	0.15 80

111	0.42 127	0.18 15	0.46 94	0.35 12	0.19 8	0.52 154	0.28 51	0.76 139	1.16 316	0.52 57	0.92 180	0.65 152	0.51 158	0.65 142	0.37 109	0.15 67	0.10 8	0.14 13	0.12 27	0.13 14	0.16 101

RAFT-Stereo + iAFF	0.37 63	0.18 15	0.45 87	0.36 27	0.19 8	0.33 68	0.28 51	0.67 70	0.77 142	0.72 137	0.99 212	0.56 99	0.39 105	0.44 23	0.31 60	0.11 1	0.09 2	0.15 42	0.14 71	0.13 14	0.11 3

CFNet-RSSM	0.35 39	0.18 15	0.47 105	0.39 63	0.22 30	0.35 76	0.23 20	0.78 147	0.86 190	0.67 113	0.54 47	0.56 99	0.28 29	0.49 49	0.28 29	0.14 18	0.10 8	0.14 13	0.12 27	0.13 14	0.12 10

Gwc-CoAtRS	0.35 39	0.18 15	0.46 94	0.39 63	0.23 57	0.34 74	0.22 11	0.74 132	0.77 142	0.62 81	0.60 61	0.58 117	0.29 43	0.47 36	0.29 38	0.14 18	0.11 40	0.14 13	0.12 27	0.13 14	0.13 31

StereoIM	0.27 2	0.19 34	0.39 38	0.37 36	0.26 133	0.28 33	0.28 51	0.45 6	0.37 14	0.27 2	0.27 2	0.40 41	0.27 24	0.40 14	0.30 50	0.16 99	0.14 175	0.16 59	0.13 50	0.15 67	0.12 10

IGEV_Zeroshot_test	0.36 45	0.19 34	0.71 255	0.41 109	0.29 202	0.30 41	0.25 31	0.86 169	0.40 30	0.64 98	0.57 55	0.56 99	0.25 13	0.56 69	0.29 38	0.15 67	0.11 40	0.16 59	0.14 71	0.14 36	0.14 50

MSKI-zero shot	0.33 32	0.19 34	0.36 26	0.41 109	0.22 30	0.32 62	0.22 11	0.65 57	0.45 48	0.52 57	0.64 70	0.60 129	0.19 3	0.78 220	0.27 23	0.14 18	0.11 40	0.14 13	0.10 10	0.13 14	0.13 31

MIF-Stereo (partial)	0.32 28	0.19 34	0.41 52	0.41 109	0.32 249	0.29 37	0.24 23	0.49 10	0.44 44	0.31 7	0.63 67	0.37 34	0.36 81	0.60 92	0.32 66	0.17 128	0.13 143	0.19 150	0.17 160	0.18 155	0.15 80

RAFT-Test	0.35 39	0.19 34	0.42 60	0.39 63	0.24 78	0.50 142	0.23 20	0.74 132	0.44 44	0.62 81	0.85 149	0.64 148	0.28 29	0.48 43	0.30 50	0.14 18	0.11 40	0.14 13	0.11 15	0.13 14	0.13 31

4D-IteraStereo	0.33 32	0.19 34	0.43 77	0.40 90	0.24 78	0.32 62	0.27 43	0.59 31	0.72 120	0.66 106	0.53 44	0.42 48	0.22 6	0.46 31	0.30 50	0.14 18	0.09 2	0.20 180	0.16 118	0.16 105	0.12 10

DCRE	0.38 79	0.19 34	0.47 105	0.45 204	0.33 260	0.45 133	0.40 198	0.66 59	0.53 67	0.49 52	0.95 189	0.57 102	0.39 105	0.53 56	0.32 66	0.14 18	0.13 143	0.15 42	0.14 71	0.14 36	0.15 80

test_4	0.37 63	0.19 34	0.34 13	0.45 204	0.26 133	0.20 2	0.34 119	0.58 29	0.42 39	0.60 75	1.45 332	0.43 54	0.26 19	0.67 159	0.29 38	0.12 4	0.10 8	0.17 87	0.19 211	0.15 67	0.12 10

GMOStereo	0.38 79	0.19 34	0.42 60	0.43 171	0.24 78	0.40 104	0.39 187	0.55 20	0.64 90	0.89 236	0.84 142	0.65 152	0.37 85	0.39 8	0.29 38	0.14 18	0.12 87	0.20 180	0.18 186	0.15 67	0.12 10

error version	0.38 79	0.19 34	0.42 60	0.43 171	0.24 78	0.40 104	0.39 187	0.55 20	0.64 90	0.89 236	0.84 142	0.65 152	0.37 85	0.39 8	0.29 38	0.14 18	0.12 87	0.20 180	0.18 186	0.15 67	0.12 10

test-v	0.38 79	0.19 34	0.42 60	0.43 171	0.24 78	0.40 104	0.39 187	0.55 20	0.64 90	0.89 236	0.84 142	0.65 152	0.37 85	0.39 8	0.29 38	0.14 18	0.12 87	0.20 180	0.18 186	0.15 67	0.12 10

test_3	0.37 63	0.19 34	0.50 135	0.45 204	0.24 78	0.47 136	0.36 149	0.69 86	0.84 180	0.66 106	0.46 24	0.68 171	0.25 13	0.45 26	0.32 66	0.12 4	0.10 8	0.18 118	0.16 118	0.15 67	0.12 10

CrosDoStereo	0.51 205	0.19 34	0.46 94	0.39 63	0.24 78	0.39 99	1.14 373	0.69 86	0.87 194	0.94 258	1.36 314	0.62 137	0.75 269	0.68 167	0.46 177	0.15 67	0.12 87	0.17 87	0.18 186	0.14 36	0.16 101

HHNet	0.42 127	0.19 34	0.43 77	0.35 12	0.38 287	0.33 68	0.33 111	0.71 103	0.78 145	0.87 221	1.30 306	0.52 85	0.36 81	0.53 56	0.37 109	0.16 99	0.11 40	0.19 150	0.15 92	0.15 67	0.25 262

DeepStereo_LL	0.51 205	0.19 34	0.46 94	0.39 63	0.24 78	0.39 99	1.14 373	0.69 86	0.87 194	0.94 258	1.36 314	0.62 137	0.75 269	0.68 167	0.46 177	0.15 67	0.12 87	0.17 87	0.18 186	0.14 36	0.16 101

THIR-Stereo	0.51 205	0.19 34	0.47 105	0.39 63	0.23 57	0.74 250	0.64 315	0.68 75	0.88 204	1.03 296	1.40 320	0.71 176	0.75 269	0.64 136	0.43 160	0.16 99	0.11 40	0.17 87	0.18 186	0.15 67	0.17 138

PFNet	0.43 139	0.19 34	0.61 211	0.44 192	0.24 78	0.42 120	0.31 90	0.76 139	0.81 166	1.01 289	0.74 99	0.67 168	0.41 114	0.75 196	0.39 130	0.16 99	0.10 8	0.20 180	0.15 92	0.16 105	0.14 50

RAFT-345	0.41 120	0.19 34	0.42 60	0.39 63	0.23 57	0.32 62	0.25 31	0.62 40	0.56 69	0.74 151	1.77 356	0.44 57	0.35 76	0.67 159	0.37 109	0.14 18	0.11 40	0.18 118	0.14 71	0.14 36	0.13 31

test-2	0.38 79	0.19 34	0.42 60	0.43 171	0.24 78	0.40 104	0.39 187	0.55 20	0.64 90	0.89 236	0.84 142	0.65 152	0.37 85	0.39 8	0.29 38	0.14 18	0.12 87	0.20 180	0.18 186	0.15 67	0.12 10

R-Stereo Train	0.40 106	0.19 34	0.47 105	0.43 171	0.27 162	0.41 113	0.31 90	0.74 132	0.38 17	0.90 243	1.28 300	0.58 117	0.35 76	0.43 21	0.35 92	0.15 67	0.13 143	0.14 13	0.12 27	0.14 36	0.14 50

RAFT-Stereo	0.40 106	0.19 34	0.47 105	0.43 171	0.27 162	0.41 113	0.31 90	0.74 132	0.38 17	0.90 243	1.28 300	0.58 117	0.35 76	0.43 21	0.35 92	0.15 67	0.13 143	0.14 13	0.12 27	0.14 36	0.14 50
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MGS-Stereo	0.29 10	0.20 55	0.42 60	0.37 36	0.24 78	0.37 88	0.30 70	0.40 1	0.50 61	0.32 10	0.51 38	0.40 41	0.24 10	0.45 26	0.28 29	0.16 99	0.12 87	0.15 42	0.13 50	0.15 67	0.14 50

CASnet	0.30 14	0.20 55	0.34 13	0.42 134	0.17 2	0.25 17	0.24 23	0.53 17	0.56 69	0.54 64	0.54 47	0.39 40	0.24 10	0.41 17	0.26 8	0.15 67	0.10 8	0.22 234	0.18 186	0.18 155	0.12 10
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
DisPM	0.40 106	0.20 55	0.50 135	0.42 134	0.27 162	0.24 7	0.30 70	0.68 75	0.61 85	0.88 229	0.87 159	0.59 126	0.32 62	0.80 224	0.34 85	0.19 195	0.12 87	0.19 150	0.17 160	0.16 105	0.21 213

RAFT_CTSACE	0.46 156	0.20 55	0.48 118	0.46 227	0.27 162	0.34 74	0.39 187	0.62 40	0.74 134	0.78 178	1.44 329	0.86 239	0.38 92	1.09 306	0.27 23	0.13 9	0.13 143	0.18 118	0.16 118	0.16 105	0.12 10

iRaft-Stereo_20w	0.42 127	0.20 55	0.63 220	0.39 63	0.27 162	0.33 68	0.25 31	1.76 381	0.37 14	0.73 144	0.53 44	0.63 141	0.42 119	0.86 243	0.29 38	0.14 18	0.11 40	0.14 13	0.13 50	0.15 67	0.15 80

GLC_STEREO	0.30 14	0.20 55	0.28 8	0.44 192	0.19 8	0.31 53	0.25 31	0.49 10	0.43 42	0.37 19	0.47 28	0.40 41	0.23 7	0.51 53	0.37 109	0.15 67	0.18 251	0.19 150	0.16 118	0.16 105	0.14 50

PFNet+	0.41 120	0.20 55	0.53 169	0.40 90	0.25 103	0.28 33	0.22 11	0.66 59	0.76 140	0.85 209	0.79 116	0.63 141	0.34 73	0.75 196	0.37 109	0.20 215	0.14 175	0.23 248	0.20 230	0.17 130	0.21 213

AAGNet	1.40 372	0.20 55	0.52 162	0.45 204	0.26 133	0.29 37	0.29 58	0.67 70	0.71 118	0.97 278	0.86 153	0.66 164	0.60 198	0.66 150	19.98 422	0.17 128	0.11 40	0.19 150	0.15 92	0.20 204	0.13 31

ASMatch	0.48 174	0.20 55	0.47 105	0.39 63	0.28 183	0.37 88	0.26 41	0.76 139	0.72 120	0.77 167	2.29 371	0.61 131	0.51 158	0.64 136	0.39 130	0.15 67	0.12 87	0.17 87	0.15 92	0.14 36	0.22 228

SST-Stereo	0.41 120	0.20 55	0.48 118	0.43 171	0.25 103	0.25 17	0.21 5	0.68 75	0.50 61	1.08 317	0.79 116	0.71 176	0.42 119	0.81 228	0.38 122	0.17 128	0.11 40	0.20 180	0.16 118	0.19 189	0.15 80

RAFT_R40	0.41 120	0.20 55	0.47 105	0.44 192	0.25 103	0.23 6	0.25 31	0.69 86	0.70 112	0.98 281	0.78 112	0.72 192	0.43 122	0.80 224	0.39 130	0.17 128	0.11 40	0.20 180	0.16 118	0.18 155	0.15 80

GrayStereo	0.49 184	0.20 55	0.44 82	0.47 245	0.29 202	0.51 147	0.62 309	0.71 103	0.66 98	1.04 302	1.46 333	0.77 216	0.73 264	0.58 77	0.35 92	0.15 67	0.12 87	0.17 87	0.17 160	0.15 67	0.30 293

IRAFT_RVC	0.43 139	0.20 55	0.52 162	0.45 204	0.24 78	0.26 19	0.51 269	0.76 139	0.78 145	0.77 167	0.80 126	0.73 196	0.50 153	0.74 191	0.39 130	0.18 160	0.10 8	0.21 222	0.17 160	0.17 130	0.15 80

cross-raft	0.34 37	0.20 55	0.38 35	0.45 204	0.24 78	0.32 62	0.35 141	0.77 144	0.42 39	0.62 81	0.77 104	0.58 117	0.27 24	0.46 31	0.31 60	0.12 4	0.10 8	0.15 42	0.13 50	0.15 67	0.12 10

test-1	0.37 63	0.20 55	0.76 272	0.47 245	0.27 162	0.44 130	0.36 149	0.63 46	0.65 95	0.49 52	0.67 80	0.54 91	0.35 76	0.42 19	0.30 50	0.14 18	0.12 87	0.16 59	0.14 71	0.15 67	0.18 161

GMM-Stereo	0.44 145	0.20 55	0.39 38	0.42 134	0.25 103	0.50 142	0.44 236	0.72 113	0.57 73	0.77 167	1.37 317	0.76 211	0.38 92	0.62 120	0.34 85	0.15 67	0.10 8	0.20 180	0.19 211	0.17 130	0.28 284

Prome-Stereo	0.46 156	0.20 55	0.37 29	0.45 204	0.26 133	0.40 104	0.42 223	0.69 86	0.49 58	0.96 275	1.84 359	0.58 117	0.64 216	0.63 129	0.32 66	0.15 67	0.11 40	0.16 59	0.14 71	0.17 130	0.30 293

iRaftStereo_RVC	0.33 32	0.20 55	0.40 47	0.40 90	0.23 57	0.31 53	0.29 58	0.70 96	0.55 68	0.49 52	0.66 75	0.37 34	0.23 7	0.47 36	0.33 76	0.14 18	0.11 40	0.19 150	0.17 160	0.16 105	0.13 31

raft+_RVC	0.38 79	0.20 55	0.38 35	0.39 63	0.27 162	0.44 130	0.35 141	0.81 156	0.90 212	0.52 57	0.78 112	0.50 79	0.29 43	0.56 69	0.41 155	0.15 67	0.12 87	0.17 87	0.15 92	0.14 36	0.13 31

raftrobust	0.35 39	0.20 55	0.39 38	0.43 171	0.29 202	0.31 53	0.25 31	0.73 126	0.66 98	0.59 73	0.56 54	0.44 57	0.45 134	0.55 65	0.31 60	0.16 99	0.12 87	0.14 13	0.12 27	0.12 2	0.14 50

AFF-stereo	0.39 92	0.20 55	0.42 60	0.37 36	0.22 30	0.27 27	0.31 90	0.67 70	0.72 120	0.66 106	1.12 261	0.75 205	0.38 92	0.57 73	0.35 92	0.11 1	0.09 2	0.16 59	0.16 118	0.14 36	0.12 10

H2IRNET	0.38 79	0.21 76	0.36 26	0.39 63	0.25 103	0.26 19	0.24 23	0.61 37	0.74 134	0.39 23	0.89 165	0.74 200	0.53 162	0.53 56	0.44 167	0.16 99	0.13 143	0.19 150	0.20 230	0.17 130	0.15 80

MyStereo8	0.42 127	0.21 76	0.64 224	0.43 171	0.29 202	0.55 168	0.28 51	0.72 113	0.50 61	0.73 144	1.01 220	0.57 102	0.44 127	0.52 54	0.52 205	0.15 67	0.12 87	0.16 59	0.14 71	0.19 189	0.21 213

AE-Stereo	0.36 45	0.21 76	0.47 105	0.49 262	0.31 231	0.50 142	0.34 119	0.72 113	0.73 129	0.34 14	0.55 52	0.52 85	0.28 29	0.48 43	0.31 60	0.13 9	0.13 143	0.18 118	0.16 118	0.15 67	0.14 50

