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 12	0.07 1	0.29 4	0.42 370	0.17 214	0.20 50	0.18 95	0.23 4	0.20 5	0.15 10	0.19 26	0.11 2	0.10 3	0.15 1	0.14 25	0.31 375	0.04 1	0.06 1	0.04 1	0.06 2	0.16 230

CES	0.14 1	0.08 2	0.24 1	0.17 4	0.23 312	0.18 14	0.15 25	0.24 8	0.20 5	0.14 5	0.18 23	0.14 22	0.10 3	0.19 21	0.12 1	0.07 13	0.05 3	0.06 1	0.04 1	0.08 64	0.20 271

AEACV	0.20 59	0.09 3	0.32 9	0.39 360	0.34 360	0.21 67	0.16 40	0.30 39	0.18 1	0.17 16	0.17 17	0.13 11	0.16 64	0.27 83	0.13 7	0.07 13	0.29 374	0.07 13	0.09 167	0.07 30	0.37 362

Any-RAFT	0.18 22	0.09 3	0.33 11	0.19 13	0.10 17	0.29 184	0.16 40	0.44 177	0.32 110	0.25 74	0.27 77	0.29 159	0.16 64	0.23 41	0.13 7	0.08 88	0.07 94	0.06 1	0.05 8	0.07 30	0.07 11

LoS	0.15 4	0.09 3	0.34 13	0.17 4	0.09 5	0.22 89	0.14 12	0.27 14	0.27 59	0.15 10	0.18 23	0.19 55	0.14 43	0.23 41	0.14 25	0.08 88	0.06 34	0.06 1	0.04 1	0.06 2	0.06 4

EGLCR-Stereo	0.19 38	0.09 3	0.34 13	0.29 303	0.17 214	0.28 167	0.16 40	0.30 39	0.23 15	0.22 50	0.11 1	0.16 33	0.09 2	0.28 101	0.15 38	0.07 13	0.25 350	0.07 13	0.07 46	0.06 2	0.37 362

CREStereo++_RVC	0.16 12	0.09 3	0.42 42	0.17 4	0.11 25	0.18 14	0.13 2	0.23 4	0.31 101	0.21 34	0.31 108	0.13 11	0.11 10	0.17 8	0.16 48	0.07 13	0.04 1	0.06 1	0.15 321	0.06 2	0.05 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
s12784h	0.18 22	0.09 3	0.38 25	0.18 8	0.07 1	0.33 232	0.19 127	0.39 126	0.34 132	0.24 63	0.25 61	0.18 49	0.18 105	0.25 56	0.17 61	0.07 13	0.05 3	0.07 13	0.05 8	0.06 2	0.05 1

CREStereo	0.14 1	0.09 3	0.27 2	0.14 1	0.08 2	0.22 89	0.15 25	0.26 11	0.26 50	0.16 12	0.21 43	0.14 22	0.13 33	0.19 21	0.14 25	0.09 146	0.05 3	0.06 1	0.04 1	0.07 30	0.06 4
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.16 12	0.09 3	0.31 7	0.15 2	0.09 5	0.23 105	0.15 25	0.26 11	0.24 26	0.17 16	0.21 43	0.16 33	0.14 43	0.23 41	0.14 25	0.29 371	0.05 3	0.06 1	0.04 1	0.07 30	0.07 11

MSKI-zero shot	0.19 38	0.10 11	0.47 75	0.30 310	0.14 110	0.21 67	0.14 12	0.33 71	0.22 12	0.24 63	0.25 61	0.22 75	0.10 3	0.32 141	0.14 25	0.07 13	0.30 376	0.07 13	0.07 46	0.06 2	0.09 60

Selective-IGEV	0.15 4	0.10 11	0.34 13	0.32 325	0.19 258	0.16 5	0.14 12	0.29 30	0.20 5	0.13 1	0.14 14	0.13 11	0.08 1	0.23 41	0.14 25	0.06 1	0.13 246	0.07 13	0.06 22	0.06 2	0.11 131

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

riskmin	0.24 151	0.10 11	0.43 47	0.32 325	0.26 337	0.33 232	0.19 127	0.44 177	0.30 94	0.24 63	0.27 77	0.37 224	0.25 179	0.30 127	0.22 150	0.09 146	0.18 310	0.09 121	0.13 298	0.10 180	0.27 328

MC-Stereo	0.18 22	0.10 11	0.36 19	0.28 290	0.14 110	0.18 14	0.15 25	0.24 8	0.20 5	0.21 34	0.24 56	0.16 33	0.13 33	0.25 56	0.14 25	0.07 13	0.17 303	0.07 13	0.07 46	0.06 2	0.30 340

RCA-Stereo	0.17 19	0.10 11	0.33 11	0.20 35	0.11 25	0.19 24	0.17 56	0.39 126	0.36 152	0.21 34	0.25 61	0.17 41	0.17 79	0.18 12	0.15 38	0.07 13	0.14 255	0.07 13	0.06 22	0.06 2	0.08 38

test-3	0.18 22	0.10 11	0.48 87	0.23 131	0.14 110	0.18 14	0.16 40	0.32 58	0.29 80	0.26 79	0.17 17	0.22 75	0.13 33	0.26 73	0.19 101	0.06 1	0.14 255	0.08 61	0.08 106	0.06 2	0.10 102

test_1	0.18 22	0.10 11	0.48 87	0.23 131	0.14 110	0.18 14	0.16 40	0.32 58	0.29 80	0.26 79	0.17 17	0.22 75	0.13 33	0.26 73	0.19 101	0.06 1	0.14 255	0.08 61	0.08 106	0.06 2	0.10 102

DEmStereo	0.26 194	0.10 11	0.52 151	0.19 13	0.13 82	0.31 213	0.25 258	0.29 30	0.38 173	0.36 228	0.57 311	0.24 103	0.48 331	0.53 230	0.44 288	0.07 13	0.06 34	0.08 61	0.08 106	0.07 30	0.08 38

GrayStereo	0.26 194	0.10 11	0.45 58	0.27 265	0.14 110	0.23 105	0.46 357	0.36 89	0.33 124	0.40 271	0.47 267	0.30 169	0.78 372	0.29 118	0.17 61	0.07 13	0.06 34	0.08 61	0.09 167	0.07 30	0.15 220

GMM-Stereo	0.22 96	0.10 11	0.56 187	0.23 131	0.13 82	0.24 123	0.24 245	0.38 110	0.29 80	0.31 153	0.44 235	0.27 135	0.21 136	0.31 136	0.17 61	0.07 13	0.05 3	0.10 185	0.09 167	0.08 64	0.19 259

Prome-Stereo	0.22 96	0.10 11	0.43 47	0.24 169	0.13 82	0.23 105	0.23 223	0.37 101	0.27 59	0.33 187	0.58 314	0.24 103	0.28 216	0.30 127	0.16 48	0.07 13	0.05 3	0.08 61	0.07 46	0.08 64	0.20 271

CFNet-RSSM	0.18 22	0.10 11	0.45 58	0.20 35	0.12 49	0.20 50	0.16 40	0.40 135	0.31 101	0.23 57	0.21 43	0.26 131	0.15 52	0.21 26	0.14 25	0.07 13	0.05 3	0.07 13	0.07 46	0.06 2	0.06 4

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

R-Stereo Train	0.19 38	0.10 11	0.49 104	0.22 87	0.12 49	0.23 105	0.18 95	0.43 159	0.20 5	0.31 153	0.45 248	0.20 62	0.14 43	0.18 12	0.18 80	0.08 88	0.06 34	0.07 13	0.06 22	0.06 2	0.07 11

RAFT-Stereo	0.19 38	0.10 11	0.49 104	0.22 87	0.12 49	0.23 105	0.18 95	0.43 159	0.20 5	0.31 153	0.45 248	0.20 62	0.14 43	0.18 12	0.18 80	0.08 88	0.06 34	0.07 13	0.06 22	0.06 2	0.07 11
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
IGEV_Zeroshot_test	0.23 125	0.11 27	0.82 294	0.21 55	0.23 312	0.20 50	0.19 127	0.38 110	0.23 15	0.34 202	0.22 49	0.29 159	0.14 43	0.24 47	0.20 118	0.07 13	0.09 171	0.08 61	0.08 106	0.08 64	0.35 353

RAFT-Test	0.19 38	0.11 27	0.41 34	0.26 233	0.21 288	0.26 147	0.17 56	0.37 101	0.26 50	0.24 63	0.29 87	0.32 188	0.14 43	0.22 37	0.15 38	0.07 13	0.08 142	0.07 13	0.07 46	0.06 2	0.07 11

LoS_RVC	0.14 1	0.11 27	0.32 9	0.18 8	0.16 189	0.20 50	0.18 95	0.21 2	0.18 1	0.14 5	0.20 31	0.12 3	0.17 79	0.17 8	0.14 25	0.06 1	0.05 3	0.06 1	0.04 1	0.05 1	0.14 209

anonymousdsp2	0.23 125	0.11 27	0.42 42	0.26 233	0.24 324	0.25 133	0.17 56	0.43 159	0.37 165	0.30 138	0.23 51	0.24 103	0.15 52	0.32 141	0.17 61	0.07 13	0.28 363	0.07 13	0.05 8	0.08 64	0.44 375

DCANet-4	0.20 59	0.11 27	0.58 207	0.19 13	0.09 5	0.19 24	0.18 95	0.39 126	0.42 209	0.29 117	0.31 108	0.17 41	0.22 141	0.21 26	0.20 118	0.07 13	0.05 3	0.07 13	0.05 8	0.06 2	0.09 60

tt	4.71 415	0.11 27	3.94 411	2.06 418	1.54 416	10.14 423	16.85 424	9.28 425	4.99 416	1.41 399	1.05 377	4.68 416	4.89 416	3.36 417	5.86 420	5.73 423	9.15 429	2.23 419	2.51 420	3.02 420	1.34 415

DisPM	0.20 59	0.11 27	0.52 151	0.24 169	0.13 82	0.18 14	0.19 127	0.30 39	0.31 101	0.33 187	0.34 141	0.23 88	0.16 64	0.34 164	0.17 61	0.09 146	0.06 34	0.09 121	0.08 106	0.08 64	0.12 166

iRaft-Stereo_20w	0.29 231	0.11 27	0.86 307	0.33 336	0.24 324	0.32 226	0.26 268	0.60 315	0.26 50	0.41 281	0.21 43	0.28 147	0.19 122	0.32 141	0.24 170	0.07 13	0.31 380	0.07 13	0.09 167	0.08 64	0.47 380

GLC_STEREO	0.15 4	0.11 27	0.31 7	0.22 87	0.09 5	0.17 9	0.15 25	0.24 8	0.28 67	0.17 16	0.20 31	0.17 41	0.11 10	0.24 47	0.17 61	0.07 13	0.09 171	0.09 121	0.08 106	0.07 30	0.07 11

CrosDoStereo	0.32 259	0.11 27	0.53 161	0.19 13	0.12 49	0.22 89	1.07 403	0.36 89	0.38 173	0.38 251	0.60 322	0.28 147	0.45 318	0.61 264	0.56 322	0.08 88	0.06 34	0.08 61	0.09 167	0.08 64	0.09 60

PFNet+	0.21 83	0.11 27	0.54 171	0.22 87	0.12 49	0.17 9	0.18 95	0.31 53	0.36 152	0.33 187	0.32 117	0.24 103	0.16 64	0.33 150	0.18 80	0.10 202	0.07 94	0.11 232	0.10 211	0.08 64	0.12 166

NF-Stereo	0.22 96	0.11 27	0.52 151	0.25 201	0.12 49	0.21 67	0.18 95	0.40 135	0.35 139	0.28 94	0.30 98	0.22 75	0.17 79	0.52 228	0.21 135	0.09 146	0.06 34	0.09 121	0.08 106	0.08 64	0.13 186

OCTAStereo	0.22 96	0.11 27	0.52 151	0.25 201	0.12 49	0.21 67	0.18 95	0.40 135	0.35 139	0.28 94	0.30 98	0.22 75	0.17 79	0.51 222	0.21 135	0.09 146	0.06 34	0.09 121	0.08 106	0.08 64	0.13 186

PSM-softLoss	0.22 96	0.11 27	0.53 161	0.25 201	0.12 49	0.20 50	0.17 56	0.39 126	0.29 80	0.29 117	0.32 117	0.24 103	0.16 64	0.53 230	0.21 135	0.09 146	0.06 34	0.10 185	0.09 167	0.08 64	0.12 166

KMStereo	0.22 96	0.11 27	0.53 161	0.25 201	0.12 49	0.20 50	0.17 56	0.39 126	0.29 80	0.29 117	0.32 117	0.24 103	0.16 64	0.53 230	0.21 135	0.09 146	0.06 34	0.10 185	0.09 167	0.08 64	0.12 166

PSM-AAD	0.26 194	0.11 27	0.43 47	0.24 169	0.12 49	0.27 153	0.37 330	0.36 89	0.30 94	0.36 228	0.39 188	0.28 147	0.77 371	0.30 127	0.16 48	0.07 13	0.06 34	0.12 262	0.11 237	0.09 132	0.21 280

FTStereo	0.28 217	0.11 27	0.56 187	0.24 169	0.13 82	0.21 67	0.52 370	0.36 89	0.28 67	0.38 251	0.94 373	0.30 169	0.56 349	0.33 150	0.18 80	0.08 88	0.06 34	0.09 121	0.08 106	0.08 64	0.19 259

KYRaft	0.23 125	0.11 27	0.43 47	0.23 131	0.12 49	0.23 105	0.23 223	0.37 101	0.26 50	0.35 217	0.53 296	0.34 201	0.26 191	0.29 118	0.16 48	0.07 13	0.05 3	0.09 121	0.10 211	0.08 64	0.30 340

ASMatch	0.23 125	0.11 27	0.55 177	0.25 201	0.14 110	0.19 24	0.16 40	0.32 58	0.30 94	0.28 94	0.68 343	0.28 147	0.26 191	0.50 217	0.22 150	0.07 13	0.06 34	0.08 61	0.07 46	0.06 2	0.11 131

DeepStereo_LL	0.32 259	0.11 27	0.53 161	0.19 13	0.12 49	0.22 89	1.07 403	0.36 89	0.38 173	0.38 251	0.60 322	0.28 147	0.45 318	0.61 264	0.56 322	0.08 88	0.06 34	0.08 61	0.09 167	0.08 64	0.09 60

SST-Stereo	0.22 96	0.11 27	0.52 151	0.25 201	0.14 110	0.19 24	0.17 56	0.32 58	0.26 50	0.34 202	0.33 133	0.29 159	0.25 179	0.56 243	0.18 80	0.08 88	0.05 3	0.10 185	0.08 106	0.09 132	0.07 11

RAFT_R40	0.22 96	0.11 27	0.52 151	0.25 201	0.13 82	0.18 14	0.18 95	0.32 58	0.31 101	0.33 187	0.33 133	0.30 169	0.23 150	0.55 238	0.19 101	0.08 88	0.05 3	0.10 185	0.08 106	0.09 132	0.07 11

DRaft	0.25 175	0.11 27	0.47 75	0.18 8	0.12 49	0.28 167	0.23 223	0.34 75	0.40 192	0.38 251	0.60 322	0.20 62	0.41 306	0.48 211	0.41 275	0.07 13	0.06 34	0.08 61	0.08 106	0.07 30	0.08 38

PFNet	0.24 151	0.11 27	0.63 235	0.25 201	0.14 110	0.22 89	0.19 127	0.40 135	0.35 139	0.36 228	0.32 117	0.27 135	0.20 128	0.63 275	0.23 165	0.09 146	0.05 3	0.09 121	0.08 106	0.08 64	0.08 38

RE-Stereo	0.22 96	0.11 27	0.52 151	0.25 201	0.12 49	0.21 67	0.18 95	0.40 135	0.35 139	0.28 94	0.30 98	0.22 75	0.17 79	0.51 222	0.21 135	0.09 146	0.06 34	0.09 121	0.08 106	0.08 64	0.13 186

TVStereo	0.22 96	0.11 27	0.52 151	0.25 201	0.12 49	0.21 67	0.18 95	0.40 135	0.35 139	0.28 94	0.30 98	0.22 75	0.17 79	0.51 222	0.21 135	0.09 146	0.06 34	0.09 121	0.08 106	0.08 64	0.13 186

RAFT-345	0.22 96	0.11 27	0.55 177	0.22 87	0.12 49	0.20 50	0.16 40	0.27 14	0.28 67	0.27 88	0.65 337	0.20 62	0.17 79	0.55 238	0.22 150	0.07 13	0.06 34	0.08 61	0.07 46	0.06 2	0.07 11

TANstereo	0.16 12	0.11 27	0.43 47	0.16 3	0.08 2	0.25 133	0.14 12	0.23 4	0.29 80	0.25 74	0.30 98	0.16 33	0.12 16	0.18 12	0.13 7	0.08 88	0.07 94	0.06 1	0.05 8	0.07 30	0.08 38

XX-Stereo	0.25 175	0.11 27	1.09 346	0.35 345	0.38 372	0.23 105	0.13 2	0.43 159	0.19 3	0.20 30	0.40 196	0.31 178	0.10 3	0.33 150	0.13 7	0.08 88	0.11 216	0.08 61	0.09 167	0.07 30	0.10 102

