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.

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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	5.20 39	0.78 1	3.30 4	17.06 355	7.59 320	8.07 134	6.31 209	9.46 12	9.09 60	4.57 21	10.67 45	1.91 3	1.22 2	4.18 2	2.16 34	10.33 372	0.02 31	0.00 1	0.02 88	0.44 166	6.83 351

Selective-RAFT	5.78 74	0.83 2	10.24 205	6.70 192	0.72 58	15.49 234	1.13 23	13.82 69	15.41 120	6.97 40	6.97 19	11.63 98	8.27 130	12.32 144	4.73 120	0.10 135	0.01 11	0.00 1	0.26 246	0.07 11	0.03 8

s12784h	5.87 76	0.88 3	4.11 12	3.01 5	0.51 28	18.49 270	0.98 19	18.89 143	17.60 146	12.52 79	12.46 59	7.87 59	5.01 59	11.05 82	3.13 73	0.73 277	0.01 11	0.04 102	0.00 1	0.07 11	0.01 1

MIF-Stereo	2.89 2	0.90 4	6.74 62	4.08 35	2.42 151	2.63 4	0.42 6	5.57 1	4.88 6	5.36 30	7.63 21	1.09 1	1.47 4	8.80 40	5.11 133	0.03 91	0.07 128	0.00 1	0.01 65	0.48 177	0.11 42

MC-Stereo	3.99 25	0.95 5	4.70 16	5.09 84	0.44 23	3.77 11	1.79 66	9.86 16	7.05 40	6.34 32	13.35 66	6.83 47	6.34 96	10.80 75	1.75 9	0.00 1	0.11 170	0.06 121	0.24 241	0.12 31	0.14 59

PMTNet	5.36 48	0.97 6	3.42 6	1.97 1	1.30 101	8.96 138	0.69 11	12.33 36	12.16 83	8.50 47	11.35 51	6.09 42	4.50 45	9.34 51	2.70 53	22.71 387	0.01 11	0.04 102	0.02 88	0.06 6	0.01 1

test_4	5.47 50	0.98 7	5.56 34	6.55 181	0.62 41	5.53 60	1.88 70	11.68 30	6.00 21	12.60 88	30.86 241	7.48 57	3.87 27	12.25 142	2.97 63	0.00 1	0.07 128	0.03 87	0.14 196	0.34 140	0.04 10

CREStereo++_RVC	4.61 31	0.99 8	3.70 8	4.08 35	2.01 137	3.94 12	0.10 2	9.10 11	16.94 137	8.65 49	16.77 90	4.46 24	2.18 12	5.72 7	3.12 71	0.00 1	0.00 1	0.00 1	10.32 378	0.02 1	0.01 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
FENet	7.94 150	1.01 9	6.72 60	5.87 136	2.07 139	11.11 167	2.03 79	21.39 168	20.81 167	17.14 176	22.65 156	14.43 148	11.54 189	12.97 170	7.89 187	0.15 151	0.24 244	0.03 87	0.02 88	0.14 39	0.62 208

DCANet-4	6.41 97	1.02 10	9.66 187	3.41 14	0.68 45	4.73 22	1.70 48	17.70 123	24.33 205	15.10 127	20.25 125	6.45 44	8.65 134	8.47 30	5.31 141	0.01 46	0.04 59	0.00 1	0.00 1	0.09 16	0.63 209

tt	89.96 422	1.02 10	100.00 432	99.40 429	100.00 431	100.00 430	100.00 431	100.00 430	100.00 429	78.36 409	67.94 397	99.99 432	100.00 430	100.00 432	100.00 433	95.81 425	99.93 430	87.43 421	86.39 421	95.11 427	87.89 420

test_3	5.55 63	1.02 10	8.07 116	6.18 160	0.54 31	9.00 139	3.28 123	13.55 61	18.66 155	11.97 70	8.89 28	13.98 144	4.05 32	8.96 43	2.10 29	0.00 1	0.05 79	0.00 1	0.31 263	0.26 95	0.18 86

CASnet	3.91 24	1.03 13	4.68 15	4.98 79	0.27 7	4.99 43	2.95 117	11.02 29	11.02 72	10.61 62	11.76 54	4.15 19	1.65 7	5.85 10	1.91 12	0.50 246	0.00 1	0.59 269	0.12 189	0.13 36	0.02 7
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CREStereo	3.58 19	1.05 14	3.35 5	2.17 2	0.59 36	5.61 67	0.40 5	10.50 21	13.34 102	6.93 35	10.44 43	5.29 37	3.47 23	5.82 9	2.62 51	0.01 46	0.01 11	0.02 73	0.01 65	0.04 3	0.01 1
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
EGLCR-Stereo	2.92 3	1.06 15	5.28 26	3.38 13	0.55 32	4.59 19	0.66 9	10.43 20	4.81 5	3.30 7	3.23 1	7.93 60	1.71 9	9.22 49	1.62 7	0.05 106	0.12 174	0.00 1	0.00 1	0.23 79	0.16 77

GLC_STEREO	3.40 12	1.06 15	3.44 7	6.52 178	0.20 1	4.76 29	1.66 45	8.97 9	6.59 25	5.39 31	9.04 30	5.23 35	2.03 11	9.76 54	2.77 54	0.01 46	0.03 50	0.21 218	0.00 1	0.23 79	0.06 21

test-3	5.21 41	1.06 15	7.71 99	4.19 40	0.59 36	6.72 113	3.01 118	12.96 48	17.49 144	12.53 85	8.65 23	13.20 130	4.14 34	9.00 45	2.11 30	0.00 1	0.05 79	0.00 1	0.32 266	0.25 87	0.18 86

test_1	5.20 39	1.06 15	7.72 100	4.21 42	0.59 36	6.69 110	3.03 120	12.98 49	17.51 145	12.35 75	8.66 25	13.20 130	4.12 33	9.00 45	2.11 30	0.00 1	0.05 79	0.00 1	0.32 266	0.25 87	0.18 86

LoS	3.59 20	1.07 19	3.81 9	2.80 3	0.52 30	4.98 42	1.18 24	10.35 19	12.97 93	4.54 20	10.75 46	3.89 17	3.27 19	8.78 39	2.63 52	0.03 91	0.03 50	0.09 141	0.00 1	0.12 31	0.04 10

RCA-Stereo	5.32 46	1.08 20	5.91 39	4.29 50	0.51 28	5.65 70	4.12 152	16.97 114	18.67 156	8.27 44	14.16 68	8.86 70	8.90 140	6.45 13	2.18 35	0.00 1	0.07 128	0.10 157	0.00 1	0.10 26	0.07 24

TANstereo	4.70 34	1.08 20	4.01 11	3.53 24	0.47 24	14.26 210	0.15 3	8.67 8	12.54 86	12.50 77	18.43 104	5.20 34	4.54 48	5.68 6	2.07 24	0.00 1	0.13 178	0.00 1	0.01 65	0.02 1	0.63 209

CFNet-RSSM	5.55 63	1.08 20	8.60 142	4.30 51	1.21 98	6.42 102	1.25 26	16.12 105	17.84 148	13.12 98	11.14 49	11.84 103	5.52 66	9.14 48	2.35 41	0.01 46	0.20 213	0.00 1	0.36 274	0.34 140	0.07 24

GMM-Stereo	8.34 160	1.09 23	6.42 54	6.14 159	2.52 155	10.30 151	9.64 263	23.44 191	10.64 70	17.84 188	29.89 227	17.37 196	7.75 119	11.55 107	4.36 112	0.05 106	0.01 11	0.23 225	0.90 311	0.46 168	6.26 343

11t1	5.86 75	1.10 24	7.74 102	5.18 101	1.44 112	13.82 203	2.36 93	14.92 79	7.26 42	12.98 96	11.10 48	11.24 95	9.30 145	11.59 112	6.54 162	0.10 135	0.16 197	0.00 1	0.01 65	0.18 55	0.23 122

AEACV	3.17 6	1.11 25	5.39 28	4.55 61	5.35 261	4.29 14	1.60 43	6.21 3	5.43 17	3.08 4	7.85 22	4.23 20	6.55 99	5.51 5	1.56 1	0.00 1	0.09 151	0.03 87	0.32 266	0.20 61	0.12 46

Selective-IGEV	3.06 5	1.11 25	4.98 18	3.56 25	1.66 121	4.73 22	2.14 83	10.73 27	4.56 3	2.93 3	4.60 6	5.54 40	1.77 10	10.82 77	1.69 8	0.00 1	0.01 11	0.00 1	0.14 196	0.06 6	0.13 54

KYRaft	9.04 179	1.11 25	7.02 75	6.50 176	0.97 77	8.27 135	8.19 245	22.86 186	8.20 51	21.30 254	31.38 250	22.64 242	8.20 129	11.99 126	2.96 62	0.02 77	0.02 31	0.05 108	0.68 302	0.40 159	18.09 385

FTStereo	8.67 170	1.13 28	6.04 42	6.04 151	2.39 150	7.86 132	12.05 303	17.72 124	8.33 53	20.16 233	41.41 332	16.10 175	12.64 202	10.80 75	4.37 113	0.18 158	0.01 11	0.09 141	0.16 205	0.15 41	5.71 339

H2IRNET	5.89 77	1.14 29	6.65 58	4.13 38	2.24 144	4.15 13	0.73 12	12.10 34	13.21 97	7.09 41	20.45 131	15.74 168	10.74 168	10.36 61	7.84 186	0.06 117	0.00 1	0.07 129	0.53 295	0.37 150	0.16 77

CES	3.85 23	1.14 29	2.91 1	3.05 6	11.37 354	5.37 56	1.02 21	9.52 13	8.82 58	3.50 9	9.21 32	1.78 2	0.90 1	6.53 14	2.37 42	0.02 77	0.04 59	0.01 63	0.00 1	1.62 278	7.74 363

Any-RAFT	6.04 88	1.16 31	4.52 14	4.47 57	1.20 97	10.46 152	1.97 76	21.84 174	15.52 123	11.21 67	19.37 112	13.34 133	4.72 57	8.65 36	2.03 22	0.01 46	0.19 208	0.00 1	0.00 1	0.04 3	0.08 28

xxxx	11.74 248	1.16 31	7.88 105	5.61 119	1.99 135	20.46 282	3.12 121	33.99 301	23.76 202	15.53 139	30.67 235	26.88 275	14.50 242	12.98 171	35.48 359	0.19 162	0.18 204	0.01 63	0.02 88	0.22 67	0.27 138

GrayStereo	8.86 177	1.17 33	6.94 72	8.09 247	2.82 163	10.58 156	11.40 295	17.93 131	15.74 127	22.43 266	30.95 242	17.80 200	12.44 199	11.19 94	4.57 116	0.02 77	0.02 31	0.18 202	0.79 308	0.31 125	1.90 293

PSM-AAD	8.62 169	1.22 34	5.69 38	6.31 166	1.12 87	12.74 189	10.01 270	19.29 147	15.25 118	21.54 256	25.11 175	14.24 145	13.47 214	12.15 137	3.93 99	0.01 46	0.06 111	2.48 335	0.16 205	0.38 156	7.28 359

Gwc-CoAtRS	5.54 60	1.22 34	8.40 129	4.28 48	1.36 110	6.93 118	1.31 27	15.48 89	15.03 116	12.62 89	13.32 65	12.74 117	5.71 76	8.61 32	2.98 64	0.01 46	0.22 228	0.00 1	0.29 256	0.28 106	0.07 24

MIF-Stereo (partial)	4.33 28	1.23 36	7.27 85	5.04 81	5.31 260	3.47 9	0.95 17	9.06 10	7.41 43	4.15 15	15.76 79	5.38 38	5.22 61	11.56 108	4.21 109	0.04 97	0.02 31	0.05 108	0.03 104	0.34 140	0.12 46

LCNet	7.52 141	1.23 36	5.35 27	6.42 171	1.29 100	9.27 143	5.64 188	17.85 127	10.63 69	16.54 164	24.54 170	14.85 156	11.29 182	11.74 120	3.88 97	0.02 77	0.02 31	0.22 222	2.04 339	0.90 250	6.76 349

DRaft	9.27 186	1.23 36	9.08 167	3.62 30	0.78 65	13.27 197	5.89 192	16.97 114	29.57 242	21.15 252	38.46 316	10.09 82	13.98 227	11.58 110	7.91 188	0.43 234	0.30 257	0.06 121	0.26 246	0.26 95	0.45 180

cross-raft	5.37 49	1.23 36	6.66 59	5.91 141	1.25 99	6.00 91	1.48 33	15.82 99	7.70 45	12.95 95	20.80 138	11.63 98	4.42 39	8.59 31	2.23 37	0.01 46	0.21 219	0.00 1	0.22 226	0.21 64	0.10 36

HSM-Net_RVC	10.88 235	1.23 36	5.46 29	5.57 117	2.63 157	20.12 281	6.06 204	27.67 231	28.35 239	20.63 240	25.51 180	34.01 317	14.38 237	16.18 234	9.29 208	0.11 138	0.07 128	0.01 63	0.00 1	0.13 36	0.14 59
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
test_xeample	11.49 243	1.24 41	7.50 93	5.22 106	2.18 142	17.40 261	6.49 221	31.14 267	22.77 190	17.90 191	33.09 277	18.48 210	14.61 243	13.51 183	37.38 367	0.16 153	0.13 178	0.01 63	0.03 104	0.23 79	0.24 128

RAFT-RH_RVC	7.73 145	1.25 42	6.99 74	4.83 71	0.90 72	11.76 172	1.53 37	13.00 50	14.43 112	17.51 185	46.41 356	11.02 90	6.30 95	12.68 156	4.93 130	0.51 249	0.04 59	0.12 171	0.13 192	0.09 16	0.09 30

IGEV+	2.98 4	1.27 43	5.17 25	5.41 112	0.47 24	4.63 20	1.71 58	9.97 17	4.75 4	2.58 2	6.27 17	4.35 23	4.44 42	4.98 4	3.05 68	0.00 1	0.07 128	0.00 1	0.08 161	0.24 84	0.18 86

Prome-Stereo	8.10 155	1.28 44	5.48 30	6.50 176	1.51 118	6.70 111	9.42 258	21.08 165	9.13 61	20.88 243	32.84 273	11.95 107	11.86 192	11.75 121	3.97 101	0.01 46	0.02 31	0.18 202	0.12 189	0.41 162	7.01 354

MGS-Stereo	3.26 7	1.29 45	6.73 61	3.30 8	0.47 24	4.89 35	1.55 39	6.15 2	8.88 59	4.31 17	10.15 39	5.48 39	1.27 3	8.09 27	1.97 15	0.04 97	0.01 11	0.02 73	0.00 1	0.57 203	0.04 10

riskmin	6.42 98	1.29 45	6.76 64	3.95 33	2.25 145	10.49 153	2.53 101	15.11 81	17.60 146	9.77 56	12.91 63	15.25 163	12.04 195	11.58 110	5.11 133	0.14 145	0.24 244	0.13 182	0.03 104	0.61 209	0.69 221

CrosDoStereo	9.24 182	1.29 45	8.16 121	4.56 63	1.04 79	7.52 128	15.00 324	15.85 100	24.31 203	24.27 278	33.44 280	13.37 134	13.82 222	12.23 140	8.86 203	0.01 46	0.11 170	0.09 141	0.04 119	0.36 145	0.53 193

DeepStereo_LL	9.24 182	1.29 45	8.16 121	4.56 63	1.04 79	7.52 128	15.00 324	15.85 100	24.31 203	24.27 278	33.44 280	13.37 134	13.82 222	12.23 140	8.86 203	0.01 46	0.11 170	0.09 141	0.04 119	0.36 145	0.53 193

RAFT-345	6.79 118	1.29 45	6.80 67	5.06 82	0.91 73	5.61 67	3.32 129	13.36 59	10.17 65	13.73 107	43.66 345	9.12 75	5.38 64	12.29 143	4.44 115	0.32 202	0.05 79	0.09 141	0.06 151	0.06 6	0.03 8

222	12.33 258	1.29 45	8.09 117	6.06 152	2.14 141	19.51 276	2.53 101	33.63 298	23.55 195	21.72 258	30.51 234	20.11 223	16.77 271	13.22 177	46.51 388	0.15 151	0.14 188	0.01 63	0.03 104	0.26 95	0.26 136

DisPM	6.43 99	1.31 51	8.36 125	6.61 187	1.06 82	5.83 83	3.82 147	13.04 52	11.63 77	16.38 159	23.88 168	12.80 118	6.50 98	13.03 176	3.04 67	0.51 249	0.01 11	0.08 134	0.15 202	0.10 26	0.42 174

IPLGR	7.14 131	1.31 51	13.14 249	4.24 44	1.15 95	9.78 144	0.98 19	23.98 194	21.70 180	16.22 155	18.43 104	8.45 67	7.66 115	9.26 50	5.45 147	0.21 172	0.05 79	0.04 102	0.06 151	0.32 134	0.38 162

RAFT-Test	5.75 73	1.32 53	6.77 65	4.07 34	1.71 124	9.95 145	1.56 41	15.78 98	8.34 55	12.73 92	23.83 166	11.80 101	4.69 51	8.99 44	2.57 50	0.01 46	0.29 256	0.00 1	0.38 279	0.16 46	0.07 24

GANet-RSSM	9.48 192	1.32 53	6.45 55	6.72 194	5.51 267	12.78 191	6.03 202	26.55 222	18.96 159	14.92 122	27.95 204	25.41 266	14.69 244	13.52 184	7.60 183	0.10 135	0.10 161	0.16 195	0.01 65	0.51 189	0.39 165

1111x	11.32 239	1.34 55	8.95 152	5.20 103	1.96 134	14.46 220	7.75 243	35.65 321	28.23 238	15.66 142	26.66 195	26.65 271	14.76 246	15.88 224	22.27 306	0.24 184	0.13 178	0.04 102	0.06 151	0.30 114	0.24 128

