Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

CAS	0.15 23	0.07 1	0.21 4	0.41 371	0.16 232	0.20 57	0.18 90	0.22 4	0.19 8	0.15 13	0.19 27	0.11 2	0.09 2	0.14 1	0.13 25	0.29 375	0.04 1	0.06 1	0.04 1	0.06 6	0.14 287

Any-RAFT	0.17 38	0.08 2	0.31 56	0.19 26	0.10 20	0.29 196	0.16 40	0.42 179	0.30 116	0.24 73	0.27 78	0.27 142	0.16 66	0.21 42	0.12 6	0.08 102	0.05 6	0.06 1	0.05 9	0.07 37	0.06 18

LoS	0.14 7	0.08 2	0.27 23	0.16 3	0.09 7	0.22 96	0.14 13	0.26 15	0.26 67	0.15 13	0.18 24	0.18 49	0.13 35	0.22 47	0.14 41	0.08 102	0.06 72	0.06 1	0.04 1	0.06 6	0.06 18

CES	0.14 7	0.08 2	0.19 1	0.17 5	0.22 323	0.18 14	0.16 40	0.23 7	0.19 8	0.14 9	0.17 20	0.14 23	0.10 4	0.18 20	0.12 6	0.07 16	0.05 6	0.06 1	0.04 1	0.08 82	0.18 325

EGLCR-Stereo	0.13 2	0.08 2	0.20 3	0.18 8	0.09 7	0.21 76	0.13 3	0.27 22	0.21 27	0.13 3	0.10 1	0.15 29	0.09 2	0.20 31	0.13 25	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.07 52	0.06 6	0.06 18

CREStereo++_RVC	0.15 23	0.08 2	0.26 18	0.17 5	0.11 43	0.18 14	0.13 3	0.22 4	0.30 116	0.21 53	0.30 102	0.13 12	0.11 9	0.16 7	0.15 53	0.07 16	0.04 1	0.06 1	0.15 322	0.06 6	0.05 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
CREStereo	0.13 2	0.08 2	0.21 4	0.14 1	0.08 2	0.22 96	0.15 26	0.25 12	0.24 56	0.16 26	0.21 45	0.14 23	0.13 35	0.18 20	0.13 25	0.09 168	0.05 6	0.06 1	0.04 1	0.07 37	0.06 18
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.15 23	0.08 2	0.23 8	0.15 2	0.09 7	0.23 113	0.16 40	0.25 12	0.23 46	0.17 30	0.21 45	0.16 37	0.14 45	0.22 47	0.13 25	0.29 375	0.05 6	0.06 1	0.04 1	0.07 37	0.06 18

MSKI-zero shot	0.17 38	0.09 9	0.43 186	0.20 59	0.11 43	0.21 76	0.15 26	0.32 71	0.21 27	0.23 60	0.24 61	0.23 96	0.10 4	0.31 154	0.13 25	0.07 16	0.06 72	0.07 14	0.06 24	0.06 6	0.06 18

AEACV	0.13 2	0.09 9	0.23 8	0.18 8	0.19 286	0.19 36	0.16 40	0.23 7	0.14 1	0.13 3	0.17 20	0.13 12	0.16 66	0.16 7	0.12 6	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.08 112	0.07 37	0.06 18

Selective-IGEV	0.12 1	0.09 9	0.22 6	0.19 26	0.10 20	0.15 4	0.14 13	0.27 22	0.15 2	0.13 3	0.14 14	0.13 12	0.08 1	0.21 42	0.12 6	0.06 1	0.05 6	0.07 14	0.06 24	0.06 6	0.05 1

knoymous	0.17 38	0.09 9	0.32 62	0.17 5	0.11 43	0.21 76	0.17 61	0.32 71	0.23 46	0.23 60	0.28 82	0.27 142	0.16 66	0.23 54	0.16 70	0.09 168	0.06 72	0.09 122	0.06 24	0.09 143	0.09 166

riskmin	0.18 56	0.09 9	0.34 81	0.18 8	0.12 79	0.24 128	0.16 40	0.34 91	0.28 89	0.21 53	0.23 51	0.33 197	0.24 173	0.23 54	0.17 93	0.09 168	0.06 72	0.09 122	0.06 24	0.10 193	0.10 211

MC-Stereo	0.14 7	0.09 9	0.25 15	0.21 88	0.09 7	0.18 14	0.16 40	0.23 7	0.19 8	0.18 42	0.23 51	0.16 37	0.13 35	0.22 47	0.13 25	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.07 52	0.06 6	0.05 1

RCA-Stereo	0.16 30	0.09 9	0.25 15	0.20 59	0.10 20	0.19 36	0.17 61	0.36 127	0.35 159	0.20 44	0.25 67	0.17 42	0.17 89	0.18 20	0.14 41	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.06 24	0.06 6	0.05 1

test-3	0.16 30	0.09 9	0.31 56	0.21 88	0.11 43	0.18 14	0.16 40	0.30 57	0.27 76	0.26 88	0.16 17	0.22 77	0.12 15	0.26 97	0.18 107	0.06 1	0.04 1	0.08 67	0.08 112	0.06 6	0.06 18

test_1	0.16 30	0.09 9	0.31 56	0.21 88	0.11 43	0.18 14	0.16 40	0.30 57	0.27 76	0.25 79	0.16 17	0.22 77	0.12 15	0.26 97	0.18 107	0.06 1	0.04 1	0.08 67	0.08 112	0.06 6	0.06 18

DEmStereo	0.26 218	0.09 9	0.47 215	0.19 26	0.12 79	0.30 213	0.25 260	0.28 35	0.36 169	0.36 246	0.58 317	0.25 114	0.48 341	0.53 238	0.44 307	0.07 16	0.06 72	0.08 67	0.08 112	0.06 6	0.07 67

GrayStereo	0.25 208	0.09 9	0.32 62	0.26 278	0.13 134	0.23 113	0.47 366	0.34 91	0.30 116	0.39 274	0.47 273	0.30 174	0.79 376	0.29 137	0.16 70	0.07 16	0.06 72	0.08 67	0.09 187	0.07 37	0.13 270

s12784h	0.17 38	0.09 9	0.26 18	0.18 8	0.07 1	0.32 232	0.19 127	0.37 133	0.32 135	0.23 60	0.25 67	0.18 49	0.17 89	0.25 84	0.16 70	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.05 9	0.06 6	0.05 1

TANstereo	0.15 23	0.09 9	0.28 31	0.16 3	0.08 2	0.25 139	0.14 13	0.23 7	0.28 89	0.24 73	0.30 102	0.16 37	0.12 15	0.17 11	0.13 25	0.08 102	0.07 161	0.06 1	0.05 9	0.06 6	0.07 67

R-Stereo Train	0.18 56	0.09 9	0.32 62	0.22 133	0.12 79	0.22 96	0.19 127	0.42 179	0.19 8	0.31 171	0.45 256	0.20 62	0.14 45	0.18 20	0.15 53	0.08 102	0.06 72	0.07 14	0.06 24	0.06 6	0.06 18

RAFT-Stereo	0.18 56	0.09 9	0.32 62	0.22 133	0.12 79	0.22 96	0.19 127	0.42 179	0.19 8	0.31 171	0.45 256	0.20 62	0.14 45	0.18 20	0.15 53	0.08 102	0.06 72	0.07 14	0.06 24	0.06 6	0.06 18
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
IGEV+	0.13 2	0.10 24	0.23 8	0.21 88	0.10 20	0.15 4	0.15 26	0.29 42	0.16 3	0.12 1	0.15 16	0.12 3	0.12 15	0.17 11	0.14 41	0.07 16	0.06 72	0.07 14	0.05 9	0.07 37	0.07 67

11t1	0.18 56	0.10 24	0.30 44	0.20 59	0.11 43	0.27 164	0.17 61	0.35 108	0.23 46	0.25 79	0.23 51	0.23 96	0.23 158	0.25 84	0.18 107	0.09 168	0.07 161	0.07 14	0.06 24	0.09 143	0.09 166

IGEV_Zeroshot_test	0.18 56	0.10 24	0.65 297	0.20 59	0.12 79	0.19 36	0.15 26	0.34 91	0.19 8	0.28 101	0.22 49	0.27 142	0.13 35	0.23 54	0.18 107	0.07 16	0.06 72	0.08 67	0.08 112	0.07 37	0.06 18

MIF-Stereo (partial)	0.16 30	0.10 24	0.34 81	0.21 88	0.15 209	0.15 4	0.13 3	0.28 35	0.25 60	0.17 30	0.26 73	0.15 29	0.16 66	0.25 84	0.17 93	0.09 168	0.06 72	0.10 187	0.08 112	0.09 143	0.08 114

MIF-Stereo	0.14 7	0.10 24	0.30 44	0.21 88	0.13 134	0.17 10	0.13 3	0.19 1	0.18 6	0.15 13	0.20 37	0.10 1	0.11 9	0.18 20	0.16 70	0.08 102	0.06 72	0.07 14	0.06 24	0.08 82	0.06 18

RAFT-Test	0.17 38	0.10 24	0.38 131	0.19 26	0.12 79	0.25 139	0.17 61	0.33 85	0.23 46	0.23 60	0.29 91	0.27 142	0.14 45	0.20 31	0.14 41	0.07 16	0.06 72	0.07 14	0.07 52	0.06 6	0.06 18

LoS_RVC	0.13 2	0.10 24	0.19 1	0.18 8	0.16 232	0.20 57	0.18 90	0.20 2	0.17 4	0.13 3	0.19 27	0.12 3	0.15 52	0.17 11	0.13 25	0.06 1	0.05 6	0.06 1	0.04 1	0.05 1	0.12 258

anonymousdsp2	0.17 38	0.10 24	0.28 31	0.20 59	0.11 43	0.25 139	0.17 61	0.41 167	0.31 127	0.23 60	0.23 51	0.22 77	0.15 52	0.25 84	0.15 53	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.05 9	0.08 82	0.07 67

DCANet-4	0.19 93	0.10 24	0.52 249	0.19 26	0.09 7	0.19 36	0.18 90	0.36 127	0.39 197	0.29 126	0.30 102	0.17 42	0.22 149	0.20 31	0.18 107	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.05 9	0.05 1	0.07 67

tt	4.71 417	0.10 24	3.94 412	2.06 419	1.53 416	10.14 424	16.88 424	9.27 426	4.98 418	1.39 400	1.02 376	4.68 417	4.90 417	3.35 418	5.86 420	5.76 424	9.15 430	2.24 419	2.53 420	3.10 420	1.32 417

DisPM	0.19 93	0.10 24	0.35 89	0.23 175	0.13 134	0.18 14	0.20 165	0.29 42	0.29 107	0.33 198	0.34 145	0.23 96	0.16 66	0.33 166	0.16 70	0.09 168	0.06 72	0.09 122	0.08 112	0.07 37	0.11 236

iRaft-Stereo_20w	0.19 93	0.10 24	0.46 208	0.19 26	0.13 134	0.25 139	0.19 127	0.52 266	0.19 8	0.29 126	0.21 45	0.22 77	0.20 132	0.28 124	0.18 107	0.07 16	0.06 72	0.07 14	0.08 112	0.08 82	0.08 114

GLC_STEREO	0.15 23	0.10 24	0.24 11	0.21 88	0.09 7	0.17 10	0.15 26	0.23 7	0.27 76	0.17 30	0.20 37	0.17 42	0.11 9	0.23 54	0.16 70	0.07 16	0.09 256	0.09 122	0.08 112	0.07 37	0.06 18

CrosDoStereo	0.31 267	0.10 24	0.49 229	0.18 8	0.12 79	0.22 96	1.11 411	0.34 91	0.37 178	0.38 259	0.61 331	0.28 157	0.46 332	0.61 271	0.57 334	0.07 16	0.06 72	0.08 67	0.08 112	0.07 37	0.07 67

PFNet+	0.20 106	0.10 24	0.37 112	0.21 88	0.12 79	0.17 10	0.19 127	0.29 42	0.34 153	0.33 198	0.32 120	0.24 107	0.16 66	0.32 160	0.17 93	0.10 210	0.07 161	0.11 234	0.10 219	0.08 82	0.12 258

NF-Stereo	0.20 106	0.10 24	0.35 89	0.24 212	0.12 79	0.21 76	0.18 90	0.38 139	0.32 135	0.28 101	0.30 102	0.22 77	0.16 66	0.51 227	0.20 143	0.08 102	0.06 72	0.09 122	0.08 112	0.08 82	0.13 270

OCTAStereo	0.20 106	0.10 24	0.35 89	0.24 212	0.12 79	0.21 76	0.18 90	0.38 139	0.32 135	0.28 101	0.30 102	0.22 77	0.16 66	0.51 227	0.20 143	0.08 102	0.06 72	0.09 122	0.08 112	0.08 82	0.13 270

PSM-softLoss	0.21 120	0.10 24	0.39 142	0.24 212	0.12 79	0.20 57	0.18 90	0.38 139	0.26 67	0.29 126	0.32 120	0.24 107	0.16 66	0.52 233	0.20 143	0.09 168	0.06 72	0.10 187	0.09 187	0.08 82	0.12 258

KMStereo	0.21 120	0.10 24	0.39 142	0.24 212	0.12 79	0.20 57	0.18 90	0.38 139	0.26 67	0.29 126	0.32 120	0.24 107	0.16 66	0.52 233	0.20 143	0.09 168	0.06 72	0.10 187	0.09 187	0.08 82	0.12 258

PSM-AAD	0.25 208	0.10 24	0.30 44	0.24 212	0.12 79	0.26 157	0.38 341	0.34 91	0.28 89	0.35 230	0.39 193	0.28 157	0.79 376	0.30 149	0.16 70	0.07 16	0.06 72	0.12 267	0.11 253	0.08 82	0.21 349

FTStereo	0.28 242	0.10 24	0.43 186	0.23 175	0.13 134	0.21 76	0.53 376	0.34 91	0.26 67	0.38 259	0.95 373	0.30 174	0.56 353	0.32 160	0.18 107	0.08 102	0.06 72	0.09 122	0.08 112	0.07 37	0.19 332

KYRaft	0.22 146	0.10 24	0.30 44	0.23 175	0.12 79	0.23 113	0.23 224	0.35 108	0.24 56	0.35 230	0.54 304	0.34 203	0.26 197	0.29 137	0.15 53	0.07 16	0.05 6	0.09 122	0.10 219	0.08 82	0.31 373

DeepStereo_LL	0.31 267	0.10 24	0.49 229	0.18 8	0.12 79	0.22 96	1.11 411	0.34 91	0.37 178	0.38 259	0.61 331	0.28 157	0.46 332	0.61 271	0.57 334	0.07 16	0.06 72	0.08 67	0.08 112	0.07 37	0.07 67

SST-Stereo	0.21 120	0.10 24	0.37 112	0.24 212	0.13 134	0.19 36	0.17 61	0.31 63	0.24 56	0.34 214	0.33 139	0.29 164	0.25 188	0.56 251	0.17 93	0.08 102	0.05 6	0.10 187	0.08 112	0.09 143	0.07 67

RAFT_R40	0.21 120	0.10 24	0.37 112	0.24 212	0.13 134	0.18 14	0.18 90	0.31 63	0.29 107	0.33 198	0.33 139	0.30 174	0.24 173	0.55 243	0.18 107	0.08 102	0.05 6	0.10 187	0.08 112	0.08 82	0.07 67

DRaft	0.24 186	0.10 24	0.34 81	0.18 8	0.12 79	0.28 177	0.23 224	0.33 85	0.39 197	0.38 259	0.61 331	0.21 70	0.41 310	0.48 215	0.42 302	0.07 16	0.06 72	0.08 67	0.08 112	0.07 37	0.08 114

PFNet	0.23 163	0.10 24	0.57 268	0.24 212	0.14 168	0.22 96	0.19 127	0.39 150	0.33 146	0.35 230	0.32 120	0.27 142	0.19 124	0.64 286	0.22 178	0.09 168	0.05 6	0.09 122	0.07 52	0.08 82	0.07 67

RE-Stereo	0.20 106	0.10 24	0.35 89	0.24 212	0.12 79	0.21 76	0.18 90	0.38 139	0.32 135	0.28 101	0.30 102	0.22 77	0.16 66	0.51 227	0.20 143	0.08 102	0.06 72	0.09 122	0.08 112	0.08 82	0.13 270

TVStereo	0.20 106	0.10 24	0.35 89	0.24 212	0.12 79	0.21 76	0.18 90	0.38 139	0.32 135	0.28 101	0.30 102	0.22 77	0.16 66	0.51 227	0.20 143	0.08 102	0.06 72	0.09 122	0.08 112	0.08 82	0.13 270

RAFT-345	0.21 120	0.10 24	0.46 208	0.22 133	0.11 43	0.20 57	0.16 40	0.26 15	0.25 60	0.27 92	0.66 340	0.21 70	0.16 66	0.55 243	0.21 164	0.07 16	0.06 72	0.08 67	0.07 52	0.06 6	0.06 18

GMM-Stereo	0.21 120	0.10 24	0.43 186	0.23 175	0.13 134	0.24 128	0.25 260	0.37 133	0.27 76	0.30 154	0.45 256	0.27 142	0.21 138	0.31 154	0.17 93	0.07 16	0.05 6	0.10 187	0.09 187	0.08 82	0.19 332

Prome-Stereo	0.21 120	0.10 24	0.30 44	0.24 212	0.12 79	0.23 113	0.23 224	0.36 127	0.25 60	0.33 198	0.59 319	0.24 107	0.28 227	0.29 137	0.16 70	0.07 16	0.05 6	0.08 67	0.07 52	0.08 82	0.20 342

XX-Stereo	0.21 120	0.10 24	0.83 336	0.26 278	0.17 249	0.23 113	0.13 3	0.40 157	0.18 6	0.20 44	0.41 208	0.31 182	0.10 4	0.32 160	0.12 6	0.08 102	0.06 72	0.08 67	0.08 112	0.07 37	0.05 1

