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

CES	0.28 9	0.14 2	0.23 1	0.30 4	0.70 373	0.37 87	0.27 44	0.48 12	0.46 58	0.34 16	0.48 31	0.27 2	0.22 6	0.39 15	0.23 4	0.13 12	0.11 58	0.12 2	0.08 1	0.13 20	0.17 164

CREStereo++_RVC	0.32 30	0.15 3	0.23 1	0.31 6	0.24 88	0.27 26	0.22 8	0.46 9	0.88 213	0.46 48	0.80 126	0.30 5	0.26 19	0.36 6	0.33 88	0.13 12	0.09 2	0.13 9	0.51 377	0.13 20	0.09 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
s12784h	0.36 67	0.15 3	0.24 3	0.34 11	0.15 1	0.77 259	0.29 58	0.80 168	0.83 185	0.56 70	0.57 56	0.43 57	0.40 111	0.57 91	0.33 88	0.12 4	0.10 9	0.14 17	0.09 6	0.14 46	0.09 1

CREStereo	0.28 9	0.15 3	0.24 3	0.27 1	0.17 3	0.37 87	0.25 32	0.51 18	0.72 134	0.42 39	0.51 39	0.32 11	0.26 19	0.38 13	0.25 9	0.16 112	0.11 58	0.12 2	0.08 1	0.12 8	0.11 9
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.32 30	0.16 8	0.24 3	0.29 2	0.18 7	0.45 133	0.22 8	0.56 30	0.63 100	0.46 48	0.54 48	0.39 39	0.34 77	0.48 51	0.24 6	0.75 384	0.10 9	0.12 2	0.08 1	0.12 8	0.11 9

CAS	0.34 37	0.13 1	0.25 6	1.28 391	0.30 226	0.46 135	0.38 187	0.48 12	0.47 61	0.34 16	0.52 44	0.24 1	0.19 2	0.29 1	0.27 34	0.69 382	0.08 1	0.12 2	0.08 1	0.12 8	0.15 108

XX-TBD	0.32 30	0.53 343	0.26 7	0.51 300	0.20 20	0.37 87	0.24 25	0.40 4	0.73 139	0.54 66	0.69 83	0.31 9	0.25 13	0.32 4	0.27 34	0.16 112	0.10 9	0.12 2	0.09 6	0.13 20	0.11 9

LoS_RVC	0.27 6	0.16 8	0.27 8	0.32 8	0.30 226	0.44 128	0.34 120	0.41 5	0.33 9	0.31 9	0.51 39	0.29 4	0.32 63	0.36 6	0.28 44	0.11 1	0.10 9	0.11 1	0.08 1	0.11 1	0.19 207

GLC_STEREO	0.29 14	0.19 50	0.27 8	0.44 204	0.19 9	0.31 54	0.26 38	0.47 10	0.43 49	0.37 19	0.47 30	0.41 45	0.23 8	0.50 54	0.34 98	0.14 32	0.18 257	0.19 157	0.16 125	0.16 110	0.13 58

AnonymousM	0.41 133	0.81 370	0.29 10	0.34 11	0.22 42	0.28 33	0.38 187	0.53 28	0.41 43	0.70 137	0.49 33	0.47 71	0.27 25	0.41 20	0.31 68	0.15 80	0.12 99	1.51 390	0.26 309	0.12 8	0.10 3

Any-RAFT	0.35 49	0.16 8	0.30 11	0.34 11	0.21 29	0.52 151	0.22 8	0.88 193	0.73 139	0.53 64	0.73 91	0.64 148	0.28 34	0.46 39	0.24 6	0.15 80	0.10 9	0.13 9	0.10 10	0.13 20	0.12 33

LoS	0.29 14	0.15 3	0.30 11	0.29 2	0.18 7	0.33 68	0.29 58	0.51 18	0.72 134	0.34 16	0.52 44	0.41 45	0.28 34	0.47 46	0.28 44	0.15 80	0.11 58	0.13 9	0.09 6	0.11 1	0.11 9

IGEV+	0.24 1	0.17 19	0.31 13	0.38 67	0.22 42	0.24 7	0.22 8	0.50 17	0.23 1	0.28 4	0.35 17	0.30 5	0.22 6	0.31 3	0.28 44	0.14 32	0.10 9	0.13 9	0.10 10	0.13 20	0.13 58

AEACV	0.27 6	0.17 19	0.31 13	0.34 11	0.45 332	0.26 18	0.28 51	0.37 1	0.32 8	0.30 8	0.46 25	0.31 9	0.37 91	0.36 6	0.24 6	0.14 32	0.10 9	0.15 43	0.12 30	0.13 20	0.11 9

knoymous	0.36 67	0.20 72	0.31 13	0.31 6	0.22 42	0.36 85	0.29 58	0.61 54	0.64 107	0.67 120	0.70 85	0.60 130	0.40 111	0.58 108	0.34 98	0.17 145	0.11 58	0.20 181	0.11 16	0.17 141	0.18 179

test_4	0.36 67	0.18 35	0.31 13	0.44 204	0.25 114	0.20 1	0.34 120	0.56 30	0.41 43	0.59 75	1.45 333	0.43 57	0.25 13	0.63 151	0.28 44	0.12 4	0.10 9	0.17 87	0.19 212	0.15 79	0.11 9

TANstereo	0.30 26	0.15 3	0.31 13	0.30 4	0.17 3	0.55 166	0.23 19	0.44 7	0.55 79	0.59 75	0.68 82	0.37 34	0.26 19	0.35 5	0.27 34	0.15 80	0.16 231	0.12 2	0.10 10	0.13 20	0.14 89

tt1	0.36 67	0.24 182	0.32 18	0.41 134	0.22 42	0.54 161	0.38 187	0.68 102	1.04 288	0.41 34	0.46 25	0.35 27	0.45 137	0.57 91	0.25 9	0.16 112	0.10 9	0.19 157	0.13 51	0.16 110	0.16 147

MC-Stereo	0.28 9	0.17 19	0.32 18	0.38 67	0.20 20	0.26 18	0.26 38	0.49 14	0.37 32	0.37 19	0.61 65	0.41 45	0.31 59	0.55 73	0.25 9	0.13 12	0.09 2	0.14 17	0.12 30	0.12 8	0.11 9

LCNet	0.41 133	0.20 72	0.32 18	0.44 204	0.24 88	0.47 137	0.29 58	0.67 93	0.53 71	0.72 154	1.03 234	0.66 163	0.60 204	0.58 108	0.34 98	0.14 32	0.10 9	0.19 157	0.19 212	0.21 225	0.36 328

ACVNet-DCA	0.35 49	0.23 147	0.33 21	0.41 134	0.22 42	0.55 166	0.38 187	0.85 179	0.54 75	0.41 34	0.50 34	0.34 22	0.49 150	0.57 91	0.25 9	0.16 112	0.10 9	0.19 157	0.13 51	0.18 159	0.17 164

xx1	0.39 110	0.23 147	0.33 21	0.41 134	0.22 42	0.55 166	0.38 187	0.67 93	1.06 300	0.41 34	0.50 34	0.65 158	0.53 168	0.57 91	0.25 9	0.16 112	0.10 9	0.20 181	0.19 212	0.18 159	0.17 164

1test111	0.36 67	0.23 147	0.33 21	0.41 134	0.22 42	0.55 166	0.38 187	0.85 179	0.54 75	0.41 34	0.50 34	0.34 22	0.49 150	0.55 73	0.45 190	0.16 112	0.10 9	0.19 157	0.13 51	0.18 159	0.17 164

cc1	0.37 82	0.23 147	0.33 21	0.41 134	0.22 42	0.55 166	0.38 187	0.67 93	1.06 300	0.41 34	0.50 34	0.34 22	0.49 150	0.57 91	0.25 9	0.16 112	0.10 9	0.19 157	0.13 51	0.16 110	0.15 108

CASnet	0.30 26	0.20 72	0.33 21	0.41 134	0.16 2	0.26 18	0.24 25	0.52 21	0.53 71	0.52 61	0.54 48	0.39 39	0.24 11	0.40 17	0.26 25	0.14 32	0.10 9	0.22 233	0.18 188	0.18 159	0.11 9
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
EGLCR-Stereo	0.25 3	0.16 8	0.33 21	0.34 11	0.20 20	0.35 79	0.20 1	0.52 21	0.36 22	0.28 4	0.27 4	0.41 45	0.18 1	0.45 32	0.26 25	0.14 32	0.10 9	0.16 62	0.14 74	0.13 20	0.11 9

MyStereo07	0.32 30	0.22 130	0.34 27	0.42 171	0.28 193	0.40 104	0.50 264	0.72 134	0.37 32	0.37 19	0.34 16	0.32 11	0.31 59	0.59 122	0.27 34	0.14 32	0.13 154	0.18 121	0.17 166	0.17 141	0.16 147

MSKI-zero shot	0.32 30	0.17 19	0.34 27	0.39 87	0.21 29	0.32 64	0.22 8	0.61 54	0.43 49	0.52 61	0.64 70	0.61 134	0.20 4	0.74 216	0.25 9	0.14 32	0.10 9	0.14 17	0.10 10	0.12 8	0.12 33

RCA-Stereo	0.35 49	0.17 19	0.34 27	0.38 67	0.22 42	0.31 54	0.34 120	0.68 102	1.24 335	0.45 46	0.65 72	0.47 71	0.43 125	0.38 13	0.27 34	0.13 12	0.10 9	0.14 17	0.11 16	0.11 1	0.11 9

Selective-IGEV	0.24 1	0.18 35	0.35 30	0.35 29	0.19 9	0.27 26	0.25 32	0.55 29	0.23 1	0.27 2	0.25 2	0.34 22	0.19 2	0.58 108	0.22 1	0.12 4	0.10 9	0.14 17	0.11 16	0.12 8	0.10 3

Prome-Stereo	0.46 167	0.19 50	0.35 30	0.44 204	0.26 150	0.40 104	0.45 240	0.68 102	0.44 53	0.96 280	1.84 359	0.59 125	0.67 245	0.61 135	0.32 76	0.14 32	0.11 58	0.16 62	0.14 74	0.16 110	0.29 296

raft+_RVC	0.38 96	0.19 50	0.35 30	0.37 46	0.25 114	0.45 133	0.37 167	0.78 162	0.89 223	0.51 58	0.78 115	0.50 80	0.29 44	0.53 68	0.40 160	0.15 80	0.12 99	0.17 87	0.15 96	0.14 46	0.12 33

HSM-Net_RVC	0.53 233	0.22 130	0.35 30	0.37 46	0.21 29	0.85 288	0.37 167	1.23 316	0.93 240	0.90 255	1.15 276	1.26 321	0.63 220	0.72 204	0.48 207	0.17 145	0.13 154	0.16 62	0.15 96	0.17 141	0.15 108
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
UCFNet_RVC	0.49 200	0.26 214	0.35 30	0.39 87	0.26 150	0.64 225	0.36 155	1.15 285	0.84 188	0.67 120	0.88 168	0.88 249	0.59 200	0.58 108	0.45 190	0.24 270	0.17 245	0.27 298	0.27 314	0.25 268	0.23 260

StereoIM	0.26 4	0.18 35	0.36 35	0.36 37	0.26 150	0.27 26	0.27 44	0.43 6	0.35 17	0.27 2	0.26 3	0.41 45	0.28 34	0.40 17	0.28 44	0.16 112	0.14 180	0.16 62	0.13 51	0.14 46	0.12 33

raft_robust	0.41 133	0.23 147	0.36 35	0.42 171	0.21 29	0.40 104	0.33 113	0.79 164	0.98 260	0.79 185	0.87 161	0.39 39	0.33 71	0.84 255	0.29 56	0.13 12	0.12 99	0.16 62	0.17 166	0.15 79	0.12 33

RAFT+CT+SA	0.39 110	0.23 147	0.36 35	0.51 300	0.27 174	0.29 37	0.46 243	0.75 149	0.80 173	0.51 58	0.89 172	0.41 45	0.40 111	0.78 234	0.32 76	0.14 32	0.11 58	0.18 121	0.18 188	0.15 79	0.14 89

CroCo-Stereo	0.26 4	0.22 130	0.36 35	0.48 259	0.22 42	0.20 1	0.29 58	0.51 18	0.44 53	0.28 4	0.23 1	0.42 51	0.26 19	0.29 1	0.26 25	0.15 80	0.13 154	0.13 9	0.11 16	0.16 110	0.12 33
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
GMM-Stereo	0.44 151	0.19 50	0.36 35	0.42 171	0.25 114	0.51 148	0.47 248	0.71 130	0.53 71	0.76 175	1.37 316	0.76 211	0.38 94	0.60 128	0.33 88	0.15 80	0.10 9	0.20 181	0.19 212	0.16 110	0.27 283

rafts_anoy	0.37 82	0.21 103	0.36 35	0.41 134	0.26 150	0.30 44	0.33 113	0.67 93	0.90 225	0.58 73	0.66 76	0.45 63	0.33 71	0.47 46	0.39 155	0.16 112	0.11 58	0.21 221	0.23 277	0.17 141	0.14 89

raftrobust	0.34 37	0.19 50	0.36 35	0.41 134	0.27 174	0.30 44	0.25 32	0.71 130	0.63 100	0.58 73	0.55 53	0.45 63	0.46 140	0.51 58	0.29 56	0.16 112	0.12 99	0.14 17	0.12 30	0.12 8	0.13 58

ACVNet	0.46 167	0.23 147	0.36 35	0.39 87	0.28 193	0.58 188	0.40 212	0.87 189	0.80 173	0.64 101	0.96 197	0.79 219	0.60 204	0.63 151	0.67 260	0.17 145	0.15 204	0.16 62	0.15 96	0.18 159	0.15 108

CFNet-ft	0.48 184	0.23 147	0.36 35	0.40 110	0.26 150	0.64 225	0.37 167	0.87 189	0.85 195	0.64 101	1.00 219	1.01 280	0.64 231	0.61 135	0.53 229	0.23 261	0.15 204	0.24 261	0.21 251	0.23 250	0.18 179

CFNet_RVC	0.48 184	0.23 147	0.36 35	0.40 110	0.26 150	0.64 225	0.37 167	0.87 189	0.85 195	0.64 101	1.00 219	1.01 280	0.64 231	0.61 135	0.53 229	0.23 261	0.15 204	0.24 261	0.21 251	0.23 250	0.18 179

MIF-Stereo (partial)	0.31 28	0.18 35	0.37 45	0.41 134	0.31 244	0.28 33	0.23 19	0.47 10	0.42 47	0.31 9	0.63 67	0.36 32	0.35 79	0.57 91	0.31 68	0.17 145	0.13 154	0.19 157	0.17 166	0.18 159	0.14 89

MIF-Stereo	0.27 6	0.17 19	0.37 45	0.40 110	0.27 174	0.30 44	0.28 51	0.39 2	0.31 6	0.29 7	0.46 25	0.27 2	0.25 13	0.47 46	0.34 98	0.17 145	0.13 154	0.13 9	0.12 30	0.14 46	0.12 33

RAFT-Test	0.34 37	0.18 35	0.37 45	0.38 67	0.23 70	0.50 144	0.23 19	0.69 111	0.40 40	0.60 79	0.85 154	0.61 134	0.28 34	0.46 39	0.27 34	0.14 32	0.11 58	0.14 17	0.11 16	0.13 20	0.12 33

PSM-AAD	0.48 184	0.20 72	0.37 45	0.43 189	0.23 70	0.56 182	0.50 264	0.65 74	0.70 123	1.07 321	1.12 263	0.58 111	0.92 321	0.61 135	0.32 76	0.15 80	0.11 58	0.25 272	0.26 309	0.18 159	0.43 355

FTStereo	0.56 255	0.20 72	0.37 45	0.41 134	0.25 114	0.40 104	0.79 347	0.66 83	0.43 49	1.09 326	3.27 392	0.70 175	0.73 274	0.55 73	0.33 88	0.14 32	0.13 154	0.19 157	0.17 166	0.15 79	0.30 303

cross-raft	0.34 37	0.20 72	0.37 45	0.44 204	0.23 70	0.32 64	0.35 137	0.74 143	0.40 40	0.60 79	0.77 107	0.57 103	0.27 25	0.43 25	0.28 44	0.12 4	0.10 9	0.15 43	0.13 51	0.15 79	0.11 9

iRaftStereo_RVC	0.32 30	0.19 50	0.37 45	0.39 87	0.22 42	0.31 54	0.29 58	0.68 102	0.51 65	0.49 53	0.66 76	0.37 34	0.23 8	0.45 32	0.33 88	0.14 32	0.10 9	0.18 121	0.17 166	0.15 79	0.12 33

RALCasStereoNet	0.36 67	0.21 103	0.37 45	0.42 171	0.26 150	0.35 79	0.38 187	0.63 63	0.64 107	0.50 56	0.72 87	0.51 83	0.29 44	0.59 122	0.36 129	0.16 112	0.14 180	0.15 43	0.13 51	0.17 141	0.16 147

GANet-RSSM	0.47 177	0.21 103	0.37 45	0.38 67	0.25 114	0.58 188	0.36 155	1.07 257	0.78 165	0.68 126	1.01 222	0.86 239	0.67 245	0.62 141	0.44 184	0.21 238	0.15 204	0.18 121	0.18 188	0.18 159	0.17 164

ff7	0.29 14	0.21 103	0.38 54	0.36 37	0.26 150	0.31 54	0.35 137	0.62 58	0.34 10	0.38 23	0.33 10	0.32 11	0.29 44	0.58 108	0.25 9	0.14 32	0.10 9	0.17 87	0.12 30	0.14 46	0.15 108

IGEVStereo-DCA	0.29 14	0.22 130	0.38 54	0.35 29	0.27 174	0.37 87	0.35 137	0.62 58	0.34 10	0.38 23	0.30 6	0.35 27	0.27 25	0.51 58	0.22 1	0.15 80	0.12 99	0.16 62	0.12 30	0.13 20	0.15 108

ffff	0.29 14	0.21 103	0.38 54	0.36 37	0.26 150	0.31 54	0.35 137	0.62 58	0.34 10	0.38 23	0.33 10	0.32 11	0.29 44	0.58 108	0.25 9	0.14 32	0.10 9	0.17 87	0.12 30	0.14 46	0.15 108

