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	0.34 37	0.13 1	0.25 6	1.28 390	0.30 227	0.46 136	0.38 188	0.48 12	0.47 61	0.34 16	0.52 44	0.24 1	0.19 2	0.29 1	0.27 34	0.69 382	0.08 1	0.12 2	0.08 1	0.12 8	0.15 109

CES	0.28 9	0.14 2	0.23 1	0.30 4	0.70 374	0.37 88	0.27 45	0.48 12	0.46 58	0.34 16	0.48 31	0.27 2	0.22 6	0.39 15	0.23 4	0.13 12	0.11 58	0.12 2	0.08 1	0.13 20	0.17 165

LoS	0.29 14	0.15 3	0.30 11	0.29 2	0.18 7	0.33 69	0.29 59	0.51 18	0.72 134	0.34 16	0.52 44	0.41 45	0.28 34	0.47 46	0.28 44	0.15 80	0.11 58	0.13 9	0.09 6	0.11 1	0.11 9

CREStereo++_RVC	0.32 30	0.15 3	0.23 1	0.31 6	0.24 88	0.27 26	0.22 8	0.46 9	0.88 214	0.46 49	0.80 126	0.30 5	0.26 19	0.36 6	0.33 88	0.13 12	0.09 2	0.13 9	0.51 377	0.13 20	0.09 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
s12784h	0.36 67	0.15 3	0.24 3	0.34 11	0.15 1	0.77 260	0.29 59	0.80 169	0.83 186	0.56 71	0.57 56	0.43 57	0.40 111	0.57 92	0.33 88	0.12 4	0.10 9	0.14 17	0.09 6	0.14 46	0.09 1

TANstereo	0.30 26	0.15 3	0.31 13	0.30 4	0.17 3	0.55 167	0.23 19	0.44 7	0.55 79	0.59 76	0.68 82	0.37 34	0.26 19	0.35 5	0.27 34	0.15 80	0.16 232	0.12 2	0.10 10	0.13 20	0.14 90

CREStereo	0.28 9	0.15 3	0.24 3	0.27 1	0.17 3	0.37 88	0.25 33	0.51 18	0.72 134	0.42 40	0.51 39	0.32 11	0.26 19	0.38 13	0.25 9	0.16 113	0.11 58	0.12 2	0.08 1	0.12 8	0.11 9
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
Any-RAFT	0.35 49	0.16 8	0.30 11	0.34 11	0.21 29	0.52 152	0.22 8	0.88 194	0.73 140	0.53 65	0.73 91	0.64 148	0.28 34	0.46 39	0.24 6	0.15 80	0.10 9	0.13 9	0.10 10	0.13 20	0.12 33

LoS_RVC	0.27 6	0.16 8	0.27 8	0.32 8	0.30 227	0.44 129	0.34 121	0.41 5	0.33 9	0.31 9	0.51 39	0.29 4	0.32 63	0.36 6	0.28 44	0.11 1	0.10 9	0.11 1	0.08 1	0.11 1	0.19 208

EGLCR-Stereo	0.25 3	0.16 8	0.33 21	0.34 11	0.20 20	0.35 80	0.20 1	0.52 21	0.36 22	0.28 4	0.27 4	0.41 45	0.18 1	0.45 32	0.26 25	0.14 32	0.10 9	0.16 62	0.14 74	0.13 20	0.11 9

fff	0.37 82	0.16 8	0.41 84	0.34 11	0.19 9	0.29 38	0.30 72	0.69 112	1.06 301	0.69 132	0.78 115	0.42 51	0.63 221	0.46 39	0.34 98	0.14 32	0.10 9	0.14 17	0.11 16	0.11 1	0.13 58

ADStereo(finetuned)	0.37 82	0.16 8	0.49 185	0.34 11	0.19 9	0.30 45	0.30 72	0.68 103	0.91 231	0.70 138	0.77 107	0.43 57	0.69 256	0.45 32	0.33 88	0.14 32	0.10 9	0.14 17	0.11 16	0.13 20	0.12 33

test-3	0.34 37	0.16 8	0.43 112	0.39 88	0.21 29	0.43 125	0.22 8	0.63 64	0.78 166	0.71 144	0.45 22	0.64 148	0.27 25	0.43 25	0.31 68	0.12 4	0.09 2	0.17 87	0.13 51	0.12 8	0.10 3

test_1	0.34 37	0.16 8	0.43 112	0.39 88	0.21 29	0.43 125	0.23 19	0.63 64	0.78 166	0.68 127	0.45 22	0.64 148	0.27 25	0.43 25	0.31 68	0.12 4	0.09 2	0.17 87	0.13 51	0.12 8	0.10 3

DCANet	0.36 67	0.16 8	0.41 84	0.34 11	0.19 9	0.30 45	0.30 72	0.68 103	0.91 231	0.70 138	0.77 107	0.43 57	0.57 188	0.45 32	0.34 98	0.14 32	0.10 9	0.14 17	0.11 16	0.13 20	0.12 33

csc	0.37 82	0.16 8	0.41 84	0.34 11	0.19 9	0.29 38	0.30 72	0.69 112	1.06 301	0.69 132	0.78 115	0.42 51	0.63 221	0.46 39	0.34 98	0.14 32	0.10 9	0.14 17	0.11 16	0.11 1	0.13 58

cscssc	0.37 82	0.16 8	0.41 84	0.34 11	0.19 9	0.29 38	0.30 72	0.69 112	1.06 301	0.69 132	0.78 115	0.42 51	0.63 221	0.46 39	0.34 98	0.14 32	0.10 9	0.14 17	0.11 16	0.11 1	0.13 58

PMTNet	0.32 30	0.16 8	0.24 3	0.29 2	0.18 7	0.45 134	0.22 8	0.56 30	0.63 100	0.46 49	0.54 48	0.39 39	0.34 77	0.48 51	0.24 6	0.75 384	0.10 9	0.12 2	0.08 1	0.12 8	0.11 9

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

MSKI-zero shot	0.32 30	0.17 19	0.34 28	0.39 88	0.21 29	0.32 65	0.22 8	0.61 55	0.43 49	0.52 62	0.64 70	0.61 134	0.20 4	0.74 217	0.25 9	0.14 32	0.10 9	0.14 17	0.10 10	0.12 8	0.12 33

MIF-Stereo	0.27 6	0.17 19	0.37 46	0.40 111	0.27 175	0.30 45	0.28 52	0.39 2	0.31 6	0.29 7	0.46 25	0.27 2	0.25 13	0.47 46	0.34 98	0.17 146	0.13 154	0.13 9	0.12 30	0.14 46	0.12 33

MIM_Stereo	0.38 97	0.17 19	0.53 215	0.37 46	0.24 88	0.27 26	0.24 26	0.70 126	0.54 75	0.72 155	1.00 220	0.63 141	0.29 44	0.64 159	0.38 149	0.13 12	0.14 181	0.17 87	0.16 125	0.14 46	0.11 9

AEACV	0.27 6	0.17 19	0.31 13	0.34 11	0.45 333	0.26 18	0.28 52	0.37 1	0.32 8	0.30 8	0.46 25	0.31 9	0.37 91	0.36 6	0.24 6	0.14 32	0.10 9	0.15 43	0.12 30	0.13 20	0.11 9

MC-Stereo	0.28 9	0.17 19	0.32 18	0.38 67	0.20 20	0.26 18	0.26 39	0.49 14	0.37 32	0.37 19	0.61 65	0.41 45	0.31 59	0.55 74	0.25 9	0.13 12	0.09 2	0.14 17	0.12 30	0.12 8	0.11 9

RCA-Stereo	0.35 49	0.17 19	0.34 28	0.38 67	0.22 42	0.31 55	0.34 121	0.68 103	1.24 335	0.45 47	0.65 72	0.47 71	0.43 125	0.38 13	0.27 34	0.13 12	0.10 9	0.14 17	0.11 16	0.11 1	0.11 9

HHNet	0.41 134	0.17 19	0.41 84	0.34 11	0.37 286	0.33 69	0.34 121	0.69 112	0.75 147	0.86 230	1.30 307	0.52 85	0.32 63	0.52 63	0.35 113	0.15 80	0.11 58	0.19 158	0.15 96	0.15 79	0.24 267

DEmStereo	0.48 185	0.17 19	0.50 197	0.38 67	0.25 114	0.59 198	0.34 121	0.63 64	0.74 145	0.89 249	1.66 348	0.58 111	1.06 341	0.60 129	0.42 167	0.14 32	0.11 58	0.16 62	0.16 125	0.14 46	0.15 109

DRaft	0.49 201	0.17 19	0.47 159	0.37 46	0.25 114	0.58 189	0.40 213	0.65 75	0.85 196	1.02 304	1.75 356	0.50 80	0.82 301	0.63 152	0.40 160	0.13 12	0.11 58	0.16 62	0.16 125	0.14 46	0.15 109

RAFT-RH_RVC	0.56 256	0.17 19	0.41 84	0.37 46	0.23 70	0.57 187	0.24 26	0.60 49	0.70 123	1.19 337	3.94 403	0.56 98	0.38 94	0.65 166	0.36 129	0.13 12	0.11 58	0.20 182	0.14 74	0.12 8	0.13 58

XX-Stereo	0.37 82	0.17 19	0.45 133	0.55 326	0.36 281	0.38 101	0.20 1	0.60 49	0.30 4	0.46 49	1.30 307	0.73 198	0.26 19	0.56 82	0.26 25	0.16 113	0.11 58	0.17 87	0.16 125	0.14 46	0.10 3

111	0.40 123	0.17 19	0.41 84	0.34 11	0.19 9	0.52 152	0.28 52	0.74 144	1.16 322	0.50 57	0.91 179	0.63 141	0.48 147	0.61 136	0.35 113	0.14 32	0.10 9	0.14 17	0.12 30	0.13 20	0.13 58

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 67	0.17 19	0.41 84	0.35 29	0.19 9	0.33 69	0.29 59	0.65 75	0.73 140	0.68 127	1.01 223	0.56 98	0.40 111	0.42 22	0.30 61	0.11 1	0.09 2	0.15 43	0.14 74	0.13 20	0.10 3

CFNet-RSSM	0.34 37	0.17 19	0.45 133	0.39 88	0.22 42	0.35 80	0.23 19	0.73 142	0.84 189	0.65 109	0.54 48	0.57 103	0.28 34	0.46 39	0.26 25	0.13 12	0.10 9	0.14 17	0.12 30	0.13 20	0.11 9

Gwc-CoAtRS	0.34 37	0.17 19	0.44 122	0.39 88	0.23 70	0.34 75	0.22 8	0.70 126	0.75 147	0.60 80	0.59 61	0.58 111	0.29 44	0.45 32	0.26 25	0.14 32	0.11 58	0.14 17	0.12 30	0.12 8	0.12 33

StereoIM	0.26 4	0.18 35	0.36 36	0.36 37	0.26 151	0.27 26	0.27 45	0.43 6	0.35 17	0.27 2	0.26 3	0.41 45	0.28 34	0.40 17	0.28 44	0.16 113	0.14 181	0.16 62	0.13 51	0.14 46	0.12 33

IGEV_Zeroshot_test	0.34 37	0.18 35	0.67 274	0.39 88	0.28 194	0.30 45	0.25 33	0.74 144	0.31 6	0.62 86	0.57 56	0.54 93	0.25 13	0.53 69	0.27 34	0.14 32	0.10 9	0.15 43	0.14 74	0.14 46	0.12 33

MIF-Stereo (partial)	0.31 28	0.18 35	0.37 46	0.41 135	0.31 245	0.28 34	0.23 19	0.47 10	0.42 47	0.31 9	0.63 67	0.36 32	0.35 79	0.57 92	0.31 68	0.17 146	0.13 154	0.19 158	0.17 166	0.18 160	0.14 90

RAFT-Test	0.34 37	0.18 35	0.37 46	0.38 67	0.23 70	0.50 145	0.23 19	0.69 112	0.40 40	0.60 80	0.85 154	0.61 134	0.28 34	0.46 39	0.27 34	0.14 32	0.11 58	0.14 17	0.11 16	0.13 20	0.12 33

4D-IteraStereo	0.33 36	0.18 35	0.40 79	0.40 111	0.24 88	0.32 65	0.27 45	0.58 37	0.72 134	0.65 109	0.54 48	0.42 51	0.23 8	0.45 32	0.28 44	0.14 32	0.09 2	0.19 158	0.16 125	0.16 110	0.11 9

Selective-IGEV	0.24 1	0.18 35	0.35 31	0.35 29	0.19 9	0.27 26	0.25 33	0.55 29	0.23 1	0.27 2	0.25 2	0.34 22	0.19 2	0.58 109	0.22 1	0.12 4	0.10 9	0.14 17	0.11 16	0.12 8	0.10 3

DCRE	0.37 82	0.18 35	0.46 149	0.45 226	0.32 257	0.42 123	0.37 168	0.63 64	0.51 65	0.47 52	0.94 187	0.56 98	0.36 88	0.52 63	0.32 76	0.14 32	0.13 154	0.15 43	0.14 74	0.14 46	0.13 58

test_4	0.36 67	0.18 35	0.31 13	0.44 205	0.25 114	0.20 1	0.34 121	0.56 30	0.41 43	0.59 76	1.45 333	0.43 57	0.25 13	0.63 152	0.28 44	0.12 4	0.10 9	0.17 87	0.19 212	0.15 79	0.11 9

CrosDoStereo	0.50 214	0.18 35	0.45 133	0.38 67	0.24 88	0.40 105	1.18 377	0.67 94	0.86 201	0.94 273	1.37 316	0.63 141	0.77 286	0.65 166	0.45 191	0.15 80	0.12 99	0.17 87	0.18 188	0.14 46	0.14 90

DeepStereo_LL	0.50 214	0.18 35	0.45 133	0.38 67	0.24 88	0.40 105	1.18 377	0.67 94	0.86 201	0.94 273	1.37 316	0.63 141	0.77 286	0.65 166	0.45 191	0.15 80	0.12 99	0.17 87	0.18 188	0.14 46	0.14 90

THIR-Stereo	0.50 214	0.18 35	0.45 133	0.38 67	0.23 70	0.75 257	0.67 320	0.66 84	0.87 210	1.02 304	1.40 322	0.72 189	0.76 282	0.62 142	0.42 167	0.15 80	0.11 58	0.17 87	0.18 188	0.14 46	0.15 109

PFNet	0.42 140	0.18 35	0.58 236	0.43 190	0.24 88	0.43 125	0.32 105	0.74 144	0.78 166	1.00 297	0.74 100	0.68 169	0.39 106	0.72 205	0.37 141	0.16 113	0.10 9	0.20 182	0.15 96	0.16 110	0.13 58

RAFT-345	0.40 123	0.18 35	0.40 79	0.38 67	0.22 42	0.33 69	0.26 39	0.61 55	0.51 65	0.74 169	1.79 357	0.45 63	0.33 71	0.66 171	0.36 129	0.14 32	0.11 58	0.18 121	0.14 74	0.13 20	0.13 58

R-Stereo Train	0.39 111	0.18 35	0.42 103	0.42 172	0.26 151	0.40 105	0.32 105	0.72 135	0.34 10	0.89 249	1.28 303	0.57 103	0.35 79	0.42 22	0.32 76	0.15 80	0.12 99	0.14 17	0.12 30	0.14 46	0.13 58

RAFT-Stereo	0.39 111	0.18 35	0.42 103	0.42 172	0.26 151	0.40 105	0.32 105	0.72 135	0.34 10	0.89 249	1.28 303	0.57 103	0.35 79	0.42 22	0.32 76	0.15 80	0.12 99	0.14 17	0.12 30	0.14 46	0.13 58
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MGS-Stereo	0.28 9	0.19 50	0.40 79	0.36 37	0.23 70	0.37 88	0.30 72	0.39 2	0.44 53	0.31 9	0.51 39	0.40 42	0.24 11	0.43 25	0.26 25	0.15 80	0.12 99	0.15 43	0.13 51	0.14 46	0.13 58

DisPM	0.39 111	0.19 50	0.44 122	0.41 135	0.27 175	0.24 7	0.31 89	0.65 75	0.57 84	0.87 237	0.87 161	0.60 130	0.32 63	0.76 224	0.32 76	0.18 174	0.12 99	0.19 158	0.17 166	0.15 79	0.20 228

iRaft-Stereo_20w	0.39 111	0.19 50	0.57 232	0.37 46	0.27 175	0.31 55	0.24 26	1.44 360	0.29 3	0.69 132	0.53 46	0.60 130	0.42 118	0.83 251	0.27 34	0.14 32	0.11 58	0.14 17	0.13 51	0.15 79	0.13 58

GLC_STEREO	0.29 14	0.19 50	0.27 8	0.44 205	0.19 9	0.31 55	0.26 39	0.47 10	0.43 49	0.37 19	0.47 30	0.41 45	0.23 8	0.50 54	0.34 98	0.14 32	0.18 258	0.19 158	0.16 125	0.16 110	0.13 58

GMOStereo	0.37 82	0.19 50	0.38 55	0.43 190	0.24 88	0.37 88	0.38 188	0.52 21	0.62 90	0.87 237	0.84 146	0.64 148	0.35 79	0.37 9	0.28 44	0.13 12	0.11 58	0.20 182	0.18 188	0.15 79	0.11 9

error version	0.37 82	0.19 50	0.38 55	0.43 190	0.24 88	0.37 88	0.38 188	0.52 21	0.62 90	0.87 237	0.84 146	0.64 148	0.35 79	0.37 9	0.28 44	0.13 12	0.11 58	0.20 182	0.18 188	0.15 79	0.11 9

test-v	0.37 82	0.19 50	0.38 55	0.43 190	0.24 88	0.37 88	0.38 188	0.52 21	0.62 90	0.87 237	0.84 146	0.64 148	0.35 79	0.37 9	0.28 44	0.13 12	0.11 58	0.20 182	0.18 188	0.15 79	0.11 9

test_3	0.36 67	0.19 50	0.44 122	0.44 205	0.23 70	0.48 140	0.36 156	0.66 84	0.82 181	0.64 102	0.45 22	0.68 169	0.25 13	0.41 20	0.31 68	0.12 4	0.10 9	0.18 121	0.16 125	0.15 79	0.11 9

