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 40	0.78 1	3.30 4	17.06 355	7.59 321	8.07 135	6.31 211	9.46 13	9.09 61	4.57 21	10.67 46	1.91 3	1.22 2	4.18 3	2.16 35	10.33 373	0.02 30	0.00 1	0.02 88	0.44 168	6.83 352

Selective-RAFT	5.78 75	0.83 2	10.24 206	6.70 193	0.72 58	15.49 235	1.13 23	13.82 70	15.41 121	6.97 41	6.97 20	11.63 99	8.27 131	12.32 145	4.73 121	0.10 136	0.01 10	0.00 1	0.26 246	0.07 11	0.03 8

s12784h	5.87 77	0.88 3	4.11 12	3.01 5	0.51 27	18.49 271	0.98 19	18.89 144	17.60 147	12.52 80	12.46 60	7.87 60	5.01 58	11.05 83	3.13 74	0.73 278	0.01 10	0.04 104	0.00 1	0.07 11	0.01 1

MIF-Stereo	2.89 2	0.90 4	6.74 63	4.08 36	2.42 152	2.63 4	0.42 6	5.57 1	4.88 5	5.36 30	7.63 22	1.09 1	1.47 4	8.80 41	5.11 134	0.03 91	0.07 127	0.00 1	0.01 65	0.48 179	0.11 44

MC-Stereo	3.99 26	0.95 5	4.70 16	5.09 85	0.44 23	3.77 11	1.79 67	9.86 17	7.05 40	6.34 33	13.35 67	6.83 48	6.34 97	10.80 76	1.75 10	0.00 1	0.11 170	0.06 122	0.24 241	0.12 31	0.14 61

MoCha-V2	3.71 22	0.96 6	5.48 30	24.11 373	0.64 41	4.61 20	1.56 41	8.29 8	5.52 19	3.60 10	4.38 4	2.55 5	6.08 85	4.11 2	1.42 1	0.04 97	0.09 150	0.00 1	0.45 287	0.15 41	0.07 24

PMTNet	5.36 49	0.97 7	3.42 6	1.97 1	1.30 102	8.96 139	0.69 11	12.33 37	12.16 84	8.50 48	11.35 52	6.09 43	4.50 44	9.34 52	2.70 55	22.71 388	0.01 10	0.04 104	0.02 88	0.06 6	0.01 1

test_4	5.47 51	0.98 8	5.56 35	6.55 182	0.62 40	5.53 61	1.88 71	11.68 31	6.00 21	12.60 89	30.86 242	7.48 58	3.87 27	12.25 143	2.97 65	0.00 1	0.07 127	0.03 88	0.14 196	0.34 141	0.04 10

CREStereo++_RVC	4.61 32	0.99 9	3.70 8	4.08 36	2.01 138	3.94 12	0.10 2	9.10 12	16.94 138	8.65 50	16.77 91	4.46 24	2.18 12	5.72 7	3.12 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	10.32 379	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	7.94 151	1.01 10	6.72 61	5.87 137	2.07 140	11.11 168	2.03 80	21.39 169	20.81 168	17.14 178	22.65 158	14.43 149	11.54 190	12.97 171	7.89 188	0.15 152	0.24 245	0.03 88	0.02 88	0.14 39	0.62 208

DCANet-4	6.41 98	1.02 11	9.66 188	3.41 14	0.68 45	4.73 22	1.70 49	17.70 124	24.33 207	15.10 128	20.25 126	6.45 45	8.65 135	8.47 31	5.31 142	0.01 45	0.04 58	0.00 1	0.00 1	0.09 16	0.63 209

tt	89.96 423	1.02 11	100.00 433	99.40 430	100.00 432	100.00 431	100.00 432	100.00 432	100.00 431	78.36 411	67.94 398	99.99 433	100.00 431	100.00 434	100.00 434	95.81 426	99.93 431	87.43 422	86.39 422	95.11 428	87.89 422

test_3	5.55 64	1.02 11	8.07 117	6.18 161	0.54 30	9.00 140	3.28 124	13.55 62	18.66 156	11.97 71	8.89 29	13.98 145	4.05 32	8.96 44	2.10 30	0.00 1	0.05 78	0.00 1	0.31 263	0.26 96	0.18 88

CASnet	3.91 25	1.03 14	4.68 15	4.98 80	0.27 7	4.99 44	2.95 118	11.02 30	11.02 73	10.61 63	11.76 55	4.15 20	1.65 7	5.85 10	1.91 13	0.50 247	0.00 1	0.59 270	0.12 188	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 15	3.35 5	2.17 2	0.59 35	5.61 68	0.40 5	10.50 22	13.34 103	6.93 36	10.44 44	5.29 38	3.47 23	5.82 9	2.62 52	0.01 45	0.01 10	0.02 74	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 16	5.28 25	3.38 13	0.55 31	4.59 19	0.66 9	10.43 21	4.81 4	3.30 6	3.23 1	7.93 61	1.71 9	9.22 50	1.62 8	0.05 107	0.12 174	0.00 1	0.00 1	0.23 81	0.16 79

GLC_STEREO	3.40 12	1.06 16	3.44 7	6.52 179	0.20 1	4.76 29	1.66 46	8.97 10	6.59 25	5.39 32	9.04 31	5.23 36	2.03 11	9.76 55	2.77 56	0.01 45	0.03 49	0.21 219	0.00 1	0.23 81	0.06 21

test-3	5.21 42	1.06 16	7.71 100	4.19 41	0.59 35	6.72 114	3.01 119	12.96 49	17.49 145	12.53 86	8.65 24	13.20 131	4.14 34	9.00 46	2.11 31	0.00 1	0.05 78	0.00 1	0.32 266	0.25 88	0.18 88

test_1	5.20 40	1.06 16	7.72 101	4.21 43	0.59 35	6.69 111	3.03 121	12.98 50	17.51 146	12.35 76	8.66 26	13.20 131	4.12 33	9.00 46	2.11 31	0.00 1	0.05 78	0.00 1	0.32 266	0.25 88	0.18 88

LoS	3.59 20	1.07 20	3.81 9	2.80 3	0.52 29	4.98 43	1.18 24	10.35 20	12.97 94	4.54 20	10.75 47	3.89 18	3.27 19	8.78 40	2.63 54	0.03 91	0.03 49	0.09 142	0.00 1	0.12 31	0.04 10

RCA-Stereo	5.32 47	1.08 21	5.91 40	4.29 51	0.51 27	5.65 71	4.12 153	16.97 115	18.67 157	8.27 45	14.16 69	8.86 71	8.90 141	6.45 13	2.18 36	0.00 1	0.07 127	0.10 158	0.00 1	0.10 26	0.07 24

TANstereo	4.70 35	1.08 21	4.01 11	3.53 24	0.47 24	14.26 211	0.15 3	8.67 9	12.54 87	12.50 78	18.43 105	5.20 35	4.54 47	5.68 6	2.07 25	0.00 1	0.13 178	0.00 1	0.01 65	0.02 1	0.63 209

CFNet-RSSM	5.55 64	1.08 21	8.60 143	4.30 52	1.21 99	6.42 103	1.25 26	16.12 106	17.84 149	13.12 99	11.14 50	11.84 104	5.52 65	9.14 49	2.35 42	0.01 45	0.20 214	0.00 1	0.36 274	0.34 141	0.07 24

GMM-Stereo	8.34 161	1.09 24	6.42 55	6.14 160	2.52 156	10.30 152	9.64 265	23.44 192	10.64 71	17.84 190	29.89 228	17.37 197	7.75 120	11.55 108	4.36 113	0.05 107	0.01 10	0.23 226	0.90 312	0.46 170	6.26 344

11t1	5.86 76	1.10 25	7.74 103	5.18 102	1.44 113	13.82 204	2.36 94	14.92 80	7.26 43	12.98 97	11.10 49	11.24 96	9.30 146	11.59 113	6.54 163	0.10 136	0.16 198	0.00 1	0.01 65	0.18 57	0.23 122

AEACV	3.17 5	1.11 26	5.39 28	4.55 62	5.35 262	4.29 14	1.60 44	6.21 3	5.43 16	3.08 3	7.85 23	4.23 21	6.55 100	5.51 5	1.56 2	0.00 1	0.09 150	0.03 88	0.32 266	0.20 63	0.12 48

Selective-IGEV	3.06 4	1.11 26	4.98 18	3.56 25	1.66 122	4.73 22	2.14 84	10.73 28	4.56 3	2.93 2	4.60 7	5.54 41	1.77 10	10.82 78	1.69 9	0.00 1	0.01 10	0.00 1	0.14 196	0.06 6	0.13 56

KYRaft	9.04 180	1.11 26	7.02 76	6.50 177	0.97 77	8.27 136	8.19 247	22.86 187	8.20 52	21.30 255	31.38 251	22.64 243	8.20 130	11.99 127	2.96 64	0.02 77	0.02 30	0.05 110	0.68 303	0.40 160	18.09 387

FTStereo	8.67 171	1.13 29	6.04 43	6.04 152	2.39 151	7.86 133	12.05 304	17.72 125	8.33 54	20.16 234	41.41 333	16.10 176	12.64 204	10.80 76	4.37 114	0.18 159	0.01 10	0.09 142	0.16 205	0.15 41	5.71 340

H2IRNET	5.89 78	1.14 30	6.65 59	4.13 39	2.24 145	4.15 13	0.73 12	12.10 35	13.21 98	7.09 42	20.45 132	15.74 169	10.74 169	10.36 62	7.84 187	0.06 118	0.00 1	0.07 130	0.53 296	0.37 151	0.16 79

CES	3.85 24	1.14 30	2.91 1	3.05 6	11.37 355	5.37 57	1.02 21	9.52 14	8.82 59	3.50 8	9.21 33	1.78 2	0.90 1	6.53 14	2.37 43	0.02 77	0.04 58	0.01 64	0.00 1	1.62 279	7.74 364

Any-RAFT	6.04 89	1.16 32	4.52 14	4.47 58	1.20 98	10.46 153	1.97 77	21.84 175	15.52 124	11.21 68	19.37 113	13.34 134	4.72 56	8.65 37	2.03 23	0.01 45	0.19 209	0.00 1	0.00 1	0.04 3	0.08 29

xxxx	11.74 249	1.16 32	7.88 106	5.61 119	1.99 136	20.46 283	3.12 122	33.99 302	23.76 204	15.53 140	30.67 236	26.88 276	14.50 244	12.98 172	35.48 360	0.19 163	0.18 205	0.01 64	0.02 88	0.22 69	0.27 138

GrayStereo	8.86 178	1.17 34	6.94 73	8.09 248	2.82 164	10.58 157	11.40 297	17.93 132	15.74 128	22.43 267	30.95 243	17.80 202	12.44 201	11.19 95	4.57 117	0.02 77	0.02 30	0.18 203	0.79 309	0.31 126	1.90 294

PSM-AAD	8.62 170	1.22 35	5.69 39	6.31 167	1.12 88	12.74 190	10.01 272	19.29 148	15.25 119	21.54 257	25.11 177	14.24 146	13.47 216	12.15 138	3.93 100	0.01 45	0.06 110	2.48 336	0.16 205	0.38 157	7.28 360

Gwc-CoAtRS	5.54 61	1.22 35	8.40 130	4.28 49	1.36 111	6.93 119	1.31 27	15.48 90	15.03 117	12.62 90	13.32 66	12.74 118	5.71 76	8.61 33	2.98 66	0.01 45	0.22 229	0.00 1	0.29 256	0.28 107	0.07 24

MIF-Stereo (partial)	4.33 29	1.23 37	7.27 86	5.04 82	5.31 261	3.47 9	0.95 17	9.06 11	7.41 44	4.15 15	15.76 80	5.38 39	5.22 60	11.56 109	4.21 110	0.04 97	0.02 30	0.05 110	0.03 103	0.34 141	0.12 48

LCNet	7.52 142	1.23 37	5.35 27	6.42 172	1.29 101	9.27 144	5.64 190	17.85 128	10.63 70	16.54 165	24.54 172	14.85 157	11.29 183	11.74 121	3.88 98	0.02 77	0.02 30	0.22 223	2.04 340	0.90 251	6.76 350

DRaft	9.27 187	1.23 37	9.08 168	3.62 30	0.78 65	13.27 198	5.89 194	16.97 115	29.57 244	21.15 253	38.46 317	10.09 83	13.98 229	11.58 111	7.91 189	0.43 235	0.30 258	0.06 122	0.26 246	0.26 96	0.45 180

cross-raft	5.37 50	1.23 37	6.66 60	5.91 142	1.25 100	6.00 92	1.48 33	15.82 100	7.70 46	12.95 96	20.80 139	11.63 99	4.42 39	8.59 32	2.23 38	0.01 45	0.21 220	0.00 1	0.22 226	0.21 66	0.10 38

HSM-Net_RVC	10.88 237	1.23 37	5.46 29	5.57 117	2.63 158	20.12 282	6.06 206	27.67 232	28.35 241	20.63 241	25.51 182	34.01 318	14.38 239	16.18 234	9.29 210	0.11 139	0.07 127	0.01 64	0.00 1	0.13 36	0.14 61
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
test_xeample	11.49 244	1.24 42	7.50 94	5.22 107	2.18 143	17.40 262	6.49 223	31.14 268	22.77 192	17.90 193	33.09 278	18.48 212	14.61 245	13.51 184	37.38 368	0.16 154	0.13 178	0.01 64	0.03 103	0.23 81	0.24 128

RAFT-RH_RVC	7.73 146	1.25 43	6.99 75	4.83 72	0.90 72	11.76 172	1.53 37	13.00 51	14.43 113	17.51 187	46.41 357	11.02 91	6.30 96	12.68 157	4.93 131	0.51 250	0.04 58	0.12 172	0.13 192	0.09 16	0.09 32

Prome-Stereo	8.10 156	1.28 44	5.48 30	6.50 177	1.51 119	6.70 112	9.42 260	21.08 166	9.13 62	20.88 244	32.84 274	11.95 108	11.86 194	11.75 122	3.97 102	0.01 45	0.02 30	0.18 203	0.12 188	0.41 163	7.01 355

MGS-Stereo	3.26 6	1.29 45	6.73 62	3.30 8	0.47 24	4.89 35	1.55 39	6.15 2	8.88 60	4.31 17	10.15 40	5.48 40	1.27 3	8.09 28	1.97 16	0.04 97	0.01 10	0.02 74	0.00 1	0.57 205	0.04 10

riskmin	6.42 99	1.29 45	6.76 65	3.95 34	2.25 146	10.49 154	2.53 102	15.11 82	17.60 147	9.77 57	12.91 64	15.25 164	12.04 197	11.58 111	5.11 134	0.14 146	0.24 245	0.13 183	0.03 103	0.61 211	0.69 222

CrosDoStereo	9.24 183	1.29 45	8.16 122	4.56 64	1.04 80	7.52 129	15.00 325	15.85 101	24.31 205	24.27 279	33.44 281	13.37 135	13.82 224	12.23 141	8.86 205	0.01 45	0.11 170	0.09 142	0.04 118	0.36 146	0.53 193

DeepStereo_LL	9.24 183	1.29 45	8.16 122	4.56 64	1.04 80	7.52 129	15.00 325	15.85 101	24.31 205	24.27 279	33.44 281	13.37 135	13.82 224	12.23 141	8.86 205	0.01 45	0.11 170	0.09 142	0.04 118	0.36 146	0.53 193

RAFT-345	6.79 119	1.29 45	6.80 68	5.06 83	0.91 73	5.61 68	3.32 130	13.36 60	10.17 66	13.73 108	43.66 346	9.12 76	5.38 63	12.29 144	4.44 116	0.32 203	0.05 78	0.09 142	0.06 151	0.06 6	0.03 8

222	12.33 259	1.29 45	8.09 118	6.06 153	2.14 142	19.51 277	2.53 102	33.63 299	23.55 197	21.72 259	30.51 235	20.11 225	16.77 272	13.22 178	46.51 389	0.15 152	0.14 188	0.01 64	0.03 103	0.26 96	0.26 136

DisPM	6.43 100	1.31 51	8.36 126	6.61 188	1.06 83	5.83 84	3.82 148	13.04 53	11.63 78	16.38 160	23.88 170	12.80 119	6.50 99	13.03 177	3.04 69	0.51 250	0.01 10	0.08 135	0.15 202	0.10 26	0.42 174

IPLGR	7.14 132	1.31 51	13.14 250	4.24 45	1.15 96	9.78 145	0.98 19	23.98 195	21.70 182	16.22 156	18.43 105	8.45 68	7.66 116	9.26 51	5.45 148	0.21 173	0.05 78	0.04 104	0.06 151	0.32 135	0.38 162

RAFT-Test	5.75 74	1.32 53	6.77 66	4.07 35	1.71 125	9.95 146	1.56 41	15.78 99	8.34 56	12.73 93	23.83 168	11.80 102	4.69 50	8.99 45	2.57 51	0.01 45	0.29 257	0.00 1	0.38 279	0.16 48	0.07 24

GANet-RSSM	9.48 194	1.32 53	6.45 56	6.72 195	5.51 267	12.78 192	6.03 204	26.55 223	18.96 160	14.92 123	27.95 205	25.41 267	14.69 246	13.52 185	7.60 184	0.10 136	0.10 161	0.16 196	0.01 65	0.51 191	0.39 165

1111x	11.32 240	1.34 55	8.95 153	5.20 104	1.96 135	14.46 221	7.75 245	35.65 322	28.23 240	15.66 143	26.66 196	26.65 272	14.76 248	15.88 224	22.27 307	0.24 186	0.13 178	0.04 104	0.06 151	0.30 115	0.24 128

R-Stereo Train	7.04 128	1.34 55	7.89 107	6.23 164	2.30 148	7.51 127	5.54 187	23.96 193	6.94 29	16.26 157	33.57 284	12.04 111	5.61 68	7.67 23	3.74 91	0.01 45	0.05 78	0.01 64	0.00 1	0.10 26	0.12 48