222	0.41 327	0.10 24	0.29 38	0.19 26	0.11 43	0.36 268	0.20 165	0.57 315	0.39 197	0.35 230	0.44 244	0.30 174	0.27 214	0.55 243	3.56 415	0.11 238	0.07 161	0.08 67	0.08 112	0.09 143	0.09 166

xxxx	0.34 289	0.10 24	0.29 38	0.19 26	0.11 43	0.37 273	0.20 165	0.58 322	0.38 191	0.29 126	0.42 222	0.38 232	0.24 173	0.46 210	2.20 408	0.11 238	0.07 161	0.09 122	0.08 112	0.09 143	0.09 166

test_xeample	0.34 289	0.10 24	0.29 38	0.19 26	0.11 43	0.33 241	0.23 224	0.55 294	0.38 191	0.32 189	0.45 256	0.29 164	0.26 197	0.57 254	2.24 410	0.10 210	0.07 161	0.09 122	0.08 112	0.09 143	0.09 166

EAI-Stereo	0.21 120	0.10 24	0.33 76	0.21 88	0.12 79	0.30 213	0.46 362	0.46 211	0.20 17	0.25 79	0.50 282	0.17 42	0.16 66	0.24 60	0.23 192	0.07 16	0.06 72	0.07 14	0.10 219	0.06 6	0.07 67

CFNet-RSSM	0.17 38	0.10 24	0.40 147	0.20 59	0.11 43	0.20 57	0.15 26	0.36 127	0.30 116	0.23 60	0.21 45	0.26 134	0.15 52	0.20 31	0.13 25	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.07 52	0.06 6	0.05 1

SFCPSM	0.22 146	0.10 24	0.51 245	0.21 88	0.14 168	0.34 254	0.22 204	0.55 294	0.39 197	0.29 126	0.32 120	0.23 96	0.21 138	0.27 112	0.19 132	0.09 168	0.07 161	0.09 122	0.09 187	0.09 143	0.08 114

Gwc-CoAtRS	0.17 38	0.10 24	0.37 112	0.20 59	0.12 79	0.19 36	0.15 26	0.32 71	0.28 89	0.23 60	0.23 51	0.27 142	0.15 52	0.20 31	0.13 25	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.07 52	0.06 6	0.06 18

MGS-Stereo	0.14 7	0.11 64	0.32 62	0.19 26	0.11 43	0.18 14	0.17 61	0.20 2	0.22 34	0.14 9	0.24 61	0.15 29	0.10 4	0.18 20	0.12 6	0.07 16	0.06 72	0.07 14	0.06 24	0.10 193	0.06 18

AE-Stereo	0.17 38	0.11 64	0.31 56	0.24 212	0.14 168	0.23 113	0.18 90	0.34 91	0.29 107	0.15 13	0.25 67	0.21 70	0.13 35	0.20 31	0.14 41	0.07 16	0.08 227	0.09 122	0.10 219	0.07 37	0.06 18

IGEVStereo-DCA	0.14 7	0.11 64	0.27 23	0.19 26	0.12 79	0.20 57	0.18 90	0.27 22	0.20 17	0.15 13	0.12 2	0.14 23	0.12 15	0.28 124	0.14 41	0.07 16	0.06 72	0.08 67	0.07 52	0.07 37	0.07 67

rrr	0.17 38	0.11 64	0.57 268	0.19 26	0.12 79	0.20 57	0.18 90	0.35 108	0.22 34	0.15 13	0.12 2	0.14 23	0.12 15	0.28 124	0.14 41	0.07 16	0.06 72	0.08 67	0.07 52	0.07 37	0.07 67

1111x	0.32 276	0.11 64	0.40 147	0.22 133	0.11 43	0.32 232	0.26 271	0.59 327	0.43 230	0.31 171	0.41 208	0.39 243	0.28 227	0.76 328	1.37 392	0.09 168	0.08 227	0.09 122	0.10 219	0.09 143	0.08 114

anonymousa	0.23 163	0.11 64	0.50 239	0.21 88	0.16 232	0.31 224	0.20 165	0.36 127	0.35 159	0.32 189	0.50 282	0.39 243	0.26 197	0.22 47	0.20 143	0.08 102	0.06 72	0.09 122	0.11 253	0.07 37	0.08 114

x	0.19 93	0.11 64	0.29 38	0.20 59	0.11 43	0.26 157	0.18 90	0.41 167	0.29 107	0.25 79	0.29 91	0.28 157	0.24 173	0.26 97	0.23 192	0.09 168	0.07 161	0.08 67	0.07 52	0.09 143	0.08 114

test_3	0.18 56	0.11 64	0.32 62	0.24 212	0.11 43	0.22 96	0.25 260	0.31 63	0.31 127	0.25 79	0.18 24	0.23 96	0.13 35	0.25 84	0.19 132	0.06 1	0.05 6	0.09 122	0.10 219	0.07 37	0.06 18

LCNet	0.21 120	0.11 64	0.29 38	0.25 249	0.12 79	0.23 113	0.19 127	0.34 91	0.26 67	0.28 101	0.35 152	0.26 134	0.30 249	0.35 181	0.17 93	0.07 16	0.05 6	0.09 122	0.10 219	0.13 269	0.22 354

AAGNet	0.33 282	0.11 64	0.37 112	0.25 249	0.16 232	0.20 57	0.19 127	0.30 57	0.27 76	0.35 230	0.35 152	0.27 142	0.30 249	0.44 206	2.66 412	0.08 102	0.05 6	0.10 187	0.07 52	0.08 82	0.06 18

NRIStereo	0.18 56	0.11 64	0.35 89	0.23 175	0.11 43	0.24 128	0.20 165	0.29 42	0.26 67	0.26 88	0.25 67	0.25 114	0.18 111	0.34 172	0.18 107	0.07 16	0.06 72	0.09 122	0.07 52	0.09 143	0.08 114

ASMatch	0.23 163	0.11 64	0.51 245	0.24 212	0.14 168	0.19 36	0.17 61	0.31 63	0.28 89	0.28 101	0.68 344	0.27 142	0.26 197	0.50 222	0.22 178	0.07 16	0.06 72	0.08 67	0.07 52	0.06 6	0.11 236

Pruner-Stereo	0.19 93	0.11 64	0.34 81	0.29 321	0.12 79	0.19 36	0.17 61	0.31 63	0.29 107	0.33 198	0.32 120	0.25 114	0.15 52	0.24 60	0.21 164	0.09 168	0.06 72	0.09 122	0.08 112	0.08 82	0.09 166

DeepStereo_RVC	0.18 56	0.11 64	0.40 147	0.21 88	0.11 43	0.19 36	0.16 40	0.28 35	0.22 34	0.27 92	0.27 78	0.23 96	0.28 227	0.24 60	0.18 107	0.08 102	0.06 72	0.09 122	0.07 52	0.09 143	0.10 211

RAFT-RH_RVC	0.25 208	0.11 64	0.45 202	0.21 88	0.12 79	0.25 139	0.14 13	0.27 22	0.27 76	0.38 259	1.15 382	0.23 96	0.17 89	0.57 254	0.24 201	0.07 16	0.05 6	0.10 187	0.07 52	0.06 6	0.07 67

test-1	0.17 38	0.11 64	0.40 147	0.23 175	0.13 134	0.22 96	0.23 224	0.34 91	0.26 67	0.20 44	0.24 61	0.22 77	0.14 45	0.16 7	0.20 143	0.07 16	0.06 72	0.08 67	0.07 52	0.06 6	0.08 114

test_xeample3	0.16 30	0.11 64	0.56 264	0.19 26	0.12 79	0.20 57	0.18 90	0.35 108	0.20 17	0.16 26	0.12 2	0.13 12	0.12 15	0.24 60	0.15 53	0.07 16	0.06 72	0.07 14	0.08 112	0.07 37	0.07 67

FENet	0.21 120	0.11 64	0.45 202	0.21 88	0.12 79	0.26 157	0.17 61	0.41 167	0.35 159	0.30 154	0.31 116	0.29 164	0.23 158	0.26 97	0.23 192	0.09 168	0.06 72	0.09 122	0.09 187	0.09 143	0.09 166

HSM-Net_RVC	0.27 225	0.11 64	0.42 176	0.19 26	0.11 43	0.34 254	0.20 165	0.62 348	0.43 230	0.40 282	0.43 234	0.50 307	0.26 197	0.76 328	0.22 178	0.08 102	0.07 161	0.07 14	0.07 52	0.08 82	0.08 114
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
SMFormer	0.25 208	0.12 83	0.40 147	0.19 26	0.10 20	0.27 164	0.19 127	0.51 256	0.45 256	0.34 214	0.41 208	0.31 182	0.26 197	0.58 259	0.28 228	0.10 210	0.07 161	0.08 67	0.08 112	0.09 143	0.09 166

tta	0.24 186	0.12 83	0.40 147	0.19 26	0.10 20	0.27 164	0.19 127	0.51 256	0.45 256	0.34 214	0.41 208	0.31 182	0.26 197	0.58 259	0.28 228	0.10 210	0.07 161	0.08 67	0.08 112	0.08 82	0.07 67

qqq1	0.24 186	0.12 83	0.40 147	0.19 26	0.10 20	0.27 164	0.19 127	0.51 256	0.45 256	0.34 214	0.41 208	0.31 182	0.26 197	0.58 259	0.16 70	0.10 210	0.07 161	0.07 14	0.06 24	0.08 82	0.07 67

fff1	0.24 186	0.12 83	0.40 147	0.19 26	0.10 20	0.27 164	0.19 127	0.51 256	0.45 256	0.34 214	0.41 208	0.31 182	0.26 197	0.58 259	0.16 70	0.10 210	0.07 161	0.07 14	0.06 24	0.08 82	0.07 67

MyStereo07	0.16 30	0.12 83	0.26 18	0.22 133	0.14 168	0.25 139	0.23 224	0.29 42	0.21 27	0.15 13	0.13 6	0.12 3	0.13 35	0.25 84	0.13 25	0.07 16	0.07 161	0.09 122	0.08 112	0.08 82	0.08 114

MyStereo06	0.20 106	0.12 83	0.57 268	0.21 88	0.14 168	0.25 139	0.23 224	0.40 157	0.21 27	0.30 154	0.24 61	0.31 182	0.18 111	0.22 47	0.18 107	0.07 16	0.07 161	0.09 122	0.08 112	0.08 82	0.08 114

MyStereo05	0.23 163	0.12 83	0.57 268	0.21 88	0.14 168	0.25 139	0.23 224	0.48 229	0.52 310	0.31 171	0.23 51	0.25 114	0.22 149	0.30 149	0.21 164	0.07 16	0.07 161	0.09 122	0.08 112	0.08 82	0.08 114

MyStereo04	0.23 163	0.12 83	0.55 260	0.22 133	0.14 168	0.25 139	0.23 224	0.49 235	0.52 310	0.28 101	0.23 51	0.27 142	0.23 158	0.30 149	0.22 178	0.07 16	0.07 161	0.09 122	0.08 112	0.08 82	0.08 114

CoDeX	0.23 163	0.12 83	0.46 208	0.21 88	0.14 168	0.29 196	0.21 188	0.53 277	0.41 221	0.29 126	0.35 152	0.29 164	0.22 149	0.48 215	0.19 132	0.09 168	0.06 72	0.08 67	0.07 52	0.08 82	0.07 67

mmm	0.21 120	0.12 83	0.31 56	0.22 133	0.12 79	0.28 177	0.21 188	0.41 167	0.27 76	0.29 126	0.38 181	0.29 164	0.24 173	0.29 137	0.22 178	0.09 168	0.07 161	0.11 234	0.09 187	0.10 193	0.09 166

ff7	0.14 7	0.12 83	0.27 23	0.19 26	0.12 79	0.21 76	0.18 90	0.27 22	0.20 17	0.15 13	0.13 6	0.12 3	0.12 15	0.24 60	0.12 6	0.07 16	0.05 6	0.08 67	0.07 52	0.07 37	0.07 67

ffff	0.14 7	0.12 83	0.27 23	0.19 26	0.12 79	0.21 76	0.18 90	0.27 22	0.20 17	0.15 13	0.13 6	0.12 3	0.12 15	0.24 60	0.12 6	0.07 16	0.05 6	0.08 67	0.07 52	0.07 37	0.07 67

DualNet	0.26 218	0.12 83	0.42 176	0.20 59	0.13 134	0.28 177	0.20 165	0.35 108	0.44 244	0.30 154	0.42 222	0.34 203	0.23 158	0.27 112	1.08 375	0.08 102	0.05 6	0.11 234	0.10 219	0.08 82	0.08 114

ffm	0.22 146	0.12 83	0.42 176	0.20 59	0.13 134	0.28 177	0.20 165	0.35 108	0.44 244	0.30 154	0.42 222	0.34 203	0.23 158	0.27 112	0.11 1	0.08 102	0.05 6	0.11 234	0.10 219	0.08 82	0.08 114

ff1	0.29 252	0.12 83	0.42 176	0.20 59	0.13 134	0.28 177	0.20 165	0.35 108	0.44 244	0.30 154	0.42 222	0.34 203	0.23 158	0.81 344	1.08 375	0.08 102	0.05 6	0.11 234	0.10 219	0.08 82	0.08 114

mmx	0.31 267	0.12 83	0.42 176	0.20 59	0.13 134	0.28 177	0.20 165	0.55 294	0.45 256	0.30 154	0.42 222	0.34 203	0.23 158	0.81 344	1.08 375	0.10 210	0.07 161	0.11 234	0.10 219	0.11 230	0.10 211

11t	0.14 7	0.12 83	0.27 23	0.19 26	0.12 79	0.21 76	0.18 90	0.27 22	0.20 17	0.15 13	0.13 6	0.12 3	0.12 15	0.24 60	0.12 6	0.07 16	0.05 6	0.08 67	0.07 52	0.07 37	0.07 67

ttt	0.29 252	0.12 83	0.34 81	0.21 88	0.13 134	0.29 196	0.20 165	0.56 308	0.47 275	0.31 171	0.44 244	0.30 174	0.22 149	0.65 292	0.85 365	0.13 281	0.10 274	0.10 187	0.10 219	0.11 230	0.11 236

xxx	0.31 267	0.12 83	0.42 176	0.20 59	0.13 134	0.28 177	0.20 165	0.55 294	0.45 256	0.30 154	0.42 222	0.34 203	0.23 158	0.81 344	1.08 375	0.10 210	0.07 161	0.11 234	0.10 219	0.11 230	0.10 211

EKT-Stereo	0.38 313	0.12 83	0.38 131	0.42 372	3.88 420	0.21 76	0.17 61	0.35 108	0.28 89	0.20 44	0.20 37	0.23 96	0.15 52	0.28 124	0.16 70	0.09 168	0.07 161	0.09 122	0.07 52	0.09 143	0.09 166

MIM_Stereo	0.18 56	0.12 83	0.38 131	0.20 59	0.11 43	0.17 10	0.14 13	0.35 108	0.25 60	0.27 92	0.35 152	0.23 96	0.13 35	0.27 112	0.16 70	0.06 1	0.07 161	0.08 67	0.08 112	0.08 82	0.06 18

CASnet	0.14 7	0.12 83	0.22 6	0.22 133	0.08 2	0.16 7	0.15 26	0.27 22	0.25 60	0.22 57	0.20 37	0.15 29	0.11 9	0.17 11	0.13 25	0.07 16	0.05 6	0.11 234	0.09 187	0.08 82	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
HH	0.18 56	0.12 83	0.55 260	0.22 133	0.12 79	0.18 14	0.18 90	0.34 91	0.19 8	0.20 44	0.24 61	0.34 203	0.18 111	0.29 137	0.12 6	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.07 52	0.07 37	0.06 18

HanStereo	0.18 56	0.12 83	0.55 260	0.22 133	0.12 79	0.18 14	0.18 90	0.34 91	0.19 8	0.20 44	0.24 61	0.34 203	0.18 111	0.29 137	0.12 6	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.07 52	0.07 37	0.06 18

anonymousdsp	0.14 7	0.12 83	0.27 23	0.19 26	0.12 79	0.21 76	0.18 90	0.28 35	0.20 17	0.15 13	0.13 6	0.12 3	0.12 15	0.24 60	0.12 6	0.07 16	0.05 6	0.08 67	0.07 52	0.08 82	0.07 67

Selective-RAFT	0.17 38	0.12 83	0.30 44	0.24 212	0.10 20	0.29 196	0.15 26	0.32 71	0.31 127	0.17 30	0.17 20	0.21 70	0.18 111	0.28 124	0.17 93	0.07 16	0.06 72	0.07 14	0.07 52	0.08 82	0.06 18

ProNet	0.14 7	0.12 83	0.25 15	0.19 26	0.11 43	0.19 36	0.19 127	0.27 22	0.20 17	0.14 9	0.13 6	0.13 12	0.12 15	0.24 60	0.12 6	0.06 1	0.05 6	0.07 14	0.06 24	0.07 37	0.07 67

qqq	0.20 106	0.12 83	0.31 56	0.20 59	0.11 43	0.23 113	0.19 127	0.41 167	0.27 76	0.24 73	0.28 82	0.28 157	0.24 173	0.34 172	0.22 178	0.08 102	0.07 161	0.10 187	0.09 187	0.09 143	0.09 166

ccc-4	0.14 7	0.12 83	0.27 23	0.19 26	0.12 79	0.21 76	0.18 90	0.27 22	0.20 17	0.15 13	0.13 6	0.12 3	0.12 15	0.24 60	0.12 6	0.07 16	0.05 6	0.08 67	0.07 52	0.07 37	0.07 67

BUS	0.23 163	0.12 83	0.28 31	0.25 249	0.14 168	0.43 310	0.17 61	0.56 308	0.34 153	0.34 214	0.35 152	0.32 190	0.20 132	0.26 97	0.21 164	0.10 210	0.07 161	0.11 234	0.10 219	0.09 143	0.09 166

