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	2.49 106	0.22 1	3.34 65	2.33 253	1.78 256	2.89 132	0.46 106	7.35 153	6.95 188	2.75 53	1.67 24	6.75 225	5.08 250	3.24 56	1.93 140	0.00 1	0.99 317	0.00 1	0.27 318	0.02 10	1.73 312

EGLCR-Stereo	1.45 16	0.26 2	2.91 30	1.94 201	0.90 178	3.13 147	0.69 163	5.81 83	3.21 24	1.14 32	0.20 3	1.52 64	0.37 17	4.29 77	0.69 16	0.01 106	0.79 292	0.00 1	0.00 1	0.01 3	1.21 272

knoymous	1.50 23	0.28 3	1.99 4	0.33 32	0.48 114	1.58 22	0.11 28	5.71 76	2.81 9	4.85 92	1.75 27	4.58 159	0.46 33	3.66 63	1.30 82	0.01 106	0.02 135	0.00 1	0.00 1	0.02 10	0.09 43

PSM-AAD	3.43 190	0.31 4	2.16 7	0.80 85	0.57 134	2.53 76	5.97 328	5.53 62	3.98 68	11.00 315	11.90 257	2.93 94	9.36 331	8.03 200	1.00 54	0.01 106	0.01 104	0.00 1	0.00 1	0.06 69	2.39 356

GrayStereo	3.86 218	0.33 5	2.63 19	1.66 162	0.62 140	3.09 143	7.92 357	6.43 119	3.88 63	10.61 303	16.51 308	5.75 203	8.40 317	6.75 136	1.58 100	0.01 106	0.00 1	0.01 249	0.62 358	0.04 45	0.38 158

Selective-IGEV	1.56 32	0.34 6	2.13 6	0.77 82	0.76 163	2.36 65	0.52 122	6.80 131	3.08 22	0.53 10	3.34 52	0.26 15	0.31 8	7.24 153	0.73 22	0.01 106	0.80 293	0.00 1	0.14 258	0.08 89	1.01 251

Any-RAFT	2.33 88	0.36 7	2.35 11	1.58 151	0.84 171	4.93 235	0.55 128	9.10 193	5.93 150	4.30 85	4.90 88	5.79 205	2.22 131	2.75 51	0.51 2	0.02 190	0.32 256	0.00 1	0.00 1	0.02 10	0.18 93

CAS	2.42 101	0.37 8	2.30 10	11.49 387	3.97 342	1.65 25	0.02 5	4.08 15	2.84 10	0.51 8	1.65 23	0.25 14	0.28 6	1.73 16	0.92 41	10.05 394	0.01 104	0.00 1	0.00 1	0.01 3	6.26 384

AE-Stereo	1.89 43	0.38 9	3.86 110	1.94 201	0.38 96	2.51 75	0.58 137	7.19 147	7.28 199	1.60 42	3.51 61	1.07 52	0.77 49	2.12 32	1.24 78	0.03 220	1.02 321	0.00 1	0.28 319	0.11 134	1.84 327

AEACV	1.27 10	0.38 9	2.61 16	1.75 178	1.21 217	2.44 71	0.85 202	4.79 31	1.67 1	0.71 15	0.26 6	0.29 19	2.00 123	2.30 40	0.66 11	0.01 106	0.95 306	0.00 1	0.42 346	0.12 151	2.07 346

test-3	2.19 73	0.38 9	3.88 116	1.55 149	0.91 181	1.39 12	0.80 185	5.36 59	5.51 132	7.36 205	1.90 31	4.05 138	0.42 24	6.67 134	1.17 67	0.00 1	0.99 317	0.00 1	0.28 319	0.20 221	1.08 261

test_1	2.18 71	0.38 9	3.87 111	1.54 148	0.91 181	1.38 11	0.80 185	5.36 59	5.53 134	7.12 190	1.86 30	4.05 138	0.41 22	6.65 132	1.17 67	0.00 1	0.99 317	0.00 1	0.28 319	0.20 221	1.08 261

s12784h	2.10 63	0.38 9	3.31 63	0.17 5	0.09 12	4.89 234	0.13 39	7.34 152	8.06 222	3.87 80	4.47 84	0.60 45	1.19 80	6.78 140	0.63 9	0.01 106	0.01 104	0.00 1	0.00 1	0.02 10	0.04 19

GLC_STEREO	0.87 1	0.39 14	1.55 2	0.72 71	0.01 1	1.98 46	0.55 128	3.52 5	3.54 43	0.96 27	1.63 22	0.19 1	0.41 22	1.29 7	0.58 4	0.00 1	0.01 104	0.00 1	0.00 1	0.05 60	0.08 39

test_3	2.22 77	0.39 14	4.20 141	1.51 144	0.90 178	1.29 9	0.74 178	5.34 53	6.37 164	6.64 165	1.96 33	4.24 152	0.45 31	6.63 130	1.17 67	0.00 1	1.00 320	0.00 1	0.28 319	0.19 215	1.01 251

GMM-Stereo	3.42 188	0.39 14	3.24 56	0.87 90	0.50 117	2.26 59	4.73 317	5.64 72	3.81 58	7.08 187	16.57 309	6.13 211	3.62 187	7.74 186	1.40 92	0.05 253	0.00 1	0.00 1	0.04 221	0.12 151	4.24 376

Prome-Stereo	3.73 210	0.39 14	2.62 18	1.05 107	0.52 127	2.06 52	4.58 314	4.88 35	3.95 65	9.34 274	20.39 336	4.03 137	7.02 294	7.86 191	1.31 84	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 84	4.52 377

CES	1.72 40	0.40 18	1.82 3	0.65 65	7.83 380	2.62 85	0.13 39	5.35 57	2.68 7	0.36 1	1.30 18	0.33 26	0.32 11	1.92 25	0.72 21	0.01 106	0.02 135	0.00 1	0.00 1	0.56 324	7.35 387

Gwc-CoAtRS	2.16 68	0.42 19	3.13 49	1.28 124	0.31 80	3.52 172	0.39 94	6.56 122	6.31 161	5.38 109	5.11 93	5.47 188	1.70 112	2.00 28	1.08 63	0.01 106	0.19 235	0.00 1	0.25 305	0.02 10	0.16 85

LoS	1.03 4	0.43 20	2.53 13	0.64 63	0.14 24	2.42 69	0.26 73	5.64 72	2.93 12	1.08 28	0.24 4	0.49 38	0.45 31	2.31 41	0.83 31	0.02 190	0.02 135	0.00 1	0.00 1	0.06 69	0.03 10

DCANet-4	2.26 81	0.43 20	6.69 258	0.40 43	0.20 49	1.70 30	0.13 39	5.73 78	9.44 256	6.01 131	5.29 99	1.12 53	2.77 153	2.49 48	2.21 157	0.01 106	0.00 1	0.01 249	0.00 1	0.02 10	0.61 205

tt	83.10 426	0.43 20	99.97 434	79.27 427	93.14 428	100.00 434	100.00 434	100.00 435	99.89 430	60.55 416	48.44 404	99.98 434	99.96 433	99.98 435	100.00 437	91.80 428	99.82 432	73.67 428	73.25 425	86.43 429	55.39 423

BUS	2.72 132	0.43 20	3.76 102	0.70 68	0.50 117	7.31 281	0.48 117	9.93 216	5.65 138	6.50 153	6.23 125	5.21 181	1.18 76	4.27 74	1.89 137	0.01 106	0.03 160	0.03 297	0.00 1	0.06 69	0.14 68

BSDual-CNN	2.91 145	0.43 20	3.76 102	0.70 68	0.50 117	6.97 271	1.58 249	9.93 216	5.65 138	6.50 153	6.23 125	6.17 213	2.50 141	4.27 74	2.67 182	0.01 106	0.03 160	0.03 297	0.00 1	0.06 69	0.14 68

psmg	3.34 178	0.43 20	3.76 102	0.73 74	0.50 117	8.47 298	2.74 273	10.88 243	5.65 138	8.91 256	8.78 185	6.17 213	2.50 141	4.27 74	2.67 182	0.01 106	0.04 175	0.06 317	0.00 1	0.12 151	0.10 48

KYRaft	3.68 204	0.43 20	2.53 13	0.89 91	0.49 116	2.28 62	3.89 299	5.30 50	3.82 60	8.99 260	19.28 331	6.54 222	4.96 245	7.92 195	0.96 49	0.01 106	0.00 1	0.00 1	0.01 175	0.06 69	5.17 378

CFNet-RSSM	2.26 81	0.43 20	3.24 56	1.28 124	0.31 80	3.19 151	0.40 95	7.62 163	7.29 200	5.88 121	4.68 85	5.32 185	1.68 110	2.26 39	1.04 58	0.01 106	0.09 207	0.00 1	0.31 329	0.03 27	0.16 85

PMTNet	1.48 22	0.43 20	2.77 27	0.31 26	0.17 38	2.94 134	0.33 86	3.66 8	5.27 122	1.11 30	1.28 17	0.28 17	0.92 57	4.32 78	0.90 38	4.89 382	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 27	0.05 25

MGS-Stereo	1.22 9	0.44 29	2.92 31	0.83 87	0.07 9	1.82 39	0.65 153	2.44 2	3.95 65	1.11 30	6.19 123	0.49 38	0.37 17	1.73 16	0.81 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.48 315	0.01 1

HSM-Net_RVC	4.40 252	0.44 29	3.22 54	0.72 71	0.68 143	7.06 275	1.82 257	12.57 278	8.48 231	9.04 261	12.20 263	14.98 327	5.14 253	7.32 158	4.19 227	0.02 190	0.02 135	0.00 1	0.00 1	0.02 10	0.14 68
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
RAFT-Test	2.49 106	0.45 31	4.35 149	1.89 195	1.28 225	4.83 232	0.68 160	7.19 147	4.51 94	5.00 98	7.09 153	6.81 226	1.12 67	2.22 35	1.16 66	0.01 106	0.63 280	0.00 1	0.33 334	0.05 60	0.20 105

SST-Stereo	2.86 140	0.45 31	3.64 100	1.46 140	0.36 92	3.94 202	0.80 185	6.07 104	4.46 91	10.96 314	6.21 124	4.94 173	4.14 213	8.85 248	0.93 42	0.01 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 45	0.03 10

RCA-Stereo	2.19 73	0.46 33	3.22 54	0.47 54	0.33 86	2.27 60	0.47 108	5.60 70	15.20 327	2.86 55	5.61 110	0.78 47	3.15 161	1.71 14	0.48 1	0.00 1	0.90 299	0.00 1	0.00 1	0.10 123	0.26 128

RAFT_R40	2.83 137	0.46 33	3.85 108	1.38 134	0.32 85	3.78 195	0.97 214	6.16 108	4.82 112	9.74 288	6.35 134	4.96 174	3.94 207	8.78 245	1.05 59	0.01 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 45	0.03 10

pcwnet_v2	4.36 249	0.46 33	9.07 312	1.43 138	1.10 206	3.41 159	0.40 95	13.44 305	14.60 324	10.29 296	14.22 285	5.82 207	2.97 158	6.75 136	2.29 170	0.01 106	0.05 182	0.04 306	0.02 192	0.17 201	0.61 205

R-Stereo Train	2.60 120	0.46 33	2.94 33	1.10 111	0.18 41	3.61 176	0.60 141	6.88 134	3.50 31	9.13 265	17.23 316	1.77 70	0.77 49	2.03 29	1.65 113	0.00 1	0.01 104	0.00 1	0.00 1	0.01 3	0.21 109

RAFT-Stereo	2.60 120	0.46 33	2.94 33	1.10 111	0.18 41	3.61 176	0.60 141	6.88 134	3.50 31	9.13 265	17.23 316	1.77 70	0.77 49	2.03 29	1.65 113	0.00 1	0.01 104	0.00 1	0.00 1	0.01 3	0.21 109
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
panet	1.09 5	0.47 38	2.19 9	0.12 3	0.21 58	1.70 30	0.02 5	4.28 21	6.97 189	0.78 22	1.77 29	0.48 37	0.67 42	1.50 11	0.58 4	0.00 1	0.01 104	0.00 1	0.00 1	0.01 3	0.03 10

CASnet	1.09 5	0.47 38	2.09 5	0.79 83	0.08 10	2.10 53	0.14 48	3.83 11	4.26 81	3.84 79	1.56 20	0.32 25	0.30 7	1.13 2	0.77 24	0.01 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 45	0.03 10
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
DisPM	2.59 118	0.47 38	4.32 147	1.89 195	0.20 49	3.42 160	0.63 148	5.56 68	5.60 136	8.66 248	7.05 151	2.82 92	1.03 64	9.05 259	1.07 62	0.02 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 10	0.04 19

PFNet+	2.52 109	0.47 38	4.97 184	0.95 100	0.18 41	3.12 146	0.73 175	4.98 38	6.97 189	7.95 221	6.38 135	2.51 85	1.18 76	8.05 202	1.82 129	0.03 220	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 10	0.05 25

ICVP	2.53 110	0.47 38	3.64 100	1.20 117	0.69 145	2.71 99	0.84 197	10.63 235	4.66 100	4.31 86	8.99 190	2.75 91	1.93 120	2.91 53	4.07 226	0.06 264	0.24 247	0.01 249	0.01 175	0.13 167	0.26 128
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
MoCha-V2	1.58 33	0.48 43	3.58 95	1.70 170	0.96 189	2.66 94	0.75 180	5.71 76	3.28 27	0.82 24	3.45 54	0.20 3	1.93 120	1.87 24	0.98 50	0.00 1	1.17 348	0.00 1	0.26 314	0.14 177	1.68 302

NF-Stereo	2.38 92	0.48 43	3.88 116	2.17 225	0.11 13	3.43 162	0.42 98	7.08 146	3.75 53	6.91 178	5.29 99	2.65 90	1.33 88	8.40 227	1.67 119	0.01 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 27	0.02 5

OCTAStereo	2.38 92	0.48 43	3.90 118	2.16 221	0.11 13	3.42 160	0.42 98	7.06 141	3.74 51	6.91 178	5.26 96	2.63 89	1.32 86	8.41 229	1.70 122	0.01 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 27	0.01 1

PSM-softLoss	2.38 92	0.48 43	4.28 144	1.94 201	0.19 44	2.73 102	0.38 91	6.67 125	3.50 31	6.33 144	6.33 132	2.93 94	0.97 59	8.90 250	1.88 134	0.01 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 27	0.03 10

KMStereo	2.38 92	0.48 43	4.28 144	1.94 201	0.19 44	2.73 102	0.38 91	6.67 125	3.50 31	6.33 144	6.33 132	2.93 94	0.97 59	8.90 250	1.88 134	0.01 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 27	0.03 10

RE-Stereo	2.38 92	0.48 43	3.91 119	2.17 225	0.11 13	3.43 162	0.42 98	7.07 143	3.75 53	6.91 178	5.26 96	2.62 87	1.33 88	8.41 229	1.72 124	0.01 106	0.00 1	0.01 249	0.00 1	0.03 27	0.01 1

TVStereo	2.38 92	0.48 43	3.91 119	2.17 225	0.11 13	3.43 162	0.42 98	7.07 143	3.75 53	6.91 178	5.26 96	2.62 87	1.33 88	8.41 229	1.72 124	0.01 106	0.00 1	0.01 249	0.00 1	0.03 27	0.01 1

cross-raft	2.25 80	0.48 43	2.96 40	1.87 191	0.94 184	3.72 191	0.47 108	7.61 162	4.15 74	5.37 108	5.68 112	6.17 213	1.40 93	2.15 33	1.06 60	0.01 106	0.22 241	0.00 1	0.19 278	0.03 27	0.41 168

XX-Stereo	2.95 151	0.48 43	7.08 271	2.84 297	2.51 294	1.63 23	0.20 61	6.15 107	3.38 29	2.38 50	16.00 303	6.90 229	0.25 2	6.40 122	1.14 64	0.00 1	0.66 282	0.00 1	0.31 329	0.16 195	0.57 195

MSKI-zero shot	2.23 79	0.49 52	2.49 12	1.60 152	0.81 168	2.69 96	0.29 77	6.82 132	2.50 5	4.37 87	7.61 163	3.65 127	0.26 3	8.62 241	0.63 9	0.01 106	1.09 326	0.00 1	0.25 305	0.03 27	0.46 179

MC-Stereo	1.87 41	0.49 52	3.52 81	2.82 294	1.07 198	1.90 43	0.12 32	4.89 37	3.27 26	3.66 73	3.58 64	0.56 43	1.45 96	5.79 108	0.81 27	0.00 1	1.19 349	0.00 1	0.21 293	0.11 134	1.95 342

iRaft-Stereo_20w	3.11 161	0.49 52	6.09 232	1.01 103	1.25 222	3.99 206	1.00 215	14.00 315	4.73 104	6.70 174	6.27 130	2.34 82	2.28 134	7.29 157	1.58 100	0.01 106	0.75 290	0.00 1	0.73 362	0.10 123	1.63 294

AAGNet	3.50 191	0.49 52	3.38 68	1.91 197	0.41 108	3.66 182	1.02 216	5.14 45	5.16 121	9.65 286	7.75 166	4.91 170	6.23 279	7.45 169	12.73 347	0.01 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 60	0.06 32

CREStereo++_RVC	1.70 38	0.50 56	3.07 48	0.45 51	0.01 1	1.69 29	0.02 5	3.09 4	8.24 226	3.82 77	7.53 161	0.49 38	0.32 11	1.05 1	0.52 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	3.03 385	0.01 3	0.08 39
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
PCWNet_CMD	3.14 165	0.51 57	4.47 153	0.44 50	0.26 75	2.87 130	0.15 50	9.66 210	9.78 260	7.28 200	11.50 250	6.84 228	2.40 138	4.47 80	1.83 130	0.01 106	0.02 135	0.02 280	0.00 1	0.06 69	0.29 137