RAFT-Stereo	7.04 128	1.34 55	7.89 107	6.23 164	2.30 148	7.51 127	5.54 187	23.96 193	6.94 29	16.26 157	33.57 284	12.04 111	5.61 68	7.67 23	3.74 91	0.01 45	0.05 78	0.01 64	0.00 1	0.10 26	0.12 48
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
IGEV+	3.38 11	1.35 58	5.29 26	3.83 32	0.99 78	4.96 42	1.76 65	10.29 19	7.22 41	5.36 30	4.90 10	5.09 33	5.69 75	7.88 26	2.62 52	0.01 45	0.08 141	0.00 1	0.04 118	0.15 41	0.08 29

x	6.80 120	1.36 59	6.94 73	4.58 66	1.88 133	10.78 161	4.55 163	19.79 152	10.62 69	12.69 91	19.54 120	14.87 158	10.11 163	9.52 53	8.03 192	0.07 127	0.15 191	0.04 104	0.04 118	0.24 86	0.22 115

DEmStereo	8.85 176	1.36 59	9.99 202	4.24 45	1.05 82	11.49 171	5.91 195	13.76 68	26.68 228	22.03 261	32.92 276	11.86 105	15.27 257	11.48 103	8.08 193	0.16 154	0.15 191	0.02 74	0.09 172	0.09 16	0.44 178

SMFormer	10.46 224	1.37 61	13.37 254	4.41 53	1.30 102	14.40 218	3.29 125	30.25 256	29.81 248	19.55 219	29.37 216	18.06 206	14.40 240	15.42 215	12.70 241	0.38 216	0.21 220	0.28 239	0.03 103	0.33 138	0.31 154

tta	10.45 223	1.37 61	13.37 254	4.41 53	1.30 102	14.39 215	3.29 125	30.25 256	29.81 248	19.55 219	29.37 216	18.06 206	14.40 240	15.42 215	12.69 240	0.38 216	0.21 220	0.28 239	0.03 103	0.29 111	0.18 88

qqq1	9.96 211	1.37 61	13.37 254	4.41 53	1.30 102	14.40 218	3.29 125	30.25 256	29.81 248	19.55 219	29.37 216	18.06 206	14.40 240	15.42 215	3.18 75	0.38 216	0.21 220	0.00 1	0.01 65	0.29 111	0.18 88

fff1	9.96 211	1.37 61	13.37 254	4.41 53	1.30 102	14.40 218	3.29 125	30.25 256	29.81 248	19.55 219	29.37 216	18.06 206	14.40 240	15.42 215	3.18 75	0.38 216	0.21 220	0.00 1	0.01 65	0.29 111	0.18 88

qqq	6.96 126	1.40 65	8.15 121	4.50 59	1.03 79	8.55 138	6.93 234	20.20 155	11.88 80	12.00 72	18.19 104	16.02 173	11.15 180	11.09 84	7.45 177	0.06 118	0.13 178	0.02 74	0.05 137	0.25 88	0.20 101

PFNet+	6.68 109	1.40 65	9.60 185	5.64 120	0.85 67	5.79 83	1.74 60	13.63 63	15.30 120	17.88 192	21.38 144	14.52 152	6.07 84	12.74 162	4.89 130	0.63 268	0.20 214	0.11 169	0.30 260	0.05 5	0.91 249

SFCPSM	8.85 176	1.40 65	11.34 226	5.23 109	3.47 188	16.55 257	7.18 240	30.71 265	25.24 215	16.45 161	19.45 115	11.10 94	9.61 155	11.88 126	5.52 149	0.22 176	0.17 200	0.36 254	0.22 226	0.29 111	0.58 202

EKT-Stereo	5.73 72	1.42 68	7.85 105	7.16 214	5.35 262	5.22 53	4.41 160	18.13 134	14.05 107	8.77 51	12.85 63	9.55 80	4.26 36	11.19 95	2.45 49	0.45 238	0.23 234	0.07 130	0.10 178	0.16 48	0.87 246

ASMatch	7.40 139	1.42 68	8.49 138	5.09 85	2.00 137	4.74 27	2.62 107	16.54 111	13.17 97	17.08 176	34.75 293	13.13 130	10.33 167	12.04 130	4.82 128	0.05 107	0.24 245	0.21 219	0.17 209	0.16 48	0.97 253

raftrobust	5.56 66	1.42 68	6.00 42	7.04 208	5.11 250	4.90 37	1.88 71	17.13 118	13.72 105	11.87 70	11.58 54	7.82 59	9.21 145	10.28 61	2.92 63	0.02 77	0.05 78	0.00 1	0.00 1	0.22 69	0.11 44

DualNet	9.14 181	1.43 71	9.67 189	5.70 125	3.44 182	11.96 176	6.35 212	18.45 136	16.31 131	15.83 146	31.44 254	17.22 191	10.87 173	10.82 78	21.98 302	0.00 1	0.05 78	0.80 287	0.08 161	0.26 96	0.14 61

ffm	8.12 157	1.43 71	9.67 189	5.70 125	3.44 182	11.96 176	6.35 212	18.45 136	16.31 131	15.83 146	31.44 254	17.22 191	10.87 173	10.82 78	1.61 6	0.00 1	0.05 78	0.80 287	0.08 161	0.26 96	0.14 61

ff1	9.41 193	1.43 71	9.67 189	5.70 125	3.44 182	11.96 176	6.35 212	18.45 136	16.31 131	15.83 146	31.44 254	17.22 191	10.87 173	16.19 235	21.98 302	0.00 1	0.05 78	0.80 287	0.08 161	0.26 96	0.14 61

mmx	10.71 229	1.43 71	9.67 189	5.70 125	3.44 182	11.96 176	6.35 212	32.18 281	28.03 237	15.83 146	31.44 254	17.22 191	10.87 173	16.19 235	21.98 302	0.22 176	0.06 110	0.80 287	0.08 161	0.48 179	0.21 108

xxx	10.71 229	1.43 71	9.67 189	5.70 125	3.44 182	11.96 176	6.35 212	32.18 281	28.03 237	15.83 146	31.44 254	17.22 191	10.87 173	16.19 235	21.98 302	0.22 176	0.06 110	0.80 287	0.08 161	0.48 179	0.21 108

IPLG	7.20 135	1.43 71	12.55 242	5.17 97	4.32 222	11.11 168	1.48 33	21.79 174	15.10 118	19.16 218	20.23 125	5.26 37	5.61 68	11.68 119	8.14 194	0.05 107	0.06 110	0.03 88	0.07 158	0.33 138	0.50 189

HCRNet	8.80 174	1.43 71	7.74 103	14.41 341	5.25 254	10.85 163	2.56 105	26.07 218	18.04 154	15.48 139	25.03 175	18.63 213	9.93 161	13.01 174	6.76 165	0.04 97	0.04 58	0.10 158	0.01 65	0.18 57	0.38 162

PFNet	7.91 149	1.44 78	11.60 230	7.03 206	2.42 152	7.60 131	6.03 204	23.36 191	17.24 141	20.29 236	17.67 93	15.44 167	7.71 119	13.02 176	5.71 151	0.24 186	0.20 214	0.12 172	0.19 220	0.31 126	0.61 207

RAFT+CT+SA	7.44 141	1.46 79	6.46 57	10.73 310	3.34 181	4.70 21	7.45 243	16.45 109	25.89 221	10.18 60	27.15 201	7.27 54	8.00 127	15.11 209	3.19 77	0.02 77	0.00 1	0.18 203	0.46 289	0.30 115	0.47 182

SST-Stereo	6.60 106	1.46 79	8.37 127	6.68 191	0.77 63	6.01 93	1.93 76	14.68 77	9.24 63	19.09 217	20.43 131	16.86 181	8.59 134	13.49 182	3.80 94	0.22 176	0.05 78	0.13 183	0.00 1	0.08 14	0.05 14

4D-IteraStereo	5.15 38	1.47 81	7.98 112	4.89 78	4.69 231	6.25 96	1.85 70	13.23 54	16.30 130	14.18 112	11.26 51	8.33 66	1.61 5	8.07 27	2.42 44	0.00 1	0.05 78	0.08 135	0.01 65	0.19 61	0.15 75

IRAFT_RVC	8.76 173	1.47 81	9.55 184	7.31 217	1.77 128	6.49 106	10.43 282	25.94 216	27.33 231	17.50 186	19.85 122	17.93 204	10.21 164	12.88 164	5.44 147	0.17 157	0.30 258	0.19 211	0.05 137	0.22 69	0.12 48

XX-Stereo	6.14 92	1.47 81	9.11 169	11.87 324	6.76 301	3.27 7	0.93 16	15.13 83	5.43 16	8.79 52	28.46 209	13.71 143	2.22 13	11.51 106	2.07 25	0.20 170	0.24 245	0.08 135	0.29 256	1.04 255	0.13 56

BUS	9.20 182	1.48 84	7.93 109	6.74 196	3.96 201	17.62 265	2.79 114	33.06 293	21.58 179	17.99 195	21.34 141	14.49 150	9.40 151	14.18 193	10.57 226	0.19 163	0.13 178	0.14 187	0.04 118	0.30 115	0.09 32

BSDual-CNN	9.70 201	1.48 84	7.93 109	6.74 196	3.96 201	16.10 245	7.13 237	33.06 293	21.58 179	17.99 195	21.34 141	22.28 240	11.53 188	14.18 193	7.81 185	0.19 163	0.13 178	0.14 187	0.04 118	0.30 115	0.09 32

psmg	9.80 204	1.48 84	7.93 109	5.18 102	3.96 201	15.85 239	7.93 246	29.11 244	21.58 179	20.93 245	25.06 176	22.28 240	11.53 188	14.18 193	7.81 185	0.19 163	0.13 178	0.17 198	0.04 118	0.36 146	0.21 108

AAGNet	7.94 151	1.48 84	9.34 178	7.13 213	0.70 49	5.85 88	5.16 176	15.40 89	14.01 106	20.13 233	24.03 171	15.28 165	11.52 187	12.05 131	15.47 261	0.63 268	0.06 110	0.32 248	0.01 65	0.12 31	0.09 32

ttt	9.98 213	1.49 88	7.30 92	6.43 173	3.95 200	14.02 206	5.06 174	33.03 292	29.84 252	14.90 122	30.95 243	14.81 156	9.66 156	15.36 213	11.38 237	0.38 216	0.19 209	0.10 158	0.03 103	0.37 151	0.28 141

knoymous	6.19 94	1.49 88	4.49 13	3.81 31	1.87 132	5.84 86	5.76 193	14.51 74	14.18 109	13.31 105	21.59 145	12.64 116	6.49 98	12.41 150	4.03 107	0.12 141	0.13 178	0.12 172	0.00 1	0.71 230	0.35 160

ac_64	11.10 239	1.49 88	9.88 198	8.24 253	5.45 266	19.12 274	6.46 221	24.10 198	14.34 111	22.80 270	23.87 169	33.28 315	15.54 260	18.87 263	17.26 276	0.28 196	0.12 174	0.02 74	0.02 88	0.26 96	0.63 209

mmm	7.72 145	1.50 91	8.56 141	5.29 110	1.89 134	14.14 210	5.70 192	18.42 135	11.02 73	16.04 152	23.78 166	17.00 182	10.03 162	12.03 129	7.54 180	0.12 141	0.07 127	0.50 264	0.20 221	0.31 126	0.18 88

test_5	8.51 166	1.50 91	8.19 124	11.06 316	5.00 245	6.91 118	5.67 191	17.50 121	22.09 186	16.07 153	29.63 225	15.28 165	10.78 170	15.94 229	3.65 88	0.00 1	0.00 1	0.26 232	0.08 161	0.31 126	0.35 160

Sa-1000	8.38 163	1.50 91	8.13 119	7.56 233	0.89 71	14.39 215	2.47 99	24.31 200	23.74 202	15.18 136	28.35 208	11.42 97	8.85 140	16.20 238	3.28 79	0.17 157	0.23 234	0.15 192	0.23 234	0.46 170	0.19 98

Pruner-Stereo	6.59 103	1.51 94	8.71 144	6.34 168	0.85 67	5.66 76	4.15 154	13.74 67	11.02 73	18.11 199	22.09 152	15.86 171	5.80 79	11.75 122	5.15 136	0.60 261	0.02 30	0.18 203	0.10 178	0.07 11	0.16 79

iRaftStereo_RVC	4.68 33	1.51 94	6.89 71	4.91 79	0.72 58	5.26 55	0.46 7	17.60 122	10.47 68	9.53 55	15.13 76	5.75 42	3.24 18	8.93 43	2.22 37	0.00 1	0.09 150	0.00 1	0.00 1	0.46 170	0.41 172

UPFNet	11.72 247	1.52 96	10.33 208	7.38 221	7.14 311	20.05 281	9.62 264	28.90 243	25.94 222	20.02 229	29.73 226	20.91 228	16.34 268	18.61 261	16.17 268	0.26 194	0.17 200	0.25 230	0.03 103	0.55 201	0.56 199

RAFT_R40	6.91 124	1.53 97	8.45 135	6.79 199	0.77 63	5.86 90	3.82 148	14.85 79	14.53 114	18.05 198	20.03 124	17.06 183	8.69 136	13.40 181	3.84 97	0.14 146	0.02 30	0.14 187	0.00 1	0.09 16	0.05 14

test-1	5.62 70	1.53 97	14.78 279	7.44 226	1.11 86	7.99 134	1.19 25	13.03 52	12.04 83	9.39 54	15.23 77	11.15 95	5.56 67	7.06 19	3.57 83	0.07 127	0.50 299	0.00 1	0.10 178	0.16 48	0.47 182

anonymousdsp2	5.93 79	1.54 99	8.34 125	4.43 57	0.38 12	9.24 143	4.11 151	21.92 179	17.36 143	12.28 75	10.08 39	10.05 82	4.42 39	11.04 82	2.54 50	0.01 45	0.02 30	0.30 246	0.18 210	0.21 66	0.18 88

SA	7.93 150	1.54 99	9.13 172	7.98 246	0.64 41	5.85 88	2.29 92	22.27 180	24.54 212	13.17 100	31.07 247	8.87 72	10.32 166	16.49 242	3.12 72	0.04 97	0.12 174	0.17 198	0.30 260	0.45 169	0.17 84

test_xeample3	3.34 10	1.54 99	7.67 98	3.33 10	0.68 45	5.74 82	1.63 45	12.05 34	3.88 2	6.71 34	3.81 3	3.17 9	3.34 20	10.59 66	2.07 25	0.00 1	0.02 30	0.00 1	0.27 250	0.13 36	0.16 79

MIM_Stereo	7.02 127	1.55 102	10.78 218	4.17 40	0.58 34	5.25 54	1.32 29	19.03 145	12.59 89	16.74 171	28.83 212	13.20 131	5.53 66	12.89 165	7.11 170	0.00 1	0.23 234	0.00 1	0.01 65	0.38 157	0.28 141

fff	6.83 121	1.55 102	7.28 87	3.56 25	0.32 8	4.73 22	1.70 49	15.75 96	31.87 265	15.11 129	20.25 126	6.90 49	12.80 206	8.63 34	5.33 143	0.01 45	0.04 58	0.00 1	0.00 1	0.09 16	0.63 209

IER	9.78 203	1.55 102	9.97 200	4.51 60	5.23 253	13.78 202	5.11 175	26.66 224	22.79 193	19.69 224	29.45 222	16.42 177	18.52 290	13.64 187	7.57 182	0.06 118	0.03 49	0.18 203	0.09 172	0.18 57	0.23 122

GMOStereo	5.97 82	1.55 102	7.18 80	5.17 97	0.71 50	5.54 62	2.21 85	10.54 23	12.86 90	18.29 203	22.01 147	17.06 183	6.27 92	6.62 15	2.43 45	0.00 1	0.23 234	0.12 172	0.00 1	0.46 170	0.10 38

error version	5.97 82	1.55 102	7.18 80	5.17 97	0.71 50	5.54 62	2.21 85	10.54 23	12.86 90	18.29 203	22.01 147	17.06 183	6.27 92	6.62 15	2.43 45	0.00 1	0.23 234	0.12 172	0.00 1	0.46 170	0.10 38

test-v	5.97 82	1.55 102	7.18 80	5.17 97	0.71 50	5.54 62	2.21 85	10.54 23	12.86 90	18.29 203	22.01 147	17.06 183	6.27 92	6.62 15	2.43 45	0.00 1	0.23 234	0.12 172	0.00 1	0.46 170	0.10 38

test-2	5.97 82	1.55 102	7.18 80	5.17 97	0.71 50	5.54 62	2.21 85	10.54 23	12.86 90	18.29 203	22.01 147	17.06 183	6.27 92	6.62 15	2.43 45	0.00 1	0.23 234	0.12 172	0.00 1	0.46 170	0.10 38

csc	6.83 121	1.55 102	7.28 87	3.56 25	0.32 8	4.73 22	1.70 49	15.75 96	31.87 265	15.11 129	20.25 126	6.90 49	12.80 206	8.63 34	5.33 143	0.01 45	0.04 58	0.00 1	0.00 1	0.09 16	0.63 209

cscssc	6.83 121	1.55 102	7.28 87	3.56 25	0.32 8	4.73 22	1.70 49	15.75 96	31.87 265	15.11 129	20.25 126	6.90 49	12.80 206	8.63 34	5.33 143	0.01 45	0.04 58	0.00 1	0.00 1	0.09 16	0.63 209

AE-Stereo	5.15 38	1.56 111	7.99 113	8.70 258	2.18 143	9.12 141	3.02 120	11.78 32	13.30 102	4.34 18	12.84 62	10.83 88	4.53 45	8.71 38	2.82 57	0.04 97	0.44 286	0.05 110	0.33 270	0.20 63	0.17 84

StereoIM	2.73 1	1.56 111	6.21 53	2.96 4	2.45 154	1.80 3	0.28 4	7.43 5	5.07 11	2.57 1	3.43 2	7.13 53	4.71 55	5.74 8	2.91 62	0.00 1	0.05 78	0.00 1	0.00 1	0.15 41	0.12 48