CoDeX	0.48 174	0.21 76	0.53 169	0.43 171	0.25 103	0.74 250	0.38 174	1.36 334	0.82 174	0.84 199	0.96 193	0.63 141	0.57 187	0.63 129	0.40 150	0.17 128	0.13 143	0.17 87	0.15 92	0.16 105	0.15 80

test croco	0.32 28	0.21 76	0.59 205	0.40 90	0.29 202	0.27 27	0.30 70	0.46 7	0.36 11	0.32 10	0.66 75	0.31 7	0.33 67	0.68 167	0.32 66	0.18 160	0.13 143	0.20 180	0.15 92	0.18 155	0.13 31

anonymousdsp2	0.37 63	0.21 76	0.49 126	0.38 47	0.24 78	0.48 141	0.31 90	0.91 182	0.68 105	0.57 69	0.51 38	0.51 82	0.34 73	0.59 82	0.33 76	0.14 18	0.11 40	0.14 13	0.10 10	0.16 105	0.16 101

anonymousa	0.51 205	0.21 76	0.47 105	0.39 63	0.25 103	0.89 293	0.36 149	0.78 147	0.63 86	0.88 229	1.54 340	1.09 306	0.67 233	0.53 56	0.46 177	0.17 128	0.14 175	0.19 150	0.21 248	0.16 105	0.16 101

riskmin	0.41 120	0.21 76	0.44 82	0.34 9	0.24 78	0.58 187	0.32 102	0.70 96	0.86 190	0.52 57	0.57 55	0.78 218	0.60 198	0.58 77	0.39 130	0.17 128	0.12 87	0.19 150	0.13 50	0.19 189	0.22 228

IPLG	0.40 106	0.21 76	0.64 224	0.41 109	0.25 103	0.54 163	0.27 43	0.77 144	0.68 105	0.85 209	0.82 134	0.33 19	0.32 62	0.64 136	0.49 196	0.13 9	0.11 40	0.16 59	0.14 71	0.14 36	0.14 50

LCNet	0.42 127	0.21 76	0.34 13	0.44 192	0.24 78	0.47 136	0.28 51	0.69 86	0.57 73	0.72 137	1.03 233	0.66 164	0.58 190	0.60 92	0.35 92	0.15 67	0.10 8	0.19 150	0.19 211	0.22 231	0.37 326

STrans-v2	0.47 165	0.21 76	0.49 126	0.41 109	0.25 103	0.54 163	0.49 263	1.16 267	0.82 174	0.67 113	1.05 239	0.71 176	0.67 233	0.74 191	0.34 85	0.15 67	0.11 40	0.17 87	0.15 92	0.14 36	0.14 50

TransformOpticalFlow	0.46 156	0.21 76	0.49 126	0.42 134	0.24 78	0.36 80	0.46 243	1.04 227	0.84 180	0.67 113	1.14 269	0.73 196	0.56 178	0.78 220	0.33 76	0.15 67	0.10 8	0.17 87	0.15 92	0.14 36	0.15 80

NF-Stereo	0.39 92	0.21 76	0.51 143	0.42 134	0.25 103	0.26 19	0.30 70	0.71 103	0.72 120	0.66 106	0.77 104	0.57 102	0.31 56	0.69 173	0.39 130	0.18 160	0.12 87	0.20 180	0.16 118	0.16 105	0.27 275

OCTAStereo	0.39 92	0.21 76	0.51 143	0.42 134	0.25 103	0.26 19	0.30 70	0.71 103	0.72 120	0.66 106	0.77 104	0.58 117	0.31 56	0.69 173	0.39 130	0.18 160	0.12 87	0.20 180	0.16 118	0.16 105	0.27 275

PSM-softLoss	0.40 106	0.21 76	0.53 169	0.42 134	0.26 133	0.29 37	0.34 119	0.70 96	0.49 58	0.63 88	0.82 134	0.59 126	0.33 67	0.75 196	0.43 160	0.20 215	0.12 87	0.20 180	0.18 186	0.17 130	0.22 228

KMStereo	0.40 106	0.21 76	0.53 169	0.42 134	0.26 133	0.29 37	0.34 119	0.70 96	0.49 58	0.63 88	0.82 134	0.59 126	0.33 67	0.75 196	0.43 160	0.20 215	0.12 87	0.20 180	0.18 186	0.17 130	0.22 228

NRIStereo	0.37 63	0.21 76	0.49 126	0.42 134	0.23 57	0.33 68	0.25 31	0.68 75	0.59 76	0.65 102	0.63 67	0.55 93	0.37 85	0.67 159	0.40 150	0.16 99	0.12 87	0.18 118	0.15 92	0.17 130	0.15 80

PSM-AAD	0.48 174	0.21 76	0.39 38	0.44 192	0.23 57	0.56 173	0.47 248	0.67 70	0.73 129	1.08 317	1.12 261	0.58 117	0.87 308	0.63 129	0.33 76	0.15 67	0.11 40	0.25 272	0.26 308	0.18 155	0.42 344

FTStereo	0.56 240	0.21 76	0.39 38	0.42 134	0.25 103	0.39 99	0.73 334	0.69 86	0.45 48	1.09 321	3.23 391	0.69 173	0.71 253	0.55 65	0.34 85	0.15 67	0.13 143	0.19 150	0.17 160	0.15 67	0.32 303

KYRaft	0.48 174	0.21 76	0.41 52	0.45 204	0.23 57	0.43 124	0.36 149	0.68 75	0.45 48	0.94 258	1.72 353	0.78 218	0.40 110	0.65 142	0.32 66	0.16 99	0.11 40	0.18 118	0.22 266	0.17 130	0.76 381

RE-Stereo	0.39 92	0.21 76	0.51 143	0.42 134	0.25 103	0.26 19	0.30 70	0.71 103	0.72 120	0.66 106	0.77 104	0.57 102	0.31 56	0.70 180	0.39 130	0.18 160	0.12 87	0.20 180	0.16 118	0.16 105	0.27 275

Pruner-Stereo	0.39 92	0.21 76	0.51 143	0.41 109	0.25 103	0.22 4	0.24 23	0.71 103	0.59 76	0.90 243	0.75 101	0.67 168	0.30 53	0.64 136	0.39 130	0.19 195	0.12 87	0.20 180	0.17 160	0.17 130	0.19 170

TVStereo	0.39 92	0.21 76	0.51 143	0.42 134	0.25 103	0.26 19	0.30 70	0.71 103	0.72 120	0.66 106	0.77 104	0.57 102	0.31 56	0.70 180	0.39 130	0.18 160	0.12 87	0.20 180	0.16 118	0.16 105	0.27 275

EAI-Stereo	0.36 45	0.21 76	0.46 94	0.40 90	0.22 30	0.33 68	0.36 149	1.22 290	0.32 3	0.52 57	0.75 101	0.35 26	0.28 29	0.65 142	0.30 50	0.14 18	0.11 40	0.14 13	0.14 71	0.14 36	0.13 31

MyStereo06	0.40 106	0.22 100	0.65 229	0.42 134	0.29 202	0.43 124	0.48 253	1.05 233	0.43 42	0.64 98	0.54 47	0.78 218	0.27 24	0.53 56	0.31 60	0.14 18	0.13 143	0.18 118	0.17 160	0.17 130	0.17 138

MyStereo05	0.46 156	0.22 100	0.51 143	0.42 134	0.29 202	0.43 124	0.48 253	0.96 205	1.12 301	0.77 167	0.62 66	0.51 82	0.57 187	0.79 222	0.43 160	0.14 18	0.13 143	0.18 118	0.17 160	0.17 130	0.17 138

ff7	0.30 14	0.22 100	0.42 60	0.37 36	0.26 133	0.31 53	0.34 119	0.66 59	0.35 6	0.39 23	0.33 11	0.31 7	0.28 29	0.61 98	0.26 8	0.14 18	0.11 40	0.17 87	0.12 27	0.15 67	0.16 101

ffff	0.30 14	0.22 100	0.42 60	0.37 36	0.26 133	0.31 53	0.34 119	0.66 59	0.35 6	0.39 23	0.33 11	0.31 7	0.28 29	0.61 98	0.26 8	0.14 18	0.11 40	0.17 87	0.12 27	0.15 67	0.16 101

11t	0.30 14	0.22 100	0.42 60	0.37 36	0.26 133	0.31 53	0.34 119	0.66 59	0.35 6	0.39 23	0.33 11	0.31 7	0.28 29	0.61 98	0.26 8	0.14 18	0.11 40	0.17 87	0.12 27	0.15 67	0.16 101

HH	0.37 63	0.22 100	0.49 126	0.41 109	0.26 133	0.36 80	0.30 70	0.87 170	0.41 35	0.45 43	0.59 59	0.78 218	0.43 122	0.77 212	0.26 8	0.15 67	0.11 40	0.15 42	0.14 71	0.14 36	0.14 50

HanStereo	0.37 63	0.22 100	0.49 126	0.41 109	0.26 133	0.36 80	0.30 70	0.87 170	0.41 35	0.45 43	0.59 59	0.78 218	0.43 122	0.77 212	0.26 8	0.15 67	0.11 40	0.15 42	0.14 71	0.14 36	0.14 50

anonymousdsp	0.30 14	0.22 100	0.41 52	0.38 47	0.26 133	0.31 53	0.35 141	0.68 75	0.36 11	0.40 32	0.33 11	0.32 14	0.28 29	0.62 120	0.26 8	0.14 18	0.10 8	0.17 87	0.12 27	0.15 67	0.16 101

knoymous	0.37 63	0.22 100	0.34 13	0.32 6	0.22 30	0.38 94	0.29 58	0.63 46	0.65 95	0.69 123	0.69 82	0.60 129	0.40 110	0.61 98	0.36 101	0.17 128	0.11 40	0.20 180	0.12 27	0.18 155	0.19 170

ProNet	0.30 14	0.22 100	0.41 52	0.36 27	0.25 103	0.33 68	0.42 223	0.62 40	0.41 35	0.33 12	0.31 6	0.32 14	0.28 29	0.60 92	0.28 29	0.13 9	0.11 40	0.16 59	0.13 50	0.13 14	0.14 50

DCANet-4	0.38 79	0.22 100	0.58 197	0.35 12	0.19 8	0.30 41	0.30 70	0.69 86	0.97 249	0.70 127	0.79 116	0.40 41	0.46 140	0.46 31	0.37 109	0.14 18	0.10 8	0.14 13	0.11 15	0.12 2	0.15 80

ccc-4	0.30 14	0.22 100	0.42 60	0.37 36	0.26 133	0.31 53	0.34 119	0.66 59	0.35 6	0.39 23	0.33 11	0.31 7	0.28 29	0.61 98	0.26 8	0.14 18	0.11 40	0.17 87	0.12 27	0.15 67	0.16 101

tt	6.21 414	0.22 100	5.88 405	3.55 419	2.07 408	11.25 420	19.19 421	11.84 422	5.47 409	2.71 394	2.18 370	4.87 404	6.25 414	3.71 403	7.09 408	8.31 424	11.17 428	4.91 420	5.39 423	5.72 421	2.42 413

IGEV-Stereo	0.30 14	0.22 100	0.41 52	0.38 47	0.26 133	0.30 41	0.35 141	0.68 75	0.36 11	0.40 32	0.33 11	0.32 14	0.28 29	0.62 120	0.26 8	0.14 18	0.10 8	0.17 87	0.12 27	0.15 67	0.16 101
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.46 156	0.22 100	0.53 169	0.43 171	0.30 221	0.30 41	0.53 278	0.66 59	0.71 118	0.62 81	0.89 165	1.01 280	0.67 233	0.76 205	0.67 250	0.13 9	0.12 87	0.17 87	0.15 92	0.15 67	0.17 138

MIPNet	0.39 92	0.22 100	0.66 231	0.40 90	0.25 103	0.53 157	0.29 58	0.78 147	0.74 134	0.68 120	0.60 61	0.40 41	0.48 147	0.45 26	0.39 130	0.14 18	0.11 40	0.16 59	0.13 50	0.14 36	0.14 50

IPLGR	0.40 106	0.22 100	0.70 252	0.40 90	0.22 30	0.51 147	0.29 58	0.78 147	0.78 145	0.80 183	0.77 104	0.44 57	0.41 114	0.48 43	0.40 150	0.14 18	0.12 87	0.16 59	0.14 71	0.16 105	0.14 50

IIG-Stereo	0.45 151	0.22 100	0.48 118	0.51 285	0.26 133	0.43 124	0.21 5	0.73 126	0.80 157	0.84 199	0.95 189	0.82 232	0.46 140	0.95 272	0.37 109	0.16 99	0.12 87	0.19 150	0.15 92	0.15 67	0.12 10

DeepStereo_RVC	0.37 63	0.22 100	0.51 143	0.41 109	0.24 78	0.26 19	0.22 11	0.64 56	0.40 30	0.69 123	0.67 80	0.57 102	0.50 153	0.58 77	0.42 158	0.17 128	0.12 87	0.18 118	0.16 118	0.19 189	0.19 170

rafts_anoy	0.38 79	0.22 100	0.38 35	0.43 171	0.28 183	0.32 62	0.32 102	0.70 96	0.91 218	0.59 73	0.66 75	0.45 64	0.33 67	0.49 49	0.41 155	0.16 99	0.12 87	0.21 222	0.23 275	0.18 155	0.16 101

SFCPSM	0.48 174	0.22 100	0.59 205	0.41 109	0.27 162	0.85 285	0.36 149	1.39 337	0.79 151	0.81 187	0.85 149	0.54 91	0.50 153	0.60 92	0.39 130	0.18 160	0.14 175	0.18 118	0.20 230	0.17 130	0.16 101

GANet-RSSM	0.49 184	0.22 100	0.42 60	0.39 63	0.26 133	0.58 187	0.41 218	1.12 254	0.82 174	0.73 144	1.02 222	0.88 246	0.75 269	0.67 159	0.48 189	0.22 246	0.16 216	0.18 118	0.19 211	0.18 155	0.18 161

DIP-Stereo	0.40 106	0.22 100	0.58 197	0.42 134	0.29 202	0.62 200	0.27 43	0.87 170	0.42 39	0.65 102	0.86 153	0.52 85	0.35 76	0.67 159	0.43 160	0.15 67	0.13 143	0.17 87	0.14 71	0.15 67	0.17 138
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MyStereo07	0.33 32	0.23 123	0.37 29	0.43 171	0.29 202	0.40 104	0.48 253	0.78 147	0.38 17	0.38 20	0.34 17	0.32 14	0.30 53	0.63 129	0.28 29	0.14 18	0.13 143	0.19 150	0.17 160	0.18 155	0.17 138

MyStereo04	0.45 151	0.23 123	0.52 162	0.43 171	0.29 202	0.40 104	0.48 253	1.02 221	1.12 301	0.62 81	0.58 57	0.55 93	0.56 178	0.77 212	0.45 173	0.14 18	0.13 143	0.19 150	0.17 160	0.18 155	0.17 138

11t1	0.38 79	0.23 123	0.49 126	0.36 27	0.23 57	0.61 196	0.31 90	0.74 132	0.47 55	0.62 81	0.55 52	0.55 93	0.49 151	0.58 77	0.45 173	0.18 160	0.15 195	0.16 59	0.13 50	0.17 130	0.19 170

1111x	0.64 279	0.23 123	0.61 211	0.39 63	0.21 25	0.68 237	0.46 243	1.32 324	1.03 271	0.76 159	1.02 222	0.95 265	0.72 260	1.13 310	2.15 377	0.18 160	0.18 251	0.18 118	0.19 211	0.20 204	0.19 170

Selective-RAFT	0.36 45	0.23 123	0.54 181	0.45 204	0.22 30	0.64 213	0.27 43	0.62 40	0.65 95	0.41 34	0.38 19	0.55 93	0.39 105	0.59 82	0.36 101	0.14 18	0.12 87	0.14 13	0.12 27	0.16 105	0.14 50

CIPLG	0.42 127	0.23 123	0.71 255	0.45 204	0.33 260	0.51 147	0.33 111	0.68 75	0.68 105	0.84 199	0.96 193	0.47 71	0.33 67	0.56 69	0.52 205	0.17 128	0.12 87	0.16 59	0.14 71	0.13 14	0.16 101

IPLGR_C	0.42 127	0.23 123	0.71 255	0.46 227	0.33 260	0.51 147	0.34 119	0.69 86	0.69 110	0.84 199	0.92 180	0.46 67	0.33 67	0.53 56	0.53 214	0.17 128	0.12 87	0.16 59	0.14 71	0.13 14	0.16 101

ACRE	0.42 127	0.23 123	0.73 265	0.45 204	0.33 260	0.50 142	0.33 111	0.68 75	0.70 112	0.82 188	0.92 180	0.46 67	0.32 62	0.53 56	0.52 205	0.17 128	0.12 87	0.15 42	0.14 71	0.13 14	0.16 101

OMP-Stereo	0.43 139	0.23 123	0.50 135	0.53 306	0.25 103	0.36 80	0.24 23	0.73 126	0.81 166	0.78 178	0.64 70	0.88 246	0.41 114	0.95 272	0.36 101	0.15 67	0.12 87	0.20 180	0.15 92	0.16 105	0.13 31

CRE-IMP	0.37 63	0.23 123	0.53 169	0.42 134	0.24 78	0.40 104	0.21 5	0.61 37	0.45 48	0.65 102	0.73 88	0.53 89	0.37 85	0.63 129	0.40 150	0.18 160	0.11 40	0.19 150	0.16 118	0.21 213	0.19 170

