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

riskmin	1.88 64	0.15 1	2.11 41	1.38 166	0.88 203	2.40 71	0.04 9	5.93 121	6.10 175	2.25 49	1.34 20	6.06 209	5.08 257	2.78 54	1.01 99	0.00 1	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.06 142

Selective-IGEV	1.23 24	0.18 2	1.13 2	0.07 9	0.17 71	2.38 70	0.54 127	6.10 126	2.51 17	0.41 16	3.20 54	0.26 14	0.29 8	6.94 162	0.16 1	0.00 1	0.01 127	0.00 1	0.11 287	0.04 78	0.10 197

EGLCR-Stereo	1.04 9	0.20 3	2.00 26	1.14 144	0.16 66	2.50 77	0.11 28	4.96 68	2.61 20	0.79 27	0.07 1	1.46 60	0.37 20	3.96 75	0.23 2	0.01 143	0.05 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 155

PSM-AAD	3.33 198	0.20 3	1.47 5	0.73 93	0.54 172	2.55 85	6.19 335	4.97 69	3.27 60	10.92 319	11.92 259	2.95 94	9.59 335	7.90 212	0.82 69	0.01 143	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.04 78	2.47 369

GrayStereo	3.74 225	0.20 3	1.94 21	1.55 188	0.60 176	3.12 153	8.22 357	5.76 114	3.32 62	10.40 308	16.66 307	5.81 204	8.60 322	6.57 149	1.37 126	0.01 143	0.00 1	0.01 255	0.63 360	0.02 22	0.04 103

knoymous	1.36 33	0.21 6	1.68 11	0.20 32	0.49 167	1.58 24	0.11 28	5.15 79	2.40 14	4.62 94	1.77 29	4.56 159	0.45 32	3.23 60	0.63 39	0.00 1	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.02 22	0.01 16

test-3	1.86 60	0.21 6	2.46 61	1.03 127	0.22 102	1.38 13	0.83 190	4.65 57	5.04 136	7.26 212	1.78 30	4.10 141	0.41 29	6.53 148	0.76 60	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 335	0.18 241	0.14 234

test_1	1.85 59	0.21 6	2.45 58	1.02 125	0.22 102	1.37 12	0.82 186	4.66 58	5.06 137	7.02 196	1.73 27	4.09 139	0.41 29	6.51 146	0.76 60	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 335	0.18 241	0.14 234

test_3	1.88 64	0.22 9	2.75 90	0.96 120	0.22 102	1.28 10	0.77 180	4.62 53	5.87 163	6.55 179	1.84 32	4.28 151	0.45 32	6.48 143	0.76 60	0.00 1	0.01 127	0.00 1	0.28 334	0.17 231	0.14 234

ttt	3.86 238	0.23 10	2.34 53	2.22 277	1.68 257	4.36 220	0.28 75	12.45 294	11.09 295	6.90 193	11.85 258	4.08 138	3.28 170	8.47 251	7.85 300	0.06 279	0.04 230	0.00 1	0.00 1	0.03 58	0.03 67

Any-RAFT	2.18 97	0.25 11	1.94 21	1.37 165	0.80 197	5.01 238	0.56 132	8.51 193	5.58 156	4.01 82	4.85 87	5.44 189	2.26 135	2.45 51	0.35 7	0.00 1	0.15 317	0.00 1	0.00 1	0.02 22	0.02 38

CAS	2.24 100	0.25 11	1.86 14	11.21 385	3.86 344	1.67 28	0.02 7	3.87 24	2.67 22	0.41 16	1.63 26	0.24 13	0.27 5	1.50 21	0.74 54	9.43 392	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.01 7	5.21 380

MGS-Stereo	1.10 13	0.26 13	2.45 58	0.58 83	0.06 17	1.84 39	0.67 158	2.16 2	3.42 68	1.03 31	6.13 124	0.49 38	0.36 17	1.43 17	0.62 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.47 323	0.00 1

11t1	1.62 41	0.26 13	2.53 66	2.37 294	0.24 106	2.58 91	0.06 14	6.66 154	3.00 42	3.40 73	3.01 50	1.14 52	1.94 122	4.18 81	0.91 86	0.01 143	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.03 58	0.03 67

GMM-Stereo	3.32 196	0.27 15	2.52 65	0.82 99	0.48 164	2.27 62	4.91 323	5.06 75	3.08 47	7.06 200	16.72 308	6.21 213	3.70 193	7.60 194	1.16 112	0.04 256	0.00 1	0.00 1	0.04 259	0.10 166	4.45 375

x	1.73 46	0.28 16	2.49 64	1.91 235	0.17 71	2.10 53	0.83 190	8.74 204	3.55 75	3.28 68	2.12 39	3.10 104	1.96 123	2.90 55	1.12 106	0.00 1	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.02 22	0.03 67

mmm	2.50 135	0.29 17	3.22 138	1.98 244	0.32 131	3.72 192	0.12 34	9.45 221	4.05 99	5.84 129	10.80 240	2.47 83	2.86 160	4.07 79	0.75 58	0.00 1	0.02 167	0.00 1	0.01 209	0.03 58	0.02 38

AEACV	0.80 2	0.29 17	1.70 12	0.96 120	0.24 106	2.03 49	0.88 203	3.50 14	0.88 1	0.34 6	0.20 4	0.29 19	2.01 125	1.77 33	0.33 5	0.00 1	0.03 210	0.00 1	0.29 335	0.10 166	0.09 178

GLC_STEREO	0.75 1	0.29 17	1.19 3	0.55 77	0.01 1	1.98 46	0.57 140	3.07 5	3.02 44	0.90 29	1.48 22	0.19 1	0.40 23	0.93 3	0.36 8	0.00 1	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.04 78	0.02 38

Prome-Stereo	3.65 219	0.29 17	1.92 18	0.91 107	0.49 167	2.07 51	4.75 321	4.41 41	3.23 58	9.32 283	20.63 337	4.06 137	7.19 299	7.70 200	1.17 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 100	4.72 379

1111x	4.25 265	0.30 21	4.31 210	1.47 179	0.37 139	5.10 239	0.32 86	12.86 307	9.82 270	6.01 141	9.73 218	8.78 265	5.97 278	9.43 294	10.39 337	0.06 279	0.03 210	0.00 1	0.00 1	0.02 22	0.04 103

qqq	1.93 72	0.30 21	2.96 114	1.40 169	0.05 10	1.96 45	0.39 96	8.45 189	3.33 63	3.06 63	3.84 66	4.67 162	2.70 149	4.40 83	0.96 92	0.00 1	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.02 22	0.03 67

s12784h	1.89 67	0.30 21	2.57 70	0.11 17	0.09 36	4.18 214	0.13 41	6.61 152	7.44 215	3.62 77	4.28 75	0.59 43	0.81 54	6.61 150	0.46 20	0.01 143	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.02 22	0.00 1

DualNet	3.35 201	0.31 24	3.97 188	1.34 158	0.98 214	2.80 117	0.48 111	4.53 47	10.19 277	6.29 168	9.23 200	5.59 193	3.72 198	8.00 215	9.35 325	0.00 1	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.10 166	0.04 103

ffm	2.90 165	0.31 24	3.97 188	1.34 158	0.98 214	2.80 117	0.48 111	4.53 47	10.19 277	6.29 168	9.23 200	5.59 193	3.72 198	8.00 215	0.46 20	0.00 1	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.10 166	0.04 103

ff1	3.45 211	0.31 24	3.97 188	1.34 158	0.98 214	2.80 117	0.48 111	4.53 47	10.19 277	6.29 168	9.23 200	5.59 193	3.72 198	10.11 304	9.35 325	0.00 1	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.10 166	0.04 103

mmx	3.86 238	0.31 24	3.97 188	1.34 158	0.98 214	2.80 117	0.48 111	12.18 290	10.66 290	6.29 168	9.23 200	5.59 193	3.72 198	10.11 304	9.35 325	0.05 268	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.03 58	0.04 103

xxx	3.86 238	0.31 24	3.98 193	1.34 158	0.98 214	2.80 117	0.48 111	12.18 290	10.66 290	6.29 168	9.23 200	5.59 193	3.72 198	10.11 304	9.35 325	0.05 268	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.03 58	0.04 103

PFNet+	2.35 116	0.31 24	3.69 170	0.79 97	0.17 71	3.15 157	0.75 177	4.52 46	6.30 184	7.90 238	6.34 137	2.53 84	1.18 79	7.72 203	1.62 147	0.03 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.03 67

KYRaft	3.59 216	0.31 24	1.84 13	0.76 96	0.46 157	2.29 63	4.04 305	4.75 60	3.25 59	8.93 274	19.47 330	6.62 223	5.07 256	7.79 207	0.71 51	0.01 143	0.00 1	0.00 1	0.01 209	0.04 78	5.38 382

SST-Stereo	2.75 152	0.31 24	2.78 96	1.33 156	0.33 134	3.99 209	0.82 186	5.60 109	3.93 88	10.92 319	6.19 128	5.00 175	4.23 220	8.66 261	0.74 54	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 58	0.03 67

xxxx	4.51 275	0.31 24	2.77 94	1.69 207	0.47 163	7.74 291	0.07 18	14.04 323	7.91 230	5.82 128	8.97 196	9.34 269	3.41 181	7.33 181	20.24 370	0.05 268	0.03 210	0.00 1	0.00 1	0.03 58	0.04 103

AE-Stereo	1.44 36	0.32 33	2.69 81	1.58 193	0.20 96	2.24 60	0.59 142	6.01 122	5.70 159	1.18 40	3.17 53	1.02 50	0.78 52	1.73 29	0.83 70	0.02 213	0.18 331	0.00 1	0.29 335	0.11 183	0.07 155

CASnet	0.98 6	0.32 33	1.62 7	0.65 89	0.07 23	2.11 54	0.14 48	3.50 14	4.03 95	3.77 79	1.41 21	0.31 23	0.29 8	0.80 2	0.57 33	0.01 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 78	0.01 16
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Selective-RAFT	1.69 43	0.32 33	3.29 142	0.92 111	0.18 83	3.89 204	0.06 14	4.22 33	4.00 92	1.47 41	1.98 34	3.07 103	2.81 156	6.35 135	0.89 84	0.01 143	0.00 1	0.00 1	0.21 317	0.05 100	0.00 1

DisPM	2.43 124	0.32 33	3.04 124	1.76 217	0.18 83	3.46 166	0.65 154	5.13 76	4.88 133	8.59 261	7.04 156	2.84 91	1.03 66	8.85 273	0.83 70	0.01 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.02 38

BUS	2.49 132	0.32 33	3.05 129	0.46 69	0.46 157	7.12 276	0.50 122	9.05 208	4.69 125	6.11 150	6.15 125	5.29 183	0.83 55	3.91 71	1.77 157	0.01 143	0.03 210	0.03 301	0.00 1	0.04 78	0.00 1

BSDual-CNN	2.69 145	0.32 33	3.05 129	0.46 69	0.46 157	7.13 278	1.63 251	9.05 208	4.69 125	6.11 150	6.15 125	6.26 214	2.54 143	3.91 71	1.91 166	0.01 143	0.03 210	0.03 301	0.00 1	0.04 78	0.00 1

psmg	3.10 180	0.32 33	3.05 129	0.54 74	0.46 157	8.68 299	2.84 279	9.87 230	4.69 125	8.08 241	8.69 186	6.26 214	2.54 143	3.91 71	1.91 166	0.01 143	0.04 230	0.06 322	0.00 1	0.11 183	0.00 1

R-Stereo Train	2.44 126	0.32 33	1.93 19	0.94 114	0.16 66	3.67 184	0.61 146	6.37 139	3.08 47	9.14 277	17.44 321	1.80 70	0.77 49	1.76 31	0.70 47	0.00 1	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.03 67

RAFT-Stereo	2.44 126	0.32 33	1.93 19	0.94 114	0.16 66	3.67 184	0.61 146	6.37 139	3.08 47	9.14 277	17.44 321	1.80 70	0.77 49	1.76 31	0.70 47	0.00 1	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.03 67
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HSM-Net_RVC	4.20 260	0.32 33	2.76 93	0.63 87	0.69 185	6.95 274	1.69 255	11.96 281	8.36 242	8.83 268	12.17 265	15.18 328	4.21 218	6.91 159	3.30 222	0.02 213	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.01 16
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
MDST_ROB	8.37 340	0.32 33	9.03 326	4.18 363	2.42 296	26.86 385	6.14 334	19.36 371	13.52 321	27.09 380	22.75 347	9.47 272	4.74 243	15.06 356	6.34 280	0.02 213	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.02 22	0.13 229

SGM-Forest	4.96 283	0.32 33	2.84 101	1.21 147	0.64 180	10.23 317	6.64 346	11.55 268	10.98 294	10.94 321	13.59 280	11.65 306	4.30 223	8.94 277	4.63 256	0.11 299	0.04 230	0.00 1	0.00 1	0.05 100	0.46 322
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MIF-Stereo (partial)	1.29 28	0.33 45	3.02 119	0.03 1	1.12 225	1.26 8	0.13 41	4.46 43	3.75 81	0.35 7	2.39 43	0.31 23	0.74 47	6.09 121	1.76 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 139	0.04 103

MIF-Stereo	0.83 4	0.33 45	1.98 24	0.92 111	1.27 234	0.54 3	0.11 28	1.35 1	2.94 33	1.67 44	2.09 35	0.20 4	0.31 13	1.57 24	1.07 101	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 223	0.01 16

NF-Stereo	2.24 100	0.33 45	3.00 115	2.04 256	0.10 39	3.46 166	0.43 103	6.51 149	3.17 52	6.84 186	5.24 103	2.67 89	1.34 89	8.17 237	1.53 138	0.01 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 22	0.01 16

OCTAStereo	2.24 100	0.33 45	3.03 121	2.04 256	0.10 39	3.45 165	0.43 103	6.50 146	3.17 52	6.84 186	5.20 100	2.65 86	1.33 87	8.18 238	1.56 142	0.01 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 22	0.01 16

RAFT_R40	2.71 148	0.33 45	3.00 115	1.26 151	0.30 124	3.83 202	1.00 214	5.69 111	4.29 108	9.69 292	6.33 136	5.02 177	4.02 211	8.58 257	0.86 75	0.01 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 58	0.02 38

RE-Stereo	2.25 105	0.33 45	3.03 121	2.04 256	0.10 39	3.47 168	0.43 103	6.50 146	3.18 55	6.84 186	5.20 100	2.65 86	1.34 89	8.18 238	1.58 144	0.01 143	0.00 1	0.01 255	0.00 1	0.02 22	0.01 16

TVStereo	2.25 105	0.33 45	3.03 121	2.04 256	0.10 39	3.47 168	0.43 103	6.50 146	3.18 55	6.84 186	5.20 100	2.65 86	1.34 89	8.18 238	1.58 144	0.01 143	0.00 1	0.01 255	0.00 1	0.02 22	0.01 16

CFNet-RSSM	2.11 88	0.33 45	2.71 85	1.04 132	0.30 124	3.21 160	0.41 100	6.67 155	6.96 198	5.62 120	4.58 83	5.40 188	1.71 111	1.86 37	0.87 77	0.00 1	0.08 272	0.00 1	0.32 342	0.02 22	0.02 38

Gwc-CoAtRS	2.02 82	0.33 45	2.61 74	1.04 132	0.30 124	3.56 178	0.40 99	5.89 120	5.94 166	5.08 108	5.01 92	5.55 192	1.72 112	1.60 26	0.91 86	0.01 143	0.09 280	0.00 1	0.25 327	0.01 7	0.02 38

LoS	0.91 5	0.34 54	2.10 40	0.38 63	0.13 57	2.47 75	0.26 73	5.00 73	2.74 26	0.89 28	0.21 5	0.49 38	0.36 17	1.97 41	0.67 43	0.02 213	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.06 116	0.01 16

RCA-Stereo	1.99 79	0.34 54	2.71 85	0.26 40	0.06 17	2.29 63	0.48 111	4.89 63	14.65 328	2.81 57	5.51 113	0.78 46	3.21 169	1.44 18	0.33 5	0.00 1	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.07 131	0.02 38

DCANet-4	2.03 83	0.34 54	5.30 259	0.31 46	0.18 83	1.69 31	0.12 34	4.95 66	8.55 250	5.78 123	5.17 95	1.12 51	2.82 157	2.11 47	1.92 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 22	0.18 255

tt	83.26 424	0.34 54	99.99 432	79.40 425	93.18 426	100.00 431	100.00 432	100.00 433	99.95 428	60.33 414	47.63 402	99.98 432	99.96 430	99.98 431	100.00 435	92.42 426	99.82 430	73.83 426	73.63 423	88.42 427	56.35 421

test_4	2.38 120	0.34 54	2.68 79	0.08 11	0.11 47	3.69 187	1.14 225	3.33 8	3.34 66	4.03 83	17.35 320	3.31 110	0.51 36	6.28 129	1.15 110	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 287	0.16 223	0.01 16

