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

FTStereo	0.76 308	0.18 1	2.35 267	0.71 361	0.21 114	0.73 278	1.79 401	0.57 65	0.53 100	1.07 353	1.63 370	1.29 367	2.13 392	0.75 175	0.29 88	0.19 295	0.08 58	0.12 138	0.11 125	0.11 22	0.40 346

11t1	0.33 19	0.19 2	1.41 33	0.33 154	0.16 38	0.48 41	0.21 33	0.67 106	0.48 65	0.40 60	0.34 40	0.32 55	0.33 114	0.42 61	0.27 65	0.11 126	0.12 199	0.10 49	0.08 29	0.13 51	0.14 107

GrayStereo	0.66 264	0.19 2	1.76 97	0.90 375	0.23 147	0.62 197	1.42 398	0.62 87	0.60 143	0.72 306	0.78 299	0.56 177	3.07 403	0.60 139	0.26 57	0.09 17	0.08 58	0.10 49	0.21 300	0.11 22	0.18 187

x	0.35 35	0.20 4	1.36 25	0.33 154	0.17 62	0.47 35	0.24 85	0.75 146	0.54 107	0.40 60	0.40 64	0.42 104	0.34 122	0.45 76	0.32 119	0.11 126	0.14 227	0.11 93	0.09 44	0.12 32	0.14 107

test-3	0.43 86	0.20 4	1.70 76	0.34 178	0.32 244	0.45 20	0.23 62	0.71 118	0.46 51	0.51 144	0.29 21	0.45 125	0.21 16	0.59 134	0.98 296	0.08 4	0.07 11	0.10 49	0.35 352	0.29 263	0.28 283

test_1	0.43 86	0.20 4	1.70 76	0.34 178	0.32 244	0.45 20	0.23 62	0.71 118	0.46 51	0.50 132	0.29 21	0.45 125	0.21 16	0.59 134	0.98 296	0.08 4	0.07 11	0.10 49	0.35 352	0.29 263	0.29 289

test_3	0.44 95	0.20 4	1.70 76	0.36 210	0.32 244	0.47 35	0.30 175	0.73 131	0.49 69	0.50 132	0.30 26	0.45 125	0.22 20	0.59 134	0.98 296	0.08 4	0.10 141	0.11 93	0.35 352	0.29 263	0.28 283

SST-Stereo	0.52 187	0.20 4	1.76 97	0.62 353	0.53 346	0.62 197	0.66 335	0.55 61	0.61 157	0.58 217	0.53 145	0.52 159	0.60 273	1.59 269	0.29 88	0.11 126	0.07 11	0.12 138	0.10 76	0.16 110	0.10 27

mmm	0.38 47	0.21 9	1.18 9	0.35 192	0.17 62	0.49 46	0.26 116	0.78 179	0.52 84	0.50 132	0.57 179	0.41 91	0.37 136	0.71 170	0.31 109	0.11 126	0.13 213	0.14 221	0.13 181	0.15 83	0.14 107

1111x	0.74 303	0.21 9	1.93 177	0.31 117	0.17 62	0.63 213	0.32 206	1.03 348	0.74 268	0.52 151	0.62 212	0.57 183	0.47 222	2.38 353	4.25 401	0.12 173	0.14 227	0.11 93	0.12 156	0.12 32	0.14 107

qqq	0.38 47	0.21 9	1.34 24	0.28 58	0.15 25	0.45 20	0.26 116	0.76 155	0.52 84	0.39 58	0.41 68	0.46 133	0.36 128	0.96 200	0.30 99	0.11 126	0.14 227	0.12 138	0.12 156	0.12 32	0.14 107

RAFT_R40	0.50 163	0.21 9	1.76 97	0.50 317	0.40 304	0.61 177	0.53 303	0.56 62	0.60 143	0.56 195	0.54 155	0.55 168	0.51 239	1.57 263	0.53 216	0.11 126	0.07 11	0.12 138	0.10 76	0.16 110	0.09 16

xxxx	0.70 282	0.21 9	1.33 22	0.28 58	0.18 84	0.63 213	0.24 85	1.02 341	0.69 224	0.50 132	0.62 212	0.58 190	0.38 141	1.47 253	5.21 407	0.13 201	0.12 199	0.11 93	0.10 76	0.12 32	0.15 137

test_xeample	0.72 292	0.21 9	1.36 25	0.27 40	0.17 62	0.59 148	0.28 149	1.01 338	0.70 233	0.55 185	0.67 252	0.44 118	0.39 155	1.88 316	5.17 406	0.12 173	0.10 141	0.11 93	0.10 76	0.13 51	0.15 137

R-Stereo Train	0.36 39	0.21 9	1.70 76	0.29 79	0.18 84	0.55 91	0.26 116	0.78 179	0.36 7	0.57 205	0.67 252	0.33 58	0.24 31	0.32 21	0.23 34	0.10 79	0.08 58	0.09 21	0.07 13	0.09 7	0.12 63

RAFT-Stereo	0.36 39	0.21 9	1.70 76	0.29 79	0.18 84	0.55 91	0.26 116	0.78 179	0.36 7	0.57 205	0.67 252	0.33 58	0.24 31	0.32 21	0.23 34	0.10 79	0.08 58	0.09 21	0.07 13	0.09 7	0.12 63
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
ttt	0.66 264	0.22 17	1.68 70	0.34 178	0.24 160	0.60 157	0.26 116	1.00 330	0.77 294	0.55 185	0.67 252	0.54 165	0.36 128	2.14 337	3.03 381	0.16 261	0.13 213	0.13 192	0.12 156	0.15 83	0.17 170

riskmin	0.37 42	0.22 17	1.74 87	0.32 139	0.20 107	0.48 41	0.20 22	0.66 97	0.46 51	0.36 44	0.34 40	0.69 247	0.45 209	0.39 52	0.27 65	0.11 126	0.08 58	0.12 138	0.08 29	0.13 51	0.16 159

PSM-AAD	0.63 249	0.22 17	1.77 105	0.37 228	0.23 147	0.86 327	1.17 384	0.59 74	0.60 143	0.64 274	0.71 281	0.68 240	2.93 400	0.65 154	0.31 109	0.09 17	0.07 11	0.17 279	0.15 226	0.13 51	0.33 315

CRE-IMP	0.41 67	0.22 17	1.76 97	0.48 313	0.17 62	0.79 306	0.69 342	0.52 43	0.52 84	0.47 95	0.42 71	0.45 125	0.26 54	0.41 58	0.31 109	0.11 126	0.07 11	0.12 138	0.09 44	0.17 129	0.23 244

DualNet	0.64 252	0.23 21	2.01 199	0.30 92	0.21 114	0.57 117	0.26 116	0.74 136	0.88 328	0.53 160	0.63 222	0.66 223	0.39 155	0.63 144	3.43 392	0.10 79	0.24 320	0.15 247	0.13 181	0.25 232	0.36 329

ffm	0.47 133	0.23 21	2.01 199	0.30 92	0.21 114	0.57 117	0.26 116	0.74 136	0.88 328	0.53 160	0.63 222	0.66 223	0.39 155	0.63 144	0.19 3	0.10 79	0.24 320	0.15 247	0.13 181	0.25 232	0.36 329

ff1	0.73 300	0.23 21	2.01 199	0.30 92	0.21 114	0.57 117	0.26 116	0.74 136	0.88 328	0.53 160	0.63 222	0.66 223	0.39 155	2.52 368	3.43 392	0.10 79	0.24 320	0.15 247	0.13 181	0.25 232	0.36 329

mmx	0.72 292	0.23 21	2.01 199	0.30 92	0.21 114	0.57 117	0.26 116	0.99 322	0.76 290	0.53 160	0.63 222	0.66 223	0.39 155	2.52 368	3.43 392	0.13 201	0.10 141	0.15 247	0.13 181	0.15 83	0.15 137

xxx	0.72 292	0.23 21	2.01 199	0.30 92	0.21 114	0.57 117	0.26 116	0.99 322	0.76 290	0.53 160	0.63 222	0.66 223	0.39 155	2.52 368	3.43 392	0.13 201	0.10 141	0.15 247	0.13 181	0.15 83	0.15 137

Selective-IGEV	0.29 4	0.23 21	1.28 15	0.27 40	0.30 220	0.35 11	0.20 22	0.56 62	0.38 11	0.21 2	0.30 26	0.22 8	0.18 6	0.37 45	0.18 1	0.07 1	0.06 1	0.08 3	0.15 226	0.16 110	0.29 289

GMM-Stereo	0.50 163	0.23 21	2.41 277	0.54 333	0.24 160	0.77 297	0.46 282	0.59 74	0.57 122	0.58 217	0.73 287	0.47 139	0.43 198	0.68 158	0.27 65	0.10 79	0.06 1	0.13 192	0.13 181	0.14 69	0.44 355

222	0.78 316	0.23 21	1.23 12	0.28 58	0.18 84	0.62 197	0.24 85	1.02 341	0.70 233	0.58 217	0.66 249	0.46 133	0.42 188	1.80 300	6.53 411	0.13 201	0.10 141	0.11 93	0.10 76	0.12 32	0.17 170

AEACV	0.33 19	0.24 29	1.44 36	0.28 58	0.35 271	0.47 35	0.21 33	0.43 6	0.28 1	0.26 27	0.25 14	0.22 8	0.38 141	0.30 14	0.18 1	0.09 17	0.35 354	0.09 21	0.36 358	0.23 206	0.25 260

anonymousdsp2	0.34 26	0.24 29	1.16 8	0.28 58	0.15 25	0.57 117	0.23 62	0.79 191	0.47 64	0.38 53	0.37 47	0.40 87	0.25 42	0.47 88	0.21 22	0.09 17	0.07 11	0.10 49	0.13 181	0.19 166	0.27 277

SFCPSM	0.46 120	0.24 29	2.35 267	0.27 40	0.27 196	0.70 265	0.32 206	0.96 300	0.63 182	0.49 125	0.52 137	0.43 107	0.36 128	0.52 113	0.43 177	0.12 173	0.09 112	0.12 138	0.16 242	0.16 110	0.12 63

Any-RAFT	0.38 47	0.25 32	1.89 163	0.27 40	0.17 62	0.68 257	0.21 33	0.78 179	0.53 100	0.43 75	0.43 73	0.54 165	0.30 100	0.41 58	0.20 19	0.10 79	0.12 199	0.08 3	0.06 7	0.10 11	0.09 16

CAS	0.35 35	0.25 32	1.30 18	0.79 367	0.34 261	0.51 58	0.23 62	0.46 12	0.39 16	0.22 5	0.31 29	0.20 2	0.17 1	0.28 3	0.23 34	0.73 381	0.06 1	0.07 1	0.05 1	0.09 7	0.37 336

knoymous	0.34 26	0.25 32	1.75 93	0.24 7	0.18 84	0.45 20	0.24 85	0.57 65	0.38 11	0.41 66	0.39 61	0.55 168	0.25 42	0.38 49	0.23 34	0.11 126	0.08 58	0.12 138	0.07 13	0.13 51	0.12 63

NF-Stereo	0.48 137	0.25 32	1.81 134	0.52 324	0.16 38	0.61 177	0.44 273	0.66 97	0.61 157	0.50 132	0.47 91	0.37 69	0.26 54	1.45 245	0.79 282	0.11 126	0.07 11	0.12 138	0.10 76	0.13 51	0.16 159

OCTAStereo	0.48 137	0.25 32	1.81 134	0.52 324	0.16 38	0.61 177	0.43 265	0.66 97	0.61 157	0.50 132	0.47 91	0.37 69	0.26 54	1.44 241	0.80 283	0.11 126	0.07 11	0.12 138	0.10 76	0.13 51	0.17 170

NRIStereo	0.46 120	0.25 32	1.77 105	0.47 305	0.16 38	0.95 340	0.74 350	0.51 33	0.56 119	0.48 114	0.39 61	0.59 192	0.29 92	0.77 182	0.32 119	0.11 126	0.13 213	0.11 93	0.09 44	0.21 186	0.24 251

RE-Stereo	0.48 137	0.25 32	1.81 134	0.52 324	0.16 38	0.61 177	0.43 265	0.66 97	0.60 143	0.50 132	0.47 91	0.37 69	0.26 54	1.44 241	0.78 277	0.11 126	0.07 11	0.12 138	0.10 76	0.13 51	0.17 170

TVStereo	0.48 137	0.25 32	1.81 134	0.52 324	0.16 38	0.61 177	0.43 265	0.66 97	0.60 143	0.50 132	0.47 91	0.37 69	0.26 54	1.44 241	0.78 277	0.11 126	0.07 11	0.12 138	0.10 76	0.13 51	0.17 170

EAI-Stereo	0.78 316	0.25 32	1.67 69	0.54 333	0.59 357	1.95 391	2.05 403	1.11 364	0.64 189	0.95 346	1.49 365	0.50 150	0.67 297	0.59 134	1.44 338	0.09 17	0.19 290	0.09 21	0.49 372	0.13 51	0.22 226

Selective-RAFT	0.35 35	0.26 41	1.48 43	0.31 117	0.15 25	0.61 177	0.19 13	0.60 81	0.54 107	0.28 32	0.29 21	0.40 87	0.33 114	0.50 106	0.27 65	0.10 79	0.07 11	0.09 21	0.35 352	0.19 166	0.08 10

CES	0.30 8	0.27 42	1.09 4	0.23 3	0.50 339	0.40 16	0.20 22	0.46 12	0.44 38	0.22 5	0.28 17	0.26 33	0.19 9	0.33 27	0.21 22	0.09 17	0.07 11	0.08 3	0.05 1	0.15 83	0.49 362

EGLCR-Stereo	0.29 4	0.27 42	0.97 2	0.30 92	0.19 97	0.56 100	0.17 5	0.68 109	0.36 7	0.30 34	0.18 1	0.27 39	0.17 1	0.38 49	0.19 3	0.09 17	0.07 11	0.10 49	0.08 29	0.10 11	0.35 321

DCANet-4	0.40 64	0.27 42	2.21 241	0.25 15	0.14 12	0.51 58	0.22 46	0.77 165	0.72 250	0.54 171	0.47 91	0.28 42	0.37 136	0.37 45	0.34 133	0.09 17	0.07 11	0.08 3	0.07 13	0.08 1	0.22 226

tt	4.93 411	0.27 42	4.20 398	2.29 409	1.58 406	10.20 418	16.97 421	9.42 420	5.02 407	1.67 387	1.28 356	4.68 407	5.03 410	3.37 398	5.92 408	6.16 417	9.47 424	2.82 414	3.18 416	3.60 415	1.53 409

BUS	0.41 67	0.27 42	1.13 5	0.30 92	0.21 114	0.91 336	0.23 62	1.00 330	0.61 157	0.63 265	0.53 145	0.66 223	0.30 100	0.43 64	0.32 119	0.13 201	0.10 141	0.14 221	0.12 156	0.12 32	0.11 37

BSDual-CNN	0.41 67	0.27 42	1.13 5	0.30 92	0.21 114	0.76 289	0.31 185	1.00 330	0.61 157	0.63 265	0.53 145	0.63 207	0.37 136	0.43 64	0.38 149	0.13 201	0.10 141	0.14 221	0.12 156	0.12 32	0.11 37

psmg	0.41 67	0.27 42	1.13 5	0.27 40	0.21 114	0.75 287	0.36 230	0.90 258	0.61 157	0.59 230	0.59 188	0.63 207	0.37 136	0.43 64	0.38 149	0.13 201	0.10 141	0.13 192	0.12 156	0.13 51	0.11 37

GLC_STEREO	0.28 1	0.27 42	1.36 25	0.28 58	0.12 3	0.41 17	0.20 22	0.37 2	0.38 11	0.26 27	0.30 26	0.25 28	0.19 9	0.33 27	0.24 48	0.09 17	0.11 174	0.12 138	0.10 76	0.13 51	0.09 16

Patchmatch Stereo++	0.39 60	0.27 42	1.78 109	0.44 283	0.16 38	0.61 177	0.27 139	0.51 33	0.52 84	0.47 95	0.43 73	0.43 107	0.28 79	0.54 122	0.28 75	0.12 173	0.08 58	0.12 138	0.10 76	0.17 129	0.12 63
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-softLoss	0.48 137	0.27 42	1.85 144	0.51 320	0.17 62	0.61 177	0.40 249	0.61 83	0.57 122	0.52 151	0.48 103	0.39 79	0.25 42	1.46 246	0.77 275	0.12 173	0.08 58	0.13 192	0.12 156	0.12 32	0.14 107

KMStereo	0.48 137	0.27 42	1.85 144	0.51 320	0.17 62	0.61 177	0.40 249	0.61 83	0.57 122	0.52 151	0.48 103	0.39 79	0.25 42	1.46 246	0.77 275	0.12 173	0.08 58	0.13 192	0.12 156	0.12 32	0.14 107

PSM-adaLoss	0.38 47	0.27 42	1.78 109	0.44 283	0.17 62	0.60 157	0.29 169	0.51 33	0.52 84	0.47 95	0.43 73	0.44 118	0.28 79	0.47 88	0.28 75	0.12 173	0.08 58	0.12 138	0.10 76	0.17 129	0.12 63

ROB_FTStereo_v2	0.38 47	0.27 42	1.78 109	0.44 283	0.17 62	0.61 177	0.28 149	0.51 33	0.52 84	0.47 95	0.43 73	0.44 118	0.28 79	0.47 88	0.28 75	0.12 173	0.08 58	0.12 138	0.10 76	0.17 129	0.12 63

ROB_FTStereo	0.38 47	0.27 42	1.78 109	0.44 283	0.17 62	0.61 177	0.26 116	0.51 33	0.52 84	0.47 95	0.43 73	0.43 107	0.28 79	0.49 101	0.28 75	0.12 173	0.08 58	0.12 138	0.10 76	0.17 129	0.12 63