IER	0.23 163	0.12 83	0.39 142	0.20 59	0.14 168	0.31 224	0.19 127	0.42 179	0.36 169	0.33 198	0.40 200	0.32 190	0.33 271	0.29 137	0.22 178	0.09 168	0.07 161	0.08 67	0.08 112	0.09 143	0.08 114

BSDual-CNN	0.23 163	0.12 83	0.28 31	0.25 249	0.14 168	0.35 263	0.21 188	0.56 308	0.34 153	0.34 214	0.35 152	0.38 232	0.24 173	0.26 97	0.21 164	0.10 210	0.07 161	0.11 234	0.10 219	0.09 143	0.09 166

test_4	0.18 56	0.12 83	0.34 81	0.23 175	0.12 79	0.18 14	0.22 204	0.26 15	0.24 56	0.24 73	0.47 273	0.22 77	0.13 35	0.24 60	0.16 70	0.06 1	0.05 6	0.09 122	0.09 187	0.07 37	0.05 1

IGEV-Stereo	0.14 7	0.12 83	0.27 23	0.19 26	0.12 79	0.21 76	0.18 90	0.28 35	0.20 17	0.15 13	0.13 6	0.12 3	0.12 15	0.24 60	0.12 6	0.07 16	0.05 6	0.08 67	0.07 52	0.08 82	0.07 67
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
psmg	0.23 163	0.12 83	0.28 31	0.21 88	0.14 168	0.35 263	0.23 224	0.51 256	0.34 153	0.35 230	0.38 181	0.38 232	0.24 173	0.26 97	0.21 164	0.10 210	0.08 227	0.10 187	0.10 219	0.09 143	0.08 114

DAS	0.27 225	0.12 83	0.42 176	0.24 212	0.18 268	0.29 196	0.24 246	0.45 201	0.45 256	0.41 291	0.44 244	0.34 203	0.29 240	0.75 323	0.21 164	0.09 168	0.07 161	0.09 122	0.07 52	0.09 143	0.09 166

SepStereo	0.26 218	0.12 83	0.42 176	0.24 212	0.18 268	0.29 196	0.24 246	0.45 201	0.45 256	0.41 291	0.44 244	0.34 203	0.29 240	0.64 286	0.21 164	0.09 168	0.07 161	0.09 122	0.07 52	0.09 143	0.09 166

GANet-ADL	0.21 120	0.12 83	0.45 202	0.23 175	0.14 168	0.29 196	0.19 127	0.46 211	0.35 159	0.25 79	0.32 120	0.32 190	0.19 124	0.24 60	0.20 143	0.10 210	0.07 161	0.07 14	0.06 24	0.09 143	0.10 211

HHNet	0.22 146	0.12 83	0.52 249	0.18 8	0.18 268	0.20 57	0.20 165	0.34 91	0.31 127	0.32 189	0.59 319	0.20 62	0.21 138	0.24 60	0.31 248	0.08 102	0.05 6	0.09 122	0.07 52	0.08 82	0.11 236

Patchmatch Stereo++	0.18 56	0.12 83	0.37 112	0.22 133	0.10 20	0.18 14	0.14 13	0.29 42	0.22 34	0.28 101	0.29 91	0.25 114	0.17 89	0.26 97	0.16 70	0.08 102	0.06 72	0.10 187	0.08 112	0.10 193	0.08 114
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.18 56	0.12 83	0.37 112	0.22 133	0.10 20	0.18 14	0.16 40	0.29 42	0.22 34	0.28 101	0.29 91	0.25 114	0.18 111	0.24 60	0.16 70	0.08 102	0.06 72	0.10 187	0.08 112	0.10 193	0.08 114

ROB_FTStereo_v2	0.18 56	0.12 83	0.37 112	0.22 133	0.10 20	0.18 14	0.16 40	0.29 42	0.22 34	0.28 101	0.29 91	0.25 114	0.17 89	0.24 60	0.16 70	0.08 102	0.06 72	0.10 187	0.08 112	0.10 193	0.08 114

ROB_FTStereo	0.18 56	0.12 83	0.37 112	0.22 133	0.10 20	0.18 14	0.14 13	0.29 42	0.22 34	0.28 101	0.28 82	0.25 114	0.17 89	0.24 60	0.16 70	0.08 102	0.06 72	0.10 187	0.08 112	0.10 193	0.08 114

HUI-Stereo	0.18 56	0.12 83	0.37 112	0.22 133	0.10 20	0.18 14	0.14 13	0.29 42	0.22 34	0.28 101	0.28 82	0.25 114	0.17 89	0.22 47	0.16 70	0.08 102	0.06 72	0.10 187	0.08 112	0.10 193	0.08 114

THIR-Stereo	0.29 252	0.12 83	0.41 169	0.19 26	0.11 43	0.28 177	0.72 389	0.32 71	0.35 159	0.37 251	0.65 338	0.34 203	0.50 343	0.57 254	0.45 310	0.07 16	0.06 72	0.08 67	0.09 187	0.07 37	0.07 67

iGMRVC	0.18 56	0.12 83	0.37 112	0.22 133	0.10 20	0.18 14	0.15 26	0.29 42	0.22 34	0.28 101	0.29 91	0.25 114	0.17 89	0.27 112	0.17 93	0.08 102	0.06 72	0.10 187	0.08 112	0.10 193	0.08 114

IRAFT_RVC	0.22 146	0.12 83	0.39 142	0.26 278	0.11 43	0.18 14	0.24 246	0.40 157	0.37 178	0.31 171	0.30 102	0.29 164	0.24 173	0.55 243	0.22 178	0.08 102	0.06 72	0.10 187	0.08 112	0.08 82	0.07 67

iRAFT	0.18 56	0.12 83	0.37 112	0.22 133	0.10 20	0.18 14	0.14 13	0.29 42	0.22 34	0.28 101	0.29 91	0.25 114	0.17 89	0.26 97	0.16 70	0.08 102	0.06 72	0.10 187	0.08 112	0.10 193	0.08 114

CRE-IMP	0.18 56	0.12 83	0.37 112	0.22 133	0.11 43	0.24 128	0.17 61	0.29 42	0.21 27	0.27 92	0.26 73	0.24 107	0.17 89	0.23 54	0.18 107	0.08 102	0.05 6	0.10 187	0.07 52	0.10 193	0.10 211

cross-raft	0.17 38	0.12 83	0.41 169	0.23 175	0.10 20	0.20 57	0.24 246	0.33 85	0.23 46	0.23 60	0.28 82	0.29 164	0.15 52	0.17 11	0.15 53	0.06 1	0.05 6	0.07 14	0.07 52	0.06 6	0.05 1

RAFT-IKP	0.18 56	0.12 83	0.37 112	0.22 133	0.10 20	0.18 14	0.15 26	0.29 42	0.22 34	0.28 101	0.29 91	0.25 114	0.18 111	0.25 84	0.16 70	0.08 102	0.06 72	0.10 187	0.08 112	0.10 193	0.08 114

iRaftStereo_RVC	0.16 30	0.12 83	0.26 18	0.21 88	0.11 43	0.20 57	0.17 61	0.32 71	0.23 46	0.20 44	0.25 67	0.18 49	0.12 15	0.20 31	0.15 53	0.07 16	0.05 6	0.09 122	0.09 187	0.08 82	0.07 67

GES	0.22 146	0.12 83	0.42 176	0.20 59	0.14 168	0.27 164	0.19 127	0.49 235	0.33 146	0.30 154	0.36 162	0.25 114	0.23 158	0.29 137	0.22 178	0.10 210	0.08 227	0.08 67	0.07 52	0.10 193	0.11 236

UPFNet	0.25 208	0.12 83	0.38 131	0.24 212	0.19 286	0.37 273	0.28 289	0.48 229	0.38 191	0.34 214	0.37 171	0.37 227	0.28 227	0.39 193	0.33 261	0.10 210	0.09 256	0.10 187	0.10 219	0.10 193	0.08 114

DIP-Stereo	0.18 56	0.12 83	0.33 76	0.20 59	0.13 134	0.28 177	0.12 1	0.42 179	0.25 60	0.27 92	0.32 120	0.21 70	0.17 89	0.25 84	0.20 143	0.07 16	0.06 72	0.08 67	0.06 24	0.07 37	0.08 114
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
H2IRNET	0.18 56	0.13 138	0.35 89	0.21 88	0.12 79	0.20 57	0.15 26	0.27 22	0.30 116	0.17 30	0.31 116	0.25 114	0.20 132	0.24 60	0.18 107	0.07 16	0.06 72	0.09 122	0.10 219	0.09 143	0.06 18

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 38	0.13 138	0.24 11	0.19 26	0.13 134	0.24 128	0.17 61	0.30 57	0.37 178	0.43 305	0.17 20	0.13 12	0.12 15	0.19 27	0.15 53	0.08 102	0.07 161	0.09 122	0.07 52	0.09 143	0.08 114

test croco	0.17 38	0.13 138	0.43 186	0.21 88	0.13 134	0.16 7	0.17 61	0.27 22	0.22 34	0.16 26	0.26 73	0.13 12	0.16 66	0.27 112	0.16 70	0.08 102	0.06 72	0.10 187	0.07 52	0.10 193	0.07 67

StereoIM	0.14 7	0.13 138	0.26 18	0.19 26	0.14 168	0.16 7	0.13 3	0.25 12	0.21 27	0.13 3	0.14 14	0.14 23	0.11 9	0.17 11	0.17 93	0.08 102	0.07 161	0.08 67	0.06 24	0.07 37	0.06 18

PCWNet_CMD	0.23 163	0.13 138	0.48 224	0.20 59	0.13 134	0.28 177	0.16 40	0.46 211	0.46 270	0.29 126	0.36 162	0.37 227	0.24 173	0.28 124	0.20 143	0.09 168	0.06 72	0.10 187	0.08 112	0.11 230	0.09 166

CFNet_ucs	0.24 186	0.13 138	0.50 239	0.20 59	0.15 209	0.28 177	0.17 61	0.49 235	0.45 256	0.32 189	0.42 222	0.39 243	0.22 149	0.31 154	0.21 164	0.11 238	0.08 227	0.12 267	0.09 187	0.12 256	0.11 236

gwcnet-sp	0.24 186	0.13 138	0.63 291	0.22 133	0.14 168	0.34 254	0.22 204	0.44 193	0.39 197	0.35 230	0.34 145	0.27 142	0.27 214	0.35 181	0.25 210	0.09 168	0.08 227	0.09 122	0.09 187	0.09 143	0.09 166

scenet	0.24 186	0.13 138	0.63 291	0.22 133	0.14 168	0.34 254	0.22 204	0.44 193	0.39 197	0.35 230	0.34 145	0.27 142	0.27 214	0.35 181	0.25 210	0.09 168	0.08 227	0.09 122	0.09 187	0.09 143	0.09 166

DCRE	0.20 106	0.13 138	0.40 147	0.21 88	0.15 209	0.20 57	0.19 127	0.30 57	0.27 76	0.22 57	0.80 361	0.23 96	0.16 66	0.23 54	0.15 53	0.07 16	0.07 161	0.07 14	0.08 112	0.07 37	0.06 18

ssnet	0.24 186	0.13 138	0.63 291	0.22 133	0.14 168	0.34 254	0.22 204	0.44 193	0.39 197	0.35 230	0.34 145	0.27 142	0.27 214	0.35 181	0.25 210	0.09 168	0.08 227	0.09 122	0.09 187	0.09 143	0.09 166

fff	0.19 93	0.13 138	0.40 147	0.18 8	0.09 7	0.19 36	0.18 90	0.35 108	0.43 230	0.29 126	0.30 102	0.18 49	0.28 227	0.20 31	0.18 107	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.05 9	0.05 1	0.07 67

ADStereo(finetuned)	0.19 93	0.13 138	0.49 229	0.19 26	0.09 7	0.19 36	0.18 90	0.34 91	0.39 197	0.29 126	0.31 116	0.18 49	0.31 261	0.21 42	0.19 132	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.05 9	0.06 6	0.07 67

IPLGR	0.21 120	0.13 138	0.61 281	0.21 88	0.11 43	0.25 139	0.18 90	0.41 167	0.37 178	0.28 101	0.27 78	0.21 70	0.19 124	0.37 187	0.18 107	0.07 16	0.06 72	0.08 67	0.07 52	0.07 37	0.06 18

STrans-v2	0.24 186	0.13 138	0.54 255	0.21 88	0.12 79	0.23 113	0.21 188	0.47 218	0.28 89	0.31 171	0.42 222	0.36 222	0.35 282	0.62 279	0.23 192	0.07 16	0.05 6	0.08 67	0.07 52	0.06 6	0.06 18

TransformOpticalFlow	0.24 186	0.13 138	0.56 264	0.23 175	0.11 43	0.21 76	0.19 127	0.40 157	0.32 135	0.30 154	0.43 234	0.36 222	0.31 261	0.61 271	0.20 143	0.07 16	0.05 6	0.08 67	0.07 52	0.06 6	0.07 67

IIG-Stereo	0.23 163	0.13 138	0.35 89	0.29 321	0.12 79	0.23 113	0.14 13	0.38 139	0.31 127	0.34 214	0.37 171	0.33 197	0.21 138	0.70 304	0.26 222	0.08 102	0.06 72	0.09 122	0.07 52	0.07 37	0.06 18

CroCo-Stereo	0.14 7	0.13 138	0.24 11	0.25 249	0.11 43	0.11 1	0.18 90	0.32 71	0.23 46	0.12 1	0.12 2	0.18 49	0.12 15	0.14 1	0.13 25	0.08 102	0.06 72	0.07 14	0.05 9	0.07 37	0.06 18
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
ICVP	0.23 163	0.13 138	0.44 192	0.26 278	0.14 168	0.29 196	0.25 260	0.45 201	0.33 146	0.29 126	0.43 234	0.35 217	0.25 188	0.26 97	0.23 192	0.12 265	0.09 256	0.09 122	0.08 112	0.09 143	0.10 211
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
raftrobust	0.16 30	0.13 138	0.29 38	0.22 133	0.15 209	0.19 36	0.13 3	0.32 71	0.26 67	0.26 88	0.20 37	0.19 60	0.17 89	0.21 42	0.15 53	0.08 102	0.06 72	0.07 14	0.06 24	0.06 6	0.07 67

CFNet_pseudo	0.23 163	0.13 138	0.47 215	0.19 26	0.13 134	0.26 157	0.16 40	0.44 193	0.44 244	0.29 126	0.37 171	0.38 232	0.23 158	0.29 137	0.21 164	0.09 168	0.06 72	0.11 234	0.08 112	0.11 230	0.09 166

DCANet	0.18 56	0.13 138	0.40 147	0.19 26	0.09 7	0.19 36	0.18 90	0.34 91	0.39 197	0.29 126	0.31 116	0.18 49	0.23 158	0.20 31	0.19 132	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.05 9	0.06 6	0.07 67

csc	0.19 93	0.13 138	0.40 147	0.18 8	0.09 7	0.19 36	0.18 90	0.35 108	0.43 230	0.29 126	0.30 102	0.18 49	0.28 227	0.20 31	0.18 107	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.05 9	0.05 1	0.07 67

cscssc	0.19 93	0.13 138	0.40 147	0.18 8	0.09 7	0.19 36	0.18 90	0.35 108	0.43 230	0.29 126	0.30 102	0.18 49	0.28 227	0.20 31	0.18 107	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.05 9	0.05 1	0.07 67

ac_64	0.27 225	0.13 138	0.41 169	0.24 212	0.17 249	0.36 268	0.22 204	0.46 211	0.33 146	0.35 230	0.36 162	0.52 314	0.30 249	0.62 279	0.32 254	0.11 238	0.09 256	0.10 187	0.10 219	0.09 143	0.08 114

ACVNet	0.23 163	0.13 138	0.35 89	0.18 8	0.15 209	0.27 164	0.23 224	0.39 150	0.44 244	0.28 101	0.41 208	0.38 232	0.26 197	0.27 112	0.32 254	0.08 102	0.07 161	0.08 67	0.07 52	0.10 193	0.07 67

acv_ft	0.25 208	0.13 138	0.40 147	0.23 175	0.19 286	0.34 254	0.21 188	0.45 201	0.44 244	0.38 259	0.41 208	0.38 232	0.27 214	0.27 112	0.35 269	0.08 102	0.07 161	0.08 67	0.07 52	0.11 230	0.07 67

DSFCA	0.27 225	0.13 138	0.36 107	0.20 59	0.17 249	0.38 280	0.31 308	0.47 218	0.43 230	0.43 305	0.37 171	0.39 243	0.29 240	0.52 233	0.32 254	0.12 265	0.10 274	0.10 187	0.11 253	0.11 230	0.10 211

MSMDNet	0.23 163	0.13 138	0.48 224	0.20 59	0.13 134	0.28 177	0.16 40	0.46 211	0.46 270	0.29 126	0.36 162	0.37 227	0.24 173	0.28 124	0.20 143	0.09 168	0.06 72	0.09 122	0.08 112	0.11 230	0.09 166

ccs_rob	0.23 163	0.13 138	0.47 215	0.20 59	0.13 134	0.26 157	0.17 61	0.44 193	0.44 244	0.29 126	0.37 171	0.38 232	0.23 158	0.29 137	0.21 164	0.09 168	0.06 72	0.11 234	0.08 112	0.11 230	0.09 166

DISCO	0.32 276	0.13 138	0.51 245	0.25 249	0.16 232	0.48 329	0.25 260	0.50 243	0.57 331	0.37 251	0.45 256	0.62 342	0.36 286	0.64 286	0.49 322	0.09 168	0.07 161	0.09 122	0.08 112	0.12 256	0.11 236