MSKI-zero shot	4.76 36	1.56 111	5.98 41	5.14 95	1.13 90	6.55 110	1.55 39	12.76 48	8.06 50	10.44 62	11.50 53	13.47 140	2.38 15	12.07 135	1.90 12	0.01 45	0.20 214	0.02 74	0.29 256	0.14 39	0.14 61

hknet	10.13 217	1.56 111	10.27 207	6.74 196	3.72 191	16.10 245	7.13 237	33.06 293	21.12 173	17.99 195	21.34 141	23.11 245	14.95 249	16.43 241	8.34 198	0.14 146	0.13 178	0.14 187	0.04 118	0.30 115	0.09 32

IGEVStereo-DCA	3.31 9	1.57 115	6.20 48	3.36 11	0.60 38	4.93 38	1.70 49	13.26 55	5.04 6	3.79 13	4.58 5	4.53 28	4.00 30	10.13 59	2.09 28	0.00 1	0.06 110	0.00 1	0.18 210	0.12 31	0.14 61

rrr	3.26 6	1.57 115	7.72 101	3.36 11	0.60 38	4.93 38	1.59 43	10.72 27	5.11 14	3.79 13	4.58 5	4.53 28	4.00 30	10.13 59	2.09 28	0.00 1	0.06 110	0.00 1	0.22 226	0.12 31	0.18 88

RE-Stereo	6.73 113	1.58 117	8.94 151	6.59 183	0.71 50	6.27 98	3.51 135	20.20 155	17.99 150	13.21 101	19.46 117	11.94 106	6.20 88	12.34 146	4.79 126	0.34 209	0.05 78	0.20 214	0.23 234	0.09 16	0.05 14

TVStereo	6.73 113	1.58 117	8.94 151	6.59 183	0.71 50	6.27 98	3.51 135	20.20 155	17.99 150	13.21 101	19.46 117	11.94 106	6.20 88	12.34 146	4.79 126	0.34 209	0.05 78	0.20 214	0.23 234	0.09 16	0.05 14

ADStereo(finetuned)	6.68 109	1.59 119	9.70 195	3.49 19	0.68 45	4.79 33	1.75 63	15.33 86	23.64 199	15.56 142	20.68 133	7.30 55	13.85 226	8.71 38	5.17 137	0.00 1	0.05 78	0.00 1	0.00 1	0.25 88	1.05 260

NF-Stereo	6.72 112	1.59 119	8.93 149	6.60 186	0.73 62	6.27 98	3.38 131	20.21 161	18.01 152	13.22 104	19.46 117	11.82 103	6.16 86	12.39 149	4.74 122	0.33 205	0.06 110	0.20 214	0.23 234	0.08 14	0.05 14

OCTAStereo	6.74 116	1.59 119	8.96 156	6.60 186	0.72 58	6.25 96	3.50 133	20.20 155	18.03 153	13.21 101	19.45 115	12.07 113	6.16 86	12.36 148	4.78 123	0.35 212	0.06 110	0.20 214	0.23 234	0.09 16	0.05 14

DCANet	6.46 101	1.59 119	7.28 87	3.51 23	0.68 45	4.77 32	1.75 63	15.33 86	23.62 198	15.55 141	20.73 138	7.31 56	11.56 191	8.83 42	5.26 140	0.00 1	0.05 78	0.00 1	0.00 1	0.26 96	1.11 264

PSM-softLoss	6.61 107	1.60 123	9.42 180	6.48 175	0.88 69	5.65 71	2.04 81	22.64 183	8.77 57	13.95 110	22.11 154	13.01 123	5.22 60	12.73 160	6.05 155	0.49 245	0.06 110	0.27 233	0.56 298	0.16 48	0.06 21

KMStereo	6.61 107	1.60 123	9.42 180	6.48 175	0.88 69	5.65 71	2.04 81	22.64 183	8.77 57	13.95 110	22.11 154	13.01 123	5.22 60	12.73 160	6.05 155	0.49 245	0.06 110	0.27 233	0.56 298	0.16 48	0.06 21

cf-r	10.06 215	1.60 123	7.99 113	5.82 133	5.70 276	12.92 194	4.78 169	24.18 199	27.47 234	16.91 174	31.02 246	25.12 263	14.05 230	11.63 117	11.01 234	0.03 91	0.03 49	0.05 110	0.03 103	0.43 167	0.39 165

MDST_ROB	17.92 316	1.60 123	13.68 263	13.88 337	6.44 294	43.05 373	14.86 323	42.74 363	41.66 326	43.25 369	42.85 342	28.43 281	17.28 280	29.35 335	16.06 265	0.88 292	0.11 170	0.63 273	0.47 290	0.50 190	0.64 215

raft+_RVC	6.69 111	1.61 127	5.57 36	6.37 169	4.62 229	6.51 107	6.18 209	20.39 162	23.38 196	10.62 65	17.82 95	9.89 81	5.65 73	10.70 70	3.67 89	0.00 1	0.14 188	0.00 1	0.00 1	0.34 141	0.27 138

AFF-stereo	6.17 93	1.61 127	7.02 76	4.08 36	0.64 41	3.53 10	0.76 13	16.00 104	13.14 96	12.86 94	25.42 181	15.67 168	7.86 122	11.12 87	3.21 78	0.02 77	0.06 110	0.00 1	0.00 1	0.40 160	0.08 29

anonymousa	9.03 179	1.62 129	8.03 116	4.19 41	5.53 268	15.37 232	3.81 147	18.55 140	21.20 175	18.28 202	30.99 245	20.79 227	13.42 214	10.58 65	7.57 182	0.00 1	0.05 78	0.29 242	0.18 210	0.10 26	0.11 44

TestStereo1	7.62 143	1.62 129	7.60 96	10.47 304	1.86 130	4.76 29	2.48 100	19.73 150	22.33 188	16.79 172	26.02 185	9.33 78	9.30 146	15.92 227	3.37 80	0.01 45	0.02 30	0.02 74	0.05 137	0.55 201	0.28 141

SA-5K	7.62 143	1.62 129	7.60 96	10.47 304	1.86 130	4.76 29	2.48 100	19.73 150	22.33 188	16.79 172	26.02 185	9.33 78	9.30 146	15.92 227	3.37 80	0.01 45	0.02 30	0.02 74	0.05 137	0.55 201	0.28 141

CRE-IMP	5.53 58	1.63 132	9.62 186	5.65 121	0.48 26	7.02 121	1.70 49	11.84 33	8.33 54	12.99 98	16.02 82	11.08 92	6.23 90	12.06 133	5.06 133	0.28 196	0.07 127	0.09 142	0.00 1	0.24 86	0.21 108

DeepStereo_RVC	5.65 71	1.65 133	9.06 167	5.21 106	0.56 32	5.55 66	1.84 69	12.16 36	7.22 41	13.94 109	14.96 74	12.58 115	10.27 165	11.25 97	5.81 153	0.39 226	0.10 161	0.11 169	0.00 1	0.18 57	0.22 115

111	7.26 137	1.65 133	7.28 87	3.56 25	0.32 8	10.76 160	3.53 138	20.55 163	27.51 235	10.07 59	16.62 88	14.30 147	9.53 154	12.02 128	5.87 154	0.14 146	0.01 10	0.00 1	0.00 1	0.31 126	1.14 268

RAFT-Stereo + iAFF	5.48 54	1.66 135	7.56 95	3.49 19	0.40 13	2.75 5	0.67 10	16.07 105	14.76 115	12.27 74	18.67 107	11.95 108	8.08 128	7.84 25	2.89 59	0.01 45	0.06 110	0.00 1	0.00 1	0.37 151	0.04 10

test croco	4.15 28	1.67 136	9.97 200	4.86 75	2.97 172	3.27 7	1.41 31	8.20 7	5.51 18	3.37 7	16.69 89	3.03 6	2.71 16	14.44 200	3.91 99	0.14 146	0.00 1	0.03 88	0.01 65	0.69 225	0.14 61

CASS	8.15 158	1.67 136	7.68 99	8.25 254	1.52 120	14.39 215	2.72 110	22.65 185	17.23 140	15.42 138	22.68 159	13.47 140	11.87 195	12.44 151	6.07 158	0.96 297	0.05 78	0.12 172	0.01 65	0.71 230	3.14 317
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
MIPNet	6.75 118	1.67 136	12.34 238	4.67 67	1.47 114	10.01 147	2.24 90	26.43 222	17.22 139	14.72 118	12.75 61	7.02 52	9.68 157	8.44 30	5.26 140	0.01 45	0.04 58	0.05 110	0.09 172	0.35 145	0.55 196

NRIStereo	5.73 72	1.67 136	8.42 132	5.72 130	0.41 14	6.71 113	2.60 106	14.73 78	10.71 72	12.39 77	15.07 75	11.58 98	6.23 90	12.06 133	4.78 123	0.61 264	0.17 200	0.11 169	0.00 1	0.28 107	0.27 138

rafts_anoy	6.02 87	1.67 136	6.27 54	6.53 180	4.98 242	5.30 56	2.53 102	13.77 69	21.01 170	12.70 92	16.23 85	8.56 69	5.65 73	9.09 48	5.22 138	0.04 97	0.31 261	0.09 142	0.03 103	0.25 88	0.17 84

ACVNet	10.36 222	1.68 141	5.49 32	6.01 148	2.75 162	12.78 192	3.56 140	21.89 176	34.81 293	14.96 124	30.78 240	24.72 260	13.88 227	15.81 221	17.20 274	0.13 144	0.01 10	0.06 122	0.06 151	0.51 191	0.15 75

acv_ft	12.16 256	1.68 141	11.97 235	7.70 237	6.20 286	19.61 278	5.52 186	25.78 213	34.81 293	25.62 295	30.78 240	24.72 260	13.20 213	15.81 221	18.80 285	0.13 144	0.01 10	0.06 122	0.06 151	0.63 216	0.15 75

GwcNet-ADL	8.48 164	1.70 143	9.38 179	7.10 211	2.78 163	6.74 115	6.57 226	30.15 254	26.01 224	15.15 134	17.77 94	13.93 144	6.96 111	12.96 170	9.91 214	0.48 244	0.72 316	0.01 64	0.01 65	0.51 191	0.84 240

RASNet	11.59 245	1.71 144	10.36 209	6.30 166	5.66 273	15.48 234	6.12 207	34.50 311	20.86 169	16.61 166	32.51 270	22.04 237	23.00 311	19.44 270	16.15 267	0.71 274	0.03 49	0.05 110	0.01 65	0.15 41	0.13 56

ICVP	10.07 216	1.73 145	6.11 45	9.08 266	3.31 180	12.25 184	6.56 225	26.30 221	22.52 190	16.49 163	31.80 260	26.94 277	12.42 200	11.35 100	10.92 229	1.17 310	0.57 309	0.17 198	0.10 178	0.58 208	1.07 262
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
PSMNet-RSSM	9.71 202	1.73 145	6.09 44	7.47 229	4.27 214	10.06 148	6.00 202	29.14 245	21.74 183	15.76 145	32.88 275	22.63 242	13.18 211	12.94 169	9.12 209	0.09 132	0.02 30	0.07 130	0.10 178	0.70 228	0.24 128

Patchmatch Stereo++	5.56 66	1.74 147	9.01 161	5.09 85	0.41 14	5.66 76	2.40 96	12.52 41	7.00 32	12.52 80	18.08 97	13.02 125	6.74 104	11.59 113	4.01 105	0.78 280	0.09 150	0.09 142	0.00 1	0.22 69	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 57	1.74 147	9.03 165	5.09 85	0.42 18	5.66 76	1.98 78	12.50 39	7.01 37	12.52 80	18.13 102	12.96 121	6.77 108	11.11 86	3.83 96	0.72 276	0.09 150	0.09 142	0.00 1	0.22 69	0.22 115

ROB_FTStereo_v2	5.53 58	1.74 147	8.97 158	5.09 85	0.42 18	5.64 70	2.02 79	12.50 39	7.00 32	12.51 79	18.10 99	12.99 122	6.72 103	11.50 105	4.04 108	0.70 272	0.09 150	0.09 142	0.00 1	0.22 69	0.23 122

ROB_FTStereo	5.49 56	1.74 147	8.96 156	5.09 85	0.42 18	5.65 71	1.68 47	12.53 44	7.00 32	12.53 86	18.00 96	13.02 125	6.74 104	11.51 106	3.81 95	0.60 261	0.09 150	0.09 142	0.00 1	0.22 69	0.22 115

HUI-Stereo	5.48 54	1.74 147	9.01 161	5.08 84	0.42 18	5.65 71	2.77 113	12.55 45	7.03 39	12.54 88	18.10 99	13.07 129	6.71 102	9.92 57	3.74 91	0.61 264	0.08 141	0.09 142	0.00 1	0.22 69	0.23 122

iGMRVC	5.54 61	1.74 147	9.01 161	5.09 85	0.42 18	5.66 76	1.81 68	12.61 47	7.02 38	12.52 80	18.11 101	13.02 125	6.64 101	11.57 110	4.16 109	0.82 286	0.09 150	0.09 142	0.00 1	0.22 69	0.21 108

iRAFT	5.56 66	1.74 147	9.01 161	5.09 85	0.41 14	5.66 76	2.40 96	12.52 41	7.00 32	12.52 80	18.08 97	13.02 125	6.74 104	11.59 113	4.01 105	0.78 280	0.09 150	0.09 142	0.00 1	0.22 69	0.22 115

RAFT-IKP	5.53 58	1.74 147	8.95 153	5.09 85	0.41 14	5.45 59	2.08 83	12.52 41	7.00 32	12.52 80	18.13 102	12.93 120	6.79 109	11.59 113	3.99 103	0.80 284	0.09 150	0.09 142	0.00 1	0.22 69	0.22 115

EAI-Stereo	5.21 42	1.74 147	8.46 136	5.69 124	1.37 112	5.67 81	3.52 137	18.77 142	5.65 20	9.75 56	16.08 83	6.36 44	3.57 25	11.73 120	3.64 86	0.01 45	0.33 268	0.03 88	1.06 320	0.21 66	0.65 217

anonymousdsp	3.51 17	1.75 156	5.66 37	3.49 19	1.13 90	5.04 49	1.74 60	13.69 64	5.07 11	4.83 26	5.42 12	4.25 22	4.44 42	11.14 88	1.98 17	0.00 1	0.04 58	0.00 1	0.18 210	0.31 126	0.13 56

DCRE	6.07 91	1.75 156	8.41 131	7.20 215	3.82 196	6.48 104	4.18 156	15.52 92	10.42 67	9.24 53	22.47 157	11.71 101	5.46 64	10.62 67	3.02 68	0.02 77	0.26 253	0.05 110	0.30 260	0.15 41	0.24 128

IGEV-Stereo	3.52 18	1.75 156	5.67 38	3.49 19	1.12 88	5.04 49	1.73 59	13.70 65	5.07 11	4.83 26	5.42 12	4.27 23	4.43 41	11.15 93	1.98 17	0.00 1	0.04 58	0.00 1	0.18 210	0.31 126	0.12 48
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
HHNet	7.39 138	1.75 156	7.24 85	3.26 7	3.18 174	5.04 49	6.40 218	19.04 146	15.70 127	20.71 243	32.13 265	10.69 87	5.91 81	10.45 64	4.60 118	0.40 228	0.07 127	0.21 219	0.13 192	0.54 198	0.41 172

MyStereo06	6.40 97	1.76 160	13.15 251	6.19 162	4.40 223	7.09 123	9.95 268	16.68 112	6.98 31	12.91 95	10.76 48	17.84 203	5.71 76	9.97 58	3.39 82	0.06 118	0.10 161	0.02 74	0.04 118	0.73 235	0.29 146

MyStereo05	9.29 188	1.76 160	8.95 153	6.19 162	4.40 223	7.09 123	9.95 268	31.21 269	40.82 323	17.31 181	12.93 65	10.33 84	12.52 203	13.93 189	7.05 169	0.06 118	0.10 161	0.02 74	0.04 118	0.73 235	0.29 146

ff7	3.48 13	1.76 160	6.20 48	3.45 15	1.13 90	5.02 45	1.70 49	13.26 55	5.04 6	4.66 22	5.47 14	3.49 10	4.70 51	11.14 88	2.01 19	0.00 1	0.04 58	0.00 1	0.18 210	0.30 115	0.14 61

ffff	3.48 13	1.76 160	6.20 48	3.45 15	1.13 90	5.02 45	1.70 49	13.26 55	5.04 6	4.66 22	5.47 14	3.49 10	4.70 51	11.14 88	2.01 19	0.00 1	0.04 58	0.00 1	0.18 210	0.30 115	0.14 61

11t	3.48 13	1.76 160	6.20 48	3.45 15	1.13 90	5.02 45	1.70 49	13.26 55	5.04 6	4.66 22	5.47 14	3.49 10	4.70 51	11.14 88	2.01 19	0.00 1	0.04 58	0.00 1	0.18 210	0.30 115	0.14 61

ccc-4	3.48 13	1.76 160	6.20 48	3.45 15	1.13 90	5.02 45	1.70 49	13.26 55	5.04 6	4.66 22	5.47 14	3.49 10	4.70 51	11.14 88	2.01 19	0.00 1	0.04 58	0.00 1	0.18 210	0.30 115	0.14 61

CoDeX	9.24 183	1.77 166	9.54 183	6.08 154	3.79 195	16.45 256	6.76 230	26.15 219	25.03 213	17.18 179	25.12 178	14.69 155	11.68 192	12.22 140	6.71 164	0.30 199	0.20 214	0.15 192	0.02 88	0.23 81	0.68 220

PCWNet_CMD	9.64 199	1.77 166	10.59 212	4.80 71	2.90 168	16.25 254	2.42 98	29.37 249	34.10 286	17.41 182	22.04 151	19.10 217	7.70 118	12.05 131	6.86 166	0.22 176	0.45 290	0.80 287	0.22 226	3.11 315	0.69 222