HUI-Stereo	0.38 47	0.27 42	1.79 127	0.44 283	0.17 62	0.61 177	0.28 149	0.51 33	0.52 84	0.47 95	0.43 73	0.44 118	0.28 79	0.45 76	0.28 75	0.12 173	0.08 58	0.12 138	0.10 76	0.17 129	0.12 63

Pruner-Stereo	0.51 178	0.27 42	1.78 109	1.79 402	0.19 97	0.62 197	0.45 280	0.57 65	0.60 143	0.61 245	0.48 103	0.41 91	0.24 31	0.46 82	1.00 302	0.12 173	0.07 11	0.12 138	0.10 76	0.12 32	0.13 94

iGMRVC	0.39 60	0.27 42	1.78 109	0.44 283	0.17 62	0.61 177	0.27 139	0.51 33	0.52 84	0.47 95	0.43 73	0.44 118	0.28 79	0.55 126	0.28 75	0.12 173	0.08 58	0.12 138	0.10 76	0.17 129	0.12 63

iRAFT	0.39 60	0.27 42	1.78 109	0.44 283	0.16 38	0.61 177	0.27 139	0.51 33	0.52 84	0.47 95	0.43 73	0.43 107	0.28 79	0.54 122	0.28 75	0.12 173	0.08 58	0.12 138	0.10 76	0.17 129	0.12 63

cross-raft	0.40 64	0.27 42	2.22 244	0.30 92	0.17 62	0.49 46	0.35 224	0.71 118	0.39 16	0.43 75	0.45 84	0.64 215	0.25 42	0.32 21	0.25 54	0.08 4	0.08 58	0.09 21	0.23 306	0.11 22	0.14 107

RAFT-IKP	0.38 47	0.27 42	1.79 127	0.44 283	0.16 38	0.60 157	0.28 149	0.51 33	0.52 84	0.47 95	0.43 73	0.43 107	0.28 79	0.50 106	0.28 75	0.12 173	0.08 58	0.12 138	0.10 76	0.17 129	0.12 63

DeepStereo_RVC	0.44 95	0.28 62	1.92 174	0.49 315	0.17 62	0.60 157	0.59 322	0.50 31	0.52 84	0.49 125	0.45 84	0.39 79	0.86 332	0.45 76	0.33 129	0.11 126	0.08 58	0.11 93	0.09 44	0.15 83	0.19 196

s12784h	0.36 39	0.28 62	1.58 54	0.23 3	0.11 1	0.62 197	0.24 85	0.79 191	0.64 189	0.44 80	0.52 137	0.28 42	0.26 54	0.50 106	0.24 48	0.11 126	0.06 1	0.09 21	0.06 7	0.16 110	0.06 1

GES	0.44 95	0.28 62	1.88 159	0.30 92	0.18 84	0.61 177	0.30 175	0.88 246	0.46 51	0.47 95	0.52 137	0.39 79	0.42 188	0.58 131	0.67 255	0.15 244	0.11 174	0.12 138	0.10 76	0.15 83	0.17 170

UPFNet	0.46 120	0.28 62	1.73 83	0.33 154	0.32 244	0.65 236	0.38 243	0.83 210	0.59 139	0.57 205	0.52 137	0.61 200	0.40 162	0.75 175	0.52 212	0.13 201	0.12 199	0.13 192	0.12 156	0.15 83	0.11 37

AE-Stereo	0.42 80	0.29 66	1.65 64	0.43 278	0.47 335	0.56 100	0.23 62	0.86 232	0.46 51	0.31 35	0.41 68	0.43 107	0.24 31	0.34 31	0.24 48	0.09 17	0.48 377	0.11 93	0.45 369	0.22 198	0.19 196

hknet	0.47 133	0.29 66	1.70 76	0.30 92	0.24 160	0.76 289	0.31 185	1.00 330	0.64 189	0.63 265	0.53 145	0.80 292	0.38 141	0.77 182	0.37 144	0.11 126	0.10 141	0.14 221	0.12 156	0.12 32	0.11 37

KYRaft	0.48 137	0.29 66	1.75 93	0.33 154	0.21 114	0.75 287	0.44 273	0.58 69	0.57 122	0.64 274	0.93 325	0.53 161	0.72 308	0.60 139	0.24 48	0.10 79	0.07 11	0.12 138	0.14 206	0.12 32	0.54 364

ICVP	0.46 120	0.29 66	2.41 277	0.33 154	0.22 135	0.59 148	0.55 309	0.75 146	0.50 75	0.44 80	0.60 200	0.49 147	0.35 124	0.53 119	0.37 144	0.16 261	0.16 262	0.14 221	0.11 125	0.15 83	0.15 137
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
CREStereo++_RVC	0.33 19	0.29 66	1.74 87	0.24 7	0.16 38	0.54 80	0.15 1	0.40 3	0.55 111	0.37 48	0.51 130	0.24 22	0.19 9	0.27 1	0.26 57	0.09 17	0.06 1	0.08 3	0.30 336	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
LoS	0.31 12	0.30 71	1.52 48	0.23 3	0.13 5	0.54 80	0.20 22	0.48 23	0.49 69	0.25 20	0.28 17	0.37 69	0.24 31	0.38 49	0.23 34	0.10 79	0.08 58	0.08 3	0.05 1	0.15 83	0.07 3

CASS	0.39 60	0.30 71	1.61 61	0.32 139	0.17 62	0.53 77	0.24 85	0.70 115	0.49 69	0.59 230	0.54 155	0.40 87	0.40 162	0.41 58	0.30 99	0.17 275	0.10 141	0.14 221	0.11 125	0.18 149	0.17 170
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
RAFT-345	0.53 192	0.30 71	2.34 264	0.38 242	0.34 261	0.58 132	0.42 259	0.47 20	0.61 157	0.51 144	1.00 336	0.43 107	0.28 79	1.57 263	0.82 285	0.10 79	0.07 11	0.11 93	0.09 44	0.10 11	0.08 10

Prome-Stereo	0.49 154	0.30 71	1.76 97	0.60 351	0.23 147	0.63 213	0.42 259	0.62 87	0.60 143	0.59 230	1.03 341	0.43 107	0.72 308	0.60 139	0.33 129	0.09 17	0.07 11	0.10 49	0.09 44	0.11 22	0.43 353

CREStereo	0.28 1	0.30 71	1.33 22	0.19 1	0.13 5	0.55 91	0.17 5	0.48 23	0.46 51	0.27 30	0.33 36	0.24 22	0.21 16	0.31 17	0.21 22	0.11 126	0.07 11	0.08 3	0.05 1	0.10 11	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
FENet	0.44 95	0.30 71	2.42 279	0.32 139	0.17 62	0.58 132	0.22 46	0.77 165	0.59 139	0.47 95	0.42 71	0.55 168	0.38 141	0.49 101	0.47 194	0.12 173	0.09 112	0.12 138	0.11 125	0.13 51	0.16 159

CASnet	0.28 1	0.31 77	1.20 11	0.28 58	0.11 1	0.47 35	0.19 13	0.44 8	0.44 38	0.38 53	0.31 29	0.23 15	0.17 1	0.29 11	0.19 3	0.10 79	0.06 1	0.15 247	0.12 156	0.16 110	0.07 3
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
MC-Stereo	0.32 14	0.31 77	1.46 38	0.31 117	0.15 25	0.53 77	0.19 13	0.44 8	0.35 5	0.36 44	0.38 54	0.27 39	0.27 68	0.42 61	0.19 3	0.09 17	0.13 213	0.09 21	0.16 242	0.20 178	0.13 94

DEmStereo	0.68 274	0.31 77	2.25 251	0.42 273	0.17 62	0.66 241	0.89 364	0.51 33	0.59 139	0.60 238	1.01 337	0.45 125	1.26 362	1.54 259	2.26 371	0.10 79	0.08 58	0.10 49	0.10 76	0.10 11	0.11 37

Anonymous_2	0.74 303	0.32 80	1.65 64	0.33 154	0.30 220	0.67 246	0.32 206	0.69 111	0.46 51	0.48 114	0.41 68	0.84 302	0.58 268	0.51 109	0.40 161	0.32 354	0.38 360	1.43 403	3.69 417	0.80 379	0.27 277

RCA-Stereo	0.34 26	0.32 80	1.30 18	0.26 31	0.14 12	0.58 132	0.23 62	0.78 179	0.62 173	0.40 60	0.44 83	0.28 42	0.35 124	0.29 11	0.20 19	0.09 17	0.10 141	0.09 21	0.07 13	0.19 166	0.08 10

sCroCo_RVC	0.33 19	0.32 80	1.89 163	0.34 178	0.27 196	0.30 5	0.22 46	0.48 23	0.44 38	0.22 5	0.33 36	0.25 28	0.25 42	0.32 21	0.24 48	0.14 230	0.16 262	0.12 138	0.12 156	0.15 83	0.13 94

Anonymous	0.35 35	0.32 80	1.87 157	0.34 178	0.31 236	0.37 12	0.31 185	0.54 58	0.40 20	0.25 20	0.28 17	0.23 15	0.29 92	0.36 38	0.27 65	0.14 230	0.13 213	0.11 93	0.12 156	0.24 221	0.20 210

CFNet-RSSM	0.41 67	0.32 80	2.20 240	0.27 40	0.44 319	0.52 71	0.19 13	0.76 155	0.48 65	0.43 75	0.36 44	0.54 165	0.26 54	0.33 27	0.25 54	0.09 17	0.08 58	0.09 21	0.38 361	0.10 11	0.09 16

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 163	0.33 85	0.93 1	0.26 31	0.22 135	0.46 32	0.20 22	1.10 360	1.34 375	3.16 410	0.32 32	0.22 8	0.20 14	0.30 14	0.22 30	0.10 79	0.09 112	0.11 93	0.09 44	0.15 83	0.19 196

IGEV_Zeroshot_test	0.53 192	0.33 85	2.91 350	0.32 139	0.18 84	0.54 80	0.21 33	0.72 123	0.42 29	0.81 326	0.51 130	0.71 260	0.41 173	0.48 92	1.13 315	0.09 17	0.15 248	0.10 49	0.35 352	0.19 166	0.09 16

LoS_RVC	0.29 4	0.33 85	1.19 10	0.25 15	0.34 261	0.43 18	0.22 46	0.42 5	0.32 2	0.22 5	0.33 36	0.23 15	0.24 31	0.31 17	0.21 22	0.07 1	0.07 11	0.07 1	0.05 1	0.10 11	0.31 304

DisPM	0.43 86	0.33 85	1.78 109	0.57 343	0.18 84	0.59 148	0.63 333	0.53 48	0.61 157	0.60 238	0.53 145	0.38 75	0.26 54	0.75 175	0.29 88	0.12 173	0.07 11	0.12 138	0.11 125	0.11 22	0.14 107

NINENet	0.50 163	0.33 85	1.69 72	0.55 339	0.25 172	0.91 336	0.23 62	0.98 311	0.71 242	0.53 160	0.55 163	0.66 223	0.30 100	1.22 227	0.32 119	0.15 244	0.13 213	0.16 263	0.11 125	0.16 110	0.13 94

AAGNet	0.88 335	0.33 85	1.79 127	0.54 333	0.98 384	0.62 197	0.46 282	0.50 31	0.60 143	0.58 217	0.53 145	0.50 150	0.73 311	1.23 228	7.48 412	0.11 126	0.07 11	0.12 138	0.10 76	0.14 69	0.09 16

PFNet	0.60 234	0.33 85	2.47 290	0.41 265	0.55 351	0.62 197	0.27 139	0.61 83	0.63 182	0.61 245	0.56 174	0.45 125	0.32 111	1.88 316	1.14 316	0.28 348	0.09 112	0.12 138	0.16 242	0.26 247	0.20 210

Gwc-CoAtRS	0.38 47	0.33 85	1.92 174	0.27 40	0.41 311	0.48 41	0.19 13	0.59 74	0.46 51	0.43 75	0.39 61	0.57 183	0.26 54	0.32 21	0.26 57	0.09 17	0.09 112	0.09 21	0.31 340	0.11 22	0.09 16

IGEVStereo-DCA	0.33 19	0.34 93	1.38 28	0.27 40	0.16 38	0.45 20	0.23 62	0.46 12	0.41 24	0.24 12	0.21 2	0.26 33	0.25 42	0.64 147	0.52 212	0.09 17	0.07 11	0.10 49	0.18 267	0.16 110	0.22 226

rrr	0.46 120	0.34 93	3.08 362	0.27 40	0.16 38	0.45 20	0.28 149	1.09 359	0.51 79	0.24 12	0.21 2	0.26 33	0.25 42	0.64 147	0.52 212	0.09 17	0.07 11	0.10 49	0.29 331	0.16 110	0.25 260

test_xeample3	0.46 120	0.34 93	2.99 357	0.37 228	0.16 38	0.49 46	0.33 214	1.06 354	0.44 38	0.25 20	0.23 5	0.24 22	0.25 42	0.49 101	0.56 228	0.09 17	0.07 11	0.10 49	0.40 364	0.17 129	0.26 269

DIP-Stereo	0.37 42	0.34 93	1.50 45	0.27 40	0.18 84	0.63 213	0.17 5	0.92 276	0.53 100	0.49 125	0.48 103	0.30 47	0.30 100	0.39 52	0.30 99	0.10 79	0.08 58	0.10 49	0.08 29	0.15 83	0.12 63
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HSM-Net_RVC	0.67 267	0.34 93	2.23 248	0.26 31	0.19 97	0.67 246	0.29 169	1.26 375	0.69 224	0.72 306	0.70 277	0.78 286	0.42 188	3.77 402	0.41 167	0.13 201	0.09 112	0.10 49	0.09 44	0.12 32	0.11 37
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DISCO	0.57 221	0.34 93	1.87 157	0.45 296	0.34 261	0.84 321	0.35 224	0.84 220	0.78 299	0.59 230	0.63 222	1.06 352	0.53 247	1.10 214	0.82 285	0.12 173	0.09 112	0.11 93	0.10 76	0.22 198	0.18 187

DAS	0.56 215	0.35 99	1.55 51	0.33 154	0.34 261	0.50 52	0.42 259	0.83 210	0.74 268	0.83 331	0.68 260	0.56 177	0.48 229	2.40 357	0.46 185	0.12 173	0.08 58	0.12 138	0.09 44	0.18 149	0.15 137

SepStereo	0.52 187	0.35 99	1.55 51	0.33 154	0.34 261	0.50 52	0.42 259	0.83 210	0.74 268	0.83 331	0.68 260	0.56 177	0.48 229	1.56 261	0.46 185	0.12 173	0.08 58	0.12 138	0.09 44	0.18 149	0.15 137

Anonymous3	0.42 80	0.35 99	2.09 217	0.33 154	0.24 160	0.72 273	0.31 185	0.74 136	0.55 111	0.35 42	0.40 64	0.33 58	0.29 92	0.44 69	0.28 75	0.18 285	0.18 280	0.13 192	0.13 181	0.17 129	0.17 170

DSFCA	0.54 197	0.35 99	1.41 33	0.28 58	0.28 205	0.79 306	0.88 363	0.76 155	0.70 233	0.72 306	0.66 249	0.67 233	0.57 264	1.17 223	0.63 246	0.16 261	0.14 227	0.13 192	0.14 206	0.16 110	0.13 94

PMTNet	0.31 12	0.35 99	1.30 18	0.20 2	0.14 12	0.57 117	0.25 100	0.46 12	0.42 29	0.27 30	0.32 32	0.27 39	0.24 31	0.39 52	0.23 34	0.43 363	0.07 11	0.08 3	0.05 1	0.18 149	0.07 3

GMStereo_Zeroshot	0.41 67	0.36 104	1.54 49	0.41 265	0.19 97	0.52 71	0.19 13	0.59 74	0.52 84	0.57 205	0.59 188	0.63 207	0.29 92	0.58 131	0.33 129	0.15 244	0.09 112	0.16 263	0.09 44	0.24 221	0.12 63

MIF-Stereo	0.30 8	0.36 104	1.68 70	0.27 40	0.24 160	0.29 3	0.18 11	0.33 1	0.34 3	0.26 27	0.37 47	0.18 1	0.18 6	0.31 17	0.27 65	0.10 79	0.08 58	0.08 3	0.07 13	0.25 232	0.08 10

test_4	0.40 64	0.37 106	2.01 199	0.29 79	0.21 114	0.50 52	0.28 149	0.47 20	0.39 16	0.42 70	0.76 295	0.38 75	0.22 20	0.52 113	0.33 129	0.08 4	0.07 11	0.11 93	0.15 226	0.28 260	0.07 3

CrosDoStereo	0.94 342	0.37 106	2.53 299	0.25 15	0.32 244	0.54 80	3.76 413	0.72 123	0.60 143	0.70 299	1.40 362	0.53 161	1.49 377	1.78 294	3.09 382	0.10 79	0.08 58	0.11 93	0.11 125	0.21 186	0.11 37

PFNet+	0.45 110	0.37 106	1.86 152	0.46 300	0.18 84	0.58 132	0.77 354	0.52 43	0.64 189	0.56 195	0.48 103	0.39 79	0.26 54	0.93 197	0.32 119	0.13 201	0.09 112	0.14 221	0.13 181	0.12 32	0.15 137

LCNet	0.54 197	0.37 106	1.78 109	0.92 377	0.22 135	0.96 341	0.30 175	0.59 74	0.58 132	0.51 144	0.55 163	0.41 91	0.76 318	0.84 191	0.26 57	0.09 17	0.06 1	0.12 138	0.18 267	0.98 383	0.39 342

DeepStereo_LL	0.94 342	0.37 106	2.53 299	0.25 15	0.32 244	0.54 80	3.76 413	0.72 123	0.60 143	0.70 299	1.40 362	0.53 161	1.49 377	1.78 294	3.09 382	0.10 79	0.08 58	0.11 93	0.11 125	0.21 186	0.11 37