11t	0.29 14	0.21 103	0.38 54	0.36 37	0.26 150	0.31 54	0.35 137	0.62 58	0.34 10	0.38 23	0.33 10	0.32 11	0.29 44	0.58 108	0.25 9	0.14 32	0.10 9	0.17 87	0.12 30	0.14 46	0.15 108

anonymousdsp	0.29 14	0.21 103	0.38 54	0.37 46	0.25 114	0.30 44	0.35 137	0.63 63	0.35 17	0.39 31	0.33 10	0.33 19	0.28 34	0.59 122	0.25 9	0.14 32	0.10 9	0.17 87	0.12 30	0.14 46	0.15 108

ProNet	0.29 14	0.21 103	0.38 54	0.35 29	0.24 88	0.32 64	0.43 232	0.57 33	0.37 32	0.33 15	0.30 6	0.32 11	0.28 34	0.57 91	0.26 25	0.13 12	0.11 58	0.16 62	0.13 51	0.13 20	0.13 58

ccc-4	0.29 14	0.21 103	0.38 54	0.36 37	0.26 150	0.31 54	0.35 137	0.62 58	0.34 10	0.38 23	0.33 10	0.32 11	0.29 44	0.58 108	0.25 9	0.14 32	0.10 9	0.17 87	0.12 30	0.14 46	0.15 108

IGEV-Stereo	0.29 14	0.21 103	0.38 54	0.37 46	0.25 114	0.30 44	0.35 137	0.63 63	0.35 17	0.39 31	0.33 10	0.33 19	0.28 34	0.59 122	0.25 9	0.14 32	0.10 9	0.17 87	0.12 30	0.14 46	0.15 108
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GMOStereo	0.37 82	0.19 50	0.38 54	0.43 189	0.24 88	0.37 87	0.38 187	0.52 21	0.62 90	0.87 236	0.84 146	0.64 148	0.35 79	0.37 9	0.28 44	0.13 12	0.11 58	0.20 181	0.18 188	0.15 79	0.11 9

error version	0.37 82	0.19 50	0.38 54	0.43 189	0.24 88	0.37 87	0.38 187	0.52 21	0.62 90	0.87 236	0.84 146	0.64 148	0.35 79	0.37 9	0.28 44	0.13 12	0.11 58	0.20 181	0.18 188	0.15 79	0.11 9

test-v	0.37 82	0.19 50	0.38 54	0.43 189	0.24 88	0.37 87	0.38 187	0.52 21	0.62 90	0.87 236	0.84 146	0.64 148	0.35 79	0.37 9	0.28 44	0.13 12	0.11 58	0.20 181	0.18 188	0.15 79	0.11 9

KYRaft	0.48 184	0.20 72	0.38 54	0.44 204	0.23 70	0.44 128	0.37 167	0.66 83	0.41 43	0.94 272	1.73 352	0.79 219	0.41 117	0.63 151	0.31 68	0.16 112	0.11 58	0.18 121	0.22 266	0.16 110	0.78 382

test-2	0.37 82	0.19 50	0.38 54	0.43 189	0.24 88	0.37 87	0.38 187	0.52 21	0.62 90	0.87 236	0.84 146	0.64 148	0.35 79	0.37 9	0.28 44	0.13 12	0.11 58	0.20 181	0.18 188	0.15 79	0.11 9

ICVP	0.46 167	0.25 200	0.38 54	0.48 259	0.28 193	0.58 188	0.43 232	1.00 231	0.70 123	0.67 120	0.95 193	0.75 205	0.55 181	0.53 68	0.54 232	0.23 261	0.17 245	0.19 157	0.17 166	0.19 194	0.20 227
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
FENet	0.42 139	0.22 130	0.38 54	0.39 87	0.24 88	0.55 166	0.32 104	0.79 164	0.70 123	0.71 143	0.72 87	0.63 141	0.57 187	0.62 141	0.44 184	0.19 202	0.13 154	0.19 157	0.17 166	0.18 159	0.19 207

PSMNet-RSSM	0.48 184	0.22 130	0.38 54	0.42 171	0.25 114	0.50 144	0.37 167	1.10 266	0.77 159	0.70 137	1.06 248	0.84 235	0.64 231	0.62 141	0.47 204	0.23 261	0.15 204	0.23 247	0.25 299	0.20 207	0.19 207

CBMV_ROB	0.59 273	0.37 289	0.38 54	0.39 87	0.28 193	0.74 253	0.28 51	1.00 231	0.98 260	0.94 272	1.25 298	0.81 229	0.78 290	0.87 265	0.50 210	0.36 349	0.37 363	0.43 353	0.40 357	0.33 311	0.30 303

EKT-Stereo	0.35 49	0.23 147	0.39 71	0.43 189	0.29 216	0.38 100	0.31 88	0.69 111	0.64 107	0.45 46	0.63 67	0.49 79	0.27 25	0.56 81	0.33 88	0.18 173	0.14 180	0.18 121	0.15 96	0.16 110	0.16 147

riskmin	0.38 96	0.20 72	0.39 71	0.32 8	0.23 70	0.53 157	0.30 71	0.63 63	0.80 173	0.49 53	0.56 55	0.73 198	0.58 194	0.55 73	0.36 129	0.17 145	0.11 58	0.19 157	0.13 51	0.19 194	0.20 227

CroCo-Stereo Lap2	0.28 9	0.24 182	0.39 71	0.50 288	0.29 216	0.20 1	0.31 88	0.49 14	0.38 36	0.24 1	0.27 4	0.46 69	0.31 59	0.39 15	0.30 61	0.14 32	0.15 204	0.16 62	0.13 51	0.16 110	0.15 108

AFF-stereo	0.38 96	0.19 50	0.39 71	0.37 46	0.21 29	0.27 26	0.31 88	0.65 74	0.66 115	0.64 101	1.13 269	0.76 211	0.39 106	0.55 73	0.33 88	0.11 1	0.09 2	0.16 62	0.16 125	0.13 20	0.11 9

hitnet-ft	0.55 244	0.27 228	0.39 71	0.41 134	0.28 193	0.78 263	0.40 212	0.92 204	0.90 225	0.82 204	1.01 222	1.13 312	0.70 265	0.78 234	0.67 260	0.28 303	0.20 279	0.28 305	0.22 266	0.29 287	0.26 276

NOSS_ROB	0.57 260	0.39 302	0.39 71	0.44 204	0.30 226	0.73 252	0.54 289	1.03 245	1.08 309	0.67 120	0.87 161	0.76 211	0.57 187	0.77 230	0.47 204	0.38 353	0.38 365	0.44 356	0.42 363	0.37 328	0.34 321

SGM-Forest	0.62 279	0.32 264	0.39 71	0.43 189	0.30 226	1.02 315	0.55 293	1.09 265	1.05 293	1.06 318	1.18 285	1.10 305	0.67 245	0.88 268	0.62 249	0.31 318	0.33 356	0.33 331	0.30 325	0.30 296	0.28 290
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MGS-Stereo	0.28 9	0.19 50	0.40 78	0.36 37	0.23 70	0.37 87	0.30 71	0.39 2	0.44 53	0.31 9	0.51 39	0.40 42	0.24 11	0.43 25	0.26 25	0.15 80	0.12 99	0.15 43	0.13 51	0.14 46	0.13 58

4D-IteraStereo	0.33 36	0.18 35	0.40 78	0.40 110	0.24 88	0.32 64	0.27 44	0.58 37	0.72 134	0.65 108	0.54 48	0.42 51	0.23 8	0.45 32	0.28 44	0.14 32	0.09 2	0.19 157	0.16 125	0.16 110	0.11 9

PSMNet-ADL	0.48 184	0.27 228	0.40 78	0.48 259	0.30 226	0.68 239	0.37 167	0.90 199	0.80 173	0.61 84	0.80 126	0.92 261	0.62 214	0.72 204	0.63 252	0.23 261	0.18 257	0.18 121	0.20 234	0.22 241	0.20 227

RAFT-345	0.40 122	0.18 35	0.40 78	0.38 67	0.22 42	0.33 68	0.26 38	0.61 54	0.51 65	0.74 168	1.79 357	0.45 63	0.33 71	0.66 170	0.36 129	0.14 32	0.11 58	0.18 121	0.14 74	0.13 20	0.13 58

TestStereo	0.38 96	0.31 262	0.40 78	0.45 225	0.20 20	0.40 104	0.37 167	0.66 83	0.65 112	0.53 64	0.78 115	0.47 71	0.40 111	0.55 73	0.37 141	0.18 173	0.13 154	0.20 181	0.15 96	0.22 241	0.13 58

rrr	0.29 14	0.22 130	0.41 83	0.35 29	0.27 174	0.37 87	0.32 104	0.52 21	0.42 47	0.38 23	0.30 6	0.35 27	0.27 25	0.51 58	0.22 1	0.15 80	0.12 99	0.16 62	0.13 51	0.13 20	0.14 89

TestStereo1	0.43 145	0.23 147	0.41 83	0.51 300	0.24 88	0.34 74	0.40 212	0.77 157	0.90 225	0.68 126	0.96 197	0.48 75	0.46 140	0.91 282	0.32 76	0.16 112	0.13 154	0.18 121	0.15 96	0.14 46	0.13 58

fff	0.37 82	0.16 8	0.41 83	0.34 11	0.19 9	0.29 37	0.30 71	0.69 111	1.06 300	0.69 131	0.78 115	0.42 51	0.63 220	0.46 39	0.34 98	0.14 32	0.10 9	0.14 17	0.11 16	0.11 1	0.13 58

x	0.39 110	0.24 182	0.41 83	0.34 11	0.23 70	0.52 151	0.32 104	0.86 182	0.52 68	0.57 72	0.70 85	0.59 125	0.50 160	0.49 52	0.46 200	0.17 145	0.15 204	0.17 87	0.15 96	0.17 141	0.16 147

SA-5K	0.43 145	0.23 147	0.41 83	0.51 300	0.24 88	0.34 74	0.40 212	0.77 157	0.90 225	0.68 126	0.96 197	0.48 75	0.46 140	0.91 282	0.32 76	0.16 112	0.13 154	0.18 121	0.15 96	0.14 46	0.13 58

Sa-1000	0.48 184	0.24 182	0.41 83	0.45 225	0.25 114	0.59 197	0.34 120	0.81 171	0.93 240	0.82 204	1.50 337	0.53 89	0.45 137	0.92 285	0.30 61	0.15 80	0.12 99	0.21 221	0.19 212	0.15 79	0.13 58

HHNet	0.41 133	0.17 19	0.41 83	0.34 11	0.37 285	0.33 68	0.34 120	0.69 111	0.75 146	0.86 229	1.30 306	0.52 85	0.32 63	0.52 63	0.35 113	0.15 80	0.11 58	0.19 157	0.15 96	0.15 79	0.24 266

RAFT-RH_RVC	0.56 255	0.17 19	0.41 83	0.37 46	0.23 70	0.57 186	0.24 25	0.60 48	0.70 123	1.19 337	3.94 403	0.56 98	0.38 94	0.65 165	0.36 129	0.13 12	0.11 58	0.20 181	0.14 74	0.12 8	0.13 58

HCRNet	0.44 151	0.34 277	0.41 83	0.53 316	0.26 150	0.53 157	0.29 58	0.83 173	0.63 100	0.71 143	0.81 133	0.77 217	0.50 160	0.66 170	0.36 129	0.24 270	0.16 231	0.24 261	0.20 234	0.21 225	0.18 179

DCANet	0.36 67	0.16 8	0.41 83	0.34 11	0.19 9	0.30 44	0.30 71	0.68 102	0.91 230	0.70 137	0.77 107	0.43 57	0.57 187	0.45 32	0.34 98	0.14 32	0.10 9	0.14 17	0.11 16	0.13 20	0.12 33

csc	0.37 82	0.16 8	0.41 83	0.34 11	0.19 9	0.29 37	0.30 71	0.69 111	1.06 300	0.69 131	0.78 115	0.42 51	0.63 220	0.46 39	0.34 98	0.14 32	0.10 9	0.14 17	0.11 16	0.11 1	0.13 58

cscssc	0.37 82	0.16 8	0.41 83	0.34 11	0.19 9	0.29 37	0.30 71	0.69 111	1.06 300	0.69 131	0.78 115	0.42 51	0.63 220	0.46 39	0.34 98	0.14 32	0.10 9	0.14 17	0.11 16	0.11 1	0.13 58

111	0.40 122	0.17 19	0.41 83	0.34 11	0.19 9	0.52 151	0.28 51	0.74 143	1.16 322	0.50 56	0.91 178	0.63 141	0.48 147	0.61 135	0.35 113	0.14 32	0.10 9	0.14 17	0.12 30	0.13 20	0.13 58

test_xeample3	0.29 14	0.21 103	0.41 83	0.35 29	0.26 150	0.35 79	0.32 104	0.56 30	0.36 22	0.43 41	0.32 9	0.34 22	0.28 34	0.54 71	0.23 4	0.14 32	0.11 58	0.16 62	0.12 30	0.14 46	0.13 58

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 67	0.17 19	0.41 83	0.35 29	0.19 9	0.33 68	0.29 58	0.65 74	0.73 139	0.68 126	1.01 222	0.56 98	0.40 111	0.42 22	0.30 61	0.11 1	0.09 2	0.15 43	0.14 74	0.13 20	0.10 3

cf-r	0.47 177	0.23 147	0.41 83	0.39 87	0.23 70	0.59 197	0.37 167	0.88 193	0.85 195	0.72 154	1.05 242	0.94 264	0.62 214	0.56 81	0.54 232	0.21 238	0.14 180	0.17 87	0.19 212	0.15 79	0.15 108

HSM	0.51 220	0.24 182	0.41 83	0.39 87	0.24 88	0.75 256	0.40 212	1.22 312	0.75 146	0.81 195	0.91 178	1.21 317	0.69 255	0.87 265	0.46 200	0.17 145	0.13 154	0.17 87	0.14 74	0.17 141	0.17 164

SGM_RVC	0.97 341	0.28 242	0.41 83	0.39 87	0.22 42	1.55 367	0.73 340	1.51 369	1.25 339	2.25 387	1.92 362	2.58 385	1.56 374	2.02 385	1.19 351	0.27 297	0.27 327	0.27 298	0.25 299	0.25 268	0.25 272
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
CBMV	0.64 281	0.35 281	0.41 83	0.42 171	0.25 114	1.01 313	0.77 344	1.13 276	1.09 312	1.17 335	1.22 291	1.04 289	0.75 278	0.88 268	0.63 252	0.28 303	0.30 337	0.34 333	0.30 325	0.26 272	0.26 276
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
AE-Stereo	0.34 37	0.21 103	0.42 102	0.48 259	0.31 244	0.48 139	0.35 137	0.61 54	0.62 90	0.32 14	0.55 53	0.52 85	0.27 25	0.47 46	0.29 56	0.13 12	0.13 154	0.18 121	0.16 125	0.15 79	0.12 33

11t1	0.36 67	0.21 103	0.42 102	0.35 29	0.22 42	0.62 210	0.29 58	0.69 111	0.43 49	0.60 79	0.53 46	0.53 89	0.48 147	0.56 81	0.40 160	0.18 173	0.14 180	0.16 62	0.13 51	0.17 141	0.17 164

CASS	0.45 161	0.27 228	0.42 102	0.48 259	0.22 42	0.61 203	0.34 120	0.97 223	0.62 90	0.71 143	0.85 154	0.61 134	0.55 181	0.57 91	0.41 163	0.29 309	0.16 231	0.22 233	0.18 188	0.22 241	0.28 290
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
anonymousa	0.49 200	0.20 72	0.42 102	0.38 67	0.23 70	0.91 294	0.35 137	0.75 149	0.62 90	0.85 224	1.54 341	1.06 294	0.66 242	0.51 58	0.43 172	0.16 112	0.13 154	0.19 157	0.21 251	0.16 110	0.14 89

GrayStereo	0.49 200	0.19 50	0.42 102	0.46 244	0.28 193	0.53 157	0.67 320	0.69 111	0.63 100	1.02 304	1.47 336	0.78 218	0.76 281	0.56 81	0.33 88	0.14 32	0.12 99	0.17 87	0.17 166	0.15 79	0.29 296

test_xeample	1.01 344	0.21 103	0.42 102	0.35 29	0.21 29	0.71 248	0.39 206	1.23 316	0.86 200	0.81 195	1.04 238	0.69 173	0.61 209	0.69 191	10.93 414	0.19 202	0.15 204	0.18 121	0.17 166	0.18 159	0.17 164

GwcNet-RSSM	0.49 200	0.24 182	0.42 102	0.40 110	0.23 70	0.55 166	0.38 187	0.93 207	0.93 240	0.71 143	1.16 281	0.86 239	0.60 204	0.62 141	0.66 257	0.21 238	0.14 180	0.19 157	0.20 234	0.16 110	0.15 108

R-Stereo Train	0.39 110	0.18 35	0.42 102	0.42 171	0.26 150	0.40 104	0.32 104	0.72 134	0.34 10	0.89 248	1.28 302	0.57 103	0.35 79	0.42 22	0.32 76	0.15 80	0.12 99	0.14 17	0.12 30	0.14 46	0.13 58