PFNet+	0.40 123	0.19 50	0.49 185	0.39 88	0.25 114	0.28 34	0.23 19	0.64 74	0.70 123	0.85 225	0.79 124	0.64 148	0.35 79	0.72 205	0.34 98	0.19 203	0.14 181	0.23 248	0.20 234	0.16 110	0.20 228

ASMatch	0.48 185	0.19 50	0.45 133	0.39 88	0.28 194	0.37 88	0.26 39	0.74 144	0.68 118	0.76 176	2.34 372	0.61 134	0.52 165	0.62 142	0.37 141	0.14 32	0.12 99	0.17 87	0.15 96	0.14 46	0.21 241

SST-Stereo	0.40 123	0.19 50	0.45 133	0.42 172	0.25 114	0.25 16	0.21 4	0.66 84	0.47 61	1.08 324	0.79 124	0.72 189	0.43 125	0.77 231	0.35 113	0.16 113	0.11 58	0.20 182	0.16 125	0.19 195	0.15 109

RAFT_R40	0.40 123	0.19 50	0.44 122	0.43 190	0.25 114	0.23 5	0.26 39	0.67 94	0.67 117	0.98 290	0.78 115	0.72 189	0.43 125	0.76 224	0.35 113	0.16 113	0.11 58	0.20 182	0.16 125	0.18 160	0.14 90

GrayStereo	0.49 201	0.19 50	0.42 103	0.46 245	0.28 194	0.53 158	0.67 320	0.69 112	0.63 100	1.02 304	1.47 336	0.78 219	0.76 282	0.56 82	0.33 88	0.14 32	0.12 99	0.17 87	0.17 166	0.15 79	0.29 297

test-2	0.37 82	0.19 50	0.38 55	0.43 190	0.24 88	0.37 88	0.38 188	0.52 21	0.62 90	0.87 237	0.84 146	0.64 148	0.35 79	0.37 9	0.28 44	0.13 12	0.11 58	0.20 182	0.18 188	0.15 79	0.11 9

test-1	0.36 67	0.19 50	0.71 290	0.46 245	0.26 151	0.44 129	0.36 156	0.60 49	0.59 86	0.48 53	0.67 80	0.53 89	0.36 88	0.40 17	0.29 56	0.14 32	0.11 58	0.16 62	0.14 74	0.15 79	0.16 148

GMM-Stereo	0.44 152	0.19 50	0.36 36	0.42 172	0.25 114	0.51 149	0.47 249	0.71 131	0.53 71	0.76 176	1.37 316	0.76 212	0.38 94	0.60 129	0.33 88	0.15 80	0.10 9	0.20 182	0.19 212	0.16 110	0.27 284

Prome-Stereo	0.46 168	0.19 50	0.35 31	0.44 205	0.26 151	0.40 105	0.45 241	0.68 103	0.44 53	0.96 281	1.84 359	0.59 125	0.67 246	0.61 136	0.32 76	0.14 32	0.11 58	0.16 62	0.14 74	0.16 110	0.29 297

iRaftStereo_RVC	0.32 30	0.19 50	0.37 46	0.39 88	0.22 42	0.31 55	0.29 59	0.68 103	0.51 65	0.49 54	0.66 76	0.37 34	0.23 8	0.45 32	0.33 88	0.14 32	0.10 9	0.18 121	0.17 166	0.15 79	0.12 33

raft+_RVC	0.38 97	0.19 50	0.35 31	0.37 46	0.25 114	0.45 134	0.37 168	0.78 163	0.89 224	0.51 59	0.78 115	0.50 80	0.29 44	0.53 69	0.40 160	0.15 80	0.12 99	0.17 87	0.15 96	0.14 46	0.12 33

raftrobust	0.34 37	0.19 50	0.36 36	0.41 135	0.27 175	0.30 45	0.25 33	0.71 131	0.63 100	0.58 74	0.55 53	0.45 63	0.46 140	0.51 58	0.29 56	0.16 113	0.12 99	0.14 17	0.12 30	0.12 8	0.13 58

AFF-stereo	0.38 97	0.19 50	0.39 72	0.37 46	0.21 29	0.27 26	0.31 89	0.65 75	0.66 115	0.64 102	1.13 270	0.76 212	0.39 106	0.55 74	0.33 88	0.11 1	0.09 2	0.16 62	0.16 125	0.13 20	0.11 9

EAI-Stereo	0.34 37	0.19 50	0.44 122	0.39 88	0.21 29	0.31 55	0.30 72	1.15 286	0.30 4	0.49 54	0.75 101	0.36 32	0.28 34	0.62 142	0.27 34	0.14 32	0.11 58	0.14 17	0.13 51	0.13 20	0.12 33

H2IRNET	0.37 82	0.20 72	0.33 21	0.38 67	0.25 114	0.27 26	0.23 19	0.59 39	0.72 134	0.39 31	0.90 176	0.74 204	0.55 181	0.52 63	0.43 172	0.15 80	0.13 154	0.18 121	0.20 234	0.16 110	0.13 58

MyStereo8	0.40 123	0.20 72	0.54 218	0.41 135	0.29 217	0.53 158	0.29 59	0.65 75	0.49 63	0.71 144	0.98 213	0.58 111	0.43 125	0.50 54	0.51 219	0.15 80	0.12 99	0.16 62	0.14 74	0.19 195	0.19 208

CoDeX	0.47 178	0.20 72	0.49 185	0.42 172	0.25 114	0.75 257	0.36 156	1.27 330	0.80 174	0.82 205	0.96 198	0.62 140	0.57 188	0.60 129	0.36 129	0.17 146	0.12 99	0.17 87	0.15 96	0.16 110	0.14 90

test croco	0.31 28	0.20 72	0.50 197	0.39 88	0.29 217	0.27 26	0.30 72	0.44 7	0.35 17	0.31 9	0.66 76	0.30 5	0.31 59	0.65 166	0.31 68	0.17 146	0.13 154	0.20 182	0.15 96	0.17 142	0.12 33

CASnet	0.30 26	0.20 72	0.33 21	0.41 135	0.16 2	0.26 18	0.24 26	0.52 21	0.53 71	0.52 62	0.54 48	0.39 39	0.24 11	0.40 17	0.26 25	0.14 32	0.10 9	0.22 234	0.18 188	0.18 160	0.11 9
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
HH	0.35 49	0.20 72	0.47 159	0.40 111	0.25 114	0.33 69	0.31 89	0.76 155	0.38 36	0.43 42	0.57 56	0.79 220	0.44 133	0.71 200	0.25 9	0.15 80	0.11 58	0.15 43	0.14 74	0.14 46	0.12 33

HanStereo	0.35 49	0.20 72	0.47 159	0.40 111	0.25 114	0.33 69	0.31 89	0.76 155	0.38 36	0.43 42	0.57 56	0.79 220	0.44 133	0.71 200	0.25 9	0.15 80	0.11 58	0.15 43	0.14 74	0.14 46	0.12 33

anonymousdsp2	0.35 49	0.20 72	0.43 112	0.37 46	0.24 88	0.48 140	0.31 89	0.86 183	0.65 112	0.55 69	0.50 34	0.50 80	0.34 77	0.56 82	0.31 68	0.14 32	0.10 9	0.14 17	0.10 10	0.16 110	0.14 90

knoymous	0.36 67	0.20 72	0.31 13	0.31 6	0.22 42	0.36 86	0.29 59	0.61 55	0.64 107	0.67 121	0.70 85	0.60 130	0.40 111	0.58 109	0.34 98	0.17 146	0.11 58	0.20 182	0.11 16	0.17 142	0.18 180

anonymousa	0.49 201	0.20 72	0.42 103	0.38 67	0.23 70	0.91 295	0.35 138	0.75 150	0.62 90	0.85 225	1.54 341	1.06 295	0.66 243	0.51 58	0.43 172	0.16 113	0.13 154	0.19 158	0.21 252	0.16 110	0.14 90

riskmin	0.38 97	0.20 72	0.39 72	0.32 8	0.23 70	0.53 158	0.30 72	0.63 64	0.80 174	0.49 54	0.56 55	0.73 198	0.58 195	0.55 74	0.36 129	0.17 146	0.11 58	0.19 158	0.13 51	0.19 195	0.20 228

DCANet-4	0.36 67	0.20 72	0.48 175	0.34 11	0.19 9	0.29 38	0.30 72	0.66 84	0.92 236	0.69 132	0.78 115	0.40 42	0.47 143	0.45 32	0.34 98	0.14 32	0.10 9	0.14 17	0.11 16	0.11 1	0.13 58

tt	6.20 414	0.20 72	5.89 406	3.55 417	2.07 406	11.26 419	19.21 420	11.74 420	5.46 407	2.69 394	2.04 368	4.87 406	6.25 414	3.70 405	7.09 411	8.32 422	11.17 426	4.93 419	5.41 421	5.74 419	2.37 414

RAFT_CTSACE	0.45 162	0.20 72	0.44 122	0.45 226	0.27 175	0.34 75	0.39 207	0.60 49	0.73 140	0.76 176	1.44 330	0.83 232	0.38 94	1.08 319	0.26 25	0.12 4	0.13 154	0.18 121	0.16 125	0.15 79	0.11 9

IPLG	0.39 111	0.20 72	0.59 237	0.40 111	0.24 88	0.54 162	0.27 45	0.75 150	0.63 100	0.84 224	0.81 133	0.32 11	0.32 63	0.60 129	0.45 191	0.13 12	0.11 58	0.16 62	0.13 51	0.13 20	0.12 33

LCNet	0.41 134	0.20 72	0.32 18	0.44 205	0.24 88	0.47 138	0.29 59	0.67 94	0.53 71	0.72 155	1.03 235	0.66 163	0.60 205	0.58 109	0.34 98	0.14 32	0.10 9	0.19 158	0.19 212	0.21 226	0.36 329

AAGNet	1.43 376	0.20 72	0.48 175	0.44 205	0.25 114	0.29 38	0.31 89	0.65 75	0.68 118	0.97 286	0.86 157	0.67 168	0.62 215	0.64 159	20.63 421	0.16 113	0.11 58	0.19 158	0.15 96	0.19 195	0.12 33

STrans-v2	0.46 168	0.20 72	0.48 175	0.40 111	0.24 88	0.55 167	0.50 265	1.07 258	0.73 140	0.65 109	1.05 243	0.72 189	0.69 256	0.72 205	0.33 88	0.14 32	0.10 9	0.17 87	0.14 74	0.13 20	0.12 33

TransformOpticalFlow	0.44 152	0.20 72	0.47 159	0.41 135	0.23 70	0.37 88	0.47 249	0.94 212	0.76 153	0.65 109	1.14 272	0.73 198	0.56 187	0.76 224	0.32 76	0.15 80	0.10 9	0.17 87	0.15 96	0.14 46	0.13 58

NF-Stereo	0.38 97	0.20 72	0.45 133	0.41 135	0.25 114	0.26 18	0.31 89	0.69 112	0.70 123	0.65 109	0.77 107	0.57 103	0.30 55	0.67 181	0.35 113	0.18 174	0.12 99	0.20 182	0.16 125	0.16 110	0.27 284

OCTAStereo	0.38 97	0.20 72	0.46 149	0.41 135	0.25 114	0.26 18	0.31 89	0.69 112	0.70 123	0.65 109	0.77 107	0.58 111	0.30 55	0.67 181	0.35 113	0.18 174	0.12 99	0.20 182	0.16 125	0.16 110	0.27 284

PSM-softLoss	0.38 97	0.20 72	0.48 175	0.41 135	0.26 151	0.30 45	0.35 138	0.69 112	0.46 58	0.62 86	0.82 136	0.59 125	0.33 71	0.70 195	0.39 155	0.19 203	0.12 99	0.20 182	0.18 188	0.16 110	0.22 254

KMStereo	0.38 97	0.20 72	0.48 175	0.41 135	0.26 151	0.30 45	0.35 138	0.69 112	0.46 58	0.62 86	0.82 136	0.59 125	0.33 71	0.70 195	0.39 155	0.19 203	0.12 99	0.20 182	0.18 188	0.16 110	0.22 254

NRIStereo	0.36 67	0.20 72	0.45 133	0.41 135	0.23 70	0.34 75	0.26 39	0.65 75	0.55 79	0.64 102	0.63 67	0.56 98	0.37 91	0.65 166	0.37 141	0.15 80	0.11 58	0.18 121	0.15 96	0.17 142	0.14 90

PSM-AAD	0.48 185	0.20 72	0.37 46	0.43 190	0.23 70	0.56 183	0.50 265	0.65 75	0.70 123	1.07 321	1.12 264	0.58 111	0.92 322	0.61 136	0.32 76	0.15 80	0.11 58	0.25 273	0.26 310	0.18 160	0.43 355

FTStereo	0.56 256	0.20 72	0.37 46	0.41 135	0.25 114	0.40 105	0.79 347	0.66 84	0.43 49	1.09 326	3.27 392	0.70 175	0.73 275	0.55 74	0.33 88	0.14 32	0.13 154	0.19 158	0.17 166	0.15 79	0.30 304

KYRaft	0.48 185	0.20 72	0.38 55	0.44 205	0.23 70	0.44 129	0.37 168	0.66 84	0.41 43	0.94 273	1.73 352	0.79 220	0.41 117	0.63 152	0.31 68	0.16 113	0.11 58	0.18 121	0.22 267	0.16 110	0.78 382

RE-Stereo	0.38 97	0.20 72	0.46 149	0.41 135	0.25 114	0.26 18	0.31 89	0.69 112	0.70 123	0.65 109	0.77 107	0.58 111	0.30 55	0.67 181	0.35 113	0.18 174	0.12 99	0.20 182	0.16 125	0.16 110	0.27 284

Pruner-Stereo	0.38 97	0.20 72	0.45 133	0.40 111	0.25 114	0.22 4	0.24 26	0.67 94	0.55 79	0.89 249	0.76 103	0.68 169	0.29 44	0.62 142	0.35 113	0.18 174	0.12 99	0.20 182	0.17 166	0.17 142	0.18 180

TVStereo	0.38 97	0.20 72	0.46 149	0.41 135	0.25 114	0.26 18	0.31 89	0.69 112	0.70 123	0.65 109	0.77 107	0.58 111	0.30 55	0.67 181	0.35 113	0.18 174	0.12 99	0.20 182	0.16 125	0.16 110	0.27 284

IRAFT_RVC	0.42 140	0.20 72	0.48 175	0.44 205	0.24 88	0.27 26	0.54 290	0.74 144	0.77 160	0.76 176	0.80 126	0.73 198	0.51 163	0.70 195	0.36 129	0.17 146	0.10 9	0.21 222	0.16 125	0.16 110	0.14 90

cross-raft	0.34 37	0.20 72	0.37 46	0.44 205	0.23 70	0.32 65	0.35 138	0.74 144	0.40 40	0.60 80	0.77 107	0.57 103	0.27 25	0.43 25	0.28 44	0.12 4	0.10 9	0.15 43	0.13 51	0.15 79	0.11 9

MyStereo06	0.38 97	0.21 104	0.61 244	0.41 135	0.28 194	0.41 118	0.50 265	0.95 218	0.35 17	0.62 86	0.54 48	0.76 212	0.27 25	0.50 54	0.29 56	0.14 32	0.13 154	0.18 121	0.17 166	0.17 142	0.15 109

MyStereo05	0.44 152	0.21 104	0.45 133	0.41 135	0.28 194	0.41 118	0.50 265	0.93 208	1.09 313	0.76 176	0.61 65	0.51 83	0.57 188	0.73 211	0.42 167	0.14 32	0.13 154	0.18 121	0.17 166	0.17 142	0.15 109

AE-Stereo	0.34 37	0.21 104	0.42 103	0.48 260	0.31 245	0.48 140	0.35 138	0.61 55	0.62 90	0.32 14	0.55 53	0.52 85	0.27 25	0.47 46	0.29 56	0.13 12	0.13 154	0.18 121	0.16 125	0.15 79	0.12 33

11t1	0.36 67	0.21 104	0.42 103	0.35 29	0.22 42	0.62 211	0.29 59	0.69 112	0.43 49	0.60 80	0.53 46	0.53 89	0.48 147	0.56 82	0.40 160	0.18 174	0.14 181	0.16 62	0.13 51	0.17 142	0.17 165

ff7	0.29 14	0.21 104	0.38 55	0.36 37	0.26 151	0.31 55	0.35 138	0.62 59	0.34 10	0.38 23	0.33 10	0.32 11	0.29 44	0.58 109	0.25 9	0.14 32	0.10 9	0.17 87	0.12 30	0.14 46	0.15 109

ffff	0.29 14	0.21 104	0.38 55	0.36 37	0.26 151	0.31 55	0.35 138	0.62 59	0.34 10	0.38 23	0.33 10	0.32 11	0.29 44	0.58 109	0.25 9	0.14 32	0.10 9	0.17 87	0.12 30	0.14 46	0.15 109