MSMDNet	9.64 199	1.77 166	10.63 213	4.83 72	2.90 168	16.35 255	2.37 95	29.33 248	34.29 290	17.43 184	22.10 153	19.05 216	7.79 121	12.11 137	6.87 167	0.23 184	0.46 292	0.67 276	0.21 224	2.77 305	0.60 205

DispNO	9.33 190	1.78 169	15.84 284	5.73 131	5.74 277	12.24 183	4.81 173	25.06 205	21.10 172	16.70 170	20.86 140	17.78 201	11.76 193	16.74 245	8.85 204	0.22 176	0.15 191	0.03 88	0.12 188	0.41 163	0.64 215

THIR-Stereo	9.38 192	1.78 169	8.50 139	4.74 68	0.71 50	15.92 240	11.93 303	16.39 108	21.56 178	24.27 279	32.07 263	14.40 148	14.14 234	11.49 104	8.39 199	0.05 107	0.25 251	0.10 158	0.05 137	0.33 138	0.58 202

HSM	11.33 241	1.80 171	7.04 78	6.13 159	3.99 206	16.16 249	6.92 233	29.69 251	19.39 161	22.95 271	26.05 188	41.08 351	15.79 263	20.25 282	8.89 207	0.02 77	0.03 49	0.01 64	0.00 1	0.15 41	0.34 159

iRaft-Stereo_5w	8.70 172	1.81 172	9.33 177	5.83 135	3.78 193	4.87 34	11.12 291	15.86 103	14.80 116	15.23 137	26.36 191	21.49 233	12.91 209	15.94 229	12.73 242	0.58 257	0.05 78	0.08 135	0.09 172	0.85 245	0.33 158

iRaft-Stereo_20w	6.06 90	1.84 173	12.04 236	4.23 44	1.67 123	6.77 116	2.22 89	18.73 141	6.08 22	14.72 118	10.33 43	13.42 139	8.14 129	15.88 224	3.08 71	0.01 45	0.24 245	0.13 183	0.39 281	0.61 211	0.71 227

STrans-v2	7.98 155	1.84 173	9.42 180	4.84 74	1.48 116	12.23 182	10.05 273	19.06 147	12.32 86	13.63 107	26.06 189	18.13 210	12.35 199	12.99 173	3.99 103	0.01 45	0.01 10	0.18 203	0.01 65	0.22 69	0.83 239

delet	12.65 267	1.85 175	11.36 227	7.71 239	6.22 288	22.52 297	10.22 281	28.14 237	37.67 310	19.66 223	29.24 215	21.00 229	15.99 265	21.97 298	17.77 279	0.03 91	0.07 127	0.19 211	0.04 118	0.60 210	0.75 232

SGM-Forest	12.92 271	1.87 176	6.61 58	5.68 123	2.05 139	23.19 303	11.30 294	34.24 307	30.77 259	26.54 302	31.99 262	29.98 290	15.74 262	21.17 295	13.36 245	1.05 304	0.33 268	0.84 295	0.01 65	0.71 230	0.97 253
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DISCO	16.36 297	1.88 177	16.15 286	7.78 240	4.19 211	26.92 326	10.21 280	30.31 260	44.26 341	21.35 256	33.91 289	35.80 329	22.40 310	35.65 359	33.87 355	0.18 159	0.08 141	0.04 104	0.04 118	1.71 282	0.54 195

TransformOpticalFlow	7.76 147	1.90 178	9.31 176	5.50 115	1.18 97	6.97 120	8.27 248	17.86 130	13.21 98	14.58 116	29.13 214	19.01 214	10.85 171	12.51 155	3.69 90	0.01 45	0.04 58	0.20 214	0.04 118	0.17 55	0.84 240

CroCo-Stereo	3.27 8	1.90 178	7.18 80	8.50 257	1.11 86	0.96 1	0.97 18	10.18 18	8.20 52	3.59 9	4.69 8	8.02 65	4.53 45	2.75 1	2.34 41	0.01 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 126	0.11 44
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	8.51 166	1.90 178	9.96 199	5.16 96	4.14 210	10.29 151	4.46 162	25.52 208	19.55 163	16.33 159	20.69 134	17.59 198	11.26 182	10.42 63	11.36 236	0.50 247	0.08 141	0.35 251	0.05 137	0.36 146	0.31 154

CFNet_ucs	10.25 219	1.91 181	11.88 234	4.98 80	4.08 208	15.11 227	3.57 142	28.02 235	31.98 270	18.21 201	25.20 179	23.27 248	9.38 150	13.38 180	7.22 171	0.23 184	0.81 323	1.65 322	0.22 226	3.01 311	0.93 250

ProNet	3.61 21	1.91 181	6.17 47	3.31 9	0.67 44	5.51 60	6.46 221	12.60 46	6.23 23	3.18 4	4.80 9	3.64 14	3.57 25	11.15 93	2.11 31	0.02 77	0.21 220	0.01 64	0.01 65	0.41 163	0.14 61

CFNet_pseudo	9.58 196	1.91 181	10.73 216	4.53 61	2.91 170	14.26 211	2.75 112	26.73 226	32.14 271	17.10 177	23.02 161	22.14 239	8.74 138	12.17 139	7.43 175	0.20 170	0.45 290	1.24 316	0.24 241	2.49 300	0.49 188

psm_up	13.18 276	1.91 181	8.81 147	9.59 284	5.84 282	15.17 230	11.37 296	38.74 345	30.81 260	20.66 242	30.32 233	30.00 291	23.12 312	19.19 268	16.02 264	0.58 257	0.10 161	0.17 198	0.01 65	0.65 222	0.55 196

MyStereo07	4.38 30	1.92 185	5.06 23	6.09 155	4.31 220	6.54 108	9.96 270	15.35 88	5.15 15	4.34 18	5.65 18	3.15 8	5.77 78	11.33 99	1.81 11	0.06 118	0.10 161	0.03 88	0.04 118	0.63 216	0.30 149

MyStereo04	9.24 183	1.92 185	8.78 146	6.09 155	4.31 220	6.54 108	9.96 270	32.24 284	41.99 330	14.26 114	11.98 57	12.00 110	12.01 196	13.93 189	7.53 179	0.06 118	0.10 161	0.03 88	0.04 118	0.63 216	0.30 149

ccs_rob	9.61 198	1.92 185	10.72 215	4.55 62	2.89 167	14.33 213	2.86 116	26.85 227	32.36 273	17.05 175	22.91 160	22.12 238	8.70 137	12.10 136	7.44 176	0.19 163	0.44 286	1.38 318	0.25 244	2.68 303	0.57 200

DIP-Stereo	6.74 116	1.93 188	10.02 204	4.28 49	1.64 121	13.54 200	1.52 36	15.16 84	6.63 26	14.30 115	26.81 197	10.90 89	5.19 59	14.78 207	7.56 181	0.00 1	0.06 110	0.05 110	0.00 1	0.17 55	0.17 84
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	10.65 227	1.94 189	8.57 142	6.89 203	5.26 257	12.26 185	5.21 177	25.80 215	31.50 262	16.67 168	33.52 283	23.70 254	13.88 227	12.84 163	13.67 248	0.05 107	0.10 161	0.14 187	0.02 88	0.65 222	0.39 165

iResNet_ROB	11.71 246	1.96 190	10.77 217	6.01 148	3.68 190	15.13 229	2.34 93	31.72 275	37.58 309	26.16 299	32.77 272	25.88 270	15.34 258	16.35 240	7.94 190	0.19 163	0.01 10	0.00 1	0.00 1	0.31 126	0.12 48

RAFT_CTSACE	8.24 160	1.97 191	8.39 128	6.89 203	5.11 250	5.86 90	2.63 108	14.62 76	16.88 137	23.52 277	34.77 294	16.02 173	7.37 114	17.91 256	2.23 38	0.00 1	0.12 174	0.00 1	0.03 103	0.39 159	0.05 14

GES	8.51 166	1.98 192	11.82 233	6.39 171	1.77 128	12.36 186	6.22 210	21.55 171	21.34 176	19.02 216	26.02 185	8.79 70	9.34 149	13.94 191	7.24 172	0.38 216	0.10 161	0.30 246	0.14 196	0.69 225	0.73 229

tt1	5.27 44	1.99 193	5.11 24	6.02 151	0.26 2	10.59 158	4.22 157	18.45 136	16.31 131	6.75 35	8.95 30	4.75 31	9.15 144	10.82 78	1.61 6	0.00 1	0.05 78	0.00 1	0.04 118	0.26 96	0.14 61

ACVNet-DCA	5.28 45	2.00 194	4.99 19	5.89 138	0.26 2	10.85 163	5.38 180	20.20 155	11.88 80	6.95 37	10.01 35	4.49 25	9.78 158	10.79 73	1.59 3	0.00 1	0.05 78	0.00 1	0.04 118	0.25 88	0.20 101

xx1	5.99 86	2.00 194	4.99 19	5.89 138	0.26 2	10.85 163	5.38 180	17.84 126	15.48 122	6.95 37	10.01 35	16.02 173	11.15 180	10.79 73	1.59 3	0.00 1	0.05 78	0.02 74	0.05 137	0.25 88	0.20 101

1test111	5.59 69	2.00 194	4.99 19	5.89 138	0.26 2	10.85 163	5.38 180	20.20 155	11.88 80	6.95 37	10.01 35	4.49 25	9.78 158	11.09 84	7.45 177	0.00 1	0.05 78	0.00 1	0.04 118	0.25 88	0.20 101

cc1	5.34 48	2.00 194	4.99 19	5.89 138	0.26 2	10.85 163	5.38 180	17.85 128	15.48 122	6.95 37	10.01 35	4.49 25	9.78 158	10.79 73	1.59 3	0.00 1	0.05 78	0.00 1	0.04 118	0.30 115	0.13 56

ToySt	10.51 225	2.00 194	15.67 282	5.33 111	0.95 76	14.97 226	9.51 262	24.02 196	27.37 232	14.61 117	24.67 174	24.56 258	14.70 247	16.86 246	13.35 244	0.06 118	0.23 234	0.03 88	0.09 172	0.62 214	0.67 219

pcwnet_v2	12.32 258	2.00 194	17.53 296	7.79 241	5.69 275	17.06 259	3.69 146	36.52 329	46.17 348	20.55 238	29.39 221	16.50 178	13.00 210	15.70 219	9.32 211	0.50 247	1.00 331	0.34 250	0.24 241	2.00 291	1.38 277

PSMNet-ADL	9.88 210	2.01 200	6.80 68	9.18 270	4.26 213	15.11 227	3.50 133	27.12 228	24.42 211	14.72 118	18.96 110	25.32 266	13.43 215	15.76 220	14.04 250	0.79 283	0.78 322	0.00 1	0.02 88	0.26 96	1.18 271

DSFCA	11.85 251	2.01 200	12.93 247	5.40 112	6.87 305	15.36 231	10.45 284	30.68 264	31.84 264	25.99 297	23.52 164	22.03 236	14.05 230	20.28 285	12.46 239	0.57 256	0.41 278	0.28 239	0.38 279	1.02 253	0.47 182

RALCasStereoNet	5.95 81	2.02 202	7.09 79	7.06 209	5.10 249	6.36 102	5.44 185	13.97 71	13.25 100	9.93 58	17.45 92	10.37 85	3.89 28	11.64 118	4.24 112	0.02 77	0.46 292	0.10 158	0.00 1	0.20 63	0.31 154

UNet	12.64 266	2.02 202	13.36 253	6.85 202	7.76 325	25.31 317	4.74 168	34.10 303	28.19 239	20.03 230	31.07 247	27.02 279	17.36 281	20.18 280	13.87 249	0.06 118	0.05 78	0.27 233	0.01 65	0.23 81	0.39 165

IGEV_Zeroshot_test	5.28 45	2.03 204	14.26 271	6.09 155	1.33 108	4.32 15	1.03 22	14.46 72	6.50 24	13.33 106	11.89 56	11.01 90	3.45 21	10.71 71	3.64 86	0.03 91	0.22 229	0.15 192	0.26 246	0.80 242	0.20 101

CroCo-Stereo Lap2	4.01 27	2.03 204	8.14 120	9.82 289	6.03 283	1.11 2	0.79 14	9.71 16	7.98 49	3.26 5	4.99 11	9.08 75	5.80 79	6.08 11	4.39 115	0.00 1	0.05 78	0.00 1	0.00 1	0.71 230	0.30 149

DAS	10.80 235	2.03 204	13.96 265	9.01 264	6.23 289	14.67 224	7.38 241	21.59 172	32.58 276	18.67 212	28.13 206	19.20 219	17.08 278	16.54 243	7.31 173	0.58 257	0.01 10	0.29 242	0.01 65	0.47 177	0.20 101

SepStereo	11.34 242	2.03 204	13.96 265	9.01 264	6.23 289	14.67 224	7.38 241	21.59 172	32.58 276	18.67 212	28.13 206	19.20 219	17.08 278	27.36 325	7.31 173	0.58 257	0.01 10	0.29 242	0.01 65	0.47 177	0.20 101

HH	5.47 51	2.08 208	9.00 159	4.88 76	1.07 84	4.93 38	3.60 144	16.68 112	6.83 27	8.39 46	12.14 58	15.05 159	9.06 142	12.68 157	1.93 14	0.02 77	0.17 200	0.18 203	0.00 1	0.28 107	0.48 185

HanStereo	5.47 51	2.08 208	9.00 159	4.88 76	1.07 84	4.93 38	3.60 144	16.68 112	6.83 27	8.39 46	12.14 58	15.05 159	9.06 142	12.68 157	1.93 14	0.02 77	0.17 200	0.18 203	0.00 1	0.28 107	0.48 185

MMNet	12.97 272	2.08 208	12.74 244	6.98 205	6.27 292	26.39 324	4.73 167	23.10 189	41.79 328	25.48 293	32.29 268	21.09 231	17.79 285	19.52 272	17.90 281	0.19 163	0.07 127	0.10 158	0.00 1	0.37 151	0.59 204

hitnet-ft	12.04 254	2.11 211	6.14 46	7.27 216	3.90 197	25.98 320	3.56 140	22.56 182	23.74 202	20.55 238	33.81 287	31.59 301	18.67 292	19.47 271	17.20 274	0.42 234	1.36 334	0.35 251	0.07 158	1.11 259	0.86 244

UCFNet_RVC	9.48 194	2.12 212	4.89 17	7.03 206	3.78 193	16.05 241	6.37 217	28.25 238	20.00 165	15.93 151	23.07 162	25.21 264	12.79 205	12.57 156	8.01 191	0.07 127	0.04 58	1.17 309	0.23 234	1.31 272	0.69 222

SGM_RVC	19.52 329	2.12 212	6.79 67	6.59 183	1.33 108	38.20 364	15.74 333	38.13 340	34.07 285	45.71 374	41.91 337	51.41 380	38.10 366	38.77 372	27.80 342	0.61 264	0.36 273	0.51 265	0.33 270	1.03 254	0.90 247
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
IIG-Stereo	7.41 140	2.13 214	8.55 140	10.02 295	1.76 127	6.82 117	1.53 37	17.17 119	15.84 129	18.74 214	20.30 130	18.01 205	8.39 132	12.89 165	5.22 138	0.27 195	0.03 49	0.03 88	0.00 1	0.16 48	0.30 149

RAFT	8.51 166	2.16 215	8.93 149	8.14 250	0.81 66	12.63 189	8.49 249	16.34 107	15.56 125	22.31 264	18.99 111	19.29 221	11.39 186	17.57 252	6.05 155	0.01 45	0.19 209	0.27 233	0.02 88	0.64 220	0.45 180

StereoVision	7.21 136	2.17 216	9.29 175	9.43 275	3.91 199	5.09 52	1.91 74	20.04 154	17.37 144	8.57 49	29.59 224	11.08 92	6.76 107	12.44 151	4.71 120	0.54 253	0.05 78	0.16 196	0.03 103	0.82 243	0.30 149

LL-Strereo2	5.54 61	2.17 216	9.12 170	5.65 121	2.54 157	6.48 104	2.27 91	15.08 81	7.79 48	10.99 67	10.26 42	15.94 172	3.50 24	13.25 179	3.63 85	0.00 1	0.13 178	1.34 317	0.10 178	0.30 115	0.19 98

ADLNet2	12.44 262	2.17 216	12.84 246	9.17 269	5.82 280	20.00 280	10.13 277	32.53 286	36.22 304	18.62 211	19.39 114	21.96 235	17.07 277	21.43 296	19.42 288	0.24 186	0.15 191	0.06 122	0.08 161	0.86 246	0.57 200

CFNet-ft	9.87 208	2.18 219	5.49 32	7.45 227	5.25 254	15.76 236	5.98 200	21.89 176	21.87 184	14.96 124	30.02 229	25.68 268	13.68 220	12.46 153	10.94 231	0.08 130	0.06 110	1.83 324	0.22 226	1.09 256	0.43 176

CFNet_RVC	9.87 208	2.18 219	5.49 32	7.45 227	5.25 254	15.76 236	5.98 200	21.89 176	21.87 184	14.96 124	30.02 229	25.68 268	13.68 220	12.46 153	10.94 231	0.08 130	0.06 110	1.83 324	0.22 226	1.09 256	0.43 176

ADLNet	12.34 260	2.22 221	10.14 205	8.38 255	6.78 303	17.56 264	9.05 253	33.21 296	26.28 226	27.06 305	26.01 184	26.80 274	13.76 223	16.99 248	18.74 284	0.24 186	0.39 275	0.23 226	0.10 178	0.64 220	2.16 302

MLCV	9.32 189	2.22 221	12.55 242	5.22 107	1.32 107	13.79 203	1.35 30	21.14 168	23.65 200	21.91 260	31.37 250	17.14 190	7.57 115	16.00 232	10.18 220	0.22 176	0.01 10	0.03 88	0.02 88	0.40 160	0.29 146

raft_robust	7.97 154	2.26 223	6.75 64	5.83 135	0.72 58	5.57 67	0.84 15	33.59 298	34.21 289	18.17 200	19.88 123	6.50 46	5.62 71	15.33 211	2.83 58	0.03 91	0.23 234	0.00 1	0.37 277	0.32 135	0.39 165