MSKI-zero shot	0.46 120	0.38 111	2.47 290	0.27 40	0.43 318	0.56 100	0.20 22	0.77 165	0.43 36	0.60 238	0.51 130	0.44 118	0.17 1	0.68 158	0.21 22	0.09 17	0.29 344	0.09 21	0.32 343	0.14 69	0.10 27

RAFT-Test	0.44 95	0.38 111	2.01 199	0.27 40	0.44 319	0.64 224	0.37 237	0.72 123	0.57 122	0.45 87	0.48 103	0.65 218	0.24 31	0.35 33	0.29 88	0.09 17	0.11 174	0.09 21	0.38 361	0.10 11	0.11 37

IER	0.43 86	0.38 111	1.69 72	0.26 31	0.25 172	0.66 241	0.26 116	0.71 118	0.55 111	0.54 171	0.59 188	0.60 198	0.53 247	0.52 113	0.39 156	0.11 126	0.08 58	0.11 93	0.11 125	0.14 69	0.11 37

CRFU-Net	0.56 215	0.38 111	1.86 152	0.46 300	0.26 185	0.82 317	0.36 230	0.90 258	0.49 69	0.62 256	0.59 188	0.78 286	1.35 369	1.00 204	0.48 197	0.15 244	0.14 227	0.17 279	0.10 76	0.19 166	0.14 107

PSMNet-ADL	0.51 178	0.38 111	1.65 64	0.35 192	0.21 114	0.67 246	0.26 116	0.74 136	0.55 111	0.42 70	0.52 137	0.70 257	0.45 209	1.91 319	0.57 231	0.15 244	0.13 213	0.11 93	0.13 181	0.15 83	0.20 210

DRaft	0.62 246	0.38 111	1.76 97	0.24 7	0.16 38	0.64 224	0.66 335	0.53 48	0.53 100	0.67 288	0.99 334	0.38 75	1.00 347	1.44 241	2.10 365	0.10 79	0.14 227	0.10 49	0.14 206	0.18 149	0.21 216

AdaStereo	0.44 95	0.38 111	1.79 127	0.34 178	0.20 107	0.57 117	0.28 149	0.92 276	0.69 224	0.52 151	0.55 163	0.61 200	0.33 114	0.48 92	0.39 156	0.17 275	0.08 58	0.17 279	0.11 125	0.18 149	0.12 63
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.
CSP-Net	0.50 163	0.39 118	1.25 13	0.29 79	0.23 147	0.77 297	0.35 224	0.86 232	0.57 122	0.59 230	0.59 188	0.65 218	0.40 162	1.77 293	0.44 181	0.16 261	0.11 174	0.10 49	0.10 76	0.20 178	0.14 107

iRaft-Stereo_20w	0.58 226	0.39 118	1.96 193	0.45 296	0.32 244	0.92 338	0.57 318	1.14 365	0.56 119	0.81 326	0.40 64	0.55 168	0.69 301	0.65 154	1.04 310	0.09 17	0.16 262	0.09 21	0.36 358	0.17 129	0.25 260

MyStereo07	0.34 26	0.40 120	1.46 38	0.29 79	0.23 147	0.60 157	0.31 185	0.53 48	0.42 29	0.25 20	0.25 14	0.20 2	0.26 54	0.57 129	0.19 3	0.09 17	0.18 280	0.12 138	0.11 125	0.16 110	0.19 196

MyStereo04	0.48 137	0.40 120	2.65 317	0.29 79	0.23 147	0.60 157	0.31 185	0.83 210	0.75 280	0.47 95	0.36 44	0.53 161	0.42 188	0.53 119	0.39 156	0.09 17	0.18 280	0.12 138	0.11 125	0.16 110	0.19 196

NVstereo2D	0.58 226	0.40 120	2.03 207	0.35 192	0.35 271	0.69 260	0.39 247	0.91 268	0.80 307	0.47 95	0.53 145	0.67 233	0.46 217	1.99 326	0.48 197	0.19 295	0.11 174	0.17 279	0.13 181	0.25 232	0.25 260

MyStereo06	0.54 197	0.41 123	2.68 320	0.30 92	0.23 147	0.60 157	0.30 175	0.81 197	0.44 38	0.84 333	0.52 137	0.78 286	0.58 268	0.48 92	1.10 313	0.09 17	0.17 272	0.12 138	0.10 76	0.16 110	0.20 210

MyStereo05	0.49 154	0.41 123	2.72 326	0.30 92	0.23 147	0.60 157	0.30 175	0.82 204	0.77 294	0.52 151	0.37 47	0.51 153	0.42 188	0.52 113	0.38 149	0.09 17	0.17 272	0.12 138	0.10 76	0.16 110	0.20 210

MIF-Stereo (partial)	0.34 26	0.41 123	1.93 177	0.26 31	0.24 160	0.32 6	0.17 5	0.53 48	0.42 29	0.25 20	0.37 47	0.25 28	0.26 54	0.44 69	0.31 109	0.11 126	0.08 58	0.12 138	0.10 76	0.19 166	0.14 107

GANet-ADL	0.44 95	0.41 123	2.31 258	0.33 154	0.20 107	0.57 117	0.25 100	0.75 146	0.54 107	0.42 70	0.59 188	0.56 177	0.30 100	0.40 56	0.38 149	0.14 230	0.11 174	0.09 21	0.08 29	0.22 198	0.17 170

ccnet	0.71 289	0.41 123	1.59 55	0.40 259	0.45 327	1.06 351	0.55 309	0.98 311	0.71 242	0.88 337	0.97 331	0.82 298	0.88 336	1.68 280	0.94 292	0.32 354	0.26 336	0.32 353	0.27 325	0.34 297	0.30 297

StereoDRNet-Refined	0.50 163	0.41 123	1.50 45	0.33 154	0.21 114	0.68 257	0.26 116	0.81 197	0.68 216	0.67 288	0.68 260	0.73 266	0.42 188	1.10 214	0.59 238	0.11 126	0.08 58	0.14 221	0.14 206	0.25 232	0.21 216
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
MDST_ROB	1.17 362	0.42 129	3.87 390	0.54 333	0.44 319	4.11 411	0.58 320	1.31 377	0.84 319	2.12 392	1.12 349	0.98 336	0.71 305	4.24 406	0.99 301	0.16 261	0.14 227	0.19 301	0.17 257	0.18 149	0.35 321

CBMV_ROB	0.76 308	0.42 129	2.68 320	0.33 154	0.22 135	0.74 281	0.47 290	0.96 300	0.76 290	1.04 352	0.96 329	0.88 315	0.93 340	2.06 330	1.19 320	0.22 321	0.24 320	0.27 338	0.25 315	0.25 232	0.28 283

SGM-Forest	1.04 353	0.42 129	3.59 387	0.41 265	0.32 244	1.05 350	1.32 390	0.94 285	0.83 317	1.16 360	2.23 386	1.03 345	1.39 373	2.49 366	2.35 372	0.21 308	0.21 307	0.20 309	0.19 285	0.23 206	0.32 308
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
IGEV+	0.34 26	0.43 132	1.32 21	0.31 117	0.14 12	0.32 6	0.21 33	0.70 115	0.34 3	0.22 5	0.28 17	0.22 8	0.27 68	0.35 33	0.27 65	0.09 17	0.39 366	0.08 3	0.15 226	0.25 232	0.45 356

CoDeX	0.52 187	0.43 132	2.25 251	0.29 79	0.26 185	0.61 177	0.32 206	0.99 322	0.68 216	0.48 114	0.55 163	0.52 159	0.40 162	1.60 270	0.35 140	0.12 173	0.09 112	0.11 93	0.10 76	0.13 51	0.12 63

gwcnet-sp	0.49 154	0.43 132	2.54 305	0.31 117	0.22 135	0.67 246	0.31 185	0.78 179	0.65 201	0.58 217	0.47 91	0.46 133	0.43 198	0.76 178	0.46 185	0.11 126	0.11 174	0.11 93	0.11 125	0.15 83	0.14 107

scenet	0.49 154	0.43 132	2.54 305	0.31 117	0.22 135	0.67 246	0.31 185	0.78 179	0.65 201	0.58 217	0.47 91	0.46 133	0.43 198	0.76 178	0.46 185	0.11 126	0.11 174	0.11 93	0.11 125	0.15 83	0.14 107

ssnet	0.49 154	0.43 132	2.54 305	0.31 117	0.22 135	0.67 246	0.31 185	0.78 179	0.65 201	0.58 217	0.47 91	0.46 133	0.43 198	0.76 178	0.46 185	0.11 126	0.11 174	0.11 93	0.11 125	0.15 83	0.14 107

ASMatch	0.60 234	0.43 132	2.58 309	0.91 376	0.36 278	0.56 100	0.25 100	0.52 43	0.61 157	0.47 95	1.21 352	0.47 139	0.66 295	1.34 235	0.94 292	0.10 79	0.08 58	0.11 93	0.11 125	0.10 11	0.16 159

DRN-Test	0.64 252	0.43 132	2.44 285	0.39 250	0.44 319	0.80 313	0.41 255	1.02 341	0.78 299	0.80 321	0.63 222	0.69 247	0.56 259	1.79 298	0.69 259	0.15 244	0.12 199	0.17 279	0.16 242	0.18 149	0.17 170

AnonymousM	0.37 42	0.44 139	1.50 45	0.25 15	0.15 25	0.52 71	0.23 62	0.60 81	0.42 29	0.42 70	0.32 32	0.30 47	0.25 42	0.34 31	0.23 34	0.11 126	0.09 112	0.71 381	0.36 358	0.12 32	0.07 3

UNet	0.54 197	0.44 139	2.83 340	0.31 117	0.33 255	0.74 281	0.27 139	0.82 204	0.61 157	0.53 160	0.54 155	0.72 262	0.54 250	0.78 186	0.56 228	0.11 126	0.09 112	0.13 192	0.11 125	0.14 69	0.12 63

ACVNet	0.45 110	0.44 139	1.79 127	0.28 58	0.21 114	0.59 148	0.36 230	0.66 97	0.68 216	0.45 87	0.59 188	0.69 247	0.40 162	0.44 69	0.55 221	0.11 126	0.09 112	0.10 49	0.09 44	0.34 297	0.10 27

acv_ft	0.48 137	0.44 139	1.76 97	0.32 139	0.41 311	0.63 213	0.28 149	0.81 197	0.68 216	0.61 245	0.59 188	0.69 247	0.45 209	0.44 69	0.63 246	0.11 126	0.09 112	0.10 49	0.09 44	0.41 337	0.10 27

MSMDNet	0.46 120	0.44 139	2.28 255	0.26 31	0.20 107	0.55 91	0.21 33	0.75 146	0.64 189	0.48 114	0.55 163	0.68 240	0.56 259	0.46 82	0.30 99	0.11 126	0.10 141	0.13 192	0.10 76	0.18 149	0.15 137

PCWNet_CMD	0.46 120	0.45 144	2.28 255	0.26 31	0.20 107	0.55 91	0.21 33	0.75 146	0.64 189	0.48 114	0.55 163	0.68 240	0.57 264	0.46 82	0.30 99	0.11 126	0.10 141	0.14 221	0.10 76	0.18 149	0.14 107

CroCo-Stereo	0.30 8	0.45 144	1.08 3	0.31 117	0.17 62	0.19 1	0.21 33	0.73 131	0.50 75	0.21 2	0.24 11	0.55 168	0.22 20	0.27 1	0.26 57	0.09 17	0.08 58	0.08 3	0.07 13	0.12 32	0.09 16
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
SMFormer	0.50 163	0.46 146	1.60 57	0.30 92	0.15 25	0.45 20	0.24 85	0.90 258	0.72 250	0.56 195	0.64 238	0.51 153	0.41 173	1.87 311	0.49 202	0.13 201	0.10 141	0.11 93	0.10 76	0.15 83	0.16 159

tta	0.50 163	0.46 146	1.60 57	0.30 92	0.15 25	0.45 20	0.24 85	0.90 258	0.72 250	0.56 195	0.64 238	0.51 153	0.41 173	1.87 311	0.49 202	0.13 201	0.10 141	0.11 93	0.10 76	0.14 69	0.11 37

qqq1	0.48 137	0.46 146	1.60 57	0.30 92	0.15 25	0.45 20	0.24 85	0.90 258	0.72 250	0.56 195	0.64 238	0.51 153	0.41 173	1.87 311	0.23 34	0.13 201	0.10 141	0.09 21	0.08 29	0.14 69	0.11 37

fff1	0.48 137	0.46 146	1.60 57	0.30 92	0.15 25	0.45 20	0.24 85	0.90 258	0.72 250	0.56 195	0.64 238	0.51 153	0.41 173	1.87 311	0.23 34	0.13 201	0.10 141	0.09 21	0.08 29	0.14 69	0.11 37

anonymousa	0.48 137	0.46 146	2.44 285	0.29 79	0.34 261	0.61 177	0.25 100	0.66 97	0.54 107	0.53 160	0.77 298	0.73 266	0.46 217	0.33 27	0.31 109	0.10 79	0.09 112	0.12 138	0.29 331	0.10 11	0.19 196

CFNet_pseudo	0.45 110	0.46 146	2.23 248	0.25 15	0.19 97	0.56 100	0.21 33	0.77 165	0.60 143	0.49 125	0.56 174	0.69 247	0.47 222	0.52 113	0.31 109	0.11 126	0.10 141	0.15 247	0.10 76	0.17 129	0.14 107

ac_64	0.55 209	0.46 146	1.92 174	0.36 210	0.34 261	0.63 213	0.31 185	0.82 204	0.61 157	0.55 185	0.51 130	0.89 317	0.48 229	1.83 304	0.55 221	0.14 230	0.11 174	0.12 138	0.12 156	0.18 149	0.12 63

ccs_rob	0.45 110	0.46 146	2.22 244	0.26 31	0.19 97	0.56 100	0.21 33	0.77 165	0.60 143	0.49 125	0.56 174	0.69 247	0.47 222	0.52 113	0.31 109	0.11 126	0.09 112	0.16 263	0.10 76	0.17 129	0.14 107

test croco	0.37 42	0.47 154	2.15 232	0.27 40	0.19 97	0.33 8	0.20 22	0.58 69	0.46 51	0.23 11	0.37 47	0.23 15	0.25 42	0.45 76	0.28 75	0.11 126	0.08 58	0.13 192	0.09 44	0.42 341	0.12 63

test-1	0.44 95	0.48 155	1.69 72	0.30 92	0.27 196	0.50 52	0.28 149	0.80 193	0.43 36	0.40 60	0.54 155	0.41 91	0.24 31	0.31 17	1.16 319	0.09 17	0.20 299	0.10 49	0.17 257	0.11 22	0.26 269

MMNet	0.50 163	0.48 155	1.93 177	0.33 154	0.27 196	0.79 306	0.28 149	0.81 197	0.74 268	0.60 238	0.56 174	0.59 192	0.55 255	0.79 187	0.59 238	0.10 79	0.09 112	0.12 138	0.11 125	0.13 51	0.14 107

EKT-Stereo	1.47 382	0.49 157	1.93 177	2.57 411	19.31 426	0.55 91	0.22 46	0.69 111	0.42 29	0.38 53	0.36 44	0.43 107	0.27 68	0.69 164	0.26 57	0.12 173	0.14 227	0.11 93	0.16 242	0.20 178	0.15 137

HH	0.49 154	0.49 157	2.78 337	0.50 317	0.41 311	0.38 13	0.23 62	0.72 123	0.38 11	0.63 265	0.48 103	0.87 311	0.41 173	0.64 147	0.21 22	0.09 17	0.17 272	0.10 49	0.09 44	0.16 110	0.12 63

HanStereo	0.49 154	0.49 157	2.78 337	0.50 317	0.41 311	0.38 13	0.23 62	0.72 123	0.38 11	0.63 265	0.48 103	0.87 311	0.41 173	0.64 147	0.21 22	0.09 17	0.17 272	0.10 49	0.09 44	0.16 110	0.12 63

TANstereo	0.33 19	0.49 157	1.75 93	0.23 3	0.12 3	0.54 80	0.16 3	0.40 3	0.45 48	0.45 87	0.51 130	0.26 33	0.22 20	0.29 11	0.20 19	0.10 79	0.10 141	0.08 3	0.06 7	0.08 1	0.11 37

pcwnet_v2	0.64 252	0.49 157	4.41 400	0.32 139	0.27 196	0.60 157	0.25 100	0.97 307	0.88 328	0.59 230	0.70 277	0.63 207	0.55 255	0.66 156	0.37 144	0.17 275	0.15 248	0.15 247	0.14 206	0.21 186	0.23 244

HCRNet	0.46 120	0.49 157	1.65 64	0.38 242	0.29 210	0.58 132	0.22 46	0.75 146	0.62 173	0.47 95	0.49 120	0.48 145	0.36 128	1.12 217	0.37 144	0.15 244	0.10 141	0.15 247	0.13 181	0.17 129	0.17 170

CFNet_ucs	0.48 137	0.50 163	2.32 259	0.26 31	0.22 135	0.57 117	0.22 46	0.85 224	0.65 201	0.53 160	0.64 238	0.68 240	0.44 205	0.54 122	0.31 109	0.13 201	0.12 199	0.16 263	0.11 125	0.19 166	0.17 170

RAFT-RH_RVC	0.61 242	0.50 163	2.33 262	0.36 210	0.29 210	0.60 157	0.18 11	0.44 8	0.58 132	0.76 315	1.91 376	0.47 139	0.29 92	1.60 270	1.23 325	0.14 230	0.07 11	0.13 192	0.13 181	0.10 11	0.09 16

stereogan	0.69 278	0.51 165	2.44 285	0.39 250	0.39 297	1.01 348	0.41 255	0.94 285	0.92 339	0.73 310	0.85 311	1.15 363	0.69 301	1.57 263	0.53 216	0.19 295	0.18 280	0.20 309	0.16 242	0.36 310	0.24 251

ff7	0.32 14	0.52 166	1.38 28	0.25 15	0.16 38	0.56 100	0.23 62	0.46 12	0.41 24	0.24 12	0.23 5	0.20 2	0.23 25	0.48 92	0.19 3	0.09 17	0.08 58	0.10 49	0.18 267	0.23 206	0.22 226

ffff	0.32 14	0.52 166	1.38 28	0.25 15	0.16 38	0.56 100	0.23 62	0.46 12	0.41 24	0.24 12	0.23 5	0.20 2	0.23 25	0.48 92	0.19 3	0.09 17	0.08 58	0.10 49	0.18 267	0.23 206	0.22 226