AAGNet	3.41 206	0.34 54	2.45 58	1.78 220	0.39 143	3.69 187	1.05 217	4.79 62	4.61 123	9.62 290	7.74 172	4.98 171	6.38 285	7.34 182	13.02 352	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 58	0.04 103

PSM-softLoss	2.24 100	0.34 54	3.42 152	1.81 223	0.17 71	2.74 109	0.39 96	6.17 131	2.92 31	6.26 163	6.29 134	2.96 95	0.97 61	8.68 262	1.71 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 22	0.02 38

KMStereo	2.24 100	0.34 54	3.42 152	1.81 223	0.17 71	2.74 109	0.39 96	6.17 131	2.92 31	6.26 163	6.29 134	2.96 95	0.97 61	8.68 262	1.71 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 22	0.02 38

FENet	2.19 98	0.34 54	3.04 124	2.05 260	0.26 115	2.82 129	0.13 41	7.02 165	5.55 153	4.97 104	1.94 33	4.91 170	3.39 178	4.71 87	2.50 197	0.02 213	0.03 210	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 272

CES	1.56 39	0.35 63	1.44 4	0.42 66	7.70 381	2.66 105	0.13 41	4.89 63	2.53 19	0.25 2	1.10 13	0.33 28	0.31 13	1.61 27	0.58 36	0.01 143	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.54 325	6.26 384

iRaft-Stereo_20w	2.56 137	0.35 63	4.98 239	0.37 62	0.67 183	3.47 168	0.59 142	12.57 302	3.89 86	6.10 149	6.23 131	1.49 61	2.24 132	6.65 151	0.86 75	0.00 1	0.19 335	0.00 1	0.33 344	0.08 139	0.22 274

DAS	3.74 225	0.35 63	5.19 254	1.99 245	3.74 336	2.36 67	3.22 288	7.77 175	9.27 259	8.70 262	12.08 261	4.45 155	5.43 266	8.39 246	1.71 151	0.01 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 78	0.02 38

SepStereo	3.78 230	0.35 63	5.19 254	1.99 245	3.74 336	2.36 67	3.22 288	7.77 175	9.27 259	8.70 262	12.08 261	4.45 155	5.43 266	9.18 285	1.71 151	0.01 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 78	0.02 38

NRIStereo	2.14 91	0.35 63	2.65 78	1.10 137	0.14 59	3.05 147	0.86 199	5.35 98	3.18 55	6.24 160	3.36 60	4.17 144	1.82 120	8.12 230	2.01 174	0.00 1	0.10 288	0.00 1	0.00 1	0.12 195	0.19 265

CRE-IMP	1.95 74	0.35 63	2.68 79	0.27 44	0.17 71	3.90 205	0.85 198	5.14 77	2.87 30	5.74 122	4.14 72	3.49 120	0.83 55	6.40 136	1.80 160	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 166	0.19 265

cross-raft	2.03 83	0.35 63	2.78 96	1.10 137	0.16 66	3.77 198	0.48 111	7.03 166	3.75 81	5.06 107	5.55 114	6.26 214	1.41 93	1.75 30	0.89 84	0.01 143	0.07 264	0.00 1	0.19 312	0.03 58	0.03 67

MSKI-zero shot	2.00 80	0.36 70	2.15 42	0.81 98	0.25 109	2.69 107	0.29 80	6.16 130	2.34 13	4.31 86	7.52 165	3.70 127	0.25 3	8.42 249	0.41 10	0.01 143	0.13 308	0.00 1	0.25 327	0.03 58	0.02 38

RAFT-Test	2.17 95	0.36 70	3.40 150	1.05 134	0.34 136	4.90 235	0.69 163	6.27 134	3.98 90	4.65 98	7.02 153	6.30 217	1.12 70	1.81 34	0.99 96	0.01 143	0.17 327	0.00 1	0.34 346	0.02 22	0.02 38

MC-Stereo	1.47 38	0.36 70	2.54 67	1.99 245	0.12 55	1.90 41	0.12 34	4.47 44	2.83 29	3.31 71	3.44 62	0.56 42	1.47 97	5.39 107	0.47 25	0.00 1	0.04 230	0.00 1	0.21 317	0.07 131	0.04 103

FTStereo	4.55 279	0.36 70	2.18 47	0.94 114	0.38 141	2.60 95	8.82 360	4.98 71	3.17 52	10.88 318	30.35 372	5.60 198	7.60 308	7.62 195	1.55 141	0.17 313	0.00 1	0.05 318	0.00 1	0.03 58	3.80 373

pcwnet_v2	4.20 260	0.36 70	8.53 324	1.33 156	1.12 225	3.43 164	0.41 100	12.85 306	14.16 324	9.90 298	14.29 288	5.90 206	3.03 163	6.20 126	2.06 178	0.01 143	0.05 239	0.04 311	0.02 230	0.16 223	0.18 255

test_xeample	4.13 254	0.36 70	2.75 90	1.23 149	0.51 170	3.96 208	0.13 41	12.63 303	7.65 221	7.49 222	10.86 244	3.29 109	3.36 173	6.71 152	21.53 375	0.02 213	0.03 210	0.00 1	0.00 1	0.03 58	0.04 103

DEmStereo	3.79 231	0.37 76	3.69 170	0.17 30	0.17 71	5.28 242	2.54 271	4.35 36	3.70 78	8.21 249	20.15 332	5.13 180	10.38 340	7.65 196	3.85 243	0.01 143	0.01 127	0.01 255	0.00 1	0.02 22	0.06 142

PMTNet	1.41 35	0.37 76	2.06 30	0.26 40	0.15 63	2.94 141	0.34 90	3.39 9	5.33 146	1.00 30	1.27 18	0.28 18	0.93 60	4.04 78	0.74 54	5.00 380	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 58	0.01 16

ICVP	2.32 114	0.38 78	2.89 111	0.92 111	0.70 189	2.55 85	0.87 201	9.97 233	3.99 91	4.13 84	8.97 196	2.71 90	1.69 110	2.52 52	3.52 235	0.05 268	0.24 347	0.01 255	0.01 209	0.11 183	0.13 229
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
XX-Stereo	2.71 148	0.38 78	5.96 279	2.25 278	2.20 287	1.54 23	0.21 63	5.44 104	3.05 45	2.28 51	16.16 302	7.03 230	0.24 2	6.19 124	0.79 65	0.00 1	0.15 317	0.00 1	0.23 323	0.13 205	0.04 103

GES	2.49 132	0.38 78	4.29 209	1.58 193	0.05 10	4.58 228	1.07 220	9.70 227	3.39 67	5.21 110	6.64 141	1.84 72	3.36 173	4.86 90	2.54 200	0.06 279	0.01 127	0.06 322	0.01 209	0.12 195	0.03 67

SMFormer	3.54 213	0.39 81	3.61 163	1.69 207	0.11 47	2.85 133	0.29 80	12.46 295	10.41 283	7.16 205	10.23 226	4.78 165	4.45 231	8.71 265	3.51 232	0.07 286	0.05 239	0.00 1	0.00 1	0.06 116	0.04 103

tta	3.54 213	0.39 81	3.61 163	1.69 207	0.11 47	2.85 133	0.29 80	12.46 295	10.41 283	7.16 205	10.23 226	4.78 165	4.45 231	8.71 265	3.51 232	0.07 286	0.05 239	0.00 1	0.00 1	0.06 116	0.03 67

qqq1	3.38 202	0.39 81	3.61 163	1.69 207	0.11 47	2.85 133	0.29 80	12.46 295	10.41 283	7.16 205	10.23 226	4.78 165	4.45 231	8.71 265	0.30 3	0.07 286	0.05 239	0.00 1	0.00 1	0.06 116	0.03 67

fff1	3.38 202	0.39 81	3.61 163	1.69 207	0.11 47	2.85 133	0.29 80	12.46 295	10.41 283	7.16 205	10.23 226	4.78 165	4.45 231	8.71 265	0.30 3	0.07 286	0.05 239	0.00 1	0.00 1	0.06 116	0.03 67

PCWNet_CMD	2.99 171	0.39 81	4.02 195	0.39 64	0.26 115	2.53 81	0.15 52	9.24 216	9.22 257	7.12 203	11.53 255	6.94 228	2.41 139	4.02 77	1.33 122	0.01 143	0.02 167	0.02 285	0.00 1	0.05 100	0.07 155

anonymousdsp2	1.78 49	0.39 81	3.40 150	1.10 137	0.04 9	3.63 182	0.50 122	7.80 177	2.77 27	2.91 60	2.88 48	3.17 105	1.01 63	5.15 103	0.43 11	0.00 1	0.01 127	0.02 285	0.15 296	0.05 100	0.12 222

DeepStereo_RVC	2.05 85	0.39 81	2.87 108	0.14 28	0.17 71	3.51 174	0.70 165	5.21 82	3.00 42	6.27 165	4.13 71	3.47 118	4.53 235	4.81 89	1.49 134	0.01 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 156	0.18 255

CREStereo++_RVC	1.59 40	0.39 81	2.26 49	0.36 60	0.01 1	1.67 28	0.01 1	2.95 4	8.12 235	3.69 78	7.44 164	0.47 37	0.32 15	0.74 1	0.39 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	3.03 384	0.00 1	0.00 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
MSMDNet	2.99 171	0.39 81	4.02 195	0.40 65	0.25 109	2.53 81	0.16 55	9.35 219	9.25 258	7.08 201	11.39 250	6.93 227	2.43 140	4.01 76	1.34 124	0.01 143	0.02 167	0.02 285	0.00 1	0.05 100	0.07 155

Patchmatch Stereo++	1.95 74	0.40 90	2.86 104	0.12 18	0.18 83	3.74 194	0.66 156	5.24 89	2.96 36	5.86 130	4.32 76	3.46 115	1.52 102	6.88 156	0.70 47	0.01 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 139	0.09 178
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	1.88 64	0.40 90	2.86 104	0.12 18	0.19 92	3.75 197	0.71 167	5.23 83	2.96 36	5.86 130	4.33 78	3.45 113	1.51 98	5.40 108	0.69 45	0.01 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 139	0.09 178

PFNet	2.93 167	0.40 90	5.51 267	2.13 267	0.84 200	3.11 152	0.75 177	6.78 159	4.79 131	9.98 300	6.00 118	4.78 165	2.13 128	8.33 244	2.11 179	0.19 317	0.06 252	0.00 1	0.11 287	0.20 250	0.35 307

Pruner-Stereo	2.49 132	0.40 90	2.46 61	1.80 222	0.25 109	3.51 174	0.77 180	6.03 123	4.92 134	8.91 271	6.09 120	4.45 155	1.11 69	6.99 164	2.11 179	0.02 213	0.00 1	0.02 285	0.00 1	0.01 7	0.04 103

iGMRVC	1.96 77	0.40 90	2.88 109	0.12 18	0.19 92	3.74 194	0.73 172	5.23 83	2.97 40	5.87 135	4.37 82	3.48 119	1.52 102	6.73 153	0.74 54	0.02 213	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 139	0.08 167

iRAFT	1.95 74	0.40 90	2.86 104	0.12 18	0.18 83	3.74 194	0.66 156	5.24 89	2.96 36	5.86 130	4.32 76	3.46 115	1.52 102	6.88 156	0.70 47	0.01 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 139	0.09 178

222	5.36 290	0.40 90	2.72 87	1.50 180	0.48 164	6.15 258	0.07 18	13.73 320	8.06 233	8.79 265	11.03 246	3.71 128	4.21 218	7.47 189	38.74 406	0.03 240	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.04 78	0.05 132

ROB_FTStereo_v2	1.91 70	0.41 97	2.85 102	0.12 18	0.19 92	3.71 189	0.73 172	5.23 83	2.95 34	5.86 130	4.36 81	3.46 115	1.51 98	5.86 115	0.69 45	0.01 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 139	0.08 167

HUI-Stereo	1.80 52	0.41 97	2.85 102	0.12 18	0.18 83	3.72 192	0.65 154	5.23 83	2.97 40	5.87 135	4.34 79	3.45 113	1.52 102	3.93 74	0.65 40	0.02 213	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 139	0.10 197

IRAFT_RVC	2.85 159	0.41 97	3.32 143	2.09 262	0.41 148	2.92 139	5.22 328	6.41 144	3.63 77	6.53 178	5.48 112	5.09 178	4.88 251	8.20 241	2.15 183	0.01 143	0.17 327	0.01 255	0.00 1	0.02 22	0.04 103

RAFT-345	3.27 186	0.41 97	2.88 109	1.02 125	0.21 99	2.63 100	0.48 111	3.76 23	5.51 151	7.35 217	24.88 357	4.25 147	1.76 118	8.15 233	2.13 181	0.01 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.01 16

Former-RAFT_DAM_RVC	1.26 26	0.42 101	2.36 55	0.59 85	1.26 232	2.43 74	0.01 1	3.29 6	7.76 225	1.71 45	2.78 47	0.27 16	0.32 15	1.16 11	0.58 36	0.04 256	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.04 78	0.10 197

hknet	3.31 190	0.42 101	4.68 228	0.46 69	1.17 228	7.13 278	1.63 251	9.05 208	6.91 196	6.11 150	6.15 125	9.66 274	2.85 159	7.48 190	2.45 196	0.01 143	0.03 210	0.03 301	0.00 1	0.04 78	0.00 1

LCNet	2.85 159	0.42 101	1.90 16	0.95 118	0.56 173	2.07 51	1.60 249	4.99 72	3.57 76	6.05 143	10.59 235	4.59 160	6.79 294	7.46 187	0.72 52	0.01 143	0.00 1	0.01 255	0.77 365	0.30 291	3.57 371

ROB_FTStereo	1.90 68	0.42 101	2.86 104	0.12 18	0.19 92	3.71 189	0.75 177	5.24 89	2.95 34	5.87 135	4.26 74	3.41 111	1.51 98	5.80 114	0.65 40	0.01 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 139	0.08 167

RAFT-IKP	1.90 68	0.42 101	2.83 99	0.12 18	0.18 83	3.50 172	0.64 152	5.24 89	2.96 36	5.86 130	4.34 79	3.50 121	1.51 98	5.99 119	0.76 60	0.01 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 139	0.08 167

CFNet_pseudo	2.81 156	0.42 101	4.04 198	0.33 54	0.24 106	2.59 93	0.12 34	8.20 184	7.66 222	7.04 199	10.42 231	6.56 220	2.05 126	4.88 91	1.53 138	0.00 1	0.02 167	0.01 255	0.00 1	0.05 100	0.07 155

CREStereo	0.98 6	0.42 101	1.86 14	0.07 9	0.22 102	1.65 27	0.02 7	4.07 30	6.33 186	0.72 26	1.54 24	0.43 34	0.64 42	1.22 12	0.44 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 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
ccs_rob	2.81 156	0.42 101	4.06 200	0.33 54	0.25 109	2.59 93	0.12 34	8.19 183	7.68 223	7.02 196	10.37 230	6.54 219	2.06 127	4.88 91	1.53 138	0.00 1	0.02 167	0.01 255	0.00 1	0.05 100	0.07 155

PSMNet-ADL	2.98 170	0.43 109	2.41 56	1.43 174	0.40 145	5.94 255	0.28 75	8.45 189	5.13 140	3.36 72	6.77 143	8.41 257	4.61 238	7.20 177	4.55 255	0.02 213	0.09 280	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.03 67

DRaft	3.74 225	0.43 109	2.60 72	0.12 18	0.15 63	4.76 231	1.34 238	5.33 97	4.31 109	10.30 304	21.91 341	3.27 108	8.83 325	7.36 184	3.66 238	0.05 268	0.10 288	0.00 1	0.14 293	0.10 166	0.14 234

test_xeample3	1.08 12	0.43 109	3.39 148	0.49 73	0.05 10	2.58 91	0.93 208	3.32 7	1.77 4	0.23 1	0.23 6	0.19 1	0.28 7	6.34 133	0.85 72	0.00 1	0.01 127	0.00 1	0.26 333	0.06 116	0.10 197

SFCPSM	3.29 188	0.43 109	5.11 247	0.34 58	0.94 210	8.48 295	2.15 264	14.51 330	5.29 143	7.00 195	7.65 169	3.43 112	2.59 147	5.11 101	2.37 192	0.01 143	0.03 210	0.01 255	0.07 271	0.13 205	0.15 243

CFNet_ucs	3.07 176	0.44 113	4.05 199	0.54 74	0.37 139	3.08 148	0.19 59	9.80 229	8.49 248	7.64 226	12.62 272	5.67 199	1.76 118	4.96 96	1.51 135	0.00 1	0.04 230	0.01 255	0.00 1	0.09 156	0.11 209

CASS	2.44 126	0.44 113	3.56 160	0.85 103	0.38 141	3.14 154	0.22 64	9.64 225	4.00 92	6.78 183	7.62 168	3.57 124	3.58 186	3.80 70	1.10 104	0.02 213	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.05 100	0.01 16
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Anonymous3	1.76 48	0.44 113	6.37 289	0.33 54	0.50 169	4.33 218	0.54 127	4.43 42	2.48 15	2.21 48	3.24 55	1.53 63	1.14 72	5.64 110	1.29 120	0.17 313	0.23 342	0.00 1	0.00 1	0.12 195	0.15 243