R-Stereo Train	7.04 127	1.34 55	7.89 106	6.23 163	2.30 147	7.51 126	5.54 185	23.96 192	6.94 29	16.26 156	33.57 283	12.04 110	5.61 69	7.67 23	3.74 90	0.01 46	0.05 79	0.01 63	0.00 1	0.10 26	0.12 46

RAFT-Stereo	7.04 127	1.34 55	7.89 106	6.23 163	2.30 147	7.51 126	5.54 185	23.96 192	6.94 29	16.26 156	33.57 283	12.04 110	5.61 69	7.67 23	3.74 90	0.01 46	0.05 79	0.01 63	0.00 1	0.10 26	0.12 46
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
x	6.80 119	1.36 58	6.94 72	4.58 65	1.88 132	10.78 160	4.55 162	19.79 151	10.62 68	12.69 90	19.54 119	14.87 157	10.11 162	9.52 52	8.03 191	0.07 126	0.15 191	0.04 102	0.04 119	0.24 84	0.22 115

DEmStereo	8.85 175	1.36 58	9.99 201	4.24 44	1.05 81	11.49 170	5.91 193	13.76 67	26.68 226	22.03 260	32.92 275	11.86 104	15.27 256	11.48 102	8.08 192	0.16 153	0.15 191	0.02 73	0.09 173	0.09 16	0.44 178

SMFormer	10.46 222	1.37 60	13.37 253	4.41 52	1.30 101	14.40 217	3.29 124	30.25 255	29.81 246	19.55 217	29.37 215	18.06 204	14.40 238	15.42 215	12.70 240	0.38 215	0.21 219	0.28 238	0.03 104	0.33 137	0.31 154

tta	10.45 221	1.37 60	13.37 253	4.41 52	1.30 101	14.39 214	3.29 124	30.25 255	29.81 246	19.55 217	29.37 215	18.06 204	14.40 238	15.42 215	12.69 239	0.38 215	0.21 219	0.28 238	0.03 104	0.29 110	0.18 86

qqq1	9.96 209	1.37 60	13.37 253	4.41 52	1.30 101	14.40 217	3.29 124	30.25 255	29.81 246	19.55 217	29.37 215	18.06 204	14.40 238	15.42 215	3.18 74	0.38 215	0.21 219	0.00 1	0.01 65	0.29 110	0.18 86

fff1	9.96 209	1.37 60	13.37 253	4.41 52	1.30 101	14.40 217	3.29 124	30.25 255	29.81 246	19.55 217	29.37 215	18.06 204	14.40 238	15.42 215	3.18 74	0.38 215	0.21 219	0.00 1	0.01 65	0.29 110	0.18 86

qqq	6.96 125	1.40 64	8.15 120	4.50 58	1.03 78	8.55 137	6.93 232	20.20 154	11.88 79	12.00 71	18.19 103	16.02 172	11.15 179	11.09 83	7.45 176	0.06 117	0.13 178	0.02 73	0.05 137	0.25 87	0.20 100

PFNet+	6.68 108	1.40 64	9.60 184	5.64 120	0.85 67	5.79 82	1.74 60	13.63 62	15.30 119	17.88 190	21.38 142	14.52 151	6.07 84	12.74 161	4.89 129	0.63 267	0.20 213	0.11 168	0.30 260	0.05 5	0.91 248

SFCPSM	8.85 175	1.40 64	11.34 225	5.23 108	3.47 187	16.55 256	7.18 238	30.71 264	25.24 213	16.45 160	19.45 114	11.10 93	9.61 154	11.88 125	5.52 148	0.22 175	0.17 199	0.36 253	0.22 226	0.29 110	0.58 202

EKT-Stereo	5.73 71	1.42 67	7.85 104	7.16 213	5.35 261	5.22 52	4.41 159	18.13 133	14.05 106	8.77 50	12.85 62	9.55 79	4.26 36	11.19 94	2.45 48	0.45 237	0.23 233	0.07 129	0.10 179	0.16 46	0.87 245

ASMatch	7.40 138	1.42 67	8.49 137	5.09 84	2.00 136	4.74 27	2.62 106	16.54 110	13.17 96	17.08 174	34.75 292	13.13 129	10.33 166	12.04 129	4.82 127	0.05 106	0.24 244	0.21 218	0.17 209	0.16 46	0.97 252

raftrobust	5.56 65	1.42 67	6.00 41	7.04 207	5.11 249	4.90 37	1.88 70	17.13 117	13.72 104	11.87 69	11.58 53	7.82 58	9.21 144	10.28 60	2.92 61	0.02 77	0.05 79	0.00 1	0.00 1	0.22 67	0.11 42

DualNet	9.14 180	1.43 70	9.67 188	5.70 125	3.44 181	11.96 176	6.35 210	18.45 135	16.31 130	15.83 145	31.44 253	17.22 190	10.87 172	10.82 77	21.98 301	0.00 1	0.05 79	0.80 286	0.08 161	0.26 95	0.14 59

ffm	8.12 156	1.43 70	9.67 188	5.70 125	3.44 181	11.96 176	6.35 210	18.45 135	16.31 130	15.83 145	31.44 253	17.22 190	10.87 172	10.82 77	1.61 5	0.00 1	0.05 79	0.80 286	0.08 161	0.26 95	0.14 59

ff1	9.41 191	1.43 70	9.67 188	5.70 125	3.44 181	11.96 176	6.35 210	18.45 135	16.31 130	15.83 145	31.44 253	17.22 190	10.87 172	16.19 235	21.98 301	0.00 1	0.05 79	0.80 286	0.08 161	0.26 95	0.14 59

mmx	10.71 227	1.43 70	9.67 188	5.70 125	3.44 181	11.96 176	6.35 210	32.18 280	28.03 235	15.83 145	31.44 253	17.22 190	10.87 172	16.19 235	21.98 301	0.22 175	0.06 111	0.80 286	0.08 161	0.48 177	0.21 108

xxx	10.71 227	1.43 70	9.67 188	5.70 125	3.44 181	11.96 176	6.35 210	32.18 280	28.03 235	15.83 145	31.44 253	17.22 190	10.87 172	16.19 235	21.98 301	0.22 175	0.06 111	0.80 286	0.08 161	0.48 177	0.21 108

IPLG	7.20 134	1.43 70	12.55 241	5.17 96	4.32 221	11.11 167	1.48 33	21.79 173	15.10 117	19.16 216	20.23 124	5.26 36	5.61 69	11.68 118	8.14 193	0.05 106	0.06 111	0.03 87	0.07 158	0.33 137	0.50 189

HCRNet	8.80 173	1.43 70	7.74 102	14.41 341	5.25 253	10.85 162	2.56 104	26.07 217	18.04 153	15.48 138	25.03 173	18.63 211	9.93 160	13.01 173	6.76 164	0.04 97	0.04 59	0.10 157	0.01 65	0.18 55	0.38 162

PFNet	7.91 148	1.44 77	11.60 229	7.03 205	2.42 151	7.60 130	6.03 202	23.36 190	17.24 140	20.29 235	17.67 92	15.44 166	7.71 118	13.02 175	5.71 150	0.24 184	0.20 213	0.12 171	0.19 220	0.31 125	0.61 207

RAFT+CT+SA	7.44 140	1.46 78	6.46 56	10.73 310	3.34 180	4.70 21	7.45 241	16.45 108	25.89 219	10.18 59	27.15 200	7.27 53	8.00 126	15.11 208	3.19 76	0.02 77	0.00 1	0.18 202	0.46 288	0.30 114	0.47 182

SST-Stereo	6.60 105	1.46 78	8.37 126	6.68 190	0.77 63	6.01 92	1.93 75	14.68 76	9.24 62	19.09 215	20.43 130	16.86 180	8.59 133	13.49 181	3.80 93	0.22 175	0.05 79	0.13 182	0.00 1	0.08 14	0.05 14

4D-IteraStereo	5.15 37	1.47 80	7.98 111	4.89 77	4.69 230	6.25 95	1.85 69	13.23 53	16.30 129	14.18 111	11.26 50	8.33 65	1.61 5	8.07 26	2.42 43	0.00 1	0.05 79	0.08 134	0.01 65	0.19 59	0.15 73

IRAFT_RVC	8.76 172	1.47 80	9.55 183	7.31 216	1.77 127	6.49 105	10.43 280	25.94 215	27.33 229	17.50 184	19.85 121	17.93 202	10.21 163	12.88 163	5.44 146	0.17 156	0.30 257	0.19 210	0.05 137	0.22 67	0.12 46

XX-Stereo	6.14 91	1.47 80	9.11 168	11.87 324	6.76 300	3.27 7	0.93 16	15.13 82	5.43 17	8.79 51	28.46 208	13.71 142	2.22 13	11.51 105	2.07 24	0.20 169	0.24 244	0.08 134	0.29 256	1.04 254	0.13 54

BUS	9.20 181	1.48 83	7.93 108	6.74 195	3.96 200	17.62 264	2.79 113	33.06 292	21.58 177	17.99 193	21.34 139	14.49 149	9.40 150	14.18 192	10.57 225	0.19 162	0.13 178	0.14 186	0.04 119	0.30 114	0.09 30

BSDual-CNN	9.70 199	1.48 83	7.93 108	6.74 195	3.96 200	16.10 244	7.13 235	33.06 292	21.58 177	17.99 193	21.34 139	22.28 239	11.53 187	14.18 192	7.81 184	0.19 162	0.13 178	0.14 186	0.04 119	0.30 114	0.09 30

psmg	9.80 202	1.48 83	7.93 108	5.18 101	3.96 200	15.85 238	7.93 244	29.11 243	21.58 177	20.93 244	25.06 174	22.28 239	11.53 187	14.18 192	7.81 184	0.19 162	0.13 178	0.17 197	0.04 119	0.36 145	0.21 108

AAGNet	7.94 150	1.48 83	9.34 177	7.13 212	0.70 49	5.85 87	5.16 174	15.40 88	14.01 105	20.13 232	24.03 169	15.28 164	11.52 186	12.05 130	15.47 260	0.63 267	0.06 111	0.32 247	0.01 65	0.12 31	0.09 30

ttt	9.98 211	1.49 87	7.30 91	6.43 172	3.95 199	14.02 205	5.06 172	33.03 291	29.84 250	14.90 121	30.95 242	14.81 155	9.66 155	15.36 213	11.38 236	0.38 215	0.19 208	0.10 157	0.03 104	0.37 150	0.28 141

knoymous	6.19 93	1.49 87	4.49 13	3.81 31	1.87 131	5.84 85	5.76 191	14.51 73	14.18 108	13.31 104	21.59 143	12.64 115	6.49 97	12.41 149	4.03 106	0.12 140	0.13 178	0.12 171	0.00 1	0.71 229	0.35 160

ac_64	11.10 237	1.49 87	9.88 197	8.24 253	5.45 266	19.12 273	6.46 219	24.10 197	14.34 110	22.80 269	23.87 167	33.28 314	15.54 259	18.87 262	17.26 275	0.28 195	0.12 174	0.02 73	0.02 88	0.26 95	0.63 209

mmm	7.72 144	1.50 90	8.56 140	5.29 109	1.89 133	14.14 209	5.70 190	18.42 134	11.02 72	16.04 151	23.78 164	17.00 181	10.03 161	12.03 128	7.54 179	0.12 140	0.07 128	0.50 263	0.20 221	0.31 125	0.18 86

test_5	8.51 165	1.50 90	8.19 123	11.06 316	5.00 244	6.91 117	5.67 189	17.50 120	22.09 184	16.07 152	29.63 224	15.28 164	10.78 169	15.94 229	3.65 87	0.00 1	0.00 1	0.26 231	0.08 161	0.31 125	0.35 160

Sa-1000	8.38 162	1.50 90	8.13 118	7.56 232	0.89 71	14.39 214	2.47 98	24.31 199	23.74 200	15.18 135	28.35 207	11.42 96	8.85 139	16.20 238	3.28 78	0.17 156	0.23 233	0.15 191	0.23 234	0.46 168	0.19 97

Pruner-Stereo	6.59 102	1.51 93	8.71 143	6.34 167	0.85 67	5.66 75	4.15 153	13.74 66	11.02 72	18.11 197	22.09 150	15.86 170	5.80 79	11.75 121	5.15 135	0.60 260	0.02 31	0.18 202	0.10 179	0.07 11	0.16 77

iRaftStereo_RVC	4.68 32	1.51 93	6.89 70	4.91 78	0.72 58	5.26 54	0.46 7	17.60 121	10.47 67	9.53 54	15.13 75	5.75 41	3.24 18	8.93 42	2.22 36	0.00 1	0.09 151	0.00 1	0.00 1	0.46 168	0.41 172

UPFNet	11.72 246	1.52 95	10.33 207	7.38 220	7.14 310	20.05 280	9.62 262	28.90 242	25.94 220	20.02 228	29.73 225	20.91 227	16.34 267	18.61 260	16.17 267	0.26 192	0.17 199	0.25 229	0.03 104	0.55 199	0.56 199

RAFT_R40	6.91 123	1.53 96	8.45 134	6.79 198	0.77 63	5.86 89	3.82 147	14.85 78	14.53 113	18.05 196	20.03 123	17.06 182	8.69 135	13.40 180	3.84 96	0.14 145	0.02 31	0.14 186	0.00 1	0.09 16	0.05 14

test-1	5.62 69	1.53 96	14.78 278	7.44 225	1.11 85	7.99 133	1.19 25	13.03 51	12.04 82	9.39 53	15.23 76	11.15 94	5.56 68	7.06 19	3.57 82	0.07 126	0.50 298	0.00 1	0.10 179	0.16 46	0.47 182

anonymousdsp2	5.93 78	1.54 98	8.34 124	4.43 56	0.38 12	9.24 142	4.11 150	21.92 178	17.36 142	12.28 74	10.08 38	10.05 81	4.42 39	11.04 81	2.54 49	0.01 46	0.02 31	0.30 245	0.18 210	0.21 64	0.18 86

SA	7.93 149	1.54 98	9.13 171	7.98 245	0.64 42	5.85 87	2.29 91	22.27 179	24.54 210	13.17 99	31.07 246	8.87 71	10.32 165	16.49 242	3.12 71	0.04 97	0.12 174	0.17 197	0.30 260	0.45 167	0.17 82

test_xeample3	3.34 11	1.54 98	7.67 97	3.33 10	0.68 45	5.74 81	1.63 44	12.05 33	3.88 2	6.71 33	3.81 3	3.17 8	3.34 20	10.59 65	2.07 24	0.00 1	0.02 31	0.00 1	0.27 250	0.13 36	0.16 77

MIM_Stereo	7.02 126	1.55 101	10.78 217	4.17 39	0.58 35	5.25 53	1.32 29	19.03 144	12.59 88	16.74 169	28.83 211	13.20 130	5.53 67	12.89 164	7.11 169	0.00 1	0.23 233	0.00 1	0.01 65	0.38 156	0.28 141

fff	6.83 120	1.55 101	7.28 86	3.56 25	0.32 8	4.73 22	1.70 48	15.75 95	31.87 263	15.11 128	20.25 125	6.90 48	12.80 204	8.63 33	5.33 142	0.01 46	0.04 59	0.00 1	0.00 1	0.09 16	0.63 209

IER	9.78 201	1.55 101	9.97 199	4.51 59	5.23 252	13.78 201	5.11 173	26.66 223	22.79 191	19.69 222	29.45 221	16.42 176	18.52 289	13.64 186	7.57 181	0.06 117	0.03 50	0.18 202	0.09 173	0.18 55	0.23 122

GMOStereo	5.97 81	1.55 101	7.18 79	5.17 96	0.71 50	5.54 61	2.21 84	10.54 22	12.86 89	18.29 201	22.01 145	17.06 182	6.27 91	6.62 15	2.43 44	0.00 1	0.23 233	0.12 171	0.00 1	0.46 168	0.10 36

error version	5.97 81	1.55 101	7.18 79	5.17 96	0.71 50	5.54 61	2.21 84	10.54 22	12.86 89	18.29 201	22.01 145	17.06 182	6.27 91	6.62 15	2.43 44	0.00 1	0.23 233	0.12 171	0.00 1	0.46 168	0.10 36

test-v	5.97 81	1.55 101	7.18 79	5.17 96	0.71 50	5.54 61	2.21 84	10.54 22	12.86 89	18.29 201	22.01 145	17.06 182	6.27 91	6.62 15	2.43 44	0.00 1	0.23 233	0.12 171	0.00 1	0.46 168	0.10 36

test-2	5.97 81	1.55 101	7.18 79	5.17 96	0.71 50	5.54 61	2.21 84	10.54 22	12.86 89	18.29 201	22.01 145	17.06 182	6.27 91	6.62 15	2.43 44	0.00 1	0.23 233	0.12 171	0.00 1	0.46 168	0.10 36

csc	6.83 120	1.55 101	7.28 86	3.56 25	0.32 8	4.73 22	1.70 48	15.75 95	31.87 263	15.11 128	20.25 125	6.90 48	12.80 204	8.63 33	5.33 142	0.01 46	0.04 59	0.00 1	0.00 1	0.09 16	0.63 209

cscssc	6.83 120	1.55 101	7.28 86	3.56 25	0.32 8	4.73 22	1.70 48	15.75 95	31.87 263	15.11 128	20.25 125	6.90 48	12.80 204	8.63 33	5.33 142	0.01 46	0.04 59	0.00 1	0.00 1	0.09 16	0.63 209

AE-Stereo	5.15 37	1.56 110	7.99 112	8.70 258	2.18 142	9.12 140	3.02 119	11.78 31	13.30 101	4.34 18	12.84 61	10.83 87	4.53 46	8.71 37	2.82 55	0.04 97	0.44 285	0.05 108	0.33 270	0.20 61	0.17 82

StereoIM	2.73 1	1.56 110	6.21 52	2.96 4	2.45 153	1.80 3	0.28 4	7.43 5	5.07 12	2.57 1	3.43 2	7.13 52	4.71 56	5.74 8	2.91 60	0.00 1	0.05 79	0.00 1	0.00 1	0.15 41	0.12 46