ACVNet-DCA	0.18 56	0.14 168	0.38 131	0.23 175	0.11 43	0.31 224	0.19 127	0.41 167	0.27 76	0.17 30	0.19 27	0.13 12	0.18 111	0.28 124	0.11 1	0.08 102	0.05 6	0.08 67	0.06 24	0.09 143	0.09 166

xx1	0.20 106	0.14 168	0.38 131	0.23 175	0.11 43	0.31 224	0.19 127	0.35 108	0.47 275	0.17 30	0.19 27	0.28 157	0.24 173	0.28 124	0.11 1	0.08 102	0.05 6	0.10 187	0.09 187	0.09 143	0.09 166

1test111	0.19 93	0.14 168	0.38 131	0.23 175	0.11 43	0.31 224	0.19 127	0.41 167	0.27 76	0.17 30	0.19 27	0.13 12	0.18 111	0.34 172	0.22 178	0.08 102	0.05 6	0.08 67	0.06 24	0.09 143	0.09 166

cc1	0.18 56	0.14 168	0.38 131	0.23 175	0.11 43	0.31 224	0.19 127	0.35 108	0.47 275	0.17 30	0.19 27	0.13 12	0.18 111	0.28 124	0.11 1	0.08 102	0.05 6	0.08 67	0.06 24	0.08 82	0.08 114

tt1	0.18 56	0.14 168	0.35 89	0.23 175	0.11 43	0.30 213	0.19 127	0.35 108	0.44 244	0.17 30	0.19 27	0.13 12	0.16 66	0.27 112	0.11 1	0.08 102	0.05 6	0.08 67	0.06 24	0.08 82	0.08 114

CRFU-Net	0.28 242	0.14 168	0.45 202	0.25 249	0.15 209	0.45 317	0.23 224	0.50 243	0.30 116	0.43 305	0.41 208	0.48 297	0.46 332	0.43 202	0.29 238	0.11 238	0.10 274	0.09 122	0.08 112	0.10 193	0.10 211

hknet	0.25 208	0.14 168	0.40 147	0.25 249	0.15 209	0.35 263	0.21 188	0.56 308	0.37 178	0.34 214	0.35 152	0.43 269	0.27 214	0.37 187	0.21 164	0.09 168	0.07 161	0.11 234	0.10 219	0.09 143	0.09 166

GMOStereo	0.18 56	0.14 168	0.30 44	0.22 133	0.12 79	0.20 57	0.27 276	0.26 15	0.28 89	0.31 171	0.32 120	0.26 134	0.17 89	0.15 3	0.12 6	0.07 16	0.07 161	0.10 187	0.08 112	0.08 82	0.05 1

error version	0.18 56	0.14 168	0.30 44	0.22 133	0.12 79	0.20 57	0.27 276	0.26 15	0.28 89	0.31 171	0.32 120	0.26 134	0.17 89	0.15 3	0.12 6	0.07 16	0.07 161	0.10 187	0.08 112	0.08 82	0.05 1

test-v	0.18 56	0.14 168	0.30 44	0.22 133	0.12 79	0.20 57	0.27 276	0.26 15	0.28 89	0.31 171	0.32 120	0.26 134	0.17 89	0.15 3	0.12 6	0.07 16	0.07 161	0.10 187	0.08 112	0.08 82	0.05 1

GwcNet-ADL	0.22 146	0.14 168	0.58 272	0.24 212	0.13 134	0.22 96	0.23 224	0.49 235	0.40 210	0.27 92	0.29 91	0.30 174	0.20 132	0.26 97	0.23 192	0.09 168	0.07 161	0.07 14	0.07 52	0.09 143	0.09 166

OMP-Stereo	0.23 163	0.14 168	0.35 89	0.29 321	0.13 134	0.21 76	0.16 40	0.37 133	0.33 146	0.34 214	0.30 102	0.34 203	0.19 124	0.70 304	0.24 201	0.07 16	0.06 72	0.09 122	0.07 52	0.07 37	0.06 18

test-2	0.18 56	0.14 168	0.30 44	0.22 133	0.12 79	0.20 57	0.27 276	0.26 15	0.28 89	0.31 171	0.32 120	0.26 134	0.17 89	0.15 3	0.12 6	0.07 16	0.07 161	0.10 187	0.08 112	0.08 82	0.05 1

raft+_RVC	0.18 56	0.14 168	0.32 62	0.21 88	0.15 209	0.21 76	0.16 40	0.38 139	0.34 153	0.21 53	0.28 82	0.20 62	0.15 52	0.24 60	0.19 132	0.08 102	0.06 72	0.08 67	0.07 52	0.07 37	0.08 114

sCroCo_RVC	0.18 56	0.14 168	0.49 229	0.27 301	0.18 268	0.22 96	0.17 61	0.27 22	0.23 46	0.14 9	0.22 49	0.17 42	0.14 45	0.21 42	0.15 53	0.10 210	0.11 291	0.09 122	0.09 187	0.09 143	0.09 166

Anonymous	0.20 106	0.14 168	0.47 215	0.27 301	0.20 300	0.25 139	0.25 260	0.32 71	0.26 67	0.18 42	0.18 24	0.15 29	0.19 124	0.24 60	0.18 107	0.10 210	0.09 256	0.09 122	0.09 187	0.15 293	0.13 270

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 38	0.14 168	0.32 62	0.20 59	0.09 7	0.19 36	0.17 61	0.32 71	0.30 116	0.25 79	0.33 139	0.20 62	0.17 89	0.19 27	0.15 53	0.06 1	0.05 6	0.07 14	0.07 52	0.07 37	0.05 1

MMNet	0.27 225	0.14 168	0.49 229	0.24 212	0.17 249	0.47 325	0.22 204	0.45 201	0.51 304	0.39 274	0.41 208	0.36 222	0.33 271	0.39 193	0.34 265	0.08 102	0.07 161	0.09 122	0.09 187	0.10 193	0.08 114

delet	0.27 225	0.14 168	0.40 147	0.23 175	0.19 286	0.41 295	0.29 293	0.49 235	0.48 284	0.33 198	0.41 208	0.37 227	0.30 249	0.48 215	0.34 265	0.09 168	0.09 256	0.11 234	0.12 285	0.08 82	0.08 114

UNet	0.28 242	0.14 168	0.69 306	0.23 175	0.20 300	0.44 312	0.22 204	0.50 243	0.40 210	0.34 214	0.39 193	0.43 269	0.33 271	0.40 196	0.31 248	0.09 168	0.07 161	0.10 187	0.08 112	0.10 193	0.08 114

HGLStereo	0.27 225	0.14 168	0.46 208	0.24 212	0.21 308	0.33 241	0.23 224	0.50 243	0.42 225	0.35 230	0.48 279	0.41 259	0.33 271	0.45 208	0.33 261	0.11 238	0.10 274	0.09 122	0.09 187	0.10 193	0.12 258

GANet-RSSM	0.24 186	0.14 168	0.36 107	0.21 88	0.14 168	0.27 164	0.21 188	0.45 201	0.33 146	0.29 126	0.39 193	0.39 243	0.28 227	0.58 259	0.23 192	0.11 238	0.07 161	0.09 122	0.09 187	0.10 193	0.09 166

DMCA	0.22 146	0.14 168	0.36 107	0.22 133	0.14 168	0.27 164	0.20 165	0.43 189	0.38 191	0.31 171	0.32 120	0.33 197	0.24 173	0.24 60	0.28 228	0.11 238	0.08 227	0.10 187	0.08 112	0.10 193	0.11 236

RASNet	0.28 242	0.14 168	0.44 192	0.22 133	0.18 268	0.32 232	0.19 127	0.48 229	0.38 191	0.29 126	0.43 234	0.47 291	0.37 294	0.79 337	0.36 275	0.09 168	0.07 161	0.07 14	0.09 187	0.07 37	0.07 67

MDST_ROB	0.48 346	0.14 168	0.95 359	0.30 329	0.21 308	1.33 402	0.32 313	0.77 379	0.56 328	1.06 389	0.71 349	0.49 301	0.35 282	1.26 390	0.38 278	0.13 281	0.11 291	0.16 326	0.13 303	0.12 256	0.12 258

MyStereo8	0.22 146	0.15 193	0.63 291	0.21 88	0.17 249	0.31 224	0.16 40	0.36 127	0.32 135	0.28 101	0.36 162	0.25 114	0.18 111	0.25 84	0.28 228	0.08 102	0.07 161	0.08 67	0.07 52	0.10 193	0.12 258

CASS	0.21 120	0.15 193	0.32 62	0.26 278	0.11 43	0.28 177	0.19 127	0.39 150	0.30 116	0.32 189	0.34 145	0.25 114	0.24 173	0.25 84	0.20 143	0.13 281	0.08 227	0.11 234	0.09 187	0.11 230	0.11 236
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
CroCo-Stereo Lap2	0.15 23	0.15 193	0.28 31	0.25 249	0.18 268	0.11 1	0.19 127	0.28 35	0.21 27	0.13 3	0.16 17	0.15 29	0.12 15	0.17 11	0.14 41	0.07 16	0.07 161	0.08 67	0.06 24	0.08 82	0.07 67

NINENet	0.25 208	0.15 193	0.37 112	0.23 175	0.16 232	0.43 310	0.17 61	0.60 335	0.46 270	0.32 189	0.37 171	0.32 190	0.20 132	0.42 200	0.21 164	0.10 210	0.10 274	0.12 267	0.08 112	0.11 230	0.10 211

Sa-1000	0.22 146	0.15 193	0.35 89	0.23 175	0.13 134	0.28 177	0.23 224	0.47 218	0.39 197	0.30 154	0.50 282	0.26 134	0.19 124	0.33 166	0.16 70	0.07 16	0.06 72	0.10 187	0.11 253	0.08 82	0.06 18

CSP-Net	0.27 225	0.15 193	0.30 44	0.21 88	0.14 168	0.44 312	0.24 246	0.50 243	0.40 210	0.41 291	0.43 234	0.42 266	0.26 197	0.66 296	0.28 228	0.12 265	0.08 227	0.08 67	0.08 112	0.10 193	0.09 166

IPLG	0.21 120	0.15 193	0.53 252	0.21 88	0.12 79	0.28 177	0.17 61	0.42 179	0.30 116	0.33 198	0.32 120	0.15 29	0.17 89	0.50 222	0.21 164	0.07 16	0.05 6	0.08 67	0.07 52	0.07 37	0.06 18

MIPNet	0.21 120	0.15 193	0.52 249	0.21 88	0.12 79	0.27 164	0.20 165	0.45 201	0.37 178	0.30 154	0.23 51	0.19 60	0.24 173	0.27 112	0.19 132	0.07 16	0.05 6	0.08 67	0.07 52	0.07 37	0.06 18

PSMNet-ADL	0.25 208	0.15 193	0.32 62	0.26 278	0.14 168	0.31 224	0.22 204	0.44 193	0.36 169	0.27 92	0.33 139	0.41 259	0.28 227	0.61 271	0.29 238	0.11 238	0.09 256	0.09 122	0.11 253	0.10 193	0.10 211

rafts_anoy	0.18 56	0.15 193	0.35 89	0.22 133	0.14 168	0.19 36	0.17 61	0.32 71	0.30 116	0.23 60	0.25 67	0.20 62	0.16 66	0.22 47	0.19 132	0.08 102	0.07 161	0.10 187	0.12 285	0.09 143	0.08 114

pcwnet_v2	0.32 276	0.15 193	1.26 384	0.23 175	0.18 268	0.32 232	0.18 90	0.59 327	0.60 337	0.36 246	0.45 256	0.35 217	0.29 240	0.36 185	0.25 210	0.14 304	0.11 291	0.12 267	0.11 253	0.14 281	0.15 296

RALCasStereoNet	0.18 56	0.15 193	0.33 76	0.21 88	0.14 168	0.21 76	0.18 90	0.31 63	0.25 60	0.21 53	0.29 91	0.22 77	0.15 52	0.27 112	0.17 93	0.08 102	0.10 274	0.07 14	0.06 24	0.09 143	0.09 166

ADLNet	0.28 242	0.15 193	0.42 176	0.23 175	0.19 286	0.34 254	0.23 224	0.53 277	0.43 230	0.42 299	0.41 208	0.44 279	0.27 214	0.55 243	0.35 269	0.11 238	0.08 227	0.11 234	0.11 253	0.11 230	0.12 258

AFF-stereo	0.18 56	0.15 193	0.32 62	0.21 88	0.10 20	0.18 14	0.18 90	0.33 85	0.27 76	0.25 79	0.37 171	0.25 114	0.17 89	0.24 60	0.15 53	0.06 1	0.05 6	0.08 67	0.08 112	0.07 37	0.05 1

cf-r	0.24 186	0.15 193	0.44 192	0.21 88	0.14 168	0.27 164	0.22 204	0.42 179	0.40 210	0.30 154	0.42 222	0.42 266	0.26 197	0.43 202	0.25 210	0.11 238	0.06 72	0.08 67	0.10 219	0.08 82	0.08 114

PSMNet-RSSM	0.24 186	0.15 193	0.36 107	0.21 88	0.14 168	0.25 139	0.20 165	0.48 229	0.37 178	0.30 154	0.44 244	0.38 232	0.26 197	0.52 233	0.22 178	0.12 265	0.07 161	0.11 234	0.13 303	0.10 193	0.09 166

CFNet-ft	0.24 186	0.15 193	0.35 89	0.18 8	0.15 209	0.30 213	0.21 188	0.39 150	0.36 169	0.28 101	0.40 200	0.43 269	0.25 188	0.47 213	0.24 201	0.12 265	0.07 161	0.12 267	0.11 253	0.12 256	0.09 166

CFNet_RVC	0.24 186	0.15 193	0.35 89	0.18 8	0.15 209	0.30 213	0.21 188	0.39 150	0.36 169	0.28 101	0.40 200	0.43 269	0.25 188	0.47 213	0.24 201	0.12 265	0.07 161	0.12 267	0.11 253	0.12 256	0.09 166

4D-IteraStereo	0.17 38	0.16 211	0.50 239	0.21 88	0.14 168	0.19 36	0.17 61	0.28 35	0.28 89	0.23 60	0.20 37	0.20 62	0.11 9	0.19 27	0.14 41	0.06 1	0.04 1	0.10 187	0.08 112	0.08 82	0.06 18

CBFPSM	0.27 225	0.16 211	0.67 301	0.20 59	0.14 168	0.38 280	0.25 260	0.40 157	0.36 169	0.33 198	0.36 162	0.56 324	0.38 298	0.32 160	0.38 278	0.08 102	0.08 227	0.07 14	0.08 112	0.09 143	0.11 236

ToySt	0.24 186	0.16 211	0.48 224	0.21 88	0.13 134	0.29 196	0.29 293	0.39 150	0.39 197	0.27 92	0.35 152	0.39 243	0.31 261	0.31 154	0.29 238	0.08 102	0.09 256	0.10 187	0.11 253	0.11 230	0.10 211

ssnet_v2	0.28 242	0.16 211	0.44 192	0.22 133	0.15 209	0.40 292	0.30 303	0.57 315	0.46 270	0.38 259	0.36 162	0.47 291	0.29 240	0.38 191	0.39 286	0.13 281	0.11 291	0.11 234	0.11 253	0.11 230	0.11 236

TestStereo1	0.21 120	0.16 211	0.32 62	0.26 278	0.13 134	0.26 157	0.27 276	0.40 157	0.36 169	0.29 126	0.39 193	0.22 77	0.21 138	0.33 166	0.17 93	0.07 16	0.06 72	0.09 122	0.08 112	0.08 82	0.07 67

RAFT_CTSACE	0.21 120	0.16 211	0.41 169	0.25 249	0.15 209	0.22 96	0.24 246	0.32 71	0.28 89	0.33 198	0.51 288	0.29 164	0.17 89	0.32 160	0.13 25	0.06 1	0.07 161	0.09 122	0.08 112	0.08 82	0.06 18

SA-5K	0.21 120	0.16 211	0.32 62	0.26 278	0.13 134	0.26 157	0.27 276	0.40 157	0.36 169	0.29 126	0.39 193	0.22 77	0.21 138	0.33 166	0.17 93	0.07 16	0.06 72	0.09 122	0.08 112	0.08 82	0.07 67

SA	0.22 146	0.16 211	0.36 107	0.23 175	0.13 134	0.24 128	0.23 224	0.45 201	0.40 210	0.27 92	0.44 244	0.23 96	0.23 158	0.33 166	0.17 93	0.07 16	0.06 72	0.10 187	0.11 253	0.08 82	0.06 18

AACVNet	0.26 218	0.16 211	0.37 112	0.22 133	0.14 168	0.29 196	0.19 127	0.41 167	0.31 127	0.38 259	0.42 222	0.43 269	0.28 227	0.73 314	0.25 210	0.11 238	0.08 227	0.11 234	0.09 187	0.13 269	0.11 236

psm_up	0.29 252	0.16 211	0.41 169	0.26 278	0.17 249	0.32 232	0.26 271	0.55 294	0.43 230	0.36 246	0.40 200	0.45 283	0.37 294	0.58 259	0.30 244	0.11 238	0.12 308	0.13 286	0.12 285	0.10 193	0.10 211

UCFNet_RVC	0.24 186	0.16 211	0.34 81	0.18 8	0.15 209	0.33 241	0.16 40	0.46 211	0.35 159	0.29 126	0.35 152	0.39 243	0.25 188	0.34 172	0.22 178	0.13 281	0.08 227	0.13 286	0.14 314	0.13 269	0.12 258

AdaStereo	0.24 186	0.16 211	0.37 112	0.24 212	0.12 79	0.32 232	0.17 61	0.54 284	0.42 225	0.33 198	0.38 181	0.35 217	0.21 138	0.30 149	0.22 178	0.14 304	0.06 72	0.13 286	0.08 112	0.11 230	0.08 114
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.
NVstereo2D	0.31 267	0.16 211	0.54 255	0.24 212	0.22 323	0.42 302	0.28 289	0.58 322	0.56 328	0.28 101	0.38 181	0.40 256	0.30 249	0.71 307	0.28 228	0.13 281	0.08 227	0.13 286	0.10 219	0.19 331	0.16 303