11t	0.29 14	0.21 104	0.38 55	0.36 37	0.26 151	0.31 55	0.35 138	0.62 59	0.34 10	0.38 23	0.33 10	0.32 11	0.29 44	0.58 109	0.25 9	0.14 32	0.10 9	0.17 87	0.12 30	0.14 46	0.15 109

anonymousdsp	0.29 14	0.21 104	0.38 55	0.37 46	0.25 114	0.30 45	0.35 138	0.63 64	0.35 17	0.39 31	0.33 10	0.33 19	0.28 34	0.59 123	0.25 9	0.14 32	0.10 9	0.17 87	0.12 30	0.14 46	0.15 109

ProNet	0.29 14	0.21 104	0.38 55	0.35 29	0.24 88	0.32 65	0.43 233	0.57 33	0.37 32	0.33 15	0.30 6	0.32 11	0.28 34	0.57 92	0.26 25	0.13 12	0.11 58	0.16 62	0.13 51	0.13 20	0.13 58

ccc-4	0.29 14	0.21 104	0.38 55	0.36 37	0.26 151	0.31 55	0.35 138	0.62 59	0.34 10	0.38 23	0.33 10	0.32 11	0.29 44	0.58 109	0.25 9	0.14 32	0.10 9	0.17 87	0.12 30	0.14 46	0.15 109

IGEV-Stereo	0.29 14	0.21 104	0.38 55	0.37 46	0.25 114	0.30 45	0.35 138	0.63 64	0.35 17	0.39 31	0.33 10	0.33 19	0.28 34	0.59 123	0.25 9	0.14 32	0.10 9	0.17 87	0.12 30	0.14 46	0.15 109
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.45 162	0.21 104	0.48 175	0.42 172	0.28 194	0.31 55	0.54 290	0.63 64	0.62 90	0.62 86	0.89 172	1.01 281	0.69 256	0.75 221	0.66 258	0.13 12	0.12 99	0.17 87	0.15 96	0.14 46	0.15 109

CIPLG	0.41 134	0.21 104	0.63 255	0.45 226	0.33 266	0.52 152	0.33 114	0.65 75	0.60 88	0.82 205	0.96 198	0.46 69	0.32 63	0.55 74	0.44 185	0.16 113	0.12 99	0.15 43	0.14 74	0.13 20	0.14 90

IPLGR_C	0.40 123	0.21 104	0.64 260	0.45 226	0.33 266	0.52 152	0.34 121	0.66 84	0.62 90	0.82 205	0.92 183	0.45 63	0.32 63	0.52 63	0.46 201	0.17 146	0.12 99	0.15 43	0.14 74	0.13 20	0.14 90

MIPNet	0.37 82	0.21 104	0.59 237	0.39 88	0.25 114	0.50 145	0.28 52	0.77 158	0.70 123	0.65 109	0.60 62	0.40 42	0.49 150	0.44 31	0.37 141	0.14 32	0.11 58	0.16 62	0.13 51	0.14 46	0.13 58

IPLGR	0.39 111	0.21 104	0.63 255	0.39 88	0.22 42	0.49 144	0.29 59	0.76 155	0.74 145	0.78 184	0.77 107	0.44 62	0.42 118	0.47 46	0.38 149	0.13 12	0.12 99	0.16 62	0.14 74	0.15 79	0.13 58

ACRE	0.40 123	0.21 104	0.65 265	0.45 226	0.33 266	0.51 149	0.33 114	0.66 84	0.63 100	0.80 188	0.92 183	0.45 63	0.32 63	0.52 63	0.45 191	0.16 113	0.12 99	0.15 43	0.14 74	0.13 20	0.14 90

IIG-Stereo	0.43 146	0.21 104	0.44 122	0.50 289	0.25 114	0.44 129	0.21 4	0.71 131	0.76 153	0.83 217	0.95 194	0.83 232	0.43 125	0.90 276	0.35 113	0.15 80	0.12 99	0.19 158	0.14 74	0.15 79	0.11 9

DeepStereo_RVC	0.36 67	0.21 104	0.47 159	0.40 111	0.24 88	0.26 18	0.22 8	0.60 49	0.38 36	0.69 132	0.67 80	0.57 103	0.51 163	0.56 82	0.39 155	0.16 113	0.12 99	0.18 121	0.15 96	0.19 195	0.18 180

rafts_anoy	0.37 82	0.21 104	0.36 36	0.41 135	0.26 151	0.30 45	0.33 114	0.67 94	0.90 226	0.58 74	0.66 76	0.45 63	0.33 71	0.47 46	0.39 155	0.16 113	0.11 58	0.21 222	0.23 278	0.17 142	0.14 90

RALCasStereoNet	0.36 67	0.21 104	0.37 46	0.42 172	0.26 151	0.35 80	0.38 188	0.63 64	0.64 107	0.50 57	0.72 87	0.51 83	0.29 44	0.59 123	0.36 129	0.16 113	0.14 181	0.15 43	0.13 51	0.17 142	0.16 148

test_xeample3	0.29 14	0.21 104	0.41 84	0.35 29	0.26 151	0.35 80	0.32 105	0.56 30	0.36 22	0.43 42	0.32 9	0.34 22	0.28 34	0.54 72	0.23 4	0.14 32	0.11 58	0.16 62	0.12 30	0.14 46	0.13 58

test_xeample	1.01 344	0.21 104	0.42 103	0.35 29	0.21 29	0.71 249	0.39 207	1.23 317	0.86 201	0.81 196	1.04 239	0.69 173	0.61 210	0.69 192	10.93 414	0.19 203	0.15 205	0.18 121	0.17 166	0.18 160	0.17 165

SFCPSM	0.47 178	0.21 104	0.55 223	0.40 111	0.27 175	0.87 293	0.37 168	1.33 340	0.77 160	0.80 188	0.84 146	0.54 93	0.49 150	0.57 92	0.37 141	0.18 174	0.13 154	0.18 121	0.20 234	0.16 110	0.15 109

GANet-RSSM	0.47 178	0.21 104	0.37 46	0.38 67	0.25 114	0.58 189	0.36 156	1.07 258	0.78 166	0.68 127	1.01 223	0.86 240	0.67 246	0.62 142	0.44 185	0.21 239	0.15 205	0.18 121	0.18 188	0.18 160	0.17 165

DIP-Stereo	0.39 111	0.21 104	0.50 197	0.41 135	0.28 194	0.62 211	0.27 45	0.77 158	0.40 40	0.64 102	0.86 157	0.52 85	0.33 71	0.66 171	0.42 167	0.15 80	0.13 154	0.17 87	0.14 74	0.15 79	0.15 109
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
iResNet_ROB	0.52 231	0.21 104	0.53 215	0.37 46	0.21 29	0.61 204	0.29 59	1.51 369	1.32 347	0.90 256	1.02 231	0.80 228	0.62 215	0.76 224	0.43 172	0.16 113	0.12 99	0.13 9	0.09 6	0.15 79	0.18 180

MyStereo07	0.32 30	0.22 131	0.34 28	0.42 172	0.28 194	0.40 105	0.50 265	0.72 135	0.37 32	0.37 19	0.34 16	0.32 11	0.31 59	0.59 123	0.27 34	0.14 32	0.13 154	0.18 121	0.17 166	0.17 142	0.16 148

MyStereo04	0.44 152	0.22 131	0.44 122	0.42 172	0.28 194	0.40 105	0.50 265	1.00 232	1.08 310	0.62 86	0.58 60	0.55 96	0.57 188	0.71 200	0.44 185	0.14 32	0.13 154	0.18 121	0.17 166	0.17 142	0.16 148

IGEVStereo-DCA	0.29 14	0.22 131	0.38 55	0.35 29	0.27 175	0.37 88	0.35 138	0.62 59	0.34 10	0.38 23	0.30 6	0.35 27	0.27 25	0.51 58	0.22 1	0.15 80	0.12 99	0.16 62	0.12 30	0.13 20	0.15 109

rrr	0.29 14	0.22 131	0.41 84	0.35 29	0.27 175	0.37 88	0.32 105	0.52 21	0.42 47	0.38 23	0.30 6	0.35 27	0.27 25	0.51 58	0.22 1	0.15 80	0.12 99	0.16 62	0.13 51	0.13 20	0.14 90

1111x	0.55 245	0.22 131	0.46 149	0.38 67	0.20 20	0.66 234	0.43 233	1.23 317	0.99 266	0.71 144	0.99 218	0.95 267	0.69 256	0.90 276	1.08 342	0.18 174	0.17 246	0.18 121	0.19 212	0.20 208	0.18 180

CBFPSM	0.59 274	0.22 131	1.31 362	0.38 67	0.27 175	1.12 333	0.65 317	0.79 165	0.82 181	0.80 188	0.81 133	1.35 341	0.87 313	0.67 181	0.76 280	0.16 113	0.15 205	0.15 43	0.16 125	0.17 142	0.22 254

GwcNet-ADL	0.44 152	0.22 131	0.48 175	0.45 226	0.30 227	0.40 105	0.37 168	0.92 205	0.97 257	0.71 144	0.78 115	0.61 134	0.42 118	0.62 142	0.50 211	0.19 203	0.14 181	0.15 43	0.14 74	0.18 160	0.18 180

OMP-Stereo	0.42 140	0.22 131	0.46 149	0.52 312	0.24 88	0.36 86	0.25 33	0.71 131	0.78 166	0.77 181	0.64 70	0.89 254	0.39 106	0.91 283	0.35 113	0.15 80	0.12 99	0.20 182	0.15 96	0.15 79	0.12 33

CroCo-Stereo	0.26 4	0.22 131	0.36 36	0.48 260	0.22 42	0.20 1	0.29 59	0.51 18	0.44 53	0.28 4	0.23 1	0.42 51	0.26 19	0.29 1	0.26 25	0.15 80	0.13 154	0.13 9	0.11 16	0.16 110	0.12 33
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
RAFT	0.45 162	0.22 131	0.45 133	0.47 255	0.26 151	0.54 162	0.47 249	0.66 84	0.58 85	0.80 188	0.82 136	0.94 265	0.57 188	0.75 221	0.34 98	0.17 146	0.15 205	0.22 234	0.20 234	0.16 110	0.12 33

222	1.18 363	0.22 131	0.44 122	0.37 46	0.22 42	0.79 267	0.37 168	1.31 337	0.89 224	0.92 269	1.08 255	0.72 189	0.71 270	0.66 171	13.89 417	0.20 224	0.15 205	0.17 87	0.16 125	0.18 160	0.19 208

xxxx	1.01 344	0.22 131	0.43 112	0.36 37	0.21 29	0.82 283	0.36 156	1.32 338	0.88 214	0.71 144	0.94 187	0.97 271	0.63 221	0.64 159	10.58 413	0.20 224	0.16 232	0.18 121	0.17 166	0.19 195	0.19 208

FENet	0.42 140	0.22 131	0.38 55	0.39 88	0.24 88	0.55 167	0.32 105	0.79 165	0.70 123	0.71 144	0.72 87	0.63 141	0.57 188	0.62 142	0.44 185	0.19 203	0.13 154	0.19 158	0.17 166	0.18 160	0.19 208

ac_64	0.52 231	0.22 131	0.50 197	0.45 226	0.28 194	0.80 270	0.45 241	1.02 242	0.61 89	0.91 261	0.83 141	1.07 300	0.68 252	0.74 217	0.70 268	0.21 239	0.18 258	0.20 182	0.19 212	0.18 160	0.15 109

PSMNet-RSSM	0.48 185	0.22 131	0.38 55	0.42 172	0.25 114	0.50 145	0.37 168	1.10 267	0.77 160	0.70 138	1.06 249	0.84 236	0.64 232	0.62 142	0.47 205	0.23 262	0.15 205	0.23 248	0.25 300	0.20 208	0.19 208

RASNet	0.53 234	0.22 131	0.52 209	0.38 67	0.22 42	0.68 240	0.38 188	0.97 224	0.88 214	0.73 162	1.04 239	1.03 288	0.92 322	0.90 276	0.86 299	0.16 113	0.14 181	0.14 17	0.17 166	0.15 79	0.13 58

HSM-Net_RVC	0.53 234	0.22 131	0.35 31	0.37 46	0.21 29	0.85 289	0.37 168	1.23 317	0.93 241	0.90 256	1.15 277	1.26 321	0.63 221	0.72 205	0.48 208	0.17 146	0.13 154	0.16 62	0.15 96	0.17 142	0.15 109
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
SMFormer	0.51 221	0.23 148	0.62 247	0.34 11	0.20 20	0.62 211	0.34 121	1.21 305	1.02 280	0.81 196	1.01 223	0.71 179	0.65 238	0.84 256	0.55 237	0.19 203	0.15 205	0.18 121	0.16 125	0.18 160	0.18 180

tta	0.51 221	0.23 148	0.62 247	0.34 11	0.20 20	0.62 211	0.34 121	1.21 305	1.02 280	0.81 196	1.01 223	0.71 179	0.65 238	0.84 256	0.55 237	0.19 203	0.15 205	0.18 121	0.16 125	0.15 79	0.14 90

qqq1	0.49 201	0.23 148	0.62 247	0.34 11	0.20 20	0.62 211	0.34 121	1.21 305	1.02 280	0.81 196	1.01 223	0.71 179	0.65 238	0.84 256	0.34 98	0.19 203	0.15 205	0.14 17	0.12 30	0.15 79	0.14 90

fff1	0.49 201	0.23 148	0.62 247	0.34 11	0.20 20	0.62 211	0.34 121	1.21 305	1.02 280	0.81 196	1.01 223	0.71 179	0.65 238	0.84 256	0.34 98	0.19 203	0.15 205	0.14 17	0.12 30	0.15 79	0.14 90

ACVNet-DCA	0.35 49	0.23 148	0.33 21	0.41 135	0.22 42	0.55 167	0.38 188	0.85 180	0.54 75	0.41 35	0.50 34	0.34 22	0.49 150	0.57 92	0.25 9	0.16 113	0.10 9	0.19 158	0.13 51	0.18 160	0.17 165

xx1	0.39 111	0.23 148	0.33 21	0.41 135	0.22 42	0.55 167	0.38 188	0.67 94	1.06 301	0.41 35	0.50 34	0.65 158	0.53 168	0.57 92	0.25 9	0.16 113	0.10 9	0.20 182	0.19 212	0.18 160	0.17 165

1test111	0.36 67	0.23 148	0.33 21	0.41 135	0.22 42	0.55 167	0.38 188	0.85 180	0.54 75	0.41 35	0.50 34	0.34 22	0.49 150	0.55 74	0.45 191	0.16 113	0.10 9	0.19 158	0.13 51	0.18 160	0.17 165

cc1	0.37 82	0.23 148	0.33 21	0.41 135	0.22 42	0.55 167	0.38 188	0.67 94	1.06 301	0.41 35	0.50 34	0.34 22	0.49 150	0.57 92	0.25 9	0.16 113	0.10 9	0.19 158	0.13 51	0.16 110	0.15 109

EKT-Stereo	0.35 49	0.23 148	0.39 72	0.43 190	0.29 217	0.38 101	0.31 89	0.69 112	0.64 107	0.45 47	0.63 67	0.49 79	0.27 25	0.56 82	0.33 88	0.18 174	0.14 181	0.18 121	0.15 96	0.16 110	0.16 148

gwcnet-sp	0.48 185	0.23 148	0.70 287	0.40 111	0.26 151	0.81 275	0.41 225	0.89 196	0.84 189	0.91 261	0.76 103	0.66 163	0.61 210	0.66 171	0.50 211	0.18 174	0.17 246	0.18 121	0.18 188	0.18 160	0.18 180

scenet	0.48 185	0.23 148	0.70 287	0.40 111	0.26 151	0.81 275	0.41 225	0.89 196	0.84 189	0.91 261	0.76 103	0.66 163	0.61 210	0.66 171	0.50 211	0.18 174	0.17 246	0.18 121	0.18 188	0.18 160	0.18 180

Selective-RAFT	0.35 49	0.23 148	0.51 204	0.44 205	0.21 29	0.64 226	0.27 45	0.59 39	0.63 100	0.40 34	0.38 19	0.55 96	0.40 111	0.57 92	0.35 113	0.13 12	0.11 58	0.14 17	0.12 30	0.16 110	0.13 58

ssnet	0.48 185	0.23 148	0.70 287	0.40 111	0.26 151	0.81 275	0.41 225	0.89 196	0.84 189	0.91 261	0.76 103	0.66 163	0.61 210	0.66 171	0.50 211	0.18 174	0.17 246	0.18 121	0.18 188	0.18 160	0.18 180

TestStereo1	0.43 146	0.23 148	0.41 84	0.51 301	0.24 88	0.34 75	0.40 213	0.77 158	0.90 226	0.68 127	0.96 198	0.48 75	0.46 140	0.91 283	0.32 76	0.16 113	0.13 154	0.18 121	0.15 96	0.14 46	0.13 58

IER	0.46 168	0.23 148	0.50 197	0.38 67	0.28 194	0.69 242	0.35 138	0.80 169	0.66 115	0.83 217	0.94 187	0.75 206	0.77 286	0.60 129	0.42 167	0.17 146	0.14 181	0.17 87	0.17 166	0.17 142	0.15 109

raft_robust	0.41 134	0.23 148	0.36 36	0.42 172	0.21 29	0.40 105	0.33 114	0.79 165	0.98 261	0.79 186	0.87 161	0.39 39	0.33 71	0.84 256	0.29 56	0.13 12	0.12 99	0.16 62	0.17 166	0.15 79	0.12 33

RAFT+CT+SA	0.39 111	0.23 148	0.36 36	0.51 301	0.27 175	0.29 38	0.46 244	0.75 150	0.80 174	0.51 59	0.89 172	0.41 45	0.40 111	0.78 235	0.32 76	0.14 32	0.11 58	0.18 121	0.18 188	0.15 79	0.14 90

