Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

trnet	0.28 1	0.26 42	1.32 23	0.19 1	0.12 3	0.54 86	0.15 1	0.48 24	0.46 54	0.27 31	0.33 38	0.24 23	0.21 19	0.30 14	0.21 24	0.10 85	0.07 11	0.08 3	0.05 1	0.09 8	0.07 3

CASnet	0.28 1	0.31 80	1.20 12	0.28 64	0.11 1	0.47 38	0.19 15	0.44 9	0.44 41	0.38 58	0.31 30	0.23 16	0.17 2	0.29 11	0.19 4	0.10 85	0.06 1	0.15 261	0.12 164	0.16 118	0.07 3
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GLC_STEREO	0.28 1	0.27 44	1.36 28	0.28 64	0.12 3	0.41 20	0.20 25	0.37 2	0.38 11	0.26 28	0.30 26	0.25 30	0.19 12	0.33 29	0.24 52	0.09 18	0.11 187	0.12 145	0.10 82	0.13 57	0.09 18

CREStereo	0.28 1	0.30 74	1.33 25	0.19 1	0.13 6	0.55 98	0.17 6	0.48 24	0.46 54	0.27 31	0.33 38	0.24 23	0.21 19	0.31 18	0.21 24	0.11 133	0.07 11	0.08 3	0.05 1	0.10 14	0.07 3
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
StereoIM	0.29 5	0.54 188	1.44 42	0.24 8	0.29 227	0.29 3	0.16 4	0.45 12	0.37 10	0.19 1	0.21 2	0.28 45	0.22 24	0.30 14	0.29 95	0.10 85	0.09 118	0.10 54	0.08 31	0.11 25	0.11 41

LoS_RVC	0.29 5	0.33 89	1.19 10	0.25 16	0.34 280	0.43 21	0.22 51	0.42 6	0.32 2	0.22 5	0.33 38	0.23 16	0.24 35	0.31 18	0.21 24	0.07 1	0.07 11	0.07 1	0.05 1	0.10 14	0.31 323

Selective-IGEV	0.29 5	0.23 23	1.28 17	0.27 43	0.30 237	0.35 12	0.20 25	0.56 65	0.38 11	0.21 2	0.30 26	0.22 9	0.18 8	0.37 49	0.18 1	0.07 1	0.06 1	0.08 3	0.15 238	0.16 118	0.29 308

EGLCR-Stereo	0.29 5	0.27 44	0.97 2	0.30 100	0.19 106	0.56 111	0.17 6	0.68 113	0.36 7	0.30 37	0.18 1	0.27 42	0.17 2	0.38 53	0.19 4	0.09 18	0.07 11	0.10 54	0.08 31	0.10 14	0.35 341

MIF-Stereo	0.30 9	0.36 113	1.68 77	0.27 43	0.24 175	0.29 3	0.18 12	0.33 1	0.34 3	0.26 28	0.37 51	0.18 1	0.18 8	0.31 18	0.27 71	0.10 85	0.08 61	0.08 3	0.07 14	0.25 247	0.08 11

CES	0.30 9	0.27 44	1.09 4	0.23 4	0.50 357	0.40 18	0.20 25	0.46 13	0.44 41	0.22 5	0.28 17	0.26 36	0.19 12	0.33 29	0.21 24	0.09 18	0.07 11	0.08 3	0.05 1	0.15 90	0.49 381

ProNet	0.30 9	0.54 188	1.29 18	0.25 16	0.15 27	0.47 38	0.25 108	0.48 24	0.39 16	0.21 2	0.23 5	0.22 9	0.20 17	0.44 74	0.19 4	0.08 4	0.08 61	0.10 54	0.08 31	0.23 221	0.12 68

CroCo-Stereo	0.30 9	0.45 158	1.08 3	0.31 124	0.17 64	0.19 1	0.21 37	0.73 135	0.50 81	0.21 2	0.24 11	0.55 181	0.22 24	0.27 1	0.26 63	0.09 18	0.08 61	0.08 3	0.07 14	0.12 36	0.09 18
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
CAS++	0.31 13	0.33 89	1.43 40	0.25 16	0.17 64	0.31 6	0.20 25	0.78 183	0.41 25	0.30 37	0.30 26	0.21 8	0.16 1	0.33 29	0.18 1	0.15 258	0.12 212	0.13 201	0.10 82	0.15 90	0.11 41
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
LoS	0.31 13	0.30 74	1.52 55	0.23 4	0.13 6	0.54 86	0.20 25	0.48 24	0.49 74	0.25 21	0.28 17	0.37 74	0.24 35	0.38 53	0.23 37	0.10 85	0.08 61	0.08 3	0.05 1	0.15 90	0.07 3

PMTNet	0.31 13	0.35 107	1.30 20	0.20 3	0.14 13	0.57 129	0.25 108	0.46 13	0.42 31	0.27 31	0.32 33	0.27 42	0.24 35	0.39 56	0.23 37	0.43 380	0.07 11	0.08 3	0.05 1	0.18 162	0.07 3

MGS-Stereo	0.32 16	0.34 99	1.70 83	0.25 16	0.14 13	0.40 18	0.22 51	0.38 3	0.43 38	0.24 12	0.51 138	0.25 30	0.18 8	0.31 18	0.20 20	0.09 18	0.08 61	0.09 23	0.08 31	0.47 369	0.08 11

ff7	0.32 16	0.52 180	1.38 31	0.25 16	0.16 40	0.56 111	0.23 69	0.46 13	0.41 25	0.24 12	0.23 5	0.20 2	0.23 29	0.48 99	0.19 4	0.09 18	0.08 61	0.10 54	0.18 280	0.23 221	0.22 243

ffff	0.32 16	0.52 180	1.38 31	0.25 16	0.16 40	0.56 111	0.23 69	0.46 13	0.41 25	0.24 12	0.23 5	0.20 2	0.23 29	0.48 99	0.19 4	0.09 18	0.08 61	0.10 54	0.18 280	0.23 221	0.22 243

11t	0.32 16	0.52 180	1.38 31	0.25 16	0.16 40	0.56 111	0.23 69	0.46 13	0.41 25	0.24 12	0.23 5	0.20 2	0.23 29	0.48 99	0.19 4	0.09 18	0.08 61	0.10 54	0.18 280	0.23 221	0.22 243

MC-Stereo	0.32 16	0.31 80	1.46 44	0.31 124	0.15 27	0.53 83	0.19 15	0.44 9	0.35 5	0.36 49	0.38 58	0.27 42	0.27 73	0.42 66	0.19 4	0.09 18	0.13 227	0.09 23	0.16 255	0.20 193	0.13 102

ccc-4	0.32 16	0.52 180	1.38 31	0.25 16	0.16 40	0.56 111	0.23 69	0.46 13	0.41 25	0.24 12	0.23 5	0.20 2	0.23 29	0.48 99	0.19 4	0.09 18	0.08 61	0.10 54	0.18 280	0.23 221	0.22 243

11t1	0.33 22	0.19 3	1.41 36	0.33 169	0.16 40	0.48 44	0.21 37	0.67 110	0.48 69	0.40 65	0.34 43	0.32 59	0.33 120	0.42 66	0.27 71	0.11 133	0.12 212	0.10 54	0.08 31	0.13 57	0.14 116

IGEVStereo-DCA	0.33 22	0.34 99	1.38 31	0.27 43	0.16 40	0.45 23	0.23 69	0.46 13	0.41 25	0.24 12	0.21 2	0.26 36	0.25 47	0.64 154	0.52 230	0.09 18	0.07 11	0.10 54	0.18 280	0.16 118	0.22 243

AEACV	0.33 22	0.24 30	1.44 42	0.28 64	0.35 290	0.47 38	0.21 37	0.43 7	0.28 1	0.26 28	0.25 14	0.22 9	0.38 153	0.30 14	0.18 1	0.09 18	0.35 371	0.09 23	0.36 372	0.23 221	0.25 280

CroCo-Stereo Lap2	0.33 22	0.61 206	1.47 46	0.32 150	0.38 314	0.23 2	0.22 51	0.58 73	0.46 54	0.22 5	0.27 16	0.29 50	0.23 29	0.32 23	0.26 63	0.09 18	0.09 118	0.10 54	0.08 31	0.21 201	0.14 116

CREStereo++_RVC	0.33 22	0.29 68	1.74 95	0.24 8	0.16 40	0.54 86	0.15 1	0.40 4	0.55 120	0.37 53	0.51 138	0.24 23	0.19 12	0.27 1	0.26 63	0.09 18	0.06 1	0.08 3	0.30 348	0.08 1	0.06 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.33 22	0.49 171	1.75 101	0.23 4	0.12 3	0.54 86	0.16 4	0.40 4	0.45 51	0.45 95	0.51 138	0.26 36	0.22 24	0.29 11	0.20 20	0.10 85	0.10 149	0.08 3	0.06 8	0.08 1	0.11 41

sCroCo_RVC	0.33 22	0.32 83	1.89 179	0.34 193	0.27 212	0.30 5	0.22 51	0.48 24	0.44 41	0.22 5	0.33 38	0.25 30	0.25 47	0.32 23	0.24 52	0.14 243	0.16 278	0.12 145	0.12 164	0.15 90	0.13 102

RAFT-Stereo-weight	0.34 29	0.29 68	1.43 40	0.28 64	0.28 221	0.55 98	0.22 51	0.78 183	0.48 69	0.46 102	0.38 58	0.36 72	0.17 2	0.33 29	0.23 37	0.09 18	0.08 61	0.09 23	0.07 14	0.09 8	0.09 18

LargeStereo	0.34 29	0.43 143	1.32 23	0.31 124	0.14 13	0.32 7	0.21 37	0.70 119	0.34 3	0.22 5	0.28 17	0.22 9	0.27 73	0.35 37	0.27 71	0.09 18	0.39 383	0.08 3	0.15 238	0.25 247	0.45 375

MyStereo07	0.34 29	0.40 129	1.46 44	0.29 86	0.23 161	0.60 170	0.31 200	0.53 51	0.42 31	0.25 21	0.25 14	0.20 2	0.26 59	0.57 136	0.19 4	0.09 18	0.18 298	0.12 145	0.11 133	0.16 118	0.19 213

MIF-Stereo (partial)	0.34 29	0.41 132	1.93 194	0.26 34	0.24 175	0.32 7	0.17 6	0.53 51	0.42 31	0.25 21	0.37 51	0.25 30	0.26 59	0.44 74	0.31 117	0.11 133	0.08 61	0.12 145	0.10 82	0.19 180	0.14 116

anonymousdsp2	0.34 29	0.24 30	1.16 8	0.28 64	0.15 27	0.57 129	0.23 69	0.79 198	0.47 68	0.38 58	0.37 51	0.40 92	0.25 47	0.47 94	0.21 24	0.09 18	0.07 11	0.10 54	0.13 192	0.19 180	0.27 297

anonymousdsp	0.34 29	0.53 185	1.47 46	0.25 16	0.16 40	0.56 111	0.23 69	0.49 29	0.40 21	0.25 21	0.24 11	0.22 9	0.24 35	0.55 133	0.19 4	0.09 18	0.11 187	0.10 54	0.18 280	0.24 236	0.29 308

knoymous	0.34 29	0.25 33	1.75 101	0.24 8	0.18 89	0.45 23	0.24 93	0.57 68	0.38 11	0.41 71	0.39 66	0.55 181	0.25 47	0.38 53	0.23 37	0.11 133	0.08 61	0.12 145	0.07 14	0.13 57	0.12 68

RCA-Stereo	0.34 29	0.32 83	1.30 20	0.26 34	0.14 13	0.58 144	0.23 69	0.78 183	0.62 185	0.40 65	0.44 88	0.28 45	0.35 130	0.29 11	0.20 20	0.09 18	0.10 149	0.09 23	0.07 14	0.19 180	0.08 11

IGEV-Stereo	0.34 29	0.54 188	1.47 46	0.25 16	0.16 40	0.56 111	0.23 69	0.49 29	0.40 21	0.25 21	0.24 11	0.22 9	0.24 35	0.54 129	0.19 4	0.09 18	0.10 149	0.10 54	0.18 280	0.24 236	0.29 308
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
XX-TBD	0.34 29	0.77 268	1.75 101	0.34 193	0.13 6	0.51 62	0.17 6	0.43 7	0.50 81	0.37 53	0.49 127	0.23 16	0.18 8	0.28 3	0.24 52	0.10 85	0.07 11	0.08 3	0.06 8	0.09 8	0.07 3

CAS	0.35 39	0.25 33	1.30 20	0.79 386	0.34 280	0.51 62	0.23 69	0.46 13	0.39 16	0.22 5	0.31 30	0.20 2	0.17 2	0.28 3	0.23 37	0.73 400	0.06 1	0.07 1	0.05 1	0.09 8	0.37 355

Selective-RAFT	0.35 39	0.26 42	1.48 49	0.31 124	0.15 27	0.61 190	0.19 15	0.60 85	0.54 116	0.28 35	0.29 21	0.40 92	0.33 120	0.50 113	0.27 71	0.10 85	0.07 11	0.09 23	0.35 366	0.19 180	0.08 11

x	0.35 39	0.20 6	1.36 28	0.33 169	0.17 64	0.47 38	0.24 93	0.75 150	0.54 116	0.40 65	0.40 69	0.42 109	0.34 128	0.45 81	0.32 128	0.11 133	0.14 241	0.11 99	0.09 49	0.12 36	0.14 116

Anonymous	0.35 39	0.32 83	1.87 171	0.34 193	0.31 253	0.37 14	0.31 200	0.54 61	0.40 21	0.25 21	0.28 17	0.23 16	0.29 98	0.36 42	0.27 71	0.14 243	0.13 227	0.11 99	0.12 164	0.24 236	0.20 227

MoCha-V2	0.36 43	0.32 83	1.41 36	0.36 226	0.31 253	0.35 12	0.19 15	0.57 68	0.39 16	0.30 37	0.32 33	0.28 45	0.27 73	0.47 94	0.24 52	0.08 4	0.56 398	0.08 3	0.38 375	0.18 162	0.12 68

s12784h	0.36 43	0.28 64	1.58 61	0.23 4	0.11 1	0.62 210	0.24 93	0.79 198	0.64 201	0.44 86	0.52 149	0.28 45	0.26 59	0.50 113	0.24 52	0.11 133	0.06 1	0.09 23	0.06 8	0.16 118	0.06 1

R-Stereo Train	0.36 43	0.21 11	1.70 83	0.29 86	0.18 89	0.55 98	0.26 125	0.78 183	0.36 7	0.57 218	0.67 271	0.33 62	0.24 35	0.32 23	0.23 37	0.10 85	0.08 61	0.09 23	0.07 14	0.09 8	0.12 68

RAFT-Stereo	0.36 43	0.21 11	1.70 83	0.29 86	0.18 89	0.55 98	0.26 125	0.78 183	0.36 7	0.57 218	0.67 271	0.33 62	0.24 35	0.32 23	0.23 37	0.10 85	0.08 61	0.09 23	0.07 14	0.09 8	0.12 68
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
test croco	0.37 47	0.47 168	2.15 251	0.27 43	0.19 106	0.33 9	0.20 25	0.58 73	0.46 54	0.23 11	0.37 51	0.23 16	0.25 47	0.45 81	0.28 82	0.11 133	0.08 61	0.13 201	0.09 49	0.42 358	0.12 68

riskmin	0.37 47	0.22 19	1.74 95	0.32 150	0.20 118	0.48 44	0.20 25	0.66 101	0.46 54	0.36 49	0.34 43	0.69 265	0.45 222	0.39 56	0.27 71	0.11 133	0.08 61	0.12 145	0.08 31	0.13 57	0.16 170

AnonymousM	0.37 47	0.44 152	1.50 52	0.25 16	0.15 27	0.52 77	0.23 69	0.60 85	0.42 31	0.42 75	0.32 33	0.30 51	0.25 47	0.34 35	0.23 37	0.11 133	0.09 118	0.71 397	0.36 372	0.12 36	0.07 3

iRaftStereo_RVC	0.37 47	0.53 185	1.41 36	0.28 64	0.15 27	0.52 77	0.20 25	0.54 61	0.46 54	0.37 53	0.43 78	0.41 96	0.23 29	0.36 42	0.26 63	0.09 18	0.15 264	0.12 145	0.11 133	0.41 354	0.37 355

DIP-Stereo	0.37 47	0.34 99	1.50 52	0.27 43	0.18 89	0.63 226	0.17 6	0.92 286	0.53 109	0.49 134	0.48 110	0.30 51	0.30 106	0.39 56	0.30 106	0.10 85	0.08 61	0.10 54	0.08 31	0.15 90	0.12 68
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
mmm	0.38 52	0.21 11	1.18 9	0.35 208	0.17 64	0.49 50	0.26 125	0.78 183	0.52 92	0.50 141	0.57 194	0.41 96	0.37 148	0.71 178	0.31 117	0.11 133	0.13 227	0.14 235	0.13 192	0.15 90	0.14 116

Any-RAFT	0.38 52	0.25 33	1.89 179	0.27 43	0.17 64	0.68 270	0.21 37	0.78 183	0.53 109	0.43 80	0.43 78	0.54 178	0.30 106	0.41 62	0.20 20	0.10 85	0.12 212	0.08 3	0.06 8	0.10 14	0.09 18

qqq	0.38 52	0.21 11	1.34 27	0.28 64	0.15 27	0.45 23	0.26 125	0.76 159	0.52 92	0.39 63	0.41 73	0.46 142	0.36 136	0.96 209	0.30 106	0.11 133	0.14 241	0.12 145	0.12 164	0.12 36	0.14 116

PSM-adaLoss	0.38 52	0.27 44	1.78 117	0.44 299	0.17 64	0.60 170	0.29 182	0.51 35	0.52 92	0.47 104	0.43 78	0.44 123	0.28 85	0.47 94	0.28 82	0.12 181	0.08 61	0.12 145	0.10 82	0.17 139	0.12 68

ROB_FTStereo_v2	0.38 52	0.27 44	1.78 117	0.44 299	0.17 64	0.61 190	0.28 162	0.51 35	0.52 92	0.47 104	0.43 78	0.44 123	0.28 85	0.47 94	0.28 82	0.12 181	0.08 61	0.12 145	0.10 82	0.17 139	0.12 68

ROB_FTStereo	0.38 52	0.27 44	1.78 117	0.44 299	0.17 64	0.61 190	0.26 125	0.51 35	0.52 92	0.47 104	0.43 78	0.43 112	0.28 85	0.49 108	0.28 82	0.12 181	0.08 61	0.12 145	0.10 82	0.17 139	0.12 68