CRE-IMP	2.08 54	0.51 57	3.43 77	0.35 37	0.19 44	3.85 200	0.83 196	5.77 81	3.43 30	5.81 119	4.24 73	3.45 121	0.83 54	6.56 126	1.99 146	0.01 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 134	0.20 105

CREStereo	1.09 5	0.51 57	2.16 7	0.11 2	0.24 68	1.67 26	0.03 9	4.24 17	6.91 186	0.80 23	1.73 25	0.44 35	0.64 41	1.58 13	0.61 8	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 3	0.02 5
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
MSMDNet	3.15 166	0.51 57	4.48 154	0.46 53	0.25 72	2.88 131	0.16 53	9.79 213	9.82 261	7.24 197	11.36 249	6.82 227	2.41 139	4.47 80	1.86 132	0.01 106	0.02 135	0.02 280	0.00 1	0.06 69	0.30 140

NRIStereo	2.27 83	0.52 61	3.35 67	1.26 121	0.17 38	3.04 140	0.84 197	5.96 98	3.74 51	6.27 141	3.44 53	4.13 143	1.80 119	8.31 221	2.11 152	0.00 1	0.10 211	0.00 1	0.00 1	0.12 151	0.20 105

MIF-Stereo	0.94 2	0.53 62	2.82 28	0.94 99	1.29 229	0.56 3	0.12 32	1.49 1	3.16 23	1.77 43	2.22 36	0.20 3	0.32 11	1.76 22	1.33 87	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 195	0.02 5

DAS	4.18 240	0.53 62	6.20 237	2.20 229	3.69 331	2.78 110	3.12 286	8.69 180	10.29 266	9.39 276	12.80 270	4.58 159	7.20 297	9.08 260	2.70 185	0.02 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 45	0.34 148

SepStereo	4.22 243	0.53 62	6.20 237	2.20 229	3.69 331	2.78 110	3.12 286	8.69 180	10.29 266	9.39 276	12.80 270	4.58 159	7.20 297	9.74 284	2.70 185	0.02 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 45	0.34 148

Selective-RAFT	1.92 45	0.54 65	3.87 111	1.15 113	0.21 58	3.83 199	0.06 13	5.00 39	4.68 101	1.59 41	2.14 35	3.05 98	2.77 153	6.63 130	1.34 89	0.00 1	0.95 306	0.00 1	0.32 331	0.05 60	0.19 99

FTStereo	4.61 265	0.54 65	2.86 29	0.98 102	0.40 104	2.57 80	8.51 360	5.70 75	3.76 56	10.85 311	29.92 372	5.53 191	7.43 303	7.73 185	1.63 108	0.17 304	0.00 1	0.05 313	0.00 1	0.04 45	3.62 372

DEmStereo	3.86 218	0.54 65	4.04 131	0.26 24	0.17 38	5.17 238	2.45 270	4.70 29	4.34 86	8.37 241	19.94 334	5.06 178	10.13 334	7.86 191	3.93 221	0.01 106	0.01 104	0.01 249	0.00 1	0.03 27	0.10 48

test-1	2.14 66	0.54 65	6.32 246	1.07 108	1.22 218	2.13 55	0.54 125	6.40 118	4.80 111	3.55 68	5.23 95	4.02 136	0.71 45	1.95 26	2.15 155	0.08 274	0.98 314	0.00 1	0.08 233	0.02 10	1.07 259

EAI-Stereo	2.75 136	0.54 65	3.17 51	0.91 96	1.28 225	4.02 207	5.30 325	12.39 272	4.76 105	2.51 52	7.10 154	1.22 55	0.94 58	6.03 114	1.96 142	0.01 106	0.56 276	0.00 1	1.38 374	0.04 45	0.95 246

LCNet	2.94 149	0.55 70	2.57 15	1.03 106	0.59 137	2.05 50	1.55 248	5.51 61	4.19 77	6.08 136	10.58 235	4.54 157	6.63 285	7.59 180	0.90 38	0.01 106	0.00 1	0.01 249	0.76 363	0.31 284	3.43 368

Patchmatch Stereo++	2.09 59	0.55 70	3.57 90	0.20 6	0.20 49	3.68 187	0.64 150	5.90 91	3.52 37	5.91 123	4.41 77	3.42 113	1.51 102	7.07 147	0.95 47	0.01 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 103	0.10 48
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	2.02 49	0.55 70	3.57 90	0.20 6	0.21 58	3.69 190	0.69 163	5.89 86	3.52 37	5.91 123	4.43 79	3.42 113	1.50 98	5.63 105	0.94 46	0.01 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 103	0.10 48

DeepStereo_RVC	2.15 67	0.55 70	3.26 58	0.21 15	0.19 44	3.47 168	0.68 160	5.76 80	3.60 47	6.36 148	4.19 72	3.42 113	4.44 222	5.04 89	1.59 103	0.02 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 103	0.18 93

RAFT-345	3.36 181	0.55 70	3.43 77	1.23 119	0.21 58	2.62 85	0.46 106	3.91 12	6.34 162	7.46 208	24.49 355	4.19 147	1.74 117	8.27 214	2.25 163	0.01 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 10	0.02 5

iRAFT	2.09 59	0.55 70	3.57 90	0.20 6	0.20 49	3.68 187	0.64 150	5.90 91	3.52 37	5.91 123	4.41 77	3.42 113	1.51 102	7.07 147	0.95 47	0.01 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 103	0.10 48

CFNet_pseudo	2.96 153	0.55 70	4.51 156	0.43 47	0.24 68	2.83 114	0.12 32	8.59 179	8.13 223	7.20 195	10.41 228	6.47 220	2.04 124	5.27 95	2.00 148	0.00 1	0.02 135	0.01 249	0.00 1	0.06 69	0.23 117

ccs_rob	2.95 151	0.55 70	4.53 158	0.42 44	0.25 72	2.84 116	0.12 32	8.58 178	8.13 223	7.18 194	10.36 227	6.44 219	2.05 125	5.28 96	1.97 143	0.00 1	0.02 135	0.01 249	0.00 1	0.06 69	0.23 117

CFNet_ucs	3.23 172	0.56 78	4.59 166	0.59 59	0.37 95	3.29 157	0.19 59	10.47 231	9.02 245	7.78 217	12.57 268	5.59 193	1.74 117	5.39 99	1.86 132	0.00 1	0.04 175	0.01 249	0.00 1	0.10 123	0.33 147

PSMNet-ADL	3.17 169	0.56 78	3.00 46	1.55 149	0.40 104	5.97 256	0.28 75	9.06 190	5.75 145	3.56 69	6.80 144	8.33 256	4.51 224	7.65 183	5.51 258	0.03 220	0.09 207	0.00 1	0.00 1	0.03 27	0.28 134

ROB_FTStereo_v2	2.04 51	0.56 78	3.56 89	0.20 6	0.21 58	3.66 182	0.72 172	5.89 86	3.51 35	5.91 123	4.46 82	3.42 113	1.50 98	6.08 117	0.93 42	0.01 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 103	0.09 43

HUI-Stereo	1.94 46	0.56 78	3.55 87	0.20 6	0.20 49	3.67 186	0.63 148	5.89 86	3.53 41	5.92 128	4.44 80	3.41 112	1.51 102	4.21 73	0.89 37	0.02 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 103	0.11 56

iGMRVC	2.09 59	0.56 78	3.59 96	0.20 6	0.21 58	3.68 187	0.71 169	5.89 86	3.53 41	5.92 128	4.46 82	3.44 119	1.51 102	6.93 146	0.98 50	0.02 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 103	0.09 43

anonymousdsp2	2.20 75	0.57 83	4.59 166	1.69 167	0.82 169	3.58 175	0.48 117	8.57 177	3.63 48	3.37 64	3.03 50	3.32 104	1.00 61	5.57 104	0.80 25	0.01 106	0.94 305	0.02 280	0.15 261	0.06 69	1.89 338

CASS	2.62 122	0.57 83	4.28 144	0.90 93	0.38 96	3.45 165	0.22 63	9.91 215	4.46 91	7.33 204	7.92 173	3.53 125	3.59 184	4.16 72	1.49 95	0.03 220	0.01 104	0.00 1	0.00 1	0.05 60	0.06 32
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ROB_FTStereo	2.03 50	0.57 83	3.57 90	0.20 6	0.21 58	3.66 182	0.73 175	5.89 86	3.51 35	5.92 128	4.35 76	3.37 109	1.50 98	6.02 113	0.90 38	0.01 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 103	0.09 43

RAFT-IKP	2.04 51	0.57 83	3.54 85	0.20 6	0.20 49	3.45 165	0.62 146	5.90 91	3.52 37	5.91 123	4.44 80	3.46 122	1.50 98	6.20 119	1.00 54	0.01 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 103	0.08 39

MIF-Stereo (partial)	1.44 15	0.59 87	3.98 126	0.08 1	1.09 204	1.24 8	0.13 39	5.12 44	4.07 72	0.47 7	2.56 41	0.31 21	0.74 47	6.31 121	2.02 149	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 151	0.04 19

PFNet	3.06 158	0.59 87	6.13 234	2.26 240	0.84 171	3.08 142	0.73 175	7.38 154	5.35 124	10.20 292	6.06 119	4.72 164	2.10 129	8.47 234	2.25 163	0.19 308	0.06 188	0.00 1	0.11 245	0.20 221	0.42 172

FENet	2.35 89	0.59 87	3.28 60	2.32 251	0.27 76	2.78 110	0.13 39	7.68 167	6.09 152	5.38 109	2.12 34	4.84 169	3.33 176	4.98 87	2.66 181	0.02 190	0.03 160	0.00 1	0.00 1	0.04 45	0.40 161

EKT-Stereo	2.16 68	0.61 90	3.78 106	2.31 250	4.40 349	1.47 15	0.24 69	5.54 63	4.22 79	3.16 63	3.58 64	3.53 125	2.20 130	5.66 106	1.40 92	0.04 240	0.36 263	0.00 1	0.09 239	0.06 69	0.58 197

GwcNet-ADL	2.85 139	0.61 90	4.38 150	0.92 97	0.33 86	2.05 50	0.67 158	8.85 185	9.65 258	6.36 148	6.71 140	4.11 142	1.71 113	5.97 112	4.22 229	0.08 274	0.06 188	0.00 1	0.00 1	0.07 84	0.16 85

Pruner-Stereo	2.66 124	0.61 90	3.54 85	1.93 199	0.25 72	3.47 168	0.74 178	6.60 123	5.66 142	8.98 258	6.12 121	4.39 155	1.11 66	7.27 155	2.34 173	0.03 220	0.00 1	0.02 280	0.00 1	0.03 27	0.04 19

Anonymous3	1.96 47	0.61 90	7.58 283	0.42 44	0.51 124	4.28 217	0.52 122	5.56 68	2.76 8	2.35 48	3.47 55	1.50 62	1.13 68	5.92 111	1.54 98	0.23 316	0.23 244	0.00 1	0.00 1	0.14 177	0.47 180

SFCPSM	3.39 184	0.61 90	5.42 200	0.43 47	0.93 183	8.26 291	2.08 264	15.01 328	5.89 148	7.17 193	7.60 162	3.39 111	2.55 144	5.39 99	2.53 176	0.01 106	0.03 160	0.01 249	0.07 230	0.19 215	0.31 142

ASMatch	3.41 186	0.62 95	3.59 96	1.99 210	0.48 114	1.91 44	0.66 154	7.01 136	4.43 90	6.25 139	22.02 344	4.56 158	4.72 237	7.78 188	1.85 131	0.01 106	0.01 104	0.00 1	0.03 203	0.02 10	0.21 109

IGEV_Zeroshot_test	2.57 116	0.63 96	5.70 220	1.93 199	0.87 175	2.63 87	0.85 202	8.94 189	4.55 96	5.30 106	5.48 107	5.23 184	1.38 92	3.76 64	1.32 86	0.00 1	0.69 284	0.00 1	0.18 275	0.19 215	1.72 311

GANet-ADL	2.40 99	0.65 97	3.92 121	2.22 232	0.11 13	2.23 58	0.47 108	9.29 204	7.27 198	4.77 91	5.95 118	3.96 134	1.26 84	3.08 55	2.27 166	0.04 240	0.08 201	0.02 280	0.00 1	0.15 191	0.21 109

DRaft	3.83 217	0.65 97	3.39 70	0.22 16	0.16 35	4.67 227	1.30 237	5.82 84	4.86 114	10.26 295	21.65 340	3.24 103	8.62 322	7.53 177	3.76 212	0.05 253	0.10 211	0.00 1	0.14 258	0.12 151	0.16 85

hknet	3.56 195	0.66 99	5.82 221	0.70 68	1.19 214	6.97 271	1.58 249	9.93 216	7.76 208	6.50 153	6.23 125	9.53 272	2.81 155	7.84 189	3.39 203	0.01 106	0.03 160	0.03 297	0.00 1	0.06 69	0.14 68

IRAFT_RVC	2.98 155	0.66 99	4.23 143	2.20 229	0.40 104	2.91 133	5.04 322	7.03 139	4.21 78	6.59 162	5.52 108	5.02 177	4.77 238	8.41 229	2.30 172	0.01 106	0.17 232	0.01 249	0.00 1	0.03 27	0.05 25

11t1	2.13 65	0.67 101	3.98 126	2.69 285	0.85 174	2.59 83	0.07 16	7.40 155	3.89 64	3.75 75	3.57 63	1.24 56	1.96 122	4.68 84	1.97 143	0.10 287	1.13 332	0.00 1	0.22 298	0.09 103	1.66 299

IPLGR	2.46 104	0.68 102	7.02 265	0.22 16	0.16 35	2.01 48	0.22 63	7.01 136	6.62 174	7.10 189	5.92 117	2.91 93	2.27 133	5.12 92	1.52 97	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 151	0.41 168

SMFormer	3.94 223	0.69 103	4.55 160	1.97 206	0.15 30	2.84 116	0.29 77	13.06 293	11.10 285	7.69 211	10.45 229	4.77 165	4.52 225	9.68 278	4.89 247	0.08 274	0.97 309	0.00 1	0.16 263	0.11 134	0.92 244

tta	3.96 227	0.69 103	4.55 160	1.97 206	0.15 30	2.84 116	0.29 77	13.06 293	11.10 285	7.69 211	10.45 229	4.77 165	4.52 225	9.68 278	4.89 247	0.08 274	0.97 309	0.00 1	0.16 263	0.13 167	1.24 274

qqq1	3.78 213	0.69 103	4.55 160	1.97 206	0.15 30	2.84 116	0.29 77	13.06 293	11.10 285	7.69 211	10.45 229	4.77 165	4.52 225	9.68 278	1.24 78	0.08 274	0.97 309	0.00 1	0.12 250	0.13 167	1.24 274

fff1	3.78 213	0.69 103	4.55 160	1.97 206	0.15 30	2.84 116	0.29 77	13.06 293	11.10 285	7.69 211	10.45 229	4.77 165	4.52 225	9.68 278	1.24 78	0.08 274	0.97 309	0.00 1	0.12 250	0.13 167	1.24 274

HHNet	2.71 129	0.69 103	3.31 63	0.25 23	0.39 99	2.80 113	0.90 209	6.33 113	5.68 143	7.51 209	13.70 278	0.94 49	3.14 160	5.42 101	2.54 179	0.14 295	0.02 135	0.06 317	0.00 1	0.24 245	0.07 36

RAFT-RH_RVC	4.04 231	0.69 103	3.59 96	1.91 197	0.43 111	3.11 144	0.13 39	3.80 10	6.60 172	11.26 321	31.68 378	5.20 180	1.66 109	8.30 219	2.27 166	0.09 284	0.00 1	0.00 1	0.03 203	0.03 27	0.02 5

ttt	4.41 254	0.70 109	3.95 125	2.53 274	2.01 271	4.34 221	0.41 97	13.09 297	11.69 298	7.20 195	12.20 263	4.15 145	3.35 177	9.54 275	10.11 318	0.07 270	1.11 328	0.00 1	0.19 278	0.10 123	1.47 284

test_4	2.58 117	0.70 109	3.30 61	0.43 47	0.30 79	3.97 205	1.11 227	3.91 12	3.83 61	4.15 83	17.20 315	3.44 119	0.52 37	6.60 129	1.58 100	0.00 1	0.13 221	0.00 1	0.11 245	0.20 221	0.20 105

CrosDoStereo	4.05 233	0.71 111	3.52 81	0.51 56	0.20 49	3.25 154	11.21 373	6.34 114	4.96 116	9.04 261	16.44 305	4.92 171	7.28 299	8.29 216	3.84 216	0.00 1	0.02 135	0.01 249	0.00 1	0.18 209	0.19 99

DeepStereo_LL	4.05 233	0.71 111	3.52 81	0.51 56	0.20 49	3.25 154	11.21 373	6.34 114	4.96 116	9.04 261	16.44 305	4.92 171	7.28 299	8.29 216	3.84 216	0.00 1	0.02 135	0.01 249	0.00 1	0.18 209	0.19 99

GES	2.69 127	0.72 113	5.34 195	1.82 187	0.05 3	4.51 224	1.04 220	10.39 228	4.18 76	5.53 115	6.72 141	1.92 76	3.30 169	5.16 93	2.67 182	0.06 264	0.01 104	0.06 317	0.01 175	0.20 221	0.14 68