11t	0.32 14	0.52 166	1.38 28	0.25 15	0.16 38	0.56 100	0.23 62	0.46 12	0.41 24	0.24 12	0.23 5	0.20 2	0.23 25	0.48 92	0.19 3	0.09 17	0.08 58	0.10 49	0.18 267	0.23 206	0.22 226

ccc-4	0.32 14	0.52 166	1.38 28	0.25 15	0.16 38	0.56 100	0.23 62	0.46 12	0.41 24	0.24 12	0.23 5	0.20 2	0.23 25	0.48 92	0.19 3	0.09 17	0.08 58	0.10 49	0.18 267	0.23 206	0.22 226

DMCA	0.41 67	0.52 166	1.26 14	0.31 117	0.24 160	0.59 148	0.26 116	0.77 165	0.63 182	0.58 217	0.48 103	0.57 183	0.35 124	0.40 56	0.50 207	0.14 230	0.10 141	0.14 221	0.10 76	0.15 83	0.15 137

anonymousdsp	0.34 26	0.53 171	1.47 40	0.25 15	0.16 38	0.56 100	0.23 62	0.49 27	0.40 20	0.25 20	0.24 11	0.22 8	0.24 31	0.55 126	0.19 3	0.09 17	0.11 174	0.10 49	0.18 267	0.24 221	0.29 289

IRAFT_RVC	0.54 197	0.53 171	1.78 109	0.46 300	0.21 114	0.58 132	0.43 265	0.65 95	0.66 211	0.54 171	0.50 126	0.49 147	0.51 239	1.58 267	1.01 306	0.11 126	0.25 334	0.13 192	0.10 76	0.15 83	0.13 94

iRaftStereo_RVC	0.37 42	0.53 171	1.41 33	0.28 58	0.15 25	0.52 71	0.20 22	0.54 58	0.46 51	0.37 48	0.43 73	0.41 91	0.23 25	0.36 38	0.26 57	0.09 17	0.15 248	0.12 138	0.11 125	0.41 337	0.37 336

StereoIM	0.29 4	0.54 174	1.44 36	0.24 7	0.29 210	0.29 3	0.16 3	0.45 11	0.37 10	0.19 1	0.21 2	0.28 42	0.22 20	0.30 14	0.29 88	0.10 79	0.09 112	0.10 49	0.08 29	0.11 22	0.11 37

ProNet	0.30 8	0.54 174	1.29 16	0.25 15	0.15 25	0.47 35	0.25 100	0.48 23	0.39 16	0.21 2	0.23 5	0.22 8	0.20 14	0.44 69	0.19 3	0.08 4	0.08 58	0.10 49	0.08 29	0.23 206	0.12 63

IGEV-Stereo	0.34 26	0.54 174	1.47 40	0.25 15	0.16 38	0.56 100	0.23 62	0.49 27	0.40 20	0.25 20	0.24 11	0.22 8	0.24 31	0.54 122	0.19 3	0.09 17	0.10 141	0.10 49	0.18 267	0.24 221	0.29 289
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
TestStereo	0.45 110	0.54 174	2.11 221	0.29 79	0.16 38	0.43 18	0.24 85	0.54 58	0.45 48	0.37 48	0.46 88	0.34 62	0.27 68	1.98 323	0.27 65	0.11 126	0.08 58	0.12 138	0.09 44	0.14 69	0.08 10

XX-Stereo	0.55 209	0.54 174	3.50 385	0.48 313	0.39 297	0.54 80	0.17 5	0.89 252	0.40 20	0.44 80	0.65 247	0.85 305	0.19 9	0.77 182	0.21 22	0.10 79	0.14 227	0.10 49	0.32 343	0.17 129	0.14 107

delet	0.52 187	0.54 174	1.62 62	0.31 117	0.35 271	0.74 281	0.46 282	0.85 224	0.74 268	0.55 185	0.60 200	0.67 233	0.50 237	1.12 217	0.57 231	0.11 126	0.11 174	0.13 192	0.14 206	0.16 110	0.12 63

FCDSN-DC	1.29 370	0.54 174	2.50 296	0.47 305	0.41 311	1.12 358	0.60 324	1.10 360	1.27 373	2.23 398	2.87 398	3.67 400	3.12 404	2.39 356	1.69 347	0.30 351	0.26 336	0.31 351	0.30 336	0.35 305	0.38 339
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FAT-Stereo	0.70 282	0.54 174	2.88 342	0.36 210	0.29 210	0.62 197	0.54 306	0.97 307	0.87 325	0.76 315	0.92 322	0.94 329	0.80 322	1.84 309	0.57 231	0.18 285	0.19 290	0.17 279	0.16 242	0.22 198	0.25 260

STTRV1_RVC	0.80 320	0.55 182	2.89 345	0.42 273	0.49 338	0.79 306	0.44 273	1.15 368	0.82 313	0.62 256	0.89 319	0.72 262	0.63 288	2.69 378	0.64 249	0.48 369	0.64 385	0.27 338	0.24 308	0.35 305	0.27 277

DLCB_ROB	0.54 197	0.55 182	1.49 44	0.36 210	0.25 172	0.65 236	0.36 230	0.80 193	0.70 233	0.72 306	0.69 267	0.83 300	0.46 217	1.53 258	0.60 240	0.13 201	0.12 199	0.14 221	0.14 206	0.14 69	0.13 94

IPLGR	0.54 197	0.56 184	2.68 320	0.36 210	0.18 84	0.62 197	0.54 306	1.02 341	0.64 189	0.73 310	0.46 88	0.47 139	0.45 209	1.12 217	0.29 88	0.09 17	0.08 58	0.11 93	0.09 44	0.19 166	0.12 63

STrans-v2	0.67 267	0.56 184	2.64 315	0.27 40	0.23 147	0.57 117	0.33 214	0.96 300	0.69 224	0.92 342	0.85 311	0.89 317	0.93 340	1.83 304	1.21 323	0.09 17	0.07 11	0.10 49	0.09 44	0.11 22	0.12 63

TransformOpticalFlow	0.64 252	0.56 184	2.66 318	0.44 283	0.26 185	0.62 197	0.28 149	0.83 210	0.71 242	0.76 315	0.74 289	0.91 320	0.85 329	1.83 304	0.81 284	0.10 79	0.07 11	0.11 93	0.09 44	0.11 22	0.12 63

RYNet	0.70 282	0.56 184	2.25 251	0.35 192	0.41 311	0.86 327	0.43 265	0.94 285	0.82 313	0.62 256	0.53 145	0.91 320	0.60 273	2.70 379	1.00 302	0.14 230	0.11 174	0.16 263	0.14 206	0.25 232	0.27 277

FC-DCNN	1.49 384	0.59 188	2.88 342	0.44 283	0.39 297	1.97 394	0.66 335	1.67 390	1.70 388	2.72 406	2.89 399	4.22 403	2.97 402	2.55 371	2.19 367	0.29 349	0.26 336	0.31 351	0.30 336	0.32 284	0.39 342

MIM_Stereo	0.41 67	0.60 189	1.88 159	0.31 117	0.21 114	0.50 52	0.19 13	0.64 91	0.44 38	0.43 75	0.53 145	0.43 107	0.27 68	0.51 109	0.28 75	0.08 4	0.14 227	0.11 93	0.10 76	0.26 247	0.26 269

ssnet_v2	0.55 209	0.60 189	1.86 152	0.32 139	0.22 135	0.72 273	0.44 273	0.94 285	0.74 268	0.63 265	0.54 155	0.81 295	0.47 222	0.77 182	0.70 260	0.16 261	0.14 227	0.14 221	0.14 206	0.30 272	0.30 297

psmorigin	1.36 375	0.60 189	13.80 421	0.37 228	0.29 210	0.62 197	0.33 214	0.77 165	0.61 157	0.96 347	0.88 317	1.17 365	0.73 311	4.00 403	0.86 288	0.19 295	0.22 312	0.17 279	0.18 267	0.24 221	0.29 289

DPSNet	0.86 332	0.60 189	2.34 264	0.58 345	0.36 278	1.07 356	0.75 351	1.30 376	1.05 354	0.70 299	0.68 260	0.94 329	1.29 363	2.08 332	1.82 353	0.26 339	0.23 317	0.16 263	0.17 257	0.48 351	0.40 346

ToySt	0.44 95	0.61 193	1.89 163	0.29 79	0.18 84	0.55 91	0.35 224	0.67 106	0.53 100	0.39 58	0.50 126	0.59 192	0.43 198	0.51 109	0.49 202	0.10 79	0.12 199	0.13 192	0.16 242	0.24 221	0.19 196

CroCo-Stereo Lap2	0.33 19	0.61 193	1.47 40	0.32 139	0.38 295	0.23 2	0.22 46	0.58 69	0.46 51	0.22 5	0.27 16	0.29 46	0.23 25	0.32 21	0.26 57	0.09 17	0.09 112	0.10 49	0.08 29	0.21 186	0.14 107

psm_up	0.57 221	0.61 193	1.83 141	0.35 192	0.30 220	0.64 224	0.37 237	0.90 258	0.68 216	0.59 230	0.55 163	0.68 240	0.54 250	1.91 319	0.46 185	0.16 261	0.15 248	0.16 263	0.15 226	0.23 206	0.13 94

GMOStereo	0.41 67	0.62 196	1.78 109	0.28 58	0.36 278	0.51 58	0.31 185	0.53 48	0.44 38	0.57 205	0.48 103	0.41 91	0.27 68	0.28 3	0.23 34	0.08 4	0.38 360	0.13 192	0.11 125	0.34 297	0.11 37

error version	0.41 67	0.62 196	1.78 109	0.28 58	0.36 278	0.51 58	0.31 185	0.53 48	0.44 38	0.57 205	0.48 103	0.41 91	0.27 68	0.28 3	0.23 34	0.08 4	0.38 360	0.13 192	0.11 125	0.34 297	0.11 37

test-v	0.41 67	0.62 196	1.78 109	0.28 58	0.36 278	0.51 58	0.31 185	0.53 48	0.44 38	0.57 205	0.48 103	0.41 91	0.27 68	0.28 3	0.23 34	0.08 4	0.38 360	0.13 192	0.11 125	0.34 297	0.11 37

THIR-Stereo	0.86 332	0.62 196	2.13 226	0.25 15	0.16 38	0.58 132	2.74 409	0.59 74	0.51 79	0.62 256	1.62 369	0.97 335	1.80 388	1.69 282	2.25 370	0.10 79	0.08 58	0.14 221	0.11 125	0.15 83	0.11 37

test-2	0.41 67	0.62 196	1.78 109	0.28 58	0.36 278	0.51 58	0.31 185	0.53 48	0.44 38	0.57 205	0.48 103	0.41 91	0.27 68	0.28 3	0.23 34	0.08 4	0.38 360	0.13 192	0.11 125	0.34 297	0.11 37

sAnonymous2	0.38 47	0.62 196	2.15 232	0.31 117	0.24 160	0.34 9	0.27 139	0.53 48	0.46 51	0.24 12	0.29 21	0.23 15	0.28 79	0.28 3	0.22 30	0.12 173	0.09 112	0.11 93	0.13 181	0.38 323	0.35 321

CroCo_RVC	0.38 47	0.62 196	2.15 232	0.31 117	0.24 160	0.34 9	0.27 139	0.53 48	0.46 51	0.24 12	0.29 21	0.23 15	0.28 79	0.28 3	0.22 30	0.12 173	0.09 112	0.11 93	0.13 181	0.38 323	0.35 321

DCRE	0.50 163	0.63 203	2.13 226	0.30 92	0.23 147	0.45 20	0.24 85	0.59 74	0.53 100	0.50 132	2.10 380	0.42 104	0.26 54	0.35 33	0.23 34	0.09 17	0.14 227	0.10 49	0.32 343	0.16 110	0.15 137

DGSMNet	2.89 403	0.63 203	3.18 373	3.43 416	4.17 415	2.57 404	6.98 416	0.97 307	0.83 317	0.56 195	1.86 375	0.79 290	0.62 285	1.64 275	1.39 334	4.61 414	5.01 417	5.17 419	4.71 418	4.44 418	4.19 417

ACVNet-DCA	0.42 80	0.64 205	2.07 211	0.35 192	0.14 12	0.76 289	0.25 100	0.76 155	0.52 84	0.31 35	0.38 54	0.24 22	0.38 141	0.69 164	0.19 3	0.10 79	0.24 320	0.11 93	0.09 44	0.12 32	0.14 107

xx1	0.46 120	0.64 205	2.07 211	0.35 192	0.14 12	0.76 289	0.25 100	0.74 136	1.01 350	0.31 35	0.38 54	0.46 133	0.36 128	0.69 164	0.19 3	0.10 79	0.24 320	0.12 138	0.12 156	0.12 32	0.14 107

1test111	0.44 95	0.64 205	2.07 211	0.35 192	0.14 12	0.76 289	0.25 100	0.76 155	0.52 84	0.31 35	0.38 54	0.24 22	0.38 141	0.96 200	0.30 99	0.10 79	0.24 320	0.11 93	0.09 44	0.12 32	0.14 107

cc1	0.47 133	0.64 205	2.07 211	0.35 192	0.14 12	0.76 289	0.25 100	0.74 136	1.01 350	0.31 35	0.38 54	0.24 22	0.38 141	0.69 164	0.19 3	0.10 79	0.24 320	0.11 93	0.09 44	0.25 232	0.40 346

tt1	0.44 95	0.64 205	1.83 141	0.35 192	0.14 12	0.76 289	0.25 100	0.74 136	0.88 328	0.31 35	0.37 47	0.25 28	0.35 124	0.63 144	0.19 3	0.10 79	0.24 320	0.11 93	0.09 44	0.25 232	0.36 329

G-Net	0.99 346	0.64 205	2.76 333	0.57 343	0.67 365	2.03 396	0.72 349	0.76 155	0.67 214	1.14 359	2.56 392	1.30 370	1.02 349	1.48 254	1.74 350	0.25 336	0.24 320	0.24 329	0.26 321	0.37 317	0.31 304

HHNet	0.60 234	0.65 211	2.60 312	0.36 210	0.25 172	0.64 224	0.61 327	0.64 91	0.62 173	0.55 185	1.13 350	0.32 55	0.60 273	0.42 61	1.79 352	0.15 244	0.07 11	0.12 138	0.10 76	0.18 149	0.15 137

OMP-Stereo	0.59 230	0.65 211	1.74 87	0.56 341	0.37 290	0.60 157	0.26 116	0.70 115	0.65 201	0.66 284	0.60 200	0.69 247	0.32 111	2.09 334	1.20 321	0.10 79	0.07 11	0.12 138	0.09 44	0.17 129	0.10 27

IIG-Stereo	0.59 230	0.65 211	1.74 87	0.54 333	0.23 147	0.61 177	0.21 33	0.73 131	0.65 201	0.64 274	0.69 267	0.69 247	0.38 141	2.09 334	1.39 334	0.11 126	0.07 11	0.11 93	0.09 44	0.15 83	0.09 16

DANet	0.80 320	0.65 211	2.21 241	1.19 391	0.48 337	0.74 281	1.25 387	0.89 252	1.53 383	0.89 339	0.71 281	0.96 332	0.56 259	1.83 304	0.96 294	0.18 285	0.16 262	0.19 301	0.16 242	0.26 247	0.29 289
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NOSS_ROB	0.64 252	0.65 211	1.62 62	0.46 300	0.25 172	0.67 246	0.30 175	0.93 281	0.77 294	0.59 230	0.57 179	0.77 283	0.38 141	2.78 383	0.44 181	0.23 324	0.24 320	0.28 342	0.26 321	0.27 254	0.39 342

anonymity	0.80 320	0.66 216	1.29 16	0.59 348	0.75 371	0.67 246	0.52 300	0.95 296	0.71 242	0.94 344	0.70 277	0.67 233	0.87 333	0.71 170	1.35 331	0.64 376	0.62 384	0.58 374	1.44 409	0.60 368	0.65 374

raft+_RVC	0.44 95	0.67 217	1.85 144	0.34 178	0.71 369	0.51 58	0.25 100	0.64 91	0.51 79	0.35 42	0.45 84	0.32 55	0.28 79	0.43 64	0.32 119	0.09 17	0.19 290	0.10 49	0.09 44	0.20 178	0.40 346

APVNet	0.70 282	0.67 217	2.71 324	0.38 242	0.36 278	0.85 325	0.43 265	0.91 268	0.68 216	0.55 185	0.69 267	0.75 277	0.55 255	2.31 346	0.78 277	0.17 275	0.17 272	0.24 329	0.19 285	0.33 290	0.23 244

raftrobust	0.38 47	0.68 219	1.54 49	0.32 139	0.46 333	0.52 71	0.21 33	0.56 62	0.42 29	0.52 151	0.35 43	0.31 49	0.33 114	0.37 45	0.30 99	0.10 79	0.11 174	0.08 3	0.07 13	0.21 186	0.19 196

RASNet	0.61 242	0.68 219	2.03 207	0.35 192	0.46 333	0.65 236	0.28 149	0.78 179	0.70 233	0.48 114	0.64 238	0.93 325	0.61 280	2.21 341	0.73 269	0.12 173	0.09 112	0.09 21	0.10 76	0.14 69	0.11 37