EAI-Stereo	2.31 113	0.44 113	2.72 87	0.68 91	0.56 173	3.51 174	2.62 273	11.42 266	4.14 105	2.09 47	7.23 161	1.21 54	0.91 58	5.67 112	1.51 135	0.01 143	0.25 348	0.00 1	0.88 367	0.04 78	0.26 292

H2IRNET	2.16 93	0.45 117	2.60 72	1.22 148	0.03 8	1.98 46	0.13 41	4.73 59	7.04 203	1.15 37	7.79 173	5.88 205	3.39 178	4.97 97	1.45 132	0.01 143	0.00 1	0.04 311	0.17 304	0.19 246	0.03 67

IGEVStereo-DCA	1.06 11	0.45 117	2.06 30	0.32 49	0.06 17	2.74 109	0.84 193	3.71 18	2.27 6	0.39 12	0.16 2	0.20 4	0.29 8	6.47 141	0.87 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 298	0.06 116	0.06 142

rrr	1.05 10	0.45 117	3.18 135	0.32 49	0.06 17	2.74 109	0.95 212	3.49 13	1.12 2	0.39 12	0.16 2	0.20 4	0.29 8	6.47 141	0.87 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 317	0.06 116	0.10 197

CrosDoStereo	3.96 245	0.45 117	3.04 124	0.32 49	0.20 96	3.28 161	11.63 379	5.76 114	4.45 115	9.04 275	16.58 305	4.99 172	7.45 303	8.04 219	3.72 239	0.00 1	0.02 167	0.01 255	0.00 1	0.16 223	0.10 197

DeepStereo_LL	3.96 245	0.45 117	3.04 124	0.32 49	0.20 96	3.28 161	11.63 379	5.76 114	4.45 115	9.04 275	16.58 305	4.99 172	7.45 303	8.04 219	3.72 239	0.00 1	0.02 167	0.01 255	0.00 1	0.16 223	0.10 197

test-1	1.82 57	0.45 117	5.42 262	0.89 105	0.41 148	2.14 55	0.56 132	5.75 112	4.15 106	3.28 68	5.11 93	3.61 125	0.70 43	1.53 23	1.56 142	0.02 213	0.34 354	0.00 1	0.08 275	0.02 22	0.30 301

RAFT-RH_RVC	3.96 245	0.46 123	2.93 112	1.55 188	0.42 150	3.14 154	0.14 48	3.70 17	5.98 170	11.25 324	32.23 376	5.29 183	1.68 109	8.13 231	2.14 182	0.08 291	0.00 1	0.00 1	0.03 242	0.01 7	0.00 1

NOSS_ROB	3.30 189	0.46 123	2.62 75	2.08 261	1.01 219	5.60 246	0.74 175	10.37 244	11.48 302	5.15 109	8.43 183	5.67 199	1.73 113	7.97 214	2.34 189	0.02 213	0.06 252	0.00 1	0.00 1	0.07 131	0.14 234

GMOStereo	1.81 53	0.47 125	2.09 36	0.10 13	0.27 117	1.49 18	0.89 204	4.40 37	4.51 118	8.16 244	6.97 147	2.96 95	1.15 74	1.42 13	0.88 80	0.00 1	0.14 312	0.00 1	0.00 1	0.23 269	0.03 67

error version	1.81 53	0.47 125	2.09 36	0.10 13	0.27 117	1.49 18	0.89 204	4.40 37	4.51 118	8.16 244	6.97 147	2.96 95	1.15 74	1.42 13	0.88 80	0.00 1	0.14 312	0.00 1	0.00 1	0.23 269	0.03 67

test-v	1.81 53	0.47 125	2.09 36	0.10 13	0.27 117	1.49 18	0.89 204	4.40 37	4.51 118	8.16 244	6.97 147	2.96 95	1.15 74	1.42 13	0.88 80	0.00 1	0.14 312	0.00 1	0.00 1	0.23 269	0.03 67

test-2	1.81 53	0.47 125	2.09 36	0.10 13	0.27 117	1.49 18	0.89 204	4.40 37	4.51 118	8.16 244	6.97 147	2.96 95	1.15 74	1.42 13	0.88 80	0.00 1	0.14 312	0.00 1	0.00 1	0.23 269	0.03 67

UPFNet	3.82 234	0.47 125	4.34 212	2.21 274	3.38 321	7.26 280	2.69 275	9.89 231	5.96 167	7.98 239	7.53 166	7.89 247	3.15 167	7.72 203	5.88 275	0.01 143	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.04 78	0.06 142

ac_64	3.70 223	0.47 125	3.50 158	2.87 318	3.50 327	5.91 254	0.72 171	10.17 241	4.34 110	8.16 244	5.80 116	10.82 294	5.64 273	7.08 169	4.73 258	0.03 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 139	0.14 234

EKT-Stereo	1.91 70	0.48 131	2.77 94	2.19 271	4.36 353	1.42 17	0.24 68	4.63 54	3.51 72	2.94 61	3.47 63	3.55 123	2.25 134	5.26 104	0.85 72	0.04 256	0.12 301	0.00 1	0.09 282	0.06 116	0.05 132

GwcNet-ADL	2.65 144	0.48 131	3.84 186	0.82 99	0.33 134	2.04 50	0.69 163	8.07 182	9.42 262	6.05 143	6.66 142	4.14 143	1.73 113	5.40 108	3.01 210	0.08 291	0.06 252	0.00 1	0.00 1	0.06 116	0.03 67

TANstereo	1.20 21	0.49 133	2.04 28	0.34 58	0.10 39	1.80 38	0.01 1	3.40 10	4.10 103	4.37 87	4.82 85	0.41 32	0.70 43	0.94 4	0.46 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV_Zeroshot_test	2.13 90	0.50 134	4.91 236	1.41 172	0.18 83	2.62 99	0.36 92	7.80 177	3.87 84	5.04 106	5.42 110	4.77 164	1.03 66	3.43 64	0.79 65	0.00 1	0.16 324	0.00 1	0.18 308	0.17 231	0.04 103

GANet-ADL	2.20 99	0.50 134	3.27 141	2.02 252	0.11 47	2.21 59	0.48 111	8.64 202	6.79 194	4.56 93	5.83 117	3.98 134	1.27 85	2.68 53	1.43 129	0.04 256	0.08 272	0.02 285	0.00 1	0.15 217	0.03 67

ASMatch	3.32 196	0.50 134	3.32 143	1.72 213	0.45 156	1.93 44	0.68 159	6.42 145	3.89 86	6.18 156	22.30 344	4.61 161	4.82 249	7.65 196	1.70 150	0.00 1	0.02 167	0.00 1	0.03 242	0.01 7	0.18 255

DSFCA	4.21 262	0.50 134	5.45 264	1.34 158	1.68 257	7.04 275	4.51 316	10.73 252	7.00 200	10.78 316	6.80 144	8.48 261	4.63 239	9.91 303	5.12 263	0.02 213	0.06 252	0.02 285	0.03 242	0.08 139	0.03 67

IGEV+	1.14 20	0.51 138	1.66 8	0.55 77	0.08 34	2.52 78	1.01 215	6.51 149	3.16 51	0.59 24	2.11 37	0.43 34	1.18 79	1.44 18	0.79 65	0.00 1	0.05 239	0.00 1	0.05 263	0.11 183	0.11 209

test croco	1.34 30	0.51 138	5.09 246	0.30 45	0.05 10	1.58 24	0.08 21	4.47 44	3.77 83	0.42 20	1.76 28	0.60 44	0.74 47	6.11 122	0.94 90	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.40 315	0.02 38

IPLGR	2.28 109	0.51 138	6.00 280	0.15 29	0.15 63	1.99 48	0.22 64	6.34 136	6.04 173	6.80 184	5.76 115	2.87 92	2.31 136	4.88 91	1.28 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 156	0.18 255

Anonymous	1.37 34	0.52 141	4.23 206	1.38 166	2.70 304	1.85 40	0.42 102	4.77 61	3.54 74	0.53 23	1.56 25	0.19 1	1.32 86	3.11 59	0.92 89	0.05 268	0.08 272	0.00 1	0.00 1	0.17 231	0.15 243

HGLStereo	4.25 265	0.52 141	4.65 226	3.09 327	5.18 367	6.51 267	0.73 172	10.37 244	6.74 193	7.32 215	12.44 270	7.00 229	7.21 301	7.46 187	5.51 268	0.00 1	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.06 116	0.10 197

FC-DCNN	10.72 362	0.52 141	4.27 208	1.88 231	1.63 251	17.18 361	5.29 330	18.20 358	19.69 353	28.50 382	34.51 384	34.03 388	21.48 380	15.89 360	11.15 345	0.03 240	0.01 127	0.02 285	0.01 209	0.07 131	0.09 178

CBMV_ROB	4.14 255	0.52 141	3.14 133	1.30 155	0.77 195	6.92 273	1.97 260	10.11 240	9.58 265	8.92 272	14.20 287	7.12 236	5.90 276	8.65 260	3.50 231	0.01 143	0.05 239	0.00 1	0.00 1	0.04 78	0.09 178

HCRNet	2.56 137	0.53 145	3.35 145	0.24 39	3.39 323	2.19 57	0.23 67	6.89 163	5.50 149	5.26 112	4.79 84	5.27 182	2.78 154	7.71 201	2.89 207	0.00 1	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.04 78	0.04 103

ACVNet	2.58 140	0.53 145	2.69 81	0.84 102	0.59 175	2.61 96	0.55 130	8.35 185	5.70 159	4.45 89	9.26 209	5.77 201	3.50 182	2.24 48	4.41 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 231	0.01 16

acv_ft	3.69 222	0.53 145	4.58 225	2.31 289	4.71 365	7.44 284	0.86 199	8.54 195	5.70 159	9.29 282	9.26 209	5.77 201	4.15 215	2.24 48	8.13 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 290	0.01 16

IER	3.20 184	0.54 148	5.13 249	0.58 83	1.59 247	7.29 281	0.56 132	6.36 137	4.95 135	7.44 220	8.84 188	6.20 212	6.26 281	4.88 91	3.29 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 22	0.01 16

ToySt	2.69 145	0.55 149	7.03 303	1.03 127	0.10 39	3.49 171	1.04 216	6.38 143	4.55 122	2.69 53	6.28 133	7.95 252	4.38 227	5.08 99	2.58 201	0.01 143	0.11 294	0.00 1	0.04 259	0.28 288	0.19 265

anonymousa	3.80 233	0.55 149	3.35 145	1.24 150	3.74 336	9.04 303	0.36 92	6.74 158	4.03 95	7.72 229	19.64 331	10.62 290	6.01 279	1.52 22	1.40 127	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 263	0.00 1	0.03 67

HHNet	2.59 141	0.55 149	2.55 68	0.20 32	0.32 131	2.84 132	0.94 210	5.77 117	5.14 141	7.33 216	13.80 282	0.94 47	3.20 168	5.27 105	2.41 195	0.13 304	0.02 167	0.06 322	0.00 1	0.23 269	0.03 67

NINENet	3.09 177	0.56 152	3.22 138	1.61 198	1.37 241	7.12 276	0.50 122	11.88 278	5.63 157	6.63 180	8.40 182	5.29 183	0.83 55	6.51 146	1.77 157	0.15 307	0.07 264	0.07 328	0.00 1	0.09 156	0.00 1

FCDSN-DC	10.24 359	0.56 152	3.49 157	1.96 242	1.29 236	16.90 360	4.59 318	17.16 351	19.10 348	24.64 378	32.46 380	33.82 387	22.14 382	15.93 361	10.45 338	0.04 256	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 100	0.21 272
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ff7	1.12 14	0.57 154	2.06 30	0.03 1	0.07 23	2.80 117	0.84 193	3.71 18	2.27 6	0.38 8	1.06 9	0.20 4	0.40 23	7.12 171	0.49 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 298	0.09 156	0.06 142

ffff	1.12 14	0.57 154	2.06 30	0.03 1	0.07 23	2.80 117	0.84 193	3.71 18	2.27 6	0.38 8	1.06 9	0.20 4	0.40 23	7.12 171	0.49 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 298	0.09 156	0.06 142

11t	1.12 14	0.57 154	2.06 30	0.03 1	0.07 23	2.80 117	0.84 193	3.71 18	2.27 6	0.38 8	1.06 9	0.20 4	0.40 23	7.12 171	0.49 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 298	0.09 156	0.06 142

ccc-4	1.12 14	0.57 154	2.06 30	0.03 1	0.07 23	2.80 117	0.84 193	3.71 18	2.27 6	0.38 8	1.06 9	0.20 4	0.40 23	7.12 171	0.49 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 298	0.09 156	0.06 142

DISCO	6.28 305	0.57 154	5.78 274	3.43 342	1.17 228	11.22 327	3.39 295	12.14 288	16.16 336	6.52 177	11.22 248	16.96 340	6.32 283	19.51 375	10.74 341	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 304	0.11 209

RAFT-Stereo + iAFF	2.12 89	0.58 159	2.43 57	1.27 153	0.16 66	1.60 26	0.14 48	5.17 80	5.90 164	7.10 202	10.10 222	3.06 102	1.74 115	1.87 38	0.97 94	0.01 143	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.23 269	0.02 38

AdaStereo	3.09 177	0.58 159	3.04 124	2.84 317	0.48 164	4.08 211	1.29 235	12.16 289	7.77 226	6.03 142	9.62 215	5.79 203	1.53 106	4.56 86	1.93 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 22	0.02 38
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.
anonymousdsp	1.12 14	0.59 161	1.66 8	0.03 1	0.07 23	2.81 126	0.82 186	4.07 30	2.30 11	0.41 16	1.12 17	0.30 20	0.40 23	7.05 167	0.49 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 304	0.10 166	0.05 132

IGEV-Stereo	1.12 14	0.59 161	1.66 8	0.03 1	0.07 23	2.82 129	0.82 186	4.09 32	2.30 11	0.41 16	1.11 14	0.30 20	0.41 29	7.05 167	0.49 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 304	0.10 166	0.05 132
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
ProNet	1.20 21	0.60 163	2.00 26	0.26 40	0.08 34	2.73 108	0.68 159	5.00 73	2.52 18	0.29 3	1.32 19	0.37 30	0.36 17	6.94 162	0.44 12	0.00 1	0.07 264	0.00 1	0.00 1	0.17 231	0.07 155

GANet-RSSM	3.27 186	0.60 163	3.38 147	2.94 324	2.00 276	2.61 96	0.48 111	10.93 258	6.11 178	5.47 117	10.20 225	6.57 221	5.44 269	6.25 127	2.23 185	0.00 1	0.00 1	0.08 331	0.00 1	0.17 231	0.03 67

SGM_RVC	10.08 356	0.60 163	3.42 152	2.30 283	0.32 131	19.41 368	6.33 341	18.95 365	14.64 327	25.14 379	24.32 353	33.34 386	18.79 370	19.86 376	12.55 351	0.25 327	0.26 350	0.22 351	0.24 325	0.34 303	0.40 312
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
fff	2.28 109	0.61 166	3.81 180	0.22 35	0.07 23	1.69 31	0.11 28	5.37 101	11.84 306	5.80 125	5.17 95	1.44 57	5.41 263	2.00 42	1.92 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 22	0.18 255

csc	2.28 109	0.61 166	3.81 180	0.22 35	0.07 23	1.69 31	0.11 28	5.37 101	11.84 306	5.80 125	5.17 95	1.44 57	5.41 263	2.00 42	1.92 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 22	0.18 255

cscssc	2.28 109	0.61 166	3.81 180	0.22 35	0.07 23	1.69 31	0.11 28	5.37 101	11.84 306	5.80 125	5.17 95	1.44 57	5.41 263	2.00 42	1.92 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 22	0.18 255

UNet	3.97 248	0.61 166	6.50 294	1.68 206	3.22 315	9.82 312	0.31 85	9.50 222	5.32 145	7.20 209	6.35 138	10.59 288	5.91 277	6.93 160	5.49 267	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 22	0.01 16

RASNet	4.52 278	0.61 166	4.42 214	3.42 341	4.68 364	4.58 228	0.99 213	9.54 224	8.01 232	5.28 113	11.42 252	10.34 287	8.88 326	9.28 290	8.68 316	0.15 307	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 58	0.04 103

Anonymous_2	4.14 255	0.62 171	3.21 137	1.40 169	1.43 243	5.19 240	0.32 86	6.63 153	4.38 112	4.48 92	2.30 42	8.08 253	7.00 296	5.37 106	2.29 187	0.23 324	0.75 370	5.20 384	18.12 407	5.66 380	0.23 280

StereoDRNet-Refined	4.46 272	0.62 171	3.80 179	1.92 237	0.40 145	9.35 306	0.15 52	10.02 236	8.83 254	12.69 335	11.62 257	9.34 269	3.87 205	8.06 226	8.02 304	0.00 1	0.00 1	0.01 255	0.05 263	0.20 250	0.26 292
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
tt1	2.14 91	0.63 173	2.22 48	2.27 279	0.02 3	5.71 248	0.63 149	4.53 47	10.19 277	1.16 38	3.39 61	0.33 28	3.05 165	8.00 215	0.46 20	0.00 1	0.02 167	0.00 1	0.03 242	0.10 166	0.04 103