MSKI-zero shot	4.76 35	1.56 110	5.98 40	5.14 94	1.13 89	6.55 109	1.55 39	12.76 47	8.06 49	10.44 61	11.50 52	13.47 139	2.38 15	12.07 134	1.90 11	0.01 46	0.20 213	0.02 73	0.29 256	0.14 39	0.14 59

hknet	10.13 215	1.56 110	10.27 206	6.74 195	3.72 190	16.10 244	7.13 235	33.06 292	21.12 171	17.99 193	21.34 139	23.11 244	14.95 247	16.43 241	8.34 197	0.14 145	0.13 178	0.14 186	0.04 119	0.30 114	0.09 30

IGEVStereo-DCA	3.31 10	1.57 114	6.20 47	3.36 11	0.60 39	4.93 38	1.70 48	13.26 54	5.04 7	3.79 13	4.58 4	4.53 28	4.00 30	10.13 58	2.09 27	0.00 1	0.06 111	0.00 1	0.18 210	0.12 31	0.14 59

rrr	3.26 7	1.57 114	7.72 100	3.36 11	0.60 39	4.93 38	1.59 42	10.72 26	5.11 15	3.79 13	4.58 4	4.53 28	4.00 30	10.13 58	2.09 27	0.00 1	0.06 111	0.00 1	0.22 226	0.12 31	0.18 86

RE-Stereo	6.73 112	1.58 116	8.94 150	6.59 182	0.71 50	6.27 97	3.51 134	20.20 154	17.99 149	13.21 100	19.46 116	11.94 105	6.20 87	12.34 145	4.79 125	0.34 208	0.05 79	0.20 213	0.23 234	0.09 16	0.05 14

TVStereo	6.73 112	1.58 116	8.94 150	6.59 182	0.71 50	6.27 97	3.51 134	20.20 154	17.99 149	13.21 100	19.46 116	11.94 105	6.20 87	12.34 145	4.79 125	0.34 208	0.05 79	0.20 213	0.23 234	0.09 16	0.05 14

ADStereo(finetuned)	6.68 108	1.59 118	9.70 194	3.49 19	0.68 45	4.79 33	1.75 63	15.33 85	23.64 197	15.56 141	20.68 132	7.30 54	13.85 224	8.71 37	5.17 136	0.00 1	0.05 79	0.00 1	0.00 1	0.25 87	1.05 259

NF-Stereo	6.72 111	1.59 118	8.93 148	6.60 185	0.73 62	6.27 97	3.38 130	20.21 160	18.01 151	13.22 103	19.46 116	11.82 102	6.16 85	12.39 148	4.74 121	0.33 204	0.06 111	0.20 213	0.23 234	0.08 14	0.05 14

OCTAStereo	6.74 115	1.59 118	8.96 155	6.60 185	0.72 58	6.25 95	3.50 132	20.20 154	18.03 152	13.21 100	19.45 114	12.07 112	6.16 85	12.36 147	4.78 122	0.35 211	0.06 111	0.20 213	0.23 234	0.09 16	0.05 14

DCANet	6.46 100	1.59 118	7.28 86	3.51 23	0.68 45	4.77 32	1.75 63	15.33 85	23.62 196	15.55 140	20.73 137	7.31 55	11.56 190	8.83 41	5.26 139	0.00 1	0.05 79	0.00 1	0.00 1	0.26 95	1.11 263

PSM-softLoss	6.61 106	1.60 122	9.42 179	6.48 174	0.88 69	5.65 70	2.04 80	22.64 182	8.77 56	13.95 109	22.11 152	13.01 122	5.22 61	12.73 159	6.05 154	0.49 244	0.06 111	0.27 232	0.56 297	0.16 46	0.06 21

KMStereo	6.61 106	1.60 122	9.42 179	6.48 174	0.88 69	5.65 70	2.04 80	22.64 182	8.77 56	13.95 109	22.11 152	13.01 122	5.22 61	12.73 159	6.05 154	0.49 244	0.06 111	0.27 232	0.56 297	0.16 46	0.06 21

cf-r	10.06 213	1.60 122	7.99 112	5.82 132	5.70 276	12.92 193	4.78 168	24.18 198	27.47 232	16.91 172	31.02 245	25.12 262	14.05 228	11.63 116	11.01 233	0.03 91	0.03 50	0.05 108	0.03 104	0.43 165	0.39 165

MDST_ROB	17.92 315	1.60 122	13.68 262	13.88 337	6.44 293	43.05 372	14.86 322	42.74 362	41.66 325	43.25 367	42.85 341	28.43 280	17.28 279	29.35 334	16.06 264	0.88 291	0.11 170	0.63 272	0.47 289	0.50 188	0.64 215

raft+_RVC	6.69 110	1.61 126	5.57 35	6.37 168	4.62 228	6.51 106	6.18 207	20.39 161	23.38 194	10.62 64	17.82 94	9.89 80	5.65 74	10.70 69	3.67 88	0.00 1	0.14 188	0.00 1	0.00 1	0.34 140	0.27 138

AFF-stereo	6.17 92	1.61 126	7.02 75	4.08 35	0.64 42	3.53 10	0.76 13	16.00 103	13.14 95	12.86 93	25.42 179	15.67 167	7.86 121	11.12 86	3.21 77	0.02 77	0.06 111	0.00 1	0.00 1	0.40 159	0.08 28

anonymousa	9.03 178	1.62 128	8.03 115	4.19 40	5.53 268	15.37 231	3.81 146	18.55 139	21.20 173	18.28 200	30.99 244	20.79 226	13.42 212	10.58 64	7.57 181	0.00 1	0.05 79	0.29 241	0.18 210	0.10 26	0.11 42

TestStereo1	7.62 142	1.62 128	7.60 95	10.47 304	1.86 129	4.76 29	2.48 99	19.73 149	22.33 186	16.79 170	26.02 183	9.33 77	9.30 145	15.92 227	3.37 79	0.01 46	0.02 31	0.02 73	0.05 137	0.55 199	0.28 141

SA-5K	7.62 142	1.62 128	7.60 95	10.47 304	1.86 129	4.76 29	2.48 99	19.73 149	22.33 186	16.79 170	26.02 183	9.33 77	9.30 145	15.92 227	3.37 79	0.01 46	0.02 31	0.02 73	0.05 137	0.55 199	0.28 141

CRE-IMP	5.53 57	1.63 131	9.62 185	5.65 121	0.48 27	7.02 120	1.70 48	11.84 32	8.33 53	12.99 97	16.02 81	11.08 91	6.23 89	12.06 132	5.06 132	0.28 195	0.07 128	0.09 141	0.00 1	0.24 84	0.21 108

DeepStereo_RVC	5.65 70	1.65 132	9.06 166	5.21 105	0.56 33	5.55 65	1.84 68	12.16 35	7.22 41	13.94 108	14.96 73	12.58 114	10.27 164	11.25 96	5.81 152	0.39 225	0.10 161	0.11 168	0.00 1	0.18 55	0.22 115

111	7.26 136	1.65 132	7.28 86	3.56 25	0.32 8	10.76 159	3.53 137	20.55 162	27.51 233	10.07 58	16.62 87	14.30 146	9.53 153	12.02 127	5.87 153	0.14 145	0.01 11	0.00 1	0.00 1	0.31 125	1.14 267

RAFT-Stereo + iAFF	5.48 53	1.66 134	7.56 94	3.49 19	0.40 13	2.75 5	0.67 10	16.07 104	14.76 114	12.27 73	18.67 106	11.95 107	8.08 127	7.84 25	2.89 57	0.01 46	0.06 111	0.00 1	0.00 1	0.37 150	0.04 10

test croco	4.15 27	1.67 135	9.97 199	4.86 74	2.97 171	3.27 7	1.41 31	8.20 7	5.51 19	3.37 8	16.69 88	3.03 5	2.71 16	14.44 199	3.91 98	0.14 145	0.00 1	0.03 87	0.01 65	0.69 223	0.14 59

CASS	8.15 157	1.67 135	7.68 98	8.25 254	1.52 119	14.39 214	2.72 109	22.65 184	17.23 139	15.42 137	22.68 157	13.47 139	11.87 193	12.44 150	6.07 157	0.96 296	0.05 79	0.12 171	0.01 65	0.71 229	3.14 316
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
MIPNet	6.75 117	1.67 135	12.34 237	4.67 66	1.47 113	10.01 146	2.24 89	26.43 221	17.22 138	14.72 117	12.75 60	7.02 51	9.68 156	8.44 29	5.26 139	0.01 46	0.04 59	0.05 108	0.09 173	0.35 144	0.55 196

NRIStereo	5.73 71	1.67 135	8.42 131	5.72 130	0.41 14	6.71 112	2.60 105	14.73 77	10.71 71	12.39 76	15.07 74	11.58 97	6.23 89	12.06 132	4.78 122	0.61 263	0.17 199	0.11 168	0.00 1	0.28 106	0.27 138

rafts_anoy	6.02 86	1.67 135	6.27 53	6.53 179	4.98 241	5.30 55	2.53 101	13.77 68	21.01 169	12.70 91	16.23 84	8.56 68	5.65 74	9.09 47	5.22 137	0.04 97	0.31 260	0.09 141	0.03 104	0.25 87	0.17 82

ACVNet	10.36 220	1.68 140	5.49 31	6.01 147	2.75 161	12.78 191	3.56 139	21.89 175	34.81 292	14.96 123	30.78 239	24.72 259	13.88 225	15.81 221	17.20 273	0.13 143	0.01 11	0.06 121	0.06 151	0.51 189	0.15 73

acv_ft	12.16 255	1.68 140	11.97 234	7.70 236	6.20 285	19.61 277	5.52 184	25.78 212	34.81 292	25.62 294	30.78 239	24.72 259	13.20 211	15.81 221	18.80 284	0.13 143	0.01 11	0.06 121	0.06 151	0.63 214	0.15 73

GwcNet-ADL	8.48 163	1.70 142	9.38 178	7.10 210	2.78 162	6.74 114	6.57 224	30.15 253	26.01 222	15.15 133	17.77 93	13.93 143	6.96 110	12.96 169	9.91 212	0.48 243	0.72 315	0.01 63	0.01 65	0.51 189	0.84 239

RASNet	11.59 244	1.71 143	10.36 208	6.30 165	5.66 273	15.48 233	6.12 205	34.50 310	20.86 168	16.61 165	32.51 269	22.04 236	23.00 310	19.44 269	16.15 266	0.71 273	0.03 50	0.05 108	0.01 65	0.15 41	0.13 54

ICVP	10.07 214	1.73 144	6.11 44	9.08 266	3.31 179	12.25 183	6.56 223	26.30 220	22.52 188	16.49 162	31.80 259	26.94 276	12.42 198	11.35 99	10.92 228	1.17 309	0.57 308	0.17 197	0.10 179	0.58 206	1.07 261
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
PSMNet-RSSM	9.71 200	1.73 144	6.09 43	7.47 228	4.27 213	10.06 147	6.00 200	29.14 244	21.74 181	15.76 144	32.88 274	22.63 241	13.18 209	12.94 168	9.12 207	0.09 131	0.02 31	0.07 129	0.10 179	0.70 227	0.24 128

Patchmatch Stereo++	5.56 65	1.74 146	9.01 160	5.09 84	0.41 14	5.66 75	2.40 95	12.52 40	7.00 32	12.52 79	18.08 96	13.02 124	6.74 103	11.59 112	4.01 104	0.78 279	0.09 151	0.09 141	0.00 1	0.22 67	0.22 115
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	5.50 56	1.74 146	9.03 164	5.09 84	0.42 18	5.66 75	1.98 77	12.50 38	7.01 37	12.52 79	18.13 101	12.96 120	6.77 107	11.11 85	3.83 95	0.72 275	0.09 151	0.09 141	0.00 1	0.22 67	0.22 115

ROB_FTStereo_v2	5.53 57	1.74 146	8.97 157	5.09 84	0.42 18	5.64 69	2.02 78	12.50 38	7.00 32	12.51 78	18.10 98	12.99 121	6.72 102	11.50 104	4.04 107	0.70 271	0.09 151	0.09 141	0.00 1	0.22 67	0.23 122

ROB_FTStereo	5.49 55	1.74 146	8.96 155	5.09 84	0.42 18	5.65 70	1.68 46	12.53 43	7.00 32	12.53 85	18.00 95	13.02 124	6.74 103	11.51 105	3.81 94	0.60 260	0.09 151	0.09 141	0.00 1	0.22 67	0.22 115

HUI-Stereo	5.48 53	1.74 146	9.01 160	5.08 83	0.42 18	5.65 70	2.77 112	12.55 44	7.03 39	12.54 87	18.10 98	13.07 128	6.71 101	9.92 56	3.74 90	0.61 263	0.08 143	0.09 141	0.00 1	0.22 67	0.23 122

iGMRVC	5.54 60	1.74 146	9.01 160	5.09 84	0.42 18	5.66 75	1.81 67	12.61 46	7.02 38	12.52 79	18.11 100	13.02 124	6.64 100	11.57 109	4.16 108	0.82 285	0.09 151	0.09 141	0.00 1	0.22 67	0.21 108

iRAFT	5.56 65	1.74 146	9.01 160	5.09 84	0.41 14	5.66 75	2.40 95	12.52 40	7.00 32	12.52 79	18.08 96	13.02 124	6.74 103	11.59 112	4.01 104	0.78 279	0.09 151	0.09 141	0.00 1	0.22 67	0.22 115

RAFT-IKP	5.53 57	1.74 146	8.95 152	5.09 84	0.41 14	5.45 58	2.08 82	12.52 40	7.00 32	12.52 79	18.13 101	12.93 119	6.79 108	11.59 112	3.99 102	0.80 283	0.09 151	0.09 141	0.00 1	0.22 67	0.22 115

EAI-Stereo	5.21 41	1.74 146	8.46 135	5.69 124	1.37 111	5.67 80	3.52 136	18.77 141	5.65 20	9.75 55	16.08 82	6.36 43	3.57 25	11.73 119	3.64 85	0.01 46	0.33 267	0.03 87	1.06 319	0.21 64	0.65 216

anonymousdsp	3.51 17	1.75 155	5.66 36	3.49 19	1.13 89	5.04 48	1.74 60	13.69 63	5.07 12	4.83 26	5.42 10	4.25 21	4.44 42	11.14 87	1.98 16	0.00 1	0.04 59	0.00 1	0.18 210	0.31 125	0.13 54

DCRE	6.07 90	1.75 155	8.41 130	7.20 214	3.82 195	6.48 103	4.18 155	15.52 91	10.42 66	9.24 52	22.47 155	11.71 100	5.46 65	10.62 66	3.02 66	0.02 77	0.26 252	0.05 108	0.30 260	0.15 41	0.24 128

IGEV-Stereo	3.52 18	1.75 155	5.67 37	3.49 19	1.12 87	5.04 48	1.73 59	13.70 64	5.07 12	4.83 26	5.42 10	4.27 22	4.43 41	11.15 92	1.98 16	0.00 1	0.04 59	0.00 1	0.18 210	0.31 125	0.12 46
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
HHNet	7.39 137	1.75 155	7.24 84	3.26 7	3.18 173	5.04 48	6.40 216	19.04 145	15.70 126	20.71 242	32.13 264	10.69 86	5.91 81	10.45 63	4.60 117	0.40 227	0.07 128	0.21 218	0.13 192	0.54 196	0.41 172

MyStereo06	6.40 96	1.76 159	13.15 250	6.19 161	4.40 222	7.09 122	9.95 266	16.68 111	6.98 31	12.91 94	10.76 47	17.84 201	5.71 76	9.97 57	3.39 81	0.06 117	0.10 161	0.02 73	0.04 119	0.73 234	0.29 146

MyStereo05	9.29 187	1.76 159	8.95 152	6.19 161	4.40 222	7.09 122	9.95 266	31.21 268	40.82 322	17.31 179	12.93 64	10.33 83	12.52 201	13.93 188	7.05 168	0.06 117	0.10 161	0.02 73	0.04 119	0.73 234	0.29 146

ff7	3.48 13	1.76 159	6.20 47	3.45 15	1.13 89	5.02 44	1.70 48	13.26 54	5.04 7	4.66 22	5.47 12	3.49 9	4.70 52	11.14 87	2.01 18	0.00 1	0.04 59	0.00 1	0.18 210	0.30 114	0.14 59

ffff	3.48 13	1.76 159	6.20 47	3.45 15	1.13 89	5.02 44	1.70 48	13.26 54	5.04 7	4.66 22	5.47 12	3.49 9	4.70 52	11.14 87	2.01 18	0.00 1	0.04 59	0.00 1	0.18 210	0.30 114	0.14 59

11t	3.48 13	1.76 159	6.20 47	3.45 15	1.13 89	5.02 44	1.70 48	13.26 54	5.04 7	4.66 22	5.47 12	3.49 9	4.70 52	11.14 87	2.01 18	0.00 1	0.04 59	0.00 1	0.18 210	0.30 114	0.14 59

ccc-4	3.48 13	1.76 159	6.20 47	3.45 15	1.13 89	5.02 44	1.70 48	13.26 54	5.04 7	4.66 22	5.47 12	3.49 9	4.70 52	11.14 87	2.01 18	0.00 1	0.04 59	0.00 1	0.18 210	0.30 114	0.14 59

CoDeX	9.24 182	1.77 165	9.54 182	6.08 153	3.79 194	16.45 255	6.76 228	26.15 218	25.03 211	17.18 177	25.12 176	14.69 154	11.68 191	12.22 139	6.71 163	0.30 198	0.20 213	0.15 191	0.02 88	0.23 79	0.68 219

PCWNet_CMD	9.64 197	1.77 165	10.59 211	4.80 70	2.90 167	16.25 253	2.42 97	29.37 248	34.10 285	17.41 180	22.04 149	19.10 215	7.70 117	12.05 130	6.86 165	0.22 175	0.45 289	0.80 286	0.22 226	3.11 314	0.69 221