HUI-Stereo	0.38 52	0.27 44	1.79 136	0.44 299	0.17 64	0.61 190	0.28 162	0.51 35	0.52 92	0.47 104	0.43 78	0.44 123	0.28 85	0.45 81	0.28 82	0.12 181	0.08 61	0.12 145	0.10 82	0.17 139	0.12 68

RAFT-IKP	0.38 52	0.27 44	1.79 136	0.44 299	0.16 40	0.60 170	0.28 162	0.51 35	0.52 92	0.47 104	0.43 78	0.43 112	0.28 85	0.50 113	0.28 82	0.12 181	0.08 61	0.12 145	0.10 82	0.17 139	0.12 68

raftrobust	0.38 52	0.68 237	1.54 56	0.32 150	0.46 352	0.52 77	0.21 37	0.56 65	0.42 31	0.52 160	0.35 46	0.31 53	0.33 120	0.37 49	0.30 106	0.10 85	0.11 187	0.08 3	0.07 14	0.21 201	0.19 213

sAnonymous2	0.38 52	0.62 210	2.15 251	0.31 124	0.24 175	0.34 10	0.27 150	0.53 51	0.46 54	0.24 12	0.29 21	0.23 16	0.28 85	0.28 3	0.22 33	0.12 181	0.09 118	0.11 99	0.13 192	0.38 340	0.35 341

CroCo_RVC	0.38 52	0.62 210	2.15 251	0.31 124	0.24 175	0.34 10	0.27 150	0.53 51	0.46 54	0.24 12	0.29 21	0.23 16	0.28 85	0.28 3	0.22 33	0.12 181	0.09 118	0.11 99	0.13 192	0.38 340	0.35 341

GMStereo	0.38 52	0.99 343	1.91 188	0.27 43	0.16 40	0.39 17	0.23 69	0.47 21	0.62 185	0.38 58	0.34 43	0.25 30	0.25 47	0.39 56	0.29 95	0.14 243	0.08 61	0.10 54	0.12 164	0.15 90	0.11 41
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
Gwc-CoAtRS	0.38 52	0.33 89	1.92 191	0.27 43	0.41 330	0.48 44	0.19 15	0.59 78	0.46 54	0.43 80	0.39 66	0.57 199	0.26 59	0.32 23	0.26 63	0.09 18	0.09 118	0.09 23	0.31 352	0.11 25	0.09 18

CASS	0.39 65	0.30 74	1.61 68	0.32 150	0.17 64	0.53 83	0.24 93	0.70 119	0.49 74	0.59 246	0.54 167	0.40 92	0.40 174	0.41 62	0.30 106	0.17 290	0.10 149	0.14 235	0.11 133	0.18 162	0.17 186
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Patchmatch Stereo++	0.39 65	0.27 44	1.78 117	0.44 299	0.16 40	0.61 190	0.27 150	0.51 35	0.52 92	0.47 104	0.43 78	0.43 112	0.28 85	0.54 129	0.28 82	0.12 181	0.08 61	0.12 145	0.10 82	0.17 139	0.12 68
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
iGMRVC	0.39 65	0.27 44	1.78 117	0.44 299	0.17 64	0.61 190	0.27 150	0.51 35	0.52 92	0.47 104	0.43 78	0.44 123	0.28 85	0.55 133	0.28 82	0.12 181	0.08 61	0.12 145	0.10 82	0.17 139	0.12 68

iRAFT	0.39 65	0.27 44	1.78 117	0.44 299	0.16 40	0.61 190	0.27 150	0.51 35	0.52 92	0.47 104	0.43 78	0.43 112	0.28 85	0.54 129	0.28 82	0.12 181	0.08 61	0.12 145	0.10 82	0.17 139	0.12 68

test_sample1	0.40 69	0.18 1	1.19 10	0.31 124	0.18 89	0.48 44	0.23 69	0.78 183	0.49 74	0.44 86	0.44 88	0.45 130	0.41 185	1.39 249	0.33 138	0.11 133	0.09 118	0.10 54	0.09 49	0.12 36	0.13 102

H2IRNET	0.40 69	0.61 206	1.90 182	0.29 86	0.17 64	0.54 86	0.18 12	0.52 45	0.50 81	0.27 31	0.56 187	0.47 149	0.35 130	0.46 87	0.33 138	0.10 85	0.07 11	0.12 145	0.14 217	0.32 301	0.12 68

DCANet-4	0.40 69	0.27 44	2.21 260	0.25 16	0.14 13	0.51 62	0.22 51	0.77 169	0.72 271	0.54 182	0.47 98	0.28 45	0.37 148	0.37 49	0.34 144	0.09 18	0.07 11	0.08 3	0.07 14	0.08 1	0.22 243

test_4	0.40 69	0.37 115	2.01 219	0.29 86	0.21 126	0.50 56	0.28 162	0.47 21	0.39 16	0.42 75	0.76 313	0.38 80	0.22 24	0.52 120	0.33 138	0.08 4	0.07 11	0.11 99	0.15 238	0.28 277	0.07 3

cross-raft	0.40 69	0.27 44	2.22 263	0.30 100	0.17 64	0.49 50	0.35 242	0.71 122	0.39 16	0.43 80	0.45 90	0.64 233	0.25 47	0.32 23	0.25 60	0.08 4	0.08 61	0.09 23	0.23 319	0.11 25	0.14 116

test_sample2	0.41 74	0.19 3	1.23 13	0.31 124	0.17 64	0.51 62	0.27 150	0.81 204	0.55 120	0.44 86	0.45 90	0.46 142	0.38 153	1.51 268	0.30 106	0.12 181	0.09 118	0.11 99	0.10 82	0.14 75	0.14 116

modified_for_full_sf	0.41 74	0.62 210	1.78 117	0.31 124	0.32 262	0.69 276	0.21 37	0.74 140	0.52 92	0.43 80	0.35 46	0.62 220	0.24 35	0.41 62	0.24 52	0.09 18	0.16 278	0.09 23	0.31 352	0.08 1	0.09 18

GMStereo_Zeroshot	0.41 74	0.36 113	1.54 56	0.41 282	0.19 106	0.52 77	0.19 15	0.59 78	0.52 92	0.57 218	0.59 203	0.63 224	0.29 98	0.58 138	0.33 138	0.15 258	0.09 118	0.16 275	0.09 49	0.24 236	0.12 68

MIM_Stereo	0.41 74	0.60 202	1.88 173	0.31 124	0.21 126	0.50 56	0.19 15	0.64 95	0.44 41	0.43 80	0.53 157	0.43 112	0.27 73	0.51 116	0.28 82	0.08 4	0.14 241	0.11 99	0.10 82	0.26 264	0.26 289

LL-Strereo2	0.41 74	0.90 310	1.83 153	0.44 299	0.24 175	0.54 86	0.27 150	0.58 73	0.45 51	0.41 71	0.33 38	0.44 123	0.21 19	0.44 74	0.34 144	0.09 18	0.08 61	0.16 275	0.14 217	0.17 139	0.17 186

BUS	0.41 74	0.27 44	1.13 5	0.30 100	0.21 126	0.91 354	0.23 69	1.00 350	0.61 168	0.63 280	0.53 157	0.66 242	0.30 106	0.43 69	0.32 128	0.13 211	0.10 149	0.14 235	0.12 164	0.12 36	0.11 41

BSDual-CNN	0.41 74	0.27 44	1.13 5	0.30 100	0.21 126	0.76 306	0.31 200	1.00 350	0.61 168	0.63 280	0.53 157	0.63 224	0.37 148	0.43 69	0.38 164	0.13 211	0.10 149	0.14 235	0.12 164	0.12 36	0.11 41

psmg	0.41 74	0.27 44	1.13 5	0.27 43	0.21 126	0.75 304	0.36 248	0.90 268	0.61 168	0.59 246	0.59 203	0.63 224	0.37 148	0.43 69	0.38 164	0.13 211	0.10 149	0.13 201	0.12 164	0.13 57	0.11 41

GMOStereo	0.41 74	0.62 210	1.78 117	0.28 64	0.36 297	0.51 62	0.31 200	0.53 51	0.44 41	0.57 218	0.48 110	0.41 96	0.27 73	0.28 3	0.23 37	0.08 4	0.38 377	0.13 201	0.11 133	0.34 315	0.11 41

error version	0.41 74	0.62 210	1.78 117	0.28 64	0.36 297	0.51 62	0.31 200	0.53 51	0.44 41	0.57 218	0.48 110	0.41 96	0.27 73	0.28 3	0.23 37	0.08 4	0.38 377	0.13 201	0.11 133	0.34 315	0.11 41

test-v	0.41 74	0.62 210	1.78 117	0.28 64	0.36 297	0.51 62	0.31 200	0.53 51	0.44 41	0.57 218	0.48 110	0.41 96	0.27 73	0.28 3	0.23 37	0.08 4	0.38 377	0.13 201	0.11 133	0.34 315	0.11 41

CRE-IMP	0.41 74	0.22 19	1.76 105	0.48 329	0.17 64	0.79 323	0.69 359	0.52 45	0.52 92	0.47 104	0.42 76	0.45 130	0.26 59	0.41 62	0.31 117	0.11 133	0.07 11	0.12 145	0.09 49	0.17 139	0.23 261

test-2	0.41 74	0.62 210	1.78 117	0.28 64	0.36 297	0.51 62	0.31 200	0.53 51	0.44 41	0.57 218	0.48 110	0.41 96	0.27 73	0.28 3	0.23 37	0.08 4	0.38 377	0.13 201	0.11 133	0.34 315	0.11 41

CFNet-RSSM	0.41 74	0.32 83	2.20 259	0.27 43	0.44 338	0.52 77	0.19 15	0.76 159	0.48 69	0.43 80	0.36 48	0.54 178	0.26 59	0.33 29	0.25 60	0.09 18	0.08 61	0.09 23	0.38 375	0.10 14	0.09 18

DMCA	0.41 74	0.52 180	1.26 16	0.31 124	0.24 175	0.59 160	0.26 125	0.77 169	0.63 194	0.58 233	0.48 110	0.57 199	0.35 130	0.40 60	0.50 225	0.14 243	0.10 149	0.14 235	0.10 82	0.15 90	0.15 148

AE-Stereo	0.42 89	0.29 68	1.65 71	0.43 294	0.47 354	0.56 111	0.23 69	0.86 241	0.46 54	0.31 40	0.41 73	0.43 112	0.24 35	0.34 35	0.24 52	0.09 18	0.48 394	0.11 99	0.45 385	0.22 213	0.19 213

ACVNet-DCA	0.42 89	0.64 223	2.07 230	0.35 208	0.14 13	0.76 306	0.25 108	0.76 159	0.52 92	0.31 40	0.38 58	0.24 23	0.38 153	0.69 172	0.19 4	0.10 85	0.24 338	0.11 99	0.09 49	0.12 36	0.14 116

dd	0.42 89	0.96 328	1.77 113	0.31 124	0.17 64	0.57 129	0.26 125	0.49 29	0.68 236	0.41 71	0.40 69	0.34 66	0.27 73	0.45 81	0.40 179	0.17 290	0.10 149	0.13 201	0.12 164	0.21 201	0.12 68

Anonymous3	0.42 89	0.35 107	2.09 236	0.33 169	0.24 175	0.72 290	0.31 200	0.74 140	0.55 120	0.35 47	0.40 69	0.33 62	0.29 98	0.44 74	0.28 82	0.18 301	0.18 298	0.13 201	0.13 192	0.17 139	0.17 186

DCANet	0.42 89	0.77 268	1.95 204	0.25 16	0.14 13	0.51 62	0.22 51	0.77 169	0.72 271	0.54 182	0.48 110	0.31 53	0.41 185	0.36 42	0.39 174	0.09 18	0.07 11	0.09 23	0.07 14	0.13 57	0.23 261

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 89	0.86 299	1.78 117	0.28 64	0.17 64	0.52 77	0.20 25	0.62 91	0.61 168	0.50 141	0.61 223	0.39 84	0.32 117	0.35 37	0.30 106	0.07 1	0.10 149	0.09 23	0.09 49	0.35 323	0.10 31

fff	0.43 95	0.77 268	1.95 204	0.24 8	0.13 6	0.51 62	0.22 51	0.77 169	0.75 301	0.54 182	0.47 98	0.31 53	0.65 308	0.36 42	0.34 144	0.09 18	0.07 11	0.08 3	0.07 14	0.08 1	0.22 243

DisPM	0.43 95	0.33 89	1.78 117	0.57 359	0.18 89	0.59 160	0.63 350	0.53 51	0.61 168	0.60 254	0.53 157	0.38 80	0.26 59	0.75 183	0.29 95	0.12 181	0.07 11	0.12 145	0.11 133	0.11 25	0.14 116

IER	0.43 95	0.38 120	1.69 79	0.26 34	0.25 187	0.66 254	0.26 125	0.71 122	0.55 120	0.54 182	0.59 203	0.60 214	0.53 264	0.52 120	0.39 174	0.11 133	0.08 61	0.11 99	0.11 133	0.14 75	0.11 41

test-3	0.43 95	0.20 6	1.70 83	0.34 193	0.32 262	0.45 23	0.23 69	0.71 122	0.46 54	0.51 153	0.29 21	0.45 130	0.21 19	0.59 141	0.98 313	0.08 4	0.07 11	0.10 54	0.35 366	0.29 280	0.28 302

test_1	0.43 95	0.20 6	1.70 83	0.34 193	0.32 262	0.45 23	0.23 69	0.71 122	0.46 54	0.50 141	0.29 21	0.45 130	0.21 19	0.59 141	0.98 313	0.08 4	0.07 11	0.10 54	0.35 366	0.29 280	0.29 308

rafts_anoy	0.43 95	0.89 308	1.96 213	0.32 150	0.30 237	0.48 44	0.24 93	0.62 91	0.49 74	0.37 53	0.38 58	0.33 62	0.30 106	0.51 116	0.34 144	0.10 85	0.39 383	0.13 201	0.15 238	0.17 139	0.15 148

RALAANet	0.43 95	0.98 339	1.90 182	0.32 150	0.23 161	0.48 44	0.19 15	0.67 110	0.53 109	0.48 123	0.45 90	0.39 84	0.30 106	0.48 99	0.37 158	0.10 85	0.08 61	0.11 99	0.14 217	0.27 271	0.10 31

csc	0.43 95	0.77 268	1.95 204	0.24 8	0.13 6	0.51 62	0.22 51	0.77 169	0.75 301	0.54 182	0.47 98	0.31 53	0.65 308	0.36 42	0.34 144	0.09 18	0.07 11	0.08 3	0.07 14	0.08 1	0.22 243

cscssc	0.43 95	0.77 268	1.95 204	0.24 8	0.13 6	0.51 62	0.22 51	0.77 169	0.75 301	0.54 182	0.47 98	0.31 53	0.65 308	0.36 42	0.34 144	0.09 18	0.07 11	0.08 3	0.07 14	0.08 1	0.22 243

1test111	0.44 104	0.64 223	2.07 230	0.35 208	0.14 13	0.76 306	0.25 108	0.76 159	0.52 92	0.31 40	0.38 58	0.24 23	0.38 153	0.96 209	0.30 106	0.10 85	0.24 338	0.11 99	0.09 49	0.12 36	0.14 116

tt1	0.44 104	0.64 223	1.83 153	0.35 208	0.14 13	0.76 306	0.25 108	0.74 140	0.88 347	0.31 40	0.37 51	0.25 30	0.35 130	0.63 152	0.19 4	0.10 85	0.24 338	0.11 99	0.09 49	0.25 247	0.36 349

RAFT-Test	0.44 104	0.38 120	2.01 219	0.27 43	0.44 338	0.64 237	0.37 255	0.72 127	0.57 132	0.45 95	0.48 110	0.65 236	0.24 35	0.35 37	0.29 95	0.09 18	0.11 187	0.09 23	0.38 375	0.10 14	0.11 41

4D-IteraStereo	0.44 104	0.96 328	2.63 333	0.27 43	0.30 237	0.45 23	0.25 108	0.52 45	0.50 81	0.40 65	0.31 30	0.40 92	0.19 12	0.35 37	0.32 128	0.09 18	0.06 1	0.12 145	0.11 133	0.19 180	0.30 316

ToySt	0.44 104	0.61 206	1.89 179	0.29 86	0.18 89	0.55 98	0.35 242	0.67 110	0.53 109	0.39 63	0.50 134	0.59 208	0.43 211	0.51 116	0.49 220	0.10 85	0.12 212	0.13 201	0.16 255	0.24 236	0.19 213

UDGNet	0.44 104	1.02 352	1.74 95	0.35 208	0.19 106	0.58 144	0.23 69	0.49 29	0.66 227	0.41 71	0.38 58	0.34 66	0.29 98	0.53 126	0.30 106	0.24 348	0.10 149	0.37 377	0.19 298	0.27 271	0.15 148

test_3	0.44 104	0.20 6	1.70 83	0.36 226	0.32 262	0.47 38	0.30 189	0.73 135	0.49 74	0.50 141	0.30 26	0.45 130	0.22 24	0.59 141	0.98 313	0.08 4	0.10 149	0.11 99	0.35 366	0.29 280	0.28 302

GANet-ADL	0.44 104	0.41 132	2.31 277	0.33 169	0.20 118	0.57 129	0.25 108	0.75 150	0.54 116	0.42 75	0.59 203	0.56 193	0.30 106	0.40 60	0.38 164	0.14 243	0.11 187	0.09 23	0.08 31	0.22 213	0.17 186

DeepStereo_RVC	0.44 104	0.28 64	1.92 191	0.49 331	0.17 64	0.60 170	0.59 339	0.50 33	0.52 92	0.49 134	0.45 90	0.39 84	0.86 349	0.45 81	0.33 138	0.11 133	0.08 61	0.11 99	0.09 49	0.15 90	0.19 213

test-1	0.44 104	0.48 169	1.69 79	0.30 100	0.27 212	0.50 56	0.28 162	0.80 200	0.43 38	0.40 65	0.54 167	0.41 96	0.24 35	0.31 18	1.16 336	0.09 18	0.20 317	0.10 54	0.17 270	0.11 25	0.26 289

raft+_RVC	0.44 104	0.67 235	1.85 158	0.34 193	0.71 388	0.51 62	0.25 108	0.64 95	0.51 86	0.35 47	0.45 90	0.32 59	0.28 85	0.43 69	0.32 128	0.09 18	0.19 308	0.10 54	0.09 49	0.20 193	0.40 365