ADStereo(finetuned)	2.26 108	0.64 174	5.22 256	0.31 46	0.18 83	1.71 36	0.25 71	5.23 83	8.46 245	6.06 145	5.30 108	1.41 55	6.37 284	1.87 38	1.87 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 78	0.18 255

DCANet	2.08 87	0.64 174	3.81 180	0.31 46	0.17 71	1.70 35	0.25 71	5.23 83	8.47 246	6.07 146	5.30 108	1.41 55	4.23 220	1.85 36	2.02 176	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 78	0.19 265

DMCA	2.82 158	0.64 174	4.45 215	1.61 198	0.89 204	3.86 203	0.57 140	9.18 212	5.10 139	6.24 160	6.49 139	7.17 237	2.13 128	3.31 61	4.73 258	0.00 1	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.04 78	0.02 38

DIP-Stereo	1.97 78	0.64 174	2.95 113	0.17 30	0.10 39	4.83 233	0.13 41	8.60 200	4.06 102	6.42 174	4.92 88	0.44 36	0.72 46	3.57 66	1.80 160	0.00 1	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.05 100	0.04 103
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
ACVNet-DCA	2.01 81	0.65 178	2.15 42	2.30 283	0.02 3	5.80 250	0.56 132	8.45 189	3.33 63	1.03 31	3.33 56	0.32 25	3.71 194	8.05 222	0.45 16	0.00 1	0.02 167	0.00 1	0.03 242	0.02 22	0.03 67

xx1	2.33 115	0.65 178	2.15 42	2.30 283	0.02 3	5.80 250	0.56 132	4.31 34	10.41 283	1.03 31	3.33 56	4.67 162	2.70 149	8.05 222	0.45 16	0.00 1	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.02 22	0.03 67

1test111	1.86 60	0.65 178	2.15 42	2.30 283	0.02 3	5.80 250	0.56 132	8.45 189	3.33 63	1.03 31	3.33 56	0.32 25	3.71 194	4.40 83	0.96 92	0.00 1	0.02 167	0.00 1	0.03 242	0.02 22	0.03 67

cc1	2.17 95	0.65 178	2.15 42	2.30 283	0.02 3	5.80 250	0.56 132	4.31 34	10.41 283	1.03 31	3.33 56	0.32 25	3.71 194	8.05 222	0.45 16	0.00 1	0.02 167	0.00 1	0.03 242	0.10 166	0.05 132

sCroCo_RVC	1.21 23	0.65 178	5.16 252	1.09 136	1.29 236	0.92 4	0.19 59	3.92 25	2.68 23	0.30 4	3.04 51	0.52 40	1.56 107	1.58 25	0.78 64	0.09 295	0.25 348	0.00 1	0.00 1	0.07 131	0.11 209

hitnet-ft	3.66 220	0.65 178	2.79 98	0.89 105	0.72 191	4.25 215	0.55 130	9.11 211	7.52 217	7.14 204	10.19 224	12.49 311	4.70 241	7.44 186	4.41 252	0.03 240	0.00 1	0.06 322	0.00 1	0.20 250	0.04 103

MyStereo06	2.35 116	0.66 184	4.54 219	1.10 137	0.96 212	2.57 88	0.10 25	9.30 218	4.05 99	5.22 111	6.09 120	5.95 207	2.38 138	3.00 56	0.73 53	0.01 143	0.08 272	0.00 1	0.01 209	0.13 205	0.15 243

MyStereo05	2.94 168	0.66 184	5.25 258	1.10 137	0.96 212	2.57 88	0.10 25	8.53 194	12.34 314	6.28 166	3.88 67	3.18 106	3.30 171	7.81 208	2.37 192	0.01 143	0.08 272	0.00 1	0.01 209	0.13 205	0.15 243

IPLG	2.43 124	0.66 184	4.77 231	0.54 74	0.31 130	3.01 145	0.26 73	6.15 129	5.55 153	7.69 227	6.21 129	1.89 73	1.74 115	7.19 176	2.35 191	0.01 143	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.24 279	0.12 222

CRFU-Net	4.45 271	0.67 187	5.02 240	2.78 315	1.32 240	12.67 342	3.35 293	11.26 262	3.52 73	10.06 302	9.30 211	10.91 297	6.92 295	7.26 178	3.24 219	0.15 307	0.16 324	0.16 343	0.00 1	0.26 281	0.05 132

CoDeX	3.43 208	0.68 188	4.49 216	0.98 123	1.65 252	6.37 262	2.14 263	13.23 314	6.07 174	7.23 210	8.95 193	4.09 139	3.79 203	6.31 131	2.37 192	0.03 240	0.06 252	0.00 1	0.00 1	0.07 131	0.15 243

DCRE	1.79 50	0.68 188	2.55 68	1.66 205	0.27 117	1.27 9	0.05 12	4.57 51	4.04 97	3.30 70	9.24 206	3.83 130	1.20 81	2.08 46	0.67 43	0.00 1	0.12 301	0.00 1	0.24 325	0.04 78	0.09 178

iRaftStereo_RVC	1.62 41	0.68 188	1.98 24	0.67 90	0.05 10	2.99 143	0.04 9	5.36 100	3.74 80	3.82 80	4.96 89	2.54 85	0.62 41	3.35 63	0.97 94	0.00 1	0.07 264	0.00 1	0.00 1	0.30 291	0.27 296

AFF-stereo	2.59 141	0.68 188	2.35 54	1.55 188	0.17 71	1.67 28	0.08 21	5.75 112	6.60 190	6.20 157	12.13 263	6.16 211	2.36 137	4.75 88	1.11 105	0.02 213	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.23 269	0.05 132

FAT-Stereo	6.78 318	0.68 188	6.80 299	2.30 283	1.77 266	5.63 247	4.20 309	18.79 362	18.62 345	10.53 312	17.15 316	18.52 349	13.74 359	8.86 275	7.38 293	0.03 240	0.15 317	0.01 255	0.07 271	0.12 195	0.26 292

StereoIM	0.80 2	0.69 193	3.02 119	0.33 54	1.83 270	1.22 5	0.06 14	3.41 11	1.49 3	0.31 5	0.38 7	0.42 33	0.51 36	1.14 9	1.21 115	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 100	0.05 132

MIPNet	2.06 86	0.69 193	4.57 224	0.32 49	0.21 99	1.92 43	0.19 59	6.89 163	5.64 158	5.48 118	4.02 70	2.02 77	3.50 182	3.32 62	2.01 174	0.00 1	0.01 127	0.01 255	0.01 209	0.20 250	0.13 229

test_5	2.90 165	0.70 195	3.69 170	2.01 250	3.17 314	4.61 230	1.32 237	6.69 156	7.02 202	2.79 56	7.18 158	4.99 172	4.14 214	7.96 213	1.31 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 242	0.19 246	0.26 292

TransformOpticalFlow	3.38 202	0.70 195	4.54 219	1.00 124	0.30 124	3.56 178	0.14 48	9.67 226	7.30 211	5.55 119	13.34 278	6.74 224	5.03 254	8.22 242	1.34 124	0.00 1	0.01 127	0.01 255	0.00 1	0.04 78	0.11 209

RAFT+CT+SA	2.36 118	0.71 197	2.46 61	0.83 101	2.26 290	3.18 158	0.93 208	6.82 161	5.48 148	2.55 52	8.07 177	1.64 65	1.59 108	8.54 254	1.15 110	0.02 213	0.00 1	0.00 1	0.38 349	0.19 246	0.36 308

StereoVision	2.25 105	0.72 198	4.00 194	1.03 127	2.64 302	1.91 42	0.28 75	5.83 119	4.43 113	1.89 46	10.65 238	3.88 131	0.52 38	5.13 102	1.98 173	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 156	0.03 67

delet	4.27 267	0.72 198	4.50 217	1.07 135	3.75 340	10.79 325	4.04 305	9.95 232	7.89 228	8.09 242	8.89 190	8.46 259	3.81 204	7.56 193	5.80 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 183	0.02 38

HH	2.42 122	0.73 200	3.76 175	0.91 107	0.14 59	2.78 115	0.71 167	7.92 180	2.72 24	1.53 42	6.10 122	7.93 248	4.01 209	8.60 258	0.44 12	0.00 1	0.09 280	0.00 1	0.00 1	0.05 100	0.04 103

HanStereo	2.42 122	0.73 200	3.76 175	0.91 107	0.14 59	2.78 115	0.71 167	7.92 180	2.72 24	1.53 42	6.10 122	7.93 248	4.01 209	8.60 258	0.44 12	0.00 1	0.09 280	0.00 1	0.00 1	0.05 100	0.04 103

STrans-v2	3.43 208	0.73 200	4.82 232	0.26 40	0.60 176	3.00 144	1.19 229	10.41 246	7.22 207	5.79 124	10.97 245	6.75 225	7.03 298	8.25 243	1.40 127	0.00 1	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.03 58	0.18 255

GEStereo_RVC	3.74 225	0.73 200	4.95 238	2.01 250	1.24 231	4.36 220	3.07 283	11.77 275	7.80 227	6.87 190	6.52 140	7.70 244	4.31 225	8.98 279	4.19 250	0.03 240	0.01 127	0.02 285	0.02 230	0.13 205	0.11 209

SA	3.06 175	0.74 204	3.79 178	1.60 197	0.30 124	3.19 159	1.43 240	6.72 157	9.06 256	4.63 97	10.80 240	2.89 93	4.71 242	9.62 300	1.18 114	0.00 1	0.09 280	0.00 1	0.19 312	0.23 269	0.02 38

raftrobust	1.86 60	0.74 204	1.94 21	2.15 268	2.24 289	2.74 109	0.53 125	4.89 63	4.05 99	6.09 147	3.89 68	1.64 65	2.55 145	2.44 50	1.12 106	0.00 1	0.03 210	0.00 1	0.00 1	0.12 195	0.08 167

MIM_Stereo	2.50 135	0.75 206	4.26 207	1.18 146	0.11 47	3.08 148	0.33 88	6.07 125	3.28 61	5.01 105	10.12 223	4.29 153	1.74 115	8.06 226	1.27 118	0.00 1	0.12 301	0.00 1	0.01 209	0.18 241	0.15 243

Sa-1000	3.55 215	0.75 206	3.63 167	1.91 235	0.30 124	3.55 177	1.63 251	7.39 171	8.54 249	7.70 228	17.44 321	4.00 135	2.82 157	9.44 297	1.33 122	0.00 1	0.10 288	0.00 1	0.18 308	0.21 258	0.04 103

IIG-Stereo	3.16 182	0.75 206	2.83 99	4.08 360	0.21 99	2.56 87	0.74 175	6.55 151	5.56 155	8.39 253	9.38 212	7.94 250	2.79 155	9.50 299	1.89 165	0.02 213	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 22	0.04 103

RAFT	2.57 139	0.76 209	3.09 132	0.91 107	0.09 36	2.41 72	0.94 210	5.35 98	2.65 21	6.11 150	7.21 160	9.43 271	4.30 223	5.73 113	1.77 157	0.00 1	0.12 301	0.00 1	0.02 230	0.46 322	0.08 167

THIR-Stereo	3.86 238	0.77 210	2.62 75	0.12 18	0.13 57	4.25 215	6.63 345	5.30 95	4.18 107	10.33 305	17.13 315	6.58 222	7.62 309	7.78 206	3.51 232	0.01 143	0.07 264	0.07 328	0.00 1	0.11 183	0.02 38

MMNet	4.16 258	0.77 210	5.47 265	1.40 169	1.67 255	10.78 324	0.63 149	8.64 202	8.47 246	8.80 267	8.33 181	7.51 240	6.61 288	7.53 192	6.54 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 58	0.05 132

PSMNet-RSSM	3.33 198	0.77 210	3.22 138	2.12 265	1.90 275	2.33 65	0.71 167	11.17 260	5.83 162	5.90 138	11.43 253	7.04 232	4.83 250	5.96 118	3.17 215	0.00 1	0.00 1	0.02 285	0.00 1	0.08 139	0.02 38

UCFNet_RVC	3.09 177	0.77 210	2.27 50	2.35 292	1.79 267	3.50 172	1.06 218	12.12 287	6.91 196	4.71 100	7.67 170	7.58 241	4.40 229	4.95 95	1.67 149	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 183	0.01 16

HITNet	2.79 155	0.77 210	4.02 195	2.03 254	0.11 47	5.58 245	0.59 142	9.24 216	5.15 142	6.42 174	7.26 162	3.66 126	2.92 162	4.07 79	3.87 244	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 116	0.02 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
MyStereo07	1.31 29	0.79 215	1.61 6	1.03 127	1.11 223	2.63 100	0.46 108	5.48 105	2.24 5	0.64 25	1.48 22	0.27 16	0.59 40	7.03 166	0.45 16	0.00 1	0.09 280	0.00 1	0.01 209	0.11 183	0.09 178

MyStereo04	2.95 169	0.79 215	5.38 261	1.03 127	1.11 223	2.63 100	0.46 108	10.00 234	12.44 315	4.19 85	3.91 69	3.04 101	3.60 187	7.34 182	2.74 206	0.00 1	0.09 280	0.00 1	0.01 209	0.11 183	0.09 178

rafts_anoy	1.72 44	0.79 215	2.58 71	2.03 254	1.75 263	2.47 75	0.16 55	5.48 105	6.01 172	3.24 67	2.11 37	1.92 76	1.33 87	3.08 58	1.13 108	0.01 143	0.18 331	0.00 1	0.01 209	0.03 58	0.07 155

HSM	4.00 250	0.79 215	3.16 134	1.59 196	2.17 284	6.77 270	1.11 223	12.28 292	6.35 188	6.75 181	8.11 179	13.90 319	5.37 262	8.85 273	2.71 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 22	0.02 38

ADLNet	4.32 270	0.80 219	4.33 211	3.60 348	3.56 329	6.87 272	2.48 270	11.20 261	7.58 220	9.87 296	9.62 215	8.39 256	4.95 252	6.16 123	6.60 286	0.01 143	0.01 127	0.00 1	0.01 209	0.12 195	0.25 287

TestStereo1	2.85 159	0.81 220	3.48 155	3.11 329	0.44 151	2.52 78	1.50 243	6.37 139	8.18 237	4.62 94	9.24 206	2.23 80	3.69 191	9.19 286	1.26 116	0.00 1	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.27 286	0.09 178

SA-5K	2.85 159	0.81 220	3.48 155	3.11 329	0.44 151	2.52 78	1.50 243	6.37 139	8.18 237	4.62 94	9.24 206	2.23 80	3.69 191	9.19 286	1.26 116	0.00 1	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.27 286	0.09 178

cf-r	3.42 207	0.81 220	3.97 188	2.41 298	2.78 306	2.85 133	0.64 152	8.44 188	6.32 185	6.25 162	11.57 256	8.97 267	3.54 185	5.93 117	3.83 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 156	0.07 155

psm_up	3.85 236	0.82 223	3.01 117	2.00 249	2.58 301	5.28 242	3.34 292	10.85 256	6.33 186	7.27 213	7.32 163	10.15 281	9.02 329	6.19 124	2.51 198	0.22 323	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.12 195	0.03 67

NVstereo2D	4.51 275	0.82 223	6.86 301	3.28 337	3.38 321	8.16 293	3.13 285	10.51 247	15.15 331	4.90 103	6.89 146	7.87 245	4.78 246	9.88 302	3.91 245	0.01 143	0.00 1	0.00 1	0.06 269	0.02 22	0.58 332

LL-Strereo2	1.86 60	0.83 225	2.33 52	0.36 60	0.17 71	3.79 200	1.52 245	5.82 118	4.04 97	4.43 88	2.51 44	4.23 145	0.37 20	5.66 111	0.99 96	0.00 1	0.02 167	0.00 1	0.05 263	0.06 116	0.11 209

raft+_RVC	1.79 50	0.84 226	2.32 51	2.40 295	0.85 201	1.38 13	0.09 24	6.36 137	4.75 130	2.85 58	5.46 111	1.17 53	1.36 92	4.54 85	0.91 86	0.00 1	0.10 288	0.00 1	0.00 1	0.11 183	0.22 274

S-Stereo	6.63 313	0.84 226	9.67 331	3.15 333	3.48 326	6.49 265	6.22 337	12.99 310	22.84 363	9.48 284	15.51 298	12.00 308	8.43 319	8.04 219	10.70 340	0.12 302	0.17 327	0.00 1	0.38 349	0.13 205	1.92 361

XX-TBD	1.44 36	0.85 228	2.04 28	2.45 300	0.05 10	2.34 66	0.01 1	3.46 12	7.51 216	2.88 59	4.98 91	0.26 14	0.25 3	1.15 10	0.46 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4D-IteraStereo	1.72 44	0.86 229	3.01 117	0.09 12	2.86 309	3.57 181	1.06 218	3.92 25	5.31 144	5.28 113	1.02 8	3.92 132	0.38 22	1.83 35	1.04 100	0.00 1	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.07 131	0.09 178

iRaft-Stereo_5w	2.86 163	0.86 229	4.08 203	0.06 8	0.25 109	2.76 114	0.60 145	4.97 69	4.10 103	2.98 62	7.85 174	10.17 282	4.17 217	8.16 234	5.83 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 209	0.26 281	0.06 142