SA-5K	0.43 146	0.23 148	0.41 84	0.51 301	0.24 88	0.34 75	0.40 213	0.77 158	0.90 226	0.68 127	0.96 198	0.48 75	0.46 140	0.91 283	0.32 76	0.16 113	0.13 154	0.18 121	0.15 96	0.14 46	0.13 58

AACVNet	0.50 214	0.23 148	0.49 185	0.46 245	0.29 217	0.52 152	0.38 188	0.90 200	0.55 79	0.81 196	1.03 235	1.00 278	0.70 266	0.83 251	0.54 233	0.21 239	0.18 258	0.24 262	0.18 188	0.23 251	0.20 228

Patchmatch Stereo++	0.35 49	0.23 148	0.47 159	0.41 135	0.22 42	0.24 7	0.22 8	0.59 39	0.36 22	0.63 93	0.73 91	0.58 111	0.38 94	0.58 109	0.36 129	0.18 174	0.12 99	0.20 182	0.16 125	0.20 208	0.15 109
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	0.35 49	0.23 148	0.47 159	0.41 135	0.22 42	0.24 7	0.31 89	0.59 39	0.36 22	0.63 93	0.73 91	0.58 111	0.38 94	0.56 82	0.35 113	0.18 174	0.12 99	0.20 182	0.16 125	0.20 208	0.15 109

ROB_FTStereo_v2	0.35 49	0.23 148	0.47 159	0.41 135	0.22 42	0.24 7	0.31 89	0.59 39	0.36 22	0.63 93	0.73 91	0.57 103	0.38 94	0.57 92	0.36 129	0.18 174	0.12 99	0.20 182	0.16 125	0.20 208	0.15 109

ROB_FTStereo	0.35 49	0.23 148	0.47 159	0.41 135	0.22 42	0.25 16	0.21 4	0.59 39	0.36 22	0.63 93	0.73 91	0.58 111	0.38 94	0.57 92	0.35 113	0.18 174	0.12 99	0.20 182	0.16 125	0.20 208	0.15 109

HUI-Stereo	0.35 49	0.23 148	0.47 159	0.41 135	0.22 42	0.24 7	0.22 8	0.60 49	0.36 22	0.63 93	0.73 91	0.58 111	0.38 94	0.50 54	0.35 113	0.18 174	0.12 99	0.20 182	0.16 125	0.20 208	0.15 109

iGMRVC	0.35 49	0.23 148	0.47 159	0.41 135	0.22 42	0.24 7	0.30 72	0.59 39	0.36 22	0.63 93	0.73 91	0.58 111	0.38 94	0.58 109	0.36 129	0.18 174	0.12 99	0.20 182	0.16 125	0.20 208	0.15 109

iRAFT	0.35 49	0.23 148	0.47 159	0.41 135	0.22 42	0.24 7	0.22 8	0.59 39	0.36 22	0.63 93	0.73 91	0.58 111	0.38 94	0.58 109	0.36 129	0.18 174	0.12 99	0.20 182	0.16 125	0.20 208	0.15 109

CRE-IMP	0.36 67	0.23 148	0.49 185	0.42 172	0.24 88	0.41 118	0.21 4	0.57 33	0.41 43	0.65 109	0.72 87	0.53 89	0.37 91	0.61 136	0.38 149	0.17 146	0.11 58	0.19 158	0.15 96	0.21 226	0.18 180

RAFT-IKP	0.35 49	0.23 148	0.47 159	0.41 135	0.22 42	0.24 7	0.28 52	0.59 39	0.36 22	0.63 93	0.73 91	0.57 103	0.38 94	0.58 109	0.36 129	0.18 174	0.12 99	0.20 182	0.16 125	0.20 208	0.15 109

RALAANet	0.38 97	0.23 148	0.48 175	0.42 172	0.29 217	0.35 80	0.25 33	0.86 183	0.64 107	0.67 121	0.65 72	0.60 130	0.29 44	0.60 129	0.34 98	0.15 80	0.12 99	0.17 87	0.15 96	0.21 226	0.13 58

GES	0.44 152	0.23 148	0.57 232	0.40 111	0.30 227	0.59 198	0.36 156	0.96 220	0.68 118	0.74 169	0.83 141	0.47 71	0.48 147	0.67 181	0.43 172	0.22 257	0.16 232	0.17 87	0.16 125	0.18 160	0.23 261

ACVNet	0.46 168	0.23 148	0.36 36	0.39 88	0.28 194	0.58 189	0.40 213	0.87 190	0.80 174	0.64 102	0.96 198	0.79 220	0.60 205	0.63 152	0.67 261	0.17 146	0.15 205	0.16 62	0.15 96	0.18 160	0.15 109

acv_ft	0.51 221	0.23 148	0.56 229	0.44 205	0.28 194	0.86 292	0.39 207	0.91 204	0.80 174	0.97 286	0.96 198	0.79 220	0.59 201	0.63 152	0.87 303	0.17 146	0.15 205	0.16 62	0.15 96	0.17 142	0.15 109

cf-r	0.47 178	0.23 148	0.41 84	0.39 88	0.23 70	0.59 198	0.37 168	0.88 194	0.85 196	0.72 155	1.05 243	0.94 265	0.62 215	0.56 82	0.54 233	0.21 239	0.14 181	0.17 87	0.19 212	0.15 79	0.15 109

CFNet-ft	0.48 185	0.23 148	0.36 36	0.40 111	0.26 151	0.64 226	0.37 168	0.87 190	0.85 196	0.64 102	1.00 220	1.01 281	0.64 232	0.61 136	0.53 230	0.23 262	0.15 205	0.24 262	0.21 252	0.23 251	0.18 180

CFNet_RVC	0.48 185	0.23 148	0.36 36	0.40 111	0.26 151	0.64 226	0.37 168	0.87 190	0.85 196	0.64 102	1.00 220	1.01 281	0.64 232	0.61 136	0.53 230	0.23 262	0.15 205	0.24 262	0.21 252	0.23 251	0.18 180

tt1	0.36 67	0.24 183	0.32 18	0.41 135	0.22 42	0.54 162	0.38 188	0.68 103	1.04 289	0.41 35	0.46 25	0.35 27	0.45 137	0.57 92	0.25 9	0.16 113	0.10 9	0.19 158	0.13 51	0.16 110	0.16 148

PCWNet_CMD	0.48 185	0.24 183	0.52 209	0.39 88	0.27 175	0.63 220	0.30 72	0.95 218	0.96 254	0.86 230	1.07 252	0.79 220	0.44 133	0.57 92	0.43 172	0.17 146	0.12 99	0.21 222	0.16 125	0.24 261	0.19 208

CFNet_ucs	0.50 214	0.24 183	0.55 223	0.38 67	0.31 245	0.58 189	0.33 114	0.98 227	0.93 241	0.88 245	1.19 290	0.80 228	0.49 150	0.63 152	0.43 172	0.21 239	0.15 205	0.26 287	0.18 188	0.26 273	0.22 254

LL-Strereo2	0.35 49	0.24 183	0.48 175	0.41 135	0.26 151	0.35 80	0.24 26	0.67 94	0.44 53	0.54 67	0.51 39	0.66 163	0.25 13	0.66 171	0.30 61	0.14 32	0.12 99	0.23 248	0.20 234	0.18 160	0.13 58

CroCo-Stereo Lap2	0.28 9	0.24 183	0.39 72	0.50 289	0.29 217	0.20 1	0.31 89	0.49 14	0.38 36	0.24 1	0.27 4	0.46 69	0.31 59	0.39 15	0.30 61	0.14 32	0.15 205	0.16 62	0.13 51	0.16 110	0.15 109

x	0.39 111	0.24 183	0.41 84	0.34 11	0.23 70	0.52 152	0.32 105	0.86 183	0.52 68	0.57 73	0.70 85	0.59 125	0.50 160	0.49 52	0.46 201	0.17 146	0.15 205	0.17 87	0.15 96	0.17 142	0.16 148

test_5	0.43 146	0.24 183	0.43 112	0.52 312	0.28 194	0.28 34	0.42 232	0.72 135	0.82 181	0.62 86	0.91 179	0.72 189	0.55 181	0.79 238	0.35 113	0.14 32	0.11 58	0.18 121	0.18 188	0.18 160	0.16 148

Sa-1000	0.48 185	0.24 183	0.41 84	0.45 226	0.25 114	0.59 198	0.34 121	0.81 172	0.93 241	0.82 205	1.50 337	0.53 89	0.45 137	0.92 286	0.30 61	0.15 80	0.12 99	0.21 222	0.19 212	0.15 79	0.13 58

CFNet_pseudo	0.46 168	0.24 183	0.52 209	0.37 46	0.27 175	0.58 189	0.30 72	0.86 183	0.88 214	0.82 205	1.03 235	0.75 206	0.47 143	0.58 109	0.44 185	0.17 146	0.12 99	0.24 262	0.16 125	0.24 261	0.19 208

ARAFT	0.47 178	0.24 183	0.79 310	0.42 172	0.25 114	0.55 167	0.55 294	0.75 150	0.81 180	0.89 249	0.75 101	0.73 198	0.47 143	0.88 269	0.37 141	0.15 80	0.12 99	0.23 248	0.22 267	0.14 46	0.13 58

delet	0.55 245	0.24 183	0.55 223	0.44 205	0.33 266	1.07 325	0.50 265	1.00 232	0.86 201	0.85 225	0.96 198	0.90 258	0.63 221	0.83 251	0.74 278	0.18 174	0.18 258	0.20 182	0.21 252	0.16 110	0.15 109

UPFNet	0.53 234	0.24 183	0.51 204	0.45 226	0.38 294	0.84 288	0.49 261	0.99 229	0.75 147	0.87 237	0.88 168	0.86 240	0.64 232	0.80 239	0.71 272	0.20 224	0.20 280	0.20 182	0.20 234	0.19 195	0.15 109

GwcNet-RSSM	0.49 201	0.24 183	0.42 103	0.40 111	0.23 70	0.55 167	0.38 188	0.93 208	0.93 241	0.71 144	1.16 282	0.86 240	0.60 205	0.62 142	0.66 258	0.21 239	0.14 181	0.19 158	0.20 234	0.16 110	0.15 109

MSMDNet	0.48 185	0.24 183	0.52 209	0.39 88	0.27 175	0.63 220	0.30 72	0.96 220	0.96 254	0.86 230	1.07 252	0.79 220	0.44 133	0.57 92	0.43 172	0.17 146	0.12 99	0.20 182	0.16 125	0.23 251	0.19 208

ccs_rob	0.46 168	0.24 183	0.52 209	0.37 46	0.27 175	0.58 189	0.31 89	0.86 183	0.88 214	0.82 205	1.02 231	0.75 206	0.47 143	0.58 109	0.44 185	0.17 146	0.12 99	0.24 262	0.16 125	0.24 261	0.19 208

MLCV	0.47 178	0.24 183	0.61 244	0.37 46	0.17 3	0.61 204	0.33 114	0.80 169	0.87 210	0.94 273	1.13 270	0.72 189	0.43 125	0.89 274	0.51 219	0.13 12	0.10 9	0.13 9	0.11 16	0.14 46	0.12 33

HSM	0.51 221	0.24 183	0.41 84	0.39 88	0.24 88	0.75 257	0.40 213	1.22 313	0.75 147	0.81 196	0.91 179	1.21 317	0.69 256	0.87 266	0.46 201	0.17 146	0.13 154	0.17 87	0.14 74	0.17 142	0.17 165

LE_ROB	4.42 410	0.24 183	2.75 394	0.42 172	0.23 70	1.57 369	0.90 360	1.71 383	17.88 424	16.56 426	4.88 411	5.17 407	18.85 426	1.63 369	14.62 418	0.17 146	0.14 181	0.16 62	0.16 125	0.19 195	0.17 165

ttt	0.51 221	0.25 201	0.43 112	0.38 67	0.24 88	0.65 231	0.38 188	1.18 297	1.05 294	0.72 155	1.08 255	0.63 141	0.49 150	0.84 256	0.59 244	0.24 271	0.21 287	0.22 234	0.20 234	0.24 261	0.24 267

BUS	0.45 162	0.25 201	0.43 112	0.45 226	0.28 194	0.70 244	0.34 121	0.94 212	0.76 153	0.75 171	0.80 126	0.65 158	0.49 150	0.64 159	0.51 219	0.20 224	0.14 181	0.22 234	0.19 212	0.18 160	0.18 180

BSDual-CNN	0.46 168	0.25 201	0.43 112	0.45 226	0.28 194	0.77 260	0.40 213	0.94 212	0.76 153	0.75 171	0.80 126	0.76 212	0.54 179	0.64 159	0.43 172	0.20 224	0.14 181	0.22 234	0.19 212	0.18 160	0.18 180

hknet	0.49 201	0.25 201	0.51 204	0.45 226	0.29 217	0.77 260	0.40 213	0.94 212	0.83 186	0.75 171	0.80 126	0.97 271	0.61 210	0.73 211	0.45 191	0.18 174	0.14 181	0.22 234	0.19 212	0.18 160	0.18 180

SA	0.44 152	0.25 201	0.46 149	0.46 245	0.24 88	0.43 125	0.36 156	0.75 150	0.96 254	0.59 76	1.03 235	0.48 75	0.52 165	0.94 298	0.32 76	0.16 113	0.12 99	0.21 222	0.19 212	0.15 79	0.13 58

psmg	0.49 201	0.25 201	0.43 112	0.41 135	0.28 194	0.85 289	0.43 233	0.99 229	0.76 153	0.91 261	0.94 187	0.76 212	0.54 179	0.64 159	0.43 172	0.20 224	0.15 205	0.20 182	0.20 234	0.18 160	0.18 180

DAS	0.51 221	0.25 201	0.60 242	0.48 260	0.31 245	0.58 189	0.41 225	0.83 174	0.97 257	0.89 249	1.12 264	0.70 175	0.75 279	0.82 244	0.43 172	0.17 146	0.13 154	0.18 121	0.15 96	0.20 208	0.18 180

SepStereo	0.51 221	0.25 201	0.60 242	0.48 260	0.31 245	0.58 189	0.41 225	0.83 174	0.97 257	0.89 249	1.12 264	0.70 175	0.75 279	0.93 291	0.43 172	0.17 146	0.13 154	0.18 121	0.15 96	0.20 208	0.18 180

AASNet	0.53 234	0.25 201	0.52 209	0.49 275	0.32 257	0.74 254	0.40 213	1.50 366	0.86 201	0.86 230	0.92 183	0.64 148	0.59 201	0.59 123	0.79 285	0.23 262	0.19 272	0.20 182	0.16 125	0.21 226	0.19 208

GANet-ADL	0.42 140	0.25 201	0.45 133	0.43 190	0.29 217	0.54 162	0.35 138	0.89 196	0.86 201	0.63 93	0.72 87	0.68 169	0.42 118	0.52 63	0.41 163	0.21 239	0.14 181	0.15 43	0.13 51	0.18 160	0.19 208

ADLNet2	0.55 245	0.25 201	0.65 265	0.47 255	0.30 227	0.83 285	0.50 265	1.05 254	0.95 253	0.80 188	0.98 213	0.99 275	0.69 256	0.77 231	0.73 275	0.20 224	0.16 232	0.17 87	0.18 188	0.21 226	0.21 241

ICVP	0.46 168	0.25 201	0.38 55	0.48 260	0.28 194	0.58 189	0.43 233	1.00 232	0.70 123	0.67 121	0.95 194	0.75 206	0.55 181	0.53 69	0.54 233	0.23 262	0.17 246	0.19 158	0.17 166	0.19 195	0.20 228
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
MMNet	0.55 245	0.25 201	0.61 244	0.43 190	0.34 273	1.07 325	0.39 207	0.87 190	0.91 231	0.91 261	0.93 186	0.86 240	0.76 282	0.81 242	0.76 280	0.15 80	0.14 181	0.18 121	0.19 212	0.20 208	0.16 148

DSFCA	0.55 245	0.25 201	0.62 247	0.40 111	0.36 281	0.74 254	0.52 282	1.04 249	0.82 181	1.06 318	0.84 146	0.89 254	0.63 221	0.99 301	0.58 240	0.25 281	0.21 287	0.21 222	0.21 252	0.21 226	0.19 208

DualNet	0.47 178	0.26 215	0.49 185	0.37 46	0.25 114	0.55 167	0.37 168	0.68 103	1.04 289	0.73 162	0.96 198	0.71 179	0.53 168	0.57 92	0.88 305	0.16 113	0.10 9	0.25 273	0.21 252	0.16 110	0.16 148

ffm	0.44 152	0.26 215	0.49 185	0.37 46	0.25 114	0.55 167	0.37 168	0.68 103	1.04 289	0.73 162	0.96 198	0.71 179	0.53 168	0.57 92	0.25 9	0.16 113	0.10 9	0.25 273	0.21 252	0.16 110	0.16 148

ff1	0.49 201	0.26 215	0.49 185	0.37 46	0.25 114	0.55 167	0.37 168	0.68 103	1.04 289	0.73 162	0.96 198	0.71 179	0.53 168	1.01 304	0.88 305	0.16 113	0.10 9	0.25 273	0.21 252	0.16 110	0.16 148

mmx	0.53 234	0.26 215	0.49 185	0.37 46	0.25 114	0.55 167	0.37 168	1.16 289	1.03 285	0.73 162	0.96 198	0.71 179	0.53 168	1.01 304	0.88 305	0.20 224	0.15 205	0.25 273	0.21 252	0.22 242	0.20 228

xxx	0.53 234	0.26 215	0.49 185	0.37 46	0.25 114	0.55 167	0.37 168	1.16 289	1.03 285	0.73 162	0.96 198	0.71 179	0.53 168	1.01 304	0.88 305	0.20 224	0.15 205	0.25 273	0.21 252	0.22 242	0.20 228

iinet-f	0.67 287	0.26 215	2.15 390	0.39 88	0.31 245	1.19 343	0.56 299	0.84 177	0.84 189	0.80 188	1.17 284	1.05 294	0.84 307	0.71 200	1.21 352	0.20 224	0.18 258	0.17 87	0.15 96	0.20 208	0.20 228

qqq	0.40 123	0.26 215	0.44 122	0.36 37	0.22 42	0.46 136	0.36 156	0.85 180	0.54 75	0.56 71	0.69 83	0.65 158	0.53 168	0.55 74	0.45 191	0.17 146	0.16 232	0.20 182	0.19 212	0.18 160	0.17 165

psm_up	0.55 245	0.26 215	0.47 159	0.49 275	0.32 257	0.65 231	0.56 299	1.04 249	0.82 181	0.82 205	0.88 168	1.01 281	0.94 328	0.74 217	0.61 248	0.21 239	0.25 318	0.26 287	0.23 278	0.21 226	0.20 228