GES	0.44 104	0.28 64	1.88 173	0.30 100	0.18 89	0.61 190	0.30 189	0.88 255	0.46 54	0.47 104	0.52 149	0.39 84	0.42 201	0.58 138	0.67 272	0.15 258	0.11 187	0.12 145	0.10 82	0.15 90	0.17 186

AFF-stereo	0.44 104	0.96 328	1.78 117	0.31 124	0.15 27	0.50 56	0.21 37	0.64 95	0.63 194	0.47 104	0.64 255	0.49 160	0.34 128	0.46 87	0.31 117	0.08 4	0.09 118	0.10 54	0.10 82	0.37 334	0.10 31

FENet	0.44 104	0.30 74	2.42 298	0.32 150	0.17 64	0.58 144	0.22 51	0.77 169	0.59 149	0.47 104	0.42 76	0.55 181	0.38 153	0.49 108	0.47 212	0.12 181	0.09 118	0.12 145	0.11 133	0.13 57	0.16 170

AdaStereo	0.44 104	0.38 120	1.79 136	0.34 193	0.20 118	0.57 129	0.28 162	0.92 286	0.69 245	0.52 160	0.55 176	0.61 216	0.33 120	0.48 99	0.39 174	0.17 290	0.08 61	0.17 292	0.11 133	0.18 162	0.12 68
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.
whm_eth	0.45 119	0.73 253	2.23 267	0.30 100	0.31 253	0.49 50	0.24 93	0.73 135	0.69 245	0.47 104	0.87 333	0.26 36	0.26 59	0.36 42	0.28 82	0.12 181	0.11 187	0.13 201	0.12 164	0.14 75	0.26 289

StereoVision	0.45 119	0.72 250	1.94 201	0.33 169	0.32 262	0.47 38	0.26 125	0.68 113	0.57 132	0.32 46	0.89 338	0.45 130	0.27 73	0.49 108	0.36 153	0.13 211	0.15 264	0.16 275	0.15 238	0.19 180	0.13 102

ADStereo(finetuned)	0.45 119	0.77 268	2.12 243	0.25 16	0.14 13	0.51 62	0.22 51	0.77 169	0.72 271	0.54 182	0.48 110	0.31 53	0.76 335	0.37 49	0.38 164	0.09 18	0.07 11	0.09 23	0.07 14	0.13 57	0.23 261

PFNet+	0.45 119	0.37 115	1.86 166	0.46 316	0.18 89	0.58 144	0.77 372	0.52 45	0.64 201	0.56 208	0.48 110	0.39 84	0.26 59	0.93 206	0.32 128	0.13 211	0.09 118	0.14 235	0.13 192	0.12 36	0.15 148

RAFT	0.45 119	0.92 312	1.59 62	0.34 193	0.19 106	0.46 35	0.35 242	0.65 99	0.49 74	0.49 134	0.49 127	0.70 275	0.40 174	0.47 94	0.32 128	0.11 133	0.16 278	0.14 235	0.13 192	0.51 376	0.13 102

TestStereo	0.45 119	0.54 188	2.11 240	0.29 86	0.16 40	0.43 21	0.24 93	0.54 61	0.45 51	0.37 53	0.46 95	0.34 66	0.27 73	1.98 343	0.27 71	0.11 133	0.08 61	0.12 145	0.09 49	0.14 75	0.08 11

CFNet_pseudo	0.45 119	0.46 160	2.23 267	0.25 16	0.19 106	0.56 111	0.21 37	0.77 169	0.60 153	0.49 134	0.56 187	0.69 265	0.47 238	0.52 120	0.31 117	0.11 133	0.10 149	0.15 261	0.10 82	0.17 139	0.14 116

RALCasStereoNet	0.45 119	0.88 305	1.85 158	0.30 100	0.26 200	0.49 50	0.26 125	0.58 73	0.51 86	0.36 49	0.48 110	0.36 72	0.28 85	0.55 133	0.34 144	0.10 85	0.53 396	0.09 23	0.08 31	0.25 247	0.34 339

ACVNet	0.45 119	0.44 152	1.79 136	0.28 64	0.21 126	0.59 160	0.36 248	0.66 101	0.68 236	0.45 95	0.59 203	0.69 265	0.40 174	0.44 74	0.55 239	0.11 133	0.09 118	0.10 54	0.09 49	0.34 315	0.10 31

ccs_rob	0.45 119	0.46 160	2.22 263	0.26 34	0.19 106	0.56 111	0.21 37	0.77 169	0.60 153	0.49 134	0.56 187	0.69 265	0.47 238	0.52 120	0.31 117	0.11 133	0.09 118	0.16 275	0.10 82	0.17 139	0.14 116

xx1	0.46 129	0.64 223	2.07 230	0.35 208	0.14 13	0.76 306	0.25 108	0.74 140	1.01 369	0.31 40	0.38 58	0.46 142	0.36 136	0.69 172	0.19 4	0.10 85	0.24 338	0.12 145	0.12 164	0.12 36	0.14 116

rrr	0.46 129	0.34 99	3.08 381	0.27 43	0.16 40	0.45 23	0.28 162	1.09 379	0.51 86	0.24 12	0.21 2	0.26 36	0.25 47	0.64 154	0.52 230	0.09 18	0.07 11	0.10 54	0.29 343	0.16 118	0.25 280

MSKI-zero shot	0.46 129	0.38 120	2.47 309	0.27 43	0.43 337	0.56 111	0.20 25	0.77 169	0.43 38	0.60 254	0.51 138	0.44 123	0.17 2	0.68 166	0.21 24	0.09 18	0.29 361	0.09 23	0.32 357	0.14 75	0.10 31

PCWNet_CMD	0.46 129	0.45 158	2.28 274	0.26 34	0.20 118	0.55 98	0.21 37	0.75 150	0.64 201	0.48 123	0.55 176	0.68 258	0.57 281	0.46 87	0.30 106	0.11 133	0.10 149	0.14 235	0.10 82	0.18 162	0.14 116

RAFT_CTSACE	0.46 129	0.76 260	2.07 230	0.35 208	0.30 237	0.54 86	0.30 189	0.61 87	0.48 69	0.49 134	0.76 313	0.55 181	0.36 136	0.58 138	0.22 33	0.08 4	0.13 227	0.11 99	0.10 82	0.41 354	0.08 11

NRIStereo	0.46 129	0.25 33	1.77 113	0.47 321	0.16 40	0.95 358	0.74 368	0.51 35	0.56 129	0.48 123	0.39 66	0.59 208	0.29 98	0.77 190	0.32 128	0.11 133	0.13 227	0.11 99	0.09 49	0.21 201	0.24 271

ICVP	0.46 129	0.29 68	2.41 296	0.33 169	0.22 146	0.59 160	0.55 326	0.75 150	0.50 81	0.44 86	0.60 216	0.49 160	0.35 130	0.53 126	0.37 158	0.16 276	0.16 278	0.14 235	0.11 133	0.15 90	0.15 148
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
HCRNet	0.46 129	0.49 171	1.65 71	0.38 259	0.29 227	0.58 144	0.22 51	0.75 150	0.62 185	0.47 104	0.49 127	0.48 158	0.36 136	1.12 228	0.37 158	0.15 258	0.10 149	0.15 261	0.13 192	0.17 139	0.17 186

test_xeample3	0.46 129	0.34 99	2.99 376	0.37 245	0.16 40	0.49 50	0.33 232	1.06 374	0.44 41	0.25 21	0.23 5	0.24 23	0.25 47	0.49 108	0.56 246	0.09 18	0.07 11	0.10 54	0.40 379	0.17 139	0.26 289

SFCPSM	0.46 129	0.24 30	2.35 286	0.27 43	0.27 212	0.70 282	0.32 224	0.96 320	0.63 194	0.49 134	0.52 149	0.43 112	0.36 136	0.52 120	0.43 195	0.12 181	0.09 118	0.12 145	0.16 255	0.16 118	0.12 68

UPFNet	0.46 129	0.28 64	1.73 91	0.33 169	0.32 262	0.65 249	0.38 261	0.83 217	0.59 149	0.57 218	0.52 149	0.61 216	0.40 174	0.75 183	0.52 230	0.13 211	0.12 212	0.13 201	0.12 164	0.15 90	0.11 41

MSMDNet	0.46 129	0.44 152	2.28 274	0.26 34	0.20 118	0.55 98	0.21 37	0.75 150	0.64 201	0.48 123	0.55 176	0.68 258	0.56 276	0.46 87	0.30 106	0.11 133	0.10 149	0.13 201	0.10 82	0.18 162	0.15 148

HITNet	0.46 129	0.92 312	2.09 236	0.33 169	0.14 13	0.55 98	0.22 51	0.83 217	0.56 129	0.51 153	0.49 127	0.48 158	0.37 148	0.48 99	0.54 238	0.09 18	0.06 1	0.10 54	0.08 31	0.23 221	0.09 18
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
test_sample7	0.47 142	0.33 89	1.49 50	0.34 193	0.20 118	0.51 62	0.30 189	0.93 295	0.66 227	0.57 218	0.51 138	0.55 181	0.45 222	1.11 226	0.38 164	0.17 290	0.14 241	0.16 275	0.15 238	0.19 180	0.18 204

cc1	0.47 142	0.64 223	2.07 230	0.35 208	0.14 13	0.76 306	0.25 108	0.74 140	1.01 369	0.31 40	0.38 58	0.24 23	0.38 153	0.69 172	0.19 4	0.10 85	0.24 338	0.11 99	0.09 49	0.25 247	0.40 365

ffm	0.47 142	0.23 23	2.01 219	0.30 100	0.21 126	0.57 129	0.26 125	0.74 140	0.88 347	0.53 170	0.63 240	0.66 242	0.39 168	0.63 152	0.19 4	0.10 85	0.24 338	0.15 261	0.13 192	0.25 247	0.36 349

hknet	0.47 142	0.29 68	1.70 83	0.30 100	0.24 175	0.76 306	0.31 200	1.00 350	0.64 201	0.63 280	0.53 157	0.80 309	0.38 153	0.77 190	0.37 158	0.11 133	0.10 149	0.14 235	0.12 164	0.12 36	0.11 41

BEATNet_4x	0.47 142	0.73 253	1.91 188	0.33 169	0.15 27	0.56 111	0.25 108	0.85 233	0.58 142	0.54 182	0.51 138	0.57 199	0.42 201	0.57 136	0.61 260	0.11 133	0.08 61	0.12 145	0.09 49	0.20 193	0.16 170

qqq1	0.48 147	0.46 160	1.60 64	0.30 100	0.15 27	0.45 23	0.24 93	0.90 268	0.72 271	0.56 208	0.64 255	0.51 166	0.41 185	1.87 326	0.23 37	0.13 211	0.10 149	0.09 23	0.08 31	0.14 75	0.11 41

fff1	0.48 147	0.46 160	1.60 64	0.30 100	0.15 27	0.45 23	0.24 93	0.90 268	0.72 271	0.56 208	0.64 255	0.51 166	0.41 185	1.87 326	0.23 37	0.13 211	0.10 149	0.09 23	0.08 31	0.14 75	0.11 41

MyStereo04	0.48 147	0.40 129	2.65 337	0.29 86	0.23 161	0.60 170	0.31 200	0.83 217	0.75 301	0.47 104	0.36 48	0.53 174	0.42 201	0.53 126	0.39 174	0.09 18	0.18 298	0.12 145	0.11 133	0.16 118	0.19 213

CFNet_ucs	0.48 147	0.50 177	2.32 278	0.26 34	0.22 146	0.57 129	0.22 51	0.85 233	0.65 214	0.53 170	0.64 255	0.68 258	0.44 218	0.54 129	0.31 117	0.13 211	0.12 212	0.16 275	0.11 133	0.19 180	0.17 186

anonymousa	0.48 147	0.46 160	2.44 304	0.29 86	0.34 280	0.61 190	0.25 108	0.66 101	0.54 116	0.53 170	0.77 316	0.73 283	0.46 233	0.33 29	0.31 117	0.10 85	0.09 118	0.12 145	0.29 343	0.10 14	0.19 213

NF-Stereo	0.48 147	0.25 33	1.81 144	0.52 340	0.16 40	0.61 190	0.44 290	0.66 101	0.61 168	0.50 141	0.47 98	0.37 74	0.26 59	1.45 257	0.79 300	0.11 133	0.07 11	0.12 145	0.10 82	0.13 57	0.16 170

OCTAStereo	0.48 147	0.25 33	1.81 144	0.52 340	0.16 40	0.61 190	0.43 282	0.66 101	0.61 168	0.50 141	0.47 98	0.37 74	0.26 59	1.44 253	0.80 301	0.11 133	0.07 11	0.12 145	0.10 82	0.13 57	0.17 186

PSM-softLoss	0.48 147	0.27 44	1.85 158	0.51 336	0.17 64	0.61 190	0.40 267	0.61 87	0.57 132	0.52 160	0.48 110	0.39 84	0.25 47	1.46 258	0.77 293	0.12 181	0.08 61	0.13 201	0.12 164	0.12 36	0.14 116

KMStereo	0.48 147	0.27 44	1.85 158	0.51 336	0.17 64	0.61 190	0.40 267	0.61 87	0.57 132	0.52 160	0.48 110	0.39 84	0.25 47	1.46 258	0.77 293	0.12 181	0.08 61	0.13 201	0.12 164	0.12 36	0.14 116

KYRaft	0.48 147	0.29 68	1.75 101	0.33 169	0.21 126	0.75 304	0.44 290	0.58 73	0.57 132	0.64 289	0.93 343	0.53 174	0.72 325	0.60 147	0.24 52	0.10 85	0.07 11	0.12 145	0.14 217	0.12 36	0.54 383

RE-Stereo	0.48 147	0.25 33	1.81 144	0.52 340	0.16 40	0.61 190	0.43 282	0.66 101	0.60 153	0.50 141	0.47 98	0.37 74	0.26 59	1.44 253	0.78 295	0.11 133	0.07 11	0.12 145	0.10 82	0.13 57	0.17 186

TVStereo	0.48 147	0.25 33	1.81 144	0.52 340	0.16 40	0.61 190	0.43 282	0.66 101	0.60 153	0.50 141	0.47 98	0.37 74	0.26 59	1.44 253	0.78 295	0.11 133	0.07 11	0.12 145	0.10 82	0.13 57	0.17 186

111	0.48 147	1.09 360	1.95 204	0.24 8	0.13 6	0.59 160	0.26 125	0.83 217	0.78 320	0.48 123	0.52 149	0.56 193	0.38 153	0.49 108	0.38 164	0.09 18	0.07 11	0.09 23	0.07 14	0.23 221	0.35 341

acv_ft	0.48 147	0.44 152	1.76 105	0.32 150	0.41 330	0.63 226	0.28 162	0.81 204	0.68 236	0.61 261	0.59 203	0.69 265	0.45 222	0.44 74	0.63 264	0.11 133	0.09 118	0.10 54	0.09 49	0.41 354	0.10 31

UCFNet_RVC	0.48 147	0.82 289	1.85 158	0.30 100	0.27 212	0.64 237	0.26 125	0.74 140	0.55 120	0.48 123	0.53 157	0.63 224	0.41 185	0.88 205	0.38 164	0.15 258	0.10 149	0.17 292	0.17 270	0.18 162	0.15 148

MLCV	0.48 147	0.89 308	1.85 158	0.29 86	0.14 13	0.59 160	0.23 69	0.72 127	0.59 149	0.66 299	0.66 266	0.55 181	0.36 136	1.03 217	0.49 220	0.09 18	0.06 1	0.09 23	0.07 14	0.19 180	0.11 41

DN-CSS_ROB	0.48 147	1.23 379	1.99 216	0.39 267	0.22 146	0.56 111	0.19 15	0.75 150	0.61 168	0.45 95	0.62 228	0.41 96	0.31 114	0.70 176	0.32 128	0.11 133	0.08 61	0.14 235	0.13 192	0.36 327	0.12 68

MyStereo05	0.49 164	0.41 132	2.72 347	0.30 100	0.23 161	0.60 170	0.30 189	0.82 211	0.77 315	0.52 160	0.37 51	0.51 166	0.42 201	0.52 120	0.38 164	0.09 18	0.17 290	0.12 145	0.10 82	0.16 118	0.20 227

HH	0.49 164	0.49 171	2.78 357	0.50 333	0.41 330	0.38 15	0.23 69	0.72 127	0.38 11	0.63 280	0.48 110	0.87 329	0.41 185	0.64 154	0.21 24	0.09 18	0.17 290	0.10 54	0.09 49	0.16 118	0.12 68

HanStereo	0.49 164	0.49 171	2.78 357	0.50 333	0.41 330	0.38 15	0.23 69	0.72 127	0.38 11	0.63 280	0.48 110	0.87 329	0.41 185	0.64 154	0.21 24	0.09 18	0.17 290	0.10 54	0.09 49	0.16 118	0.12 68

gwcnet-sp	0.49 164	0.43 143	2.54 324	0.31 124	0.22 146	0.67 259	0.31 200	0.78 183	0.65 214	0.58 233	0.47 98	0.46 142	0.43 211	0.76 186	0.46 203	0.11 133	0.11 187	0.11 99	0.11 133	0.15 90	0.14 116

scenet	0.49 164	0.43 143	2.54 324	0.31 124	0.22 146	0.67 259	0.31 200	0.78 183	0.65 214	0.58 233	0.47 98	0.46 142	0.43 211	0.76 186	0.46 203	0.11 133	0.11 187	0.11 99	0.11 133	0.15 90	0.14 116

ssnet	0.49 164	0.43 143	2.54 324	0.31 124	0.22 146	0.67 259	0.31 200	0.78 183	0.65 214	0.58 233	0.47 98	0.46 142	0.43 211	0.76 186	0.46 203	0.11 133	0.11 187	0.11 99	0.11 133	0.15 90	0.14 116

TestStereo1	0.49 164	0.81 285	1.85 158	0.39 267	0.57 372	0.56 111	0.34 236	0.75 150	0.69 245	0.44 86	0.63 240	0.35 70	0.42 201	0.64 154	0.29 95	0.10 85	0.08 61	0.12 145	0.10 82	0.33 308	0.26 289

SA-5K	0.49 164	0.81 285	1.85 158	0.39 267	0.57 372	0.56 111	0.34 236	0.75 150	0.69 245	0.44 86	0.63 240	0.35 70	0.42 201	0.64 154	0.29 95	0.10 85	0.08 61	0.12 145	0.10 82	0.33 308	0.26 289