PASM	0.72 292	0.68 219	1.91 171	0.47 305	0.44 319	0.60 157	0.51 297	0.76 155	0.80 307	0.77 318	0.67 252	0.87 311	0.61 280	2.40 357	0.67 255	0.32 354	0.35 354	0.36 358	0.41 367	0.45 350	0.39 342

HGLStereo	0.54 197	0.69 222	2.00 198	0.35 192	0.40 304	0.66 241	0.30 175	0.83 210	0.62 173	0.57 205	0.69 267	0.69 247	0.54 250	1.07 211	0.55 221	0.13 201	0.13 213	0.13 192	0.11 125	0.19 166	0.17 170

S-Stereo	0.80 320	0.69 222	3.89 391	0.39 250	0.37 290	0.69 260	0.70 345	0.94 285	0.98 347	0.62 256	0.91 321	0.83 300	0.60 273	2.37 350	0.66 252	0.18 285	0.21 307	0.17 279	0.18 267	0.30 272	0.35 321

STTStereo	0.51 178	0.69 222	2.14 231	0.36 210	0.30 220	0.61 177	0.32 206	0.77 165	0.60 143	0.60 238	0.54 155	0.67 233	0.43 198	0.86 194	0.42 169	0.16 261	0.15 248	0.17 279	0.20 295	0.16 110	0.15 137

EDNetEfficient	1.27 369	0.70 225	4.05 396	0.64 355	0.98 384	0.94 339	1.40 395	0.85 224	1.75 390	2.34 401	1.33 360	1.05 350	2.21 394	1.58 267	4.15 399	0.15 244	0.19 290	0.14 221	0.27 325	0.38 323	0.32 308

DeepPruner_ROB	0.50 163	0.70 225	1.94 181	0.29 79	0.26 185	0.63 213	0.31 185	0.80 193	0.48 65	0.61 245	0.55 163	0.66 223	0.38 141	0.98 202	0.40 161	0.19 295	0.14 227	0.14 221	0.14 206	0.23 206	0.17 170

LMCR-Stereo	0.52 187	0.71 227	2.39 274	0.40 259	0.21 114	0.74 281	0.31 185	1.02 341	0.64 189	0.61 245	0.63 222	0.39 79	0.51 239	0.62 142	0.42 169	0.19 295	0.09 112	0.12 138	0.09 44	0.23 206	0.12 63

ADLNet	0.60 234	0.71 227	1.95 184	0.35 192	0.34 261	0.67 246	0.34 218	0.90 258	0.74 268	0.68 294	0.62 212	0.80 292	0.45 209	1.78 294	0.64 249	0.14 230	0.11 174	0.14 221	0.14 206	0.29 263	0.21 216

GwcNet	0.69 278	0.71 227	3.12 367	0.36 210	0.45 327	0.81 314	0.44 273	0.86 232	0.84 319	0.60 238	0.74 289	0.82 298	0.49 234	1.65 276	0.66 252	0.16 261	0.15 248	0.15 247	0.15 226	0.31 280	0.24 251

ETE_ROB	0.60 234	0.71 227	1.55 51	0.37 228	0.25 172	0.69 260	0.51 297	1.47 382	0.70 233	0.80 321	0.69 267	0.85 305	0.49 234	1.36 237	0.58 236	0.16 261	0.13 213	0.19 301	0.16 242	0.21 186	0.23 244

StereoVision	0.45 110	0.72 231	1.94 181	0.33 154	0.32 244	0.47 35	0.26 116	0.68 109	0.57 122	0.32 41	0.89 319	0.45 125	0.27 68	0.49 101	0.36 142	0.13 201	0.15 248	0.16 263	0.15 226	0.19 166	0.13 94

Sa-1000	0.51 178	0.72 231	1.90 166	0.31 117	0.60 361	0.60 157	0.31 185	0.94 285	0.71 242	0.52 151	0.83 304	0.42 104	0.33 114	0.68 158	0.28 75	0.10 79	0.09 112	0.13 192	0.29 331	0.29 263	0.10 27

XPNet_ROB	0.61 242	0.72 231	1.66 68	0.37 228	0.27 196	0.67 246	0.47 290	0.89 252	0.71 242	0.78 319	0.70 277	0.81 295	0.53 247	1.70 283	0.76 273	0.21 308	0.16 262	0.16 263	0.15 226	0.20 178	0.21 216

whm_eth	0.45 110	0.73 234	2.23 248	0.30 92	0.31 236	0.49 46	0.24 85	0.73 131	0.69 224	0.47 95	0.87 314	0.26 33	0.26 54	0.36 38	0.28 75	0.12 173	0.11 174	0.13 192	0.12 156	0.14 69	0.26 269

GANet-RSSM	0.55 209	0.73 234	1.90 166	0.36 210	0.26 185	0.59 148	0.27 139	0.78 179	0.52 84	0.47 95	0.57 179	0.63 207	0.45 209	1.92 321	0.43 177	0.14 230	0.10 141	0.25 334	0.11 125	0.34 297	0.14 107

BEATNet_4x	0.47 133	0.73 234	1.91 171	0.33 154	0.15 25	0.56 100	0.25 100	0.85 224	0.58 132	0.54 171	0.51 130	0.57 183	0.42 188	0.57 129	0.61 242	0.11 126	0.08 58	0.12 138	0.09 44	0.20 178	0.16 159

edge stereo	0.81 326	0.73 234	3.30 380	0.37 228	1.21 396	0.62 197	0.39 247	0.93 281	0.79 304	0.80 321	0.88 317	1.14 362	0.71 305	2.18 339	0.71 262	0.21 308	0.20 299	0.26 337	0.18 267	0.38 323	0.26 269

SACVNet	0.60 234	0.74 238	1.90 166	0.37 228	0.28 205	0.64 224	0.37 237	0.86 232	0.61 157	0.65 281	0.62 212	0.69 247	0.44 205	2.08 332	0.42 169	0.18 285	0.14 227	0.16 263	0.15 226	0.38 323	0.24 251

GwcNet-ADL	0.50 163	0.74 238	2.90 349	0.31 117	0.20 107	0.58 132	0.29 169	0.87 241	0.64 189	0.47 95	0.47 91	0.56 177	0.33 114	0.46 82	0.46 185	0.13 201	0.12 199	0.09 21	0.09 44	0.14 69	0.21 216

SA	0.50 163	0.75 240	1.95 184	0.31 117	0.61 362	0.57 117	0.31 185	0.91 268	0.73 264	0.42 70	0.62 212	0.38 75	0.47 222	0.68 158	0.29 88	0.09 17	0.09 112	0.13 192	0.32 343	0.30 272	0.10 27

RAFT_CTSACE	0.46 120	0.76 241	2.07 211	0.35 192	0.30 220	0.54 80	0.30 175	0.61 83	0.48 65	0.49 125	0.76 295	0.55 168	0.36 128	0.58 131	0.22 30	0.08 4	0.13 213	0.11 93	0.10 76	0.41 337	0.08 10

TRStereo	0.53 192	0.76 241	2.38 272	0.42 273	0.29 210	0.69 260	0.23 62	1.81 393	0.55 111	0.36 44	0.32 32	0.47 139	0.40 162	0.46 82	0.25 54	0.12 173	0.11 174	0.11 93	0.41 367	0.13 51	0.32 308

CFNet-ft	0.51 178	0.76 241	1.79 127	0.28 58	0.30 220	0.63 213	0.28 149	0.66 97	0.55 111	0.45 87	0.57 179	0.74 272	0.41 173	1.46 246	0.42 169	0.14 230	0.10 141	0.28 342	0.13 181	0.18 149	0.14 107

CFNet_RVC	0.51 178	0.76 241	1.79 127	0.28 58	0.30 220	0.63 213	0.28 149	0.66 97	0.55 111	0.45 87	0.57 179	0.74 272	0.41 173	1.46 246	0.42 169	0.14 230	0.10 141	0.28 342	0.13 181	0.18 149	0.14 107

HSM	0.62 246	0.76 241	1.72 82	0.30 92	0.29 210	0.64 224	0.28 149	0.94 285	0.62 173	0.58 217	0.57 179	1.40 373	0.64 289	2.59 372	0.42 169	0.11 126	0.08 58	0.10 49	0.08 29	0.14 69	0.11 37

iResNet	0.51 178	0.76 241	2.59 310	0.41 265	0.17 62	0.64 224	0.27 139	0.82 204	0.70 233	0.57 205	0.64 238	0.43 107	0.36 128	0.70 168	0.52 212	0.10 79	0.07 11	0.09 21	0.08 29	0.21 186	0.13 94

LALA_ROB	0.60 234	0.76 241	1.69 72	0.36 210	0.29 210	0.79 306	0.55 309	0.94 285	0.77 294	0.81 326	0.67 252	0.94 329	0.49 234	0.99 203	0.73 269	0.21 308	0.15 248	0.20 309	0.18 267	0.23 206	0.21 216

CBMV	0.71 289	0.76 241	2.64 315	0.33 154	0.20 107	0.78 302	0.79 356	0.98 311	0.78 299	0.85 336	0.71 281	0.86 309	1.10 357	1.46 246	0.62 244	0.18 285	0.20 299	0.21 315	0.19 285	0.25 232	0.33 315
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
fff	0.43 86	0.77 249	1.95 184	0.24 7	0.13 5	0.51 58	0.22 46	0.77 165	0.75 280	0.54 171	0.47 91	0.31 49	0.65 291	0.36 38	0.34 133	0.09 17	0.07 11	0.08 3	0.07 13	0.08 1	0.22 226

ADStereo(finetuned)	0.45 110	0.77 249	2.12 224	0.25 15	0.14 12	0.51 58	0.22 46	0.77 165	0.72 250	0.54 171	0.48 103	0.31 49	0.76 318	0.37 45	0.38 149	0.09 17	0.07 11	0.09 21	0.07 13	0.13 51	0.23 244

XX-TBD	0.34 26	0.77 249	1.75 93	0.34 178	0.13 5	0.51 58	0.17 5	0.43 6	0.50 75	0.37 48	0.49 120	0.23 15	0.18 6	0.28 3	0.24 48	0.10 79	0.07 11	0.08 3	0.06 7	0.09 7	0.07 3

DCANet	0.42 80	0.77 249	1.95 184	0.25 15	0.14 12	0.51 58	0.22 46	0.77 165	0.72 250	0.54 171	0.48 103	0.31 49	0.41 173	0.36 38	0.39 156	0.09 17	0.07 11	0.09 21	0.07 13	0.13 51	0.23 244

csc	0.43 86	0.77 249	1.95 184	0.24 7	0.13 5	0.51 58	0.22 46	0.77 165	0.75 280	0.54 171	0.47 91	0.31 49	0.65 291	0.36 38	0.34 133	0.09 17	0.07 11	0.08 3	0.07 13	0.08 1	0.22 226

cscssc	0.43 86	0.77 249	1.95 184	0.24 7	0.13 5	0.51 58	0.22 46	0.77 165	0.75 280	0.54 171	0.47 91	0.31 49	0.65 291	0.36 38	0.34 133	0.09 17	0.07 11	0.08 3	0.07 13	0.08 1	0.22 226

SHD	0.72 292	0.77 249	2.36 270	0.45 296	0.40 304	0.71 267	0.32 206	1.02 341	1.25 371	1.07 353	0.84 307	0.90 319	0.73 311	1.09 213	0.98 296	0.21 308	0.18 280	0.20 309	0.21 300	0.32 284	0.31 304

FBW_ROB	0.83 328	0.77 249	1.77 105	0.44 283	0.30 220	0.87 331	0.46 282	1.10 360	0.91 336	0.81 326	0.75 292	1.01 341	0.61 280	3.66 401	1.23 325	0.26 339	0.23 317	0.36 358	0.25 315	0.27 254	0.62 371

AACVNet	0.54 197	0.78 257	1.73 83	0.36 210	0.21 114	0.57 117	0.25 100	0.71 118	0.51 79	0.55 185	0.59 188	0.64 215	0.41 173	2.13 336	0.41 167	0.14 230	0.11 174	0.14 221	0.11 125	0.33 290	0.15 137

ELAS_RVC	1.37 377	0.78 257	3.21 376	0.55 339	0.50 339	1.49 373	2.48 407	1.48 383	1.71 389	2.13 395	2.09 379	2.07 385	2.56 398	1.90 318	2.02 359	0.35 358	0.36 356	0.37 362	0.34 350	0.49 353	0.47 359
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ADCL	0.99 346	0.79 259	2.43 283	0.39 250	0.32 244	1.50 374	1.90 402	0.92 276	0.97 344	1.26 373	1.27 355	1.00 340	1.42 375	1.14 220	3.31 388	0.17 275	0.14 227	0.22 317	0.21 300	0.30 272	0.22 226

ELAS	1.39 378	0.79 259	2.86 341	0.53 330	0.50 339	2.81 405	2.20 404	1.61 389	1.50 382	2.28 400	2.35 387	1.82 381	2.13 392	1.73 287	2.22 368	0.35 358	0.37 358	0.35 356	0.35 352	0.49 353	0.47 359
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MyStereo8	0.54 197	0.80 261	2.76 333	0.32 139	0.33 255	0.71 267	0.20 22	0.87 241	0.57 122	0.51 144	0.59 188	0.50 150	0.33 114	0.68 158	0.55 221	0.10 79	0.29 344	0.10 49	0.13 181	0.21 186	0.34 319

SDNR	1.22 367	0.80 261	2.71 324	0.33 154	1.48 404	1.98 395	0.23 62	1.93 396	2.44 397	0.89 339	2.52 390	1.36 371	0.51 239	3.65 400	1.93 355	0.30 351	0.31 348	0.22 317	0.16 242	0.33 290	0.36 329

aanetorigin	0.77 312	0.80 261	2.59 310	0.43 278	0.44 319	0.58 132	1.01 374	0.57 65	0.68 216	1.53 385	1.23 353	0.81 295	1.08 355	1.07 211	1.07 311	0.18 285	0.15 248	0.17 279	0.21 300	0.54 362	0.30 297

hitnet-ft	0.67 267	0.80 261	1.90 166	0.28 58	0.22 135	0.69 260	0.36 230	0.85 224	0.65 201	0.56 195	0.84 307	1.03 345	0.95 345	2.32 347	0.55 221	0.23 324	0.14 227	0.41 366	0.13 181	0.24 221	0.17 170

CVANet_RVC	0.65 260	0.80 261	2.13 226	0.36 210	0.26 185	0.62 197	0.42 259	0.84 220	0.72 250	0.69 296	0.68 260	0.68 240	0.52 245	2.64 374	0.42 169	0.19 295	0.12 199	0.22 317	0.17 257	0.37 317	0.15 137

TestStereo1	0.49 154	0.81 266	1.85 144	0.39 250	0.57 354	0.56 100	0.34 218	0.75 146	0.69 224	0.44 80	0.63 222	0.35 66	0.42 188	0.64 147	0.29 88	0.10 79	0.08 58	0.12 138	0.10 76	0.33 290	0.26 269

SA-5K	0.49 154	0.81 266	1.85 144	0.39 250	0.57 354	0.56 100	0.34 218	0.75 146	0.69 224	0.44 80	0.63 222	0.35 66	0.42 188	0.64 147	0.29 88	0.10 79	0.08 58	0.12 138	0.10 76	0.33 290	0.26 269

MIPNet	0.83 328	0.81 266	2.40 276	0.61 352	0.18 84	1.48 372	1.39 394	1.60 388	0.74 268	1.94 390	0.85 311	0.73 266	1.68 384	0.87 195	0.31 109	0.09 17	0.08 58	0.11 93	0.32 343	0.25 232	0.12 63

cf-r	0.53 192	0.81 266	2.15 232	0.33 154	0.28 205	0.60 157	0.28 149	0.78 179	0.64 189	0.51 144	0.60 200	0.75 277	0.40 162	1.32 233	0.43 177	0.13 201	0.09 112	0.11 93	0.12 156	0.15 83	0.14 107

PSMNet-RSSM	0.53 192	0.82 270	1.78 109	0.31 117	0.25 172	0.58 132	0.28 149	0.84 220	0.60 143	0.50 132	0.61 207	0.67 233	0.43 198	1.68 280	0.42 169	0.15 244	0.10 141	0.14 221	0.16 242	0.15 83	0.13 94

RP	0.67 267	0.82 270	1.94 181	0.43 278	0.44 319	0.65 236	0.45 280	0.89 252	0.82 313	0.66 284	0.92 322	0.99 339	0.76 318	1.55 260	0.66 252	0.25 336	0.18 280	0.23 323	0.20 295	0.31 280	0.22 226

UCFNet_RVC	0.48 137	0.82 270	1.85 144	0.30 92	0.27 196	0.64 224	0.26 116	0.74 136	0.55 111	0.48 114	0.53 145	0.63 207	0.41 173	0.88 196	0.38 149	0.15 244	0.10 141	0.17 279	0.17 257	0.18 149	0.15 137

Nwc_Net	0.68 274	0.83 273	2.53 299	0.41 265	0.39 297	0.77 297	0.38 243	1.01 338	0.70 233	0.60 238	0.99 334	0.98 336	0.68 300	1.41 239	0.63 246	0.23 324	0.15 248	0.23 323	0.25 315	0.23 206	0.18 187

WCMA_ROB	1.12 356	0.83 273	2.66 318	0.58 345	0.34 261	1.17 364	0.71 346	0.93 281	0.94 340	1.74 388	2.63 395	3.09 396	1.71 386	1.70 283	1.84 354	0.26 339	0.21 307	0.20 309	0.21 300	0.28 260	0.43 353

raft_robust	0.55 209	0.84 275	1.73 83	0.28 58	0.54 348	0.53 77	0.25 100	0.88 246	0.75 280	0.48 114	0.46 88	0.76 281	0.75 317	1.46 246	0.27 65	0.09 17	0.10 141	0.10 49	0.30 336	0.26 247	0.16 159

IPLG	0.69 278	0.84 275	2.43 283	0.35 192	0.21 114	1.65 382	0.61 327	1.36 379	0.58 132	1.39 380	0.51 130	0.37 69	0.87 333	1.41 239	0.36 142	0.09 17	0.07 11	0.14 221	0.12 156	0.32 284	0.11 37