RAFT-Stereo	0.39 110	0.18 35	0.42 102	0.42 171	0.26 150	0.40 104	0.32 104	0.72 134	0.34 10	0.89 248	1.28 302	0.57 103	0.35 79	0.42 22	0.32 76	0.15 80	0.12 99	0.14 17	0.12 30	0.14 46	0.13 58
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
ttt	0.51 220	0.25 200	0.43 111	0.38 67	0.24 88	0.65 230	0.38 187	1.18 296	1.05 293	0.72 154	1.08 254	0.63 141	0.49 150	0.84 255	0.59 243	0.24 270	0.21 286	0.22 233	0.20 234	0.24 260	0.24 266

anonymousdsp2	0.35 49	0.20 72	0.43 111	0.37 46	0.24 88	0.48 139	0.31 88	0.86 182	0.65 112	0.55 68	0.50 34	0.50 80	0.34 77	0.56 81	0.31 68	0.14 32	0.10 9	0.14 17	0.10 10	0.16 110	0.14 89

HBP-ISP	0.59 273	0.45 321	0.43 111	0.45 225	0.33 265	0.70 243	0.28 51	1.11 271	1.00 272	0.83 216	1.18 285	0.65 158	0.68 251	0.88 268	0.52 225	0.35 346	0.38 365	0.47 361	0.41 362	0.38 332	0.31 309

BUS	0.45 161	0.25 200	0.43 111	0.45 225	0.28 193	0.70 243	0.34 120	0.94 211	0.76 152	0.75 170	0.80 126	0.65 158	0.49 150	0.64 158	0.51 218	0.20 223	0.14 180	0.22 233	0.19 212	0.18 159	0.18 179

test_5	0.43 145	0.24 182	0.43 111	0.52 311	0.28 193	0.28 33	0.42 231	0.72 134	0.82 180	0.62 85	0.91 178	0.72 189	0.55 181	0.79 237	0.35 113	0.14 32	0.11 58	0.18 121	0.18 188	0.18 159	0.16 147

BSDual-CNN	0.46 167	0.25 200	0.43 111	0.45 225	0.28 193	0.77 259	0.40 212	0.94 211	0.76 152	0.75 170	0.80 126	0.76 211	0.54 179	0.64 158	0.43 172	0.20 223	0.14 180	0.22 233	0.19 212	0.18 159	0.18 179

psmg	0.49 200	0.25 200	0.43 111	0.41 134	0.28 193	0.85 288	0.43 232	0.99 228	0.76 152	0.91 260	0.94 186	0.76 211	0.54 179	0.64 158	0.43 172	0.20 223	0.15 204	0.20 181	0.20 234	0.18 159	0.18 179

test-3	0.34 37	0.16 8	0.43 111	0.39 87	0.21 29	0.43 124	0.22 8	0.63 63	0.78 165	0.71 143	0.45 22	0.64 148	0.27 25	0.43 25	0.31 68	0.12 4	0.09 2	0.17 87	0.13 51	0.12 8	0.10 3

test_1	0.34 37	0.16 8	0.43 111	0.39 87	0.21 29	0.43 124	0.23 19	0.63 63	0.78 165	0.68 126	0.45 22	0.64 148	0.27 25	0.43 25	0.31 68	0.12 4	0.09 2	0.17 87	0.13 51	0.12 8	0.10 3

xxxx	1.01 344	0.22 130	0.43 111	0.36 37	0.21 29	0.82 282	0.36 155	1.32 338	0.88 213	0.71 143	0.94 186	0.97 270	0.63 220	0.64 158	10.58 413	0.20 223	0.16 231	0.18 121	0.17 166	0.19 194	0.19 207

MyStereo04	0.44 151	0.22 130	0.44 121	0.42 171	0.28 193	0.40 104	0.50 264	1.00 231	1.08 309	0.62 85	0.58 60	0.55 96	0.57 187	0.71 199	0.44 184	0.14 32	0.13 154	0.18 121	0.17 166	0.17 141	0.16 147

qqq	0.40 122	0.26 214	0.44 121	0.36 37	0.22 42	0.46 135	0.36 155	0.85 179	0.54 75	0.56 70	0.69 83	0.65 158	0.53 168	0.55 73	0.45 190	0.17 145	0.16 231	0.20 181	0.19 212	0.18 159	0.17 164

DisPM	0.39 110	0.19 50	0.44 121	0.41 134	0.27 174	0.24 7	0.31 88	0.65 74	0.57 84	0.87 236	0.87 161	0.60 130	0.32 63	0.76 223	0.32 76	0.18 173	0.12 99	0.19 157	0.17 166	0.15 79	0.20 227

RAFT_CTSACE	0.45 161	0.20 72	0.44 121	0.45 225	0.27 174	0.34 74	0.39 206	0.60 48	0.73 139	0.76 175	1.44 330	0.83 231	0.38 94	1.08 318	0.26 25	0.12 4	0.13 154	0.18 121	0.16 125	0.15 79	0.11 9

test_3	0.36 67	0.19 50	0.44 121	0.44 204	0.23 70	0.48 139	0.36 155	0.66 83	0.82 180	0.64 101	0.45 22	0.68 169	0.25 13	0.41 20	0.31 68	0.12 4	0.10 9	0.18 121	0.16 125	0.15 79	0.11 9

IIG-Stereo	0.43 145	0.21 103	0.44 121	0.50 288	0.25 114	0.44 128	0.21 4	0.71 130	0.76 152	0.83 216	0.95 193	0.83 231	0.43 125	0.90 275	0.35 113	0.15 80	0.12 99	0.19 157	0.14 74	0.15 79	0.11 9

RAFT_R40	0.40 122	0.19 50	0.44 121	0.43 189	0.25 114	0.23 5	0.26 38	0.67 93	0.67 117	0.98 289	0.78 115	0.72 189	0.43 125	0.76 223	0.35 113	0.16 112	0.11 58	0.20 181	0.16 125	0.18 159	0.14 89

222	1.18 363	0.22 130	0.44 121	0.37 46	0.22 42	0.79 266	0.37 167	1.31 337	0.89 223	0.92 268	1.08 254	0.72 189	0.71 269	0.66 170	13.89 417	0.20 223	0.15 204	0.17 87	0.16 125	0.18 159	0.19 207

EAI-Stereo	0.34 37	0.19 50	0.44 121	0.39 87	0.21 29	0.31 54	0.30 71	1.15 285	0.30 4	0.49 53	0.75 101	0.36 32	0.28 34	0.62 141	0.27 34	0.14 32	0.11 58	0.14 17	0.13 51	0.13 20	0.12 33

Gwc-CoAtRS	0.34 37	0.17 19	0.44 121	0.39 87	0.23 70	0.34 74	0.22 8	0.70 125	0.75 146	0.60 79	0.59 61	0.58 111	0.29 44	0.45 32	0.26 25	0.14 32	0.11 58	0.14 17	0.12 30	0.12 8	0.12 33

CVANet_RVC	0.57 260	0.33 272	0.44 121	0.47 254	0.32 256	0.67 237	0.61 311	1.05 253	0.93 240	0.85 224	1.04 238	1.01 280	0.73 274	0.83 250	0.52 225	0.29 309	0.19 271	0.27 298	0.25 299	0.31 301	0.21 240

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 37	0.27 228	0.45 132	0.36 37	0.25 114	0.48 139	0.30 71	0.58 37	0.90 225	0.42 39	0.36 18	0.30 5	0.29 44	0.49 52	0.30 61	0.16 112	0.14 180	0.18 121	0.15 96	0.18 159	0.15 108

MyStereo05	0.44 151	0.21 103	0.45 132	0.41 134	0.28 193	0.41 117	0.50 264	0.93 207	1.09 312	0.76 175	0.61 65	0.51 83	0.57 187	0.73 210	0.42 167	0.14 32	0.13 154	0.18 121	0.17 166	0.17 141	0.15 108

StereoVision	0.42 139	0.28 242	0.45 132	0.49 274	0.28 193	0.38 100	0.38 187	0.72 134	0.62 90	0.44 44	1.14 271	0.54 93	0.39 106	0.56 81	0.34 98	0.21 238	0.24 309	0.25 272	0.24 290	0.26 272	0.16 147

GANet-ADL	0.42 139	0.25 200	0.45 132	0.43 189	0.29 216	0.54 161	0.35 137	0.89 195	0.86 200	0.63 92	0.72 87	0.68 169	0.42 118	0.52 63	0.41 163	0.21 238	0.14 180	0.15 43	0.13 51	0.18 159	0.19 207

CrosDoStereo	0.50 213	0.18 35	0.45 132	0.38 67	0.24 88	0.40 104	1.18 377	0.67 93	0.86 200	0.94 272	1.37 316	0.63 141	0.77 285	0.65 165	0.45 190	0.15 80	0.12 99	0.17 87	0.18 188	0.14 46	0.14 89

NF-Stereo	0.38 96	0.20 72	0.45 132	0.41 134	0.25 114	0.26 18	0.31 88	0.69 111	0.70 123	0.65 108	0.77 107	0.57 103	0.30 55	0.67 180	0.35 113	0.18 173	0.12 99	0.20 181	0.16 125	0.16 110	0.27 283

NRIStereo	0.36 67	0.20 72	0.45 132	0.41 134	0.23 70	0.34 74	0.26 38	0.65 74	0.55 79	0.64 101	0.63 67	0.56 98	0.37 91	0.65 165	0.37 141	0.15 80	0.11 58	0.18 121	0.15 96	0.17 141	0.14 89

ASMatch	0.48 184	0.19 50	0.45 132	0.39 87	0.28 193	0.37 87	0.26 38	0.74 143	0.68 118	0.76 175	2.34 372	0.61 134	0.52 165	0.62 141	0.37 141	0.14 32	0.12 99	0.17 87	0.15 96	0.14 46	0.21 240

DeepStereo_LL	0.50 213	0.18 35	0.45 132	0.38 67	0.24 88	0.40 104	1.18 377	0.67 93	0.86 200	0.94 272	1.37 316	0.63 141	0.77 285	0.65 165	0.45 190	0.15 80	0.12 99	0.17 87	0.18 188	0.14 46	0.14 89

SST-Stereo	0.40 122	0.19 50	0.45 132	0.42 171	0.25 114	0.25 16	0.21 4	0.66 83	0.47 61	1.08 324	0.79 124	0.72 189	0.43 125	0.77 230	0.35 113	0.16 112	0.11 58	0.20 181	0.16 125	0.19 194	0.15 108

THIR-Stereo	0.50 213	0.18 35	0.45 132	0.38 67	0.23 70	0.75 256	0.67 320	0.66 83	0.87 209	1.02 304	1.40 322	0.72 189	0.76 281	0.62 141	0.42 167	0.15 80	0.11 58	0.17 87	0.18 188	0.14 46	0.15 108

Pruner-Stereo	0.38 96	0.20 72	0.45 132	0.40 110	0.25 114	0.22 4	0.24 25	0.67 93	0.55 79	0.89 248	0.76 103	0.68 169	0.29 44	0.62 141	0.35 113	0.18 173	0.12 99	0.20 181	0.17 166	0.17 141	0.18 179

RAFT	0.45 161	0.22 130	0.45 132	0.47 254	0.26 150	0.54 161	0.47 248	0.66 83	0.58 85	0.80 187	0.82 136	0.94 264	0.57 187	0.75 220	0.34 98	0.17 145	0.15 204	0.22 233	0.20 234	0.16 110	0.12 33

XX-Stereo	0.37 82	0.17 19	0.45 132	0.55 325	0.36 280	0.38 100	0.20 1	0.60 48	0.30 4	0.46 48	1.30 306	0.73 198	0.26 19	0.56 81	0.26 25	0.16 112	0.11 58	0.17 87	0.16 125	0.14 46	0.10 3

CFNet-RSSM	0.34 37	0.17 19	0.45 132	0.39 87	0.22 42	0.35 79	0.23 19	0.73 141	0.84 188	0.65 108	0.54 48	0.57 103	0.28 34	0.46 39	0.26 25	0.13 12	0.10 9	0.14 17	0.12 30	0.13 20	0.11 9

HITNet	0.41 133	0.26 214	0.45 132	0.33 10	0.17 3	0.63 219	0.30 71	0.93 207	0.64 107	0.71 143	0.82 136	0.64 148	0.52 165	0.59 122	0.43 172	0.14 32	0.10 9	0.15 43	0.13 51	0.19 194	0.12 33
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
mmm	0.44 151	0.27 228	0.46 148	0.38 67	0.24 88	0.61 203	0.35 137	0.94 211	0.53 71	0.72 154	1.05 242	0.63 141	0.50 160	0.57 91	0.45 190	0.18 173	0.15 204	0.23 247	0.20 234	0.20 207	0.18 179

1111x	0.55 244	0.22 130	0.46 148	0.38 67	0.20 20	0.66 233	0.43 232	1.23 316	0.99 265	0.71 143	0.99 217	0.95 266	0.69 255	0.90 275	1.08 342	0.18 173	0.17 245	0.18 121	0.19 212	0.20 207	0.18 179

DCRE	0.37 82	0.18 35	0.46 148	0.45 225	0.32 256	0.42 122	0.37 167	0.63 63	0.51 65	0.47 51	0.94 186	0.56 98	0.36 88	0.52 63	0.32 76	0.14 32	0.13 154	0.15 43	0.14 74	0.14 46	0.13 58

SA	0.44 151	0.25 200	0.46 148	0.46 244	0.24 88	0.43 124	0.36 155	0.75 149	0.96 253	0.59 75	1.03 234	0.48 75	0.52 165	0.94 297	0.32 76	0.16 112	0.12 99	0.21 221	0.19 212	0.15 79	0.13 58

OMP-Stereo	0.42 139	0.22 130	0.46 148	0.52 311	0.24 88	0.36 85	0.25 32	0.71 130	0.78 165	0.77 180	0.64 70	0.89 253	0.39 106	0.91 282	0.35 113	0.15 80	0.12 99	0.20 181	0.15 96	0.15 79	0.12 33

OCTAStereo	0.38 96	0.20 72	0.46 148	0.41 134	0.25 114	0.26 18	0.31 88	0.69 111	0.70 123	0.65 108	0.77 107	0.58 111	0.30 55	0.67 180	0.35 113	0.18 173	0.12 99	0.20 181	0.16 125	0.16 110	0.27 283

RE-Stereo	0.38 96	0.20 72	0.46 148	0.41 134	0.25 114	0.26 18	0.31 88	0.69 111	0.70 123	0.65 108	0.77 107	0.58 111	0.30 55	0.67 180	0.35 113	0.18 173	0.12 99	0.20 181	0.16 125	0.16 110	0.27 283

TVStereo	0.38 96	0.20 72	0.46 148	0.41 134	0.25 114	0.26 18	0.31 88	0.69 111	0.70 123	0.65 108	0.77 107	0.58 111	0.30 55	0.67 180	0.35 113	0.18 173	0.12 99	0.20 181	0.16 125	0.16 110	0.27 283

CFNet	0.51 220	0.29 251	0.46 148	0.41 134	0.27 174	0.70 243	0.32 104	1.13 276	1.00 272	0.72 154	1.07 251	0.85 237	0.60 204	0.76 223	0.52 225	0.19 202	0.14 180	0.23 247	0.23 277	0.21 225	0.16 147

SGM-ForestM	4.04 408	0.32 264	0.46 148	0.43 189	0.27 174	7.50 415	1.45 398	3.84 408	4.24 406	8.19 418	6.76 415	19.00 426	9.08 415	10.74 419	6.62 409	0.31 318	0.33 356	0.32 326	0.32 338	0.29 287	0.29 296

HH	0.35 49	0.20 72	0.47 158	0.40 110	0.25 114	0.33 68	0.31 88	0.76 154	0.38 36	0.43 41	0.57 56	0.79 219	0.44 133	0.71 199	0.25 9	0.15 80	0.11 58	0.15 43	0.14 74	0.14 46	0.12 33

HanStereo	0.35 49	0.20 72	0.47 158	0.40 110	0.25 114	0.33 68	0.31 88	0.76 154	0.38 36	0.43 41	0.57 56	0.79 219	0.44 133	0.71 199	0.25 9	0.15 80	0.11 58	0.15 43	0.14 74	0.14 46	0.12 33

Patchmatch Stereo++	0.35 49	0.23 147	0.47 158	0.41 134	0.22 42	0.24 7	0.22 8	0.59 39	0.36 22	0.63 92	0.73 91	0.58 111	0.38 94	0.58 108	0.36 129	0.18 173	0.12 99	0.20 181	0.16 125	0.20 207	0.15 108
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
TransformOpticalFlow	0.44 151	0.20 72	0.47 158	0.41 134	0.23 70	0.37 87	0.47 248	0.94 211	0.76 152	0.65 108	1.14 271	0.73 198	0.56 186	0.76 223	0.32 76	0.15 80	0.10 9	0.17 87	0.15 96	0.14 46	0.13 58

PSM-adaLoss	0.35 49	0.23 147	0.47 158	0.41 134	0.22 42	0.24 7	0.31 88	0.59 39	0.36 22	0.63 92	0.73 91	0.58 111	0.38 94	0.56 81	0.35 113	0.18 173	0.12 99	0.20 181	0.16 125	0.20 207	0.15 108

ROB_FTStereo_v2	0.35 49	0.23 147	0.47 158	0.41 134	0.22 42	0.24 7	0.31 88	0.59 39	0.36 22	0.63 92	0.73 91	0.57 103	0.38 94	0.57 91	0.36 129	0.18 173	0.12 99	0.20 181	0.16 125	0.20 207	0.15 108

ROB_FTStereo	0.35 49	0.23 147	0.47 158	0.41 134	0.22 42	0.25 16	0.21 4	0.59 39	0.36 22	0.63 92	0.73 91	0.58 111	0.38 94	0.57 91	0.35 113	0.18 173	0.12 99	0.20 181	0.16 125	0.20 207	0.15 108

HUI-Stereo	0.35 49	0.23 147	0.47 158	0.41 134	0.22 42	0.24 7	0.22 8	0.60 48	0.36 22	0.63 92	0.73 91	0.58 111	0.38 94	0.50 54	0.35 113	0.18 173	0.12 99	0.20 181	0.16 125	0.20 207	0.15 108

DRaft	0.49 200	0.17 19	0.47 158	0.37 46	0.25 114	0.58 188	0.40 212	0.65 74	0.85 195	1.02 304	1.75 356	0.50 80	0.82 300	0.63 151	0.40 160	0.13 12	0.11 58	0.16 62	0.16 125	0.14 46	0.15 108