MLCV	0.22 146	0.16 211	0.44 192	0.21 88	0.08 2	0.29 196	0.19 127	0.38 139	0.37 178	0.38 259	0.44 244	0.31 182	0.21 138	0.41 198	0.24 201	0.07 16	0.05 6	0.06 1	0.05 9	0.07 37	0.06 18

HSM	0.28 242	0.16 211	0.35 89	0.20 59	0.15 209	0.33 241	0.19 127	0.53 277	0.37 178	0.36 246	0.38 181	0.67 358	0.31 261	0.89 357	0.23 192	0.08 102	0.06 72	0.08 67	0.07 52	0.08 82	0.08 114

DLCB_ROB	0.28 242	0.16 211	0.34 81	0.27 301	0.16 232	0.38 280	0.25 260	0.48 229	0.43 230	0.46 318	0.46 266	0.51 311	0.33 271	0.53 238	0.33 261	0.10 210	0.10 274	0.11 234	0.11 253	0.10 193	0.09 166

raft_robust	0.22 146	0.17 227	0.30 44	0.22 133	0.12 79	0.23 113	0.22 204	0.49 235	0.48 284	0.32 189	0.32 120	0.26 134	0.23 158	0.53 238	0.15 53	0.07 16	0.06 72	0.08 67	0.10 219	0.08 82	0.06 18

ADLNet2	0.30 260	0.17 227	0.72 316	0.23 175	0.17 249	0.36 268	0.24 246	0.52 266	0.51 304	0.32 189	0.38 181	0.45 283	0.30 249	0.69 301	0.35 269	0.10 210	0.08 227	0.09 122	0.09 187	0.12 256	0.10 211

TRStereo	0.19 93	0.17 227	0.47 215	0.23 175	0.19 286	0.19 36	0.16 40	0.52 266	0.28 89	0.20 44	0.19 27	0.21 70	0.13 35	0.24 60	0.13 25	0.09 168	0.06 72	0.09 122	0.11 253	0.06 6	0.06 18

RAFT	0.21 120	0.17 227	0.32 62	0.24 212	0.12 79	0.25 139	0.27 276	0.35 108	0.28 89	0.33 198	0.33 139	0.38 232	0.22 149	0.29 137	0.17 93	0.08 102	0.08 227	0.11 234	0.10 219	0.10 193	0.06 18

111	0.20 106	0.17 227	0.40 147	0.18 8	0.09 7	0.24 128	0.17 61	0.41 167	0.45 256	0.23 60	0.29 91	0.29 164	0.21 138	0.24 60	0.18 107	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.06 24	0.07 37	0.08 114

hitnet-ft	0.29 252	0.17 227	0.40 147	0.19 26	0.14 168	0.39 287	0.23 224	0.44 193	0.41 221	0.36 246	0.46 266	0.53 318	0.34 278	0.76 328	0.32 254	0.14 304	0.10 274	0.13 286	0.10 219	0.15 293	0.13 270

GwcNet-RSSM	0.26 218	0.17 227	0.46 208	0.21 88	0.13 134	0.28 177	0.23 224	0.44 193	0.42 225	0.31 171	0.45 256	0.40 256	0.26 197	0.55 243	0.28 228	0.11 238	0.07 161	0.09 122	0.10 219	0.09 143	0.08 114

stereogan	0.37 307	0.17 227	0.65 297	0.27 301	0.22 323	0.62 359	0.26 271	0.59 327	0.63 345	0.43 305	0.60 324	0.67 358	0.42 318	0.68 299	0.35 269	0.13 281	0.14 322	0.14 305	0.12 285	0.19 331	0.17 311

HITNet	0.20 106	0.17 227	0.43 186	0.19 26	0.08 2	0.27 164	0.14 13	0.42 179	0.30 116	0.29 126	0.32 120	0.27 142	0.21 138	0.28 124	0.25 210	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.06 24	0.09 143	0.06 18
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
StereoDRNet-Refined	0.27 225	0.17 227	0.35 89	0.25 249	0.14 168	0.37 273	0.21 188	0.47 218	0.41 221	0.44 311	0.51 288	0.41 259	0.28 227	0.45 208	0.37 276	0.09 168	0.06 72	0.11 234	0.11 253	0.10 193	0.10 211
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DRN-Test	0.33 282	0.17 227	0.61 281	0.27 301	0.19 286	0.46 319	0.29 293	0.65 356	0.51 304	0.47 326	0.46 266	0.44 279	0.34 278	0.62 279	0.41 299	0.12 265	0.08 227	0.13 286	0.12 285	0.12 256	0.10 211

SGM-Forest	0.36 298	0.17 227	0.47 215	0.23 175	0.16 232	0.45 317	0.41 350	0.55 294	0.48 284	0.52 341	0.60 324	0.52 314	0.41 310	0.85 350	0.50 327	0.17 337	0.17 348	0.17 332	0.15 322	0.15 293	0.15 296
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
whm_eth	0.23 163	0.18 239	0.56 264	0.24 212	0.19 286	0.21 76	0.18 90	0.37 133	0.40 210	0.31 171	0.60 324	0.15 29	0.17 89	0.26 97	0.19 132	0.09 168	0.08 227	0.10 187	0.09 187	0.09 143	0.11 236

StereoVision	0.22 146	0.18 239	0.37 112	0.27 301	0.17 249	0.23 113	0.22 204	0.38 139	0.31 127	0.20 44	0.51 288	0.22 77	0.16 66	0.28 124	0.18 107	0.11 238	0.12 308	0.13 286	0.13 303	0.10 193	0.07 67

LL-Strereo2	0.18 56	0.18 239	0.39 142	0.22 133	0.12 79	0.24 128	0.13 3	0.31 63	0.23 46	0.24 73	0.20 37	0.24 107	0.12 15	0.26 97	0.15 53	0.06 1	0.06 72	0.12 267	0.09 187	0.08 82	0.07 67

iinet-f	0.30 260	0.18 239	1.03 370	0.20 59	0.15 209	0.44 312	0.22 204	0.45 201	0.37 178	0.35 230	0.44 244	0.41 259	0.34 278	0.34 172	0.40 293	0.10 210	0.09 256	0.08 67	0.08 112	0.13 269	0.11 236

RAFT+CT+SA	0.21 120	0.18 239	0.33 76	0.25 249	0.18 268	0.23 113	0.29 293	0.40 157	0.36 169	0.24 73	0.38 181	0.18 49	0.16 66	0.32 160	0.16 70	0.07 16	0.05 6	0.09 122	0.12 285	0.09 143	0.09 166

iRaft-Stereo_5w	0.23 163	0.18 239	0.44 192	0.22 133	0.13 134	0.19 36	0.19 127	0.37 133	0.32 135	0.28 101	0.37 171	0.34 203	0.23 158	0.65 292	0.27 226	0.06 1	0.06 72	0.08 67	0.07 52	0.09 143	0.08 114

LMCR-Stereo	0.26 218	0.18 239	0.49 229	0.28 318	0.14 168	0.36 268	0.23 224	0.54 284	0.34 153	0.39 274	0.40 200	0.29 164	0.29 240	0.37 187	0.27 226	0.11 238	0.07 161	0.09 122	0.07 52	0.13 269	0.09 166

Anonymous3	0.23 163	0.18 239	0.63 291	0.27 301	0.18 268	0.41 295	0.23 224	0.43 189	0.35 159	0.23 60	0.27 78	0.20 62	0.18 111	0.27 112	0.18 107	0.12 265	0.11 291	0.10 187	0.10 219	0.11 230	0.12 258

XX-TBD	0.15 23	0.18 239	0.28 31	0.22 133	0.10 20	0.22 96	0.15 26	0.22 4	0.27 76	0.22 57	0.26 73	0.14 23	0.12 15	0.16 7	0.13 25	0.08 102	0.05 6	0.06 1	0.04 1	0.07 37	0.06 18

RALAANet	0.19 93	0.18 239	0.37 112	0.23 175	0.14 168	0.23 113	0.13 3	0.37 133	0.29 107	0.28 101	0.26 73	0.25 114	0.15 52	0.26 97	0.18 107	0.08 102	0.06 72	0.09 122	0.08 112	0.09 143	0.06 18

FAT-Stereo	0.36 298	0.18 239	0.73 319	0.26 278	0.18 268	0.33 241	0.29 293	0.60 335	0.59 334	0.46 318	0.60 324	0.60 336	0.50 343	0.61 271	0.34 265	0.13 281	0.14 322	0.13 286	0.12 285	0.14 281	0.18 325

BEATNet_4x	0.22 146	0.18 239	0.47 215	0.22 133	0.10 20	0.28 177	0.14 13	0.46 211	0.32 135	0.31 171	0.34 145	0.31 182	0.25 188	0.31 154	0.29 238	0.08 102	0.06 72	0.08 67	0.06 24	0.10 193	0.08 114

RYNet	0.37 307	0.18 239	0.59 276	0.25 249	0.28 356	0.61 358	0.32 313	0.59 327	0.59 334	0.41 291	0.38 181	0.57 328	0.39 303	0.87 353	0.53 332	0.11 238	0.08 227	0.12 267	0.11 253	0.18 327	0.18 325

iResNet	0.24 186	0.18 239	0.61 281	0.25 249	0.11 43	0.29 196	0.21 188	0.42 179	0.43 230	0.33 198	0.43 234	0.27 142	0.22 149	0.34 172	0.26 222	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.06 24	0.08 82	0.07 67

CBMV_ROB	0.33 282	0.18 239	0.53 252	0.21 88	0.14 168	0.33 241	0.20 165	0.51 256	0.45 256	0.51 335	0.55 308	0.45 283	0.42 318	0.71 307	0.32 254	0.18 347	0.19 358	0.23 359	0.21 356	0.14 281	0.15 296

test_5	0.23 163	0.19 254	0.38 131	0.26 278	0.18 268	0.25 139	0.29 293	0.40 157	0.37 178	0.29 126	0.40 200	0.25 114	0.22 149	0.34 172	0.18 107	0.07 16	0.05 6	0.09 122	0.09 187	0.10 193	0.10 211

AASNet	0.27 225	0.19 254	0.49 229	0.26 278	0.17 249	0.34 254	0.20 165	0.62 348	0.48 284	0.35 230	0.40 200	0.32 190	0.25 188	0.28 124	0.34 265	0.11 238	0.09 256	0.10 187	0.08 112	0.13 269	0.11 236

AnonymousM	0.17 38	0.19 254	0.24 11	0.18 8	0.10 20	0.18 14	0.17 61	0.30 57	0.23 46	0.26 88	0.20 37	0.18 49	0.14 45	0.19 27	0.14 41	0.09 168	0.06 72	0.38 378	0.15 322	0.06 6	0.05 1

TestStereo	0.21 120	0.19 254	0.40 147	0.25 249	0.10 20	0.22 96	0.21 188	0.31 63	0.31 127	0.23 60	0.34 145	0.22 77	0.18 111	0.62 279	0.18 107	0.08 102	0.06 72	0.10 187	0.07 52	0.11 230	0.06 18

CVANet_RVC	0.30 260	0.19 254	0.41 169	0.26 278	0.16 232	0.33 241	0.26 271	0.52 266	0.47 275	0.40 282	0.46 266	0.43 269	0.31 261	0.89 357	0.26 222	0.14 304	0.09 256	0.14 305	0.13 303	0.14 281	0.10 211

DeepPruner_ROB	0.26 218	0.19 254	0.44 192	0.21 88	0.16 232	0.30 213	0.21 188	0.52 266	0.32 135	0.35 230	0.38 181	0.39 243	0.26 197	0.42 200	0.24 201	0.15 315	0.11 291	0.11 234	0.11 253	0.14 281	0.13 270

iResNet_ROB	0.25 208	0.19 254	0.40 147	0.20 59	0.12 79	0.30 213	0.16 40	0.55 294	0.53 315	0.38 259	0.43 234	0.37 227	0.26 197	0.38 191	0.22 178	0.08 102	0.06 72	0.06 1	0.04 1	0.09 143	0.09 166

SGM_RVC	0.50 350	0.19 254	0.50 239	0.25 249	0.15 209	0.69 365	0.39 346	0.68 370	0.82 372	0.95 383	0.84 365	1.13 382	0.76 374	1.16 383	0.60 342	0.16 327	0.16 343	0.16 326	0.16 333	0.16 301	0.17 311
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DispNO	0.29 252	0.20 262	0.71 315	0.25 249	0.16 232	0.25 139	0.30 303	0.45 201	0.52 310	0.35 230	0.43 234	0.36 222	0.30 249	0.74 321	0.31 248	0.10 210	0.08 227	0.09 122	0.08 112	0.09 143	0.08 114

fast-acv-ft	0.31 267	0.20 262	0.81 332	0.24 212	0.18 268	0.46 319	0.27 276	0.41 167	0.49 293	0.39 274	0.55 308	0.49 301	0.35 282	0.37 187	0.38 278	0.11 238	0.11 291	0.11 234	0.12 285	0.12 256	0.09 166

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 260	0.20 262	0.70 312	0.21 88	0.17 249	0.46 319	0.27 276	0.50 243	0.49 293	0.42 299	0.55 308	0.43 269	0.30 249	0.46 210	0.38 278	0.09 168	0.06 72	0.07 14	0.06 24	0.11 230	0.10 211

ACRE	0.21 120	0.20 262	0.62 289	0.23 175	0.15 209	0.24 128	0.20 165	0.35 108	0.28 89	0.31 171	0.32 120	0.22 77	0.15 52	0.25 84	0.20 143	0.08 102	0.07 161	0.07 14	0.07 52	0.08 82	0.08 114

SACVNet	0.30 260	0.20 262	0.41 169	0.25 249	0.18 268	0.34 254	0.25 260	0.52 266	0.40 210	0.41 291	0.44 244	0.46 289	0.32 268	0.71 307	0.25 210	0.13 281	0.10 274	0.12 267	0.12 285	0.16 301	0.17 311

GEStereo_RVC	0.27 225	0.20 262	0.44 192	0.27 301	0.16 232	0.33 241	0.25 260	0.56 308	0.54 319	0.34 214	0.38 181	0.34 203	0.25 188	0.51 227	0.28 228	0.12 265	0.08 227	0.09 122	0.08 112	0.11 230	0.11 236

APVNet	0.36 298	0.20 262	0.70 312	0.26 278	0.22 323	0.52 346	0.35 328	0.61 339	0.44 244	0.38 259	0.52 296	0.48 297	0.38 298	0.84 349	0.46 316	0.13 281	0.14 322	0.15 317	0.16 333	0.16 301	0.15 296

S-Stereo	0.38 313	0.20 262	1.05 371	0.27 301	0.22 323	0.38 280	0.32 313	0.55 294	0.66 348	0.39 274	0.59 319	0.49 301	0.41 310	0.75 323	0.40 293	0.12 265	0.15 336	0.13 286	0.13 303	0.16 301	0.21 349

STTStereo	0.28 242	0.20 262	0.61 281	0.25 249	0.17 249	0.29 196	0.24 246	0.47 218	0.39 197	0.39 274	0.41 208	0.44 279	0.28 227	0.40 196	0.28 228	0.13 281	0.12 308	0.13 286	0.16 333	0.12 256	0.11 236

CFNet	0.27 225	0.20 262	0.44 192	0.22 133	0.14 168	0.33 241	0.14 13	0.51 256	0.45 256	0.30 154	0.40 200	0.38 232	0.27 214	0.76 328	0.25 210	0.09 168	0.07 161	0.11 234	0.11 253	0.11 230	0.08 114

LE_ROB	1.76 408	0.20 262	2.68 409	0.48 379	0.52 385	0.78 376	0.96 404	0.84 388	6.61 421	7.40 423	2.08 408	2.08 402	4.83 416	1.27 391	3.79 416	0.10 210	0.08 227	0.12 267	0.11 253	0.11 230	0.10 211

NOSS_ROB	0.31 267	0.20 262	0.35 89	0.24 212	0.16 232	0.32 232	0.19 127	0.52 266	0.48 284	0.33 198	0.36 162	0.42 266	0.28 227	0.93 363	0.24 201	0.19 352	0.20 363	0.24 361	0.22 363	0.17 316	0.17 311

XPNet_ROB	0.33 282	0.20 262	0.43 186	0.27 301	0.18 268	0.37 273	0.31 308	0.55 294	0.50 301	0.51 335	0.53 301	0.58 331	0.37 294	0.63 284	0.45 310	0.17 337	0.12 308	0.13 286	0.12 285	0.15 293	0.14 287

pmcnn	0.50 350	0.20 262	0.78 322	0.24 212	0.26 351	0.39 287	0.30 303	0.51 256	0.50 301	0.54 348	1.23 385	2.52 409	0.37 294	0.77 334	0.95 369	0.08 102	0.06 72	0.06 1	0.05 9	0.10 193	0.08 114

GMStereo_Zeroshot	0.24 186	0.21 276	0.45 202	0.26 278	0.13 134	0.28 177	0.15 26	0.39 150	0.35 159	0.37 251	0.43 234	0.40 256	0.17 89	0.34 172	0.20 143	0.12 265	0.07 161	0.13 286	0.07 52	0.16 301	0.09 166

SDNR	0.42 330	0.21 276	0.82 335	0.21 88	0.18 268	1.27 399	0.17 61	0.50 243	0.49 293	0.42 299	0.81 362	0.38 232	0.27 214	1.19 384	0.38 278	0.23 359	0.24 374	0.17 332	0.13 303	0.17 316	0.20 342

Anonymous_2	0.37 307	0.21 276	0.47 215	0.20 59	0.21 308	0.42 302	0.26 271	0.38 139	0.29 107	0.33 198	0.30 102	0.44 279	0.38 298	0.36 185	0.29 238	0.26 364	0.29 382	0.44 382	1.41 416	0.34 375	0.21 349

