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	0.37 63	0.13 1	0.27 7	1.34 390	0.31 231	0.46 134	0.38 174	0.50 12	0.48 57	0.35 17	0.52 42	0.24 1	0.19 3	0.30 1	0.28 29	1.03 392	0.08 1	0.12 2	0.08 1	0.12 2	0.28 284

CES	0.29 10	0.15 2	0.25 1	0.31 4	0.71 373	0.36 80	0.27 44	0.51 13	0.47 55	0.34 15	0.48 29	0.27 2	0.23 8	0.40 15	0.24 2	0.13 9	0.11 40	0.12 2	0.08 1	0.13 14	0.32 303

s12784h	0.37 63	0.15 2	0.26 4	0.34 9	0.15 1	0.80 268	0.29 59	0.83 162	0.87 193	0.58 72	0.58 57	0.43 54	0.41 114	0.59 82	0.35 92	0.12 4	0.10 8	0.14 13	0.09 4	0.14 37	0.10 1

LoS	0.30 14	0.16 4	0.32 12	0.30 3	0.19 8	0.32 62	0.29 59	0.54 19	0.73 129	0.35 17	0.52 42	0.42 48	0.29 43	0.48 43	0.29 38	0.15 68	0.11 40	0.13 8	0.09 4	0.12 2	0.12 10

CREStereo++_RVC	0.32 28	0.16 4	0.25 1	0.32 6	0.24 78	0.27 27	0.22 11	0.48 9	0.89 207	0.47 49	0.80 126	0.29 4	0.25 14	0.37 6	0.34 85	0.14 18	0.09 2	0.13 8	0.52 378	0.14 37	0.10 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.31 25	0.16 4	0.34 13	0.31 4	0.17 2	0.55 169	0.23 20	0.46 7	0.56 69	0.60 75	0.69 82	0.37 34	0.26 19	0.36 5	0.28 29	0.16 100	0.16 215	0.13 8	0.10 10	0.14 37	0.15 80

CREStereo	0.28 7	0.16 4	0.25 1	0.28 1	0.17 2	0.38 94	0.25 32	0.52 14	0.76 140	0.43 40	0.51 38	0.32 15	0.28 29	0.39 9	0.27 23	0.16 100	0.11 40	0.12 2	0.09 4	0.12 2	0.12 10
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+	0.25 1	0.17 8	0.35 19	0.40 89	0.23 56	0.24 7	0.23 20	0.56 25	0.24 1	0.29 4	0.36 17	0.30 6	0.22 6	0.33 3	0.29 38	0.14 18	0.10 8	0.14 13	0.10 10	0.13 14	0.14 49

Any-RAFT	0.36 45	0.17 8	0.31 10	0.35 12	0.21 25	0.51 147	0.21 5	0.93 192	0.75 137	0.56 67	0.73 88	0.66 164	0.29 43	0.48 43	0.25 3	0.15 68	0.10 8	0.13 8	0.10 10	0.13 14	0.13 31

LoS_RVC	0.28 7	0.17 8	0.29 9	0.33 8	0.32 249	0.43 124	0.34 120	0.42 5	0.34 6	0.33 13	0.51 38	0.29 4	0.38 92	0.37 6	0.28 29	0.11 1	0.10 8	0.11 1	0.08 1	0.11 1	0.26 267

EGLCR-Stereo	0.27 3	0.17 8	0.36 26	0.35 12	0.21 25	0.37 88	0.20 1	0.58 29	0.37 15	0.29 4	0.28 4	0.42 48	0.18 1	0.47 36	0.27 23	0.14 18	0.10 8	0.16 59	0.14 71	0.13 14	0.12 10

test-3	0.35 39	0.17 8	0.48 118	0.40 89	0.22 30	0.42 120	0.22 11	0.66 59	0.80 156	0.72 137	0.45 22	0.63 141	0.29 43	0.45 26	0.32 66	0.13 9	0.09 2	0.17 87	0.13 50	0.13 14	0.11 3

test_1	0.35 39	0.17 8	0.48 118	0.40 89	0.22 30	0.42 120	0.22 11	0.66 59	0.80 156	0.70 127	0.45 22	0.63 141	0.29 43	0.45 26	0.32 66	0.13 9	0.09 2	0.17 87	0.13 50	0.13 14	0.11 3

PMTNet	0.33 32	0.17 8	0.26 4	0.29 2	0.18 5	0.44 130	0.22 11	0.57 28	0.66 98	0.46 47	0.54 47	0.38 37	0.34 73	0.50 51	0.25 3	0.75 381	0.10 8	0.12 2	0.09 4	0.13 14	0.12 10

MIF-Stereo	0.27 3	0.18 15	0.40 47	0.40 89	0.28 183	0.30 41	0.28 52	0.40 1	0.33 5	0.30 7	0.46 24	0.27 2	0.25 14	0.48 43	0.35 92	0.17 128	0.13 143	0.14 13	0.12 27	0.14 37	0.13 31

MIM_Stereo	0.39 92	0.18 15	0.59 205	0.38 46	0.25 103	0.27 27	0.24 24	0.72 113	0.56 69	0.72 137	1.00 216	0.62 137	0.29 43	0.67 159	0.39 130	0.13 9	0.14 175	0.17 87	0.16 118	0.14 37	0.12 10

AEACV	0.28 7	0.18 15	0.34 13	0.36 27	0.45 328	0.27 27	0.27 44	0.41 3	0.39 22	0.31 8	0.46 24	0.31 8	0.36 81	0.38 8	0.25 3	0.14 18	0.11 40	0.15 42	0.13 50	0.13 14	0.13 31

Selective-IGEV	0.25 1	0.18 15	0.37 29	0.37 35	0.20 18	0.27 27	0.25 32	0.59 31	0.25 2	0.27 2	0.26 1	0.34 23	0.18 1	0.62 120	0.23 1	0.12 4	0.10 8	0.14 13	0.11 16	0.13 14	0.11 3

MC-Stereo	0.29 10	0.18 15	0.35 19	0.40 89	0.21 25	0.26 19	0.26 42	0.53 17	0.40 30	0.38 20	0.61 64	0.41 46	0.31 56	0.57 73	0.27 23	0.14 18	0.10 8	0.14 13	0.12 27	0.12 2	0.12 10

RCA-Stereo	0.36 45	0.18 15	0.37 29	0.38 46	0.23 56	0.31 53	0.33 112	0.70 96	1.25 330	0.45 43	0.65 72	0.46 67	0.43 122	0.40 15	0.29 38	0.14 18	0.10 8	0.14 13	0.12 27	0.12 2	0.12 10

fff	0.39 92	0.18 15	0.46 94	0.35 12	0.19 8	0.30 41	0.30 71	0.73 126	1.08 292	0.70 127	0.79 116	0.44 57	0.62 203	0.47 36	0.37 109	0.14 18	0.10 8	0.14 13	0.11 16	0.12 2	0.15 80

ADStereo(finetuned)	0.39 92	0.18 15	0.58 197	0.35 12	0.19 8	0.30 41	0.30 71	0.72 113	0.96 243	0.72 137	0.77 104	0.45 64	0.68 241	0.46 31	0.36 101	0.14 18	0.10 8	0.14 13	0.11 16	0.13 14	0.15 80

DEmStereo	0.49 183	0.18 15	0.53 169	0.39 62	0.26 133	0.57 184	0.33 112	0.65 57	0.75 137	0.90 243	1.65 346	0.57 102	1.02 331	0.63 129	0.44 167	0.14 18	0.12 87	0.16 59	0.16 118	0.14 37	0.17 138

DRaft	0.49 183	0.18 15	0.50 135	0.38 46	0.25 103	0.57 184	0.39 187	0.67 70	0.86 189	1.02 292	1.75 354	0.50 79	0.79 284	0.65 142	0.42 158	0.14 18	0.11 40	0.16 59	0.16 118	0.14 37	0.17 138

RAFT-RH_RVC	0.57 244	0.18 15	0.44 82	0.38 46	0.23 56	0.56 174	0.24 24	0.61 37	0.73 129	1.18 332	3.90 401	0.55 93	0.40 110	0.67 159	0.38 122	0.14 18	0.11 40	0.20 180	0.15 92	0.12 2	0.14 49

XX-Stereo	0.38 79	0.18 15	0.52 162	0.58 332	0.38 287	0.39 99	0.20 1	0.62 40	0.31 3	0.47 49	1.29 304	0.72 191	0.25 14	0.59 82	0.28 29	0.16 100	0.11 40	0.17 87	0.16 118	0.14 37	0.11 3

DCANet	0.38 79	0.18 15	0.46 94	0.35 12	0.19 8	0.30 41	0.30 71	0.72 113	0.96 243	0.72 137	0.77 104	0.45 64	0.56 178	0.47 36	0.36 101	0.14 18	0.10 8	0.14 13	0.11 16	0.13 14	0.15 80

csc	0.39 92	0.18 15	0.46 94	0.35 12	0.19 8	0.30 41	0.30 71	0.73 126	1.08 292	0.70 127	0.79 116	0.44 57	0.62 203	0.47 36	0.37 109	0.14 18	0.10 8	0.14 13	0.11 16	0.12 2	0.15 80

cscssc	0.39 92	0.18 15	0.46 94	0.35 12	0.19 8	0.30 41	0.30 71	0.73 126	1.08 292	0.70 127	0.79 116	0.44 57	0.62 203	0.47 36	0.37 109	0.14 18	0.10 8	0.14 13	0.11 16	0.12 2	0.15 80

111	0.42 127	0.18 15	0.46 94	0.35 12	0.19 8	0.52 154	0.28 52	0.76 139	1.16 315	0.52 57	0.92 180	0.65 152	0.51 158	0.65 142	0.37 109	0.15 68	0.10 8	0.14 13	0.12 27	0.13 14	0.16 101

RAFT-Stereo + iAFF	0.37 63	0.18 15	0.45 87	0.36 27	0.19 8	0.33 68	0.28 52	0.67 70	0.77 142	0.72 137	0.99 212	0.56 99	0.39 105	0.44 23	0.31 60	0.11 1	0.09 2	0.15 42	0.14 71	0.13 14	0.11 3

CFNet-RSSM	0.35 39	0.18 15	0.47 105	0.39 62	0.22 30	0.35 76	0.23 20	0.78 147	0.86 189	0.67 113	0.54 47	0.56 99	0.28 29	0.49 49	0.28 29	0.14 18	0.10 8	0.14 13	0.12 27	0.13 14	0.12 10

Gwc-CoAtRS	0.35 39	0.18 15	0.46 94	0.39 62	0.23 56	0.34 74	0.22 11	0.74 132	0.77 142	0.62 81	0.60 61	0.58 117	0.29 43	0.47 36	0.29 38	0.14 18	0.11 40	0.14 13	0.12 27	0.13 14	0.13 31

StereoIM	0.27 3	0.19 34	0.39 38	0.37 35	0.26 133	0.28 33	0.28 52	0.45 6	0.37 15	0.27 2	0.27 2	0.40 41	0.27 24	0.40 15	0.30 50	0.16 100	0.14 175	0.16 59	0.13 50	0.15 67	0.12 10

IGEV_Zeroshot_test	0.36 45	0.19 34	0.71 255	0.41 108	0.29 202	0.30 41	0.25 32	0.86 169	0.40 30	0.64 98	0.57 55	0.56 99	0.25 14	0.56 69	0.29 38	0.15 68	0.11 40	0.16 59	0.14 71	0.14 37	0.14 49

MSKI-zero shot	0.33 32	0.19 34	0.36 26	0.41 108	0.22 30	0.32 62	0.22 11	0.65 57	0.45 48	0.52 57	0.64 70	0.60 129	0.19 3	0.78 220	0.27 23	0.14 18	0.11 40	0.14 13	0.10 10	0.13 14	0.13 31

MIF-Stereo (partial)	0.32 28	0.19 34	0.41 52	0.41 108	0.32 249	0.29 37	0.24 24	0.49 10	0.44 44	0.31 8	0.63 67	0.37 34	0.36 81	0.60 92	0.32 66	0.17 128	0.13 143	0.19 150	0.17 161	0.18 154	0.15 80

RAFT-Test	0.35 39	0.19 34	0.42 60	0.39 62	0.24 78	0.50 142	0.23 20	0.74 132	0.44 44	0.62 81	0.85 148	0.64 148	0.28 29	0.48 43	0.30 50	0.14 18	0.11 40	0.14 13	0.11 16	0.13 14	0.13 31

4D-IteraStereo	0.33 32	0.19 34	0.43 77	0.40 89	0.24 78	0.32 62	0.27 44	0.59 31	0.72 120	0.66 106	0.53 44	0.42 48	0.22 6	0.46 31	0.30 50	0.14 18	0.09 2	0.20 180	0.16 118	0.16 105	0.12 10

DCRE	0.38 79	0.19 34	0.47 105	0.45 203	0.33 260	0.45 133	0.40 197	0.66 59	0.53 67	0.49 52	0.95 189	0.57 102	0.39 105	0.53 56	0.32 66	0.14 18	0.13 143	0.15 42	0.14 71	0.14 37	0.15 80

test_4	0.37 63	0.19 34	0.34 13	0.45 203	0.26 133	0.20 2	0.34 120	0.58 29	0.42 39	0.60 75	1.45 331	0.43 54	0.26 19	0.67 159	0.29 38	0.12 4	0.10 8	0.17 87	0.19 211	0.15 67	0.12 10

GMOStereo	0.38 79	0.19 34	0.42 60	0.43 170	0.24 78	0.40 104	0.39 187	0.55 20	0.64 90	0.89 236	0.84 141	0.65 152	0.37 85	0.39 9	0.29 38	0.14 18	0.12 87	0.20 180	0.18 187	0.15 67	0.12 10

error version	0.38 79	0.19 34	0.42 60	0.43 170	0.24 78	0.40 104	0.39 187	0.55 20	0.64 90	0.89 236	0.84 141	0.65 152	0.37 85	0.39 9	0.29 38	0.14 18	0.12 87	0.20 180	0.18 187	0.15 67	0.12 10

test-v	0.38 79	0.19 34	0.42 60	0.43 170	0.24 78	0.40 104	0.39 187	0.55 20	0.64 90	0.89 236	0.84 141	0.65 152	0.37 85	0.39 9	0.29 38	0.14 18	0.12 87	0.20 180	0.18 187	0.15 67	0.12 10

test_3	0.37 63	0.19 34	0.50 135	0.45 203	0.24 78	0.47 136	0.36 149	0.69 86	0.84 179	0.66 106	0.46 24	0.68 171	0.25 14	0.45 26	0.32 66	0.12 4	0.10 8	0.18 118	0.16 118	0.15 67	0.12 10

CrosDoStereo	0.51 204	0.19 34	0.46 94	0.39 62	0.24 78	0.39 99	1.14 372	0.69 86	0.87 193	0.94 258	1.36 313	0.62 137	0.75 269	0.68 167	0.46 177	0.15 68	0.12 87	0.17 87	0.18 187	0.14 37	0.16 101

HHNet	0.42 127	0.19 34	0.43 77	0.35 12	0.38 287	0.33 68	0.33 112	0.71 103	0.78 145	0.87 221	1.30 306	0.52 85	0.36 81	0.53 56	0.37 109	0.16 100	0.11 40	0.19 150	0.15 92	0.15 67	0.25 262

DeepStereo_LL	0.51 204	0.19 34	0.46 94	0.39 62	0.24 78	0.39 99	1.14 372	0.69 86	0.87 193	0.94 258	1.36 313	0.62 137	0.75 269	0.68 167	0.46 177	0.15 68	0.12 87	0.17 87	0.18 187	0.14 37	0.16 101

THIR-Stereo	0.51 204	0.19 34	0.47 105	0.39 62	0.23 56	0.74 250	0.64 314	0.68 75	0.88 203	1.03 295	1.40 319	0.71 176	0.75 269	0.64 136	0.43 160	0.16 100	0.11 40	0.17 87	0.18 187	0.15 67	0.17 138

PFNet	0.43 139	0.19 34	0.61 211	0.44 191	0.24 78	0.42 120	0.31 91	0.76 139	0.81 165	1.01 288	0.74 99	0.67 168	0.41 114	0.75 196	0.39 130	0.16 100	0.10 8	0.20 180	0.15 92	0.16 105	0.14 49

RAFT-345	0.41 120	0.19 34	0.42 60	0.39 62	0.23 56	0.32 62	0.25 32	0.62 40	0.56 69	0.74 151	1.77 355	0.44 57	0.35 76	0.67 159	0.37 109	0.14 18	0.11 40	0.18 118	0.14 71	0.14 37	0.13 31

test-2	0.38 79	0.19 34	0.42 60	0.43 170	0.24 78	0.40 104	0.39 187	0.55 20	0.64 90	0.89 236	0.84 141	0.65 152	0.37 85	0.39 9	0.29 38	0.14 18	0.12 87	0.20 180	0.18 187	0.15 67	0.12 10

R-Stereo Train	0.40 106	0.19 34	0.47 105	0.43 170	0.27 162	0.41 113	0.31 91	0.74 132	0.38 18	0.90 243	1.28 300	0.58 117	0.35 76	0.43 21	0.35 92	0.15 68	0.13 143	0.14 13	0.12 27	0.14 37	0.14 49

RAFT-Stereo	0.40 106	0.19 34	0.47 105	0.43 170	0.27 162	0.41 113	0.31 91	0.74 132	0.38 18	0.90 243	1.28 300	0.58 117	0.35 76	0.43 21	0.35 92	0.15 68	0.13 143	0.14 13	0.12 27	0.14 37	0.14 49
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MGS-Stereo	0.29 10	0.20 55	0.42 60	0.37 35	0.24 78	0.37 88	0.30 71	0.40 1	0.50 61	0.32 11	0.51 38	0.40 41	0.24 11	0.45 26	0.28 29	0.16 100	0.12 87	0.15 42	0.13 50	0.15 67	0.14 49