MSMDNet	9.64 197	1.77 165	10.63 212	4.83 71	2.90 167	16.35 254	2.37 94	29.33 247	34.29 289	17.43 182	22.10 151	19.05 214	7.79 120	12.11 136	6.87 166	0.23 182	0.46 291	0.67 275	0.21 224	2.77 304	0.60 205

THIR-Stereo	9.38 190	1.78 168	8.50 138	4.74 67	0.71 50	15.92 239	11.93 302	16.39 107	21.56 176	24.27 278	32.07 262	14.40 147	14.14 232	11.49 103	8.39 198	0.05 106	0.25 250	0.10 157	0.05 137	0.33 137	0.58 202

HSM	11.33 240	1.80 169	7.04 77	6.13 158	3.99 205	16.16 248	6.92 231	29.69 250	19.39 160	22.95 270	26.05 186	41.08 350	15.79 262	20.25 281	8.89 205	0.02 77	0.03 50	0.01 63	0.00 1	0.15 41	0.34 159

iRaft-Stereo_5w	8.70 171	1.81 170	9.33 176	5.83 134	3.78 192	4.87 34	11.12 289	15.86 102	14.80 115	15.23 136	26.36 189	21.49 232	12.91 207	15.94 229	12.73 241	0.58 256	0.05 79	0.08 134	0.09 173	0.85 244	0.33 158

iRaft-Stereo_20w	6.06 89	1.84 171	12.04 235	4.23 43	1.67 122	6.77 115	2.22 88	18.73 140	6.08 22	14.72 117	10.33 42	13.42 138	8.14 128	15.88 224	3.08 70	0.01 46	0.24 244	0.13 182	0.39 281	0.61 209	0.71 226

STrans-v2	7.98 154	1.84 171	9.42 179	4.84 73	1.48 115	12.23 182	10.05 271	19.06 146	12.32 85	13.63 106	26.06 187	18.13 208	12.35 197	12.99 172	3.99 102	0.01 46	0.01 11	0.18 202	0.01 65	0.22 67	0.83 238

delet	12.65 266	1.85 173	11.36 226	7.71 238	6.22 287	22.52 296	10.22 279	28.14 236	37.67 309	19.66 221	29.24 214	21.00 228	15.99 264	21.97 297	17.77 278	0.03 91	0.07 128	0.19 210	0.04 119	0.60 208	0.75 231

SGM-Forest	12.92 270	1.87 174	6.61 57	5.68 123	2.05 138	23.19 302	11.30 292	34.24 306	30.77 257	26.54 301	31.99 261	29.98 289	15.74 261	21.17 294	13.36 244	1.05 303	0.33 267	0.84 294	0.01 65	0.71 229	0.97 252
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DISCO	16.36 296	1.88 175	16.15 284	7.78 239	4.19 210	26.92 325	10.21 278	30.31 259	44.26 340	21.35 255	33.91 288	35.80 328	22.40 309	35.65 358	33.87 354	0.18 158	0.08 143	0.04 102	0.04 119	1.71 281	0.54 195

TransformOpticalFlow	7.76 146	1.90 176	9.31 175	5.50 115	1.18 96	6.97 119	8.27 246	17.86 129	13.21 97	14.58 115	29.13 213	19.01 212	10.85 170	12.51 154	3.69 89	0.01 46	0.04 59	0.20 213	0.04 119	0.17 53	0.84 239

CroCo-Stereo	3.27 9	1.90 176	7.18 79	8.50 257	1.11 85	0.96 1	0.97 18	10.18 18	8.20 51	3.59 10	4.69 7	8.02 64	4.53 46	2.75 1	2.34 40	0.01 46	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 125	0.11 42
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
DMCA	8.51 165	1.90 176	9.96 198	5.16 95	4.14 209	10.29 150	4.46 161	25.52 207	19.55 162	16.33 158	20.69 133	17.59 197	11.26 181	10.42 62	11.36 235	0.50 246	0.08 143	0.35 250	0.05 137	0.36 145	0.31 154

CFNet_ucs	10.25 217	1.91 179	11.88 233	4.98 79	4.08 207	15.11 226	3.57 141	28.02 234	31.98 268	18.21 199	25.20 177	23.27 247	9.38 149	13.38 179	7.22 170	0.23 182	0.81 322	1.65 321	0.22 226	3.01 310	0.93 249

ProNet	3.61 21	1.91 179	6.17 46	3.31 9	0.67 44	5.51 59	6.46 219	12.60 45	6.23 23	3.18 5	4.80 8	3.64 13	3.57 25	11.15 92	2.11 30	0.02 77	0.21 219	0.01 63	0.01 65	0.41 162	0.14 59

CFNet_pseudo	9.58 194	1.91 179	10.73 215	4.53 60	2.91 169	14.26 210	2.75 111	26.73 225	32.14 269	17.10 175	23.02 159	22.14 238	8.74 137	12.17 138	7.43 174	0.20 169	0.45 289	1.24 315	0.24 241	2.49 299	0.49 188

psm_up	13.18 275	1.91 179	8.81 146	9.59 284	5.84 281	15.17 229	11.37 294	38.74 344	30.81 258	20.66 241	30.32 232	30.00 290	23.12 311	19.19 267	16.02 263	0.58 256	0.10 161	0.17 197	0.01 65	0.65 220	0.55 196

MyStereo07	4.38 29	1.92 183	5.06 23	6.09 154	4.31 219	6.54 107	9.96 268	15.35 87	5.15 16	4.34 18	5.65 16	3.15 7	5.77 78	11.33 98	1.81 10	0.06 117	0.10 161	0.03 87	0.04 119	0.63 214	0.30 149

MyStereo04	9.24 182	1.92 183	8.78 145	6.09 154	4.31 219	6.54 107	9.96 268	32.24 283	41.99 329	14.26 113	11.98 56	12.00 109	12.01 194	13.93 188	7.53 178	0.06 117	0.10 161	0.03 87	0.04 119	0.63 214	0.30 149

ccs_rob	9.61 196	1.92 183	10.72 214	4.55 61	2.89 166	14.33 212	2.86 115	26.85 226	32.36 271	17.05 173	22.91 158	22.12 237	8.70 136	12.10 135	7.44 175	0.19 162	0.44 285	1.38 317	0.25 244	2.68 302	0.57 200

DIP-Stereo	6.74 115	1.93 186	10.02 203	4.28 48	1.64 120	13.54 199	1.52 36	15.16 83	6.63 26	14.30 114	26.81 196	10.90 88	5.19 60	14.78 206	7.56 180	0.00 1	0.06 111	0.05 108	0.00 1	0.17 53	0.17 82
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
GwcNet-RSSM	10.65 225	1.94 187	8.57 141	6.89 202	5.26 256	12.26 184	5.21 175	25.80 214	31.50 260	16.67 167	33.52 282	23.70 253	13.88 225	12.84 162	13.67 247	0.05 106	0.10 161	0.14 186	0.02 88	0.65 220	0.39 165

iResNet_ROB	11.71 245	1.96 188	10.77 216	6.01 147	3.68 189	15.13 228	2.34 92	31.72 274	37.58 308	26.16 298	32.77 271	25.88 269	15.34 257	16.35 240	7.94 189	0.19 162	0.01 11	0.00 1	0.00 1	0.31 125	0.12 46

RAFT_CTSACE	8.24 159	1.97 189	8.39 127	6.89 202	5.11 249	5.86 89	2.63 107	14.62 75	16.88 136	23.52 276	34.77 293	16.02 172	7.37 113	17.91 255	2.23 37	0.00 1	0.12 174	0.00 1	0.03 104	0.39 158	0.05 14

GES	8.51 165	1.98 190	11.82 232	6.39 170	1.77 127	12.36 185	6.22 208	21.55 170	21.34 174	19.02 214	26.02 183	8.79 69	9.34 148	13.94 190	7.24 171	0.38 215	0.10 161	0.30 245	0.14 196	0.69 223	0.73 228

tt1	5.27 43	1.99 191	5.11 24	6.02 150	0.26 2	10.59 157	4.22 156	18.45 135	16.31 130	6.75 34	8.95 29	4.75 31	9.15 143	10.82 77	1.61 5	0.00 1	0.05 79	0.00 1	0.04 119	0.26 95	0.14 59

ACVNet-DCA	5.28 44	2.00 192	4.99 19	5.89 137	0.26 2	10.85 162	5.38 178	20.20 154	11.88 79	6.95 36	10.01 34	4.49 25	9.78 157	10.79 72	1.59 2	0.00 1	0.05 79	0.00 1	0.04 119	0.25 87	0.20 100

xx1	5.99 85	2.00 192	4.99 19	5.89 137	0.26 2	10.85 162	5.38 178	17.84 125	15.48 121	6.95 36	10.01 34	16.02 172	11.15 179	10.79 72	1.59 2	0.00 1	0.05 79	0.02 73	0.05 137	0.25 87	0.20 100

1test111	5.59 68	2.00 192	4.99 19	5.89 137	0.26 2	10.85 162	5.38 178	20.20 154	11.88 79	6.95 36	10.01 34	4.49 25	9.78 157	11.09 83	7.45 176	0.00 1	0.05 79	0.00 1	0.04 119	0.25 87	0.20 100

cc1	5.34 47	2.00 192	4.99 19	5.89 137	0.26 2	10.85 162	5.38 178	17.85 127	15.48 121	6.95 36	10.01 34	4.49 25	9.78 157	10.79 72	1.59 2	0.00 1	0.05 79	0.00 1	0.04 119	0.30 114	0.13 54

ToySt	10.51 223	2.00 192	15.67 281	5.33 110	0.95 76	14.97 225	9.51 260	24.02 195	27.37 230	14.61 116	24.67 172	24.56 257	14.70 245	16.86 245	13.35 243	0.06 117	0.23 233	0.03 87	0.09 173	0.62 212	0.67 218

pcwnet_v2	12.32 257	2.00 192	17.53 294	7.79 240	5.69 275	17.06 258	3.69 145	36.52 328	46.17 347	20.55 237	29.39 220	16.50 177	13.00 208	15.70 219	9.32 209	0.50 246	1.00 330	0.34 249	0.24 241	2.00 290	1.38 276

PSMNet-ADL	9.88 208	2.01 198	6.80 67	9.18 270	4.26 212	15.11 226	3.50 132	27.12 227	24.42 209	14.72 117	18.96 109	25.32 265	13.43 213	15.76 220	14.04 249	0.79 282	0.78 321	0.00 1	0.02 88	0.26 95	1.18 270

DSFCA	11.85 250	2.01 198	12.93 246	5.40 111	6.87 304	15.36 230	10.45 282	30.68 263	31.84 262	25.99 296	23.52 162	22.03 235	14.05 228	20.28 284	12.46 238	0.57 255	0.41 277	0.28 238	0.38 279	1.02 252	0.47 182

RALCasStereoNet	5.95 80	2.02 200	7.09 78	7.06 208	5.10 248	6.36 101	5.44 183	13.97 70	13.25 99	9.93 57	17.45 91	10.37 84	3.89 28	11.64 117	4.24 111	0.02 77	0.46 291	0.10 157	0.00 1	0.20 61	0.31 154

UNet	12.64 265	2.02 200	13.36 252	6.85 201	7.76 324	25.31 316	4.74 167	34.10 302	28.19 237	20.03 229	31.07 246	27.02 278	17.36 280	20.18 279	13.87 248	0.06 117	0.05 79	0.27 232	0.01 65	0.23 79	0.39 165

IGEV_Zeroshot_test	5.28 44	2.03 202	14.26 270	6.09 154	1.33 107	4.32 15	1.03 22	14.46 71	6.50 24	13.33 105	11.89 55	11.01 89	3.45 21	10.71 70	3.64 85	0.03 91	0.22 228	0.15 191	0.26 246	0.80 241	0.20 100

CroCo-Stereo Lap2	4.01 26	2.03 202	8.14 119	9.82 289	6.03 282	1.11 2	0.79 14	9.71 15	7.98 48	3.26 6	4.99 9	9.08 74	5.80 79	6.08 11	4.39 114	0.00 1	0.05 79	0.00 1	0.00 1	0.71 229	0.30 149

DAS	10.80 233	2.03 202	13.96 264	9.01 264	6.23 288	14.67 223	7.38 239	21.59 171	32.58 274	18.67 210	28.13 205	19.20 217	17.08 277	16.54 243	7.31 172	0.58 256	0.01 11	0.29 241	0.01 65	0.47 175	0.20 100

SepStereo	11.34 241	2.03 202	13.96 264	9.01 264	6.23 288	14.67 223	7.38 239	21.59 171	32.58 274	18.67 210	28.13 205	19.20 217	17.08 277	27.36 324	7.31 172	0.58 256	0.01 11	0.29 241	0.01 65	0.47 175	0.20 100

HH	5.47 50	2.08 206	9.00 158	4.88 75	1.07 83	4.93 38	3.60 143	16.68 111	6.83 27	8.39 45	12.14 57	15.05 158	9.06 141	12.68 156	1.93 13	0.02 77	0.17 199	0.18 202	0.00 1	0.28 106	0.48 185

HanStereo	5.47 50	2.08 206	9.00 158	4.88 75	1.07 83	4.93 38	3.60 143	16.68 111	6.83 27	8.39 45	12.14 57	15.05 158	9.06 141	12.68 156	1.93 13	0.02 77	0.17 199	0.18 202	0.00 1	0.28 106	0.48 185

MMNet	12.97 271	2.08 206	12.74 243	6.98 204	6.27 291	26.39 323	4.73 166	23.10 188	41.79 327	25.48 292	32.29 267	21.09 230	17.79 284	19.52 271	17.90 280	0.19 162	0.07 128	0.10 157	0.00 1	0.37 150	0.59 204

hitnet-ft	12.04 253	2.11 209	6.14 45	7.27 215	3.90 196	25.98 319	3.56 139	22.56 181	23.74 200	20.55 237	33.81 286	31.59 300	18.67 291	19.47 270	17.20 273	0.42 233	1.36 333	0.35 250	0.07 158	1.11 258	0.86 243

UCFNet_RVC	9.48 192	2.12 210	4.89 17	7.03 205	3.78 192	16.05 240	6.37 215	28.25 237	20.00 164	15.93 150	23.07 160	25.21 263	12.79 203	12.57 155	8.01 190	0.07 126	0.04 59	1.17 308	0.23 234	1.31 271	0.69 221

SGM_RVC	19.52 328	2.12 210	6.79 66	6.59 182	1.33 107	38.20 363	15.74 332	38.13 339	34.07 284	45.71 372	41.91 336	51.41 379	38.10 365	38.77 371	27.80 341	0.61 263	0.36 272	0.51 264	0.33 270	1.03 253	0.90 246
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
IIG-Stereo	7.41 139	2.13 212	8.55 139	10.02 295	1.76 126	6.82 116	1.53 37	17.17 118	15.84 128	18.74 212	20.30 129	18.01 203	8.39 131	12.89 164	5.22 137	0.27 194	0.03 50	0.03 87	0.00 1	0.16 46	0.30 149

RAFT	8.51 165	2.16 213	8.93 148	8.14 250	0.81 66	12.63 188	8.49 247	16.34 106	15.56 124	22.31 263	18.99 110	19.29 219	11.39 185	17.57 251	6.05 154	0.01 46	0.19 208	0.27 232	0.02 88	0.64 218	0.45 180

StereoVision	7.21 135	2.17 214	9.29 174	9.43 275	3.91 198	5.09 51	1.91 73	20.04 153	17.37 143	8.57 48	29.59 223	11.08 91	6.76 106	12.44 150	4.71 119	0.54 252	0.05 79	0.16 195	0.03 104	0.82 242	0.30 149

LL-Strereo2	5.54 60	2.17 214	9.12 169	5.65 121	2.54 156	6.48 103	2.27 90	15.08 80	7.79 47	10.99 66	10.26 41	15.94 171	3.50 24	13.25 178	3.63 84	0.00 1	0.13 178	1.34 316	0.10 179	0.30 114	0.19 97

ADLNet2	12.44 261	2.17 214	12.84 245	9.17 269	5.82 279	20.00 279	10.13 275	32.53 285	36.22 303	18.62 209	19.39 113	21.96 234	17.07 276	21.43 295	19.42 287	0.24 184	0.15 191	0.06 121	0.08 161	0.86 245	0.57 200

CFNet-ft	9.87 206	2.18 217	5.49 31	7.45 226	5.25 253	15.76 235	5.98 198	21.89 175	21.87 182	14.96 123	30.02 228	25.68 267	13.68 218	12.46 152	10.94 230	0.08 129	0.06 111	1.83 323	0.22 226	1.09 255	0.43 176

CFNet_RVC	9.87 206	2.18 217	5.49 31	7.45 226	5.25 253	15.76 235	5.98 198	21.89 175	21.87 182	14.96 123	30.02 228	25.68 267	13.68 218	12.46 152	10.94 230	0.08 129	0.06 111	1.83 323	0.22 226	1.09 255	0.43 176

ADLNet	12.34 259	2.22 219	10.14 204	8.38 255	6.78 302	17.56 263	9.05 251	33.21 295	26.28 224	27.06 304	26.01 182	26.80 273	13.76 221	16.99 247	18.74 283	0.24 184	0.39 274	0.23 225	0.10 179	0.64 218	2.16 301

MLCV	9.32 188	2.22 219	12.55 241	5.22 106	1.32 106	13.79 202	1.35 30	21.14 167	23.65 198	21.91 259	31.37 249	17.14 189	7.57 114	16.00 232	10.18 218	0.22 175	0.01 11	0.03 87	0.02 88	0.40 159	0.29 146

raft_robust	7.97 153	2.26 221	6.75 63	5.83 134	0.72 58	5.57 66	0.84 15	33.59 297	34.21 288	18.17 198	19.88 122	6.50 45	5.62 72	15.33 211	2.83 56	0.03 91	0.23 233	0.00 1	0.37 277	0.32 134	0.39 165

NINENet	10.74 229	2.29 222	10.44 209	8.03 246	5.09 247	17.62 264	2.79 113	38.69 343	33.24 279	18.35 205	26.31 188	14.49 149	9.40 150	15.88 224	10.57 225	0.41 229	0.21 219	0.29 241	0.00 1	0.42 164	0.23 122