EAI-Stereo	0.29 231	0.11 27	0.38 25	0.22 87	0.18 235	0.33 232	1.66 413	0.53 249	0.27 59	0.27 88	0.50 280	0.17 41	0.16 64	0.25 56	0.25 182	0.07 13	0.07 94	0.07 13	0.11 237	0.07 30	0.10 102

MGS-Stereo	0.15 4	0.12 57	0.38 25	0.19 13	0.11 25	0.18 14	0.17 56	0.21 2	0.23 15	0.14 5	0.24 56	0.16 33	0.10 3	0.19 21	0.13 7	0.07 13	0.06 34	0.07 13	0.06 22	0.10 180	0.07 11

AE-Stereo	0.21 83	0.12 57	0.50 122	0.25 201	0.15 160	0.24 123	0.18 95	0.40 135	0.34 132	0.19 26	0.26 68	0.21 72	0.13 33	0.22 37	0.16 48	0.07 13	0.26 356	0.09 121	0.10 211	0.07 30	0.31 343

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

MIF-Stereo	0.15 4	0.12 57	0.45 58	0.21 55	0.14 110	0.17 9	0.13 2	0.20 1	0.19 3	0.16 12	0.20 31	0.10 1	0.11 10	0.18 12	0.17 61	0.08 88	0.06 34	0.07 13	0.06 22	0.08 64	0.07 11

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

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

test_3	0.20 59	0.12 57	0.49 104	0.26 233	0.14 110	0.22 89	0.25 258	0.34 75	0.33 124	0.25 74	0.18 23	0.23 88	0.13 33	0.25 56	0.20 118	0.06 1	0.14 255	0.09 121	0.10 211	0.07 30	0.10 102

LCNet	0.22 96	0.12 57	0.42 42	0.26 233	0.12 49	0.23 105	0.19 127	0.36 89	0.28 67	0.28 94	0.35 147	0.26 131	0.30 240	0.35 171	0.17 61	0.07 13	0.05 3	0.09 121	0.10 211	0.13 260	0.22 288

HHNet	0.23 125	0.12 57	0.66 245	0.19 13	0.18 235	0.20 50	0.20 158	0.36 89	0.32 110	0.33 187	0.59 318	0.19 55	0.21 136	0.24 47	0.31 228	0.08 88	0.06 34	0.09 121	0.07 46	0.08 64	0.12 166

AAGNet	0.34 274	0.12 57	0.53 161	0.26 233	0.16 189	0.20 50	0.19 127	0.31 53	0.29 80	0.35 217	0.35 147	0.27 135	0.30 240	0.44 200	2.56 411	0.08 88	0.05 3	0.10 185	0.07 46	0.09 132	0.07 11

NRIStereo	0.20 59	0.12 57	0.50 122	0.23 131	0.11 25	0.24 123	0.19 127	0.30 39	0.28 67	0.26 79	0.26 68	0.25 114	0.18 105	0.34 164	0.19 101	0.08 88	0.06 34	0.09 121	0.07 46	0.09 132	0.09 60

Pruner-Stereo	0.20 59	0.12 57	0.49 104	0.29 303	0.12 49	0.19 24	0.17 56	0.32 58	0.31 101	0.33 187	0.32 117	0.25 114	0.15 52	0.25 56	0.22 150	0.09 146	0.06 34	0.09 121	0.08 106	0.08 64	0.10 102

DeepStereo_RVC	0.19 38	0.12 57	0.47 75	0.22 87	0.11 25	0.19 24	0.16 40	0.29 30	0.24 26	0.28 94	0.27 77	0.23 88	0.28 216	0.24 47	0.19 101	0.08 88	0.06 34	0.09 121	0.07 46	0.09 132	0.10 102

cross-raft	0.18 22	0.12 57	0.40 32	0.27 265	0.16 189	0.20 50	0.24 245	0.34 75	0.24 26	0.23 57	0.28 81	0.29 159	0.15 52	0.19 21	0.16 48	0.06 1	0.05 3	0.08 61	0.07 46	0.07 30	0.07 11

test-1	0.20 59	0.12 57	0.49 104	0.23 131	0.23 312	0.22 89	0.23 223	0.36 89	0.29 80	0.21 34	0.25 61	0.24 103	0.14 43	0.18 12	0.22 150	0.07 13	0.14 255	0.08 61	0.07 46	0.06 2	0.14 209

SFCPSM	0.23 125	0.12 57	0.51 135	0.21 55	0.14 110	0.34 246	0.22 199	0.57 286	0.41 197	0.29 117	0.32 117	0.23 88	0.22 141	0.28 101	0.20 118	0.10 202	0.07 94	0.09 121	0.10 211	0.09 132	0.09 60

HSM-Net_RVC	0.28 217	0.12 57	0.48 87	0.19 13	0.11 25	0.35 259	0.21 177	0.64 340	0.44 227	0.40 271	0.43 226	0.50 305	0.27 197	0.75 316	0.25 182	0.08 88	0.07 94	0.08 61	0.07 46	0.08 64	0.09 60
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
SMFormer	0.27 210	0.13 74	0.47 75	0.20 35	0.10 17	0.28 167	0.19 127	0.54 256	0.48 266	0.35 217	0.42 214	0.31 178	0.27 197	0.60 258	0.34 246	0.10 202	0.16 285	0.08 61	0.09 167	0.10 180	0.16 230

tta	0.27 210	0.13 74	0.47 75	0.20 35	0.10 17	0.28 167	0.19 127	0.54 256	0.48 266	0.35 217	0.42 214	0.31 178	0.27 197	0.60 258	0.34 246	0.10 202	0.16 285	0.08 61	0.09 167	0.08 64	0.13 186

qqq1	0.26 194	0.13 74	0.47 75	0.20 35	0.10 17	0.28 167	0.19 127	0.54 256	0.48 266	0.35 217	0.42 214	0.31 178	0.27 197	0.60 258	0.21 135	0.10 202	0.16 285	0.07 13	0.07 46	0.08 64	0.13 186

fff1	0.26 194	0.13 74	0.47 75	0.20 35	0.10 17	0.28 167	0.19 127	0.54 256	0.48 266	0.35 217	0.42 214	0.31 178	0.27 197	0.60 258	0.21 135	0.10 202	0.16 285	0.07 13	0.07 46	0.08 64	0.13 186

CoDeX	0.24 151	0.13 74	0.48 87	0.22 87	0.14 110	0.29 184	0.21 177	0.55 267	0.42 209	0.29 117	0.36 160	0.28 147	0.23 150	0.48 211	0.20 118	0.09 146	0.06 34	0.08 61	0.07 46	0.08 64	0.08 38

ff7	0.18 22	0.13 74	0.41 34	0.21 55	0.15 160	0.21 67	0.17 56	0.28 18	0.23 15	0.21 34	0.13 5	0.12 3	0.12 16	0.27 83	0.13 7	0.07 13	0.25 350	0.08 61	0.07 46	0.08 64	0.36 354

ffff	0.18 22	0.13 74	0.41 34	0.21 55	0.15 160	0.21 67	0.17 56	0.28 18	0.23 15	0.21 34	0.13 5	0.12 3	0.12 16	0.27 83	0.13 7	0.07 13	0.25 350	0.08 61	0.07 46	0.08 64	0.36 354

11t	0.18 22	0.13 74	0.41 34	0.21 55	0.15 160	0.21 67	0.17 56	0.28 18	0.23 15	0.21 34	0.13 5	0.12 3	0.12 16	0.27 83	0.13 7	0.07 13	0.25 350	0.08 61	0.07 46	0.08 64	0.36 354

MIF-Stereo (partial)	0.18 22	0.13 74	0.50 122	0.22 87	0.15 160	0.16 5	0.13 2	0.29 30	0.26 50	0.17 16	0.26 68	0.16 33	0.17 79	0.25 56	0.18 80	0.09 146	0.06 34	0.10 185	0.08 106	0.09 132	0.08 38

EKT-Stereo	0.39 299	0.13 74	0.53 161	0.42 370	3.94 419	0.22 89	0.17 56	0.38 110	0.30 94	0.21 34	0.20 31	0.23 88	0.15 52	0.30 127	0.18 80	0.10 202	0.08 142	0.09 121	0.08 106	0.09 132	0.12 166

CASnet	0.15 4	0.13 74	0.30 5	0.22 87	0.08 2	0.15 4	0.14 12	0.28 18	0.26 50	0.23 57	0.20 31	0.15 29	0.11 10	0.18 12	0.13 7	0.07 13	0.05 3	0.11 232	0.09 167	0.08 64	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
anonymousdsp	0.20 59	0.13 74	0.49 104	0.28 290	0.20 275	0.21 67	0.17 56	0.29 30	0.24 26	0.22 50	0.13 5	0.12 3	0.12 16	0.32 141	0.13 7	0.07 13	0.26 356	0.08 61	0.07 46	0.08 64	0.48 382

anonymousa	0.26 194	0.13 74	0.56 187	0.29 303	0.30 354	0.31 213	0.20 158	0.38 110	0.36 152	0.33 187	0.51 283	0.41 251	0.27 197	0.25 56	0.24 170	0.08 88	0.18 310	0.09 121	0.18 345	0.08 64	0.17 242

ProNet	0.16 12	0.13 74	0.36 19	0.21 55	0.15 160	0.20 50	0.19 127	0.29 30	0.23 15	0.14 5	0.13 5	0.13 11	0.12 16	0.25 56	0.13 7	0.06 1	0.09 171	0.07 13	0.06 22	0.07 30	0.22 288

ccc-4	0.18 22	0.13 74	0.41 34	0.21 55	0.15 160	0.21 67	0.17 56	0.28 18	0.23 15	0.21 34	0.13 5	0.12 3	0.12 16	0.27 83	0.13 7	0.07 13	0.25 350	0.08 61	0.07 46	0.08 64	0.36 354

BUS	0.24 151	0.13 74	0.36 19	0.25 201	0.14 110	0.44 305	0.17 56	0.59 306	0.36 152	0.34 202	0.35 147	0.31 178	0.22 141	0.27 83	0.22 150	0.10 202	0.07 94	0.11 232	0.10 211	0.09 132	0.10 102

BSDual-CNN	0.24 151	0.13 74	0.36 19	0.25 201	0.14 110	0.35 259	0.22 199	0.59 306	0.36 152	0.34 202	0.35 147	0.38 230	0.25 179	0.27 83	0.28 204	0.10 202	0.07 94	0.11 232	0.10 211	0.09 132	0.10 102

IGEV-Stereo	0.20 59	0.13 74	0.49 104	0.28 290	0.20 275	0.21 67	0.17 56	0.29 30	0.24 26	0.22 50	0.13 5	0.12 3	0.12 16	0.32 141	0.13 7	0.07 13	0.26 356	0.08 61	0.07 46	0.08 64	0.48 382
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
psmg	0.24 151	0.13 74	0.36 19	0.21 55	0.14 110	0.35 259	0.23 223	0.54 256	0.36 152	0.36 228	0.38 174	0.38 230	0.25 179	0.27 83	0.28 204	0.10 202	0.08 142	0.10 185	0.10 211	0.09 132	0.09 60

DAS	0.28 217	0.13 74	0.49 104	0.24 169	0.18 235	0.30 195	0.24 245	0.48 209	0.48 266	0.42 285	0.45 248	0.34 201	0.31 253	0.76 322	0.24 170	0.09 146	0.07 94	0.09 121	0.07 46	0.10 180	0.11 131

SepStereo	0.27 210	0.13 74	0.49 104	0.24 169	0.18 235	0.30 195	0.24 245	0.48 209	0.48 266	0.42 285	0.45 248	0.34 201	0.31 253	0.64 280	0.24 170	0.09 146	0.07 94	0.09 121	0.07 46	0.10 180	0.11 131

Patchmatch Stereo++	0.19 38	0.13 74	0.51 135	0.22 87	0.11 25	0.19 24	0.14 12	0.30 39	0.24 26	0.28 94	0.29 87	0.25 114	0.18 105	0.27 83	0.18 80	0.09 146	0.06 34	0.10 185	0.08 106	0.10 180	0.09 60
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.19 38	0.13 74	0.51 135	0.22 87	0.11 25	0.19 24	0.15 25	0.30 39	0.24 26	0.28 94	0.29 87	0.25 114	0.18 105	0.25 56	0.17 61	0.09 146	0.06 34	0.10 185	0.08 106	0.10 180	0.09 60

ROB_FTStereo_v2	0.19 38	0.13 74	0.51 135	0.22 87	0.11 25	0.19 24	0.15 25	0.30 39	0.24 26	0.28 94	0.29 87	0.25 114	0.18 105	0.25 56	0.18 80	0.09 146	0.06 34	0.10 185	0.08 106	0.10 180	0.09 60

ROB_FTStereo	0.19 38	0.13 74	0.51 135	0.22 87	0.11 25	0.19 24	0.13 2	0.30 39	0.24 26	0.28 94	0.29 87	0.25 114	0.18 105	0.25 56	0.17 61	0.09 146	0.06 34	0.10 185	0.08 106	0.10 180	0.09 60

HUI-Stereo	0.19 38	0.13 74	0.52 151	0.22 87	0.11 25	0.19 24	0.14 12	0.30 39	0.24 26	0.28 94	0.29 87	0.25 114	0.18 105	0.23 41	0.17 61	0.09 146	0.06 34	0.10 185	0.08 106	0.10 180	0.09 60

iGMRVC	0.19 38	0.13 74	0.51 135	0.22 87	0.11 25	0.19 24	0.15 25	0.30 39	0.24 26	0.28 94	0.29 87	0.25 114	0.18 105	0.27 83	0.18 80	0.09 146	0.06 34	0.10 185	0.08 106	0.10 180	0.09 60

RAFT-RH_RVC	0.26 194	0.13 74	0.57 194	0.22 87	0.12 49	0.25 133	0.14 12	0.27 14	0.29 80	0.38 251	1.14 381	0.23 88	0.18 105	0.58 247	0.24 170	0.07 13	0.06 34	0.10 185	0.07 46	0.06 2	0.08 38

iRAFT	0.19 38	0.13 74	0.51 135	0.22 87	0.11 25	0.19 24	0.14 12	0.30 39	0.24 26	0.28 94	0.29 87	0.25 114	0.18 105	0.27 83	0.18 80	0.09 146	0.06 34	0.10 185	0.08 106	0.10 180	0.09 60

CRE-IMP	0.19 38	0.13 74	0.51 135	0.23 131	0.11 25	0.24 123	0.17 56	0.31 53	0.24 26	0.27 88	0.26 68	0.24 103	0.17 79	0.24 47	0.19 101	0.09 146	0.05 3	0.10 185	0.07 46	0.10 180	0.10 102

RAFT-IKP	0.19 38	0.13 74	0.51 135	0.22 87	0.11 25	0.18 14	0.15 25	0.30 39	0.24 26	0.28 94	0.29 87	0.25 114	0.18 105	0.26 73	0.18 80	0.09 146	0.06 34	0.10 185	0.08 106	0.10 180	0.09 60

ICVP	0.24 151	0.13 74	0.45 58	0.26 233	0.14 110	0.30 195	0.25 258	0.47 199	0.35 139	0.29 117	0.43 226	0.35 215	0.25 179	0.28 101	0.25 182	0.12 261	0.09 171	0.09 121	0.09 167	0.09 132	0.11 131
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
FENet	0.22 96	0.13 74	0.48 87	0.22 87	0.12 49	0.27 153	0.18 95	0.43 159	0.37 165	0.31 153	0.32 117	0.29 159	0.23 150	0.27 83	0.24 170	0.10 202	0.07 94	0.09 121	0.09 167	0.09 132	0.11 131

DIP-Stereo	0.20 59	0.13 74	0.48 87	0.20 35	0.13 82	0.28 167	0.12 1	0.43 159	0.26 50	0.27 88	0.32 117	0.21 72	0.17 79	0.26 73	0.20 118	0.08 88	0.06 34	0.08 61	0.06 22	0.07 30	0.10 102
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
IGEV+	0.20 59	0.14 108	0.44 54	0.27 265	0.23 312	0.17 9	0.16 40	0.32 58	0.23 15	0.17 16	0.17 17	0.14 22	0.12 16	0.26 73	0.15 38	0.08 88	0.29 374	0.07 13	0.06 22	0.08 64	0.44 375

ttt	0.33 266	0.14 108	0.54 171	0.22 87	0.14 110	0.30 195	0.22 199	0.59 306	0.51 290	0.31 153	0.46 260	0.30 169	0.23 150	0.71 303	1.07 369	0.13 278	0.22 333	0.10 185	0.11 237	0.12 248	0.24 307

PCWNet_CMD	0.23 125	0.14 108	0.48 87	0.21 55	0.13 82	0.28 167	0.17 56	0.47 199	0.47 260	0.30 138	0.36 160	0.37 224	0.24 168	0.29 118	0.21 135	0.09 146	0.06 34	0.10 185	0.08 106	0.11 223	0.11 131

CFNet_ucs	0.25 175	0.14 108	0.51 135	0.20 35	0.15 160	0.29 184	0.18 95	0.51 234	0.46 247	0.32 178	0.42 214	0.38 230	0.23 150	0.31 136	0.22 150	0.11 233	0.08 142	0.12 262	0.09 167	0.13 260	0.13 186