DispNO	3.85 236	0.87 231	8.23 322	1.46 178	1.60 249	2.53 81	0.87 201	9.22 215	14.20 325	6.09 147	8.90 191	5.54 191	5.44 269	7.49 191	4.18 249	0.05 268	0.00 1	0.01 255	0.01 209	0.24 279	0.08 167

ssnet_v2	4.46 272	0.87 231	5.18 253	1.57 192	0.67 183	9.14 304	4.73 320	11.84 276	9.68 266	8.79 265	6.24 132	9.91 277	4.34 226	6.28 129	9.30 324	0.00 1	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.28 288	0.30 301

WCMA_ROB	9.21 347	0.87 231	7.37 311	2.54 304	2.13 281	13.59 348	5.80 332	11.64 269	14.01 323	24.43 377	32.99 381	27.09 375	18.02 366	12.51 335	9.85 335	0.81 359	0.07 264	0.01 255	0.01 209	0.16 223	0.23 280

CroCo-Stereo Lap2	1.24 25	0.88 234	3.39 148	0.95 118	4.59 363	0.47 2	0.08 21	3.51 16	2.80 28	1.17 39	2.24 40	1.57 64	0.20 1	1.48 20	1.14 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 217	0.12 222

stereogan	7.69 332	0.88 234	7.08 305	3.49 346	3.93 346	18.98 366	3.23 290	16.52 347	19.58 352	9.93 299	18.92 327	20.50 362	9.04 330	14.07 349	6.14 276	0.26 329	0.04 230	0.21 350	0.03 242	0.63 335	0.33 305

MLCV	3.44 210	0.88 234	5.60 271	1.39 168	0.25 109	4.36 220	0.33 88	7.25 168	7.28 210	9.17 279	12.24 268	5.09 178	2.47 141	9.15 284	3.23 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 166	0.02 38

CroCo-Stereo	0.99 8	0.89 237	3.19 136	0.46 69	0.44 151	0.38 1	0.05 12	4.61 52	3.95 89	0.48 22	1.78 30	1.01 49	0.27 5	1.11 8	1.07 101	0.01 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 100	0.04 103
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
RYNet	6.34 307	0.89 237	5.88 276	1.41 172	4.48 360	15.97 355	4.18 308	13.41 315	16.49 337	10.81 317	7.00 152	14.33 322	8.72 323	9.43 294	13.71 357	0.00 1	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.02 22	0.07 155

ADLNet2	4.46 272	0.90 239	6.06 282	2.74 314	3.91 345	6.79 271	3.01 282	10.95 259	8.40 244	7.27 213	9.80 219	9.85 275	5.43 266	7.29 179	6.44 282	0.01 143	0.03 210	0.00 1	0.00 1	0.15 217	0.11 209

iResNet	3.68 221	0.91 240	7.94 318	2.97 325	0.34 136	4.44 226	0.48 111	7.70 174	9.74 268	7.72 229	12.74 273	4.03 136	2.87 161	8.05 222	3.37 223	0.02 213	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.10 166	0.09 178

DLCB_ROB	4.51 275	0.91 240	3.78 177	2.19 271	1.07 222	6.28 259	3.09 284	9.78 228	7.72 224	10.65 314	12.97 274	13.91 320	3.71 194	8.72 269	5.30 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 58	0.10 197

CBMV	5.35 289	0.91 240	3.67 169	1.62 201	0.44 151	10.09 315	7.19 353	12.49 299	12.33 313	12.22 331	14.69 294	10.93 298	6.48 286	8.51 253	4.96 262	0.02 213	0.15 317	0.00 1	0.00 1	0.17 231	0.17 253
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
AASNet	3.90 242	0.92 243	4.41 213	3.56 347	4.00 348	6.70 268	1.26 233	18.71 361	6.14 179	7.35 217	7.91 176	4.35 154	2.58 146	3.04 57	6.62 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 312	0.14 234

111	2.78 154	0.92 243	3.81 180	0.22 35	0.07 23	2.83 131	0.70 165	6.03 123	14.00 322	3.22 66	8.93 192	5.48 190	3.30 171	3.66 67	2.03 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 166	0.29 299

ccnet	6.87 320	0.92 243	5.15 251	3.09 327	2.18 286	11.78 332	4.90 322	17.97 356	8.79 253	12.79 338	20.20 333	16.00 334	8.35 318	9.12 282	14.17 360	0.42 347	0.33 353	0.25 354	0.09 282	0.40 315	0.48 323

OMP-Stereo	3.03 174	0.93 246	2.72 87	4.21 364	0.51 170	2.19 57	1.25 231	6.19 133	6.00 171	7.99 240	6.21 129	8.50 263	2.49 142	9.44 297	1.74 155	0.01 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 139	0.05 132

STTStereo	3.60 217	0.93 246	6.34 288	2.71 311	2.23 288	3.68 186	0.63 149	9.42 220	6.73 192	9.87 296	6.97 147	8.84 266	3.65 189	6.85 155	3.04 211	0.00 1	0.02 167	0.01 255	0.00 1	0.02 22	0.02 38

CBFPSM	4.87 282	0.94 248	14.70 359	1.51 183	1.15 227	11.49 329	2.55 272	7.28 169	6.47 189	6.23 159	4.83 86	15.30 329	8.99 328	6.88 156	8.20 310	0.03 240	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.40 315	0.42 315

CFNet-ft	3.31 190	0.94 248	2.69 81	1.50 180	2.38 293	2.81 126	0.68 159	8.35 185	7.43 213	4.45 89	9.94 220	10.20 283	4.60 236	6.50 145	3.41 224	0.00 1	0.00 1	0.03 301	0.00 1	0.22 262	0.03 67

CFNet_RVC	3.31 190	0.94 248	2.69 81	1.50 180	2.38 293	2.81 126	0.68 159	8.35 185	7.43 213	4.45 89	9.94 220	10.20 283	4.60 236	6.49 144	3.41 224	0.00 1	0.00 1	0.03 301	0.00 1	0.22 262	0.03 67

DRN-Test	5.87 294	0.98 251	5.89 277	2.69 310	3.65 333	12.37 339	3.35 293	20.07 378	10.20 281	11.93 330	12.31 269	11.06 301	5.31 261	7.89 211	9.05 320	0.04 256	0.05 239	0.04 311	0.04 259	0.18 241	0.25 287

GMStereo	1.83 58	0.99 252	4.55 221	0.57 82	0.05 10	2.53 81	0.01 1	4.95 66	11.14 296	3.52 75	2.24 40	0.53 41	0.49 35	3.76 69	0.80 68	0.20 320	0.00 1	0.00 1	0.12 290	0.12 195	0.00 1
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
RALCasStereoNet	1.93 72	1.01 253	2.75 90	1.88 231	1.75 263	2.88 138	0.18 58	4.64 56	4.36 111	2.27 50	5.14 94	2.22 79	0.79 53	7.10 170	1.00 98	0.00 1	0.34 354	0.00 1	0.00 1	0.10 166	0.16 252

edge stereo	6.76 315	1.01 253	6.76 298	2.20 273	2.45 297	6.41 263	2.45 269	14.84 334	11.98 310	15.29 352	18.31 326	22.02 365	12.56 351	10.82 317	7.49 294	0.03 240	0.06 252	0.11 336	0.03 242	0.30 291	0.14 234

TestStereo	1.74 47	1.02 255	3.64 168	0.20 32	0.28 122	1.33 11	0.01 1	5.24 89	4.01 94	3.18 64	4.97 90	2.07 78	0.70 43	7.32 180	0.75 58	0.02 213	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1

iResNet_ROB	4.23 263	1.02 255	4.90 235	2.18 270	0.93 209	2.92 139	0.37 94	15.10 338	16.91 341	7.89 237	10.51 234	7.03 230	3.07 166	8.16 234	3.46 230	0.01 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 166	0.02 38

AACVNet	3.33 198	1.03 257	3.56 160	3.46 343	0.63 178	3.09 150	0.28 75	8.78 205	3.43 69	5.99 140	10.64 237	10.08 280	4.03 212	8.69 264	2.51 198	0.03 240	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.26 281	0.06 142

FBW_ROB	8.50 343	1.03 257	7.98 319	1.93 239	1.28 235	13.10 345	6.23 338	22.50 382	18.98 346	18.82 360	14.91 296	19.06 352	10.04 338	18.41 370	9.83 333	0.62 354	0.22 340	1.82 377	0.82 366	0.99 349	1.36 353

HBP-ISP	4.09 251	1.05 259	4.10 204	1.87 228	1.31 239	7.56 286	3.98 303	11.26 262	9.94 274	7.81 232	14.44 290	3.23 107	4.27 222	8.89 276	1.87 163	0.06 279	0.06 252	0.00 1	0.00 1	0.06 116	0.04 103

GwcNet-RSSM	3.77 229	1.05 259	5.06 244	2.21 274	1.87 272	2.36 67	1.52 245	8.98 207	7.96 231	5.91 139	14.59 292	7.94 250	3.50 182	6.43 137	5.70 271	0.00 1	0.00 1	0.04 311	0.00 1	0.20 250	0.08 167

NLCA_NET_v2_RVC	3.84 235	1.06 261	5.23 257	2.72 313	3.27 317	4.36 220	0.61 146	10.71 251	7.56 218	8.75 264	7.89 175	9.86 276	3.90 206	7.15 175	3.44 226	0.14 305	0.02 167	0.02 285	0.03 242	0.04 78	0.03 67
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
RAFT_CTSACE	3.40 205	1.07 262	4.52 218	1.27 153	3.14 311	4.00 210	1.07 220	3.93 27	4.43 113	4.66 99	17.94 324	7.21 239	2.76 153	10.82 317	0.85 72	0.00 1	0.07 264	0.00 1	0.00 1	0.30 291	0.01 16

GANet	6.22 304	1.07 262	4.07 202	2.27 279	0.89 204	9.19 305	9.52 366	12.02 282	8.13 236	10.72 315	29.09 368	13.86 318	7.52 307	11.00 320	4.39 251	0.36 338	0.00 1	0.02 285	0.02 230	0.12 195	0.08 167

ACRE	2.41 121	1.08 264	5.11 247	0.55 77	2.05 277	2.65 103	0.78 184	5.26 94	4.67 124	7.59 225	9.20 198	1.70 68	1.08 68	3.74 68	2.18 184	0.01 143	0.18 331	0.02 285	0.08 275	0.22 262	0.10 197

SGM-ForestM	16.99 385	1.08 264	5.74 273	2.12 265	0.75 192	31.63 390	12.21 382	27.80 391	32.25 379	37.88 394	39.99 392	52.96 403	35.20 398	33.60 395	24.47 385	0.26 329	0.39 359	0.31 357	0.39 351	0.26 281	0.53 329

RALAANet	2.46 130	1.09 266	3.70 173	2.55 306	0.80 197	3.37 163	0.15 52	7.44 173	5.54 152	5.65 121	6.01 119	3.54 122	1.13 71	6.34 133	1.58 144	0.00 1	0.01 127	0.00 1	0.05 263	0.21 258	0.03 67

MSMD_ROB	9.28 349	1.09 266	4.65 226	1.58 193	0.39 143	16.52 356	4.41 314	13.60 317	14.87 330	22.34 368	39.89 391	25.67 372	20.71 377	12.42 334	6.98 289	0.34 337	0.03 210	0.00 1	0.00 1	0.05 100	0.09 178

CIPLG	2.47 131	1.10 268	4.71 230	0.63 87	2.15 283	2.67 106	0.77 180	5.19 81	4.73 128	7.85 234	9.56 214	1.72 69	1.14 72	4.20 82	2.34 189	0.01 143	0.19 335	0.02 285	0.09 282	0.23 269	0.08 167

STTRV1_RVC	7.02 323	1.10 268	12.88 350	3.32 338	6.92 375	11.90 334	4.00 304	15.07 335	11.94 309	9.51 285	14.57 291	11.63 305	8.73 324	12.65 337	8.06 307	3.32 378	2.75 389	0.41 363	0.12 290	1.38 358	0.11 209

CFNet	3.72 224	1.10 268	5.03 242	2.49 302	1.59 247	4.90 235	0.22 64	11.38 265	9.88 273	4.80 102	11.25 249	6.44 218	3.68 190	8.33 244	3.00 209	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 262	0.07 155

ARAFT	3.13 181	1.11 271	7.34 310	0.42 66	0.14 59	4.52 227	2.99 281	7.41 172	5.97 169	8.85 269	7.06 157	5.20 181	1.25 84	8.49 252	1.44 130	0.00 1	0.03 210	0.00 1	0.00 1	0.33 300	0.11 209

TDLM	4.11 252	1.11 271	3.54 159	1.62 201	1.04 220	3.91 206	7.41 355	10.60 249	10.67 292	6.38 173	12.59 271	5.95 207	4.77 244	8.79 271	3.04 211	0.58 352	0.00 1	0.01 255	0.00 1	0.19 246	0.12 222

FINET	5.32 288	1.14 273	10.04 333	2.17 269	3.67 335	6.49 265	6.76 348	11.68 271	22.08 361	7.42 219	12.15 264	4.24 146	3.61 188	9.25 289	5.35 266	0.04 256	0.04 230	0.00 1	0.00 1	0.17 231	0.09 178

DeepPruner_ROB	3.52 212	1.14 273	4.06 200	1.12 143	1.65 252	3.65 183	0.83 190	13.96 322	4.47 117	7.80 231	10.84 242	7.05 234	2.16 131	8.14 232	3.08 213	0.07 286	0.03 210	0.00 1	0.01 209	0.32 298	0.06 142

CVANet_RVC	4.16 258	1.16 275	3.60 162	1.94 240	1.46 244	3.92 207	4.68 319	10.89 257	8.34 241	7.58 224	10.84 242	10.27 285	6.62 289	8.56 255	2.69 202	0.39 341	0.00 1	0.00 1	0.01 209	0.21 258	0.09 178

IPLGR_C	2.44 126	1.17 276	4.94 237	0.62 86	2.08 278	2.65 103	0.80 185	5.60 109	4.79 131	7.87 235	9.23 200	1.67 67	1.15 74	3.43 64	2.23 185	0.01 143	0.19 335	0.02 285	0.08 275	0.22 262	0.10 197

MyStereo8	2.88 164	1.19 277	5.03 242	1.61 198	3.75 340	4.30 217	0.07 18	6.14 128	6.16 180	6.22 158	9.64 217	4.28 151	1.45 96	2.05 45	4.76 260	0.00 1	0.16 324	0.00 1	0.14 293	0.26 281	0.43 317

raft_robust	2.64 143	1.20 278	2.62 75	1.10 137	0.28 122	1.50 22	0.12 34	6.28 135	9.04 255	6.80 184	7.19 159	3.73 129	2.13 128	9.06 281	1.07 101	0.03 240	0.12 301	0.00 1	0.21 317	0.17 231	0.22 274

dd	2.16 93	1.22 279	4.82 232	0.68 91	0.12 55	1.39 16	0.17 57	5.14 77	11.22 299	2.70 55	3.51 65	1.52 62	1.23 83	5.08 99	3.96 246	0.12 302	0.01 127	0.04 311	0.21 317	0.07 131	0.01 16

XPNet_ROB	6.03 302	1.22 279	5.61 272	2.56 307	0.90 206	6.32 260	7.07 351	12.92 308	8.30 240	14.76 350	15.13 297	19.84 356	6.66 291	10.36 310	8.58 315	0.02 213	0.04 230	0.00 1	0.03 242	0.11 183	0.24 284

DANet	6.02 301	1.23 281	8.45 323	3.86 357	3.94 347	7.64 290	1.34 238	9.51 223	7.00 200	13.39 343	15.53 299	15.99 333	7.02 297	12.14 331	12.37 349	0.19 317	0.12 301	0.02 285	0.03 242	0.13 205	0.56 331
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NaN_ROB	6.00 300	1.24 282	6.29 286	1.34 158	1.68 257	9.60 311	10.31 372	15.09 336	15.79 334	12.62 334	8.95 193	11.67 307	5.83 274	11.78 329	6.41 281	0.05 268	0.13 308	0.08 331	0.20 314	0.22 262	0.79 340

Nwc_Net	6.97 322	1.25 283	6.63 296	3.82 355	3.37 320	10.83 326	1.67 254	19.56 376	11.35 300	8.36 251	23.62 349	17.19 342	11.44 347	11.21 322	8.08 308	0.80 358	0.00 1	0.00 1	0.02 230	0.13 205	0.09 178

SACVNet	4.15 257	1.26 284	3.81 180	3.12 331	1.68 257	3.09 150	2.85 280	11.91 279	5.96 167	10.52 311	11.20 247	10.59 288	3.95 207	8.97 278	3.25 220	0.08 291	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.32 298	0.44 319