CIPLG	0.21 120	0.21 276	0.55 260	0.23 175	0.15 209	0.25 139	0.20 165	0.35 108	0.29 107	0.31 171	0.33 139	0.22 77	0.15 52	0.26 97	0.20 143	0.08 102	0.07 161	0.07 14	0.07 52	0.08 82	0.08 114

sAnonymous2	0.20 106	0.21 276	0.58 272	0.24 212	0.17 249	0.22 96	0.19 127	0.34 91	0.28 89	0.17 30	0.19 27	0.17 42	0.16 66	0.17 11	0.14 41	0.10 210	0.07 161	0.09 122	0.08 112	0.23 351	0.17 311

CroCo_RVC	0.20 106	0.21 276	0.58 272	0.24 212	0.17 249	0.22 96	0.19 127	0.34 91	0.28 89	0.17 30	0.19 27	0.17 42	0.16 66	0.17 11	0.14 41	0.10 210	0.07 161	0.09 122	0.08 112	0.23 351	0.17 311

ARAFT	0.24 186	0.21 276	0.78 322	0.22 133	0.12 79	0.29 196	0.24 246	0.43 189	0.32 135	0.33 198	0.28 82	0.28 157	0.19 124	0.49 220	0.18 107	0.07 16	0.06 72	0.12 267	0.11 253	0.09 143	0.06 18

DMCA-RVC	0.27 225	0.21 276	0.61 281	0.28 318	0.17 249	0.29 196	0.21 188	0.42 179	0.35 159	0.40 282	0.37 171	0.39 243	0.36 286	0.43 202	0.30 244	0.13 281	0.10 274	0.15 317	0.11 253	0.13 269	0.10 211

TDLM	0.30 260	0.21 276	0.38 131	0.28 318	0.15 209	0.33 241	0.32 313	0.52 266	0.47 275	0.38 259	0.43 234	0.39 243	0.29 240	0.91 361	0.28 228	0.14 304	0.08 227	0.13 286	0.11 253	0.12 256	0.10 211

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 225	0.21 276	0.59 276	0.25 249	0.18 268	0.29 196	0.22 204	0.50 243	0.40 210	0.38 259	0.41 208	0.43 269	0.27 214	0.43 202	0.29 238	0.11 238	0.08 227	0.10 187	0.10 219	0.10 193	0.11 236
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
WCMA_ROB	0.51 354	0.21 276	0.65 297	0.25 249	0.21 308	0.58 353	0.32 313	0.54 284	0.55 325	0.95 383	1.40 390	1.28 389	0.81 379	0.73 314	0.62 345	0.18 347	0.15 336	0.15 317	0.15 322	0.19 331	0.19 332

CBMV	0.33 282	0.21 276	0.54 255	0.23 175	0.13 134	0.42 302	0.33 323	0.53 277	0.48 284	0.52 341	0.49 280	0.50 307	0.41 310	0.56 251	0.31 248	0.15 315	0.16 343	0.18 339	0.16 333	0.13 269	0.13 270
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
IPLGR_C	0.21 120	0.22 288	0.60 278	0.23 175	0.15 209	0.24 128	0.20 165	0.35 108	0.29 107	0.31 171	0.32 120	0.22 77	0.15 52	0.25 84	0.20 143	0.08 102	0.07 161	0.07 14	0.07 52	0.08 82	0.08 114

RP	0.35 294	0.22 288	0.51 245	0.31 336	0.24 339	0.37 273	0.28 289	0.50 243	0.58 333	0.40 282	0.63 336	0.61 340	0.47 335	0.61 271	0.39 286	0.16 327	0.15 336	0.17 332	0.15 322	0.17 316	0.17 311

edge stereo	0.39 319	0.22 288	0.81 332	0.27 301	0.22 323	0.37 273	0.24 246	0.56 308	0.54 319	0.53 346	0.60 324	0.71 366	0.50 343	0.78 335	0.40 293	0.16 327	0.14 322	0.19 346	0.14 314	0.16 301	0.17 311

ADCL	0.47 344	0.22 288	1.00 364	0.27 301	0.19 286	0.74 370	0.64 384	0.54 284	0.69 356	0.56 350	0.71 349	0.55 322	0.60 358	0.60 266	1.43 393	0.11 238	0.09 256	0.13 286	0.13 303	0.14 281	0.14 287

GANet	0.36 298	0.22 288	0.49 229	0.29 321	0.17 249	0.41 295	0.38 341	0.57 315	0.45 256	0.46 318	0.75 355	0.55 322	0.40 306	0.94 366	0.41 299	0.13 281	0.13 318	0.13 286	0.11 253	0.14 281	0.11 236

AANet_RVC	0.31 267	0.22 288	0.50 239	0.23 175	0.14 168	0.30 213	0.24 246	0.47 218	0.54 319	0.38 259	0.60 324	0.43 269	0.29 240	0.87 353	0.40 293	0.11 238	0.07 161	0.07 14	0.07 52	0.09 143	0.09 166

StereoDRNet	0.32 276	0.22 288	0.61 281	0.27 301	0.21 308	0.42 302	0.30 303	0.61 339	0.48 284	0.46 318	0.39 193	0.48 297	0.30 249	0.57 254	0.40 293	0.11 238	0.09 256	0.12 267	0.11 253	0.12 256	0.10 211

RAFT + AFF	0.27 225	0.23 295	0.50 239	0.25 249	0.17 249	0.30 213	0.33 323	0.52 266	0.40 210	0.28 101	0.30 102	0.30 174	0.31 261	0.62 279	0.24 201	0.09 168	0.10 274	0.11 234	0.10 219	0.11 230	0.11 236

GwcNet	0.35 294	0.23 295	0.88 347	0.25 249	0.24 339	0.48 329	0.27 276	0.55 294	0.57 331	0.38 259	0.52 296	0.51 311	0.32 268	0.60 266	0.41 299	0.13 281	0.11 291	0.12 267	0.11 253	0.13 269	0.14 287

DANet	0.35 294	0.23 295	0.60 278	0.36 359	0.22 323	0.39 287	0.25 260	0.48 229	0.43 230	0.52 341	0.50 282	0.59 333	0.41 310	0.76 328	0.49 322	0.13 281	0.11 291	0.14 305	0.12 285	0.17 316	0.15 296
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
ADCRef	0.38 313	0.24 298	0.88 347	0.26 278	0.21 308	0.49 332	0.27 276	0.52 266	0.48 284	0.50 330	0.58 317	0.35 217	0.47 335	0.48 215	1.29 391	0.09 168	0.08 227	0.12 267	0.12 285	0.11 230	0.11 236

ADCP+	0.45 341	0.24 298	1.15 378	0.25 249	0.22 323	0.56 349	0.39 346	0.54 284	0.51 304	0.44 311	0.51 288	0.46 289	0.52 348	0.56 251	1.89 404	0.10 210	0.08 227	0.11 234	0.10 219	0.14 281	0.13 270

DPSNet	0.47 344	0.24 298	0.93 356	0.27 301	0.20 300	0.75 372	0.57 378	0.84 388	0.79 370	0.47 326	0.51 288	0.60 336	0.69 370	0.87 353	0.71 353	0.16 327	0.13 318	0.12 267	0.10 219	0.25 355	0.21 349

PSMNet_ROB	0.33 282	0.24 298	0.54 255	0.31 336	0.21 308	0.42 302	0.43 355	0.59 327	0.47 275	0.37 251	0.44 244	0.49 301	0.31 261	0.64 286	0.43 303	0.14 304	0.10 274	0.15 317	0.14 314	0.13 269	0.11 236

LL-Strereo	0.29 252	0.25 302	0.58 272	0.25 249	0.21 308	0.23 113	0.24 246	0.55 294	0.42 225	0.34 214	0.32 120	0.41 259	0.40 306	0.94 366	0.23 192	0.08 102	0.07 161	0.11 234	0.09 187	0.09 143	0.09 166

HCRNet	0.24 186	0.25 302	0.33 76	0.34 349	0.16 232	0.27 164	0.18 90	0.43 189	0.35 159	0.30 154	0.35 152	0.32 190	0.22 149	0.44 206	0.20 143	0.13 281	0.08 227	0.13 286	0.11 253	0.10 193	0.09 166

GMStereo	0.19 93	0.25 302	0.40 147	0.21 88	0.12 79	0.22 96	0.19 127	0.29 42	0.40 210	0.25 79	0.23 51	0.16 37	0.15 52	0.25 84	0.19 132	0.09 168	0.06 72	0.08 67	0.08 112	0.10 193	0.08 114
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
psmorigin	0.50 350	0.25 302	3.03 411	0.24 212	0.19 286	0.38 280	0.22 204	0.50 243	0.44 244	0.64 359	0.68 344	0.71 366	0.51 346	0.85 350	0.45 310	0.14 304	0.17 348	0.13 286	0.14 314	0.16 301	0.21 349

FADNet-RVC-Resample	0.29 252	0.25 302	0.93 356	0.26 278	0.16 232	0.32 232	0.21 188	0.47 218	0.39 197	0.35 230	0.38 181	0.33 197	0.27 214	0.53 238	0.24 201	0.10 210	0.10 274	0.14 305	0.13 303	0.13 269	0.16 303

G-Net	0.46 343	0.25 302	0.86 344	0.34 349	0.28 356	0.90 384	0.35 328	0.47 218	0.45 256	0.68 363	1.22 384	0.64 352	0.60 358	0.61 271	0.57 334	0.16 327	0.14 322	0.17 332	0.13 303	0.22 348	0.19 332

NCC-stereo	0.39 319	0.25 302	0.69 306	0.32 342	0.28 356	0.46 319	0.36 331	0.65 356	0.52 310	0.40 282	0.57 315	0.56 324	0.47 335	0.73 314	0.45 310	0.17 337	0.14 322	0.18 339	0.25 367	0.16 301	0.16 303

Nwc_Net	0.37 307	0.25 302	0.68 305	0.31 336	0.24 339	0.44 312	0.30 303	0.65 356	0.50 301	0.37 251	0.69 348	0.58 331	0.45 326	0.60 266	0.40 293	0.15 315	0.12 308	0.19 346	0.21 356	0.14 281	0.13 270

Abc-Net	0.39 319	0.25 302	0.69 306	0.32 342	0.28 356	0.46 319	0.36 331	0.65 356	0.52 310	0.40 282	0.57 315	0.56 324	0.47 335	0.73 314	0.45 310	0.17 337	0.14 322	0.18 339	0.25 367	0.16 301	0.16 303
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DN-CSS_ROB	0.22 146	0.25 302	0.47 215	0.24 212	0.14 168	0.25 139	0.12 1	0.40 157	0.33 146	0.29 126	0.42 222	0.22 77	0.20 132	0.33 166	0.19 132	0.07 16	0.06 72	0.11 234	0.11 253	0.11 230	0.07 67

LALA_ROB	0.36 298	0.25 302	0.46 208	0.30 329	0.21 308	0.47 325	0.39 346	0.61 339	0.51 304	0.52 341	0.51 288	0.69 363	0.36 286	0.50 222	0.43 303	0.17 337	0.11 291	0.16 326	0.14 314	0.17 316	0.15 296

Wz-Net-MNSev	0.36 298	0.26 313	0.79 328	0.26 278	0.21 308	0.59 354	0.38 341	0.55 294	0.56 328	0.48 329	0.54 304	0.53 318	0.36 286	0.60 266	0.44 307	0.11 238	0.09 256	0.11 234	0.11 253	0.15 293	0.13 270

dd	0.22 146	0.26 313	0.40 147	0.22 133	0.12 79	0.25 139	0.21 188	0.32 71	0.44 244	0.29 126	0.28 82	0.25 114	0.16 66	0.30 149	0.25 210	0.12 265	0.07 161	0.10 187	0.08 112	0.11 230	0.09 166

AF-Net	0.37 307	0.26 313	0.56 264	0.32 342	0.23 334	0.41 295	0.29 293	0.61 339	0.64 346	0.42 299	0.68 344	0.65 353	0.49 342	0.57 254	0.44 307	0.15 315	0.11 291	0.19 346	0.14 314	0.15 293	0.13 270

iResNetv2_ROB	0.27 225	0.26 313	0.72 316	0.23 175	0.13 134	0.29 196	0.18 90	0.52 266	0.49 293	0.37 251	0.45 256	0.39 243	0.25 188	0.34 172	0.20 143	0.08 102	0.06 72	0.07 14	0.05 9	0.12 256	0.09 166

NCCL2	0.35 294	0.26 313	0.49 229	0.36 359	0.22 323	0.41 295	0.41 350	0.53 277	0.42 225	0.47 326	0.46 266	0.61 340	0.39 303	0.55 243	0.37 276	0.16 327	0.13 318	0.21 352	0.21 356	0.16 301	0.16 303

FBW_ROB	0.43 334	0.26 313	0.54 255	0.31 336	0.20 300	0.51 337	0.32 313	0.70 372	0.60 337	0.59 353	0.55 308	0.65 353	0.41 310	1.40 395	0.51 329	0.13 281	0.17 348	0.21 352	0.16 333	0.17 316	0.18 325

ETE_ROB	0.34 289	0.26 313	0.45 202	0.29 321	0.18 268	0.40 292	0.37 335	0.57 315	0.47 275	0.50 330	0.50 282	0.62 342	0.36 286	0.55 243	0.38 278	0.13 281	0.10 274	0.14 305	0.12 285	0.16 301	0.16 303

FINET	0.34 289	0.27 320	0.80 330	0.24 212	0.24 339	0.36 268	0.34 325	0.54 284	0.72 361	0.39 274	0.47 273	0.32 190	0.30 249	0.51 227	0.32 254	0.19 352	0.17 348	0.13 286	0.12 285	0.18 327	0.16 303

SHD	0.42 330	0.27 320	0.81 332	0.31 336	0.25 346	0.42 302	0.22 204	0.66 362	0.94 385	0.63 357	0.60 324	0.59 333	0.47 335	0.59 265	0.58 339	0.15 315	0.13 318	0.16 326	0.16 333	0.20 339	0.22 354

MeshStereo	0.58 365	0.27 320	0.67 301	0.22 133	0.17 249	0.66 363	0.37 335	0.78 380	0.61 340	1.47 409	1.30 387	1.65 396	0.79 376	1.12 381	0.59 340	0.17 337	0.17 348	0.17 332	0.14 314	0.17 316	0.14 287
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
FADNet_RVC	0.30 260	0.28 323	0.83 336	0.23 175	0.15 209	0.30 213	0.17 61	0.49 235	0.37 178	0.30 154	0.38 181	0.30 174	0.27 214	0.52 233	0.31 248	0.14 304	0.14 322	0.14 305	0.16 333	0.21 342	0.23 360

SuperB	0.49 348	0.28 323	2.23 401	0.23 175	0.15 209	0.41 295	0.32 313	0.47 218	0.82 372	0.43 305	0.50 282	0.33 197	0.45 326	0.68 299	1.08 375	0.10 210	0.07 161	0.09 122	0.08 112	0.98 408	0.14 287

RTSC	0.39 319	0.28 323	0.78 322	0.27 301	0.18 268	0.49 332	0.22 204	0.59 327	0.84 377	0.55 349	0.53 301	0.49 301	0.36 286	0.67 298	0.82 361	0.13 281	0.10 274	0.11 234	0.12 285	0.17 316	0.17 311

PA-Net	0.37 307	0.28 323	0.83 336	0.31 336	0.28 356	0.39 287	0.42 353	0.51 256	0.55 325	0.34 214	0.42 222	0.41 259	0.36 286	0.79 337	0.49 322	0.12 265	0.23 372	0.16 326	0.23 365	0.12 256	0.18 325
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
SGM-ForestM	1.36 399	0.28 323	0.79 328	0.26 278	0.16 232	2.26 413	1.00 406	1.42 401	1.46 400	2.38 413	2.05 407	5.95 422	2.66 414	2.95 414	2.46 411	0.17 337	0.18 354	0.18 339	0.18 347	0.15 293	0.18 325

NaN_ROB	0.41 327	0.28 323	0.62 289	0.30 329	0.19 286	0.51 337	0.47 366	0.58 322	0.59 334	0.56 350	0.47 273	0.49 301	0.41 310	1.21 387	0.64 349	0.12 265	0.18 354	0.12 267	0.13 303	0.11 230	0.14 287

SANet	0.53 359	0.28 323	0.96 360	0.26 278	0.15 209	0.69 365	0.44 358	0.67 367	1.34 396	0.67 362	0.98 375	0.94 377	0.71 372	0.89 357	0.76 355	0.14 304	0.12 308	0.12 267	0.11 253	0.17 316	0.16 303

Wz-Net-LNSev	0.34 289	0.29 330	0.91 352	0.26 278	0.21 308	0.47 325	0.31 308	0.54 284	0.54 319	0.44 311	0.52 296	0.50 307	0.35 282	0.39 193	0.39 286	0.11 238	0.11 291	0.10 187	0.09 187	0.14 281	0.13 270

DGSMNet	0.61 370	0.29 330	0.91 352	0.51 382	0.70 394	0.62 359	1.38 415	0.59 327	0.55 325	0.37 251	0.61 331	0.52 314	0.33 271	0.65 292	0.43 303	0.53 387	0.60 405	0.67 393	0.61 401	0.63 390	0.61 400

aanetorigin	0.39 319	0.29 330	1.09 373	0.24 212	0.19 286	0.28 177	0.37 335	0.33 85	0.47 275	0.94 381	0.82 363	0.52 314	0.54 349	0.49 220	0.50 327	0.11 238	0.09 256	0.10 187	0.10 219	0.16 301	0.15 296

DeepPrunerF	0.44 340	0.29 330	1.29 387	0.33 347	0.30 364	0.35 263	0.36 331	0.62 348	1.15 394	0.40 282	0.44 244	0.39 243	0.41 310	0.80 341	0.52 330	0.18 347	0.14 322	0.23 359	0.21 356	0.17 316	0.17 311