Selective-RAFT	0.19 38	0.14 108	0.37 24	0.24 169	0.11 25	0.30 195	0.15 25	0.35 84	0.34 132	0.17 16	0.17 17	0.22 75	0.18 105	0.29 118	0.18 80	0.07 13	0.16 285	0.07 13	0.07 46	0.08 64	0.08 38

CRFU-Net	0.29 231	0.14 108	0.48 87	0.26 233	0.15 160	0.46 315	0.22 199	0.52 239	0.32 110	0.44 301	0.42 214	0.48 295	0.47 327	0.44 200	0.31 228	0.12 261	0.10 196	0.09 121	0.08 106	0.10 180	0.11 131

IPLGR	0.22 96	0.14 108	0.75 272	0.21 55	0.11 25	0.25 133	0.18 95	0.44 177	0.38 173	0.29 117	0.28 81	0.21 72	0.19 122	0.37 183	0.19 101	0.07 13	0.06 34	0.08 61	0.07 46	0.07 30	0.07 11

GANet-ADL	0.22 96	0.14 108	0.51 135	0.23 131	0.14 110	0.29 184	0.19 127	0.48 209	0.36 152	0.26 79	0.33 133	0.32 188	0.20 128	0.26 73	0.22 150	0.11 233	0.07 94	0.07 13	0.06 22	0.09 132	0.11 131

STrans-v2	0.25 175	0.14 108	0.56 187	0.21 55	0.12 49	0.23 105	0.20 158	0.50 224	0.31 101	0.31 153	0.42 214	0.35 215	0.35 276	0.62 272	0.24 170	0.07 13	0.05 3	0.08 61	0.07 46	0.06 2	0.08 38

TransformOpticalFlow	0.24 151	0.14 108	0.57 194	0.24 169	0.11 25	0.21 67	0.19 127	0.43 159	0.34 132	0.30 138	0.43 226	0.36 220	0.31 253	0.61 264	0.20 118	0.07 13	0.05 3	0.08 61	0.07 46	0.06 2	0.08 38

CFNet_pseudo	0.23 125	0.14 108	0.48 87	0.20 35	0.13 82	0.27 153	0.17 56	0.46 190	0.45 238	0.30 138	0.37 168	0.38 230	0.23 150	0.30 127	0.22 150	0.09 146	0.06 34	0.11 232	0.08 106	0.11 223	0.11 131

GES	0.23 125	0.14 108	0.54 171	0.21 55	0.14 110	0.28 167	0.19 127	0.51 234	0.35 139	0.31 153	0.36 160	0.25 114	0.24 168	0.30 127	0.23 165	0.11 233	0.09 171	0.08 61	0.08 106	0.10 180	0.12 166

222	0.45 328	0.14 108	0.43 47	0.19 13	0.15 160	0.36 267	0.20 158	0.60 315	0.43 220	0.37 243	0.45 248	0.30 169	0.28 216	0.59 253	3.72 415	0.11 233	0.19 314	0.08 61	0.09 167	0.09 132	0.27 328

xxxx	0.39 299	0.14 108	0.47 75	0.20 35	0.16 189	0.38 278	0.20 158	0.61 322	0.43 220	0.30 138	0.44 235	0.38 230	0.25 179	0.50 217	2.41 409	0.11 233	0.21 327	0.09 121	0.10 211	0.10 180	0.26 325

test_xeample	0.39 299	0.14 108	0.46 70	0.19 13	0.16 189	0.34 246	0.22 199	0.59 306	0.43 220	0.33 187	0.47 267	0.30 169	0.27 197	0.60 258	2.44 410	0.10 202	0.21 327	0.09 121	0.09 167	0.09 132	0.25 316

MSMDNet	0.23 125	0.14 108	0.49 104	0.20 35	0.13 82	0.28 167	0.17 56	0.47 199	0.47 260	0.30 138	0.36 160	0.37 224	0.24 168	0.29 118	0.21 135	0.09 146	0.07 94	0.09 121	0.08 106	0.11 223	0.11 131

ccs_rob	0.23 125	0.14 108	0.48 87	0.20 35	0.13 82	0.27 153	0.17 56	0.46 190	0.45 238	0.30 138	0.37 168	0.38 230	0.23 150	0.30 127	0.22 150	0.09 146	0.06 34	0.11 232	0.08 106	0.12 248	0.11 131

Former-RAFT_DAM_RVC	0.18 22	0.15 125	0.27 2	0.20 35	0.13 82	0.24 123	0.17 56	0.31 53	0.37 165	0.43 294	0.17 17	0.13 11	0.12 16	0.20 25	0.16 48	0.08 88	0.07 94	0.09 121	0.07 46	0.09 132	0.08 38

MyStereo07	0.18 22	0.15 125	0.44 54	0.22 87	0.16 189	0.25 133	0.22 199	0.31 53	0.26 50	0.22 50	0.13 5	0.12 3	0.13 33	0.33 150	0.14 25	0.07 13	0.13 246	0.09 121	0.09 167	0.09 132	0.11 131

MyStereo06	0.23 125	0.15 125	0.74 269	0.22 87	0.14 110	0.25 133	0.22 199	0.43 159	0.25 44	0.36 228	0.24 56	0.34 201	0.18 105	0.24 47	0.20 118	0.07 13	0.12 232	0.09 121	0.09 167	0.09 132	0.11 131

MyStereo05	0.24 151	0.15 125	0.58 207	0.22 87	0.14 110	0.25 133	0.22 199	0.50 224	0.54 306	0.32 178	0.23 51	0.26 131	0.23 150	0.32 141	0.25 182	0.07 13	0.12 232	0.09 121	0.09 167	0.09 132	0.11 131

MyStereo04	0.24 151	0.15 125	0.58 207	0.22 87	0.16 189	0.25 133	0.22 199	0.51 234	0.54 306	0.29 117	0.23 51	0.27 135	0.23 150	0.32 141	0.25 182	0.07 13	0.13 246	0.09 121	0.09 167	0.09 132	0.11 131

mmm	0.25 175	0.15 125	0.44 54	0.23 131	0.20 275	0.28 167	0.21 177	0.43 159	0.32 110	0.31 153	0.40 196	0.30 169	0.24 168	0.31 136	0.28 204	0.09 146	0.21 327	0.11 232	0.12 274	0.10 180	0.26 325

DCRE	0.24 151	0.15 125	0.45 58	0.26 233	0.26 337	0.23 105	0.21 177	0.37 101	0.29 80	0.23 57	0.81 361	0.23 88	0.16 64	0.24 47	0.18 80	0.07 13	0.14 255	0.07 13	0.08 106	0.07 30	0.25 316

fff	0.20 59	0.15 125	0.57 194	0.19 13	0.09 5	0.19 24	0.18 95	0.38 110	0.46 247	0.29 117	0.31 108	0.18 49	0.28 216	0.21 26	0.20 118	0.07 13	0.05 3	0.07 13	0.05 8	0.06 2	0.09 60

ADStereo(finetuned)	0.21 83	0.15 125	0.59 214	0.19 13	0.09 5	0.19 24	0.18 95	0.37 101	0.41 197	0.30 138	0.31 108	0.19 55	0.31 253	0.21 26	0.20 118	0.07 13	0.05 3	0.07 13	0.05 8	0.07 30	0.10 102

x	0.23 125	0.15 125	0.45 58	0.20 35	0.15 160	0.27 153	0.17 56	0.43 159	0.35 139	0.26 79	0.31 108	0.29 159	0.25 179	0.29 118	0.30 219	0.09 146	0.22 333	0.08 61	0.09 167	0.09 132	0.24 307

IER	0.24 151	0.15 125	0.50 122	0.21 55	0.15 160	0.31 213	0.20 158	0.44 177	0.38 173	0.34 202	0.41 207	0.32 188	0.34 269	0.31 136	0.23 165	0.09 146	0.07 94	0.08 61	0.08 106	0.09 132	0.09 60

hknet	0.26 194	0.15 125	0.49 104	0.25 201	0.16 189	0.35 259	0.22 199	0.59 306	0.40 192	0.34 202	0.35 147	0.43 267	0.28 216	0.38 185	0.26 191	0.09 146	0.07 94	0.11 232	0.10 211	0.09 132	0.10 102

GwcNet-ADL	0.23 125	0.15 125	0.58 207	0.24 169	0.13 82	0.23 105	0.24 245	0.51 234	0.41 197	0.28 94	0.29 87	0.30 169	0.20 128	0.27 83	0.28 204	0.09 146	0.07 94	0.07 13	0.07 46	0.09 132	0.11 131

THIR-Stereo	0.30 244	0.15 125	0.46 70	0.19 13	0.11 25	0.28 167	0.70 384	0.33 71	0.36 152	0.37 243	0.64 335	0.33 194	0.49 335	0.58 247	0.44 288	0.08 88	0.06 34	0.08 61	0.09 167	0.07 30	0.08 38

IRAFT_RVC	0.23 125	0.15 125	0.54 171	0.26 233	0.12 49	0.19 24	0.23 223	0.41 153	0.39 184	0.31 153	0.30 98	0.29 159	0.24 168	0.55 238	0.23 165	0.08 88	0.06 34	0.10 185	0.08 106	0.08 64	0.08 38

sCroCo_RVC	0.19 38	0.15 125	0.60 221	0.27 265	0.18 235	0.23 105	0.16 40	0.28 18	0.24 26	0.14 5	0.22 49	0.17 41	0.14 43	0.22 37	0.16 48	0.11 233	0.11 216	0.09 121	0.09 167	0.09 132	0.10 102

Anonymous	0.21 83	0.15 125	0.63 235	0.27 265	0.20 275	0.26 147	0.27 273	0.34 75	0.27 59	0.18 25	0.19 26	0.15 29	0.19 122	0.25 56	0.19 101	0.10 202	0.09 171	0.09 121	0.09 167	0.15 287	0.13 186

DCANet	0.20 59	0.15 125	0.57 194	0.19 13	0.09 5	0.19 24	0.18 95	0.37 101	0.41 197	0.30 138	0.31 108	0.19 55	0.23 150	0.21 26	0.20 118	0.07 13	0.05 3	0.07 13	0.05 8	0.07 30	0.10 102

csc	0.20 59	0.15 125	0.57 194	0.19 13	0.09 5	0.19 24	0.18 95	0.38 110	0.46 247	0.29 117	0.31 108	0.18 49	0.28 216	0.21 26	0.20 118	0.07 13	0.05 3	0.07 13	0.05 8	0.06 2	0.09 60

cscssc	0.20 59	0.15 125	0.57 194	0.19 13	0.09 5	0.19 24	0.18 95	0.38 110	0.46 247	0.29 117	0.31 108	0.18 49	0.28 216	0.21 26	0.20 118	0.07 13	0.05 3	0.07 13	0.05 8	0.06 2	0.09 60

UPFNet	0.27 210	0.15 125	0.47 75	0.25 201	0.20 275	0.37 272	0.27 273	0.50 224	0.40 192	0.36 228	0.38 174	0.37 224	0.29 233	0.40 189	0.34 246	0.10 202	0.10 196	0.10 185	0.10 211	0.10 180	0.08 38

ACVNet-DCA	0.21 83	0.16 146	0.50 122	0.27 265	0.13 82	0.31 213	0.19 127	0.43 159	0.32 110	0.21 34	0.20 31	0.13 11	0.17 79	0.28 101	0.12 1	0.08 88	0.28 363	0.08 61	0.06 22	0.09 132	0.23 295

xx1	0.23 125	0.16 146	0.50 122	0.27 265	0.13 82	0.31 213	0.19 127	0.39 126	0.48 266	0.21 34	0.20 31	0.28 147	0.25 179	0.28 101	0.12 1	0.08 88	0.28 363	0.10 185	0.11 237	0.09 132	0.23 295

1test111	0.22 96	0.16 146	0.50 122	0.27 265	0.13 82	0.31 213	0.19 127	0.43 159	0.32 110	0.21 34	0.20 31	0.13 11	0.17 79	0.36 175	0.28 204	0.08 88	0.28 363	0.08 61	0.06 22	0.09 132	0.23 295

cc1	0.22 96	0.16 146	0.50 122	0.27 265	0.13 82	0.31 213	0.19 127	0.39 126	0.48 266	0.21 34	0.20 31	0.13 11	0.17 79	0.28 101	0.12 1	0.08 88	0.28 363	0.08 61	0.06 22	0.08 64	0.37 362

tt1	0.22 96	0.16 146	0.49 104	0.26 233	0.15 160	0.31 213	0.19 127	0.38 110	0.46 247	0.21 34	0.19 26	0.13 11	0.16 64	0.28 101	0.12 1	0.08 88	0.28 363	0.08 61	0.06 22	0.08 64	0.37 362

test croco	0.18 22	0.16 146	0.59 214	0.21 55	0.13 82	0.16 5	0.17 56	0.29 30	0.23 15	0.16 12	0.26 68	0.13 11	0.17 79	0.27 83	0.17 61	0.09 146	0.06 34	0.10 185	0.07 46	0.10 180	0.07 11

gwcnet-sp	0.25 175	0.16 146	0.70 257	0.23 131	0.14 110	0.34 246	0.22 199	0.46 190	0.41 197	0.37 243	0.35 147	0.27 135	0.27 197	0.36 175	0.26 191	0.09 146	0.08 142	0.09 121	0.09 167	0.10 180	0.10 102

scenet	0.25 175	0.16 146	0.70 257	0.23 131	0.14 110	0.34 246	0.22 199	0.46 190	0.41 197	0.37 243	0.35 147	0.27 135	0.27 197	0.36 175	0.26 191	0.09 146	0.08 142	0.09 121	0.09 167	0.10 180	0.10 102

CASS	0.22 96	0.16 146	0.40 32	0.26 233	0.12 49	0.29 184	0.19 127	0.40 135	0.32 110	0.34 202	0.35 147	0.25 114	0.25 179	0.26 73	0.21 135	0.13 278	0.08 142	0.11 232	0.09 167	0.11 223	0.12 166
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet	0.25 175	0.16 146	0.70 257	0.23 131	0.14 110	0.34 246	0.22 199	0.46 190	0.41 197	0.37 243	0.35 147	0.27 135	0.27 197	0.36 175	0.26 191	0.09 146	0.08 142	0.09 121	0.09 167	0.10 180	0.10 102

qqq	0.24 151	0.16 146	0.46 70	0.20 35	0.15 160	0.23 105	0.20 158	0.43 159	0.32 110	0.26 79	0.31 108	0.28 147	0.25 179	0.36 175	0.28 204	0.08 88	0.22 333	0.10 185	0.11 237	0.09 132	0.23 295

NINENet	0.27 210	0.16 146	0.49 104	0.23 131	0.16 189	0.44 305	0.17 56	0.63 334	0.49 279	0.33 187	0.38 174	0.31 178	0.22 141	0.43 197	0.22 150	0.11 233	0.10 196	0.12 262	0.08 106	0.12 248	0.11 131

test_4	0.19 38	0.16 146	0.39 28	0.24 169	0.13 82	0.19 24	0.21 177	0.27 14	0.24 26	0.24 63	0.47 267	0.22 75	0.13 33	0.27 83	0.18 80	0.06 1	0.06 34	0.09 121	0.09 167	0.07 30	0.06 4

PSMNet-ADL	0.26 194	0.16 146	0.39 28	0.27 265	0.14 110	0.32 226	0.22 199	0.45 184	0.37 165	0.28 94	0.34 141	0.41 251	0.28 216	0.61 264	0.32 234	0.11 233	0.10 196	0.09 121	0.11 237	0.10 180	0.13 186

OMP-Stereo	0.24 151	0.16 146	0.48 87	0.30 310	0.13 82	0.21 67	0.16 40	0.38 110	0.35 139	0.34 202	0.30 98	0.33 194	0.20 128	0.70 300	0.24 170	0.08 88	0.06 34	0.09 121	0.07 46	0.08 64	0.07 11

IIG-Stereo	0.24 151	0.16 146	0.47 75	0.29 303	0.12 49	0.23 105	0.14 12	0.40 135	0.33 124	0.35 217	0.37 168	0.33 194	0.22 141	0.70 300	0.26 191	0.08 88	0.06 34	0.09 121	0.07 46	0.08 64	0.07 11

CroCo-Stereo	0.15 4	0.16 146	0.34 13	0.25 201	0.12 49	0.11 1	0.18 95	0.35 84	0.24 26	0.13 1	0.13 5	0.18 49	0.12 16	0.15 1	0.13 7	0.08 88	0.06 34	0.07 13	0.05 8	0.07 30	0.06 4
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
iRaftStereo_RVC	0.17 19	0.16 146	0.35 17	0.21 55	0.11 25	0.20 50	0.17 56	0.34 75	0.25 44	0.20 30	0.25 61	0.19 55	0.12 16	0.21 26	0.16 48	0.07 13	0.12 232	0.10 185	0.09 167	0.09 132	0.14 209

pcwnet_v2	0.32 259	0.16 146	1.22 365	0.23 131	0.19 258	0.32 226	0.19 127	0.61 322	0.61 333	0.37 243	0.45 248	0.35 215	0.29 233	0.37 183	0.26 191	0.14 299	0.11 216	0.12 262	0.11 237	0.14 280	0.18 244

