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

CAS	0.08 2	0.04 1	0.07 2	0.17 115	0.08 48	0.10 57	0.13 43	0.12 5	0.09 2	0.09 16	0.10 39	0.08 26	0.06 6	0.09 10	0.08 11	0.08 191	0.04 2	0.05 2	0.03 1	0.05 40	0.04 7

CES	0.08 2	0.04 1	0.08 11	0.14 13	0.07 18	0.09 35	0.14 70	0.11 2	0.09 2	0.08 5	0.09 24	0.11 75	0.06 6	0.12 101	0.08 11	0.06 55	0.04 2	0.05 2	0.03 1	0.05 40	0.05 52

CREStereo++_RVC	0.08 2	0.04 1	0.06 1	0.13 6	0.07 18	0.09 35	0.12 21	0.14 16	0.14 59	0.10 41	0.14 81	0.08 26	0.07 32	0.09 10	0.11 86	0.06 55	0.04 2	0.05 2	0.05 32	0.04 1	0.04 7
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.09 12	0.04 1	0.08 11	0.13 6	0.06 2	0.11 83	0.14 70	0.15 27	0.19 129	0.11 60	0.15 95	0.10 59	0.06 6	0.12 101	0.09 19	0.07 142	0.05 107	0.05 2	0.04 8	0.06 102	0.05 52

CREStereo	0.09 12	0.04 1	0.08 11	0.11 1	0.06 2	0.13 130	0.14 70	0.14 16	0.10 8	0.08 5	0.13 72	0.09 38	0.08 50	0.11 45	0.10 50	0.08 191	0.04 2	0.05 2	0.03 1	0.06 102	0.06 99
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
IGEV_Zeroshot_test	0.09 12	0.05 6	0.12 91	0.13 6	0.08 48	0.12 105	0.13 43	0.17 73	0.11 18	0.10 41	0.06 2	0.09 38	0.06 6	0.11 45	0.09 19	0.06 55	0.04 2	0.06 32	0.06 87	0.05 40	0.05 52

MSKI-zero shot	0.09 12	0.05 6	0.09 29	0.15 38	0.07 18	0.10 57	0.13 43	0.14 16	0.13 42	0.09 16	0.09 24	0.09 38	0.06 6	0.12 101	0.10 50	0.06 55	0.04 2	0.05 2	0.04 8	0.04 1	0.04 7

AEACV	0.08 2	0.05 6	0.08 11	0.14 13	0.13 302	0.14 155	0.13 43	0.14 16	0.09 2	0.07 2	0.09 24	0.07 18	0.08 50	0.10 18	0.09 19	0.06 55	0.04 2	0.06 32	0.05 32	0.05 40	0.04 7

Any-RAFT	0.10 51	0.05 6	0.09 29	0.14 13	0.07 18	0.13 130	0.14 70	0.21 141	0.15 70	0.11 60	0.12 62	0.12 90	0.09 68	0.12 101	0.09 19	0.07 142	0.04 2	0.05 2	0.04 8	0.06 102	0.05 52

LoS_RVC	0.08 2	0.05 6	0.07 2	0.15 38	0.07 18	0.08 23	0.15 116	0.11 2	0.10 8	0.08 5	0.09 24	0.06 3	0.09 68	0.10 18	0.09 19	0.05 2	0.04 2	0.05 2	0.03 1	0.04 1	0.03 1

LoS	0.09 12	0.05 6	0.11 71	0.13 6	0.07 18	0.14 155	0.11 11	0.15 27	0.15 70	0.09 16	0.09 24	0.12 90	0.09 68	0.15 167	0.10 50	0.07 142	0.05 107	0.05 2	0.03 1	0.05 40	0.05 52

EGLCR-Stereo	0.08 2	0.05 6	0.08 11	0.14 13	0.06 2	0.10 57	0.12 21	0.11 2	0.16 88	0.06 1	0.05 1	0.07 18	0.05 2	0.10 18	0.11 86	0.06 55	0.04 2	0.06 32	0.05 32	0.04 1	0.04 7

knoymous	0.11 81	0.05 6	0.12 91	0.13 6	0.07 18	0.15 177	0.14 70	0.19 117	0.13 42	0.11 60	0.17 121	0.13 113	0.09 68	0.13 133	0.11 86	0.08 191	0.05 107	0.06 32	0.05 32	0.08 200	0.07 159

iRaft-Stereo_20w	0.09 12	0.05 6	0.13 129	0.14 13	0.08 48	0.12 105	0.15 116	0.18 97	0.10 8	0.11 60	0.08 17	0.08 26	0.05 2	0.10 18	0.09 19	0.06 55	0.04 2	0.06 32	0.05 32	0.06 102	0.05 52

TRStereo	0.09 12	0.05 6	0.12 91	0.15 38	0.12 285	0.10 57	0.13 43	0.18 97	0.18 117	0.09 16	0.09 24	0.09 38	0.06 6	0.10 18	0.08 11	0.07 142	0.05 107	0.07 99	0.07 162	0.04 1	0.04 7

AnonymousM	0.09 12	0.05 6	0.10 45	0.14 13	0.06 2	0.09 35	0.13 43	0.19 117	0.14 59	0.13 105	0.11 54	0.09 38	0.08 50	0.13 133	0.10 50	0.08 191	0.05 107	0.08 164	0.05 32	0.05 40	0.05 52

XX-Stereo	0.09 12	0.05 6	0.08 11	0.17 115	0.09 132	0.15 177	0.12 21	0.20 124	0.10 8	0.10 41	0.14 81	0.07 18	0.06 6	0.12 101	0.08 11	0.06 55	0.05 107	0.06 32	0.06 87	0.04 1	0.04 7

PMTNet	0.09 12	0.05 6	0.09 29	0.12 3	0.06 2	0.12 105	0.14 70	0.15 27	0.11 18	0.09 16	0.13 72	0.10 59	0.07 32	0.13 133	0.10 50	0.15 347	0.04 2	0.05 2	0.03 1	0.07 157	0.06 99

IGEV+	0.08 2	0.06 19	0.08 11	0.18 182	0.07 18	0.09 35	0.13 43	0.10 1	0.09 2	0.08 5	0.08 17	0.06 3	0.06 6	0.13 133	0.09 19	0.05 2	0.04 2	0.05 2	0.04 8	0.05 40	0.04 7

11t1	0.12 136	0.06 19	0.13 129	0.14 13	0.08 48	0.17 220	0.15 116	0.18 97	0.15 70	0.15 149	0.15 95	0.16 163	0.16 227	0.15 167	0.13 158	0.08 191	0.05 107	0.06 32	0.05 32	0.08 200	0.07 159

IGEVStereo-DCA	0.09 12	0.06 19	0.11 71	0.15 38	0.10 217	0.11 83	0.15 116	0.16 43	0.12 26	0.10 41	0.06 2	0.08 26	0.06 6	0.10 18	0.08 11	0.06 55	0.05 107	0.06 32	0.05 32	0.05 40	0.06 99

rrr	0.09 12	0.06 19	0.12 91	0.15 38	0.10 217	0.11 83	0.16 171	0.16 43	0.15 70	0.10 41	0.06 2	0.08 26	0.06 6	0.10 18	0.08 11	0.06 55	0.05 107	0.06 32	0.05 32	0.05 40	0.06 99

MIF-Stereo (partial)	0.11 81	0.06 19	0.10 45	0.19 228	0.10 217	0.10 57	0.11 11	0.17 73	0.18 117	0.14 125	0.16 103	0.09 38	0.11 110	0.12 101	0.12 128	0.08 191	0.05 107	0.08 164	0.07 162	0.06 102	0.07 159

RAFT-Test	0.09 12	0.06 19	0.10 45	0.15 38	0.07 18	0.11 83	0.15 116	0.16 43	0.13 42	0.09 16	0.10 39	0.10 59	0.09 68	0.12 101	0.09 19	0.06 55	0.04 2	0.05 2	0.04 8	0.04 1	0.05 52

HH	0.09 12	0.06 19	0.13 129	0.17 115	0.08 48	0.10 57	0.16 171	0.14 16	0.10 8	0.08 5	0.09 24	0.08 26	0.07 32	0.10 18	0.09 19	0.06 55	0.04 2	0.06 32	0.05 32	0.05 40	0.04 7

HanStereo	0.09 12	0.06 19	0.13 129	0.17 115	0.08 48	0.10 57	0.16 171	0.14 16	0.10 8	0.08 5	0.09 24	0.08 26	0.07 32	0.10 18	0.09 19	0.06 55	0.04 2	0.06 32	0.05 32	0.05 40	0.04 7

CBFPSM	0.14 187	0.06 19	0.26 311	0.17 115	0.09 132	0.13 130	0.15 116	0.22 157	0.23 183	0.20 242	0.27 249	0.24 253	0.16 227	0.16 199	0.18 249	0.06 55	0.06 190	0.06 32	0.07 162	0.07 157	0.07 159

iinet-f	0.16 238	0.06 19	0.45 360	0.14 13	0.10 217	0.21 281	0.14 70	0.27 235	0.23 183	0.21 250	0.24 197	0.21 218	0.15 207	0.18 232	0.21 283	0.09 236	0.07 248	0.07 99	0.06 87	0.09 248	0.10 271

Selective-IGEV	0.07 1	0.06 19	0.08 11	0.17 115	0.06 2	0.08 23	0.12 21	0.13 10	0.07 1	0.08 5	0.07 14	0.06 3	0.04 1	0.10 18	0.09 19	0.05 2	0.04 2	0.05 2	0.04 8	0.04 1	0.03 1

riskmin	0.11 81	0.06 19	0.13 129	0.14 13	0.08 48	0.14 155	0.14 70	0.18 97	0.14 59	0.11 60	0.14 81	0.16 163	0.11 110	0.14 149	0.12 128	0.09 236	0.05 107	0.07 99	0.05 32	0.08 200	0.08 219

MC-Stereo	0.08 2	0.06 19	0.09 29	0.17 115	0.06 2	0.10 57	0.14 70	0.12 5	0.10 8	0.09 16	0.12 62	0.09 38	0.06 6	0.11 45	0.10 50	0.06 55	0.04 2	0.06 32	0.05 32	0.04 1	0.04 7

RCA-Stereo	0.09 12	0.06 19	0.09 29	0.16 68	0.06 2	0.09 35	0.13 43	0.18 97	0.14 59	0.09 16	0.10 39	0.08 26	0.07 32	0.12 101	0.11 86	0.06 55	0.04 2	0.06 32	0.05 32	0.05 40	0.04 7

DCANet-4	0.10 51	0.06 19	0.12 91	0.16 68	0.06 2	0.09 35	0.17 192	0.18 97	0.19 129	0.13 105	0.16 103	0.09 38	0.14 194	0.11 45	0.12 128	0.06 55	0.04 2	0.05 2	0.04 8	0.04 1	0.05 52

fff	0.10 51	0.06 19	0.12 91	0.15 38	0.07 18	0.09 35	0.17 192	0.16 43	0.20 150	0.13 105	0.16 103	0.10 59	0.11 110	0.11 45	0.12 128	0.06 55	0.04 2	0.05 2	0.04 8	0.04 1	0.05 52

tt	4.67 418	0.06 19	3.55 417	2.02 420	1.55 418	10.25 424	16.71 423	8.91 427	5.03 420	1.31 413	0.94 399	4.71 420	4.76 420	3.33 420	5.87 422	6.06 427	10.30 431	1.88 421	2.11 422	2.75 420	1.21 419

ADStereo(finetuned)	0.10 51	0.06 19	0.12 91	0.16 68	0.06 2	0.09 35	0.17 192	0.15 27	0.19 129	0.13 105	0.17 121	0.10 59	0.12 139	0.11 45	0.12 128	0.06 55	0.04 2	0.05 2	0.04 8	0.05 40	0.04 7

test-3	0.08 2	0.06 19	0.09 29	0.17 115	0.07 18	0.07 16	0.14 70	0.12 5	0.15 70	0.09 16	0.08 17	0.07 18	0.08 50	0.11 45	0.10 50	0.05 2	0.04 2	0.07 99	0.05 32	0.04 1	0.04 7

test_1	0.08 2	0.06 19	0.09 29	0.17 115	0.07 18	0.07 16	0.14 70	0.12 5	0.15 70	0.09 16	0.08 17	0.07 18	0.08 50	0.11 45	0.10 50	0.05 2	0.04 2	0.07 99	0.05 32	0.04 1	0.04 7

CrosDoStereo	0.12 136	0.06 19	0.12 91	0.14 13	0.08 48	0.12 105	0.15 116	0.17 73	0.22 174	0.19 225	0.24 197	0.15 152	0.11 110	0.11 45	0.12 128	0.06 55	0.04 2	0.07 99	0.07 162	0.05 40	0.05 52

PFNet+	0.11 81	0.06 19	0.13 129	0.16 68	0.09 132	0.05 1	0.12 21	0.17 73	0.21 163	0.16 174	0.19 149	0.14 128	0.10 89	0.11 45	0.11 86	0.08 191	0.05 107	0.09 228	0.08 213	0.06 102	0.11 294

HHNet	0.11 81	0.06 19	0.16 222	0.15 38	0.14 319	0.07 16	0.13 43	0.20 124	0.17 100	0.14 125	0.25 226	0.11 75	0.08 50	0.13 133	0.10 50	0.05 2	0.04 2	0.08 164	0.06 87	0.05 40	0.09 252

OMP-Stereo	0.11 81	0.06 19	0.14 155	0.18 182	0.08 48	0.09 35	0.12 21	0.21 141	0.21 163	0.13 105	0.14 81	0.11 75	0.12 139	0.11 45	0.13 158	0.06 55	0.04 2	0.07 99	0.06 87	0.05 40	0.04 7

IIG-Stereo	0.11 81	0.06 19	0.13 129	0.17 115	0.08 48	0.11 83	0.12 21	0.22 157	0.17 100	0.14 125	0.17 121	0.11 75	0.12 139	0.12 101	0.12 128	0.06 55	0.05 107	0.07 99	0.06 87	0.05 40	0.04 7

FTStereo	0.12 136	0.06 19	0.14 155	0.18 182	0.09 132	0.07 16	0.15 116	0.21 141	0.18 117	0.12 84	0.24 197	0.12 90	0.12 139	0.13 133	0.13 158	0.05 2	0.05 107	0.07 99	0.06 87	0.06 102	0.10 271

ASMatch	0.11 81	0.06 19	0.13 129	0.16 68	0.10 217	0.07 16	0.14 70	0.17 73	0.17 100	0.12 84	0.16 103	0.16 163	0.10 89	0.13 133	0.10 50	0.05 2	0.04 2	0.06 32	0.05 32	0.04 1	0.08 219

DeepStereo_LL	0.12 136	0.06 19	0.12 91	0.14 13	0.08 48	0.12 105	0.15 116	0.17 73	0.22 174	0.19 225	0.24 197	0.15 152	0.11 110	0.11 45	0.12 128	0.06 55	0.04 2	0.07 99	0.07 162	0.05 40	0.05 52

DEmStereo	0.12 136	0.06 19	0.14 155	0.14 13	0.10 217	0.16 201	0.15 116	0.16 43	0.24 193	0.17 186	0.24 197	0.13 113	0.14 194	0.12 101	0.13 158	0.05 2	0.04 2	0.07 99	0.06 87	0.05 40	0.05 52

DRaft	0.12 136	0.06 19	0.11 71	0.14 13	0.09 132	0.14 155	0.17 192	0.21 141	0.30 257	0.17 186	0.28 258	0.10 59	0.15 207	0.10 18	0.12 128	0.05 2	0.04 2	0.07 99	0.06 87	0.05 40	0.05 52

PFNet	0.12 136	0.06 19	0.17 247	0.17 115	0.08 48	0.09 35	0.15 116	0.26 217	0.20 150	0.16 174	0.16 103	0.14 128	0.11 110	0.12 101	0.11 86	0.06 55	0.04 2	0.07 99	0.06 87	0.05 40	0.05 52

GrayStereo	0.11 81	0.06 19	0.11 71	0.19 228	0.09 132	0.09 35	0.16 171	0.18 97	0.17 100	0.14 125	0.17 121	0.17 182	0.11 110	0.12 101	0.11 86	0.05 2	0.05 107	0.07 99	0.06 87	0.05 40	0.10 271

RAFT-RH_RVC	0.11 81	0.06 19	0.14 155	0.16 68	0.09 132	0.12 105	0.12 21	0.17 73	0.12 26	0.13 105	0.41 343	0.11 75	0.10 89	0.13 133	0.12 128	0.05 2	0.04 2	0.08 164	0.05 32	0.04 1	0.06 99

Prome-Stereo	0.11 81	0.06 19	0.10 45	0.18 182	0.08 48	0.12 105	0.15 116	0.22 157	0.13 42	0.12 84	0.17 121	0.13 113	0.08 50	0.12 101	0.10 50	0.05 2	0.04 2	0.07 99	0.06 87	0.06 102	0.09 252

rafts_anoy	0.11 81	0.06 19	0.10 45	0.17 115	0.08 48	0.10 57	0.14 70	0.17 73	0.14 59	0.13 105	0.13 72	0.12 90	0.10 89	0.11 45	0.12 128	0.07 142	0.04 2	0.09 228	0.11 307	0.07 157	0.06 99

s12784h	0.09 12	0.06 19	0.07 2	0.15 38	0.05 1	0.16 201	0.18 232	0.15 27	0.15 70	0.10 41	0.11 54	0.11 75	0.11 110	0.10 18	0.12 128	0.05 2	0.04 2	0.05 2	0.04 8	0.04 1	0.04 7

XX-TBD	0.09 12	0.06 19	0.07 2	0.14 13	0.07 18	0.12 105	0.16 171	0.14 16	0.13 42	0.11 60	0.12 62	0.09 38	0.08 50	0.10 18	0.10 50	0.06 55	0.04 2	0.05 2	0.03 1	0.06 102	0.05 52

raftrobust	0.09 12	0.06 19	0.10 45	0.17 115	0.08 48	0.09 35	0.10 6	0.18 97	0.16 88	0.10 41	0.09 24	0.12 90	0.07 32	0.12 101	0.10 50	0.08 191	0.05 107	0.06 32	0.05 32	0.05 40	0.05 52