ADLNet2	0.68 274	0.84 275	3.19 374	0.33 154	0.36 278	0.64 224	0.37 237	0.89 252	0.79 304	0.54 171	0.65 247	0.93 325	0.48 229	2.07 331	0.56 228	0.13 201	0.11 174	0.11 93	0.11 125	0.33 290	0.18 187

GANet	0.75 305	0.84 275	2.01 199	0.40 259	0.25 172	0.74 281	0.66 335	0.87 241	0.73 264	0.71 303	1.07 346	0.84 302	0.59 271	2.71 381	1.15 318	0.17 275	0.16 262	0.44 369	0.16 242	0.31 280	0.20 210

PVD	0.90 337	0.85 279	2.15 232	0.53 330	0.50 339	0.99 344	0.56 314	1.15 368	1.64 386	1.41 381	1.41 364	1.11 360	1.13 359	1.35 236	1.31 328	0.26 339	0.28 343	0.28 342	0.26 321	0.37 317	0.49 362

RAFT+CT+SA	0.50 163	0.86 280	1.82 139	0.37 228	0.75 371	0.54 80	0.34 218	0.77 165	0.63 182	0.38 53	0.55 163	0.34 62	0.29 92	0.68 158	0.27 65	0.09 17	0.07 11	0.11 93	0.51 374	0.29 263	0.41 351

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 80	0.86 280	1.78 109	0.28 58	0.17 62	0.52 71	0.20 22	0.62 87	0.61 157	0.50 132	0.61 207	0.39 79	0.32 111	0.35 33	0.30 99	0.07 1	0.10 141	0.09 21	0.09 44	0.35 305	0.10 27

DeepPrunerF	0.86 332	0.86 280	2.91 350	0.45 296	0.50 339	0.64 224	0.48 293	1.14 365	2.64 401	0.63 265	0.61 207	0.65 218	0.62 285	2.21 341	1.31 328	0.23 324	0.19 290	0.30 350	0.28 328	0.36 310	0.25 260

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 221	0.87 283	2.11 221	0.32 139	0.30 220	0.84 321	0.40 249	0.88 246	0.72 250	0.65 281	0.73 287	0.66 223	0.57 264	0.93 197	0.71 262	0.13 201	0.07 11	0.10 49	0.08 29	0.15 83	0.14 107

test_5	0.51 178	0.87 283	1.99 196	0.37 228	0.65 364	0.58 132	0.35 224	0.78 179	0.62 173	0.48 114	0.55 163	0.45 125	0.40 162	0.72 172	0.30 99	0.09 17	0.07 11	0.12 138	0.12 156	0.33 290	0.38 339

GEStereo_RVC	0.54 197	0.87 283	1.95 184	0.47 305	0.25 172	0.62 197	0.37 237	1.00 330	0.74 268	0.53 160	0.54 155	0.59 192	0.44 205	1.10 214	0.46 185	0.15 244	0.11 174	0.12 138	0.10 76	0.26 247	0.19 196

fast-acv-ft	0.63 249	0.88 286	3.10 364	0.38 242	0.30 220	0.79 306	0.48 293	0.69 111	0.72 250	0.58 217	0.78 299	0.76 281	0.60 273	0.67 157	0.73 269	0.15 244	0.15 248	0.18 296	0.17 257	0.37 317	0.16 159

RALCasStereoNet	0.45 110	0.88 286	1.85 144	0.30 92	0.26 185	0.49 46	0.26 116	0.58 69	0.51 79	0.36 44	0.48 103	0.36 68	0.28 79	0.55 126	0.34 133	0.10 79	0.53 379	0.09 21	0.08 29	0.25 232	0.34 319

StereoDRNet	0.64 252	0.88 286	2.35 267	0.41 265	0.45 327	0.73 278	0.47 290	0.94 285	0.74 268	0.75 312	0.54 155	0.74 272	0.47 222	1.70 283	0.72 266	0.15 244	0.14 227	0.15 247	0.14 206	0.20 178	0.19 196

rafts_anoy	0.43 86	0.89 289	1.96 193	0.32 139	0.30 220	0.48 41	0.24 85	0.62 87	0.49 69	0.37 48	0.38 54	0.33 58	0.30 100	0.51 109	0.34 133	0.10 79	0.39 366	0.13 192	0.15 226	0.17 129	0.15 137

MLCV	0.48 137	0.89 289	1.85 144	0.29 79	0.14 12	0.59 148	0.23 62	0.72 123	0.59 139	0.66 284	0.66 249	0.55 168	0.36 128	1.03 208	0.49 202	0.09 17	0.06 1	0.09 21	0.07 13	0.19 166	0.11 37

LL-Strereo2	0.41 67	0.90 291	1.83 141	0.44 283	0.24 160	0.54 80	0.27 139	0.58 69	0.45 48	0.41 66	0.33 36	0.44 118	0.21 16	0.44 69	0.34 133	0.09 17	0.08 58	0.16 263	0.14 206	0.17 129	0.17 170

CBFPSM	0.56 215	0.91 292	1.82 139	0.28 58	0.23 147	0.71 267	0.37 237	0.72 123	0.64 189	0.50 132	0.49 120	1.03 345	0.83 325	0.62 142	1.35 331	0.10 79	0.12 199	0.10 49	0.10 76	0.18 149	0.19 196

RAFT	0.45 110	0.92 293	1.59 55	0.34 178	0.19 97	0.46 32	0.35 224	0.65 95	0.49 69	0.49 125	0.49 120	0.70 257	0.40 162	0.47 88	0.32 119	0.11 126	0.16 262	0.14 221	0.13 181	0.51 357	0.13 94

AF-Net	0.69 278	0.92 293	2.21 241	0.41 265	0.40 304	0.68 257	0.40 249	1.02 341	0.86 322	0.69 296	1.03 341	1.04 348	0.84 328	1.19 224	0.78 277	0.22 321	0.14 227	0.25 334	0.17 257	0.30 272	0.18 187

TDLM	0.67 267	0.92 293	1.76 97	0.37 228	0.24 160	0.66 241	0.56 314	0.82 204	0.74 268	1.16 360	0.62 212	0.61 200	0.48 229	2.70 379	0.50 207	0.20 304	0.11 174	0.35 356	0.14 206	0.32 284	0.16 159

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 209	0.92 293	2.36 270	0.38 242	0.37 290	0.60 157	0.28 149	0.82 204	0.62 173	0.62 256	0.55 163	0.72 262	0.45 209	1.00 204	0.43 177	0.15 244	0.11 174	0.14 221	0.14 206	0.15 83	0.16 159
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
HITNet	0.46 120	0.92 293	2.09 217	0.33 154	0.14 12	0.55 91	0.22 46	0.83 210	0.56 119	0.51 144	0.49 120	0.48 145	0.37 136	0.48 92	0.54 220	0.09 17	0.06 1	0.10 49	0.08 29	0.23 206	0.09 16
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
SGM_RVC	1.89 392	0.92 293	2.50 296	0.96 382	0.93 383	1.63 380	1.37 392	1.52 386	12.43 415	1.85 389	1.69 371	2.40 390	1.74 387	2.81 386	1.71 348	0.53 371	0.47 374	0.42 367	0.47 370	0.74 374	0.74 377
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
iinet-f	0.57 221	0.93 299	2.27 254	0.31 117	0.25 172	0.83 319	0.33 214	0.81 197	0.65 201	0.54 171	0.63 222	0.73 266	0.67 297	0.73 173	0.67 255	0.13 201	0.13 213	0.11 93	0.10 76	0.43 342	0.16 159

Consistency-Raft	0.88 335	0.93 299	3.23 378	0.99 383	0.64 363	0.77 297	0.55 309	0.98 311	0.97 344	0.61 245	1.03 341	0.65 218	1.05 352	0.79 187	1.38 333	0.44 364	0.46 371	0.51 372	0.58 382	0.65 370	0.47 359

GwcNet-RSSM	0.57 221	0.94 301	2.13 226	0.32 139	0.25 172	0.60 157	0.30 175	0.80 193	0.66 211	0.52 151	0.64 238	0.71 260	0.40 162	1.79 298	0.50 207	0.13 201	0.09 112	0.12 138	0.12 156	0.21 186	0.15 137

NCC-stereo	0.79 318	0.94 301	2.42 279	0.59 348	0.45 327	1.90 389	0.46 282	0.99 322	0.72 250	0.64 274	0.84 307	0.91 320	0.73 311	1.80 300	1.00 302	0.27 344	0.19 290	0.23 323	0.31 340	0.24 221	0.22 226

Abc-Net	0.79 318	0.94 301	2.42 279	0.59 348	0.45 327	1.90 389	0.46 282	0.99 322	0.72 250	0.64 274	0.84 307	0.91 320	0.73 311	1.80 300	1.00 302	0.27 344	0.19 290	0.23 323	0.31 340	0.24 221	0.22 226
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
NCCL2	0.65 260	0.94 301	1.96 193	0.43 278	0.30 220	0.71 267	0.68 340	0.84 220	0.65 201	0.70 299	0.60 200	0.86 309	0.54 250	1.56 261	0.57 231	0.20 304	0.16 262	0.67 379	0.25 315	0.22 198	0.24 251

NaN_ROB	1.14 357	0.94 301	2.96 352	0.53 330	0.56 353	1.13 360	0.99 370	0.98 311	1.00 348	1.09 355	0.87 314	0.77 283	1.06 354	5.90 410	2.72 376	0.16 261	0.23 317	0.16 263	0.24 308	0.22 198	0.36 329

PWC_ROB	0.70 282	0.94 301	1.88 159	0.39 250	0.39 297	0.62 197	0.30 175	0.98 311	0.94 340	0.91 341	1.29 357	0.77 283	0.62 285	1.62 274	1.03 309	0.18 285	0.11 174	0.18 296	0.13 181	0.51 357	0.22 226

FINET	0.65 260	0.95 307	3.06 361	0.35 192	0.40 304	0.58 132	0.48 293	0.92 276	1.10 361	0.57 205	0.68 260	0.47 139	0.44 205	1.15 222	0.60 240	0.23 324	0.21 307	0.17 279	0.15 226	0.26 247	0.25 260

NVStereoNet_ROB	1.16 361	0.95 307	2.54 305	0.58 345	0.55 351	0.78 302	0.63 333	1.00 330	1.08 359	1.03 350	4.07 407	1.48 376	1.22 361	2.88 387	1.27 327	0.50 370	0.46 371	0.54 373	0.62 385	0.50 355	0.63 373
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
4D-IteraStereo	0.44 95	0.96 309	2.63 313	0.27 40	0.30 220	0.45 20	0.25 100	0.52 43	0.50 75	0.40 60	0.31 29	0.40 87	0.19 9	0.35 33	0.32 119	0.09 17	0.06 1	0.12 138	0.11 125	0.19 166	0.30 297

Wz-Net-LNSev	0.59 230	0.96 309	2.47 290	0.34 178	0.37 290	0.79 306	0.44 273	0.86 232	0.77 294	0.61 245	0.67 252	0.79 290	0.56 259	0.64 147	0.62 244	0.15 244	0.14 227	0.12 138	0.12 156	0.18 149	0.19 196

dd	0.42 80	0.96 309	1.77 105	0.31 117	0.17 62	0.57 117	0.26 116	0.49 27	0.68 216	0.41 66	0.40 64	0.34 62	0.27 68	0.45 76	0.40 161	0.17 275	0.10 141	0.13 192	0.12 156	0.21 186	0.12 63

AFF-stereo	0.44 95	0.96 309	1.78 109	0.31 117	0.15 25	0.50 52	0.21 33	0.64 91	0.63 182	0.47 95	0.64 238	0.49 147	0.34 122	0.46 82	0.31 109	0.08 4	0.09 112	0.10 49	0.10 76	0.37 317	0.10 27

DMCA-RVC	0.62 246	0.96 309	2.63 313	0.36 210	0.90 380	0.56 100	0.31 185	0.69 111	0.57 122	0.68 294	0.52 137	0.59 192	0.56 259	1.23 228	0.53 216	0.16 261	0.38 360	0.20 309	0.15 226	0.20 178	0.15 137

ADCRef	0.80 320	0.96 309	2.29 257	0.37 228	0.35 271	0.96 341	0.51 297	0.87 241	0.75 280	0.88 337	0.83 304	0.61 200	1.36 370	1.02 206	3.27 387	0.13 201	0.11 174	0.17 279	0.19 285	0.25 232	0.21 216

CFNet	0.58 226	0.96 309	1.78 109	0.33 154	0.25 172	0.63 213	0.22 46	0.88 246	0.75 280	0.46 94	0.59 188	0.58 190	0.40 162	2.29 345	0.48 197	0.12 173	0.09 112	0.15 247	0.14 206	0.30 272	0.15 137

MSMD_ROB	1.34 373	0.96 309	2.38 272	0.39 250	0.32 244	1.96 392	0.62 331	0.91 268	1.43 379	2.94 408	2.60 393	4.77 408	1.95 390	2.43 361	1.33 330	0.29 349	0.26 336	0.32 353	0.32 343	0.30 272	0.30 297

Wz-Net-MNSev	0.65 260	0.97 317	2.19 239	0.36 210	0.33 255	0.90 334	0.60 324	0.92 276	0.81 312	0.75 312	0.72 285	0.73 266	0.65 291	1.39 238	0.71 262	0.16 261	0.13 213	0.14 221	0.14 206	0.24 221	0.18 187

RGC	0.71 289	0.97 317	2.18 238	0.44 283	0.44 319	0.73 278	0.40 249	0.94 285	0.71 242	0.71 303	1.04 344	1.01 341	0.71 305	1.74 289	0.70 260	0.23 324	0.18 280	0.28 342	0.26 321	0.29 263	0.27 277

SAMSARA	0.91 338	0.97 317	2.22 244	0.80 368	0.58 356	1.32 366	1.31 389	1.01 338	0.94 340	1.36 376	0.87 314	1.38 372	0.90 338	1.72 286	1.02 307	0.24 331	0.30 347	0.22 317	0.25 315	0.36 310	0.35 321

RALAANet	0.43 86	0.98 320	1.90 166	0.32 139	0.23 147	0.48 41	0.19 13	0.67 106	0.53 100	0.48 114	0.45 84	0.39 79	0.30 100	0.48 92	0.37 144	0.10 79	0.08 58	0.11 93	0.14 206	0.27 254	0.10 27

EDNetEfficientorigin	8.18 415	0.98 320	145.96 440	0.51 320	0.89 379	0.72 273	0.48 293	0.85 224	1.56 385	2.12 392	1.49 365	1.29 367	1.31 366	1.83 304	2.13 366	0.13 201	0.12 199	0.17 279	0.18 267	0.39 331	0.45 356

XQC	0.73 300	0.98 320	2.39 274	0.46 300	0.35 271	0.81 314	0.46 282	1.00 330	1.00 348	0.80 321	0.69 267	0.88 315	0.74 316	1.32 233	1.20 321	0.24 331	0.16 262	0.23 323	0.20 295	0.41 337	0.33 315

GMStereo	0.38 47	0.99 323	1.91 171	0.27 40	0.16 38	0.39 15	0.23 62	0.47 20	0.62 173	0.38 53	0.34 40	0.25 28	0.25 42	0.39 52	0.29 88	0.14 230	0.08 58	0.10 49	0.12 156	0.15 83	0.11 37
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
ADCPNet	0.99 346	0.99 323	3.93 394	0.37 228	0.68 366	1.36 368	0.62 331	0.87 241	0.76 290	0.78 319	0.81 302	1.08 354	1.18 360	1.14 220	2.49 375	0.21 308	0.69 393	0.21 315	0.95 400	0.29 263	0.37 336

RTSC	0.72 292	1.00 325	2.22 244	0.40 259	0.29 210	0.82 317	0.31 185	0.96 300	1.10 361	0.92 342	0.81 302	0.78 286	0.58 268	1.23 228	1.55 343	0.18 285	0.17 272	0.14 221	0.17 257	0.43 342	0.30 297

PA-Net	0.84 330	1.00 325	3.49 384	0.63 354	0.40 304	0.70 265	0.52 300	0.86 232	0.84 319	0.52 151	0.59 188	0.70 257	0.54 250	2.35 348	2.23 369	0.17 275	0.27 341	0.19 301	0.28 328	0.22 198	0.36 329
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
AANet_RVC	0.68 274	1.00 325	2.09 217	0.33 154	0.25 172	0.58 132	0.32 206	0.81 197	0.80 307	0.61 245	0.94 326	0.80 292	0.41 173	2.46 364	1.02 307	0.36 360	0.14 227	0.10 49	0.09 44	0.23 206	0.22 226

PS-NSSS	0.63 249	1.00 325	1.81 134	0.30 92	0.31 236	0.63 213	0.34 218	0.98 311	0.69 224	0.54 171	0.74 289	0.51 153	0.41 173	2.43 361	0.48 197	0.24 331	0.17 272	0.27 338	0.18 267	0.27 254	0.21 216

DispNO	0.67 267	1.01 329	2.72 326	0.33 154	0.27 196	0.54 80	0.41 255	0.81 197	0.80 307	0.55 185	0.75 292	0.67 233	0.51 239	2.36 349	0.89 289	0.13 201	0.10 141	0.15 247	0.11 125	0.17 129	0.18 187

iRaft-Stereo_5w	0.54 197	1.01 329	2.08 216	0.27 40	0.21 114	0.49 46	0.28 149	0.73 131	0.58 132	0.40 60	0.61 207	0.62 204	0.46 217	1.78 294	0.47 194	0.09 17	0.07 11	0.11 93	0.10 76	0.39 331	0.12 63

dad	0.51 178	1.01 329	1.74 87	0.29 79	0.19 97	0.60 157	0.26 116	0.52 43	0.75 280	0.63 265	0.63 222	0.63 207	0.33 114	0.85 193	0.47 194	0.27 344	0.15 248	0.40 365	0.18 267	0.22 198	0.14 107