UNet	0.28 217	0.16 146	0.70 257	0.24 169	0.20 275	0.44 305	0.21 177	0.52 239	0.42 209	0.36 228	0.40 196	0.43 267	0.33 268	0.41 192	0.32 234	0.09 146	0.07 94	0.10 185	0.09 167	0.10 180	0.09 60

ac_64	0.28 217	0.16 146	0.62 230	0.25 201	0.17 214	0.36 267	0.22 199	0.48 209	0.35 139	0.36 228	0.37 168	0.51 308	0.30 240	0.62 272	0.34 246	0.11 233	0.09 171	0.10 185	0.10 211	0.09 132	0.09 60

DISCO	0.33 266	0.16 146	0.55 177	0.26 233	0.16 189	0.48 327	0.25 258	0.52 239	0.58 322	0.38 251	0.45 248	0.63 345	0.37 286	0.65 284	0.50 306	0.10 202	0.07 94	0.09 121	0.08 106	0.13 260	0.13 186

MDST_ROB	0.51 344	0.16 146	0.97 330	0.31 320	0.21 288	1.35 401	0.34 321	0.80 377	0.59 330	1.09 389	0.74 353	0.49 301	0.37 286	1.31 390	0.60 329	0.14 299	0.12 232	0.16 323	0.13 298	0.13 260	0.18 244

IGEVStereo-DCA	0.20 59	0.17 169	0.41 34	0.22 87	0.15 160	0.20 50	0.17 56	0.28 18	0.23 15	0.19 26	0.12 2	0.14 22	0.12 16	0.38 185	0.31 228	0.07 13	0.16 285	0.08 61	0.07 46	0.08 64	0.36 354

rrr	0.22 96	0.17 169	0.79 287	0.22 87	0.15 160	0.20 50	0.18 95	0.40 135	0.27 59	0.19 26	0.12 2	0.14 22	0.12 16	0.38 185	0.31 228	0.07 13	0.16 285	0.08 61	0.07 46	0.08 64	0.28 334

DualNet	0.33 266	0.17 169	0.84 300	0.21 55	0.13 82	0.29 184	0.21 177	0.38 110	0.46 247	0.31 153	0.44 235	0.34 201	0.24 168	0.28 101	1.30 380	0.08 88	0.28 363	0.12 262	0.11 237	0.08 64	0.37 362

ffm	0.27 210	0.17 169	0.84 300	0.21 55	0.13 82	0.29 184	0.21 177	0.38 110	0.46 247	0.31 153	0.44 235	0.34 201	0.24 168	0.28 101	0.12 1	0.08 88	0.28 363	0.12 262	0.11 237	0.08 64	0.37 362

ff1	0.36 282	0.17 169	0.84 300	0.21 55	0.13 82	0.29 184	0.21 177	0.38 110	0.46 247	0.31 153	0.44 235	0.34 201	0.24 168	0.91 355	1.30 380	0.08 88	0.28 363	0.12 262	0.11 237	0.08 64	0.37 362

mmx	0.37 289	0.17 169	0.84 300	0.21 55	0.13 82	0.29 184	0.21 177	0.57 286	0.48 266	0.31 153	0.44 235	0.34 201	0.24 168	0.91 355	1.30 380	0.10 202	0.20 322	0.12 262	0.11 237	0.11 223	0.23 295

1111x	0.39 299	0.17 169	0.80 290	0.23 131	0.15 160	0.33 232	0.27 273	0.62 330	0.48 266	0.32 178	0.43 226	0.40 244	0.29 233	0.86 345	1.60 396	0.09 146	0.23 341	0.09 121	0.12 274	0.10 180	0.23 295

xxx	0.37 289	0.17 169	0.84 300	0.21 55	0.13 82	0.29 184	0.21 177	0.57 286	0.48 266	0.31 153	0.44 235	0.34 201	0.24 168	0.91 355	1.30 380	0.10 202	0.20 322	0.12 262	0.11 237	0.11 223	0.23 295

StereoIM	0.15 4	0.17 169	0.39 28	0.19 13	0.15 160	0.16 5	0.13 2	0.26 11	0.22 12	0.13 1	0.15 15	0.14 22	0.11 10	0.17 8	0.17 61	0.08 88	0.07 94	0.08 61	0.06 22	0.07 30	0.06 4

MIM_Stereo	0.20 59	0.17 169	0.55 177	0.20 35	0.21 288	0.17 9	0.14 12	0.37 101	0.27 59	0.28 94	0.35 147	0.23 88	0.13 33	0.28 101	0.16 48	0.06 1	0.08 142	0.09 121	0.08 106	0.08 64	0.15 220

CSP-Net	0.28 217	0.17 169	0.41 34	0.22 87	0.14 110	0.44 305	0.24 245	0.52 239	0.42 209	0.42 285	0.44 235	0.42 261	0.27 197	0.66 290	0.30 219	0.12 261	0.09 171	0.08 61	0.08 106	0.10 180	0.10 102

GMOStereo	0.20 59	0.17 169	0.45 58	0.23 131	0.18 235	0.21 67	0.27 273	0.28 18	0.28 67	0.31 153	0.32 117	0.28 147	0.17 79	0.16 3	0.13 7	0.07 13	0.23 341	0.10 185	0.08 106	0.08 64	0.07 11

error version	0.20 59	0.17 169	0.45 58	0.23 131	0.18 235	0.21 67	0.27 273	0.28 18	0.28 67	0.31 153	0.32 117	0.28 147	0.17 79	0.16 3	0.13 7	0.07 13	0.23 341	0.10 185	0.08 106	0.08 64	0.07 11

test-v	0.20 59	0.17 169	0.45 58	0.23 131	0.18 235	0.21 67	0.27 273	0.28 18	0.28 67	0.31 153	0.32 117	0.28 147	0.17 79	0.16 3	0.13 7	0.07 13	0.23 341	0.10 185	0.08 106	0.08 64	0.07 11

test-2	0.20 59	0.17 169	0.45 58	0.23 131	0.18 235	0.21 67	0.27 273	0.28 18	0.28 67	0.31 153	0.32 117	0.28 147	0.17 79	0.16 3	0.13 7	0.07 13	0.23 341	0.10 185	0.08 106	0.08 64	0.07 11

test_xeample3	0.22 96	0.17 169	0.81 291	0.21 55	0.15 160	0.20 50	0.18 95	0.40 135	0.25 44	0.19 26	0.12 2	0.13 11	0.12 16	0.34 164	0.33 242	0.07 13	0.20 322	0.07 13	0.08 106	0.08 64	0.34 351

AdaStereo	0.25 175	0.17 169	0.47 75	0.25 201	0.13 82	0.33 232	0.17 56	0.57 286	0.43 220	0.34 202	0.38 174	0.35 215	0.21 136	0.32 141	0.24 170	0.14 299	0.06 34	0.13 285	0.09 167	0.11 223	0.09 60
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
H2IRNET	0.19 38	0.18 186	0.50 122	0.22 87	0.12 49	0.20 50	0.16 40	0.28 18	0.31 101	0.17 16	0.32 117	0.25 114	0.20 128	0.24 47	0.19 101	0.08 88	0.06 34	0.09 121	0.10 211	0.10 180	0.08 38

CroCo-Stereo Lap2	0.16 12	0.18 186	0.39 28	0.26 233	0.18 235	0.11 1	0.19 127	0.30 39	0.22 12	0.13 1	0.16 16	0.15 29	0.11 10	0.17 8	0.15 38	0.07 13	0.07 94	0.08 61	0.06 22	0.08 64	0.07 11

delet	0.29 231	0.18 186	0.58 207	0.24 169	0.19 258	0.41 291	0.30 297	0.52 239	0.51 290	0.35 217	0.42 214	0.37 224	0.31 253	0.49 213	0.36 256	0.10 202	0.09 171	0.11 232	0.12 274	0.09 132	0.09 60

ACVNet	0.24 151	0.18 186	0.51 135	0.18 8	0.15 160	0.27 153	0.23 223	0.40 135	0.45 238	0.29 117	0.41 207	0.38 230	0.28 216	0.28 101	0.35 252	0.09 146	0.07 94	0.08 61	0.07 46	0.10 180	0.09 60

acv_ft	0.26 194	0.18 186	0.56 187	0.24 169	0.19 258	0.34 246	0.21 177	0.47 199	0.45 238	0.39 262	0.41 207	0.38 230	0.28 216	0.28 101	0.36 256	0.09 146	0.07 94	0.08 61	0.07 46	0.11 223	0.09 60

DSFCA	0.29 231	0.18 186	0.48 87	0.21 55	0.17 214	0.39 281	0.32 312	0.49 216	0.44 227	0.44 301	0.38 174	0.40 244	0.30 240	0.53 230	0.38 264	0.12 261	0.10 196	0.10 185	0.11 237	0.11 223	0.11 131

DMCA	0.24 151	0.18 186	0.51 135	0.23 131	0.14 110	0.27 153	0.20 158	0.45 184	0.40 192	0.32 178	0.33 133	0.33 194	0.25 179	0.27 83	0.30 219	0.11 233	0.08 142	0.10 185	0.08 106	0.11 223	0.12 166

NVstereo2D	0.32 259	0.18 186	0.63 235	0.24 169	0.23 312	0.43 300	0.28 287	0.60 315	0.58 322	0.28 94	0.39 188	0.42 261	0.30 240	0.71 303	0.30 219	0.13 278	0.09 171	0.13 285	0.10 211	0.20 334	0.18 244

HSM	0.29 231	0.18 186	0.48 87	0.21 55	0.15 160	0.33 232	0.20 158	0.55 267	0.39 184	0.36 228	0.39 188	0.67 359	0.32 264	0.88 348	0.24 170	0.09 146	0.07 94	0.08 61	0.07 46	0.09 132	0.10 102

ToySt	0.28 217	0.19 195	0.68 253	0.22 87	0.19 258	0.31 213	0.31 306	0.43 159	0.43 220	0.28 94	0.38 174	0.42 261	0.32 264	0.33 150	0.32 234	0.08 88	0.14 255	0.10 185	0.12 274	0.11 223	0.24 307

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

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

Anonymous3	0.24 151	0.19 195	0.76 276	0.27 265	0.18 235	0.41 291	0.24 245	0.45 184	0.36 152	0.23 57	0.27 77	0.20 62	0.18 105	0.28 101	0.19 101	0.12 261	0.11 216	0.10 185	0.10 211	0.11 223	0.13 186

raftrobust	0.19 38	0.19 195	0.42 42	0.23 131	0.24 324	0.19 24	0.13 2	0.33 71	0.28 67	0.26 79	0.20 31	0.19 55	0.17 79	0.23 41	0.17 61	0.08 88	0.10 196	0.07 13	0.06 22	0.07 30	0.09 60

ADLNet	0.30 244	0.19 195	0.59 214	0.23 131	0.19 258	0.34 246	0.23 223	0.56 277	0.44 227	0.43 294	0.41 207	0.43 267	0.28 216	0.56 243	0.36 256	0.11 233	0.08 142	0.11 232	0.11 237	0.11 223	0.15 220

MMNet	0.28 217	0.19 195	0.54 171	0.24 169	0.17 214	0.47 321	0.22 199	0.47 199	0.53 302	0.40 271	0.43 226	0.36 220	0.34 269	0.40 189	0.35 252	0.08 88	0.08 142	0.09 121	0.09 167	0.10 180	0.09 60

HGLStereo	0.29 231	0.19 195	0.60 221	0.24 169	0.21 288	0.33 232	0.23 223	0.52 239	0.44 227	0.36 228	0.49 278	0.41 251	0.35 276	0.46 207	0.34 246	0.11 233	0.11 216	0.09 121	0.09 167	0.11 223	0.12 166

GANet-RSSM	0.26 194	0.19 195	0.54 171	0.21 55	0.14 110	0.27 153	0.22 199	0.47 199	0.34 132	0.30 138	0.40 196	0.41 251	0.30 240	0.59 253	0.25 182	0.11 233	0.08 142	0.09 121	0.09 167	0.10 180	0.10 102

FAT-Stereo	0.36 282	0.19 195	0.75 272	0.26 233	0.18 235	0.34 246	0.30 297	0.62 330	0.61 333	0.47 319	0.61 331	0.59 331	0.50 336	0.61 264	0.36 256	0.13 278	0.14 255	0.13 285	0.12 274	0.14 280	0.20 271

RASNet	0.30 244	0.19 195	0.59 214	0.23 131	0.19 258	0.33 232	0.20 158	0.50 224	0.41 197	0.31 153	0.44 235	0.47 291	0.38 291	0.79 330	0.40 270	0.09 146	0.07 94	0.07 13	0.09 167	0.08 64	0.10 102

StereoDRNet-Refined	0.28 217	0.19 195	0.47 75	0.25 201	0.14 110	0.36 267	0.21 177	0.49 216	0.43 220	0.46 313	0.52 289	0.42 261	0.30 240	0.46 207	0.38 264	0.10 202	0.07 94	0.11 232	0.11 237	0.10 180	0.11 131
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
MyStereo8	0.25 175	0.20 207	0.69 254	0.24 169	0.17 214	0.31 213	0.16 40	0.50 224	0.32 110	0.29 117	0.38 174	0.25 114	0.19 122	0.33 150	0.29 217	0.08 88	0.20 322	0.08 61	0.08 106	0.10 180	0.16 230

Sa-1000	0.24 151	0.20 207	0.53 161	0.23 131	0.14 110	0.30 195	0.23 223	0.50 224	0.41 197	0.30 138	0.50 280	0.26 131	0.19 122	0.33 150	0.16 48	0.08 88	0.10 196	0.10 185	0.11 237	0.08 64	0.08 38

AnonymousM	0.19 38	0.20 207	0.30 5	0.18 8	0.10 17	0.19 24	0.17 56	0.32 58	0.27 59	0.27 88	0.21 43	0.18 49	0.14 43	0.21 26	0.16 48	0.09 146	0.08 142	0.38 378	0.15 321	0.06 2	0.08 38

S-Stereo	0.39 299	0.20 207	1.04 337	0.28 290	0.22 303	0.39 281	0.31 306	0.58 298	0.69 352	0.40 271	0.59 318	0.48 295	0.41 306	0.75 316	0.42 278	0.12 261	0.15 276	0.13 285	0.13 298	0.16 296	0.25 316

stereogan	0.39 299	0.20 207	0.78 286	0.28 290	0.22 303	0.65 360	0.26 268	0.62 330	0.65 342	0.45 308	0.60 322	0.67 359	0.45 318	0.69 297	0.37 262	0.14 299	0.14 255	0.14 303	0.12 274	0.20 334	0.19 259

DRN-Test	0.35 280	0.20 207	0.75 272	0.28 290	0.19 258	0.46 315	0.29 291	0.68 357	0.54 306	0.49 326	0.47 267	0.44 273	0.35 276	0.63 275	0.44 288	0.13 278	0.09 171	0.13 285	0.12 274	0.13 260	0.13 186

DLCB_ROB	0.30 244	0.20 207	0.45 58	0.28 290	0.17 214	0.37 272	0.25 258	0.50 224	0.45 238	0.46 313	0.47 267	0.51 308	0.34 269	0.56 243	0.38 264	0.10 202	0.10 196	0.11 232	0.11 237	0.10 180	0.11 131

whm_eth	0.24 151	0.21 214	0.72 267	0.24 169	0.19 258	0.21 67	0.19 127	0.40 135	0.43 220	0.31 153	0.60 322	0.15 29	0.18 105	0.26 73	0.19 101	0.09 146	0.08 142	0.10 185	0.09 167	0.09 132	0.13 186

4D-IteraStereo	0.20 59	0.21 214	0.62 230	0.21 55	0.14 110	0.19 24	0.17 56	0.29 30	0.28 67	0.24 63	0.20 31	0.20 62	0.10 3	0.22 37	0.18 80	0.07 13	0.07 94	0.10 185	0.08 106	0.08 64	0.33 348

ssnet_v2	0.30 244	0.21 214	0.63 235	0.23 131	0.15 160	0.40 287	0.30 297	0.59 306	0.48 266	0.40 271	0.37 168	0.46 284	0.30 240	0.41 192	0.44 288	0.13 278	0.11 216	0.11 232	0.11 237	0.12 248	0.11 131

RAFT_CTSACE	0.23 125	0.21 214	0.57 194	0.26 233	0.15 160	0.22 89	0.23 223	0.34 75	0.30 94	0.34 202	0.51 283	0.31 178	0.17 79	0.33 150	0.15 38	0.06 1	0.09 171	0.09 121	0.08 106	0.08 64	0.07 11

TRStereo	0.22 96	0.21 214	0.62 230	0.40 364	0.19 258	0.22 89	0.16 40	0.58 298	0.30 94	0.21 34	0.21 43	0.22 75	0.13 33	0.27 83	0.14 25	0.09 146	0.09 171	0.09 121	0.11 237	0.06 2	0.19 259

raft+_RVC	0.21 83	0.21 214	0.46 70	0.22 87	0.35 363	0.21 67	0.16 40	0.39 126	0.35 139	0.22 50	0.28 81	0.20 62	0.15 52	0.25 56	0.20 118	0.08 88	0.16 285	0.08 61	0.07 46	0.07 30	0.12 166