RALCasStereoNet	0.10 51	0.06 19	0.09 29	0.16 68	0.08 48	0.12 105	0.14 70	0.17 73	0.11 18	0.12 84	0.17 121	0.14 128	0.10 89	0.12 101	0.11 86	0.07 142	0.06 190	0.06 32	0.05 32	0.08 200	0.07 159

DCANet	0.10 51	0.06 19	0.12 91	0.16 68	0.06 2	0.09 35	0.17 192	0.15 27	0.19 129	0.13 105	0.17 121	0.10 59	0.11 110	0.11 45	0.12 128	0.06 55	0.04 2	0.05 2	0.04 8	0.05 40	0.04 7

csc	0.10 51	0.06 19	0.12 91	0.15 38	0.07 18	0.09 35	0.17 192	0.16 43	0.20 150	0.13 105	0.16 103	0.10 59	0.11 110	0.11 45	0.12 128	0.06 55	0.04 2	0.05 2	0.04 8	0.04 1	0.05 52

cscssc	0.10 51	0.06 19	0.12 91	0.15 38	0.07 18	0.09 35	0.17 192	0.16 43	0.20 150	0.13 105	0.16 103	0.10 59	0.11 110	0.11 45	0.12 128	0.06 55	0.04 2	0.05 2	0.04 8	0.04 1	0.05 52

111	0.10 51	0.06 19	0.12 91	0.15 38	0.07 18	0.10 57	0.14 70	0.21 141	0.23 183	0.11 60	0.12 62	0.14 128	0.11 110	0.13 133	0.10 50	0.06 55	0.04 2	0.06 32	0.04 8	0.05 40	0.05 52

test_xeample3	0.09 12	0.06 19	0.12 91	0.16 68	0.09 132	0.11 83	0.15 116	0.16 43	0.13 42	0.10 41	0.06 2	0.08 26	0.06 6	0.10 18	0.09 19	0.05 2	0.04 2	0.06 32	0.05 32	0.05 40	0.06 99

test_xeample	0.15 220	0.06 19	0.13 129	0.14 13	0.08 48	0.21 281	0.20 278	0.28 249	0.20 150	0.16 174	0.29 269	0.19 201	0.16 227	0.15 167	0.26 331	0.09 236	0.05 107	0.07 99	0.07 162	0.07 157	0.07 159

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 12	0.06 19	0.10 45	0.17 115	0.06 2	0.10 57	0.16 171	0.17 73	0.14 59	0.09 16	0.10 39	0.08 26	0.09 68	0.11 45	0.09 19	0.05 2	0.04 2	0.06 32	0.06 87	0.04 1	0.03 1

AFF-stereo	0.09 12	0.06 19	0.10 45	0.17 115	0.07 18	0.10 57	0.16 171	0.17 73	0.09 2	0.10 41	0.12 62	0.09 38	0.09 68	0.12 101	0.09 19	0.05 2	0.04 2	0.07 99	0.07 162	0.04 1	0.03 1

Gwc-CoAtRS	0.09 12	0.06 19	0.10 45	0.16 68	0.07 18	0.10 57	0.14 70	0.17 73	0.17 100	0.08 5	0.10 39	0.12 90	0.09 68	0.12 101	0.09 19	0.06 55	0.04 2	0.06 32	0.04 8	0.04 1	0.04 7

R-Stereo Train	0.10 51	0.06 19	0.10 45	0.17 115	0.08 48	0.11 83	0.14 70	0.23 174	0.11 18	0.12 84	0.19 149	0.11 75	0.08 50	0.09 10	0.11 86	0.07 142	0.05 107	0.06 32	0.05 32	0.05 40	0.05 52

RAFT-Stereo	0.10 51	0.06 19	0.10 45	0.17 115	0.08 48	0.11 83	0.14 70	0.23 174	0.11 18	0.12 84	0.19 149	0.11 75	0.08 50	0.09 10	0.11 86	0.07 142	0.05 107	0.06 32	0.05 32	0.05 40	0.05 52
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HITNet	0.10 51	0.06 19	0.12 91	0.14 13	0.06 2	0.11 83	0.10 6	0.18 97	0.18 117	0.13 105	0.16 103	0.14 128	0.11 110	0.15 167	0.13 158	0.06 55	0.04 2	0.04 1	0.04 8	0.06 102	0.05 52
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
MyStereo8	0.12 136	0.07 70	0.15 192	0.15 38	0.09 132	0.18 235	0.14 70	0.19 117	0.22 174	0.12 84	0.18 143	0.11 75	0.10 89	0.16 199	0.18 249	0.07 142	0.05 107	0.07 99	0.05 32	0.08 200	0.09 252

SMFormer	0.14 187	0.07 70	0.17 247	0.14 13	0.08 48	0.16 201	0.17 192	0.26 217	0.27 232	0.19 225	0.20 160	0.18 193	0.15 207	0.15 167	0.17 235	0.08 191	0.05 107	0.07 99	0.06 87	0.07 157	0.06 99

tta	0.14 187	0.07 70	0.17 247	0.14 13	0.08 48	0.16 201	0.17 192	0.26 217	0.27 232	0.19 225	0.20 160	0.18 193	0.15 207	0.15 167	0.17 235	0.08 191	0.05 107	0.07 99	0.06 87	0.06 102	0.06 99

qqq1	0.13 158	0.07 70	0.17 247	0.14 13	0.08 48	0.16 201	0.17 192	0.26 217	0.27 232	0.19 225	0.20 160	0.18 193	0.15 207	0.15 167	0.11 86	0.08 191	0.05 107	0.05 2	0.05 32	0.06 102	0.06 99

fff1	0.13 158	0.07 70	0.17 247	0.14 13	0.08 48	0.16 201	0.17 192	0.26 217	0.27 232	0.19 225	0.20 160	0.18 193	0.15 207	0.15 167	0.11 86	0.08 191	0.05 107	0.05 2	0.05 32	0.06 102	0.06 99

MyStereo07	0.10 51	0.07 70	0.10 45	0.17 115	0.09 132	0.14 155	0.18 232	0.15 27	0.15 70	0.09 16	0.06 2	0.06 3	0.07 32	0.12 101	0.09 19	0.06 55	0.05 107	0.08 164	0.07 162	0.06 102	0.06 99

MyStereo06	0.10 51	0.07 70	0.12 91	0.17 115	0.09 132	0.13 130	0.18 232	0.19 117	0.12 26	0.12 84	0.08 17	0.07 18	0.07 32	0.11 45	0.09 19	0.06 55	0.05 107	0.07 99	0.07 162	0.06 102	0.06 99

MyStereo05	0.13 158	0.07 70	0.10 45	0.17 115	0.09 132	0.13 130	0.18 232	0.27 235	0.35 294	0.17 186	0.14 81	0.15 152	0.11 110	0.15 167	0.13 158	0.06 55	0.05 107	0.07 99	0.07 162	0.06 102	0.06 99

MyStereo04	0.13 158	0.07 70	0.10 45	0.17 115	0.09 132	0.14 155	0.18 232	0.29 259	0.38 310	0.17 186	0.14 81	0.16 163	0.10 89	0.15 167	0.13 158	0.06 55	0.05 107	0.08 164	0.07 162	0.06 102	0.06 99

CoDeX	0.12 136	0.07 70	0.12 91	0.17 115	0.08 48	0.12 105	0.15 116	0.23 174	0.27 232	0.13 105	0.17 121	0.16 163	0.11 110	0.14 149	0.11 86	0.07 142	0.05 107	0.07 99	0.06 87	0.06 102	0.05 52

ff7	0.09 12	0.07 70	0.11 71	0.16 68	0.09 132	0.11 83	0.15 116	0.16 43	0.12 26	0.10 41	0.06 2	0.06 3	0.06 6	0.11 45	0.09 19	0.05 2	0.04 2	0.06 32	0.05 32	0.05 40	0.06 99

ffff	0.09 12	0.07 70	0.11 71	0.16 68	0.09 132	0.11 83	0.15 116	0.16 43	0.12 26	0.10 41	0.06 2	0.06 3	0.06 6	0.11 45	0.09 19	0.05 2	0.04 2	0.06 32	0.05 32	0.05 40	0.06 99

11t	0.09 12	0.07 70	0.11 71	0.16 68	0.09 132	0.11 83	0.15 116	0.16 43	0.12 26	0.10 41	0.06 2	0.06 3	0.06 6	0.11 45	0.09 19	0.05 2	0.04 2	0.06 32	0.05 32	0.05 40	0.06 99

MIF-Stereo	0.09 12	0.07 70	0.08 11	0.18 182	0.08 48	0.13 130	0.11 11	0.12 5	0.11 18	0.10 41	0.12 62	0.05 1	0.07 32	0.09 10	0.09 19	0.07 142	0.05 107	0.05 2	0.05 32	0.05 40	0.05 52

EKT-Stereo	0.11 81	0.07 70	0.14 155	0.15 38	0.10 217	0.13 130	0.14 70	0.18 97	0.21 163	0.11 60	0.08 17	0.12 90	0.09 68	0.11 45	0.12 128	0.08 191	0.06 190	0.07 99	0.06 87	0.08 200	0.07 159

MIM_Stereo	0.09 12	0.07 70	0.11 71	0.15 38	0.07 18	0.06 2	0.12 21	0.20 124	0.14 59	0.13 105	0.13 72	0.09 38	0.05 2	0.12 101	0.08 11	0.05 2	0.06 190	0.07 99	0.06 87	0.06 102	0.05 52

4D-IteraStereo	0.09 12	0.07 70	0.10 45	0.18 182	0.07 18	0.09 35	0.15 116	0.17 73	0.15 70	0.10 41	0.11 54	0.10 59	0.07 32	0.11 45	0.09 19	0.05 2	0.03 1	0.08 164	0.07 162	0.06 102	0.05 52

anonymousdsp2	0.11 81	0.07 70	0.10 45	0.16 68	0.09 132	0.13 130	0.14 70	0.18 97	0.22 174	0.13 105	0.14 81	0.12 90	0.09 68	0.14 149	0.11 86	0.05 2	0.04 2	0.05 2	0.04 8	0.06 102	0.05 52

anonymousdsp	0.09 12	0.07 70	0.11 71	0.16 68	0.09 132	0.11 83	0.15 116	0.16 43	0.12 26	0.09 16	0.06 2	0.06 3	0.06 6	0.11 45	0.09 19	0.05 2	0.04 2	0.06 32	0.05 32	0.05 40	0.06 99

gwcnet-sp	0.14 187	0.07 70	0.12 91	0.18 182	0.09 132	0.16 201	0.17 192	0.24 192	0.24 193	0.18 212	0.24 197	0.15 152	0.16 227	0.15 167	0.15 209	0.08 191	0.06 190	0.07 99	0.08 213	0.08 200	0.07 159

scenet	0.14 187	0.07 70	0.12 91	0.18 182	0.09 132	0.16 201	0.17 192	0.24 192	0.24 193	0.18 212	0.24 197	0.15 152	0.16 227	0.15 167	0.15 209	0.08 191	0.06 190	0.07 99	0.08 213	0.08 200	0.07 159

DCRE	0.11 81	0.07 70	0.13 129	0.16 68	0.11 255	0.11 83	0.17 192	0.18 97	0.17 100	0.11 60	0.18 143	0.10 59	0.10 89	0.15 167	0.11 86	0.06 55	0.05 107	0.06 32	0.06 87	0.05 40	0.04 7

anonymousa	0.13 158	0.07 70	0.13 129	0.18 182	0.09 132	0.13 130	0.17 192	0.19 117	0.29 250	0.15 149	0.24 197	0.15 152	0.14 194	0.14 149	0.14 186	0.07 142	0.05 107	0.07 99	0.09 252	0.05 40	0.06 99

ProNet	0.09 12	0.07 70	0.10 45	0.17 115	0.08 48	0.10 57	0.15 116	0.15 27	0.12 26	0.09 16	0.06 2	0.07 18	0.06 6	0.11 45	0.09 19	0.05 2	0.04 2	0.06 32	0.05 32	0.04 1	0.06 99

ssnet	0.14 187	0.07 70	0.12 91	0.18 182	0.09 132	0.16 201	0.17 192	0.24 192	0.24 193	0.18 212	0.24 197	0.15 152	0.16 227	0.15 167	0.15 209	0.08 191	0.06 190	0.07 99	0.08 213	0.08 200	0.07 159

ccc-4	0.09 12	0.07 70	0.11 71	0.16 68	0.09 132	0.11 83	0.15 116	0.16 43	0.12 26	0.10 41	0.06 2	0.06 3	0.06 6	0.11 45	0.09 19	0.05 2	0.04 2	0.06 32	0.05 32	0.05 40	0.06 99

x	0.13 158	0.07 70	0.14 155	0.14 13	0.08 48	0.18 235	0.14 70	0.22 157	0.20 150	0.15 149	0.19 149	0.19 201	0.17 246	0.18 232	0.18 249	0.07 142	0.05 107	0.06 32	0.06 87	0.07 157	0.07 159

DisPM	0.11 81	0.07 70	0.12 91	0.16 68	0.09 132	0.06 2	0.13 43	0.17 73	0.17 100	0.14 125	0.20 160	0.12 90	0.10 89	0.11 45	0.10 50	0.06 55	0.04 2	0.07 99	0.06 87	0.06 102	0.11 294

IER	0.14 187	0.07 70	0.13 129	0.17 115	0.09 132	0.14 155	0.16 171	0.25 205	0.26 225	0.18 212	0.25 226	0.17 182	0.20 279	0.16 199	0.14 186	0.08 191	0.05 107	0.07 99	0.06 87	0.08 200	0.07 159

IGEV-Stereo	0.09 12	0.07 70	0.11 71	0.16 68	0.09 132	0.11 83	0.15 116	0.16 43	0.12 26	0.09 16	0.06 2	0.06 3	0.06 6	0.11 45	0.09 19	0.05 2	0.04 2	0.06 32	0.05 32	0.05 40	0.06 99
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GLC_STEREO	0.11 81	0.07 70	0.11 71	0.17 115	0.07 18	0.09 35	0.13 43	0.15 27	0.24 193	0.12 84	0.13 72	0.12 90	0.08 50	0.18 232	0.11 86	0.06 55	0.08 270	0.08 164	0.06 87	0.05 40	0.05 52

IPLG	0.10 51	0.07 70	0.15 192	0.17 115	0.08 48	0.11 83	0.14 70	0.20 124	0.15 70	0.12 84	0.17 121	0.07 18	0.07 32	0.14 149	0.13 158	0.06 55	0.04 2	0.06 32	0.05 32	0.04 1	0.04 7

GANet-ADL	0.13 158	0.07 70	0.15 192	0.17 115	0.10 217	0.18 235	0.15 116	0.30 273	0.20 150	0.13 105	0.18 143	0.19 201	0.12 139	0.16 199	0.13 158	0.08 191	0.06 190	0.06 32	0.05 32	0.07 157	0.08 219

LCNet	0.11 81	0.07 70	0.09 29	0.19 228	0.09 132	0.08 23	0.15 116	0.21 141	0.15 70	0.11 60	0.15 95	0.16 163	0.11 110	0.12 101	0.11 86	0.05 2	0.04 2	0.08 164	0.07 162	0.06 102	0.15 344

AAGNet	0.11 81	0.07 70	0.16 222	0.19 228	0.09 132	0.08 23	0.13 43	0.18 97	0.13 42	0.16 174	0.21 174	0.13 113	0.14 194	0.11 45	0.14 186	0.06 55	0.04 2	0.09 228	0.06 87	0.06 102	0.05 52

STrans-v2	0.10 51	0.07 70	0.12 91	0.18 182	0.07 18	0.10 57	0.14 70	0.21 141	0.11 18	0.11 60	0.15 95	0.12 90	0.10 89	0.11 45	0.12 128	0.05 2	0.04 2	0.06 32	0.06 87	0.04 1	0.04 7

NF-Stereo	0.11 81	0.07 70	0.13 129	0.17 115	0.09 132	0.10 57	0.14 70	0.23 174	0.19 129	0.12 84	0.17 121	0.12 90	0.11 110	0.11 45	0.11 86	0.06 55	0.04 2	0.07 99	0.06 87	0.06 102	0.12 305

OCTAStereo	0.11 81	0.07 70	0.13 129	0.17 115	0.09 132	0.10 57	0.14 70	0.23 174	0.19 129	0.12 84	0.17 121	0.12 90	0.11 110	0.11 45	0.11 86	0.06 55	0.04 2	0.07 99	0.06 87	0.06 102	0.12 305

PSM-softLoss	0.12 136	0.07 70	0.15 192	0.17 115	0.09 132	0.08 23	0.13 43	0.24 192	0.17 100	0.14 125	0.19 149	0.13 113	0.11 110	0.11 45	0.11 86	0.07 142	0.05 107	0.08 164	0.07 162	0.06 102	0.12 305

KMStereo	0.12 136	0.07 70	0.15 192	0.17 115	0.09 132	0.08 23	0.13 43	0.24 192	0.17 100	0.14 125	0.19 149	0.13 113	0.11 110	0.11 45	0.11 86	0.07 142	0.05 107	0.08 164	0.07 162	0.06 102	0.12 305

PSM-AAD	0.11 81	0.07 70	0.10 45	0.19 228	0.09 132	0.10 57	0.15 116	0.20 124	0.13 42	0.12 84	0.14 81	0.18 193	0.11 110	0.11 45	0.10 50	0.05 2	0.05 107	0.09 228	0.08 213	0.06 102	0.14 336