Prome-Stereo	0.49 164	0.30 74	1.76 105	0.60 367	0.23 161	0.63 226	0.42 276	0.62 91	0.60 153	0.59 246	1.03 359	0.43 112	0.72 325	0.60 147	0.33 138	0.09 18	0.07 11	0.10 54	0.09 49	0.11 25	0.43 372

test_sample4	0.50 173	0.42 139	1.88 173	0.32 150	0.19 106	0.56 111	0.26 125	0.93 295	0.65 214	0.54 182	0.54 167	0.45 130	0.36 136	1.79 311	0.36 153	0.13 211	0.10 149	0.13 201	0.12 164	0.17 139	0.16 170

test_sample3	0.50 173	0.41 132	1.88 173	0.32 150	0.19 106	0.57 129	0.25 108	0.92 286	0.64 201	0.52 160	0.49 127	0.47 149	0.35 130	1.79 311	0.37 158	0.13 211	0.10 149	0.12 145	0.11 133	0.16 118	0.16 170

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 173	0.33 89	0.93 1	0.26 34	0.22 146	0.46 35	0.20 25	1.10 380	1.34 394	3.16 428	0.32 33	0.22 9	0.20 17	0.30 14	0.22 33	0.10 85	0.09 118	0.11 99	0.09 49	0.15 90	0.19 213

SMFormer	0.50 173	0.46 160	1.60 64	0.30 100	0.15 27	0.45 23	0.24 93	0.90 268	0.72 271	0.56 208	0.64 255	0.51 166	0.41 185	1.87 326	0.49 220	0.13 211	0.10 149	0.11 99	0.10 82	0.15 90	0.16 170

tta	0.50 173	0.46 160	1.60 64	0.30 100	0.15 27	0.45 23	0.24 93	0.90 268	0.72 271	0.56 208	0.64 255	0.51 166	0.41 185	1.87 326	0.49 220	0.13 211	0.10 149	0.11 99	0.10 82	0.14 75	0.11 41

DCRE	0.50 173	0.63 221	2.13 245	0.30 100	0.23 161	0.45 23	0.24 93	0.59 78	0.53 109	0.50 141	2.10 398	0.42 109	0.26 59	0.35 37	0.23 37	0.09 18	0.14 241	0.10 54	0.32 357	0.16 118	0.15 148

RAFT+CT+SA	0.50 173	0.86 299	1.82 151	0.37 245	0.75 390	0.54 86	0.34 236	0.77 169	0.63 194	0.38 58	0.55 176	0.34 66	0.29 98	0.68 166	0.27 71	0.09 18	0.07 11	0.11 99	0.51 390	0.29 280	0.41 370

NINENet	0.50 173	0.33 89	1.69 79	0.55 355	0.25 187	0.91 354	0.23 69	0.98 331	0.71 263	0.53 170	0.55 176	0.66 242	0.30 106	1.22 238	0.32 128	0.15 258	0.13 227	0.16 275	0.11 133	0.16 118	0.13 102

SA	0.50 173	0.75 259	1.95 204	0.31 124	0.61 381	0.57 129	0.31 200	0.91 278	0.73 285	0.42 75	0.62 228	0.38 80	0.47 238	0.68 166	0.29 95	0.09 18	0.09 118	0.13 201	0.32 357	0.30 289	0.10 31

CSP-Net	0.50 173	0.39 127	1.25 15	0.29 86	0.23 161	0.77 314	0.35 242	0.86 241	0.57 132	0.59 246	0.59 203	0.65 236	0.40 174	1.77 306	0.44 199	0.16 276	0.11 187	0.10 54	0.10 82	0.20 193	0.14 116

GwcNet-ADL	0.50 173	0.74 257	2.90 368	0.31 124	0.20 118	0.58 144	0.29 182	0.87 250	0.64 201	0.47 104	0.47 98	0.56 193	0.33 120	0.46 87	0.46 203	0.13 211	0.12 212	0.09 23	0.09 49	0.14 75	0.21 233

RAFT_R40	0.50 173	0.21 11	1.76 105	0.50 333	0.40 323	0.61 190	0.53 320	0.56 65	0.60 153	0.56 208	0.54 167	0.55 181	0.51 256	1.57 276	0.53 234	0.11 133	0.07 11	0.12 145	0.10 82	0.16 118	0.09 18

GMM-Stereo	0.50 173	0.23 23	2.41 296	0.54 349	0.24 175	0.77 314	0.46 298	0.59 78	0.57 132	0.58 233	0.73 306	0.47 149	0.43 211	0.68 166	0.27 71	0.10 85	0.06 1	0.13 201	0.13 192	0.14 75	0.44 374

MMNet	0.50 173	0.48 169	1.93 194	0.33 169	0.27 212	0.79 323	0.28 162	0.81 204	0.74 289	0.60 254	0.56 187	0.59 208	0.55 272	0.79 195	0.59 256	0.10 85	0.09 118	0.12 145	0.11 133	0.13 57	0.14 116

DeepPruner_ROB	0.50 173	0.70 244	1.94 201	0.29 86	0.26 200	0.63 226	0.31 200	0.80 200	0.48 69	0.61 261	0.55 176	0.66 242	0.38 153	0.98 211	0.40 179	0.19 311	0.14 241	0.14 235	0.14 217	0.23 221	0.17 186

StereoDRNet-Refined	0.50 173	0.41 132	1.50 52	0.33 169	0.21 126	0.68 270	0.26 125	0.81 204	0.68 236	0.67 303	0.68 279	0.73 283	0.42 201	1.10 223	0.59 256	0.11 133	0.08 61	0.14 235	0.14 217	0.25 247	0.21 233
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet_ROB	0.50 173	1.15 370	1.73 91	0.31 124	0.21 126	0.58 144	0.22 51	0.95 315	0.82 333	0.58 233	0.62 228	0.57 199	0.39 168	0.84 199	0.40 179	0.11 133	0.08 61	0.09 23	0.06 8	0.21 201	0.13 102

test_sample5	0.51 190	0.43 143	1.83 153	0.32 150	0.18 89	0.55 98	0.26 125	0.92 286	0.65 214	0.53 170	0.59 203	0.45 130	0.36 136	1.87 326	0.36 153	0.13 211	0.10 149	0.13 201	0.12 164	0.17 139	0.16 170

testlalala2	0.51 190	0.34 99	1.81 144	0.61 368	0.26 200	0.83 335	0.51 313	0.88 255	0.51 86	0.84 348	0.66 266	0.63 224	0.59 288	0.64 154	0.27 71	0.09 18	0.07 11	0.29 362	0.08 31	0.12 36	0.12 68

DualNet	0.51 190	0.43 143	1.83 153	0.32 150	0.18 89	0.55 98	0.26 125	0.92 286	0.65 214	0.54 182	0.62 228	0.45 130	0.36 136	1.87 326	0.36 153	0.13 211	0.10 149	0.13 201	0.12 164	0.17 139	0.16 170

test_5	0.51 190	0.87 302	1.99 216	0.37 245	0.65 383	0.58 144	0.35 242	0.78 183	0.62 185	0.48 123	0.55 176	0.45 130	0.40 174	0.72 180	0.30 106	0.09 18	0.07 11	0.12 145	0.12 164	0.33 308	0.38 358

Sa-1000	0.51 190	0.72 250	1.90 182	0.31 124	0.60 380	0.60 170	0.31 200	0.94 303	0.71 263	0.52 160	0.83 323	0.42 109	0.33 120	0.68 166	0.28 82	0.10 85	0.09 118	0.13 201	0.29 343	0.29 280	0.10 31

dad	0.51 190	1.01 349	1.74 95	0.29 86	0.19 106	0.60 170	0.26 125	0.52 45	0.75 301	0.63 280	0.63 240	0.63 224	0.33 120	0.85 201	0.47 212	0.27 361	0.15 264	0.40 380	0.18 280	0.22 213	0.14 116

PSMNet-ADL	0.51 190	0.38 120	1.65 71	0.35 208	0.21 126	0.67 259	0.26 125	0.74 140	0.55 120	0.42 75	0.52 149	0.70 275	0.45 222	1.91 336	0.57 249	0.15 258	0.13 227	0.11 99	0.13 192	0.15 90	0.20 227

Pruner-Stereo	0.51 190	0.27 44	1.78 117	1.79 421	0.19 106	0.62 210	0.45 296	0.57 68	0.60 153	0.61 261	0.48 110	0.41 96	0.24 35	0.46 87	1.00 319	0.12 181	0.07 11	0.12 145	0.10 82	0.12 36	0.13 102

CFNet-ft	0.51 190	0.76 260	1.79 136	0.28 64	0.30 237	0.63 226	0.28 162	0.66 101	0.55 120	0.45 95	0.57 194	0.74 289	0.41 185	1.46 258	0.42 187	0.14 243	0.10 149	0.28 355	0.13 192	0.18 162	0.14 116

STTStereo	0.51 190	0.69 241	2.14 250	0.36 226	0.30 237	0.61 190	0.32 224	0.77 169	0.60 153	0.60 254	0.54 167	0.67 252	0.43 211	0.86 202	0.42 187	0.16 276	0.15 264	0.17 292	0.20 308	0.16 118	0.15 148

CFNet_RVC	0.51 190	0.76 260	1.79 136	0.28 64	0.30 237	0.63 226	0.28 162	0.66 101	0.55 120	0.45 95	0.57 194	0.74 289	0.41 185	1.46 258	0.42 187	0.14 243	0.10 149	0.28 355	0.13 192	0.18 162	0.14 116

iResNet	0.51 190	0.76 260	2.59 330	0.41 282	0.17 64	0.64 237	0.27 150	0.82 211	0.70 254	0.57 218	0.64 255	0.43 112	0.36 136	0.70 176	0.52 230	0.10 85	0.07 11	0.09 23	0.08 31	0.21 201	0.13 102

test_sample6	0.52 202	0.44 152	1.81 144	0.33 169	0.18 89	0.55 98	0.27 150	0.94 303	0.66 227	0.54 182	0.62 228	0.47 149	0.36 136	1.97 342	0.38 164	0.14 243	0.10 149	0.13 201	0.13 192	0.17 139	0.16 170

CoDeX	0.52 202	0.43 143	2.25 270	0.29 86	0.26 200	0.61 190	0.32 224	0.99 342	0.68 236	0.48 123	0.55 176	0.52 172	0.40 174	1.60 283	0.35 151	0.12 181	0.09 118	0.11 99	0.10 82	0.13 57	0.12 68

SPstereo	0.52 202	0.35 107	1.79 136	0.62 370	0.23 161	0.88 349	0.69 359	0.83 217	0.60 153	0.89 355	0.66 266	0.65 236	0.51 256	0.59 141	0.31 117	0.09 18	0.08 61	0.34 370	0.08 31	0.11 25	0.14 116

SepStereo	0.52 202	0.35 107	1.55 58	0.33 169	0.34 280	0.50 56	0.42 276	0.83 217	0.74 289	0.83 346	0.68 279	0.56 193	0.48 246	1.56 274	0.46 203	0.12 181	0.08 61	0.12 145	0.09 49	0.18 162	0.15 148

SST-Stereo	0.52 202	0.20 6	1.76 105	0.62 370	0.53 364	0.62 210	0.66 352	0.55 64	0.61 168	0.58 233	0.53 157	0.52 172	0.60 291	1.59 282	0.29 95	0.11 133	0.07 11	0.12 145	0.10 82	0.16 118	0.10 31

LMCR-Stereo	0.52 202	0.71 246	2.39 293	0.40 276	0.21 126	0.74 298	0.31 200	1.02 361	0.64 201	0.61 261	0.63 240	0.39 84	0.51 256	0.62 150	0.42 187	0.19 311	0.09 118	0.12 145	0.09 49	0.23 221	0.12 68

delet	0.52 202	0.54 188	1.62 69	0.31 124	0.35 290	0.74 298	0.46 298	0.85 233	0.74 289	0.55 199	0.60 216	0.67 252	0.50 254	1.12 228	0.57 249	0.11 133	0.11 187	0.13 201	0.14 217	0.16 118	0.12 68

IGEV_Zeroshot_test	0.53 209	0.33 89	2.91 369	0.32 150	0.18 89	0.54 86	0.21 37	0.72 127	0.42 31	0.81 341	0.51 138	0.71 278	0.41 185	0.48 99	1.13 332	0.09 18	0.15 264	0.10 54	0.35 366	0.19 180	0.09 18

TRStereo	0.53 209	0.76 260	2.38 291	0.42 290	0.29 227	0.69 276	0.23 69	1.81 412	0.55 120	0.36 49	0.32 33	0.47 149	0.40 174	0.46 87	0.25 60	0.12 181	0.11 187	0.11 99	0.41 382	0.13 57	0.32 327

RAFT-345	0.53 209	0.30 74	2.34 283	0.38 259	0.34 280	0.58 144	0.42 276	0.47 21	0.61 168	0.51 153	1.00 354	0.43 112	0.28 85	1.57 276	0.82 303	0.10 85	0.07 11	0.11 99	0.09 49	0.10 14	0.08 11

cf-r	0.53 209	0.81 285	2.15 251	0.33 169	0.28 221	0.60 170	0.28 162	0.78 183	0.64 201	0.51 153	0.60 216	0.75 294	0.40 174	1.32 244	0.43 195	0.13 211	0.09 118	0.11 99	0.12 164	0.15 90	0.14 116

PSMNet-RSSM	0.53 209	0.82 289	1.78 117	0.31 124	0.25 187	0.58 144	0.28 162	0.84 229	0.60 153	0.50 141	0.61 223	0.67 252	0.43 211	1.68 293	0.42 187	0.15 258	0.10 149	0.14 235	0.16 255	0.15 90	0.13 102

MyStereo8	0.54 214	0.80 280	2.76 353	0.32 150	0.33 274	0.71 284	0.20 25	0.87 250	0.57 132	0.51 153	0.59 203	0.50 163	0.33 120	0.68 166	0.55 239	0.10 85	0.29 361	0.10 54	0.13 192	0.21 201	0.34 339

MyStereo06	0.54 214	0.41 132	2.68 340	0.30 100	0.23 161	0.60 170	0.30 189	0.81 204	0.44 41	0.84 348	0.52 149	0.78 303	0.58 285	0.48 99	1.10 330	0.09 18	0.17 290	0.12 145	0.10 82	0.16 118	0.20 227

iRaft-Stereo_5w	0.54 214	1.01 349	2.08 235	0.27 43	0.21 126	0.49 50	0.28 162	0.73 135	0.58 142	0.40 65	0.61 223	0.62 220	0.46 233	1.78 307	0.47 212	0.09 18	0.07 11	0.11 99	0.10 82	0.39 348	0.12 68

IPLGR	0.54 214	0.56 197	2.68 340	0.36 226	0.18 89	0.62 210	0.54 323	1.02 361	0.64 201	0.73 325	0.46 95	0.47 149	0.45 222	1.12 228	0.29 95	0.09 18	0.08 61	0.11 99	0.09 49	0.19 180	0.12 68

AACVNet	0.54 214	0.78 276	1.73 91	0.36 226	0.21 126	0.57 129	0.25 108	0.71 122	0.51 86	0.55 199	0.59 203	0.64 233	0.41 185	2.13 356	0.41 185	0.14 243	0.11 187	0.14 235	0.11 133	0.33 308	0.15 148

LCNet	0.54 214	0.37 115	1.78 117	0.92 396	0.22 146	0.96 359	0.30 189	0.59 78	0.58 142	0.51 153	0.55 176	0.41 96	0.76 335	0.84 199	0.26 63	0.09 18	0.06 1	0.12 145	0.18 280	0.98 402	0.39 361

IRAFT_RVC	0.54 214	0.53 185	1.78 117	0.46 316	0.21 126	0.58 144	0.43 282	0.65 99	0.66 227	0.54 182	0.50 134	0.49 160	0.51 256	1.58 280	1.01 323	0.11 133	0.25 351	0.13 201	0.10 82	0.15 90	0.13 102

GEStereo_RVC	0.54 214	0.87 302	1.95 204	0.47 321	0.25 187	0.62 210	0.37 255	1.00 350	0.74 289	0.53 170	0.54 167	0.59 208	0.44 218	1.10 223	0.46 203	0.15 258	0.11 187	0.12 145	0.10 82	0.26 264	0.19 213

UNet	0.54 214	0.44 152	2.83 360	0.31 124	0.33 274	0.74 298	0.27 150	0.82 211	0.61 168	0.53 170	0.54 167	0.72 280	0.54 267	0.78 194	0.56 246	0.11 133	0.09 118	0.13 201	0.11 133	0.14 75	0.12 68

HGLStereo	0.54 214	0.69 241	2.00 218	0.35 208	0.40 323	0.66 254	0.30 189	0.83 217	0.62 185	0.57 218	0.69 286	0.69 265	0.54 267	1.07 220	0.55 239	0.13 211	0.13 227	0.13 201	0.11 133	0.19 180	0.17 186

DSFCA	0.54 214	0.35 107	1.41 36	0.28 64	0.28 221	0.79 323	0.88 381	0.76 159	0.70 254	0.72 321	0.66 266	0.67 252	0.57 281	1.17 234	0.63 264	0.16 276	0.14 241	0.13 201	0.14 217	0.16 118	0.13 102

DLCB_ROB	0.54 214	0.55 196	1.49 50	0.36 226	0.25 187	0.65 249	0.36 248	0.80 200	0.70 254	0.72 321	0.69 286	0.83 317	0.46 233	1.53 271	0.60 258	0.13 211	0.12 212	0.14 235	0.14 217	0.14 75	0.13 102

ssnet_v2	0.55 226	0.60 202	1.86 166	0.32 150	0.22 146	0.72 290	0.44 290	0.94 303	0.74 289	0.63 280	0.54 167	0.81 312	0.47 238	0.77 190	0.70 278	0.16 276	0.14 241	0.14 235	0.14 217	0.30 289	0.30 316

raft_robust	0.55 226	0.84 294	1.73 91	0.28 64	0.54 366	0.53 83	0.25 108	0.88 255	0.75 301	0.48 123	0.46 95	0.76 298	0.75 334	1.46 258	0.27 71	0.09 18	0.10 149	0.10 54	0.30 348	0.26 264	0.16 170

XX-Stereo	0.55 226	0.54 188	3.50 404	0.48 329	0.39 316	0.54 86	0.17 6	0.89 262	0.40 21	0.44 86	0.65 264	0.85 323	0.19 12	0.77 190	0.21 24	0.10 85	0.14 241	0.10 54	0.32 357	0.17 139	0.14 116

ac_64	0.55 226	0.46 160	1.92 191	0.36 226	0.34 280	0.63 226	0.31 200	0.82 211	0.61 168	0.55 199	0.51 138	0.89 335	0.48 246	1.83 319	0.55 239	0.14 243	0.11 187	0.12 145	0.12 164	0.18 162	0.12 68