XX-TBD	0.16 12	0.21 214	0.43 47	0.22 87	0.10 17	0.23 105	0.15 25	0.23 4	0.28 67	0.22 50	0.26 68	0.14 22	0.12 16	0.16 3	0.14 25	0.08 88	0.05 3	0.06 1	0.04 1	0.07 30	0.06 4

psm_up	0.30 244	0.21 214	0.58 207	0.26 233	0.18 235	0.32 226	0.27 273	0.57 286	0.45 238	0.38 251	0.41 207	0.45 278	0.40 301	0.59 253	0.32 234	0.11 233	0.12 232	0.13 285	0.12 274	0.11 223	0.11 131

hitnet-ft	0.31 254	0.21 214	0.56 187	0.19 13	0.14 110	0.40 287	0.23 223	0.46 190	0.42 209	0.37 243	0.46 260	0.53 317	0.35 276	0.76 322	0.35 252	0.14 299	0.10 196	0.14 303	0.10 211	0.15 287	0.14 209

PSMNet-RSSM	0.26 194	0.21 214	0.50 122	0.21 55	0.14 110	0.25 133	0.21 177	0.50 224	0.38 173	0.31 153	0.45 248	0.40 244	0.27 197	0.53 230	0.24 170	0.12 261	0.08 142	0.11 232	0.13 298	0.10 180	0.10 102

CFNet-ft	0.26 194	0.21 214	0.51 135	0.19 13	0.16 189	0.31 213	0.21 177	0.40 135	0.37 165	0.29 117	0.40 196	0.46 284	0.27 197	0.49 213	0.28 204	0.12 261	0.07 94	0.12 262	0.11 237	0.12 248	0.11 131

CFNet_RVC	0.26 194	0.21 214	0.51 135	0.19 13	0.16 189	0.31 213	0.21 177	0.40 135	0.37 165	0.29 117	0.40 196	0.46 284	0.27 197	0.49 213	0.28 204	0.12 261	0.07 94	0.12 262	0.11 237	0.12 248	0.11 131

UCFNet_RVC	0.25 175	0.21 214	0.49 104	0.19 13	0.15 160	0.34 246	0.18 95	0.47 199	0.36 152	0.30 138	0.35 147	0.40 244	0.26 191	0.35 171	0.24 170	0.13 278	0.08 142	0.13 285	0.14 312	0.13 260	0.13 186

CBMV_ROB	0.36 282	0.21 214	0.57 194	0.22 87	0.14 110	0.35 259	0.20 158	0.55 267	0.47 260	0.52 335	0.58 314	0.45 278	0.53 345	0.75 316	0.50 306	0.18 341	0.19 314	0.23 359	0.21 354	0.15 287	0.20 271

GMStereo_Zeroshot	0.25 175	0.22 228	0.51 135	0.27 265	0.14 110	0.28 167	0.15 25	0.40 135	0.36 152	0.37 243	0.43 226	0.40 244	0.17 79	0.35 171	0.21 135	0.12 261	0.07 94	0.13 285	0.07 46	0.17 308	0.10 102

TestStereo1	0.23 125	0.22 228	0.50 122	0.27 265	0.14 110	0.26 147	0.27 273	0.43 159	0.38 173	0.29 117	0.39 188	0.23 88	0.21 136	0.33 150	0.18 80	0.08 88	0.08 142	0.09 121	0.08 106	0.08 64	0.10 102

SA-5K	0.23 125	0.22 228	0.50 122	0.27 265	0.14 110	0.26 147	0.27 273	0.43 159	0.38 173	0.29 117	0.39 188	0.23 88	0.21 136	0.33 150	0.18 80	0.08 88	0.08 142	0.09 121	0.08 106	0.08 64	0.10 102

SA	0.24 151	0.22 228	0.55 177	0.23 131	0.14 110	0.25 133	0.23 223	0.48 209	0.42 209	0.28 94	0.44 235	0.23 88	0.23 150	0.34 164	0.17 61	0.07 13	0.09 171	0.11 232	0.11 237	0.08 64	0.09 60

AACVNet	0.28 217	0.22 228	0.55 177	0.23 131	0.14 110	0.30 195	0.19 127	0.43 159	0.33 124	0.39 262	0.42 214	0.44 273	0.29 233	0.73 307	0.28 204	0.11 233	0.09 171	0.11 232	0.09 167	0.13 260	0.12 166

LMCR-Stereo	0.28 217	0.22 228	0.56 187	0.29 303	0.14 110	0.37 272	0.23 223	0.57 286	0.36 152	0.40 271	0.40 196	0.29 159	0.30 240	0.41 192	0.38 264	0.11 233	0.07 94	0.09 121	0.07 46	0.13 260	0.10 102

rafts_anoy	0.21 83	0.22 228	0.49 104	0.25 201	0.24 324	0.19 24	0.17 56	0.34 75	0.32 110	0.24 63	0.25 61	0.20 62	0.16 64	0.25 56	0.21 135	0.08 88	0.19 314	0.11 232	0.12 274	0.09 132	0.09 60

RALCasStereoNet	0.22 96	0.22 228	0.48 87	0.23 131	0.23 312	0.22 89	0.18 95	0.32 58	0.27 59	0.22 50	0.30 98	0.22 75	0.15 52	0.29 118	0.20 118	0.08 88	0.22 333	0.07 13	0.06 22	0.10 180	0.25 316

111	0.22 96	0.22 228	0.57 194	0.19 13	0.09 5	0.24 123	0.17 56	0.44 177	0.46 247	0.24 63	0.30 98	0.29 159	0.22 141	0.25 56	0.19 101	0.08 88	0.05 3	0.07 13	0.06 22	0.07 30	0.15 220

cf-r	0.26 194	0.22 228	0.66 245	0.22 87	0.14 110	0.28 167	0.22 199	0.44 177	0.42 209	0.32 178	0.42 214	0.43 267	0.27 197	0.44 200	0.27 198	0.11 233	0.07 94	0.08 61	0.10 211	0.08 64	0.09 60

edge stereo	0.40 309	0.22 228	0.87 309	0.27 265	0.22 303	0.38 278	0.26 268	0.59 306	0.56 318	0.53 341	0.60 322	0.71 367	0.50 336	0.78 326	0.43 281	0.16 319	0.15 276	0.19 345	0.14 312	0.17 308	0.19 259

iResNet	0.25 175	0.22 228	0.62 230	0.26 233	0.11 25	0.31 213	0.23 223	0.46 190	0.45 238	0.34 202	0.43 226	0.27 135	0.23 150	0.36 175	0.37 262	0.08 88	0.05 3	0.07 13	0.06 22	0.08 64	0.10 102

SGM_RVC	0.57 357	0.22 228	0.60 221	0.26 233	0.16 189	0.97 386	0.46 357	0.76 374	0.90 375	1.03 386	0.92 372	1.16 384	0.93 384	1.21 383	0.72 344	0.17 331	0.16 285	0.16 323	0.16 330	0.16 296	0.24 307
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
StereoVision	0.23 125	0.23 241	0.55 177	0.27 265	0.17 214	0.23 105	0.22 199	0.40 135	0.32 110	0.21 34	0.51 283	0.22 75	0.16 64	0.29 118	0.19 101	0.11 233	0.12 232	0.13 285	0.13 298	0.10 180	0.08 38

CBFPSM	0.28 217	0.23 241	0.76 276	0.21 55	0.14 110	0.38 278	0.26 268	0.42 154	0.37 165	0.34 202	0.36 160	0.55 320	0.38 291	0.33 150	0.40 270	0.08 88	0.08 142	0.07 13	0.08 106	0.09 132	0.12 166

iinet-f	0.31 254	0.23 241	1.16 354	0.20 35	0.16 189	0.44 305	0.23 223	0.47 199	0.38 173	0.36 228	0.44 235	0.41 251	0.35 276	0.36 175	0.43 281	0.10 202	0.09 171	0.08 61	0.08 106	0.13 260	0.12 166

Anonymous_2	0.44 325	0.23 241	0.57 194	0.34 340	0.34 360	0.53 342	0.28 287	0.49 216	0.39 184	0.36 228	0.34 141	0.48 295	0.38 291	0.43 197	0.33 242	0.26 363	0.41 389	0.44 382	1.45 416	0.33 374	0.37 362

raft_robust	0.25 175	0.23 241	0.44 54	0.22 87	0.13 82	0.23 105	0.22 199	0.52 239	0.50 284	0.33 187	0.32 117	0.33 194	0.23 150	0.55 238	0.18 80	0.07 13	0.11 216	0.08 61	0.10 211	0.08 64	0.07 11

ADLNet2	0.31 254	0.23 241	0.77 282	0.23 131	0.18 235	0.36 267	0.24 245	0.55 267	0.54 306	0.33 187	0.38 174	0.45 278	0.31 253	0.70 300	0.36 256	0.10 202	0.08 142	0.09 121	0.09 167	0.12 248	0.11 131

RAFT-Stereo + iAFF	0.20 59	0.23 241	0.49 104	0.21 55	0.16 189	0.19 24	0.17 56	0.35 84	0.32 110	0.26 79	0.33 133	0.20 62	0.17 79	0.21 26	0.17 61	0.06 1	0.10 196	0.07 13	0.07 46	0.07 30	0.11 131

RYNet	0.38 294	0.23 241	0.65 242	0.26 233	0.28 343	0.62 355	0.33 317	0.61 322	0.62 337	0.42 285	0.39 188	0.58 330	0.40 301	0.89 350	0.57 325	0.11 233	0.09 171	0.12 262	0.11 237	0.19 327	0.22 288

HITNet	0.22 96	0.23 241	0.60 221	0.20 35	0.09 5	0.27 153	0.15 25	0.45 184	0.33 124	0.29 117	0.33 133	0.27 135	0.22 141	0.29 118	0.27 198	0.07 13	0.05 3	0.07 13	0.06 22	0.09 132	0.11 131
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
MLCV	0.25 175	0.23 241	0.59 214	0.22 87	0.09 5	0.30 195	0.18 95	0.40 135	0.38 173	0.38 251	0.44 235	0.31 178	0.22 141	0.44 200	0.32 234	0.07 13	0.05 3	0.07 13	0.06 22	0.07 30	0.08 38

DispNO	0.29 231	0.24 251	0.83 296	0.23 131	0.17 214	0.25 133	0.22 199	0.47 199	0.42 209	0.33 187	0.39 188	0.38 230	0.28 216	0.78 326	0.35 252	0.09 146	0.07 94	0.10 185	0.10 211	0.09 132	0.09 60

RAFT+CT+SA	0.23 125	0.24 251	0.48 87	0.25 201	0.18 235	0.23 105	0.29 291	0.42 154	0.38 173	0.24 63	0.39 188	0.20 62	0.17 79	0.34 164	0.17 61	0.07 13	0.07 94	0.09 121	0.12 274	0.09 132	0.13 186

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

RAFT	0.24 151	0.24 251	0.46 70	0.27 265	0.15 160	0.26 147	0.26 268	0.37 101	0.31 101	0.34 202	0.34 141	0.41 251	0.22 141	0.30 127	0.18 80	0.08 88	0.15 276	0.11 232	0.10 211	0.11 223	0.13 186

GEStereo_RVC	0.29 231	0.24 251	0.60 221	0.27 265	0.16 189	0.33 232	0.25 258	0.58 298	0.56 318	0.35 217	0.38 174	0.34 201	0.25 179	0.51 222	0.29 217	0.12 261	0.08 142	0.09 121	0.08 106	0.11 223	0.13 186

TestStereo	0.22 96	0.24 251	0.48 87	0.25 201	0.11 25	0.22 89	0.22 199	0.32 58	0.31 101	0.24 63	0.34 141	0.23 88	0.19 122	0.62 272	0.19 101	0.08 88	0.07 94	0.10 185	0.07 46	0.11 223	0.07 11

sAnonymous2	0.21 83	0.24 251	0.79 287	0.24 169	0.17 214	0.22 89	0.20 158	0.36 89	0.29 80	0.17 16	0.19 26	0.17 41	0.16 64	0.18 12	0.15 38	0.10 202	0.07 94	0.09 121	0.08 106	0.23 349	0.18 244

CroCo_RVC	0.21 83	0.24 251	0.79 287	0.24 169	0.17 214	0.22 89	0.20 158	0.36 89	0.29 80	0.17 16	0.19 26	0.17 41	0.16 64	0.18 12	0.15 38	0.10 202	0.07 94	0.09 121	0.08 106	0.23 349	0.18 244

RALAANet	0.21 83	0.24 251	0.53 161	0.23 131	0.14 110	0.22 89	0.13 2	0.38 110	0.30 94	0.29 117	0.26 68	0.25 114	0.15 52	0.28 101	0.20 118	0.08 88	0.08 142	0.09 121	0.08 106	0.10 180	0.07 11

AFF-stereo	0.20 59	0.24 251	0.49 104	0.22 87	0.11 25	0.18 14	0.18 95	0.35 84	0.29 80	0.25 74	0.36 160	0.25 114	0.17 79	0.25 56	0.17 61	0.06 1	0.09 171	0.08 61	0.08 106	0.08 64	0.11 131

STTStereo	0.30 244	0.24 251	0.83 296	0.25 201	0.17 214	0.30 195	0.24 245	0.49 216	0.39 184	0.39 262	0.41 207	0.44 273	0.28 216	0.41 192	0.30 219	0.13 278	0.13 246	0.13 285	0.16 330	0.12 248	0.12 166

NLCA_NET_v2_RVC	0.29 231	0.24 251	0.81 291	0.26 233	0.18 235	0.30 195	0.22 199	0.52 239	0.41 197	0.38 251	0.42 214	0.42 261	0.28 216	0.46 207	0.31 228	0.11 233	0.08 142	0.10 185	0.11 237	0.10 180	0.12 166
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
NOSS_ROB	0.33 266	0.24 251	0.49 104	0.27 265	0.16 189	0.34 246	0.19 127	0.55 267	0.50 284	0.34 202	0.37 168	0.42 261	0.30 240	0.93 361	0.25 182	0.19 350	0.20 322	0.24 361	0.22 361	0.17 308	0.25 316

pmcnn	0.54 350	0.24 251	1.06 340	0.25 201	0.26 337	0.40 287	0.31 306	0.55 267	0.55 314	0.56 348	1.22 385	2.53 408	0.39 298	0.84 342	1.08 371	0.09 146	0.06 34	0.06 1	0.05 8	0.10 180	0.14 209

LL-Strereo2	0.21 83	0.25 265	0.53 161	0.32 325	0.20 275	0.25 133	0.14 12	0.32 58	0.25 44	0.25 74	0.20 31	0.24 103	0.12 16	0.28 101	0.18 80	0.07 13	0.07 94	0.12 262	0.09 167	0.09 132	0.16 230

Wz-Net-LNSev-Ref	0.33 266	0.25 265	0.82 294	0.22 87	0.17 214	0.46 315	0.28 287	0.53 249	0.53 302	0.43 294	0.57 311	0.44 273	0.31 253	0.50 217	0.48 299	0.10 202	0.06 34	0.08 61	0.06 22	0.11 223	0.12 166

test_5	0.25 175	0.25 265	0.57 194	0.27 265	0.18 235	0.25 133	0.29 291	0.42 154	0.39 184	0.29 117	0.40 196	0.27 135	0.23 150	0.35 171	0.19 101	0.07 13	0.07 94	0.09 121	0.09 167	0.10 180	0.14 209

SACVNet	0.32 259	0.25 265	0.59 214	0.26 233	0.19 258	0.35 259	0.25 258	0.54 256	0.41 197	0.43 294	0.45 248	0.46 284	0.34 269	0.71 303	0.30 219	0.14 299	0.10 196	0.12 262	0.12 274	0.16 296	0.20 271

GwcNet-RSSM	0.28 217	0.25 265	0.61 227	0.22 87	0.14 110	0.28 167	0.24 245	0.46 190	0.44 227	0.33 187	0.46 260	0.41 251	0.28 216	0.55 238	0.31 228	0.11 233	0.07 94	0.09 121	0.10 211	0.10 180	0.09 60

BEATNet_4x	0.25 175	0.25 265	0.66 245	0.23 131	0.10 17	0.29 184	0.14 12	0.49 216	0.34 132	0.31 153	0.35 147	0.32 188	0.26 191	0.34 164	0.33 242	0.08 88	0.06 34	0.08 61	0.07 46	0.11 223	0.13 186

DANet	0.37 289	0.25 265	0.67 248	0.37 350	0.22 303	0.42 296	0.25 258	0.50 224	0.44 227	0.52 335	0.50 280	0.59 331	0.42 310	0.78 326	0.53 314	0.13 278	0.12 232	0.14 303	0.12 274	0.17 308	0.21 280
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CVANet_RVC	0.34 274	0.25 265	0.77 282	0.27 265	0.17 214	0.34 246	0.28 287	0.55 267	0.50 284	0.43 294	0.46 260	0.44 273	0.31 253	0.90 353	0.27 198	0.15 311	0.10 196	0.14 303	0.14 312	0.15 287	0.15 220

DeepPruner_ROB	0.28 217	0.25 265	0.64 239	0.22 87	0.16 189	0.30 195	0.21 177	0.54 256	0.33 124	0.36 228	0.38 174	0.38 230	0.26 191	0.45 206	0.28 204	0.15 311	0.11 216	0.11 232	0.11 237	0.14 280	0.14 209