CASnet	0.30 14	0.20 55	0.34 13	0.42 133	0.17 2	0.25 17	0.24 24	0.53 17	0.56 69	0.54 64	0.54 47	0.39 40	0.24 11	0.41 18	0.26 8	0.15 68	0.10 8	0.22 234	0.18 187	0.18 154	0.12 10
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
DisPM	0.40 106	0.20 55	0.50 135	0.42 133	0.27 162	0.24 7	0.30 71	0.68 75	0.61 85	0.88 229	0.87 158	0.59 126	0.32 62	0.80 224	0.34 85	0.19 195	0.12 87	0.19 150	0.17 161	0.16 105	0.21 213

RAFT_CTSACE	0.46 156	0.20 55	0.48 118	0.46 226	0.27 162	0.34 74	0.39 187	0.62 40	0.74 134	0.78 179	1.44 328	0.86 239	0.38 92	1.09 306	0.27 23	0.13 9	0.13 143	0.18 118	0.16 118	0.16 105	0.12 10

iRaft-Stereo_20w	0.42 127	0.20 55	0.63 220	0.39 62	0.27 162	0.33 68	0.25 32	1.76 380	0.37 15	0.73 144	0.53 44	0.63 141	0.42 119	0.86 243	0.29 38	0.14 18	0.11 40	0.14 13	0.13 50	0.15 67	0.15 80

GLC_STEREO	0.30 14	0.20 55	0.28 8	0.44 191	0.19 8	0.31 53	0.25 32	0.49 10	0.43 42	0.37 19	0.47 28	0.40 41	0.23 8	0.51 53	0.37 109	0.15 68	0.18 251	0.19 150	0.16 118	0.16 105	0.14 49

PFNet+	0.41 120	0.20 55	0.53 169	0.40 89	0.25 103	0.28 33	0.22 11	0.66 59	0.76 140	0.85 209	0.79 116	0.63 141	0.34 73	0.75 196	0.37 109	0.20 214	0.14 175	0.23 248	0.20 230	0.17 129	0.21 213

AAGNet	1.40 372	0.20 55	0.52 162	0.45 203	0.26 133	0.29 37	0.29 59	0.67 70	0.71 118	0.97 278	0.86 152	0.66 164	0.60 197	0.66 150	19.98 421	0.17 128	0.11 40	0.19 150	0.15 92	0.20 204	0.13 31

ASMatch	0.48 174	0.20 55	0.47 105	0.39 62	0.28 183	0.37 88	0.26 42	0.76 139	0.72 120	0.77 168	2.29 370	0.61 131	0.51 158	0.64 136	0.39 130	0.15 68	0.12 87	0.17 87	0.15 92	0.14 37	0.22 228

SST-Stereo	0.41 120	0.20 55	0.48 118	0.43 170	0.25 103	0.25 17	0.21 5	0.68 75	0.50 61	1.08 316	0.79 116	0.71 176	0.42 119	0.81 228	0.38 122	0.17 128	0.11 40	0.20 180	0.16 118	0.19 188	0.15 80

RAFT_R40	0.41 120	0.20 55	0.47 105	0.44 191	0.25 103	0.23 6	0.25 32	0.69 86	0.70 112	0.98 281	0.78 112	0.72 191	0.43 122	0.80 224	0.39 130	0.17 128	0.11 40	0.20 180	0.16 118	0.18 154	0.15 80

GrayStereo	0.49 183	0.20 55	0.44 82	0.47 244	0.29 202	0.51 147	0.62 309	0.71 103	0.66 98	1.04 301	1.46 332	0.77 216	0.73 264	0.58 77	0.35 92	0.15 68	0.12 87	0.17 87	0.17 161	0.15 67	0.30 293

IRAFT_RVC	0.43 139	0.20 55	0.52 162	0.45 203	0.24 78	0.26 19	0.51 268	0.76 139	0.78 145	0.77 168	0.80 126	0.73 195	0.50 153	0.74 191	0.39 130	0.18 160	0.10 8	0.21 222	0.17 161	0.17 129	0.15 80

cross-raft	0.34 37	0.20 55	0.38 35	0.45 203	0.24 78	0.32 62	0.35 142	0.77 144	0.42 39	0.62 81	0.77 104	0.58 117	0.27 24	0.46 31	0.31 60	0.12 4	0.10 8	0.15 42	0.13 50	0.15 67	0.12 10

test-1	0.37 63	0.20 55	0.76 272	0.47 244	0.27 162	0.44 130	0.36 149	0.63 46	0.65 95	0.49 52	0.67 80	0.54 91	0.35 76	0.42 19	0.30 50	0.14 18	0.12 87	0.16 59	0.14 71	0.15 67	0.18 160

GMM-Stereo	0.44 145	0.20 55	0.39 38	0.42 133	0.25 103	0.50 142	0.44 235	0.72 113	0.57 73	0.77 168	1.37 316	0.76 211	0.38 92	0.62 120	0.34 85	0.15 68	0.10 8	0.20 180	0.19 211	0.17 129	0.28 284

Prome-Stereo	0.46 156	0.20 55	0.37 29	0.45 203	0.26 133	0.40 104	0.42 222	0.69 86	0.49 58	0.96 275	1.84 358	0.58 117	0.64 215	0.63 129	0.32 66	0.15 68	0.11 40	0.16 59	0.14 71	0.17 129	0.30 293

iRaftStereo_RVC	0.33 32	0.20 55	0.40 47	0.40 89	0.23 56	0.31 53	0.29 59	0.70 96	0.55 68	0.49 52	0.66 75	0.37 34	0.23 8	0.47 36	0.33 76	0.14 18	0.11 40	0.19 150	0.17 161	0.16 105	0.13 31

raft+_RVC	0.38 79	0.20 55	0.38 35	0.39 62	0.27 162	0.44 130	0.35 142	0.81 156	0.90 211	0.52 57	0.78 112	0.50 79	0.29 43	0.56 69	0.41 155	0.15 68	0.12 87	0.17 87	0.15 92	0.14 37	0.13 31

raftrobust	0.35 39	0.20 55	0.39 38	0.43 170	0.29 202	0.31 53	0.25 32	0.73 126	0.66 98	0.59 73	0.56 54	0.44 57	0.45 134	0.55 65	0.31 60	0.16 100	0.12 87	0.14 13	0.12 27	0.12 2	0.14 49

AFF-stereo	0.39 92	0.20 55	0.42 60	0.37 35	0.22 30	0.27 27	0.31 91	0.67 70	0.72 120	0.66 106	1.12 261	0.75 205	0.38 92	0.57 73	0.35 92	0.11 1	0.09 2	0.16 59	0.16 118	0.14 37	0.12 10

H2IRNET	0.38 79	0.21 76	0.36 26	0.39 62	0.25 103	0.26 19	0.24 24	0.61 37	0.74 134	0.39 23	0.89 164	0.74 200	0.53 162	0.53 56	0.44 167	0.16 100	0.13 143	0.19 150	0.20 230	0.17 129	0.15 80

MyStereo8	0.42 127	0.21 76	0.64 224	0.43 170	0.29 202	0.55 169	0.28 52	0.72 113	0.50 61	0.73 144	1.01 220	0.57 102	0.44 127	0.52 54	0.52 204	0.15 68	0.12 87	0.16 59	0.14 71	0.19 188	0.21 213

AE-Stereo	0.36 45	0.21 76	0.47 105	0.49 262	0.31 231	0.50 142	0.34 120	0.72 113	0.73 129	0.34 15	0.55 52	0.52 85	0.28 29	0.48 43	0.31 60	0.13 9	0.13 143	0.18 118	0.16 118	0.15 67	0.14 49

CoDeX	0.48 174	0.21 76	0.53 169	0.43 170	0.25 103	0.74 250	0.38 174	1.36 334	0.82 173	0.84 199	0.96 193	0.63 141	0.57 187	0.63 129	0.40 150	0.17 128	0.13 143	0.17 87	0.15 92	0.16 105	0.15 80

test croco	0.32 28	0.21 76	0.59 205	0.40 89	0.29 202	0.27 27	0.30 71	0.46 7	0.36 12	0.32 11	0.66 75	0.31 8	0.33 67	0.68 167	0.32 66	0.18 160	0.13 143	0.20 180	0.15 92	0.18 154	0.13 31

anonymousdsp2	0.37 63	0.21 76	0.49 126	0.38 46	0.24 78	0.48 141	0.31 91	0.91 182	0.68 105	0.57 69	0.51 38	0.51 82	0.34 73	0.59 82	0.33 76	0.14 18	0.11 40	0.14 13	0.10 10	0.16 105	0.16 101

anonymousa	0.51 204	0.21 76	0.47 105	0.39 62	0.25 103	0.89 293	0.36 149	0.78 147	0.63 86	0.88 229	1.54 339	1.09 305	0.67 233	0.53 56	0.46 177	0.17 128	0.14 175	0.19 150	0.21 248	0.16 105	0.16 101

riskmin	0.41 120	0.21 76	0.44 82	0.34 9	0.24 78	0.58 188	0.32 103	0.70 96	0.86 189	0.52 57	0.57 55	0.78 218	0.60 197	0.58 77	0.39 130	0.17 128	0.12 87	0.19 150	0.13 50	0.19 188	0.22 228

IPLG	0.40 106	0.21 76	0.64 224	0.41 108	0.25 103	0.54 163	0.27 44	0.77 144	0.68 105	0.85 209	0.82 134	0.33 20	0.32 62	0.64 136	0.49 196	0.13 9	0.11 40	0.16 59	0.14 71	0.14 37	0.14 49

LCNet	0.42 127	0.21 76	0.34 13	0.44 191	0.24 78	0.47 136	0.28 52	0.69 86	0.57 73	0.72 137	1.03 233	0.66 164	0.58 190	0.60 92	0.35 92	0.15 68	0.10 8	0.19 150	0.19 211	0.22 231	0.37 326

STrans-v2	0.47 165	0.21 76	0.49 126	0.41 108	0.25 103	0.54 163	0.49 262	1.16 267	0.82 173	0.67 113	1.05 239	0.71 176	0.67 233	0.74 191	0.34 85	0.15 68	0.11 40	0.17 87	0.15 92	0.14 37	0.14 49

TransformOpticalFlow	0.46 156	0.21 76	0.49 126	0.42 133	0.24 78	0.36 80	0.46 242	1.04 227	0.84 179	0.67 113	1.14 269	0.73 195	0.56 178	0.78 220	0.33 76	0.15 68	0.10 8	0.17 87	0.15 92	0.14 37	0.15 80

NF-Stereo	0.39 92	0.21 76	0.51 143	0.42 133	0.25 103	0.26 19	0.30 71	0.71 103	0.72 120	0.66 106	0.77 104	0.57 102	0.31 56	0.69 173	0.39 130	0.18 160	0.12 87	0.20 180	0.16 118	0.16 105	0.27 275

OCTAStereo	0.39 92	0.21 76	0.51 143	0.42 133	0.25 103	0.26 19	0.30 71	0.71 103	0.72 120	0.66 106	0.77 104	0.58 117	0.31 56	0.69 173	0.39 130	0.18 160	0.12 87	0.20 180	0.16 118	0.16 105	0.27 275

PSM-softLoss	0.40 106	0.21 76	0.53 169	0.42 133	0.26 133	0.29 37	0.34 120	0.70 96	0.49 58	0.63 88	0.82 134	0.59 126	0.33 67	0.75 196	0.43 160	0.20 214	0.12 87	0.20 180	0.18 187	0.17 129	0.22 228

KMStereo	0.40 106	0.21 76	0.53 169	0.42 133	0.26 133	0.29 37	0.34 120	0.70 96	0.49 58	0.63 88	0.82 134	0.59 126	0.33 67	0.75 196	0.43 160	0.20 214	0.12 87	0.20 180	0.18 187	0.17 129	0.22 228

NRIStereo	0.37 63	0.21 76	0.49 126	0.42 133	0.23 56	0.33 68	0.25 32	0.68 75	0.59 76	0.65 102	0.63 67	0.55 93	0.37 85	0.67 159	0.40 150	0.16 100	0.12 87	0.18 118	0.15 92	0.17 129	0.15 80

PSM-AAD	0.48 174	0.21 76	0.39 38	0.44 191	0.23 56	0.56 174	0.47 247	0.67 70	0.73 129	1.08 316	1.12 261	0.58 117	0.87 308	0.63 129	0.33 76	0.15 68	0.11 40	0.25 272	0.26 308	0.18 154	0.42 343

FTStereo	0.56 240	0.21 76	0.39 38	0.42 133	0.25 103	0.39 99	0.73 333	0.69 86	0.45 48	1.09 320	3.23 390	0.69 173	0.71 253	0.55 65	0.34 85	0.15 68	0.13 143	0.19 150	0.17 161	0.15 67	0.32 303

KYRaft	0.48 174	0.21 76	0.41 52	0.45 203	0.23 56	0.43 124	0.36 149	0.68 75	0.45 48	0.94 258	1.72 352	0.78 218	0.40 110	0.65 142	0.32 66	0.16 100	0.11 40	0.18 118	0.22 266	0.17 129	0.76 380

RE-Stereo	0.39 92	0.21 76	0.51 143	0.42 133	0.25 103	0.26 19	0.30 71	0.71 103	0.72 120	0.66 106	0.77 104	0.57 102	0.31 56	0.70 180	0.39 130	0.18 160	0.12 87	0.20 180	0.16 118	0.16 105	0.27 275

Pruner-Stereo	0.39 92	0.21 76	0.51 143	0.41 108	0.25 103	0.22 4	0.24 24	0.71 103	0.59 76	0.90 243	0.75 101	0.67 168	0.30 53	0.64 136	0.39 130	0.19 195	0.12 87	0.20 180	0.17 161	0.17 129	0.19 170

TVStereo	0.39 92	0.21 76	0.51 143	0.42 133	0.25 103	0.26 19	0.30 71	0.71 103	0.72 120	0.66 106	0.77 104	0.57 102	0.31 56	0.70 180	0.39 130	0.18 160	0.12 87	0.20 180	0.16 118	0.16 105	0.27 275

EAI-Stereo	0.36 45	0.21 76	0.46 94	0.40 89	0.22 30	0.33 68	0.36 149	1.22 290	0.32 4	0.52 57	0.75 101	0.35 27	0.28 29	0.65 142	0.30 50	0.14 18	0.11 40	0.14 13	0.14 71	0.14 37	0.13 31

MyStereo06	0.40 106	0.22 100	0.65 229	0.42 133	0.29 202	0.43 124	0.48 252	1.05 233	0.43 42	0.64 98	0.54 47	0.78 218	0.27 24	0.53 56	0.31 60	0.14 18	0.13 143	0.18 118	0.17 161	0.17 129	0.17 138

MyStereo05	0.46 156	0.22 100	0.51 143	0.42 133	0.29 202	0.43 124	0.48 252	0.96 204	1.12 301	0.77 168	0.62 66	0.51 82	0.57 187	0.79 222	0.43 160	0.14 18	0.13 143	0.18 118	0.17 161	0.17 129	0.17 138

ff7	0.30 14	0.22 100	0.42 60	0.37 35	0.26 133	0.31 53	0.34 120	0.66 59	0.35 7	0.39 23	0.33 10	0.31 8	0.28 29	0.61 98	0.26 8	0.14 18	0.11 40	0.17 87	0.12 27	0.15 67	0.16 101

ffff	0.30 14	0.22 100	0.42 60	0.37 35	0.26 133	0.31 53	0.34 120	0.66 59	0.35 7	0.39 23	0.33 10	0.31 8	0.28 29	0.61 98	0.26 8	0.14 18	0.11 40	0.17 87	0.12 27	0.15 67	0.16 101

11t	0.30 14	0.22 100	0.42 60	0.37 35	0.26 133	0.31 53	0.34 120	0.66 59	0.35 7	0.39 23	0.33 10	0.31 8	0.28 29	0.61 98	0.26 8	0.14 18	0.11 40	0.17 87	0.12 27	0.15 67	0.16 101

HH	0.37 63	0.22 100	0.49 126	0.41 108	0.26 133	0.36 80	0.30 71	0.87 170	0.41 35	0.45 43	0.59 59	0.78 218	0.43 122	0.77 211	0.26 8	0.15 68	0.11 40	0.15 42	0.14 71	0.14 37	0.14 49

HanStereo	0.37 63	0.22 100	0.49 126	0.41 108	0.26 133	0.36 80	0.30 71	0.87 170	0.41 35	0.45 43	0.59 59	0.78 218	0.43 122	0.77 211	0.26 8	0.15 68	0.11 40	0.15 42	0.14 71	0.14 37	0.14 49

anonymousdsp	0.30 14	0.22 100	0.41 52	0.38 46	0.26 133	0.31 53	0.35 142	0.68 75	0.36 12	0.40 32	0.33 10	0.32 15	0.28 29	0.62 120	0.26 8	0.14 18	0.10 8	0.17 87	0.12 27	0.15 67	0.16 101

knoymous	0.37 63	0.22 100	0.34 13	0.32 6	0.22 30	0.38 94	0.29 59	0.63 46	0.65 95	0.69 123	0.69 82	0.60 129	0.40 110	0.61 98	0.36 101	0.17 128	0.11 40	0.20 180	0.12 27	0.18 154	0.19 170

ProNet	0.30 14	0.22 100	0.41 52	0.36 27	0.25 103	0.33 68	0.42 222	0.62 40	0.41 35	0.33 13	0.31 6	0.32 15	0.28 29	0.60 92	0.28 29	0.13 9	0.11 40	0.16 59	0.13 50	0.13 14	0.14 49