ADCPNet	0.48 346	0.29 330	1.60 395	0.27 301	0.23 334	0.70 368	0.38 341	0.53 277	0.51 304	0.51 335	0.59 319	0.67 358	0.56 353	0.60 266	1.14 381	0.15 315	0.18 354	0.14 305	0.23 365	0.19 331	0.19 332

PWC_ROB	0.38 313	0.29 330	0.69 306	0.25 249	0.20 300	0.38 280	0.19 127	0.58 322	0.67 351	0.57 352	0.85 366	0.51 311	0.40 306	0.71 307	0.52 330	0.13 281	0.09 256	0.14 305	0.10 219	0.17 316	0.14 287

HBP-ISP	0.33 282	0.30 336	0.72 316	0.22 133	0.16 232	0.32 232	0.22 204	0.54 284	0.44 244	0.41 291	0.49 280	0.33 197	0.38 298	0.73 314	0.25 210	0.18 347	0.19 358	0.24 361	0.20 353	0.16 301	0.13 270

FC-DCNN	0.70 378	0.30 336	0.69 306	0.32 342	0.27 353	0.81 379	0.39 346	0.79 383	0.82 372	1.41 402	1.58 400	1.98 401	1.26 399	1.02 376	0.77 358	0.24 362	0.22 369	0.27 364	0.26 371	0.26 362	0.26 366

PS-NSSS	0.32 276	0.30 336	0.46 208	0.23 175	0.17 249	0.33 241	0.24 246	0.57 315	0.41 221	0.37 251	0.52 296	0.35 217	0.30 249	0.80 341	0.30 244	0.17 337	0.14 322	0.21 352	0.15 322	0.15 293	0.13 270

PDISCO_ROB	0.43 334	0.30 336	0.67 301	0.43 373	0.36 372	0.67 364	0.32 313	0.72 375	0.76 366	0.43 305	0.53 301	0.63 350	0.40 306	0.66 296	0.47 318	0.21 356	0.12 308	0.21 352	0.19 352	0.25 355	0.20 342

PWCDC_ROB	0.38 313	0.30 336	0.60 278	0.33 347	0.20 300	0.42 302	0.19 127	0.58 322	0.89 378	0.42 299	1.26 386	0.36 222	0.34 278	0.50 222	0.38 278	0.18 347	0.11 291	0.11 234	0.09 187	0.19 331	0.13 270

UDGNet	0.23 163	0.31 341	0.38 131	0.24 212	0.14 168	0.24 128	0.18 90	0.32 71	0.43 230	0.29 126	0.28 82	0.24 107	0.19 124	0.29 137	0.20 143	0.15 315	0.07 161	0.21 352	0.11 253	0.14 281	0.10 211

dad	0.28 242	0.31 341	0.44 192	0.21 88	0.14 168	0.30 213	0.20 165	0.33 85	0.49 293	0.44 311	0.44 244	0.45 283	0.21 138	0.41 198	0.26 222	0.20 355	0.11 291	0.20 349	0.11 253	0.14 281	0.10 211

ccnet	0.42 330	0.31 341	0.48 224	0.27 301	0.32 367	0.60 357	0.32 313	0.65 356	0.46 270	0.53 346	0.66 340	0.56 324	0.45 326	0.72 312	0.61 343	0.26 364	0.19 358	0.24 361	0.21 356	0.26 362	0.22 354

Syn2CoEx	0.36 298	0.31 341	0.78 322	0.34 349	0.21 308	0.41 295	0.28 289	0.61 339	0.49 293	0.42 299	0.56 313	0.45 283	0.44 323	0.69 301	0.38 278	0.17 337	0.14 322	0.15 317	0.12 285	0.13 269	0.12 258

FCDSN-DC	0.63 371	0.31 341	0.61 281	0.36 359	0.30 364	0.65 361	0.37 335	0.66 362	0.68 354	1.14 393	1.54 398	1.71 398	1.26 399	0.92 362	0.64 349	0.24 362	0.22 369	0.27 364	0.26 371	0.27 365	0.27 369
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
RGC	0.39 319	0.32 346	0.64 296	0.34 349	0.27 353	0.40 292	0.29 293	0.57 315	0.53 315	0.45 315	0.64 337	0.62 342	0.45 326	0.72 312	0.39 286	0.15 315	0.15 336	0.21 352	0.20 353	0.18 327	0.19 332

STTRV1_RVC	0.42 330	0.32 346	0.89 350	0.29 321	0.36 372	0.49 332	0.31 308	0.61 339	0.53 315	0.46 318	0.56 313	0.47 291	0.43 321	1.00 373	0.39 286	0.27 369	0.21 364	0.20 349	0.18 347	0.25 355	0.17 311

MSMD_ROB	0.60 369	0.33 348	0.61 281	0.30 329	0.25 346	0.86 381	0.35 328	0.55 294	0.67 351	1.10 391	1.49 395	1.76 399	0.97 390	0.88 356	0.49 322	0.23 359	0.21 364	0.27 364	0.27 373	0.25 355	0.24 364

PVD	0.58 365	0.34 349	0.84 340	0.39 368	0.31 366	0.59 354	0.47 366	0.80 384	1.25 395	0.92 380	1.09 378	0.79 370	0.82 380	0.85 350	0.76 355	0.21 356	0.18 354	0.22 358	0.18 347	0.27 365	0.35 378

ADCMid	0.49 348	0.34 349	1.13 377	0.26 278	0.21 308	0.51 337	0.37 335	0.57 315	0.54 319	0.75 371	0.66 340	0.62 342	0.64 368	0.64 286	1.68 398	0.13 281	0.12 308	0.17 332	0.17 342	0.20 339	0.17 311

Anonymous Stereo	0.38 313	0.34 349	1.00 364	0.30 329	0.25 346	0.33 241	0.44 358	0.50 243	0.54 319	0.41 291	0.45 256	0.39 243	0.26 197	0.93 363	0.48 319	0.15 315	0.14 322	0.15 317	0.16 333	0.16 301	0.17 311

FADNet-RVC	0.31 267	0.35 352	0.78 322	0.25 249	0.20 300	0.33 241	0.20 165	0.49 235	0.40 210	0.34 214	0.39 193	0.41 259	0.29 240	0.63 284	0.31 248	0.13 281	0.14 322	0.14 305	0.15 322	0.19 331	0.19 332

PASM	0.45 341	0.35 352	0.90 351	0.35 358	0.33 368	0.39 287	0.38 341	0.50 243	0.61 340	0.52 341	0.51 288	0.62 342	0.45 326	0.93 363	0.48 319	0.26 364	0.29 382	0.29 370	0.33 378	0.29 370	0.26 366

CSAN	0.50 350	0.35 352	0.78 322	0.36 359	0.23 334	0.56 349	0.59 381	0.61 339	0.70 358	0.64 359	0.78 359	0.65 353	0.60 358	1.38 394	0.62 345	0.21 356	0.17 348	0.20 349	0.20 353	0.18 327	0.18 325

FADNet	0.32 276	0.36 355	0.74 320	0.23 175	0.22 323	0.37 273	0.19 127	0.53 277	0.48 284	0.32 189	0.36 162	0.43 269	0.32 268	0.64 286	0.25 210	0.16 327	0.16 343	0.14 305	0.16 333	0.24 354	0.19 332

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 298	0.36 355	0.53 252	0.34 349	0.19 286	0.51 337	0.24 246	0.55 294	0.38 191	0.41 291	0.47 273	0.47 291	0.27 214	0.73 314	0.30 244	0.36 381	0.19 358	0.27 364	0.17 342	0.26 362	0.23 360

MANE	1.41 400	0.36 355	0.74 320	0.43 373	0.41 377	2.16 412	0.80 396	2.39 417	3.38 411	2.22 412	3.06 413	3.54 415	2.73 415	2.15 410	1.94 406	0.28 373	0.27 378	0.30 372	0.46 388	0.28 369	0.34 377

ELAS_RVC	0.74 383	0.36 355	1.00 364	0.37 364	0.33 368	0.88 382	0.93 403	0.83 387	1.08 390	1.35 398	1.33 389	1.24 387	1.33 402	1.06 378	0.95 369	0.27 369	0.25 376	0.29 370	0.27 373	0.30 371	0.30 371
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.74 383	0.36 355	0.85 343	0.36 359	0.33 368	1.36 403	0.77 394	0.93 391	0.92 382	1.41 402	1.53 397	1.16 385	1.17 395	0.95 368	1.03 373	0.26 364	0.25 376	0.28 369	0.28 376	0.31 372	0.30 371
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
EDNetEfficient	0.63 371	0.37 360	2.40 405	0.26 278	0.25 346	0.38 280	0.49 372	0.41 167	1.06 389	1.38 399	0.87 370	0.62 342	0.95 387	0.65 292	1.65 397	0.11 238	0.09 256	0.10 187	0.11 253	0.19 331	0.17 311

XQC	0.43 334	0.37 360	0.96 360	0.34 349	0.25 346	0.53 347	0.34 325	0.60 335	0.73 364	0.51 335	0.46 266	0.57 328	0.47 335	0.70 304	0.72 354	0.17 337	0.12 308	0.18 339	0.15 322	0.25 355	0.23 360

WZ-Net	0.52 358	0.38 362	1.90 399	0.30 329	0.24 339	0.57 352	0.48 370	0.62 348	0.78 369	0.50 330	0.71 349	0.68 361	0.54 349	0.98 372	0.84 362	0.13 281	0.10 274	0.11 234	0.12 285	0.19 331	0.20 342

SAMSARA	0.56 361	0.39 363	0.80 330	0.60 387	0.46 380	1.00 388	1.23 414	0.67 367	0.68 354	0.71 366	0.54 304	0.89 376	0.57 355	0.81 344	0.62 345	0.19 352	0.22 369	0.18 339	0.18 347	0.27 365	0.25 365

ADCS	0.58 365	0.40 364	1.35 390	0.29 321	0.24 339	0.55 348	0.45 360	0.67 367	0.83 375	0.76 373	0.71 349	0.68 361	0.60 358	0.76 328	2.23 409	0.16 327	0.16 343	0.16 326	0.17 342	0.22 348	0.22 354

AnyNet_C32	0.51 354	0.40 364	1.10 376	0.29 321	0.28 356	0.59 354	0.58 379	0.54 284	0.60 337	0.62 356	0.66 340	0.54 320	0.54 349	0.78 335	1.74 401	0.15 315	0.14 322	0.15 317	0.17 342	0.20 339	0.20 342

LSM	1.64 407	0.40 364	2.56 407	2.02 418	17.61 430	0.51 337	0.52 374	0.61 339	0.76 366	0.82 375	1.11 380	0.63 350	0.54 349	0.75 323	0.49 322	0.16 327	0.24 374	0.18 339	0.21 356	0.25 355	2.42 421

Wz-Net-SNSev	0.43 334	0.41 367	1.27 385	0.30 329	0.21 308	0.44 312	0.41 350	0.61 339	0.65 347	0.46 318	0.65 338	0.62 342	0.39 303	0.74 321	0.59 340	0.12 265	0.11 291	0.12 267	0.13 303	0.16 301	0.14 287

GASNet	0.36 298	0.46 368	0.88 347	0.34 349	0.23 334	0.35 263	0.22 204	0.60 335	0.53 315	0.40 282	0.37 171	0.45 283	0.30 249	0.79 337	0.35 269	0.15 315	0.10 274	0.14 305	0.14 314	0.22 348	0.12 258

UDG	0.40 325	0.46 368	0.49 229	0.40 370	0.35 371	0.47 325	0.27 276	0.54 284	0.47 275	0.39 274	0.45 256	0.59 333	0.44 323	0.46 210	0.39 286	0.26 364	0.19 358	0.48 384	0.22 363	0.34 375	0.26 366

CC-Net-ROB	0.43 334	0.47 370	0.65 297	0.37 364	0.23 334	0.51 337	0.29 293	0.66 362	0.49 293	0.46 318	0.51 288	0.48 297	0.38 298	0.96 369	0.35 269	0.34 380	0.23 372	0.55 388	0.25 367	0.31 372	0.20 342

GANetREF_RVC	0.43 334	0.47 370	0.69 306	0.38 366	0.20 300	0.51 337	0.48 370	0.66 362	0.66 348	0.46 318	0.46 266	0.50 307	0.44 323	0.90 360	0.39 286	0.27 369	0.21 364	0.32 374	0.18 347	0.27 365	0.22 354
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
SQANet	0.40 325	0.48 372	0.67 301	0.48 379	0.39 374	0.48 329	0.22 204	0.51 256	0.43 230	0.40 282	0.47 273	0.47 291	0.33 271	0.54 242	0.32 254	0.36 381	0.15 336	0.40 380	0.21 356	0.45 381	0.31 373

Consistency-Raft	0.55 360	0.48 372	1.02 368	0.45 376	0.49 382	0.49 332	0.47 366	0.72 375	0.72 361	0.45 315	0.82 363	0.47 291	0.60 358	0.50 222	0.63 348	0.39 385	0.39 390	0.44 382	0.51 393	0.52 384	0.37 379

RTS	0.78 385	0.48 372	4.68 413	0.34 349	0.28 356	1.12 392	0.46 362	0.62 348	1.03 386	0.73 367	0.89 371	0.60 336	0.59 356	1.61 398	1.16 384	0.14 304	0.11 291	0.15 317	0.15 322	0.21 342	0.19 332

RTSA	0.78 385	0.48 372	4.68 413	0.34 349	0.28 356	1.12 392	0.46 362	0.62 348	1.03 386	0.73 367	0.89 371	0.60 336	0.59 356	1.61 398	1.16 384	0.14 304	0.11 291	0.15 317	0.15 322	0.21 342	0.19 332

NVStereoNet_ROB	0.67 375	0.49 376	0.83 336	0.48 379	0.40 376	0.51 337	0.46 362	0.70 372	0.77 368	0.84 376	1.72 401	1.02 381	0.83 381	1.23 388	0.79 360	0.32 378	0.38 389	0.40 380	0.46 388	0.36 377	0.41 383
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DDUNet	0.41 327	0.50 377	0.48 224	0.44 375	0.39 374	0.46 319	0.32 313	0.50 243	0.43 230	0.45 315	0.52 296	0.57 328	0.36 286	0.48 215	0.33 261	0.33 379	0.21 364	0.55 388	0.25 367	0.37 378	0.32 376

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 354	0.50 377	0.86 344	0.39 368	0.24 339	0.84 380	0.55 377	0.56 308	0.62 342	0.60 354	0.68 344	0.62 342	0.42 318	1.13 382	0.43 303	0.23 359	0.27 378	0.27 364	0.35 380	0.25 355	0.29 370

MFN_U_SF_RVC	0.56 361	0.51 379	1.19 379	0.38 366	0.22 323	0.69 365	0.27 276	0.80 384	0.67 351	0.73 367	0.74 354	0.87 373	0.61 367	0.81 344	0.76 355	0.29 375	0.27 378	0.32 374	0.37 384	0.32 374	0.31 373

EDNetEfficientorigin	7.51 420	0.52 380	140.47 442	0.25 249	0.17 249	0.42 302	0.29 293	0.47 218	1.03 386	1.28 396	1.02 376	0.83 372	0.84 382	0.75 323	0.99 371	0.10 210	0.09 256	0.12 267	0.10 219	0.21 342	0.22 354

anonymity	0.56 361	0.54 381	0.70 312	0.47 378	0.61 390	0.56 349	0.43 355	0.69 371	0.49 293	0.63 357	0.55 308	0.54 320	0.60 358	0.61 271	0.57 334	0.55 390	0.53 398	0.50 385	0.54 396	0.51 383	0.56 393

Wz-Net-TNSev	0.51 354	0.58 382	1.61 397	0.25 249	0.21 308	0.65 361	0.45 360	0.63 354	0.69 356	0.51 335	0.54 304	0.71 366	0.60 358	1.00 373	0.77 358	0.15 315	0.15 336	0.13 286	0.15 322	0.21 342	0.20 342

AnyNet_C01	0.65 373	0.58 382	2.60 408	0.32 342	0.26 351	0.88 382	0.61 382	0.63 354	0.62 342	0.68 363	0.96 374	0.76 369	0.60 358	0.96 369	1.43 393	0.16 327	0.16 343	0.17 332	0.17 342	0.23 351	0.23 360

SPS-STEREO	0.69 377	0.61 384	0.98 362	0.52 384	0.57 388	0.74 370	0.50 373	0.78 380	0.62 342	0.95 383	0.86 367	0.94 377	0.70 371	1.01 375	0.87 366	0.58 393	0.51 395	0.50 385	0.50 392	0.55 386	0.58 395
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
otaku	0.57 364	0.62 385	0.87 346	0.63 389	0.44 379	0.73 369	0.37 335	0.65 356	0.66 348	0.51 335	0.75 355	0.66 357	0.45 326	0.69 301	0.46 316	0.53 387	0.34 387	0.55 388	0.35 380	0.60 389	0.45 386

Ntro	0.58 365	0.64 386	0.92 354	0.66 390	0.50 383	0.77 373	0.36 331	0.66 362	0.70 358	0.50 330	0.59 319	0.65 353	0.51 346	0.75 323	0.45 310	0.56 391	0.32 386	0.56 391	0.34 379	0.63 390	0.46 389

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 376	0.64 386	1.06 372	0.45 376	0.27 353	1.40 405	0.58 379	0.78 380	0.92 382	0.84 376	0.86 367	0.88 375	0.68 369	1.33 393	0.68 352	0.37 383	0.29 382	0.34 376	0.36 383	0.43 379	0.37 379