CBMV	0.36 282	0.25 265	0.61 227	0.24 169	0.14 110	0.42 296	0.33 317	0.56 277	0.52 301	0.54 344	0.52 289	0.51 308	0.58 352	0.63 275	0.43 281	0.15 311	0.16 285	0.18 339	0.16 330	0.13 260	0.19 259
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
fast-acv-ft	0.33 266	0.26 275	0.88 315	0.25 201	0.18 235	0.49 330	0.27 273	0.44 177	0.50 284	0.40 271	0.55 304	0.49 301	0.36 281	0.39 188	0.41 275	0.11 233	0.11 216	0.11 232	0.12 274	0.13 260	0.11 131

APVNet	0.38 294	0.26 275	0.87 309	0.26 233	0.22 303	0.52 339	0.35 323	0.64 340	0.46 247	0.40 271	0.52 289	0.48 295	0.39 298	0.84 342	0.48 299	0.13 278	0.14 255	0.15 317	0.16 330	0.16 296	0.16 230

RP	0.38 294	0.26 275	0.67 248	0.31 320	0.24 324	0.37 272	0.29 291	0.53 249	0.61 333	0.42 285	0.65 337	0.62 341	0.51 338	0.63 275	0.43 281	0.17 331	0.15 276	0.17 332	0.15 321	0.17 308	0.19 259

G-Net	0.47 337	0.26 275	1.02 336	0.34 340	0.28 343	0.89 380	0.35 323	0.47 199	0.46 247	0.68 362	1.20 383	0.64 350	0.59 354	0.61 264	0.60 329	0.16 319	0.14 255	0.17 332	0.13 298	0.22 344	0.21 280

DPSNet	0.51 344	0.26 275	1.16 354	0.28 290	0.21 288	0.76 368	0.56 375	0.89 388	0.82 368	0.49 326	0.51 283	0.64 350	0.81 376	0.89 350	0.85 355	0.17 331	0.16 285	0.13 285	0.13 298	0.26 359	0.27 328

XPNet_ROB	0.35 280	0.26 275	0.58 207	0.28 290	0.19 258	0.37 272	0.31 306	0.57 286	0.51 290	0.52 335	0.54 299	0.57 325	0.38 291	0.65 284	0.48 299	0.17 331	0.12 232	0.13 285	0.12 274	0.16 296	0.17 242

AASNet	0.29 231	0.27 281	0.67 248	0.26 233	0.18 235	0.34 246	0.21 177	0.64 340	0.49 279	0.36 228	0.41 207	0.32 188	0.26 191	0.33 150	0.39 268	0.12 261	0.09 171	0.10 185	0.08 106	0.14 280	0.12 166

ACRE	0.23 125	0.27 281	0.83 296	0.24 169	0.15 160	0.24 123	0.20 158	0.38 110	0.32 110	0.32 178	0.33 133	0.23 88	0.15 52	0.26 73	0.22 150	0.09 146	0.07 94	0.08 61	0.07 46	0.08 64	0.09 60

HCRNet	0.25 175	0.27 281	0.42 42	0.34 340	0.17 214	0.27 153	0.18 95	0.45 184	0.37 165	0.31 153	0.35 147	0.32 188	0.23 150	0.44 200	0.21 135	0.13 278	0.08 142	0.13 285	0.11 237	0.11 223	0.09 60

DMCA-RVC	0.30 244	0.27 281	0.93 325	0.28 290	0.17 214	0.30 195	0.21 177	0.43 159	0.36 152	0.40 271	0.38 174	0.39 241	0.36 281	0.44 200	0.34 246	0.13 278	0.10 196	0.16 323	0.12 274	0.13 260	0.11 131

TDLM	0.32 259	0.27 281	0.52 151	0.30 310	0.15 160	0.33 232	0.32 312	0.54 256	0.50 284	0.44 301	0.43 226	0.39 241	0.30 240	0.92 360	0.30 219	0.14 299	0.09 171	0.13 285	0.12 274	0.13 260	0.14 209

iResNet_ROB	0.27 210	0.27 281	0.48 87	0.21 55	0.12 49	0.32 226	0.17 56	0.57 286	0.55 314	0.39 262	0.44 235	0.37 224	0.28 216	0.43 197	0.28 204	0.08 88	0.06 34	0.06 1	0.05 8	0.09 132	0.11 131

WCMA_ROB	0.55 351	0.27 281	0.76 276	0.26 233	0.22 303	0.62 355	0.36 328	0.57 286	0.58 322	0.97 382	1.40 391	1.28 388	0.94 385	0.80 333	0.80 351	0.20 352	0.17 303	0.16 323	0.16 330	0.19 327	0.29 338

CIPLG	0.23 125	0.28 288	0.75 272	0.24 169	0.16 189	0.25 133	0.20 158	0.38 110	0.33 124	0.32 178	0.34 141	0.23 88	0.15 52	0.27 83	0.22 150	0.09 146	0.07 94	0.08 61	0.07 46	0.08 64	0.09 60

GANet	0.40 309	0.28 288	0.67 248	0.31 320	0.18 235	0.43 300	0.39 341	0.60 315	0.46 247	0.48 325	0.78 357	0.55 320	0.45 318	0.96 365	0.55 321	0.13 278	0.14 255	0.13 285	0.12 274	0.15 287	0.16 230

StereoDRNet	0.34 274	0.28 288	0.70 257	0.28 290	0.21 288	0.43 300	0.30 297	0.63 334	0.51 290	0.47 319	0.40 196	0.48 295	0.31 253	0.58 247	0.44 288	0.12 261	0.10 196	0.12 262	0.11 237	0.13 260	0.13 186

SDNR	0.47 337	0.29 291	0.92 321	0.24 169	0.37 369	1.27 397	0.17 56	0.54 256	0.58 322	0.44 301	0.85 365	0.55 320	0.28 216	1.19 382	0.52 310	0.23 357	0.24 349	0.17 332	0.13 298	0.19 327	0.26 325

IPLGR_C	0.23 125	0.29 291	0.81 291	0.24 169	0.16 189	0.24 123	0.20 158	0.38 110	0.33 124	0.32 178	0.33 133	0.23 88	0.15 52	0.26 73	0.22 150	0.09 146	0.07 94	0.08 61	0.07 46	0.08 64	0.09 60

psmorigin	0.52 347	0.29 291	3.10 409	0.24 169	0.19 258	0.39 281	0.24 245	0.52 239	0.45 238	0.66 360	0.68 343	0.70 366	0.52 340	0.86 345	0.49 305	0.15 311	0.17 303	0.13 285	0.14 312	0.16 296	0.23 295

GwcNet	0.37 289	0.29 291	1.12 348	0.25 201	0.24 324	0.48 327	0.27 273	0.58 298	0.60 331	0.39 262	0.54 299	0.51 308	0.34 269	0.60 258	0.46 294	0.13 278	0.12 232	0.12 262	0.11 237	0.13 260	0.15 220

Nwc_Net	0.39 299	0.29 291	0.84 300	0.32 325	0.24 324	0.45 313	0.30 297	0.67 352	0.51 290	0.39 262	0.70 347	0.59 331	0.48 331	0.61 264	0.45 293	0.16 319	0.12 232	0.19 345	0.21 354	0.14 280	0.15 220

CFNet	0.29 231	0.29 291	0.57 194	0.23 131	0.14 110	0.34 246	0.15 25	0.53 249	0.46 247	0.31 153	0.40 196	0.38 230	0.27 197	0.76 322	0.28 204	0.10 202	0.07 94	0.11 232	0.11 237	0.11 223	0.09 60

ARAFT	0.26 194	0.30 297	0.87 309	0.22 87	0.12 49	0.30 195	0.24 245	0.46 190	0.34 132	0.33 187	0.28 81	0.29 159	0.20 128	0.49 213	0.19 101	0.08 88	0.06 34	0.12 262	0.11 237	0.09 132	0.09 60

GMStereo	0.21 83	0.30 297	0.57 194	0.21 55	0.12 49	0.24 123	0.18 95	0.30 39	0.41 197	0.26 79	0.24 56	0.17 41	0.16 64	0.25 56	0.19 101	0.10 202	0.07 94	0.08 61	0.08 106	0.11 223	0.09 60
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
ADCL	0.50 342	0.30 297	1.15 352	0.28 290	0.19 258	0.77 371	0.64 380	0.57 286	0.73 361	0.57 351	0.73 352	0.55 320	0.60 355	0.66 290	1.53 393	0.11 233	0.10 196	0.13 285	0.13 298	0.15 287	0.16 230

AF-Net	0.40 309	0.31 300	0.74 269	0.33 336	0.24 324	0.43 300	0.30 297	0.64 340	0.67 346	0.44 301	0.69 346	0.65 352	0.52 340	0.59 253	0.48 299	0.16 319	0.12 232	0.19 345	0.14 312	0.16 296	0.14 209

NCC-stereo	0.42 318	0.31 300	0.87 309	0.32 325	0.29 352	0.47 321	0.37 330	0.68 357	0.53 302	0.42 285	0.58 314	0.57 325	0.52 340	0.75 316	0.54 318	0.18 341	0.14 255	0.18 339	0.25 367	0.17 308	0.18 244

Abc-Net	0.42 318	0.31 300	0.87 309	0.32 325	0.29 352	0.47 321	0.37 330	0.68 357	0.53 302	0.42 285	0.58 314	0.57 325	0.52 340	0.75 316	0.54 318	0.18 341	0.14 255	0.18 339	0.25 367	0.17 308	0.18 244
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
AANet_RVC	0.33 266	0.31 300	0.69 254	0.23 131	0.14 110	0.30 195	0.23 223	0.49 216	0.55 314	0.39 262	0.60 322	0.43 267	0.30 240	0.88 348	0.54 318	0.11 233	0.08 142	0.07 13	0.07 46	0.10 180	0.12 166

LALA_ROB	0.38 294	0.31 300	0.65 242	0.30 310	0.21 288	0.46 315	0.39 341	0.63 334	0.54 306	0.53 341	0.52 289	0.69 363	0.36 281	0.52 228	0.48 299	0.18 341	0.11 216	0.16 323	0.14 312	0.17 308	0.16 230

PSMNet_ROB	0.36 282	0.31 300	0.71 263	0.31 320	0.21 288	0.44 305	0.44 353	0.61 322	0.49 279	0.39 262	0.45 248	0.49 301	0.32 264	0.66 290	0.53 314	0.14 299	0.10 196	0.15 317	0.14 312	0.13 260	0.13 186

MeshStereo	0.60 362	0.31 300	0.71 263	0.22 87	0.17 214	0.66 361	0.36 328	0.81 379	0.63 339	1.48 407	1.32 388	1.65 395	0.83 377	1.18 381	0.74 345	0.17 331	0.17 303	0.17 332	0.14 312	0.17 308	0.19 259
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
dd	0.23 125	0.32 307	0.55 177	0.23 131	0.12 49	0.27 153	0.21 177	0.32 58	0.45 238	0.30 138	0.29 87	0.25 114	0.17 79	0.31 136	0.26 191	0.13 278	0.07 94	0.10 185	0.08 106	0.12 248	0.09 60

DGSMNet	0.63 368	0.32 307	1.01 335	0.54 381	0.73 394	0.62 355	1.36 411	0.62 330	0.58 322	0.38 251	0.62 333	0.52 313	0.34 269	0.65 284	0.47 297	0.54 387	0.61 404	0.67 393	0.61 401	0.65 389	0.69 399

FADNet-RVC-Resample	0.31 254	0.32 307	1.16 354	0.27 265	0.17 214	0.33 232	0.21 177	0.49 216	0.40 192	0.36 228	0.38 174	0.34 201	0.27 197	0.54 235	0.27 198	0.10 202	0.10 196	0.14 303	0.13 298	0.13 260	0.18 244

ETE_ROB	0.36 282	0.32 307	0.64 239	0.30 310	0.18 235	0.40 287	0.38 338	0.59 306	0.49 279	0.50 329	0.52 289	0.62 341	0.37 286	0.58 247	0.43 281	0.13 278	0.10 196	0.14 303	0.12 274	0.17 308	0.18 244

LL-Strereo	0.32 259	0.33 311	0.77 282	0.26 233	0.24 324	0.22 89	0.23 223	0.58 298	0.44 227	0.35 217	0.32 117	0.41 251	0.40 301	0.93 361	0.25 182	0.08 88	0.13 246	0.11 232	0.09 167	0.09 132	0.22 288

RAFT + AFF	0.30 244	0.33 311	0.76 276	0.25 201	0.17 214	0.30 195	0.33 317	0.55 267	0.42 209	0.28 94	0.30 98	0.31 178	0.31 253	0.64 280	0.32 234	0.09 146	0.11 216	0.11 232	0.10 211	0.12 248	0.16 230

aanetorigin	0.40 309	0.33 311	1.14 351	0.25 201	0.19 258	0.30 195	0.37 330	0.34 75	0.47 260	0.95 380	0.82 362	0.52 313	0.56 349	0.50 217	0.52 310	0.11 233	0.09 171	0.10 185	0.10 211	0.16 296	0.19 259

ADCRef	0.41 314	0.33 311	1.05 338	0.26 233	0.21 288	0.49 330	0.27 273	0.54 256	0.51 290	0.51 332	0.59 318	0.35 215	0.47 327	0.54 235	1.35 387	0.09 146	0.08 142	0.12 262	0.12 274	0.12 248	0.13 186

STTRV1_RVC		0.33 311		0.29 303	0.36 368	0.49 330	0.31 306	0.63 334	0.54 306	0.47 319	0.56 308	0.47 291	0.43 313	1.00 368	0.40 270	0.28 369	0.21 327	0.20 349	0.18 345	0.25 354	0.18 244

FC-DCNN	0.73 375	0.33 311	0.84 300	0.33 336	0.28 343	0.82 377	0.40 345	0.82 380	0.83 369	1.43 400	1.60 399	1.97 400	1.38 399	1.10 377	0.93 358	0.24 359	0.22 333	0.27 364	0.26 371	0.26 359	0.32 346

NCCL2	0.37 289	0.33 311	0.59 214	0.37 350	0.23 312	0.42 296	0.41 348	0.56 277	0.44 227	0.47 319	0.47 267	0.61 338	0.39 298	0.58 247	0.41 275	0.16 319	0.13 246	0.21 352	0.22 361	0.16 296	0.18 244

DN-CSS_ROB	0.24 151	0.33 311	0.69 254	0.25 201	0.14 110	0.26 147	0.13 2	0.42 154	0.35 139	0.30 138	0.42 214	0.22 75	0.20 128	0.34 164	0.22 150	0.07 13	0.06 34	0.11 232	0.11 237	0.11 223	0.09 60

ccnet	0.43 323	0.34 319	0.62 230	0.28 290	0.33 359	0.60 353	0.34 321	0.68 357	0.47 260	0.54 344	0.66 339	0.56 324	0.46 325	0.73 307	0.66 339	0.26 363	0.19 314	0.24 361	0.22 361	0.27 363	0.25 316

SHD	0.45 328	0.34 319	0.89 317	0.37 350	0.28 343	0.46 315	0.23 223	0.72 368	0.96 382	0.65 358	0.61 331	0.61 338	0.48 331	0.64 280	0.69 342	0.16 319	0.16 285	0.16 323	0.16 330	0.21 340	0.25 316

FBW_ROB	0.46 334	0.34 319	0.71 263	0.32 325	0.20 275	0.51 334	0.32 312	0.73 369	0.63 339	0.60 353	0.57 311	0.65 352	0.44 316	1.42 395	0.62 333	0.14 299	0.17 303	0.22 357	0.16 330	0.17 308	0.23 295

MSMD_ROB	0.63 368	0.34 319	0.70 257	0.30 310	0.25 334	0.88 379	0.35 323	0.58 298	0.67 346	1.13 390	1.52 395	1.75 398	1.05 390	0.90 353	0.60 329	0.24 359	0.22 333	0.27 364	0.27 373	0.25 354	0.27 328

HBP-ISP	0.34 274	0.35 323	0.76 276	0.23 131	0.17 214	0.33 232	0.22 199	0.56 277	0.47 260	0.42 285	0.49 278	0.33 194	0.41 306	0.73 307	0.27 198	0.18 341	0.19 314	0.24 361	0.20 352	0.16 296	0.16 230

Wz-Net-LNSev	0.36 282	0.35 323	1.06 340	0.26 233	0.21 288	0.47 321	0.33 317	0.56 277	0.58 322	0.45 308	0.54 299	0.50 305	0.37 286	0.40 189	0.42 278	0.12 261	0.11 216	0.10 185	0.09 167	0.14 280	0.15 220

Wz-Net-MNSev	0.39 299	0.35 323	0.99 334	0.26 233	0.21 288	0.59 352	0.39 341	0.58 298	0.61 333	0.49 326	0.56 308	0.53 317	0.37 286	0.61 264	0.47 297	0.11 233	0.09 171	0.11 232	0.11 237	0.15 287	0.15 220