KYRaft	0.11 81	0.07 70	0.10 45	0.19 228	0.09 132	0.08 23	0.15 116	0.22 157	0.12 26	0.13 105	0.16 103	0.20 211	0.10 89	0.12 101	0.10 50	0.05 2	0.04 2	0.08 164	0.08 213	0.06 102	0.16 355

SST-Stereo	0.10 51	0.07 70	0.15 192	0.18 182	0.09 132	0.06 2	0.12 21	0.17 73	0.11 18	0.15 149	0.17 121	0.13 113	0.12 139	0.10 18	0.11 86	0.06 55	0.04 2	0.09 228	0.06 87	0.06 102	0.05 52

THIR-Stereo	0.12 136	0.07 70	0.11 71	0.15 38	0.08 48	0.14 155	0.16 171	0.17 73	0.25 212	0.16 174	0.24 197	0.14 128	0.12 139	0.12 101	0.14 186	0.06 55	0.04 2	0.07 99	0.07 162	0.05 40	0.05 52

RAFT_R40	0.11 81	0.07 70	0.14 155	0.18 182	0.09 132	0.06 2	0.13 43	0.17 73	0.16 88	0.14 125	0.18 143	0.15 152	0.12 139	0.10 18	0.11 86	0.06 55	0.04 2	0.09 228	0.06 87	0.06 102	0.05 52

RE-Stereo	0.11 81	0.07 70	0.13 129	0.17 115	0.09 132	0.10 57	0.14 70	0.23 174	0.19 129	0.12 84	0.17 121	0.12 90	0.11 110	0.11 45	0.11 86	0.06 55	0.04 2	0.07 99	0.06 87	0.06 102	0.12 305

Pruner-Stereo	0.11 81	0.07 70	0.12 91	0.17 115	0.09 132	0.06 2	0.12 21	0.17 73	0.17 100	0.13 105	0.19 149	0.13 113	0.09 68	0.11 45	0.11 86	0.06 55	0.04 2	0.07 99	0.06 87	0.06 102	0.08 219

TVStereo	0.11 81	0.07 70	0.13 129	0.17 115	0.09 132	0.10 57	0.14 70	0.23 174	0.19 129	0.12 84	0.17 121	0.12 90	0.11 110	0.11 45	0.11 86	0.06 55	0.04 2	0.07 99	0.06 87	0.06 102	0.12 305

RAFT-345	0.11 81	0.07 70	0.15 192	0.16 68	0.08 48	0.08 23	0.12 21	0.15 27	0.10 8	0.11 60	0.36 309	0.09 38	0.09 68	0.11 45	0.12 128	0.05 2	0.05 107	0.07 99	0.06 87	0.04 1	0.05 52

test-1	0.10 51	0.07 70	0.16 222	0.19 228	0.08 48	0.11 83	0.24 322	0.14 16	0.18 117	0.09 16	0.07 14	0.09 38	0.08 50	0.07 1	0.09 19	0.06 55	0.04 2	0.06 32	0.05 32	0.04 1	0.04 7

GMM-Stereo	0.11 81	0.07 70	0.10 45	0.18 182	0.09 132	0.08 23	0.15 116	0.23 174	0.16 88	0.11 60	0.15 95	0.13 113	0.11 110	0.11 45	0.11 86	0.05 2	0.04 2	0.08 164	0.07 162	0.06 102	0.09 252

iRaftStereo_RVC	0.10 51	0.07 70	0.09 29	0.17 115	0.09 132	0.11 83	0.17 192	0.18 97	0.12 26	0.09 16	0.12 62	0.10 59	0.07 32	0.11 45	0.10 50	0.05 2	0.04 2	0.08 164	0.08 213	0.04 1	0.04 7

raft+_RVC	0.11 81	0.07 70	0.09 29	0.16 68	0.07 18	0.10 57	0.11 11	0.24 192	0.20 150	0.12 84	0.15 95	0.12 90	0.08 50	0.12 101	0.13 158	0.07 142	0.04 2	0.07 99	0.06 87	0.05 40	0.05 52

222	0.16 238	0.07 70	0.14 155	0.14 13	0.08 48	0.24 307	0.18 232	0.30 273	0.20 150	0.17 186	0.28 258	0.17 182	0.16 227	0.15 167	0.40 378	0.10 268	0.05 107	0.07 99	0.06 87	0.07 157	0.08 219

xxxx	0.15 220	0.07 70	0.14 155	0.14 13	0.08 48	0.23 302	0.18 232	0.31 279	0.19 129	0.14 125	0.28 258	0.22 235	0.14 194	0.15 167	0.26 331	0.09 236	0.05 107	0.07 99	0.07 162	0.08 200	0.07 159

RAFT + AFF	0.13 158	0.07 70	0.20 282	0.20 269	0.10 217	0.14 155	0.24 322	0.26 217	0.20 150	0.11 60	0.10 39	0.12 90	0.10 89	0.15 167	0.12 128	0.07 142	0.06 190	0.09 228	0.08 213	0.06 102	0.08 219

EAI-Stereo	0.09 12	0.07 70	0.11 71	0.15 38	0.06 2	0.10 57	0.15 116	0.16 43	0.09 2	0.08 5	0.09 24	0.08 26	0.07 32	0.09 10	0.11 86	0.05 2	0.04 2	0.05 2	0.05 32	0.05 40	0.04 7

CFNet-RSSM	0.09 12	0.07 70	0.09 29	0.16 68	0.07 18	0.09 35	0.15 116	0.16 43	0.17 100	0.08 5	0.12 62	0.10 59	0.09 68	0.11 45	0.09 19	0.06 55	0.04 2	0.06 32	0.04 8	0.04 1	0.04 7

SFCPSM	0.13 158	0.07 70	0.14 155	0.17 115	0.09 132	0.15 177	0.16 171	0.28 249	0.27 232	0.14 125	0.17 121	0.12 90	0.13 171	0.14 149	0.11 86	0.08 191	0.05 107	0.07 99	0.07 162	0.07 157	0.06 99

cf-r	0.13 158	0.07 70	0.12 91	0.16 68	0.08 48	0.14 155	0.19 263	0.20 124	0.25 212	0.17 186	0.25 226	0.21 218	0.16 227	0.14 149	0.14 186	0.10 268	0.05 107	0.06 32	0.08 213	0.06 102	0.06 99

GANet-RSSM	0.14 187	0.07 70	0.13 129	0.13 6	0.08 48	0.14 155	0.17 192	0.22 157	0.21 163	0.17 186	0.24 197	0.23 247	0.15 207	0.16 199	0.15 209	0.10 268	0.06 190	0.07 99	0.08 213	0.08 200	0.07 159

PSMNet-RSSM	0.14 187	0.07 70	0.13 129	0.15 38	0.08 48	0.13 130	0.16 171	0.24 192	0.24 193	0.16 174	0.28 258	0.22 235	0.14 194	0.15 167	0.13 158	0.11 289	0.06 190	0.09 228	0.12 325	0.08 200	0.07 159

GwcNet-RSSM	0.14 187	0.07 70	0.12 91	0.15 38	0.08 48	0.15 177	0.20 278	0.21 141	0.27 232	0.18 212	0.27 249	0.22 235	0.16 227	0.14 149	0.15 209	0.10 268	0.05 107	0.07 99	0.09 252	0.07 157	0.07 159

CFNet-ft	0.14 187	0.07 70	0.15 192	0.12 3	0.09 132	0.16 201	0.18 232	0.22 157	0.24 193	0.17 186	0.26 241	0.24 253	0.14 194	0.16 199	0.14 186	0.11 289	0.06 190	0.08 164	0.09 252	0.09 248	0.08 219

DIP-Stereo	0.11 81	0.07 70	0.14 155	0.17 115	0.09 132	0.13 130	0.09 3	0.16 43	0.16 88	0.11 60	0.16 103	0.14 128	0.12 139	0.15 167	0.13 158	0.06 55	0.05 107	0.06 32	0.05 32	0.05 40	0.06 99
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
RASNet	0.14 187	0.07 70	0.14 155	0.16 68	0.08 48	0.18 235	0.14 70	0.29 259	0.20 150	0.17 186	0.25 226	0.21 218	0.18 255	0.20 262	0.19 258	0.07 142	0.06 190	0.06 32	0.08 213	0.06 102	0.06 99

CFNet_RVC	0.14 187	0.07 70	0.15 192	0.12 3	0.09 132	0.16 201	0.18 232	0.22 157	0.24 193	0.17 186	0.26 241	0.24 253	0.14 194	0.16 199	0.14 186	0.11 289	0.06 190	0.08 164	0.09 252	0.09 248	0.08 219

MLCV	0.12 136	0.07 70	0.16 222	0.18 182	0.06 2	0.15 177	0.17 192	0.19 117	0.21 163	0.18 212	0.25 226	0.17 182	0.13 171	0.14 149	0.13 158	0.05 2	0.04 2	0.05 2	0.04 8	0.05 40	0.04 7

iResNet_ROB	0.14 187	0.07 70	0.13 129	0.14 13	0.07 18	0.18 235	0.14 70	0.26 217	0.31 263	0.22 263	0.25 226	0.23 247	0.15 207	0.15 167	0.13 158	0.07 142	0.05 107	0.05 2	0.04 8	0.08 200	0.08 219

LE_ROB	0.50 385	0.07 70	0.14 155	0.15 38	0.08 48	0.24 307	0.16 171	0.22 157	1.81 416	4.63 420	0.67 381	0.47 371	0.44 377	0.20 262	0.29 349	0.07 142	0.06 190	0.06 32	0.06 87	0.08 200	0.06 99

pmcnn	0.15 220	0.07 70	0.19 273	0.15 38	0.07 18	0.20 267	0.15 116	0.24 192	0.26 225	0.21 250	0.34 302	0.28 285	0.18 255	0.18 232	0.17 235	0.07 142	0.05 107	0.05 2	0.04 8	0.07 157	0.06 99

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 51	0.08 141	0.12 91	0.16 68	0.08 48	0.15 177	0.16 171	0.18 97	0.18 117	0.10 41	0.09 24	0.09 38	0.08 50	0.11 45	0.12 128	0.07 142	0.05 107	0.08 164	0.06 87	0.07 157	0.06 99

AE-Stereo	0.10 51	0.08 141	0.10 45	0.18 182	0.09 132	0.10 57	0.15 116	0.14 16	0.19 129	0.09 16	0.14 81	0.12 90	0.08 50	0.11 45	0.10 50	0.05 2	0.06 190	0.07 99	0.06 87	0.05 40	0.04 7

ACVNet-DCA	0.10 51	0.08 141	0.12 91	0.17 115	0.09 132	0.13 130	0.15 116	0.23 174	0.16 88	0.09 16	0.09 24	0.06 3	0.06 6	0.10 18	0.07 1	0.06 55	0.04 2	0.06 32	0.05 32	0.07 157	0.07 159

xx1	0.11 81	0.08 141	0.12 91	0.17 115	0.09 132	0.13 130	0.15 116	0.16 43	0.18 117	0.09 16	0.09 24	0.16 163	0.16 227	0.10 18	0.07 1	0.06 55	0.04 2	0.08 164	0.08 213	0.07 157	0.07 159

1test111	0.11 81	0.08 141	0.12 91	0.17 115	0.09 132	0.13 130	0.15 116	0.23 174	0.16 88	0.09 16	0.09 24	0.06 3	0.06 6	0.15 167	0.16 223	0.06 55	0.04 2	0.06 32	0.05 32	0.07 157	0.07 159

cc1	0.10 51	0.08 141	0.12 91	0.17 115	0.09 132	0.13 130	0.15 116	0.16 43	0.18 117	0.09 16	0.09 24	0.06 3	0.06 6	0.10 18	0.07 1	0.06 55	0.04 2	0.06 32	0.05 32	0.06 102	0.06 99

mmm	0.14 187	0.08 141	0.17 247	0.17 115	0.09 132	0.17 220	0.18 232	0.21 141	0.15 70	0.15 149	0.23 189	0.21 218	0.16 227	0.16 199	0.17 235	0.08 191	0.05 107	0.08 164	0.07 162	0.07 157	0.07 159

tt1	0.10 51	0.08 141	0.12 91	0.17 115	0.09 132	0.12 105	0.16 171	0.15 27	0.19 129	0.09 16	0.08 17	0.06 3	0.06 6	0.10 18	0.07 1	0.06 55	0.04 2	0.06 32	0.05 32	0.06 102	0.06 99

ttt	0.14 187	0.08 141	0.14 155	0.15 38	0.08 48	0.15 177	0.18 232	0.27 235	0.29 250	0.16 174	0.24 197	0.17 182	0.13 171	0.13 133	0.14 186	0.11 289	0.08 270	0.09 228	0.08 213	0.09 248	0.08 219

1111x	0.15 220	0.08 141	0.12 91	0.18 182	0.07 18	0.18 235	0.25 336	0.31 279	0.24 193	0.17 186	0.24 197	0.26 271	0.15 207	0.13 133	0.23 302	0.07 142	0.07 248	0.08 164	0.09 252	0.07 157	0.06 99

test croco	0.10 51	0.08 141	0.10 45	0.19 228	0.09 132	0.10 57	0.15 116	0.14 16	0.13 42	0.13 105	0.15 95	0.09 38	0.12 139	0.13 133	0.12 128	0.07 142	0.05 107	0.09 228	0.06 87	0.06 102	0.06 99

PCWNet_CMD	0.14 187	0.08 141	0.15 192	0.17 115	0.09 132	0.14 155	0.14 70	0.29 259	0.36 299	0.14 125	0.20 160	0.21 218	0.12 139	0.17 221	0.13 158	0.07 142	0.05 107	0.07 99	0.07 162	0.07 157	0.07 159

CFNet_ucs	0.15 220	0.08 141	0.16 222	0.16 68	0.11 255	0.14 155	0.14 70	0.30 273	0.34 286	0.16 174	0.24 197	0.23 247	0.14 194	0.18 232	0.15 209	0.09 236	0.06 190	0.08 164	0.07 162	0.09 248	0.09 252

SDNR	0.19 280	0.08 141	0.19 273	0.16 68	0.12 285	0.77 402	0.14 70	0.25 205	0.32 269	0.19 225	0.24 197	0.19 201	0.13 171	0.19 243	0.15 209	0.16 358	0.18 366	0.14 335	0.11 307	0.08 200	0.11 294

TestStereo1	0.13 158	0.08 141	0.08 11	0.19 228	0.08 48	0.18 235	0.29 363	0.23 174	0.16 88	0.17 186	0.20 160	0.16 163	0.10 89	0.12 101	0.13 158	0.06 55	0.06 190	0.08 164	0.06 87	0.05 40	0.05 52

CRFU-Net	0.16 238	0.08 141	0.14 155	0.17 115	0.09 132	0.19 255	0.14 70	0.26 217	0.20 150	0.28 319	0.27 249	0.29 292	0.17 246	0.19 243	0.17 235	0.09 236	0.09 293	0.07 99	0.07 162	0.08 200	0.08 219

SA-5K	0.13 158	0.08 141	0.08 11	0.19 228	0.08 48	0.18 235	0.29 363	0.23 174	0.16 88	0.17 186	0.20 160	0.16 163	0.10 89	0.12 101	0.13 158	0.06 55	0.06 190	0.08 164	0.06 87	0.05 40	0.05 52

Sa-1000	0.12 136	0.08 141	0.08 11	0.18 182	0.08 48	0.14 155	0.22 303	0.22 157	0.18 117	0.15 149	0.20 160	0.17 182	0.11 110	0.10 18	0.10 50	0.06 55	0.05 107	0.09 228	0.09 252	0.05 40	0.05 52

CIPLG	0.11 81	0.08 141	0.14 155	0.17 115	0.08 48	0.12 105	0.15 116	0.17 73	0.15 70	0.14 125	0.11 54	0.16 163	0.09 68	0.16 199	0.11 86	0.07 142	0.05 107	0.06 32	0.05 32	0.05 40	0.06 99

DAS	0.15 220	0.08 141	0.18 264	0.19 228	0.10 217	0.19 255	0.17 192	0.27 235	0.29 250	0.18 212	0.25 226	0.21 218	0.15 207	0.16 199	0.12 128	0.08 191	0.06 190	0.06 32	0.06 87	0.07 157	0.07 159

SepStereo	0.15 220	0.08 141	0.18 264	0.19 228	0.10 217	0.19 255	0.17 192	0.27 235	0.29 250	0.18 212	0.25 226	0.21 218	0.15 207	0.25 313	0.12 128	0.08 191	0.06 190	0.06 32	0.06 87	0.07 157	0.07 159

IPLGR_C	0.11 81	0.08 141	0.14 155	0.17 115	0.08 48	0.12 105	0.15 116	0.17 73	0.15 70	0.14 125	0.10 39	0.16 163	0.09 68	0.16 199	0.11 86	0.07 142	0.05 107	0.06 32	0.05 32	0.05 40	0.06 99

MIPNet	0.11 81	0.08 141	0.14 155	0.17 115	0.09 132	0.12 105	0.14 70	0.20 124	0.24 193	0.11 60	0.10 39	0.09 38	0.07 32	0.13 133	0.12 128	0.06 55	0.04 2	0.06 32	0.05 32	0.04 1	0.04 7

AASNet	0.16 238	0.08 141	0.12 91	0.19 228	0.09 132	0.18 235	0.15 116	0.37 339	0.37 305	0.19 225	0.23 189	0.20 211	0.16 227	0.17 221	0.20 264	0.10 268	0.08 270	0.08 164	0.07 162	0.09 248	0.09 252

ACRE	0.11 81	0.08 141	0.14 155	0.17 115	0.08 48	0.12 105	0.15 116	0.17 73	0.14 59	0.14 125	0.10 39	0.16 163	0.09 68	0.16 199	0.11 86	0.07 142	0.05 107	0.06 32	0.05 32	0.05 40	0.06 99

AACVNet	0.16 238	0.08 141	0.14 155	0.15 38	0.10 217	0.18 235	0.15 116	0.23 174	0.24 193	0.27 308	0.27 249	0.28 285	0.17 246	0.19 243	0.16 223	0.09 236	0.07 248	0.09 228	0.07 162	0.10 275	0.09 252