SGM+DAISY	0.87 387	0.66 388	1.30 388	0.51 382	0.60 389	1.03 389	0.84 400	0.76 378	0.73 364	1.39 400	1.51 396	1.31 390	1.22 397	1.11 379	1.08 375	0.57 392	0.53 398	0.51 387	0.51 393	0.54 385	0.61 400

coex-ft	3.44 415	0.73 389	48.55 440	0.24 212	0.19 286	0.50 336	0.43 355	0.47 218	2.40 408	7.03 422	1.20 383	0.97 380	2.23 411	0.73 314	1.92 405	0.12 265	0.15 336	0.14 305	0.12 285	0.21 342	0.43 384

JetBlue	1.14 397	0.76 390	2.36 403	0.59 386	0.75 396	3.04 416	1.78 416	1.11 394	0.90 380	0.94 381	1.10 379	1.66 397	1.28 401	2.09 408	1.72 400	0.43 386	0.36 388	0.38 378	0.38 386	0.58 388	0.56 393

MFMNet_re	0.72 379	0.76 390	0.99 363	0.62 388	0.70 394	0.77 373	0.67 385	0.75 377	0.83 375	0.78 374	0.86 367	0.69 363	0.78 375	0.71 307	0.61 343	0.66 396	0.59 404	0.61 392	0.58 400	0.68 396	0.71 404

ACVNet_1	0.72 379	0.81 392	1.37 391	0.72 393	0.53 386	0.77 373	0.42 353	0.85 390	0.90 380	0.74 370	0.75 355	1.32 391	0.72 373	1.02 376	0.55 333	0.54 389	0.31 385	0.71 395	0.35 380	0.64 392	0.45 386

ACVNet-4b	0.72 379	0.81 392	1.33 389	0.72 393	0.50 383	0.80 378	0.31 308	0.71 374	0.80 371	0.50 330	0.72 353	0.95 379	0.43 321	0.96 369	1.20 388	1.13 413	0.21 364	0.76 397	0.45 387	0.65 393	0.46 389

IMH-64-1	0.91 389	0.86 394	0.84 340	0.97 401	0.75 396	0.92 385	0.71 387	1.27 396	1.10 391	0.89 378	1.45 392	1.14 383	0.96 388	1.19 384	0.84 362	0.74 397	0.51 395	0.97 402	0.55 397	0.84 400	0.60 397

IMH-64	0.91 389	0.86 394	0.84 340	0.97 401	0.75 396	0.92 385	0.71 387	1.27 396	1.10 391	0.89 378	1.45 392	1.14 383	0.96 388	1.19 384	0.84 362	0.74 397	0.51 395	0.97 402	0.55 397	0.84 400	0.60 397

ACVNet_2	0.89 388	0.87 396	1.25 383	0.82 396	0.62 391	0.97 387	0.62 383	1.14 395	1.42 398	1.00 386	1.40 390	1.47 394	0.84 382	1.11 379	0.66 351	0.61 394	0.43 392	0.78 398	0.49 390	0.75 397	0.52 391

WAO-7	1.01 392	0.89 397	0.93 356	0.83 398	0.66 393	1.18 394	0.81 398	1.40 400	1.57 402	1.11 392	1.76 403	1.45 393	1.19 396	1.50 397	1.14 381	0.61 394	0.62 408	0.70 394	0.68 403	0.66 395	0.60 397

RainbowNet	0.72 379	0.89 397	1.02 368	0.82 396	0.63 392	0.78 376	0.52 374	0.81 386	0.93 384	0.60 354	0.79 360	0.80 371	0.60 358	0.80 341	0.57 334	0.78 400	0.55 401	0.78 398	0.49 390	0.76 398	0.58 395

DispFullNet	0.66 374	0.89 397	1.59 394	0.77 395	1.21 412	0.51 337	0.23 224	0.59 327	0.72 361	0.69 365	0.61 331	0.69 363	0.91 386	0.79 337	0.48 319	0.27 369	0.12 308	0.73 396	0.30 377	0.65 393	0.40 382

WAO-6	1.07 395	0.93 400	0.92 354	0.96 400	0.78 400	1.28 400	0.75 391	1.34 398	2.00 406	1.02 388	1.54 398	1.59 395	1.22 397	1.31 392	1.14 381	0.78 400	0.55 401	1.02 406	0.75 407	0.83 399	0.69 403

IMH	1.05 394	0.95 401	1.00 364	1.01 403	0.78 400	1.11 391	0.68 386	1.38 399	1.43 399	1.00 386	1.72 401	1.43 392	1.14 392	1.73 403	0.89 367	1.09 410	0.55 401	0.99 404	0.57 399	0.87 402	0.62 402

LVE	1.13 396	1.02 402	1.28 386	1.01 403	0.80 403	1.29 401	0.81 398	1.47 403	1.96 404	1.07 390	1.90 404	1.90 400	1.01 391	1.48 396	0.91 368	0.93 407	0.61 407	0.94 401	0.69 404	0.87 402	0.75 408

TorneroNet-64	1.43 401	1.03 403	1.20 380	1.10 406	0.86 406	2.26 413	0.73 390	1.84 409	3.84 416	1.25 395	2.25 411	2.69 411	1.42 403	1.76 405	1.43 393	0.76 399	0.50 393	1.09 407	0.66 402	1.23 411	0.76 409

Dean	1.17 398	1.04 404	1.49 393	1.03 405	0.78 400	1.20 397	0.77 394	1.48 404	1.96 404	1.28 396	1.99 406	2.15 403	1.14 392	1.25 389	1.00 372	0.81 402	0.60 405	1.01 405	0.69 404	0.92 406	0.74 407

FADE		1.06 405		0.71 392	0.76 399			1.85 412	1.52 401	0.75 371		1.17 386		2.83 413		24.23 440	4.70 423	17.35 435	17.61 434	0.49 382	0.44 385

TorneroNet	2.22 411	1.08 406	1.24 382	1.14 410	0.90 407	5.58 418	0.80 396	2.12 415	8.69 423	2.58 414	5.42 418	3.88 416	1.97 409	1.78 407	1.87 403	0.86 403	0.54 400	1.15 411	0.74 406	1.23 411	0.85 410

WAO-8	1.46 403	1.10 407	1.09 373	1.10 406	0.84 404	2.06 409	0.75 391	1.84 409	3.83 414	1.44 406	2.21 409	2.15 403	1.43 404	3.17 415	1.19 386	0.91 405	0.65 410	1.09 407	0.79 408	0.90 404	0.71 404

Venus	1.46 403	1.10 407	1.09 373	1.10 406	0.84 404	2.06 409	0.75 391	1.84 409	3.83 414	1.44 406	2.21 409	2.15 403	1.43 404	3.17 415	1.19 386	0.91 405	0.65 410	1.09 407	0.79 408	0.90 404	0.71 404

MADNet+	1.01 392	1.16 409	4.72 415	0.70 391	0.47 381	1.24 398	0.96 404	0.97 392	0.89 378	0.65 361	0.77 358	0.87 373	0.85 384	2.09 408	1.68 398	0.38 384	0.39 390	0.31 373	0.27 373	0.43 379	0.39 381

PWCK	1.00 391	1.17 410	1.70 398	0.91 399	0.41 377	1.19 396	0.92 402	1.10 393	1.14 393	1.16 394	1.14 381	1.25 388	0.88 385	1.75 404	1.04 374	0.87 404	0.50 393	0.87 400	0.53 395	0.96 407	0.52 391

UNDER WATER-64	1.55 405	1.19 411	2.52 406	1.31 411	0.95 408	2.12 411	1.21 413	1.45 402	3.19 410	1.43 405	1.32 388	2.64 410	2.04 410	1.63 400	1.83 402	1.11 411	0.67 412	1.28 412	0.92 411	1.19 409	1.02 413

UNDER WATER	1.59 406	1.22 412	2.36 403	1.38 412	1.03 409	1.67 408	1.10 410	1.54 407	3.63 412	1.44 406	1.47 394	2.85 412	2.25 412	1.67 401	1.94 406	1.06 409	0.62 408	1.31 413	0.93 412	1.21 410	1.02 413

notaker	1.45 402	1.34 413	1.48 392	1.40 413	1.07 410	1.18 394	0.85 401	1.48 404	1.40 397	1.51 410	3.46 414	2.40 408	1.81 408	1.76 405	1.45 396	1.11 411	0.69 413	1.38 414	0.87 410	1.31 413	0.97 412

ktn	1.77 409	1.36 414	1.22 381	1.43 414	1.14 411	1.52 406	1.08 409	1.51 406	3.96 417	2.77 416	4.69 416	3.35 414	1.46 406	1.69 402	1.25 390	1.43 415	0.77 414	1.45 415	0.99 413	1.32 415	0.96 411

KSHMR	1.89 410	1.36 414	1.60 395	1.47 415	1.22 413	1.38 404	1.06 408	1.79 408	5.97 420	1.42 404	5.65 420	2.98 413	1.14 392	2.23 411	1.20 388	1.27 414	1.12 415	1.46 416	1.10 415	1.32 415	1.15 415

HanzoNet	2.97 414	1.69 416	2.29 402	1.74 416	1.33 414	1.53 407	1.03 407	1.99 413	2.64 409	5.51 419	5.16 417	5.90 421	6.82 421	4.32 420	3.29 414	3.16 419	2.02 420	1.92 417	2.87 421	2.24 419	1.89 419

SPstereo	14.25 427	1.73 417	2.83 410	1.84 417	1.57 417	23.16 434	43.27 434	35.72 442	29.56 442	20.86 439	20.62 432	26.34 442	21.82 434	25.23 442	19.62 433	1.56 416	1.42 416	2.96 420	2.17 418	1.31 413	1.33 418

MADNet++	2.26 412	1.80 418	2.06 400	2.13 420	1.97 418	2.61 415	1.79 417	2.38 416	2.16 407	2.75 415	2.65 412	2.38 407	2.43 413	3.17 415	3.21 413	2.17 417	1.95 418	1.94 418	1.63 417	2.06 418	2.01 420

BEATNet-Init1	4.73 418	2.61 419	13.29 429	0.58 385	0.53 386	10.12 423	3.33 419	4.83 420	5.01 419	8.75 424	8.51 421	14.08 431	7.60 422	7.70 424	5.34 419	0.28 373	0.28 381	0.34 376	0.37 384	0.57 387	0.45 386

JetRed	2.30 413	2.64 420	6.12 416	1.12 409	1.38 415	5.85 419	3.29 418	1.99 413	1.67 403	1.98 411	1.95 405	2.16 406	1.60 407	2.48 412	4.10 417	1.05 408	1.60 417	1.09 407	1.01 414	1.67 417	1.28 416

DPSimNet_ROB	4.34 416	4.23 421	6.89 418	3.67 421	3.68 419	4.75 417	5.21 420	2.67 418	3.68 413	5.82 420	3.95 415	5.57 418	6.72 420	3.46 419	4.48 418	4.05 422	2.88 421	4.68 423	3.12 422	3.69 421	3.62 423

DGTPSM_ROB	8.34 421	5.10 422	10.37 427	5.31 424	10.18 424	8.33 420	23.60 429	6.06 422	13.41 429	4.90 417	10.87 426	5.65 419	10.44 423	6.17 421	12.59 424	3.74 420	7.55 425	3.69 421	7.26 426	4.14 422	7.46 425

DPSMNet_ROB	8.40 422	5.11 423	10.49 428	5.58 425	10.25 425	8.34 421	23.62 430	6.07 423	13.45 430	4.93 418	10.88 427	5.66 420	10.44 423	6.24 422	12.64 425	3.98 421	7.61 426	3.76 422	7.30 427	4.20 423	7.51 426

ASD4	7.23 419	6.65 424	7.69 419	5.24 423	5.62 421	11.85 425	20.36 425	7.57 424	7.14 422	6.55 421	5.47 419	5.99 423	5.78 418	7.22 423	9.24 423	4.85 423	4.44 422	6.40 427	5.19 423	6.53 424	4.89 424

Anonymous_1	16.62 432	9.35 425	9.84 421	10.66 426	14.64 428	18.66 431	27.12 431	12.64 430	13.51 431	10.76 430	10.30 425	10.13 425	10.60 425	11.06 430	12.74 426	15.87 437	7.74 427	16.92 434	43.48 439	58.66 442	7.68 427

xxxxx1	15.27 428	9.54 426	10.31 422	20.13 432	18.88 431	17.08 427	23.03 426	10.36 427	10.99 425	9.21 425	9.62 422	10.74 426	10.61 426	10.72 427	13.89 429	7.97 428	9.20 431	31.85 440	44.72 440	12.84 428	13.69 430

tt_ll	15.27 428	9.54 426	10.31 422	20.13 432	18.88 431	17.08 427	23.03 426	10.36 427	10.99 425	9.21 425	9.62 422	10.74 426	10.61 426	10.72 427	13.89 429	7.97 428	9.20 431	31.85 440	44.72 440	12.84 428	13.69 430

ff	15.27 428	9.54 426	10.31 422	20.13 432	18.88 431	17.08 427	23.03 426	10.36 427	10.99 425	9.21 425	9.62 422	10.74 426	10.61 426	10.72 427	13.89 429	7.97 428	9.20 431	31.85 440	44.72 440	12.84 428	13.69 430

DPSM_ROB	11.49 425	9.87 429	10.35 425	11.13 427	11.31 426	19.11 432	27.51 432	13.37 431	14.21 432	10.31 428	11.06 428	10.96 429	11.27 429	11.96 431	13.59 427	6.78 426	8.19 428	6.03 424	7.09 424	7.93 425	7.73 428

DPSM	11.49 425	9.87 429	10.35 425	11.13 427	11.31 426	19.11 432	27.51 432	13.37 431	14.21 432	10.31 428	11.06 428	10.96 429	11.27 429	11.96 431	13.59 427	6.78 426	8.19 428	6.03 424	7.09 424	7.93 425	7.73 428

DLNR_Zeroshot_test	10.44 423	12.10 431	19.93 431	106.08 443	23.66 440	0.14 3	0.13 3	3.22 419	0.17 4	0.16 26	0.23 51	0.16 37	0.10 4	0.31 154	0.15 53	2.36 418	0.06 72	0.07 14	0.07 52	39.70 441	0.06 18

PML	16.10 431	12.82 432	6.78 417	5.23 422	7.76 422	33.92 435	66.56 441	5.30 421	10.28 424	26.12 441	68.59 441	20.51 433	13.49 431	10.06 426	6.78 422	5.96 425	2.00 419	6.04 426	2.18 419	8.96 427	2.60 422

LRCNet_RVC	10.90 424	14.34 433	9.35 420	15.35 429	8.04 423	1.08 390	0.34 325	8.78 425	0.70 358	12.63 431	16.05 430	9.85 424	6.54 419	8.57 425	6.34 421	20.27 438	5.40 424	23.70 437	21.88 436	14.87 431	13.83 433

CasAABBNet	23.10 435	19.86 434	20.64 432	22.47 435	22.73 438	38.41 436	55.50 437	26.89 439	28.70 437	20.61 434	22.15 435	22.08 438	22.75 438	23.99 438	27.36 437	13.59 431	16.48 435	12.14 428	14.27 429	15.95 432	15.53 434

MyStereo03	23.12 436	19.90 435	20.85 433	22.49 436	22.71 435	38.42 437	55.53 438	26.80 436	28.72 438	20.77 436	22.25 436	22.03 435	22.69 435	23.90 435	27.38 439	13.62 433	16.50 437	12.15 429	14.28 430	15.95 432	15.53 434

MyStereo02	23.12 436	19.90 435	20.85 433	22.49 436	22.71 435	38.42 437	55.53 438	26.80 436	28.72 438	20.77 436	22.25 436	22.03 435	22.69 435	23.90 435	27.38 439	13.62 433	16.50 437	12.15 429	14.28 430	15.95 432	15.53 434

MyStereo	23.12 436	19.90 435	20.85 433	22.49 436	22.71 435	38.42 437	55.53 438	26.80 436	28.72 438	20.77 436	22.25 436	22.03 435	22.69 435	23.90 435	27.38 439	13.62 433	16.50 437	12.15 429	14.28 430	15.95 432	15.53 434

Selective-RAFT-Error	23.16 439	19.93 438	20.87 436	22.54 439	22.81 439	38.52 441	55.47 436	27.01 441	28.83 441	20.66 435	22.25 436	22.09 439	22.80 440	24.09 439	27.36 437	13.61 432	16.48 435	12.15 429	14.28 430	15.99 436	15.57 438

LSM0	24.24 440	19.98 439	22.32 437	24.22 440	40.14 442	38.48 440	55.20 435	26.95 440	28.57 436	20.49 433	21.83 433	22.26 440	22.75 438	24.22 440	27.30 436	13.66 436	16.32 434	12.19 433	14.15 428	16.10 437	17.66 439

HaxPig	17.72 433	20.22 440	19.73 430	16.53 430	16.51 429	9.27 422	9.33 421	14.34 433	13.27 428	18.65 432	18.70 431	17.35 432	16.77 432	17.04 433	16.45 432	22.05 439	20.89 440	22.27 436	21.53 435	21.29 438	22.13 440

MEDIAN_ROB	21.21 434	24.62 441	23.47 438	19.58 431	19.65 434	13.22 426	10.96 422	17.88 434	17.00 434	22.14 440	22.02 434	20.86 434	20.36 433	21.06 434	19.71 434	25.63 441	24.13 441	26.21 438	25.20 437	25.17 439	25.38 441

AVERAGE_ROB	25.43 441	29.06 442	27.24 439	24.63 441	24.20 441	17.73 430	12.61 423	22.29 435	21.39 435	26.79 442	26.16 440	25.20 441	24.64 441	25.07 441	23.53 435	29.96 442	28.40 442	30.60 439	29.58 438	29.72 440	29.84 442

test_example2	101.33 442	108.28 443	68.15 441	98.43 442	106.93 443	89.75 442	102.43 442	36.80 443	97.65 443	129.04 443	130.15 442	65.26 443	66.62 442	92.11 443	80.24 442	144.10 443	199.48 443	81.81 443	103.01 443	125.01 443	101.27 443

Low-res two-view benchmark