DeepStereo_RVC	0.36 67	0.21 103	0.47 158	0.40 110	0.24 88	0.26 18	0.22 8	0.60 48	0.38 36	0.69 131	0.67 80	0.57 103	0.51 163	0.56 81	0.39 155	0.16 112	0.12 99	0.18 121	0.15 96	0.19 194	0.18 179

iGMRVC	0.35 49	0.23 147	0.47 158	0.41 134	0.22 42	0.24 7	0.30 71	0.59 39	0.36 22	0.63 92	0.73 91	0.58 111	0.38 94	0.58 108	0.36 129	0.18 173	0.12 99	0.20 181	0.16 125	0.20 207	0.15 108

iRAFT	0.35 49	0.23 147	0.47 158	0.41 134	0.22 42	0.24 7	0.22 8	0.59 39	0.36 22	0.63 92	0.73 91	0.58 111	0.38 94	0.58 108	0.36 129	0.18 173	0.12 99	0.20 181	0.16 125	0.20 207	0.15 108

RAFT-IKP	0.35 49	0.23 147	0.47 158	0.41 134	0.22 42	0.24 7	0.28 51	0.59 39	0.36 22	0.63 92	0.73 91	0.57 103	0.38 94	0.58 108	0.36 129	0.18 173	0.12 99	0.20 181	0.16 125	0.20 207	0.15 108

psm_up	0.55 244	0.26 214	0.47 158	0.49 274	0.32 256	0.65 230	0.56 298	1.04 248	0.82 180	0.82 204	0.88 168	1.01 280	0.94 327	0.74 216	0.61 247	0.21 238	0.25 317	0.26 286	0.23 277	0.21 225	0.20 227

AdaStereo	0.50 213	0.32 264	0.47 158	0.48 259	0.25 114	0.67 237	0.32 104	1.17 293	0.88 213	0.75 170	0.99 217	0.75 205	0.49 150	0.67 180	0.46 200	0.27 297	0.12 99	0.28 305	0.18 188	0.23 250	0.18 179
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.
DLCB_ROB	0.58 266	0.28 242	0.47 158	0.49 274	0.32 256	0.77 259	0.50 264	0.99 228	0.92 235	1.04 313	1.14 271	1.21 317	0.69 255	0.88 268	0.69 264	0.20 223	0.20 279	0.22 233	0.22 266	0.21 225	0.18 179

LL-Strereo2	0.35 49	0.24 182	0.48 174	0.41 134	0.26 150	0.35 79	0.24 25	0.67 93	0.44 53	0.54 66	0.51 39	0.66 163	0.25 13	0.66 170	0.30 61	0.14 32	0.12 99	0.23 247	0.20 234	0.18 159	0.13 58

DCANet-4	0.36 67	0.20 72	0.48 174	0.34 11	0.19 9	0.29 37	0.30 71	0.66 83	0.92 235	0.69 131	0.78 115	0.40 42	0.47 143	0.45 32	0.34 98	0.14 32	0.10 9	0.14 17	0.11 16	0.11 1	0.13 58

iRaft-Stereo_5w	0.45 161	0.21 103	0.48 174	0.42 171	0.28 193	0.31 54	0.54 289	0.63 63	0.62 90	0.62 85	0.89 172	1.01 280	0.69 255	0.75 220	0.66 257	0.13 12	0.12 99	0.17 87	0.15 96	0.14 46	0.15 108

GwcNet-ADL	0.44 151	0.22 130	0.48 174	0.45 225	0.30 226	0.40 104	0.37 167	0.92 204	0.97 256	0.71 143	0.78 115	0.61 134	0.42 118	0.62 141	0.50 210	0.19 202	0.14 180	0.15 43	0.14 74	0.18 159	0.18 179

AAGNet	1.43 376	0.20 72	0.48 174	0.44 204	0.25 114	0.29 37	0.31 88	0.65 74	0.68 118	0.97 285	0.86 157	0.67 168	0.62 214	0.64 158	20.63 422	0.16 112	0.11 58	0.19 157	0.15 96	0.19 194	0.12 33

STrans-v2	0.46 167	0.20 72	0.48 174	0.40 110	0.24 88	0.55 166	0.50 264	1.07 257	0.73 139	0.65 108	1.05 242	0.72 189	0.69 255	0.72 204	0.33 88	0.14 32	0.10 9	0.17 87	0.14 74	0.13 20	0.12 33

PSM-softLoss	0.38 96	0.20 72	0.48 174	0.41 134	0.26 150	0.30 44	0.35 137	0.69 111	0.46 58	0.62 85	0.82 136	0.59 125	0.33 71	0.70 194	0.39 155	0.19 202	0.12 99	0.20 181	0.18 188	0.16 110	0.22 253

KMStereo	0.38 96	0.20 72	0.48 174	0.41 134	0.26 150	0.30 44	0.35 137	0.69 111	0.46 58	0.62 85	0.82 136	0.59 125	0.33 71	0.70 194	0.39 155	0.19 202	0.12 99	0.20 181	0.18 188	0.16 110	0.22 253

IRAFT_RVC	0.42 139	0.20 72	0.48 174	0.44 204	0.24 88	0.27 26	0.54 289	0.74 143	0.77 159	0.76 175	0.80 126	0.73 198	0.51 163	0.70 194	0.36 129	0.17 145	0.10 9	0.21 221	0.16 125	0.16 110	0.14 89

RALAANet	0.38 96	0.23 147	0.48 174	0.42 171	0.29 216	0.35 79	0.25 32	0.86 182	0.64 107	0.67 120	0.65 72	0.60 130	0.29 44	0.60 128	0.34 98	0.15 80	0.12 99	0.17 87	0.15 96	0.21 225	0.13 58

CoDeX	0.47 177	0.20 72	0.49 184	0.42 171	0.25 114	0.75 256	0.36 155	1.27 329	0.80 173	0.82 204	0.96 197	0.62 140	0.57 187	0.60 128	0.36 129	0.17 145	0.12 99	0.17 87	0.15 96	0.16 110	0.14 89

DualNet	0.47 177	0.26 214	0.49 184	0.37 46	0.25 114	0.55 166	0.37 167	0.68 102	1.04 288	0.73 161	0.96 197	0.71 179	0.53 168	0.57 91	0.88 305	0.16 112	0.10 9	0.25 272	0.21 251	0.16 110	0.16 147

ffm	0.44 151	0.26 214	0.49 184	0.37 46	0.25 114	0.55 166	0.37 167	0.68 102	1.04 288	0.73 161	0.96 197	0.71 179	0.53 168	0.57 91	0.25 9	0.16 112	0.10 9	0.25 272	0.21 251	0.16 110	0.16 147

ff1	0.49 200	0.26 214	0.49 184	0.37 46	0.25 114	0.55 166	0.37 167	0.68 102	1.04 288	0.73 161	0.96 197	0.71 179	0.53 168	1.01 303	0.88 305	0.16 112	0.10 9	0.25 272	0.21 251	0.16 110	0.16 147

mmx	0.53 233	0.26 214	0.49 184	0.37 46	0.25 114	0.55 166	0.37 167	1.16 288	1.03 284	0.73 161	0.96 197	0.71 179	0.53 168	1.01 303	0.88 305	0.20 223	0.15 204	0.25 272	0.21 251	0.22 241	0.20 227

xxx	0.53 233	0.26 214	0.49 184	0.37 46	0.25 114	0.55 166	0.37 167	1.16 288	1.03 284	0.73 161	0.96 197	0.71 179	0.53 168	1.01 303	0.88 305	0.20 223	0.15 204	0.25 272	0.21 251	0.22 241	0.20 227

ADStereo(finetuned)	0.37 82	0.16 8	0.49 184	0.34 11	0.19 9	0.30 44	0.30 71	0.68 102	0.91 230	0.70 137	0.77 107	0.43 57	0.69 255	0.45 32	0.33 88	0.14 32	0.10 9	0.14 17	0.11 16	0.13 20	0.12 33

CSP-Net	0.56 255	0.27 228	0.49 184	0.41 134	0.28 193	1.22 345	0.50 264	1.23 316	0.72 134	0.95 279	0.95 193	0.89 253	0.62 214	0.83 250	0.62 249	0.26 290	0.17 245	0.17 87	0.17 166	0.18 159	0.17 164

AACVNet	0.50 213	0.23 147	0.49 184	0.46 244	0.29 216	0.52 151	0.38 187	0.90 199	0.55 79	0.81 195	1.03 234	1.00 277	0.70 265	0.83 250	0.54 232	0.21 238	0.18 257	0.24 261	0.18 188	0.23 250	0.20 227

PFNet+	0.40 122	0.19 50	0.49 184	0.39 87	0.25 114	0.28 33	0.23 19	0.64 73	0.70 123	0.85 224	0.79 124	0.64 148	0.35 79	0.72 204	0.34 98	0.19 202	0.14 180	0.23 247	0.20 234	0.16 110	0.20 227

CRE-IMP	0.36 67	0.23 147	0.49 184	0.42 171	0.24 88	0.41 117	0.21 4	0.57 33	0.41 43	0.65 108	0.72 87	0.53 89	0.37 91	0.61 135	0.38 149	0.17 145	0.11 58	0.19 157	0.15 96	0.21 225	0.18 179

TDLM	0.57 260	0.33 272	0.49 184	0.51 300	0.30 226	0.66 233	0.73 340	1.03 245	1.01 276	0.82 204	1.10 260	0.84 235	0.70 265	0.86 264	0.58 239	0.28 303	0.17 245	0.25 272	0.22 266	0.26 272	0.19 207

test croco	0.31 28	0.20 72	0.50 196	0.39 87	0.29 216	0.27 26	0.30 71	0.44 7	0.35 17	0.31 9	0.66 76	0.30 5	0.31 59	0.65 165	0.31 68	0.17 145	0.13 154	0.20 181	0.15 96	0.17 141	0.12 33

IER	0.46 167	0.23 147	0.50 196	0.38 67	0.28 193	0.69 241	0.35 137	0.80 168	0.66 115	0.83 216	0.94 186	0.75 205	0.77 285	0.60 128	0.42 167	0.17 145	0.14 180	0.17 87	0.17 166	0.17 141	0.15 108

UDGNet	0.48 184	0.77 367	0.50 196	0.48 259	0.31 244	0.41 117	0.34 120	0.70 125	0.92 235	0.65 108	0.60 62	0.58 111	0.43 125	0.63 151	0.41 163	0.32 330	0.15 204	0.66 378	0.19 212	0.36 326	0.21 240

DEmStereo	0.48 184	0.17 19	0.50 196	0.38 67	0.25 114	0.59 197	0.34 120	0.63 63	0.74 144	0.89 248	1.66 348	0.58 111	1.06 341	0.60 128	0.42 167	0.14 32	0.11 58	0.16 62	0.16 125	0.14 46	0.15 108

ac_64	0.52 230	0.22 130	0.50 196	0.45 225	0.28 193	0.80 269	0.45 240	1.02 241	0.61 89	0.91 260	0.83 141	1.07 299	0.68 251	0.74 216	0.70 267	0.21 238	0.18 257	0.20 181	0.19 212	0.18 159	0.15 108

DMCA	0.45 161	0.26 214	0.50 196	0.38 67	0.28 193	0.51 148	0.34 120	0.93 207	0.68 118	0.75 170	0.83 141	0.79 219	0.53 168	0.51 58	0.54 232	0.21 238	0.16 231	0.21 221	0.16 125	0.19 194	0.21 240

DIP-Stereo	0.39 110	0.21 103	0.50 196	0.41 134	0.28 193	0.62 210	0.27 44	0.77 157	0.40 40	0.64 101	0.86 157	0.52 85	0.33 71	0.66 170	0.42 167	0.15 80	0.13 154	0.17 87	0.14 74	0.15 79	0.15 108
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
Selective-RAFT	0.35 49	0.23 147	0.51 203	0.44 204	0.21 29	0.64 225	0.27 44	0.59 39	0.63 100	0.40 33	0.38 19	0.55 96	0.40 111	0.57 91	0.35 113	0.13 12	0.11 58	0.14 17	0.12 30	0.16 110	0.13 58

NINENet	0.50 213	0.29 251	0.51 203	0.45 225	0.32 256	0.70 243	0.34 120	1.10 266	0.88 213	0.80 187	0.94 186	0.65 158	0.49 150	0.73 210	0.51 218	0.22 256	0.20 279	0.25 272	0.18 188	0.22 241	0.21 240

hknet	0.49 200	0.25 200	0.51 203	0.45 225	0.29 216	0.77 259	0.40 212	0.94 211	0.83 185	0.75 170	0.80 126	0.97 270	0.61 209	0.73 210	0.45 190	0.18 173	0.14 180	0.22 233	0.19 212	0.18 159	0.18 179

ADLNet	0.55 244	0.27 228	0.51 203	0.44 204	0.35 278	0.78 263	0.46 243	1.08 261	0.86 200	0.99 292	0.98 212	0.92 261	0.63 220	0.69 191	0.81 289	0.22 256	0.16 231	0.22 233	0.22 266	0.21 225	0.21 240

UPFNet	0.53 233	0.24 182	0.51 203	0.45 225	0.38 293	0.84 287	0.49 260	0.99 228	0.75 146	0.87 236	0.88 168	0.86 239	0.64 231	0.80 238	0.71 271	0.20 223	0.20 279	0.20 181	0.20 234	0.19 194	0.15 108

PCWNet_CMD	0.48 184	0.24 182	0.52 208	0.39 87	0.27 174	0.63 219	0.30 71	0.95 217	0.96 253	0.86 229	1.07 251	0.79 219	0.44 133	0.57 91	0.43 172	0.17 145	0.12 99	0.21 221	0.16 125	0.24 260	0.19 207

AASNet	0.53 233	0.25 200	0.52 208	0.49 274	0.32 256	0.74 253	0.40 212	1.50 366	0.86 200	0.86 229	0.92 182	0.64 148	0.59 200	0.59 122	0.79 284	0.23 261	0.19 271	0.20 181	0.16 125	0.21 225	0.19 207

CFNet_pseudo	0.46 167	0.24 182	0.52 208	0.37 46	0.27 174	0.58 188	0.30 71	0.86 182	0.88 213	0.82 204	1.03 234	0.75 205	0.47 143	0.58 108	0.44 184	0.17 145	0.12 99	0.24 261	0.16 125	0.24 260	0.19 207

RASNet	0.53 233	0.22 130	0.52 208	0.38 67	0.22 42	0.68 239	0.38 187	0.97 223	0.88 213	0.73 161	1.04 238	1.03 287	0.92 321	0.90 275	0.86 298	0.16 112	0.14 180	0.14 17	0.17 166	0.15 79	0.13 58

MSMDNet	0.48 184	0.24 182	0.52 208	0.39 87	0.27 174	0.63 219	0.30 71	0.96 219	0.96 253	0.86 229	1.07 251	0.79 219	0.44 133	0.57 91	0.43 172	0.17 145	0.12 99	0.20 181	0.16 125	0.23 250	0.19 207

ccs_rob	0.46 167	0.24 182	0.52 208	0.37 46	0.27 174	0.58 188	0.31 88	0.86 182	0.88 213	0.82 204	1.02 230	0.75 205	0.47 143	0.58 108	0.44 184	0.17 145	0.12 99	0.24 261	0.16 125	0.24 260	0.19 207

MIM_Stereo	0.38 96	0.17 19	0.53 214	0.37 46	0.24 88	0.27 26	0.24 25	0.70 125	0.54 75	0.72 154	1.00 219	0.63 141	0.29 44	0.64 158	0.38 149	0.13 12	0.14 180	0.17 87	0.16 125	0.14 46	0.11 9

LMCR-Stereo	0.53 233	0.30 257	0.53 214	0.58 335	0.30 226	0.83 284	0.36 155	1.19 298	0.76 152	0.88 244	1.04 238	0.56 98	0.62 214	0.82 243	0.67 260	0.19 202	0.15 204	0.19 157	0.14 74	0.23 250	0.17 164

iResNet_ROB	0.52 230	0.21 103	0.53 214	0.37 46	0.21 29	0.61 203	0.29 58	1.51 369	1.32 347	0.90 255	1.02 230	0.80 227	0.62 214	0.76 223	0.43 172	0.16 112	0.12 99	0.13 9	0.09 6	0.15 79	0.18 179

MyStereo8	0.40 122	0.20 72	0.54 217	0.41 134	0.29 216	0.53 157	0.29 58	0.65 74	0.49 63	0.71 143	0.98 212	0.58 111	0.43 125	0.50 54	0.51 218	0.15 80	0.12 99	0.16 62	0.14 74	0.19 194	0.19 207

GMStereo	0.39 110	0.37 289	0.54 217	0.40 110	0.26 150	0.42 122	0.36 155	0.59 39	1.04 288	0.55 68	0.51 39	0.37 34	0.35 79	0.54 71	0.41 163	0.19 202	0.13 154	0.16 62	0.17 166	0.24 260	0.18 179
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
AANet_RVC	0.57 260	0.32 264	0.54 217	0.45 225	0.27 174	0.57 186	0.48 254	1.00 231	1.28 343	0.86 229	1.33 310	0.87 244	0.58 194	1.07 316	0.75 278	0.18 173	0.12 99	0.15 43	0.13 51	0.18 159	0.18 179