Former-RAFT_DAM_RVC	1.39 14	0.74 114	2.72 25	0.73 74	1.26 224	2.42 69	0.02 5	3.78 9	8.16 225	1.81 46	2.94 47	0.28 17	0.32 11	1.51 12	0.76 23	0.04 240	0.01 104	0.00 1	0.00 1	0.08 89	0.19 99

AdaStereo	3.34 178	0.74 114	4.00 129	3.10 316	0.51 124	4.22 214	1.25 232	12.84 283	8.39 230	6.33 144	9.55 206	5.77 204	1.54 107	5.53 103	2.74 191	0.02 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 27	0.15 79
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
mmm	3.07 159	0.76 116	4.50 155	2.27 244	1.24 221	3.75 193	0.12 32	10.03 220	5.12 120	6.43 150	11.19 246	3.10 101	3.20 162	4.54 83	1.78 128	0.02 190	1.19 349	0.00 1	0.30 326	0.09 103	1.79 321

Anonymous	1.54 27	0.76 116	5.39 198	1.49 143	2.68 298	1.83 40	0.43 102	5.65 74	3.79 57	0.52 9	1.74 26	0.19 1	1.30 85	3.31 57	1.01 56	0.06 264	0.08 201	0.00 1	0.00 1	0.19 215	0.31 142

anonymousa	4.24 245	0.78 118	4.05 132	2.16 221	4.87 364	8.76 300	0.35 88	7.41 156	4.47 93	8.21 237	19.70 333	11.03 302	5.87 271	2.04 31	2.20 156	0.00 1	1.16 345	0.00 1	0.55 356	0.04 45	1.11 263

CRFU-Net	4.81 275	0.78 118	5.69 218	3.10 316	1.39 238	13.18 344	3.23 291	12.26 267	4.33 82	10.91 313	9.98 220	10.94 300	7.93 312	7.47 171	3.94 222	0.16 300	0.16 228	0.16 342	0.00 1	0.26 253	0.29 137

ff7	1.46 17	0.79 120	2.99 41	0.33 32	0.35 88	2.75 104	0.81 188	4.31 22	2.97 15	0.77 18	1.20 9	0.21 5	0.42 24	7.44 162	0.86 33	0.00 1	0.93 300	0.00 1	0.16 263	0.12 151	1.82 322

ffff	1.46 17	0.79 120	2.99 41	0.33 32	0.35 88	2.75 104	0.81 188	4.31 22	2.97 15	0.77 18	1.20 9	0.21 5	0.42 24	7.44 162	0.86 33	0.00 1	0.93 300	0.00 1	0.16 263	0.12 151	1.82 322

11t	1.46 17	0.79 120	2.99 41	0.33 32	0.35 88	2.75 104	0.81 188	4.31 22	2.97 15	0.77 18	1.20 9	0.21 5	0.42 24	7.44 162	0.87 36	0.00 1	0.93 300	0.00 1	0.16 263	0.12 151	1.82 322

ccc-4	1.46 17	0.79 120	2.99 41	0.33 32	0.35 88	2.75 104	0.81 188	4.31 22	2.97 15	0.77 18	1.20 9	0.21 5	0.42 24	7.44 162	0.86 33	0.00 1	0.93 300	0.00 1	0.16 263	0.12 151	1.82 322

TANstereo	1.32 11	0.79 120	2.93 32	0.37 39	0.11 13	1.81 38	0.01 1	3.56 6	4.36 87	4.53 89	4.96 89	0.41 33	0.68 43	1.22 3	0.59 6	0.01 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 10

FAT-Stereo	6.98 312	0.79 120	7.57 282	2.54 277	1.80 258	6.16 259	4.33 311	19.16 363	18.82 347	10.75 307	17.08 313	18.23 348	13.56 353	9.25 265	8.44 292	0.03 220	0.16 228	0.01 249	0.10 243	0.14 177	0.65 214

anonymousdsp	1.51 24	0.81 126	2.70 24	0.60 60	0.69 145	2.76 108	0.79 183	4.86 32	3.00 21	0.82 24	1.25 13	0.31 21	0.42 24	7.44 162	0.81 27	0.00 1	0.83 294	0.00 1	0.17 272	0.12 151	1.85 329

NINENet	3.38 183	0.81 126	4.16 137	1.88 194	1.40 239	7.31 281	0.48 117	12.95 290	6.64 175	7.29 201	9.24 196	5.21 181	1.18 76	6.72 135	1.89 137	0.17 304	0.08 201	0.07 322	0.00 1	0.09 103	0.03 10

IGEV-Stereo	1.51 24	0.81 126	2.69 22	0.60 60	0.69 145	2.77 109	0.79 183	4.88 35	2.99 20	0.82 24	1.25 13	0.31 21	0.42 24	7.43 161	0.85 32	0.00 1	0.83 294	0.00 1	0.17 272	0.12 151	1.85 329
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
HH	2.88 143	0.82 129	4.07 134	1.71 172	0.54 131	4.71 228	0.69 163	8.72 182	3.57 45	1.80 44	6.49 138	7.81 246	3.92 205	8.93 253	0.99 52	0.00 1	1.06 323	0.00 1	0.03 203	0.05 60	1.69 305

HanStereo	2.88 143	0.82 129	4.07 134	1.71 172	0.54 131	4.71 228	0.69 163	8.72 182	3.57 45	1.80 44	6.49 138	7.81 246	3.92 205	8.93 253	0.99 52	0.00 1	1.06 323	0.00 1	0.03 203	0.05 60	1.69 305

x	2.30 86	0.82 129	3.85 108	2.23 234	0.72 154	2.12 54	0.81 188	9.48 208	4.82 112	3.83 78	2.76 45	3.49 123	2.30 135	3.48 59	2.25 163	0.00 1	1.13 332	0.00 1	0.22 298	0.09 103	1.66 299

TransformOpticalFlow	3.50 191	0.83 132	4.85 177	1.09 109	0.31 80	3.52 172	0.14 48	10.32 224	8.02 220	5.78 117	13.25 275	6.63 223	4.91 242	8.36 225	1.63 108	0.00 1	0.01 104	0.01 249	0.00 1	0.06 69	0.24 125

HCRNet	2.74 135	0.83 132	4.19 139	0.45 51	3.31 318	2.18 56	0.22 63	7.59 159	5.76 146	6.08 136	4.89 87	5.21 181	2.74 150	8.04 201	3.10 198	0.00 1	0.02 135	0.00 1	0.00 1	0.10 123	0.09 43

UPFNet	4.17 239	0.83 132	5.51 205	2.49 268	3.36 321	7.13 278	2.60 271	10.52 233	7.16 193	8.76 252	7.83 168	7.85 249	3.41 178	8.60 238	7.04 277	0.01 106	0.02 135	0.00 1	0.00 1	0.12 151	0.17 91

SGM-Forest	5.40 285	0.84 135	4.19 139	1.43 138	0.68 143	10.12 317	6.41 338	12.13 265	11.86 300	11.50 324	14.43 287	11.62 305	5.20 254	9.93 293	6.16 266	0.16 300	0.04 175	0.00 1	0.00 1	0.08 89	1.24 274
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
qqq	2.44 103	0.85 136	4.33 148	1.73 176	0.71 151	1.98 46	0.38 91	9.15 195	4.33 82	3.37 64	4.34 74	4.63 162	2.83 156	4.95 85	2.06 150	0.00 1	1.13 332	0.00 1	0.25 305	0.09 103	1.65 295

GMOStereo	2.08 54	0.85 136	2.95 36	0.23 18	0.73 156	1.50 16	0.86 204	5.08 40	4.78 106	8.42 242	6.99 147	3.36 105	1.14 70	1.73 16	1.21 72	0.00 1	1.32 359	0.00 1	0.00 1	0.28 266	0.23 117

error version	2.08 54	0.85 136	2.95 36	0.23 18	0.73 156	1.50 16	0.86 204	5.08 40	4.78 106	8.42 242	6.99 147	3.36 105	1.14 70	1.73 16	1.21 72	0.00 1	1.32 359	0.00 1	0.00 1	0.28 266	0.23 117

test-v	2.08 54	0.85 136	2.95 36	0.23 18	0.73 156	1.50 16	0.86 204	5.08 40	4.78 106	8.42 242	6.99 147	3.36 105	1.14 70	1.73 16	1.21 72	0.00 1	1.32 359	0.00 1	0.00 1	0.28 266	0.23 117

test-2	2.08 54	0.85 136	2.95 36	0.23 18	0.73 156	1.50 16	0.86 204	5.08 40	4.78 106	8.42 242	6.99 147	3.36 105	1.14 70	1.73 16	1.21 72	0.00 1	1.32 359	0.00 1	0.00 1	0.28 266	0.23 117

sCroCo_RVC	1.34 12	0.85 136	6.15 236	1.21 118	1.28 225	0.90 4	0.18 57	4.50 27	2.86 11	0.37 2	3.18 51	0.52 41	1.52 106	1.83 23	0.93 42	0.13 292	0.25 250	0.00 1	0.00 1	0.08 89	0.16 85

CBMV_ROB	4.66 267	0.85 136	3.94 123	1.64 155	0.75 161	8.38 297	1.90 258	11.19 248	10.36 268	9.20 269	15.21 294	7.28 235	6.99 293	9.48 272	5.24 255	0.04 240	0.05 182	0.00 1	0.00 1	0.07 84	0.64 213

H2IRNET	2.29 85	0.86 143	3.38 68	1.51 144	0.11 13	1.97 45	0.13 39	5.15 46	7.19 195	1.26 35	7.77 167	5.80 206	3.31 171	5.09 91	1.66 116	0.01 106	0.00 1	0.04 306	0.17 272	0.27 263	0.10 48

CoDeX	3.61 200	0.86 143	5.27 192	1.16 115	1.62 245	6.24 260	2.07 263	13.78 314	6.86 183	7.42 206	9.00 192	4.06 140	3.72 193	6.58 127	3.02 196	0.03 220	0.06 188	0.00 1	0.00 1	0.15 191	0.35 152

test croco	1.53 26	0.86 143	6.50 250	0.42 44	0.05 3	1.56 21	0.09 21	5.18 48	4.02 71	0.54 11	1.76 28	0.59 44	0.75 48	6.48 125	1.23 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 305	0.07 36

ProNet	1.58 33	0.86 143	3.17 51	0.75 81	0.72 154	2.84 116	0.66 154	5.91 95	3.28 27	0.37 2	1.47 19	0.40 32	0.37 17	7.19 151	0.70 17	0.02 190	0.98 314	0.00 1	0.05 224	0.20 221	1.77 319

xxxx	5.16 284	0.86 143	4.86 178	1.96 205	1.22 218	7.56 286	0.07 16	14.67 324	9.15 249	6.55 159	9.87 215	9.30 270	3.47 180	8.07 203	22.20 373	0.05 253	1.16 345	0.00 1	0.26 314	0.10 123	1.76 318

ac_64	3.98 229	0.86 143	5.10 188	3.17 318	3.43 324	5.80 252	0.70 168	10.87 240	4.96 116	8.94 257	6.46 136	10.70 292	5.52 266	7.44 162	5.10 254	0.03 220	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 177	0.31 142

NOSS_ROB	3.67 202	0.86 143	3.81 107	2.53 274	1.11 207	6.10 258	0.72 172	11.08 246	12.36 303	5.45 112	8.91 188	5.65 194	2.09 126	8.30 219	3.16 200	0.20 311	0.07 199	0.00 1	0.00 1	0.11 134	0.80 237

UNet	4.19 241	0.87 150	7.18 273	2.00 213	3.22 315	9.55 308	0.31 83	10.11 221	6.22 159	7.98 223	6.82 145	10.42 284	5.77 269	7.28 156	5.83 261	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 123	0.12 59

222	5.93 290	0.88 151	4.58 165	1.76 180	0.98 191	6.02 257	0.08 20	14.45 321	8.89 240	9.53 278	11.77 255	3.88 131	4.23 218	8.26 210	39.96 408	0.03 220	1.12 329	0.00 1	0.24 302	0.11 134	1.73 312

ToySt	3.39 184	0.89 152	9.29 316	1.47 141	0.94 184	4.20 213	1.98 260	7.33 151	5.42 128	3.01 60	6.75 142	8.67 265	5.10 251	5.43 102	3.72 210	0.07 270	0.89 298	0.00 1	0.23 301	0.28 266	2.13 348

tt1	2.53 110	0.91 153	3.53 84	2.92 300	0.53 128	5.60 245	0.61 144	5.55 64	10.56 272	1.54 40	3.54 62	0.34 30	3.00 159	8.20 207	0.68 12	0.00 1	1.13 332	0.00 1	0.03 203	0.11 134	1.88 334

IER	3.42 188	0.91 153	6.38 248	0.73 74	1.60 244	7.07 276	0.55 128	7.07 143	5.45 131	8.17 236	8.89 187	6.13 211	6.13 275	5.36 98	3.77 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 89	0.05 25

IGEV+	1.65 37	0.93 155	2.69 22	1.33 129	0.88 176	2.61 84	0.72 172	5.99 100	4.00 70	2.36 49	3.01 49	0.78 47	0.89 55	2.21 34	1.28 81	0.05 253	1.20 353	0.00 1	0.13 255	0.17 201	1.86 333

ACVNet-DCA	2.41 100	0.93 155	3.39 70	3.05 310	0.39 99	5.69 248	0.55 128	9.15 195	4.33 82	1.42 36	3.48 56	0.33 26	3.65 188	8.26 210	0.70 17	0.00 1	1.14 340	0.00 1	0.03 203	0.09 103	1.65 295

xx1	2.73 134	0.93 155	3.39 70	3.05 310	0.39 99	5.69 248	0.55 128	5.34 53	10.76 279	1.42 36	3.48 56	4.63 162	2.83 156	8.26 210	0.70 17	0.00 1	1.14 340	0.00 1	0.25 305	0.09 103	1.65 295

1test111	2.31 87	0.93 155	3.39 70	3.05 310	0.39 99	5.69 248	0.55 128	9.15 195	4.33 82	1.42 36	3.48 56	0.33 26	3.65 188	4.95 85	2.06 150	0.00 1	1.14 340	0.00 1	0.03 203	0.09 103	1.65 295

cc1	2.56 115	0.93 155	3.39 70	3.05 310	0.39 99	5.69 248	0.55 128	5.34 53	10.76 279	1.42 36	3.48 56	0.33 26	3.65 188	8.26 210	0.70 17	0.00 1	1.14 340	0.00 1	0.03 203	0.12 151	1.89 338

fff	2.54 112	0.93 155	5.51 205	0.32 27	0.14 24	1.70 30	0.11 28	6.19 109	12.69 309	6.03 133	5.29 99	1.43 57	5.28 257	2.37 44	2.21 157	0.01 106	0.00 1	0.01 249	0.00 1	0.02 10	0.61 205

csc	2.54 112	0.93 155	5.51 205	0.32 27	0.14 24	1.70 30	0.11 28	6.19 109	12.69 309	6.03 133	5.29 99	1.43 57	5.28 257	2.37 44	2.21 157	0.01 106	0.00 1	0.01 249	0.00 1	0.02 10	0.61 205

cscssc	2.54 112	0.93 155	5.51 205	0.32 27	0.14 24	1.70 30	0.11 28	6.19 109	12.69 309	6.03 133	5.29 99	1.43 57	5.28 257	2.37 44	2.21 157	0.01 106	0.00 1	0.01 249	0.00 1	0.02 10	0.61 205

test_xeample	4.78 274	0.93 155	4.68 173	1.48 142	1.28 225	3.94 202	0.13 39	13.35 302	8.62 233	8.21 237	11.63 252	3.43 118	3.54 181	7.59 180	23.47 378	0.02 190	1.16 345	0.00 1	0.25 305	0.11 134	1.74 315

S-Stereo	6.85 307	0.93 155	10.76 329	3.34 329	3.51 326	6.55 265	6.01 331	13.75 312	23.86 365	9.65 286	15.54 296	11.81 309	8.24 315	8.59 237	11.23 332	0.13 292	0.16 228	0.00 1	0.42 346	0.14 177	2.39 356

STrans-v2	3.55 194	0.94 165	5.06 187	0.32 27	0.60 138	2.97 137	1.15 228	11.08 246	7.97 219	6.01 131	10.93 243	6.65 224	6.86 290	8.37 226	1.66 116	0.00 1	0.01 104	0.00 1	0.00 1	0.04 45	0.39 160

DCRE	2.21 76	0.95 166	3.17 51	2.10 218	1.30 231	1.86 41	0.05 11	5.33 52	4.69 102	3.59 70	9.37 203	3.81 128	1.18 76	2.34 43	1.22 76	0.01 106	0.97 309	0.00 1	0.30 326	0.04 45	1.97 343

ADStereo(finetuned)	2.50 108	0.95 166	6.60 253	0.39 41	0.20 49	1.72 35	0.24 69	6.06 102	9.31 252	6.30 142	5.42 104	1.44 60	6.22 278	2.25 38	2.14 154	0.01 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 45	0.65 214

DCANet	2.35 89	0.96 168	5.51 205	0.39 41	0.19 44	1.72 35	0.25 71	6.06 102	9.33 253	6.31 143	5.42 104	1.44 60	4.14 213	2.22 35	2.28 168	0.01 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 45	0.66 222

ACVNet	2.86 140	0.96 168	3.87 111	0.86 89	0.61 139	2.63 87	0.54 125	8.93 187	6.12 154	5.09 99	9.32 201	5.70 201	3.84 197	2.68 49	5.56 259	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 253	0.23 117

acv_ft	3.90 220	0.96 168	5.85 223	2.56 279	4.70 361	7.27 280	0.84 197	9.17 198	6.12 154	10.00 290	9.32 201	5.70 201	4.07 210	2.68 49	8.24 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 293	0.23 117