CroCo-Stereo	0.27 2	0.23 123	0.40 47	0.49 262	0.22 30	0.20 2	0.29 58	0.55 20	0.45 48	0.29 4	0.27 2	0.42 48	0.26 19	0.30 1	0.26 8	0.15 67	0.13 143	0.13 8	0.12 27	0.16 105	0.13 31
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	0.46 156	0.23 123	0.52 162	0.48 253	0.27 162	0.55 168	0.47 248	0.68 75	0.60 83	0.83 193	0.82 134	1.00 276	0.56 178	0.76 205	0.37 109	0.18 160	0.16 216	0.22 234	0.20 230	0.16 105	0.14 50

RALCasStereoNet	0.37 63	0.23 123	0.41 52	0.44 192	0.28 183	0.36 80	0.38 174	0.66 59	0.67 104	0.51 55	0.74 99	0.51 82	0.29 43	0.64 136	0.38 122	0.17 128	0.14 175	0.15 42	0.13 50	0.17 130	0.17 138

222	1.25 362	0.23 123	0.53 169	0.38 47	0.23 57	0.78 256	0.37 161	1.41 343	0.93 226	0.97 278	1.13 267	0.74 200	0.71 253	0.74 191	14.86 418	0.20 215	0.16 216	0.17 87	0.16 118	0.18 155	0.20 197

test_xeample3	0.31 25	0.23 123	0.56 188	0.36 27	0.26 133	0.35 76	0.32 102	0.60 33	0.38 17	0.44 42	0.32 9	0.33 19	0.28 29	0.66 150	0.27 23	0.14 18	0.12 87	0.16 59	0.12 27	0.14 36	0.14 50

xxxx	1.07 347	0.23 123	0.53 169	0.38 47	0.22 30	0.83 279	0.36 149	1.41 343	0.95 237	0.75 154	0.99 212	0.97 269	0.64 216	0.70 180	11.37 414	0.20 215	0.17 242	0.18 118	0.17 160	0.19 189	0.20 197

test_xeample	1.06 345	0.23 123	0.51 143	0.37 36	0.22 30	0.71 242	0.39 187	1.31 319	0.92 224	0.87 221	1.08 253	0.70 175	0.64 216	0.75 196	11.43 415	0.19 195	0.16 216	0.18 118	0.17 160	0.18 155	0.19 170

FENet	0.43 139	0.23 123	0.40 47	0.40 90	0.24 78	0.54 163	0.33 111	0.83 162	0.72 120	0.74 151	0.73 88	0.63 141	0.56 178	0.65 142	0.45 173	0.19 195	0.13 143	0.19 150	0.17 160	0.18 155	0.20 197

HSM-Net_RVC	0.55 231	0.23 123	0.37 29	0.38 47	0.22 30	0.86 287	0.40 198	1.31 319	0.93 226	0.92 251	1.15 271	1.26 322	0.71 253	0.75 196	0.53 214	0.17 128	0.14 175	0.16 59	0.15 92	0.17 130	0.17 138
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DispNO	0.48 174	0.24 142	0.84 292	0.40 90	0.31 231	0.58 187	0.39 187	0.91 182	0.79 151	0.79 182	0.83 139	0.71 176	0.59 194	0.75 196	0.50 198	0.19 195	0.14 175	0.20 180	0.18 186	0.16 105	0.17 138

SMFormer	0.53 221	0.24 142	0.67 235	0.35 12	0.20 18	0.63 205	0.34 119	1.26 302	1.06 281	0.85 209	1.02 222	0.71 176	0.66 224	0.96 275	0.60 233	0.19 195	0.16 216	0.18 118	0.17 160	0.19 189	0.20 197

tta	0.53 221	0.24 142	0.67 235	0.35 12	0.20 18	0.63 205	0.34 119	1.26 302	1.06 281	0.85 209	1.02 222	0.71 176	0.66 224	0.96 275	0.60 233	0.19 195	0.16 216	0.18 118	0.17 160	0.15 67	0.16 101

qqq1	0.51 205	0.24 142	0.67 235	0.35 12	0.20 18	0.63 205	0.34 119	1.26 302	1.06 281	0.85 209	1.02 222	0.71 176	0.66 224	0.96 275	0.36 101	0.19 195	0.16 216	0.14 13	0.12 27	0.15 67	0.16 101

fff1	0.51 205	0.24 142	0.67 235	0.35 12	0.20 18	0.63 205	0.34 119	1.26 302	1.06 281	0.85 209	1.02 222	0.71 176	0.66 224	0.96 275	0.36 101	0.19 195	0.16 216	0.14 13	0.12 27	0.15 67	0.16 101

IGEVStereo-DCA	0.30 14	0.24 142	0.42 60	0.36 27	0.27 162	0.38 94	0.34 119	0.66 59	0.35 6	0.39 23	0.31 6	0.35 26	0.27 24	0.62 120	0.25 3	0.16 99	0.12 87	0.16 59	0.12 27	0.14 36	0.16 101

rrr	0.31 25	0.24 142	0.56 188	0.36 27	0.27 162	0.38 94	0.31 90	0.56 25	0.44 44	0.39 23	0.31 6	0.35 26	0.27 24	0.62 120	0.25 3	0.16 99	0.12 87	0.16 59	0.13 50	0.14 36	0.14 50

EKT-Stereo	0.36 45	0.24 142	0.44 82	0.44 192	0.30 221	0.37 88	0.30 70	0.72 113	0.68 105	0.47 49	0.63 67	0.49 78	0.28 29	0.59 82	0.34 85	0.19 195	0.14 175	0.18 118	0.15 92	0.16 105	0.18 161

TestStereo1	0.44 145	0.24 142	0.45 87	0.52 299	0.25 103	0.35 76	0.40 198	0.81 156	0.94 233	0.70 127	0.96 193	0.48 74	0.45 134	0.94 267	0.33 76	0.16 99	0.13 143	0.18 118	0.16 118	0.15 67	0.14 50

raft_robust	0.41 120	0.24 142	0.39 38	0.43 171	0.22 30	0.40 104	0.33 111	0.80 154	0.98 253	0.80 183	0.88 162	0.41 46	0.32 62	0.89 252	0.30 50	0.14 18	0.12 87	0.16 59	0.18 186	0.15 67	0.13 31

RAFT+CT+SA	0.40 106	0.24 142	0.40 47	0.53 306	0.27 162	0.28 33	0.45 240	0.79 152	0.81 166	0.51 55	0.90 168	0.42 48	0.39 105	0.81 228	0.33 76	0.15 67	0.11 40	0.18 118	0.18 186	0.15 67	0.15 80

SA-5K	0.44 145	0.24 142	0.45 87	0.52 299	0.25 103	0.35 76	0.40 198	0.81 156	0.94 233	0.70 127	0.96 193	0.48 74	0.45 134	0.94 267	0.33 76	0.16 99	0.13 143	0.18 118	0.16 118	0.15 67	0.14 50

GwcNet-ADL	0.45 151	0.24 142	0.51 143	0.46 227	0.30 221	0.41 113	0.40 198	0.95 201	0.98 253	0.73 144	0.78 112	0.61 131	0.41 114	0.67 159	0.55 219	0.20 215	0.14 175	0.15 42	0.14 71	0.19 189	0.22 228

Patchmatch Stereo++	0.36 45	0.24 142	0.51 143	0.42 134	0.22 30	0.24 7	0.21 5	0.63 46	0.39 21	0.63 88	0.73 88	0.57 102	0.38 92	0.61 98	0.39 130	0.18 160	0.12 87	0.20 180	0.16 118	0.21 213	0.16 101
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.36 45	0.24 142	0.51 143	0.42 134	0.22 30	0.24 7	0.31 90	0.63 46	0.39 21	0.63 88	0.73 88	0.57 102	0.38 92	0.59 82	0.38 122	0.18 160	0.12 87	0.20 180	0.16 118	0.21 213	0.16 101

ROB_FTStereo_v2	0.36 45	0.24 142	0.51 143	0.42 134	0.22 30	0.24 7	0.31 90	0.63 46	0.39 21	0.63 88	0.73 88	0.57 102	0.38 92	0.60 92	0.39 130	0.18 160	0.12 87	0.20 180	0.16 118	0.21 213	0.16 101

ROB_FTStereo	0.36 45	0.24 142	0.51 143	0.42 134	0.22 30	0.24 7	0.20 1	0.63 46	0.39 21	0.63 88	0.73 88	0.57 102	0.38 92	0.60 92	0.38 122	0.18 160	0.12 87	0.20 180	0.16 118	0.21 213	0.16 101

HUI-Stereo	0.36 45	0.24 142	0.51 143	0.42 134	0.22 30	0.24 7	0.22 11	0.63 46	0.40 30	0.64 98	0.73 88	0.58 117	0.38 92	0.53 56	0.38 122	0.18 160	0.12 87	0.20 180	0.16 118	0.21 213	0.16 101

iGMRVC	0.36 45	0.24 142	0.51 143	0.42 134	0.22 30	0.24 7	0.29 58	0.63 46	0.39 21	0.63 88	0.73 88	0.57 102	0.38 92	0.61 98	0.39 130	0.18 160	0.12 87	0.20 180	0.16 118	0.21 213	0.16 101

iRAFT	0.36 45	0.24 142	0.51 143	0.42 134	0.22 30	0.24 7	0.21 5	0.63 46	0.39 21	0.63 88	0.73 88	0.57 102	0.38 92	0.61 98	0.39 130	0.18 160	0.12 87	0.20 180	0.16 118	0.21 213	0.16 101

RAFT-IKP	0.36 45	0.24 142	0.51 143	0.42 134	0.22 30	0.24 7	0.27 43	0.63 46	0.39 21	0.63 88	0.73 88	0.57 102	0.38 92	0.61 98	0.39 130	0.18 160	0.12 87	0.20 180	0.16 118	0.21 213	0.16 101

RALAANet	0.40 106	0.24 142	0.56 188	0.43 171	0.30 221	0.36 80	0.25 31	0.89 176	0.69 110	0.69 123	0.65 72	0.61 131	0.30 53	0.63 129	0.35 92	0.16 99	0.13 143	0.18 118	0.15 92	0.21 213	0.14 50

ac_64	0.54 226	0.24 142	0.58 197	0.46 227	0.28 183	0.79 262	0.44 236	1.11 253	0.63 86	0.94 258	0.85 149	1.06 295	0.70 248	0.76 205	0.72 260	0.22 246	0.18 251	0.20 180	0.19 211	0.18 155	0.16 101

ACVNet	0.47 165	0.24 142	0.39 38	0.40 90	0.28 183	0.58 187	0.40 198	0.91 182	0.81 166	0.67 113	0.96 193	0.79 224	0.66 224	0.65 142	0.71 257	0.18 160	0.15 195	0.16 59	0.15 92	0.18 155	0.15 80

acv_ft	0.52 215	0.24 142	0.64 224	0.45 204	0.28 183	0.85 285	0.40 198	0.95 201	0.81 166	1.00 287	0.96 193	0.79 224	0.62 204	0.65 142	0.88 286	0.18 160	0.15 195	0.16 59	0.15 92	0.18 155	0.15 80

cf-r	0.49 184	0.24 142	0.49 126	0.40 90	0.23 57	0.58 187	0.38 174	0.92 191	0.87 194	0.77 167	1.06 245	0.98 271	0.67 233	0.59 82	0.61 237	0.21 230	0.14 175	0.17 87	0.19 211	0.15 67	0.16 101

PSMNet-RSSM	0.50 195	0.24 142	0.41 52	0.43 171	0.26 133	0.51 147	0.40 198	1.16 267	0.79 151	0.75 154	1.07 247	0.87 243	0.69 243	0.66 150	0.52 205	0.24 266	0.16 216	0.23 248	0.26 308	0.20 204	0.20 197

RASNet	0.57 244	0.24 142	0.61 211	0.39 63	0.23 57	0.71 242	0.40 198	1.02 221	0.93 226	0.77 167	1.05 239	1.05 291	0.98 330	0.99 288	1.03 320	0.16 99	0.14 175	0.14 13	0.17 160	0.15 67	0.14 50

iResNet_ROB	0.55 231	0.24 142	0.61 211	0.38 47	0.22 30	0.66 224	0.30 70	1.59 369	1.33 345	0.94 258	1.05 239	0.81 230	0.69 243	0.84 239	0.46 177	0.17 128	0.12 87	0.14 13	0.09 4	0.15 67	0.20 197

ACVNet-DCA	0.36 45	0.25 171	0.35 20	0.42 134	0.23 57	0.53 157	0.37 161	0.91 182	0.59 76	0.42 35	0.50 33	0.34 22	0.47 144	0.61 98	0.26 8	0.17 128	0.11 40	0.19 150	0.13 50	0.18 155	0.19 170

xx1	0.40 106	0.25 171	0.35 20	0.42 134	0.23 57	0.53 157	0.37 161	0.71 103	1.17 319	0.42 35	0.50 33	0.65 152	0.56 178	0.61 98	0.26 8	0.17 128	0.11 40	0.20 180	0.19 211	0.18 155	0.19 170

1test111	0.37 63	0.25 171	0.35 20	0.42 134	0.23 57	0.53 157	0.37 161	0.91 182	0.59 76	0.42 35	0.50 33	0.34 22	0.47 144	0.59 82	0.48 189	0.17 128	0.11 40	0.19 150	0.13 50	0.18 155	0.19 170

cc1	0.38 79	0.25 171	0.35 20	0.42 134	0.23 57	0.53 157	0.37 161	0.71 103	1.17 319	0.42 35	0.50 33	0.34 22	0.47 144	0.61 98	0.26 8	0.17 128	0.11 40	0.19 150	0.13 50	0.16 105	0.17 138

tt1	0.37 63	0.25 171	0.35 20	0.43 171	0.23 57	0.52 154	0.37 161	0.72 113	1.13 307	0.42 35	0.46 24	0.35 26	0.44 127	0.61 98	0.26 8	0.17 128	0.11 40	0.19 150	0.13 50	0.16 105	0.17 138

PCWNet_CMD	0.49 184	0.25 171	0.56 188	0.40 90	0.27 162	0.64 213	0.32 102	0.98 209	0.99 256	0.87 221	1.07 247	0.78 218	0.46 140	0.61 98	0.44 167	0.17 128	0.13 143	0.21 222	0.16 118	0.26 268	0.20 197

CFNet_ucs	0.51 205	0.25 171	0.58 197	0.39 63	0.31 231	0.59 194	0.35 141	1.04 227	0.95 237	0.89 236	1.19 284	0.80 228	0.49 151	0.66 150	0.45 173	0.21 230	0.16 216	0.26 286	0.18 186	0.27 277	0.23 247

LL-Strereo2	0.36 45	0.25 171	0.52 162	0.43 171	0.27 162	0.36 80	0.27 43	0.70 96	0.46 53	0.55 65	0.53 44	0.65 152	0.24 10	0.69 173	0.32 66	0.14 18	0.13 143	0.23 248	0.20 230	0.19 189	0.14 50

CBFPSM	0.61 269	0.25 171	1.41 356	0.39 63	0.27 162	1.10 326	0.67 317	0.83 162	0.84 180	0.82 188	0.81 132	1.33 334	0.85 301	0.72 189	0.86 284	0.16 99	0.15 195	0.15 42	0.17 160	0.17 130	0.23 247

gwcnet-sp	0.50 195	0.25 171	0.84 292	0.41 109	0.27 162	0.79 262	0.40 198	0.93 193	0.85 184	0.95 263	0.79 116	0.65 152	0.63 209	0.69 173	0.52 205	0.18 160	0.17 242	0.18 118	0.18 186	0.18 155	0.19 170

scenet	0.50 195	0.25 171	0.84 292	0.41 109	0.27 162	0.79 262	0.40 198	0.93 193	0.85 184	0.95 263	0.79 116	0.65 152	0.63 209	0.69 173	0.52 205	0.18 160	0.17 242	0.18 118	0.18 186	0.18 155	0.19 170

ssnet	0.50 195	0.25 171	0.84 292	0.41 109	0.27 162	0.79 262	0.40 198	0.93 193	0.85 184	0.95 263	0.79 116	0.65 152	0.63 209	0.69 173	0.52 205	0.18 160	0.17 242	0.18 118	0.18 186	0.18 155	0.19 170

CroCo-Stereo Lap2	0.29 10	0.25 171	0.44 82	0.50 273	0.30 221	0.19 1	0.31 90	0.52 14	0.41 35	0.25 1	0.28 4	0.46 67	0.31 56	0.39 8	0.30 50	0.15 67	0.15 195	0.16 59	0.13 50	0.17 130	0.16 101

x	0.41 120	0.25 171	0.46 94	0.36 27	0.24 78	0.54 163	0.31 90	0.94 198	0.58 75	0.60 75	0.72 86	0.61 131	0.53 162	0.52 54	0.50 198	0.18 160	0.16 216	0.17 87	0.16 118	0.17 130	0.18 161