StereoDRNet-Refined	0.58 266	0.32 264	0.54 217	0.46 244	0.30 226	0.96 305	0.40 212	1.00 231	0.94 247	1.12 330	1.08 254	0.96 268	0.67 245	0.90 275	0.89 316	0.17 145	0.13 154	0.22 233	0.21 251	0.20 207	0.19 207
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
MeshStereo	1.34 370	0.43 313	0.54 217	0.44 204	0.34 272	1.66 373	0.60 306	1.94 385	1.37 350	4.47 411	3.25 390	4.71 403	1.94 388	1.92 381	1.17 349	0.35 346	0.35 360	0.37 342	0.31 332	0.32 306	0.32 313
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
CFNet_ucs	0.50 213	0.24 182	0.55 222	0.38 67	0.31 244	0.58 188	0.33 113	0.98 226	0.93 240	0.88 244	1.19 289	0.80 227	0.49 150	0.63 151	0.43 172	0.21 238	0.15 204	0.26 286	0.18 188	0.26 272	0.22 253

dd	0.43 145	0.38 298	0.55 222	0.44 204	0.25 114	0.47 137	0.38 187	0.70 125	1.05 293	0.59 75	0.65 72	0.42 51	0.39 106	0.66 170	0.50 210	0.24 270	0.15 204	0.21 221	0.15 96	0.22 241	0.18 179

SACVNet	0.58 266	0.34 277	0.55 222	0.55 325	0.36 280	0.63 219	0.48 254	1.13 276	0.77 159	1.02 304	1.06 248	1.02 285	0.74 276	0.90 275	0.51 218	0.27 297	0.21 286	0.25 272	0.24 290	0.29 287	0.36 328

SFCPSM	0.47 177	0.21 103	0.55 222	0.40 110	0.27 174	0.87 292	0.37 167	1.33 340	0.77 159	0.80 187	0.84 146	0.54 93	0.49 150	0.57 91	0.37 141	0.18 173	0.13 154	0.18 121	0.20 234	0.16 110	0.15 108

delet	0.55 244	0.24 182	0.55 222	0.44 204	0.33 265	1.07 324	0.50 264	1.00 231	0.86 200	0.85 224	0.96 197	0.90 257	0.63 220	0.83 250	0.74 277	0.18 173	0.18 257	0.20 181	0.21 251	0.16 110	0.15 108

GANet	0.70 293	0.37 289	0.55 222	0.51 300	0.34 272	0.94 299	0.96 364	1.08 261	0.94 247	1.04 313	1.98 365	1.13 312	0.88 315	1.12 324	0.66 257	0.25 280	0.26 323	0.27 298	0.22 266	0.31 301	0.22 253

ssnet_v2	0.58 266	0.28 242	0.56 228	0.43 189	0.29 216	0.95 302	0.59 304	1.13 276	0.99 265	0.93 269	0.80 126	0.99 274	0.64 231	0.82 243	0.94 322	0.25 280	0.22 292	0.23 247	0.24 290	0.20 207	0.19 207

acv_ft	0.51 220	0.23 147	0.56 228	0.44 204	0.28 193	0.86 291	0.39 206	0.91 203	0.80 173	0.97 285	0.96 197	0.79 219	0.59 200	0.63 151	0.87 302	0.17 145	0.15 204	0.16 62	0.15 96	0.17 141	0.15 108

BEATNet_4x	0.46 167	0.32 264	0.56 228	0.37 46	0.19 9	0.63 219	0.35 137	1.01 238	0.72 134	0.77 180	0.83 141	0.70 175	0.59 200	0.68 188	0.53 229	0.16 112	0.12 99	0.16 62	0.14 74	0.24 260	0.16 147

CRFU-Net	0.57 260	0.27 228	0.57 231	0.46 244	0.30 226	1.20 344	0.52 281	1.10 266	0.56 83	1.00 297	0.98 212	1.06 294	0.79 292	0.81 241	0.71 271	0.21 238	0.19 271	0.18 121	0.16 125	0.18 159	0.19 207

iRaft-Stereo_20w	0.39 110	0.19 50	0.57 231	0.37 46	0.27 174	0.31 54	0.24 25	1.44 360	0.29 3	0.69 131	0.53 46	0.60 130	0.42 118	0.83 250	0.27 34	0.14 32	0.11 58	0.14 17	0.13 51	0.15 79	0.13 58

GES	0.44 151	0.23 147	0.57 231	0.40 110	0.30 226	0.59 197	0.36 155	0.96 219	0.68 118	0.74 168	0.83 141	0.47 71	0.48 147	0.67 180	0.43 172	0.22 256	0.16 231	0.17 87	0.16 125	0.18 159	0.23 260

HGLStereo	0.56 255	0.28 242	0.57 231	0.50 288	0.37 285	0.80 269	0.45 240	1.02 241	0.78 165	0.86 229	1.14 271	0.89 253	0.82 300	0.76 223	0.73 274	0.21 238	0.20 279	0.19 157	0.18 188	0.19 194	0.21 240

PFNet	0.42 139	0.18 35	0.58 235	0.43 189	0.24 88	0.43 124	0.32 104	0.74 143	0.78 165	1.00 297	0.74 100	0.68 169	0.39 106	0.72 204	0.37 141	0.16 112	0.10 9	0.20 181	0.15 96	0.16 110	0.13 58

IPLG	0.39 110	0.20 72	0.59 236	0.40 110	0.24 88	0.54 161	0.27 44	0.75 149	0.63 100	0.84 223	0.81 133	0.32 11	0.32 63	0.60 128	0.45 190	0.13 12	0.11 58	0.16 62	0.13 51	0.13 20	0.12 33

MIPNet	0.37 82	0.21 103	0.59 236	0.39 87	0.25 114	0.50 144	0.28 51	0.77 157	0.70 123	0.65 108	0.60 62	0.40 42	0.49 150	0.44 31	0.37 141	0.14 32	0.11 58	0.16 62	0.13 51	0.14 46	0.13 58

TRStereo	0.37 82	0.27 228	0.59 236	0.47 254	0.41 310	0.29 37	0.30 71	0.84 176	0.59 86	0.52 61	0.41 20	0.52 85	0.26 19	0.73 210	0.27 34	0.17 145	0.12 99	0.19 157	0.19 212	0.13 20	0.11 9

DMCA-RVC	0.51 220	0.30 257	0.59 236	0.50 288	0.32 256	0.54 161	0.38 187	0.86 182	0.68 118	0.94 272	0.86 157	0.91 259	0.68 251	0.70 194	0.59 243	0.23 261	0.18 257	0.31 321	0.23 277	0.26 272	0.19 207

DeepPruner_ROB	0.53 233	0.34 277	0.59 236	0.41 134	0.30 226	0.50 144	0.43 232	1.19 298	0.70 123	0.85 224	1.05 242	0.86 239	0.55 181	0.84 255	0.51 218	0.29 309	0.23 302	0.22 233	0.22 266	0.26 272	0.25 272

DAS	0.51 220	0.25 200	0.60 241	0.48 259	0.31 244	0.58 188	0.41 224	0.83 173	0.97 256	0.89 248	1.12 263	0.70 175	0.75 278	0.82 243	0.43 172	0.17 145	0.13 154	0.18 121	0.15 96	0.20 207	0.18 179

SepStereo	0.51 220	0.25 200	0.60 241	0.48 259	0.31 244	0.58 188	0.41 224	0.83 173	0.97 256	0.89 248	1.12 263	0.70 175	0.75 278	0.93 290	0.43 172	0.17 145	0.13 154	0.18 121	0.15 96	0.20 207	0.18 179

MyStereo06	0.38 96	0.21 103	0.61 243	0.41 134	0.28 193	0.41 117	0.50 264	0.95 217	0.35 17	0.62 85	0.54 48	0.76 211	0.27 25	0.50 54	0.29 56	0.14 32	0.13 154	0.18 121	0.17 166	0.17 141	0.15 108

MMNet	0.55 244	0.25 200	0.61 243	0.43 189	0.34 272	1.07 324	0.39 206	0.87 189	0.91 230	0.91 260	0.93 185	0.86 239	0.76 281	0.81 241	0.76 279	0.15 80	0.14 180	0.18 121	0.19 212	0.20 207	0.16 147

MLCV	0.47 177	0.24 182	0.61 243	0.37 46	0.17 3	0.61 203	0.33 113	0.80 168	0.87 209	0.94 272	1.13 269	0.72 189	0.43 125	0.89 273	0.51 218	0.13 12	0.10 9	0.13 9	0.11 16	0.14 46	0.12 33

SMFormer	0.51 220	0.23 147	0.62 246	0.34 11	0.20 20	0.62 210	0.34 120	1.21 304	1.02 279	0.81 195	1.01 222	0.71 179	0.65 237	0.84 255	0.55 236	0.19 202	0.15 204	0.18 121	0.16 125	0.18 159	0.18 179

tta	0.51 220	0.23 147	0.62 246	0.34 11	0.20 20	0.62 210	0.34 120	1.21 304	1.02 279	0.81 195	1.01 222	0.71 179	0.65 237	0.84 255	0.55 236	0.19 202	0.15 204	0.18 121	0.16 125	0.15 79	0.14 89

qqq1	0.49 200	0.23 147	0.62 246	0.34 11	0.20 20	0.62 210	0.34 120	1.21 304	1.02 279	0.81 195	1.01 222	0.71 179	0.65 237	0.84 255	0.34 98	0.19 202	0.15 204	0.14 17	0.12 30	0.15 79	0.14 89

fff1	0.49 200	0.23 147	0.62 246	0.34 11	0.20 20	0.62 210	0.34 120	1.21 304	1.02 279	0.81 195	1.01 222	0.71 179	0.65 237	0.84 255	0.34 98	0.19 202	0.15 204	0.14 17	0.12 30	0.15 79	0.14 89

DSFCA	0.55 244	0.25 200	0.62 246	0.40 110	0.36 280	0.74 253	0.52 281	1.04 248	0.82 180	1.06 318	0.84 146	0.89 253	0.63 220	0.99 300	0.58 239	0.25 280	0.21 286	0.21 221	0.21 251	0.21 225	0.19 207

PS-NSSS	0.58 266	0.44 317	0.62 246	0.42 171	0.33 265	0.66 233	0.58 302	1.02 241	0.86 200	0.77 180	1.28 302	0.72 189	0.64 231	0.82 243	0.59 243	0.31 318	0.26 323	0.40 350	0.27 314	0.33 311	0.26 276

DN-CSS_ROB	0.43 145	0.26 214	0.62 246	0.40 110	0.29 216	0.44 128	0.27 44	0.77 157	0.75 146	0.72 154	1.09 258	0.48 75	0.43 125	0.69 191	0.37 141	0.15 80	0.12 99	0.21 221	0.19 212	0.18 159	0.16 147

MSMD_ROB	1.21 365	0.49 327	0.62 246	0.59 338	0.50 343	1.62 372	0.67 320	1.23 316	1.24 335	2.45 391	3.77 398	3.09 392	2.98 404	1.32 347	0.81 289	0.45 362	0.41 372	0.49 367	0.51 377	0.47 355	0.44 356

Anonymous_2	0.82 319	0.44 317	0.63 254	0.40 110	0.43 321	0.80 269	0.52 281	0.72 134	0.77 159	0.71 143	0.60 62	0.87 244	0.76 281	0.75 220	0.58 239	0.52 372	0.54 385	0.54 372	4.82 421	0.56 369	0.40 345

CIPLG	0.41 133	0.21 103	0.63 254	0.45 225	0.33 265	0.52 151	0.33 113	0.65 74	0.60 88	0.82 204	0.96 197	0.46 69	0.32 63	0.55 73	0.44 184	0.16 112	0.12 99	0.15 43	0.14 74	0.13 20	0.14 89

IPLGR	0.39 110	0.21 103	0.63 254	0.39 87	0.22 42	0.49 143	0.29 58	0.76 154	0.74 144	0.78 183	0.77 107	0.44 62	0.42 118	0.47 46	0.38 149	0.13 12	0.12 99	0.16 62	0.14 74	0.15 79	0.13 58

GEStereo_RVC	0.55 244	0.29 251	0.63 254	0.49 274	0.31 244	0.70 243	0.54 289	1.22 312	0.92 235	0.82 204	0.85 154	0.85 237	0.63 220	0.90 275	0.65 255	0.24 270	0.16 231	0.19 157	0.16 125	0.21 225	0.22 253

RP	0.76 307	0.36 286	0.63 254	0.66 358	0.58 363	0.80 269	0.55 293	1.14 282	1.22 332	0.97 285	1.65 346	1.43 348	1.32 363	1.01 303	0.84 293	0.33 336	0.30 337	0.36 338	0.30 325	0.34 318	0.34 321

dad	0.58 266	0.50 331	0.64 259	0.43 189	0.30 226	0.59 197	0.36 155	0.78 162	1.25 339	1.01 302	1.17 283	1.15 315	0.53 168	0.68 188	0.50 210	0.35 346	0.23 302	0.37 342	0.21 251	0.29 287	0.20 227

IPLGR_C	0.40 122	0.21 103	0.64 259	0.45 225	0.33 265	0.52 151	0.34 120	0.66 83	0.62 90	0.82 204	0.92 182	0.45 63	0.32 63	0.52 63	0.46 200	0.17 145	0.12 99	0.15 43	0.14 74	0.13 20	0.14 89

MANE	4.13 409	0.51 334	0.64 259	0.66 358	0.56 357	6.89 414	0.99 367	7.55 416	12.04 414	6.68 416	8.57 418	10.69 419	9.45 416	7.59 416	6.39 408	0.49 368	0.43 377	0.48 364	0.98 397	0.49 357	0.48 367

RYNet	0.72 301	0.35 281	0.64 259	0.53 316	0.67 369	1.31 352	0.67 320	1.20 302	1.18 325	1.05 315	0.87 161	1.27 322	0.93 326	0.93 290	1.27 358	0.22 256	0.16 231	0.26 286	0.23 277	0.40 335	0.39 342

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 233	0.32 264	0.64 259	0.44 204	0.30 226	0.66 233	0.44 238	1.04 248	0.88 213	0.91 260	0.91 178	0.99 274	0.60 204	0.68 188	0.60 246	0.21 238	0.17 245	0.22 233	0.22 266	0.21 225	0.21 240
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
ACRE	0.40 122	0.21 103	0.65 264	0.45 225	0.33 265	0.51 148	0.33 113	0.66 83	0.63 100	0.80 187	0.92 182	0.45 63	0.32 63	0.52 63	0.45 190	0.16 112	0.12 99	0.15 43	0.14 74	0.13 20	0.14 89

ADLNet2	0.55 244	0.25 200	0.65 264	0.47 254	0.30 226	0.83 284	0.50 264	1.05 253	0.95 252	0.80 187	0.98 212	0.99 274	0.69 255	0.77 230	0.73 274	0.20 223	0.16 231	0.17 87	0.18 188	0.21 225	0.21 240

FCDSN-DC	1.39 375	0.56 347	0.65 264	0.74 372	0.59 364	1.38 355	0.63 313	1.35 345	1.39 353	3.26 405	4.50 409	4.61 401	2.63 399	1.58 365	1.03 336	0.46 363	0.42 374	0.48 364	0.47 368	0.50 359	0.50 371
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
NCCL2	0.72 301	0.41 309	0.65 264	0.64 350	0.44 328	0.98 310	1.20 379	1.11 271	1.00 272	0.98 289	0.96 197	1.49 354	0.87 312	0.90 275	0.79 284	0.31 318	0.26 323	0.39 347	0.39 354	0.32 306	0.32 313

PSMNet_ROB	0.64 281	0.37 289	0.65 264	0.56 328	0.42 316	0.97 306	0.83 350	1.21 304	0.92 235	0.79 185	1.02 230	1.08 301	0.63 220	0.82 243	0.91 320	0.29 309	0.20 279	0.31 321	0.31 332	0.26 272	0.23 260

Anonymous	0.39 110	0.27 228	0.66 269	0.53 316	0.43 321	0.55 166	0.49 260	0.63 63	0.50 64	0.37 19	0.42 21	0.33 19	0.42 118	0.56 81	0.38 149	0.20 223	0.19 271	0.17 87	0.18 188	0.30 296	0.24 266

UNet	0.54 243	0.26 214	0.66 269	0.44 204	0.40 303	0.99 311	0.41 224	0.98 226	0.75 146	0.83 216	0.89 172	1.04 289	0.72 273	0.73 210	0.62 249	0.19 202	0.14 180	0.20 181	0.17 166	0.20 207	0.17 164

FC-DCNN	1.59 381	0.51 334	0.66 269	0.61 345	0.49 342	1.56 368	0.70 334	1.66 380	1.53 364	4.64 412	4.62 410	5.85 410	3.34 407	1.84 379	1.11 344	0.46 363	0.42 374	0.47 361	0.46 365	0.48 356	0.46 361

DRN-Test	0.66 285	0.32 264	0.66 269	0.50 288	0.39 298	1.15 337	0.61 311	1.49 365	1.01 276	1.12 330	1.08 254	1.06 294	0.69 255	0.77 230	0.94 322	0.23 261	0.17 245	0.26 286	0.25 299	0.25 268	0.21 240

IGEV_Zeroshot_test	0.34 37	0.18 35	0.67 273	0.39 87	0.28 193	0.30 44	0.25 32	0.74 143	0.31 6	0.62 85	0.57 56	0.54 93	0.25 13	0.53 68	0.27 34	0.14 32	0.10 9	0.15 43	0.14 74	0.14 46	0.12 33

SQANet	0.82 319	0.74 365	0.67 273	1.13 386	0.98 384	1.11 330	0.47 248	1.07 257	0.83 185	0.91 260	1.05 242	1.03 287	0.74 276	1.01 303	0.64 254	0.61 379	0.24 309	1.03 386	0.35 345	1.18 390	0.58 377

UDG	0.88 330	0.82 373	0.67 273	1.00 382	0.96 381	1.02 315	0.57 301	1.13 276	0.99 265	0.90 255	0.97 211	1.31 328	0.99 335	0.85 262	0.84 293	0.54 376	0.32 350	1.77 393	0.40 357	0.94 383	0.66 379

LL-Strereo	0.57 260	0.27 228	0.68 276	0.48 259	0.34 272	0.39 103	0.48 254	0.94 211	0.97 256	0.83 216	0.78 115	1.10 305	1.18 353	1.33 348	0.49 209	0.17 145	0.14 180	0.22 233	0.19 212	0.16 110	0.17 164