UNet	0.54 244	0.26 215	0.66 270	0.44 205	0.40 304	0.99 312	0.41 225	0.98 227	0.75 147	0.83 217	0.89 172	1.04 290	0.72 274	0.73 211	0.62 250	0.19 203	0.14 181	0.20 182	0.17 166	0.20 208	0.17 165

DMCA	0.45 162	0.26 215	0.50 197	0.38 67	0.28 194	0.51 149	0.34 121	0.93 208	0.68 118	0.75 171	0.83 141	0.79 220	0.53 168	0.51 58	0.54 233	0.21 239	0.16 232	0.21 222	0.16 125	0.19 195	0.21 241

UCFNet_RVC	0.49 201	0.26 215	0.35 31	0.39 88	0.26 151	0.64 226	0.36 156	1.15 286	0.84 189	0.67 121	0.88 168	0.88 250	0.59 201	0.58 109	0.45 191	0.24 271	0.17 246	0.27 299	0.27 315	0.25 269	0.23 261

HITNet	0.41 134	0.26 215	0.45 133	0.33 10	0.17 3	0.63 220	0.30 72	0.93 208	0.64 107	0.71 144	0.82 136	0.64 148	0.52 165	0.59 123	0.43 172	0.14 32	0.10 9	0.15 43	0.13 51	0.19 195	0.12 33
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
DISCO	0.70 294	0.26 215	0.68 277	0.44 205	0.31 245	1.14 335	0.51 279	1.23 317	1.23 333	0.81 196	1.05 243	1.50 355	0.85 308	1.82 378	1.03 336	0.19 203	0.15 205	0.18 121	0.16 125	0.24 261	0.23 261

DN-CSS_ROB	0.43 146	0.26 215	0.62 247	0.40 111	0.29 217	0.44 129	0.27 45	0.77 158	0.75 147	0.72 155	1.09 259	0.48 75	0.43 125	0.69 192	0.37 141	0.15 80	0.12 99	0.21 222	0.19 212	0.18 160	0.16 148

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 37	0.27 229	0.45 133	0.36 37	0.25 114	0.48 140	0.30 72	0.58 37	0.90 226	0.42 40	0.36 18	0.30 5	0.29 44	0.49 52	0.30 61	0.16 113	0.14 181	0.18 121	0.15 96	0.18 160	0.15 109

mmm	0.44 152	0.27 229	0.46 149	0.38 67	0.24 88	0.61 204	0.35 138	0.94 212	0.53 71	0.72 155	1.05 243	0.63 141	0.50 160	0.57 92	0.45 191	0.18 174	0.15 205	0.23 248	0.20 234	0.20 208	0.18 180

LL-Strereo	0.57 261	0.27 229	0.68 277	0.48 260	0.34 273	0.39 104	0.48 255	0.94 212	0.97 257	0.83 217	0.78 115	1.10 305	1.18 353	1.33 348	0.49 210	0.17 146	0.14 181	0.22 234	0.19 212	0.16 110	0.17 165

CASS	0.45 162	0.27 229	0.42 103	0.48 260	0.22 42	0.61 204	0.34 121	0.97 224	0.62 90	0.71 144	0.85 154	0.61 134	0.55 181	0.57 92	0.41 163	0.29 310	0.16 232	0.22 234	0.18 188	0.22 242	0.28 291
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ToySt	0.49 201	0.27 229	0.75 300	0.40 111	0.27 175	0.64 226	0.49 261	0.84 177	0.77 160	0.60 80	0.83 141	0.88 250	0.66 243	0.70 195	0.56 239	0.16 113	0.17 246	0.21 222	0.20 234	0.21 226	0.19 208

CRFU-Net	0.57 261	0.27 229	0.57 232	0.46 245	0.30 227	1.20 344	0.52 282	1.10 267	0.56 83	1.00 297	0.98 213	1.06 295	0.79 293	0.81 242	0.71 272	0.21 239	0.19 272	0.18 121	0.16 125	0.18 160	0.19 208

CSP-Net	0.56 256	0.27 229	0.49 185	0.41 135	0.28 194	1.22 345	0.50 265	1.23 317	0.72 134	0.95 280	0.95 194	0.89 254	0.62 215	0.83 251	0.62 250	0.26 291	0.17 246	0.17 87	0.17 166	0.18 160	0.17 165

PSMNet-ADL	0.48 185	0.27 229	0.40 79	0.48 260	0.30 227	0.68 240	0.37 168	0.90 200	0.80 174	0.61 85	0.80 126	0.92 262	0.62 215	0.72 205	0.63 253	0.23 262	0.18 258	0.18 121	0.20 234	0.22 242	0.20 228

TRStereo	0.37 82	0.27 229	0.59 237	0.47 255	0.41 311	0.29 38	0.30 72	0.84 177	0.59 86	0.52 62	0.41 20	0.52 85	0.26 19	0.73 211	0.27 34	0.17 146	0.12 99	0.19 158	0.19 212	0.13 20	0.11 9

Anonymous	0.39 111	0.27 229	0.66 270	0.53 317	0.43 322	0.55 167	0.49 261	0.63 64	0.50 64	0.37 19	0.42 21	0.33 19	0.42 118	0.56 82	0.38 149	0.20 224	0.19 272	0.17 87	0.18 188	0.30 297	0.24 267

ADLNet	0.55 245	0.27 229	0.51 204	0.44 205	0.35 279	0.78 264	0.46 244	1.08 262	0.86 201	0.99 292	0.98 213	0.92 262	0.63 221	0.69 192	0.81 290	0.22 257	0.16 232	0.22 234	0.22 267	0.21 226	0.21 241

hitnet-ft	0.55 245	0.27 229	0.39 72	0.41 135	0.28 194	0.78 264	0.40 213	0.92 205	0.90 226	0.82 205	1.01 223	1.13 312	0.70 266	0.78 235	0.67 261	0.28 304	0.20 280	0.28 306	0.22 267	0.29 288	0.26 277

iResNetv2_ROB	0.52 231	0.27 229	0.69 283	0.38 67	0.25 114	0.62 211	0.35 138	1.17 294	1.01 277	0.99 292	1.06 249	0.88 250	0.67 246	0.66 171	0.39 155	0.19 203	0.13 154	0.15 43	0.11 16	0.18 160	0.16 148

MDST_ROB	0.91 336	0.27 229	0.85 315	0.63 350	0.41 311	2.53 388	0.71 338	1.60 376	1.13 318	2.83 397	1.73 352	0.97 271	0.69 256	1.61 366	0.73 275	0.25 281	0.22 293	0.32 327	0.28 320	0.25 269	0.24 267

DispNO	0.51 221	0.28 243	0.87 322	0.46 245	0.30 227	0.55 167	0.52 282	0.92 205	1.08 310	0.73 162	0.89 172	0.73 198	0.63 221	0.72 205	0.52 226	0.20 224	0.17 246	0.20 182	0.16 125	0.18 160	0.17 165

StereoVision	0.42 140	0.28 243	0.45 133	0.49 275	0.28 194	0.38 101	0.38 188	0.72 135	0.62 90	0.44 45	1.14 272	0.54 93	0.39 106	0.56 82	0.34 98	0.21 239	0.24 310	0.25 273	0.24 291	0.26 273	0.16 148

ssnet_v2	0.58 267	0.28 243	0.56 229	0.43 190	0.29 217	0.95 303	0.59 305	1.13 277	0.99 266	0.93 270	0.80 126	0.99 275	0.64 232	0.82 244	0.94 322	0.25 281	0.22 293	0.23 248	0.24 291	0.20 208	0.19 208

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 281	0.28 243	0.99 332	0.40 111	0.30 227	1.03 319	0.56 299	1.10 267	0.99 266	0.97 286	1.22 292	1.06 295	0.69 256	1.07 317	0.95 325	0.19 203	0.11 58	0.16 62	0.13 51	0.22 242	0.21 241

pcwnet_v2	0.58 267	0.28 243	0.84 314	0.45 226	0.35 279	0.61 204	0.35 138	1.27 330	1.21 330	0.99 292	1.27 301	0.72 189	0.58 195	0.67 181	0.48 208	0.27 298	0.21 287	0.24 262	0.23 278	0.29 288	0.29 297

sCroCo_RVC	0.35 49	0.28 243	0.69 283	0.51 301	0.39 299	0.41 118	0.31 89	0.49 14	0.45 57	0.31 9	0.48 31	0.38 38	0.32 63	0.46 39	0.32 76	0.21 239	0.22 293	0.19 158	0.19 212	0.21 226	0.20 228

HGLStereo	0.56 256	0.28 243	0.57 232	0.50 289	0.37 286	0.80 270	0.45 241	1.02 242	0.78 166	0.86 230	1.14 272	0.89 254	0.82 301	0.76 224	0.73 275	0.21 239	0.20 280	0.19 158	0.18 188	0.19 195	0.21 241

DLCB_ROB	0.58 267	0.28 243	0.47 159	0.49 275	0.32 257	0.77 260	0.50 265	0.99 229	0.92 236	1.04 313	1.14 272	1.21 317	0.69 256	0.88 269	0.69 265	0.20 224	0.20 280	0.22 234	0.22 267	0.21 226	0.18 180

SGM_RVC	0.97 341	0.28 243	0.41 84	0.39 88	0.22 42	1.55 367	0.73 340	1.51 369	1.25 339	2.25 387	1.92 362	2.58 385	1.56 374	2.02 385	1.19 351	0.27 298	0.27 327	0.27 299	0.25 300	0.25 269	0.25 273
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
NINENet	0.50 214	0.29 252	0.51 204	0.45 226	0.32 257	0.70 244	0.34 121	1.10 267	0.88 214	0.80 188	0.94 187	0.65 158	0.49 150	0.73 211	0.51 219	0.22 257	0.20 280	0.25 273	0.18 188	0.22 242	0.21 241

GEStereo_RVC	0.55 245	0.29 252	0.63 255	0.49 275	0.31 245	0.70 244	0.54 290	1.22 313	0.92 236	0.82 205	0.85 154	0.85 238	0.63 221	0.90 276	0.65 256	0.24 271	0.16 232	0.19 158	0.16 125	0.21 226	0.22 254

RAFT + AFF	0.53 234	0.29 252	0.75 300	0.51 301	0.32 257	0.63 220	0.60 307	1.00 232	0.91 231	0.78 184	0.87 161	0.83 232	0.58 195	0.80 239	0.47 205	0.17 146	0.20 280	0.23 248	0.22 267	0.18 160	0.18 180

CFNet	0.51 221	0.29 252	0.46 149	0.41 135	0.27 175	0.70 244	0.32 105	1.13 277	1.00 273	0.72 155	1.07 252	0.85 238	0.60 205	0.76 224	0.52 226	0.19 203	0.14 181	0.23 248	0.23 278	0.21 226	0.16 148

iResNet	0.49 201	0.29 252	0.79 310	0.42 172	0.21 29	0.61 204	0.40 213	0.82 173	0.99 266	0.87 237	1.12 264	0.69 173	0.53 168	0.78 235	0.51 219	0.15 80	0.11 58	0.14 17	0.12 30	0.17 142	0.15 109

pmcnn	1.23 366	0.29 252	0.96 329	0.40 111	0.23 70	0.95 303	0.69 329	1.16 289	1.28 343	1.67 369	2.33 371	11.15 418	0.86 310	0.93 291	0.88 305	0.15 80	0.12 99	0.12 2	0.10 10	0.15 79	0.15 109

whm_eth	0.48 185	0.30 258	0.74 297	0.46 245	0.38 294	0.37 88	0.37 168	0.79 165	0.78 166	0.82 205	1.74 354	0.37 34	0.38 94	0.60 129	0.38 149	0.18 174	0.16 232	0.20 182	0.20 234	0.19 195	0.22 254

fast-acv-ft	0.64 282	0.30 258	0.73 293	0.45 226	0.34 273	1.17 340	0.49 261	0.86 183	0.98 261	1.02 304	1.36 313	1.29 325	0.85 308	0.76 224	0.81 290	0.21 239	0.23 303	0.23 248	0.23 278	0.21 226	0.20 228

LMCR-Stereo	0.53 234	0.30 258	0.53 215	0.58 336	0.30 227	0.83 285	0.36 156	1.19 299	0.76 153	0.88 245	1.04 239	0.56 98	0.62 215	0.82 244	0.67 261	0.19 203	0.15 205	0.19 158	0.14 74	0.23 251	0.17 165

DMCA-RVC	0.51 221	0.30 258	0.59 237	0.50 289	0.32 257	0.54 162	0.38 188	0.86 183	0.68 118	0.94 273	0.86 157	0.91 260	0.68 252	0.70 195	0.59 244	0.23 262	0.18 258	0.31 322	0.23 278	0.26 273	0.19 208

NVstereo2D	0.60 277	0.30 258	0.75 300	0.48 260	0.43 322	0.89 294	0.48 255	1.05 254	1.15 321	0.66 120	0.86 157	0.88 250	0.70 266	0.99 301	0.65 256	0.32 331	0.15 205	0.28 306	0.20 234	0.40 336	0.36 329

TestStereo	0.38 97	0.31 263	0.40 79	0.45 226	0.20 20	0.40 105	0.37 168	0.66 84	0.65 112	0.53 65	0.78 115	0.47 71	0.40 111	0.55 74	0.37 141	0.18 174	0.13 154	0.20 182	0.15 96	0.22 242	0.13 58

stereogan	0.80 316	0.31 263	0.71 290	0.59 339	0.50 344	1.72 377	0.48 255	1.35 345	1.37 350	1.00 297	1.46 335	1.56 361	0.95 331	1.29 344	0.84 294	0.28 304	0.29 334	0.29 314	0.25 300	0.38 333	0.38 341

BEATNet_4x	0.46 168	0.32 265	0.56 229	0.37 46	0.19 9	0.63 220	0.35 138	1.01 239	0.72 134	0.77 181	0.83 141	0.70 175	0.59 201	0.68 189	0.53 230	0.16 113	0.12 99	0.16 62	0.14 74	0.24 261	0.16 148

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 234	0.32 265	0.64 260	0.44 205	0.30 227	0.66 234	0.44 239	1.04 249	0.88 214	0.91 261	0.91 179	0.99 275	0.60 205	0.68 189	0.60 247	0.21 239	0.17 246	0.22 234	0.22 267	0.21 226	0.21 241
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	0.57 261	0.32 265	0.54 218	0.45 226	0.27 175	0.57 187	0.48 255	1.00 232	1.28 343	0.86 230	1.33 311	0.87 245	0.58 195	1.07 317	0.75 279	0.18 174	0.12 99	0.15 43	0.13 51	0.18 160	0.18 180

AdaStereo	0.50 214	0.32 265	0.47 159	0.48 260	0.25 114	0.67 238	0.32 105	1.17 294	0.88 214	0.75 171	0.99 218	0.75 206	0.49 150	0.67 181	0.46 201	0.27 298	0.12 99	0.28 306	0.18 188	0.23 251	0.18 180
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	4.04 408	0.32 265	0.46 149	0.43 190	0.27 175	7.50 415	1.45 398	3.84 408	4.24 406	8.19 417	6.76 415	19.00 424	9.08 415	10.74 419	6.62 409	0.31 319	0.33 356	0.32 327	0.32 339	0.29 288	0.29 297

StereoDRNet-Refined	0.58 267	0.32 265	0.54 218	0.46 245	0.30 227	0.96 306	0.40 213	1.00 232	0.94 248	1.12 330	1.08 255	0.96 269	0.67 246	0.90 276	0.89 316	0.17 146	0.13 154	0.22 234	0.21 252	0.20 208	0.19 208
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DRN-Test	0.66 286	0.32 265	0.66 270	0.50 289	0.39 299	1.15 337	0.61 312	1.49 365	1.01 277	1.12 330	1.08 255	1.06 295	0.69 256	0.77 231	0.94 322	0.23 262	0.17 246	0.26 287	0.25 300	0.25 269	0.21 241

SGM-Forest	0.62 280	0.32 265	0.39 72	0.43 190	0.30 227	1.02 316	0.55 294	1.09 266	1.05 294	1.06 318	1.18 286	1.10 305	0.67 246	0.88 269	0.62 250	0.31 319	0.33 356	0.33 332	0.30 326	0.30 297	0.28 291
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
FAT-Stereo	0.73 304	0.33 273	0.75 300	0.49 275	0.37 286	0.71 249	0.59 305	1.36 348	1.30 345	1.03 312	1.40 322	1.59 364	1.15 349	0.87 266	0.86 299	0.28 304	0.28 329	0.28 306	0.23 278	0.28 285	0.38 341