GANet-RSSM	0.55 226	0.73 253	1.90 182	0.36 226	0.26 200	0.59 160	0.27 150	0.78 183	0.52 92	0.47 104	0.57 194	0.63 224	0.45 222	1.92 340	0.43 195	0.14 243	0.10 149	0.25 348	0.11 133	0.34 315	0.14 116

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 226	0.92 312	2.36 289	0.38 259	0.37 309	0.60 170	0.28 162	0.82 211	0.62 185	0.62 272	0.55 176	0.72 280	0.45 222	1.00 213	0.43 195	0.15 258	0.11 187	0.14 235	0.14 217	0.15 90	0.16 170
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
CBFPSM	0.56 232	0.91 311	1.82 151	0.28 64	0.23 161	0.71 284	0.37 255	0.72 127	0.64 201	0.50 141	0.49 127	1.03 363	0.83 342	0.62 150	1.35 349	0.10 85	0.12 212	0.10 54	0.10 82	0.18 162	0.19 213

CRFU-Net	0.56 232	0.38 120	1.86 166	0.46 316	0.26 200	0.82 333	0.36 248	0.90 268	0.49 74	0.62 272	0.59 203	0.78 303	1.35 388	1.00 213	0.48 215	0.15 258	0.14 241	0.17 292	0.10 82	0.19 180	0.14 116

CIPLG	0.56 232	1.19 375	2.46 307	0.80 387	0.31 253	0.61 190	0.57 335	0.76 159	0.57 132	0.56 208	0.63 240	0.41 96	0.30 106	0.45 81	0.40 179	0.11 133	0.20 317	0.13 201	0.13 192	0.35 323	0.19 213

DAS	0.56 232	0.35 107	1.55 58	0.33 169	0.34 280	0.50 56	0.42 276	0.83 217	0.74 289	0.83 346	0.68 279	0.56 193	0.48 246	2.40 376	0.46 203	0.12 181	0.08 61	0.12 145	0.09 49	0.18 162	0.15 148

AASNet	0.56 232	1.03 353	2.34 283	0.37 245	0.33 274	0.65 249	0.29 182	0.96 320	0.73 285	0.54 182	0.60 216	0.55 181	0.38 153	0.59 141	0.58 254	0.14 243	0.12 212	0.13 201	0.10 82	0.43 359	0.24 271

ACRE	0.56 232	1.14 366	2.77 355	0.76 383	0.28 221	0.60 170	0.56 331	0.76 159	0.58 142	0.55 199	0.62 228	0.41 96	0.29 98	0.44 74	0.39 174	0.11 133	0.19 308	0.13 201	0.14 217	0.36 327	0.18 204

iinet-f	0.57 238	0.93 318	2.27 273	0.31 124	0.25 187	0.83 335	0.33 232	0.81 204	0.65 214	0.54 182	0.63 240	0.73 283	0.67 314	0.73 181	0.67 272	0.13 211	0.13 227	0.11 99	0.10 82	0.43 359	0.16 170

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 238	0.87 302	2.11 240	0.32 150	0.30 237	0.84 338	0.40 267	0.88 255	0.72 271	0.65 296	0.73 306	0.66 242	0.57 281	0.93 206	0.71 280	0.13 211	0.07 11	0.10 54	0.08 31	0.15 90	0.14 116

psm_up	0.57 238	0.61 206	1.83 153	0.35 208	0.30 237	0.64 237	0.37 255	0.90 268	0.68 236	0.59 246	0.55 176	0.68 258	0.54 267	1.91 336	0.46 203	0.16 276	0.15 264	0.16 275	0.15 238	0.23 221	0.13 102

GwcNet-RSSM	0.57 238	0.94 320	2.13 245	0.32 150	0.25 187	0.60 170	0.30 189	0.80 200	0.66 227	0.52 160	0.64 255	0.71 278	0.40 174	1.79 311	0.50 225	0.13 211	0.09 118	0.12 145	0.12 164	0.21 201	0.15 148

DISCO	0.57 238	0.34 99	1.87 171	0.45 312	0.34 280	0.84 338	0.35 242	0.84 229	0.78 320	0.59 246	0.63 240	1.06 370	0.53 264	1.10 223	0.82 303	0.12 181	0.09 118	0.11 99	0.10 82	0.22 213	0.18 204

iRaft-Stereo_20w	0.58 243	0.39 127	1.96 213	0.45 312	0.32 262	0.92 356	0.57 335	1.14 385	0.56 129	0.81 341	0.40 69	0.55 181	0.69 318	0.65 162	1.04 327	0.09 18	0.16 278	0.09 23	0.36 372	0.17 139	0.25 280

IPLGR_C	0.58 243	1.25 382	2.72 347	0.80 387	0.31 253	0.60 170	0.61 344	0.76 159	0.58 142	0.56 208	0.62 228	0.41 96	0.31 114	0.43 69	0.40 179	0.11 133	0.22 330	0.13 201	0.15 238	0.35 323	0.19 213

CFNet	0.58 243	0.96 328	1.78 117	0.33 169	0.25 187	0.63 226	0.22 51	0.88 255	0.75 301	0.46 102	0.59 203	0.58 206	0.40 174	2.29 365	0.48 215	0.12 181	0.09 118	0.15 261	0.14 217	0.30 289	0.15 148

NVstereo2D	0.58 243	0.40 129	2.03 226	0.35 208	0.35 290	0.69 276	0.39 265	0.91 278	0.80 328	0.47 104	0.53 157	0.67 252	0.46 233	1.99 346	0.48 215	0.19 311	0.11 187	0.17 292	0.13 192	0.25 247	0.25 280

DualNet (step1)	0.59 247	0.62 210	1.93 194	0.27 43	0.22 146	0.68 270	0.31 200	0.93 295	0.66 227	0.57 218	0.51 138	0.55 181	0.45 222	1.11 226	0.38 164	0.61 392	0.14 241	0.87 400	0.56 396	0.25 247	0.23 261

Wz-Net-LNSev	0.59 247	0.96 328	2.47 309	0.34 193	0.37 309	0.79 323	0.44 290	0.86 241	0.77 315	0.61 261	0.67 271	0.79 307	0.56 276	0.64 154	0.62 262	0.15 258	0.14 241	0.12 145	0.12 164	0.18 162	0.19 213

OMP-Stereo	0.59 247	0.65 229	1.74 95	0.56 357	0.37 309	0.60 170	0.26 125	0.70 119	0.65 214	0.66 299	0.60 216	0.69 265	0.32 117	2.09 354	1.20 338	0.10 85	0.07 11	0.12 145	0.09 49	0.17 139	0.10 31

IIG-Stereo	0.59 247	0.65 229	1.74 95	0.54 349	0.23 161	0.61 190	0.21 37	0.73 135	0.65 214	0.64 289	0.69 286	0.69 265	0.38 153	2.09 354	1.39 352	0.11 133	0.07 11	0.11 99	0.09 49	0.15 90	0.09 18

iResNetv2_ROB	0.59 247	1.43 395	2.96 371	0.40 276	0.22 146	0.58 144	0.28 162	0.91 278	0.73 285	0.57 218	0.63 240	0.60 214	0.41 185	0.74 182	0.35 151	0.11 133	0.08 61	0.10 54	0.07 14	0.43 359	0.17 186

SACVNet	0.60 252	0.74 257	1.90 182	0.37 245	0.28 221	0.64 237	0.37 255	0.86 241	0.61 168	0.65 296	0.62 228	0.69 265	0.44 218	2.08 352	0.42 187	0.18 301	0.14 241	0.16 275	0.15 238	0.38 340	0.24 271

HHNet	0.60 252	0.65 229	2.60 332	0.36 226	0.25 187	0.64 237	0.61 344	0.64 95	0.62 185	0.55 199	1.13 368	0.32 59	0.60 291	0.42 66	1.79 370	0.15 258	0.07 11	0.12 145	0.10 82	0.18 162	0.15 148

ASMatch	0.60 252	0.43 143	2.58 328	0.91 395	0.36 297	0.56 111	0.25 108	0.52 45	0.61 168	0.47 104	1.21 370	0.47 149	0.66 312	1.34 246	0.94 309	0.10 85	0.08 61	0.11 99	0.11 133	0.10 14	0.16 170

PFNet	0.60 252	0.33 89	2.47 309	0.41 282	0.55 369	0.62 210	0.27 150	0.61 87	0.63 194	0.61 261	0.56 187	0.45 130	0.32 117	1.88 333	1.14 333	0.28 365	0.09 118	0.12 145	0.16 255	0.26 264	0.20 227

ADLNet	0.60 252	0.71 246	1.95 204	0.35 208	0.34 280	0.67 259	0.34 236	0.90 268	0.74 289	0.68 309	0.62 228	0.80 309	0.45 222	1.78 307	0.64 267	0.14 243	0.11 187	0.14 235	0.14 217	0.29 280	0.21 233

ARAFT	0.60 252	1.23 379	3.10 383	0.28 64	0.16 40	0.64 237	0.36 248	0.90 268	0.67 234	0.61 261	0.49 127	0.55 181	0.31 114	1.24 242	0.32 128	0.10 85	0.08 61	0.14 235	0.13 192	0.37 334	0.21 233

ETE_ROB	0.60 252	0.71 246	1.55 58	0.37 245	0.25 187	0.69 276	0.51 313	1.47 401	0.70 254	0.80 336	0.69 286	0.85 323	0.49 251	1.36 248	0.58 254	0.16 276	0.13 227	0.19 314	0.16 255	0.21 201	0.23 261

LALA_ROB	0.60 252	0.76 260	1.69 79	0.36 226	0.29 227	0.79 323	0.55 326	0.94 303	0.77 315	0.81 341	0.67 271	0.94 347	0.49 251	0.99 212	0.73 287	0.21 325	0.15 264	0.20 323	0.18 280	0.23 221	0.21 233

RAFT-RH_RVC	0.61 260	0.50 177	2.33 281	0.36 226	0.29 227	0.60 170	0.18 12	0.44 9	0.58 142	0.76 330	1.91 394	0.47 149	0.29 98	1.60 283	1.23 342	0.14 243	0.07 11	0.13 201	0.13 192	0.10 14	0.09 18

FADNet-RVC	0.61 260	1.26 383	2.12 243	0.33 169	0.26 200	0.59 160	0.29 182	0.86 241	0.62 185	0.45 95	0.50 134	0.62 220	0.46 233	1.73 300	0.55 239	0.17 290	0.20 317	0.17 292	0.18 280	0.59 384	0.28 302

RASNet	0.61 260	0.68 237	2.03 226	0.35 208	0.46 352	0.65 249	0.28 162	0.78 183	0.70 254	0.48 123	0.64 255	0.93 343	0.61 298	2.21 361	0.73 287	0.12 181	0.09 118	0.09 23	0.10 82	0.14 75	0.11 41

XPNet_ROB	0.61 260	0.72 250	1.66 75	0.37 245	0.27 212	0.67 259	0.47 306	0.89 262	0.71 263	0.78 334	0.70 296	0.81 312	0.53 264	1.70 296	0.76 291	0.21 325	0.16 278	0.16 275	0.15 238	0.20 193	0.21 233

DRaft	0.62 264	0.38 120	1.76 105	0.24 8	0.16 40	0.64 237	0.66 352	0.53 51	0.53 109	0.67 303	0.99 352	0.38 80	1.00 364	1.44 253	2.10 383	0.10 85	0.14 241	0.10 54	0.14 217	0.18 162	0.21 233

DMCA-RVC	0.62 264	0.96 328	2.63 333	0.36 226	0.90 399	0.56 111	0.31 200	0.69 115	0.57 132	0.68 309	0.52 149	0.59 208	0.56 276	1.23 239	0.53 234	0.16 276	0.38 377	0.20 323	0.15 238	0.20 193	0.15 148

HSM	0.62 264	0.76 260	1.72 90	0.30 100	0.29 227	0.64 237	0.28 162	0.94 303	0.62 185	0.58 233	0.57 194	1.40 391	0.64 306	2.59 392	0.42 187	0.11 133	0.08 61	0.10 54	0.08 31	0.14 75	0.11 41

fast-acv-ft	0.63 267	0.88 305	3.10 383	0.38 259	0.30 237	0.79 323	0.48 309	0.69 115	0.72 271	0.58 233	0.78 317	0.76 298	0.60 291	0.67 165	0.73 287	0.15 258	0.15 264	0.18 309	0.17 270	0.37 334	0.16 170

PSM-AAD	0.63 267	0.22 19	1.77 113	0.37 245	0.23 161	0.86 344	1.17 402	0.59 78	0.60 153	0.64 289	0.71 300	0.68 258	2.93 419	0.65 162	0.31 117	0.09 18	0.07 11	0.17 292	0.15 238	0.13 57	0.33 335

PS-NSSS	0.63 267	1.00 345	1.81 144	0.30 100	0.31 253	0.63 226	0.34 236	0.98 331	0.69 245	0.54 182	0.74 308	0.51 166	0.41 185	2.43 380	0.48 215	0.24 348	0.17 290	0.27 352	0.18 280	0.27 271	0.21 233

TransformOpticalFlow	0.64 270	0.56 197	2.66 338	0.44 299	0.26 200	0.62 210	0.28 162	0.83 217	0.71 263	0.76 330	0.74 308	0.91 338	0.85 346	1.83 319	0.81 302	0.10 85	0.07 11	0.11 99	0.09 49	0.11 25	0.12 68

pcwnet_v2	0.64 270	0.49 171	4.41 419	0.32 150	0.27 212	0.60 170	0.25 108	0.97 327	0.88 347	0.59 246	0.70 296	0.63 224	0.55 272	0.66 164	0.37 158	0.17 290	0.15 264	0.15 261	0.14 217	0.21 201	0.23 261

RAFT + AFF	0.64 270	1.20 376	1.95 204	0.34 193	0.33 274	0.67 259	0.52 317	0.99 342	0.74 289	0.53 170	0.58 200	0.57 199	0.80 339	1.76 304	0.51 228	0.12 181	0.27 358	0.15 261	0.14 217	0.43 359	0.29 308

FADNet	0.64 270	1.22 378	2.06 228	0.32 150	0.30 237	0.66 254	0.29 182	0.88 255	0.72 271	0.44 86	0.48 110	0.66 242	0.57 281	1.84 324	0.45 202	0.46 385	0.20 317	0.17 292	0.19 298	0.59 384	0.24 271

DRN-Test	0.64 270	0.43 143	2.44 304	0.39 267	0.44 338	0.80 329	0.41 273	1.02 361	0.78 320	0.80 336	0.63 240	0.69 265	0.56 276	1.79 311	0.69 277	0.15 258	0.12 212	0.17 292	0.16 255	0.18 162	0.17 186

StereoDRNet	0.64 270	0.88 305	2.35 286	0.41 282	0.45 346	0.73 295	0.47 306	0.94 303	0.74 289	0.75 327	0.54 167	0.74 289	0.47 238	1.70 296	0.72 284	0.15 258	0.14 241	0.15 261	0.14 217	0.20 193	0.19 213

NOSS_ROB	0.64 270	0.65 229	1.62 69	0.46 316	0.25 187	0.67 259	0.30 189	0.93 295	0.77 315	0.59 246	0.57 194	0.77 300	0.38 153	2.78 402	0.44 199	0.23 341	0.24 338	0.28 355	0.26 333	0.27 271	0.39 361

Wz-Net-MNSev	0.65 277	0.97 336	2.19 258	0.36 226	0.33 274	0.90 352	0.60 341	0.92 286	0.81 332	0.75 327	0.72 304	0.73 283	0.65 308	1.39 249	0.71 280	0.16 276	0.13 227	0.14 235	0.14 217	0.24 236	0.18 204

FINET	0.65 277	0.95 326	3.06 380	0.35 208	0.40 323	0.58 144	0.48 309	0.92 286	1.10 380	0.57 218	0.68 279	0.47 149	0.44 218	1.15 233	0.60 258	0.23 341	0.21 325	0.17 292	0.15 238	0.26 264	0.25 280

CVANet_RVC	0.65 277	0.80 280	2.13 245	0.36 226	0.26 200	0.62 210	0.42 276	0.84 229	0.72 271	0.69 311	0.68 279	0.68 258	0.52 262	2.64 394	0.42 187	0.19 311	0.12 212	0.22 331	0.17 270	0.37 334	0.15 148

NCCL2	0.65 277	0.94 320	1.96 213	0.43 294	0.30 237	0.71 284	0.68 357	0.84 229	0.65 214	0.70 314	0.60 216	0.86 327	0.54 267	1.56 274	0.57 249	0.20 320	0.16 278	0.67 395	0.25 327	0.22 213	0.24 271

ttt	0.66 281	0.22 19	1.68 77	0.34 193	0.24 175	0.60 170	0.26 125	1.00 350	0.77 315	0.55 199	0.67 271	0.54 178	0.36 136	2.14 357	3.03 401	0.16 276	0.13 227	0.13 201	0.12 164	0.15 90	0.17 186

GrayStereo	0.66 281	0.19 3	1.76 105	0.90 394	0.23 161	0.62 210	1.42 417	0.62 91	0.60 153	0.72 321	0.78 317	0.56 193	3.07 422	0.60 147	0.26 63	0.09 18	0.08 61	0.10 54	0.21 313	0.11 25	0.18 204

PSMNet_ROB	0.66 281	1.01 349	2.33 281	0.38 259	0.31 253	0.72 290	0.55 326	0.86 241	0.69 245	0.54 182	0.60 216	0.75 294	0.47 238	2.00 347	0.82 303	0.17 290	0.13 227	0.19 314	0.19 298	0.24 236	0.27 297

DispNO	0.67 284	0.98 339	2.58 328	0.31 124	0.27 212	0.59 160	0.29 182	0.83 217	0.68 236	0.53 170	0.79 320	0.83 317	0.47 238	2.46 383	0.68 275	0.12 181	0.10 149	0.19 314	0.31 352	0.16 118	0.17 186

STrans-v2	0.67 284	0.56 197	2.64 335	0.27 43	0.23 161	0.57 129	0.33 232	0.96 320	0.69 245	0.92 359	0.85 330	0.89 335	0.93 357	1.83 319	1.21 340	0.09 18	0.07 11	0.10 54	0.09 49	0.11 25	0.12 68

hitnet-ft	0.67 284	0.80 280	1.90 182	0.28 64	0.22 146	0.69 276	0.36 248	0.85 233	0.65 214	0.56 208	0.84 326	1.03 363	0.95 362	2.32 367	0.55 239	0.23 341	0.14 241	0.41 382	0.13 192	0.24 236	0.17 186