StereoDRNet-Refined	4.84 277	0.96 168	5.13 189	2.22 232	0.46 113	9.10 304	0.16 53	10.72 236	9.40 255	13.41 340	12.50 266	10.02 279	4.58 230	8.60 238	8.71 299	0.01 106	0.00 1	0.01 249	0.05 224	0.24 245	0.53 190
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DualNet	3.96 227	0.98 172	7.03 266	1.64 155	1.07 198	2.84 116	0.47 108	5.55 64	10.56 272	6.68 168	9.59 208	5.66 195	3.87 199	8.20 207	11.69 336	0.00 1	1.13 332	0.00 1	0.19 278	0.11 134	1.88 334

ffm	3.41 186	0.98 172	7.03 266	1.64 155	1.07 198	2.84 116	0.47 108	5.55 64	10.56 272	6.68 168	9.59 208	5.66 195	3.87 199	8.20 207	0.68 12	0.00 1	1.13 332	0.00 1	0.19 278	0.11 134	1.88 334

ff1	4.11 235	0.98 172	7.03 266	1.64 155	1.07 198	2.84 116	0.47 108	5.55 64	10.56 272	6.68 168	9.59 208	5.66 195	3.87 199	11.33 313	11.69 336	0.00 1	1.13 332	0.00 1	0.19 278	0.11 134	1.88 334

mmx	4.50 257	0.98 172	7.03 266	1.64 155	1.07 198	2.84 116	0.47 108	12.84 283	11.23 290	6.68 168	9.59 208	5.66 195	3.87 199	11.33 313	11.69 336	0.05 253	1.12 329	0.00 1	0.19 278	0.10 123	1.53 288

xxx	4.50 257	0.98 172	7.04 270	1.64 155	1.07 198	2.84 116	0.47 108	12.84 283	11.23 290	6.68 168	9.59 208	5.66 195	3.87 199	11.33 313	11.69 336	0.05 253	1.12 329	0.00 1	0.19 278	0.10 123	1.53 288

Anonymous_2	4.74 273	0.98 172	4.46 152	2.35 255	2.27 283	5.66 247	0.67 158	8.08 172	5.28 123	4.98 97	2.60 42	8.74 267	6.92 291	5.79 108	3.46 204	0.24 318	1.70 372	5.16 386	18.18 409	5.41 380	1.85 329

IIG-Stereo	3.28 174	0.98 172	3.57 90	4.14 351	0.22 65	2.56 79	0.71 169	7.04 140	6.10 153	8.49 246	9.38 204	7.82 248	2.73 149	9.69 283	1.99 146	0.02 190	0.02 135	0.00 1	0.00 1	0.03 27	0.14 68

DIP-Stereo	2.12 64	0.98 172	3.94 123	0.20 6	0.11 13	4.73 230	0.13 39	9.27 202	4.40 89	6.46 152	5.03 91	0.45 36	0.72 46	3.79 65	1.94 141	0.00 1	0.01 104	0.00 1	0.00 1	0.05 60	0.24 125
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
DISCO	6.58 304	0.98 172	6.44 249	3.75 342	1.18 213	11.19 327	3.29 295	12.92 287	16.72 335	7.27 199	11.74 254	17.34 342	6.60 284	19.59 375	11.59 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.45 309	0.50 183

FC-DCNN	11.29 363	1.01 181	5.50 204	2.25 238	1.65 249	18.23 365	5.36 326	18.99 360	20.65 355	28.95 384	34.83 386	33.83 389	23.18 383	17.04 366	13.37 350	0.17 304	0.01 104	0.02 280	0.02 192	0.10 123	0.70 227

DSFCA	4.48 256	1.03 182	6.84 261	1.61 153	1.68 251	7.26 279	4.46 313	11.27 251	7.51 202	11.01 316	6.89 146	8.49 263	4.54 229	10.41 302	6.18 267	0.03 220	0.06 188	0.02 280	0.03 203	0.13 167	0.14 68

1111x	4.96 279	1.04 183	7.09 272	1.75 178	1.05 197	5.03 236	0.32 84	13.52 306	10.70 278	6.68 168	10.35 226	8.81 268	6.01 273	10.65 303	12.78 348	0.07 270	1.24 354	0.00 1	0.33 334	0.11 134	1.75 316

HGLStereo	4.58 262	1.04 183	6.02 229	3.30 327	5.14 367	6.36 262	0.71 169	11.04 245	7.60 205	8.04 229	12.85 273	6.90 229	8.51 320	7.85 190	5.93 262	0.02 190	0.02 135	0.00 1	0.00 1	0.14 177	0.15 79

MyStereo06	2.71 129	1.05 185	5.43 202	1.39 135	1.20 215	2.57 80	0.10 25	10.39 228	4.79 110	5.54 116	6.16 122	6.39 217	2.33 137	3.40 58	1.35 90	0.01 106	1.24 354	0.00 1	0.21 293	0.13 167	0.50 183

MyStereo05	3.24 173	1.05 185	5.93 225	1.39 135	1.20 215	2.57 80	0.10 25	9.11 194	13.17 315	6.45 151	3.86 67	3.20 102	3.26 167	8.35 224	3.02 196	0.01 106	1.24 354	0.00 1	0.21 293	0.13 167	0.50 183

IPLG	2.63 123	1.09 187	5.67 217	0.73 74	0.31 80	3.00 139	0.25 71	6.84 133	6.02 151	7.93 220	6.31 131	1.91 73	1.72 115	7.47 171	2.53 176	0.01 106	0.01 104	0.00 1	0.00 1	0.29 274	0.58 197

DMCA	3.08 160	1.10 188	6.20 237	1.82 187	0.90 178	3.80 198	0.55 128	9.76 211	5.42 128	6.56 161	6.47 137	7.06 234	2.09 126	4.05 68	5.46 257	0.00 1	0.01 104	0.00 1	0.00 1	0.11 134	0.16 85

HSM	4.25 247	1.10 188	4.14 136	1.78 181	2.14 277	6.67 268	1.08 223	12.92 287	6.90 185	7.06 185	8.17 179	14.17 322	6.03 274	9.16 262	3.11 199	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 103	0.41 168

StereoIM	0.96 3	1.11 190	4.01 130	0.36 38	1.86 264	1.20 5	0.06 13	3.99 14	1.73 2	0.45 6	0.56 7	0.43 34	0.51 36	1.28 6	1.46 94	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 69	0.08 39

XX-TBD	1.55 31	1.11 190	2.94 33	2.45 265	0.06 6	2.31 63	0.01 1	3.58 7	7.80 212	3.11 62	5.10 92	0.27 16	0.26 3	1.42 10	0.60 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 19

SGM_RVC	10.77 359	1.11 190	4.66 170	2.66 282	0.41 108	21.03 371	6.87 346	20.02 370	15.54 332	25.86 381	24.97 359	33.59 388	20.51 373	20.89 378	14.78 358	0.31 329	0.26 252	0.22 353	0.26 314	0.43 305	1.01 251
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
THIR-Stereo	3.94 223	1.12 193	3.06 47	0.23 18	0.13 23	4.17 212	6.40 337	5.83 85	4.54 95	10.46 300	16.98 311	6.49 221	7.44 304	8.00 197	3.58 205	0.01 106	0.07 199	0.07 322	0.00 1	0.14 177	0.06 32

delet	4.59 264	1.12 193	5.93 225	1.37 133	3.73 334	10.48 321	3.90 300	10.51 232	9.17 250	8.87 255	9.74 214	8.37 258	3.74 194	8.12 205	6.36 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 231	0.12 59

MIPNet	2.27 83	1.14 195	5.55 212	0.49 55	0.22 65	2.03 49	0.19 59	7.60 161	6.17 157	5.83 120	4.16 71	2.05 78	3.44 179	3.65 62	2.23 162	0.00 1	0.01 104	0.01 249	0.01 175	0.24 245	0.48 182

MyStereo07	1.64 35	1.15 196	2.61 16	1.28 124	1.49 242	2.63 87	0.45 104	6.45 120	2.94 13	1.10 29	1.61 21	0.29 19	0.60 39	7.45 169	0.80 25	0.01 106	1.27 357	0.00 1	0.25 305	0.11 134	0.42 172

MyStereo04	3.29 175	1.15 196	6.64 255	1.28 124	1.49 242	2.63 87	0.45 104	10.57 234	13.30 316	4.41 88	3.90 68	3.06 100	3.56 182	7.87 193	3.35 202	0.01 106	1.27 357	0.00 1	0.25 305	0.11 134	0.42 172

FCDSN-DC	10.72 358	1.16 198	5.01 185	2.16 221	1.31 233	17.46 361	4.80 318	17.79 352	19.87 350	25.02 378	32.85 379	33.57 387	23.52 384	16.80 362	12.13 340	0.11 291	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 103	0.76 234
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
hitnet-ft	3.95 225	1.16 198	3.92 121	0.89 91	0.73 156	4.88 233	0.54 125	9.78 212	7.91 215	7.42 206	10.24 223	12.50 313	4.84 240	8.15 206	5.56 259	0.03 220	0.00 1	0.06 317	0.00 1	0.24 245	0.12 59

GANet-RSSM	3.67 202	1.16 198	4.56 164	3.24 323	2.03 273	2.63 87	0.50 120	11.53 257	6.83 182	6.25 139	10.58 235	7.35 236	6.65 286	6.77 139	2.94 195	0.00 1	0.00 1	0.08 328	0.00 1	0.26 253	0.12 59

StereoVision	2.42 101	1.18 201	5.14 190	1.15 113	2.64 297	1.89 42	0.28 75	6.61 124	4.72 103	2.14 47	10.52 233	3.84 129	0.52 37	5.33 97	2.29 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 151	0.04 19

test_5	3.16 168	1.18 201	4.96 183	2.33 253	3.10 312	4.51 224	1.27 233	7.47 158	7.61 206	3.00 59	7.38 159	5.37 187	4.06 208	8.28 215	1.54 98	0.00 1	0.34 259	0.00 1	0.02 192	0.21 231	0.62 210

STTRV1_RVC	7.16 317	1.18 201	13.30 339	3.33 328	6.91 375	11.99 335	4.01 303	15.74 336	12.11 301	9.56 282	14.59 291	11.64 306	8.75 323	12.86 333	8.54 294	3.70 380	2.86 390	0.41 363	0.13 255	1.38 357	0.12 59

CroCo-Stereo Lap2	1.37 13	1.19 204	4.17 138	1.01 103	4.58 358	0.46 2	0.09 21	4.27 20	2.94 13	1.25 34	2.40 39	1.55 65	0.20 1	1.72 15	1.30 82	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 191	0.13 65

RAFT+CT+SA	2.59 118	1.19 204	3.55 87	1.09 109	2.21 279	3.14 149	0.90 209	7.59 159	5.65 138	2.76 54	8.21 180	2.04 77	1.57 108	8.84 247	1.31 84	0.02 190	0.34 259	0.00 1	0.38 341	0.22 236	0.73 230

OMP-Stereo	3.15 166	1.19 204	3.49 80	4.34 359	0.51 124	2.20 57	1.21 229	6.67 125	6.52 170	7.99 225	6.24 129	8.38 260	2.44 140	9.65 277	1.92 139	0.01 106	0.02 135	0.00 1	0.00 1	0.08 89	0.15 79

ADLNet	4.56 261	1.19 204	5.52 211	3.81 345	3.59 328	6.98 273	2.40 269	12.01 263	7.96 218	10.52 301	9.67 213	8.26 254	4.98 246	6.59 128	6.93 273	0.01 106	0.01 104	0.00 1	0.01 175	0.22 236	0.55 192

edge stereo	7.12 315	1.19 204	7.83 286	2.32 251	2.46 290	6.90 270	3.26 294	15.58 333	12.52 305	15.68 354	18.34 328	21.83 367	13.05 349	11.53 318	8.68 297	0.04 240	0.06 188	0.11 330	0.03 203	0.30 277	0.63 211

RASNet	5.00 280	1.19 204	5.69 218	3.68 340	4.80 362	5.04 237	1.29 236	10.26 223	8.99 244	5.89 122	11.65 253	10.55 289	9.76 332	9.96 294	10.32 323	0.20 311	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 103	0.73 230

MIM_Stereo	2.83 137	1.20 210	5.27 192	1.41 137	1.16 212	3.07 141	0.33 86	6.67 125	3.95 65	5.17 104	10.11 221	4.25 153	1.73 116	8.32 222	1.64 111	0.00 1	0.36 263	0.00 1	0.01 175	0.22 236	1.69 305

GEStereo_RVC	3.95 225	1.21 211	6.13 234	2.30 248	1.22 218	4.29 218	2.96 280	12.39 272	8.24 226	7.25 198	6.79 143	7.58 242	4.22 217	9.16 262	4.56 240	0.04 240	0.01 104	0.02 280	0.02 192	0.19 215	0.42 172

CroCo-Stereo	1.14 8	1.22 212	3.99 128	0.61 62	0.53 128	0.38 1	0.06 13	5.35 57	4.15 74	0.59 14	1.92 32	1.00 51	0.27 5	1.37 9	1.33 87	0.01 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 60	0.05 25
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
iRaftStereo_RVC	1.88 42	1.22 212	2.63 19	0.95 100	0.06 6	2.96 135	0.05 11	6.08 105	3.99 69	3.92 81	4.88 86	2.53 86	0.62 40	3.62 61	1.19 71	0.00 1	1.19 349	0.00 1	0.00 1	0.37 296	1.29 279

RAFT-Stereo + iAFF	2.48 105	1.23 214	3.48 79	1.61 153	1.09 204	1.63 23	0.15 50	5.80 82	6.43 167	7.32 203	9.91 217	3.05 98	1.71 113	2.33 42	1.75 126	0.01 106	0.71 289	0.00 1	0.00 1	0.28 266	1.19 270

UCFNet_RVC	3.37 182	1.25 215	3.30 61	2.55 278	1.80 258	3.92 201	1.28 235	12.49 276	7.16 193	5.12 102	7.88 170	8.14 251	4.59 231	5.67 107	2.11 152	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 177	0.07 36

Sa-1000	3.81 215	1.26 216	4.64 169	2.29 247	0.55 133	3.51 170	1.58 249	8.37 174	9.13 248	7.97 222	17.42 319	3.98 135	2.76 152	9.61 276	1.68 120	0.00 1	0.69 284	0.00 1	0.18 275	0.23 241	0.27 130

iRaft-Stereo_5w	3.20 171	1.27 217	5.27 192	0.27 25	0.99 192	2.71 99	0.58 137	5.75 79	5.85 147	3.03 61	7.88 170	10.08 280	4.08 211	8.40 227	6.09 264	0.00 1	0.25 250	0.00 1	0.12 250	0.31 284	0.95 246

SA	3.34 178	1.29 218	4.84 176	1.99 210	0.57 134	3.15 150	1.39 239	7.66 166	9.94 262	4.86 93	10.87 242	2.97 97	4.61 233	9.88 290	1.38 91	0.00 1	0.60 279	0.00 1	0.19 278	0.25 252	0.37 155

RAFT	2.94 149	1.29 218	4.06 133	1.36 130	0.50 117	2.39 67	0.91 212	6.11 106	3.25 25	6.64 165	7.30 158	9.96 278	4.20 215	6.03 114	2.21 157	0.00 1	1.02 321	0.00 1	0.02 192	0.54 323	1.01 251

NVstereo2D	4.82 276	1.29 218	7.98 289	3.68 340	3.48 325	8.02 290	3.10 285	11.25 249	15.50 331	5.14 103	7.71 165	8.21 253	4.68 234	10.19 299	4.30 231	0.02 190	0.19 235	0.13 336	0.36 339	0.07 84	1.12 266

raftrobust	2.16 68	1.31 221	2.76 26	2.38 259	3.33 319	2.72 101	0.51 121	5.34 53	4.64 98	6.13 138	3.98 69	1.63 66	2.51 143	3.02 54	1.64 111	0.00 1	0.76 291	0.00 1	0.02 192	0.14 177	0.27 130

AFF-stereo	2.87 142	1.31 221	3.26 58	1.87 191	0.38 96	1.68 28	0.09 21	6.38 117	7.07 191	6.52 157	11.90 257	6.08 210	2.32 136	5.05 90	1.65 113	0.02 190	0.66 282	0.00 1	0.00 1	0.29 274	0.94 245

MDST_ROB	9.13 345	1.31 221	10.16 327	4.36 360	2.48 292	28.66 387	7.64 354	19.96 368	14.97 326	27.53 382	24.02 352	9.47 271	5.27 256	16.31 359	8.61 296	0.63 347	0.19 235	0.00 1	0.00 1	0.08 89	0.90 241

4D-IteraStereo	1.99 48	1.32 224	3.77 105	0.13 4	2.84 303	3.51 170	1.03 217	4.26 19	5.38 126	5.50 113	1.03 8	3.86 130	0.38 21	2.44 47	1.88 134	0.00 1	0.43 268	0.00 1	0.01 175	0.11 134	1.84 327

stereogan	8.18 333	1.32 224	9.05 311	3.59 336	4.00 345	20.16 370	3.13 288	17.25 349	20.16 353	10.68 305	19.19 330	20.56 365	10.70 338	14.74 349	7.00 275	0.34 330	0.04 175	0.21 352	0.08 233	0.70 336	0.65 214

DispNO	3.51 193	1.33 226	8.51 295	2.26 240	1.36 236	3.46 167	0.81 188	8.74 184	6.58 171	6.78 176	7.63 164	6.22 216	4.20 215	7.47 171	4.44 236	0.00 1	0.03 160	0.03 297	0.11 245	0.13 167	0.14 68