GANet-ADL	8.36 161	2.31 223	8.44 133	7.39 222	2.65 158	12.58 187	5.24 176	29.55 249	25.24 213	14.19 112	16.70 89	17.07 187	6.91 109	10.65 68	6.26 160	0.38 215	0.39 274	0.10 157	0.12 189	0.75 239	0.28 141

CFNet	10.67 226	2.33 224	8.90 147	6.66 189	4.09 208	16.05 240	4.26 157	30.44 261	31.01 259	18.53 208	26.48 191	23.69 252	13.68 218	15.27 210	10.59 227	0.05 106	0.02 31	0.44 258	0.05 137	0.73 234	0.23 122

ACRE	7.07 129	2.38 225	13.26 251	7.36 219	4.86 233	10.28 149	4.40 158	15.51 90	13.69 103	17.22 178	19.23 111	8.00 62	4.20 35	10.64 67	8.50 199	0.33 204	0.32 263	0.03 87	0.14 196	0.37 150	0.77 235

ssnet_v2	13.23 276	2.43 226	11.25 223	7.34 217	2.92 170	23.05 301	12.95 308	35.93 323	32.92 278	21.23 253	25.38 178	28.81 281	15.22 254	22.57 301	19.81 290	0.18 158	0.08 143	0.19 210	0.05 137	1.24 266	1.06 260

CIPLG	7.15 132	2.44 227	12.82 244	7.38 220	4.93 236	10.51 154	4.56 163	15.17 84	13.25 99	17.45 183	19.75 120	8.42 66	4.60 50	11.41 101	8.31 195	0.33 204	0.32 263	0.03 87	0.14 196	0.37 150	0.72 227

SGM-ForestM	23.72 355	2.44 227	9.13 171	7.43 224	2.25 145	44.80 373	19.11 351	44.90 372	49.97 360	50.74 378	51.18 367	62.06 392	45.83 379	44.96 379	33.88 355	1.00 299	0.84 324	0.78 282	0.62 300	1.29 268	1.11 263

AASNet	12.49 262	2.46 229	10.49 210	9.82 289	6.86 303	17.33 260	6.73 227	41.09 354	37.86 311	22.53 267	29.11 212	16.68 178	13.48 216	14.54 204	17.87 279	0.20 169	0.02 31	0.78 282	0.05 137	1.18 261	0.76 232

MyStereo8	7.13 130	2.48 230	10.86 220	6.81 199	4.98 241	10.73 158	1.42 32	14.58 74	9.73 63	15.75 143	23.16 161	12.17 113	7.96 125	9.85 55	10.21 220	0.04 97	0.19 208	0.08 134	0.21 224	0.58 206	0.82 237

IPLGR_C	7.16 133	2.48 230	12.98 247	7.52 230	4.91 235	10.56 155	4.59 164	15.63 94	14.12 107	17.42 181	18.87 108	8.00 62	4.59 49	10.76 71	8.81 202	0.32 202	0.32 263	0.03 87	0.13 192	0.36 145	0.76 232

GEStereo_RVC	12.81 268	2.49 232	13.64 261	9.68 286	4.97 239	18.16 266	11.30 292	31.26 269	47.47 349	19.84 223	26.97 197	19.03 213	13.19 210	20.14 278	14.86 257	0.83 287	0.51 301	0.10 157	0.13 192	0.54 196	0.99 256

RALAANet	6.49 101	2.49 232	9.69 193	7.09 209	4.98 241	6.23 94	1.68 46	19.90 152	14.26 109	15.04 126	14.56 70	12.69 116	4.38 38	12.91 166	3.07 69	0.02 77	0.07 128	0.00 1	0.10 179	0.51 189	0.15 73

TestStereo	6.02 86	2.55 234	7.33 92	5.57 117	1.68 123	6.05 93	1.78 65	13.73 65	16.40 134	10.87 65	23.79 165	9.00 72	5.63 73	11.26 97	3.96 100	0.09 131	0.01 11	0.00 1	0.00 1	0.69 223	0.01 1

Former-RAFT_DAM_RVC	4.69 33	2.56 235	8.72 144	4.26 46	3.52 188	9.22 141	1.48 33	13.54 60	18.88 158	7.47 42	7.08 20	2.04 4	2.24 14	9.66 53	2.27 39	0.05 106	0.02 31	0.07 129	0.00 1	0.53 194	0.21 108

LoS_RVC	3.72 22	2.57 236	3.90 10	4.27 47	7.61 321	5.39 57	2.90 116	7.29 4	3.84 1	3.67 12	10.20 40	3.66 14	4.48 44	6.19 12	2.14 33	0.01 46	0.03 50	0.00 1	0.00 1	0.06 6	6.15 342

OMP-Stereo	6.93 124	2.57 236	9.03 164	10.63 307	1.72 125	4.89 35	1.91 73	17.84 125	15.56 124	16.69 168	14.16 68	17.70 199	7.33 112	12.93 167	4.83 128	0.24 184	0.03 50	0.06 121	0.02 88	0.19 59	0.39 165

CBFPSM	12.42 260	2.59 238	28.96 333	4.74 67	3.20 175	22.33 294	16.31 336	21.13 166	21.03 170	21.04 248	27.81 202	30.24 293	15.99 264	14.59 205	14.80 254	0.04 97	0.49 297	0.10 157	0.16 205	0.51 189	2.34 304

DN-CSS_ROB	8.17 158	2.59 238	14.14 267	6.11 157	3.22 176	6.31 100	3.53 137	22.92 187	20.59 166	16.66 166	30.05 230	9.31 76	7.95 124	13.49 181	4.78 122	0.72 275	0.00 1	0.45 259	0.00 1	0.54 196	0.09 30

HGLStereo	12.72 267	2.66 240	12.34 237	9.93 292	7.55 318	16.16 248	7.45 241	31.48 273	27.01 228	20.01 227	35.31 295	26.98 277	18.90 292	17.87 254	18.90 285	0.33 204	0.16 197	0.07 129	0.05 137	0.48 177	0.70 225

DispNO	11.19 238	2.70 241	17.77 301	8.09 247	5.44 264	11.56 171	11.52 296	24.39 200	33.30 280	19.84 223	26.54 194	20.72 225	15.24 255	15.12 209	10.43 224	0.26 192	0.00 1	0.05 108	0.02 88	0.69 223	0.20 100

StereoDRNet-Refined	13.36 280	2.80 242	10.82 218	7.94 243	3.10 172	18.95 272	4.45 160	28.47 238	29.65 244	29.11 317	41.47 333	24.44 256	17.64 283	23.34 304	21.66 297	0.16 153	0.07 128	0.53 265	0.32 266	0.77 240	1.64 286
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
gwcnet-sp	9.81 203	2.82 243	13.47 258	5.99 144	4.27 213	16.20 250	5.91 193	25.55 208	24.34 206	21.01 245	20.69 133	15.22 160	14.96 248	14.50 201	9.97 213	0.05 106	0.15 191	0.02 73	0.08 161	0.49 184	0.51 190

scenet	9.81 203	2.82 243	13.47 258	5.99 144	4.27 213	16.20 250	5.91 193	25.55 208	24.34 206	21.01 245	20.69 133	15.22 160	14.96 248	14.50 201	9.97 213	0.05 106	0.15 191	0.02 73	0.08 161	0.49 184	0.51 190

ssnet	9.81 203	2.82 243	13.47 258	5.99 144	4.27 213	16.20 250	5.91 193	25.55 208	24.34 206	21.01 245	20.69 133	15.22 160	14.96 248	14.50 201	9.97 213	0.05 106	0.15 191	0.02 73	0.08 161	0.49 184	0.51 190

Anonymous	6.73 112	2.83 246	18.61 305	11.88 325	7.83 325	14.52 221	9.37 256	14.49 72	10.15 64	4.28 16	6.89 18	3.13 6	7.67 116	11.82 123	5.66 149	0.83 287	0.35 271	0.08 134	0.20 221	2.86 306	1.09 262

AACVNet	10.58 224	2.86 247	9.78 196	8.95 263	3.30 178	10.80 161	4.78 168	22.37 180	12.55 87	27.50 308	29.84 226	30.06 292	15.99 264	19.10 266	11.60 237	0.40 227	0.18 204	0.22 222	0.03 104	0.62 212	0.73 228

CRFU-Net	12.56 264	2.89 248	11.77 231	8.18 251	5.80 278	24.84 310	10.46 285	24.56 201	13.12 94	30.06 325	29.37 215	29.09 282	19.64 296	19.96 275	18.53 282	0.82 285	0.48 294	0.27 232	0.15 202	0.53 194	0.68 219

CBMV_ROB	11.77 249	2.89 248	6.92 71	5.20 103	2.88 165	14.12 207	4.79 170	26.69 224	29.84 250	26.17 299	31.92 260	23.61 251	20.74 303	20.20 280	10.18 218	1.78 320	1.80 341	2.17 330	1.26 326	1.61 277	0.55 196

iResNetv2_ROB	12.00 252	2.91 250	13.46 257	5.82 132	3.73 191	13.15 195	6.45 218	34.15 303	36.02 300	25.25 288	33.81 286	29.79 288	14.24 234	13.61 185	6.10 158	0.21 172	0.02 31	0.12 171	0.00 1	0.82 242	0.25 133

HITNet	7.83 147	2.93 251	8.39 127	4.76 69	1.48 115	12.75 190	4.64 165	20.97 164	14.37 111	15.14 132	22.15 154	14.57 152	10.62 167	14.38 198	8.14 193	0.04 97	0.01 11	0.48 261	0.02 88	0.57 203	0.10 36
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
CSP-Net	12.85 269	2.95 252	9.64 186	5.94 143	3.96 200	25.85 317	9.93 265	28.81 241	26.00 221	29.31 321	32.44 268	30.00 290	15.16 253	20.25 281	14.30 252	0.55 254	0.19 208	0.03 87	0.00 1	0.65 220	0.98 255

FAT-Stereo	16.81 299	2.97 253	17.56 295	9.80 288	6.21 286	16.12 247	13.23 311	38.18 341	39.67 317	27.00 303	39.73 323	37.55 333	31.30 352	20.39 285	21.52 296	3.44 344	2.05 344	0.81 292	1.10 321	1.89 286	5.72 340

NVstereo2D	15.15 289	2.97 253	16.28 288	9.23 272	7.56 319	30.03 336	9.53 261	42.80 363	42.72 331	15.11 128	27.03 199	23.16 245	16.93 273	24.28 309	15.45 259	3.07 342	0.43 284	1.44 318	0.61 299	6.74 344	7.60 361

DLCB_ROB	13.35 279	3.00 255	9.12 169	9.43 275	5.68 274	21.80 291	10.12 274	29.19 246	29.92 252	27.71 309	31.45 258	32.37 305	19.50 295	19.02 263	16.73 270	0.22 175	0.04 59	0.38 256	0.06 151	0.49 184	0.85 242

stereogan	18.62 322	3.07 256	16.31 289	13.04 330	9.99 345	35.74 357	9.09 253	38.17 340	45.27 346	24.39 284	41.24 330	39.93 344	25.46 325	31.29 341	24.33 322	1.80 321	0.91 327	2.71 339	0.75 306	5.15 337	3.70 319

LE_ROB	22.93 353	3.07 256	14.02 266	7.70 236	2.86 164	31.99 346	17.35 344	28.10 235	67.19 397	70.51 399	55.61 379	49.07 374	47.62 381	24.76 314	36.49 361	0.35 211	0.20 213	0.27 232	0.55 296	0.48 177	0.44 178

iResNet	10.26 218	3.10 258	15.72 282	7.35 218	2.13 140	13.86 204	7.07 234	22.80 185	28.01 234	20.10 231	30.40 233	16.79 179	11.06 178	14.46 200	10.29 223	0.39 225	0.05 79	0.00 1	0.07 158	0.73 234	0.73 228

ARAFT	8.50 164	3.19 259	16.58 291	5.52 116	0.91 73	12.13 181	11.20 290	17.19 119	18.28 154	18.40 207	16.33 85	17.10 188	8.58 132	18.56 258	5.00 131	0.11 138	0.04 59	0.00 1	0.00 1	0.55 199	0.25 133

sCroCo_RVC	5.06 36	3.29 260	16.45 290	10.72 309	6.64 295	5.83 83	2.74 110	9.67 14	8.06 49	3.66 11	9.20 31	4.81 32	4.95 58	8.12 28	4.64 118	0.64 269	0.50 298	0.06 121	0.03 104	0.70 227	0.42 174

DMCA-RVC	11.41 242	3.32 261	11.68 230	10.12 297	4.81 232	11.92 175	4.11 150	24.67 203	23.66 199	20.06 230	28.51 209	26.71 272	24.96 324	15.95 231	14.82 255	0.41 229	0.34 270	0.56 267	0.16 205	0.72 233	0.69 221

CVANet_RVC	13.24 277	3.39 262	8.43 132	8.42 256	5.04 245	18.52 271	11.72 300	32.03 277	33.85 282	23.17 272	32.77 271	29.78 287	16.51 269	23.20 303	11.28 234	0.94 294	0.04 59	1.19 311	0.47 289	3.13 315	1.01 258

NLCA_NET_v2_RVC	12.05 254	3.43 263	16.25 287	7.62 234	5.58 269	14.57 222	6.00 200	32.98 290	27.41 231	21.69 257	31.40 251	25.21 263	13.47 214	14.96 207	15.60 261	0.84 289	0.33 267	0.35 250	0.35 273	1.29 268	1.78 290
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
Anonymous3	9.60 195	3.45 264	29.83 336	9.58 283	4.75 231	24.51 307	10.20 277	24.04 196	18.77 157	10.42 60	14.64 71	7.97 61	8.75 138	14.05 191	5.80 151	2.44 334	1.39 334	0.08 134	0.06 151	0.73 234	0.48 185

LL-Strereo	10.79 232	3.52 265	12.54 240	8.77 259	5.44 264	7.49 125	9.26 255	35.15 316	28.70 240	16.47 161	15.85 80	21.06 229	17.42 282	21.62 296	9.72 210	0.21 172	0.22 228	0.74 280	0.08 161	0.98 251	0.60 205

AdaStereo	10.22 216	3.63 266	9.14 173	9.15 268	3.24 177	15.79 237	5.39 182	31.94 275	25.42 215	18.39 206	26.47 190	19.44 220	9.50 152	16.60 244	8.59 200	0.44 236	0.05 79	0.40 257	0.00 1	0.57 203	0.16 77
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.
CBMV	13.69 283	3.63 266	8.02 114	5.93 142	2.69 159	22.57 297	12.44 305	29.81 251	31.57 261	31.20 330	33.79 285	31.04 296	17.41 281	25.28 316	14.11 250	0.71 273	0.60 310	0.60 270	0.11 188	1.11 258	1.13 266
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
Wz-Net-LNSev-Ref	15.26 290	3.68 268	27.36 330	7.11 211	5.83 280	24.88 312	12.12 304	30.19 254	36.12 302	27.08 305	45.98 351	29.10 283	13.65 217	20.45 288	20.26 293	0.67 270	0.00 1	0.10 157	0.00 1	0.32 134	0.26 136

pmcnn	14.59 287	3.68 268	19.78 312	6.83 200	4.51 226	21.27 288	14.67 320	27.37 228	30.54 255	27.09 306	40.19 325	38.71 337	18.53 290	17.70 252	19.27 286	0.84 289	0.09 151	0.00 1	0.00 1	0.48 177	0.31 154

RAFT + AFF	10.27 219	3.77 270	17.13 293	10.24 301	4.97 239	13.08 194	11.52 296	25.69 211	25.80 217	14.72 117	16.12 83	19.16 216	11.35 184	16.24 239	9.04 206	0.30 198	1.46 336	0.66 274	0.20 221	2.03 293	1.94 294

TDLM	12.98 273	3.78 271	9.77 195	10.75 311	4.94 237	16.10 244	14.08 316	35.05 314	31.87 263	22.36 264	26.51 193	26.09 270	14.97 251	24.73 313	13.11 242	1.05 303	0.05 79	1.21 312	0.27 250	1.83 283	1.00 257

NOSS_ROB	10.99 236	3.81 272	6.88 69	6.69 191	2.30 147	16.06 242	10.94 286	30.06 252	32.41 272	16.10 153	18.72 107	22.78 243	14.21 233	17.52 250	8.62 201	2.35 329	1.84 342	3.32 347	1.57 331	2.06 294	1.52 282

DRN-Test	15.88 293	3.83 273	14.70 276	9.96 294	8.02 331	28.93 333	14.65 319	42.34 359	38.25 314	28.18 313	34.31 291	29.22 285	18.35 287	20.01 276	22.68 309	0.37 214	0.41 277	0.46 260	0.28 253	1.28 267	1.34 273

GMStereo	5.94 79	3.84 274	10.86 220	5.13 93	0.71 50	7.27 124	2.66 108	12.38 37	25.14 212	12.01 72	10.66 44	5.12 33	3.46 22	11.39 100	6.16 159	0.45 237	0.02 31	0.05 108	0.31 263	0.86 245	0.25 133
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
S-Stereo	16.85 300	3.95 275	20.67 317	12.08 326	8.91 340	21.68 289	12.61 307	32.20 282	44.61 342	22.37 265	38.42 315	29.15 284	28.02 336	18.58 259	22.36 308	2.88 338	3.11 362	0.87 298	1.82 335	3.58 322	9.08 369

fast-acv-ft	14.25 286	4.00 276	16.20 285	7.51 229	5.14 251	26.38 322	9.77 264	24.62 202	34.84 294	25.30 290	37.27 306	32.09 304	20.38 301	18.32 256	19.50 288	0.36 213	0.32 263	0.63 272	0.47 289	1.18 261	0.76 232

dd	7.96 152	4.08 277	11.49 228	6.53 179	0.93 75	8.28 136	4.03 149	16.53 109	33.82 281	15.17 134	16.50 86	6.79 46	5.96 83	14.30 196	9.90 211	1.13 307	0.42 281	0.17 197	0.44 285	2.01 291	0.79 236