NINENet	10.74 231	2.29 224	10.44 210	8.03 247	5.09 248	17.62 265	2.79 114	38.69 344	33.24 281	18.35 207	26.31 190	14.49 150	9.40 151	15.88 224	10.57 226	0.41 230	0.21 220	0.29 242	0.00 1	0.42 166	0.23 122

GANet-ADL	8.36 162	2.31 225	8.44 134	7.39 223	2.65 159	12.58 188	5.24 178	29.55 250	25.24 215	14.19 113	16.70 90	17.07 188	6.91 110	10.65 69	6.26 161	0.38 216	0.39 275	0.10 158	0.12 188	0.75 240	0.28 141

CFNet	10.67 228	2.33 226	8.90 148	6.66 190	4.09 209	16.05 241	4.26 158	30.44 262	31.01 261	18.53 210	26.48 193	23.69 253	13.68 220	15.27 210	10.59 228	0.05 107	0.02 30	0.44 259	0.05 137	0.73 235	0.23 122

ACRE	7.07 130	2.38 227	13.26 252	7.36 220	4.86 234	10.28 150	4.40 159	15.51 91	13.69 104	17.22 180	19.23 112	8.00 63	4.20 35	10.64 68	8.50 200	0.33 205	0.32 264	0.03 88	0.14 196	0.37 151	0.77 236

ssnet_v2	13.23 277	2.43 228	11.25 224	7.34 218	2.92 171	23.05 302	12.95 309	35.93 324	32.92 280	21.23 254	25.38 180	28.81 282	15.22 256	22.57 302	19.81 291	0.18 159	0.08 141	0.19 211	0.05 137	1.24 267	1.06 261

CIPLG	7.15 133	2.44 229	12.82 245	7.38 221	4.93 237	10.51 155	4.56 164	15.17 85	13.25 100	17.45 185	19.75 121	8.42 67	4.60 49	11.41 102	8.31 196	0.33 205	0.32 264	0.03 88	0.14 196	0.37 151	0.72 228

SGM-ForestM	23.72 356	2.44 229	9.13 172	7.43 225	2.25 146	44.80 374	19.11 352	44.90 373	49.97 361	50.74 380	51.18 368	62.06 393	45.83 380	44.96 380	33.88 356	1.00 300	0.84 325	0.78 283	0.62 301	1.29 269	1.11 264

AASNet	12.49 263	2.46 231	10.49 211	9.82 289	6.86 304	17.33 261	6.73 229	41.09 355	37.86 312	22.53 268	29.11 213	16.68 179	13.48 218	14.54 205	17.87 280	0.20 170	0.02 30	0.78 283	0.05 137	1.18 262	0.76 233

MyStereo8	7.13 131	2.48 232	10.86 221	6.81 200	4.98 242	10.73 159	1.42 32	14.58 75	9.73 64	15.75 144	23.16 163	12.17 114	7.96 126	9.85 56	10.21 222	0.04 97	0.19 209	0.08 135	0.21 224	0.58 208	0.82 238

IPLGR_C	7.16 134	2.48 232	12.98 248	7.52 231	4.91 236	10.56 156	4.59 165	15.63 95	14.12 108	17.42 183	18.87 109	8.00 63	4.59 48	10.76 72	8.81 203	0.32 203	0.32 264	0.03 88	0.13 192	0.36 146	0.76 233

GEStereo_RVC	12.81 269	2.49 234	13.64 262	9.68 286	4.97 240	18.16 267	11.30 294	31.26 270	47.47 350	19.84 225	26.97 198	19.03 215	13.19 212	20.14 279	14.86 258	0.83 288	0.51 302	0.10 158	0.13 192	0.54 198	0.99 257

RALAANet	6.49 102	2.49 234	9.69 194	7.09 210	4.98 242	6.23 95	1.68 47	19.90 153	14.26 110	15.04 127	14.56 71	12.69 117	4.38 38	12.91 167	3.07 70	0.02 77	0.07 127	0.00 1	0.10 178	0.51 191	0.15 75

TestStereo	6.02 87	2.55 236	7.33 93	5.57 117	1.68 124	6.05 94	1.78 66	13.73 66	16.40 135	10.87 66	23.79 167	9.00 73	5.63 72	11.26 98	3.96 101	0.09 132	0.01 10	0.00 1	0.00 1	0.69 225	0.01 1

Former-RAFT_DAM_RVC	4.69 34	2.56 237	8.72 145	4.26 47	3.52 189	9.22 142	1.48 33	13.54 61	18.88 159	7.47 43	7.08 21	2.04 4	2.24 14	9.66 54	2.27 40	0.05 107	0.02 30	0.07 130	0.00 1	0.53 196	0.21 108

LoS_RVC	3.72 23	2.57 238	3.90 10	4.27 48	7.61 322	5.39 58	2.90 117	7.29 4	3.84 1	3.67 12	10.20 41	3.66 15	4.48 43	6.19 12	2.14 34	0.01 45	0.03 49	0.00 1	0.00 1	0.06 6	6.15 343

OMP-Stereo	6.93 125	2.57 238	9.03 165	10.63 307	1.72 126	4.89 35	1.91 74	17.84 126	15.56 125	16.69 169	14.16 69	17.70 200	7.33 113	12.93 168	4.83 129	0.24 186	0.03 49	0.06 122	0.02 88	0.19 61	0.39 165

CBFPSM	12.42 261	2.59 240	28.96 334	4.74 68	3.20 176	22.33 295	16.31 337	21.13 167	21.03 171	21.04 249	27.81 203	30.24 294	15.99 265	14.59 206	14.80 255	0.04 97	0.49 298	0.10 158	0.16 205	0.51 191	2.34 305

DN-CSS_ROB	8.17 159	2.59 240	14.14 268	6.11 158	3.22 177	6.31 101	3.53 138	22.92 188	20.59 167	16.66 167	30.05 231	9.31 77	7.95 125	13.49 182	4.78 123	0.72 276	0.00 1	0.45 260	0.00 1	0.54 198	0.09 32

HGLStereo	12.72 268	2.66 242	12.34 238	9.93 292	7.55 319	16.16 249	7.45 243	31.48 274	27.01 230	20.01 228	35.31 296	26.98 278	18.90 293	17.87 255	18.90 286	0.33 205	0.16 198	0.07 130	0.05 137	0.48 179	0.70 226

StereoDRNet-Refined	13.36 281	2.80 243	10.82 219	7.94 244	3.10 173	18.95 273	4.45 161	28.47 239	29.65 246	29.11 318	41.47 334	24.44 257	17.64 284	23.34 305	21.66 298	0.16 154	0.07 127	0.53 266	0.32 266	0.77 241	1.64 287
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
gwcnet-sp	9.81 205	2.82 244	13.47 259	5.99 145	4.27 214	16.20 251	5.91 195	25.55 209	24.34 208	21.01 246	20.69 134	15.22 161	14.96 250	14.50 202	9.97 215	0.05 107	0.15 191	0.02 74	0.08 161	0.49 186	0.51 190

scenet	9.81 205	2.82 244	13.47 259	5.99 145	4.27 214	16.20 251	5.91 195	25.55 209	24.34 208	21.01 246	20.69 134	15.22 161	14.96 250	14.50 202	9.97 215	0.05 107	0.15 191	0.02 74	0.08 161	0.49 186	0.51 190

ssnet	9.81 205	2.82 244	13.47 259	5.99 145	4.27 214	16.20 251	5.91 195	25.55 209	24.34 208	21.01 246	20.69 134	15.22 161	14.96 250	14.50 202	9.97 215	0.05 107	0.15 191	0.02 74	0.08 161	0.49 186	0.51 190

Anonymous	6.73 113	2.83 247	18.61 306	11.88 325	7.83 326	14.52 222	9.37 258	14.49 73	10.15 65	4.28 16	6.89 19	3.13 7	7.67 117	11.82 124	5.66 150	0.83 288	0.35 272	0.08 135	0.20 221	2.86 307	1.09 263

AACVNet	10.58 226	2.86 248	9.78 197	8.95 263	3.30 179	10.80 162	4.78 169	22.37 181	12.55 88	27.50 309	29.84 227	30.06 293	15.99 265	19.10 267	11.60 238	0.40 228	0.18 205	0.22 223	0.03 103	0.62 214	0.73 229

CRFU-Net	12.56 265	2.89 249	11.77 232	8.18 251	5.80 279	24.84 311	10.46 287	24.56 201	13.12 95	30.06 326	29.37 216	29.09 283	19.64 297	19.96 276	18.53 283	0.82 286	0.48 295	0.27 233	0.15 202	0.53 196	0.68 220

CBMV_ROB	11.77 250	2.89 249	6.92 72	5.20 104	2.88 166	14.12 208	4.79 171	26.69 225	29.84 252	26.17 300	31.92 261	23.61 252	20.74 304	20.20 281	10.18 220	1.78 321	1.80 342	2.17 331	1.26 327	1.61 278	0.55 196

iResNetv2_ROB	12.00 253	2.91 251	13.46 258	5.82 133	3.73 192	13.15 196	6.45 220	34.15 304	36.02 301	25.25 289	33.81 287	29.79 289	14.24 236	13.61 186	6.10 159	0.21 173	0.02 30	0.12 172	0.00 1	0.82 243	0.25 133

HITNet	7.83 148	2.93 252	8.39 128	4.76 70	1.48 116	12.75 191	4.64 166	20.97 165	14.37 112	15.14 133	22.15 156	14.57 153	10.62 168	14.38 199	8.14 194	0.04 97	0.01 10	0.48 262	0.02 88	0.57 205	0.10 38
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	12.85 270	2.95 253	9.64 187	5.94 144	3.96 201	25.85 318	9.93 267	28.81 242	26.00 223	29.31 322	32.44 269	30.00 291	15.16 255	20.25 282	14.30 253	0.55 255	0.19 209	0.03 88	0.00 1	0.65 222	0.98 256

FAT-Stereo	16.81 300	2.97 254	17.56 297	9.80 288	6.21 287	16.12 248	13.23 312	38.18 342	39.67 318	27.00 304	39.73 324	37.55 334	31.30 353	20.39 286	21.52 297	3.44 345	2.05 345	0.81 293	1.10 322	1.89 287	5.72 341

NVstereo2D	15.15 290	2.97 254	16.28 290	9.23 272	7.56 320	30.03 337	9.53 263	42.80 364	42.72 332	15.11 129	27.03 200	23.16 246	16.93 274	24.28 310	15.45 260	3.07 343	0.43 285	1.44 319	0.61 300	6.74 345	7.60 362

DLCB_ROB	13.35 280	3.00 256	9.12 170	9.43 275	5.68 274	21.80 292	10.12 276	29.19 247	29.92 254	27.71 310	31.45 259	32.37 306	19.50 296	19.02 264	16.73 271	0.22 176	0.04 58	0.38 257	0.06 151	0.49 186	0.85 243

stereogan	18.62 323	3.07 257	16.31 291	13.04 330	9.99 346	35.74 358	9.09 255	38.17 341	45.27 347	24.39 285	41.24 331	39.93 345	25.46 326	31.29 342	24.33 323	1.80 322	0.91 328	2.71 340	0.75 307	5.15 338	3.70 320

LE_ROB	22.93 354	3.07 257	14.02 267	7.70 237	2.86 165	31.99 347	17.35 345	28.10 236	67.19 398	70.51 401	55.61 380	49.07 375	47.62 382	24.76 315	36.49 362	0.35 212	0.20 214	0.27 233	0.55 297	0.48 179	0.44 178

iResNet	10.26 220	3.10 259	15.72 283	7.35 219	2.13 141	13.86 205	7.07 236	22.80 186	28.01 236	20.10 232	30.40 234	16.79 180	11.06 179	14.46 201	10.29 225	0.39 226	0.05 78	0.00 1	0.07 158	0.73 235	0.73 229

ARAFT	8.50 165	3.19 260	16.58 293	5.52 116	0.91 73	12.13 181	11.20 292	17.19 120	18.28 155	18.40 209	16.33 86	17.10 189	8.58 133	18.56 259	5.00 132	0.11 139	0.04 58	0.00 1	0.00 1	0.55 201	0.25 133

sCroCo_RVC	5.06 37	3.29 261	16.45 292	10.72 309	6.64 296	5.83 84	2.74 111	9.67 15	8.06 50	3.66 11	9.20 32	4.81 32	4.95 57	8.12 29	4.64 119	0.64 270	0.50 299	0.06 122	0.03 103	0.70 228	0.42 174

DMCA-RVC	11.41 243	3.32 262	11.68 231	10.12 297	4.81 233	11.92 175	4.11 151	24.67 203	23.66 201	20.06 231	28.51 210	26.71 273	24.96 325	15.95 231	14.82 256	0.41 230	0.34 271	0.56 268	0.16 205	0.72 234	0.69 222

CVANet_RVC	13.24 278	3.39 263	8.43 133	8.42 256	5.04 246	18.52 272	11.72 301	32.03 278	33.85 283	23.17 273	32.77 272	29.78 288	16.51 270	23.20 304	11.28 235	0.94 295	0.04 58	1.19 312	0.47 290	3.13 316	1.01 259

NLCA_NET_v2_RVC	12.05 255	3.43 264	16.25 289	7.62 235	5.58 269	14.57 223	6.00 202	32.98 291	27.41 233	21.69 258	31.40 252	25.21 264	13.47 216	14.96 208	15.60 262	0.84 290	0.33 268	0.35 251	0.35 273	1.29 269	1.78 291
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	9.60 197	3.45 265	29.83 337	9.58 283	4.75 232	24.51 308	10.20 279	24.04 197	18.77 158	10.42 61	14.64 72	7.97 62	8.75 139	14.05 192	5.80 152	2.44 335	1.39 335	0.08 135	0.06 151	0.73 235	0.48 185

LL-Strereo	10.79 234	3.52 266	12.54 241	8.77 259	5.44 265	7.49 126	9.26 257	35.15 317	28.70 242	16.47 162	15.85 81	21.06 230	17.42 283	21.62 297	9.72 212	0.21 173	0.22 229	0.74 281	0.08 161	0.98 252	0.60 205

AdaStereo	10.22 218	3.63 267	9.14 174	9.15 268	3.24 178	15.79 238	5.39 184	31.94 276	25.42 217	18.39 208	26.47 192	19.44 222	9.50 153	16.60 244	8.59 201	0.44 237	0.05 78	0.40 258	0.00 1	0.57 205	0.16 79
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	13.69 284	3.63 267	8.02 115	5.93 143	2.69 160	22.57 298	12.44 306	29.81 252	31.57 263	31.20 331	33.79 286	31.04 297	17.41 282	25.28 317	14.11 251	0.71 274	0.60 311	0.60 271	0.11 187	1.11 259	1.13 267
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	15.26 291	3.68 269	27.36 331	7.11 212	5.83 281	24.88 313	12.12 305	30.19 255	36.12 303	27.08 306	45.98 352	29.10 284	13.65 219	20.45 289	20.26 294	0.67 271	0.00 1	0.10 158	0.00 1	0.32 135	0.26 136

pmcnn	14.59 288	3.68 269	19.78 313	6.83 201	4.51 227	21.27 289	14.67 321	27.37 229	30.54 257	27.09 307	40.19 326	38.71 338	18.53 291	17.70 253	19.27 287	0.84 290	0.09 150	0.00 1	0.00 1	0.48 179	0.31 154

RAFT + AFF	10.27 221	3.77 271	17.13 295	10.24 301	4.97 240	13.08 195	11.52 298	25.69 212	25.80 219	14.72 118	16.12 84	19.16 218	11.35 185	16.24 239	9.04 208	0.30 199	1.46 337	0.66 275	0.20 221	2.03 294	1.94 295

TDLM	12.98 274	3.78 272	9.77 196	10.75 311	4.94 238	16.10 245	14.08 317	35.05 315	31.87 265	22.36 265	26.51 195	26.09 271	14.97 253	24.73 314	13.11 243	1.05 304	0.05 78	1.21 313	0.27 250	1.83 284	1.00 258

NOSS_ROB	10.99 238	3.81 273	6.88 70	6.69 192	2.30 148	16.06 243	10.94 288	30.06 253	32.41 274	16.10 154	18.72 108	22.78 244	14.21 235	17.52 251	8.62 202	2.35 330	1.84 343	3.32 348	1.57 332	2.06 295	1.52 283

DRN-Test	15.88 294	3.83 274	14.70 277	9.96 294	8.02 332	28.93 334	14.65 320	42.34 360	38.25 315	28.18 314	34.31 292	29.22 286	18.35 288	20.01 277	22.68 310	0.37 215	0.41 278	0.46 261	0.28 253	1.28 268	1.34 274

GMStereo	5.94 80	3.84 275	10.86 221	5.13 94	0.71 50	7.27 125	2.66 109	12.38 38	25.14 214	12.01 73	10.66 45	5.12 34	3.46 22	11.39 101	6.16 160	0.45 238	0.02 30	0.05 110	0.31 263	0.86 246	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	16.85 301	3.95 276	20.67 318	12.08 326	8.91 341	21.68 290	12.61 308	32.20 283	44.61 343	22.37 266	38.42 316	29.15 285	28.02 337	18.58 260	22.36 309	2.88 339	3.11 363	0.87 299	1.82 336	3.58 323	9.08 370

fast-acv-ft	14.25 287	4.00 277	16.20 287	7.51 230	5.14 252	26.38 323	9.77 266	24.62 202	34.84 295	25.30 291	37.27 307	32.09 305	20.38 302	18.32 257	19.50 289	0.36 214	0.32 264	0.63 273	0.47 290	1.18 262	0.76 233

dd	7.96 153	4.08 278	11.49 229	6.53 180	0.93 75	8.28 137	4.03 150	16.53 110	33.82 282	15.17 135	16.50 87	6.79 47	5.96 83	14.30 197	9.90 213	1.13 308	0.42 282	0.17 198	0.44 285	2.01 292	0.79 237