FADNet-RVC-Resample	0.56 256	0.33 273	1.16 346	0.49 275	0.34 273	0.71 249	0.43 233	1.01 239	0.93 241	0.82 205	0.87 161	0.74 204	0.67 246	0.73 211	0.45 191	0.18 174	0.18 258	0.26 287	0.27 315	0.26 273	0.27 284

TDLM	0.57 261	0.33 273	0.49 185	0.51 301	0.30 227	0.66 234	0.73 340	1.03 246	1.01 277	0.82 205	1.10 261	0.84 236	0.70 266	0.86 265	0.58 240	0.28 304	0.17 246	0.25 273	0.22 267	0.26 273	0.19 208

CVANet_RVC	0.57 261	0.33 273	0.44 122	0.47 255	0.32 257	0.67 238	0.61 312	1.05 254	0.93 241	0.85 225	1.04 239	1.01 281	0.73 275	0.83 251	0.52 226	0.29 310	0.19 272	0.27 299	0.25 300	0.31 302	0.21 241

StereoDRNet	0.64 282	0.33 273	0.68 277	0.51 301	0.43 322	1.03 319	0.53 286	1.47 362	0.99 266	1.10 328	0.87 161	1.07 300	0.71 270	0.82 244	0.88 305	0.23 262	0.19 272	0.25 273	0.23 278	0.27 283	0.19 208

SACVNet	0.58 267	0.34 278	0.55 223	0.55 326	0.36 281	0.63 220	0.48 255	1.13 277	0.77 160	1.02 304	1.06 249	1.02 286	0.74 277	0.90 276	0.51 219	0.27 298	0.21 287	0.25 273	0.24 291	0.29 288	0.36 329

Anonymous3	0.46 168	0.34 278	0.86 320	0.50 289	0.37 286	0.81 275	0.50 265	0.72 135	0.65 112	0.51 59	0.65 72	0.45 63	0.45 137	0.64 159	0.38 149	0.24 271	0.24 310	0.22 234	0.21 252	0.23 251	0.23 261

HCRNet	0.44 152	0.34 278	0.41 84	0.53 317	0.26 151	0.53 158	0.29 59	0.83 174	0.63 100	0.71 144	0.81 133	0.77 218	0.50 160	0.66 171	0.36 129	0.24 271	0.16 232	0.24 262	0.20 234	0.21 226	0.18 180

DeepPruner_ROB	0.53 234	0.34 278	0.59 237	0.41 135	0.30 227	0.50 145	0.43 233	1.19 299	0.70 123	0.85 225	1.05 243	0.86 240	0.55 181	0.84 256	0.51 219	0.29 310	0.23 303	0.22 234	0.22 267	0.26 273	0.25 273

S-Stereo	0.74 305	0.35 282	0.96 329	0.56 329	0.45 333	0.82 283	0.60 307	1.24 324	1.60 371	0.96 281	1.41 324	1.12 309	0.94 328	0.80 239	1.04 339	0.26 291	0.31 347	0.28 306	0.25 300	0.32 307	0.47 365

ADCP+	1.06 352	0.35 282	1.51 377	0.49 275	0.51 347	1.45 362	0.55 294	1.25 327	1.03 285	1.16 334	1.15 277	1.10 305	1.07 343	1.56 363	6.75 410	0.19 203	0.16 232	0.23 248	0.21 252	0.28 285	0.21 241

RYNet	0.72 302	0.35 282	0.64 260	0.53 317	0.67 370	1.31 352	0.67 320	1.20 303	1.18 325	1.05 315	0.87 161	1.27 322	0.93 327	0.93 291	1.27 358	0.22 257	0.16 232	0.26 287	0.23 278	0.40 336	0.39 343

XPNet_ROB	0.70 294	0.35 282	0.68 277	0.52 312	0.40 304	0.79 267	0.85 356	1.16 289	0.94 248	1.33 351	1.15 277	1.38 343	0.83 305	1.03 311	0.90 318	0.32 331	0.25 318	0.26 287	0.24 291	0.31 302	0.28 291

CBMV	0.64 282	0.35 282	0.41 84	0.42 172	0.25 114	1.01 314	0.77 344	1.13 277	1.09 313	1.17 335	1.22 292	1.04 290	0.75 279	0.88 269	0.63 253	0.28 304	0.30 337	0.34 334	0.30 326	0.26 273	0.26 277
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
GwcNet	0.69 292	0.36 287	1.10 340	0.51 301	0.42 317	1.08 329	0.50 265	1.21 305	1.16 322	1.00 297	1.37 316	1.06 295	0.79 293	0.92 286	0.94 322	0.25 281	0.24 310	0.24 262	0.22 267	0.23 251	0.26 277

RP	0.76 308	0.36 287	0.63 255	0.66 359	0.58 364	0.80 270	0.55 294	1.14 283	1.22 332	0.97 286	1.65 346	1.43 348	1.32 363	1.01 304	0.84 294	0.33 337	0.30 337	0.36 339	0.30 326	0.34 319	0.34 322

WCMA_ROB	1.14 358	0.36 287	0.76 305	0.49 275	0.44 329	1.23 347	0.67 320	1.11 272	1.23 333	2.84 398	3.95 404	3.28 394	1.83 385	1.25 339	0.99 332	0.44 362	0.34 358	0.34 334	0.37 348	0.41 342	0.40 346

SDNR	0.86 327	0.37 290	1.47 375	0.40 111	0.38 294	3.38 404	0.33 114	0.90 200	0.98 261	0.99 292	2.09 369	0.59 125	0.71 270	1.29 344	0.70 268	0.51 372	0.56 386	0.36 339	0.26 310	0.43 346	0.46 361

GMStereo	0.39 111	0.37 290	0.54 218	0.40 111	0.26 151	0.42 123	0.36 156	0.59 39	1.04 289	0.55 69	0.51 39	0.37 34	0.35 79	0.54 72	0.41 163	0.19 203	0.13 154	0.16 62	0.17 166	0.24 261	0.18 180
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
APVNet	0.71 298	0.37 290	0.89 324	0.56 329	0.45 333	1.18 342	0.68 325	1.41 356	0.85 196	0.81 196	1.15 277	1.04 290	0.81 297	1.10 322	1.17 349	0.26 291	0.28 329	0.32 327	0.31 333	0.29 288	0.30 304

FADNet_RVC	0.55 245	0.37 290	1.17 350	0.44 205	0.31 245	0.56 183	0.34 121	1.06 257	0.88 214	0.67 121	0.90 176	0.61 134	0.65 238	0.93 291	0.70 268	0.21 239	0.18 258	0.26 287	0.23 278	0.31 302	0.28 291

STTStereo	0.55 245	0.37 290	0.76 305	0.44 205	0.31 245	0.60 203	0.44 239	0.96 220	0.86 201	0.99 292	0.90 176	0.96 269	0.58 195	0.71 200	0.61 248	0.25 281	0.23 303	0.26 287	0.32 339	0.24 261	0.23 261

SuperB	1.04 349	0.37 290	4.81 405	0.43 190	0.31 245	0.99 312	0.46 244	1.02 242	2.09 382	1.09 326	1.09 259	0.75 206	0.81 297	1.06 314	1.76 370	0.19 203	0.15 205	0.17 87	0.15 96	2.82 412	0.26 277

GANet	0.70 294	0.37 290	0.55 223	0.51 301	0.34 273	0.94 300	0.96 364	1.08 262	0.94 248	1.04 313	1.98 365	1.13 312	0.88 316	1.12 325	0.66 258	0.25 281	0.26 323	0.27 299	0.22 267	0.31 302	0.22 254

CBMV_ROB	0.59 274	0.37 290	0.38 55	0.39 88	0.28 194	0.74 254	0.28 52	1.00 232	0.98 261	0.94 273	1.25 299	0.81 230	0.78 291	0.87 266	0.50 211	0.36 350	0.37 363	0.43 354	0.40 357	0.33 312	0.30 304

PSMNet_ROB	0.64 282	0.37 290	0.65 265	0.56 329	0.42 317	0.97 307	0.83 350	1.21 305	0.92 236	0.79 186	1.02 231	1.08 302	0.63 221	0.82 244	0.91 320	0.29 310	0.20 280	0.31 322	0.31 333	0.26 273	0.23 261

dd	0.43 146	0.38 299	0.55 223	0.44 205	0.25 114	0.47 138	0.38 188	0.70 126	1.05 294	0.59 76	0.65 72	0.42 51	0.39 106	0.66 171	0.50 211	0.24 271	0.15 205	0.21 222	0.15 96	0.22 242	0.18 180

edge stereo	0.76 308	0.38 299	0.74 297	0.52 312	0.43 322	0.80 270	0.53 286	1.28 332	1.06 301	1.28 347	1.38 321	1.81 368	1.11 346	1.08 319	0.85 298	0.33 337	0.32 350	0.41 352	0.28 320	0.32 307	0.36 329

Nwc_Net	0.78 312	0.38 299	0.73 293	0.60 344	0.55 355	1.05 324	0.55 294	1.67 381	1.05 294	0.88 245	1.86 361	1.40 346	1.09 344	1.10 322	0.87 303	0.30 316	0.25 318	0.36 339	0.38 351	0.29 288	0.29 297

ADCL	1.04 349	0.38 299	1.35 366	0.50 289	0.39 299	1.61 371	0.89 358	1.29 333	1.39 353	1.29 348	1.50 337	1.24 320	1.24 358	1.37 356	4.87 403	0.21 239	0.19 272	0.25 273	0.25 300	0.29 288	0.27 284

sAnonymous2	0.40 123	0.39 303	0.85 315	0.48 260	0.37 286	0.40 105	0.46 244	0.57 33	0.52 68	0.38 23	0.46 25	0.35 27	0.42 118	0.43 25	0.30 61	0.19 203	0.14 181	0.18 121	0.17 166	0.57 372	0.44 356

CroCo_RVC	0.40 123	0.39 303	0.85 315	0.48 260	0.37 286	0.40 105	0.46 244	0.57 33	0.52 68	0.38 23	0.46 25	0.35 27	0.42 118	0.43 25	0.30 61	0.19 203	0.14 181	0.18 121	0.17 166	0.57 372	0.44 356

AF-Net	0.81 319	0.39 303	0.68 277	0.64 351	0.54 353	0.91 295	0.51 279	1.61 377	1.31 346	0.96 281	2.02 366	1.46 349	1.26 361	1.11 324	0.99 332	0.32 331	0.24 310	0.39 348	0.27 315	0.30 297	0.25 273

NOSS_ROB	0.57 261	0.39 303	0.39 72	0.44 205	0.30 227	0.73 253	0.54 290	1.03 246	1.08 310	0.67 121	0.87 161	0.76 212	0.57 188	0.77 231	0.47 205	0.38 354	0.38 365	0.44 356	0.42 363	0.37 329	0.34 322

Wz-Net-MNSev	0.76 308	0.40 307	1.34 365	0.50 289	0.40 304	1.44 361	0.83 350	1.15 286	1.16 322	1.25 346	1.20 291	1.13 312	0.81 297	1.16 328	1.00 335	0.22 257	0.19 272	0.24 262	0.23 278	0.28 285	0.26 277

NCC-stereo	0.78 312	0.40 307	0.76 305	0.61 346	0.67 370	0.81 275	0.69 329	1.54 373	1.11 315	0.90 256	1.36 313	1.33 335	1.16 350	1.19 331	0.88 305	0.31 319	0.30 337	0.37 343	0.48 370	0.33 312	0.33 318

Abc-Net	0.78 312	0.40 307	0.76 305	0.61 346	0.67 370	0.81 275	0.69 329	1.54 373	1.11 315	0.90 256	1.36 313	1.33 335	1.16 350	1.19 331	0.88 305	0.31 319	0.30 337	0.37 343	0.48 370	0.33 312	0.33 318
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
NCCL2	0.72 302	0.41 310	0.65 265	0.64 351	0.44 329	0.98 311	1.20 379	1.11 272	1.00 273	0.98 290	0.96 198	1.49 354	0.87 313	0.90 276	0.79 285	0.31 319	0.26 323	0.39 348	0.39 355	0.32 307	0.32 314

SANet	1.07 354	0.41 310	1.06 337	0.48 260	0.30 227	1.41 358	0.94 362	1.42 357	3.36 400	1.58 360	2.43 375	2.33 381	1.70 380	1.34 350	1.07 341	0.28 304	0.24 310	0.26 287	0.23 278	0.34 319	0.30 304

FINET	0.67 287	0.42 312	1.00 333	0.46 245	0.43 322	0.83 285	0.89 358	1.08 262	1.50 362	0.87 237	1.14 272	0.71 179	0.68 252	0.92 286	0.70 268	0.36 350	0.30 337	0.26 287	0.24 291	0.35 323	0.33 318

DPSNet	0.99 343	0.42 312	1.88 386	0.53 317	0.41 311	1.59 370	1.26 386	2.21 391	1.43 356	1.10 328	1.11 262	1.46 349	1.95 389	1.34 350	1.26 356	0.34 343	0.25 318	0.25 273	0.21 252	0.46 354	0.37 335

ADCRef	0.80 316	0.43 314	1.32 364	0.50 289	0.45 333	1.07 325	0.51 279	1.07 258	0.98 261	1.17 335	1.42 325	0.87 245	0.91 319	0.85 263	3.19 391	0.18 174	0.16 232	0.23 248	0.23 278	0.22 242	0.21 241

PA-Net	0.67 287	0.43 314	0.83 313	0.50 289	0.53 351	0.94 300	0.68 325	1.10 267	1.14 320	0.80 188	0.88 168	0.87 245	0.77 286	1.02 309	0.88 305	0.24 271	0.41 372	0.29 314	0.44 364	0.26 273	0.34 322
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
LALA_ROB	0.74 305	0.43 314	0.69 283	0.54 323	0.40 304	1.01 314	0.95 363	1.21 305	1.07 307	1.22 342	1.12 264	1.56 361	0.79 293	1.04 313	0.86 299	0.33 337	0.22 293	0.35 336	0.30 326	0.35 323	0.31 310

MeshStereo	1.34 370	0.43 314	0.54 218	0.44 205	0.34 273	1.66 373	0.60 307	1.94 385	1.37 350	4.47 411	3.25 390	4.71 402	1.94 388	1.92 381	1.17 349	0.35 347	0.35 360	0.37 343	0.31 333	0.32 307	0.32 314
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	0.49 201	0.44 318	0.74 297	0.49 275	0.27 175	0.56 183	0.29 59	0.73 142	0.76 153	0.86 230	0.94 187	0.91 260	0.36 88	0.74 217	0.43 172	0.26 291	0.14 181	0.26 287	0.15 96	0.36 327	0.18 180

Anonymous_2	0.82 320	0.44 318	0.63 255	0.40 111	0.43 322	0.80 270	0.52 282	0.72 135	0.77 160	0.71 144	0.60 62	0.87 245	0.76 282	0.75 221	0.58 240	0.52 373	0.54 385	0.54 372	4.82 420	0.56 370	0.40 346

PS-NSSS	0.58 267	0.44 318	0.62 247	0.42 172	0.33 266	0.66 234	0.58 303	1.02 242	0.86 201	0.77 181	1.28 303	0.72 189	0.64 232	0.82 244	0.59 244	0.31 319	0.26 323	0.40 351	0.27 315	0.33 312	0.26 277

NaN_ROB	0.69 292	0.44 318	0.69 283	0.51 301	0.33 266	0.97 307	1.06 371	1.22 313	1.19 327	1.24 345	0.96 198	1.08 302	0.78 291	1.20 333	0.67 261	0.24 271	0.30 337	0.23 248	0.24 291	0.23 251	0.25 273

HBP-ISP	0.59 274	0.45 322	0.43 112	0.45 226	0.33 266	0.70 244	0.28 52	1.11 272	1.00 273	0.83 217	1.18 286	0.65 158	0.68 252	0.88 269	0.52 226	0.35 347	0.38 365	0.47 361	0.41 362	0.38 333	0.31 310

DANet	0.71 298	0.45 322	0.91 325	0.59 339	0.40 304	0.81 275	0.40 213	0.97 224	0.84 189	1.20 340	1.22 292	1.33 335	0.88 316	1.16 328	1.24 354	0.27 298	0.23 303	0.31 322	0.25 300	0.35 323	0.32 314
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	0.95 340	0.46 324	1.04 335	0.64 351	0.48 341	2.12 384	0.64 316	1.01 239	0.87 210	1.75 371	2.82 388	1.30 327	1.64 379	1.06 314	0.96 327	0.36 350	0.29 334	0.35 336	0.25 300	0.45 351	0.42 350

RTSC	0.87 328	0.48 325	1.23 356	0.52 312	0.37 286	1.13 334	0.50 265	1.34 342	1.79 376	1.51 357	1.24 297	1.12 309	0.81 297	1.62 367	2.16 380	0.25 281	0.19 272	0.23 248	0.24 291	0.30 297	0.31 310

ADCPNet	1.03 348	0.48 325	2.70 393	0.54 323	0.42 317	1.40 356	0.75 342	1.13 277	1.07 307	1.22 342	1.42 325	1.68 366	1.09 344	1.36 355	3.45 395	0.30 316	0.28 329	0.29 314	0.32 339	0.37 329	0.35 327

PDISCO_ROB	0.91 336	0.48 325	1.06 337	0.99 380	0.97 382	1.67 375	0.63 314	1.64 379	1.59 368	1.06 318	1.18 286	1.31 328	0.79 293	1.55 361	0.97 328	0.49 369	0.22 293	0.45 357	0.40 357	0.45 351	0.37 335

CSAN	0.83 325	0.49 328	0.77 309	0.60 344	0.41 311	1.14 335	1.06 371	1.19 299	1.46 360	1.32 349	1.43 328	1.37 342	1.19 355	1.27 342	0.86 299	0.39 356	0.31 347	0.36 339	0.37 348	0.35 323	0.34 322