PSMNet_ROB	0.66 264	1.01 329	2.33 262	0.38 242	0.31 236	0.72 273	0.55 309	0.86 232	0.69 224	0.54 171	0.60 200	0.75 277	0.47 222	2.00 327	0.82 285	0.17 275	0.13 213	0.19 301	0.19 285	0.24 221	0.27 277

UDGNet	0.44 95	1.02 333	1.74 87	0.35 192	0.19 97	0.58 132	0.23 62	0.49 27	0.66 211	0.41 66	0.38 54	0.34 62	0.29 92	0.53 119	0.30 99	0.24 331	0.10 141	0.37 362	0.19 285	0.27 254	0.15 137

AASNet	0.56 215	1.03 334	2.34 264	0.37 228	0.33 255	0.65 236	0.29 169	0.96 300	0.73 264	0.54 171	0.60 200	0.55 168	0.38 141	0.59 134	0.58 236	0.14 230	0.12 199	0.13 192	0.10 76	0.43 342	0.24 251

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 312	1.04 335	2.06 209	0.94 379	0.35 271	0.89 333	0.40 249	0.85 224	0.63 182	0.55 185	0.63 222	0.75 277	0.38 141	2.38 353	0.48 197	1.10 392	0.31 348	0.36 358	0.21 300	0.53 361	0.55 366

pmcnn	1.32 371	1.05 336	2.77 335	0.74 363	1.43 399	0.72 273	0.56 314	0.96 300	0.91 336	0.99 348	2.92 401	6.01 412	0.70 303	2.38 353	3.32 389	0.13 201	0.10 141	0.08 3	0.06 7	0.34 297	0.22 226

PDISCO_ROB	0.75 305	1.06 337	2.11 221	0.64 355	0.59 357	1.13 360	0.43 265	1.14 365	1.05 354	0.64 274	0.71 281	0.96 332	0.61 280	1.21 225	0.76 273	0.37 361	0.18 280	0.27 338	0.24 308	0.56 364	0.32 308

PWCDC_ROB	0.72 292	1.06 337	2.09 217	0.47 305	0.36 278	0.78 302	0.26 116	0.98 311	1.34 375	0.61 245	2.07 378	0.64 215	0.61 280	0.83 189	0.71 262	0.31 353	0.14 227	0.15 247	0.12 156	0.60 368	0.21 216

Syn2CoEx	0.70 282	1.07 339	2.74 331	0.43 278	0.30 220	0.64 224	0.42 259	0.99 322	0.78 299	0.62 256	0.78 299	0.74 272	0.72 308	1.92 321	0.61 242	0.20 304	0.17 272	0.19 301	0.15 226	0.29 263	0.22 226

Anonymous Stereo	0.70 282	1.08 340	2.47 290	0.42 273	0.36 278	0.60 157	0.78 355	0.83 210	0.75 280	0.65 281	0.63 222	0.62 204	0.38 141	2.43 361	0.78 277	0.19 295	0.18 280	0.19 301	0.20 295	0.30 272	0.23 244

111	0.48 137	1.09 341	1.95 184	0.24 7	0.13 5	0.59 148	0.26 116	0.83 210	0.78 299	0.48 114	0.52 137	0.56 177	0.38 141	0.49 101	0.38 149	0.09 17	0.07 11	0.09 21	0.07 13	0.23 206	0.35 321

LSM	3.31 407	1.11 342	5.29 407	9.40 421	30.65 435	0.84 321	1.12 381	0.91 268	1.22 369	1.36 376	2.19 383	0.93 325	0.83 325	1.66 277	0.90 290	0.21 308	0.31 348	0.24 329	0.28 328	0.39 331	6.33 419

DDUNet	0.77 312	1.12 343	1.88 159	0.76 364	0.69 367	0.84 321	0.43 265	0.85 224	0.65 201	0.67 288	0.75 292	0.91 320	0.52 245	1.03 208	0.57 231	0.54 373	0.37 358	0.95 387	0.52 376	0.71 373	0.57 367

ADCP+	0.94 342	1.12 343	3.14 368	0.34 178	0.39 297	1.06 351	0.79 356	0.89 252	0.80 307	0.66 284	0.67 252	0.85 305	1.55 380	0.93 197	4.55 403	0.13 201	0.11 174	0.16 263	0.15 226	0.26 247	0.25 260

CSAN	1.25 368	1.12 343	3.04 359	0.51 320	0.37 290	1.06 351	1.15 383	1.22 371	1.08 359	1.17 365	1.91 376	1.04 348	1.31 366	5.96 411	2.43 374	0.26 339	0.22 312	0.24 329	0.24 308	0.31 280	0.30 297

SPS-STEREO	1.07 355	1.13 346	2.88 342	0.65 357	0.69 367	0.99 344	0.68 340	1.05 353	0.87 325	1.36 376	1.23 353	1.46 375	0.94 343	1.87 311	1.72 349	0.66 377	0.61 383	0.58 374	0.57 380	0.65 370	0.77 381
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ACRE	0.56 215	1.14 347	2.77 335	0.76 364	0.28 205	0.60 157	0.56 314	0.76 155	0.58 132	0.55 185	0.62 212	0.41 91	0.29 92	0.44 69	0.39 156	0.11 126	0.19 290	0.13 192	0.14 206	0.36 310	0.18 187

FADNet_RVC	0.81 326	1.14 347	2.42 279	0.30 92	0.24 160	0.71 267	0.24 85	0.95 296	0.61 157	0.44 80	0.56 174	0.59 192	0.42 188	1.52 257	0.68 258	0.94 386	0.96 403	0.28 342	1.00 402	0.90 382	1.36 405

SuperB	1.15 359	1.14 347	5.43 408	0.36 210	0.26 185	0.81 314	0.89 364	0.88 246	1.17 366	0.67 288	0.68 260	0.63 207	1.39 373	1.74 289	3.37 390	0.15 244	0.12 199	0.17 279	0.16 242	2.80 412	0.25 260

MANE	2.90 404	1.14 347	2.96 352	1.03 384	1.01 387	5.01 413	2.45 406	5.36 415	6.88 413	3.58 411	4.76 411	5.99 411	4.99 409	4.23 405	4.61 404	0.56 375	0.67 388	0.44 369	0.78 393	0.51 357	1.03 397

CC-Net-ROB	0.85 331	1.15 351	2.13 226	0.88 374	0.38 295	0.88 332	0.44 273	1.06 354	0.79 304	0.58 217	0.69 267	0.65 218	0.50 237	2.74 382	0.51 210	0.93 385	0.39 366	0.87 384	0.29 331	0.54 362	0.54 364

GANetREF_RVC	0.75 305	1.15 351	2.46 288	0.47 305	0.26 185	0.83 319	0.61 327	0.97 307	0.89 333	0.62 256	0.61 207	0.72 262	0.59 271	2.42 359	0.55 221	0.32 354	0.25 334	0.36 358	0.24 308	0.39 331	0.31 304
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
iResNet_ROB	0.50 163	1.15 351	1.73 83	0.31 117	0.21 114	0.58 132	0.22 46	0.95 296	0.82 313	0.58 217	0.62 212	0.57 183	0.39 155	0.84 191	0.40 161	0.11 126	0.08 58	0.09 21	0.06 7	0.21 186	0.13 94

MeshStereo	1.21 364	1.15 351	3.01 358	0.34 178	0.28 205	1.10 357	0.69 342	1.35 378	1.01 350	2.71 405	2.41 389	2.96 393	1.45 376	2.80 385	1.40 336	0.22 321	0.22 312	0.22 317	0.19 285	0.50 355	0.26 269
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
FADNet-RVC-Resample	0.67 267	1.16 355	3.16 370	0.37 228	0.29 210	0.62 197	0.38 243	0.86 232	0.63 182	0.51 144	0.50 126	0.57 183	0.45 209	1.57 263	0.49 202	0.24 331	0.32 352	0.23 323	0.19 285	0.27 254	0.62 371

CIPLG	0.56 215	1.19 356	2.46 288	0.80 368	0.31 236	0.61 177	0.57 318	0.76 155	0.57 122	0.56 195	0.63 222	0.41 91	0.30 100	0.45 76	0.40 161	0.11 126	0.20 299	0.13 192	0.13 181	0.35 305	0.19 196

RAFT + AFF	0.64 252	1.20 357	1.95 184	0.34 178	0.33 255	0.67 246	0.52 300	0.99 322	0.74 268	0.53 160	0.58 185	0.57 183	0.80 322	1.76 291	0.51 210	0.12 173	0.27 341	0.15 247	0.14 206	0.43 342	0.29 289

SANet	1.20 363	1.21 358	3.33 383	0.38 242	0.27 196	1.73 386	0.85 361	1.10 360	2.49 399	1.16 360	1.83 374	1.72 380	1.50 379	2.37 350	2.84 379	0.18 285	0.16 262	0.16 263	0.15 226	0.32 284	0.32 308

FADNet	0.64 252	1.22 359	2.06 209	0.32 139	0.30 220	0.66 241	0.29 169	0.88 246	0.72 250	0.44 80	0.48 103	0.66 223	0.57 264	1.84 309	0.45 184	0.46 368	0.20 299	0.17 279	0.19 285	0.59 365	0.24 251

UDG	0.77 312	1.23 360	2.15 232	0.67 359	0.59 357	0.78 302	0.38 243	0.90 258	0.70 233	0.61 245	0.69 267	1.01 341	0.67 297	1.02 206	0.73 269	0.45 366	0.34 353	0.87 384	0.51 374	0.67 372	0.46 358

ARAFT	0.60 234	1.23 360	3.10 364	0.28 58	0.16 38	0.64 224	0.36 230	0.90 258	0.67 214	0.61 245	0.49 120	0.55 168	0.31 108	1.24 231	0.32 119	0.10 79	0.08 58	0.14 221	0.13 181	0.37 317	0.21 216

DN-CSS_ROB	0.48 137	1.23 360	1.99 196	0.39 250	0.22 135	0.56 100	0.19 13	0.75 146	0.61 157	0.45 87	0.62 212	0.41 91	0.31 108	0.70 168	0.32 119	0.11 126	0.08 58	0.14 221	0.13 181	0.36 310	0.12 63

IPLGR_C	0.58 226	1.25 363	2.72 326	0.80 368	0.31 236	0.60 157	0.61 327	0.76 155	0.58 132	0.56 195	0.62 212	0.41 91	0.31 108	0.43 64	0.40 161	0.11 126	0.22 312	0.13 192	0.15 226	0.35 305	0.19 196

FADNet-RVC	0.61 242	1.26 364	2.12 224	0.33 154	0.26 185	0.59 148	0.29 169	0.86 232	0.62 173	0.45 87	0.50 126	0.62 204	0.46 217	1.73 287	0.55 221	0.17 275	0.20 299	0.17 279	0.18 267	0.59 365	0.28 283

MFMNet_re	0.92 340	1.28 365	2.53 299	0.82 372	0.76 374	0.90 334	0.75 351	0.98 311	1.04 353	1.03 350	1.05 345	0.84 302	0.94 343	0.83 189	0.72 266	0.68 378	0.60 382	0.63 377	0.60 384	0.77 377	0.74 377

LL-Strereo	0.72 292	1.29 366	2.49 294	0.36 210	0.45 327	0.55 91	0.32 206	0.93 281	0.71 242	0.67 288	0.58 185	0.85 305	0.79 321	2.67 377	0.46 185	0.10 79	0.18 280	0.14 221	0.12 156	0.40 335	0.42 352

HBP-ISP	0.76 308	1.30 367	3.19 374	0.35 192	0.26 185	0.85 325	0.54 306	1.03 348	0.72 250	0.80 321	0.69 267	0.68 240	0.83 325	2.04 329	0.44 181	0.23 324	0.24 320	0.29 349	0.25 315	0.28 260	0.24 251

WZ-Net	0.92 340	1.31 368	3.76 388	0.41 265	0.36 278	0.86 327	0.71 346	1.00 330	1.06 357	0.82 330	0.92 322	1.06 352	1.05 352	2.16 338	1.61 345	0.19 295	0.13 213	0.15 247	0.16 242	0.32 284	0.28 283

RTS	1.21 364	1.31 368	6.39 410	0.52 324	0.51 344	1.61 378	0.79 356	1.03 348	1.37 377	1.13 357	1.30 358	1.10 358	0.85 329	2.65 375	2.08 362	0.21 308	0.24 320	0.18 296	0.18 267	0.43 342	0.32 308

RTSA	1.21 364	1.31 368	6.39 410	0.52 324	0.51 344	1.61 378	0.79 356	1.03 348	1.37 377	1.13 357	1.30 358	1.10 358	0.85 329	2.65 375	2.08 362	0.21 308	0.24 320	0.18 296	0.18 267	0.43 342	0.32 308

Wz-Net-SNSev	0.76 308	1.32 371	3.11 366	0.40 259	0.31 236	0.71 267	0.60 324	0.98 311	0.87 325	0.67 288	0.83 304	0.96 332	0.60 273	1.67 279	0.97 295	0.16 261	0.15 248	0.16 263	0.17 257	0.36 310	0.24 251

ADCMid	0.96 345	1.32 371	2.74 331	0.38 242	0.35 271	0.99 344	0.58 320	0.94 285	0.86 322	1.23 368	1.01 337	1.01 341	1.00 347	1.05 210	3.97 396	0.21 308	0.19 290	0.42 367	0.32 343	0.40 335	0.29 289

AnyNet_C32	1.00 349	1.33 373	2.53 299	0.49 315	0.54 348	1.15 362	1.14 382	0.91 268	0.89 333	1.11 356	0.95 328	0.87 311	0.93 340	1.50 255	4.07 398	0.21 308	0.20 299	0.25 334	0.24 308	0.38 323	0.33 315

LE_ROB	4.43 410	1.35 374	9.38 413	2.79 414	3.93 413	2.43 403	3.46 412	2.68 403	11.19 414	11.66 419	4.73 410	5.26 409	10.46 416	4.50 408	9.49 415	0.82 383	0.69 393	1.34 400	0.98 401	0.75 376	0.76 380

ADCS	1.05 354	1.36 375	2.98 356	0.42 273	0.36 278	0.96 341	0.81 360	1.06 354	1.12 363	1.25 369	0.97 331	1.08 354	0.90 338	1.25 232	4.86 405	0.21 308	0.21 307	0.22 317	0.23 306	0.36 310	0.38 339

iResNetv2_ROB	0.59 230	1.43 376	2.96 352	0.40 259	0.22 135	0.58 132	0.28 149	0.91 268	0.73 264	0.57 205	0.63 222	0.60 198	0.41 173	0.74 174	0.35 140	0.11 126	0.08 58	0.10 49	0.07 13	0.43 342	0.17 170

SGM+DAISY	1.83 391	1.43 376	3.81 389	0.87 373	1.01 387	2.38 402	2.53 408	1.36 379	1.75 390	2.92 407	3.22 403	2.65 391	2.93 400	2.22 344	3.10 384	0.72 380	0.69 393	0.63 377	0.62 385	0.77 377	0.98 392

GASNet	0.73 300	1.47 378	3.04 359	0.47 305	0.33 255	0.57 117	0.34 218	0.91 268	0.75 280	0.58 217	0.58 185	0.74 272	0.55 255	2.03 328	0.65 251	0.21 308	0.15 248	0.19 301	0.17 257	0.51 357	0.28 283

AnyNet_C01	1.14 357	1.49 379	4.23 399	0.54 333	0.53 346	1.51 375	1.37 392	1.04 352	1.07 358	1.17 365	1.33 360	1.15 363	1.08 355	1.61 273	2.74 377	0.25 336	0.22 312	0.28 342	0.24 308	0.48 351	0.40 346

WAO-6	1.58 387	1.54 380	2.32 259	1.14 390	1.00 386	2.30 400	1.03 375	1.82 394	2.85 403	1.25 369	2.61 394	2.20 387	1.56 381	2.47 365	1.99 358	0.95 387	0.67 388	1.19 396	0.83 395	1.08 384	0.88 389

SQANet	0.80 320	1.58 381	2.53 299	0.76 364	0.83 375	0.76 289	0.36 230	0.83 210	0.64 189	0.63 265	0.69 267	0.73 266	0.51 239	1.21 225	0.53 216	0.77 382	0.29 344	0.59 376	0.29 331	0.86 381	0.61 370

JetBlue	1.78 389	1.63 382	3.92 392	0.73 362	1.21 396	4.38 412	3.35 410	1.59 387	1.20 368	1.26 373	1.52 367	2.37 389	1.88 389	3.23 394	3.00 380	0.53 371	0.47 374	0.48 371	0.49 372	1.29 394	0.97 391

WAO-7	1.48 383	1.63 382	2.49 294	0.93 378	0.75 371	1.72 385	1.10 379	1.84 395	1.96 394	1.43 382	2.54 391	1.97 383	1.61 383	3.06 390	2.08 362	0.69 379	0.66 387	0.94 386	0.74 391	0.80 379	0.69 376

IMH-64-1	1.39 378	1.64 384	1.86 152	1.36 393	1.11 392	1.39 369	1.19 385	1.76 391	1.45 380	1.16 360	2.21 384	1.53 377	1.38 371	1.98 323	1.52 341	1.29 396	0.67 388	1.27 397	0.69 388	1.29 394	0.98 392

IMH-64	1.39 378	1.64 384	1.86 152	1.36 393	1.11 392	1.39 369	1.19 385	1.76 391	1.45 380	1.16 360	2.21 384	1.53 377	1.38 371	1.98 323	1.52 341	1.29 396	0.67 388	1.27 397	0.69 388	1.29 394	0.98 392

coex-ft	5.95 413	1.67 386	60.57 438	0.34 178	0.30 220	0.77 297	0.69 342	0.74 136	4.41 406	19.22 426	2.15 382	1.62 379	7.97 414	1.81 303	8.96 414	0.44 364	2.08 413	0.18 296	0.19 285	0.38 323	4.62 418