DDUNet	1.06 352	2.56 416	0.68 276	1.21 388	1.26 392	1.03 318	0.69 329	1.11 271	0.94 247	0.96 280	1.22 291	1.27 322	0.82 300	0.93 290	0.72 273	0.84 387	0.38 365	1.99 396	0.60 382	1.10 389	0.85 386

AF-Net	0.81 318	0.39 302	0.68 276	0.64 350	0.54 352	0.91 294	0.51 278	1.61 377	1.31 346	0.96 280	2.02 366	1.46 349	1.26 361	1.11 323	0.99 332	0.32 330	0.24 309	0.39 347	0.27 314	0.30 296	0.25 272

StereoDRNet	0.64 281	0.33 272	0.68 276	0.51 300	0.43 321	1.03 318	0.53 285	1.47 362	0.99 265	1.10 328	0.87 161	1.07 299	0.71 269	0.82 243	0.88 305	0.23 261	0.19 271	0.25 272	0.23 277	0.27 282	0.19 207

DISCO	0.70 293	0.26 214	0.68 276	0.44 204	0.31 244	1.14 335	0.51 278	1.23 316	1.23 333	0.81 195	1.05 242	1.50 355	0.85 307	1.82 378	1.03 336	0.19 202	0.15 204	0.18 121	0.16 125	0.24 260	0.23 260

XPNet_ROB	0.70 293	0.35 281	0.68 276	0.52 311	0.40 303	0.79 266	0.85 356	1.16 288	0.94 247	1.33 351	1.15 276	1.38 343	0.83 304	1.03 310	0.90 318	0.32 330	0.25 317	0.26 286	0.24 290	0.31 301	0.28 290

sCroCo_RVC	0.35 49	0.28 242	0.69 282	0.51 300	0.39 298	0.41 117	0.31 88	0.49 14	0.45 57	0.31 9	0.48 31	0.38 38	0.32 63	0.46 39	0.32 76	0.21 238	0.22 292	0.19 157	0.19 212	0.21 225	0.20 227

iResNetv2_ROB	0.52 230	0.27 228	0.69 282	0.38 67	0.25 114	0.62 210	0.35 137	1.17 293	1.01 276	0.99 292	1.06 248	0.88 249	0.67 245	0.66 170	0.39 155	0.19 202	0.13 154	0.15 43	0.11 16	0.18 159	0.16 147

NaN_ROB	0.69 291	0.44 317	0.69 282	0.51 300	0.33 265	0.97 306	1.06 371	1.22 312	1.19 327	1.24 345	0.96 197	1.08 301	0.78 290	1.20 332	0.67 260	0.24 270	0.30 337	0.23 247	0.24 290	0.23 250	0.25 272

LALA_ROB	0.74 304	0.43 313	0.69 282	0.54 322	0.40 303	1.01 313	0.95 363	1.21 304	1.07 306	1.22 342	1.12 263	1.56 361	0.79 292	1.04 312	0.86 298	0.33 336	0.22 292	0.35 335	0.30 325	0.35 322	0.31 309

gwcnet-sp	0.48 184	0.23 147	0.70 286	0.40 110	0.26 150	0.81 274	0.41 224	0.89 195	0.84 188	0.91 260	0.76 103	0.66 163	0.61 209	0.66 170	0.50 210	0.18 173	0.17 245	0.18 121	0.18 188	0.18 159	0.18 179

scenet	0.48 184	0.23 147	0.70 286	0.40 110	0.26 150	0.81 274	0.41 224	0.89 195	0.84 188	0.91 260	0.76 103	0.66 163	0.61 209	0.66 170	0.50 210	0.18 173	0.17 245	0.18 121	0.18 188	0.18 159	0.18 179

ssnet	0.48 184	0.23 147	0.70 286	0.40 110	0.26 150	0.81 274	0.41 224	0.89 195	0.84 188	0.91 260	0.76 103	0.66 163	0.61 209	0.66 170	0.50 210	0.18 173	0.17 245	0.18 121	0.18 188	0.18 159	0.18 179

test-1	0.36 67	0.19 50	0.71 289	0.46 244	0.26 150	0.44 128	0.36 155	0.60 48	0.59 86	0.48 52	0.67 80	0.53 89	0.36 88	0.40 17	0.29 56	0.14 32	0.11 58	0.16 62	0.14 74	0.15 79	0.16 147

RGC	0.79 314	0.59 351	0.71 289	0.65 355	0.65 368	0.92 298	0.58 302	1.29 332	1.05 293	1.07 321	1.45 333	1.47 352	1.03 339	1.21 334	0.88 305	0.32 330	0.30 337	0.48 364	0.40 357	0.37 328	0.37 334

stereogan	0.80 315	0.31 262	0.71 289	0.59 338	0.50 343	1.72 377	0.48 254	1.35 345	1.37 350	1.00 297	1.46 335	1.56 361	0.95 330	1.29 344	0.84 293	0.28 303	0.29 334	0.29 313	0.25 299	0.38 332	0.38 340

fast-acv-ft	0.64 281	0.30 257	0.73 292	0.45 225	0.34 272	1.17 340	0.49 260	0.86 182	0.98 260	1.02 304	1.36 313	1.29 325	0.85 307	0.76 223	0.81 289	0.21 238	0.23 302	0.23 247	0.23 277	0.21 225	0.20 227

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 286	0.81 370	0.73 292	0.53 316	0.37 285	1.40 356	0.53 285	1.04 248	0.79 172	0.88 244	0.94 186	0.95 266	0.53 168	0.93 290	0.58 239	0.39 355	0.30 337	0.57 374	0.31 332	0.53 365	0.30 303

Nwc_Net	0.78 311	0.38 298	0.73 292	0.60 343	0.55 354	1.05 323	0.55 293	1.67 381	1.05 293	0.88 244	1.86 361	1.40 346	1.09 344	1.10 321	0.87 302	0.30 315	0.25 317	0.36 338	0.38 350	0.29 287	0.29 296

ETE_ROB	0.70 293	0.49 327	0.73 292	0.56 328	0.36 280	0.79 266	0.87 357	1.14 282	0.93 240	1.19 337	1.18 285	1.39 344	0.82 300	0.99 300	0.80 286	0.26 290	0.21 286	0.31 321	0.26 309	0.33 311	0.34 321

whm_eth	0.48 184	0.30 257	0.74 296	0.46 244	0.38 293	0.37 87	0.37 167	0.79 164	0.78 165	0.82 204	1.74 354	0.37 34	0.38 94	0.60 128	0.38 149	0.18 173	0.16 231	0.20 181	0.20 234	0.19 194	0.22 253

GMStereo_Zeroshot	0.49 200	0.44 317	0.74 296	0.49 274	0.27 174	0.56 182	0.29 58	0.73 141	0.76 152	0.86 229	0.94 186	0.91 259	0.36 88	0.74 216	0.43 172	0.26 290	0.14 180	0.26 286	0.15 96	0.36 326	0.18 179

edge stereo	0.76 307	0.38 298	0.74 296	0.52 311	0.43 321	0.80 269	0.53 285	1.28 331	1.06 300	1.28 347	1.38 321	1.81 368	1.11 346	1.08 318	0.85 297	0.33 336	0.32 350	0.41 351	0.28 319	0.32 306	0.36 328

ToySt	0.49 200	0.27 228	0.75 299	0.40 110	0.27 174	0.64 225	0.49 260	0.84 176	0.77 159	0.60 79	0.83 141	0.88 249	0.66 242	0.70 194	0.56 238	0.16 112	0.17 245	0.21 221	0.20 234	0.21 225	0.19 207

RAFT + AFF	0.53 233	0.29 251	0.75 299	0.51 300	0.32 256	0.63 219	0.60 306	1.00 231	0.91 230	0.78 183	0.87 161	0.83 231	0.58 194	0.80 238	0.47 204	0.17 145	0.20 279	0.23 247	0.22 266	0.18 159	0.18 179

ccnet	0.82 319	0.57 349	0.75 299	0.54 322	0.59 364	1.09 329	0.66 318	1.38 351	0.94 247	1.12 330	1.44 330	1.29 325	0.92 321	0.95 299	1.24 354	0.49 368	0.42 374	0.50 369	0.47 368	0.51 360	0.46 361

FAT-Stereo	0.73 303	0.33 272	0.75 299	0.49 274	0.37 285	0.71 248	0.59 304	1.36 348	1.30 345	1.03 312	1.40 322	1.59 364	1.15 349	0.87 265	0.86 298	0.28 303	0.28 329	0.28 305	0.23 277	0.28 284	0.38 340

NVstereo2D	0.60 276	0.30 257	0.75 299	0.48 259	0.43 321	0.89 293	0.48 254	1.05 253	1.15 321	0.66 119	0.86 157	0.88 249	0.70 265	0.99 300	0.65 255	0.32 330	0.15 204	0.28 305	0.20 234	0.40 335	0.36 328

STTStereo	0.55 244	0.37 289	0.76 304	0.44 204	0.31 244	0.60 202	0.44 238	0.96 219	0.86 200	0.99 292	0.90 176	0.96 268	0.58 194	0.71 199	0.61 247	0.25 280	0.23 302	0.26 286	0.32 338	0.24 260	0.23 260

NCC-stereo	0.78 311	0.40 306	0.76 304	0.61 345	0.67 369	0.81 274	0.69 329	1.54 373	1.11 314	0.90 255	1.36 313	1.33 335	1.16 350	1.19 330	0.88 305	0.31 318	0.30 337	0.37 342	0.48 370	0.33 311	0.33 317

Abc-Net	0.78 311	0.40 306	0.76 304	0.61 345	0.67 369	0.81 274	0.69 329	1.54 373	1.11 314	0.90 255	1.36 313	1.33 335	1.16 350	1.19 330	0.88 305	0.31 318	0.30 337	0.37 342	0.48 370	0.33 311	0.33 317
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
WCMA_ROB	1.14 358	0.36 286	0.76 304	0.49 274	0.44 328	1.23 347	0.67 320	1.11 271	1.23 333	2.84 398	3.95 404	3.28 395	1.83 385	1.25 338	0.99 332	0.44 361	0.34 358	0.34 333	0.37 347	0.41 341	0.40 345

CSAN	0.83 325	0.49 327	0.77 308	0.60 343	0.41 310	1.14 335	1.06 371	1.19 298	1.46 360	1.32 349	1.43 328	1.37 342	1.19 355	1.27 342	0.86 298	0.39 355	0.31 347	0.36 338	0.37 347	0.35 322	0.34 321

ARAFT	0.47 177	0.24 182	0.79 309	0.42 171	0.25 114	0.55 166	0.55 293	0.75 149	0.81 179	0.89 248	0.75 101	0.73 198	0.47 143	0.88 268	0.37 141	0.15 80	0.12 99	0.23 247	0.22 266	0.14 46	0.13 58

iResNet	0.49 200	0.29 251	0.79 309	0.42 171	0.21 29	0.61 203	0.40 212	0.82 172	0.99 265	0.87 236	1.12 263	0.69 173	0.53 168	0.78 234	0.51 218	0.15 80	0.11 58	0.14 17	0.12 30	0.17 141	0.15 108

PWCDC_ROB	0.89 332	0.49 327	0.80 311	0.74 372	0.40 303	1.03 318	0.39 206	1.33 340	2.35 389	1.02 304	3.77 398	0.81 229	0.92 321	1.20 332	0.90 318	0.34 342	0.22 292	0.24 261	0.20 234	0.34 318	0.29 296

PA-Net	0.67 286	0.43 313	0.83 312	0.50 288	0.53 350	0.94 299	0.68 325	1.10 266	1.14 320	0.80 187	0.88 168	0.87 244	0.77 285	1.02 308	0.88 305	0.24 270	0.41 372	0.29 313	0.44 364	0.26 272	0.34 321
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
pcwnet_v2	0.58 266	0.28 242	0.84 313	0.45 225	0.35 278	0.61 203	0.35 137	1.27 329	1.21 330	0.99 292	1.27 300	0.72 189	0.58 194	0.67 180	0.48 207	0.27 297	0.21 286	0.24 261	0.23 277	0.29 287	0.29 296

sAnonymous2	0.40 122	0.39 302	0.85 314	0.48 259	0.37 285	0.40 104	0.46 243	0.57 33	0.52 68	0.38 23	0.46 25	0.35 27	0.42 118	0.43 25	0.30 61	0.19 202	0.14 180	0.18 121	0.17 166	0.57 371	0.44 356

CroCo_RVC	0.40 122	0.39 302	0.85 314	0.48 259	0.37 285	0.40 104	0.46 243	0.57 33	0.52 68	0.38 23	0.46 25	0.35 27	0.42 118	0.43 25	0.30 61	0.19 202	0.14 180	0.18 121	0.17 166	0.57 371	0.44 356

CC-Net-ROB	0.82 319	0.96 381	0.85 314	0.58 335	0.45 332	1.27 350	0.70 334	1.17 293	1.02 279	0.83 216	1.23 295	0.90 257	0.77 285	1.06 313	0.69 264	0.46 363	0.34 358	1.71 392	0.38 350	0.59 375	0.36 328

MDST_ROB	0.91 336	0.27 228	0.85 314	0.63 349	0.41 310	2.53 388	0.71 338	1.60 376	1.13 318	2.83 397	1.73 352	0.97 270	0.69 255	1.61 366	0.73 274	0.25 280	0.22 292	0.32 326	0.28 319	0.25 268	0.24 266

FBW_ROB	0.88 330	0.50 331	0.85 314	0.55 325	0.40 303	1.17 340	0.78 346	1.50 366	1.37 350	1.33 351	1.27 300	1.48 353	1.00 337	2.57 397	0.98 331	0.25 280	0.32 350	0.45 357	0.30 325	0.34 318	0.28 290

Anonymous3	0.46 167	0.34 277	0.86 319	0.50 288	0.37 285	0.81 274	0.50 264	0.72 134	0.65 112	0.51 58	0.65 72	0.45 63	0.45 137	0.64 158	0.38 149	0.24 270	0.24 309	0.22 233	0.21 251	0.23 250	0.23 260

GANetREF_RVC	0.80 315	0.75 366	0.86 319	0.66 358	0.42 316	1.15 337	0.98 365	1.14 282	1.19 327	1.01 302	1.02 230	1.10 305	0.90 317	1.15 326	0.76 279	0.48 366	0.39 369	0.57 374	0.38 350	0.63 377	0.46 361
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
DispNO	0.51 220	0.28 242	0.87 321	0.46 244	0.30 226	0.55 166	0.52 281	0.92 204	1.08 309	0.73 161	0.89 172	0.73 198	0.63 220	0.72 204	0.52 225	0.20 223	0.17 245	0.20 181	0.16 125	0.18 159	0.17 164

otaku	1.04 349	0.93 378	0.88 322	1.33 392	1.05 389	1.66 373	0.70 334	1.40 355	1.18 325	1.08 324	1.32 309	1.33 335	0.91 318	1.23 336	0.76 279	0.72 383	0.46 382	1.24 388	0.50 375	1.40 391	0.75 380

APVNet	0.71 297	0.37 289	0.89 323	0.56 328	0.45 332	1.18 342	0.68 325	1.41 356	0.85 195	0.81 195	1.15 276	1.04 289	0.81 296	1.10 321	1.17 349	0.26 290	0.28 329	0.32 326	0.31 332	0.29 287	0.30 303

Ntro	1.09 356	0.97 384	0.91 324	1.44 393	1.19 391	1.69 376	0.80 348	1.35 345	1.25 339	1.00 297	1.29 305	1.31 328	0.97 333	1.26 339	0.84 293	0.84 387	0.43 377	1.36 389	0.50 375	1.56 392	0.78 382

DANet	0.71 297	0.45 321	0.91 324	0.59 338	0.40 303	0.81 274	0.40 212	0.97 223	0.84 188	1.20 340	1.22 291	1.33 335	0.88 315	1.16 327	1.24 354	0.27 297	0.23 302	0.31 321	0.25 299	0.35 322	0.32 313
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
Syn2CoEx	0.71 297	0.51 334	0.95 326	0.64 350	0.45 332	0.91 294	0.53 285	1.48 363	1.13 318	0.93 269	1.35 312	1.02 285	0.99 335	0.92 285	0.80 286	0.30 315	0.27 327	0.28 305	0.24 290	0.23 250	0.24 266

ELAS	1.63 384	0.61 355	0.95 326	0.68 365	0.55 354	3.01 402	1.55 399	2.39 393	2.33 388	3.64 408	3.89 402	2.75 387	2.90 403	2.15 389	2.27 386	0.52 372	0.45 380	0.50 369	0.48 370	0.54 367	0.52 373
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
GASNet	0.67 286	0.72 363	0.96 328	0.70 368	0.48 340	0.62 210	0.47 248	1.08 261	1.03 284	0.94 272	0.82 136	0.93 263	0.83 304	1.33 348	0.80 286	0.31 318	0.22 292	0.29 313	0.28 319	0.44 346	0.24 266

S-Stereo	0.74 304	0.35 281	0.96 328	0.56 328	0.45 332	0.82 282	0.60 306	1.24 323	1.60 371	0.96 280	1.41 324	1.12 309	0.94 327	0.80 238	1.04 339	0.26 290	0.31 347	0.28 305	0.25 299	0.32 306	0.47 365

pmcnn	1.23 366	0.29 251	0.96 328	0.40 110	0.23 70	0.95 302	0.69 329	1.16 288	1.28 343	1.67 369	2.33 371	11.15 420	0.86 309	0.93 290	0.88 305	0.15 80	0.12 99	0.12 2	0.10 10	0.15 79	0.15 108

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 280	0.28 242	0.99 331	0.40 110	0.30 226	1.03 318	0.56 298	1.10 266	0.99 265	0.97 285	1.22 291	1.06 294	0.69 255	1.07 316	0.95 325	0.19 202	0.11 58	0.16 62	0.13 51	0.22 241	0.21 240