TestStereo1	3.12 163	1.34 227	4.67 171	3.47 333	0.71 151	2.50 73	1.45 241	7.27 149	8.71 235	4.91 94	9.28 199	2.34 82	3.61 185	9.44 270	1.62 106	0.00 1	0.33 257	0.00 1	0.00 1	0.30 277	0.40 161

SA-5K	3.12 163	1.34 227	4.67 171	3.47 333	0.71 151	2.50 73	1.45 241	7.27 149	8.71 235	4.91 94	9.28 199	2.34 82	3.61 185	9.44 270	1.62 106	0.00 1	0.33 257	0.00 1	0.00 1	0.30 277	0.40 161

psm_up	4.33 248	1.34 227	4.43 151	2.27 244	2.62 296	5.29 239	3.30 296	11.49 254	6.89 184	8.05 230	8.06 176	10.09 282	11.10 339	7.12 150	3.76 212	0.24 318	0.01 104	0.00 1	0.00 1	0.20 221	0.37 155

PSMNet-RSSM	3.69 205	1.36 230	4.54 159	2.44 264	1.90 266	2.35 64	0.69 163	11.77 260	6.38 165	6.60 163	11.85 256	7.70 244	5.61 268	6.66 133	3.67 206	0.00 1	0.00 1	0.02 280	0.01 175	0.17 201	0.10 48

MMNet	4.44 255	1.37 231	6.26 242	1.73 176	1.64 246	10.51 323	0.61 144	9.27 202	9.66 259	9.55 280	9.22 194	7.40 238	6.52 283	7.90 194	6.98 274	0.01 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 177	0.10 48

HITNet	3.11 161	1.38 232	5.35 197	2.23 234	0.12 21	5.59 244	0.58 137	9.95 219	5.72 144	6.62 164	7.91 172	3.90 132	3.24 165	4.39 79	4.58 242	0.01 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 89	0.57 195
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
LL-Strereo2	2.22 77	1.39 233	3.39 70	1.26 121	1.01 194	3.73 192	1.47 243	6.47 121	4.61 97	4.66 90	2.64 44	4.17 146	0.37 17	6.03 114	1.61 104	0.09 284	0.24 247	0.00 1	0.08 233	0.08 89	1.16 267

111	3.05 157	1.41 234	5.51 205	0.32 27	0.14 24	2.83 114	0.68 160	6.76 130	14.21 322	3.59 70	9.11 193	5.50 189	3.30 169	4.05 68	2.43 174	0.01 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 167	1.02 255

rafts_anoy	2.09 59	1.42 235	3.34 65	2.87 299	2.72 300	2.46 72	0.17 55	6.20 112	6.48 169	3.40 66	2.25 37	1.91 73	1.32 86	3.59 60	1.75 126	0.01 106	1.52 371	0.00 1	0.01 175	0.06 69	0.28 134

ssnet_v2	4.73 272	1.43 236	6.74 259	1.80 183	0.75 161	8.89 302	4.60 315	12.66 280	10.65 277	9.53 278	6.23 125	9.78 277	4.26 219	6.89 142	9.65 314	0.01 106	0.01 104	0.00 1	0.00 1	0.36 295	0.31 142

cf-r	3.76 211	1.43 236	5.34 195	2.66 282	2.79 302	2.85 128	0.62 146	9.08 192	6.91 186	7.06 185	11.90 257	9.64 273	3.83 196	6.23 120	4.53 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 215	0.17 91

STTStereo	3.90 220	1.43 236	8.20 292	3.03 307	2.28 284	3.64 181	0.64 150	10.11 221	7.09 192	10.20 292	7.08 152	8.73 266	3.57 183	7.44 162	4.00 224	0.00 1	0.02 135	0.01 249	0.01 175	0.04 45	0.40 161

MSMD_ROB	9.73 349	1.43 236	5.42 200	1.81 184	0.42 110	16.83 357	4.30 310	14.29 320	15.34 328	23.06 370	40.17 392	25.63 375	22.62 380	13.37 337	8.85 301	0.48 345	0.03 160	0.00 1	0.00 1	0.13 167	0.47 180

ADLNet2	4.72 270	1.44 240	6.68 257	3.03 307	3.90 339	6.80 269	2.91 278	11.67 259	9.63 257	7.99 225	9.89 216	9.75 276	5.32 261	7.70 184	7.13 278	0.01 106	0.03 160	0.00 1	0.00 1	0.26 253	0.22 114

DLCB_ROB	4.87 278	1.45 241	4.75 175	2.52 273	1.13 210	6.25 261	3.01 282	10.44 230	8.34 228	11.05 317	13.43 276	14.04 320	3.90 204	9.74 284	6.80 272	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 89	0.37 155

iResNet	4.04 231	1.46 242	8.72 301	3.25 324	0.36 92	4.54 226	0.47 108	9.06 190	10.40 270	7.98 223	12.82 272	4.06 140	3.22 164	8.82 246	4.95 250	0.03 220	0.01 104	0.00 1	0.00 1	0.14 177	0.55 192

CBFPSM	5.12 282	1.48 243	16.22 357	1.81 184	1.14 211	11.16 326	2.90 277	7.99 171	6.75 180	6.55 159	5.00 90	15.05 329	8.78 324	7.52 176	8.90 302	0.04 240	0.02 135	0.00 1	0.00 1	0.42 301	0.67 224

raft+_RVC	2.18 71	1.49 244	3.14 50	2.77 289	2.01 271	1.40 13	0.10 25	7.02 138	5.35 124	2.99 58	5.54 109	1.19 54	1.34 91	4.98 87	1.49 95	0.00 1	1.45 366	0.00 1	0.00 1	0.14 177	1.11 263

RYNet	6.82 306	1.51 245	7.35 277	1.79 182	4.52 355	16.68 356	4.41 312	14.19 318	17.43 340	11.64 326	7.86 169	15.03 328	8.81 325	10.10 296	14.16 355	0.04 240	0.13 221	0.15 339	0.05 224	0.08 89	0.53 190

DRN-Test	6.23 295	1.51 245	7.53 281	3.07 315	3.69 331	12.17 338	3.23 291	20.80 377	11.11 289	12.64 332	13.02 274	10.91 299	5.26 255	8.49 235	10.12 319	0.05 253	0.05 182	0.04 306	0.04 221	0.28 266	0.65 214

MLCV	3.76 211	1.52 247	6.93 263	1.66 162	0.31 80	4.31 219	0.32 84	7.92 168	7.68 207	9.55 280	12.12 260	5.17 179	2.74 150	10.00 295	4.49 238	0.01 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 195	0.27 130

CBMV	5.97 291	1.52 247	4.51 156	1.99 210	0.53 128	10.02 314	6.94 347	13.27 300	13.80 321	13.08 338	15.93 301	11.36 303	8.11 314	9.82 287	7.27 279	0.08 274	0.15 226	0.00 1	0.00 1	0.30 277	0.74 233
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
NLCA_NET_v2_RVC	4.11 235	1.53 249	6.87 262	3.04 309	3.33 319	4.34 221	0.59 140	11.36 252	7.92 216	8.98 258	7.98 174	9.72 275	3.82 195	7.92 195	4.43 235	0.15 297	0.02 135	0.03 297	0.03 203	0.07 84	0.14 68
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
HBP-ISP	4.37 251	1.56 250	4.59 166	2.23 234	1.29 229	7.87 287	3.96 302	11.80 261	10.91 284	8.06 232	14.45 288	3.38 110	4.87 241	9.27 266	2.53 176	0.14 295	0.06 188	0.00 1	0.01 175	0.08 89	0.30 140

GMStereo	2.07 53	1.56 250	5.64 215	0.74 80	0.05 3	3.63 180	0.01 1	5.17 47	11.27 293	4.22 84	2.44 40	0.53 42	0.49 35	4.06 70	1.01 56	0.22 315	0.00 1	0.00 1	0.14 258	0.18 209	0.05 25
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DANet	6.46 300	1.58 252	9.58 323	4.10 350	3.99 344	9.13 305	1.34 238	10.37 227	7.76 208	13.76 344	15.66 297	16.14 334	7.03 295	13.07 335	13.62 353	0.19 308	0.12 218	0.02 280	0.02 192	0.15 191	1.61 293
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
TestStereo	1.89 43	1.59 253	4.22 142	0.37 39	0.28 77	1.33 10	0.01 1	5.63 71	4.13 73	3.59 70	5.11 93	2.06 79	0.70 44	7.62 182	0.93 42	0.02 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 10	0.19 99

CFNet-ft	3.70 207	1.59 253	3.87 111	1.68 165	2.42 288	3.20 152	0.66 154	8.93 187	7.76 208	5.09 99	9.95 218	10.77 295	5.43 264	7.41 159	4.71 244	0.00 1	0.00 1	0.03 297	0.01 175	0.30 277	0.11 56

CFNet_RVC	3.70 207	1.59 253	3.87 111	1.68 165	2.42 288	3.20 152	0.66 154	8.92 186	7.76 208	5.09 99	9.95 218	10.77 295	5.43 264	7.41 159	4.71 244	0.00 1	0.00 1	0.03 297	0.01 175	0.30 277	0.11 56

AASNet	4.20 242	1.63 256	5.82 221	3.79 343	3.93 340	6.55 265	1.22 230	19.12 362	6.82 181	7.86 219	8.35 182	4.36 154	2.55 144	3.87 67	7.47 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.49 318	0.22 114

AACVNet	3.71 209	1.63 256	4.89 179	3.80 344	0.62 140	3.25 154	0.30 82	9.47 207	3.81 58	6.34 147	10.74 239	10.52 286	4.92 243	9.31 267	3.88 218	0.03 220	0.01 104	0.00 1	0.00 1	0.34 291	0.28 134

RAFT_CTSACE	3.62 201	1.65 258	5.41 199	1.36 130	3.08 309	3.95 204	1.03 217	4.62 28	4.65 99	5.33 107	17.73 323	7.63 243	2.71 148	10.98 306	1.15 65	0.00 1	0.48 273	0.00 1	0.00 1	0.31 284	0.25 127

ACRE	2.67 125	1.66 259	6.50 250	0.72 71	2.03 273	2.65 93	0.84 197	5.97 99	5.52 133	7.85 218	9.23 195	1.72 68	1.09 65	4.09 71	2.73 189	0.02 190	0.19 235	0.02 280	0.08 233	0.26 253	0.21 109

MyStereo8	3.30 176	1.69 260	6.28 243	2.51 270	3.79 336	4.22 214	0.07 16	7.43 157	6.39 166	6.51 156	10.13 222	4.23 151	1.45 96	2.79 52	5.08 253	0.06 264	1.49 369	0.00 1	0.40 343	0.26 253	1.33 282

CIPLG	2.72 132	1.69 260	6.02 229	0.80 85	2.14 277	2.66 94	0.84 197	5.90 91	5.59 135	8.12 233	9.58 207	1.74 69	1.14 70	4.53 82	2.82 194	0.02 190	0.19 235	0.02 280	0.09 239	0.26 253	0.22 114

CSP-Net	4.40 252	1.70 262	4.90 180	1.82 187	1.04 196	12.96 342	2.25 266	13.75 312	6.34 162	9.64 283	8.99 190	8.31 255	3.24 165	8.45 233	4.32 232	0.01 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 241	0.06 32

pmcnn	8.17 332	1.70 262	11.49 331	3.18 319	3.07 308	9.66 310	6.06 333	13.60 308	17.71 343	15.23 351	24.02 352	27.61 379	8.81 325	10.36 301	9.51 312	0.08 274	0.08 201	0.00 1	0.00 1	0.31 284	0.87 240

IGEVStereo-DCA	1.54 27	1.71 264	2.99 41	0.73 74	0.24 68	2.69 96	0.81 188	4.31 22	2.97 15	0.73 16	0.16 1	0.23 9	0.32 11	7.57 178	2.72 187	0.00 1	0.49 274	0.00 1	0.16 263	0.17 201	1.82 322

rrr	1.64 35	1.71 264	6.31 245	0.73 74	0.24 68	2.69 96	0.92 213	4.25 18	1.75 3	0.73 16	0.16 1	0.23 9	0.32 11	7.57 178	2.72 187	0.00 1	0.49 274	0.00 1	0.20 288	0.17 201	1.68 302

raft_robust	2.91 145	1.71 264	3.42 76	1.36 130	0.57 134	1.53 20	0.12 32	7.06 141	9.09 246	6.96 184	7.21 157	4.43 156	2.09 126	9.40 269	1.61 104	0.03 220	0.93 300	0.00 1	0.21 293	0.17 201	0.38 158

RALAANet	2.68 126	1.71 264	4.73 174	2.79 291	0.80 166	3.30 158	0.15 50	7.92 168	5.92 149	5.79 118	6.06 119	3.51 124	1.13 68	6.76 138	2.28 168	0.00 1	0.28 253	0.00 1	0.10 243	0.27 263	0.13 65

GwcNet-RSSM	4.13 238	1.71 264	6.25 241	2.50 269	1.93 269	2.39 67	1.49 245	9.59 209	8.71 235	6.66 167	15.04 293	8.47 262	3.84 197	6.87 141	6.74 271	0.00 1	0.00 1	0.04 306	0.00 1	0.29 274	0.15 79

RALCasStereoNet	2.39 98	1.73 269	3.59 96	2.38 259	2.69 299	2.84 116	0.18 57	5.29 49	4.94 115	2.45 51	5.62 111	2.22 80	0.79 53	7.48 174	1.63 108	0.00 1	1.75 373	0.00 1	0.00 1	0.14 177	2.03 345

ARAFT	3.32 177	1.74 270	7.92 288	0.64 63	0.15 30	4.45 223	2.89 276	8.20 173	6.30 160	9.23 270	7.12 156	5.58 192	1.24 83	8.60 238	1.69 121	0.01 106	0.03 160	0.00 1	0.00 1	0.35 293	0.35 152

LoS_RVC	1.47 21	1.75 271	2.66 21	0.52 58	3.89 338	1.67 26	0.04 10	2.66 3	2.61 6	0.55 12	2.63 43	0.31 21	1.68 110	1.99 27	0.81 27	0.01 106	0.02 135	0.00 1	0.00 1	0.03 27	5.54 379

IPLGR_C	2.69 127	1.75 271	6.20 237	0.79 83	2.06 275	2.64 92	0.86 204	6.36 116	5.64 137	8.13 234	9.26 197	1.69 67	1.15 75	3.79 65	2.80 193	0.02 190	0.20 240	0.02 280	0.08 233	0.26 253	0.18 93

test_xeample3	1.71 39	1.75 271	6.64 255	0.90 93	0.29 78	2.55 78	0.90 209	4.08 15	2.36 4	0.56 13	0.24 4	0.23 9	0.31 8	7.51 175	2.73 189	0.00 1	0.70 286	0.00 1	0.36 339	0.18 209	1.92 340

iResNet_ROB	4.67 268	1.77 274	5.93 225	2.47 267	0.95 187	3.78 195	0.36 89	15.65 334	17.36 339	8.75 251	11.23 247	7.05 233	4.60 232	8.94 255	4.23 230	0.01 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 195	0.15 79

whm_eth	3.18 170	1.78 275	6.61 254	0.90 93	2.72 300	2.54 77	0.27 74	7.64 164	7.94 217	5.43 111	23.98 351	0.37 31	0.47 34	1.31 8	1.17 67	0.02 190	0.03 160	0.00 1	0.00 1	0.08 89	0.32 146

GANet	6.86 308	1.78 275	5.98 228	3.05 310	1.12 209	10.12 317	9.38 365	13.41 304	8.67 234	11.46 323	29.87 371	13.94 319	8.25 316	12.06 325	6.33 269	0.40 334	0.06 188	0.16 342	0.33 334	0.18 209	0.59 200

TDLM	4.58 262	1.79 277	5.03 186	2.45 265	1.32 234	4.04 209	7.15 350	11.60 258	11.46 294	6.91 178	12.69 269	5.94 208	5.03 247	9.74 284	3.80 215	0.67 350	0.00 1	0.01 249	0.05 224	0.23 241	1.78 320

DeepPruner_ROB	3.82 216	1.87 278	5.65 216	1.31 128	1.64 246	3.62 179	0.81 188	14.47 322	5.03 119	8.03 228	10.78 240	6.95 231	2.26 132	8.92 252	4.32 232	0.07 270	0.03 160	0.00 1	0.01 175	0.37 296	0.29 137

SACVNet	4.55 259	1.88 279	5.55 212	3.38 330	1.68 251	3.11 144	2.76 275	12.44 274	6.43 167	11.07 318	11.31 248	10.53 288	5.13 252	9.88 290	4.56 240	0.08 274	0.02 135	0.00 1	0.01 175	0.38 298	0.80 237

XPNet_ROB	6.46 300	1.88 279	7.41 279	2.81 292	0.95 187	6.45 264	6.82 345	13.58 307	8.80 238	15.50 352	15.86 299	19.59 357	7.12 296	11.41 317	9.86 315	0.02 190	0.04 175	0.00 1	0.03 203	0.20 221	0.79 236

MeshStereo	11.94 366	1.88 279	5.24 191	2.11 219	1.44 240	20.09 369	4.95 321	21.74 383	16.75 336	33.10 389	35.07 387	39.28 396	22.72 381	19.45 373	13.59 352	0.19 308	0.06 188	0.02 280	0.00 1	0.46 310	0.65 214
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
ccnet	7.45 324	1.89 282	7.71 284	3.18 319	2.35 285	12.19 339	6.14 334	18.95 359	9.36 254	13.33 339	20.38 335	16.00 333	9.10 330	10.10 296	15.40 362	0.44 336	0.34 259	0.25 356	0.25 305	0.48 315	1.18 269