DMCA-RVC	3.17 183	1.26 284	6.39 291	2.10 264	1.51 246	3.02 146	0.56 132	7.84 179	5.06 137	9.23 280	5.19 99	8.46 259	2.72 152	6.31 131	3.22 217	0.06 279	0.11 294	0.09 334	0.02 230	0.16 223	0.08 167

BEATNet_4x	3.24 185	1.27 286	5.89 277	1.56 191	0.10 39	5.26 241	1.07 220	10.08 238	5.50 149	6.89 191	7.73 171	4.53 158	4.13 213	5.05 98	5.27 264	0.04 256	0.05 239	0.00 1	0.00 1	0.23 269	0.23 280

MANE	19.47 392	1.27 286	5.07 245	4.69 367	5.55 369	30.49 389	9.94 370	34.01 395	37.27 391	44.13 403	51.57 407	52.51 401	40.41 403	33.58 394	24.81 386	0.89 361	0.86 371	1.11 372	9.72 398	0.38 308	1.06 347

pmcnn	7.72 333	1.27 286	9.42 330	2.91 319	3.14 311	9.44 307	6.23 338	12.56 301	16.51 338	14.53 348	24.08 351	27.44 376	8.49 320	9.32 292	8.44 313	0.06 279	0.08 272	0.00 1	0.00 1	0.30 291	0.15 243

CSP-Net	4.12 253	1.28 289	3.70 173	1.54 186	1.06 221	13.28 347	2.33 266	12.96 309	5.45 147	8.87 270	8.54 185	8.43 258	3.03 163	8.16 234	3.65 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 241	0.03 67

LE_ROB	16.73 384	1.28 289	11.61 339	3.72 352	1.65 252	16.67 358	9.17 363	14.39 328	55.91 406	63.81 417	40.86 394	35.94 390	37.73 401	14.24 350	26.87 391	0.05 268	0.10 288	0.13 340	0.22 322	0.12 195	0.15 243

LMCR-Stereo	3.63 218	1.29 291	4.20 205	2.54 304	0.17 71	8.08 292	1.52 245	11.46 267	4.73 128	8.45 256	10.66 239	1.91 75	5.03 254	7.69 199	3.58 236	0.92 363	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 306	0.02 38

RP	6.84 319	1.29 291	5.53 270	3.92 358	5.18 367	6.32 260	3.53 296	11.73 274	15.31 332	9.54 287	22.38 345	18.25 347	14.47 361	10.11 304	7.49 294	0.91 362	0.01 127	0.12 338	0.15 296	0.33 300	0.19 265

whm_eth	3.00 173	1.32 293	5.51 267	0.75 95	2.73 305	2.57 88	0.28 75	6.84 162	7.24 209	5.29 115	24.32 353	0.37 30	0.46 34	1.03 7	0.95 91	0.01 143	0.03 210	0.00 1	0.00 1	0.06 116	0.14 234

ADCRef	7.27 324	1.38 294	16.37 363	2.52 303	3.30 319	11.63 331	3.16 287	10.80 254	9.35 261	13.03 341	25.27 360	8.17 254	8.92 327	8.06 226	21.81 378	0.15 307	0.08 272	0.16 343	0.34 346	0.38 308	0.58 332

fast-acv-ft	5.62 292	1.39 295	7.01 302	2.02 252	1.89 274	12.23 337	1.82 259	7.35 170	9.45 263	10.46 310	20.27 335	14.55 324	7.71 311	7.41 185	7.61 296	0.10 297	0.09 280	0.16 343	0.07 271	0.59 330	0.13 229

DN-CSS_ROB	2.69 145	1.40 296	5.34 260	2.31 289	0.75 192	3.14 154	0.06 14	6.11 127	3.87 84	5.34 116	12.18 266	2.34 82	1.22 82	7.84 209	1.48 133	0.03 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 304	0.03 67

LoS_RVC	1.26 26	1.43 297	1.91 17	0.42 66	3.77 342	1.71 36	0.04 9	2.58 3	2.49 16	0.42 20	2.58 45	0.30 20	0.57 39	1.71 28	0.66 42	0.01 143	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.02 22	4.49 377

iResNetv2_ROB	4.28 268	1.43 297	7.17 306	2.91 319	1.26 232	4.36 220	1.62 250	13.64 319	10.25 282	9.83 294	11.41 251	7.68 243	4.00 208	7.75 205	1.85 162	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 307	0.09 178

AF-Net	7.78 334	1.44 299	6.68 297	3.37 339	4.50 361	8.61 298	2.69 275	17.07 350	20.17 356	9.52 286	24.02 350	20.31 361	14.59 362	11.58 327	9.84 334	0.61 353	0.00 1	0.12 338	0.00 1	0.38 308	0.12 222

gwcnet-sp	3.31 190	1.47 300	7.26 307	1.73 214	0.69 185	7.57 287	1.14 225	8.59 196	6.17 181	8.57 258	5.25 105	4.26 148	3.36 173	6.46 138	3.44 226	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 217	0.11 209

scenet	3.31 190	1.47 300	7.26 307	1.73 214	0.69 185	7.57 287	1.14 225	8.59 196	6.17 181	8.57 258	5.25 105	4.26 148	3.36 173	6.46 138	3.44 226	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 217	0.11 209

ssnet	3.31 190	1.47 300	7.26 307	1.73 214	0.69 185	7.57 287	1.14 225	8.59 196	6.17 181	8.57 258	5.25 105	4.26 148	3.36 173	6.46 138	3.44 226	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 217	0.11 209

PA-Net	4.98 284	1.47 300	7.42 312	2.40 295	2.14 282	8.73 300	3.64 300	12.42 293	13.11 317	7.03 198	7.57 167	7.88 246	6.52 287	10.16 309	7.82 299	0.02 213	0.03 210	0.00 1	0.00 1	0.11 183	1.07 348
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NCC-stereo	6.77 316	1.49 304	6.48 292	2.92 321	4.40 354	7.43 282	3.61 298	19.52 374	13.29 318	8.39 253	16.91 310	15.96 331	12.13 348	12.85 338	7.70 297	1.47 371	0.11 294	0.01 255	0.42 353	0.14 215	0.24 284

Abc-Net	6.77 316	1.49 304	6.48 292	2.92 321	4.40 354	7.43 282	3.61 298	19.52 374	13.29 318	8.39 253	16.91 310	15.96 331	12.13 348	12.85 338	7.70 297	1.47 371	0.11 294	0.01 255	0.42 353	0.14 215	0.24 284
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
MeshStereo	11.52 365	1.52 306	4.55 221	1.89 233	1.46 244	19.87 370	5.11 326	20.66 380	15.91 335	32.67 387	34.51 384	39.34 394	21.15 378	18.74 372	12.10 347	0.11 299	0.06 252	0.01 255	0.00 1	0.45 321	0.22 274
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
G-Net	8.41 341	1.54 307	10.97 337	5.73 374	3.60 331	26.19 379	4.41 314	10.10 239	7.42 212	19.71 363	24.99 358	14.38 323	15.83 363	10.99 319	9.53 331	0.50 351	0.46 365	0.19 349	0.25 327	0.80 343	0.66 336

Wz-Net-LNSev-Ref	5.98 298	1.55 308	9.92 332	2.40 295	3.22 315	10.28 318	3.14 286	11.64 269	9.79 269	9.54 287	20.22 334	11.16 302	6.77 293	10.61 315	9.16 321	0.06 279	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 58	0.04 103

RAFT + AFF	4.30 269	1.55 308	5.84 275	1.43 174	2.36 292	5.94 255	6.72 347	10.01 235	7.56 218	7.55 223	8.96 195	7.09 235	6.73 292	8.57 256	4.02 247	0.02 213	0.47 366	0.00 1	0.01 209	0.56 326	0.54 330

psmorigin	7.34 325	1.58 310	18.31 370	2.35 292	0.87 202	6.72 269	1.70 257	10.63 250	7.14 205	19.77 364	22.71 346	20.13 358	11.34 345	12.96 340	9.49 330	0.04 256	0.17 327	0.06 322	0.17 304	0.21 258	0.50 326

NCCL2	5.88 295	1.59 311	5.44 263	1.87 228	0.92 207	9.55 309	11.55 378	12.11 285	9.94 274	9.67 291	8.85 189	22.28 367	7.41 302	8.78 270	7.17 291	0.01 143	0.00 1	0.03 301	0.00 1	0.13 205	0.23 280

iinet-f	5.94 296	1.60 312	26.88 389	1.79 221	1.38 242	11.92 335	1.47 242	6.80 160	7.11 204	6.90 193	14.43 289	10.64 292	7.97 313	7.00 165	12.12 348	0.02 213	0.03 210	0.05 318	0.00 1	0.63 335	0.02 38

CSAN	7.62 328	1.60 312	6.56 295	1.83 226	0.66 181	12.40 340	10.52 375	14.45 329	21.32 359	14.19 346	15.98 301	17.84 343	13.02 356	12.32 333	8.38 312	0.09 295	0.07 264	0.03 301	0.04 259	0.33 300	0.67 337

FADNet-RVC-Resample	3.79 231	1.62 314	12.06 341	1.43 174	0.66 181	5.94 255	2.41 267	10.18 242	8.58 251	6.28 166	4.22 73	5.33 187	4.80 248	7.71 201	3.19 216	0.17 313	0.21 339	0.17 346	0.12 290	0.41 318	0.29 299

PSMNet_ROB	5.02 286	1.63 315	6.03 281	1.90 234	1.83 270	9.57 310	6.35 342	15.58 343	7.23 208	6.15 155	10.48 233	12.22 309	4.16 216	8.02 218	8.71 317	0.02 213	0.01 127	0.01 255	0.10 286	0.20 250	0.12 222

LL-Strereo	4.71 281	1.64 316	7.51 315	1.15 145	4.31 352	3.71 189	1.45 241	9.21 213	8.36 242	8.37 252	8.17 180	10.82 294	11.36 346	12.51 335	4.82 261	0.00 1	0.12 301	0.00 1	0.00 1	0.31 296	0.32 304

FADNet	4.23 263	1.65 317	11.75 340	1.64 203	0.80 197	4.80 232	0.77 180	13.76 321	11.65 304	3.97 81	5.24 103	9.62 273	5.14 258	8.40 247	3.78 241	0.21 321	0.04 230	0.07 328	0.05 263	1.14 351	0.10 197

sAnonymous2	1.35 31	1.66 318	8.14 320	0.55 77	0.46 157	1.23 6	0.24 68	4.00 28	3.47 70	0.40 14	1.11 14	0.23 11	1.42 94	0.96 5	0.57 33	0.01 143	0.00 1	0.00 1	0.20 314	2.07 367	0.22 274

CroCo_RVC	1.35 31	1.66 318	8.14 320	0.55 77	0.46 157	1.23 6	0.24 68	4.00 28	3.47 70	0.40 14	1.11 14	0.23 11	1.42 94	0.96 5	0.57 33	0.01 143	0.00 1	0.00 1	0.20 314	2.07 367	0.22 274

FADNet_RVC	3.91 244	1.67 320	12.95 352	0.96 120	0.75 192	5.71 248	0.54 127	10.83 255	6.60 190	3.46 74	8.09 178	4.10 141	3.40 180	9.43 294	6.33 279	0.36 338	0.44 363	0.17 346	0.46 357	0.91 346	0.95 345

APVNet	5.98 298	1.72 321	8.72 325	3.21 335	4.04 349	12.31 338	1.81 258	19.09 367	6.10 175	6.13 154	13.41 279	10.69 293	6.30 282	11.26 323	13.90 358	0.05 268	0.02 167	0.11 336	0.03 242	0.53 324	0.20 271

AANet_RVC	5.01 285	1.74 322	6.38 290	1.96 242	1.29 236	2.26 61	1.69 255	10.07 237	18.53 344	7.88 236	18.15 325	8.49 262	2.70 149	10.59 314	7.04 290	0.96 364	0.15 317	0.02 285	0.00 1	0.13 205	0.12 222

StereoDRNet	5.59 291	1.75 323	6.80 299	3.12 331	4.45 358	10.61 323	4.35 313	18.80 363	9.73 267	12.22 331	6.87 145	11.44 304	4.65 240	8.09 229	8.26 311	0.02 213	0.11 294	0.00 1	0.03 242	0.20 250	0.28 298

ETE_ROB	5.80 293	1.77 324	6.33 287	1.44 177	0.78 196	6.43 264	6.90 349	12.53 300	8.08 234	12.93 340	14.89 295	21.13 364	5.87 275	9.83 301	6.57 285	0.04 256	0.01 127	0.00 1	0.02 230	0.08 139	0.33 305

ADCP+	8.09 337	1.79 325	14.50 357	1.54 186	4.28 351	16.57 357	5.20 327	12.80 305	11.20 298	12.83 339	17.07 314	11.02 300	10.80 343	17.59 368	23.18 383	0.03 240	0.05 239	0.01 255	0.18 308	0.39 312	0.81 341

LALA_ROB	6.58 312	1.80 326	6.25 285	1.26 151	0.94 210	10.08 314	9.02 362	16.00 345	11.51 303	12.74 336	13.02 275	24.77 369	5.25 260	10.56 313	8.02 304	0.04 256	0.05 239	0.00 1	0.02 230	0.10 166	0.25 287

FADNet-RVC	3.98 249	1.84 327	12.48 346	1.69 207	0.44 151	4.33 218	1.31 236	11.84 276	7.15 206	3.53 76	3.50 64	10.63 291	4.43 230	9.12 282	6.25 278	0.03 240	0.10 288	0.00 1	0.03 242	0.60 332	0.25 287

PS-NSSS	3.90 242	1.84 327	4.55 221	0.87 104	2.95 310	4.10 213	2.00 261	10.77 253	8.23 239	6.75 181	14.63 293	5.01 176	2.24 132	8.41 248	2.91 208	0.33 336	0.03 210	0.83 368	0.00 1	0.82 344	0.70 338

SANet	10.64 361	1.86 329	10.91 335	1.76 217	0.71 190	14.62 351	9.23 365	19.18 368	37.14 390	19.22 361	27.96 364	25.86 373	19.11 372	13.02 341	10.63 339	0.08 291	0.06 252	0.03 301	0.02 230	0.62 333	0.81 341

DPSNet	10.14 357	1.88 330	16.82 366	1.85 227	1.73 261	24.84 377	17.20 400	19.92 377	27.41 371	12.23 333	13.62 281	16.52 336	18.35 367	14.42 352	12.50 350	0.78 357	0.54 369	0.08 331	0.25 327	1.18 352	0.59 335

dad	4.66 280	1.89 331	5.51 267	0.94 114	0.09 36	2.16 56	0.37 94	7.10 167	14.43 326	10.13 303	16.84 309	14.97 326	1.90 121	6.82 154	4.15 248	1.09 366	0.11 294	4.08 382	0.46 357	0.17 231	0.06 142

Wz-Net-LNSev	6.46 309	1.93 332	16.44 365	1.52 184	4.15 350	12.66 341	4.96 324	13.05 311	12.10 311	10.55 313	16.23 303	11.32 303	7.19 299	8.43 250	8.48 314	0.00 1	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.08 139	0.06 142

GwcNet	6.42 308	1.97 333	10.92 336	2.59 308	5.58 370	11.55 330	2.21 265	14.10 325	16.52 340	10.04 301	17.19 318	10.86 296	5.61 272	9.23 288	8.84 319	0.01 143	0.06 252	0.03 301	0.08 275	0.56 326	0.40 312

GMStereo_Zeroshot	2.77 153	1.98 334	5.14 250	1.53 185	0.36 138	3.56 178	0.10 25	5.57 108	5.91 165	6.89 191	7.02 153	8.50 263	0.91 58	6.01 120	1.65 148	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 250	0.01 16

PDISCO_ROB	9.62 354	1.99 335	11.51 338	9.88 382	9.61 384	21.48 371	3.83 301	19.33 370	28.49 374	11.27 325	14.17 286	19.92 357	5.02 253	16.35 364	9.18 322	5.28 382	0.41 360	0.14 341	0.09 282	2.05 366	2.36 368

ADCL	10.16 358	2.11 336	19.36 373	1.92 237	1.88 273	22.23 372	8.91 361	14.04 323	23.56 365	14.62 349	26.19 361	12.75 312	13.59 358	16.06 363	22.95 382	0.26 329	0.18 331	0.75 366	0.65 361	0.69 339	0.58 332

ELAS	16.72 383	2.14 337	9.23 327	4.92 369	4.53 362	32.66 394	15.11 395	27.40 390	28.68 375	40.27 398	44.90 397	38.33 393	30.50 392	26.44 389	21.94 379	0.88 360	1.23 375	0.67 365	0.89 368	1.49 360	2.18 366
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RGC	6.88 321	2.23 338	6.13 283	4.05 359	4.73 366	8.94 301	2.78 277	15.19 340	11.74 305	11.13 322	19.34 329	17.86 344	10.42 341	13.02 341	8.03 306	0.73 356	0.01 127	0.24 353	0.41 352	0.31 296	0.38 310