GwcNet-ADL	0.13 158	0.08 141	0.14 155	0.20 269	0.09 132	0.11 83	0.20 278	0.30 273	0.24 193	0.13 105	0.14 81	0.18 193	0.14 194	0.13 133	0.14 186	0.07 142	0.05 107	0.06 32	0.05 32	0.07 157	0.06 99

TransformOpticalFlow	0.10 51	0.08 141	0.13 129	0.18 182	0.07 18	0.09 35	0.15 116	0.19 117	0.15 70	0.12 84	0.17 121	0.11 75	0.11 110	0.11 45	0.10 50	0.05 2	0.04 2	0.06 32	0.06 87	0.05 40	0.05 52

NRIStereo	0.11 81	0.08 141	0.14 155	0.18 182	0.08 48	0.10 57	0.14 70	0.16 43	0.15 70	0.12 84	0.14 81	0.13 113	0.12 139	0.13 133	0.10 50	0.06 55	0.04 2	0.07 99	0.06 87	0.06 102	0.07 159

DeepStereo_RVC	0.11 81	0.08 141	0.16 222	0.18 182	0.08 48	0.08 23	0.12 21	0.17 73	0.12 26	0.13 105	0.14 81	0.12 90	0.12 139	0.12 101	0.11 86	0.06 55	0.04 2	0.07 99	0.06 87	0.07 157	0.08 219

IRAFT_RVC	0.12 136	0.08 141	0.16 222	0.19 228	0.08 48	0.07 16	0.15 116	0.24 192	0.23 183	0.14 125	0.14 81	0.15 152	0.12 139	0.12 101	0.10 50	0.06 55	0.04 2	0.09 228	0.06 87	0.06 102	0.06 99

CroCo-Stereo	0.09 12	0.08 141	0.08 11	0.22 307	0.09 132	0.09 35	0.19 263	0.15 27	0.12 26	0.07 2	0.07 14	0.08 26	0.06 6	0.08 6	0.07 1	0.07 142	0.05 107	0.06 32	0.04 8	0.05 40	0.04 7
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
LMCR-Stereo	0.15 220	0.08 141	0.13 129	0.21 293	0.09 132	0.17 220	0.20 278	0.27 235	0.19 129	0.24 284	0.24 197	0.23 247	0.17 246	0.20 262	0.17 235	0.07 142	0.06 190	0.08 164	0.06 87	0.10 275	0.08 219

CFNet_pseudo	0.14 187	0.08 141	0.15 192	0.16 68	0.09 132	0.13 130	0.14 70	0.27 235	0.34 286	0.14 125	0.21 174	0.22 235	0.13 171	0.18 232	0.14 186	0.07 142	0.05 107	0.08 164	0.06 87	0.07 157	0.07 159

RALAANet	0.11 81	0.08 141	0.10 45	0.17 115	0.09 132	0.14 155	0.10 6	0.20 124	0.15 70	0.14 125	0.13 72	0.16 163	0.09 68	0.12 101	0.11 86	0.06 55	0.05 107	0.07 99	0.06 87	0.05 40	0.04 7

ADLNet	0.16 238	0.08 141	0.15 192	0.16 68	0.10 217	0.16 201	0.17 192	0.32 288	0.27 232	0.22 263	0.27 249	0.24 253	0.16 227	0.18 232	0.21 283	0.10 268	0.06 190	0.10 269	0.10 284	0.08 200	0.09 252

GES	0.14 187	0.08 141	0.16 222	0.15 38	0.10 217	0.13 130	0.13 43	0.28 249	0.25 212	0.16 174	0.23 189	0.18 193	0.13 171	0.16 199	0.13 158	0.08 191	0.07 248	0.07 99	0.06 87	0.08 200	0.09 252

ARAFT	0.12 136	0.08 141	0.17 247	0.19 228	0.09 132	0.14 155	0.18 232	0.20 124	0.12 26	0.12 84	0.13 72	0.14 128	0.11 110	0.15 167	0.12 128	0.06 55	0.05 107	0.10 269	0.09 252	0.05 40	0.04 7

delet	0.17 258	0.08 141	0.17 247	0.19 228	0.11 255	0.20 267	0.21 294	0.30 273	0.37 305	0.17 186	0.26 241	0.19 201	0.19 270	0.19 243	0.21 283	0.08 191	0.08 270	0.09 228	0.11 307	0.06 102	0.06 99

UPFNet	0.16 238	0.08 141	0.12 91	0.20 269	0.12 285	0.20 267	0.23 313	0.28 249	0.26 225	0.17 186	0.24 197	0.22 235	0.19 270	0.19 243	0.21 283	0.09 236	0.07 248	0.08 164	0.09 252	0.08 200	0.06 99

FENet	0.13 158	0.08 141	0.12 91	0.16 68	0.08 48	0.14 155	0.15 116	0.22 157	0.23 183	0.17 186	0.23 189	0.16 163	0.12 139	0.14 149	0.15 209	0.08 191	0.05 107	0.08 164	0.08 213	0.07 157	0.07 159

ac_64	0.16 238	0.08 141	0.15 192	0.18 182	0.10 217	0.22 289	0.18 232	0.24 192	0.21 163	0.18 212	0.24 197	0.29 292	0.18 255	0.19 243	0.22 292	0.09 236	0.07 248	0.08 164	0.09 252	0.07 157	0.06 99

HGLStereo	0.17 258	0.08 141	0.19 273	0.17 115	0.12 285	0.18 235	0.18 232	0.31 279	0.32 269	0.21 250	0.32 285	0.25 263	0.18 255	0.19 243	0.20 264	0.09 236	0.09 293	0.07 99	0.07 162	0.09 248	0.10 271

BEATNet_4x	0.12 136	0.08 141	0.14 155	0.18 182	0.07 18	0.15 177	0.07 1	0.22 157	0.18 117	0.16 174	0.19 149	0.18 193	0.14 194	0.16 199	0.15 209	0.07 142	0.05 107	0.05 2	0.05 32	0.06 102	0.06 99

MSMDNet	0.14 187	0.08 141	0.15 192	0.17 115	0.09 132	0.14 155	0.14 70	0.29 259	0.36 299	0.14 125	0.21 174	0.21 218	0.12 139	0.17 221	0.14 186	0.07 142	0.05 107	0.07 99	0.07 162	0.07 157	0.07 159

HSM-Net_RVC	0.14 187	0.08 141	0.11 71	0.15 38	0.08 48	0.15 177	0.15 116	0.27 235	0.29 250	0.19 225	0.21 174	0.29 292	0.14 194	0.17 221	0.13 158	0.06 55	0.06 190	0.06 32	0.06 87	0.07 157	0.06 99
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ccs_rob	0.14 187	0.08 141	0.15 192	0.16 68	0.09 132	0.12 105	0.14 70	0.27 235	0.34 286	0.14 125	0.21 174	0.22 235	0.13 171	0.18 232	0.14 186	0.07 142	0.05 107	0.08 164	0.07 162	0.07 157	0.07 159

UCFNet_RVC	0.14 187	0.08 141	0.13 129	0.11 1	0.10 217	0.20 267	0.10 6	0.24 192	0.22 174	0.17 186	0.20 160	0.23 247	0.15 207	0.17 221	0.15 209	0.12 313	0.07 248	0.10 269	0.13 334	0.11 290	0.10 271

iResNetv2_ROB	0.14 187	0.08 141	0.15 192	0.16 68	0.08 48	0.16 201	0.12 21	0.25 205	0.35 294	0.21 250	0.29 269	0.24 253	0.13 171	0.14 149	0.14 186	0.06 55	0.05 107	0.06 32	0.04 8	0.09 248	0.08 219

HSM	0.15 220	0.08 141	0.14 155	0.16 68	0.09 132	0.16 201	0.14 70	0.28 249	0.25 212	0.19 225	0.23 189	0.37 338	0.16 227	0.20 262	0.15 209	0.07 142	0.05 107	0.07 99	0.06 87	0.07 157	0.06 99

DispNO	0.16 238	0.09 191	0.19 273	0.21 293	0.11 255	0.13 130	0.28 354	0.23 174	0.34 286	0.22 263	0.26 241	0.20 211	0.19 270	0.15 167	0.16 223	0.09 236	0.06 190	0.07 99	0.07 162	0.06 102	0.06 99

DualNet	0.13 158	0.09 191	0.14 155	0.16 68	0.08 48	0.17 220	0.17 192	0.15 27	0.19 129	0.15 149	0.25 226	0.19 201	0.13 171	0.10 18	0.20 264	0.06 55	0.04 2	0.09 228	0.08 213	0.06 102	0.06 99

ffm	0.12 136	0.09 191	0.14 155	0.16 68	0.08 48	0.17 220	0.17 192	0.15 27	0.19 129	0.15 149	0.25 226	0.19 201	0.13 171	0.10 18	0.07 1	0.06 55	0.04 2	0.09 228	0.08 213	0.06 102	0.06 99

ff1	0.13 158	0.09 191	0.14 155	0.16 68	0.08 48	0.17 220	0.17 192	0.15 27	0.19 129	0.15 149	0.25 226	0.19 201	0.13 171	0.14 149	0.20 264	0.06 55	0.04 2	0.09 228	0.08 213	0.06 102	0.06 99

mmx	0.14 187	0.09 191	0.14 155	0.16 68	0.08 48	0.17 220	0.17 192	0.27 235	0.25 212	0.15 149	0.25 226	0.19 201	0.13 171	0.14 149	0.20 264	0.08 191	0.06 190	0.09 228	0.08 213	0.08 200	0.08 219

whm_eth	0.14 187	0.09 191	0.20 282	0.20 269	0.12 285	0.12 105	0.15 116	0.18 97	0.28 243	0.17 186	0.32 285	0.09 38	0.12 139	0.18 232	0.14 186	0.07 142	0.07 248	0.08 164	0.07 162	0.07 157	0.07 159

xxx	0.14 187	0.09 191	0.14 155	0.16 68	0.08 48	0.17 220	0.17 192	0.27 235	0.25 212	0.15 149	0.25 226	0.19 201	0.13 171	0.14 149	0.20 264	0.08 191	0.06 190	0.09 228	0.08 213	0.08 200	0.08 219

StereoIM	0.09 12	0.09 191	0.08 11	0.17 115	0.09 132	0.13 130	0.10 6	0.16 43	0.16 88	0.09 16	0.11 54	0.06 3	0.06 6	0.09 10	0.13 158	0.07 142	0.06 190	0.07 99	0.05 32	0.05 40	0.04 7

CASnet	0.09 12	0.09 191	0.09 29	0.19 228	0.06 2	0.07 16	0.11 11	0.18 97	0.14 59	0.11 60	0.10 39	0.09 38	0.07 32	0.10 18	0.10 50	0.06 55	0.04 2	0.10 269	0.08 213	0.05 40	0.03 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LL-Strereo	0.13 158	0.09 191	0.11 71	0.20 269	0.10 217	0.11 83	0.18 232	0.32 288	0.24 193	0.15 149	0.15 95	0.14 128	0.13 171	0.19 243	0.11 86	0.06 55	0.04 2	0.09 228	0.08 213	0.04 1	0.05 52

CroCo-Stereo Lap2	0.09 12	0.09 191	0.08 11	0.22 307	0.09 132	0.09 35	0.19 263	0.16 43	0.12 26	0.09 16	0.10 39	0.05 1	0.05 2	0.08 6	0.08 11	0.06 55	0.06 190	0.07 99	0.05 32	0.05 40	0.05 52

qqq	0.13 158	0.09 191	0.15 192	0.16 68	0.08 48	0.13 130	0.15 116	0.23 174	0.16 88	0.15 149	0.19 149	0.16 163	0.16 227	0.15 167	0.16 223	0.07 142	0.06 190	0.08 164	0.08 213	0.07 157	0.07 159

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 270	0.09 191	0.29 328	0.15 38	0.10 217	0.22 289	0.20 278	0.26 217	0.39 313	0.25 297	0.42 349	0.24 253	0.15 207	0.20 262	0.19 258	0.07 142	0.05 107	0.06 32	0.05 32	0.10 275	0.09 252

BUS	0.14 187	0.09 191	0.14 155	0.22 307	0.10 217	0.19 255	0.14 70	0.34 315	0.19 129	0.17 186	0.22 183	0.16 163	0.13 171	0.15 167	0.13 158	0.08 191	0.06 190	0.10 269	0.09 252	0.07 157	0.07 159

RAFT_CTSACE	0.12 136	0.09 191	0.10 45	0.22 307	0.08 48	0.12 105	0.24 322	0.18 97	0.16 88	0.20 242	0.27 249	0.13 113	0.07 32	0.13 133	0.09 19	0.05 2	0.06 190	0.08 164	0.07 162	0.04 1	0.04 7

BSDual-CNN	0.15 220	0.09 191	0.14 155	0.22 307	0.10 217	0.14 155	0.15 116	0.34 315	0.19 129	0.17 186	0.22 183	0.25 263	0.16 227	0.15 167	0.14 186	0.08 191	0.06 190	0.10 269	0.09 252	0.07 157	0.07 159

SA	0.12 136	0.09 191	0.08 11	0.18 182	0.08 48	0.12 105	0.24 322	0.23 174	0.18 117	0.17 186	0.27 249	0.14 128	0.11 110	0.11 45	0.11 86	0.05 2	0.05 107	0.09 228	0.08 213	0.05 40	0.04 7

iRaft-Stereo_5w	0.12 136	0.09 191	0.12 91	0.19 228	0.08 48	0.09 35	0.12 21	0.21 141	0.21 163	0.19 225	0.14 81	0.11 75	0.09 68	0.20 262	0.16 223	0.05 2	0.05 107	0.07 99	0.06 87	0.05 40	0.06 99

psmg	0.14 187	0.09 191	0.14 155	0.17 115	0.10 217	0.15 177	0.17 192	0.29 259	0.19 129	0.17 186	0.21 174	0.25 263	0.16 227	0.15 167	0.14 186	0.08 191	0.06 190	0.08 164	0.08 213	0.07 157	0.06 99

CSP-Net	0.16 238	0.09 191	0.14 155	0.16 68	0.09 132	0.19 255	0.17 192	0.25 205	0.32 269	0.25 297	0.30 273	0.24 253	0.15 207	0.21 278	0.18 249	0.09 236	0.06 190	0.07 99	0.07 162	0.08 200	0.07 159

IPLGR	0.11 81	0.09 191	0.16 222	0.18 182	0.08 48	0.12 105	0.17 192	0.21 141	0.24 193	0.11 60	0.12 62	0.11 75	0.08 50	0.12 101	0.12 128	0.06 55	0.05 107	0.06 32	0.06 87	0.04 1	0.04 7

GMOStereo	0.11 81	0.09 191	0.07 2	0.19 228	0.08 48	0.12 105	0.28 354	0.13 10	0.17 100	0.11 60	0.17 121	0.14 128	0.12 139	0.07 1	0.07 1	0.05 2	0.05 107	0.09 228	0.07 162	0.04 1	0.04 7

error version	0.11 81	0.09 191	0.07 2	0.19 228	0.08 48	0.12 105	0.28 354	0.13 10	0.17 100	0.11 60	0.17 121	0.14 128	0.12 139	0.07 1	0.07 1	0.05 2	0.05 107	0.09 228	0.07 162	0.04 1	0.04 7

test-v	0.11 81	0.09 191	0.07 2	0.19 228	0.08 48	0.12 105	0.28 354	0.13 10	0.17 100	0.11 60	0.17 121	0.14 128	0.12 139	0.07 1	0.07 1	0.05 2	0.05 107	0.09 228	0.07 162	0.04 1	0.04 7

test_3	0.10 51	0.09 191	0.10 45	0.20 269	0.08 48	0.13 130	0.26 342	0.14 16	0.21 163	0.10 41	0.10 39	0.09 38	0.09 68	0.08 6	0.11 86	0.05 2	0.04 2	0.08 164	0.07 162	0.04 1	0.04 7

ADLNet2	0.16 238	0.09 191	0.13 129	0.16 68	0.09 132	0.20 267	0.16 171	0.31 279	0.39 313	0.16 174	0.20 160	0.20 211	0.18 255	0.21 278	0.22 292	0.08 191	0.06 190	0.07 99	0.07 162	0.09 248	0.07 159

Patchmatch Stereo++	0.11 81	0.09 191	0.16 222	0.18 182	0.08 48	0.06 2	0.11 11	0.16 43	0.13 42	0.15 149	0.16 103	0.14 128	0.12 139	0.11 45	0.10 50	0.06 55	0.04 2	0.08 164	0.06 87	0.08 200	0.07 159
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.11 81	0.09 191	0.16 222	0.18 182	0.08 48	0.06 2	0.12 21	0.16 43	0.13 42	0.15 149	0.16 103	0.14 128	0.12 139	0.11 45	0.10 50	0.06 55	0.04 2	0.08 164	0.06 87	0.08 200	0.07 159

ROB_FTStereo_v2	0.11 81	0.09 191	0.16 222	0.19 228	0.08 48	0.06 2	0.12 21	0.16 43	0.13 42	0.15 149	0.16 103	0.14 128	0.12 139	0.11 45	0.10 50	0.06 55	0.04 2	0.08 164	0.06 87	0.08 200	0.07 159

ROB_FTStereo	0.11 81	0.09 191	0.16 222	0.19 228	0.08 48	0.06 2	0.11 11	0.16 43	0.13 42	0.15 149	0.16 103	0.14 128	0.12 139	0.11 45	0.10 50	0.06 55	0.04 2	0.08 164	0.06 87	0.08 200	0.07 159