IER	0.48 174	0.25 171	0.60 210	0.38 47	0.28 183	0.67 233	0.38 174	0.82 160	0.68 105	0.88 229	0.95 189	0.74 200	0.79 284	0.62 120	0.46 177	0.17 128	0.14 175	0.17 87	0.17 160	0.17 130	0.16 101

test_5	0.44 145	0.25 171	0.48 118	0.53 306	0.28 183	0.28 33	0.42 223	0.77 144	0.87 194	0.63 88	0.91 174	0.73 196	0.53 162	0.82 233	0.36 101	0.14 18	0.11 40	0.18 118	0.18 186	0.18 155	0.16 101

Sa-1000	0.49 184	0.25 171	0.45 87	0.46 227	0.25 103	0.64 213	0.34 119	0.85 167	0.95 237	0.85 209	1.51 339	0.55 93	0.44 127	0.94 267	0.31 60	0.16 99	0.12 87	0.21 222	0.20 230	0.15 67	0.14 50

AACVNet	0.52 215	0.25 171	0.56 188	0.48 253	0.29 202	0.55 168	0.38 174	0.96 205	0.59 76	0.83 193	1.03 233	1.03 284	0.77 282	0.91 259	0.58 230	0.22 246	0.18 251	0.24 261	0.18 186	0.24 253	0.22 228

CFNet_pseudo	0.47 165	0.25 171	0.55 184	0.38 47	0.28 183	0.58 187	0.32 102	0.89 176	0.90 212	0.83 193	1.03 233	0.75 205	0.48 147	0.61 98	0.46 177	0.17 128	0.13 143	0.24 261	0.16 118	0.26 268	0.21 213

GES	0.46 156	0.25 171	0.62 216	0.41 109	0.30 221	0.62 200	0.37 161	1.06 238	0.70 112	0.75 154	0.83 139	0.47 71	0.52 161	0.69 173	0.46 177	0.23 260	0.17 242	0.17 87	0.16 118	0.18 155	0.24 255

ARAFT	0.48 174	0.25 171	0.82 285	0.42 134	0.25 103	0.56 173	0.54 284	0.82 160	0.82 174	0.92 251	0.75 101	0.75 205	0.48 147	0.89 252	0.37 109	0.15 67	0.12 87	0.23 248	0.22 266	0.14 36	0.14 50

delet	0.57 244	0.25 171	0.63 220	0.46 227	0.34 270	1.05 323	0.51 269	1.04 227	0.94 233	0.90 243	0.99 212	0.90 253	0.68 241	0.87 245	0.78 268	0.18 160	0.18 251	0.20 180	0.21 248	0.17 130	0.17 138

GwcNet-RSSM	0.51 205	0.25 171	0.51 143	0.41 109	0.24 78	0.56 173	0.41 218	0.97 207	0.96 244	0.75 154	1.17 279	0.89 251	0.66 224	0.66 150	0.74 262	0.22 246	0.15 195	0.19 150	0.21 248	0.17 130	0.16 101

CFNet-ft	0.50 195	0.25 171	0.39 38	0.41 109	0.26 133	0.66 224	0.37 161	0.91 182	0.87 194	0.67 113	1.00 216	1.05 291	0.70 248	0.68 167	0.57 225	0.23 260	0.16 216	0.24 261	0.21 248	0.24 253	0.19 170

MSMDNet	0.49 184	0.25 171	0.56 188	0.40 90	0.27 162	0.64 213	0.32 102	0.99 212	0.99 256	0.87 221	1.07 247	0.79 224	0.46 140	0.61 98	0.44 167	0.17 128	0.13 143	0.20 180	0.16 118	0.25 262	0.20 197

CFNet_RVC	0.50 195	0.25 171	0.39 38	0.41 109	0.26 133	0.66 224	0.37 161	0.91 182	0.87 194	0.67 113	1.00 216	1.05 291	0.70 248	0.68 167	0.57 225	0.23 260	0.16 216	0.24 261	0.21 248	0.24 253	0.19 170

ccs_rob	0.47 165	0.25 171	0.55 184	0.38 47	0.28 183	0.58 187	0.32 102	0.89 176	0.90 212	0.83 193	1.02 222	0.75 205	0.48 147	0.61 98	0.46 177	0.17 128	0.12 87	0.24 261	0.16 118	0.26 268	0.21 213

HSM	0.53 221	0.25 171	0.46 94	0.40 90	0.25 103	0.74 250	0.44 236	1.29 316	0.78 145	0.82 188	0.92 180	1.21 318	0.75 269	0.90 257	0.48 189	0.18 160	0.14 175	0.17 87	0.14 71	0.17 130	0.18 161

BUS	0.47 165	0.26 199	0.47 105	0.46 227	0.29 202	0.78 256	0.34 119	0.99 212	0.80 157	0.77 167	0.80 126	0.64 148	0.54 167	0.66 150	0.56 221	0.21 230	0.15 195	0.22 234	0.19 211	0.18 155	0.19 170

BSDual-CNN	0.48 174	0.26 199	0.47 105	0.46 227	0.29 202	0.75 253	0.46 243	0.99 212	0.80 157	0.77 167	0.80 126	0.76 211	0.59 194	0.66 150	0.48 189	0.21 230	0.15 195	0.22 234	0.19 211	0.18 155	0.19 170

hknet	0.51 205	0.26 199	0.58 197	0.46 227	0.29 202	0.75 253	0.46 243	0.99 212	0.89 208	0.77 167	0.80 126	0.96 268	0.67 233	0.75 196	0.50 198	0.19 195	0.15 195	0.22 234	0.19 211	0.18 155	0.19 170

SA	0.45 151	0.26 199	0.50 135	0.47 245	0.24 78	0.46 134	0.36 149	0.79 152	1.00 260	0.61 79	1.04 236	0.50 79	0.50 153	0.98 284	0.33 76	0.16 99	0.13 143	0.21 222	0.19 211	0.15 67	0.14 50

psmg	0.50 195	0.26 199	0.47 105	0.42 134	0.29 202	0.82 276	0.42 223	1.07 240	0.80 157	0.95 263	0.94 185	0.76 211	0.59 194	0.66 150	0.48 189	0.21 230	0.16 216	0.20 180	0.20 230	0.19 189	0.19 170

DAS	0.54 226	0.26 199	0.66 231	0.49 262	0.31 231	0.61 196	0.43 230	0.89 176	1.01 262	0.95 263	1.16 274	0.71 176	0.85 301	0.89 252	0.47 186	0.18 160	0.14 175	0.18 118	0.15 92	0.22 231	0.19 170

SepStereo	0.54 226	0.26 199	0.66 231	0.49 262	0.31 231	0.61 196	0.43 230	0.89 176	1.01 262	0.95 263	1.16 274	0.71 176	0.85 301	0.97 282	0.47 186	0.18 160	0.14 175	0.18 118	0.15 92	0.22 231	0.19 170

ADLNet2	0.57 244	0.26 199	0.71 255	0.48 253	0.31 231	0.83 279	0.51 269	1.10 252	0.99 256	0.85 209	0.99 212	0.99 275	0.70 248	0.79 222	0.78 268	0.21 230	0.17 242	0.18 118	0.18 186	0.22 231	0.22 228

ICVP	0.48 174	0.26 199	0.42 60	0.49 262	0.28 183	0.63 205	0.43 230	1.05 233	0.72 120	0.68 120	0.95 189	0.75 205	0.56 178	0.55 65	0.61 237	0.24 266	0.18 251	0.19 150	0.17 160	0.19 189	0.21 213
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
MMNet	0.57 244	0.26 199	0.67 235	0.45 204	0.35 275	1.04 321	0.39 187	0.93 193	0.98 253	0.96 275	0.97 200	0.86 239	0.80 288	0.83 235	0.80 276	0.16 99	0.15 195	0.19 150	0.19 211	0.20 204	0.17 138

UPFNet	0.55 231	0.26 199	0.59 205	0.46 227	0.38 287	0.83 279	0.48 253	1.03 226	0.80 157	0.92 251	0.91 174	0.85 235	0.67 233	0.87 245	0.78 268	0.20 215	0.21 282	0.20 180	0.20 230	0.20 204	0.15 80

MLCV	0.49 184	0.26 199	0.73 265	0.38 47	0.18 5	0.64 213	0.33 111	0.84 166	0.89 208	0.96 275	1.12 261	0.72 192	0.45 134	1.00 293	0.59 232	0.14 18	0.10 8	0.14 13	0.11 15	0.14 36	0.14 50

ttt	0.56 240	0.27 211	0.49 126	0.39 63	0.25 103	0.65 219	0.42 223	1.24 294	1.08 293	0.76 159	1.10 255	0.63 141	0.51 158	0.95 272	1.03 320	0.25 278	0.22 291	0.22 234	0.21 248	0.25 262	0.25 262

ToySt	0.52 215	0.27 211	0.93 310	0.42 134	0.28 183	0.67 233	0.56 291	0.88 175	0.79 151	0.61 79	0.85 149	0.92 262	0.70 248	0.72 189	0.61 237	0.16 99	0.17 242	0.21 222	0.21 248	0.22 231	0.21 213

AASNet	0.55 231	0.27 211	0.62 216	0.51 285	0.32 249	0.73 246	0.44 236	1.55 361	0.88 204	0.88 229	0.94 185	0.64 148	0.63 209	0.62 120	0.84 281	0.23 260	0.20 276	0.20 180	0.16 118	0.22 231	0.20 197

GANet-ADL	0.44 145	0.27 211	0.48 118	0.44 192	0.30 221	0.54 163	0.36 149	0.94 198	0.88 204	0.64 98	0.72 86	0.68 171	0.44 127	0.55 65	0.44 167	0.22 246	0.15 195	0.15 42	0.13 50	0.18 155	0.21 213

psm_up	0.57 244	0.27 211	0.52 162	0.50 273	0.33 260	0.65 219	0.60 305	1.07 240	0.84 180	0.87 221	0.91 174	1.00 276	1.06 337	0.80 224	0.66 247	0.22 246	0.25 314	0.26 286	0.23 275	0.22 231	0.21 213

UNet	0.55 231	0.27 211	0.72 261	0.45 204	0.41 304	0.97 304	0.40 198	1.01 219	0.80 157	0.87 221	0.90 168	1.03 284	0.75 269	0.76 205	0.67 250	0.19 195	0.15 195	0.20 180	0.17 160	0.21 213	0.18 161

DSFCA	0.57 244	0.27 211	0.71 255	0.41 109	0.36 280	0.78 256	0.53 278	1.08 245	0.85 184	1.08 317	0.84 142	0.90 253	0.66 224	1.05 301	0.63 244	0.26 283	0.22 291	0.21 222	0.21 248	0.22 231	0.20 197

DMCA	0.47 165	0.27 211	0.59 205	0.39 63	0.29 202	0.53 157	0.34 119	0.98 209	0.70 112	0.78 178	0.83 139	0.79 224	0.55 170	0.54 64	0.57 225	0.21 230	0.16 216	0.21 222	0.16 118	0.19 189	0.22 228

UCFNet_RVC	0.50 195	0.27 211	0.37 29	0.40 90	0.27 162	0.66 224	0.42 223	1.18 275	0.86 190	0.70 127	0.89 165	0.91 259	0.60 198	0.62 120	0.48 189	0.24 266	0.18 251	0.28 304	0.27 312	0.25 262	0.24 255

HITNet	0.43 139	0.27 211	0.50 135	0.34 9	0.18 5	0.65 219	0.32 102	0.99 212	0.70 112	0.73 144	0.86 153	0.66 164	0.56 178	0.61 98	0.47 186	0.14 18	0.10 8	0.15 42	0.13 50	0.18 155	0.13 31
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	0.72 291	0.27 211	0.72 261	0.45 204	0.31 231	1.12 331	0.53 278	1.32 324	1.25 331	0.84 199	1.07 247	1.52 359	0.87 308	1.82 373	1.08 332	0.20 215	0.15 195	0.18 118	0.16 118	0.24 253	0.24 255

LE_ROB	4.86 411	0.27 211	9.43 410	0.45 204	0.24 78	1.61 367	0.96 363	2.05 385	17.75 426	16.36 428	4.84 412	5.17 407	19.48 428	2.05 380	15.49 419	0.17 128	0.15 195	0.16 59	0.16 118	0.20 204	0.19 170

DN-CSS_ROB	0.45 151	0.27 211	0.74 269	0.41 109	0.29 202	0.43 124	0.29 58	0.80 154	0.78 145	0.73 144	1.08 253	0.48 74	0.45 134	0.81 228	0.40 150	0.15 67	0.12 87	0.21 222	0.19 211	0.18 155	0.17 138

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 37	0.28 224	0.48 118	0.37 36	0.25 103	0.47 136	0.30 70	0.60 33	0.92 224	0.43 40	0.37 18	0.30 6	0.29 43	0.50 51	0.30 50	0.17 128	0.14 175	0.18 118	0.15 92	0.18 155	0.16 101

mmm	0.47 165	0.28 224	0.51 143	0.39 63	0.25 103	0.61 196	0.38 174	1.00 218	0.60 83	0.77 167	1.07 247	0.65 152	0.53 162	0.61 98	0.49 196	0.18 160	0.15 195	0.23 248	0.20 230	0.21 213	0.20 197

DualNet	0.53 221	0.28 224	0.68 242	0.39 63	0.26 133	0.56 173	0.40 198	0.72 113	1.13 307	0.76 159	0.98 203	0.71 176	0.55 170	0.61 98	1.46 354	0.17 128	0.11 40	0.25 272	0.21 248	0.16 105	0.17 138

ffm	0.47 165	0.28 224	0.68 242	0.39 63	0.26 133	0.56 173	0.40 198	0.72 113	1.13 307	0.76 159	0.98 203	0.71 176	0.55 170	0.61 98	0.26 8	0.17 128	0.11 40	0.25 272	0.21 248	0.16 105	0.17 138

ff1	0.56 240	0.28 224	0.68 242	0.39 63	0.26 133	0.56 173	0.40 198	0.72 113	1.13 307	0.76 159	0.98 203	0.71 176	0.55 170	1.25 325	1.46 354	0.17 128	0.11 40	0.25 272	0.21 248	0.16 105	0.17 138

mmx	0.59 259	0.28 224	0.68 242	0.39 63	0.26 133	0.56 173	0.40 198	1.24 294	1.06 281	0.76 159	0.98 203	0.71 176	0.55 170	1.25 325	1.46 354	0.21 230	0.16 216	0.25 272	0.21 248	0.24 253	0.22 228

xxx	0.59 259	0.28 224	0.68 242	0.39 63	0.26 133	0.56 173	0.40 198	1.24 294	1.06 281	0.76 159	0.98 203	0.71 176	0.55 170	1.25 325	1.46 354	0.21 230	0.16 216	0.25 272	0.21 248	0.24 253	0.22 228

CASS	0.46 156	0.28 224	0.45 87	0.48 253	0.22 30	0.63 205	0.34 119	0.99 212	0.66 98	0.76 159	0.86 153	0.61 131	0.58 190	0.58 77	0.44 167	0.29 307	0.16 216	0.22 234	0.18 186	0.23 245	0.28 284
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
qqq	0.42 127	0.28 224	0.50 135	0.37 36	0.22 30	0.47 136	0.39 187	0.91 182	0.59 76	0.57 69	0.71 85	0.65 152	0.56 178	0.59 82	0.48 189	0.17 128	0.17 242	0.20 180	0.19 211	0.18 155	0.19 170

PSMNet-ADL	0.50 195	0.28 224	0.43 77	0.49 262	0.31 231	0.70 239	0.38 174	0.94 198	0.81 166	0.62 81	0.80 126	0.91 259	0.62 204	0.76 205	0.68 253	0.24 266	0.18 251	0.19 150	0.20 230	0.22 231	0.22 228

StereoVision	0.43 139	0.29 234	0.54 181	0.50 273	0.28 183	0.37 88	0.38 174	0.75 137	0.63 86	0.46 47	1.11 259	0.53 89	0.38 92	0.57 73	0.34 85	0.21 230	0.24 306	0.25 272	0.24 289	0.26 268	0.17 138

LL-Strereo	0.58 255	0.29 234	0.83 289	0.48 253	0.35 275	0.39 99	0.48 253	1.04 227	0.99 256	0.87 221	0.79 116	1.08 300	1.15 349	1.35 343	0.51 201	0.18 160	0.15 195	0.22 234	0.19 211	0.17 130	0.21 213

iinet-f	0.69 287	0.29 234	2.34 387	0.41 109	0.31 231	1.16 338	0.58 300	0.87 170	0.85 184	0.86 219	1.17 279	1.04 288	0.83 294	0.76 205	1.26 343	0.21 230	0.18 251	0.17 87	0.16 118	0.21 213	0.21 213

ssnet_v2	0.61 269	0.29 234	0.69 250	0.45 204	0.30 221	0.93 297	0.62 309	1.20 281	1.03 271	0.97 278	0.81 132	0.98 271	0.67 233	0.84 239	0.97 311	0.26 283	0.23 298	0.23 248	0.24 289	0.20 204	0.21 213