SACVNet	13.38 282	4.08 278	11.41 228	11.67 321	5.79 278	17.28 260	9.39 259	32.77 288	22.29 187	28.11 313	33.35 279	32.48 307	21.86 308	19.75 274	10.28 224	1.00 300	0.48 295	0.85 296	0.29 256	1.31 272	3.08 314

LMCR-Stereo	10.75 232	4.13 280	10.67 214	13.11 331	3.99 206	16.68 258	5.91 195	25.30 207	22.69 191	22.04 262	21.80 146	14.67 154	14.24 236	20.55 291	15.86 263	1.90 324	0.04 58	0.00 1	0.02 88	1.29 269	0.18 88

iinet-f	13.51 283	4.29 281	45.90 365	6.01 148	3.96 201	21.00 286	13.40 313	27.40 230	21.12 173	21.11 251	30.72 238	21.49 233	16.96 275	15.33 211	19.50 289	0.12 141	0.42 282	0.09 142	0.05 137	0.89 249	0.39 165

WCMA_ROB	20.02 336	4.30 282	19.72 312	9.47 280	7.00 308	32.71 351	13.99 316	31.97 277	32.48 275	41.51 363	52.00 370	44.09 361	36.14 362	32.43 345	24.29 322	6.19 363	2.79 359	1.09 306	1.10 322	3.95 326	3.13 316

GANet	16.92 305	4.32 283	12.46 240	10.84 313	4.24 212	23.04 301	15.36 331	39.91 350	34.47 291	32.42 339	45.10 351	40.04 347	27.54 333	23.61 308	20.20 293	1.02 303	0.08 141	0.67 276	0.22 226	1.87 286	0.97 253

FADNet-RVC-Resample	11.72 247	4.35 284	30.33 340	9.46 279	3.90 197	14.11 207	7.17 239	25.78 213	23.31 195	23.27 274	29.52 223	19.50 224	15.00 254	15.38 214	8.33 197	0.53 252	0.50 299	0.49 263	0.50 293	1.38 275	1.67 288

whm_eth	8.83 175	4.45 285	17.70 301	7.42 224	6.66 299	7.07 122	3.45 132	17.88 131	19.49 162	22.17 263	39.18 319	4.69 30	4.32 37	14.26 196	5.35 146	0.18 159	0.08 141	0.21 219	0.09 172	0.61 211	1.30 272

StereoDRNet	15.30 292	4.47 286	14.35 273	10.71 308	8.69 338	25.02 315	11.03 289	39.66 349	35.62 299	29.17 319	28.81 211	34.05 319	17.80 286	18.80 262	23.77 316	0.41 230	0.30 258	0.15 192	0.14 196	1.64 280	1.42 279

DeepPruner_ROB	10.77 233	4.56 287	13.13 249	6.37 169	4.28 219	10.14 149	6.86 231	36.42 328	19.59 164	17.87 191	27.37 202	23.19 247	12.26 198	19.09 266	10.23 223	1.05 304	0.48 295	0.23 226	0.15 202	0.89 249	1.17 269

ADCP+	18.16 318	4.61 288	32.94 344	9.31 273	10.23 348	28.87 332	11.69 300	33.43 297	36.49 305	29.28 321	40.49 327	24.18 255	24.61 321	33.89 349	35.33 359	0.25 192	0.40 277	2.00 327	1.17 324	2.16 296	1.87 293

Nwc_Net	17.98 317	4.67 289	17.79 303	14.26 339	11.65 359	25.14 316	14.88 324	40.85 354	39.83 319	21.07 250	43.24 344	34.50 322	27.64 334	26.44 323	25.03 325	3.22 344	0.18 205	2.52 337	3.18 349	1.98 289	1.51 282

RYNet	18.92 325	4.69 290	16.88 294	10.99 314	15.84 369	46.72 375	16.57 340	37.84 338	48.03 351	26.92 303	26.48 193	37.84 337	24.92 324	19.80 275	31.04 353	0.25 192	0.25 251	0.62 272	0.03 103	6.34 343	6.39 347

XPNet_ROB	17.33 310	4.84 291	15.44 281	11.15 317	6.64 296	20.88 285	16.10 335	36.26 327	39.54 317	31.80 336	41.32 332	41.30 353	23.91 315	24.67 312	27.40 338	1.07 307	0.74 318	0.79 285	0.25 244	1.10 258	1.31 273

BEATNet_4x	9.37 191	4.85 292	12.05 237	5.48 114	1.35 110	13.15 196	6.15 208	25.06 205	16.74 136	16.18 155	24.65 173	17.29 196	12.51 202	16.91 247	10.92 229	0.38 216	0.18 205	0.81 293	0.05 137	1.95 288	0.65 217

STTStereo	12.97 272	4.88 293	26.57 329	7.54 232	5.41 264	13.43 199	6.49 223	30.53 263	26.35 227	25.14 288	31.43 253	32.00 304	14.12 232	16.01 233	14.83 257	0.29 198	0.31 261	0.67 276	1.08 321	1.21 264	1.11 264

RP	17.58 311	4.92 294	15.27 280	15.44 349	11.95 360	21.05 287	11.75 302	27.64 231	45.09 346	22.99 272	42.05 338	39.39 343	27.74 335	25.54 318	22.33 308	5.45 359	0.59 310	4.33 350	1.62 333	3.53 322	2.86 311

edge stereo	18.75 324	5.12 295	17.66 299	10.77 312	7.84 328	22.41 296	11.03 289	35.23 318	42.07 331	34.62 346	42.74 340	41.28 352	35.50 360	25.14 316	24.17 320	2.42 334	2.42 353	6.35 357	1.45 330	2.89 310	3.80 321

FADNet_RVC	11.94 252	5.17 296	39.74 356	6.44 174	3.46 187	11.42 170	4.17 155	29.16 246	26.89 229	17.97 194	25.96 183	13.41 138	15.67 261	15.84 223	13.54 247	0.90 294	0.75 320	0.55 267	1.20 325	3.65 325	2.85 310

SDNR	16.15 295	5.23 297	28.92 333	5.73 131	6.05 285	56.85 390	3.26 123	23.18 190	29.73 247	20.62 240	36.48 302	13.59 142	16.97 276	18.43 258	13.44 246	10.56 374	13.84 388	3.10 345	0.44 285	7.80 350	8.81 368

GwcNet	16.48 298	5.23 297	20.03 315	10.24 301	8.48 335	28.79 331	10.09 274	38.60 343	44.51 342	23.29 275	36.95 305	31.29 299	19.79 300	20.42 287	25.70 332	0.54 253	0.72 316	0.57 269	0.39 281	1.37 274	2.64 308

AANet_RVC	13.16 275	5.34 299	10.83 220	8.20 252	4.44 225	14.13 209	9.46 261	28.78 241	37.67 310	23.44 276	37.47 309	23.48 250	15.83 264	22.39 301	16.63 270	1.67 319	0.86 326	0.24 229	0.02 88	0.63 216	1.60 285

PSMNet_ROB	16.90 304	5.45 300	14.16 269	13.77 334	7.25 313	27.65 328	32.74 385	43.21 367	37.88 313	24.00 278	32.97 277	34.55 323	16.69 271	17.41 250	23.96 318	0.38 216	0.22 229	0.93 300	2.05 341	1.83 284	0.96 252

APVNet	17.75 314	5.46 301	20.35 317	12.31 327	8.40 334	30.16 338	24.10 370	41.14 356	30.12 255	25.08 287	41.09 330	31.24 298	23.12 312	27.07 324	27.86 343	0.34 209	0.56 308	3.02 343	0.52 295	1.68 281	1.45 280

AF-Net	18.38 321	5.60 302	14.21 270	15.95 350	10.78 351	22.26 294	10.45 284	35.39 319	50.22 363	24.71 286	37.77 310	41.55 354	29.24 344	29.11 334	26.67 334	4.35 354	0.06 110	4.56 351	0.90 312	2.42 298	1.38 277

FINET	15.49 293	6.08 303	24.99 325	8.12 249	7.69 323	21.80 292	22.35 362	33.76 301	48.27 352	25.99 297	32.27 267	19.48 223	16.83 273	19.07 265	16.38 269	1.37 314	0.70 315	0.95 301	0.27 250	2.61 302	0.90 247

NCC-stereo	19.75 331	6.08 303	23.96 322	15.05 345	16.17 370	18.42 268	21.45 358	43.31 369	41.00 324	24.30 282	38.12 314	34.98 325	26.92 330	35.46 356	25.65 329	4.29 352	2.07 346	3.24 346	8.90 375	2.86 307	2.86 311

Abc-Net	19.75 331	6.08 303	23.96 322	15.05 345	16.17 370	18.42 268	21.45 358	43.31 369	41.00 324	24.30 282	38.12 314	34.98 325	26.92 330	35.46 356	25.65 329	4.29 352	2.07 346	3.24 346	8.90 375	2.86 307	2.86 311
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 95	6.09 306	11.30 225	9.19 271	7.41 317	4.75 28	1.74 60	19.70 149	11.74 79	10.61 63	8.65 24	10.67 86	3.22 17	13.81 188	3.60 84	0.31 202	0.23 234	0.12 172	0.36 274	0.48 179	0.38 162

ADCL	21.64 345	6.20 307	47.32 367	9.93 292	6.91 307	38.69 368	19.97 354	31.26 270	54.04 368	27.89 312	47.97 360	31.35 300	30.66 350	33.18 347	36.62 363	0.99 299	0.92 330	2.63 338	1.82 336	2.45 299	2.13 299

sAnonymous2	6.59 103	6.21 308	19.05 309	8.91 261	5.27 258	4.58 17	6.69 227	15.56 93	11.12 76	4.86 28	8.71 27	3.81 16	7.93 123	7.38 21	2.89 59	0.09 132	0.07 127	0.05 110	0.28 253	11.25 368	7.10 357

CroCo_RVC	6.59 103	6.21 308	19.05 309	8.91 261	5.27 258	4.58 17	6.69 227	15.56 93	11.12 76	4.86 28	8.71 27	3.81 16	7.93 123	7.38 21	2.89 59	0.09 132	0.07 127	0.05 110	0.28 253	11.25 368	7.10 357

SuperB	17.60 312	6.22 310	56.40 380	7.91 243	5.07 247	19.70 279	9.03 252	24.87 204	50.15 362	26.25 301	39.13 318	17.61 199	20.84 305	22.28 300	25.31 328	0.70 272	0.31 261	1.10 307	0.71 304	16.58 380	1.86 292

NCCL2	17.23 307	6.37 311	14.30 272	23.45 372	7.18 312	24.16 306	17.05 343	34.39 309	25.88 220	31.55 332	38.01 312	42.09 356	26.81 329	20.94 294	22.69 311	0.45 238	0.23 234	2.63 338	1.80 335	2.02 293	2.57 306

NaN_ROB	16.51 299	6.51 312	16.22 288	10.53 306	4.64 230	31.76 345	17.78 347	37.00 333	43.37 336	29.68 324	31.29 249	32.67 312	20.32 301	28.00 330	16.06 265	0.38 216	0.41 278	0.32 248	0.41 283	0.87 248	1.94 295

Wz-Net-MNSev	18.98 326	6.53 313	33.16 346	10.15 298	7.26 315	38.37 365	16.45 338	34.19 306	43.20 335	30.65 328	40.76 328	40.51 349	19.24 295	27.56 326	28.06 348	0.81 285	0.26 253	0.05 110	0.10 178	1.45 276	0.84 240

SANet	20.96 338	6.60 314	29.81 336	8.83 260	3.19 175	31.27 344	20.56 356	41.86 359	56.09 379	39.30 359	43.62 345	44.95 363	31.93 355	27.83 327	23.67 315	0.94 295	0.52 303	0.99 303	0.42 284	4.72 332	2.03 298

ADCRef	17.30 308	6.73 315	42.01 360	10.11 296	8.78 340	26.61 325	10.45 284	31.29 272	32.75 279	31.19 330	41.62 336	18.47 211	19.78 299	24.29 311	34.06 357	0.76 279	0.42 282	2.16 330	1.79 334	1.23 266	1.56 284

Anonymous_2	14.95 289	6.75 316	17.63 298	5.45 113	7.10 310	26.19 321	11.58 299	18.06 133	17.30 142	17.61 189	15.47 78	23.33 249	20.95 306	20.55 291	14.63 254	11.05 378	12.86 387	11.27 374	25.12 389	11.32 370	4.82 335

MeshStereo	22.27 349	6.87 317	11.15 223	7.69 236	4.87 235	37.70 362	13.06 310	41.64 358	36.95 307	50.92 381	53.41 374	58.12 385	41.93 375	37.73 368	27.62 341	2.52 336	2.37 352	2.99 342	2.07 342	3.09 314	2.60 307
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	16.29 296	6.88 318	27.34 330	9.88 291	11.12 353	21.77 291	28.15 380	32.06 279	39.49 316	19.99 227	27.91 204	23.50 251	20.59 303	20.25 282	24.04 319	0.24 186	2.26 351	0.22 223	4.59 360	1.13 261	4.48 332
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DPSNet	24.40 361	6.97 319	33.14 345	11.16 318	6.54 295	53.33 384	43.32 394	51.28 384	59.37 385	30.89 329	39.36 320	40.35 348	34.30 359	32.57 346	25.09 326	4.65 357	1.62 339	0.37 255	0.66 302	8.51 357	4.44 331

LALA_ROB	19.19 327	7.15 320	15.93 285	12.96 329	5.30 260	28.30 330	23.21 368	42.51 361	36.69 306	33.45 344	40.81 329	50.96 379	24.53 319	27.92 328	25.66 331	0.60 261	0.44 286	2.04 328	1.22 326	2.54 301	1.47 281

PS-NSSS	13.70 285	7.41 321	14.68 276	6.70 193	5.63 271	18.43 270	12.59 307	38.89 347	25.56 218	20.27 235	35.71 298	21.11 232	16.35 269	17.16 249	17.56 277	2.28 328	0.53 304	5.37 353	0.36 274	4.28 331	3.09 315

GMStereo_Zeroshot	10.83 236	7.81 322	19.95 314	9.55 281	2.47 155	11.83 173	1.31 27	20.84 164	20.52 166	22.73 269	35.93 299	24.76 262	5.94 82	19.68 273	7.04 168	0.45 238	0.02 30	0.25 230	0.01 65	5.38 340	0.19 98

HBP-ISP	12.52 264	7.82 323	8.47 137	7.57 234	4.27 214	12.56 187	6.42 219	28.68 240	29.56 243	21.11 251	35.69 297	15.85 170	18.42 289	20.44 288	11.00 233	3.03 341	2.63 355	7.09 365	3.97 357	3.58 323	2.27 304

DANet	16.85 301	8.00 324	26.04 328	14.56 344	7.25 313	20.59 284	5.37 179	26.22 220	26.02 225	32.17 338	36.00 300	37.20 332	29.77 346	30.75 339	24.62 324	1.14 309	1.34 332	2.21 332	0.51 294	3.18 317	4.07 327
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	21.25 341	8.24 325	37.97 353	15.14 348	9.26 343	50.87 381	16.80 342	27.96 233	30.54 257	38.92 356	42.93 343	33.27 314	32.17 356	27.99 329	25.25 327	4.40 355	3.83 371	3.60 349	0.97 318	7.91 352	6.95 354

PDISCO_ROB	24.45 362	9.24 326	29.28 335	28.68 381	19.96 377	37.14 361	15.33 330	45.04 374	54.69 371	29.24 320	42.67 339	46.07 369	28.17 338	35.35 354	30.30 351	9.92 372	2.13 348	6.90 360	3.20 350	8.74 358	6.87 353

RTSC	19.64 330	9.36 327	31.06 342	10.99 314	6.24 291	28.10 329	10.14 278	37.50 337	58.34 383	31.74 334	36.70 304	32.50 309	21.03 307	36.00 362	37.24 367	1.23 312	0.44 286	0.12 172	0.31 263	1.98 289	1.69 289

ADCPNet	21.93 346	9.38 328	57.92 381	11.76 322	6.88 306	36.03 359	18.44 349	32.80 289	35.93 300	32.91 343	43.80 348	39.21 342	26.99 332	31.14 341	36.94 365	2.05 326	2.67 357	2.30 334	3.45 352	4.22 330	3.82 322

CSAN	21.34 343	9.45 329	23.34 321	20.99 366	4.95 239	32.57 349	34.26 386	38.83 346	49.95 360	36.97 353	39.72 323	44.97 364	31.73 354	26.05 319	23.94 317	1.52 317	0.47 294	0.85 296	1.43 329	2.73 304	2.14 301

ETE_ROB	17.67 313	9.48 330	17.66 299	13.60 332	4.57 228	23.03 300	21.09 357	32.49 285	35.24 296	30.49 327	38.06 313	46.18 370	24.49 318	26.40 321	24.21 321	0.46 242	0.24 245	1.14 308	0.84 310	1.52 277	2.13 299

PWCDC_ROB	17.80 315	9.62 331	18.38 305	17.95 357	7.74 324	24.61 310	5.56 189	34.41 310	52.79 366	29.66 323	50.20 367	20.63 226	19.69 298	29.85 338	20.87 295	6.18 362	0.26 253	0.10 158	0.05 137	5.36 339	2.00 297

MSMD_ROB	22.90 353	9.64 332	14.76 278	17.46 356	9.88 345	34.94 355	18.83 350	33.67 300	37.47 308	40.97 362	59.80 384	45.93 368	38.34 367	31.74 344	23.24 314	6.22 364	3.58 368	8.78 369	11.03 380	6.76 346	5.06 338

SHD	21.32 342	10.03 333	30.16 339	14.30 340	8.68 337	24.15 305	8.93 250	40.82 353	61.17 387	35.79 350	44.15 349	38.73 339	30.20 347	33.88 348	31.09 354	2.00 325	0.81 323	1.17 309	1.55 331	4.08 328	4.78 334

dad	12.24 257	10.20 334	13.68 263	6.64 189	1.47 114	13.55 201	3.58 143	17.62 123	35.33 297	27.15 308	32.65 271	30.85 296	10.86 172	14.33 198	10.04 218	2.95 340	0.55 307	7.92 367	0.91 315	3.35 320	1.17 269