ELAS_RVC	16.54 382	2.26 339	10.09 334	5.50 373	4.46 359	28.28 387	16.72 399	25.55 387	33.54 382	40.19 397	40.30 393	36.68 391	30.03 391	29.40 390	20.61 372	0.98 365	1.21 374	0.86 369	0.70 363	1.39 359	2.16 364
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SDNR	7.50 327	2.32 340	15.58 362	1.82 225	0.63 178	44.66 406	0.44 107	8.59 196	9.52 264	9.84 295	25.18 359	5.30 186	4.38 227	11.46 326	6.49 283	0.05 268	0.03 210	0.00 1	0.01 209	1.79 364	1.87 360

Wz-Net-MNSev	7.43 326	2.35 341	15.22 360	2.34 291	3.41 325	17.27 363	8.55 358	11.91 279	13.48 320	13.37 342	17.05 313	13.70 315	7.47 306	11.90 330	9.99 336	0.40 343	0.03 210	0.00 1	0.01 209	0.16 223	0.07 155

ADCPNet	9.54 352	2.39 342	31.46 393	2.09 262	1.60 249	16.71 359	6.39 343	12.11 285	11.45 301	13.53 344	21.45 340	19.41 353	10.94 344	14.38 351	21.54 376	0.27 332	1.16 373	0.39 362	1.49 376	0.58 329	1.45 354

SHD	9.61 353	2.60 343	12.46 345	3.69 351	3.54 328	9.47 308	1.25 231	20.16 379	37.84 392	18.19 359	21.24 339	16.96 340	12.83 355	14.47 353	16.05 363	0.32 335	0.13 308	0.01 255	0.08 275	0.38 308	0.48 323

DGSMNet	6.47 310	2.61 344	13.64 355	3.46 343	3.74 336	8.97 302	6.01 333	14.15 326	13.01 316	7.46 221	14.10 285	9.94 278	4.79 247	10.44 311	6.22 277	1.30 370	1.70 378	1.80 375	1.52 378	2.27 370	2.35 367

DeepPrunerF	6.75 314	2.69 345	23.31 382	3.68 350	7.16 376	3.78 199	4.29 311	13.42 316	20.13 355	8.13 243	10.46 232	7.18 238	8.06 315	11.10 321	9.44 329	0.24 326	0.15 317	0.29 355	0.42 353	0.66 338	0.45 320

Syn2CoEx	6.32 306	2.72 346	9.33 328	2.45 300	1.67 255	8.59 297	3.32 291	18.08 357	12.27 312	8.53 257	21.08 338	10.30 286	9.80 336	9.30 291	7.86 301	0.01 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.63 335	0.43 317

SAMSARA	14.63 374	2.74 347	12.38 343	12.65 388	6.74 374	36.50 398	72.93 421	19.36 371	23.77 366	16.20 356	13.04 276	29.21 379	12.78 353	16.98 366	15.21 362	0.11 299	0.26 350	0.03 301	0.14 293	0.76 342	0.77 339

GANetREF_RVC	6.56 311	2.89 348	7.58 316	3.41 340	0.40 145	12.96 344	9.58 367	15.09 336	17.25 343	10.33 305	10.62 236	12.27 310	8.16 317	12.21 332	4.53 254	0.41 344	0.00 1	0.00 1	0.02 230	3.12 373	0.39 311
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
PVD	15.44 376	2.93 349	14.67 358	4.21 364	3.39 323	17.43 364	4.16 307	27.84 392	48.84 401	31.02 385	43.54 396	29.76 381	30.81 393	25.97 388	21.40 374	0.23 324	0.41 360	0.04 311	0.33 344	0.41 318	1.33 352

RTSC	9.15 346	3.00 350	13.57 354	3.72 352	1.76 265	11.82 333	0.46 108	16.95 349	36.83 389	15.80 354	15.53 299	12.91 313	7.46 305	20.01 378	21.76 377	0.31 334	0.13 308	0.01 255	0.08 275	0.57 328	0.41 314

TRStereo	2.36 118	3.10 351	4.70 229	1.99 245	2.08 278	2.61 96	1.11 223	8.79 206	3.73 79	3.19 65	3.04 51	3.96 133	0.77 49	5.92 116	1.44 130	0.03 240	0.14 312	0.00 1	0.29 335	0.08 139	0.25 287

ADCMid	10.24 359	3.13 352	20.70 376	2.21 274	2.39 295	11.23 328	6.19 335	14.17 327	11.19 297	23.20 374	22.25 343	17.89 345	19.54 373	18.51 371	26.21 390	0.45 349	0.42 362	1.10 371	1.29 373	1.56 362	1.18 349

PWC_ROB	8.24 339	3.13 352	12.74 349	2.43 299	4.43 357	7.51 285	1.22 230	16.63 348	19.24 350	16.08 355	28.29 365	13.99 321	10.16 339	13.63 346	14.06 359	0.42 347	0.00 1	0.05 318	0.00 1	0.59 330	0.27 296

SuperB	8.10 338	3.15 354	24.67 385	2.65 309	1.23 230	9.88 313	4.29 311	10.18 242	30.07 376	11.53 327	12.18 266	6.12 210	6.65 290	10.50 312	14.47 361	0.14 305	0.11 294	0.35 359	0.25 327	13.06 393	0.48 323

Anonymous Stereo	6.16 303	3.15 354	23.75 383	2.97 325	2.48 298	4.39 225	13.30 385	9.21 213	9.86 272	9.56 289	8.76 187	6.79 226	1.99 124	13.50 344	13.04 353	0.01 143	0.05 239	0.00 1	0.06 269	0.22 262	0.19 265

PWCDC_ROB	7.92 336	3.17 356	7.48 314	5.73 374	4.40 354	10.45 320	0.35 91	14.52 331	28.19 373	10.36 307	31.27 374	7.04 232	9.14 331	13.22 343	8.78 318	2.74 377	0.02 167	0.00 1	0.00 1	1.31 356	0.17 253

aanetorigin	8.72 345	3.29 357	27.55 390	1.95 241	3.84 343	4.93 237	5.39 331	5.49 107	10.05 276	27.85 381	31.47 375	15.80 330	12.78 353	9.04 280	11.98 346	0.25 327	0.22 340	0.22 351	0.25 327	1.28 355	0.84 343

SQANet	7.64 329	3.40 358	5.49 266	11.73 387	9.62 385	11.96 336	2.82 278	11.33 264	6.10 175	8.33 250	11.49 254	11.00 299	5.16 259	10.12 308	2.72 205	8.92 390	2.21 380	10.41 387	1.58 379	11.13 389	7.39 388

XQC	8.43 342	3.58 359	16.40 364	2.92 321	2.17 284	13.22 346	3.60 297	14.64 332	25.86 369	11.87 329	12.04 260	15.06 327	10.67 342	15.24 358	19.41 368	0.39 341	0.08 272	0.05 318	0.07 271	0.84 345	0.45 320

MFN_U_SF_RVC	12.94 368	3.66 360	25.81 388	3.61 349	2.26 290	22.77 374	4.55 317	27.10 388	20.06 354	23.90 375	28.99 367	30.53 382	16.98 364	19.92 377	20.26 371	1.24 367	1.07 372	0.98 370	1.33 374	1.80 365	2.04 363

anonymity	7.68 330	3.83 361	12.39 344	7.04 379	12.67 392	8.18 294	2.00 261	17.50 353	6.85 195	13.56 345	9.21 199	9.97 279	7.82 312	11.28 324	5.58 269	6.27 385	4.98 405	3.68 381	2.96 383	3.33 375	4.48 376

PASM	7.90 335	4.22 362	21.97 380	3.25 336	3.29 318	5.39 244	6.57 344	10.57 248	19.09 347	12.77 337	13.92 283	18.11 346	9.51 334	13.79 347	10.77 343	0.19 317	0.45 364	0.29 355	1.08 371	1.49 360	1.19 350

MFN_U_SF_DS_RVC	9.78 355	4.27 363	14.47 356	2.29 282	2.85 308	23.40 376	13.62 387	13.60 317	19.54 351	19.42 362	24.27 352	16.74 339	8.59 321	17.05 367	7.98 303	1.25 368	1.68 377	0.17 346	2.63 381	0.72 341	1.04 346

GASNet	5.19 287	4.61 364	9.38 329	4.73 368	2.10 280	3.80 201	1.57 248	12.07 283	10.96 293	8.92 272	7.03 155	8.21 255	7.67 310	14.02 348	7.36 292	0.02 213	0.15 317	0.00 1	0.00 1	0.69 339	0.42 315

WZ-Net	13.00 369	4.64 365	41.07 401	3.48 345	3.15 313	19.12 367	15.66 398	14.81 333	31.33 378	15.71 353	27.88 363	22.22 366	14.01 360	20.44 380	25.03 387	0.64 355	0.00 1	0.01 255	0.03 242	0.39 312	0.37 309

Consistency-Raft	9.42 350	4.74 366	12.66 347	5.30 372	9.08 382	4.08 211	5.26 329	19.26 369	24.87 367	11.17 323	29.85 370	13.57 314	5.51 271	7.67 198	13.40 355	0.36 338	0.35 356	1.81 376	4.24 389	11.61 390	3.57 371

ADCS	13.02 370	4.93 367	28.38 391	3.17 334	2.67 303	13.61 349	10.83 376	18.70 360	33.46 381	22.59 369	24.78 356	19.59 355	18.51 369	23.40 385	32.16 399	0.10 297	0.19 335	0.37 361	0.18 308	1.26 354	1.46 355

MaskLacGwcNet_RVC	5.97 297	5.36 368	5.02 240	3.75 354	3.57 330	15.81 354	4.27 310	11.72 273	6.96 198	7.23 210	8.47 184	9.09 268	2.66 148	9.36 293	2.71 203	7.49 387	2.32 381	2.01 378	0.08 275	6.77 384	4.67 378

AnyNet_C32	10.98 363	5.58 369	22.79 381	4.16 361	5.83 371	15.64 352	14.30 388	13.18 312	17.15 342	16.44 357	20.52 336	14.68 325	13.44 357	22.46 382	30.08 396	0.17 313	0.26 350	0.36 360	0.36 348	1.23 353	0.91 344

LSM	14.01 373	5.95 370	33.49 394	6.78 378	43.61 415	10.22 316	9.98 371	15.16 339	22.93 364	23.07 373	32.34 379	18.52 349	12.67 352	15.45 359	11.10 344	0.16 312	0.51 368	0.09 334	0.32 342	1.08 350	16.85 410

EDNetEfficient	13.82 372	6.19 371	54.79 408	2.83 316	3.60 331	4.86 234	8.57 359	8.61 201	32.90 380	40.77 399	30.59 373	18.33 348	21.87 381	11.38 325	25.36 388	0.15 307	0.23 342	0.06 322	1.03 370	2.54 371	1.79 358

SPS-STEREO	15.04 375	6.23 372	13.21 353	11.34 386	11.65 389	23.30 375	7.15 352	24.16 385	15.65 333	31.78 386	29.19 369	31.62 383	21.32 379	24.62 386	19.50 369	7.59 388	4.19 403	3.22 380	1.48 375	6.99 385	6.54 385
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Wz-Net-SNSev	9.23 348	6.70 373	24.28 384	1.87 228	1.81 269	8.57 296	12.29 384	17.37 352	20.39 357	10.43 309	23.11 348	16.66 338	8.03 314	14.47 353	17.86 365	0.00 1	0.02 167	0.01 255	0.00 1	0.41 318	0.30 301

AnonymousM	2.71 148	6.75 374	0.98 1	0.73 93	0.06 17	2.41 72	0.53 125	5.30 95	3.05 45	4.75 101	2.09 35	1.89 73	1.01 63	1.88 40	0.51 32	0.01 143	0.02 167	17.42 392	4.76 392	0.02 22	0.01 16

NVStereoNet_ROB	16.04 379	6.75 374	12.90 351	6.37 377	7.42 379	12.89 343	9.74 369	22.78 383	25.12 368	30.32 383	46.19 399	34.37 389	25.38 385	21.48 381	21.38 373	5.94 383	3.10 395	6.07 386	10.09 399	4.01 376	8.54 393
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	16.41 381	6.93 376	21.83 379	5.94 376	2.81 307	38.71 400	14.59 389	24.55 386	34.87 387	33.66 391	34.35 383	29.24 380	24.20 384	22.59 383	17.95 366	2.52 376	2.81 390	1.17 373	1.51 377	5.89 382	2.16 364

UDGNet	2.73 151	7.09 377	3.90 187	2.71 311	0.06 17	2.98 142	0.20 62	4.63 54	8.58 251	2.69 53	2.70 46	0.95 48	1.01 63	6.27 128	1.51 135	1.28 369	0.00 1	5.24 385	0.94 369	1.70 363	0.13 229

SGM+DAISY	15.62 377	7.26 378	19.28 372	8.94 380	10.11 387	26.25 380	10.49 374	19.36 371	14.65 328	30.64 384	33.59 382	33.00 385	22.32 383	24.96 387	16.42 364	7.90 389	6.25 407	4.51 383	3.37 385	5.86 381	7.20 387

otaku	11.73 366	7.51 379	7.07 304	13.22 390	10.85 388	26.61 384	7.25 354	18.84 364	19.16 349	11.58 328	17.23 319	20.19 359	8.09 316	15.11 357	4.64 257	9.13 391	2.42 382	13.08 388	1.83 380	12.48 392	8.22 391

MFMNet_re	13.29 371	8.60 380	18.29 369	9.75 381	7.25 378	19.65 369	14.84 392	20.71 381	30.72 377	23.03 372	28.77 366	18.85 351	26.09 388	13.55 345	9.82 332	2.44 375	1.35 376	0.34 358	0.23 323	4.78 378	6.69 386

Ntro	12.35 367	8.88 381	7.80 317	13.79 391	12.42 391	26.54 383	6.98 350	18.54 359	22.14 362	9.82 293	16.45 304	20.30 360	9.29 333	15.95 362	6.61 287	9.53 393	2.47 384	14.93 390	2.77 382	13.11 394	8.63 394

BEATNet-Init1	23.31 394	9.03 382	41.67 402	4.17 362	2.53 300	45.68 408	19.47 403	33.43 394	38.45 393	47.59 406	49.10 403	59.31 407	41.80 404	38.35 402	29.21 395	0.47 350	0.50 367	0.81 367	0.66 362	2.10 369	1.86 359

CC-Net-ROB	7.68 330	9.21 383	7.46 313	3.82 355	3.66 334	15.68 353	5.02 325	17.95 355	10.45 289	6.44 176	14.00 284	7.63 242	4.77 244	10.75 316	3.10 214	5.99 384	2.46 383	16.28 391	1.08 371	6.30 383	1.56 357

UDG	8.58 344	9.31 384	4.89 234	10.00 383	9.52 383	10.36 319	2.41 267	12.07 283	9.82 270	7.81 232	9.55 213	16.52 336	9.81 337	7.84 209	7.88 302	4.20 379	2.51 385	18.53 393	3.71 388	9.55 386	5.28 381

RTS	18.87 390	9.32 385	86.48 418	4.95 370	6.10 372	42.08 402	14.70 390	15.49 341	41.06 394	22.65 370	32.32 377	13.77 316	19.54 373	37.98 400	28.96 393	0.41 344	0.23 342	0.00 1	0.02 230	0.91 346	0.50 326

RTSA	18.87 390	9.32 385	86.48 418	4.95 370	6.10 372	42.08 402	14.70 390	15.49 341	41.06 394	22.65 370	32.32 377	13.77 316	19.54 373	37.98 400	28.96 393	0.41 344	0.23 342	0.00 1	0.02 230	0.91 346	0.50 326

Wz-Net-TNSev	11.35 364	10.56 387	35.88 398	2.28 281	1.73 261	18.25 365	11.42 377	15.88 344	20.88 358	14.44 347	16.97 312	19.57 354	19.04 371	19.31 374	18.67 367	0.01 143	0.06 252	0.00 1	0.16 298	0.62 333	1.25 351

AnyNet_C01	16.12 380	10.81 388	59.36 410	4.42 366	2.49 299	30.06 388	15.15 396	17.51 354	16.51 338	17.88 358	37.69 388	24.04 368	17.54 365	29.60 391	33.29 400	0.28 333	0.38 358	0.43 364	0.42 353	2.57 372	1.98 362

DDUNet	9.47 351	11.32 389	6.14 284	12.93 389	11.65 389	10.45 320	3.87 302	11.70 272	7.89 228	9.27 281	13.28 277	16.18 335	6.14 280	8.80 272	5.77 272	6.64 386	3.38 398	20.90 394	4.28 390	11.01 388	7.80 389

EDNetEfficientorigin	17.87 387	14.00 390	99.53 430	1.64 203	0.92 207	10.55 322	6.26 340	13.21 313	34.84 386	38.20 396	36.91 387	27.47 377	26.32 389	14.71 355	25.69 389	0.04 256	0.06 252	0.14 341	0.52 359	3.16 374	3.27 370

JetBlue	29.12 401	15.72 391	54.12 407	15.93 392	20.98 403	60.90 419	30.62 410	39.38 398	34.62 385	34.08 392	39.69 390	57.35 406	43.17 405	50.71 415	50.60 416	2.41 374	3.79 401	2.81 379	3.45 386	9.57 387	12.59 404