CRFU-Net	0.59 259	0.29 234	0.62 216	0.47 245	0.31 231	1.20 344	0.51 269	1.19 278	0.59 76	1.05 307	1.00 216	1.06 295	0.87 308	0.83 235	0.77 267	0.22 246	0.19 268	0.18 118	0.16 118	0.19 189	0.20 197

CSP-Net	0.57 244	0.29 234	0.55 184	0.42 134	0.29 202	1.20 344	0.49 263	1.29 316	0.75 137	0.98 281	0.97 200	0.88 246	0.69 243	0.85 241	0.66 247	0.27 292	0.18 251	0.17 87	0.17 160	0.18 155	0.19 170

pcwnet_v2	0.60 266	0.29 234	0.89 306	0.46 227	0.36 280	0.62 200	0.38 174	1.33 327	1.24 329	1.02 293	1.27 299	0.71 176	0.59 194	0.71 185	0.51 201	0.28 300	0.21 282	0.24 261	0.23 275	0.29 286	0.30 293

sCroCo_RVC	0.36 45	0.29 234	0.73 265	0.52 299	0.39 296	0.42 120	0.31 90	0.52 14	0.46 53	0.31 7	0.48 29	0.38 37	0.32 62	0.46 31	0.33 76	0.22 246	0.23 298	0.19 150	0.19 211	0.21 213	0.22 228

Anonymous	0.40 106	0.29 234	0.70 252	0.54 315	0.44 321	0.56 173	0.54 284	0.68 75	0.52 64	0.38 20	0.44 21	0.33 19	0.42 119	0.57 73	0.39 130	0.20 215	0.20 276	0.18 118	0.18 186	0.30 293	0.24 255

ADLNet	0.57 244	0.29 234	0.58 197	0.46 227	0.35 275	0.80 268	0.46 243	1.14 262	0.88 204	1.03 296	0.98 203	0.92 262	0.66 224	0.71 185	0.83 280	0.22 246	0.16 216	0.22 234	0.22 266	0.22 231	0.23 247

hitnet-ft	0.57 244	0.29 234	0.43 77	0.42 134	0.29 202	0.81 273	0.40 198	0.98 209	0.91 218	0.84 199	1.01 220	1.13 312	0.72 260	0.83 235	0.71 257	0.28 300	0.21 282	0.28 304	0.22 266	0.29 286	0.27 275

iResNetv2_ROB	0.55 231	0.29 234	0.86 297	0.39 63	0.25 103	0.67 233	0.37 161	1.21 284	1.02 267	1.02 293	1.10 255	0.89 251	0.79 284	0.74 191	0.43 160	0.19 195	0.13 143	0.15 42	0.11 15	0.19 189	0.16 101

MDST_ROB	0.97 337	0.29 234	1.02 324	0.64 349	0.43 316	2.64 390	0.82 348	1.68 377	1.18 323	2.89 396	1.82 358	0.97 269	0.75 269	1.83 374	0.89 288	0.26 283	0.22 291	0.32 327	0.28 318	0.26 268	0.26 267

DLCB_ROB	0.60 266	0.29 234	0.53 169	0.50 273	0.33 260	0.76 255	0.51 269	1.02 221	0.94 233	1.07 316	1.16 274	1.21 318	0.73 264	0.98 284	0.75 264	0.21 230	0.20 276	0.22 234	0.23 275	0.22 231	0.20 197

Wz-Net-LNSev-Ref	0.67 282	0.30 248	1.20 336	0.42 134	0.31 231	1.00 311	0.58 300	1.16 267	1.07 288	1.01 289	1.25 292	1.08 300	0.75 269	1.18 319	1.03 320	0.20 215	0.12 87	0.16 59	0.13 50	0.22 231	0.22 228

NINENet	0.52 215	0.30 248	0.55 184	0.46 227	0.33 260	0.78 256	0.34 119	1.18 275	0.91 218	0.84 199	0.97 200	0.64 148	0.54 167	0.74 191	0.56 221	0.23 260	0.20 276	0.25 272	0.18 186	0.22 231	0.22 228

GEStereo_RVC	0.56 240	0.30 248	0.70 252	0.51 285	0.31 231	0.70 239	0.54 284	1.31 319	0.93 226	0.85 209	0.86 153	0.84 233	0.63 209	0.92 261	0.67 250	0.24 266	0.16 216	0.19 150	0.17 160	0.21 213	0.23 247

RAFT + AFF	0.54 226	0.30 248	0.84 292	0.51 285	0.32 249	0.63 205	0.57 293	1.05 233	0.95 237	0.80 183	0.87 159	0.85 235	0.57 187	0.87 245	0.51 201	0.18 160	0.21 282	0.23 248	0.22 266	0.19 189	0.19 170

HGLStereo	0.58 255	0.30 248	0.65 229	0.51 285	0.38 287	0.78 256	0.45 240	1.07 240	0.82 174	0.89 236	1.16 274	0.88 246	0.91 317	0.80 224	0.74 262	0.21 230	0.21 282	0.20 180	0.18 186	0.19 189	0.22 228

CFNet	0.53 221	0.30 248	0.53 169	0.42 134	0.28 183	0.73 246	0.35 141	1.21 284	1.01 262	0.74 151	1.07 247	0.85 235	0.60 198	0.83 235	0.58 230	0.19 195	0.15 195	0.23 248	0.23 275	0.21 213	0.17 138

SGM_RVC	1.04 344	0.30 248	0.47 105	0.41 109	0.23 57	1.73 375	0.77 340	1.63 373	1.30 341	2.39 389	1.99 365	2.64 385	1.78 380	2.22 387	1.40 351	0.28 300	0.27 325	0.27 294	0.25 300	0.25 262	0.25 262
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
iResNet	0.52 215	0.31 255	0.86 297	0.44 192	0.22 30	0.66 224	0.47 248	0.92 191	1.02 267	0.89 236	1.12 261	0.69 173	0.55 170	0.86 243	0.60 233	0.15 67	0.11 40	0.15 42	0.12 27	0.17 130	0.17 138

pmcnn	1.27 364	0.31 255	1.14 333	0.41 109	0.23 57	0.97 304	0.71 325	1.23 293	1.32 343	1.83 373	2.34 373	11.25 419	0.89 314	1.04 300	0.96 308	0.15 67	0.12 87	0.12 2	0.10 10	0.15 67	0.16 101

whm_eth	0.49 184	0.32 257	0.79 278	0.47 245	0.38 287	0.37 88	0.37 161	0.83 162	0.83 179	0.82 188	1.73 354	0.36 32	0.39 105	0.61 98	0.38 122	0.19 195	0.17 242	0.20 180	0.20 230	0.20 204	0.25 262

fast-acv-ft	0.66 281	0.32 257	0.80 279	0.46 227	0.34 270	1.26 347	0.50 266	0.91 182	1.00 260	1.05 307	1.36 314	1.28 323	0.84 297	0.81 228	0.90 294	0.22 246	0.24 306	0.23 248	0.23 275	0.21 213	0.22 228

TRStereo	0.39 92	0.32 257	0.64 224	0.49 262	0.41 304	0.30 41	0.30 70	0.97 207	0.63 86	0.53 63	0.43 20	0.52 85	0.26 19	0.77 212	0.29 38	0.18 160	0.12 87	0.19 150	0.19 211	0.13 14	0.13 31

TestStereo	0.39 92	0.32 257	0.42 60	0.45 204	0.20 18	0.41 113	0.38 174	0.69 86	0.66 98	0.56 67	0.78 112	0.48 74	0.43 122	0.59 82	0.37 109	0.18 160	0.13 143	0.20 180	0.15 92	0.23 245	0.14 50

DMCA-RVC	0.54 226	0.32 257	0.83 289	0.51 285	0.32 249	0.59 194	0.38 174	0.89 176	0.70 112	0.95 263	0.88 162	0.90 253	0.69 243	0.75 196	0.63 244	0.23 260	0.18 251	0.31 322	0.24 289	0.27 277	0.21 213

NVstereo2D	0.62 275	0.32 257	0.82 285	0.50 273	0.44 321	0.88 290	0.48 253	1.12 254	1.17 319	0.67 113	0.90 168	0.90 253	0.69 243	1.02 297	0.69 254	0.33 330	0.16 216	0.29 312	0.20 230	0.43 342	0.46 358

LMCR-Stereo	0.55 231	0.33 263	0.57 195	0.60 336	0.30 221	0.80 268	0.36 149	1.30 318	0.79 151	0.90 243	1.04 236	0.57 102	0.64 216	0.87 245	0.73 261	0.20 215	0.15 195	0.19 150	0.14 71	0.25 262	0.18 161

stereogan	0.83 317	0.33 263	0.89 306	0.61 340	0.51 345	1.80 376	0.50 266	1.41 343	1.39 350	1.05 307	1.47 335	1.56 363	1.04 335	1.32 340	0.87 285	0.29 307	0.29 332	0.29 312	0.25 300	0.39 332	0.40 335

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 231	0.33 263	0.71 255	0.46 227	0.31 231	0.66 224	0.43 230	1.07 240	0.89 208	0.93 254	0.91 174	0.98 271	0.61 202	0.76 205	0.64 246	0.22 246	0.18 251	0.22 234	0.22 266	0.22 231	0.24 255
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
StereoDRNet-Refined	0.61 269	0.33 263	0.63 220	0.47 245	0.31 231	0.94 299	0.41 218	1.04 227	0.97 249	1.15 331	1.13 267	1.00 276	0.74 266	0.93 264	0.93 301	0.18 160	0.13 143	0.22 234	0.21 248	0.20 204	0.21 213
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
SGM-Forest	0.65 280	0.33 263	0.43 77	0.44 192	0.30 221	1.01 315	0.54 284	1.13 260	1.09 299	1.11 327	1.21 286	1.10 307	0.76 278	0.99 288	0.71 257	0.32 322	0.33 355	0.33 332	0.30 323	0.30 293	0.28 284
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
FAT-Stereo	0.75 301	0.34 268	0.81 284	0.51 285	0.38 287	0.78 256	0.63 312	1.39 337	1.32 343	1.05 307	1.40 320	1.58 364	1.14 347	0.92 261	0.91 297	0.29 307	0.28 330	0.28 304	0.23 275	0.28 284	0.41 340

AdaStereo	0.52 215	0.34 268	0.53 169	0.49 262	0.25 103	0.71 242	0.36 149	1.24 294	0.91 218	0.77 167	0.98 203	0.75 205	0.50 153	0.71 185	0.51 201	0.27 292	0.13 143	0.28 304	0.18 186	0.23 245	0.18 161
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	4.73 408	0.34 268	1.05 326	0.46 227	0.28 183	10.26 416	3.48 415	4.52 410	5.16 407	8.68 419	7.48 417	18.87 426	10.80 418	11.26 420	10.01 413	0.32 322	0.34 358	0.32 327	0.32 335	0.29 286	0.30 293

DRN-Test	0.68 285	0.34 268	0.77 275	0.52 299	0.40 299	1.14 334	0.61 307	1.56 365	1.04 275	1.18 333	1.10 255	1.05 291	0.72 260	0.82 233	1.01 315	0.24 266	0.18 251	0.26 286	0.25 300	0.26 268	0.23 247

Anonymous3	0.47 165	0.35 272	0.91 309	0.50 273	0.38 287	0.81 273	0.55 288	0.76 139	0.66 98	0.52 57	0.65 72	0.44 57	0.45 134	0.66 150	0.39 130	0.25 278	0.25 314	0.22 234	0.21 248	0.23 245	0.24 255

HCRNet	0.46 156	0.35 272	0.45 87	0.54 315	0.26 133	0.52 154	0.29 58	0.87 170	0.64 90	0.75 154	0.82 134	0.76 211	0.53 162	0.70 180	0.38 122	0.24 266	0.16 216	0.24 261	0.20 230	0.21 213	0.20 197

FADNet-RVC-Resample	0.58 255	0.35 272	1.34 351	0.50 273	0.34 270	0.73 246	0.43 230	1.09 248	0.96 244	0.83 193	0.87 159	0.76 211	0.66 224	0.77 212	0.52 205	0.19 195	0.18 251	0.26 286	0.27 312	0.28 284	0.29 289

BEATNet_4x	0.49 184	0.35 272	0.72 261	0.38 47	0.20 18	0.65 219	0.36 149	1.08 245	0.78 145	0.78 178	0.88 162	0.73 196	0.64 216	0.71 185	0.60 233	0.16 99	0.12 87	0.16 59	0.15 92	0.24 253	0.18 161

TDLM	0.59 259	0.35 272	0.57 195	0.53 306	0.32 249	0.67 233	0.72 329	1.09 248	1.03 271	0.84 199	1.11 259	0.84 233	0.71 253	0.96 275	0.61 237	0.28 300	0.18 251	0.26 286	0.22 266	0.27 277	0.21 213

CVANet_RVC	0.59 259	0.35 272	0.54 181	0.49 262	0.33 260	0.70 239	0.67 317	1.12 254	0.97 249	0.88 229	1.05 239	1.01 280	0.72 260	0.94 267	0.55 219	0.30 314	0.20 276	0.28 304	0.26 308	0.32 303	0.23 247

AANet_RVC	0.59 259	0.35 272	0.68 242	0.47 245	0.28 183	0.57 183	0.47 248	1.04 227	1.28 336	0.87 221	1.33 308	0.86 239	0.63 209	1.16 316	0.89 288	0.19 195	0.13 143	0.15 42	0.14 71	0.18 155	0.20 197

StereoDRNet	0.67 282	0.35 272	0.82 285	0.53 306	0.44 321	1.03 319	0.53 278	1.51 358	1.06 281	1.13 329	0.91 174	1.07 299	0.74 266	0.87 245	0.95 306	0.24 266	0.19 268	0.25 272	0.23 275	0.27 277	0.22 228

SACVNet	0.61 269	0.36 280	0.67 235	0.57 327	0.37 282	0.65 219	0.47 248	1.16 267	0.80 157	1.04 302	1.06 245	1.02 282	0.81 291	0.99 288	0.57 225	0.28 300	0.21 282	0.25 272	0.24 289	0.30 293	0.39 329

S-Stereo	0.76 304	0.36 280	1.10 328	0.57 327	0.46 336	0.83 279	0.59 303	1.31 319	1.62 369	0.98 281	1.41 322	1.11 309	0.93 321	0.85 241	1.07 330	0.27 292	0.31 344	0.28 304	0.25 300	0.33 307	0.50 365

ADCP+	1.18 358	0.37 282	3.09 390	0.50 273	0.52 347	1.48 359	0.61 307	1.32 324	1.07 288	1.21 336	1.16 274	1.08 300	1.11 342	1.63 362	7.17 409	0.20 215	0.16 216	0.24 261	0.22 266	0.29 286	0.22 228

RYNet	0.76 304	0.37 282	0.74 269	0.54 315	0.67 370	1.35 351	0.68 320	1.28 312	1.21 328	1.10 324	0.90 168	1.31 327	0.94 324	1.01 294	1.30 345	0.22 246	0.16 216	0.27 294	0.23 275	0.43 342	0.45 354

DeepPruner_ROB	0.55 231	0.37 282	0.67 235	0.42 134	0.31 231	0.50 142	0.43 230	1.22 290	0.73 129	0.86 219	1.05 239	0.85 235	0.58 190	0.90 257	0.56 221	0.29 307	0.23 298	0.22 234	0.22 266	0.26 268	0.26 267

CBMV	0.68 285	0.37 282	0.50 135	0.43 171	0.26 133	1.00 311	0.71 325	1.17 273	1.16 316	1.24 342	1.29 304	1.06 295	0.86 305	0.98 284	0.75 264	0.29 307	0.30 336	0.34 334	0.30 323	0.26 268	0.27 275
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
GMStereo	0.40 106	0.38 286	0.61 211	0.41 109	0.27 162	0.47 136	0.35 141	0.62 40	1.04 275	0.57 69	0.54 47	0.38 37	0.36 81	0.56 69	0.41 155	0.20 215	0.13 143	0.16 59	0.17 160	0.24 253	0.20 197
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
RP	0.80 308	0.38 286	0.73 265	0.67 355	0.59 360	0.82 276	0.57 293	1.21 284	1.28 336	1.03 296	1.68 349	1.45 348	1.49 370	1.08 305	0.90 294	0.36 344	0.31 344	0.37 342	0.30 323	0.36 323	0.36 320