FINET	0.67 286	0.42 311	1.00 332	0.46 244	0.43 321	0.83 284	0.89 358	1.08 261	1.50 362	0.87 236	1.14 271	0.71 179	0.68 251	0.92 285	0.70 267	0.36 349	0.30 337	0.26 286	0.24 290	0.35 322	0.33 317

ELAS_RVC	1.60 382	0.61 355	1.01 333	0.70 368	0.56 357	2.00 383	1.89 408	1.96 386	2.65 392	3.33 406	3.26 391	3.03 389	3.41 408	2.49 395	2.09 379	0.52 372	0.45 380	0.50 369	0.48 370	0.54 367	0.52 373
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
G-Net	0.95 340	0.46 323	1.04 334	0.64 350	0.48 340	2.12 384	0.64 316	1.01 238	0.87 209	1.75 371	2.82 388	1.30 327	1.64 379	1.06 313	0.96 327	0.36 349	0.29 334	0.35 335	0.25 299	0.45 350	0.42 350

anonymity	0.97 341	0.89 376	1.05 335	0.92 378	1.03 387	0.97 306	0.81 349	1.29 332	0.91 230	1.07 321	0.98 212	1.00 277	0.95 330	1.02 308	0.92 321	0.96 390	0.95 408	0.90 383	0.91 396	0.92 382	0.94 389

SANet	1.07 354	0.41 309	1.06 336	0.48 259	0.30 226	1.41 358	0.94 362	1.42 357	3.36 400	1.58 360	2.43 375	2.33 381	1.70 380	1.34 350	1.07 341	0.28 303	0.24 309	0.26 286	0.23 277	0.34 318	0.30 303

PDISCO_ROB	0.91 336	0.48 324	1.06 336	0.99 380	0.97 382	1.67 375	0.63 313	1.64 379	1.59 368	1.06 318	1.18 285	1.31 328	0.79 292	1.55 361	0.97 328	0.49 368	0.22 292	0.45 357	0.40 357	0.45 350	0.37 334

SPS-STEREO	1.25 368	0.93 378	1.06 336	1.04 384	1.03 387	1.41 358	0.91 361	1.51 369	1.19 327	2.09 382	1.83 358	1.94 373	1.39 366	1.62 367	1.39 362	0.97 391	0.94 407	0.90 383	0.89 392	0.96 385	0.96 392
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ACVNet-4b	1.35 372	1.31 392	1.10 339	1.90 400	1.59 395	1.92 380	0.77 344	1.52 372	1.62 372	1.05 315	1.60 345	2.11 376	0.94 327	1.64 370	0.77 283	1.30 398	0.35 360	2.03 400	0.67 385	1.88 400	0.84 385

GwcNet	0.69 291	0.36 286	1.10 339	0.51 300	0.42 316	1.08 328	0.50 264	1.21 304	1.16 322	1.00 297	1.37 316	1.06 294	0.79 292	0.92 285	0.94 322	0.25 280	0.24 309	0.24 261	0.22 266	0.23 250	0.26 276

FADNet	0.61 278	0.51 334	1.10 339	0.45 225	0.44 328	0.65 230	0.41 224	1.19 298	1.05 293	0.70 137	0.84 146	0.98 273	0.66 242	0.82 243	0.50 210	0.29 309	0.30 337	0.27 298	0.30 325	0.46 353	0.35 326

ACVNet_1	1.46 377	1.33 393	1.12 342	1.91 401	1.62 396	1.83 379	0.98 365	2.00 388	1.85 378	1.39 354	1.53 340	2.32 380	1.53 371	1.34 350	1.11 344	1.30 398	0.50 384	2.06 402	0.58 381	1.93 402	0.95 391

NVStereoNet_ROB	1.24 367	0.90 377	1.13 343	0.86 376	0.88 376	1.11 330	0.99 367	1.42 357	1.53 364	1.59 362	2.48 376	2.24 378	1.53 371	1.96 384	1.30 359	0.76 385	0.70 390	0.78 380	1.00 398	0.71 379	0.88 387
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
FADNet-RVC	0.60 276	0.53 343	1.14 344	0.46 244	0.39 298	0.61 203	0.39 206	1.12 275	0.87 209	0.70 137	0.84 146	1.04 289	0.55 181	0.94 297	0.69 264	0.26 290	0.25 317	0.28 305	0.28 319	0.31 301	0.31 309

WAO-6	2.04 393	1.50 397	1.16 345	1.70 395	1.67 400	2.69 390	1.44 397	3.06 398	3.63 403	1.98 379	3.27 392	3.54 399	2.07 392	2.36 392	2.22 383	1.31 400	0.91 403	2.04 401	1.22 408	1.73 395	1.27 405

IMH-64-1	1.86 386	1.62 401	1.16 345	2.20 404	1.89 404	2.33 386	1.30 387	2.89 396	2.29 386	1.66 367	2.80 386	2.49 383	1.61 376	2.10 387	1.78 372	1.60 402	0.74 393	2.43 406	1.02 399	2.12 403	1.17 401

IMH-64	1.86 386	1.62 401	1.16 345	2.20 404	1.89 404	2.33 386	1.30 387	2.89 396	2.29 386	1.66 367	2.80 386	2.49 383	1.61 376	2.10 387	1.78 372	1.60 402	0.74 393	2.43 406	1.02 399	2.12 403	1.17 401

FADNet-RVC-Resample	0.56 255	0.33 272	1.16 345	0.49 274	0.34 272	0.71 248	0.43 232	1.01 238	0.93 240	0.82 204	0.87 161	0.74 204	0.67 245	0.73 210	0.45 190	0.18 173	0.18 257	0.26 286	0.27 314	0.26 272	0.27 283

STTRV1_RVC	0.82 319	0.59 351	1.16 345	0.67 361	0.81 374	1.11 330	0.63 313	1.30 335	1.11 314	0.98 289	1.33 310	1.08 301	0.95 330	1.26 339	0.87 302	0.55 377	0.25 317	0.43 353	0.39 354	0.58 374	0.40 345

FADNet_RVC	0.55 244	0.37 289	1.17 350	0.44 204	0.31 244	0.56 182	0.34 120	1.06 256	0.88 213	0.67 120	0.90 176	0.61 134	0.65 237	0.93 290	0.70 267	0.21 238	0.18 257	0.26 286	0.23 277	0.31 301	0.28 290

SHD	0.93 339	0.50 331	1.18 351	0.59 338	0.46 339	0.97 306	0.48 254	1.70 382	2.15 383	1.58 360	1.37 316	1.42 347	1.19 355	1.31 346	1.60 365	0.31 318	0.26 323	0.32 326	0.33 341	0.40 335	0.42 350

RainbowNet	1.35 372	1.49 396	1.19 352	1.88 399	1.45 393	1.48 363	1.07 373	1.61 377	1.55 366	1.20 340	1.59 344	1.54 359	1.13 347	1.34 350	0.97 328	1.36 401	0.70 390	1.82 394	0.79 390	1.71 394	1.07 397

SAMSARA	1.07 354	0.65 360	1.19 352	1.06 385	0.90 377	1.76 378	1.76 405	1.46 361	1.44 358	1.51 357	1.16 281	2.00 375	1.14 348	1.48 359	1.31 360	0.39 355	0.44 379	0.35 335	0.38 350	0.49 357	0.49 370

MFMNet_re	1.14 358	0.97 384	1.19 352	0.99 380	0.95 380	1.25 349	1.22 382	1.39 352	1.55 366	1.69 370	1.67 350	1.21 317	1.53 371	1.12 324	0.99 332	0.87 389	0.75 397	0.79 381	0.75 388	0.90 381	0.94 389

IMH	2.04 393	1.62 401	1.20 355	2.20 404	1.89 404	2.91 401	1.30 387	3.11 399	3.03 396	1.81 373	3.35 396	3.03 389	1.90 386	2.48 394	1.80 374	1.66 405	0.77 399	2.45 408	1.04 402	2.15 405	1.19 404

RTSC	0.87 328	0.48 324	1.23 356	0.52 311	0.37 285	1.13 334	0.50 264	1.34 342	1.79 376	1.51 357	1.24 296	1.12 309	0.81 296	1.62 367	2.16 380	0.25 280	0.19 271	0.23 247	0.24 290	0.30 296	0.31 309

Consistency-Raft	1.01 344	0.81 370	1.24 357	0.84 375	0.97 382	0.81 274	0.84 353	1.30 335	1.59 368	1.05 315	1.68 351	1.12 309	0.91 318	0.92 285	1.11 344	0.65 380	0.74 393	0.79 381	0.90 393	1.06 388	0.79 384

SGM+DAISY	1.35 372	0.94 380	1.25 358	0.96 379	1.00 386	1.52 366	1.02 370	1.34 342	1.21 330	2.64 393	2.65 383	2.44 382	1.56 374	1.64 370	1.26 356	0.97 391	0.95 408	0.90 383	0.90 393	0.94 383	0.96 392

PVD	1.28 369	0.67 362	1.28 359	0.74 372	0.62 366	1.50 364	0.84 353	1.99 387	2.96 395	2.18 385	2.36 374	1.85 371	1.95 389	1.92 381	1.94 375	0.39 355	0.36 362	0.49 367	0.37 347	0.51 360	0.64 378

PWC_ROB	0.87 328	0.52 340	1.28 359	0.50 288	0.32 256	0.91 294	0.37 167	1.36 348	1.46 360	1.61 363	2.59 381	1.16 316	1.01 338	1.34 350	1.40 363	0.25 280	0.18 257	0.28 305	0.20 234	0.29 287	0.28 290

DGSMNet	0.76 307	0.55 346	1.29 361	0.58 335	0.62 366	0.94 299	0.70 334	1.26 327	1.11 314	0.83 216	1.24 296	1.00 277	0.71 269	1.03 310	0.81 289	0.34 342	0.29 334	0.41 351	0.40 357	0.57 371	0.55 376

CBFPSM	0.59 273	0.22 130	1.31 362	0.38 67	0.27 174	1.12 333	0.65 317	0.79 164	0.82 180	0.80 187	0.81 133	1.35 341	0.87 312	0.67 180	0.76 279	0.16 112	0.15 204	0.15 43	0.16 125	0.17 141	0.22 253

XQC	0.89 332	0.65 360	1.31 362	0.67 361	0.52 349	1.22 345	0.68 325	1.26 327	1.52 363	1.14 333	1.11 261	1.28 324	1.04 340	1.40 358	1.77 371	0.38 353	0.24 309	0.37 342	0.31 332	0.53 365	0.47 365

ADCRef	0.80 315	0.43 313	1.32 364	0.50 288	0.45 332	1.07 324	0.51 278	1.07 257	0.98 260	1.17 335	1.42 325	0.87 244	0.91 318	0.85 262	3.19 391	0.18 173	0.16 231	0.23 247	0.23 277	0.22 241	0.21 240

Wz-Net-MNSev	0.76 307	0.40 306	1.34 365	0.50 288	0.40 303	1.44 361	0.83 350	1.15 285	1.16 322	1.25 346	1.20 290	1.13 312	0.81 296	1.16 327	1.00 335	0.22 256	0.19 271	0.24 261	0.23 277	0.28 284	0.26 276

WAO-8	2.92 400	1.55 399	1.35 366	1.79 397	1.63 398	5.23 410	1.22 382	4.58 411	12.56 416	2.84 398	4.07 406	4.83 404	2.72 401	3.49 402	2.25 384	1.27 395	0.91 403	1.99 396	1.15 406	1.86 397	1.15 399

WAO-7	1.90 388	1.20 389	1.35 366	1.27 390	1.06 390	2.84 396	1.56 400	3.23 401	3.06 398	2.23 386	3.33 395	3.17 393	2.28 394	3.12 398	2.21 381	1.02 393	0.91 403	1.06 387	1.03 401	1.04 387	0.97 395

Venus	2.92 400	1.55 399	1.35 366	1.79 397	1.63 398	5.23 410	1.22 382	4.58 411	12.56 416	2.84 398	4.06 405	4.83 404	2.72 401	3.49 402	2.25 384	1.27 395	0.91 403	1.99 396	1.15 406	1.86 397	1.15 399

ADCL	1.04 349	0.38 298	1.35 366	0.50 288	0.39 298	1.61 371	0.89 358	1.29 332	1.39 353	1.29 348	1.50 337	1.24 320	1.24 358	1.37 356	4.87 403	0.21 238	0.19 271	0.25 272	0.25 299	0.29 287	0.27 283

LVE	2.12 395	1.44 395	1.36 370	1.99 402	1.78 401	2.75 392	1.79 406	2.82 395	3.95 405	1.90 377	4.33 408	3.52 398	1.81 382	2.24 390	1.74 369	1.74 406	0.87 402	2.06 402	1.13 404	1.91 401	1.35 406

Dean	1.98 390	1.36 394	1.36 370	2.12 403	1.81 403	2.74 391	1.36 392	3.37 405	3.80 404	2.08 381	3.32 394	3.21 394	1.82 383	1.71 374	1.67 366	1.27 395	0.77 399	1.99 396	0.90 393	1.86 397	1.03 396

Wz-Net-LNSev	0.71 297	0.51 334	1.36 370	0.50 288	0.41 310	1.15 337	0.69 329	1.21 304	1.07 306	1.02 304	1.12 263	1.08 301	0.87 312	0.89 273	0.89 316	0.24 270	0.22 292	0.21 221	0.19 212	0.26 272	0.26 276

ACVNet_2	1.65 385	1.27 391	1.41 373	1.75 396	1.62 396	2.22 385	1.20 379	2.30 392	2.62 391	1.78 372	2.56 378	3.03 389	1.61 376	1.54 360	1.12 347	1.06 394	0.58 388	1.82 394	0.70 387	1.82 396	0.96 392

TorneroNet-64	3.44 403	1.86 405	1.42 374	2.58 411	2.28 409	6.87 413	1.68 402	4.70 413	12.03 413	2.31 388	5.59 414	8.25 415	2.55 398	3.97 407	2.73 388	1.81 407	0.74 393	2.57 410	1.07 403	2.35 407	1.44 407

SDNR	0.86 327	0.37 289	1.47 375	0.40 110	0.38 293	3.38 404	0.33 113	0.90 199	0.98 260	0.99 292	2.09 369	0.59 125	0.71 269	1.29 344	0.70 267	0.51 371	0.56 386	0.36 338	0.26 309	0.43 345	0.46 361

TorneroNet	4.53 411	1.89 406	1.48 376	2.55 409	2.27 408	13.78 421	1.69 403	4.84 415	23.73 430	2.89 401	7.70 417	7.06 414	2.69 400	4.26 409	3.42 394	1.84 408	0.77 399	2.68 412	1.13 404	2.42 408	1.47 408

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 347	0.57 349	1.51 377	0.67 361	0.50 343	2.57 389	1.66 401	1.20 302	1.43 356	1.38 353	1.57 343	1.33 335	0.92 321	1.64 370	0.88 305	0.37 352	0.39 369	0.46 360	0.60 382	0.41 341	0.40 345

ADCP+	1.06 352	0.35 281	1.51 377	0.49 274	0.51 346	1.45 362	0.55 293	1.25 326	1.03 284	1.16 334	1.15 276	1.10 305	1.07 343	1.56 363	6.75 410	0.19 202	0.16 231	0.23 247	0.21 251	0.28 284	0.21 240

KSHMR	2.57 397	1.93 407	1.69 379	2.63 412	2.42 411	2.86 398	2.07 409	3.27 403	6.50 409	2.49 392	3.36 397	3.41 397	1.92 387	2.49 395	1.94 375	2.13 411	1.40 413	2.79 415	1.50 411	2.73 411	1.77 409

PASM	0.90 335	0.64 359	1.69 379	0.69 367	0.69 372	0.78 263	0.84 353	1.03 245	1.26 342	1.19 337	1.15 276	1.31 328	0.98 334	1.24 337	1.03 336	0.52 372	0.56 386	0.59 377	0.66 384	0.56 369	0.54 375

ktn	2.98 402	2.25 411	1.73 381	2.84 413	2.53 414	3.76 407	2.15 410	3.70 407	5.47 408	2.75 395	5.17 413	5.94 411	2.48 396	3.23 399	2.46 387	2.34 415	1.44 414	2.78 414	2.03 414	2.45 409	2.01 412

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 370	0.87 375	1.76 382	0.86 376	0.56 357	4.29 408	1.79 406	1.50 366	1.98 380	1.61 363	1.85 360	1.84 369	1.41 367	1.89 380	1.36 361	0.48 366	0.40 371	0.56 373	0.57 380	0.69 378	0.48 367

Anonymous Stereo	0.75 306	0.54 345	1.78 383	0.57 333	0.56 357	0.62 210	1.25 385	0.96 219	0.99 265	0.96 280	0.95 193	0.83 231	0.58 194	1.27 342	1.21 352	0.31 318	0.30 337	0.31 321	0.33 341	0.33 311	0.36 328

notaker	2.76 398	2.29 412	1.80 384	2.96 414	2.58 415	2.90 400	1.75 404	3.24 402	3.05 397	2.78 396	4.24 407	6.15 413	2.51 397	3.34 400	2.75 389	2.31 413	1.18 411	3.00 416	1.65 412	2.84 414	1.97 410

aanetorigin	0.83 325	0.56 347	1.87 385	0.49 274	0.38 293	0.56 182	0.66 318	0.70 125	1.00 272	2.42 390	2.02 366	1.31 328	1.18 353	0.93 290	1.13 348	0.20 223	0.18 257	0.20 181	0.19 212	0.27 282	0.30 303

DPSNet	0.99 343	0.42 311	1.88 386	0.53 316	0.41 310	1.59 370	1.26 386	2.21 391	1.43 356	1.10 328	1.11 261	1.46 349	1.95 389	1.34 350	1.26 356	0.34 342	0.25 317	0.25 272	0.21 251	0.46 353	0.37 334