FADNet_RVC	0.31 254	0.35 323	0.98 332	0.24 169	0.16 189	0.30 195	0.17 56	0.52 239	0.39 184	0.30 138	0.38 174	0.30 169	0.29 233	0.54 235	0.33 242	0.14 299	0.14 255	0.14 303	0.16 330	0.21 340	0.24 307

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

PA-Net	0.40 309	0.35 323	1.05 338	0.32 325	0.28 343	0.39 281	0.43 351	0.53 249	0.56 318	0.35 217	0.43 226	0.41 251	0.36 281	0.83 341	0.61 332	0.12 261	0.23 341	0.16 323	0.23 365	0.13 260	0.20 271
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
ADCP+	0.48 340	0.36 329	1.47 379	0.26 233	0.22 303	0.57 348	0.40 345	0.56 277	0.54 306	0.46 313	0.52 289	0.46 284	0.53 345	0.59 253	1.93 402	0.10 202	0.08 142	0.11 232	0.11 237	0.14 280	0.15 220

ADCPNet	0.51 344	0.36 329	1.82 393	0.27 265	0.23 312	0.71 364	0.39 341	0.56 277	0.54 306	0.52 335	0.60 322	0.66 356	0.57 351	0.64 280	1.23 376	0.15 311	0.18 310	0.14 303	0.23 365	0.19 327	0.22 288

PS-NSSS	0.33 266	0.36 329	0.61 227	0.24 169	0.18 235	0.33 232	0.24 245	0.59 306	0.42 209	0.38 251	0.52 289	0.36 220	0.31 253	0.80 333	0.32 234	0.18 341	0.14 255	0.21 352	0.15 321	0.17 308	0.14 209

UDGNet	0.24 151	0.37 332	0.53 161	0.25 201	0.14 110	0.24 123	0.18 95	0.32 58	0.44 227	0.29 117	0.28 81	0.24 103	0.20 128	0.30 127	0.21 135	0.16 319	0.07 94	0.21 352	0.11 237	0.16 296	0.11 131

SuperB	0.50 342	0.37 332	2.16 399	0.23 131	0.15 160	0.41 291	0.32 312	0.50 224	0.83 369	0.44 301	0.51 283	0.33 194	0.45 318	0.69 297	1.07 369	0.10 202	0.08 142	0.09 121	0.08 106	0.95 406	0.18 244

RTSC	0.43 323	0.37 332	0.95 329	0.30 310	0.20 275	0.50 333	0.23 223	0.65 346	0.86 372	0.56 348	0.54 299	0.51 308	0.36 281	0.71 303	0.92 357	0.13 278	0.14 255	0.11 232	0.13 298	0.18 323	0.19 259

DeepPrunerF	0.46 334	0.37 332	1.50 381	0.34 340	0.30 354	0.36 267	0.37 330	0.64 340	1.15 394	0.41 281	0.45 248	0.40 244	0.41 306	0.82 337	0.53 314	0.18 341	0.14 255	0.23 359	0.21 354	0.17 308	0.18 244

iResNetv2_ROB	0.29 231	0.37 332	0.92 321	0.24 169	0.13 82	0.30 195	0.19 127	0.55 267	0.51 290	0.39 262	0.46 260	0.39 241	0.27 197	0.36 175	0.30 219	0.09 146	0.06 34	0.07 13	0.05 8	0.13 260	0.11 131

PDISCO_ROB	0.45 328	0.37 332	0.89 317	0.44 372	0.37 369	0.70 363	0.35 323	0.75 372	0.78 364	0.45 308	0.53 296	0.65 352	0.40 301	0.68 296	0.52 310	0.22 356	0.12 232	0.21 352	0.19 348	0.26 359	0.22 288

dad	0.30 244	0.38 338	0.60 221	0.22 87	0.14 110	0.32 226	0.21 177	0.35 84	0.51 290	0.45 308	0.45 248	0.46 284	0.23 150	0.41 192	0.27 198	0.21 353	0.11 216	0.20 349	0.11 237	0.15 287	0.11 131

FCDSN-DC	0.67 371	0.38 338	0.83 296	0.37 350	0.30 354	0.66 361	0.37 330	0.69 363	0.70 354	1.15 392	1.53 396	1.70 397	1.38 399	1.00 368	0.83 353	0.24 359	0.22 333	0.27 364	0.26 371	0.27 363	0.32 346
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
NaN_ROB	0.44 325	0.38 338	0.94 328	0.30 310	0.20 275	0.52 339	0.49 365	0.61 322	0.60 331	0.56 348	0.47 267	0.49 301	0.42 310	1.24 384	0.76 347	0.12 261	0.18 310	0.12 262	0.13 298	0.12 248	0.18 244

PWC_ROB	0.41 314	0.38 338	0.92 321	0.26 233	0.20 275	0.39 281	0.19 127	0.61 322	0.69 352	0.58 352	0.84 364	0.52 313	0.44 316	0.74 311	0.62 333	0.13 278	0.09 171	0.14 303	0.10 211	0.17 308	0.18 244

Syn2CoEx	0.39 299	0.39 342	1.08 345	0.35 345	0.21 288	0.41 291	0.29 291	0.63 334	0.51 290	0.43 294	0.56 308	0.45 278	0.45 318	0.69 297	0.39 268	0.17 331	0.14 255	0.16 323	0.12 274	0.13 260	0.16 230

EDNetEfficient	0.64 370	0.39 342	2.52 401	0.26 233	0.26 337	0.39 281	0.49 365	0.42 154	1.06 386	1.38 397	0.86 366	0.61 338	0.97 386	0.66 290	1.62 397	0.11 233	0.10 196	0.10 185	0.12 274	0.20 334	0.19 259

LE_ROB	1.82 408	0.39 342	3.15 410	0.50 379	0.55 385	0.79 373	1.00 399	0.89 388	6.48 419	7.40 421	2.07 407	2.07 401	5.08 417	1.33 392	3.96 416	0.11 233	0.09 171	0.12 262	0.11 237	0.11 223	0.13 186

ELAS_RVC	0.80 382	0.40 345	1.10 347	0.40 364	0.35 363	0.93 381	1.10 406	0.87 386	1.12 392	1.40 398	1.39 389	1.27 387	1.55 406	1.13 378	1.13 372	0.29 371	0.27 359	0.30 369	0.28 374	0.31 370	0.36 354
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.80 382	0.40 345	0.91 320	0.39 360	0.35 363	1.52 405	0.81 393	0.97 390	0.98 383	1.47 406	1.58 398	1.19 385	1.33 398	1.01 370	1.21 375	0.29 371	0.27 359	0.30 369	0.29 376	0.32 373	0.36 354
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PVD	0.62 365	0.41 347	0.93 325	0.44 372	0.39 373	0.63 358	0.51 369	0.86 385	1.27 395	0.93 379	1.09 378	0.81 371	0.85 378	0.89 350	0.89 356	0.21 353	0.23 341	0.22 357	0.19 348	0.28 366	0.41 371

PASM	0.49 341	0.41 347	1.15 352	0.37 350	0.35 363	0.42 296	0.42 349	0.54 256	0.65 342	0.54 344	0.54 299	0.63 345	0.48 331	0.94 364	0.51 309	0.27 367	0.30 376	0.30 369	0.33 378	0.29 368	0.29 338

SANet	0.58 359	0.41 347	1.38 373	0.27 265	0.16 189	0.72 365	0.48 361	0.71 365	1.34 396	0.69 363	0.97 374	0.94 377	0.78 372	0.97 367	0.93 358	0.14 299	0.12 232	0.12 262	0.12 274	0.18 323	0.20 271

PWCDC_ROB	0.41 314	0.41 347	0.77 282	0.34 340	0.21 288	0.43 300	0.20 158	0.60 315	0.90 375	0.44 301	1.24 386	0.36 220	0.38 291	0.56 243	0.48 299	0.18 341	0.11 216	0.11 232	0.10 211	0.20 334	0.16 230

FADNet-RVC	0.34 274	0.43 351	0.97 330	0.25 201	0.20 275	0.33 232	0.20 158	0.51 234	0.42 209	0.34 202	0.40 196	0.41 251	0.29 233	0.65 284	0.36 256	0.14 299	0.14 255	0.14 303	0.15 321	0.19 327	0.20 271

FADNet	0.34 274	0.43 351	0.88 315	0.24 169	0.22 303	0.37 272	0.19 127	0.56 277	0.49 279	0.32 178	0.36 160	0.43 267	0.32 264	0.65 284	0.30 219	0.17 331	0.16 285	0.14 303	0.16 330	0.25 354	0.21 280

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

Anonymous Stereo	0.42 318	0.43 351	1.38 373	0.32 325	0.26 337	0.35 259	0.48 361	0.55 267	0.58 322	0.43 294	0.48 276	0.40 244	0.29 233	0.93 361	0.56 322	0.16 319	0.16 285	0.15 317	0.16 330	0.16 296	0.20 271

SGM-Forest	0.42 318	0.44 355	0.92 321	0.24 169	0.16 189	0.45 313	0.40 345	0.58 298	0.50 284	0.54 344	0.63 334	0.52 313	0.51 338	0.91 355	0.66 339	0.17 331	0.17 303	0.17 332	0.15 321	0.15 287	0.21 280
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
XQC	0.47 337	0.45 356	1.07 342	0.40 364	0.28 343	0.58 350	0.38 338	0.67 352	0.76 363	0.53 341	0.47 267	0.59 331	0.47 327	0.74 311	0.80 351	0.18 341	0.14 255	0.18 339	0.16 330	0.26 359	0.24 307

ADCMid	0.53 348	0.45 356	1.46 378	0.27 265	0.22 303	0.51 334	0.38 338	0.61 322	0.58 322	0.75 367	0.67 341	0.62 341	0.66 368	0.66 290	1.75 398	0.13 278	0.12 232	0.17 332	0.17 341	0.20 334	0.21 280

SAMSARA	0.62 365	0.47 358	0.93 325	0.70 390	0.50 380	1.15 392	1.29 410	0.79 376	0.70 354	0.77 371	0.55 304	0.92 376	0.58 352	0.87 347	0.77 348	0.19 350	0.27 359	0.18 339	0.19 348	0.27 363	0.28 334

CSAN	0.55 351	0.47 358	1.19 362	0.37 350	0.23 312	0.57 348	0.61 378	0.65 346	0.72 358	0.65 358	0.78 357	0.66 356	0.65 367	1.41 394	0.77 348	0.21 353	0.17 303	0.20 349	0.21 354	0.18 323	0.21 280

FINET	0.58 359	0.48 360	1.35 372	0.38 358	0.37 369	0.96 385	1.13 407	0.84 384	1.05 385	0.50 329	0.70 347	0.45 278	0.61 359	0.63 275	0.62 333	0.26 363	0.28 363	0.14 303	0.13 298	0.20 334	0.44 375

LSM	1.68 406	0.48 360	2.91 406	2.28 420	17.60 430	0.52 339	0.55 374	0.65 346	0.78 364	0.84 374	1.11 379	0.63 345	0.55 347	0.79 330	0.53 314	0.16 319	0.25 350	0.18 339	0.21 354	0.25 354	2.37 420

WZ-Net	0.56 355	0.49 362	2.14 398	0.30 310	0.24 324	0.58 350	0.48 361	0.65 346	0.80 366	0.51 332	0.72 349	0.68 361	0.60 355	1.06 375	1.01 364	0.13 278	0.10 196	0.11 232	0.12 274	0.19 327	0.23 295

AnyNet_C32	0.55 351	0.51 363	1.34 371	0.29 303	0.28 343	0.61 354	0.62 379	0.57 286	0.62 337	0.63 356	0.68 343	0.54 319	0.55 347	0.82 337	1.81 399	0.15 311	0.15 276	0.15 317	0.18 345	0.21 340	0.25 316

Consistency-Raft	0.56 355	0.52 364	1.12 348	0.45 374	0.49 379	0.48 327	0.45 354	0.73 369	0.74 362	0.45 308	0.82 362	0.46 284	0.60 355	0.51 222	0.63 336	0.39 384	0.40 387	0.44 382	0.51 393	0.53 384	0.38 370

GANetREF_RVC	0.45 328	0.52 364	0.87 309	0.39 360	0.20 275	0.51 334	0.50 367	0.68 357	0.67 346	0.47 319	0.46 260	0.50 305	0.43 313	0.91 355	0.40 270	0.28 369	0.21 327	0.32 373	0.19 348	0.28 366	0.23 295
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
Wz-Net-SNSev	0.45 328	0.53 366	1.42 377	0.31 320	0.21 288	0.44 305	0.45 354	0.64 340	0.68 350	0.46 313	0.66 339	0.62 341	0.40 301	0.78 326	0.65 337	0.12 261	0.11 216	0.12 262	0.13 298	0.17 308	0.19 259

UDG	0.42 318	0.54 367	0.67 248	0.41 368	0.35 363	0.47 321	0.27 273	0.57 286	0.48 266	0.40 271	0.46 260	0.59 331	0.45 318	0.47 210	0.46 294	0.26 363	0.19 314	0.49 384	0.22 361	0.37 376	0.30 340

anonymity	0.57 357	0.55 368	0.74 269	0.48 377	0.63 388	0.56 346	0.43 351	0.71 365	0.51 290	0.64 357	0.55 304	0.57 325	0.61 359	0.65 284	0.57 325	0.55 388	0.55 399	0.50 385	0.54 394	0.51 382	0.61 390

CC-Net-ROB	0.46 334	0.55 368	0.86 307	0.38 358	0.23 312	0.51 334	0.30 297	0.69 363	0.51 290	0.46 313	0.51 283	0.48 295	0.38 291	0.96 365	0.40 270	0.36 379	0.23 341	0.56 388	0.25 367	0.34 375	0.22 288

RTS	0.81 384	0.56 370	4.76 412	0.37 350	0.30 354	1.11 389	0.52 370	0.67 352	1.07 387	0.76 369	0.91 370	0.60 336	0.61 359	1.64 398	1.24 377	0.15 311	0.13 246	0.15 317	0.15 321	0.22 344	0.24 307

RTSA	0.81 384	0.56 370	4.76 412	0.37 350	0.30 354	1.11 389	0.52 370	0.67 352	1.07 387	0.76 369	0.91 370	0.60 336	0.61 359	1.64 398	1.24 377	0.15 311	0.13 246	0.15 317	0.15 321	0.22 344	0.24 307

ADCS	0.62 365	0.56 370	1.54 384	0.30 310	0.25 334	0.56 346	0.46 357	0.71 365	0.86 372	0.77 371	0.72 349	0.68 361	0.62 363	0.82 337	2.33 408	0.17 331	0.16 285	0.16 323	0.17 341	0.23 349	0.27 328

SGM-ForestM	1.59 402	0.56 370	1.52 383	0.41 368	0.34 360	2.77 414	1.67 414	1.69 407	1.73 402	2.48 412	2.27 411	6.02 420	2.90 414	3.08 413	2.83 412	0.25 362	0.30 376	0.19 345	0.20 352	0.18 323	0.45 379

SQANet	0.44 325	0.57 374	0.89 317	0.49 378	0.39 373	0.47 321	0.23 223	0.53 249	0.44 227	0.41 281	0.48 276	0.47 291	0.34 269	0.58 247	0.43 281	0.38 382	0.15 276	0.40 380	0.21 354	0.50 381	0.34 351

EDNetEfficientorigin	7.48 418	0.57 374	139.59 441	0.25 201	0.17 214	0.44 305	0.30 297	0.48 209	1.04 384	1.29 394	1.02 376	0.82 372	0.87 381	0.76 322	1.02 365	0.10 202	0.09 171	0.12 262	0.11 237	0.22 344	0.25 316

GASNet	0.39 299	0.58 376	1.27 367	0.35 345	0.23 312	0.35 259	0.23 223	0.63 334	0.56 318	0.41 281	0.38 174	0.45 278	0.30 240	0.81 336	0.42 278	0.16 319	0.11 216	0.14 303	0.14 312	0.23 349	0.12 166

MFN_U_SF_RVC	0.58 359	0.58 376	1.31 370	0.39 360	0.23 312	0.72 365	0.30 297	0.83 382	0.68 350	0.74 366	0.74 353	0.86 373	0.60 355	0.84 342	0.83 353	0.29 371	0.27 359	0.32 373	0.37 384	0.31 370	0.33 348

MANE	1.63 404	0.58 376	1.16 354	0.59 383	0.60 387	2.71 413	1.53 412	2.63 416	3.62 411	2.33 411	3.26 413	3.66 414	2.98 415	2.26 411	2.26 407	0.37 380	0.40 387	0.31 372	0.49 389	0.31 370	0.63 393

DDUNet	0.45 328	0.60 379	0.71 263	0.45 374	0.39 373	0.46 315	0.32 312	0.53 249	0.44 227	0.46 313	0.53 296	0.57 325	0.38 291	0.51 222	0.43 281	0.34 377	0.21 327	0.56 388	0.25 367	0.41 378	0.36 354

MFN_U_SF_DS_RVC	0.53 348	0.60 379	0.98 332	0.40 364	0.25 334	0.87 378	0.57 376	0.60 315	0.64 341	0.60 353	0.67 341	0.63 345	0.42 310	1.13 378	0.50 306	0.23 357	0.28 363	0.27 364	0.35 380	0.25 354	0.33 348