GANet	0.74 297	0.38 286	0.63 220	0.54 315	0.35 275	1.01 315	0.95 361	1.15 265	0.95 237	1.09 321	2.00 366	1.14 313	0.92 319	1.29 333	0.75 264	0.25 278	0.27 325	0.27 294	0.23 275	0.32 303	0.24 255

XPNet_ROB	0.73 292	0.38 286	0.80 279	0.53 306	0.40 299	0.80 268	0.83 350	1.21 284	0.96 244	1.37 351	1.17 279	1.37 341	0.87 308	1.14 312	0.99 313	0.33 330	0.25 314	0.27 294	0.24 289	0.31 297	0.29 289

SDNR	0.89 327	0.39 290	1.66 375	0.42 134	0.39 296	3.35 403	0.32 102	0.95 201	1.05 277	1.05 307	2.12 369	0.62 137	0.71 253	1.40 344	0.78 268	0.53 372	0.56 387	0.36 338	0.27 312	0.46 349	0.50 365

APVNet	0.73 292	0.39 290	1.01 323	0.58 332	0.45 328	1.16 338	0.68 320	1.47 354	0.87 194	0.84 199	1.15 271	1.04 288	0.84 297	1.14 312	1.18 338	0.27 292	0.28 330	0.32 327	0.31 332	0.29 286	0.32 303

GwcNet	0.73 292	0.39 290	1.37 353	0.53 306	0.43 316	1.10 326	0.52 275	1.27 307	1.19 324	1.05 307	1.41 322	1.06 295	0.86 305	0.98 284	1.01 315	0.26 283	0.24 306	0.24 261	0.23 275	0.23 245	0.28 284

FADNet_RVC	0.58 255	0.39 290	1.26 340	0.45 204	0.32 249	0.55 168	0.34 119	1.12 254	0.90 212	0.68 120	0.90 168	0.61 131	0.71 253	1.03 299	0.80 276	0.21 230	0.18 251	0.27 294	0.23 275	0.33 307	0.30 293

STTStereo	0.57 244	0.39 290	0.87 302	0.45 204	0.32 249	0.62 200	0.45 240	1.01 219	0.87 194	1.01 289	0.91 174	0.95 265	0.58 190	0.77 212	0.66 247	0.25 278	0.24 306	0.27 294	0.33 341	0.25 262	0.26 267

CBMV_ROB	0.62 275	0.39 290	0.41 52	0.41 109	0.28 183	0.86 287	0.28 51	1.06 238	1.02 267	0.95 263	1.33 308	0.81 230	0.84 297	0.94 267	0.56 221	0.37 348	0.37 363	0.43 354	0.40 357	0.33 307	0.32 303

WCMA_ROB	1.22 359	0.39 290	0.93 310	0.51 285	0.45 328	1.44 356	0.79 344	1.20 281	1.30 341	2.99 402	3.94 403	3.30 395	2.17 392	1.42 348	1.31 346	0.46 362	0.35 360	0.35 335	0.37 348	0.41 336	0.42 344

PSMNet_ROB	0.67 282	0.39 290	0.76 272	0.57 327	0.43 316	1.00 311	0.85 354	1.25 300	0.93 226	0.82 188	1.04 236	1.08 300	0.64 216	0.89 252	1.02 319	0.29 307	0.21 282	0.31 322	0.31 332	0.27 277	0.25 262

dd	0.44 145	0.40 298	0.62 216	0.44 192	0.26 133	0.51 147	0.38 174	0.72 113	1.07 288	0.60 75	0.66 75	0.43 54	0.40 110	0.68 167	0.53 214	0.24 266	0.15 195	0.21 222	0.16 118	0.24 253	0.19 170

edge stereo	0.79 307	0.40 298	0.82 285	0.52 299	0.44 321	0.83 279	0.58 300	1.34 329	1.08 293	1.30 347	1.38 318	1.79 369	1.13 346	1.15 315	0.92 299	0.34 337	0.32 350	0.42 353	0.28 318	0.33 307	0.39 329

Nwc_Net	0.82 311	0.40 298	0.86 297	0.62 344	0.56 353	1.04 321	0.57 293	1.72 379	1.08 293	0.93 254	1.88 361	1.44 347	1.24 354	1.19 320	0.94 303	0.31 317	0.25 314	0.36 338	0.39 353	0.31 297	0.31 300

NOSS_ROB	0.59 259	0.40 298	0.42 60	0.45 204	0.31 231	0.79 262	0.53 278	1.09 248	1.12 301	0.69 123	0.92 180	0.77 216	0.63 209	0.81 228	0.52 205	0.39 354	0.38 364	0.44 356	0.42 364	0.38 328	0.36 320

sAnonymous2	0.42 127	0.41 302	0.96 316	0.48 253	0.37 282	0.41 113	0.48 253	0.60 33	0.52 64	0.39 23	0.48 29	0.35 26	0.44 127	0.44 23	0.30 50	0.19 195	0.14 175	0.19 150	0.17 160	0.55 367	0.43 348

CroCo_RVC	0.42 127	0.41 302	0.96 316	0.48 253	0.37 282	0.41 113	0.48 253	0.60 33	0.52 64	0.39 23	0.48 29	0.35 26	0.44 127	0.44 23	0.30 50	0.19 195	0.14 175	0.19 150	0.17 160	0.55 367	0.43 348

SuperB	1.00 342	0.41 302	4.03 398	0.45 204	0.32 249	0.99 310	0.49 263	1.09 248	2.09 383	1.10 324	1.10 255	0.74 200	0.83 294	1.13 310	1.75 366	0.20 215	0.15 195	0.17 87	0.15 92	2.50 408	0.27 275

AF-Net	0.85 323	0.41 302	0.87 302	0.66 353	0.54 351	0.96 303	0.52 275	1.66 375	1.37 347	1.03 296	2.04 368	1.46 349	1.36 360	1.19 320	1.05 327	0.34 337	0.24 306	0.39 348	0.28 318	0.31 297	0.26 267

Wz-Net-MNSev	0.81 310	0.42 306	1.64 372	0.51 285	0.41 304	1.46 357	0.95 361	1.24 294	1.26 334	1.31 348	1.25 292	1.17 315	0.83 294	1.21 324	1.06 328	0.22 246	0.19 268	0.24 261	0.23 275	0.29 286	0.26 267

ADCL	1.10 349	0.42 306	1.57 365	0.51 285	0.41 304	1.71 374	0.92 358	1.36 334	1.45 356	1.33 349	1.56 342	1.22 321	1.26 356	1.45 352	5.27 404	0.22 246	0.19 268	0.25 272	0.25 300	0.29 286	0.29 289

NCC-stereo	0.82 311	0.43 308	0.87 302	0.63 346	0.68 371	0.88 290	0.72 329	1.60 371	1.12 301	0.95 263	1.41 322	1.37 341	1.37 362	1.26 328	0.94 303	0.32 322	0.30 336	0.37 342	0.49 374	0.34 313	0.35 317

Abc-Net	0.82 311	0.43 308	0.87 302	0.63 346	0.68 371	0.88 290	0.72 329	1.60 371	1.12 301	0.95 263	1.41 322	1.37 341	1.37 362	1.26 328	0.94 303	0.32 322	0.30 336	0.37 342	0.49 374	0.34 313	0.35 317
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DPSNet	1.08 348	0.44 310	2.64 388	0.54 315	0.42 313	1.59 366	1.25 381	2.39 393	1.50 361	1.13 329	1.12 261	1.51 357	2.19 393	1.44 351	1.51 360	0.35 342	0.25 314	0.25 272	0.21 248	0.49 355	0.39 329

Anonymous_2	0.84 318	0.45 311	0.66 231	0.41 109	0.45 328	0.82 276	0.53 278	0.81 156	0.81 166	0.73 144	0.61 64	0.91 259	0.76 278	0.77 212	0.61 237	0.51 370	0.55 386	0.54 373	4.92 421	0.54 365	0.42 344

FINET	0.75 301	0.45 311	1.38 354	0.48 253	0.46 336	0.98 308	1.00 365	1.22 290	1.69 373	0.91 250	1.25 292	0.74 200	0.74 266	1.09 306	0.82 279	0.37 348	0.31 344	0.27 294	0.24 289	0.35 319	0.34 314

NCCL2	0.74 297	0.45 311	0.77 275	0.65 351	0.45 328	0.97 304	1.16 375	1.16 267	1.02 267	1.00 287	0.98 203	1.48 353	0.88 312	0.99 288	0.89 288	0.31 317	0.27 325	0.39 348	0.39 353	0.33 307	0.34 314

SANet	1.15 354	0.45 311	1.40 355	0.50 273	0.32 249	1.54 365	1.21 378	1.49 355	3.35 400	1.61 360	2.41 376	2.32 382	1.80 381	1.57 359	1.27 344	0.28 300	0.25 314	0.26 286	0.24 289	0.36 323	0.32 303

MeshStereo	1.38 370	0.45 311	0.58 197	0.45 204	0.35 275	1.63 369	0.60 305	2.07 386	1.43 354	4.49 411	3.32 395	4.67 402	2.08 389	2.08 383	1.32 347	0.36 344	0.36 362	0.37 342	0.32 335	0.32 303	0.34 314
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	0.51 205	0.46 316	0.80 279	0.50 273	0.28 183	0.57 183	0.30 70	0.75 137	0.79 151	0.88 229	0.94 185	0.90 253	0.37 85	0.77 212	0.46 177	0.27 292	0.14 175	0.26 286	0.15 92	0.39 332	0.19 170

ADCRef	0.84 318	0.46 316	1.60 369	0.52 299	0.45 328	1.08 325	0.52 275	1.13 260	1.03 271	1.22 338	1.43 328	0.87 243	0.93 321	0.91 259	3.35 392	0.19 195	0.16 216	0.23 248	0.23 275	0.23 245	0.22 228

PA-Net	0.70 288	0.46 316	0.96 316	0.51 285	0.53 349	0.94 299	0.73 334	1.14 262	1.15 314	0.83 193	0.90 168	0.88 246	0.76 278	1.19 320	0.96 308	0.25 278	0.41 373	0.29 312	0.44 365	0.27 277	0.39 329
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
PS-NSSS	0.60 266	0.46 316	0.68 242	0.43 171	0.34 270	0.66 224	0.57 293	1.05 233	0.91 218	0.80 183	1.28 300	0.72 192	0.67 233	0.89 252	0.61 237	0.32 322	0.26 323	0.40 351	0.27 312	0.35 319	0.29 289

NaN_ROB	0.73 292	0.46 316	0.89 306	0.52 299	0.34 270	0.98 308	1.11 370	1.28 312	1.20 326	1.27 346	0.96 193	1.08 300	0.79 284	1.34 342	0.78 268	0.24 266	0.30 336	0.23 248	0.24 289	0.23 245	0.26 267

LALA_ROB	0.76 304	0.46 316	0.86 297	0.55 321	0.41 304	1.00 311	0.93 360	1.25 300	1.13 307	1.23 340	1.15 271	1.55 361	0.80 288	1.11 309	0.96 308	0.33 330	0.23 298	0.35 335	0.30 323	0.35 319	0.32 303

HBP-ISP	0.61 269	0.47 322	0.45 87	0.46 227	0.33 260	0.79 262	0.29 58	1.15 265	1.05 277	0.85 209	1.18 283	0.67 168	0.71 253	0.92 261	0.57 225	0.37 348	0.38 364	0.47 362	0.41 362	0.39 332	0.32 303

DANet	0.74 297	0.47 322	0.98 321	0.60 336	0.41 304	0.92 296	0.41 218	1.02 221	0.87 194	1.22 338	1.22 288	1.33 334	0.88 312	1.26 328	1.37 350	0.27 292	0.24 306	0.31 322	0.25 300	0.37 326	0.36 320
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	0.95 334	0.48 324	1.13 331	0.67 355	0.49 340	2.07 382	0.63 312	1.02 221	0.90 212	1.77 371	2.62 383	1.28 323	1.60 373	1.09 306	1.06 328	0.37 348	0.30 336	0.35 335	0.25 300	0.46 349	0.45 354

PDISCO_ROB	0.96 335	0.51 325	1.13 331	1.03 383	1.00 385	1.81 377	0.77 340	1.72 379	1.60 367	1.09 321	1.19 284	1.34 337	0.80 288	1.62 361	1.01 315	0.58 378	0.22 291	0.45 358	0.40 357	0.50 357	0.41 340

MSMD_ROB	1.25 362	0.51 325	0.64 224	0.60 336	0.50 343	1.66 371	0.67 317	1.26 302	1.26 334	2.64 393	3.82 400	3.06 391	3.20 405	1.45 352	0.91 297	0.46 362	0.41 373	0.49 368	0.51 377	0.47 351	0.45 354

CSAN	0.88 326	0.52 327	0.93 310	0.61 340	0.42 313	1.19 343	1.11 370	1.27 307	1.48 360	1.37 351	1.44 329	1.37 341	1.30 357	1.46 354	1.01 315	0.39 354	0.31 344	0.36 338	0.37 348	0.35 319	0.36 320

ETE_ROB	0.73 292	0.52 327	0.93 310	0.57 327	0.37 282	0.80 268	0.86 355	1.19 278	0.95 237	1.20 335	1.22 288	1.39 346	0.86 305	1.07 302	0.88 286	0.27 292	0.21 282	0.31 322	0.27 312	0.34 313	0.35 317

dad	0.61 269	0.53 329	0.72 261	0.44 192	0.31 231	0.64 213	0.37 161	0.85 167	1.28 336	1.05 307	1.17 279	1.18 316	0.61 202	0.70 180	0.54 217	0.36 344	0.23 298	0.37 342	0.21 248	0.31 297	0.23 247

XX-TBD	0.32 28	0.53 329	0.26 4	0.53 306	0.21 25	0.38 94	0.24 23	0.41 3	0.77 142	0.55 65	0.70 84	0.31 7	0.26 19	0.33 3	0.28 29	0.16 99	0.10 8	0.12 2	0.09 4	0.13 14	0.11 3

psmorigin	0.84 318	0.53 329	2.21 385	0.50 273	0.41 304	0.86 287	0.57 293	1.08 245	0.90 212	1.50 356	1.42 326	1.50 355	1.09 340	1.29 333	1.03 320	0.32 322	0.33 355	0.27 294	0.27 312	0.34 313	0.45 354

FADNet	0.63 278	0.53 329	1.20 336	0.46 227	0.44 321	0.66 224	0.41 218	1.24 294	1.07 288	0.70 127	0.84 142	0.98 271	0.65 222	0.87 245	0.54 217	0.29 307	0.30 336	0.27 294	0.30 323	0.48 352	0.36 320

ADCPNet	1.11 352	0.53 329	3.26 393	0.55 321	0.44 321	1.47 358	0.83 350	1.21 284	1.17 319	1.26 345	1.42 326	1.67 367	1.12 344	1.48 355	3.86 398	0.30 314	0.29 332	0.30 321	0.32 335	0.37 326	0.37 326

FC-DCNN	1.67 382	0.53 329	0.68 242	0.62 344	0.49 340	1.62 368	0.71 325	1.77 382	1.55 363	4.73 413	4.66 411	5.82 410	3.94 408	2.13 385	1.42 352	0.47 365	0.42 375	0.47 362	0.46 366	0.48 352	0.47 360

Wz-Net-LNSev	0.75 301	0.54 335	1.59 366	0.51 285	0.41 304	1.16 338	0.79 344	1.27 307	1.13 307	1.04 302	1.14 269	1.11 309	0.94 324	0.93 264	1.00 314	0.24 266	0.22 291	0.21 222	0.19 211	0.26 268	0.27 275

SHD	0.98 339	0.54 335	1.30 347	0.63 346	0.50 343	1.14 334	0.50 266	1.80 383	2.20 384	1.66 365	1.39 319	1.47 351	1.21 351	1.40 344	1.80 367	0.32 322	0.27 325	0.32 327	0.34 343	0.41 336	0.44 352

RTSC	0.93 329	0.54 335	1.59 366	0.56 324	0.40 299	1.17 342	0.55 288	1.44 350	1.82 377	1.53 358	1.26 295	1.15 314	0.82 292	1.70 367	2.44 381	0.26 283	0.20 276	0.23 248	0.24 289	0.31 297	0.32 303

MANE	4.73 408	0.54 335	0.77 275	0.69 362	0.60 363	10.35 417	1.67 399	8.68 418	12.66 418	6.90 417	9.43 419	11.59 420	10.59 417	8.26 417	8.41 410	0.51 370	0.45 379	0.48 365	1.02 398	0.50 357	0.50 365

FBW_ROB	0.94 333	0.54 335	1.03 325	0.56 324	0.42 313	1.16 338	0.76 339	1.56 365	1.41 351	1.38 353	1.33 308	1.47 351	1.07 338	2.94 398	1.14 336	0.26 283	0.32 350	0.45 358	0.30 323	0.34 313	0.30 293