DCANet-4	0.38 79	0.22 100	0.58 197	0.35 12	0.19 8	0.30 41	0.30 71	0.69 86	0.97 248	0.70 127	0.79 116	0.40 41	0.46 140	0.46 31	0.37 109	0.14 18	0.10 8	0.14 13	0.11 16	0.12 2	0.15 80

ccc-4	0.30 14	0.22 100	0.42 60	0.37 35	0.26 133	0.31 53	0.34 120	0.66 59	0.35 7	0.39 23	0.33 10	0.31 8	0.28 29	0.61 98	0.26 8	0.14 18	0.11 40	0.17 87	0.12 27	0.15 67	0.16 101

tt	6.21 414	0.22 100	5.88 405	3.55 417	2.07 406	11.25 419	19.19 420	11.84 420	5.47 408	2.71 393	2.18 369	4.87 403	6.25 413	3.71 402	7.09 407	8.31 422	11.17 426	4.91 419	5.39 421	5.72 419	2.42 412

IGEV-Stereo	0.30 14	0.22 100	0.41 52	0.38 46	0.26 133	0.30 41	0.35 142	0.68 75	0.36 12	0.40 32	0.33 10	0.32 15	0.28 29	0.62 120	0.26 8	0.14 18	0.10 8	0.17 87	0.12 27	0.15 67	0.16 101
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.46 156	0.22 100	0.53 169	0.43 170	0.30 221	0.30 41	0.53 278	0.66 59	0.71 118	0.62 81	0.89 164	1.01 280	0.67 233	0.76 204	0.67 250	0.13 9	0.12 87	0.17 87	0.15 92	0.15 67	0.17 138

MIPNet	0.39 92	0.22 100	0.66 231	0.40 89	0.25 103	0.53 157	0.29 59	0.78 147	0.74 134	0.68 120	0.60 61	0.40 41	0.48 147	0.45 26	0.39 130	0.14 18	0.11 40	0.16 59	0.13 50	0.14 37	0.14 49

IPLGR	0.40 106	0.22 100	0.70 252	0.40 89	0.22 30	0.51 147	0.29 59	0.78 147	0.78 145	0.80 183	0.77 104	0.44 57	0.41 114	0.48 43	0.40 150	0.14 18	0.12 87	0.16 59	0.14 71	0.16 105	0.14 49

IIG-Stereo	0.45 151	0.22 100	0.48 118	0.51 285	0.26 133	0.43 124	0.21 5	0.73 126	0.80 156	0.84 199	0.95 189	0.82 232	0.46 140	0.95 272	0.37 109	0.16 100	0.12 87	0.19 150	0.15 92	0.15 67	0.12 10

DeepStereo_RVC	0.37 63	0.22 100	0.51 143	0.41 108	0.24 78	0.26 19	0.22 11	0.64 56	0.40 30	0.69 123	0.67 80	0.57 102	0.50 153	0.58 77	0.42 158	0.17 128	0.12 87	0.18 118	0.16 118	0.19 188	0.19 170

rafts_anoy	0.38 79	0.22 100	0.38 35	0.43 170	0.28 183	0.32 62	0.32 103	0.70 96	0.91 217	0.59 73	0.66 75	0.45 64	0.33 67	0.49 49	0.41 155	0.16 100	0.12 87	0.21 222	0.23 275	0.18 154	0.16 101

SFCPSM	0.48 174	0.22 100	0.59 205	0.41 108	0.27 162	0.85 285	0.36 149	1.39 336	0.79 151	0.81 187	0.85 148	0.54 91	0.50 153	0.60 92	0.39 130	0.18 160	0.14 175	0.18 118	0.20 230	0.17 129	0.16 101

GANet-RSSM	0.49 183	0.22 100	0.42 60	0.39 62	0.26 133	0.58 188	0.41 217	1.12 254	0.82 173	0.73 144	1.02 222	0.88 246	0.75 269	0.67 159	0.48 189	0.22 246	0.16 215	0.18 118	0.19 211	0.18 154	0.18 160

DIP-Stereo	0.40 106	0.22 100	0.58 197	0.42 133	0.29 202	0.62 200	0.27 44	0.87 170	0.42 39	0.65 102	0.86 152	0.52 85	0.35 76	0.67 159	0.43 160	0.15 68	0.13 143	0.17 87	0.14 71	0.15 67	0.17 138
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MyStereo07	0.33 32	0.23 123	0.37 29	0.43 170	0.29 202	0.40 104	0.48 252	0.78 147	0.38 18	0.38 20	0.34 16	0.32 15	0.30 53	0.63 129	0.28 29	0.14 18	0.13 143	0.19 150	0.17 161	0.18 154	0.17 138

MyStereo04	0.45 151	0.23 123	0.52 162	0.43 170	0.29 202	0.40 104	0.48 252	1.02 221	1.12 301	0.62 81	0.58 57	0.55 93	0.56 178	0.77 211	0.45 173	0.14 18	0.13 143	0.19 150	0.17 161	0.18 154	0.17 138

11t1	0.38 79	0.23 123	0.49 126	0.36 27	0.23 56	0.61 196	0.31 91	0.74 132	0.47 55	0.62 81	0.55 52	0.55 93	0.49 151	0.58 77	0.45 173	0.18 160	0.15 194	0.16 59	0.13 50	0.17 129	0.19 170

1111x	0.64 279	0.23 123	0.61 211	0.39 62	0.21 25	0.68 237	0.46 242	1.32 324	1.03 270	0.76 160	1.02 222	0.95 265	0.72 260	1.13 310	2.15 376	0.18 160	0.18 251	0.18 118	0.19 211	0.20 204	0.19 170

Selective-RAFT	0.36 45	0.23 123	0.54 181	0.45 203	0.22 30	0.64 213	0.27 44	0.62 40	0.65 95	0.41 34	0.38 19	0.55 93	0.39 105	0.59 82	0.36 101	0.14 18	0.12 87	0.14 13	0.12 27	0.16 105	0.14 49

CIPLG	0.42 127	0.23 123	0.71 255	0.45 203	0.33 260	0.51 147	0.33 112	0.68 75	0.68 105	0.84 199	0.96 193	0.47 71	0.33 67	0.56 69	0.52 204	0.17 128	0.12 87	0.16 59	0.14 71	0.13 14	0.16 101

IPLGR_C	0.42 127	0.23 123	0.71 255	0.46 226	0.33 260	0.51 147	0.34 120	0.69 86	0.69 110	0.84 199	0.92 180	0.46 67	0.33 67	0.53 56	0.53 213	0.17 128	0.12 87	0.16 59	0.14 71	0.13 14	0.16 101

ACRE	0.42 127	0.23 123	0.73 265	0.45 203	0.33 260	0.50 142	0.33 112	0.68 75	0.70 112	0.82 188	0.92 180	0.46 67	0.32 62	0.53 56	0.52 204	0.17 128	0.12 87	0.15 42	0.14 71	0.13 14	0.16 101

OMP-Stereo	0.43 139	0.23 123	0.50 135	0.53 306	0.25 103	0.36 80	0.24 24	0.73 126	0.81 165	0.78 179	0.64 70	0.88 246	0.41 114	0.95 272	0.36 101	0.15 68	0.12 87	0.20 180	0.15 92	0.16 105	0.13 31

CRE-IMP	0.37 63	0.23 123	0.53 169	0.42 133	0.24 78	0.40 104	0.21 5	0.61 37	0.45 48	0.65 102	0.73 88	0.53 89	0.37 85	0.63 129	0.40 150	0.18 160	0.11 40	0.19 150	0.16 118	0.21 213	0.19 170

CroCo-Stereo	0.27 3	0.23 123	0.40 47	0.49 262	0.22 30	0.20 2	0.29 59	0.55 20	0.45 48	0.29 4	0.27 2	0.42 48	0.26 19	0.30 1	0.26 8	0.15 68	0.13 143	0.13 8	0.12 27	0.16 105	0.13 31
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
RAFT	0.46 156	0.23 123	0.52 162	0.48 253	0.27 162	0.55 169	0.47 247	0.68 75	0.60 83	0.83 193	0.82 134	1.00 276	0.56 178	0.76 204	0.37 109	0.18 160	0.16 215	0.22 234	0.20 230	0.16 105	0.14 49

RALCasStereoNet	0.37 63	0.23 123	0.41 52	0.44 191	0.28 183	0.36 80	0.38 174	0.66 59	0.67 104	0.51 55	0.74 99	0.51 82	0.29 43	0.64 136	0.38 122	0.17 128	0.14 175	0.15 42	0.13 50	0.17 129	0.17 138

222	1.25 362	0.23 123	0.53 169	0.38 46	0.23 56	0.78 256	0.37 161	1.41 342	0.93 225	0.97 278	1.13 267	0.74 200	0.71 253	0.74 191	14.86 417	0.20 214	0.16 215	0.17 87	0.16 118	0.18 154	0.20 197

test_xeample3	0.31 25	0.23 123	0.56 188	0.36 27	0.26 133	0.35 76	0.32 103	0.60 33	0.38 18	0.44 42	0.32 9	0.33 20	0.28 29	0.66 150	0.27 23	0.14 18	0.12 87	0.16 59	0.12 27	0.14 37	0.14 49

xxxx	1.07 347	0.23 123	0.53 169	0.38 46	0.22 30	0.83 279	0.36 149	1.41 342	0.95 236	0.75 154	0.99 212	0.97 269	0.64 215	0.70 180	11.37 413	0.20 214	0.17 241	0.18 118	0.17 161	0.19 188	0.20 197

test_xeample	1.06 345	0.23 123	0.51 143	0.37 35	0.22 30	0.71 242	0.39 187	1.31 319	0.92 223	0.87 221	1.08 253	0.70 175	0.64 215	0.75 196	11.43 414	0.19 195	0.16 215	0.18 118	0.17 161	0.18 154	0.19 170

FENet	0.43 139	0.23 123	0.40 47	0.40 89	0.24 78	0.54 163	0.33 112	0.83 162	0.72 120	0.74 151	0.73 88	0.63 141	0.56 178	0.65 142	0.45 173	0.19 195	0.13 143	0.19 150	0.17 161	0.18 154	0.20 197

HSM-Net_RVC	0.55 231	0.23 123	0.37 29	0.38 46	0.22 30	0.86 287	0.40 197	1.31 319	0.93 225	0.92 251	1.15 271	1.26 321	0.71 253	0.75 196	0.53 213	0.17 128	0.14 175	0.16 59	0.15 92	0.17 129	0.17 138
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
SMFormer	0.53 220	0.24 142	0.67 235	0.35 12	0.20 18	0.63 205	0.34 120	1.26 302	1.06 280	0.85 209	1.02 222	0.71 176	0.66 224	0.96 275	0.60 233	0.19 195	0.16 215	0.18 118	0.17 161	0.19 188	0.20 197

tta	0.53 220	0.24 142	0.67 235	0.35 12	0.20 18	0.63 205	0.34 120	1.26 302	1.06 280	0.85 209	1.02 222	0.71 176	0.66 224	0.96 275	0.60 233	0.19 195	0.16 215	0.18 118	0.17 161	0.15 67	0.16 101

qqq1	0.51 204	0.24 142	0.67 235	0.35 12	0.20 18	0.63 205	0.34 120	1.26 302	1.06 280	0.85 209	1.02 222	0.71 176	0.66 224	0.96 275	0.36 101	0.19 195	0.16 215	0.14 13	0.12 27	0.15 67	0.16 101

fff1	0.51 204	0.24 142	0.67 235	0.35 12	0.20 18	0.63 205	0.34 120	1.26 302	1.06 280	0.85 209	1.02 222	0.71 176	0.66 224	0.96 275	0.36 101	0.19 195	0.16 215	0.14 13	0.12 27	0.15 67	0.16 101

IGEVStereo-DCA	0.30 14	0.24 142	0.42 60	0.36 27	0.27 162	0.38 94	0.34 120	0.66 59	0.35 7	0.39 23	0.31 6	0.35 27	0.27 24	0.62 120	0.25 3	0.16 100	0.12 87	0.16 59	0.12 27	0.14 37	0.16 101

rrr	0.31 25	0.24 142	0.56 188	0.36 27	0.27 162	0.38 94	0.31 91	0.56 25	0.44 44	0.39 23	0.31 6	0.35 27	0.27 24	0.62 120	0.25 3	0.16 100	0.12 87	0.16 59	0.13 50	0.14 37	0.14 49

EKT-Stereo	0.36 45	0.24 142	0.44 82	0.44 191	0.30 221	0.37 88	0.30 71	0.72 113	0.68 105	0.47 49	0.63 67	0.49 78	0.28 29	0.59 82	0.34 85	0.19 195	0.14 175	0.18 118	0.15 92	0.16 105	0.18 160

TestStereo1	0.44 145	0.24 142	0.45 87	0.52 299	0.25 103	0.35 76	0.40 197	0.81 156	0.94 232	0.70 127	0.96 193	0.48 74	0.45 134	0.94 267	0.33 76	0.16 100	0.13 143	0.18 118	0.16 118	0.15 67	0.14 49

raft_robust	0.41 120	0.24 142	0.39 38	0.43 170	0.22 30	0.40 104	0.33 112	0.80 154	0.98 252	0.80 183	0.88 161	0.41 46	0.32 62	0.89 252	0.30 50	0.14 18	0.12 87	0.16 59	0.18 187	0.15 67	0.13 31

RAFT+CT+SA	0.40 106	0.24 142	0.40 47	0.53 306	0.27 162	0.28 33	0.45 239	0.79 152	0.81 165	0.51 55	0.90 168	0.42 48	0.39 105	0.81 228	0.33 76	0.15 68	0.11 40	0.18 118	0.18 187	0.15 67	0.15 80

SA-5K	0.44 145	0.24 142	0.45 87	0.52 299	0.25 103	0.35 76	0.40 197	0.81 156	0.94 232	0.70 127	0.96 193	0.48 74	0.45 134	0.94 267	0.33 76	0.16 100	0.13 143	0.18 118	0.16 118	0.15 67	0.14 49

GwcNet-ADL	0.45 151	0.24 142	0.51 143	0.46 226	0.30 221	0.41 113	0.40 197	0.95 200	0.98 252	0.73 144	0.78 112	0.61 131	0.41 114	0.67 159	0.55 218	0.20 214	0.14 175	0.15 42	0.14 71	0.19 188	0.22 228

Patchmatch Stereo++	0.36 45	0.24 142	0.51 143	0.42 133	0.22 30	0.24 7	0.21 5	0.63 46	0.39 22	0.63 88	0.73 88	0.57 102	0.38 92	0.61 98	0.39 130	0.18 160	0.12 87	0.20 180	0.16 118	0.21 213	0.16 101
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	0.36 45	0.24 142	0.51 143	0.42 133	0.22 30	0.24 7	0.31 91	0.63 46	0.39 22	0.63 88	0.73 88	0.57 102	0.38 92	0.59 82	0.38 122	0.18 160	0.12 87	0.20 180	0.16 118	0.21 213	0.16 101

ROB_FTStereo_v2	0.36 45	0.24 142	0.51 143	0.42 133	0.22 30	0.24 7	0.31 91	0.63 46	0.39 22	0.63 88	0.73 88	0.57 102	0.38 92	0.60 92	0.39 130	0.18 160	0.12 87	0.20 180	0.16 118	0.21 213	0.16 101

ROB_FTStereo	0.36 45	0.24 142	0.51 143	0.42 133	0.22 30	0.24 7	0.20 1	0.63 46	0.39 22	0.63 88	0.73 88	0.57 102	0.38 92	0.60 92	0.38 122	0.18 160	0.12 87	0.20 180	0.16 118	0.21 213	0.16 101

HUI-Stereo	0.36 45	0.24 142	0.51 143	0.42 133	0.22 30	0.24 7	0.22 11	0.63 46	0.40 30	0.64 98	0.73 88	0.58 117	0.38 92	0.53 56	0.38 122	0.18 160	0.12 87	0.20 180	0.16 118	0.21 213	0.16 101

iGMRVC	0.36 45	0.24 142	0.51 143	0.42 133	0.22 30	0.24 7	0.29 59	0.63 46	0.39 22	0.63 88	0.73 88	0.57 102	0.38 92	0.61 98	0.39 130	0.18 160	0.12 87	0.20 180	0.16 118	0.21 213	0.16 101

iRAFT	0.36 45	0.24 142	0.51 143	0.42 133	0.22 30	0.24 7	0.21 5	0.63 46	0.39 22	0.63 88	0.73 88	0.57 102	0.38 92	0.61 98	0.39 130	0.18 160	0.12 87	0.20 180	0.16 118	0.21 213	0.16 101

RAFT-IKP	0.36 45	0.24 142	0.51 143	0.42 133	0.22 30	0.24 7	0.27 44	0.63 46	0.39 22	0.63 88	0.73 88	0.57 102	0.38 92	0.61 98	0.39 130	0.18 160	0.12 87	0.20 180	0.16 118	0.21 213	0.16 101

RALAANet	0.40 106	0.24 142	0.56 188	0.43 170	0.30 221	0.36 80	0.25 32	0.89 176	0.69 110	0.69 123	0.65 72	0.61 131	0.30 53	0.63 129	0.35 92	0.16 100	0.13 143	0.18 118	0.15 92	0.21 213	0.14 49

ac_64	0.54 225	0.24 142	0.58 197	0.46 226	0.28 183	0.79 262	0.44 235	1.11 253	0.63 86	0.94 258	0.85 148	1.06 295	0.70 248	0.76 204	0.72 260	0.22 246	0.18 251	0.20 180	0.19 211	0.18 154	0.16 101

ACVNet	0.47 165	0.24 142	0.39 38	0.40 89	0.28 183	0.58 188	0.40 197	0.91 182	0.81 165	0.67 113	0.96 193	0.79 224	0.66 224	0.65 142	0.71 257	0.18 160	0.15 194	0.16 59	0.15 92	0.18 154	0.15 80

acv_ft	0.52 214	0.24 142	0.64 224	0.45 203	0.28 183	0.85 285	0.40 197	0.95 200	0.81 165	1.00 286	0.96 193	0.79 224	0.62 203	0.65 142	0.88 286	0.18 160	0.15 194	0.16 59	0.15 92	0.18 154	0.15 80

cf-r	0.49 183	0.24 142	0.49 126	0.40 89	0.23 56	0.58 188	0.38 174	0.92 190	0.87 193	0.77 168	1.06 245	0.98 271	0.67 233	0.59 82	0.61 237	0.21 229	0.14 175	0.17 87	0.19 211	0.15 67	0.16 101