FADNet-RVC-Resample	0.67 284	1.16 374	3.16 389	0.37 245	0.29 227	0.62 210	0.38 261	0.86 241	0.63 194	0.51 153	0.50 134	0.57 199	0.45 222	1.57 276	0.49 220	0.24 348	0.32 369	0.23 337	0.19 298	0.27 271	0.62 390

RP	0.67 284	0.82 289	1.94 201	0.43 294	0.44 338	0.65 249	0.45 296	0.89 262	0.82 333	0.66 299	0.92 340	0.99 357	0.76 335	1.55 273	0.66 269	0.25 353	0.18 298	0.23 337	0.20 308	0.31 297	0.22 243

HSM-Net_RVC	0.67 284	0.34 99	2.23 267	0.26 34	0.19 106	0.67 259	0.29 182	1.26 394	0.69 245	0.72 321	0.70 296	0.78 303	0.42 201	3.77 421	0.41 185	0.13 211	0.09 118	0.10 54	0.09 49	0.12 36	0.11 41
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
TDLM	0.67 284	0.92 312	1.76 105	0.37 245	0.24 175	0.66 254	0.56 331	0.82 211	0.74 289	1.16 377	0.62 228	0.61 216	0.48 246	2.70 398	0.50 225	0.20 320	0.11 187	0.35 371	0.14 217	0.32 301	0.16 170

ADLNet2	0.68 291	0.84 294	3.19 393	0.33 169	0.36 297	0.64 237	0.37 255	0.89 262	0.79 325	0.54 182	0.65 264	0.93 343	0.48 246	2.07 351	0.56 246	0.13 211	0.11 187	0.11 99	0.11 133	0.33 308	0.18 204

DEmStereo	0.68 291	0.31 80	2.25 270	0.42 290	0.17 64	0.66 254	0.89 382	0.51 35	0.59 149	0.60 254	1.01 355	0.45 130	1.26 380	1.54 272	2.26 389	0.10 85	0.08 61	0.10 54	0.10 82	0.10 14	0.11 41

Nwc_Net	0.68 291	0.83 292	2.53 318	0.41 282	0.39 316	0.77 314	0.38 261	1.01 358	0.70 254	0.60 254	0.99 352	0.98 354	0.68 317	1.41 251	0.63 264	0.23 341	0.15 264	0.23 337	0.25 327	0.23 221	0.18 204

AANet_RVC	0.68 291	1.00 345	2.09 236	0.33 169	0.25 187	0.58 144	0.32 224	0.81 204	0.80 328	0.61 261	0.94 344	0.80 309	0.41 185	2.46 383	1.02 324	0.36 377	0.14 241	0.10 54	0.09 49	0.23 221	0.22 243

IPLG	0.69 295	0.84 294	2.43 302	0.35 208	0.21 126	1.65 401	0.61 344	1.36 398	0.58 142	1.39 398	0.51 138	0.37 74	0.87 350	1.41 251	0.36 153	0.09 18	0.07 11	0.14 235	0.12 164	0.32 301	0.11 41

GwcNet	0.69 295	0.71 246	3.12 386	0.36 226	0.45 346	0.81 330	0.44 290	0.86 241	0.84 338	0.60 254	0.74 308	0.82 315	0.49 251	1.65 289	0.66 269	0.16 276	0.15 264	0.15 261	0.15 238	0.31 297	0.24 271

AF-Net	0.69 295	0.92 312	2.21 260	0.41 282	0.40 323	0.68 270	0.40 267	1.02 361	0.86 341	0.69 311	1.03 359	1.04 366	0.84 345	1.19 235	0.78 295	0.22 338	0.14 241	0.25 348	0.17 270	0.30 289	0.18 204

stereogan	0.69 295	0.51 179	2.44 304	0.39 267	0.39 316	1.01 366	0.41 273	0.94 303	0.92 358	0.73 325	0.85 330	1.15 381	0.69 318	1.57 276	0.53 234	0.19 311	0.18 298	0.20 323	0.16 255	0.36 327	0.24 271

xxxx	0.70 299	0.21 11	1.33 25	0.28 64	0.18 89	0.63 226	0.24 93	1.02 361	0.69 245	0.50 141	0.62 228	0.58 206	0.38 153	1.47 265	5.21 426	0.13 211	0.12 212	0.11 99	0.10 82	0.12 36	0.15 148

APVNet	0.70 299	0.67 235	2.71 345	0.38 259	0.36 297	0.85 342	0.43 282	0.91 278	0.68 236	0.55 199	0.69 286	0.75 294	0.55 272	2.31 366	0.78 295	0.17 290	0.17 290	0.24 343	0.19 298	0.33 308	0.23 261

Syn2CoEx	0.70 299	1.07 358	2.74 351	0.43 294	0.30 237	0.64 237	0.42 276	0.99 342	0.78 320	0.62 272	0.78 317	0.74 289	0.72 325	1.92 340	0.61 260	0.20 320	0.17 290	0.19 314	0.15 238	0.29 280	0.22 243

FAT-Stereo	0.70 299	0.54 188	2.88 362	0.36 226	0.29 227	0.62 210	0.54 323	0.97 327	0.87 344	0.76 330	0.92 340	0.94 347	0.80 339	1.84 324	0.57 249	0.18 301	0.19 308	0.17 292	0.16 255	0.22 213	0.25 280

RYNet	0.70 299	0.56 197	2.25 270	0.35 208	0.41 330	0.86 344	0.43 282	0.94 303	0.82 333	0.62 272	0.53 157	0.91 338	0.60 291	2.70 398	1.00 319	0.14 243	0.11 187	0.16 275	0.14 217	0.25 247	0.27 297

Anonymous Stereo	0.70 299	1.08 359	2.47 309	0.42 290	0.36 297	0.60 170	0.78 373	0.83 217	0.75 301	0.65 296	0.63 240	0.62 220	0.38 153	2.43 380	0.78 295	0.19 311	0.18 298	0.19 314	0.20 308	0.30 289	0.23 261

PWC_ROB	0.70 299	0.94 320	1.88 173	0.39 267	0.39 316	0.62 210	0.30 189	0.98 331	0.94 359	0.91 358	1.29 375	0.77 300	0.62 303	1.62 287	1.03 326	0.18 301	0.11 187	0.18 309	0.13 192	0.51 376	0.22 243

ccnet	0.71 306	0.41 132	1.59 62	0.40 276	0.45 346	1.06 369	0.55 326	0.98 331	0.71 263	0.88 353	0.97 349	0.82 315	0.88 353	1.68 293	0.94 309	0.32 371	0.26 353	0.32 367	0.27 337	0.34 315	0.30 316

RGC	0.71 306	0.97 336	2.18 257	0.44 299	0.44 338	0.73 295	0.40 267	0.94 303	0.71 263	0.71 318	1.04 362	1.01 359	0.71 322	1.74 302	0.70 278	0.23 341	0.18 298	0.28 355	0.26 333	0.29 280	0.27 297

CBMV	0.71 306	0.76 260	2.64 335	0.33 169	0.20 118	0.78 319	0.79 374	0.98 331	0.78 320	0.85 352	0.71 300	0.86 327	1.10 374	1.46 258	0.62 262	0.18 301	0.20 317	0.21 329	0.19 298	0.25 247	0.33 335
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
mmx	0.72 309	0.23 23	2.01 219	0.30 100	0.21 126	0.57 129	0.26 125	0.99 342	0.76 311	0.53 170	0.63 240	0.66 242	0.39 168	2.52 388	3.43 412	0.13 211	0.10 149	0.15 261	0.13 192	0.15 90	0.15 148

xxx	0.72 309	0.23 23	2.01 219	0.30 100	0.21 126	0.57 129	0.26 125	0.99 342	0.76 311	0.53 170	0.63 240	0.66 242	0.39 168	2.52 388	3.43 412	0.13 211	0.10 149	0.15 261	0.13 192	0.15 90	0.15 148

LL-Strereo	0.72 309	1.29 385	2.49 313	0.36 226	0.45 346	0.55 98	0.32 224	0.93 295	0.71 263	0.67 303	0.58 200	0.85 323	0.79 338	2.67 397	0.46 203	0.10 85	0.18 298	0.14 235	0.12 164	0.40 352	0.42 371

test_xeample	0.72 309	0.21 11	1.36 28	0.27 43	0.17 64	0.59 160	0.28 162	1.01 358	0.70 254	0.55 199	0.67 271	0.44 123	0.39 168	1.88 333	5.17 425	0.12 181	0.10 149	0.11 99	0.10 82	0.13 57	0.15 148

SHD	0.72 309	0.77 268	2.36 289	0.45 312	0.40 323	0.71 284	0.32 224	1.02 361	1.25 390	1.07 370	0.84 326	0.90 337	0.73 328	1.09 222	0.98 313	0.21 325	0.18 298	0.20 323	0.21 313	0.32 301	0.31 323

RTSC	0.72 309	1.00 345	2.22 263	0.40 276	0.29 227	0.82 333	0.31 200	0.96 320	1.10 380	0.92 359	0.81 321	0.78 303	0.58 285	1.23 239	1.55 361	0.18 301	0.17 290	0.14 235	0.17 270	0.43 359	0.30 316

PASM	0.72 309	0.68 237	1.91 188	0.47 321	0.44 338	0.60 170	0.51 313	0.76 159	0.80 328	0.77 333	0.67 271	0.87 329	0.61 298	2.40 376	0.67 272	0.32 371	0.35 371	0.36 373	0.41 382	0.45 368	0.39 361

PWCDC_ROB	0.72 309	1.06 356	2.09 236	0.47 321	0.36 297	0.78 319	0.26 125	0.98 331	1.34 394	0.61 261	2.07 396	0.64 233	0.61 298	0.83 197	0.71 280	0.31 370	0.14 241	0.15 261	0.12 164	0.60 387	0.21 233

ff1	0.73 317	0.23 23	2.01 219	0.30 100	0.21 126	0.57 129	0.26 125	0.74 140	0.88 347	0.53 170	0.63 240	0.66 242	0.39 168	2.52 388	3.43 412	0.10 85	0.24 338	0.15 261	0.13 192	0.25 247	0.36 349

GASNet	0.73 317	1.47 397	3.04 378	0.47 321	0.33 274	0.57 129	0.34 236	0.91 278	0.75 301	0.58 233	0.58 200	0.74 289	0.55 272	2.03 348	0.65 268	0.21 325	0.15 264	0.19 314	0.17 270	0.51 376	0.28 302

XQC	0.73 317	0.98 339	2.39 293	0.46 316	0.35 290	0.81 330	0.46 298	1.00 350	1.00 367	0.80 336	0.69 286	0.88 333	0.74 333	1.32 244	1.20 338	0.24 348	0.16 278	0.23 337	0.20 308	0.41 354	0.33 335

1111x	0.74 320	0.21 11	1.93 194	0.31 124	0.17 64	0.63 226	0.32 224	1.03 368	0.74 289	0.52 160	0.62 228	0.57 199	0.47 238	2.38 372	4.25 420	0.12 181	0.14 241	0.11 99	0.12 164	0.12 36	0.14 116

Anonymous_2	0.74 320	0.32 83	1.65 71	0.33 169	0.30 237	0.67 259	0.32 224	0.69 115	0.46 54	0.48 123	0.41 73	0.84 320	0.58 285	0.51 116	0.40 179	0.32 371	0.38 377	1.43 422	3.69 435	0.80 398	0.27 297

GANetREF_RVC	0.75 322	1.15 370	2.46 307	0.47 321	0.26 200	0.83 335	0.61 344	0.97 327	0.89 351	0.62 272	0.61 223	0.72 280	0.59 288	2.42 378	0.55 239	0.32 371	0.25 351	0.36 373	0.24 321	0.39 348	0.31 323
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
GANet	0.75 322	0.84 294	2.01 219	0.40 276	0.25 187	0.74 298	0.66 352	0.87 250	0.73 285	0.71 318	1.07 364	0.84 320	0.59 288	2.71 400	1.15 335	0.17 290	0.16 278	0.44 385	0.16 255	0.31 297	0.20 227

PDISCO_ROB	0.75 322	1.06 356	2.11 240	0.64 374	0.59 376	1.13 378	0.43 282	1.14 385	1.05 373	0.64 289	0.71 300	0.96 350	0.61 298	1.21 236	0.76 291	0.37 378	0.18 298	0.27 352	0.24 321	0.56 383	0.32 327

HBP-ISP	0.76 325	1.30 386	3.19 393	0.35 208	0.26 200	0.85 342	0.54 323	1.03 368	0.72 271	0.80 336	0.69 286	0.68 258	0.83 342	2.04 349	0.44 199	0.23 341	0.24 338	0.29 362	0.25 327	0.28 277	0.24 271

Wz-Net-SNSev	0.76 325	1.32 390	3.11 385	0.40 276	0.31 253	0.71 284	0.60 341	0.98 331	0.87 344	0.67 303	0.83 323	0.96 350	0.60 291	1.67 292	0.97 312	0.16 276	0.15 264	0.16 275	0.17 270	0.36 327	0.24 271

FTStereo	0.76 325	0.18 1	2.35 286	0.71 380	0.21 126	0.73 295	1.79 420	0.57 68	0.53 109	1.07 370	1.63 388	1.29 385	2.13 411	0.75 183	0.29 95	0.19 311	0.08 61	0.12 145	0.11 133	0.11 25	0.40 365

CBMV_ROB	0.76 325	0.42 139	2.68 340	0.33 169	0.22 146	0.74 298	0.47 306	0.96 320	0.76 311	1.04 369	0.96 347	0.88 333	0.93 357	2.06 350	1.19 337	0.22 338	0.24 338	0.27 352	0.25 327	0.25 247	0.28 302

DDUNet	0.77 329	1.12 362	1.88 173	0.76 383	0.69 386	0.84 338	0.43 282	0.85 233	0.65 214	0.67 303	0.75 311	0.91 338	0.52 262	1.03 217	0.57 249	0.54 389	0.37 375	0.95 406	0.52 392	0.71 392	0.57 386

UDG	0.77 329	1.23 379	2.15 251	0.67 378	0.59 376	0.78 319	0.38 261	0.90 268	0.70 254	0.61 261	0.69 286	1.01 359	0.67 314	1.02 215	0.73 287	0.45 383	0.34 370	0.87 400	0.51 390	0.67 391	0.46 377

aanetorigin	0.77 329	0.80 280	2.59 330	0.43 294	0.44 338	0.58 144	1.01 392	0.57 68	0.68 236	1.53 403	1.23 371	0.81 312	1.08 372	1.07 220	1.07 328	0.18 301	0.15 264	0.17 292	0.21 313	0.54 381	0.30 316

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 329	1.04 354	2.06 228	0.94 398	0.35 290	0.89 351	0.40 267	0.85 233	0.63 194	0.55 199	0.63 240	0.75 294	0.38 153	2.38 372	0.48 215	1.10 411	0.31 365	0.36 373	0.21 313	0.53 380	0.55 385

222	0.78 333	0.23 23	1.23 13	0.28 64	0.18 89	0.62 210	0.24 93	1.02 361	0.70 254	0.58 233	0.66 266	0.46 142	0.42 201	1.80 315	6.53 430	0.13 211	0.10 149	0.11 99	0.10 82	0.12 36	0.17 186

EAI-Stereo	0.78 333	0.25 33	1.67 76	0.54 349	0.59 376	1.95 410	2.05 422	1.11 384	0.64 201	0.95 363	1.49 383	0.50 163	0.67 314	0.59 141	1.44 356	0.09 18	0.19 308	0.09 23	0.49 388	0.13 57	0.22 243

NCC-stereo	0.79 335	0.94 320	2.42 298	0.59 364	0.45 346	1.90 408	0.46 298	0.99 342	0.72 271	0.64 289	0.84 326	0.91 338	0.73 328	1.80 315	1.00 319	0.27 361	0.19 308	0.23 337	0.31 352	0.24 236	0.22 243

Abc-Net	0.79 335	0.94 320	2.42 298	0.59 364	0.45 346	1.90 408	0.46 298	0.99 342	0.72 271	0.64 289	0.84 326	0.91 338	0.73 328	1.80 315	1.00 319	0.27 361	0.19 308	0.23 337	0.31 352	0.24 236	0.22 243
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SQANet	0.80 337	1.58 400	2.53 318	0.76 383	0.83 394	0.76 306	0.36 248	0.83 217	0.64 201	0.63 280	0.69 286	0.73 283	0.51 256	1.21 236	0.53 234	0.77 401	0.29 361	0.59 392	0.29 343	0.86 400	0.61 389

anonymity	0.80 337	0.66 234	1.29 18	0.59 364	0.75 390	0.67 259	0.52 317	0.95 315	0.71 263	0.94 361	0.70 296	0.67 252	0.87 350	0.71 178	1.35 349	0.64 395	0.62 402	0.58 390	1.44 428	0.60 387	0.65 393

S-Stereo	0.80 337	0.69 241	3.89 410	0.39 267	0.37 309	0.69 276	0.70 363	0.94 303	0.98 366	0.62 272	0.91 339	0.83 317	0.60 291	2.37 369	0.66 269	0.18 301	0.21 325	0.17 292	0.18 280	0.30 289	0.35 341

ADCRef	0.80 337	0.96 328	2.29 276	0.37 245	0.35 290	0.96 359	0.51 313	0.87 250	0.75 301	0.88 353	0.83 323	0.61 216	1.36 389	1.02 215	3.27 407	0.13 211	0.11 187	0.17 292	0.19 298	0.25 247	0.21 233

DANet	0.80 337	0.65 229	2.21 260	1.19 410	0.48 356	0.74 298	1.25 405	0.89 262	1.53 402	0.89 355	0.71 300	0.96 350	0.56 276	1.83 319	0.96 311	0.18 301	0.16 278	0.19 314	0.16 255	0.26 264	0.29 308
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
FADNet_RVC	0.81 342	1.14 366	2.42 298	0.30 100	0.24 175	0.71 284	0.24 93	0.95 315	0.61 168	0.44 86	0.56 187	0.59 208	0.42 201	1.52 270	0.68 275	0.94 405	0.96 420	0.28 355	1.00 421	0.90 401	1.36 423

edge stereo	0.81 342	0.73 253	3.30 399	0.37 245	1.21 415	0.62 210	0.39 265	0.93 295	0.79 325	0.80 336	0.88 336	1.14 380	0.71 322	2.18 359	0.71 280	0.21 325	0.20 317	0.26 351	0.18 280	0.38 340	0.26 289