ETE_ROB	0.70 294	0.49 328	0.73 293	0.56 329	0.36 281	0.79 267	0.87 357	1.14 283	0.93 241	1.19 337	1.18 286	1.39 344	0.82 301	0.99 301	0.80 287	0.26 291	0.21 287	0.31 322	0.26 310	0.33 312	0.34 322

MSMD_ROB	1.21 365	0.49 328	0.62 247	0.59 339	0.50 344	1.62 372	0.67 320	1.23 317	1.24 335	2.45 391	3.77 398	3.09 391	2.98 404	1.32 347	0.81 290	0.45 363	0.41 372	0.49 367	0.51 377	0.47 356	0.44 356

PWCDC_ROB	0.89 332	0.49 328	0.80 312	0.74 372	0.40 304	1.03 319	0.39 207	1.33 340	2.35 389	1.02 304	3.77 398	0.81 230	0.92 322	1.20 333	0.90 318	0.34 343	0.22 293	0.24 262	0.20 234	0.34 319	0.29 297

dad	0.58 267	0.50 332	0.64 260	0.43 190	0.30 227	0.59 198	0.36 156	0.78 163	1.25 339	1.01 302	1.17 284	1.15 315	0.53 168	0.68 189	0.50 211	0.35 347	0.23 303	0.37 343	0.21 252	0.29 288	0.20 228

SHD	0.93 339	0.50 332	1.18 351	0.59 339	0.46 340	0.97 307	0.48 255	1.70 382	2.15 383	1.58 360	1.37 316	1.42 347	1.19 355	1.31 346	1.60 365	0.31 319	0.26 323	0.32 327	0.33 342	0.40 336	0.42 350

FBW_ROB	0.88 330	0.50 332	0.85 315	0.55 326	0.40 304	1.17 340	0.78 346	1.50 366	1.37 350	1.33 351	1.27 301	1.48 353	1.00 337	2.57 397	0.98 331	0.25 281	0.32 350	0.45 357	0.30 326	0.34 319	0.28 291

Wz-Net-LNSev	0.71 298	0.51 335	1.36 370	0.50 289	0.41 311	1.15 337	0.69 329	1.21 305	1.07 307	1.02 304	1.12 264	1.08 302	0.87 313	0.89 274	0.89 316	0.24 271	0.22 293	0.21 222	0.19 212	0.26 273	0.26 277

Syn2CoEx	0.71 298	0.51 335	0.95 327	0.64 351	0.45 333	0.91 295	0.53 286	1.48 363	1.13 318	0.93 270	1.35 312	1.02 286	0.99 335	0.92 286	0.80 287	0.30 316	0.27 327	0.28 306	0.24 291	0.23 251	0.24 267

psmorigin	0.82 320	0.51 335	2.09 388	0.49 275	0.41 311	0.85 289	0.50 265	1.04 249	0.88 214	1.45 355	1.43 328	1.50 355	1.06 341	1.22 336	0.97 328	0.31 319	0.32 350	0.27 299	0.27 315	0.33 312	0.42 350

FADNet	0.61 279	0.51 335	1.10 340	0.45 226	0.44 329	0.65 231	0.41 225	1.19 299	1.05 294	0.70 138	0.84 146	0.98 274	0.66 243	0.82 244	0.50 211	0.29 310	0.30 337	0.27 299	0.30 326	0.46 354	0.35 327

MANE	4.13 409	0.51 335	0.64 260	0.66 359	0.56 358	6.89 414	0.99 367	7.55 416	12.04 413	6.68 416	8.57 417	10.69 417	9.45 416	7.59 416	6.39 408	0.49 369	0.43 377	0.48 364	0.98 397	0.49 358	0.48 367

FC-DCNN	1.59 381	0.51 335	0.66 270	0.61 346	0.49 343	1.56 368	0.70 334	1.66 380	1.53 364	4.64 412	4.62 410	5.85 409	3.34 407	1.84 379	1.11 344	0.46 364	0.42 374	0.47 361	0.46 365	0.48 357	0.46 361

ADCMid	1.14 358	0.52 341	2.23 391	0.53 317	0.43 322	1.07 325	0.75 342	1.23 317	1.05 294	2.15 384	1.44 330	1.50 355	1.43 369	1.56 363	5.01 404	0.26 291	0.24 310	0.29 314	0.31 333	0.37 329	0.33 318

DeepPrunerF	0.89 332	0.52 341	3.43 398	0.68 365	0.81 375	0.72 252	0.72 339	1.22 313	1.99 381	0.93 270	1.01 223	0.87 245	0.86 310	1.08 319	0.95 325	0.34 343	0.28 329	0.43 354	0.39 355	0.30 297	0.32 314

PWC_ROB	0.87 328	0.52 341	1.28 359	0.50 289	0.32 257	0.91 295	0.37 168	1.36 348	1.46 360	1.61 363	2.59 381	1.16 316	1.01 338	1.34 350	1.40 363	0.25 281	0.18 258	0.28 306	0.20 234	0.29 288	0.28 291

XX-TBD	0.32 30	0.53 344	0.26 7	0.51 301	0.20 20	0.37 88	0.24 26	0.40 4	0.73 140	0.54 67	0.69 83	0.31 9	0.25 13	0.32 4	0.27 34	0.16 113	0.10 9	0.12 2	0.09 6	0.13 20	0.11 9

FADNet-RVC	0.60 277	0.53 344	1.14 345	0.46 245	0.39 299	0.61 204	0.39 207	1.12 276	0.87 210	0.70 138	0.84 146	1.04 290	0.55 181	0.94 298	0.69 265	0.26 291	0.25 318	0.28 306	0.28 320	0.31 302	0.31 310

Anonymous Stereo	0.75 307	0.54 346	1.78 383	0.57 334	0.56 358	0.62 211	1.25 385	0.96 220	0.99 266	0.96 281	0.95 194	0.83 232	0.58 195	1.27 342	1.21 352	0.31 319	0.30 337	0.31 322	0.33 342	0.33 312	0.36 329

DGSMNet	0.76 308	0.55 347	1.29 361	0.58 336	0.62 367	0.94 300	0.70 334	1.26 328	1.11 315	0.83 217	1.24 297	1.00 278	0.71 270	1.03 311	0.81 290	0.34 343	0.29 334	0.41 352	0.40 357	0.57 372	0.55 376

FCDSN-DC	1.39 375	0.56 348	0.65 265	0.74 372	0.59 365	1.38 355	0.63 314	1.35 345	1.39 353	3.26 405	4.50 409	4.61 400	2.63 399	1.58 365	1.03 336	0.46 364	0.42 374	0.48 364	0.47 368	0.50 360	0.50 371
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
aanetorigin	0.83 325	0.56 348	1.87 385	0.49 275	0.38 294	0.56 183	0.66 318	0.70 126	1.00 273	2.42 390	2.02 366	1.31 328	1.18 353	0.93 291	1.13 348	0.20 224	0.18 258	0.20 182	0.19 212	0.27 283	0.30 304

ccnet	0.82 320	0.57 350	0.75 300	0.54 323	0.59 365	1.09 330	0.66 318	1.38 351	0.94 248	1.12 330	1.44 330	1.29 325	0.92 322	0.95 300	1.24 354	0.49 369	0.42 374	0.50 369	0.47 368	0.51 361	0.46 361

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 347	0.57 350	1.51 377	0.67 362	0.50 344	2.57 389	1.66 401	1.20 303	1.43 356	1.38 353	1.57 343	1.33 335	0.92 322	1.64 370	0.88 305	0.37 353	0.39 369	0.46 360	0.60 382	0.41 342	0.40 346

WZ-Net	1.19 364	0.59 352	4.07 402	0.62 349	0.51 347	1.34 353	1.31 390	1.32 338	1.74 375	1.53 359	1.65 346	1.74 367	1.28 362	2.25 391	2.01 377	0.27 298	0.21 287	0.23 248	0.25 300	0.40 336	0.39 343

MFN_U_SF_RVC	1.09 356	0.59 352	1.97 387	0.67 362	0.44 329	1.93 381	0.60 307	1.85 384	1.36 348	1.61 363	1.54 341	1.95 374	1.37 365	1.64 370	1.73 368	0.40 360	0.37 363	0.45 357	0.48 370	0.44 347	0.44 356

RGC	0.79 315	0.59 352	0.71 290	0.65 356	0.65 369	0.92 299	0.58 303	1.29 333	1.05 294	1.07 321	1.45 333	1.47 352	1.03 339	1.21 335	0.88 305	0.32 331	0.30 337	0.48 364	0.40 357	0.37 329	0.37 335

ADCS	1.51 379	0.61 355	3.42 397	0.59 339	0.51 347	1.27 350	1.08 374	1.59 375	1.81 377	1.91 378	1.66 348	1.51 358	1.42 368	1.94 383	8.60 412	0.33 337	0.32 350	0.33 332	0.36 347	0.44 347	0.42 350

ELAS_RVC	1.60 382	0.61 355	1.01 334	0.70 368	0.56 358	2.00 383	1.89 408	1.96 386	2.65 392	3.33 406	3.26 391	3.03 388	3.41 408	2.49 395	2.09 379	0.52 373	0.45 380	0.50 369	0.48 370	0.54 368	0.52 373
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.63 384	0.61 355	0.95 327	0.68 365	0.55 355	3.01 402	1.55 399	2.39 393	2.33 388	3.64 408	3.89 402	2.75 386	2.90 403	2.15 389	2.27 386	0.52 373	0.45 380	0.50 369	0.48 370	0.54 368	0.52 373
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
AnyNet_C32	1.16 362	0.62 358	2.40 392	0.57 334	0.55 355	1.41 358	1.34 391	1.18 297	1.24 335	1.49 356	1.42 325	1.39 344	1.20 357	1.55 361	4.82 402	0.29 310	0.28 329	0.29 314	0.34 344	0.38 333	0.42 350

PASM	0.90 335	0.64 359	1.69 379	0.69 367	0.69 373	0.78 264	0.84 353	1.03 246	1.26 342	1.19 337	1.15 277	1.31 328	0.98 334	1.24 338	1.03 336	0.52 373	0.56 386	0.59 377	0.66 384	0.56 370	0.54 375

SAMSARA	1.07 354	0.65 360	1.19 352	1.06 384	0.90 377	1.76 378	1.76 405	1.46 361	1.44 358	1.51 357	1.16 282	2.00 375	1.14 348	1.48 359	1.31 360	0.39 356	0.44 379	0.35 336	0.38 351	0.49 358	0.49 370

XQC	0.89 332	0.65 360	1.31 362	0.67 362	0.52 350	1.22 345	0.68 325	1.26 328	1.52 363	1.14 333	1.11 262	1.28 324	1.04 340	1.40 358	1.77 371	0.38 354	0.24 310	0.37 343	0.31 333	0.53 366	0.47 365

PVD	1.28 369	0.67 362	1.28 359	0.74 372	0.62 367	1.50 364	0.84 353	1.99 387	2.96 395	2.18 385	2.36 374	1.85 371	1.95 389	1.92 381	1.94 375	0.39 356	0.36 362	0.49 367	0.37 348	0.51 361	0.64 378

GASNet	0.67 287	0.72 363	0.96 329	0.70 368	0.48 341	0.62 211	0.47 249	1.08 262	1.03 285	0.94 273	0.82 136	0.93 264	0.83 305	1.33 348	0.80 287	0.31 319	0.22 293	0.29 314	0.28 320	0.44 347	0.24 267

Wz-Net-SNSev	0.91 336	0.73 364	2.13 389	0.56 329	0.45 333	0.95 303	1.13 376	1.34 342	1.24 335	1.02 304	1.30 307	1.46 349	0.86 310	1.81 377	1.50 364	0.25 281	0.23 303	0.25 273	0.26 310	0.32 307	0.29 297

SQANet	0.82 320	0.74 365	0.67 274	1.13 385	0.98 384	1.11 331	0.47 249	1.07 258	0.83 186	0.91 261	1.05 243	1.03 288	0.74 277	1.01 304	0.64 255	0.61 379	0.24 310	1.03 386	0.35 346	1.18 389	0.58 377

GANetREF_RVC	0.80 316	0.75 366	0.86 320	0.66 359	0.42 317	1.15 337	0.98 365	1.14 283	1.19 327	1.01 302	1.02 231	1.10 305	0.90 318	1.15 327	0.76 280	0.48 367	0.39 369	0.57 374	0.38 351	0.63 376	0.46 361
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
UDGNet	0.48 185	0.77 367	0.50 197	0.48 260	0.31 245	0.41 118	0.34 121	0.70 126	0.92 236	0.65 109	0.60 62	0.58 111	0.43 125	0.63 152	0.41 163	0.32 331	0.15 205	0.66 378	0.19 212	0.36 327	0.21 241

LSM	4.74 412	0.77 367	10.16 412	0.70 368	56.56 434	1.02 316	1.00 369	1.24 324	1.62 372	2.04 380	2.34 372	1.33 335	1.17 352	1.38 357	1.09 343	0.33 337	0.49 383	0.39 348	0.46 365	0.51 361	10.09 421

EDNetEfficient	1.46 377	0.80 369	6.12 407	0.47 255	0.39 299	0.69 242	0.83 350	0.90 200	2.77 394	3.50 407	1.96 364	1.66 365	2.03 391	1.26 340	4.18 400	0.21 239	0.18 258	0.21 222	0.20 234	0.41 342	0.39 343

Consistency-Raft	1.01 344	0.81 370	1.24 357	0.84 375	0.97 382	0.81 275	0.84 353	1.30 336	1.59 368	1.05 315	1.68 351	1.12 309	0.91 319	0.92 286	1.11 344	0.65 380	0.74 393	0.79 381	0.90 393	1.06 387	0.79 384

AnonymousM	0.41 134	0.81 370	0.29 10	0.34 11	0.22 42	0.28 34	0.38 188	0.53 28	0.41 43	0.70 138	0.49 33	0.47 71	0.27 25	0.41 20	0.31 68	0.15 80	0.12 99	1.51 390	0.26 310	0.12 8	0.10 3

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 287	0.81 370	0.73 293	0.53 317	0.37 286	1.40 356	0.53 286	1.04 249	0.79 173	0.88 245	0.94 187	0.95 267	0.53 168	0.93 291	0.58 240	0.39 356	0.30 337	0.57 374	0.31 333	0.53 366	0.30 304

UDG	0.88 330	0.82 373	0.67 274	1.00 382	0.96 381	1.02 316	0.57 302	1.13 277	0.99 266	0.90 256	0.97 212	1.31 328	0.99 335	0.85 263	0.84 294	0.54 377	0.32 350	1.77 393	0.40 357	0.94 382	0.66 379

BEATNet-Init1	15.13 420	0.82 373	50.86 437	0.72 371	0.53 351	38.10 431	7.03 418	11.83 421	14.25 418	29.78 435	30.17 435	48.21 438	22.64 428	26.78 429	18.11 420	0.42 361	0.38 365	0.47 361	0.46 365	0.51 361	0.48 367

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 370	0.87 375	1.76 382	0.86 376	0.56 358	4.29 408	1.79 406	1.50 366	1.98 380	1.61 363	1.85 360	1.84 369	1.41 367	1.89 380	1.36 361	0.48 367	0.40 371	0.56 373	0.57 380	0.69 377	0.48 367

anonymity	0.97 341	0.89 376	1.05 336	0.92 378	1.03 386	0.97 307	0.81 349	1.29 333	0.91 231	1.07 321	0.98 213	1.00 278	0.95 331	1.02 309	0.92 321	0.96 390	0.95 408	0.90 383	0.91 396	0.92 381	0.94 389

NVStereoNet_ROB	1.24 367	0.90 377	1.13 344	0.86 376	0.88 376	1.11 331	0.99 367	1.42 357	1.53 364	1.59 362	2.48 376	2.24 378	1.53 371	1.96 384	1.30 359	0.76 385	0.70 390	0.78 380	1.00 398	0.71 378	0.88 387
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
otaku	1.04 349	0.93 378	0.88 323	1.33 391	1.05 388	1.66 373	0.70 334	1.40 355	1.18 325	1.08 324	1.32 310	1.33 335	0.91 319	1.23 337	0.76 280	0.72 383	0.46 382	1.24 388	0.50 375	1.40 390	0.75 380

SPS-STEREO	1.25 368	0.93 378	1.06 337	1.04 383	1.03 386	1.41 358	0.91 361	1.51 369	1.19 327	2.09 382	1.83 358	1.94 373	1.39 366	1.62 367	1.39 362	0.97 391	0.94 407	0.90 383	0.89 392	0.96 384	0.96 392
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	1.35 372	0.94 380	1.25 358	0.96 379	1.00 385	1.52 366	1.02 370	1.34 342	1.21 330	2.64 393	2.65 383	2.44 382	1.56 374	1.64 370	1.26 356	0.97 391	0.95 408	0.90 383	0.90 393	0.94 382	0.96 392

RTS	1.98 390	0.96 381	11.36 414	0.65 356	0.57 362	2.77 394	1.40 394	1.39 352	2.26 384	1.89 375	2.56 378	1.32 333	1.25 359	5.20 410	4.05 398	0.31 319	0.22 293	0.29 314	0.29 324	0.40 336	0.37 335

RTSA	1.98 390	0.96 381	11.36 414	0.65 356	0.57 362	2.77 394	1.40 394	1.39 352	2.26 384	1.89 375	2.56 378	1.32 333	1.25 359	5.20 410	4.05 398	0.31 319	0.22 293	0.29 314	0.29 324	0.40 336	0.37 335