FADE	25.68 396	17.27 392	50.60 406	10.46 384	9.90 386	22.50 373	9.17 363	35.80 397	53.05 403	20.32 367	19.01 328	26.54 374	34.42 396	39.35 403	33.52 401	30.62 411	14.22 412	38.39 410	37.63 413	5.22 379	5.56 383

coex-ft	19.78 393	19.39 393	87.73 420	1.77 219	1.80 268	17.25 362	13.50 386	12.63 303	42.10 396	60.18 413	38.90 389	28.72 378	28.74 390	11.74 328	27.40 392	0.21 321	0.23 342	0.04 311	0.30 340	1.36 357	1.54 356

ACVNet-4b	15.90 378	22.00 394	12.37 342	16.40 393	15.14 395	31.87 391	7.50 356	19.04 366	27.85 372	11.48 326	22.02 342	31.86 384	9.16 332	17.95 369	5.69 270	10.43 395	2.58 386	24.44 397	4.87 394	16.04 396	9.28 395

WAO-7	29.39 402	24.43 395	20.47 375	32.71 404	13.83 393	34.70 395	20.27 406	52.19 413	65.03 414	43.29 401	59.35 413	52.19 400	44.68 407	31.71 392	30.56 397	10.98 397	4.94 404	13.71 389	12.52 404	12.06 391	8.22 391

ACVNet_1	18.70 389	25.08 396	12.72 348	17.33 394	15.18 396	26.02 378	9.62 368	28.44 393	34.49 383	24.39 376	24.32 353	37.22 392	20.13 376	16.67 365	13.39 354	10.45 396	2.59 387	24.77 398	4.92 395	16.57 397	9.75 396

DispFullNet	17.47 386	26.01 397	33.98 396	22.58 398	20.86 402	13.84 350	1.28 234	16.50 346	26.27 370	19.97 365	17.17 317	20.52 363	18.49 368	22.86 384	10.76 342	5.13 381	2.83 391	30.72 401	7.72 397	20.86 400	11.01 400

RainbowNet	18.01 388	26.22 398	19.95 374	18.59 395	14.88 394	27.38 386	10.46 373	27.39 389	34.54 384	14.91 351	27.01 362	25.65 371	12.44 350	18.94 373	9.23 323	13.91 401	3.46 399	23.36 396	4.86 393	16.03 395	10.91 399

IMH-64-1	27.21 399	28.77 399	16.84 367	31.57 401	20.76 400	26.43 381	15.10 393	47.11 403	45.20 398	33.53 389	51.16 405	41.42 395	31.10 394	36.48 396	22.39 380	13.48 399	2.87 393	33.95 403	10.70 400	23.50 402	11.75 401

IMH-64	27.21 399	28.77 399	16.84 367	31.57 401	20.76 400	26.43 381	15.10 393	47.11 403	45.20 398	33.53 389	51.16 405	41.42 395	31.10 394	36.48 396	22.39 380	13.48 399	2.87 393	33.95 403	10.70 400	23.50 402	11.75 401

IMH	29.82 403	29.11 401	18.51 371	34.28 405	21.40 405	32.33 393	15.39 397	49.40 410	53.07 404	37.88 394	55.32 410	45.05 397	39.54 402	40.63 404	24.12 384	14.03 402	3.27 397	34.93 405	11.24 402	24.69 404	12.21 403

ACVNet_2	26.45 397	29.35 402	25.14 386	20.27 397	15.43 397	34.97 396	12.23 383	48.37 408	66.25 416	42.69 400	56.73 411	51.77 399	25.59 386	20.39 379	13.52 356	10.13 394	2.59 387	22.78 395	3.52 387	17.57 398	9.80 397

TorneroNet-64	32.42 405	31.89 403	30.52 392	34.73 406	21.13 404	46.99 409	18.82 401	43.10 401	59.42 409	32.70 388	46.98 400	62.01 409	36.98 399	43.97 408	33.88 402	14.10 403	3.22 396	35.28 406	11.72 403	26.84 407	14.07 405

MADNet+	27.07 398	33.84 404	90.97 422	20.14 396	7.47 380	48.43 410	47.10 417	35.43 396	36.46 388	20.11 366	30.05 371	25.29 370	35.08 397	45.50 409	50.28 415	2.13 373	2.00 379	1.19 374	0.76 364	4.71 377	4.43 374

TorneroNet	35.11 409	33.92 405	33.82 395	37.86 408	22.01 406	49.64 412	21.58 407	48.09 407	55.23 405	37.50 393	53.79 408	62.81 412	43.66 406	46.71 411	41.25 410	14.80 404	3.53 400	36.72 407	14.57 406	28.28 410	16.49 408

WAO-8	38.15 410	35.51 406	21.50 377	43.67 409	23.92 407	44.44 404	20.26 404	52.83 414	76.62 419	53.57 410	66.79 418	62.63 410	54.56 414	42.03 406	39.18 408	22.71 407	6.65 408	37.08 408	19.08 408	24.72 406	15.24 406

Venus	38.15 410	35.51 406	21.50 377	43.67 409	23.92 407	44.44 404	20.26 404	52.83 414	76.62 419	53.57 410	66.81 419	62.63 410	54.56 414	42.03 406	39.18 408	22.71 407	6.65 408	37.08 408	19.08 408	24.70 405	15.24 406

WAO-6	34.74 407	36.76 408	15.36 361	37.53 407	24.15 409	35.99 397	19.36 402	48.96 409	68.54 417	43.84 402	47.58 401	52.77 402	52.60 411	32.63 393	34.73 404	26.20 409	7.74 410	42.78 411	21.64 410	28.07 409	17.62 411

Dean	34.67 406	38.70 409	25.33 387	29.89 400	17.21 398	45.24 407	11.98 381	56.90 417	76.55 418	63.47 416	60.22 414	67.36 415	48.14 410	37.24 398	39.01 407	11.00 398	2.83 391	28.35 399	5.60 396	18.14 399	10.31 398

LVE	34.99 408	40.10 410	34.97 397	32.49 403	18.61 399	51.45 415	26.82 408	52.15 412	65.94 415	47.21 404	61.04 415	53.99 404	37.30 400	37.95 399	34.09 403	15.55 405	5.95 406	31.01 402	13.81 405	22.58 401	16.72 409

PWCK	30.53 404	44.32 411	47.25 404	29.76 399	7.23 377	40.78 401	27.10 409	44.73 402	44.32 397	47.31 405	36.37 386	47.16 398	26.05 387	41.26 405	31.87 398	21.83 406	4.03 402	29.50 400	4.67 391	27.17 408	7.80 389

UNDER WATER-64	45.16 413	46.99 412	66.69 412	43.90 411	27.64 410	55.58 418	41.87 414	39.42 399	48.42 400	51.73 409	43.08 395	67.76 416	56.69 416	48.02 413	48.34 413	39.50 413	17.64 413	51.78 414	38.93 414	36.62 411	32.61 413

SPstereo	72.39 421	47.55 413	62.34 411	56.88 417	45.69 417	78.85 420	84.60 422	100.00 433	100.00 431	98.50 429	98.20 428	100.00 434	96.58 426	96.95 427	81.91 421	46.63 416	38.86 418	67.86 421	64.79 421	39.95 413	41.68 416

UNDER WATER	45.09 412	48.60 414	67.37 413	49.30 413	31.41 411	53.80 417	37.39 412	40.25 400	52.48 402	50.24 407	45.37 398	68.37 417	57.76 417	51.03 416	49.88 414	29.97 410	13.75 411	51.22 413	36.57 411	37.87 412	29.12 412

DLNR_Zeroshot_test	24.70 395	50.77 415	90.11 421	98.11 430	97.34 428	1.38 13	0.12 34	22.79 384	3.09 50	1.07 36	2.95 49	0.71 45	0.29 8	6.93 160	2.29 187	38.56 412	0.37 357	0.00 1	0.30 340	76.73 425	0.09 178

notaker	47.42 414	55.20 416	49.13 405	56.52 416	40.18 412	38.52 399	32.97 411	47.21 405	56.08 407	57.21 412	57.24 412	60.09 408	59.19 418	53.93 417	41.64 411	40.61 414	19.93 414	57.21 416	37.41 412	49.02 415	39.02 414

ktn	48.94 415	57.58 417	38.86 400	59.57 418	43.27 414	50.37 413	43.38 415	48.07 406	61.11 410	51.30 408	54.25 409	54.96 405	52.88 412	47.30 412	35.83 405	57.77 418	24.88 415	62.69 419	43.55 415	50.70 416	40.41 415

HanzoNet	56.48 418	59.32 418	58.25 409	55.32 415	41.94 413	50.95 414	41.33 413	51.12 411	61.40 411	65.62 419	65.59 417	71.66 418	69.41 419	70.77 420	60.03 418	63.99 421	34.70 417	61.96 418	50.54 417	51.00 417	44.71 417

JetRed	61.02 419	61.05 419	82.56 417	46.09 412	56.80 420	83.19 421	63.76 419	59.26 419	63.61 412	69.29 420	68.85 420	66.59 414	47.62 409	61.57 418	74.09 420	45.58 415	66.14 422	46.59 412	45.06 416	63.17 419	49.58 419

KSHMR	55.63 417	63.60 420	37.85 399	74.69 421	49.56 418	49.01 411	45.73 416	57.46 418	63.97 413	61.61 415	62.07 416	72.39 419	47.01 408	50.65 414	43.29 412	54.10 417	62.21 419	66.10 420	53.94 419	51.25 418	46.11 418

DPSimNet_ROB	53.45 416	64.73 421	44.39 403	53.97 414	45.39 416	53.66 416	54.83 418	55.15 416	57.87 408	64.16 418	50.83 404	63.40 413	53.34 413	46.45 410	65.81 419	63.13 420	26.54 416	57.94 417	51.11 418	45.52 414	50.69 420

LRCNet_RVC	66.23 420	65.67 422	67.63 414	71.47 420	54.32 419	32.17 392	2.66 274	63.19 420	21.35 360	81.79 422	91.26 423	83.62 421	71.62 420	69.32 419	52.57 417	95.49 427	64.45 421	95.07 427	95.19 427	71.52 421	74.31 423

ASD4	75.85 422	81.57 423	69.25 415	68.23 419	80.87 424	96.24 424	99.15 429	77.50 421	93.47 425	77.59 421	85.63 421	78.32 420	76.43 421	77.89 421	82.61 422	58.30 419	62.67 420	55.02 415	62.43 420	68.35 420	65.49 422

MADNet++	82.84 423	82.38 424	73.57 416	87.72 426	82.97 425	93.14 422	69.15 420	86.42 425	82.50 421	93.46 426	86.70 422	86.28 422	80.92 422	88.34 422	88.84 423	86.83 425	84.17 426	72.64 422	68.92 422	80.47 426	81.42 427

xxxxx1	85.63 425	90.31 425	96.68 425	76.54 422	80.57 421	97.44 426	96.86 426	85.53 422	88.53 422	88.68 423	91.71 424	94.23 423	92.93 423	90.02 423	91.98 424	70.60 422	70.39 423	73.68 423	81.46 424	74.61 422	79.86 424

tt_ll	85.63 425	90.31 425	96.68 425	76.54 422	80.57 421	97.44 426	96.86 426	85.53 422	88.53 422	88.68 423	91.71 424	94.23 423	92.93 423	90.02 423	91.98 424	70.60 422	70.39 423	73.68 423	81.46 424	74.61 422	79.86 424

ff	85.63 425	90.31 425	96.68 425	76.54 422	80.57 421	97.44 426	96.86 426	85.53 422	88.53 422	88.68 423	91.71 424	94.23 423	92.93 423	90.02 423	91.98 424	70.60 422	70.39 423	73.68 423	81.46 424	74.61 422	79.86 424

MEDIAN_ROB	98.41 429	99.70 428	99.30 429	97.09 427	97.02 427	96.89 425	95.77 425	97.66 428	97.28 426	98.79 430	98.94 429	99.18 428	98.14 428	96.89 426	96.88 429	99.96 431	99.16 428	100.00 430	99.99 431	99.69 430	99.88 430

Anonymous_1	99.08 431	99.91 429	99.85 431	97.63 428	99.10 430	100.00 431	100.00 432	99.61 430	99.96 429	99.28 431	99.86 430	99.54 429	99.99 431	99.29 429	99.75 430	96.05 428	99.59 429	97.31 428	98.57 429	97.71 428	98.63 429

HaxPig	98.85 430	99.94 430	95.08 423	99.99 433	100.00 432	94.03 423	94.78 423	99.15 429	99.98 430	99.99 432	100.00 431	99.98 432	99.99 431	98.12 428	95.97 427	100.00 434	99.99 432	100.00 430	99.99 431	100.00 433	99.99 433

AVERAGE_ROB	99.62 433	99.95 431	98.81 428	100.00 436	100.00 432	98.08 429	95.47 424	100.00 433	100.00 431	100.00 433	100.00 431	100.00 434	100.00 433	100.00 434	99.99 432	100.00 434	100.00 433	100.00 430	100.00 433	100.00 433	100.00 435

test_example2	99.39 432	99.98 432	99.99 432	100.00 436	99.98 431	99.72 430	99.99 431	97.34 427	100.00 431	100.00 433	100.00 431	96.42 426	96.66 427	99.97 430	99.96 431	100.00 434	99.97 431	98.66 429	99.15 430	100.00 433	100.00 435

MyStereo03	100.00 438	100.00 433	100.00 436	100.00 436	100.00 432	100.00 431	100.00 432	100.00 433	100.00 431	100.00 433	100.00 431	100.00 434	100.00 433	100.00 434	100.00 435	100.00 434	100.00 433	100.00 430	100.00 433	100.00 433	100.00 435

MyStereo02	100.00 438	100.00 433	100.00 436	100.00 436	100.00 432	100.00 431	100.00 432	100.00 433	100.00 431	100.00 433	100.00 431	100.00 434	100.00 433	100.00 434	100.00 435	100.00 434	100.00 433	100.00 430	100.00 433	100.00 433	100.00 435

MyStereo	100.00 438	100.00 433	100.00 436	100.00 436	100.00 432	100.00 431	100.00 432	100.00 433	100.00 431	100.00 433	100.00 431	100.00 434	100.00 433	100.00 434	100.00 435	100.00 434	100.00 433	100.00 430	100.00 433	100.00 433	100.00 435

Selective-RAFT-Error	100.00 438	100.00 433	100.00 436	100.00 436	100.00 432	100.00 431	100.00 432	100.00 433	100.00 431	100.00 433	100.00 431	100.00 434	100.00 433	100.00 434	100.00 435	100.00 434	100.00 433	100.00 430	100.00 433	100.00 433	100.00 435

PML	97.88 428	100.00 433	96.45 424	98.01 429	97.88 429	100.00 431	99.35 430	96.88 426	97.72 427	100.00 433	97.36 427	97.38 427	99.60 429	100.00 434	96.32 428	99.99 432	97.55 427	100.00 430	96.01 428	99.18 429	87.92 428

CasAABBNet	100.00 438	100.00 433	100.00 436	100.00 436	100.00 432	100.00 431	100.00 432	100.00 433	100.00 431	100.00 433	100.00 431	100.00 434	100.00 433	100.00 434	100.00 435	100.00 434	100.00 433	100.00 430	100.00 433	100.00 433	100.00 435

LSM0	100.00 438	100.00 433	100.00 436	100.00 436	100.00 432	100.00 431	100.00 432	100.00 433	100.00 431	100.00 433	100.00 431	100.00 434	100.00 433	100.00 434	100.00 435	100.00 434	100.00 433	100.00 430	100.00 433	100.00 433	99.99 433

DPSMNet_ROB	99.91 435	100.00 433	99.99 432	99.99 433	100.00 432	100.00 431	100.00 432	99.98 432	100.00 431	98.35 427	100.00 431	99.84 430	100.00 433	99.98 431	99.99 432	100.00 434	100.00 433	100.00 430	100.00 433	100.00 433	100.00 435

DGTPSM_ROB	99.90 434	100.00 433	99.99 432	99.99 433	100.00 432	100.00 431	100.00 432	99.97 431	100.00 431	98.35 427	100.00 431	99.84 430	100.00 433	99.98 431	99.99 432	99.99 432	100.00 433	100.00 430	100.00 433	100.00 433	100.00 435

DPSM_ROB	99.95 436	100.00 433	100.00 436	99.76 431	100.00 432	100.00 431	100.00 432	100.00 433	100.00 431	100.00 433	100.00 431	100.00 434	100.00 433	100.00 434	100.00 435	99.21 429	100.00 433	100.00 430	100.00 433	99.99 431	99.95 431

DPSM	99.95 436	100.00 433	100.00 436	99.76 431	100.00 432	100.00 431	100.00 432	100.00 433	100.00 431	100.00 433	100.00 431	100.00 434	100.00 433	100.00 434	100.00 435	99.21 429	100.00 433	100.00 430	100.00 433	99.99 431	99.95 431

Low-res two-view benchmark