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 351	1.67 386	2.32 259	0.47 305	0.39 297	1.47 371	0.95 367	0.95 296	0.91 336	0.84 333	0.94 326	1.05 350	0.60 273	2.95 388	0.72 266	0.41 362	0.72 397	0.32 353	0.55 377	0.74 374	1.22 401

otaku	1.03 352	1.68 388	2.72 326	0.95 380	0.73 370	1.03 349	0.59 322	0.99 322	0.86 322	0.69 296	1.61 368	0.98 336	0.64 289	1.46 246	1.14 316	0.95 387	0.46 371	0.72 382	0.40 364	1.24 392	0.78 382

Ntro	1.00 349	1.68 388	2.80 339	0.95 380	0.85 376	1.06 351	0.53 303	0.98 311	0.90 335	0.62 256	0.76 295	0.93 325	0.66 295	1.66 277	0.98 296	0.99 389	0.45 370	0.75 383	0.40 364	1.19 388	0.75 379

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 373	1.70 390	2.50 296	0.56 341	0.40 304	2.15 398	0.99 370	1.24 373	1.26 372	1.02 349	1.10 348	1.29 367	0.88 336	3.10 392	1.08 312	1.66 404	0.83 399	0.68 380	0.88 397	1.57 399	1.80 412

SGM-ForestM	2.98 405	1.70 390	3.52 386	0.67 359	0.47 335	5.18 414	3.36 411	3.30 410	2.86 404	4.44 412	3.79 406	9.80 416	5.50 412	6.29 412	6.52 410	0.27 344	0.36 356	0.24 329	0.27 325	0.38 323	0.58 369

Wz-Net-TNSev	0.91 338	1.73 392	3.08 362	0.36 210	0.31 236	1.00 347	0.71 346	1.06 354	0.97 344	0.71 303	0.72 285	1.09 356	0.87 333	2.42 359	1.59 344	0.20 304	0.20 299	0.16 263	0.20 295	0.44 349	0.35 321

RainbowNet	1.15 359	1.78 393	2.72 326	1.12 389	0.91 381	1.06 351	0.76 353	1.16 370	1.13 365	0.75 312	0.97 331	1.09 356	0.80 322	1.60 270	1.21 323	1.17 394	1.26 406	1.01 390	0.57 380	1.13 386	0.88 389

ACVNet_2	1.42 381	1.81 394	3.23 378	1.08 386	0.92 382	1.32 366	0.85 361	1.49 384	1.69 387	1.19 367	1.73 372	2.13 386	1.03 350	2.50 367	1.40 336	0.91 384	0.53 379	1.00 389	0.55 377	2.11 407	0.85 385

TorneroNet-64	2.65 397	1.83 395	3.30 380	1.46 396	1.20 395	3.89 408	0.99 370	3.51 412	6.71 412	2.56 403	4.60 409	4.22 403	3.85 407	3.33 395	3.14 385	1.19 395	0.65 386	1.39 402	0.79 394	3.31 414	1.15 399

Dean	1.79 390	1.83 395	3.92 392	1.29 392	1.07 391	1.55 376	1.00 373	1.95 397	2.33 396	1.47 384	4.19 408	4.26 406	1.33 368	2.21 341	1.48 340	1.14 393	0.68 392	1.18 393	0.74 391	1.24 392	0.98 392

UNDER WATER	2.74 399	1.85 397	4.54 401	1.81 404	1.44 401	2.34 401	1.40 395	3.24 407	6.60 411	2.60 404	2.76 397	5.75 410	5.24 411	3.02 389	4.01 397	1.45 400	0.81 398	1.59 408	1.06 403	1.80 403	1.51 408

ACVNet-4b	1.93 393	1.85 397	4.10 397	1.07 385	0.86 377	1.15 362	0.53 303	1.06 354	1.12 363	0.64 274	1.09 347	1.99 384	0.70 303	2.20 340	9.86 417	5.62 416	0.41 369	1.03 391	0.55 377	1.86 405	0.85 385

UNDER WATER-64	2.47 396	1.89 399	4.86 403	1.82 405	1.44 401	3.18 407	1.57 399	2.62 401	5.64 408	2.05 391	2.13 381	4.13 402	3.76 406	2.62 373	3.42 391	1.47 401	0.85 400	1.57 407	1.07 404	1.82 404	1.49 407

PWCK	1.49 384	1.90 400	3.22 377	1.09 387	0.54 348	1.71 384	1.73 400	1.49 384	1.53 383	1.44 383	1.80 373	1.82 381	1.30 365	3.34 396	1.76 351	1.07 391	0.56 381	0.97 388	0.58 382	1.38 398	0.65 374

ACVNet_1	1.33 372	1.91 401	4.03 395	1.09 387	0.88 378	1.19 365	0.66 335	1.24 373	1.17 366	0.94 344	0.96 329	3.09 396	1.04 351	2.37 350	1.11 314	1.04 390	0.48 377	1.03 391	0.48 371	1.12 385	0.83 384

TorneroNet	5.50 412	1.92 402	3.16 370	1.47 397	1.25 398	14.07 420	1.06 377	4.90 413	20.99 432	10.17 415	16.48 423	11.88 420	6.93 413	3.34 396	4.20 400	1.30 398	0.69 393	1.45 404	0.86 396	2.61 411	1.20 400

MADNet+	1.36 375	1.93 403	5.95 409	0.81 371	0.59 357	1.57 377	1.09 378	1.39 381	1.22 369	0.84 333	1.01 337	1.25 366	1.12 358	3.19 393	2.36 373	0.45 366	0.47 374	0.38 364	0.34 350	0.59 365	0.57 367

KSHMR	4.10 408	1.97 404	5.27 406	1.71 401	1.47 403	1.96 392	1.28 388	3.19 406	17.33 426	2.12 392	15.91 421	9.18 415	1.57 382	8.42 416	1.98 357	1.52 402	1.26 406	1.67 409	1.19 406	1.67 402	1.40 406

notaker	2.66 398	2.07 405	3.31 382	2.61 412	1.43 399	1.76 387	1.11 380	2.76 404	1.79 392	2.26 399	11.53 418	3.96 401	4.29 408	3.09 391	2.76 378	1.55 403	0.88 401	1.70 410	1.07 404	2.00 406	1.35 404

ktn	4.35 409	2.10 406	2.89 345	1.80 403	1.49 405	2.13 397	1.41 397	2.26 399	12.72 416	11.41 418	16.43 422	11.15 418	3.75 405	4.36 407	3.18 386	1.82 406	0.98 405	1.73 411	1.21 407	2.97 413	1.27 402

DispFullNet	1.67 388	2.10 406	5.22 405	1.53 398	8.90 416	0.86 327	0.31 185	0.96 300	0.96 343	1.37 379	1.01 337	1.13 361	1.98 391	1.51 256	0.91 291	0.54 373	0.31 348	1.18 393	0.63 387	1.13 386	0.80 383

MADNet++	2.79 400	2.11 408	2.97 355	2.49 410	2.28 409	2.95 406	2.31 405	2.67 402	2.47 398	3.03 409	3.13 402	2.70 392	2.92 399	4.10 404	4.48 402	2.68 411	2.24 415	3.04 415	2.44 413	2.37 410	2.34 414

WAO-8	2.80 401	2.14 409	2.89 345	1.91 406	1.04 389	3.98 409	0.96 368	3.26 408	6.17 409	2.15 396	3.37 404	3.31 398	2.41 396	11.84 418	2.03 360	2.05 408	1.86 410	1.54 405	0.92 398	1.22 389	0.87 387

Venus	2.80 401	2.14 409	2.89 345	1.91 406	1.04 389	3.98 409	0.96 368	3.26 408	6.17 409	2.15 396	3.37 404	3.31 398	2.41 396	11.84 418	2.03 360	2.05 408	1.86 410	1.54 405	0.92 398	1.22 389	0.87 387

IMH	2.02 395	2.15 411	2.69 323	1.68 399	1.12 394	1.66 383	0.92 366	2.10 398	1.92 393	1.32 375	2.66 396	2.21 388	1.69 385	5.78 409	1.68 346	5.54 415	0.96 403	1.31 399	0.71 390	1.32 397	0.99 396

LVE	1.96 394	2.17 412	3.14 368	1.68 399	1.80 408	1.63 380	1.03 375	2.34 400	2.81 402	1.25 369	2.89 399	4.24 405	1.29 363	2.79 384	1.44 338	2.85 412	0.91 402	1.18 393	1.46 410	1.23 391	1.10 398

MFN_U_SF_RVC	1.55 386	2.39 413	3.16 370	0.65 357	0.41 311	1.12 358	0.46 282	1.23 372	1.33 374	1.61 386	1.20 351	1.43 374	0.98 346	1.76 291	1.97 356	1.90 407	1.80 408	1.98 412	2.15 411	1.63 400	1.77 411

HanzoNet	7.64 414	2.86 414	5.05 404	7.01 419	3.97 414	2.18 399	1.34 391	3.37 411	4.05 405	13.17 420	10.58 412	10.73 417	16.52 423	8.45 417	10.51 418	10.48 423	9.72 425	5.59 420	13.46 424	6.84 420	6.83 420

SPstereo	16.50 423	2.87 415	4.74 402	2.64 413	2.53 410	29.48 432	52.22 432	39.30 440	29.70 440	21.90 435	21.75 430	27.53 439	23.84 434	28.05 440	26.36 433	2.38 410	2.58 416	4.92 417	3.03 415	2.19 408	2.05 413

FADE		3.00 416		2.11 408	2.94 411			5.00 414	2.49 399	1.25 369		3.05 395		8.02 415		94.83 440	35.90 440	65.83 437	66.18 437	1.66 401	1.30 403

JetRed	3.29 406	4.93 417	10.17 414	1.45 395	1.72 407	7.44 415	5.05 415	3.06 405	2.12 395	2.41 402	2.39 388	2.99 394	2.37 395	3.51 399	6.44 409	1.32 399	1.90 412	1.37 401	1.23 408	2.21 409	1.76 410

DGTPSM_ROB	8.89 416	5.62 418	12.25 416	5.92 418	11.32 418	8.54 416	24.18 423	6.40 417	13.49 417	5.15 413	11.46 416	6.19 413	10.92 417	7.00 413	13.72 419	4.47 413	7.65 418	3.92 416	7.45 421	4.38 417	7.87 421

DPSMNet_ROB	9.48 417	5.64 419	13.01 420	8.82 420	11.82 419	8.54 416	24.20 424	6.41 418	13.65 420	5.32 414	11.47 417	6.33 414	10.92 417	7.69 414	13.89 420	7.25 422	8.19 420	5.06 418	7.78 422	5.31 419	8.26 422

BEATNet-Init1	12.10 418	11.19 420	27.29 436	2.99 415	3.51 412	21.84 430	11.10 417	14.34 424	13.83 421	20.34 427	20.33 428	26.35 438	20.03 425	19.06 429	14.80 423	1.74 405	1.81 409	2.05 413	2.49 414	3.69 416	3.12 416

Anonymous_1	22.91 427	11.20 421	12.13 415	12.75 422	26.28 434	19.43 425	27.92 428	14.08 423	13.61 418	14.96 421	10.58 412	11.26 419	11.19 419	12.55 422	14.57 422	38.28 439	7.88 419	34.96 436	63.99 436	89.57 440	10.94 425

DPSM_ROB	12.34 419	11.21 422	12.51 417	12.91 423	12.80 421	19.84 427	28.28 429	14.38 425	14.28 422	10.58 416	11.26 414	12.03 421	11.85 420	13.15 424	15.34 424	7.11 420	8.31 421	6.50 422	7.35 419	8.84 421	8.31 423

DPSM	12.34 419	11.21 422	12.51 417	12.91 423	12.80 421	19.84 427	28.28 429	14.38 425	14.28 422	10.58 416	11.26 414	12.03 421	11.85 420	13.15 424	15.34 424	7.11 420	8.31 421	6.50 422	7.35 419	8.84 421	8.31 423

PML	23.15 428	16.83 424	7.78 412	5.49 417	9.93 417	51.13 439	104.50 439	5.76 416	13.62 419	37.30 440	105.93 439	30.86 440	23.50 430	12.07 420	7.87 413	6.30 418	2.12 414	6.32 421	2.43 412	10.44 423	2.90 415

LRCNet_RVC	13.74 422	19.30 425	12.75 419	19.46 427	12.69 420	1.86 388	0.41 255	12.33 421	1.05 354	15.77 422	18.83 427	12.62 423	8.70 415	12.21 421	9.62 416	22.22 432	8.37 423	25.85 432	24.01 433	19.32 431	17.44 432

ASD4	21.52 426	19.65 426	22.13 425	22.45 429	16.42 424	23.29 431	30.71 431	33.06 439	17.47 427	24.18 437	14.11 419	21.71 428	15.88 422	21.06 431	18.11 426	19.78 431	17.78 433	26.52 433	20.33 431	27.03 433	18.73 433

DLNR_Zeroshot_test	13.43 421	19.94 427	23.55 427	121.61 441	35.03 436	0.46 32	0.15 1	8.02 419	0.35 5	0.28 32	0.37 47	0.26 33	0.17 1	0.76 178	0.29 88	6.42 419	0.26 336	0.09 21	0.38 361	50.13 439	0.18 187

xxxxx1	28.96 437	20.11 428	14.07 422	49.74 437	39.15 437	18.98 422	26.64 425	21.94 429	20.21 429	16.45 423	17.48 424	18.36 424	21.56 426	16.21 426	20.88 428	23.07 433	26.55 435	66.40 438	78.70 438	30.27 435	32.51 438

tt_ll	28.96 437	20.11 428	14.07 422	49.74 437	39.15 437	18.98 422	26.64 425	21.94 429	20.21 429	16.45 423	17.48 424	18.36 424	21.56 426	16.21 426	20.88 428	23.07 433	26.55 435	66.40 438	78.70 438	30.27 435	32.51 438

ff	28.96 437	20.11 428	14.07 422	49.74 437	39.15 437	18.98 422	26.64 425	21.94 429	20.21 429	16.45 423	17.48 424	18.36 424	21.56 426	16.21 426	20.88 428	23.07 433	26.55 435	66.40 438	78.70 438	30.27 435	32.51 438

DPSimNet_ROB	17.97 424	20.20 431	24.98 429	17.62 425	15.92 423	21.53 429	21.00 422	13.70 422	15.61 424	23.89 436	14.69 420	22.87 429	24.58 438	12.70 423	14.56 421	18.48 430	12.91 426	20.21 430	12.05 423	17.76 424	14.17 426

HaxPig	19.86 425	22.40 432	22.34 426	17.95 426	17.95 425	11.77 419	11.89 418	16.02 427	15.89 425	21.10 428	21.41 429	18.74 427	18.39 424	20.08 430	19.69 427	23.63 436	23.22 434	24.06 431	23.69 432	23.00 432	23.95 435

CasAABBNet	24.81 430	22.53 433	24.83 428	26.08 431	25.74 432	39.86 433	57.06 435	28.87 436	28.83 435	21.16 430	22.54 432	24.22 434	23.89 436	26.38 436	30.87 435	14.25 424	16.71 428	13.09 424	14.81 426	17.78 428	16.71 427

MyStereo03	24.83 431	22.55 434	25.13 430	26.08 431	25.72 429	39.87 434	57.07 436	28.77 433	28.85 436	21.33 432	22.66 434	24.16 431	23.82 431	26.32 433	30.89 437	14.27 425	16.73 430	13.09 424	14.82 427	17.77 425	16.71 427

MyStereo02	24.83 431	22.55 434	25.13 430	26.08 431	25.72 429	39.87 434	57.07 436	28.77 433	28.85 436	21.33 432	22.66 434	24.16 431	23.82 431	26.32 433	30.89 437	14.27 425	16.73 430	13.09 424	14.82 427	17.77 425	16.71 427

MyStereo	24.83 431	22.55 434	25.13 430	26.08 431	25.72 429	39.87 434	57.07 436	28.77 433	28.85 436	21.33 432	22.66 434	24.16 431	23.82 431	26.32 433	30.89 437	14.27 425	16.73 430	13.09 424	14.82 427	17.77 425	16.71 427

Selective-RAFT-Error	24.87 434	22.59 437	25.14 433	26.13 435	25.82 433	39.93 437	57.03 434	28.97 437	28.95 439	21.21 431	22.65 433	24.25 435	23.98 437	26.43 437	30.83 434	14.27 425	16.71 428	13.10 428	14.82 427	17.82 429	16.76 431

LSM0	26.58 435	22.63 438	25.88 434	30.13 436	52.21 440	39.94 438	56.74 433	28.97 437	28.72 434	21.14 429	22.26 431	24.43 436	23.88 435	26.54 438	30.87 435	14.32 429	16.55 427	13.12 429	14.71 425	17.92 430	20.60 434

MEDIAN_ROB	23.96 429	27.05 439	26.39 435	22.16 428	22.13 427	16.12 421	13.97 419	20.24 428	20.05 428	25.50 438	25.31 437	22.96 430	22.63 429	24.39 432	23.24 431	28.20 437	27.23 438	28.62 434	27.75 434	27.50 434	27.76 436

AVERAGE_ROB	26.93 436	30.34 440	29.27 437	25.82 430	25.34 428	19.48 426	15.17 420	23.55 432	23.00 433	28.45 439	27.87 438	26.25 437	25.86 439	26.96 439	25.55 432	31.30 438	30.07 439	31.76 435	30.81 435	30.79 438	30.93 437

test_example2	115.39 440	123.23 441	94.57 439	115.52 440	123.55 441	101.63 440	114.33 440	53.41 441	99.48 441	134.90 441	135.05 440	85.83 441	85.11 440	111.32 441	106.15 440	152.55 441	205.26 441	99.78 441	114.96 441	140.96 441	110.20 441

Low-res two-view benchmark