MIPNet	0.83 344	0.81 285	2.40 295	0.61 368	0.18 89	1.48 391	1.39 413	1.60 407	0.74 289	1.94 408	0.85 330	0.73 283	1.68 403	0.87 204	0.31 117	0.09 18	0.08 61	0.11 99	0.32 357	0.25 247	0.12 68

FBW_ROB	0.83 344	0.77 268	1.77 113	0.44 299	0.30 237	0.87 348	0.46 298	1.10 380	0.91 355	0.81 341	0.75 311	1.01 359	0.61 298	3.66 420	1.23 342	0.26 356	0.23 335	0.36 373	0.25 327	0.27 271	0.62 390

PA-Net	0.84 346	1.00 345	3.49 403	0.63 373	0.40 323	0.70 282	0.52 317	0.86 241	0.84 338	0.52 160	0.59 203	0.70 275	0.54 267	2.35 368	2.23 387	0.17 290	0.27 358	0.19 314	0.28 340	0.22 213	0.36 349
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CC-Net-ROB	0.85 347	1.15 370	2.13 245	0.88 393	0.38 314	0.88 349	0.44 290	1.06 374	0.79 325	0.58 233	0.69 286	0.65 236	0.50 254	2.74 401	0.51 228	0.93 404	0.39 383	0.87 400	0.29 343	0.54 381	0.54 383

THIR-Stereo	0.86 348	0.62 210	2.13 245	0.25 16	0.16 40	0.58 144	2.74 428	0.59 78	0.51 86	0.62 272	1.62 387	0.97 353	1.80 407	1.69 295	2.25 388	0.10 85	0.08 61	0.14 235	0.11 133	0.15 90	0.11 41

DeepPrunerF	0.86 348	0.86 299	2.91 369	0.45 312	0.50 357	0.64 237	0.48 309	1.14 385	2.64 419	0.63 280	0.61 223	0.65 236	0.62 303	2.21 361	1.31 345	0.23 341	0.19 308	0.30 364	0.28 340	0.36 327	0.25 280

DPSNet	0.86 348	0.60 202	2.34 283	0.58 361	0.36 297	1.07 374	0.75 369	1.30 395	1.05 373	0.70 314	0.68 279	0.94 347	1.29 381	2.08 352	1.82 371	0.26 356	0.23 335	0.16 275	0.17 270	0.48 370	0.40 365

AAGNet	0.88 351	0.33 89	1.79 136	0.54 349	0.98 403	0.62 210	0.46 298	0.50 33	0.60 153	0.58 233	0.53 157	0.50 163	0.73 328	1.23 239	7.48 431	0.11 133	0.07 11	0.12 145	0.10 82	0.14 75	0.09 18

Consistency-Raft	0.88 351	0.93 318	3.23 397	0.99 402	0.64 382	0.77 314	0.55 326	0.98 331	0.97 363	0.61 261	1.03 359	0.65 236	1.05 369	0.79 195	1.38 351	0.44 381	0.46 388	0.51 388	0.58 401	0.65 389	0.47 378

PVD	0.90 353	0.85 298	2.15 251	0.53 346	0.50 357	0.99 362	0.56 331	1.15 388	1.64 405	1.41 399	1.41 382	1.11 378	1.13 376	1.35 247	1.31 345	0.26 356	0.28 360	0.28 355	0.26 333	0.37 334	0.49 381

testlalala_base	0.91 354	0.68 237	2.69 343	0.62 370	0.57 372	1.19 383	1.28 406	0.92 286	0.89 351	1.16 377	2.27 405	0.66 242	1.18 377	0.86 202	1.31 345	0.20 320	0.16 278	0.40 380	0.42 384	0.43 359	0.32 327

Wz-Net-TNSev	0.91 354	1.73 411	3.08 381	0.36 226	0.31 253	1.00 365	0.71 364	1.06 374	0.97 363	0.71 318	0.72 304	1.09 374	0.87 350	2.42 378	1.59 362	0.20 320	0.20 317	0.16 275	0.20 308	0.44 367	0.35 341

SAMSARA	0.91 354	0.97 336	2.22 263	0.80 387	0.58 375	1.32 385	1.31 408	1.01 358	0.94 359	1.36 394	0.87 333	1.38 390	0.90 355	1.72 299	1.02 324	0.24 348	0.30 364	0.22 331	0.25 327	0.36 327	0.35 341

WZ-Net	0.92 357	1.31 387	3.76 407	0.41 282	0.36 297	0.86 344	0.71 364	1.00 350	1.06 376	0.82 345	0.92 340	1.06 370	1.05 369	2.16 358	1.61 363	0.19 311	0.13 227	0.15 261	0.16 255	0.32 301	0.28 302

MFMNet_re	0.92 357	1.28 384	2.53 318	0.82 391	0.76 393	0.90 352	0.75 369	0.98 331	1.04 372	1.03 367	1.05 363	0.84 320	0.94 360	0.83 197	0.72 284	0.68 397	0.60 400	0.63 393	0.60 403	0.77 396	0.74 396

test_sample9	0.94 359	0.62 210	1.93 194	0.27 43	0.22 146	0.68 270	0.31 200	0.93 295	0.66 227	0.57 218	0.51 138	0.55 181	0.45 222	1.91 336	2.55 394	0.61 392	4.16 433	0.87 400	0.56 396	0.25 247	0.23 261

CrosDoStereo	0.94 359	0.37 115	2.53 318	0.25 16	0.32 262	0.54 86	3.76 432	0.72 127	0.60 153	0.70 314	1.40 380	0.53 174	1.49 396	1.78 307	3.09 402	0.10 85	0.08 61	0.11 99	0.11 133	0.21 201	0.11 41

DeepStereo_LL	0.94 359	0.37 115	2.53 318	0.25 16	0.32 262	0.54 86	3.76 432	0.72 127	0.60 153	0.70 314	1.40 380	0.53 174	1.49 396	1.78 307	3.09 402	0.10 85	0.08 61	0.11 99	0.11 133	0.21 201	0.11 41

ADCP+	0.94 359	1.12 362	3.14 387	0.34 193	0.39 316	1.06 369	0.79 374	0.89 262	0.80 328	0.66 299	0.67 271	0.85 323	1.55 399	0.93 206	4.55 422	0.13 211	0.11 187	0.16 275	0.15 238	0.26 264	0.25 280

ADCMid	0.96 363	1.32 390	2.74 351	0.38 259	0.35 290	0.99 362	0.58 337	0.94 303	0.86 341	1.23 387	1.01 355	1.01 359	1.00 364	1.05 219	3.97 415	0.21 325	0.19 308	0.42 383	0.32 357	0.40 352	0.29 308

G-Net	0.99 364	0.64 223	2.76 353	0.57 359	0.67 384	2.03 415	0.72 367	0.76 159	0.67 234	1.14 376	2.56 411	1.30 388	1.02 366	1.48 266	1.74 368	0.25 353	0.24 338	0.24 343	0.26 333	0.37 334	0.31 323

ADCL	0.99 364	0.79 278	2.43 302	0.39 267	0.32 262	1.50 393	1.90 421	0.92 286	0.97 363	1.26 391	1.27 373	1.00 358	1.42 394	1.14 231	3.31 408	0.17 290	0.14 241	0.22 331	0.21 313	0.30 289	0.22 243

ADCPNet	0.99 364	0.99 343	3.93 413	0.37 245	0.68 385	1.36 387	0.62 348	0.87 250	0.76 311	0.78 334	0.81 321	1.08 372	1.18 377	1.14 231	2.49 393	0.21 325	0.69 410	0.21 329	0.95 419	0.29 280	0.37 355

Ntro	1.00 367	1.68 407	2.80 359	0.95 399	0.85 395	1.06 369	0.53 320	0.98 331	0.90 354	0.62 272	0.76 313	0.93 343	0.66 312	1.66 290	0.98 313	0.99 408	0.45 387	0.75 399	0.40 379	1.19 407	0.75 398

AnyNet_C32	1.00 367	1.33 392	2.53 318	0.49 331	0.54 366	1.15 380	1.14 400	0.91 278	0.89 351	1.11 373	0.95 346	0.87 329	0.93 357	1.50 267	4.07 417	0.21 325	0.20 317	0.25 348	0.24 321	0.38 340	0.33 335

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 369	1.67 405	2.32 278	0.47 321	0.39 316	1.47 390	0.95 385	0.95 315	0.91 355	0.84 348	0.94 344	1.05 368	0.60 291	2.95 407	0.72 284	0.41 379	0.72 414	0.32 367	0.55 393	0.74 393	1.22 420

otaku	1.03 370	1.68 407	2.72 347	0.95 399	0.73 389	1.03 367	0.59 339	0.99 342	0.86 341	0.69 311	1.61 386	0.98 354	0.64 306	1.46 258	1.14 333	0.95 406	0.46 388	0.72 398	0.40 379	1.24 411	0.78 401

SGM-Forest	1.04 371	0.42 139	3.59 406	0.41 282	0.32 262	1.05 368	1.32 409	0.94 303	0.83 336	1.16 377	2.23 404	1.03 363	1.39 392	2.49 386	2.35 390	0.21 325	0.21 325	0.20 323	0.19 298	0.23 221	0.32 327
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ADCS	1.05 372	1.36 394	2.98 375	0.42 290	0.36 297	0.96 359	0.81 378	1.06 374	1.12 382	1.25 388	0.97 349	1.08 372	0.90 355	1.25 243	4.86 424	0.21 325	0.21 325	0.22 331	0.23 319	0.36 327	0.38 358

SPS-STEREO	1.07 373	1.13 365	2.88 362	0.65 376	0.69 386	0.99 362	0.68 357	1.05 373	0.87 344	1.36 394	1.23 371	1.46 393	0.94 360	1.87 326	1.72 367	0.66 396	0.61 401	0.58 390	0.57 399	0.65 389	0.77 400
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
test_sample8	1.12 374	0.62 210	1.93 194	0.27 43	0.22 146	0.68 270	0.31 200	0.95 315	0.61 168	1.18 385	0.56 187	2.53 409	1.31 384	1.91 336	2.55 394	0.61 392	4.16 433	0.87 400	0.56 396	0.25 247	0.23 261

WCMA_ROB	1.12 374	0.83 292	2.66 338	0.58 361	0.34 280	1.17 382	0.71 364	0.93 295	0.94 359	1.74 406	2.63 414	3.09 414	1.71 405	1.70 296	1.84 372	0.26 356	0.21 325	0.20 323	0.21 313	0.28 277	0.43 372

AnyNet_C01	1.14 376	1.49 398	4.23 418	0.54 349	0.53 364	1.51 394	1.37 411	1.04 372	1.07 377	1.17 383	1.33 378	1.15 381	1.08 372	1.61 286	2.74 397	0.25 353	0.22 330	0.28 355	0.24 321	0.48 370	0.40 365

NaN_ROB	1.14 376	0.94 320	2.96 371	0.53 346	0.56 371	1.13 378	0.99 388	0.98 331	1.00 367	1.09 372	0.87 333	0.77 300	1.06 371	5.90 429	2.72 396	0.16 276	0.23 335	0.16 275	0.24 321	0.22 213	0.36 349

RainbowNet	1.15 378	1.78 412	2.72 347	1.12 408	0.91 400	1.06 369	0.76 371	1.16 389	1.13 384	0.75 327	0.97 349	1.09 374	0.80 339	1.60 283	1.21 340	1.17 413	1.26 423	1.01 409	0.57 399	1.13 405	0.88 408

SuperB	1.15 378	1.14 366	5.43 426	0.36 226	0.26 200	0.81 330	0.89 382	0.88 255	1.17 385	0.67 303	0.68 279	0.63 224	1.39 392	1.74 302	3.37 410	0.15 258	0.12 212	0.17 292	0.16 255	2.80 429	0.25 280

NVStereoNet_ROB	1.16 380	0.95 326	2.54 324	0.58 361	0.55 369	0.78 319	0.63 350	1.00 350	1.08 378	1.03 367	4.07 426	1.48 394	1.22 379	2.88 406	1.27 344	0.50 386	0.46 388	0.54 389	0.62 404	0.50 374	0.63 392
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MDST_ROB	1.17 381	0.42 139	3.87 409	0.54 349	0.44 338	4.11 430	0.58 337	1.31 396	0.84 338	2.12 410	1.12 367	0.98 354	0.71 322	4.24 425	0.99 318	0.16 276	0.14 241	0.19 314	0.17 270	0.18 162	0.35 341

SANet	1.20 382	1.21 377	3.33 402	0.38 259	0.27 212	1.73 405	0.85 379	1.10 380	2.49 418	1.16 377	1.83 392	1.72 398	1.50 398	2.37 369	2.84 399	0.18 301	0.16 278	0.16 275	0.15 238	0.32 301	0.32 327

RTS	1.21 383	1.31 387	6.39 428	0.52 340	0.51 362	1.61 397	0.79 374	1.03 368	1.37 396	1.13 374	1.30 376	1.10 376	0.85 346	2.65 395	2.08 380	0.21 325	0.24 338	0.18 309	0.18 280	0.43 359	0.32 327

RTSA	1.21 383	1.31 387	6.39 428	0.52 340	0.51 362	1.61 397	0.79 374	1.03 368	1.37 396	1.13 374	1.30 376	1.10 376	0.85 346	2.65 395	2.08 380	0.21 325	0.24 338	0.18 309	0.18 280	0.43 359	0.32 327

MeshStereo	1.21 383	1.15 370	3.01 377	0.34 193	0.28 221	1.10 375	0.69 359	1.35 397	1.01 369	2.71 423	2.41 408	2.96 412	1.45 395	2.80 404	1.40 354	0.22 338	0.22 330	0.22 331	0.19 298	0.50 374	0.26 289
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
SDNR	1.22 386	0.80 280	2.71 345	0.33 169	1.48 423	1.98 414	0.23 69	1.93 415	2.44 416	0.89 355	2.52 409	1.36 389	0.51 256	3.65 419	1.93 373	0.30 368	0.31 365	0.22 331	0.16 255	0.33 308	0.36 349

CSAN	1.25 387	1.12 362	3.04 378	0.51 336	0.37 309	1.06 369	1.15 401	1.22 390	1.08 378	1.17 383	1.91 394	1.04 366	1.31 384	5.96 430	2.43 392	0.26 356	0.22 330	0.24 343	0.24 321	0.31 297	0.30 316

EDNetEfficient	1.27 388	0.70 244	4.05 415	0.64 374	0.98 403	0.94 357	1.40 414	0.85 233	1.75 409	2.34 419	1.33 378	1.05 368	2.21 413	1.58 280	4.15 418	0.15 258	0.19 308	0.14 235	0.27 337	0.38 340	0.32 327

FCDSN-DC	1.29 389	0.54 188	2.50 315	0.47 321	0.41 330	1.12 376	0.60 341	1.10 380	1.27 392	2.23 416	2.87 417	3.67 418	3.12 423	2.39 375	1.69 365	0.30 368	0.26 353	0.31 365	0.30 348	0.35 323	0.38 358
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
pmcnn	1.32 390	1.05 355	2.77 355	0.74 382	1.43 418	0.72 290	0.56 331	0.96 320	0.91 355	0.99 365	2.92 420	6.01 430	0.70 320	2.38 372	3.32 409	0.13 211	0.10 149	0.08 3	0.06 8	0.34 315	0.22 243

ACVNet_1	1.33 391	1.91 420	4.03 414	1.09 406	0.88 397	1.19 383	0.66 352	1.24 392	1.17 385	0.94 361	0.96 347	3.09 414	1.04 368	2.37 369	1.11 331	1.04 409	0.48 394	1.03 410	0.48 387	1.12 404	0.83 403

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 392	1.70 409	2.50 315	0.56 357	0.40 323	2.15 417	0.99 388	1.24 392	1.26 391	1.02 366	1.10 366	1.29 385	0.88 353	3.10 411	1.08 329	1.66 423	0.83 416	0.68 396	0.88 416	1.57 418	1.80 430

MSMD_ROB	1.34 392	0.96 328	2.38 291	0.39 267	0.32 262	1.96 411	0.62 348	0.91 278	1.43 398	2.94 426	2.60 412	4.77 426	1.95 409	2.43 380	1.33 348	0.29 366	0.26 353	0.32 367	0.32 357	0.30 289	0.30 316

psmorigin	1.36 394	0.60 202	13.80 439	0.37 245	0.29 227	0.62 210	0.33 232	0.77 169	0.61 168	0.96 364	0.88 336	1.17 383	0.73 328	4.00 422	0.86 306	0.19 311	0.22 330	0.17 292	0.18 280	0.24 236	0.29 308

MADNet+	1.36 394	1.93 422	5.95 427	0.81 390	0.59 376	1.57 396	1.09 396	1.39 400	1.22 388	0.84 348	1.01 355	1.25 384	1.12 375	3.19 412	2.36 391	0.45 383	0.47 391	0.38 379	0.34 364	0.59 384	0.57 386

ELAS_RVC	1.37 396	0.78 276	3.21 395	0.55 355	0.50 357	1.49 392	2.48 426	1.48 402	1.71 408	2.13 413	2.09 397	2.07 403	2.56 417	1.90 335	2.02 377	0.35 375	0.36 373	0.37 377	0.34 364	0.49 372	0.47 378
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH-64-1	1.39 397	1.64 403	1.86 166	1.36 412	1.11 411	1.39 388	1.19 403	1.76 410	1.45 399	1.16 377	2.21 402	1.53 395	1.38 390	1.98 343	1.52 359	1.29 415	0.67 405	1.27 416	0.69 407	1.29 413	0.98 411

IMH-64	1.39 397	1.64 403	1.86 166	1.36 412	1.11 411	1.39 388	1.19 403	1.76 410	1.45 399	1.16 377	2.21 402	1.53 395	1.38 390	1.98 343	1.52 359	1.29 415	0.67 405	1.27 416	0.69 407	1.29 413	0.98 411

ELAS	1.39 397	0.79 278	2.86 361	0.53 346	0.50 357	2.81 424	2.20 423	1.61 408	1.50 401	2.28 418	2.35 406	1.82 399	2.13 411	1.73 300	2.22 386	0.35 375	0.37 375	0.35 371	0.35 366	0.49 372	0.47 378
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	1.42 400	1.81 413	3.23 397	1.08 405	0.92 401	1.32 385	0.85 379	1.49 403	1.69 406	1.19 386	1.73 390	2.13 404	1.03 367	2.50 387	1.40 354	0.91 403	0.53 396	1.00 408	0.55 393	2.11 425	0.85 404