HUI-Stereo	0.11 81	0.09 191	0.16 222	0.18 182	0.08 48	0.06 2	0.12 21	0.16 43	0.13 42	0.15 149	0.16 103	0.14 128	0.12 139	0.11 45	0.10 50	0.06 55	0.04 2	0.08 164	0.06 87	0.08 200	0.07 159

iGMRVC	0.11 81	0.09 191	0.16 222	0.19 228	0.08 48	0.06 2	0.12 21	0.16 43	0.13 42	0.15 149	0.16 103	0.14 128	0.12 139	0.11 45	0.10 50	0.06 55	0.04 2	0.08 164	0.06 87	0.08 200	0.07 159

iRAFT	0.11 81	0.09 191	0.16 222	0.18 182	0.08 48	0.06 2	0.11 11	0.16 43	0.13 42	0.15 149	0.16 103	0.14 128	0.12 139	0.11 45	0.10 50	0.06 55	0.04 2	0.08 164	0.06 87	0.08 200	0.07 159

CRE-IMP	0.11 81	0.09 191	0.16 222	0.19 228	0.08 48	0.10 57	0.12 21	0.18 97	0.10 8	0.14 125	0.13 72	0.13 113	0.12 139	0.12 101	0.11 86	0.07 142	0.04 2	0.08 164	0.06 87	0.08 200	0.08 219

test-2	0.11 81	0.09 191	0.07 2	0.19 228	0.08 48	0.12 105	0.28 354	0.13 10	0.17 100	0.11 60	0.17 121	0.14 128	0.12 139	0.07 1	0.07 1	0.05 2	0.05 107	0.09 228	0.07 162	0.04 1	0.04 7

cross-raft	0.10 51	0.09 191	0.09 29	0.19 228	0.07 18	0.11 83	0.25 336	0.13 10	0.15 70	0.08 5	0.11 54	0.12 90	0.10 89	0.09 10	0.11 86	0.05 2	0.04 2	0.06 32	0.05 32	0.04 1	0.04 7

RAFT	0.13 158	0.09 191	0.11 71	0.18 182	0.08 48	0.15 177	0.24 322	0.20 124	0.19 129	0.21 250	0.21 174	0.17 182	0.12 139	0.16 199	0.09 19	0.06 55	0.07 248	0.10 269	0.09 252	0.05 40	0.05 52

RAFT-IKP	0.11 81	0.09 191	0.16 222	0.19 228	0.08 48	0.06 2	0.12 21	0.16 43	0.13 42	0.15 149	0.16 103	0.14 128	0.12 139	0.11 45	0.10 50	0.06 55	0.04 2	0.08 164	0.06 87	0.08 200	0.07 159

ICVP	0.15 220	0.09 191	0.12 91	0.22 307	0.09 132	0.17 220	0.21 294	0.25 205	0.23 183	0.18 212	0.30 273	0.26 271	0.18 255	0.17 221	0.14 186	0.09 236	0.07 248	0.08 164	0.07 162	0.07 157	0.07 159
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
sCroCo_RVC	0.12 136	0.09 191	0.23 301	0.24 331	0.11 255	0.19 255	0.14 70	0.17 73	0.14 59	0.10 41	0.13 72	0.12 90	0.07 32	0.14 149	0.11 86	0.08 191	0.08 270	0.08 164	0.08 213	0.05 40	0.07 159

MMNet	0.17 258	0.09 191	0.16 222	0.20 269	0.11 255	0.27 332	0.20 278	0.25 205	0.41 322	0.22 263	0.30 273	0.21 218	0.20 279	0.17 221	0.20 264	0.06 55	0.06 190	0.07 99	0.07 162	0.08 200	0.07 159

UNet	0.17 258	0.09 191	0.18 264	0.19 228	0.12 285	0.27 332	0.19 263	0.33 305	0.29 250	0.21 250	0.24 197	0.23 247	0.19 270	0.19 243	0.18 249	0.07 142	0.06 190	0.08 164	0.07 162	0.08 200	0.06 99

ACVNet	0.15 220	0.09 191	0.15 192	0.13 6	0.12 285	0.14 155	0.20 278	0.22 157	0.33 275	0.17 186	0.26 241	0.21 218	0.16 227	0.17 221	0.21 283	0.07 142	0.06 190	0.06 32	0.06 87	0.08 200	0.06 99

acv_ft	0.15 220	0.09 191	0.15 192	0.19 228	0.10 217	0.16 201	0.17 192	0.25 205	0.33 275	0.19 225	0.26 241	0.21 218	0.17 246	0.17 221	0.18 249	0.07 142	0.06 190	0.06 32	0.06 87	0.08 200	0.06 99

hitnet-ft	0.18 270	0.09 191	0.17 247	0.14 13	0.09 132	0.26 325	0.20 278	0.25 205	0.26 225	0.24 284	0.32 285	0.31 310	0.22 292	0.24 308	0.21 283	0.12 313	0.07 248	0.10 269	0.08 213	0.12 304	0.11 294

DSFCA	0.16 238	0.09 191	0.14 155	0.16 68	0.10 217	0.20 267	0.19 263	0.28 249	0.31 263	0.23 276	0.24 197	0.22 235	0.15 207	0.19 243	0.20 264	0.10 268	0.07 248	0.09 228	0.09 252	0.08 200	0.08 219

DMCA	0.14 187	0.09 191	0.16 222	0.19 228	0.09 132	0.15 177	0.17 192	0.23 174	0.27 232	0.14 125	0.19 149	0.17 182	0.18 255	0.15 167	0.17 235	0.10 268	0.06 190	0.08 164	0.06 87	0.09 248	0.10 271

DISCO	0.19 280	0.09 191	0.22 292	0.17 115	0.10 217	0.25 317	0.18 232	0.27 235	0.44 337	0.22 263	0.31 281	0.33 322	0.26 315	0.28 329	0.28 346	0.08 191	0.06 190	0.07 99	0.07 162	0.09 248	0.09 252

LL-Strereo2	0.10 51	0.10 239	0.15 192	0.18 182	0.08 48	0.15 177	0.09 3	0.17 73	0.14 59	0.14 125	0.10 39	0.09 38	0.07 32	0.16 199	0.10 50	0.05 2	0.05 107	0.10 269	0.07 162	0.06 102	0.05 52

Selective-RAFT	0.11 81	0.10 239	0.11 71	0.21 293	0.08 48	0.16 201	0.13 43	0.20 124	0.22 174	0.10 41	0.10 39	0.11 75	0.10 89	0.15 167	0.11 86	0.05 2	0.05 107	0.06 32	0.05 32	0.06 102	0.05 52

ssnet_v2	0.17 258	0.10 239	0.17 247	0.17 115	0.11 255	0.21 281	0.21 294	0.33 305	0.25 212	0.22 263	0.22 183	0.27 278	0.18 255	0.22 289	0.20 264	0.11 289	0.09 293	0.09 228	0.09 252	0.08 200	0.08 219

raft_robust	0.13 158	0.10 239	0.07 2	0.18 182	0.08 48	0.13 130	0.24 322	0.28 249	0.33 275	0.20 242	0.19 149	0.14 128	0.10 89	0.11 45	0.12 128	0.05 2	0.05 107	0.07 99	0.07 162	0.05 40	0.04 7

NINENet	0.16 238	0.10 239	0.15 192	0.17 115	0.11 255	0.19 255	0.14 70	0.40 354	0.36 299	0.18 212	0.21 174	0.16 163	0.13 171	0.15 167	0.13 158	0.08 191	0.08 270	0.10 269	0.07 162	0.10 275	0.09 252

test_4	0.10 51	0.10 239	0.08 11	0.19 228	0.09 132	0.08 23	0.22 303	0.15 27	0.17 100	0.12 84	0.18 143	0.12 90	0.09 68	0.08 6	0.11 86	0.04 1	0.04 2	0.08 164	0.08 213	0.04 1	0.03 1

pcwnet_v2	0.19 280	0.10 239	0.26 311	0.17 115	0.14 319	0.18 235	0.15 116	0.37 339	0.46 345	0.19 225	0.24 197	0.21 218	0.19 270	0.20 262	0.19 258	0.13 333	0.10 311	0.10 269	0.10 284	0.11 290	0.13 319

Anonymous	0.14 187	0.10 239	0.24 304	0.22 307	0.13 302	0.18 235	0.22 303	0.20 124	0.19 129	0.14 125	0.12 62	0.11 75	0.13 171	0.16 199	0.13 158	0.08 191	0.07 248	0.08 164	0.08 213	0.12 304	0.10 271

psm_up	0.18 270	0.10 239	0.18 264	0.20 269	0.11 255	0.17 220	0.19 263	0.37 339	0.34 286	0.21 250	0.28 258	0.29 292	0.24 304	0.20 262	0.22 292	0.09 236	0.10 311	0.11 296	0.11 307	0.08 200	0.08 219

DMCA-RVC	0.17 258	0.10 239	0.15 192	0.24 331	0.11 255	0.18 235	0.18 232	0.25 205	0.24 193	0.21 250	0.26 241	0.25 263	0.27 323	0.18 232	0.20 264	0.12 313	0.08 270	0.13 325	0.10 284	0.10 275	0.08 219

SuperB	0.20 289	0.10 239	0.56 374	0.16 68	0.09 132	0.18 235	0.18 232	0.24 192	0.50 354	0.26 302	0.39 328	0.17 182	0.21 283	0.22 289	0.21 283	0.08 191	0.06 190	0.06 32	0.06 87	0.12 304	0.10 271

ADCP+	0.20 289	0.10 239	0.33 338	0.20 269	0.12 285	0.22 289	0.26 342	0.31 279	0.34 286	0.26 302	0.37 315	0.22 235	0.22 292	0.27 318	0.27 338	0.09 236	0.06 190	0.08 164	0.08 213	0.09 248	0.10 271

CFNet	0.15 220	0.10 239	0.17 247	0.17 115	0.08 48	0.18 235	0.09 3	0.28 249	0.25 212	0.19 225	0.24 197	0.24 253	0.17 246	0.17 221	0.14 186	0.08 191	0.06 190	0.09 228	0.10 284	0.07 157	0.06 99

CVANet_RVC	0.18 270	0.10 239	0.14 155	0.21 293	0.10 217	0.18 235	0.17 192	0.34 315	0.33 275	0.22 263	0.31 281	0.28 285	0.18 255	0.23 300	0.17 235	0.12 313	0.08 270	0.12 311	0.11 307	0.09 248	0.07 159

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 258	0.10 239	0.22 292	0.20 269	0.10 217	0.15 177	0.18 232	0.31 279	0.25 212	0.21 250	0.30 273	0.25 263	0.17 246	0.21 278	0.20 264	0.09 236	0.06 190	0.08 164	0.08 213	0.07 157	0.08 219
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
AANet_RVC	0.16 238	0.10 239	0.10 45	0.18 182	0.09 132	0.18 235	0.19 263	0.26 217	0.31 263	0.22 263	0.35 306	0.21 218	0.21 283	0.22 289	0.16 223	0.06 55	0.05 107	0.06 32	0.06 87	0.07 157	0.06 99

NVstereo2D	0.19 280	0.10 239	0.15 192	0.17 115	0.15 330	0.28 338	0.23 313	0.44 369	0.42 328	0.15 149	0.27 249	0.25 263	0.19 270	0.22 289	0.17 235	0.09 236	0.06 190	0.10 269	0.08 213	0.15 344	0.09 252

iResNet	0.13 158	0.10 239	0.18 264	0.19 228	0.08 48	0.13 130	0.18 232	0.20 124	0.26 225	0.15 149	0.23 189	0.15 152	0.13 171	0.14 149	0.14 186	0.06 55	0.04 2	0.06 32	0.05 32	0.06 102	0.05 52

MDST_ROB	0.22 307	0.10 239	0.17 247	0.18 182	0.11 255	0.37 367	0.19 263	0.43 367	0.41 322	0.39 356	0.39 328	0.29 292	0.21 283	0.26 315	0.18 249	0.11 289	0.10 311	0.14 335	0.11 307	0.10 275	0.08 219

DLCB_ROB	0.18 270	0.10 239	0.15 192	0.23 326	0.11 255	0.24 307	0.18 232	0.29 259	0.28 243	0.27 308	0.28 258	0.28 285	0.24 304	0.19 243	0.20 264	0.08 191	0.08 270	0.09 228	0.09 252	0.07 157	0.07 159

fast-acv-ft	0.18 270	0.11 259	0.19 273	0.19 228	0.12 285	0.24 307	0.21 294	0.25 205	0.34 286	0.22 263	0.34 302	0.27 278	0.20 279	0.21 278	0.23 302	0.09 236	0.09 293	0.08 164	0.10 284	0.08 200	0.07 159

ToySt	0.17 258	0.11 259	0.18 264	0.17 115	0.11 255	0.16 201	0.25 336	0.24 192	0.33 275	0.19 225	0.24 197	0.26 271	0.24 304	0.19 243	0.20 264	0.07 142	0.08 270	0.09 228	0.10 284	0.09 248	0.08 219

RAFT+CT+SA	0.13 158	0.11 259	0.09 29	0.19 228	0.09 132	0.15 177	0.28 354	0.22 157	0.22 174	0.15 149	0.26 241	0.10 59	0.10 89	0.11 45	0.12 128	0.05 2	0.04 2	0.07 99	0.08 213	0.07 157	0.06 99

hknet	0.15 220	0.11 259	0.13 129	0.22 307	0.11 255	0.14 155	0.15 116	0.34 315	0.25 212	0.17 186	0.22 183	0.22 235	0.18 255	0.17 221	0.12 128	0.07 142	0.06 190	0.10 269	0.09 252	0.07 157	0.07 159

FADNet-RVC-Resample	0.16 238	0.11 259	0.31 333	0.22 307	0.11 255	0.19 255	0.14 70	0.25 205	0.24 193	0.24 284	0.27 249	0.20 211	0.15 207	0.16 199	0.15 209	0.07 142	0.08 270	0.12 311	0.10 284	0.09 248	0.10 271

stereogan	0.22 307	0.11 259	0.21 287	0.20 269	0.12 285	0.31 346	0.19 263	0.35 328	0.44 337	0.22 263	0.39 328	0.35 332	0.27 323	0.33 348	0.22 292	0.10 268	0.12 330	0.10 269	0.10 284	0.14 333	0.13 319

ADCL	0.24 330	0.11 259	0.47 364	0.22 307	0.12 285	0.34 356	0.29 363	0.29 259	0.56 366	0.24 284	0.46 356	0.30 300	0.30 343	0.29 336	0.29 349	0.08 191	0.07 248	0.09 228	0.09 252	0.10 275	0.10 271

AdaStereo	0.15 220	0.11 259	0.15 192	0.18 182	0.09 132	0.20 267	0.11 11	0.32 288	0.28 243	0.20 242	0.23 189	0.20 211	0.13 171	0.19 243	0.14 186	0.12 313	0.05 107	0.10 269	0.07 162	0.09 248	0.07 159
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.
DeepPruner_ROB	0.16 238	0.11 259	0.15 192	0.17 115	0.10 217	0.17 220	0.15 116	0.32 288	0.21 163	0.19 225	0.21 174	0.22 235	0.18 255	0.20 262	0.15 209	0.13 333	0.09 293	0.09 228	0.09 252	0.11 290	0.10 271

DRN-Test	0.19 280	0.11 259	0.20 282	0.22 307	0.10 217	0.22 289	0.22 303	0.39 350	0.37 305	0.24 284	0.32 285	0.26 271	0.21 283	0.22 289	0.24 312	0.11 289	0.07 248	0.11 296	0.10 284	0.09 248	0.07 159

StereoDRNet	0.18 270	0.11 259	0.17 247	0.22 307	0.11 255	0.21 281	0.22 303	0.37 339	0.33 275	0.24 284	0.28 258	0.30 300	0.19 270	0.20 262	0.20 264	0.09 236	0.08 270	0.11 296	0.09 252	0.09 248	0.07 159

XPNet_ROB	0.22 307	0.11 259	0.19 273	0.22 307	0.13 302	0.22 289	0.19 263	0.34 315	0.40 319	0.30 328	0.39 328	0.39 350	0.26 315	0.26 315	0.28 346	0.15 347	0.10 311	0.10 269	0.10 284	0.13 321	0.12 305

WCMA_ROB	0.24 330	0.11 259	0.22 292	0.17 115	0.14 319	0.32 347	0.15 116	0.32 288	0.32 269	0.38 354	0.53 366	0.40 353	0.34 356	0.34 351	0.25 321	0.11 289	0.12 330	0.12 311	0.10 284	0.14 333	0.14 336

PSMNet_ROB	0.21 298	0.11 259	0.15 192	0.27 358	0.15 330	0.24 307	0.35 381	0.43 367	0.37 305	0.27 308	0.32 285	0.32 319	0.22 292	0.21 278	0.26 331	0.12 313	0.08 270	0.13 325	0.11 307	0.09 248	0.09 252

StereoVision	0.13 158	0.12 273	0.09 29	0.24 331	0.10 217	0.15 177	0.21 294	0.21 141	0.20 150	0.12 84	0.24 197	0.10 59	0.10 89	0.16 199	0.10 50	0.09 236	0.11 321	0.12 311	0.12 325	0.06 102	0.05 52

CASS	0.13 158	0.12 273	0.11 71	0.23 326	0.09 132	0.15 177	0.17 192	0.18 97	0.19 129	0.17 186	0.18 143	0.15 152	0.15 207	0.14 149	0.14 186	0.09 236	0.06 190	0.10 269	0.08 213	0.09 248	0.07 159
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
test_5	0.14 187	0.12 273	0.08 11	0.20 269	0.10 217	0.14 155	0.29 363	0.21 141	0.24 193	0.18 212	0.28 258	0.11 75	0.15 207	0.12 101	0.13 158	0.06 55	0.05 107	0.07 99	0.08 213	0.08 200	0.07 159

SACVNet	0.18 270	0.12 273	0.14 155	0.17 115	0.13 302	0.22 289	0.18 232	0.31 279	0.30 257	0.23 276	0.31 281	0.30 300	0.22 292	0.22 289	0.17 235	0.11 289	0.08 270	0.10 269	0.10 284	0.12 304	0.14 336