PWCDC_ROB	0.93 329	0.54 335	0.97 320	0.78 374	0.41 304	1.03 319	0.42 223	1.39 337	2.34 389	1.04 302	3.73 399	0.80 228	1.12 344	1.29 333	1.04 325	0.37 348	0.22 291	0.24 261	0.20 230	0.36 323	0.31 300

Syn2CoEx	0.74 297	0.55 341	1.17 335	0.66 353	0.45 328	0.89 293	0.56 291	1.54 360	1.15 314	0.95 263	1.35 313	1.03 284	1.03 333	0.96 275	0.89 288	0.31 317	0.27 325	0.29 312	0.24 289	0.23 245	0.27 275

DeepPrunerF	0.93 329	0.55 341	3.88 395	0.70 365	0.81 375	0.72 245	0.74 336	1.28 312	1.97 380	0.95 263	1.02 222	0.87 243	0.85 301	1.16 316	1.07 330	0.35 342	0.29 332	0.43 354	0.40 357	0.31 297	0.33 312

FADNet-RVC	0.62 275	0.56 343	1.29 345	0.47 245	0.39 296	0.63 205	0.40 198	1.16 267	0.91 218	0.71 136	0.86 153	1.04 288	0.55 170	0.99 288	0.78 268	0.27 292	0.26 323	0.28 304	0.29 322	0.32 303	0.31 300

FCDSN-DC	1.43 374	0.57 344	0.69 250	0.74 370	0.59 360	1.42 355	0.65 316	1.40 341	1.41 351	3.31 406	4.42 409	4.57 401	3.01 403	1.70 367	1.19 340	0.46 362	0.42 375	0.48 365	0.47 367	0.51 360	0.51 369
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ADCMid	1.22 359	0.57 344	3.17 392	0.54 315	0.44 321	1.07 324	0.77 340	1.31 319	1.13 307	2.14 384	1.48 336	1.49 354	1.47 369	1.65 364	5.30 405	0.26 283	0.24 306	0.29 312	0.32 335	0.38 328	0.36 320

PWC_ROB	0.92 328	0.57 344	1.64 372	0.53 306	0.33 260	0.93 297	0.39 187	1.42 348	1.51 362	1.66 365	2.57 380	1.18 316	1.11 342	1.50 356	1.54 361	0.26 283	0.18 251	0.28 304	0.20 230	0.30 293	0.32 303

DGSMNet	0.80 308	0.58 347	1.42 357	0.61 340	0.65 367	0.94 299	0.75 338	1.35 330	1.16 316	0.88 229	1.26 295	1.00 276	0.75 269	1.07 302	0.89 288	0.36 344	0.31 344	0.41 352	0.40 357	0.60 373	0.59 377

aanetorigin	0.85 323	0.58 347	1.98 380	0.50 273	0.40 299	0.66 224	0.70 323	0.72 113	1.01 262	2.44 391	2.00 366	1.32 329	1.25 355	0.96 275	1.16 337	0.20 215	0.19 268	0.20 180	0.20 230	0.27 277	0.33 312

ccnet	0.84 318	0.59 349	0.86 297	0.56 324	0.60 363	1.11 330	0.72 329	1.44 350	0.97 249	1.15 331	1.44 329	1.28 323	0.95 326	1.01 294	1.33 348	0.49 367	0.43 377	0.50 370	0.47 367	0.52 363	0.48 362

Anonymous Stereo	0.82 311	0.59 349	2.10 383	0.59 334	0.58 358	0.68 237	1.42 391	1.05 233	1.07 288	1.03 296	1.02 222	0.86 239	0.65 222	1.33 341	1.36 349	0.32 322	0.31 344	0.31 322	0.33 341	0.34 313	0.39 329

STTRV1_RVC		0.60 351		0.67 355	0.81 375	1.12 331	0.63 312	1.37 336	1.12 301	0.98 281	1.34 312	1.08 300	0.95 326	1.28 331	0.90 294	0.57 377	0.25 314	0.44 356	0.39 353	0.60 373	0.41 340

MFN_U_SF_DS_RVC	1.06 345	0.61 352	1.82 377	0.69 362	0.51 345	2.62 389	1.69 400	1.28 312	1.44 355	1.39 354	1.56 342	1.34 337	0.91 317	1.68 366	0.95 306	0.38 353	0.39 368	0.46 361	0.61 384	0.41 336	0.43 348

RGC	0.82 311	0.62 353	0.80 279	0.67 355	0.66 369	0.91 295	0.59 303	1.35 330	1.09 299	1.12 328	1.46 333	1.50 355	1.09 340	1.28 331	0.97 311	0.34 337	0.30 336	0.48 365	0.40 357	0.38 328	0.38 328

MFN_U_SF_RVC	1.14 353	0.63 354	2.33 386	0.69 362	0.46 336	2.04 381	0.70 323	1.90 384	1.37 347	1.62 361	1.56 342	1.94 374	1.36 360	1.73 369	1.90 369	0.41 359	0.38 364	0.45 358	0.48 371	0.45 346	0.47 360

WZ-Net	1.29 366	0.64 355	5.42 404	0.64 349	0.52 347	1.37 352	1.29 383	1.41 343	1.77 376	1.56 359	1.69 351	1.74 368	1.41 364	2.50 393	2.16 378	0.28 300	0.21 282	0.23 248	0.25 300	0.39 332	0.41 340

ELAS_RVC	1.76 384	0.64 355	1.20 336	0.74 370	0.59 360	2.18 384	2.53 412	2.10 388	2.85 395	3.46 407	3.41 398	3.12 392	4.11 409	2.69 396	2.53 386	0.54 375	0.47 382	0.51 372	0.48 371	0.55 367	0.55 374
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.77 385	0.64 355	1.10 328	0.72 368	0.58 358	3.37 404	1.76 402	2.54 394	2.57 391	3.77 409	3.96 404	2.83 388	3.44 406	2.34 390	2.73 388	0.53 372	0.47 382	0.50 370	0.48 371	0.55 367	0.55 374
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SAMSARA	1.15 354	0.69 358	1.44 359	1.09 386	0.93 378	2.10 383	1.87 407	1.64 374	1.47 359	1.64 363	1.21 286	2.06 376	1.14 347	1.61 360	1.50 359	0.39 354	0.45 379	0.36 338	0.38 351	0.50 357	0.51 369

PVD	1.34 369	0.70 359	1.42 357	0.78 374	0.65 367	1.68 372	0.91 356	2.12 389	3.01 396	2.25 386	2.35 375	1.90 373	1.99 387	1.98 379	2.14 376	0.40 358	0.38 364	0.49 368	0.37 348	0.51 360	0.67 378

XQC	0.97 337	0.70 359	1.54 364	0.70 365	0.55 352	1.48 359	0.81 346	1.41 343	1.57 365	1.21 336	1.12 261	1.33 334	1.04 335	1.55 358	2.00 374	0.39 354	0.25 314	0.37 342	0.32 335	0.55 367	0.49 363

ADCS	1.60 379	0.70 359	4.02 397	0.61 340	0.53 349	1.31 348	1.11 370	1.71 378	1.86 379	1.97 379	1.68 349	1.51 357	1.46 367	2.07 382	9.20 412	0.34 337	0.32 350	0.33 332	0.36 346	0.45 346	0.46 358

PASM	0.96 335	0.71 362	2.05 382	0.72 368	0.72 374	0.84 284	0.92 358	1.14 262	1.34 346	1.25 343	1.22 288	1.34 337	1.07 338	1.31 338	1.11 333	0.53 372	0.57 388	0.59 377	0.67 385	0.56 372	0.57 376

AnyNet_C32	1.27 364	0.72 363	3.33 394	0.59 334	0.56 353	1.51 363	1.53 393	1.27 307	1.28 336	1.52 357	1.48 336	1.38 345	1.23 353	1.64 363	5.26 403	0.30 314	0.29 332	0.29 312	0.34 343	0.38 328	0.44 352

SQANet	0.87 325	0.76 364	0.76 272	1.16 387	0.99 384	1.10 326	0.51 269	1.12 254	0.85 184	0.93 254	1.05 239	1.03 284	0.76 278	1.07 302	0.70 255	0.79 383	0.25 314	1.04 387	0.36 346	1.56 391	0.70 379

GASNet	0.70 288	0.77 365	1.16 334	0.71 367	0.49 340	0.62 200	0.48 253	1.12 254	1.05 277	0.98 281	0.84 142	0.94 264	0.82 292	1.41 347	0.85 283	0.33 330	0.22 291	0.29 312	0.28 318	0.44 345	0.26 267

GANetREF_RVC	0.82 311	0.77 365	0.95 315	0.68 359	0.43 316	1.15 336	1.06 368	1.19 278	1.20 326	1.03 296	1.02 222	1.10 307	0.89 314	1.20 323	0.78 268	0.49 367	0.39 368	0.58 376	0.39 353	0.69 376	0.49 363
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	0.99 341	0.80 367	3.00 389	0.57 327	0.46 336	0.94 299	1.22 380	1.40 341	1.28 336	1.04 302	1.33 308	1.46 349	0.90 316	2.06 381	1.65 364	0.26 283	0.24 306	0.25 272	0.26 308	0.33 307	0.30 293

UDGNet	0.50 195	0.82 368	0.56 188	0.51 285	0.32 249	0.41 113	0.34 119	0.71 103	0.93 226	0.65 102	0.60 61	0.58 117	0.44 127	0.65 142	0.43 160	0.33 330	0.15 195	0.67 379	0.20 230	0.49 355	0.23 247

Consistency-Raft	1.01 343	0.82 368	1.27 343	0.85 376	0.97 382	0.81 273	0.83 350	1.35 330	1.61 368	1.06 315	1.66 348	1.11 309	0.93 321	0.93 264	1.11 333	0.65 380	0.75 396	0.79 381	0.91 394	1.09 388	0.79 382

EDNetEfficient	1.47 376	0.82 368	6.28 406	0.48 253	0.40 299	0.73 246	0.83 350	0.95 201	2.77 394	3.48 408	1.95 363	1.64 366	2.12 390	1.42 348	3.84 397	0.21 230	0.19 268	0.21 222	0.21 248	0.43 342	0.42 344

LSM	4.83 410	0.83 371	11.23 412	0.76 373	56.73 437	1.10 326	1.18 376	1.35 330	1.70 374	2.13 381	2.34 373	1.34 337	1.19 350	1.52 357	1.23 342	0.34 337	0.50 384	0.39 348	0.47 367	0.51 360	9.82 423

MaskLacGwcNet_RVC	0.71 290	0.84 372	0.80 279	0.55 321	0.38 287	1.38 353	0.57 293	1.07 240	0.81 166	0.90 243	0.94 185	0.95 265	0.54 167	1.01 294	0.61 237	0.41 359	0.30 336	0.57 375	0.31 332	0.86 381	0.39 329

AnonymousM	0.42 127	0.86 373	0.31 10	0.35 12	0.23 57	0.30 41	0.37 161	0.56 25	0.44 44	0.72 137	0.50 33	0.47 71	0.29 43	0.42 19	0.35 92	0.16 99	0.12 87	1.51 391	0.32 335	0.12 2	0.11 3

anonymity	0.98 339	0.89 374	1.06 327	0.93 379	1.04 389	0.97 304	0.82 348	1.33 327	0.93 226	1.08 317	0.98 203	1.02 282	0.95 326	1.02 297	0.93 301	0.96 389	0.96 409	0.90 384	0.91 394	0.92 383	0.95 387

MSC_U_SF_DS_RVC	1.38 370	0.91 375	2.11 384	0.89 377	0.57 357	4.27 409	1.79 404	1.55 361	2.00 382	1.64 363	1.85 360	1.83 370	1.44 366	1.89 377	1.49 358	0.49 367	0.40 371	0.56 374	0.58 381	0.75 378	0.52 371

SPS-STEREO	1.29 366	0.94 376	1.10 328	1.05 385	1.03 388	1.48 359	0.91 356	1.57 367	1.24 329	2.13 381	1.90 362	1.94 374	1.46 367	1.77 370	1.64 363	0.97 390	0.94 408	0.90 384	0.89 393	0.96 385	0.97 388
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
otaku	1.10 349	0.96 377	0.96 316	1.37 393	1.06 390	1.65 370	0.72 329	1.46 353	1.19 324	1.10 324	1.32 307	1.32 329	0.95 326	1.29 333	0.81 278	0.89 388	0.46 381	1.24 389	0.50 376	1.86 393	0.89 384

NVStereoNet_ROB	1.31 368	0.96 377	1.33 350	0.90 378	0.92 377	1.15 336	1.05 367	1.49 355	1.62 369	1.63 362	2.51 378	2.31 380	1.62 374	2.16 386	1.42 352	0.81 385	0.73 392	0.79 381	1.02 398	0.73 377	0.97 388
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MFMNet_re	1.17 357	0.99 379	1.31 348	1.02 382	0.95 380	1.32 349	1.32 384	1.44 350	1.58 366	1.72 370	1.70 352	1.21 318	1.57 372	1.16 316	1.04 325	0.88 387	0.76 398	0.79 381	0.75 389	0.90 382	0.94 385

SGM+DAISY	1.52 377	0.99 379	1.61 370	1.01 381	1.02 387	1.86 379	1.19 377	1.49 355	1.38 349	2.96 400	3.00 390	2.79 387	1.94 383	1.88 375	1.62 362	0.98 391	0.97 410	0.91 386	0.91 394	0.94 384	0.99 390

Ntro	1.15 354	1.00 381	1.00 322	1.49 394	1.20 392	1.69 373	0.81 346	1.39 337	1.25 331	1.01 289	1.28 300	1.31 327	1.00 331	1.31 338	0.89 288	1.10 394	0.43 377	1.36 390	0.51 377	1.95 395	0.99 390

CC-Net-ROB	0.84 318	1.01 382	0.93 310	0.60 336	0.45 328	1.25 346	0.71 325	1.20 281	1.05 277	0.84 199	1.24 291	0.90 253	0.78 283	1.14 312	0.70 255	0.48 366	0.34 358	1.71 393	0.38 351	0.78 379	0.40 335

UDG	0.93 329	1.03 383	0.75 271	1.00 380	0.97 382	1.02 317	0.57 293	1.18 275	1.01 262	0.93 254	1.02 222	1.32 329	1.03 333	0.88 251	0.92 299	0.55 376	0.33 355	1.82 395	0.41 362	1.20 389	0.74 380

RTS	2.03 389	1.03 383	11.50 413	0.68 359	0.63 365	2.71 391	1.56 395	1.55 361	2.32 387	1.93 376	2.57 380	1.32 329	1.32 358	5.20 410	4.30 399	0.31 317	0.23 298	0.29 312	0.30 323	0.41 336	0.40 335

RTSA	2.03 389	1.03 383	11.50 413	0.68 359	0.63 365	2.71 391	1.56 395	1.55 361	2.32 387	1.93 376	2.57 380	1.32 329	1.32 358	5.20 410	4.30 399	0.31 317	0.23 298	0.29 312	0.30 323	0.41 336	0.40 335

AnyNet_C01	1.63 380	1.16 386	7.38 408	0.65 351	0.56 353	2.25 385	1.53 393	1.53 359	1.46 358	1.71 369	1.95 363	1.83 370	1.41 364	2.48 391	4.42 401	0.33 330	0.32 350	0.32 327	0.34 343	0.45 346	0.50 365

EDNetEfficientorigin	9.96 417	1.17 387	175.17 440	0.49 262	0.37 282	1.13 333	0.74 336	1.27 307	2.70 393	3.16 405	2.49 377	2.28 379	2.15 391	1.88 375	2.27 380	0.21 230	0.19 268	0.25 272	0.20 230	0.54 365	0.53 373

WAO-7	1.96 386	1.24 388	1.52 361	1.28 391	1.06 390	2.92 399	1.64 398	3.32 401	3.05 398	2.28 387	3.32 395	3.19 394	2.38 396	3.39 400	2.49 385	1.02 392	0.92 404	1.06 388	1.04 400	1.05 387	0.99 390

Wz-Net-TNSev	1.23 361	1.24 388	5.25 403	0.51 285	0.43 316	1.49 362	1.09 369	1.58 368	1.42 353	1.25 343	1.26 295	1.58 364	1.52 371	1.97 378	1.95 370	0.33 330	0.32 350	0.26 286	0.30 323	0.41 336	0.43 348

ACVNet_2	1.74 383	1.30 390	1.62 371	1.81 397	1.63 397	2.28 386	1.34 386	2.35 392	2.64 392	1.82 372	2.55 379	2.99 389	1.71 378	1.67 365	1.20 341	1.48 398	0.59 389	1.81 394	0.71 387	2.09 398	1.29 398

ACVNet-4b	1.43 374	1.34 391	1.28 344	1.95 401	1.60 396	1.93 380	0.77 340	1.59 369	1.64 371	1.05 307	1.60 346	2.10 377	0.92 319	1.79 372	0.84 281	1.76 402	0.35 360	2.03 401	0.67 385	2.16 400	1.18 394