PSMNet-RSSM	0.50 194	0.24 142	0.41 52	0.43 170	0.26 133	0.51 147	0.40 197	1.16 267	0.79 151	0.75 154	1.07 247	0.87 243	0.69 243	0.66 150	0.52 204	0.24 266	0.16 215	0.23 248	0.26 308	0.20 204	0.20 197

RASNet	0.57 244	0.24 142	0.61 211	0.39 62	0.23 56	0.71 242	0.40 197	1.02 221	0.93 225	0.77 168	1.05 239	1.05 291	0.98 329	0.99 288	1.03 319	0.16 100	0.14 175	0.14 13	0.17 161	0.15 67	0.14 49

iResNet_ROB	0.55 231	0.24 142	0.61 211	0.38 46	0.22 30	0.66 224	0.30 71	1.59 368	1.33 344	0.94 258	1.05 239	0.81 230	0.69 243	0.84 239	0.46 177	0.17 128	0.12 87	0.14 13	0.09 4	0.15 67	0.20 197

ACVNet-DCA	0.36 45	0.25 170	0.35 19	0.42 133	0.23 56	0.53 157	0.37 161	0.91 182	0.59 76	0.42 35	0.50 33	0.34 23	0.47 144	0.61 98	0.26 8	0.17 128	0.11 40	0.19 150	0.13 50	0.18 154	0.19 170

xx1	0.40 106	0.25 170	0.35 19	0.42 133	0.23 56	0.53 157	0.37 161	0.71 103	1.17 318	0.42 35	0.50 33	0.65 152	0.56 178	0.61 98	0.26 8	0.17 128	0.11 40	0.20 180	0.19 211	0.18 154	0.19 170

1test111	0.37 63	0.25 170	0.35 19	0.42 133	0.23 56	0.53 157	0.37 161	0.91 182	0.59 76	0.42 35	0.50 33	0.34 23	0.47 144	0.59 82	0.48 189	0.17 128	0.11 40	0.19 150	0.13 50	0.18 154	0.19 170

cc1	0.38 79	0.25 170	0.35 19	0.42 133	0.23 56	0.53 157	0.37 161	0.71 103	1.17 318	0.42 35	0.50 33	0.34 23	0.47 144	0.61 98	0.26 8	0.17 128	0.11 40	0.19 150	0.13 50	0.16 105	0.17 138

tt1	0.37 63	0.25 170	0.35 19	0.43 170	0.23 56	0.52 154	0.37 161	0.72 113	1.13 306	0.42 35	0.46 24	0.35 27	0.44 127	0.61 98	0.26 8	0.17 128	0.11 40	0.19 150	0.13 50	0.16 105	0.17 138

PCWNet_CMD	0.49 183	0.25 170	0.56 188	0.40 89	0.27 162	0.64 213	0.32 103	0.98 208	0.99 255	0.87 221	1.07 247	0.78 218	0.46 140	0.61 98	0.44 167	0.17 128	0.13 143	0.21 222	0.16 118	0.26 268	0.20 197

CFNet_ucs	0.51 204	0.25 170	0.58 197	0.39 62	0.31 231	0.59 194	0.35 142	1.04 227	0.95 236	0.89 236	1.19 284	0.80 228	0.49 151	0.66 150	0.45 173	0.21 229	0.16 215	0.26 286	0.18 187	0.27 277	0.23 247

LL-Strereo2	0.36 45	0.25 170	0.52 162	0.43 170	0.27 162	0.36 80	0.27 44	0.70 96	0.46 53	0.55 65	0.53 44	0.65 152	0.24 11	0.69 173	0.32 66	0.14 18	0.13 143	0.23 248	0.20 230	0.19 188	0.14 49

CBFPSM	0.61 269	0.25 170	1.41 356	0.39 62	0.27 162	1.10 326	0.67 316	0.83 162	0.84 179	0.82 188	0.81 132	1.33 333	0.85 301	0.72 189	0.86 284	0.16 100	0.15 194	0.15 42	0.17 161	0.17 129	0.23 247

gwcnet-sp	0.50 194	0.25 170	0.84 292	0.41 108	0.27 162	0.79 262	0.40 197	0.93 192	0.85 183	0.95 263	0.79 116	0.65 152	0.63 208	0.69 173	0.52 204	0.18 160	0.17 241	0.18 118	0.18 187	0.18 154	0.19 170

scenet	0.50 194	0.25 170	0.84 292	0.41 108	0.27 162	0.79 262	0.40 197	0.93 192	0.85 183	0.95 263	0.79 116	0.65 152	0.63 208	0.69 173	0.52 204	0.18 160	0.17 241	0.18 118	0.18 187	0.18 154	0.19 170

ssnet	0.50 194	0.25 170	0.84 292	0.41 108	0.27 162	0.79 262	0.40 197	0.93 192	0.85 183	0.95 263	0.79 116	0.65 152	0.63 208	0.69 173	0.52 204	0.18 160	0.17 241	0.18 118	0.18 187	0.18 154	0.19 170

CroCo-Stereo Lap2	0.29 10	0.25 170	0.44 82	0.50 273	0.30 221	0.19 1	0.31 91	0.52 14	0.41 35	0.25 1	0.28 4	0.46 67	0.31 56	0.39 9	0.30 50	0.15 68	0.15 194	0.16 59	0.13 50	0.17 129	0.16 101

x	0.41 120	0.25 170	0.46 94	0.36 27	0.24 78	0.54 163	0.31 91	0.94 197	0.58 75	0.60 75	0.72 86	0.61 131	0.53 162	0.52 54	0.50 198	0.18 160	0.16 215	0.17 87	0.16 118	0.17 129	0.18 160

IER	0.48 174	0.25 170	0.60 210	0.38 46	0.28 183	0.67 233	0.38 174	0.82 160	0.68 105	0.88 229	0.95 189	0.74 200	0.79 284	0.62 120	0.46 177	0.17 128	0.14 175	0.17 87	0.17 161	0.17 129	0.16 101

test_5	0.44 145	0.25 170	0.48 118	0.53 306	0.28 183	0.28 33	0.42 222	0.77 144	0.87 193	0.63 88	0.91 174	0.73 195	0.53 162	0.82 233	0.36 101	0.14 18	0.11 40	0.18 118	0.18 187	0.18 154	0.16 101

Sa-1000	0.49 183	0.25 170	0.45 87	0.46 226	0.25 103	0.64 213	0.34 120	0.85 167	0.95 236	0.85 209	1.51 338	0.55 93	0.44 127	0.94 267	0.31 60	0.16 100	0.12 87	0.21 222	0.20 230	0.15 67	0.14 49

AACVNet	0.52 214	0.25 170	0.56 188	0.48 253	0.29 202	0.55 169	0.38 174	0.96 204	0.59 76	0.83 193	1.03 233	1.03 284	0.77 282	0.91 259	0.58 229	0.22 246	0.18 251	0.24 261	0.18 187	0.24 253	0.22 228

CFNet_pseudo	0.47 165	0.25 170	0.55 184	0.38 46	0.28 183	0.58 188	0.32 103	0.89 176	0.90 211	0.83 193	1.03 233	0.75 205	0.48 147	0.61 98	0.46 177	0.17 128	0.13 143	0.24 261	0.16 118	0.26 268	0.21 213

GES	0.46 156	0.25 170	0.62 216	0.41 108	0.30 221	0.62 200	0.37 161	1.06 238	0.70 112	0.75 154	0.83 139	0.47 71	0.52 161	0.69 173	0.46 177	0.23 260	0.17 241	0.17 87	0.16 118	0.18 154	0.24 255

ARAFT	0.48 174	0.25 170	0.82 285	0.42 133	0.25 103	0.56 174	0.54 284	0.82 160	0.82 173	0.92 251	0.75 101	0.75 205	0.48 147	0.89 252	0.37 109	0.15 68	0.12 87	0.23 248	0.22 266	0.14 37	0.14 49

delet	0.57 244	0.25 170	0.63 220	0.46 226	0.34 270	1.05 323	0.51 268	1.04 227	0.94 232	0.90 243	0.99 212	0.90 253	0.68 241	0.87 245	0.78 268	0.18 160	0.18 251	0.20 180	0.21 248	0.17 129	0.17 138

GwcNet-RSSM	0.51 204	0.25 170	0.51 143	0.41 108	0.24 78	0.56 174	0.41 217	0.97 206	0.96 243	0.75 154	1.17 279	0.89 251	0.66 224	0.66 150	0.74 262	0.22 246	0.15 194	0.19 150	0.21 248	0.17 129	0.16 101

CFNet-ft	0.50 194	0.25 170	0.39 38	0.41 108	0.26 133	0.66 224	0.37 161	0.91 182	0.87 193	0.67 113	1.00 216	1.05 291	0.70 248	0.68 167	0.57 224	0.23 260	0.16 215	0.24 261	0.21 248	0.24 253	0.19 170

MSMDNet	0.49 183	0.25 170	0.56 188	0.40 89	0.27 162	0.64 213	0.32 103	0.99 211	0.99 255	0.87 221	1.07 247	0.79 224	0.46 140	0.61 98	0.44 167	0.17 128	0.13 143	0.20 180	0.16 118	0.25 262	0.20 197

CFNet_RVC	0.50 194	0.25 170	0.39 38	0.41 108	0.26 133	0.66 224	0.37 161	0.91 182	0.87 193	0.67 113	1.00 216	1.05 291	0.70 248	0.68 167	0.57 224	0.23 260	0.16 215	0.24 261	0.21 248	0.24 253	0.19 170

ccs_rob	0.47 165	0.25 170	0.55 184	0.38 46	0.28 183	0.58 188	0.32 103	0.89 176	0.90 211	0.83 193	1.02 222	0.75 205	0.48 147	0.61 98	0.46 177	0.17 128	0.12 87	0.24 261	0.16 118	0.26 268	0.21 213

HSM	0.53 220	0.25 170	0.46 94	0.40 89	0.25 103	0.74 250	0.44 235	1.29 316	0.78 145	0.82 188	0.92 180	1.21 317	0.75 269	0.90 257	0.48 189	0.18 160	0.14 175	0.17 87	0.14 71	0.17 129	0.18 160

BUS	0.47 165	0.26 198	0.47 105	0.46 226	0.29 202	0.78 256	0.34 120	0.99 211	0.80 156	0.77 168	0.80 126	0.64 148	0.54 167	0.66 150	0.56 220	0.21 229	0.15 194	0.22 234	0.19 211	0.18 154	0.19 170

BSDual-CNN	0.48 174	0.26 198	0.47 105	0.46 226	0.29 202	0.75 253	0.46 242	0.99 211	0.80 156	0.77 168	0.80 126	0.76 211	0.59 194	0.66 150	0.48 189	0.21 229	0.15 194	0.22 234	0.19 211	0.18 154	0.19 170

hknet	0.51 204	0.26 198	0.58 197	0.46 226	0.29 202	0.75 253	0.46 242	0.99 211	0.89 207	0.77 168	0.80 126	0.96 268	0.67 233	0.75 196	0.50 198	0.19 195	0.15 194	0.22 234	0.19 211	0.18 154	0.19 170

SA	0.45 151	0.26 198	0.50 135	0.47 244	0.24 78	0.46 134	0.36 149	0.79 152	1.00 259	0.61 79	1.04 236	0.50 79	0.50 153	0.98 284	0.33 76	0.16 100	0.13 143	0.21 222	0.19 211	0.15 67	0.14 49

psmg	0.50 194	0.26 198	0.47 105	0.42 133	0.29 202	0.82 276	0.42 222	1.07 240	0.80 156	0.95 263	0.94 185	0.76 211	0.59 194	0.66 150	0.48 189	0.21 229	0.16 215	0.20 180	0.20 230	0.19 188	0.19 170

DAS	0.54 225	0.26 198	0.66 231	0.49 262	0.31 231	0.61 196	0.43 229	0.89 176	1.01 261	0.95 263	1.16 274	0.71 176	0.85 301	0.89 252	0.47 186	0.18 160	0.14 175	0.18 118	0.15 92	0.22 231	0.19 170

SepStereo	0.54 225	0.26 198	0.66 231	0.49 262	0.31 231	0.61 196	0.43 229	0.89 176	1.01 261	0.95 263	1.16 274	0.71 176	0.85 301	0.97 282	0.47 186	0.18 160	0.14 175	0.18 118	0.15 92	0.22 231	0.19 170

ADLNet2	0.57 244	0.26 198	0.71 255	0.48 253	0.31 231	0.83 279	0.51 268	1.10 252	0.99 255	0.85 209	0.99 212	0.99 275	0.70 248	0.79 222	0.78 268	0.21 229	0.17 241	0.18 118	0.18 187	0.22 231	0.22 228

ICVP	0.48 174	0.26 198	0.42 60	0.49 262	0.28 183	0.63 205	0.43 229	1.05 233	0.72 120	0.68 120	0.95 189	0.75 205	0.56 178	0.55 65	0.61 237	0.24 266	0.18 251	0.19 150	0.17 161	0.19 188	0.21 213
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
MMNet	0.57 244	0.26 198	0.67 235	0.45 203	0.35 275	1.04 321	0.39 187	0.93 192	0.98 252	0.96 275	0.97 200	0.86 239	0.80 288	0.83 235	0.80 276	0.16 100	0.15 194	0.19 150	0.19 211	0.20 204	0.17 138

UPFNet	0.55 231	0.26 198	0.59 205	0.46 226	0.38 287	0.83 279	0.48 252	1.03 226	0.80 156	0.92 251	0.91 174	0.85 235	0.67 233	0.87 245	0.78 268	0.20 214	0.21 282	0.20 180	0.20 230	0.20 204	0.15 80

MLCV	0.49 183	0.26 198	0.73 265	0.38 46	0.18 5	0.64 213	0.33 112	0.84 166	0.89 207	0.96 275	1.12 261	0.72 191	0.45 134	1.00 293	0.59 231	0.14 18	0.10 8	0.14 13	0.11 16	0.14 37	0.14 49

ttt	0.56 240	0.27 210	0.49 126	0.39 62	0.25 103	0.65 219	0.42 222	1.24 294	1.08 292	0.76 160	1.10 255	0.63 141	0.51 158	0.95 272	1.03 319	0.25 278	0.22 291	0.22 234	0.21 248	0.25 262	0.25 262

ToySt	0.52 214	0.27 210	0.93 309	0.42 133	0.28 183	0.67 233	0.56 291	0.88 175	0.79 151	0.61 79	0.85 148	0.92 262	0.70 248	0.72 189	0.61 237	0.16 100	0.17 241	0.21 222	0.21 248	0.22 231	0.21 213

AASNet	0.55 231	0.27 210	0.62 216	0.51 285	0.32 249	0.73 246	0.44 235	1.55 360	0.88 203	0.88 229	0.94 185	0.64 148	0.63 208	0.62 120	0.84 281	0.23 260	0.20 276	0.20 180	0.16 118	0.22 231	0.20 197

GANet-ADL	0.44 145	0.27 210	0.48 118	0.44 191	0.30 221	0.54 163	0.36 149	0.94 197	0.88 203	0.64 98	0.72 86	0.68 171	0.44 127	0.55 65	0.44 167	0.22 246	0.15 194	0.15 42	0.13 50	0.18 154	0.21 213

psm_up	0.57 244	0.27 210	0.52 162	0.50 273	0.33 260	0.65 219	0.60 305	1.07 240	0.84 179	0.87 221	0.91 174	1.00 276	1.06 336	0.80 224	0.66 247	0.22 246	0.25 314	0.26 286	0.23 275	0.22 231	0.21 213

UNet	0.55 231	0.27 210	0.72 261	0.45 203	0.41 304	0.97 304	0.40 197	1.01 219	0.80 156	0.87 221	0.90 168	1.03 284	0.75 269	0.76 204	0.67 250	0.19 195	0.15 194	0.20 180	0.17 161	0.21 213	0.18 160

DSFCA	0.57 244	0.27 210	0.71 255	0.41 108	0.36 280	0.78 256	0.53 278	1.08 245	0.85 183	1.08 316	0.84 141	0.90 253	0.66 224	1.05 301	0.63 244	0.26 283	0.22 291	0.21 222	0.21 248	0.22 231	0.20 197

DMCA	0.47 165	0.27 210	0.59 205	0.39 62	0.29 202	0.53 157	0.34 120	0.98 208	0.70 112	0.78 179	0.83 139	0.79 224	0.55 170	0.54 64	0.57 224	0.21 229	0.16 215	0.21 222	0.16 118	0.19 188	0.22 228

UCFNet_RVC	0.50 194	0.27 210	0.37 29	0.40 89	0.27 162	0.66 224	0.42 222	1.18 275	0.86 189	0.70 127	0.89 164	0.91 259	0.60 197	0.62 120	0.48 189	0.24 266	0.18 251	0.28 304	0.27 312	0.25 262	0.24 255

HITNet	0.43 139	0.27 210	0.50 135	0.34 9	0.18 5	0.65 219	0.32 103	0.99 211	0.70 112	0.73 144	0.86 152	0.66 164	0.56 178	0.61 98	0.47 186	0.14 18	0.10 8	0.15 42	0.13 50	0.18 154	0.13 31
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
DISCO	0.72 291	0.27 210	0.72 261	0.45 203	0.31 231	1.12 331	0.53 278	1.32 324	1.25 330	0.84 199	1.07 247	1.52 358	0.87 308	1.82 372	1.08 331	0.20 214	0.15 194	0.18 118	0.16 118	0.24 253	0.24 255