MFN_U_SF_RVC	1.09 356	0.59 351	1.97 387	0.67 361	0.44 328	1.93 381	0.60 306	1.85 384	1.36 348	1.61 363	1.54 341	1.95 374	1.37 365	1.64 370	1.73 368	0.40 359	0.37 363	0.45 357	0.48 370	0.44 346	0.44 356

psmorigin	0.82 319	0.51 334	2.09 388	0.49 274	0.41 310	0.85 288	0.50 264	1.04 248	0.88 213	1.45 355	1.43 328	1.50 355	1.06 341	1.22 335	0.97 328	0.31 318	0.32 350	0.27 298	0.27 314	0.33 311	0.42 350

Wz-Net-SNSev	0.91 336	0.73 364	2.13 389	0.56 328	0.45 332	0.95 302	1.13 376	1.34 342	1.24 335	1.02 304	1.30 306	1.46 349	0.86 309	1.81 377	1.50 364	0.25 280	0.23 302	0.25 272	0.26 309	0.32 306	0.29 296

iinet-f	0.67 286	0.26 214	2.15 390	0.39 87	0.31 244	1.19 343	0.56 298	0.84 176	0.84 188	0.80 187	1.17 283	1.05 293	0.84 306	0.71 199	1.21 352	0.20 223	0.18 257	0.17 87	0.15 96	0.20 207	0.20 227

ADCMid	1.14 358	0.52 340	2.23 391	0.53 316	0.43 321	1.07 324	0.75 342	1.23 316	1.05 293	2.15 384	1.44 330	1.50 355	1.43 369	1.56 363	5.01 404	0.26 290	0.24 309	0.29 313	0.31 332	0.37 328	0.33 317

AnyNet_C32	1.16 362	0.62 358	2.40 392	0.57 333	0.55 354	1.41 358	1.34 391	1.18 296	1.24 335	1.49 356	1.42 325	1.39 344	1.20 357	1.55 361	4.82 402	0.29 309	0.28 329	0.29 313	0.34 343	0.38 332	0.42 350

ADCPNet	1.03 348	0.48 324	2.70 393	0.54 322	0.42 316	1.40 356	0.75 342	1.13 276	1.07 306	1.22 342	1.42 325	1.68 366	1.09 344	1.36 355	3.45 395	0.30 315	0.28 329	0.29 313	0.32 338	0.37 328	0.35 326

LE_ROB	4.42 410	0.24 182	2.75 394	0.42 171	0.23 70	1.57 369	0.90 360	1.71 383	17.88 425	16.56 427	4.88 411	5.17 408	18.85 427	1.63 369	14.62 418	0.17 145	0.14 180	0.16 62	0.16 125	0.19 194	0.17 164

DispFullNet	1.60 382	2.63 417	2.75 394	2.56 410	1.79 402	1.24 348	0.47 248	1.37 350	1.45 359	1.87 374	1.50 337	1.55 360	2.46 395	2.04 386	1.04 339	0.59 378	0.18 257	2.32 405	0.68 386	2.29 406	1.14 398

PWCK	1.92 389	1.66 404	3.12 396	1.65 394	0.91 378	2.84 396	2.26 411	2.10 389	2.41 390	2.36 389	2.31 370	2.22 377	1.82 383	3.43 401	2.03 378	1.61 404	0.71 392	1.51 390	0.82 391	1.69 393	0.91 388

ADCS	1.51 379	0.61 355	3.42 397	0.59 338	0.51 346	1.27 350	1.08 374	1.59 375	1.81 377	1.91 378	1.66 348	1.51 358	1.42 368	1.94 383	8.60 412	0.33 336	0.32 350	0.33 331	0.36 346	0.44 346	0.42 350

DeepPrunerF	0.89 332	0.52 340	3.43 398	0.68 365	0.81 374	0.72 251	0.72 339	1.22 312	1.99 381	0.93 269	1.01 222	0.87 244	0.86 309	1.08 318	0.95 325	0.34 342	0.28 329	0.43 353	0.39 354	0.30 296	0.32 313

MADNet++	4.03 407	2.70 418	3.44 399	3.72 419	3.44 418	4.44 409	3.52 415	3.95 409	3.61 402	4.46 410	4.98 412	4.10 400	4.58 412	7.00 415	5.89 406	3.74 416	3.67 420	3.27 418	2.71 417	3.70 419	3.66 419

UNDER WATER	3.46 404	2.07 410	3.64 400	3.09 415	2.48 412	3.75 406	2.42 413	3.31 404	13.77 418	2.90 402	2.95 389	5.84 409	3.69 409	3.69 404	3.48 396	2.07 410	1.11 410	2.70 413	1.40 409	2.84 414	1.98 411

UNDER WATER-64	3.53 405	2.01 408	3.94 401	3.22 417	2.49 413	5.41 412	2.60 414	3.43 406	12.41 415	3.03 403	2.68 384	6.07 412	4.04 410	3.79 406	3.33 392	2.02 409	1.24 412	2.63 411	1.46 410	2.78 412	2.08 413

WZ-Net	1.19 364	0.59 351	4.07 402	0.62 348	0.51 346	1.34 353	1.31 390	1.32 338	1.74 375	1.53 359	1.65 346	1.74 367	1.28 362	2.25 391	2.01 377	0.27 297	0.21 286	0.23 247	0.25 299	0.40 335	0.39 342

HanzoNet	6.76 416	2.45 414	4.22 403	3.19 416	2.94 417	3.62 405	2.28 412	4.79 414	7.20 410	14.00 423	13.19 422	17.49 424	22.30 428	13.25 421	6.19 407	4.20 419	1.93 416	3.10 417	2.56 416	3.35 417	2.88 417

Wz-Net-TNSev	1.14 358	1.06 387	4.32 404	0.49 274	0.42 316	1.51 365	1.11 375	1.48 363	1.40 355	1.22 342	1.26 299	1.58 363	1.43 369	1.76 375	1.70 367	0.32 330	0.31 347	0.26 286	0.30 325	0.41 341	0.41 349

SuperB	1.04 349	0.37 289	4.81 405	0.43 189	0.31 244	0.99 311	0.46 243	1.02 241	2.09 382	1.09 326	1.09 258	0.75 205	0.81 296	1.06 313	1.76 370	0.19 202	0.15 204	0.17 87	0.15 96	2.82 413	0.26 276

tt	6.20 414	0.20 72	5.89 406	3.55 418	2.07 407	11.26 419	19.21 420	11.74 421	5.46 407	2.69 394	2.04 368	4.87 407	6.25 414	3.70 405	7.09 411	8.32 423	11.17 428	4.93 419	5.41 422	5.74 421	2.37 414

EDNetEfficient	1.46 377	0.80 369	6.12 407	0.47 254	0.39 298	0.69 241	0.83 350	0.90 199	2.77 394	3.50 407	1.96 364	1.66 365	2.03 391	1.26 339	4.18 400	0.21 238	0.18 257	0.21 221	0.20 234	0.41 341	0.39 342

SPstereo	24.26 426	4.19 419	6.66 408	4.29 420	3.79 419	45.68 433	78.09 439	63.52 440	33.36 439	27.50 435	26.65 428	39.53 439	33.55 438	42.77 440	51.02 434	3.90 417	3.72 421	5.95 423	4.66 419	3.15 416	3.30 418

JetBlue	2.78 399	1.26 390	7.04 409	1.16 387	1.48 394	8.00 416	6.02 417	2.60 394	1.92 379	2.12 383	2.64 382	3.34 396	3.05 405	6.49 413	3.39 393	0.78 386	0.76 398	0.75 379	0.76 389	0.97 386	1.18 403

AnyNet_C01	1.56 380	1.05 386	7.45 410	0.64 350	0.54 352	1.99 382	1.38 393	1.43 359	1.36 348	1.63 366	1.92 362	1.84 369	1.33 364	2.40 393	4.03 397	0.33 336	0.32 350	0.32 326	0.34 343	0.44 346	0.45 360

DPSimNet_ROB	3.58 406	2.45 414	8.57 411	2.53 408	2.37 410	2.88 399	3.77 416	3.14 400	3.23 399	4.71 413	3.86 401	4.68 402	4.87 413	4.07 408	5.62 405	2.33 414	2.33 417	2.47 409	2.52 415	2.51 410	2.64 415

LSM	4.74 412	0.77 367	10.16 412	0.70 368	56.56 436	1.02 315	1.00 369	1.24 323	1.62 372	2.04 380	2.34 372	1.33 335	1.17 352	1.38 357	1.09 343	0.33 336	0.49 383	0.39 347	0.46 365	0.51 360	10.09 422

MADNet+	2.23 396	2.43 413	10.85 413	1.22 389	0.91 378	2.76 393	1.40 394	2.12 390	1.67 374	1.32 349	1.74 354	1.86 372	1.74 381	6.25 412	4.41 401	0.65 380	0.64 389	0.58 376	0.54 379	0.80 380	0.76 381

RTS	1.98 390	0.96 381	11.36 414	0.65 355	0.57 361	2.77 394	1.40 394	1.39 352	2.26 384	1.89 375	2.56 378	1.32 333	1.25 359	5.20 410	4.05 398	0.31 318	0.22 292	0.29 313	0.29 323	0.40 335	0.37 334

RTSA	1.98 390	0.96 381	11.36 414	0.65 355	0.57 361	2.77 394	1.40 394	1.39 352	2.26 384	1.89 375	2.56 378	1.32 333	1.25 359	5.20 410	4.05 398	0.31 318	0.22 292	0.29 313	0.29 323	0.40 335	0.37 334

PML	40.80 440	29.24 430	11.87 416	7.20 422	14.47 421	92.13 440	213.69 441	7.63 417	23.35 429	74.72 440	190.14 441	50.17 441	26.15 430	21.39 425	12.70 416	8.76 424	2.92 418	8.45 424	3.25 418	13.26 424	4.42 420

JetRed	5.27 413	5.84 420	12.81 417	2.36 407	2.83 416	12.23 420	10.50 419	4.46 410	3.60 401	3.86 409	3.83 400	4.85 406	4.18 411	6.78 414	11.96 415	2.17 412	2.96 419	2.18 404	1.97 413	3.38 418	2.68 416

ASD4	9.96 418	8.86 423	17.78 418	7.17 421	9.80 420	16.08 422	28.92 424	9.77 420	8.20 412	7.02 417	7.08 416	8.47 416	9.57 417	11.17 420	20.26 421	4.12 418	4.14 422	5.57 422	4.74 420	5.53 420	4.90 421

DGTPSM_ROB	12.07 419	8.00 421	20.99 419	8.93 423	16.78 422	10.67 417	30.87 425	9.01 418	15.16 420	6.50 414	15.41 426	9.04 417	14.85 419	9.25 417	21.67 423	4.57 420	8.57 423	5.08 420	9.28 423	5.90 422	10.95 423

DPSMNet_ROB	12.08 420	8.00 421	21.00 420	8.97 424	16.79 423	10.67 417	30.89 426	9.02 419	15.17 421	6.51 415	15.41 426	9.04 417	14.85 419	9.27 418	21.67 423	4.58 421	8.57 423	5.09 421	9.29 424	5.90 422	10.95 423

LRCNet_RVC	21.24 425	31.15 431	21.41 421	28.98 429	23.82 427	3.13 403	0.60 306	20.96 428	1.59 368	25.58 428	28.15 431	21.99 429	14.79 418	21.94 429	16.41 419	28.89 438	14.87 429	33.53 434	31.28 434	29.51 436	26.16 433

Anonymous_1	33.25 428	18.26 424	23.92 422	20.54 425	21.28 426	25.59 424	35.94 427	22.01 431	15.57 422	13.33 420	13.49 423	18.08 425	15.29 421	20.36 422	24.60 425	16.28 431	8.84 425	66.59 438	118.00 438	155.73 441	11.23 425

xxxxx1	36.64 434	19.51 427	24.21 423	61.66 438	64.63 438	27.28 428	40.10 430	20.25 424	18.63 426	14.07 424	12.97 419	17.26 421	17.36 424	21.70 426	27.93 428	13.18 428	18.50 431	111.26 439	133.37 439	29.24 433	39.73 435

tt_ll	36.64 434	19.51 427	24.21 423	61.66 438	64.63 438	27.28 428	40.10 430	20.25 424	18.63 426	14.07 424	12.97 419	17.26 421	17.36 424	21.70 426	27.93 428	13.18 428	18.50 431	111.26 439	133.37 439	29.24 433	39.73 435

ff	36.64 434	19.51 427	24.21 423	61.66 438	64.63 438	27.28 428	40.10 430	20.25 424	18.63 426	14.07 424	12.97 419	17.26 421	17.36 424	21.70 426	27.93 428	13.18 428	18.50 431	111.26 439	133.37 439	29.24 433	39.73 435

DPSM_ROB	17.78 422	18.63 425	24.31 426	20.90 426	19.47 424	25.97 425	36.21 428	21.23 429	16.24 423	13.38 421	14.06 424	19.18 427	16.30 422	20.78 423	25.67 426	9.38 425	9.23 426	9.49 425	9.82 425	13.51 425	11.91 426

DPSM	17.78 422	18.63 425	24.31 426	20.90 426	19.47 424	25.97 425	36.21 428	21.23 429	16.24 423	13.38 421	14.06 424	19.18 427	16.30 422	20.78 423	25.67 426	9.38 425	9.23 426	9.49 425	9.82 425	13.51 425	11.91 426

HaxPig	31.96 427	37.24 433	34.27 428	24.37 428	24.88 428	18.26 423	19.86 421	20.64 427	28.52 431	35.97 437	38.75 437	25.57 430	28.72 431	33.88 431	34.39 431	35.94 439	38.87 439	37.80 435	40.48 435	39.68 437	41.15 438

DLNR_Zeroshot_test	20.09 424	36.28 432	38.04 429	169.85 441	61.80 437	0.23 5	0.20 1	13.88 423	0.37 32	0.44 44	0.66 76	0.43 57	0.21 5	0.62 141	0.28 44	5.46 422	0.10 9	0.15 43	0.11 16	72.60 440	0.11 9

AVERAGE_ROB	37.58 438	40.13 440	40.15 430	34.81 431	33.82 430	28.55 431	25.10 423	32.02 433	34.06 440	41.28 438	40.66 438	34.46 432	34.81 440	39.18 432	37.57 433	42.78 440	43.44 440	43.82 436	43.03 436	40.47 438	41.51 439

MEDIAN_ROB	37.38 437	40.85 441	40.60 431	32.31 430	31.85 429	27.20 427	24.55 422	29.10 432	33.19 438	42.09 439	41.76 439	33.35 431	34.39 439	39.78 433	37.07 432	43.64 441	44.10 441	44.12 437	43.40 437	41.51 439	42.76 440

LSM0	38.95 439	37.60 439	48.58 432	43.57 437	91.06 441	52.57 439	72.57 433	43.17 439	32.63 437	26.97 431	27.97 430	38.65 437	32.94 436	41.86 439	51.78 440	18.89 437	18.41 430	19.13 430	19.63 428	27.29 432	33.77 434

CasAABBNet	35.74 429	37.43 434	48.72 433	42.22 435	39.20 434	52.24 434	73.12 435	42.61 437	32.62 436	26.78 429	27.95 429	38.58 436	32.60 432	41.67 437	51.65 439	18.74 432	18.57 434	19.15 431	19.77 429	27.20 430	23.98 431

MyStereo03	35.77 430	37.55 436	48.75 434	42.19 432	39.18 431	52.27 435	73.13 436	42.32 434	32.61 432	27.03 432	28.40 433	38.50 433	32.89 433	41.62 434	51.63 436	18.78 433	18.59 436	19.11 427	19.80 430	27.18 427	23.95 428

MyStereo02	35.77 430	37.55 436	48.75 434	42.19 432	39.18 431	52.27 435	73.13 436	42.32 434	32.61 432	27.03 432	28.40 433	38.50 433	32.89 433	41.62 434	51.63 436	18.78 433	18.59 436	19.11 427	19.80 430	27.18 427	23.95 428

MyStereo	35.77 430	37.55 436	48.75 434	42.19 432	39.18 431	52.27 435	73.13 436	42.32 434	32.61 432	27.03 432	28.40 433	38.50 433	32.89 433	41.62 434	51.63 436	18.78 433	18.59 436	19.11 427	19.80 430	27.18 427	23.95 428

Selective-RAFT-Error	35.84 433	37.49 435	48.83 437	42.26 436	39.24 435	52.30 438	73.09 434	42.66 438	32.61 432	26.80 430	28.30 432	38.84 438	33.51 437	41.68 438	51.59 435	18.82 436	18.58 435	19.17 432	19.80 430	27.28 431	24.05 432

BEATNet-Init1	15.13 421	0.82 373	50.86 438	0.72 371	0.53 350	38.10 432	7.03 418	11.83 422	14.25 419	29.78 436	30.17 436	48.21 440	22.64 429	26.78 430	18.11 420	0.42 360	0.38 365	0.47 361	0.46 365	0.51 360	0.48 367

coex-ft	6.43 415	1.51 398	87.33 439	0.49 274	0.38 293	1.34 353	1.21 381	1.16 288	8.09 411	12.12 419	2.79 385	2.77 388	3.31 406	1.16 327	3.15 390	0.24 270	0.23 302	0.27 298	0.24 290	0.45 350	0.37 334

EDNetEfficientorigin	9.93 417	1.15 388	175.16 440	0.48 259	0.36 280	1.04 322	0.68 325	1.24 323	2.69 393	3.17 404	2.50 377	2.30 379	2.07 392	1.76 375	2.21 381	0.20 223	0.18 257	0.24 261	0.19 212	0.51 360	0.50 371

test_example2	176.61 441	205.14 442	198.86 441	188.60 442	190.98 442	152.67 441	170.61 440	94.86 441	123.55 441	178.88 441	179.48 440	158.94 442	141.34 441	192.61 441	198.96 441	203.76 442	236.37 442	164.13 442	173.55 442	218.58 442	160.41 441

FADE		2.05 409		1.03 383	0.99 385							2.73 386				11.57 427	1.70 415	23.09 433	15.86 427	0.62 376

Low-res two-view benchmark