RP	7.41 321	1.90 283	7.33 275	4.26 355	5.25 368	6.64 267	3.46 297	12.44 274	16.23 334	10.36 298	23.00 348	18.72 350	16.59 364	11.10 308	8.47 293	1.10 360	0.02 135	0.12 334	0.16 263	0.43 305	0.65 214

Nwc_Net	7.54 325	1.91 284	8.71 300	4.16 352	3.42 323	10.77 325	2.00 261	20.33 374	12.19 302	9.10 264	24.04 354	17.67 344	13.58 354	12.14 327	9.12 307	0.94 358	0.00 1	0.00 1	0.02 192	0.22 236	0.41 168

dd	2.36 91	1.93 285	6.03 231	0.83 87	0.12 21	1.80 37	0.17 55	5.30 50	11.82 299	2.98 57	3.64 66	1.50 62	1.21 81	5.25 94	3.92 219	0.13 292	0.01 104	0.04 306	0.22 298	0.10 123	0.14 68

G-Net	8.60 339	1.93 285	12.59 336	6.04 374	3.66 330	25.93 380	4.26 307	10.35 226	8.05 221	19.71 364	24.73 357	14.15 321	15.49 362	11.30 312	10.69 329	0.50 346	0.46 271	0.19 350	0.25 305	0.80 342	0.91 242

CVANet_RVC	4.68 269	1.93 285	5.57 214	2.61 280	1.86 264	4.12 211	4.94 320	12.11 264	9.29 251	8.05 230	11.08 244	10.28 283	6.48 282	9.52 274	3.19 201	0.45 338	0.01 104	0.00 1	0.12 250	0.23 241	1.75 316

fast-acv-ft	6.00 292	1.95 288	7.88 287	2.35 255	1.85 262	13.61 347	1.76 256	8.44 176	10.12 263	11.22 320	20.57 337	14.41 325	7.55 306	8.11 204	8.83 300	0.10 287	0.09 207	0.16 342	0.07 230	0.68 332	0.35 152

LMCR-Stereo	3.92 222	1.96 289	4.92 181	2.85 298	0.23 67	7.88 288	1.47 243	12.52 277	5.39 127	8.71 249	10.65 237	1.90 72	5.04 249	8.53 236	4.89 247	1.05 359	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.42 301	0.05 25

CFNet	4.03 230	1.97 290	6.30 244	2.70 286	1.64 246	5.41 242	0.22 63	12.14 266	10.28 265	5.24 105	11.15 245	6.43 218	3.70 192	8.97 258	4.01 225	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 277	0.13 65

DMCA-RVC	3.59 199	1.98 291	8.68 299	2.30 248	1.48 241	3.54 174	0.55 128	8.40 175	5.43 130	9.37 275	5.90 113	8.34 257	3.21 163	7.19 151	4.46 237	0.06 264	0.11 215	0.08 328	0.02 192	0.21 231	0.40 161

WCMA_ROB	10.20 354	1.99 292	9.33 317	3.01 305	2.46 290	15.78 353	7.67 356	12.75 282	15.41 329	25.08 380	33.42 383	27.06 378	19.86 370	13.87 342	12.47 344	1.28 364	0.38 265	0.18 348	0.20 288	0.28 266	1.54 290

gwcnet-sp	3.58 196	2.01 293	8.82 304	2.01 214	0.69 145	7.38 283	1.10 224	9.23 199	6.66 176	9.32 271	5.91 114	4.21 148	3.31 171	6.91 143	3.69 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 245	0.18 93

scenet	3.58 196	2.01 293	8.82 304	2.01 214	0.69 145	7.38 283	1.10 224	9.23 199	6.66 176	9.32 271	5.91 114	4.21 148	3.31 171	6.91 143	3.69 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 245	0.18 93

ssnet	3.58 196	2.01 293	8.82 304	2.01 214	0.69 145	7.38 283	1.10 224	9.23 199	6.66 176	9.32 271	5.91 114	4.21 148	3.31 171	6.91 143	3.69 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 245	0.18 93

FBW_ROB	9.17 346	2.08 296	10.31 328	2.51 270	1.66 250	13.22 345	6.04 332	23.09 384	20.11 352	19.55 362	15.80 298	18.97 354	11.96 347	19.34 372	11.38 333	0.66 349	0.30 255	2.15 380	0.90 364	1.15 351	2.16 350

iinet-f	6.21 294	2.11 297	28.74 392	2.13 220	1.38 237	11.62 330	1.49 245	7.64 164	7.19 195	7.77 216	14.38 286	10.49 285	7.79 309	7.76 187	12.90 349	0.03 220	0.03 160	0.05 313	0.00 1	0.67 330	0.12 59

BEATNet_4x	3.69 205	2.12 298	8.11 290	1.82 187	0.16 35	5.30 240	1.04 220	10.87 240	6.14 156	7.09 188	8.42 183	4.99 176	4.42 221	5.89 110	6.23 268	0.04 240	0.05 182	0.00 1	0.00 1	0.32 288	0.84 239

DN-CSS_ROB	3.00 156	2.14 299	7.33 275	2.67 284	0.78 164	3.13 147	0.07 16	6.68 129	4.22 79	5.51 114	12.12 260	2.33 81	1.21 81	8.69 243	2.51 175	0.03 220	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.42 301	0.15 79

AF-Net	8.37 336	2.16 300	9.01 309	3.65 338	4.58 358	9.40 306	2.63 272	17.71 351	21.32 358	10.38 299	24.51 356	20.43 362	16.67 365	12.54 330	10.76 330	0.70 352	0.00 1	0.12 334	0.00 1	0.47 312	0.42 172

psmorigin	7.74 326	2.19 301	18.99 367	2.51 270	0.89 177	7.08 277	2.74 273	11.25 249	7.90 214	20.49 368	22.36 346	20.16 359	11.95 346	13.84 341	10.61 326	0.04 240	0.18 233	0.06 317	0.24 302	0.27 263	1.07 259

Wz-Net-LNSev-Ref	6.52 303	2.21 302	12.10 334	2.75 287	3.28 316	10.03 315	3.05 283	12.31 269	11.52 295	10.10 291	21.36 339	11.51 304	7.30 301	11.56 319	10.61 326	0.09 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 89	0.51 187

FADNet-RVC-Resample	4.11 235	2.25 303	13.88 344	1.64 155	0.66 142	5.91 255	2.34 268	10.87 240	9.09 246	6.53 158	4.34 74	5.69 200	4.71 236	8.01 199	4.64 243	0.18 307	0.22 241	0.17 347	0.12 250	0.46 310	0.59 200

NaN_ROB	6.51 302	2.25 303	8.77 302	1.69 167	1.79 257	9.71 311	10.94 370	16.20 340	16.13 333	13.04 337	8.86 186	11.77 308	5.94 272	12.88 334	8.01 287	0.05 253	0.13 221	0.07 322	0.20 288	0.32 288	1.50 287

sAnonymous2	1.54 27	2.26 305	9.53 319	0.65 65	0.50 117	1.20 5	0.23 67	4.86 32	3.65 49	0.42 4	1.27 15	0.23 9	1.40 93	1.23 4	0.68 12	0.02 190	0.00 1	0.00 1	0.20 288	2.00 367	0.42 172

CroCo_RVC	1.54 27	2.26 305	9.53 319	0.65 65	0.50 117	1.20 5	0.23 67	4.86 32	3.65 49	0.42 4	1.27 15	0.23 9	1.40 93	1.23 4	0.68 12	0.02 190	0.00 1	0.00 1	0.20 288	2.00 367	0.42 172

iResNetv2_ROB	4.72 270	2.26 305	8.87 307	3.20 321	1.25 222	4.32 220	1.73 254	14.22 319	10.62 276	10.53 302	12.13 262	7.77 245	5.54 267	8.29 216	2.76 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.42 301	0.55 192

RAFT + AFF	4.63 266	2.28 308	7.43 280	1.51 144	2.38 286	5.81 253	6.49 339	10.74 237	8.53 232	7.75 215	8.95 189	7.47 240	6.68 289	9.17 264	5.06 252	0.08 274	0.47 272	0.00 1	0.01 175	0.66 329	1.03 258

NCC-stereo	7.43 322	2.28 308	8.58 297	3.28 325	4.48 352	8.34 292	4.27 308	20.45 375	13.66 319	9.17 267	17.52 320	16.49 336	14.31 359	13.71 339	8.95 303	1.73 370	0.12 218	0.01 249	0.50 353	0.21 231	0.60 202

Abc-Net	7.43 322	2.28 308	8.58 297	3.28 325	4.48 352	8.34 292	4.27 308	20.45 375	13.66 319	9.17 267	17.52 320	16.49 336	14.31 359	13.71 339	8.95 303	1.73 370	0.12 218	0.01 249	0.50 353	0.21 231	0.60 202
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
LL-Strereo	5.14 283	2.29 311	8.95 308	1.26 121	5.05 366	3.66 182	1.40 240	10.33 225	8.98 243	8.71 249	8.24 181	10.70 292	11.10 339	12.66 332	5.36 256	0.05 253	1.35 364	0.00 1	0.00 1	0.38 298	2.23 354

ADCRef	7.76 327	2.31 312	19.09 368	2.82 294	3.29 317	11.88 333	3.06 284	11.52 256	10.89 283	13.69 343	25.85 362	8.20 252	8.89 327	8.95 256	22.66 374	0.16 300	0.08 201	0.16 342	0.34 337	0.47 312	0.91 242

FADNet_RVC	4.24 245	2.32 313	14.23 347	1.18 116	0.79 165	5.64 246	0.60 141	11.50 255	7.19 195	3.68 74	8.08 178	4.14 144	4.06 208	10.29 300	7.47 281	0.36 332	0.44 270	0.18 348	0.47 350	0.93 345	1.23 273

GMStereo_Zeroshot	2.92 147	2.33 314	6.12 233	1.66 162	0.36 92	3.61 176	0.09 21	5.95 97	6.20 158	7.15 192	7.11 155	8.37 258	0.91 56	6.17 118	1.97 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 236	0.14 68

FADNet	4.55 259	2.35 315	13.60 342	1.87 191	0.80 166	4.74 231	0.75 180	14.47 322	12.41 304	4.07 82	5.45 106	9.64 273	5.03 247	8.86 249	4.82 246	0.20 311	0.04 175	0.07 322	0.05 224	1.27 354	0.40 161

PA-Net	5.40 285	2.35 315	9.55 321	2.75 287	2.21 279	8.74 299	3.92 301	13.05 292	13.35 317	7.30 202	7.98 174	8.08 250	6.39 281	11.17 311	9.30 309	0.02 190	0.03 160	0.00 1	0.03 203	0.16 195	1.55 292
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
StereoDRNet	6.02 293	2.40 317	8.22 293	3.43 331	4.43 351	10.57 324	4.21 306	19.44 364	11.24 292	12.86 333	8.06 176	11.64 306	4.79 239	8.65 242	9.32 310	0.01 106	0.10 211	0.00 1	0.03 203	0.34 291	0.69 225

PSMNet_ROB	5.41 287	2.45 318	7.39 278	2.36 257	1.90 266	10.11 316	6.54 340	16.32 342	7.59 204	6.84 177	10.83 241	12.06 311	4.13 212	8.73 244	10.24 321	0.02 190	0.01 104	0.01 249	0.11 245	0.26 253	0.40 161

APVNet	6.28 297	2.46 319	10.09 325	3.51 335	3.97 342	12.15 337	1.75 255	20.08 373	6.73 179	6.92 183	13.45 277	10.75 294	6.29 280	11.86 323	14.34 356	0.05 253	0.02 135	0.11 330	0.03 203	0.63 326	0.34 148

NCCL2	6.27 296	2.46 319	7.00 264	2.36 257	1.11 207	9.48 307	11.14 372	13.01 291	10.40 270	9.94 289	9.49 205	22.11 368	7.42 302	9.90 292	8.56 295	0.01 106	0.00 1	0.02 280	0.03 203	0.20 221	0.73 230

PS-NSSS	4.22 243	2.53 321	5.89 224	1.01 103	2.93 304	4.05 210	1.93 259	11.44 253	8.94 242	7.14 191	14.70 292	4.96 174	2.60 146	9.09 261	3.92 219	0.40 334	0.04 175	0.83 368	0.00 1	1.09 347	1.02 255

LALA_ROB	7.02 313	2.54 322	8.51 295	1.53 147	0.96 189	9.96 313	8.71 361	16.70 344	12.68 308	12.99 335	13.90 283	24.47 371	5.40 263	11.61 321	9.50 311	0.04 240	0.05 182	0.00 1	0.02 192	0.17 201	0.65 214

DPSNet	10.88 361	2.57 323	20.40 372	2.24 237	1.90 266	24.92 378	17.00 399	21.35 380	28.61 376	12.87 334	13.74 280	17.01 341	20.14 372	15.36 352	14.01 354	0.81 354	0.98 314	0.20 351	0.65 360	1.30 355	1.54 290

ETE_ROB	6.28 297	2.60 324	9.22 315	1.71 172	0.84 171	6.44 263	6.78 344	13.16 298	8.80 238	13.01 336	15.93 301	21.01 366	6.18 277	10.97 305	8.11 289	0.04 240	0.01 104	0.00 1	0.02 192	0.16 195	0.70 227

dad	5.10 281	2.61 325	6.76 260	1.23 119	0.14 24	2.85 128	0.36 89	7.98 170	14.88 325	10.84 310	17.06 312	15.59 330	3.29 168	7.24 153	4.39 234	1.20 362	0.10 211	4.02 384	0.49 352	0.20 221	0.69 225

AANet_RVC	5.41 287	2.61 325	8.17 291	2.25 238	1.30 231	2.27 60	1.64 252	10.82 238	18.54 346	8.01 227	18.09 325	8.39 261	3.31 171	11.37 316	8.98 305	1.15 361	0.38 265	0.02 280	0.00 1	0.17 201	0.70 227

FADNet-RVC	4.36 249	2.62 327	14.51 350	2.01 214	0.44 112	4.27 216	1.27 233	12.61 279	7.89 213	3.76 76	4.05 70	10.63 290	4.34 220	9.87 289	7.66 284	0.03 220	0.09 207	0.00 1	0.03 203	0.65 328	0.50 183

LE_ROB	17.31 384	2.62 327	14.26 348	4.20 353	1.80 258	17.40 360	9.70 367	15.38 332	55.92 409	63.97 419	40.81 394	35.50 392	39.26 403	15.64 356	28.51 393	0.06 264	0.11 215	0.13 336	0.21 293	0.14 177	0.51 187

SDNR	7.97 328	2.75 329	16.90 361	2.28 246	0.94 184	45.23 406	0.43 102	9.30 205	10.84 281	10.71 306	25.30 360	5.51 190	4.47 223	11.98 324	7.58 283	0.15 297	0.14 225	0.00 1	0.04 221	2.27 369	2.65 361

Wz-Net-LNSev	7.12 315	2.75 329	18.64 365	1.70 170	4.16 346	12.79 341	6.72 342	13.74 311	13.57 318	11.14 319	17.31 318	11.90 310	8.50 319	8.96 257	9.94 316	0.00 1	0.01 104	0.00 1	0.00 1	0.18 209	0.34 148

RGC	7.40 320	2.77 331	7.71 284	4.43 362	4.87 364	8.88 301	2.96 280	16.05 339	12.76 312	11.96 330	19.57 332	18.32 349	11.57 345	13.89 343	9.58 313	0.83 355	0.02 135	0.24 355	0.41 345	0.40 300	0.77 235

ADCP+	8.60 339	2.78 332	17.44 362	1.69 167	4.27 348	16.95 359	5.29 324	13.38 303	12.52 305	13.57 342	17.57 322	10.86 298	11.28 341	18.43 370	23.91 383	0.03 220	0.05 182	0.01 249	0.18 275	0.47 312	1.31 280

PDISCO_ROB	10.27 355	2.79 333	13.30 339	10.58 386	9.96 387	22.78 374	5.99 329	20.01 369	28.57 375	11.88 328	14.49 289	20.54 363	4.92 243	17.01 365	10.29 322	5.79 384	0.42 267	0.14 338	0.13 255	2.53 372	3.25 365

CSAN	8.41 337	2.86 334	9.35 318	2.43 263	0.82 169	13.59 346	11.68 378	15.80 337	21.98 362	14.71 348	16.46 307	18.00 346	14.42 361	13.68 338	10.10 317	0.10 287	0.13 221	0.15 339	0.19 278	0.43 305	1.28 278

GwcNet	6.95 309	2.89 335	13.32 341	2.82 294	5.53 369	11.76 331	2.14 265	14.95 327	17.69 342	10.83 309	18.14 326	10.83 297	6.66 287	9.83 288	10.19 320	0.03 220	0.06 188	0.03 297	0.08 233	0.64 327	0.66 222

FINET	6.96 310	2.98 336	13.77 343	3.20 321	4.81 363	9.65 309	9.90 368	13.68 310	23.91 366	8.28 239	13.70 278	5.36 186	5.83 270	10.79 304	8.05 288	0.90 356	1.43 365	0.11 330	0.38 341	0.48 315	1.98 344

Wz-Net-MNSev	8.12 331	3.18 337	18.07 364	2.63 281	3.36 321	17.82 363	9.40 366	12.89 286	15.44 330	13.95 346	18.21 327	14.38 324	7.75 308	12.50 329	11.45 334	0.46 340	0.03 160	0.00 1	0.01 175	0.26 253	0.58 197