PSMNet-ADL	0.15 220	0.12 273	0.13 129	0.22 307	0.09 132	0.13 130	0.20 278	0.26 217	0.23 183	0.18 212	0.20 160	0.24 253	0.16 227	0.18 232	0.17 235	0.08 191	0.08 270	0.08 164	0.11 307	0.08 200	0.07 159

GEStereo_RVC	0.17 258	0.12 273	0.15 192	0.22 307	0.11 255	0.19 255	0.17 192	0.32 288	0.48 347	0.20 242	0.25 226	0.17 182	0.13 171	0.21 278	0.16 223	0.10 268	0.06 190	0.08 164	0.07 162	0.09 248	0.08 219

sAnonymous2	0.13 158	0.12 273	0.24 304	0.20 269	0.12 285	0.17 220	0.13 43	0.26 217	0.21 163	0.11 60	0.11 54	0.13 113	0.08 50	0.10 18	0.10 50	0.09 236	0.05 107	0.08 164	0.06 87	0.15 344	0.10 271

CroCo_RVC	0.13 158	0.12 273	0.24 304	0.20 269	0.12 285	0.17 220	0.13 43	0.26 217	0.21 163	0.11 60	0.11 54	0.13 113	0.08 50	0.10 18	0.10 50	0.09 236	0.05 107	0.08 164	0.06 87	0.15 344	0.10 271

APVNet	0.22 307	0.12 273	0.19 273	0.18 182	0.14 319	0.32 347	0.31 377	0.39 350	0.32 269	0.27 308	0.40 333	0.30 300	0.29 339	0.26 315	0.25 321	0.11 289	0.12 330	0.11 296	0.14 338	0.12 304	0.12 305

FAT-Stereo	0.20 289	0.12 273	0.22 292	0.21 293	0.12 285	0.17 220	0.18 232	0.34 315	0.39 313	0.27 308	0.37 315	0.34 328	0.32 351	0.21 278	0.20 264	0.09 236	0.11 321	0.10 269	0.09 252	0.11 290	0.14 336

S-Stereo	0.20 289	0.12 273	0.25 310	0.21 293	0.13 302	0.20 267	0.18 232	0.32 288	0.43 333	0.23 276	0.36 309	0.28 285	0.30 343	0.19 243	0.22 292	0.09 236	0.12 330	0.10 269	0.10 284	0.13 321	0.13 319

STTStereo	0.18 270	0.12 273	0.27 317	0.20 269	0.11 255	0.16 201	0.21 294	0.29 259	0.23 183	0.21 250	0.30 273	0.29 292	0.18 255	0.20 262	0.19 258	0.12 313	0.11 321	0.11 296	0.14 338	0.09 248	0.08 219

RTSC	0.23 322	0.12 273	0.28 322	0.21 293	0.13 302	0.28 338	0.16 171	0.35 328	0.66 382	0.27 308	0.33 298	0.30 300	0.21 283	0.31 340	0.29 349	0.10 268	0.08 270	0.09 228	0.10 284	0.13 321	0.13 319

ADCRef	0.19 280	0.12 273	0.41 357	0.20 269	0.12 285	0.22 289	0.18 232	0.32 288	0.36 299	0.26 302	0.32 285	0.17 182	0.23 298	0.24 308	0.24 312	0.07 142	0.06 190	0.09 228	0.09 252	0.08 200	0.08 219

RYNet	0.22 307	0.12 273	0.22 292	0.19 228	0.17 353	0.46 373	0.26 342	0.38 346	0.48 347	0.24 284	0.28 258	0.34 328	0.23 298	0.20 262	0.30 353	0.10 268	0.06 190	0.09 228	0.09 252	0.13 321	0.15 344

GANet	0.21 298	0.12 273	0.21 287	0.24 331	0.13 302	0.22 289	0.22 303	0.41 359	0.26 225	0.31 334	0.42 349	0.37 338	0.28 331	0.23 300	0.22 292	0.10 268	0.12 330	0.10 269	0.09 252	0.10 275	0.08 219

TDLM	0.17 258	0.12 273	0.13 129	0.24 331	0.10 217	0.18 235	0.18 232	0.36 334	0.30 257	0.21 250	0.28 258	0.28 285	0.18 255	0.23 300	0.18 249	0.11 289	0.07 248	0.10 269	0.10 284	0.08 200	0.08 219

SGM-ForestM	0.32 363	0.12 273	0.16 222	0.16 68	0.11 255	0.39 370	0.19 263	0.41 359	0.50 354	0.52 377	0.54 368	1.32 407	0.42 375	0.40 374	0.27 338	0.14 344	0.16 359	0.16 349	0.16 351	0.12 304	0.12 305

StereoDRNet-Refined	0.17 258	0.12 273	0.15 192	0.20 269	0.09 132	0.18 235	0.18 232	0.26 217	0.23 183	0.26 302	0.40 333	0.22 235	0.17 246	0.21 278	0.20 264	0.08 191	0.05 107	0.09 228	0.10 284	0.07 157	0.07 159
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
NOSS_ROB	0.19 280	0.12 273	0.18 264	0.16 68	0.12 285	0.15 177	0.12 21	0.30 273	0.32 269	0.20 242	0.22 183	0.27 278	0.23 298	0.21 278	0.16 223	0.16 358	0.18 366	0.23 370	0.21 366	0.12 304	0.13 319

SGM_RVC	0.23 322	0.12 273	0.15 192	0.15 38	0.09 132	0.33 353	0.18 232	0.34 315	0.31 263	0.44 371	0.37 315	0.53 377	0.35 358	0.35 357	0.24 312	0.13 333	0.13 343	0.13 325	0.13 334	0.10 275	0.11 294
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
GMStereo_Zeroshot	0.16 238	0.13 294	0.24 304	0.20 269	0.10 217	0.17 220	0.13 43	0.29 259	0.25 212	0.23 276	0.32 285	0.25 263	0.11 110	0.19 243	0.14 186	0.09 236	0.06 190	0.11 296	0.06 87	0.12 304	0.08 219

HBP-ISP	0.18 270	0.13 294	0.16 222	0.15 38	0.11 255	0.08 23	0.13 43	0.28 249	0.29 250	0.22 263	0.33 298	0.21 218	0.25 312	0.23 300	0.17 235	0.14 344	0.16 359	0.21 365	0.17 358	0.10 275	0.08 219

Wz-Net-MNSev	0.22 307	0.13 294	0.31 333	0.20 269	0.14 319	0.36 366	0.24 322	0.33 305	0.44 337	0.28 319	0.40 333	0.38 342	0.19 270	0.24 308	0.25 321	0.09 236	0.07 248	0.09 228	0.09 252	0.12 304	0.10 271

UDGNet	0.14 187	0.13 294	0.16 222	0.17 115	0.10 217	0.12 105	0.16 171	0.21 141	0.27 232	0.20 242	0.20 160	0.16 163	0.13 171	0.16 199	0.13 158	0.10 268	0.06 190	0.09 228	0.07 162	0.06 102	0.07 159

Anonymous3	0.16 238	0.13 294	0.33 338	0.26 347	0.14 319	0.27 332	0.17 192	0.28 249	0.28 243	0.15 149	0.17 121	0.14 128	0.10 89	0.15 167	0.12 128	0.08 191	0.08 270	0.08 164	0.08 213	0.08 200	0.11 294

GwcNet	0.20 289	0.13 294	0.19 273	0.18 182	0.12 285	0.24 307	0.19 263	0.35 328	0.43 333	0.20 242	0.32 285	0.33 322	0.20 279	0.22 289	0.24 312	0.11 289	0.09 293	0.09 228	0.09 252	0.09 248	0.10 271

RP	0.21 298	0.13 294	0.21 287	0.23 326	0.11 255	0.21 281	0.20 278	0.25 205	0.44 337	0.21 250	0.38 320	0.36 334	0.24 304	0.27 318	0.25 321	0.11 289	0.12 330	0.13 325	0.12 325	0.12 304	0.14 336

edge stereo	0.22 307	0.13 294	0.20 282	0.21 293	0.13 302	0.23 302	0.16 171	0.32 288	0.42 328	0.32 340	0.40 333	0.38 342	0.35 358	0.25 313	0.24 312	0.13 333	0.11 321	0.14 335	0.11 307	0.12 304	0.13 319

CBMV_ROB	0.19 280	0.13 294	0.17 247	0.16 68	0.11 255	0.15 177	0.13 43	0.26 217	0.28 243	0.27 308	0.30 273	0.27 278	0.24 304	0.23 300	0.16 223	0.15 347	0.17 364	0.22 369	0.20 364	0.10 275	0.11 294

DN-CSS_ROB	0.13 158	0.13 294	0.16 222	0.18 182	0.10 217	0.16 201	0.08 2	0.22 157	0.18 117	0.17 186	0.22 183	0.13 113	0.13 171	0.12 101	0.13 158	0.05 2	0.05 107	0.10 269	0.10 284	0.08 200	0.06 99

PWCDC_ROB	0.20 289	0.13 294	0.22 292	0.24 331	0.11 255	0.19 255	0.15 116	0.33 305	0.54 363	0.29 325	0.50 364	0.21 218	0.15 207	0.27 318	0.20 264	0.11 289	0.09 293	0.10 269	0.08 213	0.11 290	0.09 252

MeshStereo	0.27 348	0.13 294	0.18 264	0.15 38	0.11 255	0.32 347	0.24 322	0.40 354	0.36 299	0.52 377	0.57 375	0.67 388	0.40 368	0.35 357	0.26 331	0.14 344	0.13 343	0.13 325	0.11 307	0.11 290	0.10 271
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
TestStereo	0.13 158	0.14 306	0.11 71	0.23 326	0.08 48	0.15 177	0.21 294	0.20 124	0.23 183	0.14 125	0.24 197	0.16 163	0.12 139	0.16 199	0.14 186	0.05 2	0.06 190	0.08 164	0.06 87	0.09 248	0.05 52

GMStereo	0.13 158	0.14 306	0.14 155	0.18 182	0.09 132	0.15 177	0.16 171	0.20 124	0.24 193	0.16 174	0.17 121	0.10 59	0.10 89	0.16 199	0.13 158	0.07 142	0.06 190	0.06 32	0.06 87	0.07 157	0.06 99
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
FADNet_RVC	0.16 238	0.14 306	0.40 355	0.20 269	0.11 255	0.13 130	0.13 43	0.26 217	0.22 174	0.21 250	0.23 189	0.20 211	0.17 246	0.14 149	0.16 223	0.08 191	0.08 270	0.12 311	0.09 252	0.11 290	0.10 271

SANet	0.24 330	0.14 306	0.28 322	0.21 293	0.11 255	0.27 332	0.24 322	0.38 346	0.64 379	0.36 348	0.40 333	0.43 360	0.26 315	0.27 318	0.24 312	0.12 313	0.09 293	0.10 269	0.09 252	0.13 321	0.11 294

SGM-Forest	0.20 289	0.14 306	0.18 264	0.19 228	0.13 302	0.20 267	0.22 303	0.33 305	0.30 257	0.24 284	0.29 269	0.28 285	0.19 270	0.23 300	0.17 235	0.15 347	0.16 359	0.15 343	0.14 338	0.12 304	0.12 305
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.19 280	0.14 306	0.17 247	0.18 182	0.10 217	0.20 267	0.11 11	0.29 259	0.30 257	0.29 325	0.30 273	0.30 300	0.23 298	0.27 318	0.19 258	0.13 333	0.15 356	0.17 352	0.16 351	0.10 275	0.10 271
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
psmorigin	0.25 339	0.15 312	0.34 346	0.17 115	0.13 302	0.23 302	0.14 70	0.34 315	0.33 275	0.41 363	0.55 369	0.41 355	0.37 362	0.34 351	0.27 338	0.11 289	0.15 356	0.11 296	0.11 307	0.12 304	0.16 355

NCC-stereo	0.24 330	0.15 312	0.31 333	0.26 347	0.16 340	0.20 267	0.30 371	0.40 354	0.40 319	0.24 284	0.38 320	0.33 322	0.28 331	0.36 362	0.27 338	0.12 313	0.11 321	0.15 343	0.22 369	0.13 321	0.13 319

Abc-Net	0.24 330	0.15 312	0.31 333	0.26 347	0.16 340	0.20 267	0.30 371	0.40 354	0.40 319	0.24 284	0.38 320	0.33 322	0.28 331	0.36 362	0.27 338	0.12 313	0.11 321	0.15 343	0.22 369	0.13 321	0.13 319
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SHD	0.26 346	0.15 312	0.30 331	0.24 331	0.18 360	0.22 289	0.15 116	0.38 346	0.71 386	0.32 340	0.41 343	0.36 334	0.28 331	0.32 346	0.29 349	0.12 313	0.11 321	0.14 335	0.13 334	0.16 351	0.20 370

ADCMid	0.25 339	0.15 312	0.40 355	0.20 269	0.14 319	0.25 317	0.26 342	0.34 315	0.38 310	0.36 348	0.44 354	0.34 328	0.40 368	0.35 357	0.33 364	0.10 268	0.09 293	0.11 296	0.11 307	0.13 321	0.12 305

DANet	0.21 298	0.15 312	0.28 322	0.25 342	0.13 302	0.22 289	0.19 263	0.27 235	0.27 232	0.28 319	0.32 285	0.35 332	0.31 347	0.31 340	0.23 302	0.11 289	0.09 293	0.11 296	0.10 284	0.13 321	0.11 294
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NCCL2	0.23 322	0.15 312	0.17 247	0.34 376	0.18 360	0.24 307	0.23 313	0.34 315	0.28 243	0.31 334	0.38 320	0.38 342	0.28 331	0.23 300	0.24 312	0.15 347	0.12 330	0.18 360	0.21 366	0.13 321	0.13 319

Wz-Net-LNSev	0.22 307	0.16 319	0.38 351	0.21 293	0.13 302	0.25 317	0.23 313	0.32 288	0.43 333	0.30 328	0.41 343	0.31 310	0.18 255	0.22 289	0.25 321	0.10 268	0.09 293	0.08 164	0.08 213	0.12 304	0.11 294

dd	0.15 220	0.16 319	0.16 222	0.19 228	0.09 132	0.15 177	0.18 232	0.21 141	0.25 212	0.23 276	0.20 160	0.21 218	0.09 68	0.21 278	0.16 223	0.10 268	0.06 190	0.08 164	0.06 87	0.08 200	0.06 99

Syn2CoEx	0.21 298	0.16 319	0.27 317	0.29 368	0.14 319	0.26 325	0.20 278	0.33 305	0.31 263	0.28 319	0.36 309	0.27 278	0.25 312	0.19 243	0.24 312	0.16 358	0.12 330	0.14 335	0.11 307	0.09 248	0.08 219

G-Net	0.24 330	0.16 319	0.36 347	0.22 307	0.16 340	0.51 379	0.23 313	0.29 259	0.34 286	0.36 348	0.38 320	0.31 310	0.29 339	0.27 318	0.26 331	0.11 289	0.09 293	0.12 311	0.09 252	0.16 351	0.13 319

Nwc_Net	0.23 322	0.16 319	0.21 287	0.25 342	0.14 319	0.24 307	0.26 342	0.37 339	0.38 310	0.22 263	0.41 343	0.30 300	0.28 331	0.28 329	0.25 321	0.11 289	0.10 311	0.17 352	0.20 364	0.10 275	0.10 271

AnyNet_C32	0.26 346	0.16 319	0.36 347	0.20 269	0.16 340	0.25 317	0.30 371	0.32 288	0.44 337	0.31 334	0.49 360	0.30 300	0.33 352	0.40 374	0.33 364	0.12 313	0.12 330	0.12 311	0.14 338	0.14 333	0.15 344

ADCPNet	0.25 339	0.16 319	0.61 378	0.21 293	0.15 330	0.35 364	0.25 336	0.32 288	0.35 294	0.30 328	0.40 333	0.36 334	0.28 331	0.28 329	0.32 361	0.12 313	0.10 311	0.11 296	0.12 325	0.14 333	0.13 319

DPSNet	0.28 351	0.16 319	0.31 333	0.18 182	0.13 302	0.54 381	0.42 390	0.51 381	0.67 383	0.29 325	0.38 320	0.38 342	0.29 339	0.31 340	0.23 302	0.11 289	0.10 311	0.11 296	0.08 213	0.20 366	0.16 355

PDISCO_ROB	0.27 348	0.16 319	0.26 311	0.28 361	0.20 365	0.32 347	0.26 342	0.44 369	0.57 368	0.28 319	0.40 333	0.45 364	0.29 339	0.33 348	0.34 366	0.12 313	0.09 293	0.17 352	0.16 351	0.17 358	0.13 319

LALA_ROB	0.25 339	0.16 319	0.22 292	0.26 347	0.17 353	0.27 332	0.27 349	0.42 364	0.37 305	0.33 344	0.38 320	0.51 374	0.26 315	0.28 329	0.27 338	0.16 358	0.09 293	0.12 311	0.11 307	0.13 321	0.12 305

PWC_ROB	0.21 298	0.16 319	0.26 311	0.18 182	0.11 255	0.22 289	0.13 43	0.32 288	0.49 352	0.30 328	0.40 333	0.32 319	0.24 304	0.31 340	0.22 292	0.10 268	0.07 248	0.11 296	0.08 213	0.11 290	0.10 271

Anonymous_2	0.22 307	0.17 330	0.28 322	0.15 38	0.16 340	0.32 347	0.22 303	0.22 157	0.17 100	0.23 276	0.24 197	0.26 271	0.27 323	0.27 318	0.23 302	0.22 376	0.25 384	0.17 352	0.17 358	0.17 358	0.17 362

Wz-Net-SNSev	0.25 339	0.17 330	0.44 359	0.25 342	0.14 319	0.26 325	0.23 313	0.38 346	0.56 366	0.30 328	0.55 369	0.39 350	0.26 315	0.23 300	0.30 353	0.10 268	0.09 293	0.09 228	0.10 284	0.11 290	0.11 294