LE_ROB	4.86 411	0.27 210	9.43 410	0.45 203	0.24 78	1.61 366	0.96 362	2.05 384	17.75 424	16.36 426	4.84 411	5.17 406	19.48 426	2.05 379	15.49 418	0.17 128	0.15 194	0.16 59	0.16 118	0.20 204	0.19 170

DN-CSS_ROB	0.45 151	0.27 210	0.74 269	0.41 108	0.29 202	0.43 124	0.29 59	0.80 154	0.78 145	0.73 144	1.08 253	0.48 74	0.45 134	0.81 228	0.40 150	0.15 68	0.12 87	0.21 222	0.19 211	0.18 154	0.17 138

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 37	0.28 223	0.48 118	0.37 35	0.25 103	0.47 136	0.30 71	0.60 33	0.92 223	0.43 40	0.37 18	0.30 6	0.29 43	0.50 51	0.30 50	0.17 128	0.14 175	0.18 118	0.15 92	0.18 154	0.16 101

mmm	0.47 165	0.28 223	0.51 143	0.39 62	0.25 103	0.61 196	0.38 174	1.00 218	0.60 83	0.77 168	1.07 247	0.65 152	0.53 162	0.61 98	0.49 196	0.18 160	0.15 194	0.23 248	0.20 230	0.21 213	0.20 197

DualNet	0.53 220	0.28 223	0.68 242	0.39 62	0.26 133	0.56 174	0.40 197	0.72 113	1.13 306	0.76 160	0.98 203	0.71 176	0.55 170	0.61 98	1.46 353	0.17 128	0.11 40	0.25 272	0.21 248	0.16 105	0.17 138

ffm	0.47 165	0.28 223	0.68 242	0.39 62	0.26 133	0.56 174	0.40 197	0.72 113	1.13 306	0.76 160	0.98 203	0.71 176	0.55 170	0.61 98	0.26 8	0.17 128	0.11 40	0.25 272	0.21 248	0.16 105	0.17 138

ff1	0.56 240	0.28 223	0.68 242	0.39 62	0.26 133	0.56 174	0.40 197	0.72 113	1.13 306	0.76 160	0.98 203	0.71 176	0.55 170	1.25 325	1.46 353	0.17 128	0.11 40	0.25 272	0.21 248	0.16 105	0.17 138

mmx	0.59 259	0.28 223	0.68 242	0.39 62	0.26 133	0.56 174	0.40 197	1.24 294	1.06 280	0.76 160	0.98 203	0.71 176	0.55 170	1.25 325	1.46 353	0.21 229	0.16 215	0.25 272	0.21 248	0.24 253	0.22 228

xxx	0.59 259	0.28 223	0.68 242	0.39 62	0.26 133	0.56 174	0.40 197	1.24 294	1.06 280	0.76 160	0.98 203	0.71 176	0.55 170	1.25 325	1.46 353	0.21 229	0.16 215	0.25 272	0.21 248	0.24 253	0.22 228

CASS	0.46 156	0.28 223	0.45 87	0.48 253	0.22 30	0.63 205	0.34 120	0.99 211	0.66 98	0.76 160	0.86 152	0.61 131	0.58 190	0.58 77	0.44 167	0.29 307	0.16 215	0.22 234	0.18 187	0.23 245	0.28 284
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
qqq	0.42 127	0.28 223	0.50 135	0.37 35	0.22 30	0.47 136	0.39 187	0.91 182	0.59 76	0.57 69	0.71 85	0.65 152	0.56 178	0.59 82	0.48 189	0.17 128	0.17 241	0.20 180	0.19 211	0.18 154	0.19 170

PSMNet-ADL	0.50 194	0.28 223	0.43 77	0.49 262	0.31 231	0.70 239	0.38 174	0.94 197	0.81 165	0.62 81	0.80 126	0.91 259	0.62 203	0.76 204	0.68 253	0.24 266	0.18 251	0.19 150	0.20 230	0.22 231	0.22 228

DispNO	0.54 225	0.29 233	1.04 325	0.47 244	0.31 231	0.54 163	0.51 268	0.99 211	1.08 292	0.75 154	0.89 164	0.73 195	0.64 215	0.77 211	0.59 231	0.21 229	0.17 241	0.20 180	0.16 118	0.19 188	0.18 160

StereoVision	0.43 139	0.29 233	0.54 181	0.50 273	0.28 183	0.37 88	0.38 174	0.75 137	0.63 86	0.46 47	1.11 259	0.53 89	0.38 92	0.57 73	0.34 85	0.21 229	0.24 306	0.25 272	0.24 289	0.26 268	0.17 138

LL-Strereo	0.58 255	0.29 233	0.83 289	0.48 253	0.35 275	0.39 99	0.48 252	1.04 227	0.99 255	0.87 221	0.79 116	1.08 300	1.15 348	1.35 342	0.51 200	0.18 160	0.15 194	0.22 234	0.19 211	0.17 129	0.21 213

iinet-f	0.69 287	0.29 233	2.34 387	0.41 108	0.31 231	1.16 337	0.58 300	0.87 170	0.85 183	0.86 219	1.17 279	1.04 288	0.83 294	0.76 204	1.26 342	0.21 229	0.18 251	0.17 87	0.16 118	0.21 213	0.21 213

ssnet_v2	0.61 269	0.29 233	0.69 250	0.45 203	0.30 221	0.93 297	0.62 309	1.20 281	1.03 270	0.97 278	0.81 132	0.98 271	0.67 233	0.84 239	0.97 310	0.26 283	0.23 298	0.23 248	0.24 289	0.20 204	0.21 213

CRFU-Net	0.59 259	0.29 233	0.62 216	0.47 244	0.31 231	1.20 343	0.51 268	1.19 278	0.59 76	1.05 306	1.00 216	1.06 295	0.87 308	0.83 235	0.77 267	0.22 246	0.19 268	0.18 118	0.16 118	0.19 188	0.20 197

CSP-Net	0.57 244	0.29 233	0.55 184	0.42 133	0.29 202	1.20 343	0.49 262	1.29 316	0.75 137	0.98 281	0.97 200	0.88 246	0.69 243	0.85 241	0.66 247	0.27 292	0.18 251	0.17 87	0.17 161	0.18 154	0.19 170

pcwnet_v2	0.60 266	0.29 233	0.89 305	0.46 226	0.36 280	0.62 200	0.38 174	1.33 327	1.24 328	1.02 292	1.27 299	0.71 176	0.59 194	0.71 185	0.51 200	0.28 300	0.21 282	0.24 261	0.23 275	0.29 286	0.30 293

sCroCo_RVC	0.36 45	0.29 233	0.73 265	0.52 299	0.39 296	0.42 120	0.31 91	0.52 14	0.46 53	0.31 8	0.48 29	0.38 37	0.32 62	0.46 31	0.33 76	0.22 246	0.23 298	0.19 150	0.19 211	0.21 213	0.22 228

Anonymous	0.40 106	0.29 233	0.70 252	0.54 315	0.44 321	0.56 174	0.54 284	0.68 75	0.52 64	0.38 20	0.44 21	0.33 20	0.42 119	0.57 73	0.39 130	0.20 214	0.20 276	0.18 118	0.18 187	0.30 293	0.24 255

ADLNet	0.57 244	0.29 233	0.58 197	0.46 226	0.35 275	0.80 268	0.46 242	1.14 262	0.88 203	1.03 295	0.98 203	0.92 262	0.66 224	0.71 185	0.83 280	0.22 246	0.16 215	0.22 234	0.22 266	0.22 231	0.23 247

hitnet-ft	0.57 244	0.29 233	0.43 77	0.42 133	0.29 202	0.81 273	0.40 197	0.98 208	0.91 217	0.84 199	1.01 220	1.13 311	0.72 260	0.83 235	0.71 257	0.28 300	0.21 282	0.28 304	0.22 266	0.29 286	0.27 275

iResNetv2_ROB	0.55 231	0.29 233	0.86 296	0.39 62	0.25 103	0.67 233	0.37 161	1.21 284	1.02 266	1.02 292	1.10 255	0.89 251	0.79 284	0.74 191	0.43 160	0.19 195	0.13 143	0.15 42	0.11 16	0.19 188	0.16 101

MDST_ROB	0.97 337	0.29 233	1.02 323	0.64 349	0.43 316	2.64 389	0.82 347	1.68 376	1.18 322	2.89 395	1.82 357	0.97 269	0.75 269	1.83 373	0.89 288	0.26 283	0.22 291	0.32 327	0.28 318	0.26 268	0.26 267

DLCB_ROB	0.60 266	0.29 233	0.53 169	0.50 273	0.33 260	0.76 255	0.51 268	1.02 221	0.94 232	1.07 315	1.16 274	1.21 317	0.73 264	0.98 284	0.75 264	0.21 229	0.20 276	0.22 234	0.23 275	0.22 231	0.20 197

Wz-Net-LNSev-Ref	0.67 282	0.30 248	1.20 336	0.42 133	0.31 231	1.00 311	0.58 300	1.16 267	1.07 287	1.01 288	1.25 292	1.08 300	0.75 269	1.18 319	1.03 319	0.20 214	0.12 87	0.16 59	0.13 50	0.22 231	0.22 228

NINENet	0.52 214	0.30 248	0.55 184	0.46 226	0.33 260	0.78 256	0.34 120	1.18 275	0.91 217	0.84 199	0.97 200	0.64 148	0.54 167	0.74 191	0.56 220	0.23 260	0.20 276	0.25 272	0.18 187	0.22 231	0.22 228

GEStereo_RVC	0.56 240	0.30 248	0.70 252	0.51 285	0.31 231	0.70 239	0.54 284	1.31 319	0.93 225	0.85 209	0.86 152	0.84 233	0.63 208	0.92 261	0.67 250	0.24 266	0.16 215	0.19 150	0.17 161	0.21 213	0.23 247

RAFT + AFF	0.54 225	0.30 248	0.84 292	0.51 285	0.32 249	0.63 205	0.57 293	1.05 233	0.95 236	0.80 183	0.87 158	0.85 235	0.57 187	0.87 245	0.51 200	0.18 160	0.21 282	0.23 248	0.22 266	0.19 188	0.19 170

HGLStereo	0.58 255	0.30 248	0.65 229	0.51 285	0.38 287	0.78 256	0.45 239	1.07 240	0.82 173	0.89 236	1.16 274	0.88 246	0.91 317	0.80 224	0.74 262	0.21 229	0.21 282	0.20 180	0.18 187	0.19 188	0.22 228

CFNet	0.53 220	0.30 248	0.53 169	0.42 133	0.28 183	0.73 246	0.35 142	1.21 284	1.01 261	0.74 151	1.07 247	0.85 235	0.60 197	0.83 235	0.58 229	0.19 195	0.15 194	0.23 248	0.23 275	0.21 213	0.17 138

SGM_RVC	1.04 344	0.30 248	0.47 105	0.41 108	0.23 56	1.73 374	0.77 339	1.63 372	1.30 340	2.39 388	1.99 364	2.64 384	1.78 379	2.22 386	1.40 350	0.28 300	0.27 324	0.27 294	0.25 300	0.25 262	0.25 262
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
iResNet	0.52 214	0.31 255	0.86 296	0.44 191	0.22 30	0.66 224	0.47 247	0.92 190	1.02 266	0.89 236	1.12 261	0.69 173	0.55 170	0.86 243	0.60 233	0.15 68	0.11 40	0.15 42	0.12 27	0.17 129	0.17 138

pmcnn	1.27 364	0.31 255	1.14 333	0.41 108	0.23 56	0.97 304	0.71 324	1.23 293	1.32 342	1.83 372	2.34 372	11.25 417	0.89 314	1.04 300	0.96 307	0.15 68	0.12 87	0.12 2	0.10 10	0.15 67	0.16 101

whm_eth	0.49 183	0.32 257	0.79 278	0.47 244	0.38 287	0.37 88	0.37 161	0.83 162	0.83 178	0.82 188	1.73 353	0.36 33	0.39 105	0.61 98	0.38 122	0.19 195	0.17 241	0.20 180	0.20 230	0.20 204	0.25 262

fast-acv-ft	0.66 281	0.32 257	0.80 279	0.46 226	0.34 270	1.26 346	0.50 265	0.91 182	1.00 259	1.05 306	1.36 313	1.28 322	0.84 297	0.81 228	0.90 294	0.22 246	0.24 306	0.23 248	0.23 275	0.21 213	0.22 228

TRStereo	0.39 92	0.32 257	0.64 224	0.49 262	0.41 304	0.30 41	0.30 71	0.97 206	0.63 86	0.53 63	0.43 20	0.52 85	0.26 19	0.77 211	0.29 38	0.18 160	0.12 87	0.19 150	0.19 211	0.13 14	0.13 31

TestStereo	0.39 92	0.32 257	0.42 60	0.45 203	0.20 18	0.41 113	0.38 174	0.69 86	0.66 98	0.56 67	0.78 112	0.48 74	0.43 122	0.59 82	0.37 109	0.18 160	0.13 143	0.20 180	0.15 92	0.23 245	0.14 49

DMCA-RVC	0.54 225	0.32 257	0.83 289	0.51 285	0.32 249	0.59 194	0.38 174	0.89 176	0.70 112	0.95 263	0.88 161	0.90 253	0.69 243	0.75 196	0.63 244	0.23 260	0.18 251	0.31 322	0.24 289	0.27 277	0.21 213

NVstereo2D	0.62 275	0.32 257	0.82 285	0.50 273	0.44 321	0.88 290	0.48 252	1.12 254	1.17 318	0.67 113	0.90 168	0.90 253	0.69 243	1.02 297	0.69 254	0.33 330	0.16 215	0.29 312	0.20 230	0.43 342	0.46 357

LMCR-Stereo	0.55 231	0.33 263	0.57 195	0.60 336	0.30 221	0.80 268	0.36 149	1.30 318	0.79 151	0.90 243	1.04 236	0.57 102	0.64 215	0.87 245	0.73 261	0.20 214	0.15 194	0.19 150	0.14 71	0.25 262	0.18 160

stereogan	0.83 317	0.33 263	0.89 305	0.61 340	0.51 345	1.80 375	0.50 265	1.41 342	1.39 349	1.05 306	1.47 334	1.56 362	1.04 334	1.32 339	0.87 285	0.29 307	0.29 331	0.29 312	0.25 300	0.39 332	0.40 335

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 231	0.33 263	0.71 255	0.46 226	0.31 231	0.66 224	0.43 229	1.07 240	0.89 207	0.93 254	0.91 174	0.98 271	0.61 201	0.76 204	0.64 246	0.22 246	0.18 251	0.22 234	0.22 266	0.22 231	0.24 255
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
StereoDRNet-Refined	0.61 269	0.33 263	0.63 220	0.47 244	0.31 231	0.94 299	0.41 217	1.04 227	0.97 248	1.15 330	1.13 267	1.00 276	0.74 266	0.93 264	0.93 300	0.18 160	0.13 143	0.22 234	0.21 248	0.20 204	0.21 213
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
SGM-Forest	0.65 280	0.33 263	0.43 77	0.44 191	0.30 221	1.01 315	0.54 284	1.13 260	1.09 299	1.11 326	1.21 286	1.10 306	0.76 278	0.99 288	0.71 257	0.32 322	0.33 354	0.33 332	0.30 323	0.30 293	0.28 284
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
FAT-Stereo	0.75 301	0.34 268	0.81 284	0.51 285	0.38 287	0.78 256	0.63 312	1.39 336	1.32 342	1.05 306	1.40 319	1.58 363	1.14 346	0.92 261	0.91 296	0.29 307	0.28 329	0.28 304	0.23 275	0.28 284	0.41 340

AdaStereo	0.52 214	0.34 268	0.53 169	0.49 262	0.25 103	0.71 242	0.36 149	1.24 294	0.91 217	0.77 168	0.98 203	0.75 205	0.50 153	0.71 185	0.51 200	0.27 292	0.13 143	0.28 304	0.18 187	0.23 245	0.18 160
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.
SGM-ForestM	4.73 408	0.34 268	1.05 326	0.46 226	0.28 183	10.26 415	3.48 414	4.52 409	5.16 406	8.68 417	7.48 415	18.87 424	10.80 416	11.26 419	10.01 412	0.32 322	0.34 357	0.32 327	0.32 335	0.29 286	0.30 293

DRN-Test	0.68 285	0.34 268	0.77 275	0.52 299	0.40 299	1.14 333	0.61 307	1.56 364	1.04 274	1.18 332	1.10 255	1.05 291	0.72 260	0.82 233	1.01 314	0.24 266	0.18 251	0.26 286	0.25 300	0.26 268	0.23 247

Anonymous3	0.47 165	0.35 272	0.91 308	0.50 273	0.38 287	0.81 273	0.55 288	0.76 139	0.66 98	0.52 57	0.65 72	0.44 57	0.45 134	0.66 150	0.39 130	0.25 278	0.25 314	0.22 234	0.21 248	0.23 245	0.24 255

HCRNet	0.46 156	0.35 272	0.45 87	0.54 315	0.26 133	0.52 154	0.29 59	0.87 170	0.64 90	0.75 154	0.82 134	0.76 211	0.53 162	0.70 180	0.38 122	0.24 266	0.16 215	0.24 261	0.20 230	0.21 213	0.20 197

FADNet-RVC-Resample	0.58 255	0.35 272	1.34 351	0.50 273	0.34 270	0.73 246	0.43 229	1.09 248	0.96 243	0.83 193	0.87 158	0.76 211	0.66 224	0.77 211	0.52 204	0.19 195	0.18 251	0.26 286	0.27 312	0.28 284	0.29 289

BEATNet_4x	0.49 183	0.35 272	0.72 261	0.38 46	0.20 18	0.65 219	0.36 149	1.08 245	0.78 145	0.78 179	0.88 161	0.73 195	0.64 215	0.71 185	0.60 233	0.16 100	0.12 87	0.16 59	0.15 92	0.24 253	0.18 160