FBW_ROB	21.00 339	10.23 335	22.72 320	13.71 333	6.77 302	30.49 342	16.46 339	44.58 372	43.57 338	44.25 372	39.59 322	43.27 359	26.12 327	33.96 350	21.80 300	2.58 337	1.84 343	7.14 366	2.78 347	4.00 327	4.06 326

psmorigin	20.95 337	10.24 336	35.84 348	9.75 287	7.05 309	24.59 309	10.11 275	32.85 290	32.17 272	43.09 367	54.57 377	42.79 357	36.62 363	35.99 361	27.41 339	1.58 318	2.72 358	0.79 285	1.05 319	3.26 319	6.50 348

Syn2CoEx	17.03 306	10.40 337	25.65 327	20.35 361	8.02 332	26.28 322	11.27 293	37.16 334	32.69 278	28.89 316	40.17 325	29.27 287	26.63 328	19.19 268	17.63 278	0.98 298	0.54 305	1.23 315	0.23 234	1.82 283	2.24 303

PWC_ROB	18.37 320	10.55 338	25.19 326	10.21 300	6.29 293	23.75 304	4.79 171	35.93 324	48.75 355	32.56 340	44.46 350	34.68 324	24.78 323	30.99 340	25.72 333	1.38 316	0.08 141	1.57 320	0.26 246	2.18 297	3.17 318

Wz-Net-LNSev	18.19 319	10.57 339	41.33 358	10.19 299	7.94 330	24.29 307	15.28 329	34.15 304	43.38 337	32.90 342	43.72 347	31.94 303	22.21 309	20.81 293	22.26 306	0.47 243	0.22 229	0.00 1	0.02 88	1.22 265	0.94 251

XX-TBD	4.45 31	10.67 340	3.01 2	10.28 303	0.57 33	5.84 86	0.07 1	7.57 6	12.24 85	11.43 69	14.74 73	4.07 19	1.66 8	4.51 4	2.05 24	0.01 45	0.01 10	0.00 1	0.00 1	0.26 96	0.01 1

ADCMid	22.76 352	10.75 341	41.73 359	11.23 319	7.97 331	27.26 327	19.18 353	35.44 321	38.02 314	40.23 360	46.38 355	36.56 331	42.70 376	38.20 370	40.75 375	1.77 320	1.43 336	3.05 344	3.81 355	4.96 334	3.82 322

MANE	31.97 379	10.75 341	17.71 302	20.94 365	13.77 365	47.80 377	26.85 376	53.00 389	55.20 376	59.29 385	64.30 391	64.93 396	56.31 393	51.83 390	38.69 371	9.61 371	4.72 375	6.91 361	19.93 387	9.20 359	7.64 363

FADNet	14.18 286	10.92 343	37.56 351	7.79 241	6.64 296	17.48 263	6.91 232	34.73 312	34.03 284	18.85 215	27.02 199	28.26 280	14.24 236	17.77 254	10.09 219	0.41 230	0.67 314	0.37 255	0.37 277	8.13 353	1.34 274

FC-DCNN	24.37 360	10.99 344	19.02 308	18.44 359	9.16 342	36.98 360	23.07 366	40.44 351	43.05 333	46.25 376	53.58 376	50.44 377	37.86 365	35.45 355	27.57 340	6.87 365	3.37 365	6.01 355	4.88 363	7.86 351	6.05 342

DeepPrunerF	19.92 335	11.02 345	44.29 361	20.74 364	17.75 374	19.19 275	22.57 363	36.86 332	49.93 358	25.48 293	36.62 303	24.69 259	23.97 316	23.44 306	21.79 299	2.68 338	1.63 340	5.70 354	3.95 356	3.38 321	2.67 309

AnonymousM	6.33 96	11.42 346	3.06 3	3.93 33	1.49 118	4.54 16	3.29 125	11.00 29	7.70 46	16.52 164	9.38 34	9.07 74	3.97 29	7.10 20	3.01 67	0.43 235	0.07 127	22.69 381	7.67 371	0.06 6	0.21 108

FADNet-RVC	13.27 279	11.57 347	39.71 355	7.94 244	4.50 226	15.41 233	6.95 235	27.96 233	22.98 194	20.37 237	30.73 239	26.86 275	11.31 184	20.50 290	14.28 252	0.14 146	0.14 188	0.13 183	0.18 210	2.83 306	0.86 244

Anonymous Stereo	18.60 322	11.75 348	49.81 369	14.43 342	12.02 362	14.33 213	23.23 369	32.16 280	43.08 334	24.32 284	34.16 290	24.24 256	14.12 232	31.67 343	30.84 352	0.89 293	0.91 328	1.74 323	1.92 339	3.23 318	3.23 319

DGSMNet	19.79 333	12.06 349	33.43 347	13.79 335	16.23 372	22.97 299	15.88 334	35.41 320	41.96 329	19.90 226	32.16 266	35.60 328	18.14 287	29.48 337	23.10 313	3.85 349	3.89 373	6.16 356	4.75 362	13.56 374	13.44 380

aanetorigin	19.21 328	12.59 350	53.50 373	9.67 285	7.83 326	11.85 174	13.87 315	17.05 117	34.15 287	49.18 378	48.89 363	34.05 319	30.22 348	22.86 303	28.00 347	1.01 302	0.75 320	0.67 276	0.89 311	3.07 313	4.14 328

WZ-Net	25.17 365	12.95 351	63.02 386	15.13 347	10.42 350	38.51 366	27.42 379	40.46 352	54.17 369	28.32 315	52.95 371	40.81 350	28.36 340	37.07 364	41.35 380	1.21 311	0.21 220	0.73 280	0.94 316	5.42 341	3.87 324

RGC	19.90 334	13.26 352	20.24 316	18.19 358	14.06 367	21.21 288	14.33 318	34.97 314	43.60 339	27.73 311	41.49 335	39.76 344	27.98 336	34.52 352	21.37 296	3.66 348	0.54 305	8.67 368	4.16 358	4.19 329	4.02 325

AnyNet_C32	23.37 355	13.28 353	40.29 357	12.36 328	11.44 356	30.39 339	29.15 381	31.36 273	44.90 345	35.36 348	48.86 361	33.61 317	34.20 358	43.15 379	41.62 381	1.27 313	1.35 333	1.18 311	2.58 345	4.77 333	6.27 345

MFN_U_SF_DS_RVC	23.92 357	13.60 354	30.09 338	25.46 376	10.02 347	38.51 366	20.40 355	35.77 323	43.76 340	42.15 364	47.10 359	39.99 346	28.20 339	35.96 360	27.06 336	3.64 347	3.85 372	6.66 359	16.30 386	4.97 335	4.98 337

ADCS	26.20 368	13.71 355	46.90 366	14.51 343	10.34 349	30.46 341	22.72 365	42.81 365	57.61 382	42.58 365	49.37 365	41.91 355	40.43 372	41.90 378	44.58 386	2.37 331	2.19 350	2.37 335	3.29 351	7.32 347	6.52 349

UDGNet	10.05 214	13.89 356	10.00 203	9.36 274	2.69 160	7.82 132	1.88 71	18.86 143	34.64 292	17.52 188	13.70 68	13.40 137	7.18 112	13.01 174	6.30 162	5.30 358	0.08 141	12.57 376	2.80 348	8.19 355	1.71 290

MFN_U_SF_RVC	28.16 370	14.14 357	53.23 372	21.11 367	7.91 329	39.97 370	13.13 311	51.65 386	46.34 349	47.41 377	53.38 373	55.32 383	40.53 373	38.47 371	39.74 373	5.67 360	4.46 374	6.98 362	8.73 374	7.47 348	7.44 361

UDG	21.45 344	14.84 358	14.44 274	21.30 369	20.08 378	32.05 348	13.76 314	35.98 326	35.52 298	25.93 296	30.69 237	37.26 333	30.66 350	21.97 298	19.89 292	10.88 376	5.55 378	22.78 382	7.65 370	14.83 379	13.05 379

FCDSN-DC	25.59 367	14.91 359	18.83 307	28.55 380	15.68 368	39.29 369	18.16 348	42.83 366	41.69 327	44.43 373	51.94 369	50.82 378	39.22 370	34.59 353	27.29 337	6.05 361	3.63 369	7.01 363	6.41 366	10.35 362	10.17 374
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ccnet	24.02 358	16.16 360	21.70 319	11.83 323	17.75 374	37.87 363	16.18 336	45.46 375	31.93 269	36.99 354	46.46 358	38.76 340	29.52 345	37.55 367	40.93 378	9.20 370	6.29 379	9.63 371	7.71 372	11.19 367	7.21 359

MaskLacGwcNet_RVC	16.87 303	16.27 361	17.93 304	11.24 320	6.69 300	28.95 335	10.44 283	41.23 357	21.49 177	29.68 324	34.27 291	32.48 307	11.00 178	20.05 278	15.09 259	8.22 366	2.59 354	12.23 375	0.75 307	10.40 363	6.34 346

XQC	24.10 359	16.76 362	50.68 370	21.37 370	11.01 352	35.24 357	18.84 351	37.28 336	55.11 375	31.64 333	30.06 232	37.71 336	30.31 349	37.17 365	39.66 372	4.20 351	0.41 278	2.76 341	1.89 338	11.46 371	8.42 367

Wz-Net-SNSev	22.67 351	16.94 363	45.69 364	13.85 336	8.52 336	28.89 333	27.06 377	39.39 348	55.04 374	31.77 335	53.23 372	39.18 341	23.41 314	26.40 321	36.25 361	0.78 280	0.21 220	1.21 313	0.90 312	3.03 312	1.62 286

PASM	28.19 371	17.35 364	48.18 368	22.49 371	22.20 381	25.92 319	25.84 375	34.35 308	49.45 356	35.37 349	39.48 321	46.72 372	33.36 357	34.28 351	36.77 364	11.73 380	14.94 389	17.43 380	22.18 388	13.45 373	12.32 378

STTRV1_RVC	22.05 348	18.29 365	39.19 354	16.73 353	23.82 385	29.51 336	15.66 332	34.87 313	34.16 288	35.00 347	34.89 295	31.89 302	28.80 342	28.81 332	23.08 312	11.86 381	3.26 364	6.50 358	4.65 361	14.38 378	5.69 339

SAMSARA	34.43 384	18.53 366	31.91 343	55.34 396	35.34 390	75.99 412	94.71 422	47.97 379	50.84 365	37.47 355	36.99 306	53.12 382	38.55 368	39.56 373	38.65 370	3.59 346	5.40 377	2.22 333	3.72 354	9.43 360	9.29 372

PVD	33.19 381	18.59 367	37.64 352	26.09 377	16.99 373	33.25 352	42.25 393	51.42 385	66.03 396	52.65 383	64.31 392	51.93 381	55.13 389	51.61 389	40.40 374	4.00 350	3.51 367	9.53 370	4.26 359	10.62 364	23.56 389

ELAS	33.68 382	18.95 368	36.71 350	20.64 362	13.61 364	56.43 386	35.14 388	50.03 383	49.90 357	60.58 388	63.83 390	58.64 388	53.36 386	50.73 385	44.44 385	11.03 377	6.58 381	10.02 372	7.43 369	13.58 376	11.94 377
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS_RVC	33.79 383	19.15 369	35.97 349	21.28 368	13.79 366	52.58 382	36.11 390	48.96 381	55.66 377	61.47 392	62.91 386	58.35 387	53.55 387	53.37 392	42.23 382	11.25 379	6.64 382	10.32 373	7.05 368	13.56 374	11.58 376
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
GASNet	17.30 308	19.38 370	30.46 341	20.66 363	9.36 344	16.06 243	9.06 254	43.89 371	40.04 320	25.35 292	23.73 165	32.90 313	15.37 259	28.91 333	17.05 272	3.04 342	0.27 256	1.88 326	0.45 287	6.73 344	1.37 276

LSM	29.98 374	19.52 371	55.11 378	19.06 360	53.75 400	32.57 349	23.17 367	42.61 362	48.57 354	45.97 375	55.04 379	42.93 358	36.02 361	35.63 358	27.03 335	2.33 329	9.19 385	4.87 352	7.71 372	10.65 365	27.91 394

DDUNet	22.66 350	19.69 372	14.64 275	24.11 373	22.38 382	24.84 311	17.71 346	30.36 261	30.32 256	29.02 317	37.31 308	37.63 335	24.66 322	24.67 312	17.08 273	18.42 385	7.92 384	26.43 385	11.81 381	17.23 382	16.95 384

Wz-Net-TNSev	25.12 363	20.16 373	57.98 382	9.56 282	7.42 318	42.73 372	22.27 361	35.14 316	53.46 367	35.97 351	42.74 340	45.83 366	39.87 371	36.56 363	34.73 358	1.82 323	1.51 338	0.76 282	1.34 328	5.84 342	6.80 351

BEATNet-Init1	35.08 386	20.64 374	54.70 377	27.43 379	12.00 361	58.29 392	31.01 383	52.58 388	57.49 381	60.36 387	62.98 387	69.98 398	55.54 391	53.00 391	44.40 384	4.61 356	2.84 360	7.05 364	6.89 367	10.97 366	8.94 369

EDNetEfficient	25.16 364	22.23 375	77.22 405	9.09 267	7.38 316	19.38 276	16.78 341	21.41 170	55.74 378	61.52 393	53.51 375	36.22 330	40.65 374	24.22 309	38.27 369	0.62 267	0.74 318	0.86 298	2.60 346	7.70 349	7.09 356

CC-Net-ROB	22.04 347	22.91 376	28.86 332	14.05 338	8.73 339	33.79 353	15.26 328	46.84 376	36.06 302	33.72 345	32.10 264	35.47 327	24.02 317	23.57 307	27.88 344	8.95 369	2.95 362	24.94 384	3.68 353	12.41 372	4.62 333

RTS	30.15 375	23.12 377	96.33 420	16.71 351	11.63 357	58.66 393	24.28 371	36.80 330	62.63 391	43.79 370	46.10 353	32.56 310	43.90 377	51.29 387	40.92 376	2.38 332	0.66 312	1.06 304	0.74 305	5.11 336	4.34 329

RTSA	30.15 375	23.12 377	96.33 420	16.71 351	11.63 357	58.66 393	24.28 371	36.80 330	62.63 391	43.79 370	46.10 353	32.56 310	43.90 377	51.29 387	40.92 376	2.38 332	0.66 312	1.06 304	0.74 305	5.11 336	4.34 329

SQANet	21.24 340	24.08 379	19.60 311	26.40 378	18.74 376	30.87 343	9.24 256	32.70 287	29.58 245	25.25 289	33.37 280	33.47 316	19.19 294	28.11 331	18.32 282	10.87 375	2.92 361	26.49 386	5.65 365	18.43 384	11.48 375

AnyNet_C01	29.76 373	25.78 380	75.37 403	17.03 354	11.34 354	49.00 379	27.12 378	37.99 339	40.05 321	40.73 361	65.13 394	46.98 373	38.86 369	46.63 381	48.19 391	2.14 327	2.13 348	2.13 329	2.56 344	8.14 354	7.98 365

GANetREF_RVC	25.41 366	29.28 381	24.63 324	25.18 375	6.04 284	30.44 340	35.39 389	47.84 378	50.60 364	36.88 352	36.04 301	34.11 321	31.23 352	37.46 366	27.96 346	8.58 367	2.66 356	16.29 378	4.95 364	14.37 377	8.32 366
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	30.27 377	31.74 382	58.63 383	30.13 382	28.18 388	31.79 346	8.94 251	37.16 334	54.68 370	32.60 341	37.99 311	44.62 362	28.80 342	41.55 377	27.93 345	11.94 382	3.46 366	35.53 390	12.34 382	30.08 391	17.26 385

NVStereoNet_ROB	41.93 391	32.40 383	44.55 362	36.60 385	27.78 387	34.52 354	32.38 384	48.84 380	57.18 380	69.34 400	75.62 405	66.07 397	64.86 397	47.34 382	60.78 402	15.72 383	23.99 392	23.40 383	32.06 392	21.34 385	23.86 390
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	37.16 388	34.69 384	53.68 374	37.47 386	12.55 363	56.80 389	22.63 364	52.02 387	63.29 393	66.20 397	63.82 389	58.12 385	53.73 388	51.21 386	46.48 388	8.79 368	5.31 376	14.69 377	15.22 385	17.27 383	9.21 371

FADE		35.07 385		32.15 383	23.61 384			57.09 394	71.09 402	43.02 366		43.42 360		58.81 394		37.95 394	21.02 390	44.59 393	42.77 395	17.09 381	15.50 382

Consistency-Raft	41.82 390	35.10 386	44.56 363	32.85 384	41.39 394	46.76 376	34.76 387	57.01 393	54.94 373	32.10 337	65.22 395	30.82 295	48.46 383	40.81 376	48.77 392	27.39 391	34.28 395	42.92 392	51.66 403	39.28 393	27.28 391

EDNetEfficientorigin	28.98 372	35.45 387	99.82 430	9.43 275	5.65 272	24.97 314	14.79 322	26.06 217	54.82 372	60.87 389	57.59 381	45.42 365	50.27 385	26.11 320	43.62 383	0.30 199	0.37 274	1.61 321	2.35 343	10.17 361	9.99 373

otaku	33.18 380	35.99 388	52.93 371	40.01 387	21.41 379	55.08 385	17.25 344	43.30 368	61.58 388	39.25 358	49.16 364	46.61 371	28.49 341	39.77 374	28.76 349	18.56 386	7.00 383	31.82 388	9.61 377	21.53 386	15.48 381