WZ-Net	0.28 351	0.17 330	0.78 395	0.22 307	0.16 340	0.34 356	0.29 363	0.39 350	0.57 368	0.24 284	0.55 369	0.37 338	0.24 304	0.33 348	0.35 367	0.09 236	0.08 270	0.09 228	0.10 284	0.14 333	0.16 355

DDUNet	0.22 307	0.17 330	0.21 287	0.22 307	0.15 330	0.25 317	0.24 322	0.29 259	0.30 257	0.31 334	0.36 309	0.33 322	0.25 312	0.24 308	0.20 264	0.18 364	0.13 343	0.17 352	0.11 307	0.16 351	0.16 355

UDG	0.21 298	0.17 330	0.19 273	0.23 326	0.15 330	0.30 344	0.20 278	0.33 305	0.35 294	0.23 276	0.28 258	0.31 310	0.27 323	0.20 262	0.22 292	0.15 347	0.12 330	0.13 325	0.09 252	0.14 333	0.14 336

aanetorigin	0.22 307	0.17 330	0.56 374	0.17 115	0.10 217	0.15 177	0.19 263	0.20 124	0.33 275	0.49 375	0.48 359	0.29 292	0.27 323	0.20 262	0.23 302	0.08 191	0.07 248	0.08 164	0.07 162	0.10 275	0.09 252

AF-Net	0.22 307	0.17 330	0.17 247	0.26 347	0.13 302	0.25 317	0.24 322	0.32 288	0.50 354	0.25 297	0.33 298	0.38 342	0.26 315	0.28 329	0.25 321	0.11 289	0.10 311	0.16 349	0.11 307	0.11 290	0.10 271

DeepPrunerF	0.24 330	0.17 330	0.42 358	0.26 347	0.16 340	0.22 289	0.28 354	0.37 339	0.50 354	0.26 302	0.29 269	0.24 253	0.28 331	0.21 278	0.22 292	0.15 347	0.11 321	0.20 364	0.18 362	0.12 304	0.13 319

FBW_ROB	0.24 330	0.17 330	0.22 292	0.26 347	0.14 319	0.25 317	0.22 303	0.41 359	0.41 322	0.41 363	0.41 343	0.42 356	0.27 323	0.31 340	0.23 302	0.09 236	0.14 350	0.14 335	0.12 325	0.11 290	0.09 252

ETE_ROB	0.23 322	0.17 330	0.22 292	0.25 342	0.13 302	0.26 325	0.29 363	0.31 279	0.36 299	0.28 319	0.36 309	0.45 364	0.26 315	0.27 318	0.26 331	0.11 289	0.08 270	0.12 311	0.09 252	0.14 333	0.13 319

FINET	0.21 298	0.18 340	0.26 311	0.18 182	0.16 340	0.23 302	0.23 313	0.32 288	0.48 347	0.25 297	0.32 285	0.22 235	0.22 292	0.22 289	0.17 235	0.18 364	0.16 359	0.11 296	0.10 284	0.15 344	0.13 319

ADCS	0.29 355	0.18 340	0.45 360	0.21 293	0.17 353	0.28 338	0.23 313	0.41 359	0.63 378	0.40 359	0.49 360	0.40 353	0.36 360	0.39 370	0.40 378	0.13 333	0.12 330	0.13 325	0.14 338	0.16 351	0.16 355

PA-Net	0.23 322	0.18 340	0.33 338	0.28 361	0.22 369	0.21 281	0.38 386	0.29 259	0.39 313	0.22 263	0.32 285	0.25 263	0.26 315	0.20 262	0.25 321	0.09 236	0.23 382	0.15 343	0.22 369	0.09 248	0.13 319
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DGSMNet	0.24 330	0.19 343	0.33 338	0.21 293	0.24 372	0.24 307	0.20 278	0.35 328	0.41 322	0.24 284	0.32 285	0.38 342	0.21 283	0.29 336	0.23 302	0.12 313	0.11 321	0.14 335	0.16 351	0.23 370	0.23 376

RTS	0.45 380	0.19 343	3.26 415	0.24 331	0.15 330	0.74 396	0.20 278	0.36 334	0.76 392	0.42 366	0.43 352	0.31 310	0.41 372	0.53 386	0.35 367	0.10 268	0.08 270	0.13 325	0.12 325	0.15 344	0.15 344

RTSA	0.45 380	0.19 343	3.26 415	0.24 331	0.15 330	0.74 396	0.20 278	0.36 334	0.76 392	0.42 366	0.43 352	0.31 310	0.41 372	0.53 386	0.35 367	0.10 268	0.08 270	0.13 325	0.12 325	0.15 344	0.15 344

Anonymous Stereo	0.23 322	0.19 343	0.50 366	0.24 331	0.17 353	0.21 281	0.21 294	0.33 305	0.44 337	0.25 297	0.34 302	0.26 271	0.18 255	0.31 340	0.27 338	0.13 333	0.12 330	0.12 311	0.13 334	0.11 290	0.14 336

NaN_ROB	0.22 307	0.19 343	0.24 304	0.25 342	0.13 302	0.29 341	0.26 342	0.33 305	0.41 322	0.31 334	0.31 281	0.32 319	0.23 298	0.30 339	0.21 283	0.11 289	0.17 364	0.10 269	0.10 284	0.08 200	0.09 252

Wz-Net-TNSev	0.29 355	0.20 348	0.65 381	0.19 228	0.15 330	0.38 369	0.27 349	0.35 328	0.55 364	0.34 345	0.42 349	0.45 364	0.38 363	0.32 346	0.30 353	0.12 313	0.13 343	0.10 269	0.12 325	0.15 344	0.14 336

dad	0.17 258	0.20 348	0.20 282	0.16 68	0.11 255	0.20 267	0.18 232	0.21 141	0.28 243	0.30 328	0.24 197	0.29 292	0.13 171	0.19 243	0.16 223	0.18 364	0.09 293	0.11 296	0.09 252	0.11 290	0.07 159

FADNet-RVC	0.20 289	0.20 348	0.38 351	0.21 293	0.16 340	0.20 267	0.15 116	0.26 217	0.26 225	0.26 302	0.32 285	0.26 271	0.21 283	0.22 289	0.19 258	0.12 313	0.13 343	0.12 311	0.14 338	0.13 321	0.18 364

RGC	0.25 339	0.20 348	0.29 328	0.28 361	0.16 340	0.22 289	0.23 313	0.32 288	0.44 337	0.27 308	0.40 333	0.38 342	0.27 323	0.36 362	0.22 292	0.11 289	0.13 343	0.17 352	0.17 358	0.14 333	0.16 355

PVD	0.39 370	0.20 348	0.39 353	0.31 374	0.22 369	0.29 341	0.43 392	0.52 382	0.96 399	0.55 380	0.79 393	0.53 377	0.59 390	0.52 384	0.38 374	0.19 368	0.14 350	0.17 352	0.14 338	0.24 377	0.31 388

LSM	0.33 366	0.20 348	0.58 376	0.26 347	0.60 402	0.34 356	0.25 336	0.42 364	0.48 347	0.45 372	0.58 377	0.42 356	0.36 360	0.35 357	0.25 321	0.12 313	0.20 372	0.14 335	0.16 351	0.19 365	0.33 390

MFN_U_SF_RVC	0.32 363	0.21 354	0.55 372	0.30 370	0.15 330	0.34 356	0.17 192	0.52 382	0.46 345	0.46 374	0.55 369	0.59 380	0.39 365	0.35 357	0.37 372	0.15 347	0.14 350	0.18 360	0.21 366	0.16 351	0.15 344

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 307	0.21 354	0.24 304	0.26 347	0.11 255	0.23 302	0.14 70	0.39 350	0.24 193	0.32 340	0.36 309	0.30 300	0.21 283	0.19 243	0.21 283	0.17 362	0.14 350	0.21 365	0.16 351	0.12 304	0.12 305

PS-NSSS	0.20 289	0.21 354	0.23 301	0.20 269	0.10 217	0.19 255	0.17 192	0.36 334	0.25 212	0.27 308	0.33 298	0.27 278	0.24 304	0.20 262	0.20 264	0.15 347	0.12 330	0.17 352	0.14 338	0.10 275	0.08 219

DispFullNet	0.27 348	0.21 354	0.65 381	0.28 361	0.16 340	0.26 325	0.17 192	0.33 305	0.58 371	0.27 308	0.38 320	0.43 360	0.23 298	0.38 367	0.23 302	0.12 313	0.06 190	0.19 362	0.11 307	0.21 367	0.15 344

FADNet	0.21 298	0.22 358	0.36 347	0.18 182	0.17 353	0.24 307	0.13 43	0.31 279	0.31 263	0.23 276	0.25 226	0.27 278	0.21 283	0.19 243	0.15 209	0.13 333	0.15 356	0.12 311	0.15 349	0.16 351	0.18 364

SQANet	0.23 322	0.23 359	0.30 331	0.30 370	0.19 362	0.27 332	0.13 43	0.29 259	0.33 275	0.24 284	0.37 315	0.31 310	0.22 292	0.27 318	0.23 302	0.15 347	0.10 311	0.21 365	0.16 351	0.21 367	0.15 344

GASNet	0.22 307	0.23 359	0.33 338	0.26 347	0.17 353	0.26 325	0.16 171	0.44 369	0.42 328	0.27 308	0.24 197	0.30 300	0.15 207	0.27 318	0.18 249	0.12 313	0.08 270	0.12 311	0.11 307	0.16 351	0.07 159

XQC	0.28 351	0.23 359	0.51 367	0.28 361	0.19 362	0.34 356	0.27 349	0.36 334	0.57 368	0.31 334	0.30 273	0.37 338	0.30 343	0.38 367	0.38 374	0.13 333	0.09 293	0.15 343	0.12 325	0.17 358	0.18 364

HCRNet	0.16 238	0.24 362	0.12 91	0.35 378	0.11 255	0.15 177	0.17 192	0.26 217	0.22 174	0.19 225	0.24 197	0.21 218	0.14 194	0.15 167	0.13 158	0.11 289	0.07 248	0.11 296	0.10 284	0.09 248	0.07 159

EDNetEfficient	0.29 355	0.24 362	1.13 405	0.18 182	0.10 217	0.19 255	0.20 278	0.20 124	0.60 375	0.74 394	0.56 374	0.31 310	0.39 365	0.22 289	0.30 353	0.09 236	0.07 248	0.08 164	0.07 162	0.11 290	0.09 252

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 360	0.24 362	0.29 328	0.36 380	0.16 340	0.34 356	0.30 371	0.32 288	0.42 328	0.40 359	0.46 356	0.38 342	0.31 347	0.34 351	0.28 346	0.19 368	0.20 372	0.26 372	0.29 381	0.18 362	0.19 369

PASM	0.32 363	0.24 362	0.48 365	0.28 361	0.27 380	0.29 341	0.30 371	0.34 315	0.49 352	0.35 346	0.39 328	0.46 368	0.34 356	0.34 351	0.35 367	0.23 380	0.25 384	0.26 372	0.28 380	0.23 370	0.21 372

CSAN	0.29 355	0.24 362	0.27 317	0.34 376	0.19 362	0.33 353	0.42 390	0.37 339	0.50 354	0.38 354	0.40 333	0.44 362	0.33 352	0.28 329	0.30 353	0.20 370	0.16 359	0.19 362	0.19 363	0.14 333	0.15 344

AnyNet_C01	0.36 369	0.25 367	1.37 408	0.22 307	0.17 353	0.48 377	0.27 349	0.35 328	0.39 313	0.39 356	0.74 389	0.46 368	0.38 363	0.45 378	0.47 387	0.13 333	0.13 343	0.13 325	0.14 338	0.14 333	0.15 344

STTRV1_RVC	0.25 339	0.26 368	0.39 353	0.19 228	0.26 379	0.30 344	0.24 322	0.34 315	0.35 294	0.36 348	0.34 302	0.31 310	0.31 347	0.28 329	0.25 321	0.17 362	0.10 311	0.16 349	0.14 338	0.17 358	0.12 305

MSMD_ROB	0.31 361	0.26 368	0.26 311	0.24 331	0.21 367	0.34 356	0.25 336	0.34 315	0.39 313	0.40 359	0.69 383	0.45 364	0.40 368	0.34 351	0.27 338	0.20 370	0.19 369	0.26 372	0.25 375	0.23 370	0.22 374

BEATNet-Init1	0.52 386	0.27 370	0.62 379	0.30 370	0.21 367	0.76 400	0.29 363	0.54 385	0.65 381	0.86 399	0.95 400	2.07 417	0.62 393	0.56 390	0.42 382	0.18 364	0.18 366	0.23 370	0.22 369	0.22 369	0.21 372

MANE	0.45 380	0.27 370	0.27 317	0.27 358	0.24 372	0.47 375	0.31 377	0.55 386	0.59 372	0.72 390	1.13 409	1.15 401	0.61 391	0.52 384	0.37 372	0.21 373	0.20 372	0.27 375	0.31 385	0.25 378	0.24 377

FC-DCNN	0.33 366	0.27 370	0.28 322	0.26 347	0.23 371	0.37 367	0.28 354	0.40 354	0.43 333	0.45 372	0.55 369	0.51 374	0.40 368	0.37 366	0.30 353	0.21 373	0.20 372	0.27 375	0.26 376	0.25 378	0.24 377

ccnet	0.29 355	0.28 373	0.23 301	0.20 269	0.28 381	0.41 372	0.21 294	0.45 372	0.33 275	0.36 348	0.46 356	0.36 334	0.30 343	0.39 370	0.42 382	0.23 380	0.14 350	0.21 365	0.17 358	0.23 370	0.18 364

FCDSN-DC	0.33 366	0.28 373	0.28 322	0.30 370	0.24 372	0.39 370	0.28 354	0.42 364	0.42 328	0.43 369	0.53 366	0.51 374	0.41 372	0.36 362	0.30 353	0.21 373	0.20 372	0.27 375	0.26 376	0.25 378	0.24 377
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SAMSARA	0.40 373	0.28 373	0.33 338	0.55 393	0.39 387	0.82 403	1.23 417	0.47 375	0.51 361	0.36 348	0.35 306	0.55 379	0.39 365	0.38 367	0.39 376	0.15 347	0.20 372	0.15 343	0.14 338	0.23 370	0.20 370

ELAS_RVC	0.41 375	0.29 376	0.33 338	0.28 361	0.24 372	0.54 381	0.36 382	0.49 378	0.59 372	0.72 390	0.74 389	0.65 386	0.54 384	0.54 388	0.40 378	0.22 376	0.20 372	0.27 375	0.26 376	0.26 381	0.25 381
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.41 375	0.29 376	0.33 338	0.27 358	0.24 372	0.60 386	0.36 382	0.50 380	0.50 354	0.71 388	0.79 393	0.67 388	0.54 384	0.51 382	0.42 382	0.22 376	0.20 372	0.27 375	0.26 376	0.26 381	0.25 381
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
EDNetEfficientorigin	7.91 422	0.31 378	153.02 441	0.19 228	0.09 132	0.21 281	0.16 171	0.22 157	0.59 372	0.72 390	0.67 381	0.42 356	0.50 382	0.24 308	0.39 376	0.08 191	0.07 248	0.08 164	0.07 162	0.12 304	0.10 271

CC-Net-ROB	0.28 351	0.31 378	0.36 347	0.29 368	0.15 330	0.25 317	0.19 263	0.45 372	0.33 275	0.39 356	0.37 315	0.39 350	0.31 347	0.27 318	0.26 331	0.24 382	0.19 369	0.30 383	0.23 373	0.18 362	0.15 344

FADE	0.45 380	0.33 380	1.03 404	0.33 375	0.25 378	0.35 364	0.29 363	0.64 393	1.07 400	0.43 369	0.41 343	0.42 356	0.53 383	0.70 396	0.51 393	0.30 385	0.21 381	0.41 389	0.38 389	0.23 370	0.22 374

coex-ft	3.30 416	0.34 381	59.09 440	0.18 182	0.13 302	0.26 325	0.22 303	0.27 235	0.72 387	1.90 417	0.70 385	0.44 362	0.45 378	0.29 336	0.41 381	0.09 236	0.09 293	0.12 311	0.09 252	0.14 333	0.13 319

GANetREF_RVC	0.31 361	0.34 381	0.27 317	0.35 378	0.16 340	0.32 347	0.41 387	0.48 376	0.51 361	0.35 346	0.35 306	0.34 328	0.33 352	0.39 370	0.32 361	0.27 384	0.20 372	0.29 381	0.15 349	0.18 362	0.17 362
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
NVStereoNet_ROB	0.46 384	0.36 383	0.46 363	0.41 384	0.28 381	0.34 356	0.34 380	0.48 376	0.60 375	0.72 390	0.93 398	0.70 391	0.66 394	0.47 379	0.60 397	0.22 376	0.33 389	0.34 385	0.34 388	0.30 384	0.30 387
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
otaku	0.39 370	0.37 384	0.52 368	0.44 386	0.28 381	0.58 383	0.24 322	0.41 359	0.62 377	0.40 359	0.49 360	0.46 368	0.33 352	0.40 374	0.32 361	0.30 385	0.30 388	0.39 387	0.33 386	0.29 383	0.28 384

MSC_U_SF_DS_RVC	0.43 377	0.39 385	0.54 370	0.40 382	0.20 365	0.64 388	0.32 379	0.53 384	0.72 387	0.71 388	0.72 386	0.61 382	0.54 384	0.51 382	0.46 386	0.20 370	0.19 369	0.29 381	0.30 383	0.23 370	0.18 364

Ntro	0.40 373	0.40 386	0.53 369	0.46 390	0.30 385	0.65 389	0.24 322	0.46 374	0.68 384	0.41 363	0.49 360	0.48 372	0.42 375	0.39 370	0.31 360	0.32 387	0.28 386	0.37 386	0.30 383	0.32 388	0.29 385