NVStereoNet_ROB	0.74 376	0.64 381	1.20 364	0.55 382	0.43 377	0.54 345	0.48 361	0.75 372	0.87 374	0.88 376	1.72 401	1.06 381	1.03 389	1.29 388	0.98 363	0.35 378	0.42 390	0.41 381	0.48 388	0.38 377	0.43 373
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	0.68 373	0.69 382	2.64 403	0.33 336	0.27 342	0.93 381	0.64 380	0.66 350	0.65 342	0.70 364	0.97 374	0.75 369	0.63 365	1.01 370	1.52 392	0.17 331	0.16 285	0.17 332	0.17 341	0.24 353	0.28 334

Wz-Net-TNSev	0.55 351	0.72 383	1.90 394	0.26 233	0.21 288	0.64 359	0.45 354	0.66 350	0.71 356	0.52 335	0.55 304	0.71 367	0.63 365	1.04 373	0.94 360	0.16 319	0.15 276	0.13 285	0.15 321	0.21 340	0.24 307

SPS-STEREO	0.74 376	0.72 383	1.18 361	0.52 380	0.57 386	0.76 368	0.50 367	0.80 377	0.66 345	0.97 382	0.88 369	0.94 377	0.74 370	1.08 376	1.04 367	0.58 391	0.51 393	0.50 385	0.50 392	0.56 385	0.72 401
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
otaku	0.60 362	0.73 385	1.13 350	0.64 385	0.45 378	0.73 367	0.37 330	0.67 352	0.67 346	0.52 335	0.75 355	0.66 356	0.46 325	0.74 311	0.59 328	0.55 388	0.34 384	0.56 388	0.36 382	0.65 389	0.49 384

MSC_U_SF_DS_RVC	0.70 374	0.73 385	1.26 366	0.47 376	0.28 343	1.42 403	0.60 377	0.82 380	0.94 381	0.85 375	0.86 366	0.88 375	0.70 369	1.32 391	0.75 346	0.37 380	0.30 376	0.34 376	0.36 382	0.44 379	0.42 372

Ntro	0.61 364	0.75 387	1.16 354	0.67 387	0.50 380	0.76 368	0.37 330	0.68 357	0.71 356	0.50 329	0.59 318	0.65 352	0.52 340	0.79 330	0.58 327	0.58 391	0.32 381	0.57 391	0.34 379	0.69 394	0.50 385

coex-ft	3.48 414	0.81 388	48.53 439	0.24 169	0.19 258	0.53 342	0.47 360	0.49 216	2.36 407	7.18 420	1.20 383	0.96 380	2.53 412	0.75 316	2.14 406	0.13 278	0.15 276	0.14 303	0.12 274	0.22 344	0.47 380

MFMNet_re	0.74 376	0.84 389	1.16 354	0.64 385	0.70 393	0.79 373	0.71 385	0.77 375	0.85 371	0.79 373	0.86 366	0.69 363	0.80 374	0.73 307	0.65 337	0.66 395	0.59 403	0.61 392	0.58 399	0.68 392	0.71 400

SGM+DAISY	1.12 394	0.86 390	1.64 387	0.68 388	0.80 402	1.68 407	1.68 415	1.08 392	1.10 389	1.53 408	1.76 403	1.47 392	1.53 405	1.24 384	1.42 391	0.66 395	0.65 409	0.52 387	0.54 394	0.57 386	0.91 408

JetBlue	1.20 396	0.89 391	2.53 402	0.59 383	0.76 395	3.16 416	2.09 416	1.16 394	0.93 378	0.95 380	1.12 380	1.65 395	1.27 396	2.15 409	1.87 401	0.43 386	0.37 386	0.38 378	0.39 386	0.62 387	0.63 393

ACVNet-4b	0.76 379	0.90 392	1.67 388	0.73 392	0.51 383	0.80 376	0.31 306	0.74 371	0.81 367	0.51 332	0.72 349	0.94 377	0.43 313	1.01 370	1.32 385	1.18 413	0.22 333	0.77 397	0.45 387	0.70 395	0.50 385

ACVNet_1	0.77 381	0.92 393	1.79 392	0.73 392	0.53 384	0.78 372	0.42 349	0.88 387	0.90 375	0.75 367	0.76 356	1.32 389	0.80 374	1.04 373	0.70 343	0.57 390	0.32 381	0.72 395	0.35 380	0.70 395	0.50 385

DispFullNet	0.67 371	0.94 394	1.63 386	0.77 395	1.19 412	0.53 342	0.25 258	0.61 322	0.72 358	0.70 364	0.60 322	0.69 363	0.90 382	0.80 333	0.52 310	0.27 367	0.13 246	0.74 396	0.31 377	0.68 392	0.44 375

IMH-64-1	0.94 386	0.95 395	1.07 342	0.98 401	0.76 395	0.93 381	0.72 386	1.30 396	1.11 390	0.91 377	1.45 392	1.14 382	1.00 387	1.25 386	0.97 361	0.77 397	0.51 393	0.97 402	0.55 397	0.90 400	0.66 396

IMH-64	0.94 386	0.95 395	1.07 342	0.98 401	0.76 395	0.93 381	0.72 386	1.30 396	1.11 390	0.91 377	1.45 392	1.14 382	1.00 387	1.25 386	0.97 361	0.77 397	0.51 393	0.97 402	0.55 397	0.90 400	0.66 396

ACVNet_2	0.94 386	0.98 397	1.71 390	0.83 397	0.63 388	1.02 387	0.64 380	1.16 394	1.43 399	1.02 384	1.39 389	1.47 392	0.86 380	1.16 380	0.79 350	0.63 394	0.43 392	0.78 398	0.49 389	0.80 397	0.57 388

WAO-7	1.05 389	1.00 398	1.19 362	0.83 397	0.67 392	1.22 395	0.84 395	1.43 400	1.56 400	1.13 390	1.75 402	1.46 391	1.25 395	1.56 397	1.28 379	0.61 393	0.62 407	0.70 394	0.68 403	0.66 391	0.62 391

RainbowNet	0.76 379	1.00 398	1.29 368	0.82 396	0.63 388	0.79 373	0.52 370	0.83 382	0.93 378	0.61 355	0.79 360	0.79 370	0.62 363	0.82 337	0.67 341	0.80 401	0.55 399	0.79 399	0.49 389	0.81 398	0.62 391

WAO-6	1.11 393	1.01 400	1.17 360	0.96 400	0.79 399	1.30 399	0.78 390	1.36 398	1.99 405	1.04 387	1.54 397	1.59 394	1.27 396	1.37 393	1.30 380	0.78 399	0.55 399	1.03 406	0.75 407	0.87 399	0.72 401

IMH	1.09 392	1.04 401	1.29 368	1.03 403	0.79 399	1.11 389	0.69 383	1.40 399	1.42 398	1.02 384	1.71 400	1.42 390	1.19 394	1.78 404	1.03 366	1.14 411	0.56 402	1.00 404	0.58 399	0.93 403	0.68 398

TorneroNet-64	1.47 398	1.15 402	1.51 382	1.11 408	0.86 406	2.27 412	0.76 388	1.84 409	3.76 412	1.29 394	2.22 410	2.68 410	1.46 401	1.81 405	1.55 394	0.79 400	0.51 393	1.10 407	0.67 402	1.31 411	0.81 407

LVE	1.18 395	1.16 403	1.67 388	1.04 404	0.81 403	1.32 400	0.82 394	1.49 402	1.94 403	1.08 388	1.90 404	1.89 399	1.07 391	1.51 396	1.04 367	0.96 407	0.61 404	0.94 401	0.69 404	0.92 402	0.79 406

Dean	1.22 397	1.17 404	1.97 395	1.04 404	0.79 399	1.21 394	0.76 388	1.51 403	1.96 404	1.30 396	1.98 406	2.14 402	1.18 393	1.30 389	1.15 373	0.83 402	0.61 404	1.01 405	0.69 404	0.97 407	0.77 405

FADE		1.19 405		0.71 391	0.76 395													17.17 435		0.51 382

TorneroNet	2.26 410	1.20 406	1.55 385	1.15 410	0.91 407	5.84 417	0.84 395	2.12 413	8.45 422	2.59 413	5.32 417	3.84 415	2.15 409	1.84 407	1.98 404	0.88 403	0.54 398	1.16 411	0.74 406	1.31 411	0.91 408

WAO-8	1.50 400	1.22 407	1.39 375	1.10 406	0.85 404	2.15 409	0.78 390	1.84 409	3.76 412	1.46 402	2.18 408	2.15 403	1.50 403	3.20 415	1.35 387	0.92 405	0.66 410	1.10 407	0.79 408	0.94 404	0.74 403

Venus	1.50 400	1.22 407	1.39 375	1.10 406	0.85 404	2.15 409	0.78 390	1.84 409	3.76 412	1.46 402	2.18 408	2.15 403	1.50 403	3.20 415	1.35 387	0.92 405	0.66 410	1.10 407	0.79 408	0.94 404	0.74 403

MADNet+	1.05 389	1.26 409	4.77 414	0.73 392	0.50 380	1.25 396	0.97 398	1.05 391	0.93 378	0.67 361	0.78 357	0.87 374	0.85 378	2.14 408	1.83 400	0.40 385	0.42 390	0.32 373	0.28 374	0.45 380	0.43 373

PWCK	1.05 389	1.29 410	2.12 397	0.92 399	0.42 376	1.27 397	1.01 400	1.14 393	1.14 393	1.16 393	1.14 381	1.25 386	0.90 382	1.77 403	1.15 373	0.89 404	0.51 393	0.87 400	0.54 394	1.02 408	0.57 388

UNDER WATER-64	1.61 403	1.30 411	2.93 407	1.33 411	0.96 408	2.20 411	1.25 409	1.47 401	3.15 409	1.46 402	1.31 387	2.61 409	2.22 410	1.69 400	1.93 402	1.13 410	0.67 412	1.29 412	0.94 411	1.26 409	1.09 412

UNDER WATER	1.64 405	1.34 412	2.72 405	1.40 412	1.04 409	1.70 408	1.14 408	1.57 406	3.58 410	1.46 402	1.46 394	2.82 411	2.43 411	1.74 401	2.04 405	1.08 409	0.63 408	1.31 413	0.94 411	1.29 410	1.10 413

notaker	1.49 399	1.44 413	1.77 391	1.42 413	1.08 410	1.19 393	0.87 397	1.51 403	1.40 397	1.53 408	3.41 414	2.40 406	1.94 408	1.83 406	1.57 395	1.14 411	0.69 413	1.38 414	0.88 410	1.39 415	1.03 411

ktn	1.80 407	1.46 414	1.49 380	1.44 414	1.14 411	1.50 404	1.07 403	1.53 405	3.90 415	2.77 414	4.62 415	3.42 413	1.49 402	1.74 401	1.40 390	1.45 415	0.77 414	1.46 415	0.99 413	1.41 416	1.00 410

KSHMR	1.92 409	1.47 415	1.97 395	1.48 415	1.22 413	1.39 402	1.06 402	1.81 408	5.83 418	1.43 400	5.56 418	2.95 412	1.17 392	2.24 410	1.33 386	1.29 414	1.13 415	1.47 416	1.11 415	1.37 414	1.21 414

MADNet++	2.34 411	1.81 416	2.24 400	2.15 419	1.97 418	2.79 415	2.19 417	2.42 415	2.26 406	2.79 415	2.70 412	2.43 407	2.60 413	3.18 414	3.32 413	2.19 417	1.97 418	1.93 417	1.62 417	2.02 418	2.10 418

SPstereo	14.29 426	1.85 417	2.95 408	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	1.60 416	1.44 416	2.99 420	2.21 419	1.34 413	1.43 417

HanzoNet	3.08 413	1.87 418	2.70 404	1.81 416	1.34 414	1.60 406	1.05 401	2.06 412	2.62 408	5.63 418	5.12 416	5.96 419	7.09 420	4.39 419	3.43 414	3.29 419	2.06 420	1.98 418	2.94 421	2.47 419	2.15 419

JetRed	2.35 412	2.70 419	6.11 415	1.14 409	1.38 415	6.03 418	3.61 418	2.12 413	1.72 401	1.99 410	1.97 405	2.15 403	1.59 407	2.49 412	4.19 417	1.05 408	1.60 417	1.10 407	1.02 414	1.72 417	1.41 416

BEATNet-Init1	4.91 416	3.27 420	14.39 428	0.69 389	0.65 391	10.19 424	3.83 419	5.04 419	5.11 417	8.73 423	8.52 421	13.95 430	7.66 421	7.79 422	5.79 419	0.32 376	0.34 384	0.34 376	0.38 385	0.64 388	0.64 395

DPSimNet_ROB	6.21 417	5.16 421	9.50 418	5.59 423	5.56 420	7.64 419	10.02 421	4.07 418	7.33 420	6.84 419	6.26 419	7.17 421	10.55 422	4.07 418	5.68 418	5.50 422	4.29 421	5.24 423	3.66 422	4.05 421	5.96 423

DGTPSM_ROB	8.38 420	5.24 422	10.71 426	5.32 422	10.19 424	8.34 420	23.49 429	6.11 421	13.43 428	4.93 416	10.93 426	5.64 417	10.55 422	6.17 420	12.73 425	3.74 420	7.56 424	3.68 421	7.24 426	4.09 422	7.49 424

DPSMNet_ROB	8.44 421	5.25 423	10.87 427	5.59 423	10.27 425	8.34 420	23.51 430	6.12 422	13.47 429	4.96 417	10.94 427	5.65 418	10.55 422	6.25 421	12.77 426	4.01 421	7.62 425	3.75 422	7.27 427	4.16 423	7.54 425

ASD4	8.08 419	7.42 424	8.23 417	6.03 425	6.01 421	14.62 426	20.55 425	9.03 424	8.06 421	7.51 422	6.52 420	7.36 422	6.42 418	8.13 423	9.88 423	5.93 424	5.10 422	6.60 427	5.79 423	6.82 424	5.52 422

Anonymous_1	16.44 431	9.26 425	9.67 420	10.63 426	14.54 428	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	56.14 442	7.86 428

xxxxx1	15.30 427	9.78 426	10.23 423	20.34 432	19.47 431	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	31.88 440	44.61 439	12.63 428	13.46 429

tt_ll	15.30 427	9.78 426	10.23 423	20.34 432	19.47 431	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	31.88 440	44.61 439	12.63 428	13.46 429

ff	15.30 427	9.78 426	10.23 423	20.34 432	19.47 431	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	31.88 440	44.61 439	12.63 428	13.46 429

DPSM_ROB	11.46 424	9.79 429	10.18 421	11.11 427	11.31 426	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	6.00 424	7.05 424	7.74 425	7.76 426

DPSM	11.46 424	9.79 429	10.18 421	11.11 427	11.31 426	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	6.00 424	7.05 424	7.74 425	7.76 426

DLNR_Zeroshot_test	10.53 422	12.28 431	20.32 430	105.84 443	23.88 440	0.14 3	0.13 2	3.20 417	0.20 5	0.16 12	0.23 51	0.16 33	0.10 3	0.32 141	0.16 48	2.54 418	0.32 381	0.07 13	0.07 46	40.17 441	0.28 334

PML	15.86 430	13.12 432	7.07 416	5.22 421	7.66 422	32.93 435	64.30 441	5.37 420	10.12 423	25.87 440	67.29 441	20.25 432	13.20 431	10.09 425	6.81 422	5.94 425	2.00 419	6.03 426	2.18 418	9.13 427	2.62 421

LRCNet_RVC	10.94 423	14.45 433	9.66 419	15.38 429	8.02 423	1.08 388	0.35 323	8.72 423	0.72 358	12.63 430	15.84 430	9.73 423	6.52 419	8.58 424	6.38 421	20.33 438	5.39 423	23.79 437	21.95 435	15.35 431	13.96 432

CasAABBNet	23.04 434	19.69 434	20.32 430	22.42 435	22.73 435	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	15.57 432	15.60 433

MyStereo03	23.12 436	19.74 435	20.70 433	22.51 437	22.82 437	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	15.58 433	16.03 435

MyStereo02	23.12 436	19.74 435	20.70 433	22.51 437	22.82 437	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	15.58 433	16.03 435

MyStereo	23.12 436	19.74 435	20.70 433	22.51 437	22.82 437	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	15.58 433	16.03 435

Selective-RAFT-Error	23.11 435	19.77 438	20.60 432	22.49 436	22.80 436	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	15.61 436	15.65 434

LSM0	24.21 439	19.88 439	22.33 436	24.42 440	40.13 442	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	15.72 437	17.53 438

HaxPig	17.72 432	20.23 440	19.76 429	16.55 430	16.52 429	9.46 422	9.42 420	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	22.28 436	21.55 434	21.30 438	21.88 439

MEDIAN_ROB	21.20 433	24.56 441	23.42 437	19.57 431	19.62 434	13.29 425	11.21 422	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	26.20 438	25.19 436	25.31 439	25.19 440

AVERAGE_ROB	25.43 440	29.01 442	27.22 438	24.60 441	24.16 441	17.78 430	12.87 423	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	30.60 439	29.57 437	29.83 440	29.66 441

test_example2	100.95 441	107.33 443	67.16 440	98.17 442	106.88 443	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	81.12 443	102.17 442	121.89 443	101.70 442

Low-res two-view benchmark