TDLM	0.59 259	0.35 272	0.57 195	0.53 306	0.32 249	0.67 233	0.72 328	1.09 248	1.03 270	0.84 199	1.11 259	0.84 233	0.71 253	0.96 275	0.61 237	0.28 300	0.18 251	0.26 286	0.22 266	0.27 277	0.21 213

CVANet_RVC	0.59 259	0.35 272	0.54 181	0.49 262	0.33 260	0.70 239	0.67 316	1.12 254	0.97 248	0.88 229	1.05 239	1.01 280	0.72 260	0.94 267	0.55 218	0.30 314	0.20 276	0.28 304	0.26 308	0.32 303	0.23 247

AANet_RVC	0.59 259	0.35 272	0.68 242	0.47 244	0.28 183	0.57 184	0.47 247	1.04 227	1.28 335	0.87 221	1.33 308	0.86 239	0.63 208	1.16 316	0.89 288	0.19 195	0.13 143	0.15 42	0.14 71	0.18 154	0.20 197

StereoDRNet	0.67 282	0.35 272	0.82 285	0.53 306	0.44 321	1.03 319	0.53 278	1.51 357	1.06 280	1.13 328	0.91 174	1.07 299	0.74 266	0.87 245	0.95 305	0.24 266	0.19 268	0.25 272	0.23 275	0.27 277	0.22 228

SACVNet	0.61 269	0.36 280	0.67 235	0.57 327	0.37 282	0.65 219	0.47 247	1.16 267	0.80 156	1.04 301	1.06 245	1.02 282	0.81 291	0.99 288	0.57 224	0.28 300	0.21 282	0.25 272	0.24 289	0.30 293	0.39 329

S-Stereo	0.76 304	0.36 280	1.10 328	0.57 327	0.46 336	0.83 279	0.59 303	1.31 319	1.62 368	0.98 281	1.41 321	1.11 308	0.93 321	0.85 241	1.07 329	0.27 292	0.31 343	0.28 304	0.25 300	0.33 307	0.50 364

ADCP+	1.18 358	0.37 282	3.09 390	0.50 273	0.52 347	1.48 358	0.61 307	1.32 324	1.07 287	1.21 335	1.16 274	1.08 300	1.11 341	1.63 361	7.17 408	0.20 214	0.16 215	0.24 261	0.22 266	0.29 286	0.22 228

RYNet	0.76 304	0.37 282	0.74 269	0.54 315	0.67 370	1.35 350	0.68 319	1.28 312	1.21 327	1.10 323	0.90 168	1.31 326	0.94 324	1.01 294	1.30 344	0.22 246	0.16 215	0.27 294	0.23 275	0.43 342	0.45 353

DeepPruner_ROB	0.55 231	0.37 282	0.67 235	0.42 133	0.31 231	0.50 142	0.43 229	1.22 290	0.73 129	0.86 219	1.05 239	0.85 235	0.58 190	0.90 257	0.56 220	0.29 307	0.23 298	0.22 234	0.22 266	0.26 268	0.26 267

CBMV	0.68 285	0.37 282	0.50 135	0.43 170	0.26 133	1.00 311	0.71 324	1.17 273	1.16 315	1.24 341	1.29 304	1.06 295	0.86 305	0.98 284	0.75 264	0.29 307	0.30 335	0.34 334	0.30 323	0.26 268	0.27 275
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
GMStereo	0.40 106	0.38 286	0.61 211	0.41 108	0.27 162	0.47 136	0.35 142	0.62 40	1.04 274	0.57 69	0.54 47	0.38 37	0.36 81	0.56 69	0.41 155	0.20 214	0.13 143	0.16 59	0.17 161	0.24 253	0.20 197
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
RP	0.80 308	0.38 286	0.73 265	0.67 355	0.59 360	0.82 276	0.57 293	1.21 284	1.28 335	1.03 295	1.68 348	1.45 347	1.49 369	1.08 305	0.90 294	0.36 344	0.31 343	0.37 342	0.30 323	0.36 323	0.36 320

GANet	0.74 297	0.38 286	0.63 220	0.54 315	0.35 275	1.01 315	0.95 360	1.15 265	0.95 236	1.09 320	2.00 365	1.14 312	0.92 319	1.29 332	0.75 264	0.25 278	0.27 324	0.27 294	0.23 275	0.32 303	0.24 255

XPNet_ROB	0.73 292	0.38 286	0.80 279	0.53 306	0.40 299	0.80 268	0.83 349	1.21 284	0.96 243	1.37 350	1.17 279	1.37 340	0.87 308	1.14 312	0.99 312	0.33 330	0.25 314	0.27 294	0.24 289	0.31 297	0.29 289

SDNR	0.89 327	0.39 290	1.66 375	0.42 133	0.39 296	3.35 402	0.32 103	0.95 200	1.05 276	1.05 306	2.12 368	0.62 137	0.71 253	1.40 343	0.78 268	0.53 372	0.56 386	0.36 338	0.27 312	0.46 349	0.50 364

APVNet	0.73 292	0.39 290	1.01 322	0.58 332	0.45 328	1.16 337	0.68 319	1.47 353	0.87 193	0.84 199	1.15 271	1.04 288	0.84 297	1.14 312	1.18 337	0.27 292	0.28 329	0.32 327	0.31 332	0.29 286	0.32 303

GwcNet	0.73 292	0.39 290	1.37 353	0.53 306	0.43 316	1.10 326	0.52 275	1.27 307	1.19 323	1.05 306	1.41 321	1.06 295	0.86 305	0.98 284	1.01 314	0.26 283	0.24 306	0.24 261	0.23 275	0.23 245	0.28 284

FADNet_RVC	0.58 255	0.39 290	1.26 340	0.45 203	0.32 249	0.55 169	0.34 120	1.12 254	0.90 211	0.68 120	0.90 168	0.61 131	0.71 253	1.03 299	0.80 276	0.21 229	0.18 251	0.27 294	0.23 275	0.33 307	0.30 293

STTStereo	0.57 244	0.39 290	0.87 301	0.45 203	0.32 249	0.62 200	0.45 239	1.01 219	0.87 193	1.01 288	0.91 174	0.95 265	0.58 190	0.77 211	0.66 247	0.25 278	0.24 306	0.27 294	0.33 341	0.25 262	0.26 267

CBMV_ROB	0.62 275	0.39 290	0.41 52	0.41 108	0.28 183	0.86 287	0.28 52	1.06 238	1.02 266	0.95 263	1.33 308	0.81 230	0.84 297	0.94 267	0.56 220	0.37 348	0.37 362	0.43 354	0.40 356	0.33 307	0.32 303

WCMA_ROB	1.22 359	0.39 290	0.93 309	0.51 285	0.45 328	1.44 355	0.79 343	1.20 281	1.30 340	2.99 401	3.94 402	3.30 394	2.17 391	1.42 347	1.31 345	0.46 362	0.35 359	0.35 335	0.37 348	0.41 336	0.42 343

PSMNet_ROB	0.67 282	0.39 290	0.76 272	0.57 327	0.43 316	1.00 311	0.85 353	1.25 300	0.93 225	0.82 188	1.04 236	1.08 300	0.64 215	0.89 252	1.02 318	0.29 307	0.21 282	0.31 322	0.31 332	0.27 277	0.25 262

dd	0.44 145	0.40 298	0.62 216	0.44 191	0.26 133	0.51 147	0.38 174	0.72 113	1.07 287	0.60 75	0.66 75	0.43 54	0.40 110	0.68 167	0.53 213	0.24 266	0.15 194	0.21 222	0.16 118	0.24 253	0.19 170

edge stereo	0.79 307	0.40 298	0.82 285	0.52 299	0.44 321	0.83 279	0.58 300	1.34 329	1.08 292	1.30 346	1.38 317	1.79 368	1.13 345	1.15 315	0.92 298	0.34 337	0.32 349	0.42 353	0.28 318	0.33 307	0.39 329

Nwc_Net	0.82 311	0.40 298	0.86 296	0.62 344	0.56 353	1.04 321	0.57 293	1.72 378	1.08 292	0.93 254	1.88 360	1.44 346	1.24 353	1.19 320	0.94 302	0.31 317	0.25 314	0.36 338	0.39 353	0.31 297	0.31 300

NOSS_ROB	0.59 259	0.40 298	0.42 60	0.45 203	0.31 231	0.79 262	0.53 278	1.09 248	1.12 301	0.69 123	0.92 180	0.77 216	0.63 208	0.81 228	0.52 204	0.39 354	0.38 363	0.44 356	0.42 363	0.38 328	0.36 320

sAnonymous2	0.42 127	0.41 302	0.96 315	0.48 253	0.37 282	0.41 113	0.48 252	0.60 33	0.52 64	0.39 23	0.48 29	0.35 27	0.44 127	0.44 23	0.30 50	0.19 195	0.14 175	0.19 150	0.17 161	0.55 367	0.43 347

CroCo_RVC	0.42 127	0.41 302	0.96 315	0.48 253	0.37 282	0.41 113	0.48 252	0.60 33	0.52 64	0.39 23	0.48 29	0.35 27	0.44 127	0.44 23	0.30 50	0.19 195	0.14 175	0.19 150	0.17 161	0.55 367	0.43 347

SuperB	1.00 342	0.41 302	4.03 398	0.45 203	0.32 249	0.99 310	0.49 262	1.09 248	2.09 382	1.10 323	1.10 255	0.74 200	0.83 294	1.13 310	1.75 365	0.20 214	0.15 194	0.17 87	0.15 92	2.50 406	0.27 275

AF-Net	0.85 323	0.41 302	0.87 301	0.66 353	0.54 351	0.96 303	0.52 275	1.66 374	1.37 346	1.03 295	2.04 367	1.46 348	1.36 359	1.19 320	1.05 326	0.34 337	0.24 306	0.39 348	0.28 318	0.31 297	0.26 267

Wz-Net-MNSev	0.81 310	0.42 306	1.64 372	0.51 285	0.41 304	1.46 356	0.95 360	1.24 294	1.26 333	1.31 347	1.25 292	1.17 314	0.83 294	1.21 324	1.06 327	0.22 246	0.19 268	0.24 261	0.23 275	0.29 286	0.26 267

ADCL	1.10 349	0.42 306	1.57 365	0.51 285	0.41 304	1.71 373	0.92 357	1.36 334	1.45 355	1.33 348	1.56 341	1.22 320	1.26 355	1.45 351	5.27 403	0.22 246	0.19 268	0.25 272	0.25 300	0.29 286	0.29 289

NCC-stereo	0.82 311	0.43 308	0.87 301	0.63 346	0.68 371	0.88 290	0.72 328	1.60 370	1.12 301	0.95 263	1.41 321	1.37 340	1.37 361	1.26 328	0.94 302	0.32 322	0.30 335	0.37 342	0.49 373	0.34 313	0.35 317

Abc-Net	0.82 311	0.43 308	0.87 301	0.63 346	0.68 371	0.88 290	0.72 328	1.60 370	1.12 301	0.95 263	1.41 321	1.37 340	1.37 361	1.26 328	0.94 302	0.32 322	0.30 335	0.37 342	0.49 373	0.34 313	0.35 317
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DPSNet	1.08 348	0.44 310	2.64 388	0.54 315	0.42 313	1.59 365	1.25 380	2.39 392	1.50 360	1.13 328	1.12 261	1.51 356	2.19 392	1.44 350	1.51 359	0.35 342	0.25 314	0.25 272	0.21 248	0.49 355	0.39 329

Anonymous_2	0.84 318	0.45 311	0.66 231	0.41 108	0.45 328	0.82 276	0.53 278	0.81 156	0.81 165	0.73 144	0.61 64	0.91 259	0.76 278	0.77 211	0.61 237	0.51 370	0.55 385	0.54 372	4.92 420	0.54 365	0.42 343

FINET	0.75 301	0.45 311	1.38 354	0.48 253	0.46 336	0.98 308	1.00 364	1.22 290	1.69 372	0.91 250	1.25 292	0.74 200	0.74 266	1.09 306	0.82 279	0.37 348	0.31 343	0.27 294	0.24 289	0.35 319	0.34 314

NCCL2	0.74 297	0.45 311	0.77 275	0.65 351	0.45 328	0.97 304	1.16 374	1.16 267	1.02 266	1.00 286	0.98 203	1.48 352	0.88 312	0.99 288	0.89 288	0.31 317	0.27 324	0.39 348	0.39 353	0.33 307	0.34 314

SANet	1.15 354	0.45 311	1.40 355	0.50 273	0.32 249	1.54 364	1.21 377	1.49 354	3.35 399	1.61 359	2.41 375	2.32 381	1.80 380	1.57 358	1.27 343	0.28 300	0.25 314	0.26 286	0.24 289	0.36 323	0.32 303

MeshStereo	1.38 370	0.45 311	0.58 197	0.45 203	0.35 275	1.63 368	0.60 305	2.07 385	1.43 353	4.49 410	3.32 394	4.67 401	2.08 388	2.08 382	1.32 346	0.36 344	0.36 361	0.37 342	0.32 335	0.32 303	0.34 314
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
GMStereo_Zeroshot	0.51 204	0.46 316	0.80 279	0.50 273	0.28 183	0.57 184	0.30 71	0.75 137	0.79 151	0.88 229	0.94 185	0.90 253	0.37 85	0.77 211	0.46 177	0.27 292	0.14 175	0.26 286	0.15 92	0.39 332	0.19 170

ADCRef	0.84 318	0.46 316	1.60 369	0.52 299	0.45 328	1.08 325	0.52 275	1.13 260	1.03 270	1.22 337	1.43 327	0.87 243	0.93 321	0.91 259	3.35 391	0.19 195	0.16 215	0.23 248	0.23 275	0.23 245	0.22 228

PA-Net	0.70 288	0.46 316	0.96 315	0.51 285	0.53 349	0.94 299	0.73 333	1.14 262	1.15 313	0.83 193	0.90 168	0.88 246	0.76 278	1.19 320	0.96 307	0.25 278	0.41 372	0.29 312	0.44 364	0.27 277	0.39 329
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
PS-NSSS	0.60 266	0.46 316	0.68 242	0.43 170	0.34 270	0.66 224	0.57 293	1.05 233	0.91 217	0.80 183	1.28 300	0.72 191	0.67 233	0.89 252	0.61 237	0.32 322	0.26 322	0.40 351	0.27 312	0.35 319	0.29 289

NaN_ROB	0.73 292	0.46 316	0.89 305	0.52 299	0.34 270	0.98 308	1.11 369	1.28 312	1.20 325	1.27 345	0.96 193	1.08 300	0.79 284	1.34 341	0.78 268	0.24 266	0.30 335	0.23 248	0.24 289	0.23 245	0.26 267

LALA_ROB	0.76 304	0.46 316	0.86 296	0.55 321	0.41 304	1.00 311	0.93 359	1.25 300	1.13 306	1.23 339	1.15 271	1.55 360	0.80 288	1.11 309	0.96 307	0.33 330	0.23 298	0.35 335	0.30 323	0.35 319	0.32 303

HBP-ISP	0.61 269	0.47 322	0.45 87	0.46 226	0.33 260	0.79 262	0.29 59	1.15 265	1.05 276	0.85 209	1.18 283	0.67 168	0.71 253	0.92 261	0.57 224	0.37 348	0.38 363	0.47 361	0.41 361	0.39 332	0.32 303

DANet	0.74 297	0.47 322	0.98 320	0.60 336	0.41 304	0.92 296	0.41 217	1.02 221	0.87 193	1.22 337	1.22 288	1.33 333	0.88 312	1.26 328	1.37 349	0.27 292	0.24 306	0.31 322	0.25 300	0.37 326	0.36 320
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
G-Net	0.95 334	0.48 324	1.13 331	0.67 355	0.49 340	2.07 381	0.63 312	1.02 221	0.90 211	1.77 370	2.62 382	1.28 322	1.60 372	1.09 306	1.06 327	0.37 348	0.30 335	0.35 335	0.25 300	0.46 349	0.45 353

PDISCO_ROB	0.96 335	0.51 325	1.13 331	1.03 382	1.00 384	1.81 376	0.77 339	1.72 378	1.60 366	1.09 320	1.19 284	1.34 336	0.80 288	1.62 360	1.01 314	0.58 377	0.22 291	0.45 357	0.40 356	0.50 357	0.41 340

MSMD_ROB	1.25 362	0.51 325	0.64 224	0.60 336	0.50 343	1.66 370	0.67 316	1.26 302	1.26 333	2.64 392	3.82 399	3.06 390	3.20 404	1.45 351	0.91 296	0.46 362	0.41 372	0.49 367	0.51 376	0.47 351	0.45 353

CSAN	0.88 326	0.52 327	0.93 309	0.61 340	0.42 313	1.19 342	1.11 369	1.27 307	1.48 359	1.37 350	1.44 328	1.37 340	1.30 356	1.46 353	1.01 314	0.39 354	0.31 343	0.36 338	0.37 348	0.35 319	0.36 320

ETE_ROB	0.73 292	0.52 327	0.93 309	0.57 327	0.37 282	0.80 268	0.86 354	1.19 278	0.95 236	1.20 334	1.22 288	1.39 345	0.86 305	1.07 302	0.88 286	0.27 292	0.21 282	0.31 322	0.27 312	0.34 313	0.35 317

dad	0.61 269	0.53 329	0.72 261	0.44 191	0.31 231	0.64 213	0.37 161	0.85 167	1.28 335	1.05 306	1.17 279	1.18 315	0.61 201	0.70 180	0.54 216	0.36 344	0.23 298	0.37 342	0.21 248	0.31 297	0.23 247

XX-TBD	0.32 28	0.53 329	0.26 4	0.53 306	0.21 25	0.38 94	0.24 24	0.41 3	0.77 142	0.55 65	0.70 84	0.31 8	0.26 19	0.33 3	0.28 29	0.16 100	0.10 8	0.12 2	0.09 4	0.13 14	0.11 3

psmorigin	0.84 318	0.53 329	2.21 385	0.50 273	0.41 304	0.86 287	0.57 293	1.08 245	0.90 211	1.50 355	1.42 325	1.50 354	1.09 339	1.29 332	1.03 319	0.32 322	0.33 354	0.27 294	0.27 312	0.34 313	0.45 353