SACVNet	13.38 281	4.08 277	11.41 227	11.67 321	5.79 277	17.28 259	9.39 257	32.77 287	22.29 185	28.11 312	33.35 278	32.48 306	21.86 307	19.75 273	10.28 222	1.00 299	0.48 294	0.85 295	0.29 256	1.31 271	3.08 313

LMCR-Stereo	10.75 230	4.13 279	10.67 213	13.11 331	3.99 205	16.68 257	5.91 193	25.30 206	22.69 189	22.04 261	21.80 144	14.67 153	14.24 234	20.55 290	15.86 262	1.90 323	0.04 59	0.00 1	0.02 88	1.29 268	0.18 86

iinet-f	13.51 282	4.29 280	45.90 364	6.01 147	3.96 200	21.00 285	13.40 312	27.40 229	21.12 171	21.11 250	30.72 237	21.49 232	16.96 274	15.33 211	19.50 288	0.12 140	0.42 281	0.09 141	0.05 137	0.89 248	0.39 165

WCMA_ROB	20.02 335	4.30 281	19.72 311	9.47 280	7.00 307	32.71 350	13.99 315	31.97 276	32.48 273	41.51 362	52.00 369	44.09 360	36.14 361	32.43 344	24.29 321	6.19 362	2.79 358	1.09 305	1.10 321	3.95 325	3.13 315

GANet	16.92 304	4.32 282	12.46 239	10.84 313	4.24 211	23.04 300	15.36 330	39.91 349	34.47 290	32.42 338	45.10 350	40.04 346	27.54 332	23.61 307	20.20 292	1.02 302	0.08 143	0.67 275	0.22 226	1.87 285	0.97 252

FADNet-RVC-Resample	11.72 246	4.35 283	30.33 339	9.46 279	3.90 196	14.11 206	7.17 237	25.78 212	23.31 193	23.27 273	29.52 222	19.50 222	15.00 252	15.38 214	8.33 196	0.53 251	0.50 298	0.49 262	0.50 292	1.38 274	1.67 287

whm_eth	8.83 174	4.45 284	17.70 299	7.42 223	6.66 298	7.07 121	3.45 131	17.88 130	19.49 161	22.17 262	39.18 318	4.69 30	4.32 37	14.26 195	5.35 145	0.18 158	0.08 143	0.21 218	0.09 173	0.61 209	1.30 271

StereoDRNet	15.30 291	4.47 285	14.35 272	10.71 308	8.69 337	25.02 314	11.03 287	39.66 348	35.62 298	29.17 318	28.81 210	34.05 318	17.80 285	18.80 261	23.77 315	0.41 229	0.30 257	0.15 191	0.14 196	1.64 279	1.42 278

DeepPruner_ROB	10.77 231	4.56 286	13.13 248	6.37 168	4.28 218	10.14 148	6.86 229	36.42 327	19.59 163	17.87 189	27.37 201	23.19 246	12.26 196	19.09 265	10.23 221	1.05 303	0.48 294	0.23 225	0.15 202	0.89 248	1.17 268

ADCP+	18.16 317	4.61 287	32.94 343	9.31 273	10.23 347	28.87 331	11.69 299	33.43 296	36.49 304	29.28 320	40.49 326	24.18 254	24.61 320	33.89 348	35.33 358	0.25 190	0.40 276	2.00 326	1.17 323	2.16 295	1.87 292

Nwc_Net	17.98 316	4.67 288	17.79 302	14.26 339	11.65 358	25.14 315	14.88 323	40.85 353	39.83 318	21.07 249	43.24 343	34.50 321	27.64 333	26.44 322	25.03 324	3.22 343	0.18 204	2.52 336	3.18 348	1.98 288	1.51 281

RYNet	18.92 324	4.69 289	16.88 292	10.99 314	15.84 368	46.72 374	16.57 339	37.84 337	48.03 350	26.92 302	26.48 191	37.84 336	24.92 323	19.80 274	31.04 352	0.25 190	0.25 250	0.62 271	0.03 104	6.34 342	6.39 346

XPNet_ROB	17.33 309	4.84 290	15.44 280	11.15 317	6.64 295	20.88 284	16.10 334	36.26 326	39.54 316	31.80 335	41.32 331	41.30 352	23.91 314	24.67 311	27.40 337	1.07 306	0.74 317	0.79 284	0.25 244	1.10 257	1.31 272

BEATNet_4x	9.37 189	4.85 291	12.05 236	5.48 114	1.35 109	13.15 195	6.15 206	25.06 205	16.74 135	16.18 154	24.65 171	17.29 195	12.51 200	16.91 246	10.92 228	0.38 215	0.18 204	0.81 292	0.05 137	1.95 287	0.65 216

STTStereo	12.97 271	4.88 292	26.57 328	7.54 231	5.41 263	13.43 198	6.49 221	30.53 262	26.35 225	25.14 287	31.43 252	32.00 303	14.12 230	16.01 233	14.83 256	0.29 197	0.31 260	0.67 275	1.08 320	1.21 263	1.11 263

RP	17.58 310	4.92 293	15.27 279	15.44 349	11.95 359	21.05 286	11.75 301	27.64 230	45.09 345	22.99 271	42.05 337	39.39 342	27.74 334	25.54 317	22.33 307	5.45 358	0.59 309	4.33 349	1.62 332	3.53 321	2.86 310

edge stereo	18.75 323	5.12 294	17.66 297	10.77 312	7.84 327	22.41 295	11.03 287	35.23 317	42.07 330	34.62 345	42.74 339	41.28 351	35.50 359	25.14 315	24.17 319	2.42 333	2.42 352	6.35 356	1.45 329	2.89 309	3.80 320

FADNet_RVC	11.94 251	5.17 295	39.74 355	6.44 173	3.46 186	11.42 169	4.17 154	29.16 245	26.89 227	17.97 192	25.96 181	13.41 137	15.67 260	15.84 223	13.54 246	0.90 293	0.75 319	0.55 266	1.20 324	3.65 324	2.85 309

SDNR	16.15 294	5.23 296	28.92 332	5.73 131	6.05 284	56.85 389	3.26 122	23.18 189	29.73 245	20.62 239	36.48 301	13.59 141	16.97 275	18.43 257	13.44 245	10.56 373	13.84 387	3.10 344	0.44 285	7.80 349	8.81 367

GwcNet	16.48 297	5.23 296	20.03 314	10.24 301	8.48 334	28.79 330	10.09 272	38.60 342	44.51 341	23.29 274	36.95 304	31.29 298	19.79 299	20.42 286	25.70 331	0.54 252	0.72 315	0.57 268	0.39 281	1.37 273	2.64 307

AANet_RVC	13.16 274	5.34 298	10.83 219	8.20 252	4.44 224	14.13 208	9.46 259	28.78 240	37.67 309	23.44 275	37.47 308	23.48 249	15.83 263	22.39 300	16.63 269	1.67 318	0.86 325	0.24 228	0.02 88	0.63 214	1.60 284

PSMNet_ROB	16.90 303	5.45 299	14.16 268	13.77 334	7.25 312	27.65 327	32.74 384	43.21 366	37.88 312	24.00 277	32.97 276	34.55 322	16.69 270	17.41 249	23.96 317	0.38 215	0.22 228	0.93 299	2.05 340	1.83 283	0.96 251

APVNet	17.75 313	5.46 300	20.35 316	12.31 327	8.40 333	30.16 337	24.10 369	41.14 355	30.12 253	25.08 286	41.09 329	31.24 297	23.12 311	27.07 323	27.86 342	0.34 208	0.56 307	3.02 342	0.52 294	1.68 280	1.45 279

AF-Net	18.38 320	5.60 301	14.21 269	15.95 350	10.78 350	22.26 293	10.45 282	35.39 318	50.22 362	24.71 285	37.77 309	41.55 353	29.24 343	29.11 333	26.67 333	4.35 353	0.06 111	4.56 350	0.90 311	2.42 297	1.38 276

FINET	15.49 292	6.08 302	24.99 324	8.12 249	7.69 322	21.80 291	22.35 361	33.76 300	48.27 351	25.99 296	32.27 266	19.48 221	16.83 272	19.07 264	16.38 268	1.37 313	0.70 314	0.95 300	0.27 250	2.61 301	0.90 246

NCC-stereo	19.75 330	6.08 302	23.96 321	15.05 345	16.17 369	18.42 267	21.45 357	43.31 368	41.00 323	24.30 281	38.12 313	34.98 324	26.92 329	35.46 355	25.65 328	4.29 351	2.07 345	3.24 345	8.90 374	2.86 306	2.86 310

Abc-Net	19.75 330	6.08 302	23.96 321	15.05 345	16.17 369	18.42 267	21.45 357	43.31 368	41.00 323	24.30 281	38.12 313	34.98 324	26.92 329	35.46 355	25.65 328	4.29 351	2.07 345	3.24 345	8.90 374	2.86 306	2.86 310
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
TRStereo	6.22 94	6.09 305	11.30 224	9.19 271	7.41 316	4.75 28	1.74 60	19.70 148	11.74 78	10.61 62	8.65 23	10.67 85	3.22 17	13.81 187	3.60 83	0.31 201	0.23 233	0.12 171	0.36 274	0.48 177	0.38 162

ADCL	21.64 344	6.20 306	47.32 366	9.93 292	6.91 306	38.69 367	19.97 353	31.26 269	54.04 367	27.89 311	47.97 359	31.35 299	30.66 349	33.18 346	36.62 362	0.99 298	0.92 329	2.63 337	1.82 335	2.45 298	2.13 298

sAnonymous2	6.59 102	6.21 307	19.05 308	8.91 261	5.27 257	4.58 17	6.69 225	15.56 92	11.12 75	4.86 28	8.71 26	3.81 15	7.93 122	7.38 21	2.89 57	0.09 131	0.07 128	0.05 108	0.28 253	11.25 367	7.10 356

CroCo_RVC	6.59 102	6.21 307	19.05 308	8.91 261	5.27 257	4.58 17	6.69 225	15.56 92	11.12 75	4.86 28	8.71 26	3.81 15	7.93 122	7.38 21	2.89 57	0.09 131	0.07 128	0.05 108	0.28 253	11.25 367	7.10 356

SuperB	17.60 311	6.22 309	56.40 379	7.91 242	5.07 246	19.70 278	9.03 250	24.87 204	50.15 361	26.25 300	39.13 317	17.61 198	20.84 304	22.28 299	25.31 327	0.70 271	0.31 260	1.10 306	0.71 303	16.58 379	1.86 291

NCCL2	17.23 306	6.37 310	14.30 271	23.45 372	7.18 311	24.16 305	17.05 342	34.39 308	25.88 218	31.55 331	38.01 311	42.09 355	26.81 328	20.94 293	22.69 310	0.45 237	0.23 233	2.63 337	1.80 334	2.02 292	2.57 305

NaN_ROB	16.51 298	6.51 311	16.22 286	10.53 306	4.64 229	31.76 344	17.78 346	37.00 332	43.37 335	29.68 323	31.29 248	32.67 311	20.32 300	28.00 329	16.06 264	0.38 215	0.41 277	0.32 247	0.41 283	0.87 247	1.94 294

Wz-Net-MNSev	18.98 325	6.53 312	33.16 345	10.15 298	7.26 314	38.37 364	16.45 337	34.19 305	43.20 334	30.65 327	40.76 327	40.51 348	19.24 294	27.56 325	28.06 347	0.81 284	0.26 252	0.05 108	0.10 179	1.45 275	0.84 239

SANet	20.96 337	6.60 313	29.81 335	8.83 260	3.19 174	31.27 343	20.56 355	41.86 358	56.09 378	39.30 358	43.62 344	44.95 362	31.93 354	27.83 326	23.67 314	0.94 294	0.52 302	0.99 302	0.42 284	4.72 331	2.03 297

ADCRef	17.30 307	6.73 314	42.01 359	10.11 296	8.78 339	26.61 324	10.45 282	31.29 271	32.75 277	31.19 329	41.62 335	18.47 209	19.78 298	24.29 310	34.06 356	0.76 278	0.42 281	2.16 329	1.79 333	1.23 265	1.56 283

Anonymous_2	14.95 288	6.75 315	17.63 296	5.45 113	7.10 309	26.19 320	11.58 298	18.06 132	17.30 141	17.61 187	15.47 77	23.33 248	20.95 305	20.55 290	14.63 253	11.05 377	12.86 386	11.27 373	25.12 388	11.32 369	4.82 334

MeshStereo	22.27 348	6.87 316	11.15 222	7.69 235	4.87 234	37.70 361	13.06 309	41.64 357	36.95 306	50.92 379	53.41 373	58.12 384	41.93 374	37.73 367	27.62 340	2.52 335	2.37 351	2.99 341	2.07 341	3.09 313	2.60 306
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
PA-Net	16.29 295	6.88 317	27.34 329	9.88 291	11.12 352	21.77 290	28.15 379	32.06 278	39.49 315	19.99 226	27.91 203	23.50 250	20.59 302	20.25 281	24.04 318	0.24 184	2.26 350	0.22 222	4.59 359	1.13 260	4.48 331
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DPSNet	24.40 360	6.97 318	33.14 344	11.16 318	6.54 294	53.33 383	43.32 393	51.28 383	59.37 384	30.89 328	39.36 319	40.35 347	34.30 358	32.57 345	25.09 325	4.65 356	1.62 338	0.37 254	0.66 301	8.51 356	4.44 330

LALA_ROB	19.19 326	7.15 319	15.93 283	12.96 329	5.30 259	28.30 329	23.21 367	42.51 360	36.69 305	33.45 343	40.81 328	50.96 378	24.53 318	27.92 327	25.66 330	0.60 260	0.44 285	2.04 327	1.22 325	2.54 300	1.47 280

PS-NSSS	13.70 284	7.41 320	14.68 275	6.70 192	5.63 271	18.43 269	12.59 306	38.89 346	25.56 216	20.27 234	35.71 297	21.11 231	16.35 268	17.16 248	17.56 276	2.28 327	0.53 303	5.37 352	0.36 274	4.28 330	3.09 314

GMStereo_Zeroshot	10.83 234	7.81 321	19.95 313	9.55 281	2.47 154	11.83 173	1.31 27	20.84 163	20.52 165	22.73 268	35.93 298	24.76 261	5.94 82	19.68 272	7.04 167	0.45 237	0.02 31	0.25 229	0.01 65	5.38 339	0.19 97

HBP-ISP	12.52 263	7.82 322	8.47 136	7.57 233	4.27 213	12.56 186	6.42 217	28.68 239	29.56 241	21.11 250	35.69 296	15.85 169	18.42 288	20.44 287	11.00 232	3.03 340	2.63 354	7.09 364	3.97 356	3.58 322	2.27 303

DANet	16.85 300	8.00 323	26.04 327	14.56 344	7.25 312	20.59 283	5.37 177	26.22 219	26.02 223	32.17 337	36.00 299	37.20 331	29.77 345	30.75 338	24.62 323	1.14 308	1.34 331	2.21 331	0.51 293	3.18 316	4.07 326
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	21.25 340	8.24 324	37.97 352	15.14 348	9.26 342	50.87 380	16.80 341	27.96 232	30.54 255	38.92 355	42.93 342	33.27 313	32.17 355	27.99 328	25.25 326	4.40 354	3.83 370	3.60 348	0.97 317	7.91 351	6.95 353

PDISCO_ROB	24.45 361	9.24 325	29.28 334	28.68 380	19.96 376	37.14 360	15.33 329	45.04 373	54.69 370	29.24 319	42.67 338	46.07 368	28.17 337	35.35 353	30.30 350	9.92 371	2.13 347	6.90 359	3.20 349	8.74 357	6.87 352

RTSC	19.64 329	9.36 326	31.06 341	10.99 314	6.24 290	28.10 328	10.14 276	37.50 336	58.34 382	31.74 333	36.70 303	32.50 308	21.03 306	36.00 361	37.24 366	1.23 311	0.44 285	0.12 171	0.31 263	1.98 288	1.69 288

ADCPNet	21.93 345	9.38 327	57.92 380	11.76 322	6.88 305	36.03 358	18.44 348	32.80 288	35.93 299	32.91 342	43.80 347	39.21 341	26.99 331	31.14 340	36.94 364	2.05 325	2.67 356	2.30 333	3.45 351	4.22 329	3.82 321

CSAN	21.34 342	9.45 328	23.34 320	20.99 366	4.95 238	32.57 348	34.26 385	38.83 345	49.95 359	36.97 352	39.72 322	44.97 363	31.73 353	26.05 318	23.94 316	1.52 316	0.47 293	0.85 295	1.43 328	2.73 303	2.14 300

ETE_ROB	17.67 312	9.48 329	17.66 297	13.60 332	4.57 227	23.03 299	21.09 356	32.49 284	35.24 295	30.49 326	38.06 312	46.18 369	24.49 317	26.40 320	24.21 320	0.46 241	0.24 244	1.14 307	0.84 309	1.52 276	2.13 298

PWCDC_ROB	17.80 314	9.62 330	18.38 304	17.95 357	7.74 323	24.61 309	5.56 187	34.41 309	52.79 365	29.66 322	50.20 366	20.63 224	19.69 297	29.85 337	20.87 294	6.18 361	0.26 252	0.10 157	0.05 137	5.36 338	2.00 296

MSMD_ROB	22.90 352	9.64 331	14.76 277	17.46 356	9.88 344	34.94 354	18.83 349	33.67 299	37.47 307	40.97 361	59.80 383	45.93 367	38.34 366	31.74 343	23.24 313	6.22 363	3.58 367	8.78 368	11.03 379	6.76 345	5.06 337

SHD	21.32 341	10.03 332	30.16 338	14.30 340	8.68 336	24.15 304	8.93 248	40.82 352	61.17 386	35.79 349	44.15 348	38.73 338	30.20 346	33.88 347	31.09 353	2.00 324	0.81 322	1.17 308	1.55 330	4.08 327	4.78 333

dad	12.24 256	10.20 333	13.68 262	6.64 188	1.47 113	13.55 200	3.58 142	17.62 122	35.33 296	27.15 307	32.65 270	30.85 295	10.86 171	14.33 197	10.04 216	2.95 339	0.55 306	7.92 366	0.91 314	3.35 319	1.17 268