EKT-Stereo	1.47 401	0.49 171	1.93 194	2.57 429	19.31 442	0.55 98	0.22 51	0.69 115	0.42 31	0.38 58	0.36 48	0.43 112	0.27 73	0.69 172	0.26 63	0.12 181	0.14 241	0.11 99	0.16 255	0.20 193	0.15 148

WAO-7	1.48 402	1.63 401	2.49 313	0.93 397	0.75 390	1.72 404	1.10 397	1.84 414	1.96 413	1.43 400	2.54 410	1.97 401	1.61 402	3.06 409	2.08 380	0.69 398	0.66 404	0.94 405	0.74 410	0.80 398	0.69 395

FC-DCNN	1.49 403	0.59 201	2.88 362	0.44 299	0.39 316	1.97 413	0.66 352	1.67 409	1.70 407	2.72 424	2.89 418	4.22 421	2.97 421	2.55 391	2.19 385	0.29 366	0.26 353	0.31 365	0.30 348	0.32 301	0.39 361

PWCK	1.49 403	1.90 419	3.22 396	1.09 406	0.54 366	1.71 403	1.73 419	1.49 403	1.53 402	1.44 401	1.80 391	1.82 399	1.30 383	3.34 415	1.76 369	1.07 410	0.56 398	0.97 407	0.58 401	1.38 417	0.65 393

MFN_U_SF_RVC	1.55 405	2.39 432	3.16 389	0.65 376	0.41 330	1.12 376	0.46 298	1.23 391	1.33 393	1.61 404	1.20 369	1.43 392	0.98 363	1.76 304	1.97 374	1.90 426	1.80 425	1.98 431	2.15 430	1.63 419	1.77 429

WAO-6	1.58 406	1.54 399	2.32 278	1.14 409	1.00 405	2.30 419	1.03 393	1.82 413	2.85 421	1.25 388	2.61 413	2.20 405	1.56 400	2.47 385	1.99 376	0.95 406	0.67 405	1.19 415	0.83 414	1.08 403	0.88 408

DispFullNet	1.67 407	2.10 425	5.22 423	1.53 417	8.90 433	0.86 344	0.31 200	0.96 320	0.96 362	1.37 397	1.01 355	1.13 379	1.98 410	1.51 268	0.91 308	0.54 389	0.31 365	1.18 412	0.63 406	1.13 405	0.80 402

JetBlue	1.78 408	1.63 401	3.92 411	0.73 381	1.21 415	4.38 431	3.35 429	1.59 406	1.20 387	1.26 391	1.52 385	2.37 407	1.88 408	3.23 413	3.00 400	0.53 387	0.47 391	0.48 387	0.49 388	1.29 413	0.97 410

Dean	1.79 409	1.83 414	3.92 411	1.29 411	1.07 410	1.55 395	1.00 391	1.95 416	2.33 415	1.47 402	4.19 427	4.26 424	1.33 387	2.21 361	1.48 358	1.14 412	0.68 409	1.18 412	0.74 410	1.24 411	0.98 411

SGM+DAISY	1.83 410	1.43 395	3.81 408	0.87 392	1.01 406	2.38 421	2.53 427	1.36 398	1.75 409	2.92 425	3.22 422	2.65 410	2.93 419	2.22 364	3.10 404	0.72 399	0.69 410	0.63 393	0.62 404	0.77 396	0.98 411

SGM_RVC	1.89 411	0.92 312	2.50 315	0.96 401	0.93 402	1.63 399	1.37 411	1.52 405	12.43 433	1.85 407	1.69 389	2.40 408	1.74 406	2.81 405	1.71 366	0.53 387	0.47 391	0.42 383	0.47 386	0.74 393	0.74 396
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ACVNet-4b	1.93 412	1.85 416	4.10 416	1.07 404	0.86 396	1.15 380	0.53 320	1.06 374	1.12 382	0.64 289	1.09 365	1.99 402	0.70 320	2.20 360	9.86 436	5.62 434	0.41 386	1.03 410	0.55 393	1.86 423	0.85 404

LVE	1.96 413	2.17 431	3.14 387	1.68 418	1.80 427	1.63 399	1.03 393	2.34 419	2.81 420	1.25 388	2.89 418	4.24 423	1.29 381	2.79 403	1.44 356	2.85 430	0.91 419	1.18 412	1.46 429	1.23 410	1.10 417

IMH	2.02 414	2.15 430	2.69 343	1.68 418	1.12 413	1.66 402	0.92 384	2.10 417	1.92 412	1.32 393	2.66 415	2.21 406	1.69 404	5.78 428	1.68 364	5.54 433	0.96 420	1.31 418	0.71 409	1.32 416	0.99 415

UNDER WATER-64	2.47 415	1.89 418	4.86 421	1.82 424	1.44 420	3.18 426	1.57 418	2.62 420	5.64 426	2.05 409	2.13 399	4.13 420	3.76 425	2.62 393	3.42 411	1.47 420	0.85 417	1.57 426	1.07 423	1.82 422	1.49 425

TorneroNet-64	2.65 416	1.83 414	3.30 399	1.46 415	1.20 414	3.89 427	0.99 388	3.51 431	6.71 430	2.56 421	4.60 428	4.22 421	3.85 426	3.33 414	3.14 405	1.19 414	0.65 403	1.39 421	0.79 413	3.31 431	1.15 418

notaker	2.66 417	2.07 424	3.31 401	2.61 430	1.43 418	1.76 406	1.11 398	2.76 423	1.79 411	2.26 417	11.53 437	3.96 419	4.29 427	3.09 410	2.76 398	1.55 422	0.88 418	1.70 429	1.07 423	2.00 424	1.35 422

UNDER WATER	2.74 418	1.85 416	4.54 420	1.81 423	1.44 420	2.34 420	1.40 414	3.24 426	6.60 429	2.60 422	2.76 416	5.75 428	5.24 430	3.02 408	4.01 416	1.45 419	0.81 415	1.59 427	1.06 422	1.80 421	1.51 426

MADNet++	2.79 419	2.11 427	2.97 374	2.49 428	2.28 428	2.95 425	2.31 424	2.67 421	2.47 417	3.03 427	3.13 421	2.70 411	2.92 418	4.10 423	4.48 421	2.68 429	2.24 432	3.04 434	2.44 432	2.37 427	2.34 431

WAO-8	2.80 420	2.14 428	2.89 365	1.91 425	1.04 408	3.98 428	0.96 386	3.26 427	6.17 427	2.15 414	3.37 423	3.31 416	2.41 415	11.84 436	2.03 378	2.05 427	1.86 427	1.54 424	0.92 417	1.22 408	0.87 406

Venus	2.80 420	2.14 428	2.89 365	1.91 425	1.04 408	3.98 428	0.96 386	3.26 427	6.17 427	2.15 414	3.37 423	3.31 416	2.41 415	11.84 436	2.03 378	2.05 427	1.86 427	1.54 424	0.92 417	1.22 408	0.87 406

DGSMNet	2.89 422	0.63 221	3.18 392	3.43 433	4.17 432	2.57 423	6.98 435	0.97 327	0.83 336	0.56 208	1.86 393	0.79 307	0.62 303	1.64 288	1.39 352	4.61 432	5.01 435	5.17 437	4.71 436	4.44 435	4.19 434

MANE	2.90 423	1.14 366	2.96 371	1.03 403	1.01 406	5.01 432	2.45 425	5.36 433	6.88 431	3.58 429	4.76 430	5.99 429	4.99 428	4.23 424	4.61 423	0.56 391	0.67 405	0.44 385	0.78 412	0.51 376	1.03 416

SGM-ForestM	2.98 424	1.70 409	3.52 405	0.67 378	0.47 354	5.18 433	3.36 430	3.30 429	2.86 422	4.44 430	3.79 425	9.80 434	5.50 431	6.29 431	6.52 429	0.27 361	0.36 373	0.24 343	0.27 337	0.38 340	0.58 388

JetRed	3.29 425	4.93 434	10.17 432	1.45 414	1.72 426	7.44 434	5.05 434	3.06 424	2.12 414	2.41 420	2.39 407	2.99 413	2.37 414	3.51 418	6.44 428	1.32 418	1.90 429	1.37 420	1.23 427	2.21 426	1.76 428

LSM	3.31 426	1.11 361	5.29 425	9.40 438	30.65 451	0.84 338	1.12 399	0.91 278	1.22 388	1.36 394	2.19 401	0.93 343	0.83 342	1.66 290	0.90 307	0.21 325	0.31 365	0.24 343	0.28 340	0.39 348	6.33 436

KSHMR	4.10 427	1.97 423	5.27 424	1.71 420	1.47 422	1.96 411	1.28 406	3.19 425	17.33 444	2.12 410	15.91 439	9.18 433	1.57 401	8.42 434	1.98 375	1.52 421	1.26 423	1.67 428	1.19 425	1.67 420	1.40 424

ktn	4.35 428	2.10 425	2.89 365	1.80 422	1.49 424	2.13 416	1.41 416	2.26 418	12.72 434	11.41 436	16.43 440	11.15 436	3.75 424	4.36 426	3.18 406	1.82 425	0.98 422	1.73 430	1.21 426	2.97 430	1.27 421

LE_ROB	4.43 429	1.35 393	9.38 431	2.79 431	3.93 430	2.43 422	3.46 431	2.68 422	11.19 432	11.66 437	4.73 429	5.26 427	10.46 435	4.50 427	9.49 434	0.82 402	0.69 410	1.34 419	0.98 420	0.75 395	0.76 399

tt	4.93 430	0.27 44	4.20 417	2.29 427	1.58 425	10.20 437	16.97 440	9.42 438	5.02 425	1.67 405	1.28 374	4.68 425	5.03 429	3.37 417	5.92 427	6.16 435	9.47 442	2.82 433	3.18 434	3.60 432	1.53 427

TorneroNet	5.50 431	1.92 421	3.16 389	1.47 416	1.25 417	14.07 439	1.06 395	4.90 432	20.99 449	10.17 433	16.48 441	11.88 438	6.93 432	3.34 415	4.20 419	1.30 417	0.69 410	1.45 423	0.86 415	2.61 428	1.20 419

coex-ft	5.95 432	1.67 405	60.57 455	0.34 193	0.30 237	0.77 314	0.69 359	0.74 140	4.41 424	19.22 444	2.15 400	1.62 397	7.97 433	1.81 318	8.96 433	0.44 381	2.08 430	0.18 309	0.19 298	0.38 340	4.62 435

HanzoNet	7.64 433	2.86 433	5.05 422	7.01 436	3.97 431	2.18 418	1.34 410	3.37 430	4.05 423	13.17 438	10.58 431	10.73 435	16.52 441	8.45 435	10.51 437	10.48 441	9.72 443	5.59 438	13.46 442	6.84 437	6.83 437

EDNetEfficientorigin	8.18 434	0.98 339	145.96 457	0.51 336	0.89 398	0.72 290	0.48 309	0.85 233	1.56 404	2.12 410	1.49 383	1.29 385	1.31 384	1.83 319	2.13 384	0.13 211	0.12 212	0.17 292	0.18 280	0.39 348	0.45 375

DGTPSM_ROB	8.89 435	5.62 435	12.25 434	5.92 435	11.32 435	8.54 435	24.18 442	6.40 435	13.49 435	5.15 431	11.46 435	6.19 431	10.92 436	7.00 432	13.72 438	4.47 431	7.65 436	3.92 435	7.45 439	4.38 434	7.87 438

DPSMNet_ROB	9.48 436	5.64 436	13.01 438	8.82 437	11.82 436	8.54 435	24.20 443	6.41 436	13.65 438	5.32 432	11.47 436	6.33 432	10.92 436	7.69 433	13.89 439	7.25 440	8.19 438	5.06 436	7.78 440	5.31 436	8.26 439

BEATNet-Init1	12.10 437	11.19 437	27.29 453	2.99 432	3.51 429	21.84 449	11.10 436	14.34 442	13.83 439	20.34 445	20.33 446	26.35 455	20.03 443	19.06 447	14.80 442	1.74 424	1.81 426	2.05 432	2.49 433	3.69 433	3.12 433

DPSM_ROB	12.34 438	11.21 439	12.51 435	12.91 440	12.80 438	19.84 446	28.28 448	14.38 443	14.28 440	10.58 434	11.26 433	12.03 439	11.85 439	13.15 442	15.34 443	7.11 438	8.31 439	6.50 440	7.35 437	8.84 438	8.31 440

DPSM	12.34 438	11.21 439	12.51 435	12.91 440	12.80 438	19.84 446	28.28 448	14.38 443	14.28 440	10.58 434	11.26 433	12.03 439	11.85 439	13.15 442	15.34 443	7.11 438	8.31 439	6.50 440	7.35 437	8.84 438	8.31 440

DLNR_Zeroshot_test	13.43 440	19.94 444	23.55 444	121.61 457	35.03 452	0.46 35	0.15 1	8.02 437	0.35 5	0.28 35	0.37 51	0.26 36	0.17 2	0.76 186	0.29 95	6.42 437	0.26 353	0.09 23	0.38 375	50.13 455	0.18 204

LRCNet_RVC	13.74 441	19.30 442	12.75 437	19.46 444	12.69 437	1.86 407	0.41 273	12.33 439	1.05 373	15.77 440	18.83 445	12.62 441	8.70 434	12.21 439	9.62 435	22.22 449	8.37 441	25.85 450	24.01 450	19.32 448	17.44 449

DPSimNet_ROB	17.97 442	20.20 448	24.98 446	17.62 442	15.92 440	21.53 448	21.00 441	13.70 440	15.61 442	23.89 453	14.69 438	22.87 446	24.58 455	12.70 441	14.56 440	18.48 448	12.91 444	20.21 448	12.05 441	17.76 441	14.17 443

HaxPig	19.86 443	22.40 449	22.34 443	17.95 443	17.95 441	11.77 438	11.89 437	16.02 445	15.89 443	21.10 446	21.41 447	18.74 445	18.39 442	20.08 448	19.69 445	23.63 453	23.22 451	24.06 449	23.69 449	23.00 449	23.95 451

Anonymous_1	22.91 444	11.20 438	12.13 433	12.75 439	26.28 450	19.43 444	27.92 447	14.08 441	13.61 436	14.96 439	10.58 431	11.26 437	11.19 438	12.55 440	14.57 441	38.28 456	7.88 437	34.96 453	63.99 453	89.57 456	10.94 442

PML	23.15 445	16.83 441	7.78 430	5.49 434	9.93 434	51.13 456	104.50 456	5.76 434	13.62 437	37.30 456	105.93 456	30.86 456	23.50 448	12.07 438	7.87 432	6.30 436	2.12 431	6.32 439	2.43 431	10.44 440	2.90 432

MEDIAN_ROB	23.96 446	27.05 456	26.39 452	22.16 445	22.13 443	16.12 440	13.97 438	20.24 446	20.05 445	25.50 454	25.31 454	22.96 447	22.63 447	24.39 449	23.24 449	28.20 454	27.23 455	28.62 451	27.75 451	27.50 450	27.76 452

CasAABBNet	24.81 447	22.53 450	24.83 445	26.08 447	25.74 448	39.86 450	57.06 452	28.87 454	28.83 452	21.16 448	22.54 449	24.22 451	23.89 453	26.38 453	30.87 452	14.25 442	16.71 446	13.09 442	14.81 444	17.78 445	16.71 444

MyStereo03	24.83 448	22.55 451	25.13 447	26.08 447	25.72 445	39.87 451	57.07 453	28.77 451	28.85 453	21.33 450	22.66 451	24.16 448	23.82 449	26.32 450	30.89 454	14.27 443	16.73 448	13.09 442	14.82 445	17.77 442	16.71 444

MyStereo02	24.83 448	22.55 451	25.13 447	26.08 447	25.72 445	39.87 451	57.07 453	28.77 451	28.85 453	21.33 450	22.66 451	24.16 448	23.82 449	26.32 450	30.89 454	14.27 443	16.73 448	13.09 442	14.82 445	17.77 442	16.71 444

MyStereo	24.83 448	22.55 451	25.13 447	26.08 447	25.72 445	39.87 451	57.07 453	28.77 451	28.85 453	21.33 450	22.66 451	24.16 448	23.82 449	26.32 450	30.89 454	14.27 443	16.73 448	13.09 442	14.82 445	17.77 442	16.71 444

Selective-RAFT-Error	24.87 451	22.59 454	25.14 450	26.13 451	25.82 449	39.93 454	57.03 451	28.97 455	28.95 456	21.21 449	22.65 450	24.25 452	23.98 454	26.43 454	30.83 451	14.27 443	16.71 446	13.10 446	14.82 445	17.82 446	16.76 448

LSM0	26.58 452	22.63 455	25.88 451	30.13 452	52.21 456	39.94 455	56.74 450	28.97 455	28.72 451	21.14 447	22.26 448	24.43 453	23.88 452	26.54 455	30.87 452	14.32 447	16.55 445	13.12 447	14.71 443	17.92 447	20.60 450

AVERAGE_ROB	26.93 453	30.34 457	29.27 454	25.82 446	25.34 444	19.48 445	15.17 439	23.55 450	23.00 450	28.45 455	27.87 455	26.25 454	25.86 456	26.96 456	25.55 450	31.30 455	30.07 456	31.76 452	30.81 452	30.79 454	30.93 453

xxxxx1	28.96 454	20.11 445	14.07 440	49.74 453	39.15 453	18.98 441	26.64 444	21.94 447	20.21 446	16.45 441	17.48 442	18.36 442	21.56 444	16.21 444	20.88 446	23.07 450	26.55 452	66.40 454	78.70 454	30.27 451	32.51 454

tt_ll	28.96 454	20.11 445	14.07 440	49.74 453	39.15 453	18.98 441	26.64 444	21.94 447	20.21 446	16.45 441	17.48 442	18.36 442	21.56 444	16.21 444	20.88 446	23.07 450	26.55 452	66.40 454	78.70 454	30.27 451	32.51 454

ff	28.96 454	20.11 445	14.07 440	49.74 453	39.15 453	18.98 441	26.64 444	21.94 447	20.21 446	16.45 441	17.48 442	18.36 442	21.56 444	16.21 444	20.88 446	23.07 450	26.55 452	66.40 454	78.70 454	30.27 451	32.51 454

test_example2	115.39 457	123.23 458	94.57 456	115.52 456	123.55 457	101.63 457	114.33 457	53.41 457	99.48 457	134.90 457	135.05 457	85.83 457	85.11 457	111.32 457	106.15 457	152.55 457	205.26 457	99.78 457	114.96 457	140.96 457	110.20 457

ASD4		19.65 443

Low-res two-view benchmark