FADNet	0.63 278	0.53 329	1.20 336	0.46 226	0.44 321	0.66 224	0.41 217	1.24 294	1.07 287	0.70 127	0.84 141	0.98 271	0.65 222	0.87 245	0.54 216	0.29 307	0.30 335	0.27 294	0.30 323	0.48 352	0.36 320

ADCPNet	1.11 352	0.53 329	3.26 393	0.55 321	0.44 321	1.47 357	0.83 349	1.21 284	1.17 318	1.26 344	1.42 325	1.67 366	1.12 343	1.48 354	3.86 397	0.30 314	0.29 331	0.30 321	0.32 335	0.37 326	0.37 326

FC-DCNN	1.67 382	0.53 329	0.68 242	0.62 344	0.49 340	1.62 367	0.71 324	1.77 381	1.55 362	4.73 412	4.66 410	5.82 409	3.94 407	2.13 384	1.42 351	0.47 365	0.42 374	0.47 361	0.46 365	0.48 352	0.47 359

Wz-Net-LNSev	0.75 301	0.54 335	1.59 366	0.51 285	0.41 304	1.16 337	0.79 343	1.27 307	1.13 306	1.04 301	1.14 269	1.11 308	0.94 324	0.93 264	1.00 313	0.24 266	0.22 291	0.21 222	0.19 211	0.26 268	0.27 275

SHD	0.98 339	0.54 335	1.30 347	0.63 346	0.50 343	1.14 333	0.50 265	1.80 382	2.20 383	1.66 364	1.39 318	1.47 350	1.21 350	1.40 343	1.80 366	0.32 322	0.27 324	0.32 327	0.34 343	0.41 336	0.44 351

RTSC	0.93 329	0.54 335	1.59 366	0.56 324	0.40 299	1.17 341	0.55 288	1.44 349	1.82 376	1.53 357	1.26 295	1.15 313	0.82 292	1.70 366	2.44 380	0.26 283	0.20 276	0.23 248	0.24 289	0.31 297	0.32 303

MANE	4.73 408	0.54 335	0.77 275	0.69 361	0.60 363	10.35 416	1.67 398	8.68 417	12.66 416	6.90 416	9.43 417	11.59 418	10.59 415	8.26 416	8.41 409	0.51 370	0.45 378	0.48 364	1.02 397	0.50 357	0.50 364

FBW_ROB	0.94 333	0.54 335	1.03 324	0.56 324	0.42 313	1.16 337	0.76 338	1.56 364	1.41 350	1.38 352	1.33 308	1.47 350	1.07 337	2.94 397	1.14 335	0.26 283	0.32 349	0.45 357	0.30 323	0.34 313	0.30 293

PWCDC_ROB	0.93 329	0.54 335	0.97 319	0.78 373	0.41 304	1.03 319	0.42 222	1.39 336	2.34 388	1.04 301	3.73 398	0.80 228	1.12 343	1.29 332	1.04 324	0.37 348	0.22 291	0.24 261	0.20 230	0.36 323	0.31 300

Syn2CoEx	0.74 297	0.55 341	1.17 335	0.66 353	0.45 328	0.89 293	0.56 291	1.54 359	1.15 313	0.95 263	1.35 312	1.03 284	1.03 332	0.96 275	0.89 288	0.31 317	0.27 324	0.29 312	0.24 289	0.23 245	0.27 275

DeepPrunerF	0.93 329	0.55 341	3.88 395	0.70 364	0.81 375	0.72 245	0.74 335	1.28 312	1.97 379	0.95 263	1.02 222	0.87 243	0.85 301	1.16 316	1.07 329	0.35 342	0.29 331	0.43 354	0.40 356	0.31 297	0.33 312

FADNet-RVC	0.62 275	0.56 343	1.29 345	0.47 244	0.39 296	0.63 205	0.40 197	1.16 267	0.91 217	0.71 136	0.86 152	1.04 288	0.55 170	0.99 288	0.78 268	0.27 292	0.26 322	0.28 304	0.29 322	0.32 303	0.31 300

FCDSN-DC	1.43 374	0.57 344	0.69 250	0.74 369	0.59 360	1.42 354	0.65 315	1.40 340	1.41 350	3.31 405	4.42 408	4.57 400	3.01 402	1.70 366	1.19 339	0.46 362	0.42 374	0.48 364	0.47 366	0.51 360	0.51 368
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ADCMid	1.22 359	0.57 344	3.17 392	0.54 315	0.44 321	1.07 324	0.77 339	1.31 319	1.13 306	2.14 383	1.48 335	1.49 353	1.47 368	1.65 363	5.30 404	0.26 283	0.24 306	0.29 312	0.32 335	0.38 328	0.36 320

PWC_ROB	0.92 328	0.57 344	1.64 372	0.53 306	0.33 260	0.93 297	0.39 187	1.42 347	1.51 361	1.66 364	2.57 379	1.18 315	1.11 341	1.50 355	1.54 360	0.26 283	0.18 251	0.28 304	0.20 230	0.30 293	0.32 303

DGSMNet	0.80 308	0.58 347	1.42 357	0.61 340	0.65 367	0.94 299	0.75 337	1.35 330	1.16 315	0.88 229	1.26 295	1.00 276	0.75 269	1.07 302	0.89 288	0.36 344	0.31 343	0.41 352	0.40 356	0.60 373	0.59 376

aanetorigin	0.85 323	0.58 347	1.98 380	0.50 273	0.40 299	0.66 224	0.70 322	0.72 113	1.01 261	2.44 390	2.00 365	1.32 328	1.25 354	0.96 275	1.16 336	0.20 214	0.19 268	0.20 180	0.20 230	0.27 277	0.33 312

ccnet	0.84 318	0.59 349	0.86 296	0.56 324	0.60 363	1.11 330	0.72 328	1.44 349	0.97 248	1.15 330	1.44 328	1.28 322	0.95 326	1.01 294	1.33 347	0.49 367	0.43 376	0.50 369	0.47 366	0.52 363	0.48 361

Anonymous Stereo	0.82 311	0.59 349	2.10 383	0.59 334	0.58 358	0.68 237	1.42 390	1.05 233	1.07 287	1.03 295	1.02 222	0.86 239	0.65 222	1.33 340	1.36 348	0.32 322	0.31 343	0.31 322	0.33 341	0.34 313	0.39 329

MFN_U_SF_DS_RVC	1.06 345	0.61 351	1.82 377	0.69 361	0.51 345	2.62 388	1.69 399	1.28 312	1.44 354	1.39 353	1.56 341	1.34 336	0.91 317	1.68 365	0.95 305	0.38 353	0.39 367	0.46 360	0.61 383	0.41 336	0.43 347

RGC	0.82 311	0.62 352	0.80 279	0.67 355	0.66 369	0.91 295	0.59 303	1.35 330	1.09 299	1.12 327	1.46 332	1.50 354	1.09 339	1.28 331	0.97 310	0.34 337	0.30 335	0.48 364	0.40 356	0.38 328	0.38 328

MFN_U_SF_RVC	1.14 353	0.63 353	2.33 386	0.69 361	0.46 336	2.04 380	0.70 322	1.90 383	1.37 346	1.62 360	1.56 341	1.94 373	1.36 359	1.73 368	1.90 368	0.41 359	0.38 363	0.45 357	0.48 370	0.45 346	0.47 359

WZ-Net	1.29 366	0.64 354	5.42 404	0.64 349	0.52 347	1.37 351	1.29 382	1.41 342	1.77 375	1.56 358	1.69 350	1.74 367	1.41 363	2.50 392	2.16 377	0.28 300	0.21 282	0.23 248	0.25 300	0.39 332	0.41 340

ELAS_RVC	1.76 384	0.64 354	1.20 336	0.74 369	0.59 360	2.18 383	2.53 411	2.10 387	2.85 394	3.46 406	3.41 397	3.12 391	4.11 408	2.69 395	2.53 385	0.54 375	0.47 381	0.51 371	0.48 370	0.55 367	0.55 373
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.77 385	0.64 354	1.10 328	0.72 367	0.58 358	3.37 403	1.76 401	2.54 393	2.57 390	3.77 408	3.96 403	2.83 387	3.44 405	2.34 389	2.73 387	0.53 372	0.47 381	0.50 369	0.48 370	0.55 367	0.55 373
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SAMSARA	1.15 354	0.69 357	1.44 359	1.09 384	0.93 377	2.10 382	1.87 406	1.64 373	1.47 358	1.64 362	1.21 286	2.06 375	1.14 346	1.61 359	1.50 358	0.39 354	0.45 378	0.36 338	0.38 351	0.50 357	0.51 368

PVD	1.34 369	0.70 358	1.42 357	0.78 373	0.65 367	1.68 371	0.91 355	2.12 388	3.01 395	2.25 385	2.35 374	1.90 372	1.99 386	1.98 378	2.14 375	0.40 358	0.38 363	0.49 367	0.37 348	0.51 360	0.67 377

XQC	0.97 337	0.70 358	1.54 364	0.70 364	0.55 352	1.48 358	0.81 345	1.41 342	1.57 364	1.21 335	1.12 261	1.33 333	1.04 334	1.55 357	2.00 373	0.39 354	0.25 314	0.37 342	0.32 335	0.55 367	0.49 362

ADCS	1.60 379	0.70 358	4.02 397	0.61 340	0.53 349	1.31 347	1.11 369	1.71 377	1.86 378	1.97 378	1.68 348	1.51 356	1.46 366	2.07 381	9.20 411	0.34 337	0.32 349	0.33 332	0.36 346	0.45 346	0.46 357

PASM	0.96 335	0.71 361	2.05 382	0.72 367	0.72 374	0.84 284	0.92 357	1.14 262	1.34 345	1.25 342	1.22 288	1.34 336	1.07 337	1.31 337	1.11 332	0.53 372	0.57 387	0.59 376	0.67 384	0.56 372	0.57 375

AnyNet_C32	1.27 364	0.72 362	3.33 394	0.59 334	0.56 353	1.51 362	1.53 392	1.27 307	1.28 335	1.52 356	1.48 335	1.38 344	1.23 352	1.64 362	5.26 402	0.30 314	0.29 331	0.29 312	0.34 343	0.38 328	0.44 351

SQANet	0.87 325	0.76 363	0.76 272	1.16 385	0.99 383	1.10 326	0.51 268	1.12 254	0.85 183	0.93 254	1.05 239	1.03 284	0.76 278	1.07 302	0.70 255	0.79 382	0.25 314	1.04 386	0.36 346	1.56 389	0.70 378

GASNet	0.70 288	0.77 364	1.16 334	0.71 366	0.49 340	0.62 200	0.48 252	1.12 254	1.05 276	0.98 281	0.84 141	0.94 264	0.82 292	1.41 346	0.85 283	0.33 330	0.22 291	0.29 312	0.28 318	0.44 345	0.26 267

GANetREF_RVC	0.82 311	0.77 364	0.95 314	0.68 358	0.43 316	1.15 335	1.06 367	1.19 278	1.20 325	1.03 295	1.02 222	1.10 306	0.89 314	1.20 323	0.78 268	0.49 367	0.39 367	0.58 375	0.39 353	0.69 374	0.49 362
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
Wz-Net-SNSev	0.99 341	0.80 366	3.00 389	0.57 327	0.46 336	0.94 299	1.22 379	1.40 340	1.28 335	1.04 301	1.33 308	1.46 348	0.90 316	2.06 380	1.65 363	0.26 283	0.24 306	0.25 272	0.26 308	0.33 307	0.30 293

UDGNet	0.50 194	0.82 367	0.56 188	0.51 285	0.32 249	0.41 113	0.34 120	0.71 103	0.93 225	0.65 102	0.60 61	0.58 117	0.44 127	0.65 142	0.43 160	0.33 330	0.15 194	0.67 378	0.20 230	0.49 355	0.23 247

Consistency-Raft	1.01 343	0.82 367	1.27 343	0.85 375	0.97 381	0.81 273	0.83 349	1.35 330	1.61 367	1.06 314	1.66 347	1.11 308	0.93 321	0.93 264	1.11 332	0.65 379	0.75 395	0.79 380	0.91 393	1.09 386	0.79 381

EDNetEfficient	1.47 376	0.82 367	6.28 406	0.48 253	0.40 299	0.73 246	0.83 349	0.95 200	2.77 393	3.48 407	1.95 362	1.64 365	2.12 389	1.42 347	3.84 396	0.21 229	0.19 268	0.21 222	0.21 248	0.43 342	0.42 343

LSM	4.83 410	0.83 370	11.23 412	0.76 372	56.73 434	1.10 326	1.18 375	1.35 330	1.70 373	2.13 380	2.34 372	1.34 336	1.19 349	1.52 356	1.23 341	0.34 337	0.50 383	0.39 348	0.47 366	0.51 360	9.82 421

MaskLacGwcNet_RVC	0.71 290	0.84 371	0.80 279	0.55 321	0.38 287	1.38 352	0.57 293	1.07 240	0.81 165	0.90 243	0.94 185	0.95 265	0.54 167	1.01 294	0.61 237	0.41 359	0.30 335	0.57 374	0.31 332	0.86 379	0.39 329

AnonymousM	0.42 127	0.86 372	0.31 10	0.35 12	0.23 56	0.30 41	0.37 161	0.56 25	0.44 44	0.72 137	0.50 33	0.47 71	0.29 43	0.42 19	0.35 92	0.16 100	0.12 87	1.51 390	0.32 335	0.12 2	0.11 3

anonymity	0.98 339	0.89 373	1.06 327	0.93 378	1.04 387	0.97 304	0.82 347	1.33 327	0.93 225	1.08 316	0.98 203	1.02 282	0.95 326	1.02 297	0.93 300	0.96 388	0.96 408	0.90 383	0.91 393	0.92 381	0.95 386

MSC_U_SF_DS_RVC	1.38 370	0.91 374	2.11 384	0.89 376	0.57 357	4.27 408	1.79 403	1.55 360	2.00 381	1.64 362	1.85 359	1.83 369	1.44 365	1.89 376	1.49 357	0.49 367	0.40 370	0.56 373	0.58 380	0.75 376	0.52 370

SPS-STEREO	1.29 366	0.94 375	1.10 328	1.05 383	1.03 386	1.48 358	0.91 355	1.57 366	1.24 328	2.13 380	1.90 361	1.94 373	1.46 366	1.77 369	1.64 362	0.97 389	0.94 407	0.90 383	0.89 392	0.96 383	0.97 387
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
otaku	1.10 349	0.96 376	0.96 315	1.37 391	1.06 388	1.65 369	0.72 328	1.46 352	1.19 323	1.10 323	1.32 307	1.32 328	0.95 326	1.29 332	0.81 278	0.89 387	0.46 380	1.24 388	0.50 375	1.86 391	0.89 383

NVStereoNet_ROB	1.31 368	0.96 376	1.33 350	0.90 377	0.92 376	1.15 335	1.05 366	1.49 354	1.62 368	1.63 361	2.51 377	2.31 379	1.62 373	2.16 385	1.42 351	0.81 384	0.73 391	0.79 380	1.02 397	0.73 375	0.97 387
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MFMNet_re	1.17 357	0.99 378	1.31 348	1.02 381	0.95 379	1.32 348	1.32 383	1.44 349	1.58 365	1.72 369	1.70 351	1.21 317	1.57 371	1.16 316	1.04 324	0.88 386	0.76 397	0.79 380	0.75 388	0.90 380	0.94 384

SGM+DAISY	1.52 377	0.99 378	1.61 370	1.01 380	1.02 385	1.86 378	1.19 376	1.49 354	1.38 348	2.96 399	3.00 389	2.79 386	1.94 382	1.88 374	1.62 361	0.98 390	0.97 409	0.91 385	0.91 393	0.94 382	0.99 389

Ntro	1.15 354	1.00 380	1.00 321	1.49 392	1.20 390	1.69 372	0.81 345	1.39 336	1.25 330	1.01 288	1.28 300	1.31 326	1.00 330	1.31 337	0.89 288	1.10 393	0.43 376	1.36 389	0.51 376	1.95 393	0.99 389

CC-Net-ROB	0.84 318	1.01 381	0.93 309	0.60 336	0.45 328	1.25 345	0.71 324	1.20 281	1.05 276	0.84 199	1.24 291	0.90 253	0.78 283	1.14 312	0.70 255	0.48 366	0.34 357	1.71 392	0.38 351	0.78 377	0.40 335

UDG	0.93 329	1.03 382	0.75 271	1.00 379	0.97 381	1.02 317	0.57 293	1.18 275	1.01 261	0.93 254	1.02 222	1.32 328	1.03 332	0.88 251	0.92 298	0.55 376	0.33 354	1.82 394	0.41 361	1.20 387	0.74 379

RTS	2.03 389	1.03 382	11.50 413	0.68 358	0.63 365	2.71 390	1.56 394	1.55 360	2.32 386	1.93 375	2.57 379	1.32 328	1.32 357	5.20 409	4.30 398	0.31 317	0.23 298	0.29 312	0.30 323	0.41 336	0.40 335

RTSA	2.03 389	1.03 382	11.50 413	0.68 358	0.63 365	2.71 390	1.56 394	1.55 360	2.32 386	1.93 375	2.57 379	1.32 328	1.32 357	5.20 409	4.30 398	0.31 317	0.23 298	0.29 312	0.30 323	0.41 336	0.40 335

AnyNet_C01	1.63 380	1.16 385	7.38 408	0.65 351	0.56 353	2.25 384	1.53 392	1.53 358	1.46 357	1.71 368	1.95 362	1.83 369	1.41 363	2.48 390	4.42 400	0.33 330	0.32 349	0.32 327	0.34 343	0.45 346	0.50 364