FBW_ROB	21.00 338	10.23 334	22.72 319	13.71 333	6.77 301	30.49 341	16.46 338	44.58 371	43.57 337	44.25 370	39.59 321	43.27 358	26.12 326	33.96 349	21.80 299	2.58 336	1.84 342	7.14 365	2.78 346	4.00 326	4.06 325

psmorigin	20.95 336	10.24 335	35.84 347	9.75 287	7.05 308	24.59 308	10.11 273	32.85 289	32.17 270	43.09 365	54.57 376	42.79 356	36.62 362	35.99 360	27.41 338	1.58 317	2.72 357	0.79 284	1.05 318	3.26 318	6.50 347

Syn2CoEx	17.03 305	10.40 336	25.65 326	20.35 361	8.02 331	26.28 321	11.27 291	37.16 333	32.69 276	28.89 315	40.17 324	29.27 286	26.63 327	19.19 267	17.63 277	0.98 297	0.54 304	1.23 314	0.23 234	1.82 282	2.24 302

PWC_ROB	18.37 319	10.55 337	25.19 325	10.21 300	6.29 292	23.75 303	4.79 170	35.93 323	48.75 354	32.56 339	44.46 349	34.68 323	24.78 322	30.99 339	25.72 332	1.38 315	0.08 143	1.57 319	0.26 246	2.18 296	3.17 317

Wz-Net-LNSev	18.19 318	10.57 338	41.33 357	10.19 299	7.94 329	24.29 306	15.28 328	34.15 303	43.38 336	32.90 341	43.72 346	31.94 302	22.21 308	20.81 292	22.26 305	0.47 242	0.22 228	0.00 1	0.02 88	1.22 264	0.94 250

XX-TBD	4.45 30	10.67 339	3.01 2	10.28 303	0.57 34	5.84 85	0.07 1	7.57 6	12.24 84	11.43 68	14.74 72	4.07 18	1.66 8	4.51 3	2.05 23	0.01 46	0.01 11	0.00 1	0.00 1	0.26 95	0.01 1

ADCMid	22.76 351	10.75 340	41.73 358	11.23 319	7.97 330	27.26 326	19.18 352	35.44 320	38.02 313	40.23 359	46.38 354	36.56 330	42.70 375	38.20 369	40.75 374	1.77 319	1.43 335	3.05 343	3.81 354	4.96 333	3.82 321

MANE	31.97 378	10.75 340	17.71 300	20.94 365	13.77 364	47.80 376	26.85 375	53.00 388	55.20 375	59.29 383	64.30 390	64.93 395	56.31 392	51.83 389	38.69 370	9.61 370	4.72 374	6.91 360	19.93 386	9.20 358	7.64 362

FADNet	14.18 285	10.92 342	37.56 350	7.79 240	6.64 295	17.48 262	6.91 230	34.73 311	34.03 283	18.85 213	27.02 198	28.26 279	14.24 234	17.77 253	10.09 217	0.41 229	0.67 313	0.37 254	0.37 277	8.13 352	1.34 273

FC-DCNN	24.37 359	10.99 343	19.02 307	18.44 359	9.16 341	36.98 359	23.07 365	40.44 350	43.05 332	46.25 374	53.58 375	50.44 376	37.86 364	35.45 354	27.57 339	6.87 364	3.37 364	6.01 354	4.88 362	7.86 350	6.05 341

DeepPrunerF	19.92 334	11.02 344	44.29 360	20.74 364	17.75 373	19.19 274	22.57 362	36.86 331	49.93 357	25.48 292	36.62 302	24.69 258	23.97 315	23.44 305	21.79 298	2.68 337	1.63 339	5.70 353	3.95 355	3.38 320	2.67 308

AnonymousM	6.33 95	11.42 345	3.06 3	3.93 32	1.49 117	4.54 16	3.29 124	11.00 28	7.70 45	16.52 163	9.38 33	9.07 73	3.97 29	7.10 20	3.01 65	0.43 234	0.07 128	22.69 380	7.67 370	0.06 6	0.21 108

FADNet-RVC	13.27 278	11.57 346	39.71 354	7.94 243	4.50 225	15.41 232	6.95 233	27.96 232	22.98 192	20.37 236	30.73 238	26.86 274	11.31 183	20.50 289	14.28 251	0.14 145	0.14 188	0.13 182	0.18 210	2.83 305	0.86 243

Anonymous Stereo	18.60 321	11.75 347	49.81 368	14.43 342	12.02 361	14.33 212	23.23 368	32.16 279	43.08 333	24.32 283	34.16 289	24.24 255	14.12 230	31.67 342	30.84 351	0.89 292	0.91 327	1.74 322	1.92 338	3.23 317	3.23 318

DGSMNet	19.79 332	12.06 348	33.43 346	13.79 335	16.23 371	22.97 298	15.88 333	35.41 319	41.96 328	19.90 225	32.16 265	35.60 327	18.14 286	29.48 336	23.10 312	3.85 348	3.89 372	6.16 355	4.75 361	13.56 373	13.44 379

aanetorigin	19.21 327	12.59 349	53.50 372	9.67 285	7.83 325	11.85 174	13.87 314	17.05 116	34.15 286	49.18 376	48.89 362	34.05 318	30.22 347	22.86 302	28.00 346	1.01 301	0.75 319	0.67 275	0.89 310	3.07 312	4.14 327

WZ-Net	25.17 364	12.95 350	63.02 385	15.13 347	10.42 349	38.51 365	27.42 378	40.46 351	54.17 368	28.32 314	52.95 370	40.81 349	28.36 339	37.07 363	41.35 379	1.21 310	0.21 219	0.73 279	0.94 315	5.42 340	3.87 323

RGC	19.90 333	13.26 351	20.24 315	18.19 358	14.06 366	21.21 287	14.33 317	34.97 313	43.60 338	27.73 310	41.49 334	39.76 343	27.98 335	34.52 351	21.37 295	3.66 347	0.54 304	8.67 367	4.16 357	4.19 328	4.02 324

AnyNet_C32	23.37 354	13.28 352	40.29 356	12.36 328	11.44 355	30.39 338	29.15 380	31.36 272	44.90 344	35.36 347	48.86 360	33.61 316	34.20 357	43.15 378	41.62 380	1.27 312	1.35 332	1.18 310	2.58 344	4.77 332	6.27 344

MFN_U_SF_DS_RVC	23.92 356	13.60 353	30.09 337	25.46 375	10.02 346	38.51 365	20.40 354	35.77 322	43.76 339	42.15 363	47.10 358	39.99 345	28.20 338	35.96 359	27.06 335	3.64 346	3.85 371	6.66 358	16.30 385	4.97 334	4.98 336

ADCS	26.20 367	13.71 354	46.90 365	14.51 343	10.34 348	30.46 340	22.72 364	42.81 364	57.61 381	42.58 364	49.37 364	41.91 354	40.43 371	41.90 377	44.58 385	2.37 330	2.19 349	2.37 334	3.29 350	7.32 346	6.52 348

UDGNet	10.05 212	13.89 355	10.00 202	9.36 274	2.69 159	7.82 131	1.88 70	18.86 142	34.64 291	17.52 186	13.70 67	13.40 136	7.18 111	13.01 173	6.30 161	5.30 357	0.08 143	12.57 375	2.80 347	8.19 354	1.71 289

MFN_U_SF_RVC	28.16 369	14.14 356	53.23 371	21.11 367	7.91 328	39.97 369	13.13 310	51.65 385	46.34 348	47.41 375	53.38 372	55.32 382	40.53 372	38.47 370	39.74 372	5.67 359	4.46 373	6.98 361	8.73 373	7.47 347	7.44 360

UDG	21.45 343	14.84 357	14.44 273	21.30 369	20.08 377	32.05 347	13.76 313	35.98 325	35.52 297	25.93 295	30.69 236	37.26 332	30.66 349	21.97 297	19.89 291	10.88 375	5.55 377	22.78 381	7.65 369	14.83 378	13.05 378

FCDSN-DC	25.59 366	14.91 358	18.83 306	28.55 379	15.68 367	39.29 368	18.16 347	42.83 365	41.69 326	44.43 371	51.94 368	50.82 377	39.22 369	34.59 352	27.29 336	6.05 360	3.63 368	7.01 362	6.41 365	10.35 361	10.17 373
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ccnet	24.02 357	16.16 359	21.70 318	11.83 323	17.75 373	37.87 362	16.18 335	45.46 374	31.93 267	36.99 353	46.46 357	38.76 339	29.52 344	37.55 366	40.93 377	9.20 369	6.29 378	9.63 370	7.71 371	11.19 366	7.21 358

MaskLacGwcNet_RVC	16.87 302	16.27 360	17.93 303	11.24 320	6.69 299	28.95 334	10.44 281	41.23 356	21.49 175	29.68 323	34.27 290	32.48 306	11.00 177	20.05 277	15.09 258	8.22 365	2.59 353	12.23 374	0.75 306	10.40 362	6.34 345

XQC	24.10 358	16.76 361	50.68 369	21.37 370	11.01 351	35.24 356	18.84 350	37.28 335	55.11 374	31.64 332	30.06 231	37.71 335	30.31 348	37.17 364	39.66 371	4.20 350	0.41 277	2.76 340	1.89 337	11.46 370	8.42 366

Wz-Net-SNSev	22.67 350	16.94 362	45.69 363	13.85 336	8.52 335	28.89 332	27.06 376	39.39 347	55.04 373	31.77 334	53.23 371	39.18 340	23.41 313	26.40 320	36.25 360	0.78 279	0.21 219	1.21 312	0.90 311	3.03 311	1.62 285

PASM	28.19 370	17.35 363	48.18 367	22.49 371	22.20 380	25.92 318	25.84 374	34.35 307	49.45 355	35.37 348	39.48 320	46.72 371	33.36 356	34.28 350	36.77 363	11.73 379	14.94 388	17.43 379	22.18 387	13.45 372	12.32 377

STTRV1_RVC	22.05 347	18.29 364	39.19 353	16.73 353	23.82 384	29.51 335	15.66 331	34.87 312	34.16 287	35.00 346	34.89 294	31.89 301	28.80 341	28.81 331	23.08 311	11.86 380	3.26 363	6.50 357	4.65 360	14.38 377	5.69 338

SAMSARA	34.43 383	18.53 365	31.91 342	55.34 395	35.34 389	75.99 411	94.71 421	47.97 378	50.84 364	37.47 354	36.99 305	53.12 381	38.55 367	39.56 372	38.65 369	3.59 345	5.40 376	2.22 332	3.72 353	9.43 359	9.29 371

PVD	33.19 380	18.59 366	37.64 351	26.09 376	16.99 372	33.25 351	42.25 392	51.42 384	66.03 395	52.65 381	64.31 391	51.93 380	55.13 388	51.61 388	40.40 373	4.00 349	3.51 366	9.53 369	4.26 358	10.62 363	23.56 387

ELAS	33.68 381	18.95 367	36.71 349	20.64 362	13.61 363	56.43 385	35.14 387	50.03 382	49.90 356	60.58 386	63.83 389	58.64 387	53.36 385	50.73 384	44.44 384	11.03 376	6.58 380	10.02 371	7.43 368	13.58 375	11.94 376
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS_RVC	33.79 382	19.15 368	35.97 348	21.28 368	13.79 365	52.58 381	36.11 389	48.96 380	55.66 376	61.47 390	62.91 385	58.35 386	53.55 386	53.37 391	42.23 381	11.25 378	6.64 381	10.32 372	7.05 367	13.56 373	11.58 375
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
GASNet	17.30 307	19.38 369	30.46 340	20.66 363	9.36 343	16.06 242	9.06 252	43.89 370	40.04 319	25.35 291	23.73 163	32.90 312	15.37 258	28.91 332	17.05 271	3.04 341	0.27 255	1.88 325	0.45 287	6.73 343	1.37 275

LSM	29.98 373	19.52 370	55.11 377	19.06 360	53.75 399	32.57 348	23.17 366	42.61 361	48.57 353	45.97 373	55.04 378	42.93 357	36.02 360	35.63 357	27.03 334	2.33 328	9.19 384	4.87 351	7.71 371	10.65 364	27.91 392

DDUNet	22.66 349	19.69 371	14.64 274	24.11 373	22.38 381	24.84 310	17.71 345	30.36 260	30.32 254	29.02 316	37.31 307	37.63 334	24.66 321	24.67 311	17.08 272	18.42 384	7.92 383	26.43 384	11.81 380	17.23 381	16.95 382

Wz-Net-TNSev	25.12 362	20.16 372	57.98 381	9.56 282	7.42 317	42.73 371	22.27 360	35.14 315	53.46 366	35.97 350	42.74 339	45.83 365	39.87 370	36.56 362	34.73 357	1.82 322	1.51 337	0.76 281	1.34 327	5.84 341	6.80 350

BEATNet-Init1	35.08 385	20.64 373	54.70 376	27.43 378	12.00 360	58.29 391	31.01 382	52.58 387	57.49 380	60.36 385	62.98 386	69.98 397	55.54 390	53.00 390	44.40 383	4.61 355	2.84 359	7.05 363	6.89 366	10.97 365	8.94 368

EDNetEfficient	25.16 363	22.23 374	77.22 404	9.09 267	7.38 315	19.38 275	16.78 340	21.41 169	55.74 377	61.52 391	53.51 374	36.22 329	40.65 373	24.22 308	38.27 368	0.62 266	0.74 317	0.86 297	2.60 345	7.70 348	7.09 355

CC-Net-ROB	22.04 346	22.91 375	28.86 331	14.05 338	8.73 338	33.79 352	15.26 327	46.84 375	36.06 301	33.72 344	32.10 263	35.47 326	24.02 316	23.57 306	27.88 343	8.95 368	2.95 361	24.94 383	3.68 352	12.41 371	4.62 332

RTS	30.15 374	23.12 376	96.33 419	16.71 351	11.63 356	58.66 392	24.28 370	36.80 329	62.63 390	43.79 368	46.10 352	32.56 309	43.90 376	51.29 386	40.92 375	2.38 331	0.66 311	1.06 303	0.74 304	5.11 335	4.34 328

RTSA	30.15 374	23.12 376	96.33 419	16.71 351	11.63 356	58.66 392	24.28 370	36.80 329	62.63 390	43.79 368	46.10 352	32.56 309	43.90 376	51.29 386	40.92 375	2.38 331	0.66 311	1.06 303	0.74 304	5.11 335	4.34 328

SQANet	21.24 339	24.08 378	19.60 310	26.40 377	18.74 375	30.87 342	9.24 254	32.70 286	29.58 243	25.25 288	33.37 279	33.47 315	19.19 293	28.11 330	18.32 281	10.87 374	2.92 360	26.49 385	5.65 364	18.43 383	11.48 374

AnyNet_C01	29.76 372	25.78 379	75.37 402	17.03 354	11.34 353	49.00 378	27.12 377	37.99 338	40.05 320	40.73 360	65.13 393	46.98 372	38.86 368	46.63 380	48.19 390	2.14 326	2.13 347	2.13 328	2.56 343	8.14 353	7.98 364

GANetREF_RVC	25.41 365	29.28 380	24.63 323	25.18 374	6.04 283	30.44 339	35.39 388	47.84 377	50.60 363	36.88 351	36.04 300	34.11 320	31.23 351	37.46 365	27.96 345	8.58 366	2.66 355	16.29 377	4.95 363	14.37 376	8.32 365
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
DispFullNet	30.27 376	31.74 381	58.63 382	30.13 381	28.18 387	31.79 345	8.94 249	37.16 333	54.68 369	32.60 340	37.99 310	44.62 361	28.80 341	41.55 376	27.93 344	11.94 381	3.46 365	35.53 389	12.34 381	30.08 390	17.26 383

NVStereoNet_ROB	41.93 390	32.40 382	44.55 361	36.60 384	27.78 386	34.52 353	32.38 383	48.84 379	57.18 379	69.34 398	75.62 404	66.07 396	64.86 396	47.34 381	60.78 401	15.72 382	23.99 391	23.40 382	32.06 391	21.34 384	23.86 388
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MSC_U_SF_DS_RVC	37.16 387	34.69 383	53.68 373	37.47 385	12.55 362	56.80 388	22.63 363	52.02 386	63.29 392	66.20 395	63.82 388	58.12 384	53.73 387	51.21 385	46.48 387	8.79 367	5.31 375	14.69 376	15.22 384	17.27 382	9.21 370

FADE		35.07 384		32.15 382	23.61 383							43.42 359				37.95 393	21.02 389	44.59 392	42.77 394	17.09 380

Consistency-Raft	41.82 389	35.10 385	44.56 362	32.85 383	41.39 393	46.76 375	34.76 386	57.01 392	54.94 372	32.10 336	65.22 394	30.82 294	48.46 382	40.81 375	48.77 391	27.39 390	34.28 394	42.92 391	51.66 402	39.28 392	27.28 389

EDNetEfficientorigin	28.98 371	35.45 386	99.82 429	9.43 275	5.65 272	24.97 313	14.79 321	26.06 216	54.82 371	60.87 387	57.59 380	45.42 364	50.27 384	26.11 319	43.62 382	0.30 198	0.37 273	1.61 320	2.35 342	10.17 360	9.99 372

otaku	33.18 379	35.99 387	52.93 370	40.01 386	21.41 378	55.08 384	17.25 343	43.30 367	61.58 387	39.25 357	49.16 363	46.61 370	28.49 340	39.77 373	28.76 348	18.56 385	7.00 382	31.82 387	9.61 376	21.53 385	15.48 380