Consistency-Raft	0.44 378	0.40 386	0.45 360	0.37 381	0.43 390	0.46 373	0.41 387	0.57 389	0.55 364	0.32 340	0.73 387	0.33 322	0.48 380	0.42 377	0.49 389	0.39 390	0.35 390	0.45 390	0.51 398	0.42 390	0.29 385

JetBlue	0.71 395	0.45 388	1.14 406	0.51 391	0.47 392	2.02 417	0.64 404	0.75 396	0.70 385	0.69 387	0.77 392	1.22 403	0.83 401	1.03 413	1.01 413	0.40 391	0.28 386	0.33 384	0.33 386	0.30 384	0.34 391

ACVNet_1	0.44 378	0.49 389	0.60 377	0.45 387	0.28 381	0.49 378	0.27 349	0.57 389	0.72 387	0.62 383	0.58 377	0.74 392	0.49 381	0.50 381	0.35 367	0.26 383	0.24 383	0.39 387	0.29 381	0.31 387	0.24 377

ACVNet-4b	0.39 370	0.53 390	0.55 372	0.45 387	0.24 372	0.47 375	0.18 232	0.49 378	0.64 379	0.42 366	0.45 355	0.60 381	0.27 323	0.34 351	0.24 312	0.33 388	0.14 350	0.48 391	0.42 391	0.30 384	0.26 383

SGM+DAISY	0.56 389	0.57 391	0.65 381	0.40 382	0.54 395	0.66 391	0.49 394	0.56 387	0.45 344	0.66 384	0.69 383	0.67 388	0.56 388	0.63 393	0.56 395	0.59 402	0.48 398	0.50 392	0.50 397	0.52 393	0.58 400

anonymity	0.53 387	0.58 392	0.65 381	0.41 384	0.61 403	0.53 380	0.41 387	0.56 387	0.41 322	0.55 380	0.50 364	0.49 373	0.55 387	0.58 391	0.50 392	0.58 401	0.50 402	0.51 393	0.51 398	0.51 392	0.57 399

SPS-STEREO	0.57 390	0.58 392	0.65 381	0.45 387	0.55 397	0.62 387	0.44 393	0.62 392	0.50 354	0.68 386	0.64 379	0.66 387	0.57 389	0.61 392	0.60 397	0.62 404	0.47 397	0.51 393	0.49 395	0.55 397	0.58 400
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
IMH-64-1	0.65 392	0.61 394	0.68 389	0.71 397	0.51 393	0.59 384	0.49 394	0.91 401	0.85 394	0.74 394	1.02 402	0.81 393	0.78 399	0.79 398	0.49 389	0.42 392	0.46 393	0.71 399	0.47 393	0.52 393	0.39 393

IMH-64	0.65 392	0.61 394	0.68 389	0.71 397	0.51 393	0.59 384	0.49 394	0.91 401	0.85 394	0.74 394	1.02 402	0.81 393	0.78 399	0.79 398	0.49 389	0.42 392	0.46 393	0.71 399	0.47 393	0.52 393	0.39 393

RainbowNet	0.54 388	0.61 394	0.70 393	0.57 394	0.43 390	0.65 389	0.37 385	0.60 391	0.87 396	0.50 376	0.66 380	0.64 384	0.47 379	0.49 380	0.43 385	0.47 396	0.48 398	0.52 395	0.41 390	0.52 393	0.40 395

IMH	0.71 395	0.64 397	0.68 389	0.76 399	0.54 395	0.69 392	0.54 398	0.98 407	1.10 402	0.82 398	1.09 405	0.89 395	0.88 404	0.87 406	0.52 394	0.44 395	0.50 402	0.75 402	0.51 398	0.56 398	0.41 396

ACVNet_2	0.66 394	0.66 398	0.68 389	0.63 395	0.41 388	0.71 394	0.49 394	0.96 405	1.39 409	0.89 400	1.09 405	1.04 397	0.73 397	0.54 388	0.47 387	0.43 394	0.40 392	0.53 396	0.44 392	0.47 391	0.35 392

MFMNet_re	0.64 391	0.66 398	0.65 381	0.51 391	0.69 407	0.69 392	0.57 400	0.64 393	0.73 390	0.60 382	0.73 387	0.62 383	0.67 395	0.65 394	0.60 397	0.66 405	0.58 411	0.63 397	0.59 401	0.68 403	0.69 409

MADNet+	0.75 398	0.71 400	3.70 418	0.66 396	0.41 388	0.98 408	0.97 415	0.69 395	0.73 390	0.52 377	0.57 375	0.64 384	0.68 396	0.86 405	1.01 413	0.34 389	0.36 391	0.28 380	0.23 373	0.36 389	0.31 388

TorneroNet-64	0.76 399	0.72 401	0.74 394	0.78 401	0.58 401	0.91 407	0.56 399	0.84 399	1.29 406	0.66 384	0.90 396	1.40 409	0.75 398	0.85 404	0.67 403	0.49 397	0.46 393	0.72 401	0.59 401	0.67 402	0.53 398

TorneroNet	0.82 402	0.74 402	0.81 399	0.84 404	0.63 404	0.99 409	0.63 402	0.96 405	1.16 403	0.80 397	1.11 407	1.36 408	0.86 403	0.93 409	0.80 408	0.56 399	0.49 400	0.78 406	0.66 405	0.73 408	0.63 408

WAO-7	0.79 400	0.78 403	0.54 370	0.85 405	0.67 406	0.74 396	0.68 408	1.05 410	1.32 407	0.90 401	1.20 412	1.04 397	0.92 405	0.69 395	0.66 400	0.60 403	0.62 412	0.67 398	0.68 406	0.64 399	0.58 400

WAO-6	0.81 401	0.80 404	0.62 379	0.86 406	0.63 404	0.76 400	0.58 401	0.98 407	1.54 414	0.90 401	0.96 401	1.07 399	1.03 409	0.70 396	0.66 400	0.72 406	0.49 400	0.90 409	0.71 407	0.68 403	0.58 400

WAO-8	0.91 405	0.81 405	0.65 381	0.94 409	0.69 407	0.90 404	0.67 406	1.07 412	1.83 417	1.06 408	1.45 415	1.30 404	1.07 410	0.84 402	0.78 406	0.74 408	0.53 405	0.86 407	0.75 408	0.69 405	0.62 406

Venus	0.91 405	0.81 405	0.65 381	0.94 409	0.69 407	0.90 404	0.67 406	1.07 412	1.83 417	1.06 408	1.45 415	1.30 404	1.07 410	0.84 402	0.78 406	0.74 408	0.53 405	0.86 407	0.75 408	0.69 405	0.62 406

LVE	0.83 403	0.85 407	0.85 400	0.80 402	0.56 398	1.04 413	0.65 405	1.05 410	1.47 412	0.96 403	1.22 413	1.10 400	0.85 402	0.83 401	0.71 405	0.49 397	0.55 408	0.76 404	0.60 403	0.65 400	0.59 405

Dean	0.87 404	0.86 408	0.79 397	0.81 403	0.56 398	0.90 404	0.63 402	1.15 415	1.73 415	1.15 410	1.15 410	1.31 406	0.99 408	0.81 400	0.81 409	0.57 400	0.56 409	0.77 405	0.64 404	0.66 401	0.58 400

SPstereo	13.84 431	0.93 409	1.50 411	1.22 415	0.88 414	28.82 434	48.26 434	26.77 441	29.54 440	22.37 439	22.60 438	23.23 439	24.68 439	24.53 439	15.06 431	0.88 413	0.69 414	1.83 420	1.60 420	0.74 409	0.77 413

UNDER WATER-64	0.95 407	0.94 410	1.43 410	0.87 407	0.56 398	1.18 416	0.87 412	0.77 397	0.94 398	1.04 406	0.85 395	1.58 414	1.21 415	0.94 410	0.96 411	0.87 412	0.57 410	1.03 412	0.88 413	0.78 410	0.73 410

PWCK	0.71 395	0.94 410	0.95 402	0.76 399	0.31 386	0.74 396	0.36 382	0.90 400	0.90 397	0.96 403	0.75 391	0.95 396	0.61 391	0.87 406	0.66 400	0.72 406	0.46 393	0.75 402	0.49 395	0.69 405	0.44 397

UNDER WATER	0.97 408	0.97 412	1.42 409	0.99 411	0.70 410	1.12 415	0.84 411	0.80 398	1.08 401	1.01 405	0.90 396	1.55 413	1.22 416	1.03 413	1.00 412	0.78 410	0.53 405	1.02 411	0.87 412	0.80 411	0.74 411

notaker	0.97 408	1.11 413	0.98 403	1.13 413	0.81 411	0.73 395	0.68 408	0.93 403	1.16 403	1.18 412	1.18 411	1.41 410	1.16 414	1.08 415	0.69 404	0.81 411	0.64 413	1.17 414	0.79 410	0.98 413	0.80 414

KSHMR	1.09 411	1.17 414	0.88 401	1.25 417	1.00 416	0.99 409	0.96 414	1.13 414	1.37 408	1.16 411	1.29 414	1.41 410	0.96 407	1.01 412	0.92 410	1.03 415	1.08 417	1.20 415	1.03 416	1.01 414	0.97 416

ktn	1.01 410	1.21 415	0.80 398	1.23 416	0.86 413	1.01 411	0.87 412	0.94 404	1.39 409	1.04 406	1.12 408	1.15 401	1.07 410	0.94 410	0.59 396	1.28 418	0.71 415	1.38 418	0.83 411	1.02 415	0.75 412

DPSimNet_ROB	1.11 412	1.23 416	0.78 395	1.13 413	0.88 414	1.10 414	1.13 416	1.16 416	1.23 405	1.43 414	1.02 402	1.41 410	1.10 413	0.90 408	1.60 415	1.46 419	0.51 404	1.21 416	1.03 416	0.90 412	1.01 418

HanzoNet	1.29 413	1.26 417	1.19 407	1.12 412	0.85 412	1.02 412	0.83 410	1.03 409	1.48 413	1.64 415	1.61 417	2.50 419	1.72 417	1.61 417	1.61 416	1.26 417	0.80 416	1.31 417	1.01 415	1.02 415	0.86 415

JetRed	1.62 414	1.46 418	2.98 414	0.92 408	1.21 417	4.99 419	1.53 419	1.27 417	1.39 409	1.83 416	1.74 418	1.60 415	0.95 406	1.41 416	2.45 419	0.90 414	1.60 419	0.93 410	0.90 414	1.35 417	0.99 417

MADNet++	1.95 415	1.75 419	1.59 412	1.82 419	1.69 419	2.33 418	1.40 418	2.35 419	2.09 419	2.57 419	2.36 419	2.24 418	2.17 418	2.28 418	2.34 418	1.87 420	1.66 420	1.54 419	1.34 419	1.92 419	1.77 421

DLNR_Zeroshot_test	10.40 426	1.82 420	19.49 436	120.77 441	13.11 431	0.06 2	0.13 43	0.23 174	0.10 8	0.07 2	0.10 39	0.09 38	0.06 6	0.10 18	0.09 19	0.13 333	0.04 2	0.06 32	0.04 8	51.54 440	0.04 7

ASD4	3.54 417	3.38 421	2.05 413	1.72 418	2.51 421	9.03 423	17.71 424	2.25 418	5.51 421	2.46 418	2.81 420	2.03 416	3.36 419	2.73 419	5.06 420	1.22 416	1.34 418	1.13 413	1.33 418	1.68 418	1.49 420

DPSMNet_ROB	8.06 423	4.48 422	8.63 427	5.37 426	10.74 428	8.32 421	22.98 429	5.46 421	13.36 428	5.12 421	9.92 424	5.08 421	10.40 426	5.53 423	12.58 426	3.80 425	8.00 426	3.50 422	7.02 425	3.83 424	7.14 427

DGTPSM_ROB	8.06 423	4.48 422	8.63 427	5.35 424	10.72 427	8.32 421	22.97 428	5.46 421	13.35 427	5.12 421	9.92 424	5.08 421	10.40 426	5.52 422	12.58 426	3.79 424	8.00 426	3.50 422	7.02 425	3.83 424	7.14 427

xxxxx1	7.79 419	5.02 424	7.31 421	3.12 421	3.85 422	16.35 427	22.88 425	5.86 424	8.69 423	7.97 423	8.54 421	9.12 425	8.27 423	10.18 425	10.92 423	2.42 421	2.45 422	3.56 424	12.37 428	3.77 421	3.06 423

tt_ll	7.79 419	5.02 424	7.31 421	3.12 421	3.85 422	16.35 427	22.88 425	5.86 424	8.69 423	7.97 423	8.54 421	9.12 425	8.27 423	10.18 425	10.92 423	2.42 421	2.45 422	3.56 424	12.37 428	3.77 421	3.06 423

ff	7.79 419	5.02 424	7.31 421	3.12 421	3.85 422	16.35 427	22.88 425	5.86 424	8.69 423	7.97 423	8.54 421	9.12 425	8.27 423	10.18 425	10.92 423	2.42 421	2.45 422	3.56 424	12.37 428	3.77 421	3.06 423

Anonymous_1	10.96 428	7.92 427	7.46 424	10.33 427	10.06 426	18.65 431	26.34 431	11.06 428	13.44 429	9.40 426	10.05 426	9.67 428	11.23 428	10.73 428	12.72 428	6.42 428	8.38 428	5.77 427	10.61 427	12.12 429	6.77 426

DPSM_ROB	11.15 429	8.58 428	8.00 425	10.88 428	11.58 429	19.10 432	26.71 432	12.05 429	14.07 430	10.36 427	10.84 427	10.33 429	11.86 429	11.70 429	13.54 429	6.99 429	8.79 429	5.89 428	6.95 423	7.29 426	7.42 429

DPSM	11.15 429	8.58 428	8.00 425	10.88 428	11.58 429	19.10 432	26.71 432	12.05 429	14.07 430	10.36 427	10.84 427	10.33 429	11.86 429	11.70 429	13.54 429	6.99 429	8.79 429	5.89 428	6.95 423	7.29 426	7.42 429

PML	8.91 425	9.34 430	6.13 419	5.35 424	6.41 425	14.99 426	23.38 430	5.27 420	6.83 422	18.04 431	28.19 440	7.67 423	6.83 422	7.85 424	5.75 421	5.35 426	1.83 421	5.95 430	1.93 421	8.64 428	2.52 422

LRCNet_RVC	10.62 427	13.42 431	7.30 420	18.92 431	2.07 420	0.33 353	0.30 371	5.59 423	0.48 347	13.03 429	17.94 430	8.87 424	5.65 421	4.79 421	1.89 417	23.51 438	2.73 425	27.55 439	25.71 439	16.07 436	16.33 437

LSM0	22.87 439	17.28 432	18.96 434	22.19 438	29.04 440	38.42 440	53.71 435	24.28 438	28.31 434	20.78 435	21.00 432	21.43 438	24.16 438	23.50 437	27.39 436	14.09 436	17.38 433	11.84 436	14.04 436	14.73 435	14.89 431

MyStereo03	22.45 435	17.33 433	16.21 431	21.95 433	23.27 434	38.32 435	53.79 436	24.21 435	28.46 436	20.87 436	21.85 435	20.80 433	23.87 433	23.46 434	27.40 437	14.08 432	17.71 436	11.82 431	14.03 433	14.65 430	14.89 431

MyStereo02	22.45 435	17.33 433	16.21 431	21.95 433	23.27 434	38.32 435	53.79 436	24.21 435	28.46 436	20.87 436	21.85 435	20.80 433	23.87 433	23.46 434	27.40 437	14.08 432	17.71 436	11.82 431	14.03 433	14.65 430	14.89 431

MyStereo	22.45 435	17.33 433	16.21 431	21.95 433	23.27 434	38.32 435	53.79 436	24.21 435	28.46 436	20.87 436	21.85 435	20.80 433	23.87 433	23.46 434	27.40 437	14.08 432	17.71 436	11.82 431	14.03 433	14.65 430	14.89 431

CasAABBNet	22.42 434	17.33 433	16.01 429	22.01 436	23.28 437	38.32 435	53.80 439	24.14 434	28.41 435	20.60 433	21.77 433	20.89 437	23.91 437	23.43 433	27.36 435	14.07 431	17.69 434	11.83 435	14.01 432	14.67 433	14.95 435

Selective-RAFT-Error	22.47 438	17.37 437	16.09 430	22.06 437	23.34 438	38.39 439	53.83 440	24.29 439	28.47 439	20.74 434	21.83 434	20.81 436	23.90 436	23.54 438	27.53 440	14.08 432	17.69 434	11.82 431	14.00 431	14.69 434	15.00 436

HaxPig	15.71 432	18.52 438	19.18 435	16.89 430	15.89 432	7.73 420	7.60 420	13.31 431	10.82 426	15.42 430	14.91 429	15.98 431	14.92 431	15.58 431	15.98 432	18.95 437	16.73 432	19.46 437	18.08 437	19.26 437	19.05 438

MEDIAN_ROB	20.38 433	24.04 439	23.31 437	21.23 432	21.71 433	10.40 425	7.92 421	17.64 432	15.50 432	20.12 432	19.70 431	20.34 432	20.32 432	21.19 432	21.13 433	23.81 439	21.81 439	24.98 438	23.76 438	24.71 438	23.93 439

AVERAGE_ROB	24.90 440	29.20 440	28.14 438	24.89 439	24.64 439	17.75 430	11.12 422	21.45 433	19.93 433	25.12 440	24.46 439	25.12 440	25.46 440	24.69 440	22.83 434	29.76 440	27.13 440	28.97 440	27.95 440	29.91 439	29.47 440

test_example2	98.32 441	94.13 441	45.89 439	96.35 440	109.85 441	88.61 441	95.45 441	25.75 440	94.37 441	130.00 441	126.06 441	58.17 441	74.63 441	88.51 441	79.96 441	150.23 441	221.02 441	77.62 441	99.10 441	113.75 441	96.94 441

Low-res two-view benchmark