ACVNet_1	1.55 378	1.36 392	1.35 352	1.96 402	1.63 397	1.83 378	0.96 363	2.09 387	1.85 378	1.43 355	1.54 340	2.31 380	1.68 377	1.42 348	1.18 338	1.76 402	0.51 385	2.05 403	0.59 382	2.24 403	1.30 399

JetBlue	3.02 401	1.39 393	7.91 409	1.17 388	1.49 395	8.53 415	7.94 417	2.82 395	1.98 381	2.15 385	2.69 385	3.32 396	3.01 403	6.66 414	3.81 396	0.79 383	0.78 399	0.75 380	0.76 390	1.04 386	1.33 401

Dean	2.07 392	1.39 393	1.69 376	2.17 404	1.83 404	2.75 394	1.28 382	3.49 405	3.80 404	2.13 381	3.30 394	3.18 393	1.98 386	1.78 371	1.72 365	1.73 401	0.79 402	1.99 397	0.91 394	2.17 401	1.34 402

LVE	2.20 395	1.47 395	1.44 359	2.06 403	1.80 403	2.79 396	1.77 403	2.96 396	3.94 406	1.95 378	4.29 408	3.47 398	1.97 384	2.48 391	1.85 368	2.06 404	0.88 403	2.06 404	1.13 405	2.17 401	1.53 404

WAO-6	2.11 393	1.52 396	1.25 339	1.73 396	1.69 401	2.72 393	1.62 397	3.15 399	3.64 401	2.01 380	3.28 393	3.52 399	2.20 394	2.59 394	2.48 384	1.31 397	0.92 404	2.04 402	1.22 409	1.89 394	1.35 403

RainbowNet	1.42 373	1.53 397	1.31 348	1.93 400	1.46 394	1.52 364	1.03 366	1.67 376	1.55 363	1.23 340	1.59 345	1.54 360	1.21 351	1.40 344	1.03 320	1.70 400	0.70 391	1.82 395	0.80 391	2.11 399	1.22 395

coex-ft	6.50 415	1.57 398	87.99 439	0.49 262	0.38 287	1.41 354	1.21 378	1.21 284	7.96 412	12.14 420	2.78 386	2.74 386	3.83 407	1.30 337	3.19 391	0.24 266	0.23 298	0.27 294	0.24 289	0.48 352	0.40 335

WAO-8	3.00 399	1.60 399	1.52 361	1.82 398	1.65 399	5.57 411	1.35 387	4.65 412	12.37 416	2.89 396	4.04 405	4.89 405	2.78 399	3.73 404	2.44 381	1.29 395	0.93 406	2.00 398	1.16 407	2.02 396	1.23 396

Venus	3.00 399	1.60 399	1.52 361	1.82 398	1.65 399	5.57 411	1.35 387	4.65 412	12.37 416	2.89 396	4.04 405	4.89 405	2.78 399	3.73 404	2.44 381	1.29 395	0.93 406	2.00 398	1.16 407	2.02 396	1.23 396

BEATNet-Init1	15.65 421	1.62 401	54.26 438	0.75 372	0.56 353	37.03 433	13.39 420	13.20 423	14.59 420	29.41 437	29.29 437	47.69 440	21.87 429	26.91 431	19.58 421	0.43 361	0.39 368	0.47 362	0.47 367	0.52 363	0.52 371

IMH-64-1	1.96 386	1.64 402	1.26 340	2.26 406	1.91 405	2.30 387	1.35 387	2.99 397	2.29 385	1.70 367	2.79 387	2.47 383	1.66 375	2.33 388	1.95 370	2.07 405	0.74 394	2.44 407	1.04 400	2.40 405	1.59 405

IMH-64	1.96 386	1.64 402	1.26 340	2.26 406	1.91 405	2.30 387	1.35 387	2.99 397	2.29 385	1.70 367	2.79 387	2.47 383	1.66 375	2.33 388	1.95 370	2.07 405	0.74 394	2.44 407	1.04 400	2.40 405	1.59 405

IMH	2.15 394	1.66 404	1.29 345	2.25 405	1.92 407	2.87 397	1.33 385	3.25 400	3.04 397	1.87 374	3.33 397	3.00 390	2.03 388	2.80 397	1.95 370	2.09 407	0.78 399	2.45 409	1.05 403	2.44 407	1.62 407

PWCK	2.06 391	1.75 405	4.11 399	1.69 395	0.93 378	3.13 402	2.86 414	2.18 390	2.41 390	2.38 388	2.33 372	2.22 378	1.85 382	3.52 402	2.20 379	1.65 399	0.73 392	1.52 392	0.83 392	1.81 392	1.02 393

TorneroNet-64	3.54 403	1.89 406	1.59 366	2.62 412	2.29 409	6.88 414	1.72 401	4.72 414	11.88 414	2.43 390	5.46 415	8.16 415	2.80 401	4.13 408	3.03 390	2.25 410	0.75 396	2.57 411	1.09 404	2.65 411	1.84 409

TorneroNet	4.49 407	1.92 407	1.65 374	2.60 411	2.29 409	14.95 422	1.86 406	4.86 415	19.56 430	3.10 404	7.52 418	7.00 414	2.90 402	4.48 409	3.66 394	2.24 409	0.78 399	2.68 413	1.14 406	2.79 412	1.80 408

KSHMR	2.64 397	1.96 408	1.86 379	2.69 413	2.44 411	2.88 398	2.04 408	3.46 404	6.31 410	2.51 392	3.27 392	3.39 397	1.97 384	2.59 394	2.08 375	2.48 412	1.41 414	2.80 416	1.51 412	2.98 413	2.09 410

UNDER WATER-64	3.72 405	2.07 409	4.57 401	3.30 418	2.52 414	5.61 413	2.63 413	3.67 407	12.27 415	3.09 403	2.66 384	5.99 412	4.74 412	3.93 407	3.57 393	2.54 413	1.24 413	2.65 412	1.48 411	3.21 416	2.62 415

UNDER WATER	3.63 404	2.12 410	4.11 399	3.17 416	2.51 413	3.77 407	2.45 411	3.53 406	13.66 419	2.98 401	2.92 389	5.75 409	4.13 410	3.85 406	3.75 395	2.84 416	1.11 411	2.71 414	1.41 410	3.26 417	2.50 414

ktn	3.02 401	2.27 411	1.85 378	2.89 414	2.54 415	3.72 405	2.14 409	3.79 408	5.33 408	2.82 395	5.09 413	5.95 411	2.54 397	3.34 399	2.58 387	2.65 414	1.44 415	2.78 415	2.03 415	2.61 410	2.10 411

notaker	2.87 398	2.31 412	2.01 381	3.03 415	2.60 416	2.94 400	1.82 405	3.43 403	3.06 399	2.89 396	4.21 407	6.15 413	2.71 398	3.42 401	2.90 389	2.67 415	1.18 412	3.00 417	1.67 413	3.13 414	2.26 412

FADE		2.54 413		1.04 384	1.00 385													21.24 434		0.63 375

MADNet+	2.28 396	2.56 414	10.82 411	1.25 390	0.96 381	2.77 395	1.44 392	2.34 391	1.76 375	1.36 350	1.78 357	1.84 372	1.74 379	6.33 413	4.57 402	0.67 381	0.66 390	0.59 377	0.54 380	0.84 380	0.81 383

HanzoNet	6.97 416	2.57 415	4.66 402	3.29 417	2.96 418	3.75 406	2.35 410	5.08 416	7.11 411	14.46 427	13.06 420	17.69 424	22.95 430	13.72 422	6.61 407	4.36 419	1.96 416	3.14 418	2.59 417	3.88 420	3.19 418

DDUNet	1.10 349	2.58 416	0.83 289	1.21 389	1.27 393	1.02 317	0.69 322	1.17 273	0.95 237	0.98 281	1.26 295	1.28 323	0.84 297	0.97 282	0.79 275	0.85 386	0.40 371	2.00 398	0.60 383	1.34 390	0.94 385

DispFullNet	1.64 381	2.64 417	3.14 391	2.57 409	1.78 402	1.32 349	0.55 288	1.42 348	1.45 356	1.89 375	1.48 336	1.55 361	2.35 395	2.08 383	1.12 335	0.60 379	0.19 268	2.33 406	0.73 388	2.35 404	1.30 399

DPSimNet_ROB	5.19 412	2.71 418	18.56 418	2.59 410	2.49 412	4.25 408	10.93 418	3.33 402	3.93 405	5.02 414	4.52 410	5.74 408	10.18 415	5.44 412	8.79 411	2.40 411	2.47 417	2.48 410	2.54 416	2.56 409	2.87 416

MADNet++	4.18 406	2.72 419	4.00 396	3.80 420	3.44 419	4.72 410	4.05 416	4.01 409	3.74 402	4.52 412	5.14 414	4.20 400	4.89 413	7.04 416	6.39 406	3.79 417	3.70 420	3.27 419	2.70 418	3.68 419	3.74 420

SPstereo	24.33 426	4.45 420	7.15 407	4.44 421	4.17 420	45.69 434	77.93 440	63.66 441	33.40 439	27.58 436	26.62 429	39.42 439	33.37 439	42.68 441	50.66 435	4.01 418	3.77 421	6.06 424	4.73 420	3.17 415	3.55 419

JetRed	5.38 413	6.17 421	12.68 416	2.38 408	2.85 417	12.60 421	11.17 419	4.60 411	3.74 402	3.87 410	3.85 401	4.83 403	4.13 410	6.81 415	12.18 416	2.18 408	2.95 419	2.19 405	1.98 414	3.49 418	3.01 417

DPSMNet_ROB	12.13 420	8.03 422	21.13 420	9.02 425	16.82 424	10.68 418	30.78 427	9.15 420	15.24 422	6.56 416	15.50 428	9.02 417	15.13 420	9.28 419	21.71 424	4.59 422	8.60 423	5.08 422	9.26 424	5.89 424	11.06 424

DGTPSM_ROB	12.12 419	8.03 422	21.12 419	8.97 424	16.81 423	10.68 418	30.77 426	9.14 419	15.23 421	6.55 415	15.49 427	9.02 417	15.13 420	9.26 418	21.71 424	4.58 421	8.60 423	5.07 421	9.26 424	5.88 423	11.06 424

ASD4	10.37 418	9.12 424	17.90 417	7.49 423	10.02 421	16.90 423	28.93 425	11.05 421	8.53 413	7.42 418	7.41 416	8.91 416	10.32 416	11.44 421	20.38 423	4.52 420	4.58 422	5.68 423	5.04 422	5.72 421	6.02 422

Anonymous_1	33.12 428	18.23 425	23.86 422	20.53 426	21.18 427	25.45 425	35.84 428	22.44 432	15.68 423	13.41 421	13.70 424	18.00 425	15.15 422	20.31 423	24.47 426	14.56 431	8.84 425	66.24 439	117.79 438	155.41 442	11.40 426

DPSM_ROB	17.80 422	18.60 426	24.24 426	20.89 427	19.49 425	25.83 426	36.10 429	21.62 430	16.41 424	13.46 422	14.26 425	19.11 427	16.15 423	20.74 424	25.59 427	9.37 426	9.23 426	9.47 426	9.81 426	13.47 425	12.09 427

DPSM	17.80 422	18.60 426	24.24 426	20.89 427	19.49 425	25.83 426	36.10 429	21.62 430	16.41 424	13.46 422	14.26 425	19.11 427	16.15 423	20.74 424	25.59 427	9.37 426	9.23 426	9.47 426	9.81 426	13.47 425	12.09 427

xxxxx1	36.77 434	19.69 428	24.00 423	62.46 439	66.77 439	27.30 429	39.89 431	20.40 425	18.80 427	14.18 424	13.11 421	17.29 421	17.30 425	21.62 427	27.81 429	13.61 428	18.98 436	111.36 440	133.25 439	28.84 434	38.64 436

tt_ll	36.77 434	19.69 428	24.00 423	62.46 439	66.77 439	27.30 429	39.89 431	20.40 425	18.80 427	14.18 424	13.11 421	17.29 421	17.30 425	21.62 427	27.81 429	13.61 428	18.98 436	111.36 440	133.25 439	28.84 434	38.64 436

ff	36.77 434	19.69 428	24.00 423	62.46 439	66.77 439	27.30 429	39.89 431	20.40 425	18.80 427	14.18 424	13.11 421	17.29 421	17.30 425	21.62 427	27.81 429	13.61 428	18.98 436	111.36 440	133.25 439	28.84 434	38.64 436

PML	40.49 440	30.31 431	12.46 415	7.19 422	14.30 422	91.44 441	212.44 442	7.73 417	23.24 431	74.44 441	185.05 442	49.81 441	25.78 431	21.34 426	12.84 417	8.71 425	2.93 418	8.43 425	3.24 419	13.77 427	4.45 421

LRCNet_RVC	21.27 425	31.14 432	21.46 421	28.97 430	23.77 428	3.11 401	0.62 309	20.94 428	1.64 371	25.57 429	28.13 430	21.96 429	14.74 419	21.99 430	16.44 420	29.16 438	14.92 429	33.57 435	31.28 434	29.67 437	26.33 434

DLNR_Zeroshot_test	20.12 424	36.36 433	38.38 429	170.13 442	62.28 438	0.22 4	0.20 1	13.43 424	0.40 30	0.45 43	0.66 75	0.42 48	0.21 5	0.64 136	0.32 66	5.57 423	0.10 8	0.15 42	0.11 15	72.31 441	0.13 31

HaxPig	31.93 427	37.19 434	34.22 428	24.41 429	24.94 429	18.53 424	20.18 422	21.15 429	28.84 432	35.74 438	38.86 438	26.18 430	28.75 432	33.85 432	34.15 432	35.89 439	38.80 439	37.79 436	40.52 435	39.33 438	39.33 439

CasAABBNet	35.77 429	37.38 435	48.59 433	42.20 433	39.23 432	51.95 435	72.92 439	43.36 438	33.03 435	26.93 430	28.31 431	38.43 436	32.32 433	41.58 435	51.50 440	18.71 432	18.58 431	19.11 432	19.75 429	27.11 431	24.33 429

Selective-RAFT-Error	35.87 433	37.42 436	48.73 437	42.24 434	39.28 433	52.00 439	72.87 435	43.41 439	32.95 434	26.97 431	28.72 432	38.71 438	33.15 438	41.59 439	51.42 436	18.77 436	18.60 432	19.14 433	19.78 433	27.19 432	24.42 433

MyStereo03	35.83 430	37.48 437	48.64 434	42.37 435	39.41 434	51.98 436	72.91 436	43.07 435	33.07 436	27.20 433	28.81 434	38.36 433	32.60 434	41.58 435	51.47 437	18.74 433	18.61 433	19.07 428	19.77 430	27.10 428	24.35 430

MyStereo02	35.83 430	37.48 437	48.64 434	42.37 435	39.41 434	51.98 436	72.91 436	43.07 435	33.07 436	27.20 433	28.81 434	38.36 433	32.60 434	41.58 435	51.47 437	18.74 433	18.61 433	19.07 428	19.77 430	27.10 428	24.35 430

MyStereo	35.83 430	37.48 437	48.64 434	42.37 435	39.41 434	51.98 436	72.91 436	43.07 435	33.07 436	27.20 433	28.81 434	38.36 433	32.60 434	41.58 435	51.47 437	18.74 433	18.61 433	19.07 428	19.77 430	27.10 428	24.35 430

LSM0	38.96 439	37.52 440	48.37 432	43.79 438	91.31 442	52.31 440	72.38 434	43.71 440	32.75 433	27.16 432	28.73 433	38.51 437	32.63 437	41.75 440	51.59 441	18.85 437	18.43 430	19.09 431	19.60 428	27.21 433	33.44 435

AVERAGE_ROB	37.53 438	40.05 441	40.01 430	34.74 432	33.76 431	28.46 432	25.14 424	32.31 434	34.08 441	41.20 439	40.52 439	34.51 432	34.78 441	39.11 433	37.48 434	42.68 440	43.32 440	43.80 437	42.99 436	40.42 439	41.31 440

MEDIAN_ROB	37.35 437	40.72 442	40.37 431	32.26 431	31.80 430	27.29 428	25.02 423	29.47 433	33.43 440	41.99 440	41.60 440	33.48 431	34.37 440	39.66 434	36.94 433	43.49 441	43.96 441	44.07 438	43.35 437	41.32 440	42.43 441

test_example2	176.82 441	204.75 443	198.54 441	188.58 443	191.23 443	151.28 442	169.77 441	97.63 442	125.81 442	179.94 442	183.74 441	158.20 442	139.14 442	192.16 442	198.12 442	203.48 442	236.37 442	163.71 443	173.22 442	217.79 443	162.95 442

Low-res two-view benchmark