EDNetEfficientorigin	9.96 417	1.17 386	175.17 439	0.49 262	0.37 282	1.13 332	0.74 335	1.27 307	2.70 392	3.16 404	2.49 376	2.28 378	2.15 390	1.88 374	2.27 379	0.21 229	0.19 268	0.25 272	0.20 230	0.54 365	0.53 372

WAO-7	1.96 386	1.24 387	1.52 361	1.28 389	1.06 388	2.92 398	1.64 397	3.32 400	3.05 397	2.28 386	3.32 394	3.19 393	2.38 395	3.39 399	2.49 384	1.02 391	0.92 403	1.06 387	1.04 399	1.05 385	0.99 389

Wz-Net-TNSev	1.23 361	1.24 387	5.25 403	0.51 285	0.43 316	1.49 361	1.09 368	1.58 367	1.42 352	1.25 342	1.26 295	1.58 363	1.52 370	1.97 377	1.95 369	0.33 330	0.32 349	0.26 286	0.30 323	0.41 336	0.43 347

ACVNet_2	1.74 383	1.30 389	1.62 371	1.81 395	1.63 395	2.28 385	1.34 385	2.35 391	2.64 391	1.82 371	2.55 378	2.99 388	1.71 377	1.67 364	1.20 340	1.48 397	0.59 388	1.81 393	0.71 386	2.09 396	1.29 397

ACVNet-4b	1.43 374	1.34 390	1.28 344	1.95 399	1.60 394	1.93 379	0.77 339	1.59 368	1.64 370	1.05 306	1.60 345	2.10 376	0.92 319	1.79 371	0.84 281	1.76 401	0.35 359	2.03 400	0.67 384	2.16 398	1.18 393

ACVNet_1	1.55 378	1.36 391	1.35 352	1.96 400	1.63 395	1.83 377	0.96 362	2.09 386	1.85 377	1.43 354	1.54 339	2.31 379	1.68 376	1.42 347	1.18 337	1.76 401	0.51 384	2.05 402	0.59 381	2.24 401	1.30 398

JetBlue	3.02 401	1.39 392	7.91 409	1.17 386	1.49 393	8.53 414	7.94 416	2.82 394	1.98 380	2.15 384	2.69 384	3.32 395	3.01 402	6.66 413	3.81 395	0.79 382	0.78 398	0.75 379	0.76 389	1.04 384	1.33 400

Dean	2.07 392	1.39 392	1.69 376	2.17 402	1.83 402	2.75 393	1.28 381	3.49 404	3.80 403	2.13 380	3.30 393	3.18 392	1.98 385	1.78 370	1.72 364	1.73 400	0.79 401	1.99 396	0.91 393	2.17 399	1.34 401

LVE	2.20 395	1.47 394	1.44 359	2.06 401	1.80 401	2.79 395	1.77 402	2.96 395	3.94 405	1.95 377	4.29 407	3.47 397	1.97 383	2.48 390	1.85 367	2.06 403	0.88 402	2.06 403	1.13 404	2.17 399	1.53 403

WAO-6	2.11 393	1.52 395	1.25 339	1.73 394	1.69 399	2.72 392	1.62 396	3.15 398	3.64 400	2.01 379	3.28 392	3.52 398	2.20 393	2.59 393	2.48 383	1.31 396	0.92 403	2.04 401	1.22 408	1.89 392	1.35 402

RainbowNet	1.42 373	1.53 396	1.31 348	1.93 398	1.46 392	1.52 363	1.03 365	1.67 375	1.55 362	1.23 339	1.59 344	1.54 359	1.21 350	1.40 343	1.03 319	1.70 399	0.70 390	1.82 394	0.80 390	2.11 397	1.22 394

coex-ft	6.50 415	1.57 397	87.99 438	0.49 262	0.38 287	1.41 353	1.21 377	1.21 284	7.96 411	12.14 418	2.78 385	2.74 385	3.83 406	1.30 336	3.19 390	0.24 266	0.23 298	0.27 294	0.24 289	0.48 352	0.40 335

WAO-8	3.00 399	1.60 398	1.52 361	1.82 396	1.65 397	5.57 410	1.35 386	4.65 411	12.37 414	2.89 395	4.04 404	4.89 404	2.78 398	3.73 403	2.44 380	1.29 394	0.93 405	2.00 397	1.16 406	2.02 394	1.23 395

Venus	3.00 399	1.60 398	1.52 361	1.82 396	1.65 397	5.57 410	1.35 386	4.65 411	12.37 414	2.89 395	4.04 404	4.89 404	2.78 398	3.73 403	2.44 380	1.29 394	0.93 405	2.00 397	1.16 406	2.02 394	1.23 395

BEATNet-Init1	15.65 420	1.62 400	54.26 437	0.75 371	0.56 353	37.03 431	13.39 419	13.20 421	14.59 418	29.41 435	29.29 435	47.69 438	21.87 427	26.91 429	19.58 420	0.43 361	0.39 367	0.47 361	0.47 366	0.52 363	0.52 370

IMH-64-1	1.96 386	1.64 401	1.26 340	2.26 404	1.91 403	2.30 386	1.35 386	2.99 396	2.29 384	1.70 366	2.79 386	2.47 382	1.66 374	2.33 387	1.95 369	2.07 404	0.74 393	2.44 406	1.04 399	2.40 403	1.59 404

IMH-64	1.96 386	1.64 401	1.26 340	2.26 404	1.91 403	2.30 386	1.35 386	2.99 396	2.29 384	1.70 366	2.79 386	2.47 382	1.66 374	2.33 387	1.95 369	2.07 404	0.74 393	2.44 406	1.04 399	2.40 403	1.59 404

IMH	2.15 394	1.66 403	1.29 345	2.25 403	1.92 405	2.87 396	1.33 384	3.25 399	3.04 396	1.87 373	3.33 396	3.00 389	2.03 387	2.80 396	1.95 369	2.09 406	0.78 398	2.45 408	1.05 402	2.44 405	1.62 406

PWCK	2.06 391	1.75 404	4.11 399	1.69 393	0.93 377	3.13 401	2.86 413	2.18 389	2.41 389	2.38 387	2.33 371	2.22 377	1.85 381	3.52 401	2.20 378	1.65 398	0.73 391	1.52 391	0.83 391	1.81 390	1.02 392

TorneroNet-64	3.54 403	1.89 405	1.59 366	2.62 410	2.29 407	6.88 413	1.72 400	4.72 413	11.88 412	2.43 389	5.46 414	8.16 414	2.80 400	4.13 407	3.03 389	2.25 409	0.75 395	2.57 410	1.09 403	2.65 409	1.84 408

TorneroNet	4.49 407	1.92 406	1.65 374	2.60 409	2.29 407	14.95 421	1.86 405	4.86 414	19.56 428	3.10 403	7.52 416	7.00 413	2.90 401	4.48 408	3.66 393	2.24 408	0.78 398	2.68 412	1.14 405	2.79 410	1.80 407

KSHMR	2.64 397	1.96 407	1.86 379	2.69 411	2.44 409	2.88 397	2.04 407	3.46 403	6.31 409	2.51 391	3.27 391	3.39 396	1.97 383	2.59 393	2.08 374	2.48 411	1.41 413	2.80 415	1.51 411	2.98 411	2.09 409

UNDER WATER-64	3.72 405	2.07 408	4.57 401	3.30 416	2.52 412	5.61 412	2.63 412	3.67 406	12.27 413	3.09 402	2.66 383	5.99 411	4.74 411	3.93 406	3.57 392	2.54 412	1.24 412	2.65 411	1.48 410	3.21 414	2.62 414

UNDER WATER	3.63 404	2.12 409	4.11 399	3.17 414	2.51 411	3.77 406	2.45 410	3.53 405	13.66 417	2.98 400	2.92 388	5.75 408	4.13 409	3.85 405	3.75 394	2.84 415	1.11 410	2.71 413	1.41 409	3.26 415	2.50 413

ktn	3.02 401	2.27 410	1.85 378	2.89 412	2.54 413	3.72 404	2.14 408	3.79 407	5.33 407	2.82 394	5.09 412	5.95 410	2.54 396	3.34 398	2.58 386	2.65 413	1.44 414	2.78 414	2.03 414	2.61 408	2.10 410

notaker	2.87 398	2.31 411	2.01 381	3.03 413	2.60 414	2.94 399	1.82 404	3.43 402	3.06 398	2.89 395	4.21 406	6.15 412	2.71 397	3.42 400	2.90 388	2.67 414	1.18 411	3.00 416	1.67 412	3.13 412	2.26 411

MADNet+	2.28 396	2.56 412	10.82 411	1.25 388	0.96 380	2.77 394	1.44 391	2.34 390	1.76 374	1.36 349	1.78 356	1.84 371	1.74 378	6.33 412	4.57 401	0.67 380	0.66 389	0.59 376	0.54 379	0.84 378	0.81 382

HanzoNet	6.97 416	2.57 413	4.66 402	3.29 415	2.96 416	3.75 405	2.35 409	5.08 415	7.11 410	14.46 425	13.06 418	17.69 422	22.95 428	13.72 420	6.61 406	4.36 418	1.96 415	3.14 417	2.59 416	3.88 418	3.19 417

DDUNet	1.10 349	2.58 414	0.83 289	1.21 387	1.27 391	1.02 317	0.69 321	1.17 273	0.95 236	0.98 281	1.26 295	1.28 322	0.84 297	0.97 282	0.79 275	0.85 385	0.40 370	2.00 397	0.60 382	1.34 388	0.94 384

DispFullNet	1.64 381	2.64 415	3.14 391	2.57 407	1.78 400	1.32 348	0.55 288	1.42 347	1.45 355	1.89 374	1.48 335	1.55 360	2.35 394	2.08 382	1.12 334	0.60 378	0.19 268	2.33 405	0.73 387	2.35 402	1.30 398

DPSimNet_ROB	5.19 412	2.71 416	18.56 417	2.59 408	2.49 410	4.25 407	10.93 417	3.33 401	3.93 404	5.02 413	4.52 409	5.74 407	10.18 414	5.44 411	8.79 410	2.40 410	2.47 416	2.48 409	2.54 415	2.56 407	2.87 415

MADNet++	4.18 406	2.72 417	4.00 396	3.80 418	3.44 417	4.72 409	4.05 415	4.01 408	3.74 401	4.52 411	5.14 413	4.20 399	4.89 412	7.04 415	6.39 405	3.79 416	3.70 419	3.27 418	2.70 417	3.68 417	3.74 419

SPstereo	24.33 425	4.45 418	7.15 407	4.44 419	4.17 418	45.69 432	77.93 438	63.66 439	33.40 437	27.58 434	26.62 427	39.42 437	33.37 437	42.68 439	50.66 433	4.01 417	3.77 420	6.06 422	4.73 419	3.17 413	3.55 418

JetRed	5.38 413	6.17 419	12.68 416	2.38 406	2.85 415	12.60 420	11.17 418	4.60 410	3.74 401	3.87 409	3.85 400	4.83 402	4.13 409	6.81 414	12.18 415	2.18 407	2.95 418	2.19 404	1.98 413	3.49 416	3.01 416

DPSMNet_ROB	12.13 419	8.03 420	21.13 419	9.02 422	16.82 421	10.68 417	30.78 425	9.15 419	15.24 420	6.56 415	15.50 426	9.02 415	15.13 418	9.28 418	21.71 422	4.59 420	8.60 421	5.08 421	9.26 422	5.89 421	11.06 422

DGTPSM_ROB	12.12 418	8.03 420	21.12 418	8.97 421	16.81 420	10.68 417	30.77 424	9.14 418	15.23 419	6.55 414	15.49 425	9.02 415	15.13 418	9.26 417	21.71 422	4.58 419	8.60 421	5.07 420	9.26 422	5.88 420	11.06 422

Anonymous_1	33.12 427	18.23 422	23.86 421	20.53 423	21.18 424	25.45 423	35.84 426	22.44 430	15.68 421	13.41 419	13.70 422	18.00 423	15.15 420	20.31 421	24.47 424	14.56 429	8.84 423	66.24 436	117.79 436	155.41 439	11.40 424

DPSM_ROB	17.80 421	18.60 423	24.24 425	20.89 424	19.49 422	25.83 424	36.10 427	21.62 428	16.41 422	13.46 420	14.26 423	19.11 425	16.15 421	20.74 422	25.59 425	9.37 424	9.23 424	9.47 424	9.81 424	13.47 422	12.09 425

DPSM	17.80 421	18.60 423	24.24 425	20.89 424	19.49 422	25.83 424	36.10 427	21.62 428	16.41 422	13.46 420	14.26 423	19.11 425	16.15 421	20.74 422	25.59 425	9.37 424	9.23 424	9.47 424	9.81 424	13.47 422	12.09 425

xxxxx1	36.77 433	19.69 425	24.00 422	62.46 436	66.77 436	27.30 427	39.89 429	20.40 423	18.80 425	14.18 422	13.11 419	17.29 419	17.30 423	21.62 425	27.81 427	13.61 426	18.98 434	111.36 437	133.25 437	28.84 431	38.64 434

tt_ll	36.77 433	19.69 425	24.00 422	62.46 436	66.77 436	27.30 427	39.89 429	20.40 423	18.80 425	14.18 422	13.11 419	17.29 419	17.30 423	21.62 425	27.81 427	13.61 426	18.98 434	111.36 437	133.25 437	28.84 431	38.64 434

ff	36.77 433	19.69 425	24.00 422	62.46 436	66.77 436	27.30 427	39.89 429	20.40 423	18.80 425	14.18 422	13.11 419	17.29 419	17.30 423	21.62 425	27.81 427	13.61 426	18.98 434	111.36 437	133.25 437	28.84 431	38.64 434

PML	40.49 439	30.31 428	12.46 415	7.19 420	14.30 419	91.44 439	212.44 440	7.73 416	23.24 429	74.44 439	185.05 440	49.81 439	25.78 429	21.34 424	12.84 416	8.71 423	2.93 417	8.43 423	3.24 418	13.77 424	4.45 420

LRCNet_RVC	21.27 424	31.14 429	21.46 420	28.97 427	23.77 425	3.11 400	0.62 309	20.94 426	1.64 370	25.57 427	28.13 428	21.96 427	14.74 417	21.99 428	16.44 419	29.16 436	14.92 427	33.57 432	31.28 432	29.67 434	26.33 432

DLNR_Zeroshot_test	20.12 423	36.36 430	38.38 428	170.13 439	62.28 435	0.22 4	0.20 1	13.43 422	0.40 30	0.45 43	0.66 75	0.42 48	0.21 5	0.64 136	0.32 66	5.57 421	0.10 8	0.15 42	0.11 16	72.31 438	0.13 31

HaxPig	31.93 426	37.19 431	34.22 427	24.41 426	24.94 426	18.53 422	20.18 421	21.15 427	28.84 430	35.74 436	38.86 436	26.18 428	28.75 430	33.85 430	34.15 430	35.89 437	38.80 437	37.79 433	40.52 433	39.33 435	39.33 437

CasAABBNet	35.77 428	37.38 432	48.59 432	42.20 430	39.23 429	51.95 433	72.92 437	43.36 436	33.03 433	26.93 428	28.31 429	38.43 434	32.32 431	41.58 433	51.50 438	18.71 430	18.58 429	19.11 430	19.75 427	27.11 428	24.33 427

Selective-RAFT-Error	35.87 432	37.42 433	48.73 436	42.24 431	39.28 430	52.00 437	72.87 433	43.41 437	32.95 432	26.97 429	28.72 430	38.71 436	33.15 436	41.59 437	51.42 434	18.77 434	18.60 430	19.14 431	19.78 431	27.19 429	24.42 431

MyStereo03	35.83 429	37.48 434	48.64 433	42.37 432	39.41 431	51.98 434	72.91 434	43.07 433	33.07 434	27.20 431	28.81 432	38.36 431	32.60 432	41.58 433	51.47 435	18.74 431	18.61 431	19.07 426	19.77 428	27.10 425	24.35 428

MyStereo02	35.83 429	37.48 434	48.64 433	42.37 432	39.41 431	51.98 434	72.91 434	43.07 433	33.07 434	27.20 431	28.81 432	38.36 431	32.60 432	41.58 433	51.47 435	18.74 431	18.61 431	19.07 426	19.77 428	27.10 425	24.35 428

MyStereo	35.83 429	37.48 434	48.64 433	42.37 432	39.41 431	51.98 434	72.91 434	43.07 433	33.07 434	27.20 431	28.81 432	38.36 431	32.60 432	41.58 433	51.47 435	18.74 431	18.61 431	19.07 426	19.77 428	27.10 425	24.35 428

LSM0	38.96 438	37.52 437	48.37 431	43.79 435	91.31 439	52.31 438	72.38 432	43.71 438	32.75 431	27.16 430	28.73 431	38.51 435	32.63 435	41.75 438	51.59 439	18.85 435	18.43 428	19.09 429	19.60 426	27.21 430	33.44 433

AVERAGE_ROB	37.53 437	40.05 438	40.01 429	34.74 429	33.76 428	28.46 430	25.14 423	32.31 432	34.08 439	41.20 437	40.52 437	34.51 430	34.78 439	39.11 431	37.48 432	42.68 438	43.32 438	43.80 434	42.99 434	40.42 436	41.31 438

MEDIAN_ROB	37.35 436	40.72 439	40.37 430	32.26 428	31.80 427	27.29 426	25.02 422	29.47 431	33.43 438	41.99 438	41.60 438	33.48 429	34.37 438	39.66 432	36.94 431	43.49 439	43.96 439	44.07 435	43.35 435	41.32 437	42.43 439

test_example2	176.82 440	204.75 440	198.54 440	188.58 440	191.23 440	151.28 440	169.77 439	97.63 440	125.81 440	179.94 440	183.74 439	158.20 440	139.14 440	192.16 440	198.12 440	203.48 440	236.37 440	163.71 440	173.22 440	217.79 440	162.95 440

Low-res two-view benchmark