ADCL	10.77 359	3.23 338	21.50 374	2.26 240	1.96 270	23.65 375	9.07 362	14.69 326	24.88 368	15.21 350	27.20 363	12.68 314	14.02 358	16.94 364	24.43 385	0.26 324	0.18 233	0.74 366	0.67 361	0.80 342	1.02 255

MANE	20.98 395	3.23 338	8.81 303	5.96 373	6.96 376	33.07 393	13.20 382	35.43 397	38.86 394	44.72 405	52.41 409	53.20 404	41.84 405	34.74 396	27.45 391	1.87 372	2.27 378	1.54 376	10.18 400	0.69 334	3.11 364

SANet	11.48 364	3.34 340	13.93 345	2.40 262	1.01 194	16.49 355	12.16 381	20.05 372	37.28 390	19.62 363	28.04 365	25.61 374	20.10 371	14.43 346	12.39 343	0.10 287	0.06 188	0.03 297	0.06 229	0.76 340	1.73 312

SGM-ForestM	18.61 389	3.38 341	10.14 326	3.44 332	2.24 282	34.17 395	15.39 388	29.44 395	33.93 382	38.55 397	41.08 395	53.64 405	36.76 400	34.82 397	27.16 390	1.25 363	1.81 376	0.74 366	1.01 366	0.61 325	2.61 360

ADCPNet	10.18 353	3.40 342	33.24 395	2.38 259	1.74 254	17.75 362	7.65 355	13.20 299	13.03 314	14.09 347	21.72 342	19.36 355	11.40 343	15.43 354	23.00 376	0.28 327	1.15 344	0.39 362	1.48 376	0.68 332	2.21 352

DGSMNet	7.10 314	3.49 343	15.11 353	4.36 360	4.41 350	8.94 303	6.25 335	15.10 329	14.28 323	8.15 235	14.51 290	10.08 280	5.38 262	11.04 307	7.95 286	1.49 368	2.00 377	1.79 377	1.68 381	2.43 370	3.48 369

ELAS	17.99 386	3.49 343	11.19 330	6.14 375	5.79 371	34.89 396	17.28 400	28.75 392	30.47 378	40.80 401	45.79 400	39.04 395	32.05 396	27.63 391	24.30 384	1.88 373	2.41 382	1.09 370	1.48 376	1.83 364	3.48 369
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DeepPrunerF	7.18 318	3.58 345	25.29 384	4.27 356	7.20 377	3.78 195	4.64 316	14.03 316	20.86 356	8.85 253	10.57 234	7.35 236	7.88 311	12.16 328	10.66 328	0.25 321	0.16 228	0.29 357	0.43 348	0.77 341	0.65 214

GANetREF_RVC	6.97 311	3.59 346	9.14 314	4.00 347	0.40 104	13.17 343	11.27 376	15.95 338	17.51 341	10.62 304	10.66 238	12.15 312	7.97 313	13.18 336	5.04 251	0.45 338	0.00 1	0.01 249	0.15 261	3.47 377	0.60 202
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
ELAS_RVC	17.82 385	3.60 347	11.92 332	6.63 377	5.73 370	30.34 389	19.64 402	26.92 389	35.06 387	40.79 400	41.32 396	37.31 394	31.61 393	30.54 392	22.93 375	1.97 374	2.40 380	1.28 374	1.27 372	1.71 362	3.51 371
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SHD	10.45 357	3.67 348	14.03 346	4.81 365	4.52 355	11.93 334	1.66 253	21.36 381	38.40 393	18.84 361	21.72 342	17.63 343	13.07 350	15.65 357	17.71 365	0.36 332	1.09 326	0.01 249	0.32 331	0.50 319	1.67 301

Syn2CoEx	6.70 305	3.69 349	12.14 335	2.78 290	1.68 251	8.36 295	3.21 290	18.59 357	12.66 307	8.86 254	20.79 338	10.52 286	10.54 336	9.68 278	8.70 298	0.01 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.69 334	1.00 250

aanetorigin	9.02 342	3.75 350	28.68 391	2.16 221	3.86 337	5.84 254	5.40 327	5.93 96	10.39 269	28.12 383	31.02 377	15.98 332	13.74 355	9.38 268	12.55 345	0.25 321	0.22 241	0.22 353	0.24 302	1.24 352	1.47 284

TRStereo	2.71 129	3.79 351	5.46 203	2.19 228	2.22 281	2.98 138	1.07 222	9.83 214	4.39 88	3.46 67	3.48 56	3.92 133	0.77 49	6.43 123	1.70 122	0.03 220	0.63 280	0.00 1	0.29 324	0.11 134	1.49 286

SAMSARA	15.67 376	3.89 352	14.48 349	13.77 392	7.92 381	38.69 400	73.90 423	21.22 379	24.66 367	17.04 359	13.86 281	30.01 382	13.07 350	18.07 369	17.48 364	0.23 316	1.46 367	0.07 322	0.40 343	0.99 346	2.15 349

SuperB	8.29 335	3.96 353	24.92 382	2.96 303	1.33 235	9.83 312	4.15 305	10.92 244	29.79 377	11.86 327	12.51 267	6.07 209	6.97 292	11.13 310	14.73 357	0.15 297	0.11 215	0.35 359	0.26 314	12.64 392	1.11 263

PVD	16.41 378	3.98 354	16.04 356	5.38 368	4.59 360	19.44 367	7.28 352	28.88 393	49.27 403	31.53 387	43.72 398	30.36 384	32.17 397	26.70 390	23.19 377	0.25 321	1.48 368	0.04 306	0.59 357	0.52 321	2.87 363

anonymity	8.04 329	4.13 355	12.86 337	7.43 379	13.11 394	8.34 292	2.02 262	18.21 355	7.55 203	13.88 345	9.27 198	10.63 290	7.79 309	11.57 320	6.06 263	6.25 385	5.59 407	3.71 383	3.28 386	3.27 375	5.78 381

RTSC	9.87 350	4.34 356	16.44 358	4.60 364	2.38 286	12.54 340	0.75 180	18.19 354	37.31 391	16.16 356	15.86 299	13.32 315	7.56 307	20.93 379	23.50 379	0.34 330	1.07 325	0.02 280	0.35 338	0.71 337	0.99 248

PWCDC_ROB	8.50 338	4.40 357	9.57 322	6.16 376	4.54 357	10.46 320	1.03 217	15.30 330	28.16 374	10.88 312	30.88 376	6.96 232	11.31 342	14.57 347	10.40 324	3.10 379	0.02 135	0.00 1	0.00 1	1.55 360	0.63 211

Anonymous Stereo	7.27 319	4.41 358	26.56 387	3.67 339	3.09 310	5.56 243	15.31 387	10.85 239	11.63 297	10.31 297	10.32 225	7.46 239	3.67 191	14.42 345	15.13 360	0.64 348	0.88 297	0.00 1	0.07 230	0.33 290	1.16 267

SQANet	8.22 334	4.42 359	7.19 274	12.11 389	9.77 386	11.80 332	3.23 291	12.00 262	6.60 172	8.59 247	11.52 251	10.97 301	5.31 260	11.10 308	4.20 228	9.56 392	2.29 379	10.51 389	1.61 380	13.06 394	8.49 389

ADCMid	10.97 362	4.49 360	23.66 378	2.53 274	2.52 295	11.46 329	6.31 336	15.31 331	12.85 313	23.57 374	22.99 347	17.92 345	21.04 375	19.57 374	28.05 392	0.47 343	0.43 268	1.10 371	1.32 373	1.73 363	2.10 347

PWC_ROB	8.89 341	4.49 360	15.62 355	2.92 300	4.49 354	7.89 289	1.23 231	17.29 350	20.00 351	16.54 357	28.06 366	14.37 323	11.98 348	14.93 351	15.43 363	0.47 343	0.00 1	0.05 313	0.00 1	0.67 330	1.31 280

MFN_U_SF_RVC	13.54 370	4.69 362	28.43 390	4.24 354	2.50 293	24.26 376	5.99 329	28.23 391	20.18 354	24.06 377	29.38 369	30.35 383	16.92 366	20.98 380	21.39 370	1.35 365	1.13 332	1.02 369	1.41 375	1.88 365	2.50 359

XQC	9.46 347	4.84 363	18.88 366	4.07 348	3.09 310	15.97 354	6.65 341	16.26 341	26.63 371	12.63 331	12.35 265	15.75 331	10.62 337	16.48 360	21.19 369	0.44 336	0.96 308	0.05 313	0.32 331	1.10 348	0.99 248

Consistency-Raft	9.58 348	5.11 364	13.00 338	5.61 370	8.92 384	4.03 208	5.07 323	19.73 367	24.90 369	11.32 322	29.86 370	13.36 316	6.16 276	8.00 197	13.47 351	0.67 350	0.34 259	1.81 378	4.36 392	12.23 390	3.62 372

MFN_U_SF_DS_RVC	10.36 356	5.37 365	16.61 360	2.95 302	3.02 307	24.75 377	15.44 389	14.68 325	19.73 349	19.77 365	23.97 350	16.98 340	8.40 317	17.58 367	9.23 308	1.59 369	1.75 373	0.16 342	2.63 383	0.75 339	1.85 329

WZ-Net	13.61 371	5.57 366	42.84 403	3.89 346	3.19 314	19.90 368	15.44 389	15.67 335	32.04 380	16.13 355	28.69 367	22.17 369	15.84 363	21.40 381	26.87 388	0.75 353	0.01 104	0.01 249	0.03 203	0.51 320	1.20 271

PASM	9.11 343	5.68 367	25.06 383	4.33 358	4.18 347	7.01 274	8.48 358	12.37 271	20.95 357	13.49 341	15.37 295	18.80 351	11.52 344	14.70 348	12.70 346	0.93 357	1.19 349	0.32 358	1.21 371	1.66 361	2.22 353

GASNet	5.62 289	5.76 368	12.05 333	5.03 367	2.08 276	3.77 194	1.53 247	12.92 287	11.62 296	9.64 283	7.40 160	8.58 264	7.54 305	14.76 350	8.25 291	0.02 190	0.15 226	0.00 1	0.00 1	0.81 344	0.52 189

MaskLacGwcNet_RVC	6.42 299	6.12 369	6.53 252	4.29 357	3.61 329	15.41 352	4.13 304	12.36 270	7.32 201	7.60 210	8.51 184	8.97 269	2.64 147	10.17 298	3.72 210	8.16 390	2.40 380	2.00 379	0.11 245	8.55 387	5.84 382

ADCS	13.76 372	6.46 370	30.74 393	3.62 337	2.93 304	14.28 349	11.22 375	20.02 370	34.42 385	23.20 371	25.42 361	19.51 356	19.62 369	24.54 387	33.88 401	0.27 326	0.23 244	0.37 361	0.19 278	1.47 358	2.84 362

EDNetEfficient	14.14 374	6.71 371	56.12 410	2.99 304	3.58 327	5.38 241	8.49 359	9.35 206	33.24 381	40.73 399	30.21 373	18.04 347	22.92 382	12.13 326	26.26 387	0.16 300	0.24 247	0.07 322	1.15 368	2.58 373	2.39 356

AnyNet_C32	11.82 365	7.08 372	25.83 385	4.55 363	5.88 372	16.92 358	16.97 398	14.14 317	18.11 345	16.87 358	21.66 341	14.78 326	13.87 357	23.54 386	31.83 398	0.24 318	0.28 253	0.35 359	0.53 355	1.35 356	1.71 310

AnonymousM	2.96 153	7.19 373	1.41 1	0.92 97	0.06 6	2.37 66	0.52 122	6.05 101	3.83 61	4.97 96	2.37 38	1.91 73	1.00 61	2.23 37	1.06 60	0.01 106	0.57 278	17.64 394	4.90 393	0.02 10	0.27 130

SPS-STEREO	15.83 377	7.38 374	14.92 352	11.63 388	11.77 392	25.30 379	7.12 349	25.20 387	17.06 338	32.24 388	30.34 374	31.63 385	22.59 379	25.67 388	21.97 372	7.71 389	4.50 403	3.35 382	1.56 379	6.97 385	7.72 388
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
LSM	14.85 375	7.41 375	36.29 398	7.76 381	43.77 417	11.24 328	12.14 380	16.73 345	23.72 364	23.73 376	32.92 380	18.89 353	13.31 352	16.60 361	12.37 342	0.26 324	0.86 296	0.11 330	0.43 348	1.24 352	17.26 410

UDGNet	2.92 147	7.79 376	4.92 181	3.01 305	0.08 10	2.96 135	0.20 61	4.77 30	8.93 241	2.91 56	2.85 46	0.95 50	1.00 61	6.46 124	1.66 116	1.46 367	0.00 1	5.33 387	0.92 365	1.95 366	0.19 99

MSC_U_SF_DS_RVC	17.08 381	7.98 377	24.37 381	6.82 378	2.93 304	39.68 402	16.11 391	25.46 388	34.93 386	34.13 391	34.20 384	29.20 381	24.94 386	23.01 384	19.39 367	2.79 376	2.87 391	1.18 373	1.53 378	6.78 384	3.31 366

Wz-Net-SNSev	9.92 351	8.01 378	26.42 386	2.26 240	1.85 262	8.36 295	14.30 386	18.01 353	21.68 359	10.78 308	23.95 349	16.84 339	8.60 321	15.59 355	19.76 368	0.01 106	0.03 160	0.01 249	0.00 1	0.52 321	1.34 283

otaku	12.35 368	8.64 379	9.11 313	13.56 391	10.98 389	26.23 381	7.22 351	19.45 365	19.26 348	11.92 329	17.90 324	20.21 360	8.91 328	16.06 358	6.09 264	9.77 393	2.50 383	13.23 390	1.90 382	14.61 395	9.41 393

NVStereoNet_ROB	17.22 382	8.76 380	16.47 359	7.52 380	8.42 382	13.75 348	11.07 371	24.24 386	26.67 372	31.00 385	46.49 401	34.88 391	27.06 389	22.72 383	23.61 380	6.83 388	4.32 402	6.32 388	10.37 401	4.39 378	9.57 394
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SGM+DAISY	17.25 383	9.46 381	22.74 376	10.11 383	11.40 390	28.98 388	13.74 384	21.15 378	16.85 337	31.39 386	34.79 385	34.05 390	24.24 385	26.23 389	19.31 366	8.79 391	7.56 411	4.88 385	3.93 390	6.07 383	9.33 391

MFMNet_re	14.09 373	9.67 382	20.31 371	10.40 384	7.62 378	21.38 372	17.49 401	21.36 381	31.95 379	23.70 375	29.22 368	18.87 352	27.41 390	14.27 344	11.16 331	2.85 377	1.51 370	0.41 363	0.28 319	4.88 379	7.10 386

Ntro	12.91 369	9.95 383	10.01 324	14.12 393	12.55 393	26.31 382	6.76 343	19.04 361	22.03 363	10.23 294	16.26 304	20.22 361	10.06 333	16.81 363	7.93 285	10.16 395	2.55 385	15.19 392	2.86 384	15.27 396	9.93 395

UDG	9.12 344	10.06 384	6.35 247	10.06 382	9.64 385	10.48 321	2.33 267	12.73 281	10.19 264	8.33 240	10.27 224	16.70 338	10.47 335	8.33 223	9.07 306	4.28 381	2.59 386	18.90 395	3.83 389	11.35 389	6.50 385

CC-Net-ROB	8.09 330	10.11 385	9.03 310	4.07 348	3.74 335	15.24 351	4.84 319	18.44 356	10.87 282	6.73 175	14.03 284	7.54 241	4.68 234	11.61 321	3.98 223	6.59 386	2.54 384	16.51 393	1.19 370	7.88 386	2.20 351

RTS	19.64 392	10.42 386	87.01 420	5.88 371	6.82 373	41.73 403	16.69 394	16.80 346	41.90 397	23.44 372	32.96 381	13.79 317	21.49 376	38.85 402	30.84 395	0.46 340	0.70 286	0.00 1	0.09 239	1.13 349	1.70 308

RTSA	19.64 392	10.42 386	87.01 420	5.88 371	6.82 373	41.73 403	16.69 394	16.80 346	41.90 397	23.44 372	32.96 381	13.79 317	21.49 376	38.85 402	30.84 395	0.46 340	0.70 286	0.00 1	0.09 239	1.13 349	1.70 308

BEATNet-Init1	24.70 396	11.33 388	44.28 404	5.48 369	3.94 341	47.60 410	22.33 405	34.94 396	40.01 395	48.11 408	49.98 405	59.86 409	43.17 406	39.48 404	31.77 397	1.37 366	1.76 375	1.17 372	1.17 369	2.44 371	3.85 374

Wz-Net-TNSev	12.01 367	11.86 389	38.26 400	2.81 292	1.82 261	18.12 364	11.31 377	16.67 343	21.73 360	15.06 349	17.17 314	19.72 358	20.69 374	20.68 377	21.41 371	0.04 240	0.06 188	0.00 1	0.16 263	0.74 338	1.93 341

DDUNet	10.03 352	12.17 390	8.24 294	13.02 390	11.73 391	10.32 319	3.76 298	12.27 268	8.35 229	9.64 283	13.89 282	16.48 335	6.67 288	9.50 273	7.00 275	6.80 387	3.45 397	21.10 396	4.33 391	12.78 393	9.12 390

AnyNet_C01	16.99 380	12.34 391	60.47 412	4.88 366	3.11 313	31.77 390	16.79 396	18.60 358	17.96 344	18.62 360	38.50 390	24.03 370	19.00 368	30.59 393	35.18 403	0.29 328	0.56 276	0.45 365	0.48 351	2.70 374	3.40 367