Ntro	34.97 385	37.63 389	54.53 376	43.26 391	22.45 383	57.73 391	21.97 360	47.14 377	64.21 394	39.12 357	48.86 361	47.93 374	36.94 364	40.66 375	29.83 350	17.16 384	6.51 380	32.70 389	10.17 378	24.06 387	16.48 383

coex-ft	30.77 378	38.58 390	93.29 419	9.44 278	5.62 270	34.95 356	25.30 374	30.83 266	59.36 384	73.23 405	58.53 382	45.92 367	47.29 381	29.44 336	45.30 387	1.37 314	1.65 341	0.95 301	0.96 317	8.35 356	4.96 336

JetBlue	54.08 395	45.10 391	74.15 401	51.17 394	47.68 395	75.66 411	60.97 403	63.63 398	62.09 390	63.32 396	64.88 393	78.86 405	68.17 398	68.15 402	75.09 416	36.86 392	24.88 394	29.01 387	29.12 390	28.71 390	34.13 396

ACVNet_1	41.30 389	49.46 392	64.91 391	44.67 392	25.07 386	49.43 380	25.23 373	55.33 391	65.87 395	59.72 386	59.33 383	63.43 394	48.79 384	49.63 384	37.09 366	19.05 387	9.82 386	38.29 391	13.97 384	28.67 389	18.23 388

DLNR_Zeroshot_test	27.62 369	51.32 393	91.46 417	98.51 428	98.03 427	3.10 6	0.50 8	30.95 267	7.65 45	8.16 44	15.68 79	7.31 56	1.63 6	11.87 125	4.21 110	40.37 395	0.87 327	0.06 122	0.34 272	80.23 418	0.24 128

ACVNet-4b	36.40 387	52.20 394	56.11 379	42.45 390	21.78 380	48.56 378	14.37 319	49.50 382	60.15 386	43.17 368	46.38 355	55.62 384	24.56 320	38.15 369	21.97 301	25.13 390	3.66 370	46.93 394	33.56 393	25.97 388	17.74 386

SGM+DAISY	54.67 396	56.61 395	62.73 385	40.21 388	53.22 398	61.95 398	48.59 396	55.05 390	44.62 344	61.03 391	63.68 388	60.46 391	55.62 392	60.68 397	55.34 398	56.34 403	48.56 403	50.16 395	49.63 400	52.25 398	56.76 404

IMH-64-1	59.25 399	58.09 396	67.69 395	66.06 398	50.51 396	56.45 387	49.45 398	68.83 403	67.75 399	67.58 398	80.37 409	70.15 399	74.28 405	72.16 409	48.94 393	42.00 396	42.87 397	65.57 400	47.02 396	51.52 395	37.76 398

IMH-64	59.25 399	58.09 396	67.69 395	66.06 398	50.51 396	56.45 387	49.45 398	68.83 403	67.75 399	67.58 398	80.37 409	70.15 399	74.28 405	72.16 409	48.94 393	42.00 396	42.87 397	65.57 400	47.02 396	51.52 395	37.76 398

anonymity	52.32 393	58.23 398	63.91 387	41.12 389	59.25 404	53.27 383	41.04 392	55.69 392	40.20 322	54.85 384	49.49 366	49.13 376	55.48 390	59.07 395	49.65 395	55.86 402	50.03 406	51.00 396	51.08 401	51.71 397	56.36 402

SPS-STEREO	55.62 397	59.14 399	64.16 388	45.05 393	53.84 401	59.88 396	44.00 395	59.53 396	49.94 359	62.33 394	61.09 385	59.80 389	56.82 394	60.06 396	57.85 399	58.41 404	48.34 402	51.07 397	49.21 399	55.41 401	56.48 403
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
IMH	62.95 401	60.33 400	67.78 397	69.51 402	53.65 399	65.09 401	54.21 400	72.00 410	73.28 405	72.49 403	81.93 411	72.96 401	79.81 409	76.65 415	51.41 396	43.57 398	49.82 405	67.81 402	51.14 402	54.83 400	40.67 400

ACVNet_2	57.39 398	61.72 401	72.56 400	66.35 400	38.29 392	61.93 397	48.64 397	71.64 409	81.91 414	79.28 413	88.72 420	76.25 402	72.87 403	54.33 393	46.74 390	37.13 393	23.36 391	54.52 399	37.80 394	46.22 394	27.59 392

RainbowNet	51.25 392	62.74 402	64.52 390	60.13 397	39.00 393	58.72 395	30.83 382	57.31 395	79.18 411	50.24 379	65.35 396	60.13 390	44.25 379	49.47 383	41.16 379	46.52 399	46.06 400	52.72 398	31.78 391	52.33 399	32.47 395

MADNet+	53.31 394	68.61 403	98.75 427	67.03 401	37.58 391	79.83 418	81.74 418	60.38 397	61.61 389	51.43 382	54.92 378	61.11 392	59.29 395	69.66 404	76.71 417	23.88 389	24.03 393	17.08 379	12.35 383	32.47 392	27.69 393

SPstereo	83.40 420	68.64 404	79.07 407	76.12 406	67.23 412	87.60 420	91.47 421	100.00 432	100.00 431	99.11 428	99.10 427	100.00 435	98.04 426	98.41 428	88.76 421	65.51 407	59.97 413	82.34 416	80.81 416	62.36 402	63.44 409

LRCNet_RVC	73.59 412	69.80 405	74.41 402	77.63 409	60.56 407	40.33 371	15.08 327	71.04 407	48.36 353	88.07 421	94.62 423	90.11 420	81.83 412	80.58 418	61.26 404	97.12 428	72.30 419	96.65 427	97.58 428	77.13 417	77.30 419

TorneroNet-64	65.66 402	70.70 406	71.20 399	76.52 407	59.70 406	66.78 402	58.05 401	67.53 402	80.00 412	62.67 395	67.40 397	83.09 410	69.42 400	67.34 399	62.05 405	48.31 401	44.07 399	72.93 404	63.88 405	68.05 406	53.58 401

LVE	71.50 406	72.46 407	83.91 413	75.21 405	55.29 403	74.81 406	62.76 405	77.22 415	83.77 416	82.09 415	87.11 419	83.38 411	82.41 414	75.93 413	64.49 407	48.28 400	57.24 412	74.61 406	62.53 404	65.49 403	61.01 406

WAO-6	70.64 404	73.02 408	66.25 392	79.92 414	61.74 408	68.74 403	59.08 402	75.27 414	87.02 418	74.72 406	79.40 408	79.19 406	84.60 415	67.70 401	60.53 401	67.85 408	48.88 404	81.48 413	73.29 410	65.57 404	58.60 405

TorneroNet	71.21 405	73.44 409	75.82 404	80.82 416	65.65 410	70.53 405	64.39 406	71.42 408	75.97 407	71.47 402	73.68 403	84.17 413	74.00 404	69.85 405	69.09 409	59.37 405	48.19 401	79.67 409	73.51 411	74.93 416	68.26 415

UNDER WATER-64	73.11 411	74.48 410	87.70 414	74.03 404	55.20 402	78.24 415	75.71 415	65.33 400	67.91 401	75.60 408	69.32 400	84.41 414	76.93 407	68.43 403	72.45 412	81.18 418	56.77 411	82.46 417	80.34 415	68.22 407	67.48 414

WAO-7	72.21 409	78.21 411	54.04 375	79.33 413	69.31 415	70.20 404	72.09 413	77.85 418	84.90 417	77.35 409	86.03 415	79.37 407	79.88 410	65.32 398	65.33 408	62.33 406	69.70 418	70.51 403	73.21 409	67.23 405	62.02 407

WAO-8	76.87 415	78.41 412	66.45 393	86.81 420	72.47 417	79.27 416	68.59 409	77.75 416	89.01 420	83.09 417	86.98 416	85.87 416	84.97 417	72.12 407	69.11 410	74.93 412	55.23 409	87.79 423	83.50 418	70.47 410	64.56 410

Venus	76.87 415	78.41 412	66.45 393	86.81 420	72.47 417	79.27 416	68.59 409	77.75 416	89.01 420	83.09 417	86.98 416	85.87 416	84.97 417	72.12 407	69.11 410	74.93 412	55.23 409	87.79 423	83.50 418	70.48 411	64.56 410

UNDER WATER	75.92 414	79.25 414	87.75 415	84.39 418	66.43 411	77.08 413	77.22 416	66.90 401	72.16 404	75.32 407	71.56 402	85.89 418	82.15 413	70.11 406	74.99 415	79.34 416	53.61 408	86.40 421	84.53 420	71.29 412	72.11 417

MFMNet_re	72.05 407	79.64 415	64.23 389	52.73 395	84.71 420	77.93 414	68.35 407	63.96 399	66.93 397	61.00 390	71.29 401	63.84 395	68.91 399	72.42 411	61.11 403	82.03 420	74.22 420	80.34 412	74.44 412	83.62 422	89.34 423

notaker	72.18 408	79.78 416	78.84 406	78.75 411	68.52 413	63.26 399	61.68 404	69.22 406	75.95 406	77.58 410	78.85 407	79.69 408	84.79 416	77.39 416	58.43 400	69.68 411	60.79 414	77.46 408	68.48 407	69.62 408	64.92 412

JetRed	79.55 418	79.88 417	91.52 418	71.05 403	75.80 419	91.66 421	80.11 417	79.14 419	80.44 413	84.35 419	84.23 414	83.38 411	72.48 402	79.43 417	85.44 420	69.33 410	81.58 421	73.66 405	72.56 408	82.35 419	72.60 418

ktn	72.58 410	80.06 418	69.96 398	79.14 412	69.86 416	75.40 410	70.43 412	69.01 405	76.90 408	72.88 404	77.46 406	77.43 403	77.41 408	72.78 412	55.00 397	79.09 414	65.99 415	80.09 411	68.29 406	71.46 413	62.98 408

HanzoNet	77.61 417	81.11 419	82.83 409	77.82 410	69.15 414	75.25 409	69.06 411	73.49 412	77.84 410	82.19 416	82.80 412	85.42 415	86.67 420	85.99 421	73.64 414	85.24 424	68.38 417	81.71 414	75.47 413	71.98 414	66.24 413

DPSimNet_ROB	74.29 413	83.27 420	59.30 384	77.19 408	65.13 409	75.14 408	74.95 414	73.99 413	76.94 409	81.99 414	75.48 404	80.18 409	71.76 401	67.39 400	84.00 419	81.87 419	51.14 407	79.99 410	76.70 414	70.17 409	79.21 420

Dean	80.72 419	85.82 421	83.27 410	84.91 419	59.53 405	75.11 407	68.39 408	81.59 420	88.05 419	92.41 423	86.98 416	92.41 422	93.02 422	83.11 420	73.31 413	68.01 409	66.13 416	94.82 426	84.66 421	83.28 420	69.50 416

PWCK	65.90 403	88.63 422	79.40 408	80.32 415	29.96 389	63.85 400	39.45 391	72.07 411	71.26 403	78.74 412	68.99 399	77.82 404	61.77 396	82.81 419	62.64 406	80.17 417	39.88 396	81.90 415	47.37 398	73.54 415	37.51 397

ASD4	87.72 421	90.49 423	83.85 412	83.29 417	90.74 424	97.88 424	99.60 429	88.98 422	96.82 426	88.24 422	93.42 421	89.82 419	86.15 419	88.78 422	91.81 422	79.31 415	81.76 422	76.68 407	81.50 417	83.55 421	81.68 421

KSHMR	88.54 422	93.03 424	83.31 411	95.54 425	91.74 425	82.37 419	83.41 419	84.43 421	81.99 415	87.89 420	84.05 413	91.94 421	81.33 411	76.34 414	81.76 418	96.44 427	96.14 427	96.69 428	97.12 427	92.52 427	92.67 427

MADNet++	94.16 427	94.02 425	90.25 416	96.28 426	96.84 426	97.17 423	90.16 420	94.71 426	91.69 422	97.07 427	93.71 422	94.62 423	92.63 421	96.15 426	95.18 426	95.42 425	95.89 426	92.80 425	92.23 426	92.10 426	94.30 429

xxxxx1	91.92 424	95.33 426	98.45 424	87.29 422	89.24 421	98.50 425	98.17 426	92.95 423	93.21 423	93.55 424	95.36 424	96.99 424	96.28 423	94.65 423	94.94 423	83.26 421	84.17 423	82.90 418	88.32 423	85.49 423	89.37 424

tt_ll	91.92 424	95.33 426	98.45 424	87.29 422	89.24 421	98.50 425	98.17 426	92.95 423	93.21 423	93.55 424	95.36 424	96.99 424	96.28 423	94.65 423	94.94 423	83.26 421	84.17 423	82.90 418	88.32 423	85.49 423	89.37 424

ff	91.92 424	95.33 426	98.45 424	87.29 422	89.24 421	98.50 425	98.17 426	92.95 423	93.21 423	93.55 424	95.36 424	96.99 424	96.28 423	94.65 423	94.94 423	83.26 421	84.17 423	82.90 418	88.32 423	85.49 423	89.37 424

MEDIAN_ROB	99.19 428	99.84 429	99.62 429	98.49 427	98.51 428	98.58 428	97.81 425	98.80 429	98.56 427	99.36 431	99.49 428	99.56 429	99.06 428	98.35 427	98.31 428	99.99 430	99.63 429	100.00 431	100.00 432	99.81 430	99.95 431

Anonymous_1	99.65 431	99.95 430	99.93 431	99.80 431	99.60 430	100.00 431	100.00 432	99.82 431	99.98 429	99.62 432	99.94 430	99.75 430	100.00 431	99.66 430	99.88 430	98.45 429	99.84 430	98.73 429	99.26 429	99.41 429	99.36 430

HaxPig	99.40 430	99.99 431	97.38 422	100.00 432	100.00 432	96.91 422	97.35 423	99.59 430	99.99 430	100.00 433	100.00 431	99.99 433	99.99 430	99.04 429	97.77 427	100.00 431	100.00 433	100.00 431	100.00 432	100.00 432	99.99 432

test_example2	99.68 432	99.99 431	99.99 432	100.00 432	99.99 431	99.86 430	99.99 431	98.29 428	100.00 431	100.00 433	100.00 431	98.15 427	98.39 427	99.98 431	99.98 431	100.00 431	99.99 432	99.40 430	99.53 431	100.00 432	100.00 433

AVERAGE_ROB	99.80 433	99.99 431	99.40 428	100.00 432	100.00 432	98.99 429	97.72 424	100.00 432	100.00 431	100.00 433	100.00 431	100.00 435	100.00 431	100.00 434	100.00 434	100.00 431	100.00 433	100.00 431	100.00 432	100.00 432	100.00 433

MyStereo03	100.00 436	100.00 434	100.00 433	100.00 432	100.00 432	100.00 431	100.00 432	100.00 432	100.00 431	100.00 433	100.00 431	100.00 435	100.00 431	100.00 434	100.00 434	100.00 431	100.00 433	100.00 431	100.00 432	100.00 432	100.00 433

MyStereo02	100.00 436	100.00 434	100.00 433	100.00 432	100.00 432	100.00 431	100.00 432	100.00 432	100.00 431	100.00 433	100.00 431	100.00 435	100.00 431	100.00 434	100.00 434	100.00 431	100.00 433	100.00 431	100.00 432	100.00 432	100.00 433

MyStereo	100.00 436	100.00 434	100.00 433	100.00 432	100.00 432	100.00 431	100.00 432	100.00 432	100.00 431	100.00 433	100.00 431	100.00 435	100.00 431	100.00 434	100.00 434	100.00 431	100.00 433	100.00 431	100.00 432	100.00 432	100.00 433

Selective-RAFT-Error	100.00 436	100.00 434	100.00 433	100.00 432	100.00 432	100.00 431	100.00 432	100.00 432	100.00 431	100.00 433	100.00 431	100.00 435	100.00 431	100.00 434	100.00 434	100.00 431	100.00 433	100.00 431	100.00 432	100.00 432	100.00 433

PML	99.19 428	100.00 434	98.08 423	99.28 429	99.53 429	100.00 431	99.73 430	98.24 427	99.44 428	100.00 433	99.57 429	98.76 428	99.84 429	100.00 434	98.88 429	100.00 431	99.54 428	100.00 431	99.50 430	99.90 431	93.55 428

CasAABBNet	100.00 436	100.00 434	100.00 433	100.00 432	100.00 432	100.00 431	100.00 432	100.00 432	100.00 431	100.00 433	100.00 431	100.00 435	100.00 431	100.00 434	100.00 434	100.00 431	100.00 433	100.00 431	100.00 432	100.00 432	100.00 433

LSM0	100.00 436	100.00 434	100.00 433	100.00 432	100.00 432	100.00 431	100.00 432	100.00 432	100.00 431	100.00 433	100.00 431	100.00 435	100.00 431	100.00 434	100.00 434	100.00 431	100.00 433	100.00 431	100.00 432	100.00 432	100.00 433

DPSMNet_ROB	99.95 434	100.00 434	100.00 433	100.00 432	100.00 432	100.00 431	100.00 432	100.00 432	100.00 431	99.15 430	100.00 431	99.96 431	100.00 431	99.99 432	99.99 432	100.00 431	100.00 433	100.00 431	100.00 432	100.00 432	100.00 433

DGTPSM_ROB	99.95 434	100.00 434	100.00 433	100.00 432	100.00 432	100.00 431	100.00 432	100.00 432	100.00 431	99.14 429	100.00 431	99.96 431	100.00 431	99.99 432	99.99 432	100.00 431	100.00 433	100.00 431	100.00 432	100.00 432	100.00 433

DPSM_ROB	100.00 436	100.00 434	100.00 433	100.00 432	100.00 432	100.00 431	100.00 432	100.00 432	100.00 431	100.00 433	100.00 431	100.00 435	100.00 431	100.00 434	100.00 434	100.00 431	100.00 433	100.00 431	100.00 432	100.00 432	100.00 433

DPSM	100.00 436	100.00 434	100.00 433	100.00 432	100.00 432	100.00 431	100.00 432	100.00 432	100.00 431	100.00 433	100.00 431	100.00 435	100.00 431	100.00 434	100.00 434	100.00 431	100.00 433	100.00 431	100.00 432	100.00 432	100.00 433

Low-res two-view benchmark