Ntro	34.97 384	37.63 388	54.53 375	43.26 390	22.45 382	57.73 390	21.97 359	47.14 376	64.21 393	39.12 356	48.86 360	47.93 373	36.94 363	40.66 374	29.83 349	17.16 383	6.51 379	32.70 388	10.17 377	24.06 386	16.48 381

coex-ft	30.77 377	38.58 389	93.29 418	9.44 278	5.62 270	34.95 355	25.30 373	30.83 265	59.36 383	73.23 403	58.53 381	45.92 366	47.29 380	29.44 335	45.30 386	1.37 313	1.65 340	0.95 300	0.96 316	8.35 355	4.96 335

JetBlue	54.08 394	45.10 390	74.15 400	51.17 393	47.68 394	75.66 410	60.97 402	63.63 396	62.09 389	63.32 394	64.88 392	78.86 404	68.17 397	68.15 400	75.09 415	36.86 391	24.88 393	29.01 386	29.12 389	28.71 389	34.13 394

ACVNet_1	41.30 388	49.46 391	64.91 390	44.67 391	25.07 385	49.43 379	25.23 372	55.33 390	65.87 394	59.72 384	59.33 382	63.43 393	48.79 383	49.63 383	37.09 365	19.05 386	9.82 385	38.29 390	13.97 383	28.67 388	18.23 386

DLNR_Zeroshot_test	27.62 368	51.32 392	91.46 416	98.51 427	98.03 426	3.10 6	0.50 8	30.95 266	7.65 44	8.16 43	15.68 78	7.31 55	1.63 6	11.87 124	4.21 109	40.37 394	0.87 326	0.06 121	0.34 272	80.23 417	0.24 128

ACVNet-4b	36.40 386	52.20 393	56.11 378	42.45 389	21.78 379	48.56 377	14.37 318	49.50 381	60.15 385	43.17 366	46.38 354	55.62 383	24.56 319	38.15 368	21.97 300	25.13 389	3.66 369	46.93 393	33.56 392	25.97 387	17.74 384

SGM+DAISY	54.67 395	56.61 394	62.73 384	40.21 387	53.22 397	61.95 397	48.59 395	55.05 389	44.62 343	61.03 389	63.68 387	60.46 390	55.62 391	60.68 395	55.34 397	56.34 402	48.56 402	50.16 394	49.63 399	52.25 397	56.76 402

IMH-64-1	59.25 398	58.09 395	67.69 394	66.06 397	50.51 395	56.45 386	49.45 397	68.83 401	67.75 398	67.58 396	80.37 408	70.15 398	74.28 404	72.16 407	48.94 392	42.00 395	42.87 396	65.57 399	47.02 395	51.52 394	37.76 396

IMH-64	59.25 398	58.09 395	67.69 394	66.06 397	50.51 395	56.45 386	49.45 397	68.83 401	67.75 398	67.58 396	80.37 408	70.15 398	74.28 404	72.16 407	48.94 392	42.00 395	42.87 396	65.57 399	47.02 395	51.52 394	37.76 396

anonymity	52.32 392	58.23 397	63.91 386	41.12 388	59.25 403	53.27 382	41.04 391	55.69 391	40.20 321	54.85 382	49.49 365	49.13 375	55.48 389	59.07 393	49.65 394	55.86 401	50.03 405	51.00 395	51.08 400	51.71 396	56.36 400

SPS-STEREO	55.62 396	59.14 398	64.16 387	45.05 392	53.84 400	59.88 395	44.00 394	59.53 394	49.94 358	62.33 392	61.09 384	59.80 388	56.82 393	60.06 394	57.85 398	58.41 403	48.34 401	51.07 396	49.21 398	55.41 400	56.48 401
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
IMH	62.95 400	60.33 399	67.78 396	69.51 401	53.65 398	65.09 400	54.21 399	72.00 408	73.28 403	72.49 401	81.93 410	72.96 400	79.81 408	76.65 413	51.41 395	43.57 397	49.82 404	67.81 401	51.14 401	54.83 399	40.67 398

ACVNet_2	57.39 397	61.72 400	72.56 399	66.35 399	38.29 391	61.93 396	48.64 396	71.64 407	81.91 412	79.28 411	88.72 419	76.25 401	72.87 402	54.33 392	46.74 389	37.13 392	23.36 390	54.52 398	37.80 393	46.22 393	27.59 390

RainbowNet	51.25 391	62.74 401	64.52 389	60.13 396	39.00 392	58.72 394	30.83 381	57.31 393	79.18 409	50.24 377	65.35 395	60.13 389	44.25 378	49.47 382	41.16 378	46.52 398	46.06 399	52.72 397	31.78 390	52.33 398	32.47 393

MADNet+	53.31 393	68.61 402	98.75 426	67.03 400	37.58 390	79.83 417	81.74 417	60.38 395	61.61 388	51.43 380	54.92 377	61.11 391	59.29 394	69.66 402	76.71 416	23.88 388	24.03 392	17.08 378	12.35 382	32.47 391	27.69 391

SPstereo	83.40 419	68.64 403	79.07 406	76.12 405	67.23 411	87.60 419	91.47 420	100.00 430	100.00 429	99.11 426	99.10 426	100.00 434	98.04 425	98.41 426	88.76 420	65.51 406	59.97 412	82.34 415	80.81 415	62.36 401	63.44 407

LRCNet_RVC	73.59 411	69.80 404	74.41 401	77.63 408	60.56 406	40.33 370	15.08 326	71.04 405	48.36 352	88.07 419	94.62 422	90.11 419	81.83 411	80.58 416	61.26 403	97.12 427	72.30 418	96.65 426	97.58 427	77.13 416	77.30 417

TorneroNet-64	65.66 401	70.70 405	71.20 398	76.52 406	59.70 405	66.78 401	58.05 400	67.53 400	80.00 410	62.67 393	67.40 396	83.09 409	69.42 399	67.34 397	62.05 404	48.31 400	44.07 398	72.93 403	63.88 404	68.05 405	53.58 399

LVE	71.50 405	72.46 406	83.91 412	75.21 404	55.29 402	74.81 405	62.76 404	77.22 413	83.77 414	82.09 413	87.11 418	83.38 410	82.41 413	75.93 411	64.49 406	48.28 399	57.24 411	74.61 405	62.53 403	65.49 402	61.01 404

WAO-6	70.64 403	73.02 407	66.25 391	79.92 413	61.74 407	68.74 402	59.08 401	75.27 412	87.02 416	74.72 404	79.40 407	79.19 405	84.60 414	67.70 399	60.53 400	67.85 407	48.88 403	81.48 412	73.29 409	65.57 403	58.60 403

TorneroNet	71.21 404	73.44 408	75.82 403	80.82 415	65.65 409	70.53 404	64.39 405	71.42 406	75.97 405	71.47 400	73.68 402	84.17 412	74.00 403	69.85 403	69.09 408	59.37 404	48.19 400	79.67 408	73.51 410	74.93 415	68.26 413

UNDER WATER-64	73.11 410	74.48 409	87.70 413	74.03 403	55.20 401	78.24 414	75.71 414	65.33 398	67.91 400	75.60 406	69.32 399	84.41 413	76.93 406	68.43 401	72.45 411	81.18 417	56.77 410	82.46 416	80.34 414	68.22 406	67.48 412

WAO-7	72.21 408	78.21 410	54.04 374	79.33 412	69.31 414	70.20 403	72.09 412	77.85 416	84.90 415	77.35 407	86.03 414	79.37 406	79.88 409	65.32 396	65.33 407	62.33 405	69.70 417	70.51 402	73.21 408	67.23 404	62.02 405

WAO-8	76.87 414	78.41 411	66.45 392	86.81 419	72.47 416	79.27 415	68.59 408	77.75 414	89.01 418	83.09 415	86.98 415	85.87 415	84.97 416	72.12 405	69.11 409	74.93 411	55.23 408	87.79 422	83.50 417	70.47 409	64.56 408

Venus	76.87 414	78.41 411	66.45 392	86.81 419	72.47 416	79.27 415	68.59 408	77.75 414	89.01 418	83.09 415	86.98 415	85.87 415	84.97 416	72.12 405	69.11 409	74.93 411	55.23 408	87.79 422	83.50 417	70.48 410	64.56 408

UNDER WATER	75.92 413	79.25 413	87.75 414	84.39 417	66.43 410	77.08 412	77.22 415	66.90 399	72.16 402	75.32 405	71.56 401	85.89 417	82.15 412	70.11 404	74.99 414	79.34 415	53.61 407	86.40 420	84.53 419	71.29 411	72.11 415

MFMNet_re	72.05 406	79.64 414	64.23 388	52.73 394	84.71 419	77.93 413	68.35 406	63.96 397	66.93 396	61.00 388	71.29 400	63.84 394	68.91 398	72.42 409	61.11 402	82.03 419	74.22 419	80.34 411	74.44 411	83.62 421	89.34 421

notaker	72.18 407	79.78 415	78.84 405	78.75 410	68.52 412	63.26 398	61.68 403	69.22 404	75.95 404	77.58 408	78.85 406	79.69 407	84.79 415	77.39 414	58.43 399	69.68 410	60.79 413	77.46 407	68.48 406	69.62 407	64.92 410

JetRed	79.55 417	79.88 416	91.52 417	71.05 402	75.80 418	91.66 420	80.11 416	79.14 417	80.44 411	84.35 417	84.23 413	83.38 410	72.48 401	79.43 415	85.44 419	69.33 409	81.58 420	73.66 404	72.56 407	82.35 418	72.60 416

ktn	72.58 409	80.06 417	69.96 397	79.14 411	69.86 415	75.40 409	70.43 411	69.01 403	76.90 406	72.88 402	77.46 405	77.43 402	77.41 407	72.78 410	55.00 396	79.09 413	65.99 414	80.09 410	68.29 405	71.46 412	62.98 406

HanzoNet	77.61 416	81.11 418	82.83 408	77.82 409	69.15 413	75.25 408	69.06 410	73.49 410	77.84 408	82.19 414	82.80 411	85.42 414	86.67 419	85.99 419	73.64 413	85.24 423	68.38 416	81.71 413	75.47 412	71.98 413	66.24 411

DPSimNet_ROB	74.29 412	83.27 419	59.30 383	77.19 407	65.13 408	75.14 407	74.95 413	73.99 411	76.94 407	81.99 412	75.48 403	80.18 408	71.76 400	67.39 398	84.00 418	81.87 418	51.14 406	79.99 409	76.70 413	70.17 408	79.21 418

Dean	80.72 418	85.82 420	83.27 409	84.91 418	59.53 404	75.11 406	68.39 407	81.59 418	88.05 417	92.41 421	86.98 415	92.41 421	93.02 421	83.11 418	73.31 412	68.01 408	66.13 415	94.82 425	84.66 420	83.28 419	69.50 414

PWCK	65.90 402	88.63 421	79.40 407	80.32 414	29.96 388	63.85 399	39.45 390	72.07 409	71.26 401	78.74 410	68.99 398	77.82 403	61.77 395	82.81 417	62.64 405	80.17 416	39.88 395	81.90 414	47.37 397	73.54 414	37.51 395

ASD4	87.72 420	90.49 422	83.85 411	83.29 416	90.74 423	97.88 423	99.60 428	88.98 420	96.82 424	88.24 420	93.42 420	89.82 418	86.15 418	88.78 420	91.81 421	79.31 414	81.76 421	76.68 406	81.50 416	83.55 420	81.68 419

KSHMR	88.54 421	93.03 423	83.31 410	95.54 424	91.74 424	82.37 418	83.41 418	84.43 419	81.99 413	87.89 418	84.05 412	91.94 420	81.33 410	76.34 412	81.76 417	96.44 426	96.14 426	96.69 427	97.12 426	92.52 426	92.67 425

MADNet++	94.16 426	94.02 424	90.25 415	96.28 425	96.84 425	97.17 422	90.16 419	94.71 424	91.69 420	97.07 425	93.71 421	94.62 422	92.63 420	96.15 424	95.18 425	95.42 424	95.89 425	92.80 424	92.23 425	92.10 425	94.30 427

xxxxx1	91.92 423	95.33 425	98.45 423	87.29 421	89.24 420	98.50 424	98.17 425	92.95 421	93.21 421	93.55 422	95.36 423	96.99 423	96.28 422	94.65 421	94.94 422	83.26 420	84.17 422	82.90 417	88.32 422	85.49 422	89.37 422

tt_ll	91.92 423	95.33 425	98.45 423	87.29 421	89.24 420	98.50 424	98.17 425	92.95 421	93.21 421	93.55 422	95.36 423	96.99 423	96.28 422	94.65 421	94.94 422	83.26 420	84.17 422	82.90 417	88.32 422	85.49 422	89.37 422

ff	91.92 423	95.33 425	98.45 423	87.29 421	89.24 420	98.50 424	98.17 425	92.95 421	93.21 421	93.55 422	95.36 423	96.99 423	96.28 422	94.65 421	94.94 422	83.26 420	84.17 422	82.90 417	88.32 422	85.49 422	89.37 422

MEDIAN_ROB	99.19 427	99.84 428	99.62 428	98.49 426	98.51 427	98.58 427	97.81 424	98.80 427	98.56 425	99.36 429	99.49 427	99.56 428	99.06 427	98.35 425	98.31 427	99.99 429	99.63 428	100.00 430	100.00 431	99.81 429	99.95 429

Anonymous_1	99.65 430	99.95 429	99.93 430	99.80 430	99.60 429	100.00 430	100.00 431	99.82 429	99.98 427	99.62 430	99.94 429	99.75 429	100.00 430	99.66 428	99.88 429	98.45 428	99.84 429	98.73 428	99.26 428	99.41 428	99.36 428

HaxPig	99.40 429	99.99 430	97.38 421	100.00 431	100.00 431	96.91 421	97.35 422	99.59 428	99.99 428	100.00 431	100.00 430	99.99 432	99.99 429	99.04 427	97.77 426	100.00 430	100.00 432	100.00 430	100.00 431	100.00 431	99.99 430

test_example2	99.68 431	99.99 430	99.99 431	100.00 431	99.99 430	99.86 429	99.99 430	98.29 426	100.00 429	100.00 431	100.00 430	98.15 426	98.39 426	99.98 429	99.98 430	100.00 430	99.99 431	99.40 429	99.53 430	100.00 431	100.00 431

AVERAGE_ROB	99.80 432	99.99 430	99.40 427	100.00 431	100.00 431	98.99 428	97.72 423	100.00 430	100.00 429	100.00 431	100.00 430	100.00 434	100.00 430	100.00 432	100.00 433	100.00 430	100.00 432	100.00 430	100.00 431	100.00 431	100.00 431

MyStereo03	100.00 435	100.00 433	100.00 432	100.00 431	100.00 431	100.00 430	100.00 431	100.00 430	100.00 429	100.00 431	100.00 430	100.00 434	100.00 430	100.00 432	100.00 433	100.00 430	100.00 432	100.00 430	100.00 431	100.00 431	100.00 431

MyStereo02	100.00 435	100.00 433	100.00 432	100.00 431	100.00 431	100.00 430	100.00 431	100.00 430	100.00 429	100.00 431	100.00 430	100.00 434	100.00 430	100.00 432	100.00 433	100.00 430	100.00 432	100.00 430	100.00 431	100.00 431	100.00 431

MyStereo	100.00 435	100.00 433	100.00 432	100.00 431	100.00 431	100.00 430	100.00 431	100.00 430	100.00 429	100.00 431	100.00 430	100.00 434	100.00 430	100.00 432	100.00 433	100.00 430	100.00 432	100.00 430	100.00 431	100.00 431	100.00 431

Selective-RAFT-Error	100.00 435	100.00 433	100.00 432	100.00 431	100.00 431	100.00 430	100.00 431	100.00 430	100.00 429	100.00 431	100.00 430	100.00 434	100.00 430	100.00 432	100.00 433	100.00 430	100.00 432	100.00 430	100.00 431	100.00 431	100.00 431

PML	99.19 427	100.00 433	98.08 422	99.28 428	99.53 428	100.00 430	99.73 429	98.24 425	99.44 426	100.00 431	99.57 428	98.76 427	99.84 428	100.00 432	98.88 428	100.00 430	99.54 427	100.00 430	99.50 429	99.90 430	93.55 426

CasAABBNet	100.00 435	100.00 433	100.00 432	100.00 431	100.00 431	100.00 430	100.00 431	100.00 430	100.00 429	100.00 431	100.00 430	100.00 434	100.00 430	100.00 432	100.00 433	100.00 430	100.00 432	100.00 430	100.00 431	100.00 431	100.00 431

LSM0	100.00 435	100.00 433	100.00 432	100.00 431	100.00 431	100.00 430	100.00 431	100.00 430	100.00 429	100.00 431	100.00 430	100.00 434	100.00 430	100.00 432	100.00 433	100.00 430	100.00 432	100.00 430	100.00 431	100.00 431	100.00 431

DPSMNet_ROB	99.95 433	100.00 433	100.00 432	100.00 431	100.00 431	100.00 430	100.00 431	100.00 430	100.00 429	99.15 428	100.00 430	99.96 430	100.00 430	99.99 430	99.99 431	100.00 430	100.00 432	100.00 430	100.00 431	100.00 431	100.00 431

DGTPSM_ROB	99.95 433	100.00 433	100.00 432	100.00 431	100.00 431	100.00 430	100.00 431	100.00 430	100.00 429	99.14 427	100.00 430	99.96 430	100.00 430	99.99 430	99.99 431	100.00 430	100.00 432	100.00 430	100.00 431	100.00 431	100.00 431

DPSM_ROB	100.00 435	100.00 433	100.00 432	100.00 431	100.00 431	100.00 430	100.00 431	100.00 430	100.00 429	100.00 431	100.00 430	100.00 434	100.00 430	100.00 432	100.00 433	100.00 430	100.00 432	100.00 430	100.00 431	100.00 431	100.00 431

DPSM	100.00 435	100.00 433	100.00 432	100.00 431	100.00 431	100.00 430	100.00 431	100.00 430	100.00 429	100.00 431	100.00 430	100.00 434	100.00 430	100.00 432	100.00 433	100.00 430	100.00 432	100.00 430	100.00 431	100.00 431	100.00 431

Low-res two-view benchmark