EDNetEfficientorigin	18.25 388	14.44 392	99.41 432	1.72 175	1.00 193	12.07 336	6.97 348	13.67 309	35.06 387	38.59 398	37.10 389	27.03 377	27.46 391	15.38 353	26.92 389	0.05 253	0.08 201	0.15 339	0.62 358	3.33 376	3.92 375

JetBlue	29.99 403	17.24 393	55.64 409	16.24 394	21.08 405	62.07 421	33.14 412	40.60 401	35.73 389	34.59 394	40.67 393	57.18 408	43.54 407	51.46 416	52.18 418	2.72 375	4.58 405	2.86 381	3.53 387	10.57 388	14.11 405

FADE	26.04 398	18.79 394	52.46 408	10.51 385	10.00 388	22.56 373	9.20 363	36.24 398	53.07 406	20.35 366	19.04 329	26.62 376	34.46 398	40.25 405	35.42 404	31.16 413	14.37 414	38.03 412	37.28 414	5.44 381	5.60 380

coex-ft	20.15 394	20.03 395	87.93 422	1.81 184	1.77 255	18.77 366	13.73 383	13.28 301	41.87 396	60.24 415	39.04 391	28.27 380	30.39 392	12.57 331	28.66 394	0.20 311	0.23 244	0.04 306	0.30 326	1.52 359	2.34 355

ACVNet-4b	16.48 379	23.07 396	14.73 351	16.69 395	15.18 397	31.83 391	7.30 353	19.71 366	27.82 373	11.54 325	22.10 345	31.68 386	8.96 329	18.88 371	7.28 280	11.04 397	2.65 387	24.93 399	5.02 394	18.57 398	10.67 397

WAO-7	30.22 404	25.83 397	23.33 377	33.10 405	14.36 395	36.98 397	22.41 406	52.85 414	64.46 416	43.76 403	59.24 415	52.31 402	45.69 409	32.82 394	32.60 399	11.16 399	5.49 406	13.76 391	12.60 406	12.36 391	9.38 392

ACVNet_1	19.51 391	26.19 398	15.50 354	17.71 396	15.28 398	26.46 383	9.36 364	29.16 394	34.18 383	25.06 379	24.89 358	37.18 393	21.93 378	17.80 368	15.03 359	11.08 398	2.83 388	25.29 400	5.06 396	19.11 399	11.14 398

DispFullNet	18.06 387	27.03 399	34.90 396	22.68 400	20.79 402	15.03 350	3.18 289	16.95 348	26.06 370	20.48 367	16.91 310	20.55 364	18.37 367	23.48 385	12.16 341	5.31 383	2.91 392	31.24 403	8.09 399	22.63 402	12.44 402

RainbowNet	18.69 390	27.15 400	22.03 375	18.76 397	15.00 396	27.97 386	10.17 369	27.99 390	34.19 384	15.53 353	27.53 364	25.33 372	13.80 356	19.86 376	10.59 325	14.50 403	3.57 398	23.85 398	5.03 395	18.49 397	12.41 401

IMH-64-1	28.06 401	29.98 401	19.46 369	32.15 403	20.98 403	27.68 384	16.66 392	47.31 405	44.85 400	34.14 392	50.94 406	41.49 397	31.67 394	37.53 398	23.88 381	14.17 401	2.96 393	34.45 405	11.15 402	26.12 404	13.75 403

IMH-64	28.06 401	29.98 401	19.46 369	32.15 403	20.98 403	27.68 384	16.66 392	47.31 405	44.85 400	34.14 392	50.94 406	41.49 397	31.67 394	37.53 398	23.88 381	14.17 401	2.96 393	34.45 405	11.15 402	26.12 404	13.75 403

IMH	30.65 405	30.30 403	21.09 373	34.89 407	21.75 407	33.16 394	16.91 397	49.53 412	52.50 404	38.41 396	55.10 412	45.13 399	40.36 404	41.57 406	25.66 386	14.74 404	3.36 396	35.43 407	11.69 404	27.31 408	14.16 406

ACVNet_2	27.45 399	30.56 404	27.90 388	20.72 398	15.55 399	37.22 398	14.00 385	49.32 411	65.88 418	43.17 402	56.99 413	51.90 401	26.98 388	21.46 382	15.38 361	10.77 396	2.85 389	23.12 397	3.62 388	20.08 400	11.47 399

TorneroNet-64	33.32 407	33.28 405	33.07 394	35.14 408	21.25 406	48.02 411	21.13 403	43.47 403	58.77 410	33.36 390	46.64 402	62.00 411	38.19 401	44.82 410	35.07 402	15.02 405	3.59 399	35.81 408	12.20 405	29.45 410	16.17 407

TorneroNet	36.02 411	35.25 406	36.33 399	38.44 410	22.19 408	50.72 415	24.42 409	48.39 408	54.53 407	38.03 395	53.44 410	62.83 414	44.79 408	47.68 413	42.11 412	15.69 406	3.97 401	37.25 409	15.05 408	30.83 412	18.40 412

MADNet+	27.96 400	35.32 407	91.41 424	21.04 399	8.86 383	49.25 412	47.41 419	36.98 399	37.84 392	21.00 369	30.83 375	25.41 373	34.95 399	46.51 411	51.54 417	3.04 378	3.33 395	1.48 375	1.05 367	5.85 382	6.05 383

WAO-8	38.93 412	36.84 408	23.97 379	43.96 411	24.48 410	45.73 407	22.62 407	53.10 415	75.66 420	53.86 412	66.14 420	62.39 412	55.11 416	43.01 408	40.67 410	22.98 409	7.22 409	37.53 410	19.49 410	27.04 407	16.83 408

Venus	38.93 412	36.84 408	23.97 379	43.96 411	24.48 410	45.73 407	22.62 407	53.10 415	75.66 420	53.86 412	66.17 421	62.39 412	55.11 416	43.01 408	40.67 410	22.98 409	7.22 409	37.53 410	19.49 410	27.02 406	16.83 408

WAO-6	35.59 409	37.89 410	17.67 363	37.86 409	24.46 409	37.85 399	21.49 404	49.01 410	67.96 419	44.22 404	48.08 403	53.02 403	53.39 414	33.67 395	36.83 406	26.05 411	7.83 412	43.19 413	21.76 412	30.18 411	19.37 413

Dean	35.52 408	40.12 411	27.99 389	30.63 402	17.33 400	45.80 409	11.68 378	57.61 419	76.54 422	63.70 418	60.65 416	66.93 417	49.40 412	38.12 400	40.28 409	12.18 400	3.73 400	28.86 401	5.94 398	20.69 401	12.16 400

LVE	35.84 410	41.54 412	36.25 397	33.36 406	18.92 401	53.05 417	27.99 410	53.17 417	64.93 417	47.63 407	61.58 417	54.25 406	38.72 402	38.72 401	35.50 405	16.36 407	6.23 408	31.51 404	14.04 407	25.01 403	18.07 411

PWCK	31.62 406	45.59 413	49.67 406	30.49 401	7.80 379	42.91 405	29.73 411	45.45 404	44.44 399	47.41 406	36.92 388	47.86 400	26.79 387	41.90 407	33.36 400	22.77 408	4.56 404	29.89 402	5.13 397	29.43 409	10.36 396

UNDER WATER-64	46.01 415	48.25 414	68.05 414	44.59 413	28.11 412	57.02 420	43.78 417	40.20 400	48.80 402	52.08 411	42.95 397	67.22 418	57.71 418	48.98 415	49.57 415	40.01 415	17.98 415	52.15 416	39.41 416	38.99 413	34.41 415

SPstereo	72.80 423	48.41 415	62.94 413	57.25 419	46.60 419	79.63 422	85.16 424	100.00 435	100.00 433	98.52 431	98.22 430	100.00 436	96.67 428	97.01 429	82.62 423	47.37 418	39.60 420	68.10 423	65.09 423	40.01 414	42.71 418

UNDER WATER	45.99 414	49.80 416	68.56 415	49.99 415	32.13 413	55.35 419	39.50 414	41.12 402	52.90 405	50.69 409	45.18 399	67.79 419	58.75 419	51.93 418	50.97 416	30.59 412	14.03 413	51.66 415	37.15 413	40.27 415	31.35 414

DLNR_Zeroshot_test	24.96 397	51.28 417	90.69 423	97.84 431	97.22 430	1.40 13	0.12 32	23.19 385	3.55 44	1.21 33	2.95 48	0.72 46	0.31 8	7.09 149	2.61 180	38.70 414	1.32 359	0.00 1	0.29 324	77.04 427	1.68 302

notaker	48.05 416	55.94 418	50.90 407	56.89 418	40.29 414	38.96 401	33.86 413	47.82 407	55.70 408	57.55 414	57.48 414	60.22 410	59.71 420	54.64 419	43.27 413	41.13 416	19.86 416	57.61 418	37.79 415	50.95 417	40.33 416

ktn	49.32 417	58.11 419	40.16 401	59.92 420	43.22 416	49.79 414	42.99 416	48.56 409	60.67 412	51.59 410	54.51 411	55.34 407	52.65 413	47.92 414	37.91 407	57.88 420	24.79 417	63.00 421	43.57 417	52.51 418	41.31 417

HanzoNet	57.16 420	60.12 420	60.00 411	55.77 417	42.11 415	51.98 416	41.93 415	52.07 413	61.47 413	65.98 421	65.90 419	72.11 421	70.14 421	71.11 422	61.13 420	64.31 423	34.72 419	62.27 420	50.86 419	52.83 419	46.33 419

JetRed	61.44 421	61.87 421	83.02 419	46.49 414	56.73 422	83.63 423	65.09 421	59.75 421	64.22 415	69.50 422	69.26 422	66.24 416	47.62 410	61.80 420	74.60 422	45.99 417	66.40 424	46.67 414	45.27 418	63.49 421	51.22 421

KSHMR	56.07 419	64.25 422	40.47 402	74.89 423	49.63 420	49.42 413	45.46 418	57.71 420	63.52 414	61.65 417	61.67 418	71.88 420	47.67 411	51.47 417	44.57 414	54.67 419	62.25 421	66.31 422	54.18 421	53.03 420	46.75 420

DPSimNet_ROB	54.45 418	65.73 423	47.00 405	54.49 416	46.37 418	55.34 418	56.47 420	56.18 418	59.04 411	64.57 420	51.76 408	64.01 415	54.49 415	47.54 412	67.21 421	63.21 422	27.86 418	58.04 419	51.28 420	46.61 416	51.87 422

LRCNet_RVC	66.47 422	66.44 424	69.02 416	71.60 422	54.27 421	32.21 392	2.93 279	63.19 422	21.83 361	82.02 424	90.16 425	83.59 423	72.13 422	69.45 421	53.25 419	95.47 429	64.21 423	95.15 429	95.27 429	72.59 423	74.60 425

MADNet++	82.81 425	81.73 425	74.64 418	87.71 428	82.67 427	93.35 424	70.27 422	86.39 427	82.88 423	93.51 428	86.62 424	86.40 424	81.37 424	88.21 424	88.63 425	86.59 427	84.23 428	72.14 424	68.69 424	78.88 428	81.36 429

ASD4	76.04 424	81.96 426	69.18 417	68.53 421	80.95 426	96.29 426	99.16 431	77.84 423	93.51 427	77.76 423	85.79 423	78.58 422	76.90 423	78.02 423	82.88 424	58.77 421	62.96 422	55.01 417	62.53 422	68.78 422	65.30 424

xxxxx1	85.58 427	90.37 427	96.61 427	76.69 424	80.77 423	97.50 428	96.92 428	85.57 424	88.66 424	88.63 425	91.64 426	94.27 425	93.09 425	90.03 425	91.91 426	70.77 424	70.62 425	73.61 425	81.26 426	72.90 424	79.86 426

tt_ll	85.58 427	90.37 427	96.61 427	76.69 424	80.77 423	97.50 428	96.92 428	85.57 424	88.66 424	88.63 425	91.64 426	94.27 425	93.09 425	90.03 425	91.91 426	70.77 424	70.62 425	73.61 425	81.26 426	72.90 424	79.86 426

ff	85.58 427	90.37 427	96.61 427	76.69 424	80.77 423	97.50 428	96.92 428	85.57 424	88.66 424	88.63 425	91.64 426	94.27 425	93.09 425	90.03 425	91.91 426	70.77 424	70.62 425	73.61 425	81.26 426	72.90 424	79.86 426

MEDIAN_ROB	98.44 431	99.70 430	99.34 431	97.13 429	97.06 429	96.94 427	95.91 427	97.71 430	97.33 429	98.78 432	98.91 431	99.19 430	98.13 430	96.94 428	96.99 431	99.97 433	99.18 430	100.00 432	99.99 433	99.70 432	99.83 432

Anonymous_1	99.01 433	99.91 431	99.85 433	97.31 430	99.09 432	100.00 434	100.00 434	99.59 432	99.96 431	99.29 433	99.86 432	99.55 431	99.99 434	99.30 431	99.76 432	95.67 430	99.58 431	97.24 430	98.56 431	97.36 430	98.34 431

HaxPig	98.85 432	99.94 432	95.36 425	99.99 435	99.98 433	94.12 425	94.52 425	99.12 431	99.96 431	99.96 434	99.99 433	99.98 434	99.89 432	98.16 430	96.14 430	99.98 434	99.99 434	100.00 432	99.99 433	99.99 435	99.95 435

AVERAGE_ROB	99.63 435	99.96 433	98.88 430	100.00 438	100.00 435	98.16 431	95.64 426	100.00 435	100.00 433	100.00 435	100.00 434	100.00 436	100.00 435	100.00 436	99.99 434	100.00 437	100.00 435	100.00 432	100.00 435	100.00 436	100.00 439

test_example2	99.38 434	99.98 434	99.99 435	100.00 438	99.98 433	99.73 432	99.99 433	96.99 429	100.00 433	100.00 435	100.00 434	96.49 428	96.74 429	99.97 432	99.96 433	100.00 437	99.97 433	98.68 431	99.11 432	100.00 436	100.00 439

MyStereo03	100.00 440	100.00 435	100.00 438	100.00 438	100.00 435	100.00 434	100.00 434	100.00 435	100.00 433	100.00 435	100.00 434	100.00 436	100.00 435	100.00 436	100.00 437	100.00 437	100.00 435	100.00 432	100.00 435	100.00 436	100.00 439

MyStereo02	100.00 440	100.00 435	100.00 438	100.00 438	100.00 435	100.00 434	100.00 434	100.00 435	100.00 433	100.00 435	100.00 434	100.00 436	100.00 435	100.00 436	100.00 437	100.00 437	100.00 435	100.00 432	100.00 435	100.00 436	100.00 439

MyStereo	100.00 440	100.00 435	100.00 438	100.00 438	100.00 435	100.00 434	100.00 434	100.00 435	100.00 433	100.00 435	100.00 434	100.00 436	100.00 435	100.00 436	100.00 437	100.00 437	100.00 435	100.00 432	100.00 435	100.00 436	100.00 439

Selective-RAFT-Error	100.00 440	100.00 435	100.00 438	100.00 438	100.00 435	100.00 434	100.00 434	100.00 435	100.00 433	100.00 435	100.00 434	100.00 436	100.00 435	100.00 436	100.00 437	100.00 437	100.00 435	100.00 432	100.00 435	100.00 436	100.00 439

PML	97.69 430	100.00 435	96.50 426	97.85 432	97.35 431	99.77 433	99.36 432	96.92 428	96.34 428	100.00 435	96.52 429	97.41 429	99.61 431	100.00 436	95.46 429	99.99 435	97.44 429	100.00 432	96.08 430	99.13 431	88.02 430

CasAABBNet	100.00 440	100.00 435	100.00 438	100.00 438	100.00 435	100.00 434	100.00 434	100.00 435	100.00 433	100.00 435	100.00 434	100.00 436	100.00 435	100.00 436	100.00 437	100.00 437	100.00 435	100.00 432	100.00 435	100.00 436	100.00 439

LSM0	100.00 440	100.00 435	100.00 438	100.00 438	100.00 435	100.00 434	100.00 434	100.00 435	100.00 433	100.00 435	100.00 434	100.00 436	100.00 435	100.00 436	100.00 437	100.00 437	100.00 435	100.00 432	100.00 435	100.00 436	99.99 436

DPSMNet_ROB	99.90 436	100.00 435	99.99 435	99.99 435	100.00 435	100.00 434	100.00 434	99.98 433	100.00 433	98.37 429	100.00 434	99.81 432	100.00 435	99.97 432	99.99 434	100.00 437	100.00 435	100.00 432	100.00 435	100.00 436	99.99 436

DGTPSM_ROB	99.90 436	100.00 435	99.99 435	99.99 435	100.00 435	100.00 434	100.00 434	99.98 433	100.00 433	98.37 429	100.00 434	99.81 432	100.00 435	99.97 432	99.99 434	99.99 435	100.00 435	100.00 432	100.00 435	100.00 436	99.99 436

DPSM_ROB	99.94 438	100.00 435	100.00 438	99.74 433	100.00 435	100.00 434	100.00 434	100.00 435	100.00 433	100.00 435	100.00 434	100.00 436	100.00 435	100.00 436	100.00 437	99.08 431	100.00 435	100.00 432	100.00 435	99.98 433	99.94 433

DPSM	99.94 438	100.00 435	100.00 438	99.74 433	100.00 435	100.00 434	100.00 434	100.00 435	100.00 433	100.00 435	100.00 434	100.00 436	100.00 435	100.00 436	100.00 437	99.08 431	100.00 435	100.00 432	100.00 435	99.98 433	99.94 433

Low-res two-view benchmark