CC-Net-ROB	0.82 320	0.96 381	0.85 315	0.58 336	0.45 333	1.27 350	0.70 334	1.17 294	1.02 280	0.83 217	1.23 296	0.90 258	0.77 286	1.06 314	0.69 265	0.46 364	0.34 358	1.71 392	0.38 351	0.59 375	0.36 329

Ntro	1.09 356	0.97 384	0.91 325	1.44 392	1.19 390	1.69 376	0.80 348	1.35 345	1.25 339	1.00 297	1.29 306	1.31 328	0.97 333	1.26 340	0.84 294	0.84 387	0.43 377	1.36 389	0.50 375	1.56 391	0.78 382

MFMNet_re	1.14 358	0.97 384	1.19 352	0.99 380	0.95 380	1.25 349	1.22 382	1.39 352	1.55 366	1.69 370	1.67 350	1.21 317	1.53 371	1.12 325	0.99 332	0.87 389	0.75 397	0.79 381	0.75 388	0.90 380	0.94 389

AnyNet_C01	1.56 380	1.05 386	7.45 410	0.64 351	0.54 353	1.99 382	1.38 393	1.43 359	1.36 348	1.63 366	1.92 362	1.84 369	1.33 364	2.40 393	4.03 397	0.33 337	0.32 350	0.32 327	0.34 344	0.44 347	0.45 360

Wz-Net-TNSev	1.14 358	1.06 387	4.32 404	0.49 275	0.42 317	1.51 365	1.11 375	1.48 363	1.40 355	1.22 342	1.26 300	1.58 363	1.43 369	1.76 375	1.70 367	0.32 331	0.31 347	0.26 287	0.30 326	0.41 342	0.41 349

EDNetEfficientorigin	9.93 417	1.15 388	175.16 439	0.48 260	0.36 281	1.04 323	0.68 325	1.24 324	2.69 393	3.17 404	2.50 377	2.30 379	2.07 392	1.76 375	2.21 381	0.20 224	0.18 258	0.24 262	0.19 212	0.51 361	0.50 371

WAO-7	1.90 388	1.20 389	1.35 366	1.27 389	1.06 389	2.84 396	1.56 400	3.23 401	3.06 398	2.23 386	3.33 395	3.17 392	2.28 394	3.12 398	2.21 381	1.02 393	0.91 403	1.06 387	1.03 401	1.04 386	0.97 395

JetBlue	2.78 399	1.26 390	7.04 409	1.16 386	1.48 393	8.00 416	6.02 417	2.60 394	1.92 379	2.12 383	2.64 382	3.34 395	3.05 405	6.49 413	3.39 393	0.78 386	0.76 398	0.75 379	0.76 389	0.97 385	1.18 403

ACVNet_2	1.65 385	1.27 391	1.41 373	1.75 395	1.62 395	2.22 385	1.20 379	2.30 392	2.62 391	1.78 372	2.56 378	3.03 388	1.61 376	1.54 360	1.12 347	1.06 394	0.58 388	1.82 394	0.70 387	1.82 395	0.96 392

ACVNet-4b	1.35 372	1.31 392	1.10 340	1.90 399	1.59 394	1.92 380	0.77 344	1.52 372	1.62 372	1.05 315	1.60 345	2.11 376	0.94 328	1.64 370	0.77 284	1.30 398	0.35 360	2.03 400	0.67 385	1.88 399	0.84 385

ACVNet_1	1.46 377	1.33 393	1.12 343	1.91 400	1.62 395	1.83 379	0.98 365	2.00 388	1.85 378	1.39 354	1.53 340	2.32 380	1.53 371	1.34 350	1.11 344	1.30 398	0.50 384	2.06 402	0.58 381	1.93 401	0.95 391

Dean	1.98 390	1.36 394	1.36 370	2.12 402	1.81 402	2.74 391	1.36 392	3.37 405	3.80 404	2.08 381	3.32 394	3.21 393	1.82 383	1.71 374	1.67 366	1.27 395	0.77 399	1.99 396	0.90 393	1.86 396	1.03 396

LVE	2.12 395	1.44 395	1.36 370	1.99 401	1.78 400	2.75 392	1.79 406	2.82 395	3.95 405	1.90 377	4.33 408	3.52 397	1.81 382	2.24 390	1.74 369	1.74 406	0.87 402	2.06 402	1.13 404	1.91 400	1.35 406

RainbowNet	1.35 372	1.49 396	1.19 352	1.88 398	1.45 392	1.48 363	1.07 373	1.61 377	1.55 366	1.20 340	1.59 344	1.54 359	1.13 347	1.34 350	0.97 328	1.36 401	0.70 390	1.82 394	0.79 390	1.71 393	1.07 397

WAO-6	2.04 393	1.50 397	1.16 346	1.70 394	1.67 399	2.69 390	1.44 397	3.06 398	3.63 403	1.98 379	3.27 392	3.54 398	2.07 392	2.36 392	2.22 383	1.31 400	0.91 403	2.04 401	1.22 408	1.73 394	1.27 405

coex-ft	6.43 415	1.51 398	87.33 438	0.49 275	0.38 294	1.34 353	1.21 381	1.16 289	8.09 411	12.12 418	2.79 385	2.77 387	3.31 406	1.16 328	3.15 390	0.24 271	0.23 303	0.27 299	0.24 291	0.45 351	0.37 335

WAO-8	2.92 400	1.55 399	1.35 366	1.79 396	1.63 397	5.23 410	1.22 382	4.58 411	12.56 415	2.84 398	4.07 406	4.83 403	2.72 401	3.49 402	2.25 384	1.27 395	0.91 403	1.99 396	1.15 406	1.86 396	1.15 399

Venus	2.92 400	1.55 399	1.35 366	1.79 396	1.63 397	5.23 410	1.22 382	4.58 411	12.56 415	2.84 398	4.06 405	4.83 403	2.72 401	3.49 402	2.25 384	1.27 395	0.91 403	1.99 396	1.15 406	1.86 396	1.15 399

IMH-64-1	1.86 386	1.62 401	1.16 346	2.20 403	1.89 403	2.33 386	1.30 387	2.89 396	2.29 386	1.66 367	2.80 386	2.49 383	1.61 376	2.10 387	1.78 372	1.60 402	0.74 393	2.43 406	1.02 399	2.12 402	1.17 401

IMH-64	1.86 386	1.62 401	1.16 346	2.20 403	1.89 403	2.33 386	1.30 387	2.89 396	2.29 386	1.66 367	2.80 386	2.49 383	1.61 376	2.10 387	1.78 372	1.60 402	0.74 393	2.43 406	1.02 399	2.12 402	1.17 401

IMH	2.04 393	1.62 401	1.20 355	2.20 403	1.89 403	2.91 401	1.30 387	3.11 399	3.03 396	1.81 373	3.35 396	3.03 388	1.90 386	2.48 394	1.80 374	1.66 405	0.77 399	2.45 408	1.04 402	2.15 404	1.19 404

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

TorneroNet-64	3.44 403	1.86 405	1.42 374	2.58 410	2.28 408	6.87 413	1.68 402	4.70 413	12.03 412	2.31 388	5.59 414	8.25 414	2.55 398	3.97 407	2.73 388	1.81 407	0.74 393	2.57 410	1.07 403	2.35 406	1.44 407

TorneroNet	4.53 411	1.89 406	1.48 376	2.55 408	2.27 407	13.78 421	1.69 403	4.84 415	23.73 429	2.89 401	7.70 416	7.06 413	2.69 400	4.26 409	3.42 394	1.84 408	0.77 399	2.68 412	1.13 404	2.42 407	1.47 408

KSHMR	2.57 397	1.93 407	1.69 379	2.63 411	2.42 410	2.86 398	2.07 409	3.27 403	6.50 409	2.49 392	3.36 397	3.41 396	1.92 387	2.49 395	1.94 375	2.13 411	1.40 413	2.79 415	1.50 411	2.73 410	1.77 409

UNDER WATER-64	3.53 405	2.01 408	3.94 401	3.22 416	2.49 412	5.41 412	2.60 414	3.43 406	12.41 414	3.03 403	2.68 384	6.07 411	4.04 410	3.79 406	3.33 392	2.02 409	1.24 412	2.63 411	1.46 410	2.78 411	2.08 413

UNDER WATER	3.46 404	2.07 409	3.64 400	3.09 414	2.48 411	3.75 406	2.42 413	3.31 404	13.77 417	2.90 402	2.95 389	5.84 408	3.69 409	3.69 404	3.48 396	2.07 410	1.11 410	2.70 413	1.40 409	2.84 413	1.98 411

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

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

MADNet+	2.23 396	2.43 412	10.85 413	1.22 388	0.91 378	2.76 393	1.40 394	2.12 390	1.67 374	1.32 349	1.74 354	1.86 372	1.74 381	6.25 412	4.41 401	0.65 380	0.64 389	0.58 376	0.54 379	0.80 379	0.76 381

HanzoNet	6.76 416	2.45 413	4.22 403	3.19 415	2.94 416	3.62 405	2.28 412	4.79 414	7.20 410	14.00 422	13.19 421	17.49 422	22.30 427	13.25 420	6.19 407	4.20 418	1.93 415	3.10 417	2.56 416	3.35 416	2.88 417

DPSimNet_ROB	3.58 406	2.45 413	8.57 411	2.53 407	2.37 409	2.88 399	3.77 416	3.14 400	3.23 399	4.71 413	3.86 401	4.68 401	4.87 413	4.07 408	5.62 405	2.33 414	2.33 416	2.47 409	2.52 415	2.51 409	2.64 415

DDUNet	1.06 352	2.56 415	0.68 277	1.21 387	1.26 391	1.03 319	0.69 329	1.11 272	0.94 248	0.96 281	1.22 292	1.27 322	0.82 301	0.93 291	0.72 274	0.84 387	0.38 365	1.99 396	0.60 382	1.10 388	0.85 386

DispFullNet	1.60 382	2.63 416	2.75 394	2.56 409	1.79 401	1.24 348	0.47 249	1.37 350	1.45 359	1.87 374	1.50 337	1.55 360	2.46 395	2.04 386	1.04 339	0.59 378	0.18 258	2.32 405	0.68 386	2.29 405	1.14 398

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

SPstereo	24.26 425	4.19 418	6.66 408	4.29 419	3.79 418	45.68 432	78.09 438	63.52 439	33.36 438	27.50 434	26.65 427	39.53 437	33.55 437	42.77 439	51.02 433	3.90 417	3.72 420	5.95 422	4.66 419	3.15 415	3.30 418

JetRed	5.27 413	5.84 419	12.81 417	2.36 406	2.83 415	12.23 420	10.50 419	4.46 410	3.60 401	3.86 409	3.83 400	4.85 405	4.18 411	6.78 414	11.96 415	2.17 412	2.96 418	2.18 404	1.97 413	3.38 417	2.68 416

DPSMNet_ROB	12.08 419	8.00 420	21.00 419	8.97 422	16.79 421	10.67 417	30.89 425	9.02 419	15.17 420	6.51 415	15.41 425	9.04 415	14.85 418	9.27 418	21.67 422	4.58 420	8.57 421	5.09 421	9.29 423	5.90 420	10.95 422

DGTPSM_ROB	12.07 418	8.00 420	20.99 418	8.93 421	16.78 420	10.67 417	30.87 424	9.01 418	15.16 419	6.50 414	15.41 425	9.04 415	14.85 418	9.25 417	21.67 422	4.57 419	8.57 421	5.08 420	9.28 422	5.90 420	10.95 422

ASD4		8.86 422

Anonymous_1	33.25 427	18.26 423	23.92 421	20.54 423	21.28 424	25.59 423	35.94 426	22.01 430	15.57 421	13.33 419	13.49 422	18.08 423	15.29 420	20.36 421	24.60 424	16.28 429	8.84 423	66.59 436	118.00 436	155.73 439	11.23 424

DPSM_ROB	17.78 421	18.63 424	24.31 425	20.90 424	19.47 422	25.97 424	36.21 427	21.23 428	16.24 422	13.38 420	14.06 423	19.18 425	16.30 421	20.78 422	25.67 425	9.38 424	9.23 424	9.49 424	9.82 424	13.51 423	11.91 425

DPSM	17.78 421	18.63 424	24.31 425	20.90 424	19.47 422	25.97 424	36.21 427	21.23 428	16.24 422	13.38 420	14.06 423	19.18 425	16.30 421	20.78 422	25.67 425	9.38 424	9.23 424	9.49 424	9.82 424	13.51 423	11.91 425

xxxxx1	36.64 433	19.51 426	24.21 422	61.66 436	64.63 436	27.28 427	40.10 429	20.25 423	18.63 425	14.07 423	12.97 418	17.26 419	17.36 423	21.70 425	27.93 427	13.18 426	18.50 429	111.26 437	133.37 437	29.24 431	39.73 434

tt_ll	36.64 433	19.51 426	24.21 422	61.66 436	64.63 436	27.28 427	40.10 429	20.25 423	18.63 425	14.07 423	12.97 418	17.26 419	17.36 423	21.70 425	27.93 427	13.18 426	18.50 429	111.26 437	133.37 437	29.24 431	39.73 434

ff	36.64 433	19.51 426	24.21 422	61.66 436	64.63 436	27.28 427	40.10 429	20.25 423	18.63 425	14.07 423	12.97 418	17.26 419	17.36 423	21.70 425	27.93 427	13.18 426	18.50 429	111.26 437	133.37 437	29.24 431	39.73 434

PML	40.80 439	29.24 429	11.87 416	7.20 420	14.47 419	92.13 439	213.69 440	7.63 417	23.35 428	74.72 439	190.14 440	50.17 439	26.15 429	21.39 424	12.70 416	8.76 423	2.92 417	8.45 423	3.25 418	13.26 422	4.42 420

LRCNet_RVC	21.24 424	31.15 430	21.41 420	28.98 427	23.82 425	3.13 403	0.60 307	20.96 427	1.59 368	25.58 427	28.15 430	21.99 427	14.79 417	21.94 428	16.41 419	28.89 436	14.87 427	33.53 432	31.28 432	29.51 434	26.16 432

DLNR_Zeroshot_test	20.09 423	36.28 431	38.04 428	169.85 439	61.80 435	0.23 5	0.20 1	13.88 422	0.37 32	0.44 45	0.66 76	0.43 57	0.21 5	0.62 142	0.28 44	5.46 421	0.10 9	0.15 43	0.11 16	72.60 438	0.11 9

HaxPig	31.96 426	37.24 432	34.27 427	24.37 426	24.88 426	18.26 422	19.86 421	20.64 426	28.52 430	35.97 436	38.75 436	25.57 428	28.72 430	33.88 430	34.39 430	35.94 437	38.87 437	37.80 433	40.48 433	39.68 435	41.15 437

CasAABBNet	35.74 428	37.43 433	48.72 432	42.22 433	39.20 432	52.24 433	73.12 434	42.61 436	32.62 435	26.78 428	27.95 428	38.58 434	32.60 431	41.67 436	51.65 438	18.74 430	18.57 432	19.15 430	19.77 427	27.20 428	23.98 430

Selective-RAFT-Error	35.84 432	37.49 434	48.83 436	42.26 434	39.24 433	52.30 437	73.09 433	42.66 437	32.61 431	26.80 429	28.30 431	38.84 436	33.51 436	41.68 437	51.59 434	18.82 434	18.58 433	19.17 431	19.80 428	27.28 429	24.05 431

MyStereo03	35.77 429	37.55 435	48.75 433	42.19 430	39.18 429	52.27 434	73.13 435	42.32 433	32.61 431	27.03 431	28.40 432	38.50 431	32.89 432	41.62 433	51.63 435	18.78 431	18.59 434	19.11 426	19.80 428	27.18 425	23.95 427

MyStereo02	35.77 429	37.55 435	48.75 433	42.19 430	39.18 429	52.27 434	73.13 435	42.32 433	32.61 431	27.03 431	28.40 432	38.50 431	32.89 432	41.62 433	51.63 435	18.78 431	18.59 434	19.11 426	19.80 428	27.18 425	23.95 427

MyStereo	35.77 429	37.55 435	48.75 433	42.19 430	39.18 429	52.27 434	73.13 435	42.32 433	32.61 431	27.03 431	28.40 432	38.50 431	32.89 432	41.62 433	51.63 435	18.78 431	18.59 434	19.11 426	19.80 428	27.18 425	23.95 427

LSM0	38.95 438	37.60 438	48.58 431	43.57 435	91.06 439	52.57 438	72.57 432	43.17 438	32.63 436	26.97 430	27.97 429	38.65 435	32.94 435	41.86 438	51.78 439	18.89 435	18.41 428	19.13 429	19.63 426	27.29 430	33.77 433

AVERAGE_ROB	37.58 437	40.13 439	40.15 429	34.81 429	33.82 428	28.55 430	25.10 423	32.02 432	34.06 439	41.28 437	40.66 437	34.46 430	34.81 439	39.18 431	37.57 432	42.78 438	43.44 438	43.82 434	43.03 434	40.47 436	41.51 438

MEDIAN_ROB	37.38 436	40.85 440	40.60 430	32.31 428	31.85 427	27.20 426	24.55 422	29.10 431	33.19 437	42.09 438	41.76 438	33.35 429	34.39 438	39.78 432	37.07 431	43.64 439	44.10 439	44.12 435	43.40 435	41.51 437	42.76 439

test_example2	176.61 440	205.14 441	198.86 440	188.60 440	190.98 440	152.67 440	170.61 439	94.86 440	123.55 440	178.88 440	179.48 439	158.94 440	141.34 440	192.61 440	198.96 440	203.76 440	236.37 440	164.13 440	173.55 440	218.58 440	160.41 440

Low-res two-view benchmark